CHƯƠNG 4. ĐO LƯỜNG RỦI RO TRÊN THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH VIỆT NAM
4.3. Đo lường rủi ro trên thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối Việt Nam
4.3.2. Đo lường VaR và CVaR của danh mục đầu tư chứng khoán và ngoại hối
Bảng 4.20. Kết quả ước lượng tham số của GPD cho đuôi dưới và đuôi trên cho các chuỗi lợi suất vnindex và USD/VND
Rvnindex Rusd/vnd
lower tail upper tail lower tail upper tail
Shape Scale Shape Scale Shape Scale Shape Scale -0.15978 0.0132297 -0.122917 0.0115397 0.632611 0.00108428 0.415966 0.00201582
Nguồn: tác giả Đồ thị xác suất các dạng phân phối của các chuỗi lợi suất
Hình 4.7. Đồ thị xác suất các dạng phân phối của các chuỗi lợi suất vnindex và tỷ giá
Nguồn: tác giả
Dựa trên đồ thị xác suất các dạng phân phối của các chuỗi lợi suất, ta thấy nếu sử dụng phân phối chuẩn để mô tả cho phân phối xác suất của các chuỗi lợi suất này
thì sẽ bị sai lệch đáng kể, đặc biệt là đuôi trái và đuôi phải của phân phối. Trong khi đó, nếu ta sử dụng GPD để ước lượng cho đuôi trái và đuôi phải của phân phối các chuỗi lợi suất này thì khá là phù hợp với dữ liệu thực tế của các chuỗi lợi suất.
Để khẳng định được tính phù hợp của GPD-Kernel-GPD trong ước lượng phân phối xác suất của các chuỗi lợi suất trên, ta thực hiện kiểm định phân phối đều cho các chuỗi: URusd/vnd, URaud/vnd, URcad/vnd, URchf/vnd, URcny/vnd, URdkk/vnd, UReur/vnd, URgbp/vnd, URhkd/vnd, URjpy/vnd, URnok/vnd, URsek/vnd, URsgd/vnd, URthb/vnd, URmyr/vnd, đây là các chuỗi lợi suất sau khi biến đổi qua hàm phân phối xác suất (GPD-Kernel-GPD) của các chuỗi lợi suất ban đầu. Kết quả kiểm định Anderson-Darling (xem Bảng 3.21) cho thấy: nếu sử dụng phân phối dạng GPD-Kernel- GPD để xấp xỉ cho phân phối của cả bốn chuỗi URVnindex, URFTSE100, URKospi, URSSE là phù hợp ở mức ý nghĩa 5% (giá trị P-value của kiểm định Anderson-Darling đều lớn hơn 0.05). Như vậy, bốn chuỗi lợi suất đều không có phân phối chuẩn, ta đã kết hợp phân phối tham số (GPD) và phân phối phi tham số (Kernel normal) để xây dựng được dạng phân phối phù hợp cho các chuỗi lợi suất này.
Bảng 4.21. Kết quả kiểm định theo tiêu chuẩn Anderson-Darling
URVnindex URusd-vnd URaud-vnd URcad-vnd URchf-vnd Giá trị xác suất 0.5327 0.8070 0.8361 0.5436 0.7128 URcny-vnd URdkk-vnd UReur-vnd URgbp-vnd URhkd-vnd Giá trị xác suất 0.7565 0.4069 0.4060 0.8644 0.369
URjpy-vnd URnok-vnd URsek- vnd
URsgd- vnd
URthb- vnd
URmyr- vnd Giá trị xác suất 0.8149 0.8638 0.8202 0.6132 0.7844 0.6103
Nguồn: tác giả Sau khi lựa chọn được phân phối xác suất cho các chuỗi lợi suất, tiếp theo ta xây dựng phân phối đồng thời để sử dụng trong ước lượng các độ đo rủi ro và lựa chọn DMĐT tối ưu của danh mục các cổ phiếu.
Bây giờ, chúng ta tìm danh mục tối ưu cho nhóm tài sản rủi ro theo mô hình M- CVaR. Sử dụng Copula Student, chúng ta tính các độ đo VaR và CVaR cho một danh mục cụ thể. Các thao tác cụ thể được thực hiện tương tự phần 4.1. Các kết quả lần lượt như sau. Thứ nhất là, kết quả ước lượng các tham số copula Student mô tả cấu trúc phụ thuộc giữa lợi suất vnindex và từng lợi suất tỷ giá như trong Bảng 4.22.
Bảng 4.22. Các tham số của copula Student
Cặp lợi suất Ma trận hệ số tương quan (RhoT) Số bậc tự do (DoF)
VNindex và USD/VND 1 0, 04
0, 04 1
−
−
5
VNindex và AUD/VND 1 0,0285
0,0285 1
6
VNindex và CAD/VND 1 0,0152
0,0152 1
6.4
VNindex và CHF/VND 1 0,005
0,005 1
−
− 8
VNindex và CNY/VND 1 0,0322
0,0322 1
−
−
7
VNindex và DKK/VND 1 0,0055
0,0055 1
−
−
7
VNindex và EUR/VND 1 0,0059
0,0059 1
−
−
7
VNindex và GBP/VND 1 0,0035
0,0035 1
−
−
6.8
VNindex và HKD/VND 1 0,03
0,03 1
−
−
4.8
VNindex và JPY/VND 1 0,0201
0, 0201 1
−
−
6
VNindex và NOK/VND 1 0,0244
0,0244 1
6.8
VNindex và SEK/VND 1 0,0105
0,0105 1
6.1
VNindex và SGD/VND 1 0,0123
0,0123 1
13
VNindex và THB/VND 1 0,0187
0,0187 1
9
VNindex và MYR/VND 1 0,0091
0,0091 1
20
Nguồn: tác giả Thứ hai là, kết quả ước lượng VaR và CVaR cho mỗi danh mục gồm 2 chuỗi lợi suất chỉ số TTCK với giả định trọng số của mỗi thị trường bằng nhau (= 1/2), như trong Bảng 4.23.
Bảng 4.23. VaR và CVaR cho các danh mục có trọng số bằng nhau tính nhờ Copula Student cho từng cặp lợi suất VNindex với lợi suất tỷ giá
DMĐT Độ đo rủi ro Độ tin cậy
90% 95% 99%
VNindex và USD/VND VaR 0.98% 1.44% 2.29%
CVaR 1.60% 2.01% 2.93%
VNindex và AUD/VND VaR 1.15% 1.6% 2.65%
CVaR 1.8% 2.25% 3.31%
VNindex và CAD/VND VaR 1.1% 1.52% 2.4%
CVaR 1.69% 2.08% 2.96%
VNindex và CHF/VND VaR 1.07% 1.49% 2.41%
CVaR 1.67% 2.08% 3%
VNindex và CNY/VND VaR 0.99% 1.43% 2.3%
CVaR 1.58% 1.97% 2.83%
VNindex và DKK/VND VaR 1.09% 1.49% 2.34%
CVaR 1.65% 2.03% 2.82%
VNindex và EUR/VND
VaR 1.09% 1.49% 2.34%
CVaR 1.65% 2.03% 2.82%
VNindex và GBP/VND VaR 1.05% 1.48% 2.39%
CVaR 1.64% 2.04% 2.94%
VNindex và HKD/VND VaR 0.97% 1.4% 2.21%
CVaR 1.54% 1.91% 2.69%
VNindex và JPY/VND VaR 1.07% 1.47% 2.44%
CVaR 1.65% 2.05% 2.94%
VNindex và NOK/VND VaR 1.15% 1.6% 2.52%
CVaR 1.76% 2.17% 3.15%
VNindex và SEK/VND VaR 1.14% 1.57% 2.56%
CVaR 1.76% 2.17% 3.1%
VNindex và SGD/VND
VaR 1.03% 1.46% 2.29%
CVaR 1.59% 1.96% 2.7%
VNindex và THB/VND
VaR 1.03% 1.46% 2.32%
CVaR 1.6% 1.98% 2.72%
VNindex và MYR/VND
VaR 1.08% 1.5% 2.42%
CVaR 1.65% 2.03% 2.79%
Nguồn: tác giả
Tiếp theo, chúng ta ước lượng đường biên hiệu quả theo mô hình M-CVaR cho từng “danh mục”. Ta tính toán 20 danh mục biên duyên cho mỗi mô hình để vẽ đường biên hiệu quả (khi không có bán khống) cho mô hình M-CVaR như trong Hình 4.8.
