MỘT SỐ NỘI DUNG CHI TIẾT HƠN CHO PHẦN TRÌNH BÀY RỦI RO THỊ TRƯỜNG • • • Nhận dạng Đo lường, đánh giá Xử lý, phòng hộ Sau giới thiệu cho sinh viên biết rủi ro thị trường (nhận dạng), nói cho sinh viên biết: Đây loại rủi ro thuộc trụ cột thứ (Pillar 1)-Các yêu cầu vốn tối thiểu (Minimum Capital Requirements) Basel II • • • • Nguồn gốc trình từ Basel I đến Basel III Các trụ cột Basel Nếu có điều kiện thầy cô có để điểm lại tình hình áp dụng Basel vài nước Việt Nam Khái niệm lợi suất Trong phần nói khái niệm lợi suất, giảng viên đưa cách tính lợi suất theo nghĩa đơn giản rt = ln • • • rt = Pt − Pt −1 Pt −1 Sau nói việc sử dụng lợi suất tính theo hàm loga: Pt Pt −1 Chúng ta nêu ưu việt hạn chế cách tính theo loga Chúng ta nêu mối quan hệ giá lợi suất Lợi suất biến ngẫu nhiên Sau tuần thứ kết thúc, nhắc bạn sinh viên buổi sau học đem máy tính laptop (có thể người máy) người add Tool Data Analysis Excel vào máy • • Chọn Descriptive Statistics Tool này, cửa sổ chọn ô Giải thích ý nghĩa giá trị tính đươc bảng kết quả; chọn giá trị trung bình mẫu phương sai mẫu hay độ lệch chuẩn mẫu với chuỗi lợi suất • minh hoạ Tính VaR với vài độ tin cậy, chẳng hạn: 99%, 95%, 97,5% • Chúng ta dung hàm NORMSINV Excel để tính giá trị phân vị • ( bảng Excel gửi kèm) Chúng ta nói ý nghĩa số tính Như trình bày xong phương pháp tham số-phân phối chuẩn Tiếp theo giới thiệu phương pháp mô lịch sử (hay đơn giản gọi lịch sử) Nội dung trình bày Slide 14: Phương pháp đơn giản với giả thuyết phân bố lợi suất khứ tái diễn tương lai Các bước thực trình bày Slide • Lưu ý xếp lợi suất từ bé đên lớn copy sang cột khác, để không • làm thay đổi chuỗi ban đầu Bước tính VaR dựa vào hàm PERCENTILE Excel để đọc giá trị • • • VaR tuỳ vào độ tin cậy Hướngdẫn yêu cầu sinh viên thực hành máy tính So sánh kết với phương pháp phân phối chuẩn Chúng ta yêu cầu sinh viên tính lợi suất danh mục lấy áp • dụng phương pháp thực hành máy tính để tính VaR Nói thêm việc ứng dụng phương pháp ngân hàng hay sử dụng Tiếp theo sang Phương pháp mô Monte-Carlo Slide 16 Phương pháp sử dụng việc sinh số ngẫu nhiên để tính VaR danh mục Các bước nói Slide 16 • Chúng ta sử dụng thủ tục Random Number Generation Tool để sinh số ngẫu nhiên Số lượng tuỳ chọn, dạng phân phối dung Phân phối chuẩn với trung bình =0 phương sai=1 hay với tham số khác • ước lượng Chúng ta sinh nhiều chuỗi (nhưng độc lập) • Dựa hàm PERCENTILE Excel để yêu cầu sinh viên tính VaR với • độ tin cậy khác So sánh kết VaR tính với phương pháp Để đánh giá phương pháp ước lượng VaR phù hợp hay không thực thủ tục hậu kiểm VaR Các bước thực hậu kiểm trình bày Slide 18, 19 • Khi thực hậu kiểm phải thực cho mô hình VaR theo • độ tin cậy, phương pháp Giả sử có mẫu kích thước T, bớt lại n giá trị cuối chuỗi số liệu để thực hậu kiểm, thông thường hay chọn n 250 • quan sát Như phải cho cửa sổ W gồm có (T-n) quan sát dịch chuyển bước để ước lượng n giá trị VaR cho phương pháp tính VaR Chẳng hạn hậu kiểm VaR cho phương pháp với độ tin • cậy 99% 95% phải thực lần thao tác Sau so sánh n giá trị thua lỗ thực tế (chuỗi lợi suất thực tế danh mục âm) với n giá trị VaR tính cho phương pháp để đếm • số thua lỗ thực tế vượt VaR Để đánh giá phương pháp ước lượng VaR có phù hợp hay không? Tuỳ n, mô hình VaR có miền chấp nhận tương ứng Để đưa miền này, phải sử dụng