Tất Tần Tật Về Học Và Thi Môn Quantitative Methods CFA

Với vai trò của một nhà phân tích tài chính, việc thành thạo phương pháp phân tích định lượng - Quantitative Methods là rất quan trọng để tập trung vào nền tảng của các vấn đề kinh tế. Việc lựa chọn kỹ thuật định lượng thích hợp, thực hiện tính toán chính xác và cung cấp kết quả kinh tế phù hợp đều là những phần không thể thiếu trong quá trình đưa ra quyết định đầu tư, cả trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp và thị trường tài chính. 

Vậy môn học Quantitative Methods trong CFA là gì, cung cấp những mảng kiến thức nào và phương pháp học sao cho hiệu quả? Hãy cùng SAPP tìm hiểu qua bài viết này nhé!

1.1. Nội dung môn học

Quantitative Methods là môn học quan trọng trong chương trình CFA, tập trung vào phân tích định lượng trong lĩnh vực Tài chính - Đầu tư. Nội dung môn học bao gồm xác suất và thống kê, phương pháp thống kê về lợi tức tài sản, toán học về danh mục đầu tư, phân tích hồi quy và kỹ thuật dữ liệu lớn. Bạn cần nắm vững kiến thức lý thuyết về xác suất và thống kê để áp dụng vào phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán.

Môn học này cũng hướng dẫn cách định lượng và định giá các yếu tố rủi ro trong quyết định đầu tư và sử dụng mô hình hồi quy để phân tích mối quan hệ giữa các biến trong tài chính. Thông qua việc thực hành và giải quyết bài tập, bạn có thể áp dụng kiến thức của mình vào các vấn đề thực tế trong lĩnh vực tài chính.

Nội dung môn học Quantitative Methods Level 1 bao gồm 11 Modules:

• Rates and Returns (Tỷ suất và Lợi tức)
• Time Value of Money in Finance (Giá trị thời gian của tiền trong tài chính)
• Statistical Measures of Asset Returns (Các phương pháp thống kê về lợi tức tài sản)
• Probability Trees and Conditional Expectations (Cây xác suất và kỳ vọng có điều kiện)
• Portfolio Mathematics (Toán học về danh mục đầu tư)
• Simulation Methods (Phương pháp mô phỏng)
• Estimation and Inference (Ước lượng và suy diễn)
• Hypothesis Testing (Kiểm định giả thiết)
• Parametric and Non-Parametric Tests of Independence (Kiểm định phụ thuộc tham số và phi tham số)
• Simple Linear Regression (Hồi quy tuyến tính đơn giản)
• Introduction to Big Data Techniques (Giới thiệu về kỹ thuật dữ liệu lớn)

Nội dung môn học Quantitative Methods Level 2 bao gồm 7 Modules:

• Basics of Multiple Regression and Underlying Assumptions (Khái niệm về hồi quy bội và các giả thuyết)
• Evaluating Regression Model Fit and Interpreting Model Results (Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy và giải thích kết quả)
• Model Misspecification (Khuyết tật mô hình)
• Extensions of Multiple Regression (Phần mở rộng của hồi quy bội)
• Time-Series Analysis (Phân tích chuỗi thời gian)
• Machine Learning (Khoa học máy móc)
• Big Data Projects (Phân tích dữ liệu lớn)

1.2. Tỷ trọng môn học Quantitative Methods trong từng level

Nội dung môn Quantitative Methods trong kỳ thi CFA Level 1 chiếm 6-9% (bao gồm 10-16 câu hỏi trong tổng số 180 câu hỏi trắc nghiệm), kỳ thi Level 2 chiếm 5-10% (bao gồm 4-8 câu hỏi trong tổng số 88 câu hỏi trắc nghiệm), kỳ thi Level 3 chiếm 0%.

Tỷ trọng nội dung thi môn Quantitative Methods trong từng cấp độ

1.3. Ôn thi Quantitative Methods

1.3.1. Tài liệu ôn thi

• Kiểm tra kiến thức bằng Free CFA® Diagnostic Exam. Đánh giá kiến thức cơ bản của bạn về chương trình CFA® Level I. Bao gồm 60 câu hỏi trắc nghiệm, bài kiểm tra chẩn đoán này được thiết kế để mô phỏng độ khó của kỳ thi CFA thực tế và kiểm tra kiến thức của bạn về các lĩnh vực chủ đề của Level I. Sau khi hoàn thành bài kiểm tra, bạn sẽ nhận được lời giải chi tiết để giúp bạn hiểu rõ lý do đằng sau các câu trả lời đúng.
• Đọc thêm bộ sách: Kaplan SchweserNotes. Bộ Kaplan SchweserNotes cung cấp cho bạn kiến thức cô đọng, súc tích giúp bạn hiểu vấn đề hơn.
• Kết thúc giai đoạn học, bạn cần làm Mock Exam. Với 6 đề thi mẫu đi kèm với giải thích của 3 Level, bạn có cơ hội review lại toàn bộ kiến thức theo dạng một đề thi thật.
• Ngoài ra, bạn có thể đọc thêm cuốn Before You Sit for the CFA® Exam để có cái nhìn tổng quan về quá trình ôn thi CFA, các lời khuyên và chiến lược để nắm bắt mục tiêu thi thành công và CFA® Program Fundamentals, giúp hiểu rõ hơn về chương trình CFA và có cái nhìn tổng quan về những gì sẽ được học và đạt được khi tham gia chương trình.
• Sử dụng Bộ từ điển CFA 10 môn giúp tra những thuật ngữ chuyên ngành chuẩn xác nhất. 
• Tham khảo thêm cuốn ebook Trọn bộ kiến thức CFA Level 1: Quantitative Methods. Bộ sách cung cấp các kiến thức và kỹ năng cần thiết của môn học, giúp chinh phục CFA dễ dàng hơn. Đối với ứng viên muốn tìm hiểu thêm về các môn học trong CFA Level 2 có thể tham khảo thêm cuốn ebook Pre-CFA Level 2.

1.3.2. Kinh nghiệm ôn thi từ giảng viên

Theo anh Lưu Hoàng Minh, giảng viên CFA tại SAPP Academy, môn tính toán như Quantitative Methods khá dễ lấy điểm vì có nhiều phần tính toán trong bài thi, không yêu cầu ứng viên phải suy luận quá nhiều. Thậm chí, bạn có thể sử dụng giáo trình Xác suất thống kê ở trường đại học để ôn tập thêm nếu Tiếng Anh không tốt. Tất cả các kiến thức ở môn này đều được dạy trong các môn chuyên ngành căn bản vì thế có thể tham khảo thêm để dễ hiểu hơn.

1.4. Checklist ôn thi Quantitative Methods

Tạo một nền tảng vững chắc: Kiến thức môn Quantitative Methods sẽ xuất hiện trong rất nhiều môn học khác của CFA nữa, nên bạn phải học môn này thật chắc chắn. 

Hãy tập trung vào logic, đừng ghi nhớ công thức: Đừng quan trọng hóa việc ghi nhớ các công thức trong lần đọc đầu tiên của bạn, vì bạn sẽ quên gần hết chúng. Hãy tập trung vào logic đằng sau các công thức và suy nghĩ xem làm thế nào các khái niệm có liên quan với nhau. Bạn có thể thử thiết lập các công thức trong một bảng excel, vì thế bạn có thể xem cách chúng hoạt động.

Quản lý tiến độ của bạn: Bạn nên nhắm đến việc thành thạo phần định lượng CFA vì đây là phần chiếm tỷ trọng lớn ở Level 1 và việc nắm vững các kiến thức trong Level 1 là rất quan trọng để giải quyết Level 2. Nếu bạn không có nền tảng về thống kê, có thể bạn sẽ mất rất nhiều thời gian để học. Hãy ý thức về việc sắp xếp thời gian hợp lý. Nếu có thể, bạn hãy tăng tốc độ đọc và tiết kiệm thời gian cho các câu hỏi thực hành. Đừng để phần định lượng làm hỏng kế hoạch học tập của bạn.

Dành thời gian để xem lại nhanh: Có rất nhiều công thức trong Quantitative Methods. Cũng giống như khi bạn đọc xong FSA (Financial Statement and Analysis), bạn sẽ quên 90%. Hãy chắc chắn rằng bạn cho phép một vài giờ kiểm tra kỹ lưỡng các công thức đó một lần nữa.

Đảm bảo thành thạo các chức năng của máy tính: Trong kỳ thi, nếu bạn không muốn hối hận vì chưa học các chức năng của máy tính, bạn có thể tham khảo cuốn ebook  Hướng dẫn sử dụng máy tính tài chính dành cho kỳ thi CFA. 

Thực hành, thực hành và thực hành: Việc thực hành nhiều là cực kỳ quan trọng, đặc biệt với các môn nặng về tính toán như Quantitative Methods. Thường xuyên luyện tập sẽ giúp ứng viên thông thạo với các khái niệm, từ vựng chuyên ngành, các tình huống bài tập, và sử dụng máy tính tài chính. Bạn có thể tham khảo bộ tài liệu "Trọn Bộ Kiến Thức CFA Level 1: Quantitative Methods" của SAPP để củng cố kiến thức giúp quá trình thực hành dễ dàng hơn.

1.5. Một vài lưu ý cho việc học và thi môn Quantitative Methods

1.5.1. Lưu ý cho việc học và ôn thi Quantitative Methods Level 1

Ôn tập môn Quantitative Methods của CFA Level I đòi hỏi một phương pháp toàn diện bao gồm kiến thức lý thuyết và ứng dụng thực tế của chủ đề. Quantitative Methods bao gồm nhiều nội dung, nhắc lại rất nhiều kiến thức trong môn Xác suất – Thống kê và Kinh tế Lượng, vì vậy hãy đọc từng phần một một cách chậm rãi.

Bạn sẽ gặp lại các khái niệm: Giá trị thời gian của tiền (time value of money), cách tính lợi nhuận – lợi suất (return – yield), các giá trị trung bình (mean – median – mode), độ phân tán (phương sai – độ lệch chuẩn), khoảng tin cậy (confidence interval), kiểm định giả thuyết (hypothesis testing) và mô hình hồi quy tuyến tính giản đơn (basic model of simple linear regression)

Bạn cũng sẽ thấy tỷ số Sharpe (Sharpe ratio), độ tương quan (correlation) và hiệp phương sai (covariance). Những khái niệm này sẽ xuất hiện ở nhiều lĩnh vực khác nhau xuyên suốt 3 level. Vậy nên bạn hãy học và nắm vững chúng ngay bây giờ. Tất cả khái niệm ở trên đều là cơ bản và nền tảng.

Bên cạnh đó, một số bài tập có thể chứa nhiều số liệu và yêu cầu thời gian tính toán, vì CFA đòi hỏi sử dụng máy tính chuyên dụng. Hãy luyện tập và trở thành thành thạo trong việc sử dụng máy tính trước ngày thi. Cuối cùng, bạn sẽ gặp phải một số công thức mơ hồ và phức tạp hơn. Đừng dành quá nhiều thời gian cho phần này. Bạn có thể bị mất 1 hoặc 2 câu, nhưng hiểu rõ những khái niệm cốt lõi là đủ để vượt qua môn này.

1.5.2. Lưu ý cho việc học và ôn thi Quantitative Methods Level 2

Môn học Quantitative Level 2 đòi hỏi kiến thức khó hơn rất nhiều so với Level 1, và nó không còn đơn giản là một "kho điểm" như trước đây. Tuy nhiên, nếu bạn hiểu về những khái niệm chung và ý tưởng liên quan đến các mô hình được giới thiệu, bạn vẫn có thể đạt được một số điểm tương đối cao.

Các khái niệm quan trọng trong môn này là: độ tương quan (correlation), mô hình hồi quy (regression model), cách đọc, sử dụng và giải thích thông tin trong bảng ANOVA (multiple R, R-squared, F-stats, etc), kiểm định giả thuyết (hypothesis testing), khoảng tin cậy (confidence interval), biến giả (dummy variable), các vi phạm về giả định của mô hình hồi quy (phương sai thay đổi – heteroskedasticity, tương quan chuỗi – serial correlation, đa cộng tuyến – multicollinearity) và các chỉ số để phát hiện, các mô hình để vượt qua chúng (Breusch-Pagan test, Durbin-Watson test, Hansen method).

Lưu ý: Kiến thức về chuỗi thời gian (time-series data) là phần bắt buộc phải nắm được, đặc biệt là về đảo chiều (mean reversion), bước đi ngẫu nhiên (random walk) và nghiệm đơn vị (unit root).

1.6. Lời kết

Không nên xem nhẹ môn Quantitative Methods, vì đây là môn học quan trọng đầu tiên bạn phải vượt qua trước khi đến với những phần khác khó hơn trong chương trình CFA. Quantitative Methods tập trung vào cả công thức và khái niệm. Nếu đã có nền tảng trong lĩnh vực toán học, xác suất, định lượng, bạn sẽ không gặp quá nhiều khó khăn khi học môn học này. Tuy nhiên, đối với những người chưa có nền tảng từ trước, hãy dành thời gian để luyện tập và thực hành môn học này nhiều hơn. Điều này sẽ giúp bạn xây dựng được kiến thức và kỹ năng cần thiết để vượt qua Quantitative Methods.