Các phương pháp tối ưu trong đo lường và quản trị rủi ro tài chính sau khủng hoảng 2008

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO Bài luận: Các phương pháp tối ưu đo lường quản trị rủi ro tài sau khủng hoảng 2008 GVHD : TS.NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO KHOA : Tài Chính Doanh Nghiệp LỚP : Ngày KHÓA : 21 NHÓM : 24 Nguyễn Quang Sơn Vũ Thị Giang Nguyễn Thành Ân 33 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com  LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Các phương pháp tối ưu đo lường quản trị rủi ro tài sau khủng hoảng 2008 Lời tựa Khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008 qua dư chấn nặng nề mà để lại cịn tiếp tục kéo dài ngày hơm Cụ thể, khủng hoảng 2008 gây tác động tiêu cực đến mặt kinh tế nói chung thị trường vốn nói riêng dẫn đến sụp đổ hệ thống hang loạt tập đồn kinh tế hùng mạnh Chính thế, vấn đề quản trị rủi ro tài ngày trở nên quan trọng mục tiêu hoạt động doanh nghiệp mơ hình quản trị rủi ro nhanh chóng trở thành vấn đề nóng giới tài Bài luận tiến hành trao đổi việc ứng dụng mơ hình đo lường rủi ro thực tiễn - tiêu biểu mơ hình Var - để từ tìm phương pháp tối ưu cho công tác quản trị rủi ro doanh nghiệp Sau thảo luận, đưa kết luận rằng, khơng có cơng cụ đo lường ưu việt dự báo xác biên động thị trường Phương pháp tối ưu cho công tác quản trị rủi ro doanh nghiệp việc kết hợp mơ hình đo lường cách linh hoạt với không đơn dựa kết mô hình đơn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com I Đặt vấn đề Ngày nay, việc ứng dụng mơ hình VaR quản trị rủi ro thị trường vốn thu hút ý đặc biệt nhà nghiên cứu giới thực tế Tuy nhiên, thảo luận chủ đề tranh cãi chưa có mơ hình VaR phát triển có khả cung cấp số dự báo rủi ro vốn xác so sánh với biến thiên giá trị danh mục thị trường Nguyên nhân VaR nghiên cứu khảo sát điều kiện thị trường ổn định Kết là, điều kiện lý tưởng này, mô hình VaR cung cấp kết dự báo rủi ro danh mục thị trường tương đối xác Tuy vậy, giai đoạn thị trường dao động mạnh, số nghiên cứu trước tìm thấy mơ hình VaR khơng hồn tồn hoạt động tốt, chí chênh lệch so với thực tế lớn Cuộc khủng hoảng tài tồn cầu gần động lực để tác giả tiếp tục tìm thêm chứng làm sáng tỏ phần tranh luận Theo đó, số câu hỏi nghiên cứu trước hết cần đặt ra: 1.Có hay khơng mơ hình VaR lựa chọn hoạt động hiệu suốt khoảng thời gian thị trường dao động mạnh vừa qua; 2.Mơ hình thích hợp nên ứng dụng để đo lường VaR; Vấn đề mà trao đổi chủ yếu luận liên quan đến yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến kết mơ hình Var gồm: Phân phối chuẩn; độ tin cậy; việc sử dụng phương pháp ước lượng thống kê kinh tế lượng để ước lượng tham số đặc trưng mơ hình Var; khoảng thời gian đo lường thích hợp Từ đó, chúng tơi tiến hành đánh giá liệu có phải giả định đằng sau mơ hình làm sai lệch kết hay khơng giải trường hợp Để minh họa cho vấn đề, đưa vào thảo luận bốn mơ hình: mơ lịch sử, riskmetics, mơ monte carlo, thuyết cực trị - EVT Sau đó, chúng tơi thực ví dụ minh họa vệ việc báo Var LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com bốn mơ hình tiến hành kiểm định hậu nghiệm để xem thử liệu có phương án thật tối ưu hay không? LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com II Cơ sở lý thuyết 2.1 Khái niệm chung VaR Thuật ngữ giá trị rủi ro – VAR sử dụng rộng rãi thực trở thành khái niệm quan trọng khoa học kinh tế từ sau kiện thị trường chứng khoán sụp đổ năm 1987 VaR phương pháp đo lường khoản lỗ tiềm cho công ty, quỹ, danh mục, giao dịch, hay chiến lược tài Nó thường thể phần trăm hay đơn vị tiền Bất kể vị gây lỗ mục tiêu để tính phương pháp đo lường VaR VaR thường dùng nhiều để đo lường