7. ủa lu ăn
2.4. Tính hữu ích của VaR
2.5.2.1. Đối với danh mục có một mã chứng khoán
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:
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 khốn). 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%.
2.5.2.2.Đối với danh mục gồm nhiều mã chứng khoán Bước 1 :
Tương tự phương pháp VaR. variance-covariance Bước 2 :
Ước lượng VaR
Trong thời gian 250 ngày quan sát gần nhất, VaR của danh mục gồm nhiều mã chứng khốn được tính như sau:
2.5.3. Phương pháp mô phỏng VaR. Monte Carlo simulation
2.5.3.1.Đối với danh mục có một mã chứng khoán Bước 1 : Tương
tự phương pháp VaR. variance-covariance Bước 2 : Ước
lượng VaR
Đầu tiên, dựa trên kiến thức về xác suất thống kê, chúng ta xác định phân phối của chuỗi biến động của mã đang xét là phân phối gì. Chúng ta cũng có thể tham khảo thêm kết quả về kiểu phân phối được xác định bởi phần mềm Crystal ball. Sau đó, chúng ta dùng phần mềm này để chạy mô phỏng. Lúc này phần mềm sẽ tự động sinh ra hàng ngàn số liệu (do người dùng chọn số lượng mô phỏng) theo phân phối đã xác định trước. Từ chuỗi số liệu vừa mô phỏng, phần mềm xác định được mức VaR với độ tin cậy mong muốn (người dùng tự quyết định độ tin cậy).
Tuy nhiên, để tính VaR của 748 ngày làm việc (giai đoạn 2010 -2012), người dùng phải thực hiện liên tục 748 thao tác như vậy. Trong thực tế, được sự hỗ trợ của phần mềm Crystal ball, thì việc mỗi ngày chạy mơ phỏng một lần thì khơng khó khăn
gì nhưng trong phạm vi của luận văn nghiên cứu là điều vơ cùng khó khăn và mất rất nhiều thời gian khi mà phải lặp lại lần lượt 748 mơ phỏng trong cùng một lúc. Do đó, với phương pháp mơ phỏng Monte Carlo, đề tài không thể làm các nghiên cứu thực nghiệm được mà chỉ có thể nêu ra đặc điểm của phương pháp, kinh nghiệm và nhận xét của bản thân tác giả trong quá trình sử dụng phương pháp này tại đơn vị công tác.
2.5.3.2.Đố i v ớ i danh m ụ c g ồ m nhi ề u mã ch ứ ng khoán
Sử dụng phân phối chuỗi biến động của danh mục Z thay vì phân phối chuỗi biến động của một mã, sau đó tiến hành chạy phần mềm Crystal Ball (tương tự như trường hợp danh mục có một mã chứng khốn).
Chuỗi biến động của danh mục Z được tính như sau: