CHƯƠNG TRÌNH THẠC SĨ TÀI CHÍNH TÍNH TOÁN ĐỊNH LƯỢNG

CHƯƠNG TRÌNH THẠC SĨ
NGÀNH TOÁN ỨNG DỤNG 
HƯỚNG TÀI CHÍNH TÍNH TOÁN ĐỊNH LƯỢNG (QCF)
1.  GIỚI THIỆU CHUNG:
1.    GIỚI THIỆU CHUNG:
Từ vài chục năm gần đây, thị trường tài chính thế giới đã sử dụng các công cụ về Toán và thống kê trong các hoạt động định giá, mô phỏng và quản lý định lượng. Các công cụ và ứng dụng này ngày càng được nghiên cứu, phát triển và góp phần quan trọng trong việc giúp thị trường hoạt động ổn định, bền vững.

Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán tập trung cũng như các định chế tài chính đã bắt đầu sử dụng các công cụ định lượng trong hoạt động của mình. Đặc biệt từ năm 2017, khi thị trường phái sinh và một loạt những sản phẩm cấu trúc ra đời, các chuyên gia định lượng sẽ là những đối tượng được chào đón nhiều nhất thị trường.

Đứng trước nhu cầu đó, chương trình Thạc sỹ Tài chính Tính toán Định lượng (Quantitative and Computational Finance – QCF) đã được ra đời dưới sự phối hợp đào tạo giữa 2 đơn vị trực thuộc Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên và Viện John von Neumann. Đây là chương trình Cao học đầu tiên tại Việt Nam về chuyên ngành Toán-thống kế ứng dụng trong tài chính, quy tụ nhiều nhà khoa học trong nước và thế giới cũng như những chuyên gia đầu ngành trong ngân hàng đầu tư (Quant).
 
Chương trình đào tạo QCF mang đến cho người học một nền tảng kiến thức định lượng cơ bản kết hợp thực hành trên những dự án thực tế với các công cụ cao cấp, ứng dụng trong tài chính như: định giá sản phẩm phái sinh và sản phẩm cấu trúc; quản trị rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất; quản trị danh mục định lượng; cấu trúc vi mô thị trường và mô phỏng tái tạo thị trường; mô phỏng thị trường và hành vi giao dịch dưới giả định; khoa học dữ liệu ứng dụng tài chính,… Các kiến thức định lượng chuyên biệt này giúp các học viên QCF nổi bật trong thị trường tuyển dụng và hiện đang đóng góp tích cực cho các định chế tài chính hàng đầu như Worldquant, Prudential, Trusting Social, Vietcombank, Eximbank, HomeCredit, FE Credit, iCareBenefits (Mobivi), ...
 
Bên cạnh đó, chương trình đồng thời đào tạo những học viên suất sắc tham gia nghiên cứu chuyên sâu về Toán ứng dụng, chuyển tiếp làm nghiên cứu sinh trực tiếp tại Viện John von Neumann, các trường đại học và các Viện nghiên cứu danh tiếng khác.
 
Chương trình QCF của Viện John von Neumann mong muốn đóng góp tích cực vào sự phát triển của thị trường Tài chính, thúc đẩy Toán ứng dụng, đào tạo một đội ngũ chuyên gia hàng đầu của Việt Nam và khu vực trong lĩnh vực Tài chính định lượng, đồng thời đẩy mạnh các hoạt động nghiên cứu khoa học và ứng dụng.
 
Ban lãnh đạo Chương trình QCF:
  • Chủ nhiệm chương trình:
  • Phó chủ nhiệm chương trình:
  • Thành viên
Kỹ năng đạt được:
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 HỌC
2.1. Chương trình thạc sĩ QCF tại Việt Nam:
Một chương trình học kết hợp kỹ năng ứng dụng và kiến thức chuyên sâu. Chương trình Thạc sỹ QCF kéo dài 2 năm, bao gồm 3 học kỳ học lý thuyết (38 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 30 tín chỉ (chưa bao gồm Triết học), trong đó có 21 tín chỉ bắt buộc và tối thiểu 09 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 tại Viện John von Neumann
Học viên cần hoàn tất môn học 02 môn bắt buộc (04 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.
 
