quản trị rủi ro tài chính tầm quan trọng của phƣơng pháp var

QUẢN TRỊ RỦI RO TÀI CHÍNH
TẦM QUAN TRỌNG CỦA PHƢƠNG PHÁP
VaR
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang

Nhóm thực hiện:
Lê Bích Thuận TC8
Phan Thị Mỹ Hạnh TC8
Trần Minh Nguyệt TC9
Đoàn Nguyễn Diễm Thùy TC9
Nguyễn Thị Khánh Trân TC9
Lê Thị Hồng Gấm TC8


NỘI DUNG
Khái niệm quản trị rủi ro
Quản trị rủi ro thị trƣờng
– Phương pháp VaR
Quản trị rủi ro khác
ngoài rủi ro thị trƣờng
Khái niệm quản trị rủi ro
Xác định
mức độ rủi
ro mong
muốn
Nhận diện mức
độ rủi ro hiện
tại
Sử dụng các
công cụ để điều
chỉnh rủi ro

PHÂN LOẠI
Quản trị rủi ro
thị trƣờng
Quản trị rủi ro khác
ngoài rủi ro thị
trƣờng
QUẢN TRỊ RỦI RO THỊ TRƢỜNG

Rủi ro thị trƣờng: là sự không chắc chắn
trong giá trị công ty hoặc dòng tiền liên
quan đến các biến động của các nguồn gốc
cơ sở của rủi ro.

Để đo lƣờng rủi ro thị trƣờng một
cách tổng quát, ta có thể sử dụng
phƣơng pháp VaR

VaR (giá trị chịu rủi ro): là phương
pháp đo lường tính bằng tiền của
khoản lỗ tối thiểu được dự kiến trong
một thời kỳ ứng với một xác suất rất
thấp được cho sẵn.
VALUE AT RISK
VALUE AT RISK
Đặc
trƣng
Ngƣỡng lỗ
tiềm năng
tối thiểu
ứng với

một mức ý
nghĩa nhất
định
Giới hạn
trong một
khoảng thời
gian cụ thể
VALUE AT RISK
VÍ DỤ: Xét hợp đồng kỳ hạn FX của một công ty Mỹ được ký
ngày hôm nay 20/5/1996, thời hạn 91 ngày, ngày giao hàng
19/8/1996. Lãi suất của đồng đôla Mỹ và bảng Anh lần lượt
là r
USD
= 5,496% và r
GBP
= 6,063%, tỷ giá giao ngày là 1,5335
USD/GBP. Vào ngày giao hàng, công ty Mỹ sẽ nhận 10 triệu
GBP và trả 15 triệu USD.

VALUE AT RISK
VALUE AT RISK
VALUE AT RISK
Các phƣơng
pháp đo
lƣờng VaR
Tham
số
Phƣơng sai-
hiệp
phƣơng sai

Phi
tham số
Mô phỏng
quá khứ
Mô phỏng
Monte-Carlo
Phương pháp mô phỏng quá khứ không có
giả thiết về phân phối lợi nhuận trong
danh mục đầu tư.
MÔ PHỎNG QUÁ KHỨ
Các bƣớc tiến hành khi danh mục chỉ có một
tài sản:
MÔ PHỎNG QUÁ KHỨ
B1: Xác định các yếu tố thị trƣờng cơ bản là
nguồn gốc của rủi ro
B2: Xác định giá trị quá khứ của các yếu tố thị
trƣờng cơ bản trong khoảng thời gian N ngày
B3: Tính toán giả trị tài sản trong tƣơng lai.
B4: Sắp xếp lời lỗ theo thứ tự
B5: Lựa chọn mức lỗ thấp nhất trong X% các
mức lỗ cao nhất


Các bƣớc tiến hành khi danh mục chỉ có một
tài sản:
MÔ PHỎNG QUÁ KHỨ
B1: Xác định các yếu tố thị trƣờng cơ bản là
nguồn gốc của rủi ro
B2: Xác định giá trị quá khứ của các yếu tố thị
trƣờng cơ bản trong khoảng thời gian N ngày

B3: Tính toán giả trị tài sản trong tƣơng lai.
B4: Sắp xếp lời lỗ theo thứ tự
B5: Lựa chọn mức lỗ thấp nhất trong X% các
mức lỗ cao nhất

VaR
(5%)
Các bƣớc tiến hành khi danh mục có nhiều tài
sản:
MÔ PHỎNG QUÁ KHỨ
B1: Xác định các yếu tố thị trƣờng cơ bản là
nguồn gốc của rủi ro
B2: Xác định giá trị quá khứ của các yếu tố thị
trƣờng cơ bản trong khoảng thời gian N ngày
B3: Tính toán giả trị tài sản trong tƣơng lai.
B4: Sắp xếp lời lỗ theo thứ tự
B5: Lựa chọn mức lỗ thấp nhất trong X% các
mức lỗ cao nhất
VALUE AT RISK
Các phƣơng
pháp đo
lƣờng VaR
Tham
số
Phƣơng sai-
hiệp
phƣơng sai
Phi
tham số
Mô phỏng

quá khứ
Mô phỏng
Monte-Carlo

PHƢƠNG SAI-HIỆP PHƢƠNG SAI
Phương pháp phương sai-hiệp phương sai
dựa trên giả định các yếu tố thị trường có
phân phối chuẩn và do đó, lời lỗ danh mục
đầu tư có phân phối chuẩn

“Risk-mapping”: Điều này liên quan tới
việc sử dụng các công cụ thực tế và
“mapping” chúng vào một tập hợp các
hợp đồng hoặc công cụ đơn giản hơn
và được tiêu chuẩn h
PHƢƠNG SAI-HIỆP PHƢƠNG SAI
“Mapping”:

PHƢƠNG SAI-HIỆP PHƢƠNG SAI
B1: Xác định các yếu tố thị trƣờng cơ bản
và “mapping” hợp đồng kỳ hạn vào các
hợp đồng đƣợc tiêu chuẩn hóa
B2: Giả định các yếu tố thị trƣờng có phân
phối chuẩn và ƣớc lƣợng các yếu tố hình
thành phân phối
B3: Xác định độ lệch chuẩn và hệ số tƣơng
quan trong sự thay đổi giá trị của các hợp
đồng đƣợc tiêu chuẩn hóa
B4: Tính phƣơng sai, độ lệch chuẩn danh
mục và VaR

PHƢƠNG SAI-HIỆP PHƢƠNG SAI
Các bƣớc tiến hành:

PHƢƠNG SAI-HIỆP PHƢƠNG SAI