Ứng dụng lý thuyết cực trị trong phân tích và đánh giá rủi ro của một số cổ phiếu trên thị trường chứng khoán việt nam

MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ RỦI RO VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 11 1.1.Tổng quan rủi ro 11 1.1.1.Khái niệm rủi ro 11 1.1.2.Phân loại rủi ro .12 1.2.Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam 13 1.2.1.Quá trình đời 13 1.2.2.Các giai đoạn phát triển 14 CHƯƠNG II MÔ HÌNH VAR TRONG QUẢN LÝ RỦI RO VÀ LÝ THUYẾT CỰC TRỊ 24 2.1 Mơ hình VaR quản lý rủi ro 24 2.1.1 Nguồn gốc đời và trình phát triển VaR 25 2.1.2 Khái niệm VaR 26 2.1.3 Mơ hình giá trị rủi ro VaR 27 2.1.4 Các mơ hình VaR thực hành 28 2.1.5.Ưu điểm và hạn chế VaR .29 2.2.Mơ hình tổn thất kỳ vọng 29 2.2.1.Khái niệm .29 2.2.2.Tính chất độ đo tổn thất kỳ vọng 30 2.2.4.Ưu điểm và hạn chế độ ES .30 2.3 Các phương pháp ước lượng VaR và ES .30 2.3.1.Phương pháp tham số 30 2.3.2.Phương pháp phi tham số .31 2.4 Lý thuyết cực trị .31 2.4.1.Mơ hình EVT khơng điều kiện .31 2.4.2.Mô hình EVT có điều kiện 33 2.5.Phương pháp Copula .35 2.5.1.Khái niệm Copula 35 2.5.2.Định lý Sklar 35 2.5.3.Một số họ Copula 36 2.5.4.Ước lượng tham số Copula 39 2.5.5.Copula có điều kiện 40 2.5.6.Copula thực nghiệm .41 2.5.7.Sự phụ thuộc tài sản-Tiếp cận theo phương pháp Copula .42 2.6 Hậu kiểm (Backtesting) mô hình VaR 44 CHƯƠNG III ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT CỰC TRỊ ĐỂ XÁC ĐỊNH VaR VÀ ES CHO MỘT SỐ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 46 3.1 Dữ liệu phân tích 47 3.1.1 Giới thiệu .47 3.1.2 Kiểm định giả thiết của chuỗi lợi suất 47 3.2 Ước lượng VaR và ES mỗi cổ phiếu EVT 53 3.2.1.Đồ thị Q-Q 54 3.2.2.Ước lượng phân phối vượt ngưỡng 54 3.2.3.Ước lượng giá trị rủi ro VaR và mức tổn thất kỳ vọng ES 57 3.4.Ước lượng giá trị rủi ro danh mục đầu tư 62 3.4.1.Mơ hình Garch-Copula 62 3.4.2.Phương pháp thực nghiệm 64 3.4.3.Phương pháp tham số với giả thiết phân phối chuẩn 65 3.4.4.Một sớ kết phân tích thực nghiệm 65 3.4.5.Hậu kiểm mô hình VaR 69 3.5.Một số giải pháp hạn chế rủi ro cho nhà đầu tư 73 3.5.1.Giải pháp đối với nhà đầu tư 73 3.5.2.Một số kiến nghị với UBCK và Sở giao dịch chứng khoán 74 3.5.3.Kiến nghị với phủ .75 KẾT LUẬN 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO 78 PHỤ LỤC .82 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT BVH : Cổ phiếu Tập đoàn Bảo Việt CTG : Cổ phiếu Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam DHG : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang DPM : Cổ phiếu Tổng Cơng ty cổ phần Phân bón và Hóa chất Dầu khí FPT : Cổ phiếu Cơng ty Cổ phần FPT HAG : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Hoàng Anh Gia Lai HPG : Cổ phiếu Công ty cổ phần Tập đoàn Hòa Phát ITA : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Đầu tư và Công nghiệp Tân Tạo KDC : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Kinh Đơ PVF : Cổ phiếu Tổng Cơng ty Tài Chính Cổ phần Dầu khí Việt Nam SJS : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Đô thị và Khu Công nghiệp Sông Đà SSI : Cổ phiếu Cơng ty cổ phần Chứng khốn Sài Gịn STB : Cổ phiếu Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín VCB : Cổ phiếu Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam VIC : Cổ phiếu Tập đoàn Vingroup - Công ty Cổ phần VNM : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam VaR : Value at Risk ES : Expected Shortfall EVT : Extreme Value Theory DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Thống kê mô tả chuỗi lợi suất Bảng 3.2 Kiểm định tính dừng ch̃i lợi suất Bảng 3.3 Giá trị VaR và ES mỗi cổ phiếu phương pháp EVT Bảng 3.4 Ước lượng hệ số phụ thuộc đuôi Bảng 3.5 .Kết ước lượng VaR mức 95% và 99% Bảng 3.6 Hậu kiểm mơ hình VaR DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1: Ngưỡng VaR xác định hàm mật độ phân phối chuẩn Hình 2.2: Minh họa hậu kiểm VaR Hình 3.1.Đờ thị lợi suất RFPT Hình 3.2.Đờ thị Q-Q ch̃i RFPT Hình 3.3 Đờ thị hàm trung bình vượt ngưỡng mẫu với ch̃i RFPT Hình 3.4 Đờ thị Hill với ch̃i RFPT Hình 3.5 Đi phân phới Hình 3.6 Đồ thị khoảng tin cậy VaR(0,95) và ES(0,95) rfpt với độ tin cậy 95% Hình 3.7 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,95)-Phương pháp Garch-EVT-Copula-T Hình 3.8 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,99)-Phương pháp Garch-EVT-Copula-T Hình 3.9 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,95)-Phương pháp Garch-EVT-CopulaGauss Hình 3.10 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,99)-Phương pháp Garch-EVT-CopulaGauss Hình 3.11 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,95)-Phương pháp thực nghiệm Hình 3.12 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,99)-Phương pháp thực nghiệm Hình 3.13 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,99)-Phương pháp chuẩn Hình 3.14 Hậu kiểm mơ hình VaR(0,99)-Phương pháp chuẩn LỜI MỞ ĐẦU 1.Tổng quan nghiên cứu Trong năm gần đây, thị trường tài giới chứng kiến nhiều sự đổ vỡ định chế và tổ chức lớn, chẳng hạn: khủng hoảng thị trường chứng khoán giới (1987), khủng hoảng thị trường trái phiếu Mỹ (1990), khủng hoảng tài châu Á (1997),…và là khủng hoảng thị trường vay chấp Mỹ, hậu là gây khủng hoảng tài và suy giảm kinh kế toàn cầu Các sự kiện tưởng xảy gần lại xảy thường xuyên và có ảnh hưởng tiêu cực cho thị trường tài quy mô và mức độ tổn thất Mô hình hóa biến cớ hiếm, đo lường mức độ tổn thất trường hợp này, phương pháp trước tỏ khơng hiệu thường giả định tính chuẩn phân phới Phương pháp lý thuyết giá trị cực trị (Extreme Values Theory – viết tắt là EVT) thường sử dụng, đặc biệt đo lường rủi ro thị trường (xem [18], [22], [23], [25]) Lý thuyết giá trị cực trị cung cấp cho phương pháp để ước lượng phân phối xác suất, đặc biệt là phần đuôi phân phới Từ đó, giúp đánh giá và phân tích độ đo rủi ro như: Giá trị rủi ro ( Value at Risk VaR), Mức tổn thất kỳ vọng (Expected Shortfall- ES)… và nhiều thước đo khác Lý thuyết này dựa hai kết bản: Kết thứ (của Fisher và Tippett (1928), Gnedenko (1943)), đưa Phân phối giới hạn cực đại khới, hay cịn gọi là phương pháp cực đại khối (block maxima) Phương pháp này cho dạng phân phối giá trị lớn (nhỏ nhất) khối, điều này gặp nhiều hạn chế nghiên cứu thực tế số quan sát nhỏ Kết thứ hai lý thuyết cực trị (của Pickands (1975), Balkema và Haan (1974)), cho phép nghiên cứu quy luật phân phối giá trị vượt mức nào đó, hay cịn gọi là phương pháp vượt ngưỡng (peak over threshold), thực tế phương pháp này thường sử dụng phổ biến Lý thuyết biến cố áp dụng lĩnh vực mà giá trị cực trị xuất Những tác giả, Davison và Smith (1990), Katz (2002), áp dụng lý thuyết cực trị để nghiên cứu tượng thủy lực học Trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật, bảo hiểm, tài chính, lý thuyết cực trị tác giả Embrechts (1999), Reiss, R và Thomas, M (1997), xây dựng hoàn thiện phương diện lý thuyết hướng ứng dụng Cho đến nay, lý thuyết giá trị cực trị (xem [19], [21], [22], [23], [24], [25]) nhiều tác giả Koedijk, K.G (1990), Dacorogna, M (1995), Loretan và Phillips (1994), Login (1996), Danielsson và Vires (1997), Mc Neil (1999), Jondeau và Rockinger (1999)…, sử dụng để nghiên cứu vấn đề thị trường tài chính, chẳng hạn khủng hoảng tài chính, tiền tệ, vụ phá sản lớn, hay cú sốc thị trường… Thực tế, thấy biến số kinh tế biến động theo thời gian Để có mơ hình phù hợp với thực tế hơn, tác giả Mc Neil and Frey (2000) đề xuất phương pháp nghiên cứu lý thuyết cực trị có điều kiện, ý tưởng phương pháp này là kết hợp mơ hình nghiên cứu độ biến động ( chẳng hạn mơ hình ARCH, GARCH,…) với lý thuyết cực trị không điều kiện Khi áp dụng mô hình lý thuyết cực trị có điều kiện để phân tích thời gian: ch̃i giá, lợi suất ,…, cho kết đáng tin cậy Khi mô tả phân phối xác suất biến số kinh tế…., số phương pháp khác cho mô tả toàn phân phối, lý thuyết cực trị tập trung mô tả phần đuôi phân phối, việc áp dụng lý thuyết cực trị để ước lượng số hàm rủi ro liên quan tới đuôi phân phối: VaR, ES, là hiệu Hơn nữa, nghiên cứu sự phụ thuộc tài sản, thường dùng hệ số tương quan tuyến tính để đo lường mức độ phụ thuộc biến Tuy nhiên, hệ số này chưa đặc trưng tốt cho sự phụ thuộc biến, đặc biệt với giá trị cực trị Trong đề tài này, cịn sử dụng phương pháp Copula để mơ tả cấu trúc phụ thuộc tài sản Đây là hướng tiếp cận mới, và áp dụng nhiều lĩnh, đặc biệt nghiên cứu rủi ro Khi nghiên cứu rủi ro danh mục gồm nhiều tài sản, xác định rủi ro thành phần danh mục phương pháp Copula giúp có cách kết hợp mềm dẻo rủi ro thành phần để xác định rủi ro danh mục Kết lý thuyết copula dựa định lý Sklar (1959), phân tích nhiều copula Nelsen (xem [26]) nêu cuốn sách giới thiệu copula Cho tới nay, việc áp dụng copula để nghiên cứu biến ngẫu nhiên nhiều chiều dùng nhiều lĩnh vực khác Hiện nay, lĩnh vực tài có nhiều tác giả: Cherubini and Luciano , Embrechts, Lindskog, and McNeil , Giesecke , Panchenko, Junker, Szimayer, Wagner , Rosenberg, Schuermann , Mendes, Leal , Carvalhal-da-Silva , Fantazzini, Bartram, Taylor, Wang , Fernandez ,… nghiên cứu và có nhiều kết thú vị Đặc biệt cuốn sách “ Các phương pháp copula tài chính” Cherubini, Luciano, và Vecchiato (xem [33]), mang đến cho kiến thức đầy đủ copula và ứng dụng tài Theo sự phát triển thời gian, việc sử dụng copula để nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc biến số tiếp cận theo phương pháp: tĩnh và động Phương pháp tĩnh: Theo phương pháp này xét copula cớ định để đặc trưng cho cấu trúc phụ thuộc biến, điều này đồng nghĩa với việc chưa xét sự biến đổi cấu trúc phụ thuộc biến sớ theo thời gian Theo hướng phân tích này tác giả: Rockinger Jondeau (2001), Kuzmics (2002), Fortin (2002), Chen và Fan (2002), Embrechts, McNeil và Straumann (2002), Hoing và Juri (2003), Cherubini, Luciano và Vecchiato (2004),… có nghiên cứu lĩnh vực khác nhau: tài chính, bảo hiểm, … Trong cách tiếp cận này, nhiều tác giả sử dụng tiêu chuẩn kiểm định để chọn loại copula phù hợp với số liệu thực tế hơn, loại copula chọn vẫn xem cố định toàn chu kỳ mẫu nghiên cứu Như cách tiếp cận này chưa thực sự phù hợp với đặc tính ln biến đổi theo thời gian biến số kinh tế Phương pháp động: Trong cách tiếp cận này, xét đến sự thay đổi copula theo thời gian, sự thay đổi này bao gồm: tham số copula thay đổi theo thời gian mà loại copula cố định toàn chu kỳ nghiên cứu, hay thời kỳ mẫu (còn gọi là cửa sổ) khác xét loại copula khác Năm 2002 tác giả Patton nghiên cứu copula có điều kiện dựa giả thiết mô men bậc và bậc biến đổi theo thời gian Dựa ý tưởng này, Patton ứng dụng copula có điều kiện để ước lượng VaR Tiếp Jondeau và Rockinger (2006) sử dụng mơ hình GARCH - chuẩn và copula để ước lượng giá trị rủi ro danh mục đầu tư Các tác giả Junker, Szimayer và Wagner (2006) sử dụng mơ hình copula để nghiên cứu đường cong lợi tức tỉ lệ lãi suất Mỹ từ năm 1982 đến 2001 Một mơ hình bán tham sớ dựa sự kết hợp xích Markov GARCH và copula ược Chen và Fan (2006) nghiên cứu,… Cũng theo hướng tiếp cận này, hai tác giả