Khoảng cách trời-vực giữa Học thuật & Học việc trong Tài chính Định lượng
ĐIỀU GÌ LÝ GIẢI CHO KHOẢNG CÁCH TRỜI - VỰC GIỮA NGƯỜI HỌC VIỆC (practitioners) VÀ NHÀ HỌC GIẢ (academics) TRONG TÀI CHÍNH ĐỊNH LƯỢNG (quantitative finance)
Dưới đây là một bài được Hedge Academy dịch từ Quora:
"Hầu hết thì là do, Cá tính (CHARACTER).
Học để lấy một tấm bằng Đại học, bằng Tiến sĩ; hay thực hiện một công trình nghiên cứu, cả hai đều không mang áp lực gì quá nặng nề. Ai cũng có thể thành tiến sĩ nếu thời gian đủ lâu, về mặt trí thức thì không phải thử thách gì quá lớn, và chả ai thèm quan tâm quái gì đến bạn sau khi bạn hoàn thành việc lấy bằng. Tấm bằng rồi sẽ sớm hít bụi mà thôi, mà tôi nghĩ đây thậm chí còn là cái nhìn rất tích cực rồi. Tôi sẽ chẳng ngạc nhiên nếu không một ai thèm nhìn vào tấm bằng Tiến sĩ của bạn sau khi bạn có được nó. Một ông bạn Tiến sĩ của tôi từng vứt tấm bằng cho tôi khi hoàn thành xong Khóa luận Tiến sĩ, cậu ta thậm chí còn chẳng thèm khoe bố mẹ cậu ta.
Chung quy lại vẫn là về cách bạn hiện thức hóa lý thuyết thế nào thôi! Điều này liên quan đến cái cá tính kia kìa, không hơn không kém. Kiếm tiền trong thế giới tài chính không cần thiết phải có ý nghĩa. Chiến lược của bạn không cần thiết phải nghe đầy vẻ Toán học. Đầy ông còn chả hiểu nó là gì.
Nếu bạn làm việc trong ngân hàng, miễn là bạn vẫn ở trong giới hạn quy định của Ngân hàng đó và Ban điều hành, và bạn kiếm ra tiền, thì dù mô hình của bạn nghe có đầy vẻ Toán học hay không, chả ai thèm quan tâm cả. Cố mà giải thích điều này cho giảng viên của bạn đi.
Thậm chí trong một môi trường tự do chẳng có quy củ gì, như là một quỹ phòng hộ chẳng hạn, chả ai thèm đếm xỉa gì từ đầu cho đến cuối luôn!
Rất nhiều học giả có thể làm vậy. Những người sẽ trở thành một phần của viện hàn lâm, những người luôn tập trung vào xuất bản bài viết trên tạp chí. Vì sao lại vậy? Vì đó là cách mà họ tồn tại được trong thế giới hàn lâm.
Một điều nữa đó là: phần nhiều của Tài chính định lượng trong viện hàn lâm không giữ vai trò thực tế gì trong thế giới của một người đang học việc tài chính. Ví dụ nhé? Nitwit utility functions. Bạn định làm cái quái gì với nó bây giờ? Toàn là nhảm nhí lạc đề thôi!
Hiểu được khái niệm cơ bản của "sợ rủi ro", "bàng quan với rủi ro" hay "thích rủi ro" là rất quan trọng. Định lượng nó trong một thuật ngữ về lợi ích chẳng có nghĩa lý gì. Vì cách đánh giá lợi ích của bạn khác với cách đánh giá lợi ích của tôi.
Hơn nữa, viện hàn lâm thất bại trong việc hiểu rằng một vài chỗ dù trông có xấu xí cỡ nào, hay “chỉ hoạt động trong lý thuyết”, thì chúng vẫn là quy định, là luật lệ mà các tổ chức tài chính phải theo. Một ví dụ hay cho vấn đề này chính là báo cáo Value At Risk cho các ngân hàng được quy định tại Anh.
Nó là một concept rất sai. Nhìn xem nó có sai không kìa!
Tôi từng thấy một vài sinh viên nhảy vào, và chúng nó tỏ ra rất ngạc nhiên.
“Sếp ơi, công ty đang sử dụng mô hình Value At Risk ạ?”
“Giảng viên của em nói rằng nó lỗi thời rồi, chúng em đã thử nghiệm những concept mới cho các công cụ đo lường hiệu suất điều chỉnh rủi ro, và em nghĩ chúng ta nên dùng nó?”
Ừ thì, trong thế giới của một người đang học việc tài chính, rất không may là các quy củ được đặt lên bởi cơ quan quản lý có thẩm quyền, (và cho đến giờ là) Ngân hàng Quốc gia Anh và Cơ quan Ngân hàng châu Âu (EBA).
Một ví dụ: https://www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/prudential-regulation/supervisory-statement/2018/ss1313update.pdf
Đây chính là những quy định hiện thời, được đặt lên bởi một bộ máy điều hành, những cái mà tất cả đều có thể (và nên được) nhận định bởi những học giả của xã hội ngày nay. Điều này, và chỉ cần điều này thôi cũng có thể trở thành cầu nối giữa thế giới của những học giả và thế giới của những người đang học việc tài chính.
Hiện tại thì tôi vẫn không thấy nó được thực hiện.
