Áp dụng các phương pháp đo lường rủi ri hệ thống trên thị trường chứng khoán việt nam

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài luận văn "Áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán Việt Nam" là công trình nghiên cứu do tôi thực hiện, với sự

Em xin gửi lời cảm ơn tới Thầy, Cô trong khoa Kinh tế quản lý –

Trường Đại học Thăng Long đã giúp đỡ để em hoàn thành luận văn tốt hơn

Em xin gửi lời cảm ơn đến cán bộ thuộc phòng Sau đại học – Trường Đại học Thăng Long đã tạo điều kiện về các thủ tục hành chính và hướng dẫn quy trình thực hiện trong toàn bộ quá trình học tập

Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc gia đình, bạn bè đã động viên, giúp đỡ trong suốt thời gian qua

Hà Nội, ngày 09 tháng 07 năm 2015

Học viên

Nguyễn Thị Thu Trang

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài luận văn "Áp dụng các phương pháp đo

lường rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán Việt Nam" là công trình

nghiên cứu do tôi thực hiện, với sự hướng dẫn, hỗ trợ từ thầy giáo PGS.TS Trần Đăng Khâm Các thông tin, dữ liệu, số liệu trong luận văn đều có

nguồn gốc rõ ràng, cụ thể Kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và

chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác

Hà Nội, ngày 09 tháng 07 năm 2015

Học viên

Nguyễn Thị Thu Trang

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU i

DANH MỤC VIẾT TẮT ii

DANH MỤC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ, BẢNG BIỂU iii

LỜI MỞ ĐẦU v

CHƯƠNG 1 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 1

1.1 Rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán 1

1.1.1 Khái quát về thị trường chứng khoán 1

1.1.1.1 Khái niệm, đặc điểm thị trường chứng khoán 1

1.1.1.2 Phân loại thị trường chứng khoán 3

1.1.2 Các loại rủi ro trên thị trường chứng khoán 4

1.1.2.1 Khái niệm rủi ro trên thị trường chứng khoán 4

1.1.2.2 Phân loại rủi ro trên thị trường chứng khoán 6

1.1.3 Rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán 8

1.1.3.1 Khái niệm rủi ro hệ thống 8

1.1.3.2 Các loại rủi ro hệ thống thường gặp trên thị trường chứng khoán 8

1.1.4 Quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán 11

1.1.4.1 Khái niệm quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán 11

1.1.4.2 Nội dung quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán 12

1.2 Các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán 14 1.2.1 Phương pháp sử dụng hệ số Beta 14

1.2.1.1 Khái niệm hệ số Beta 14

1.2.1.2 Mô hình chỉ số đơn 14

1.2.1.3 Mô hình nhân tố 16

1.2.1.4 Ý nghĩa của hệ số Beta 17

1.2.2 Phương pháp giá trị tại mức rủi ro – phương pháp VaR 20

1.2.2.1 Khái quát về phương pháp VaR 20

1.2.2.2 Các phương pháp đo lường VaR 22

1.2.2.3 Nhược điểm của VaR 34

1.3 Điều kiện áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán 35

1.3.1 Điều kiện thuộc về Ủy ban chứng khoán Nhà nước 36

1.3.2 Điều kiện thuộc về Sở giao dịch chứng khoán 38

1.3.3 Điều kiện thuộc về các công ty chứng khoán và công ty quản lý quỹ 39 CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 41

2.1 Khái quát về thị trường chứng khoán Việt Nam 41

2.1.1 Thị trường phát hành và giao dịch chứng khoán ở Việt Nam 41

2.1.2 Quản lý Nhà nước và quản lý tự quản trên TTCK Việt Nam 50

2.1.2.1 Quản lý Nhà nước 50

2.1.2.2 Quản lý tự quản 52

2.1.3 Hoạt động của công ty chứng khoán và công ty quản lý quỹ 54

2.1.3.1 Hoạt động của công ty chứng khoán 54

2.1.3.2 Hoạt động của CTQL Quỹ 55

2.2 Thực trạng áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên

TTCK Việt Nam 57

2.2.1 Các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK Việt Nam 57

2.2.2 Chính sách quản trị rủi ro của công ty cổ phần chứng khoán Sài Gòn – Hà Nội (SHS) 60

2.2.2.1 Mô tả chính sách rủi ro của SHS 60

2.2.2.2 Biện pháp quản trị rủi ro thị trường tại SHS 61

2.3 Đánh giá thực trạng áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK Việt Nam 65

2.3.1 Kết quả 65

2.3.2 Hạn chế và nguyên nhân 67

2.3.2.1 Hạn chế 67

2.3.2.2 Nguyên nhân 68

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 71

3.1 Định hướng và quan điểm áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK Việt Nam 71

3.1.1 Định hướng phát triển TTCK Việt Nam 71

3.1.2 Quan điểm áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK Việt Nam 73

3.2 Giải pháp áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK Việt Nam 76

3.2.1 Lựa chọn mô hình đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK Việt Nam 76

3.2.1.1 Đo lường rủi ro rủi ro hệ thống theo các phương pháp tính VaR 76

3.2.1.2 Kết quả ứng dụng đo lường rủi ro hệ thống theo phương pháp VaR trên thị trường chứng khoán Việt Nam 793.2.1.3 Đánh giá các điều kiện áp dụng phương pháp VaR trên TTCKVN 903.2.2 Một số giải pháp khác 933.3 Khuyến nghị ứng dụng phương pháp VaR trong đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK Việt Nam 96

KẾT LUẬN 100 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC VIẾT TẮT

AWHS Age-weighted historical simulation

CTCK Công ty chứng khoán CTQL Quỹ Công ty quản lý Quỹ

DMĐT Danh mục đầu tư HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

HS Historical simualation MCFV Modified cornish fisher VaR MCS Monter Carlo simulation

SHS Công ty cổ phần chứng khoán Sài Gòn – Hà Nội TPHCM Thành phố Hồ Chí Minh

TSSL Tỷ suất sinh lời TTCK Thị trường chứng khoán TTCKVN Thị trường chứng khoán Việt Nam TTGDCK Trung tâm giao dịch chứng khoán UBCKNN Ủy ban chứng khoán Nhà nước

iii

DANH MỤC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ, BẢNG BIỂU

Hình 1.1 Đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro phi hệ thống 6

Hình 1.2 Phân loại rủi ro trên thị trường chứng khoán 7

Hình 1.3 Minh họa VaR trong phân phối tỷ suất sinh lời danh mục 21

Hình 1.4 Tần số tỷ suất sinh lời của chỉ số Vnindex 23

Hình 1.5 Biến động TSSL theo ngày của chỉ số Vnindex năm 2014 28

Hình 2.1 Mô tả điểm và TSSL chỉ số Vnindex 1/2006 đến 3/2007 43

Hình 2.2 Chỉ số Vnindex giai đoạn 2008 - 2010 45

Hình 2.3 Quản lý Nhà nước đối với Chứng khoán và TTCK Việt Nam 51

Hình 2.4 Số lượng các CTCK từ 2000 đến 2014 54

Hình 3.1 VaR 1 ngày với độ tin cậy 99%, 95% của CP BBC 82

Hình 3.2 VaR 1 ngày với độ tin cậy 99%, 95% của chỉ số ngành thực phẩm 83

Bảng 1.1.Tỷ suất sinh lời Vnindex năm 2014 xếp theo thứ tự tăng dần 28

Bảng 2.1 Thống kê một số chỉ tiêu của TTCKVN giai đoạn 2000 -2005 42

Bảng 2.2 Thống kê một số chỉ tiêu trên hai sàn HOSE và HNX 47

Bảng 3.1 Một số tham số thống kê của CP BBC, chỉ số ngành thực phẩm và chỉ số Vnindex 80

Bảng 3.2 Kết quả tính VaR của CP BBC sử dụng các phương pháp khác nhau 81

Bảng 3.3 Kết quả tính VaR của chỉ số ngành thực phẩm áp dụng các phương pháp khác nhau 83

Bảng 3.4 Kết quả tính VaR áp dụng các phương pháp khác nhau của chỉ số

Vnindex 85

Bảng 3.5 Kết quả kiểm chứng với cổ phiếu BBC 86

Bảng 3.6 Kết quả kiểm chứng với chỉ số ngành thực phẩm 87

Bảng 3.7 Kết quả kiểm chứng với chỉ số Vnindex 87

Bảng 3.8 Kết quả kiểm định Kupiec với VaR 5% của cổ phiếu BBC 88

Bảng 3.9 Kết quả kiểm định Kupiec cho VaR 5% của chỉ số ngành thực phẩm 89

Bảng 3.10 Kết quả kiểm định Kupiec cho VaR 1% của chỉ số Vnindex 90

lựa chọn để đạt được mức sinh lời mong đợi cao nhất với một mức độ rủi ro

nhất định Căn cứ vào phạm vi tác động của các biến cố, rủi ro trên thị trường

chứng khoán được phân biệt thành: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống Trong khi, rủi ro phi hệ thống có thể được khắc phục bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư thì rủi ro hệ thống nằm ngoài sự kiểm soát của các công ty

và nó tác động đến toàn bộ thị trường Chính vì vậy, câu hỏi mà các nhà đầu

tư đặt ra là: Khi các yếu tố rủi ro như sự biến động của lạm phát, tỷ giá, lãi

suất xảy ra thì mức giảm giá hay mức lỗ tối đa của chứng khoán là bao nhiêu? để họ có thể cân nhắc khối lượng đầu tư và tài sản dự trữ để bù đắp cho khoản lỗ có thể xảy ra đó

