Đo lường rủi ro danh mục ngoại tệ bằng mô hình VaR(Value at Risk) - Trường hợp công ty tài chính cổ phần xi măng

quả để bán lại trên thị trường liên ngân hàng, thực hiện các nghiệp vụ giao. dịch ngoại tệ khác nhau như: nghiệp vụ hoán đổi tiền tệ (swap), Giao dịch hoán đổi[r]

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Để có thể sử dụng vốn hiệu quả và tiết kiệm thì thị trường tài chính đã góp phần tạo nên cơ chế hoạt động thích hợp để người có vốn và người cần vốn được trao đổi tự do các tài sản tài chính với nhau Có nhiều cách phân loại thị trường tài chính nhưng phân loại theo thời hạn đầu tư thì có thể phân chia thị trường tài chính thành thị trường tiền tệ và thị trường vốn Thị trường tiền tệ Việt Nam nói chung và thị trường ngoại tệ liên ngân hàng nói riêng đã được hình thành và từng bước hoàn thiện gắn liền với tiến độ đổi mới và phát triển nền kinh tế đất nước Cho đến nay, mặc dù thị trường tiền tệ Việt Nam phát triển chưa ổn định nhưng nó đã đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết cung cầu về nguồn vốn ngắn hạn nhằm hỗ trợ các hoạt động sản xuất kinh doanh, dịch vụ, đời sống của các chủ thể kinh tế khác nhau Đặc biệt, từ khi Việt Nam gia nhập WTO từ năm 2007 thì lượng vốn từ nước ngoài chảy vào Việt Nam tương đối mạnh và thị trường ngoại tệ liên ngân hàng cũng theo đó

mà ngày càng phát triển rộng lớn hơn

Chính vì vậy, việc quản lý rủi ro danh mục kinh doanh ngoại tệ ở các tổ chức tín dụng tham gia giao dịch cũng cần ngày càng nâng cao sự kiểm soát chặt chẽ, đưa ra các phương án phòng ngừa rủi ro chính xác

Hiện tại, tôi đang công tác tại Công ty tài chính cổ phần xi măng - là một tổ chức tín dụng, có giấy phép hoạt động kinh doanh ngoại hối Với kỹ năng, nghiệp vụ, am hiểu thị trường sau một thời gian làm việc, kết hợp với vốn kiến thức chuyên ngành Toán tài chính đã học, tôi mong muốn có thể xây dựng được một mô hình quản trị rủi ro hiệu quả cho danh mục ngoại tệ nơi tôi

làm việc Vì vậy, tôi đã lựa chọn đề tài: “Đo lường rủi ro danh mục ngoại tệ bằng mô hình VaR (Value at Risk- Trường hợp Công ty tài chính cổ phần

Xi măng” nhằm cung cấp một công cụ quản trị rủi ro hữu ích, thực tế cho đơn

vị đang làm việc Từ đó, tôi đề xuất một số giải pháp về dự phòng vốn rủi ro, quản trị rủi ro việc kinh doanh ngoại tệ tại CFC hiệu quả, chuyên nghiệp hơn

Mục tiêu nghiên cứu trọng tâm của luận văn là: Dự báo độ tổn thất lớn nhất, số tiền vốn dự phòng rủi ro với danh mục ngoại tệ đang nắm giữ tại Công ty tài chính cổ phần Xi măng (CFC) bằng mô hình VaR

Phương pháp nghiên cứu sử dụng trong luận văn là: thống kê dãy số thời gian, tổng hợp xử lý dữ liệu bằng phương pháp kinh tế lượng, sử dụng

mô hình VaR theo phương pháp tham số và phương pháp phi tham số (Historical) trong các mô hình tài chính Cơ sở lý thuyết luận văn này là lý thuyết mô hình định giá tài sản tài chính VaR: VaR của danh mục hay 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 Từ đó, đưa ra dự báo dựa trên số liệu lịch sử

Nội dung chính của luận văn được chia thành 3 chương như sau:

