ỨNG DỤNG VAR TRONG QUẢN LÝ RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM CÁC CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM.PDF

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
oOo


ĐÀO THIÊN HƯƠNG



ỨNG DỤNG VaR TRONG QUẢN LÝ
RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM CÁC CỔ
PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI
VIỆT NAM



LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ










THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
oOo


ĐÀO THIÊN HƯƠNG



ỨNG DỤNG VaR TRONG QUẢN LÝ
RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM CÁC CỔ
PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI
VIỆT NAM
Chuyên ngành:Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60340201


LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ


NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS. TS. TRƯƠNG THỊ HỒNG

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế “ Ứng dụng VaR trong quản lý rủi
ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam” là công trình nghiên
cứu khoa học độc lập của tôi và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình khoa
học nào khác.
Các thông tin, số liệu trong luận văn là trung thực và ghi nguồn cụ thể trong
danh mục tài liệu tham khảo.

TP. Hồ Chí Minh, tháng 9-2013
Tác giả


ĐÀO THIÊN HƯƠNG

MỤC LỤC

Phần mở đầu 1
1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu 1
2. Mục tiêu nghiên cứu 1
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2
4. Phương pháp nghiên cứu 2
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu 2
6. Những điểm nổi bật của luận văn 3
7. Kết cấu của luận văn 3
Chương 1: Quản lý rủi ro bằng mô hình VaR đối với nhóm cổ phiếu
ngân hàng 3
1.1. Quản lý rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng 4
1.1.1. Định nghĩa rủi ro 4
1.1.2. Phân loại rủi ro 4
1.1.3. Quản lý rủi ro đối với cổ phiếu ngành ngân hàng 5
1.2. Nhu cầu về quản lý định lượng rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm
yết tại Việt Nam 5
1.3. Cơ sở lý thuyết về giá trị chịu rủi ro Value at risk (VaR) 6
1.3.1. Khái niệm mô hình VaR 6
1.3.2. Điều kiện sử dụng mô hình VaR 8
1.3.3. Hạn chế của mô hình VaR 8
1.4.
Các mô hình quản lý rủi ro thị trường khác 9

1.5.

Các yếu tố ảnh hưởng đến VaR 11

1.5.1. Độ tin cậy 11
1.5.2. Khoảng thời gian 11


1.5.3. Phân phối của tỷ suất sinh lợi 11
1.6. Các phương pháp tính VaR 12
1.6.1. Phương pháp VaR. variance-covariance 12
1.6.2. Phương pháp VaR. historical 15
1.6.3. Phương pháp VaR. Monte Carlo simulation 18
1.7. Các tiêu chí để lựa chọn phương pháp ước lượng VaR 18
1.8. Cơ sở lý thuyết của ngành ngân hàng và tính đặc thù nhóm cổ phiếu ngành
ngân hàng 21
1.8.1. Cơ sở lý thuyết về ngành ngân hàng 21
1.8.2. Tính đặc thù của cổ phiếu ngành ngân hàng 23
1.9. Kinh nghiệm ứng dụng VaR tại các tổ chức trong và ngoài nước 24
Kết luận chương 1 26
Chương 2: Ứng dụng VaR trong quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ
phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 27
2.1. Tổng quan về các ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 27
2.1.1. Các ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí
Minh (thông tin được cập nhật vào tháng 9/2013) 27
2.1.2. Các ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (thông tin được
cập nhật vào tháng 9/2013)) 30
2.2. Thực trạng ngành ngân trong giai đoạn 2010-2012 32
2.2.1. Tăng trưởng tín dụng 32
2.2.2. Nợ xấu 33
2.2.3. Tái cơ cấu hệ thống ngân hàng 34
2.2.4. Lãi suất 36

2.2.5. Lợi nhuận ngành ngân hàng 38
2.3. Nhận xét về cổ phiếu ngân hàng niêm yết trong giai đoạn 2010-2012 38
2.4. Tính hữu ích của VaR 40


2.5. Ứng dụng VaR trong quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm
yết tại Việt Nam 42
2.5.1. Phương pháp VaR. variance-covariance 42
2.5.1.1. Đối với danh mục có một mã chứng khoán 42
2.5.1.2. Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán 46
2.5.2. Phương pháp VaR. historical 47
2.5.2.1. Đối với danh mục có một mã chứng khoán 47
2.5.2.2. Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán 49
2.5.3. Phương pháp VaR. Monte Carlo simulation 49
2.5.3.1. Đối với danh mục có một mã chứng khoán 49
2.5.3.2. Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán 50
2.6. Thống kê kết quả ước lượng VaR theo các phương pháp 50
Kết luận chương 2 53
Chương 3: Một số kiến nghị trong việc sử dụng VaR để quản lý rủi ro
đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 54
3.1. Triển vọng phát triển của các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại
Việt Nam 54
3.2. Những đề xuất cho việc áp dụng VaR 57
3.3.1. Xây dựng cơ sở dữ liệu đáng tin cậy 57
3.3.2. Kiểm định phân phối chuẩn 59
3.3.3. Kỹ thuật back test 61
3.3.4. Phép thử stress test 67
Kết luận chương 3 71
Phần Kết luận 72

Danh mục tài liệu tham khảo Tiếng Việt
Danh mục tài liệu tham khảo Tiếng Anh



DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt Tên đầy đủ
ACB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu
Covar Covariance – Hiệp phương sai
Eximbank Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuất Nhập Khẩu
Viêt Nam
M&A Mua bán và sáp nhập
MBB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội
NHTM CP Ngân hàng Thương mại Cổ phần
NVB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Việt
Sacombank Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn
Thương Tín
SHB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn - Hà Nội
STT Số thứ tự
Test 95% Độ tin cậy 95%
Test 99% Độ tin cậy 99%
VaR Value at risk – Giá trị chịu rủi ro
VaR 95% VaR với độ tin cậy 95%
VaR 99% VaR với độ tin cậy 99%
VaR. historical Phương pháp phân tích lịch sử
VaR. Montecarlo simulation Phương pháp mô phỏng Monte Carlo
VaR. varianance - covariance Phương pháp phương sai-hiệp phương sai
VCB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương
Việt Nam
Vietinbank Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương

Việt Nam


DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Bảng tổng hợp các tiêu chí để lựa chọn phương pháp ước lượng
VaR 19
Bảng 2.1: Tăng trưởng tín dụng của Việt Nam qua các năm 33
Bảng 2.2: Tỉ lệ nợ xấu của Việt Nam qua các năm 34
Bảng 2.3: Các vụ mua bán sáp nhập giữa các tổ chức tín dụng ở Việt Nam 34
Bảng 2.4: Các vụ mua cổ phần trong các Ngân hàng Thương mại Việt
Nam 35
Bảng 2.5: Dữ liệu lịch sử về giá đóng cửa và biến động giá một ngày
(Một phần cơ sở dữ liệu của luận văn) 43
Bảng 2.6: VaR một ngày tính bằng phương pháp VaR. variane-covariance 45
Bảng 2.7: VaR một ngày tính bằng phương pháp VaR. historical 48
Bảng 2.8: Bảng thống kê tỉ lệ dự báo đúng (trong mức sai sót cho phép)
năm 2010 50
Bảng 2.9: Bảng thống kê tỉ lệ dự báo đúng (trong mức sai sót cho phép)
năm 2011 51
Bảng 2.10: Bảng thống kê tỉ lệ dự báo đúng (trong mức sai sót cho phép)
năm 2012 51
Bảng 3.1: Dữ liệu lịch sử về giá chứng khoán (Một phần cơ sở dữ liệu của
luận văn) 57
Bảng 3.2: Dữ liệu về các sự kiện khủng hoảng (Một phần cơ sở dữ liệu
của luận văn) 58
Bảng 3.3: Dữ liệu về thông tin để điều chỉnh giá tham chiếu do phân bổ
quyền chia cổ tức, phát hành thêm, cổ phiếu thưởng (Một phần cơ sở dữ
liệu của luận văn) 58
Bảng 3.4: Bảng tổng hợp các hệ số Skewness và Kurtosis 61

Bảng 3.5: Bảng tổng hợp giá trị P trên đồ thị phân phối của các mã ngân
hàng niêm yết 61
Bảng 3.6: Bảng dữ liệu thực hiện back test năm 2012 (Một phần cơ sở dữ
liệu của bài luận văn) 63
Bảng 3.7: Bảng tổng hợp kết quả back test trong năm 2012 (250 ngày làm
việc) 64
Bảng 3.8: Bảng dữ liệu thực hiện back test năm 2011 (248 ngày làm việc) 65
Bảng 3.9: Bảng dữ liệu thực hiện back test năm 2010 (250 ngày làm việc) 65



















DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1: Đồ thị biểu diễn mức phân vị α 7
Hình 1.2: Đồ thị phân phối chuẩn 12
Hình 1.3: Đồ thị phân phối chuẩn (normal) và phân phối có sự tập trung
vào phần đuôi (fat-tailed) 14
Hình 1.4: Đồ thị mô tả các dạng cơ bản của một phân phối xác suất 15
Hình 1.5: Đồ thị mô tả VaR theo phương pháp lịch sử 16
Hình 3.1: Đồ thị phân phối của các mã ngân hàng niêm yết 60


-1-

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Nhóm cổ phiếu ngân hàng Việt Nam gần đây đã trải qua một cuộc bứt phá
ngoạn mục nhưng đồng thời ngay sau đó đã và đang đứng trước nguy cơ khủng khoảng
sau nhiều phiên giảm giá liên tiếp. Ngân hàng là ngành kinh doanh đặc thù, chịu ảnh
hưởng đặc biệt bởi các chính sách vĩ mô, chính sách quản lý của Ngân hàng Trung
Ương. Với đặc điểm là kinh doanh tiền tệ, thực hiện chức năng huy động và đáp ứng
nhu cầu đầu tư của nền kinh tế thì hoạt động của ngân hàng luôn phải đối mặt với rủi
ro. Từ rủi ro tài chính như rủi ro lãi suất, rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản đến rủi ro
phi tài chính như rủi ro hoạt động, danh tiếng và rủi ro pháp lý. Do đó, việc đầu tư vào
các mã cổ phiếu thuộc nhóm ngành này cũng hết sức rủi ro. Từ thực trạng trên đã thúc
đẩy nhu cầu cấp bách về một công cụ quản lý rủi ro tối ưu để xây dựng rào chắn rủi ro,
gia tăng giá trị danh mục khi tham gia giao dịch trên thị trường chứng khoán đối với
nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam. Một trong những mô hình giảm thiểu
rủi ro tốt nhất được lựa chọn là ứng dụng mô hình VaR vào phân tích và đánh giá rủi ro
cổ phiếu.
2. Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn nêu ra tính ưu việt của Value at Risk (VaR) ứng dụng trong quản trị
rủi ro nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam dành cho nhà quản trị rủi ro
danh mục đầu tư tại các công ty chứng khoán, tổ chức đầu tư…
Bằng việc đi vào phân tích tổng quan VaR, dựa vào cơ sở lý luận, tác giả mô tả
các cách thức để tính ra VaR của các cổ phiếu ngân hàng trong các năm 2010, 2011,
2012. Bên cạnh tính khả thi, mô hình VaR trong quản trị rủi ro còn những mặt tồn tại,
luận văn cũng sẽ đưa ra các giải pháp và kiến nghị để giải quyết các tồn tại trên.


-2-

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu về ứng dụng VaR được tiến hành dựa trên biến động giá của nhóm
các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam trong 3 năm 2010, 2011, 2012.
Niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh gồm có:
- CTG (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam).
- EIB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuất Nhập Khẩu Việt Nam).
- MBB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội): niêm yết vào cuối năm 2011 (cụ
thể là 01/11/2011), như vậy tính đến cuối năm 2012, giai đoạn quan sát của MBB rất ít,
không phục vụ tốt cho mục tiêu nghiên cứu nên mã MBB không được phân tích trong
luận văn.
- STB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín).
- VCB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại Thương Việt Nam).
Niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội gồm có:
- ACB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu).
- SHB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Hà Nội).
- NVB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Việt): niêm yết vào cuối năm 2010 (cụ
thể là 13/09/2010), như vậy tính đến cuối năm 2012, giai đoạn quan sát của NVB rất ít,
không phục vụ tốt cho mục tiêu nghiên cứu nên mã NVB không được phân tích trong
luận văn.

4. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng các phương pháp thống kê, so sánh, mô tả, phân tích đi từ cơ
sở lý thuyết đến thực tiễn nhằm giải quyết và làm sáng tỏ mục tiêu nghiên cứu của luận
văn. Đồng thời, luận văn dựa trên các tham khảo từ nhiều nguồn tài liệu trong và ngoài
nước để hoàn thiện các đề xuất và kiến nghị
5. Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài nghiên cứu
Luận văn đi vào nghiên cứu các phương pháp ước lượng VaR từ đó đề xuất
phương pháp tính VaR tối ưu đối với các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam và
-3-

các kỹ thuật khắc phục nhược điểm của VaR phục vụ cho nhu cầu quản lý rủi ro của
công ty chứng khoán và tổ chức đầu tư.
6. Những điểm nổi bật của luận văn
Luận văn không quá chú trọng vào lý thuyết VaR mà tập trung xây dựng cách
thức tính VaR trên thực tiễn đồng thời các đề xuất và kiến nghị cũng được thực tế hóa
giúp luận văn đạt mục tiêu ứng dụng cao.
7. Kết cấu của luận văn
Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận văn được chia làm 3 chương, cụ thể
như sau:
Chương 1: Quản lý rủi ro bằng mô hình VaR đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm
yết.
Chương 2: Ứng dụng VaR trong quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng
niêm yết tại Việt Nam.
Chương 3: Một số kiến nghị trong việc sử dụng VaR để quản lý rủi ro đối với nhóm
các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam.

-4-

CHƯƠNG 1
QUẢN LÝ RỦI RO BẰNG MÔ HÌNH VaR ĐỐI VỚI
NHÓM CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG

1.1. Quản lý rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng
1.1.1. Định nghĩa rủi ro
Rủi ro là các sự kiện không chắc chắn có thể xảy ra trong hoạt động kinh doanh,
gây ảnh hưởng bất lợi đến việc thực hiện mục tiêu kinh doanh của tổ chức đầu tư (Ủy
ban Chứng khoán Nhà nước, 2013).
1.1.2. Phân loại rủi ro
- Trong đầu tư chứng khoán có 5 loại rủi ro:
o
Rủi ro thị trường là rủi ro làm thay đổi các giá trị tài sản đang sở hữu theo
chiều hướng bất lợi.
o
Rủi ro thanh toán là rủi ro xảy ra khi đối tác không thể thanh toán đúng hạn
hoặc không thể chuyển giao tài sản đúng hạn như cam kết.
o
Rủi ro thanh khoản là rủi ro xảy ra khi tổ chức đầu tư không thể thanh toán
các nghĩa vụ tài chính đến hạn hoặc không thể chuyển đổi các công cụ tài
chính thành tiền mặt với giá trị hợp lý trong ngắn hạn do thiếu hụt thanh

khoản trong thị trường.
o
Rủi ro hoạt động là rủi ro xảy ra do lỗi kỹ thuật, lỗi hệ thống và quy trình
nghiệp vụ, lỗi con người trong quá trình tác nghiệp, hoặc do thiếu vốn kinh
doanh phát sinh từ các khoản chi phí, lỗ từ hoạt động đầu tư, hoặc do các
nguyên nhân khách quan khác.
-5-

o
Rủi ro pháp lý là rủi ro phát sinh từ việc không tuân thủ các quy định pháp
lý liên quan đến hoạt động kinh doanh (Ủy ban Chứng khoán Nhà nước,
2013)
-
Rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam mà được phân tích
xuyên suốt trong luận văn là rủi ro thị trường. Đó chính là rủi ro khi giá trị của một
danh mục đầu tư hoặc danh mục kinh doanh sẽ bị suy giảm bởi sự thay đổi trong
các giá chứng khoán.
1.1.3. Quản lý rủi ro đối với cổ phiếu ngành ngân hàng
Quản trị rủi ro là quá trình tiếp cận rủi ro một cách khoa học toàn diện và có hệ
thống nhằm nhận dạng, kiểm soát, phòng ngừa và giảm thiểu những tổn thất, mất mát,
những ảnh hưởng bất lợi của rủi ro.
Quản trị rủi ro bao gồm các nội dung:
o Nhận dạng – phân tích – đo lường rủi ro;
o Kiểm soát – phòng ngừa rủi ro;
o Tài trợ rủi ro trường hợp xuất hiện rủi ro.
Mô hình VaR là một trong những phương pháp đo lường rủi ro thị trường của cổ
phiếu ngành ngân hàng. Sử dụng mô hình VaR như một cách đo lường và cảnh báo
sớm những tổn thất về mặt giá trị của danh mục khi giá của mỗi cổ phiếu ngân hàng
biến động giúp nhà đầu tư ước lượng mức độ tổn thất và thực hiện phòng hộ rủi ro.
1.2. Nhu cầu về quản lý định lượng rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng

niêm yết tại Việt Nam
Năm 1938, Macaulay là người đầu tiên đề xuất phương pháp đánh giá rủi ro của
lãi suất trái phiếu. Phương pháp này giúp tính toán kỳ hạn hoàn vốn trung bình của trái
phiếu. Năm 1952, Markowitz mở đường cho phương pháp phân tích quan hệ rủi ro- lãi
suất qua mô hình phân tích trung bình và phương sai. Với mức lãi suất mong muốn,
phương pháp Markowitz xác định tập hợp các phương án đầu tư tối ưu có độ rủi ro thấp
-6-

nhất. Phương pháp này có ứng dụng rộng rãi trong quản lý các danh mục và cơ cấu đầu
tư. Tiến bộ của khoa học kỹ thuật trong những năm gần đây cho phép phát triển và
hoàn thiện một loạt các hệ thống và phương pháp định giá rủi ro, đáng chú ý nhất là
phương pháp xác định giá trị chịu rủi ro Value at Risk.
Mô hình Value at Risk được phát triển từ năm 1993 và hiện được các tổ chức tài
chính trên thế giới áp dụng rộng rãi. JP Morgan là tổ chức tài chính đi tiên phong về
ứng dụng và phát triển mô hình này. Hiệp ước Basel áp dụng đối với các nước trong tổ
chức G-10 đã coi Value at Risk là nền tảng để xây dựng nên hành lang pháp lý, tạo ra
sân chơi thống nhất và bình đẳng cho các tổ chức tài chính quốc tế.
Nhóm cổ phiếu Ngân hàng được tôn vinh là nhóm cổ phiếu vua trên thị trường
chứng khoán, từng là nhóm cổ phiếu có mức thanh khoản cao nhất trên thị trường, tuy
nhiên thực tế diễn biến thị trường chứng khoán những năm gần đây cho thấy tỷ suất lợi
nhuận khi đầu tư vào nhóm cổ phiếu này vẫn ở mức thấp. Đặc biệt khi sức cung cổ
phiếu nhóm ngành này ngày càng tăng trong khi tỷ suất cổ tức ở mức thấp càng trở
thành nỗi lo của không ít cổ đông nắm giữ và những nhà đầu tư đang có ý định nắm
giữ cổ phiếu ngân hàng. Tuy nhiên kì vọng vào nhóm cổ phiếu ngân hàng trong thời
gian tới là rất lớn.khi mà hiệu quả của chính sách vĩ mô đang được phát huy và nền
kinh tế đang dần phục hồi. Chính vì lý do trên đã thúc đẩy nhu cầu cấp bách cần có một
công cụ định lượng rủi ro nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết và VaR là công cụ lựa
chọn hàng đầu của các tổ chức đầu tư trong và ngoài nước hiện nay.
1.3. Cơ sở lý thuyết về giá trị chịu rủi ro Value at risk (VaR)
1.3.1. Khái niệm mô hình VaR

VaR được xác định là phần mất đi lớn nhất của một định chế tài chính với một
độ tin cậy cho trước, trong một khoảng thời gian nhất định. Nếu suy ngẫm kỹ khái
niêm này, chúng ta nhận thấy có một số ý quan trọng. Thứ nhất, chúng ta nhận thấy
rằng VaR chính là một đo lường về khoản lỗ mà chúng ta không trông đợi để vượt qua.
Nếu xảy ra khoản lỗ thực tế lớn hơn VaR thì cũng không có gì nghi vấn về tính chính
-7-

xác của mô hình VaR. Thứ hai, VaR được kết hợp với một xác suất cho trước và nếu
mức xác suất càng thấp thì VaR sẽ càng lớn. Thứ ba, VaR có liên quan đến nhân tố
thời gian, VaR không thể được so sánh nếu không cùng một thời gian, ví dụ như VaR
một ngày (mức lỗ tối đa một ngày) không thể so sánh với VaR một tháng (mức lỗ tối
đa một tháng), VaR một năm (mức lỗ tối đa một năm) …. Mức lỗ tối đa trong giai đoạn
dài hơn thường lớn hơn giai đoạn thời gian ngắn hơn (John L.Maginn et al., 2007).
Với các cách nói khác nhau VaR có thể xem là một khoản lỗ nhỏ nhất hay khoản
lỗ cao nhất. Xem xét phát biểu sau về VaR cho một danh mục đầu tư: VaR một ngày
của một danh mục là 50 triệu đồng với xác suất là 1%. Ta có thể nói là “có 1% khả
năng danh mục sẽ tổn thất ít nhất là 50 triệu đồng” hoặc là “với độ tin cậy 99%, ta tin
chắc rằng, tổn thất của danh mục tối đa là 50 triệu đồng”.
VaR chủ yếu được xác định trên nền tảng của lý thuyết xác suất và thống kê.
Mặt thuận lợi của phương pháp này là cung cấp cho nhà quản lý một con số phản ánh
được nguy cơ tổn thất tài chính có thể xảy ra do sự biến động của thị trường.
Giả sử rằng một nhà đầu tư quyết định đầu tư một danh mục tài sản P. Tại thời
điểm t, giá trị của danh mục đầu tư là
t
V
. Sau một khoảng thời gian
t
∆
, tức là tại thời
điểm

tt
∆
+
thì giá trị của danh mục đầu tư là
k
V
. Khi đó, giá trị
tk
VVkV
−
=
∆
)(
cho
biết sự thay đổi giá trị của danh mục P trong khoảng thời gian
t
∆
.

Hình 1.1: Đồ thị biểu diễn mức phân vị α
Ngưỡng giá trị âm x
α
này chính là VaR. Như vậy VaR của một danh mục với
chu kỳ k và độ tin cậy (1- α)×100% (với 0 < α < 1) là giá trị tại mức phân vị α của hàm
-8-

phân bố f
k
(x). Khi đó đại lượng này được ký hiệu là VaR (k, α) và mang giá trị âm (Lê
Đức Thọ, 2011).