Hình 4.8. Biên hiệu quả của M-CVaR cho từng danh mục gồm lợi suất Vnindex và tỷ giá
Nguồn: tác giả Sau đó, chúng ta tính toán một số danh mục tối ưu tương ứng với các mức lợi suất có thể có tùy từng danh mục ở mức cho trước theo mô hình M-CVaR. Bảng 4.24 trình bày cho một cặp lợi suất. Kết quả cho các cặp lợi suất khác được trình bày trong Phụ lục VII.
Bảng 4.24. Một số danh mục tối ưu theo mô hình M-CVAR của lợi suất Vnidex với USD/VND
Danh mục chỉ số VNindex và USD/VND
DMĐT 1 DMĐT 2 DMĐT 3 DMĐT 4 DMĐT 5
Preturn 0.002% 0.005% 0.008% 0.01% 0.012%
Tỷ trọng
RVnindex 0.3621 0.2577 0.1532 0.0836 0.0139
Rusd-vnd 0.6379 0.7423 0.8468 0.9164 0,9861
Prisk 0.0612 0.0661 0.0718 0.0764 0.0811
Nguồn: tác giả Kết quả trong Bảng 4.24 cho thấy, DMĐT chỉ số TTCK và TTNH cũng tuân theo quy luật: nếu nhà đầu tư muốn có lợi suất kỳ vọng cao thì phải chấp nhận mức rủi ro cao.
Cuối cùng, khi đã có được trọng số của mỗi danh mục, ta tính VaR và CVaR của mỗi danh mục được tính tương tự quy trình tính toán của danh mục có trọng số bằng nhau. Kết quả tính toán rủi ro của mỗi danh mục được cho trong Bảng 4.25, tương ứng một cách chính xác với danh mục trong Bảng 4.24. Cũng như trên Bảng 4.25 trình bày kết quả cho cặp lợi suất VNindex với USD/VND. Kết quả cho các cặp lợi suất còn lại được trình bày trong Phụ lục VII.
Bảng 4.25. Kết quả đo lường rủi ro một số danh mục của lợi suất Vnidex với USD/VND nhờ Copula Student
Danh mục chỉ số VNindex và USD/VND Độ
tin cậy
DMĐT 1 DMĐT 2 DMĐT 3 DMĐT 4 DMĐT 5
VaR CVaR VaR CVaR VaR CVaR VaR CVaR VaR CVaR 90% 0.71% 1.19% 0.51% 0.90% 0.32% 0.63% 0.20% 0.48% 0.11% 0.41%
95% 1.05% 1.52% 0.76% 1.17% 0.48% 0.87% 0.31% 0.72% 0.20% 0.67%
99% 1.69% 2.38% 1.25% 2.03% 0.86% 1.84% 0.71% 1.87% 0.70% 1.98%
Nguồn: tác giả
Các kết quả đều cho thấy, khi đầu tư vào TTCK và TTNH, để giảm thiểu rủi ro, nên phân bổ vốn đầu tư vào TTCK với tỷ trọng ít hơn so với TTNH. Bên cạnh đó, với cùng mức tin cậy, các DMĐT vào VNindex và một ngoại tệ mạnh: USD, CNY, GBP, EUR,… hoặc các ngoại tệ thuộc khối ASEAN có độ rủi ro thấp hơn so với các ngoại tệ khác. Do vậy, để rủi ro của danh mục thấp, nên lựa chọn các ngoại tệ mạnh, như:
USD, GBP, CNY, EUR,… hoặc ngoại tệ của các nước ASEAN. Ngoài ra, sự phụ thuộc đuôi đối xứng được mô tả nhờ copula Student chỉ ra rằng, các đồng ngoại tệ có thể hoạt động như một kênh đầu tư an toàn, hiệu quả trong thời kỳ cổ phiếu có biến động mạnh. Nhà đầu tư có thể tin tưởng rằng ngoại tệ cũng được xem như một tài sản phòng ngừa rủi ro.