Chương 1: Tổng quan thực hiện mua bán ngoại tệ trên thị trường liên ngân hàng

Chương 2: Thực trạng hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại CFC và các yếu tố tác động

Chương 3: Đánh giá rủi ro danh mục ngoại tệ CFC bằng mô hình VaR

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN THỰC HIỆN MUA BÁN NGOẠI TỆ TRÊN THỊ TRƯỜNG LIÊN NGÂN HÀNG

Chương 1 trình bày những nội dung sau:

Khái niệm thị trường liên ngân hàng

Khái niệm giao dịch ngoại tệ và các hình thức giao dịch trên thị trường liên ngân hàng

Nội dung quản trị rủi ro thị trường trong Basel II

Mô hình VaR và dự trữ vốn dự phòng: dẫn xuất mô hình VaR, các giả thiết của mô hình, hậu kiểm mô hình VaR và việc công thức tính vốn dự

phòng trong Basel II cũng như trong dự thảo thông tư của NHNN về Hướng dẫn tỷ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Mô 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, còn các nhà đầu tư, tổ chức tài chính ước tính được nguy cơ tổn thất tài chính của họ

VaR của một danh mục (hoặc của một lượng tài sản) với chu kỳ k (đơn

vị thời gian) và độ tin cậy (1- α)100% là phân vị mức α của hàm Fk(x) Ta sẽ

ký hiệu đại lượng này là VaR(k, α) và dấu âm của VaR biểu thị tổn thất (thua lỗ)

Các nghiên cứu trước đây về mô hình VaR: giới thiệu về những ngân hàng trên thế giới và ở Việt Nam đang và sẽ ứng dụng Basel II nói chung và

mô hình VaR nói riêng vào quản trị rủi ro và quản trị rủi ro thị trường

Khái quát hoạt động mua bán ngoại tệ liên ngân hàng và tại Công ty tài chính cổ phần xi măng:

 Giới thiệu chung giao dịch ngoại tệ liên ngân hàng Việt Nam

về đặc điểm, lịch sử hình thành cũng như sự phát triển, hoạt động, biến đổi tỷ giá USD/VND bình quân liên ngân hàng

 Giới thiệu danh mục ngoại tệ CFC và nguồn cung, cầu đồng USD

 Ứng dụng mô hình VaR tại CFC: phân tích sự phù hợp và lợi ích có thể đem lại khi áp dụng mô hình

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH NGOẠI TỆ TẠI CFC VÀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG

Chương 2 có nhiệm vụ mô tả tình hình kinh doanh ngoại tệ tại CFC, các yếu tố tác động đến hoạt động kinh doanh tại CFC cũng như trạng thái danh mục ngoại tệ và thiết lập một cơ sở dữ liệu phù hợp cho nghiên cứu Trên cơ sở dữ liệu đó tiến hành lựa chọn phương pháp tính VaR hợp lý

Công ty tài chính cổ phần xi măng ra đời từ năm 2008 Ngày 10/3/2009, CFC được Ngân hàng nhà nước cấp giấy xác nhận đăng ký hoạt động cưng ứng dịch vụ ngoại hối Trạng thái danh mục ngoại tệ chủ yếu là đồng USD Nguồn cung lượng tiền USD phụ thuộc việc xuất khẩu Clinker, Xi măng của Tổng công ty công nghiệp xi măng Việt Nam (Vicem) ra thị trường quốc tế Sauk hi có nguồn tiền USD về, Vicem bán lại lượng tiền USD này cho CFC và CFC căn cứ dự báo tình hình tỷ giá trên thị trường liên ngân hàng

để bán lại kiếm lời do chênh lệch tỷ giá

Số liệu cho nghiên cứu gồm hai phần:

Phần 1 là về số liệu trạng thái ngoại tệ đồng USD nắm giữ từng ngày từ 02/01/2013 đến ngày 29/5/2015 Số liệu này được tổng hợp trong báo cáo theo dõi hàng ngày

Phần hai là số liệu về chuỗi tỷ giá USD/VND giao dịch liên ngân hàng

từ 02/01/2013 đến 29/5/2015 được lấy trong quá trình bản thân thực hiện giao dịch trực tiếp trên thị trường liên ngân hàng

