Risk - Nhãn - NZQIRC https://nzqirc.xyz/tags/risk/ Risk - Nhãn - NZQIRC Hugo -- gohugo.ioviThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.Mon, 03 Aug 2026 09:30:00 +0700 Phương pháp Bootstrap (Bootstrap Method) https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bootstrap-method/ Mon, 03 Aug 2026 09:30:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bootstrap-method/ Trong thống kê và học máy, việc đánh giá độ tin cậy của một ước lượng (như trung bình, phương sai, hay các thước đo rủi ro phức tạp) thường đòi hỏi chúng ta phải biết về phân phối của dữ liệu. Nhưng trong thực tế, chúng ta hiếm khi biết được phân phối thật này. Phương pháp Bootstrap ra đời như một vị cứu tinh, cho phép chúng ta ước lượng độ bất định này mà không cần dựa vào các giả định phân phối khắt khe. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ trực giác, cách thức hoạt động của Bootstrap, và ứng dụng của nó trong phân tích chuỗi thời gian tài chính.

]]> Mô phỏng Monte Carlo (Monte Carlo Simulation) https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/monte-carlo-simulation/ Mon, 03 Aug 2026 09:00:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/monte-carlo-simulation/ 1. Giới thiệu

Đã bao giờ bạn tự hỏi làm thế nào để giải quyết một bài toán quá phức tạp để có thể tính toán bằng các công thức toán học thông thường? Câu trả lời thường là: hãy để sự ngẫu nhiên làm việc đó cho bạn. Đó chính là triết lý đằng sau Mô phỏng Monte Carlo (Monte Carlo Simulation).

Tên gọi “Monte Carlo” được nhà toán học Stanislaw Ulam và John von Neumann đặt vào những năm 1940, lấy cảm hứng từ sòng bạc nổi tiếng ở Monaco, nơi chú của Ulam thường xuyên lui tới. Ý tưởng cốt lõi rất đơn giản: sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên (random sampling) lặp đi lặp lại để xấp xỉ kết quả của những bài toán khó hoặc không thể giải quyết bằng phương pháp giải tích (analytic).

]]>