Phân tích định lượng - FRM Part 1

  • (1 đánh giá)
Giá gốc: / Khóa học

Bạn sẽ học được gì

LỢI ÍCH CỦA KHÓA HỌC

* Kiến thức cần thiết để vượt qua kỳ thi GARP FRM part I phần Phân tích định lượng
* Các công cụ và kiến thức cần thiết để áp dụng vào các công việc trong ngành tài chính - ngân hàng

HỌC VIÊN NHẬN XÉT VỀ BÀI GIẢNG 

 

Giới thiệu khóa học

Chào mừng bạn đến với khóa học về FRM part 1 - Phân tích định lượng Trong khóa học này, tôi sẽ hướng dẫn các bạn cách để chinh phục kỳ thi phần phân tích định lượng trong chương trình FRM Bạn cần chuẩn bị một máy tính với internet, cùng với đó là sách GARP để tra cứu nếu cần thiết. Nếu có vướng mắc, liên hệ email: dahoang92@gmail.com Chúc bạn gặt hái được nhiều thành công từ khóa học

GARP FRM (Quản trị rủi ro tài chính) là một chứng chỉ nghề nghiệp quốc tế trong lĩnh vực quản trị rủi ro tài chính được công nhận rộng rãi trên toàn cầu do Hiệp hội các chuyên gia  quản trị rủi ro quốc tế (GARP) cấp. Hiệp hội GARP được đánh giá là một trong các Hiệp hội uy tín nhất trên  thế giới về quản trị rủi ro tài chính, với hơn 150.000 hội viên ở 195 quốc gia trên toàn cầu.

Với việc các thông lệ quốc tế về quản trị rủi ro ngày càng được coi trọng, Basel II đang được triển khai tại nhiều ngân hàng thì kỳ thi FRM đang trở nên ngày càng thông dụng và được đánh giá cao tại Việt Nam.

Kỳ thi FRM part I được chia làm 4 phần: Foundations of Risk Management, Quantitative Analysis, Financial Markets and Products, Valuation and Risk Models. Trong đó phần 2: Quantitative Analysis sẽ yêu cầu kiến thức về các phương pháp định lượng như xác suất thống kê, Kinh tế lượng, dự báo chuỗi thời gian,...

Khóa học này sẽ cung cấp các bài học để giúp các bạn có thể tự tin vượt qua phần phân tích định lượng của kỳ thi. Các kiến thức trong sách GARP sẽ được tổng hợp lại và giải thích bằng các bài giảng video. Các bạn cũng có thể đặt câu hỏi và thảo luận về các vấn đề liên quan đến bài giảng và bài tập trong mục Q&A.

Slide bài giảng sẽ được chuẩn bị bằng tiếng anh, để giúp các bạn làm quen với các thuật ngữ tiếng anh trong bài thi. Bài giảng video sẽ được giải thích bằng tiếng việt. Slide bài giảng sẽ bám sát sách GARP nên bạn có thể dẫn chiếu đến sách GARP một cách dễ dàng.

Nội dung khóa học

  • Bài 1: Biến ngẫu nhiên rời rạc và liên tục
  • Bài 2: Hàm PDF, CDF và hàm ngược của CDF
  • Bài 3: Biến cố loại trừ và biến cố độc lập
  • Bài 4: Xác suất đồng thời, ma trận xác suất
  • Bài 5: Xác suất có điều kiện Học thử
  • Tài liệu
  • Bài 6: Giới thiệu Học thử
  • Bài 7: Trung bình, trung vị, mốt
  • Bài 8: Trung bình của biến rời rạc
  • Bài 9: Trung bình của biến liên tục
  • Bài 10: Đặc tính của kỳ vọng
  • Bài 11: Phương sai và độ lệch chuẩn của biến ngẫu nhiên
  • Bài 12: Đặc tính của phương sai và độ lệch chuẩn
  • Bài 13: Độ lệch và độ nhọn của phân phối
  • Bài 14: Hiệp phương sai và hệ số tương quan
  • Tài liệu
  • Bài 15: Giới thiệu Học thử
  • Bài 16: Phân phối đều
  • Bài 17: Phân phối bernoulli
  • Bài 18: Phân phối nhị thức
  • Bài 19: Phân phối poission
  • Bài 20: Phân phối chuẩn
  • Bài 21: Phân phối log-normal
  • Bài 22: Định lý giới hạn trung tâm
  • Tài liệu
  • Bài 23: Giới thiệu Học thử
  • Bài 24: Định lý bayes
  • Bài 25: Định lý bayes - ví dụ
  • Bài 26: Phương pháp bayes và phương pháp Frequentist
  • Bài 27: Định lý bayes - trường hợp nhiều trạng thái
  • Tài liệu
  • Bài 28: Giới thiệu Học thử
  • Bài 29: Trung bình mẫu
  • Bài 30: Khoảng tin cậy
  • Bài 31: Kiểm định giả thuyết
  • Bài 32: Ứng dụng: Mô hình VaR
  • Bài 33: Ứng dụng: Bactest VaR
  • Bài 34: Ứng dụng: VaR và Expected Shortfall
  • Tài liệu
  • Bài 35: Giới thiệu Học thử
  • Bài 36: Mô hình hồi quy đơn biến
  • Bài 37: Ước lượng hệ số
  • Bài 38: Đo lường độ khớp
  • Bài 39: Giả thuyết của mô hình
  • Bài 40: Phân phối mẫu của ước lượng mô hình
  • Tài liệu
  • Bài 41: Giới thiệu Học thử
  • Bài 42: Kiểm định giả thuyết về một hệ số
  • Bài 43: Khoảng tin cậy cho 1 hệ số
  • Bài 44: Hồi quy với biến giả
  • Bài 45: Heteroskedasticity và Homoskedasticity
  • Bài 46: Cơ sở lý thuyết của OLS
  • Bài 47: Sử dụng thống kê t khi mẫu nhỏ
  • Tài liệu
  • Bài 48: Ví dụ Học thử
  • Bài 49: Sai lệch thiếu biến
  • Bài 50: Mô hình hồi quy đa biến
  • Bài 51: Kiểm tra độ khớp với hồi quy đa biến
  • Bài 52: Giả thuyết OLS trong hồi quy đa biến
  • Tài liệu
  • Bài 53: Giới thiệu Học thử
  • Bài 54: Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy cho 1 hệ số
  • Bài 55: Kiểm định giả thuyết đồng thời
  • Bài 56: Kiểm định một giả thuyết với nhiều hệ số
  • Bài 57: Lựa chọn mô hình trong hồi quy đa biến
  • Tài liệu
  • Bài 58: Mô hình hóa và dự báo xu hướng
  • Bài 59: Mô hình hóa xu hướng trên excel
  • Tài liệu
  • Bài 60: Mô hình hóa và dự báo tính mùa vụ
  • Bài 61: Mô hình hóa tính mùa vụ trên excel
  • Tài liệu
  • Bài 62: Quá trình dừng hiệp phương sai
  • Bài 63: Hàm tự tương quan và tự tương quan bán phần
  • Bài 64: Quá trình nhiễu trắng
  • Bài 65: Định lý Wold
  • Bài 66: Kiểm định quá trình nhiễu trắng
  • Tài liệu
  • Bài 67: Giới thiệu Học thử
  • Bài 68: Mô hình MA
  • Bài 69: Mô hình AR
  • Bài 70: Mô hình ARMA và phương pháp Box-Jenskin
  • Bài 71: Mô hình MA trên excel
  • Bài 72: Mô hình AR trên excel
  • Tài liệu

Thông tin giảng viên

Da Hoang, FRM
4 học viên 2 khóa học

Hoàng Hữu Đà, FRM

Chuyên gia quản trị rủi ro ngân hàng.

Đạt chứng chỉ FRM ngay từ lần thi đầu với tất cả các môn đạt hạng 1 ở Level 1.

Anh là tác giả của rất nhiều các khóa học về tài chính định lượng, quản trị rủi ro, machine learning trên hệ thống đao tạo UDEMY hàng đầu thế giới.

"Hiện nay, mình thấy rằng việc dạy và học các môn học như XSTK, Kinh tế lượng,... trong đại học đang chú trọng đến kỹ thuật tính toán, các ứng dụng trong thực tiễn còn hạn chế và chưa được giảng dạy hiệu quả. Do đó, mình muốn tạo ra các bài giảng theo phong cách "Khan Academy" mang tính dễ hiểu, có tính ứng dụng và được giải nghĩa cặn kẽ. Không đi sâu vào tính toán, mà sẽ giải thích ý nghĩa đằng sau các công thức toán học và ứng dụng.

Mình mong các bạn khi xem bài giảng sẽ có được những khoảnh khắc cảm thấy "A-ha", "Thì ra vậy", "Giờ mới hiểu", như khi mình tìm hiểu những môn học này. Các bài giảng sẽ mang tính thực tiễn, nhưng vẫn giúp các bạn hiểu các vấn đề lý thuyết và luyện làm bài tập.

Mình mong rằng có thể chia sẻ kiến thức đến mọi người và góp phần thay đổi cách nhìn về việc học: Không phải là việc ghi nhớ kiến thức một cách thụ động; mà là học cách giải quyết vấn đề và cách ứng dụng lý thuyết vào thực tiễn. Hơn nữa, việc học hoàn toàn có thể trở nên thú vị và bổ ích."- Hoàng Hữu Đà

 

Học viên đánh giá

5
1 đánh giá

100%

0%

0%

0%

0%

Trí Nguyễn

Học FRM khó nhất là phần xác suất thống kê vì mình dân kinh tế. May có khóa học này chứ không thì mình cũng bế tắc. Cảm ơn giảng viên đã cung cấp khóa học rẻ mà chất.