Công việc của CHUYÊN VIÊN PHÒNG PHÂN TÍCH CÔNG CỤ MÔ HÌNH RỦI RO là gì nhỉ?

[mr.chanbin]

sorri các bạn vì cả tháng nay không vô diễn đàn. đây là link để download sách. các bạn chỉ việc nhập tên sách là ra. các bạn vào đây:gen.lib.rus.ec

 

[mr.chanbin]

quản lý rủi ro theo mô hình có rất nhiu kiểu (cũng tùy bank muốn bạn làm cho đối tượng nào: consumer hay corporate). cả hai chắc là phải xây scoring và rất nhiu thứ

 

[small_message]

Mình vào web bạn đưa, mà toàn tiếng Nga, chưa biết download thế nào. Nếu có thể bạn gửi giúp mình vào mail ngo.quynhloan (Gmail) bạn nhé. Cảm ơn bạn.

 

[vane182]

mình mới học xong master về Quantitative computational Finance. Xây dựng mô hình rủi ro tín dụng các bạn đọc các sách:
[1] Gunter Loffler, Peter N. Posch (2007), Credit Risk Modeling Using Excel
And VBA, John Wiley & Sons, Ltd.
[2] Christine Bolton (2009), Logistic Regression And Its Application In Credit
Scoring, University of Pretoria.
[3] David W. Hosmer, Stanley Lemeshow (2000), Applied Logistic Regression,
Second Edition, John Wiley & Sons, Inc. [4] I. T. Jolliffe (2010), Principal Com-
ponent Analysis, Second Edition, Springer, New York.
Có nhiều sách nhưng mình thấy quyển [1] dễ cho các bạn mới tiếp cận, vì phần code bằng VBA viết rất kĩ.
Mình ko post được email. Các bạn cần sách để lại mail, mình gửi qua.
Phần mô hình còn ứng dụng trong market risk và operational risk

a ơi a gửi mail cho e với ạ. tranhaivan182@...gmail.cơm )
cảm ơn a nhiều nhiều

 

[Li Gyan]

nếu có thể a gửi tài liệu vào mail vunguyentuananh90 (@gmail.com) cho e với. Em vào link kia mà không down được. Thanks a.

 

[animax404]

mình mới học xong master về Quantitative computational Finance. Xây dựng mô hình rủi ro tín dụng các bạn đọc các sách:
[1] Gunter Loffler, Peter N. Posch (2007), Credit Risk Modeling Using Excel
And VBA, John Wiley & Sons, Ltd.
[2] Christine Bolton (2009), Logistic Regression And Its Application In Credit
Scoring, University of Pretoria.
[3] David W. Hosmer, Stanley Lemeshow (2000), Applied Logistic Regression,
Second Edition, John Wiley & Sons, Inc. [4] I. T. Jolliffe (2010), Principal Com-
ponent Analysis, Second Edition, Springer, New York.
Có nhiều sách nhưng mình thấy quyển [1] dễ cho các bạn mới tiếp cận, vì phần code bằng VBA viết rất kĩ.
Mình ko post được email. Các bạn cần sách để lại mail, mình gửi qua.
Phần mô hình còn ứng dụng trong market risk và operational risk

A gửi nhiều tài liệu hay quá, a có thể share cho e qua mail : animax.b5@gmail... (dùng Gmail) với ah. Thanks anh so much!

 

[mr.chanbin]

Sorry các bạn vì mình mới check mail. Cái trang web đó rất dễ download mà. Các bạn vui lòng gửi mail cho mình để mình reply sách (nếu không download được). Mail của mình binhtranvan31@ (gmail chấm com)

Cảm ơn vì đã quan tâm đến vấn đề làm mô hình định lượng ở Việt Nam. Nếu cảm thấy thích thú, các bạn có thể gia nhập nhóm FRM trên facebook (có thể nói là cộng đồng định lượng về quản lý rủi ro, đa phần các thành viên đã làm việc thực tế trong bank và các công ty). Một web định lượng không thể thiếu ở Việt Nam dành cho các bạn là: vnquants chấm com

Nếu mình reply hơi chậm thì mong các bạn thông cảm vì mình cũng đi làm tối mới về.

 

[naiveman]

thanks anh, đã kiếm được cuốn Excel & VBA

 

[Thienthan07]

Anh cho em xin sách với ạ, em đang thi tuyển vào vị trí chuyên viên phân tích mô hình rủi ro của ACB. Email của em là : thanhb1991@ gờ meo

 

[thanhbc91]

Chào bạn, mình tên Thành, hiện mình đang làm cv mô hình rủi ro tín dụng bên ngân hàng ACB, nếu bạn quan tâm về cv này thì mình sẽ chia sẻ những thứ mình biết về cv như sau:
- Công việc: tạo mô hình để đo lường cũng như quản lý các vấn đề về tín dụng trong ngân hàng, tạo bảng điểm để tiện trong việc phân chia và ước lượng rủi ro.
- Mục đích: đo lường và ước lượng rủi ro cho từng phân khúc khách hàng.
- Yêu cầu: hiểu biết về rủi ro ngân hàng, hiểu biết về tín dụng, hiểu biết về Quantiative Finance, có khả năng làm báo cáo, có khả năng sử dụng các công cụ hỗ trợ , kiến thức về Statistics, toán sử dụng trong Quantitative Finance
- Công cụ hỗ trợ về Statistic: R-project, SAS, Python , ... , tùy ngân hàng bạn sử dụng gì
- Công cụ về quản lý, trích xuất database: SQL, Oracle, ... , tùy ngân hàng bạn sử dụng gì
- Excel thì khỏi phải nói rồi, bạn chắc chắn phải biết từ đầu để làm việc trong môi trường ngân hàng
- Các đề tài bạn có thể tìm hiểu thêm để biết về công việc:
+ Credit Risk Modelling
+ Credit Scorecard
+ Các tài liệu về phân tích tín dụng trong ngân hàng
+ Mô hình hồi quy Logistics và Decision Tree đang được sử dụng rộng rãi, nâng cao thêm thì bạn có thể tìm hiểu về Machine Learning (SVM, Neural networks, random forest, ensemble learning, ...)
+ Basel II - chú ý đến phần rủi ro tín dụng trong Basel II và các quy tắc được nhắc đến trong việc đo lường rủi ro
+ Các sách về công cụ hỗ trợ được nêu ở trên: bên mình xài R với SQL

=> Nếu bạn quan tâm về công việc, có thể liên lạc với mình