0

PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO

7 14 0
  • PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO

Tài liệu liên quan

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 14/01/2021, 11:40

Sở dĩ nghiên cứu này chọn bộ chỉ số VN30 và các cổ phiếu thành phần là bởi lẽ, các cổ phiếu thành phần của nhóm VN30 đã được lựa chọn khắt khe theo quy định cũng như dựa the[r] (1)PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MƠ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO Nguyễn Ngọc Quỳnh Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thơng - ĐH Thái Ngun TĨM TẮT Trong báo này, rổ cổ phiếu 30VN cổ phiếu thành phần phân tích áp dụng phương pháp nghiên cứu Value at Risk (VaR) để đánh giá rủi ro đầu tư Dữ liệu lấy từ Sàn giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ năm 2012 đến năm 2020 giới hạn cổ phiếu tồn xun suốt thời gian nghiên cứu Ba mơ hình phân phối không đối xứng áp dụng theo biến động ngày cổ phiếu nghiên cứu là: Mơ hình phân phối lệch Skew T (ST), mơ hình phân phối tổng qt hóa theo đường cong (GH) mơ hình phân phối đảo nghịch (NIG) Kết rằng, phương pháp tính tốn rủi ro VaR dựa mơ hình phân phối khơng đối xứng đem lại kết bám sát thực tế chứng khốn Việt Nam so với mơ hình phân phối chuẩn Từ khóa: Quản lý rủi ro; Vnindex; VN30; chứng khoán; phân phối Ngày nhận bài: 24/7/2020; Ngày hoàn thiện: 07/9/2020; Ngày đăng: 15/9/2020 VIETNAM 30 EQUAL WEIGHT INDEX: ANALYSIS AND RISK MANAGEMENT BASED ON ASYMMETRIC DISTRIBUTION MODEL Nguyen Ngoc Quynh TNU - University of Information and Communication Technology ABSTRACT In this paper, an analysis of Vietnam 30 Equal Weight Index (VN30) basket was summarized and the Value at Risk (VaR) approach was performed to analyze the investment risk of VN30 and its constituent stocks Data set from stock index and stock prices were collected from Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) from 2012 to 2020 and restricted to continual stocks throughout the period In order to this research, the following three distribution models will be applied: Skewed-T Distribution (ST), Generalized Hyperbolic Distribution (GH), and Normal Inverse Gaussian Distribution (NIG) on daily stock returns Empirical result shows that the evidence from model fitting distribution and VaR calculation of the skewed distributions are better than that of the normal distribution Keywords: Risk management; Vnindex; VN30; stock market; distribution Received: 24/7/2020; Revised: 07/9/2020; Published: 15/9/2020 (2)1 Giới thiệu Nền kinh tế giới kỉ 21 phát triển nhanh mạnh mẽ hết Bằng chứng tính từ năm 2001 đến nay, GDP Mỹ tăng 02 lần từ 10 ngàn tỉ USD lên 20 ngàn tỉ USD, GDP Trung Quốc tăng 10 lần từ 1,3 ngàn tỉ USD lên 13 ngàn tỉ USD GDP Việt Nam tăng lần từ 30 tỉ USD lên 240 tỉ USD Sự phát triển mang đến cho người dân toàn cầu sống ngày đại sung túc Tuy nhiên, tốc độ phát triển nhanh kèm với rủi ro khủng hoảng kinh tế, suy thối, lạm phát, Tiêu biểu kể đến khủng hoảng kinh tế toàn cầu Mỹ năm 2007 ghi nhận khủng hoảng tồi tệ lịch sử Trong khủng hoảng năm đó, hàng loạt ngân hàng, công ty phải giải thể, phá sản, nhiều cá nhân lâm vào tình trạng nợ nần, nghèo khổ, nhiều quốc gia suy giảm tốc độ tăng trưởng Đặc biệt thị trường tài nói chung thị trường chứng khốn nói riêng, vốn bị ảnh hưởng khủng hoảng trước