Ứng dụng mô hình Value at Risk trong việc đo lường và đưa ra quyết định quản trị rủi ro tỷ giá tại các NHTM Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO
TẠO


TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.
HCM
















CÔNG TRÌNH DỰ
THI

GIẢI
TH
Ư

ỞNG
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH
VIÊN
“NHÀ KINH TẾ TRẺ - UEH
2013”




TÊN CÔNG TRÌNH

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VALUE AT RISK TRONG
VIỆC

ĐO
LƯỜNG
VÀ
ĐƯA
RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN TRỊ
RỦI
RO TỶ GIÁ TẠI CÁC NGÂN HÀNG
TH
Ư
ƠNG

MẠI
VIỆT
NAM.

THUỘC NHÓM NGÀNH KHOA HỌC
KINH TẾ
i


MỤC
L
ỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT
TẮT

iii
DANH MỤC
BẢNG


iv
DANH MỤC BIỂU ĐỒ, HÌNH VẼ. v

PHẦN MỞ
ĐẦU


vi
CHƯƠNG 1. RỦI RO TỶ GIÁ, TÍNH TẤT YẾU CỦA RỦI RO TỶ GIÁ,
QUẢN TRỊ RỦI RO TỶ GIÁ, MÔ HÌNH VALUE AT RISK VÀ CƠ SỞ
KHOA HỌC ĐỂ ĐO
LƯỜNG
RỦI RO TỶ GIÁ. 1

1.1.

Rủi ro tỷ giá và tính tất yếu của rủi ro tỷ giá 1

1.2.

Quản trị rủi ro tỷ
giá.
1

1.3.

Mô hình Value at Risk và cơ sở khoa học để đo lường rủi ro tỷ giá. 2

1.3.1.

Lý luận mô hình Value at Risk. 2

1.3.2.

Các phương pháp tính
VaR.
4

1.3.3.

Các hạn chế của mô hình
VaR.
8

1.3.4.

Giới thiệu Back – test 8

1.3.5.

Giới thiệu Stress – test và E-VaR. 8

CHƯƠNG
2. THỰC TRẠNG KINH DOANH NGOẠI TỆ VÀ HOẠT ĐỘNG

QUẢN TRỊ RỦI RO TỶ GIÁ TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM QUA CÁC NĂM

2010 - 2012 10

2.1.

Khung pháp lý trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Việt
Nam.

10

2.2.

Các giao dịch ngoại tệ đang được triển khai ở các NHTM Việt Nam 11

2.2.1.

Giao dịch ngoại tệ giao ngay (Spot operation). 11

2.2.2.

Giao dịch ngoại tệ kỳ hạn (Forward
operation).
12

2.2.3.

Giao dịch ngoại tệ quyền chọn (Option operation) 15

2.2.4.

Giao dịch ngoại tệ hoán đổi (Swap operation) 16

2.3.

Thực trạng hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các NHTM Việt Nam 17

2.3.1.

Kết quả hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các NHTM qua các năm 2010

– 2012 17

2


2.3.2.

Mức độ cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ. 21

2.4.

Thực trạng quản trị rủi ro tỷ giá của các NHTM Việt Nam. 23

2.5.

Sự cần thiết phải sử dụng mô hình VaR trong đo lường rủi ro tỷ giá. 24

CHƯƠNG
3. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VALUE AT RISK TRONG VIỆC ĐO
LƯỜNG
VÀ
ĐƯA
RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN TRỊ RỦI RO TỶ GIÁ TẠI CÁC
NHTMVN 25

3.1.

Ứng dụng mô hình Value at Risk để đo lường rủi ro tỷ giá 25

3.1.1.

Phương pháp mô phỏng lịch sử 25

3.1.2.

Phương pháp Variance – Covariance 26

3.1.3.

Phương pháp mô phỏng Monte
Carlo.
27

3.1.4.

Kết quả tính VaR 28

3.2.

Ứng dụng Back – test để kiểm tra tính chính xác của VaR 29

3.3.

Ứng dụng Stress test và E-VaR để khắc phục hạn chế của VaR 30

3.3.1.

Stress test 30

3.3.2.

E- VaR 31

3.4.

Hiệu quả của mô hình Value at
Risk.
32

3.4.1.

Đưa ra mức chịu đựng của ngân hàng khi gặp rủi ro tỷ giá 32

3.4.2.

Ứng dụng kết quả tính VaR để quản trị rủi ro tỷ giá bằng công cụ ngoại
tệ phái sinh. 32

3.4.3.

Ứng dụng Value at Risk và Optquest để xác định trạng thái ngoại tệ tối

ưu 39

3.5.

Kiến
nghị.

40

3.5.1.

Kiến nghị với các Ngân hàng Thương
mại.
40

3.5.2.

Kiến nghị với NHNN Việt Nam trong việc ban hành chính sách quản trị

rủi ro tỷ
giá.
44

KẾT
LUẬN
46

TÀI LIỆU THAM
KHẢO.
a
3


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ACB
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu

KQKDNT
Kết quả hoạt động kinh doanh ngoại tệ


NHNN
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam


NHNTVN
Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam


NHTM
Ngân hàng Thương mại


NHTMCP
Ngân hàng Thương mại Cổ phần


NHTW
Ngân hàng Trung ương


PGD
Phòng giao dịch

PL
Phụ lục


QLNH
Quản lý ngoại hối


TK
Tài khoản


TTQT
Thanh toán quốc tế


VCB
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam


VCB
Vietcombank


VCB Bình Thạnh
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam


– chi nhánh Bình Thạnh.

Vietinbank
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công thương.


VN
Việt Nam

4


DANH MỤC
BẢNG



Bảng 2.1.Tình hình kinh doanh của các NHTMCP qua các năm 2010 -
2012 17


Bảng 2.2. Chỉ số HHI cho thu nhập thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại tệ.
21


Bảng 2.3. Thị phần thu nhập thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại tệ.
22


Bảng 2.4. Quy định về trạng thái ngoại tệ của tổ chức tín dụng, ngân hàng NH
nước

ngoài theo thông tư 07/2012/TT
NHNN.

23


Bảng 3.1. Kết quả tính tỷ suất sinh lợi trung bình của danh
mục.

26


Bảng 3.2. Kết quả tính ma trận
Covariance. 27


Bảng 3.3. Kết quả tính VaR theo phương pháp Variance -
Covariance.

27


Bảng 3.4. Kết quả tính VaR theo các phương
pháp.

28


Bảng 3.5. Kết quả tính E-VaR.

31


Bảng 3.6. Bảng tính tỷ giá mua kỳ hạn
EUR/VND. 36


Bảng 3.7. Tính toán lời/ lỗ trong chiến thuật Long
Butterfly. 37


Bảng 3.8. Bảng tính lời lỗ của chiến thuật Short
Stradle.

38


Bảng 3.9. Các chiến thuật quyền chọn và cách sử
dụng.

38


Bảng 3.10. Kết quả trạng thái ngoại hối tối ưu ngày
01/04/2013.

40


Bảng 3.11. Kết quả tính toán chi phí biên các hợp đồng kỳ hạn.

41


Bảng 3.12. Thang điểm năng lực dành cho chuyên viên
KDNT.

42

5


DANH MỤC BIỂU ĐỒ, HÌNH VẼ.
DANH MỤC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 2.1. Kết quả kinh doanh của các
NHTM.
18

Biểu đồ 2.2. Tình hình biến động tỷ giá USD/VND 2009 -2011. 19

Biểu đồ 2.3. Kết quả KDNT của VCB và các ngân hàng khác qua các năm 2010 -
2012. 20

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1. Phân phối xác suất tính
VaR.
3

Hình 2.1. Lợi nhuận/ lỗ của khách hàng trong vị thế mua ngoại
tệ.

12

Hình 2.2. Lời lỗ của ngân hàng trong hợp đồng kỳ hạn cam kết mua ngoại
tệ.
13

Hình 2.3. Lời lỗ của quyền chọn mua ở vị thế khách hàng. 15

Hình 3.1. Dữ liệu tỷ giá trong quá khứ từ 01/07/2002 đến 04/03/2013 25

Hình 3.2. Tính toán VaR theo phương pháp mô phỏng lịch sử bằng bảng tính spread

sheet 25

Hình 3.3. Kết quả tính VaR bằng mô phỏng Monte Carlo 10.000 tình
huống.
28

Hình 3.4. Kết quả kiểm định Back test. 29

Hình 3.5. Kết quả Stress test 10.000 mô
phỏng.
30

Hình 3.6. Lược đồ tự tương quan 35

Hình 3.7. Lời/ lỗ trong chiến thuật Butterfly cặp tỷ giá USD/VND 37

Hình 3.8. Hình vẽ minh họa bán quyền chọn mua và bán quyền chọn bán – Short
Stradle 38

Hình 3.9. Kết quả chạy tối ưu bằng
Optquest.
40
6


PHẦN MỞ ĐẦU


1.

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI.


Cơ cấu thu nhập của đa phần các ngân hàng thương mại tại Việt Nam chủ yếu dựa
trên hoạt động cấp tín dụng. Nhưng theo các chuyên gia kinh tế, đây là cơ cấu thu
nhập không ổn định. Vì khi cạnh tranh gay gắt diễn ra các ngân hàng buộc phải tăng
lãi suất huy động và giảm lãi suất cho vay. Chính điều này làm giảm thu nhập của
các ngân hàng. Điều này thực sự có ảnh hưởng đến những ngân hàng có cơ cấu thu
nhập dựa vào hoạt động cấp tín dụng. Theo lời khuyên của các chuyên gia này, các
ngân hàng nên chuyển dần cơ cấu thu nhập sang hoạt động dịch vụ, đây mới chính
là thu nhập bền vững của ngân hàng. Kinh doanh ngoại tệ là một hoạt động có tốc
độ tăng trưởng thu nhập rất cao. Cụ thể đóng góp vào 13,01% so với kết quả kinh
doanh của Vietcombank năm 2010 tương đương 561.680 triệu VNĐ, sau đó tăng
đến 26,17% năm 2011, và 34,86% cho năm 2012 tương đương 1.488.308 triệu
VNĐ, gấp 2,65 lần kết quả KDNT 2010.

Tuy nhiên ở một số ngân hàng thương mại khác hoạt động kinh doanh ngoại tệ lại
không mấy khả quan. Đơn cử với trường hợp của ACB kết quả KDNT năm 2010

đạt 191.104 triệu VNĐ, năm 2012 lợi nhuận hoạt động này dừng ở -1.863.643 triệu
VNĐ, tức là giảm 8,75 lần so với năm 2010. Hoặc trường hợp của Eximbank kết
quả kinh doanh ngoại tệ năm 2010 và 2012 lần lượt là 15.750 triệu VNĐ, và -
297.374 triệu VNĐ, tức kết quả năm 2012 giảm 17,9 lần so với năm 2010.

Vậy nhân tố nào đã làm nên những sự khác biệt trên? Chìa khóa để thành công
trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ chính là quản trị rủi ro tỷ giá (Keyon 1990).
Mặc dù vậy, thực tế việc quản trị rủi ro tỷ giá tại Việt Nam lại được thực hiện theo
cơ chế trạng thái ngoại tệ. Cơ chế này đã không phản ánh được đúng rủi ro tỷ giá
mà các ngân hàng thương mại đang gặp phải, đồng thời cũng tỏ ra một số không
hiệu quả.

Thêm một yếu tố khác nữa chính là sự cạnh tranh gay gắt trong hoạt động kinh
doanh ngoại tệ giữa các NHTM trong và ngoài nước, mà phần thắng đang dần thuộc
về các NHTM nước ngoài. Điều này sẽ gây ra một số khó khăn cho hoạt động
KDNT cũng như hoạt động tài trợ xuất nhập khẩu của các NHTM trong nước.
7


Cuối cùng xuất phát từ cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính tại Mỹ năm 2007 – 2008
trước tình hình nhiều ngân hàng sụp đổ. Nhưng lại có một số ngân hàng vẫn vững
thế nhờ vào việc sử dụng công cụ quản trị rủi ro mạnh.
Chính từ những nguyên nhân này mà tác giả đã thực hiện đề tài “Ứng dụng mô hình
Value at Risk trong việc đo lường và đưa ra quyết định quản trị rủi ro tỷ giá tại các
NHTM Việt Nam”.

2.

XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU.

Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả tập trung phân tích thực trạng hoạt động kinh
doanh ngoại tệ cũng như quản trị rủi ro tại các NHTM Việt Nam, từ đó tìm ra
những hạn chế. Tiến hành xây dựng công cụ định lượng rủi ro tỷ giá mà cụ thể là
mô hình VaR, để tiến hành khắc phục những hạn chế này.

Bài viết đi từ những vấn đề cơ bản nhất của rủi ro tỷ giá, tiến hành phân tích tình
hình quản trị rủi ro cũng như kết quả hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các NHTM
để cho thấy tầm quan trọng của việc quản trị rủi ro tỷ giá, từ đó ứng dụng mô hình
VaR để đo lường rủi ro bằng các phương pháp, cuối cùng đưa ra những biện pháp
để khắc phục hạn chế mô hình VaR cũng như nghiên cứu một số kiến nghị giúp mô
hình VaR được khả thi tại Việt Nam.

3.

CÂU HỎI VÀ ĐỐI
T
Ư
ỢNG
NGHIÊN CỨU.


Bài viết tập trung trả lời những câu hỏi nghiên cứu sau.

Thứ nhất, tại sao rủi ro tỷ giá luôn tồn tại trong cơ chế điều hành chính sách tỷ giá

hiện nay tại các nước trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng?

Thứ hai, thực trạng hoạt động kinh doanh ngoại tệ và quản trị rủi ro tỷ giá tại các

NHTM Việt Nam đang diễn ra như thế nào?

Thứ ba, tại sao cần sử dụng mô hình Value at Risk để đo lường rủi ro tỷ giá? Thực
sự mô hình Value at Risk là gì?

Thứ tư, ứng dụng của mô hình Value at Risk để đo lường rủi ro tỷ giá ra sao? Và
việc sử dụng kết quả từ mô hình Value at Risk để ra quyết định quản trị rủi ro tỷ giá
như thế nào?

Thứ năm, có những hạn chế nào của mô hình Value at Risk và cách khắc phục ra
sao?
8

viii


Để trả lời những câu hỏi nghiên cứu trên bài viết tập trung nghiên cứu những đối

tượng sau đây.

Thứ nhất, phân tích tình hình thực trạng về quản trị rủi ro tỷ giá và hoạt động kinh
doanh ngoại tệ tại Việt Nam để làm cơ sở khẳng định tầm quan trọng của mô hình
Value at Risk.

Thứ hai, nghiên cứu lý thuyết và cách ứng dụng mô hình Value at Risk để áp dụng
tại Việt Nam.

Thứ ba, phân tích những hạn chế của mô hình Value at Risk để tìm ra những giải

pháp hoàn thiện và kiến nghị.

4.

PHƯƠNG
PHÁP NGHIÊN CỨU.


Phương pháp nghiên cứu của bài viết được chia thành hai phần.

Thứ nhất, đối với các mục tiêu định tính, bài viết sử dụng phương pháp mô tả, thống
kê, so sánh để làm rõ những lý thuyết về tính tất yếu của việc tồn tại tỷ giá hối đoái.
Cùng với đó là việc khẳng định tầm quan trọng của công tác quản trị rủi ro tỷ giá
trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, được
thể hiện qua phần phân tích thực trạng.

Thứ hai, với những mục tiêu định lượng, bài viết sử dụng chỉ số HHI để đưa ra mức
độ cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Việt Nam làm nền tảng để
đưa ra kết luận về tính cấp thiết ứng dụng mô hình Value at Risk. Tiếp theo, bài viết
xác định sử dụng mô hình Value at Risk để đo lường rủi ro tỷ giá. Đồng thời sử
dụng Back test, Stress test, và E-VaR để khắc phục những hạn chế của mô hình
Value at Risk. Cuối cùng để tăng hiệu quả quản trị khi ứng dụng mô hình này tác
giả đã sử dụng thêm chi phí rủi ro biên trong việc tối đa hóa lợi nhuận kết hợp tối
thiểu hóa rủi ro, cùng với mô hình ARIMA để chào tỷ giá kỳ hạn.

5.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU.


Bài viết được bố trí thành ba chương với nội dung sau đây.

Chương 1. Trình bày những sơ sở về rủi ro tỷ giá, tính tất yếu của rủi ro này, đồng
thời khẳng định tầm quan trọng của công tác quản trị rủi ro tỷ giá, cùng với đó là
việc giới thiệu mô hình VaR cùng những cách thức đo lường.
9


Chương 2. Trình bày thực trạng hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các NHTM Việt
Nam cùng với quá trình quản trị rủi ro, để cho thấy những bất cập trong quản trị rủi
ro tỷ giá tại Việt Nam. Đồng thời để tăng tính thuyết phục khi đưa ra tầm quan
trọng của việc ứng dụng VaR, tác giả đã trình bày chỉ số HHI, chỉ số đo lường mức
độ cạnh tranh, trong hoạt động KDNT.

Chương 3. Trên cơ sở nền tảng lý thuyết chương 1, tầm quan trọng của mô hình
VaR đã được khẳng định tại chương 2, chương 3 tập trung trình bày ứng dụng của
mô hình VaR cùng những cách khắc phục hạn chế. Nội dung cuối chương là phần
trình bày một số mô hình cũng như chỉ số giúp tăng hiệu quả của việc ứng dụng mô
hình VaR để đưa ra quyết định quản trị rủi ro tỷ giá.

6.

Ý NGHĨA CỦA CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU.


Bài viết có ý nghĩa lý luận và thực tiễn về mặt kinh tế xã hội, nhất là trong điều kiện
thực tế tại Việt Nam hiện nay.

Về mặt lý luận, bài viết đã hệ thống hóa lại những vấn đề liên quan đến rủi ro tỷ giá,
quản trị rủi ro tỷ giá. Trình bày những nội dung liên quan đến mô hình VaR cùng
với những cách khắc phục hạn chế. Đây là những đóng góp cho việc phát triển

những đề tài tương tự sau này.

Về mặt thực tiễn, bài viết đã nêu ra những thực trạng trong hoạt động, quản trị rủi
ro, và mức độ cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Việt Nam. Cùng
với đó là việc ứng dụng mô hình VaR để đo lường rủi ro tỷ giá, làm cơ sở để nhà
quản trị đưa ra những quyết định quản trị rủi ro tỷ giá. Cuối cùng là những đóng
góp về các chỉ số chi phí rủi ro biên, mô hình ARIMA, và ứng dụng công cụ
Optquest để tăng hiệu quả khi ứng dụng mô hình VaR vào hoạt động kinh doanh
ngoại tệ.
10



CHƯƠNG
1.


RỦI RO TỶ GIÁ, TÍNH TẤT YẾU CỦA RỦI RO TỶ GIÁ, QUẢN TRỊ
RỦI


RO TỶ GIÁ, MÔ HÌNH VALUE AT RISK VÀ CƠ SỞ KHOA HỌC ĐỂ ĐO

LƯỜNG
RỦI RO TỶ
GIÁ.



1.1.

Rủi ro tỷ giá và tính tất yếu của rủi ro tỷ giá.

Sự sụp đổ của chế độ tỷ giá cố định được thiết lập thông qua hệ thống tiền tệ
Bretton Woods đã tạo ra sự biến động không lường trước của tỷ giá hối đoái, mặc
dù chính phủ các nước đã cố gắng neo những tỷ giá này lại (Bandopadhya, Gotti,
and Lu, 2010). Từ sự biến động này đã tạo ra những thua lỗ tiềm ẩn cho những nhà
đầu tư, hoạt động kinh doanh ngoại tệ. Những thua lỗ tiềm ẩn này được gọi bằng
một khái niệm quen thuộc hơn là rủi ro tỷ giá. Rủi ro tỷ giá ngày càng trở nên
nghiêm trọng khi mà sự biến động của cung cầu ngoại tệ, cũng như các nhân tố
khác của nền kinh tế đang diễn ra ngày càng nhanh (Viktor Popov and Yann
Stutzmann, 2003).