Bảng môn học + giảng viên
Môn học
Giảng viên
Đơn vị công tác
Advanced Probability and Statistics (3TC)
Dr. Bui Quang Paul
Viện John von Neumann
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Advanced Programing in Finance (2TC)
Ngô Minh Mẫn
Viện John von Neumann
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Financial Econometrics (3TC)
Dr. Phạm Hoàng Uyên
ĐH Kinh tế - Luật
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Fundamentals of Quantitative Finance (3TC)
Dr. Nguyễn Quang
Viện John von Neumann
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Machine Learning and Data Mining (3TC)
Prof. Hồ Tú Bảo
Viện John von Neumann
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Fundamental of Linear Algebra and Optimization (3TC)
Dr. Lương Vũ Ngọc Duy
Viện John von Neumann
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Database and Information System (3TC)
A/Prof. Hồ Bảo Quốc
ĐH Khoa học Tự nhiên
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Financial Market History (2TC)
Prof. Phạm Hi Đức
ECE - ParisTech, Pháp
Stochastic Calculus (3TC)
Ngô Minh Mẫn
Viện John von Neumann
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Models for Credit and Interest rate -  Risk Management  (3TC)
Dr. Nguyễn Trung Lập
QuantX Finance - Pháp
Derivative Pricing in Practice (3TC)
Dr. Đặng Ngọc Minh
HSBC Hongkong
Time series analytics and forecasting (2TC)
Dr. Phạm Hoàng Uyên
ĐH Kinh tế - Luật
ĐH Quốc Gia TP.HCM
Financial Market Instrument and Empirical Finance (2TC)
Dr. Nguyễn Quang
Dan Svesson
Viện John von Neumann
Horizon Capital Vietnam
Numerical Methods in Finance (2TC)
Dr. Randal Douc
Telecom SudParis - Pháp
Decision Analysis (3TC)
Dr. Brett HOULDING
Trinity Dublin College, Ai Len
Behavioral Finance (3TC)
 
 
Actuarial Mathematics (2TC)
Dr. Đặng Ngọc Minh
Nguyễn Đình Hải
HSBC Hongkong
Financial Reporting (3TC)
Dr. Dương Đặng Xuân Thành
CFA Saskatchewan
Quantitative Trading (2TC)
Dr. Đặng Ngọc Minh
HSBC Hongkong
Professional Seminar (2TC)
Experts
 
Active Porfolio Management (3TC)
Dr. Đặng Ngọc Minh
HSBC Hongkong
Financial Technology (3TC)
Dr. Dương Đặng Xuân Thành
CFA Saskatchewan
Thesis (12TC)
 
 
 
3. CƠ HỘI HỌC TẬP TẠI NƯỚC NGOÀI, CƠ HỘI NGHỀ NGHIỆP
Cơ hội chuyển tiếp nhận thêm bằng trong năm thứ hai
Năm thứ hai, học viên có cơ hội hoặc theo học và thực tập (có lương) tại Pháp nếu được trường đối tác xét tuyển và nhận vào chương trình “Diplôme de statistician-économiste” (học 3 học kỳ và thực tập 1 học kỳ) của trường ENSAE ParisTech, hoặc học trao đổi (2 học kỳ và 1 học kỳ thực tập) với trường Eurecom để nhận thêm bằng Thạc sĩ về Data Science and Engineering.
Ngoài bằng Thạc sĩ do ENSAE ParisTech hoặc Eurecom cấp, song song học viên cần hoàn tất luận văn có khối lượng tương đương 12 tín chỉ và bảo vệ tại Việt Nam để có thể nhận bằng Thạc sĩ Tài chính Tính toán Định lượng do Trường ĐH Khoa học Tự nhiên ĐHQG-HCM cấp.
 
Học trao đổi học kỳ hoặc trao đổi nghiên cứu
Viện John von Neumann hiện đang hợp tác với các trường lớn trên thế giới: ECE Paris – Graduate school of Engineering, ISFA-Lyon 1, EISTI và Leonard de Vinci, Trinity College Dublin tạo điều kiện cho sinh viên các trường qua học trao đổi từ 01 đến 02 học kỳ.
 
Cơ hội nghề nghiệp
Sau khi ra trường, học viên có thể định hướng tiếp tục con đường nghiên cứu (nghiên cứu sinh), hoặc có thể trở thành chuyên gia trong lĩnh vực tài chính (quản lý rủi ro, chứng khoán phái sinh, bảo hiểm, …) tại các ngân hàng, quỹ đầu tư…

4. HỌC PHÍ VÀ HỖ TRỢ HỌC PHÍ
Học phí toàn khóa là 100.000.000đ/khóa 2 năm (mỗi năm học là 50.000.000đ/năm).
Nếu năm thứ hai học tại Pháp (ENSAE ParisTech hoặc EURECOM) thì học phí là 20.000.000 đồng/năm đóng cho JVN.
 
