ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ VÀ QUẢN TRỊ RỦI RO ĐẦU TƯ

ĐẦU TƯ TÀI
CHÍNH
Danh sách nhóm
8:
1. Lê Thị Thu Thủy
- mssv:
33141025736
2. Lý

Phương Trang

- mssv:

33131021741
3. Trần

Bảo Trân

33141025355

- mssv:


Đề tài:
CHƯƠNG 13 sách Nền tảng đầu tư


Mục tiêu tìm hiểu
I. Cách tính các tiêu chuẩn đánh giá danh mục phổ
biến nhất.
II. Ưu điểm và nhược điểm của các tiêu chuẩn

đánh giá danh mục này.
III. Cách tính một danh mục tối ưu Sharpe.
IV. Cách thức để tính và hiểu về giá trị rủi ro (VaR).


I. ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ
1. Khái niệm
Đánh

giá

hiệu

quả

(performance

evaluation) là sự ước định về một nhà
quản lý tiền đã đạt được một cân đối
tốt như thế nào giữa tỷ suất sinh lợi
cao và mức rủi ro có thể chấp nhận.


2. Các tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả
a. Tỷ suất sinh lợi thô (tiêu chuẩn sơ khai)
b. Tỷ số Sharpe
c. Tỷ số Treynor
d. Giá trị alpha của Jensen
e. Tỷ số thông tin
f. R bình phương

Các tiêu
chuẩn phổ
biến và
nổi tiếng
nhất


Tỷ suất sinh lợi thô (raw return)
• Là lợi suất tổng thể tính bằng phần
trăm đối với một đầu tư chưa điều
chỉnh rủi ro hoặc so với bất cứ danh
mục chuẩn nào.
• Kí hiệu:


Tỷ số Sharpe
• Được đề xuất đầu tiên bởi William F.
Sharpe.
• Tỷ số Sharpe là tỷ số phần bù rủi ro
danh mục trên độ lệch chuẩn tỷ suất
sinh lợi danh mục.
Tỷ số Sharpe =


: Phần thưởng cơ bản cho việc gánh chịu rủi ro
: Thước đo của rủi ro

• Độ lệch chuẩn TSSL là một thước đo rủi ro tổng thể đối
với một chứng khoán hoặc một danh mục.

 Tỷ số Sharpe là một tỷ số phần thưởng trên rủi ro, tập
trung vào rủi ro tổng thể. Vì rủi ro tổng thể được sử
dụng để điều chỉnh nên tỷ số Sharpe gần như chắc chắn
phù hợp với việc đánh giá các danh mục được đa dạng
hóa một cách tương đối.


Ví dụ 13.1
= 20%
= 5%
= 25%
 Tỷ số Sharpe =

0.2 – 0.05
0.25

= 0.6


Tỷ số Treynor (Treynor ratio)
• Được đề xuất đầu tiên bởi Jack L. Treynor.
• Tỷ số Treynor là tỷ số phần bù rủi ro danh
mục trên beta danh mục.

Tỷ số Treynor =


• Cũng như tỷ số Sharpe, tỷ số Treynor là
một tỷ số phần thưởng trên rủi ro.
• Khác biệt chính là tỷ số Treynor chỉ xét

đến rủi ro hệ thống, chứ không phải rủi ro
tổng thể.
• Cả tỷ số Sharpe và tỷ số Treynor đều là
các tiêu chuẩn tương đối.


Giá trị alpha của Jensen (Jensen’s alpha)
• Được rút ra từ công thức của mô hình định
giá tài sản vốn, được đề xuất bởi giáo sư
Michael C. Jensen.
• Giá trị alpha của Jensen (

)

Được tính bằng cách lấy TSSL danh mục thô
trừ đi TSSL danh mục kỳ vọng được dự báo
bởi mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)


Theo mô hình CAPM, thì

Để tính giá trị alpha của Jensen, chúng ta so sánh
TSSL thực tế

với TSSL dự kiến

. Chênh

lệch giữa 2 TSSL này là giá trị alpha của Jensen, ký
hiệu là

.


Hình 13.1: Giá trị alpha của
Jensen

TSSL mong đợi danh mục [E(

B

Beta danh mục


Tỷ số thông tin (information ratio)
Giá trị alpha của quỹ
• Tỷ số thông tin =

Sai số hiệu chỉnh

• Sai số hiệu chỉnh (tracking error) đo lường
tính biến động TSSL của quỹ này so với
danh mục chuẩn của nó.


R bình phương
• Để tính R bình phương, ta lấy bình phương hệ số
tương quan của một danh mục hay chứng khoán với
thị trường hay một danh mục chuẩn.
• Ví dụ:

Hệ số tương quan của quỹ A với thị trường là 0,6 thì R
bình phương sẽ là :

= 0,36

 R bình phương cho biết phần trăm của sự thay đổi
trong quỹ có thể được giải thích bởi những thay đổi
trong thị trường.


II. SO SÁNH CÁC TIÊU CHUẨN HIỆU QUẢ
Tiêu
chuẩn

Ưu điểm

Nhược điểm

Tỷ số Sharpe

Không cần biết ước lượng
beta và các độ lệch
chuẩn có thể được tính
một cách rõ ràng

Tỷ số Treynor

Tỷ số Treynor chuẩn hóa Việc tính toán tỷ số Treynor
mọi thứ, bao gồm bất cứ đòi hỏi một ước lượng beta
TSSL vượt trội nào, so với

beta.

Giá trị alpha Giá trị alpha của Jensen Việc tính toán giá trị alpha
của Jensen
dễ giải thích.
của Jensen đòi hỏi một ước
lượng beta. Các beta từ các
nguồn khác nhau có thể
khác nhau đáng kể và do
đó, việc xuất hiện giá trị
alpha > 0 có thể đơn thuần
là do beta bị tính sai
Tỷ số thông tin

Giúp xác định độ chính


III. CÁCH TÍNH MỘT DANH MỤC
TỐI ƯU SHARPE
• Danh mục có độ dốc lớn nhất được gọi là “tối ưu
Sharpe”. Độ dốc của đường thẳng được vẽ từ mức lãi
suất phi rủi ro tới một danh mục nào đó trên đồ thị
TSSL – độ lệch chuẩn cho chúng ta biết tỷ số Sharpe
đối với danh mục đó. Điều này luôn đúng ngay cả
khi có nhiều tài sản, chứ không chỉ đơn thuần là hai
tài sản.


Hình 13.4: Danh mục tối ưu
Sharpe

Danh mục tối
ưu – tỷ số
Sharpe

1
4
1
2
Tỷ
1
suất 0
sinh 8

T

lợi
6
mon
g đợi 4
(%)

100% Trái
phiếu

A
Lãi suất phi rủi
ro

2
0

100%
Cổ phiếu

0

2

4

6

8

10 12 14 16 18

Độ lệch chuẩn


Ví dụ 13.8
• Giả sử ta có thông tin về TSSL kỳ vọng và rủi ro đối với các cổ
phần và trái phiếu cấu thành nên một danh mục tối ưu Sharpe.

• Với trường hợp chỉ gồm hai tài sản rủi ro là cổ phần và trái phiếu,
công thức tính các tỷ trọng của danh mục tối ưu Sharpe sẽ là:

và


Thay dữ liệu ở trên vào, ta có:

và
Với các kết quả thu được ở trên, ta tính được TSSL kỳ vọng và độ
lệch chuẩn đối với danh mục tối ưu Sharpe:

= 0,112 hay 11,2%


• Tìm danh mục tối ưu Sharpe  tìm danh mục cho ra đường
thẳng có độ dốc lớn nhất. Đường thẳng dốc nhất sẽ luôn là
đường thẳng tiếp tuyến với đường tập hợp cơ hội đầu tư.
Danh mục đó đôi khi được đặt tên là “Danh mục T”.
• Đường biên hiệu quả Markowitz cho biết những danh mục
nào hiệu quả. Nhưng không cho biết danh mục nào là danh
mục hiệu quả nhất. Với lãi suất phi rủi ro cho trước, danh
mục tối ưu Sharpe là danh mục hiệu quả nhất, ít nhất là ở
phương diện tối ưu Sharpe.


QUẢN TRỊ RỦI RO ĐẦU TƯ
(investment risk management)
• Là những quan tâm về các rủi ro đầu tư của
một nhà quản lý tiền liên quan tới những
khoản lỗ tiềm tàng trong ngắn hạn.
• Chúng ta tập trung vào một kỹ thuật được biết
đến với tên gọi là phương pháp giá trị rủi ro
(Value–at–Risk)


Giá trị rủi ro (VaR)

• Giá trị rủi ro VaR đánh giá rủi ro bằng cách đưa ra khả
năng về một khoản lỗ mà một danh mục nào đó chịu phải
trong một khoảng thời gian cố định với xác suất xác định.
• Các nhà đầu tư sử dụng công cụ này vừa để có hiểu biết
tốt hơn về rủi ro trong các danh mục hiện hành của họ,
vừa để đánh giá rủi ro của các khoản đầu tư tiềm năng.
Thước đo VaR liên quan chặt chẽ tới khái niệm “phân
phối chuẩn” đã trình bày ở chương 1.


• Nếu các TSSL của một đầu tư tuân theo dạng phân
phối chuẩn thì chúng ta có thể xác định được xác suất
mà TSSL danh mục sẽ nằm trong một phạm vi cụ thể
nào đó. Bởi vì phân phối chuẩn được xác định hoàn
toàn bởi trung bình và độ lệch chuẩn của nó nên 2
thống kê này là tất cả những gì chúng ta cần biết để
tính được xác suất cuả một mức lỗ xác định nào đó.