mức lỗ rủi ro thị trường, dùng để đo lường rủi ro tín dụng số loại rủi ro khác Chúng ta hiểu VaR cách đo lường rủi ro dựa xác suất khả lỗ giới hạn Định nghĩa chung chung Tuy nhiên, nói cách rõ ràng hơn, giá trị có rủi ro ước lượng mức lỗ (số tiền tối thiểu bị lỗ) mà kì vọng vượt với xác suất cho sẵn thời kì cụ thể Hình 1.3 : Minh họa VaR phân phối TSSL danh mục Ta xem xét ví dụ sau VaR danh mục đầu tư: VaR danh mục 1.5 triệu USD cho ngày với xác suất 0.05 Diễn tả lại cách khác: có 5% khả mà danh mục 1.5 triệu USD ngày, nghĩa thực tế 1.5 triệu USD mức thấp bị lỗ Với quan tâm đáng kể, diễn tả VaR với ý nghĩa xác LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com suất lớn xảy ra: với xác suất 95% khoản lỗ không vượt 1.5 triệu USD nội ngày Cách hiểu biết đến nhiều thực hành VaR thông qua việc sử dụng mức độ tin cậy: ví dụ vừa rồi, nói với độ tin cậy 95%, VaR cho danh mục 1.5 triệu USD cho ngày (từ suy 95% VaR ngày) Chúng ta thích thể VaR khoản lỗ nhỏ với xác suất cho sẵn Cách tiếp cận thận trọng, nhắc nhớ khoản lỗ xấu 2.2 Các thơng số ảnh hưởng đến VaR Mặc dù VaR trở thành tiêu chuẩn đánh giá thơng dụng cho doanh nghiệp, thực với nhiều hình thức khác nhau, xây dựng cách đo lường VaR thích hợp đòi hỏi người sử dụng phải định nhiều cấu trúc tính tốn Ba thơng số quan trọng phải lấy độ tin cậy, xác định khoảng thời gian đo lường VaR, chọn cách tiếp cận xác định để mơ hình hóa phân bố lời lỗ - Mức độ tin cậy Xác suất chọn thông thường 0.05 0.01 (tương đương với 95% hay 99% mức độ tin cậy) Sử dụng mức 0.01 dẫn đến ước lượng VaR thận trọng, định số mà mức nơi có % xác suất bị lỗ xấu mức VaR tính Đây đánh đổi, nhiên, có phải ước lượng rủi ro VaR lớn mức xác suất 0.01 so với mức xác suất 0.05? Trong ví dụ trên, tuyên bố VaR 2.1 triệu USD cho ngày xác suất 0.01 Nhà quản trị rủi ro chọn mức xác suất 0.01 hay 0.05 ? Khơng có quy luật định để kết luận nên chọn mức xác suất thay mức Đối với danh mục, với đặc điểm rủi ro tập trung lớn, hai mức xác suất cung cấp thơng tin xác cần thiết Tuy nhiên, đường phân phối lời lỗ bao gồm chi tiết thơng tin cho danh mục có rủi ro phân tán trường hợp nhà quản trị cần phải chọn độ tin cậy cao LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - Khoảng thời gian đo lường Quyết định quan trọng thứ hai người sử dụng VaR chọn khoảng thời gian VaR thường đo lường ngày, khác lạ khoảng thời gian dài thường thông dụng Các định chế ngân hàng thích chu kì thời gian tuần Nhiều công ty báo cáo VaR theo quý năm để thích hợp với chu kỳ báo cáo hoạt động kinh doanh Ngân hàng đầu tư, quỹ đầu cơ, nhà giao dịch (dealer) thích đo lường VaR theo ngày, có lẽ vị họ có mức ln chuyển vốn cao Bất kể khoảng thời gian chọn, thời gian dài, số VaR lớn trọng số mức lỗ mong đợi thay đổi trực tiếp với thời gian dài mà đo lường Một cá nhân hay tổ chức chịu trách nhiệp quản trị rủi ro chọn khoảng thời gian riêng - Đơn vị tiền tệ Giá trị rủi ro phương pháp đưa nhìn tổng thể rủi ro thông qua xác suất tính tốn định lượng Nói cách khác, VaR đo lường tiền rủi ro Như vậy, việc lựa chọn đơn vị tiền tệ quan trọng để trả lời cho câu hỏi: “Số tiền mà tơi bị lỗ khoảng thời gian bao nhiêu?” 2.3 Các giả thiết mô hình Thơng thường giá trị rủi ro (VaR) phụ thuộc vào giả định sau (trừ số phương pháp tiếp cận VaR phi tham số có điểm khác): Tính dừng: Một chuỗi gọi dừng kỳ vọng, phương sai hiệp phương sai không thay đổi theo thời gian Điều có nghĩa phân bố xác suất chuỗi không thay đổi theo thời gian Bước ngẫu nhiên: Một biến Yt định nghĩa bước ngẫu nhiên Yt = Yt -1 + ut mà u t nhiễu trắng (có trung bình khơng, phương sai khơng đổi hiệp phương sai không) Giá trị không âm: Các tài sản thiết phải giá trị không âm Khoảng thời gian đo lường: VaR thường đo lường ngày, khác lạ khoảng thời gian dài thường thông dụng Các định chế ngân LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com hàng thích chu kì thời gian tuần Nhiều cơng ty báo cáo VaR theo quý năm để thích hợp với chu kỳ báo cáo hoạt động kinh doanh Ngân hàng đầu tư, quỹ đầu cơ, nhà giao dịch (dealer) thích đo lường VaR theo ngày, có lẽ vị họ có mức luân chuyển vốn cao Bất kể khoảng thời gian chọn, thời gian dài, số VaR lớn trọng số mức lỗ mong đợi thay đổi trực tiếp với thời gian dài mà đo lường Một cá nhân hay tổ chức chịu trách nhiệp quản trị rủi ro chọn khoảng thời gian riêng Phân phối chuẩn: Trong số phương pháp tính VaR, giả thiết lợi suất tài sản tuân theo quy luật phân phối chuẩn, trừ số phương pháp tiếp cận VaR phi tham số Monte Carlo 2.4 Các phương pháp ước tính VaR Trong thực tế giả thiết để tính VaR thường xun bị vi phạm Người ta ln muốn tìm giá trị VaR, ước tính giá trị gần giá trị tổn thất thực tế Vì thế, mơ hình VaR dần cải thiện để dần cải thiện cho giả thiết bị vi phạm Hiện có bốn phương pháp thơng dụng để tính VaR theo cách tiếp cận : Cách tiếp cận phi tham số • Mơ lịch sử (historical simulation) • Mô Monte Carlo Cách tiếp cận tham số • phương sai - hiệp phương sai (variance-covariance method) • RiskMetrics 2.4.1.1 Mô lịch sử (historical simulation) Mô lịch sử đại diện tiếng phổ biến cách tiếp cận Phương pháp đơn giản đưa giả thuyết phân bố tỷ suất sinh lợi khứ tái diễn tương lai Nói cụ thể, VaR xác định sau : LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com tính giá trị danh mục đầu tư tổng hợp tất tỷ suất sinh lợi khứ danh mục đầu tư theo hệ số rủi ro (giá trị cổ phiếu, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lãi suất, vv) xếp tỷ suất sinh lợi theo thứ tự từ thấp đến cao tính VaR theo độ tin cậy số liệu tỷ suất sinh lợi q khứ Ví dụ : ta có danh sách bao gồm 1400 liệu khứ (historical data) độ tin cậy 95%, VaR giá trị thứ 70 danh sách = (1 − 0.95) × 1400 Nếu độ tin cậy 99% VaR giá trị thứ 14 Ưu nhược điểm: Phương pháp lịch sử có thuận lợi khơng có tham số (nghĩa bao gồm chấp nhận phân phối xác suất nhỏ nhất), giúp cho người dùng tránh tất giả định loại phân phối xác suất để phân bố TSSL Tuy nhiên, bất lợi phương pháp dựa hoàn toàn vào kiện khứ, phân phối chiếm ưu khứ không ảnh hưởng đến tương lai Đặc biệt, thời kì TSSL bất thường âm lớn khó làm thông tin để đánh giá tương lai Vấn đề ảnh hưởng lên phương pháp đo lường rủi ro khác, bao gồm phương pháp phân tích mô Monte Carlo, hai bị ảnh hưởng từ liệu đầu vào, thường xuyên hay không thường xuyên, từ giá khứ liên quan chứng khốn danh mục 2.4.1.2 Mơ Monte Carlo Phương pháp thứ giới thiệu để tính VaR phương pháp mô Monte Carlo Về tống quát, mô Monte Carlo đưa kết ngẫu nhiên nên ta kiểm tra xảy tạo loại rủi ro Phương pháp sử dụng rộng rãi nhiều ngành khoa học kinh doanh để phát nhiều vấn đề khác Trong giới tài năm gần đây, trở thành kĩ thuật quan trọng để đo lường rủi ro Mô Monte Carlo sử dụng phân phối xác suất cho biến số lãi suất kĩ thuật để đưa kết ngẫu nhiên dựa 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com vào loại phân phối Monte Carlo đưa nhiều kết ngẫu nhiên nhờ vào phân phối xác suất giả định loạt biến số đầu vào Chúng ta theo phân tích kết để tìm rủi ro liên quan với kiện Khi đánh giá VaR, ta dùng mô Monte Carlo để đưa TSSL danh mục cách ngẫu nhiên Sau tổng hợp TSSL thành tóm tắt phân phối từ xác định mức 5% (hay 1%, thích hợp) kết TSSL xuất Tiếp ta thể giá trị danh mục để đạt kết VaR Tóm tắt bước tiếp cận để tính VaR theo mô Monte Carlo: mô số lượng lớn N bước lặp, ví dụ N>10,000 cho bước lặp i, i