Học bổng Sau đại học JVN-LVCF: Học bổng toàn phần này được tài trợ bởi Quỹ Lương Văn Can, và dành cho tân học viên khóa 2018 có học lực xuất sắc hoặc/và có hoàn cảnh gia đình khó khan. Trị giá học bổng lên tới 100% học phí trong 02 năm học chính quy, và được xem xét lại từng năm trên cơ sở kết quả học tập năm nhất
*** Đặc biệt năm 2018 Viện JVN tiếp tục tổ chức cuộc thi “Entropy – Khai phá dữ liệu”. Đây là cơ hội học viên được miễn phí toàn bộ học phí khóa học nếu tham gia và đạt giải cao trong cuộc thi này.

 
5. NGHIÊN CỨU:
Hoạt động nghiên cứu trong chương trình QCF tại Viện John von Neumann luôn được chú trọng và là hoạt động cốt lõi, tạo tiền đề cho những ứng dụng khác. Chương trình QCF đã đẩy mạnh 2 hướng nghiên cứu trong những năm trước đây: Hướng mô hình “Agent-based" cho kinh tế và hướng tối ưu ngẫu nhiên. Trong những năm tới, với sự phát triển mạnh của khoa học dữ liệu và của thị trường phái sinh, chương trình QCF tiếp tục triển khai thêm các hướng nghiên cứu mới là Khoa học mạng lưới và Sản phẩm phái sinh và cấu trúc.
 
Hướng mô hình “Agent-based" cho kinh tế: sử dụng mô phỏng ảo các đối tượng kinh tế (các Agent) với đặc tính và hành vi giống với thị trường. Triển khai mô phỏng trên máy tính hoạt động chung của cả hệ thống và thu nhận kết quả. Mô phỏng có thể lặp lại với số lượng lớn dựa vào máy tính và các tham số được điều chỉnh để đạt được kết quả phù hợp với thực tiễn.
 
Hướng điều khiển tối ưu ngẫu nhiên: sử dụng lý thuyết giải tích ngẫu nhiên, điều khiển tối ưu ngẫu nhiên kết hợp các phương pháp số để giải quyết các bài toán thực tế như: tối ưu danh mục
đầu tư, định giá quyền chọn, và đưa ra điểm cân bằng cho một hệ thống phức trong đó các thành phần đều tối ưu hàm mục tiêu cá nhân (mean-field game).
 
Hướng Khoa học mạng lưới: sử dụng lý thuyết mạng lưới, lý thuyết hình học kết hợp với các phương pháp số, phương pháp vật lý trong việc phát hiện các cấu trúc mạng, sự vận động của mạng lưới cũng như hành vi mạng lưới. Cách tiếp cận mạng lưới mang tính tổng qua và có thể áp dụng cho nhiều đối tượng khác nhau: mạng lưới các doanh nghiệp, mạng lưới các nút giao thông, mạng lưới doanh nhân, …

Hướng sản phẩm phái sinh và sản phẩm cấu trúc: sử dụng các công cụ tính toán ngẫu nhiên, mô phỏng số kết hợp cùng kiến thức thị trường chuyên sâu, chúng tôi tính toán các giá trị của sản phẩm mới, sản phẩm phái sinh và sản phẩm cấu trúc được triển khai trên thị trường Việt Nam. Đồng thời chúng tôi đưa ra các chiến thuật phòng ngừa rủi ro, giao dịch tạo lập thị trường,... dựa trên các nghiên cứu định lượng và dựa trên dữ liệu.

 
6. HỢP TÁC DOANH NGHIỆP
Hơn 5 năm thành lập và phát triển, chương trình tài chính định lượng (QCF) kết hợp giữa đào tạo và hợp tác doanh nghiệp nhằm xây dựng chương trình học thiết thực, đáp ứng những nhu cầu về nguồn nhân lực chất lượng cao, đồng thời giải quyết những bài toán khó khăn cho các doanh nghiệp trong và ngoài nước. Với thế mạnh về đi đầu trong lĩnh vực toán ứng dụng ở Việt Nam, chúng tôi triển khai hợp tác với các doanh doanh nghiệp và cung cấp các giải pháp về mô hình hóa (Modeling), định giá các công cụ phái sinh (Pricing), quản trị rủi ro (Hedging) và các giao dịch thuật toán,... Bên cạnh đó, với sức mạnh của dữ liệu lớn (Big Data), chúng tôi sử dụng các công cụ về Khoa học dữ liệu (Data Science) nhằm phân tích, thấu hiểu hành vi giao dịch của khách hàng; tìm ra các vấn đề ẩn chứa trong dữ liệu, giúp các doanh nghiệp tài chính nâng cao hiệu quả kinh doanh, cung cấp các sản phẩm dịch vụ hàng đầu.
 
BIDV LOGO
 
HNX
 
HSC
 
VBMA
 
 
Coffee house
 




   
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây
by duyetdev.com