Mô tả vắn tắt học phần

Phân tích rủi ro và mô hình hóa (EN)

Tiếng Anh

RAM2612

KD - Khoa Tài chính

Đại Học

3

Dữ liệu đang cập nhật...

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

Mục tiêu của học phần Phân tích Rủi ro và Mô hình hóa nhằm trang bị cho sinh viên những kiến thức chuyên sâu và kỹ năng thực hành cần thiết để phân tích, đánh giá, và mô hình hóa rủi ro trong lĩnh vực tài chính. Cụ thể, học phần này hướng tới: - Giúp sinh viên nắm vững các khái niệm liên quan đến rủi ro và mô hình hóa, bao gồm các loại rủi ro phổ biến như rủi ro thị trường, rủi ro tín dụng, và rủi ro hoạt động. - Sử dụng các phương pháp định lượng để phân tích và đánh giá mức độ rủi ro trong các tình huống thực tế, bao gồm việc thu thập, xử lý và diễn giải dữ liệu rủi ro. - Học cách xây dựng và áp dụng các mô hình toán học, thống kê và tính toán để mô phỏng và dự đoán các kịch bản rủi ro. Điều này bao gồm việc sử dụng các công cụ và phần mềm mô hình hóa phổ biến. - Giúp sinh viên học cách dự báo rủi ro và phân tích các tình huống khác nhau dựa trên mô hình hóa dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định quản lý rủi ro hiệu quả.- - Sinh viên sẽ học cách kiểm tra và đánh giá hiệu quả của các mô hình đã xây dựng, điều chỉnh và cải thiện chúng để đảm bảo độ chính xác và khả năng áp dụng trong thực tiễn. - Sinh viên sẽ được làm quen với các phần mềm phân tích và mô hình hóa rủi ro hiện đại, từ đó nâng cao kỹ năng thực hành và khả năng áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế./ "The objective of the Risk Analysis and Modeling course is to equip students with the in-depth knowledge and practical skills needed to analyze, evaluate, and model risks in the financial sector. Specifically, this course aims to: - Help students master the concepts related to risk and modelling, including common types of risks such as market risk, credit risk, and operational risk. - Use quantitative methods to analyze and evaluate the level of risk in real-world situations, including collecting, processing, and interpreting risk data. - Learn how to build and apply mathematical, statistical, and computational models to simulate and predict risk scenarios. This includes the use of popular modelling tools and software. - Help students learn how to forecast risks and analyze different scenarios based on data modelling, thereby making effective risk management decisions.- - Students will learn how to test and evaluate the effectiveness of the models they have build and refine and improve them to ensure their accuracy and applicability in practice. - Students will be introduced to modern risk analysis and modelling software, thereby improving their practical skills and ability to apply knowledge to real-world situations.