Sau đó, tôi đã tổng hợp dữ liệu quá khứ: về trạng thái đồng USD và tỷ giá USD/VND sắp xếp theo chuỗi thời gian liên tục từ 02/01/2013 đến 29/5/2015, không tính ngày thứ 7, chủ nhật (khi thị trường ko giao dịch) và các ngày nghỉ lễ, tết Tổng số phiên giao dịch là 609 phiên

Sau đó, tôi đã phân tích diễn biến, thực trạng biến động tỷ giá từ 02/01/2013 đến 29/05/2015 và đưa ra phương pháp lựa chọn tính VaR phù hợp cho mô hình là phương pháp phi tham số Ngoài ra, luận văn vẫn tính mô hình VaR theo phương pháp tham số để có sự so sánh

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ RỦI RO DANH MỤC NGOẠI TỆ CFC BẰNG

MÔ HÌNH VAR

Chương 3 thực hiện việc thiết lập chuỗi số liệu, tính lợi suất, kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất tỷ giá, kiểm định tính phân phối chuẩn, xây dựng

mô hình ARCH – GARCH, TGARCH, tính VaR theo hai phương pháp tham

số và lịch sử, thực hiện hậu kiểm VaR, đưa ra mức vốn để dự phòng rủi ro

Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi tỷ giá thì không dừng nhưng chuỗi lợi suất thì dừng

Kết quả kiểm định tính phân phối chuẩn của chuỗi lợi suất tỷ giá bình quân USD/VND không phân phối chuẩn

Sau khi thực hiện các bước xây dựng mô hình ARCH – GARCH, tôi không chọn được mô hình ARCH, GARCH phù hợp Sau đó, tôi thực hiện xây dựng mô hình TGARCH và có được kết quả mô hình cho biết có sự khác biệt giữa cú sốc âm và cú sốc dương đối với phương sai 2

t

Mô hình TGARCH cho biết ảnh hưởng đến 2

t

 của cú sốc âm là: (0,387+0,584), trong khí đó, ảnh hưởng của cú sốc dương là 0,387 Điều này

có thể hiểu là tin tức xấu ảnh hưởng đến biến động tỷ giá USD/VND nhiều hơn tin tức tốt

Kết quả mô hình tính VaR theo 2 phương pháp cho kết quả như sau:

Phương pháp tham số (Trường hợp phân phối chuẩn) khi chuỗi lợi suất của tài sản dừng và phân phối chuẩn

Tính VaR tại ngày 29/5/2015, với trạng thái danh mục ngoại tệ đang nắm giữ là -1.873.879 USD (dấu âm thể hiện trạng thái bán), tỷ giá bình quân USD/VND trên thị trường liên ngân hàng giao dịch là 21827VND/USD, lợi suất trong 1 ngày thường khá nhỏ nên ta sẽ giả định μ = 0:

Thực hiện bảng tính trên Excel, ta tính VaR(1 ngày, Vt, 1%), được kết

quả là - 83.292.723VND Vậy sau một ngày với xác suất 1%, CFC có thể lỗ là 83,9292 triệu VND

Thực hiện bảng tính trên Excel, ta tính VaR(1 ngày, Vt, 1%), được kết

quả là - 58.982.455VND Vậy sau một ngày với xác suất 5%, CFC có thể lỗ là 58,98 triệu VND Khả năng có thể lỗ với mức 5% thấp hơn so với mức 1% nên số tiền vốn dự phòng sẽ tính thấp hơn và độ rủi ro cũng cao hơn

Thực hiện bảng tính trên Excel, ta tính VaR(5 ngày, Vt, 5%), ta được

kết quả là -186.248.190VND Vậy sau 05 ngày với xác suất 1%, CFC có thể

lỗ tối đa tới là 186,249 triệu VND

Thực hiện bảng tính trên Excel, ta tính VaR(5 ngày, Vt, 5%), được kết

quả là -131.687.532VND Vậy với xác suất 5%, sau 5 ngày, CFC có thể lỗ tối

đa là 131,687 triệu VND, mức này thấp hơn VaR(5 ngày, Vt, 1%)

