Độ biến động quản trị rủi ro tài chính

ĐỘ BIẾN ĐỘNG giá trị tài sảnĐộ biến động giá trị tài sản là đại lượng phản ánh sự dao động của giá trị tài sản cơ sở trong một khoảng thời gian nhất định.. ĐỘ BIẾN ĐỘNG giá trị tài sảnĐỘ

Độ biến động

Click icon to add picture

NHÓM 3 – QUẢN TRỊ RỦI RO TÀI CHÍNH

ĐỘ BIẾN ĐỘNG giá trị tài sản

Độ biến động giá trị tài sản là đại lượng phản ánh sự dao động của giá trị tài sản cơ sở trong một khoảng thời gian nhất định Nói cách khác , Volatility tương ứng với ĐỘ LỆCH CHUẨN

ĐỘ BIẾN ĐỘNG giá trị tài sản

ĐỘ BIẾN ĐỘNG ĐẶC TRƯNG CHO ĐỘ BẤT ỔN HOẶC LÀ MỨC RỦI RO TRONG DAO ĐỘNG CỦA GIÁ TRỊ TÀI SẢN CƠ SỞ

Độ biến động lịch sử và độ biến động ẩn

ĐỘ BIẾN ĐỘNG LỊCH SỬ ( HISTORICAL VOLATILITY ) được tính từ các số liệu của giá trị tài sản trong quá khứ (độ lệch chuẩn của lợi suất giá trị tài sản)

⇒Độ biến động lịch sử đo lường mức độ thay đổi trong quá khứ của giá trị tài sản

ĐỘ BIẾN ĐỘNG ẨN ( IMPLIED VOLATILITY ) được xác định dựa trên giá của một sản phẩm phái sinh với giả thiết giá của nó được xác định dựa trên mô hình định giá phái sinh ( điển hình là Black & Scholes – Tham khảo giáo trình trang 108).

⇒Độ biến động ẩn là thước đo kỳ vọng thị trường về mức biến động giá trị tài sản tại thời điểm đó trong tương lai

Độ biến động lịch sử và độ biến động ẩn

Người ta dự báo sắp có một trận hạn hán lớn toàn cầu trong tháng tới, có thể làm cho giá gạo tăng vọt Tuy nhiên chưa ai biết mức độ của trận hạn hán đó đến đâu Nếu nó lớn thì giá gạo tăng rất nhiều, còn nếu nó nhẹ thì giá gạo không tăng mà ngược lại sẽ giảm nhiều (nó đã tăng sẵn khi người ta kỳ vọng sắp có hạn hán mất mùa)

Trước khi hạn hán xảy ra, thì giá gạo không thay đổi nhiều, tức là historical volatility tương đối thấp, nhưng mà implied volatility rất cao (vì người ta kỳ vọng giá sắp thay đổi rất nhiều)

Sau khi hạn hán xảy ra , giả sử hạn hán lớn thì giá gạo lúc đó thay đổi mạnh , giá gạo tăng cao Tức là vào thời điểm sau hạn hán thì historical volatility lên cao, nhưng mà người ta không còn kỳ vọng là giá gạo tiếp tục thay đổi mạnh trong mấy tháng sau nữa, nên implied volatility lại giảm xuống còn rất thấp

XÁC ĐỊNH ĐỘ BIẾN ĐỘNG ĐỂ LÀM GÌ ???

Phương pháp định lượng đo lường sự biến động của chỉ số chứng khoán (VNINDEX , S&P 500, ) Có ý nghĩa lớn trong việc xác định giá chứng khoán và quản trị rủi ro

• Thông thường, một dãy chỉ số tài chính biến động khác nhau theo khoảng thời gian nhất định

• Biến động thị trường là một thước đo cho thấy XU HƯỚNG của một thị trường hoặc một chứng khoán sẽ tăng giá hay rớt giá trong một khoảng thời gian Biến động có thể quan sát bằng cách nhìn vào những thay đổi trong quá khứ của giá cổ phiếu

• Đưa ra các mô hình áp dụng trong quản trị rủi ro thị trường đối với các danh mục đầu tư dựa vào sự biến động của chỉ số chứng khoán

