7. Kết cấu của luận văn
3.3.4. Phép thử stress test
Chúng ta biết rằng, nhược điểm lớn nhất của VaR, đặc biệt là phương pháp mô phỏng lịch sử, đó là việc giả định biến động của các nhân tố rủi ro trong tương lai sẽ
giống như trong quá khứ. Tuy nhiên giả định này hoàn toàn phi thực tế, đã tồn tại những trường hợp về việc áp dụng VaR mà thực hiện chưa trọn vẹn dẫn đến sự sụp đổ
của hàng loạt tổ chức đầu tư, do họ thực hiện VaR dựa trên số liệu biến động rất êm
đềm trong quá khứ. Tuy nhiên khi những điều kiện thị trường biến đổi đột ngột như
xuất hiện tin xấu về công ty niêm yết, ảnh hưởng dây chuyền từ các sự kiện kinh tế, chính trị thế giới… khiến cho giá trị VaR trở nên không chính xác, và số tổn thất vượt quá VaR đã khiến cho các ngân hàng này chịu những khoản thiệt hại khổng lồ… Giả
sử một danh mục có VaR là 50 triệu đồng với độ tin cậy 99% trong 250 ngày giao dịch, điều đó không nói lên nhiều về số lượng tổn thất lớn nhất có thể xảy ra trên thực tế. Ví dụ nếu trong 2 ngày của 250 ngày làm việc (quy ước 1% còn lại tương đương 2 ngày), tồn tại 2 khoản tổn thất là 52 triệu đồng và 600 triệu đồng, thì giá trị VaR 50 triệu đồng là chấp nhận được. Tuy nhiên, nếu chỉ cần có 1 ngày, ngân hàng đó bị thua lỗ 600 triệu đồng mặc dù giá trị VaR 50 triệu đồng vẫn chính xác, tuy nhiên tổ chức dựa vào VaR đó sẽ phá sản, vì phần tổn thất ngoài dự kiến vượt xa rất nhiều so với giá trị VaR. Đó chính là những biến cố hiếm hoi mà các nhà đầu tư hay tổ chức tài chính thường lờđi, coi rằng việc được đảm bảo đến 99% là đủ (Trần Mạnh Hà, n.d.).
Bên cạnh back test, phép thử stress test là một kỹ thuật nữa để hoàn thiện VaR. VaR định lượng tổn thất dưới điều kiện thị trường bình thường còn stress test xác định các trường hợp bất thường cái mà có thể dẫn đến thua lỗ vượt quá dự tính.
Với phép thử stress test, nhà quản lý rủi ro sẽ thực hiện các phân tích tình huống - một tiến trình đánh giá danh mục dưới các kịch bản khác nhau. Đó là những kịch bản với những biến động lớn trong các biến chủ chốt mà ảnh hưởng đến giá trị tài sản của danh mục.
Một kiểu của phân tích tình huống đó là đưa ra những kịch bản về rủi ro như giá
đột ngột giảm 10%, 20%, … Một vài tổ chức đã chuẩn hóa tiến trình này như
Derivative Policy Group đã khuyến cáo các thành viên của họ xem xét các kịch bản như sau:
+ Đường cong lãi suất di chuyển song song lên xuống 100 điểm cơ bản. + Đường cong lãi suất di chuyển không song song lên xuống 25 điểm cơ bản. + Chỉ số thị trường tăng giảm 10%.
+ Những đồng tiền chính tăng giảm 6% và các đồng tiền khác tăng giảm 20%. …
Một tiếp cận khác của phân tích tình huống là mô phỏng sự kiện đã từng xảy ra trong thực tế. Ở đây, chúng ta muốn đặt danh mục của chúng ta dưới một kịch bản khủng hoảng trong quá khứ vì chúng ta muốn đánh giá xem cái gì sẽ xảy ra và sức chịu
đựng của chủ thể đầu tư khi mà một sự kiện khủng hoảng tương tự trong quá khứ lại tiếp diễn.
Chúng ta cũng có thể sáng tạo ra các tình huống giả định, đó là các tình huống chưa bao giờ xảy ra hay chúng đã từng xảy ra với xác suất rất thấp. Tuy mang tính hư
cấu nhưng đây là một kiểu stress test khá quan trọng khi nó giúp bổ sung thêm các thông tin hữu ích trong tiến trình quản lỷ rủi ro (John L.Maginn et al., 2007).
