Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR (Value at risk) và mô hình Arima (Autoregressive integrated moving average) vào QTRR danh mục cổ phiếu niêm yết

Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ

.

1. Tính cấp thiết của đề tài
Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu đang gặp nhiều khó khăn như hiện nay, thị
trường tài chính nói chung và TTCK nói riêng của mỗi quốc gia cũng đang đối diện với
nhiều bất ổn và tiềm ẩn nhiều rủi ro. TTCK Việt Nam đã chính thức đi vào hoạt động với
sự khai trương của trung tâm giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh (HOSE) vào ngày
20/07/2000. Tính đến nay TTCK của Việt Nam đã hình thành được hơn 10 năm và đã có
những bước tiến nhất định. Tuy vậy so với những nước phát triển trên thế giới, TTCK
Việt Nam vẫn là một thị trường non trẻ, thiếu kinh nghiệm, sự phát triển của TTCK vẫn
còn thiếu sự ổn định với nhiều rủi ro khôn lường.
Theo đó, các vấn đề về mặt định lượng đặc biệt trong việc QTRR đối với DMĐT
đang là “điểm nóng” mà mỗi NĐT kể cả tổ chức hay cá nhân đều quan tâm. Sau cuộc
khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, những ảnh hưởng của nó vẫn còn, biểu hiện
là số lượng các DN vỡ nợ và phá sản đang tăng rất nhanh trong những năm gần đây1 ảnh
hưởng trực tiếp tới hoạt động của TTCK cũng như giá cổ phiếu trên thị trường mà theo
như hãng tin tài chính Bloomberg - “Chứng khoán Việt Nam biến động mạnh nhất thế
giới kể từ năm 2009 tới nay”2. Vì vậy việc QTRR danh mục là điều cần thiết đặc biệt
trong việc nhận diện, đánh giá và dự báo rủi ro có thể gặp phải để kịp thời có các giải
pháp thích hợp. QTRR hợp lý cho phép các NĐT, các nhà QTRR phân bổ nguồn vốn
một cách hợp lý dựa trên sự cân bằng giữa rủi ro và tiềm năng lợi nhuận.
Có rất nhiều phương pháp để QTRR cho danh mục như phương pháp “thời lượng
trái phiếu” của Macaulay (1938), “khung kỳ vọng, phương sai” của Markowitz (1952),
“mô hình định giá tài sản vốn CAPM” của William Sharpe (1963), “mô hình định giá
quyền chọn Black-scholes” của Black- Scholes (1973),... Kiểm soát rủi ro là vấn đề phức

tạp, QTRR có hiệu quả càng phức tạp hơn. Chính vì thế sự phát triển các phương pháp
đánh giá đo lường rủi ro là nhu cầu cấp thiết đối với các tổ chức tài chính nói riêng và các
DN nói chung.
1

Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê, số DN phá sản, giải thể của năm 2012 là hơn 58,000 DN, 2013 là 60,700 DN.
2 Theo: Vneconomy: />
Trần Quang Huy

10


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

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 rủi ro VaR (1993). VaR (giá trị tại rủi ro –Value at risk) là
một trong những nền tảng lý thuyết để QTRR danh mục. Được phát triển từ năm 1993,

uế

VaR ngày càng được nhiều 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 phương pháp này. Hiệp định

tế
H

Basel áp dụng đối với các nước trong tổ chức G10 đã coi VaR 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.

h

Giá trị của rủi ro liên quan chính tới rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống. Theo Due

in

& Pan (1997) và Jorion (1997), VaR là ước lượng điểm về khả năng có thể bị sụt giảm
của một định chế tài chính do một loại rủi ro dẫn đến sự vận động chung của thị trường

cK

trong suốt một thời kỳ nắm giữ nhất định. Từ quan điểm của một định chế tài chính, VaR
có thể được xác định là phần mất đi lớn nhất của một định chế tài chính với một độ tin

họ

cậy cho trước, trong một khoảng thời gian nhất định và ở trong điều kiện thị trường bình
thường. Căn cứ vào VaR, người ta có thể biết được mức độ rủi ro của một tổ chức tài
chính hoặc của một DMĐT trong một giai đoạn cụ thể. Ví dụ, nếu một ngân hàng công

ại

bố rằng, VaR hằng ngày của một danh mục giao dịch của họ ở vào khoảng 30 triệu đôla

Đ

Mỹ với độ tin cậy 95%. Điều đó có nghĩa là, xác suất mà ngân hàng đó bị thiệt hại 30
triệu đô la Mỹ là 5%. Con số này cho thấy mức độ rủi ro mà ngân hàng đó phải đối mặt,

ờn
g

cũng như xác suất xảy ra rủi ro đó. Dưới góc độ của một cơ quan quản lý, VaR có thể
được xác định như phần mất đi nhỏ nhất trong điều kiện bất thường của thị trường tài
chính.

Tr
ư

Tuy nhiên, mô hình VaR chỉ mới đưa ra được cái nhìn tổng thể về rủi ro chung cho

cả danh mục, còn nhiều khó khăn cho việc đưa ra quyết định quản trị rủi ro. Đặc biệt là
khó khăn trong việc xem xét, chấp nhận hay không, một mức độ rủi ro như vậy đưa ra
quyết định có nên phòng ngừa rủi ro hay không và phòng ngừa như thế nào? George Box
và Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average –Tự hồi quy tích hợp trung bình trượt) và tên của họ thường được dùng
Trần Quang Huy

11


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

để gọi tên các quá trình ARIMA tổng quát, áp dụng vào việc phân tích và dự báo các

chuỗi thời gian. Mô hình sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, xem giá trị trong quá khứ của
một biến số cụ thể là một chỉ tiêu tốt phản ánh giá trị tương lai của nó. Mục đích của
phân tích là để thấy rõ xu hướng giá cổ phiếu trong danh mục dựa trên mối quan hệ giữa

uế

các giá trị cổ phiếu được quan sát đến nay để cho phép chúng ta dự báo giá trị trong

tương lai. Dựa trên giá trị dự báo được từ mô hình, ngoài việc có thể tính được khoản

tế
H

lời/lỗ dự kiến để so sánh với mô hình VaR, chúng ta còn có thể nhận ra xu hướng giá cổ
phiếu trong tương lai, làm cơ sở cho việc ra quyết định quản trị, lựa chọn cách phương
pháp quản trị rủi hợp lý.

h

Mô hình Arima và phương pháp Box-Jenkin có thể hỗ trợ cho VaR trong việc đưa

in

ra quyết định quản trị dựa trên đặc tính có thể dự báo được giá cổ phiếu của mô hình này,
đặc biệt là dự báo trong ngắn hạn, mô hình ARIMA tỏ ra thực tế hơn so với cá mô hình

cK

kinh tế lượng truyền thống. Do đó, với mục tiêu QTRR cho danh mục cổ phiếu niêm yết,
tôi mạnh dạn đề xuất đề tài “Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR (Value at risk) và

họ

mô hình Arima (Autoregressive integrated moving average) vào QTRR danh mục
cổ phiếu niêm yết”.

Đối với Việt Nam, cho đến nay vẫn chưa có những nghiên cứu chi tiết đề xuất việc

ại

ứng dụng VaR với việc kết hợp thêm mô hình ARIMA một cách có hệ thống vào chương

Đ

trình QTRR danh mục. Đó cũng chính là lý do tôi chọn đề tài này.
2. Mục tiêu nghiên cứu

ờn
g

 Mục tiêu tổng quát:

- Nghiên cứu việc ứng dụng mô hình VaR và mô hình Arima vào QTRR danh mục

cổ phiếu niêm yết.

