(Luận văn thạc sĩ) phương pháp mô phỏng monte carlo ứng dụng phần mềm crystal ball dự báo rủi ro giá nguyên liệu phân bón trung vi lượng của công ty cổ phần sinh học mekong

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM


NGUYỄN THÀNH TRUNG

PHƢƠNG PHÁP MÔ PHỎNG MONTE CARLO
ỨNG DỤNG PHẦN MỀM CRYSTAL BALL DỰ BÁO
RỦI RO GIÁ NGUYÊN LIỆU PHÂN BĨN TRUNG VI
LƢỢNG CỦA CƠNG TY CỔ PHẦN SINH HỌC
MEKONG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. HỒ CHÍ MINH – 2015


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM


NGUYỄN THÀNH TRUNG

PHƢƠNG PHÁP MÔ PHỎNG MONTE CARLO
ỨNG DỤNG PHẦN MỀM CRYSTAL BALL DỰ BÁO
RỦI RO GIÁ NGUYÊN LIỆU PHÂN BĨN TRUNG VI
LƢỢNG CỦA CƠNG TY CỔ PHẦN SINH HỌC
MEKONG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
CHUYÊN NGÀNH: KINH DOANH THƢƠNG MẠI

Mã số: 60340121
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. NGUYỄN ĐỨC TRÍ

Tp. HỒ CHÍ MINH - 2015


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Phương pháp mô phỏng Monte carlo, ứng
dụng phần mềm Crystal Ball dự báo rủi ro giá nguyên liệu phân bón trung vi lượng
của công ty cổ phần Mekong” là kết quả của quá trình học tập, nghiên cứu khoa học
độc lập của cá nhân tôi dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Đức Trí.
Các số liệu được nêu trong luận văn được trích dẫn nguồn rõ ràng và thu thập từ
thực tế, đáng tin cậy, được xử lý trung thực và khách quan. Tơi xin hồn tồn chịu
trách nhiệm về nội dung đề tài tôi đã nghiên cứu.
Người cam đoan

Nguyễn Thành Trung


MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC ĐỒ THỊ
CHƢƠNG 1: MỞ ĐẦU.............................................................................................1
1. Lí do chọn đề tài .....................................................................................................1

2. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................................3
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...........................................................................4
4. Phương pháp nghiên cứu .........................................................................................4
5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài .....................................................................................4
6. Nội dung và kết cấu đề tài .......................................................................................5
CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT ..........................................................................6
2.1 Rủi ro và phân tích rủi ro ......................................................................................6
2.1.1 Khái niệm về rủi ro.............................................................................................6
2.1.2 Những nguyên nhân gây nên rủi ro ....................................................................6
2.1.3 Khái quát về phân tích rủi ro trong doanh nghiệp ..............................................7
2.1.3.1 Sự cần thiết phải phân tích rủi ro trong doanh nghiệp ....................................7
2.1.3.2 Các nguồn thơng tin để phân tích rủi ro ..........................................................8
2.1.3.3 Phương pháp ước lượng rủi ro cơ bản .............................................................8
2.1.4 Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro kinh doanh .................................................11
2.2 Phương pháp phân tích dự báo rủi ro Value at Risk (VaR) ................................12
2.2.1 Khái niệm .........................................................................................................12
2.2.2 Sự phát triển của VaR trong quản trị rủi ro:.....................................................13
2.2.2.1 Khái quát về sự phát triển của các phương pháp phân tích & quản trị rủi ro: ..
...............................................................................................................................13


2.2.2.2 Sự phát triển của thực nghiệm Value at Risk ................................................13
2.2.3 Đặc điểm Value at Risk....................................................................................15
2.2.4 Các thông số ảnh hưởng đến Value at Risk: ....................................................16
2.2.4.1 Độ tin cậy ......................................................................................................16
2.2.4.2 Khoảng thời gian đo lường VaR: ..................................................................17
2.2.5 Các phương pháp tiếp cận VaR truyền thống ..................................................18
2.2.5.1 Phương pháp phân tích .................................................................................18
2.2.5.2 Khái niệm .....................................................................................................18
2.2.5.3 Cách tiến hành ...............................................................................................18

2.2.5.4 Đánh giá .......................................................................................................19
2.2.6 Tổng quan các nghiên cứu trước đây ...............................................................23
2.3 Phương pháp mô phỏng Monte Carlo .................................................................27
2.3.1 Luật số lớn và luật số lớn yếu ..........................................................................28
2.3.1.1 Định lý Bernoulli...........................................................................................29
2.3.1.2 Định lý Poisson .............................................................................................29
2.3.2 Luật số lớn mạnh ..............................................................................................29
2.4 Định lý giới hạn trung tâm ..................................................................................29
2.5 Phân phối đều và phân phối chuẩn......................................................................29
2.5.1 Phân phối đều: ..................................................................................................29
2.5.1.1 Định nghĩa: ....................................................................................................29
2.5.1.2 Hàm phân phối xác suất: ...............................................................................30
2.5.1.3 Đồ thị:............................................................................................................30
2.5.1.4 Các đặc trưng số của phân phối đều: ............................................................30
2.5.2 Phân phối chuẩn: ..............................................................................................31
2.5.2.1 Định nghĩa: ....................................................................................................31
2.5.2.2 Hàm phân phối xác suất: ...............................................................................31
2.5.2.3 Đồ thị:............................................................................................................31
2.5.2.4 Các đặc trưng số của phân phối chuẩn: .........................................................32
2.6 Số giả ngẫu nhiên và biến ngẫu nhiên .................................................................32


