luận văn quản trị rủi ro Ứng dụng mô hình VaR vào hoạt động phân tích và quản lý rủi ro cho cổ phiếu của Công ty cổ phần Đại lý Liên hiệp vận chuyển

Để thiết lập quỹ dựphòng chính xác các ngân hàng và nhà đầu tư phải ước tính được tổn thất của tài sảnhoặc danh mục đang nắm giữa do rủi ro thị trường.. TheoDue & Pan 1997 và Jorion 1997

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH VAR (VALUE AT RISK) 3 1.1 Khái niệm giá trị rủi ro VaR: 3

1.2 Phương pháp xác định giá trị rủi ro VaR: 4

1.2.1 Phương pháp Risk metrics: 4

a Nội dung: 4

b Ưu, nhược điểm của phương pháp: 7

1.3.2 Phương pháp toán kinh tế để tính VaR: 8

a Phương pháp toán kinh tế để tính VaR một thời kỳ: 8

b Phương pháp toán kinh tế để tính VaR nhiều thời kỳ 9

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ QUẢN LÝ RỦI RO CHO CỔ PHIẾU CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẠI LÝ LIÊN HIỆP VẬN CHUYỂN 12

2.1.Vài nét về công ty Cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển và cổ phiếu GMD: 12

2.1.1.Vài nét về công ty cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển: 12

2.1.2.Vài nét về cổ phiếu GMD của công ty cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển: 13 2.2.Ứng dụng mô hình VaR để phân tích và quản lý rủi ro cho cổ phiếu GMD: 14

2.2.1 Phương pháp mô hình toán kinh tế: 14

LỜI MỞ ĐẦU

Thị trường chứng khoán là thị trường có tổ chức, là nơi diễn ra các giao dịchmua bán, trao đổi các loại chứng khoán theo các qui tắc đã được ấn định Trên thếgiới, thị trường chứng khoán ra đời cách đây hơn 400 năm với hình thức địa điểm banđầu rất thô sơ, bột phát, tản mạn và khó xác định Theo thời gian các thị trường pháttriển và biến hình liên tục, hoàn thiện và đồng bộ hơn Nếu trong thời kỳ đầu, thịtrường chứng khoán chỉ xuất hiện ở những nước có nền kinh tế tự do phát triển như

Hà Lan, Anh, Đức, Hoa Kỳ,… thì hiện nay mô hình thị trường này đã lan rộng và trởthành hiện tượng phổ biến của các quốc gia có nền kinh tế thị trường Mặc dù vậy, đểphù hợp với trình độ phát triển kinh tế và thực lực nền kinh tế mà mức độ phức tạp, đadạng cũng như mức độ sôi động của thị trường chứng khoán tại các quốc gia khácnhau

Nhận thức đươc tầm quan trọng của thị trường chứng khoán, Việt Nam

đã chính thức đưa thị trường chứng khoán vào hoạt động với sự khai trương của trungtâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) vào ngày 20/7/2000.Tính đến nay thị trường chứng khoán của Việt Nam đã hình thành được gần 10 năm,

đã có những bước tiến nhất định Tuy vậy so với những nước phát triển, thị trườngchứng khoán của Việt Nam là một thị trường non trẻ, thiếu kinh nghiêm bởi vậy sựphát triển của thị trường chứng khoán là không ổn định

Thị trường chứng khoán là thị trường của lợi nhuận và rủi ro Khi tham gia vàothị trường nhà đầu tư luôn mong muốn kì vọng đạt được lợi nhuận cao Tuy nhiên lợinhuận luôn đi kèm với rủi ro Vì vậy mỗi nhà đầu tư cần phải chuẩn bị mọi thông tin,kiến thức vốn tư bản và khả năng chấp nhận rủi ro trong đầu tư

Mặc dù không triệt tiêu hết được rủi ro nhưng ngày nay, nhờ có sự tiến bộ củakhoa học kỹ thuật, các công cụ toán học cho phép các nhà đầu tư có thể chủ độngphòng ngừa, giảm thiểu, hay hoán đổi rủi ro, chủ động kiểm soát rủi ro Đó là lý docho sự ra đời của hàng loạt các hệ thống và phương pháp định giá rủi ro Một trongcác phương pháp định giá rủi ro đáng tin cậy là phương pháp xác định giá trị rủi ro(Value at Risk – VaR)

Trong phạm vi nghiên cứu của đề án môn học, với những hiểu biết còn hạnchế, em xin chọn đề tài: “ Ứng dụng mô hình VaR vào hoạt động phân tích và quản lýrủi ro cho cổ phiếu của Công ty cổ phần Đại lý Liên hiệp vận chuyển” làm đề án mônhọc của mình.

Đề án môn học của em được kết cấu như sau:

- Lời mở đầu

- Chương 1: Lý thuyết về mô hình VaR (Value at Risk)

- Chương 2: Phân tích và quản lý rủi ro cho cố phiếu của công ty Cổ phần Đại

lý Liên hiệp vận chuyển.

- Kết luận

CHƯƠNG 1

LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH VAR (VALUE AT RISK)

Sau sự kiện “Ngày thứ hai đen tối”, năm 1988 tổ chức “Ngân hàng thanh toánquốc tế” – BIS (Bank for International Settlement) công bố “Hiệp định Basel 1” (BaselAccord I), năm 1996 có bổ sung gọi là “Hiệp định Basel 2” trong đó quy định: các tổchức tài chính, ngân hàng và phi ngân hàng phải lập quỹ dự phòng (phòng hộ rủi ro tíndụng) với quy mô tối thiểu bằng 8% vốn an toàn (vốn điều chỉnh rủi ro) Tỷ lệ 8% gọi là

tỷ số Cook (Cook Ratio) Tỷ lệ 8% có thể là cao hoặc thấp đối với các ngân hàng cũngnhư các tài sản khác nhau (tài sản Có và Nợ, cấu trúc tài sản,…) Để thiết lập quỹ dựphòng chính xác các ngân hàng và nhà đầu tư phải ước tính được tổn thất của tài sảnhoặc danh mục đang nắm giữa do rủi ro thị trường Do đó, VaR được khuyến nghị sửdụng Tổ chức tài chính đầu tiên sử dụng phương pháp VaR là Ngân hàng JPMorgan(Mỹ, 1994) và hiện đang được các tổ chức tài chính trên thế giới áp dụng rộng rãi Hiệpđịnh Basel áp dụng đối với các nước trong tổ chức G-10 đã coi VaR là nền tảng để xâydựng nên hành lang pháp lý, tạo ra sân chơi thống nhất và bình đẳng cho các tổ chức tàichính quốc tế Chính vì ý nghĩa và tầm quan trọng của VaR mà phần tiếp theo sẽ tậptrung phân tích phương pháp VaR

1.1 Khái niệm giá trị rủi ro VaR:

Giá trị của rủi ro liên quan chính tới rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống TheoDue & Pan (1997) và Jorion (1997), VaR là ước lượng điểm về khả năng có thể bị sụtgiảm của một định chế tài chính do một loại rủi ro dẫn đến sự vận động chung của thịtrường trong suốt một thời kỳ nắm giữ nhất định Trong trường hợp này, VaR được sửdụng để đảm bảo rằng các định chế tài chính vẫn hoạt động sau những sự kiện khủnghoảng

Từ quan điểm của một định chế tài chính, VaR có thể được xác định là phầnmất đi lớn nhất của một định chế tài chính trong một thời kỳ nhất định theo một xácsuất nhất định

Nhưng dưới góc độ của một cơ quan quản lý, VaR có thể được xác định như

phần mất đi nhỏ nhất trong điều kiện bất thường của thị trường tài chính Cả hai cách

định nghĩa này đều xác định và đưa ra cách tính VaR như nhau, dự khái niệm đưa ra

là khác nhau VaR của danh mực hoặc tài sản thể hiện mức độ tổn thất có thể xảy ratrong một khoảng thời gian nhất định với mức độ tin cậy nhất

1.2 Phương pháp xác định giá trị rủi ro VaR:

Rủi ro thực chất phản ánh tính không chắc chắn của kết quả nên cách tốt nhất là

sử dụng các phân bố xác suất để đo lường rủi ro Phương pháp VaR chủ yếu được xácđịnh trên nền tảng của lý thuyết xác suất và thống kê toán Mặt thuận lợi của phươngpháp này là cung cấp cho người quản lý một con số phản ánh được nguy cơ tổn thất tàichính có thể xảy ra do sự biến động của thị trường

Với phương pháp tính VaR các nhà đầu tư có thể ước lượng mức độ tổn thấtlớn nhất của danh mục trong 1 khoảng thời gian nhất định với độ tin cậy cho trước vàvới điều kiện thị trường tài chính hoạt động bình thường

Ví dụ: Theo ước tính của J.P.Morgan (1994) thì: VaR (1 ngày, 95%) = 15 triệu

$ Nghĩa là với độ tin cậy 95%, trong 1 ngày, mức độ tổn thất tối đa mà J.P.Morganphải gánh chịu là 15 triệu $ Từ việc xác định giá trị tổn thất như vậy thì J.P.Morgan

có thể chuẩn bị trước một khoản tiền (có thể là lớn hơn hoặc bằng 15 triệu $) để chitrả và đối ứng khi có rủi ro xảy ra

1.2.1 Phương pháp Risk metrics:

a Nội dung:

J.P Morgan đã phát triển phương pháp luận RiskMetrics để tính VaR và đếnnăm 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 thuthập được tại thời kì t-1

Các giả thiết: rt / Ft-1 ~ N(µt,σ2

t)Trong đó: µt là trung bình có điều kiện của rt

σ2 là phương sai có điều kiện

 RiskMetrics giả định rằng , rt/Ft ~ , ở đây μt là trung bình có điều kiện

& là phương sai có điều kiện của rt

σ2

t = α.σ2

t-1 + (1-α) rt-1 với (0 < α < 1) (1.1)Trong đó: 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 từđiểm (t+1) đến thời điểm (t+k) là:

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 (1.1), phân phối cóđiều kiện của [k]: Ft là chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai [k] Ởđây, có thể được tính theo phương pháp dự báo mô hình độ dao động Sử dụnggiả thiết các t độc lập và phương trình (1.1) ta có:

của phương trình IGARCH(1,1) trong phương trình (1.1) như sau:

Trong trường hợp riêng, ta có:

Với i = 2 , ,k

; với i= 2, , k (1.2)Với dự báo mức độ dao động của một bước tiếp theo, phương trình (1.1) chỉ rarằng:

Vì thế, phương trình (1.2) cho thấy với Từ đó,

trong phương trình (1.1), phương sai có điều kiện của , k tỷ lệ theo thời gian

Độ lệch tiêu chuẩn có điều kiện của lợi suất k thời kỳ là

Nếu vị thế tài chính là trường vị, thì phần mất đi sẽ xảy ra khi có sự sụt giảmgiá lớn (như lợi suất âm rất lớn) Nếu xác suất được thiết lập tới 5% thì RiskMetrics

sử dụng để đo lường rủi ro của danh mục đầu tư Điều này có nghĩa, điểmphân vị 5% này có phân phối chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch tiêu chuẩn Điểm phân vị 5% thực tại là - , nhưng do dấu âm bị loại bỏ bởi việchiểu rằng đó là dấu hiệu của phần bị mất đi Vì vậy, nếu độ lệch tiêu chuẩn được đolường bằng % thì VaR hàng ngày của danh mục đầu tư trong RiskMetrics là :

VaR = Giá trị của danh mục tại Ứng với k ngày là:

VaR(k) = Giá trị của danh mục tại

Ở đây đối số k của VaR thì được sử dụng để biểu thị cho trục thời gian Vì vậytrong RiskMetrics chúng ta có :

Điều này chỉ ra quy tắc căn bậc hai của thời gian tính toán VaR trongRiskMetrics Với mô hình RiskMetrics chúng ta có quy tắc căn bậc hai của thời gian:

Giả sử ta muốn tính giá trị rủi ro của một danh mục qua một ngày với 5% là xácsuất 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 thịgiá trị này là V0

 Xác định giá trị tương lai của danh mục : V1 theo công thức Ởđây, r biểu diễn lợi suất thu được của danh mục đầu tư theo thời gian Với mộtngày 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 trịnày là , để 5% là xác suất giá trị thực nhỏ hơn Được biểu thị theo côngthức sau: Probability( r < ) = 5%

 Xác định giá trị xấu nhất của danh mục tương lai: , ở đây Giá trịrủi ro đo lường một cách đơn giản là: Việc đánh giá VaR có thể được

viết là Trong trường hợp này, là giá trị đủ nhỏ thì do đóVaR sấp xỉ bằng V0

Để minh họa cho phương pháp Risk metrics này, em xin đưa ra 1 ví dụ:

Nhà đầu tư có danh mục với giá trị hiện tại là 100 triệu đồng tài sản A với, biết

σ = 2% và α = 5% (phương sai và lợi suất theo ngày của tài sản)

VaR = 100.(-1.65).2% = - 3.3 (triệu)

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 3.3 triệu.

b Ưu, nhược điểm của phương pháp:

 Ưu điểm: Một lợi ích của RiskMetrics là tính toán khá dễ dàng, dễ hiểu do đó

phương pháp này được nhiều ngân hàng, tổ chức tài chính sử dụng.Một lợi íchkhác là phương pháp này tính toán rủi ro khá rõ ràng trên thị trường tài chính

 Nhược điểm: Khi mức lợi suất có phần đuôi dày, thì giả định mang tính chuẩn

hóa được sử dụng là kết quả việc giá trị ước lượng của VaR thấp Một cáchtiếp cận khác để tính VaR là tránh đưa ra giả định

Quy tắc căn bậc hai của thời gian là một kết quả của mô hình đặc biệt sử dụngRiskMetrics Nếu giả định giá trị trung bình bằng 0 hoặc giả định mô hình đặc biệtIGARCH(1,1) của lợi suất là không đạt được, thì quy tắc trên là không có giá trị Ta

có thể xem xét một ví dụ đơn giản:

Ở đây, { } là những chuỗi nhiễu trắng theo tiêu chuẩn Gauxơ Với giả định, ứng với việc nắm giữ lợi suất của nhiều cổ phiếu có khối lượng giao dịch lớntrên thị trường Trong mô hình đơn giản này, phân phối  Sử dụngcác điểm phân vị của phân phối có điều kiện ta có thể tính VaR như sau:

Với điểm phân vị 5% thì VaR =

Với điểm phân vị 1% thì VaR =

dụng trong phép tính VaR của k thời kỳ là:

VaR =

Do đó, khi lợi suất trung bình khác 0 Điều này dễ dàng chỉ

ra rằng quy tắc không đạt được khi mô hình độ dao động IGARCH(1,1) của lợi suấtkhông phải là mô hình không có bụi ( hay mô hình không có độ dịch)

Ví dụ: Dựa vào mô hình Garch chúng ta có thể dự báo được sau 1 thời kì lợisuất cổ phiếu theo ngày DHA là 15% và độ lệch chuẩn theo ngày là 7% Với mức ýnghĩa 5% ta có:

1.3.2 Phương pháp toán kinh tế để tính VaR:

a Phương pháp toán kinh tế để tính VaR một thời kỳ:

Xem xét loga lợi suất của một tài sản Mô hình chuỗi thời gian chung cho

Nếu giả định rằng t là nhiễu Gauxơ, thì phân phối có điều kiện của thôngtin có thể có tại thời điểm t là Những điểm phân vị của phân phối cóđiều kiện dễ dàng đạt được để tính VaR.

Với điểm phân vị 5%, thì VaR =

Nếu giả định t là một phân phối chuẩn hóa student – t với m bậc tự do, thì

phối chuẩn hóa stduent – t với m bậc tự do

Mối quan hệ giữa những điểm phân vị của phân phối student – t với m bậc tự

do được biểu thị bởi ; và những điểm phân vị của phân phối chuẩn hóa student – tđược biểu thị bởi là:

(với m>2)

Điều đó có nghĩa : nếu q là điểm phân vị p của phân phối student – t với m bậc

tự do thì là điểm phân vị p của phân phối chuẩn hóa stdent – t với m bậc

tự do Vì vậy, nếu t của mô hình GARCH trong phương trình (1.4) là phân phốichuẩn hóa student – t với m bậc tự do và xác suất p, thì điểm phân vị được sử dụng đểtính toán VaR của một thời kỳ tiếp theo tại thời điểm t là: Với

là điểm phân vị p của phân phối student – t với m bậc tự do

b Phương pháp toán kinh tế để tính VaR nhiều thời kỳ

Giả định rằng, ở thời điểm h thường tính VaR của k thời kỳ của một tài sản màlợi suất của nó là rt Biến số lợi suất là lợi suất k thời kỳ tại thời điểm gốc dự báo h:

rh[k] = rh+1 +…+ rh+k Nếu lợi suất rt theo mô hình chuỗi thời gian trong phương trình (1.3) và (1.4)thì giá trị trung bình có điều kiện và biến số rh[k] /Fk có thể đạt được bởi nhữngphương pháp dự báo mô hình phương sai sai số thay đổi và chuỗi thời gian

 Lợi suất kỳ vọng và sai số dự báo

Giá trị trung bình có điều kiện E(rh[k] /Fk) có thể thu được bởi phương pháp dựbáo mô hình ARIMA Đặc biệt, chúng ta có [k] = rh[1]+…+rh[k] Ở đây, rh[ ] làgiá trị dự báo lợi suất của bước tiếp theo tại thời điểm dự báo gốc h Những dự báonày có thể thu được một cách đệ quy

