ỨNG DỤNG VAR TRONG QUẢN LÝ RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM CÁC CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM.PDF

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---oOo--- ĐÀO THIÊN HƯƠNG ỨNG DỤNG VaR TRONG QUẢN LÝ RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM CÁC CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM Chuyên ngàn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-oOo -

ĐÀO THIÊN HƯƠNG

ỨNG DỤNG VaR TRONG QUẢN LÝ RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM CÁC CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI

VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-oOo -

ĐÀO THIÊN HƯƠNG

ỨNG DỤNG VaR TRONG QUẢN LÝ RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM CÁC CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI

VIỆT NAM

Chuyên ngành:Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS TS TRƯƠNG THỊ HỒNG

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế “ Ứng dụng VaR trong quản lý rủi

ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam” là công trình nghiên cứu khoa học độc lập của tôi và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình khoa học nào khác

Các thông tin, số liệu trong luận văn là trung thực và ghi nguồn cụ thể trong danh mục tài liệu tham khảo

TP Hồ Chí Minh, tháng 9-2013

Tác giả

ĐÀO THIÊN HƯƠNG

MỤC LỤC

Phần mở đầu 1

1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 1

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Phương pháp nghiên cứu 2

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu 2

6 Những điểm nổi bật của luận văn 3

7 Kết cấu của luận văn 3

Chương 1: Quản lý rủi ro bằng mô hình VaR đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng 3

1.1 Quản lý rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng 4

1.1.1 Định nghĩa rủi ro 4

1.1.2 Phân loại rủi ro 4

1.1.3 Quản lý rủi ro đối với cổ phiếu ngành ngân hàng 5

1.2 Nhu cầu về quản lý định lượng rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 5

1.3 Cơ sở lý thuyết về giá trị chịu rủi ro Value at risk (VaR) 6

1.3.1 Khái niệm mô hình VaR 6

1.3.2 Điều kiện sử dụng mô hình VaR 8

1.3.3 Hạn chế của mô hình VaR 8

1.4 Các mô hình quản lý rủi ro thị trường khác 9

1.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến VaR 11

1.5.1 Độ tin cậy 11

1.5.2 Khoảng thời gian 11

1.5.3 Phân phối của tỷ suất sinh lợi 11

1.6 Các phương pháp tính VaR 12

1.6.1 Phương pháp VaR variance-covariance 12

1.6.2 Phương pháp VaR historical 15

1.6.3 Phương pháp VaR Monte Carlo simulation 18

1.7 Các tiêu chí để lựa chọn phương pháp ước lượng VaR 18

1.8 Cơ sở lý thuyết của ngành ngân hàng và tính đặc thù nhóm cổ phiếu ngành ngân hàng 21

1.8.1 Cơ sở lý thuyết về ngành ngân hàng 21

1.8.2 Tính đặc thù của cổ phiếu ngành ngân hàng 23

1.9 Kinh nghiệm ứng dụng VaR tại các tổ chức trong và ngoài nước 24

Kết luận chương 1 26

Chương 2: Ứng dụng VaR trong quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 27

2.1 Tổng quan về các ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 27

2.1.1 Các ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (thông tin được cập nhật vào tháng 9/2013) 27

2.1.2 Các ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (thông tin được cập nhật vào tháng 9/2013)) 30

2.2 Thực trạng ngành ngân trong giai đoạn 2010-2012 32

2.2.1 Tăng trưởng tín dụng 32

2.2.2 Nợ xấu 33

2.2.3 Tái cơ cấu hệ thống ngân hàng 34

2.2.4 Lãi suất 36

2.2.5 Lợi nhuận ngành ngân hàng 38

2.3 Nhận xét về cổ phiếu ngân hàng niêm yết trong giai đoạn 2010-2012 38

2.4 Tính hữu ích của VaR 40

2.5 Ứng dụng VaR trong quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm

yết tại Việt Nam 42

2.5.1 Phương pháp VaR variance-covariance 42

2.5.1.1 Đối với danh mục có một mã chứng khoán 42

2.5.1.2 Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán 46

2.5.2 Phương pháp VaR historical 47

2.5.2.1 Đối với danh mục có một mã chứng khoán 47

2.5.2.2 Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán 49

2.5.3 Phương pháp VaR Monte Carlo simulation 49

2.5.3.1 Đối với danh mục có một mã chứng khoán 49

2.5.3.2 Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán 50

2.6 Thống kê kết quả ước lượng VaR theo các phương pháp 50

Kết luận chương 2 53

Chương 3: Một số kiến nghị trong việc sử dụng VaR để quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 54

3.1 Triển vọng phát triển của các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam 54

3.2 Những đề xuất cho việc áp dụng VaR 57

3.3.1 Xây dựng cơ sở dữ liệu đáng tin cậy 57

3.3.2 Kiểm định phân phối chuẩn 59

3.3.3 Kỹ thuật back test 61

3.3.4 Phép thử stress test 67

Kết luận chương 3 71

Phần Kết luận 72

Danh mục tài liệu tham khảo Tiếng Việt

Danh mục tài liệu tham khảo Tiếng Anh

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ACB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu

Covar Covariance – Hiệp phương sai

Eximbank Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuất Nhập Khẩu

Viêt Nam M&A Mua bán và sáp nhập

MBB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội

NHTM CP Ngân hàng Thương mại Cổ phần

NVB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Việt

Sacombank Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn

Thương Tín SHB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn - Hà Nội STT Số thứ tự

Test 95% Độ tin cậy 95%

Test 99% Độ tin cậy 99%

VaR Value at risk – Giá trị chịu rủi ro

VaR 95% VaR với độ tin cậy 95%

VaR 99% VaR với độ tin cậy 99%

VaR historical Phương pháp phân tích lịch sử

VaR Montecarlo simulation Phương pháp mô phỏng Monte Carlo

VaR varianance - covariance Phương pháp phương sai-hiệp phương sai

VCB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương

Việt Nam Vietinbank Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương

Việt Nam

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Bảng tổng hợp các tiêu chí để lựa chọn phương pháp ước lượng

VaR 19

Bảng 2.1: Tăng trưởng tín dụng của Việt Nam qua các năm 33

Bảng 2.2: Tỉ lệ nợ xấu của Việt Nam qua các năm 34

Bảng 2.3: Các vụ mua bán sáp nhập giữa các tổ chức tín dụng ở Việt Nam 34

Bảng 2.4: Các vụ mua cổ phần trong các Ngân hàng Thương mại Việt Nam 35

Bảng 2.5: Dữ liệu lịch sử về giá đóng cửa và biến động giá một ngày (Một phần cơ sở dữ liệu của luận văn) 43

Bảng 2.6: VaR một ngày tính bằng phương pháp VaR variane-covariance 45

Bảng 2.7: VaR một ngày tính bằng phương pháp VaR historical 48

Bảng 2.8: Bảng thống kê tỉ lệ dự báo đúng (trong mức sai sót cho phép) năm 2010 50

Bảng 2.9: Bảng thống kê tỉ lệ dự báo đúng (trong mức sai sót cho phép) năm 2011 51

Bảng 2.10: Bảng thống kê tỉ lệ dự báo đúng (trong mức sai sót cho phép) năm 2012 51

Bảng 3.1: Dữ liệu lịch sử về giá chứng khoán (Một phần cơ sở dữ liệu của luận văn) 57

Bảng 3.2: Dữ liệu về các sự kiện khủng hoảng (Một phần cơ sở dữ liệu của luận văn) 58

Bảng 3.3: Dữ liệu về thông tin để điều chỉnh giá tham chiếu do phân bổ quyền chia cổ tức, phát hành thêm, cổ phiếu thưởng (Một phần cơ sở dữ liệu của luận văn) 58

Bảng 3.4: Bảng tổng hợp các hệ số Skewness và Kurtosis 61

Bảng 3.5: Bảng tổng hợp giá trị P trên đồ thị phân phối của các mã ngân

hàng niêm yết 61 Bảng 3.6: Bảng dữ liệu thực hiện back test năm 2012 (Một phần cơ sở dữ

liệu của bài luận văn) 63 Bảng 3.7: Bảng tổng hợp kết quả back test trong năm 2012 (250 ngày làm

việc) 64 Bảng 3.8: Bảng dữ liệu thực hiện back test năm 2011 (248 ngày làm việc) 65 Bảng 3.9: Bảng dữ liệu thực hiện back test năm 2010 (250 ngày làm việc) 65

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1: Đồ thị biểu diễn mức phân vị α 7

Hình 1.2: Đồ thị phân phối chuẩn 12

Hình 1.3: Đồ thị phân phối chuẩn (normal) và phân phối có sự tập trung vào phần đuôi (fat-tailed) 14

Hình 1.4: Đồ thị mô tả các dạng cơ bản của một phân phối xác suất 15

Hình 1.5: Đồ thị mô tả VaR theo phương pháp lịch sử 16

Hình 3.1: Đồ thị phân phối của các mã ngân hàng niêm yết 60

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu

Nhóm cổ phiếu ngân hàng Việt Nam gần đây đã trải qua một cuộc bứt phá ngoạn mục nhưng đồng thời ngay sau đó đã và đang đứng trước nguy cơ khủng khoảng sau nhiều phiên giảm giá liên tiếp Ngân hàng là ngành kinh doanh đặc thù, chịu ảnh hưởng đặc biệt bởi các chính sách vĩ mô, chính sách quản lý của Ngân hàng Trung Ương Với đặc điểm là kinh doanh tiền tệ, thực hiện chức năng huy động và đáp ứng nhu cầu đầu tư của nền kinh tế thì hoạt động của ngân hàng luôn phải đối mặt với rủi

ro Từ rủi ro tài chính như rủi ro lãi suất, rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản đến rủi ro phi tài chính như rủi ro hoạt động, danh tiếng và rủi ro pháp lý Do đó, việc đầu tư vào các mã cổ phiếu thuộc nhóm ngành này cũng hết sức rủi ro Từ thực trạng trên đã thúc đẩy nhu cầu cấp bách về một công cụ quản lý rủi ro tối ưu để xây dựng rào chắn rủi ro, gia tăng giá trị danh mục khi tham gia giao dịch trên thị trường chứng khoán đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam Một trong những mô hình giảm thiểu rủi ro tốt nhất được lựa chọn là ứng dụng mô hình VaR vào phân tích và đánh giá rủi ro

cổ phiếu

2 Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn nêu ra tính ưu việt của Value at Risk (VaR) ứng dụng trong quản trị

rủi ro nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam dành cho nhà quản trị rủi ro danh mục đầu tư tại các công ty chứng khoán, tổ chức đầu tư…

Bằng việc đi vào phân tích tổng quan VaR, dựa vào cơ sở lý luận, tác giả mô tả các cách thức để tính ra VaR của các cổ phiếu ngân hàng trong các năm 2010, 2011,

2012 Bên cạnh tính khả thi, mô hình VaR trong quản trị rủi ro còn những mặt tồn tại, luận văn cũng sẽ đưa ra các giải pháp và kiến nghị để giải quyết các tồn tại trên

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu về ứng dụng VaR được tiến hành dựa trên biến động giá của nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam trong 3 năm 2010, 2011, 2012

Niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh gồm có:

- CTG (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam)

- EIB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuất Nhập Khẩu Việt Nam)

- MBB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội): niêm yết vào cuối năm 2011 (cụ thể là 01/11/2011), như vậy tính đến cuối năm 2012, giai đoạn quan sát của MBB rất ít, không phục vụ tốt cho mục tiêu nghiên cứu nên mã MBB không được phân tích trong luận văn

- STB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín)

- VCB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại Thương Việt Nam)

Niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội gồm có:

- ACB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu)

- SHB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Hà Nội)

- NVB (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Việt): niêm yết vào cuối năm 2010 (cụ thể là 13/09/2010), như vậy tính đến cuối năm 2012, giai đoạn quan sát của NVB rất ít, không phục vụ tốt cho mục tiêu nghiên cứu nên mã NVB không được phân tích trong luận văn

4 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng các phương pháp thống kê, so sánh, mô tả, phân tích đi từ cơ

sở lý thuyết đến thực tiễn nhằm giải quyết và làm sáng tỏ mục tiêu nghiên cứu của luận văn Đồng thời, luận văn dựa trên các tham khảo từ nhiều nguồn tài liệu trong và ngoài nước để hoàn thiện các đề xuất và kiến nghị

5 Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài nghiên cứu

Luận văn đi vào nghiên cứu các phương pháp ước lượng VaR từ đó đề xuất phương pháp tính VaR tối ưu đối với các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam và

các kỹ thuật khắc phục nhược điểm của VaR phục vụ cho nhu cầu quản lý rủi ro của công ty chứng khoán và tổ chức đầu tư

6 Những điểm nổi bật của luận văn

Luận văn không quá chú trọng vào lý thuyết VaR mà tập trung xây dựng cách thức tính VaR trên thực tiễn đồng thời các đề xuất và kiến nghị cũng được thực tế hóa giúp luận văn đạt mục tiêu ứng dụng cao

7 Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận văn được chia làm 3 chương, cụ thể như sau:

Chương 1: Quản lý rủi ro bằng mô hình VaR đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết

Chương 2: Ứng dụng VaR trong quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam

Chương 3: Một số kiến nghị trong việc sử dụng VaR để quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam

CHƯƠNG 1 QUẢN LÝ RỦI RO BẰNG MÔ HÌNH VaR ĐỐI VỚI

1.1.2 Phân loại rủi ro

- Trong đầu tư chứng khoán có 5 loại rủi ro:

o Rủi ro thị trường là rủi ro làm thay đổi các giá trị tài sản đang sở hữu theo chiều hướng bất lợi

o Rủi ro thanh toán là rủi ro xảy ra khi đối tác không thể thanh toán đúng hạn hoặc không thể chuyển giao tài sản đúng hạn như cam kết

o Rủi ro thanh khoản là rủi ro xảy ra khi tổ chức đầu tư không thể thanh toán các nghĩa vụ tài chính đến hạn hoặc không thể chuyển đổi các công cụ tài chính thành tiền mặt với giá trị hợp lý trong ngắn hạn do thiếu hụt thanh khoản trong thị trường

o Rủi ro hoạt động là rủi ro xảy ra do lỗi kỹ thuật, lỗi hệ thống và quy trình nghiệp vụ, lỗi con người trong quá trình tác nghiệp, hoặc do thiếu vốn kinh doanh phát sinh từ các khoản chi phí, lỗ từ hoạt động đầu tư, hoặc do các nguyên nhân khách quan khác

o Rủi ro pháp lý là rủi ro phát sinh từ việc không tuân thủ các quy định pháp

lý liên quan đến hoạt động kinh doanh (Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, 2013)

- Rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam mà được phân tích xuyên suốt trong luận văn là rủi ro thị trường Đó chính là rủi ro khi giá trị của một danh mục đầu tư hoặc danh mục kinh doanh sẽ bị suy giảm bởi sự thay đổi trong các giá chứng khoán

Quản trị rủi ro là quá trình tiếp cận rủi ro một cách khoa học toàn diện và có hệ thống nhằm nhận dạng, kiểm soát, phòng ngừa và giảm thiểu những tổn thất, mất mát, những ảnh hưởng bất lợi của rủi ro

Quản trị rủi ro bao gồm các nội dung:

o Nhận dạng – phân tích – đo lường rủi ro;

o Kiểm soát – phòng ngừa rủi ro;

o Tài trợ rủi ro trường hợp xuất hiện rủi ro

Mô hình VaR là một trong những phương pháp đo lường rủi ro thị trường của cổ phiếu ngành ngân hàng Sử dụng mô hình VaR như một cách đo lường và cảnh báo sớm những tổn thất về mặt giá trị của danh mục khi giá của mỗi cổ phiếu ngân hàng biến động giúp nhà đầu tư ước lượng mức độ tổn thất và thực hiện phòng hộ rủi ro

1.2 Nhu cầu về quản lý định lượng rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng

niêm yết tại Việt Nam

Năm 1938, Macaulay là người đầu tiên đề xuất phương pháp đánh giá rủi ro của lãi suất trái phiếu Phương pháp này giúp tính toán kỳ hạn hoàn vốn trung bình của trái phiếu Năm 1952, Markowitz mở đường cho phương pháp phân tích quan hệ rủi ro- lãi suất qua mô hình phân tích trung bình và phương sai Với mức lãi suất mong muốn, phương pháp Markowitz xác định tập hợp các phương án đầu tư tối ưu có độ rủi ro thấp

nhất Phương pháp này có ứng dụng rộng rãi trong quản lý các danh mục và cơ cấu đầu

tư Tiến bộ của khoa học kỹ thuật trong những năm gần đây cho phép phát triển và hoàn thiện một loạt các hệ thống và phương pháp định giá rủi ro, đáng chú ý nhất là phương pháp xác định giá trị chịu rủi ro Value at Risk

Mô hình Value at Risk được phát triển từ năm 1993 và hiện được các tổ chức tài chính trên thế giới áp dụng rộng rãi JP Morgan là tổ chức tài chính đi tiên phong về ứng dụng và phát triển mô hình này Hiệp ước Basel áp dụng đối với các nước trong tổ chức G-10 đã coi Value at Risk 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

Nhóm cổ phiếu Ngân hàng được tôn vinh là nhóm cổ phiếu vua trên thị trường chứng khoán, từng là nhóm cổ phiếu có mức thanh khoản cao nhất trên thị trường, tuy nhiên thực tế diễn biến thị trường chứng khoán những năm gần đây cho thấy tỷ suất lợi nhuận khi đầu tư vào nhóm cổ phiếu này vẫn ở mức thấp Đặc biệt khi sức cung cổ phiếu nhóm ngành này ngày càng tăng trong khi tỷ suất cổ tức ở mức thấp càng trở thành nỗi lo của không ít cổ đông nắm giữ và những nhà đầu tư đang có ý định nắm giữ cổ phiếu ngân hàng Tuy nhiên kì vọng vào nhóm cổ phiếu ngân hàng trong thời gian tới là rất lớn.khi mà hiệu quả của chính sách vĩ mô đang được phát huy và nền kinh tế đang dần phục hồi Chính vì lý do trên đã thúc đẩy nhu cầu cấp bách cần có một công cụ định lượng rủi ro nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết và VaR là công cụ lựa chọn hàng đầu của các tổ chức đầu tư trong và ngoài nước hiện nay

1.3 Cơ sở lý thuyết về giá trị chịu rủi ro Value at risk (VaR)

VaR được xác định là phần mất đi lớn nhất của một định chế tài chính với một

độ tin cậy cho trước, trong một khoảng thời gian nhất định Nếu suy ngẫm kỹ khái

niêm này, chúng ta nhận thấy có một số ý quan trọng Thứ nhất, chúng ta nhận thấy

rằng VaR chính là một đo lường về khoản lỗ mà chúng ta không trông đợi để vượt qua Nếu xảy ra khoản lỗ thực tế lớn hơn VaR thì cũng không có gì nghi vấn về tính chính

xác của mô hình VaR Thứ hai, VaR được kết hợp với một xác suất cho trước và nếu mức xác suất càng thấp thì VaR sẽ càng lớn Thứ ba, VaR có liên quan đến nhân tố

thời gian, VaR không thể được so sánh nếu không cùng một thời gian, ví dụ như VaR một ngày (mức lỗ tối đa một ngày) không thể so sánh với VaR một tháng (mức lỗ tối

đa một tháng), VaR một năm (mức lỗ tối đa một năm) … Mức lỗ tối đa trong giai đoạn dài hơn thường lớn hơn giai đoạn thời gian ngắn hơn (John L.Maginn et al., 2007)

Với các cách nói khác nhau VaR có thể xem là một khoản lỗ nhỏ nhất hay khoản

lỗ cao nhất Xem xét phát biểu sau về VaR cho một danh mục đầu tư: VaR một ngày của một danh mục là 50 triệu đồng với xác suất là 1% Ta có thể nói là “có 1% khả năng danh mục sẽ tổn thất ít nhất là 50 triệu đồng” hoặc là “với độ tin cậy 99%, ta tin chắc rằng, tổn thất của danh mục tối đa là 50 triệu đồng”

VaR chủ yếu được xác định trên nền tảng của lý thuyết xác suất và thống kê Mặt thuận lợi của phương pháp này là cung cấp cho nhà 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

Giả sử rằng một nhà đầu tư quyết định đầu tư một danh mục tài sản P Tại thời điểm t, giá trị của danh mục đầu tư là V t Sau một khoảng thời gian ∆t, tức là tại thời điểm t+ ∆t thì giá trị của danh mục đầu tư là V k Khi đó, giá trị ∆V(k)=V k −V t cho biết sự thay đổi giá trị của danh mục P trong khoảng thời gian ∆t

Hình 1.1: Đồ thị biểu diễn mức phân vị α

Ngưỡng giá trị âm xα này chính là VaR Như vậy VaR của một danh mục với chu kỳ k và độ tin cậy (1- α)×100% (với 0 < α < 1) là giá trị tại mức phân vị α của hàm

phân bố fk(x) Khi đó đại lượng này được ký hiệu là VaR (k, α) và mang giá trị âm (Lê Đức Thọ, 2011)

- Giả định thị trường hiệu quả khi tất cả những thông tin đều phản ánh đầy đủ và kịp thời trên giá của cổ phiếu

- Giả định các yếu tố của thị trường không thay đổi nhiều trong khoảng thời gian xác định VaR

- Dữ liệu tính VaR đủ dài (thông thường là 250 ngày làm việc)

Tuy VaR là chuẩn mực mới trong đo lường và giám sát rủi ro thị trường, nó vẫn bao hàm những hạn chế nhất định:

- Hạn chế đầu tiên, cũng là hạn chế lớn nhất của VaR, đó là giả định các yếu tố của thị trường không thay đổi nhiều trong khoảng thời gian xác định VaR Đây là một hạn chế rất lớn, và trong năm 2007, 2008 đã dẫn đến sự phá sản của một loạt ngân hàng đầu tư trên thế giới, do điều kiện thị trường có những biến động đột ngột vượt xa

so với trong quá khứ

- Hạn chế thứ hai, đó là hiệu ứng “đuôi chuông” Như chúng ta đã biết, do tuân theo quy luật phân phối chuẩn, hàm mật độ phân phối của danh mục có hình dạng quả chuông, và những mức tổn thất lớn nhất, ngoài dự đoán, thường nằm ở phần đuôi bên trái của đồ thị hình chuông này Ví dụ khi đo lường VaR cho một danh mục với tổng quy mô 640 triệu đồng cho 252 ngày, với độ tin cậy 99%, ngân hàng xác định được ngưỡng tổn thất lớn nhất là 50 triệu đồng Tuy nhiên, chỉ cần trong 2 ngày nằm ngoài mức tin cậy (1% trong 252 ngày làm việc), có 1 ngày mức tổn thất của ngân hàng lên tới một giá trị quá ngưỡng, chẳng hạn 300 triệu đồng, ngay lập tức sẽ đẩy danh mục đó phá sản Đó chính là hạn chế của VaR, với những tổn thất nằm ngoài dự đoán (ngoài khoảng tin cậy), khiến cho hàng loạt ngân hàng đầu tư phá sản khi quá tin tưởng vào VaR (Trần Mạnh Hà, n.d.)

1.4 Các mô hình quản lý rủi ro thị trường khác

Bên cạnh VaR, còn có một số mô hình khác nỗ lực giải thích động thái thị trường Trong đó được sử dụng phổ biến trong quản lý rủi ro thị trường là 2 mô hình Markowitz và mô hình CAPM

Mô hình Markowitz hay còn gọi là thuyết danh mục hiện đại là lý thuyết về việc tối đa

hoá lợi nhuận kỳ vọng của một danh mục đầu tư với mức rủi ro cho trước, hoặc tối thiểu mức rủi ro với một mức lợi nhuận kỳ vọng cho trước, bằng cách lựa chọn tỷ trọng đầu tư vào những tài sản khác nhau

o Ưu điểm:

- Đây là mô hình danh mục đầu tư cơ bản đầu tiên

- Mô hình cho thấy mức độ quan trọng và hiệu quả của việc đa dạng hoá đầu tư để giảm thiểu rủi ro tổng thể của một danh mục

o Nhược điểm:

- Mô hình dựa trên một số giả định không có thật trong thực tế, ví dụ:

+ Mô hình phân phối của lợi nhuận của tài sản là phân phối chuẩn

+ Tương quan giữa các tài sản là luôn cố định và không đổi

+ Môi trường không có thuế và không có phí giao dịch

+ Tất cả nhà đầu tư chỉ quan tâm đến việc kiếm được nhiều tiền đến mức có thể, bỏ qua tất cả những yếu tố quan tâm khác

+Tất cả đều là nhà đầu tư lý trí và ngại rủi ro và có khả năng tiếp cận cùng thông tin tại cùng thời điểm

- Mô hình dựa trên những giá trị kỳ vọng trong tương lai Tuy nhiên, thực tế nhà đầu tư

dự báo dựa trên dữ liệu quá khứ và khả năng giá quá khứ không phản ánh hết được vào tương lai là đều thường xuyên diễn ra

- Mô hình không tính đến tác động việc mua bán đối với giá của các tài sản đầu tư.(Frank K.Reilly and Keith C.Brown, 2005)

Mô hình CAPM nhằm để định giá các tài sản rủi ro dựa trên quan giữa rủi ro và kỳ

vọng về lợi nhuận Nhìn chung, mô hình CAPM sẽ giúp chúng ta xác định giá trị hợp

lý của các tài sản rủi ro như cổ phiếu, trái phiếu, hay những khoản đầu tư khác như bất động sản Mô hình này còn giúp chúng ta xác định lãi suất chuẩn, làm cơ sở để đánh giá và lựa chọn phương án đầu tư

o Ưu điểm:

- Mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát thực với thực tiễn giúp các nhà đầu tư có cái nhìn sâu sắc và hiểu rõ về rủi ro

o Nhược điểm:

- Mô hình dựa trên một số giả định không có thật trong thực tế, ví dụ:

+ Tất cả nhà đầu tư đều lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu căn cứ vào 2 tiêu chí kỳ vọng

về lợi nhuận và mức độ rủi ro trên mặt phẳng trung bình – độ lệch chuẩn

+ Tất cả nhà đầu tư đều có chung một sự kỳ vọng Điều này có nghĩa kỳ vọng về lợi nhuận hay rủi ro của một tài sản của tất cả nhà đầu tư là giống nhau

+ Thị trường hoàn hảo: không có cơ hội kinh doanh chênh lệch giá chứng khoán, không có chi phí giao dịch, không có chênh lệch giữa giá mua và giá bán, các tài sản có

số lượng không hạn chế và có thể được chia nhỏ vô hạn Tất cả các tài sản được mua bán công khai

- Các ước lượng beta từng cho thấy beta không ổn định theo thời gian

- Có các nhân tố khác ngoài lãi suất phi rủi ro và rủi ro hệ thống được sử dụng để xác định tỷ suất sinh lợi mong đợi của hầu hết chứng khoán

- Các nhà đầu tư không hoàn toàn bỏ qua rủi ro không hệ thống (Trung tâm nghiên cứu khoa học và đào tạo chứng khoán, 2010)

Trên cơ sở đánh giá ưu nhược điểm của từng mô hình, luận văn cho rằng việc ứng dụng mô hình VaR là phù hợp vì các yếu tố sau:

- Mô hình không phụ thuộc vào quá nhiều giả định mà không có thật trong thực tế

- Phân phối của tỷ suất sinh lợi của biến động giá chứng khoán là các phân phối tham

số trong khi đó VaR có thể được áp dụng hiệu quả đối với các phân phối thuộc họ các phân phối tham số

1.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến VaR

1.5.1 Độ tin cậy

Xác suất được chọn thông thường là 0.05 hoặc 0.01 (tương ứng với độ tin cậy 95% hoặc 99% ) Việc sử dụng xác suất 1% hướng đến một đo lường VaR mang tính bảo thủ hơn, vì nó chỉ cho phép 1% cơ hội xảy ra khoản lỗ mà lớn hơn VaR vừa được tính ra.Nhà quản trị rủi ro chọn mức xác suất 1% hay 5%? Không có một quy luật nhất định nào để có thể kết luận rằng nên chọn mức xác suất này thay vì mức kia Phần quyết định là ở quan điểm và kinh nghiệm của các nhà quản trị rủi ro

