MỤC LỤC
Lịch sử đã chứng kiến rất nhiều ngân hàng bị sụp đổ do tác động của rủi ro thị trường, như Nothern Rock tại Anh vào năm 2007 ( do sự thay đổi của lãi suất thị trường, khi lãi suất Libor lên tới đỉnh điểm ~7% vào tháng 7/2007 ) hay nhu sự thua lỗ của một loạt các NHTM tại Mỹ vào những năm 1990s. Tại Việt Nam hiện nay, chúng ta đang giám sát rủi ro với các NHTM dựa trên quyết định 457/2005 của NHNN, trong đó chủ yếu tuân theo Basel 1 năm 1998 với các qui định về tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu ( CAR ), các tỉ lệ về đảm bảo khả năng thanh toán, về giới hạn cho vay..và chưa đề cập tới bất kỳ một chỉ tiêu hay công cụ gợi ý nào cho các NHTM để đo lường và giám sát rủi ro thị trường. Việc áp dụng Basel 1 chưa thể giúp các nước ngăn chặn khủng hoảng tài chính tiền tệ, mà cụ thể là nước Mỹ đã trải qua hàng loạt thất bại trong lĩnh vực quản lý ngân hàng vào những năm 1990s.
Hiệp ước Basel 2 được ra đời vào năm 2001 nhằm thay thế Basel 1, đã đưa ra 1 loạt các chuẩn mực và lựa chọn, đưa ra quyền tự quyết rất lớn trong hoạt động giám sát ngân hàng. Trụ cột này cũng cung cấp 1 khung giải pháp cho các rủi ro mà ngân hàng đối mặt, như rủi ro hệ thống, rủi ro chiến lược, rủi ro danh tiếng, rủi ro thanh khoản và rủi ro pháp lý, mà hiệp ước tổng hợp lại dưới cái tên " rủi ro còn lại ( residual risk ) ". * Trụ cột (iii) - Tuân thủ kỷ luật thị trường để nâng cao tính ổn định của hệ thống tài chính: làm gia tăng một cách đáng kể các thông tin mà một ngân hàng phải công bố để thị trường có một bức tranh hoàn thiện hơn về vị thế rủi ro tổng thể của ngân hàng và cho phép các đối tác của ngân hàng định giá và tham gia chuyển giao một cách hợp lý.
Trong trụ cột (ii), Basel đã đưa ra một số khung giải pháp cho các rủi ro mà ngân hàng đối mặt, đặc biệt là rủi ro thị trường, đó là việc áp dụng mô hình Varlue at Risk ( giá trị khi rủi ro ) để giám sát những rủi ro do sự thay đổi các tác nhân thị trường gây ra.
Sự dao động với tần suất và biên độ ngày càng lớn trên thị trường hối đoái, thị trường hàng hóa, thị trường lãi suất…làm nảy sinh nhu cầu đối với những công cụ tài chính mới có khả năng vô hiệu hóa những biến động bất thường. Như vậy, quản lý rủi ro tài chính có thể được định nghĩa là sự thiết kế và phát triển các công cụ kiểm soát rủi ro tài chính. Quản lý rủi ro là phản ứng nhằm đối phó với những biến động ngày càng tăng trên thị trường tài chính toàn cầu, và được hỗ trợ bởi những phát kiến kỹ thuật.
Sự phát triển của công nghệ cao đã tạo ra những đột phá mới ở cả hai phương diện: về trang bị kỹ thuật và về lý thuyết tài chính. Công cụ Công cụ định lượng rủi ro Trái phiếu Thời gian đáo hạn bình quân (duration), độ lồi. Cổ phiếu Độ biến động giá (volatility), hệ số tương quan (correlations), chỉ số beta.
Thay vì ước lượng độ bất định của giá một cách định tính, ví dụ cần dự phòng 8% giá trị thị trường cho một danh mục cổ phiếu, người ta muốn tính ra một con số cụ thể đặc trung cho rủi ro có thể xảy ra của danh mục đó, cập nhật liên tục nhằm tối ưu hoá dòng tiền. Tương tự như vậy cho tất cả các danh mục chứng khoán khác như trái phiếu, ngoại tệ, giấy tờ có giá..Có rất nhiều mô hình đo lường rủi ro, nhưng được sử dụng phổ biến vượt xa những mô hình khác là VaR - viết tắt của Value at Risk - được xây dựng trên những cơ sở lý thuyết xác suất và thống kê từ nhiều thế kỷ, phát triển và phổ biến đầu những năm 1990. Và từ năm 1994, với sự ra đời của Risk Metric, một gói sản phẩm ứng dụng VaR mang thương hiệu của một công ty tách ra từ JP MOrgan Chase, VaR đã được áp dụng rộng rãi và trở thành một tiêu chuẩn trong việc đo lường và giám sát rủi ro tài chính, đặc biệt là rủi ro thị trường, trên toàn thế giới.