1.3.2. Điều kiện sử dụng mô hình VaR
-
Giả định thị trường hiệu quả khi tất cả những thông tin đều phản ánh đầy đủ và kịp
thời trên giá của cổ phiếu.
-
Giả định các yếu tố của thị trường không thay đổi nhiều trong khoảng thời gian
xác định VaR
-
Dữ liệu tính VaR đủ dài (thông thường là 250 ngày làm việc)
1.3.3. Hạn chế của mô hình VaR
Tuy VaR là chuẩn mực mới trong đo lường và giám sát rủi ro thị trường, nó vẫn
bao hàm những hạn chế nhất định:
- Hạn chế đầu tiên, cũng là hạn chế lớn nhất của VaR, đó là giả định các yếu tố
của thị trường không thay đổi nhiều trong khoảng thời gian xác định VaR. Đây là một
hạn chế rất lớn, và trong năm 2007, 2008 đã dẫn đến sự phá sản của một loạt ngân
hàng đầu tư trên thế giới, do điều kiện thị trường có những biến động đột ngột vượt xa
so với trong quá khứ.
- Hạn chế thứ hai, đó là hiệu ứng “đuôi chuông”. Như chúng ta đã biết, do tuân
theo quy luật phân phối chuẩn, hàm mật độ phân phối của danh mục có hình dạng quả
chuông, và những mức tổn thất lớn nhất, ngoài dự đoán, thường nằm ở phần đuôi bên
trái của đồ thị hình chuông này. Ví dụ khi đo lường VaR cho một danh mục với tổng
quy mô 640 triệu đồng cho 252 ngày, với độ tin cậy 99%, ngân hàng xác định được
ngưỡng tổn thất lớn nhất là 50 triệu đồng. Tuy nhiên, chỉ cần trong 2 ngày nằm ngoài
mức tin cậy (1% trong 252 ngày làm việc), có 1 ngày mức tổn thất của ngân hàng lên
tới một giá trị quá ngưỡng, chẳng hạn 300 triệu đồng, ngay lập tức sẽ đẩy danh mục đó
phá sản. Đó chính là hạn chế của VaR, với những tổn thất nằm ngoài dự đoán (ngoài
khoảng tin cậy), khiến cho hàng loạt ngân hàng đầu tư phá sản khi quá tin tưởng vào
VaR. (Trần Mạnh Hà, n.d.).
-9-

1.4. Các mô hình quản lý rủi ro thị trường khác
Bên cạnh VaR, còn có một số mô hình khác nỗ lực giải thích động thái thị
trường. Trong đó được sử dụng phổ biến trong quản lý rủi ro thị trường là 2 mô hình
Markowitz và mô hình CAPM
Mô hình Markowitz hay còn gọi là thuyết danh mục hiện đại là lý thuyết về việc tối đa
hoá lợi nhuận kỳ vọng của một danh mục đầu tư với mức rủi ro cho trước, hoặc tối
thiểu mức rủi ro với một mức lợi nhuận kỳ vọng cho trước, bằng cách lựa chọn tỷ trọng
đầu tư vào những tài sản khác nhau.
o Ưu điểm:
- Đây là mô hình danh mục đầu tư cơ bản đầu tiên.
- Mô hình cho thấy mức độ quan trọng và hiệu quả của việc đa dạng hoá đầu tư để
giảm thiểu rủi ro tổng thể của một danh mục.
o
Nhược điểm:
- Mô hình dựa trên một số giả định không có thật trong thực tế, ví dụ:
+ Mô hình phân phối của lợi nhuận của tài sản là phân phối chuẩn.
+ Tương quan giữa các tài sản là luôn cố định và không đổi.
+ Môi trường không có thuế và không có phí giao dịch.
+ Tất cả nhà đầu tư chỉ quan tâm đến việc kiếm được nhiều tiền đến mức có thể, bỏ
qua tất cả những yếu tố quan tâm khác.
+Tất cả đều là nhà đầu tư lý trí và ngại rủi ro và có khả năng tiếp cận cùng thông tin
tại cùng thời điểm.
- Mô hình dựa trên những giá trị kỳ vọng trong tương lai. Tuy nhiên, thực tế nhà đầu tư
dự báo dựa trên dữ liệu quá khứ và khả năng giá quá khứ không phản ánh hết được vào
tương lai là đều thường xuyên diễn ra.
- Mô hình không tính đến tác động việc mua bán đối với giá của các tài sản đầu tư.
(Frank K.Reilly and Keith C.Brown, 2005)
-10-

Mô hình CAPM nhằm để định giá các tài sản rủi ro dựa trên quan giữa rủi ro và kỳ

vọng về lợi nhuận. Nhìn chung, mô hình CAPM sẽ giúp chúng ta xác định giá trị hợp
lý của các tài sản rủi ro như cổ phiếu, trái phiếu, hay những khoản đầu tư khác như bất
động sản. Mô hình này còn giúp chúng ta xác định lãi suất chuẩn, làm cơ sở để đánh
giá và lựa chọn phương án đầu tư.
o Ưu điểm:
-
Mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát
thực với thực tiễn giúp các nhà đầu tư có cái nhìn sâu sắc và hiểu rõ về rủi ro
o Nhược điểm:
- Mô hình dựa trên một số giả định không có thật trong thực tế, ví dụ:
+ Tất cả nhà đầu tư đều lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu căn cứ vào 2 tiêu chí kỳ vọng
về lợi nhuận và mức độ rủi ro trên mặt phẳng trung bình – độ lệch chuẩn.
+ Tất cả nhà đầu tư đều có chung một sự kỳ vọng. Điều này có nghĩa kỳ vọng về lợi
nhuận hay rủi ro của một tài sản của tất cả nhà đầu tư là giống nhau.
+ Thị trường hoàn hảo: không có cơ hội kinh doanh chênh lệch giá chứng khoán,
không có chi phí giao dịch, không có chênh lệch giữa giá mua và giá bán, các tài sản có
số lượng không hạn chế và có thể được chia nhỏ vô hạn. Tất cả các tài sản được mua
bán công khai.
+ Không hạn chế giao dịch bán khống.
+ Tất cả các nhà đầu tư có thể vay và cho vay với cũng một tỷ lệ lãi suất phi rủi ro.
+ Tất cả các nhà đầu tư đều có cùng một kỳ hạn đầu tư.
+ Không có một nhà đầu tư nào có những hành vi giao dịch mà làm ảnh hưởng tới mặt
bằng giá thị trường.
-
Các ước lượng beta từng cho thấy beta không ổn định theo thời gian.
-
Có các nhân tố khác ngoài lãi suất phi rủi ro và rủi ro hệ thống được sử dụng để xác
định tỷ suất sinh lợi mong đợi của hầu hết chứng khoán.
-11-