Thực hiện bảng tính trên Excel, ta tính VaR(10 ngày, Vt, 5%), được

kết quả là -186.234.294VND Vậy sau 10 ngày với xác suất 5%, CFC có thể

lỗ là 186,234 triệu VND Theo quy định Basel II, trong 10 ngày chỉ tính với xác suất 5% Với mức lỗ tối đa này cũng xấp xỉ VaR(5 ngày, Vt, 1%)

Phương pháp phi tham số (Historical)

Tôi cũng tính VaR tại ngày 29/5/2015, với Vt = -1873878.72 USD, tỷ giá bình quân USD/VND trên thị trường liên ngân hàng giao dịch là 21827VND/USD:

Thực hiện cách tính trên Excel, sử dụng công thức percentile cho chuỗi biến động giá trị danh mục, ta tính được kết quả VaR(1 ngày, Vt, 1%) bằng 92.676.711VND Vậy sau một ngày với xác suất 1%, CFC có thể lỗ là 92,676 triệu VND

VaR(1 ngày, Vt, 5%) là -33.719.559VND Vậy sau một ngày với xác suất 5%, CFC có thể lỗ là 33,719 triệu VND, mức lỗ này thấp hơn với xác suất 1%

VaR(5 ngày, Vt, 1%) là 207.231.426VND Vậy sau 05 ngày với xác suất 1%, CFC có thể lỗ là 92,676 triệu VND

VaR(5 ngày, Vt, 5%) là -75.399.225VND Vậy sau 05 ngày với xác suất 5%, CFC có thể lỗ tối đa là 75,399 triệu VND

VaR(10 ngày, Vt, 5%) là -106.630.607VND Vậy sau 10 ngày với xác suất 6%, CFC có thể lỗ tối đa là 106,63 triệu VND

Thực hiện hậu kiểm VaR theo từng phương pháp, ta có kết quả như dưới:

Phương pháp tham số (Trường hợp phân phối chuẩn)

Khi thực hiện hậu kiểm các mô hình VaR(01 ngày, Vt, 1%) VaR(01 ngày, Vt, 5%), VaR(05 ngày, Vt, 1%) VaR(05 ngày, Vt, 5%) và VaR(10 ngày,

Vt, 5%) theo phương pháp tham số, ta được số ngày P&L thực tế lớn hơn P&L lý thuyết tính cho chuỗi số liệu 250 phiên trong luận văn này lần lượt là:

06 phiên, 12 phiên, 0 phiên, 0 phiên và 0 phiên Khi hậu kiểm với chuỗi dài

250 phiên theo như quy định của Basel II thì số lần vượt ngưỡng chỉ là 05 Tôi sử dụng kiểm định Kupiec để lựa chọn mô hình Để lựa chọn mô hình dự báo mức lỗ tối đa hợp lý nhất để thuận lợi cho việc ra quyết định kinh doanh, tôi lựa chọn mô hình VaR(1 ngày, 1%)

Phương pháp phi tham số (Historical)

Khi thực hiện hậu kiểm mô hình VaR theo phương pháp phi tham số, ta tính được số ngày P&L thực tế lớn hơn P&L lý thuyết tính cho chuỗi số liệu

250 phiên trong luận văn này với các mô hình VaR(01 ngày, Vt, 1%) VaR(01

ngày, Vt, 5%), VaR(05 ngày, Vt, 1%) VaR(05 ngày, Vt, 5%) và VaR(10 ngày,

Vt, 5%) ần lượt là: 04 phiên, 27 phiên, 0 phiên, 10 phiên và 01 phiên

Dựa theo tiêu chuẩn của Basel II và kiểm định Kupiec, trong các mô hình VaR tính theo phương pháp phi tham số, ta có thể lựa chọn 2 mô hình VaR(1 ngày, 1%) nếu chấp nhận rủi ro ít hơn hoặc VaR(10 ngày, 5%) nếu chấp nhận rủi ro cao hơn để làm mô hình dự báo mức độ lỗ tối đa cho danh mục ngoại tệ CFC nắm giữ

