Quản Trị Rủi Ro Tài Chính Bài Tập Nhóm HCE

ĐẠI HỌC HUẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

BÀI TẬP NHÓM
MÔN HỌC: QUẢN TRỊ RỦI RO TÀI CHÍNH

Nhóm sinh viên thực hiện
Họ và tên

Mã sinh viên

Lớp

1. Huỳnh Nguyễn Mỹ Dung

14K4071016

K48 Ngân Hàng

2. Lê Thị Ngọc Trà

14K4071093

K48 Ngân Hàng

3. Lưu Thị Hà Vân

14K4071108

K48 Ngân Hàng

4. Ngô Phương Thảo

14K4071275

K48A TCDN

5. Phù Mỹ Ngọc Ánh

14K4071123

K48A TCDN

HUẾ, 04/2017


MỤC LỤC


TÓM LƯỢC BÀI BÁO CÁO
Những năm gần đây, nền kinh tế Việt Nam có nhiều bước chuyển mình tiêu biểu là Việt Nam
từ một nước kinh tế kế hoạch hóa sang nền kinh tế thị trường cùng với đó là sự gia nhập WTO. Trong
bối cảnh đó, sự hình thành và phát triển của thị trường tài chính là một hệ quả tất yếu giúp đưa ra
nhiều kênh huy động vốn cũng như rất đa dạng các kênh đầu tư.
“ Không nên để tất cả trứng vào cùng một rổ” là một nguyên tắc quan trọng trong đầu tư.
Điều này có ý nghĩa xây dựng một danh mục và quản lý tốt rủi ro của nó trở thành một vấn đề hết sức
quan trọng và cần thiết để nâng cao hiệu quả đầu tư.
Có rất nhiều phương pháp để quản lý rủi ro danh mục mà VaR là một trong những nền tảng lý
thuyết để quản trị rủi ro danh mục. Trong lý thuyết xác định VaR cũng có nhiều phương pháp khác
nhau, nội dung của phần trình bày trong khuôn khổ tiếp cận cách tính VaR theo hai cách là mô phỏng

quá khứ và xây dựng mô hình. Cụ thể là cách tính VaR 99%,1ngày và VaR95%,1ngày của danh mục đầu tư gồm
ba cổ phiếu FLC, STB và DCM được niêm yết trên SGDCK HCM, từ đó rút ra nhận xét và nêu các
phương pháp khắc phục dựa vào kết quả.
Bài báo cáo gồm hai phần: word gồm nội dung của các phương pháp và exel là bài chạy mô
hình của nhóm.


NỘI DUNG
A. Mở đầu
1. Mục đích của bài tập
Xác định với độ tin cậy là 99% và 95% thì mức lỗ tối đa mà ba cổ phi ếu FLC, STB,
DCM có thể gặp phải là bao nhiêu.
Từ đó đề xuất một số biện pháp quản trị rủi ro cho ba cố phiếu đã lựa chọn.
2. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp mô phỏng quá khứ.
Phương pháp xây dựng mô hình.
3. Phạm vi của bài tập

Ba cổ phiếu được niêm yết trên SGDCK HCM: FLC, STB, DCM.
Sử dụng chuỗi dữ liệu lịch sử giá theo ngày từ 04/05/2015 đến 28/04/2017 để
ước lượng VaR95%,1 ngày và VaR99%,1 ngày cho danh mục đầu tư gồm 3 cổ phi ếu
trên.
4. Các giả định

Giả định các yếu tố khác không đổi.
Thông tin tìm kiếm có tính chính xác cao.
Đối với phương pháp mô phỏng lịch sử, đưa ra giả thuyết rằng sự phân bố tỷ
suất sinh lợi trong quá khứ có thể tái diễn trong tương lai.
Đối với phương pháp xây dựng mô hình, đưa ra giả định rằng sự thay đổi giá trị

của danh mục theo ngày có quan hệ tuyến tính với tỷ suất sinh lợi theo ngày c ủa bi ến
thị trường và các tỷ suất sinh lợi tuân theo phân bố chuẩn.
Vốn đầu tư ban đầu là 10 tỷ VND vào ba cổ phiếu như sau: FLC (3 tỷ vnd), STB
(4 tỷ vnd), DCM (3 tỷ vnd).



