Tự Học CFA Level I, Quantitative Methods

Giới thiệu Quantitative Methods trong CFA Level I

Posted on by admin

Giới thiệu về QUANT trong CFA Level I

Quantitative Methods (QUANT) là một phần quan trọng trong chương trình CFA Level I, chiếm khoảng 8-12% trong kỳ thi. Phần này cung cấp các công cụ toán học và thống kê giúp nhà đầu tư, nhà phân tích tài chính đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

Mục tiêu chính:

  • Hiểu và áp dụng giá trị thời gian của tiền (TVM) trong tài chính.
  • Sử dụng thống kê mô tả để phân tích dữ liệu tài chính.
  • Ứng dụng lý thuyết xác suất và mô hình phân phối trong đầu tư.
  • Thực hiện lấy mẫu và kiểm định giả thuyết trong phân tích dữ liệu.
  • Hiểu và áp dụng hồi quy tuyến tính đơn giản để dự báo tài chính.

📌 Ứng dụng thực tế:

  • Định giá tài sản và chứng khoán.

  • Phân tích rủi ro danh mục đầu tư.

  • Kiểm định giả thuyết tài chính.

  • Dự báo xu hướng thị trường.

II. Các nội dung chính của QUANT trong CFA Level I

 1. Giá trị thời gian của tiền (Time Value of Money – TVM)

💡 Khái niệm: Tiền có giá trị khác nhau theo thời gian do lãi suất và cơ hội đầu tư.

🔹 Công thức quan trọng:

  • Giá trị tương lai (Future Value – FV):

    FV=PV(1+r)^t

  • Giá trị hiện tại (Present Value – PV):

    PV=FV/[(1+r)^t]

  • Lãi suất hiệu dụng hàng năm (EAR):

    EAR=[(1+r/n)^n]−1

📌 Ứng dụng: Định giá trái phiếu, cổ phiếu, khoản vay, tính toán dòng tiền đầu tư.

 2. Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)

💡 Khái niệm: Các phương pháp tóm tắt dữ liệu tài chính.

🔹 Các chỉ số quan trọng:

  • Trung bình (Mean), Trung vị (Median), Mốt (Mode).

  • Phương sai (Variance) & Độ lệch chuẩn (Standard Deviation).

  • Độ lệch (Skewness) & Độ nhọn (Kurtosis).

📌 Ứng dụng: Đánh giá rủi ro đầu tư, phân tích lợi suất danh mục.

3. Xác suất & Phân phối xác suất (Probability & Probability Distributions)

💡 Khái niệm: Dự đoán lợi suất tài sản bằng mô hình thống kê.

🔹 Các công cụ quan trọng:

  • Quy tắc cộng, quy tắc nhân, xác suất có điều kiện (Bayes’ Theorem).

  • Phân phối chuẩn (Normal Distribution), Phân phối nhị thức, Phân phối Poisson.

  • Giá trị Z-score và xác suất dưới đường cong chuẩn.

📌 Ứng dụng: Đánh giá rủi ro thị trường, dự báo lợi suất.

4. Lấy mẫu và Ước lượng (Sampling & Estimation)

💡 Khái niệm: Sử dụng dữ liệu mẫu để suy luận về tổng thể.

🔹 Các khái niệm chính:

  • Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem – CLT).

  • Ước lượng khoảng tin cậy (Confidence Intervals).

  • Sai số lấy mẫu (Sampling Error).

📌 Ứng dụng: Phân tích dữ liệu thị trường tài chính.

5. Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing)

💡 Khái niệm: Kiểm tra tính hợp lệ của giả thuyết tài chính.

🔹 Các phương pháp chính:

  • Kiểm định t (t-test), Kiểm định z (z-test).

  • Kiểm định giả thuyết về trung bình, phương sai.

  • Sai lầm loại I (Type I Error) và loại II (Type II Error).

📌 Ứng dụng: Kiểm tra giả thuyết về lợi suất cổ phiếu, hiệu suất quỹ đầu tư.

6. Hồi quy tuyến tính đơn giản (Simple Linear Regression)

Khái niệm: Dự báo biến động tài sản dựa trên dữ liệu lịch sử.

🔹 Công thức hồi quy tuyến tính:

Y=a+bX+e

Trong đó:

  • = Biến phụ thuộc (Dependent Variable).

  • X = Biến độc lập (Independent Variable).

  • a = Hệ số chặn (Intercept).

  • = Hệ số góc (Slope).

  • e = Sai số (Error Term).

Ứng dụng: Dự báo giá cổ phiếu, lợi suất danh mục đầu tư.

III.Cách học hiệu quả QUANT trong CFA Level I

  • Nắm vững các công thức và định nghĩa – QUANT có nhiều công thức, vì vậy hãy ghi nhớ cách áp dụng chúng.
  • Thực hành bài tập – Làm nhiều bài tập tính toán giúp bạn hiểu bản chất của công thức.
  • Hiểu ứng dụng thực tế – Kết nối lý thuyết với các vấn đề tài chính thực tế để dễ nhớ hơn.
  • Sử dụng máy tính tài chính (BA II Plus hoặc HP 12C) – Biết cách sử dụng máy tính giúp bạn tiết kiệm thời gian trong kỳ thi.
  • Luyện đề thường xuyên – Các câu hỏi trắc nghiệm trong kỳ thi CFA Level I yêu cầu tốc độ và sự chính xác.

 Kết luận

  • Quantitative Methods (QUANT) là một phần cốt lõi trong CFA Level I, giúp bạn hiểu các phương pháp phân tích định lượng để ra quyết định tài chính.
  •  Phần này bao gồm TVM, thống kê, xác suất, kiểm định giả thuyết và hồi quy tuyến tính, tất cả đều ứng dụng trực tiếp trong đầu tư tài chính.
  • Học QUANT không chỉ giúp bạn vượt qua kỳ thi CFA mà còn tăng khả năng phân tích và dự báo tài chính chuyên sâu.