Sự thay đổi của tỷ giá hối đoái cũng là một trong những nguyên nhân gây ra rủi ro
tài chính cho các NHTM. Nếu các NHTM muốn đo lường được rủi ro này, thì một
phương pháp thích hợp cần được tìm ra (Moremi Marwa, 2006).

Với các NHTM rủi ro tỷ giá tồn tại chủ yếu do sự mở rộng phạm vi hoạt động của
mình trên nhiều lĩnh vực (Hillier, 2003). Đặc biệt hoạt động kinh doanh ngoại tệ, cụ
thể là trên các giao dịch ngoại tệ phái sinh như quyền chọn, kỳ hạn, swap đã mở ra
cho ngân hàng nhiều trạng thái ngoại tệ, cũng như nhiều mức rủi ro tiềm ẩn khi tỷ
giá biến động (Crouhy el, 2001).

Tuy nhiên các NHTM không thể không tiến hành các giao dịch ngoại tệ này, cũng
như không thể không mở rộng phạm vi hoạt động của mình được vì nhu cầu giao
dịch cũng như bảo hiểm tỷ giá của khách hàng ngày càng cao (Moremi Marwa,
2006).

Chìa khóa để thành công trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ ở các NHTM chính là

hiểu và quản trị rủi ro tỷ giá (Keyon 1990).

1.2.

Quản trị rủi ro tỷ giá.

Quản trị rủi ro tỷ giá thực chất là những công việc sau đây.

2



(1)

Nhận ra rủi ro tỷ giá mà NH đang phải đối mặt.

(2)

Xem xét mức độ ảnh hưởng của rủi ro tỷ giá nếu nó xãy ra.

(3)

Đo lường rủi ro tỷ giá.

(4)

Quyết định chiến thuật giảm thiểu hoặc hoán chuyển rủi ro.

Mục tiêu của quản trị rủi ro tỷ giá chính là nhằm tránh, hoặc giảm thiểu rủi ro tỷ giá.

Tuy nhiên trong thực tế một vấn đề về quản trị rủi ro tỷ giá hay gặp chính là các
ngân hàng chỉ nhận ra là mình đang gặp rủi ro tỷ giá khi khoản lỗ trong hoạt động
kinh doanh ngoại tệ thực xãy ra (Hiller, 2003). Điều này là không phù hợp vì thực
chất quản trị rủi ro tỷ giá chính là để giảm lỗ hoặc né tránh lỗ và nó được thực hiện
trước khi khoản lỗ đó xãy ra. Nguyên nhân chính khiến các ngân hàng không quan
tâm đến rủi ro họ đang gặp phải chính là thiếu đi công cụ đo lường rủi ro.

Để giúp nhà quản trị rủi ro của ngân hàng giải quyết những hạn chế này, bài viết

xin được tiếp tục với việc giới thiệu mô hình Value at Risk.

1.3.

Mô hình Value at Risk và cơ sở khoa học để đo
lường
rủi ro tỷ giá.

1.3.1.

Lý luận mô hình Value at Risk.

Value at Risk là gì?

Bạn đang chịu trách nhiệm quản trị rủi ro tỷ giá tại một ngân hàng. Nếu ngài giám
đốc đã đọc một thông tin liên quan đến những khoản lỗ do biến động tỷ giá ở một
ngân hàng khác, và ông ta muốn biết liệu rằng điều tương tự đó có xãy đến với ngân
hàng của ông ta không. Hay nói khác hơn ông ta muốn biết rủi ro tỷ giá tác động
đến ngân hàng như thế nào? Bạn sẽ trả lời bằng những con số trạng thái ngoại tệ
chăng? Điều này chưa đủ trừ khi ngài giám đốc đó cực kỳ am hiểu về trạng thái
ngoại tệ sẽ gây ra cho ngân hàng ông ta nguy hiểm đến mức nào. Câu trả lời có thể

ở đây là Value at Risk là … (Thomas J. Linsmeier and Neil D. Pearson, 1996).

Value at Risk, VaR, là mô hình đo lường khoản lỗ lớn nhất mà ngân hàng có thể
gặp phải với một mức xác xuất nhất định khi tỷ giá biến động trong điều kiện bình
thường. Một khoảng lỗ lớn hơn VaR có thể xãy ra nhưng với xác suất nhỏ hơn.
(Thomas J. Linsmeier and Neil D. Pearson, 1996) Trong thực hành chúng ta hay
chọn mức xác suất để tính VaR là 95% hoặc 99%, vậy xác suất để khoản lỗ lớn hơn
VaR là 5% hoặc 1%. Theo quy tắc xác suất nhỏ xem như điều đó là không xãy ra.
3


-0,6

Mục tiêu của mô hình VaR là tính toán ra được giá trị VaR bằng các phương pháp

sẽ được trình bày tại mục 1.3.2.

Nói như thế sẽ rất khó hiểu, hãy cùng bước đến một ví dụ đơn giản sau đây. Ông
Join là một nhà quản trị cho ngân hàng Standard Chartered, hiện tại ngân hàng đang
có 5 hợp đồng kỳ hạn được thực hiện vào ngày mai trị giá quy đổi USD là
1.000.000 USD, bằng mô hình VaR ông tính được VaR vào ngày mai ở mức ý
nghĩa 95% là 20.000 USD. Điều này có nghĩa là với xác xuất 95% mức lỗ lớn nhất
của Standard Chartered với những hợp đồng kỳ hạn trên là 20.000 USD. Một câu
hỏi khác được đặt ra là có sai xót gì trong kết quả tính toán trên hay không? Và xác
suất sai là bao nhiêu? Câu trả lời sẽ là có, có một khả năng 5% mức lỗ lớn nhất của
Standard Chartered sẽ lớn hơn 20.000 USD.

Mục tiêu tối cao của mô hình VaR là để tính ra được giá trị VaR, như vậy từ đây
chúng ta có dạng tổng quát của mô hình VaR như sau.

VaR = X (α) với P[X X (α)] = α vậy để minh họa cho dạng tổng quát của mô
hình này chúng ta sẽ chấp nhận một giả định rằng VaR tuân theo phân phối chuẩn
N(0;1) khi đó VaR sẽ được xác định như sau.

Hình 1.1. Phân phối xác suất tính
VaR.













5%






-1 -0,8
VaR
-0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

Lịch sử của mô hình VaR.

VaR được sử dụng lần đầu tiên bởi nhiều công ty tài chính năm 1980 để đo lường
danh mục đầu tư. Sau đó được phát triển, và được sử dụng bởi nhiều tổ chức khác.
Theo khảo sát năm 1994 của một nhóm The Third có đến 43% các Dealer tham gia
4



trả lời nói rằng họ có sử dụng VaR. Đến cuối năm 1995, J. P. Morgan đã nổ lực để
phát triển mô hình VaR này thông qua hệ thống RiskMetric.

Sự phát triển của VaR, cũng như những công dụng của VaR đã chính thức được ghi
dấu bằng sự cho phép của Ủy ban Basel để các ngân hàng tính yêu cầu vốn cho trên
cơ sở dùng VaR tính ra giá trị rủi ro vào tháng 04 năm 1995. Tháng 06 năm 1995,
Cục dự trữ Liên Bang Mỹ, Fed, đã đưa ra đạo luật để dùng VaR để tính yêu cầu vốn
tối thiểu đáp ứng được rủi ro mà các NHTM đang mắc phải, và sẽ áp dụng một
khoản phạt nếu các NHTM không đáp ứng được chuẩn vốn này. Tháng 12 năm
1995, Ủy ban Chứng khoán Mỹ và Cục quản lý ngoại hối Mỹ cũng đưa ra đạo luật
buộc các công ty chứng khoán, đa quốc gia phải tính rủi ro và yêu cầu vốn tối thiểu
trên mô hình VaR. Năm 1996 chỉ thị Vốn cần thiết của Liên Minh Châu Âu tính
toán theo mô hình VaR đã chính thức có hiệu lực.

Lịch sử phát triển kể trên của VaR cũng phần nào cho thấy được tầm quan trọng

cũng như khả năng ứng dụng VaR trong việc đo lường rủi ro.

1.3.2.

Các phương pháp tính VaR.

Tùy theo quan điểm của các tác giả mà họ tiến hành chia các phương pháp tính VaR
thành nhiều cách. Tuy nhiên ở đây, tác giả sẽ theo những quan điểm phổ biến tức có
tất cả ba phương pháp tính VaR được sử dụng ưa chuộng.
Tuy nhiên cần nói trước rằng mỗi phương pháp được giới thiệu sẽ có độ chính xác
khác nhau. Nếu nhà quản trị mong muốn một sự đơn giản trong tính toán thì dĩ
nhiên kết quả tính VaR sẽ kém chính xác hơn so với việc sử dụng những phép mô
phỏng phức tạp.

1.3.2.1.

Phương pháp mô phỏng lịch sử.


VaR được tính toán mà không cần phải giả thiết giá trị VaR tuân theo phân phối
chuẩn, theo đó cách tính này mang tính chất đơn giản. Tuy nhiên kết quả tính toán
từ phương pháp này sẽ mang tính chính xác kém hơn.

Các bước tính toán.

Bước 1. Từ dữ liệu hàng ngày Y
t
t=1,…,n tính thay đổi giá trị hàng ngày %ΔY
t
=(Y
t


– Y

t-1
)/ Y
t-1
t=1,…,n
5



Bước 2. Tiến hành tính toán giá trị mô phỏng lịch sử Q
t
=(1+ ΔY
t
)xY
n
với Y
n
là giá

trị hiện tại của danh mục đồng tiền đang có.

Bước 3. Tìm ra phân phối của các giá trị mô phỏng lịch sử. Căn cứ vào mức độ tin
cậy cho trước để tìm giá trị VaR.

Ưu điểm của phương pháp là cho kết quả nhanh, khối lượng tính toán ít, phù hợp
khi nhà quản trị có một danh mục tài sản tài chính, hay các hợp đồng kỳ hạn với giá
trị nhỏ.

Khuyết điểm của phương pháp này là kết quả tính VaR kém chính xác.

Nhận xét của tác giả với phương pháp này là không hiệu quả nếu nhà quản trị muốn

việc kinh doanh, đặc biệt KDNT có hiệu quả, vì ngày nay với sự phát triển của khoa
học kỹ thuật máy tính, thì việc tính toán không còn là vấn đề trở ngại nữa. Nên
chính tính không chính xác từ phương pháp này sẽ là trở ngại lớn nhất khi quản trị
rủi ro.

1.3.2.2.

Phương pháp Variance – Covariance.


Phương pháp này còn gọi là phương pháp phương sai, hiệp phương sai.

Đầu tiên hãy nói về sự ra đời của phương pháp variance – covariance này. Các nhà
quản trị cho rằng rủi ro của một danh mục đầu tư phải có sự liên hệ từ các rủi ro của
các tài sản, chứ nó không thể bằng tổng rủi ro của các tài sản trong một danh mục
đầu tư. Chính vì thế khái niệm Covariance đã được ra đời để tính toán rủi ro cho
một danh mục đầu tư. Hãy tiếp tục ở một khía cạnh khác, phương pháp mô phỏng
lịch sử còn có thêm một khuyết điểm khi không chú ý đến sự biến động rủi ro cùng
nhau của các tài sản trong một danh mục. Do vậy nếu sử dụng phương pháp này để
đo lường VaR cho danh mục thì kết quả càng không chính xác. Từ những lý do này
mà phương pháp Variance- covariance đã được ra đời để đáp ứng nhu cầu tính VaR
làm sao vừa có thể đáp ứng được tính chính xác, vừa thể hiện được sự biến động rủi
ro của cả danh mục bằng ma trận covariance.

Quy trình tính toán.

Bước 1. Từ dữ liệu hàng ngày Y
t
t=1,…,n tính thay đổi giá trị hàng ngày %ΔY
t

=(Y
t


– Y
t-1
)/ Y
t-1
t=1,…,n
6


n n,n

Bước 2. Tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục theo công thức sau. Gọi
w
1
là tỷ trọng của đồng tiền 1 trong danh mục các hợp đồng kỳ hạn,… đang tính
toán với w
1
= trạng thái ngoại hối của đồng tiền 1 quy đổi/ tổng trạng thái ngoại hối
của các hợp đồng kỳ hạn đang xét quy đổi. w
2
là tỷ trong của đồng tiền 2 trong danh
mục các hợp đồng kỳ hạn,…. , w
n
là tỷ trọng của đồng tiền N trong danh mục các
hợp đồng kỳ hạn. Lưu ý ở đây chúng ta lấy ví dụ là hợp đồng kỳ hạn, nhưng trong
thực tế nhà quản trị có thể tính toán cho nhiều hợp đồng khác, miễn là một position
cho ngân hàng được mở ra. Từ dãy chênh lệch % tỷ giá hàng ngày tính được ở bước

1, dùng hàm average trong excel chúng ta tính được tỷ suất sinh lợi trung bình của
từng đồng tiền X
1
, X
2
, …, X
n
.
Tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục
̅
= w
1
X
1
+ w
2
X
2
+ … + w
n
X
n

Bước 3. Tính toán ma trận covariance cho danh mục.

Nếu danh mục chỉ có một tài sản thì thay vì tính ma trận covariance chúng ta tính

thẳng ra độ lệch chuẩn bằng những công thức quen thuộc.

Còn nếu danh mục có từ hai tài sản trở lên phải sử dụng đến ma trận covariance. Ma

trận này được tính toán như sau.

