Sử dụng mô hình MGRANCH trong tính toán rủi ro danh mục trên thị trường chứng khoán việt nam (tt)

MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG DANH MỤC BẢNG TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ LỜI MỞ ĐẦU Error! Bookmark not defined CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Error! Bookmark not defined 1.1 Tổng quan thị trường chứng khoán Error! Bookmark not defined 1.1.1 Tổng quan Error! Bookmark not defined 1.1.2 Chức năng, nhiệm vụ thị trường chứng khoán Việt Nam Error! Bookmark not defined 1.2 Thực trạng đầu tư quản trị rủi ro thị trường chứng khoán Việt Nam Error! Bookmark not defined 1.2.1 Thực trạng đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam Error! Bookmark not defined 1.2.2 Một số phương pháp đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam Error! Bookmark not defined 1.2.3 Thực trạng tính tốn rủi ro thị trường chứng khoán Việt Nam Error! Bookmark not defined 1.3 Tổng quan phân tích danh mục mơ hình đo lường rủi ro Error! Bookmark not defined 1.4 Kết luận chương Error! Bookmark not defined CHƯƠNG 2: MỘT SỐ MÔ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH HIỆN ĐẠI Error! Bookmark not defined 2.1 Lý thuyết mơ hình CAN SLIM Error! Bookmark not defined 2.1.1 Lợi tức cổ phần quý Error! Bookmark not defined 2.1.2 Tỉ lệ tăng trưởng lợi tức hàng năm Error! Bookmark not defined 2.1.3 Sản phẩm mới, lãnh đạo mới, đỉnh giá mớiError! Bookmark not defined 2.1.4 Quy luật cung cầu Error! Bookmark not defined 2.1.5 Thứ hạng công ty thị trường Error! Bookmark not defined 2.1.6 Các tổ chức bảo trợ Error! Bookmark not defined 2.1.7 Xu hướng thị trường Error! Bookmark not defined 2.2 Lý thuyết danh mục MARKOWITZ Error! Bookmark not defined 2.2.1 Rủi ro Error! Bookmark not defined 2.2.2 Tỷ suất sinh lợi Error! Bookmark not defined 2.2.3 Thành lập danh mục đầu tư Error! Bookmark not defined 2.2.4 Đường biên hiệu (Efficient Frontier) Error! Bookmark not defined 2.2.5 Đường biên hiệu hàm hữu dụng Error! Bookmark not defined 2.2.6 Lựa chọn danh mục tối ưu Error! Bookmark not defined 2.3 Mơ hình VaR quản lý danh mục đầu tư Error! Bookmark not defined 2.3.1 Khái niệm VaR mơ hình VaR Error! Bookmark not defined 2.3.2 Một số phương pháp ước lượng VaR tài sản danh mục Error! Bookmark not defined 2.4 Hậu kiểm mơ hình VaR Error! Bookmark not defined 2.4.1 Cơ sở lý thuyết hậu kiểm mơ hình VaRError! Bookmark not defined 2.4.2 Các bước hậu kiểm Error! Bookmark not defined 2.5 Kết luận chương Error! Bookmark not defined CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CÁC MƠ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH HIỆN ĐẠI ĐỂ ƯỚC LƯỢNG VaR CHO DANH MỤC ĐẦU TƯError! Bookmark not defined 3.1 Lựa chọn cổ phiếu tăng trưởng dựa theo mô hình CAN SLIM Error! Bookmark not defined 3.1.1 Số liệu nghiên cứu Error! Bookmark not defined 3.1.2 Phân tích cơng ty thành cơng thị trường chứng khoán Việt Nam Error! Bookmark not defined 3.1.3 Lựa chọn cổ phiếu dựa mơ hình CAN SLIMError! Bookmark not defined 3.2 Ứng dụng mơ hình Markowitz để lựa chọn danh