intTypePromotion=3

Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR (Value at risk) và mô hình Arima (Autoregressive integrated moving average) vào QTRR danh mục cổ phiếu niêm yết

Chia sẻ: Thangnamvoiva30 Thangnamvoiva30 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:88

0
32
lượt xem
10
download

Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR (Value at risk) và mô hình Arima (Autoregressive integrated moving average) vào QTRR danh mục cổ phiếu niêm yết

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài tổng hợp cơ sở lý luận về rủi ro và quản trị rủi ro danh mục đầu tư; tìm hiểu nội dung, ưu nhược điểm và phương pháp áp dụng mô hình Var và mô hình Arima vào danh mục cổ phiếu được lựa chọn; vận dụng VaR và Arima vào việc QTRR danh mục; xác định những hạn chế của mô hình VaR, Arima và cách khắc phục.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR (Value at risk) và mô hình Arima (Autoregressive integrated moving average) vào QTRR danh mục cổ phiếu niêm yết

Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014<br /> <br /> GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân<br /> <br /> PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> 1. Tính cấp thiết của đề tài<br /> Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu đang gặp nhiều khó khăn như hiện nay, thị<br /> <br /> uế<br /> <br /> trường tài chính nói chung và TTCK nói riêng của mỗi quốc gia cũng đang đối diện với<br /> nhiều bất ổn và tiềm ẩn nhiều rủi ro. TTCK Việt Nam đã chính thức đi vào hoạt động với<br /> <br /> tế<br /> H<br /> <br /> sự khai trương của trung tâm giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh (HOSE) vào ngày<br /> 20/07/2000. Tính đến nay TTCK của Việt Nam đã hình thành được hơn 10 năm và đã có<br /> những bước tiến nhất định. Tuy vậy so với những nước phát triển trên thế giới, TTCK<br /> <br /> còn thiếu sự ổn định với nhiều rủi ro khôn lường.<br /> <br /> h<br /> <br /> Việt Nam vẫn là một thị trường non trẻ, thiếu kinh nghiệm, sự phát triển của TTCK vẫn<br /> <br /> in<br /> <br /> Theo đó, các vấn đề về mặt định lượng đặc biệt trong việc QTRR đối với DMĐT<br /> <br /> cK<br /> <br /> đang là “điểm nóng” mà mỗi NĐT kể cả tổ chức hay cá nhân đều quan tâm. Sau cuộc<br /> khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, những ảnh hưởng của nó vẫn còn, biểu hiện<br /> là số lượng các DN vỡ nợ và phá sản đang tăng rất nhanh trong những năm gần đây1 ảnh<br /> <br /> họ<br /> <br /> hưởng trực tiếp tới hoạt động của TTCK cũng như giá cổ phiếu trên thị trường mà theo<br /> như hãng tin tài chính Bloomberg - “Chứng khoán Việt Nam biến động mạnh nhất thế<br /> <br /> ại<br /> <br /> giới kể từ năm 2009 tới nay”2. Vì vậy việc QTRR danh mục là điều cần thiết đặc biệt<br /> trong việc nhận diện, đánh giá và dự báo rủi ro có thể gặp phải để kịp thời có các giải<br /> <br /> Đ<br /> <br /> pháp thích hợp. QTRR hợp lý cho phép các NĐT, các nhà QTRR phân bổ nguồn vốn<br /> một cách hợp lý dựa trên sự cân bằng giữa rủi ro và tiềm năng lợi nhuận.<br /> <br /> ờn<br /> g<br /> <br /> Có rất nhiều phương pháp để QTRR cho danh mục như phương pháp “thời lượng<br /> <br /> trái phiếu” của Macaulay (1938), “khung kỳ vọng, phương sai” của Markowitz (1952),<br /> <br /> Tr<br /> ư<br /> <br /> “mô hình định giá tài sản vốn CAPM” của William Sharpe (1963), “mô hình định giá<br /> quyền chọn Black-scholes” của Black- Scholes (1973),... Kiểm soát rủi ro là vấn đề phức<br /> tạp, QTRR có hiệu quả càng phức tạp hơn. Chính vì thế sự phát triển các phương pháp<br /> đánh giá đo lường rủi ro là nhu cầu cấp thiết đối với các tổ chức tài chính nói riêng và các<br /> DN nói chung.<br /> 1<br /> <br /> Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê, số DN phá sản, giải thể của năm 2012 là hơn 58,000 DN, 2013 là 60,700 DN.<br /> 2 Theo: Vneconomy: http://vneconomy.vn/chung-khoan-viet-nam-bien-dong-manh-nhat-the-gioi.htm<br /> <br /> Trần Quang Huy<br /> <br /> 10<br /> <br /> Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014<br /> <br /> GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân<br /> <br /> Tiến bộ của khoa học kỹ thuật trong những năm gần đây cho phép phát triển và<br /> hoàn thiện một loạt các hệ thống và phương pháp định giá rủi ro, đáng chú ý nhất là<br /> phương pháp xác định giá trị rủi ro VaR (1993). VaR (giá trị tại rủi ro –Value at risk) là<br /> một trong những nền tảng lý thuyết để QTRR danh mục. Được phát triển từ năm 1993,<br /> <br /> uế<br /> <br /> VaR ngày càng được nhiều tổ chức tài chính trên thế giới áp dụng rộng rãi. JP Morgan là<br /> <br /> tổ chức tài chính đi tiên phong về ứng dụng và phát triển phương pháp này. Hiệp định<br /> <br /> tế<br /> H<br /> <br /> Basel áp dụng đối với các nước trong tổ chức G10 đã coi VaR là nền tảng để xây dựng<br /> nên hành lang pháp lý, tạo ra sân chơi thống nhất và bình đẳng cho các tổ chức tài chính<br /> quốc tế.<br /> <br /> h<br /> <br /> Giá trị của rủi ro liên quan chính tới rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống. Theo Due<br /> <br /> in<br /> <br /> & Pan (1997) và Jorion (1997), VaR là ước lượng điểm về khả năng có thể bị sụt giảm<br /> của một định chế tài chính do một loại rủi ro dẫn đến sự vận động chung của thị trường<br /> <br /> cK<br /> <br /> trong suốt một thời kỳ nắm giữ nhất định. Từ quan điểm của một định chế tài chính, VaR<br /> có thể được xác định là phần mất đi lớn nhất của một định chế tài chính với một độ tin<br /> <br /> họ<br /> <br /> cậy cho trước, trong một khoảng thời gian nhất định và ở trong điều kiện thị trường bình<br /> thường. Căn cứ vào VaR, người ta có thể biết được mức độ rủi ro của một tổ chức tài<br /> chính hoặc của một DMĐT trong một giai đoạn cụ thể. Ví dụ, nếu một ngân hàng công<br /> <br /> ại<br /> <br /> bố rằng, VaR hằng ngày của một danh mục giao dịch của họ ở vào khoảng 30 triệu đôla<br /> <br /> Đ<br /> <br /> Mỹ với độ tin cậy 95%. Điều đó có nghĩa là, xác suất mà ngân hàng đó bị thiệt hại 30<br /> triệu đô la Mỹ là 5%. Con số này cho thấy mức độ rủi ro mà ngân hàng đó phải đối mặt,<br /> <br /> ờn<br /> g<br /> <br /> cũng như xác suất xảy ra rủi ro đó. Dưới góc độ của một cơ quan quản lý, VaR có thể<br /> được xác định như phần mất đi nhỏ nhất trong điều kiện bất thường của thị trường tài<br /> chính.<br /> <br /> Tr<br /> ư<br /> <br /> Tuy nhiên, mô hình VaR chỉ mới đưa ra được cái nhìn tổng thể về rủi ro chung cho<br /> <br /> cả danh mục, còn nhiều khó khăn cho việc đưa ra quyết định quản trị rủi ro. Đặc biệt là<br /> khó khăn trong việc xem xét, chấp nhận hay không, một mức độ rủi ro như vậy đưa ra<br /> quyết định có nên phòng ngừa rủi ro hay không và phòng ngừa như thế nào? George Box<br /> và Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated<br /> 11<br /> <br /> Moving Average –Tự hồi quy tích hợp trung bình trượt) và tên của họ thường được dùng<br /> Trần Quang Huy<br /> <br /> Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014<br /> <br /> GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân<br /> <br /> để gọi tên các quá trình ARIMA tổng quát, áp dụng vào việc phân tích và dự báo các<br /> chuỗi thời gian. Mô hình sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, xem giá trị trong quá khứ của<br /> một biến số cụ thể là một chỉ tiêu tốt phản ánh giá trị tương lai của nó. Mục đích của<br /> phân tích là để thấy rõ xu hướng giá cổ phiếu trong danh mục dựa trên mối quan hệ giữa<br /> <br /> uế<br /> <br /> các giá trị cổ phiếu được quan sát đến nay để cho phép chúng ta dự báo giá trị trong<br /> <br /> tương lai. Dựa trên giá trị dự báo được từ mô hình, ngoài việc có thể tính được khoản<br /> <br /> tế<br /> H<br /> <br /> lời/lỗ dự kiến để so sánh với mô hình VaR, chúng ta còn có thể nhận ra xu hướng giá cổ<br /> phiếu trong tương lai, làm cơ sở cho việc ra quyết định quản trị, lựa chọn cách phương<br /> pháp quản trị rủi hợp lý.<br /> <br /> h<br /> <br /> Mô hình Arima và phương pháp Box-Jenkin có thể hỗ trợ cho VaR trong việc đưa<br /> <br /> in<br /> <br /> ra quyết định quản trị dựa trên đặc tính có thể dự báo được giá cổ phiếu của mô hình này,<br /> đặc biệt là dự báo trong ngắn hạn, mô hình ARIMA tỏ ra thực tế hơn so với cá mô hình<br /> <br /> cK<br /> <br /> kinh tế lượng truyền thống. Do đó, với mục tiêu QTRR cho danh mục cổ phiếu niêm yết,<br /> tôi mạnh dạn đề xuất đề tài “Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR (Value at risk) và<br /> <br /> họ<br /> <br /> mô hình Arima (Autoregressive integrated moving average) vào QTRR danh mục<br /> cổ phiếu niêm yết”.<br /> <br /> Đối với Việt Nam, cho đến nay vẫn chưa có những nghiên cứu chi tiết đề xuất việc<br /> <br /> ại<br /> <br /> ứng dụng VaR với việc kết hợp thêm mô hình ARIMA một cách có hệ thống vào chương<br /> <br /> Đ<br /> <br /> trình QTRR danh mục. Đó cũng chính là lý do tôi chọn đề tài này.<br /> 2. Mục tiêu nghiên cứu<br /> <br /> ờn<br /> g<br /> <br />  Mục tiêu tổng quát:<br /> <br /> - Nghiên cứu việc ứng dụng mô hình VaR và mô hình Arima vào QTRR danh mục<br /> <br /> cổ phiếu niêm yết.<br /> <br /> Tr<br /> ư<br /> <br />  Mục tiêu cụ thể:<br /> <br /> - Tổng hợp cơ sở lý luận về rủi ro và quản trị rủi ro danh mục đầu tư;<br /> - Tìm hiểu nội dung, ưu nhược điểm và phương pháp áp dụng mô hình Var và mô<br /> <br /> hình Arima vào danh mục cổ phiếu được lựa chọn.<br /> - Vận dụng VaR và Arima vào việc QTRR danh mục.<br /> - Xác định những hạn chế của mô hình VaR, Arima và cách khắc phục.<br /> Trần Quang Huy<br /> <br /> 12<br /> <br /> Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014<br /> <br /> GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân<br /> <br /> 3. Đối tượng nghiên cứu<br /> - Quy trình quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết trong việc ứng dụng mô hình<br /> Var và Arima.<br /> 4. Phạm vi nghiên cứu<br /> <br /> -Không gian: các cổ phiếu được lựa chọn trên sàn HOSE.<br /> 5. Phương pháp nghiên cứu<br /> <br /> tế<br /> H<br /> <br /> trong khoảng thời gian 03/01/2012-01/04/2014 (gồm 557 quan sát).<br /> <br /> uế<br /> <br /> -Thời gian tính toán: thu thập số liệu giá đóng cửa của 10 cổ phiếu được lựa chọn<br /> <br /> - Phương pháp nghiên cứu tài liệu: tìm hiểu bước đầu về nội dung nghiên cứu, tên<br /> <br /> h<br /> <br /> đề tài và các tài liệu tham khảo liên quan đối với phần cơ sở lý thuyết thông qua sách báo,<br /> <br /> in<br /> <br /> internet và tham khảo ý kiến cũng như các tài liệu nhận được chuyên gia (ở đây là giáo<br /> viên hướng dẫn). Từ đó hình thành được cơ sở lý luận của đề tài, những giả thuyết cơ<br /> <br /> cK<br /> <br /> bản, xác định đối tượng và dự đoán về các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu, xây dựng<br /> mô hình lý thuyết ban đầu và những luận điểm xuất phát từ VaR và Arima để từ đó xây<br /> <br /> họ<br /> <br /> dựng những phương pháp nghiên cứu cụ thể về sau của đề tài.