Đo lường rủi ro thị trường tài chính ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
….o0o….
CÔNG TRÌNH DỰ THI
GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN
“NHÀ KINH TẾ TRẺ - 2011”
TÊN CÔNG TRÌNH:
ĐO LƯỜNG RỦI RO
THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH Ở VIỆT NAM
THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ
2
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................5
DANH MỤC BẢNG BIỂU................................................................................6
DANH MỤC HÌNH VẼ.....................................................................................7
PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................8
Chương 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN.........................................................................10
1.1 Một số nguyên nhân của rủi ro thị trường........................................10
1.1.1 Môi trường kinh tế thay đổi ........................................................... 10
1.1.1.1 Biến động của thị trường chứng khoán........................................ 10
1.1.1.2 Biến động tỷ giá hối đoái ............................................................ 11
1.1.1.3 Biến động lãi suất........................................................................ 11
1.1.1.4 Biến động giá cả hàng hóa .......................................................... 11
1.1.2 Hoạt động đầu tư ngày càng tăng................................................... 11
1.1.3 Khoa học kỹ thuật phát triển.......................................................... 12
1.2 Một số phương pháp tính toán rủi ro ................................................12
1.2.1 Phân tích Gap ................................................................................. 13
1.2.2 Phân tích Duration.......................................................................... 13
1.2.3 Phân tích triển vọng....................................................................... 14
1.2.4 Lý thuyết danh mục đầu tư ............................................................ 14
1.2.5 Đo lường rủi ro phái sinh............................................................... 16

1.2.6 Phương pháp VaR ......................................................................... 17
1.2.6.1 Nguyên tắc phương pháp VaR .................................................... 17
1.2.6.2 Sự khác biệt giữa VaR và lý thuyết danh mục đầu tư. ................. 19
1.3 Các mô hình đo lường rủi ro trên thị trường...................................20
1.3.1 Sử dụng độ lệch chuẩn để tính toán rủi ro ...................................... 20
1.3.1.1 Cách tính..................................................................................... 20
1.3.1.2 Ưu/nhược điểm của độ lệch chuẩn .............................................. 21
1.3.2 Sử dụng các cận biên để tính toán rủi ro ........................................ 21
1.3.2.1 Mô hình ...................................................................................... 21
1.3.2.2 Ưu/nhược điểm của mô hình....................................................... 25
3
1.3.3 Sử dụng các mô hình lấy ARCH làm gốc: ..................................... 26
1.3.3.1 ARCH(q) .................................................................................... 26
1.3.3.2 GARCH(p,q)............................................................................... 26
1.3.3.3 EGARCH.................................................................................... 27
1.3.3.4 GJR............................................................................................. 28
1.3.3.5 APARCH.................................................................................... 28
Chương 2. TÌNH HÌNH THỰC TIỄN RỦI RO THỊ TRƯỜNG
VÀ ĐO LƯỜNG RỦI RO THỊ TRƯỜNG Ở VIỆT NAM .........30
2.1 Các nhân tố tác động đến rủi to thị trường ở Việt Nam...................30
2.1.1 Các biến số vĩ mô .......................................................................... 30
2.1.1.1 Lạm phát.................................................................................... 30
2.1.1.2 GDP........................................................................................... 31
2.1.1.3 Tỷ giá......................................................................................... 32
2.1.1.4 Lãi suất ...................................................................................... 33
2.1.1.5 Tỷ lệ dữ trữ bắt buộc .................................................................. 36
2.1.2 Thị trường tài chính Thế giới......................................................... 38
2.2 Tình hình biến động thực tế ở thị trường tài chính Việt Nam .........39
2.2.1 Giai đoạn từ ngày khai trương 20/07/2000 đến cuối tháng 6/2001 . 39
2.2.2 Từ đầu tháng 7/2001 đến đầu tháng 12/2004 ................................. 39

2.2.3 Giai đoạn từ tháng 1/2005 đến 2007 .............................................. 40
2.2.4 Giai đoạn thăng trầm năm 2008 và bước hồi phục năm 2009......... 41
2.2.5 Thị trường chứng khoán năm 2010................................................ 42
2.2.6 Thị trường những tháng đầu năm 2011 .......................................... 42
2.3 Công cụ đo lường rủi ro phổ biến: Độ lệch chuẩn ............................44
2.3.1 Ưu điểm ........................................................................................ 44
2.3.2 Nhược điểm................................................................................... 44
Chương 3. TÌM KIẾM MÔ HÌNH TÍNH TOÁN RỦI RO THỊ TRƯỜNG
PHÙ HỢP CHO VIỆT NAM .......................................................47
3.1 Cơ sở dữ liệu.......................................................................................47
3.2 Lựa chọn mô hình đo lường rủi ro phù hợp cho thị trường Việt Nam48
4
3.2.1 Xác định dạng mô hình đo lường phù hợp ..................................... 48
3.2.2 Chọn các thông số cho mô hình..................................................... 51
3.2.2.1 Lựa chọn độ trễ p, q trong mô hình ARIMA(p,q) ....................... 51
3.2.2.2. Lựa chọn biến số trong các mô hình họ ARCH .......................... 52
3.3 Kiểm định mô hình trên thị trường Việt Nam ..................................56
3.4 Ý nghĩa mô hình .................................................................................57
Chương 4: HẠN CHẾ VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH
TRONG TƯƠNG LAI..................................................................58
4.2 Định hướng phát triển mô hình trong tương lai ...............................60
PHẦN KẾT LUẬN..........................................................................................62
TÀI LIỆU THAM KHẢO...............................................................................63
PHỤ LỤC ..........................................................................................66
Phụ lục 1: Bảng thống kê giá trị t-prob không phù hợp của các mô hình
GARCH(p,q).............................................................................66
Phụ lục 2: Bảng kết quả các mô hình GJR(p,q) theo phân phối student...67
5
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
CPI Chỉ số giá tiêu dùng

FED Cục dự trữ liên bang Mỹ
FX: Ngoại hối
GDP: Tổng sản phẩm quốc nội
HOSE Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM
HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội
NYSE Sở giao dịch chứng khoán New York
WTO Tổ chức thương mại Thế giới
Tp.HCM Thành phố Hồ Chí Minh
TTCK Thị trường chứng khoán
6
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 3.1: Thống kê mô tả dữ liệu VN-Index
Bảng 3.2. So sánh giá trị t-prob giữa các quá trình tự hồi qui AR(p)
Bảng 3.3. So sánh giá trị t-prob giữa các quá trình trung bình trượt MA(q)
Bảng 3.4. So sánh giá trị t-prob giữa các mô hình GARCH(p,q)
Bảng 3.5. So sánh các thông số Skewness, Kurtosis, Jarque – Bera các mô
mình GARCH(p,q)
Bảng 3.6. Giá trị t-prob các biến mô hình EGARCH(1,2)
Bảng 3.7. Giá trị t-prob các biến mô hình APARCH(1,1)
7
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Phương pháp VaR
Hình 1.2. VaR với độ tin cậy 95%
Hình 1.3. Mặt phẳng VaR tương ứng mức tin cậy và thời gian
Hình 2.1. Lạm phát Việt Nam qua các năm 2001 - 2010
Hình 2.2. Phần trăm tăng trưởng GDP Việt Nam qua các năm 1985 – 2010
Hình 2.3. Diễn biến thay đổi tỷ giá Ngân hàng Nhà nước công bố 2008-2010
Hình 2.4. Diễn biến thay đổi tỷ giá bình quân liên ngân hàng 2008-2010
Hình 2.5. Lãi suất cơ bản 2000 – 2011
Hình 2.6. Lãi suất tái chiết khấu qua những lần điều chỉnh 2008-2011

Hình 2.7. Tỷ lệ dữ trữ ngoại tệ bắt buộc đối với không kỳ hạn và kỳ hạn dưới
12 tháng đối với các tổ chức tín dụng thông thường.
Hình 2.8. Tỷ lệ dữ trữ nội tệ bắt buộc đối với không kỳ hạn và kỳ hạn dưới 12
tháng đối với các tổ chức tín dụng thông thường.
Hình 3.1. Phân phối Variance of tỷ suất sinh lợi từng ngày of VN-Index
Hình 3.2. Độ biến động của TSSL từng ngày of VN-Index
Hình 4.1. Các nhân tố quan trọng nhất đóng góp vào định giá quá mức thị
trường trong thời kỳ bong bóng đầu cơ.
8
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do nghiên cứu
Trên thị trường tài chính nói chung, vấn đề được nhà đầu tư quan tâm nhiều nhất
khi tiến hành lựa chọn một danh mục đầu tư là xác định được rủi ro và tỷ suất
sinh lợi của danh mục đó. Đã có rất nhiều bài nghiên cứu tìm hiểu về các vấn đề
này, tuy nhiên với đặc thù các thị trường tài chính khác nhau cũng như tại những
giai đoạn khác nhau, mà thị trường không luôn đúng với một mô hình đo lường
rủi ro nào cả.
Đối với TTCK Việt Nam, tuy mới ra đời hơn 10 năm nhưng được đánh giá là thị
trường mới nổi rất tiềm năng, nên đã thu hút được rất nhiều nhà đầu tư tham gia
vào thị trường. Từ đó nhu cầu tìm ra một phương pháp đo lường rủi ro thị trường
để nhà đầu tư có cơ sở có thể tin cậy dùng định giá tài sản tài chính các ngày
càng trở thành một nhu cầu thiết yếu.
Tuy nhiên do nhiều lý do đặc thù nên việc đánh giá rủi ro thị trường ở Việt Nam
còn rất nhiều hạn chế, về nguồn dữ liệu, về tính chất nhà đầu tư,… nên việc đo
lường rủi ro thị trường tại thị trường tài chính ở Việt Nam rất khó khăn, chính vì
vậy nhóm nghiên cứu quyết định tiến hành nghiên cứu đề tài “Đo lường rủi ro thị
trường tài chính ở Việt Nam”.
2. Xác định vấn đề nghiên cứu
Đề tài này tập trung chủ yếu nghiên cứu các phương pháp đo lường rủi ro và đưa
ra một số mô hình để đo lường các rủi ro đó đang được áp dụng trên Thế giới. Từ

đó nhóm nghiên cứu tiến hành lựa chọn một mô hình phù hợp nhất với thị trường
tài chính - ở đây là TTCK Việt Nam. Từ kết quả đạt được, nhóm rút ra những kết
luận về những vấn đề còn tồn tại và những đặc điểm của TTCK Việt Nam.
3. Câu hỏi và mục đích nghiên cứu:
Đề tài nghiên cứu này được thực hiện nhằm trả lời cho các câu hỏi sau:
- Những nguyên nhân nào gây nên rủi ro thị trường trên Thế giới và ở Việt
Nam?
- Có những phương pháp tính toán rủi ro nào?
- Những mô hình nào đang được áp dụng để tính toán những rủi ro đó? Ở
Việt Nam phương pháp được áp dụng hiện nay là gì?
9
- Các đặc thù ở thị trường Việt Nam là gì và với các đặc thù đó, mô hình
tính toán rủi ro nào phù hợp nhất cho TTCK Việt Nam?
Trong quá trình đi tìm lời giải cho những câu hỏi đó, bài nghiên cứu tập trung
vào các đối tượng sau đây:
- Tìm hiểu về lý thuyết danh mục đầu tư và phương pháp VaR
- Tìm hiểu họ các mô hình ARCH, xác định mô hình phù hợp nhất cho thị
trường Việt Nam.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình, từ đó đưa ra những nhận xét về các
đặc điểm của TTCK Việt Nam.
4. Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu chủ yếu sử dụng phương pháp định tính, định lượng, thống kê, so
sánh và tổng hợp nhằm làm rõ các vấn đề cần nghiên cứu. Đối với nghiên cứu
định lượng được sử dụng trong bài nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu dùng
phương pháp tự hồi quy tương quan GARCH với sự trợ giúp của phần mềm
G@RCH 6.0.
5. Nội dung nghiên cứu
Chương 1: Đưa ra một số nguyên nhân dẫn đến rủi ro thị trường trên Thế giới.
Đưa ra một số phương pháp tính toán rủi ro, tập trung chủ yếu vào lý thuyết danh
mục đầu tư và lý thuyết VaR. Xét phương pháp dùng hệ số Độ lệch chuẩn để tính

rủi ro theo lý thuyết danh mục đầu tư và mô hình dùng cận biên và các mô hình
họ ARCH để tính toán rủi ro thị trường theo lý thuyết VaR.
Chương 2: Xét tình hình rủi ro thị trường tài chính thực tiễn ở Việt Nam và tình
hình đo lường rủi ro phổ biến ở Việt Nam hiện nay bằng hệ số Độ lệch chuẩn.
Chương 3: Lựa chọn và kiểm định sự phù hợp của mô hình GARCH(2,1) trên
TTCK Việt Nam.
Chương 4: Những đặc điểm của thị trường tài chính Việt Nam dẫn đến hạn chế
trong việc đo lường rủi ro thị trường tài chính.
10
Chương 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN
1.1 Một số nguyên nhân của rủi ro thị trường
Rủi ro thị trường là một dạng cụ thể của rủi ro tài chính, nó thể hiện ở khả năng
lời hoặc lỗ của một hoạt động kinh doanh, đầu tư, phụ thuộc vào những thay đổi
bất thường của giá cả trên thị trường, lãi suất thị trường hoặc tỷ giá hối đoái trên
thị trường. Vì thế rủi ro thị trường cũng được phân loại theo nhiều loại khác
nhau: đó là rủi ro lãi suất, rủi ro cổ phiếu, rủi ro tỷ giá hoặc rủi ro giá cả hàng
hóa, … Tùy theo từng nhân tố tác động đến nó mà xác định cho chính xác. Rủi ro
thị trường có thể được phân biệt rõ ràng với những dạng khác của rủi ro tài chính,
mà cụ thể ở đây là rủi ro tín dụng (một dạng rủi ro khi đối tác trễ hẹn hoặc thất
hứa thanh toán các khoản nợ), hoặc rủi ro hoạt động (nguy cơ kinh doanh bị lỗ do
hệ thống kiểm toán nội bộ yếu kém, hoặc do khả năng của những người lãnh
đạo). Sau đây là các nhân tố tác động đến rủi ro thị trường:
1.1.1 Môi trường kinh tế thay đổi
Nhân tố đẩy mạnh sự phát triển cũng như mối quan tâm của mọi người đến khái
niệm quản trị rủi ro đó là xác suất biến động lớn của nền kinh tế mà các doanh
nghiệp đang hoạt động. Những biến động mạnh của các nhân tố trong nền kinh tế
sẽ khiến các doanh nghiệp đối mặt với những rủi ro tài chính, do đó điều này sẽ
khiến các doanh nghiệp tích cực tìm kiếm những giải pháp hiệu quả để giảm
thiểu nó. Tính không ổn định của nền kinh tế thể hiện ở những nhân tố khác
nhau:

1.1.1.1 Biến động của thị trường chứng khoán
Đây là thị trường không ngừng biến động, và thỉnh thoảng chúng dao động cực
mạnh theo chiều hướng rất xấu: ví dụ trong ngày 19/10/1987 chỉ số Dow Jones
giảm tới 23% làm bốc hơi khoảng 1000 tỷ USD, và tiếp theo đó từ 21/7 đến
31/8/1998 Dow Jones đã giảm liên tục mất đi 18% giá trị. Các thị trường chứng
khoán khác trên thế giới cũng đã từng đối mặt với tình trạng này.
11
1.1.1.2 Biến động tỷ giá hối đoái
Tỷ giá hối đoái liên tục thay đổi sau sự sụp đổ của hệ thống tỷ giá cố định
Bretton Woods những năm đầu thập niên 70. Và lịch sử đã chứng kiến những
biến động tồi tệ như: sự mất giá đồng ERM vào 9/1992, đồng peso 1994, khủng
hoảng tiền tệ Đông Á thời kỳ 1997-1998, đồng rúp 1998 và đồng tiền quốc gia
Brazil thời kỳ 1990.
1.1.1.3 Biến động lãi suất
Lãi suất thường có những giao động mạnh, làm ảnh hướng lớn đến chi phí sử
dụng vốn, dòng tiền cũng như giá trị tài sản của doanh nghiệp. Từng diễn biến
hoạt động của FED được mọi người rất quan tâm, và người ta thường dựa vào lãi
suất T-Bill như là một thước đo để xem xét lãi suất ngắn hạn trên thị trường.
1.1.1.4 Biến động giá cả hàng hóa
Thị trường này biến động rất khó lường, giá cả những loại hàng hóa này, điển
hình là giá dầu thô, thường ổn định trong 1 thời gian dài, sau đó đột nhiên giao
động với một biên độ rất lớn, bằng chứng vào những năm đầu 1990, giá dầu thô
vùng phía Trung Tây tiểu bang Texas tăng gần 3 lần từ 15$/thùng đên 40$/thùng.
Ngoài ra, giá cả các loại hàng hóa khác, như giá điện, cũng biến động từng ngày,
thậm chí là từng giờ.
1.1.2 Hoạt động đầu tư ngày càng tăng
Một nhân tố khác góp phần vào sự quan tâm đến khái niệm quản trị rủi ro đó là
sự phát triển lớn mạnh các hoạt động giao dịch từ cuối thập niên 60. Số trung
bình cổ phiếu giao dịch mỗi ngày trên thị trường NYSE đã gia tăng từ 3.5 triệu
năm 1970 lên đến 100 triệu cổ phiếu năm 2000; tương tự tổng giá trị giao dịch

mỗi ngày trên thị trường FX ngày càng tăng mạnh từ 1 tỷ USD năm 1965 lên đến
1210 tỷ USD vào 4/2001, và hiện nay mỗi ngày giá trị giao dịch FX ước tính gần
4000 tỷ USD mỗi ngày. Trong vòng 2-3 thập kỷ nay, có một sự phát triển mở
rộng các công cụ giao dịch mới trên thị trường, đồng thời khối lượng giao dịch
các sản phẩm mới này cũng gia tăng nhanh chóng. Các sản phẩm giao dịch mới
này cũng được phát triển ở nhiều thị trường trên thế giới như: Tây Âu, Trung
Quốc, Mỹ Latinh, Nga và những khu vực khác. Có rất nhiều công cụ giao dịch
12
mới, vốn được dựa trên những tài sản có tính thanh khoản rất thấp nhất như: các
khoản nợ người tiêu dùng, nợ của ngân hàng cho vay thương mại và công
nghiệp, các hợp đồng mua vay nhà…thị trường này phát triển mạnh mẽ vào
những năm đầu 1980.
Ngoài ra, các hoạt động trên thị trường phái sinh cũng rất phát triển. Cho đến
năm 1972, các sản phẩm phái sinh được giao dịch chỉ là những hợp đồng giao
sau hàng hóa thực, hợp đồng kỳ hạn và hợp đồng quyền chọn trên thị trường phi
tập trung. Sàn giao dịch Chicago bắt đầu giao dịch các hợp đồng giao sau ngoại
tệ vào năm 1972 và năm 1973 đã xuât hiện quyền chọn mua cổ phiếu trên thị
trường này. Hợp đồng giao sau lãi suất cũng được ra đời vào năm 1975, và một
loạt các hợp đồng tài chính phái sinh cũng xuất hiện những năm sau đó: hợp
đồng hoán đổi SWAP, và các hợp đồng lai phức khác như hợp đồng giao sau
hoán đổi lãi suất…và các hợp đồng phái sinh tín dụng, điện và thời tiết cũng ra
đời những năm đầu thập niên 90s. Từ một khối lượng giao dịch không đáng kể
những năm đầu thập kỷ 70s, thì cho đến 4/2001 tổng giá trị giao dịch bình quân
mỗi ngày của các hợp đồng phái sinh này đạt tới mức 2800 tỷ USD.
1.1.3 Khoa học kỹ thuật phát triển
Nhân tố thứ ba góp phần giúp ý niệm quản trị rủi ro trở nên phổ biến hơn đó là sự
phát triển vượt bậc của khoa học kỹ thuật. Công nghệ ngày càng hiện đại giúp
cho việc tính toán, ước lượng thực hiện được cách nhanh chóng và tiện lợi gấp
rất nhiều lần. Sự phát triển công nghệ này giúp hạ chi phí kỹ thuật giảm xuống
chỉ còn 25-30% so với vài chục năm trước kia.

Những thành tựu vượt bậc trong công nghệ tin học, phát triển tốc độ xử lý phần
mềm, giảm thiểu chi phí kỹ thuật giúp cho việc chuyển đổi công nghệ đáp ứng
nhu cầu quản trị rủi ro. Những công văn quyết định sẽ không còn nằm phía
trong những phong bì thư nữa, mà chúng sẽ được chuyển tải nhanh chóng đến
những địa điểm cần đến bằng những phần mềm chương trình mã hóa thông
minh.
1.2 Một số phương pháp tính toán rủi ro
13
1.2.1 Phân tích Gap
Một trong những cách phổ biến nhất đó là phân tích Gap, vốn được phát triển bởi
những tổ chức tài chính với ý tưởng tác động rủi ro lãi suất. Phân tích Gap bắt
đầu bằng việc chọn lựa mốc thời gian thích hợp: 1 năm hoặc có thể nhiều hơn
nữa. Sau đó chúng ta sẽ thực hiện việc đánh giá lại danh mục tài sản hoặc nợ
trong giai đoạn này, những giá trị này sẽ cho chúng ta biết được độ nhạy cảm của
danh mục mà chúng ta đang nắm giữ. Sự khác biệt này chính là Gap mà chúng ta
cần tìm, và tác động của lãi suất được tính bằng sự thay đổi thu nhập ròng khi có
sự biến động trong lãi suất.
Với ∆ là mức thay đổi thu nhập lãi ròng, và ∆ là thay đổi lãi suất. Phân tích
Gap dễ dàng thực hiện, nhưng nó có nhiều hạn chế như: chỉ đề cập tới rủi ro lãi
suất, vì thế chúng chỉ xem xét tác động của lãi suất đến thu nhập ròng thay vì đến
giá trị danh mục nợ hoặc tài sản, ngoài ra kết quả còn phụ thuộc vào gốc thời
gian mà chúng ta chọn lựa.
1.2.2 Phân tích Duration
Thêm một phương pháp truyền thống nữa mà các tổ chức tài chính sử dụng để đo
rủi ro lãi suất là phương pháp phân tích Duration, hay nói cách khác là phân tích
các kỳ hạn của trái phiếu, hoặc các chứng khoán có lợi tức cố định khác. Ta tính
toán Duration theo công thức:
D =
[
x