mục tối ưu Error! Bookmark not defined 3.2.1 Số liệu nghiên cứu Error! Bookmark not defined 3.2.2 Lựa chọn danh mục tối ưu Error! Bookmark not defined 3.3 Ước lượng VaR mơ hình GARCH .Error! Bookmark not defined 3.3.1 Kiểm định giả thiết chuỗi lợi suất hai cổ phiếu DHA, HBC Error! Bookmark not defined 3.3.2 Ước lượng VaR mơ hình GARCH đơn biếnError! Bookmark not defined 3.3.3 Ước lượng VaR mơ hình Garch đa biếnError! Bookmark not defined 3.4 Hậu kiểm mơ hình VaR Error! Bookmark not defined 3.4.1 Hậu kiểm mơ hình VaR với GARCH đa biếnError! Bookmark not defined 3.4.2 Hậu kiểm mơ hình VaR với GARCH đơn biếnError! Bookmark not defined 3.4.3 So sánh kết nhận từ hai phương pháp ước lượng Error! Bookmark not defined 3.5 Kết luận chương Error! Bookmark not defined KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Error! Bookmark not defined DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Lợi nhuận sau thuế công ty mẹ CTD Error! Bookmark not defined Bảng 3.2 Lợi nhuận sau thuế theo năm Error! Bookmark not defined Bảng 3.3 So sánh lợi nhuận sau thuế công ty VCS theo kỳ Error! Bookmark not defined Bảng 3.4 Lợi nhuận sau thuế VCS theo năm Error! Bookmark not defined Bảng 3.5 Bức tranh thị trường BDS Hà Nội thành phố Hồ Chí Minh Error! Bookmark not defined từ 06/2015 đến 09/2016 Error! Bookmark not defined Bảng 3.6 Thống kê công ty đầu ngành xây dựng Error! Bookmark not defined Bảng 3.7 Thơng kê cơng ty đá khu vực phía nam Error! Bookmark not defined Bảng 3.8 So sánh lợi tức cổ phần quý Error! Bookmark not defined Bảng 3.9 Lợi tức cổ phiếu hàng năm cổ phiếu HBC Error! Bookmark not defined Bảng 3.10 Tỷ lệ nắm giữ cổ phiếu HBC quỹ ngoại Error! Bookmark not defined Bảng 3.11 Lợi nhuận sau thuế quý gần DHA Error! Bookmark not defined Bảng 3.12 Lợi nhuận hàng năm cổ phiếu DHA Error! Bookmark not defined Bảng 3.13 Mô tả thống kê hai chuỗi giá DHA, HBC Error! Bookmark not defined Bảng 3.14 Mô tả thống kê hai chuỗi RDHA, RHBC Error! Bookmark not defined Bảng 3.15 Ma trận hiệp phương sai V Error! Bookmark not defined 1 Bảng 3.16 Ma trận nghịch đảo V Error! Bookmark not defined Bảng 3.17 Kiểm định tính dừng chuỗi lợi suất DHA Error! Bookmark not defined Bảng 3.18 Kiểm định tính dừng chuỗi lợi suất HBC Error! Bookmark not defined Bảng 3.19 Kết ước lượng mô hình AR(1) cho RDHA Error! Bookmark not defined Bảng 3.20 Kiểm định nhiễu trắng chuỗi phần dư chuỗi lợi suất DHA Error! Bookmark not defined Bảng 3.21 Kết ước lượng mơ hình AR(4) cho RHBC Error! Bookmark not defined Bảng 3.22 Kiểm tra tính dừng c� là: rủi ro hệ thống rủi ro phi hệ thống Bên cạnh rủi ro nói trên, đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam nhà đầu tư gặp phải rủi ro khác như: rủi ro thơng tin, rủi ro sách…” Phương pháp đo lường rủi ro phổ biến dùng sử dụng độ lệch chuẩn, hệ số biến thiên, hệ số beta 1.3 Tổng quan phân tích danh mục mơ hình đo lường rủi ro - “Năm 1952, Markowitz mở đường cho phương pháp phân tích quan hệ rủi ro lãi suất qua mơ hình phân tích trung bình phương sai (Mean - Variance Analysis) Cho tới nay, phương pháp ứng dụng rộng rãi quản lý danh mục cấu đầu tư.” - “Mơ hình VaR đời năm 1993, sử dụng phổ biến quản trị rủi ro thị trường, rủi ro tín dụng danh mục “VaR danh mục tài sản thể nguy tổn thất lớn xảy khoảng thời gian định với mức độ tin cậy định, điều kiện thị trường hoạt động bình thường”.” - “Năm 1986 mơ hình GARCH Bollerslev mơ hình thành cơng Mơ hình ông phát triển thành công từ { tưởng Engle mơ hình ARCH (năm 1982).” - Trong phạm vi đề tài sử dụng hai mơ hình: GARCH đơn biến GARCH đa biến để đo lường độ rủi ro VaR danh mục đầu tư Đề tài trình bày cụ thể mơ hình GARCH theo hai cách tiếp cận đơn biến đa biến, ứng dụng thị trường chứng khoán Việt Nam hậu kiểm so sánh độ phù hợp hai phương pháp CHƯƠNG MỘT SỐ MƠ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH HIỆN ĐẠI Chương tác giả trình bày nội dung: (i) Lý thuyết mơ hình CAN SLIM (ii) Lý thuyết danh mục MARKOWITZ (iii) Mơ hình VaR quản lý danh mục đầu tư (iv) Hậu kiểm mơ hình VaR 2.1 Lý thuyết mơ hình CAN SLIM “CAN SLIM bao gồm tiêu chí: - Lợi tức cổ phần quý tại: Càng cao tốt - Tỉ lệ tăng trưởng lợi tức hàng năm: Tìm gia tăng đột biến - Sản phẩm mới, lãnh đạo mới, đỉnh giá mới: Mua thời điểm - Quy luật cung cầu: Cổ phiếu tốt cộng với nhu cầu lớn - Dẫn đầu hay đội sổ: Cổ phiếu thuộc loại nào? - Các tổ chức bảo trợ: Theo chân kẻ dẫn đầu - Xu hướng thị trường.” 2.2 Lý thuyết danh mục MARKOWITZ Xác định danh mục P: ( w1 , w , , w N ) (= W’) cho + Danh mục tối đa hóa lợi suất kz vọng: N    wi r i r P i 1   N Bài toán A: Với  02 >0 cho trước: Max rp với   wi   i 1   w '.V w   + Danh mục tối thiểu hoá sai lệch kz vọng: N   r  wi r i i 1  N  Bài toán B: Với r0  cho trước: Min  p2 với   wi   i 1   w '.V w  p  Ta chứng minh toán A tương đương với toán B Như nhà đầu tư với mục tiêu lựa chọn danh mục tối ưu Pareto danh mục tối đa hóa lợi ích (lợi suất kz vọng) với mức rủi ro ấn định trước danh mục tối thiểu hóa rủi ro với lợi ích (lợi suất kz vọng) cho trước Danh mục biên duyên có phương sai nhỏ (MVP) danh mục tối ưu có dạng: w*  g  rp * h rMVP  B ;  MVP  A A [1]V 1.[1]  A ; g  1 1 [C (V [1])  B(V , r )] D r.V 1.[1]  B ; h  1 1 [ A.(V r )  B(V [1])] D r.V 1.r  C 2.3 Mơ hình VaR quản lý danh mục đầu tư “VaR danh mục tài sản thể mức độ tổn thất xảy khoảng thời gian định với mức độ tin cậy định Giả thiết: Chuỗi lợi suất theo ngày tài sản: chuỗi dừng có phân bố chuẩn.” Như rt ~ N (  ,  ) suy rt    ~ N  0,1 Ta có cơng thức tính VaR: VaR(1ngày, (1   )100% )    N 1 ( ) - Ước lượng VaR mơ hình GARCH đơn biến rt  t  U t U t   t t m       iU t i 1 s t i    j t2 j j 1   0; 1 ,  , ,  m  0, 1 ,  , ,  s  0và max ( m , s )  i 1 ( i   j )  Phương sai không phụ thuộc vào sai số ngẫu nhiên thời kz trước cịn phụ thuộc vào phương sai thời kz trước - Ước lượng VaR mơ hình GARCH đa biến Xét véc tơ lợi suất: rt  (r1t , r2t , , rNt )t , rit lợi suất tài sản thứ I thời điểm t, rit  ln( Pi ,t / Pi ,t 1 ) Mơ hình GARCH đa biến có dạng: rt  t ( )  ut ut  H t2 ( ) zt  véc tơ tham số, t ( ) trung bình rt ứng với tham số  H t ( ) - ma trận phương sai rt ứng với tham số  z t - biến