Chương Trình Đào Tạo


USTH xây dựng một 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 (43 tín chỉ) và 1 học kỳ thực tập và làm luận văn (tương đương 12 tín chỉ)
 

1. Mục tiêu hướng tới của chương trình đào tạo:

Chương trình hướng đến đào tạo học viên sau khi tốt nghiệp có:

- Kỹ năng cơ bản về Xác suất thống kê, khoa học dữ liệu trong tài chính

- Kỹ năng nhận diện các biến số tài chính, mô hình hóa dữ liệu.

- Kỹ năng ứng dụng trong quchính, sản phẩm tài chính có thể định lượng.

- Kỹ năng thu thập dữ liệu, khảo sát, chuẩn bị và mô hình quản trị rủi ro, bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro thanh khoản

- Kỹ năng định giá, mô phỏng các sản phẩm phái sinh và sản phẩm cấu trúc

- Kỹ năng mô hình hoá các vấn đề hoặc hệ thống do sự thiếu thông tin hoặc do bản chất ngẫu nhiên, hỗ trợ quy trình quyết định trong ngân hàng và doanh nghiệp tài chính.

- Các cập nhật chuyên sâu về thị trường do các chuyên gia cung cấp, ví dụ các tiêu chuẩn Basel 2-3, kỹ năng quản trị rủi ro, tối ưu nhuận lợi.

- Rèn luyện tư duy nghiên cứu khoa học, kỹ năng triển khai dự án nghiên cứu.
 

2. Chương trình đào tạo thạc sĩ QCF tại USTH :
Chương trình Thạc sĩ QCF kéo dài 2 năm, bao gồm 3 học kỳ học lý thuyết (43 tín chỉ) và 1 học kỳ thực tập và làm luận văn (tương đương 12 tín chỉ)

  • Năm thứ nhất

Học viên cần hoàn tất tối thiểu 28 tín chỉ (chưa bao gồm Triết học), trong đó có 22 tín chỉ bắt buộc và tối thiểu 06 tín chỉ tự chọn.
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 tất môn học 03 môn bắt buộc (08 tín chỉ), chọn học thêm 01 môn tự chọn (tối thiểu 03 tín chỉ) và bảo vệ luận văn (12 tín chỉ). Ngoài ra học viên có thể học thêm các môn tự chọn nếu năm học đó có mở lớp.
 

Môn học

Statistics and Financial Econometrics (3TC)

Stochastic Calculus (3TC)

Fundamentals of Derivative Pricing and Risk Analysis (3TC)

Machine Learning and Data Mining (4TC)

Linear Algebra and Optimization (3TC)

Financial Market Instrument and practical (2TC)

Models for Credit Risk Management (3TC)

Models for Interest Rate Management (2TC)

Derivative Pricing in Practice (3TC)

Time series analytics and forecasting (2TC)

Leadership Development (4TC)

Decision Analysis (3TC)

Macroeconomics (3TC)

Quantitative Portfolio Analysis and Risk Management (2TC)

Introduction to Scientific Research Method (3TC)

Numerical Methods in Finance (2TC)

Thesis (12TC)

 


Chia sẻ: