(LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

89 11 0
(LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH PHAN THỊ QUỲNH ANH ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VaR ĐỂ ĐO LƢỜNG RỦI RO DANH MỤC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO DANH MỤC ĐẦU TƢ CỔ PHIẾU CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60.34.02.01 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS NGÔ VI TRỌNG TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 download by : skknchat@gmail.com TÓM TẮT Trong năm gần đây, ngành ngân hàng Việt Nam phải đối mặt với tình trạng bền vững hệ thống rủi ro khác gây tâm lý e ngại cho nhà đầu tư có ý định đầu tư nhóm cổ phiếu Do đó, việc cung cấp cơng cụ hỗ trợ nhà đầu tư công tác định lượng rủi ro danh mục nhóm cổ phiếu ngành ngân hàng điều cần thiết Trong kỹ thuật khác áp dụng để phục vụ cho mục đích quản trị, đánh giá rủi ro danh mục đầu tư, mơ hình giá trị rủi ro VaR thực nhiều nước giới nhiên chưa áp dụng phổ biến Việt Nam Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng mơ hình VaR để đo lường rủi ro danh mục đầu tư thông qua nghiên cứu số giá cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam giai đoạn từ tháng 07/2006 đến tháng 04/2016, đồng thời sử dụng phương pháp thống kê mơ hình tính tốn tỷ lệ vi phạm VR để kiểm định phù hợp mô hình VaR Để đạt mục tiêu này, đề tài ứng dụng mơ hình VaR với ước lượng phương sai thay đổi GARCH(1,1) giả định phân phối tỷ suất lợi nhuận phân phối chuẩn Kết nghiên cứu cho thấy chuỗi tỷ suất lợi nhuận danh mục đầu tư không theo phân phối chuẩn đồng mà có tượng “leptokurtosis” tức hàm xác suất có dài Đây ngun nhân làm cho mơ hình ước lượng VaR theo giả định phân phối chuẩn số trường hợp chưa có tính xác cao Từ cho thấy giả định phân phối có ý nghĩa quan trọng chất lượng dự báo mơ hình VaR Ngồi ra, kết kiểm định cho thấy chất lượng dự báo mơ hình VaR khơng đồng mức rủi ro, mức rủi ro 5%, 2.5% mô hình ước tính VaR cho kết tốt so với mức rủi ro lại 1%, 0.5%, 0.1% Đồng thời, nghiên cứu kích cỡ mẫu có ảnh hưởng đến tính xác ước lượng VaR Mặc dù nhiều hạn chế, luận văn cung cấp thêm cơng cụ hữu ích cho nhà tài chính, nhà quản trị rủi ro việc định quản lý danh mục đầu tư hiệu download by : skknchat@gmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi tên Phan Thị Quỳnh Anh, học viên lớp cao học K15A, chuyên ngành Tài – Ngân hàng, trường Đại học Ngân hàng TP.Hồ Chí Minh, niên khóa 2013-2015 Tơi cam đoan: Luận văn chưa trình nộp để lấy học vị thạc sĩ trường đại học Luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung cơng bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ luận văn Tơi chịu trách nhiệm hồn tồn lời cam đoan TP.Hồ Chí Minh, ngày tháng Tác giả Phan Thị Quỳnh Anh download by : skknchat@gmail.com năm 2016 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, muốn gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến giáo viên hướng dẫn tôi, TS Ngơ Vi Trọng – người tận tình hướng dẫn, góp ý tạo điều kiện cho tơi suốt trình nghiên cứu thực luận văn Ngồi ra, tơi xin bày tỏ biết ơn thầy cô trường Đại học Ngân hàng TP.Hồ Chí Minh, đặc biệt giáo Lê Hồ An Châu, người dạy cho kiến thức bổ ích năm học qua, khơng cịn hỗ trợ tơi q trình làm luận văn Và cuối cùng, muốn gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè tơi, người ln ủng hộ động viên tơi lúc khó khăn để tơi hồn thành tốt luận văn Dù cố gắng, song luận văn không tránh khỏi sai sót Kính mong nhận đóng góp, chia sẻ q Thầy, Cơ để luận văn hồn thiện download by : skknchat@gmail.com MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT i DANH MỤC BẢNG BIỂU ii DANH MỤC HÌNH iii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Đóng góp nghiên cứu 1.6 Kết cấu luận văn CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO DANH MỤC VÀ MƠ HÌNH VaR 2.1 Cơ sở lý thuyết rủi ro rủi ro danh mục đầu tư 2.1.1 Khái niệm rủi ro rủi ro danh mục đầu tư 2.1.2 Đo lường rủi ro 10 2.2 Cơ sở lý thuyết mơ hình giá trị rủi ro Value at risk (VaR) 13 2.2.1 Lịch sử đời mơ hình giá trị rủi ro VaR 13 2.2.2 Khái niệm Value at Risk (VaR) 14 2.2.3 Điều kiện sử dụng mơ hình VaR 16 2.2.4 Các yếu tố ảnh hướng đến VaR 16 2.2.5 Hạn chế mô hình VaR 18 2.2.6 Các phương pháp tính VaR 18 2.3 Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng Value at Risk để đo lường rủi ro danh mục đầu tư 21 CHƢƠNG 3: CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 3.1 Cơ sở liệu 27 download by : skknchat@gmail.com 3.2 Phương pháp nghiên cứu 28 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 38 4.1 Kết kiểm định phân phối chuẩn 38 4.2 Kết kiểm định tính dừng 41 4.3 Kết ước lượng GARCH (1,1) 42 4.4 Kết ước lượng VaR ngày tỷ suất lợi nhuận danh mục đầu tư 43 4.5 Kết kiểm định ước lượng VaR mức ý nghĩa 43 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 50 5.1 Kết luận 50 5.2 Hạn chế đề tài 53 5.3 Hướng nghiên cứu mở rộng 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 download by : skknchat@gmail.com i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Giải thích ACB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Á Châu BID Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam CTG Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam DMĐT Danh mục đầu tư EIB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam FED Cục dự trữ liên bang Mỹ GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Models Mô hình phương sai có điều kiện sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát MBB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Quân Đội NVB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Quốc dân NHTM Ngân hàng thương mại SHB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội STB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Sài Gịn Thương Tín TTCK Thị trường chứng khoán Value at Risk VaR VCB Giá trị rủi ro Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam download by : skknchat@gmail.com ii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Các cổ phiếu NHTM Việt Nam niêm yết sàn chứng khoán 27 Bảng 3.2: Các danh mục đầu tư 29 Bảng 3.3: Bảng phân vị thứ 100p lợi nhuận chuẩn hóa 34 Bảng 4.1: Thống kê mô tả 40 Bảng 4.2: Bảng tổng hợp hệ số  danh mục đầu tư 41 Bảng 4.3: Kết ước lượng mơ hình GARCH(1,1) 42 Bảng 4.4: Kết tỷ lệ vi phạm VaR thực tế mức rủi ro 44 Bảng 4.5: Kết kiểm định ước lượng VaR thực tế mức rủi ro 44 download by : skknchat@gmail.com iii DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Thành phần rủi ro danh mục đầu tư 10 Hình 2.2: Phân phối xác suất tính VaR 15 Hình 4.1: Phân phối tỷ suất lợi nhuận danh mục đầu tư 39 Hình 5.1: So sánh VaR Stress Test 55 download by : skknchat@gmail.com CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Tính cấp thiết đề tài Rủi ro luôn tồn khách quan tất hoạt động kinh tế, khơng thể loại bỏ hồn tồn rủi ro mà kiểm sốt chúng Quản trị rủi ro kết hợp việc áp dụng sách kinh tế sử dụng công cụ để đo lường rủi ro tổn thất rủi ro mang lại Đây xem nhiệm vụ quan trọng kinh tế để hoạt động ổn định, tránh tổn thương biến động, cú sốc kinh tế tạo Lịch sử kinh tế giới chứng kiến nhiều đổ vỡ tổ chức định chế tài lớn, phải kể đến như: sụp đổ thị trường chứng khoán phố Wall năm 1929, sụp đổ thị trường chứng khoán Paris năm 1882, khủng hoảng Đông Nam Á năm 1997 bắt nguồn từ Thái Lan hay khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008-2009 Một nguyên nhân chung khủng hoảng thị trường tài thiếu vắng cơng cụ để quản lý đo lường rủi ro hiệu Mơ hình giá trị rủi ro (VaR) đời vào cuối năm 1980 định chế tài lớn phát triển, sử dụng phổ biến đầu năm 1990 VaR xây dựng dựa sở lý thuyết xác suất thống kê phương pháp đo lường rủi ro từ nhiều kỷ trước Với ưu điểm trội, VaR nhanh chóng trở thành cơng cụ để định chế tài phi tài nước lựa chọn để đo lường rủi ro danh mục đầu tư Từ năm 1994, với đời RiskMetric, gói sản phẩm ứng dụng VaR mang thương hiệu công ty tách từ JPMorgan Chase, VaR áp dụng rộng rãi trở thành tiêu chuẩn việc đo lường giám sát rủi ro tài tồn giới Vai trị VaR nhấn mạnh vào năm 1996 Ủy ban giám sát ngân hàng Basel cho phép định