[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20r%E1%BB%A7i%20ro{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_phân tích rủi ro":37},{"code":4,"data":5,"meta":11},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":23,"vietnamLatest":36},[],[8],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":14,"journalName":15,"vietnamJournal":16,"publishDate":17,"publishYear":18,"totalCitation":19,"url":20,"doi":21,"summary":22},"15b64532-6e8c-402a-bae8-952fcea65207","Ứng dụng mô phỏng Monte Carlo phân tích rủi ro đầu tư  dự án khách sạn cho thuê",null,[13],"Trần Thị Thu Vân",1,"Tạp chí Vật liệu và Xây dựng - Bộ Xây dựng",false,"2024-01-01",2024,0,"https:\u002F\u002Fojs.jomc.vn\u002Findex.php\u002Fvn\u002Farticle\u002Fview\u002F817","10.54772\u002Fjomc.06.2024.817","\u003Cp>Nghiên cứu ứng dụng thuật toán mô phỏng ngẫu nhiên Monte Carlo kết hợp quy trình \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">phân tích rủi ro\u003C\u002Fb> kinh tế nhằm đánh giá hiệu quả đầu tư dự án khách sạn cho thuê. Bằng cách tích hợp các biến động thị trường du lịch vào mô hình ước tính tỷ suất sinh lời ROI, nhóm tác giả định lượng xác suất thua lỗ và đề xuất chiến lược phân bổ nguồn vốn an toàn cho các chủ đầu tư.\u003C\u002Fp>",[24],{"publicationId":25,"title":26,"originalTitle":11,"authorNames":27,"authorCount":14,"journalName":29,"vietnamJournal":30,"publishDate":31,"publishYear":32,"totalCitation":11,"url":33,"doi":34,"summary":35},"5b40641a-4a2a-448f-81b2-a1f2ff9736e9","Phân tích định lượng rủi ro địa chấn đối với kết cấu công trình xây dựng",[28],"Đặng Công Thuật","Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng",true,"2016-11-30",2016,"https:\u002F\u002Fjst-ud.vn\u002Fjst-ud\u002Farticle\u002Fview\u002F2015","10.31130\u002Fjstud2016-2015","\u003Cp>Nghiên cứu kỹ thuật xây dựng ứng dụng mô hình xác suất \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">phân tích rủi ro\u003C\u002Fb> địa chấn nhằm lượng hóa mức độ hư hại tiềm tàng của các công trình chịu tác động động đất. Tác giả phát triển đồ thị trạng thái phá hủy phi tuyến tính như một hàm của chu kỳ lặp gia tốc nền trên khung thép kết cấu, cung cấp công cụ tính toán hỗ trợ lập kế hoạch gia cường công trình và ứng phó thiên tai.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":38,"meta":11},{"id":39,"title":40,"description":41,"content":42,"term":39,"englishTitle":11,"synonyms":11,"definition":11,"discipline":11,"references":11,"faqs":11,"createUser":43,"publishUser":46,"keywords":50,"keywordCount":11,"enrichTopicLink":16,"status":51,"createTime":52,"updateTime":53,"publishTime":54,"linkEnrichedTime":11,"publicationScanTime":55,"contentErrorMessage":11,"viewCount":56,"relateTopics":57},"phân tích rủi ro","Phân tích rủi ro là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Phân tích rủi ro là quy trình xác định, đánh giá và ưu tiên các mối nguy tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến mục tiêu, dựa trên dữ liệu định tính và định lượng. Quy trình này bao gồm nhận diện, đánh giá xác suất và tác động, ưu tiên rủi ro và đề xuất biện pháp tránh, giảm nhẹ, chuyển giao hoặc chấp nhận phù hợp. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Định nghĩa Phân tích rủi ro\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phân tích rủi ro (risk analysis) là hoạt động hệ thống nhằm xác định, đánh giá và ưu tiên các mối nguy tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến mục tiêu hoặc hoạt động của tổ chức. Quá trình này dựa trên việc thu thập dữ liệu định tính và định lượng, đánh giá xác suất xảy ra và mức độ nghiêm trọng của từng rủi ro, từ đó đưa ra cơ sở khoa học cho quyết định quản lý.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phân tích rủi ro không chỉ tập trung vào các sự kiện tiêu cực mà còn xem xét cả những biến động tích cực (opportunities), nhằm cân bằng giữa bảo vệ tổ chức và khai thác tiềm năng phát triển. Các kết quả phân tích rủi ro thường thể hiện dạng ma trận, báo cáo định lượng hoặc đồ thị thể hiện mức độ ưu tiên và phân bổ nguồn lực.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phân tích rủi ro là bước nền tảng trong quản lý rủi ro tổng thể (enterprise risk management), đảm bảo khả năng nhận diện sớm các mối đe dọa và thiết lập kế hoạch đối phó phù hợp, giảm thiểu tổn thất và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Mục tiêu của Phân tích rủi ro\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mục tiêu chính của phân tích rủi ro là giảm thiểu tác động tiêu cực lên tổ chức hoặc dự án, đồng thời tối ưu hóa sử dụng nguồn lực bằng cách xác định các ưu tiên quản lý. Kết quả phân tích giúp ban lãnh đạo quyết định có nên tránh, giảm nhẹ, chuyển giao hay chấp nhận rủi ro.