Thị trường chứng khoán Việt Nam được đánh giá là thị trường mới nổi,

rất tiềm năng nên thu hút được rất nhiều nhà đầu tư tham gia Tuy nhiên, rủi

ro hệ thống đối với thị trường chứng khoán Việt Nam là không thể tránh khỏi

Và mức độ ảnh hưởng của rủi ro hệ thống đến các đối tượng tham gia thị

trường chứng khoán như thế nào là giá trị cần phải xác định Đo lường được giá trị rủi ro sẽ xác định được giá trị an toàn (ngưỡng an toàn) cho thị trường

và tăng tính hấp dẫn của thị trường chứng khoán Việt Nam đối với các nhà đầu tư Chính vì vậy, việc tìm kiếm phương pháp đo lường mức độ rủi ro hệ

thống đủ độ tin cậy và phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam là nhu

cầu cần thiết

Thị trường chứng khoán Việt Nam có những đặc thù riêng và nhiều

phương pháp đo lường rủi ro hệ thống đã được nghiên cứu và thử nghiệm trên

thị trường Từ những tìm hiểu trên, học viên đã lựa chọn đề tài nghiên cứu

cho Luận văn thạc sỹ Tài chính – Ngân hàng là: "Áp dụng các phương pháp

đo lường rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán Việt Nam" làm đề tài nghiên cứu

dụng trên TTCK Việt Nam

- Lựa chọn phương pháp áp dụng đo lường rủi ro hệ thống cho TTCK

Việt Nam

- Xác định điều kiện áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống cho TTCK Việt Nam

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Phương pháp và điều kiện áp dụng phương pháp hệ số Beta và VaR – value at risk để đo lường rủi ro hệ thống của thị

trường chứng khoán

- Phạm vi nghiên cứu: Phân tích dữ liệu và ứng dựng mô hình để đo

lường mức độ rủi ro hệ thống của một mã cổ phiếu, chỉ số ngành cụ thể và chỉ

số chung của toàn thị trường chứng khoán Việt Nam Dữ liệu về giá đóng cửa

của cổ phiếu bibica (mã BBC), chỉ số ngành thực phẩm, chỉ số Vnindex từ 05/03/2007 đến 31/12/2014 được lấy từ các website: http://www.cafef.vn,

http://www.cophieu68.vn và http://www.vietstock.vn

4 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp định lượng, thống kê, tổng hợp, phân tích, so sánh

- Phương pháp kế thừa

- Sử dụng trợ giúp của phần mềm Excel và phần mềm Eviews

vii

5 Kết cấu của luận văn

Chương 1: Các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống trên thị trường

chứng khoán

Chương 2: Thực trạng áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ

thống trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 3: Giải pháp áp dụng các phương pháp đo lường rủi ro hệ

thống trên thị trường chứng khoán Việt Nam

CHƯƠNG 1 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO

HỆ THỐNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

1.1 Rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán

1.1.1 Khái quát về thị trường chứng khoán

1.1.1.1 Khái niệm, đặc điểm thị trường chứng khoán

Khái niệm thị trường chứng khoán: "Thị trường chứng khoán được

hiểu là nơi trao đổi, mua bán các chứng khoán hay các giấy tờ có giá Việc trao đổi mua bán này được thực hiện theo nhưng quy tắc ấn định trước"[7].

Chứng khoán được hiểu là các loại giấy tờ có giá hay bút toán ghi sổ, nó cho phép chủ sở hữu có quyền yêu cầu về thu nhập và tài sản của tổ chức phát hành hoặc quyền sở hữu, quyền đòi nợ Các quyền yêu cầu này có sự khác nhau giữa các loại chứng khoán, tùy theo tính chất sở hữu của chúng

Đặc điểm thị trường chứng khoán:

TTCK được hiểu là nơi trao đổi, mua bán các loại chứng khoán chủ yếu

là các loại chứng khoán trung và dài hạn Việc trao đổi, mua bán này có thể

diễn ra tại thị trường sơ cấp hay thị trường thứ cấp; ở thị trường tập trung hay

thị trường phi tập trung; ở thị trường giao ngay hay thị trường kỳ hạn

Hàng hóa của thị trường chứng khoán có tính chất đặc biệt đó là quyền

sở hữu về tư bản Chính vì vậy, có thể hiểu bản chất của thị trường chứng khoán thể hiện mối quan hệ về cung – cầu của vốn đầu tư Giá cả của chứng khoán thể hiện chi phí của vốn đầu tư "Thị trường chứng khoán là thị trường thể hiện mối quan hệ giữa cung và cầu của vốn đầu tư mà ở đó, giá cả của chứng khoán chứa đựng thông tin về chi phí vốn hay giá cả của vốn đầu tư Thị trường chứng khoán là hình thức phát triển bậc cao của nền sản xuất và lưu thông hàng hóa"[12]

Hoạt động mua bán trên TTCK chủ yếu được thực hiện thông qua hoạt động môi giới: Mọi hoạt động giao dịch, mua bán chứng khoán trên thị

2

trường chứng khoán đều được thực hiện thông qua các trung gian hay còn gọi

là các nhà môi giới Các nhà môi giới thực hiện mua bán theo lệnh của khách hàng và được hưởng hoa hồng Các nhà đầu tư sẽ không thể trực tiếp thỏa thuận với nhau để thực hiện hoạt động mua bán Họ đều phải thông qua các nhà môi giới để đặt lệnh Các nhà môi giới sẽ nhập lệnh vào hệ thống để khớp

lệnh Ngoài ra, các nhà môi giới cũng có thể thực hiện hoạt động tư vấn cho khách hàng trong việc đầu tư hay cung cấp thông tin về thị trường…

Thị trường chứng khoán đặc trưng bởi những định chế tài chính trực

tiếp: Đối tượng cần vốn và đối tượng cấp vốn đều trực tiếp tham gia thị

trường, giữa họ không có các trung gian tài chính Ví dụ: trên thị trường

chứng khoán sơ cấp, khi chứng khoán lần đầu được phát hành thông qua hoạt động đấu giá, vốn được chuyển giao từ các nhà đầu tư trực tiếp đến các tổ

lệnh bán Tất cả các thành viên trên thị trường đều không thể can thiệp vào

việc xác định giá này Mọi hoạt động mua bán trên TTCK đều phải minh

bạch Sở giao dịch công bố các thông tin về giao dịch chứng khoán trên thị

trường Các công ty niêm yết công bố công khai các thông tin tài chính định

kỳ hàng năm, hàng quý

Thị trường chứng khoán về cơ bản là thị trường liên tục: Sau khi chứng khoán được phát hành lần đầu trên thị trường sơ cấp, các chứng khoán sẽ được mua đi bán lại nhiều lần trên thị trường thứ cấp Thị trường thứ cấp làm

tăng tính thanh khoản cho các chứng khoán và đảm bảo với nhà đầu tư có thể chuyển chứng khoán của họ thành tiền bất cứ khi nào họ muốn

1.1.1.2 Phân loại thị trường chứng khoán

Thị trường chứng khoán có thể được phân loại theo nhiều hình thức khác nhau và thông thường được phân loại theo 3 cách thức cơ bản: Theo quá trình luân chuyển vốn; theo loại hàng hóa; theo hình thức tổ chức thị trường

Theo quá trình luân chuyển vốn: Thị trường được phân chia thành thị trường sơ cấp và thị trường thứ cấp Thị trường sơ cấp hay thị trường phát hành là nơi mua bán các chứng khoán mới phát hành (phát hành lần đầu tiên) Tại đây, vốn của các nhà đầu tư sẽ được chuyển cho nhà phát hành thông qua các chứng khoán mới phát hành Đây cũng là thị trường duy nhất mang lại nguồn vốn cho nhà phát hành Thị trường thứ cấp thực hiện hoạt động mua – bán, trao đổi những chứng khoán đã được phát hành nhằm mục đích kiếm lời, dịch chuyển vốn đầu tư hay di chuyển tài sản xã hội Thị

trường thứ cấp làm tăng tính lỏng của các chứng khoán đã phát hành và thị

trường này được xem là thị trường định giá các công ty

Theo hàng hóa: Theo các loại hàng hóa được mua bán trên thị trường,

người ta có thể phân loại thị trường chứng khoán thành thị trường cổ phiếu,

thị trường trái phiếu, thị trường các công cụ dẫn suất Trong đó, thị trường cổ phiếu (Stock markets): là nơi giao dịch mua bán, trao đổi các giấy tờ xác nhận

cổ phần đóng góp của các cổ đông Thị trường trái phiếu (Bond Markets): là

thị trường trao đổi, mua bán các trái phiếu - chứng khoán nợ Trái phiếu là

chứng khoán xác nhận nghĩa vụ và cam kết trả nợ của nhà phát hành đối với

người cho vay Thị trường các công cụ dẫn suất (Derivative Markets): là nơi các loại chứng khoán phái sinh được mua bán như: Hợp đồng quyền chọn (Options), hợp đồng tương lai (Future Contracts)…

Theo hình thức tổ chức của thị trường: Thị trường chứng khoán có thể được tổ chức theo 2 hình thức: Thị trường chứng khoán tổ chức thành các Sở giao dịch (Stock exchange) - thị trường tập trung và thị trường chứng khoán

4

phi tập trung (OTC: over the counter market – thị trường giao dịch qua quầy)

Thị trường chứng khoán tập trung là nơi người mua và người bán sẽ gặp nhau

tại một địa điểm nhất định để tiến hành giao dịch Sở giao dịch chứng khoán được quản lý chặt chẽ bởi Ủy ban chứng khoán Quốc gia, các giao dịch chịu

sự điều tiết của Luật chứng khoán và thị trường chứng khoán Những thị

trường chứng khoán tập trung tiêu biểu được biết đến là Sở giao dịch chứng khoán NewYork (NewYork Stock Exchange), Sở giao dịch chứng khoán Mỹ (American Stock Exchange), Sở giao dịch chứng khoán Tokyo (Tokyo Stock Exchange) Đối với thị trường chứng khoán phi tập trung – OTC là thị trường

của các nhà buôn, những người tạo lập thị trường Các nhà buôn có một danh

mục chứng khoán và họ sẵn sàng mua bán với các nhà buôn khác cũng như các nhà đầu tư khi những người này chấp nhận giá cả của họ Phần lớn hàng hóa trên thị trường này là chứng khoán của các công ty mới phát hành và các công ty vừa và nhỏ không thỏa mãn những điều kiện niêm yết của sở giao

dịch Ở thị trường này không có điểm giao dịch chính thức mà có thể diễn ra

tại tất cả các quầy, sàn giao dịch của các thành viên thông qua điện thoại hay

mạng máy tính diện rộng Khối lượng giao dịch của thị trường này thường lớn

hơn rất nhiều lần so với thị trường Sở giao dịch

1.1.2 Các loại rủi ro trên thị trường chứng khoán

1.1.2.1 Khái niệm rủi ro trên thị trường chứng khoán

Rủi ro là một khái niệm được các nhà đầu tư tài chính nói chung và các nhà đầu tư chứng khoán đặc biệt quan tâm Khi bàn về vấn đề rủi ro, người ta

thường nhắc tới một nguyên tắc, một sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro

Nhưng mỗi nhà đầu tư lại có một mức chấp nhận rủi ro khác nhau hay nói cách khác mỗi nhà đầu tư có "khẩu vị rủi ro" khác nhau Bất kỳ hình thức đầu

tư nào cũng có rủi ro, tuy nhiên mức rủi ro giữa các hình thức là không giống nhau Một nhà đầu tư có kỳ vọng lợi nhuận cao, sẽ dám chấp nhận lựa chọn

hình thức đầu tư có mức rủi ro lớn Tuy nhiên, họ cũng cần phải tính toán để xác định cái giá phải trả cho việc chấp nhận mức rủi ro đó Nếu rủi ro thực sự

xảy ra, với tiềm lực tài chính của họ có thể chống đỡ được hay không? Chính

vì vậy, với các nhà đầu tư khi tham gia thị trường cần tìm hiểu và có những

hiểu biết nhất định để hạn chế những mất mát, thua thiệt có thể gặp phải và

tối đa hóa được lợi nhuận cho mình

Vậy rủi ro là gì? Từ điển định nghĩa rủi ro là "mối nguy, hiểm họa, tiếp xúc với mất mát hoặc thu thiệt"[19] Trên thị trường hiện nay có hai quan

điểm khác nhau về rủi ro Quan điểm 1 - hiểu theo cách truyền thống: "Rủi ro trong đầu tư chứng khoán là khả năng (hay xác suất) xảy ra những kết quả đầu tư ngoài dự kiến hay cụ thể hơn là khả năng làm cho mức sinh lời thực tế nhận được trong tương lai khác với mức sinh lời dự kiến ban đầu"[12] Trên

thực tế, các nhà đầu tư khi tham gia thị trường đều xác định một tỷ lệ sinh lời

kỳ vọng và rủi ro xảy ra tức là tỷ lệ sinh lời thực trong tương lai khác với tỷ lệ sinh lời kỳ vọng ban đầu của họ Vậy, rủi ro theo cách hiểu này bao gồm rủi

ro giảm giá và rủi ro tăng giá so với giá kỳ vọng ban đầu Bất kỳ kết quả đầu

tư nào lệch ra khỏi kết quả dự kiến ban đầu đều được xem là rủi ro Với quan điểm này, cách thức đo lường rủi ro được đưa ra dựa vào sự biến động của tỷ

suất sinh lời của chứng khoán

Quan điểm thứ 2 cho rằng: Rủi ro là khả năng xảy ra những điều không mong muốn và khi nó xảy ra mang lại những tổn thất cho nhà đầu tư. Với quan điểm này rủi ro được xem là rủi ro giảm giá hay giá chứng khoán tăng ít

hơn so với giá kỳ vọng ban đầu Quan điểm này tương đối phù hợp với tư duy

của các nhà đầu tư trên thị trường, họ chủ yếu quan tâm đến các yếu tố làm cho giá trị khoản đầu tư của họ thực nhận trong tương lai thấp hơn giá trị họ mong muốn

6

Trong phạm vi của luận văn, tác giả sẽ tiếp cận rủi ro theo cả hai quan điểm trên và từ đó tìm hiểu các phương pháp để đo lường rủi ro hệ thống của

thị trường chứng khoán theo cả hai quan điểm đó

1.1.2.2 Phân loại rủi ro trên thị trường chứng khoán

Có rất nhiều loại rủi ro là nguyên nhân dẫn tới mức sinh lời trong đầu

tư chứng khoán không xảy ra đúng như dự đoán hay kỳ vọng của nhà đầu tư

Căn cứ vào phạm vi tác động của các biến cố, rủi ro trên thị trường chứng khoán được phân biệt thành 2 dạng cơ bản là rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ

thống:

Nguồn: Giáo trình đầu tư tài chính – Nhà xuất bản Tài chính

Hình 1.1 Đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro phi hệ thống

Rủi ro phi hệ thống (Nonsystematic Risks): Rủi ro này tác động tới một

loại chứng khoán hoặc một vài nhóm chứng khoán Nguyên nhân gây ra loại

rủi ro này xuất phát từ các yếu tố nội tại của công ty như: sự bất ổn định trong

cơ cấu vốn, cơ cấu tài sản của công ty; các yếu tố trong môi trường kinh doanh, việc quản lý bất ổn định… Chính vì những nguyên nhân này, các nhà đầu tư có thể loại trừ loại rủi ro này theo phương châm "không bỏ trứng vào

một rổ" Rủi ro phi hệ thống được phân loại thành ba loại cơ bản: rủi ro kinh doanh, rủi ro tài chính và rủi ro quản lý Trong phạm vi của luận văn sẽ không tìm hiểu chi tiết các loại rủi ro này với giả định các loại rủi ro này đã được

loại trừ bằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư nhưng sẽ tìm hiểu sâu dạng

rủi ro thứ hai là rủi ro hệ thống – rủi ro không thể loại trừ trên thị trường

chứng khoán Hình 1.1 thể hiện việc đa dạng hóa danh mục đầu tư sẽ làm

giảm rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống là một biến cố định (không đổi)

với bất kỳ một danh mục nào

Rủi ro hệ thống (Systematic Risks): Đây là rủi ro tác động tới toàn bộ

thị trường hoặc hầu hết các loại chứng khoán trên thị trường Rủi ro hệ thống

có thể bị gây ra bởi sự biến động của các yếu tố như: thị trường, GDP, lạm phát, tỷ giá, lãi suất, sức mua, chiến tranh, các sự kiện kinh tế - chính trị… đây là các yếu tố nằm ngoài sự kiểm soát của các công ty Khác với rủi ro phi

hệ thống, đa dạng hóa danh mục đầu tư cũng không thể giúp các nhà đầu tư

loại bỏ loại rủi ro này Trong nội dung tiếp theo, luận văn sẽ phân tích kỹ hơn các loại rủi ro hệ thống thường gặp bao gồm: rủi ro thị trường, rủi ro lãi suất,

rủi ro tỷ giá và rủi ro sức mua

Phân loại rủi ro trên thị trường chứng khoán được thể hiện khái quát trong Hình 1.2 như sau:

