intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Quản trị rủi ro - Bài 2: Rủi ro thị trường

Chia sẻ: Việt Cường Nguyễn | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

Thêm vào BST
Báo xấu
65
lượt xem 7
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Bài giảng Quản trị rủi ro - Bài 2: Rủi ro thị trường" hướng dẫn sinh viên hiểu được về rủi ro thị trường và các quy định chuẩn mực của thế giới về loại rủi ro này; các phương pháp đo lường rủi ro thị trường và ưu nhược điểm của mỗi phương pháp đó; cách sử dụng phương pháp đo lường phù hợp trong từng tình huống cụ thể.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Quản trị rủi ro - Bài 2: Rủi ro thị trường

  1. Bài 2: Rủi ro thị trường RỦI RO THỊ TRƯỜNG BÀI 2 Hướng dẫn học Để học tốt bài này, sinh viên cần tham khảo các phương pháp học sau:  Học đúng lịch trình của môn học theo tuần, làm các bài luyện tập đầy đủ và tham gia thảo luận trên diễn đàn.  Đọc tài liệu: 1. Hoàng Đình Tuấn (2010), Giáo trình Mô hình phân tích và định giá tài sản tài chính, tập 1, NXB khoa học kỹ thuật. 2. Nguyễn Văn Nam và Hoàng Xuân Quyến (2002), Rủi ro tài chính – Thực tiễn và phương pháp đánh giá, NXB Tài chính. 3. Joel Bessis, Risk Management in Banking, A John Wiley and Sons, Ltd, Publication.  Sinh viên làm việc theo nhóm và trao đổi với giảng viên trực tiếp tại lớp học hoặc qua email.  Tham khảo các thông tin từ trang Web môn học. Nội dung Ở bài trước, chúng ta đã có cái nhìn tổng quan về các định chế tài chính, các loại rủi ro của các định chế tài chính và quy trình quản trị rủi ro của các tổ chức này. Trong bài này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về rủi ro thị trường và cách đo lường loại rủi ro này. Đó là một loại rủi ro xuất phát từ những thay đổi của thị trường. Tất cả các loại rủi ro liên quan đến sự biến động của thị trường đều được Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel gộp vào rủi ro này, chẳng hạn: Rủi ro lãi suất gắn với sự biến động của thị trường lãi suất, rủi ro tỷ giá gắn với sự biến động của tỷ giá các đồng ngoại tệ, rủi ro biến động giá các tài sản tài chính gắn với sự biến động của thị trường chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu, các giấy tờ có giá khác…), rủi ro biến động giá các hàng hóa khác (vàng, bạc, dầu mỏ, các loại nông sản…). Mục tiêu Mục tiêu đầu tiên của bài học là giới thiệu và hướng dẫn sinh viên hiểu được về rủi ro thị trường và các quy định chuẩn mực của thế giới về loại rủi ro này. Tiếp theo, sinh viên được hướng dẫn các phương pháp đo lường rủi ro thị trường và ưu nhược điểm của mỗi phương pháp đó. Kết thúc bài, sinh viên cần nắm được cách sử dụng phương pháp đo lường phù hợp trong từng tình huống cụ thể. 18 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  2. Bài 2: Rủi ro thị trường Tình huống dẫn nhập Hoạt động kinh doanh nguồn vốn của ngân hàng Bạn có biết bộ phận nguồn vốn (thường là ban nguồn vốn hoặc khối nguồn vốn) làm gì không? Họ quản lý và kinh doanh vốn, quản lý và kinh doanh ngoại tệ, họ tham gia tất cả các trading mà mang lại lợi nhuận cho ngân hàng. Tất cả những nghiệp vụ của họ như cho vay chênh lệch lãi suất, mua bán ngoại tệ, mua bán vàng và các kim loại quý khác, mua bán dầu mỏ, cà phê, cao su… đều mang về cho ngân hàng những khoản lời rất lớn, tuy nhiên nó cũng hàm chứa rủi ro rất lớn vì tất cả các thị trường hàng hóa nói trên đều biến động rất mạnh. Do đó bên cạnh mục tiêu lợi nhuận cao thì mục tiêu tối thiểu hóa rủi ro thị trường cũng là vấn đề mà các ngân hàng thương mại quan tâm chú trọng rất nhiều hiện nay. 1. Vậy rủi ro thị trường là gì? 2. Đo lường nó như thế nào? TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 19
  3. Bài 2: Rủi ro thị trường 2.1. Tổng quan về rủi ro thị trường 2.1.1. Khái niệm rủi ro thị trường Rủi ro thị trường được hiểu là những biến cố có thể ảnh hưởng đến thu nhập của tổ chức tài chính có nguyên nhân xuất phát từ những thay đổi của thị trường. Ví dụ: rủi ro biến động tỷ giá, rủi ro biến động giá vàng, rủi ro biến động lãi suất… 2.1.2. Đặc điểm rủi ro thị trường Rủi ro thị trường là loại rủi ro được yêu cầu trong trụ cột thứ nhất (yêu cầu vốn tối thiểu) của Basel. “Rủi ro thị trường phát sinh từ những thay đổi bất lợi về giá trị của các trạng thái hoặc các danh mục tài sản do những thay đổi trong giá cả thị trường, lãi suất hay tỷ giá. Khi thực hiện giao dịch cho chính mình, các ngân hàng xem xét tác động của rủi ro thị trường trực tiếp đối với trạng thái trong sổ kinh doanh của ngân hàng cũng như trong mối liên hệ với vai trò của ngân hàng như là một trung gian tài chính cho các khách hàng” (Basel II). Rủi ro thị trường bao gồm:  Rủi ro cụ thể (rủi ro riêng): rủi ro do một thay đổi bất lợi trong giá của một chứng khoán là do các yếu tố đó chỉ áp dụng chứng khoán đó hoặc tổ chức phát hành đó.  Rủi ro hệ thống: Rủi ro của một thay đổi bất lợi trong giá thị trường được áp dụng trên tất cả các công cụ khác nhau. 2.1.3. Lựa chọn cách tiếp cận đo lường rủi ro thị trường Để đo lường rủi to tín dụng, ngân hàng có thể lựa chọn một trong ba phương pháp sau:  Phương pháp phân tích tiêu chuẩn (SA: Standard Analysis);  Phương pháp mô hình nội bộ (IMA: Internal Model Analysis);  Phương pháp phân bổ tổn thất (LD: Loss Distribution). Hiện tại phương pháp được sử dụng phổ biến và phù hợp nhất với điều kiện các ngân hàng thương mại Việt Nam là phương pháp phân bổ tổn thất vì phương pháp này có thể áp dụng cho mọi loại rủi ro nằm trong rủi ro thị trường. Do đó, trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tập trung nghiên cứu cách thức đo lường rủi ro thị trường bằng phương pháp phân bổ tổn thất. 20 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  4. Bài 2: Rủi ro thị trường 2.2. Đo lường rủi ro thị trường 2.2.1. Độ biến động (Volatility) Giá cả hay lợi suất của các tài sản tài chính trên thị trường tài chính là cố định hay thay đổi? Đương nhiên câu trả lời sẽ là thay đổi. Sự thay đổi này nhiều hay ít, mạnh hay nhẹ? Vì sự biến đổi của giá cả càng mạnh cho biết tài sản tài chính đó hàm chứa rủi ro càng cao. Vậy chúng ta sẽ đo lường mức độ biến đổi của giá cả hay lợi suất bằng cách nào? Trong phần này sẽ trả lời các câu hỏi này. Hãy cũng xem xét một ví dụ về sự biến động của chuỗi lợi suất chỉ số VN Index qua đồ thị sau: .06 .04 .02 .00 -.02 -.04 -.06 100 200 300 400 500 600 RVN Trong đồ thị trên, lợi suất trung bình của VN Index xấp xỉ bằng 0 và các đường màu xanh cho thấy thấy sự biến động của các lợi suất xung quanh giá trị trung bình. Để đo lường sử biến động này người ta dùng một tham số đặc trưng trong xác suất thống kê là phương sai là đại lượng đo lường độ biến động của các giá trị có thể có quanh giá trị trung bình của một biến ngẫu nhiên. 2.2.1.1. Công thức tính 2 S2  1 n   xi  x n  1 i 1  Trong đó: xi là giá trị thứ i của chuỗi số liệu; x là giá trị trung bình của chuỗi số liệu. 2.2.1.2. Ý nghĩa Phương sai (độ biến động) càng lớn thể hiện tài sản, danh mục đầu tư càng rủi ro cao. Phương sai là căn cứ để các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư. Nhà đầu tư e ngại rủi ro sẽ chọn tài sản hoặc danh mục đầu tư có phương sai nhỏ nhất. TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 21
  5. Bài 2: Rủi ro thị trường Ví dụ: Khi ngân hàng kinh doanh ngoại tệ, một chiến lược phòng hộ hay được sử dụng là chọn những đồng ngoại tệ nào có phương sai nhỏ nhất để tối thiểu hóa rủi ro cho ngân hàng. 2.2.1.3. Hạn chế Phương sai là phương pháp đánh giá rủi ro tương đối đơn giản và hiệu quả. Rất nhiều tổ chức tài chính, nhà đầu tư sử dụng nó như một thông tin quan trọng để đánh giá, so sánh và lựa chọn danh mục đầu tư. Tuy nhiên, trong trường hợp thị trường có những cú sốc mạnh tác động đến giá cả trong một thời gian rất ngắn, đẩy giá biến động rất lớn, sau đó trở lại với bình thường thì phương sai lại không phải chỉ tiêu phản ánh chính xác rủi ro vì trong trường hợp này, phương sai là rất cao do những quan sát dao động mạnh trong thời gian ngắn xảy ra cú sốc, nhưng những khoảng thời gian khác giá cả tương đối ổn định nên phương sai cao không đồng nghĩa với độ biến động lớn. Trong trường hợp này, chúng ta phải sử dụng các phương pháp khác để thay thế. Trong đó, phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất là phương pháp tính toán giá trị rủi ro VaR. 2.2.2. Phương pháp VaR (Value at Risk) 2.2.2.1. Giới thiệu VaR Tình huống dẫn nhập: Giả sử bạn đang nắm giữ một tài sản A (cổ phiếu…) có giá trị 10 triệu đồng. Bạn muốn biết: sau một chu kỳ (1 ngày), với độ tin cậy 99%, nguy cơ thua lỗ tối đa là bao nhiêu? (trong điều kiên thị trường bình thường). Phương pháp ước tính giá trị rủi ro sẽ giải đáp tình huống trên. Vậy VaR là gì? Hãy quan sát hình vẽ sau:  Ý tưởng đằng sau VAR: o Tính không ổn định = thước đo rủi ro phổ biến nhất; o Nhưng tính không ổn định không quan tâm đến chiều hướng; o Cổ phiếu có thể biến động → đột nhiên tăng giá; o Các nhà đầu tư không bao giờ phải lo âu bởi những khoản lời như vậy.  Rủi ro đối với các nhà đầu tư: o Khả năng có thể mất tiền; o VaR = khả năng có thể thua lỗ rất lớn. 22 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  6. Bài 2: Rủi ro thị trường  VaR trả lời các câu hỏi sau: o Kịch bản trường hợp xấu nhất của tôi là gì? o Tôi có thể mất bao nhiêu tiền trong một ngày tồi tệ?  