Nghiên cứu ứng dụng mô hình var, CVaR và ARMA GARCH vào quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết

tế H uế ĐẠI HỌC HUẾ TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG -o0o - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đ ại h ọc K in h NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VaR, CVaR VÀ ARMA/GARCH VÀO QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT NGUYỄN HUYỀN TRANG Niên khóa: 2011 - 2015 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực đề tài khóa luận tốt nghiệp, hỗ trợ tận tình giáo viên hướng dẫn phía nhà trường tạo điều kiện thuận lợi, em có trình nghiên cứu, tìm hiểu học tập nghiêm túc để hoàn thành đề tài “nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR, CVaR ARMA/GARCH việc quản trị rủi ro danh mục đầu tư cổ phiếu niêm yết” Em xin chân thành cảm ơn:  Các Thầy Cô khoa Tài ngân hàng - Trường Đại học Kinh tế Huế quan tâm, tạo điều kiện giúp em hoàn thành tốt đề tài thực tế tế H uế  Giáo viên hướng dẫn TS Trần Thị Bích Ngọc: Cô hướng dẫn, hỗ trợ em tận tình phương pháp, lý luận nội dung suốt thời gian hoàn thiện đề tài khóa luận Trong trình thực trình bày đề tài tránh khỏi sai K in thầy cô bạn h sót hạn chế, em mong nhận góp ý, nhận xét phê bình quý Đ ại h ọc Kính chúc quý Thầy Cô bạn sức khỏe! Huế, Ngày 02 tháng năm 2015 MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT i DANH MỤC SƠ ĐỒ, BIỂU ĐỒ ii DANH MỤC BẢNG BIỂU iii TÓM TẮT ĐỀ TÀI ……………………………………………………………… v PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu 3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: tế H uế Phương pháp nghiên cứu: Kết cấu đề tài: PHẦN II NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH VaR, CVaR, ARMA/GARCH TRONG VIỆC QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT K in h 1.1 Tổng quan lý thuyết danh mục cổ phiếu niêm yết 1.1.1 Chứng khoán 1.1.2 Cổ phiếu niêm yết Đ ại h ọc 1.1.3 Danh mục cổ phiếu niêm yết 1.2 Tổng quan lý thuyết rủi ro danh mục đầu tư 1.2.1 Khái niệm rủi ro 1.2.2 Phân loại rủi ro danh mục đầu tư 1.2.3 Đo lường rủi ro danh mục đầu tư 1.3 Tổng quan VaR 1.3.1 Khái niệm VaR 1.3.2 Các thông số ảnh hưởng đến VaR danh mục 10 1.3.2.1 Độ tin cậy 10 1.3.2.2 Khoảng thời gian đo lường VaR 10 1.3.2.3 Đơn vị tiền tệ: 10 1.3.3 Định lượng giá trị VaR 11 1.3.3.1 Phương pháp tiếp cận VaR truyền thống 11 1.3.3.1.1 Các giả thiết mô hình VaR 11 1.3.3.1.2 Phương pháp Variance-Covariance (phương sai- hiệp phương sai) 11 1.3.3.1.3 Phương pháp Historical Method 14 1.3.3.1.4 Những tồn mô hình VaR truyền thống 15 1.3.3.2 Phương pháp tiếp cận VaR mở rộng 15 1.3.3.2.1.Mô hình ARMA(p,q) GARCH(p’,q’) 16 1.3.3.2.2 Mô hình VaR ứng dụng phương pháp RiskMetrics 21 1.3.3.2.3 Mô hình VaR ứng dụng phương pháp mô Monte Carlo 22 1.3.3.3 Tiến trình thực phần mềm sử dụng 22 1.3.4 Kiểm định tính xác VaR 23 1.4 Conditional Value at Risk (CVaR) 24 1.4.1 Khái niệm 24 1.4.2 Vai trò 25 tế H uế 1.4.3 Phương pháp tính CVaR 25 1.5 