Áp dụng mô hình ARCH-GARCH đo lường rủi ro thị trường và sử dụng mô hình VaR ước lượng tổn thất của danh mục một số cổ phiếu nhóm ngành dược phẩm trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2

1 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Thị trường chứng khốn đóng vai trị ngày quan trọng kinh tế nước giới có Việt Nam Sự phát triển thị trường chứng khốn có tác động tích cực phát triển đất nước, thúc đẩy tích tụ vốn cho hoạt động sản xuất kinh doanh góp phần đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế Thị trường chứng khoán kênh đầu tư hấp dẫn hứa hẹn đem lợi nhuận cao, ngày thu hút nhiều tầng lớp nhân dân tham gia,cả người am hiểu lẫn người chưa tường tận Lợi nhuận cao kèm với rủi ro cao, đặc biệt thị trường chứng khoán non trẻ thị trường chứng khốn Việt Nam Chính cần có giải pháp để giảm thiểu rủi ro đầu tư chứng khoán mà đạt lợi nhuận mong muốn Mơ hình VaR mơ hình quản trị rủi ro thị trường tài sản ,danh mục; VaR giúp nhà đầu tư ước tính mức độ tổn thất xảy qua có giải pháp xử lý phịng hộ rủi ro, nâng cao hiệu đầu tư Xuất phát từ mục đích trên, em chọn đề tài “ Áp dụng mơ hình ARCHGARCH đo lường rủi ro thị trường sử dụng mơ hình VaR ước lượng tổn thất danh mục số cổ phiếu nhóm ngành dược phẩm thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009-2011” Chuyên đề nghiên cứu danh mục gồm cổ phiếu nhóm ngành dược phẩm (DHG, DMC) thị trường chứng khoán Việt Nam thời gian từ ngày 02/01/2009 đến ngày 30/12/2011 Chuyên đề kết cấu gồm ba chương: Chương I: LÝ LUẬN CHUNG VỀ RỦI RO THỊ TRƯỜNG VÀ MƠ HÌNH VaR Chương II: DANH MỤC CỔ PHIẾU Chương III: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH TRÊN DANH MỤC CỔ PHIẾU Em xin chân thành cám ơn thầy Hoàng Đình Tuấn tận tình giúp đỡ em trình học tập q trình hồn thành chuyên đề thực tập CHƯƠNG I LÝ LUẬN CHUNG VỀ RỦI RO THỊ TRƯỜNG VÀ MƠ HÌNH VaR I RỦI RO THỊ TRƯỜNG Khái niệm 1.1 Rủi ro Rủi ro hiểu biến động tiềm ẩn kết quả, khả xảy điều khơng mong muốn xảy mang lại tổn thất Rủi ro đầu tư chứng khoán khả xảy kết đầu tư ngồi dự kiến, hay nói cách khác khả làm cho mức sinh lời thực tế nhận tương lai khác với mức sinh lời dự kiến ban đầu Tùy thuộc vào nguyên nhân, nguồn gốc gây rủi ro, ta phân loại rủi ro theo nhiều cách khác Trong đầu tư chứng khoán, người ta thường phân rủi ro thành rủi ro có hệ thống rủi ro phi hệ thống Rủi ro có hệ thống loại rủi ro tác động đến toàn thị trường Rủi ro chịu tác động điều kiện kinh tế chung lạm phát, tỷ giá hối đối, lãi suất…đó yếu tố nằm ngồi cơng ty, khơng thể kiểm soát Rủi ro phi hệ thống loại rủi ro tác động đến chứng khoán hay nhóm nhỏ chứng khốn Rủi ro yếu tố nội công ty gây kiểm sốt Thơng thường, rủi ro cơng ty thường phân tích hai giác độ: Rủi ro kinh doanh rủi ro tài Rủi ro kinh doanh rủi ro thay đổi bất lợi tình hình cung cầu hàng hóa, dịch vụ doanh nghiệp thay đổi bất lợi môi trường kinh doanh doanh nghiệp Rủi ro tài rủi ro quan niệm hậu biến động không lường trước giá trị tài sản giá trị khoản nợ tổ chức tài nhà đầu tư trình hoạt động thị trường tài Theo khái niệm trên, ta phân loại hình thức, loại hình rủi ro tài sau: rủi ro thị trường, rủi ro khoản, rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động rủi ro pháp lý Trong khuôn khổ chuyên đề ta xét rủi ro thị trường 1.2 Rủi ro thị trường Rủi ro thị trường loại rủi ro phát sinh biến động giá thị trường tài Trên thị trường chứng khốn, giá cổ phiếu ln biến động, khơng có cách dễ dàng để biết biến động, biến động theo chiều hướng Nguyên nhân biến động cách nhìn nhận, phản ứng nhà đầu tư khác loại cổ phiếu nhóm cổ phiếu.Các nhà đầu tư thường định việc mua bán chứng khoán dựa hai nhóm kiện: Một nhóm kiện hữu kiện kinh tế, trị, xã hội; Hai nhóm kiện vơ hình yếu tố tâm lý thị trường Tổn thất 2.1 Khái niệm Khi xảy rủi ro, hậu thường khó lường tổ chức tài chính, phủ khơng có đối sách hữu hiệu chúng gây ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động toàn kinh tế Những thiệt hại nhà đầu tư rủi ro gọi tổn thất Nếu tổn thất xảy với nhiều nhà đầu tư dẫn đến khủng hoảng đổ vỡ định chế, tồi tệ thị trường tài Hiện nay, thuật ngữ “rủi ro” “tổn thất” ( hay nguy rủi ro) thường sử dụng lẫn với 2.2 Một số thí dụ tổn thất Nền kinh tế giới chứng kiến nhiều vụ tổn thất lớn, điểm qua số vụ việc đây: Ngày 19/10/1987 – Ngày thứ hai đen tối Tại thị trường London, số FTSE đột ngột giảm 30% sau ngày Chỉ số công nghiệp Dow Jones tụt xuống 22,6% - mức giảm nhiều chưa có ngày giao dịch Tính đến trước tháng10 kết thúc, thị trường HongKong giảm 41,8% điểm, Canada giảm 22,5% điểm, Australia giảm 45,8% điểm Anh giảm 26,4% điểm Cuộc khủng hoảng tồi tệ có mức thiệt hại lớn gấp hai lần so với khủng hoảng trước vào ngày 29/10/1929 – giảm khoảng 11,7% kinh tế bắt đầu rơi vào đại suy thoái Vụ phá sản ngân hàng Barings (Anh) năm 1995 Barings thành lập năm 1762, ngân hàng thương mại lâu đời, có uy tín London Ngày 26/2/1995, Barings tuyên bố phá sản, thiệt hại xấp xỉ 13 tỷ USD Căn nguyên chuyện bắt nguồn từ việc nhân viên ngân hàng chi nhánh Singapore, Nick Leeson, gây nên khoản lỗ tới 1,4 tỷ USD, đầu vào hợp đồng tương lai Leeson che giấu sai lầm với hy vọng kéo dài thời gian chờ thị trường hồi phục song việc lại theo hướng ngược lại Barings bị bán cho ING, tập đồn Tài có trụ sở Hà Lan, với giá bảng Cuộc khủng hoảng tài châu Á năm 1997 Cuộc khủng hoảng gọi khủng hoảng tiền tệ châu Á, Thái Lan ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán, trung tâm tiền tệ lớn giá tài sản khác vài nước châu Á Ngày 3/7/1997, ngày sau khủng hoảng bắt đầu Thái Lan, ngân hàng trung ương Phillipines bị buộc phải can thiệp sâu vào thị trường nhằm bảo vệ đồng Peso Chỉ số Hang Seng HongKong tụt 23% vòng ngày từ 20 – 23/10/1997… Sự đổ vỡ công ty “ Quản lý quỹ đầu tư vốn dài hạn” năm 1998 Quỹ điều hành số nhà tài phiệt phố Wall kết hợp với số chuyên gia tài lỗi lạc (đã đạt giải Nobel kinh tế) Năm 1998, quỹ khả tốn nợ khổng lồ 100 tỷ USD, buộc FED phải hỗ trợ 3,5 tỷ USD Sự kiện gây thiệt hại hàng tỷ USD cổ đông nhà đầu tư quỹ Khủng hoảng kinh tế giới 2008 - 2009 Cuộc khủng hoảng khủng hoảng kỉ 21, gọi khủng hoảng nhà băng, khủng hoảng tín dụng hay khủng hoảng phi vật chất Khủng hoảng tài bùng phát Mỹ sau lan rộng toàn cầu, kéo theo sụp đổ nhiều định chế tài khổng lỗ Hàng loạt ngân hàng tuyên bố phá sản, bị mua lại bị kiểm soát đặc biệt Ngày 15/09/ 2008, ngân hàng Đầu tư lớn thứ nước Mỹ Lehman Brothers tuyên bố phá sản sau 158 năm tồn tại, làm rung chuyển khơng nước Mỹ mà cịn tồn giới Đúng 10 ngày sau, Washington Mutual tạo nên vụ phá sản ngân hàng lớn lịch sử với tổng tài sản thiệt hại lên đến 307 tỷ USD Ngân hàng đầu tư số nước Mỹ, Merill Lynch bị thâu tóm Bank of America Chính phủ Mỹ buộc phải bơm 85 tỷ USD vào AIG – tập đoàn bảo hiểm lớn giới, để tránh cho thị trường tài nước kết cục tồi tệ Rủi ro thị trường chứng khoán Trong hoạt động sản xuất kinh doanh tiềm ẩn rủi ro, thị trường chứng khốn Thơng thường rủi ro cao mức sinh lợi kỳ vọng cao Nhiều nhà đầu tư chấp nhận mức độ rủi ro cao để có khả thu lợi nhuận cao tương lai Tuy nhiên rủi ro đa dạng loại rủi ro nhà đầu tư kiểm soát Thị trường chứng khoán Việt Nam non trẻ, tồn nhiều bất cập lớn tiềm ẩn nhiều rủi ro nhà đầu tư Hàng hóa (các loại chứng khốn) thị trường chứng khốn cịn hạn chế chưa đáp ứng nhu cầu nhà đầu tư; Việt Nam chưa có khung pháp lý đồng đầy đủ cho hoạt động thị trường chứng khoán; Thiếu cán quản lý giám sát hoạt động thị trường chứng khoán…Những điều làm cho số lượng nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán ngày đông đảo song hệ thống nhà đầu tư lại chưa đa dạng, cấu trúc cầu đầu tư chưa bảo đảm tăng trưởng cách bền vững Thị trường chứng khoán nhạy cảm với hoạt động kinh tế chịu nhiều tác động từ tình hình kinh tế vĩ mơ Nền kinh tế giới giai đoạn bất ổn: cân kéo dài khu vực tài khu vực tài khóa kinh tế phát triển; giá dầu tăng cao làm tăng chi phí đầu vào; tình trạng thất nghiệp nước phát triển; nguy khủng hoảng nợ công lan rộng sang nhiều nước khu vực châu Âu; áp lực lạm phát cao nhiều quốc gia phát triển nổi… Cùng chung với bất ổn kinh tế giới, kinh tế Việt Nam đối mặt với nhiều khó khăn thách thức lớn: Tỷ lệ lạm phát mức cao, tăng trưởng thấp, thâm hụt cán cân thương mại, lãi suất tăng cao… gây khó khăn cho hoạt động sản xuất kinh doanh Chính thị trường chứng khoán Việt Nam tiềm ẩn nhiều rủi ro khó lường nhà đầu tư Nhà đầu tư cần tìm kiếm giải pháp để đối phó, giảm thiểu nguy rủi ro ngày tăng thị trường chứng khoán nhằm đảm bảo thu nhập hạn chế thiệt hại Phương pháp “Giá trị rủi ro” – VaR phương pháp quản trị rủi ro, giúp nhà đầu tư ước tính mức độ tổn thất xảy ra, từ có biện pháp xử lý phịng họ, bảo tồn vốn, tài sản II MƠ HÌNH VAR Nguồn gốc đời trình phát triển Đo lường rủi ro vấn đề đề cập từ lâu thống kê, kinh tế tài Quản trị rủi ro tài mối quan tâm nhà quản lý, điều hành suốt thời gian dài Các nghiên cứu khứ chứng tỏ người ta muốn tiếp cận VaR từ lâu Nhưng VaR định nghĩa cách xác cuối năm 1980 Harry Markowitz người tiếp cận giá trị VaR vào năm 1952 Trong báo “ Porfolio Selection” ông dựa vào ma trận hiệp phương sai lợi suất để phát triển phương pháp tối ưu danh mục đầu tư Cuối thập niên 80 đầu thập niên 90, số tổ chức thực tính tốn VaR để hỗ trợ cho việc phân bổ vốn đầu tư hạn chế rủi ro thị trường VaR ứng dụng rộng rãi ngân hàng JP Morgan, ngân hàng nơi công bố nhiều phương pháp VaR cho phép truy cập miễn phí liệu tham số ước lượng cần thiết năm 1994 Ngày 19-10-1987, gọi “ngày thứ hai đen tối”, thị trường chứng khoán đổ vỡ châu Á châu Âu sau thị trường chứng khoán New York giảm sút Sau kiện này, Ngân hàng tốn quốc tế cơng bố “hiệp định Basel I” vào năm 1988, đến năm 1996 có bổ sung “hiệp định Basel II” quy định tổ chức tài ngân hàng phi ngân hàng phải lập quỹ dự phòng Muốn vậy, ngân hàng nhà đầu tư phải ước tính tổn thất tài sản hay danh mục nắm giữ rủi ro thị trường, VaR khuyến nghị sử dụng Khái niệm VaR VaR danh mục hay tài sản thể mức độ tổn thất xảy khoảng thời gian định với mức độ tin cậy định VaR trả lời câu hỏi giá trị cao nắm giữ danh mục hay tài sản điều kiện thị trường bình thường sở quãng thời gian độ tin cậy định VaR phương pháp đánh giá mức độ rủi ro danh mục đầu tư dựa giá trị danh mục đầu tư khả chịu đựng rủi ro nhà đầu tư Quản trị rủi ro sở mơ hình VaR giúp nhà đầu tư, tổ chức tài ước tính nguy tổn thất tài Cịn nhà hoạch định sách, VaR giúp họ quản l ý hoạt động thị trường có hiệu Mơ hình VaR 3.1 Dẫn xuất mơ hình Giả sử nhà tư nắm giữ danh mục tài sản P Tại thời điểm t, giá trị danh mục đầu tư Vt Tại thời điểm tương lai (t+k), giá trị danh mục đầu tư lúc Vk ; k gọi độ dài chu kỳ Khi đó, giá trị ∆V (k ) = Vk − Vt cho biết thay đổi giá trị danh mục P, ∆V (k ) gọi hàm lỗ - lãi (P&L(k)) k chu kỳ danh mục Vk biến ngẫu nhiên nên ∆V (k ) biến ngẫu nhiên Fk (x ) hàm phân phối xác suất biến ngẫu nhiên ∆V (k ) Khi P( ∆V (k ) ≤ xα) = α, với < α < 1, giá trị x α gọi “phân vị mức α” hàm phân bố Fk Xem xét nhà đầu tư vị trường vị, ∆V (k ) < tức nhà đầu tư chịu tổn thất P( ∆V (k ) ≤ xα) = α ta nói xác suất để nhà đầu tư chịu tổn thất mức xα (xα tức nhà đầu tư chịu tổn thất P( ∆V (k ) ≥ xα) = - P( ∆V (k ) ≤ xα) = - α ta nói xác suất để nhà đầu tư chịu mức tổn thất mức xα (xα >0) 1- α 3.2 Mô hình VaR danh mục với chu kỳ k độ tin cậy (1 − α )100% mức phân vị α hàm phân phối xác xuất Fk (x ) Ta kí hiệu VaR (k , α ) ; đại lượng mang dấu âm biểu thị tổn thất ( thua lỗ) Như ta có Pr( ∆V ( k ) ≤ VaR( k , α)) = α Suy ý nghĩa VaR(k, α) : nhà đầu tư nắm giữ danh mục P sau chu kỳ k với độ tin cậy (1- α)100%, nhà đầu tư khả tổn thất khoản VaR(k, α) điều kiện hoạt động bình thường 3.3 Các giả thiết Giá trị rủi ro (VaR) thông thường phụ thuộc vào giả định sau ( trừ số phương pháp tiếp cận VaR phi tham số) Tính dừng: Mơ hình hồi quy cổ điển thường giả thiết yếu tố ngẫu nhiên có kỳ vọng 0, phương sai khơng đổi chúng khơng có tương quan với Khi tiến hành ước lượng mơ hình với chuỗi thời gian, giả thiết OLS bị vi phạm 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 ut nhiễu trắng (có trung bình không, phương sai không đổi hiệp phương sai khơng) Khi đó: E (Yt ) = E (Yt −1 ) + E (u t ) = E (Yt −1 ) Điều có nghĩa kỳ vọng Yt không đổi Với giả thiết này, người ta tin giá trị tương lai không phụ thuộc vào giá trị khứ Giá trị không âm: Các tài sản phải giá trị không âm Thời gian cố định Theo giả thiết này, điều cho khoảng thời gian cho nhiều khoảng thời gian Chẳng hạn khoảng thời gian tháng mở rộng cho năm Phân phối chuẩn: Mơ hình VaR sử dụng phổ biến lợi suất thường giả định lợi suất tài sản (danh mục) có phân phối chuẩn với kỳ vọng µ phương sai σ , trừ số phương pháp tiếp cận phi tham số Monte Carlo Mơ hình kinh tế lượng ước lượng VaR – Mơ hình ARMA(m,n) GARCH (p,q) Trong thực hành ta sử dụng nhiều mơ hình VaR khác nhau, thường chia thành hai loại mơ hình VaR tham số mơ hình VaR phi tham số Theo cách tiếp cận phi tham số có đại diên mơ hình Historical Simulation, cịn theo cách tiếp cận tham số có đại diện mơ hình VaR- RiskMetrics, mơ hình kinh tế lượng ước lượng VaR – ARMA(m,n) GARCH(p,q) Chuyên đề trình bày mơ hình kinh tế lượng ước lượng VaR – ARMA(m,n) GARCH(p,q) 10 Xét chuỗi thời gian lợi suất danh mục (hoặc tài sản) {rt } , mô hình VaR thường giả định { rt } tuân theo phân phối định trước thông thường phân phối chuẩn , với tham số kỳ vọng ( µ ) độ lệch chuẩn (σ ) Trong thực tế để ước lượng tham số µ t , σ t công thức VaR phải sử dụng chuỗi { rt } Kinh nghiệm thực tế cho thấy việc lựa chọn mơ hình kinh tế lượng dạng ARMA(m,n) mơ tả lợi suất rt mơ hình GARCH(p,q) mơ tả phương sai σ t2 tỏ đáng tin cậy Mơ hình có dạng sau: m n i =1 i =1 rt = φ0 + ∑φi * rt − i + ut + ∑θ i * ut − i (5.1) ut = σ t ε t p σ = α + ∑α j * u t j =1 t− j q + ∑ β j * σ t2− j (5.2) j =1 ε t ~ IID(0, σ ) Phương trình (5.1) gọi “phương trình kỳ vọng” Phương trình (5.2) gọi “phương trình phương sai” Ngồi ta sử dụng số dạng khác GARCH: I_GARCH, M_GARCH, E_GARCH, T_GARCH Nội dung chi tiết tham khảo tài liệu mục “TÀI LIỆU THAM KHẢO” 4.1 Ước lượng VaR lợi suất tài sản ˆ ˆ Sau ước lượng phương trình trên, ta dự báo – bước giá trị r , σ , ˆ σ tức dự báo ngày số liệu sử dụng để ước lượng theo ngày Ta có cơng thức ước lượng VaR sau: Nếu ε t ~ IIDN (0,1) ta có: ˆ ˆ VaR( ngày, (1 - α )100%) = r + N −1 (α ) * σ * Nếu ε t ~ IIDT (0,1) , tức ε t có phân phối T- student chuẩn hóa với s bậc tự ta có: ˆ *( ˆ VaR( ngày, (1 - α )100%) = r + tα s ) * σ ˆ ˆ Nếu muốn ước lượng VaR k ngày ta thay dự báo 1-bước r , σ dự báo k bước vào công thức 4.2 Ước lượng VaR danh mục 35 Sau ước lượng chỉnh sửa mơ hình lợi suất cổ phiếu DHG, ta thu kết sau: Dependent Variable: R_DHG Method: ML - ARCH (Marquardt) Sample(adjusted): 746 Included observations: 744 after adjusting endpoints Convergence achieved after 14 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic AR(1) 0.042319 0.036813 1.149546 Variance Equation C 2.45E-05 4.72E-06 5.197988 ARCH(1) 0.171969 0.032403 5.307124 GARCH(1) 0.765451 0.031903 23.9933 R-squared 0.009358 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.005342 S.D dependent var S.E of regression 0.019347 Akaike info criterion Sum squared resid 0.276997 Schwarz criterion Log likelihood 1950.465 Durbin-Watson stat Inverted AR Roots 0.04 Prob 0.0503 0.0000 0.0000 0.0000 0.000769 0.019399 -5.23243 -5.20764 1.773526 Hình 5.1: Ước lượng mơ hình ARCH R_DHG Từ kết ước lượng ta phương trình: R _ DHGt = 0,042319 * R _ DHGt −1 + ut σ = 0,0000245 + 0,171969 * u t t −1 (5.1) + 0,765451 * σ t2−1 Ta thấy lợi suất cổ phiếu DHG tương quan dương (0,042319) với lợi suất trễ bậc Trong đó, phương sai cổ phiếu DHG tương quan dương (0,171969) với bình phương phần dư trễ thời kỳ tương quan dương (0,765451) với phương sai trễ thời kỳ Sau ước lượng chỉnh sửa mơ hình lợi suất cổ phiếu DMC, ta thu kết sau : 36 Dependent Variable: R_DMC Method: ML - ARCH (Marquardt) Sample(adjusted): 746 Included observations: 743 after adjusting endpoints Convergence achieved after 37 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error AR(2) -0.087314 0.041441 Variance Equation C 4.52E-05 1.70E-05 ARCH(1) 0.126529 0.036211 GARCH(1) 0.800771 0.054212 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood 0.000164 -0.003895 0.025156 0.467657 1720.625 z-Statistic -2.106964 Prob 0.0351 2.655871 3.494222 14.77098 0.0079 0.0005 0.0000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat -0.00066 0.025107 -4.62079 -4.59597 1.800031 Hình 5.2: Ước lượng mơ hình ARCH R_DMC Từ kết ước lượng ta phương trình: R _ DMCt = −0,087314 * R _ DMCt −2 + ut σ t2 = 0,0000452 + 0,126529 * ut2−1 + 0,800771 * σ t2−1 (5.2) Ta thấy lợi suất cổ phiếu DMC phụ thuộc vào lợi suất trễ bậc hai theo tương quan âm (-0,087314) Trong đó, phương sai cổ phiếu DHG tương quan dương (0,126529) với bình phương phần dư trễ thời kỳ tương quan dương (0,800771) với phương sai trễ thời kỳ Kiểm định 2.1 Lược đồ tự tương quan phần dư chuẩn hóa 37 Hình 5.3: Lược đồ tự tương quan phần dư chuẩn hóa mơ hình (5.1) Hình 5.4: Lược đồ tự tương quan phần dư chuẩn hóa mơ hình (5.2) Ta thấy lược đồ tự tương quan phần dư chuẩn hóa hai mơ hình có ACF, PACF tất bậc Như phần dư độc lập với 2.2 Biểu đồ tần suất miêu tả thống kê phần dư chuẩn hóa 38 160 Series: UU_DHG Sample 746 Observations 744 120 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 80 40 Jarque-Bera Probability -3.75 -2.50 -1.25 0.00 1.25 2.50 0.030564 0.000000 3.974379 -3.946242 0.999693 -0.052439 4.153429 41.58334 0.000000 3.75 Hình 5.5: Biểu đồ tần suất & miêu tả thống kê phần dư chuẩn hóa mơ hình (5.1) 120 Series: UU_DMC Sample 746 Observations 743 100 80 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 60 40 20 Jarque-Bera Probability -3 -2 -1 -0.037158 0.000000 2.915788 -2.984685 0.999431 -0.005823 2.809860 1.123438 0.570228 Hình 5.6: Biểu đồ tần suất & miêu tả thống kê phần dư chuẩn hóa mơ hình (5.2) Hình 5.5, 5.6 cho ta miêu tả thống kê phần dư chuẩn hóa mơ hình (5.1), (5.2) như: trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn… JB ( hình 5.5) = 41,58334 > χ 0,05 ( 2) , UU_DHG không phân phối chuẩn JB ( hình 5.6) = 1,123438 < χ 0,05 ( 2) , UU_DMC có phân phối chuẩn 2.3 Kiểm định tính dừng phần dư chuẩn hóa ADF Test Statistic -26.109 1% Critical Value* 5% Critical Value -2.5685 -1.9398 39 10% Critical Value *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(UU_DHG) Method: Least Squares Sample(adjusted): 746 Included observations: 743 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic UU_DHG(-1) -0.958225 0.036701 -26.109 R-squared 0.478815 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.478815 S.D dependent var S.E of regression 0.99995 Akaike info criterion Sum squared resid 741.9261 Schwarz criterion Log likelihood -1053.734 Durbin-Watson stat -1.6158 Prob 0.0000 0.001098 1.385104 2.839122 2.845328 1.995542 Hình 5.7: Kiểm định tính dừng phần dư chuẩn hóa mơ hình (5.1) ADF Test Statistic -25.62536 1% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical Value *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(UU_DMC) Method: Least Squares Sample(adjusted): 746 Included observations: 742 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic UU_DMC(-1) -0.939839 0.036676 -25.62536 R-squared 0.469827 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.469827 S.D dependent var S.E of regression 0.998928 Akaike info criterion Sum squared resid 739.4115 Schwarz criterion Log likelihood -1051.556 Durbin-Watson stat -2.5685 -1.9398 -1.6158 Prob 0.0000 0.001197 1.371909 2.837078 2.84329 2.001568 Hình 5.8: Kiểm định tính dừng chuỗi phần dư chuẩn hóa mơ hình (5.2) Kiểm định nghiệm đơn vị UU_DHG, UU_DMC cho τ > τ α với mức ý nghĩa, chuỗi phần dư chuỗi dừng Từ kiểm định ta thấy chuỗi phần dư hai mơ hình nhiễu trắng, mơ hình (5.1), (5.2) phù hợp V ƯỚC LƯỢNG TỔN THẤT Từ kết ước lượng ta ước lượng tổn thất nhà đầu tư nắm giữ danh mục cổ phiếu ban đầu theo mơ hình VaR 40 Cổ phiếu DHG Sau ước lượng, ta có kết ước lượng sau: R _ DHGt = 0,042319 * R _ DHGt −1 + ut σ t2 = 0,0000245 + 0,171969 * ut2−1 + 0,765451 * σ t2−1 Từ Eviews, ta ước lượng : ˆ u746 = 0,018019 ˆ2 σ 746 = 0,00036 Từ dãy số liệu ban đầu, ta có : R _ DHG746 = 0,018019 Ước lượng lợi suất phương sai quan sát : R _ DHG747 = 0,042319 * 0,018019 = 0,000763 ˆ2 σ 747 = 0,0000245 + 0,171969 * 0,0180192 + 0,765451 * 0,00036 = 0,000356 ˆ σ 747 = 0,000356 = 0,01887 Ta sử dụng forecast Eviews để dự báo quan sát : Quan sát 740 741 742 743 744 745 746 747 R_DHG -0.00037 -0.0019 0.001149 0.000376 -0.00114 0.00000 0.00000 0.000763 ˆ σ2 ˆ σ 0.000288 0.000585 0.000617 0.000507 0.000541 0.000439 0.00036 0.000356 0.016957 0.024184 0.024846 0.022524 0.023256 0.020946 0.018983 0.018873 Giả sử đầu tư 700 triệu đồng vào cổ phiếu : VaR(1 ngày, 95%) =700.000.000*( 0,000763-1,64* 0,01887)= - 21.128.660 đ Như sau ngày với xác suất 5%, khả nhà đầu tư lỗ 21.128.660 đồng 41 Cổ phiếu DMC Sau ước lượng, ta có kết ước lượng sau: R _ DMCt = −0,087314 * R _ DMCt −2 + ut σ t2 = 0,0000452 + 0,126529 * ut2−1 + 0,800771 * σ t2−1 Từ Eviews, ước lượng : ˆ u746 = 0,011883 ˆ2 σ 746 = 0,000396 Từ dãy số liệu ban đầu, ta có : R _ DMC745 = −0,005063 Ước lượng lợi suất phương sai quan sát : R _ DMC747 = −0,087314 * ( −0,005063) = 0,0004421 ˆ2 σ 747 = 0,0000452 + 0,126529 * 0,0118832 + 0,800771 * 0,000396 = 0,00038 ˆ σ 747 = 0,00038 = 0,01949 Ta sử dụng forecast Eviews để dự báo quan sát : Quan sát 740 741 742 743 744 745 746 747 R_DMC 0.0013823 -0.000924 0.0004608 -0.000461 0.00000 -0.001819 -0.001782 0.0004421 ˆ σ2 ˆ σ 0.000548 0.000489 0.000442 0.000399 0.000422 0.000436 0.000396 0.00038 0.023401 0.02212 0.02102 0.019975 0.020544 0.020877 0.019888 0.019487 Giả sử đầu tư 700 triệu đồng vào cổ phiếu : VaR(1 ngày, 95%) =700.000.000*(0,0004421-1,64* 0,01949)= - 22.065.050 đ Như sau ngày với xác suất 5%, khả nhà đầu tư lỗ 22.065.050 đồng Danh mục cổ phiếu 42 Giả sử đầu tư 700 triệu vào danh mục P : (50% DHG ; 50% DMC) rP = ∑ wi ri = 0,5 * 0,000763 + 0,5 * 0,0004421 =0,0006026 i =1 Từ Eviews ta tính ma trận hiệp phương sai lợi suất cổ phiếu R_DHG, R_DMC : R_DHG R_DMC R_DHG 0.000377 0.000132 R_DMC 0.000132 0.000632 Ta tính phương sai danh mục P : ˆ2 σ P = W '.V W = 0,000318 Độ lệch chuẩn danh mục P : ˆ σ P = 0,000318 = 0,01784 Như vậy, ta đầu tư 700.000.000 đồng vào danh mục P : VaR(1 ngày, 95%)=700.000.000*( 0,0006026-1,64* 0,01784)= - 20.058.500 đ Như sau ngày với xác suất 5%, khả nhà đầu tư lỗ 20.058.000 đồng Trong đầu tư tồn cổ phiếu DHG mức thua lỗ ước tính 21.128.660 đồng, đầu tư tồn vào cổ phiếu DMC mức thua lỗ ước tính 22.065.050 đồng Ta thấy đầu tư theo danh mục P cho khả thua lỗ nhỏ so với đầu tư toàn vào loại cổ phiếu Như đầu tư theo danh mục P giúp giảm thiểu rủi ro, hạn chế tổn thất xảy Trên sở ước tính tổn thất danh mục, nhà đầu tư thiết lập xác quỹ dự phòng để phòng hộ rủi ro 43 VI.HẬU KIỂM MƠ HÌNH VaR Hậu kiểm cho mơ hình VaR( ngày, 5%) cổ phiếu DHG, DMC, danh mục P với mẫu từ ngày 27/12/2010 đến ngày 30/12/2011 gồm 250 phiên ứng với quan sát có thứ tự 497 đến 746 ta kết quả: Hình 6.1: Hậu kiểm mơ hình VaR cổ phiếu DHG Hình 6.2: Hậu kiểm mơ hình VaR cổ phiếu DMC Mơ hình hậu kiểm VaR cổ phiếu DHG có 12 phiên P&L thực tế cao P&L theo VaR, mơ hình hậu kiểm VaR cổ phiếu DMC có 17 phiên khơng vượt q số ngày giới hạn 19 Như ta xem ước lượng VaR cổ phiếu DHG, DMC theo mơ hình chấp nhận 44 Hình 6.3: Hậu kiểm mơ hình VaR danh mục P Mơ hình hậu kiểm VaR danh mục P có phiên P&L thực tế cao P&L theo VaR, khơng vượt q 19 Như ta xem ước lượng VaR danh mục P theo mô hình tìm phía chấp nhận 45 KẾT LUẬN Trong tình hình kinh tế thị trường biến động khó lường nay, vấn để rủi ro quản trị rủi ro ngày trở thành mối quan tâm lớn tổ chức tài chính, nhà đầu tư Khi rủi ro xảy ra, hậu mà mang lại nghiêm trọng, khơng bó hẹp phạm vi cá nhân nhà đầu tư hay tổ chức tài mà thị trường tài giới Rủi ro tiềm tàng hoạt động kinh tế trước định đầu tư cần xem xét kĩ rủi ro xảy ra, giải pháp xử lý phòng hộ rủi ro Hiện có nhiều mơ hình khác nghiên cứu vấn đề rủi ro quản trị rủi ro, mơ hình VaR tỏ hiệu sử dụng rộng rãi Các tổ chức tài xây dựng mơ hình VaR riêng để ước lượng tổn thất quản trị rủi ro Chuyên đề trình bày kiến thức rủi ro, mơ hình kinh tế lượng ước lượng VaR, danh mục đầu tư đặc biệt ứng dụng mơ hình kinh tế lượng VaR danh mục đầu tư cổ phiếu cụ thể Do giới hạn thời gian nghiên cứu kiến thức hiểu biết nên chuyên đề em tồn nhiều thiếu xót, em kính mong nhận ý kiến đóng góp q thầy bạn để chuyên đề hoàn thiện Em xin chân thành cám ơn ! 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Quang Dong (2010), Phân tích chuỗi thời gian tài chính, Nhà xuất khoa học kĩ thuật, Hà Nội Nguyễn Văn Nam; Vương Trọng Nghĩa (2002), Giáo trình thị trường chứng khốn, Nhà xuất Tài chính, Hà Nội Hồng Đình Tuấn (2010), Mơ hình phân tích định giá tài sản tài chính, Nhà xuất Khoa học Kĩ thuật, Hà Nội Các trang web: www.cophieu68.com www.dhgpharma.com.vn www.domesco.com ... Áp dụng mơ hình ARCH- GARCH đo lường rủi ro thị trường sử dụng mơ hình VaR ước lượng tổn thất danh mục số cổ phiếu nhóm ngành dược phẩm thị trường chứng khoán Việt Nam giai đo? ??n 20 09 -20 11” Chuyên... niệm trên, ta phân loại hình thức, loại hình rủi ro tài sau: rủi ro thị trường, rủi ro khoản, rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động rủi ro pháp lý Trong khuôn khổ chuyên đề ta xét rủi ro thị trường. .. Ngành dược Việt Nam trải qua nhiều giai đo? ??n phát triển từ sản xuất thủ công hội nhập công nghiệp dược giới Giai đo? ??n 1975 - 1990: Ngành dược Việt Nam giai đo? ??n bao cấp Trong giai đo? ??n này, ngành