Các ngân hàng: o VaR hàng ngày? o Họ có thể mất bao nhiêu trong một ngày?  Quỹ lương hưu: o VaR hàng tháng? o Họ có thể mất bao nhiêu trong một tháng?  Lịch sử của VaR: Phương pháp VaR được Ngân hàng JP Morgan (Mỹ) sử dụng đầu tiên năm 1994.  Mục đích tính toán VaR: Để thiết lập quỹ dự phòng rủi ro cho các định chế tài chính.  Độ chính xác của VaR phụ thuộc vào nhiều yếu tố: giá trị hiện tại của danh mục, mức độ tin cậy, chu kỳ, số liệu và phương pháp tính.  Giá trỉ chịu rủi ro VaR: o Đo lường rủi ro sụt giá; o Không đưa ra một thống kê đơn lẻ; o Không thể hiện sự chắc chắn tuyệt đối; o Thực hiện một ước lượng xác suất; o Với một độ tin cậy nhất định, trả lời câu hỏi: “Thua lỗ dự kiến tối đa là bao nhiêu trên một khoảng thời gian cụ thể?". 2.2.2.2. Các phương pháp ước lượng VaR a. Phương pháp tham số Giả định lợi suất danh mục có phân phối chuẩn: VaR(1 ngày, (1 – ).100%) =  + N–1(). Trong đó:  là trung bình của chuỗi số liệu;  là độ lệch chuẩn (bằng căn bậc 2 của phương sai); (1 – ).100% là độ tin cậy của giá trị VaR tính được; N–1() là số đối của giá trị tới hạn chuẩn mức . Khi trung bình và phương sai chưa biết thì được ước lượng bởi trung bình mẫu và phương sai mẫu.  Độ tin cậy thường lấy 95%, 97,5%, 99%.  Chu kỳ 1 ngày, 10 ngày, 1 tháng… TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 23
  7. Bài 2: Rủi ro thị trường Lưu ý: Sự chuyển đổi từ một khoảng thời gian sang một khoảng thời gian khác: Độ lệch chuẩn (SD) của lợi nhuận chứng khoán có xu hướng tăng theo căn bậc hai của thời gian. Nếu độ lệch chuẩn (SD) 1 ngày = 2,94% (STB chẳng hạn) và 20 ngày giao dịch/tháng, khi đó độ lệch chuẩn (SD) 1 tháng = 2,94%  20 Vì vậy,  Từ độ lệch chuẩn hàng ngày chuyển sang hàng tháng, nhân 20 (không phải là 20!).  Từ độ lệch chuẩn hàng ngày chuyển sang hàng năm, nhân 250 .  Từ độ lệch chuẩn hàng tháng chuyển sang hàng năm, nhân 12 . Ví dụ: Xem xét số liệu về biến động của đồng USD trong thời gian 1/2010 → 9/2011 tại Techcombank. Yêu cầu: Tính VaR cho chuỗi lợi suất tỉ giá RUSD. Lời giải: Trước tiên chúng ta vẽ đồ thị của chuỗi lợi suất tỷ giá RUSD Và đồ thị lịch sử của chuỗi số liệu này: 24 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  8. Bài 2: Rủi ro thị trường Thực hiện phân tích thống kê mô tả đối với chuỗi số liệu này ta được kết quả như sau: Thống kê RUSD Trung bình mẫu 0,00029475 Độ lệch chuẩn mẫu 0,0063692 Phương sai mẫu 4,0567E–05 Hệ số nhọn 23,3826686 Hệ số bất đối xứng 0,01693131 Giá trị nhỏ nhất –0,04619287 Giá trị lớn nhất 0,05091543 Số quan sát 444 Thay giá trị trung bình và phương sai vào công thức tính VaR ở trên, chúng ta được kết quả như sau: Độ tin cậy 0,95 0,975 0,99 VaR –0,01018 –0,01219 –0,01452 b. Phương pháp lịch sử Đưa ra giả thuyết rằng sự phân bố lợi suất trong quá khứ có thể tái diễn trong tương lai.  Tính giá trị hiện tại của danh mục đầu tư;  Tính lợi suất của danh mục đầu tư;  Xếp các lợi suất theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất;  Tính VaR theo độ tin cậy và số liệu lợi suất quá khứ. Ví dụ: Áp dụng phương pháp tính VaR lịch sử cho chuỗi số liệu ở ví dụ trên, ta thu được kết quả như sau: Độ tin cậy 0,95 0,975 0,99 VaR –0,00489 –0,01005 –0,02384 c. Phương pháp mô phỏng Monte Carlo  Phương pháp mô phỏng Monte Carlo ta sẽ sinh ra số ngẫu nhiên được sử dụng để ước lượng lợi suất (hoặc giá) của tài sản sau mỗi chu kỳ tính toán: o Mô phỏng một số lượng rất lớn N bước lặp; o Xác định lợi suất cho danh mục; o Xếp các lợi suất theo thứ tự giá trị từ thấp nhất đến cao nhất; o Tính VaR theo độ tin cậy và tỷ lệ phần trăm (percentile) của số liệu.  Thuật ngữ “mô phỏng Monte Carlo” bản thân nó: o Đề cập đến bất kỳ phương pháp nào tạo ra các phép thử một cách ngẫu nhiên; o Không giải thích phương pháp luận cơ bản rõ ràng.  Mô phỏng Monte Carlo: chính là một bộ phát “hộp đen” các kết quả ngẫu nhiên. TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 25
  9. Bài 2: Rủi ro thị trường  Những phép thử giả định: o Nếu, chẳng hạn, đầu tiên tiến hành 250 phép thử giả định, sau đó làm lại một lần nữa:  Nhận được một kết quả khác nhau  Nhưng dường như sự khác nhau sẽ bị thu hẹp lại o 100 phép thử giả định được tiến hành: 12,5 kết quả xấu nhất (có nghĩa là, một điểm giữa nằm giữa kết quả xấu nhất thứ 12 và thứ 13) thấp hơn –5% chẳng hạn. o Chúng ta có thể nói: Với độ tin cậy 95%, chúng ta tin rằng thua lỗ hàng tháng xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá 5%. Hoặc, nếu chúng ta đầu tư $100, chúng ta tin tưởng 95% rằng thua lỗ hàng tháng xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá $5. Dựa trên các mô hình thương mại mang tính lịch sử. Ví dụ: Trên cơ sở sinh 1000 số ngẫu nhiên dựa trên phân phối chuẩn trung bình =0 và phương sai = 1 và từ chuỗi dữ liệu ban đầu ước lượng được các tham số trung bình và phương sai. Ta tính được VaR như sau: Độ tin cậy 0,95 0,975 0,99 VaR –0,01048 –0,012 –0,01405 2.2.2.3. Hậu kiểm mô hình VaR (Back testing) Để đánh giá tính chính xác của mô hình thì bắt buộc phải có phần hậu kiểm này. Quá trình hậu kiểm VaR như sau:  Bước 1: Sử dụng công thức VaR(Profit&Loss) tính P&L từng ngày của tài sản (P&L lý thuyết theo VaR). Chú ý khi tính VaR(P&L) của từng ngày ta phải sử dụng giá trị thực tế của tài sản trong ngày trước đó.  Bước 2: Tính P&L thực tế của từng ngày.  Bước 3: So sánh P&L lý thuyết và thực tế của từng ngày để tìm số ngày có P&L thực tế (P&L âm: ngày lỗ) vượt quá P&L lý thuyết. Ví dụ, tiến hành hậu kiểm với mô hình VaR tính cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng USD ở trên ta được kết quả sau: Số ngày vượt quá 0→4 5→9  10 VaR(99%) Green Yellow Red 26 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  10. Bài 2: Rủi ro thị trường Ta có đồ thị hậu kiểm 2.2.2.4. Ưu và nhược điểm của ba phương pháp tính VaR Phương pháp Ưu điểm Nhược điểm - Thiết kế và áp dụng dễ dàng; - Thị trường biến động lớn Lịch sử - Không cần giả thuyết về quy không phù hợp; luật phân bố. - Tương lai có thể không giống quá khứ. - Thiết kế và áp dụng dễ dàng; - Tính VaR không tốt cho - Áp dụng cho danh mục đầu những danh mục phi tuyến tư bao gồm chứng khoán (quyền chọn); Tham số tuyến tính. - Ít quan tâm đến trường hợp xấu nhất (thị trường biến động bất thường). - Có khả năng tính VaR rất - Không dễ chọn một phân chính xác; bố xác suất; Monte Carlo - Áp dụng cho danh mục đầu - Chi phí tính toán rất cao tư bao gồm chứng khoán (thời gian thực thi, bộ nhớ phi tuyến. máy vi tính mạnh…). 