Giới thiệu

11/11/2016

1. Giới thiệu 
Chương trình đào tạo thạc sĩ về Khoa học Tài chính tính toán định lượng của USTH được thiết kế và hỗ trợ bởi Viện John Von Neumann (JVN) – Đại học Quốc gia TpHCM, nhằm đào tạo những  chuyên gia về áp dụng các phương pháp toán học và tin học để giải các vấn đề định lượng trong Tài chính.

Chương trình Thạc sĩ học toàn thời gian về Khoa học Tài chính Tính toán Định lượng của USTH là chương trình thứ hai tại Việt Nam và đầu tiên tại Hà Nội, hướng đến đào tạo để học viên sau khi tốt nghiệp có được các kỹ năng :

  • Mô hình hoá các vấn đề liên quan đến Quản trị rủi ro trong thị trường Tài chính, Ngân hàng và Bảo hiểm, xảy ra do sự thiếu thông tin hoặc do bản chất ngẫu nhiên của thị trường.
  • Kỹ năng giải các bài toán từ các mô hình theo các chuẩn quốc tế hiện đang được áp dụng rộng rãi (BASEL II, BASEL III), nhằm mục tiêu quản trị rủi ro và tối ưu lợi nhuận.
Bên cạnh kinh nghiệm xây dựng chương trình và đào tạo trong 5 năm qua tại JVN, USTH cũng được nhiều chuyên gia hàng đầu về Tài chính Tính toán Định lượng hỗ trợ giảng dạy và hướng dẫn, như GS.TS. Phạm Hi Đức, GS.TS Phạm Xuân Huyên, GS.TS Monique Pontier, GS.TS Eric Moulines. Chương trình này được sự hỗ trợ của GS. TS. Nicole El Karoui, người được mệnh danh là “The Boss” của Tài chính Định lượng (theo Financial Times). Xem thêm tại http://www.jvn.edu.vn/khoa-hoc/chuong-trinh-tai-chinh-tinh-toan-dinh-luong/.

Đến với chương trình, học viên có cơ hội được hòa nhập trong một môi trường giảng dạy quốc tế dựa trên những nghiên cứu và phát triển tiên tiến trong lĩnh vực cốt lõi của tài chính định lượng, tích lũy các kiến thức vững chắc về toán học và các phương pháp tính toán, về các mô hình định lượng trong tài chính và bảo hiểm, v.v. Ngoài ra học viên còn có cơ hội tham gia các chương trình hội thảo và thực tập nhằm áp dụng các kiến thức đã học vào trải nghiệm thực tế. Qua đó phát triển các kỹ năng mềm như kỹ năng phân tích và dự báo, lập kế hoạch, làm việc nhóm và làm việc cá nhân, v.v.

2. Đội ngũ giảng viên
- Giảng viên và đội ngũ trợ giảng thuộc Viện Toán học, Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, và các đơn vị phối hợp.
- Các môn chuyên ngành về Toán Tài chính định lượng được các giáo viên của JVN hỗ trợ đảm nhận.

3. Chương trình giảng dạy
Chương trình học kết hợp kỹ năng ứng dụng và kiến thức chuyên sâu. Chương trình kéo dài 2 năm, bao gồm 3 học kỳ học lý thuyết (90 tín chỉ) và 1 học kỳ thực tập và làm luận văn (30 tín chỉ).

NĂM THỨ NHẤT
Học viên cần hoàn thành 8 môn bắt buộc (trong đó có Triết học và 1 đề án thực tế) và tối thiểu 3 môn tự chọn.
 
HK Học phần bắt buộc Số tín chỉ Học phần tự chọn Số tín chỉ
HK1 Triết học 4 Học máy và khai phá dữ liệu 1 6
Xác suất thống kê 8 Nhập môn đại số tuyến tính và lý thuyết tối ưu 6
Phân tích rủi ro 8 Phát triển năng lực lãnh đạo 6
Giải tích ngẫu nhiên 8 Có sở dữ liệu và hệ thống thông tin 6
HK2 Mô hình quản trị rủi ro 8 Học máy và khai phá dữ liệu 2 6
Thực hành đánh giá sản phẩm phái sinh 8 Phân tích quyết định 6
Bộ luật Basel 2 và 3 8 Phân tích dữ liệu phụ thuộc thời gian và dự báo 6
Đề án thực tế 6    
 
Sau học kỳ đầu tiên, học viên cần xác định hướng nghiên cứu trong thời gian còn lại của chương trình, chuẩn bị cho luận văn.