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phân tích rủi ro còn hỗ trợ nâng cao khả năng ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn, giúp xây dựng các kịch bản ứng phó linh hoạt và bảo đảm tuân thủ quy định pháp lý, chuẩn mực nội bộ. Việc đánh giá liên tục và cập nhật kết quả phân tích đảm bảo tổ chức luôn thích ứng với môi trường thay đổi.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Giảm thiểu thiệt hại tài chính, uy tín và vận hành.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tối ưu hóa nguồn lực và chi phí bảo hiểm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tăng cường năng lực phản ứng với khủng hoảng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Bảo đảm tuân thủ và minh bạch trước cơ quan quản lý.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Phân loại rủi ro\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Rủi ro được phân loại thành nhiều nhóm dựa trên nguồn gốc và tính chất, giúp áp dụng phương pháp đánh giá và xử lý phù hợp. Các loại rủi ro thường gặp bao gồm chiến lược, hoạt động, tài chính và tuân thủ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Rủi ro chiến lược (strategic risk) liên quan tới mục tiêu dài hạn của tổ chức, bao gồm thay đổi thị trường, cạnh tranh và đột biến công nghệ. Rủi ro hoạt động (operational risk) phát sinh trong quy trình, công nghệ, con người và chuỗi cung ứng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Rủi ro tài chính (financial risk) bao gồm biến động tỷ giá, lãi suất, tín dụng và thanh khoản; rủi ro tuân thủ (compliance risk) liên quan tới vi phạm pháp luật, quy định, chuẩn mực đạo đức. Việc phân loại rõ ràng giúp tổ chức xác định đội ngũ và công cụ chuyên trách để quản lý mỗi loại rủi ro.\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Loại rủi ro\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ví dụ\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ảnh hưởng chính\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Chiến lược\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thay đổi chính sách, đối thủ mới\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Mất thị phần, định vị sai mục tiêu\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Hoạt động\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Sự cố máy móc, lỗi quy trình\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Gián đoạn sản xuất, chi phí sửa chữa\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Tài chính\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Biến động lãi suất, tín dụng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giảm lợi nhuận, căng thẳng thanh khoản\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Tuân thủ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Vi phạm luật, quy chuẩn\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phạt hành chính, tổn hại uy tín\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Quy trình Phân tích rủi ro\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Quy trình phân tích rủi ro được triển khai theo các bước: nhận diện (identification), đánh giá (assessment), ưu tiên (prioritization), xử lý (treatment), giám sát và truyền thông. Mỗi bước yêu cầu công cụ và kỹ thuật phù hợp để thu thập, phân tích và báo cáo thông tin.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bước Nhận diện rủi ro sử dụng các phương pháp như brainstorming, checklist, phỏng vấn chuyên gia và phân tích kịch bản. Bước Đánh giá rủi ro ước tính xác suất (P) và mức độ tác động (I), thường áp dụng công thức \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">R = P \\times I\u003C\u002Fscript> để tính điểm rủi ro.\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n  \u003Cli>Nhận diện rủi ro: liệt kê kịch bản, nguồn nguy, phương thức lỗi.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đánh giá rủi ro: định tính (thang điểm) và định lượng (ma trận, mô phỏng Monte Carlo).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ưu tiên rủi ro: xây dựng ma trận xác suất–ảnh hưởng để phân nhóm cao, trung bình, thấp.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xử lý rủi ro: tránh, giảm nhẹ, chuyển giao, chấp nhận.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Giám sát và xem xét: theo dõi định kỳ, đánh giá lại khi có thay đổi môi trường.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Truyền thông: báo cáo kết quả tới ban lãnh đạo và bên liên quan.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Xác suất (P)\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ảnh hưởng (I)\u003C\u002Fth>\u003Cth>Điểm R (P×I)\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>1–3 (Thấp)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>1–3 (Thấp)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>1–9 (Thấp)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>4–6 (Trung bình)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>4–6 (Trung bình)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>16–36 (Trung bình)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>7–9 (Cao)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>7–9 (Cao)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>49–81 (Cao)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Ch2>Phương pháp và kỹ thuật\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phân tích định tính (qualitative analysis) sử dụng các công cụ SWOT, PESTEL và brainstorming để xác định rủi ro dựa trên kinh nghiệm chuyên gia và bối cảnh môi trường. SWOT phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức; PESTEL xem xét yếu tố chính trị, kinh tế, xã hội, công nghệ, môi trường và pháp lý.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>SWOT:\u003C\u002Fstrong> xác định rủi ro nội tại và cơ hội bên ngoài.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>PESTEL:\u003C\u002Fstrong> phân tích yếu tố vĩ mô ảnh hưởng chiến lược.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Brainstorming:\u003C\u002Fstrong> thu thập ý kiến đa chiều từ nhóm liên ngành.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Phân tích định lượng (quantitative analysis) áp dụng mô phỏng Monte Carlo, Value at Risk (VaR) và phân tích kịch bản để ước tính xác suất và thiệt hại tài chính. Monte Carlo mô phỏng hàng ngàn tình huống đầu vào ngẫu nhiên, tạo phân phối kết quả rủi ro; VaR xác định mức lỗ tối đa trong kỳ hạn với độ tin cậy trước định mức.\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Phương pháp\u003C\u002Fth>\u003Cth>Mục đích\u003C\u002Fth>\u003Cth>Công cụ phổ biến\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Monte Carlo\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Mô phỏng phân phối rủi ro\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Crystal Ball, @RISK\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>VaR\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Ước tính lỗ lớn nhất\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>R, Python (PyVaR)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>FMEA\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đánh giá mức độ nghiêm trọng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>MS Excel, PLAXIS\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Các kỹ thuật bổ sung như FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) phân tích từng chế độ hỏng hóc để xác định nguyên nhân gốc và biện pháp khắc phục, HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points) áp dụng trong an toàn thực phẩm, và BowTie cho trình bày trực quan mối quan hệ giữa nguyên nhân và hậu quả.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Chuẩn mực và khung tham chiếu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>ISO 31000 cung cấp nguyên tắc và hướng dẫn tổng quát cho quản lý rủi ro, nhấn mạnh vai trò lãnh đạo, tích hợp rủi ro vào quy trình ra quyết định và cải tiến liên tục (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.iso.org\u002Fiso-31000-risk-management.html\" target=\"_blank\">iso.org\u002F31000\u003C\u002Fa>). Tiêu chuẩn khuyến nghị cấu trúc gồm thiết lập bối cảnh, đánh giá, xử lý và giám sát.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>COSO ERM (Committee of Sponsoring Organizations) xây dựng khung quản trị rủi ro doanh nghiệp, tập trung vào tám thành phần: môi trường kiểm soát, thiết lập mục tiêu, đánh giá sự kiện, đánh giá rủi ro, xử lý rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin – truyền thông và giám sát (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.coso.org\u002FPages\u002Ferm.aspx\" target=\"_blank\">coso.org\u002Ferm\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>NIST RMF (Risk Management Framework) dành cho hệ thống thông tin liên bang Hoa Kỳ, bao gồm bước chuẩn bị, phân loại hệ thống, đánh giá kiểm soát, giám sát thường xuyên và cải tiến (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcsrc.nist.gov\u002Fpublications\u002Fdetail\u002Fsp\u002F800-37\u002Frev-2\u002Ffinal\" target=\"_blank\">nist.gov\u002FSP800-37\u003C\u002Fa>). PMI trong PMBOK® Guide cũng đề cập quy trình quản lý rủi ro dự án, tương tự năm bước cơ bản và nhấn mạnh tích hợp với tiến độ, chi phí.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong các ngành\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong ngành ngân hàng, phân tích rủi ro tín dụng và thị trường giúp định giá tài sản, kiểm soát tín dụng và xác định mức vốn cần dự trữ. Mô hình Credit VaR và stress testing được áp dụng thường xuyên để đáp ứng yêu cầu Basel III.