B. Nội dung
1. Cơ sở lý luận về mô hình VaR
I.1. Giới thiệu mô hình VaR
Mô hình VaR là một dạng tổng quát của mô hình tự hồi quy đơn chiều trong dự
báo một tập hợp biến.
Trong kinh tế các công ty khi quyết định đầu tư vào một dự án thường dựa trên
các mô hình toán phức tạp để đo lường rủi ro nếu thực hiện dự án đó, trong đó VaR là
công cụ phổ biến nhất.
Mô hình VaR đưa ra câu hỏi đơn giản : “ mọi việc có thể tệ đến đâu”.
VaR được tính toán dựa vào phân phối của lợi nhuận hoặc khoản lỗ trong
khoảng thời gian T.
I.2. Các phương pháp ước lượng VaR
I.2.1. Mô phỏng quá khứ
I.2.1.1. Phương pháp cơ bản
Thu thập số liệu theo ngày của tất cả các biến thị trường
Mô phỏng đầu tiên sẽ dựa trên giả thiết rằng thay đổi của tất cả các biến thị trường sẽ
giống thay đổi của các biến trong ngày đầu tiên trong quá khứ.
Mô phỏng thứ hai dựa trên giả thiết rằng thay đổi của tất cả các biến thị trường sẽ
giống thay đổi của các biến trong ngày thứ hai trong quá khứ.
Và tiếp tục như vậy.
Chúng ta sử dụng số liệu n ngày trong quá khứ, ngày hôm nay là ngày n.
Giả sử vi là giá trị của biến thị trường vào ngày i
Sẽ có n-1 mô phỏng

Mô phỏng thứ 1 dựa trên giả thiết rằng giá trị của biến thị trường vào ngày mai là:

vn


I.2.1.2. Đánh trọng số
Giả sử đánh trọng số các quan sát cho các biến giảm dần theo cấp số mũ nếu chúng ta
càng lùi về quá khứ. Trọng số của kịch bản i là:
(n:số kịch bản)
Trọng số cho kịch bản 1 bằng λ lần trọng số của kịch bản 2.
Khi λ tiến đến 1 thì tất cả các quan sát đều có trọng số là .

Sắp xếp các quan sát từ tệ nhất đến tốt nhất.
Bắt đầu từ quan sát tệ nhất, tính trọng số tích lũy cho đến khi đạt được phân vị
cần thiết.
I.2.1.3. Có tính đến độ biến động
Sử dụng độ biến động và điều chỉnh sự thay đổi của ngày i của biến thị trường theo sự
khác biệt giữa độ biến động của ngày i và độ biến động dự kiến cho ngày tới.
Giá trị của biến thị trường theo kịch bản thứ ith sẽ trở thành

vn
Giá trị VaR ước lượng có thể lớn hơn các mức lỗ trong quá khứ.
I.2.1.4. Lý thuyết cực trị:
Lý thuyết cực trị có thể sử dụng để tìm hiểu đặc điểm của đuôi phải của phân
phối của biến x (nếu muốn tìm hiểu đặc điểm của đuôi trái, chúng ta sử dụng biến –x).
Chọn một giá trị u nằm bên đuôi phải của phân phối.
Sử dụng kết quả của Gnedenko:
Đối với nhiều phân phối, khi u tăng, xác suất để v nằm giữa u+y với đi ều kiện v
lớn hơn u sẽ tiến đến phân phối Pareto tổng quát:
F (v) hàm phân phối tích lũy

f(v) hàm mật độ xác suất


F(uPhưong pháp này đưa ra giả thuyết rằng các tỷ suất sinh lợi và rủi ro tuân theo
phân bố chuẩn.
Tính giá trị hiện tại V0 của danh mục đầu tư
Từ những dữ liệu quá khứ, tính tỷ suất sinh lợi kỳ vọng m và độ lệch chuẩn suất
sinh lợi σ của danh mục đầu tư
VaR được xác định theo biểu thức sau đây :
Với µ bằng 1.65 nếu mức độ tin cậy là 95% và bằng 2.33 nếu độ tin cậy là 99%.
2. Tính VaR cho danh mục đầu tư đã lựa chọn:
2.1.
Phương pháp mô phỏng quá khứ:
2.1.1. Phương pháp cơ bản:
Ta có:

(n+1) giá của tài sản từ ngày 0 đến ngày n
n: ngày hiện tại
n+1: ngày tiếp theo
vi: biến thị trường vào ngày i
vn: biến thị trường hôm nay
vn+1:biến thị trường ngày mai

Bước 1: Xây dựng n kịch bản với n+1 số liệu.
Kịch bản 1: sự thay đổi của biến thị trường ngày mai ( n+1) so với ngày hôm nay (n)
giống như sự thay đổi của biến thị trường ngày 1 so với ngày 0.
= => vn+1 =
…
Kịch bản n: sự thay đổi của biến thị trường ngày mai ( n+1) so với ngày hôm nay (n)

giống như sự thay đổi của biến thị trường ngày n so với ngày n-1.