Vậy, qua đây, tôi có thể chọn mô hình tính VaR theo phương pháp phi tham số sẽ phù hợp với thực tế của danh mục này hơn

Sau đó, tôi cũng đã thực hiện tính công thức dự phòng vốn rủi ro cho

các kết quả tính VaR khác nhau theo phương pháp tham số và phi tham số

Luận văn cũng đƣa ra một số khuyến nghị nhƣ sau:

Dù CFC là 1 công ty tài chính, vốn điều lệ chỉ khoảng hơn 700 tỷ, danh mục ngoại tệ không có đa dạng các loại ngoại tệ nhưng việc phòng ngừa rủi

ro vẫn tối cần thiết bởi việc nắm giữ 1 loại ngoại tệ USD cũng bị ảnh hưởng lớn trước diễn biến tỷ giá USD/VND thị trường liên ngân hàng cũng như các biến động về chính sách tỷ giá hối đoái, biến động tài chính kinh tế Việt Nam

và thế giới

Từ mô hình VaR cũng đưa ra được phương pháp tính hạn mức dự trữ vốn dự phòng cũng như tính hạn mức giao dịch Phương pháp khả thi và kết quả từ nghiên cứu cho thấy khá tin vậy Vậy, khuyến nghị CFC cho triển khai thường xuyên trong quản lý danh mục ngoại tệ và điều chỉnh mô hình phù hợp với thực tế giao dịch của CFC

Ngoài ra, Kết quả tính toán cho biết có ảnh hưởng khác nhau của các cú sốc (-) và (+) đến việc kinh doanh danh mục ngoại tệ tại CFC Điều này phản ánh CFC chịu ảnh hưởng của các cú số khác nhau, danh mục CFC nhạy cảm

Nhằm giảm thiểu rủi ro, CFC nên kịp thời có giải pháp ứng phó khi có các cú sốc

Ngoài ra, CFC cần theo dõi, giám sát chặt chẽ, kịp thời đối với việc quản lý danh mục ngoại tệ hơn nữa, sát sao với biến động tỷ giá hàng giờ trong ngày Vì giao dịch ngoại tệ liên ngân hàng liên tục có sự biến động giá, đặc biệt trước những bất ổn kinh tế của các nước trong khu vực như hiện nay, cũng như nền kinh tế Mỹ, điều hành chính sách tỷ giá của Ngân hàng nhà nước, cung cầu thị trường nên việc theo dõi, giám sát chặt chẽ sẽ rất quan trọng cho việc kinh doanh ngoại tệ của công ty

CFC nên tập trung khai thác tối đa nguồn USD Vicem có được do xuất khẩu và mua lại được nguồn USD này với giá hợp lý, xác định thời điểm hiệu quả để bán lại trên thị trường liên ngân hàng, thực hiện các nghiệp vụ giao dịch ngoại tệ khác nhau như: nghiệp vụ hoán đổi tiền tệ (swap), Giao dịch hoán đổi tiền tệ chéo hay giao dịch hoán đổi lãi suất giữa hai đồng tiền (Cross currency swap)…

Luận văn cũng có một số hạn chế nhƣ sau:

Mô hình VaR tính theo phương pháp phi tham số không quan tâm đến phân phối của các tài sản trong danh mục Trong khi phương pháp tham số để ước lượng VaR không thể tách khỏi giả thiết tính phân phối chuẩn của các tài sản trong danh mục Trong thực tế, giả thiết cố hữu này lại thường xuyên bị vi phạm

Ngoài ra, chuỗi số liệu lấy từ giao dịch trực tiếp từ thị trường liên ngân hàng, chứ không có 1 cơ quan nào tự thống kê, tổng hợp tỷ giá giao dịch giữa các ngân hàng Bởi vậy, chuỗi tỷ giá chỉ phản ánh tỷ giá giao dịch thường xuyên giữa CFC với các ngân hàng lớn hay giao dịch chứ không phải phản