Tr
ư

 Mục tiêu cụ thể:

- Tổng hợp cơ sở lý luận về rủi ro và quản trị rủi ro danh mục đầu tư;
- Tìm hiểu nội dung, ưu nhược điểm và phương pháp áp dụng mô hình Var và mô

hình Arima vào danh mục cổ phiếu được lựa chọn.
- Vận dụng VaR và Arima vào việc QTRR danh mục.
- Xác định những hạn chế của mô hình VaR, Arima và cách khắc phục.
Trần Quang Huy

12


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

3. Đối tượng nghiên cứu
- Quy trình quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết trong việc ứng dụng mô hình
Var và Arima.
4. Phạm vi nghiên cứu

-Không gian: các cổ phiếu được lựa chọn trên sàn HOSE.
5. Phương pháp nghiên cứu

tế
H

trong khoảng thời gian 03/01/2012-01/04/2014 (gồm 557 quan sát).

uế

-Thời gian tính toán: thu thập số liệu giá đóng cửa của 10 cổ phiếu được lựa chọn

- Phương pháp nghiên cứu tài liệu: tìm hiểu bước đầu về nội dung nghiên cứu, tên

h

đề tài và các tài liệu tham khảo liên quan đối với phần cơ sở lý thuyết thông qua sách báo,

in

internet và tham khảo ý kiến cũng như các tài liệu nhận được chuyên gia (ở đây là giáo
viên hướng dẫn). Từ đó hình thành được cơ sở lý luận của đề tài, những giả thuyết cơ

cK

bản, xác định đối tượng và dự đoán về các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu, xây dựng
mô hình lý thuyết ban đầu và những luận điểm xuất phát từ VaR và Arima để từ đó xây

họ

dựng những phương pháp nghiên cứu cụ thể về sau của đề tài.
- Phương pháp lập kế hoạch nghiên cứu và tổ chức nghiên cứu: tiến hành xây dựng
quy trình nghiên cứu từ việc xác định vấn đề nghiên cứu, xây dựng giả thiết, đề cương,

ại

thu thập dữ liệu,..đến phân tích và giải thích các kết quả tính toán. Công tác này được tiến

Đ

hành trong suốt thời gian gần 3 tháng từ đầu tháng 2/2014 cuối tháng 4/2014.
- Phương pháp tìm kiếm thu thập số liệu: nghiên cứu, quan sát và thu thập số liệu

ờn
g

lịch sử của các cổ phiếu, hay còn gọi là số liệu thứ cấp trên TTCK thông qua internet.
- Phương pháp xử lý số liệu: sử dụng phương pháp thống kê (định lượng) để xử lý

và phân tích các số liệu dưới sự hỗ trợ của các phần mềm Excel, Eview 7.0.

Tr
ư

- Phương pháp lý giải các số liệu: thông qua việc mô hình hoá, sơ đồ (graph), bảng

biểu (table) để trình bày lý giải số liệu sau khi xử lý được các kết quả tính toán từ VaR và
Arima.

- Phương pháp phân tích đánh giá, đối chiếu thực tiễn: sau khi xử lý số liệu tiến

hành so sánh kết quả VaR, Arima với thực tế, phân tích xu hướng và đánh giá kết quả
tính được.
Trần Quang Huy

13


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 1: Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu
1.1 Tổng quan lý thuyết về CK, TTCK và DMĐT

uế

1.1.1. Những vấn đề cơ bản về CK
1.1.1.1 Khái niệm

tế
H

CK là bằng chứng xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với tài
sản hoặc phần vốn của tổ chức phát hành. CK được thể hiện dưới hình thức chứng chỉ,
bút toán ghi sổ hoặc dữ liệu điện tử, bao gồm các loại sau đây:
a) Cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ;

in

c) Hợp đồng góp vốn đầu tư;

cK

tương lai, nhóm CK hoặc chỉ số CK;

h

b) Quyền mua cổ phần, chứng quyền, quyền chọn mua, quyền chọn bán, hợp đồng

d) Các loại CK khác do Bộ Tài chính quy định.

(Trích từ điều 1, khoản 3 của Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của luật CK)

họ

1.1.1.2 Đặc điểm
a. Tính thanh khoản

ại

Tính thanh khoản bao gồm: khả năng chuyển tài sản thành tiền mặt tại mức giá gần

Đ

với giá hợp lý thị trường và khả năng mua và bán một tài sản nhanh chóng với giá thay
đổi ít so với phiên giao dịch trước (giả sử không có thông tin mới).

ờn
g

Tính thanh khoản phụ thuộc vào: thời gian chuyển đổi và rủi ro của việc giảm sút
giá trị của tài sản do chuyển đổi
Đo lường: chúng ta có thể đo lường tính thanh khoản qua các chỉ số như: khối

Tr
ư

lượng giao dịch, giá trị vốn hoá, số lượng NĐT nắm giữ,..
b. Tính sinh lời
Tính sinh lời hay lợi nhuận biểu hiện: Là phần chênh lệch giữa doanh thu và chi

phí. Là tổng mức lãi hoặc lỗ của một khoản đầu tư trong một khoảng thời gian nào đó.
Đo lường: Có thể đo lường thông qua các chỉ tiêu lợi nhuận tuyệt đối, lợi nhuận
tương đối, lợi nhuận quá khứ hoặc lợi nhuận kỳ vọng.
Trần Quang Huy

14


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

c. Tính rủi ro
Theo Reilly.F và Brown.K, rủi ro là:
 Là sự không chắc chắn của thu nhập trong tương lai;
 Xác suất của việc xảy ra kết quả không mong đợi;
 Là mức độ xác suất mà một tài sản có thể tăng hoặc giảm giá trị;

uế

 Là sự không chắc chắn mà một khoản đầu tư sẽ thu được lợi tức;

tế
H

 Khả năng xảy ra các biến cố không lường trước, khi xảy ra, thu nhập thực tế khác

sai so với thu nhập dự tính;

 Là sự chênh lệch giữa lợi nhuận kỳ vọng và lợi nhuận thực tế;

h

Đo lường: rủi ro có thể được đo lường thông qua một số chỉ số như phương sai, độ

in

lệch chuẩn, hệ số β,…

a. Căn cứ vào tính chất

cK

1.1.1.3 Phân loại

CK nợ: là chứng nhận nợ do Nhà nước hoặc DN phát hành khi cần huy động vốn

họ

cho các mục đích tài trợ dài hạn. Điển hình là các loại trái phiếu.
CK vốn: là chứng nhận sự góp vốn kinh doanh vào các công ty cổ phần. Đó là các
loại cổ phiếu – cổ phiếu thường và cố phiếu ưu đãi.

ại

CK phái sinh: là CK mà giá của nó được suy ra từ giá của các loại CK khác.

Đ

b. Căn cứ vào khả năng chuyển nhượng
CK vô danh (Bearer securities): trên các chứng nhận nợ hay góp vốn không có ghi

ờn
g

tên người sở hữu. Loại CK này có thể dễ dàng mua bán chuyển đổi trên TTCK.
CK ký danh (Registered securities): là loại CK mà tên người sở hữu được lưu giữ

trong hồ sơ của chủ thể phát hành cũng như trên tờ giấy CK. Việc chuyển quyền sở hữu

Tr
ư

CK này có phần khó khăn hơn loại vô danh ngay cả khi được sự đồng ý của cơ quan phát
hành ra nó.
c. Căn cứ vào lợi tức CK (theo thu nhập)
CK có lợi tức ổn định: người cầm giữ loại CK này được hưởng lợi tức ổn định theo

tỷ lệ lãi suất tính trên mệnh giá CK. Điển hình là các loại trái phiếu và cổ phiếu ưu đãi.

Trần Quang Huy

15


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

CK có lợi tức không ổn định: có một số CK mà NĐT yêu cầu lợi tức cao hơn nhiều
so với mức lãi suất ổn định. Các loại CK này thường mang tính chất rủi ro cao và không
ổn định. Điển hình là cổ phiếu thường của công ty cổ phần.
CK hỗn hợp: bao gồm tính chất của hai loại trên. Trái phiếu có khả năng chuyển đổi

uế

là một ví dụ điển hình. Sau một thời gian nào đó có thể chuyển đổi sang cổ phiếu của
công ty phát hành.

tế
H

Cũng như các loại hàng hoá khác, CK là loại hàng hoá đặc biệt, lưu thông trên thị
trường riêng của nó: thị trường chứng khoán.
1.1.2 Thị trường chứng khoán và cổ phiếu niêm yết

h

1.1.2.1 Thị trường chứng khoán

in

TTCK là một bộ phận của thị trường vốn dài hạn, thực hiện cơ chế chuyển vốn trực
tiếp từ NĐT sang nhà phát hành, qua đó thực hiện chức năng của thị trường tài chính là

cK

cung ứng nguồn vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế.

TTCK (Securities Market) là thuật ngữ dùng để chỉ cơ chế của hoạt động giao dịch

họ

mua bán CK dài hạn như các loại trái phiếu, cổ phiếu và các công cụ tài chính khác như
chứng chỉ quỹ đầu tư, công cụ phái sinh – hợp đồng tương lai, quyền chọn, bảo chứng
phiếu, chứng quyền.