Vn+1 = vn.
Bước 2: Tính các mức lỗ theo từng kịch bản và sắp xếp các mức lỗ theo thứ tự từ cao
đến thấp.
Bước 3: Xác định VaR theo X%.
Cuối cùng, ta có được kết quả:
VaR 99%, 1 ngày
VaR 95%, 1 ngày

0,42464114
8
0,20928723

2.1.2. Đánh trọng số:
Bước 1: Trọng số của kịch bản i-1 = λ* trọng số của kịch bản i
Giả thiết :

0 < λ < 1 và ∑trọng số = 1

Trọng số của kịch bản i:

(Với n: số kịch bản)

Bước 2: Sắp xếp các mức lỗ theo thứ tự từ cao đến thấp
Bước 3: Tính VaR X% bằng cách tính trọng số tích lũy và chọn mức lỗ sao cho trọng số
tích lũy bằng 1- X%.
Cuối cùng, ta có được kết quả:
VaR 99%, 1 ngày

VaR 95%, 1 ngày

0,400336959
0,19240871

2.1.3. Có tính đến độ biến động:
Kịch bản 1:

=*

<=> vn+1 = vn*
…
Kịch bản n: vn+1 =
Bước 1: Ước lượng động biến động theo phương pháp hợp lý cực đại.


Bước 2: Xây dựng các kịch bản.
Bước 3: Tính mức lỗ theo từng kịch bản.
Bước 4: Sắp xếp mức lỗ theo thứ tự từ cao đến thấp.
Bước 5: Xác định VaR X%.
Cuối cùng, ta có được kết quả:
VaR 99%
VaR 95%

7,58537490
6
2,07312547

2.1.4. Lý thuyết cực trị:
Bước 1: Sử dụng kịch bản và mức lỗ của DMĐT đã tính được ở phương pháp có tính

đến độ biến động.
Bước 2: Sắp xếp các mức lỗ theo thứ tự từ cao đến thấp.
Bước 3: Đánh cột số thứ tự từ cao đến thấp (i)
Bước 4: Tính Likelihood của từng kịch bản theo công thức:

Trong đó:

ξ , β: tham số ước lượng.
u: mức lỗ xác định
vi: mức lỗ cao hơn u.

Bước 5: Tính tổng likelihood của các kịch bản.
Bước 6: Sử dụng phương pháp hợp lí cực đại để ước lượng và β.
Cuối cùng, ta có được kết quả:
VaR 99%
-2,471704164
VaR 95%
-2,56
2.2.
Phương pháp xây dựng mô hình:


Bước 1: Tính tỷ suất sinh lợi của 3 cổ phiếu FLC, STB, DCM
TSSL
Bước 2 : Tính phương sai của từng cổ phiếu:
Phương sai của FLC :

, trong đó

Phương sai của STB :

, trong đó

Phương sai của DCM :

, trong đó

Bước 3: Tính hiệp phương sai giữa các cổ phiếu
Hiệp phương sai giữaFLC&STB:
Hiệp phương sai giữa STB&DCM:
Hiệpphương sai giữa DCM&FLC:
Bước 4 : Tính phương sai của DMDT:
σ∆p2 = αT .C.α
Trong đó : α là giá trị tài sản của 3 cổ phiếu FLC, STB, DCM trong DMĐT.
C là mà trận phương sai – hiệp phương sai
αT : ma trận chuyển vị của α.

α=

, chuyển sang αT

Với αT : ma trận chuyển vị của α
Ta được: αT = [�1 �2 �3]

FLC
STB
DCM

FLC
Phương sai

Hiệp phương sai
Hiệp phương sai

STB
Hiệp phương sai
Phương sai
Hiệp phương sai

DCM
Hiệp phương sai
Hiệp phương sai
Phương sai


Dùng hàm : MMULT(αT.C) and MMULT(C. α) để tính phương sai của DMĐT.
Độ lệch chuẩn =
Bước 5: Tính Var 99%,1ngày và VaR 95%, 1 ngày của DMĐT.
Cuối cùng, ta có được kết quả

Var 99%
Var 95%

2.314,63
1.639,11

3. Nhận xét kết quả
Bảng kết quả

Mô phỏng quá khứ
Phương pháp cơ bản

Đánh trọng số
Có tính đến độ biến động
Lý thuyết cực trị
Xây dựng mô hình

VaR 99%, 1 ngày

VaR 95%, 1 ngày

0,424641148
0,400336959
7,585374906
-2,471704164
2.314,63

0,20928723
0,19240871
-2,07312547
-2,56
1.639,11

Kết quả trên cho thấy có sự chênh lệch giá trị VaR giữa các phương pháp cho cùng
một danh mục đầu tư.
Với độ tin cậy là 95%, VaR xác định theo phương pháp phân tích quá khứ là nhỏ
nhất trong khi đó với độ tin cậy 99%, VaR tính theo phương pháp xây dựng mô hình là
nhỏ nhất.
Nguyên nhân của sự chênh lệch giữa các phương pháp bởi vì theo cách tiếp cận mô
phỏng lịch sử thì VaR được ước lượng một cách thủ công, trong khi đó, theo cách tiếp
cận xây dựng mô hình thì VaR được ước lượng bằng cách xây dựng ma trận hiệp
phương sai, ma trận danh mục đầu tư và có thêm hệ số z-score nên sẽ gây ra sự khác