]
/
Với PVCF
i
là hiện giá của dòng tiền thời gian i. Phương pháp này khá hữu dụng
vì nó tính toán gần đúng mức độ biến động của giá chứng khoán với thay đổi của
lãi suất:
% thay đổi giá chứng khoán ≈ - D x ∆y/(1 + y)
Với y là lãi suất và ∆y là thay đổi lãi suất. Với Duration càng lớn, giá trái phiếu
thay đổi càng phụ thuộc nhiều vào sự thay đổi của lãi suất.
14
Phân tích Duration, tương tự như phân tích Gap, chỉ tập trung vào sự thay đổi lãi
suất, nhưng với ưu thế tính toán đơn giản, phân tích Duration được ưa dùng
nhiều hơn.
1.2.3 Phân tích triển vọng
Cách tiếp cận thứ ba đó là phân tích triển vọng, hay còn gọi là phân tích what-if,
đó là phương pháp mà cách nhà phân tích sẽ nghĩ đến nhiều tình huống khác
nhau, từ đó sẽ xác định lời hoặc lỗ. Để thực hiện phương pháp này, chúng ta phải
thiết lập một loạt những tình huống, rồi xác định xem xét sự ảnh hưởng của các
nhân tố liên quan như: giá chứng khoán, lãi suất, tỷ giá…Sau đó chúng ta sẽ dự
phóng dòng tiền và giá trị kế toán của tài sản và nợ trong mỗi tình huống, và rồi
cuối cùng sử dụng những kết quả đó đưa ra kết luận.
Phân tích triển vọng không dễ thực hiện, có rất nhiều thách thức gây khó khăn
cho chúng ta trong việc xác định đâu là triển vọng chắc chắn xảy ra trong tương
lai, có một số lời khuyên giúp ta lựa chọn như sau: chúng ta cần chắc chắn rằng
triển vọng mà chúng ta đang xem xét là hợp lý và không được dựa quá nhiều vào
những giả định bất hợp lý, và đặc biệt phải xem xét mỗi quan hệ tương hỗ giữa
các biến liên quan trong mỗi tình huống. Phân tích triển vọng không cho chúng ta
biết xác suất xảy ra của những tình huống khác nhau, vì thế chúng ta cần phải sử
dụng khả năng xét đoán, đánh giá tính thực tế của từng triển vọng. Nói chung,

điều này còn phụ thuộc vào rất nhiều khả năng và kinh nghiệm của người phân
tích.
1.2.4 Lý thuyết danh mục đầu tư
Được Harry Markowitz giới thiệu năm 1952, đưa ra một cách tiếp cận khác để đo
lường rủi ro thị trường. Lý thuyết danh mục đầu tư bắt đầu từ những quyết định
lựa chọn tập hợp các cổ phiếu đầu tư, với mức tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cho trước
và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi đó, hay còn gọi là mức biến động của tỷ suất
sinh lợi, đó cũng chính là rủi ro mà nhà đầu tư nắm giữ danh mục đầu tư này gặp
phải. Với các nhân tố các không đổi, các nhà đầu tư luôn muốn danh mục đầu tư
mà mình đang nắm giữ sẽ có tỷ suất sinh lợi cao nhất, đồng thời độ lệch chuẩn
15
thì bé nhất. Điều này tương ứng, các nhà đầu tư nên lựa chọn danh mục đầu tư có
tỷ suất sinh lợi cao nhất ở mức độ lệch chuẩn cho trước, hoặc với tỷ suất sinh lợi
cho trước thì danh mục đầu tư đó phải có độ lệch chuẩn là bé nhất. Đây là những
danh mục đầu tư hiệu quả, điều mà các nhà đầu tư luôn luôn muốn hướng đến.
Ngoài ra cũng cần biết rằng, có thể có danh mục hiệu quả này có độ lệch chuẩn
cao hơn danh mục hiệu quả kia, và đồng thời rủi ro cao hơn thì tỷ suất sinh lợi
cũng sẽ cao tương ứng. Ở đây luôn có sự đánh đổi giữa tỷ suất sinh lợi và độ lệch
chuẩn của danh mục. Những nhà đầu tư an toàn sẽ có xu hướng chọn những danh
mục đầu tư có độ lệch chuẩn bé, tương ứng tỷ suất sinh lợi thấp; ngược lại các
nhà đầu tư thích rủi ro thường sẵn sàng chọn những danh mục có tỷ suất sinh lợi
cao với độ lệch chuẩn lớn.
Một chi tiết nên lưu ý trong lý thuyết danh mục đầu tư đó là rủi ro của từng tài
sản riêng lẻ thì không hẳn đó sẽ là tỷ suất sinh lợi của tài sản đó, mà nó sẽ góp
phần tạo nên cả rủi ro cho toàn danh mục đầu tư. Tuy nhiên mức độ mà tài sản
tạo nên rủi ro cho cả danh mục còn tùy thuộc vào mối tương quan hoặc hiệp
phương sai tỷ suất sinh lợi của tài sản này với những tài sản khác còn lại trong
danh mục. Hệ số tương quan càng thấp hoặc âm thì rủi ro của tài sản trong danh
mục sẽ rất bé thậm chí góp phần giảm thiểu độ lệch chuẩn của cả danh mục.
Lý thuyết danh mục đầu tư được ứng dụng tính toán tỷ suất sinh lợi của một tài

sản hay một danh mục tài sản tài chính, thông qua mô hình định giá tài sản vốn
(CAPM) của William Sharpe, John Lintnet và Jack Treynor (1960), với công
thức tổng quát:
r
i
= r
f
+ β
i
x (r
m
– r
f
)
Với r
i
: tỷ suất sinh lợi tài sản tài chính i
r
f
: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
β
i
: độ nhạy cảm của tài sản tài chính i so với thị trường
r
m
: tỷ suất sinh lợi thị trường
Lý thuyết danh mục đầu tư đưa ra mô hình giúp quản lý được những rủi ro khác
nhau, xem xét mối tương quan rủi ro giữa các tài sản khác nhau trong danh mục.
16
Vì thế mô hình này được sử dụng rộng rãi bởi các giám đốc quỹ đầu tư và nhiều