ại

TTCK là một tổ chức, là nơi các CK được mua, bán theo các quy tắc đã được quy

Đ

định trước. TTCK còn được đọi là thị trường cổ phiếu (Stock – Market).
1.1.2.2 Cổ phiếu niêm yết

ờn
g

a. Khái niệm

Niêm yết chứng khoán: là việc đưa các chứng khoán có đủ điều kiện niêm yết vào

giao dịch tại SGDCK.

Tr
ư

Chứng khoán niêm yết là cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ đầu tư chứng khoán

đại chúng dạng đóng, cổ phiếu của công ty đầu tư chứng khoán và các loại chứng khoán
khác được chấp thuận niêm yết tại SGDCK.
Tổ chức niêm yết là tổ chức phát hành có chứng khoán niêm yết tại SGDCK.
(Trích từ điều 3- Quy chế niêm yết chứng khoán tại SGDCK Tp Hồ Chí Minh)

Trần Quang Huy

16


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

b. Điều kiện niêm yết3
(1) Là công ty cổ phần có vốn điều lệ đã góp tại thời điểm đăng ký niêm yết từ 120
tỷ đồng Việt Nam trở lên tính theo giá trị ghi trên sổ kế toán;
(2) Có ít nhất 02 năm hoạt động dưới hình thức công ty cổ phần tính đến thời điểm

uế

đăng ký niêm yết (ngoại trừ doanh nghiệp nhà nước cổ phần hóa gắn với niêm yết); tỷ lệ

lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) năm gần nhất tối thiểu là 5% và hoạt động

tế
H

kinh doanh của hai năm liền trước năm đăng ký niêm yết phải có lãi; không có các khoản
nợ phải trả quá hạn trên 01 năm; không có lỗ luỹ kế tính đến năm đăng ký niêm yết; tuân
thủ các quy định của pháp luật về kế toán báo cáo tài chính;

h

(3) Công khai mọi khoản nợ đối với công ty của thành viên Hội đồng quản trị, Ban

trưởng, cổ đông lớn và những người có liên quan;

in

kiểm soát, Giám đốc (Tổng Giám đốc), Phó Giám đốc (Phó Tổng Giám đốc), Kế toán

cK

(4) Tối thiểu 20% cổ phiếu có quyền biểu quyết của công ty do ít nhất ba trăm (300)
cổ đông không phải cổ đông lớn nắm giữ, trừ trường hợp doanh nghiệp nhà nước chuyển

họ

đổi thành công ty cổ phần theo quy định của Thủ tướng Chính phủ;
(5) Cổ đông là cá nhân, tổ chức có đại diện sở hữu là thành viên Hội đồng quản trị,
Ban kiểm soát, Giám đốc (Tổng Giám đốc), Phó Giám đốc (Phó Tổng Giám đốc) và Kế

ại

toán trưởng của công ty; cổ đông lớn là người có liên quan với thành viên Hội đồng quản

Đ

trị, Ban kiểm soát, Giám đốc (Tổng Giám đốc), Phó Giám đốc (Phó Tổng Giám đốc) và
Kế toán trưởng của công ty phải cam kết nắm giữ 100% số cổ phiếu do mình sở hữu

ờn
g

trong thời gian 06 tháng kể từ ngày niêm yết và 50% số cổ phiếu này trong thời gian 06
tháng tiếp theo, không tính số cổ phiếu thuộc sở hữu Nhà nước do các cá nhân trên đại
diện nắm giữ;

Tr
ư

(6) Có hồ sơ đăng ký niêm yết cổ phiếu hợp lệ theo quy định.

c. Lợi ích của niêm yết chứng khoán
Tiếp cận kênh huy động vốn dài hạn: khi tham gia niêm yết cổ phiếu trên TTCK,

doanh nghiệp có thể huy động vốn một cách nhanh chóng, thuận tiện, dễ dàng từ việc
phát hành cổ phiếu dựa trên tính thanh khoản cao và uy tín của doanh nghiệp được niêm
3

Điều kiện niêm yết chứng khoán tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh- Điều 53 Nghị định số 58/2012/NĐ-CP

Trần Quang Huy

17

Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

yết trên thị trường. Huy động theo cách này, doanh nghiệp không phải thanh toán lãi vay
cũng như phải trả vốn gốc giống như việc vay nợ, từ đó sẽ rất chủ động trong việc sử
dụng nguồn vốn huy động được cho mục tiêu và chiến lược dài hạn của mình. Đây được
coi là yếu tố quan trọng nhất khi quyết định niêm yết cổ phiếu trên TTCK.

uế

Khuyếch trương uy tín của doanh nghiệp: để được niêm yết chứng khoán, doanh

nghiệp phải đáp ứng được những điều kiện chặt chẽ về mặt tài chính, hiệu quả sản xuất -

tế
H

kinh doanh cũng như cơ cấu tổ chức... Do đó, những công ty được niêm yết trên thị

trường thường là những công ty có hoạt động sản xuất - kinh doanh tốt. Thực tế đã chứng
minh, niêm yết chứng khoán là một trong những cách thức quảng cáo tốt cho doanh

h

nghiệp, từ đó thuận lợi cho hoạt động kinh doanh, tìm kiếm đối tác…

in

Tạo tính thanh khoản cho cổ phiếu của doanh nghiệp: khi doanh nghiệp niêm yết
trên TTCK sẽ giúp các cổ đông của doanh nghiệp dễ dàng chuyển nhượng cổ phiếu đang

cK

nắm giữ, qua đó tăng tính hấp dẫn của cổ phiếu.

Gia tăng giá trị thị trường của doanh nghiệp: xét về dài hạn, giá cổ phiếu của doanh

1.1.3 Tổng quan về DMĐT
1.1.3.1 Khái niệm DMĐT

họ

nghiệp niêm yết đều tăng so với mức giá tại thời điểm trước khi niêm yết.

ại

DMĐT (Portfolio) là sự kết hợp của hai hay nhiều CK hoặc tài sản trong đầu tư.

Đ

Vấn đề đặt ra là khi NĐT kết hợp đầu tư vào nhiều tài sản khác nhau thay vì đầu tư vào
một tài sản cá biệt thì cách tính lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn của DMĐT sẽ như

ờn
g

thế nào.

1.1.3.2 Các loại rủi ro đối với DMĐT
Các NĐT đều mong muốn tìm kiếm được lợi nhuận trong việc đầu tư của mình, tuy

Tr
ư

nhiên mọi cuộc đầu tư đều bao hàm nhiều điều không chắc chắn làm cho lợi nhuận đầu tư
trong tương lai có tính rủi ro
a. Rủi ro lãi suất: là khả năng biến động của lợi tức CK do những thay đổi của lãi

suất trên thị trường gây ra. Nói một cách tổng quát, nếu lãi suất thị trường tăng thì giá trị
và thị giá của khoản đầu tư sẽ giảm và ngược lại. Khả năng biến động của lợi nhuận tính

Trần Quang Huy

18


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

được tính được chính là rủi ro lãi suất. Rủi ro lãi suất ảnh hưởng đến giá trái phiếu, cổ
phiếu, bất động sản, vàng và các đầu tư khác.
b. Rủi ro sức mua: là tác động của lạm phát đối với khoản đầu tư. Trái phiếu và các
công cụ tài chính có lợi tức cố định hứa hẹn các khoản thanh toán bằng tiền thay vì bằng

uế

hàng hoá. Đó là những số tiền cố định không tăng theo lạm phát. Nếu trong khoảng thời

gian nắm giữ CK, giá cả hàng hoá dịch vụ tăng, các NĐT đã bị mất một phần sức mua.

tế
H

Khoản thiệt hại có thể có về sức mua đối với sản phẩm vật chất này là rủi ro sức mua. Rủi

ro sức mua thường lớn hơn mức các NĐT nhận vì lạm phát và các tiềm ẩn của lạm phát
không được cảnh báo.

h

c. Rủi ro thị trường: rủi ro thị trường phát sinh từ khả năng biến động của lãi suất thị

in

trường do các lực lượng thị trường luân phiên lên xuống. Khi một chỉ số CK tăng rõ rệt
dần dần từ một điểm thấp, trong một thời gian thì xu hướng đi lên này gọi là thị trường

cK

lên. Thị trường lên kết thúc khi chỉ số thị trường đạt đến đỉnh điểm và bắt đầu có xu
hướng xuống. Thời kỳ mà thị trường giảm xuống điểm thấp nhất kế tiếp gọi là thị trường

họ

xuống.

