Nghiên cứu khoa học
Câu hỏi thực tế, mô hình chặt chẽ.
Làm sao để doanh nghiệp Việt Nam dự báo và ra quyết định tốt hơn khi dữ liệu còn ít? Mọi hướng nghiên cứu của cô đều bắt đầu từ câu hỏi đó.
Hướng nghiên cứu
Bốn hướng, một câu hỏi.
Dự báo xám
GM(1,1), Grey Verhulst và mô hình lai cho chuỗi dữ liệu ngắn, nhiều bất định.
Chuỗi cung ứng nông sản
Cà phê, mía đường, thủy sản: chọn nhà cung cấp, hiệu quả, liên minh chiến lược.
Logistics & bền vững
Hiệu quả và tính bền vững của doanh nghiệp logistics, từ Việt Nam đến châu Âu.
Hành vi người tiêu dùng số
Thanh toán điện tử ở hộ kinh doanh, mua sắm bốc đồng khi livestream, hành vi phân loại rác.
Phương pháp
Những công cụ cô dùng.
Mô hình xám GM(1,1) và Grey Verhulst
Dự báo từ chuỗi chỉ bốn, năm điểm dữ liệu: lượng mưa, sản lượng cà phê, hiệu quả nhà máy mía đường.
Phân tích bao dữ liệu SBM DEA
Đo hiệu quả doanh nghiệp và mô phỏng liên minh chiến lược trong logistics và thủy sản.
Lý thuyết xám lai cho ra quyết định
Chọn nhà cung cấp khi tiêu chí nhiều và thông tin thiếu, như trong ngành cà phê.
Mô hình lai xếp chồng (stacked ensemble)
Ghép nhiều mô hình dự báo để ước lượng nhu cầu khi dữ liệu biến động — hướng của đề tài đạt Giải Nhất 2025.
Nghiên cứu cùng sinh viên
Từ câu hỏi đầu tiên đến Giải Nhất.
Cô hướng dẫn sinh viên Trường Quốc tế làm nghiên cứu khoa học: đặt câu hỏi, làm sạch dữ liệu, nghi ngờ kết quả của chính mình. Năm 2025, nhóm sinh viên do cô hướng dẫn đạt Giải Nhất Hội nghị Sinh viên NCKH lần thứ 18.
Cộng sự
Hợp tác trong và ngoài nước.
Đài Loan
Cùng Chia-Nan Wang và Min-Chun Yu từ thời làm nghiên cứu sinh tại Cao Hùng: dự báo xám, logistics, chuỗi cung ứng cà phê.
Việt Nam
Cùng các đồng nghiệp trong nước về thanh toán điện tử, dự báo lượng mưa và hành vi phân loại rác của học sinh Hà Nội.
16 công bố, từ năm 2013.
9 bài báo tạp chí quốc tế, trong đó có Applied Economics và Sustainability (SSCI).