Các bước tiến hành stress test
Cùng với ước lượng VaR, phép thử stress test thì được tiến hành mỗi ngày. Để
mô tả một cách rõ ràng và đầy đủ cho vấn đề cần trình bày, tác giả thực hiện stress test vào ngày 31/12/2012 trên danh mục gồm một mã cổ phiếu STB.
Bước 1: Xây dựng các kịch bản và hạn mức dừng lỗ
- Kịch bản 1: Giá cổ phiếu giảm lần lượt từ 1% đến 5% cho một ngày.
Đây là kịch bản mà mô phỏng sự kiện tháng 3 tại ngân hàng Sacombank khi mà xuất hiện đợt thoái vốn ồạt của các cổđông chiến lược tại ngân hàng này khiến cho giá STB giảm gần 5% trong 3 ngày liên tiếp từ ngày 07/03/2012 đến 09/03/2012.
- Kịch bản 3: Giá cổ phiếu giảm sàn 10 ngày liên tiếp, tổng mức giảm gần 50%. Giả sử xuất hiện một sự kiện, khi mà hệ thống công nghệ thông tin của ngân hàng Sacombank gặp sự cố khiến toàn bộ đường truyền, hệ thống máy chủ tê liệt, mọi hoạt động của ngân hàng đều bị đóng băng gây ảnh hưởng dây chuyền đến các ngân hàng khác và phải đền bù các khoản thiệt hại lớn cho khách hàng và đối tác. Sự kiện khủng hoảng này khiến giá cổ phiếu STB giảm sàn 10 ngày liên tiếp làm mất khoảng 50% thị giá của mã này.
- Hạn mức dừng lỗ:
Đây là mức mà khi giá trị một danh mục đầu tư giảm thấp hơn mức này, thì nhà
đầu tư sẽ tiến hành bán cổ phiếu đi để cắt lỗ. Ởđây, chúng ta giả định hạn mức dừng lỗ
là 75% so với giá vốn.
Ghi chú:
Within: trong hạn mức Out: vượt hạn mức
Bước 3: Đề xuất các phương án đối phó
Đối với các kịch bản mà giá trị danh mục thấp hơn hạn mức dừng lỗ, chúng ta sẽ phải bán cổ phiếu đi để cắt lỗ. Tùy vào mức độ lỗ bao nhiêu mà chúng ta đưa ra các cấp độ xử lý và tiến độ xử lý. Cần chú ý thêm là, do mã STB đang giảm mạnh và thị
trường có hiện tượng bán ra ào ạt cổ phiếu này, việc chúng ta bán cắt lỗ sẽ góp phần làm cho tình hình tồi tệ hơn, do đó, cần xây dựng lộ trình bán cổ phiếu phù hợp.
Hiện nay, ở Việt Nam, việc áp dụng các nghiệp vụ phái sinh trên chứng khoán là không được phép, do đó trong trường hợp danh mục của chúng ta gồm nhiều mã cổ
phiếu, chúng ta chỉ còn cách là tái cấu trúc danh mục đầu tư để hạn chế tổn thất một cách tối đa.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
VaR có những hữu ích và hạn chế đáng chú ý và luôn tồn tại những tranh cãi xung quanh. Tuy nhiên, nếu một nhà quản lý rủi ro nhận biết được giới hạn của nó thì chắc chắn họ sẽ có được những thông tin có giá trị. VaR là một phương pháp ước lượng rủi ro được xem là chấp nhận được cho đến hiện nay.
Dữ liệu về các nhân tố thị trường đưa vào để tính VaR thì càng đáng tin cậy và xác đáng thì ước lượng VaR càng tốt. Do đó, các tổ chức tài chính nên tự xây dựng cơ
sở dữ liệu phục vụ cho chính mình chứ không nên quá tin tưởng về nguồn số liệu bên ngoài. Việc xác định phương pháp tối ưu đểước lượng VaR cũng rất cần thiết, đặc biệt phương pháp VaR. variance-covariance gắn liền với giả thuyết phân phối chuẩn, do đó người dùng VaR cần thực hiện kiểm định phân phối chuẩn của tỷ suất sinh lợi đểđánh giá tính phù hợp của các mã ngành ngân hàng với phương pháp VaR. variance- covariance. Kỹ thuật kiểm tra lại (back test) là một tiến trình hậu kiểm không thể thiếu trong công tác quản trị rủi ro. Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, bài luận văn khuyến nghị dùng phương pháp VaR. variance-covariance để ước lượng VaR trong công tác quản lý rủi ro đối với nhóm cổ phiếu ngân hàng niêm yết tại Việt Nam. Bên cạnh việc áp dụng VaR. variance-covariance, bài luận văn cho rằng cần thiết thực hiện stress test mô phỏng các trường hợp biến động bất thường.
Bài học lớn của chúng ta là cần ý thức được sự tồn tại của những rủi ro trong tương lai, và rủi ro đó có thể rất lớn và chưa từng có trong quá khứ. Việc tiếp cận, đo lường và định lượng hóa nó là một điều khó khăn cần phải nghiên cứu kỹ lưỡng. Chúng ta cần theo dõi sát sao mọi danh mục kinh doanh, thiết lập những hạn mức thận trọng và cần phải hiểu rõ, làm chủ những công cụ mà chúng ta đang sử dụng, nhất là hiểu những hạn chế của nó.
PHẦN KẾT LUẬN
Đầu tư chứng khoán là hoạt động mang tính rủi ro rất cao, chính vì thế mà các nhà đầu tư luôn luôn muốn tối thiểu hóa rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận. Ngày nay, mặc dù không triệt tiêu hết được rủi ro nhưng nhờ có sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, các công cụ toán học cho phép con người có thể chủ động phòng ngừa, giảm thiểu, chủ động kiểm soát rủi ro. Đó là lý do cho sự ra đời của hàng loạt các hệ thống và mô hình
định giá rủi ro. Một trong các mô hình định giá rủi ro đáng tin cậy là mô hình xác định giá trị rủi ro Value at risk. Sự cuốn hút lớn nhất của VaR, đó là nó biểu diễn rủi ro dưới dạng một con số duy nhất đó là số tiền lớn nhất một danh mục có thể bị thua lỗ với một
độ tin cậy xác định, thông thường ở mức 95% hay 99%.
VaR là một mô hình được các nhà đầu tư áp dụng rộng rãi bởi tính tối ưu của nó nhưng mô hình này đòi hỏi giả thuyết tỷ suất sinh lợi của tài sản có phân phối chuẩn. Giả thuyết phân phối chuẩn của phương pháp VaR. variance-covariance trên thực tế hiếm khi gặp, do đó dẫn đến việc ước lượng kém chính xác. Hạn chế này được khắc phục bởi phương pháp VaR. historical khi mà phương pháp này làm cho VaR trở
nên dễ hiểu, dễ áp dụng hơn, không lệ thuộc vào việc chuỗi số liệu có phân phối gì. Thế nhưng điểm bất cập của VaR. historical là nó đã áp đặt dữ liệu quá khứ vào các dự
báo, đây là một dự báo mang tính khập khiễng và cần được khắc phục. Phương pháp VaR. Monte Carlo simulation ra đời phản ánh được giá trị tổn thất thực tế, đem lại tính chính xác cao. Tuy nhiên, quá trình thực hiện phương pháp này lại phức tạp hơn phương pháp VaR. historical và VaR. variance-covariance, đòi hỏi tính kỹ thuật cao và tốn nhiều chi phí nên phương pháp này chưa được ứng dụng phổ biến. Trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực tiễn với mẫu gồm 6 mã ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010-2012, tác giảđánh giá cao việc áp dụng phương pháp VaR. variance-covariance.
lựa chọn phương pháp phù hợp nhất đồng thời có một cơ sở dữ liệu đáng tin cậy, biết kết hợp các kỹ thuật back test và phép thử stress test thì rủi ro tại định chế tài chính đó
được kiểm soát thành công nhất. Chúng ta cũng hy vọng rằng trong tương lai gần, các phương pháp ngày một được hoàn thiện và được ứng dụng rộng rãi hơn tại Việt Nam. VaR là một mảng lớn trong công tác quản trị rủi ro giúp cho việc quản trị rủi ro thị
trường một cách bài bản, khoa học và hiệu quả, tăng cường hiệu quả kinh doanh, đảm bảo tính an toàn và phát triển bền vững của kinh tế Việt Nam trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt
Công ty Chứng khoán Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam, 2012. Báo cáo vĩ mô và thị
trường chứng khoán 2011-2012.