d. Rủi ro phá sản: các NĐT trái phiếu, cổ phiếu vào các công ty cổ phần sẽ phải

chịu rủi ro khi công ty mất khả năng chi trả đe doạ phá sản. Nếu giá trị tài sản của công ty

ại

thấp hơn các khoản nợ, các NĐT phải đối mặt với rủi ro phá sản của công ty. Thị giá của

Đ

cổ phiếu chắc chắn sẽ suy giảm, có thể gần bằng 0. Nếu công ty bị tuyên bố phá sản, tài
sản của công ty sẽ phải thanh lý ở một cuộc bán đấu giá công khai, số tiền thu được có đủ

ờn
g

để chi trả cho các chủ nợ hay không, thì đây là rủi ro phá sản mà các NĐT phải gánh.
Ngoài cách phân loại như trên, còn có một cách phân loại khá phổ biến như sau, chia

rủi ro của DMĐT ra làm hai loại:

Tr
ư

 Rủi ro hệ thống (systematic risk) – rủi ro biến động lợi nhuận của CK hay của
DMĐT do sự thay đổi lợi nhuận trên thị trường nói chung, gây ra bởi các yếu tố như
tình hình nền kinh tế, cải tổ chính sách thuế, thay đổi tình hình năng lượng thế
giới…Nó chính là phần rủi ro chung cho tất cả các loại CK và do đó không thể giảm
được bằng việc đa dạng hoá DMĐT. Loại rủi ro này còn được gọi là rủi ro thị trường

Trần Quang Huy

19


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

(market risk) và được đo lường bằng hệ số bê-ta. Rủi ro hệ thống có thể bao gồm: rủi
ro thị trường, rủi ro lãi suất hay rủi ro sức mua.
 Rủi ro phi hệ thống (unsystematic risk) – rủi ro xảy ra đối với một công ty hay một
ngành kinh doanh nào đó, nó độc lập với các yếu tố như tình hình kinh tế, chính trị

uế

hay những yếu tố mang tính chất hệ thống có ảnh hưởng đến toàn bộ các CK có trên
thị trường. Rủi ro phá sản như nêu trên là một dạng của rủi ro phi hệ thống.

tế
H

1.1.3.2 Đo lường lợi nhuận và rủi ro của một DMĐT
a. Đo lường lợi nhuận của DMĐT

Lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT đơn giả chỉ là trung bình có trọng số của các lợi

h

nhuận kỳ vọng của từng CK trong DMĐT. Trọng số ở đây chính là tỷ trọng của từng loại

in

CK trong DMĐT. Công thức tính lợi nhuận kỳ vọng của DMĐT Ep(R) như sau:
E R

cK

Ep(R) =

trong đó Wj là tỷ trọng của CK j, Ej(R) là lợi nhuận kỳ vọng của CK j và m là tổng số CK
b. Đo lường rủi ro của DMĐT

họ

có trong DMĐT.

ại

Rủi ro của DMĐT được đo lường bởi độ lệch chuẩn của DMĐT. Không giống lợi
nhuận, việc xác định độ lệch chuẩn của DMĐT rất phức tạp do ảnh hưởng của yếu tố

Đ

đồng phương sai (Covariance), tức là mức độ quan hệ giữa rủi ro của các CK trong

ờn
g

DMĐT. Độ lệch chuẩn của DMĐT được xác định bởi công thức:
σp =

∑

∑

σ,

Tr
ư

trong đó m là tổng số CK có trong DMĐT, Wj là tỷ trọng của CK j trong danh mục, Wk
là tỷ trọng của CK k trong danh mục, và σj,k là đồng phương sai giữa lợi nhuận của CK j
và k. Đồng phương sai lợi nhuận của hai CK là chỉ tiêu đo lường mức độ quan hệ tuyến
tính giữa hai CK. Đồng phương sai được xác định bởi công thức: σj,k = rj,kσjσk trong đó
rj,k (đôi khi ký hiệu ρj,k) là hệ số tương quan kỳ vọng giữa lợi nhuận của CK j và CK k, σj

Trần Quang Huy

20


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

là độ lệch chuẩn lợi nhuận của CK j, và σk là độ lệch chuẩn lợi nhuận của CK k. Khi j = k
thì hệ số tương quan rj,k= 1 và rj,k σjσk = σ .
1.1.3.3 Đa dạng hoá DMĐT

Phương châm ở đây dựa vào câu “Đừng bỏ tất cả các quả trứng của bạn vào cùng

uế

một giỏ” (Don’t put all your eggs in one basket). Đa dạng hóa DMĐT nhằm cắt giảm rủi

tế
H

ro ở đây có nghĩa là kết hợp đầu tư vào nhiều loại CK mà các CK này không có tương

quan cùng chiều với nhau một cách hoàn hảo, nhờ vậy biến động giảm lợi nhuận của CK
này có thể được bù đắp bằng biến động tăng lợi nhuận của CK kia. Ngoài ra, người ta còn
đa dạng hóa nhằm cắt giảm rủi ro bằng cách đầu tư vào TTCK quốc tế thay vì chỉ tập

h

trung đầu tư vào TTCK của một quốc gia nào đó.

in

Sự kết hợp các CK không có quan hệ tương quan cùng chiều hoàn hảo sẽ giảm được
rủi ro biến động lợi nhuận đầu tư CK. Để thấy rủi ro được giảm như thế nào, chúng ta

cK

nhìn vào sơ đồ chia rủi ro của DMĐT ra làm hai loại rủi ro hệ thống (systematic risk) rủi
ro phi hệ thống (unsystematic risk) như dưới đây:

Đ

ại

họ

Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư

Tr
ư

ờn
g

Tổng rủi ro
Rủi ro
phi hệ thống

Rủi ro hệ thống

Số lượng chứng khoán trong danh mục

Biểu đổ 1.1 - Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống
Trần Quang Huy

21


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

1.2 QTRR danh mục đối với DMCP niêm yết

1.2.1 Khái niệm
QTRR một cách tổng quát là xác định mức độ rủi ro mà một công ty mong muốn,
nhận diện được mức độ rủi ro hiện nay của công ty đang gánh chịu và sử dụng các công

uế

cụ phái sinh hoặc các công cụ tài chính khác để điều chỉnh mức độ rủi ro thực sự theo
mức rủi ro mà mình mong muốn.

tế
H

QTRR danh mục được hiểu như một quá trình bao gồm nhiều hoạt động của nhà

quản trị như nhận dạng, đo lường, giám sát và tài trợ rủi ro nhằm tối đa hóa lợi nhuận ở
mức rủi ro có thể chấp nhận được.

h

1.2.2 Một số phương pháp QTRR đối với DMĐT

in

Có rất nhiều phương pháp để QTRR cho danh mục. Năm 1938, Macaulay là người
đầu tiên đề xuất phương pháp đánh giá rủi ro của lãi suất trái phiếu. Phương pháp này

cK

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

họ

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 nhất. Phương pháp này có ứng dụng
rộng rãi trong quản lý các danh mục và cơ cấu đầu tư. William Sharpe (1963) mở ra bước

ại

ngoặc cho sự phát triển của thị trường tài chính với mô hình nghiên cứu về định giá tài

Đ

sản đầu tư (CAPM). Năm 1973 là mô hình Black-Scholes về định giá quyền chọn, mô
hình này là một trong những phát triển quan trọng nhất trong lịch sử định giá công cụ tài

ờn
g

chính. Kiểm soát rủi ro là vấn đề phức tạp, quản trị rủi ro có hiệu quả càng phức tạp hơn.
Chính vì thế phát triển các phương pháp đánh giá đo lường rủi ro và nhu cầu cấp thiết đối
với các tổ chức tài chính nói riêng và các DN nói chung.

Tr
ư

1.2.3 Mục tiêu của QTRR đối với DMĐT
Với mỗi NĐT khác nhau lại có những mục tiêu không giống nhau, nhưng nhìn

chung luôn phải cân nhắc một số vấn đề rủi ro và lợi suất đầu tư, thời hạn đầu tư,…Có

NĐT đặt vấn đề rủi ro cao hơn lợi suất, họ sẽ đặt ra mục tiêu tối đa hoá lợi suất ứng với
mức rủi ro có thể chấp nhận. NĐT khác lại coi trọng lợi suất hơn rủi ro và họ sẽ đặt mục

Trần Quang Huy

22


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

tiêu tối thiểu hoá rủi ro ứng với mức lợi suất nhất định. QTRR tốt sẽ giúp họ đạt được
những mục tiêu đó.
1.2.3.1 Mục tiêu chung
a. Tối đa hoá lợi nhuận ở mức chấp nhận được

uế

QTRR không phải loại bỏ triệt để rủi ro của danh mục mà là lựa chọn rủi ro ở mức

độ nào. Hơn nữa QTRR danh mục cần có cái nhìn lợi nhuận và rủi ro ở gốc độ toàn danh

tế
H

mục chứ không phải từng cổ phiếu riêng lẻ. Có thể trong danh mục có những cổ phiếu có

rủi ro cao nhưng cũng có những cổ phiếu hiệu quả, điều mà nhà quản trị quan tâm là mức
sinh lời mang lại của cả danh mục có đủ đắp rủi ro và đảm bảo một mức lợi nhuận nhất

h

định hay không. Do đó mục tiêu cơ bản của quản trị danh mục đầu tư chính là tối đa hóa

in

lợi nhuận ở mức rủi ro có thể chấp nhận được.

b. Giám sát xử lý những biến động nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động đầu tư

cK

Một DMĐT được đánh giá là an toàn thì cũng không thể duy trì cố định mà luôn
luôn biến đổi theo thời gian. Bởi lẽ giá các tài sản, đặc biệt là cổ phiếu trong danh mục

họ

biến động theo từng ngày, do đó các nhà quản trị không thể xem xét danh mục trong
trạng thái tĩnh mà phải đặt trong thái động dưới tác động của những biến đổi của môi
trường kinh doanh. Ngoài ra, việc QTRR danh mục cũng nhằm phát hiện và ước lượng

Đ

toàn cho danh mục.

ại

những rủi ro mà danh mục gặp phải qua đó đưa ra hướng xử lý nhằm đảm bảo sự an

1.2.3.2 Mục tiêu của QTRR đối với DMCP niêm yết dựa trên mô hình VaR và Arima.

ờn
g

a. Xác định mức lỗ tối đa ở mức có thể chấp nhận được
Đứng ở một khía cạnh khác, mục đích của NĐT khi nắm giữ danh mục cổ phiếu,

ngoài việc tối đa hoá lợi nhuận họ còn quan tâm đến khía cạnh “giá trị có rủi ro”.

Tr
ư

Giá trị có rủi ro (VaR) là số tiền tối đa bị lỗ trong một danh mục với một mức độ tin

cậy cho sẵn trong một thời kỳ cụ thể nào đó. Từ những thông tin về VaR, các NĐT có thể
đưa ra những quyết định quan trọng và kịp thời đối với danh mục của họ.
b. Dự báo giá, đưa ra quyết định phòng ngừa rủi ro đảm bảo an toàn cho danh mục
Giám sát danh mục và xử lý những biến động nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động
đầu tư rõ ràng là mục tiêu hàng đầu của các nhà quản lý. Để hỗ trợ cho việc ra quyết định
Trần Quang Huy

23


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

cũng như đảm bảo an toàn cho danh mục theo đúng ý định của NĐT, việc đưa thêm mô

hình Arima thiêng về dự báo giá sẽ giúp các nhà quản lý có cái nhìn về giá trị danh mục,
giá cổ phiếu trong tương lai và những quyết định hợp lý, chính xác nhất.
Dựa trên đặc tính dự báo từ chuỗi dữ liệu quá khứ, mô hình Arima cho ta giá trị

uế

danh mục cộng với mức giá của các cổ phiếu trong danh mục vào ngày hôm sau, hoặc

nhiều ngày sau đó. Nó một phần giúp chúng ta kiểm tra xem khoản lời/lỗ dự kiến theo kết

tế
H

quả dự báo bởi Arima có phù hợp với khoản lỗ tối ra hay giá trị tại rủi ro mà chúng ta

tính được từ mô hình VaR. Ngoài ra, thông qua Arima, NĐT có thể xem xét, dự báo các
mức giá cổ phiếu trong tương lai gần, nó cung cấp một xu hướng giá cổ phiếu đối với các

h

cổ phiếu trong danh mục, cho ta một cái nhìn về khả năng trong tương lai, DMĐT của

mục nhằm đạt được mức giá trị rủi ro kỳ vọng.

in

chúng ta như thế nào. Nó hỗ trợ cho mô hình VaR trong việc quyết định QTRR của danh

1.2.4.1 Nhận diện rủi ro

cK

1.2.4 Quá trình QTRR đối với DMCP dựa trên mô hình VaR & Arima

họ

Để quản trị được rủi ro thì trước hết phải nhận diện được rủi ro. Như đã phân tích ở
các phần trên, rủi ro DMĐT bao gồm rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống. Đa dạng hóa
có thể triệt tiêu hoàn toàn rủi ro phi hệ thống, lúc đó khi một danh mục được coi là đa

ại

dạng hoá hoàn toàn hay đa dạng hoá hiệu quả. Nhận diện rủi ro chính là tìm ra các biểu

Đ

hiện và các yếu tố tác động có thể dẫn đến các rủi ro trên. NĐT phải thường xuyên xem
xét tổng thể cơ cấu danh mục cổ phiếu của mình kết hợp với phân tích rủi ro nội tại của

ờn
g

các cổ phiếu trên danh mục từ đó nhận diện được những biểu hiện hay những yếu tố tác
động làm gia tăng rủi ro cho danh mục của mình.
 Trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu “QTRR danh mục cổ phiếu niêm yết dựa trên mô

Tr
ư

hình VaR và Arima”, bài nghiên cứu tập trung vào rủi ro chính ảnh hưởng trực tiếp tới

danh mục đó là “sự biến động của giá CK” trong danh mục.
1.2.4.2 Đo lường rủi ro
Trong quy trình quản trị rủi ro thì đo lường rủi ro là một bước quan trọng, nhất là

trong quan điểm quản trị rủi ro hiện đại. Không chỉ dừng lại ở mức độ là nhận dạng ra rủi

Trần Quang Huy

24


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

ro mà nhà quản trị phải đo lường được mức độ rủi ro mà mình gặp phải. NĐT có thể tiếp
cận nhiều cách khác nhau để đo lường rủi ro.
 Trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu “QTRR danh mục cổ phiếu niêm yết dựa trên mô
hình VaR và Arima” thì bước đo lường rủi ro của danh mục được tôi tiến hành thông qua

uế

mô hình VaR. Mô hình VaR thực chất đo lường xác suất xảy ra biến cố và mức tổn thất

nếu biến cố đó xảy ra trong một khoản thời gian nhất định (Bùi Diệu Anh, 2010). Cụ thể

tế
H

ở đây, thông qua mô hình VaR với ba phương pháp tính toán khác nhau (Historical

Method, Variance – Covariance, Monte Carlo) chúng tôi tính toán được khoản lỗ tối đa
của DMĐT vào ngày mai với mức độ tin cậy là 95% và 99%. Trong đó VaR ở độ tin cậy

h

95% tính ra được từ phương pháp Monte Carlo được bài nghiên cứu chọn sử dụng làm

in

VaR tiêu chuẩn để thực hiện các bước tiếp theo của quá trình quản trị bởi tính chính xác
cũng như ưu điểm của phương pháp này so với các phương pháp còn lại.

cK

1.2.4.3 Kiểm soát rủi ro

Kiểm soát rủi ro là việc dùng các biện pháp, kỹ thuật, chiến thuật,…để ngăn ngừa,

họ

né tránh hoặc giảm thiểu nhưng tổn thất do rủi ro mang đến. Mỗi thời điểm NĐT có thể
đối mặt với những loại rủi ro khác nhau do đó tùy tình hình thực tế mà NĐT chọn cho
mình cách thức kiểm soát rủi ro thích hợp sau khi đã nhận diện và đo lường được chúng.

ại

Kiểm soát rủi ro là một nghệ thuật, đòi hỏi sự sáng tạo, linh hoạt và mềm dẻo.

Trường hợp

ờn
g

Kết quả tính VaR

Đ

Bảng 1.1- Kiểm soát rủi ro dựa trên mô hình Var & Arima

Tr
ư

Dự
VaR > phòng
hiện có

(1) Tăng dự phòng
dễ dàng
(2) Không thể tăng
thêm dự phòng

Kết quả dự báo Arima
Phòng ngừa hay không?

Phòng ngừa như thế nào?

So sánh lời/lỗ từ kết
quả dự báo với Var tính
được.

Tăng dự phòng hợp lý4.
Điều chỉnh danh mục để
đạt VaR kỳ vọng.

 Trong khuôn khổ đề tài, từ kết quả tính VaR của danh mục, chúng ta có thể xây dựng
hai trường hợp như bảng trên (có thể/không thể tăng thêm dự phòng), với mô hình Arima
có thể giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định trong việc QTRR cho từng trường hợp. Cụ thể,
từ mô hình Arima, chúng ta sẽ trả lời hai câu hỏi đặt ra là:
4

NĐT xem xét và chấp nhận khoản rủi ro như vậy và tiến hành phòng ngừa.

Trần Quang Huy

25


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

(1) Liệu chúng ta có nên tiến hành phòng ngừa rủi ro cho danh mục, hay việc phòng
ngừa rủi ro cho danh mục trong trường hợp này có cần thiết hay là không ?
(2) Nếu tiến hành phòng ngừa rủi ro, chúng ta sẽ phòng ngừa như thế nào?
 Câu hỏi thứ nhất sẽ được trả lời thông qua việc “Đối chiếu kết quả dự báo từ

uế

Arima với VaR” đối với cả hai trường hợp, được thực hiện theo các bước như sau:

Bước 1: Dự báo chỉ số danh mục cho danh mục hiện có, từ chỉ số danh mục tính giá

tế
H

trị danh mục vào ngày mai.

Bước 2: Tính khoản lời/lỗ theo kết quả dự báo bởi Arima: Vn+1* - Vn và đối chiếu
kết quả với VaR. Với : Vn+1* ; Vn là giá trị dự báo và giá trị hiện tại danh mục.

h

So sánh kết quả đó với VaR như là một kiểm nghiệm sự đúng đắn của VaR. Và nếu

in

như nhà quản trị kỳ vọng giá trị dự báo từ Arima là chính xác, kết quả dự báo từ Arima
cho nhà quản trị cái nhìn về việc nên hay không nên thay đổi, điều chỉnh DMĐT để

cK

phòng ngừa rủi ro cho tương lai gần ở đây là ngày mai. Ví dụ: trong trường hợp kết quả
tính toán lời /lỗ từ Arima cho ta một kết quả là ngày mai danh mục của chúng ta sẽ lỗ

họ

$500 chẳng hạn < mức có thể dự phòng là ở mức $400.000. Trong khi đó, giá trị VaR =
$500.000 là vượt ngưỡng chịu đựng nhưng đó chỉ là giá trị ở mức tối đa có thể xảy ra với
độ tin cậy 95%, cũng có nghĩa là có tới 95% khoản lỗ sẽ nhỏ hơn hoặc bằng $500.000.

ại

Và trong trường hợp Arima, thì nó là lỗ $500. Nên với mức phòng ngừa sẵn có là

Đ

$400.000, việc phân vân giữa quyết định có nên phòng ngừa rủi ro hay không là một biểu
hiện bình thường và phụ thuộc vào khẩu vị rủi ro của NĐT.

ờn
g

 Câu hỏi thứ hai: tất nhiên đối với trường hợp (1) sẽ không có gì phải bàn khi việc

phòng ngừa rủi ro được tiến hành dễ dàng thông qua tăng thêm khoản dự phòng hợp lý.
Câu hỏi thứ hai ở đây tập trung giải quyết cho trường hợp (2) và sẽ được trả lời thông qua

Tr
ư

việc nhìn vào xu hướng giá tương lai của các cổ phiếu trong danh mục có được từ mô
hình Arima.
Ta xem xét ở trường hợp (2) khi NĐT vẫn tiếp tục quyết định phòng ngừa rủi ro. Do

không thể tăng thêm khoản dự phòng, bài nghiên cứu sử dụng cách thức điều chỉnh tỷ
trọng các cổ phiếu trong danh mục sao cho VaR danh mục đạt ngưỡng chịu đựng của
NĐT. Vậy, điều chỉnh danh mục như thế nào? Theo sức sinh lời của cổ phiếu, theo rủi ro
Trần Quang Huy

26


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

của cổ phiếu,…Ở đây bài nghiên cứu mạnh dạn đề xuất điều chỉnh danh mục theo xu
hướng giá của các cổ phiếu trong danh mục trong tương lai. Cụ thể sẽ tiến hành theo
hướng giảm tỷ trọng của các cổ phiếu có xu hướng giảm giá trong tương lai và tăng tỷ
trọng của các cổ phiếu có xu hướng tăng giá. Đó chính là câu trả lời cho câu hỏi chúng ta

uế

sẽ tiến hành phòng ngừa như thế nào?

Các công việc tính toán việc điều chỉnh tỷ trọng chỉ là tổ hợp các phép tính toán,

tế
H

dựa trên các công cụ tính toán ngày nay, việc tính toán thay đổi tỷ trọng không phải là

vấn đề khó khăn. Trong khuôn khổ bài nghiên cứu sẽ tập trung xử lý điều chỉnh một tình
huống minh hoạ nhằm điều chỉnh VaR danh mục tính được từ phương pháp Monte Carlo

h

về mức NĐT kỳ vọng.

in

Việc trả lời hai câu hỏi trên chính là mục tiêu của việc kết hợp thêm mô hình Arima
trong bài nghiên cứu này, hỗ trợ NĐT trong việc QTRR danh mục mà chúng ta sẽ tìm

cK

hiểu kỹ hơn ở phần sau.
1.2.4.4 Tài trợ rủi ro

họ

Rủi ro chính là sự không chắc chắn do đó dù có kiểm soát đến đâu cũng không thể
ngăn chặn hoàn toàn sự xuất hiện của rủi ro. Do đó khi rủi ro xảy ra thì cần có biện pháp
thích hợp để giảm thiểu đến mức thấp nhất thiệt hại do rủi ro gây ra. Thông thường hoạt

Đ

chuyển giao rủi ro.

ại

động tài trợ rủi ro thường được phân chia thành hai nhóm là tự khắc phục rủi ro và
 Tự khắc phục rủi ro

ờn
g

Là phương pháp mà khi rủi ro xảy ra thì NĐT tự khắc phục các tổn thất. Để có thể

tự khắc phục các rủi ro thì trước tiên NĐT cần phải thiết lập các quỹ dự phòng đầy đủ.
Tổn thất bao gồm hai loại là tổn thất dự kiến và tổn thất ngoài dự kiến. Những tổn thất

Tr
ư

dự kiến NĐT dùng quỹ dự phòng để bù đắp, tổn thất ngoài dự kiến thì NĐT phải lấy vốn
tự có của mình để chống đỡ. Nếu tổn thất vượt quá sự chống đỡ của vốn tự có của mình
NĐT có thể đi đến bờ vực phá sản.
 Chuyển giao rủi ro

Là phương pháp mà NĐT dùng các nguồn lực bên ngoài để giúp khắc phục rủi ro
như chuyển giao rủi ro bằng cách mua các hợp đồng bảo hiểm rủi ro,..
Trần Quang Huy

27


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

 Trong khuôn khổ đề tài “QTRR danh mục cổ phiếu dựa trên mô hình VaR và
Arima” dựa trên ưu thế của mô hình VaR về giá trị tại rủi ro, bài viết kỳ vọng rằng
những tổn thất xảy ra với danh mục đều nằm trong dự kiến, không vượt ngoài giá trị

một cách thức để kiểm tra lại kết quả tính toán VaR của chúng ta.
1.3 Tổng quan về mô hình Var

tế

H

1.3.1 Tổng quan về VaR

uế

VaR đã tính toán. Nếu khoản tổn thất là ngoài dự kiến, đó cũng được xem như là

1.3.1.1 Khái niệm

Value at Risk-VaR, là mô hình đo lường khoản lỗ tối đa mà NĐT có thể gặp phải

h

với một mức độ tin cậy hoặc khoản lỗ tối thiểu với một mức xác suất nhất định khi giá cổ

in

phiếu biến động trong điều kiện bình thường. Một khoản lỗ lớn hơn VaR có thể xảy ra
nhưng với xác suất nhỏ hơn. (Thomas J. Linsmeier and Neil D. Pearson, 1996). Trong

cK

thực hành chúng ta hay chọn mức độ tin để tính VaR là 95% hoặc 99%, vậy xác suất để
khoản lỗ lớn hơn VaR là 5% hoặc 1%. Theo quy tắc xác suất nhỏ xem như điều đó là

họ

không xảy ra.