2.2.2.5. Năng lực độ lệch chuẩn Không có độ lệch chuẩn cho hai phương pháp sau:  Phương pháp mang tính lịch sử chỉ xếp lại thứ tự các lợi nhuận thực tế từ thấp nhất đến cao nhất, bằng cách sử dụng các số liệu mang tính lịch sử.  Mô phỏng Monte Carlo đơn giản chỉ đưa ra các kết quả cuối cùng bằng cách sử dụng các mô hình phức tạp. TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 27
  11. Bài 2: Rủi ro thị trường Phương pháp tham số là phương pháp dễ nhất để chuyển đổi các khoảng thời gian để nhận các thua lỗ tối đa:    T  1, 65    T với độ tin cậy 95%    T  2, 23    T với độ tin cậy 99% 2.2.2.6. Hạn chế của VaR  Không phù hợp với quy tắc đa dạng hóa danh mục đầu tư;  Có thể mất tối đa trong phần lớn các tình huống. Liên hệ thực tiễn: Hãy tính VaR của ba cổ phiếu ở Việt Nam sau dựa vào hai phương pháp đầu tiên ở trên.  DHG (sản xuất dược phẩm): Công ty cổ phần dược phẩm Hậu Giang, được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. HCM từ ngày 1/12/2006, chủ yếu sản xuất và bán ra thị trường dược phẩm và thuốc, cũng như mua bán các dược liệu và các trang thiết bị phục vụ sản xuất.  REE (thiết bị điện): Công ty cổ phần cơ điện lạnh, được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. HCM từ ngày 18/7/2000, chủ yếu sản xuất, bán ra thị trường và lắp đặt các hệ thống cơ điện lạnh phục vụ cho mục đích thương mại và công nghiệp.  STB (ngân hàng): Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín (Sacombank), được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. HCM từ ngày 2/6/2006, chủ yếu hoạt động như một tổ chức ngân hàng cung cấp các dịch vụ tài chính cho công ty và khách hàng tiêu dùng, bao gồm mở tài khoản, cho vay và đầu tư, tài chính kho bạc và thương mại, và các dịch vụ liên quan khác. DHG o Cột cao nhất → 52 ngày với lợi nhuận hàng ngày từ –0,1 đến 0,6%. o “Left tail” → thấp nhất (xấu nhất) 5% của tất cả lợi nhuận hàng ngày = – 4,4% (thua lỗ). 28 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  12. Bài 2: Rủi ro thị trường Chúng ta có thể nói: o Với độ tin cậy 95%, chúng ta tin rằng thua lỗ hàng ngày xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá 4,9%. o Nếu chúng ta đầu tư 100 triệu VND, chúng ta tin rằng 95% rằng thua lỗ hàng ngày xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá 4,9 triệu VND REE o Cột cao nhất (gần 0%) → 20 ngày với lợi nhuận hàng ngày từ –0,4 đến 0,0%. o “Left tail” → thấp nhất (xấu nhất)5% của tất cả lợi nhuận hàng ngày = – 4,9% (thua lỗ). Chúng ta có thể nói: o Với độ tin cậy 95%, chúng ta tin rằng thua lỗ hàng ngày xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá 4,9%. o Nếu chúng ta đầu tư 100 triệu VND, chúng ta tin rằng 95% rằng thua lỗ hàng ngày xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá 4,9 triệu VND. STB TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 29