NĂM THỨ HAI
Học viên cần hoàn thành môn học “Nhập môn phương pháp nghiên cứu khoa học” , chọn học thêm 1 môn tự chọn và bảo vệ luận văn (tương đương 30 tín chỉ). Ngoài ra, học viên có thể học thêm các môn tự chọn nếu năm học đó có mở lớp.
 
HK Học phần bắt buộc Số tín chỉ Học phần tự chọn Số tín chỉ
 
 
HK1
Nhập môn phương pháp nghiên cứu khoa học 8
 
Mô hình kinh tế vĩ mô 6
Nhập môn đại số tuyến tính và lý thuyết tối ưu 6
Phát triển năng lực lãnh đạo 6
Có sở dữ liệu và hệ thống thông tin 6
HK2 Luận văn 30    

4. Nội dung và mục tiêu của các môn học
4.1 Các môn học bắt buộc
  1. Xác suất và Thống kê/Probability and Statistics
  • Mục tiêu môn học: Cung cấp những khái niệm và nội dung cơ bản của Xác suất và Thống kê. Yêu cầu người học hiểu rõ và nắm chắc được kiến thức, có kỹ năng vận dụng trong thu thập, phân tích dữ liệu và giải thích kết quả.
  • Nội dung môn học: Các khái niệm cơ bản của xác suất và thống kê, phân bố xác suất, ước lượng và kiểm định giả thuyết, phân tích phương sai, phân tích hồi quy, phân tích biến định danh...
Giáo trình: [1] Johnson R.A., Bhattacharyya G.K. Statistics Principles and Methods, John Wiley & Sons, Inc., Fourth Edition. [2] Montgomery D.C., Runger G.C., Applied Statistics and Probability for Engineers, Wiley, Fourth Edition.
  1. Triết học
  2. Giải tích ngẫu nhiên/Stochastic Calculus
  • Mục tiêu môn học: Cung cấp những khái niệm và nội dung cơ bản của thuyết toán ngẫu nhiên. Yêu cầu người học hiểu rõ và nắm chắc được kiến thức, có hiểu sâu các định lý cơ bản và các ứng dụng, các phương pháp giải toán phương trình ngẫu nhiên. Học viên phải nắm vững sự khác biệt với các phương trình đạo hàm vi phân thường.
  • Nội dung môn học: Các khái niệm cơ bản của giải tích ngẫu nhiên, chuyển động Brown, các định lý biến đổi, quy trình ngẫu nhiên, Girsanov, Radon-Nikodym v.v…Ứng dụng vào điều hành tối ưu quản lý danh mục
Giáo trình: Stochastic Differential Equations : An introduction with Applications, Bernt Oksendal,  Universitext  (2010).
  1. Phân tích rủi ro/Risk analysis
  • Mục tiêu môn học: Giới thiệu các mô hình và phương pháp định tính về phân tích rủi ro, đặc biệt các rủi ro trong tài chính và thị trường.Người học vừa làm quen với các phương pháp, vừa thực hành việc đánh giá rủi ro qua phân tích tập các dữ liệu thực tế.
  • Nội dung môn học: Các sản phẩm tài chính, cơ sở của tài chính định lượng, phân tích rủi ro thị trường, phân tích rủi ro tín dụng với đối tác, phân tích rủi ro thanh toán tiền mặt, báo cáo và thu thập dữ liệu rủi ro...
Giáo trình: Raghurami Reddy Etukuru, Enterprise Risk Analytics for Capital Market. Proactive and Real-Time Risk Management, 2014.
  1. Mô hình quản lý rủi ro / Models for risk management
  • Mục tiêu môn học: Luyện kỹ năng dùng các lý thuyết đã xem trong môn Phân tích rủi ro để tạo cụ thể các mô hình từ sơ cấp đến cao cấp. Bao gồm phần tìm kiếm thông số từ dữ liệu qua các loại hồi quy, suy diễn Bayes, nguyên tắc khả năng tối đa, phần các chỉ số xét nghiệm, và phần dùng các mô hình để mô phỏng.
  • Nội dung môn học : Áp dụng vào các trường hợp điển hình trong ngân hàng nhằm định lượng hoá các rủi ro sau đây : thị trường, tín dụng, chứng khoán phẩm, đối tác, điều hành, thanh khoản.
Giáo trình: [1] Mathematics and Statistics for Financial Risk Management, Michael B. Miller, Wiley (2013)  [2] Credit Risk Modelling using VBA and Excel, G. Loeffler & P. Posch, Wiley Finance (2011)
  1. Bộ luật Basel 2 và 3 / Basel 2 and 3 regulations
  • Mục tiêu môn học: Giới thiệu các hiệp ước Basel 2 và 3, các Cột trụ I, II và III, các phương tiện và chương trình kiểm sát ngân hàng, các điều kiện tiên quyết áp dụng phép tính vốn điều lệ cho mỗi rủi ro.   
  • Nội dung môn học : Từ khung luật học của các ngân hàng nhà nước ký kết đến các công thức toán học áp dụng để tính vốn rủi ro, trong 6 lĩnh vực : thị trường, tín dụng, chứng khoán phẩm, điều hành, thanh khoản và hệ thống.
Giáo trình: (có thể tải miễn phí/freely downloadable)The Basel Committee Banking Supervision series of Explanatory Notes http://www.bis.org/bcbs/publications.htm?a=1&tid=22&mp=any&pi=title
  1. Thực hành đánh giá sản phẩm phái sinh / Derivative pricing in practice
  • Mục tiêu môn học: Luyện kỹ năng lập trình và toán tin cho học viên biết ứng dụng vào việc đánh giá cụ thể các công cụ phái sinh gồm các sản phẩm dựa trên các thị trường chứng khoán, lãi suất, tín dụng, hối suất, kim loại, xăng dầu và các giỏ sản phẩm hỗn hợp thứ cấp.   
  • Nội dung môn học : Rút tỉa thông số từ dữ liệu để tính các phân phối dùng tỉ trọng hạt nhân, thuật toán mô phỏng Monte Carlo và các biến thể nhằm giảm phương sai. Lập trình bằng VBA, C++ hay Java. Ứng dụng trên phái sinh vanilla, Longstaff-Schwartz, mô phỏng lãi suất Hull-White, Brace-Gatarek-Musiella.
Giáo trìnhMonte Carlo Methods in Financial Engineering (Stochastic Modelling and Applied Probability),  Glasserman P., Springer (2010)
Đề tài thực tế/Capstone projects
  • Mục tiêu môn học: Nhằm cho người học làm quen với việc phân tích dữ liệu trong thực tế, bao gồm việc chuẩn bị những kỹ năng cơ bản của nghiên cứu và ứng dụng, tìm hiểu và thực hành phân tích dữ liệu cho một bài toán cụ thể, tìm hiểu tài liệu và xây dựng đề cương nghiên cứu cho giai đoạn tiếp theo...
  • Nội dung môn học: Phương pháp luận nghiên cứu khoa học,chọn lọc và phân tích tài liệu liên quan, xác định bài toán, viết đề cương nghiên cứu, thực hành các nội dung trên cho một bài toán cụ thể về phân tích dữ liệu.
 
