default_mobilelogo

THỐNG KÊ VÀ LẬP MÔ HÌNH RỦI RO

Thời gian: 3 ngày

 

 

THỐNG KÊ CƠ BẢN VÀ LẬP MÔ HÌNH RỦI RO


  

NỘI DUNG

 

 

NỘI DUNG KHOÁ HỌC

 

Ngày 1: Kiến thức nền tảng về thống kê
• Xác suất (trung bình, độ lệch chuẩn, tổng các biến ngẫu nhiên, độ chói và Kurtosis)

• Phân phối (phân phối đồng nhất liên tục, phân phối nhị thức, phân phối Poisson, phân phối bình thường)
• Độ công và Kurtosis
• Tổng của các biến ngẫu nhiên
• Chuẩn hoá biến ngẫu nhiên
• Định lý Bayes
• Giá trị kì vọng
• Định lý giới hạn trung tâm
• Thống kê: sự khác biệt, biến thiên, tương quan
• Mong muốn của một Người ước tính
• Dân số và mẫu (sự khác biệt, biến thiên, sai số tiêu chuẩn, khoảng tin cậy)
• Kiểm tra (thử nghiệm giả thuyết, kiểm tra T, kiểm tra Chi-square, kiểm tra F)
 

 

 

 

 

 

Ngày 2: Mô hình rủi ro

• Hồi quy tuyến tính đơn giản (Total sum square, Coefficof Determination, Standard Error of the regression (SER))
• Giả định của hồi quy tuyến tính và các lỗi vi phạm
• Hồi quy tuyến tính đa biến (Adjusted R-squared, The F-statistic)
• Lựa chọn mô hình dự phóng
• Tính ổn định của Hiệp phương sai
• Các mô hình AR/MA/ARMA, EWMA, GARCH
• Mô hình phỏng đoán
• Mô hình Logistic, mô hình Order Logistic, mô hình Prohibit
Thực hành

 

 

 

 

 

 

 

Ngày 3: Thực hành SPSS

• Giới thiệu về SPSS
• Thống kê mô tả (tần số, trung bình, độ lệch chuẩn, vv)
• Các bước nền tảng để thiết lập mô hình
• Phương pháp phân tích tương quan (Correlation analysis)
• Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory factor analysis - EFA)
• Phương pháp phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
• Phương pháp phân tích hồi quy đa và đơn biến (Single & Multiple regression analysis)
• Phương pháp so sánh hai nhóm (T - test)
• Kiểm định phi tham số (Non - parametric testing)
• Phương pháp phân tích phương sai ( Analysis of variance - ANOVA)
• Phân tích hồi quy với biến giả (Regression with dummy variables)
• Phương pháp phân tích hồi quy từng bước (Stepwise regression)
• Phương pháp phân tích hồi quy logistic (Logistic Regression)

LỢI ÍCH

• Hiểu được bản chất và đặc tính của biến động của các hiện tượng thông qua quan sát định lượng
• Biết cách thu thập dữ liệu phù hợp
• Biết cách dự phóng tài chính rủi ro
• Kiến thức nền tảng để phục vụ cho các nghiên cứu sâu hơn

AI NÊN HỌC

• Bộ phận phân tích rủi ro
• Phân tích tài chính
• Những nhà nghiên cứu
• Các chuyên gia định lượng
• Sinh viên

KHÁCH HÀNG NHẬN XÉT

 

"Chương trình tại ARFQuant đa dạng và bổ ích cho những người công tác chuyên sâu trong lĩnh vực tài chính. Việc theo đuổi các khóa học chuyên biệt này quả thật là một quá trình rất gian nan, tuy nhiên thành quả thu được cũng rất xứng đáng với công sức bỏ ra. Các khóa học được đi từ lý thuyết đến thực hành, từ đó giúp mình hiểu rõ hơn bản chất của vấn đề, cũng như cách áp dụng vào thực tiễn. Nhìn chung giảng viên ở ARFQuant rất tốt về chuyên môn và tận tình trong giảng dạy. Việc tham gia các khóa học tại ARFQuant giúp mình học có hệ thống và hiệu quả tăng lên rõ rệt so với việc tự học, tự nghiên cứu trước đó." Phương Phùng - OCB