Đồng tiền 1 Đồng tiền 2 … Đồng tiền N
Đồng tiền 1
w
1
2
Cov
1,1
w
1
w
2
Cov
1,2
… w
1
w
n
Cov
1,n
Đồng tiền 2
w
2
w
1
Cov
2,1
w
2

2
Cov
2,2
… W
2
w
n
Cov
2,n

…
… … … …


Đồng tiền N
w
n
w
1
Cov
n,1
w
n
w
2
Cov
n,2
… w
2
Cov

Với Cov
i,j
= độ lệch chuẩn đồng tiền i σ
i
x độ lệch chuẩn đồng tiền j σ
j
x hệ số tương

quan giữa đồng tiền i và j ρ
ij


Tuy nhiên trong Excel chúng ta có thể tính toán đại lượng này dễ dàng bằng cách
dùng hàm covariance.

Bước 4. Tính độ lệch chuẩn cho danh mục.
σ

=

√

Bước 5. Tính VaR của danh mục.
7


VaR =
̅
- Z
α
σ với Z
σ
được tính theo phân phối chuẩn N(0;1) và thường được tính
bằng excel với cách dùng hàm Normsdist.

Ưu điểm của phương pháp này là đảm bảo tính tương quan của các đồng tiền trong
danh mục, do đó làm cho VaR được tính chính xác hơn.

Nhược điểm. VaR vướng phải một giả định là tuân theo phân phối chuẩn.

1.3.2.3.

Phương pháp mô phỏng Monte Carlo.


Đây là phương pháp toàn diện nhất trong các phương pháp tính VaR, với một kịch
bản các tình huống có thể xãy ra, cộng thêm với nhiều mô phỏng sẽ cho ra kết quả
chính xác về phân phối xác suất của VaR. Với sự hỗ trợ của các phần mềm việc tính
toán tìm ra VaR ở mức độ tin cậy 95% hay 99% đã trở nên không đáng lo ngại.

Quy trình tính toán.

Bước 1. Nhận diện nhân tố rủi ro đang tác động đến trạng thái ngoại tệ mà ngân
hàng gặp phải. Trong trường hợp đo lường rủi ro tỷ giá thì đó là sự biến động của tỷ
giá.

Bước 2. Tiến hành xây dựng các giả định cho nhân tố rủi ro đã xác định ở bước 1.

Bước 3. Từ các giả định bước 2 tiến hành mô phỏng.

Bước 4. Trên kết quả mô phỏng tiến hành tính VaR sao cho mức lỗ không vượt quá

5% hoặc 1% tùy theo khẩu vị rủi ro của nhà quản trị tỷ giá.

Ưu điểm phương pháp này cho kết quả chính xác nhất, vì nó bao hàm những biến

động có thể xãy ra trong quá khứ vào kết quả tính toán VaR.

Nhược điểm của phương pháp này là đòi hỏi khối lượng tính toán nhiều. Nhưng
theo quan điểm của tác giả, với sự phát triển của nhiều phần mềm thì việc tính toán
đã trở nên đơn giản rất nhiều. Nên phương pháp này nên được sử dụng rộng rãi để
có thể tính toán VaR chính xác nhất.

Một câu hỏi khác nếu chúng ta có dữ liệu theo tuần, mà cần tính VaR của 15 ngày
thì sao? Lúc này VaR sẽ được tính toán như sau
VaR (k ngày, mức ý nghĩa α) = √ VaR (tuần, σ)
8



1.3.3.

Các hạn chế của mô hình VaR.

Để có thể tính toán được VaR bằng mô hình Value at Risk không đòi hỏi dữ liệu
quá khứ phải là bao nhiêu mẫu thì kết quả tính toán mới chính xác. Do vậy đôi lúc
trong những trường hợp nhà quản trị chỉ có khoảng 10 đến 15 mấu cũng sẽ tính ra
được VaR như bình thường, nhưng kết quả này có thể không chính xác do vậy cần
dùng đến Back test được trình bày tại mục 1.3.4.

Song song đó VaR chỉ phản ảnh những biến động từ dữ liệu lịch sử do người tính
toán cung cấp. Nên có đôi lúc chuỗi dữ liệu này không bao gồm những biến động
lớn trong các cuộc khủng hoảng. Do vậy để kết quả VaR phản ánh chính xác chúng
ta cần dùng đến stress – test được trình bày tại mục 1.3.5.

Cuối cùng khi VaR không đánh giá chính xác được rủi ro, tức kết quả Back – test đã
bác bỏ VaR. Lúc này chúng ta cần dùng đến một kết quả khác để đánh giá rủi ro đó
chính là E-VaR được giới thiệu ở mục 1.3.5.

1.3.4.

Giới thiệu Back – test.

Những khoản lỗ lớn nhất trong hoạt động KDNT có thể được tìm ra bằng mô hình
VaR. Nhưng vấn đề đặt ra là làm sao có thể biết giá trị VaR tìm được có đánh giá
đúng rủi ro? Một kiểm định được Cục dự trữ liên bang Mỹ, Fed, cùng với các nước
phát triển khác đang sử dụng là dùng kiểm định Back –test. Vậy Back – test được
thực hiện như thế nào, và công dụng thực sự của nó ra sao.

Back test thực chất là một phép kiểm tra để so sánh VaR tìm được với những dữ
liệu trong quá khứ để đảm bảo rằng các mức lỗ thực sự gặp phải trong quá khứ
tương ứng với danh mục đồng tiền đang có không vượt qua một giới hạn nào đó.
Nếu độ tin cậy là 95% thì số lần bị lỗ vượt qua này không quá N*5%. Với N là kích
thước mẫu.

1.3.5.

Giới thiệu Stress – test và E-VaR.

Mục 1.3.1 đã giới thiệu tính ứng dụng của mô hình VaR trong hoạt động KDNT.
Tuy nhiên VaR vẫn có những hạn chế nhất định, và một trong những hạn chế lớn
nhất đó là VaR chỉ đo lường mức lỗ lớn nhất trong những điều kiện bình thường,
tức những diễn biến đã diễn ra trong quá khứ, mà thiếu đi những cú sốc về kinh tế
hay nói khác hơn đó là những biến động lớn hiếm gặp. Vấn đề này được đặc biệt

9


∑

quan tâm từ sau khủng hoảng kinh tế năm 2008, khi các nhà quản trị tài chính hàng
đầu nước Mỹ phải đối mặt với những cơn lỗ khủng khiếp mà họ, thậm chí rằng,
không biết được khoản lỗ này xuất phát từ đâu. Chính mô hình VaR mà họ thần
tượng đã phản bội lại họ khi không thể đo lường những cú sốc kinh tế như thế. Kể
từ thời điểm này mà các nhà kinh tế lại tiếp tục phát triển Stress- test và E-VaR với
mong muốn khắc phục những nhược điểm của VaR. Vậy Stress – test và E- VaR
thực chất là gì?