Nguồn: Thị trường chứng khoán – phân tích cơ bản

Hình 1.2 Phân loại rủi ro trên thị trường chứng khoán

Rủi ro

Rủi ro

hệ thống

Rủi ro sức mua Rủi rotỷ giá lãi suấtRủi ro thị trườngRủi ro

Rủi ro phi hệ thống

Rủi ro tài chính Rủi ro

kinh doanh Rủi ro

quản lý

8

Như vậy, rủi ro tổng thể = rủi ro hệ thống + rủi ro phi hệ thống Với giả định rủi ro phi hệ thống đã được loại trừ bằng cách quản lý một danh mục đầu

tư hiệu quả, lợi nhuận kỳ vọng của các nhà đầu tư còn bị ảnh hưởng bởi rủi ro

hệ thống, rủi ro đến từ các yếu tố vĩ mô của thị trường

1.1.3 Rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán

1.1.3.1 Khái niệm rủi ro hệ thống

Rủi ro hệ thống là một dạng rủi ro trên thị trường chứng khoán với các nhân tố gây rủi ro xuất phát từ sự biến động của các yếu tố vĩ mô của thị

trường Rủi ro hệ thống là rủi ro tác động đến toàn bộ hoặc hầu hết các chứng khoán Các nhân tố rủi ro của rủi ro hệ thống bao gồm: sự bấp bênh của môi

trường kinh tế nói chung như sự sụt giảm GDP, biến động của lãi suất, thay đổi của tốc độ lạm phát, biến động của tỷ giá… Dạng rủi ro này không thể

loại trừ nhưng tìm hiểu nó để đo lường và dự báo, cảnh báo ngưỡng an toàn cho các nhà đầu tư

1.1.3.2 Các loại rủi ro hệ thống thường gặp trên thị trường chứng khoán

Rủi ro thị trường: là sự thay đổi về mức sinh lời do sự đánh giá và ra quyết định của các nhà đầu tư trên thị trường Giá của các loại chứng khoán

có thể dao động mạnh mặc dù thu nhập của các công ty không thay đổi Nguyên nhân có thể khác nhau nhưng phụ thuộc chủ yếu vào cách nhìn nhận

của các nhà đầu tư với các loại chứng khoán đó Sự kỳ vọng của các nhà đầu

tư vào giá của các chứng khoán thay đổi dẫn tới mức sinh lời của một hay

một nhóm các chứng khoán thay đổi Các nhà đầu tư thường ra quyết định

việc mua bán chứng khoán dựa vào hai nhóm sự kiện: Các sự kiện hữu hình

như các sự kiện kinh tế – chính trị, xã hội và các sự kiện vô hình là yếu tố tâm

lý của thị trường Rủi ro thị trường xuất phát từ những sự kiện hữu hình,

nhưng do tâm lý không vững vàng của các nhà đầu tư nên họ thường có

những phản ứng thái quá trước các sự kiện đó Những sự sụt giảm đầu tiên

trên thị trường là nguyên nhân gây lo sợ cho các nhà đầu tư Họ tìm cách rút

vốn bằng cách bán chứng khoán và phản ứng dây chuyền làm tăng nhanh số

lượng các nhà đầu tư muốn bán, giá chứng khoán sẽ giảm một cách nhanh chóng khi cung vượt quá cầu Nếu các quyết định của nhà đầu tư không được xem xét, nhận định và phân tích trên cơ sở, số liệu thực tế mà chỉ đơn thuần ra quyết định theo "tâm lý bầy đàn", bắt chước hành vi của các nhà đầu tư khác

(thường là các nhà đầu tư lớn, có tổ chức) thì rủi ro sẽ rất nghiêm trọng cho

thị trường chứng khoán và cho chính các nhà đầu tư

Rủi ro lãi suất: nói đến sự không ổn định trong giá trị thị trường và số

tiền thu nhập trong tương lai – nguyên nhân là do dao động của mức lãi suất chung Lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn tại Việt Nam hay lãi suất tín phiếu kho bạc tại Mỹ được lấy làm lãi suất chuẩn (lãi suất phi rủi ro) để xác

định lãi suất của trái phiếu công ty có thời gian đáo hạn tương tự Khi lãi suất chuẩn này thay đổi sẽ làm thay đổi mức lợi nhuận kỳ vọng của các nhà đầu tư khiến cho giá của các loại chứng khoán trên toàn bộ thị trường thay đổi Do

hiệu ứng đa chiều nên việc phân tích mối quan hệ giữa lãi suất và giá chứng khoán khá phức tạp Giả định, Chính phủ phát hành thêm trái phiếu để bù đắp thâm hụt ngân sách Khi cung về trái phiếu Chính phủ tăng, cung tăng sẽ làm cho lãi suất trái phiếu chính phủ tăng Trái phiếu chính phủ sẽ hấp dẫn các nhà đầu tư hơn trái phiếu của các công ty khác và do vậy trái phiếu của các công ty cũng phải tăng theo Lãi suất trái phiếu công ty tăng tức là giá của trái phiếu giảm xuống và cũng làm giá của cổ phiếu giảm nhưng mức giảm của hai loại chứng khoán này khác nhau Ngược lại, khi lãi suất phi rủi ro giảm sẽ làm cho giá của các loại chứng khoán tăng lên Lãi suất chuẩn giảm sẽ làm ảnh hưởng đến lãi suất cho vay của các tổ chức tín dụng Các doanh nghiệp sẽ

dễ tiếp cận hơn với nguồn vốn này, đầu tư cho hoạt động sản xuất kinh doanh

của doanh nghiệp tăng, lợi nhuận tăng làm giá của các cổ phiếu cũng tăng lên

10

Như vậy, có thể kết luận mối quan hệ giữa lãi suất và các công cụ nợ là mối quan hệ trực tiếp và ngược chiều, hầu hết các công cụ nợ đều chịu rủi ro trực

tiếp từ lãi suất (trừ các công cụ nợ có lãi suất thả nổi) Do dòng tiền thu nhập

của cổ phiếu không cố định như trái phiếu, chúng có thể thay đổi cùng với lãi

suất và mức thay đổi này có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn mức thay đổi của lãi

suất Chính vì vậy, mối quan hệ giữa lãi suất và các công cụ vốn là mối quan

hệ không trực tiếp là không hoàn toàn ngược chiều: Nếu lãi suất chuẩn tăng

nhưng tăng ít hơn thu nhập từ cổ phiếu thì giá của cổ phiếu tăng, nếu lãi suất

tăng nhiều hơn mức thu nhập từ cổ phiếu thì giá của cổ phiếu giảm

Rủi ro sức mua: Rủi ro sức mua là tác động của lạm phát đến các

khoản đầu tư, biến động giá càng cao thì rủi ro sức mua càng tăng Yếu tố lạm phát hay giảm phát sẽ làm thay đổi mức lãi suất danh nghĩa và từ đó sẽ tác động đến giá của các chứng khoán trên thị trường Lợi tức thực tế của chứng khoán đem lại là kết quả của lợi tức danh nghĩa trừ đi lạm phát Khi nhà đầu

tư nắm giữ chứng khoán mặc dù có khả năng thu được lợi nhuận trong tương lai nhưng họ lại mất đi cơ hội mua sắm hàng hóa dịch vụ khác Mặt khác, giá

cả hàng hóa tăng lên trong thời gian nắm giữ chứng khoán do yếu tố lạm phát nhà đầu tư sẽ mất đi một phần sức mua từ thu nhập có được trong tương lai Giá trị phần sức mua bị giảm sút do lạm phát phản ánh mức rủi ro sức mua

của nhà đầu tư chứng khoán Nếu lạm phát vượt quá tỷ lệ dự tính, giá trị thực

của đồng tiền sẽ giảm và làm cho giá trị của khoản đầu tư bị giảm xuống Các nhà đầu tư sẽ dự tính trước mức độ mất giá của đồng tiền qua tỷ lệ lạm phát

dự tính, nếu như phần lợi tức thu được không đủ bù đắp cho phần tổn thất này thì họ sẽ không chấp nhận đầu tư

