Một số phương pháp hậu kiểm var và ứng dụng trong phân tích rủi ro danh mục đầu tư ngoại tệ (tt)

i TÓM TẮT LUẬN VĂN LỜI MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Ngày hệ thống ngân hàng từ NHTW đến NHTM mắt xích vơ quan trọng kinh tế quốc gia, yếu khâu quản trị rủi ro NHTM dẫn đến vốn nghiêm trọng ảnh hưởng xấu đến hoạt động NHTM Ngày phát triển kinh tế kèm với lớn mạnh thị trường tài thị trường ngoại hối, thị trường chứng khốn, thị trường vàng kèm với lớn mạnh phải kể đến rủi ro mà nhà đầu tư gặp phải Vì cơng tác quản trị rủi ro ngày trở nên quan trọng Việc lượng hóa, đo lường rủi ro, trích lập dự phịng công việc ngày cần thiết nhà đầu tư thị trường tài Việc không lường trước rủi ro xảy đến gây phá sản nhà đầu tư, ngân hàng, hay tổ chức tài khác Thị trường ngoại hối thị trường tài lớn giới, với hoạt động suốt ngày đêm, tính khoản lớn thị trường tài chính, nhà đầu tư thị trường ngoại hối cần nắm bắt thông tin kịp thời, đưa định nhanh chóng xác khơng muốn bị thua lỗ hay phá sản Và thị trường ngoại hối nói riêng nhà đầu tư hay ngân hàng luôn phải đối mặt với loại rủi ro rủi ro tỷ giá, rủi ro khoản, … Vậy làm cách để nhận diện, đo lường hóa giải rủi ro đó? Một mơ hình “Giá trị rủi ro” hay Value at Risk – Mơ hình VaR lần sử dụng ngân hàng JPMorgan Mỹ vào năm 1994 nhằm giải vấn đề Mơ hình VaR Việt Nam mẻ ngày quan tâm nhiều hữu ích Đi kèm với ước lượng giá trị chịu tổn thất VaR công tác hậu kiểm cho mô hình VaR, khâu quan trọng, đánh giá mơ hình VaR hoạt động tốt hay khơng Xuất phát từ cần thiết đề tài “Một số phương pháp hậu kiểm VaR ứng dụng phân tích rủi ro danh mục đầu tư ngoại tệ” chọn để làm đề tài nghiên cứu viết luận văn thạc sỹ ii Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu luận văn nghiên cứu số mơ hình hậu kiểm cho mơ hình VaR, ứng dụng để quản trị rủi ro cho danh mục đầu tư ngoại tệ Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu luận văn tổng hợp, thống kê, phân tích nguồn số liệu tỷ giá đồng ngoại tệ Phương pháp mơ hình hóa: Dùng cơng cụ tốn học để mơ hình hóa chuỗi số liệu Dựa số liệu thực tế mơ hình xây dựng thực hậu kiểm để chọn lựa mơ hình VaR phù hợp với chuỗi tỷ giá với danh mục đồng ngoại tệ CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU VỀ RỦI RO TRÊN THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI 1.1 Tổng quan thị trường ngoại hối Thị trường ngoại hối nơi diễn giao dịch đồng tiền nước khác Thị trường ngoại hối không thiết phải tập trung chỗ cố định mà đâu diễn việc mua bán đồng ngoại tệ Thị trường ngoại hối thị trường tài lớn giới, thị trường không ngủ, hoạt động suốt ngày đêm với khoản lớn giới Những thành viên tham gia thị trường ngoại hối gồm có NHTW, NHTM, nhà môi giới nhà mua bán nhỏ lẻ 1.2 Tỷ giá hối đoái Hầu hết quốc gia vùng lãnh thổ giới có đồng tiền riêng Và thơng thương, đầu tư, hay quan hệ tài quốc tế đòi hỏi phải trao đổi đồng tiền với Vậy khái niệm tỷ giá hối đoái giá đồng tiền biểu thị qua đồng tiền khác Và tỷ giá hối đoái có nhiều phân loại: tỷ giá mua vào, tỷ giá bán ra, tỷ giá giao ngay, tỷ giá phái sinh … có cách yết tỷ giá yết tỷ giá trực tiếp giá đồng ngoại tệ biểu thị qua đồng iii nội tệ, yết tỷ giá gián tiếp ngược lại: giá đồng nội tệ biểu thị qua đồng ngoại tệ 1.3 Rủi ro tỷ giá hối đoái Rủi ro tỷ giá hối đoái rủi ro xuất có biến động tỷ giá đồng tiền Nếu tỷ giá bán lớn tỷ giá mua vào nhà đầu tư có lãi, cịn ngược lại nhà đầu tư gặp thua lỗ Những hoạt động kinh doanh có liên quan đến tỷ hoạt động XNK gặp phải rủi ro tỷ giá Đứng cương vị nhà đầu tư, họ mua vào đồng ngoại tệ chờ giá tăng lên họ bán đống ngoại tệ thu lời, giá đồng tiền khơng tăng lên mà lại giảm nhà đầu tư gặp phải rủi ro tỷ giá 1.4 Tổng quan thị trường ngoại hối Việt Nam Thị trường ngoại hối Việt Nam trải qua nhiều giai đoạn lịch sử, với khởi đầu “Trung tâm giao dịch ngoại tệ” thành lập năm 1991 Đến năm 1994 thị trường ngoại hối Việt Nam tiến thêm bước quan trọng thành lập “Thị trường ngoại tệ liên ngân hàng” thay cho trung tâm giao dịch ngoại tệ đến năm 1998 hai cơng cụ phái sinh thức đưa vào giao dịch là: nghiệp vụ kỳ hạn nghiệp vụ hoán đổi ngoại hối Cho đến thị trường ngoại hối phát triển mạnh quy mô nghiệp vụ, thị trường ngoại hối đóng vai trị bơi trơn thúc đẩy hoạt động XNK Nhưng năm gần thị trường ngoại hối Việt Nam có nhiều thay đổi, đặc biệt việc can thiệp NHTW vào tỷ giá nhằm điều tiết kinh tế trước biến động bất ngờ từ kinh tế lớn giới Mỹ hay Trung quốc Trong năm 2015 áp lực phá giá liên tục đồng Nhân dân tệ áp lực giá giầu giới giảm mạnh NHNN tăng tỷ giá bình quân liên ngân hàng đồng VND USD từ mức 21.673 VND/1USD lên mức 21.890 VND/USD Đồng thời điều hỉnh biên độ tỷ giá từ 2% lên 3% 1.5 Tổng quan nghiên cứu rủi ro thị trường ngoại hối Tổng quan nghiên cứu rủi ro thị trường ngoại hối có nhiều luận văn nghiên cứu vấn đề , luận văn nêu khái niệm thị trường ngoại hối, tỷ giá hối đoái rủi ro tỷ giá Một số luận văn báo nêu phương pháp để lượng hóa rủi ro, đặc biệt mơ hình iv giá trị rủi ro – VaR nhiều viết quan tâm, nêu số phương pháp ước lượng VaR nhiên vấn đề hậu kiểm cho mơ hình VaR cịn chưa đầy đủ Đây khoảng trống để luận văn nghiên cứu CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HẬU KIỂM VaR Trong chương nghiên cứu số phương pháp ước lượng VaR số phương pháp hậu kiểm VaR, bên cạnh lý thuyết xác định danh mục đầu tư tối ưu 2.1 Mơ hình VaR VaR danh mục tài sản thể mức độ tổn thất xảy khoảng thời gian định với mức độ tin cậy định Xác định VaR giúp cho nhà hoạch định sách quản lý tốt hoạt động thị trường, nhà đầu tư, tổ chức tài ước tính nguy tổn thất tài họ 2.2 Một số phương pháp ước lượng VaR 2.2.1 Mơ hình VaR-Tham số Mơ hình dựa giả thuyết : Chuỗi lợi suất (theo ngày) tài sản: rt chuỗi dừng có phân bố chuẩn Cơng thức tính VaR: VaR(1 ngày, (1- α)100%) = μ + N-1(α)σ (2.1) Phương pháp có ưu điểm đơn giản, dễ tính tốn sử dụng phần mềm thơng dụng Excel để tính Nhược điểm phương pháp giả thiết chuỗi rt có phân bố chuẩn thường thỏa mãn 2.2.2 Phương pháp mô lịch sử Phương pháp dựa giả thuyết tỷ suất sinh lời khứ lặp lại tương lai Phương pháp tính sau: v Đầu tiên thu thập liệu chuỗi lợi suất, sau xếp giá trị từ thấp đến cao Giá trị VaR giá trị thứ n*p chuỗi lợi suất xếp, với n kích thước mẫu, p mức tin cậy mơ hình VaR Phương pháp lịch sử có thuận lợi khơng có tham số giúp cho người dùng tránh tất giả định loại phân phối xác suất để phân bố tỷ suất sinh lợi Tuy nhiên có nhược điểm là: phương pháp dựa hồn tồn vào liệu khứ, không lặp lại tương lai, với biến động lớn vể tỷ suất sinh lời âm lớn