4.2. CÁC MÔN HỌC TỰ CHỌN
  1. Phát triển năng lực lãnh đạo: Từ phân tích đến hành động/Leadership development: Analysis to Action
  • Mục tiêu môn học: [Ngoài các kiến thức chung về leadership development, chú ý đến khả năng dùng các công cụ phân tích để tăng thêm sức mạnh lãnh đạo]
  • Nội dung môn học:
 
Giáo trình:  W. Erhard, M. Jensen, S. Zaffron, K. Granger. Being a Leader and the Effective Exercise of Leadership: An Ontological/ Phenomenological Model.  Harvard Business School NOM 09-038, 2015. (http://papers.ssrn.com/abstract_id=1263835 ).
  1. Đại số tuyến tính/Linear Algebra
  • Mục tiêu môn học: Cung cấp những khái niệm và nội dung cơ bản của đại số tuyến tính. Yêu cầu người học hiểu rõ và nắm chắc được kiến thức, có kỹ năng vận dụng trong tính toán và giải thích kết quả.
  • Nội dung môn học: Các khái niệm cơ bản của đại số tuyến tính, bao gồm giải các hệ tuyến tính Ax = b, không gian vector, cực tiểu bình phương, định thức, trực giao hoá, tính toán ma trận, vector riêng, giá trị riêng, ma trận đối xứng và ma trận xác định dương, các phép biến đổi tuyến tính...
Giáo trình: Gilbert Strang, Introduction to Linear Algebra, Fourth Edition
  1.  Mô hình kinh tế vĩ mô
  • Mục tiêu môn học: Cung cấp những ý tưởng và phương pháp từ cơ bản đến đương đại về lý thuyết vĩ mô. Yêu cầu người học hiểu các nội dung chính của lĩnh vực này, và vận dụng được chúng trong thực tiễn.
  • Nội dung môn học: Cắt nghĩa mầm mống lịch sử của các dòng lý thuyết cùng các biến cố gây ra các đảo lộn tư duy và cội nguồn các suy nghĩ mới. Các lý thuyết từ Pareto, Keynes, Friedman, Lucas, Hansens, New Neoclassical Synthesis. Thực tập trên các mô hình IS-LM, kênh tín dụng, DSGE. Phương pháp giải tích DSGE qua Euler-Lagrange và log-tuyến tính.
Giáo trình: Macroeconomic theory, Michael Wickens, Princeton University Press, Second edition.
  1. Phân tích chuỗi dữ liệu thời gian và dự báo/Time series analytics and forecasting
  • Mục tiêu môn học: Giới thiệu lý thuyết cơ bản về phân tích dữ liệu phụ thuộc thời gian và các mô hình dự báo. Người học được thực hành các phương pháp với việc phân tích các tập dữ liệu phụ thuộc thời gian.
  • Nội dung môn học: Các mô hình ngoại suy và phân rã, mô hình Box-Jenkins, ARIMA, ước lượng và chẩn đoán, mô hình tự hồi quy, phân tích can thiệp, đánh giá dự báo...
Giáo trình: Robert Yaffee, Monnie McGee, An introduction to time series analysis and Forecasting, (2) Peter J. Brockwell, Richard A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd Edition 2010, Springer.
  1. Phân tích quyết định/Decision analysis
  • Mục tiêu môn học: Cung cấp những ý tưởng và phương pháp cơ bản về lý thuyết phân tích quyết định. Yêu cầu người học hiểu các nội dung chính của lĩnh vực này và vận dụng được chúng trong thực tiễn.
  • Nội dung môn học: Giới thiệu tổng quan về phân tích quyết định, mô hình hoá việc ra quyết định, quyết định với yếu tố không chắc chắn, quyết định với sự ưu tiên...
Giáo trình: Robert T. Clemen and Terence Reilly, Making Hard Decisions with DecisionTools, Third Edition, 2013.
  1. Học máy và Khai phá dữ liệu/Machine learning and Data mining
  • Mục tiêu môn học: Cung cấp những khái niệm và phương pháp cơ bản về học máy và khai phá dữ liệu, được dùng như công cụ chính của phân tích dữ liệu. Yêu cầu người học hiểu rõ và nắm chắc được kiến thức, có khả năng xác định bài toán, phân tích dữ liệu bằng các phần mềm và giải thích kết quả.
  • Nội dung môn học: Các khái niệm cơ bản về học máy và khai phá dữ liệu, bao gồm xử lý sơ bộ dữ liệu, các phương pháp phân tích dữ liệu có nhãn và dữ liệu không nhãn, đánh giá kết quả phân tích, khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu web...
Giáo trình: J.Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition.
  1. Cơ sở Dữ liệu và Hệ thống thông tin
  • Mục tiêu môn học: Cung cấp những khái niệm và nội dung cơ bản về các hệ cơ sở dữ liệu và hệ thông tin. Yêu cầu người học hiểu rõ và nắm chắc được kiến thức, có kỹ năng tổ chức, truy nhập, và khai thác các hệ thống này.
  • Nội dung môn học: Các khái niệm cơ bản của các hệ cơ sở dữ liệu và hệ thông tin như các mô hình dữ liệu (mô hình E-R, mô hình quan hệ, mô hình chuẩn hoá, SQL), kho dữ liệu và OLAP, an toàn và toàn vẹn thông tin, kết nối cơ sở dữ liệu, lưu trữ và truy nhập, các xu thế mới với dữ liệu lớn... (TBD)

5. Tuyển sinh:

5.1 Đối tượng: 
Đối tượng tuyển sinh của chương trình là các sinh viên tốt nghiệp đại học trong và ngoài nước thuộc nhóm ngành Toán ứng dụng, Toán-Tin học, Khoa học máy tính, Công nghệ Thông tin, Kinh tế, Tài chính, Ngân hàng và Bảo hiểm, và có đủ năng lực về tiếng Anh

5.2. Hình thức tuyển sinh :
Chương trình tuyển sinh theo hình thức xét tuyển hồ sơ và phỏng vấn, dựa trên các yếu tố về trình độ ngoại ngữ, kiến thức chuyên môn, khả năng tư duy, động lực học tập. 
Trước khi bắt đầu chương trình, học viên sẽ có ột tháng bổ sung kiến thức toán học và tài chính để phục vụ cho các môn học chuyên sâu

Mẫu đơn dự tuyển