Rủi ro tỷ giá: Rủi ro tỷ giá là rủi ro do tác động của tỷ giá đến các

khoản đầu tư Khi có sự biến động về tỷ giá sẽ dẫn tới sự thay đổi về giá của

chứng khoán Nếu các nhà đầu tư cho rằng, đồng nội tệ sẽ bị giảm giá so với

đồng ngoại tệ, họ sẽ cắt giảm đầu tư trong nước hoặc thay thế chứng khoán

bằng tài sản ngoại tệ, vàng Như vậy, giá chứng khoán đồng nội sẽ giảm, rủi

ro hệ thống xảy ra khi giá của tất cả các loại chứng khoán nội tệ giảm Tuy nhiên, rủi ro tỷ giá có tác động đa chiều: khi giá của đồng đô la Mỹ giảm một cách tương đối so với Việt Nam đồng sẽ là bất lợi đối với các doanh nghiệp

xuất khẩu khi đồng tiền của họ bị giảm giá khi qui đổi sang đồng Việt Nam

Nhưng đồng đô la giảm lại là một thuận lợi với những doanh nghiệp nhập

khẩu, họ sẽ phải mất ít đồng Việt Nam hơn để đổi lấy đồng đô la Mỹ Trong

trường hợp đi vay đồng đô la Mỹ để thanh toán, chi phí lãi vay sẽ được cắt

giảm và kiến cho lợi nhuận của các doanh nghiệp này tăng, giá cổ phiếu của các doanh nghiệp nhập khẩu tăng

Rủi ro là một biến cố khó lường trước Muốn kiểm soát được rủi ro và thu được lợi nhuận, đòi hỏi các nhà đầu tư phải phân tích kỹ lưỡng trước khi

ra quyết định Đối với rủi ro phi hệ thống của chứng khoán có thể được hạn

chế bằng một danh mục được đa dạng hóa nhưng rủi ro của các nhà đầu tư

vẫn bị ảnh hưởng do tác động của các yếu tố vĩ mô Mặc dù là dạng rủi ro không thể loại trừ nhưng tổn thất của nhà đầu tư trên thị trường cũng có thể

được giảm bớt đi nếu được cảnh báo trước "Mạo hiểm nhưng có sự tính toán chuẩn bị thì khác xa với việc hấp tấp đâm đầu vào nó" – George Patton Chính vì vậy, việc quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán là một nội dung quan trọng trong phân tích và đầu tư chứng khoán

1.1.4 Quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán

1.1.4.1 Khái niệm quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán

Sự điều tiết của TTCK đòi hỏi những kiến thức về chuyên môn, kinh nghiệm và sự tinh tế rất cao của các nhà quản lý Thẩm quyền và trách nhiệm

của các cơ quan quản lý TTCK là khác nhau, phụ thuộc vào hệ thống pháp lý, vào cơ sở kinh tế và văn hóa của từng quốc gia

12

Việc lựa chọn mô hình quản lý TTCK cần phải xem xét, cân nhắc kỹ

lưỡng các yếu tố và phải phù hợp với từng giai đoạn phát triển của thị trường trên nguyên tắc tối đa hóa sự tin cậy của nhà đầu tư đối với thị trường Chúng

ta không để cho thị trường trở thành sòng bạc với các trò gian lận làm thiệt

hại cho các nhà đầu tư, cũng không nên hạn chế thị trường bằng sự can thiệp quá mức của Chính phủ [7] Quản lý rủi ro trên TTCK là một bộ phận không

thể tách rời, là yêu cầu bắt buộc và có vai trò quan trọng trong quản lý và giám sát TTCK

Quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán là một quy trình liên tục cung cấp một phương tiện để giảm thiểu những hậu quả tiêu cực của những

bất ngờ không lường trước được của thiên tai, khủng bố, chiến tranh, thay đổi kinh tế - chính trị và môi trường pháp lý, sự biến động của thị trường… Mục tiêu cuối cùng của quản lý rủi ro là đảm bảo rằng không có bất ngờ nào đặt các nhà đầu tư trong nguy hiểm

1.1.4.2 Nội dung quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán

Nội dung của quản lý rủi ro trên thị trường chứng khoán là việc xác định được quy trình quản lý rủi ro, quy trình quản lý rủi ro liên quan đến việc xác định, đo lường, giám sát, đánh giá và quản lý rủi ro Thông thường, quản

lý rủi ro được chia thành năm bước:

Bước 1 - Nhận diện rủi ro: Đây là bước đầu tiên nhằm tìm hiểu chi tiết

về bản chất của rủi ro Nhận dạng các nhân tố gây rủi ro, các tác nhân kinh tế gây rủi ro trên thị trường chứng khoán như: yếu tố lãi suất, lạm phát, tỷ giá,

tăng trưởng kinh tế… Tìm hiểu chiều hướng có thể gây ra rủi ro (Ví dụ như:

Việc Ngân hàng tăng lãi suất sẽ tác động như thế nào đến giá của chứng khoán)

Bước 2 – Ước tính, định lượng rủi ro: Đo lường mức độ phản ứng của các chứng khoán khi các nhân tố tác động rủi ro xảy ra Bằng việc sử dụng

các mô hình, phương pháp đo lường định tính để xác định mức độ phản ứng

chứng khoán (tăng hay giảm giá với mức tăng/giảm cụ thể)

Bước 3 – Đánh giá tác động của rủi ro: So sánh giữa chi phí bỏ ra và

lợi tức thu về từ việc quản lý rủi ro Đôi khi, việc quản lý rủi ro tiêu tốn nhiều nguồn lực như tiền bạc và thời gian nên cần phải xem xét việc quản lý rủi ro

có thực sự mang lại hiệu quả để thực hiện nó hay không

Bước 4 – Đánh giá năng lực của người thực hiện chương trình bảo

hiểm rủi ro Để quản lý rủi ro có hai chiến lược: Thứ nhất, thuê một tổ chức tài chính chuyên nghiệp thiết kế một giải pháp rủi ro cụ thể, phù hợp với

"khẩu vị rủi ro" của nhà đầu tư Thứ hai, nhà đầu tư tự "trung hòa rủi ro" bằng cách sử dụng các công cụ tài chính phái sinh

Bước 5 – Lựa chọn công cụ và quản lý rủi ro thích hợp: Đây là bước

mẫu chốt cuối cùng trong việc xây dựng chiến lược quản lý rủi ro Trong

bước này nhà quản lý phải chọn một giải pháp cụ thể

Đo lường rủi ro nằm ở bước thứ 2 trong qui trình quản lý rủi ro, để đo

lường mức tổn thất là bao nhiêu cần xác định đúng mô hình định lượng rủi ro

Quản lý rủi ro hệ thống là một bộ phận trong quản lý rủi ro của TTCK Để xác định mô hình đo lường rủi ro hệ thống phù hợp với từng TTCK là việc quan trọng và cần thiết Trong nội dung tiếp theo, luận văn sẽ tìm hiểu một số

mô hình đo lường rủi ro hệ thống trên TTCK và xác định những điều kiện cần thiết của thị trường để có thể áp dụng được theo từng mô hình khác nhau Trong khuôn khổ của luận văn sẽ đưa ra hai mô hình ứng với hai quan điểm

về rủi ro hệ thống Hệ số beta – với quan điểm rủi ro là sự biến động của giá

chứng khoán so với giá trị kỳ vọng ban đầu của nhà đầu tư Hệ số VaR – với quan điểm rủi ro hệ thống là rủi ro giảm giá chứng khoán so với giá trị kỳ

vọng ban đầu của nhà đầu tư

hệ thống là toàn bộ sự biến động của mức sinh lời do các yếu tố thuộc môi

trường vĩ mô gây lên Biến động về mức sinh lời ở đây bao gồm cả biến động

có ảnh hưởng tích cực – làm tăng giá chứng khoán và biến động có ảnh

hưởng tiêu cực - làm giảm giá chứng khoán Hệ số Beta được hình thành trong quá trình giới tài chính tìm cách lượng hóa rủi ro nhằm giảm bớt tổn

thất do rủi ro gây ra Đây là một phương pháp đo lường rủi ro truyền thống và

hiện tại vẫn còn được áp dụng rộng rãi

1.2.1.1 Khái niệm hệ số Beta

Hệ số Beta là một tham số phản ánh mối quan hệ giữa mức biến động giá của một chứng khoán so với mức giá chung của thị trường Nó phản ánh

độ nhạy của giá chứng khoán đang xem xét với mức giá chung của thị trường

Hệ số này sẽ thay đổi khi điều kiện của nền kinh tế thay đổi

Hệ số beta được biết đến như một hệ số quan trọng trong mô hình định giá tài sản vốn CAPM – capital asset pricing model - mô hình này cho phép xác định tỷ suất lợi tức kỳ vọng của bất kỳ tài sản rủi ro nào Trong mô hình này hệ số beta cho chúng ta biết độ rủi ro của tài sản (danh mục tài sản) để xác định mức độ rủi ro của tài sản, phần bù rủi ro của tài sản và những thông tin hợp lý để xác định giá hợp lý của tài sản rủi ro