chế tài phi tài tính tốn u cầu vốn dựa mơ hình VaR nội Tuy sở khoa học VaR hình thành mơi trường ngân hàng download by : skknchat@gmail.com 66 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -36.60867 -3.963848 -3.412649 -3.128291 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 18:46 Sample (adjusted): 10/28/2009 4/26/2016 Included observations: 1584 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PORTFOLIO_RETURN(-1) C @TREND("10/27/2009") -0.911083 -0.000661 4.91E-07 0.024887 0.000792 8.09E-07 -36.60867 -0.835575 0.606736 0.0000 0.4035 0.5441 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.458806 0.458121 0.015744 0.391886 4329.559 670.1584 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat download by : skknchat@gmail.com 2.10E-05 0.021388 -5.462827 -5.452661 -5.459050 2.006372 67 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -23.66868 -3.965192 -3.413307 -3.128681 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 18:51 Sample (adjusted): 9/17/2010 4/26/2016 Included observations: 1287 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PORTFOLIO_RETURN(-1) D(PORTFOLIO_RETURN(-1)) D(PORTFOLIO_RETURN(-2)) D(PORTFOLIO_RETURN(-3)) C @TREND("9/13/2010") -1.748202 0.411729 0.271736 0.099761 -0.000361 -3.70E-07 0.073861 0.060704 0.045644 0.027821 0.001531 1.81E-06 -23.66868 6.782594 5.953326 3.585772 -0.235889 -0.204775 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.8136 0.8378 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.649656 0.648288 0.027363 0.959100 2808.203 475.0803 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat download by : skknchat@gmail.com 0.000223 0.046139 -4.354628 -4.330572 -4.345598 1.955482 68 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -34.06012 -3.966473 -3.413933 -3.129052 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 18:55 Sample (adjusted): 11/02/2011 4/26/2016 Included observations: 1092 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PORTFOLIO_RETURN(-1) C @TREND("11/01/2011") -1.021218 0.000362 2.05E-07 0.029983 0.000896 1.33E-06 -34.06012 0.403991 0.154954 0.0000 0.6863 0.8769 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.515906 0.515017 0.014790 0.238221 3053.475 580.2808 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat download by : skknchat@gmail.com 3.13E-05 0.021238 -5.586951 -5.573226 -5.581757 1.986754 69 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=24) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -21.71134 -3.974737 -3.417967 -3.131441 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 09/21/16 Time: 21:11 Sample (adjusted): 2/06/2014 4/26/2016 Included observations: 553 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PORTFOLIO_RETURN(-1) -0.922436 C 3.96E-05 @TREND("1/27/2014") 4.47E-07 0.042486 0.001876 5.87E-06 -21.71134 0.021127 0.076160 0.0000 0.9832 0.9393 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.461521 0.459562 0.022025 0.266806 1326.844 235.6973 0.000000 1.81E-05 0.029960 -4.787864 -4.764453 -4.778717 1.992380 download by : skknchat@gmail.com 70 Danh mục 10 Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -40.59801 -3.961885 -3.411688 -3.127722 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 19:01 Sample (adjusted): 7/13/2006 4/26/2016 Included observations: 2390 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PORTFOLIO_RETURN(-1) C @TREND("7/12/2006") -0.806847 -0.000291 2.82E-07 0.019874 0.000802 5.44E-07 -40.59801 -0.362614 0.518883 0.0000 0.7169 0.6039 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.408457 0.407962 0.019617 0.918549 6006.227 824.1061 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat download by : skknchat@gmail.com 0.000103 0.025495 -5.023621 -5.016367 -5.020981 1.994217 71 PHỤ LỤC KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG GARCH(1,1) VỚI GIẢ THIẾT PHÂN PHỐI CHUẨN Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:06 Sample (adjusted): 2438 Included observations: 2437 after adjustments Convergence achieved