Quá trình QTRR DMCP dựa mô hình VaR, CVaR Đ ại h ọc K in h ARMA/GARCH 26 1.5.1 Khái niệm quản trị rủi ro danh mục…………………………………… 26 1.5.2 Quản trị rủi ro DMCP dựa mô hình VaR, CVaR ARMA GARCH……………………………………………………………………… 26 1.5.2.1 Nhận diện rủi ro 26 1.5.2.2 Đo lường rủi ro 27 1.5.2.2 Kiểm soát rủi ro 27 1.5.2.2 Tài trợ rủi ro………………………………………………………… 28 1.6 Tổng quan nghiên cứu nước năm gần đây: 30 1.6.1 Các nghiên cứu nước 30 1.6.2 Các nghiên nước 31 CHƢƠNG 2: ỨNG DỤNG KẾT HỢP MÔ HÌNH VaR, CVaR ARIMA/GARCH TRONG QTRR DMCP NIÊM YẾT 32 2.1 Giới thiệu danh mục 32 2.1.1 Giả thiết 32 2.1.2 Một số tiêu chuẩn để lựa chọn cổ phiếu: 32 2.1.3 Danh mục cổ phiếu: 33 2.1.4 Tỷ trọng cổ phiếu danh mục 33 2.2 Ứng dụng mô hình VaR để đo lường rủi ro danh mục 34 2.2.1.Tính VaR theo phương pháp truyền thống 34 2.2.1.1 Phương pháp Variance- Covariance 34 2.2.1.2 Phương pháp Historical Method 36 2.2.2 Tính VaR mở rộng 38 2.2.2.1 Kiểm định 38 2.2.2.2 Hiệu chỉnh số liệu 40 2.2.2.3 Ước lượng VaR 45 2.2.2.3.1 Tính VaR danh mục với chuỗi lợi suất tương lai phân phối chuẩn 46 2.2.2.3.2 Tính VaR danh mục với chuỗi lợi suất tương lai không tuân theo phân phối chuẩn 50 Ta tiến hành chạy mô Monte Carlo với dạng phân phối dự đoán tốt phân phối Beta: 50 2.2.3 Kiểm định Back-test 52 h tế H uế 2.2.4 CVaR 53 2.3 Ứng dụng mô hình VaR mở rộng, CVaR ARMA/GARCH để QTRR DM 53 2.3.1 Nhận diện rủi ro 53 2.3.2 Đo lường rủi ro 53 2.3.3 Kiểm soát rủi ro 54 K in 2.3.3.1 Quyết định có nên phòng ngừa rủi ro hay không? 56 2.3.3.2 Phòng ngừa rủi ro cho danh mục nào? 56 Đ ại h ọc 2.3.4 Tài trợ cho rủi ro 59 CHƢƠNG 3: ĐỊNH HƢỚNG VÀ GIẢI PHÁP 61 3.1 Thảo luận kết đề tài nghiên cứu……………………………… 61 3.2 Kiến nghị………………………………………………………………… 62 PHẦN 3: KẾT LUẬN 64 Kết đạt 64 Hạn chế đề tài 65 Hướng phát triển đề tài 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Value at Risk CVaR Conditional Value at Risk ARMA Autoregressive Moving Average GARCH Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ACF Autocorrelation PACF Partial Autocorrelation Funtion DMĐT Danh mục đầu tư TTCK Thị trường chứng khoán CK Chứng khoán QTRR Quản trị rủi ro NĐT Nhà đầu tư TSSL Tỉ suất sinh lời SGDCK Sở giao dịch chứng khoán h K in ọc Phương sai sai số Đ PSSS Cổ phiếu niêm yết ại h CPNY tế H uế VaR i DANH MỤC SƠ ĐỒ, BIỂU ĐỒ Biểu đồ 2.1- Dạng phân phối xác suất cổ phiếu ABT 38 Biểu đồ 2.2- Hàm tương quan tự tương quan riêng phầncủa chuỗi lợi suất ABT 40 Biểu đồ 2.3-Hàm tương quan tự tương quan riêng phần phần dư 41 Biểu đồ 2.4- Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 95% 48 Biểu đồ 2.5- Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 99% 49 Biểu đồ 2.6- Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 95% 50 Biểu đồ 2.7- Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 99% 50 tế H uế Biểu đồ 2.8 Kết tính VaR-Montel Carlo mức tin cậy 95%sau hiệu chỉnh Đ ại h ọc K in h tỉ trọng .58 ii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1- Ma trận phương sai-hiệp phương sai 12 Bảng 1.2- Giới hạn giả thuyết phương pháp tiếp cận VaR truyền thống .15 Bảng 1.3- Các dạng lý thuyết ACF PACF .19 Bảng 1.4- Kiểm soát rủi ro dựa mô hình CVaR ARMA/GARCH .28 Bảng 2.1- Danh sách cổ phiếu danh mục 33 Bảng 2.2- Tỷ trọng cổ phiếu danh mục 34 Bảng 2.3 – TSSL trung bình/ngày, phương sai, độ lệch chuẩn tỉ trọng cổ tế H uế phiếu danh mục đầu tư 34 Bảng 2.4- Ma trận phương sai–hiệp phương sai cổ phiếu DMĐT .35 Bảng 2.5 Kết tỉ suất sinh lời, độ lệch chuẩn danh mục .35 Bảng 2.6- Giá cổ phiếu giá trị danh mục đầu tư 36 h Bảng 2.7- Tỉ suất sinh lời cổ phiếu danh mục đầu tư 36 K in Bảng 2.8- Kết tính VaR theo hai phương pháp truyền thống 37 Bảng 2.9- So sánh giá trị phân phối xác suất cổ phiếu DMĐT 39 ọc Bảng 2.10- Kết kiểm định tính dừng 39 Bảng 2.11- Kết ước lượng Eview mô hình thử nghiệm 41 ại h Bảng 2.12- So sánh chọn mô hình phù hợp 41 Bảng 2.13- Kết kiểm định ADF phần dư .42 Đ Bảng 2.14- Kết kiểm định 42 Bảng 2.15- Kết Eview mô hình GARCH thử nghiệm 43 Bảng 2.16- So sánh tiêu mô hình GARCH thử nghiệm 44 Bảng 2.17- Kết kiểm tra lại PSSS 44 Bảng 2.18- Kết ước lượng mô hình ARMA(1)/GARCH(2,1) 44 Bảng 2.19-Kết ước lượng mô hình ARMA/GARCH cổ phiếu DMĐT 45 Bảng 2.20- Kết dự báo TSSL Tỉ trọng cổ phiếu cho ngày 03/03/2015 46 Bảng 2.21- Ma trận phương sai-hiệp phương sai DMĐT sau hiệu chỉnh 46 iii Bảng 2.22 Kết tính TSSL Độ lệch chuẩn DMĐT sau hiệu chỉnh 47 Bảng 2.23- Kịch mô Monte Carlo 48 Bảng 2.24- Kết phân phối phù hợp với kịch mô 49 Bảng 2.25- So sánh giá trị VaR phương pháp ước lượng: 51 Bảng 2.26- Kết TSSL, Phương sai dự báo mô hình ARMA/GARCH 57 Bảng 2.27- Kết so sánh TSSL ĐLC DM trước sau điều chỉnh 58 Bảng 2.28 TSSL thực tế TSSL dự báo cổ phiếu DMĐT .59 Đ ại h ọc K in h tế H uế Bảng 2.29- Giá trị thực tế DMCP cuối ngày 03/03/2015 60 iv TÓM TẮT NGHIÊN CỨU Thị trường chứng khoán “điểm nóng” thu hút nhà đầu tư tài mức sinh lời đầy mê hoặc, song bên cạnh tiềm ẩn nhiều rủi ro bất ổn Lý thuyết đa dạng hóa danh mục “không nên bỏ tất trứng vào giỏ” trở thành học nhà đầu tư thông minh gia nhập vào thị trường chứng khoán Tuy nhiên, thực tế tồn nhiều rủi ro thị trường có nguy làm suy giảm lợi nhuận danh mục đầu tư Vì vậy, công việc quản trị rủi ro cho danh mục đầu tư trở thành nhu cầu tất yếu nhằm nhận diện, lượng hóa dự báo rủi ro, giúp nhà đầu tư phân bổ nguồn vốn hợp lý, cân tế H uế rủi ro tiềm lợi nhuận Đề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR, CVaR ARMA/GARCH để quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết, từ góp phần cung cấp số công cụ chiến thuật quản trị rủi ro hữu ích K in chứng khoán đầy tiềm h để nhà đầu tư chủ động tự tin kinh doanh hiệu thị trường Nghiên cứu tiến hành với danh mục gồm 10 cổ phiếu lựa chọn tương đối ngẫu nhiên sàn HOSE khoảng thời gian từ 02/01/2013 đến 02/03/2015 ọc Quá trình quản trị rủi ro thực theo bốn bước: ại h Bƣớc 1: Nhận dạng rủi ro: Đ Xuyên suốt đề tài, rủi ro nhắc đến biến động giá cổ phiếu dẫn đến thua lỗ cho danh mục đầu tư Đây yếu tố chủ yếu cần quản trị chặt chẽ để hạn chế thiệt hại vượt khả dự phòng NĐT Bƣớc 2: Đo lƣờng rủi ro Qua kết định tính rút từ bước nhận diện, đề tài sâu tiến hành lượng hóa rủi ro mô hình VaR Đầu tiên việc đo lường thực theo hướng tiếp cận truyền thống với hai phương pháp Covariance-Variance Historical Method Tuy nhiên kết đạt hai phương pháp cho thấy sai lệch lớn Đây kết việc áp đặt giả thiết v Heteroskedasticity Test F-statistic 38.66958 Prob F(1,500) 0.0000 Obs*R-squared 36.03718 Prob Chi-Square(1) 0.0000 Dependent Variable: HTV Date: 04/09/15 Time: 23:10 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments h Convergence achieved after 16 iterations tế H uế Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution K in MA Backcast: OFF (Roots of MA process too large) Presample variance: backcast (parameter = 0.7) Coefficient Std Error z-Statistic Prob C 0.000581 0.000798 0.728016 0.4666 AR(3) -0.435400 0.119217 -3.652164 0.0003 MA(4) 0.326616 0.125663 2.599133 0.0093 Đ ại h Variable ọc GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7)*GARCH(-1) Variance Equation C 5.29E-05 2.79E-05 1.898483 0.0576 RESID(-1)^2 0.256146 0.064700 3.959003 0.0001 RESID(-2)^2 -0.166058 0.064640 -2.568992 0.0102 GARCH(-1) 0.808543 0.089431 9.040974 0.0000 R-squared 0.022678 Mean dependent var 0.000838 Adjusted R-squared 0.018768 S.D dependent var 0.023068 S.E of regression 0.022851 Akaike info criterion -4.805872 Sum squared resid 0.261079 Schwarz criterion -4.747136 Log likelihood 1215.677 Hannan-Quinn criter -4.782830 Durbin-Watson stat 2.095807 Đ ại h ọc K in h tế H uế HVX Dependent Variable: HVX Method: Least Squares Date: 04/09/15 Time: 23:20 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after iterations MA Backcast: 12/28/2012 1/02/2013 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 0.001251 0.001341 0.933132 0.3512 MA(4) -0.143620 0.043298 -3.317034 0.0010 0.018880 Mean dependent var 0.001244 Adjusted R-squared 0.017025 S.D dependent var 0.036346 S.E of regression 0.036035 Akaike info criterion -3.804878 Sum squared resid 0.686928 Schwarz criterion -3.788777 Log likelihood 1012.195 Hannan-Quinn criter -3.798576 F-statistic 10.17949 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 0.001504 2.016889 Đ ại h ọc K in h tế H uế R-squared Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=18) Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* -23.07359 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442554 5% level -2.866815 10% level -2.569640 Dependent Variable: HVX Method: ML - (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/09/15 Time: 23:26 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Convergence achieved after 15 iterations MA Backcast: 12/28/2012 1/02/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) C Std Error z-Statistic Prob 0.001345 0.001306 1.030310 0.3029 0.040028 -3.152508 0.0016 -0.126187 Variance Equation Đ ại h MA(4) Coefficient ọc Variable K in h GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 tế H uế Included observations: 531 after adjustments C 0.001017 8.62E-05 11.80205 0.0000 RESID(-1)^2 0.214412 0.087886 2.439664 0.0147 R-squared 0.018584 Mean dependent var 0.001244 Adjusted R-squared 0.016729 S.D dependent var 0.036346 S.E of regression 0.036041 Akaike info criterion -3.826865 Sum squared resid 0.687135 Schwarz criterion -3.794664 Log likelihood 1020.033 Hannan-Quinn criter -3.814262 Durbin-Watson stat 2.013247 tế H uế PGI Dependent Variable: PGI Method: Least Squares K in Sample (adjusted): 1/04/2013 1/15/2015 h Date: 04/09/15 Time: 23:41 Included observations: 530 after adjustments Convergence achieved after iterations ại h ọc MA Backcast: 1/03/2013 Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 0.000649 0.000633 1.024298 0.3062 AR(1) 0.279034 0.104651 2.666323 0.0079 MA(1) -0.610546 0.086173 -7.085095 0.0000 Đ Variable R-squared 0.104953 Mean dependent var 0.000670 Adjusted R-squared 0.101556 S.D dependent var 0.028379 S.E of regression 0.026899 Akaike info criterion -4.388816 Sum squared resid 0.381312 Schwarz criterion -4.363630 Log likelihood 1165.771 Hannan-Quinn criter -4.378349 30.89801 Prob(F-statistic) 0.000000 2.001686 K in h Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Durbin-Watson stat tế H uế F-statistic ọc Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=18) Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -23.09914 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442483 5% level -2.866784 10% level -2.569624 Đ ại h t-Statistic Heteroskedasticity Test F-statistic 0.427981 Prob F(1,527) 0.5133 Obs*R-squared 0.429256 Prob Chi-Square(1) 0.5124 ại h ọc K in h tế H uế SCD Dependent Variable: SCD Đ Method: Least Squares Date: 04/09/15 Time: 23:54 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after iterations MA Backcast: 12/31/2012 1/02/2013 Variable C Coefficient Std Error t-Statistic Prob 0.002607 0.001207 2.160028 0.0312 MA(3) -0.116768 0.043361 -2.692942 0.0073 R-squared 0.012723 Mean dependent var 0.002610 Adjusted R-squared 0.010857 S.D dependent var 0.031640 S.E of regression 0.031468 Akaike info criterion -4.075932 Sum squared resid 0.523834 Schwarz criterion -4.059831 Log likelihood 1084.160 Hannan-Quinn criter -4.069630 F-statistic 6.817214 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 0.009284 tế H uế 2.107870 Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant K in h Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=18) Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -24.25641 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 Đ ại h ọc t-Statistic Heteroskedasticity Test F-statistic 35.63347 Prob F(1,528) 0.0000 Obs*R-squared 33.50713 Prob Chi-Square(1) 0.0000 Dependent Variable: SCD Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after 63 iterations h MA Backcast: 12/31/2012 1/02/2013 tế H uế Date: 04/10/15 Time: 00:00 K in Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 Std Error z-Statistic Prob C 0.001452 0.001133 1.281926 0.1999 MA(3) -0.116230 0.038937 -2.985109 0.0028 ọc Coefficient Đ ại h Variable Variance Equation C 0.000732 4.49E-05 16.31848 0.0000 RESID(-1)^2 0.255715 0.078611 3.252939 0.0011 R-squared 0.011015 Mean dependent var 0.002610 Adjusted R-squared 0.009145 S.D dependent var 0.031640 S.E of regression 0.031495 Akaike info criterion -4.130458 Sum squared resid 0.524741 Schwarz criterion -4.098256 Log likelihood 1100.637 Hannan-Quinn criter -4.117855 Variance-Covariance ABT FPT HVX DPM DHG BGM HDC SCD PGI 10 HTV Khối lượng(CP) Gía trị (1000đ) Tỉ trọng 51.5 1,000 51500 0.1686 48.5 1,000 48500 0.1588 6.0 1,000 6000 0.0196 31.8 1,000 31800 0.1041 91.5 1,000 91500 0.2995 tế H uế Gía đóng cửa 2/3/15 (1000đ) 4.1 1,000 4100 0.0134 13.9 1,000 13900 0.0455 30.3 1,000 30300 0.0992 9.9 1,000 9900 0.0324 1,000 18000 0.0589 h MCK K in STT 18.0 FPT HVX DPM DHG BGM HDC SCD ại h ABT Tỷ trọng (W) Đ Cổ phiếu ọc Tổng giá trị DMĐT 305500 Phƣơng sai (V) (W^2)*V 0.1686 0.0004 0.000013 0.1588 0.0004 0.000009 0.0196 0.0013 0.000001 0.1041 0.0003 0.000003 0.2995 0.0003 0.000031 0.0134 0.0010 0.000000 0.0455 0.0010 0.000002 0.0992 0.0010 0.000010 PGI HTV ABT SCD PGI HTV 0.000002 DPM 0.000071 DHG BGM HDC SCD PGI HTV 0.000443 0.000036 0.000356 0.000027 0.000037 0.001319 0.000003 0.000095 0.000043 0.000276 0.000005 0.000081 0.000044 0.000056 0.000347 0.000009 0.000189 0.000004 0.000121 0.000066 0.001018 -0.000012 0.000053 0.000087 0.000095 0.000021 0.000084 0.001044 0.000003 0.000056 -0.000039 0.000049 0.000076 -0.000002 0.000999 0.000028 0.000083 0.000016 0.000031 0.000050 0.000170 0.000080 0.000083 0.000806 0.000019 0.000033 0.000060 0.000029 0.000041 0.000012 0.000043 0.000010 0.000044 tế H uế HDC 0.0005 h BGM 0.0589 0.000013 K in DHG 0.000001 ọc DPM HVX ại h HVX FPT TSSL TB CỦA DM 0.000774 PHƢƠNG SAI DANH MỤC 0.000087 Đ FPT 0.0008 1.0000 TỔNG ABT 0.0324 ĐỘ LỆCH CHUẪN DM 0.009339 VaR(95%) -4,471.27 VaR(99%) -6,411.40 0.000525 RiskMestrics FPT HVX DPM DHG BGM HDC SCD PGI 10 HTV (CP) (1000đ) 51.51 1,000 51510 0.1684 48.55 1,000 48550 0.1587 5.99 1,000 5990 0.0196 31.65 1,000 31650 0.1035 91.67 1,000 91670 0.2997 4.08 1,000 4080 0.0133 13.89 1,000 13890 0.0454 30.57 1,000 30570 0.1000 9.92 1,000 9920 0.0324 18.01 1,000 18010 0.0589 h ABT ngày 3/3/15(1000đ) ọc Gíá trị tế H uế MCK Khối lƣợng K in STT Giá đóng cửa dự báo ại h Tổng giá trị DMĐT ABT FPT HVX DPM DHG BGM HDC Đ Cổ phiếu Tỷ trọng (W) 305500 Phƣơng sai (V) 0.1684 0.1587 0.0196 0.1035 0.2997 0.0133 0.0454 tỉ trọng (W^2)*V 0.0003 0.0004 0.0014 0.0002 0.0003 0.0008 0.0010 0.000009 0.000010 0.000001 0.000002 0.000027 0.000000 0.000002 0.1000 SCD 0.0324 PGI 0.000001 0.0008 0.0589 HTV 0.000009 0.0009 0.000002 0.0006 1.0000 TỔNG ABT FPT HVX DPM 0.000062 DHG BGM HDC SCD