ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VALUE AT RISK TRONG PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ RỦI RO CỦA CỔ PHIẾU KHP

Đề án môn học. Ứng dụng mô hình VaR trong phân tích rủi ro.
MỤC LỤC
I. Giới thiệu về quản trị rủi ro – Mô hình value at rick (VaR) ................2.
1. Rủi ro tài chính và quản trị rủi ro...............................................................2.
1.1 Rủi ro tài chính.........................................................................................2.
1.2 Quản trị rủi ro...........................................................................................2.
2. Khái quát về mô hình VaR.........................................................................3.
2.1 Khái niệm VaR.........................................................................................3.
2.2 Mô hình VaR............................................................................................3.
2.2.1 Mô hình VaR lý thuyết..........................................................................3.
2.2.2 Mô hình VaR thực hành........................................................................4.
2.3 Hạn chế của VaR......................................................................................7.
II. Ứng dụng VaR đánh giá rủi ro cho cổ phiếu KHP.................8.
1. Phân tích số liệu.........................................................................................8.
2. Ước lượng VaR........................................................................................10.
3. Hậu kiểm..................................................................................................12.
III. Ứng dụng mô hình VaR trong quản trị rủi ro......................13.
TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................14.
- 1 -
Đề án môn học. Ứng dụng mô hình VaR trong phân tích rủi ro.
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VALUE AT RISK TRONG PHÂN
TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ RỦI RO CỦA CỔ PHIẾU KHP

Trong những năm gần đây, thị trường chứng khoán tại Việt Nam đang hoạt động cực
kỳ sôi động, những công ty chứng khoán mọc lên như nấm cùng với sự ra đời của rất nhiều
các loại cổ phiếu mới. Thị trường chứng khoán cũng là nơi là các nhà đầu tư gặp gỡ trao
đổi kinh nghiệm và tìm kiếm những cổ phiếu tốt nhất để khi bán ra thu về mức lợi nhuận
cao nhất. Chính vì vậy đã thúc đẩy các nhà đầu tư tìm ra một mô hình để đánh giá mức độ
rủi ro của từng cổ phiếu hay mức thiệt hại mà nhà đầu tư có thể gặp phải khi đầu tư vào
chứng khoán đó trong một khoảng thời gian nhất định với một mức lãi suất nhất định. Từ
đó mô hình VaR (Value at Rick) được sử dụng tại Việt Nam

I. Giới thiệu về quản trị rủi ro – Mô hình VaR
1. Rủi ro tài chính và quản trị rủi ro
1.1 Rủi ro tài chính
1.1.1 Khái niệm
Rủi ro tài chính (Financial Risk) được quan niệm là hậu quả của sự thay đổi, biến động
không lường trước được của giá trị tài sản hoặc giá trị các khoản nợ đối với các tổ chức tài
chính và nhà đầu tư trong quá trình hoạt động của thị trường tài chính.
1.1.2. Phân loại rủi ro tài chính
Tùy thuộc vào nguyên nhân, nguồn gốc gây ra rủi ro - được gọi là “nhân tố rủi
ro”(Risk Factor)- ta có thể phân loại các hình thức, loại hình rủi ro tài chính sau:
- Rủi ro thị trường: rủi ro phát sinh do sự biến động về giá cả trên các thị trường tài
chính.
- Rủi ro thanh khoản: do tính thanh khoản các tài sản không được thực hiện.
- Rủi ro tín dụng: do đối tác trong hoạt động tín dụng không có khả năng thanh toán.
- Rủi ro hoạt động: do con người hoặc do kỹ thuật gây ra các sự cố.
- Rủi ro pháp lý: do các giao dịch không đúng pháp luật.
Khi đề cập đến rủi ro tài chính người ta thường quan tâm đến rủi ro thị trường, rủi ro
thanh khoản và rủi ro tín dụng. Trong khuôn khổ giáo trình ta sẽ xét rủi ro thị trường.
1.2. Quản trị rủi ro (Risk Management)
Khi xảy ra tổn thất do rủi ro tài chính, thiệt hại là rất lớn và có tính lan truyền như hiệu
ứng đomino. Bởi vậy các định chế tài chính và cơ quan quản lý cần phải phòng ngừa tổn
thất thông qua quá trình:
Nhận diện rủ ro (Risk Assessing): phát hiện, nhận biết các loại rủi ro phải đối mặt,
nguồn gốc, nhân tố nảy sinh rủi ro và mối liên hệ giữa các loại rủi ro
- 2 -
Đề án môn học. Ứng dụng mô hình VaR trong phân tích rủi ro.
Đo lường, đánh giá, cảnh báo sớm (Risk Measurment, Early Warning) về nguy cơ các
loại rủi ro
• Xử lý, phòng hộ rủi ro để:
• Hóa giải rủi ro (Cancel Risk)

• Giảm thiểu rủi ro
• Hoán chuyển rủi ro
• Ước lượng tổn thất để lập quỹ dự phòng rủi ro
Quá trình thực hiện các công việc trên gọi là “Quản trị rủi ro”
Phương pháp (Mô hình) “Giá trị rủi ro” - Phương pháp VaR - (Value at Risk) là một
trong những phương pháp quản trị rủi ro thị trường của tài sản, danh mục.
2. Khái quát về mô hình VaR
2.1 Khái niệm VaR:
- VaR là tổn thất tối thiểu trong một khoảng thời gian nhất định với điều kiện xác suất
xảy ra tổn thất thực sự lớn hơn là rất thấp. Hay nói cách khác, VaR là số tiền lớn nhất có
khả năng bị mất của danh mục trong một khoảng thời gian cho trước, với một độ tin cậy
nhất định.
- VaR thông thường được tính cho từng ngày trong khoảng thời gian nắm giữ tài sản,
và thường được tính với độ tin cậy 95% hoặc 99%. Độ tin cậy 95%: với xác suất khoảng
95% tổn thất của danh mục sẽ thấp hơn so với VaR đã được tính toán. Thông thường, VaR
được xem như là số thiệt hại lớn nhất của danh mục trong vòng 24h, với độ tin cậy 95% .
- VaR có thể áp dụng được với mọi danh mục có tính lỏng (danh mục mà giá trị được
điều chỉnh theo thị trường). VaR không thể áp dụng được với các tài sản không có tính
lỏng (BĐS, tác phẩm nghệ thuật…). Tất cả mọi tài sản lỏng đều có giá trị không cố định,
được điều chỉnh theo thị trường với một quy luật phân bố xác suất nhất định - mọi nguyên
nhân rủi ro của thị trường hình thành nên quy luật phân bố xác suất này. Hữu dụng với tất
cả tài sản lòng, chứa đựng mọi nguồn rủi ro thị trường, do đó VaR là phương pháp đo
lường toàn diện đối với rủi ro thị trường
- VaR được xác định dựa trên quy luật phân bố xác suất cho giá trị thị trường của danh
mục. Thông thường, sự biến động giá trị của các tài sản lỏng được tuân theo quy luật phân
phối chuẩn, với 2 giá trị đặc trưng là mức ý nghĩa (kỳ vọng) và phương sai.
2.2 Mô hình VaR
2.2.1 Mô hình VaR lý thuyết:
Dẫn xuất mô hình
Cho V

t
, V
k
là giá trị danh mục P (hoặc lượng tài sản) tại thời điểm hiện tại t và tương
lai (t +k); k: gọi là độ dài chu kỳ
- 3 -
t
V
t
t+k
V
k
k
Đề án môn học. Ứng dụng mô hình VaR trong phân tích rủi ro.
Ký hiệu ∆V(k) = V
k
- V
t
, như vậy ∆V(k) đo lường sự thay đổi giá trị của danh mục P.
∆V(k) gọi là hàm lỗ - lãi (Profit&Loss – P&L(k)) k chu kỳ của danh mục.
- Nhà đầu tư ở vị thế “trường” đối với P sau chu kỳ k nếu ∆V(k) < 0 (P&L(k) < 0) sẽ
bị tổn thất.
- Nhà đầu tư ở vị thế “đoản” đối với P sau chu kỳ k nếu ∆V(k) > 0 (P&L(k) > 0) sẽ bị
tổn thất.
V
k
là biến ngẫu nhiên nên P&L(k) cũng là biến ngẫu nhiên. Gọi F
k
(x) là hàm phân bố
xác suất của P&L(k) và cho 0 < α < 1. Khi đó ta có Pr(P&L(k) ≤ x

α
) = α và giá trị x
α
gọi
là “Phân vị mức α” của hàm phân bố F
k
. Với α khá nhỏ thì xα < 0 do đó P&L(k) < 0 tức là
nhà đầu tư trường vị sẽ bị tổn thất. Xét Pr(P&L(k) ≥ xα), ta có Pr(P&L(k) ≥ x
α
) = 1 -
Pr(P&L(k) ≤ x
α
) = 1 - α do đó với α khá nhỏ thì P&L(k) > 0 tức là nhà đầu tư đoản vị sẽ bị
tổn thất.

VaR của một danh mục (hoặc của một lượng tài sản) với chu kỳ k (đơn vị thời gian) và
độ tin cậy (1- α)100% là phân vị mức α của hàm Fk(x). Ta sẽ ký hiệu đại lượng này là
VaR(k, α) và dấu âm của VaR biểu thị tổn thất (thua lỗ).
Như vậy ta có Pr(P&L(k) ≤ VaR(k, α)) = α. Từ đây suy ra ý nghĩa của VaR(k, α): nhà
đầu tư nắm giữ danh mục P sau chu kỳ k, với độ tin cậy (1-α)100% , khả năng tổn thất một
khoản sẽ bằng |VaR(k, α)| trong điều kiện thị trường hoạt động bình thường .
2.2.2 Mô hình VaR thực hành:
- Mô hình VaR tham số:
Mô hình VaR sử dụng phổ biến đối với lợi suất thường giả định lợi suất danh mục
(hoặc tài sản) có phân phối chuẩn do đó chỉ cần sử dụng hai tham số: kỳ vọng (µ) và độ
lệch chuẩn (σ) (hoặc sử dụng các ước lượng của chúng) đã có thể tính được VaR. Vì lý do
trên mô hình trong trường hợp này gọi là “Mô hình VaR tham số”.
- 4 -
………..
x

f
k
(x)
x
α
α
Hình 1.
Đề án môn học. Ứng dụng mô hình VaR trong phân tích rủi ro.
Giả thiết chuỗi lợi suất (theo ngày) của tài sản: r
t
là chuỗi dừng và có phân bố chuẩn.
Như vậy r
t
∼
2
( , )N
µ σ
suy ra
t
r
µ
σ
−
∼ N(0,1). Ta có công thức tính VaR:
VaR(1 ngày, (1- α)100% ) = μ + N
-1
(α)σ

Mô hình VaR ở trên gọi là mô hình VaR đơn giản (Simple VaR) do giả thiết lợi suất
có phân phối chuẩn. Trong thực tế có thể có các tài sản mà lợi suất r không có phân phối

chuẩn mà có thể là phân phối có “đuôi dầy” chẳng hạn phân phối T- Student chuẩn hoá với
s bậc tự do (ký hiệu là T
*(s)
). Nhiều bằng chứng thực nghiệm cho thấy số bậc tự do s chỉ
trong khoảng từ 3 đến 6. Nếu
( )s
t
α
là phân vị mức α của phân phối T- Student (thông
thường) với s bậc tự do (có thể tra từ bảng số hoặc phần mềm thống kê), tức là:
( ) ( )
Pr( )
s s
T t
α
α
< =
Khi đó:
( ) ( )
( )
( ) ( ) *( )
Pr( ) Pr Pr
/( 2) /( 2) /( 2)
s s
s
s s s
t t
T
T t T
s s s s s s

α α
α
α
   
< = < = < =
 ÷  ÷
 ÷  ÷
− − −
   
Với
( )
*( )
/( 2)
s
s
T
T
s s
=
−
là phân phối T- Student chuẩn hoá với s bậc tự do. Như vậy ta
có thể tính được phân vị mức α của phân phối T- Student chuẩn hoá với s bậc tự do:
( )
*( )
/( 2)
s
s
t
t
s s

α
α
=
−
Ta có công thức tính VaR:
VaR(1 ngày, (1- α)100% ) = μ +
*( )s
t
α
σ
- 5 -
Pr(r
t
< VaR)
VaR
μ
r
i
Pr(r
t
< VaR)
VaR
μ
r
i
Hình 2.
(1.)
(2.)