Công ty Chứng khoán Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam, 2012. Báo cáo thị trường chứng khoán năm 2012.
Công ty Cổ phần Chứng khoán FPT, 2011. Báo cáo thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2010.
Công ty Quản lý Quỹ Vietinbank, 2013. Báo cáo vĩ mô năm 2012.
Đầu tư chứng khoán, 2013. Lựa chọn cổ phiếu đầu tư năm 2013. [online] tải về từ: <http://www.tapchitaichinh.vn/Chung-khoan/Lua-chon-co-phieu-dau-tu-nam-
2013/19398.tctc>
Diễn đàn Doanh nghiệp và Công ty Chứng khoán Phố Wall, 2011. Cổ phiếu ngân hàng: Triển vọng mới. [online] tải về từ: <http://dddn.com.vn/thi-truong/co-phieu- ngan-hang-trien-vong-moi-20111130102819105.htm>
Diễn đàn doanh nghiệp, 2011. Nhóm cổ phiếu ngân hàng: Nên “ôm” hay “bỏ”?.
[online] tải về từ: < http://dddn.com.vn/thi-truong/nhom-co-phieu-ngan-hang-nen-om-
hay-bo-20110104101843443.htm>
Lê Đức Thọ, 2011. Lý thuyết cực trị và ứng dụng trong đo lường rủi ro tài chính. Luận văn Thạc sĩ. Đại học Khoa học Tự nhiên.
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đông Á, 2012. Bản tin DongA-Bạn đồng hành số
tháng 3/2012. [pdf] tải về từ: <http://www.dongabank.com.vn/upload/lib/files/Ban-tin- DAB-thang-3-2012-final.pdf>.
Nguyễn Minh Kiều, 2007. Nghiệp vụ ngân hàng hiện đại. Tái bản lần 2. Nhà xuất bản Thống kê.
Nhịp cầu đầu tư, 2013. Cổ phiếu ngân hàng trông chờ M&A. [online] tải về từ: <http://kinhdoanh.vnexpress.net/tin-tuc/chung-khoan/co-phieu-ngan-hang-trong-cho- m-a-2726198.html>
Thời báo ngân hàng, 2013. Cổ phiếu ngân hàng: Khó khăn, không có nghĩa là mất giá.
[online] tải về từ : <http://thoibaonganhang.vn/tin-tuc/4-co-phieu-ngan-hang--kho- khan-khong-co-nghia-la-mat-gia-6472.html>
Trần Mạnh Hà , n.d. Ứng dụng Value at risk trong việc cảnh báo và giám sát rủi ro thị
trường đối với hệ thống NHTM Việt Nam. [pdf] tải về từ:
<http://v1.hvnh.edu.vn/magazine/351/735>
Trung tâm nghiên cứu khoa học và đào tạo chứng khoán, 2010. Giáo trình quản lý danh mục đầu tư chứng khoán. Hà Nội: Nhà xuất bản văn hóa – thông tin .
Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, 2013. Quyết định số 105/QĐ-UBCK về việc ban hành Quy chế hướng dẫn việc thiết lập và vận hành hệ thống quản trị rủi ro cho công ty chứng khoán.
Vneconomy, 2010. Đột biến cổ phiếu ngân hàng. [online] tải về từ:
<http://vneconomy.vn/20101123051622335P0C7/dot-bien-co-phieu-ngan-hang.htm>
Danh mục tài liệu tiếng Anh
Darrell Duffie and Jun Pan, 1997. An overview of value a Risk. [pdf] available at:
Frank K.Reilly and Keith C.Brown, 2005. Invesment Analysis and Portfolio
Management. Eighth edition. Copyright by Thomson South-Western.
John L. Maginn et a l., 2007. Management Investment Porfolios: A dynamic Proces.