Xây Dựng Mô Hình Vật Lý Áp Dụng Cho Thị Trường Tài Chính Việt Nam Và Thế Giới

Nghiên cứu mô hình vật lý ứng dụng trong thị trường tài chính Việt Nam và thế giới, cung cấp cái nhìn sâu sắc cho luận văn tốt nghiệp.

• Đề tài: Xây Dựng Một Số Mô Hình Vật Lý Áp Dụng Cho Thị Trường Tài Chính Việt Nam Và Thế Giới
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CÁCH TIẾP CẬN CƠ HỌC THỐNG KÊ VÀ MẶT SỐ KHÁI NIỆM ÁP DỤNG CHO THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH
• 1.1. Thị trường tài chính
• 1.2. Nhiệt động học hiện đại và lý thuyết cân bằng tổng quát trong kinh tế
• 1.3. Giá và hàm thoát động
• 1.4. Chuẩn tuyến tính
• 1.5. Nhiệt động học sử sụng
• 1.6. Các hàm trạng thái và sự không phụ thuộc thời gian trong nhiệt động học
• 1.7. Các dịch chuyển thuận nghịch và không thuận nghịch
• 1.8. Các thể nhiệt động học
• 1.9. Tính song song giữa nhiệt động học và kinh tế trong biểu diễn hệ thống
• 1.10. Bản chất luật nhiệt động học và lý thuyết tiện ích
• 1.11. Trạng thái các mô tả bảo toàn
• 1.12. Thể đối ngẫu trong hệ thống kinh tế
• 1.13. Các thể nhiệt động học và sự độc lập thời gian trong kinh tế tổng quát
• 1.14. Tính đối ngẫu và các dịch chuyển
• 1.15. Cân bằng thống kê trong kinh tế
• 1.16. Hình thức luận toán học của cân bằng thống kê
• 1.17. Thị trường
• 1.18. Các vấn đề trong diễn giải cân bằng thống kê
• 2. CHƯƠNG 2: VAI TRÒ CỦA THẲNG GIÁNG VÀ CÁC HÀM PHÂN BỐ TRONG VẬT LÝ ÁP DỤNG XỬ LÝ DỮ LIỆU CỦA THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH
• 2.1. Mẫu dữ liệu và các tham số được sử dụng trong mô hình
• 2.2. Thẳng giáng
• 2.3. Lãi và các phân bố lãi trong thị trường
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC ĐO VẬT LÝ CHO THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH
• 3.1. Chuyển pha trong kinh tế
• 3.1.1. Hiện tượng chuyển pha trong kinh tế đầu tiên được ghi nhận
• 3.1.2. Thị trường như một hạt xúc tác
• 3.1.3. Chuyển pha trong thị trường chứng khoán
• 3.1.3.1. Công cụ ở lượng trong hệ kinh tế
• 3.1.3.2. Nhiệt độ thị trường
• 4. CHƯƠNG 4: MẶT SỐ MÔ HÌNH VẬT LÝ ỨNG DỤNG CHO THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH
• 4.1. Cách tiếp cận Vật lý kinh tế qua Entropy
• 4.2. Phương pháp mô hình chéo hóa Bogoliubov mở rộng
• 4.3. Mô hình động học cho dịch chuyển phân bố lãi thị trường chứng khoán
• 4.4. Mô hình dịch chuyển phân bố lãi thị trường đối tác ứng của nhiều nền
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình vật lý trong tài chính Việt Nam và thế giới

Mô hình vật lý trong tài chính là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển mạnh mẽ. Các mô hình này giúp phân tích và dự đoán các biến động của thị trường tài chính. Tại Việt Nam, việc áp dụng mô hình vật lý vào tài chính còn mới mẻ nhưng đã cho thấy nhiều tiềm năng. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc xây dựng các mô hình vật lý phù hợp với thị trường tài chính Việt Nam và thế giới.

1.1. Khái niệm mô hình vật lý trong tài chính

Mô hình vật lý trong tài chính sử dụng các nguyên lý vật lý để mô phỏng và phân tích các hiện tượng tài chính. Điều này bao gồm việc áp dụng các khái niệm như nhiệt động lực học và động lực học chất lỏng vào các biến động giá cả và khối lượng giao dịch.