Nói một cách khác, giá trị có rủi ro (VaR) là một phương pháp đo lường được tính
bằng tiền của khoản lỗ tối đa được dự kiến trong một thời kỳ với một mức độ tin cậy cho

ại

sẵn. Ví dụ: VaR là 1 triệu $ trong một ngày với độ tin cậy 95% có nghĩa là khoản lỗ

Đ

không vượt quá 1 triệu $/ngày với độ tin cậy 95%. Một số người thích diễn tả VaR như
sau: NĐT dự kiến lỗ ít nhất 1 triệu $ trong một ngày với xác suất 5%. Với cách hiểu này,

ờn
g

VaR trở thành khoản lỗ tối thiểu tương ứng với xác suất nào đó. Tầm quan trọng là lớn
hay nhỏ của khoản lỗ 1 triệu $ tuỳ thuộc vào quy mô và khẩu vị rủi ro của công ty hay
NĐT này.

Tr
ư

Nói một cách dễ hiểu, VaR chính là cách thức mà bạn xác định phân phối xác suất

của những nguồn gốc cơ bản (trong đó có giá CK) dẫn đến rủi ro và tím cách cô lập tỷ lệ
phần trăm xuất hiện các kết quả xấu nhất. Sử dụng ví dụ ở trên ta có VaR sẽ xác định 5%
kết quả là xấu nhất. Kết quả tại 5% chính là VaR.
Bảng 1.2 dưới đây đưa ra một ví dụ đơn giản với cách phân loại riêng biệt về thay
đổi trong giá trị của danh mục giả định. Lưu ý rằng mỗi hàng ngang có một xác suất và
Trần Quang Huy

28


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

xác suất tích luỹ liên quan đến mỗi thay đổi trong giá trị của danh mục giả định. Bắt đầu
với loại có kết quả xấu nhất, VaR được tính bằng cách xác định xác suất tích luỹ cho đến
một tỷ lệ phần trăm cụ thể. Trong trường hợp này, VaR đối với 5% là 3 triệu $. Điều này
được giải thích như sau: có xác suất 5% trong một kỳ là danh mục sẽ lỗ ít nhất 3 triệu $.

uế

Ngoài ra, VaR có thể được diễn tả bằng nhiều cách khác nhau tương ứng với bất kỳ mức

xác suất nào. Chẳng hạn như là “Có 15% xác suất trong một thời kỳ là danh mục sẽ lỗ ít

tế
H

nhất 2 triệu $” hoặc “Có 50% xác suất trong một thời kỳ danh mục sẽ bị lỗ tối đa 1$”.

Biểu đồ 1.2 minh hoạ nguyên tắc đằng sau việc sử dụng VaR khi phân phối những
thay đổi trong giá trị danh mục là liên lục. Đồ thị hình chuông sẽ được sử dụng một cách

h

phổ biến mặc dù chúng vẫn không thích hợp trong nhiều trường hợp. Chúng ta thấy tại

in

5% VaR có độ lệch chuẩn 1,65 so với thay đổi kỳ vọng trong giá trị danh mục, mà trong
ví dụ này là zero. Dĩ nhiên là không phải tất cả danh mục đều có thay đổi kỳ vọng là zero.

cK

Trong bất kỳ trường hợp nào, nguyên tắc xác định VaR khi áp dụng lý thuyết phân phối
chuẩn là dịch chuyển độ lệch chuẩn 1,65 dưới giá trị kỳ vọng. Ngoài điểm đó, có thể tìm

chuẩn dưới giá trị kỳ vọng.

họ

thấy 5% mật độ các thành quả xuất hiện. Đối với VaR 1% sẽ sẽ dịch chuyển 2,33 độ lệch

ại

Bảng 1.2 - Bảng phân phối xác suất về thay đổi giá trị của danh mục
Xác suất

Xác suất tích luỹ

-3 và thấp hơn

0,05

0,05

-2 đến -2,999999

0,1

0,15

-1 đến -1,999999

0,15

0,30

0 đến -0,999999

0,2

0,50

0 đến 0,999999

0,2

0,70

1 đến 1,999999

0,15

0,85

2 đến 2,999999

0,1

0,95

3 và cao hơn

0,05

1,00

Tr
ư

ờn
g

Đ

Thay đổi giá trị danh mục (triệu $)

Trần Quang Huy

29


GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

tế

H

uế

Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

h

Biểu đồ 1.2 - Giá trị có rủi ro đối với phân phối xác suất thay đổi trong giá trị danh
mục với thay đổi kỳ vọng là zero

in

1.3.1.2 Lịch sử của mô hình VaR

cK

VaR được sử dụng lần đầu tiên bởi nhiều công ty tài chính năm 1980 để đo lường
DMĐT. Sau đó được phát triển, và được sử dụng bởi nhiều tổ chức khác. Theo khảo sát
năm 1994 của một nhóm The Third có đến 43% các nhà kinh doanh tài chính tham gia trả

họ

lời nói rằng họ có sử dụng VaR. Đến cuối năm 1995, J. P. Morgan đã nỗ lực để phát triển
mô hình VaR này thông qua hệ thống RiskMetric.

ại

Sự phát triển của VaR, cũng như những công dụng của VaR đã chính thức được ghi
dấu bằng sự cho phép của Ủy ban Basel để các ngân hàng tính yêu cầu vốn cho trên cơ sở

Đ

dùng VaR tính ra giá trị rủi ro vào tháng 04 năm 1995. Tháng 06 năm 1995, Cục dự trữ

ờn
g

Liên Bang Mỹ, Fed, đã đưa ra đạo luật để dùng VaR để tính yêu cầu vốn tối thiểu đáp
ứng được rủi ro mà các NHTM đang mắc phải, và sẽ áp dụng một khoản phạt nếu các
NHTM không đáp ứng được chuẩn vốn này. Tháng 12 năm 1995, Ủy ban CK Mỹ và Cục

Tr
ư

quản lý ngoại hối Mỹ cũng đưa ra đạo luật buộc các công ty CK, đa quốc gia phải tính rủi
ro và yêu cầu vốn tối thiểu trên mô hình VaR. Năm 1996 chỉ thị Vốn cần thiết của Liên
Minh Châu Âu tính toán theo mô hình VaR đã chính thức có hiệu lực. Lịch sử phát triển
kể trên của VaR cũng phần nào cho thấy được tầm quan trọng cũng như khả năng ứng
dụng VaR trong việc đo lường rủi ro.

Trần Quang Huy

30


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

Tuy những cơ sở khoa học đầu tiên về VaR được hình thành từ môi trường ngân
hàng, song sự phát triển của VaR lại được thăng hoa thông qua việc sử dụng VaR của các
định chế tài chính chuyên nghiệp (quỹ đầu tư, công ty tài chính) để QTRR cho hoạt động
đầu tư của họ.

uế

1.3.2 Các phương pháp tính VaR
1.3.2.1 Phương pháp Historical Method

tế
H

VaR được tính toán mà không cần phải giả thiết giá trị VaR tuân theo phân phối
chuẩn, theo đó cách tính này mang tính chất đơn giản. Tuy nhiên kết quả tính toán từ
phương pháp này sẽ mang tính chính xác kém hơn. Các bước tính toán:

h

Bước 1: Từ dữ liệu hàng ngày, tính giá trị của DMĐT tại các ngày cụ thể:

in

Vt = 1000 x [ P(1)t + P(2)t + … + P(m)t ] ; t=1,…, n với n là ngày hiện tại
Trong đó: -Vt : giá trị danh mục tại ngày thứ t

cK

- P(1)t, P(2)t ,…,P(m)t: giá của các cổ phiếu thứ nhất, thứ hai,…thứ m
trong danh mục tại ngày thứ t.

được ở bước 1:

họ

Bước 2: Tính tỷ suất sinh lợi hằng ngày của danh mục từ các giá trị vừa tính
%Δ Vt = (Vt – Vt-1)/ Vt-1 ; t=1,…, n

ại

Bước 3: Xếp các tỷ suất sinh lợi theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất.

Đ

Bước 4: Tính VaR theo độ tin cậy và số liệu tỷ suất sinh lợi quá khứ. Ví dụ :
nếu ta có một danh sách bao gồm 1400 dữ liệu quá khứ (historical data) và nếu

ờn
g

độ tin cậy là 95%, thì VaR bằng giá trị tỷ suất sinh lợi thứ 70 trong danh sách
này nhân với giá trị hiện tại của danh mục [70 = (1 − 0.95) × 1400]. Nếu độ tin
cậy là 99% thì VaR là giá trị giá trị tỷ suất sinh lợi thứ 14 trong danh sách này

Tr
ư

nhân với giá trị hiện tại của danh mục.