Luận văn sẽ tiếp cận beta từ mô hình chỉ số đơn và mô hình nhân tố

1.2.1.2 Mô hình chỉ số đơn

Trong mô hình chỉ số đơn, giả sử tất cả các nhân tố vĩ mô có ảnh hưởng đến giá các chứng khoán gộp lại thành một chỉ số kinh tế vĩ mô và giả định

chỉ số này phản ánh sự biến động chung cho cả thị trường Chỉ số kinh tế vĩ

mô này có thể được đại diện bởi một chỉ số thị trường chứng khoán nào đó

Tức là chỉ sử dụng một chỉ số chứng khoán để thể hiện yếu tố thị trường Ngoài ảnh hưởng chung của chỉ số này, tất cả những biến động không chắc

chắn còn lại trong lợi tức của chứng khoán đều do những sự kiện của bản thân công ty đó gây ra Với những giả định trên, tỷ suất lợi tức trên một chứng khoán i có thể được thể hiện trong mô hình chỉ số đơn như sau:[1]

 = ∗  Trong đó:

- ai: Phần tỷ suất lợi tức được tạo ra do những đặc thù riêng của công

ty Phần tỷ suất này độc lập với thị trường và độc lập với các chứng khoán còn lại

- Rm: Tỷ suất lợi tức trên một chỉ số thị trường nào đó

- βi: Hệ số đo lường độ nhạy của tỷ suất lợi tức trên chứng khoán i so

với tỷ suất lợi tức trên chỉ số thị trường Ví dụ: hệ số βi = 1,5 - tức là tỷ suất sinh lời của chứng khoán i được kỳ vọng tăng 1,5% khi tỷ suất sinh lời của thị

trường tăng 1%

Theo công thức trên lợi tức của chứng khoán được tách riêng làm 2

phần: phần do đặc thù của bản thân công ty, phần do ảnh hưởng của thị

trường Có thể tách thành 2 phần như sau:

 =  +  Trong đó:

16

Từ đó, ta thấy rằng lợi tức của chứng khoán bị ảnh hưởng bởi hai yếu

tố: rủi ro thị trường (rủi ro hệ thống) thông qua sự biến động của Rm và rủi ro phi hệ thống thuộc về yếu tố bản thân công ty

Với αi là tỷ suất sinh lời vượt trội nếu như thị trường ở trạng thái bình

thường Rủi ro của chứng khoán được tách thành 2 phần:

chứng khoán, σ2m: phương sai của tỷ suất sinh lời trên chỉ số thị trường, σ2(ei):

phương sai của tỷ suất sinh lời do đặc thù của công ty

Hệ số beta được ước lượng bằng cách hồi qui lợi nhuận của một chứng khoán với lợi nhuận của chỉ số thị trường trong một khoảng thời gian và xác định theo công thức sau:

= (
, )



Trong đó: - Cov(ri, rm): Hiệp phương sai của tỷ suất sinh lời chứng khoán i so

với tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường

- σ2m: Phương sai của tỷ suất sinh lời của thị trường

β cho biết khuynh hướng và mức biến động của một chứng khoán đối

với sự biến động của danh mục thị trường

1.2.1.3 Mô hình nhân tố

Mô hình nhân tố (factor models) là mô hình thống kê đầu tiên được thiết kế để ước lượng hai đại lượng rủi ro cho một chứng khoán hoặc một danh mục đầu tư: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống

Giả sử Ri là tỷ suất sinh lời vượt trội của CK, được xác định bằng chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời của CK so với lãi suất phi rủi ro Ri = ri – rf

Một mô hình đơn giản nhất là mô hình một nhân tố Ở đây, nhân tố trong mô hình nhân tố được xem là nhân tố thị trường – nhân tố thuộc tầm vĩ

mô Tỷ suất sinh lời vượt trội của một chứng khoán được xác định như sau:[18]

 = (  + 

Với: E(Ri): tỷ suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán i

F: Nhân tố thị trường (nhân tố vĩ mô)

βi: Hệ số nhạy cảm của chứng khoán với nhân tố vĩ mô

ei: Nhân tố xuất phát từ các sự kiện của doanh nghiệp

Như vậy, β trong mô hình này chính là đại lượng thể hiện mối quan hệ

giữa sự biến thiên của chênh lệch tỷ suất sinh lời của chứng khoán và nhân tố

vĩ mô Ví dụ: Giả sử có nhân tố F – GDP tăng 1% so với mức tăng trưởng dự

kiến ban đầu, β = 1,3 Sự tăng trưởng này làm cho tỷ suất sinh lời tăng thêm 1,3% Giả sử trong thời gian đó bản thân công ty không có biến động gì đặc

biệt Như vậy, chính sự biến động của GDP mà tỷ suất sinh lời của chứng khoán tăng trưởng Tuy nhiên, tăng trưởng và giảm sút bao nhiêu lại phụ thuộc vào hệ sô β Hệ số β của chứng khoán = 1,3 tức là rủi ro hệ thống của

chứng khoán bằng 1,3

1.2.1.4 Ý nghĩa của hệ số Beta

Beta là hệ số đo lường mức độ biến động hay mức rủi ro hệ thống của

một chứng khoán hay một danh mục đầu tư trong mối tương quan với toàn bộ

thị trường Rủi ro hệ thống của một danh mục đầu tư có thể được xác định

bằng cách lấy bình quân gia quyền của beta của từng chứng khoán Giả sử với

1 danh mục gồm n chứng khoán với hệ số rủi ro hệ thống lần lượt là: β1, β

2-…βn Trọng số của từng chứng khoán trong danh mục là w1, w2, wn Hệ số rủi

ro hệ thống của danh mục đầu tư là:

- β > 1 chứng khoán hoặc danh mục đầu tư có nhiều rủi ro thị trường

hơn danh mục thị trường

- β = 1 chứng khoán hoặc danh mục đầu tư có cùng mức rủi ro thị

trường như danh mục thị trường

- β < 1 chứng khoán hoặc danh mục đầu tư có ít rủi ro thị trường hơn danh mục thị trường

Hệ số beta là thành phần quan trọng của mô hình định giá tài sản vốn CAPM bắt nguồn từ lý thuyết kinh tế hình thành bởi nghiên cứu cá nhân của William Sharpe, John Lintner, Jack Treynor và Jan Mossin CAPM chỉ có yếu

tố rủi ro có tính hệ thống là rủi ro vận động chung của thị trường hay rủi ro hệ

thống Mô hình này chỉ ra mối liên hệ giữa rủi ro và tỷ suất kỳ vọng

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Asset Pricing Model) [1]

Lợi nhuận dự kiến từ tài sản i được xác định như sau:

E(Ri) = Ff + βi[E(Rm) – Rf] hay

"# = "$ + % ∗ ("&− "$)

Trong đó:

- rf: Lãi suất phi rủi ro

- rm: Tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường

- β: Hệ số rủi ro hệ thống

Với giả định danh mục đầu tư đã được đa dạng hóa một cách tuyệt đối,

tức là rủi ro phi hệ thống đã được tối thiểu hóa, mức rủi ro hệ thống β của

danh mục tài sản đã được xác định thì nhà đầu tư sẽ yêu cầu một mức tỷ lệ sinh lời sao cho có thể bù đắp được mức rủi ro mà anh ta gặp phải

Một số giả thiết của mô hình CAPM như: (1) Thị trường cạnh tranh hoàn hảo, (2) Các nhà đầu tư đầu tư trong một khoảng thời gian nhất định, (3)

tất cả chứng khoán đều có thể mua bán và có thể chia nhỏ không hạn chế, (4) được phép mua bán khống, vay và cho vay ở lãi suất phi rủi ro và không hạn

chế, (5) thông tin sẵn có, (6) phân phối của tỷ suất sinh lời tuân theo phân

phối chuẩn, (7) không có chi phí giao dịch

Ngoài mô hình CAPM, APT (Arbitrage pricing theory) cũng là một ứng dụng quan trọng của hệ số β Trong khi, mô hình CAPM thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lời của một chứng khoán và một nhân tố duy nhất là tỷ suất sinh lời của thị trường Mô hình APT được phát triển bởi Stephen Ross xác định giá hoàn toàn dựa trên lý thuyết chênh lệch Theo mô hình APT, tỷ suất sinh lời của một tài sản bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố

rủi ro, tức là tỷ suất sinh lời của một chứng khoán liên quan tuyến tính với số

lượng các yếu tố rủi ro Trong mô hình này, rủi ro phi hệ thống có thể bị xóa

bỏ để nhà đầu tư chỉ được bồi thường cho việc chấp nhận các yếu tố rủi ro có tính hệ thống Hệ số beta đo lường độ nhạy cảm của chứng khoán với sự thay đổi trong mỗi yếu tố vĩ mô

