Ứng dụng mô hình var để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu các ngân hàng thương mại việt nam​

MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT i DANH MỤC BẢNG BIỂU ii DANH MỤC HÌNH iii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Đóng góp nghiên cứu 1.6 Kết cấu luận văn CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO DANH MỤC VÀ MƠ HÌNH VaR 2.1 Cơ sở lý thuyết rủi ro rủi ro danh mục đầu tư 2.1.1 Khái niệm rủi ro rủi ro danh mục đầu tư 2.1.2 Đo lường rủi ro 10 2.2 Cơ sở lý thuyết mơ hình giá trị rủi ro Value at risk (VaR) 13 2.2.1 Lịch sử đời mơ hình giá trị rủi ro VaR 13 2.2.2 Khái niệm Value at Risk (VaR) 14 2.2.3 Điều kiện sử dụng mơ hình VaR 16 2.2.4 Các yếu tố ảnh hướng đến VaR 16 2.2.5 Hạn chế mơ hình VaR 18 2.2.6 Các phương pháp tính VaR 18 2.3 Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng Value at Risk để đo lường rủi ro danh mục đầu tư 21 CHƢƠNG 3: CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 3.1 Cơ sở liệu 27 3.2 Phương pháp nghiên cứu 28 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 38 4.1 Kết kiểm định phân phối chuẩn 38 4.2 Kết kiểm định tính dừng 41 4.3 Kết ước lượng GARCH (1,1) 42 4.4 Kết ước lượng VaR ngày tỷ suất lợi nhuận danh mục đầu tư 43 4.5 Kết kiểm định ước lượng VaR mức ý nghĩa 43 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH .50 5.1 Kết luận 50 5.2 Hạn chế đề tài 53 5.3 Hướng nghiên cứu mở rộng 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Giải thích ACB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Á Châu BID Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam CTG Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam DMĐT Danh mục đầu tư EIB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam FED Cục dự trữ liên bang Mỹ GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Models Mơ hình phương sai có điều kiện sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát MBB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Quân Đội NVB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Quốc dân NHTM Ngân hàng thương mại SHB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội STB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín TTCK Thị trường chứng khốn VaR Value at Risk Giá trị rủi ro VCB Cổ phiếu Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam ii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Các cổ phiếu NHTM Việt Nam niêm yết sàn chứng khoán 27 Bảng 3.2: Các danh mục đầu tư 29 Bảng 3.3: Bảng phân vị thứ 100p lợi nhuận chuẩn hóa 34 Bảng 4.1: Thống kê mô tả 40 Bảng 4.2: Bảng tổng hợp hệ số  danh mục đầu tư 41 Bảng 4.3: Kết ước lượng mơ hình GARCH(1,1) 42 Bảng 4.4: Kết tỷ lệ vi phạm VaR thực tế mức rủi ro 44 Bảng 4.5: Kết kiểm định ước lượng VaR thực tế mức rủi ro 44 iii DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Thành phần rủi ro danh mục đầu tư 10 Hình 2.2: Phân phối xác suất tính VaR 15 Hình 4.1: Phân phối tỷ suất lợi nhuận danh mục đầu tư 39 Hình 5.1: So sánh VaR Stress Test 55 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Tính cấp thiết đề tài Rủi ro luôn tồn khách quan tất hoạt động kinh tế, khơng thể loại bỏ hồn tồn rủi ro mà kiểm sốt chúng Quản trị rủi ro kết hợp việc áp dụng sách kinh tế sử dụng công cụ để đo lường rủi ro tổn thất rủi ro mang lại Đây xem nhiệm vụ quan trọng kinh tế để hoạt động ổn định, tránh tổn thương biến động, cú sốc kinh tế tạo Lịch sử kinh tế giới chứng kiến nhiều đổ vỡ tổ chức định chế tài lớn, phải kể đến như: sụp đổ thị trường chứng khoán phố Wall năm 1929, sụp đổ thị trường chứng khoán Paris năm 1882, khủng hoảng Đông Nam Á năm 1997 bắt nguồn từ Thái Lan hay khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008-2009 Một nguyên nhân chung khủng hoảng thị trường tài thiếu vắng công cụ để quản lý đo lường rủi ro hiệu Mơ hình giá trị rủi ro (VaR) đời vào cuối năm 1980 định chế tài lớn phát triển, sử dụng phổ biến đầu năm 1990 VaR xây dựng dựa sở lý thuyết xác suất thống kê phương pháp đo lường rủi ro từ nhiều kỷ trước Với ưu điểm trội, VaR nhanh chóng trở thành cơng cụ để định chế tài phi tài nước lựa chọn để đo lường rủi ro danh mục đầu tư Từ năm 1994, với đời RiskMetric, gói sản phẩm ứng dụng VaR mang thương hiệu công ty tách từ JPMorgan Chase, VaR áp dụng rộng rãi trở thành tiêu chuẩn việc đo lường giám sát rủi ro tài tồn giới Vai trị VaR nhấn mạnh vào năm 1996 Ủy ban giám sát ngân hàng Basel cho phép định chế tài phi tài tính tốn u cầu vốn dựa mơ hình VaR nội Tuy sở khoa học VaR hình thành mơi trường ngân hàng phát triển VaR lại thăng hoa thông qua việc sử dụng VaR định chế tài chuyên nghiệp để quản trị rủi ro danh mục đầu tư cho hoạt động đầu tư họ Trên giới, có nhiều nghiên cứu ứng dụng mơ hình VaR để đo lường rủi ro danh mục đầu tư quốc gia phát triển phát triển nhằm mục đích quản trị rủi ro cho danh mục có Trong Việt Nam, mơ hình VaR chưa ứng dụng phổ biến nghiên cứu ứng dụng VaR để đo lường rủi ro danh mục đầu tư cho TTCK Việt Nam hạn chế Trong nghiên cứu gần đây, Võ Hồng Đức Huỳnh Long Phi (2015) tiên phong việc ứng dụng 12 mơ hình ước lượng phương sai thay đổi để ước lượng VaR – ngày số VN-Index HNX-Index mức rủi ro nghiên cứu TTCK Việt Nam Tại TTCK Việt Nam, nhóm cổ phiếu ngân hàng nhóm cổ phiếu có mức khoản cao thị trường Tuy nhiên, năm gần đây, hệ thống ngân hàng Việt Nam bộc lộ nhiều điểm yếu nợ xấu rủi ro tín dụng gia tăng, đồng thời tỷ suất lợi nhuận đầu tư vào nhóm cổ phiếu NHTM mức thấp, chưa kỳ vọng nhà đầu tư Điều trở thành nỗi lo không cổ đông nắm giữ nhà đầu tư có ý định nắm giữ cổ phiếu ngân hàng Tuy nhiên kì vọng vào nhóm cổ phiếu ngân hàng thời gian tới lớn mà hiệu sách vĩ mơ phát huy kinh tế dần phục hồi Chính lý thúc đẩy nhu cầu cấp bách cần có cơng cụ định lượng rủi ro nhóm cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam VaR công cụ lựa chọn hàng đầu tổ chức đầu tư nước Trong bối cảnh nghiên cứu mơ hình VaR nước ta cịn ít, đề tài “Ứng dụng mơ hình VaR để đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu Ngân hàng thương mại Việt Nam” giúp nhà đầu tư có thêm cơng cụ hữu ích việc định đầu tư hay quản lý, giám sát danh mục đầu tư cách có hiệu 1.2 Mục tiêu đề tài Mục tiêu tổng quát luận văn đo lường rủi ro danh mục đầu tư nhóm cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam ứng dụng mơ hình VaR Để thực mục tiêu nghiên cứu, đề tài tập trung trả lời câu hỏi nghiên cứu sau: Thứ nhất, sụt giảm tối đa chuỗi tỷ suất lợi nhuận tính theo ngày nắm giữ danh mục đầu tư nhóm cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam với mức tin cậy cho trước? Thứ hai, mơ hình VaR với ước lượng phương sai thay đổi GARCH(1,1) thực tốt mức rủi ro nào? Thứ ba, mức tổn thất tối đa danh mục đầu tư đại diện cho cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam khác mức tin cậy cho trước? 1.3 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận văn rủi ro danh mục đầu tư nhóm cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam theo mức rủi ro mà nhà đầu tư kỳ vọng Nghiên cứu tiến hành dựa biến động giá cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam giai đoạn từ năm 2006-2016, cụ thể: Niêm yết Sở Giao dịch Chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh gồm có: - CTG (Ngân hàng TMCP Cơng Thương Việt Nam) - EIB (Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam) - MBB (Ngân hàng TMCP Quân Đội): - STB (Ngân hàng TMCP Sài Gịn Thương Tín) - VCB (Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam) - BID (Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam) Niêm yết Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội gồm có: - ACB (Ngân hàng TMCP Á Châu) - SHB (Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội) - NVB (Ngân hàng TMCP Quốc dân) Nghiên cứu sử dụng liệu giá đóng cửa có điều chỉnh giá trị vốn hóa thị trường cổ phiếu giai đoạn 07/2006 - 04/2016 Luận văn nghiên cứu mơ hình VaR ước lượng phương sai thay đổi GARCH(1,1) để đo lường rủi ro (phương sai) cho riêng cổ phiếu cho danh mục đầu tư lập từ cổ phiếu nêu 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu Để trả lời câu hỏi nghiên cứu, luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thơng qua phân tích danh mục thực nghiệm Đầu tiên, kế thừa nghiên cứu Orhan Koksan (2012), Võ Hồng Đức Huỳnh Long Phi (2015), Lê Phan Thị Diệu Thảo Nguyễn Thanh Phú (2016), rủi ro danh mục đầu tư biểu thông qua sụt giảm tỷ suất lợi nhuận danh mục tính theo ngày tính tốn dựa mơ hình VaR ước lượng phương sai thay đổi GARCH(1,1) Nghiên cứu tính tốn dựa giá đóng cửa điều chỉnh nhóm cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam khoảng thời gian từ 07/2006 – 04/2016 phương sai thay đổi ước lượng từ mơ hình GARCH(1,1) Tiếp theo, luận văn sử dụng phương pháp thống kê tỷ lệ vi phạm VaR mô hình kiểm định VR để kiểm định tính phù hợp mơ hình, đánh giá hiệu thực tương đối mơ hình VaR sử dụng ước lượng phương sai thay đổi GARCH(1,1) mức rủi ro khác áp dụng cho danh mục đầu tư cổ phiếu NHTM niêm yết Việt Nam 1.5 Đóng góp nghiên cứu Đóng góp mặt lý luận Về mặt lý luận, nghiên cứu hệ thống hóa lý thuyết trình bày vấn đề liên quan đển rủi ro danh mục đầu tư, mơ hình VaR đề xuất sử dụng phương pháp Stress Test để khắc phục số hạn chế mơ hình VaR Cơ sở lý thuyết đưa bước thực trình bày cụ thể giúp nghiên cứu kế thừa áp dụng phát triển Ngoài ra, nghiên cứu áp dụng mơ hình kiểm định VR để kiểm định tính phù hợp mơ hình VaR ước lượng Những phát hiện, đề xuất từ kết nghiên cứu Theo kết kiểm định cho thấy giai đoạn nghiên cứu, hầu hết chuỗi tỷ suất lợi nhuận danh mục đầu tư thực nghiệm nhóm cổ phiếu NHTM niêm yết TTCK Việt Nam không tuân theo quy luật phân phối chuẩn mà có tượng “leptokurtosis” tức hàm xác suất có Điều cho thấy sử dụng giả thiết nghiên cứu phân phối chuẩn để nghiên cứu mơ hình đo lường rủi ro chuỗi dẫn đến kết khơng mang tính xác cao số trường hợp Kết ước lượng phương sai thay đổi GARCH(1,1) cho thấy tác động cú sốc khứ tác động nhiều hay tới độ biến động tỷ suất lợi nhuận danh mục đầu tư thời điểm Tuy nhiên, hạn chế lớn mơ hình GARCH chúng giả định có tính chất đối xứng, nghĩa phương sai mơ hình phụ thuộc vào độ lớn khơng phụ thuộc vào dấu nhiễu Vì thế, cú sốc mạnh có giá trị dương có ảnh hưởng lên dao động chuỗi liệu hồn tồn giống với cú sốc mạnh có giá trị âm 1.6 Kết cấu luận văn Kết cấu luận văn chia làm chương sau: 66 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -36.60867 0.0000 Test critical values: -3.963848 -3.412649 -3.128291 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 18:46 Sample (adjusted): 10/28/2009 4/26/2016 Included observations: 1584 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PORTFOLIO_RETURN(-1) -0.911083 0.024887 -36.60867 0.0000 C @TREND("10/27/2009") -0.000661 4.91E-07 0.000792 8.09E-07 -0.835575 0.606736 0.4035 0.5441 R-squared 0.458806 Mean dependent var Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.458121 0.015744 0.391886 4329.559 670.1584 0.000000 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 2.10E-05 0.021388 -5.462827 -5.452661 -5.459050 2.006372 67 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -23.66868 0.0000 Test critical values: -3.965192 -3.413307 -3.128681 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 18:51 Sample (adjusted): 9/17/2010 4/26/2016 Included observations: 1287 after adjustments Variable Coefficient PORTFOLIO_RETURN(-1) -1.748202 D(PORTFOLIO_RETURN(-1)) D(PORTFOLIO_RETURN(-2)) D(PORTFOLIO_RETURN(-3)) C @TREND("9/13/2010") 0.411729 0.271736 0.099761 -0.000361 -3.70E-07 Std Error t-Statistic Prob 0.073861 -23.66868 0.0000 0.060704 0.045644 0.027821 0.001531 1.81E-06 6.782594 5.953326 3.585772 -0.235889 -0.204775 0.0000 0.0000 0.0003 0.8136 0.8378 R-squared 0.649656 Mean dependent var Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.648288 0.027363 0.959100 2808.203 475.0803 0.000000 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.000223 0.046139 -4.354628 -4.330572 -4.345598 1.955482 68 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -34.06012 0.0000 Test critical values: -3.966473 -3.413933 -3.129052 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 18:55 Sample (adjusted): 11/02/2011 4/26/2016 Included observations: 1092 after adjustments Variable Coefficient PORTFOLIO_RETURN(-1) -1.021218 C @TREND("11/01/2011") 0.000362 2.05E-07 Std Error t-Statistic Prob 0.029983 -34.06012 0.0000 0.000896 1.33E-06 0.403991 0.154954 0.6863 0.8769 R-squared 0.515906 Mean dependent var Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.515017 0.014790 0.238221 3053.475 580.2808 0.000000 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 3.13E-05 0.021238 -5.586951 -5.573226 -5.581757 1.986754 69 Danh mục Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=24) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -21.71134 0.0000 Test critical values: -3.974737 -3.417967 -3.131441 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 09/21/16 Time: 21:11 Sample (adjusted): 2/06/2014 4/26/2016 Included observations: 553 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PORTFOLIO_RETURN(-1) -0.922436 0.042486 -21.71134 0.0000 C @TREND("1/27/2014") 3.96E-05 4.47E-07 0.001876 5.87E-06 0.021127 0.076160 0.9832 0.9393 R-squared 0.461521 Mean dependent var 1.81E-05 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.459562 0.022025 0.266806 1326.844 235.6973 0.000000 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.029960 -4.787864 -4.764453 -4.778717 1.992380 70 Danh mục 10 Null Hypothesis: PORTFOLIO_RETURN has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=26) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -40.59801 0.0000 Test critical values: -3.961885 -3.411688 -3.127722 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PORTFOLIO_RETURN) Method: Least Squares Date: 10/16/16 Time: 19:01 Sample (adjusted): 7/13/2006 4/26/2016 Included observations: 2390 after adjustments Variable Coefficient PORTFOLIO_RETURN(-1) -0.806847 C @TREND("7/12/2006") -0.000291 2.82E-07 Std Error t-Statistic Prob 0.019874 -40.59801 0.0000 0.000802 5.44E-07 -0.362614 0.518883 0.7169 0.6039 R-squared 0.408457 Mean dependent var Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.407962 0.019617 0.918549 6006.227 824.1061 0.000000 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.000103 0.025495 -5.023621 -5.016367 -5.020981 1.994217 71 PHỤ LỤC KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG GARCH(1,1) VỚI GIẢ THIẾT PHÂN PHỐI CHUẨN Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:06 Sample (adjusted): 2438 Included observations: 2437 after adjustments Convergence achieved after 20 iterations MA Backcast: Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C -2.89E-05 0.000395 -0.073123 0.9417 AR(1) MA(1) -0.180022 0.292328 0.181242 0.177898 -0.993268 1.643235 0.3206 0.1003 Variance Equation C 4.44E-05 4.57E-06 9.717111 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.275943 0.636523 0.025126 0.026260 10.98253 24.23884 0.0000 0.0000 R-squared 0.030955 Mean dependent var -8.50E-05 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.030158 0.021594 1.135024 6177.980 1.828326 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.021928 -5.065228 -5.050952 -5.060038 Inverted AR Roots -.18 Inverted MA Roots -.29 72 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:18 Sample (adjusted): 11/22/2006 4/26/2016 Included observations: 2344 after adjustments Convergence achieved after 76 iterations MA Backcast: 11/21/2006 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C -0.000115 0.000241 -0.477211 0.6332 AR(1) MA(1) -0.366519 0.453202 0.176397 0.172221 -2.077813 