phương pháp tỏ khơng hiệu 2.2.3 Mơ hình GARCH ước lượng VaR Trong thực tế để ước lượng tham số μt, σt công thức VaR ta phải sử dụng chuỗi thời gian lợi suất {rt } Theo thời gian, chuỗi lợi suất rt không dừng đặc biệt phương sai khơng Khi ta phải xét lợi suất rt với điều kiện biết thông tin tới thời điểm (t-1) Hai phương trình trung bình phương sai sau: m n i 1 i 1 rt  0  i rt i  ut  i ut i (2.2) ut= σtεt p q j 1 j 1  t2     j ut2 j    j t2 j (2.3) với εt ~IID(0,σ2) Sau ước lượng hai phương trình (có thể dùng phần mềm Eview) ta nhận giá trị từ phần mềm rˆ, ˆ từ ta tính giá trị VaR phương pháp VaR-Tham số 2.3 Các phương pháp hậu kiểm cho mơ hình VaR 2.3.1 Phương pháp khơng điều kiện Phương pháp nhằm kiểm định mức xác suất xảy giá trị thực tế vượt ngưỡng VaR có hay khơng Nếu số lần vượt ngưỡng VaR biến ngẫu nhiên phân phối nhị thức, từ ta đưa giá trị để hậu vi kiểm cho mơ hình VaR Để kiểm định mức xác suất có hay khơng ta có kiểm định Kupiec: H0 : p = p H1: p ≠p0 LRPOF : Các mức xác xuất : Các mức xác suất không     (1  p)T  x p x    2 ln T x x    1   x    x        T   T   (2.4) Thống kê tuân theo quy luật phân phối Khi-bình phương với bậc tự Nếu giá trị quan sát thống kê nhỏ giá trị tới hạn Khi-Bình phương mơ hình VaR coi xác Cịn ngược lại ta loại bỏ mơ hình VaR 2.3.2 Phương pháp có điều kiện Phương pháp nhằm kiểm định tính độc lập giá trị vượt ngưỡng VaR ngày hôm không phụ thuộc vào việc ngày hôm qua xảy vượt ngưỡng VaR hay không H0: việc xảy vượt ngưỡng ngày hôm không phụ thuộc vào ngày hôm qua H1: ngược lại với H0 Thống kê kiểm định có dạng: LR   (1   )n00  n10  n01  n11   2ln  ind n00 n01 n10 n11   (1   )  (1  1 ) 1  (2.5) Thống kê tuân theo phân phối Khi-Bình phương bậc tự Nếu giá trị quan sát thống kê vượt giá trị tới hạn phân phối Khi-bình phương bậc tự bác bỏ H0 tức mơ hình VaR bị loại bỏ, cịn ngược lại mơ hình VaR coi xác Kiểm định có điều kiện: Kiểm định kiểm định đồng thời hai kiểm định trên, thống kê kiểm định là: LRcc = LRPOF + LRind (2.6) vii Và thống kê LRcc tuân theo phân phối  (2) Cũng tương tự trên, lấy độ tin cậy 95%, giá trị quan sát thống kê LRcc nhỏ giá trị tới hạn phân phối bình phương bậc tự mức ý nghĩa 5% mơ hình xác Ngược lại mơ hình khơng xác CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH VaR VÀ HẬU KIỂM VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO CỦA DANH MỤC ĐẦU TƯ NGOẠI TỆ 3.1 Mô tả số liệu Trong luận văn em chọn đồng ngoại tệ USD , EUR, GBP đồng JPY để nghiên cứu Đây đồng tiền mạnh có khối lượng giao dịch lớn giới Số liệu tỷ giá lấy trang chủ ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương Việt Nam, số liệu tỷ giá lấy năm 2013, 2014 tháng đầu năm 2015, có tất 617 quan sát Chuỗi tỷ giá chuỗi tỷ giá bán ngân hàng Vietcombank, giá đóng cửa ngày giao dịch Các thống kê chuỗi lợi suất cho ta kết quả: bốn chuỗi lợi suất chuỗi dừng khơng có phân bố chuẩn 3.2 Ước lượng VaR hậu kiểm cho chuỗi lợi suất USD, EUR, GBP JPY Đối với chuỗi USD JPY mơ hình VaR hoạt động tốt hai phương pháp tham số lịch sử, nhiên chuỗi GBP hơ GARCH lại tỏ hiệu Cịn riêng với chuỗi EUR ba phương pháp ước lượng VaR không tốt, tức kết hậu kiểm loại bỏ mơ hình VaR phương pháp tính VaR Trong chuỗi chuỗi R_USD chuỗi khơng có hiệu ứng GARCH nên khơng cần ước