after 20 iterations MA Backcast: Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) -2.89E-05 -0.180022 0.292328 0.000395 0.181242 0.177898 -0.073123 -0.993268 1.643235 0.9417 0.3206 0.1003 9.717111 10.98253 24.23884 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 4.44E-05 0.275943 0.636523 4.57E-06 0.025126 0.026260 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.030955 0.030158 0.021594 1.135024 6177.980 1.828326 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots -.18 -.29 -8.50E-05 0.021928 -5.065228 -5.050952 -5.060038 download by : skknchat@gmail.com 72 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:18 Sample (adjusted): 11/22/2006 4/26/2016 Included observations: 2344 after adjustments Convergence achieved after 76 iterations MA Backcast: 11/21/2006 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) -0.000115 -0.366519 0.453202 0.000241 0.176397 0.172221 -0.477211 -2.077813 2.631518 0.6332 0.0377 0.0085 18.55101 15.88152 88.07230 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 8.77E-06 0.207956 0.779303 4.73E-07 0.014983 0.008848 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.022141 0.021306 0.022466 1.181531 6244.860 1.827410 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots -.37 -.45 -0.000161 0.022709 -5.323259 -5.308516 -5.317889 download by : skknchat@gmail.com 73 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:34 Sample (adjusted): 4/21/2009 4/26/2016 Included observations: 1749 after adjustments Convergence achieved after 24 iterations MA Backcast: 4/20/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) -0.000854 0.958891 -0.967054 0.000390 0.017737 0.016537 -2.186878 54.06035 -58.47918 0.0288 0.0000 0.0000 6.183412 9.129880 51.25072 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 1.86E-05 0.141054 0.830403 3.01E-06 0.015450 0.016203 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.013887 0.012757 0.024305 1.031456 4221.829 1.878632 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots 96 97 6.17E-06 0.024462 -4.820845 -4.802091 -4.813912 download by : skknchat@gmail.com 74 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:40 Sample (adjusted): 7/01/2009 4/26/2016 Included observations: 1700 after adjustments Convergence achieved after 18 iterations MA Backcast: 6/30/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) 0.000123 -0.199261 0.255702 0.000487 0.432690 0.427245 0.253023 -0.460517 0.598489 0.8003 0.6451 0.5495 6.132885 6.871201 23.85652 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 4.66E-05 0.148716 0.744604 7.60E-06 0.021643 0.031212 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.004378 0.003205 0.020905 0.741625 4253.508 1.983438 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots -.20 -.26 0.000258 0.020939 -4.997068 -4.977874 -4.989962 download by : skknchat@gmail.com 75 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:47 Sample (adjusted): 7/17/2009 4/26/2016 Included observations: 1688 after adjustments Convergence achieved after 14 iterations MA Backcast: 7/16/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) -0.000119 -0.358328 0.375106 0.000392 1.056489 1.050117 -0.303182 -0.339169 0.357204 0.7618 0.7345 0.7209 7.788002 8.511894 38.03115 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 2.26E-05 0.169116 0.777525 2.91E-06 0.019868 0.020444 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.002963 0.001780 0.019869 0.665205 4397.360 1.859909 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots -.36 -.38 -3.48E-06 0.019887 -5.203033 -5.183727 -5.195883 download by : skknchat@gmail.com 76 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:53 Sample (adjusted): 10/28/2009 4/26/2016 Included observations: 1616 after adjustments Convergence achieved after iterations MA Backcast: 10/27/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) 0.000141 -0.941724 0.948572 0.000305 0.007242 0.002594 0.463183 -130.0439 365.6845 0.6432 0.0000 0.0000 9.794703 13.00259 42.79026 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 2.05E-05 0.259654 0.681842 2.09E-06 0.019969 0.015935 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.004747 0.003513 0.015885 0.406990 4616.013 1.828762 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots -.94 -.95 -0.000202 0.015913 -5.705461 -5.685457 -5.698037 download by : skknchat@gmail.com 77 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:58 Sample (adjusted): 9/14/2010 4/26/2016 Included observations: 1398 after adjustments Convergence achieved after 13 iterations MA Backcast: 9/13/2010 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) -0.000785 0.485032 -0.793882 0.000224 0.049941 0.031156 -3.504783 9.712106 -25.48106 0.0005 0.0000 0.0000 10.49565 11.07467 55.44680 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 4.03E-05 0.180695 0.778758 3.84E-06 0.016316 0.014045 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.117209 0.115943 0.027469 1.052629 3199.926 2.062425 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots 49 79 -0.000435 0.029215 -4.569279 -4.546778 -4.560867 download by : skknchat@gmail.com 78 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/23/16 Time: 00:04 Sample (adjusted): 11/02/2011 4/26/2016 Included observations: 1114 after adjustments Convergence achieved after 33 iterations MA Backcast: 1/11/2011 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) 0.000341 0.720236 -0.769640 0.000327 0.131217 0.119763 1.043265 5.488906 -6.426347 0.2968 0.0000 0.0000 4.896281 7.849559 64.34128 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 5.17E-06 0.095891 0.882036 1.06E-06 0.012216 0.013709 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.011338 0.009558 0.014852 0.245054 3224.573 1.981421 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots 72 77 0.000511 0.014923 -5.778407 -5.751393 -5.768194 download by : skknchat@gmail.com 79 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/23/16 Time: 00:09 Sample (adjusted): 1/27/2014 4/26/2016 Included observations: 554 after adjustments Convergence achieved after 21 iterations MA Backcast: 1/26/2014 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) -0.000416 0.774088 -0.756392 0.000855 0.298954 0.312196 -0.486759 2.589325 -2.422810 0.6264 0.0096 0.0154 4.090461 5.123287 20.33111 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) 2.62E-05 0.236337 0.734699 6.41E-06 0.046130 0.036137 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.008257 0.004657 0.022000 0.266676 1394.026 1.890546 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Inverted AR Roots Inverted MA Roots 77 76 0.000136 0.022051 -5.010923 -4.964167 -4.992658 download by : skknchat@gmail.com 80 Danh mục 10 Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:18 Sample (adjusted): 7/13/2006 4/26/2016 Included observations: 2437 after adjustments Convergence achieved after 19 iterations MA Backcast: 7/12/2006 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C AR(1) MA(1) -0.000140 -0.114313 0.260583 0.000287 0.136776 0.136185 -0.488186 -0.835764 1.913444 0.6254 0.4033 0.0557 8.360163 12.11959 68.22566 0.0000 0.0000 0.0000 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots Inverted MA Roots 8.36E-06 0.165815 0.818129 0.037305 0.036514 0.019789 0.953153 6564.552 1.878057 1.00E-06 0.013682 0.011992 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.000113 0.020160 -5.382480 -5.368204 -5.377291 -.11 -.26 download by : skknchat@gmail.com ... mục đích quản trị rủi ro cho danh mục có Trong Việt Nam, mơ hình VaR chưa ứng dụng phổ biến nghiên cứu ứng dụng VaR để đo lường rủi ro danh mục đầu tư cho TTCK Việt Nam hạn chế Trong nghiên cứu. .. ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu Ngân hàng thương mại Việt Nam? ?? giúp nhà đầu tư có thêm cơng cụ hữu ích việc định đầu tư hay quản lý, giám sát danh mục đầu tư cách... hàng niêm yết sàn chứng khoán vào ngày 12/07/2006 Để ứng dụng mơ hình VaR đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu Ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả khảo

Ngày đăng: 12/04/2022, 21:42

Hình ảnh liên quan

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Xem tại trang 7 của tài liệu.
Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát  - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

h.

ình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát Xem tại trang 7 của tài liệu.
Hình 2.1 Thành phần của rủi ro danh mục đầu tƣ - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Hình 2.1.

Thành phần của rủi ro danh mục đầu tƣ Xem tại trang 19 của tài liệu.
Để minh họa cho dạng tổng quát của mô hình trên chúng ta sẽ chấp nhận một giả định rằng VaR tuân theo phân phối chuẩn N(0;1) khi đó VaR sẽ được xác định như  sau - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

minh.

họa cho dạng tổng quát của mô hình trên chúng ta sẽ chấp nhận một giả định rằng VaR tuân theo phân phối chuẩn N(0;1) khi đó VaR sẽ được xác định như sau Xem tại trang 24 của tài liệu.
Mô hình VaR cho kết quả ước lượng mang tính chính xác cao hơn nếu khoảng thời gian nghiên cứu đủ dài - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

h.

ình VaR cho kết quả ước lượng mang tính chính xác cao hơn nếu khoảng thời gian nghiên cứu đủ dài Xem tại trang 36 của tài liệu.
Bảng 3.2. Các danh mục đầu tƣ - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Bảng 3.2..

Các danh mục đầu tƣ Xem tại trang 38 của tài liệu.
Bảng 3.3. Bảng phân vị thứ 100p của lợi nhuận chuẩn hóa - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Bảng 3.3..

Bảng phân vị thứ 100p của lợi nhuận chuẩn hóa Xem tại trang 43 của tài liệu.
Hình 4.1. Đồ thị phân phối của tỷ suất lợi nhuận các danh mục đầu tƣ - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Hình 4.1..

Đồ thị phân phối của tỷ suất lợi nhuận các danh mục đầu tƣ Xem tại trang 48 của tài liệu.
Bảng 4.1. Thống kê mô tả - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Bảng 4.1..

Thống kê mô tả Xem tại trang 49 của tài liệu.
Nhìn vào bảng 4.1 thống kê mô tả các giá trị cơ bản của danh mục đầu tư, ta nhận thấy lợi nhuận kỳ vọng dao động quanh mức 0 - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

h.

ìn vào bảng 4.1 thống kê mô tả các giá trị cơ bản của danh mục đầu tư, ta nhận thấy lợi nhuận kỳ vọng dao động quanh mức 0 Xem tại trang 50 của tài liệu.
Bảng 4.3: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH(1,1) - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Bảng 4.3.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH(1,1) Xem tại trang 51 của tài liệu.
Bảng 4.4 Kết quả tỷ lệ vi phạm VaR thực tế tại các mức rủi ro. - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Bảng 4.4.

Kết quả tỷ lệ vi phạm VaR thực tế tại các mức rủi ro Xem tại trang 53 của tài liệu.
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định ƣớc lƣợng VaR thực tế tại các mức rủi ro (Tỷ lệ vi phạm VR)  - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Bảng 4.5.

Kết quả kiểm định ƣớc lƣợng VaR thực tế tại các mức rủi ro (Tỷ lệ vi phạm VR) Xem tại trang 53 của tài liệu.
Thứ nhất, mô hình GARCH(1,1) ước lượng VaR tốt nhất ở mức rủi ro 2.5% và tiếp  sau  đó  là  ở  mức  5% - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

h.

ứ nhất, mô hình GARCH(1,1) ước lượng VaR tốt nhất ở mức rủi ro 2.5% và tiếp sau đó là ở mức 5% Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 5.1 So sánh VaR và Stress Test - (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam

Hình 5.1.

So sánh VaR và Stress Test Xem tại trang 64 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan