[Tổng hợp các kiến thức cơ bản] Reading 9: Các phép xấp xỉ xác suất – phép mô phỏng (probabilistic approaches - simulation)

Tổng hợp các kiến thức quan trọng, cần lưu ý khi học Reading 9 trong chương trình CFA level 2

Trong reading 6 - phần cuối cùng của môn Quantitative, người học cần phải nắm được các kiến thức liên quan đến phép xấp xỉ xác suất: cây quyết định (decision trees), phân tích tình huống (scenario analysis) và mô phỏng (simulation). Phép mô phỏng là kiến thức trọng tâm trong nội dung này.

Vì vậy, việc nắm được khái niệm và quy trình chung để thực hiện phép mô phỏng sẽ giúp cho người học có thể tiếp thu tốt hơn nội dung bài học.

1.   Phép mô phỏng (simulation)

Phép mô phỏng là một công cụ phân tích, dựa trên việc mô phỏng lại (hay bắt chước) một quy trình hoặc một mô hình nào đó, nhằm đưa ra kết quả ước lượng của biến mục tiêu – đối tượng mà chúng ta cần nghiên cứu (target variable), từ đó rút ra các ước lượng (phân phối, các tham số của phân phối) cho đối tượng nghiên cứu.

Để hiểu hơn về định nghĩa này, hãy đọc kỹ về quy trình thực hiện phép mô phỏng trong phần tiếp theo.

• Bước 1: Xác định các biến số thống kê (Determine the probabilistic variables)

Biến số thống kê là các yếu tố đầu vào có giá trị chưa được xác định, và sự thay đổi của các biến số này có ảnh hưởng đến giá trị của biến mục tiêu.

• Bước 2: Xác định phân phối xác suất cho các biến số này (Define probability distribution)

Để tiến hành phép mô phỏng, cần phải xác định được phân phối xác suất và tham số phân phối của mỗi biến.

• Bước 3: Kiểm tra độ tương quan giữa các biến (Check for correlations)

Ở phần này, nhà nghiên cứu sẽ sử dụng dữ liệu nghiên cứu để kiểm tra độ tương quan giữa các biến số thống kê. Nếu như hai biến số tương quan tương quan mạnh với nhau, sẽ cần phải (1) chỉ chọn biến có tác động mạnh nhất đến mô hình hoặc (2) tích hợp (build) mối quan hệ tương quan giữa các biến này vào quy trình mô phỏng.

• Bước 4: Mô phỏng (Run the simulation)

Tại đây, các giá trị input sẽ được rút ra từ phân phối của mỗi biến số, và từ đó tính toán ra các giá trị của biến số mục tiêu (output) của mô hình. Quy trình này sẽ được lặp lại hàng nghìn lần để có được hàng nghìn giá trị ước lượng, thông qua đó rút ra hình thức phân phối thống kê của các ước lượng này.

Nếu bạn cần thêm thông tin, đừng quên liên hệ với chúng tôi: