Quantitative Methods Simulation Methods 2026: Tổng quan Module 6
Cẩm nang học tập toàn diện Learning Module 6 Simulation Methods CFA Level I 2026: Khung 3 bài học mô phỏng tài chính, ma trận phân phối Lognormal, Ghép lãi liên tục, Quy trình 5 bước Mô phỏng Monte Carlo, Kỹ thuật Bootstrap Resampling và liên kết Practice Quiz 10 câu có lời giải chi tiết.
Key Takeaways — Điểm cốt lõi
- •Phân phối Lognormal bị chặn dưới bởi 0 (St >= 0) và lệch phải, phù hợp để mô hình hóa giá tài sản tài chính; phân phối chuẩn phù hợp cho tỷ suất sinh lời ghép lãi liên tục.
- •Monte Carlo mô phỏng hàng nghìn kịch bản giả lập từ các phân phối xác suất tham số được xác định trước.
- •Bootstrap lấy mẫu có hoàn lại (Sampling with replacement) trực tiếp từ dữ liệu lịch sử thực tế mà không cần giả định phân phối chuẩn.
💡 Bắt đầu học Module 6: Xem bài học đầu tiên Lesson 1: Normal vs Lognormal Distribution.
1. Bản Đồ 3 Bài Học Thuộc Module 6
• Lesson 1: Normal vs Lognormal Distribution CFA Level 1 và Continuous Compounding
• Lesson 2: Monte Carlo Simulation CFA Level 1: Quy trình và ứng dụng đầu tư
• Lesson 3: Bootstrap Resampling CFA Level 1: Khác gì Monte Carlo?
• Đề Thi Trắc Nghiệm Practice Quiz Module 6 (10 Câu Có Lời Giải)
-
•
🗺️ Lộ trình tổng thể: Lộ Trình Học CFA Level 1 Quantitative Methods 2026
-
•
➡️ Bài tiếp theo: Lesson 1: Normal vs Lognormal
-
•
📝 Luyện đề thực hành: Practice Quiz Module 6
-
•
⏭️ Module tiếp theo: Module 7 Hub: Estimation & Inference
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Khi nào nên sử dụng Monte Carlo và khi nào nên dùng Bootstrap?
Monte Carlo phù hợp khi ta có mô hình toán học rõ ràng và muốn thử nghiệm các phân phối tham số lý thuyết. Bootstrap phù hợp khi phân phối thực tế phức tạp, đuôi béo hoặc không rõ dạng phân phối lý thuyết, cần tận dụng chính dữ liệu quan sát lịch sử.