1.2. Lịch sử phát triển mô hình vật lý trong tài chính

Mô hình vật lý trong tài chính đã được nghiên cứu từ những năm 1990. Các nhà khoa học như Mantegna và Stanley đã mở đường cho việc áp dụng các phương pháp vật lý vào phân tích tài chính. Sự phát triển này đã tạo ra một hướng đi mới trong nghiên cứu tài chính.

II. Vấn đề và thách thức trong việc áp dụng mô hình vật lý cho thị trường tài chính

Mặc dù mô hình vật lý có nhiều ưu điểm, nhưng việc áp dụng chúng vào thị trường tài chính cũng gặp phải nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là tính không chắc chắn và sự phức tạp của các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường. Điều này đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải phát triển các mô hình linh hoạt và chính xác hơn.

2.1. Tính không chắc chắn trong thị trường tài chính

Thị trường tài chính thường xuyên biến động và chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như chính trị, kinh tế và tâm lý nhà đầu tư. Điều này làm cho việc dự đoán giá cả trở nên khó khăn hơn, đòi hỏi các mô hình phải có khả năng thích ứng với các thay đổi này.

2.2. Sự phức tạp của các yếu tố ảnh hưởng

Các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường tài chính rất đa dạng và phức tạp. Việc xác định và mô hình hóa tất cả các yếu tố này là một thách thức lớn. Các nhà nghiên cứu cần phải tìm ra cách để đơn giản hóa các mô hình mà vẫn đảm bảo tính chính xác.

III. Phương pháp xây dựng mô hình vật lý cho thị trường tài chính

Để xây dựng mô hình vật lý cho thị trường tài chính, cần áp dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học và thống kê. Các mô hình này thường dựa trên các nguyên lý vật lý cơ bản và được điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu thực tế của thị trường.

3.1. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu chính xác là rất quan trọng trong nghiên cứu này. Dữ liệu cần được phân tích để xác định các xu hướng và mô hình có thể áp dụng cho thị trường tài chính.

3.2. Ứng dụng các mô hình vật lý trong phân tích tài chính

Các mô hình vật lý có thể được sử dụng để phân tích các biến động giá cả và khối lượng giao dịch. Điều này giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc đầu tư.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình vật lý trong tài chính

Mô hình vật lý đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực tài chính, từ phân tích thị trường chứng khoán đến quản lý rủi ro. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất đầu tư mà còn giúp các nhà quản lý tài chính đưa ra quyết định tốt hơn.

4.1. Phân tích thị trường chứng khoán

Mô hình vật lý có thể giúp phân tích các xu hướng và biến động của thị trường chứng khoán. Điều này cho phép các nhà đầu tư dự đoán được các biến động giá trong tương lai.

4.2. Quản lý rủi ro tài chính

Việc áp dụng mô hình vật lý trong quản lý rủi ro giúp các tổ chức tài chính đánh giá và giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả hơn. Các mô hình này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố có thể ảnh hưởng đến hiệu suất tài chính.

V. Kết luận và tương lai của mô hình vật lý trong tài chính

Mô hình vật lý trong tài chính đang mở ra nhiều cơ hội mới cho nghiên cứu và ứng dụng. Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn, khả năng áp dụng các mô hình này sẽ ngày càng tăng. Tương lai của mô hình vật lý trong tài chính hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho các nhà đầu tư và tổ chức tài chính.

5.1. Triển vọng phát triển mô hình vật lý

Sự phát triển của công nghệ thông tin và dữ liệu lớn sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng mô hình vật lý trong tài chính. Các nhà nghiên cứu cần tiếp tục cải tiến và phát triển các mô hình này để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

5.2. Tác động của mô hình vật lý đến thị trường tài chính

Mô hình vật lý có thể thay đổi cách mà các nhà đầu tư và tổ chức tài chính phân tích và đưa ra quyết định. Điều này có thể dẫn đến sự thay đổi trong cách thức hoạt động của thị trường tài chính trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM VIỆN VẬT LÝ CHU THUỲ ANH XÂY DỰNG MỘT SỐ MÔ HÌNH VẬT LÝ ÁP DỤNG CHO THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH VIỆT NAM VÀ THẾ GIỚI LUẬN ÁN TIẾN SĨ VẬT LÝ HÀ NỘI - VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM VIỆN VẬT LÝ CHU THUỲ ANH XÂY DỰNG MỘT SỐ MÔ HÌNH VẬT LÝ ÁP DỤNG CHO THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH VIỆT NAM VÀ THẾ GIỚI Chuyên ngành: Vật lý lý thuyết và Vật lý toán Mã số chuyên ngành: 62 44 01 03 Người hướng dẫn khoa học: GS. Nguyễn Ái Việt HÀ NỘI - LUäN ÁN TIòN SĨ VäT Lfi XÂY D‹NG MÀT S» MÔ HÌNH VäT Lfi ÁP D÷NG CHO TH¿ TR◊ÕNG TÀI CHÍNH VIõT NAM VÀ THò GIŒI CHU THU› ANH Chu Thu˝ Anh Viªn V™t l˛ Viªn Hàn lâm Khoa hÂc và Công nghª Viªt Nam (VAST) 10 Ðào Tßn, Ba Ðình, Hà NÎi, Viªt Nam 2 LÕI CAM ÐOAN Tôi xin cam oan ây là công trình nghiên c˘u cıa riêng tôi. Các sË liªu, k∏t qu£ mÓi mà tôi công bË trong lu™n án là trung th¸c và ch˜a ˜Òc ai công bË trong bßt k˝ công trình nào khác. Hà NÎi, ngày.

n´m 2015 Tác gi£ Chu Thu˝ Anh 3 LÌi c£m Ïn Tôi xin g˚i lÌi c£m Ïn tÓi PGS. Lê HÁng Khiêm, Viªn tr˜ng Viªn V™t l˛ - Viªn Hàn lâm Khoa hÂc và Công nghª Viªt Nam ã t§o i∑u kiªn ∫ tôi theo hÂc cÙng nh˜ hoàn thành tËt lu™n vǎn cıa mình. Trong quá trình hÂc t™p và làm viªc, tôi ã nh™n ˜Òc s¸ h˜Óng d®n t™n tình cÙng nh˜ giúp Ô rßt nhi∑u cıa th¶y h˜Óng d®n, GS. Tôi xin g˚i tÓi th¶y lÌi c£m Ïn sâu s≠c nhßt vÓi tßt c£ tình c£m yêu qu˛ cÙng nh˜ lòng kính trÂng cıa mình.

Tôi cÙng xin c£m Ïn các thành viên trong nhóm V™t l˛ l˛ thuy∏t và V™t l˛ toán v∑ nh˙ng giúp Ô Ëi vÓi tôi trong quá trình hÂc t™p. Tôi xin c£m Ïn Viªn V™t l˛ ã tào i∑u kiªn cho tôi hÂc t™p, c£m Ïn Phòng Sau §i hÂc ã hÈ trÒ tôi hoàn thành các thı tˆc b£o vª lu™n án. HÏn h∏t, tôi g˚i lÌi c£m Ïn chân thành và bi∏t Ïn tÓi nh˙ng ng˜Ìi thân yêu trong gia ình ã luôn Îng viên, hÈ trÒ, giúp Ô tôi trên mÂi ph˜Ïng diªn ∫ hoàn thành quá trình hÂc t™p và v˜Òt qua mÂi khó khǎn. i Mˆc lˆc 1 Danh mˆc hình v≥ 3 M đ¶u 4 L˛ do chÂn ∑ tài.

7 Ph˜Ïng pháp nghiên c˘u. 8 BË cˆc và nÎi dung lu™n án. 9 1 CÁCH TIòP CäN Cà H≈C TH»NG KÊ VÀ MÀT S» KHÁI NIfiM ÁP D÷NG CHO TH¿ TR◊ÕNG TÀI CHÍNH 11 1.1 Th‡ tr˜Ìng tài chính.2 Nhiªt Îng hÂc cÍ i∫n và l˛ thuy∏t cân b¨ng tÍng quát trong kinh t∏ .1 Giá và hàm tho£ dˆng.1 Chu©n tuy∏n tính.2 Nhiªt Îng hÂc sÏ s .1 Các hàm tr§ng thái và s¸ không phˆ thuÎc ˜Ìng i trong nhiªt Îng hÂc .2 Các d‡ch chuy∫n thu™n ngh‡ch và không thu™n ngh‡ch .3 Các th∏ nhiªt Îng hÂc .3 Tính song song gi˙a nhiªt Îng hÂc và kinh t∏ trong bi∫u diπn hª thËng 17 1.1 Ba ‡nh lu™t nhiªt Îng hÂc và l˛ thuy∏t tiªn ích .2 Tr§ng thái các mô t£ b£o toàn .3 Th∏ Ëi ng®u trong hª thËng kinh t∏ .4 Các th∏ nhiªt Îng hÂc và s¸ Îc l™p ˜Ìng i trong kinh t∏ tÍng quát 19 1.1 Tính co cˆm m§nh cıa kinh t∏ chu©n tuy∏n tính .2 Các d‡ch chuy∫n trong kinh t∏ tÍng quát .3 Các i∑u kiªn giÓi h§n giá và phép o cßu trúc hª thËng .4 Th˜Ïng m§i h˜Óng tÓi t™p hÒp Pareto trong kinh t∏ óng 21 1.5 Các d‡ch chuy∫n trong kinh t∏ m t¯ng ph¶n .6 Các d‡ch chuy∫n vÓi vÓi các i∑u kiªn ràng buÎc §o hàm 23 1.7 Tính Ëi ng®u và các d‡ch chuy∫n .5 Cân b¨ng thËng kê trong kinh t∏.1 Hình th˘c lu™n toán hÂc cıa cân b¨ng thËng kê .2 Th‡ tr˜Ìng.3 Các vßn ∑ trong diπn gi£i cân b¨ng thËng kê.26 2 VAI TRÒ C’A THãNG GIÁNG VÀ CÁC HÀM PHÂN B» TRONG VäT Lfi ÁP D÷NG X€ Lfi D⁄ LIfiU C’A TH¿ TR◊ÕNG TÀI CHÍNH 30 2.1 M®u d˙ liªu và các tham sË ˜Òc s˚ dˆng trong mô hình .2 Thǎng giáng.3 Lãi và các phân bË lãi trong th‡ tr˜Ìng.42 3 TH◊ŒC ÐO VäT Lfi CHO TH¿ TR◊ÕNG TÀI CHÍNH 49 3.1 Chuy∫n pha trong kinh t∏.1 Hiªn t˜Òng chuy∫n pha trong kinh t∏ ¶u tiên ˜Òc ghi nh™n.2 Th‡ tr˜Ìng nh˜ mÎt hª t¸ xúc tác .3 Chuy∫n pha trong th‡ tr˜Ìng ch˘ng khoán.1 Công cˆ o l˜Ìng trong hª kinh t∏.2 Nhiªt Î th‡ tr˜Ìng.61 4 MÀT S» MÔ HÌNH VäT Lfi ŸNG D÷NG CHO TH¿ TR◊ÕNG TÀI CHÍNH 66 4.1 Cách ti∏p c™n V™t l˛ kinh t∏ qua Entropy.2 Ph˜Ïng pháp mô hình chéo hóa Bogoliubov m rÎng .3 Mô hình Îng hÂc cho d‡ch chuy∫n phân bË lãi th‡ tr˜Ìng ch˘ng khoán .4 Mô hình d‡ch chuy∫n phân bË lãi th‡ tr˜Ìng d˜Ói tác Îng cıa nhiπu n∑n .88 Tài liªu tham kh£o 103 i Danh sách hình v≥ ⁄ 2.1 Các chu k˝ tǎng tr˜ng d§ng hàm sË e t cıa chø sË giá ˜Òc lßy trung bình theo các cÍ phi∏u công nghiªp chı chËt trên th‡ tr˜Ìng tài chính Mˇ [79] trong kho£ng 60 nǎm tr l§i ây.2 (a) Chø sË S&P 500 cho giai o§n 13 nǎm t¯ tháng Giêng nǎm 1984 ∏n tháng M˜Ìi hai nǎm 1996, ˜Òc ghi theo chu k˝ mÎt phút; (b) ÐÎ o tính bßt Ín ‡nh trong các kho£ng thÌi gian 30 phút.3 So sánh viªc khÓp d˙ liªu theo các phân bË Gaussian và log–normai (phù hÒp nhßt) Ëi vÓi Î o tính bßt Ín ‡nh cıa th‡ tr˜Ìng trong kho£ng thÌi gian 300 phút.4 PhÍ thǎng giáng cıa các tý sË trao Íi DM/U S$ nh˜ mÎt hàm sË cıa t¶n sË Ë È theo Ïn v‡ s≠1 , chø ra r¨ng nhiπu ˜Òc mô t£ ph˜Ïng trình vi phân hÈn În (2.1) có th∫ ánh giá mÎt cách g¶n úng nh˜ nhiπu tr≠ng.5 Hành vi cıa hàm logarithm cıa th‡ giá theo ph˜Ïng tình vi phân hÈn În (2.1 Dao Îng giá HNX trong kho£ng 10/2006-2/2011.2 Dao Îng giá DJIA trong kho£ng 2006-2011 .3 Phân bË Boltzmann cıa tý sußt lÒi nhu™n log Ëi vÓi các chø sË S&P 500 và NASDAQ 100 ˜Òc ghi nh™n theo phút.4 Nhiªt Î th‡ tr˜Ìng cıa các chø sË S&P 500 và NASDAQ 100 t¯ 1990 ∏n 2006. CuÎc khıng ho£ng nǎm 200 x£y ra t§i nhiªt Î c¸c §i TS&P500 ¥ 0.46 1 Danh sách hình 3.1 ÐÁ th‡ diπn t£ quá trình Îng hÂc cıa hª vÓi n = 2 .2 Gi∏ng th∏ vÓi các giá tr‡ khác nhau cıa Tmag .3 Phân bË xác sußt lãi hiªu dˆng cıa HOSE giai o§n t¯ 3/2010 ∏n 9/2010 .4 Phân bË xác sußt lãi hiªu dˆng cıa HOSE giai o§n t¯ 1/2008 ∏n 12/2008 .5 Ban ¶u, hª sË ph˘c hÒp cıa hª có xác sußt phân bË Boltzmann.