  13. Bài 2: Rủi ro thị trường o Cột cao nhất (gần 0%) → 25 ngày với lợi nhuận hàng ngày từ 0,0 đến 0,6%. o “Left tail” → thấp nhất (xấu nhất)5% của tất cả lợi nhuận hàng ngày = – 4,6% (thua lỗ). Chúng ta có thể nói: o Với độ tin cậy 95%, chúng ta tin rằng thua lỗ hàng ngày xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá 4,6%. o Nếu chúng ta đầu tư 100 triệu VND, chúng ta tin tưởng 95% rằng thua lỗ hàng ngày xấu nhất của chúng ta sẽ không vượt quá 4,6 triệu VND. Trích Quy định của Basel II về Rủi ro thị trường Mục 2.2: Rủi ro thị trường Rủi ro thị trường phát sinh từ những thay đổi bất lợi về giá trị của các trạng thái hoặc các danh mục tài sản do những thay đổi trong giá cả thị trường, lãi suất hay tỷ giá. Khi thực hiện giao dịch cho chính mình, các ngân hàng xem xét tác động của rủi ro thị trường trực tiếp đối với trạng thái trong sổ kinh doanh của ngân hàng cũng như trong mối liên hệ với vai trò của ngân hàng như là một trung gian tài chính cho các khách hàng. Rủi ro thị trường bao gồm:  Rủi ro cụ thể: rủi ro do một thay đổi bất lợi trong giá của một chứng khoán là do các yếu tố đó chỉ áp dụng chứng khoán đó hoặc tổ chức phát hành đó.  Rủi ro thị trường chung: Rủi ro của một thay đổi bất lợi trong giá thị trường được áp dụng trên tất cả các công cụ khác nhau. Để đo lường rủi to tín dụng, ngân hàng có thể lựa chọn một trong hai phương pháp, theo phê duyệt của cơ quan thanh tra, giám sát. Mục 2.2.1: Phân tích tiêu chuẩn (SA) Phương pháp tiêu chuẩn sử dụng phương pháp tính toán riêng cho mỗi rủi ro cụ thể và rủi ro chung phát sinh từ các trạng thái công cụ nợ và công cụ vốn chủ sở hữu. Hầu hết các mô hình nội bộ đều tập trung vào rủi ro thị trường chung, còn rủi ro cụ thể được đo lường chủ yếu thông qua các hệ thống đo lường rủi ro tín dụng riêng. Bốn loại rủi ro đề cập trong phương pháp tiêu chuẩn là: Rủi ro lãi suất, trạng thái rủi ro vốn chủ sở hữu, rủi ro tỷ giá và rủi ro hàng hóa. Mục 2.2.2: Phương pháp mô hình nội bộ (IMA) Chỉ khi có sự phê quyệt của cơ quan thanh tra, giám sát thì các ngân hàng mới được sử dụng mô hình nội bộ. Các cơ quan thanh tra, giám sát nước nguyên xứ và nước sở tại mà ngân hàng có nhiều hoạt động kinh doanh trọng yếu phải hợp tác để bảo đảm quá trình phê quyệt có hiệu quả. Cơ quan thanh tra, giám sát sẽ chỉ phê duyệt, nếu các ngân hàng đạt được mức tối thiểu như sau:  Hệ thống quản lý rủi ro của ngân hàng xây dựng hợp lý và được triển khai một cách nhất quán;  Theo đánh giá của cơ quan thanh tra, giám sát, ngân hàng có đủ số lượng nhân viên với trình độ và kỹ năng cần thiết để sử dụng các mô hình không chỉ trong quá 30 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  14. Bài 2: Rủi ro thị trường trình kinh doanh mà còn trong việc kiểm soát rủi ro, kiểm toán và cả khu vực hỗ trợ kinh doanh nếu cần thiết;  Theo đánh giá của cơ quan thanh tra, Giám sát, các mô hình của ngân hàng chứng minh được mức độ chính xác ở mức hợp lý khi đo lường rủi ro;  Ngân hàng thường xuyên thực hiện kiểm tra sức chịu đựng theo yêu cầu của Basel II. Cơ quan thanh tra giám sát có quyền yêu cầu về khoảng thời gian giám sát ban đầu và trực tiếp kiểm tra các mô hình nội bộ của ngân hàng trước khi nó được sử dụng cho mục đích tính toán vốn theo yêu cầu giám sát. TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 31