Mô hình lý thuyết định giá chênh lệch - APT

Như đã đề cập ở trên, mô hình một nhân mô tả đơn giản tỷ suất sinh lời

của chứng khoán nhưng mô hình này không thực tế bởi có rất nhiều nhân tố

vĩ mô Chính vì vậy, mô hình APT giả định rằng quá trình tỷ suất sinh lời của tài sản có thể được biểu diễn bởi một mô hình có k nhân tố vĩ mô Cụ thể:

E(R i ) = R f + β i1 [E(R F1 ) – R f ] + β i2 [E(R F2 ) – R f ]+…+β ik [E(R Fk ) – R f ] + e i(# = )((#) + %#*+* + %#,+, + ⋯ + %#.+. + /#

Với: Ri: Tỷ suất sinh lời tài sản i trong một khoảng thời gian nhất định

20

E(Ri): Tỷ suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán i

E(RFk) – Rf: Phần bù rủi cho từng nhân tố

Fj (j = 1, 122222): Các nhân tố kinh tế vĩ mô

βij: Hệ số nhạy cảm của chứng khoán i với nhân tố vĩ mô thứ j

ei: Nhân tố xuất phát từ các sự kiện của doanh nghiệp

Các giả định của mô hình APT: (1) các tỷ suất sinh lời có thể được mô

tả bằng một mô hình nhân tố và quá trình hình thành tỷ suất sinh lời của tài

sản có thể được biểu diễn bởi một hàm tuyến tính được xác lập từ K nhân tố

rủi ro; (2) thị trường cạnh tranh hoàn hảo và vì thế không tồn tại cơ hội chênh

lệch giá; (3) có một số lượng lớn các chứng khoán vì thế có thể thiết lập các danh mục đầu tư đa dạng hóa rủi ro đặc thù của từng loại chứng khoán riêng

lẻ

Một số lưu ý về hệ số beta

Khi tính toán hệ số β truyền thống 345(697, 68)

8: cần lưu ý một số điểm sau:

Khoảng cách của dữ liệu: Theo như giả định của mô hình CAPM – các nhà đầu tư đầu tư trong một khoảng thời gian đơn, chính vì vậy tỷ suất sinh

lời phải được xác định theo ngày, tuần, tháng, năm Tần suất khác nhau sẽ cho

kết quả β khác nhau Khoảng cách càng ngắn thì độ chính xác của β càng cao

Độ dài của dãy dữ liệu: Thông thường người ta sử dụng dữ liệu 5 năm

trở lên để đảm bảo tính chính xác của thống kê

1.2.2 Phương pháp giá trị tại mức rủi ro – phương pháp VaR

1.2.2.1 Khái quát về phương pháp VaR

Theo quan điểm thứ hai về rủi ro là rủi ro là khả năng xảy ra những điều không mong muốn và khi xảy ra thì nó mang lại những tổn thất cho nhà đầu tư Ứng với cách hiểu này, rủi ro hệ thống của TTCK được đo lường bằng

một phương pháp khá phổ biến, đó là phương pháp Giá trị rủi ro – VaR [24]

Giá trị rủi ro (VaR) là một ước tính cho giá trị mất mát tồi tệ nhất về khoản đầu tư tài chính có thể xảy ra trong một khoảng thời gian tương lai nhất định (có thể theo ngày, theo tuần, theo tháng…) Giá trị trong tương lai là một

biến ngẫu nhiên, chính vì vậy giá trị thực tế trong tương lai trong một chừng

mực nào đó sẽ khác với giá trị ước lượng Do đó, một tuyên bố về VaR sẽ luôn phải đi kèm với một "mức tin cậy" và về xác suất khoản lỗ trong thực tế

sẽ không được lớn hơn VaR Hình 1.3 sẽ mô tả giá trị rủi ro VaR của phân

phối tỷ suất sinh sinh lời của một danh mục đầu tư

Hình 1.3 Minh họa VaR trong phân phối tỷ suất sinh lời danh mục

Ví dụ: VaR theo ngày của một danh mục đầu tư là 1.000$ với độ tin

cậy 95% Tức là với xác suất 95% giá trị tổn thất của khoản đầu tư trong ngày hôm sau không lớn hơn 1.000$ (Nhưng xác suất 5% còn lại khoản đầu tư có

thể lỗ với mức lớn hơn 1.000$)

Trong cuốn Rủi ro tài chính – Thực tiễn và phương pháp, khái niệm

VaR như sau: "VaR của một danh mục hoặc một tài sản thể hiện nguy cơ tổn thất lớn nhất có thể xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định với một mức tin cậy nhất định, trong điều kiện thị trường hoạt động bình thường".[11]

Các thông số ảnh hưởng đến VaR

22

- Mức độ tin cậy: Xác suất được chọn thông thường là 0,05 hoặc 0,01

tương đương với độ tin cậy 95% hoặc 99% Nhà đầu tư sẽ thận trọng hơn nếu dùng mức tin cậy 99% để đo lường VaR vì chỉ còn lại 1% mức lỗ sẽ xấu hơn

mức VaR đã tính

- Khoảng thời gian đo lường: Thông số quan trọng thứ hai khi đo lường VaR là sự chọn lựa khoảng thời gian: ngày, tuần, tháng, quý, năm…Bất kể là

thời gian nào được chọn, nếu thời gian càng dài thì VaR càng lớn vì trọng số

mà mức lỗ mong đợi thay đổi trực tiếp với thời gian dài mà nó đo lường

- Đơn vị tiền tệ: VaR đo lường rủi ro bằng những tính toán định lượng,

đó là một sự đo lường bằng tiền về rủi ro Như vậy, việc lựa chọn đơn vị tiền

tệ là rất quan trọng để xác định số tiền có thể bị lỗ trong một khoảng thời gian

là bao nhiêu

1.2.2.2 Các phương pháp đo lường VaR

VaR có thể được đo lường, tính toán với các giả định về phân phối của

tỷ suất sinh lời, sử dụng phương sai, hiệp phương sai Có ba phương thức chủ

yếu để tiếp cận VaR bao gồm: phương pháp phân tích hay còn gọi là phương pháp phương sai - hiệp phương sai, phương pháp mô phỏng lịch sử và phương pháp mô phỏng Monte Carlo VaR có thể được đo lường bằng việc cách giả định những kịch bản của danh mục quá khứ làm định hướng cho những quyết định trong tương lai – phương pháp mô phỏng lịch sử hoặc phương pháp mô

phỏng Monte Carlo

Phương pháp phương sai - hiệp phương sai

VaR đo lường mức giảm tối đa có thể xảy ra với giá trị của một tài sản

hoặc một danh mục đầu tư trong một thời gian nhất định với một khoảng tin

cậy cho trước Xác định VaR theo phương pháp này sẽ tương đối đơn giản

nếu như chúng ta xác định được phân bố xác suất của các giá trị có thể xảy ra

của tài sản Phương pháp này không quá phức tạp trong quá trình tính toán

nhưng tương đối khó khăn trong việc xác định hàm phân phối Hàm phân

phối sẽ được xác định giữa trên dữ liệu lịch sử của tài sản

Mô tả phương pháp

Giả sử đánh giá VaR cho một tài sản: giá trị kỳ vọng của tài sản này tuân theo phân phối chuẩn với giá trị trung bình 120 triệu và độ lệch chuẩn hàng năm là 10 triệu Với mức tin cậy 95%, chúng ta có thể xác định giá trị

của tài sản này sẽ không giảm xuống dưới 103,5 triệu (giá trị trung bình – zα

nhân với độ lệch chuẩn) hoặc tăng lên mức 120 triệu trong năm tới Tuy nhiên, để xác định được giá trị trung bình và độ lệch chuẩn ta phải căn cứ vào giá trị của tài sản trong quá khứ (giá lịch sử) và giả định lịch sử sẽ lặp lại

Sử dụng dữ liệu lịch sử của giá (giá đóng cửa) chỉ số VNindex từ ngày 03/01/2012 đến ngày 05/02/2015 với 771 quan sát theo ngày, giả định tỷ suất sinh lời của chỉ số này tuân theo phân phối chuẩn, ước lượng 2 yếu tố giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời Với mức tin cậy 95%, ta xác định được VaR của chỉ số này theo phương pháp phương sai – hiệp phương sai Số liệu lấy từ: http://www.cophieu68.vn Hình 1.4 mô tả tần số tỷ suất sinh lời theo ngày của chỉ số Vnindex từ ngày 3/1/2012 đến ngày 5/2/2015

Nguồn: Tác giả tự tính toán từ - http://www.cophieu68.vn

Hình 1.4 Tần số tỷ suất sinh lời của chỉ số Vnindex

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160

24

Với một danh mục đầu tư tài sản, quá trình ước lượng các thông số sẽ

phức tạp hơn do giá trị tương lai của các tài sản trong danh mục có sự tương quan với nhau Để xác định được phương sai của danh mục đầu từ thì cần xác định được hiệp phương sai giữa các giá trị của tài sản trong danh mục Công

thức phương sai danh mục:
; = ∑  
 +

! ∑= ! = = Một danh mục có gồm 10 tài sản sẽ có 45 hiệp phương sai cần ước lượng và 10

phương sai của các tài sản; nếu tăng danh mục lên 100 tài sản thì ta sẽ phải tính toán 4.950 hiệp phương sai của các tài sản và 100 phương sai của tài sản

Rõ ràng, việc xác định hiệp phương sai của các danh mục có nhiều tài sản sẽ

rất khó khăn

Quá trình tính toán này sẽ đơn giản hơn nếu sử dụng lược đồ hóa rủi ro (map the risk), từ những rủi ro do đặc tính riêng của các tài sản đơn lẻ trong danh mục chuyển về rủi ro hệ thống của thị trường và ước lượng dựa trên các

yếu tố rủi ro hệ thống Quá trình này bao gồm 4 bước:

• Bước 1: Mỗi tài sản trong danh mục sẽ được phân tách thành nhiều tài

sản đã được chuẩn hóa Ví dụ, một trái phiếu 10 năm với lãi hàng năm C sẽ được tách thành 10 trái phiếu không trả lãi có mệnh giá C và một trái phiếu

10 năm không trả lãi mệnh giá FV

Quá trình lược hóa này sẽ khó khăn hơn với những tài sản phức tạp như cổ phiếu và hợp đồng quyền chọn Những cũng với nguyên tắc tách từng tài sản thành một tập hợp các tài sản chuẩn hóa đại diện cho các yếu tố thị trường Thay vì phải tính rất nhiều phương sai và hiệp phương sai của các tài sản trong danh mục, chúng ta chỉ cần ước lượng các đại lượng này của các tài sản

đã chuẩn hóa và công việc này tốn ít thời gian hơn

• Bước 2: Mỗi một tài sản tài chính được tập hợp bởi các tài sản chuẩn hóa

• Bước 3: Xác định phương sai và hiệp phương sai cho các tài sản chuẩn

hóa Các đại lượng này được xác định căn cứ vào số liệu lịch sử của các tài

sản

• Bước 4: Căn cứ vào tỷ trọng của các tài sản chuẩn hóa đã tính ở bước 2

và phương sai và hiệp phương sai của các tài sản chuẩn hóa đã tính ở bước 3 chúng ta sẽ xác định được VaR của danh mục tài sản > = ; + ?@ ∗
;

Ưu điểm, hạn chế của phương pháp

Ưu điểm đầu tiên của phương pháp này trước hết là sự đơn giản trong tính toán nhưng hạn chế của nó cũng dựa trên giả định đó bao gồm việc giả định về hàm phân phối của tỷ suất sinh lời và dữ liệu đầu vào để xác định

phương sai và hiệp phương sai

• Giải định sai về hàm phân phối xác suất: Nếu tỷ suất sinh lời của tài

sản không tuân theo phân phối chuẩn thì VaR tính được sẽ thấp hơn VaR thực

tế Hay nói cách khác, nếu có nhiều giá trị ngoại lai trong phân phối tỷ suất sinh lời thực tế hơn trong giả định ban đầu (fat tails – trường hợp phân phối

tập trung nhiều về phần đuôi), việc ước lượng VaR danh mục trong trường

hợp này có thể không đúng sự thật và tạo nhiều khoản lỗ lớn VaR đo lường trong trường hợp này sẽ không chính xác

• Lỗi dữ liệu đầu vào: Giả định về hàm phân phối chuẩn được thực hiện

thì VaR vẫn có thể sai nếu như các đại lượng phương sai và hiệp phương sai

của các tài sản không chính xác Việc sử dụng dữ liệu lịch sử để ước lượng các tham số này nên có sai số là việc rất dễ xảy ra

• Chuỗi thời gian không dừng: Khi phương sai và hiệp phương sai giữa

các tài sản thay đổi theo thời gian do độ tương quan của các yếu tố rủi ro hệ

thống cũng thay đổi theo thời gian Ví dụ như, tương quan giữa đồng đô la

26

Mỹ và đồng yên Nhật có thể thay đổi nếu giá dầu tăng 15% Chính nhân tố này làm thay đổi kết quả của VaR

Khắc phục những hạn chế của phương pháp

• Lỗi giả định sai hàm phân phối: Rất nhiều nhà nghiên cứu đã xem xét

cách tốt nhất để tính toán VaR với các giả định về hàm phân phối khác nhau (không phải hàm phân phối chuẩn) Hull và White đã gợi ý những cách để xác định VaR khi tỷ suất sinh lời của tài sản không tuân theo phân phối chuẩn

nhưng đòi hỏi phải có sự chuyển hóa phân phối về phân phối chuẩn đa biến Ước lượng đầu vào cho các mô hình phân phối không chuẩn có thể rất khó

khăn so với các mô hình phân phối chuẩn và sẽ khó khăn hơn khi phân phối

bất cân xứng và đuôi dầy

• Lỗi đầu vào: Một số nhà nghiên cứu khác tìm kiếm cách khắc phục lỗi

sai số của các ước lượng phương sai và hiệp phương sai Một số đề xuất để

cải tiến phương pháp này là phương pháp lọc dữ liệu và chọn mẫu Một số khác cho rằng cải tiến kỹ thuật thống kê có thể cho ước lượng tốt hơn từ

những dữ liệu lịch sử Ví dụ, dự báo VaR dựa trên giả định rằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời không thay đổi theo thời gian, Engle chỉ ra rằng ta

có thể ước lượng tốt hơn nếu sử dụng các mô hình cho phép độ lệch chuẩn thay đổi theo thời gian Engle gợi ý 2 mô hình ARCH và GARCH được cho

rằng sẽ cung cấp cho chúng ta những ước lượng tốt hơn

Phương pháp lịch sử

Một phương pháp khác để tính VaR là phương pháp mô phỏng lịch sử

Sử dụng VaR lịch sử, ta có thể tính toán TSSL của danh mục sử dụng dữ liệu giá quá khứ hằng ngày trong một khoảng thời gian người sử dụng xác định, các thông tin này được biểu diễn dưới hình thức biểu đồ Từ đó, ta sẽ dễ dàng tính khoản lỗ vượt quá với xác suất 0,05 hoặc 0,01

Với giả định quan trọng lịch sử sẽ lặp lại, phương pháp này sử dụng giá

thực tế trong quá khứ để mô phỏng tỷ suất sinh lời của danh mục Cần lưu ý

rằng, danh mục mà một nhà đầu tư có thể nắm giữ trong quá khứ có lẽ không

giống vị thế của họ trong tương lai Khi sử dụng phương pháp lịch sử, ta phải luôn nhớ rằng mục đích của thực hiện này là áp đặt sự thay đổi của giá lịch sử vào danh mục hiện tại Thêm nữa, những công cụ như trái phiếu hay nhiều

những công cụ phái sinh thay đổi rất khác trong những khoảng thời gian khác nhau trong chu kỳ đời sống của nó, và bất cứ sự tính toán VaR theo phương pháp lịch sử nào phải đưa điều này vào trong việc tính toán bằng cách điều

chỉnh biến số trái phiếu hiện tại/giá sản phẩm phái sinh để mô phỏng cho đặc điểm hiện tại trong thời gian phân tích Ví dụ, kết quả tính toán VaR lịch sử vào trong một năm của danh mục bao gồm trái phiếu đáo hạn vào năm 2027 nên sử dụng tại thời điểm hiện tại thay vì trái phiếu đang đáo hạn vào năm

2026 là những biến đại diện; những trái phiếu này là những đại diện chính xác

nhất thể hiện rõ tình trạng rủi ro danh mục hiện tại bởi vì nó sẽ tự thể hiện

một năm trước vào cùng thời điểm Khi một công ty sử dụng một tổng những danh mục khác nhau để tính toán VaR lịch sử hơn là chính nó thể hiện trong quá khứ thì có thể sẽ thích hợp hơn là gọi phương pháp này là một mô phỏng

lịch sử

Sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lời của tài sản trong quá khứ và sắp xếp lại

dữ liệu theo hướng từ nhỏ nhất đến lớn nhất Với giải định lịch sử sẽ lặp lại, cùng một mức tin cậy ta sẽ dự báo được VaR của tài sản trong một thời gian

cụ thể Xem xét ví dụ về chỉ số Vnindex năm 2014 nguồn:

http://www.cophieu68.vn, với tỷ suất sinh lời được tính toán theo ngày từ ngày 02/01/2014 đến ngày 31/12/2014 ta có dữ liệu của 247 điểm Hình 1.5

mô tả biến động của tỷ suất sinh lời theo ngày của chỉ số Vnindex từ ngày 02/01/2014 đến ngày 31/12/2014