Ví dụ phía trên về utility functions đều quá thực tế đi! (như ảnh đính kèm) Tôi nhớ ở khoảng giữa giữa từng có một sinh viên đang làm đề án tốt nghiệp làm việc cho chúng tôi, và giảng viên của cậu này muốn cậu sử dụng utility functions trong đề án khi nghiên cứu những mô hình phân bố tài sản. Chúng tôi đã bác bỏ (vì nó chả có ý nghĩa gì trên thực tế), và hậu quả là tranh cãi nổ ra khiến cậu ấy trật lất đề án cũng như hỏng bét tổng điểm trung bình của quá trình lấy bằng Thạc sĩ Khoa học.
Nhưng ai thèm quan tâm chứ? Cậu này trượt đề án, nhưng lại có được một chỗ trong công ty chúng tôi vì chúng tôi thích thái độ làm việc của cậu, và hiện cậu đã trở thành giám đốc Lazard ở Anh với mức lương 6 số (dollar).
Còn ông giảng viên kia, về hưu vài năm trước rồi!"
Hiểu được khái niệm cơ bản của "sợ rủi ro", "bàng quan với rủi ro" hay "thích rủi ro" là rất quan trọng. Định lượng nó trong một thuật ngữ về lợi ích chẳng có nghĩa lý gì. Vì cách đánh giá lợi ích của bạn khác với cách đánh giá lợi ích của tôi.
Hơn nữa, viện hàn lâm thất bại trong việc hiểu rằng một vài chỗ dù trông có xấu xí cỡ nào, hay “chỉ hoạt động trong lý thuyết”, thì chúng vẫn là quy định, là luật lệ mà các tổ chức tài chính phải theo. Một ví dụ hay cho vấn đề này chính là báo cáo Value At Risk cho các ngân hàng được quy định tại Anh.
Nó là một concept rất sai. Nhìn xem nó có sai không kìa!
Tôi từng thấy một vài sinh viên nhảy vào, và chúng nó tỏ ra rất ngạc nhiên.
“Sếp ơi, công ty đang sử dụng mô hình Value At Risk ạ?”
“Giảng viên của em nói rằng nó lỗi thời rồi, chúng em đã thử nghiệm những concept mới cho các công cụ đo lường hiệu suất điều chỉnh rủi ro, và em nghĩ chúng ta nên dùng nó?”
Ừ thì, trong thế giới của một người đang học việc tài chính, rất không may là các quy củ được đặt lên bởi cơ quan quản lý có thẩm quyền, (và cho đến giờ là) Ngân hàng Quốc gia Anh và Cơ quan Ngân hàng châu Âu (EBA).
Một ví dụ: https://www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/prudential-regulation/supervisory-statement/2018/ss1313update.pdf
Đây chính là những quy định hiện thời, được đặt lên bởi một bộ máy điều hành, những cái mà tất cả đều có thể (và nên được) nhận định bởi những học giả của xã hội ngày nay. Điều này, và chỉ cần điều này thôi cũng có thể trở thành cầu nối giữa thế giới của những học giả và thế giới của những người đang học việc tài chính.
Hiện tại thì tôi vẫn không thấy nó được thực hiện.
Ví dụ phía trên về utility functions đều quá thực tế đi! (như ảnh đính kèm) Tôi nhớ ở khoảng giữa giữa từng có một sinh viên đang làm đề án tốt nghiệp làm việc cho chúng tôi, và giảng viên của cậu này muốn cậu sử dụng utility functions trong đề án khi nghiên cứu những mô hình phân bố tài sản. Chúng tôi đã bác bỏ (vì nó chả có ý nghĩa gì trên thực tế), và hậu quả là tranh cãi nổ ra khiến cậu ấy trật lất đề án cũng như hỏng bét tổng điểm trung bình của quá trình lấy bằng Thạc sĩ Khoa học.
Nhưng ai thèm quan tâm chứ? Cậu này trượt đề án, nhưng lại có được một chỗ trong công ty chúng tôi vì chúng tôi thích thái độ làm việc của cậu, và hiện cậu đã trở thành giám đốc Lazard ở Anh với mức lương 6 số (dollar).
Còn ông giảng viên kia, về hưu vài năm trước rồi!"
Theo: Quora Ross Ledehrman, studied Quantitative Finance
Dịch bởi: Thao Ly
Bài viết khác
Trong tín dụng ở Việt Nam có một khái niệm rất đơn giản là “Collateralization” (cho vay dựa trên tài sản đảm bảo) hay hiểu là “Monetization” (chuyển tài sản thành khả năng vay vốn) cũng được. Nó đơn giản là cho vay dựa trên tài sản đảm bảo (TSĐB). Còn dòng tiền, thẩm định … Đọc tiếp "Tiến thoái lưỡng nan trong tín dụng"
Đã đọc khá nhiều bài viết các bạn gửi về cả page (trang) và nick cá nhân Admin về chuyện Việt Nam thiếu “funding liquid” (thanh khoản tài trợ / nguồn vốn khả dụng) nên lãi suất lên cao, do nào là bán USD của SBV (Ngân hàng Nhà nước Việt Nam) hay do không … Đọc tiếp "Việt Nam thiếu gì tiền?"
Chuyện là gần tròn 10Y (10 năm) mấy cái quả giấy phép Rating (xếp hạng tín nhiệm) được đem ra thảo luận, FB (Facebook) nó cũng nhắc lại bài viết của mình trước đây. Và hiện tại nó vẫn đang là Dead-business (mô hình kinh doanh không hiệu quả) nặng nề. Và ông nào cầm … Đọc tiếp "Tại sao Rating ở Việt Nam vẫn sẽ là Dead- Business"