Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 - ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

57
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Bài giảng Quản trị rủi ro - Bài 2: Rủi ro thị trường" giúp các bạn sinh viên nắm được tổng quan về rủi ro thị trường; các phương pháp đo lường rủi ro thị trường. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để nắm chi tiết hơn nội dung nghiên cứu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 - ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

BÀI 2 RỦI RO THỊ TRƯỜNG ThS. Đinh Thị Hồng Thêu Trường Đại học Kinh tế Quốc dân v1.0015111225 1
TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG: 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? v1.0015111225 2
MỤC TIÊU • 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. • Sinh viên được hướng dẫn các phương pháp đo lường rủi ro thị trường và ưu nhược điểm của mỗi phương pháp đó. • Sinh viên cần nắm được cách sử dụng phương pháp đo lường phù hợp trong từng tình huống cụ thể. v1.0015111225 3
NỘI DUNG Tổng quan về rủi ro thị trường Các phương pháp đo lường rủi ro thị trường v1.0015111225 4
1. TỔNG QUAN VỀ 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. • Loại rủi ro được yêu cầu trong trụ cột thứ nhất (yêu cầu vốn tối thiểu) của Basel. • Lựa chọn cách tiếp cận đo lường rủi ro thị trường: LD (Loss Distribution). v1.0015111225 5
2. ĐO LƯỜNG RỦI RO THỊ TRƯỜNG 2.1. Độ biến động (Volatility) 2.2. Giá trị rủi ro-VaR (Value at Risk) v1.0015111225 6
2.1. ĐỘ BIẾN ĐỘNG • Công thức tính: .06 1   n 2  .04 S2  xi  x n  1 i 1 .02 • Ý nghĩa .00 • Hạn chế -.02 • Cách giải quyết -.04 -.06 100 200 300 400 500 600 Đồ thị Đồ thị chuỗi lợiRVN suất VNINDEX Đồ thị chuỗi lợi suất VNINDEX v1.0015111225 7
2.2. VALUE AT RISK 2.2.1. Giới thiệu VaR 2.2.2. Phương pháp ước lượng 2.2.3. Hậu kiểm 2.2.4. Hạn chế của VaR v1.0015111225 8
2.2.1. GIỚI THIỆU VaR Giả 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 kiện thị trường bình thường). v1.0015111225 9
2.2.1. GIỚI THIỆU VaR (tiếp theo) • Hàm P&L (Profit&Loss). • Công thức xác định VaR. • Ngân hàng JP Morgan (Mỹ) sử dụng đầu tiên năm 1994. • Thiết lập quỹ dự phòng. • Độ chính xác của VaR phụ thuộc vào nhiều yếu tố: giá trị hiện có của danh mục, mức độ tin cậy, chu kỳ, số liệu và phương pháp tính. v1.0015111225 10
2.2.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VaR • Phương pháp tham số:  Giả định phân phối chuẩn;  T- Student… • Phương pháp phi tham số:  Phương pháp lịch sử;  Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo. v1.0015111225 11
PHƯƠNG PHÁP THAM SỐ • Giả định lợi suất danh mục có phân phối chuẩn: VaR(k , (1   ) *100%)    N 1 ( ) *  • 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… v1.0015111225 12
VÍ DỤ • Chuỗi USD trong thời gian 1/2010 → 9/2011 • Techcombank • Tính VaR cho chuỗi lợi suất tỉ giá RUSD 0.06 0.04 0.02 Series1 0 1 19 37 55 73 91 109 127 145 163 181 199 217 235 253 271 289 307 325 343 361 379 397 415 433 -0.02 -0.04 -0.06 v1.0015111225 13
VÍ DỤ (tiếp theo) • Đồ thị lịch sử v1.0015111225 14
VÍ DỤ (tiếp theo) • Thống kê mô tả: 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 v1.0015111225 15
VÍ DỤ (tiếp theo) • Giá trị VaR: VaR 0,95 0,975 0,99 -0,01018 -0,01219 -0,01452 • Mô hình VaR-RiskMetrics JP Morgan đưa ra năm 1995:  Lợi suất phân phối chuẩn;  Trung bình tuân theo mô hình ARMA;  Phương sai tuân theo mô hình GARCH. • Quy tắc căn bậc 2. v1.0015111225 16
PHƯƠNG PHÁP LỊCH SỬ (historical method) 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. • Áp dụng phương pháp lịch sử cho chuỗi số liệu trên có: Giá trị VaR: VaR 0,95 0,975 0,99 -0,00489 -0,01005 -0,02384 v1.0015111225 17
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:  Mô phỏng một số lượng rất lớn N bước lặp;  Xác định lợi suất cho danh mục;  Xếp các lợi suất ri theo thứ tự giá trị từ thấp nhất đến cao nhất;  Tính VaR theo độ tin cậy và tỷ lệ phần trăm (percentile) của số liệu ri. • 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: VaR 0,95 0,975 0,99 -0,01048 -0,012 -0,01405 v1.0015111225 18
2.3. HẬU KIỂM (Backtesting) • Quy định bắt buộc. • Đánh giá tính chính xác của mô hình. • Quá trình hậu kiểm VaR như sau:  Bước 1: Sử dụng công thức VaR(P&L) 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. Hậu kiểm với 250 quan sát: Số vượt quá 0→4 5→9 10 VaR (99%) Green Yellow Red v1.0015111225 19
2.4. ƯU VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA BA PHƯƠNG PHÁP TÍNH VaR Phương Ưu điểm Nhược điểm pháp Lịch sử • Thiết kế và áp dụng dễ dàng; • Thị trường biến động lớn không phù hợp; (historical • Không cần giả thuyết về quy • Tương lai có thể không giống quá khứ. analysis) luật phân bố. Phương sai - • Thiết kế và áp dụng dễ dàng; • Tính VaR không tốt cho những danh mục hiệp phương • Áp dụng cho danh mục đầu phi tuyến (quyền chọn); sai (tham số) tư bao gồm chứng khoán • Ít quan tâm đến trường hợp xấu nhất (thị tuyến tính. trường biến động bất thường). • Có khả năng tính VaR rất • Không dễ chọn một phân bố xác suất; chính xác; • Chi phí tính toán rất cao (thời gian thực Monte Carlo • Áp dụng cho danh mục đầu thi, bộ nhớ máy vi tính mạnh…). tư bao gồm chứng khoán phi tuyến. v1.0015111225 20