หลังจากเรียนคอร์สเหล่านี้ รู้สึกมั่นใจในการสร้างการแสดงผลข้อมูลและแดชบอร์ดระดับมืออาชีพ
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
รายละเอียดคอร์ส
การบริหารความเสี่ยงเชิงปริมาณ (Quantitative Risk Management) เป็นงานสำคัญในอุตสาหกรรมธนาคาร ประกันภัย และการจัดการสินทรัพย์ นักวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงิน ผู้กำกับดูแล และนักคณิตศาสตร์ประกันภัยจำเป็นต้องสามารถชั่งน้ำหนักระหว่างผลตอบแทนและความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำคอร์สนี้แนะนำการบริหารความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุนผ่านการศึกษาวิกฤตการณ์ทางการเงินปี 2007–2008 และผลกระทบต่อธนาคารเพื่อการลงทุน เช่น Goldman Sachs และ J.P. Morgan จะได้เรียนรู้วิธีใช้ Python คำนวณและลดความเสี่ยงด้วยมาตรวัด Value at Risk และ Conditional Value at Risk ประมาณการความเสี่ยงด้วยเทคนิคอย่าง Monte Carlo simulation และประยุกต์ใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยอย่างโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อปรับสมดุลพอร์ตแบบเรียลไทม์
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงร่างคอร์ส
1
ทบทวนความเสี่ยงและผลตอบแทน
การบริหารความเสี่ยงเริ่มต้นด้วยความเข้าใจเรื่องความเสี่ยงและผลตอบแทน บทนี้จะทบทวนความสัมพันธ์ระหว่างสองสิ่งนี้ ระบุปัจจัยความเสี่ยง และนำความรู้เหล่านั้นมาประยุกต์กับ Modern Portfolio Theory ในบริบทของวิกฤตการณ์ทางการเงินโลกปี 2007–2008
- ยินดีต้อนรับ!50 XP
- ผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอในช่วงวิกฤต100 XP
- ความแปรปรวนร่วมของสินทรัพย์และความผันผวนของพอร์ตโฟลิโอ100 XP
- ปัจจัยความเสี่ยงและวิกฤตการณ์ทางการเงิน50 XP
- การ Resample ความถี่ข้อมูลเบื้องต้น100 XP
- การแสดงภาพความสัมพันธ์ของปัจจัยความเสี่ยง100 XP
- โมเดลปัจจัยกำลังสองน้อยที่สุด100 XP
- Modern Portfolio Theory50 XP
- ฝึกใช้ PyPortfolioOpt: ผลตอบแทน100 XP
- ฝึกใช้ PyPortfolioOpt: ความแปรปรวนร่วม100 XP
- วิเคราะห์วิกฤตการณ์ทางการเงินแบบแยกช่วงเวลา100 XP
- Efficient Frontier กับวิกฤตการณ์ทางการเงิน100 XP
2
การบริหารความเสี่ยงแบบมุ่งเป้าหมาย
ถึงเวลาขยายชุดเครื่องมือสำหรับการปรับพอร์ตให้เหมาะที่สุด ด้วยมาตรวัดความเสี่ยงอย่าง Value at Risk (VaR) และ Conditional Value at Risk (CVaR) โดยใช้ไลบรารี Python เฉพาะทาง ได้แก่ pandas, scipy และ pypfopt นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้วิธีลดความเสี่ยงด้วยโมเดล Black-Scholes เพื่อป้องกันความเสี่ยงของพอร์ตออปชัน
3
การประมาณและระบุความเสี่ยง
ในบทนี้ จะได้ประมาณมาตรวัดความเสี่ยงโดยใช้การประมาณเชิงพารามิเตอร์และข้อมูลจริงในอดีต จากนั้นจะได้เรียนรู้ว่า Monte Carlo simulation ช่วยพยากรณ์ความไม่แน่นอนได้อย่างไร และสุดท้ายจะเข้าใจว่าวิกฤตการณ์ทางการเงินโลกเป็นสัญญาณที่บ่งชี้ว่าความสุ่มเองก็เปลี่ยนแปลงได้ ผ่านการทำความเข้าใจ structural breaks และวิธีระบุหาสิ่งเหล่านั้น
4
การบริหารความเสี่ยงขั้นสูง
ได้เวลาสำรวจเครื่องมือบริหารความเสี่ยงในวงกว้างมากขึ้น เทคนิคขั้นสูงเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องทำความเข้าใจเหตุการณ์สุดขีด เช่น ความสูญเสียที่เกิดขึ้นในช่วงวิกฤตการณ์ทางการเงิน และการกระจายของความสูญเสียที่ซับซ้อนจนยากต่อการประมาณด้วยวิธีดั้งเดิม นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้วิธีนำโครงข่ายประสาทเทียมมาใช้ประมาณการกระจายของความสูญเสียและปรับพอร์ตการลงทุนแบบเรียลไทม์
การบริหารความเสี่ยงเชิงปริมาณด้วย Python
เรียนคอร์สจบแล้ว