 ------------------------------------------

"Các vấn đề chính mà học viên quan tâm được khảo sát trước khi bắt đầu khóa học nên phù hợp với nhu cầu của học viên. Môi trường học cởi mở, khuyến khích sự tham gia thảo luận của tất cả các học viên. Giảng viên nhiệt tình hướng dẫn, hỗ trợ và sẵn sang chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm" Phượng Phan - FeCredit

 ------------------------------------------

"Giảng viên có kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực quản trị rủi ro, rất nhiệt tình và cởi mở với học viên, phương pháp giảng dạy thu hút được sự chú ý của học viên. Thầy hay dùng các câu chuyện có pha lẫn tính chất hài hước vừa để làm ví dụ cho cả lớp vừa để tạo không khí học sôi nổi. Lớp học được tổ chức rất chuyên nghiệp". Hiền Phan - BIDV

 ------------------------------------------

“Từ đầu năm 2017 đến nay, tôi đã được trải nghiệm 02 khóa học tại ARFQuant là Thống kê- lập mô hình rủi ro, Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ.

Khoảng thời gian học tuy khá ngắn cùng với lượng kiến thức của các khóa học lại khá nhiều, nhưng với sự truyền đạt dễ hiểu và khá đặc biệt của các giáo viên tại AFRQuant, nên trong quá trình học tôi cảm thấy khá thoải mái và dễ dàng nắm bắt kiến thức. Bên cạnh những nội dung bắt buộc trong chương trình học, các giáo viên đã chia sẻ thêm các kinh nghiệm trong học tập và nghiên cứu tài liệu (Ví dụ thầy Hoàng- chia sẻ về kinh nghiệm đọc sách và ôn bài FRM mặc dù việc chia sẻ có hơi trễ nhưng cũng là kinh nghiệm nghiên cứu tài liệu trong các đợt thi sau này; thầy Fred – chia sẻ về cách xử lý data khi bias,v.v..). 

Tài liệu, bài giảng được thiết kế khá bài bản và tập trung. Sau khi kết thúc khóa học, tôi có thể tận dụng thêm được các kiến thức trong các tài liệu này vào quá trình học tập và làm việc. Tuy nhiên, nếu như tài liệu và bài giảng có thêm thắt 1 số trích dẫn các nguồn tài liệu hoặc sách nữa để tôi có thể mở rộng thêm trong việc tìm kiếm các tài liệu có liên quan).

Nếu có cơ hội được tham gia các khóa học khác nữa, tôi vẫn mong muốn được trải nghiệm tại ARFQuant một lần nữa.” Thảo Nguyễn - OCB

 

 

 

THỐNG KÊ VÀ LẬP MÔ HÌNH RỦI RO

 

THỬ NGHIỆM CĂNG THẲNG

 

MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ

 

ĐỊNH GIÁ SẢN PHẨM PHÁI SINH

 

QLRR THỊ TRƯỜNG VÀ THANH KHOẢN

 

ỨNG DỤNG SPSS TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TÀI CHÍNH

 

ỨNG DỤNG SPSS TRONG XÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐO LƯỜNG RỦI RO

QUẢN LÝ DANH MỤC RỦI RO TÍN DỤNG

 

QUẢN LÝ TÀI SẢN NỢ CÓ VÀ ĐỊNH GIÁ ĐIỀU CHUYỂN VỐN NỘI BỘ

 

QUẢN LÝ RỦI RO THỊ TRƯỜNG

 

QUẢN LÝ RỦI RO HOẠT ĐỘNG

 

QUẢN LÝ RỦI RO TÍN DỤNG

 

QUẢN LÝ RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI TÁC  

 

Online :  5
Tất cả: 292879

   Headquater: 9th Floor, 68 Nguyen Hue, Dist.1, HCMC

                Office in France: 105 Maurice Thorez Road, Ivry sur Saine

                Office in England: 20 Moreland street, London, UK               

   Hotline: 084.898 498 158 (Vietnam)

                              033.67 329 7434  (France)

                                            

                Email: Contact@arfquant.com

Thông tin liên hệ