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 quá trình phát triển VaR 25 2.1.2 Khái niệm VaR 26 2.1.3 Mô hình giá trị rủi ro VaR 27 2.1.4 Các mô hình VaR thực hành 28 2.1.5.Ưu điểm 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 hạn chế độ ES .30 2.3 Các phương pháp ước lượng VaR 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 các giả thiết của chuỗi lợi suất 47 3.2 Ước lượng VaR ES 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 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 số 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 nhà đầu tư 73 3.5.2.Một số kiến nghị với UBCK 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 Hóa chất Dầu khí FPT : Cổ phiếu Cơng ty Cổ phần FPT HAG : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Hồng Anh Gia Lai HPG : Cổ phiếu Cơng ty cổ phần Tập đồn Hịa Phát ITA : Cổ phiếu Công ty Cổ phần Đầu tư 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 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 đồn Vingroup - Cơng 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 chuỗi lợi suất Bảng 3.3 Giá trị VaR ES cổ phiếu phương pháp EVT Bảng 3.4 Ước lượng hệ số phụ thuộc đuôi Bảng 3.5 .Kết ước lượng VaR mức 95% 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.Đồ thị lợi suất RFPT Hình 3.2.Đồ thị Q-Q chuỗi 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 phối Hình 3.6 Đồ thị khoảng tin cậy VaR(0,95) 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 đổ vỡ định chế 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 khủng hoảng thị trường vay chấp Mỹ, hậu gây khủng hoảng tài suy giảm kinh kế tồn cầu Các kiện tưởng xảy gần lại xảy thường xuyên có ảnh hưởng tiêu cực cho thị trường tài quy mô mức độ tổn thất Mô hình hóa biến cố hiếm, đo lường mức đợ tổn thất những trường hợp này, các phương pháp trước tỏ không hiệu quả vì thường giả định tính chuẩn của các phân phối Phương pháp lý thuyết các giá trị cực trị (Extreme Values Theory – viết tắt là EVT) thường được sử dụng, đặc biệt đo lường rủi ro thị trường (xem [18], [22], [23], [25]) Lý thuyết các giá trị cực trị cung cấp cho phương pháp để ước lượng phân phối xác suất, đặc biệt phần đuôi phân phối Từ đó, nó giúp đánh giá phân tích đợ đo rủi ro như: Giá trị rủi ro ( Value at Risk VaR), Mức tổn thất kỳ vọng (Expected Shortfall- ES)… nhiều thước đo khác Lý thuyết dựa hai kết bản: Kết thứ (của Fisher Tippett (1928), Gnedenko (1943)), đưa Phân phối giới hạn cực đại khối, hay gọi phương pháp cực đại khối (block maxima) Phương pháp cho dạng phân phối giá trị lớn (nhỏ nhất) khối, điều gặp nhiều hạn chế nghiên cứu thực tế số quan sát nhỏ Kết thứ hai lý thuyết cực trị (của Pickands (1975), Balkema Haan (1974)), cho phép nghiên cứu quy luật phân phối giá trị vượt mức đó, hay cịn gọi phương pháp vượt ngưỡng (peak over threshold), thực tế phương pháp thường sử dụng phổ biến Lý thuyết biến cố áp dụng lĩnh vực mà giá trị cực trị xuất Những tác giả, Davison 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 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 Phillips (1994), Login (1996), Danielsson Vires (1997), Mc Neil (1999), Jondeau 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 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: chuỗi 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, hiệu Hơn nữa, nghiên cứu phụ thuộc tài sản, thường dùng hệ số tương quan tuyến tính để đo lường mức độ phụ thuộc biến Tuy nhiên, hệ số chưa đặc trưng tốt cho 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 hướng tiếp cận mới, 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 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 có nhiều kết thú vị Đặc biệt sách “ Các phương pháp copula tài chính” Cherubini, Luciano, Vecchiato (xem [33]), mang đến cho kiến thức đầy đủ copula ứng dụng tài Theo phát triển thời gian, việc sử dụng copula để nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc biến số tiếp cận theo phương pháp: tĩnh động Phương pháp tĩnh: Theo phương pháp xét copula cố định để đặc trưng cho cấu trúc phụ thuộc biến, điều đồng nghĩa với việc chưa xét biến đổi cấu trúc phụ thuộc biến số theo thời gian Theo hướng phân tích tác giả: Rockinger Jondeau (2001), Kuzmics (2002), Fortin (2002), Chen Fan (2002), Embrechts, McNeil Straumann (2002), Hoing Juri (2003), Cherubini, Luciano 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 xem cố định toàn chu kỳ mẫu nghiên cứu Như cách tiếp cận chưa thực 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 thay đổi copula theo thời gian, thay đổi 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 cửa sổ) khác xét loại copula khác Năm 2002 tác giả Patton nghiên cứu copula có điều kiện dựa giả thiết mô men bậc bậc biến đổi theo thời gian Dựa ý tưởng này, Patton ứng dụng copula có điều kiện để ước lượng VaR Tiếp Jondeau Rockinger (2006) sử dụng mơ hình GARCH - chuẩn copula để ước lượng giá trị rủi ro danh mục đầu tư Các tác giả Junker, Szimayer 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 số dựa kết hợp xích Markov GARCH copula ược Chen Fan (2006) nghiên cứu,… Cũng theo hướng tiếp cận này, hai tác giả 79 KẾT LUẬN Đề tài nêu tổng quan rủi ro, trình hình thành, phát triển thị trường chứng khốn Việt Nam Đề tài nghiên cứu mơ hình đo lường rủi ro thị trường: Phương sai, Mơ hình giá trị rủi ro (VaR) Mơ hình tổn thất kỳ vọng (ES), nêu tính ưu điển hạn chế mơ hình Đồng thời đề tài trình bày số phương pháp ước lượng mơ hình này, đặc biệt trọng hướng tiếp cận: EVT Copula ước lượng VaR ES Đề tài lựa chọn liệu phân tích gồm 16 cổ phiếu số VNindex, với chu kỳ phân tích từ 1/10/2009 đến 30/3/2012 Với liệu với hộ trợ phần mềm S-plus, Matlab, Eviews, có số kết sau: * Áp dụng EVT để tính VaR ES cho chuỗi lợi suất (áp dụng với chuỗi không phân phối chuẩn) cổ phiếu * Ứng dụng phương pháp Copula ( Copula-Student, Copula-Clayton, Copula-Gumbel) để đo lường hệ số phụ thuộc đuôi cổ phiếu với VNindex * Đề tài sử dụng phương pháp Copula để ước lượng giá trị rủi ro VaR danh mục gồm cổ phiếu Cụ thể, sử dụng mơ hình GarchCopula-EVT (với loại Copula: Copula-Gauss Copula-T) để ước lượng VaR danh mục Ngoài ra, đề tài sử dụng phương pháp khác: Phương pháp thực nghiệm Phương pháp tham số-Phân phối chuẩn để ước lượng giá trị rủi ro VaR danh mục cổ phiếu Và đề tài thực hậu kiểm VaR để đánh giá tính phù hợp mơ hình Hơn nữa, đề tài nêu số giải pháp hạn chế rủi ro cho nhà đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam 80 Tuy nhiên, kết phân tích thực nghiệm đạt đề tài nhiều hạn chế Việc tìm hiểu lý thuyết phần phân tích thực nghiệm theo hướng tiếp cận phong phú, mà tiếp tục nghiên cứu: * Trong phân tích EVT, tiếp cận theo phương pháp cực đại khối * Khi sử dụng phương pháp Copula, cần sử dụng thêm loại Copula khác ( họ Coupla Archimedean, ) Chúng ta xét đến mơ hình với Copula có tham số thay đổi theo thời gian * Hơn nữa, chọn nhiều Copula phân tích cần dùng tiêu chuẩn để lựa chọn hàm Copula phù hợp cho số liệu mà đề tài nghiên cứu, thực thêm hậu kiểm VaR khác * Bên cạnh hướng tiếp cận này, nên sử dụng thêm phương pháp khác: Phương pháp mô lịch sử, Phương pháp mạng nơron,…, để ước lượng mơ hình VaR, ES Dựa thủ tục hậu kiểm, ta lựa chọn phương pháp phù hợp với liệu thực tế * Trong phần phân tích thực nghiệm, đề tài nghiên cứu với danh mục cổ phiếu, với phương pháp sử dụng để phân tích với danh mục phức tạp 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT [1] Nguyễn Thị Cành (Chủ biên dịch thuật)(2009), Quản trị tài chính, Eugene [2] F.Brigham Joel F.Houston- Đại học Florida Nguyễn Quang Dong, Chuỗi thời gian tài chính, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2010 [3] Nguyễn Minh Kiều (2009), Quản trị rủi ro tài , NXB Thống kê [4] Hoàng Đức Mạnh, Ứng dụng lý thuyết cực trị đo lường rủi ro, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 159/II, 2010, trang 10-17 [5] Nguyễn Văn Nam, Hồng Xun Quyến, Rủi ro tài - Thực tiễn phương pháp đánh giá, Nhà xuất bản Tài chính, Hà Nội, 2002 [6] Trần Trọng Nguyên, Vận dụng phương pháp mô lịch sử đo lường rủi ro tỷ giá ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế Phát triển, số 176, tháng 2/2012, trang 41-47 [7] Trần Trọng Nguyên (Chủ nhiệm) , Hồng Đức Mạnh, Tơ Trọng Hân, Trịnh Thị Hường, Nguyễn Thị Liên Định Thị Hồng Thêu, Vận dụng phương pháp mơ ngẫu nhiên phân tích đánh giá rủi ro tài ngân hàng thương mại, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp năm 2011 [8] Trần Chung Thủy (2010), “Khai thác thông tin hệ số rủi ro beta để phân tích hành vi định giá cổ phiếu thị trường chứng khoán việt nam giai đoạn 2000-2010”, Tạp chí Kinh tế Phát triển, số 159(II), 27-36 [9] Hồng Đình Tuấn, Mơ hình phân tích và định giá tài sản tài chính, Tập 1, 2, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ tḥt, 2010 [10] Hồng Đình Tuấn, Phạm Thị Thúy Nga (2006), “ Phương pháp VaR quản lý rủi ro tài chính” Tạp chí Kinh tế Phát triển, số đặc san khoa Toán kinh tế, 56-61 82 [11] Hồng Đình Tuấn, Mơ hình tổn thất kỳ vọng quản trị rủi ro tài chính, Tạp chí Kinh tế Phát triển, số 159/II, 2010, trang 3-9 [12] Đỗ Nam Tùng (2010), “Quản trị rủi ro mơ hình VaR phương pháp ước lượng sử dụng Copula điều kiện”, Đề tài NCKH, Đại học Kinh tế quốc dân [13] Lê Văn Tư (2003), Thị Trường Chứng Khoán, NXB Thống kê TIẾNG ANH [14] Artzner P Delbaen, F.Eber, J.M.Heath (1999), “ Coherent measures of risk”, Mathematical Finance, 9(3) [15] Danniel De Waal (2004), Statistics of Extremes- Theory and Applications, John Wiley& Sons, Ltd [16] Erik Kole, Kees Koedijk and Marno Verbeek (2007), “ Selecting copulas for risk management”, Journal of Banking and Finance, 31(8), pp.2405-2423 [17] Feter F Christoffersen (2003), Elements of Financial Risk Management, ACADEMIC PRESS [18] Helder Parra Palaro and Luiz Koodi Hotta (2006), “ Using coditional Copula to Estimate Value at Risk”, Journal of Data science, 4, pp.93-115 [19] Karl Shutes and Jacek Niklewski (2010), “ Multivariate GARCH Models: a comparative study of the impact of alternative methodologies on correlation” Economics, Finance and Accounting, Applied Research Working Paper Series [20] Kevin Dowd (2002), An Introduction to Market Risk Measurement, John Wiley & Sons, Ltd 83 [21] Koji Inui, Masaaki Kijima (2005), “ On the significance of expected shortfall as a coherent risk measure”, Journal of Banking and Finance, 29, pp.853-864 [22] Longgin M (2000),“From value at risk to stress testing: The extreme value approach”, Journal of Banking and Finance, 24, pp.1097-1130 [23] Manfred Gilli, Evis Kellezi (2006), “ An Application of Extremme Value Theory for Measuring Risk”, Computational Economics, 27(1),pp.123 [24] McNeil A and Frey.R (2000), “ Estimation of tail-related risk measures for Heteroscedastic fianacial time series: an extreme value approach”, Journal of Empirical Finance, 7, pp.271-300 [25] McNeil A , Frey.R and Embrechts.P (2005), Quantitative Risk Management , Princeton University Press [26] Nelsen R.B (2006), An introduction to copulas, Springer [27] Ralf Korn, Elke Korn, Gerald Kroisandt, Monte Carlo Methods and Models in Finance and Insurance, Chapman & Hall/CRC Financial Mathematics Series, 2010 [28] Romain Berry, An over view of value-at-risk: Part II: Historical simulations VaR, Investment analytics and consulting, J.P.Morgan, USA, 2008, p 8-11 [29] Romain Berry, An over view of value-at-risk: Part III: Monte Carlo simulations VaR, Investment analytics and consulting, J.P.Morgan, USA, 2009, p 4-6 [30] Jen-Jsung Huang, Kuo-Jung Lee, Hueimei Liang and Wei-Fu Lin (2009), “ Estimating value at risk of portfolio by conditional copula-GARCH method”, Insurance: Mathematics and Economics, 45(3), pp.315-324 84 [31] Jing Zhang, Dominique Guégan (2009), “Change analysis of dynamic copula for measuring dependence in multivariate financial data”, Quantitative Finance, 10( 4) pp 421-430 [32] Yasuhiro Yamai, Toshinao Yoshiba (2005), “ Value at risk versus expected shortfall: A practical perspective”, Journal of Banking and Finance, 29, pp.997-1015 [33] Umberto Cherubini, Elisa Luciano, Walter Vecchiato (2004), Copula methods in Finance, John Wiley & Sons, Ltd [34] Zong-Run Wang, Xiao-Hong Chen, Yan-Bo Jin and Yan-Ju Zhou (2010), “Estimating risk of foreign exchange portfolio: Using VaR and CVaR based on GARCH–EVT-Copula model”, Physica A, Satistical Mechanics and its Application, 389(21), pp.4918-4928 [35] Wagner.N and Marsh.T.A., (2004), “ Measuring tail thickness under GARCH and an application to extreme exchange rate changes”, Journal of Empirical Finance, 12, pp.165-185 CÁC TRANG WEB [36] http://cafef.vn [37] www.cophieu68.com [37] www.fpts.com.vn [38] http://www.mathworks.com [39] www.vndirect.com.vn 85 PHỤ LỤC Phụ lục 1.Lược đồ tương quan bình phương phần dư a rbvh c ar(1) b rctg c ar(1) c rdhg c 86 d rdpm c e.rfpt c f.rhag c 87 g.rhpg c h.rita c ar(1) i.rkdc c 88 j.rpvf c ar(1) k.rsjs c l.rssi 89 m.rstb c n.rvcb c o.rvic c 90 p.rvnm c ar(1) ar(2) ar(3) ar(5) 91 Phụ lục Code Matlab ước lượng VaR danh mục mơ hình Garch-EVT-Copula T = size(data,1); nIndices = size(data,2); for i=1:nIndices %spec(i) = garchset('Distribution' , 'T' , 'Display', 'off', %'VarianceModel', 'GARCH', 'P', 1, 'Q', 1, 'R',0) spec(i) = garchset('Distribution' , 'T','VarianceModel','GARCH','R',1,'P',1,'Q',1, 'Display','off') end residuals = NaN(T, nIndices); % preallocate storage sigmas = NaN(T, nIndices); for i = 1:nIndices [spec(i) , errors, LLF, residuals(:,i), sigmas(:,i)] = garchfit(spec(i), data(:,i)); end residuals = residuals / sigmas; nPoints = 200; tailFraction = 0.1; % # of sampled points of kernel-smoothed CDF % Decimal fraction of residuals allocated to each tail OBJ = cell(nIndices,1); % Cell array of Pareto tail objects for i = 1:nIndices OBJ{i} = paretotails(residuals(:,i), tailFraction, - tailFraction, 'kernel'); end U = zeros(size(residuals)); for i = 1:nIndices U(:,i) = OBJ{i}.cdf(residuals(:,i)); % transform margin to uniform 92 end [R, DoF] = copulafit('t', U, 'Method', 'ApproximateML'); % fit the copula %RHOHAT = copulafit('Gaussian',U);%fit the copula-Gaussian s = RandStream.getDefaultStream(); reset(s) nTrials = 5000; horizon = 1; % # of independent random trials % VaR forecast horizon Z = zeros(horizon, nTrials, nIndices); % standardized residuals array U = copularnd('t', R, DoF, horizon * nTrials); % t copula simulation %U = copularnd('Gaussian', RHOHAT, horizon * nTrials);% Gaussian copula simulation for j = 1:nIndices Z(:,:,j) = reshape(OBJ{j}.icdf(U(:,j)), horizon, nTrials); end preResidual = residuals(end,:) * sigmas(end,:); % presample model residuals preSigma = sigmas(end,:); preReturn = data(end,:); % presample volatilities % presample returns simulatedReturns = zeros(horizon, nTrials, nIndices); for i = 1:nIndices [dummy, dummy, simulatedReturns(:,:,i)] = garchsim(spec(i), horizon, nTrials, Z(:,:,i), [], [], preResidual(i), preSigma(i), preReturn(i)); end simulatedReturns = permute(simulatedReturns, [1 2]); cumulativeReturns = zeros(nTrials, 1); 93 weights = repmat(1/nIndices, nIndices, 1); % equally weighted portfolio for i = 1:nTrials cumulativeReturns(i) = sum(log(1 + (exp(simulatedReturns(:,:,i)) - 1) * weights)); end VaR = 100 * quantile(cumulativeReturns, [0.05 0.01]'); ... RO VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Trong chương này, trình bày nội dung chính: Tổng quan rủi ro Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam Trong phần tổng quan rủi ro, trình bày khái niệm rủi. .. biến để phân tích Cho đến có số nghiên cứu rủi ro thị trường chứng khoán Việt nam Trong luận án thạc sỹ “Các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro thị trường chứng khoán Việt Nam? ?? tác giả Nguyễn Thị Thanh... trường chứng khoán Việt Nam Ngồi ra,chúng ta cịn có nghiên cứu khác sử dụng mơ hình: ARIMA, GARCH,…, phân tích rủi ro cổ phiếu, danh mục cổ phiếu niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Hơn nữa, Việt