PGI 0.000442 FPT 0.000036 0.000355 HVX 0.000027 0.000037 0.001316 DPM 0.000003 0.000094 0.000043 0.000276 DHG 0.000005 0.000081 0.000044 0.000056 0.000346 BGM 0.000009 0.000188 0.000004 0.000121 0.000066 0.001016 HDC -0.000012 0.000053 0.000087 0.000095 0.000021 0.000084 0.001042 SCD 0.000003 0.000055 0.000039 0.000049 0.000013 0.000076 0.000002 0.000997 PGI 0.000028 0.000083 0.000016 0.000031 0.000050 0.000170 0.000080 0.000083 0.000805 HTV 0.000019 0.000033 0.000059 0.000029 0.000040 0.000012 0.000043 0.000010 0.000044 ại h ọc K in h tế H uế ABT TSSL TB CỦA DM 0.001095 PHƢƠNG SAI DANH MỤC 0.000079 ĐỘ LỆCH CHUẪN DM 0.008861 Đ HTV VaR(95%,1 ngày) -4,132.09 (1000đ) VaR(99%,1 ngày) -5,972.87 (1000đ) Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 95% 0.000524 K in h tế H uế Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 99% A-D Beta 0.2802 Parameters 0.00 Minimum=-0.04,Maximum=0.06,Alpha=42.27102,Beta=52.21565 0.3113 0.43 Location=-0.53,Mean=0.00,Std Dev.=0.01 Normal Đ Lognormal P-Value ại h Distribution ọc Kết phân phối phù hợp với kịch mô 0.3642 0.445 Mean=0.00,Std Dev.=0.01 Gamma 0.4124 0.221 Location=-0.25,Scale=0.00,Shape=999 Logistic 8.1675 0.112 Mean=0.00,Scale=0.00 … … BetaPERT 416.1413 ' - Minimum=-0.03,Likeliest=0.00,Maximum=0.03 Pareto ' - ' - No Fit … Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 95% phân phối Beta Kết tính TSSL trung bình danh mục Monte Carlo độ tin cậy 99% ọc K in h tế H uế phân phối Beta Đ ại h Kết tính VaR-Montel Carlo mức tin cậy 95% sau hiệu chỉnh tỉ trọng [...]... đề tài Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR, CVaR và ARMA/ GARCH vào quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết 2 2 Mục tiêu nghiên cứu  Mục tiêu tổng quát Nghiên cứu việc ứng dung mô hình VaR đặc biệt là VaR theo hướng tiếp cận mở rộng, CVaR và ARMA/ GARCH vào quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết  Mục tiêu cụ thể - Tổng hợp cơ sở lý luận về danh mục đầu tư, rủi ro và quản trị rủi ro danh mục đầu... kết quả VaR, CVaR và ARMA/ GARCH với thực tế, phân Đ tích xu hướng và đánh giá kết quả tính được 5 Kết cấu đề tài: PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ PHẦN 2 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Chương I: Tổng quan về mô hình VaR, CVaR và ARMA/ GARCH trong việc quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết Chương II: Ứng dụng kết hợp mô hình VaR, CVaR và ARMA/ GARCH trong việc quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết Chương... quyết ại h định thông minh của riêng mình Tuy nhiên trong trường hợp việc tăng thêm một khoản dự phòng trong thời gian ngắn là khó thực hiện thì việc điều chỉnh tỉ trọng Đ các cổ phiếu trong danh mục thông qua mô hình ARMA/ GARCH thực sự tỏ ra có ưu thế và hiệu quả hơn hẳn Từ những kết quả khả quan đạt được trong việc nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR, CVaR, ARMA/ GARCH và quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu. .. quả