ngẫu nhiên độc lập, phân phối xác suất, E ( zt )  Var( zt )  I N Mơ hình VEC đề xuất Bollerslev năm 1988 Mơ hình có dạng sau: q p j 1 j 1 vech( H t )  c   A j vech(ut  j u 't  j )   B j vech( H t  j ) Trong đó:  h11,t  h1N ,t    T vech( H t )  vech      (h11,t , , hN 1,t , h22,t , , hN 2,t , , hNN ,t ) h   N 1,r  hNN ,t  A j B j ma trận tham số cấp N ( N  1) N (N  1)  2 Trường hợp riêng p = q = 1; N = 2, mơ hình có dạng sau:  h11,t   c1   a11       h21,t    c2    a21 h  c  a  22,t     31 a12 a22 a32 a13   u1,2t   b11 b12    a23   u2,t u1,t    b21 b22 a33   u2,2 t   b31 b32 b13   h11,t 1    b23   h21,t 1  b33   h22,t 1  2.4 Hậu kiểm mô hình VaR “Bước 1: Sử dụng cơng thức VaR(P&L) tính P&L ngày tài sản (P&L lý thuyết theo VaR) Chú ý tính VaR(P&L) ngày ta phải sử dụng giá trị thực tế tài sản ngày trước Bước 2: Tính P&L thực tế ngày Bước 3: So sánh P&L lý thuyết thực tế ngày để tìm số ngày có P&L thực tế (P&L âm: ngày lỗ) vượt P&L lý thuyết Nếu số không vượt cận cơng thức mơ hình coi chuẩn xác với độ tin cậy (1-α)%.” CHƯƠNG ỨNG DỤNG CÁC MƠ HÌNH ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH HIỆN ĐẠI ĐỂ ƯỚC LƯỢNG VaR CHO DANH MỤC ĐẦU TƯ Với việc trình bày sở khoa học lý thuyết mơ hình tài đại chương 2, chương nhằm ứng dụng mô hình vào thực tế thị trường chứng khốn Việt Nam Nội dung chương bao gồm: (i) Lựa chọn cổ phiếu tăng trưởng dựa theo mơ hình CAN SLIM (ii) Ứng dụng mơ hình Markowitz để lựa chọn danh mục tối ưu (iii) Ước lượng VaR mô hình GARCH (iv) Hậu kiểm mơ hình VaR 3.1 Lựa chọn cổ phiếu tăng trưởng dựa theo mơ hình CAN SLIM Tiêu chí 1: Lợi tức cổ phần quý Tiêu chí 2: Tỉ lệ tăng trưởng lợi tức hàng năm Tiêu chí 3: Sản phẩm mới, lãnh đạo mới, đỉnh giá Tiêu chí 4: Quy luật cung cầu Tiêu chí 5: Thứ hạng cơng ty thị trường Tiêu chí 6: Các tổ chức bảo trợ Tiêu chí 7: Xu hướng thị trường Dựa vào tiêu chí mơ hình CAN SLIM ta chọn danh mục bao gồm cổ phiếu: Công ty cổ phần Xây dựng Kinh doanh Địa ốc Hoà Bình (HBC), cơng ty cổ phần Hóa An (DHA) 3.2 Ứng dụng mơ hình Markowitz để lựa chọn danh mục tối ưu Sau tính tốn thơng số mơ hình Markowitz ta chọn danh mục MVP gồm cổ phiếu HBC, DHA theo tỷ trọng: (46%, 54%) 3.3 Ước lượng VaR mơ hình GARCH - Kiểm định tính dừng cho kết quả: chuỗi lợi suất hai công ty HBC, DHA dừng với mức { nghĩa 1%, 5%, 10% - Ước lượng VaR mơ hình GARCH đơn biến Phương trình mơ hình: R _ Qt  0.00257  0.101862* R _ Qt 5  ut  t2  0.837898* t21 Giá trị tổn thất VaR với xác suất 1%, 5% danh mục tương đối ổn định giai đoạn đầu năm 2015 đến năm 2016, nhiên từ cuối năm 2016 đến có biến động lớn, giá trị tổn thất VaR tăng lên mạnh, điều với chu kz tăng giá mạnh hai cổ phiếu danh mục - Ước lượng VaR mơ hình Garch đa biến Kết mơ hình: RDHAt  0.00211372264958  0.0398383953004* RDHAt 1 RHBCt  0.00344294648008  0.0853646048645* RHBCt 4  12t  6.30847487834e  05  0.081830850047* u12t 1  0.799636133255* 12t 1  22t  2.99482677157e  05  0.0621969442874* u 22t 1  0.890970419592* 22t 1 COV 1_ 2t  3.53948830622e  06  0.022716926997* u1 t 1 * u t 1  0.952307004408* COV 1_ 2t 1 Giá trị tổn thất VaR