7. Kết cấu của luận văn
2.2.5. Lợi nhuận ngành ngân hàng
Nếu xét trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam năm 2011 còn đối mặt với nhiều khó khăn, thậm chí nhiều doanh nghiệp trong một số ngành như: chứng khoán, bất
động sản, vận tải biển... rơi vào tình trạng hoạt động cầm chừng, thua lỗ kéo thì kết quả
kinh doanh của các ngân hàng là rất tích cực. Mức tăng trưởng lợi nhuận trung bình của toàn ngành ngân hàng tuy thấp hơn năm 2010 nhưng vẫn được duy trì trên 20% trong năm 2011 (Diễn đàn Doanh nghiệp và Công ty Chứng khoán Phố Wall, 2011).
Hệ quả của tăng trưởng tín dụng thấp trong năm 2012 là sự sụt giảm nghiêm trọng nguồn thu nhập lãi của các Ngân hàng Thương mại khi tỷ trọng đóng góp vào tổng thu nhập hoạt động của mảng này thường ở mức trên 75%.
2.3. Nhận xét cổ phiếu ngân hàng giai đoạn 2010-2012
Năm 2010, cổ phiếu ngân hàng là một trong những nhóm có sức bật kém nhất trên thị trường. Dưới sức nặng của chính sách thắt chặt tiền tệ, lãi suất đầu vào tăng cao trong khi khả năng cho vay hạn chế, các tiêu chuẩn mới về hệ số an toàn vốn, khống chế huy động vàng... là những lý do khiến giới đầu tư lẫn đầu cơ trong nước xa lánh. Chỉ tính riêng từ tháng 8 đến tháng 11/2010, khi VN-Index bắt đầu rời xa mức 500
điểm, chỉ số này đã giảm khoảng 12.8%. Trong khi đó VCB giảm 12%, STB giảm 18.7%, EIB giảm 15.2%, CTG giảm 25.8%. HNX-Index giảm cùng kỳ 34.6% thì ACB giảm 23%, NVB từ khi lên sàn giảm 27%, SHB giảm 16.5%. Từ đầu năm 2010 đến tháng 11/2010, cổ phiếu ngân hàng cũng thuộc loại ít sóng nhất và được giới đầu tư
mệnh danh là hố chôn vốn vì cơ hội lướt sóng ngắn cũng quá hiếm. Ngay cả những khuyến nghị đầu tư của các công ty chứng khoán cũng khuyên khách hàng tránh xa
nhóm cổ phiếu này. Điều đó cũng có nghĩa là giá của nhóm cổ phiếu ngân hàng đã sụt giảm rất mạnh thời gian qua (Vneconomy, 2010).
Tuy nhiên, trong những tuần cuối năm 2010, dòng tiền có xu hướng chảy mạnh vào cổ phiếu ngành ngân hàng đã tạo nên sự tăng điểm khá mạnh của nhóm ngành này. Mặc dù chỉ với 8 mã ngân hàng niêm yết (VCB, CTG, ACB, EIB, STB, SHB, HBB, NVB) nhưng nhóm cổ phiếu này chiếm tới gần 20% giá trị vốn hóa trên cả hai sàn. Do vậy, sự tăng điểm của nhóm ngành này trong những tuần cuối năm 2010 đã tác động không nhỏ đến chỉ số VN-index, khiến nhiều nhà đầu tư lạc quan hơn vào vào triển vọng của cổ phiếu ngân hàng và thị trường chứng khoán Việt Nam (Diễn đàn doanh nghiệp, 2011).