Sử dụng phép biểu diễn MA: Rt= μ + ut + ψ1ut-1 +ψ2ut-2+…+ ψnut-n của mô hìnhARMA trong phương trình (3.4), chúng ta có thể viết sai số dự báo của bước tiếptheo tại thời điểm dự báo gốc h như sau:

eh[k] = eh(1)+…+ eh(k)

= uh+1 + (uh+2 + ψ1uh+1)+…+ ψiuh+k-i (1.6)

= uh+k + (1+ ψ1) uh+k-1+…+( ψi) uh+1

Với ψ0 = 1

 Độ dao động kỳ vọng có điều kiện

Dự báo độ dao động của lợi suất k thời kỳ tại thời điểm dự báo gốc h là bíên số

có điều kiện eh[k] /Fh Sử dụng giả thiết độc lập của εt+i với i = 1,…,k

Ở đây, i=1, ,k Ở đây, ut+i = ε t+i σt+I. Chúng ta có:

VaR(eh[k]/Fh)=VaR(uh+k/Fh)+(1+ψ1)2

.VaR(uh+k1/Fh)+…+( ψi)2

.VaR(uh+k/Fh)Với là giá trị dự báo độ dao động của bước tiếp theo tại thời điểm dựbáo gốc h Nếu mô hình dao động là mô hình GARCH trong phương trình (1.4) thìnhững dao động dự báo có thể thu được một cách đệ quy

Thí dụ xét mô hình chuỗi thời gian đặc biệt sau:

Rt = μt + ut

ut =σt εt

σt2= α0 + α1 ut-12+ β1 σt-12

Vì chúng ta có, ψi=0 với mọi i>0 Điểm dự báo lợi suất k thời kỳ tiếp theo tạithời điểm dự báo gốc h là: và sai số dự báo liên kết là:

CHƯƠNG 2 PHÂN TÍCH VÀ QUẢN LÝ RỦI RO CHO CỔ PHIẾU

CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẠI LÝ LIÊN HIỆP VẬN CHUYỂN

2.1 Vài nét về công ty Cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển và cổ

phiếu GMD:

Công ty Cổ phần Đại lý Liên hiệp Vận chuyển (Gemadept Corporation) đượcthành lập ngày 24/7/1993 (tiền thân là doanh nghiệp Nhà nước thuộc Cục Hàng hảiViệt Nam, thành lập năm 1991) - là đơn vị đầu tiên trong cả nước được Nhà nướcchọn làm thí điểm chuyển thành Công ty cổ phần Để đáp ứng nhu cầu khách hàngcũng như nâng cao khả năng cạnh tranh và quy mô hoạt động, Công ty đã liên tụcphát triển các chức năng kinh doanh của mình Hiện nay, Công ty có 4 chi nhánh tạicác địa phương trên cả nước: Hải Phòng, Hà Nội, Đà Nẵng và Quy Nhơn; 6 vănphòng đại lý, 3 văn phòng khối cảng, 2 xí nghiệp, 1 công ty liên doanh và 6 phòngban nghiệp vụ Từ giữa năm 1999, Công ty thực hiện xây dựng hệ thống quản lý chấtlượng ISO 9002 và đã được tổ chức SGS của Thụy Sỹ cấp chứng nhận vào ngày22/12/2000

Được thành lập từ năm 1993 với hình thức mới là công ty cổ phần, Gemadept

đã trải qua 9 năm hoạt động và không ngừng phát triển trên lĩnh vực kinh doanh giaonhận, vận chuyển quốc tế Mức độ tăng trưởng doanh thu của Công ty trung bìnhkhoảng 15%/năm và đạt hơn 340 tỷ đồng năm 2000 Sự phát triển về quy mô, ổn định

về tài chính , quan hệ mở rộng với nhiều đối tác cùng với kinh nghiệm hoạt động lâunăm và đội ngũ nhân viên mạnh về chuyên môn nghiệp vụ là những ưu thế làm tăngkhả năng cạnh tranh của Gemadept Từ khi thành lập tới nay, Công ty không có các

cổ đông là thể nhân nắm giữ trên 5% vốn cổ phần Pháp nhân duy nhất nắm giữ trên5% vốn cổ phần là Tổng Công ty Hàng hải Việt Nam (27.062.400 cổ phần, chiếm tỷ

lệ 15,75%)

Lĩnh vực hoạt động của công ty cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển:

 Tổ chức kinh doanh vận tải đa phương thức, vận chuyển container bằng đườngthủy nội địa đến Cảng cạn (ICD) và ngược lại