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

Đề án mĩn học MỤC LỤC Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 Đề án mĩn học LỜI MỞ ĐẦU Thị trường chứng khoán là thị trường có tổ chức, là nơi diễn ra các giao dịch mua bán, trao đổi các loại chứng khoán theo các qui tắc đã được ấn định. Trên thế giới, thị trường chứng khoán ra đời cách đây hơn 400 năm với hình thức địa điểm ban đầu rất thô sơ, bột phát, tản mạn và khó xác định. Theo thời gian các thị trường phát triển và biến hình liên tục, hoàn thiện và đồng bộ hơn. Nếu trong thời kỳ đầu, thị trường 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 trở thành hiện tượng phổ biến của các quốc gia có nền kinh tế thị trường. Mặc dù vậy, để phù hợp với trình độ phát triển kinh tế và thực lực nền kinh tế mà mức độ phức tạp, đa dạng cũng như mức độ sôi động của thị trường chứng khoán tại các quốc gia khác nhau. 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 trung tâm 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 trường chứng khoán của Việt Nam là một thị trường non trẻ, thiếu kinh nghiêm bởi vậy sự phát 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 vào thị trường nhà đầu tư luôn mong muốn kì vọng đạt được lợi nhuận cao. Tuy nhiên lợi nhuận 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 của khoa học kỹ thuật, các công cụ toán học cho phép các nhà đầu tư có thể chủ động phòng ngừa, giảm thiểu, hay hoán đổi rủi ro, chủ động kiểm soát rủi ro. Đó là lý do cho sự ra đời của hàng loạt các hệ thống và phương pháp định giá rủi ro. Một trong các phương pháp định giá rủi ro đáng tin cậy là phương pháp xác định giá trị rủi ro (Value at Risk – VaR). Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 1 Đề án mĩn học Trong phạm vi nghiên cứu của đề án môn học, với những hiểu biết còn hạn chế, em xin chọn đề tài: “ 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” làm đề án môn học 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 Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 2 Đề án mĩn học 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 toán quốc tế” – BIS (Bank for International Settlement) công bố “Hiệp định Basel 1” (Basel Accord I), năm 1996 có bổ sung gọi là “Hiệp định Basel 2” trong đó quy định: các tổ chức tài chính, ngân hàng và phi ngân hàng phải lập quỹ dự phòng (phòng hộ rủi ro tín dụng) 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 cũng như các tài sản khác nhau (tài sản Có và Nợ, cấu trúc tài sản,…). Để thiết lập quỹ dự phòng chính xác các ngân hàng và nhà đầu tư phải ước tính được tổn thất của tài sản hoặc danh mục đang nắm giữa do rủi ro thị trường. Do đó, VaR được khuyến nghị sử dụng. 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. Hiệp định Basel áp dụng đối với các nước trong tổ chức G-10 đã coi VaR là nền tảng để xây dựng nên hành lang pháp lý, tạo ra sân chơi thống nhất và bình đẳng cho các tổ chức tài chính quốc tế. Chính vì ý nghĩa và tầm quan trọng của VaR mà phần tiếp theo sẽ tập trung 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. Theo Due & Pan (1997) và Jorion (1997), VaR là ước lượng điểm về khả năng có thể bị sụt giảm của một định chế tài chính do một loại rủi ro dẫn đến sự vận động chung của thị trường trong suốt một thời kỳ nắm giữ nhất định. Trong trường hợp này, VaR được sử dụng để đảm bảo rằng các định chế tài chính vẫn hoạt động sau những sự kiện khủng hoảng. Từ quan điểm của một định chế tài chính, VaR có thể được xác định là phần mất đi lớn nhất của một định chế tài chính trong một thời kỳ nhất định theo một xác suất 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 Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 3 Đề án mĩn học là khác nhau. VaR của danh mực hoặc tài sản thể hiện mức độ tổn thất có thể xảy ra trong 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 xác định trên nền tảng của lý thuyết xác suất và thống kê toán. Mặt thuận lợi của phương pháp này là cung cấp cho người quản lý một con số phản ánh được nguy cơ tổn thất tài chính 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 thất lớn nhất của danh mục trong 1 khoảng thời gian nhất định với độ tin cậy cho trước và với 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.Morgan phải 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 chi trả 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 đến năm 1995 đã được Long & More thực nghiệm. Kí hiệu: r t là lợi suất hàng ngày liên tiếp của danh mục đầu tư F t-1 là hàm phân phối tích lũy, nó phản ánh lượng thông tin có thể thu thập được tại thời kì t-1. Các giả thiết: r t / F t-1 ~ N(µ t ,σ 2 t ) Trong đó: µ t là trung bình có điều kiện của r t σ 2 t là phương sai có điều kiện • RiskMetrics giả định rằng , r t /F t ~ , ở đây μ t là trung bình có điều kiện & là phương sai có điều kiện của r t . • Phương pháp giả định rằng: µ t và σ 2 t tuân theo mô hình chuỗi thời gian như sau: µ t = 0 r t = u t Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 4 Đề án mĩn học σ 2 t = α.