lượng hậu kiểm theo mơ hình GARCH cho chuỗi 3.3 Tính VaR hậu kiểm cho danh mục đồng ngoại tệ Ta nghiên cứu hậu kiểm mơ hình VaR danh mục dạnh nhà đầu tư, nhà đầu tư e ngại rủi ro, người thường chọn mức lợi suất cố định viii tối thiểu hóa rủi ro, hai nhà đầu tư ưa thích rủi ro, người chấp nhận mức rủi ro cao cố định cực đại lợi suất, xét danh mục với chu kỳ tính ngày 10 ngày Trường hợp nhà đầu tư e ngại rủi ro, ta chọn danh mục tính VaR theo phương pháp với chu kỳ ngày sau hậu kiểm cho phương pháp đó, trường hợp khơng có hiệu ứng GARCH nên ta xem sét phương pháp ước lượng VaR VaR- hiệp phương sai lịch sử Kết luận hai phương pháp cho kết hậu kiểm VaR tốt Tuy nhiên chu kỳ tính VaR 10 ngày phương pháp GARCH hoạt động cịn phương pháp lại khơng hoạt động Cịn danh mục người ưa thích rủi ro phương pháp ước lượng cho kết hậu kiểm khơng tốt, mơ hình VaR bị bác bỏ nhiều trường hợp độ tin cậy 99%, 95% 90% Như trường hợp nhà đầu tư ưa thich rủi ro ta cần phương pháp ước lượng VaR khác để mơ hình sau hậu kiểm chấp nhận KẾT LUẬN Trong đồng ngoại tệ USD, EUR, GBP, JPY đồng USD đồng có giá trị VaR thấp nhất, nên đầu tư vào đồng USD tiết kiệm vốn cho khâu trích lập dự phịng nhất, mơ hình hậu kiểm cho chuỗi mơ hình VaRtham số phương pháp mô lịch sử hoạt động tốt, chuỗi R_USD chuỗi khơng có hiệu ứng GARCH, chuỗi R_EUR chuỗi mà phương pháp hậu kiểm cho kết không tốt phương pháp ước lượng, đồng JPY phương pháp ước lượng đơn giản VaR-tham số mô lịch sử cho ta kết hậu kiểm tốt Mơ hình GARCH lại tỏ thiếu hiệu việc ước lượng VaR mà kết hậu kiểm cho thấy mơ hình hoạt động tốt với chuỗi lợi suất GBP Sau thiết lập danh mục đầu tư P gồm đồng ngoại tệ ta có kết hậu kiểm cho phương pháp ước lượng là: Tốt phương pháp VaR-tham số lịch sử độ tin cậy, cịn mơ hình GARCH lại cho kết hậu kiểm không tốt độ tin cậy 95% Và sau lập nên ix danh mục P ta thấy giá trị VaR hay mức trích lập dự phòng giảm xuống thể ưu việc đầu tư theo danh mục Từ kết hậu kiểm cho đồng ngoại tệ danh mục đồng ngoại tệ ta rút vấn đề chưa giải sau: Đồng EUR cho ta kết hậu kiểm không tốt phương pháp ước lượng, danh mục cho người ưa thích rủi ro cho ta kết hậu kiểm không tốt điều cho thấy cần phương pháp ước lượng VaR khác cho chuỗi lợi suất đồng EUR, danh mục cho người thích rủi ro mở hướng nghiên cứu khác cho nghiên cứu sau Mơ hình GARCH đồng ngoại tệ danh mục đồng ngoại tệ hiệu số trường hợp, ta cần hướng nghiên cứu khác áp dụng phương pháp copula để nghiên cứu phụ thuộc chuỗi lợi suất, việc đưa danh mục P,Q gồm nhiều chuỗi lợi suất chuỗi lợi suất hiệu xác  ... MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HẬU KIỂM VaR Trong chương nghiên cứu số phương pháp ước lượng VaR số phương pháp hậu kiểm VaR, bên cạnh lý thuyết xác định danh mục đầu tư tối ưu 2.1 Mơ hình VaR VaR danh mục. ..ii Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu luận văn nghiên cứu số mô hình hậu kiểm cho mơ hình VaR, ứng dụng để quản trị rủi ro cho danh mục đầu tư ngoại tệ Phương pháp nghiên cứu Phương pháp. .. hạn phân phối bình phương bậc tự mức ý nghĩa 5% mơ hình xác Ngược lại mơ hình khơng xác CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH VaR VÀ HẬU KIỂM VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO CỦA DANH MỤC ĐẦU TƯ NGOẠI TỆ 3.1 Mô tả số