-
Các nhà đầu tư không hoàn toàn bỏ qua rủi ro không hệ thống (Trung tâm nghiên cứu
khoa học và đào tạo chứng khoán, 2010)
Trên cơ sở đánh giá ưu nhược điểm của từng mô hình, luận văn cho rằng
việc ứng dụng mô hình VaR là phù hợp vì các yếu tố sau:
- Mô hình không phụ thuộc vào quá nhiều giả định mà không có thật trong thực tế
- Phân phối của tỷ suất sinh lợi của biến động giá chứng khoán là các phân phối tham
số trong khi đó VaR có thể được áp dụng hiệu quả đối với các phân phối thuộc họ các
phân phối tham số.
1.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến VaR
1.5.1. Độ tin cậy
Xác suất được chọn thông thường là 0.05 hoặc 0.01 (tương ứng với độ tin cậy
95% hoặc 99% ). Việc sử dụng xác suất 1% hướng đến một đo lường VaR mang tính
bảo thủ hơn, vì nó chỉ cho phép 1% cơ hội xảy ra khoản lỗ mà lớn hơn VaR vừa được
tính ra.Nhà quản trị rủi ro chọn mức xác suất 1% hay 5%? Không có một quy luật nhất
định nào để có thể kết luận rằng nên chọn mức xác suất này thay vì mức kia. Phần
quyết định là ở quan điểm và kinh nghiệm của các nhà quản trị rủi ro.
1.5.2. Khoảng thời gian
Quyết định quan trọng thứ hai đối với người sử dụng VaR là chọn được giai
đoạn thời gian. Nhiều công ty báo cáo VaR theo quý và năm để thích hợp với chu kỳ
báo cáo hoạt động kinh doanh. Ngân hàng đầu tư, các quỹ đầu cơ, và những nhà giao
dịch thường thích đo lường VaR theo ngày, có lẽ vì vị thế của họ có mức luân chuyển
vốn cao. Bất kể khoảng thời gian nào được chọn, nếu thời gian càng dài, con số VaR sẽ
càng lớn vì của mức lỗ dự báo thay đổi trực tiếp với thời gian mà nó đo lường. Một cá
nhân hay một tổ chức chịu trách nhiệm quản trị rủi ro sẽ chọn khoảng thời gian riêng.
1.5.3. Phân phối của tỷ suất sinh lợi
Tỷ suất sinh lợi sẽ tuân theo một quy luật phân phối nhất định. Đây là thông số
khó xác định nhất và là thông số quan trọng, cốt lõi cho một dự báo khoản lỗ tối đa
-12-

trong tương lai.
1.6. Các phương pháp tính VaR
Có ba phương pháp tính VaR: phương pháp phương sai-hiệp phương sai (VaR.
variance-covariance), phương pháp phân tích lịch sử (VaR. historical), phương pháp
mô phỏng Monte Carlo (VaR. Monte Carlo simulation).
1.6.1. Phương pháp VaR. variance-covariance
VaR. variance-covariance bắt đầu với giả định rằng tỷ suất sinh lợi của danh
mục thì tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Trong nghiên cứu về quản lý danh mục thì
một phân phối chuẩn có thể được mô tả một cách hoàn hảo bởi giá trị kỳ vọng và độ
lệch tiêu chuẩn.
Nếu chúng ta chấp nhận giả định về phân phối chuẩn và tin tưởng độ chính xác
của các ước lượng về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, phương sai, hệ số tương quan, chúng ta
có thể tự tin sử dụng phương pháp này để ước lược VaR.