Đến năm 2011, lạm phát và lãi suất tiếp tục tăng cao, tốc độ tăng trưởng và huy
động thấp kỷ lục mặc cho các biện pháp vĩ mô của Ngân hàng Nhà nước liên tục được ban hành. Chỉ đến tháng 9/2011 thì các các chính sách này mới thực sự phát huy hiệu quả tuy là không nhiều, điển hình là lãi suất huy động bằng đồng Việt Nam chính thức quay về mức 14%/năm, tình hình tăng trưởng tín dụng được cải thiện. Kinh tế khó khăn trong năm 2011 đã làm trầm trọng hơn tình hình nợ xấu tại các ngân hàng, đã có rất nhiều doanh nghiệp phải phá sản, thua lỗ kéo dài. Tuy nhiên, sau khi trích lập dự
phòng cho các khoản nợ xấu trên, thì các ngân hàng vẫn đạt lợi nhuận khả quan mặc dù có thấp hơn so với năm 2010. Xét trên yếu tố thanh khoản, các cổ phiếu ngân hàng luôn là những mã có khối lượng giao dịch lớn nhất trong phiên nên được nhiều nhà đầu tư cá nhân, tổ chức (trong nước và nước ngoài) nắm giữ trong danh mục đầu tư của mình. Nợ xấu là một quả bom đang ngày càng lớn dần trong toàn hệ thống ngân hàng suốt giai đoạn 2010-2012 và chỉ thực sự bùng phát vào năm 2012 (Diễn đàn Doanh nghiệp và Công ty Chứng khoán Phố Wall, 2011).
Tình hình kinh tế năm 2012 thì hết sức khó khăn, lãi suất vẫn tiếp tục tăng theo tinh thần chính sách thắt chặt tiền tệ, kiểm soát lạm phát của Ngân hàng Nhà nước khiến khả năng trả nợ của doanh nghiệp ngày càng suy kiệt và đặc biệt là các doanh
nghiệp trong lĩnh vực bất động sản điều đó kéo theo chi phí dự phòng của ngân hàng tăng cao và như vậy phương án chi phí dự phòng của các ngân hàng đã không còn đủ
sức bao thầu cho các khoản nợ xấu và làm cho lợi nhuận sụt giảm mạnh. Bất chấp một năm kinh doanh yếu kém, giá cổ phiếu ngân hàng năm 2012 lại cho thấy xu hướng tăng. Các cổ phiếu ngân hàng trên sàn trong năm 2012, chỉ có hai mã giảm giá, đó là mã NVB - một ngân hàng nằm trong nhóm cần tái cấu trúc và mã ACB - ngân hàng có khoản lỗ lũy kế hơn 1,700 tỷ đồng do hoạt động kinh doanh vàng. Cổ phiếu các ngân hàng còn lại đều tăng cao; cao nhất là CTG (hơn 51%), tiếp theo là STB (31.79%).
Theo báo cáo của Công ty Chứng khoán Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BSC), kết thúc năm 2012, cổ phiếu ngành này tăng 18%. Không chỉ tăng giá, năm 2012 cũng là năm đột biến về lượng giao dịch của cổ phiếu ngân hàng. Tổng khối lượng giao dịch của 8 ngân hàng đang niêm yết lên tới hơn 2.4 tỷ cổ phiếu, gấp hơn 2.1 lần so với lượng giao dịch năm 2011 và hơn 1.85 lần so với năm 2010 (Nhịp cầu đầu tư, 2013).
2.4. Tính hữu ích của VaR
Ngân hàng là trung gian tài chính có vai trò quan trọng trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế, và đặc biệt trong giai đoạn phát triển của đất nước. Hệ thống ngân hàng có hoạt động tốt thì mới điều hòa được nguồn vốn cho nền kinh tế, nguồn vốn
được đầu tư vào đúng nơi đúng chỗ. Do có vai trò quan trọng nên từ sự thành công hay thất bại trong hoạt động kinh doanh của hệ thống Ngân hàng có thể đánh giá được sự
phát triển lành mạnh của nền kinh tế. Khi nền kinh tế thị trường đã dần định hình rõ ở
nước ta, thì cũng như các doanh nghiệp trong nền kinh tế, các Ngân hàng Thương mại phải đối mặt với rất nhiều rủi ro. Điều đó làm ảnh hưởng trực tiếp đến giá cổ phiếu ngân hàng và VaR được xem là một trong những mô hình quán lý rủi ro hiệu quả với nhiều ứng dụng thực tiễn:
- VaR là chỉ tiêu đo mức độ tổn thất, xác định VaR sẽ giúp cho các nhà đầu tư ước tính được nguy cơ và mức độ tổn thất tài chính của họ.
- Căn cứ vào VaR, tổ chức đầu tư có thể ước tính được mức độ rủi ro của một dự án đầu tư trong một giai đoạn nhất định, từđó có kế hoạch để lập quỹ dự phòng rủi ro hợp lý để chi trả và đối ứng khi có rủi ro xảy ra. Ví dụ như, khi một tổ chức đầu tư
tính được VaR với độ tin cậy 99% là 100 triệu đồng khi đó họ biết được có 1% khả
năng danh mục của họ lỗ ít nhất là 100 triệu đồng và từ đó sẽ xây dựng quỹ dự phòng phù hợp.
- Dựa vào VaR cho trước, chúng ta có thể xây dựng một cấu trúc danh mục tối
ưu. Đây là một phép tính ngược dựa trên khung lý thuyết VaR. VaR cho trước này có thể là kế hoạch lợi nhuận trong năm nhân với một tỉ lệ tổn thất ước tính ví dụ là 100 triệu đồng. Điều đó có nghĩa là họđưa ra mức lỗ tối đa mà họ có thể chấp nhận được là 100 triệu đồng và dựa trên các kỹ thuât tính VaR để tính được một cấu trúc danh mục tương ứng.
- Ở quy mô một lĩnh vực kinh doanh hoặc đánh giá các dự án đầu tư, VaR tạo thành một mẫu số chung để có thể so sánh mức độ rủi ro của các hoạt động kinh doanh và đầu tư khác nhau.
- Nhiều công ty còn sử dụng VaR như một công cụ quản lý vốn của họ. Họ sẽ ước lượng VaR kết hợp với một hoạt động riêng biệt. Sau đó, họ phân bổ vốn dựa trên VaR. Ví dụ như, một quỹ hưu trí quyết định một cái VaR mà họ cho là chấp nhận
được, và sau đó, họ thông báo đến các trưởng bộ phận chịu trách nhiệm quản lý từng loại tài sản và các trưởng bộ phận có nhiệm vụ vận hành sao cho VaR thực tế không vượt quá VaR quy định. Mục tiêu của việc này là kiếm được lợi nhuận cao nhất theo VaR phân bổ trước. Hoạt động này gọi là “lập ngân sách theo rủi ro” (risk budgeting) (John L.Maginn et al., 2007).
2.5. Ứng dụng VaR trong quản lý rủi ro đối với nhóm các cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam
Luận văn tính VaR với giả định danh mục chỉ có một mã chứng khoán và không có mua bán gì trong giai đoạn từ năm 2010-2012. Xét về cơ bản, các kỹ thuật tính toán VaR trong luận văn hoàn toàn giống với thực tế tại các công ty chứng khoán Việt Nam. Trên thực tế do mỗi tổ chức có tiềm lực tài chính, khẩu vị rủi ro khác nhau nên có cấu trúc tài sản khác nhau. Do đó, đểđề tài nghiên cứu mang tính bao quát, luận văn ước lượng VaR trên danh mục giảđịnh gồm 1 mã cổ phiếu và không mua bán gì trong giai
đoạn quan sát. Điểm khác biệt nêu trên đã mở ra hướng phát triển của đề tài luận văn
đó là nghiên cứu lựa chọn danh mục đầu tưđại diện cho danh mục đầu tư của các công ty chứng khoán Việt Nam sau đó tiến hành chạy mô hình VaR trên danh mục đại diện. Từ đó có thể làm rõ hơn hiệu quả của mô hình VaR đồng thời đề xuất phương pháp tính VaR tối ưu.