biệt trong kết quả.
Qua 2 phương pháp để ước lượng VaR: mô phỏng lịch sử và xây dựng mô hình ta
thấy được ưu, nhược điểm của từng mô hình như sau:


Phương pháp

Mô phỏng lịch sử

Xây dựng mô hình

Ưu điểm
-Thiết kế và áp dụng dễ
dàng.
-Không cần giả thiết về
quy luật phân bố.

-Thiết kế và áp dụng dễ
dàng.
-Áp dụng cho danh mục
đầu tư bao gồm chứng
khoán tuyến tính ( như cổ
phiếu).

Nhược điểm
-Đòi hỏi một số liệu cực
lớn.
-Tương lai có thể không
giống quá khứ.
-Tính VaR không tốt cho

những chứng khoán phi
tuyến ( quyền chọn ).
-Ít quan tâm đến trường
hợp xấu nhất và như vậy
không chứng minh được
giả thiết về phân bố chuẩn
của các dữ liệu.


C.
Kết luận
1. Tóm tắt
Khi tham gia vào thị trường chứng khoán mục tiêu của nhà đầu tư khi đầu tư chứng
khoán là để tìm kiếm lợi nhuận, vì vậy nhà đầu tư cần chọn mua vào những thời đi ểm
mà cơ hội tăng giá là lớn nhất. Trong phân tích kỹ thuật sử dụng các mô hình kinh tế
lượng để đánh giá mức độ rủi ro của 1 loại chứng khoán, giá cả và số lượng mua bán
trên thị trường sẽ báo cho nhà đầu tư biết những rủi ro tiềm tàng hoặc những cơ hội
thu được lợi nhuận từ số cổ phiếu mà nhà đầu tư nắm giữ. Mô hình VaR ra đời mục tiêu
chính là để dự báo những rủi ro tài chính mà nhà đầu tư có thể gặp phải trong 1 ngày
hoặc 1 tuần với 1 xác suất nhất định.
VaR là khoản lỗ tiềm năng trong một khoản thời gian với mức xác suất đã xác
định trước. Từ những thông tin về VaR, các nhà quản lý danh mục có thể đưa ra những
quyết định quan trọng và kịp thời đối với danh mục của họ.
Với khoản lỗ tiềm năng đã được ước lượng theo VaR, nhà đầu tư có thể xác định
giới hạn lỗ (stop-lost) cho riêng mình. Nếu khoản lỗ của họ dần tiến đến giá trị stoplost thì tốt hơn hết là họ nên đóng vị thế của mình để bảo toàn vốn.
VaR đã được ứng dụng từ rất sớm trong lĩnh vực ngân hàng như là một trong
những kỹ thuật quản trị rủi ro ngân hàng. Khi xác định được khoản lỗ tiềm năng cho
mỗi vị thế, những nhà quản trị rủi ro ngân hàng có thể đưa ra quyết định phù hợp cho
một khoản dự phòng.
VaR đã trở thành một tiêu chuẩn phổ biến của việc kiểm soát rủi ro nhưng nó vẫn

không được sử dụng rộng rãi. VaR có thể rất khó ước lượng, và có những phương pháp
ước lượng khác nhau với những kết quả tính toán khác nhau.
2. Một số biện pháp quản trị rủi ro cho danh mục đầu tư
Đa dạng hóa khoản đầu tư: đây là biện pháp tốt nhất, chủ động nhất
trong việc phân tán rủi ro. Không loại tài sản nào luôn tốt, vì vậy cần đầu t ư vào nhi ều
loại tài sản. Nếu một số khoản đầu tư xuống giá, thì những khoản khác có thể lên giá.
Tập trung đầu tư dài hạn: một bí quyết để chấp nhận biến động thị
trường là tập trung vào kết quả lâu dài thay vì các thay đổi hàng ngày.


Đầu tư định kỳ: hay còn được gọi là trung bình giá mua, một chương
trình đầu tư tự động có thể là một chiến lược tuyệt v ời để đối phó v ới th ị tr ường gi ảm
giá và chiếm lợi thế khi thị trường tăng giá.


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Slide bài giảng môn Quản trị rủi ro tài chính – TS. Trần Thị Bích Ngọc.
2. Website:
/>