Hình 1.2: Đồ thị phân phối chuẩn
Công thức :

Ví dụ như với một lợi nhuận kỳ vọng (m) = 0.135, với độ tin cậy = 95% tương
ứng với z ≈ 1.65, chúng ta di chuyển 1.65 độ lệch tiêu chuẩn dọc theo trục nằm ngang
theo hướng tỷ suất sinh lợi giảm dần. Mỗi độ lệch chuẩn (ߪ) là 0.244. Do đó, chúng ta
VaR = m – (
ߪ
× z)
-13-

sẽ có VaR = 0.135 – 1.65× (0.244) = -0.268. Ở điểm này, VaR có thể được thể hiện
như là một khoản lỗ 26.8%. Khi đó chúng ta có thể nói rằng, có 5% cơ hội để danh
mục sẽ tổn thất ít nhất 26.8% giá trị trong một năm. Chúng ta có thể thể hiện VaR dưới
đơn vị tiền tệ, nếu danh mục trị giá 50 triệu đồng thì VaR = 50 × (-0.268) = -13.4 triệu
đồng. Số này là VaR một năm, nếu chúng ta muốn chuyển về VaR một ngày (quy ước

một năm có 250 ngày làm việc) thì chỉ cần điều chỉnh tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo
ngày tương đương 0.135:250=0.00054 và độ lệch tiêu chuẩn tính theo ngày sẽ là
0.244:
√
250 = 0.01543. Ta tính VaR một ngày 0.00054 – 1.65 × (0.01543) = -0.0249
VaR một ngày theo đơn vị tiền là 50 triệu × (-0.0249) = -1.25 triệu đồng.
VaR theo phương pháp này thỉnh thoảng được đo lường với giả định rằng tỷ
suất sinh lời kỳ vọng bằng 0. Với quy ước một năm có 250 ngày làm việc và một tháng
có 22 ngày làm việc, VaR có thể điều chỉnh giai đoạn thời gian một cách dễ dàng như
sau:
VaR
ngày
= VaR
năm
:
√
250
VaR
tháng
= VaR
năm
:
√
12
VaR
ngày
= VaR
tháng
:
√

22
Tuy nhiên đây là một cách ước lượng VaR mang tính bảo thủ khi mà VaR tính
ra sẽ lớn hơn so với trường hợp mà tỷ suất sinh lời kỳ vọng khác 0.
Thuận lợi đầu tiên của phương pháp này tính đơn giản của nó khi giả định phân
phối của tỷ suất sinh lợi là phân phối chuẩn. Tuy nhiên đây cũng là điểm bất lợi của
phương pháp này vì nó phụ thuộc hoàn toàn vào phân phối đơn giản như vậy, nếu
không dựa trên giả định phân phối chuẩn thì chúng ta không thể dựa vào phương sai để
đo lường VaR. Trong thực tế quan sát thấy có một số lượng lớn sự kiện bất thường làm
sai lệch khỏi phân phối chuẩn, điều này thể hiện sự phân phối tập trung vào phần đuôi
(fat-tailed) do đó việc sử dụng giả định phân phối chuẩn để ước lượng VaR có thể báo
cáo không chính xác về những khoản lỗ lớn bất thường.
-14-


Nguồn: Darrel Duffie and Jun Pan, 1997. An overview of value a risks
Hình 1.3: Đồ thị phân phối chuẩn (normal) và phân phối có sự tập trung vào phần
đuôi ( fat-tailed)
Một phân phối có thể đi chệch khỏi phân phối chuẩn khi phân phối đó tồn tại độ
nghiêng (skewness) khác 0 và độ nhọn (kurtosis) khác 3. Một phân phối có độ nghiêng
là dương (positive skew) thì được đặc trưng bởi nhiều khoản lỗ nhỏ và một vài khoản
lãi lớn và có một cái đuôi dài về phía phải, phần lớn phân phối tập trung ở phía trái của
đồ thị (h2 trong hình 1.4). Một phân phối có độ nghiêng âm thì được đặc trưng bởi
tương đối nhiều khoản lời nhỏ và một vài khoản lỗ lớn và có một cái đuôi dài về phía
trái, phần lớn phân phối tập trung ở phía phải của đồ thị (h3 trong hình 1.4). Khi một
phân phối có độ nghiêng dương hay âm, phương pháp VaR. variance-covariance để
ước lượng VaR thì không chính xác (John L.Maginn et al., 2007).
-15-


Nguồn: webketoan.vn

Hình 1.4: Đồ thị mô tả các dạng cơ bản của một phân phối xác suất
1.6.2. Phương pháp VaR. historical
Một phương pháp về VaR được sử dụng rộng rãi khác là phương pháp phân tích
lịch sử. Cách sử dụng VaR. historical như sau: chúng ta tính tỷ suất sinh lợi cho một
danh mục được cho sẵn dựa trên giá hằng ngày thực tế trong một giai đoạn xác định
trước trong quá khứ gần nhất (thường người ta sử dụng một năm tương đương 250
ngày làm việc gần nhất), sắp xếp các tỷ suất sinh lời từ bé đến lớn, từ đó người ta ước
lượng VaR là khoản lỗ tại mức xác suất 5% (tương ứng độ tin cậy 95%) hay mức xác
suất 1% (tương ứng độ tin cậy 99%).
Lệch phải
L
ệch
trái