Đối với danh mục giả định này, luận văn sẽ trình bày các cách thức tính VaR 1 ngày trong giai đoạn quan sát (2010-2012), Tuy nhiên, luận văn cũng sẽ giới thiệu cách tính VaR 1 ngày của một danh mục đầu tư bao gồm nhiều mã chứng khoán.
2.5.1. Phương pháp VaR. variance-covariance
2.5.1.1. Đối với danh mục có một mã chứng khoán
Bước 1: Xác định các nhân tố thị trường: đó là tập hợp dữ liệu lịch sử của các nhân tố
thị trường như giá đóng cửa và độ biến động giá một ngày. - Giá đóng cửa
Tập hợp giá đóng cửa này đã được điều chỉnh giảm khi có các quyết định chia cổ tức bằng tiền, cổ tức bằng cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ phiếu phát hành thêm. Vì khi phát sinh quyền, giá cổ phiếu sẽ giảm theo tỉ lệ của quyền, khi đó giá ngày hôm nay so với ngày hôm trước sẽ bị giảm mạnh mà nguyên nhân là do phát sinh quyền chứ
Bài luận văn lấy dữ liệu về giá đóng cửa (giá này đã được điều chỉnh trong các trường hợp phát sinh quyền) từ nguồn “phutoan.com.vn”.
- Biến động giá 1 ngày
Biến động giá hay còn được gọi là tỷ suất sinh lợi được tính theo công thức:
Bảng 2.5: Dữ liệu lịch sử về giá đóng cửa và biến động giá một ngày (Một phần cơ
sở dữ liệu của luận văn)
Bước 2: Từ các tham số gồm giá trị trung bình (mean), độ lệch tiêu chuẩn (), chúng ta tính được VaR
- Mean chính là tỷ suất sinh lời kỳ vọng và được tính theo công thức:
Với x1, x2.., x250 là biến động giá vào ngày 1, ngày 2, … ngày 250. Trong excel, sử dụng hàm AVERAGE để tính mean
- Độ lệch tiêu chuẩn được tính theo công thức:
Với xi là biến động giá ngày thứ i.
Trong excel, sử dụng hàm STDEV để tính độ lệch chuẩn. - VaR được tính theo công thức:
Với z ≈1.65 khi độ tin cậy bằng 95% và xấp xỉ bằng 2.33 khi độ tin cậy bằng 99%.
Trong excel, z được tính bằng cách dùng hàm Normsinv (0.95) hay Normsinv (0.99).
∑ " ! ) (# − 1) Mean = &+ + ⋯ + 250 VaR = Mean – ( × z) =
Bảng 2.6: VaR một ngày tính bằng phương pháp VaR. variane-covariance
Ghi chú:
Dữ liệu bảng trên là một phần dữ liệu của bài luận văn, để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu, luận văn tính VaR của từng ngày trong giai đoạn 2010-2012 cho 6 danh mục (mỗi danh mục gồm 1 mã chứng khoán). Khi đó, đối với mỗi danh mục, một ngày có một VaR khác nhau và chúng được tính trượt trên 250 ngày gần nhất, ví dụ như:
+ VaR 95% ở dòng 28/12/2012 là -3%, khi đó có thể kết luận rằng với độ tin cậy là 95%, thời gian quan sát là 250 ngày làm việc từ ngày 30/12/2011 đến ngày 27/12/2012, chúng ta tin chắc rằng giá mã ACB vào ngày 28/12/2012 giảm tối đa không quá 3%.
+ VaR 95% ở dòng 27/12/2012 là -3%, khi đó có thể kết luận rằng với độ tin cậy là 95%, thời gian quan sát là 250 ngày làm việc từ ngày 29/12/2011 đến ngày 26/12/2012, chúng ta tin chắc rằng giá mã ACB vào ngày 27/12/2012 giảm tối đa không quá 3%.
2.5.1.2. Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán: Bước 1: Tương tự như mục 2.4.1.1 Bước 1: Tương tự như mục 2.4.1.1
Bước 2: Tính mean của danh mục (tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục)
Với:
+ yi là tỷ trọng của chứng khoán thứ i trong danh mục.
+ ki là tỷ suất sinh lời kỳ vọng (giá trị trung bình của tỷ suất sinh lời trong vòng 250 ngày làm việc gần nhất) của mã thứ i trong danh mục.
Bước 3: Tính độ lệch chuẩn của danh mục
Để tính độ lệch chuẩn của danh mục thì cần xây dựng được ma trận hiệp phương sai và ma trận tỷ trọng của danh mục:
- Ma trận hiệp phương sai là tập hợp các hiệp phương sai của từng cặp mã chứng khoán:
Ví dụ hiệp phương sai của mã ACB và EIB:
Covariance (ACB,EIB) = hệ số tương quan của ACB và EIB × (ACB) × (EIB)
Mean = ∑ (" )* +)
Trong excel, dùng hàm CORREL để tính hệ số tương quan và hàm STDEV để tính độ
lệch chuẩn, ví dụ như: CORREL(D1:D250,E1:E250) và STDEV(D1:D250) với
D1:D250 là dãy số về biến động giá 1 ngày (trong giai đoạn 250 ngày làm việc) của
mã ACB và E1:E250 là dãy số về biến động giá 1 ngày (trong giai đoạn 250 ngày làm việc) của mã EIB.
- Ma trận tỷ trọng là tập hợp các tỷ trọng của các mã chứng khoán trong danh mục:
- Phương sai của danh muc (,- bằng tích các ma trận:
Trong excel, chúng ta dùng hàm MMULT để nhân các ma trận và hàm TRANPOSE để
nghịch đảo ma trận, ví dụ như:
MMULT( MMULT( C21:L21,C24:L33),TRANSPOSE(C21:L21) với C21:L21 là ma
trận tỷ trọng và C24:L33 là ma trận hiệp phương sai. - Độ lệch chuẩn của danh mục được tính bằng công thức:
Trong excel, chúng ta dùng hàm SQRT để tính căn bậc hai.
Bước 4: Tính VaR của danh mục
Với: + Vo: giá trị hiện tại của danh mục.
+ z ≈ 1.65 khi độ tin cậy bằng 95% và xấp xỉ bằng 2.33 khi độ tin cậy bằng 99%.
2.5.2. Phương pháp VaR. historical
2.5.2.1. Đối với danh mục có một mã chứng khoán Bước 1: Tương tự phương pháp VaR.variance-covariance Bước 1: Tương tự phương pháp VaR.variance-covariance
Bước 2: Ước lượng VaR
Trong excel, chúng ta dùng hàm PERCENTILE để tính VaR, ví dụ như: VaR = Vo × (Mean – ( × z))
= √
PERCENTILE (D1:D250, α) với D1:D250 là dãy số về biến động giá 1 ngày (trong giai đoạn 250 ngày làm việc) của mã chứng khoán, α = 0.01 khi độ tin cậy là 99% và
α = 0.05 khi độ tin cậy là 95%.
Bảng 2.7: VaR một ngày tính bằng phương pháp VaR. historical
Ghi chú:
Dữ liệu bảng trên là một phần dữ liệu của bài luận văn, để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu, luận văn tính VaR của từng ngày trong giai đoạn 2010-2012 cho 6 danh mục (mỗi danh mục gồm 1 mã chứng khoán). Khi đó, đối với mỗi danh mục, một ngày có một VaR khác nhau và chúng được tính trượt trên 250 ngày gần nhất, ví dụ như:
+ VaR 95% ở dòng 28/12/2012 là -3%, khi đó có thể kết luận rằng với độ tin cậy là