nhà đầu tư khác. Tuy nhiên việc tính toán tìm kiếm dữ liệu để đưa vào mô hình
rất rắc rối. Việc xác định lãi suất phi rủi ro, và tỷ suất sinh lợi của thị trường thì
không quá khó, nhưng việc ước lượng độ lệch chuẩn chính xác thì hết sức phức
tạp. Để ước lượng hệ số độ lệch chuẩn chính xác, chúng ta cần dữ liệu tỷ suất
sinh lợi của từng tài sản trong danh mục và dữ liệu thống kê này phải được thu
thập trong một thời gian đủ dài để có thể đáng tin cậy. Hệ số độ lệch chuẩn phụ
thuộc vào danh mục hiện hữu, và khi danh mục thay đổi cơ cấu thì chúng ta cũng
phải cần đánh giá lại hệ số độ lệch chuẩn này.
1.2.5 Đo lường rủi ro phái sinh
Khi thực hiện các hợp đồng phái sinh, chúng ta có thể đo lường rủi ro của chúng
thông qua:
- Delta: thể hiện phần trăm thay đổi trong giá cả sản phẩm phái sinh khi giá trị
thực của tài sản thay đổi.
- Gamma: thể hiện mức thay đổi của delta khi giá trị thực của tài sản thay đổi.
- Rho: thể hiện mức thay đổi trong giá cả sản phẩm phái sinh khi lãi suất thay
đổi.
- Vega: thể hiện mức thay đổi trong giá cả sản phầm phái sinh tương ứng với
sự thay đổi mức biến động của thị trường.
- Theta: thể hiện mức thay đổi trong giá cả sản phẩm phái sinh tương ứng với
từng thời gian khác nhau.
Khi sử dụng phương pháp đo lường này, cần lưu ý rằng chúng chỉ có ý nghĩa cho
chiến lược phòng ngừa hiệu quả bởi vì những biến số đo lường này chỉ đúng với
những biến động nhỏ của các nhân tố rủi ro, do đó chúng cần luôn phải được
kiểm soát một cách thường xuyên. Người sử dụng phương pháp này thường lo
lắng bởi vì khi có một biến động lớn trong các nhân tố rủi ro thì phương pháp
17
này sẽ không còn chính xác nữa, và chiến lược phòng ngừa sẽ bị thất bại hoàn
toàn.
1.2.6 Phương pháp VaR
Đo lường VaR được dựa trên lý thuyết danh mục chuẩn, sử dụng ước lượng độ

lệch chuẩn và mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi của những tài sản giao dịch
khác nhau. .
1.2.6.1 Nguyên tắc phương pháp VaR
Phương pháp đo lường rủi ro VaR đi theo một hướng tiếp cận tốt hơn, tập trung
xem xét xác suất phân phối thu nhập xấu nhất có thể xảy ra, vì ta đã biết phương
pháp VaR giúp ta đo lường mất mát lớn nhất mà nhà đầu tư phải gánh chịu trong
một khoảng thời gian nhất định với mức tin cậy cho trước. Do đó phương pháp
Var phụ thuộc vào hai biến cố không chắc chắn: khoảng thời gian mà chúng ta đo
lường lời lỗ của danh mục đầu tư, có thể là mỗi ngày, mỗi tuần hoặc mỗi tháng,
và phụ thuộc vào mức tin cậy, giao động từ 0 đến 1, thông thường là 50%, 90%,
95% hoặc 99% cho biết xác suất thực tế không thể có mức lỗ nào cao hơn mức lỗ
mà phương pháp VaR ước lượng.
Hình 1.1. Phương pháp VaR
Nguồn: Kevin Dowd, 2002. An introduction to market risk measurement
18
Hình trên đây mô phỏng chi tiết phương pháp đo lường rủi ro VaR, thể hiện giá
trị lời lỗ của danh mục đầu tư trong một thời gian cụ thể. Trục hoành dương thể
hiện mức lời của danh mục, còn trục hoành âm thể hiện mức lỗ mà danh mục
gánh chịu. Để tính được VaR, chúng ta phải chọn một mức tin cậy. Trong trường
hợp mức tin cậy là 95% như hình trên, tương ứng trục hoành là -1.645, thì VaR
sẽ là 1.645 cho biết rằng với mức tin cậy 95% thì mức lỗ tương ứng của danh
mục là 1.645.
Như đã đề cập ở phần trên, giá trị của VaR sẽ thay đổi khi chúng ta thay đổi độ
tin cậy. Với mức tin cậy là 99%, tức độ chính xác của phương pháp sẽ chính xác
hơn, thì giá trị tương ứng sẽ có xu hướng tiến về phía trái của trục hoành đạt mức
-2.326, khi đó VaR sẽ là 2.326. Có thể thấy rằng khi chúng ta tăng mức tin cậy
thì giá trị của VaR cũng sẽ có xu hướng gia tăng.
Ngoài ra, giá trị của VaR còn phụ thuộc vào khoảng thời gian mà chúng ta lựa
chọn để đánh giá mức lời lỗ của danh mục đầu tư.
Hình 1.2. VaR với độ tin cậy 95%

Nguồn: Kevin Dowd, 2002. An introduction to market risk measurement
Hình trên với mức tin cậy 95%, với khoảng thời gian xem xét giao động từ 1 đến
100 ngày thì tương ứng giá trị của VaR sẽ gia tăng từ 1.645 đến 16.449.
19
Tuy nhiên đây chỉ tồn tại trên lý thuyết, chúng ta nên xem xét sự thay đổi của
VaR khi có sự thay đổi tương ứng giữa mức tin cậy và khoảng thời gian xem xét.
Hình 1.3. Mặt phẳng VaR tương ứng mức tin cậy và thời gian
Nguồn: Kevin Dowd, 2002. An introduction to market risk measurement
Mặt phẳng trên thể hiện sự thay đổi của VaR tương ứng với từng cặp giá trị của
mức tin cậy và khoảng thời gian xem xét. Có thể thấy giá trị VaR ngày càng tăng
khi mức tin cậy và khoảng thời gian xem xét tăng đến đỉnh điểm, cho ta thấy
rằng khi đó danh mục đầu tư sẽ giao động mạnh nhất, tức rủi ro cao nhất.
1.2.6.2 Sự khác biệt giữa VaR và lý thuyết danh mục đầu tư.
Mặc dù phương pháp đo lường VaR bắt nguồn từ thuyết danh mục đầu tư, nhưng
chúng có những điểm khác biệt quan trọng sau:
- Thuyết danh mục đầu tư thể hiện độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi, trong
khi đó phương pháp VaR thể hiện ở góc độ mức lỗ tối đa có thể xảy ra của danh
mục, chính vì thế VaR dễ hiểu và được tiếp cận rộng rãi.
- Thuyết danh mục đầu tư giả định tỷ suất sinh lợi được phân phối bình
thường, còn VaR khái quát hơn, cung cấp những phân phối rộng hơn. Do đó VaR
thể hiện ở nhiều góc độ hơn, không những bao gồm rủi ro thị trường, mà còn rủi
ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và nhiều rủi ro khác
20
1.3 Các mô hình đo lường rủi ro trên thị trường
1.3.1 Sử dụng độ lệch chuẩn để tính toán rủi ro
1.3.1.1 Cách tính
Trong lĩnh vực tài chính, độ lệch chuẩn được dùng để đo lường rủi ro của nhà
đầu tư.
Độ lệch chuẩn ký hiệu là σ, đo lường phần trăm biến động của tỷ suất sinh lợi
tài sản so với giá trị trung bình trong một thời kỳ, được tính bằng căn bậc hai của