1.5.2 Khoảng thời gian

Quyết định quan trọng thứ hai đối với người sử dụng VaR là chọn được giai đoạn thời gian Nhiều công ty báo cáo VaR theo quý và năm để thích hợp với chu kỳ báo cáo hoạt động kinh doanh Ngân hàng đầu tư, các quỹ đầu cơ, và những nhà giao dịch thường thích đo lường VaR theo ngày, có lẽ vì vị thế của họ có mức luân chuyển vốn cao Bất kể khoảng thời gian nào được chọn, nếu thời gian càng dài, con số VaR sẽ càng lớn vì của mức lỗ dự báo thay đổi trực tiếp với thời gian mà nó đo lường.Một cá nhân hay một tổ chức chịu trách nhiệm quản trị rủi ro sẽ chọn khoảng thời gian riêng

1.5.3 Phân phối của tỷ suất sinh lợi

Tỷ suất sinh lợi sẽ tuân theo một quy luật phân phối nhất định Đây là thông số khó xác định nhất và là thông số quan trọng, cốt lõi cho một dự báo khoản lỗ tối đa

trong tương lai

1.6 Các phương pháp tính VaR

Có ba phương pháp tính VaR: phương pháp phương sai-hiệp phương sai (VaR variance-covariance), phương pháp phân tích lịch sử (VaR historical), phương pháp

mô phỏng Monte Carlo (VaR Monte Carlo simulation)

1.6.1 Phương pháp VaR variance-covariance

VaR variance-covariance bắt đầu với giả định rằng tỷ suất sinh lợi của danh mục thì tuân theo quy luật phân phối chuẩn Trong nghiên cứu về quản lý danh mục thì một phân phối chuẩn có thể được mô tả một cách hoàn hảo bởi giá trị kỳ vọng và độ lệch tiêu chuẩn

Nếu chúng ta chấp nhận giả định về phân phối chuẩn và tin tưởng độ chính xác của các ước lượng về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, phương sai, hệ số tương quan, chúng ta

có thể tự tin sử dụng phương pháp này để ước lược VaR

Hình 1.2: Đồ thị phân phối chuẩn Công thức :

Ví dụ như với một lợi nhuận kỳ vọng (m) = 0.135, với độ tin cậy = 95% tương ứng với z ≈ 1.65, chúng ta di chuyển 1.65 độ lệch tiêu chuẩn dọc theo trục nằm ngang theo hướng tỷ suất sinh lợi giảm dần Mỗi độ lệch chuẩn (
) là 0.244 Do đó, chúng ta

VaR = m – (
× z)

sẽ có VaR = 0.135 – 1.65× (0.244) = -0.268 Ở điểm này, VaR có thể được thể hiện như là một khoản lỗ 26.8% Khi đó chúng ta có thể nói rằng, có 5% cơ hội để danh mục sẽ tổn thất ít nhất 26.8% giá trị trong một năm Chúng ta có thể thể hiện VaR dưới đơn vị tiền tệ, nếu danh mục trị giá 50 triệu đồng thì VaR = 50 × (-0.268) = -13.4 triệu đồng Số này là VaR một năm, nếu chúng ta muốn chuyển về VaR một ngày (quy ước một năm có 250 ngày làm việc) thì chỉ cần điều chỉnh tỷ suất sinh lợi kỳ vọng theo ngày tương đương 0.135:250=0.00054 và độ lệch tiêu chuẩn tính theo ngày sẽ là 0.244:√250 = 0.01543 Ta tính VaR một ngày 0.00054 – 1.65 × (0.01543) = -0.0249 VaR một ngày theo đơn vị tiền là 50 triệu × (-0.0249) = -1.25 triệu đồng

VaR theo phương pháp này thỉnh thoảng được đo lường với giả định rằng tỷ suất sinh lời kỳ vọng bằng 0 Với quy ước một năm có 250 ngày làm việc và một tháng

có 22 ngày làm việc, VaR có thể điều chỉnh giai đoạn thời gian một cách dễ dàng như sau:

VaR ngày = VaR năm : √250 VaR tháng = VaR năm: √12 VaR ngày = VaR tháng : √22 Tuy nhiên đây là một cách ước lượng VaR mang tính bảo thủ khi mà VaR tính

ra sẽ lớn hơn so với trường hợp mà tỷ suất sinh lời kỳ vọng khác 0

Thuận lợi đầu tiên của phương pháp này tính đơn giản của nó khi giả định phân phối của tỷ suất sinh lợi là phân phối chuẩn Tuy nhiên đây cũng là điểm bất lợi của phương pháp này vì nó phụ thuộc hoàn toàn vào phân phối đơn giản như vậy, nếu không dựa trên giả định phân phối chuẩn thì chúng ta không thể dựa vào phương sai để

đo lường VaR Trong thực tế quan sát thấy có một số lượng lớn sự kiện bất thường làm sai lệch khỏi phân phối chuẩn, điều này thể hiện sự phân phối tập trung vào phần đuôi (fat-tailed) do đó việc sử dụng giả định phân phối chuẩn để ước lượng VaR có thể báo cáo không chính xác về những khoản lỗ lớn bất thường

Nguồn: Darrel Duffie and Jun Pan, 1997 An overview of value a risks

Hình 1.3: Đồ thị phân phối chuẩn (normal) và phân phối có sự tập trung vào phần

Nguồn: webketoan.vn

Hình 1.4: Đồ thị mô tả các dạng cơ bản của một phân phối xác suất

1.6.2 Phương pháp VaR historical

Một phương pháp về VaR được sử dụng rộng rãi khác là phương pháp phân tích lịch sử Cách sử dụng VaR historical như sau: chúng ta tính tỷ suất sinh lợi cho một danh mục được cho sẵn dựa trên giá hằng ngày thực tế trong một giai đoạn xác định trước trong quá khứ gần nhất (thường người ta sử dụng một năm tương đương 250 ngày làm việc gần nhất), sắp xếp các tỷ suất sinh lời từ bé đến lớn, từ đó người ta ước lượng VaR là khoản lỗ tại mức xác suất 5% (tương ứng độ tin cậy 95%) hay mức xác suất 1% (tương ứng độ tin cậy 99%)

Lệch phải

Lệch trái

Nguồn: decision-analytics-blog.lumina.com

Hình 1.5: Đồ thị mô tả VaR theo phương pháp lịch sử

Với VaR historical, chúng ta không bị ép buộc phải sử dụng phân phối chuẩn Chúng ta chỉ việc đơn giản thu thập dữ liệu lịch sử và xác định mức lợi nhuận tại mức xác suất 5% hay 1 % của tỷ suất sinh lợi

Phương pháp phân tích lịch sử có thuận lợi là phi tham số, nó giúp cho người dùng tránh khỏi những giả định về các kiểu phân phối của tỷ suất sinh lợi Tuy nhiên,

nó cũng có bất lợi ở chỗ nó lệ thuộc một cách hoàn toàn vào những sự kiện trong quá khứ, và khi đó bất cứ phân phối nào chiếm ưu thế trong quá khứ có thể sẽ không được duy trì trong tương lai Đây cũng là vấn đề khiến cho việc ước lượng VaR không chính xác kể cả trong các kiểu ước lượng VaR khác như phương pháp VaR variance-covariance và VaR Monte Carlo simulation Chúng ta sử dụng dữ liệu lịch sử để ước lượng VaR và phản ánh tốt hơn những biến động của tài sản hiện tại Mặc dù sự lệ thuộc của nó vào dữ liệu lịch sử, VaR được xem là ước lượng có hiệu quả trong việc đo lường rủi ro thị trường tại nơi mà không có những thay đổi cơ bản đột ngột trong điều kiện thị trường (John L.Maginn et al., 2007)

Cơ chế của phương pháp VaR historical như sau: có dãy số về n độ biến động được sắp xếp từ nhỏ đến lớn

X(i) = giá trị tại số thứ i, ở đây là X(i)

X(i+1) = giá trị tại số thứ i+1, ở đây là X(i+1)

VaR với độ tin cậy 99% = X(i) + z × (X(i+1)-X(i))

Tính VaR với độ tin cậy 65%?