Ưu điểm của phương pháp là cho kết quả nhanh, khối lượng tính toán ít, phù hợp

khi NĐT có một danh mục tài sản tài chính, hay các hợp đồng kỳ hạn với giá trị nhỏ.
Khuyết điểm của phương pháp này là kết quả tính VaR kém chính xác.

Trần Quang Huy

31


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

1.3.2.2 Phương pháp Variance – Covariance
Phương pháp này còn gọi là phương pháp phương sai, hiệp phương sai. Đầu tiên
hãy nói về sự ra đời của phương pháp Variance – Covariance này. Các nhà quản trị cho
rằng rủi ro của một DMĐT phải có sự liên hệ từ các rủi ro của các tài sản, chứ nó không

uế

thể bằng tổng rủi ro của các tài sản trong một DMĐT. Chính vì thế khái niệm Covariance

đã được ra đời để tính toán rủi ro cho một DMĐT. Hãy tiếp tục ở một khía cạnh khác,

tế
H

phương pháp mô phỏng lịch sử còn có thêm một khuyết điểm khi không chú ý đến sự

biến động rủi ro cùng nhau của các tài sản trong một danh mục. Do vậy nếu sử dụng

phương pháp này để đo lường VaR cho danh mục thì kết quả càng không chính xác. Từ

h

những lý do này mà phương pháp Variance-Covariance đã được ra đời để đáp ứng nhu

in

cầu tính VaR làm sao vừa có thể đáp ứng được tính chính xác, vừa thể hiện được sự biến
động rủi ro của cả danh mục bằng ma trận Covariance. Quy trình tính toán.

cK

Bước 1: Từ dữ liệu hàng ngày Yt (t=1,…,n) tính thay đổi giá trị hàng ngày
%ΔYt = (Yt– Yt-1)/ Yt-1 ; t=1,…, n

họ

Bước 2: Tính toán tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục theo công thức sau. Gọi
w1 là tỷ trọng của cổ phiếu 1 trong danh mục,… đang tính toán với w1 = số tiền đầu tư
vào cổ phiếu 1/ tổng số tiền đầu tư vào danh mục. w2 là tỷ trọng của cổ phiếu 2 trong

ại

danh mục,…. , wn là tỷ trọng của cổ phiếu n trong danh mục.. Từ dãy chênh lệch % giá

Đ

cổ phiếu hàng ngày tính được ở bước 1, dùng hàm average trong excel chúng ta tính
được tỷ suất sinh lợi trung bình của từng cổ phiếu X1, X2, …, Xn.

ờn
g

Tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục = w1X1 + w2X2 + … + wnXn
Bước 3: Tính toán ma trận Covariance cho danh mục.
Nếu danh mục chỉ có một tài sản thì thay vì tính ma trận Covariance chúng ta tính

Tr
ư

thẳng ra độ lệch chuẩn bằng những công thức quen thuộc. Còn nếu danh mục có từ hai tài
sản trở lên phải sử dụng đến ma trận Covariance. Ma trận này được tính toán như sau.

Trần Quang Huy

32


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

Bảng 1.3 - Ma trận Covariance
Cổ phiếu 2

…

Cổ phiếu n

Cổ phiếu 1

w12Cov1,1

w1w2Cov1,2

…

w1wnCov1,n

Cổ phiếu 2

w2w1Cov2,1

w22Cov2,2

…

w2wnCov2,n

…

…

…

…

Cổ phiếu n

wnw1Covn,1

wnw2Covn,2

…

uế

Cổ phiếu 1

wn2Covn,n

tế
H

Với Covi,j= độ lệch chuẩn cổ phiếu i (σi) x độ lệch chuẩn đồng tiền j (σj) x hệ số
tương quan giữa đồng tiền i và j (ρij). Tuy nhiên trong Excel chúng ta có thể tính toán đại
lượng này dễ dàng bằng cách dùng hàm Covariance.

Cov

,



Cov

,

⋯

,

2

Cov

,

2

Cov

,

⋯

2

Cov ,

cK

Bước 5. Tính VaR của danh mục

Cov

in

σ=

h

Bước 4. Tính độ lệch chuẩn cho danh mục.

VaR =( - Zασ).Vn với Zσ được tính theo phân phối chuẩn N(0;1)
Ưu điểm của phương pháp này là đảm bảo tính tương quan của các đồng tiền trong

họ

danh mục, do đó làm cho VaR được tính chính xác hơn.

Nhược điểm: VaR vướng phải một giả định là tuân theo phân phối chuẩn.

ại

1.3.2.3 Phương pháp mô phỏng Monte Carlo

Đây là phương pháp toàn diện nhất trong các phương pháp tính VaR, với một kịch

Đ

bản các tình huống có thể xảy ra, cộng thêm với nhiều mô phỏng sẽ cho ra kết quả chính

ờn
g

xác về phân phối xác suất của VaR. Với sự hỗ trợ của các phần mềm việc tính toán tìm ra
VaR ở mức độ tin cậy 95% hay 99% đã trở nên không đáng lo ngại. Quy trình tính toán:
Bước 1: Nhận diện nhân tố rủi ro mà danh mục đang gặp phải. Trong trường hợp đo

Tr
ư

lường rủi ro danh mục thì đó là sự biến động của giá cổ phiếu trong danh mục.
Bước 2: Tiến hành xây dựng các giả định cho nhân tố rủi ro đã xác định ở bước 1.
Bước 3: Từ các giả định bước 2 tiến hành mô phỏng.
Bước 4: Trên kết quả mô phỏng tiến hành tính VaR tại các mức xác suất 5% và 1%.
Ưu điểm phương pháp này cho kết quả chính xác nhất, vì nó bao hàm những biến
động có thể xảy ra trong quá khứ vào kết quả tính toán VaR.
Trần Quang Huy

33


Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014

GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân

Nhược điểm của phương pháp này là đòi hỏi khối lượng tính toán nhiều. Nhưng
theo quan điểm của tác giả, với sự phát triển của nhiều phần mềm thì việc tính toán đã trở
nên đơn giản rất nhiều. Nên phương pháp này nên được sử dụng rộng rãi để có thể tính
toán VaR chính xác nhất.

uế

1.3.3 Các thông số ảnh hưởng đến VaR của danh mục

Mặc dù VaR trở thành một tiêu chuẩn đánh giá thông dụng, nhưng nó có thể được

tế
H

thực hiện với nhiều hình thức khác nhau, và xây dựng một cách đo lường VaR thích hợp
đòi hỏi người sử dụng phải quyết định rất nhiều trong cấu trúc tính toán. Các thông số
quan trọng nhất ảnh hưởng tới Var như là độ tin cậy, khoảng thời gian đo lường VaR,

in

pháp nào để tính Var cũng đóng một vai trò quan trọng.

h

đơn vị tiền tệ. Ngoài những thông số chung nên trên thì cách tiếp cận dựa trên phương

1.3.3.1 Mức độ tin cậy

cK

Xác suất được chọn thông thường là 0.05 hoặc 0.01 (tương đương với 95% hay
99% mức độ tin cậy). Sử dụng mức 0.01 dẫn đến một sự ước lượng VaR khá thận trọng,

họ

vì nó định ra con số mà tại mức nơi đáng lý ra chỉ có 1 % xác suất bị lỗ thì sẽ xấu hơn là
mức VaR đã tính. Do đó, mức độ tin cậy 95% thường được sử dụng nhiều trong QTRR.
1.3.3.2 Khoảng thời gian đo lường

ại

Quyết định quan trọng thứ hai đối với người sử dụng VaR là chọn được khoảng thời

Đ

gian. VaR thường đo lường trên một ngày, các định chế ngân hàng thích chu kì thời gian
2 tuần. Nhiều công ty báo cáo VaR theo quý và năm để thích hợp với chu kỳ báo cáo hoạt

ờn
g

động kinh doanh. Ngân hàng đầu tư, các quỹ đầu cơ, và những nhà giao dịch (dealer) có
vẻ 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

Tr
ư

lớn vì trọng số của mức lỗ mong đợi thay đổi trực tiếp với thời gian dài mà nó đo lường.
Một cá nhân hay một tổ chức chịu trách nhiệp QTRR sẽ chọn khoảng thời gian riêng.
1.3.3.3 Đơn vị tiền tệ
Giá trị tại rủi ro là một phương pháp đưa ra một cái nhìn tổng thể về rủi ro thông

qua xác suất và cả những tính toán định lượng. Nói cách khác, VaR là một sự đo lường

Trần Quang Huy

34