(Luận văn thạc sĩ) rủi ro biến động giá và hiệu ứng lây lan trên thị trường xăng dầu việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - Huỳnh Đức Trường RỦI RO BIẾN ĐỘNG GIÁ VÀ HIỆU ỨNG LÂY LAN TRÊN THỊ TRƯỜNG XĂNG DẦU VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 62340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS-TS Lê Thị Lanh TS Nguyễn Tấn Hồng TP Hồ Chí Minh - Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận án Tiến sĩ “Rủi ro biến động giá hiệu ứng lây lan thị trường xăng dầu Việt Nam” tơi nghiên cứu thực Các thông tin, số liệu sử dụng luận án trung thực có nguồn đáng tin cậy Nghiên cứu sinh: Huỳnh Đức Trường Khóa 2008 Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh i MỤC LỤC Lời cam đoan DANH MỤC CÁC BẢNG v DANH MỤC CÁC HÌNH viii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ GIẢI THÍCH x PHẦN GIỚI THIỆU 1 Động mục tiêu nghiên cứu .1 Phương pháp nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Kết cấu luận án .7 CHƯƠNG 1: KHUNG LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO VÀ ĐO LƯỜNG RỦI RO GIÁ XĂNG DẦU .8 Khung lý thuyết rủi ro 1.1.1 Rủi ro bất định 1.1.1.1 Rủi ro góc nhìn khác 1.1.1.2 Sự bất định 10 1.1.2 Phân loại Rủi ro Rủi ro tài 16 1.1.3 Quản trị rủi ro tài 17 1.1.3.1 Quản trị rủi ro tài lợi ích .17 1.1.3.2 Sự lên quản trị rủi ro tài 19 Đo lường rủi ro giá xăng dầu 19 1.2.1 Tổng quan giá xăng dầu .19 1.2.1.1 Tổng quan chế hình thành giá 19 1.2.1.2 Tổng quan chế hình thành giá xăng dầu 21 1.2.2 Rủi ro biến động giá xăng dầu 24 1.2.2.1 Đặc điểm biến động giá xăng dầu 24 1.2.2.2 Rủi ro biến động giá xăng dầu 25 1.2.2.3 Mối quan hệ cú sốc giá dầu thị trường chứng khoán 27 1.2.3 Đo lường rủi ro đo lường rủi ro giá xăng dầu 30 ii 1.2.3.1 Các chuẩn đo lường rủi ro trước VaR (Risk Metrics) .30 1.2.3.2 Value-at-Risk – Chuẩn đo lường rủi ro .35 Lây lan hiệu ứng lây lan 42 1.3.1 Tổng quan lây lan hiệu ứng lây lan 42 1.3.1.1 Nguồn gốc khái niệm lây lan 42 1.3.1.2 Phân loại lây lan 44 1.3.1.3 Hiệu ứng lây lan 45 1.3.2 Các kênh lây lan 45 1.3.3 Đo lường lây lan tài 47 Bằng chứng thực nghiệm từ kết nghiên cứu trước 48 1.4.1 Bằng chứng thực nghiệm việc sử dụng VaR đo lường rủi ro giá xăng dầu 48 1.4.2 Bằng chứng thực nghiệm hiệu ứng lây lan thị trường xăng dầu 54 1.4.3 Các nghiên cứu Việt Nam 60 1.4.3.1 Các nghiên cứu tổ chức quản lý Nhà nước kinh doanh xăng dầu 60 1.4.3.2 Các nghiên cứu liên quan nhận diện rủi ro tài chính, đo lường rủi ro tài áp dụng VaR vào đo lường rủi ro tài 60 Kết luận chương 63 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU .64 Tổng quan biến động giá xăng dầu giới Việt Nam 64 2.1.1 Tổng quan biến động giá xăng dầu giới 64 2.1.2 Tổng quan biến động giá xăng dầu Việt Nam .69 Đo lường độ biến động giá dầu mơ hình ARCH/GARCH/TGARCH 71 2.2.1 Các tính chất độ biến động 71 2.2.2 Tính dừng mơ hình ARIMA 73 2.2.3 Mơ hình phương sai có điều kiện sai số thay đổi (ARCH) 75 2.2.4 Mơ hình GARCH 77 2.2.5 Mơ hình TGARCH (Threshold ARCH) 80 Tính tốn VaR 82 2.3.1 Xác định thông số ảnh hưởng đến VaR 82 2.3.2 Những cách tiếp cận VaR 82 iii 2.3.3 Phân phối sai số tổng quát (GED) 92 2.3.4 