Tính cấp thiết của đề tài
Sự ra đời và phát triển của Ngân hàng thương mại gắn liền với sự ra đời và phát triển của nền kinh tế hàng hóa để giải quyết nhu cầu thanh toán, phân phối vốn,
… phục vụ cho việc mở rộng sản xuất kinh doanh của các tổ chức kinh tế, cá nhân với đặc thù kinh doanh trên lĩnh vực tiền tệ Với tư cách là một trong những tổ chức trung gian tài chính quan trọng nhất của nền kinh tế, hệ thống các Ngân hàng thương mại luôn giữ các vai trò huyết mạch trong các hoạt động kinh tế của nền kinh tế thế giới nói chung, và Việt Nam nói riêng Chính vì vậy, hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại không chỉ bó hẹp trong phạm vi quốc gia mà còn vươn ra chiếm lĩnh thị trường trong khu vực và trên thế giới Trong bối cảnh chung của nền kinh tế đang đổi mới từng ngày, hệ thống các Ngân hàng Thương mại Việt Nam đã và đang không ngừng đổi mới cả về chất và lượng, góp phần đáp ứng những nhu cầu ngày càng cao của công cuộc công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước
Trong xu hướng toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế, đặc biệt là mở cửa thị trường dịch vụ ngân hàng, quy mô và các luồng ngoại tệ chu chuyển vào nước ta ngày càng lớn Vì vậy, hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các ngân hàng đã và đang là một hoạt động mang lại lợi nhuận chiếm một tỷ trọng không nhỏ trong tổng số lợi nhuận chung của ngân hàng Phần lớn các ngân hàng thương mại nhận thức được tầm quan trọng của hoạt động kinh doanh ngoại tệ, nên đã đầu tư khá lớn cho hoạt động này Tuy nhiên, hoạt động này cũng là một lĩnh vực luôn “tiềm ẩn” nhiều rủi ro, đe dọa sự an toàn của từng ngân hàng, cũng như toàn hệ thống.
Cũng như các ngân hàng thương mại Việt Nam khác, hoạt động kinh doanh ngoại tệ của Ngân hàng thương mại cổ phần các doanh nghiệp ngoài quốc doanh Việt Nam – VPBank luôn phải đối mặt với rất nhiều rủi ro, có khả năng gây thiệt hại lớn nếu ngân hàng không có biện pháp phòng ngừa và quản lý hợp lý Một trong những rủi ro đem lại thiệt hại rất lớn trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ, đó là rủi ro tỷ giá Việc quản lý tốt cũng đồng nghĩa với việc tăng lợi nhuận cho ngân hàng Do vậy, việc nghiên cứu quản lý rủi ro tỷ giá trong hoạt động nhằm giảm thiểu những mất mát cho ngân hàng là một điều hết sức quan trọng có ý nghĩa thực tế rất lớn Qua quan sát thực tế và được sự chỉ bảo tận tình của các anh chị tại ngân hàng đã giúp em phần nào hiểu thêm về hoạt động kinh doanh ngoại hối và nhìn thấy những rủi ro “tiềm năng” của ngân hàng Từ thực tế đó, em đã lựa chọn đề tài: “ Phân tích và đánh giá rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của Ngân hàng thương mại cổ phần các doanh nghiệp ngoài quốc doanh Việt Nam – VPBank ” làm chuyên đề thực tập tốt nghiệp của mình.
Mục đích nghiên cứu
Tìm hiếu về hoạt động kinh doanh ngoại tệ của ngân hàng thương mại và các vấn đề về rủi ro tỷ giá, quản lý rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ
Nêu lên một số phương pháp lượng hóa, đo lường rủi ro tỷ giá
Phân tích và đánh giá rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối củaNgân hàng ngoài quốc doanh – VPBank.
Phương pháp nghiên cứu
Là sinh viên năm cuối của khoa Toán Kinh Tế, với mong muốn được nâng cao hiểu biết của mình về những kiến thức và nâng cao kĩ năng, nghiệp vụ đồng thời ứng dụng các mô hình kinh tế đã học vào thực tiễn, được sự hướng dẫn của cô Th.s Hoàng Bích Phương và sự giúp đỡ nhiệt tình của các anh chị tại ngân hàng, em đã hiểu thêm phần nào về rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối Vì vậy em sử dụng mô hình dựa vào độ dao động, hệ số nhọn, hệ số bất đối xứng; mô hình hồi qui đơn, ARCH, GARCH và mô hình VaR(Value at Risk) để phân tích rủi ro tỷ giá trong chuyên để của mình.
Số liệu của mô hình
Bộ số liệu dùng để phân tích là bộ số liệu sẵn có từ năm 2009 đến năm 2010 của Ngân hàng ngoài quốc doanh - VPBank về tỷ giá giao ngay của một số ngoại tệ là: USD, EUR, GBP (số liệu theo ngày) Từ 04/01/2009 đến ngày 29/01/2010, có tất cả
Kết quả mong đợi
Em hi vọng sau khi tìm hiểu về rủi ro tỷ giá, sẽ giúp em có cái nhìn bao quát hơn về thị trường ngoại hối ở Việt Nam và rủi ro tỷ giá mà các ngân hàng thương mại hiện nay có nguy cơ đối mặt Từ đó có những biện pháp thích hợp để phòng ngừa và hạn chế những tổn thất do rủi ro tỷ giá gây nên.
Kết cấu của chuyên đề
Chuyên đề ngoài phần lời mở đầu, kết luận và kiến nghị, danh mục tài liệu tham khảo, danh sách bảng biểu, danh mục các từ viết tắt, nội dung chính bao gồm:
CHƯƠNG 1: Tổng quan về ngân hàng ngoài quốc doanh – VPBank và lý luận chung về rủi ro tỷ giá, phương pháp đo lường rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng
CHƯƠNG 2: Một số mô hình lí thuyết dùng để phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối
CHƯƠNG 3: Phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng ngoài quốc doanh – VPBank
Em xin chân thành cảm ơn sự chỉ bảo tận tình của Th.s Hoàng Bích Phương và TS Nguyễn Thị Minh đã giúp em trong việc lựa chọn và hoàn thành chuyên đề này Và em xin gửi lời cảm ơn đến toàn thể các anh chị tại ngân hàng ngoài quốc doanh – VPBank đã giúp đỡ em hiểu sâu hơn về thực tế tình hình kinh doanh của thị trường ngoại hối và rủi ro tỷ giá.
Mặc dù vậy, do còn có những hạn chế nhất định trong kiến thức và kinh nghiệm thực tiễn nên chuyên đề của em không tránh khỏi những thiếu sót Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của thầy cô và các bạn để em có thể nâng cao kiến thức và kĩ năng của mình cũng như hoàn thiện chuyên đề.
TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG NGOÀI QUỐC DOANH – VPBANK VÀ LÝ LUẬN CHUNG VỀ RỦI RO TỶ GIÁ, PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH NGOẠI HỐI CỦA NGÂN HÀNG
Giới thiệu chung về ngân hàng ngoài quốc doanh - VPBank và hoạt động
1.1.1 Giới thiệu về Ngân hàng ngoài quốc doanh – VPBank
VPBank là tên viết tắt của Ngân hàng thương mại cổ phần các doanh nghiệp ngoài quốc doanh Việt Nam, được thành lập theo giấy phép hoạt động số 0042/NH-
GP do thống đốc Ngân hàng nhà nước Việt Nam cấp ngày 12/08/1993 với thời gian hoạt động là 99 năm, và bắt đầu hoạt động kể từ ngày 04/09/1993 theo giấy phép thành lập số 1535/QĐ-UB do Ủy ban nhân dân thành phố Hà Nội cấp ngày 04/09/1993.
VPBank, tên giao dịch là: Ngân hàng ngoài quốc doanh, tên giao dịch quốc tế là: Viet Nam Joint Stock Commercial Bank for Private Enterprise, có trụ sở chính đặt tại số 8 Lê Thái Tổ, quận Hoàn Kiếm, Hà Nội.
Khi mới thành lập, vốn điều lệ của VPBank là 20 tỷ VNĐ Sau đó, do nhu cầu phát triển, theo thời gian VPBank đã nhiều lần tăng vốn điều lệ Đến tháng 8/2006, vốn điều lệ của VPBank đạt 500 tỷ đồng Tháng 9/2006, VPBank nhận được chấp thuận của Ngân hàng Nhà nước cho phép bán 10% vốn cổ phần cho cổ đông chiến lược nước ngoài là Ngân hàng OCBC - một Ngân hàng lớn nhất Singapore, theo đó vốn điều lệ sẽ được nâng lên trên 750 tỷ đồng Tiếp theo, đến cuối năm 2006, vốn điều lệ của VPBank sẽ tăng lên trên 1.000 tỷ đồng Hiện nay vốn điều lệ của VPBank đã tăng lên 2.100 tỷ đồng vào 31/12/2009 Và dự kiến trong năm 2010 sẽ tăng lên 3500 tỷ đồng.
Trong suốt quá trình hình thành và phát triển, VPBank luôn chú ý đến việc mở rộng quy mô, tăng cường mạng lưới hoạt động tại các thành phố lớn VPBank đã có tổng số 130 Chi nhánh và Phòng giao dịch trên toàn quốc.
Ngành nghề kinh doanh chính của VPBank bao gồm:
Huy động vốn ngắn hạn, trung hạn và dài hạn dưới các hình thức tiền gửi có kỳ hạn, không kỳ hạn, tiếp nhận vốn ủy thác đầu tư và phát triển của các tổ chức trong nước, vay vốn của các tổ chức tín dụng khác.
Cho vay vốn ngắn hạn, trung hạn và dài hạn; chiết khấu thương phiếu, trái phiếu và giấy tờ có giá; hùn vốn và liên doanh theo luật định.
Làm dịch vụ thanh toán giữa các khách hàng.
Thực hiện kinh doanh ngoại tệ, vàng bạc và thanh toán quốc tế, huy động các loại vốn từ nước ngoài và các dịch vụ ngân hàng khác trong quan hệ với nước ngoài khi được ngân hàng nhà nước cấp phép.
Môi giới và tư vấn đầu tư chứng khoán; lưu ký, tư vấn tài chính doanh nghiệp và bảo lãnh phát hành.
Cung cấp các dịch vụ về đầu tư, quản lý nợ và khai thác tài sản.
VPBank hiện đang cung ứng các sản phẩm ngoại hối, giao dịch vốn, chiết khấu chứng từ có giá, các công cụ phái sinh và quản trị rủi ro cho rất nhiều khách hàng trong nước trên cơ sở hợp tác với các tổ chức quốc tế và sàn giao dịch lớn thế giới.
Với hơn 16 năm hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực ngân hàng và mạng lưới chi nhánh rộng khắp các tỉnh thành phố trên cả nước, Ngân hàng TMCP Ngoài quốc doanh – VPBank luôn không ngừng hoàn thiện mình, không chỉ trong công tác chuyên môn mà còn không ngừng hoàn thiện nhân cách, tác phong của từng nhân viên để ngày càng nâng cao được chất lượng phục vụ khách hàng Nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng trong việc cung ứng các dịch vụ liên quan đến hoạt động ngoại hối, nhằm từng bước xây dựng và phát triển hoạt động ngân hàng thành ngân hàng đa năng, đáp ứng và phù hợp với xu thế hội nhập quốc tế.
1.1.2 Những nét cơ bản về hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng ngoài quốc doanh – VPBank
Ngày 29/09/1993, Thống đốc NHNN đã ký Quyết định số 186/QĐ-NH7 cho phép Ngân hàng TMCP Ngoài quốc doanh (VPBank) được thực hiện một số hoạt động ngoại hối tại thị trường trong nước và quốc tế Sau nhiều năm hoạt động, VPBank đã cung ứng hầu hết các dịch vụ ngoại hối được phép và đã đạt được những kết quả khả quan.
Theo nội dung Thông tư số 03/2008/TT-NHNN ngày 11/04/2008 của Ngân hàng Nhà nước hướng dẫn về hoạt động cung ứng dịch vụ ngoại hối của Tổ chức tín dụng, VPBank sẽ chuyển đổi các nội dung từ Giấy phép hoạt động ngoại hối cũ sang Giấy xác nhận đủ điều kiện và Giấy xác nhận đăng ký hoạt động cung ứng dịch vụ ngoại hối
Thời gian tới, với định hướng trở thành một ngân hàng thương mại đô thị đa năng, hiện đại trong số 10 ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam, trong năm 2009, VPBank sẽ tập trung hoàn thiện các dịch vụ đã có và mở rộng cung cấp thêm một số dịch vụ mới nhằm đáp ứng các nhu cầu ngày càng cao và đa dạng của khách hàng
Sau khi được Ngân hàng Nhà nước xác nhận đủ điều kiện, VPBank sẽ triển khai cung cấp các dịch vụ ngoại hối sau:
Cung ứng dịch vụ ngoại hối trên thị trường trong nước bao gồm
Cung cấp các giao dịch hối đoái dưới hình thức quyền lựa chọn, hợp đồng tương lai và các giao dịch hối đoái khác theo thông lệ quốc tế:
Hiện nay, VPBank đã được NHNN cho phép thực hiện các giao dịch ngoại hối dưới hình thức giao ngay, kỳ hạn và hoán đổi Các nghiệp vụ này một mặt đem lại lợi nhuận đáng kể cho VPBank trong thời gian vừa qua, mặt khác giúp cho VPBank có thể đáp ứng được các nhu cầu hoạt động nghiệp vụ của ngân hàng và của khách hàng về ngoại tệ
Ngày nay, sự biến động liên tục và khó lường của lãi suất và tỷ giá trên thị trường là một trong những nguyên nhân gây ra rủi ro cho các khách hàng xuất nhập khẩu Với các giao dịch ngoại hối: quyền lựa chọn, tương lai,… VPBank sẽ cung cấp những công cụ hữu hiệu để phòng tránh rủi ro về tỷ giá cho khách hàng, đồng thời góp phần đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ và tăng nguồn thu cho ngân hàng. Các giao dịch trên cũng giúp tăng cường khả năng bảo hiểm rủi ro cho chính VPBank Vì vậy, mặc dù không phải là nghiệp vụ chính nhưng những giao dịch phái sinh này là rất cần thiết nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động kinh doanh của Ngân hàng và gia tăng tiện ích cho khách hàng, thực tế các giao dịch này đã và đang được các ngân hàng tiên tiến trên thế giới triển khai rộng rãi.
Bảo lãnh bằng ngoại tệ dưới các hình thức theo quy định của Ngân hàng Nhà nước;
Chiết khấu, tái chiết khấu giấy tờ có giá bằng ngoại tệ;
Cung cấp các dịch vụ ủy thác và quản lý tài sản bằng ngoại hối;
Cung cấp các dịch vụ ngân hàng đầu tư bằng ngoại hối (mua, bán, sáp nhập, bảo lãnh và làm đại lý phát hành chứng khoán bằng ngoại tệ );
Cung ứng các dịch vụ tư vấn cho khách hàng về ngoại hối;
Thực hiện các hoạt động ngoại hối khác theo thông lệ quốc tế và phù hợp với pháp luật Việt Nam
Trong thời gian qua, VPBank đã thực hiện cung ứng một số dịch vụ trên bằng đồng nội tệ cho khách hàng và đã đạt được những thành công nhất định Xuất phát từ thực tế, chuyển đổi trên thị trường quốc tế của đồng Việt Nam còn chưa thuận lợi nên hầu hết các khoản thanh toán của Việt Nam với nước ngoài đều phải sử dụng ngoại tệ, việc được phép cung cấp các dịch vụ giá trị gia tăng bằng ngoại hối cho khách hàng là một nhu cầu cấp thiết đối với Ngân hàng, đặc biệt trong xu thế hội nhập kinh tế quốc tế, hoạt động xuất nhập khẩu ngày càng được mở rộng như hiện nay.
Cung ứng các dịch vụ ngoại hối trên thị trường quốc tế cho khách hàng:
Lý luận chung về rủi ro tỷ giá và phương pháp đo lường rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng
1.2.1 Thị trường ngoại hối và tỷ giá hối đoái
1.2.1.1 Thị trường ngoại hối a Khái niệm về thị trường ngoại hối
Trong bối cảnh toàn cầu hiện nay, nền kinh tế mở giữ một vai trò đặc biệt quan trọng, nhất là trên thị trường ngoại hối
Trong mối quan hệ với các quốc gia khác, có một số khác biệt trong giao dịch giữa các cư dân trong nước và cư dân nước ngoài với các giao dịch nội bộ giữa các cư dân của cùng một nước, sự khác biệt này chính là sự khác biệt về đồng tiền giữa các quốc gia Chúng ta có thể nhận thấy rằng, một nhà nhập khẩu của Mỹ thường được yêu cầu thanh toán cho nhà xuất khẩu Nhật bằng đồng yên Nhật, cho nhà xuất khẩu Đức bằng đồng EURO, cho nhà xuất khẩu Anh bằng đồng bảng Anh Với lý do này, để thanh toán tiền hàng, nhà nhập khẩu Mỹ phải mua các ngoại tệ thích hợp, tức bán nội tệ trên thị trường ngoại hối Nghĩa là, một trong hai bên (mua hoặc bán) phải liên quan đến mua bán ngoại tệ
Thị trường ngoại hối (The Foreign Exchange Market), được viết tắt là FOREX hay FX.
Giống như thương mại, du lịch, đầu tư, quan hệ tín dụng và các quan hệ tài chính quốc tế khác đều làm phát sinh nhu cầu mua bán (chuyển đổi) các đồng tiền khác nhau trên thị trường Hoạt động mua bán các đồng tiền khác nhau được diễn ra trên thị trường, và thị trường này được gọi là thị trường ngoại hối Một cách tổng quát: Thị trường ngoại hối là bất cứ đâu diễn ra việc mua, bán các đồng tiền khác nhau.
Trong thực tế, do hoạt động mua bán tiền tệ xảy ra chủ yếu giữa các ngân hàng (chiếm khoảng 85% tổng doanh số giao dịch), chính vì vậy, theo nghĩa hẹp
Bất kỳ đâu diễn ra hoạt động mua bán ngoại tệ
Thị trường ngoại tệ Interbank
(nghĩa thực tế) thì thị trường ngoại hối là nơi mua bán ngoại tệ giữa các ngân hàng, tức thị trường Interbank. b Chức năng của thị trường ngoại hối
Do thị trường ngoại hối là nơi diễn ra quá trình trao đổi, mua bán ngoại tệ nên thị trường này giữ vài trò đặc biệt quan trọng Chức năng cơ bản của thị trường ngoại hối là kết quả phát triển tự nhiên của một trong các chức năng cơ bản của
NHTM, đó là: nhằm dịch vụ cho các khách hàng thực hiện các giao dịch thương mại quốc tế
Ví dụ: Một khách hàng là công ty muốn nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ từ nước ngoài sẽ có nhu cầu ngoại hối nếu hóa đơn hàng hóa và dịch vụ được ghi bằng ngoại tệ; hoặc là nhà xuất khẩu có nhu cầu chuyển đổi ngoại hối thành nội tệ, nếu hóa đơn xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ được ghi bằng ngoại tệ Các giao dịch ngoại hối nhằm giúp khách hàng là nhà xuất khẩu hay nhập khẩu như trên là một trong những dịch vụ mà các NHTM luôn sẵn sàng cung cấp cho khách hàng, và đồng thời cũng là dịch vụ mà các khách hàng luôn mong đợi từ phía ngân hàng
Ngoài dịch vụ cho khách hàng thực hiện các giao dịch thương mại quốc tế, thị trường ngoại hối còn có một số chức năng khác, như:
Giúp luân chuyển các khoản đầu tư, tín dụng quốc tế, các giao dịch tài chính quốc tế khác cũng như các giao lưu giữa các quốc gia.
Thông qua hoạt động của thị trường ngoại hối, mà sức mua đối ngoại của tiền tệ được xác định một cách khách quan theo quy luật cung cầu của thị trường.
Thị trường ngoại hối là nơi kinh doanh và cung cấp các công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá bằng các hợp đồng như kỳ hạn, hoán đổi, quyền chọn, và tương lai.
Thị trường ngoại hối là nơi để NHTW tiến hành can thiệp để tỷ giá biến động theo chiều hướng có lợi cho nền kinh tế.
Các chức năng của FOREX
1 Phục vụ TM quốc tế (Primary Role)
2 Phục vụ luân chuyển vốn quốc tế
3 Nơi hình thành tỷ giá
4 Nơi NHTW can thiệp lên tỷ giá
5 Nơi kinh doanh và phòng ngừa rủi ro tỷ giá
Hình 1: Các chức năng của thị trường ngoại hối c Đối tượng chính tham gia trên thị trường ngoại hối
Căn cứ vào hình thức tổ chức của các thành viên và chức năng hoạt động của các thành viên trong thị trường ngoại hối, ta có thể thấy rằng đối tượng tham gia trên thị trường là nhà đầu tư, nhà môi giới, ngân hàng trung ương và hệ thống các ngân hàng thương mại Giữa những đối tượng này có mối quan hệ kinh doanh nhằm tìm kiếm lợi nhuận Cụ thể:
Nhóm khách hàng mua bán lẻ (Retail Clients )
Nhóm khách hàng mua bán lẻ (retail clients hay bank customers) bao gồm các công ty nội địa và đa quốc gia, những nhà đầu tư quốc tế và tất cả những ai có nhu cầu mua bán ngoại hối nhằm hai mục đích: chuyển đổi tiền tệ và phòng ngừa rủi ro tỷ giá.
Ví dụ, nhà nhập khẩu cần mua ngoại tệ (spot hoặc forward) để thanh toán hóa đơn nhập khẩu ghi bằng ngoại tệ; nhà xuất khẩu cần bán ngoại tệ (spot hoặc forward) khi nhận được hóa đơn xuất khẩu ghi bằng ngoại tệ; khách du lịch có nhu cầu bán ngoại tệ lấy nội tệ để chi tiêu
Như vậy, nhóm khách hàng mua bán lẻ có nhu cầu mua bán ngoại tệ để phục vụ cho mục đích hoạt động của chính mình chứ không nhằm mục đích kinh doanh ngoại hối (kiếm lãi khi tỷ giá thay đổi) Thông thường, nhóm khách hàng mua bán lẻ không giao dịch trực tiếp với nhau mà thường mua bán thông qua các NHTM.
Các Ngân hàng Thương mại (Commercial Banks)
Các NHTM tiến hành giao dịch ngoại hối nhằm hai mục đích:
Cung cấp dịch vụ cho khách hàng, bằng cách mua hộ và bán hộ cho nhóm khách hàng mua bán lẻ Vì là mua bán hộ nên ngân hàng không phải bỏ vốn, không chịu rủi ro tỷ giá và không làm thay đổi kết cấu bảng cân đối tài sản nội bảng Thông qua dịch vụ mua bán hộ, ngân hàng thu một khoản phí phổ biến ở dạng chênh lệch tỷ giá mua bán.
Kinh doanh cho chính mình, tức mua bán ngoại hối nhằm kiếm lãi khi tỷ giá thay đổi Hoạt động kinh doanh này tạo ra trạng thái ngoại hối, do đó ngân hàng phải bỏ vốn, chịu rủi ro tỷ giá và làm thay đổi bảng cân đối nội bảng hoặc ngoại bảng của ngân hàng.
Ngân hàng tiến hành giao dịch ngoại hối theo hai phương thức:
Giao dịch trực tiếp giữa ngân hàng với nhau và với khách hàng.
Giao dịch gián tiếp với nhau thông qua nhà môi giới.
Những nhà môi giới ngoại hối (Foreign exchange brokers)
Ngày nay, ngoài hình thức mua bán ngoại hối trực tiếp giữa các ngân hàng với nhau, thì hình thức giao dịch gián tiếp thông qua nhà môi giới ngoại hối cũng khá phát triển Phương thức giao dịch qua môi giới có ưu điểm ở chỗ: nhà môi giới thu thập hầu hết các lệnh đặt mua và lệnh đặt bán ngoại tệ từ các ngân hàng khác nhau, trên cơ sở đó cung cấp tỷ giá chào mua và tỷ giá chào bán cho khách hàng một cách nhanh, rộng khắp với giá tay trong (inside rate) Tuy nhiên, giao dịch qua môi giới cũng có nhược điểm là: các ngân hàng phải trả cho nhà môi giới một khoản phí (gọi là brokerage fee), làm cho chênh lệch tỷ giá mua bán hẹp lại.
Những ai muốn hành nghề môi giới ngoại hối phải có giấy phép Tại mỗi trung tâm tài chính quốc tế thường có một số nhà môi giới chuyên nghiệp nhất định để giúp các ngân hàng thực hiện các lệnh mua và bán ngoại hối Điểm cần lưu ý là những nhà môi giới chỉ cung cấp dịch vụ môi giới, chứ không được mua bán cho chính mình.
Các Ngân hàng Trung ương (Central Banks)
MỘT SỐ MÔ HÌNH LÝ THUYẾT DÙNG ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH NGOẠI HỐI
Mô hình dựa vào độ dao động, hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng
Ta có chuỗi lợi suất tỷ giá là XF(t) với t = 1 đến 36 Khi đó giá trị trung bình, phương sai, tính lệch và độ nhọn được xác định như sau: μ=E ( X ) σ 2 =Var ( X ). γ 1 =E(X−μ) 3 σ 2
Chúng ta xem xét một mẫu từ phân phối của X sử dụng lý thuyết về hàm ước lượng trong thống kê Cơ sở của lý thuyết này trong Godambe (1991) và được tóm lược bởi Li và Turle (1997).
Từ các momen có điều kiện bậc 1 bậc 2 trong công thức (1.1) chúng ta có hai hàm ước lượng cơ bản như sau: h 1 =X−μ h 2 =(X−μ) 2 −σ 2
Cả h1 và h2 là không trực giao với nhau Chúng ta tuân theo một trình tự trực giao hoá của Doob (1953) để xác định hàm ước lượng trực giao với h1 h 3 =(X−μ) 2 −σ 2 −γ 1 σ( X−μ) Sau đó chúng ta cần tìm một tổ hợp tuyến tính tối ưu của hàm ước lượng h1 và h3 như sau : l μ =αhh 1 + βhh 3
Godambe và Thomson (1989) đã chỉ ra rằng các hệ số tối ưu và tính dựa trên lý thuyết của những hàm ước lượng nhất định được trình bày dưới đây : αh ¿ E ( ∂∂ h μ 1 )
√ Var ( l μ ¿ ) có thể một phân phối chuẩn hoá Vì vậy, với độ tin cậy (1 –) khoảng tin cậy của l μ ¿
(1.2) Ở đây, với C là giá trị tới hạn tương ứng với mức ý nghĩa
Ví dụ: Nếu = 0,05; C = 1,96 Từ bất đẳng thức (1.2), nếu tất cả mômen đã biết (X L < X < X U ), chúng ta có thể tính khoảng tin cậy đối với X Với phép đạo hàm toán học nhiều lần, ta có kết quả sau đây:
Trường hợp phân phối chuẩn: 1 = 2 = 0, thì hàm ước lượng tối ưu là: l μ ¿ =−X−μ σ 2 và:
Trong trường hợp cách tiếp cận gần đúng dẫn đến một khoảng tin cậy tương tự được xây dựng dưới giả định của phân phối chuẩn. Độ rộng của khoảng tin cậy có thể được xác định bởi sự khác nhau giữa mức giới hạn trên và giới hạn dưới Nói cách khác: L=X U −X L
Dưới cách tiếp cận của hàm ước lượng chúng ta có:
Trong trường hợp đặc biệt phân phối chuẩn chúng ta có: L=2.C αh σ
Vì trong trường hợp của một phân phối chuẩn, độ rộng của khoảng tin cậy là dương liên quan tới độ lệch tiêu chuẩn hoặc độ dao động Điều này thống nhất với trực giác của chúng ta vì độ lệch tiêu chuẩn đo lường sự phân tán của phân phối. Phân phối có độ phân tán càng lớn thì độ rộng của khoảng tin cậy càng lớn chúng ta cần đưa ra một mức tin cậy nhất định.
Phương pháp này tính toán khá phức tạp nhưng cho nhà đầu tư kết quả tương đối tốt về rủi ro trong danh mục đầu tư Nhà đầu tư có thể biết được nếu họ đầu tư theo chiến lược này thì khoản lãi nhận được là bao nhiêu và có lớn hơn khoản lỗ nếu rủi ro xảy ra hay không?
● μ : Cho chúng ta biết lợi suất kỳ vọng của tỷ giá ngoại tệ F so với VND là bao nhiêu.
● σ 2 : Nói lên mức độ phân tán của các giá trị của lợi suất tỷ giá ngoại tệ F với đồng Việt Nam xung quanh giá trị trung bình của nó ( μ ) và nó đặc trưng cho mức độ rủi ro của lợi suất của tỷ giá ngoại tệ là bao nhiêu.
● 1: Mức độ đối xứng của một phân phối có thể có thể quan sát qua đồ thị của nó song để đo lường mức độ bất đối xứng người ta dùng hệ số bất đối xứng được xác định bởi công thức nêu trên Đối với trường hợp lợi suất của tỷ giá thì hệ số này cho chúng ta biết khả năng lãi nhiều hơn hay là lỗ nhiều hơn Tùy vào giá trị của mà ta có thể đưa ra các kết luận sau:
+ Nếu 1 < 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên trái nhiều hơn và khi đó khả năng xảy ra lỗ là nhiều hơn lãi.
+ Nếu 1 = 0 thì phân phối là đối xứng Trong trường hợp này khả năng xảy ra lỗ và lãi là như nhau.
+ Nếu 1 > 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên phải nhiều hơn, trường hợp này thì khả năng lãi nhiều hơn là khả năng lỗ.
● 2:Cho phép nhận xét về dạng của một phân phối và bổ sung thêm thông tin về phương sai Phương sai của biến ngẫu nhiên có thể được xem là rất nhỏ, lớn hay trung bình Lúc đó đồ thị của phân phối hoặc sẽ rất tập trung, ít tập trung hay tập trung ở mức bình thường Đối với lợi suất của tỷ giá thì hệ số này cho chúng ta biết xác suất xảy ra rủi ro tỷ giá ở mức độ nào và so với các loại ngoại tệ khác thì rủi ro đối với loại ngoại tệ nào lớn hơn.
+ Nếu 2 > 0 thì phân phối tập trung ở mức cao hơn.
+ Nếu 2 = 0 thì phân phối tập trung ở mức bình thường.
+ Nếu 2 < 0 thì phân phối tập trung ở mức thấp hơn.
● L: là độ dài khoảng tin cậy với mức ý nghĩa
Mô hình kinh tế lượng
Chúng ta có thể sử dụng các mô hình trong kinh tế lượng để phân tích rủi ro của tỷ giá ngoại tệ F so với đồng Việt Nam Mô hình hóa rủi ro tạo ra các công thức để tính độ rủi ro của một tài sản tài chính Các mô hình tiêu biểu là: Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi, tự hồi quy (autoregressive conditional heteroscedastic – ARCH), tác giả Engle (1982); Mô hình ARCH tổng quát (GARCH) của Bollerslev (1986); Mô hình GARCH dạng mũ (EGARCH) của Nelson (1991).
Trong phạm vi chuyên đề, với mô hình kinh tế lượng, em sử dụng mô hình ARCH, và mô hình GARCH để phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của NHTM.
Năm 1982 Engle đã đề xuất mô hình ARCH Đây là mô hình đầu tiên đưa ra cơ sở lý thuyết để mô hình hóa rủi ro Tư tưởng cơ bản của mô hình này là (a) cú sốc ut của một loại tài sản không tương quan chuỗi, nhưng phụ thuộc; (b) sự phụ thuộc của ut có thể được mô tả bằng một hàm bậc hai của các giá trị trễ.
Mô hình ARCH (m) có dạng: rt = t + ut (2.1) ut = t t , (2.2)
t là biến ngẫu nhiên độc lập có cùng phân bố với kỳ vọng bằng không, phương sai bằng 1
Các hệ số i phải thỏa mãn một số điều kiện nhất định sao cho phương sai không điều kiện là hữu hạn ut thường được giả thiết là có phân bố chuẩn hóa hoặc phân bố t-Student.
Từ (2.1) có thể là các cú sốc trong quá khứ lớn đưa đến phương sai có điều kiện đối với ut lớn ut có xu hướng lớn Điều này có nghĩa rằng, theo mô hình ARCH, các cú sốc lớn có xu hướng do cú sốc lớn gây ra Đặc điểm này giống như tính chất bầy đàn của độ rủi ro. Để đơn giản ta xét mô hình ARCH(1) : ut = t t ,
Do ut là dừng với E(ut) = 0,Var(ut) = Var(ut-1) = E( u t−1 2 ), nên Var(ut) = αh 0
Trong một số ứng dụng, người ta cần tính một số mô men bậc cao đối với ut, do đó, 1 phải thỏa mãn thêm một số điều kiện khác Chẳng hạn, để xem xét phần đuôi của phân bố, người ta phải tính mô men cấp bốn.
Nếu giả thiết ut ~ N(0, 1) thì :
Nếu ut dừng với mô men bậc bốn m4 = E(ut 4), ta có : m4 = 3( αh 0 2 +2αh 0 αh 1 Var(u t )+αh 1 2 m 4 ) = 3 αh 0 2 (1+2αh 1 /(1−αh 1 ))+3αh 1 2 m 4
m4 3 αh 0 2 (1+ αh 1 ) ( 1−αh 1 )(1−3 αh 1 2 ) Kết quả rút ra được hai kết luận quan trọng, là : (i) Do mô men cấp bốn dương, nên (1−3 αh 1 2 ) > 0 -> 0 ¿ αh 1 2 < 1/3 (ii) Hệ số bất đối xứng không điều kiện của ut là :
Hệ số nhọn của ut dương và lớn hơn 3 nên phân bố của ut bẹt hơn phân bố chuẩn hóa Tính chất trên đây vẫn đúng đối với mô hình ARCH tổng quát.
Ưu điểm của mô hình:
Cho chúng ta biết được rủi ro tỷ giá ở thời kỳ trễ ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro ở thời kỳ hiện tại.
Cho chúng ta biết được độ lớn của các yếu tố trễ là bao nhiêu
Nhược điểm của mô hình:
Mô hình ARCH mô hình hóa động thái của phương sai có điều kiện Nhờ đó có thể dự tính được độ rủi ro lợi suất của một loại tài sản Tuy vậy, mô hình này có một số nhược điểm sau đây:
Mô hình giả thiết rằng các cú sốc dương và cú sốc âm có cùng ảnh hưởng đến độ rủi ro, vì trong phương trình phương sai các ut-i đều được bình phương. Trong thực tế giá của một tài sản tài chính phản ứng khác nhau đối với các cú sốc âm và cú sốc dương.
Mô hình ARCH là mô hình có điều kiện ràng buộc 1 2 phải nằm trong khoảng [0, 1/3) để mô men cấp 4 là hữu hạn Các điều kiện ràng buộc sẽ phức tạp hơn trong mô hình ARCH bậc cao
Mô hình ARCH chỉ đưa ra cơ chế biến đổi của phương sai có điều kiện, không đưa ra một giải thích nào vì sao lại có cơ chế như vậy, không cho chúng ta biết được nguồn gốc biến thiên của các chuỗi tài chính.
Mô hình ARCH thường dự báo cao độ rủi ro vì mô hình phản ứng chậm đối với những cú sốc lớn cô lập.
Năm 1986, Bollerslev đã mở rộng mô hình ARCH, và đặt tên mô hình ARCH tổng quát (GARCH)
Mô hình có dạng: rt = t + ut , (2.5) ut = t t , (2.6)
t là các biến ngẫu nhiên độc lập, có cùng phân phối.
< 1. Nếu m > s thì j = 0 với j > s Nếu s > m thì i = 0 với i > m.
Các điều kiện trên đảm bảo cho phương sai không điều kiện và phương sai có điều kiện dương
Mô hình (2.5)–(2.7) được gọi là mô hình ARCH tổng quát ký hiệu là
GARCH (m, s), trong đó m là độ dài của trễ đối với u t 2 , s là độ dài của trễ ứng với
Chúng ta đặt η t =u t 2 −σ t 2 , từ đó σ t 2 =u t 2 −η t ; σ t−1 2 =u t−1 2 −η t−1 , …
Phương trình (2.7) được viết lại: σ t 2 =u t 2 −η t = αh 0 + ∑ i=1 m αh i u t 2 −i +∑ j=1 s βh j (u t− 2 j −η t− j )
Ta có (2.8) có dạng ARMA đối với u t 2 Như vậy, GARCH có thể coi như là một dạng của ARMA đối với u t 2 Trung bình không điều kiện đối với mô hình ARMA, chúng ta có:
Với các giả thiết đã nêu thì E(u t 2 )>0.
Xét những điểm mạnh và những điểm yếu của mô hình GARCH Để đơn giản ta xét GARCH(1,1): σ t 2 =αh 0 +αh 1 u t 2 −1 +βh 1 σ t−1 2
0 > 0; 1, 1 ≥ 0 và 1+1 < 1. u t−1 2 hoặc σ t−1 2 hoặc đồng thời cả u t−1 2 và σ t−1 2 lớn sẽ dẫn đến σ t 2 lớn Điều này có nghĩa là u t−1 2 lớn có xu hướng dẫn đến u t 2 lớn, hành vi này chính là hành vi bầy đàn trong các chuỗi tài chính theo thời gian.
Nếu ta giả thiết u có phân bố chuẩn hoặc phân bố đối xứng và 1 – 2 αh 1 2 −(αh 1 +βh 1 ) 2 > 0, thì chúng ta có thể chỉ ra hệ số nhọn:
Do vậy, hàm mật độ của u thoải hơn hàm mật độ trong phân bố chuẩn.
Mô hình VaR (Value at Risk )
2.3.1 Khái niệm giá trị rủi ro (VaR)
Mô hình VaR (Vector autoregressive models) là mô hình véc tơ các biến số tự hồi quy Mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác.
Mô hình VaR dạng tổng quát:
Yt = A1Yt-1+ A2Yt-2 + … + ApYt-p + St + ut (3.1)
Ai (i=1,2,…,p): ma trận vuông cấp m*m;
Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng; u véc tơ các nhiễu trắng; St véc tơ các biến xác định, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hoặc đa thức.
Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có:
Yt = (A1L + A2L2 + … + ApL p )Yt + St + ut
Mô hình (3.1) được gọi là mô hình VaR cấp p, ký hiệu VaR(p).
Mô hình VaR(p) bất kỳ đều tương đương với mô hình VaR(1) sau khi đưa thêm các biến thích hợp Kết luận này rất quan trọng vì mô hình VaR(1) có thể mô tả bằng công thức đơn giản có thể quan sát một cách trực giác.
Ta nhận thấy rằng AR(1) sẽ là bước ngẫu nhiên nếu A1 là ma trận đơn vị. Giả sử rằng St là véc tơ hằng số:
Ta đặt Xt = Yt-1 Khi đó AR(2) được viết lại như sau:
Hay viết dưới dạng ma trận ta có:
Có thể tổng quát hóa cách trên, mô hình AR(p) hay VaR(p) bất kỳ có thể biến đổi thành mô hình VaR(1) bằng cách thêm vào các biến số thích hợp.
Một mô hình VaR(p) có m phương trình dạng:
Yt = (A1L + A2L 2 + … + ApL p )Yt + St + ut được biến đổi thành mô hình VaR(1) có m*p phương trình:
Y t ¿ , St, và ut là các véc tơ cấp mp ¿ 1; Ma trận mp ¿ mp Như vậy, để tìm lời giải dưới dạng hiển của VaR(p) bậc cao hơn chúng ta chỉ cần xét mô hình AR(1).
Ưu điểm của mô hình VaR:
Giá rị của một biến số trong mô hình VaR chỉ phụ thuộc vào giá trị trong quá khứ của các biến số Do đó, việc ước lượng các phương trình không đòi hỏi các thông tin nào khác ngoài các biến số của mô hình Vì không có quan hệ đồng thời giữa các biến số nên người ta có thể sử dụng OLS hoặc phương pháp ước lượng hợp lý cực đại để ước lượng từng phương trình của mô hình.
Khi dự báo, sử dụng mô hình VaR chỉ sử dụng trong ngắn hạn ngay cả trường hợp sử dụng dự báo động.
Nhược điểm của mô hình VaR:
Mô hình VaR đòi hỏi các biến số đều là biến dừng.
Mô hình VaR(p) với p không cho trước nên không thể biết được độ dài trễ bằng bao nhiêu?
Mô hình VaR không dùng để phân tích chính sách được.
Khi ước lượng đòi hỏi số quan sát nhiều do mô hình có nhiều phương trình.
2.3.2 Phương pháp xác định giá trị rủi ro (VaR)
2.3.2.1 Phương pháp Risk metrics a Nội dung
J.P Morgan đã phát triển phương pháp luận RiskMetrics để tính VaR và đến năm 1995 đã được Long & More thực nghiệm.
Kí hiệu: rt là lợi suất hàng ngày liên tiếp của danh mục đầu tư
Ft-1 là hàm phân phối tích lũy, nó phản ánh lượng thông tin có thể thu thập được tại thời kì t-1.
Cỏc giả thiết: rt / Ft-1 ~ N(àt,σ 2 t)
Trong đú: àt là trung bỡnh cú điều kiện của rt σ 2 t là phương sai có điều kiện
RiskMetrics giả định rằng , rt/Ft ~N t , t 2
, ở đây μt là trung bình có điều kiện & t 2 là phương sai có điều kiện của rt.
Phương phỏp giả định rằng: àt và σ 2 t tuõn theo mụ hỡnh chuỗi thời gian như sau: àt = 0 rt = ut (3.2) σ 2 t = ασ 2 t-1 + (1-α)rt-1 với (0 < α < 1)
Trong đó: ut =σt*εt là quá trình IGARCH(1,1) không có bụi; ở đây giá trị α thường ở trong khoảng (0.9;1)
Một thuộc tính tốt của bước ngẫu nhiên trong mô hình IGARCH là phân phối có điều kiện của tổng lợi suất thì dễ dàng đạt được Đặc biệt, cho k thời kỳ , lợi suất từ điểm (t+1) đến thời điểm (t+k) là: r k t r t 1 r t k 1r t k
Chúng ta sử dụng ngoặc vuông [k] biểu thị lợi suất k thời kỳ.
Dưới mô hình đặc biệt IGARCH(1,1) trong phương trình (3.2), phân phối có điều kiện của r t [k]: F t là chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai σ t 2
[k] Ở đây, σ t 2 [ k ] có thể được tính theo phương pháp dự báo mô hình độ dao động Sử dụng giả thiết các t độc lập và phương trình (3.2) ta có: σ t 2 [ k ]=VaR ( r t [ k ]/F t ) = ∑ i=1 k
VaR ( u t +i /F t ) Ở đây, VaR(u t +i /F t )=E(σ t 2 +1 /F t ) có thể thu được một cách đệ quy.
Sử dụng r t−1 =u t −1 = σ t −1 ∗ε t−1 , chúng ta có thể viết lại phương độ dao động của phương trình IGARCH(1,1) trong phương trình (3.2) như sau: σ t 2 =σ t−1 2 +(1−αh)∗σ t−1 2 ∗(ε t−1 2 −1)
Trong trường hợp riêng, ta có: σ t 2 +i =σ t+i−1 2 +(1 −αh )∗σ t+i 2 −1 ∗( ε t+i−1 2 −1 )
2 /F t ) = 0 ∀ i≥2 Phương trình trước chỉ ra rằng:
Với dự báo mức độ dao động của một bước tiếp theo, phương trình (3.2) chỉ ra rằng: σ t 2 +1 =αh∗σ t 2 +(1−αh)∗r t 2
Vì thế, phương trình (3.3) cho thấy VaR(r t +i /F t )=σ t+1 2 với i≥1 Từ đó, σ t 2 [ k ]=k∗σ t 2 +1
Kết quả chỉ ra rằng r t [ k ] / F t ( 0 ,kσ t 2 +1 ) Vì vậy, dưới mô hình
IGARCH(1,1) trong phương trình (3.2), phương sai có điều kiện của r t [ k ] , k tỷ lệ theo theo thời gian. Độ lệch tiêu chuẩn có điều kiện của lợi suất k thời kỳ là √ k∗σ t+1
Nếu vị thế tài chính là trường vị, thì phần mất đi sẽ xảy ra khi có sự sụt giảm giá lớn (như lợi suất âm rất lớn) Nếu xác suất được thiết lập tới 5% thì RiskMetrics sử dụng 1 ,65∗σ t+ 1 để đo lường rủi ro của danh mục đầu tư Điều này có nghĩa, điểm phân vị 5% này có phân phối chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch tiêu chuẩn σ t +1 Điểm phân vị 5% thực tại là - 1 ,65∗σ t+1 , nhưng do dấu âm bị loại bỏ bởi việc hiểu rằng đó là dấu hiệu của phần bị mất đi Vì vậy, nếu độ lệch tiêu chuẩn được đo lường bằng % thì VaR hàng ngày của danh mục đầu tư trong RiskMetrics là :
VaR = Giá trị của danh mục tại t * 1 , 65∗σ t+1 Ứng với k ngày là:
VaR(k) = Giá trị của danh mục tại t * 1 ,65 √ k∗σ t +1 Ở đây đối số k của VaR thì được sử dụng để biểu thị cho trục thời gian Vì vậy trong RiskMetrics chúng ta có : VaR k k VaR * Điều này chỉ ra quy tắc căn bậc hai của thời gian tính toán VaR trong RiskMetrics Với mô hình RiskMetrics chúng ta có quy tắc căn bậc hai của thời gian: σ 2 (k)=√ k σ t +1
Giả sử ta muốn tính giá trị rủi ro của một danh mục qua một ngày với 5% là xác suất mà phần mất đi thực tại trong giá trị danh mục lớn hơn giá trị ước lượng VaR Việc tính toán giá trị rủi ro gồm các bước sau:
Xác định giá trị thị trường hiện hành của danh mục (mark-to-market), biểu thị giá trị này là V0.
Xác định giá trị tương lai của danh mục : V1 theo công thức V1=V0*e r Ở đây, r biểu diễn lợi suất thu được của danh mục đầu tư theo thời gian Với một ngày thì bước tính này là không cần thiết vì RiskMetrics giả định lợi suất r = 0.
Tính giá trị dự báo lợi suất của một ngày đối với danh mục và biểu thị giá trị này là r ^ , để 5% là xác suất giá trị thực nhỏ hơn r ^ Được biểu thị theo công thức sau: Probability( r < r ^ ) = 5%.
Xác định giá trị xấu nhất của danh mục tương lai: V ˆ t , ở đây V ˆ 1 V e 0 r ˆ Giá trị rủi ro đo lường một cách đơn giản là: V 0 V ˆ 1 Việc đánh giá VaR có thể được viết là V0(1-e r ) Trong trường hợp này, r ˆ là giá trị đủ nhỏ thì e r ˆ 1 r ˆ do đó VaR sấp xỉ bằng V0 rˆ. Để minh họa cho phương pháp Risk metrics này, ta có ví dụ sau:
Nhà đầu tư có danh mục với giá trị hiện tại là 100 triệu đồng tài sản A với, biết σ = 7% và α = 5% (phương sai và lợi suất theo ngày của tài sản)
Từ đây ta thấy nếu nhà đầu tư khi quyết định đầu tư vào danh mục trên thì anh ta có thể phải chấp nhận mất đi một khoản tiền nếu rủi ro xảy ra là 11.69 triệu đồng.
Tính VaR theo mô hình RiskMetrics là khá dễ dàng, dễ hiểu do đó phương pháp này được nhiều ngân hàng, tổ chức tài chính sử dụng Tuy nhiên trong trường hợp chuỗi lợi suất không tuân theo phân bố chuẩn (tức có đồ thị hàm mật độ không đối xứng) thì khi ước lượng VaR là thấp và quy tắc căn bậc hai của thời gian cũng không còn đúng nữa Từ thực tế này đòi hỏi phải sử dụng phương pháp khác để tính VaR. b Ưu, nhược điểm của phương pháp
PHÂN TÍCH RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT ĐỘNG KINH
Mô tả số liệu
Bộ số liệu dùng để phân tích là bộ số liệu sẵn có từ năm 2009 đến năm 2010 của Ngân hàng ngoài quốc doanh - VPBank về tỷ giá giao ngay của một số ngoại tệ là: USD, EUR, GBP (số liệu theo ngày) Từ 04/01/2009 đến ngày 29/01/2010, có tất cả
Bảng 4: Bảng thống kê mô tả các đặc trưng của các chuỗi tỷ giá mua và bán của ngoại tệ USD, EUR, GBP
USD_m USD_b EUR_m EUR_b GBP_m GBP_b
Ta có biểu đồ mô tả sự biến động của tỷ giá ngoại tệ bán của 3 loại ngoại tệUSD, EUR và GBP như sau:
Chuỗi tỷ giá bán của ngoại tệ USD:
Quan sát sự biến động của chuỗi tỷ giá, ta thấy tỷ giá ngoại tệ USD có xu hướng ngày càng tăng, đặc biệt tăng nhanh hơn vào cuối tháng 11 và tháng 12 Đầu năm 2010, tỷ giá ngoại tệ USD đã có lúc lên tới 18,486 VND.
Chuỗi tỷ giá bán của ngoại tệ EUR:
Nhìn trên đồ thị ta thấy, tỷ giá bán của ngoại tệ EUR có xu hướng tăng Trong năm
2009, tỷ giá đồng EUR tăng nhanh hơn vào tháng 11-2009 Tỷ giá đồng EUR giảm mạnh vào tháng 1 - 2009, tháng 2 - 2009, tháng 12 - 2009 và tháng 1- 2010, có lúc xuống chỉ còn 22.274 VND
Chuỗi tỷ giá bán của ngoại tệ GBP:
Ta thấy chuỗi GBP tăng giảm với biến động nhất định Tỷ giá cao nhất lên tới 33.148 VND, có lúc giảm thấp nhất chỉ còn 24.527 VND Trong năm 2009, tỷ giá đồng GBP có xu hướng ổn định hơn vào khoảng tháng 3, tháng 4 và tháng 5.
Từ bộ số liệu thu thập được, kí hiệu S F(t ) là tỷ giá giao ngay của ngoại tệ F so với đồng nội tệ (VND) tại thời điểm t, sử dụng phần mềm Eview ta có thể dễ dàng tính lợi suất của tỷ giá ngoại tệ F so với VND theo công thức:
Ta có biểu đồ chuỗi lợi suất của các tỷ giá bán ngoại tệ như sau:
Chuỗi lợi suất tỷ giá bán của ngoại tệ USD:
Chuỗi lợi suất tỷ giá bán của ngoại tệ EUR:
Chuỗi lợi suất tỷ giá bán của ngoại tệ GBP:
Từ các biểu đồ của các chuỗi lợi suất tỷ giá bán các ngoại tệ trên, ta thấy biến động của lợi suất tỷ giá là cùng chiều với biến động tỷ giá Tỷ giá tăng nhanh thì biến động lợi suất tỷ giá càng mạnh.
Phân tích rủi ro tỷ giá dựa vào hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng
Dựa vào số liệu tỷ giá giao ngay theo tháng của VPBank về ba loại ngoại tệ là: USD, EUR, GBP, ta có thể tính được các tham số trong công thức (1.1) bằng cách sử dụng phần mềm Eviews 4.0 Ta có kết quả như sau:
Bảng 5: Bảng thống kê mô tả lợi suất của chuỗi tỷ giá USD
Các hệ số XUSD_m XUSD_b XUSD_CL μ 0.000221 0.000123 0.0000818 σ 2 0.000181204 0.000178501 0.000413449 γ 1 0.518051 2.112937 -0.246214 γ 2 20.72687 19.02709 10.30614
Bảng 6: Bảng thống kê mô tả lợi suất của chuỗi tỷ giá EUR
Các hệ số XEUR_m XEUR_b XEUR_CL μ 0.000237 0.000305 0.0000685 σ 2 0.000175483 0.000127871 0.0000483859 γ 1 0.001294 0.265963 0.138001 γ 2 8.029123 11.72489 13.88282
Bảng 7: Bảng thống kê mô tả lợi suất của chuỗi tỷ giá GBP
Các hệ số XGBP_m XGBP_b XGBP_CL μ 0.000175 0.00075 0.0000253 σ 2 0.00023296 0.000117744 0.000014704 γ 1 -0.78179 -0.817464 -0.649944 γ 2 23.37489 8.804797 53.74185
Từ bảng kết quả trên ta thấy:
Từ hệ số à: Ta thấy kỳ vọng về chờnh lệch lợi suất tỷ giỏ của ngoại tệ USD với VND là lớn nhất Sau đó đến EUR, và kỳ vọng về chênh lệch lợi suất tỷ giá của ngoại tệ GBP so với VND là thấp nhất.
Từ hệ số σ 2 : Ta thấy phương sai của lợi suất tỷ giá USD so với VND là lớn nhất và phương sai của lợi suất tỷ giá ngoại tệ GBP so với VND là nhỏ nhất Do đó rủi ro đối với lợi suất của tỷ giá USD so với VND là lớn nhất và rủi ro đối với lợi suất tỷ giá ngoại tệ GBP là nhỏ nhất Điều này cho ta thấy rằng với những tỷ giá ngoại tệ nào có rủi ro cao thì lợi suất kỳ vọng cho ngoại tệ đó cũng sẽ cao.
Từ hệ số γ 1 : Ta thấy đối với ngoại tệ USD, do hệ số bất đối xứng γ 1 đối với lợi suất tỷ giá mua và bán đều lớn hơn 0 và là lớn nhất so với các ngoại tệ còn lại nên phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên phải nhiều hơn Điều này cho ta thấy khả năng thu được lãi từ ngoại tệ này nhiều hơn khả năng lỗ của ngoại tệ này Đối với lợi suất của tỷ giá mua và bán ngoại tệ EUR cũng vậy, khả năng thu được lãi từ ngoại tệ này cao hơn khả năng lỗ Đối với đồng GBP, do hệ số bất đối xứng đối với lợi suất tỷ giá mua, bán, chênh lệch đều nhỏ hơn 0 nên khả năng lỗ từ ngoại tệ này là cao hơn khả năng lãi VND, và điều này cho thấy khả năng thu được lợi nhuận cao từ ngoại tệ GBP là rất ít.
Từ hệ số γ 2 : Nhìn vào bảng kết quả trên ta thấy hệ số nhọn của chênh lệch lợi suất tỷ giá ngoại tệ GBP so với VND là lớn nhất = 53.74185, hệ số nhọn của chênh lệch lợi suất ngoại tệ USD so với VND là nhỏ nhất = 10.30614 Hệ số nhọn càng nhỏ thì rủi ro càng lớn Điều này cho thấy xác suất xảy ra rủi ro đối với ngoại tệ USD lớn hơn rất nhiều so với ngoại tệ EUR và ngoại tệ GBP.
Qua các kết quả trên ta thấy: với ngoại tệ USD, tuy xác suất xảy ra rủi ro là rất lớn nhưng kỳ vọng lợi suất chênh lệch tỷ giá lại lớn nhất Đối với ngoại tệ EUR và ngoại tệ GBP, xác suất xảy ra rủi ro nhỏ hơn rất nhiều so với ngoại tệ USD, do đó lợi nhuận kỳ vọng về chênh lệch lợi suất tỷ giá ngoại tệ cũng sẽ thấp hơn rất nhiều
Dựa vào kết quả tính toán ở các bảng trên (bảng 4, bảng 5, bảng 6) và các công thức (1.3), (1.4) và (1.5) trong phần 2.1.1 ta sẽ xác định khoảng tin cậy và độ dài khoảng tin cậy của chuỗi lợi suất tỷ giá 3 loại ngoại tệ trên.
Bảng 8: Bảng thống kê mô tả khoảng tin cậy và độ dài khoảng tin cậy của chuỗi lợi suất tỷ giá USD
Bảng 9: Bảng thống kê mô tả khoảng tin cậy và độ dài khoảng tin cậy của chuỗi lợi suất tỷ giá EUR
Bảng 10: Bảng thống kê mô tả khoảng tin cậy và độ dài khoảng tin cậy của chuỗi lợi suất tỷ giá GBP
Nhìn vào kết quả tính toán trên ta thấy với mức tin cậy 95 % thì lợi suất của các ngoại tệ so với VND đều thuộc trong khoảng tin cậy nói trên, trừ lợi suất tỷ giá mua ngoại tệ EUR Ta thấy độ dài của khoảng tin cậy đối với chênh lệch lợi suất tỷ giá của ngoại tệ GBP so với VND là lớn nhất, và đối với chênh lệch lợi suất tỷ giá của ngoại tệ USD thì độ dài khoảng tin cậy là nhỏ nhất Với cùng độ tin cậy 95% thì độ dài khoảng tin cậy nào ngắn hơn thì sẽ tốt hơn Điều này chứng tỏ, đối với chênh lệch lợi suất tỷ giá của 3 loại ngoại tệ trên thì ngoại tệ USD có độ dài khoảng tin cậy nhỏ nhất, còn đối với GBP là lớn nhất Do đó, nhà đầu tư khi đầu tư vào ngoại tệUSD sẽ có lợi hơn so với đầu tư vào ngoại tệ EUR và ngoại tệ GBP.
Phân tích rủi ro tỷ giá dựa vào mô hình kinh tế lượng
Trong phần này chúng ta sử dụng bộ số liệu là tỷ giá của các loại ngoại tệ và được tính như sau:
Với chuỗi lợi suất tỷ giá ngoại tệ EUR_ban:
Thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất tỷ giá bằng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller, ta có:
Bảng 11: Bảng kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ EUR
Ta thấy giá trị |τqs| = 8.902119 lớn hơn các giá trị tới hạn mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Như vậy chuỗi lợi suất tỷ giá là chuỗi dừng ta sẽ thực hiện định dạng và ước lượng mô hình ARMA đối với chuỗi lợi suất theo phương pháp Box-Jenkins.
Ta có lược đồ tương quan là:
Bảng 12: Lược đồ tương quan của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ
Quan sát lược đồ tương quan của chuỗi ta thấy phương trình trung bình có thể chứa AR(1), AR(6), AR(9), AR(25), AR(26), MA(1), MA(3), MA(25) Tiến hành kiểm tra ta thu được mô hình phù hợp như sau:
Bảng 13: Bảng ước lượng OLS của chuối lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ
Kiểm định chuỗi phần dư của chuỗi lợi suất tỷ giá ngoại tệ EUR_b bằng lược đồ tương quan:
Bảng 14: Lược đồ tương quan của chuỗi phần dư của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ EUR
Vậy phần dư của chuỗi lợi suất tỷ giá ngoại tệ EUR_b là nhiễu trắng Ta kiểm tra lược đồ tương quan của chuỗi phần dư bình phương:
Bảng 15: Lược đồ tương quan của chuỗi phần dư bình phương của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ EUR
Nhìn vào lược đồ ta có thể dự đoán mô hình có tồn tại hiệu ứng Arch-Garch.
Sử dụng Eview để kiểm tra xem mô hình có hiệu ứng ARCH hay không Ta có kết quả kiểm định:
Bảng 16: Bảng kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ
Nhận thấy từ bảng kết quả: Dựa vào giá trị P_value của cả hai thống kê F: 0.000000 < 0.05 nên mô hình có hiệu ứng ARCH.
Kiểm tra các mô hình ARCH ta thu được mô hình phù hợp sau:
Bảng 17: Bảng GARCH(1, 1) của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ EUR
Nhận thấy: Các giá trị P_value của AR(1) lớn hơn 0.05, nên ta loại bỏ biến này ra khỏi mô hình Ước lượng mô hình mới ta có mô hình phù hợp:
Bảng 18: Bảng GARCH(1, 1) khi bỏ biến AR(1) của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ EUR
Ta kiểm tra tính phù hợp của mô hình này dựa vào lược đồ tương quan chuỗi phần dư:
Bảng 19: Lược đồ tương quan của chuỗi phần dư bình phương của chuỗi lợi suất tỷ giá bán ngoại tệ EUR
Chuỗi phần dư của chuối lợi suất tỷ giá ngoại tệ EUR_b là nhiễu trắng Mô hình ARMA định dạng được là phù hợp.
Từ kết quả ước lượng ta có thể dự báo phương trình trung bình theo công thức:
LSEUR_bt = 0.144577*LSEUR_bt-25 + ut
Và phương trình phương sai theo công thức: σ t 2 =0 000187+0 0696608u t 2 −1 −0 971594σ t−1 2
Nhìn vào hệ số của mô hình và P-value của nó ta thấy đối với VPBank thì rủi ro tỷ giá bán EUR ở thời kì trễ có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro tỷ giá bán EUR ở thời kì hiện tại.
Tương tự cho các chuỗi lợi suất của các tỷ giá ngoại tệ EUR_m, GBP_b, GBP_m, USD_b, USD_m, thực hiện kiểm định tính dừng cho các chuỗi lợi suất tỷ giá bằng kiểm định nghiệm đơn vị ta thấy các chuỗi lợi suất tỷ giá đều dừng Quan sát lược đồ tương quan của chuỗi lợi suất, ta thấy phần dư của mô hình là nhiễu trắng Vậy mô hình ARMA định dạng được là phù hợp Mặt khác, quan sát lược đồ tương quan chuỗi phần dư bình phương ta nhận thấy mô hình của chuỗi lợi suất các tỷ giá ngoại tệ này có tồn tại hiệu ứng ARCH, GARCH Sử dụng Eview ta có kết quả ước lượng cuối cùng của mô hình Arch – Garch như ở phụ lục.
Ta có phương trình trung bình và phương trình phương sai của các chuỗi lợi suất tỷ giá ngoại tệ như sau:
Đối với chuỗi lợi suất EUR_mua:
Phương trình trung bình là:
LSEUR_mt = – 0.229105*LSEUR_mt-1 – 0.144962*LSEUR_mt-9 + ut
Phương trình phương sai là: σ t 2 =0 0000133+0 181068u t 2 −1 +0 751276σ t−1 2
Đối với chuỗi lợi suất GBP_ban:
Phương trình trung bình là:
Phương trình phương sai là: σ t 2 =0 00000279−0 044294u t−1 2 +1 004698σ t−1 2
Đối với chuỗi lợi suất GBP_mua:
Phương trình trung bình là:
LSGBP_mt = – 0.000934 + 0.205743*LSGBP_mt-1 + ut
Phương trình phương sai là: σ t 2 =0 0000751+1 075843u t−1 2
Đối với chuỗi lợi suất USD_ban:
Phương trình trung bình là:
LSGBP_mt = 0.000100 + 0.106697*LSGBP_mt-6 + ut
Phương trình phương sai là: σ t 2 =0 000000380+0.693935u t−1 2
Đối với chuỗi lợi suất USD_mua:
Phương trình trung bình là:
LSEUR_mt = 0.000156 – 0.194999*LSUSD_mt-1 + ut
Phương trình phương sai là: σ t 2 =0.0000000833+0 065978u t−1 2 +0.851744σ t 2 −1
Như vậy, nhìn chung đối với VPBank thì rủi ro tỷ giá của các ngoại tệ ở thời kì trễ đều có ảnh hưởng cùng chiều tới rủi ro tỷ giá của các ngoại tệ ở thời kì hiện tại.
3.3.2 Lập danh mục đầu tư gồm 3 loại ngoại tệ USD, EUR, GBP sao cho rủi ro của danh mục là nhỏ nhất
Xét hệ phương trình tuyến tính:
Trong đó: V là ma trận hiệp phương sai của chuỗi tỷ giá gồm ba loại ngoại tệ USD, EUR, GBP.
3.3.2.1 Lập danh mục mua 3 loại ngoại tệ USD, ERU, GBP sao cho rủi ro của danh mục là nhỏ nhất
Ma trận hiệp phương sai của chuỗi lợi suất tỷ giá mua 3 loại ngoại tệ USD, EUR, GBP Vm của tỷ giá mua 3 loại ngoại tệ như sau:
Bảng 20: Ma trận hiệp phương sai của tỷ giá mua 3 loại ngoại tệ USD, EUR,
Giải hệ phương trình Vm.x = [1], ta được: xi [ 0.000024682 ¿ ][ −0.000002734¿ ] ¿ ¿ ¿¿
Từ đó ta tính được tỷ trọng của mỗi loại ngoại tệ trong cả danh mục mua ngoại tệ wi: wi [ 1.132253773¿ ][ −0.125418597 ¿ ] ¿ ¿ ¿¿
Vậy, danh mục tỷ giá mua có rủi ro thấp nhất là:
Trong một danh mục mua 3 loại ngoại tệ USD, EUR và GBP, để rủi ro của danh mục này là nhỏ nhất thì ta có thể mua 113.2253773 % ngoại tệ USD, bán 12.5418597% ngoại tệ EUR và bán 0.6835176 % ngoại tệ GBP.
3.3.2.2 Lập danh mục bán 3 loại ngoại tệ USD, EUR, GBP sao cho rủi ro của danh mục là nhỏ nhất
Ma trận Vb của tỷ giá bán 3 loại ngoại tệ như sau:
Bảng 21: Ma trận hiệp phương sai của chuỗi lợi suất tỷ giá bán 3 loại ngoại tệ USD, EUR, GBP
Giải hệ phương trình Vb.x = [1], ta được: xi [ 0.000024432 ¿ ][ −0.000002518 ¿ ] ¿ ¿ ¿¿
Từ đó ta tính được tỷ trọng của mỗi loại ngoại tệ trong cả danh mục bán ngoại tệ wi: wi [ 1.13205449¿ ][ −0.1166713 ¿ ] ¿ ¿ ¿¿
Vậy, danh mục tỷ giá bán có rủi ro thấp nhất là:
P = (w1, w2, w3) = (1.13205449, -0.1166713, -0.01538319)Trong một danh mục bán 3 loại ngoại tệ USD, EUR và GBP, để rủi ro của danh mục này là nhỏ nhất thì ta có thể bán 113.205449% ngoại tệ USD, mua11.66713% ngoại tệ EUR và mua 1.538319% ngoại tệ GBP.
Phân tích rủi ro tỷ giá dựa vào mô hình VaR
Với mức ý nghĩa 1%, giá trị chịu rủi ro được tính theo công thức:
Giá trị chịu rủi ro (VaR) = Trạng thái ngoại hối × σ × q (0.99)
Giả sử ngày 26/1/2010 tại VPBank có trạng thái ngoại hối của các ngoại tệ (qui về VND) như sau:
TTNT ròng của USD là 10000000000 (trạng thái trường)
TTNT ròng của EUR là 230000000 (trạng thái trường)
TTNT ròng của GBP là 70000000 (trạng thái trường)
Sử dụng phương pháp phương sai hiệp phương sai để xác định giá trị rủi ro của các loại ngoại tệ trên (sử dụng chuỗi tỷ giá bán của các ngoại tệ USD, EUR, GBP).
Bằng dự báo tĩnh và động ta hoàn toàn có thể dự báo được phương sai có điều kiện của các ngoại tệ trên Ta có kết quả như sau:
Bảng 22: Bảng phương sai có điều kiện và độ dao động của chuỗi lợi suất tỷ giá bán các ngoại tệ USD, EUR, GBP
LSEUR_b LSGBP_b LSUSD_b σ 2 2.90E-07 2.43E-06 1.58E-09 Độ giao động
Giả sử trong một tuần VPBank giao dịch 5 ngày thì độ giao động trong tuần của chuỗi tỷ giá ngoại tệ trên là: Σtuần_USD = √ 5 × σngay = √ 5 ¿ 0.000039749 = 0.000088881 hay 0,0088881%/ tuần Σtuần_EUR = √ 5 × σngay = √ 5 ¿ 0.000538516 = 0.001204158 hay 0.1204158 %/tuần Σtuần_GBP = √ 5 × σ ngay = √ 5 ¿ 0.001558846 = 0.003485686 hay 0.3485686%/ tuần
Khi đó rủi ro (mức tổn thất) mà VPBank có thể gặp phải là:
VaRbank = Σ(VaR từng ngoại tệ) = 926151,7 + 123861,01 + 254247,78
= 1304260,49 Đây chính là tổn thất ngân hàng gặp phải khi xảy ra biến động tỷ giá tại thời điểm 26/1/2010 Với độ tin cậy là 99% thì ngân hàng gặp rủi ro khi thay đổi tỷ giá hối đoái sẽ phát sinh khoản lỗ tối đa là 1304260,49 (đồng).
Tính được giá trị VaR này sẽ giúp cho ngân hàng có thể chuẩn bị trước một khoản tiền (có thể là lớn hơn hoặc bằng 1304260,49 đồng) để chi trả và đối ứng khi có rủi ro xảy ra
Vậy áp dụng mô hình VaR vào phân tích và đánh giá rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng sẽ giúp ta nhận thức được rủi ro, và sẽ tìm cách hạn chế được tối thiểu hậu quả do rủi ro tỷ giá gây ra.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Xu hướng quốc tế hóa nền kinh tế thế giới ngày càng trở nên mạnh mẽ Sự hội nhập quốc tế của kinh tế Việt Nam thông qua cơ chế kinh tế thị trường mở là nhu cầu khách quan có tính quy luật Với vai trò như là chiếc cầu nối giữa kinh tế nội địa với kinh tế thế giới bên ngoài, thì việc hình thành và phát triển thị trường ngoại hối Việt Nam một cách toàn diện và hiện đại theo trình độ quốc tế là rất cần thiết Với cơ chế mở cửa thị trường dịch vụ ngân hàng, quy mô và các luồng ngoại tệ lưu chuyển vào nước ta ngày càng lớn Do đó, hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại luôn song hành với các rủi ro Mức lợi nhuận luôn tỷ lệ thuận với độ rủi ro Có rất nhiều rủi ro trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, nhưng với sự biến động thường xuyên và khó lường của tỷ giá thì rủi ro tỷ giá được xem là rủi ro thường trực gắn liền và trở thành rủi ro đặc trưng của ngân hàng Chính vì rủi ro tỷ giá luôn biến động thường xuyên, khó lường, khó nắm bắt nên việc đo lường, phòng ngừa không phải dễ dàng Vì vậy, thực hiện phân tích, đáng giá và quản trị rủi ro tỷ giá là vô cùng quan trọng.
Trong những năm vừa qua, các doanh nghiệp nói chung và các tổ chức tài chính nói riêng luôn phải đứng trước thách thức rủi ro tài chính vô cùng lớn Cho dù một doanh nghiệp nào đó được trang bị công nghệ sản xuất hiện đại, chi phí lao động thấp và có cả một đội ngũ giỏi, sáng tạo, tiếp thị năng động cũng chưa đủ mà doanh nghiệp còn phải đối mặt với sự biến động về giá cả và rủi ro tài chính, những sự cố đó có thể làm cho doanh nghiệp đi đến phá sản bất cứ lúc nào Đối với các NHTM nói chung, ngân hàng ngoài quốc doanh VPBank nói riêng, trong hoạt động kinh doanh ngoại hối thì rủi ro tỷ giá là điều không tránh khỏi Chính vì vậy, VPBank luôn không ngừng học hỏi và tiếp nhận hỗ trợ từ đối tác chiến lược nước ngoài trong việc xây dựng mô hình quản trị rủi ro tiên tiến, đảm bảo nhận diện, quản lý và phòng chống các rủi ro có thể xảy ra một cách hiệu quả.
Hiện tại việc quản trị và lượng hoá rủi ro tỷ giá ở các NHTM nói chung và ở Ngân hàng thương mại cổ phần các doanh nghiệp ngoài quốc doanh Việt Nam – VPBank nói riêng vẫn chưa thật sự phát triển Qua quá trình tìm hiểu về hoạt động của Ngân hàng thương mại cổ phần các doanh nghiệp ngoài quốc doanh Việt Nam – VPBank và làm đề tài này em cũng xin có một số kiến nghị sau:
Tuy ngân hàng cũng có những biện pháp nhất định để phòng ngừa rủi ro tỷ giá, nhưng chưa lượng hoá được mức độ rủi ro có thể xảy ra Gần như các NHTM mới chỉ sử dụng các phương pháp mang tính chất định tính là chủ yếu, do đó chưa giảm thiểu được rủi ro một cách hiệu quả thực sự Vì vậy, ngoài tăng cường thực hiện các công cụ phái sinh như hợp đồng forwad, futures, swaps, thì việc áp dụng mô hình VaR và một số mô hình mang tính định lượng khác vào quá trình xác định rủi ro tỷ giá sẽ đem lại kết quả sát với thực tế hơn.
Giám sát và có biện pháp quản lý hữu hiệu đối với các khoản vay ngắn hạn từ nước ngoài của các ngân hàng hoặc vay ngắn hạn của ngân hàng có bảo lãnh từ ngân hàng, các khoản trái phiếu bằng ngoại tệ kể cả của chính phủ Các khoản vay ngắn hạn thường tăng lên rất nhanh gắn với tài trợ L/C nhập khẩu Đây là yếu tố làm cho cung cầu ngoại tệ biến động mạnh và bất thường, gây khó khăn lớn cho việc điều hành tỷ giá hối đoái.
Cần tăng cường đào tạo, xây dựng đội ngũ nhân viên có tay nghề, có thể sử dụng các phần mềm để tính toán và biết cách áp dụng mô hình toán vào phân tích.
Từ đó sẽ giúp giảm thiểu rủi ro trong việc kinh doanh đầu tư
Trong phạm vi chuyên đề này, mặc dù em đã cố gắng vận dụng những kiến thức được học cùng với những kinh nghiệm và hiểu biết, nhưng do thời gian, vấn đề nghiên cứu phức tạp, khả năng nghiên cứu, áp dụng thực tế của bản thân còn nhiều hạn chế nên chuyên đề không tránh được những thiếu sót Vì vậy, em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của thầy cô giáo cùng các bạn để em có thể nâng cao kiến thức và kĩ năng của mình cũng như hoàn thiện chuyên đề.
Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến cô TH.S Hoàng Bích Phương và TS. Nguyễn Thị Minh đã hướng dẫn tận tình giúp em trong suốt quá trình thực hiện chuyên đề này Đồng thời em cũng xin gửi lời cảm ơn đến toàn bộ các anh chị nhân viên của ngân hàng ngoài quốc doanh VPBank đã giúp đỡ, cung cấp thông tin, dữ liệu trong thời gian em thực tập
Em xin chân thành cảm ơn!
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
1 PGS.TS Nguyễn Quang Dong, Giáo trình Kinh tế lượng I, II và Kinh tế lượng nâng cao, Phòng Quản lý đào tạo – Trường đại học Kinh tế quốc dân
2 PGS.TS Hoàng Đình Tuấn, Giáo trình Mô hình phân tích và định giá tài sản tài chính, Khoa Toán Kinh Tế – Trường đại học Kinh tế quốc dân
3 PGS.TS Nguyễn Văn Tiến (2008), Giáo trình Nghiệp vụ kinh doanh ngoại hối,chủ nhiệm bộ môn Thanh toán quốc tế, Trường Học Viện Ngân Hàng, NXB thống kê.
4 Nguyễn Thị Quỳnh (2009), Luận văn tốt nghiệp, Toán Tài Chính K47, Khoa Toán Kinh Tế, trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân.
5 Các văn bản liên quan đến hoạt động ngoại hối của NHNN, Ngân hàng ngoài quốc doanh VPBank.
6 Quy trình kinh doanh và kiểm soát rủi ro nghiệp vụ kinh doanh ngoại hối của VPBank.
7 Các trang website: http://www.vpb.com.vn http://www.ebook.edu.vn http://vneconomy.vn
8 Một số phần mềm ứng dụng: Excel, Eviews4 …