2.6.1 Số giả ngẫu nhiên .............................................................................................32
2.6.1.1 Điều kiện của số giả ngẫu nhiên ...................................................................32
2.6.1.2 Thuật toán tạo ra số giả ngẫu nhiên ..............................................................33
2.6.2 Biến ngẫu nhiên................................................................................................40
2.6.2.1 Giới thiệu.......................................................................................................40
2.6.2.2 Phương pháp tạo biến ngẫu nhiên - Phương pháp phép biến nghịch đảo .....41
2.7 Ví dụ ứng dụng của phương pháp mơ phỏng Monte Carlo ................................46
2.8 Phần mềm ứng dụng crystal ball .........................................................................49

2.8.1 Giới thiệu ..........................................................................................................49
2.8.2 Tổng quan về xây dựng mô hình......................................................................49
Tóm tắt chương 2 ......................................................................................................53
CHƢƠNG 3: DỰ BÁO RỦI RO VỀ GIÁ NGUYÊN LIỆU ................................55
3.1 Các biến đầu vào .................................................................................................55
3.1.1 CuSO4.5 H2O (Đồng sunphát ngậm 5 nước)....................................................56
3.1.2 Dolomite ...........................................................................................................58
3.1.3 FeSO4.7H2O (Sắt sunphát ngậm 7 nước) .........................................................60
3.1.4 MnSO4. H2O (Mangan sunphát ngậm 1 nước) ................................................62
3.1.5 Na2BO3 (Borát) ................................................................................................64
3.1.6 Nitrophenol ......................................................................................................66
3.1.7 Pennac P ...........................................................................................................69
3.1.8 Zeolite indo ......................................................................................................71
3.1.9 ZnSO4.H2O (Kẽm 1 nước) ...............................................................................71
3.1.10 Màu Green VP20............................................................................................74
3.2 Mơ hình dự báo rủi ro .........................................................................................74
3.3 Biến kết quả .........................................................................................................77
3.4 Kết quả hỗ trợ ra quyết định................................................................................80
3.5 Phân tích nguyên nhân giá cả nguyên liệu thay đổi ............................................82
CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.........................................................84
4.1 Kết luận: ..............................................................................................................84


4.2 Kiến nghị .............................................................................................................85
4.3 Hạn chế đề tài .................................................................................................... 86
4.4 Hướng mở rộng của đề tài ...................................................................................86
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANG MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
USCLN

Ước số chung lớn nhất

OCB

Phần mềm Oracle crystal ball

LCG

Linear Congruential Generators (bộ sinh số

Lim

Giới hạn

Mod

Phần dư

Var

Phương sai

USD

Đô la Mỹ

VaR

Value at Risk


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 : Kết quả của bộ sinh LCG (a, 0, 13, 1) .....................................................38
Bảng 2.2: Kết quả của bộ sinh LCG (3, 0, 16, xo) ....................................................39
Bảng 2.3: Các kết quả là phân phối đều : min =2, max =10 .....................................43
Bảng 2.4: Các kết quả là phân phối chuẩn: N(0,1) ...................................................46
Bảng 2.5: Bảng minh họa gieo 10 điểm P.................................................................48
Bảng 2.6: Giá trị xấp xỉ của pi với số lần thử khác nhau ..........................................48
Bảng 3.1: định mức nguyên liệu dùng để sản xuất 1000 sản phẩm RICE ................55
Bảng 3.2: Giá nguyên liệu CuSO4.5 H2O .................................................................56
Bảng 3.3: Giá nguyên liệu Dolomite ........................................................................58
Bảng 3.4: Giá nguyên liệu FeSO4.7H2O ...................................................................60
Bảng 3.5: Giá nguyên liệu MnSO4. H2O...................................................................62
Bảng 3.6: Giá nguyên liệu Na2BO3 ...........................................................................64
Bảng 3.7: Giá nguyên liệu Nitrophenol ....................................................................66
Bảng 3.8: Giá nguyên liệu Pennac P .........................................................................69
Bảng 3.9: Giá nguyên liệu .........................................................................................71
Bảng 3.10: Giá nguyên liệu ZnSO4.H2O ...................................................................71
Bảng 3.11: Giá nguyên liệu Màu Green VP20 .........................................................74
Bảng 3.12: Khai báo mơ hình mơ phỏng ..................................................................74
Bảng 3.13: Tần suất xuất hiện của biến kết quả (giá tổng hợp) trong khoảng min,
max ............................................................................................................................77
Bảng 3.14: Bảng các thông số của giá nguyên liệu sản phẩm ..................................79
Bảng 3.15: Dự báo rủi ro của giá tổng hợp trong khoảng min, max ........................79
Bảng 3.16: Dự báo rủi ro bên phải của giá tổng hợp ................................................80

DANH MỤC ĐỒ THỊ
Hình 2.1: Đồ thị hàm mật độ của phân phối đều ...................................................... 30
Hình 2.2: Đồ thị hàm phân phối xác suất của phân phối đều ................................... 30
Hình 2.3 : Đồ thị hàm mật độ của phân phối chuẩn.................................................. 31
Hình 2.4: Đồ thị hàm phân phối xác suất của phân phối chuẩn ................................ 32
Hình 2.5: Hàm mật độ xác suất ................................................................................. 27
Hình 2.6: Nghịch đảo của F(x) .................................................................................. 41
Hình 2.7: Đồ thị hàm mật độ phân phối đều ............................................................. 42
Hình 2.8: Đồ thị tần suất phân phối đều [ 2, 10) ....................................................... 43
Hình 2.9: Đồ thị tần suất phân phối chuẩn N(0,1) .................................................... 46
Hình 2.10: Một phần đường trịn đơn vị có tâm là gốc tọa độ với hình vng đơn vị. . 47

Hình 3.1: Biểu đồ giá của nguyên liệu CuSO4.5 H2O theo tần suất ......................... 57
Hình 3.2: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu CuSO4.5 H2O ........................... 57
Hình 3.3: Biểu đồ giá của nguyên liệu dolomite theo tần suất ................................. 59
Hình 3.4: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu Dolomite .................................. 59
Hình 3.5: Biểu đồ giá của nguyên liệu FeSO4.7H2O theo tần suất ........................... 60
Hình 3.6: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu FeSO4.7H2O ............................ 61
Hình 3.7: Biểu đồ giá của nguyên liệu MnSO4. H2O theo tần suất .......................... 63
Hình 3.8: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu MnSO4. H2O ............................ 63
Hình 3.9: Biểu đồ giá của nguyên liệu Na2BO3 theo tần suất ................................... 65
Hình 3.10: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu Na2BO3 .................................. 65
Hình 3.11: Biểu đồ giá của nguyên liệu Nitrophenol theo tần suất .......................... 67
Hình 3.12: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu Nitrophenol ........................... 68
Hình 3.13: Biểu đồ giá của nguyên liệu Pennac P theo tần suất ............................... 70
Hình 3.14: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu Pennac P ................................ 70
Hình 3.15: Biểu đồ giá của nguyên liệu ZnSO4.H2O theo tần suất........................... 73
Hình 3.16: Biểu đồ hàm mật độ của giá nguyên liệu ZnSO4.H2O ............................ 73
Hình 3.17: Màn hình lập mơ hình mơ phỏng ............................................................ 75
Hình 3.18: Khai báo số lần thử ................................................................................. 76

Hình 3.19: Chọn phương pháp Monte Carlo ............................................................ 76
Hình 3.20: Biểu đồ tổng hợp giá nguyên liệu sản phẩm theo tần suất ...................... 78


1
CHƢƠNG 1: MỞ ĐẦU
1. Lí do chọn đề tài
Trong mơi trường nền kinh tế chứa đựng nhiều biến động và cạnh tranh không
ngừng hiện nay, các doanh nghiệp luôn đối mặt với nhiều rủi ro thách thức, trong đó
rủi ro về giá nguyên liệu đầu vào là một trong những thách thức chính của doanh
nghiệp sản xuất do chi phí đầu vào đóng vai trị quan trọng trong chi phí sản xuất
doanh nghiêp.
Mọi doanh nghiệp hoạt động đều hướng tới mục tiêu tạo ra lợi thế cạnh tranh và
đem lại giá trị tăng thêm cho những đối tác bên trong và bên ngoài của doanh
nghiệp gắn kết chặt chẽ với hoạt động của mình. Để có thể đạt được mục tiêu đó,
doanh nghiệp thường xây dựng cho mình chiến lược hoạt động cùng hàng loạt
những chương trình, kế hoạch để thực thi những chiến lược đã được đề ra. Trong
quá trình thực thi chiến lược sẽ thường có nhiều rủi ro xảy ra làm ảnh hưởng đến
quá trình tiến tới mục tiêu của doanh nghiệp. Hệ thống quản lý rủi ro doanh nghiệp
được thiết lập nhằm san lấp những khiếm khuyết này.
Với mục tiêu là đạt được mức lợi nhuận tối đa với mức chi phí tối thiểu, đặc
biệt với các doanh nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh thì chi phí cho hoạt động
kinh doanh là cơ sở ban đầu để định giá thành phẩm. Tiết kiệm chi phí hoạt động
kinh doanh luôn được coi là một trong những chìa khóa của sự tăng trưởng và phát
triển, để làm được điều này nhất thiết các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh phải
quan tâm đến các yếu tố đầu vào trong đó chi phí ngun vật liệu là chi phí chiếm tỉ
trọng khá lớn trong tổng chi phí sản xuất. Sự biến động của giá cả ảnh hưởng đến
giá thành của sản phẩm và lợi nhuận của doanh nghiệp, điều này thể hiện ở chỗ
nguyên vật liệu là đối tượng cấu thành thực thể sản phẩm cho nên tiết kiệm chi phí
nguyên vật liệu là biện pháp hữu hiệu để giảm giá thành và tăng lợi nhuận cho

doanh nghiệp. Nhưng bên cạnh việc tiết kiệm chi phí ở mức tối đa cho doanh
nghiệp thì việc dự báo rủi ro giá cho ngun liệu cũng quan trọng khơng kém. Nhờ
có dự báo, các doanh nghiệp có thể lường trước những khó khăn hay thuận lợi của


