Brief Course Description
1. Course Title:
Risk Analysis & Modelling
2. Language of Instruction:
Tiếng Việt
3. Course Code:
M00481
4. Credits:
3
5. Course Objectives:
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.
6. Brief Description of Course Content:
This course explores quantitative risk measurement and modeling methods. It provides students with an in-depth understanding of market risk analysis from a practical and technical perspective. Topics covered include pricing and return attributes, univariate and multivariate models for risk forecasting, risk metrics, making and evaluating risk forecasts, and simulation.
After completion of this course, students will be able to understand the theoretical and technical concepts used in market risk analysis. In addition, the course will enable students to use programming language tools in quantitative risk management. This will enable students to address practical risk management problems from a quantitative perspective.