và một số kiến nghị PHẦN 3: KẾT LUẬN 4 PHẦN II NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH VaR, CVaR, ARMA/ GARCH TRONG VIỆC QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT 1.1 Tổng quan lý thuyết danh mục cổ phiếu niêm yết 1.1.1 Chứng khoán a Khái niệm Chứng khoán là bằng chứng xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với tài sản hoặc phần vốn của tổ chức phát hành Chứng... trung bình của Danh mục: R= w1 r1 + w2 r2 +… + wnrn Trong đó w1 là tỷ trọng của cổ phiếu 1 trong danh mục, với w1 = số tiền đầu tư vào cổ phiếu 1/ tổng số tiền đầu tư vào danh mục, w2 là tỉ trọng của cổ phiếu 2 trong danh mục, wn là tỷ trọng của cổ phiếu n trong danh mục r1 , r2,…, rn lần lượt là tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu 1, cổ phiếu 2, cổ phiếu thứ n + Tính độ lệch chuẩn của Danh mục w1 tế H uế... phạm vi nghiên cứu: - Quy trình quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết trong quá trình ứng ọc dụng các mô hình VaR, CvaR và ARMA/ GARCH ại h  Phạm vi nghiên cứu: - Thời gian: Thu thập số liệu giá đóng cửa của 10 cổ phiếu được lựa chọn trong Đ khoảng thời gian 2 năm từ 02/01/ 2013 đến 02/03/2015 ( gồm 532 quan sát) - Không gian: Cổ phiếu được lựa chọn trên sàn HOSE 4 Phƣơng pháp nghiên cứu:  Phƣơng... chứng khoán có đủ điều kiện niêm yết vào giao dịch tại SGDCK.Chứng khoán niêm yết gồm cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ đầu tư chứng khoán đại chúng dạng đóng, cổ phiếu của công ty đầu tư chứng khoán và các loại chứng khoán khác được chấp nhận niêm yết tại SGDCK h - Tổ chức niêm yết: là tổ chức phát hành có chứng khoán niêm yết tại SGDCK b Điều kiện niêm yết K in (Trích từ điều 3- Quy chế niêm yết chứng... điểm và hạn chế của các phương pháp VaR truyền thống để đưa ra những giải pháp nâng cao năng lực đo tế H uế lường rủi ro bằng việc phát triển VaR theo cách tiếp cận mở rộng kết hợp CVaR - Ứng dụng kết quả lượng hóa rủi ro bằng VaR, CVaR và kết quả dự báo khoản lời/lỗ của danh mục bằng ARMA/ GARCH vào quy trình quản trị rủi ro danh mục đầu tư cổ phiếu niêm yết K in  Đối tƣợng nghiên cứu: h 3 Đối tƣợng và. .. CK của NHTM và các tổ chức tài chính Cổ phiếu (Stock) Căn cứ vào tính chất huy động Trái phiếu (Bond) vốn Chứng chỉ quỹ, CK phái sinh 5 Căn cứ vào mức độ ổn định lợi CK có thu nhập ổn định tức CK có thu nhập biến đổi Căn cứ vào hình thức chứng CK ghi danh khoán CK không ghi danh Căn cứ vào nơi giao dịch CK niêm yết CK chưa niêm yết 1.1.2 Cổ phiếu niêm yết a Khái niệm tế H uế - Niêm yết chứng khoán:... giữa rủi ro và tiềm năng lợi nhuận Tại các nước phát triển, rất nhiều lý thuyết đo lường và quản trị rủi ro danh mục hiện đại đã được nghiên cứu ứng dụng và kiểm nghiệm như “khung kì vọng phương sai” của h Markhoviz (1952) hay Mô hình định giá tài sản vốn CAPM” của William Sharpe K in (1963) trong khi ở Việt Nam, cụm từ quản trị rủi ro danh mục vẫn còn khá mới mẽ với nhiều nhà đầu tư cá nhân và cả