Giải:

Sắp xếp dãy số theo thứ tự tăng dần

Xi 1 4 8 11 12 14 15 18 20 21

i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

N = dãy số quan sát, ở đây N = 10

p = độ tin cậy, ở đây p = 65%

w =(1- p) × (N+1), ở đây w = (1-0.65) × (10+1) = 3.85

y = phần nguyên của w, ở đây y = 3

z = phần thập phân của w, ở đây z = 0.85

X(i) = số thứ i, ở đây X(i) = X(3) = 8

X(i+1) = số thứ i+1, ở đây X(i+1) = X(4) = 11

VaR với độ tin cậy 65% = X(i) + z × (X(i+1)-X(i))

Ở đây VaR = 8 + 0.85 × (11-8) = 10.55

1.6.3 Phương pháp VaR Monte Carlo simulation

Cách tiếp cận thứ ba để ước lượng VaR là mô phỏng Monte Carlo Phương pháp

mô phỏng Monte Carlo sẽ sinh ra những số liệu ngẫu nhiên để chúng ta có thể biết được cái gì đang xảy ra theo quy luật phân phối đặc thù Trong thế giới tài chính trong những năm gần đây, phương pháp này trở thành một kỹ thuật cực kỳ quan trọng cho việc đo lường rủi ro

Mô phỏng Monte Carlo sinh ra các tỷ suất sinh lợi ngẫu nhiên dựa trên quy luật phân phối giả định của tỷ suất sinh lợi trong quá khứ Từ đó, chúng ta có thể quyết định mức VaR với độ tin cậy 95% (hay 99%) theo cách tương tự như phương pháp VaR historical chỉ khác ở chỗ là VaR historical xác định dựa trên chuỗi số liệu là cái đã thực sự xảy ra trong quá khứ còn VaR Monte Carlo simulation sử dụng chuỗi số liệu ngẫu nhiên mô phỏng lợi nhuận quá khứ

Trong mô phỏng Monte Carlo, chúng ta làm bất kỳ giả định phân phối nào mà chúng ta cho là hợp lý Tuy nhiên để sử dụng phương pháp này, người dùng phải có kiến thức tốt về xác suất thống kê để đưa ra quyết định về kiểu phần phối, đồng thời đòi hỏi phải sử dụng công cụ hỗ trợ (phổ biến là phần mềm Crystal ball) và bộ nhớ máy tính dồi dào cũng như tốc độ xử lý tinh vi (John L.Maginn et al., 2007)

1.7 Các tiêu chí để lựa chọn phương pháp ước lượng VaR

Khi chọn một phương pháp tính VaR, ta cần phải cân nhắc những tiêu chuẩn nhất định như chi phí thực thi, tính phức tạp cũng như tính linh hoạt của mô hình, cách

tổng hợp và khai thác dữ liệu… Sau đây là bảng tổng hợp các tiêu chí để quyết định phương pháp ước lượng VaR phù hợp:

Bảng 1.1: Bảng tổng hợp các tiêu chí để lựa chọn phương pháp ước lượng VaR

Tiêu chí VaR

- Thiết kế và áp dụng

dễ dàng ngay cả đối với danh mục có nhiều tài sản

-Việc tính VaR được thực hiện bởi các phần mềm tinh vi (ví dụ như Crystall ball), và việc thao tác trên phần mềm cũng không quá phức tạp

- Khó khăn trong việc xác định quy luật phân phối (dù danh mục nhỏ hay lớn) cũng như tốc

độ tính toán VaR rất chậm

chuyển đổi sang

những giai đoạn thời

gian khác nhau Ví dụ

như từ VaR năm ta có

Để chuyển đổi thì phải thay đổi chuỗi số liệu tính VaR Ví dụ, muốn đổi từ VaR ngày sang VaR tuần thì thay vì

Để chuyển đổi thì phải thay đổi chuỗi số liệu tính VaR Ví dụ, muốn đổi từ VaR ngày sang VaR tuần thì thay vì

chuỗi số liệu là dãy số tổn thất của 100 ngày thì thay bằng dãy số tổn thất của 100 tuần

Áp dụng được đối với

danh mục quyền chọn

Quy luật

phân phối

sử dụng

Phân phối chuẩn Không cần biết quy

luật phân phối, không cần các giả thuyết về quy luật phân phối

Có thể áp dụng cho mọi quy luật phân phối, tuy nhiên không dễ dàng để chọn một phân bố xác suất của tỷ suất sinh lợi Công cụ

vi tính mà bất cứ người học kinh tế nào cũng biết dùng

- Phần mềm Crystal ball: việc chạy phần mềm này đòi hỏi có máy vi tính có

bộ nhớ lớn, tốc độ xử lý nhanh

- Để sử dụng phần mềm

này, đòi hỏi người dùng phải tốn kém chi phí mua bản quyền phần mềm đồng thời phải nâng cấp máy vi tính để tương thích với phần mềm

phân phối không

chuẩn, khi đó VaR sẽ

lý vì các biến động giá của chứng khoán luôn luôn thay đổi

Khả năng tính VaR chính xác nhất so với phương pháp VaR variance-covariane và VaR historical

1.8 Cơ sở lý thuyết của ngành ngân hàng và tính đặc thù nhóm cổ phiếu ngành ngân hàng

1.8.1 Cơ sở lý thuyết về ngành ngân hàng

Ngành ngân hàng ở đây là nói đến các ngân hàng thương mại Theo Luật các tổ chức tín dụng: ngân hàng thương mại là một loại hình tổ chức tín dụng được thực hiện toàn bộ hoạt động ngân hàng và các hoạt động khác có liên quan Luật này còn định nghĩa: Tổ chức tín dụng là loại hình doanh nghiệp được thành lập theo quy định của Luật này và các quy định khác của pháp luật để hoạt động kinh doanh tiền tệ, làm dịch

vụ ngân hàng với nội dung nhận tiền gửi và sử dụng tiền gửi để cấp tín dụng và cung ứng các dịch vụ thanh toán

Ngân hàng thương mại có ba chức năng cơ bản: chức năng trung gian tài chính, chức năng tạo tiền, và chức năng sản xuất (Nguyễn Minh Kiều, 2007)

Với nhà đầu tư tổ chức, các ngân hàng còn rất nhiều cơ hội để phát triển và sẽ tiến xa hơn nữa Bởi, cùng với đà phát triển của nền kinh tế, số lượng người dân lựa chọn dịch vụ ngân hàng sẽ tăng lên cùng với việc sử dụng nhiều gói sản phẩm dịch vụ

đa dạng hơn trước Do đó, đầu tư vào những ngân hàng tốt, ngoài việc có mức cổ tức khá hấp dẫn hàng năm so với mức trung bình của các công ty, họ còn có thể đón đầu

xu thế phát triển và an tâm với mức tăng trưởng đều đặn trong dài hạn của ngân hàng, bất chấp những khó khăn của nền kinh tế

Với nhà đầu tư cá nhân, đầu tư vào ngân hàng được xem là ít rủi ro hơn so với các ngành khác do ngân hàng - với chức năng là tổ chức trung gian điều phối dòng vốn trong xã hội và kênh phục vụ phần lớn các hoạt động thanh toán trong nền kinh tế - được xem là một loại hình doanh nghiệp đặc biệt, là huyết mạch của nền kinh tế nên chịu sự quản lý chặt chẽ của Ngân hàng Trung ương Do đó, sức khỏe của các ngân hàng luôn nằm trong tầm kiểm soát, trong khi với hầu hết các doanh nghiệp khác, việc khai sinh, phát triển và tồn tại dường như chỉ được quyết định bởi chính bản thân họ Điều này lý giải vì sao bên cạnh những nhà đầu tư chuyên nghiệp, các cán bộ công nhân viên hay khách hàng của ngân hàng đều trở thành cổ đông, bởi họ cảm thấy rất an toàn khi đầu tư vào cổ phiếu ngân hàng mà mình quen biết (Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đông Á, 2012)

Tính đặc thù của ngành ngân hàng được thể hiện qua các khía cạnh:

Ngân hàng Thương mại dù ở quốc gia nào cũng là nhịp cầu nối giữa các chủ thể trong nền kinh tế Ngân hàng với vai trò là nhóm trung gian tài chính lớn nhất và làm

các chức năng trung gian tín dụng, trung gian thanh toán và tạo tiền, nhờ đó mà các hoạt động trong nền kinh tế được bôi trơn một cách có hiệu quả

Để thực hiện mục tiêu điều hành chính sách tiền tệ một cách có hiệu quả, Ngân hàng Trung ương cần sử dụng linh hoạt các công cụ điều tiết lượng tiền trong lưu thông nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế vĩ mô như thúc đẩy tăng trưởng, kiểm soát lạm phát… và đặc biệt là ổn định tiền tệ Phần lớn các công cụ đó chỉ được thực thi hiệu quả khi có sự hợp tác tích cực từ phía các Ngân hàng Thương mại như việc chấp hành các quy định, quy chế về thanh toán, cho vay hay việc nâng cao hiệu quả hoạt động Thông qua các Ngân hàng Thương mại, Ngân hàng Trung ương điều chỉnh lượng tiền trong lưu thông, thực hiện điều hành chính sách tín dụng, chính sách tỷ giá và chính sách lãi suất một cách có hiệu quả

Với đặc điểm là kinh doanh tiền tệ, thực hiện chức năng huy động và đáp ứng nhu cầu đầu tư của nền kinh tế thì hoạt động của ngân hàng luôn phải đối mặt với rủi

ro Từ rủi ro tài chính như rủi ro lãi suất, rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản đến rủi ro phi tài chính như rủi ro hoạt động, danh tiếng và rủi ro pháp lý

1.8.2 Tính đặc thù của cổ phiếu ngành ngân hàng

Ngân hàng là ngành kinh doanh đặc thù, chịu ảnh hưởng đặc biệt bởi các chính sách vĩ mô, chính sách quản lý của Ngân hàng Trung Ương, lãi suất, tỷ giá, lạm phát… Với sự bứt phá mạnh mẽ của khối ngân hàng trong những năm qua, cổ phiếu của nhóm này luôn giữ được tính hấp dẫn trong mắt của nhà đầu tư tổ cũng như cá nhân Từ tính đặc thù của ngành ngân hàng mà cổ phiếu thuộc nhóm ngành này cũng

có đặc thù riêng đó là nó chịu ảnh hưởng mạnh mẽ nhất từ yếu tố chính sách

Mục tiêu chính sách tiền tệ Ngân hàng Trung ương sẽ căn cứ vào thực trạng của nền kinh tế và công cụ truyền dẫn là hệ thống ngân hàng để thực hiện điều hành chính sách tiền tệ nhằm thực hiện các mục tiêu quan trọng như bình ổn giá, thúc đẩy tăng

trưởng kinh tế và giảm thất nghiệp Và như vậy, hiệu quả trong hoạt động của hệ thống ngân hàng sẽ chịu tác động rất lớn từ các yếu tố chính sách và đến phiên mình, nó tác động trực tiếp đến sự biến động của giá cổ phiếu ngân hàng

1.9 Kinh nghiệm ứng dụng VaR tại các tổ chức trong và ngoài nước

Công cụ đo lường rủi ro VaR được phát triển mạnh mẽ nhất ở JP Morgan, tổ chức mà đã cho ra đời phương pháp luận và các tiếp cận để ước lượng những tham số quan trọng trong việc tính VaR như phương sai và hiệp phương sai của các loại tài sản, sau đó nó được triển khai xây dựng các phần mềm để đo lường rủi ro Hiệp ước Basel

II được công nhận trên phạm vi toàn cầu được bắt đầu vào năm 2004 và còn áp dụng đến hôm nay đã đưa ra những thúc đẩy mạnh mẽ về việc sử dụng VaR

Ngày nay, tại những nước có hệ thống tài chính phát triển, các cơ quan có thẩm quyền thường bắt buộc các tổ chức kinh doanh tính toán VaR với một độ tin cậy nhất định, ví dụ như Ngân hàng Trung ương thường yêu cầu các Ngân hàng Thương mại tính toán VaR trong 10 ngày với độ tin cậy 99%, đồng thời định kỳ Ngân hàng Trung ương sẽ kiểm tra sự chính xác trong hệ thống VaR của ngân hàng thông qua kỹ thuật kiểm tra lại (back test), nếu tồn tại số tổn thất lớn hơn VaR nhiều hơn mức dự kiến, sẽ cho thấy hệ thống VaR nội bộ của ngân hàng đó chưa chính xác Tại Mỹ, Ủy ban Chứng khoán và Sàn giao dịch Mỹ quy định rằng các công ty đại chúng phải minh bạch thông tin về việc họ dùng VaR để quản lỷ rủi ro như thế nào (John L Maginn et al., 2007)

Để xác định VaR một cách hiệu quả cần lựa chọn độ tin cậy và phương pháp tính VaR phù hợp với danh mục đang nắm giứ Kinh nghiệm lựa chọn độ tin cậy tại các tổ chức quốc tế thì khác nhau như Tập đoàn Derivatives Policy (Derivatives Policy Group) đã đề nghị bộ phận những nhà môi giới tại quầy phải báo cáo đến Ủy ban Chứng khoán và Sàn giao dịch Mỹ (Security and Exchange Commission) các thông tin

về VaR với độ tin cậy là 99%, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (Bank for International Settlements) đã thiết lập VaR với độ tin cậy 99%, J.P Morgan tiết lộ VaR hằng ngày

của họ là ở mức 95% còn Banker Trust thì dùng VaR hằng ngày với mức 99% độ tin cậy (Darrell Duffie and Jun Pan, 1997)

Tại Việt Nam, hầu hết các ngân hàng, công ty chứng khoán đều sử dụng VaR như một chuẩn mực để đo lường rủi ro, đặc biêt là rủi ro của danh mục đầu tư và chọn

cả 2 mức tin cậy là 95% và 99% cho việc ước lượng VaR Mỗi tổ chức với các quan điểm và cách nhìn nhận cũng như có cấu trúc danh mục đầu tư khác nhau sẽ tự lựa chọn cho mình một phương pháp tính VaR phù hợp như ở Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín thì sử dụng phương pháp VaR Monte Carlo simulation, Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình thì dùng phương pháp VaR variance-covariane, Công ty Chứng khoán ACB thì dùng VaR historical

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Value at Risk được phát triển dựa trên những kế thừa từ những phương pháp đo lường rủi ro trước đó Rủi ro được hiểu như là độ bất định của giá Để quản lý tốt hơn rủi ro (và qua đó là lợi nhuận), các công cụ đo lường định lượng rủi ro được phát triển mạnh mẽ từ những năm 1990 Thay vì ước lượng độ bất định của giá một cách định tính, người ta muốn tính ra một con số cụ thể đặc trưng cho rủi ro có thể xảy ra của danh mục đó, cập nhật liên tục nhằm tối ưu hóa dòng tiền Tương tự như vậy cho tất cả các danh mục chứng khoán khác như trái phiếu, ngoại tệ, giấy tờ có giá Có rất nhiều

mô hình đo lường rủi ro, nhưng cái được sử dụng phổ biến vượt xa những mô hình khác là VaR Xây dựng trên những cơ sở lý thuyết xác suất và thống kê từ nhiều thế

kỷ, VaR được phát triển và phổ biến vào năm 1993

Có ba phương pháp cơ bản để ước lượng VaR: phương pháp phân tích lịch sử (VaR historical), phương pháp phương sai-hiệp phương sai (VaR variance-covariance), phương pháp mô phỏng Monte Carlo (VaR Monte Carlo simulation) Tùy vào cách nhìn nhận rủi ro mà các chuyên gia về quản trị rủi ro sử dụng phương pháp phù hợp với danh mục đầu tư của mình

Value at risk trở thành một công cụ hữu ích trong việc đo lường rủi ro thị trường của nhóm cổ phiếu ngân hàng, đây là nhóm cổ phiếu vua trên thị trường chứng khoán cũng là nhóm cổ phiếu có nhiều thăng trầm và có tác động trực tiếp đối với nền kinh tế

và các nhóm ngành khác VaR được áp dụng rộng rãi và trở thành một tiêu chuẩn trong việc đo lường và giám sát rủi ro tài chính trên toàn thế giới

CHƯƠNG 2

ỨNG DỤNG VaR TRONG QUẢN LÝ RỦI RO ĐỐI VỚI NHÓM

CÁC CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM

2.1 Tổng quát về các ngân hàng niêm yết tại Việt Nam

Minh (thông tin được cập nhật vào tháng 9/2013)

Thành

lập

Vietcombank chính thức đi vào

hoạt động ngày 01/04/1963, với tổ

chức tiền thân là Cục Ngoại hối

(trực thuộc Ngân hàng Nhà nước

Việt Nam) và hoạt động với tư

cách là một Ngân hàng Thương

mại Cổ phần vào ngày

02/06/2008

Vietinbank được thành lập từ năm

1988 sau khi tách ra từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, đến tháng 7/2009 chuyển sang hoạt động theo mô hình

Ngân hàng Thương mại Cổ phần

phát triển của kinh tế đất nước,

phát huy tốt vai trò của một ngân

hàng đối ngoại chủ lực, phục vụ

hiệu quả cho phát triển kinh tế

trong nước, đồng thời tạo những

Vietinbank là Ngân hàng Thương mại lớn, giữ vai trò quan trọng, trụ cột của ngành ngân hàng Việt Nam Trong quá trình xây dựng và phát triển, Vietinbank luôn nỗ lực không ngừng

để trở thành tập đoàn tài chính ngân hàng hàng đầu của Việt Nam, hoạt

ảnh hưởng quan trọng đối với

Từ một ngân hàng chuyên doanh

phục vụ kinh tế đối ngoại,

Vietcombank ngày nay đã trở

thành một ngân hàng đa năng hoạt

động đa lĩnh vực, cung cấp cho

khách hàng đầy đủ các dịch vụ tài

chính hàng đầu trong lĩnh vực

thương mại quốc tế; trong các hoạt

động truyền thống như kinh doanh

vốn, huy động vốn, tín dụng, tài

trợ dự án…cũng như mảng dịch

vụ ngân hàng hiện đại như kinh

doanh ngoại tệ và các nghiệp vụ

phái sinh, dịch vụ thẻ, ngân hàng

phòng đại diện/Đơn vị thành viên

trong và ngoài nước, gồm Hội sở

chính tại Hà Nội, 1 Sở Giao dịch,

1 Trung tâm đào tạo, 78 chi nhánh

và hơn 300 phòng giao dịch trên

toàn quốc

Vietinbank có hệ thống mạng lưới trải rộng toàn quốc với 1 Sở giao dịch, 150 Chi nhánh và trên 1,000 Phòng giao

dịch/Quỹ tiết kiệm

EIB STB Thành

nhất trong khối Ngân hàng

Thương mại Cổ phần tại Việt

Nam Eximbank tập trung và khác

biệt hóa trên từng lĩnh vực cốt yếu

của hoạt động Ngân hàng Thương

mại

Với phương châm “lợi nhuận là nhất thời, thị phần là vĩnh cửu”, Sacombank luôn chú trọng việc mở rộng và phát huy mạng lưới để cung ứng các dịch

vụ tài chính ngân hàng đến mọi đối

Eximbank tập trung và khác biệt

hóa trên từng lĩnh vực cốt yếu của

hoạt động Ngân hàng Thương mại

Eximbank luôn đề cao việc lựa

chọn phát triển sản phẩm, dịch vụ,

công nghệ mang tính chiến lược,

then chốt, mang tính cạnh tranh

nhằm tạo đòn bẩy mở rộng thị

phần trong nước, từng bước vươn

Các hoạt động chính là huy động vốn, cấp tín dụng và thực hiện các dịch vụ

ngân hàng

giao dịch trên toàn quốc và đã

thiết lập quan hệ đại lý với 869

Ngân hàng tại 84 quốc gia trên thế

giới

Sacombank đang là Ngân hàng Thương mại Cổ phần có ưu thế về mạng lưới hoạt động với gần 420 điểm giao dịch tại 48/63 tỉnh thành Việt Nam và 2 nước láng giềng Lào, Campuchia; dự kiến con số này sẽ đạt

500 điểm vào năm 2015 Tất cả các trụ

sở của Sacombank được đầu tư xây dựng khang trang, thể hiện cam kết gắn bó lâu dài và đồng hành cùng sự

phát triển của mỗi địa phương

được cập nhật vào tháng 9/2013)

Thành

lập

Ngân hàng Thương mại Cổ phần

Á Châu được thành lập năm 1993

Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn - Hà Nội, tiền thân là Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nông Thôn Nhơn Ái thành lập ngày 13/11/1993 với số vốn điều lệ là 400 triệu đồng Ngày 20/01/2006, Thống Đốc Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam đã ký quyết định về việc chấp thuận cho SHB chuyển đổi mô hình hoạt động từ Ngân