Điểm gãy cấu trúc .94 2.3.5 Tính tốn VaR 95 2.3.6 Kiểm định mơ hình VaR 97 Hiệu ứng lây lan rủi ro .99 2.4.1 Các phương pháp đo lường hiệu ứng lây lan 99 2.4.2 Mô hình MGARCH 105 2.4.3 Mơ hình Copula 106 2.4.3.1 Nền tảng lý thuyết Copula .106 2.4.3.2 Tính chất Copula 109 2.4.3.3 Các loại Copula 111 2.4.3.4 Quy trình xây dựng hàm Copula 111 Dữ liệu nghiên cứu xử lý liệu 114 2.5.1 Mô tả liệu 114 2.5.2 Xử lý liệu 115 Kết luận chương 119 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 120 Thống kê mơ tả kiểm định tính dừng 120 3.1.1 Thống kê mô tả .120 3.1.2 Kiểm định tính dừng liệu 125 Ước lượng mơ hình họ GARCH .125 3.2.1 Ước lượng mơ hình họ GARCH trước điểm gãy cấu trúc .125 3.2.2 Ước lượng mơ hình họ GARCH sau điểm gãy cấu trúc 136 3.2.2.1 Xác định điểm gãy cấu trúc .137 3.2.2.2 Ước lượng mơ hình họ GARCH sau điểm gãy cấu trúc 140 Kết ước lượng VaR kiểm định mơ hình .144 3.3.1 Tính tốn VaR với mơ hình TGARCH - GED trước điểm gãy cấu trúc 145 3.3.2 Tính tốn VaR với mơ hình TGARCH – GED sau điểm gãy cấu trúc 151 Kiểm định hiệu ứng lây lan rủi ro thị trường 158 3.4.1 Kiểm định hiệu ứng lây lan rủi ro thị trường mơ hình MGARCH 159 iv 3.4.1.1 Kiểm định mơ hình biến DCC-GARCH với phân phối t-student 161 3.4.1.2 Kiểm định mơ hình biến DCC-MGARCH với phân phối t-student 161 3.4.2 Kiểm định hiệu ứng lây lan rủi ro thị trường mơ hình Copula 163 3.4.2.1 Tạo giả quan sát cho copula nhiều chiều 164 3.4.2.2 Quy trình kiểm định hiệu ứng lây lan mơ hình copula nhiều chiều 164 Kết luận chương 173 CHƯƠNG 4: MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH VÀ KIẾN NGHỊ CHO VIỆT NAM 175 Hàm ý sách Chính phủ quan quản lý Nhà nước 175 4.1.1 Về vấn đề hoạch định quản lý ngân sách 175 4.1.2 Về biến động giá xăng dầu số CPI .177 4.1.3 Nghiên cứu, xây dựng ban hành khung pháp lý cho sản phẩm phái sinh, cơng cụ phịng ngừa rủi ro 178 Kiến nghị 179 4.2.1 Kiến nghị Chính phủ quan quản lý Nhà nước 180 4.2.2 Kiến nghị doanh nghiệp kinh doanh xăng dầu 182 4.2.3 Kiến nghị ngân hàng tổ chức tài 186 4.2.4 Kiến nghị đối tượng tiêu dùng trực tiếp .187 4.2.5 Đối với đời sống xã hội 190 Kết luận chương 191 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 192 Kết luận chung .192 Những gợi ý nghiên cứu .194 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CĨ LIÊN QUAN .198 TÀI LIỆU THAM KHẢO .199 PHỤ LỤC 01 PHỤ LỤC 02 18 PHỤ LỤC 03 22 PHỤ LỤC 04 38 PHỤ LỤC 05 43 v DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1 : Ba phân biệt bất định .14 Bảng Tóm tắt ký hiệu biến 114 Bảng 2 Thời gian quan sát số liệu cho mặt hàng M92, NAP, DO5, F18, WTI BRE 115 Bảng Tóm tắt thống kê mô tả giá giao theo ngày mặt hàng .121 Bảng Thống kê mô tả theo TSSL mặt hàng 124 Bảng 3 Kiểm định tính dừng liệu (ADF test) 125 Bảng Bảng tóm tắt lựa chọn AR(p) MA(q) 126 Bảng Kiểm tra hiệu ứng ARCH 127 Bảng Ước lượng GARCH chuỗi liệu M92 với độ trễ khác 128 Bảng Ước lượng GARCH chuỗi liệu NAP với độ trễ khác 128 Bảng Ước lượng GARCH chuỗi liệu D05 với độ trễ khác 129 Bảng Ước lượng GARCH chuỗi liệu F18 với độ trễ khác 129 Bảng 10 Ước lượng loại mơ hình GARCH cho TSSL chuỗi liệu M92 130 Bảng 11 Ước lượng loại mơ hình GARCH cho TSSL chuỗi liệu NAP 130 Bảng 12 Ước lượng loại mơ hình GARCH cho TSSL chuỗi liệu D05 131 Bảng 13 Ước lượng loại mô hình GARCH cho TSSL chuỗi liệu F18 131 Bảng 14 Kết ước lượng mơ hình TGARCH-GED (1,1) cho TSSL chuỗi liệu M92, NAP, D05, F18 (trước điểm gãy) 132 Bảng 15 Kết ước lượng điểm gãy cấu trúc chuỗi M92, NAP, D05, F18 137 vi Bảng 16 Tóm tắt giai đoạn xác định điểm gãy cấu trúc chuỗi liệu .140 Bảng 17 Bảng danh sách biến giả tương ứng chuỗi liệu 140 Bảng 18 Kết ước lượng mơ hình TGARCH-GED (1,1) cho TSSL chuỗi liệu M92, NAP, D05, F18 (sau điểm gãy) 141 Bảng 19 Kết tính tốn UpVaR DownVaR mức ý nghĩa 95% với bậc tự GED 147 Bảng 20 Kết tính tốn UpVaR DownVaR mức ý nghĩa 99% với bậc tự GED 148 Bảng 21 Thống kê số lần vượt ngưỡng VaR (95%) VaR(99%) .150 Bảng 22 Thống kê số lần vượt ngưỡng VaR (95%) VaR(99%)của 10 ngày dự báo 150 Bảng 23 Kết tính tốn UpVaR DownVaR mức ý nghĩa 95% với bậc tự GED 154 Bảng 24 Kết tính tốn UpVaR DownVaR mức ý nghĩa 99% với bậc tự GED 155 Bảng 25 Thống kê số lần vượt ngưỡng VaR(95%) VaR(99%) 156 Bảng 26 Thống kê số lần vượt ngưỡng VaR (95%) VaR(99%) 10 ngày dự báo 156 Bảng 27 Kết ước lượng mơ hình DCC-MGARCH với phân phối t-student 161 Bảng 28 Kết ước lượng mơ hình DCC-MGARCH với phân phối t-student 162 Bảng 29 Kiểm định tính độc lập mơ hình copula biến .165 Bảng 30 Kiểm định tính độc lập mơ hình copula biến .165 Bảng 31 Kiểm định phù hợp (Goodness-of-fit) mơ hình copula biến 166 Bảng 32 Kiểm định phù hợp (Goodness-of-fit) mơ hình copula biến 167 Bảng 33 Ước lượng tham số mơ hình copula biến 168 vii Bảng 34 Ước lượng tham số mơ hình copula biến 169 Bảng 35 Ước lượng tham số mơ hình copula biến 170 Bảng 36 Kiểm định tham số mơ hình copula biến .170 viii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1 Mơ hình cân cung-cầu .21 Hình Ma trận rủi ro giá xăng dầu 24 Hình Các kênh truyền dẫn cú sốc giá dầu 29 Hình Biến động giá Vàng, Đường, S&P 500 WTI (giai đoạn 9/1985- 9/2015) 64 Hình 2 Biến động giá dầu thô WTI (giai đoạn 1970-09/2015) 65 Hình Mối quan hệ thị trường tài (sẩn phẩm phái sinh) thị trường vật chất (sản phẩm thực) 67 Hình Các dạng hợp đồng thị trường sản phẩm phái sinh (tài chính) thị trường vật chất 68 Hình So sánh khối lượng giao dịch NYMEX Brent thị trường tương lai thị trường vật chất 68 Hình Biến động giá xăng M92 theo định giá Platts Singapore giá bán lẻ Việt Nam (giai đoạn từ tháng 7/2000 đến tháng 7/2015) 69 Hình Ngưỡng VaR xác định hàm mật độ phân phối chuẩn 84 Hình Biến động giá giao theo ngày sản phẩm M92, NAP, DO5, F18, BRE, WTI 116 Hình Biểu diễn giá mặt hàng theo thời gian 117 Hình Biến động TSSL giá giao theo ngày sản phẩm M92, NAP, DO5, F18, BRE, WTI 122 Hình Biểu đồ tần suất chuỗi TSSL đường cong phân phối chuẩn 123 31 0.0004995005 from Tippett's rule Warning message: In indepTest(pseudoReturns, smData) : d was not obtained from simulations based on data whose size is equal to that of x >gofCopula(normalCopula(dim=3),pseudoReturns,estim.method="mpl",method="Sn",simulatio n="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 1.2664, parameter = 0.332, p-value = 0.0004995 > gofCopula(tCopula(dim = 3, df = 5, df.fixed = TRUE), pseudoReturns, estim.method="mpl", method="Sn", simulation="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 0.9783, parameter = 0.399, p-value = 0.0004995 > gofCopula(tCopula(dim = 3, df = 10, df.fixed = TRUE), pseudoReturns, estim.method="mpl", method="Sn", simulation="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 1.0242, parameter = 0.392, p-value = 0.0004995 > gofCopula(tCopula(dim = 3, df = 15, df.fixed = TRUE), pseudoReturns, estim.method="mpl", method="Sn", simulation="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 32 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 1.0457, parameter = 0.381, p-value = 0.0004995 > gofCopula(tCopula(dim = 3, df = 20, df.fixed = TRUE), pseudoReturns, estim.method="mpl", method="Sn", simulation="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 1.0654, parameter = 0.374, p-value = 0.0004995 > gofCopula(claytonCopula(dim = 3), pseudoReturns, estim.method="mpl", method="Sn", simulation="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 1.6594, parameter = 0.523, p-value = 0.0004995 > gofCopula(gumbelCopula(dim = 3), pseudoReturns, estim.method="mpl", method="Sn", simulation="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 1.5956, parameter = 1.271, p-value = 0.0004995 33 > gofCopula(frankCopula(dim = 3), pseudoReturns, estim.method="mpl", method="Sn", simulation="mult") Multiplier bootstrap goodness-of-fit test with 'method'="Sn", 'estim.method'="mpl" data: x statistic = 1.2596, parameter = 2.172, p-value = 0.0004995 > fitCopula(claytonCopula(dim=3),pseudoReturns,method="mpl") fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) param 0.52343 0.01735 30.16 fitCopula(gumbelCopula(dim=3),pseudoReturns,method="mpl") fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) 34 param 1.271180 0.009706 131 fitCopula(frankCopula(dim=3),pseudoReturns,method="mpl") fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) param 2.17188 0.06617 32.82 fitCopula(normalCopula(dim=3),pseudoReturns,method="mpl") fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) rho.1 0.332127 0.009006 36.88 fitCopula(tCopula(dim=3,df=5,dispstr="un",df.fixed=TRUE),pseudoReturns,method="mpl") fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) rho.1 0.827809 0.007022 117.884 < 2e-16 *** rho.2 0.111896 0.022144 5.053 4.35e-07 *** rho.3 0.094036 0.022493 4.181 2.91e-05 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ The maximized loglikelihood is 1548 Optimization converged Number of loglikelihood evaluations: function gradient 52 > fitCopula(tCopula(dim=3,df=10,dispstr="un",df.fixed=TRUE),pseudoReturns,method="mpl") fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) 36 rho.1 0.830413 0.006174 134.499 < 2e-16 *** rho.2 0.115203 0.020475 5.626 1.84e-08 *** rho.3 0.097211 0.020805 4.672 2.98e-06 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ The maximized loglikelihood is 1474 Optimization converged Number of loglikelihood evaluations: function gradient 46 > fitCopula(tCopula(dim=3,df=15,dispstr="un",df.fixed=TRUE),pseudoReturns,method="mpl") fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) rho.1 0.827814 0.005865 141.153 < 2e-16 *** rho.2 0.114778 0.019665 5.837 5.33e-09 *** rho.3 0.096258 0.019980 4.818 1.45e-06 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ The maximized loglikelihood is 1430 Optimization converged Number of loglikelihood evaluations: function gradient 35 > fitCopula(tCopula(dim=3,df=20,dispstr="un",df.fixed=TRUE),pseudoReturns,method="mpl") 37 fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood' and a sample of size 2437 Estimate Std Error z value Pr(>|z|) rho.1 0.825090 0.005701 144.722 < 2e-16 *** rho.2 0.114069 0.019164 5.952 2.65e-09 *** rho.3 0.094998 0.019465 4.880 1.06e-06 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ The maximized loglikelihood is 1401 Optimization converged Number of loglikelihood evaluations: function gradient 38 PHỤ LỤC 04 Bảy khủng hoảng giá dầu lịch sử (http://kinhdoanh.vnexpress.net/tin-tuc/quoc-te/7-cuoc-khung-hoang-gia-dau-trong-lichsu-2710828.html) Dù tăng hay giảm giá, khủng hoảng dầu lửa 40 năm qua gắn liền với xung đột trị suy thối kinh tế, gây ảnh hưởng nghiêm trọng tới tình hình tài tồn cầu Khủng hoảng dầu lửa Trung Đơng 1973 - 1975 Khủng hoảng dầu lửa 1973-1975 khiến giá tăng người mua phải xếp hàng dài Khủng hoảng dầu mỏ bắt đầu diễn từ ngày 17/10/1973 nước thuộc Tổ chức Xuất Dầu mỏ (OPEC) định ngừng cung cấp nhiên liệu sang Mỹ, Nhật Tây Âu, nhằm trừng phạt cho ủng hộ nhóm Israel xung đột Israel liên quân Ai Cập - Syria Lượng dầu bị cắt giảm tương đương với 7% sản lượng giới thời kỳ Sự kiện khiến giá dầu giới tăng cao đột ngột gây khủng hoảng kinh tế 1973-1975 quy mơ tồn cầu Ngày 16/10/1973, giá dầu mỏ từ 3,01 USD nhảy lên 5,11USD thùng, tăng đến gần 12 USD vào 1974 Đây xem khủng hoảng đáng nhớ thời kỳ năm 1970 Những trải qua "cơn khủng hoảng dầu Trung Đông" quên cảnh hàng người dài dằng dặc chờ đợi trước xăng nguồn cung ứng thiếu hụt nghiêm trọng giá tăng cao Trong thời gian khủng hoảng, nhiều bang Mỹ người dân phép mua lượng nhiên liệu định, giá tăng trung bình 86% vịng năm từ 1973 đến 1974 Thêm vào đó, biến cố lớn xảy đến với thị trường chứng khứng toàn cầu vào năm 1973 - 1974 Chỉ số FT30 Sở giao dịch chứng khoán London bốc 73% giá trị, khiến đôla Mỹ giá làm khủng hoảng dầu lửa thêm tồi tệ Thị trường chứng khoán Mỹ bốc 97 tỷ đôla, số tiền khổng lồ thời điểm đó, sau tháng rưỡi Trong suốt 39 khủng hoảng, Mỹ, GDP giảm 3,2%, tỷ lệ thất nghiệp chạm mức 9% Suy thoái lạm phát lan rộng gây ảnh hưởng tới kinh tế toàn cầu tận thập niên 1980 Cách mạng Iran biến động thị trường dầu lửa năm 1979 Cách mạng Iran gây khủng hoảng dầu lửa lớn thứ hai giới Cách mạng Iran gây khủng hoảng dầu lửa lớn thứ hai giới Cách mạng Hồi giáo Iran mệnh danh cách mạng lớn thứ lịch sử nhân loại, sau Cách mạng Pháp, Tháng Mười Nga, gây khủng hoảng dầu lửa lớn thứ hai giới Vào đầu 1978, Iran xuất 5,4 triệu thùng dầu ngày, chiếm 17% tổng sản lượng OPEC Nhưng cách mạng Iran lật đổ quyền quân chủ Shah, ngành công nghiệp vàng đen nước chế độ giảm mạnh tàn phá lực lượng đối lập Trong nỗ lực kìm giá dầu, Ảrâp Xêút nước thuộc OPEC