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 />