JTự Học Cùng JunLearn Deep. Work Smart.
Tài chính🎓 CFA Level ICurriculum 2026Quantitative Methodslearning_pathVI

Quantitative Methods Statistical Measures of Asset Returns 2026: Tổng quan Module 3

Cẩm nang học tập toàn diện Learning Module 3 Statistical Measures of Asset Returns CFA Level I 2026: Khung 4 bài học thống kê mô tả, ma trận công thức Central Tendency, Dispersion, Skewness, Kurtosis, Covariance & Correlation, hướng dẫn sử dụng chức năng [DATA] [STAT] trên máy tính BA II Plus và liên kết Practice Quiz 10 câu có lời giải chi tiết.

16 tháng 8, 2026
Kiểm duyệt: Triệu Thị Thùy Dung
Tổng quan Module 3 Statistical Measures of Asset Returns CFA Level 1 2026

Key Takeaways — Điểm cốt lõi

  • •Central Tendency: Median và Mode ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai (Outliers) hơn so với Arithmetic Mean; Trimmed và Winsorized Mean là các phương pháp xử lý Outliers hiệu quả.
  • •Dispersion: Mẫu quan sát sử dụng bậc tự do n - 1 cho Sample Variance và Sample StDev; Coefficient of Variation (CV = s / Mean) đo lường rủi ro trên mỗi đơn vị lợi suất.
  • •Distribution Shape: Phân phối lệch phải (Positive Skew: Mode < Median < Mean); Phân phối nhọn béo đuôi (Leptokurtic: Excess Kurtosis > 0) cảnh báo rủi ro biến cố cực đoan (Fat-tail risk).
  • •Linear Association: Hệ số tương quan r nằm trong khoảng [-1, +1], chỉ đo lường mối quan hệ tuyến tính và không phản ánh quan hệ nhân quả (Causation).

Danh sách bài học trong Module

Học lần lượt theo thứ tự dưới đây; bài Quiz được đặt cuối để kiểm tra mức độ nắm vững nội dung.

Lesson 1QM-M3-L1 Mean, Median, Mode, Quantiles và OutliersLesson 2QM-M3-L2 Variance, Standard Deviation, Downside Deviation và CVLesson 3QM-M3-L3 Skewness và Kurtosis: Cách đọc phân phối lợi suấtLesson 4QM-M3-L4 Covariance vs Correlation: Công thức, ý nghĩa và giới hạnQuiz luyện tậpStatistical Measures CFA Level 1 Practice Quiz 2026: Đề Thi Trắc Nghiệm Module 3

💡 Bắt đầu học Module 3: Xem bài học đầu tiên Lesson 1: Mean, Median, Mode, Quantiles & Outliers hoặc kiểm tra lộ trình học tập tại Lộ Trình Học CFA Level 1 Quantitative Methods.

2. Ma Trận Công Thức Trọng Tâm Module 3

• Vị trí phân vị (Quantile location): Ly = (n + 1) × (y / 100)

• Phương sai mẫu (Sample Variance): s2 = Σ (Xi - X̄)2 / (n - 1)

• Độ lệch chuẩn mẫu (Sample StDev): s = √[s2]

• Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD): MAD = Σ |Xi - X̄| / n

• Độ lệch bán phương sai mục tiêu (Target Semi-Deviation): starget = √[ΣXi < B (Xi - B)2 / (n - 1)]

• Hệ số biến thiên (Coefficient of Variation): CV = s / X̄

• Độ nhọn vượt mức (Excess Kurtosis): Excess Kurtosis = Sample Kurtosis - 3

• Hiệp phương sai mẫu (Sample Covariance): sXY = Σ (Xi - X̄)(Yi - Ȳ) / (n - 1)

• Hệ số tương quan mẫu (Sample Correlation): rXY = sXY / (sX × sY)

🔗 🧭 BẢN ĐỒ ĐIỀU HƯỚNG BÀI HỌC (INTERNAL LEARNING LINKS)

Bài tập trắc nghiệm

Câu 1/1

Chuỗi tỷ suất sinh lời của 5 năm lần lượt là: +4.0%, +8.0%, +12.0%, +16.0%, +20.0%. Độ lệch chuẩn mẫu (Sample Standard Deviation) xấp xỉ là:

Đã trả lời 0/1

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Tại sao khi tính phương sai mẫu (Sample Variance) lại chia cho (n - 1) thay vì n?

Việc chia cho n - 1 (bậc tự do - Degrees of Freedom) giúp hiệu chỉnh sai lệch ước lượng, biến Sample Variance thành một ước lượng không chệch (Unbiased Estimator) của phương sai tổng thể (Population Variance σ2).