2
dự án. Qua đó có thể quyết định thực hiện dự án hay không, hoặc chọn một phương
án tối ưu nhất.
Hằng ngày chúng ta đều phải đối mặt với một vấn đề đó là ra quyết định trong
tình trạng thiếu kém thơng tin, khơng có cơng cụ hỗ trợ và ra quyết định theo cảm
tính. Đặc biệt đối với các vị trí quản lý trong quản lý kinh tế việc ra quyết định đầu
tư, quyết định tài chính hay các quyết định liên quan đến hoạt động sản xuất kinh
doanh của công ty là rất quan trọng. Các nhà quản lý ln mong muốn tìm kiếm
một đội ngũ tham mưu, tư vấn chính xác nhất. Các nhà tư vấn hoặc các chuyên gia
trong các công đoạn sản xuất kinh doanh cũng tìm kiếm một cơng cụ hỗ trợ ra quyết
định để tư vấn cho cấp trên có được thơng tin tư vấn tốt nhất. Ngày nay với sự tiến
bộ của khoa học kỹ thuật, cùng với sự phát triển của thông tin thông qua các kênh
khác nhau, mỗi cá nhân, nhà quản lý có rất nhiều thơng tin hỗ trợ trong q trình ra
quyết định nhưng đó cũng là vấn đề đối với nhà quản lý, khi mỗi một quyết định
đưa ra lại có q nhiều thơng số dẫn đến tình trạng nhiễu thơng tin và khi thay đổi
một trong những yếu tố ảnh hưởng đến thơng số tính tốn cần có thời gian để lập
cơng thức tính tốn. Phần mềm Oracle Crystal Ball (OCB) là công cụ được phát
triển bởi tập đồn Oracle của Mỹ có những chức năng tích hợp trên bảng tính Excel
với các thuật tốn được xây dựng sẵn nổi tiếng như Monte Carlo Simulation,
Portfolio simulation là những thuật toán hiện nay đang được chấp nhận nhiều trên
thế giới và ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực, đặc biệt là thống kê kinh tế, dự báo
kinh tế và quản lý kinh tế với nhiều yếu tố biến thiên. Hiện nay phần mềm đã được
áp dụng trong rất nhiều tập đồn, cơng ty trên thế giới và tại Việt Nam.
Phương pháp ước lượng rủi ro Value at Risk với phương thức tính tốn mơ
phỏng Monte Carlo được hiểu như là phương pháp tính, bằng cách biểu diễn

nghiệm các bài toán dưới dạng các tham số của một đám đông lý thuyết và sử dụng
dãy số ngẫu nhiên để xây dựng mẫu đám đơng mà từ đó ta thu được ước lượng
thống kê của các tham số. Phương pháp Monte Carlo thường thực hiện lặp lại một
số lượng rất lớn các bước đơn giản, song song với nhau, là phương pháp tận dụng


3
được sức mạnh của máy tính. Kết quả của phương pháp này càng chính xác khi số
lượng lặp các bước tăng.
Dựa vào phương pháp Monte Carlo, phần mềm Crystal Ball và số liệu của công
ty để cho ra kết quả rủi ro về giá. Crystal Ball sử dụng các đồ thị trong phân tích và
minh họa các báo cáo nhằm giúp loại trừ các yếu tố bất định khi ra quyết định.
Thông qua sức mạnh mô phỏng, Crystal Ball đã trở thành công cụ hiệu quả trong
tay của những người ra quyết định. Crystal Ball rất dễ học và sử dụng, để bắt đầu
chỉ cần tạo một bảng tính mới và lập mơ hình bài tốn trên đó, sau đó thực hiện một
số khai báo các thông số cho chương trình và bắt đầu mơ phỏng. Crystal Ball sẽ dự
báo tồn bộ dãy kết quả có thể của một tình huống cho trước và đồng thời cung cấp
thêm các thông tin về mức tin cậy của dự báo đó, do đó ta có thể dự đốn được khả
năng xuất hiện của một biến cố nào đó.
Tại cơng ty cổ phần sinh học Mekong, nhằm giải quyết vấn đề được đặt ra là khi
ký hợp đồng cung cấp phân bón cho các công ty, đại lý phân phối, cho mùa vụ sắp
tới (một mùa vụ khoảng 4 tháng) thì cơng ty Mekong cần có phương pháp đo lường
giá bán phù hợp, với mỗi mức xác định rủi ro nhất định. Để nghiên cứu sâu hơn
trong việc ước lượng dự báo rủi ro giá nguyên liệu, phương pháp đo lường chủ
động trong kinh doanh. Tôi thực hiện đề tài “Phương pháp mô phỏng Monte Carlo,
ứng dụng phần mềm Crystal Ball dự báo rủi ro giá nguyên liệu phân bón trung vi
lượng của công ty cổ phần sinh học Mekong”.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu nhằm mục tiêu xây dựng phương pháp dự báo rủi ro giá
nguyên liệu phân bón trung vi lượng của công ty cổ phần sinh học Mekong. Để thực

hiện mục tiêu này, bài nghiên cứu cần giải quyết những vấn đề sau:
 Phân tích đánh giá rủi ro giá ngun liệu phân bón trung vi lượng của cơng ty cổ
phần sinh học Mekong.
 Xác định giá bán sản phẩm có tính đến rủi ro biến động giá đầu vào.


4
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu:
Rủi ro trong giá nguyên liệu phân bón trung vi lượng của công ty cổ phần sinh
học MeKong.
 Phạm vi nghiên cứu:
Giá nguyên liệu và giá bán sản phẩm phân bón trung vi lượng của cơng ty cổ
phần sinh học MeKong. Trong đó các nguyên liệu bao gồm: CuSO4.5H2O (Đồng
sunphát ngậm 5 nước), Dolomite, FeSO4.7H2O (Sắt sunphát ngậm 7 nước), MnSO4.
H2O (Mangan sunphát ngậm 1 nước), Na2BO3 (Borát), Nitrophenol, Pennac P,
Zeolite indo, ZnSO4.H2O (Kẽm 1 nước), Màu Green VP20 được mua vào công ty
cổ phần sinh học Mekong từ năm 2012 đến tháng 8 năm 2015.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, từ dữ liệu của công ty là
giá của các loại nguyên liệu từ năm 2012 đến nay. Dựa vào giá của mỗi loại nguyên
liệu lập đồ thị biểu diễn tần suất của mỗi khoảng mức giá, sau đó lựa chọn loại phân
phối phù hợp cho nguyên liệu đó.
Sử dụng phần mềm Crystal Ball và dữ liệu về giá xây dựng đồ thị hàm mật
độ với các tham số đặc trưng cho từng loại phân phối cho từng loại nguyên liệu.
Xây dựng mơ hình phân tích rủi ro Value at Risk với phương pháp tính
Monte Carlo nhằm ước lượng rủi ro từng mức giá.
5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Đề tài nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn đối với cơng ty cổ phần sinh học
Mekong. Kết quả nghiên cứu giúp cho doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan hơn

trong việc đưa ra quyết định kinh doanh, từng bước xây dựng quy chế quản trị rủi ro
công ty. Bài nghiên cứu trực tiếp cung cấp phương pháp ước lượng rủi ro và kiểm
sốt rủi ro giá đầu vào cho cơng ty. Qua đó, doanh nghiệp nắm được tình hình về
giá ngun liệu, chủ động hơn trong việc đưa ra giá thành sản phẩm và các quyết


5
định ký hợp đồng, góp phần đảm bảo được doanh thu và lợi nhuận của công ty bền
bỉ.
6. Nội dung và kết cấu đề tài
Bài nghiên cứu được kết cấu như sau:
Chương 1 Mở đầu
Chương 2 Cơ sở lý thuyết
 Rủi ro trong kinh doanh.
 Phương pháp ước lượng rủi ro Value at Risk với phương pháp tính mơ phỏng
Monte Carlo.
Khái niệm
Lịch sử phát triển phương pháp
So sánh các phương pháp
Các nghiên cứu trước đây
 Phương pháp thực nghiệm nghiên cứu
Chương 3 Dự báo rủi ro về giá của sản phẩm phân bón
Chương 4 Kết luận và kiến nghị và hướng mở rộng.


6
CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Rủi ro và phân tích rủi ro
2.1.1 Khái niệm về rủi ro
Cho đến nay chưa có được định nghĩa thống nhất về rủi ro. Nhưng có thể

chia thành hai trường phái lớn:
 Theo trường phái truyền thống: Rủi ro được xem là sự không may mắn, sự
tổn thất mất mát, nguy hiểm. Đó là sự giảm sút về tài sản hay sự giảm sút
lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận dự kiến. Theo quan điểm này rủi ro mang
tính tiêu cực.
 Theo trường phái hiện đại: Rủi ro là sự bất trắc có thể đo lường được,
vừa mang tính tích cực vừa mang tính tiêu cực. Nếu tích cực nghiên cứu
rủi ro có thể tìm ra những biện pháp phịng ngừa, hạn chế những rủi ro tiêu
cực, chớp lấy những cơ hội mang lại kết quả tốt đẹp cho tương lai.
2.1.2 Những nguyên nhân gây nên rủi ro


Nguyên nhân khách quan:
Là những nguyên nhân xảy ra ngồi ý muốn, ngồi sự kiểm sốt và không

phải từ hành động trực tiếp của con người bao gồm:
 Nhóm nguyên nhân đến từ những điều kiện tự nhiên bất lợi như: gió, bão,
sóng thần, dịch bệnh…
 Nhóm ngun nhân từ mơi trường kinh doanh.
 Ngun nhân chủ quan:
Là những nguyên nhân xuất hiện từ hành vi trực tiếp hoặc gían tiếp của con
người:
 Chính sách quản lý vĩ mơ sai lầm, chính trị khơng ổn định, hệ thống pháp
luật luôn thay đổi, pháp chế không nghiêm, tập quán xã hội khác biệt…
 Những sai lầm của các cá nhân, tổ chức về việc lựa chọn chiến lược kinh


7
doanh.
 Thiếu thông tin kiến thức kinh doanh.

 Buôn lậu, làm hàng giả, cạnh tranh khơng lành mạnh…
 Về phía doanh nghiệp: Rủi ro có thể xuất phát từ việc thiếu hiểu biết kỹ
thuật cơng nghệ mới, chưa có chiến lược nhân sự …
2.1.3 Khái quát về phân tích rủi ro trong doanh nghiệp
2.1.3.1 Sự cần thiết phải phân tích rủi ro trong doanh nghiệp
 Đối với doanh nghiệp:
Phân tích rủi ro là công cụ để phát hiện những rủi ro tiềm ẩn trong kinh
doanh của mọi doanh nghiệp. Bất kỳ ngành nghề kinh doanh với điều kiện và môi
trường kinh doanh khác nhau thế nào đi chăng nữa cũng ln tồn tại những nhân tố
gây bất lợi có ảnh hưởng không tốt đến sự phát triển của doanh nghiệp. Chỉ khi
tiến hành phân tích mới phát hiện những yếu tố bất lợi đó và có những giải pháp
ngăn chặn kịp thời để giảm thiểu rủi ro và mang lại hiệu quả hoạt động cho doanh
nghiệp.
 Đối với nhà đầu tư:
Để đưa ra quyết định đầu tư, các nhà đầu tư xem xét tình hình tài chính
của doanh nghiệp thơng qua viêc phân tích hiệu quả của doanh nghiệp. Hiệu quả
hoạt động của một doanh nghiệp chỉ có thể được xem xét tương ứng với một mức
rủi ro mà nó có thể chịu và ngược lại. Nhà đầu tư chỉ chấp nhận một rủi ro đầu tư
tương ứng với một hiệu quả trơng chờ nào đó. Phân tích rủi ro của doanh nghiệp
nhà đầu tư sẽ biết được mức độ rủi ro của doanh nghiệp từ đó đưa ra quyết định
có nên đầu tư hay khơng.
 Đối với các chủ nợ:
Các chủ nợ quan tâm đầu tiên đó là mức độ an toàn của các doanh nghiệp
để đảm bảo trả nợ. Thơng qua việc phân tích rủi ro của doanh nghiệp, các chủ nợ


8
sẽ biết được mức độ an toàn của doanh nghiệp từ đó đưa ra quyết định cho vay hay
khơng và mức vay là bao nhiêu. Doanh nghiệp có mức rủi ro càng thấp sẽ được các
nhà cho vay càng tin tưởng, ưu tiên để tiếp cận với nguồn vốn của họ.

2.1.3.2 Các nguồn thơng tin để phân tích rủi ro
 Báo cáo tài chính
- Bảng cân đối kế tốn
- Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh
- Báo cáo lưu chuyển tiền tệ
- Thuyết minh báo cáo tài chính và các báo cáo kế toán nội bộ khác
 Các nguồn thơng tin khác
- Thơng tin liên quan đến tình hình kinh tế.
- Thông tin theo ngành.
- Thông tin về đặc điểm hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
2.1.3.3 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng rủi ro cơ bản
Phân tích rủi ro doanh nghiệp cần xác định các chỉ tiêu phù hợp và so sánh
giữa các thời kỳ, giữa các doanh nghiệp hoặc so sánh với các chỉ tiêu trung bình
ngành để đánh giá mức độ rủi ro của doanh nghiệp giữa các thời kỳ hoặc giữa các
phương án nghiên cứu khác nhau hoặc xu hướng rủi ro.
Trên cơ sở đó ta thiết lập các công thức thể hiện mối liên quan giữa các chỉ
tiêu phản ánh rủi ro với các nhân tố ảnh hưởng qua đó làm rõ mức độ ảnh hưởng
của từng nhân tố.
Rủi ro kinh doanh được hiểu là biến cố xảy ra và gây nên tổn thất trong hoạt
động sản xuất kinh doanh, đó là sự tổn thất về tài sản hay sự giảm sút về lợi nhuận.
Rủi ro kinh doanh là rủi ro gắn liền với sự không chắc chắn, sự biến thiên của kết
quả và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.


9

Phân tích rủi ro kinh doanh qua phƣơng sai, độ lệch chuẩn và hệ số



biến thiên
 Phương sai
Theo quan điểm phân tích thống kê, để đo lường rủi ro kinh doanh người ta
sử dụng chỉ tiêu phương sai đại lượng kết quả kinh doanh như doanh thu, lợi
nhuận… hay hiệu quả kinh doanh như khả năng sinh lời tổng tài sản để đánh giá
mức độ biến thiên của các đại lượng đó. Ví dụ, để xem xét độ biến thiên của chỉ
tiêu k, ta dùng phương sai (ký hiệu là Var) để thể hiện và phương sai sẽ được
tính bằng bình phương các độ lệch của chỉ tiêu nghiên cứu với giá trị trung bình của
nó.
∑

̅

Trong đó
ki : là giá trị thứ i của chỉ tiêu nghiên cứu (đó có thể là kết quả kinh doanh hay
chỉ tiêu hiệu quả kinh doanh nào đó được chọn để phân tích như: doanh thu,
lợi nhuận, hiệu suất sinh lời…)
̅ : giá trị kỳ vọng hay giá trị trung bình của chỉ tiêu phân tích ở trên, được
tính bằng cơng thức:
̅

∑

Pi là xác suất để có được giá trị ki
 Độ lệch chuẩn
Đơi khi để chỉ tiêu có giá trị tương ứng và phù hợp về đơn vị người ta còn
dùng thêm chỉ tiêu độ lệch chuẩn, độ lệch chuẩn được tính theo công thức:


10

√

√∑(

̅)

Hai chỉ tiêu này có ý nghĩa tương tự nhau, đều thể hiện độ phân tán của các
giá trị của chỉ tiêu so với giá trị trung bình của nó. Khi phân tích rủi ro kinh doanh
thì nó có ý nghĩa là ở một mức hoạt động và quy mô tương tự nhau, doanh nghiệp
hay phương án nào có phương sai hay độ lệch chuẩn của cùng một chỉ tiêu nhỏ hơn
thì doanh nghiệp hay phương án đó có rủi ro thấp hơn do mức độ biến thiên kết quả
kinh doanh của doanh nghiệp là thấp hơn. Nghĩa là doanh nghiệp hoạt động ổn định
hơn.
 Hệ số biến thiên
Trong quá trình phân tích chỉ tiêu phương sai và độ lệch chuẩn có nhược
điểm là các chỉ tiêu có thước đo khác nhau, giá trị kỳ vọng giữa các phương án so
sánh khác nhau thì sử dụng phương sai và độ lệch chuẩn để so sánh là khơng có ý
nghĩa. Do đó, người ta sử dụng thêm chỉ tiêu hệ số biến thiên, hệ số biến thiên được
tính bằng tỷ số giữa độ lệch chuẩn của chỉ tiêu với giá trị kỳ vọng của nó.

Với cơng thức như trên, hệ số biến thiên đã loại bỏ ảnh hưởng của nhân tố
thước đo và quy mơ. Do đó, nó có thể làm căn cứ so sánh giữa hai doanh nghiệp
không cùng quy mơ. Phương án hay doanh nghiệp nào có hệ số biến thiên nhỏ hơn
thì có rủi ro kinh doanh nhỏ hơn.
 Phân tích rủi ro kinh doanh qua địn bẩy kinh doanh
Hệ số đòn bẩy kinh doanh hay còn gọi là độ lớn đòn bẩy kinh doanh là chỉ
tiêu phản ánh ảnh hưởng của những thay đổi về doanh thu đối với lợi nhuận của
doanh nghiệp. Nó phản ánh mức độ rủi ro trong kinh doanh. Độ lớn đòn bẩy kinh
doanh (K) được tính theo cơng thức sau:

11

Hay
Trong đó:
LN là lợi nhuận kinh doanh của doanh nghiệp
DT là doanh thu hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp
Hệ số K cho thấy: cứ 1% thay đổi về doanh thu sẻ ảnh hưởng đến K% thay
đổi về lợi nhuận kinh doanh.
Hệ số địn bẩy kinh doanh càng cao thì doanh nghiệp có thể đạt được hiệu
quả kinh doanh lớn nhưng hiệu quả kinh doanh biến thiên lớn do đó rủi ro kinh
doanh của doanh nghiệp cũng cao. Lí do là một sự thay đổi nhỏ về doanh thu cũng
dẫn đến một sự thay đổi lớn hơn về lợi nhuận kinh doanh.
2.1.4 Các nhân tố ảnh hƣởng đến rủi ro kinh doanh
 Sự biến đổi nhu cầu thị trường:
Khi nhu cầu thị trường ổn định và số lượng sản phẩm tiêu thụ của doanh
nghiệp ổn định, trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì rủi ro kinh doanh của
doanh nghiệp càng thấp.
 Sự biến đổi giá bán:
Những doanh nghiệp mà có giá bán sản phẩm dễ dao động thường mang rủi
ro kinh doanh cao hơn những doanh nghiệp có giá bán ổn định. Nhân tố này gắn
liền với doanh thu vì sự thay đổi giá cả thường dẫn đến khách hàng thay đổi sản
phẩm tiêu thụ. Khi phân tích sự biến đổi giá bán cũng cần xem xét đến đặc điểm
của sản phẩm, chiến lược định giá của doanh nghiệp, các vấn đề có tính thời vụ,
thiên tai, quản lý giá cả, điều kiện giao thông vận tải,… phải xem xét tồn diện vì
chúng có liên hệ mật thiết đến giá cả của doanh nghiệp.
 Sự biến đổi giá cả và các yếu tố đầu vào:

12
Nhân tố này thể hiện: những doanh nghiệp có giá cả yếu tố đầu vào ln biến
động cao thì có mức độ rủi ro kinh doanh cao vì yếu tố này sẽ tác động đến lợi
nhuận trong tương lai thông qua mức chi phí. Một khi giá cả đầu vào ổn định thì lợi
nhuận của doanh nghiệp ít bị ảnh hưởng.
 Khả năng thay đổi giá bán khi có sự thay đổi giá đầu vào:
Không phải doanh nghiệp nào cũng có khả năng tăng giá bán khi giá đầu vào
tăng. Những doanh nghiệp nào có khả năng thay đổi giá bán càng lớn khi giá cả đầu
vào thay đổi, doanh nghiệp đó càng có mức độ rủi ro kinh doanh thấp. Nhân tố này
đặc biệt quan trọng khi doanh nghiệp hoạt động trong nền kinh tế có mức lạm phát
cao.
2.2 Phƣơng pháp phân tích dự báo rủi ro Value at Risk (VaR)
Để thực hiện đo lường rủi ro của giá nguyên liệu, tác giả sử dụng phương pháp
Value at Risk với tính tốn dựa trên mơ phỏng Monte Carlo. Mục 2.2 giới thiệu từ
khái niệm, sự phát triển của phương pháp, và các nghiên cứu trước đây nhằm làm rõ
hơn về phương pháp thực hiện ước lượng rủi ro của bài nghiên cứu.
2.2.1 Khái niệm
VaR của một danh mục tài sản tài chính (hàng hóa) được định nghĩa là khoản
tiền lỗ tối đa trong một thời hạn nhất định, nếu ta loại trừ những trường hợp xấu
nhất (worst case scenarios) hiếm khi xảy ra.
VaR là một phương pháp đánh giá mức rủi ro của một danh mục đầu tư theo
hai tiêu chuẩn như giá trị của danh mục đầu tư (danh mục hàng hóa) và khả năng
chịu đựng rủi ro của nhà đầu tư (nhà nắm giữ tài sản)
Ví dụ: VaR ở mức 95% của danh mục cổ phiếu châu Âu trong một tháng là
4000€, có nghĩa là nếu danh mục này khơng thay đổi trong vịng một tháng và nếu
thị trường tài chính vẫn trong một tình trạng bình thường (khơng tồn tại worst case
scenarios), thì khoản lỗ trong 95% các trường hợp tối đa là 4000€ và xác suất khoản


13

lỗ cao hơn 4000€ là 5% trong trường hợp worst case scenarios : VaR(1 tháng, 95%)
= 4000€.
2.2.2 Sự phát triển của VaR trong quản trị rủi ro:
2.2.2.1 Khái quát về sự phát triển của các phƣơng pháp phân tích & quản trị
rủi ro:
Năm

Phƣơng pháp

1938

Thời lượng trái phiếu

1952

Khung kỳ vọng – phương sai của Markowitz

1963

Mơ hình định giá tài sản vốn (CAPM) của Sharpe

1966

Mơ hình đa nhân tố

1973

Mơ hình định giá quyền chọn Black- Scholes

1988

Tài sản theo trọng số rủi ro đối với NHTM

1993

Value at risk

1994

Thước đo rủi ro

1997

Thước đo tín nhiệm , Rủi ro tín dụng +

1998

Sự kết hợp của rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường

1998

Phân bổ ngân quỹ cho rủi ro

2.2.2.2 Sự phát triển của thực nghiệm Value at Risk
Vào cuối những năm 1980, các danh mục đầu tư và các ngân hàng thương mại
được mở rộng khắp, cùng với những biến động lớn tạo ra nhu cầu cần phải kiếm
soát rủi ro một cách kịp thời. Được Xây dựng trên những cơ sở lý thuyết xác suất và
thống kê từ nhiều thế kỷ và kế thừa từ những phương pháp đo lường rủi ro trước đó,
VaR được phát triển và phổ biến đầu những năm 1990 bởi một loạt các nhà khoa
học và toán học tài chính làm việc trong JPMorgan Chase. Quản trị rủi ro sử dụng

14
VAR để xác định số lượng vị trí rủi ro của công ty của họ cho hội đồng quản trị của
họ. Vào cuối những năm 1990, Ủy ban Chứng khoán và phán quyết rằng các công
ty phải báo cáo một công bố định lượng các rủi ro thị trường trong báo cáo tài chính
của họ cho sự tiện lợi của nhà đầu tư, và VAR đã trở thành công cụ chính để làm
như vậy. Cùng thời gian đó, Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng nói rằng các cơng
ty và các ngân hàng có thể dựa trên tính tốn VAR nội bộ của riêng của họ để thiết
lập các yêu cầu về vốn của họ. Vì vậy, miễn là VAR của họ là khá thấp, số tiền họ
đã phải dành để trang trải các rủi ro có thể xấu đi cũng có thể ở mức thấp. Cuối
những năm 1980 và đầu những năm 1990 đã được một thời gian khi nhiều công ty
đang cố gắng để đưa ra các mơ hình nguy cơ phức tạp hơn bởi vì thế giới đang thay
đổi xung quanh họ. Ngân hang có rủi ro tín dụng - rủi ro cho vay có thể không được
trả lại . Phái sinh, các khoản vay thế chấp, thẻ tín dụng đã được đóng gói của các
cơng ty đầu tư và bán cho các nhà đầu tư - đã trở thành một thành phần ngày càng
quan trọng của Wall Street. Và một loạt các câu hỏi được đặt ra: Có phải những rủi
ro trong danh mục đầu tư cổ phiếu của JPMorgan hủy bỏ nguy cơ đang được thực
hiện bởi danh mục đầu tư trái phiếu - hay nâng cao những rủi ro? Làm thế nào bạn
có thể so sánh các loại khác nhau của các rủi ro phát sinh? Điều gì đã xảy ra với
danh mục đầu tư khi biến động tăng hoặc lãi suất tăng? Làm thế nào biến động tiền
tệ ảnh hưởng đến các cơng cụ có thu nhập cố định? Những câu hỏi này đều liên
quan đến var. Khi thay đổi danh mục đầu tư, thương nhân mua và bán chứng khoán
vào ngày hơm sau, các VAR sau đó đã được tính tốn lại, cho phép tất cả mọi người
để xem liệu các ngành nghề mới đã được thêm vào, hoặc giảm đi, nguy cơ của công
ty. Theo thời gian, như VAR đã được chứng minh chính xác hơn, giám đốc điều
hành hàng đầu khơng chỉ để tin vào nó mà cịn dựa vào nó. Sau khi sự sụp đổ của
thị trường năm 1987, với sự xuất hiện của “thiên nga đen” có thể dẫn đến sự sụp đổ
của var. Nhưng cuối cùng sự sụp đổ này được xác định là một sự thất bại của con
người chứ không phải là một sự thất bại của mơ hình rủi ro và điều cần thiết là hiểu

được những rủi ro của tồn bộ cơng ty. Chỉ VAR có thể làm điều đó. Vì vậy, thay vì
giảm bớt tầm quan trọng, VAR đã trở thành một phần quan trọng của cảnh tài


15
chính. Ủy ban Chứng khốn và Hối đối, ví dụ, lo lắng về mức độ rủi ro mà các
chất dẫn xuất đặt ra cho hệ thống, bắt buộc các công ty tài chính sẽ phải tiết lộ rủi ro
cho các nhà đầu tư, và VAR đã trở thành biện pháp thực tế. Nếu số lượng VAR tăng
từ năm này sang năm khác trong báo cáo hàng năm của công ty, nó có nghĩa là cơng
ty đã được tham gia nhiều rủi ro hơn. Thay vì làm bất cứ điều gì để hạn chế sự phát
triển của các chất dẫn xuất, cơ quan này kết luận rằng việc tiết lộ, thông qua VAR,
là đủ. Từ năm 1994, với sự ra đời của RiskMetric, một gói sản phẩm ứng dụng VaR
mang thương hiệu của một công ty tách ra từ JPMorgan Chase, Value at risk đã
được áp dụng rộng rãi và trở thành một tiêu chuẩn trong việc đo lường và giám sát
rủi ro tài chính, đặc biệt là rủi ro thị trường, trên toàn thế giới.
Như vậy, Thuật ngữ VaR (Giá trị rủi ro - Value at Risk) đã được sử dụng rộng
rãi và thực sự trở thành một lĩnh vực quan trọng trong khoa học kinh tế từ sau sự
kiện thị trường chứng khoán sụp đổ năm 1987.
2.2.3 Đặc điểm Value at Risk
VaR thơng 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%.
VaR có thể áp dụng được với mọi danh mục có tính lỏng (danh mục mà giá
trịđược điều chỉnh theo thị trường). VaR khơng thể áp dụng được với các tài sản
khơng có tính lỏng (BĐS, tác phẩm nghệ thuật…). Tất cả mọi tài sản lỏng đều có
giá trị khơng cố định, được điều chỉnh theo thị trường với một quy luật phân bố xác
suất nhất định.
Var có thể áp dụng cho một tài sản cá nhân, một danh mục đầu tư hoặc là có
thể dùng cho tồn bộ cơng ty. Và tất nhiên, Var cũng có thể dùng để tính rủi ro cho
các đối thủ cạnh tranh của công ty, cũng như là rủi ro đối với một công ty cụ thể
nào đó.

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