Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 - ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

Bài giảng Quản trị rủi ro - Bài 2: Rủi ro thị trường giúp các bạn sinh viên nắm được tổng quan về rủi ro thị trường; các phương pháp đo lường rủi ro thị trường. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để nắm chi tiết hơn nội dung nghiên cứu.

BÀI 2 RỦI RO THỊ TRƯỜNG

ThS Đinh Thị Hồng Thêu

Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG: Hoạt động kinh doanh nguồn vốn của Ngân hàng

Bạn có biết bộ phận nguồn vốn (thường là Ban Nguồn vốn hoặc Khối Nguồn vốn) làm gì

không? Họ quản lý và kinh doanh vốn, quản lý và kinh doanh ngoại tệ, họ tham gia tất cả

các trading mà mang lại lợi nhuận cho Ngân hàng Tất cả những nghiệp vụ của họ như

cho vay chênh lệch lãi suất, mua bán ngoại tệ, mua bán vàng và các kim loại quý khác,

mua bán dầu mỏ, cà phê, cao su… đều mang về cho Ngân hàng những khoản lời rất

lớn, tuy nhiên nó cũng hàm chứa rủi ro rất lớn vì tất cả các thị trường hàng hóa nói trên

đều biến động rất mạnh Do đó bên cạnh mục tiêu lợi nhuận cao thì mục tiêu tối thiểu

hóa rủi ro thị trường cũng là vấn đề mà các Ngân hàng thương mại quan tâm chú trọng

rất nhiều hiện nay

2

1 Vậy rủi ro thị trường là gì?

2 Đo lường nó như thế nào?

MỤC TIÊU

• Giới thiệu và hướng dẫn sinh viên hiểu được về rủi ro thị trường và các quy

định chuẩn mực của thế giới về loại rủi ro này

• Sinh viên được hướng dẫn các phương pháp đo lường rủi ro thị trường và

ưu nhược điểm của mỗi phương pháp đó

• Sinh viên cần nắm được cách sử dụng phương pháp đo lường phù hợp trong

từng tình huống cụ thể

NỘI DUNG

4

Tổng quan về rủi ro thị trường

Các phương pháp đo lường rủi ro thị trường

1 TỔNG QUAN VỀ RỦI RO THỊ TRƯỜNG

• Rủi ro thị trường được hiểu là những biến cố có

thể ảnh hưởng đến thu nhập của tổ chức tài chính

có nguyên nhân xuất phát từ những thay đổi của

thị trường

• Loại rủi ro được yêu cầu trong trụ cột thứ nhất (yêu

cầu vốn tối thiểu) của Basel

• Lựa chọn cách tiếp cận đo lường rủi ro thị trường:

LD (Loss Distribution)

Đồ thị Đồ thị chuỗi lợi suất VNINDEX

Đồ thị chuỗi lợi suất VNINDEX

-.06 -.04 -.02 00 02 04 06

n

i i

 

2.2 VALUE AT RISK

2.2.1 Giới thiệu VaR

2.2.2 Phương pháp ước lượng

2.2.3 Hậu kiểm

2.2.4 Hạn chế của VaR

8

2.2.1 GIỚI THIỆU VaR

Giả bạn đang nắm giữ một tài sản A (cổ phiếu…) có giá trị 10 triệu đồng Bạn muốn biết:

sau một chu kỳ (1 ngày), với độ tin cậy 99%, nguy cơ thua lỗ tối đa là bao nhiêu? (trong

điều kiện thị trường bình thường)

• Độ chính xác của VaR phụ thuộc vào nhiều yếu tố: giá trị hiện có của danh mục, mức

độ tin cậy, chu kỳ, số liệu và phương pháp tính

2.2.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VaR

PHƯƠNG PHÁP THAM SỐ

• Giả định lợi suất danh mục có phân phối chuẩn:

• Khi trung bình và phương sai chưa biết thì được ước lượng bởi trung bình mẫu và

phương sai mẫu

• Độ tin cậy thường lấy 95%, 97,5%, 99%

• Chu kỳ 1 ngày, 10 ngày, 1 tháng…

12

1

( ,(1 )*100%) ( )*

VaR k      N  

VÍ DỤ (tiếp theo)

14

• Đồ thị lịch sử

Hệ số bất đối xứng 0,01693131Giá trị nhỏ nhất -0,04619287Giá trị lớn nhất 0,05091543

JP Morgan đưa ra năm 1995:

 Lợi suất phân phối chuẩn;

 Trung bình tuân theo mô hình ARMA;

 Phương sai tuân theo mô hình GARCH

• Quy tắc căn bậc 2.

-0,01018 -0,01219 -0,01452

PHƯƠNG PHÁP LỊCH SỬ (historical method)

Đưa ra giả thuyết rằng sự phân bố lợi suất trong quá khứ có thể tái diễn trong tương lai

• Tính giá trị hiện tại của danh mục đầu tư

• Tính lợi suất của danh mục đầu tư

• Xếp các lợi suất theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất

• Tính VaR theo độ tin cậy và số liệu lợi suất quá khứ

• Áp dụng phương pháp lịch sử cho chuỗi số liệu trên có:

Giá trị VaR:

-0,00489 -0,01005 -0,02384

PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG (Monte-Carlo)

• Phương pháp mô phỏng Monte Carlo ta sẽ sinh ra số ngẫu nhiên được sử dụng để

ước lượng lợi suất (hoặc giá) của tài sản sau mỗi chu kỳ tính toán:

 Mô phỏng một số lượng rất lớn N bước lặp;

 Xác định lợi suất cho danh mục;

 Xếp các lợi suất ri theo thứ tự giá trị từ thấp nhất đến cao nhất;

 Tính VaR theo độ tin cậy và tỷ lệ phần trăm (percentile) của số liệu ri

• Trên cơ sở sinh 1000 số ngẫu nhiên dựa trên phân phối chuẩn trung bình = 0 và

phương sai = 1 và từ chuỗi dữ liệu ban đầu ước lượng được các tham số trung bình

2.3 HẬU KIỂM (Backtesting)

• Quy định bắt buộc

• Đánh giá tính chính xác của mô hình

• Quá trình hậu kiểm VaR như sau:

 Bước 1: Sử dụng công thức VaR(P&L) tính P&L từng ngày của tài sản (P&L lý

thuyết theo VaR) Chú ý khi tính VaR(P&L) của từng ngày ta phải sử dụng giá trịthực tế của tài sản trong ngày trước đó

 Bước 2: Tính P&L thực tế của từng ngày

 Bước 3: So sánh P&L lý thuyết và thực tế của từng ngày để tìm số ngày có P&L

thực tế (P&L âm: ngày lỗ) vượt quá P&L lý thuyết

Hậu kiểm với 250 quan sát:

• Thị trường biến động lớn không phù hợp;

• Tương lai có thể không giống quá khứ

Phương sai

-hiệp phương

sai (tham số)

• Thiết kế và áp dụng dễ dàng;

• Áp dụng cho danh mục đầu

tư bao gồm chứng khoántuyến tính

• Tính VaR không tốt cho những danh mụcphi tuyến (quyền chọn);

• Ít quan tâm đến trường hợp xấu nhất (thịtrường biến động bất thường)

Monte Carlo

• Có khả năng tính VaR rấtchính xác;

• Áp dụng cho danh mục đầu

tư bao gồm chứng khoánphi tuyến

• Không dễ chọn một phân bố xác suất;

• Chi phí tính toán rất cao (thời gian thựcthi, bộ nhớ máy vi tính mạnh…)

20

2.5 HẠN CHẾ CỦA VaR

• Quy tắc đa dạng hóa;

• Có thể mất tối đa trong phần lớn các tình huống

GIẢI QUYẾT TÌNH HUỐNG

• Hoạt động kinh doanh của ngân hàng luôn đi liền với hoạt động quản trị rủi ro phát

sinh từ hoạt động kinh doanh đó, bởi vì bất cứ nghiệp vụ đầu tư nào của ngân hàng

đều hàm chứa rủi ro và loại rủi ro này được gọi là rủi ro thị trường

• Toàn bộ bài này chúng ta đã nghiên cứu về rủi ro ro thị trường và cách đo lường nó

Trong tương lai, khi hoạt động kinh doanh của ngân hàng được phát triển mở rộng

hơn thì hoạt động quản lý rủi ro thị trường càng được chú trọng hơn

22

CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM 1

Ngân hàng A đầu tư một số tiền vào cổ phiếu B nào đó, do thông tin bất lợi trên thị

trường chứng khoán về công ty niêm yết cổ phiếu B nên cổ phiếu B bị sụt giá

mạnh Rủi ro mà ngân hàng A gặp phải là rủi ro gì?

CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM 2

VaR (1 ngày, 95%, 100 tỷ đồng) của một danh mục đầu tư mà ngân hàng A chuẩn

bị đầu tư được tính bằng 12 tỷ đồng cho biết điều gì?

A Ngân hàng A có thể mất tối đa là 12 tỷ đồng nếu đầu tư 100 tỷ đồng vào danh mục

này trong 1 ngày với độ tin cậy 95%

B Ngân hàng A sẽ mất 12 tỷ đồng nếu đầu tư 100 tỷ đồng vào danh mục này trong 1

ngày với độ tin cậy 95%

C Ngân hàng A có thể mất tối đa 12 tỷ đồng nếu đầu tư 100 tỷ đồng vào danh mục này

và bán nó ở cuối ngày

D Ngân hàng A sẽ mất ít hơn 12 tỷ đồng nếu đầu từ 100 tỷ đồng vào danh mục này và

bán nó ở cuối ngày

Trả lời:

Đáp án đúng là: A Ngân hàng A có thể mất tối đa là 12 tỷ đồng nếu đầu tư 100 tỷ đồng

vào danh mục này trong 1 ngày với độ tin cậy 95%

24

CÂU HỎI TỰ LUẬN

Có mấy phương pháp để ước lượng VaR? Nêu những tình huống cụ thể để áp

dụng từng phương pháp?

Trả lời:

• Có 3 phương pháp ước lượng VaR bao gồm: phương pháp lịch sử, phương pháp

tham số và phương pháp mô phỏng Monte-Carlo

• Ta sẽ áp dụng VaR lịch sử khi có nhiều số liệu và số liệu quá khứ có sự lặp lại

lịch sử

• Ta sẽ áp dụng VaR tham số khi số liệu có phân phối chuẩn

• Ta sẽ áp dụng VaR Monte-Carlo khi không đủ số liệu phải tiến hành mô phỏng

BÀI TẬP

Sử dụng phương sai lợi suất làm độ đo rủi ro, dựa trên 100 giá trị lợi suất của cổ

phiếu CTG và 100 giá trị lợi suất của cổ phiếu VCB tính được phương sai mẫu

tương ứng là 0,00050 và 0,00046 Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng khi đầu tư

vào cổ phiếu CTG thì rủi ro hơn khi đầu tư vào cổ phiếu VCB hay không? Giả thiết

lợi suất cổ phiếu phân phối chuẩn.

Lời giải:

Vì phương sai của lợi suất cổ phiếu CTG cao hơn phương sai lợi suất cổ phiếu VCB nên

CTG biến động mạnh hơn VCB hay ta có thể nói cổ phiếu CTG rủi ro hơn cổ phiếu VCB

26

TÓM LƯỢC CUỐI BÀI

Trong bài này, chúng ta đã hiểu rõ rủi ro thị trường là gì, và cách đo lường loại rủi ro này

như thế nào Đặc biệt, bài này giúp chúng ta tiếp cận một phương pháp đo lường rủi ro

của tài chính hiện đại đang được rất nhiều quốc gia trên thế giới sử dụng, đó là mô hình

VaR Ứng dụng của mô hình này rất mạnh, không chỉ dừng ở quản trị rủi ro thị trường,

mà có thể sử dụng tốt trong cả hoạt động đầu tư tài chính