Stress – test thực chất là phép kiểm định lại VaR trong trường hợp thị trường có
những cú sốc đột biến bất ngờ. Hay cách khác hơn sau khi thực hiện Stress – test
kết quả VaR trong những trường hợp đột biến sẽ được biết đến. Từ kết quả này, kết
hợp với kết quả VaR trong những điều kiện bình thường và những kinh nghiệm của
nhân viên, nhà quản lý KDNT để có những giải pháp phòng ngừa rủi ro tỷ giá bằng
công cụ phái sinh.

Còn E-VaR là chữ viết tắc của Expanded Value at Risk, tức nó là giá trị mở rộng
của VaR. Thường E-VaR được dùng trong những trường hợp mà kiểm định Back –
test cho kết quả bác bỏ VaR tức số ngày trong quá khứ có độ biến động thua lỗ lớn
hơn VaR vượt quá số lượng cho phép. E-VaR sẽ được tính theo mô hình sau đây.

Giả sử một dữ liệu đầu vào là những thua lỗ vượt quá VaR ký hiệu là L, hàm mật độ
xác suất chuẩn của L ký hiệu là , đồng thời mức ý nghĩa ký hiệu là và hàm
xác suất của mức ý nghĩa này ký hiệu là lúc này E-VaR sẽ được tính như sau.

∫















∑

Với p
i
là xác suất thua lỗ ứng với mức lỗ l
i


E-VaR sẽ cho kết quả chính xác về việc đo lường rủi ro hơn VaR trong những
trường hợp back –test bác bỏ VaR. Tuy nhiên không phải lúc nào E-VaR cũng hữu
hiệu vì nếu nhà quản trị cứ đi dự phòng rủi ro thì mức lợi nhuận sẽ phải giảm xuống
ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh. Nên một lần nữa khẳng định lại rằng E-VaR chỉ
nên sử dụng trong những hợp đồng KDNT lớn hoặc trong trường hợp Back test cho
rằng VaR đang đánh giá thấp rủi ro.
10



CHƯƠNG
2.


THỰC TRẠNG KINH DOANH NGOẠI TỆ VÀ HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ

RỦI RO TỶ GIÁ TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM QUA CÁC NĂM 2010 - 2012


2.1.

Khung pháp lý trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Việt Nam.

Thứ nhất, Pháp lệnh ngoại hối số 28/2005/PL – UBTVQH11 ngày 13/12/2005.
Gồm 10 chương, 46 điều quy định những khái niệm, nền tảng cơ bản cho hoạt động
trao đổi cũng như quản lý ngoại hối của Việt Nam. Pháp lệnh đã nêu rõ những hạn
mức ngoại tệ được mang theo khi xuất cảnh mà không cần khai báo, hoặc trường
hợp đầu tư trực tiếp. Nói chung đây là văn bản có tính chi phối chung cho hoạt động
KDNT.

Thứ hai, Quyết định số 2635/QĐ – NHNN ngày 06/11/2008 về việc ban hành một
số quy định liên quan đến giao dịch ngoại tệ của các tổ chức tín dụng được phép
hoạt động kinh doanh ngoại hối. Nội dung quyết định này quy định biên độ giao
động của tỷ giá giao dịch tại các tổ chức tín dụng được thực hiện KDNT so với tỷ
giá bình quân liên ngân hàng công bố.

Thứ ba, Thông tư của NHNN số 03/2008/TT – NHNN ngày 11/04/2008 hướng dẫn
về hoạt động cung ứng dịch vụ ngoại hối của tổ chức tín dụng. Nội dung văn bản
này quy định về điều kiện để đăng ký cung ứng dịch vụ ngoại hối của tổ chức tín
dụng ngân hàng, và phi ngân hàng. Cùng với đó là phạm vi cung cấp từ khi NHNN
xác nhận đã đăng ký hoạt động và xác nhận đủ điều kiện hoạt động. Ngoài ra thông
tư cũng quy định trường hợp thu hồi giấy phép kinh doanh ngoại tệ.

Thứ tư, Quyết định 21/2008/QĐ – NHNN ngày 11/07/2008 ban hành Quy chế Đại
lý đổi ngoại tệ. Để tăng quy mô giao dịch ngoại tệ, các tổ chức được kinh doanh
ngoại hối sẽ tiến hành thành lập các Đại lý quy đổi ngoại tệ. QĐ 21/2008 này quy
định rõ về thủ tục, cách thức cũng như điều kiện mở đại lý quy đổi ngoại tệ. Cùng
với đó là những trách nhiệm của các bên, hình thức kiểm tra giám sát của NHNN.

Thứ năm, Công văn 9699/NHNN – QLNH ngày 30/10/2008 hướng dẫn hoạt động
Đại lý đổi ngoại tệ. Công văn này quy định bổ dung cho quyết định 21. Theo đó các
chi nhánh NHNN ở các tỉnh, thành phố sẽ kiểm tra và cho kết luận về địa điểm mà
tổ chức tín dụng xin phép đặt Đại lý thu đổi ngoại tệ. Đồng thời giám sát việc chấp

1
1



hành chế độ báo cáo của những đại lý này.

Thứ sáu, Thông tư số 20/2011/TT-NHNN ngày 29/08/2011 của NHNN quy định về
việc mua, bán ngoại tệ tiền mặt của cá nhân với tổ chức tín dụng được phép. Theo
đó thông tư này cho phép cá nhân cũng được mua ngoại tệ để đáp ứng các nhu cầu
học tập, sinh hoạt, chữa bệnh,… ở nước ngoài. Đồng thời quy định rõ hạn mức áp
dụng cho một cá nhân là 100 USD/người/1 ngày. Nhưng hạn mức này có thể thay
đổi theo mức độ tự cân đối ngoại tệ của tổ chức tín dụng. Cùng với đó là việc quy
định về nghiệp vụ mua lại ngoại tệ của cá nhân khi có nhu cầu giao dịch.

Thứ bảy, Thông tư số 07/2012/TT-NHNN ngày 20/3/2012 của NHNN quy định về
trạng thái ngoại tệ của các tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Theo
đó tổ chức tín dụng chỉ được phép duy trì trạng thái ngoại tệ dương hoặc âm không
quá 20% vốn tự có vào cuối ngày. Riêng với các chi nhánh ngân hàng nước ngoài
thì tổng trạng thái ngoại tệ dương hoặc âm không quá 5 triệu USD vào cuối ngày.