với xác suất 1%, 5% danh mục tương đối ổn định giai đoạn đầu, nhiên từ cuối năm 2016 đến có biến động lớn, giá trị tổn thất VaR tăng lên lớn, điều với chu kz tăng giá mạnh hai cổ phiếu danh mục 3.4 Hậu kiểm mơ hình VaR Bảng thơng số giá trị rủi ro VaR theo phương pháp Phương pháp Mức VaR Số quan sát vượt Độ lệch trung bình ngưỡng VaR quan sát vượt ngưỡng VaR Phương pháp theo mơ VaR (5%) 16 -27.902.350 hình GARCH đa biến VaR (1%) -20.112.015 Phương pháp theo mô VaR (5%) 22 -37.183.288 hình GARCH đơn biến VaR (1%) -41.947.366 Từ kết nhận qua hậu kiểm ta nhận thấy phương pháp tính VaR theo mơ hình Garch đa biến có lợi hơn, độ xác tốt phương pháp mơ hình Garch đơn biến Vì vậy, sử dụng mơ hình Garch đa biến để ước lượng VaR nghiên cứu rủi ro KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Hiện nay, kinh tế giới có dấu hiệu phục hồi, kinh tế Việt Nam bước khỏi khó khăn ổn định Thị trường chứng khoán cuối năm 2016 đầu năm 2017 có phục hồi mạnh mẽ, đánh dấu trở lại thị trường chứng khoán, khẳng định chứng khoán kênh đầu tư hấp dẫn bậc nhà đầu tư Đi đơi với phát triển mạnh việc quản lý quản trị rủi ro cần quan tâm nhiều hơn, sách quản l{ dần hoàn thiện phù hợp với hướng phát triển kinh tế thị trường mở Tuy nhiên hoạt động đầu tư chứng khoán chứa đựng nhiều loại rủi ro, quản lý cách khoa học, có hệ thống mang lại lợi nhuận lớn Chính vậy, việc hồn thiện cơng cụ phân tích, chọn lựa cổ phiếu phòng ngừa rủi ro hoạt động kinh doanh chứng khoán cần thiết Với việc chứa đựng nhiều rủi ro, nên đòi hỏi nhà đầu tư ln phải chủ động, phải lượng hóa rủi ro định mình, từ chủ động tình bất ngờ thị trường Trên là phương pháp tính VaR theo hai cách ti ếp cận Garch đơn biến Garch đa biến, việc tính tốn lượng hóa mức độ tổn thất giúp nhà đầu tư có thêm thơng tin định đầu tư Hơn nữa, phương pháp đòi hỏi giả thiết điều kiện định yêu cầu thông dụng chuỗi lợi suất phải có phân phối chuẩn, thực tế thị trường Việt Nam giả thiết nhiều không thỏa mãn Qua kết hậu kiểm cho thấy, phương pháp tính VaR theo mơ hình Garch đa biến trường hợp đem lại tính xác cao theo cách tiếp cận đơn biến theo hai yếu tố số lần vượt ngưỡng độ lệch trung bình quan sát vượt ngưỡng VaR Trong phạm vi luận văn đề cập đến danh mục có hai cổ phiếu, phương pháp tính VaR theo cách tiếp cận Garch đa biến hồn tồn áp dụng cho danh mục chứa nhiều cổ phiếu Quá trình thực phương pháp phức tạp phương pháp Garch đơn biến nhiên với công nghệ điều hồn tồn khơng đáng ngại  ... c? là: rủi ro hệ thống rủi ro phi hệ thống Bên cạnh rủi ro nói trên, đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam nhà đầu tư gặp phải rủi ro khác như: rủi ro thơng tin, rủi ro sách…” Phương pháp đ...993, sử dụng phổ biến quản trị rủi ro thị trường, rủi ro tín dụng danh mục “VaR danh mục tài sản thể nguy tổn thất lớn xảy khoảng thời gian định với mức độ tin cậy định, điều kiện thị trường hoạt đ...a biến để đo lường độ rủi ro VaR danh mục đầu tư Đề tài trình bày cụ thể mơ hình GARCH theo hai cách tiếp cận đơn biến đa biến, ứng dụng thị trường chứng khoán Việt Nam hậu kiểm so sánh độ phù h