như: khủng hoảng tài châu Á năm 1997, khủng hoảng Bong bóng dot com năm 2001, Hoặc coi thị trường chứng khoán phong vũ biểu thị trường tài Việt Nam, số Vnindex có cú giảm 75% từ đỉnh 571 điểm năm 2001 xuống 130 điểm năm 2003, cú giảm 81% từ 1179 điểm vào tháng năm 2007 xuống 234 điểm vào tháng năm 2009 Những rủi ro làm cho nhà đầu tư trở nên dè dặt thận trọng đầu tư vào thị trường chứng khốn, vốn trở nên phức tạp, khơng chắn rủi ro Chính thế, giới tài đưa thêm nhiều phương án lựa chọn đầu tư nhà đầu tư có nhiều lựa chọn quản lí rủi ro tốt hơn, ví dụ hợp đồng quyền chọn options, hợp đồng tương lai future, Đi kèm với đó, việc phân tích chun sâu cổ phiếu riêng rẽ rổ cổ phiếu để tìm hội đầu tư tốt trọng lẽ, sâu phân tích vào mã cổ phiếu giúp nhà đầu tư nắm bắt rõ tình hình tăng trưởng, giá trị thực tế so với giá thị trường, triển vọng lợi nhuận yếu tố phân tích kĩ thuật khác mã cổ phiếu hay rổ cổ phiếu tiềm Bên cạnh đó, mơ hình quản lý rủi ro tài ngày nghiên cứu sâu rộng để đáp ứng với phát triển ngày nhanh thị trường tài Trong số kể đến phương pháp xác định rủi ro dựa theo giá trị vốn trở thành đề tài ngày nhiều người ngành tài nhà đầu tư ý tới 2 Phương pháp nghiên cứu Value at Risk (Giá trị rủi ro hay “VaR”) phương pháp tính tốn phần phân phối tỉ suất lợi nhuận tổng tài sản (return assets) theo định nghĩa Linsmeier Person [1] Trong nhiều phương pháp nghiên cứu trước giả định kết phân phối tỉ suất lợi nhuận phân phối chuẩn (normal distribution) thực tế, kết phân tích thực nghiệm đuôi phân phối tỉ suất lợi nhuận có nhiều hình thái khơng phân phối chuẩn, qua dẫn đến việc yếu quản lý rủi ro đánh giá thấp hay đánh giá sai theo giá trị rủi ro Hơn nữa, VaR xây dựng dựa theo nguyên tắc Basel II năm 2004 Ủy ban giám sát ngân hàng Basel tiêu chuẩn luật quy định ngành tài yếu tố liên quan đến kiểm soát rủi ro cho nhà quản lí nhà đầu tư (3)tính xác khả thi mơ hình áp dụng lên thị trường chứng khốn Việt Nam nói chung cổ phiếu rổ cổ phiếu VN30 nói riêng dựa theo nghiên cứu Du Juan năm 2006 [5] 2.1 Phạm vi nghiên cứu Đề tài sử dụng liệu mã cổ phiếu thành phần rổ cổ phiếu số VN30 theo khung thời gian Ngày mã cổ phiếu chọn từ cơng ty, tập đồn thuộc ngành kinh doanh - ngoại trừ ngành Tài – Ngân hàng - góp mặt liên tục danh sách VN30 kể từ đời đến Số liệu lấy năm 2012 năm số VN30 đưa vào sử dụng Sở dĩ nghiên cứu chọn số VN30 cổ phiếu thành phần lẽ, cổ phiếu thành phần nhóm VN30 lựa chọn khắt khe theo quy định dựa theo loại cổ phiếu thực lưu hành thị trường đáp ứng yêu cầu tính khoản cao nhất, loại bỏ cổ phiếu yếu kém, hạn chế ảnh hưởng mức cấu phần có tỉ trọng cao cách giới hạn tỷ trọng vốn hóa 10% VN30 số có khả mơ tồn thị trường, qua xây dựng danh mục đầu tư riêng cho nhà đầu tư, quỹ Bảng Danh sách công ty chọn bộ số VN30 STT chứng khốn Tên cơng ty 1 FPT CTCP FPT 2 HPG CTCP Tập đồn Hịa Phát MSN CTCP Tập đoàn Masan PNJ CTCP Vàng bạc đá quý Phú Nhuận REE CTCP Cơ điện lạnh VIC CTCP – Tập đoàn Vingroup VNM CTCP Sữa Việt Nam Dữ liệu lấy từ Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Phần mềm sử dụng nghiên cứu Microsoft Excel phần mềm thống kê Ngôn ngữ R gói cơng cụ phân tích Ngơn ngữ R Danh sách cơng ty, tập đồn chọn thể bảng 2.2 Phân tích chi tiết VN30 CP thành phần Trong bảng thấy, cơng ty có vốn hóa thị trường lớn CTCP Tập đoàn Vingroup mã CP VIC với 307,8 ngàn tỷ, xếp sau