  15. Bài 2: Rủi ro thị trường Tóm lược cuối bài Trong bài này, chúng ta đã hiểu rõ rủi ro thị trường là gì và cách đo lường loại rủi ro này như thế nào. Đặc biệt bài này giúp chúng ta tiếp cận một phương pháp đo lường rủi ro của tài chính hiện đại, đang được rất nhiều quốc gia trên thế giới sử dụng, đó là mô hình VaR. Ứng dụng của mô hình này rất mạnh, không chỉ dừng ở quản trị rủi ro thị trường, mà có thể sử dụng tốt trong cả hoạt động đầu tư tài chính. 32 TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212
  16. Bài 2: Rủi ro thị trường Câu hỏi ôn tập 1. Sử dụng phương sai lợi suất làm độ đo rủi ro, dựa trên 100 giá trị lợi suất của cổ phiếu CTG và 100 giá trị lợi suất của cổ phiếu VCB tính được phương sai mẫu tương ứng là 0,00050 và 0,00046. Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng khi đầu tư vào cổ phiếu CTG thì rủi ro hơn khi đầu tư vào cổ phiếu VCB hay không? Giả thiết lợi suất cổ phiếu phân phối chuẩn. 2. Một công ty tính được giá trị rủi ro (VaR) của danh mục đầu tư của mình là 10 triệu đồng (xét về độ lớn) với chu kỳ 1 ngày và độ tin cậy 99%. Các bạn cho biết giải thích nào dưới đây về VaR là đúng: a. Với xác suất 99%, danh mục đầu tư của công ty đó sẽ lỗ 10 triệu đồng ở ngày tiếp theo. b. Với xác suất 99%, danh mục đầu tư của công ty đó có thể lỗ tối đa là 10 triệu đồng ở ngày tiếp theo. 3. Cho bảng véc tơ trung bình và ma trận hiệp phương sai của 2 chuỗi lợi suất (chu kỳ 1 ngày) RBVH và RDPM: Trung bình Ma trận hiệp phương sai RBVH RDPM 0,001162 RBVH 0,000908 0,000276 –0,000769 RDPM 0,000276 0,000498 Xét danh mục (P) của 2 chuỗi lợi suất trên với trọng số (0,3; 0,7). Giả thiết (RBVH, RDPM) có phân phối chuẩn. a. Tính trung bình và phương sai của danh mục P. b. Tính VaR(1 ngày, 99%) của danh mục P. Nêu ý nghĩa của giá trị tính được. 4. Cho lợi suất (chu kỳ 1 ngày) kỳ vọng của một danh mục P là 0,0005 và độ lệch chuẩn của lợi suất danh mục đó là 0,00005. Giả thiết lợi suất của danh mục là biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn. a. Tính VaR(1 ngày, 99%). b. Tính VaR(10 ngày, 99%). 5. Cho bảng véc tơ trung bình và ma trận hiệp phương sai của 2 chuỗi lợi suất (chu kỳ 1 ngày) RCTG và RVCB: Trung bình Ma trận hiệp phương sai RCTG RVCB –0,00112 RCTG 0,000493 0,000247 –0,00164 RVCB 0,000247 0,000461 Giả thiết (RCTG, RVCB) có phân phối chuẩn. a. Tính VaR(99%) của R1= 0,5*RCTG và R2=0,5*RVCB. b. Xét danh mục (P) của 2 chuỗi lợi suất trên với trọng số (0,5; 0,5). Tính VaR(99%) của P. So sánh giá trị rủi ro của danh mục P với tổng giá trị rủi ro của R1 và giá trị rủi ro của R2. Qua đó có nhận xét gì? TXNHTM08_Bai2_v1.0015112212 33
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

CEO.27: Bộ Tài Liệu Dành Cho StartUp - Quản Lý Doanh Nghiệp Thời Đại 4.0
272 tài liệu
1747 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2