σ 2 t-1 + (1-α) r t-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 từ điểm (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 có điều kiện của [k]: F t là chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai [k]. Ở đây, có thể được tính theo phương pháp dự báo mô hình độ dao động. Sử dụng giả thiết các ε t độc lập và phương trình (1.1) ta có: Ở đây, có thể thu được một cách đệ quy. Sử dụng , chúng ta có thể viết lại phương độ dao động của phương trình IGARCH(1,1) trong phương trình (1.1) như sau: Trong trường hợp riêng, ta có: Với i = 2 , ,k. Vì, . Phương trình trước chỉ ra rằng: ; với i= 2, , k (1.2) Với dự báo mức độ dao động của một bước tiếp theo, phương trình (1.1) chỉ ra rằng: Vì thế, phương trình (1.2) cho thấy với . Từ đó, Kết quả chỉ ra rằng ∼ . Vì vậy, dưới mô hình IGARCH(1,1) trong phương trình (1.1), phương sai có điều kiện của , k tỷ lệ theo thời gian. Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 5 Đề án mĩn học 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 giảm giá 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, điểm phân 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 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 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 vậy trong RiskMetrics chúng ta có : 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: 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 V 0 . • Xác định giá trị tương lai của danh mục : V 1 theo công thức 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 , để 5% là xác suất giá trị thực nhỏ hơn . Được biểu thị theo công thức sau: Probability( r < ) = 5%. • Xác định giá trị xấu nhất của danh mục tương lai: , ở đây Giá trị rủi ro đo lường một cách đơn giản là: . Việc đánh giá VaR có thể được Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 6 Đề án mĩn học viết là . Trong trường hợp này, là giá trị đủ nhỏ thì do đó VaR sấp xỉ bằng V 0 . 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 ích khác 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 cách tiếp 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 dụng RiskMetrics. Nếu giả định giá trị trung bình bằng 0 hoặc giả định mô hình đặc biệt IGARCH(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 lớn trên thị trường. Trong mô hình đơn giản này, phân phối ∼ . Sử dụng các 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 = Ứng với k thời kỳ, phân phối ∼ . Điểm phân vị 5% sử dụng trong phép tính VaR của k thời kỳ là: Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 7 Đề án mĩn học 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 suất không 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 lợi suất cổ phiếu theo ngày DHA là 15% và độ lệch chuẩn theo ngày là 7%. Với mức ý nghĩa 5% ta có: VaR = 0.15 – 1.65 x 0.07 = - 0.0345 = - 3.45% Từ ví dụ trên ta thấy: với mức độ dao động của cổ phiếu là 8% nếu nhà đầu tư vẫn tiếp tục đầu tư vào cổ phiếu DHA thì anh ta sẽ gánh chịu 1 lượng tổn thất do rủi ro của cổ phiếu gây ra là 0.0345 so với tổng giá trị của danh mục đầu tư (độ tin cậy 95%). 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 có thể được viết là: (1.3) (1.4) Phương trình (1.3) và (1.4) là phương trình trung bình và phương trình độ dao động của , chúng thuộc lớp ARMA(p,q) và GARRCH(n,m). Hai phương trình này có thể được sử dụng để thu được những giá trị dự báo bước tiếp theo của giá trị trung bình có điều kiện và phương sai có điều kiện của với giả định rằng những tham số là đã biết. Đặc biệt chúng ta có: Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 8 Đề án mĩn học Nếu giả định rằng ε t là nhiễu Gauxơ, thì phân phối có điều kiện của thông tin có thể có tại thời điểm t là . Những điểm phân vị của phân phối có điều kiện dễ dàng đạt được để tính VaR. Với điểm phân vị 5%, thì VaR = Nếu giả định ε t là một phân phối chuẩn hóa student – t với m bậc tự do, thì điểm phân vị là : . Ở đây, là điểm phân vị thứ p của phân 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 – t được 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 ε t của mô hình GARCH trong phương trình (1.4) là phân phối chuẩn hóa student – t với m bậc tự do và xác suất p, thì điểm phân vị được sử dụng để tính 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 mà lợi suất của nó là r t . Biến số lợi suất là lợi suất k thời kỳ tại thời điểm gốc dự báo h: r h [k] = r h+1 +…+ r h+k Nếu lợi suất r t 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 r h [k] /F k có thể đạt được bởi những phương pháp dự báo mô hình phương sai sai số thay đổi và chuỗi thời gian. Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 9 [...]... Những điểm phân vị cần thiết trong phép tính VaR có thể tính được dễ dàng Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 11 Đề án mĩn học 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: 2.1.1 Vài nét về công ty cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển: Công ty Cổ phần Đại lý Liên hiệp Vận chuyển. .. cổ phiếu DHA từ năm 2004 đến nay 2.2 Ứng dụng mô hình VaR để phân tích và quản lý rủi ro cho cổ phiếu GMD: 2.2.1 Phương pháp mô hình toán kinh tế: Xét cổ phiếu GMD của công ty cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển trên sàn HOSE của thị trường chứng khoán Việt Nam với bảng số liệu theo phiên giao dịch từ ngày 04/01/2005 đến ngày 12/05/2009 gồm 1333 quan sát Đồ thị chuỗi giá đóng cửa mỗi phiên của cổ phiếu. .. Hà Nội, Đà Nẵng và Quy Nhơn; 6 văn phòng đại lý, 3 văn phòng khối cảng, 2 xí nghiệp, 1 công ty liên doanh và 6 phòng ban nghiệp vụ Từ giữa năm 1999, Công ty thực hiện xây dựng hệ thống quản lý chất lượng ISO 9002 và đã được tổ chức SGS của Thụy Sỹ cấp chứng nhận vào ngày 22/12/2000 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... có các cổ đông là thể nhân nắm giữ trên 5% vốn cổ phần Pháp nhân duy nhất nắm giữ trên 5% 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 đường thủy nội địa đến Cảng cạn (ICD) và ngược lại Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48... cầu tàu, văn phòng phục vụ vận tải đa phương thức • Kinh doanh văn phòng làm việc 2.1.2 Vài nét về cổ phiếu GMD của công ty cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển: Mã cổ phiếu GMD Ngày đầu tiên giao dịch 22/04/2002 Khối lượng niêm yết đầu tiên 19,726,840 Khối lượng niêm yết 41,701,129 Cổ phiếu quỹ -1,265 Vốn thị trường 2,794 Giá hiện tại 67 Giá sổ sách 54.4 (123.26%) EPS 7738 PE 8.7 ROE 13% ROA 7% BETA... chuỗi phần dư của dãy lợi suất cổ phiếu GMD ta có thể dự đoán mô hình có tồn tại hiệu ứng Arch-Garch Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 20 Đề án mĩn học Sử dụng Eview để kiểm tra xem mô hình có hiệu ứng ARCH hay không Ta có kết quả kiểm định: Giả thiết: : Mĩ hình khụng cú hiệu ứng ARCH : Mĩ hình cú hiệu ứng ARCH Ta thấy giá trị Prob nhỏ hơn 0.05 nên ta bác bỏ , tức mô hình có hiệu ứng ARCH Giống như phần. .. chuỗi giá đóng cửa không có phân phối chuẩn Từ bộ số liệu thu thập được, ta dễ dàng tính được lợi suất của giá đóng cửa theo phiên của cố phiếu GMD theo công thức: Trong đó: là giá đóng cửa của cổ phiếu GMD tại thời điểm t là giá đóng cửa của cổ phiếu GMD tại thời điểm t-1 là lợi suất của cổ phiếu GMD tại thời điểm t Ta có biểu đồ chuỗi lợi suất của giá đóng cửa theo phiên của cổ phiếu GMD (ls_GMD) Nguyễn... ngày 24/7/1993 (tiền thân là doanh nghiệp Nhà nước thuộc Cục Hàng hải Việt Nam, thành lập năm 1991) - là đơn vị đầu tiên trong cả nước được Nhà nước chọn làm thí điểm chuyển thành Công ty cổ phần Để đáp ứng nhu cầu khách hàng cũng như nâng cao khả năng cạnh tranh và quy mô hoạt động, Công ty đã liên tục phát triển các chức năng kinh doanh của mình Hiện nay, Công ty có 4 chi nhánh tại các địa phương... C, không đưa vào mô hình Ta tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị phần dư của chuỗi lợi suất ls_GMD Theo kết quả trên ta có chuỗi phần dư của mô hình trên là chuỗi dừng với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Đồ thị hàm mật độ và các thống kê mô tả của chuỗi phần dư lợi suất GMD Nguyễn Trang Ngân – Toán kinh tế 48 19 Đề án mĩn học Bảng lược đồ tương quan bình phương phần dư chuỗi lợi suất GMD Nhìn vào lược đồ tương... nhà đầu tư tham gia trên thị trường chứng khoán là những người bị ảnh hưởng trực tiếp và nặng nề nhất Vì thế khi tham gia đầu tư , các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán cần phải quan tâm đến hoạt động phân tích và quản lý rủi ro nhằm hạn chế tổn thất đến mức tối đa Từ đó, phương pháp VaR ra đời đó đáp ứng được nhu cầu lượng hoá rủi ro đồng thời kiểm soát và đánh giá sức cạnh tranh hay mức độ tín . 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: 2.1.1. Vài nét về công ty. chọn đề tài: “ 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 làm đề án môn học của mình. Đề án môn học của em được. phiếu DHA từ năm 2004 đến nay 2.2. Ứng dụng mô hình VaR để phân tích và quản lý rủi ro cho cổ phiếu GMD: 2.2.1. Phương pháp mô hình toán kinh tế: Xét cổ phiếu GMD của công ty cổ phần Đại lý liên