Đây là một hạn chế rất lớn, và trong năm 2007-2008 đã dẫn đến sự phá sản của một loạt ngân hàng đầu tư trên thế giới, do điều kiện thị trường có những biến động đột ngột vượt xa so với quá khứ. Như chúng ta đã biết, do tuân theo quy luật phân phối chuẩn, hàm mật độ phân phối của danh mục có hình dạng quả chuông, và những mức tổn thất lớn nhất, ngoài dự đoán, thường nằm ở phần đuôi bên trái của đồ thị hình chuông này. Ví dụ, khi đo lường VaR cho một danh mục trading với tổng quy mô 640 triệu USD cho 252 ngày, với độ tin cậy 99%, ngân hàng xác định được ngưỡng tổn thất lớn nhất là 50 triệu USD.
Đó chính là hạn chế của VaR, với những tổn thất nằm ngoài dự đoán ( ngoài khoảng tin cậy ), khiến cho hàng loạt ngân hàng đầu tư phá sản khi quá tin tưởng vào VaR có được.
Ví dụ, nếu ngân hàng tính được VaR hàng ngày của một danh mục đầu tư là khoảng 500 triệu VND với mức tín cậy 95 % thì điều đó có nghĩa là xác suất mà Ngân hàng bị thiệt hại 500 triệu VND là 5%. Hiệp định Basel quy định về vốn an toàn rủi ro trong các ngân hàng thương mại, theo đó các ngân hàng được phép sử dụng mô hình đánh giá rủi ro nội bộ để ước lượng VaR và giá trị VaR được xem là vốn an toàn rủi ro bắt buộc của ngân hàng. Một danh mục đầu tư bao gồm nhiều loại tài sản khác nhau và tỷ trọng của mỗi tài sản trong danh mục được thể hiện qua giá trị của tài sản đó so với giá trị của toàn bộ tài sản trong danh mục đầu tư.
Phương trình (1.26) chỉ ra rằng rủi ro- lợi suất của danh mục đầu tư bao hàm không chỉ có rủi ro của các tài sản thành phần ( )σ2i mà còn cả hiệp phương sai ( )σij giữa các tài sản thành phần trong danh mục đầu tư. Trong trường hợp đơn giản nhất, khi mà các giá trị mark-to-market của tất cả các chứng khoán cấu thành đều có phân phối chuẩn, thì khi đó, lợi suất của danh mục đầu tư, cũng sẽ có phân phối chuẩn. Hoàn toàn tương tự như trong trường hợp xác định VaR của một công cụ , chúng ta sẽ quy đổi độ tin cậy c về một độ lệch α có phân phối chuẩn N(0,1) sao cho xác suất thiệt hại lớn hơn α (tức nhỏ hơn –α) là c.
Rủi ro của một danh mục đầu tư có thể giảm nếu ta tăng số lượng các tài sản cấu thành trong danh mục đầu tư hoặc lựa chọn các tài sản trong danh mục có mức độ tương quan thấp.
Trong thực tế hiếm khi các tài sản tương quan với nhau ở mức tuyệt đối, tức ρ = 1. Trong trường hợp như thế, rủi ro giảm đi luôn đạt được thông qua danh mục đầu tư gồm nhiều tài sản thành phần.
- Nhược điểm : Khi mức lợi suất có phần đuôi dày, thì giả định mang tính chuẩn hóa được sử dụng là kết quả việc giá trị ước lượng của VaR thấp. Phương pháp giả định phân phối của lợi suất của danh mục là phân phối không đặc trưng trừ khi phân phối này tiếp tục được giữ trong suốt thời kỳ dự báo. Phân phối của lợi suất thời kỳ dự báo là tương tự như thời kỳ mẫu, phân phối của lợi suất có thể sử dụng điểm phân vị thực nghiệm lợi suất rtđể tính VaR.
Điều này dẫn đấn VaR liên quan tới xác suất phần đuôi, giả định này dẫn đến phần mất đi dự đoán được không thể lớn hơn phần mất đi dự đoán trong quá khứ. - Điểm phân vị cực biên(ví du như khi p= 0 hoặc p=1), những điểm phân vị thực nghiệm là những ước lượng không hiệu quả của những điểm phân vị lý thuyết. - Ước lượng điểm phân vị trực tiếp thì không đạt được để tính đến hiệu quả của những biến số giải thích, điều này liên quan dến danh mục đầu tư nghiên cứu.
Hai phương trình này có thể được sử dụng để thu được những giá trị dự báo bước tiếp theo của giá trị trung bình có điều kiện và phương sai có điều kiện của rt với giả định rằng những tham số là đã biết. Vì vậy, nếu εt của mô hình GARCH trong phương trình (2.6) là phân phối chuẩn hóa student – t với m bậc tự do và xác suất p, thì điểm phân vị được sử dụng để tính. Nếu lợi suất rt theo mô hình chuỗi thời gian trong phương trình (2.5) và (2.6) thì giá trị trung bình có điều kiện và biến số rh[k] /Fk có thể đạt được bởi những phương pháp dự báo mô hình phương sai sai số thay đổi và chuỗi thời gian.