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ngành xây dựng sử dụng phân tích rủi ro cho an toàn lao động, chất lượng và tiến độ dự án. Ma trận xác suất–ảnh hưởng và HAZOP (Hazard and Operability Study) được áp dụng trong giai đoạn thiết kế và thi công để giảm thiểu sự cố kỹ thuật.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>IT & viễn thông: phân tích rủi ro an ninh mạng, gián đoạn dịch vụ, tuân thủ GDPR.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Năng lượng & dầu khí: đánh giá rủi ro môi trường, tai nạn vận hành và thị trường năng lượng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Y tế: quản lý rủi ro an toàn bệnh nhân, tuân thủ tiêu chuẩn JCI và ISO 14971.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Bảng dưới đây tóm tắt ứng dụng và công cụ chính trong một số ngành:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Ngành\u003C\u002Fth>\u003Cth>Công cụ chính\u003C\u002Fth>\u003Cth>Mục tiêu\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Ngân hàng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Credit VaR, stress test\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Quản lý rủi ro tín dụng, thị trường\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Xây dựng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>HAZOP, risk matrix\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>An toàn lao động, tiến độ dự án\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>IT\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>FAIR, OCTAVE\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>An ninh thông tin, tiếp tục hoạt động\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Thách thức và hạn chế\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Thiếu dữ liệu chất lượng cao và tín cậy là rào cản lớn, khiến ước tính xác suất và tác động không chính xác. Dữ liệu lịch sử có thể không phản ánh biến động tương lai khi môi trường thay đổi nhanh.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phương pháp định tính dễ gây bias chủ quan và phụ thuộc kinh nghiệm; phương pháp định lượng đòi hỏi kỹ năng chuyên sâu và công cụ tính toán phức tạp. Mô hình Monte Carlo và VaR cần giả định phân phối, không phù hợp với sự kiện hiếm suất.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Thiếu minh bạch mô hình (black box) gây khó khăn khi giải thích kết quả cho lãnh đạo.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chi phí triển khai và duy trì hệ thống phân tích cao, đòi hỏi nguồn lực CNTT và nhân sự chuyên môn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khó khăn trong chuyển giao rủi ro (bảo hiểm, hedging) do chi phí không lường trước.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Xu hướng và triển vọng tương lai\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tự động hóa nhận diện rủi ro, phân tích văn bản và dự báo xu hướng. Các mô hình deep learning khai thác dữ liệu lớn từ mạng xã hội, IoT và cảm biến giúp cảnh báo sớm biến động.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Risk as a Service (RaaS) dưới dạng nền tảng đám mây cung cấp giải pháp linh hoạt, tích hợp API cho thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực, giảm gánh nặng hạ tầng cho doanh nghiệp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Dynamic risk assessment: cập nhật điểm rủi ro liên tục khi dữ liệu mới xuất hiện.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Explainable AI (XAI): tăng tính giải thích và minh bạch, hỗ trợ ra quyết định.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Federated learning: phối hợp phân tích rủi ro đa bên mà không chia sẻ dữ liệu nhạy cảm.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>International Organization for Standardization. \u003Ci>ISO 31000:2018 Risk management—Guidelines\u003C\u002Fi>. ISO; 2018. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.iso.org\u002Fiso-31000-risk-management.html\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fwww.iso.org\u002Fiso-31000-risk-management.html\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. \u003Ci>Enterprise Risk Management—Integrating with Strategy and Performance\u003C\u002Fi>. COSO; 2017. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.coso.org\u002FPages\u002Ferm.aspx\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fwww.coso.org\u002Ferm.aspx\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>National Institute of Standards and Technology. \u003Ci>Guide for Applying the Risk Management Framework (RMF) to Federal Information Systems\u003C\u002Fi> (SP 800-37 Rev. 2). NIST; 2018. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcsrc.nist.gov\u002Fpublications\u002Fdetail\u002Fsp\u002F800-37\u002Frev-2\u002Ffinal\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fcsrc.nist.gov\u002FSP800-37\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Jorion, P. \u003Ci>Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk\u003C\u002Fi>. McGraw-Hill; 2006.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hillson, D.; Murray-Webster, R. \u003Ci>Understanding and Managing Risk Attitude\u003C\u002Fi>. Routledge; 2020.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Project Management Institute. \u003Ci>A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide)\u003C\u002Fi>—7th Edition. PMI; 2021. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.pmi.org\u002Fpmbok-guide-standards\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fwww.pmi.org\u002Fpmbok-guide-standards\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":14,"researcherId":11,"name":44,"imageUrl":45},"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":47,"researcherId":11,"name":48,"imageUrl":49},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[39],"PUBLISHED","2025-05-24T10:07:39.794+00:00","2026-09-05T01:41:38.549+00:00","2025-07-11T10:05:55.180+00:00","2026-09-05T01:41:38.547+00:00",423,[58,61,64,67,70,73,84,94,104,109],{"id":59,"title":60,"term":59,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"phương pháp đại số","Phương pháp đại số là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":62,"title":63,"term":62,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"simulation","Simulation là gì? Các nghiên cứu khoa học về mô phỏng",{"id":65,"title":66,"term":65,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"probability","Probability là gì? Các nghiên cứu khoa học về Probability",{"id":68,"title":69,"term":68,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"factors affecting","Factors affecting là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":71,"title":72,"term":71,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"lập kế hoạch","Lập kế hoạch là gì? Các nghiên cứu khoa học về Lập kế hoạch",{"id":74,"title":75,"term":76,"englishTitle":77,"definition":78,"discipline":79,"disciplineCode":80,"disciplineLabel":81,"disciplineColor":82,"disciplineIcon":83},"bất định","Bất định là gì? Nguyên lý và ứng dụng trong khoa học","Bất định","Uncertainty","Bất định là trạng thái thiếu thông tin, tri thức hoặc độ chính xác đầy đủ để mô tả chính xác trạng thái hiện tại, kết quả tương lai hoặc giá trị thực của một đại lượng vật lý, toán học hoặc kinh tế.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":85,"title":86,"term":85,"englishTitle":87,"definition":88,"discipline":89,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"cá dĩa","Cá dĩa là gì? Các nghiên cứu khoa học về loài cá dĩa","Discus fish \u002F Symphysodon","Cá dĩa là một chi cá nước ngọt nhiệt đới thuộc họ Cá rô phi (Cichlidae) có nguồn gốc từ lưu vực sông Amazon, nổi bật với thân hình dẹp tròn như chiếc đĩa, màu sắc hoa văn sặc sỡ và tập tính nuôi con bằng chất nhầy tiết ra từ biểu bì bố mẹ.","AGRICULTURAL_SCIENCES","agricultural-sciences","Khoa học nông nghiệp","#2F9E44","sprout",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":97,"definition":98,"discipline":99,"disciplineCode":100,"disciplineLabel":101,"disciplineColor":102,"disciplineIcon":103},"băng thông","Băng thông là gì? Các nghiên cứu khoa học về Băng thông","Bandwidth","Băng thông là dải tần số khả dụng trong truyền thông vô tuyến hoặc dung lượng truyền tải dữ liệu tối đa của một kênh truyền thông mạng máy tính được đo bằng đơn vị bit trên giây (bps) trong một khoảng thời gian nhất định.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":105,"title":106,"term":105,"englishTitle":107,"definition":108,"discipline":99,"disciplineCode":100,"disciplineLabel":101,"disciplineColor":102,"disciplineIcon":103},"siêu tụ","Siêu tụ là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Supercapacitor \u002F Ultracapacitor","Siêu tụ là một thiết bị lưu trữ năng lượng điện hóa có mật độ công suất rất cao và khả năng tích trữ điện dung lớn hơn hàng trăm lần so với tụ điện thông thường, hoạt động dựa trên sự tích điện lớp kép điện học hoặc các phản ứng giả điện dung nhanh.",{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":112,"definition":113,"discipline":114,"disciplineCode":115,"disciplineLabel":116,"disciplineColor":117,"disciplineIcon":118},"tổ chức xã hội","Tổ chức xã hội là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","Social organization \u002F Social institution","Tổ chức xã hội là một cấu trúc các mối quan hệ xã hội được sắp xếp có trật tự, tập hợp các cá nhân hoặc nhóm xã hội hoạt động dựa trên các chuẩn mực, vai trò, vị thế và quy tắc chung nhằm đạt được những mục tiêu xã hội xác định.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users"]