phương sai.
Gọi X là giá trị ngẫu nhiên tỷ suất sinh lợi tài sản ngày bất kỳ, μ là giá trị
trung bình của tỷ suất sinh lợi trong một thời kỳ.
Ta có: E(X) = μ
Với ký tự E biểu thị cho giá trị kỳ vọng của tỷ suất sinh lợi tài sản. Khi đó
phương sai σ
2
= E[(X-μ)
2
]
Độ lệch chuẩn σ =
√
σ là căn bậc hai giá trị kỳ vọng của (X-μ)
2
Ta xét hai trường hợp, tính toán phương sai hay độ lệch chuẩn trong trường
hợp chúng ta tính trực tiếp toàn bộ tổng thể hay chỉ tính một mẫu là một phần
được lấy ra từ tổng thể lớn, sau đó dùng số này ước tính cho phương sai tổng thể.
Với X nhận giá trị x
1
, x
2
,…, x
N
(N giá trị).
Trường hợp chúng ta tính trực tiếp toàn bộ tổng thể:
σ = [
(
− μ
)
+

(
− μ
)
+ …+( − μ)
hay ta có:
21
Trường hợp chúng ta tính thông qua mẫu đại diện cho tổng thể: tính toán
tương tự với công thức tính độ lệch chuẩn ở trên nhưng thay N trong bằng (N-
1). Gọi s là độ lệch chuẩn mẫu, ta có công thức:
1.3.1.2 Ưu/nhược điểm của độ lệch chuẩn
Ưu điểm chính của việc sử dụng độ lệch chuẩn là đơn giản, dễ thực hiện, dễ áp
dụng. Nhà đầu tư chỉ cần thu thập dữ liệu quá khứ và tính toán số học đơn giản.
Nhưng độ lệch chuẩn cũng hàm chứa những nhược điểm của nó.
- Như đã phân tích ở phần trên, có rất nhiều nguyên nhân gây ra tính rủi ro cho
thị trường. Nếu chúng ta chỉ dùng dữ liệu quá khứ để ước lượng rủi ro thị
trường trong tương lai thì chúng ta đang bỏ qua các nguyên nhân đó.
- Hơn nữa, để tính độ lệch chuẩn có độ chính xác cao yêu cầu cơ sở dữ liệu
phải đủ lớn, hay nói cách khác thị trường tài chính cần phải hoạt động đủ lâu
thì độ lệch chuẩn tính được mới chính xác. Chính vì vậy đối với đại đa số các
thị trường tài chính, việc sử dụng độ lệch chuẩn để tính toán rủi ro là không
phù hợp.
- Độ lệch chuẩn trên thực tế là một biến số thay đổi theo thời gian, chính điều
này nên việc xác định độ lệch chuẩn chính xác cho tài sản tài chính trở thành
một thách thức lớn cho các nhà đầu tư trên thị trường tài chính.
1.3.2 Sử dụng các cận biên để tính toán rủi ro
1.3.2.1 Mô hình
Mô hình được xây dựng dựa trên “thuyết giá trị cực biên”. Nhà đầu tư không
quan tâm đến những biến động hàng ngày của giá cả hay lãi suất mà quan tâm
đến giá trị trung bình và mức biến động của thay đổi lãi suất ngắn hạn tại các
điểm cực biên.

22
Từ lý thuyết Fisher – Tippett (1928) và khái niệm phân phối Pareto tổng quát
(Generalized Pareto Distribution – GPD), chúng ta có 2 phương pháp để xác định
loại phân phối đường cận biên cho các cực. Khi không thể dùng GPD, chúng ta
dùng phân phối giá trị cực biên tổng quát (GEV). Phân phối GPD các biến cực
đại ký hiệu là G
max
(x) tính bằng G
max
(x) =1+log[H
max
(x)], với H
max
(x) là phân
phối GEV, ξ là hình dạng tham số:
,
(
; μ, σ
)
= 1− 1+ ξ
μ
σ
/ξ
(1)
Với μ, σ lần lượt là tham số cục bộ và tham số tỷ lệ, X
max,n là
ngày thay đổi đạt cực
đại, x = (X
max.n
–

max,n
)/
max,n
→H
max
(x)
Chú ý rằng GPD được biểu diễn trong phương trình (1) kết hợp với phân phối
Pareto chuẩn, phân phối đồng dạng trong khoảng [-1,0], và phân phối theo quy
luật số mũ chuẩn:
8
Pareto: G
max,ξ
(x) = 1-
/
với x ≥ 1 (2)
Uniform: G
max,ξ
(x) = 1−(− )
/ξ
với x∈ [-1,0] (3)
Exponential: ΦG
max,ξ
(x) = 1 – exp(–x) với x ≥ 0 (4)
Sau đó chúng tôi dùng phương pháp tham số như Gumbel (1958) đề cập để tìm
các tham số của các phân phối cận biên. Dãy các giá trị cực đại X
max,1
, X
max,2
,...,
X

max,n
được sắp xếp tăng dần để có đc thống kê yêu cầu
X

max,1
≤
X

max,2
≤…≤
X

max,n
. Với mỗi r chạy từ 1 đến n, tần số của H
max,n
(
X

max,r
) là biến ngẫu nhiên nằm
giữa 0 và 1. Trung bình của tần số r-th, μ
r:n
= E[H
max,n
(
X

max,r
)], cũng bằng r/(n
+ 1).

10
Chúng ta lập phương trình các quan sát cực biên H
max,n
(
X

max,r
) với trung
bình của nó, r/(n +1):
23
(5)
Sau khi ước lượng các tham số, chúng ta tiến hành tính toán VaR.
Với S
t
là 1 vector biểu diễn các nhân tố rủi ro như lãi suất, tỷ giá, các chỉ số giá
vốn, và giá cả hàng hóa. Giá tài sản tài chính A là một hàm đã biết của vector S
t
,
thời gian t, và các nhân tố φ:
A = A(S
t
, t; φ) (6)
Biến ngẫu nhiên trong hàm A trong khoảng vi phân dt được đưa ra bởi Bổ đề Ito:
dA = A
s
dS
t
+ A
t
dt + ½ A

ss
σ
t
2
dt (7)
với A
s
=
( , )
và A
ss
=
( , )
là delta và gamma của tài sản.
Để tính toán VaR, chúng ta xây dựng một mô hình cho đại lượng ngẫu nhiên dS
t
.
Với đại đa số các nhân tố, ta có:
dS
t
= μ
t
dt + σ
t
dW
t
(8)
Với μ
t
là độ lệch và σ

t
là các tham số không ổn định, W
t
là chu trình Wiener
chuẩn, dW
t
tuân theo phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và biến đổi theo dt.
Giả định rằng ∆t ký hiệu độ dài một khoảng thời gian, ước tính thời gian gián
đoạn của quá trình ngẫu nhiên (8) có thể viết:
∆S
t
= μ
t
∆t + σ
t
∆W
t
(9)
Chúng ta tính toán VaR bằng cách ước tính các điểm mốc là các cực biên của S
t
,
ký hiệu là Ψ. α là xác suất ∆S
t
vượt qua điểm Ψ:
P(∆S
t
≥ Ψ
√
∆t) = α (10)
P(.) là phân phối xác suất được giả định đã biết. Trong các mô hình sử dụng VaR

thông dụng, Ψ được định nghĩa:
24
Ψ
nomal
= 2.33σ
t
(11)
Và P(.) được giả định tuân theo phân phối chuẩn với α = 1%. VaR tại thời điểm t
được rút ra từ phương trình (7) bằng cách lấy A
t
= A
ss
= 0:
VaR (A, α, ∆t) = 2.33σ
t
A
s
√
∆t (12)
Nhà đầu tư cần xác định ngưỡng Ψ, là mức biến động tối đa hay rủi ro tối đa có
thể chấp nhận, xác suất ∆S
t
≥ Ψ xảy ra là α. Sử dụng thuyết cực biên, ta tính phân
phối giá trị cực biên G(Ψ) thay cho P(.), ước lượng mốc Ψ:
G(Ψ) = 1 – α (13)
Với việc tính toán VaR bằng lý thuyết cực biên, chúng ta lựa chọn Z: ∆S
t
> Z > 0
và Ψ>Z, chúng ta xác định xác suất xảy ra với ∆S
t:

P(∆S
t
≤ Z) = F(Z) (14)
P(∆S
t
≤ Z + y
t
) = F(Z + y
t
) (15)
Với y
t
> 0 là mức vượt trội của mức Z tại thời gian t, ta có:
F
(
y
)
=
( )
( )
( )
(16)
F
z
là phân phối có điều kiện của cực đại ∆S
t
. Pickands (1975) chỉ ra rằng F
z
sẽ rất
gần với phân phối Pareto tổng quát GPD G

max,ξ
đưa ra bởi phương trình (1) nếu Z
lớn. Nghĩa là, chênh lệch giữa G
max,ξ
với F
z
sẽ tiến tới 0 khi Z tăng.
Giả định rằng (Z + y ,…,Z+ y ) biểu diễn những sự thay đổi cực đại của biến
ngẫu nhiên ∆S
t
tại thời gian t
i
vậy y biểu diễn những chênh lệch vượt trội. Hơn
nữa, lấy Z đủ lớn thì GPD là một ước lượng tốt cho phân phối của F
z
. Vậy xác
suất xảy ra những cực đại này được tính bởi:
F
z
(∆S
t
– Z <y ) = 1+ ξ
ξ
(17)
25
Các tham số GPD μ, σ, ξ được ước tính là cực đại hay phương pháp điều chỉnh
giảm, chúng ta có thể ước lượng hệ quả theo sau tại mỗi Z+ y , dùng phương
trình (16)
(18)
Với n và N là số quan sát cực đại và tổng số các quan sát. Tỷ số n/N là một ước

lượng của 1 – F(Z), là xác suất có một quan sát vượt quá Z.
Giá trị giới hạn Ψ phù hợp với các giá trị biến đổi của α trong phương trình (13)
có thể được tính:
Suy ra Ψ:
Thay các điểm Ψ
GPD
vào phương trình (12), ta có VaR:
VaR (A, α) = A
s
Ψ (21)
1.3.2.2 Ưu/nhược điểm của mô hình
Ưu điểm lớn nhất của mô hình chính là mô hình đưa ra phương pháp tính toán
VaR dựa trên việc xác định các điểm cực biên của lãi suất ngắn hạn. Nhờ đó ta
tránh được sự phức tạp khi xác định phân phối của lãi suất ngắn hạn một cách
chính xác.
Nhược điểm lớn nhất của mô hình chính là mô hình đưa ra khá phức tạp, gây khó
khăn cho người sử dụng mô hình. Hơn nữa, chúng ta sử dụng ước tính của mỗi
(19)
(20)