Sau quá trình t¸ xúc tác, phân bË cıa hª sË này v®n là Boltzmann.6 Ban ¶u, hª sË ph˘c hÒp cıa hª có xác sußt phân bË Gauss. Sau quá trình t¸ xúc tác, phân bË cıa hª sË này v®n là Gauss.1 Kho£ng giao gi˙a hai phân bË vÓi r > 0 .2 Nhiªt Î th‡ tr˜Ìng o ˜Òc d¸a trên thông tin l˜u gi˙ và truy∑n l§i gi˙a tr§ng thái ¶u và tr§ng thái cuËi cıa phân bË lãi hiªu dˆng.1 Phân bË lãi hiªu dˆng cıa cÍ phi∏u công ty Alcoa trên sàn giao d‡ch New York trong hai nǎm 2000-2002.2 Phân bË lãi hiªu dˆng cıa cÍ phi∏u công ty Alcoa trên sàn giao d‡ch New York trong m˜Ìi hai nǎm 2000-2012.3 Phân bË ban ¶u vÓi entropy xác ‡nh có d§ng t˜Ïng t¸ Boltzmann.4 Phân bË chuy∫n v∑ d§ng t˜Ïng t¸ Gauss trong quá trình Øng entropy .5 Phân bË chuy∫n v∑ d§ng Gauss cân b¨ng hÏn sau quá trình c¸c §i hoá entropy.6 Toàn bÎ quá trình c¸c §i hoá entropy .7 Ph¶n entropy ã thay Íi trong c£ quá trình.1 Phân bË lãi hiªu dˆng cıa cÍ phi∏u công ty Apple trên sàn giao d‡ch New York trong hai nǎm 2000-2002.2 Phân bË lãi hiªu dˆng cıa cÍ phi∏u công ty Apple trên sàn giao d‡ch New York trong m˜Ìi hai nǎm 2000-2012.3 Hª th˘c tán s≠c cıa plasmon-polariton.4 Bình ph˜Ïng các hª sË chuy∫n Íi.5 Chuy∫n t¯ phân bË Gauss sang phân bË Boltzmann.6 Chuy∫n t¯ phân bË Boltzmann sang phân bË Gauss.80 2 Danh sách hình 4.1 Phân bË lãi hiªu dˆng cıa Aluminium Company of America trong mÎt ngày vào nǎm 2011.2 Phân bË lãi hiªu dˆng DJIA 2007-2011.3 Phân bË xác sußt lãi hiªu dˆng DJIA trong 1801 ngày t¯ 2009 tÓi 2011.1 Phân bË lãi hiªu dˆng ban ¶u không có s¸ tham gia cıa nhiπu n∑n có d§ng Gauss, hai tr˜Ìng hÒp r0 = 0 và r0 ”= 0, vÓi các giá tr‡ khác nhau cıa ‡ .2 Phân bË lãi hiªu dˆng không có s¸ tham gia cıa nhiπu n∑n có d§ng Boltz- mann, hai tr˜Ìng hÒp r0 = 0 và r0 ”= 0, vÓi các giá tr‡ khác nhau cıa ⁄ .3 Phân bË lãi hiªu dˆng ban ¶u có d§ng Gauss, d˜Ói tác Îng cıa nhiπu n∑n ı nh‰ s≥ tách thành hai ønh, khi nhiπu n∑n tǎng ı lÓn, phân bË l§i ch™p ønh.4 Phân bË lãi hiªu dˆng ban ¶u có d§ng Boltzmann, d˜Ói tác Îng cıa nhiπu n∑n ı nh‰ s≥ tách thành hai ønh, khi nhiπu n∑n tǎng ı lÓn, phân bË l§i ch™p ønh và có d§ng Gauss.5 Phân bË lãi hiªu dˆng ban ¶u có d§ng Boltzmann. Sau tác Îng cıa t™p hÒp các nhiπu n∑n có phân bË nhiπu Gauss, phân bË lãi hiªu dˆng cuËi cùng có d§ng t˜Ïng t¸ Gauss.6 Phân bË lãi hiªu dˆng ban ¶u có d§ng Boltzmann. Sau tác Îng cıa t™p hÒp các nhiπu n∑n có phân bË nhiπu Gauss, phân bË lãi hiªu dˆng cuËi cùng s™p xuËng có d§ng Gauss khác cân b¨ng hÏn.94 3 M– ÐÜU 4 L˛ do chÂn đ∑ L˛ do chÂn đ∑ tài Theo Chakrabarti [25], thu™t ng˙ V™t l˛ kinh t∏ ˜Òc ˜a ra vÓi mÎt ˛ nghæa hoàn toàn mÓi vào nǎm 1995 t§i HÎi ngh‡ STATPHYS–KOLKATA l¶n th˘ hai t§i Kolkata (tr˜Óc ây ˜Òc gÂi là Calcutta), án ÐÎ do nhà v™t l˛ H.

Eugene Stanley, ng˜Ìi cÙng ã l¶n ¶u tiên s˚ dˆng thu™t ng˙ này trong các công bË khoa hÂc [96]. Mantegna and Stanley [68] ‡nh nghæa “lænh v¸c nghiên c˘u a ngành v∑ v™t l˛ kinh t∏” nh˜ “mÎt ph˜Ïng th˘c t˜ duy mÓi bao hàm các các ho§t Îng cıa các nhà v™t l˛ làm viªc trong lænh v¸c khoa hÂc kinh t∏ ∫ ánh giá, xác nh™n và ˘ng dˆng mÎt t™p hÒp các cách ti∏p c™n có tính khái niªm mÓi thu ˜Òc t¯ khoa hÂc v™t l˛.