2.631518 0.0377 0.0085 Variance Equation C 8.77E-06 4.73E-07 18.55101 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.207956 0.779303 0.014983 0.008848 15.88152 88.07230 0.0000 0.0000 R-squared 0.022141 Mean dependent var -0.000161 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.021306 0.022466 1.181531 6244.860 1.827410 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.022709 -5.323259 -5.308516 -5.317889 Inverted AR Roots -.37 Inverted MA Roots -.45 73 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:34 Sample (adjusted): 4/21/2009 4/26/2016 Included observations: 1749 after adjustments Convergence achieved after 24 iterations MA Backcast: 4/20/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C -0.000854 0.000390 -2.186878 0.0288 AR(1) MA(1) 0.958891 -0.967054 0.017737 0.016537 54.06035 -58.47918 0.0000 0.0000 Variance Equation C 1.86E-05 3.01E-06 6.183412 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.141054 0.830403 0.015450 0.016203 9.129880 51.25072 0.0000 0.0000 R-squared 0.013887 Mean dependent var 6.17E-06 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.012757 0.024305 1.031456 4221.829 1.878632 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.024462 -4.820845 -4.802091 -4.813912 Inverted AR Roots 96 Inverted MA Roots 97 74 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:40 Sample (adjusted): 7/01/2009 4/26/2016 Included observations: 1700 after adjustments Convergence achieved after 18 iterations MA Backcast: 6/30/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C 0.000123 0.000487 0.253023 0.8003 AR(1) MA(1) -0.199261 0.255702 0.432690 0.427245 -0.460517 0.598489 0.6451 0.5495 Variance Equation C 4.66E-05 7.60E-06 6.132885 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.148716 0.744604 0.021643 0.031212 6.871201 23.85652 0.0000 0.0000 R-squared 0.004378 Mean dependent var 0.000258 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.003205 0.020905 0.741625 4253.508 1.983438 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.020939 -4.997068 -4.977874 -4.989962 Inverted AR Roots -.20 Inverted MA Roots -.26 75 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:47 Sample (adjusted): 7/17/2009 4/26/2016 Included observations: 1688 after adjustments Convergence achieved after 14 iterations MA Backcast: 7/16/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C -0.000119 0.000392 -0.303182 0.7618 AR(1) MA(1) -0.358328 0.375106 1.056489 1.050117 -0.339169 0.357204 0.7345 0.7209 Variance Equation C 2.26E-05 2.91E-06 7.788002 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.169116 0.777525 0.019868 0.020444 8.511894 38.03115 0.0000 0.0000 R-squared 0.002963 Mean dependent var -3.48E-06 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.001780 0.019869 0.665205 4397.360 1.859909 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.019887 -5.203033 -5.183727 -5.195883 Inverted AR Roots -.36 Inverted MA Roots -.38 76 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:53 Sample (adjusted): 10/28/2009 4/26/2016 Included observations: 1616 after adjustments Convergence achieved after iterations MA Backcast: 10/27/2009 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C 0.000141 0.000305 0.463183 0.6432 AR(1) MA(1) -0.941724 0.948572 0.007242 0.002594 -130.0439 365.6845 0.0000 0.0000 Variance Equation C 2.05E-05 2.09E-06 9.794703 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.259654 0.681842 0.019969 0.015935 13.00259 42.79026 0.0000 0.0000 R-squared 0.004747 Mean dependent var -0.000202 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.003513 0.015885 0.406990 4616.013 1.828762 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.015913 -5.705461 -5.685457 -5.698037 Inverted AR Roots -.94 Inverted MA Roots -.95 77 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:58 Sample (adjusted): 9/14/2010 4/26/2016 Included