CTCP Sữa Việt Nam Vinamilk mã CP VNM với 202,04 ngàn tỷ Có vốn hóa thấp CTCP Cơ điện lạnh (REE) với 9,88 ngàn tỷ đồng, tiếp CTCP Vàng bạc đá quý Phú Nhuận (PNJ) với vốn hóa 13,38 ngàn tỷ đồng Ta thấy, giá CP VNM (116 ngàn) cao giá CP VIC (91 ngàn) vốn hóa VNM (202,4 ngàn tỷ) lại thấp đáng kể so với VIC (307,8 ngàn tỷ) số lượng CP lưu hành VNM (1741 triệu) thấp nhiều so với số lượng CP lưu hành VIC (3382 triệu) Tương tự với HPG mà khối lượng CP lưu hành công ty đứng thứ hai số lượng với 2761 triệu CP vốn hóa thị trường lại xếp thứ ba cho giá CP có giá 28,35 ngàn, thấp so với CP có giá cao có vốn hóa thấp FPT (47,45 ngàn/ 1CP, vốn hóa thấp 52%) hay MSN (giá CP 57 ngàn/1CP, vốn hóa 66,63 ngàn tỷ thấp 15%) Trong đó, giá đóng cửa VN30 ngày đạt 803 điểm Bảng Tổng quan CP thành phần (Đvt: Giá tại: ngàn đồng; Khối lượng: triệu CP, Vốn hóa thị trường: ngàn tỷ đồng) STT Mã chứng khoán Giá Khối lượng CP lưu hành Vốn hóa thị trường 1 FPT 47,45 783,99 37,20 2 HPG 28,35 2761,07 78,28 3 MSN 57,00 1168,95 66,63 4 PNJ 59,40 225,29 13,38 5 REE 31,85 310,06 9,88 6 VIC 91,00 3382,43 307,80 7 VNM 116,00 1741,69 202,04 (4)Ở Hình 1, xem biến động số VN30 cổ phiếu thành phần theo ngày, cơng thức tính biến động dựa theo giá đóng cửa : 𝑟𝑡 = (𝑙𝑛𝑝𝑡 − 𝑙𝑛𝑝𝑡−1) ∗ 100 Trong 𝑟𝑡 biến động, 𝑙𝑛𝑝𝑡 giá đóng cửa cổ phiếu p thời điểm t Chỉ số VN30 suốt khoảng thời gian nghiên cứu có mức biến động khoảng cộng trừ 5%, điều cho thấy ổn định nhóm cổ phiếu thị trường chứng khốn Việt Nam Trong số cổ phiếu chọn HPG cổ phiếu có mức biến động âm nhiều với mức giảm tối đa lên đến 30% lần có mức giảm 20% Ổn định cổ phiếu REE với mức chênh lệch khoảng cộng trừ 5%, tiếp cổ phiếu CTCP Tập đồn Masan với biên độ giao động khoảng 7% Các cổ phiếu lại FPT, PNJ, VIC VNM có mức biến động khoảng 7% vào số thời điểm giao động âm lên đến 30% Bảng thể số thống kê số liệu Ta thấy, số VN30 có biến động trung bình ngày xấp xỉ 0,04%, cao biến động cổ phiếu FPT (0,03%), VIC (0,03%), VNM (0,02%) thấp so với HPG (0,05%), PNJ (0,06%) REE (0,06%), riêng cổ phiếu MSN có mức giao động ngày âm 0,01%, công ty số cơng ty chọn có giá cổ phiếu thời điểm phân tích thấp so với giá lên sàn (57,000đ so với 61,000đ) Hình Biên độ giao động số theo ngày Bảng Thống kê số liệu theo khung thời gian Ngày VN30 FPT HPG MSN PNJ REE VIC VNM MEAN (%) 0,04% 0,03% 0,05% -0,01% 0,06% 0,06% 0,03% 0,02% MIN (%) -6,35% -21,54% -35,62% -33,01% -31,81% -11,44% -28,57% -31,85% MAX (%) 5,16% 6,87% 7,00% 6,96% 6,99% 7,00% 6,99% 7,00% Skew -0,7078 -2,2813 -3,8532 -1,9848 -2,7063 -0,0545 -2,9068 -4,3955 Kurt 4,0402 24,1458 46,7613 36,1185 37,5769 3,1332 38,0901 63,6280 (5)Ở phần giá trị thấp (Min %), HPG tập đồn Hịa Phát cổ phiếu có mức giảm ngày lớn lên đến 35,62%, theo sau MSN, VNM, PNJ VIC với mức giảm trung bình xấp xỉ 30%, số VN30 có mức giảm ngày lớn 6,35% Về phần giá trị lớn nhất, mã cổ phiếu có mức tăng trần 7% Ở số đo độ lệch (Skewness) độ nhọn (Kurtosis) phân phối, số VN30 mã cổ phiếu chọn có độ lệch âm tức lệch trái phân phối, thể số lượng phiên giao dịch biến động âm nhiều số phiên giao dịch biến động dương Trong độ nhọn phân phối mã VNM (63,6280), HPG (46,7613) hay VIC (38,0901), PNJ (37,5769) MSN (36,1185) lớn nhiều so với trung bình trung VN30 (4,0402), độ nhọn phân phối lớn đồng nghĩa với chênh lệch biến động cao biến động thấp cao Số giá trị theo dõi mã CP số VN30 khoảng thời gian chọn 1934 3 Kết 3.1 Kiểm tra tính phù hợp mơ hình Ở phần tiếp theo, liệu xử lí qua phần mềm thống kê Ngôn ngữ R (R language) gói cơng cụ hỗ trợ để tìm mơ hình phân phối phù hợp với liệu có Các mơ hình phân phối bất đối xứng áp dụng để so sánh với kết thực tế (Empirical) là: mơ hình phân phối lệch Skew T distribution (STD), mơ hình phân phối tổng qt hóa theo đường cong Generalized Hyperbolic distribution (GHD), mơ hình phân phối đảo nghịch Gaussian Normal Inverse distribution (NI) mơ hình phân phối chuẩn Normal distribution (Normal) (6)Hình Kết đo VaR Kết phân tích Hình rằng, VN30 tất cổ phiếu chọn khơng có xu hướng theo phân phối chuẩn (0/8 lần phù hợp) mà theo mơ hình phân phối bất đối xứng Mơ hình phân phối đảo nghịch (NI) phù hợp với cổ phiếu chọn mơ hình khác chút với 75% tương đồng với liệu thực tế, mơ hình phân phối lệch Skew T (STD) mơ hình phân phối tổng quát hóa theo đường cong (GHD) có tỉ lệ 62,5% tương đồng với liệu thực tế, cao hẳn so với 0% mơ hình phân phối chuẩn (ND) Với tỉ lệ tương đồng cực thấp ta nhận xét rằng, rổ cổ phiếu VN30 phát triển chưa lâu biến động số VN30 cổ phiếu thành phần lớn khoảng thời gian ngắn 3.2 Đo lường Value at Risk (VaR) Từ kết phân tích Hình ta thấy, kết thực tế VN30 cổ phiếu thành phần hồn tồn khơng theo kết VaR dựa phân phối chuẩn Trong khi đó, mơ hình phân phối lệch Skew T distribution (STD) tỏ phù hợp với 8/8 lần bám sát theo liệu thực tế, cịn mơ hình phân phối tổng qt hóa theo đường cong (GHD), mơ hình phân phối đảo nghịch (NI) có khả bám sát liệu thực tế với 3/8 lần 4 Kết luận (7)khoảng thời gian năm nghiên cứu, lần giảm mức giảm mạnh nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn Trong đó, mức tăng tối đa ngày cổ phiếu dừng lại mức cố định xấp xỉ 7% Về mặt áp dụng phương pháp phân tích quản lý rủi ro phổ biến giới, mơ hình phân phối chuẩn hồn tồn khơng phù hợp áp dụng vào thị trường chứng khoán Việt Nam Mặc dù kết phân tích đo lường VaR từ mơ hình phân phối tổng qt hóa theo đường cong (GH) mơ hình phân phối đảo nghịch (NI) khơng bám sát thực tế với liệu nhiên, mơ hình phân phối lệch Skew T (ST) lại tỏ hiệu phân tích đánh giá rủi ro liệu Qua đó, nhà đầu tư cổ chức dựa vào để đưa số liệu dự phịng rủi ro giao dịch phù hợp với chiến lược danh mục đầu tư cá nhân tổ chức Trong nghiên cứu tiếp theo, kết từ mơ hình áp dụng nghiên cứu áp dụng dựa theo kĩ thuật backtesting – sử dụng liệu khứ để đưa dự đoán biến động cho khoảng thời gian định Dù nghiên cứu giới hạn rổ cổ phiếu VN30 cổ phiếu thành phần chọn (7 mã cổ phiếu tồn xuyên suốt thời gian nghiên cứu) tiền đề cho nghiên cứu sau lĩnh vực nghiên cứu quản lí rủi ro thị trường chứng khoán Việt Nam TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] L Thomas, and N Pearson, Risk Measurement: An Introduction to Value at Risk University of Illinois, 1996 [2] J Philippe, Value at risk: the new benchmark for managing financial risk NY: McGraw-Hill Professional, 2001 [3] R P Browne, and P D McNicholas, “A mixture of generalized hyperbolic distributions,” Canadian Journal of Statistics, vol 43, no 2, pp 176-198 2015 [4] S Sanjeena, and P D McNicholas, “Variational Bayes approximations for clustering via mixtures of normal inverse Gaussian distributions,” Advances in Data Analysis and Classification, vol 8, no 2, pp 167-193, 2014
- Xem thêm -

Xem thêm: PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO, PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO

Hình ảnh liên quan

Ở Hình 1, chúng ta sẽ được xem biến động của chỉ số VN30 và các cổ phiếu thành phần  theo ngày, công thức tính biến động dựa theo  giá đóng cửa :   - PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO

Hình 1.

chúng ta sẽ được xem biến động của chỉ số VN30 và các cổ phiếu thành phần theo ngày, công thức tính biến động dựa theo giá đóng cửa : Xem tại trang 4 của tài liệu.
Bảng 3 thể hiện một số thống kê về các chỉ số của bộ dữ liệu. Ta có thể thấy, đối với chỉ số  VN30 có biến động trung bình trong ngày xấp  xỉ 0,04%, cao hơn biến động của các cổ phiếu  FPT (0,03%), VIC (0,03%), VNM (0,02%) và  thấp  hơn  so  với  HPG  (0, - PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO

Bảng 3.

thể hiện một số thống kê về các chỉ số của bộ dữ liệu. Ta có thể thấy, đối với chỉ số VN30 có biến động trung bình trong ngày xấp xỉ 0,04%, cao hơn biến động của các cổ phiếu FPT (0,03%), VIC (0,03%), VNM (0,02%) và thấp hơn so với HPG (0, Xem tại trang 4 của tài liệu.
3.1. Kiểm tra tính phù hợp của các mô hình - PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO

3.1..

Kiểm tra tính phù hợp của các mô hình Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 3. Kết quả đo VaR - PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO

Hình 3..

Kết quả đo VaR Xem tại trang 6 của tài liệu.