kiến thực phần xác suất thống kê toán để giải thích sau: Khi ta chọn n ngày (chu kỳ) đê hậu kiểm, người ta thường giả thiết số ngày mà P&L (lãi hay lỗ) vượt VaR(1-a, k) biến ngẫu nhiên có phân phối nhị thức B(n,a); n đủ lớn coi xấp xỉ chuẩn Như n, a, biết với xác suất cho trước ta suy số ngày mà P&L (lãi hay lỗ) vượt VaR(1-a, k) khoảng nào, tối đa tối thiểu (như kiểu suy diễn tần suất mẫu mà dạy phần thống kê) • Ví dụ Slide thực hậu kiểm với n=250, cho VaR(99%) số ngày mà P&L (lãi hay lỗ) vượt VaR(1-a, k) không mô hình coi • chuẩn xác Trên sở kết hậu kiểm đưa công thức xác định vốn cho rủi ro thị trường (như Slide 20) Như để thực hậu kiểm VaR phải tính khả nhiều lần, để tiết kiệm thời gian ngồi tính 250 lần sử dụng số lệnh Matlab để chạy (đã gửi kèm theo) Có lẽ phần hậu kiểm không cần cho sinh viên thực hành máy tính, bạn muốn tìm hiểu gửi mfile cho tự tìm hiểu giải đáp riêng Như vậy, với mô hình VaR hoàn thành Trước kết thúc trình bày mô hình VaR cần so sánh phương pháp ước lượng VaR trình bày (trình bày chi tiết Slide 22) nêu số hạn chế VaR • Có thông tin điều kiện thị trường hoạt động bình thường • Phần nhỏ tình hướng (1%, 5%, ) VaR chưa trả lời Ngoài hạn chế nữa? Chúng ta tiếp tục nghiên cứu số tính chất độ đo rủi ro chặt chẽ (slide 24, 25) Ở đây, giải thích ý nghĩa tính chất cho sinh viên: • Tính chất T1: Khi thêm vào danh mục tài sản có lãi không thay đổi a • rủi ro danh mục giảm lượng a Tính chất T2: Rủi ro danh mục không vượt tổng rủi ro • tài sản (quy tắc đa dạng hoá để giảm thiểu rủi ro) Tính chất T3: Quy mô danh mục đầu tư tăng giảm (lamda) lần rủi ro • tăng giảm nhiêu lần Tính chất T4: Nếu danh mục đầu tư có mức lợi suất thấp cách hệ thống so với danh mục đầu tư khác trạng thái rủi ro danh mục phải lớn Dựa theo tính chất để đánh giá VaR thoả mãn tính chất T1, T3, T4, tính chất T2 thoả mãn lợi suất tài sản có phân phối chuẩn Vậy lợi suất tài sản không phân phối chuẩn nguyên tắc đa dạng hoá bị phá vỡ Liệu có độ đo khắc phục số hạn chế VaR hay không? Chúng ta tiếp tục giới thiệu độ đo ES (đôi dùng VaR có điều kiện- CVaR) Phần độ đo ES chúng giải thích ý nghĩa nhiều kỹ thuật tính toán, có công thức tính ES cho trường hợp phân phối chuẩn Slide 26 Trong ϕ , Φ công thức hàm độ, phân phối phân phối chuẩn chuẩn hoá Cuối phải khẳng định lại, VaR có số hạn chế định dung rộng rãi để đo lường rủi ro thị trường, tín dụng, Phần giới thiệu BIS có lẽ gửi giáo trình tiếng anh bạn sinh viên đọc thêm Để có kiến thức chi tiết đầy đủ cho chương này, thầy cô đọc thêm tài liệu: Hoàng Đình Tuấn (2010), Mô hình phân tích định giá tài sản tài chính, tập 1, NXB khoa học kỹ thuật Nguyễn Văn Nam Hoàng Xuân Quyến (2002), Rủi ro tài chính-Thực tiễn phương pháp đánh giá, NXB Tài ... ban đầu Bước tính VaR dựa vào hàm PERCENTILE Excel để đọc giá trị • • • VaR tuỳ vào độ tin cậy Hướng dẫn yêu cầu sinh viên thực hành máy tính So sánh kết với phương pháp phân phối chuẩn Chúng ta... Slide 22) nêu số hạn chế VaR • Có thông tin điều kiện thị trường hoạt động bình thường • Phần nhỏ tình hướng (1%, 5%, ) VaR chưa trả lời Ngoài hạn chế nữa? Chúng ta tiếp tục nghiên cứu số tính... (lãi hay lỗ) vượt VaR(1-a, k) khoảng nào, tối đa tối thiểu (như kiểu suy diễn tần suất mẫu mà dạy phần thống kê) • Ví dụ Slide thực hậu kiểm với n=250, cho VaR(99%) số ngày mà P&L (lãi hay lỗ)