Một số phương pháp hậu kiểm var và ứng dụng trong phân tích rủi ro danh mục đầu tư ngoại tệ (tt)

i

TÓM TẮT LUẬN VĂN
LỜI MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay hệ thống ngân hàng từ NHTW đến các NHTM là một mắt xích vơ
cùng quan trọng trong nền kinh tế của mỗi quốc gia, sự yếu kém trong khâu quản trị
rủi ro của các NHTM có thể dẫn đến mất vốn nghiêm trọng và ảnh hưởng xấu đến
các hoạt động của các NHTM. Ngày nay sự phát triển kinh tế đi kèm với sự lớn
mạnh của các thị trường tài chính như thị trường ngoại hối, thị trường chứng khoán,
thị trường vàng và đi kèm với sự lớn mạnh đó phải kể đến rủi ro mà các nhà đầu tư
gặp phải. Vì vậy cơng tác quản trị rủi ro ngày càng trở nên quan trọng hơn. Việc
lượng hóa, đo lường rủi ro, trích lập dự phịng là những công việc ngày càng cần
thiết hơn đối với một nhà đầu tư trên các thị trường tài chính. Việc khơng lường
trước được các rủi ro xảy đến có thể gây ra phá sản đối với một nhà đầu tư, ngân
hàng, hay các tổ chức tài chính khác.
Thị trường ngoại hối là một thị trường tài chính lớn nhất trên thế giới, với sự
hoạt động suốt ngày đêm, tính thanh khoản lớn nhất trong các thị trường tài chính,
vì vậy một nhà đầu tư trên thị trường ngoại hối cần nắm bắt thông tin kịp thời, và
đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác nếu khơng muốn bị thua lỗ hay phá
sản. Và trên thị trường ngoại hối nói riêng các nhà đầu tư hay ngân hàng luôn luôn
phải đối mặt với các loại rủi ro như rủi ro tỷ giá, rủi ro thanh khoản, … Vậy làm
cách nào để nhận diện, đo lường và hóa giải rủi ro đó? Một mơ hình “Giá trị rủi ro”
hay Value at Risk – Mơ hình VaR lần đầu tiên được sử dụng bởi ngân hàng
JPMorgan của Mỹ vào năm 1994 nhằm giải quyết vấn đề trên.
Mơ hình VaR ở Việt Nam vẫn còn mới mẻ và đang ngày càng được quan
tâm nhiều hơn vì sự hữu ích của nó. Đi kèm với ước lượng giá trị chịu tổn thất VaR
là công tác hậu kiểm cho mơ hình VaR, đây là khâu rất quan trọng, nó đánh giá
được mơ hình VaR hoạt động tốt hay không.
Xuất phát từ sự cần thiết trên đề tài “Một số phương pháp hậu kiểm VaR và
ứng dụng trong phân tích rủi ro danh mục đầu tư ngoại tệ” được chọn để làm đề

tài nghiên cứu và viết luận văn thạc sỹ này.


ii

2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu được một số mơ hình hậu
kiểm cho mơ hình VaR, và ứng dụng để quản trị rủi ro cho một danh mục đầu tư
ngoại tệ.
3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu trong luận văn này là tổng hợp, thống kê, phân tích
các nguồn số liệu như tỷ giá của các đồng ngoại tệ.
Phương pháp mô hình hóa: Dùng các cơng cụ tốn học để mơ hình hóa chuỗi
số liệu.
Dựa trên các số liệu thực tế và các mơ hình xây dựng. chúng ta thực hiện các
hậu kiểm để chọn lựa mơ hình VaR phù hợp với từng chuỗi tỷ giá và với danh mục
các đồng ngoại tệ.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI VÀ NHỮNG
NGHIÊN CỨU VỀ RỦI RO TRÊN THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI

1.1.

Tổng quan về thị trường ngoại hối

Thị trường ngoại hối là nơi diễn ra giao dịch về các đồng tiền của các nước
khác nhau. Thị trường ngoại hối không nhất thiết phải tập trung ở một chỗ cố định
mà nó có thể là bất cứ đâu diễn ra việc mua bán các đồng ngoại tệ. Thị trường ngoại
hối là thị trường tài chính lớn nhất thế giới, là thị trường không ngủ, hoạt động suốt
ngày đêm với thanh khoản lớn nhất thế giới. Những thành viên tham gia thị trường
ngoại hối gồm có các NHTW, các NHTM, các nhà mơi giới và các nhà mua bán

nhỏ lẻ.
1.2.

Tỷ giá hối đoái

Hầu hết các quốc gia hoặc vùng lãnh thổ trên thế giới đều có đồng tiền riêng
của mình. Và khi thơng thương, đầu tư, hay quan hệ tài chính quốc tế đòi hỏi phải
trao đổi các đồng tiền với nhau. Vậy khái niệm về tỷ giá hối đoái là giá cả của một
đồng tiền được biểu thị qua một đồng tiền khác. Và tỷ giá hối đối cũng có nhiều
phân loại: tỷ giá mua vào, tỷ giá bán ra, tỷ giá giao ngay, tỷ giá phái sinh … và có 2
cách yết tỷ giá là yết tỷ giá trực tiếp là giá của đồng ngoại tệ được biểu thị qua đồng


iii

nội tệ, cịn yết tỷ giá gián tiếp thì ngược lại: giá của đồng nội tệ được biểu thị qua
đồng ngoại tệ.
1.3.

Rủi ro tỷ giá hối đoái

Rủi ro tỷ giá hối đối là những rủi ro xuất hiện khi có sự biến động của tỷ giá
các đồng tiền. Nếu tỷ giá bán ra lớn hơn tỷ giá mua vào thì nhà đầu tư có lãi, cịn
ngược lại thì nhà đầu tư gặp thua lỗ. Những hoạt động kinh doanh nào có liên quan
đến tỷ giá như hoạt động XNK thì đều gặp phải rủi ro tỷ giá. Đứng trên cương vị
nhà đầu tư, họ sẽ mua vào các đồng ngoại tệ và chờ giá tăng lên họ sẽ bán đống
ngoại tệ đó và thu lời, nếu giá đồng tiền đó khơng tăng lên mà lại giảm đi thì nhà
đầu tư gặp phải rủi ro tỷ giá.
1.4.

Tổng quan về thị trường ngoại hối Việt Nam

Thị trường ngoại hối Việt Nam trải qua nhiều giai đoạn lịch sử, với khởi đầu
là “Trung tâm giao dịch ngoại tệ” được thành lập năm 1991. Đến năm 1994 thị
trường ngoại hối Việt Nam tiến thêm một bước quan trọng khi thành lập “Thị
trường ngoại tệ liên ngân hàng” thay thế cho trung tâm giao dịch ngoại tệ và đến
năm 1998 thì hai cơng cụ phái sinh chính thức đưa vào giao dịch là: nghiệp vụ kỳ
hạn và nghiệp vụ hoán đổi ngoại hối. Cho đến nay thị trường ngoại hối đã phát triển
mạnh cả về quy mơ và nghiệp vụ, thị trường ngoại hối đóng vai trị bơi trơn và thúc
đẩy hoạt động XNK. Nhưng năm gần đây thị trường ngoại hối Việt Nam có nhiều
thay đổi, đặc biệt việc can thiệp của NHTW vào tỷ giá nhằm điều tiết nền kinh tế
trước những sự biến động bất ngờ từ các nền kinh tế lớn của thế giới như Mỹ hay
Trung quốc. Trong năm 2015 này dưới áp lực phá giá liên tục của đồng Nhân dân tệ
và áp lực giá giầu thế giới giảm mạnh NHNN đã tăng tỷ giá bình quân liên ngân
hàng giữa đồng VND và USD từ mức 21.673 VND/1USD lên mức 21.890
VND/USD. Đồng thời điều hỉnh biên độ tỷ giá từ 2% lên 3% .
1.5.

Tổng quan những nghiên cứu về rủi ro trên thị trường ngoại hối

Tổng quan về những nghiên cứu về rủi ro trên thị trường ngoại hối đã có
nhiều luận văn nghiên cứu về vấn đề này , các luận văn đều đã nêu ra được các khái
niệm cơ bản về thị trường ngoại hối, tỷ giá hối đoái và rủi ro tỷ giá. Một số luận văn
và bài báo đã nêu ra được các phương pháp để lượng hóa rủi ro, đặc biệt là mơ hình


iv

giá trị rủi ro – VaR được nhiều bài viết quan tâm, đã nêu ra được một số phương
pháp ước lượng VaR tuy nhiên vấn đề về hậu kiểm cho mơ hình VaR thì cịn ít và

chưa đầy đủ. Đây chính là khoảng trống để luận văn này nghiên cứu.
CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HẬU KIỂM VaR
Trong chương này chúng ta nghiên cứu một số phương pháp ước lượng VaR
và một số phương pháp hậu kiểm VaR, bên cạnh đó là lý thuyết xác định danh mục
đầu tư tối ưu.
2.1. Mơ hình VaR
VaR của danh mục hoặc tài sản thể hiện mức độ tổn thất có thể xảy ra trong một
khoảng thời gian nhất định với mức độ tin cậy nhất định.
Xác định VaR sẽ giúp cho các nhà hoạch định chính sách quản lý tốt hơn hoạt động
thị trường, cịn các nhà đầu tư, tổ chức tài chính ước tính được nguy cơ tổn thất tài
chính của họ.
2.2. Một số phương pháp ước lượng VaR
2.2.1. Mơ hình VaR-Tham số
Mơ hình này dựa trên giả thuyết : Chuỗi lợi suất (theo ngày) của tài sản: rt là chuỗi
dừng và có phân bố chuẩn.
Cơng thức tính VaR:
VaR(1 ngày, (1- α)100%) = μ + N-1(α)σ

(2.1)

Phương pháp này có ưu điểm là đơn giản, dễ tính tốn có thể sử dụng các phần mềm
thơng dụng như Excel để tính. Nhược điểm của phương pháp này là các giả thiết về
chuỗi rt có phân bố chuẩn thường ít khi được thỏa mãn.
2.2.2. Phương pháp mô phỏng lịch sử
Phương pháp này dựa trên giả thuyết tỷ suất sinh lời trong quá khứ sẽ lặp lại
trong tương lai. Phương pháp này được tính như sau:


v

Đầu tiên thu thập dữ liệu về các chuỗi lợi suất, sau đó sắp xếp các giá trị đó
từ thấp đến cao. Giá trị VaR sẽ là giá trị thứ n*p của chuỗi lợi suất đã được sắp xếp,
với n là kích thước mẫu, p là mức tin cậy của mơ hình VaR.
Phương pháp lịch sử có thuận lợi là khơng có tham số giúp cho người dùng
tránh được tất cả những giả định về loại phân phối xác suất để phân bố tỷ suất sinh
lợi. Tuy nhiên cũng có nhược điểm là: phương pháp này dựa hoàn toàn vào dữ liệu
trong q khứ, và có thể sẽ khơng lặp lại trong tương lai, với những sự biến động
lớn vể tỷ suất sinh lời như âm quá lớn thì phương pháp này tỏ ra khơng hiệu quả.
2.2.3. Mơ hình GARCH ước lượng VaR
Trong thực tế để ước lượng các tham số μt, σt trong công thức VaR ta phải sử
dụng các chuỗi thời gian của lợi suất {rt }. Theo thời gian, có thể chuỗi lợi suất rt
khơng dừng đặc biệt là phương sai khơng thuần nhất. Khi đó ta phải xét lợi suất rt
với điều kiện biết các thông tin tới thời điểm (t-1).
Hai phương trình trung bình và phương sai như sau:
m

n

i 1

i 1

rt  0  i rt i  ut  i ut i

(2.2)

ut= σtεt
p

q

j 1

j 1

 t2   0   j ut2 j    j t2 j

(2.3)

với εt ~IID(0,σ2).
Sau khi ước lượng hai phương trình trên (có thể dùng phần mềm Eview) ta
2
nhận được các giá trị từ phần mềm là rˆ, ˆ từ đó ta tính được giá trị VaR như đối

với phương pháp VaR-Tham số.
2.3.

Các phương pháp hậu kiểm cho mơ hình VaR

2.3.1. Phương pháp khơng điều kiện
Phương pháp này nhằm kiểm định các mức xác suất xảy ra giá trị thực tế vượt
ngưỡng VaR có bằng nhau hay khơng. Nếu bằng nhau thì số lần vượt ngưỡng VaR
sẽ là một biến ngẫu nhiên phân phối nhị thức, từ đó ta đưa ra được các giá trị để hậu


vi

kiểm cho mơ hình VaR. Để kiểm định các mức xác suất có bằng nhau hay khơng ta
có kiểm định của Kupiec:
H0 : p = p 0

