Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Thống kê lập mô hình rủi ro 2

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

M00753

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê / Bộ môn Toán kinh tế

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

7. Phân bổ thời gian:

Đối với hoạt động trên lớp:
Lý thuyết: 45 tiết
Làm việc nhóm, thảo luận:
Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận: 45 tiết
Tự nghiên cứu, tự học: 90 tiết
Đồ án, Đề án, Dự án
Thực tập

8. Tính chất học phần:

Bắt buộc

9. Ngành áp dụng:

CTĐT Phân tích rủi ro và định phí bảo hiểm

10. Điều kiện tiên quyết:

STT	Mã học phần	Tên học phần (VN)	Tên học phần (EN)	Số tín chỉ
1	M00752	Thống kê lập mô hình rủi ro 1	Statistics for Risk Modeling 1	2

11. Mục tiêu học phần:

• Cung cấp kiến thức nền tảng về máy học bằng thống kê (Statistical Learning): Phân tích thành phần chính (PCA - Principal Component Analysis); Mô hình cây quyết định (Decision Tree); Phân tích cụm (Cluster Analysis). • Cung cấp kiến thức về so sánh và lựa chọn giữa các mô hình khác nhau để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. • Phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu liên quan đến rủi ro; sinh viên biết cách ưng dụng các phương pháp này phân tích dữ liệu rủi ro. • Chuẩn bị cho kỳ thi SRM (Statistics for Risk Modeling) của Hiệp hội SOA (Society of Actuaries, Mỹ).

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần Thống kê lập mô hình rủi ro (phần 2) cung cấp cho người các phương pháp và mô hình để phân tích dữ liệu liên quan đến rủi ro dựa trên nền tảng của máy học bằng thống kê (Statistical Learning), trong đó chủ yếu là phép phân tích thành phần chính PCA(Principle Compenent Analysis), mô hình cây quyết định (Decision Tree), phân tích cụm (Cluster Analysis). Học phần cũng bao gồm nội dung về các phương pháp để kiểm định, so sánh và lựa chọn giữah các mô hình. Học phần này được xây dựng theo một phần nội dung của kỳ thi SRM (Statistics for Risk Modeling) của hiệp hội SOA (Society of Actuaries, Mỹ)