khác loạt tăng sản lượng Kết lượng khai thác giảm 4% so với trước Cách mạng Hồi giáo Iran Tuy nhiên, giá dầu bốc lên ngất ngưởng nỗi sợ hãi thị trường, cộng thêm việc việc Tổng thống Mỹ Jimmy Carter lệnh ngừng nhập dầu từ Iran Chỉ vòng 12 tháng, thùng dầu nhảy vọt từ 15,85 USD lên 39,5 USD Đây tiền đề cho khủng hoảng kéo dài 30 tháng Mỹ Giá lượng lên kéo theo lạm phát gia tăng, đạt đỉnh 13,5% năm 1980, buộc Cục Dự trữ Liên bang (FED) phải thực hàng loạt sách thắt chặt tiền tệ Không lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp tăng cách đáng lo ngại với từ mức 5,6% tháng 5/1979 lên 7,5% năm sau Dù kinh tế bắt đầu hồi phục năm 1981, tỷ lệ thất nghiệp trì mức cao 7,5% đạt kỷ lục 10,8% vào 1982 Hậu suy thoái tồi tệ ngành công nghiệp xe hơi, nhà đất, sản xuất thép liên tục sụt giảm 10 năm sau, tận khủng hoảng giá dầu kết thúc Giá dầu tụt thê thảm vào năm 1980 40 Kinh tế giới èo uột khiến giá dầu tụt thê thảm năm 1980 Kinh tế giới èo uột khiến giá dầu tụt thê thảm năm 1980 Từ 1981 đến 1986, tăng trưởng kinh tế chậm nước công nghiệp (hậu khủng hoảng năm 1973 1979), nhu cầu tiêu thụ dầu toàn giới chậm lại Ở nước tiêu thụ dầu lớn Mỹ, Nhật châu Âu, nhu cầu nhiên liệu giảm 13% từ năm 1979 đến 1981 Hệ giá dầu giảm mạnh từ 35 USD hồi 1981 xuống 10 USD thùng năm 1986 Giá giảm làm lợi cho nhiều nước tiêu thụ lớn Mỹ, Nhật, châu Âu giới thứ 3, lại gây tổn thất nghiêm trọng cho nước xuất dầu Bắc Âu, Liên Xô khối OPEC Nhiều công ty nhiên liệu Mexico, Nigeria Venezuela đến bên bờ vực phá sản Dầu giá khiến khối OPEC đoàn kết Cơn sốt giá dầu năm 1990 Cuộc khủng hoảng Vùng Vịnh Những giếng dầu bốc cháy chiến vùng Vịnh thời kỳ 1990, vốn nguyên nhân gây khủng hoảng giá nhiên liệu thời kỳ Ảnh: openlearn.open.ac.uk Giá dầu giới lần tăng vọt 13% vào tháng 8/1990 chiến tranh vùng Vịnh Iraq liên quân 30 quốc gia Mỹ lãnh đạo để giải phóng Kuwait Sau chiến, Liên Hợp Quốc áp dụng lệnh cấm xuất dầu toàn phần Iraq Kuwait Chính lệnh cấm vận lấy thị trường dầu mỏ giới gần triệu thùng ngày, khiến giá tăng cao Cơn sốt lần kéo dài tháng giá không vượt đỉnh khủng hoảng trước (hồi 1973 1979 - 1980) Tại thời điểm đó, thùng dầu đắt gấp đơi vịng tháng, từ 17 USD lên 36 USD thùng Chỉ lực lượng Liên quân Mỹ lãnh đạo đưa quân vào giải phóng Kuwait, tình trạng thiếu nguồn cung chấm dứt giá bắt đầu hạ Khủng hoảng phần nguyên nhân dẫn tới suy thoái kinh tế Mỹ với sụp đổ thị trường tín dụng Một loạt cường quốc chịu nhiều ảnh hưởng gián tiếp Canada, Australia, Nhật, hay Anh bị vào vịng xốy suy thối 41 Giá dầu xuống dốc năm 2001 Sau năm 2000, kinh tế toàn cầu giảm sút, đặc biệt từ sau kiện khủng bố 11/9 Mỹ, giá dầu giới giảm mạnh Năm 2001 thùng dầu 20 USD thùng, giảm 35% so với trước Nhu cầu nhiên liệu giảm mạnh góp phần vào giảm giá dầu Đợt khủng hoảng giá dầu nghiêm trọng năm 2007 - 2008 Khủng hoảng giá dầu năm 2007-2008 trước giới rơi vào suy thối tồn cầu Khủng hoảng giá dầu năm 2007-2008 trước giới rơi vào suy thối tồn cầu Năm 2007, giá dầu leo thang tiến gần 100 USD Trong bối cảnh đồng USD giá nghiêm trọng, nhiều nước có dự trữ đôla Mỹ lớn khối OPEC phải tính đến khả chuyển dần sang sử dụng loại ngoại tệ mạnh khác để tính giá dầu Dầu đắt đỏ nguy cạn kiệt nguồn cung làm bùng lên tranh chấp cường quốc chủ quyền giếng dầu lớn đáy biển Bắc cực Nam cực Bong bóng nhà với giám sát tài thiếu hoàn thiện Mỹ dẫn tới khủng hoảng tài bùng phát vào năm 2007 Sự đổ vỡ lên đến cực điểm vào tháng 10/2008, lan rộng đẩy kinh giới vào khủng hoảng tài trầm trọng kể từ Đại suy thối 1929 - 1933 Tại thời điểm này, có lúc giá dầu lên đến mức kỷ lục 145 USD thùng Cú sốc dầu lửa 2011 Libya Bạo loạn Libya, thành viên lớn thứ khối OPEC khiến thị trường nhiên liệu trải qua đợt khủng hoảng giá Ảnh: AFP Bạo loạn khu vực Trung Đơng Bắc Phi nói chung biểu tình Libya thời gian gần gây sóng gió thị trường nhiên liệu, với giá dầu lên mức 100 USD thùng Hiện tại, nước châu Âu (ví dụ Italy, Iceland Áo) phụ thuộc nhiều vào dầu mỏ đến từ Libya 42 Giá dầu mỏ tăng cao ảnh hưởng kinh doanh chứng khoán vận tải Giới phân tích tính tốn bạo loạn khiến cho giá dầu tăng thêm 40 đến 50 USD, tình trạng kéo dài năm, tăng trưởng GDP toàn cầu khoảng 2% Tuyến Nguyễn (tổng hợp) 43 PHỤ LỤC 05 Các quan điểm chống lại VaR ủng hộ VaR Từ thức đời 1993, VaR áp dụng ngày rộng rãi Tuy nhiên, bên cạnh ủng hộ mạnh mẽ phát sinh nghi ngờ tranh luận gay gắt tính hiệu quả, vào năm 1997 mà khủng hoảng tài châu Á bắt đầu Thái lan ngày 20/07/1997 khủng hoảng trái phiếu Nga tháng 8-9/1998 sau lan sang tồn giới Có thể kể đến tranh luận nhân vật Taleb - đại diện cho bên chống lại VaR Jorion-đại diện cho bên ủng hộ VaR4 Trong tranh luận cũ chưa đến hồi kết thúc khủng hoảng tài tồn cầu 2007-2008 nổ với sụp đổ hàng loạt tổ chức tài lớn làm bùng phát thêm tranh luận ngày mạnh mẽ  Sự lung lay VaR quản trị rủi ro Tháng 9/1998 quỹ phòng vệ rủi ro kinh doanh chênh lệch giá LTCM (Long-Term Capital Management) sụp đổ Đây quỹ có chiến lược kinh doanh thiết lập dựa phương pháp định lượng với mơ hình tốn, cho tối thiểu hóa rủi ro Trong số mơ hình quản lý rủi ro, LTCM dựa vào VaR Sự thất bại theo đánh giá Aaron Brown “nó triệt để đâm thủng huyền thoại VaR bất khả chiến bại” Năm 2007-2008 khủng hoảng tài tồn cầu nổ ra, hàng loạt ngân hàng đầu tư Lehman Brothers, Sterns Bear, Merrill Lynch… sụp đổ ngân hàng có thiết lập hệ thống quản lý rủi ro theo mơ hình VaR riêng Đây ngân hàng lớn nằm hệ thống ngân hàng đầu tư Mỹ Điều lần đặt câu hỏi lớn vai trò VaR quản trị rủi ro tài Tháng 10/2010 báo “Is VaR a useful tool in volatile markets?” đăng risk.net, nhằm đánh giá mức độ hiệu VaR giai đoạn khủng hoảng tài 2007-2008, Patricio Contreras thực kiểm tra số ngày số ngân hàng đầu tư ngân hàng thương mại lớn Mỹ Bear Chi tiết tranh luận địa http://www.blackswanreport.com/blog/2009/12/derivatives-strategy-april97-thejorion-taleb-debate/ 44 Sterns, Golman Sachs, Bank of America, JP Morgan… có mức thua lỗ vượt giá trị VaR ước tính quý năm 2007-2008 Kết cho thấy rằng, năm 2007 hầu hết mơ hình VaR 99% VaR 95% không hiệu Năm 2008, kết cải thiện đến số ngân hàng thương mại vượt ngưỡng cho phép Như vậy, ước tính sai lệch VaR lần lại đặt câu hỏi tính hữu dụng VaR việc quản trị rủi ro, đánh giá biến động thị trường  Những thiệt hại VaR đo lường – Rủi ro đuôi dày “Thiên Nga Đen” Một trọng tâm lớn phê phán VaR mô hình định lượng khác, việc VaR khơng thể đo lường trường hợp xấu xảy hay gọi Thiên Nga Đen Taleb gọi Các rủi ro “rủi ro đi” rìa cực đường cong xác suất, phổ biến chuỗi liệu tài chính, mức thiệt hại 1% mà VaR 99% đo lường Nguyên nhân khiến rủi ro đuôi trở nên nghiêm trọng biến cố bất thường xuất mà hệ thống đại giới tài phức tạp, tương quan lẫn mờ đục Một sai lầm xảy tác động kéo theo sụp đổ hệ thống Một giả định mơ hình VaR thị trường hoạt động bình thường Giả định bao hàm ý niệm tất vị khoản hay phòng ngừa thời gian nắm giữ, mức giá khơng bị tác động thời gian lý vị nó, thay đổi mức giá hồn tồn giải thích biến động Tuy nhiên, khủng hoảng xảy giả định khoản thị trường bị phá vỡ Do đó, theo đánh giá Ethan Berman, giám đốc điều hành RiskMetrics, cho rằng, lỗ hổng VaR khơng đo lường rủi ro khoản  Những sai số VaR thiệt hại mà có chủ đích đo lường Không đo lường trường hợp xấu xảy ra, thân VaR mơ hình định lượng khác ln có sai số định việc ước lượng thiệt hại mà có chủ đích đo lường, xuất phát từ giả định, khó khăn việc chọn mẫu lựa chọn mơ hình thích hợp  Đâu phân phối xác suất thích hợp? 45 Mơ hình VaR nhiều mơ hình đo lường rủi ro khác dựa giả định yếu tố thị trường tài tuân theo đường cong phân phối chuẩn Tuy nhiên, giới tài đầy biến động người tương tác vào giả định hạn chế khơng xác Nhiều tác giả tiến hành tính tốn sai lầm giả định  Rủi ro lựa chọn mơ hình VaR khơng phải mơ hình mà nhóm mơ hình có liên quan đến tảng tốn học, có nhiều phương pháp sử dụng để tính tốn VaR phương pháp tham số, phương pháp phi tham số, phương pháp giá trị cực trị phương pháp có biến thể khác Tuy nhiên, vấn đề là, nhiều tác giả kiểm định, số VaR ước tính phương pháp khác cho kết khác (Beder, 1995; Marshall Siegel, 1997) Ngồi ra, mơ hình cho phù hợp phù hợp bao lâu? Khi nghiên cứu số S&P 500, DJIA, FTSE, NK, HIS số tác giả thu kết cho thấy mơ hình phù hợp khác ứng với loại số quan hơn, thay đổi theo thời kỳ (McAleer cộng sự, 2009a, 2009b) Khi khủng hoảng tài giới 2007-2008 xảy ra, thất bại mơ hình mơ hình quản lý rủi ro định lượng làm cho người ta đặt lại vấn đề thất bại mơ hình hay thất bại quản lý Nhiều nhà nghiên cứu đánh giá lại vấn đề cuối họ đưa kết luận thất bại quản lý người tạo với quy định có kẻ hở xảy vấn đề rủi ro đạo đức Người ta thấy công cụ trở nên hữu dụng sử dụng cách Ngoài ra, nhìn lại mơ hình quản trị rủi ro nhà nghiên cứu có nhìn tồn diện hơn, việc quản trị rủi ro tài khơng thể hồn tồn dựa vào mơ hình định lượng mà qn vai trị định tính ... đến rủi ro biến động giá xăng dầu Hình Ma trận rủi ro giá xăng dầu  Rủi ro giá  Rủi ro tín dụng  Rủi ro khoản  Rủi ro dòng tiền  Rủi ro  Rủi ro luật pháp  Rủi ro thuế khóa  Rủi ro hoạt động. .. điểm biến động giá xăng dầu 24 1.2.2.2 Rủi ro biến động giá xăng dầu 25 1.2.2.3 Mối quan hệ cú sốc giá dầu thị trường chứng khoán 27 1.2.3 Đo lường rủi ro đo lường rủi ro giá xăng. .. rủi ro khơng có nhu cầu nhấn mạnh riêng biệt rủi ro kiệt giá tài Rủi ro tài (với ý nghĩa rủi ro kiệt giá tài chính) bao gồm rủi ro tỷ giá, rủi ro lãi suất, rủi ro giá hàng hóa, rủi ro giá chứng