

Last updated on 25 December, 2025
Quantitative Methods (Phương pháp Định lượng) thường được xem là “nỗi ám ảnh” của nhiều thí sinh, đặc biệt là những người không có nền tảng toán học vững chắc. Tuy nhiên, đây lại là môn học nền tảng quan trọng nhất để chinh phục chứng chỉ CFA. Bài viết này sẽ giúp bạn giải mã môn học này một cách chi tiết và dễ hiểu nhất.
Table of Contents
ToggleQuantitative Methods trong CFA là môn học tập trung vào việc áp dụng các công cụ thống kê và toán học để phân tích dữ liệu tài chính, quản lý rủi ro và định giá tài sản.
Đây là công cụ thiết yếu giúp các nhà phân tích tài chính đưa ra quyết định dựa trên số liệu thực tế thay vì cảm tính. Trong chương trình CFA (Chartered Financial Analyst), môn học này cung cấp các kiến thức từ cơ bản như giá trị thời gian của tiền (Time Value of Money) đến nâng cao như phân tích hồi quy (Regression Analysis).
Nhiều bạn thường thắc mắc: “Tôi làm tài chính chứ có làm toán đâu mà cần học kỹ phần này?”. Dưới đây là 3 lý do cốt lõi:
Tỷ trọng điểm số cao: Ở CFA Level 1, môn này chiếm tới 8-12% tổng số câu hỏi. Làm tốt phần này giúp bạn nắm chắc một phần điểm số quan trọng để vượt qua ngưỡng điểm đậu (MPS).
Nền tảng cho các môn khác: Bạn không thể học tốt Fixed Income (Thu nhập cố định) hay Corporate Issuers (Tài chính doanh nghiệp) nếu không hiểu về dòng tiền chiết khấu (DCF) từ Quantitative Methods.
Ứng dụng thực tế (E-E-A-T): Trong trải nghiệm làm việc thực tế tại các quỹ đầu tư, các mô hình định lượng là công cụ hàng ngày để đánh giá hiệu suất danh mục và dự báo biến động thị trường.
Để học hiệu quả, bạn cần nắm vững cấu trúc chương trình. Dưới đây là các phần kiến thức “bắt buộc phải thuộc”:
Đây là khái niệm cơ bản nhất. Bạn cần thành thạo cách tính:
PV (Present Value) & FV (Future Value): Giá trị hiện tại và tương lai.
Annuities (Dòng tiền đều): Tính toán các khoản trả góp hoặc tiết kiệm định kỳ.
Perpetuities (Dòng tiền vĩnh cửu): Ứng dụng trong định giá cổ phiếu ưu đãi.
Phần này liên quan đến Thống kê mô tả (Descriptive Statistics):
Các thước đo xu hướng trung tâm: Mean (Trung bình), Median (Trung vị), Mode (Yếu vị).
Các thước đo độ phân tán: Variance (Phương sai), Standard Deviation (Độ lệch chuẩn).
Skewness & Kurtosis: Độ lệch và độ nhọn của phân phối lợi suất.
Xác suất là chìa khóa để quản trị rủi ro. Các nội dung chính bao gồm:
Xác suất có điều kiện (Conditional Probability).
Công thức Bayes (Bayes’ Formula) – Phần này thường gây khó khăn cho thí sinh.
Kỳ vọng (Expected Value) và Phương sai của một danh mục đầu tư.
Đây là phần kiến thức nặng nhất về mặt lý thuyết:
Giả thuyết không (Null Hypothesis – $H_0$) và Giả thuyết đối (Alternative Hypothesis – $H_a$).
Các loại kiểm định: T-test, Z-test, Chi-square test, F-test.
Sai lầm loại I và loại II (Type I & Type II Errors).
Hiểu về mối tương quan giữa hai biến số (ví dụ: Lợi suất cổ phiếu và Lợi suất thị trường). Bạn cần biết cách đọc bảng kết quả ANOVA và hiểu hệ số $R^2$.
Dưới đây là bảng tổng hợp giúp bạn dễ dàng ôn tập:
| Công cụ | Mục đích sử dụng | Ứng dụng trong Tài chính |
| TVM | Tính toán giá trị tiền tệ theo thời gian | Định giá trái phiếu, cổ phiếu, dự án |
| Độ lệch chuẩn | Đo lường mức độ biến động | Đo lường rủi ro của tài sản |
| Correlation | Đo lường mối quan hệ giữa 2 biến | Đa dạng hóa danh mục đầu tư |
| Z-Score | Chuẩn hóa dữ liệu | Xác định xác suất vỡ nợ (Altman Z-Score) |
Dựa trên kinh nghiệm ôn thi của nhiều Charterholder, dưới đây là lộ trình học tối ưu:
Đừng tính tay! Bạn bắt buộc phải sử dụng thành thạo Texas Instruments BA II Plus hoặc HP 12C.
Mẹo: Hãy học các phím tắt để tính TVM, NPV, IRR và các hàm thống kê (Data/Stat). Tốc độ bấm máy quyết định 50% khả năng hoàn thành bài thi đúng giờ.
Quantitative Methods có hàng trăm công thức. Nếu học vẹt, bạn sẽ quên ngay khi bước vào phòng thi.
Ví dụ: Thay vì nhớ công thức tính độ lệch chuẩn một cách máy móc, hãy hiểu nó là “trung bình khoảng cách của các điểm dữ liệu so với điểm trung tâm”.
Lý thuyết chỉ chiếm 30% quá trình học. Hãy dành 70% thời gian để làm bài tập.
Làm các bài tập EOC (End of Chapter) trong sách Curriculum.
Sử dụng các nguồn uy tín như Kaplan Schweser hoặc UWorld để tiếp cận đa dạng dạng bài.
Có. Bạn không cần phải là thiên tài toán học. Môn này trong CFA Level 1 chủ yếu sử dụng toán thống kê cơ bản và đại số sơ cấp. Quan trọng là tư duy logic và kỹ năng sử dụng máy tính.
Với người có nền tảng tài chính, bạn cần khoảng 20-25 giờ học. Với người trái ngành (Non-finance), bạn nên dành khoảng 30-40 giờ để nắm chắc gốc rễ.
Đa số thí sinh đánh giá phần Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing) là khó nhằn nhất do nhiều khái niệm trừu tượng. Hãy dành nhiều thời gian hơn cho chương này.
Quantitative Methods trong CFA không chỉ là một môn thi, mà là ngôn ngữ của tài chính hiện đại. Việc chinh phục môn học này sẽ tạo đà vững chắc cho bạn trên hành trình trở thành một CFA Charterholder danh giá.
Hãy bắt đầu bằng việc nắm vững Giá trị thời gian của tiền, làm chủ chiếc máy tính BA II Plus và thực hành đều đặn mỗi ngày.
Bạn đã sẵn sàng chinh phục CFA? Nếu cần thêm tài liệu học tập hoặc tư vấn lộ trình, hãy để lại bình luận bên dưới nhé!
Tham khảo thêm:
Chứng chỉ CFA là gì? Cẩm nang toàn diện từ A-Z cho dân tài chính
CFA Level 1 là gì? Cấu trúc đề thi và bí quyết đỗ ngay lần đầu (Mới nhất 2025)
Quantitative Methods là môn học “xương sống” của chương trình CFA, chiếm tỷ trọng khoảng 8-12% nội dung thi Level 1. Nó cung cấp bộ công cụ toán học cần thiết để hiểu và xử lý các vấn đề trong Định giá tài sản (Asset Valuation) và Quản lý danh mục đầu tư (Portfolio Management).