H1: p ≠p0

LRPOF

: Các mức xác xuất bằng nhau
: Các mức xác suất không bằng nhau





(1  p)T  x p x


 2 ln
T x
x 

 1   x    x  


   T   T  

(2.4)

Thống kê này tuân theo quy luật phân phối Khi-bình phương với 1 bậc tự do. Nếu
giá trị quan sát của thống kê trên nhỏ hơn giá trị tới hạn Khi-Bình phương thì mơ
hình VaR được coi là chính xác. Cịn ngược lại thì ta loại bỏ mơ hình VaR.
2.3.2. Phương pháp có điều kiện
Phương pháp này nhằm kiểm định tính độc lập của giá trị vượt ngưỡng VaR ngày

hôm nay là không phụ thuộc vào việc ngày hôm qua xảy ra vượt ngưỡng VaR hay
không.
H0: việc xảy ra vượt ngưỡng ngày hôm nay không phụ thuộc vào ngày hôm qua
H1: ngược lại với H0
Thống kê kiểm định có dạng:

LR



(1   )n00  n10  n01  n11


2ln

ind
n00
n01
n10
n11 
 (1   0 )  0 (1  1 ) 1 

(2.5)

Thống kê này cũng tuân theo phân phối Khi-Bình phương 1 bậc tự do. Nếu giá trị
quan sát của thống kê trên vượt quá giá trị tới hạn của phân phối Khi-bình phương 1
bậc tự do thì bác bỏ H0 tức là mơ hình VaR bị loại bỏ, cịn nếu ngược lại thì mơ
hình VaR được coi là chính xác.
Kiểm định có điều kiện: Kiểm định này là kiểm định đồng thời hai kiểm định trên,
thống kê của kiểm định này là:

LRcc = LRPOF + LRind

(2.6)


vii

Và thống kê LRcc tuân theo phân phối  2 (2) .
Cũng tương tự như trên, nếu lấy độ tin cậy 95%, nếu giá trị quan sát của
thống kê LRcc nhỏ hơn giá trị tới hạn của phân phối khi bình phương 2 bậc tự do ở
mức ý nghĩa 5% thì mơ hình là chính xác. Ngược lại thì mơ hình là khơng chính
xác.
CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH VaR VÀ HẬU KIỂM VÀO PHÂN
TÍCH RỦI RO CỦA DANH MỤC ĐẦU TƯ NGOẠI TỆ
3.1.

Mô tả số liệu
Trong luận văn này em chọn 4 đồng ngoại tệ là USD , EUR, GBP và đồng

JPY để nghiên cứu. Đây là những đồng tiền mạnh có khối lượng giao dịch lớn trên
thế giới. Số liệu tỷ giá được lấy trên trang chủ của ngân hàng thương mại cổ phần
ngoại thương Việt Nam, số liệu tỷ giá được lấy trong năm 2013, 2014 và 6 tháng
đầu năm 2015, có tất cả 617 quan sát. Chuỗi tỷ giá đây là chuỗi tỷ giá bán ra của
ngân hàng Vietcombank, và là giá đóng cửa của các ngày giao dịch.
Các thống kê về 4 chuỗi lợi suất cho ta kết quả: cả bốn chuỗi lợi suất đều là
chuỗi dừng và khơng có phân bố chuẩn.
3.2. Ước lượng VaR và hậu kiểm cho từng chuỗi lợi suất USD, EUR, GBP và
JPY
Đối với chuỗi USD và JPY mơ hình VaR đều hoạt động tốt đối với hai phương
pháp là tham số và lịch sử, tuy nhiên đối với chuỗi GBP thì hơ mình GARCH lại tỏ

ra hiệu quả hơn. Cịn riêng với chuỗi EUR thì cả ba phương pháp ước lượng VaR
đều không tốt, tức là kết quả hậu kiểm đều loại bỏ mơ hình VaR ở cả 3 phương
pháp tính VaR. Trong các chuỗi này thì chuỗi R_USD là chuỗi khơng có hiệu ứng
GARCH nên chúng ta khơng cần ước lượng và hậu kiểm theo mơ hình GARCH cho
chuỗi này.
3.3.

Tính VaR và hậu kiểm cho danh mục các đồng ngoại tệ

Ta đi nghiên cứu hậu kiểm mơ hình VaR đối với danh mục của 2 dạnh nhà đầu tư,
một là nhà đầu tư e ngại rủi ro, người này thường chọn một mức lợi suất cố định và


viii

tối thiểu hóa rủi ro, hai là nhà đầu tư ưa thích rủi ro, người này chấp nhận một mức
rủi ro cao cố định và cực đại lợi suất, và xét danh mục với chu kỳ tính là 1 ngày và
10 ngày.
Trường hợp nhà đầu tư e ngại rủi ro, ta chọn được một danh mục và đi tính VaR
theo 3 phương pháp với chu kỳ 1 ngày sau đó hậu kiểm cho 3 phương pháp đó,
trường hợp này khơng có hiệu ứng GARCH nên ta chỉ xem sét 2 phương pháp ước
lượng VaR là VaR- hiệp phương sai và lịch sử. Kết luận là cả hai phương pháp đều
cho kết quả hậu kiểm VaR tốt.
Tuy nhiên đối với chu kỳ tính VaR là 10 ngày thì chỉ phương pháp GARCH là hoạt
động cịn 2 phương pháp trên lại khơng hoạt động.
Cịn đối với danh mục của người ưa thích rủi ro thì cả 3 phương pháp ước lượng
trên đều cho kết quả hậu kiểm khơng tốt, mơ hình VaR bị bác bỏ trong nhiều trường
hợp ở 3 độ tin cậy 99%, 95% và 90%.
Như vậy đối với trường hợp nhà đầu tư ưa thich rủi ro ta cần một phương pháp ước
lượng VaR khác để mơ hình sau khi hậu kiểm được chấp nhận.

KẾT LUẬN
Trong các đồng ngoại tệ là USD, EUR, GBP, JPY thì đồng USD là đồng có
giá trị VaR thấp nhất, nên nếu đầu tư vào đồng USD thì tiết kiệm được vốn cho
khâu trích lập dự phịng nhất, các mơ hình hậu kiểm cho chuỗi này là mơ hình VaRtham số và phương pháp mơ phỏng lịch sử đều hoạt động tốt, chuỗi R_USD là
chuỗi duy nhất khơng có hiệu ứng GARCH, trong khi chuỗi R_EUR là chuỗi mà
các phương pháp hậu kiểm cho kết quả không tốt ở cả 3 phương pháp ước lượng,
đối với đồng JPY thì 2 phương pháp ước lượng đơn giản là VaR-tham số và mô
phỏng lịch sử đều cho ta kết quả hậu kiểm tốt. Mơ hình GARCH lại tỏ ra thiếu hiệu
quả trong việc ước lượng VaR khi mà kết quả hậu kiểm cho thấy mơ hình này chỉ
hoạt động tốt với chuỗi lợi suất GBP. Sau khi thiết lập danh mục đầu tư P gồm 4
đồng ngoại tệ trên ta có kết quả hậu kiểm cho 3 phương pháp ước lượng trên là: Tốt
đối với 2 phương pháp VaR-tham số và lịch sử ở cả 3 độ tin cậy, cịn mơ hình
GARCH lại cho kết quả hậu kiểm không tốt ở độ tin cậy 95%. Và sau khi lập nên


ix

danh mục P thì ta thấy giá trị VaR hay mức trích lập dự phịng đã giảm xuống thể
hiện ưu thế của việc đầu tư theo danh mục.
Từ những kết quả hậu kiểm cho các đồng ngoại tệ và danh mục các đồng
ngoại tệ ta có thể rút ra được những vấn đề còn chưa được giải quyết như sau:
Đồng EUR cho ta kết quả hậu kiểm không tốt ở cả 3 phương pháp ước lượng, các
danh mục cho người ưa thích rủi ro cũng cho ta kết quả hậu kiểm không tốt điều
này cho thấy cần một phương pháp ước lượng VaR khác cho chuỗi lợi suất của
đồng EUR, và các danh mục cho người thích rủi ro mở ra một hướng nghiên cứu
khác cho các nghiên cứu sau này.
Mơ hình GARCH đối với các đồng ngoại tệ và danh mục các đồng ngoại tệ
chỉ hiệu quả trong một số ít trường hợp, ta cần một hướng nghiên cứu khác như là
áp dụng phương pháp copula để nghiên cứu sự phụ thuộc của các chuỗi lợi suất, khi
đó việc đưa danh mục P,Q gồm nhiều chuỗi lợi suất về một chuỗi lợi suất sẽ hiệu

quả hơn và chính xác hơn.