observations: 1398 after adjustments Convergence achieved after 13 iterations MA Backcast: 9/13/2010 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C -0.000785 0.000224 -3.504783 0.0005 AR(1) MA(1) 0.485032 -0.793882 0.049941 0.031156 9.712106 -25.48106 0.0000 0.0000 Variance Equation C 4.03E-05 3.84E-06 10.49565 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.180695 0.778758 0.016316 0.014045 11.07467 55.44680 0.0000 0.0000 R-squared 0.117209 Mean dependent var -0.000435 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.115943 0.027469 1.052629 3199.926 2.062425 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.029215 -4.569279 -4.546778 -4.560867 Inverted AR Roots 49 Inverted MA Roots 79 78 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/23/16 Time: 00:04 Sample (adjusted): 11/02/2011 4/26/2016 Included observations: 1114 after adjustments Convergence achieved after 33 iterations MA Backcast: 1/11/2011 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C 0.000341 0.000327 1.043265 0.2968 AR(1) MA(1) 0.720236 -0.769640 0.131217 0.119763 5.488906 -6.426347 0.0000 0.0000 Variance Equation C 5.17E-06 1.06E-06 4.896281 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.095891 0.882036 0.012216 0.013709 7.849559 64.34128 0.0000 0.0000 R-squared 0.011338 Mean dependent var 0.000511 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.009558 0.014852 0.245054 3224.573 1.981421 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.014923 -5.778407 -5.751393 -5.768194 Inverted AR Roots 72 Inverted MA Roots 77 79 Danh mục Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/23/16 Time: 00:09 Sample (adjusted): 1/27/2014 4/26/2016 Included observations: 554 after adjustments Convergence achieved after 21 iterations MA Backcast: 1/26/2014 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C -0.000416 0.000855 -0.486759 0.6264 AR(1) MA(1) 0.774088 -0.756392 0.298954 0.312196 2.589325 -2.422810 0.0096 0.0154 Variance Equation C 2.62E-05 6.41E-06 4.090461 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.236337 0.734699 0.046130 0.036137 5.123287 20.33111 0.0000 0.0000 R-squared 0.008257 Mean dependent var 0.000136 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.004657 0.022000 0.266676 1394.026 1.890546 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.022051 -5.010923 -4.964167 -4.992658 Inverted AR Roots 77 Inverted MA Roots 76 80 Danh mục 10 Dependent Variable: PORTFOLIO_RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/22/16 Time: 23:18 Sample (adjusted): 7/13/2006 4/26/2016 Included observations: 2437 after adjustments Convergence achieved after 19 iterations MA Backcast: 7/12/2006 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C -0.000140 0.000287 -0.488186 0.6254 AR(1) MA(1) -0.114313 0.260583 0.136776 0.136185 -0.835764 1.913444 0.4033 0.0557 Variance Equation C 8.36E-06 1.00E-06 8.360163 0.0000 RESID(-1)^2 GARCH(-1) 0.165815 0.818129 0.013682 0.011992 12.11959 68.22566 0.0000 0.0000 R-squared 0.037305 Mean dependent var Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.036514 0.019789 0.953153 6564.552 1.878057 Inverted AR Roots -.11 Inverted MA Roots -.26 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.000113 0.020160 -5.382480 -5.368204 -5.377291 ... quản trị rủi ro cho danh mục có Trong Việt Nam, mơ hình VaR chưa ứng dụng phổ biến nghiên cứu ứng dụng VaR để đo lường rủi ro danh mục đầu tư cho TTCK Việt Nam hạn chế Trong nghiên cứu gần đây,... mơ hình VaR đo lường rủi ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu Ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả khảo sát giá giao dịch cuối phiên cổ phiếu danh mục tổng hợp cổ phiếu. .. ro danh mục nghiên cứu thực nghiệm cho danh mục đầu tư cổ phiếu Ngân hàng thương mại Việt Nam” giúp nhà đầu tư có thêm cơng cụ hữu ích việc định đầu tư hay quản lý, giám sát danh mục đầu tư cách