Nhận xét do tính đặc thù cũng như rủi ro từ sự biến động của tỷ giá, mà hoạt động
KDNT được chi phối bởi nhiều văn bản pháp lý. Tuy nhiên nếu so sánh với một số
nước phát triển như Mỹ đã quy định rõ mức lỗ tối đa hàng ngày cho một ngân hàng
là bao nhiêu, thì cách quản lý bằng trạng thái ngoại tệ của Việt Nam có phần chưa
đánh giá được rủi ro tỷ giá mà các ngân hàng đang vướng phải. Chính vì như thế
một yêu cầu cho những NHTM ở VN hoạt động KDNT là phải tự xây dựng cho
mình một phương pháp đo lường rủi ro thích hợp. Vấn đề này sẽ được nêu rõ hơn
tại mục 2.4.

2.2.

Các giao dịch ngoại tệ đang
được
triển khai ở các NHTM Việt Nam.

Phân theo đặc điểm của từng giao dịch ngoại tệ chúng ta có các giao dịch sau.

2.2.1.

Giao dịch ngoại tệ giao ngay (Spot operation).

Khi khách hàng có nhu cầu cần mua một số ngoại tệ nhất định để phục vụ cho việc
thanh toán các hợp đồng xuất nhập khẩu, hoặc thực hiện một số giao dịch khác
được phép theo quy định của Pháp lệnh ngoại hối 2005 và theo các quy định khác
của pháp luật, hoặc trong trường hợp khách hàng có nhu cầu bán một số loại ngoại
tệ nhất định có đầy đủ chứng từ chứng mình nguồn gốc thì có thể sử dụng giao dịch
ngoại tệ Spot.
12



Giao dịch spot là giao dịch mà khách
hàng và ngân hàng thỏa mua hoặc bán
một số ngoại tệ nhất định theo tỷ giá
niêm yết tại thời điểm thỏa thuận (ngày
T) và việc thực hiện giao dịch sẽ được
thực hiện vào ngày T
1
hoặc ngày T + 2.

Lợi ích khi sử dụng giao dịch spot với
khách hàng: Thủ tục nhanh chóng, thời
gian giao dịch nhanh, đáp ứng ngay nhu
cầu ngoại tệ hoặc chuyển đổi ngoại tệ


Hình 2.1. Lợi nhuận/ lỗ của khách hàng
trong vị thế mua ngoại tệ.

Profit
Profit








S
o
St

Losses

của khách hàng, không giới hạn quy mô giao dịch, áp dụng với nhiều loại ngoại tệ
khác nhau (theo như ở nhiều Ngân hàng là khoảng 18 loại ngoại tệ khác nhau được
niêm yết theo tỷ giá mua, tỷ giá bán tiền mặt, bán chuyển khoản).

Hạn chế của giao dịch spot với khách hàng: Khách hàng có thể gặp rủi ro tỷ giá tùy
theo từng vị thế mua (Long position) hoặc bán ngoại tệ (Short position). Hình 2.1
minh họa lợi nhuận/ lỗ của người ở vị thế Long position trong giao dịch Spot nếu tỷ
giá giao ngay St>S
0
2
thì người này sẽ có lợi nhuận, nhưng ngược lại khi St<S
0
người này sẽ phải chịu rủi ro tỷ giá. Chính vì hạn chế này của giao dịch Spot mà các
ngân hàng đã tiếp tục triển khai các giao dịch phái sinh khác để đáp ứng nhu cầu
bảo hiểm rủi ro tỷ giá.

2.2.2.

Giao dịch ngoại tệ kỳ hạn (Forward operation).

Giao dịch ngoại tệ kỳ hạn là một giao dịch mà khách hàng và ngân hàng sẽ thỏa
thuận mua hoặc bán ngoại tệ tại ngay thời điểm hiện tại, nhưng việc chuyển giao
ngoại tệ sẽ được thực hiện vào một ngày X trong tương lai, với một tỷ giá xác định
theo thỏa thuận tại thời điểm hiện tại. Mặc dù vậy nhưng thực tế việc chuyển giao
ngoại tệ thực sẽ diễn ra vào ngày X + 2
3
.

Lợi ích của khách hàng khi thực hiện giao dịch Forward: Tránh được sự biến động

của tỷ giá hay nói cách khác hơn phòng ngừa rủi ro tỷ giá nhờ vào sự cố định tỷ giá

1

Thường gặp trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ của các ngân hàng để đáp ứng ngay nhu cầu mua bán
ngoại tệ của khách hàng.
2

S
o
là tỷ giá thực hiện mua bán.
3

Đây là điểm giống như việc kinh doanh sản phẩm ngoại tệ phái sinh của các ngân hàng trên thế giới.
1
3



theo thỏa thuận, song song đó giúp khách hàng có thể tính toán được chi phí phát
sinh liên quan đến khoản ngoại tệ giao dịch kỳ hạn, và cuối cùng giúp khách hàng
tránh sự khan hiếm ngoại tệ trong tương lai vì hợp đồng Forward là bắt buộc thực
hiện.
Với giao dịch ngoại tệ kỳ hạn sẽ mở ra cho ngân hàng một trạng thái ngoại tệ có thể
là long position hoặc put position, cộng với sự biến động khó đoán của tỷ giá sẽ
mang lại những rủi ro cao khi triển khai sản phẩm này. Sự rủi ro sẽ được minh họa
như sau Hình 2.2.

Hình 2.2. Lời lỗ của ngân hàng trong hợp đồng
kỳ hạn cam kết mua ngoại tệ.

St

Exchange rate

Basis
Fbuy
Giả sử Ngân hàng cam kết mua
kỳ hạn 20.000 USD từ nhà xuất
khẩu. Như vậy Ngân hàng đã
mở ra một long position. Chênh
lệch giữa tỷ giá giao ngay tại
ngày thực hiện hợp đồng và tỷ
giá kỳ hạn cam kết được gọi là
basis. Với quan điểm này Basis
= Tỷ giá giao ngay St – tỷ giá
Loss Profit
kỳ hạn F
buy
nếu basis dương
hay basis >0 thì ngân hàng sẽ

có lời trong hợp đồng kỳ hạn này, tuy nhiên nếu basis âm hay basis < 0 thì ngân
hàng sẽ gặp rủi ro, hoặc basis = 0 thì xem như ngân hàng không gặp rủi ro trong
hợp đồng kỳ hạn này.

Xử lý hợp đồng kỳ hạn trong các trường hợp khác nhau.
Các trường hợp có thể xảy ra với hợp đồng kỳ hạn như sau.
Thứ nhất, khách hàng thực hiện đúng hợp đồng.
Thứ hai, khách hàng xin hủy hợp đồng vào ngày đáo hạn.

Thứ ba, khách hàng đến xin hủy hợp đồng vào trước ngày đáo hạn.

Thứ tư, khách hàng xin kéo dài thêm hợp đồng kỳ hạn vào ngày đáo hạn.

Thứ năm, khách hàng xin được thực hiện bất cứ lúc nào trong một khoảng thời gian.

Thứ sáu, khách hàng xin được thực hiện sớm hợp đồng.