<br /> - Phương pháp lập kế hoạch nghiên cứu và tổ chức nghiên cứu: tiến hành xây dựng<br /> quy trình nghiên cứu từ việc xác định vấn đề nghiên cứu, xây dựng giả thiết, đề cương,<br /> <br /> ại<br /> <br /> thu thập dữ liệu,..đến phân tích và giải thích các kết quả tính toán. Công tác này được tiến<br /> <br /> Đ<br /> <br /> hành trong suốt thời gian gần 3 tháng từ đầu tháng 2/2014 cuối tháng 4/2014.<br /> - Phương pháp tìm kiếm thu thập số liệu: nghiên cứu, quan sát và thu thập số liệu<br /> <br /> ờn<br /> g<br /> <br /> lịch sử của các cổ phiếu, hay còn gọi là số liệu thứ cấp trên TTCK thông qua internet.<br /> - Phương pháp xử lý số liệu: sử dụng phương pháp thống kê (định lượng) để xử lý<br /> <br /> và phân tích các số liệu dưới sự hỗ trợ của các phần mềm Excel, Eview 7.0.<br /> <br /> Tr<br /> ư<br /> <br /> - Phương pháp lý giải các số liệu: thông qua việc mô hình hoá, sơ đồ (graph), bảng<br /> <br /> biểu (table) để trình bày lý giải số liệu sau khi xử lý được các kết quả tính toán từ VaR và<br /> Arima.<br /> <br /> - Phương pháp phân tích đánh giá, đối chiếu thực tiễn: sau khi xử lý số liệu tiến<br /> <br /> hành so sánh kết quả VaR, Arima với thực tế, phân tích xu hướng và đánh giá kết quả<br /> tính được.<br /> Trần Quang Huy<br /> <br /> 13<br /> <br /> Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014<br /> <br /> GVHD: Ths. Lê Tô Minh Tân<br /> <br /> PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU<br /> Chương 1: Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu<br /> 1.1 Tổng quan lý thuyết về CK, TTCK và DMĐT<br /> <br /> uế<br /> <br /> 1.1.1. Những vấn đề cơ bản về CK<br /> 1.1.1.1 Khái niệm<br /> <br /> tế<br /> H<br /> <br /> CK là bằng chứng xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với tài<br /> sản hoặc phần vốn của tổ chức phát hành. CK được thể hiện dưới hình thức chứng chỉ,<br /> bút toán ghi sổ hoặc dữ liệu điện tử, bao gồm các loại sau đây:<br /> a) Cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ;<br /> <br /> in<br /> <br /> c) Hợp đồng góp vốn đầu tư;<br /> <br /> cK<br /> <br /> tương lai, nhóm CK hoặc chỉ số CK;<br /> <br /> h<br /> <br /> b) Quyền mua cổ phần, chứng quyền, quyền chọn mua, quyền chọn bán, hợp đồng<br /> <br /> d) Các loại CK khác do Bộ Tài chính quy định.<br /> <br /> (Trích từ điều 1, khoản 3 của Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của luật CK)<br /> <br /> họ<br /> <br /> 1.1.1.2 Đặc điểm<br /> a. Tính thanh khoản<br /> <br /> ại<br /> <br /> Tính thanh khoản bao gồm: khả năng chuyển tài sản thành tiền mặt tại mức giá gần<br /> <br /> Đ<br /> <br /> với giá hợp lý thị trường và khả năng mua và bán một tài sản nhanh chóng với giá thay<br /> đổi ít so với phiên giao dịch trước (giả sử không có thông tin mới).<br /> <br /> ờn<br /> g<br /> <br /> Tính thanh khoản phụ thuộc vào: thời gian chuyển đổi và rủi ro của việc giảm sút<br /> giá trị của tài sản do chuyển đổi<br /> Đo lường: chúng ta có thể đo lường tính thanh khoản qua các chỉ số như: khối<br /> <br /> Tr<br /> ư<br /> <br /> lượng giao dịch, giá trị vốn hoá, số lượng NĐT nắm giữ,..<br /> b. Tính sinh lời<br /> Tính sinh lời hay lợi nhuận biểu hiện: Là phần chênh lệch giữa doanh thu và chi<br /> <br /> phí. Là tổng mức lãi hoặc lỗ của một khoản đầu tư trong một khoảng thời gian nào đó.<br /> Đo lường: Có thể đo lường thông qua các chỉ tiêu lợi nhuận tuyệt đối, lợi nhuận<br /> tương đối, lợi nhuận quá khứ hoặc lợi nhuận kỳ vọng.<br /> Trần Quang Huy<br /> <br /> 14<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản