ĐÁNH GIÁ RỦI RO QUỐC GIA BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TRÁI QUYỀN PHÁI SINH (CCA) VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM

MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH VẼ DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TÓM TẮT .......................................................................................................................1 1. Giới thiệu ..................................................................................................................2 1.1. Lý thuyết liên kết rủi ro và lợi suất trong đầu tư tài chính....................................2 1.2. Phương pháp đánh giá rủi ro quốc gia cổ điển trong CAPM................................4 1.2.1. Chênh lệch lãi suất trái phiếu chính phủ (sovereign spread) .....................4 1.2.2. Độ lệch chuẩn tương đối của chỉ số thị trường chứng khoán .....................5 1.2.3. Kết hợp chênh lệch lãi suất và độ lệch chuẩn tương đối.............................6 1.3. Phương pháp phân tích trái quyền phái sinh (Merton’s Contingent claim analysis approach)........................................................................................................7 2. Tổng quan về phƣơng pháp phân tích trái quyền phái sinh .............................10 2.1. CCA cổ điển ứng dụng cho doanh nghiệp ..........................................................10 2.2. CCA trong đánh giá rủi ro quốc gia ....................................................................14 2.2.1. Định nghĩa Khủng hoảng quốc gia............................................................15 2.2.2. Đo lường giá trị tài sản quốc gia ..............................................................16 2.2.3. Phân tích trái quyền phái sinh trên bảng cân đối quốc gia ......................18 2.3. Công thức tính các chỉ báo rủi ro tín dụng quốc gia ...........................................24 2.3.1. Khoảng cách đến khủng hoảng và xác suất vỡ nợ trung lập với rủi ro ....25 2.3.2. Giá trị nợ nước ngoài và phần bù rủi ro tín dụng quốc gia ......................26 3. Áp dụng thực tiễn phân tích trái quyền phái sinh vào đánh giá rủi ro tín dụng quốc gia..........................................................................................................................28 3.1. Ứng dụng mô hình CCA tại một số quốc gia Đông Nam Á ...............................28 3.1.1. Tương quan giữa chỉ báo kết quả và dữ liệu thị trường............................28 3.1.2. Phân tích hồi quy .......................................................................................32 3.2. Ứng dụng mô hình CCA vào phân tích rủi ro quốc gia Việt Nam giai đoạn 20012014 ...................................................................................................................34 4. Phát triển ứng dụng phân tích trái quyền phái sinh dƣới góc nhìn của nhà đầu tƣ trên thị trƣờng Việt Nam........................................................................................37 4.1. Đầu tư theo cấu trúc vốn doanh nghiệp và đề xuất với cấu trúc vốn quốc gia ...37 4.2. Ứng dụng CCA vào phát triển các công cụ chuyển giao rủi ro mới và phương án chuyển giao rủi ro (ART) trong quản trị rủi ro quốc gia ............................................39 5. Kết luận ..................................................................................................................42 PHỤ LỤC......................................................................................................................43 TÀI LIỆU THAM KHẢO ...........................................................................................62

TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƢƠNG KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tài quốc tế ĐÁNH GIÁ RỦI RO QUỐC GIA BẰNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TRÁI QUYỀN PHÁI SINH (CCA) VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM Họ tên sinh viên: Trần Duy Long Mã sinh viên: 1213310065 Khóa – Lớp: 51 – Anh 10 Ngƣời hƣớng dẫn: TS Hồ Hồng Hải Hà Nội, 5/2016 MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH VẼ DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TÓM TẮT 1 Giới thiệu 1.1 Lý thuyết liên kết rủi ro lợi suất đầu tư tài 1.2 Phương pháp đánh giá rủi ro quốc gia cổ điển CAPM 1.2.1 Chênh lệch lãi suất trái phiếu phủ (sovereign spread) 1.2.2 Độ lệch chuẩn tương đối số thị trường chứng khoán 1.2.3 Kết hợp chênh lệch lãi suất độ lệch chuẩn tương đối 1.3 Phương pháp phân tích trái quyền phái sinh (Merton’s Contingent claim analysis approach) Tổng quan phƣơng pháp phân tích trái quyền phái sinh 10 2.1 CCA cổ điển ứng dụng cho doanh nghiệp 10 2.2 CCA đánh giá rủi ro quốc gia 14 2.2.1 Định nghĩa Khủng hoảng quốc gia 15 2.2.2 Đo lường giá trị tài sản quốc gia 16 2.2.3 Phân tích trái quyền phái sinh bảng cân đối quốc gia 18 2.3 Công thức tính báo rủi ro tín dụng quốc gia 24 2.3.1 Khoảng cách đến khủng hoảng xác suất vỡ nợ trung lập với rủi ro 25 2.3.2 Giá trị nợ nước phần bù rủi ro tín dụng quốc gia 26 Áp dụng thực tiễn phân tích trái quyền phái sinh vào đánh giá rủi ro tín dụng quốc gia 28 3.1 Ứng dụng mô hình CCA số quốc gia Đông Nam Á 28 3.1.1 Tương quan báo kết liệu thị trường 28 3.1.2 Phân tích hồi quy 32 3.2 Ứng dụng mô hình CCA vào phân tích rủi ro quốc gia Việt Nam giai đoạn 2001-2014 34 Phát triển ứng dụng phân tích trái quyền phái sinh dƣới góc nhìn nhà đầu tƣ thị trƣờng Việt Nam 37 4.1 Đầu tư theo cấu trúc vốn doanh nghiệp đề xuất với cấu trúc vốn quốc gia 37 4.2 Ứng dụng CCA vào phát triển công cụ chuyển giao rủi ro phương án chuyển giao rủi ro (ART) quản trị rủi ro quốc gia 39 Kết luận 42 PHỤ LỤC 43 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH VẼ Bảng/Hình Tên Trang Phân bố xác suất giá trị tài sản mối quan hệ với Hình 2.1 Khoản phải toán 12 Bảng cân đối riêng biệt Chính phủ Cơ quan quản lý Hình 2.2 Hình 2.3 tiền tệ Bảng cân đối trái quyền khu vực công hợp 20 20 Khoảng cách đến khủng hoảng Chênh lệch lãi suất trái Hình 3.1 phiếu Chính phủ 29 Chỉ báo rủi ro từ mô hình CCA so sánh với Chênh lệch lãi Hình 3.2 Hình 3.3 suất trái phiếu Chính phủ Giá trị tài sản quốc gia nội suy so với Giới hạn khủng hoảng 31 35 Tương quan Chỉ báo rủi ro quốc gia Chênh lệch lãi Bảng 3.1 suất trái phiếu Chính phủ 30 Kết hồi quy: Phần bù trung lập với rủi ro Chênh lệch Bảng 3.2 lãi suất trái phiếu Chính phủ 33 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Kí hiệu Thuật ngữ AEC Asian Economic Community ART Alternative Risk Transfer CAPM Capital Assets Pricing Model CCA Contigent Claim Approach CDS Credit Default Swap CRP Country Risk Premium FCL Foreign Currency Liabilities LCL Local Currency Liabilities RNDP Risk-Neutral Default Probabilities RNS Risk-Neutral Credit Spread SBS Sovereign Bond Spread SCSA Sovereign Capital Struture Arbitrage SWF Sovereign Wealth Fund TÓM TẮT Bài nghiên cứu tập trung vào kiểm định mức độ phù hợp mô hình Phân tích trái quyền phái sinh (CCA) thị trường Việt Nam khu vực Đông Nam Á Lý thuyết dựa tảng phân tích giá trị quyền chọn Black Scholes, phát triển ban đầu cho phân tích rủi ro doanh nghiệp sau áp dụng cho rủi ro quốc gia Kiểm định nghiên cứu thực bốn quốc gia Indonesia, Malaysia, Philippines, Việt Nam Kết cho thấy lý thuyết hiệu dự báo trạng thái kinh tế khoảng thời gian dài khứ Ngoài ra, số ứng dụng mở rộng phân tích CCA đề cập kết nghiên cứu bao gồm: Đầu tư theo cấu trúc vốn quốc gia (Sovereign Captital Structure Arbitrage) Phát triển công cụ chuyển giao rủi ro (Alternative Risk Transfer) Giới thiệu Sự phát triển thị trường tài với hội nhập sâu rộng với kinh tế giới Việt Nam nói riêng khu vực Đông Nam Á nói chung mang đến nhiều hội kinh doanh vượt qua ranh giới địa lý mà trước rào cản với nhà đầu tư Năm 2015 khu vực Đông Nam Á đặt cột mốc quan trọng quan hệ kinh tế quốc gia khu vực với kiện Cộng đồng kinh tế ASEAN (ASEAN Economic Community) thức thành lập, với Cộng đồng An ninh ASEAN Cộng đồng Văn hóa-xã hội ASEAN, tạo thành ba trụ cột quan trọng Cộng đồng ASEAN Mục tiêu mà AEC hướng đến “Tầm nhìn ASEAN 2020” mô hình liên kết kinh tế khu vực nhằm nâng cao chế có bổ sung thêm hai nội dung quan trọng “tự di chuyển lao động” “tự di chuyển vốn” Với biện pháp mà nước nỗ lực thực hiện, song phương đa phương, rõ ràng mang lại lợi ích cho không quốc gia tham gia mà cho toàn kinh tế khu vực Đông Nam Á Tuy nhiên, việc đầu tư quốc tế tồn nhiều rủi ro, hỗ trợ liên kết kinh tế kể Bất nhà đầu tư dễ dàng thấy khó khăn đầu tư thị trường quốc gia mới, đánh giá khó khăn lại không dễ dàng Làm để doanh nghiệp đưa định lựa chọn dự án A hay dự án B, thực quốc gia C hay quốc gia D? Những vấn đề dẫn đến đời mô hình quản trị dự án nhằm phân tích rủi ro lợi nhuận dự án khác đưa thước đo cho định đầu tư 1.1 Lý thuyết liên kết rủi ro lợi suất đầu tư tài Một câu hỏi quản trị tài dự án rủi ro khoản đầu tư ảnh hương đến lợi nhuận kì vọng từ khoản đầu tư Mô hình Định giá tài sản vốn (CAPM) đưa lý luận mạch lạc nhằm trả lời câu hỏi CAPM bắt đầu phát triển vào đầu năm 1960 William Sharpe (1964), Jack Treynor (1962), John Lintner (1965) Jan Mossin (1966) Mô hình dựa ý tưởng tất rủi ro ảnh hưởng đến giá trị tài sản đầu tư việc phân tán rủi ro cho khoản đầu tư thực cách nắm giữ danh mục tài sản hợp lý Một hệ số quan trọng mà CAPM định nghĩa nhằm phục vụ đánh giá rủi ro hệ số đo lường rủi ro hệ thống Beta (β) Quan điểm CAPM cho rủi ro chia thành hai loại, rủi ro hệ thống (systematic risk) rủi ro phi hệ thống (nonsystematic risk) Trong đó, rủi ro phi hệ thống phân tán việc đa dạng hóa danh mục đầu tư, rủi ro hệ thống không Từ đó, mô hình đo lường rủi ro hệ thống (không thể bị phân tán) rủi ro phi hệ thống loại bỏ kết hợp tài sản danh mục Ứng dụng phổ biến CAPM công thức tính chi phí nắm giữ danh mục: ) Trong đó: chi phí nắm giữ danh mục đầu tư, rủi ro hệ thống, ) ) lãi suất phi rủi ro, hệ số lợi suất kì vọng thị trường Cách đo lường hiểu lợi suất danh mục đầu tư nhỏ chi phí nắm giữ nó, nhà đầu tư không lựa chọn đầu tư vào danh mục ấy, mức lợi suất tối thiểu mà nhà đầu tư kì vọng Một lý khiến công thức trở nên phổ biến áp dụng cho hầu hết loại tài sản, yêu cầu tài sản có giá giao dịch tính lợi suất thông qua quy trình định giá hợp lý Tuy nhiên, sử dụng CAPM để ước tính lợi suất kì vọng quốc gia khác lại vấn đề khác, đặc biệt trường hợp doanh nghiệp nước phát triển đầu tư vào khu vực phát triển Đông Nam Á Lý hệ số Beta đo lường tương quan giá trị tài sản giá trị thị trường mà tài sản hoạt động, mà loại bỏ rủi ro quốc gia (country risk) đầu tư quốc tế thực Do đó, phương trình CAPM viết lại với bổ sung phần bù rủi ro quốc gia (country risk premium): ) Trong đó: ) phần bù rủi ro quốc gia Về trực giác thấy thị trường có rủi ro quốc gia cao, tức phần bù rủi ro lớn chi phí nắm giữ tài sản nhà đầu tư cao Điều hợp lý để lựa chọn đầu tư vào quốc gia phát triển với rủi ro cao lợi suất tối thiểu mà nhà đầu tư kì vọng phải cao so với việc đầu tư vào thị trường phát triển với độ ổn định cao rủi ro thấp Tại góc nhìn chi tiết rủi ro quốc gia thấy hệ số Beta bỏ qua rủi ro quốc gia từ công thức tính đầu tiên, nhà phân tích cần hệ số khác để thể tương quan rủi ro quốc giá lợi suất yêu cầu Hệ số đặt tên Lamda (λ) Xác định giá trị Beta hay Lamda thực phương pháp hồi quy đa biến phương pháp so sánh với tài sản tương tự thị trường Nội dung nghiên cứu không sâu vào hai hệ số này, mà tập trung vào phương pháp đánh giá rủi ro quốc gia, biến số khác mô hình Trước hết, rủi ro quốc gia định nghĩa tập hợp yếu tố quốc gia gây ảnh hưởng đến dòng đầu tư từ nước vào quốc gia Rủi ro quốc gia bao gồm rủi ro trị, rủi ro kinh tế, rủi ro tỷ giá, rủi ro từ quốc gia đối tác rủi ro chuyển giao từ khu vực khác kinh tế Rủi ro quốc gia xuất phát từ hành vi Chính phủ vay trả nợ nước ngoài, phát hành nội tệ, vay trả nợ nước, nghiệp vụ thị trường mở, tăng giảm thuế,… Do quốc gia khác nhau, hành vi Chính phủ khác nên quốc gia có mức độ rủi ro riêng Không tổ chức tài quốc gia phát triển thực đánh giá đưa báo rủi ro quốc gia để khách hàng tham khảo Đi với cần thiết việc đánh giá rủi ro quốc gia, nhiều lý thuyết phát triển để phục vụ cho mục đích 1.2 Phương pháp đánh giá rủi ro quốc gia cổ điển CAPM 1.2.1 Chênh lệch lãi suất trái phiếu phủ (sovereign spread) : Cách thức đơn giản sử dụng rộng rãi dựa vào lợi suất trái phiếu ngoại tệ Chính phủ phát hành (ví dụ Dollar Euro) so sánh với lợi suất phi rủi ro trái phiếu quốc gia địa (ví dụ Mỹ quốc gia châu Âu) Xem xét đợt phát hành trái phiếu dollar kỳ hạn 10 năm Việt Nam vào tháng 11 năm 2014 với mức lãi suất 4.8% Cũng thời điểm ấy, lãi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm 49 độ lệch chuẩn[ ) 0)] √ Biến thiên giá trị trung bình/đơn vị thời gian quy trình ngẫu nhiên gọi độ trượt (drift rate), phương sai/đơn vị thời gian đươc gọi độ lệch (variance rate) Quy trình Wiener bản, số , có độ trượt độ lệch 1.0 Một biến tuân theo quy trình Wiener tổng quát định nghĩa theo , số thể tốc độ tăng trưởng theo thời gian biến số Nhân tố lợi suất tài sản) Nhân tố sau (với tài sản bao hàm độ sai lệch (các yếu tố gây nhiễu) giá trị biến Kết hợp với tính chất quy trình Wiener, thu √ Trong đó, có phân phối chuẩn hóa Theo đó, có phân phối chuẩn với trung bình phương sai √ độ lệch chuẩn Ví dụ với giá trị tài sản , quy trình Wiener định nghĩa là: , hay Chứng minh công thức định giá quyền chọn Black-Scholes: Công thức Black-Scholes bắt nguồn từ hệ quan trọng quy trình Wiener R: “Nếu phân phối chuẩn theo hàm mũ (lognormally distributed) độ lệch chuẩn , thì: 20 [ ) 0)] [ )⁄ ] ⁄ [ )⁄ ] ⁄ ) ) kí hiệu cho giá trị kì vọng.”20 Xem chứng minh chi tiết J.Hull (2012), “Option, future, and other derivatives, 8th edition” trang 329-330 50 Xem xét quyền chọn mua đáo hạn thời điểm , cổ phiếu không trả cổ tức Giá thực , lãi suất phi rủi ro , giá cổ phiếu 0, độ biến động Công thức giá trị quyền chọn mua, , định nghĩa sau: ̂[ Trong 0)] (1) giá cổ phiếu thời điểm , ̂ kí hiệu kì vọng điều kiện trung lập với rủi ro Theo giả định Black-Scholes, mũ Do đó, chứng minh ̂ ) có phân phối chuẩn theo hàm , độ lệch chuẩn Kết hợp với hệ R, phương trình (1) tương đương với: [ hay ) )] ) ) [̂ )⁄ ] ⁄ 0⁄ ) √ ⁄ ) √ [̂ )⁄ ] ⁄ 0⁄ ) √ Kết mô hình Black-Scholes chứng minh ⁄ ) √ √ 51 Phụ lục – Bảng lệnh Matlab thực tính giá trị độ biến động tài sản sử dụng phƣơng pháp Truy hồi nghiệm gốc Newton (Newton Root-Finding Method) function [A_t,sig_A,D_t,s,p,R,d1] = calcMertonModel(E_t,sig_E,K,t,T,r) % Outputs % A_t: Value of Firm's Assets [A_t = Call(K,sig_A,A_t,t,T,r)] % sig_A: Volatility of Firm's Assets % D_t: Value of Firm Debt [D_t = pv(K) - Put(K,sig_A,A_t,t,T,r)] % s: Credit Spread % p: Default Probability % d: Black-Scholes Parameter Anonymous Function % % Inputs % E_t: Value of Equity % sig_E: Equity Volatility % K: Debt Barrier % t: Estimation Time (Years) % T: Maturity Time (Years) % r: Risk-free-Rate % %% RESHAPE VARIABLES TO 3D TO FACILITATE MATRIXWISE BIVAR NEWTON-REPHSON [n,m] = size(E_t); nm = n*m; E_t = reshape(E_t,1,1,nm); sig_E = reshape(sig_E,1,1,nm); K = reshape(K,1,1,nm); T = reshape(T,1,1,nm); r = reshape(r,1,1,nm); %% DEFINE JACOBIAN ANONYMOUS FUNCTION FOR [A_t & sig_A] SOLUTION d1 = @(A_t,sig_A,C)((1./(sig_A(:,:,C).*sqrt(T(:,:,C)t))).*(reallog(A_t(:,:,C)./K(:,:,C)) + (r(:,:,C) + 0.5.*sig_A(:,:,C).^2).*(T(:,:,C)-t))); d2 = @(A_t,sig_A,C)((1./(sig_A(:,:,C).*sqrt(T(:,:,C)t))).*(reallog(A_t(:,:,C)./K(:,:,C)) + (r(:,:,C) 0.5.*sig_A(:,:,C).^2).*(T(:,:,C)-t))); % System of Nonlinear Equation fcnF1 = @(A_t,sig_A,C)((A_t(:,:,C).*fcnN(d1(A_t,sig_A,C))-K(:,:,C).*exp(r(:,:,C).*(T(:,:,C)-t)).*fcnN(d2(A_t,sig_A,C)))-E_t(:,:,C)); fcnF2 = @(A_t,sig_A,C)(A_t(:,:,C).*sig_A(:,:,C).*fcnN(d1(A_t,sig_A,C))sig_E(:,:,C).*E_t(:,:,C)); fcnF = @(A_t,sig_A,C)([fcnF1(A_t,sig_A,C);fcnF2(A_t,sig_A,C)]); % Define Partial Derivative Functions of Equation Set fcnJ11 = @(A_t,sig_A,C)(fcnN(d1(A_t,sig_A,C))); fcnJ12 = @(A_t,sig_A,C)(A_t(:,:,C).*sqrt((T(:,:,C)t)).*fcnn(d1(A_t,sig_A,C))); fcnJ21 = @(A_t,sig_A,C)(fcnN(d1(A_t,sig_A,C)).*sig_A(:,:,C)+(fcnn(d1(A_t,sig_A,C))./ sqrt((T(:,:,C)-t)))); fcnJ22 = @(A_t,sig_A,C)(A_t(:,:,C).*fcnN(d1(A_t,sig_A,C)) + A_t(:,:,C).*sig_A(:,:,C).*fcnn(d1(A_t,sig_A,C)).*((- 52 reallog(A_t(:,:,C)./(K(:,:,C).*exp(-r(:,:,C).*(T(:,:,C)t))))./((sig_A(:,:,C).^2).*sqrt(T(:,:,C)-t)))+(0.5*sqrt(T(:,:,C)-t)))); % Define Jacobian Matrix fcnJ = @(A_t,sig_A,C)([fcnJ11(A_t,sig_A,C),fcnJ12(A_t,sig_A,C);fcnJ21(A_t,sig_A,C) ,fcnJ22(A_t,sig_A,C)]); %% SOLVE FOR ASSET VALUE & VOLATILITY [A_t & sig_A] tolMat=1e-10; k_max = 20; k = 1; % Initial Estimates for A_t & sig_A A_t = E_t+K; sig_A = sig_E.*E_t./(E_t+K); A_t = reshape(A_t,1,1,nm); sig_A = reshape(sig_A,1,1,nm); C = true(1,1,nm); x = [A_t;sig_A]; while any(C) && ktolMat,1); k = k + 1; end A_t = x(1,:,:); A_t = reshape(A_t,n,m); sig_A = x(2,:,:); sig_A = reshape(sig_A,n,m); E_t = reshape(E_t,n,m); K = reshape(K,n,m); T = reshape(T,n,m); r = reshape(r,n,m); %% SOLVE FOR FIRM DEBT VALUE [D_t] D_t = A_t - E_t; %% SOLVE FOR CREDIT SPREAD [s] s = -(reallog(D_t./K)./(T-t))- r; %% SOLVE FOR DEFAULT PROBABILITY [p] % Redefine Black-Scholes Functions Since Variables have been reshaped d1 = @(A_t,sig_A,C)((1./(sig_A(:,:,C).*sqrt(T(:,:,C)t))).*(reallog(A_t(:,:,C)./K(:,:,C)) + (r(:,:,C) + 0.5.*sig_A(:,:,C).^2).*(T(:,:,C)-t))); d2 = @(A_t,sig_A,C)((1./(sig_A(:,:,C).*sqrt(T(:,:,C)t))).*(reallog(A_t(:,:,C)./K(:,:,C)) + (r(:,:,C) 0.5.*sig_A(:,:,C).^2).*(T(:,:,C)-t))); p = fcnN(-d2(A_t,sig_A,true)); % P(A_t < K) = N(-d_m) %% DISTANCE TO DISTRESS [d2] d2 = (1./(sig_A.*sqrt(T-t))).*(reallog(A_t./K) + (r - 0.5.*sig_A.^2).*(Tt)); end %% SUBFUNCTIONS 53 function p=fcnN(x) p=0.5*(1.+erf(x./sqrt(2))); end % function p=fcnn(x) p=exp(-0.5*x.^2)./sqrt(2*pi); end % function Y = inv3d(X) Y = -X; Y(2,2,:) = X(1,1,:); Y(1,1,:) = X(2,2,:); detMat = 1./(X(1,1,:).*X(2,2,:) - X(1,2,:).*X(2,1,:)); detMat = detMat(ones(1,2),ones(2,1),:); Y = detMat.*Y; end 54 Phụ lục – Kết tính toán mô hình CCA quốc gia INDONESIA Giá trị tài sản (triệu USD) Độ biến động tài sản (%) Xác suất vỡ nợ (%) Khoảng cách đến khủng hoảng 2005 89751.8 16.92 8.70 1.359 11.882 2006 91526.4 15.85 3.53 1.808 3.808 2007 99058.8 16.64 7.88 1.413 9.267 2008 147452.8 21.05 19.65 0.854 34.913 2009 164435.8 18.08 6.58 1.508 8.977 2010 205234.0 17.18 5.08 1.637 7.036 2011 232606.3 16.01 6.37 1.525 8.783 2012 210762.4 11.02 2.04 2.046 1.808 2013 194120.1 15.16 6.99 1.477 9.564 Năm Phần bù rủi ro tín dụng (điểm sở) 55 MALAYSIA Giá trị tài sản (triệu USD) Độ biến động tài sản (%) Xác suất vỡ nợ (%) Khoảng cách đến khủng hoảng 1997 34376.9 13.75 2.03 2.047 2.416 1998 35703.1 17.96 4.51 1.695 7.223 1999 33716.9 19.49 2.68 1.930 4.242 2000 41903.2 19.86 2.01 2.051 3.195 2001 44209.4 17.29 1.83 2.091 2.566 2002 52513.8 16.01 1.70 2.119 2.331 2003 54738.7 15.86 1.97 2.061 2.173 2004 63660.1 15.33 1.92 2.071 1.939 2005 68181.5 15.79 2.20 2.014 2.153 2006 78236.4 16.02 1.44 2.186 1.378 2007 86418.8 14.72 2.87 1.900 2.618 2008 138175.6 12.96 3.82 1.772 3.384 2009 142476.3 13.69 2.02 2.050 1.840 2010 164835.6 12.19 1.50 2.170 1.235 2011 222241.6 13.08 2.18 2.018 2.487 2012 261662.6 11.65 1.34 2.215 1.528 2013 246504.5 11.36 1.87 2.082 1.731 Năm Phần bù rủi ro tín dụng (điểm sở) 56 PHILIPPINES Giá trị tài sản (triệu USD) Độ biến động tài sản (%) Xác suất vỡ nợ (%) Khoảng cách đến khủng hoảng 1997 29912.7 15.29 5.62 1.588 6.278 1998 32649.6 16.74 8.09 1.399 10.462 1999 29921.3 15.70 3.89 1.764 4.455 2000 33274.3 19.20 13.65 1.096 23.422 2001 36796.6 19.60 10.40 1.259 19.766 2002 43329.8 18.96 10.27 1.267 19.604 2003 49027.7 19.41 7.99 1.406 16.595 2004 56359.0 22.97 8.62 1.364 21.418 2005 62733.7 19.77 3.51 1.811 6.531 2006 69070.3 19.62 2.46 1.966 3.751 2007 64011.0 19.25 5.98 1.557 8.643 2008 77265.5 20.52 11.39 1.206 18.874 2009 75978.7 19.31 4.01 1.749 5.819 2010 88693.3 17.76 2.92 1.893 3.901 2011 102978.8 17.50 4.46 1.700 5.834 2012 111158.7 14.06 1.29 2.229 1.146 2013 110861.5 16.19 1.73 2.112 1.666 Năm Phần bù rủi ro tín dụng (điểm sở) 57 VIỆT NAM Giá trị tài sản (triệu USD) Độ biến động tài sản (%) Xác suất vỡ nợ (%) Khoảng cách đến khủng hoảng 2001 8,457.1 15.34 3.71% 1.786 2.725 2002 10,176.0 14.46 6.03% 1.553 4.612 2003 12,416.1 14.32 4.38% 1.708 3.473 2004 15,275.2 17.36 9.88% 1.288 10.499 2005 21,925.7 17.33 5.03% 1.642 5.036 2006 26,600.1 19.00 4.30% 1.717 4.520 2007 34,147.1 19.91 8.22% 1.391 10.058 2008 44,920.1 22.26 19.62% 0.855 30.362 2009 44,531.1 18.23 6.73% 1.496 7.447 2010 50,675.0 15.66 5.23% 1.623 5.305 2011 64,336.3 18.34 18.06% 0.913 24.975 2012 77,238.3 15.03 7.51% 1.439 7.631 2013 83,190.1 17.92 7.49% 1.440 8.760 2014 96,429.4 17.28 9.22% 1.327 10.875 Năm Phần bù rủi ro tín dụng (điểm sở) 58 Phụ lục – Dữ liệu đầu vào cho phân tích CCA Nguồn liệu: 2015 Key Indicator Report, Asian Development Bank (Nợ nước ngoài, kì hạn trả nợ trung bình, tiền sở, nợ nước) Investing.com (lãi suất phi rủi ro nước, tỉ giá hối đoái) Thống kê US Department of The Treasury (lãi suất phi rủi ro nước ngoài) Báo cáo Bộ tài Việt Nam, Research.stlouisfed.org, Bluenomics.com (Nợ nước) INDONESIA Năm Nợ nƣớc ngoài/Giới hạn khủng hoảng (triệu USD) Kì hạn trả nợ trung bình (năm) Tiền sở (nghìn tỉ IDR) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Tỉ giá hối đoái kì hạn (USD/IDR) 2005 57873.5 19.42 123.991 473.152 13.8 4.4 8975 2006 50880.5 21.34 150.654 551.575 10.4 4.7 9385 2007 59190.4 23.62 182.967 672.744 10.1 4.0 10950 2008 64733.1 21.33 209.747 822.852 11.9 2.3 9391 2009 75877.8 19.67 226.006 958.537 10.0 3.9 8980 2010 87791.1 16.96 260.227 1183.273 7.6 3.3 9100 2011 95606.9 16.41 307.760 1280.572 6.1 1.9 9650 2012 103372.1 15.90 361.897 1270.153 5.1 1.8 12185 2013 107466.8 15.82 399.609 1209.988 8.4 3.0 12400 Nợ nƣớc (nghìn tỉ IDR) 59 MALAYSIA Năm Nợ nƣớc ngoài/Giới hạn khủng hoảng (triệu USD) Kì hạn trả nợ trung bình (năm) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Tỉ giá hối đoái kì hạn (USD/MYR) 1997 23342.7 13.28 21433.7 71774.1 6.9 5.8 3.7999 1998 17546.5 13.71 18246.1 86099.2 6.5 4.7 3.7998 1999 15608.8 14.05 24780.2 84918.6 6.0 6.5 3.7998 2000 14316.9 13.61 22263.8 115724.3 5.2 5.1 3.7995 2001 18951.7 13.62 22147.6 115921.2 3.5 5.1 3.7995 2002 21706.8 12.60 23896.8 129689.6 4.1 3.8 3.7995 2003 23466.6 18.35 26101.4 147324.3 4.8 4.3 3.7995 2004 28362.9 20.22 28616.9 173717.2 4.8 4.2 3.7790 2005 30568.2 22.82 30177.6 178504.4 4.2 4.4 3.5250 2006 32131.3 22.48 33519.4 197704.2 3.9 4.7 3.3050 2007 44684.9 24.55 36247.1 213875.7 4.1 4.0 3.4550 2008 63549.2 22.98 40424.6 309745.0 3.2 2.3 3.4170 2009 72663.6 20.84 43439.2 306621.6 4.3 3.9 3.0780 2010 84278.0 19.85 47685.2 347352.8 4.0 3.3 3.1700 2011 97094.0 13.43 53488.5 403658.9 3.7 1.9 3.0615 2012 128558.7 10.17 57395.6 456123.2 3.5 1.8 3.2770 2013 141085.8 15.15 62980.6 502900.0 4.1 3.0 3.4965 Tiền sở (triệu MYR) Nợ nƣớc (tỉ VND) 60 PHILIPPINES Năm Nợ nƣớc ngoài/Giới hạn khủng hoảng (triệu USD) Kì hạn trả nợ trung bình (năm) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Tỉ giá hối đoái kì hạn (USD/PHP) 1997 25846.6 21.24 143.643 749.608 13.0 5.8 38.50 1998 22011.9 20.53 146.065 850.931 18.0 4.7 40.20 1999 24316.7 19.41 218.474 978.404 12.3 6.5 49.90 2000 24550.7 17.90 192.300 1068.200 16.3 5.1 51.55 2001 22703.5 14.33 189.957 1247.683 14.4 5.1 53.39 2002 23562.8 13.60 214.694 1471.202 12.3 3.8 55.54 2003 25623.0 11.38 233.235 1703.781 11.6 4.3 56.13 2004 23973.8 10.73 260.037 2001.220 12.5 4.2 53.03 2005 24632.5 11.53 267.794 2164.293 9.8 4.4 49.05 2006 23619.8 14.88 305.195 2154.078 7.0 4.7 41.23 2007 26306.7 18.89 344.795 2201.167 6.1 4.0 47.47 2008 26777.8 19.32 429.642 2414.428 7.5 2.3 46.47 2009 26277.7 17.34 456.448 2470.040 8.1 3.9 45.55 2010 29949.6 16.69 480.140 2718.202 7.2 3.3 43.74 2011 30588.8 18.52 514.932 2873.357 5.4 1.9 41.06 2012 31289.1 20.94 558.717 3468.375 4.2 1.8 44.39 2013 31850.8 23.26 640.341 3728.158 4.3 3.0 44.79 Tiền sở (tỉ PHP) Nợ nƣớc (tỉ PHP) 61 VIỆT NAM Năm Nợ nƣớc ngoài/Giới hạn khủng hoảng (triệu USD) Kì hạn trả nợ trung bình (năm) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Lãi suất phi rủi ro nƣớc (%) Tỉ giá hối đoái kì hạn (USD/VND) 2001 6,912.8 38.45 66319.3 50,117.2 7.0 5.1 15401 2002 7,288.4 37.19 74262.6 57,074.4 7.8 3.8 15642 2003 8,828.6 32.41 90583.5 70,240.6 8.0 4.3 15773 2004 10,242.7 30.84 109097.2 90,312.4 8.5 4.2 15914 2005 10,942.3 28.91 131171.0 174,032.4 8.6 4.4 16056 2006 10,663.9 28.81 158809.4 230,828.4 7.1 4.7 16028 2007 14,076.8 27.49 220514.0 298,837.7 8.8 4.0 17483 2008 15,480.5 27.74 236848.0 430,405.8 14.5 2.3 18461 2009 19,423.8 27.82 293225.5 443,103.0 11.0 3.9 19505 2010 23,860.7 25.26 337948.6 500,297.8 11.4 3.3 21030 2011 28,835.2 26.20 370992.0 598,493.6 12.0 1.9 20840 2012 30,342.7 26.04 465633.8 743,024.4 9.8 1.8 21095 2013 32,515.6 25.66 506738.8 958,676.1 9.0 3.0 21387 2014 35,922.0 25.58 624832.0 1,083,796.4 7.2 2.2 22485 Tiền sở (tỉ VND) Nợ nƣớc (tỉ VND) 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO Berndt, O de Melo, B (2003) Capital Structure Arbitrage Strategies: Models, Practice, and Empirical Evidence Luận văn Tiến sĩ, Thụy Điển: School of HEC University of Lausanne Black, F Scholes, M (1973) “The Pricing of Options and Corporate Liabilities.” Journal of Political Economy 81(tháng 5- 6): 637-654 Bodie, Z Merton R C (2002) “International Pension Swaps.” Journal of Pension Economics and Finance 1(tháng 1), 5-8 Buiter, W H (1993), “Measurement of the Public Sector Deficit and Its Implications for Policy Evaluation and Design.” Trong Chương 14, How to Measure the Fiscal Deficit, Blejer, M Cheasty, A (chỉnh sửa) Washington: International Monetary Fund Chriss, N A (1997) Black-Scholes and Beyond New York: McGraw-Hill Crosbie, P J., Bohn, J R (2001) “Modeling Default Risk.” Moody’s KMV Damodaran, A (2003) “Measuring Company Exposure to Country Risk: Theory and Practice.” Working Paper Stern School of Business Eichengreen, B., Hausmann, R., Panizza, U (2002) “Original Sin: The Plain, The Mystery, and the Road to Redemption.” Inter-American Development Bank, Washington, tháng 11 Gapen, M., Gray, D., Lim, C., Xiao, Y (2005) “Measuring and Analyzing Sovereign Risk with Contingent Claims.” IMF Working Paper 05/155 Washington: International Monetary Fund Gray, D., Merton, R C., Bodie, Z (2007) “Contingent Claims Approach to Measuring and Managing Sovereign Credit Risk.” Journal of Investment Management 5(tháng 10-12), 5-28 Hull J C (2012) Options, Futures, and Other Derivatives 8th edition: 280-329, Prentice Hall 63 Merton, R C (1973) “Theory of Rational Option Pricing.” Bell Journal of Economics and Management Science 4(mùa xuân), 141-83 (Chương Continuous-Time Finance) Merton, R C (1977) “An Analytic Derivation of the Cost of Loan Guarantees and Deposit Insurance: An Application of Modern Option Pricing Theory.” Journal of Banking and Finance 1(tháng 6), 3-11 (Chương 19 Continuous-Time Finance) Sims, C A (1999) “Domestic Currency Denominated Government Debt as Equity in the Primary Surplus.” Econometric Society, Cancun, Mexico, tháng Van den End, W., Tabbae, M (2005) “Measuring Financial Stability; Applying the MfRisk Model to the Netherlands.” Working Paper 30(tháng 3) De Nederlandsche Bank