S&P 500 và chỉ số VIX

Thông thường khi VIX tăng thì S&P 500 giảm, ngược lại khi VIX

đạt mức cao tức là S&P 500 đang ở mức thấp có thể là thời điểm tốt

để mua vào

• VIX < 20 điểm thường phản ánh thị trường bình ổn

• VIX >30 điểm cho thấy nhà đầu tư đang lo lắng về thị trường,

• VIX đạt mức cao từ 40 điểm trở lên cũng là lúc tâm lý nhà đầu

tư rất lo lắng, hoang mang về xu hướng sắp tới của thị trường

cầu

Khủng hoảng nợ công Châu Âu– Hy Lạp

chỉ số VIX - “chỉ số của sự sợ hãi”

CHỈ SỐ VIX ĐO BIẾN ĐỘNG CỦA TTCK MỸ TĂNG MẠNH

Đo lường độ biến động

• A variable's volatility, , is defined as the standard deviation of the return provided by the variable per unit of time when the return is expressed using continuous compounding

• Define Si as the value of a variable at the end of day i The continuously compounded return per day for the variable on day i (daily return) is

• On day n :

Đo lường độ biến động

Trong quản trị rủi ro:

• được coi như = 0 : sự thay đổi trong lợi tức mỗi ngày được coi như rất nhỏ so với độ lệch chuẩn

• m-1 được thay bởi m

Để xác định độ lệch chuẩn trong một khoảng thời gian t= n days có thể dùng công thức sau

Đo lường độ biến động

Đo lường độ biến động

Một tài sản có giá 60$ và độ biến động hàng ngày của nó là 2% Với giả định thay đổi giá là phân phối chuẩn , sự thay đổi 1 độ lệch chuẩn trong giá tài sản và độ tin cậy 95% thì giá của nó dao động trong khoảng 60±1.96*(60*0.02)

Vậy độ lệch chuẩn của 5 ngày là  * 2% = 4.47% Giả định giá tài sản có phân phối chuẩn , với độ tin cậy 95% giá tài sản sau 5 ngày sẽ nằm trong khoảng 60 ± 1.96*(60*4.47%)

Đo lường độ biến động

Khi xem xét trọng số gắn liền với sự thay đổi mỗi ngày :

Trong dài hạn :

• : phương sai trung bình trong dài hạn (long-run variance rate)

• : trọng số gắn với

Mô hình ewma

Giả định rằng , độ biến động của giá tài sản tính được vào ngày n-1 là 1% / ngày Như vậy giá trị mong đợi của mức biến động giá cả ngày n-1 là 1% (bằng độ lệch chuẩn) Và trong cuối ngày n-1 , giá tài sản tăng 2% , cao hơn mong đợi

Vậy độ biến động giá tài sản vào ngày n hôm sau là :

Như vậy , độ biến động mong đợi của giá tài sản ngày n đã cao hơn so với ngày n -1 do sự bất ổn ngày n -1 đã cao hơn so với mong đợi

Mô hình ewma

• Ưu điểm của mô hình EWMA là chỉ cần dữ liệu gần nhất quan sát được để đưa ra phương sai ước tính sẽ liên tục được cập nhật khi có dữ liệu mới

=> mô hình này phù hợp để theo dõi sự thay đổi của độ biến động

• Giá trị chi phối lớn đến kết quả ước tính

• lớn : độ biến động hàng ngày phản hồi tương đối chậm khi có sự thay đổi lớn của

• nhỏ : độ biến động hàng ngày bị tác động quá lớn bởi sự thay đổi trong

Mô hình garch(1,1)

Mô hình GARCH (Generalised Autogressive Conditional Heteroskedasticity) được Tim Bollerslev đề xuất năm 1986 để khắc phục những hạn chế của ARCH

GARCH(1,1) = EWMA khi

Mô hình tổng quát GARCH(p,q) : được tính từ mô hình gồm p số quan sát trên dữ liệu và q ước tính gần nhất của phương sai

Để mô hình GARCH(1,1) ổn định thì

Arch – EWMA – GARCH(1,1)

với nó quan trọng hơn các biến số còn lại

tuy nhiên trong một số trường hợp EWMA được sử dụng khi GARCH(1,1) không ổn định do

Ước tính tham số mô hình EWMA – GARCH(1,1)

Sử dụng GARCH(1,1) dự đoán biến động tương laiCông thức :

=> Vào ngày n+t trong tương lai

Giá trị mong đợi của là nên

=>

Thanks for your listening !

Click icon to add picture