z z

i

TR NG Đ I H C KINH T THÀNH PH H CHÍ MINHƯỜ Ạ Ọ Ế Ố Ồ

KHOA TÀI CHÍNH DOANH NGHI PỆ

MÔN H C QU N TR R I RO TÀI CHÍNHỌ Ả Ị Ủ

Đ TÀI THUY T TRÌNH:Ề Ế

VALUE AT RISK

VÀ QU N TR R I RO TH TR NGẢ Ị Ủ Ị ƯỜ

Gi ng viên h ng d n: TS. Nguy n Th Ng c Trangả ưỡ ẫ ễ ị ọ

Các nhóm gi ng đ ng TC IV K34ả ườ

Năm H c 2011ọ

ii

M C L CỤ Ụ

1. T NG QUAN V R I RO VÀ QU N TR R I ROỔ Ề Ủ Ả Ị Ủ ..........................................1

1.1. Khái ni m chung v r i roệ ề ủ ...............................................................................1

1.1.1. R i ro ủ (risk) và B t tr cấ ắ (uncertainty)..........................................................1

1.1.2 So sánh R i ro (Risk) và B t tr c (Uncertainty)ủ ấ ắ ........................................2

1.1.3. V y t “Risk Management” có th t s đúng?ậ ừ ậ ự ..............................................2

1.2. Phân lo i r i roạ ủ ...................................................................................................4

1.2.1. R i ro th tr ngủ ị ườ ......................................................................................................4

1.2.2 R i ro tín d ngủ ụ ..........................................................................................................6

1.2.3 R i ro ho t đ ngủ ạ ộ ...................................................................................................13

1.2.4 R i ro thanh kho nủ ả ..............................................................................................15

1.2.5 R i ro thanh toán.ủ ..................................................................................................16

1.2.6 R i ro k toán.ủ ế ........................................................................................................16

1.2.7 R i ro pháp lýủ ..........................................................................................................17

1.3. Qu n tr r i ro là gì?ả ị ủ ........................................................................................17

1.4. T i sao c n qu n tr r i roạ ầ ả ị ủ  ?........................................................................18

1.5. Các quy đ nh v qu n tr r i ro (basel)ị ề ả ị ủ ....................................................19

1.5.1. Basel 1.........................................................................................................................19

1.5.2 Basel II........................................................................................................................22

1.5.3. Basel III :....................................................................................................................26

1.5.4. Kh năng tuân th các quy đ nh v qu n tr r i ro Vi t Namả ủ ị ề ả ị ủ ở ệ ......29

2. CÁC CÔNG C QU N TR R I RO TH TR NG TR C VARỤ Ả Ị Ủ Ị ƯỜ ƯỚ .........30

2.1. Phân tích k ch b nị ả ..................................................................................30

2.2. Lý thuy t danh m c đ u tế ụ ầ ư.................................................................30

2.3. Ph ng th c Gapươ ứ ....................................................................................31

2.4. Phân tích th i kỳờ ......................................................................................32

2.5. Phòng ng a Deltaừ ....................................................................................33

2.6. Phòng ng a Gammaừ ...............................................................................37

2.7. Phòng ng a Vegaừ .....................................................................................39

iii

3. VALUE AT RISK (VaR)........................................................................................43

3.1. Khái ni mệ .......................................................................................................43

3.2. S phát tri n c a VaR trong qu n tr r i ro:ự ể ủ ả ị ủ ....................................43

3.2.1. Khái quát v s phát tri n c a các ph ng pháp phân tích & qu n ề ự ể ủ ươ ảtr r i ro:ị ủ ....................................................................................................................43

3.2.2. S phát tri n c a th c nghi m Value at Riskự ể ủ ự ệ ...........................................44

3.3. Đ c đi mặ ể .........................................................................................................45

3.4. Các thông s nh h ng đ n VaR:ố ả ưở ế .........................................................46

3.4.1. Đ tin c y:ộ ậ .................................................................................................................46

3.4.2. Kho ng th i gian đo l ng VaR:ả ờ ườ .....................................................................47

3.4.3. S phân b l i/l trong kho ng th i gian xác đ nh VaR:ự ố ờ ỗ ả ờ ị ...................48

3.5. Các ph ng pháp ti p c n VaR truy n th ngươ ế ậ ề ố ...................................50

3.5.1. Ph ng pháp phân tíchươ .......................................................................................50

3.5.2. Ph ng pháp mô ph ng l ch sươ ổ ị ử......................................................................52

3.5.3. Ph ng pháp monte carloươ .................................................................................53

3.5.4. So sánh ba ph ng pháp ti p c n VaR truy n th ngươ ế ậ ề ố ..........................53

3.6. Ph ng pháp ti p c n VaR m r ngươ ế ậ ở ộ ....................................................56

3.6.1. Gi i thi u v ph ng phápớ ệ ề ươ ...............................................................................56

3.6.2. Ý t ng phát tri n v mô hình VaR m r ngưở ể ề ở ộ ...........................................57

3.6.3. V n d ng mô hình VaR m r ng đ c l ng VaR cho danh m cậ ụ ở ộ ể ướ ượ ụ60

4. KH NG HO NG TÀI CHÍNH TH GI I 2007-2008 VÀ NH NG TRANHỦ Ả Ế Ớ Ữ

LU N V VARẬ Ề .......................................................................................................82

4.1. S lung lay c a VaR trong qu n tr r i roự ủ ả ị ủ ..........................................82

4.2. Nh ng thi t h i VaR không th đo l ng – R i ro đuôi hay ữ ệ ạ ể ườ ủ“Thiên nga đen”............................................................................................86

4.3. Nh ng sai s c a VaR ngay c trong nh ng thi t h i mà nó ch ữ ố ủ ả ữ ệ ạ ủđích đo l ngườ ................................................................................................89

4.3.1. Đâu là m t phân ph i xác su t thích h p?ộ ố ấ ợ ................................................89

4.3.2. R i ro l a ch n mô hìnhủ ự ọ ....................................................................................91

4.3.3. Xác đ nh d li u đ u vào thích h pị ữ ệ ầ ợ ..............................................................94

iv

4.4. Kh ng ho ng: Th t b i trong mô hình hay th t b i trong qu n ủ ả ấ ạ ấ ạ ảtr ?ị .....................................................................................................................99

4.4.1. V n đ t s đ n gi nấ ề ừ ự ơ ả ........................................................................................99

4.4.2. L i nhu n hay s an toàn?ợ ậ ự .............................................................................102

4.4.3. Các quy đ nh và r i ro đ o đ cị ủ ạ ứ ....................................................................105

4.5. M t công c sẽ tr nên h u d ng n u đ c s d ng đúng cách.ộ ụ ở ữ ụ ế ượ ử ụ..........................................................................................................................108

5. BACK-TESTING...................................................................................................112

5.1. Khái ni m chung v back-test:ệ ề .............................................................112

5.2. Ph ng pháp ng d ng back-test:ươ ứ ụ .....................................................115

5.2.1. Backtesting đ n gi n: c l ng VaR hay P/L:ơ ả Ướ ượ ...................................115

5.2.2. Th ng kê backtest d a vào t n su t c a Tail-losses:ố ự ầ ấ ủ ........................115

5.2.3. Backtest th ng kê d a vào kích c c a tail-losses:ố ự ỡ ủ .............................127

5.3. Các k ch b n Back-test v i s thay đ i đ tin c y, v th và d ị ả ớ ự ổ ộ ậ ị ế ữli u:ệ ................................................................................................................129

6. STRESS–TESTING..............................................................................................133

6.1. Nh ng v n đ c b n:ữ ấ ề ơ ả ....................................................................................133

6.1.1. Khái ni m:ệ ...................................................................................................................133

6.1.2. T i sao l i th c hi n stress testing:ạ ạ ự ệ ................................................................133

6.2. Phân tích k ch b n:ị ả ..........................................................................................136

6.3. Nh ng l i ích và khó khăn c a Stress Testing:ữ ợ ủ ......................................147

6.3.1. L i ích c a Stress Testingợ ủ ...............................................................................147

6.3.2. Nh ng khó khăn c a Stress Testingữ ủ ...........................................................150

TÀI LI U THAM KH OỆ Ả .............................................................................................153

v

1

1. T NG QUAN V R I RO VÀ QU N TR R I ROỔ Ề Ủ Ả Ị Ủ

1.1. Khái ni m chung v r i roệ ề ủ

1.1.1. R i ro ủ (risk) và B t tr cấ ắ (uncertainty)

“Không ph i t t c b t tr c đ u có th đo l ng, b t tr c có thả ấ ả ấ ắ ề ể ườ ấ ắ ể

đo l ng, hay là r i ro, là t p h p con c a b t tr c. Hay theo cách nóiườ ủ ậ ợ ủ ấ ắ

khác, các công th c toán h c có th đ c áp d ng đ b t tr c có thứ ọ ể ượ ụ ể ấ ắ ể

chuy n thành r i ro. Vì th , b t tr c là m t khái ni m chung h n, m iể ủ ế ấ ắ ộ ệ ơ ọ

r i ro đ u liên quan đ n b t tr c, nh ng không ph i m i b t tr c đ uủ ề ế ấ ắ ư ả ọ ấ ắ ề

là r i ro b i vì không ph i m i b t tr c đ u có th đo l ng, và m t l nủ ở ả ọ ấ ắ ề ể ườ ộ ầ

n a, các công th c toán h c không th đ c áp d ng.”ữ ứ ọ ể ượ ụ

Đ nh nghĩa v r i ro là m t b t tr c có th đo l ng là phát bi uị ề ủ ộ ấ ắ ể ườ ể

c a Frank Knight, ng i đã phát tri n nó vào gi a đ u th k 20.ủ ườ ể ữ ầ ế ỉ

Trong cu c s ng chúng ta đ i di n v i nhi u tình hu ng mà khôngộ ố ố ệ ớ ề ố

th bi t đ c chuy n gì t t x u sẽ x y ra. Nh ng tình hu ng nh v yể ế ượ ệ ố ấ ả ữ ố ư ậ

có ng i g i là r i ro có ng i cho là b t tr c. Tuy nhiên, hai khái ni mườ ọ ủ ườ ấ ắ ệ

này không hoàn toàn gi ng nhau, hi u đ c s khác bi t này sẽ giúpố ể ượ ự ệ

chúng ta có cách hành x h p lý h n.ử ợ ơ

R i ro (risk) là nh ng tình hu ng có nhi u bi n c có th x y ra vàủ ữ ố ề ế ố ể ả

ta bi t xác su t xu t hi n và k t qu c a các bi n c này. Ví d nhế ấ ấ ệ ế ả ủ ế ố ụ ư

th y xí ng u, n u viên xí ng u này ch t l ng t t, ng i th y xí ng uả ầ ế ầ ấ ượ ố ườ ả ầ

không gian l n thì ta bi t ch c ch n r ng có 6 kh năng x y ra và xácậ ế ắ ắ ằ ả ả

su t c a m i bi n c là 1/6. Trong tr ng h p này không th làm gì đấ ủ ỗ ế ố ườ ợ ể ể

thay đ i xác su t cũng nh giá tr c a bi n c .ổ ấ ư ị ủ ế ố

B t tr c (Uncertainty) là tình hu ng ta không bi t ch c ch nấ ắ ố ế ắ ắ

chuy n gì x y ra cũng nh kh năng x y ra nh ng bi n c này. Ng i taệ ả ư ả ả ữ ế ố ườ

không th ch đ nh rõ chuy n gì sẽ x y ra, kh năng ch c ch n là baoể ỉ ị ệ ả ả ắ ắ

nhiêu ph n trăm. Doanh nhân khi đ u t thì không ch c r ng d án sẽầ ầ ư ắ ằ ự

thành công hay th t b i hoàn toàn, nh ng anh tin r ng v i n l c c aấ ạ ư ằ ớ ỗ ự ủ

mình, có th làm cho kh năng thành công cao h n. M i l n đi thi, m cể ả ơ ỗ ầ ặ

2

dù không bi t ch c ch n đ thi là gì, nh ng n u có s chu n b t t, thìế ắ ắ ề ư ế ự ẩ ị ố

kh năng đ t k t qu cao là r t kh quan.ả ạ ế ả ấ ả

1.1.2 So sánh R i ro (Risk) và B t tr c (Uncertainty)ủ ấ ắ

Gi ngố : Là nh ng tình hu ng có nhi u bi n c x y raữ ố ề ế ố ả

Khác :

R i roủ B t tr cấ ắ

Bi t xác su t xu t hi n c a bi n cế ấ ấ ệ ủ ế ốKhông bi t kh năng x y ra c a ế ả ả ủ

bi n cế ố

Bi t k t qu c a các bi n cế ế ả ủ ế ốKhông bi t ch c ch n chuy n gì ế ắ ắ ệ

x y raả

Không có kh năng tác đ ng làm thay đ iả ộ ổCó kh năng tác đ ng làm thay ả ộ

đ iổ

1.1.3. V y t “Risk Management” có th t s đúng?ậ ừ ậ ự

Khi đ c p đ n “Risk” chúng ta ề ậ ế không th tác đ ng làm thay đ iể ộ ổ

xác su tấ x y ra, v y ph i chăng t đúng ph i là “Uncertaityả ậ ả ừ ả

Management”

V y thì phân bi t r i ro và b t ậ ệ ủ ấ tr cắ đ làm gì? Chúng ta th ng đ iể ườ ố

di n v i b t tr c h n là r i ro. Nh ng tr ng h p r i ro th ng th y làệ ớ ấ ắ ơ ủ ữ ườ ợ ủ ườ ấ

đánh bài cào, th y xí ng u, mua vé s ... Nh ng tr ng h p này ng iẩ ầ ố ữ ườ ợ ườ

tham gia không th làm gì đ c đ k t qu t t h n. ể ượ ể ế ả ố ơ

Nh ng gì x y ra trong th c t ch y u là b t tr c, chúng ta khôngữ ả ự ế ủ ế ấ ắ

bi t t t c các kh năng có th x y ra cũng nh xác su t xu t hi n c aế ấ ả ả ể ả ư ấ ấ ệ ủ

nh ng kh năng này. Đi u chúng ta th y là có nh ng bi n c x y raữ ả ề ấ ữ ế ố ả

nhi u h n, và đ c bi t là chúng ta có th tác đ ng đ thay đ i xác su tề ơ ặ ệ ể ộ ể ổ ấ

xu t hi n cũng nh k t qu c a bi n c . Có m t đi u là đôi khi chúngấ ệ ư ế ả ủ ế ố ộ ề

ta l i nghĩ r ng đó là nh ng tình hu ng r i ro. M t nhà đ u t mua cạ ằ ữ ố ủ ộ ầ ư ổ

phi u mà không th tác đ ng gì di n bi n giá c phi u trên th tr ngế ể ộ ễ ế ổ ế ị ườ

3

thì anh ta đang đ i di n v i r i ro và gi ng nh đánh b c. Nh ng n uố ệ ớ ủ ố ư ạ ư ế

nh ng nhà đ u t này ho t đ ng tích c c, anh ta có th làm tăng khữ ầ ư ạ ộ ự ể ả

năng thành công c a vi c đ u t c a mình.ủ ệ ầ ư ủ

Trong tr ng h p khác, kh năng m c các ch ng b nh là b t đ nhườ ợ ả ắ ứ ệ ấ ị

ch không ph i r i ro, ta có th làm tăng ho c gi m kh năng b nh x yứ ả ủ ể ặ ả ả ệ ả

ra b ng l i s ng, b ng cách ăn u ng và sinh ho t. Chúng ta có th tácằ ố ố ằ ố ạ ể

đ ng đ làm gi m thi t h i c a nh ng s ki n này. Đó chính là ý nghĩaộ ể ả ệ ạ ủ ữ ự ệ

c a vi c xem t ng lai là r i ro hay b t đ nh. S khác bi t gi a r i ro vàủ ệ ươ ủ ấ ị ự ệ ữ ủ

b t đ nh là kh năng chúng ta có th tác đ ng đ thay đ i xác su t x yấ ị ả ể ộ ể ổ ấ ả

ra các bi n c và k t qu c a bi n c . N u chúng ta không làm gì c thìế ố ế ả ủ ế ố ế ả

đó là r i ro, còn n u chúng ta có th tham gia làm h n ch thi t h i vàủ ế ể ạ ế ệ ạ

tăng nh ng l i ích thì đó là b t tr c.ữ ợ ấ ắ

B o hi mả ể  là mua r i ro hay b t tr c? V i nh ng gì mà các công tyủ ấ ắ ớ ữ

b o hi m đang làm ch y u h xem là r i ro vì h không th c hi n b tả ể ủ ế ọ ủ ọ ự ệ ấ

c vi c gì đ nh m gi m nh ng kh năng x y ra thi t h i cho thân ch .ứ ệ ể ằ ả ữ ả ả ệ ạ ủ

H xem t ng cá nhân có nh ng xác su t x y ra thi t h i và đánh b cọ ừ ữ ấ ả ệ ạ ạ

trên nh ng s ki n này. Nh ng ng i mua b o hi m có th vì yên tâmữ ự ệ ữ ườ ả ể ể

v i nh ng tài s n đ c b o hi m nên h b t c n h n, vì th có th làmớ ữ ả ượ ả ể ọ ấ ẩ ơ ế ể

tăng xác su t x y ra thi t h i (Moral hazard). T i sao các công ty b oấ ả ệ ạ ạ ả

hi m không tham gia làm gi m xác su t thi t h i cho khách hàng? Thể ả ấ ệ ạ ứ

nh t làm nh th t n chi phí, th 2, nh ng hành đ ng gi m thi u r i roấ ư ế ố ứ ữ ộ ả ể ủ

cho khách hàng là hàng hoá công c ng, sẽ có nh ng ng i h ng kéộ ữ ườ ưở

(free-rider), th 3 n u xác su t thi t h i gi m ng i ta sẽ không muaứ ế ấ ệ ạ ả ườ

b o hi m.ả ể

Khi ch yạ  mô ph ngỏ  trong phân tích r i ro, ng i ta gán các phânủ ườ

ph i xác su t cho các bi n đ u vào đ xem k t qu thay đ i nh thố ấ ế ầ ể ế ả ổ ư ế

nào. Đây là cách chúng ta chuy n bài toán b t tr c thành bài toán r i ro.ể ấ ắ ủ

Tuy nhiên cách làm này ch là gi đ nh đ mô hình toán có thỉ ả ị ể ể  th cự

hi n đ c, trong th c t khó có th xác đ nh đ c các giá tr và xác su tệ ượ ự ế ể ị ượ ị ấ

4

m t cách rõ ràng. Dù sao đi n a, b ng cách làm này ta có th hi u đ cộ ữ ằ ể ể ượ

nh ng kh năng và ph m vi x y ra k t qu t đó ra quy t đ nh t t h n.ữ ả ạ ả ế ả ừ ế ị ố ơ

Nói tóm l i, nh ng gi i thích trên ch đích mu n nói lên m tạ ữ ả ở ủ ố ộ

đi u: T ng lai sẽ là b t tr c ch không ph i r i ro. N u đã là b t tr cề ươ ấ ắ ứ ả ủ ế ấ ắ

thì chúng ta có th tác đ ng tích c c nh m làm gi m xác su t thi t h iể ộ ự ằ ả ấ ệ ạ

(tăng xác su tấ thành công), t o ra nhi u bi n c t t h n và làm tăng giáạ ề ế ố ố ơ

tr cho t ng lai. Ng c l i n u không ch đ ng can thi p chúng taị ươ ượ ạ ế ủ ộ ệ

cũng sẽ chỉ phó m c cho r i ro x y raặ ủ ả , và nhi u khi cũng sẽ làm cho k tề ế

qu x u h n.ả ấ ơ

1.2. Phân lo i r i roạ ủ

1.2.1. R i ro th tr ngủ ị ườ

1.2.1.1 Khái ni mệ

R i ro th tr ng là s không ch c ch n trong giá tr c a công tyủ ị ườ ự ắ ắ ị ủ

ho c dòng ti n liên quan v i các bi n đ ng c a các ngu n g c c s c aặ ề ớ ế ộ ủ ồ ố ơ ở ủ

r i ro. Hay ủ r i ro th tr ng là r i ro mà giá tr c a vi c đ u t sẽ gi mủ ị ườ ủ ị ủ ệ ầ ư ả

do s thay đ i trong các y u t th tr ng nh lãi su t, t giá ho c là giáự ổ ế ố ị ườ ư ấ ỉ ặ

hàng hóa.

Đ i v i th tr ng ch ng khoán, r i ro th tr ng xu t hi n doố ớ ị ườ ứ ủ ị ườ ấ ệ

ph n ng c a các NĐT đ i v i các hi n t ng trên th tr ng. Nh ng sả ứ ủ ố ớ ệ ượ ị ườ ữ ự

s t gi m đ u tiên trên th tr ng là nguyên nhân gây s hãi đ i v i cácụ ả ầ ị ườ ợ ố ớ

NĐT và h sẽ c g ng rút v n, t o ph n ngọ ố ắ ố ạ ả ứ  dây chuy n, khi n giá cề ế ả

ch ng khoán r i xu ng th p so v i giá tr c s .ứ ơ ố ấ ớ ị ơ ở

Nh c đ n r i ro th tr ng, ta th ng b t g p khái ni m đ b tắ ế ủ ị ườ ườ ắ ặ ệ ộ ấ

n. Đ b t n th ng xuyên đ c p đ n đ l ch chu n c a s thay đ iổ ộ ấ ổ ườ ề ậ ế ộ ệ ẩ ủ ự ổ

trong giá tr c a m t công c tài chính v i m t gi i h n th i gian cị ủ ộ ụ ớ ộ ớ ạ ờ ụ

th .ể  Nó th ng đ c dùng đ đ nh l ng r i ro c a các công c trong 1ườ ượ ể ị ượ ủ ủ ụ

kho ng th i gian nh t đ nh. Đ b t n th ng đ c th hi n trong th iả ờ ấ ị ộ ấ ổ ườ ượ ể ệ ờ

5

kỳ năm, và nó, ho c có th là m t s tuy t đ i ($ 5) ho c 1 giá tr t ngặ ể ộ ố ệ ố ặ ị ươ

đ i (5%).ố

1.2.1.2 Tính toán

R i ro th tr ng th ng đ c đo l ng b ng cách s d ngủ ị ườ ườ ượ ườ ằ ử ụ

ph ng pháp giá tr có r i ro (VaR) . ươ ị ủ Giá tr có r i ro đ c t o thànhị ủ ượ ạ

nh là m t kỹ thu t qu n lý r i ro, nó ch a m t s gi đ nh h n chư ộ ậ ả ủ ứ ộ ố ả ị ạ ế

tính chính xác c a nó. Gi đ nh đ u tiên là các thành ph n c a danhủ ả ị ầ ầ ủ

m c đ u t đ c đo l ng v n không thay đ i trong giai đo n duyụ ầ ư ượ ườ ẫ ổ ạ

nh t c a mô hình. Đ i v i gi i h n th i gian ng n, gi đ nh h n ch nàyấ ủ ố ớ ớ ạ ờ ắ ả ị ạ ế

th ng đ c coi là ch p nh n đ c. Đ i v i gi i h n th i gian dài h n,ườ ượ ấ ậ ượ ố ớ ớ ạ ờ ơ

nhi u giao d ch trong danh m c đ u t có th đáo h n trong giai đo nề ị ụ ầ ư ể ạ ạ

mô hình hóa. Can thi p dòng ch y ti n m t, thay đ i v lãi su t th n i,ệ ả ề ặ ổ ề ấ ả ổ

… đ c b qua trong kỹ thu t mô hình hóa duy nh t. R i ro th tr ngượ ỏ ậ ấ ủ ị ườ

cũng có th đ i l p v i r i ro riêng – r i ro đo l ng c a vi c suy gi mể ố ậ ớ ủ ủ ườ ủ ệ ả

trong đ u t do s thay đ i trong m t ngành công nghi p ho c m t khuầ ư ự ổ ộ ệ ặ ộ

v c c th .ự ụ ể

Giá tr có r i ro VaR sẽ đ c phân tích kỹ h n trong ph n sau.ị ủ ượ ơ ầ

1.2.1.3 Phân lo iạ

Ba y u t r i ro th tr ng bao g m:ế ố ủ ị ườ ồ

a. R i ro lãi su t: là r i ro lãi su t sẽ thay đ iủ ấ ủ ấ ổ

Đây là r i ro mà h u h t các nhà đ u t quan tâm nh t.ủ ấ ế ầ ư ấ

R i roủ  lãi su tấ  là m t trong nh ng r i ro h th ng, hay còn g i làộ ữ ủ ệ ố ọ

r i ro không phân tánủ  đ c khiượ  đ u tầ ư vào các công c phái sinh.ụ  R i roủ

lãi su t nói đ n s không n đ nh trong giá tr th tr ng và s ti n thuấ ế ự ổ ị ị ị ườ ố ề

nh p trong t ng c a các tài s n tài chính, nguyên nhân là do dao đ ngậ ươ ủ ả ộ

trong m c lãi su t chung.ứ ấ  

R i ro lãi su t bao g m r i ro lãi su t ng n h n và r i ro lãi su tủ ấ ồ ủ ấ ắ ạ ủ ấ

dài h n. Trong r i ro lãi su t ng n h n, có r i ro do thay đ i lãi su tạ ủ ấ ắ ạ ủ ổ ấ

LIBOR, r i ro do thay đ i lãi su t T – bill, r i ro do thay đ i lãi su t cácủ ổ ấ ủ ổ ấ

6

th ng phi u và nhi u r i ro khác có liên quan v i t ng m c lãi su t cươ ế ề ủ ớ ừ ứ ấ ụ

th . ể

Ví d , n u nh nhà qu n tr r i ro đang trong v th n m gi cácụ ế ư ả ị ủ ở ị ế ắ ữ

công c phái sinh d a trên nh ng thay đ i trong m c lãi su t LIBOR vàụ ự ữ ổ ứ ấ

các công c phái sinh d a trên nh ng thay đ i trong lãi su t c a th ngụ ự ữ ổ ấ ủ ươ

phi u, h ph i t p trung phân tích đ n m i t ng quan gi a các m cế ọ ả ậ ế ố ươ ữ ứ

lãi su t này. M t v th mua LIBOR và bán th ng phi u sẽ có kh năngấ ộ ị ế ươ ế ả

phòng ng a đ c ph n nào r i ro, do lãi su t LIBOR có m i t ng quanừ ượ ầ ủ ấ ố ươ

xác đ nh v i lãi su t th ng phi u. Nh v y, b n sẽ ph i ti n hành xemị ớ ấ ươ ế ư ậ ạ ả ế

xét toàn b hi u qu c a t t c các c i ngu n c a r i ro mà công ty sẽộ ệ ả ủ ấ ả ộ ồ ủ ủ

ph i đ i phó. ả ố

b. R i ro ti n t : là r i ro t giá h i đoái sẽ thay đ i ủ ề ệ ủ ỉ ố ổ

Đây là lo i r i ro mà ng i n m gi công c phái sinh ph i gánhạ ủ ườ ắ ữ ụ ả

ch u khi t giá h i đoái thay đ i b t l i làm nh h ng t i giá tr c a cácị ỉ ố ổ ấ ợ ả ưở ớ ị ủ

tài s n tài chính.ả

Gi s m t doanh nghi p vay m t kho n vay 1 tri u $ tr ch m 1ả ử ộ ệ ộ ả ệ ả ậ

năm, nh v y s ti n VND doanh nghi p ph i b ra vào th i đi m 1ư ậ ố ề ệ ả ỏ ờ ể

năm sau ph thu c vào t giá h i đoái lúc đó. Đ đ phòng s lên giá c aụ ộ ỉ ố ể ề ự ủ

ngo i t , doanh nghi p đã mua m t h p đ ng kỳ h n 1 năm, giá mua kỳạ ệ ệ ộ ợ ồ ạ

h n $là 20.500VNĐ. R i ro đây mà doanh nghi p ph i gánh ch u làạ ủ ở ệ ả ị

doanh nghi p không th d đoán chính xác đ c t giá bi n đ ng nhệ ể ự ượ ỉ ế ộ ư

th nào. Đi u này có nghĩa là n u t giá h i đoái bi n đ ng ng c v iế ề ế ỉ ố ế ộ ượ ớ

suy đoán ban đ u, doanh nghi p sẽ thi t h i trên giao d ch phái sinhầ ệ ệ ạ ị

này.

c. R i ro hàng hóa:ủ là r i ro mà giá c hàng hóa sẽ thay đ i b t l iủ ả ổ ấ ợ

Ví d , m t ng i b ra m t kho n phí đ mua m t quy n ch nụ ộ ườ ỏ ộ ả ể ộ ề ọ

mua, t c là ng i này đang phòng ng a r i ro giá tài s n sẽ tăng.ứ ườ ừ ủ ả

Tr ng h p đ n th i kỳ đáo h n, giá tài s n gi m, nh v y ng i nàyườ ợ ế ờ ạ ả ả ư ậ ườ

đã ph i ch u r i ro do giá giao ngay thay đ i không cùng chi u v i giáả ị ủ ổ ề ớ

giao sau.

7

Đây là r i ro mà các doanh nghi p có ho t đ ng xu t nh p kh uủ ệ ạ ộ ấ ậ ẩ

r t quan tâm,ấ n u lo i b các doanh nghi p không có ho t đ ng xu tế ạ ỏ ệ ạ ộ ấ

nh p kh u, thì trong nhóm các doanh nghi p có ho t đ ng kinh doanhậ ẩ ệ ạ ộ

liên quan đ n xu t kh u, y u t r i ro tài chính xu t phát t giá cế ấ ẩ ế ố ủ ấ ừ ả

nguyên li u l i là y u t quan tr ng nh tệ ạ ế ố ọ ấ

Nh v y, các hi u qu t nh ng bi n đ ng c a t t c ngu n g cư ậ ệ ả ừ ữ ế ộ ủ ấ ả ồ ố

d n đ n r i ro c a tài s n c s sẽ cho ta th y đ c nh ng thay đ iẫ ế ủ ủ ả ơ ở ấ ượ ữ ổ

trong v th c a các công c phái sinh và tài s n giao ngay. ị ế ủ ụ ả

1.2.2 R i ro tín d ngủ ụ

1.2.2.1 Khái ni m:ệ

M t công ty có th đi vay v i lãi su t c đ nh 10,5% ho c lãi su tộ ể ớ ấ ố ị ặ ấ

th n i LIBOR c ng 1,1% (110 đi m c b n). Công ty có th th c hi nả ổ ộ ể ơ ả ể ự ệ

m t hoán đ i thanh toán lãi su t c đ nh 9,25% và nh n lãi su t LIBOR.ộ ổ ấ ố ị ậ ấ

Nh ng con s đ n gi n cho th y r ng nhà kinh doanh có th nh n m tữ ố ơ ả ấ ằ ể ậ ộ

m c lãi su t th p h n b ng cách phát hành n có lãi su t th n i vàứ ấ ấ ơ ằ ợ ấ ả ổ

th c hi n m t hoán đ i thanh toán lãi su t c đ nh nh n lãi su t thự ệ ộ ổ ấ ố ị ậ ấ ả

n i. Hi u ng ròng là thanh toán lãi lãi su t LIBOR c ng 1,1% (110ổ ệ ứ ấ ộ

đi m c b n) trên kho n n có lãi su t th n i, nh n LIBOR và thanhể ơ ả ả ợ ấ ả ổ ậ

toán 9,25 trên hoán đ i c ng vào trong lãi su t c đ nh 9,25 + 1,1 =ổ ộ ấ ố ị

10,35 ho c là 15 đi m c b n th p h n so v i lãi su t c đ nh. Tuyặ ể ơ ả ấ ơ ớ ấ ố ị

nhiên, n u công ty ch đ n gi n phát hành n lãi su t c đ nh m cế ỉ ơ ả ợ ấ ố ị ở ứ

10,5% h ph i đ c xem nh là không có r i ro tín d ng. N u công tyọ ả ượ ư ủ ụ ế

vay v i lãi su t c đ nh thì gi đ nh r ng không có r i ro tín d ng.ớ ấ ố ị ả ị ằ ủ ụ

Ng i cho vay không th v n . N u vay v i lãi su t th n i và hoánườ ể ỡ ợ ế ớ ấ ả ổ

đ i nó sang kho n vay lãi su t c đ nh, sẽ có r i ro là các nhà giao d chổ ả ấ ố ị ủ ị

hoán đ i sẽ b v n , đ l i kho n vay lãi su t th n i LIBOR.Bây giổ ị ỡ ợ ể ạ ả ấ ả ổ ờ

gi đ nh r ng r i ro tín d ng c a đ i tác tham gia hoán đ i và đ c bùả ị ằ ủ ụ ủ ố ổ ượ

tr v i s đi m là 15 đi m c b n gi m trong lãi su t. Vi c hoán đ iừ ớ ố ể ể ơ ả ả ấ ệ ổ

này có giá tr hay không? Trong các ngày đ u c a th tr ng, các kho nị ầ ủ ị ườ ả

8

ti t ki m có lẽ d l n đ có giá tr nh ng khi th tr ng tr nên hi uế ệ ủ ớ ể ị ư ị ườ ở ệ

qu h n thì các kho n ti t ki m gi m và có kh năng b ng v i kho nả ơ ả ế ệ ả ả ằ ớ ả

bù tr đ i v i gi đ nh c a r i ro tín d ng. M c dù v y, r i ro tín d ngừ ố ớ ả ị ủ ủ ụ ặ ậ ủ ụ

có th có giá tr đ chi phí vay th p h n.ể ị ể ấ ơ

R i ro v n sẽ là r i ro ti m n cho b t c bên nào sẽ nh n thanhủ ỡ ợ ủ ề ẩ ấ ứ ậ

toán t m t bên khác. R i ro này, g i là r i ro tín d ng ho c là r i ro vừ ộ ủ ọ ủ ụ ặ ủ ỡ

n là r i ro b t c ng i cho vay nào cũng ph i gánh ch u. Và lo i r i roợ ủ ấ ứ ườ ả ị ạ ủ

này đã đ c nh c đ n nhìu l n trong các công c phái sinh cũng nhượ ắ ế ầ ụ ư

trong ho t đ ng tín d ng c a ngân hàng. Chúng ta đã bi t vì v n kháiạ ộ ụ ủ ế ố

toán c a các công c phái sinh không có r i ro nên r i ro tín d ng cácủ ụ ủ ủ ụ

các công c phái sinh th p h n nhìu so v i r i ro tín d ng c a cácụ ấ ơ ớ ủ ụ ủ

kho n cho vay.Nh ng ng i s d ng cu i cùng không ph i là ngân hàngả ữ ườ ử ụ ố ả

th ng không cho vay nh ng khi h tham gia vào m t hoán đ i thì hườ ư ọ ộ ổ ọ

đã tr thành các nhà tín d ngở ụ

R i ro tín d ng đ c đ c p đ n khi ch ng ta th o lu n v cácủ ụ ượ ề ậ ế ứ ả ậ ề

công c trên th tr ng OTC. H p đ ng giao sau và các quy n ch nụ ị ườ ợ ồ ề ọ

đ c niêm y t trên các sàn giao d ch đ u đ c công ty thanh toán bùượ ế ị ề ượ

tr b o đ m nên không b r i ro tín d ng. Vì không bao gi công tyừ ả ả ị ủ ụ ờ

thanh toán bù tr v n nên các h p đ ng này đ c xem nh không coừ ỡ ợ ợ ồ ượ ư

r i ro tín d ng. Các h p đ ng OTC gánh ch u r i ro tín d ng cao hayủ ụ ợ ồ ị ủ ụ

th p tùy thu c vào các bên tham gia, tùy thu c vào lo i h p đ ng và tùyấ ộ ộ ạ ợ ồ

thu c vào th i đi m c a h p đ ng .ộ ờ ể ủ ợ ồ

V yậ , R i ro tín d ng là gì? ủ ụ R i ro tín d ng là tính không ch củ ụ ắ

ch n và ti m n v kho n l do không có kh năng thanh toán c a bênắ ề ẩ ề ả ỗ ả ủ

đ i tác.ố

R i ro tín d ng là m t hi n t ng th ng g p b t kì m t ngânủ ụ ộ ệ ượ ườ ặ ở ấ ộ

hàng th ng m iươ ạ nào, nó cũng x y ra trên m i đ i t ng, lĩnh v c, vùngả ọ ố ượ ự

đ u t : Qu c doanh, h p tác xã, h s n xu t, cho vay s n xu t, kinhầ ư ố ợ ộ ả ấ ả ấ

doanh, tiêu dùng, cho vay khu v c nông thôn, thành th … R i ro tín d ngự ị ủ ụ

x y ra có th do nguyên nhân ch quan v phía ngân hàng th ng m i,ả ể ủ ề ươ ạ

9

khách hàng vay v n nh ng cũng có th do nguyên nhân b t kh khángố ư ể ấ ả

nh thiên tai, d ch ho …ư ị ạ

R i ro tín d ng là nh ng r i ro do khách hàng vay không th c hi nủ ụ ữ ủ ự ệ

đúng các đi u kho n c a h p đ ng tín d ng, v i bi u hi n c th là kháchề ả ủ ợ ồ ụ ớ ể ệ ụ ể

hàng ch m tr n , tr n không đ y đ ho c không tr n khi đ n h n cácậ ả ợ ả ợ ầ ủ ặ ả ợ ế ạ

kho n g c và lãi vay, gây ra nh ng t n th t v tài chính và khó khăn trongả ố ữ ổ ấ ề

ho t đ ng kinh doanh c a Ngân hàng th ng m i.ạ ộ ủ ươ ạ

Trong th tr ng trái phi u, r i ro tín d ng đ cị ườ ế ủ ụ ượ đánh giá b ngằ

cách kh o sát x p h ng tín nhi m c a các đ n v phát hành trái phi u.ả ế ạ ệ ủ ơ ị ế

Hi n nay có nhi u công ty x p h ng tín nhi m trên th gi i, trong đó uyệ ề ế ạ ệ ế ớ

tín nh t ph i k đ n là Standard & Poor, Moody và Fitch. M c dù m iấ ả ể ế ặ ỗ

công ty s d ng nhãn hi u riêng nh “ba A” “B hai A” v i ý nghĩa càngử ụ ệ ư ớ

nhi u A càng t t. B n sẽ th y các x p h ng t AAA, AA, BAA, BBB, BB,ề ố ạ ấ ế ạ ừ

B… cho đ n D. Các nhà phân tích các công ty phát hành trái phi u nàyế ế

căn c vào x p h ng tín nhi m trên các y u t khác nhau ch y u là cácứ ế ạ ệ ế ố ủ ế

y u t nh tình tr ng tài chính c a nhà phát hành, tình tr ng n n kinhế ố ư ạ ủ ạ ề

t và công ngh c a nhà phát hành.ế ệ ủ

1.2.2.2 Nguyên nhân hình thành r i ro tín d ng:ủ ụ

Tr l i ví d trên v hoán đ i lãi su t đã nói đ n trên công ty đóở ạ ụ ề ổ ấ ế ở

vay v i lãi su t th n i và hoán đ i nó sang kho n vay lãi su t c đ nh,ớ ấ ả ổ ổ ả ấ ố ị

sẽ có r i ro là các nhà giao d ch hoán đ i sẽ b v n , đ l i kho n vayủ ị ổ ị ỡ ợ ể ạ ả

lãi su t th n i LIBOR. Và r i ro tín d ng xu t phát t đây.ấ ả ổ ủ ụ ấ ừ

Đ i v i ngân hàng thì ho t đ ng tín d ng là ho t đ ng luôn ti mố ớ ạ ộ ụ ạ ộ ề

n nh ng r i ro mà không m t nhà kinh doanh tài ba nào có th dẩ ữ ủ ộ ể ự

đoán chính xác đ c m c đ thi t h i c a nó. Có r t nhi u nguyênượ ứ ộ ệ ạ ủ ấ ề

nhân d n đ n r i ro tín d ng (nhà giao d ch hoán đ i sẽ b v n )ẫ ế ủ ụ ị ổ ị ỡ ợ

a. R i ro tín d ng do nguyên nhân khách quanủ ụ  

R i ro do môi tr ng kinh t không n đ nh: M t d n ch ngủ ườ ế ổ ị ộ ẫ ứ

nh là: N n kinh t VN v n còn l thu c quá nhi u vào s n xu t nôngư ề ế ẫ ệ ộ ề ả ấ

10

nghi p và công nghi p ph c v nông nghi p (nuôi tr ng, ch bi n th cệ ệ ụ ụ ệ ồ ế ế ự

ph m và nguyên li u), d u thô, may gia công,… v n r t nh y c m v iẩ ệ ầ ố ấ ạ ả ớ

r i ro th i ti t và giá c th gi i, nên d b t n th ng khi th tr ngủ ờ ế ả ế ớ ễ ị ổ ươ ị ườ

th gi i bi n đ ng x u.ế ớ ế ộ ấ  

R i ro t t y u c a quá trình t do hóa tài chính, h i nh p qu củ ấ ế ủ ự ộ ậ ố

tế: Quá trình t do hoá tài chính và h i nh p qu c t có th làm cho nự ộ ậ ố ế ể ợ

x u gia tăng khi t o ra m t môi tr ng c nh tranh gay g t, khi n h uấ ạ ộ ườ ạ ắ ế ầ

h t các doanh nghi p, nh ng khách hàng th ng xuyên c a ngân hàngế ệ ữ ườ ủ

ph i đ i m t v i nguy c thua l và quy lu t ch n l c kh c nghi t c aả ố ặ ớ ơ ỗ ậ ọ ọ ắ ệ ủ

th tr ngị ườ

Thi u s quy ho ch, phân b đ u t m t cách h p lý đã d n đ nế ự ạ ổ ầ ư ộ ợ ẫ ế

kh ng ho ng th a v đ u t trong m t s ngànhủ ả ừ ề ầ ư ộ ố : N n kinh t thề ế ị

tr ng th tr ng t t y u sẽ d n đ n c nh tranh, các nhà kinh doanh sẽườ ị ườ ấ ế ẫ ế ạ

tìm ki m ngành nào có l i nh t đ đ u t và sẽ r i b nh ng ngànhế ợ ấ ể ầ ư ờ ỏ ữ

không đem l i l i nhu n cho h và do đó có s chuy n d ch v n tạ ợ ậ ọ ự ể ị ố ừ

ngành này qua ngành khác và đây cũng là m t hi n t ng khách quan.ộ ệ ượ

R i ro do môi tr ng pháp lý ch a thu n l iủ ườ ư ậ ợ  : S kém hi u qu c aự ệ ả ủ

c quan pháp lu t c p đ a ph ng. Thanh tra, ki m tra, giám sát ch aơ ậ ấ ị ươ ể ư

hi u qu c a NHNN. H th ng thông tin qu n lý còn b t c pệ ả ủ ệ ố ả ấ ậ

b. R i ro tín d ng do nguyên nhân ch quanủ ụ ủ

Nguyên nhân xu t phát t chính ngân hàng: ấ ừ Ngân hàng đ a raư

chính sách tín d ng không phù h p v i n n kinh t và th l cho vayụ ợ ớ ề ế ể ệ

còn s h đ khách hàng l i d ng chi m đo t v n c a ngân hàng, cònơ ở ể ợ ụ ế ạ ố ủ

l ng l o trong công tác ki m tra n i b các ngân hàngỏ ẻ ể ộ ộ . Ngân hàng đôi

khi quá chú tr ng v l i nhu n, đ t nh ng kho n vay có l i nhu n caoọ ề ợ ậ ặ ữ ả ợ ậ

h n nh ng kho n vay lành m nh.ơ ữ ả ạ

Nguyên nhân t phía khách hàngừ

Nhi u doanh nghi p s d ng không đúng m c đích đăng ký banề ệ ử ụ ụ

đ u trong h s xin vay v nầ ồ ơ ố

Nhi u doanh nghi p không đánh giá h t đ c nh ng r i ro khi sề ệ ế ượ ữ ủ ử

11

d ng đ ng v n, đánh giá chi phí v n cũng nh kh năng sinh l i c aụ ồ ố ố ư ả ợ ủ

đ ng v nồ ố

Do chính b n thân doanh nghi p ch ý mu n l a đ o nh m chi mả ệ ủ ố ừ ả ằ ế

d ng v n c a ngân hàng.…ụ ố ủ

1.2.2.3 Phân lo i:ạ

a. R i ro tín d ng c a các công c phái sinhủ ụ ủ ụ : bao g m 2 lo i: R i ro tín d ng ồ ạ ủ ụhi n hành và r i ro tín d ng ti m nệ ủ ụ ề ẩ

R i ro tín d ng hi n hànhủ ụ ệ (current credit risk): là r i ro đ i v iủ ố ớ

m t bên đ i tác khi bên kia không có kh năng thanh toán trong hi nộ ố ả ệ

t i. Ch có m t bên đ i tác trong giao d ch phái sinh ph i gánh ch u r iạ ỉ ộ ố ị ả ị ủ

ro này, đó là bên đ i tác n m gi h p đ ng v i t cách là m t tài s nố ắ ữ ợ ồ ớ ư ộ ả

c a mìnhủ

R i ro tín d ng ti m n: (potential credit riskủ ụ ề ẩ ) là r i ro mà m i bênủ ỗ

tham gia sẽ v n vào b t c lúc nào trong su t th i gian có hi u l cỡ ợ ấ ứ ố ờ ệ ự

c a h p đ ngủ ợ ồ

C hai lo i r i ro tín d ng hi n hành và r i ro tín d ng ti m nả ạ ủ ụ ệ ủ ụ ề ẩ

c a quy n ch n trên th tr ng OTC đ u ch do ng i mua gánh ch uủ ề ọ ị ườ ề ỉ ườ ị

mà thôi. Vì ng i mua tr phí cho ng i bán và không ph i làm b t cườ ả ườ ả ấ ứ

đi u gì, còn ng i bán thì không gánh ch u r i ro tín d ng. M c dù v y,ề ườ ị ủ ụ ặ ậ

r t cu c là ng i mua có th quy t đ nh th c hi n quy n ch n, chínhố ộ ườ ể ế ị ự ệ ề ọ

vào lúc đó, ng i bán có th b phá s n. FRA và hoán đ i r i ro tín d ngườ ể ị ả ổ ủ ụ

theo hai cách. M i bên đ i tác ph i làm đi u gì đó cho bên th hai. N uỗ ố ả ề ứ ế

chúng ta c đ nh các y u t khác không thay đ i, thì r i ro tín d ng c aố ị ế ố ổ ủ ụ ủ

m t FRA ho c m t hoán đ i lãi su t đ c xác đ nh b i ch t l ng tínộ ặ ộ ổ ấ ượ ị ở ấ ượ

d ng c a các đ i tác tham gia, các đi u kho n c a h p đ ng và ki uụ ủ ố ề ả ủ ợ ồ ể

c u trúc kỳ h n. Ví d chúng ta hãy xem m t hoán đ i lãi su t vanillaấ ạ ụ ộ ổ ấ

thu n nh t 5 năm. V i c u trúc kỳ h n theo h ng đi lên thì lãi su t kỳầ ấ ớ ấ ạ ướ ấ

h n đang gia tăng. Các lãi su t này có th b ng v i lãi su t th n i vàạ ấ ể ằ ớ ấ ả ổ

cu i cùng sẽ b ng v i lãi su t th n i n u không có thay đ i v lãi su tố ằ ớ ấ ả ổ ế ổ ề ấ

trong su t th i gian hoán đ i. Khi hoán đ i đ c thi t l p lúc ban đ u ,ố ờ ổ ổ ượ ế ậ ầ

12

bên thanh toán lãi su t c đ nh và nh n lãi su t th n i lúc đ u sẽ chiấ ố ị ậ ấ ả ổ ầ

tr nhi u h n là nh n đ c, nh ng sau đó s ti n nh n đ c t th n iả ề ơ ậ ượ ư ố ề ậ ượ ừ ả ổ

sẽ b t k p v i các kho n thanh toán c đ nh. Vào b t kỳ th i đi m nàoắ ị ớ ả ố ị ấ ờ ể

trong th i gian c a h p đ ng thì ch có m t bên gánh ch u r i ro tínờ ủ ợ ồ ỉ ộ ị ủ

d ng hi n hành mà thôi, đó chính là bên đ i tác nh n đ c giá trụ ệ ố ậ ượ ị

d ng c a h p đ ng. R i ro tín d ng ti m n sẽ ph n nh hi u ngươ ủ ợ ổ ủ ụ ề ẩ ả ả ệ ứ

k t h p c a r i ro thay đ i trong su t th i gian còn l i c a h p đ ng.ế ợ ủ ủ ổ ố ờ ạ ủ ợ ồ

C hai bên đ i tác đ u ph i gánh ch u r i ro ti m n.ả ố ề ả ị ủ ề ẩ

Trong tr ng h p hoán đ i lãi su t, r i ro ti m n sẽ l n nh tườ ợ ổ ấ ủ ề ẩ ớ ấ

trong su t kho ng gi a th i gian c a hoán đ i. R i ro tín d ng ti m nố ả ữ ờ ủ ổ ủ ụ ề ẩ

th p h n vào lúc b t đ u hoán đ i vì chúng ta đã gi đ nh r ng ng i taấ ơ ắ ầ ổ ả ị ằ ưở

sẽ không tham gia hoán đ i n u có b t c khó khăn đáng k nào x y raổ ế ấ ứ ể ả

vào lúc g n đáo h n h p đ ng. R i ro tín d ng ti m n cao trong su tầ ạ ợ ồ ủ ụ ề ẩ ố

ph n gi a c a th i gian hoán đ i vì các bên tham gia hoán đ i có th iầ ữ ủ ờ ổ ổ ờ

gian đ phá h y các đi u ki n tài chính c a mình. R i ro tín d ng ti mể ủ ề ệ ủ ủ ụ ề

n th y trong su t th i gian sau đó c a vòng đ i hoán đ i vì ch còn l iẩ ấ ố ờ ủ ờ ổ ỉ ạ

ít kho n thanh toán h n.ả ơ

Chúng ta nên nh r ng hoán đ i lãi su t không liên quan đ n t giáớ ằ ổ ấ ế ỷ

c a v n ban đ u gi ng nh là hoán đ i ti n t . Đi u này cũng làm choủ ố ầ ố ư ổ ề ệ ề

r i ro tín d ng th p vào cu i vòng đ i hoán đ i lãi su t nh ng l i giaủ ụ ấ ố ờ ổ ấ ư ạ

tăng đ i v i hoán đ i ti n t .ố ớ ổ ề ệ

b. R i ro tín d ng trong các ngân hàngủ ụ

R i ro tín d ng n u phân chia theo tính ch t nghi p v thì bao g mủ ụ ế ấ ệ ụ ồ

- R i ro trong ho t đ ng cho vay: là khi khách hàng không tr đ củ ạ ộ ả ượ

n ho c không có ý đ nh tr n cho ngân hàng.ợ ặ ị ả ợ

- R i ro trong ho t đ ng b o lãnh:ủ ạ ộ ả khi ngân hàng ch p nh n phátấ ậ

hành b o lãnh cho khách hàng cũng có nghĩa là ngân hàng ph i ch uả ả ị

trách nhi m tr ti n thay cho khách hàng n u h không th c hi n đúngệ ả ề ế ọ ự ệ

và đ y đ các nghĩa v đã tho thu n v i đ i tác. Do v y r i ro m t v nầ ủ ụ ả ậ ớ ố ậ ủ ấ ố

Rủi ro lựa chọn

Rủi ro tín dụng

Rủi ro giao dịchRủi ro danh mục

Rủi ro nội tại

Rủi ro tập trung

Rủi ro bảo đảm

Rủi ro nghiệp vụ

13

là r t l n.ấ ớ

- R i ro trong ho t đ ng thuê mua : Trong th i gian s d ng vàủ ạ ộ ờ ử ụ

n m gi tài s n đ c bi t là trong cho thuê tài chính, khách hàng khôngắ ữ ả ặ ệ

th c hi n cam k t tr ti n thuê hay b o qu n tài s n cho thuê d n đ nự ệ ế ả ề ả ả ả ẫ ế

m t mát và h h ng.ấ ư ỏ

- R i ro trong ho t đ ng chi t kh u : xu t phát t vi c ngân hàngủ ạ ộ ế ấ ấ ừ ệ

chi t kh u các h i phi u gi m o. Ho c cũng có th là do kh năng tàiế ấ ố ế ả ạ ặ ể ả

chính y u kém c a ng i th l nh cũng nh ng i h ng th . M t trongế ủ ườ ụ ệ ư ườ ưở ụ ộ

hai bên sẽ ph i tr ti n cho ngân hàng, và r i ro sẽ x y ra trong tr ngả ả ề ủ ả ườ

h p c hai bên không có kh năng thanh toán.ợ ả ả

* Căn c vào nguyên nhân phát sinh r i ro, r i ro tín d ng đ cứ ủ ủ ụ ượ

phân chia thành các lo i sau ạ

- R i ro giao d ch :ủ ị là m t hình th c c a r i ro tín d ng màộ ứ ủ ủ ụ

nguyên nhân x y ra do nh ng h n ch trong quá trình giao d ch vàả ữ ạ ế ị

ki m đ nh cho vay, đánh giá khách hàng. R i ro giao d ch g m có: r i roể ị ủ ị ồ ủ

l a ch n, r i ro b o đ m và r i ro nghi p v .ự ọ ủ ả ả ủ ệ ụ

+ R i ro l a ch n : Tr c khi ngân hàng quy t đ nh cho vay thìủ ự ọ ướ ế ị

ph i l a ch n đánh giá xem ph ng án vay v n đó có hi u qu hayả ự ọ ươ ố ệ ả

không. Vi c đánh giá này thông qua quá trình phân tích tín d ng. Vi cệ ụ ệ

l a ch n sai sẽ d n đ n r i ro cho ngân hàng.ự ọ ẫ ế ủ

14

+ R i ro b o đ m : phát sinh t các tiêu chu n b o đ m nh cácủ ả ả ừ ẩ ả ả ư

đi u kho n trong h p đ ng cho vay, các lo i tài s n đ m b o, ch thề ả ợ ồ ạ ả ả ả ủ ể

b o đ m, cách th c đ m b o và m c cho vay trên giá tr c a tài s nả ả ứ ả ả ứ ị ủ ả

đ m b o. Đ nh sai hay thi u các tiêu chu n b o đ m đ u d n đ n r iả ả ị ế ẩ ả ả ề ẫ ế ủ

ro cho ngân hàng.

+ R i ro nghi p v : là r i ro liên quan đ n công tác qu n lý kho nủ ệ ụ ủ ế ả ả

vay và ho t đ ng cho vay, bao g m c vi c s d ng h th ng x p h ngạ ộ ồ ả ệ ử ụ ệ ố ế ạ

r i ro và kỹ thu t x lý các kho n cho vay có v n đ .ủ ậ ử ả ấ ề

- R i ro danh m c :ủ ụ là m t hình th c c a r i ro tín d ng màộ ứ ủ ủ ụ

nguyên nhân phát sinh là do nh ng h n ch trong qu n lý danh m cữ ạ ế ả ụ

cho vay c a ngân hàng, đ c phân chia thành hai lo i : r i ro n i t i vàủ ượ ạ ủ ộ ạ

r i ro t p trung.ủ ậ

+ R i ro n i t i : xu t phát t các y u t , các đ c đi m riêng có,ủ ộ ạ ấ ừ ế ố ặ ể

mang tính riêng bi t bên trong c a m i ch th đi vay ho c ngành, lĩnhệ ủ ỗ ủ ể ặ

v c kinh t . Nó xu t phát t đ c đi m ho t đ ng ho c đ c đi m sự ế ấ ừ ặ ể ạ ộ ặ ặ ể ử

d ng v n c a khách hàng vay v n.ụ ố ủ ố

+ R i ro t p trung : Khi ngân hàng t p trung v n cho vay quáủ ậ ậ ố

nhi u đ i v i m t khách hàng ho c cho các doanh nghi p ho t đ ngề ố ớ ộ ặ ệ ạ ộ

trong cùng m t lĩnh v c, m t lo i hình kinh doanh hay trong cùngộ ự ộ ạ

m t vùng lãnh th đ a lý nh t đ nh vay, n u nh ng đ i t ng y g pộ ổ ị ấ ị ế ữ ố ượ ấ ặ

ph i r i ro không có kh năng tr n thì ngân hàng sẽ khó khăn trongả ủ ả ả ợ

vi c thu h i v n, gây ra khó khăn trong các ho t đ ng kinh doanhệ ồ ồ ạ ộ

ti p theo. ế

1.2.3 R i ro ho t đ ngủ ạ ộ

1.2.3.1 Khái ni mệ

R i ro ho t đ ng là r i ro do th t b i trong ho t đ ng các giaoủ ạ ộ ủ ấ ạ ạ ộ

d ch phái sinh ho c h th ng qu n tr r i ro. ị ặ ệ ố ả ị ủ

1.2.3.2 Nguyên nhân

R i ro này có th do năng l c y u kém c a nhà qu n lý, g p s củ ể ự ế ủ ả ặ ự ố

máy tính nh b virus hay l i ph n m m, th t b i c a ban giám đ cư ị ỗ ầ ề ấ ạ ủ ố

15

trong vi c quan sát và ghi chép các giao d ch, h n ch c a ban giám đ cệ ị ạ ế ủ ố

v am hi u các giao d ch ph c t p ti m n, không chu n b đ c nh ngề ể ị ứ ạ ề ẩ ẩ ị ượ ữ

tài li u đúng quy t c và v n đ gian l n c a ng i giao d ch và ban giámệ ắ ấ ề ậ ủ ườ ị

đ c. Các r i ro này có th x y ra trong h u h t các lo i ho t đ ng kinhố ủ ể ả ầ ế ạ ạ ộ

doanh nh ng do các giao d ch phái sinh ph c t p h n và th ng liênư ị ứ ạ ơ ườ

quan đ n kho n ti n kh ng l nên r i ro ho t đ ng tr nên r t quanế ả ề ổ ồ ủ ạ ộ ở ấ

tr ng và mang tính quy t đ nh.ọ ế ị

1.2.3.3. Phòng ng aừ

R i ro ho t đ ng có th tránh đ c v i các bi n pháp phòng ng aủ ạ ộ ể ượ ớ ệ ừ

thích h p, chính sách sao l u d phòng toàn di n t i m t s khu v cợ ư ự ệ ạ ộ ố ự

ph i qu n lý xa và chính sách qu n lý rõ ràng.ả ả ả  Đ tránh gian l n, các nhàể ậ

ho ch đ nh chính sách t đ t mình trong quan đi m c a ng i mu nạ ị ự ặ ể ủ ườ ố

đ gian l n và thi t l p các quy t c nh m tránh s h . M t đi u ph iể ậ ế ậ ắ ằ ơ ở ộ ề ả

luôn luôn ghi nh là vi c thi u ki m tra và ki m soát có th d n đ nớ ệ ế ể ể ế ẫ ế

nh ng th m h a tài chính không th l ng tr c đ c.ữ ả ọ ể ườ ướ ượ

Vì v y, có lẽ h u h t t m quan tr ng c a r i ro ho t đ ng n m ậ ầ ế ầ ọ ủ ủ ạ ộ ằ ở

hi u qu c a ki m soát n i b . Ví d , n u m t ng i nào đó đ c thamệ ả ủ ể ộ ộ ụ ế ộ ườ ượ

gia trong các giao d ch phái sinh, thì ho t đ ng c a ng i đó sẽ b m tị ạ ộ ủ ườ ị ộ

ng i khác theo dõi và báo cáo v i c p trên. B t c ng i nào đ cườ ớ ấ ấ ứ ườ ượ

phép giao d ch cũng b h n ch v ph m v ho t đ ng, nghĩa là h chị ị ạ ế ề ạ ị ạ ộ ọ ỉ

đ c phép tham gia vào m t s lo i h p đ ng nào đó mà thôi. Ngoài ra,ượ ộ ố ạ ợ ồ

h còn b kh ng ch s ti n giao d ch. Ti n trình ki m soát ph i đ cọ ị ố ế ố ề ị ế ể ả ượ

th c hi n t t đ đ m b o r ng các thành viên tham gia tuân th theoự ệ ố ể ả ả ằ ủ

nh ng chính sách đã ban hành. M c dù v y, m t vài công ty không xâyữ ặ ậ ộ

d ng đ c các chính sách h p lý và ch a th c s ti n hành ki m soátự ượ ợ ư ự ự ế ể

m t cách có hi u qu . Trong th c t cũng có th x y ra các giao d chộ ệ ả ự ế ể ả ị

không có y quy n. M t cá nhân trong m t công ty n u th c hi n m tủ ề ộ ộ ế ự ệ ộ

giao d ch không thích h p ho c giao d ch này đ t công ty vào r i ro quáị ợ ặ ị ặ ủ

m c ( r i ro mà công ty không đ c phép th c hi n) thì cá nhân đóứ ủ ượ ự ệ

16

đ c g i là nhà giao d ch rogue. H là ng i giao d ch trong ph m viượ ọ ị ọ ườ ị ạ

công ty nh ng l i ngoài gi i h n ki m soát c a công ty.ư ạ ớ ạ ể ủ

Ngày nay, r i ro ho t đ ng đ c m i ng i quan tâm m t cáchủ ạ ộ ượ ọ ườ ộ

đ c bi t nh ng đây là m t trong các ph ng pháp qu n tr r i ro khóặ ệ ư ộ ươ ả ị ủ

nh t. Khó khăn th nh t là r t khó nh n di n và đ nh nghĩa r i ro ho tấ ứ ấ ấ ậ ệ ị ủ ạ

đ ng. Khó khăn th hai là r i ro ho t đ ng không d dàng thích h p v iộ ứ ủ ạ ộ ễ ợ ớ

các phân tích. Nh ng cũng may là các kho n l do r i ro ho t đ ng x yư ả ỗ ủ ạ ộ ả

ra không th ng xuyên, tuy nhiên khi chúng x y ra thì t n th t r t đángườ ả ổ ấ ấ

k . ể

Vi c hi m khi x y ra c a r i ro ho t đ ng đã mang l i hai v n đệ ế ả ủ ủ ạ ộ ạ ấ ề

ch y u:ủ ế

M t là, do ít x y ra nên chúng không tuân theo các kỹ thu t th ngộ ả ậ ố

kê chu n đ phân tích, phân ph i chu n ho c ngay c các phân ph iẩ ể ố ẩ ặ ả ố

thông th ng khác đ u không phù h p v i các tr ng h p không bìnhườ ề ợ ớ ườ ợ

th ng c a nh ng t n th t r i ro ho t đ ng. ườ ủ ữ ổ ấ ủ ạ ộ

Hai là, có quá ít s li u v t n th t do r i ro ho t đ ng gây ra. ố ệ ề ổ ấ ủ ạ ộ

M t khi công ty b nh ng t n th t nh th , t t nh t là h khôngộ ị ữ ổ ấ ư ế ố ấ ọ

nên bi u l nh ng thông tin này ra bên ngoài b i vì đây là nh ng thôngể ộ ữ ở ữ

tin cho th y s lúng túng và tình tr ng lu m thu m trong h th ng n iấ ự ạ ộ ộ ệ ố ộ

b c a công ty. Vi c hi m khi x y ra trong quá kh và thi u s li u vộ ủ ệ ế ả ứ ế ố ệ ề

r i ro ho t đ ng đã gây khó khăn cho chúng ta trong vi c d đoán cácủ ạ ộ ệ ự

t n th t nh v y sẽ x y ra đâu và x y ra vào lúc nào. Tuy nhiên, cácổ ấ ư ậ ả ở ả

b ph n qu n tr r i ro b t đ u nh n th y khó khăn này và do đó hộ ậ ả ị ủ ắ ầ ậ ấ ọ

cũng đã c g ng cung c p thông tin s li u gi a các công ty v i nhau.ố ắ ấ ố ệ ữ ớ

Ngày nay r i ro ho t đ ng càng đ c nhi u công ty đ a vào danhủ ạ ộ ượ ề ư

m c qu n lý trong các chính sách b o hi m truy n th ng c a h . Khiụ ả ả ể ề ố ủ ọ

m t công ty b o hi m cung c p d ch v b o v gi ng hát c a m t ca sĩộ ả ể ấ ị ụ ả ệ ọ ủ ộ

trong bu i hòa nh c, có nghĩa là công ty đang đ m b o ch ng l i m tổ ạ ả ả ố ạ ộ

tr ng h p hi m x y ra c a b n ch t r i ro ho t đ ng. Khi công ty b oườ ợ ế ả ủ ả ấ ủ ạ ộ ả

hi m ch ng l i s gian l n c a công nhân, đây chính là m t lo i r i roể ố ạ ự ậ ủ ộ ạ ủ

17

ho t đ ng. Vì v y chúng ta không có gì ng c nhiên khi th y các công tyạ ộ ậ ạ ấ

b o hi m b t đ u ti p th các s n ph m b o hi m r i ro ho t đ ngả ể ắ ầ ế ị ả ẩ ả ể ủ ạ ộ

trong lĩnh v c tài chính đ c bi t là trong m i quan h v i các giao d chự ặ ệ ố ệ ớ ị

liên quan đ n các công c phái sinh. Chúng ta bi t r ng hi n nay khôngế ụ ế ằ ệ

có h p đ ng phái sinh nào đ b o v ch ng l i r i ro ho t đ ng. Cácợ ồ ể ả ệ ố ạ ủ ạ ộ

nhà nghiên c u th tr ng phái sinh đang th o lu n b t đ u h ng vứ ị ườ ả ậ ắ ầ ướ ề

vi c t o ra công c phái sinh r i ro ho t đ ng và chúng ta tin r ng ch cệ ạ ụ ủ ạ ộ ằ ắ

ch n các công c này sẽ xu t hi n trong m t t ng lai g n.ắ ụ ấ ệ ộ ươ ầ

1.2.4 R i ro thanh kho nủ ả

R i ro liên quan đ n 1 giao d ch do tình tr ng ch chi u, đ c thủ ế ị ạ ợ ề ượ ể

hi n qua vi c có ít các dealer và chênh l ch giá mua, giá bán quá l n.ệ ệ ệ ớ

R i ro thanh kho n là r i ro x y ra khi m t công ty c n tham giaủ ả ủ ả ộ ầ

m t giao d ch phái sinh và nh n th y r ng th tr ng c a giao d ch nàyộ ị ậ ấ ằ ị ườ ủ ị

quá th a th t đ n n i mà giá c trên th tr ng c a giao d ch g m m tư ớ ế ỗ ả ị ườ ủ ị ồ ộ

kho n chi t kh u ho c m t ph n bù cho tính thanh kho n. B t kỳ m tả ế ấ ặ ộ ầ ả ấ ộ

nhà t o l p th tr ng nào trên m t công c không có tính thanh kho nạ ậ ị ườ ộ ụ ả

sẽ gánh ch u r i ro đáng k và ph i chi tr cho chênh l ch giá mua vàoị ủ ể ả ả ệ

bán ra khá cao ngay c khi h không s n lòng giao d ch. ả ọ ẵ ị

H u h t các công c phái sinh vanilla thu n nh t đ u có r i roầ ế ụ ầ ấ ề ủ

th p nh ng mà các giao d ch ngo i lai l i có r i ro thanh kho n cao.ấ ư ị ạ ạ ủ ả

M c dù v y, r i ro thanh kho n h u nh không b gi i h n đ i v i cácặ ậ ủ ả ầ ư ị ớ ạ ố ớ

công c phái sinh. Đi u này đ c ch ng minh trong kho n th i gianụ ề ượ ứ ả ờ

tháng 8 tháng 9 năm 1998 khi Qũy qu n tr v n dài h n (LTCM) – là m tả ị ố ạ ộ

quỹ phòng ng a r i ro khá n i ti ng trong lĩnh v c trong lĩnh v c tàiừ ủ ổ ế ự ự

chính – nh n th y r ng h đang n m gi các v th c a các trái phi uậ ấ ằ ọ ắ ữ ị ế ủ ế

có tính thanh kho n r t th p kh p n i trên th gi i. M c dù LTCM đãả ấ ấ ở ắ ơ ế ớ ặ

có h th ng qu n tr r i ro khá tinh t và công ty cũng s h u m t sệ ố ả ị ủ ế ở ữ ộ ố

nhà kinh doanh thông minh nh t nh ng h đã không đánh giá đ c m tấ ư ọ ượ ộ

cách đ y đ nh ng tác đ ng c a tính không thanh kho n trong su tầ ủ ữ ộ ủ ả ố

cu c kh ng ho ng tài chính toàn c u mà các th tr ng kh p n i trênộ ủ ả ầ ị ườ ắ ơ

18

th gi i cùng b s p đ đ ng lo t. LCTM đã gánh ch u các t n th tế ớ ị ụ ổ ồ ạ ị ổ ấ

nghiêm tr ng đ n m c mà C c d tr c liên bang Mỹ đã ph i can thi pọ ế ứ ụ ự ư ả ệ

b ng cách dàn x p các ngân hàng có các chính sách tr giúp tài chínhằ ế ợ

cho LCTM.

1.2.5 R i ro thanh toán.ủ

Th ng ph bi n trong các giao d ch qu c t . Gi s m t ngân hàng ườ ổ ế ị ố ế ả ử ộ ở

n c A tham gia m t giao d ch tài chính v i m t công ty n c B trong đó cướ ộ ị ớ ộ ở ướ ả

ngân hàng và công ty bu c ph i thanh toán cho nhau ch không thanh toánộ ả ứ

ròng (vd m t hoán đ i ti n t th ng đ c th c hi n mà không s d ngộ ổ ề ệ ườ ượ ự ệ ử ụ

netting b i vì thanh toán x y ra d i hai dòng ti n khác nhau. Ngân hàng vàở ả ướ ề

doanh nghi p cách nhau 12 gi trong đó ngày c a ngân hàng đ c b t đ uệ ờ ủ ượ ắ ầ

tr c. Vào ngày thanh toán, ngân hàng chuy n ngân quỹ c a mình sang choướ ể ủ

công ty d i gi đ nh khi th tr ng m c a công ty sẽ chuy n ngân quỹ l iướ ả ị ị ườ ở ử ể ạ

cho ngân hàng. Tuy nhiên, khi th tr ng m c a công ty thông báo r ng mìnhị ườ ở ử ằ

b phá s n và sẽ t m hoãn t t c các kho n thanh toán. Nh v y, ngân hàng sẽị ả ạ ấ ả ả ư ậ

không có ti n và sẽ cùng s ph n v i các ch n khác c a công ty. R i ro nàyề ố ậ ớ ủ ợ ủ ủ

thình tho ng đ c g i là r i ro Herstatt, Herstatt là tên c a m t ngân hàngả ượ ọ ủ ủ ộ

Đ c vào năm 1974 b phá s n cũng trong m t hoàn c nh t ng t nh v y,ứ ị ả ộ ả ươ ự ư ậ

r i ro thanh toán có th xu t hi n mà không có phá s n, tình tr ng không trủ ể ấ ệ ả ạ ả

đ c n và s gian l n.ượ ợ ự ậ

1.2.6 R i ro k toán.ủ ế

Là s không ch c ch n trong cách x lý các nghi p v k toán đ c tr ngự ắ ắ ử ệ ụ ế ặ ư

cho các giao d ch phái sinh. K toán các công c phái sinh là m t ngu n r i roị ế ụ ộ ồ ủ

đáng k và đã gây ra tranh lu n trong nhi u năm mãi cho đ n gi . Nh ngể ậ ề ế ờ ữ

ng i s d ng các công c phái sinh luôn luôn quan ng i đ n cách mà h gi iườ ử ụ ụ ạ ế ọ ả

thích nguyên nhân các công c phái sinh đ c công khai m t cách không th aụ ượ ộ ỏ

đáng sau các s ki n x y ra và h cũng quan ng i đ n vi c h sẽ b yêu c uự ệ ả ọ ạ ế ệ ọ ị ầ

ph i trình bày l i các giao d ch trong quá kh có thu nh p th pả ạ ị ứ ậ ấ

1.2.7 R i ro pháp lýủ

19

R i ro pháp lý là r i ro mà h th ng pháp lu t sẽ không còn b oủ ủ ệ ố ậ ả

đ m th c hi n đ c h p đ ng. ví d , gi s m t nhà giao d ch tham giaả ự ệ ượ ợ ồ ụ ả ử ộ ị

vào m t hoán đ i v i m t đ i tác mà đ i tác này do g n đây b thi t h iộ ổ ớ ộ ố ố ầ ị ệ ạ

m t kho n l nên đã t ch i thanh toán cho nhà giao d ch, hai bên đangộ ả ỗ ừ ố ị

tranh lu n nhà giao d ch nên ch p nh n ho c là phía đ i tác không cóậ ị ấ ậ ặ ố

quy n v m t pháp lý đ tham gia hoán đ i. Các tranh lu n này đã đ cề ề ặ ể ổ ậ ượ

chính quy n đ a ph ng gi i quy t khá thành công. R i ro do khôngề ị ươ ả ế ủ

th c thi các h p đ ng là m t v n đ r t nghiêm tr ng đ i v i các nhàự ợ ồ ộ ấ ề ấ ọ ố ớ

giao d ch. R i ro này có th làm cho m t hoán đ i ho c m t FRA trị ủ ể ộ ổ ặ ộ ở

thành m t quy n ch n h t s c d dàng, b i vì đ i tác sẽ ra đi khôngộ ề ọ ế ứ ễ ở ố

th c hi n thanh toán n u th tr ng bi n đ ng không có l i cho h .ự ệ ế ị ườ ế ộ ợ ọ

Không có gì quá ng c nhiên khi chúng ta th y r ng không có đ i tác nàoạ ấ ằ ố

t ng qu quy t là h đã th t b i ho c là không có quy n th c hi n cácừ ả ế ọ ấ ạ ặ ề ự ệ

công c phái sinh sau khi đã ki m ti n trên nh ng công c nàyụ ế ề ữ ụ

R i ro pháp lý là nh ng s ki n pháp lý b t l i x y ra m t cách b t ng ,ủ ữ ự ệ ấ ợ ả ộ ấ ờ

gây nên thi t h i v t ch t ho c phi v t ch t đ i v i doanh nghi p trong quáệ ạ ậ ấ ặ ậ ấ ố ớ ệ

trình ho t đ ng.ạ ộ

R i ro pháp lý có nh ng đ c đi m sau đâyủ ữ ặ ể :

* Th nh t, đó là kh năng x y ra s sai l ch b t l i so v i d tính c aứ ấ ả ả ự ệ ấ ợ ớ ự ủ

doanh nghi p.ệ

* Th hai, sai l ch b t l i mà doanh nghi p g p ph i x y ra trongứ ệ ấ ợ ệ ặ ả ả

quá trình ho t đ ng c a doanh nghi pạ ộ ủ ệ

* Th ba, các sai l ch b t l i mà doanh nghi p g p ph i có nguyênứ ệ ấ ợ ệ ặ ả

nhân tr c ti p chính là các quy đ nh c a pháp lu t.ự ế ị ủ ậ

1.3. Qu n tr r i ro là gì?ả ị ủ

Qu n tr r i ro là xác đ nh m c đ r i ro mà m t công ty mongả ị ủ ị ứ ộ ủ ộ

mu n, nh n di n đ c m c đ r i ro hi n nay c a công ty đang gánhố ậ ệ ượ ứ ộ ủ ệ ủ

ch u và s d ng các công c phái sinh ho c các công c tài chính khácị ử ụ ụ ặ ụ

đ đi u ch nh m c đ r i ro th c s theo m c r i ro mà mình mongể ề ỉ ứ ộ ủ ự ự ứ ủ

mu n.ố

20

1.4. T i sao c n qu n tr r i roạ ầ ả ị ủ  ?

Lý do chính đ ti n hành qu n tr r i ro là nh ng quan ng i có liênể ế ả ị ủ ữ ạ

quan đ n đ b t n c a lãi su t, t giá, giá c hàng hoá và giá c phi uế ộ ấ ổ ủ ấ ỷ ả ổ ế

trong ho t đ ng kinh doanh c a các công ty và các đ nh ch tài chính.ạ ộ ủ ị ế

Các công ty có xu h ng ch p nh n r i ro trong n i b ngành mà côngướ ấ ậ ủ ộ ộ

ty đang ho t đ ng và mong mu n né tránh đ c nh ng r i ro t cácạ ộ ố ượ ữ ủ ừ

y u t ngo i sinh.ế ố ạ

M t vài công ty b t đ u ti n hành qu n tr r i ro do nhìn vàoộ ắ ầ ế ả ị ủ

g ng c a m t s các công ty không làm nh th , và h cũng đã g pươ ủ ộ ố ư ế ọ ặ

ph i nh ng th t b i khá đau bu n.ả ữ ấ ạ ồ

M t vài nhân t khác đã đóng góp vào nh ng tăng tr ng trongộ ố ữ ưở

vi c s d ng các công c phái sinh đ qu n tr r i ro . Đ u tiên ph i kệ ử ụ ụ ể ả ị ủ ầ ả ể

đ n là s bùng n kỹ thu t thông tin đã cho phép x lý m t kh i l ngế ự ổ ậ ử ộ ố ượ

tính toán kh ng l và ph c t p đ đ nh giá các công c phái sinh m tổ ồ ứ ạ ể ị ụ ộ

cách nhanh chóng v i chi phí th p nh t và theo dõi các v th đã đ cớ ấ ấ ị ế ượ

th c hi n trên các công c phái sinh. M t s các nhân t khác là môiự ệ ụ ộ ố ố

tr ng pháp lý ngày càng t ra thông thoáng. các n c phát tri n màườ ỏ Ở ướ ể

đi n hình là Mỹ, CFTC đã th a nh n s hình thành m t th tr ngể ừ ậ ự ộ ị ườ

chuyên bi t vào đ u nh ng năm 1980, đã m ra h ng phát tri n choệ ầ ữ ở ướ ể

m t gia tanwg c s l ng các h p đ ng giao sau c i ti n nh h p đ ngộ ề ố ượ ợ ồ ả ế ư ợ ồ

giao sau Eurodollars và h p đ ng giao sau ch s ch ng khoán. Các h pợ ồ ỉ ố ứ ợ

đ ng này t o ra m t đ ng l c d n đ n nhi u c i ti n h n n a trên cácồ ạ ộ ộ ự ẫ ế ề ả ế ơ ữ

th tr ng chính th c và th tr ng OTC.ị ườ ứ ị ườ

L i ích c a qu n tr r i ro:ợ ủ ả ị ủ

Các công ty qu n tr r i ro đ gi m thu , gi m chi phí phá s n, b iả ị ủ ể ả ế ả ả ở

vì các nhà qu n tr quan tâm đ n tài s n c a riêng h , đ tránh đ u tả ị ế ả ủ ọ ể ầ ư

l ch l c, đ th c hi n v th đ u c khi có d p, đ ki m đ c l i nhu nệ ạ ể ự ệ ị ế ầ ơ ị ể ế ượ ợ ậ

kinh doanh chênh l ch ho c đ gi m r i ro tín d ng và t đó làm gi mệ ặ ể ả ủ ụ ừ ả

chi phí đi vay.

21

C n ph i l u ý là b n thân vi c gi m r i ro không là lý lẽ hoàn h oầ ả ư ả ệ ả ủ ả

đ lý gi i v vi c t i sao công ty ph i phòng ng a và qu n tr r i ro. Cácể ả ề ệ ạ ả ừ ả ị ủ

công ty nào ch p nh n r i ro th p h n, thì trong dài h n h sẽ nh nấ ậ ủ ấ ơ ạ ọ ậ

đ c t su t sinh l i th p h n. H n n a, n u nh các c đông c a hượ ỷ ấ ợ ấ ơ ơ ữ ế ư ổ ủ ọ

th c s mu n r i ro th p h n, h có th d dàng đi u ch nh l i cácự ự ố ủ ấ ơ ọ ể ễ ề ỉ ạ

danh m c đ u t c a h b ng cách thay th các ch ng khoán r i ro caoụ ầ ư ủ ọ ằ ế ứ ủ

b ng ch ng khoán r i ro th p. Qu n tr r i ro ph i t o ra giá tr cho cằ ứ ủ ấ ả ị ủ ả ạ ị ổ

đông, t c là làm ra cho h nh ng gì mà b n thân c đông không th tứ ọ ữ ả ổ ể ự

mình làm đ c. Nói r ng ra thì qu n tr r i ro sẽ làm gi m thi u đ cượ ộ ả ị ủ ả ể ượ

kh năng phá s n v n r t t n kém, ti t ki m đ c ti n thu , và t oả ả ố ấ ố ế ệ ượ ề ế ạ

đi u ki n d dàng cho công ty đ u t vào các d án có l i và b ngề ệ ễ ầ ư ự ờ ằ

nh ng l i ích nh n đ c nh th , rõ ràng là giá triij sẽ đ c t o ra choữ ợ ậ ượ ư ế ượ ạ

các c đông.ổ

1.5. Các quy đ nh v qu n tr r i ro (basel)ị ề ả ị ủ

1.5.1. Basel 1

Sau hàng lo t v s p đ c a các ngân hàng vào th p k 80, m tạ ụ ụ ổ ủ ậ ỷ ộ

nhóm các Ngân hàng Trung ng và c quan giám sát c a 10 n c phátươ ơ ủ ướ

tri n (G10) đã t p h p t i thành ph Basel, Th y Sĩ vào năm 1987 tìmể ậ ợ ạ ố ụ

cách ngăn ch n xu h ng này. Sau khi nhóm h p, các c quan này đãặ ướ ọ ơ

quy t đ nh hình thành U ban Basel v giám sát ngân hàng (Baselế ị ỷ ề

Committee on Banking supervision), đ a ra các nguyên t c chung đư ắ ể

qu n lý ho t đ ng c a các ngân hàng qu c t .ả ạ ộ ủ ố ế

Năm 1988, U ban này đã phê duy t m t văn b n đ u tiên l y tênỷ ệ ộ ả ầ ấ

là Hi p c v v n c a Basel (Basel I), yêu c u các ngân hàng ho t đ ngệ ướ ề ố ủ ầ ạ ộ

qu c t ph i n m gi m t m c v n t i thi u đ có th đ i phó v iố ế ả ắ ữ ộ ứ ố ố ể ể ể ố ớ

nh ng r i ro có th x y ra. M c v n t i thi u này là m t t l ph nữ ủ ể ả ứ ố ố ể ộ ỷ ệ ầ

trăm nh t đ nh trong t ng v n c a ngân hàng, do đó m c v n này cũngấ ị ổ ố ủ ứ ố

đ c hi u là m c v n t i thi u tính theo tr ng s r i ro c a ngân hàngượ ể ứ ố ố ể ọ ố ủ ủ

đó. M c đích c a Basel I nh m:ụ ủ ằ

22

- C ng c s n đ nh c a toàn b h th ng ngân hàng qu c t .ủ ố ự ổ ị ủ ộ ệ ố ố ế

- Thi t l p m t h th ng ngân hàng qu c t th ng nh t, bình đ ngế ậ ộ ệ ố ố ế ố ấ ẳ

nh m gi m c nh tranh không lành m nh gi a các ngân hàng qu c t .ằ ả ạ ạ ữ ố ế

Thành t u c b n c a Basel I là đã đ a ra đ c đ nh nghĩa mangự ơ ả ủ ư ượ ị

tính qu c t chung nh t v v n c a ngân hàng và m t cái g i là t lố ế ấ ề ố ủ ộ ọ ỷ ệ

v n an toàn c a ngân hàng. Theo đó, v n c a ngân hàng đ c chia làm 2ố ủ ố ủ ượ

lo i:ạ

- V n c p 1 (v n c b n): V n lo i 1 bao g m l ng v n d trố ấ ố ơ ả ố ạ ồ ượ ố ự ữ

s n có và các ngu n d phòng đ c công b , nh là kho n d phòngẵ ồ ự ượ ố ư ả ự

cho các kho n vay.ả

- V n c p 2 (v n b sung): V n c p 2 bao g m t t c các v n khácố ấ ố ổ ố ấ ồ ấ ả ố

nh các kho n l i nhu n trên tài s n đ u t , n dài h n v i kỳ h n l nư ả ợ ậ ả ầ ư ợ ạ ớ ạ ớ

h n 5 năm và các kho n d phòng n (nh tr c p cho các kho n vayơ ả ự ẩ ư ợ ấ ả

và tr c p cho các kho n cho thuê). Tuy nhiên, các kho n n ng n h nợ ấ ả ả ợ ắ ạ

không có b o đ m không bao g m trong đ nh nghĩa v v n này. T ngả ả ồ ị ề ố ổ

v n sẽ b ng t ng c a v n c p 1 và v n c p 2.ố ằ ổ ủ ố ấ ố ấ

- V n c p 3 (Dành cho r i ro th tr ng) = Vay ng n h nố ấ ủ ị ườ ắ ạ

V n c p 1 >= V n c p 2 + V n c p 3ố ấ ố ấ ố ấ

V n tính theo r i ro gia quy n ố ủ ề

Tài s n tính theo r i ro gia quy n (RWA) = T ng (Tài s n x M cả ủ ề ổ ả ứ

r i ro phân đ nh cho t ng tài s n trong b ng CĐKT) + T ng (Nủ ị ừ ả ả ổ ợ

t ng đ ng x M c r i ro ngo i b ng)ươ ươ ứ ủ ạ ả

Theo quy đ nh c a Basel I, các ngân hàng c n xác đ nh đ c t lị ủ ầ ị ượ ỷ ệ

v n t i thi u c n có đ bù đ p cho r i ro. Lúc đó, các nhà ho ch đ nhố ố ể ầ ể ắ ủ ạ ị

chính sách c a ngân hàng trung ng và c quan giám sát c a 10 n củ ươ ơ ủ ướ

m i ch nhìn nh n ra các nguy c t r i ro tín d ng, và vì v y, m c r iớ ỉ ậ ơ ừ ủ ụ ậ ứ ủ

ro tín d ng mà ngân hàng đ i m t đ c xác đ nh là tài s n đi u ch nhụ ố ặ ượ ị ả ề ỉ

theo r i ro c a ngân hàng. Theo Basel I, t ng v n c a m t ngân hàngủ ủ ổ ố ủ ộ

c n ít nh t b ng 8% r i ro tín d ng c a ngân hàng đó.ầ ấ ằ ủ ụ ủ

T l v n t i thi u = (T ng v n/tài s n đi u ch nh theo tr ng s r i ro) > 8%ỷ ệ ố ố ể ổ ố ả ề ỉ ọ ố ủ

23

T l tho đáng v v n (CAR) = V n b t bu c / Tài s n tính theo đ r i ro giaỉ ệ ả ề ố ố ắ ộ ả ộ ủ

quy nề

5 đ nh m c v v n:ị ứ ề ố

- M c v n t t: CAR > 10% ứ ố ố

- M c v n thích h p: CAR > 8% ứ ố ợ

- Thi u v n: CAR < 8% ế ố

- Thi u v n rõ r t: CAR < 6% ế ố ệ

- Thi u v n tr m tr ng: CAR < 2%ế ố ầ ọ

Chúng ta hãy xem xét các b c tính d i đây đ hi u h n v tàiướ ướ ể ể ơ ề

s n đi u ch nh theo r i ro và yêu c u v v n theo Basel I. B ng 1 ch raả ề ỉ ủ ầ ề ố ả ỉ

các h ng m c đã đ c đ nh tr c v m c đ nh y c m v i r i ro trênạ ụ ượ ị ướ ề ứ ộ ạ ả ớ ủ

b ng cân đ i k toán, nh là đ nh y c m v i các s ki n ngoài d ki nả ố ế ư ộ ạ ả ớ ự ệ ự ế

gây ra t n th t, đ c tính theo 4 lo i tr ng s r i ro (0%, 20%, 50% vàổ ấ ượ ạ ọ ố ủ

100%).

B ng 1.ả Tr ng s r i ro theo lo i tài s nọ ố ủ ạ ả

Tr ng s r i roọ ố ủ Phân lo i tài s nạ ả

0%Ti n m t và vàng n m trong ngân hàng.ề ặ ằ

Các nghĩa v tr n c a Chính ph và B Tài chính.ụ ả ợ ủ ủ ộ

20%Các kho n tr n c a ngân hàng có quy mô l nả ả ợ ủ ớ

Ch ng khoán phát hành b i các c quan Nhà n cứ ở ơ ướ

50% Các kho n vay th ch p nhà ,…ả ế ấ ở

100%

T t c các kho n vay khác nh trái phi u c a doanhấ ả ả ư ế ủ

nghi p, các kho n n t các n c kém phát tri n, cácệ ả ợ ừ ướ ể

kho n vay th c p c phi u, b t đ ng s n,…ả ế ấ ổ ế ấ ộ ả

Theo đó, các tr ng s r i ro khác nhau v i các lo i tài s n khácọ ố ủ ớ ạ ả

nhau sẽ cho ra nh ng yêu c u v v n khác nhau nh b ng 2.ữ ầ ề ố ư ả

24

B ng 2.ả

Lo i tài s nạ ả

Tr ngọ

s r iố ủ

ro

T lỷ ệ

v nốS ti nố ề

Tài s nả

đi u ch nhề ỉ

theo tr ngọ

s r i roố ủ

Yêu c uầ

v v nề ố

t i thi uố ể

Trái phi u Chính ế

phủ0% 8% 1.000 USD 0 USD 0 USD

Trái phi u đô thế ị 20% 8% 1.000 USD 200 USD 16 USD

Th ch p nhà ế ấ ở 50% 8% 1.000 USD 500 USD 40 USD

Vay không b o đ mả ả 100% 8% 1.000 USD 1.000 USD 80 USD

Theo bi n đ i c a th tr ng, năm 1996, Hi p c Basel I đ cế ổ ủ ị ườ ệ ướ ượ

s a đ i có tính đ n r i ro th tr ng. Theo đó, r i ro th tr ng baoử ổ ế ủ ị ườ ủ ị ườ

g m c r i ro th tr ng chung và r i ro th tr ng c th . R i ro thồ ả ủ ị ườ ủ ị ườ ụ ể ủ ị

tr ng chung đ c p đ n nh ng thay đ i v giá tr th tr ng do có sườ ề ậ ế ữ ổ ề ị ị ườ ự

bi n đ ng l n trên th tr ng. R i ro th tr ng c th là nh ng thayế ộ ớ ị ườ ủ ị ườ ụ ể ữ

đ i v giá tr c a m t lo i tài s n nh t đ nh. Có 4 lo i bi n s kinh tổ ề ị ủ ộ ạ ả ấ ị ạ ế ố ế

làm phát sinh r i ro th tr ng, đó là t giá lãi su t, ngo i h i, ch ngủ ị ườ ỷ ấ ạ ố ứ

khoán và hàng hóa. R i ro th tr ng có th đ c tính theo 2 ph ngủ ị ườ ể ượ ươ

th c ho c là b ng mô hình Basel tiêu chu n ho c là b ng các mô hìnhứ ặ ằ ẩ ặ ằ

giá tr ch u r i ro n i b c a các ngân hàng. Nh ng mô hình n i b nàyị ị ủ ộ ộ ủ ữ ộ ộ

ch có th đ c s d ng n u ngân hàng tho mãn các tiêu chu n đ nhỉ ể ượ ử ụ ế ả ẩ ị

tính và đ nh l ng đ c quy đ nh trong Basel.ị ượ ượ ị

1.5.2 Basel II

M c dù có r t nhi u đi m m i nh ng Hi p c Basel I v i b n s aặ ấ ề ể ớ ư ệ ướ ớ ả ử

đ i năm 1996 v n có khá nhi u đi m h n ch . M t trong nh ng đi mổ ẫ ề ể ạ ế ộ ữ ể

h n ch đó là Basel I đã không đ c p đ n m t lo i r i ro đang ngàyạ ế ề ậ ế ộ ạ ủ

25

càng tr nên ph c t p và v i m c đ ngày càng tăng lên, đó là r i ro tácở ứ ạ ớ ứ ộ ủ

nghi p.ệ

Chính vì v y, t năm 1999, U ban Basel đã n l c đ a ra m t Hi pậ ừ ỷ ỗ ự ư ộ ệ

c m i thay th cho Basel I, và cho đ n năm 2004, b n Hi p c qu cướ ớ ế ế ả ệ ướ ố

t v v n c a Basel (Basel II) đã chính th c đ c ban hành. V i cáchế ề ố ủ ứ ượ ớ

ti p c n m i d a trên 3 c t tr chính, Basel II đã bu c các ngân hàngế ậ ớ ự ộ ụ ộ

qu c t ph i tuân th theo 3 nguyên t c c b n:ố ế ả ủ ắ ơ ả

a. Nguyên t c th nh tắ ứ ấ : Các ngân hàng c n ph i duy trì m t l ng v nầ ả ộ ượ ố

đ l n đ trang tr i cho các ho t đ ng ch u r i ro c a mình, bao g mủ ớ ể ả ạ ộ ị ủ ủ ồ

r i ro tín d ng, r i ro th tr ng và r i ro tác nghi p (C t tr 1). Theoủ ụ ủ ị ườ ủ ệ ộ ụ

đó, cách tính chi phí v n đ i v i r i ro tín d ng có s s a đ i l n, thayố ố ớ ủ ụ ự ử ổ ớ

đ i nh v i r i ro th tr ng nh ng hoàn toàn là phiên b n m i đ i v iổ ỏ ớ ủ ị ườ ư ả ớ ố ớ

r i ro tác nghi p.ủ ệ

b. Nguyên t c th haiắ ứ : Các ngân hàng c n ph i đánh giá m t cách đúng đ nầ ả ộ ắ

v nh ng lo i r i ro mà h đang ph i đ i m t và đ m b o r ng nh ng giámề ữ ạ ủ ọ ả ố ặ ả ả ằ ữ

sát viên sẽ có th đánh giá đ c tính đ y đ c a nh ng bi n pháp đánh giáể ượ ầ ủ ủ ữ ệ

này (C t tr 2).ộ ụ

V i c t tr này, Basel II nh n m nh 4 nguyên t c c a công tác rà soát giám sát:ớ ộ ụ ấ ạ ắ ủ

Các ngân hàng c n ph i có m t quy trình đánh giá đ c m c đ đ y đầ ả ộ ượ ứ ộ ầ ủ

v n c a h theo danh m c r i ro và ph i có đ c m t chi n l c đúngố ủ ọ ụ ủ ả ượ ộ ế ượ

đ n nh m duy trì m c v n đó.ắ ằ ứ ố

Các giám sát viên nên rà soát và đánh giá l i quy trình đánh giá v m c v nạ ề ứ ố

n i b cũng nh v các chi n l c c a ngân hàng. H cũng ph i có khộ ộ ư ề ế ượ ủ ọ ả ả

năng giám sát và đ m b o tuân th t l v n t i thi u. Theo đó, giám sátả ả ủ ỷ ệ ố ố ể

viên nên th c hi n m t s hành đ ng giám sát phù h p n u h không hàiự ệ ộ ố ộ ợ ế ọ

lòng v i k t qu c a quy trình này.ớ ế ả ủ

Giám sát viên khuy n ngh các ngân hàng duy trì m c v n cao h n m c t iế ị ứ ố ơ ứ ố

thi u theo quy đ nh.ể ị

26

Giám sát viên nên can thi p giai đo n đ u đ đ m b o m c v n c aệ ở ạ ầ ể ả ả ứ ố ủ

ngân hàng không gi m d i m c t i thi u theo quy đ nh và có th yêu c uả ướ ứ ố ể ị ể ầ

s a đ i ngay l p t c n u m c v n không đ c duy trì trên m c t i thi u.ử ổ ậ ứ ế ứ ố ượ ứ ố ể

Tính toán t l an toàn v n t i thi uỉ ệ ố ố ể

Khung hi p c m i bao g m c : ệ ướ ớ ồ ả

- Đ nh nghĩa hi n t i v v n th ng xuyên. ị ệ ạ ề ố ườ

- Yêu c u t l v n t i thi u trên tài s n tính theo đ r i ro giaầ ỉ ệ ố ố ể ả ộ ủ

quy n ph i t 8% tr lên. ề ả ừ ở

T l th a đáng v v n (CAR) ≥ 8%ỉ ệ ỏ ề ố

CAR = (V n c p I + V n c p II + V n c p III)/RWAố ấ ố ấ ố ấ

Cách ti p c n IRB – các lo i m c đ nh y c mế ậ ạ ứ ộ ạ ả

Cách ti p c n d a trên phân c p n i b (Internal Ratings Basedế ậ ự ấ ộ ộ

approach) đ c p đ n m t h th ng các kỹ thu t đo l ng r i ro đ cề ậ ế ộ ệ ố ậ ườ ủ ượ

đ a ra b i lu t th a đáng v n Basel II đ i v i các t ch c ngân hàng. ư ở ậ ỏ ố ố ớ ổ ứ

- M c đ nh y c m c a doanh nghi p (corporate exposure): nghĩaứ ộ ạ ả ủ ệ

v n c a doanh nghi p, theo đó ngu n đ hoàn tr l i ti n ch y u làụ ợ ủ ệ ồ ể ả ạ ề ủ ế

t ho t đ ng hi n t i c a bên vay, ch không t dòng ti n t d ánừ ạ ộ ệ ạ ủ ứ ừ ề ừ ự

ho c t b t đ ng s n. ặ ừ ấ ộ ả

- M c đ nh y c m c a ngân hàng (bank exposure): bao g m cácứ ộ ạ ả ủ ồ

công b đ i v i ngân hàng và các công ty ch ng khoán; h có th baoố ố ớ ứ ọ ể

g m các Ngân hàng Phát tri n Đa ph ng (MDB). ồ ể ươ

- M c đ nh y c m c a qu c gia (sovereign exposure): bao g mứ ộ ạ ả ủ ố ồ

các qu c gia (và các ngân hàng Trung ng). PSE đ c đ nh nghĩa nhố ươ ượ ị ư

m t pháp ch theo cách ti p c n tiêu chu n, và các MDB th a mãn cácộ ế ế ậ ẩ ỏ

tiêu chí 0% v r i ro theo cách ti p c n tiêu chu n. ề ủ ế ậ ẩ

R i ro th tr ngủ ị ườ

Hai ph ng pháp đ đo r i ro th tr ng (b t bi n):ươ ể ủ ị ườ ấ ế

- Cách ti p c n chu n hóa. ế ậ ẩ

27

- Cách ti p c n mô hình n i b (mô hình giá tr khi r i ro: VaR). ế ậ ộ ộ ị ủ

R i ro tín d ngủ ụ

R i ro có nguyên nhân t s không ch c ch n v kh năng ho củ ừ ự ắ ắ ề ả ặ

đ s n sàng c a m t đ i tác th c thi các nghĩa v trong h p đ ng.ộ ẵ ủ ộ ố ự ụ ợ ồ

Cách ti p c n tiêu chu n có đi u ch nh: ế ậ ẩ ề ỉ

- Tăng c ng đ nh y c m đ i v i r i ro so v i Hi p c 1988.ườ ộ ạ ả ố ớ ủ ớ ệ ướ

Song gi ng nh hi p c 1988, tr ng s r i ro đ c quy t đ nh b iố ư ệ ướ ọ ố ủ ượ ế ị ở

phân lo i ng i vay (chính ph , ngân hàng, doanh nghi p). ạ ườ ủ ệ

- Tr ng s r i ro d a vào phân lo i tín d ng bên ngoài (n u có). ọ ố ủ ự ạ ụ ế

- Gia tăng đ nh y c m v r i ro. ộ ạ ả ề ủ

- H ng t i các ngân hàng mong mu n có m t khung v n đ nướ ớ ố ộ ố ơ

gi n. ả

Yêu c u v n t i thi u = M c đ nh y c m x Tr ng s r i roầ ố ố ể ứ ộ ạ ả ọ ố ủ

(%) x 8%

Tr ng s r i roọ ố ủ

Phân lo iạ

Đánh giá

AAA

t i AA-ớ

A+

t i A-ớ

BBB+

t i BBB-ớ

BB+ t iớ

B-

D iướ

B-

Không

x pế

lo iạ

Qu c giaố 0% 20% 50% 100% 150% 100%

Ngân

hàng

Tr ng h pườ ợ

120% 50% 100% 100% 150% 100%

Tr ng h pườ ợ

220% 50% 50% 100% 150% 50%

28

Doanh nghi pệ 20% 50% 100% 100% 150% 100%

IRB c b n (F-IRB) và IRB nâng cao (A-IRB): ơ ả

- D a vào tính toán n i b c a m t ngân hàng. ự ộ ộ ủ ộ

- Nh y c m h n nhi u đ i v i r i ro. ạ ả ơ ề ố ớ ủ

Đi cùng v i các tiêu chu n t i thi u và yêu c u công b thông tin.ớ ẩ ố ể ầ ố

c. Nguyên t c th ba: ắ ứ Các ngân hàng c n ph i công khai thông tin m t cách ầ ả ộ

thích đáng theo nguyên t c th tr ng (C t tr 3). V i c t tr này, Basel II đ a ắ ị ườ ộ ụ ớ ộ ụ ư

ra m t danh sách các yêu c u bu c các ngân hàng ph i công khai thông tin, t ộ ầ ộ ả ừ

nh ng thông tin v c c u v n, m c đ đ y đ v n đ n nh ng thông tin liên ữ ề ơ ấ ố ứ ộ ầ ủ ố ế ữ

quan đ n m c đ nh y c m c a ngân hàng v i r i ro tín d ng, r i ro th ế ứ ộ ạ ả ủ ớ ủ ụ ủ ị

tr ng, r i ro tác nghi p và quy trình đánh giá c a ngân hàng đ i v i t ng ườ ủ ệ ủ ố ớ ừ

lo i r i ro này.ạ ủ

Nh v y, v i quá trình phát tri n c a Basel và nh ng Hi p c màư ậ ớ ể ủ ữ ệ ướ

t ch c này đ a ra, các ngân hàng th ng m i càng ngày càng đ c yêuổ ứ ư ươ ạ ượ

c u ho t đ ng m t cách minh b ch h n, đ m b o v n phòng ng a choầ ạ ộ ộ ạ ơ ả ả ố ừ

nhi u lo i r i ro h n và do v y, hy v ng sẽ gi m thi u đ c r i ro.ề ạ ủ ơ ậ ọ ả ể ượ ủ

Áp d ng Basel II mang l i c h i cho các ngân hàng :ụ ạ ơ ộ

- S d ng ít v n m t cách ti m năng đ bù đ p các r i ro.ử ụ ố ộ ề ể ắ ủ

- Qu n lý kinh doanh t t h n.ả ố ơ

- Qu n lý v n hi u qu h n.ả ố ệ ả ơ

- Nâng cao l i nhu n trên v n - m t bi n pháp qu n lý ch y u.ợ ậ ố ộ ệ ả ủ ế

1.5.3. Basel III :

Sau cu c h p ngày 12/9/2010 c a y ban Giám sát ngân hàngộ ọ ủ Ủ

Basel, các thành viên đã đ t đ c th a thu n v nh ng chu n m iạ ượ ỏ ậ ề ữ ẩ ớ

trong Basel 3. Trong ph m vi bài vi t này,ạ ế   xin  nêu nh ng đi m m i cữ ể ớ ơ

b n nh t trong Basel 3, l trình d ki n áp d ng do BIS (Bank forả ấ ộ ự ế ụ

International Settlements) đ a raư

29

Theo bài phát bi u c a Ông Stefan Walter, T ng th ký y banể ủ ổ ư Ủ

Basel trong h i th o l n th năm v Giám sát và qu n lý r i ro t iộ ả ầ ứ ề ả ủ ạ

Basel, Basel 3 có nh ng đi m m i h t s c c b n sau:ữ ể ớ ế ứ ơ ả

 Th nh tứ ấ ,  nâng cao ch t l ng v n. Tr c h t, Basel 3 sẽ giúpấ ượ ố ướ ế

nâng cao ch t l ng v n c a các ngân hàng m t cách đáng k . Đây làấ ượ ố ủ ộ ể

đ c đi m chính c a Basel 3. Theo BIS, n i dung c a đ nh nghĩa v v nặ ể ủ ộ ủ ị ề ố

r t quan tr ng và c n ph i đ c đ nh nghĩa đ y đ tr c khi xác đ nhấ ọ ầ ả ượ ị ầ ủ ướ ị

m c v n phù h p. Ch t l ng v n t t h n đ ng nghĩa v i vi c khứ ố ợ ấ ượ ố ố ơ ồ ớ ệ ả

năng bù đ p các kho n l t t h n, đi u này giúp cho ngân hàng “kh e”ắ ả ỗ ố ơ ề ỏ

h n, do đó có kh năng ch ng đ t t h n trong th i kì khó khăn.ơ ả ố ỡ ố ơ ờ

Theo quy đ nh này, v n c ph n thông th ng đ c quy đ nh ch t chẽị ố ổ ầ ườ ượ ị ặ

h n. Theo quy đ nh hi n t i, nh ng tài s n có ch t l ng kém sẽ ph iơ ị ệ ạ ữ ả ấ ượ ả

kh u tr vào v n (v n c p 1 + v n c p 2). Theo Basel 3, vi c kh u trấ ừ ố ố ấ ố ấ ệ ấ ừ

sẽ nghiêm ng t h n,kh u tr th ng vào v n c ph n thông th ng.ặ ơ ấ ừ ẳ ố ổ ầ ườ

H n n a, đ nh nghĩa v n c p 1 cũng quy đ nh ch t chẽ h n bao g mơ ữ ị ố ấ ị ặ ơ ồ

v n th ng và các công c tài chính có ch t l ng theo nh ng tiêuố ườ ụ ấ ượ ữ

chu n ch t chẽ. ẩ ặ

 Th haiứ , yêu c u các ngân hàng b sung thêm v n. Theo quanầ ổ ố

đi m c a Basel, ch t l ng v n t t h n v n ch a đ . Rút kinh nghi mể ủ ấ ượ ố ố ơ ẫ ư ủ ệ

t bài h c c a cu c kh ng ho ng tài chính, y ban Basel cho r ng khuừ ọ ủ ộ ủ ả Ủ ằ

v c ngânự   hàng c n nhi u v n h n n a. Do đó, nh ng tiêu chu n v h nầ ề ố ơ ữ ữ ẩ ề ạ

m c t i thi u v v n c a các ngân hàng sẽ tăng m nh trong nh ng nămứ ố ể ề ố ủ ạ ữ

t i. Theo quy đ nh này, các ngân hàng ph i duy trì m c v n phù h pớ ị ả ứ ố ợ

trên m c v n t i thi u tùy vào m c đ r i ro, mô hình kinh doanh, đi uứ ố ố ể ứ ộ ủ ề

ki n kinh t . Kh năng đ a ra các quy đ nh ch t chẽ v v n c a c quanệ ế ả ư ị ặ ề ố ủ ơ

giám sát qu c gia sẽ là y u t quan tr ng trong các nguyên t c c a Baselố ế ố ọ ắ ủ

3. 

Và các tiêu chu n an toàn v n t i thi u cũng đã đ c y ban Baselẩ ố ố ể ượ Ủ

m t l n n a d th o và th ng qua phiên b n th 3 (Basel 3), n i dungộ ầ ữ ự ả ồ ả ứ ộ

bao g m: ồ

30

- Nâng t l v n ch s h u t i thi u (c ph n ph thông) t 2% (basel 2)ỷ ệ ố ủ ở ữ ố ể ổ ầ ổ ừ

lên 4,5% (basel 3)

- Nâng t l v n c p 1 t i thi u t 4% (basel 2) lên 6%.(basel 3)ỷ ệ ố ấ ố ể ừ

- B sung ph n v n đ m d phòng tài chính đ m b o b ng v n ch sổ ầ ố ệ ự ả ả ằ ố ủ ở

h u 2,5%.ữ

- Tùy theo b i c nh c a m i qu c gia, m t t l v n đ m phòng ng a số ả ủ ỗ ố ộ ỷ ệ ố ệ ừ ự

suy gi m theo chu kỳ kinh t có th đ c thi t l p v i t l t 0 - 2,5%ả ế ể ượ ế ậ ớ ỷ ệ ừ

và ph i đ c đ m b o b ng v n ch s h u ph thông (common equity).ả ượ ả ả ằ ố ủ ở ữ ổ

Ph n v n d phòng này ch đòi h i trong tr ng h p có s tăng tr ngầ ố ự ỉ ỏ ườ ợ ự ưở

tín d ng nóng, nguy c d n đ n r i ro cao trong ho t đ ng tín d ng m tụ ơ ẫ ế ủ ạ ộ ụ ộ

cách có h th ngệ ố

Th baứ ,  gi i thi u ph ng pháp giám sát an toàn vĩ mô h th ng đ cácớ ệ ươ ệ ố ể

ngân hàng áp d ng. Y u t quan tr ng th 3 c a quy đ nh m i v v n làụ ế ố ọ ứ ủ ị ớ ề ố

ph ng pháp giám sát an toàn vĩ mô đ c p t i r i ro h th ng. Theo BIS, cóươ ề ậ ớ ủ ệ ố

hai vi c c n làm đ h n ch r i ro h th ng hi u qu . ệ ầ ể ạ ế ủ ệ ố ệ ả

- M t là, gi m m c đ khuy ch đ i c a kh ng ho ng theo chu kỳ kinh t .ộ ả ứ ộ ế ạ ủ ủ ả ế

Đó là xu h ngướ h th ng tài chính có th làm khuy ch đ i giai đo nệ ố ể ế ạ ạ

thăng tr m c a n n kinh t th c. ầ ủ ề ế ự

- Hai là, m i quan h ph thu c và nh ng r i ro chung c a các t ch c tàiố ệ ụ ộ ữ ủ ủ ổ ứ

chính, đ c bi t đ i v i nh ng ngân hàng có vai trò quan tr ng trong hặ ệ ố ớ ữ ọ ệ

th ng. ố

Nh v y, Basel 3 là m t b c ngo t trong vi c xây d ng các quyư ậ ộ ướ ặ ệ ự

đ nh tài chính. L n đ u tiên trong các quy đ nh tài chính đ c p t i cácị ầ ầ ị ề ậ ớ

th c đo giám sát an toàn vĩ mô đ c s d ng đ b sung cho ph ngướ ượ ử ụ ể ổ ươ

pháp giám sát an toàn vi mô c a t ng t ch c tín d ng. y ban Baselủ ừ ổ ứ ụ Ủ

đang nghiên c u các th c đo đ i v i nh ng t ch c có t m quan tr ngứ ướ ố ớ ữ ổ ứ ầ ọ

đ i v i h th ngố ớ ệ ố

 Th t ,ứ ư quy đ nh v tiêu chu n thanh kho n đ i v i các ngânị ề ẩ ả ố ớ

hàng. Basel 3 đ a ra tiêu chu n v thanh kho n. Đây là đi u đ c bi tư ẩ ề ả ề ặ ệ

quan tr ngch a có tiêu chu n qu c t nào quy đ nh v v n đ này. Tọ ư ẩ ố ế ị ề ấ ề ỷ

31

l thanh kho n sẽ đ c ban hành vào 1/1/2015, giúp ngân hàng có khệ ả ượ ả

năng ch ng đ ng n h n t t h n v i nh ng căng th ng thanh kho n.ố ỡ ắ ạ ố ơ ớ ữ ẳ ả

Quy đ nh này yêu c u ngân hàng n m gi các tài s n có tính thanhị ầ ắ ữ ả

kho n cao và có ch t l ng cao đ đáp ng nhu c u chi tr trong nh ngả ấ ượ ể ứ ầ ả ữ

tr ng h p khó khăn. Th c t , vi c qu n lý r i ro thanh kho n r t khácườ ợ ự ế ệ ả ủ ả ấ

nhau t i t ng qu c gia. y ban Basel sẽ s d ng nhi u quy trình báoạ ừ ố Ủ ử ụ ề

cáo đ theo dõi các t l trong quá trình chuy n đ i đ đ m b o cácể ỷ ệ ể ổ ể ả ả

tiêu chu n đ c tính toán nh d ki n.ẩ ượ ư ự ế

Các tiêu chu n c a Basel 3 không có hi u l c ngay l p t c. Chúng b tẩ ủ ệ ự ậ ứ ắ

đ u có hi u l c t năm 2013, đ c th c hi n theo m t l trình đ n h tầ ệ ự ừ ượ ự ệ ộ ộ ế ế

năm 2018 và sẽ th c hi n đ y đ vào ngày 1/1/2019. B ng sau sẽ choự ệ ầ ủ ả

th y l trình c th c a vi c th c thi hi p c Basel 3: (xem b ng).ấ ộ ụ ể ủ ệ ự ệ ướ ả

Ch tiêuỉ2013 2014

201

52016 2017 2018

201

9

T l v n ch s h uỷ ệ ố ủ ở ữ

t i thi uố ể3,5% 4.0% 4,5% 4,5% 4,5% 4,5%

4,5

%

V n đ m d phòngố ệ ự 0,625

%1.25% 1,875%

2,5

%

V n ch s h u t iố ủ ở ữ ố

thi u c ng v n đ mể ộ ố ệ

d phòngự

3,5% 4% 4,5%5,125

%5,76% 6,375% 7%

Lo i tr kh i v n chạ ừ ỏ ố ủ

s h u các kho n v nở ữ ả ố

không đ tiêu chu nủ ẩ

20% 40% 60% 80% 100%100

%

T l v n c p 1 t iỷ ệ ố ấ ố

thi uể4,5% 5,5% 6,0% 6,0% 6,0% 6,0%

6,0

%

T l t ng v n t iỷ ệ ổ ố ố

thi uể8% 8% 8% 8% 8% 8% 8%

T ng v n t i thi uổ ố ố ể

c ng v n đ m dộ ố ệ ự

8% 8% 8% 8,625 9,125 9,875 10,5

32

phòng b t bu cắ ộ

Lo i tr kh i v n c pạ ừ ỏ ố ấ

1 và c p 2 các kho nấ ả

không đ tiêu chu n ủ ẩ

Th c hi n theo l trình 10 năm b t đ u t năm 2013ự ệ ộ ắ ầ ừ

V n d phòng ch ngố ự ố

hi u ng chu kỳệ ứ

Tuỳ theo đi u ki n c a qu c gia: m c t 0% - 2,5%ề ệ ủ ố ứ ừ

Ngu n: ồ http://www.basel-iii-accord.com/

1.5.4. Kh năng tuân th các quy đ nh v qu n tr r i ro Vi t Namả ủ ị ề ả ị ủ ở ệ

Hi n nay, khi các ngân hàng trên th gi i đã đ c p t i vi c ápệ ế ớ ề ậ ớ ệ

d ng chu n m c Basel 3 thì các ngân hàng Vi t Nam v n ch a chínhụ ẩ ự ở ệ ẫ ư

th c đ c p t i vi c áp d ng m t chu n m c nào c a Basel. M c dù cácứ ề ậ ớ ệ ụ ộ ẩ ự ủ ặ

quy đ nh trong nh ng năm g n đây c a Ngâ hàng Nhà n c (NHNN)ị ữ ầ ủ ướ

nh Quy t đ nh 493/2005/QĐ-NHNN và Quy t đ nh 457/2005/QĐ-ư ế ị ế ị

NHNN, Thông t s 13, 19 năm 2010 cũng đã đ c p t i m t s v n đư ố ề ậ ớ ộ ố ấ ề

liên quan t i các đi u kho n trong hi p đ nh Basel nh ng v n m cớ ề ả ệ ị ư ẫ ở ứ

r t h n ch . Vi c các ngân hàng th ng m i t i Vi t Nam ch a áp d ngấ ạ ế ệ ươ ạ ạ ệ ư ụ

các chu n m c c a Basel m t cách chính th c nh m nâng cao ch tẩ ự ủ ộ ứ ằ ấ

l ng qu n lý r i ro trong khi các ngân hàng trên th gi i đã có nh ngượ ả ủ ế ớ ữ

b c phát tri n cao h n sẽ làm gi m kh năng c nh tranh c a các ngânướ ể ơ ả ả ạ ủ

hàng th ng m i Vi t Nam.ươ ạ ệ

S li u c a các ngân hàng khác nhau có th khác nhau, nh ngố ệ ủ ể ư

có th th y m t đi m chung là chu n m c k toán Vi t Nam có nhi uể ấ ộ ể ẩ ự ế ệ ề

đi m khác bi t so v i chu n m c k toán qu c t . Có m t th c t đãể ệ ớ ẩ ự ế ố ế ộ ự ế

đ c bàn lu n nhi u là ngay c chu n m c k toán Vi t Nam cũng ch aượ ậ ề ả ẩ ự ế ệ ư

đ c th c hi n m t cách đ y đ các doanh nghi p. Vì v y, thi t nghĩượ ự ệ ộ ầ ủ ở ệ ậ ế

c n có m t s kh o sát toàn di n v kh năng tuân th các tiêu chu nầ ộ ự ả ệ ề ả ủ ẩ

c a Basel 2,ủ Basel 2 đòi h i kỹ thu t ph c t p và chi phí khá cao. Đ i v iỏ ậ ứ ạ ố ớ

m t n c có h th ng ngân hàng m i đang giai đo n phát tri n banộ ướ ệ ố ớ ở ạ ể

đ u nh Vi t Nam, vi c áp d ng Basel 2 g p nhi u khó khăn, thách th cầ ư ệ ệ ụ ặ ề ứ

33

và m t nhi u th i gian. Tuy nhiên, tr c xu th h i nh p và m c a thấ ề ờ ướ ế ộ ậ ở ử ị

tr ng d ch v tài chính – ngân hàng v i nhi u lo i hình d ch v ngânườ ị ụ ớ ề ạ ị ụ

hàng m i, vi c t ng b c áp d ng các chu n m c Basel t i Vi t Nam làớ ệ ừ ướ ụ ẩ ự ạ ệ

yêu c u c p thi t nh m tăng c ng năng l c ho t đ ng, gi m thi u r iầ ấ ế ằ ườ ự ạ ộ ả ể ủ

ro đ i v i các ngân hàng th ng m i và nâng cao năng l c c nh tranhố ớ ươ ạ ự ạ

trong th tr ng tài chính qu c t , t o đi u ki n cho các ngân hàng Vi tị ườ ố ế ạ ề ệ ệ

Nam có th m r ng th tr ng ể ở ộ ị ườ

Và cao h n n a là Basel 3 nói chung và kh năng tuân th tiêu chu n anơ ữ ả ủ ẩ

toàn v n nói riêng theo tiêu chu n k toán qu c t . Sau n a, c n có m t cu cố ẩ ế ố ế ữ ầ ộ ộ

t ng rà soát tiêu chu n đáp ng v n ch s h u ph thông theo thông l qu cổ ẩ ứ ố ủ ở ữ ổ ệ ố

t trên c s lo i tr các kho n v n không đ tiêu chu n và có bi n pháp xế ơ ở ạ ừ ả ố ủ ẩ ệ ử

lý theo l trình c a Basel 3 đ đ m b o s phù h p. Bên c nh đó, ph i tínhộ ủ ể ả ả ự ợ ạ ả

đ n kh năng có m t t l v n d phòng ch ng hi u ng chu kỳ kinh t thíchế ả ộ ỷ ệ ố ự ố ệ ứ ế

h p v i đi u ki n c a n n kinh t n c ta nh m ch đ ng đ i phó v i nh ngợ ớ ề ệ ủ ề ế ướ ằ ủ ộ ố ớ ữ

di n bi n x u t n i t i n n kinh t và t nh ng bi n đ ng ngo i lai. Có nhễ ế ấ ừ ộ ạ ề ế ừ ữ ế ộ ạ ư

v y, m i đ m b o cho s phát tri n an toàn và v ng ch c c a h th ng tàiậ ớ ả ả ự ể ữ ắ ủ ệ ố

chính - ngân hàng n c ta, đ ng th i, h ng đ n vi c tuân th các chu nở ướ ồ ờ ướ ế ệ ủ ẩ

m c c a Basel 3 trên c s ch đ ng h i nh p và h p tác qu c tự ủ ơ ở ủ ộ ộ ậ ợ ố ế

2. CÁC CÔNG C QU N TR R I RO TH TR NG TR C VARỤ Ả Ị Ủ Ị ƯỜ ƯỚ

2.1. Phân tích k ch b nị ả

Là m t bi n pháp s d ng cho vi c đánh giá các nh h ng k tộ ệ ử ụ ệ ả ưở ế

h p c a các bi n khác nhau (k ch b n). ợ ủ ế ị ả K t khi bi n có liên quanể ừ ế

trong đ u t liên quan đ n nhau, có làm thay đ i k t h p. ầ ư ế ổ ế ợ Vì v y, phânậ

tích k ch b n h tr trong vi c phân tích các tr ng h p liên quan cóị ả ỗ ợ ệ ườ ợ

th x y ra. ể ả Nó h tr các nhà s n xu t quy t đ nh v vi c xem xét cácỗ ợ ả ấ ế ị ề ệ

k ch b n khác nhau và ý nghĩa c a h trong vi c đ a ra quy t đ nh.ị ả ủ ọ ệ ư ế ị

Chúng ta sẽ t o ra các k ch b n khác nhau và ki m tra nh ng gì chúng taạ ị ả ể ữ

đ t ra là có đ t đ c hay là d i m c m c tiêu đ t ra. Đ th c hi n 1ặ ạ ượ ướ ứ ụ ặ ể ự ệ

34

k ch b n thì chúng ta tìm ra nh ng h ng có th x y ra đ i v i m i y uị ả ữ ướ ể ả ố ớ ỗ ế

t ( ví d nh lãi su t, giá ch ng khoán hay t giá h i đoái), sau đóố ụ ư ấ ứ ỷ ố

chúng ta sẽ c tính dòng ti n cho m i k ch b n có th x y ra, và xemướ ề ỗ ị ả ể ả

xét k t qu đó đ đ a ra quy t đ nh. Tuy nhiên cách này khó có thế ả ể ư ế ị ể

th c hi n b i vì đi m m u ch t là kh năng d đoán v các k ch b nự ệ ở ể ấ ố ả ự ề ị ả

đúng c a chúng ta, c n ph i ch c ch n v k ch b n c a chúng ta đ a raủ ầ ả ắ ắ ề ị ả ủ ư

là h p lý và không bao g m nh ng gì có v là đúng nh ng không đ cợ ồ ữ ẻ ư ượ

ki m ch ng v s đúng đ n đó. Và chúng ta cũng ph i ch c ch n m tể ứ ề ự ắ ả ắ ắ ộ

đi u r ng đó là nh ng k ch b n đó là nh ng gì t t nh t mà ta có th làmề ằ ữ ị ả ữ ố ấ ể

đ c và t t c các k ch b n chính đã đ c chúng ta xem xét, phân tíchượ ấ ả ị ả ượ

k ch b n không nói cho chúng ta xác su t x y ra c a các k ch b n khácị ả ấ ả ủ ị ả

nhau. Và chú ý m t đi u r ng phân tích k ch b n ph thu c r t nhi uộ ề ằ ị ả ụ ộ ấ ề

vào y u t ch quan c a m i cá nhân và v kỹ năng c a m i nhà phânế ố ủ ủ ỗ ề ủ ỗ

tích

2.2. Lý thuy t danh m c đ u tế ụ ầ ư

M t cách khác đ đo l ng r i ro là lý thuy t danh m c đ u t .ộ ể ườ ủ ế ụ ầ ư

Lý thuy t danh m c đ u t hi n đ i đ c Harry Markowitz gi i thi uế ụ ầ ư ệ ạ ượ ớ ệ

vào nh ng năm 1950 Lý thuy t danh m c đ u t hi n đ i đ ngh r ngữ ế ụ ầ ư ệ ạ ề ị ằ

các nhà t có th t i thi u hóa r i ro th tr ng cho m t m c t su tư ể ố ể ủ ị ườ ộ ứ ỷ ấ

sinh l i kỳ v ng b ng vi c xây d ng m t danh m c đ u t đã đ c đaợ ọ ằ ệ ự ộ ụ ầ ư ượ

d ng hóa. Lý thuy t danh m c đ u t hi n đ i nh n m nh tính đa d ngạ ế ụ ầ ư ệ ạ ấ ạ ạ

hóa c a danh m c so v i vi c l a ch n các ch ng khoán riêng l .ủ ụ ớ ệ ự ọ ứ ẻ

Markowitz đã nói đ n vi c l a ch n các c ph n không di chuy n cùngế ệ ự ọ ổ ầ ể

chi u v i nhau thì nhà đ u t có th làm gi m đ l ch chu n t su tề ớ ầ ư ể ả ộ ệ ẩ ỷ ấ

sinh l i nh th nào. Nh ng ông không d ng l i đó mà ông còn phátợ ư ế ư ừ ạ ở

tri n các nguyên lý c b n v xây d ng danh m c. M t ki u đ n gi nể ơ ả ề ự ụ ộ ể ơ ả

hóa c a lý thuy t danh m c đ u t hi n đ i là “đ ng b t t c tr ngủ ế ụ ầ ư ệ ạ ừ ỏ ấ ả ứ

vào m t cái gi ”. Lý thuy t danh m c đ u t hi n đ i đã thi t l p kháiộ ỏ ế ụ ầ ư ệ ạ ế ậ

ni m “đ ng biên hi u qu ”. M t danh m c hi u qu là m t danh m cệ ườ ệ ả ộ ụ ệ ả ộ ụ

mà v i m c t su t sinh l i kỳ v ng cho s n thì có r i ro là th p nh t.ớ ứ ỷ ấ ợ ọ ẵ ủ ấ ấ

35

R i ro cao h n sẽ đi kèm v i t su t sinh l i kỳ v ng cao h n. Ví d :ủ ơ ớ ỷ ấ ợ ọ ơ ụ

m t danh m c đ u t có hai lo i ch ng khoán A và B, trong đó ch ngộ ụ ầ ư ạ ứ ứ

khoán A có t su t sinh l i kỳ v ng r t cao đ ng th i t l r i ro cũngỉ ấ ợ ọ ấ ồ ờ ỉ ệ ủ

cao còn ch ng khoán B có t su t sinh l i th p và t l r i ro cũngứ ỉ ấ ợ ấ ỉ ệ ủ

th p.V y s đ u t th nào là h p lý? N u nhà đ u t mu n thâu tómấ ậ ự ầ ư ế ợ ế ầ ư ố

t t c đ làm giàu nhanh chóng thì sẽ ch n đ u t vào ch ng khoán A;ấ ả ể ọ ầ ư ứ

ng c l i n u nhà đ u t mu n an nhàn, không thích r i ro sẽ ch nượ ạ ế ầ ư ố ủ ọ

đ u t vào ch ng khoán B. Nh ng đó là cách ch n l a đ u t ch ngầ ư ứ ư ọ ự ầ ư ứ

khoán riêng l , thay th vào đó có nh ng nhà đ u t h sẽ k t h p đ uẻ ế ữ ầ ư ọ ế ợ ầ

t c hai lo i ch ng khoán A và B v i m t t l thích h p nh m thuư ả ạ ứ ớ ộ ỉ ệ ợ ằ

đ c m t t su t sinh l i kỳ v ng cao mà l i gi m thi u đ c r i ro, đóượ ộ ỷ ấ ợ ọ ạ ả ể ượ ủ

chính là cách th c đ u t k t h p nh m t o ra m t “Danh m c đ u tứ ầ ư ế ợ ằ ạ ộ ụ ầ ư

hi u qu . Đ xây d ng đ c m t danh m c đ u t thích h p v i lýệ ả ể ự ượ ộ ụ ầ ư ợ ớ

thuy t danh m c đ u t hi n đ i, các nhà đ u t ph i đ nh giá các hi pế ụ ầ ư ệ ạ ầ ư ả ị ệ

ph ong sai gi a các l p tài s n cũng nh là đ c tính r i ro/t su t sinhư ữ ớ ả ư ặ ủ ỷ ấ

l i m i tài s n. Lý thuy t danh m c hi n đ i cho chúng ta m t ph ongờ ỗ ả ế ụ ệ ạ ộ ư

pháp đ u t có k lu t mang tính khoa h c b i v y mà nó v n đ c sầ ư ỷ ậ ọ ở ậ ẫ ượ ử

d ng r ng rãi cho đ n ngày nay. ụ ộ ế

2.3. Ph ng th c Gapươ ứ

M t cách thông th ng là (và v n ph bi n ngày nay) là phânộ ườ ẫ ổ ế ở

tích kho ng tr ng (gap analysis), đ c phát tri n l n đ u b i nh ng tả ố ượ ể ầ ầ ở ữ ổ

ch c tài chính đ a ra ý t ng v m c đ r i ro lãi su t. Phân tích Gapứ ư ưở ề ứ ộ ủ ấ

b t đ u v i vi c l a ch n m t kho ng chu i th i gian h p lý – 1 nămắ ầ ớ ệ ự ọ ộ ả ỗ ờ ợ

ho c tùy. Sau đó ta xác đ nh bao nhiêu ph n c a danh m c tài s n ho cặ ị ầ ủ ụ ả ặ

n sẽ đ c đ nh giá l i trong th i kỳ này, và t ng s có liên quan choợ ượ ị ạ ờ ổ ố

chúng ta nh ng tài s n và n d b tác đ ng b i lãi su t. Kho ng cách làữ ả ợ ễ ị ộ ở ấ ả

s khác bi t gi a nh ng tài s n và n đó, và m c đ lãi su t c a chúngự ệ ữ ữ ả ợ ứ ộ ấ ủ

ta đ c đ a thành thay đ i trong thu nh p lãi su t ròng x y ra đ ph nượ ư ổ ậ ấ ả ể ả

h i thay đ i trong lãi su t. Đi u này đ c gi đ nh b ng nhau đ i v iồ ổ ấ ề ượ ả ị ằ ố ớ

kho ng th i gian lãi su t thay đ i. ả ờ ấ ổ

36

∆NII = (GAP)∆r

Trong đó ∆NII là thay đ i trong thu nh p lãi su t ròng và ∆r là sổ ậ ấ ự

thay đ i trong lãi su t.ổ ấ

Ph ng pháp Gap đ n gi n đ áp d ng, nh ng có nh ng h n ch :ươ ơ ả ể ụ ư ữ ạ ế

nó ch áp d ng cho r i ro lãi su t trên b ng cân đ i tài s n; nó nhìn vàoỉ ụ ủ ấ ả ố ả

tác đ ng c a lãi su t đ i v i thu nh p h n là đ i v i giá tr c a tài s nộ ủ ấ ố ớ ậ ơ ố ớ ị ủ ả

và n ; và k t qu có th d bi n đ ng đ i v i s l a ch n kho ngợ ế ả ể ễ ế ộ ố ớ ự ự ọ ả

chu i th i gian.ỗ ờ

2.4. Phân tích th i kỳờ

M t ph ng pháp truy n th ng khác th ng đ c dùng b i các tộ ươ ề ố ườ ượ ở ổ

ch c tài chính cho vi c đánh giá r i ro lãi su t là ph ng pháp th i kỳ.ứ ệ ủ ấ ươ ờ

Kho ng th i gian D c a m t trái phi u (ho c b t kỳ m t ch ng khoánả ờ ủ ộ ế ặ ấ ộ ứ

có thu nh p c đ nh nào) có th đ c đ nh nghĩa là kỳ h n trung bình cóậ ố ị ể ượ ị ạ

đi u ch nh đ n kỳ h n thanh toán c a dòng thu nh p t trái phi u, n iề ỉ ế ạ ủ ậ ừ ế ơ

t ng là hi n giá c a m i dòng ti n có liên quan đ n hi n giá c a t t cổ ệ ủ ỗ ề ế ệ ủ ấ ả

các dòng ti n.ề

D = ∑i=1

n

(i∗PVCFi) /∑i=1

n

PVCFi

Trong đó PVCFi là hi n giá dòng ti n trong kho ng th i gian i,ệ ề ả ờ

đ c chi t kh u t i m t kho ng th i gian l i t c thích h p. Đo l ngượ ế ấ ạ ộ ả ờ ợ ứ ợ ườ

th i kỳ r t h u ích b i vì nó đ a ra m t ch d n x p x c a s bi nờ ấ ữ ở ư ộ ỉ ẫ ấ ỉ ủ ự ế

đ ng giá trái phi u đ i v i s thay đ i trong c t c.ộ ế ố ớ ự ổ ổ ứ

% thay đ i trong giá trái phi u ≈ −D ×∆y/(1 + y)ổ ế

Trong đó y là l i t c, ∆y là s thay đ i trong l i t c. Kho ng th iợ ứ ự ổ ợ ứ ả ờ

gian càng dài, s thay đ i trong giá trái phi u càng l n đ đáp l i sự ổ ế ớ ể ạ ự

thay đ i trong c t c. Ph ng pháp th i kỳ r t thu n ti n b i vì đoổ ổ ứ ươ ờ ấ ậ ệ ở

l ng th i kỳ d tính toán và th i kỳ c a m t danh m c trái phi u làườ ờ ễ ờ ủ ộ ụ ế

m t trung bình có đi u ch nh c a kho ng th i gian c a nh ng tráiộ ề ỉ ủ ả ờ ủ ữ

phi u riêng l trong danh m c đó. Nó cũng t t h n phân tích Gap b i vìế ẻ ụ ố ơ ở

37

nó xem xét s thay đ i trong giá tr tài s n (n ), h n là ch s thay đ iự ổ ị ả ợ ơ ỉ ự ổ

trong thu nh p ròng.ậ

Tuy nhiên, ph ng pháp th i kỳ cũng có vài h n ch so v i phânươ ờ ạ ế ớ

tích Gap: chúng b qua nh ng r i ro khác h n r i ro lãi su t, th m chíỏ ữ ủ ơ ủ ấ ậ

v i nh ng c i thi n đ nâng cao đ chính xác, ph ng pháp th i kỳ v nớ ữ ả ệ ể ộ ươ ờ ẫ

không chính xác, liên h v i nh ng ph ng pháp g n đây h n đ i v iệ ớ ữ ươ ầ ơ ố ớ

phân tích thu nh p c đ nh. Tuy nhiên, nguyên nhân chính trong vi c sậ ố ị ệ ử

d ng ph ng pháp th i kỳ trong quá kh , s d dàng trong tính toánụ ươ ờ ứ ự ễ

c a nó, không còn chi m v trí quan tr ng, k t khi càng có nhi u môủ ế ị ọ ể ừ ề

hình tinh vi đ c l p trình vào máy tính đ đ a ng i dùng các k t quượ ậ ể ư ườ ế ả

chính xác h n m t cách nhanh chóng. ơ ộ

2.5. Phòng ng a Deltaừ

Chúng ta đã đ c nghiên c u v Delta quy n ch n ch ngượ ứ ề ề ọ ở ươ

tr c, đây chính là thay đ i trong giá quy n ch n chia cho thay đ iướ ổ ề ọ ổ

trong giá c a ch ng khoán c s . Khái quát h n, Delta là m t bi n sủ ứ ơ ở ơ ộ ế ố

bi u di n m i quan h gi a giá tr c a công c phái sinh (hoán đ i,ể ễ ố ệ ữ ị ủ ụ ổ

quy n ch n, kỳ h n…) và giá c a tài s n c s . ề ọ ạ ủ ả ơ ở

Delta = ∂ f/∂ SΔ

Vì v y f= x S (n u S là r t nh ). Khi các ngu n g c d n đ nậ Δ Δ Δ ế Δ ấ ỏ ồ ố ẫ ế

r i ro c a tài s n c s (có th k đ n nh lãi su t, t giá ho c giá hàngủ ủ ả ơ ở ể ể ế ư ấ ỷ ặ

hóa) bi n đ ng sẽ cho th y nh ng thay đ i trong giá tr các v th c aế ộ ấ ữ ổ ị ị ế ủ

công c phái sinh và tài s n giao ngay. N u ta l p m t danh m c v i cácụ ả ế ậ ộ ụ ớ

v th khác nhau c a các ch ng khoán phái sinh cũng nh tài s n saoị ế ủ ứ ư ả

cho delta (danh m c) = 0. Đi u này g i là phòng ng a delta (deltaụ ề ọ ừ

hedge). M t v th đ c phòng ng a delta đ c g i là trung l p deltaộ ị ế ượ ừ ượ ọ ậ

(Delta-neutral). Đây là chi n l c nh m b o h danh m c đ u t b ngế ượ ằ ả ộ ụ ầ ư ằ

cách mua (long position) hay bán (short position) th ng xuyên ch ngườ ứ

khoán c s sao cho Delta c a danh m c đ u t lúc nào cũng x p xơ ở ủ ụ ầ ư ấ ỉ

b ng 0. Trong tr ng h p này, giá tr danh m c đ u t không b nhằ ườ ợ ị ụ ầ ư ị ả

38

h ng b i xu h ng gi m giá hay tăng giá c a ch ng khoán c s . Danhưở ở ướ ả ủ ứ ơ ở

m c có delta = 0 đ c g i là danh m c dung hoà delta.ụ ượ ọ ụ

Đ i v i các danh m c dung hoà delta đ tránh ph i đi u ch nhố ớ ụ ể ả ề ỉ

danh m c, gi m chi phí thì ta tính toán sao cho gamma b ng 0. Gammaụ ả ằ

là ph n thay đ i c a delta ng v i m t m c thay đ i r t nh trong giáầ ổ ủ ứ ớ ộ ứ ổ ấ ỏ

tài s n c s (ph n này sẽ đ c trình bày ti p theo Delta hedge).ả ơ ở ầ ượ ế

Xem xét m t ví d đ n gi n. Vào lúc t = 0, C1 và C2 là hai quy nộ ụ ơ ả ề

mua m t ch ng khoán c s S và có th i h n hi u l c T1 và T2. Deltaộ ứ ơ ở ờ ạ ệ ự

C1 c a C1 là 0,6 và delta C2 c a C2 là 0,3. Ta th đánh giá v th đ uΔ ủ Δ ủ ử ị ế ầ

t bao g m hai quy n mua C1 và C2, n s l ng C1 đ c mua (n > 0)ư ồ ề ố ượ ượ

hay đ c bán (n < 0) và m s l ng C2 đ c mua hay đ c bán vàoượ ố ượ ượ ượ

ngày hôm nay. Ta bi t r ng m t quy n mua v trí ITM khi 0,5 < delta <ế ằ ộ ề ở ị

1 và v trí OTM khi 0 < delta < 0,5. V y C1 là quy n ch n cao giá ITMở ị ậ ề ọ

và C2 là quy n ch n ki t giá OTM. Vì th ta nên mua s l ng là n callề ọ ệ ế ố ượ

C1 và bán m call C2. Và cho v th đ u t là trung l p delta, ta mua vàị ế ầ ư ậ

bán sao cho

n C1 + m C2 = 0Δ Δ

0,6 n + 0,3 m = 0 n = –2 m

Đi u này có nghĩa là ta ti n hành mua n C1 và bán 2n C2. Và l u ýề ế ư

r ng phòng ng a Delta c n ph i đ c đi u ch nh m t cách đ nh kỳ đằ ừ ầ ả ượ ề ỉ ộ ị ể

duy trì tính trung l p c a phòng ng a.ậ ủ ừ

Trên đây ta v a th c hi n m t phòng ng a vô cùng đ n gi n chừ ự ệ ộ ừ ơ ả ỉ

g m mua và bán quy n ch n mua, th c t sẽ khó có th th c hi nồ ề ọ ự ế ể ự ệ

đ c. Ta xét t i ví d c th và th c t h n. M t ng i th c hi n phòngượ ớ ụ ụ ể ự ế ơ ộ ườ ự ệ

ng a b ng cách th c hi n v th hoán đ i lãi su t 4 năm (v n 10 tri uừ ằ ự ệ ị ế ổ ấ ố ệ

$) trong đó sẽ thanh toán lãi su t c đ nh và nh n lãi su t th n i, thanhấ ố ị ậ ấ ả ổ

tóa trên hoán đ i 1 l n/năm; đ ng th i bán quy n ch n mua lãi su t 3ổ ầ ồ ờ ề ọ ấ

năm v i lãi su t 12%/năm (v n 8 tri u $). V i hai công c này, tài s nớ ấ ố ệ ớ ụ ả

c s là lãi su t LIBOR. C u trúc kỳ h n hi n hành và lãi su t kỳ h nơ ở ấ ấ ạ ệ ấ ạ

cho trong b ng ả

39

Kỳ h n (ngày)ạ LIBOR Th a s chi t kh uừ ố ế ấ

360 0,10 1/(1+0,1*(360/360))=0,9091

720 0,1161 1/

(1+0,1161*(720/360))=0,8116

1080 0,13 1/(1+0,13*(1080/360))=0,7195

1440 0,1434 1/

(1+0,1434*(1440/360))=0,6355

V i q=360/360, lãi su t c đ nh là:ớ ấ ố ị

R=

1

(

1-B0(tn)

) =

1 – 0,6355

= 0,1185q ∑ B0(ti) 0,9091 + 0,8116 + 0,7195 +

0,6355

V i các nh p li u khác X = 0,12, T = 3, = 0,147, rớ ậ ệ σ c = 0,1098 sử

d ng mô hình Black ta tính đ c phí quy n ch n là $73.745.ụ ượ ề ọ

Trong ví d này, tài s n c s chính là lãi su t LIBOR. Ta tính Deltaụ ả ơ ở ấ

b ng cách tái đ nh giá 2 công c khi lãi su t giao ngay m t th i kỳ và lãiằ ị ụ ấ ộ ờ

su t kỳ h n bi n đ ng 1 đi m c b n, khi đó lãi su t giao ngay m t kỳấ ạ ế ộ ể ơ ả ấ ộ

h n m i là 10,01%, lãi su t kỳ h n m i là 12,02%, 12,82% và 13,22%;ạ ớ ấ ạ ớ

lãi su t giao ngay: 11,01%, 11,61% và 12,01%. ấ

B ngả 2.5. Delta quy n ch n và hoán đ iề ọ ổ

Công c phái sinhụ

Hoán đ i 4 nămổ

LS c đ nh 0,1185ố ị

Quy n ch n mua 3ề ọ

năm

LS th c hi n 0,12ự ệ

Thay đ i trong LIBORổ + 0,0001 - 0,0001 + 0,0001 - 0,0001

Giá tr m iị ớ $ 2.130 - $ 2.131 $ 73.989 $ 73.501

Lãi ho c l iặ ỗ $ 2.130 - $ 2.131 $ 244 - $ 244

40

Delta c tínhướ (2.130 – (–2.131))/2 = $

2.130,5

(244 – (–244))/2 = $

244

Vì đang v th mua hoán đ i (thanh toán lãi su t c đ nh và nh nở ị ế ổ ấ ố ị ậ

lãi su t th n i) nên nhà kinh doanh có đ c m t Delta d ng $ 2.130,5ấ ả ổ ượ ộ ươ

nh ng đ ng th i cũng cũng nh n đ c m t Delta âm $ 244 do v thư ồ ờ ậ ượ ộ ở ị ế

bán quy n ch n mua. Nh v y Delta c a t ng v th là $ 2.130,5 - $ 244ề ọ ư ậ ủ ổ ị ế

= $ 1.886,5. Nghĩa là n u lãi su t th n i tăng 1 đi m c b n thì sẽ l i $ế ấ ả ổ ể ơ ả ờ

1.886,5 và ng c l i khi lãi su t gi m. Đ phòng ng a t ng v th trong,ượ ạ ấ ả ể ừ ổ ị ế

chúng ta ph i tìm ra đ c m t công c sẽ b l $ 1.886,5 khi lãi su tả ượ ộ ụ ị ỗ ấ

tăng và l i khi lãi su t gi m.ờ ấ ả

Giao d ch phòng ng i đi n hình nh t là giao d ch các h p đ ngị ườ ể ấ ị ợ ồ

giao sau Eurodollar. Các h p đ ng này d a trên giao d ch kho n ký quỹợ ồ ự ị ả

$ 1 tri u kỳ h n 3 tháng và giá c a chúng bi n đ ng ng c chi u v i lãiệ ạ ủ ế ộ ượ ề ớ

su t. Xét tr ng h p lãi su t tăng 1 đi m c b n delta là – $ 1.000.000 xấ ườ ợ ấ ể ơ ả

0.0001 x (90/360) = – $ 25 (t t nhiên lãi su t gi m thì delta d ng).ấ ấ ả ươ

H p đ ng Eurodollar đ c bi t h p d n các nhà giao d ch s d ng chúngợ ồ ặ ệ ấ ẫ ị ử ụ

đ phòng ng a r i ro vì các h p đ ng d ng này có tính thanh kho n c cể ừ ủ ợ ồ ạ ả ự

kỳ cao (h p đ ng Eurodollar đ c thanh toán b ng ti n m t). H pợ ồ ượ ằ ề ặ ợ

đ ng giao sau không gi ng nh quy n ch n, các h p đ ng giao sauồ ố ư ề ọ ợ ồ

không đòi h i ti n m t tr tr c cho phí quy n ch n và yêu c u ký quỹỏ ề ặ ả ướ ề ọ ầ

r t th p.ấ ấ

Đ bù đ p r i ro c n t o ra m t kho n l b ng $1.886,5 t vi cể ắ ủ ầ ạ ộ ả ỗ ằ ừ ệ

th c hi n h p đ ng giao sau, s l ng h p đ ng sẽ là -$1.886,5 : (-$25)ự ệ ợ ồ ố ượ ợ ồ

= 75,46 ≈ 75 (do không có h p đ ng l ). V y delta t ng th dẽ là: + $ợ ồ ẻ ậ ổ ể

2.130,5 (t hoán đ i) - $ 244 (t quy n ch n) (- $ 25)75 (t h p đ ngừ ổ ừ ề ọ ừ ợ ồ

giao sau) = $ 12 => giá tr danh m c tăng $ 12 n u lãi su t tăng 1 đi mị ụ ế ấ ể

c b n.ơ ả

Nh v y ta đã th c hi n xong m t phòng ng a. Có th nói đây làư ậ ự ệ ộ ừ ể

m t phòng ng a hoàn h o. V b n ch t thì chúng ta có th phòng ng aộ ừ ả ề ả ấ ể ừ

các r i ro b ng các công c phái sinh v i m t giao d ch bù tr hoàn toànủ ằ ụ ớ ộ ị ừ

41

theo h ng đ i ngh ch. M t danh m c phòng ng a Delta sẽ khôngướ ố ị ộ ụ ừ

t ng quan v i bi n đ ng giá ch ng khoán, khi bi n đ ng đó là r t nh ,ươ ớ ế ộ ứ ế ộ ấ ỏ

và khí đó phòng ng a delta m i th c s hi u qu . Đ i v i các bi n đ ngừ ớ ự ự ệ ả ố ớ ế ộ

l n thì không nh ng delta sẽ thay đ i mà l i còn d ch chuy n r t nhanh.ớ ữ ổ ạ ị ể ấ

R i ro do delta thay đ i quá nhanh này g i là r i ro gamma. Và đ đ iủ ổ ọ ủ ể ố

phó v i r i ro này chúng ta s d ng phòng ng a gamma (Gammaớ ủ ử ụ ừ

hedge).

2.6. Phòng ng a Gammaừ

Theo trên thì vi c tính toán delta d a vào thay đ i c a 1 đi m cệ ự ổ ủ ể ơ

b n. N u lãi su t tăng nhi u h n, r i ro sẽ tăng thêm do giá tr c a cácả ế ấ ề ơ ủ ị ủ

công c phái sinh không bi n đ ng b ng nhau theo 1 h ng.ụ ế ộ ằ ướ

VD: Theo cách tính ph n trên, khi lãi su t thay đ i 1 đi m c b nở ầ ấ ổ ể ơ ả

thì giá tr c a hoán đ i và quy n ch n sẽ thay đ i g n nh là gi ngị ủ ổ ề ọ ổ ầ ư ố

nhau. Tuy nhiên, N u lãi su t gi m 50 đi m c b n, giá tr c a hoán đ iế ấ ả ể ơ ả ị ủ ổ

sẽ thay đ i là -$107,914. N u lãi su t tăng 50 đi m c b n, giá tr c aổ ế ấ ể ơ ả ị ủ

hoán đ i sẽ là $105,127. Khi lãi su t tăng 50 đi m c b n sẽ làm cho giáổ ấ ể ơ ả

tr quy n ch n là $89,269 l $15,524. Khi lãi su t gi m 50 đi m c b nị ề ọ ỗ ấ ả ể ơ ả

thì giá tr quy n ch n là $ 61,919 lãi $11,826.ị ề ọ

Theo ch ng 7, Gamma là ph n thay đ i c a delta ng v i 1 m cươ ầ ổ ủ ứ ớ ứ

thay đ i r t nh trong giá c phi u. R i ro liên quan đ n các bi n đ ngổ ấ ỏ ổ ế ủ ế ế ộ

v giá l n h n mà delta không th hi n đ c, thì g i là r i ro gamma,ề ớ ơ ể ệ ượ ọ ủ

còn g i là r i ro do delta thay đ i.ọ ủ ổ

Cách phòng ng aừ :

N u lãi xu t bi n đ ng m nh, delta có hi u ng (delta đã tính d aế ấ ế ộ ạ ệ ứ ự

trên thay đ i c a 1 đi m c b n trong lãi su t) sẽ không b ng v i deltaổ ủ ể ơ ả ấ ằ ớ

th c s , cho đ n khi nhà giao d ch đ t 1 giao d ch khác đ đi u ch nhự ự ế ị ặ ị ể ề ỉ

delta đ n v i giá tr thích h p. Trong th c t đi u này có th quá tr ,ế ớ ị ợ ự ế ề ể ễ

nh ng r i ro này có th phòng ng a đ c b ng cách k t h p các giaoư ủ ể ừ ượ ằ ế ợ

d ch sao cho c delta và gamma đ u b ng 0.ị ả ề ằ

42

Tr c tiên,ta có b ng tính gamma (B ng 2.6)ướ ả ả

B ng 2.6: Tính gamma c a hoán đ i và quy n ch nả ủ ổ ề ọ

Thay đ iổ

đi m cể ơ

b nả

Giá trị

hoán

đ iổ

Thay đ iổ

bình quân

trong giá

tr hoánị

đ iổ

Gamma

hoán đ iổ

Giá trị

quy nề

ch nọ

Thay đ iổ

bình quân

trong giá

tr quy nị ề

ch nọ

Gamma

quy nề

ch nọ

-0.002 -$4,263 $73,258    

-0.001 -2,131 $2,131.50 73,501 $243.50  

0 0 $2,130.50 -$12,500 73,745 244.00 $5,000

0.001 2,130 $2,129.00 73,989 244.50  

0.002 4,258 74,234    

Gamma c a hoán đ i là -$12,500 và c a quy n ch n là $5,000. B iủ ổ ủ ề ọ ở

vì chúng ta bán quy n ch n, khi lãi su t tăng chúng ta b l nên gammaề ọ ấ ị ỗ

c a nó th c s là -$5,000. Nh v y, gamma t ng th là -$17,500.ủ ự ự ư ậ ổ ể

Gi đ nh, chúng ta có hoán đ i và quy n ch n đã đ c phòng ng aả ị ổ ề ọ ượ ừ

delta c ng thêm v i h p đ ng giao ộ ớ ợ ồ sau Eurodollar, gamma c a chúng làủ

-$17,500 (do gamma c a h p đ ng giao sau là 0). Chúng ta đã có phòngủ ợ ồ

ng a delta nh ng ch a có phòng ng a gamma. Đ phòng ng a gamma,ừ ư ư ừ ể ừ

chúng ta c n 1 công c khác.ầ ụ

43

Gi đ nh công c đ c l a ch n là quy n ch n mua 1 năm v i giáả ị ụ ượ ự ọ ề ọ ớ

th c hi n 11% có delta $43 và gamma $2,500, c hai s trên đ u cùngự ệ ả ố ề

gi đ nh v n khái toán là $1 tri u. Chúng ta ph i ả ị ố ệ ả xác đ nh v n khái toánị ố

sao cho thích h p c a quy n ch n m i này đ có đ c phòng ng aợ ủ ề ọ ớ ể ượ ừ

delta và gamma.

Gi s , xả ử 1 h p đ ng giao sau có delta $25, gamma là 0ợ ồ

x2 quy n ch n mua 1 năm có delta $ề ọ 43, gamma $2,500 trên $1

tri u v n khái toán.ệ ố

Hoán đ i và quy n ch n có delta $1,887 và gamma -$17,500.ổ ề ọ

Chúng ta lo i tr r i ro b ng cách cho delta và gamma b ng 0ạ ừ ủ ằ ằ

trong các ph ng trình sau: $1,887 + xươ 1*(-$25) +x2*($43) = $0

(1)

-$17,500+x1*($0) +x2*($2,500) =$0 (2)

Gi i h ả ệ ph ngươ trình 2 n trên, ta có xẩ 1 = 87.52 và x2 = 7.

V y chúng ta c n mua kho ng 88 h p đ ng giao sau Eurodollar, vàậ ầ ả ợ ồ

mua quy n ch n 1 năm v i v n khái toán g p 7 l n h p đ ng cũ, t c $7ề ọ ớ ố ấ ầ ợ ồ ứ

tri u.ệ

Các giao d ch này k t h p đ có delta và gamma c a v th t ngị ế ợ ể ủ ị ế ổ

th x p x b ng 0 (delta là 1,887 + 88*(-25) + 7*(43) = -12 và gamma làể ấ ỉ ằ

-17,500 + 7*(2,500) = 0)

Phòng ng a này có nh c đi m là vi c s d ng quy n ch n t oừ ượ ể ệ ử ụ ề ọ ạ

thêm r i ro có liên quan đ n các thay đ i trong đ b t n.ủ ế ổ ộ ấ ổ

2.7. Phòng ng a Vegaừ

Trong ch ng 7, ta đ c làm quen v i khái ni m Vega là thay đ iươ ượ ớ ệ ổ

trong giá quy n ch n so v i thay đ i trong đ b t n c a quy n ch n.ề ọ ớ ổ ộ ấ ổ ủ ề ọ

M t cách khái quát, Vega là đ nh y c m c a giá ch ng khoán phái sinhộ ộ ạ ả ủ ứ

đ i v i m t thay đ i r t nh trong đ b t n. Khi giá c a tài s n c số ớ ộ ổ ấ ỏ ộ ấ ổ ủ ả ơ ở

g n v i giá th c hi n, vega là l n nh t, nghĩa là giá c a ch ng khoánầ ớ ự ệ ớ ấ ủ ứ

phái sinh r t nh y c m v i đ b t n. Khi giá tài s n c s l n ho cấ ạ ả ớ ộ ấ ổ ả ơ ở ớ ặ

44

nh h n giá th c hi n, vega là nh nh t, và giá ch ng khoán phái sinh ítỏ ơ ự ệ ỏ ấ ứ

nh y c m h n đ i v i thay đ i c a đ b t n. Vega = f / ạ ả ơ ố ớ ổ ủ ộ ấ ổ υ δ δ σ

T m quan tr ng c a vi c phòng ng a r i ro vegaầ ọ ủ ệ ừ ủ

M t danh m c các s n ph m phái sinh có phòng ng a delta vàộ ụ ả ẩ ừ

gamma có kh năng d n đ n m t kho n lãi ho c l ngay c khi khôngả ẫ ế ộ ả ặ ỗ ả

có thay đ i nào trong tài s n c s do đ b t n gây ra. Trong các s nổ ả ơ ở ộ ấ ổ ả

ph m phái sinh thì hoán đ i, h p đ ng giao sau, và Th a thu n lãi su tẩ ổ ợ ồ ỏ ậ ấ

kỳ h n - FRA (Forward Rate Agreement) đ u không có vega vì đ b t nạ ề ộ ấ ổ

không ph i là y u t quy t đ nh đ n giá c c a chúng. Tuy nhiên,ả ế ố ế ị ế ả ủ

quy n ch n là m t s n ph m phái sinh có đ nh y c m cao v i đ b tề ọ ộ ả ẩ ộ ạ ả ớ ộ ấ

n, vì th vi c tìm cách phòng ng a r i ro vega có vai trò r t quan tr ngổ ế ệ ừ ủ ấ ọ

trong qu n tr r i ro.ả ị ủ

Ví dụ

Chúng ta ch c n xem xét vega c a quy n ch n mua 3 năm vàỉ ầ ủ ề ọ

chúng ta sẽ tính vega b ng cách d a vào s thay đ i c a m t đi m cằ ự ự ổ ủ ộ ể ơ

b n trong LIBOR cho m i xu h ng thay đ i. Trong đi u ki n c u trúcả ỗ ướ ổ ề ệ ấ

kì h n ban đ u, giá tr quy n ch n là $ 73.745. Bây gi gi s đ b t nạ ầ ị ề ọ ờ ả ử ộ ấ ổ

tăng t 0,147 đ n 0,1471( tăng 1 đi m c b n), giá tr quy n ch n m iừ ế ể ơ ả ị ề ọ ớ

sẽ là $ 73.787, tăng $42. N u đ b t n gi m t 0,147 xu ng cònế ộ ấ ổ ả ừ ố

0,1469, giá tr quy n ch n m i sẽ là $ 73.703, gi m -$ 42. Vì chúng taị ề ọ ớ ả

đang đ ng v th bán quy n ch n nên vega c a danh m c bao g mứ ở ị ế ề ọ ủ ụ ồ

hoán đ i b n năm và quy n ch n ba năm là -$ 42.ổ ố ề ọ

Trong ví d phòng ng a gamma, chúng ta đã s d ng công cụ ừ ử ụ ụ

phòng ng a là quy n ch n mua m t năm, vega c a quy n ch n này cừ ề ọ ộ ủ ề ọ ướ

tính kho ng $ 3,5 cho m i tri u v n khái toán. Danh m c đã phòng ng aả ỗ ệ ố ụ ừ

delta và gamma c a chúng ta có $7 tri u m nh giá quy n ch n này nênủ ệ ệ ề ọ

vega c a quy n ch n là $24,50. V y vega danh m c t ng th c a chúngủ ề ọ ậ ụ ổ ể ủ

ta là $24,50 - $42 = -$17,15.

Đ phòng ng a delta, gamma và vega, chúng ta sẽ c n đ n ba côngể ừ ầ ế

c phòng ng a r i ro. Do có r i ro vega nên ít nh t m t trong ba côngụ ừ ủ ủ ấ ộ

45

c đó ph i là m t quy n ch n. Chúng ta hãy s d ng quy n ch n trênụ ả ộ ề ọ ử ụ ề ọ

h p đ ng giao sau Eurodollar giao d ch trên sàn giao d ch Chicago bênợ ồ ị ị

c nh các h p đ ng giao sau Eurodollar. Quy n ch n này có delta -ạ ợ ồ ề ọ

$12,75, gamma -$500 và vega $2,5 trên 1 tri u v n khái toán. T đây taệ ố ừ

có h ph ng trình sau: ệ ươ

$1.887 + x1(-$25) + x2($43) + x3(-$12,75) = $0 (1)

-$17.500 + x1($0) + x2($2.500) + x3(-$500) = $0 (2)

-$42 + x1($0) - x2($3,50) + x3($2,50) = $0 (3)

V i x1, x2 và x3 là s l ng h p đ ng giao sau Eurodollar, quy nớ ố ượ ợ ồ ề

ch n m t năm và quy n ch n trên h p đ ng giao sau Eurodollar v iọ ộ ề ọ ợ ồ ớ

v n khái toán $1 tri u.ố ệ

Gi i h ph ng trình trên ta có : ả ệ ươ x1 = 86,61

x2 = 8, 09375

x3 = 5, 46875

Nh v y chúng ta sẽ mua 87 h p đ ng giao sau Eurodollar và c nư ậ ợ ồ ầ

8,09375($1.000.000) = $8.093.750 v n khái toán c a quy n ch n muaố ủ ề ọ

m t năm và 5, 46875($1.000.000) = $5.468.750 v n khái toán c aộ ố ủ

quy n ch n trên h p đ ng giao sau Eurodollar.ề ọ ợ ồ

Do chúng ta làm tròn s h p đ ng, nên v th t ng th không đ cố ợ ồ ị ế ổ ể ượ

phòng ng a m t cách hoàn toàn. ừ ộ

Delta là $1.887 + 87(-$25) + 8,09375($43) + 5(-$12,75) = $3,72.

Gamma là -$17.500 + 87($0) + 8,09375 ($2.500) + 5(-$500) =

$234,83.

Vega là -$42 + 87($0) - 8,09375 ($3,50) + 5($2,50) = -$1,17.

Có hai ph ng pháp đ chúng ta có th th c hi n phòng ng aươ ể ể ự ệ ừ

delta, gamma, vega, th nh t là ph ng pháp ph ng trình đ ng th iứ ấ ươ ươ ồ ờ

mà chúng ta v a th c hi n trên. Ph ng pháp th hai là gi i tìmừ ự ệ ở ươ ứ ả

gamma và vega đ ng th i, trong đó sẽ cho gamma và vega b ng zero,ồ ờ ằ

nh ng l i đ cho delta t ng th khác zero. Sau đó phòng ng a delta cóư ạ ể ổ ể ừ

th đ c th c hi n b ng h p đ ng giao sau Eurodollar, các h p đ ngể ượ ự ệ ằ ợ ồ ợ ồ

46

này có delta nh ng không có gamma ho c vega. Do đó, khi thêm các h pư ặ ợ

đ ng giao sau Eurodollar này vào danh m c sẽ không thay đ i gammaồ ụ ổ

ho c vega c a danh m c. Cu i cùng chúng ta đã th c hi n đ c phòngặ ủ ụ ố ự ệ ượ

ng a delta, gamma và vega.ừ

Trên th c t , chúng ta không th nào có đ c m t phòng ng aự ế ể ượ ộ ừ

tuy t đ i hoàn h o. Phòng ng a vega ch chính xác đ i v i các thay đ iệ ố ả ừ ỉ ố ớ ổ

c c kỳ nh trong đ b t n. Nên đ i v i các thay đ i l n l i ph i đòi h iự ỏ ộ ấ ổ ố ớ ổ ớ ạ ả ỏ

các công c khác n a. Bên c nh đó, delta, gamma và vega ch có giá trụ ữ ạ ỉ ị

trong ch c lát, vì v y mu n gi đ c v th phòng ng a thì ph i đi uố ậ ố ữ ượ ị ế ừ ả ề

ch nh m t cách liên t c.ỉ ộ ụ

H u h t nh ng ng i s d ng cu i cùng tham gia vào các công cầ ế ữ ườ ử ụ ố ụ

phái sinh th ng ch ti n hành đi u ch nh m t ít ho c không đi u ch nhườ ỉ ế ề ỉ ộ ặ ề ỉ

v th c a mình. Có m t s ng i ch u l do không phòng ng a ho c cóị ế ủ ộ ố ườ ị ỗ ừ ặ

thì l i không đúng lúc, ho c cũng là do đ u c . M i vi c sẽ n h n, cácạ ặ ầ ơ ọ ệ ổ ơ

kho n thi t h i sẽ ít đi n u nh chúng ta s d ng m t công c phòngả ệ ạ ế ư ử ụ ộ ụ

ng i có tên là Giá tr có r i ro (Var).ườ ị ủ

Đánh giá

Phòng ng a Deltaừ

M t danh m c phòng ng a delta thì không t ng quan v i bi nộ ụ ừ ươ ớ ế

đ ng giá ch ng khoán (có ngu n g c t nh ng bi n đ ng trong lãi su t,ộ ứ ồ ố ừ ữ ế ộ ấ

t giá...). Tuy nhiên, phòng ng a delta ch hi u qu đ i v i nh ng bi nỷ ừ ỉ ệ ả ố ớ ữ ế

đ ng r t nh trong giá ch ng khoán mà thôi. Còn đ i v i các bi n đ ngộ ấ ỏ ứ ố ớ ế ộ

giá ch ng khoán l n h n thì không nh ng delta sẽ thay đ i mà l i cònứ ớ ơ ữ ổ ạ

d ch chuy n r t nhanh.ị ể ấ

Phòng ng a Gammaừ

Đ kh c ph c phòng ng a delta, ng i ta s d ng phòng ng aể ắ ụ ừ ườ ử ụ ừ

gamma. Phòng ng a gamma có th phòng ng a đ c nh ng r i ro liênừ ể ừ ượ ữ ủ

quan đ n các bi n đ ng giá l n h n mà phòng ng a delta không phòngế ế ộ ớ ơ ừ

ng a đ c. ừ ượ

47

Phòng ng a Vegaừ

Khi s d ng các s n ph m phái sinh đ phòng ng a delta vàử ụ ả ẩ ể ừ

gamma, đ c bi t là s d ng quy n ch n, chúng ta l i t o ra thêm r i roặ ệ ử ụ ề ọ ạ ạ ủ

có liên quan đ n các thay đ i trong đ b t n. đó chính là vega c aế ổ ộ ấ ổ ủ

quy n ch n. Và chúng ta không th ti p t c s d ng phòng ng a deltaề ọ ể ế ụ ử ụ ừ

và gamma đ th c hi n phòng ng a r i ro này. Chính vì v y, ng i taể ự ệ ừ ủ ậ ườ

đã s d ng phòng ng a vega.ử ụ ừ

Nh ng phòng ng a vega ch chính xác đ i v i nh ng thay đ i c cư ừ ỉ ố ớ ữ ổ ự

kì nh trong đ b t n, nên đ i v i các thay đ i l n l i ph i đòi h i cácỏ ộ ấ ổ ố ớ ổ ớ ạ ả ỏ

công c khác n a.ụ ữ

Ngoài ra, t t c delta, gamma và vega ch có giá tr trong ch c látấ ả ỉ ị ố

(ng n h n) mà thôi, mu n gi đ c v th phòng ng a thì ph i đi uắ ạ ố ữ ượ ị ế ừ ả ề

ch nh m t cách liên t c, b ng cách t ch c l i danh m c theo v thỉ ộ ụ ằ ổ ứ ạ ụ ị ế

trung l p delta-gamma-vega , th ng là m t l n m t ngày.ậ ườ ộ ầ ộ

3. VALUE AT RISK (VaR)

3.1. Khái ni mệ

VaR c a m t danh m c tài s n tài chính đ c đ nh nghĩa là kho nủ ộ ụ ả ượ ị ả

ti n l t i đa trong m t th i h n nh t đ nh, n u ta lo i tr nh ngề ỗ ố ộ ờ ạ ấ ị ế ạ ừ ữ

tr ng h p x u nh t ườ ợ ấ ấ (worst case scenarios) hi m khi x y ra. ế ả

VaR là m t ph ng pháp đánh giá m c r i ro c a m t danh m cộ ươ ứ ủ ủ ộ ụ

đ u t theo hai tiêu chu n nh giá tr c a danh m c đ u t và kh năngầ ư ẩ ư ị ủ ụ ầ ư ả

ch u đ ng r i ro c a nhà đ u t .ị ự ủ ủ ầ ư

Ví d : VaR m c 95% c a danh m c c phi u châu Âu trong m tụ ở ứ ủ ụ ổ ế ộ

tháng là 4000€, có nghĩa là n u danh m c này không thay đ i trongế ụ ổ

vòng m t tháng và n u th tr ng tài chính v n trong m t tình tr ngộ ế ị ườ ẫ ộ ạ

bình th ng (không t n t i ườ ồ ạ worst case scenarios), thì kho n l trongả ỗ

48

95% các tr ng h p t i đa là 4000€ và xác su t kho n l cao h nườ ợ ố ấ ả ỗ ơ

4000€ là 5% trong tr ng h p ườ ợ worst case scenarios : VaR(1 tháng, 95%)

= 4000€.

3.2. S phát tri n c a VaR trong qu n tr r i ro:ự ể ủ ả ị ủ

3.2.1. Khái quát v s phát tri n c a các ph ng pháp phân tích & qu nề ự ể ủ ươ ả

tr r i ro:ị ủ

Năm Ph ng phápươ

1938 Th i l ng trái phi uờ ượ ế

1952 Khung kỳ v ng – ph ng sai c a Markowitzọ ươ ủ

1963 Mô hình đ nh giá tài s n v n (CAPM) c a Sharpeị ả ố ủ

1966 Mô hình đa nhân tố

1973 Mô hình đ nh giá quy n ch n Black- Scholesị ề ọ

1988 Tài s n theo tr ng s r i ro đ i v i NHTMả ọ ố ủ ố ớ

1993 Value at risk

1994 Th c đo r i roướ ủ

1997 Th c đo tín nhi m , R i ro tín d ng +ướ ệ ủ ụ

1998 S k t h p c a r i ro tín d ng và r i ro th tr ngự ế ợ ủ ủ ụ ủ ị ườ

1998 Phân b ngân quỹ cho r i roổ ủ

3.2.2. S phát tri n c a th c nghi m Value at Riskự ể ủ ự ệ

Vào cu i nh ng năm 1980, các danh m c đ u t và các ngân hàngố ữ ụ ầ ư

th ng m i đ c m r ng kh p, cùng v i nh ng bi n đ ng l n t o raươ ạ ượ ở ộ ắ ớ ữ ế ộ ớ ạ

nhu c u c n ph i ki m soát r i ro m t cách k p th i. Đ c ầ ầ ả ế ủ ộ ị ờ ượ Xây d ngự

trên nh ng c s lý thuy t xác su t và th ng kê t nhi u th k và kữ ơ ở ế ấ ố ừ ề ế ỷ ế

th a t nh ng ph ng pháp đo l ng r i ro tr c đó, VaR đ c phátừ ừ ữ ươ ườ ủ ướ ượ

tri n và ph bi n đ u nh ng năm 1990 b i m t lo t các nhà khoa h cể ổ ế ầ ữ ở ộ ạ ọ

và toán h c tài chính làm vi c trong JPMorgan ọ ệ Chase. Qu n tr r i ro sả ị ủ ử

d ng VAR đ xác đ nh s l ng v trí r i ro c a công ty c a h cho h iụ ể ị ố ượ ị ủ ủ ủ ọ ộ

49

đ ng qu n tr c a h . Vào cu i nh ng năm 1990, y ban Ch ng khoánồ ả ị ủ ọ ố ữ Ủ ứ

và phán quy t r ng các công ty ph i báo cáo m t công b đ nh l ngế ằ ả ộ ố ị ượ

các r i ro th tr ng trong báo cáo tài chính c a h cho s ti n l i c aủ ị ườ ủ ọ ự ệ ợ ủ

nhà đ u t , và VAR đã tr thành công c chính đ làm nh v y. Cùngầ ư ở ụ ể ư ậ

th i gian đó, y ban Basel v giám sát ngân hàng nói r ng các công ty vàờ Ủ ề ằ

các ngân hàng có th d a trên tính toán VAR n i b c a riêng c a h để ự ộ ộ ủ ủ ọ ể

thi t l p các yêu c u v v n c a h . Vì v y, mi n là VAR c a h là kháế ậ ầ ề ố ủ ọ ậ ễ ủ ọ

th p, s ti n h đã ph i dành đ trang tr i các r i ro có th x u đi cũngấ ố ề ọ ả ể ả ủ ể ấ

có th m c th p. Cu i nh ng năm 1980 và đ u nh ng năm 1990 đãể ở ứ ấ ố ữ ầ ữ

đ c m t th i gian khi nhi u công ty đang c g ng đ đ a ra các môượ ộ ờ ề ố ắ ể ư

hình nguy c ph c t p h n b i vì th gi i đang thay đ i xung quanh h .ơ ứ ạ ơ ở ế ớ ổ ọ

Ngân hang có r i ro tín d ng - r i ro cho vay có th không đ c tr l i .ủ ụ ủ ể ượ ả ạ

Phái sinh, các kho n vay th ch p, th tín d ng đã đ c đóng gói c aả ế ấ ẻ ụ ượ ủ

các công ty đ u t và bán cho các nhà đ u t - đã tr thành m t thànhầ ư ầ ư ở ộ

ph n ngày càng quan tr ng c a Wall Street. Và m t lo t các câu h iầ ọ ủ ộ ạ ỏ

đ c đ t ra: Có ph i nh ng r i ro trong danh m c đ u t c phi u c aượ ặ ả ữ ủ ụ ầ ư ổ ế ủ

JPMorgan h y b nguy c đang đ c th c hi n b i danh m c đ u tủ ỏ ơ ượ ự ệ ở ụ ầ ư

trái phi u - hay nâng cao nh ng r i ro? Làm th nào b n có th so sánhế ữ ủ ế ạ ể

các lo i khác nhau c a các r i ro phát sinh? Đi u gì đã x y ra v i danhạ ủ ủ ề ả ớ

m c đ u t khi bi n đ ng tăng ho c lãi su t tăng? Làm th nào bi nụ ầ ư ế ộ ặ ấ ế ế

đ ng ti n t nh h ng đ n các công c có thu nh p c đ nh? Nh ngộ ề ệ ả ưở ế ụ ậ ố ị ữ

câu h i này đ u lien quan đ n var. Khi thay đ i danh m c đ u t ,ỏ ề ế ổ ụ ầ ư

th ng nhân mua và bán ch ng khoán vào ngày hôm sau, các VAR sauươ ứ

đó đã đ c tính toán l i, cho phép t t c m i ng i đ xem li u cácượ ạ ấ ả ọ ườ ể ệ

ngành ngh m i đã đ c thêm vào, ho c gi m đi, nguy c c a công ty.ề ớ ượ ặ ả ơ ủ

Theo th i gian, nh VAR đã đ c ch ng minh chính xác h n, giám đ cờ ư ượ ứ ơ ố

đi u hành hàng đ u không ch đ tin vào nó mà còn d a vào nó. Sau khiề ầ ỉ ể ự

s s p đ c a th tr ng năm 1987, v i s xu t hi n c a “thiên ngaự ụ ổ ủ ị ườ ớ ự ấ ệ ủ

đen” có th d n đ n s s p đ c a var. Nh ng cu i cùng s s p đ nàyể ẫ ế ự ụ ổ ủ ư ố ự ụ ổ

đ c xác đ nh là m t s th t b i c a con ng i ch không ph i là m tượ ị ộ ự ấ ạ ủ ườ ứ ả ộ

50

s th t b i c a mô hình r i ro và đi u c n thi t là hi u đ c nh ng r iự ấ ạ ủ ủ ề ầ ế ể ượ ữ ủ

ro c a toàn b công ty. Ch VAR có th làm đi u đó. Vì v y, thay vì gi mủ ộ ỉ ể ề ậ ả

b t t m quan tr ng, VAR đã tr thành m t ph n quan tr ng c a c nhớ ầ ọ ở ộ ầ ọ ủ ả

tài chính. y ban Ch ng khoán và H i đoái, ví d , lo l ng v m c đ r iỦ ứ ố ụ ắ ề ứ ộ ủ

ro mà các ch t d n xu t đ t ra cho h th ng, b t bu c các công ty tàiấ ẫ ấ ặ ệ ố ắ ộ

chính sẽ ph i ti t l r i ro cho các nhà đ u t , và VAR đã tr thành bi nả ế ộ ủ ầ ư ở ệ

pháp th c t . N u s l ng VAR tăng t năm này sang năm khác trongự ế ế ố ượ ừ

báo cáo hàng năm c a công ty, nó có nghĩa là công ty đã đ c tham giaủ ượ

nhi u r i ro h n. Thay vì làm b t c đi u gì đ h n ch s phát tri nề ủ ơ ấ ứ ề ể ạ ế ự ể

c a các ch t d n xu t, c quan này k t lu n r ng vi c ti t l , thông quaủ ấ ẫ ấ ơ ế ậ ằ ệ ế ộ

VAR, là đ . T năm 1994, v i s ra đ i c a RiskMetric, m t gói s nủ ừ ớ ự ờ ủ ộ ả

ph m ng d ng VaR mang th ng hi u c a m t công ty tách ra tẩ ứ ụ ươ ệ ủ ộ ừ

JPMorgan Chase, Value at risk đã đ c áp d ng r ng rãi và tr thànhượ ụ ộ ở

m t tiêu chu n trong vi c đo l ng và giám sát r i ro tài chính, đ c bi tộ ẩ ệ ườ ủ ặ ệ

là r i ro th tr ng, trên toàn th gi i.ủ ị ườ ế ớ

Nh v y, Thu t ng VaR (Giá tr r i ro - Value at Risk) đã đ c sư ậ ậ ữ ị ủ ượ ử

d ng r ng rãi và th c s tr thành m t lĩnh v c quan tr ng trong khoaụ ộ ự ự ở ộ ự ọ

h c kinh t t sau s ki n th tr ng ch ng khoán s p đ năm 1987.ọ ế ừ ự ệ ị ườ ứ ụ ổ

3.3. Đ c đi mặ ể

VaR thông th ng đ c tính cho t ng ngày trong kho ng th i gian n m giườ ượ ừ ả ờ ắ ữ

tài s n, và th ng đ c tính v i đ tin c y 95% ho c 99%. ả ườ ượ ớ ộ ậ ặ

VaR có th áp d ng đ c v i m i danh m c có tính l ng (danh m c mà giáể ụ ượ ớ ọ ụ ỏ ụ

tr đ c đi u ch nh theo th tr ng). VaR không th áp d ng đ c v i cácị ượ ề ỉ ị ườ ể ụ ượ ớ

tài s n không có tính l ng (BĐS, tác ph m ngh thu t…). T t c m i tài s nả ỏ ẩ ệ ậ ấ ả ọ ả

l ng đ u có giá tr không c đ nh, đ c đi u ch nh theo th tr ng v i m tỏ ề ị ố ị ượ ề ỉ ị ườ ớ ộ

quy lu t phân b xác su t nh t đ nh.ậ ố ấ ấ ị

Var có th áp d ng cho m t tài s n cá nhân, m t danh m c đ u t ho c làể ụ ộ ả ộ ụ ầ ư ặ

có th dùng cho toàn b công ty. Và t t nhiên, Var cũng có th dùng đ tínhể ộ ấ ể ể

r i ro cho các đ i th c nh tranh c a công ty, cũng nh là r i ro đ i v iủ ố ủ ạ ủ ư ủ ố ớ

m t công ty c th nào đó.ộ ụ ể

51

VaR đ c xác đ nh d a trên quy lu t phân b xác su t cho giá tr thượ ị ự ậ ố ấ ị ị

tr ng c a danh m c. Thông th ng, s bi n đ ng giá tr c a các tài s nườ ủ ụ ườ ự ế ộ ị ủ ả

l ng đ c tuân theo quy lu t phân ph i chu n, v i 2 giá tr đ c tr ng làỏ ượ ậ ố ẩ ớ ị ặ ư

m c ý nghĩa (kỳ v ng) và ph ng sai.ứ ọ ươ

H n ch l n nh t c a VaR, đó là gi đ nh các y u t c a th tr ng khôngạ ế ớ ấ ủ ả ị ế ố ủ ị ườ

thay đ i nhi u trong kho ng th i gian xác đ nh VaR. Đây là m t h n chổ ề ả ờ ị ộ ạ ế

r t l n, và trong năm 2007, 2008 đã d n đ n s phá s n c a m t lo t ngânấ ớ ẫ ế ự ả ủ ộ ạ

hàng đ u t trên th gi i, do đi u ki n th tr ng có nh ng bi n đ ng đ tầ ư ế ớ ề ệ ị ườ ữ ế ộ ộ

ng t v t xa so v i trong quá kh .ộ ượ ớ ứ

3.4. Các thông s nh h ng đ n VaR:ố ả ưở ế

Ð i v i nhà đ u t thì VaR c a m t danh m c tài s n tài chính phố ớ ầ ư ủ ộ ụ ả ụ

thu c vào ba thông s quan tr ng sau đây:ộ ố ọ

Đ tin c yộ ậ

Kho ng th i gian đo l ng VaRả ờ ườ

S phân b l i/l trong kho ng th i gian nàyự ố ờ ỗ ả ờ

3.4.1. Đ tin c y:ộ ậ

Đ tin c y nh h ng r t l n đ n c tính c a VaR.ộ ậ ả ưở ấ ớ ế ướ ủ

V i m i công ty khác nhau sẽ có m t nhu c u v đ tin c y khácớ ỗ ộ ầ ề ộ ậ

nhau, nó còn tuỳ thu c vào kh u v r i ro c a t ng nhà đ u t . Nh ngộ ẩ ị ủ ủ ừ ầ ư ữ

nhà đ u t không thích r i ro sẽ mu n có đ tin c y cao. Bên c nh đó,ầ ư ủ ố ộ ậ ạ

v i m c đích ki m đ nh tính đúng đ n c a c tính Var, thì vi c ch nớ ụ ể ị ắ ủ ướ ệ ọ

đ tin c y không c n quá cao, b i lẽ n u đ tin c y quá cao (99% ch ngộ ậ ầ ở ế ộ ậ ẳ

h n) thì lúc đó VaR sẽ cao h n, hay nói cách khác là xác su t đ thua lạ ơ ấ ể ỗ

l n h n VaR sẽ th p đi, d n đ n th i gian đ thu th p d li u xác đ nhớ ơ ấ ẫ ế ờ ể ậ ữ ệ ị

tính đúng đ n c a ki m đ nh sẽ kéo dài h n.ắ ủ ể ị ơ

Đ tin c y th hi n xác xu t mà nhà đ u t ch u l d i m c VaR.ộ ậ ể ệ ấ ầ ư ị ỗ ướ ứ

Ví d : N u Var = 4000€ v i đ tin c y là 95% thì có nghĩa là v i xácụ ế ớ ộ ậ ớ

su t là 95% nhà đ u t sẽ b l t i đa là 4000€, và xác su t 5% đấ ầ ư ị ỗ ố ấ ể

kho n l đó l n h n 4000€.ả ỗ ớ ơ

52

3.4.2. Kho ng th i gian đo l ng VaR:ả ờ ườ

M t trong nh ng y u t quan tr ng đ áp d ng var đó là th i gianộ ữ ế ố ọ ể ụ ờ

s d ng var. theo The Market Risk Amendment (MRA) cho r ng nên sử ụ ằ ử

d ng Var trong 10 ngày, đ c c tính b ng cách l y căn b c 2 c a t lụ ượ ướ ằ ấ ậ ủ ỉ ệ

th i gian c a var trong 1 ngày.Tuy nhiên t t c các bài nghiên c u đ uờ ủ ấ ả ứ ề

cho r ng vi c áp d ng th i gian tính Var nh th nào là tuỳ thu c vàoằ ệ ụ ờ ư ế ộ

m c đích kinh t c a Var. Ví d nh đ i v i ngân hàng thì th ng tínhụ ế ủ ụ ư ố ớ ườ

VaR theo ngày do có ch a nhi u tài s n có tính l ng cao (ti n m t), cònứ ề ả ỏ ề ặ

nh đ i v i quỹ h u trí ch ng h n thì tính VaR 50 ngày thì thích h pư ố ớ ư ẳ ạ ợ

h n.ơ

Các tính toán v th i gian s d ng Var còn gi i thi u v v n đề ờ ử ụ ớ ệ ề ấ ề

làm th nào đ tính toán cho s thay đ i cho thành ph n c a danh m cế ể ự ổ ầ ủ ụ

đ u t . Th ng thì ph n ng k p v i nh ng bi n đ i trong danh m cầ ư ườ ả ứ ị ớ ữ ế ổ ụ

đ u t thì nên ch n th i gian tính Var ng n. Đ c bi t là đ i v i các tầ ư ọ ờ ắ ặ ệ ố ớ ổ

ch c trong m t th tr ng giao d ch tài s n sôi đ ng nh th tr ngứ ộ ị ườ ị ả ộ ư ị ườ

ti n t .ề ệ

M t gi i pháp thông th ng là tính toán var t i th i gian ng n vàộ ả ườ ạ ờ ắ

m r ng k t qu cho th i gian mong mu n b ng cách s d ng căn b cở ộ ế ả ờ ố ằ ử ụ ậ

2 c a th i gian. Nh ng đi u này m c ph i v n đ v r i ro đuôi.ủ ờ ư ề ắ ả ấ ề ề ủ

Vi c k t h p các bi n đ ng thay đ i theo th i gian trong các bi nệ ế ợ ế ộ ổ ờ ệ

pháp VAR không ph i là d dàng khi có nhi u y u t r i ro. T ng quanả ễ ề ế ố ủ ươ

thay đ i theo th i gian nên đ c đ a vào gi i thích. Thay vì s d ng cácổ ờ ượ ư ả ử ụ

ph ng pháp ph c t p h n, t ng quan thay đ i theo th i gian xu tươ ứ ạ ơ ươ ổ ờ ấ

hi n đ làm cho các l a ch n nh nhàng h n, ch ng h n nh b ng cáchệ ể ự ọ ẹ ơ ẳ ạ ư ằ

s d ng tr ng s đ n gi n c a các quan sát, ho c rút ng n th i gianử ụ ọ ố ơ ả ủ ặ ắ ờ

c a s d li u đ c s d ng đ c tính VAR. Nh ng cách ti p c n nàyử ổ ữ ệ ượ ử ụ ể ướ ữ ế ậ

làm gi m giá tr v tính chính xác, nh ng h p d n v m t tính toán đ iả ị ề ư ấ ẫ ề ặ ố

v i các danh m c đ u t l n và ph c t p. Các tài li u h c thu t g n đâyớ ụ ầ ư ớ ứ ạ ệ ọ ậ ầ

cung c p l i h a r ng m t s các ph ng pháp th c nghi m công phuấ ờ ứ ằ ộ ố ươ ự ệ

có th s m tr thành th c t cho danh m c đ u t l n và ph c t p.ể ớ ở ự ế ụ ầ ư ớ ứ ạ

53

3.4.3. S phân b l i/l trong kho ng th i gian xác đ nh VaR:ự ố ờ ỗ ả ờ ị

Ð ng phân b kho n l i l c a danh m c đ u t th hi n thôngườ ố ả ờ ỗ ủ ụ ầ ư ể ệ

s quan tr ng nh t và khó xác đ nh nh t. Vì m c tín nhi m ph thu cố ọ ấ ị ấ ứ ệ ụ ộ

vào kh năng ch u đ ng r i ro c a nhà đ u t , n u m c tín nhi m nàyả ị ự ủ ủ ầ ư ế ứ ệ

càng quan tr ng thì VaR càng cao. Nói c th n u nhà đ u t s r i roọ ụ ể ế ầ ư ợ ủ

thì h sẽ ho ch đ nh m t chi n l c nh m gi m xác su t x y ra cácọ ạ ị ộ ế ượ ằ ả ấ ả

tr ng h p x u nh t. Trong gi i tài chính thì đ tin c y th ng th ngườ ợ ấ ấ ớ ộ ậ ườ ườ

là 99% và th i gan đo l ng VaR là 10 ngày làm vi c.ờ ườ ệ

Hãy minh h a khái ni m VaR qua m t ví d sau đây : m t nhà đ uọ ệ ộ ụ ộ ầ

t mu n đánh giá r i ro c a m t ch s Nasdaq 100 Index đ c giaoư ố ủ ủ ộ ỉ ố ượ

d ch t i s giao d ch ch ng khoán Nasdaq. T tháng 6 năm N đ n thángị ạ ở ị ứ ừ ế

6 năm N+3, n u ta tính t su t sinh l i m i ngày thì ta s u t p đ c g nế ỷ ấ ợ ỗ ư ậ ượ ầ

1400 d li u. Histogram sau đây bi u di n s phân b các t su t sinhữ ệ ể ễ ự ố ỷ ấ

l i hàng ngày c a Nasdaq 100 Index :ợ ủ

54

Trên bi u đ này, các t su t sinh l i trên tr c hoành đ c x p tể ồ ỷ ấ ợ ụ ượ ế ừ

trái sang ph i, t nh nh t đ n l n nh t. Thanh cao nh t mô t t su tả ừ ỏ ấ ế ớ ấ ấ ả ỷ ấ

sinh l i gi a 0% và 1% trong h n 250 ngày giao d ch trong khi thanh ợ ữ ơ ị ở

phía c c ph i mô t 1 ngày trong m t th i h n 3 năm mà t su t sinhự ả ả ộ ờ ạ ỷ ấ

l i là 11.8%. bên trái c a bi u đ , nh ng thanh đ mô t 5% t su tợ Ở ủ ể ồ ữ ỏ ả ỷ ấ

sinh l i th p nh t m i ngày và chính là nh ng kho n l l n nh t t -4%ợ ấ ấ ỗ ữ ả ỗ ớ ấ ừ

đ n -8%. V y ta có th kh ng đ nh r ng t n th t trong 95% các tr ngế ậ ể ẳ ị ằ ổ ấ ườ

h p không v t quá 4% kho n ti n đ u t . Nói m t cách khác, n u taợ ượ ả ề ầ ư ộ ế

đ u t 100 € thì v i m c đ tin c y là 95%, ta hy v ng kho n l t i đaầ ư ớ ứ ộ ậ ọ ả ỗ ố

không vu t quá 100 € × 4% = 4 €. ợ

Ta ph i luôn nh r ng VaR không có vai trò hay m c đích ph nả ớ ằ ụ ả

ánh m t hi n t ng ch c ch n mà ch là m t c tính xác su t. N u taộ ệ ượ ắ ắ ỉ ộ ướ ấ ế

mu n tăng m c tin c y, ta ch c n h ng v phía c c trái c a bi u đố ứ ậ ỉ ầ ướ ề ự ủ ể ồ

trong đó hai thanh đ , v trí -8% và -7%, th hi n 1% t su t sinh l iỏ ở ị ể ệ ỷ ấ ợ

th p nh t. V i m c tín nhi m là 99%, ta có th c tính kho n l l nấ ấ ớ ứ ệ ể ướ ả ỗ ớ

nh t sẽ không v t quá 7%, hay là n u ta đ u t 100 € thì t n th t t iấ ượ ế ầ ư ổ ấ ố

đa không v t quá 7 €.ượ

55

3.5. Các ph ng pháp ti p c n VaRươ ế ậ truy n th ngề ố

3.5.1. Ph ng pháp phân tíchươ

3.5.1.1. Khái ni m:ệ

Ph ng pháp phân tích còn có tên g i khác là ph ng phápươ ọ ươ

ph ng sai – hi p ph ng sai. ươ ệ ươ Ph ng pháp này s d ng nh ng hi uươ ử ụ ữ ể

bi t v các giá tr nh p li u v các giá tr nh p li u và nh ng mô hìnhế ề ị ậ ệ ề ị ậ ệ ữ

đ nh giá có liên quan cùng v i các gi đ nh đây là phân ph i chu n.ị ớ ả ị ố ẩ

Đ ng cong màu xanh lá cây sau đây là phân ph i chu n :ườ ố ẩ

Chiếm 5% tổng thể

Chiếm 1%

56

3.5.1.2. Cách ti n hành :ế

Thông th ng, ti n trình g m 4 b c:ườ ế ồ ướ

B c 1: B ng nh ng công c đ c chu n hóa, chúng ta ph i l c raướ ằ ữ ụ ượ ẩ ả ọ

t ng tài s n trong danh m c đ u t đ phác h a tài s n đó đ n gi nừ ả ụ ầ ư ể ọ ả ơ ả

h n. Ti n trình v ch ra r i ro thì ph c t p h n cho các tài s n ph c h pơ ế ạ ủ ứ ạ ơ ả ứ ợ

(nh c phi u và quy n ch n), nh ng cách tính toán trên c b n v nư ổ ế ề ọ ư ơ ả ẫ

không thay đ i. Chúng ta c g ng v ch ra m i tài s n tài chính trongổ ố ắ ạ ỗ ả

t ng nhóm công c t ng ng v i nh ng r i ro th tr ng c b n. Vi cừ ụ ươ ứ ớ ữ ủ ị ườ ơ ả ệ

v ch ra r i ro thì khá phi n ph c, vì ph i c l ng các ph ng sai vàạ ủ ề ứ ả ướ ượ ươ

hi p ph ng sai c a hàng ngàn tài s n đ c l p, do đó c l ng nh ngệ ươ ủ ả ộ ậ ướ ượ ữ

th ng kê này cho nh ng công c r i ro ph bi n c a th tr ng, có số ữ ụ ủ ổ ế ủ ị ườ ự

khác bi t gi a nh ng tài s n cũ và m i. Ma tr n k t qu có th đ c sệ ữ ữ ả ớ ậ ế ả ể ựơ ử

d ng đ đo l ng Var c a b t kì tài s n nào th hi n s k t h p c aụ ể ườ ủ ấ ả ể ệ ự ế ợ ủ

nh ng r i ro th tr ng này.ữ ủ ị ườ

B c 2: M i tài s n tài chính đ c quy đ nh nh là m t nhóm cácướ ỗ ả ượ ị ư ộ

v th trong nh ng công c th tr ng đ c chu n hóa. Ví d v i m tị ế ữ ụ ị ườ ượ ẩ ụ ớ ộ

trái phi u kỳ h n 10 năm t ng ng v i 10 trái phi u zero couponế ạ ươ ứ ớ ế

trung gian (có m nh giá t ng x ng v i lãi m i năm), và trái phi uệ ươ ứ ớ ỗ ế

trung gian cu i cùng thì có m nh giá t ng đ ng v i c trái phi u 10ố ệ ươ ươ ớ ả ế

năm. Ti n trình này r t ph c t p khi tính toán v i trái phi u có thế ấ ứ ạ ớ ế ể

chuy n đ i, c phi u hay nh ng công c phái sinh. ể ổ ổ ế ữ ụ

B c 3: M t khi nh ng công c đ c chu n hóa có nh h ng đ nướ ộ ữ ụ ượ ẩ ả ưở ế

tài s n hay nh ng tài s n trong danh m c đ u t đ c xác đ nh, chúngả ữ ả ụ ầ ư ượ ị

ta ph i c l ng ph ng sai c a t ng công c và hi p ph ng sai gi aả ướ ượ ươ ủ ừ ụ ệ ươ ữ

các công c b c ti p theo. Trên th c t , ph ng sai và hi p ph ngụ ở ướ ế ự ế ươ ệ ươ

sai này đ c c l ng b ng các d li u trong quá kh . Chúng là m uượ ướ ượ ằ ữ ệ ứ ấ

ch t đ c l ng Var.ố ể ướ ượ

B c 4: Var c a danh m c đ u t đ c tính tóan b ng cách sướ ủ ụ ầ ư ựơ ằ ử

d ng t tr ng c a nh ng công c đ c chu n hóa tính toán trong b cụ ỷ ọ ủ ữ ụ ượ ẩ ướ

57

2 và ph ng sai, hi p ph ng sai c a nh ng công c này đ c tính ươ ệ ươ ủ ữ ụ ượ ở

b c 3. ướ

3.5.1.3. Đánh giá:

Th m nh c a ph ng pháp ti p c n ph ng sai- hi p ph ng saiế ạ ủ ươ ế ậ ươ ệ ươ

là tính var đ n gi n, khi b n đã có gi thi t v phân ph i c a l i nhu nơ ả ạ ả ế ề ố ủ ợ ậ

và đ a ra l i nhu n kỳ v ng, ph ng sai, hi p ph ng sai c a l iư ợ ậ ọ ươ ệ ươ ủ ợ

nhu n. Thông qua ti n trình c l ng, có 3 đi m chính y u c a cáchậ ế ướ ượ ể ế ủ

ti p c n này:ế ậ

- Gi thi t phân ph i không chính xác: n u t su t sinh l i có đi uả ế ố ế ỷ ấ ợ ề

ki n không tuân theo phân ph i chu n, Var tính đ c sẽ nh h n giá trệ ố ẩ ượ ỏ ơ ị

c a Var th t s . Nói cách khác, n u nó có nhi u nét chính sai khác trongủ ậ ự ế ề

phân ph i th c h n gi thi t phân ph i chu n mong đ i, Var th c sẽố ự ơ ả ế ố ẩ ợ ự

cao h n Var tính đ c.ơ ượ

- Nh p li u sai: th m chí n u gi thi t l i nhu n có phân ph iậ ệ ậ ế ả ế ợ ậ ố

chu n chính xác, Var có th v n b sai n u ph ng sai và hi p ph ngẩ ể ẫ ị ế ươ ệ ươ

sai dùng đ c l ng nó không chính xác. M r ng h n, khi nh ng conể ướ ượ ở ộ ơ ữ

s này đ c c l ng b ng vi c s d ng các d li u l ch s , nó cũngố ượ ướ ượ ằ ệ ử ụ ữ ệ ị ử

có nh ng sai sót s đ ng có liên quan đ n t ng ph ng pháp cữ ơ ẳ ế ừ ươ ướ

l ng. Nói cách khác, ma tr n ph ng sai và hi p ph ng sai – d li uượ ậ ươ ệ ươ ữ ệ

đ u vào quan tr ng trong ph ng pháp đo l ng Var – là m t t p h pầ ọ ươ ườ ộ ậ ợ

nh ng ph ng pháp c l ng, m t s trong đó có nh ng kho n m cữ ươ ướ ượ ộ ố ữ ả ụ

sai l ch r t l n.ệ ấ ớ

- Nh ng bi n s không n đ nh: m t v n đ liên quan khác làữ ế ố ổ ị ộ ấ ề

ph ng sai và hi p ph ng sai gi a các tài s n thay đ i theo th i gian.ươ ệ ươ ữ ả ổ ờ

S b t n đ nh trong nh ng giá tr này r t ph bi n b i vì nh ng thànhự ấ ổ ị ữ ị ấ ổ ế ở ữ

t c b n t o nên nh ng con s này thay đ i theo th i gian. Đi u này cóố ơ ả ạ ữ ố ổ ờ ề

th d n đ n s sai l ch khi tính toán Var.ề ẫ ế ự ệ

3.5.2. Ph ng pháp mô ph ng l ch sươ ổ ị ử

58

Ph ng pháp đ n gi n này đ a ra gi thuy t r ng s phân b tươ ơ ả ư ả ế ằ ự ố ỷ

su t sinh l i trong quá kh có th tái di n trong t ng lai. ấ ợ ứ ể ễ ươ Nói c th ,ụ ể

VaR đ c xác đ nh nh sau : ượ ị ư

1. Xác đ nh giá tr hi n t i c a danh m c đ u t (Vị ị ệ ạ ủ ụ ầ ư 0)

2. Tính t t c các t su t sinh l i quá kh c a danh m c đ u t này theoấ ả ỷ ấ ợ ứ ủ ụ ầ ư

t ng h s r i ro (giá tr c phi u, t giá h i đoái, t l lãi su t, vv) từ ệ ố ủ ị ổ ế ỷ ố ỷ ệ ấ ừ

23/03/2011 đ n 10/09/2011.ế

Công th c tính t su t sinh l i: ứ ỷ ấ ợ ln(Pt/Pt-1)

3.   S p x p các t su t sinh l i theo th t t th p nh t đ n cao nh t. ắ ế ỷ ấ ợ ứ ự ừ ấ ấ ế ấ

4. Tính VaR theo đ tin c y và s li u t su t sinh l i quá kh . Ví d : n uộ ậ ố ệ ỷ ấ ợ ứ ụ ế

ta có m t danh sách bao g m 1400 d li u quá kh ộ ồ ữ ệ ứ (historical data) và

n u đ tin c y là 95%, thì VaR là giá tr th 70 trong danh sách này = (1 −ế ộ ậ ị ứ

0.95) × 1400. N u đ tin c y là 99% thì VaR là giá tr th 14. ế ộ ậ ị ứ

3.5.3. Ph ng pháp monte carloươ

B c 1:ướ Xác đ nh ph m vi th i gian T, chia thành N đ n v th i gian nh t,ị ạ ờ ơ ị ờ ỏ Δ

t = T/N). VD: N=22 => t = 1.Δ Δ

B c 2:ướ T o ra nh ng con s ng u nhiên t phân ph i chu n. ạ ữ ố ẫ ừ ố ẩ φ

Công th c : =NORMSINV(RAND())ứ

VD : NORMSINV(0.05)= -1.644853627

T đó ta tìm TSSL :ừ

Ri = (Si+1 - Si) / Si = μ δt + σ φ δt1/2(

1)

Ri : TSSL c a ch ng khoán ngày th i.ủ ứ ứ

Si : Giá ch ng khoán ngày th i.ứ ứ

Si+1: Giá ch ng khoán ngày th i+1ứ ứ

: Giá ch ng khoán bình quânμ ứ

t : B c th i gianδ ướ ờ

: Đ bi n đ ng (đ l ch chu n) c a giá ch ng khoán.σ ộ ế ộ ộ ệ ẩ ủ ứ

: m t con s ng u nhiên tta5o ra t phân ph i chu n.φ ộ ố ẫ ừ ố ẩ

59

B c 3:ướ L p l i b c hai cho t i khi xác đ nh đ c giá tr Rt. Sau đó ta tínhậ ạ ướ ớ ị ượ ị

đ l n trong s thay đ i c a giá (ộ ớ ự ổ ủ Si)

B c 4:ướ Tìm giá trong t ng lai b ng cách l y giá t i th i đi m ban đ u (So)ươ ằ ấ ạ ờ ể ầ

c ng v i TSSL đ l n trong s thay đ i c a giá (ộ ớ ộ ớ ự ổ ủ Si

3.5.4. So sánh ba ph ng pháp ti p c n VaR truy n th ngươ ế ậ ề ố

Trong ba ph ng pháp: ph ng sai và hi p sai, mô ph ng l ch sươ ươ ệ ỏ ị ử

và mô ph ng Monter Carlo thì l a ch n ph ng pháp đo l ng nào làỏ ự ọ ươ ườ

t t nh t đ qu n lý r i ro c a danh m c đ u t . Câu tr l i là không coố ấ ể ả ủ ủ ụ ầ ư ả ờ

ph ng pháp nào là t i u duy nh t hay t t nh t. ươ ố ư ấ ố ấ L a ch n ph ngự ọ ươ

pháp nào là ph thu c vào:ụ ộ

Kh năng n m b t các r i ro c a th tr ng trong danh m c đ u t baoả ắ ắ ủ ủ ị ườ ụ ầ ư

g m quy n ch n.ồ ề ọ

D th c hi n, d gi i thích cho qu n lý c p cao.ễ ự ệ ễ ả ả ấ

Kh năng phân tích linh ho t trong k t h p các gi đ nh thay th .ả ạ ế ợ ả ị ế

Đ tin c y c a k t qu .ộ ậ ủ ế ả

Ph ngươ

pháp mô

ph ng l chỏ ị

sử

Ph ng phápươ

ph ng sai và hi pươ ệ

ph ng saiươ

Ph ng phápươ

mô ph ngỏ

Monte Carlo

Kh năng n mả ắ

b t các r i ro c aắ ủ ủ

th tr ng trongị ườ

danh m c đ u tụ ầ ư

bao g m quy nồ ề

ch nọ

Có, b t kấ ể

danh m c cóụ

quy n ch nề ọ

hay không.

Không, ngo i trạ ừ

danh m c đ u tụ ầ ư

n m gi là ng n h n,ắ ữ ắ ạ

s l ng v a ph i vàố ượ ừ ả

không có quy n ch n.ề ọ

Có, b t k danhấ ể

m c có quy nụ ề

ch n hay không.ọ

D th c hi nễ ự ệ Có, d a vàoự

giá tr thị ị

tr ng trongườ

quá kh c aứ ủ

Có, danh m c đ u tụ ầ ư

có s l ng h p lýố ượ ợ

(d tính toán giá trễ ị

trung bình, ph ngươ

Có

60

danh m cụ

đ u t .ầ ư

sai, hi p ph ng sai)ệ ươ

Th c hi n tínhự ệ

toán m t cáchộ

nhanh chóng

Có Có Không, ngo i trạ ừ

máy tính có s nẵ

ph n m m càiầ ề

đ t có kh năngặ ả

x lý cao, danhử

m c đ u tụ ầ ư

t ng đ i h nươ ố ạ

ch .ế

D gi i thích choễ ả

nhà qu n lý c pả ấ

cao

Có Không Không

Nguy c sai l chơ ệ

c tính giá trướ ị

r i ro khi sủ ử

d ng nh ng dụ ữ ữ

li u quá kh g nệ ứ ầ

đây không đi nể

hình

Có Có, ngo i tr khi thayạ ừ

th h s t ngế ệ ố ươ

quan, đ l ch chu nộ ệ ẩ

h p lý.ợ

Có, ngo i tr thayạ ừ

th tham s cế ố ướ

tính s d ng h pử ụ ợ

lý.

D phân tích linhễ

ho t đ ki m traạ ể ể

hi u qu c a giệ ả ủ ả

đ nh thay thị ế

Không Có kh năng ki m traả ể

gi đ nh thay th vả ị ế ề

t ng quan, đ l chươ ộ ệ

chu n. Ngo i trẩ ạ ừ

ki m tra v các giể ề ả

đ nh thu c phân ph iị ộ ố

chu n c a d li u.ẩ ủ ữ ệ

Có

61

Ph ng phápươ u đi mƯ ể Nh c đi mượ ể

Phân tích quá kh ứ(historical analysis)

• thi t k và áp d ng dế ế ụ ễ dàng• không c n gi thuy t vầ ả ế ề quy lu t phân bậ ố

• đòi h i m t s li u c c l nỏ ộ ố ệ ự ớ

• t ng lai có th khôngươ ể gi ng quá khố ứ

Ph ng sai - hi pươ ệ ph ng sai /ươRiskMetrics

• thi t k và áp d ng dế ế ụ ễ dàng• áp d ng cho danh m cụ ụ đ u t bao g m ch ngầ ư ồ ứ khoán tuy n tính (nh cế ư ổ phi u)ế

• tính VaR không t t choố nh ng ch ng khoán phiữ ứ tuy n (quy n ch n)ế ề ọ• ít quan tâm đ n tr ngế ườ h p x u nh t và nh v yợ ấ ấ ư ậ không ch ng minh đ c giứ ượ ả thuy t v phân b chu nế ề ố ẩ c a các d li uủ ữ ệ

Monte Carlo • có kh năng tính VaR r tả ấ chính xác• áp d ng cho danh m cụ ụ đ u t bao g m ch ngầ ư ồ ứ khoán phi tuy n (quy nế ề ch n)ọ

• không d ch n m t phânễ ọ ộ b xác su tố ấ• chi phí tính toán r t caoấ (th i gian th c thi, b nhờ ự ộ ớ máy vi tính m nh, vv)ạ

3.6. Ph ng pháp ti p c n VaR m r ngươ ế ậ ở ộ

C ba ph ng pháp ti p c n VaR trình bày tr c v n có nh ngả ươ ế ậ ướ ẫ ữ

m t h n ch nh t đ nh, do b áp đ t b i các đi u ki n nh d li u phânặ ạ ế ấ ị ị ặ ở ề ệ ư ữ ệ

ph i chu n, tính d ng hay có quan h tuy n tính…, đi u này hi m g pố ẩ ừ ệ ế ề ế ặ

trong th c t , trong đó phân ph i chu n v n là m t gi đ nh khá áp đ t.ự ế ố ẩ ẫ ộ ả ị ặ

Đ các ph ng pháp ti p c n VaR sát h p v i th c t h n, sau đâyể ươ ế ậ ợ ớ ự ế ơ

nhóm sẽ trình bày m t ph ng pháp c i ti n - m r ng trong vi c cộ ươ ả ế ở ộ ệ ướ

l ng giá tr VaR.ượ ị

3.6.1. Gi i thi u v ph ng phápớ ệ ề ươ

3.6.1.1. Ph ng pháp ti p c nươ ế ậ

Ph ng pháp m r ng xem xét đ v n d ng hai ph ng phápươ ở ộ ể ậ ụ ươ

Riskmetrics và mô ph ng Monte Carlo trên c s quan sát chu i d li uỏ ơ ở ỗ ữ ệ

không nh t thi t ph i có phân ph i chu n, t ng quan gi a các bi n cóấ ế ả ố ẩ ươ ữ ế

62

th là phi tuy n tính, chu i bi n có th không d ng và ph ng sai cóể ế ỗ ế ể ừ ươ

th không thu n nh t.ể ầ ấ

N u d báo t su t sinh l i t ng lai là phân ph i chu n (khôngế ự ỉ ấ ợ ươ ố ẩ

yêu c u là chu i d ng), ta có th s d ng ph ng pháp Riskmetrics (vàầ ỗ ừ ể ử ụ ươ

có th c ph ng pháp Monte Carlo). Ng c l i, n u vi ph m gi thi tể ả ươ ượ ạ ế ạ ả ế

c a ph ng pháp Riskmetrics ta không th ti n hành theo cách đó, thayủ ươ ể ế

vào đó ph ng pháp Monte Carlo là m t g i ý đáng quan tâm. Tuyươ ộ ợ

nhiên, đi m m r ngể ở ộ đây sẽ là cách ta tìm các thông s đ u vào choở ố ầ

mô hình Monte Carlo, phép ARMA và GARCH là m t ví d g i m choộ ụ ợ ở

tr ng h p kỳ v ng (ườ ợ ọ μ ) thay đ i và đ l ch chu n (ổ ộ ệ ẩ σ ) không thu nầ

nh t.ấ

3.6.1.2. Ti n trình th c hi n và ph n m m s d ngế ự ệ ầ ề ử ụ

Ti n trình c l ng VaR m r ng sẽ đ c th c hi n qua 2 giaiế ướ ượ ở ộ ượ ự ệ

đo n:ạ

Giai đo n 1: Ki m đ nh gi thi t phân ph i chu n và tính d ngạ ể ị ả ế ố ẩ ừ

Nhóm s d ng ph n m m Eviews đ th c hi n các ki m đ nh này.ử ụ ầ ề ể ự ệ ể ị

Đ i v i ki m đ nh phân ph i chu n, ta s d ng phép ki m đ nh Jarque-ố ớ ể ị ố ẩ ử ụ ể ị

Bera (JB) và đ i v i ki m đ nh tính d ng, ta s d ng phép ki m đ nhố ớ ể ị ừ ử ụ ể ị

nghi m đ n v (Unit Root Test) d a trên tiêu chu n ki m đ nh Dickey-ệ ơ ị ự ẩ ể ị

Fuller.

Giai đo n 2: Ch n h ng m r ngạ ọ ướ ở ộ

K t qu ki m đ nh giai đo n 1 sẽ cung c p thông tin đ ta quy tế ả ể ị ở ạ ấ ể ế

đ nh nên s d ng ph ng pháp Riskmetrics hay mô ph ng Monte Carloị ử ụ ươ ỏ

đ c l ng VaR.ể ướ ượ

V i chu i d li u th c t không th a các đi u ki n đ c l ngớ ỗ ữ ệ ự ế ỏ ề ệ ể ướ ượ

theo ph ng pháp truy n th ng – bình ph ng nh nh t OLS, nhóm sẽươ ề ố ươ ỏ ấ

hi u ch nh thông qua hai quá trình ARMA và GARCH (b ng ph n m mệ ỉ ằ ầ ề

Eviews). Sau khi hi u ch nh thành công, ta sẽ tính đ c các tham s c nệ ỉ ượ ố ầ

thi t đ tính VaR theo mô hình Riskmetrics ho c đ a vào ch y môế ể ặ ư ạ

63

ph ng Monte Carlo. Quá trình mô ph ng này có th th c hi n trên Excelỏ ỏ ể ự ệ

thông qua Add-Ins Crystal Ball.

3.6.1.3. D li u và ph m vi nghiên c uữ ệ ạ ứ

Nhóm sẽ c l ng VaR cho m t danh m c đ u t (portfolio) trênướ ượ ộ ụ ầ ư

th tr ng ch ng khoán Vi t Nam thay vì c l ng VaR cho m t vàiị ườ ứ ệ ướ ượ ộ

s n ph m phái sinh, vi c áp d ng trên các h p đ ng sẽ ph c t p h nả ẩ ệ ụ ợ ồ ứ ạ ơ

nhi u. m c đ trong bài nghiên c u này, nhóm ch đ a ra ph ngề Ở ứ ộ ứ ỉ ư ươ

pháp ti p c n VaR ph m vi m r ng t các ph ng pháp c b n. Vàế ậ ở ạ ở ộ ừ ươ ơ ả

cũng đ đ n gi n, danh m c đ u t đây sẽ ch bao g m hai lo i ch ngể ơ ả ụ ầ ư ở ỉ ồ ạ ứ

khoán có t tr ng b ng nhau. C th , nhóm sẽ kh o sát d li u v giáỉ ọ ằ ụ ể ả ữ ệ ề

giao d ch cu i phiên c a hai c phi u REE và SAM, đây là hai c phi uị ố ủ ổ ế ổ ế

y t đ u tiên lên sàn ch ng khoán TP.HCM, t ngày 23/8/2007 đ n ngàyế ầ ứ ừ ế

1/9/2011, bao g m 1000 phiên giao d ch.ồ ị

Lý do nhóm ch n 2 c phi u này vì đây là 2 c phi u niêm y t lâuọ ổ ế ổ ế ế

đ i nh t trên sàn giao d ch ch ng khoán Vi t Nam, nghĩa là ta có thờ ấ ị ứ ệ ể

ch n m u quan sát l n tính đ n th i đi m này (1000 quan sátọ ẫ ớ ế ờ ể 1), đ ngồ

nghĩa v i vi c k t qu c l ng sẽ có ch t l ng h n r t nhi u. Đâyớ ệ ế ả ướ ượ ấ ượ ơ ấ ề

cũng là hai c phi u có kh i l ng và giá tr giao d ch t ng đ i l n soổ ế ố ượ ị ị ươ ố ớ

v i các c phi u khác.ớ ổ ế

3.6.2. Ý t ng phát tri n v mô hình VaR m r ngưở ể ề ở ộ

3.6.2.1. Các gi thi t c a mô hình VaRả ế ủ

- Tính d ng:ừ M t chu i đ c g i là d ng n u kỳ v ng, ph ng saiộ ỗ ượ ọ ừ ế ọ ươ

và hi p ph ng sai không thay đ i theo th i gian. Đi u này cũng cóệ ươ ổ ờ ề

nghĩa là phân b xác su t c a chu i là không thay đ i theo th i gian.ố ấ ủ ỗ ổ ờ

- Phân ph i chu n:ố ẩ Trong m t s ph ng pháp tính VaR, gi thi tộ ố ươ ả ế

r ng l i su t tài s n tuân theo quy lu t phân ph i chu n, ch tr m t sằ ợ ấ ả ậ ố ẩ ỉ ừ ộ ố

ph ng pháp ti p c n VaR phi tham s nh Monte Carlo.ươ ế ậ ố ư

- B c ng u nhiênướ ẫ : V i gi thi t này, ng i ta tin r ng giá tr t ngớ ả ế ườ ằ ị ươ

1 Trên th c t , m t m u ự ế ộ ẫ từ 200 quan sát cũng đã cho k t qu có th ch p nh n đ c.ế ả ể ấ ậ ượ

Pr(rt < VaR)

VaR μ ri

64

lai không ph thu c vào giá tr trong quá kh .ụ ộ ị ứ

- Giá tr không âmị : Các tài s n nh t thi t ph i là các giá tr khôngả ấ ế ả ị

âm.

- Th i gian c đ nh:ờ ố ị Gi thi t này cho r ng, đi u gì đúng cho m tả ế ằ ề ộ

kho ng th i gian thì cũng đúng cho nhi u kho ng th i gian. Ch ng h n,ả ờ ề ả ờ ẳ ạ

n u cho kho ng th i gian m t tu n thì cũng có th m r ng cho m tế ả ờ ộ ầ ể ở ộ ộ

năm.

3.6.2.2. Mô hình VaR l i su t c a tài s nợ ấ ủ ả

3.6.2.2.1.Mô hình VaR l i su t c a m t tài s nợ ấ ủ ộ ả

V i gi thi t ớ ả ế chu i l i su t c a tài s n ỗ ợ ấ ủ ả rt là chu i d ng và có phânỗ ừ

b chu nố ẩ , chúng ta ch c n s d ng hai tham s kỳ v ng (ỉ ầ ử ụ ố ọ μ ) và đ l chộ ệ

chu n (ẩ σ ) (ho c s d ng các c l ng c a chúng) có th tính đ cặ ử ụ ướ ượ ủ ể ượ

giá tr VaR.ị

T gi thi t ừ ả ế rt ~ N ( μ ,σ2 )suy ra

rt−μ

σ~N ( 0,1)

. Công th c tínhứ

VaR đ c xác đ nh nh sau: ượ ị ư

VaR(1ngày ,(1−α )100% )=μ+N−1(α )σ (1)

Trong đó v i các m c ý nghĩa ớ ứ α : 1%; 2,5%; 5% ta có N−1 (0 ,01)= -

2,33; N−1 (0 ,025)= -1,96; N

−1 (0 ,05)= -1.65.

3.6.2.2.2. Mô hình VaR l i su t đ i v i m t danh m cợ ấ ố ớ ộ ụ

Đ i v i vi c xác đ nh VaR l i su t cho m t danh m c P cũng cóố ớ ệ ị ợ ấ ộ ụ

công th c t ng t :ứ ươ ự

65

VaRr p(1ngày ,(1−α )100 % )=μp+N

−1( α)σ p (2)

n uế  l i su t t ng tài s n c a danh m c tuân theo quy lu t phânợ ấ ừ ả ủ ụ ậ

ph i chu n ố ẩ ri~ N ( μi , σ i2) v i i = 1ớ ¿N thì l i su t danh m c cũng tuânợ ấ ụ

theo quy lu t phân ph i chu n ậ ố ẩ r p ~N (μ p , σ p2 ) . Gi s ả ử (w1 ,w2 , .. . ,wn ) là

t tr ng danh m c khi đó ta xác đ nh đ c ỷ ọ ụ ị ượr p=∑

i=1

N

wi ri ; r̄ p=∑

i=1

N

wi r̄i ;

σ p2=W 'VW .

Nh v y, v i hai c phi u REE và SAM ta có các kí hi u rư ậ ớ ổ ế ệ 1, r2 và rp là

t su t sinh l i c a c phi u REE, c phi u SAM và danh m c t i th iỷ ấ ợ ủ ổ ế ổ ế ụ ạ ờ

đi m t (ể r p=12r1+

12r 2). Các đ nh nghĩa t ng t cho kỳ v ng (ị ươ ự ọ μ), ph ngươ

sai (σ 2) v i tham chi u 1, 2 và p.ớ ế

3.6.2.3. Xét hai ph ng pháp c l ng VaRươ ướ ượ

3.6.2.3.1.Ph ng pháp Riskmetrics:ươ

Mô hình Riskmetrics quan tâm đ n các chu i l i su t không d ngế ỗ ợ ấ ừ

(v i m t m c ý nghĩa xác đ nh) và t n t i ph ng sai không thu nớ ộ ứ ị ồ ạ ươ ầ

nh t. Ph ng pháp có các gi đ nh sau:ấ ươ ả ị

1. Chu i l i su t ỗ ợ ấ rt v i đi u ki n bi t các thông tin t i th i đi mớ ề ệ ế ạ ờ ể

(t-1) tuân theo quy lu t phân ph i chu n: ậ ố ẩ (r t /ℑt−1)~ N (μt , σ t2 ) .

2. μt tuân theo mô hình ARMA( 1,1).

3. σ t2

tuân theo mô hình GARCH(1,1).

ut=rt−μtut=σ t εtσ t

2=α0+α 1u t−12 +β1σ t−1

2 ; v i ớ ε t ~ IID(0,1) (3)

Tùy vào th c t tính toán, chúng ta cũng có th s d ng m t s môự ế ể ử ụ ộ ố

hình nh : ARMA(1,1) - GARCH(1,1); AR(1) - GARCH(1,1); ARMA(1,1) -ư

IGARCH(1,1) ; AR(1) - GARCH(1,1)...

66

3.6.2.3.2.Ph ng pháp mô ph ng Monte Carlo:ươ ỏ

V i các giá tr c l ng ớ ị ướ ượ μ và σ 2, ta ti n hành mô ph ng Monteế ỏ

Carlo d a trên m t quy trình ch y các bi n s ng u nhiên b ng ph nự ộ ạ ế ố ẫ ằ ầ

m m Excel thông qua Add-Ins Crytal Ball.ề

3.6.3. V n d ng mô hình VaR m r ng đ c l ng VaR cho danhậ ụ ở ộ ể ướ ượ

m cụ

M c tiêu c a ta là xác đ nh đ c giá tr VaR c a danh m c đ u tụ ủ ị ượ ị ủ ụ ầ ư

g m hai ch ng khoán REE và SAM đ c niêm y t trên sàn ch ng khoánồ ứ ượ ế ứ

HoSE. Chúng ta gi đ nh hai ch ng khoán này có t tr ng b ng nhauả ị ứ ỉ ọ ằ

(50%) trong danh m c và gi s giá tr danh m c đ u t là 1 t đ ng, taụ ả ử ị ụ ầ ư ỷ ồ

sẽ xác đ nh VaR c a danh m c theo c giá tr t ng đ i và tuy t đ i.ị ủ ụ ả ị ươ ố ệ ố

VaR đây đ c tính theo 1 ngày, giá tr VaR tuy t đ i sẽ đ c xácở ượ ị ệ ố ượ

đ nh b ng cách l y VaR l i su t c a 1 ngày nhân v i giá tr danh m cị ằ ấ ợ ấ ủ ớ ị ụ

th i th i đi m c l ng.ờ ờ ể ướ ượ

3.6.3.1. Mô t danh m cả ụ

- Chu i giá c a hai c phi u REE và SAMỗ ủ ổ ế

Chu i giá c a hai c phi u đ c quan sát trong th i gian h n 4ỗ ủ ổ ế ượ ờ ơ

năm (t 23/8/2007 đ n 1/9/2011), ta có đ th chu i giá qua các nămừ ế ồ ị ỗ

nh sau:ư

67

0

10

20

30

40

50

2008 2009 2010 2011

REE

0

10

20

30

40

50

60

70

2008 2009 2010 2011

SAM

68

200

400

600

800

1000

1200

2008 2009 2010 2011

VN-INDEX

Quan sát 2 đ th , so sánh v i đ th ch s giá VN-Index ta nh nồ ị ớ ồ ị ỉ ố ậ

th y các đ th có hình d ng r t gi ng nhau, có th th y chu i giá thấ ồ ị ạ ấ ố ể ấ ỗ ể

hi n khá rõ nét 3 giai đo n chính: th tr ng tăng tr ng m nh mẽ,ệ ạ ị ườ ưở ạ

bùng n gi a năm 2007; th tr ng năm 2008 lao d c không phanh doổ ữ ị ườ ố

nh h ng c a cu c kh ng ho ng tài chính th gi i; t gi a năm 2009ả ưở ủ ộ ủ ả ế ớ ừ ữ

tr đi th tr ng b t đ u có nh ng d u hi u ph c h i kh quan, tuyở ị ưở ắ ầ ữ ấ ệ ụ ồ ả

nhiên cho đ n nay th tr ng v n lình xình đ y b t n.ế ị ườ ẫ ầ ấ ổ

- Chu i t su t sinh l i c a hai c phi u REE và SAMỗ ỉ ấ ợ ủ ổ ế

M u c a chúng ta g m 1000 quan sát trong th i gian 23/8/2007ẫ ủ ồ ờ

đ n 1/9/2011. Chúng ta tính t su t sinh l i rế ỷ ấ ợ t (cho m i ch ng khoán)ỗ ứ

theo công th c:ứ

r¿=P i ,t+1−P¿

P¿ v i t=1,2,…ớ

Pit+1 và Pit là ch s giá c a ch ng khoán i (i=1,2) t i th i kỳ t+1 và t.ỉ ố ủ ứ ạ ờ

Ta có đ th t su t sinh l i c a hai mã REE và SAM:ồ ị ỉ ấ ợ ủ

69

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

2008 2009 2010 2011

REE

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

2008 2009 2010 2011

SAM

Ta nh n th y l i su t c a 2 c phi u không v t quá kho ng t -ậ ấ ợ ấ ủ ổ ế ượ ả ừ

0.05 đ n 0.05 do sàn HoSE áp d ng biên đ giá 5%. Có m t s th i đi mế ụ ộ ộ ố ờ ể

70

l i su t 2 c phi u v t quá gi i h n này là th i đi m chi tr c t c tàiợ ấ ổ ế ượ ớ ạ ờ ể ả ổ ứ

s n, hay g i là ngày giao d ch không h ng quy n.ả ọ ị ưở ề

3.6.3.2. Ki m đ nh gi thi t c a mô hình VaRể ị ả ế ủ

Nh đã đ c p trên, mô hình tính VaR c n gi thi t ư ề ậ ở ầ ả ế chu i l i su tỗ ợ ấ

c a tài s n ủ ả rt là chu i d ng và có phân b chu nỗ ừ ố ẩ , khi đó chúng ta ch c nỉ ầ

s d ng hai tham s kỳ v ng (ử ụ ố ọ μ ) và đ l ch chu n (ộ ệ ẩ σ ) (ho c s d ngặ ử ụ

các c l ng c a chúng) là có th tính đ c giá tr VaR. B i v y, côngướ ượ ủ ể ượ ị ở ậ

vi c đ u tiên tr c khi đi c l ng VaR là ph i ki m tra tính d ng vàệ ầ ướ ướ ượ ả ể ừ

d ng phân ph i c a chu i l i su t. N u nó không d ng ho c/và khôngạ ố ủ ỗ ợ ấ ế ừ ặ

phân ph i chu n thì ta ph i đi u ch nh. Eviews cung c p cho ta nh ngố ẩ ả ề ỉ ấ ữ

công c và ph ng pháp tr c quan đ gi i quy t v n đ này.ụ ươ ự ể ả ế ấ ề

- Ki m đ nh gi thi t phân ph i chu nể ị ả ế ố ẩ

Đ ki m đ nh tính phân ph i chu n chu i l i su t ể ể ị ố ẩ ỗ ợ ấ ri ta có th sể ử

d ng phân ph i ụ ố χ2. Ta sẽ s d ng ki m đ nh Jarque-Bera (JB) trongử ụ ể ị

Eviews đ ki m tra.ể ể

JB=n [ S2

6+(K−3)2

24 ]trong đó S là h s b t đ i x ng, K là h s nh n. V i n khá l n JBệ ố ấ ố ứ ệ ố ọ ớ ớ

có phân b x p x ố ấ ỉ χ2

(2). Xét c p gi thi tặ ả ế  :

H0 : ri có phân b chu n.ố ẩ

H1 : ri không có phân b chu n.ố ẩ

H0 sẽ b bác b n u JB > ị ỏ ế χ α2

, v i ớ α là m c ý nghĩa cho tr c.ứ ướ

Ng c l i, n u JB < ượ ạ ế χ α2

thì không có c s bác b Hơ ở ỏ 0 .

V i m c ý nghĩa ớ ứ α =5% , χ0 .052

(2) = 3.84.

K t qu t ph n m m Eviews đ i v i 2 c phi u REE và SAM nhế ả ừ ầ ề ố ớ ổ ế ư

71

sau:

0

20

40

60

80

100

120

140

-0.04 -0.02 -0.00 0.02 0.04

Series: R1 (REE)Sample 8/23/2007 9/01/2011Observations 999

Mean -0.000689Median 0.000000Maximum 0.054348Minimum -0.053763Std. Dev. 0.028412Skewness 0.183905Kurtosis 2.244687

Jarque-Bera 29.37821Probability 0.000000

0

20

40

60

80

100

120

-0.050 -0.025 -0.000 0.025 0.050

Series: R2 (SAM)Sample 8/23/2007 9/01/2011Observations 999

Mean -0.001721Median 0.000000Maximum 0.058824Minimum -0.057692Std. Dev. 0.029058Skewness 0.198763Kurtosis 2.233379

Jarque-Bera 31.04124Probability 0.000000

Đ i v i ố ớ r1 : JB = 29.37821 > χ0 .052

(2) = 3.84. Bác b gi thi t Hỏ ả ế 0 .

Nh v y ư ậ r1 không có phân ph i chu n.ố ẩ

Đ i v i ố ớ r2 : JB = 31.04124 > χ0 .052

(2) = 3.84. Bác b gi thi t Hỏ ả ế 0 .

Nh v y ư ậ r2 không có phân ph i chu n.ố ẩ

72

- Ki m đ nh gi thi t tính d ngể ị ả ế ừ

Chúng ta s d ng ki m đ nh nghi m đ n v (Unit Root Test) đử ụ ể ị ệ ơ ị ể

ki m tra tính d ng c a chu i l i su t rể ừ ủ ỗ ợ ấ i. Xét mô hình sau:

Y t= ρY t−1+u t , v i ớut - nhi u tr ng.ễ ắ

N u ế ρ=1 , khi đó Y t là b c ng u nhiên, và ướ ẫ

Y t là m t chu iộ ỗ

không d ng. Ng c l i, n u ừ ượ ạ ế ρ<1 , Y t là m t chu i d ng.ộ ỗ ừ

Dickey-Fuller (DF) đã đ a ra tiêu chu n ki m đ nh sau đây:ư ẩ ể ị

H0 : ρ=1 H1 : ρ<1

Ta c l ng mô hình ướ ượ Y t=ρY t−1+u t , τ=ρ / Se( ρ )có phân ph iố

DF. N u nhế ư :|τ=ρ /Se( ρ)|>|τα| thì bác b Hỏ 0 . Trong tr ng h p nàyườ ợ

chu i là chu i d ng.ỗ ỗ ừ

K t qu ki m đ nh v i chu i ế ả ể ị ớ ỗ r1 trên Eviews nh sau:ư

Null Hypothesis: R1 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=21)

t-Statistic   Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -23.43416  0.0000

Test critical values: 1% level -3.436683

5% level -2.864225

10% level -2.568251

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

73

Chú ý đ n ph n ki m đ nh Dickey-Fuller, ta có, giá tr ế ầ ể ị ị τ=ρ / Se( ρ )= -

23.43416, v i ớ τ 0,01 = -3.436683; τ 0,05 = -2.864225; τ 0,1= -2.568251. Vì

|τ=ρ /Se( ρ)|>|τα| v i ớ α =1%; 5% ; 10% , nh v y ư ậ r1 là chu i d ng.ỗ ừ

K t qu ki m đ nh v i chu i ế ả ể ị ớ ỗ r2 trên Eviews nh sau:ư

Null Hypothesis: R2 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=21)

t-Statistic   Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -22.82470  0.0000

Test critical values: 1% level -3.436683

5% level -2.864225

10% level -2.568251

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Ta có, giá tr ị τ=ρ / Se( ρ )= -22.82470, v i ớ τ 0,01 = -3.436683; τ 0,05 = -

2.864225; τ 0,1= -2.568251. Vì |τ=ρ /Se( ρ)|>|τα| v i ớ α =1%; 5% ;

10% , nh v y ư ậ r2 là chu i d ng.ỗ ừ

Nh v y rư ậ 1 và r2 đ u là các chu i d ng ngay t sai phân b c 0ề ỗ ừ ừ ậ 2

(Eviews kí hi u D là toán t sai phân).ệ ử

2 N u rế 1 và r2 ch a d ng, nghĩa là ư ừ|τ=ρ /Se( ρ)|<|τα|thì ta ph i ti p t c l y sai phân b cả ế ụ ấ ậ

1, b c 2… c a rậ ủ 1 và r2 cho đ n khi nào chu i rế ỗ 1 và r2 là các chu i d ng, t c là khiỗ ừ ứ

|τ=ρ /Se( ρ)|>|τα|.

74

Đ n đây, ta đã có k t qu ki m đ nh v chu i rế ế ả ể ị ề ỗ 1 và r2:

- Không phân ph i chu nố ẩ

- Là chu i d ngỗ ừ

Trong tr ng h p này, ta c n hi u ch nh b ng vi c l a ch n ápườ ợ ầ ệ ỉ ằ ệ ự ọ

d ng các mô hình h ARMA và ARCH, nh m c l ng đ c kỳ v ng (ụ ọ ằ ướ ượ ượ ọ

μ ) và đ l ch chu n (ộ ệ ẩ σ ) tr c khi đ a vào mô ph ng Monte Carlo.ướ ư ỏ

3.6.3.3. c l ng VaRƯớ ượ

- Mô hình ARMA

Tr c tiên, ta ki m tra s t ng quan trong thành ph n c a cácướ ể ự ươ ầ ủ

chu i: t t ng quan (AC) và t ng quan riêng ph n (PCA). Các b ngỗ ự ươ ươ ầ ả

sau xét l y đ tr là 24.ấ ộ ễ

L c đ t ng quan chu i sai phân c p 0 c a rượ ồ ươ ỗ ấ ủ 1:

75

H u h t các h s t ng quan khác 0 không có ý nghĩa th ng kê,ầ ế ệ ố ươ ố

l c đ t ng quan gi m v i đ tr càng l n. Ta quan tâm đ n m iượ ồ ươ ả ớ ộ ễ ớ ế ố

t ng quan gi a l i su t hi n t i (t=0) v i các l i su t có đ tr t = 1, 3,ươ ữ ợ ấ ệ ạ ớ ợ ấ ộ ễ

4 (phiên giao d ch) – c t PAC, v i các ph n d có đ tr t = 1, 2, 3, 4, 5, 6ị ộ ớ ầ ư ộ ễ

– c t AC. Nghĩa là ta có quá trình t h i quy b c 4, AR(4) và quá trìnhộ ự ồ ậ

trung bình tr t b c 6, MA(6). K t h p l i ta c n kh o sát quá trìnhượ ậ ế ợ ạ ầ ả

ARMA(4,6)3.

L c đ t ng quan chu i sai ph n c p 0 c a rượ ồ ươ ỗ ầ ấ ủ 2:

T ng t ph n trên, ta c n kh o sát quá trình ARMA(4,5).ươ ự ầ ầ ả

Ch y mô hình ARMA(4,6) đ i v i chu i rạ ố ớ ỗ 1 ta đ c:ượ

3 T ng ng v i quá trình ARIMA(6,0,5) do chu i có b c d ng d=0.ươ ứ ớ ỗ ậ ừ

76

Dependent Variable: R1

Method: Least Squares

Date: 09/08/11 Time: 18:48

Sample (adjusted): 8/30/2007 9/01/2011

Included observations: 995 after adjustments

Convergence achieved after 24 iterations

Backcast: 8/22/2007 8/29/2007

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C -0.000747 0.001786 -0.418292 0.6758

AR(1) 1.384100 0.082895 16.69699 0.0000

AR(3) -1.116406 0.148548 -7.515444 0.0000

AR(4) 0.675408 0.101106 6.680167 0.0000

MA(1) -1.111535 0.088916 -12.50099 0.0000

MA(2) -0.328732 0.051613 -6.369200 0.0000

MA(3) 1.138218 0.153056 7.436614 0.0000

MA(4) -0.369232 0.088381 -4.177755 0.0000

MA(5) -0.216995 0.052399 -4.141185 0.0000

MA(6) 0.006098 0.040764 0.149589 0.8811

R-squared 0.109501     Mean dependent var -0.000700

Adjusted R-squared 0.101364     S.D. dependent var 0.028457

S.E. of regression 0.026977     Akaike info criterion -4.377699

Sum squared resid 0.716818     Schwarz criterion -4.328425

Log likelihood 2187.905     F-statistic 13.45791

77

Durbin-Watson stat 1.999431     Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .93      .68-.59i    .68+.59i      -.90

Inverted MA Roots       .90      .70-.62i    .70+.62i       .03

     -.33          -.88

Ta nh n th y h u h t các bi n trong quá kh đang xét (v i các đ tr )ậ ấ ầ ế ế ứ ớ ộ ễ

đ u có nh h ng đáng k đ n l i su t rề ả ưở ể ế ợ ấ 1 tr bi n MA(6) không cóừ ế

t ng quan v i m c ý nghĩa 5% (p-value=0.8811>0.05). Ta lo i b bi nươ ớ ứ ạ ỏ ế

này4 và ti p t c h i quy:ế ụ ồ

Dependent Variable: R1

Method: Least Squares

Date: 09/08/11 Time: 18:49

Sample (adjusted): 8/30/2007 9/01/2011

Included observations: 995 after adjustments

Convergence achieved after 18 iterations

Backcast: 8/23/2007 8/29/2007

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C -0.000752 0.001793 -0.419398 0.6750

AR(1) 1.381178 0.080441 17.17004 0.0000

AR(3) -1.104860 0.141450 -7.810947 0.0000

AR(4) 0.669583 0.101610 6.589737 0.0000

MA(1) -1.107683 0.085019 -13.02873 0.0000

4 Vi c lo i b bi n đây mang tính ch t ch quan, m t cách quy c ta có th ki m đ nh th aệ ạ ỏ ế ở ấ ủ ộ ủ ể ể ị ừ bi n r i m i lo i b .ế ồ ớ ạ ỏ

78

MA(2) -0.327037 0.050057 -6.533341 0.0000

MA(3) 1.122039 0.129768 8.646530 0.0000

MA(4) -0.363126 0.085947 -4.224997 0.0000

MA(5) -0.211716 0.040221 -5.263789 0.0000

R-squared 0.109488

    Mean dependent

var

-

0.000700

Adjusted R-squared 0.102263     S.D. dependent var 0.028457

S.E. of regression 0.026963

    Akaike info

criterion

-

4.379695

Sum squared resid 0.716828     Schwarz criterion

-

4.335348

Log likelihood 2187.898     F-statistic 15.15355

Durbin-Watson stat 2.001130     Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .94      .67-.58i    .67+.58i      -.90

Inverted MA Roots       .90      .70-.62i    .70+.62i      -.30

     -.88

Mô hình trên là hoàn h o v i t t c các bi n đ u có ý nghĩa th ng kêả ớ ấ ả ế ề ố

trong mô hình.

Ta d ng l i đây v i quá trình ARMA(4,5) đ i v i chu i rừ ạ ở ớ ố ớ ỗ 1.

r1 , t=α0+α 1r 1, t−1+α 3r1 , t−3+α 4 r1 ,t−4+β1u1, t−1+β3u1 , t−3+β4u1 ,t−4+β5u1 ,t−5+u1 , t(4)

trong đó u là ph n d (nhi u).ầ ư ễ

Đ ki m tra tính phù h p c a mô hình, ta ki m tra ph n d ể ể ợ ủ ể ầ ư u1 ,t có

ph i là nhi u tr ng hay không.ả ễ ắ

79

Các h s t ng quan và t ng quan riêng ph n đ u b ng 0 có nghĩa.ệ ố ươ ươ ầ ề ằ

Nh v y có th nói ph n d c a mô hình là nhi u tr ng và mô hình phùư ậ ể ầ ư ủ ễ ắ

h p.ợ

Th c hi n t ng t , ta có m t quá trình ARMA(4,0) t t đ i v iự ệ ươ ự ộ ố ố ớ

chu i rỗ 2.

r2 , t=γ0+γ1 r2 ,t−1+γ 4r 2, t−4 (5)

Dependent Variable: R2

Method: Least Squares

Date: 09/08/11 Time: 19:01

Sample (adjusted): 8/30/2007 9/01/2011

Included observations: 995 after adjustments

80

Convergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C -0.001725 0.001521 -1.133824 0.2571

AR(1) 0.306607 0.029956 10.23512 0.0000

AR(4) 0.122230 0.030032 4.070023 0.0001

R-squared 0.113954     Mean dependent var -0.001750

Adjusted R-squared 0.112168     S.D. dependent var 0.029086

S.E. of regression 0.027406     Akaike info criterion -4.353105

Sum squared resid 0.745076     Schwarz criterion -4.338323

Log likelihood 2168.670     F-statistic 63.79039

Durbin-Watson stat 1.973293     Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .69      .07-.58i    .07+.58i      -.53

Đ i v i chu i r2, ph n d t ng ph n không có t ng quan v i l i su tố ớ ỗ ầ ư ừ ầ ươ ớ ợ ấ

hi n t i.ệ ạ

Ta cũng ki m tra đ c ph n d ể ượ ầ ư u2 , t là nhi u tr ng và mô hình phù h p.ễ ắ ợ

Ki m tra hi u ng ARCHể ệ ứ

Ph ng sai c a chu i rươ ủ ỗ 1 và r2 có th có hi u ng ARCH (ph ng saiể ệ ứ ươ

có đi u ki n c a sai s thay đ i t h i quy). K t qu ki m đ nh nhề ệ ủ ố ổ ự ồ ế ả ể ị ư

sau:

Dependent Variable: R1

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution

Date: 09/08/11 Time: 19:07

81

Sample (adjusted): 8/24/2007 9/01/2011

Included observations: 999 after adjustments

Convergence achieved after 42 iterations

Variance backcast: ON

GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-2)^2 + C(5)

        *GARCH(-1) + C(6)*GARCH(-2)

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.  

C -0.001103 0.000775 -1.423240 0.1547

Variance Equation

C 9.87E-05 2.79E-05 3.538386 0.0004

RESID(-1)^2 0.244015 0.046768 5.217578 0.0000

RESID(-2)^2 0.182304 0.046789 3.896271 0.0001

GARCH(-1) -0.268664 0.046505 -5.777152 0.0000

GARCH(-2) 0.725515 0.046238 15.69085 0.0000

R-squared -0.000212     Mean dependent var -0.000689

Adjusted R-

squared-0.005249

    S.D. dependent var0.028412

S.E. of regression 0.028486     Akaike info criterion -4.447477

Sum squared resid 0.805782     Schwarz criterion -4.418007

Log likelihood 2227.515     Durbin-Watson stat 1.420127

82

Dependent Variable: R2

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution

Date: 09/08/11 Time: 19:09

Sample (adjusted): 8/24/2007 9/01/2011

Included observations: 999 after adjustments

Convergence achieved after 47 iterations

Variance backcast: ON

GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-2)^2 + C(5)*RESID(

        -3)^2 + C(6)*GARCH(-1) + C(7)*GARCH(-2) + C(8)*GARCH(-3)

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.  

C -0.002556 0.000748 -3.419448 0.0006

Variance Equation

C 7.24E-05 2.30E-05 3.146173 0.0017

RESID(-1)^2 0.284364 0.054502 5.217491 0.0000

RESID(-2)^2 -0.183540 0.049482 -3.709246 0.0002

RESID(-3)^2 0.231009 0.054433 4.243907 0.0000

GARCH(-1) 1.181064 0.078860 14.97673 0.0000

GARCH(-2) -1.219467 0.077182 -15.79979 0.0000

GARCH(-3) 0.626557 0.063475 9.870875 0.0000

R-squared -0.000826     Mean dependent var -0.001721

Adjusted R-squared -0.007896     S.D. dependent var 0.029058

S.E. of regression 0.029173     Akaike info criterion -4.409621

83

Sum squared resid 0.843393     Schwarz criterion -4.370327

Log likelihood 2210.605     Durbin-Watson stat 1.369612

Nh v y ta đ c 2 mô hình GARCH:ư ậ ượ

Mô hình v i c phi u REE:ớ ổ ế

r1 , t=−0.001103+u1 , t

u1 ,t=σ1 ,t ε 1, t

σ 1, t2 =9.87E-05+0.244u1 ,t−1

2 +0.182u1 ,t−22 −0.269σ1 , t−1

2 +0.726σ 1, t−22 (6)

Mô hình v i c phi u SAM:ớ ổ ế

r2 , t=−0.002556+u2 ,t

u2 , t=σ2 ,t ε2 ,t

σ 2, t2 =7.24E-05+0.284u2 , t−1

2 −0.184 u2 ,t−22 +0.231u2 , t−3

2 +1.181σ2 ,t−12 −1.219σ2 , t−2

2 +0.627σ2 , t−32 (7)

- c l ng kỳ v ng (Ướ ượ ọ μ)và ph ng sai (ươ σ 2) cho phiên giao d chị

đ u tiên sau kỳ quan sát (phiên ngày 5/9/2011 – phiên th 1001ầ ứ

trong m u quan sát m r ng):ẫ ở ộ

M

ô hìnhREE SAM

(4

)

r

1=0.013610

(5

)

r

2=0.009309

(6

)

σ 12

=0.000984

(7

)

σ 22

=0.000850

S d ng ph n m m Eviews ta cũng tính đ c h s t ng quanử ụ ầ ề ượ ệ ố ươ

gi a 2 chu i l i su t rữ ỗ ợ ấ 1 và r2 là ρ12=0.754667. Nh v y danh m c đ u tư ậ ụ ầ ư

84

g m 50% c phi u REE và 50% c phi u SAM có kỳ v ng l i su t vàồ ổ ế ổ ế ọ ợ ấ

ph ng sai vào ngày 5/9/2011 là:ươ r p=12r1+

12r 2=0.0114595

σ p2=( 1

2 )2

σ1

2

+(12 )

2

σ22+2ρ12 .

12.

12σ1σ2=0.0008036

hay σ p=0.028348

- c l ng VaRƯớ ượ

Đ n lúc này, ta đã tính đ c các tham s v danh m c đ u t (giế ượ ố ề ụ ầ ư ả

thi t tr giá 1 t đ ng t i th i đi m hi n t i, bao g m hai c phi u REEế ị ỷ ồ ạ ờ ể ệ ạ ồ ổ ế

và SAM v i t tr ng đ u là 50%): t su t sinh l i kỳ v ngớ ỉ ọ ề ỉ ấ ợ ọ

μp=E (r p)=1.1460 %, đ l ch chu n ộ ệ ẩ σ p=2.8348 %, h s t ng quanệ ố ươ

ρ12=0.754667. Công vi c còn l i là c l ng giá tr VaR, c th là tínhệ ạ ướ ượ ị ụ ể

VaR cho phiên giao d ch ngày 5/9/2011.ị

Công vi c còn l i đây, tính giá tr VaR, là khá đ n gi n n u ta bi tệ ạ ở ị ơ ả ế ế

d ng phân ph i xác su t c a các chu i l i su t rạ ố ấ ủ ỗ ợ ấ 1 và r2 trong t ng laiươ 5.

Tuy nhiên, t ng lai bao hàm nh ng đi u không ch c ch n và khó dươ ữ ề ắ ắ ự

đoán chính xác n u đ ng th i đi m hi n t i. B i v y, đây c n cóế ứ ở ờ ể ệ ạ ở ậ ở ầ

nh ng gi đ nh, là nh ng k ch b n khác nhau v d ng phân ph i xácữ ả ị ữ ị ả ề ạ ố

su t c a các chu i l i su t. Ta xem xét 2 tr ng h p sau:ấ ủ ỗ ợ ấ ườ ợ

- Tr ng h p 1: các chu i l i su t t ng lai phân ph i chu nườ ợ ỗ ợ ấ ươ ố ẩ

- Tr ng h p 2: các chu i l i su t t ng lai phân ph i khôngườ ợ ỗ ợ ấ ươ ố

chu nẩ

a) Tính VaR c a danh m c trong tr ng h p 1.ủ ụ ườ ợ

Tr ng h p này gi thi t chu i l i su t t ng lai phân ph i chu nườ ợ ả ế ỗ ợ ấ ươ ố ẩ

nên ta có th áp d ng công th c (2) đ tính VaR (ph ng phápể ụ ứ ể ươ

Riskmetrics):

VaRr p(1ngày ,(1−α )100 % )=μp+N

−1( α)σ p

5 Cách hi u VaR đây đ n gi n là, VaR chính là cách th c mà b n xác đ nh phân ph i xác ể ở ơ ả ứ ạ ị ốsu t c a nh ng ngu n g c c b n (giá c hàng hóa, lãi su t, t giá, giá ch ng khoán) d n ấ ủ ữ ồ ố ơ ả ả ấ ỷ ứ ẫđ n r i ro và tìm cách cô l p t l ph n trăm xu t hi n c a các k t qu x u nh t. – PGS.TS ế ủ ậ ỷ ệ ầ ấ ệ ủ ế ả ấ ấNguy n Th Ng c Trang, ễ ị ọ Qu n tr r i ro tài chínhả ị ủ , 2011, trang 314.

85

Quan sát cho ngày 23/8/2011 v i các m c ý nghĩa ớ ứ α : 1%, 2.5%, 5%

t ng ng các giá tr ươ ứ ị N−1 (1 %)=−2.33, N−1 (2.5 % )=−1.96, N−1 (5 % )=−1.65.

Ta đ c:ượ

VaRr p(1ngày ,99 % )=μp+N

−1 (1 % ) . σ p=−0.054591

VaRr p(1ngày ,97.5 % )=μp+N

−1 (2.5% ) . σ p=−0.044102

VaRr p(1ngày ,95 % )=μp+N

−1 (5 % ) . σ p=−0.035314

M c t n th tứ ổ ấ (giá tr tuy t đ i c a VaR) c l ng t i ngàyị ệ ố ủ ướ ượ ạ

23/8/2011 v i kho n đ u t danh m c tr giá 1 t đ ng các m c ýớ ả ầ ư ụ ị ỷ ồ ở ứ

nghĩa là:

VaR (1ngày ,99 % )=1000 000 000 (−0.054591 )=−54 591 000đồng

VaR (1ngày ,97.5 % )=1 000 000 000 (−0.044102 )=−44 102 000đồng

VaR (1ngày ,95 % )=1000 000 000 (−0.035314 )=−35 314 000đồng

Trên đây là cách tính tr c ti p t công th c trong tr ng h p giự ế ừ ứ ườ ợ ả

thi t phân ph i chu n và các tham s suy ra t d li u l ch s . Th c t ,ế ố ẩ ố ừ ữ ệ ị ử ự ế

ta có th c l ng h s VaR ngay trên Excel thông qua vi c mô ph ngể ướ ượ ệ ố ệ ỏ

Monte Carlo (mô ph ng các bi n s ng u nhiên c a l i su t) b ng Add-ỏ ế ố ẫ ủ ợ ấ ằ

Ins Crystal Ball.

Các b c c th v cách tính đ c trình bày khi th c hành b ngướ ụ ể ề ượ ự ằ

Crystal Ball.

Sau khi ch n d ng phân ph i chu n (Normal) cho ô B1 trong c aọ ạ ố ẩ ử

s Distribution Gallery, ta nh p các tham s ổ ậ ố μp và σ p c a l i su t rủ ợ ấ p vào

c a s Define Assumption (t ng ng vào ô Mean và Std. Dev.):ử ổ ươ ứ

86

Ta sẽ c l ng VaR (Tab Crystal Ball/Run/Start) t i c a sướ ượ ạ ử ổ

Forecast ô E1 b ng cách nh p m c ý nghĩa ở ằ ậ ứ α vào ô Certainty. Giá trị

VaR sẽ xu t hi n t ng ng ô gi i h n bên ph i phía d i c a s .ấ ệ ươ ứ ở ớ ạ ả ướ ử ổ

V i ớ α=1%, ta có VaR 99% = -0.059246 (t ng ng m c l 59.246.000 đ ng)ươ ứ ứ ỗ ồ

87

Th c hi n t ng t b ng cách thay đ i m c ý nghĩa ự ệ ươ ự ằ ổ ứ α thành 2.5% và 5% ta

đ c:ượ

VaR 97.5% = -0.047394 (t ng ng m c l 47.394.000 đ ng)ươ ứ ứ ỗ ồ

VaR 95% = -0.038527 (t ng ng m c l 38.527.000 đ ng)ươ ứ ứ ỗ ồ

b) Tính VaR c a danh m c trong tr ng h p 2.ủ ụ ườ ợ

Đ tính VaR cho tr ng h p phân ph i không chu n, ta cũng cóể ườ ợ ố ẩ

th th c hi n trên Add-Ins Crystal Ball t ng t nh tr ng h p 1 ể ự ệ ươ ự ư ườ ợ ở

trên. Tuy nhiên, c a s ở ử ổ Distribution Gallery, thay vì ch n Normalọ

(phân ph i chu n)ố ẩ , ta sẽ ch n d ng phân ph i phù h p v i d ng phânọ ạ ố ợ ớ ạ

ph i ta “tiên đoán” cho chu i l i su t rố ỗ ợ ấ 1 và r2 trong t ng lai; đ ng th iươ ồ ờ

ta ph i chu n b nh ng tham s c n thi t cho d ng phân ph i nàyả ẩ ị ữ ố ầ ế ạ ố

(t ng t nh các tham s ươ ự ư ố μp và σ p trên).ở

Ví d ta gi thi t chu i l i su t t ng lai có d ng phân ph i T-ụ ả ế ỗ ợ ấ ươ ạ ố

Student, ta sẽ ch n m c Student’s t trong c a s Distribution Gallery.ọ ụ ử ổ

Đ ng th i tr c đó ta ph i chu n b các tham s đ đ a vào mô ph ngồ ờ ướ ả ẩ ị ố ể ư ỏ

này nh Midpoint (nh Median – trung v ), Scale, Degree of Freedomư ư ị

(b c t do).ậ ự

3.6.3.4. K t qu và đánh giáế ả

- So sánh k t qu d báo v i giá tr t n th t th c tế ả ự ớ ị ổ ấ ự ế

Th c t vào ngày 5/9/2011, n u đ u t 1 t đ ng vào danh m cự ế ế ầ ư ỷ ồ ụ

g m 2 c phi u REE và SAM, nhà đ u t sẽ ch u kho n l 43.854.000ồ ổ ế ầ ư ị ả ỗ

đ ng (rồ p= -4.3854%). Nh v y so v i giá tr VaR c l ng tr ngư ậ ớ ị ướ ượ ở ườ

h p 1, ta có đ l ch khá l n:ợ ộ ệ ớ

Ph ng phápươ M c VaRứT n th t cổ ậ ướ

l ngượ

T n th t th cổ ấ ự

t ngàyế

5/9/2011

Sai l ch tuy tệ ệ

đ iố

Riskmetrics VaR 99% 54.591.000 43.854.000 10.737.000

VaR 97.5% 44.102.000 248.000

88

VaR 95% 35.314.000 8.540.000

Monte Carlo VaR 99% 59.246.000 15.392.000

VaR 97.5% 47.394.000 3.540.000

VaR 95% 38.527.000 5.327.000

Chú ý r ng c hai ph ng pháp này đ u áp d ng cho tr ng h pằ ả ươ ề ụ ườ ợ

gi thi t có phân ph i chu n, s sai l ch khá l n m c ý nghĩa 1% cóả ế ố ẩ ự ệ ớ ở ứ

th do gi đ nh này không h p lý. Có v ph ng pháp Riskmetrics t tể ả ị ợ ẻ ươ ố

h n m c ý nghĩa 1% và 2.5%.ơ ở ứ

Tuy nhiên, ph ng pháp Monte Carlo b ng Add-Ins Crystal Ball choươ ằ

ta m t thu n l i khi mu n xác đ nh xác su t x y ra m t kho n l xácộ ậ ợ ố ị ấ ả ộ ả ỗ

đ nh. Ví d , Crystal Ball có th tính xác su t đ có kho n l 43.854.000ị ụ ể ấ ể ả ỗ

đ ng là 3.61%.ồ

Tr ng h p 2 có th sẽ tính đ c VaR t t h n n u ta l a ch nườ ợ ể ượ ố ơ ế ự ọ

d ng phân ph i khác cho chu i l i su t trong t ng lai (đã có b ngạ ố ỗ ợ ấ ươ ằ

ch ng cho th y ph ng pháp Copula v i d ng phân ph i T-Student sẽứ ấ ươ ớ ạ ố

cho k t qu t t h n). Tuy nhiên, cái khó là vi c c l ng các tham sế ả ố ơ ệ ướ ượ ố

đ đ a vào mô hình. Trong m t s tr ng h p, ta ph i dùng thu t toánể ư ộ ố ườ ợ ả ậ

thông qua các ph n m m l p trình nh MATLAB, STATA, R…ầ ề ậ ư

K t lu nế ậ

Ph n này ch a đ a ra đ c b ng ch ng c th cho tr ng h p 2,ầ ư ư ượ ằ ứ ụ ể ườ ợ

tuy nhiên nhóm đã m r ng cách ti p c n VaR khá chi ti t thông quaở ộ ế ậ ế

vi c xem xét qua trình ARMA và ARCH trên ph n m m Eviews. Qua đó,ệ ầ ề

vi c xây d ng các tham s đ đ a vào các ph ng pháp tính VaR khôngệ ự ố ể ư ươ

còn b bó h p trong gi thi t phân ph i chu n, kỳ v ng, ph ng saiị ẹ ả ế ố ẩ ọ ươ

thu n nh t, d ng tuy n tính… mà đ c m r ng đi u ch nh nh mầ ấ ạ ế ượ ở ộ ề ỉ ằ

h ng đ n m t d báo t t h n cho giá tr VaR.ướ ế ộ ự ố ơ ị

4. KHỦNG HOẢNG TÀI CHÍNH THẾ GIỚI 2007-2008 VÀ NHỮNG

TRANH LUẬN VỀ VAR

89

B t ch p s phát tri n m nh mẽ c a VaR trong qu n tr r i ro vàấ ấ ự ể ạ ủ ả ị ủ

th gi i tài chính, nh ng tranh lu n v VaR cũng đã xu t hi n t r tế ớ ữ ậ ề ấ ệ ừ ấ

s m, đ ng hành cùng nh ng thăng tr m c a VaR trong qu n tr r i ro.ớ ồ ữ ầ ủ ả ị ủ

Có th k đ n cu c tranh lu n c a hai nhân v t n i ti ng: Nassimể ế ế ộ ậ ủ ậ ổ ế

Nicholas Taleb, tác gi c a “ả ủ The Black Swan: The Impact of the Highly

Improbable”6, và Philippe Jorion, tác gi c a ả ủ “Value at Risk: The New

Benchmark for Managing Financial Risk”7, trên t p chí ạ Derivatives

Strategy ngay t năm 1997ừ 8. Đ n nay, nh ng tranh lu n v VaR khôngế ữ ậ ề

nh ng ch a h có h i k t mà l i n i lên m nh mẽ sau s s p đ c aữ ư ề ồ ế ạ ổ ạ ự ụ ổ ủ

hàng lo t các đ nh ch tài chính l n trong cu c kh ng ho ng tài chínhạ ị ế ớ ộ ủ ả

toàn c u 2007-2008, dù t t c đ u có m t h th ng VaR n i b choầ ấ ả ề ộ ệ ố ộ ộ

riêng mình.

4.1. S lung lay c a VaR trong qu n tr r i roự ủ ả ị ủ

Không ch đ n cu c kh ng ho ng tài chính toàn c u g n đây uy tínỉ ế ộ ủ ả ầ ầ

c a VaR m i b đe d a, đi u này đã x y ra ngày t cu i nh ng nămủ ớ ị ọ ề ả ừ ố ữ

1990 c a th k tr c, khi Long-Term Capital Management (LTCM) “nủ ế ỷ ướ ổ

tung” vào tháng chin năm 1998. LTCM là m t quỹ d phòng đ u c kinhộ ự ầ ơ

doanh chênh l ch giá các lo i tài s n có thu nh p c đ nh nh trái phi uệ ạ ả ậ ố ị ư ế

chính ph Mỹ, Nh t, Châu âu… do ủ ậ John Meriwether và Salomon Brothers

thành l p. Khi m i thành l p vào ngày 24/2/1994 v n ban đ u c aậ ớ ậ ố ầ ủ

LTCM ch có 1.01 t USD nh ng sau đó giá tr v n đã tăng lên 4.72 tỉ ỷ ư ị ố ỷ

USD vào đ u năm 1998 v i m c tăng tr ng n t ng 40%/năm. Chi nầ ớ ứ ưở ấ ượ ế

l c kinh doanh c a LTCM đ c thi t l p d a trên nh ng ph ng phápượ ủ ượ ế ậ ự ữ ươ

đ nh l ng và ni m tin c a nó, t o ra b i các mô hình toán h c, đ cị ượ ề ủ ạ ở ọ ượ

cho là đã t i thi u hóa r i ro ố ể ủ

6 M t trong nh ng quy n sách bán ch y nh t trên th gi i và đ c th i báo Times bình ộ ữ ể ạ ấ ế ớ ượ ờ

ch n là m t trong m i hai quy n sách có nh h ng nh t sau Th chi n th hai. ọ ộ ườ ể ả ưở ấ ế ế ứ7 Quy n sách bán ch y nh t v qu n tr r i ro, đ c m nh danh là “ể ạ ấ ề ả ị ủ ượ ệ M t tiêu chu n ngành ộ ẩ

cho VaR”8 http://www.derivativesstrategy.com/magazine/archive/1997/0497fea2.asp

90

Tuy nhiên, LTCM l i g p ph i nh ng th t b i cay đ ng ch trongạ ặ ả ữ ấ ạ ắ ỉ

vòng b n tháng t tháng 5 đ n tháng 9 năm 1998. S s t gi m này b tố ừ ế ự ụ ả ắ

đ u t cu c kh ng ho ng tài chính ti n t châu Á năm 1997 và kh ngầ ừ ộ ủ ả ề ệ ủ

ho ng trái phi u Nga tháng 8-9/1998. Khi cu c kh ng ho ng b t đ u,ả ế ộ ủ ả ắ ầ

v i ni m tin ch c ch n r ng th tr ng sẽ tr l i "bình th ng" - nh ngớ ề ắ ắ ằ ị ườ ở ạ ườ ữ

gì mô hình c a h kh ng đ nh sẽ x y ra – h ti p t c ch p nh n thêmủ ọ ẳ ị ả ọ ế ụ ấ ậ

các r i ro (Lowenstein, 2000). Đ u năm 1998, LTCM ti n hành qu n trủ ầ ế ả ị

danh m c c a mình v i m c bi n đ ng 45 tri u USD/ngày, l n h nụ ủ ớ ứ ế ộ ệ ớ ơ

m c bi n đ ng c a ch s S&P 500 là 44 tri u USD/ngày trong giaiứ ế ộ ủ ỉ ố ệ

đo n 1978-1997. Khi cu c kh ng ho ng tr nên tr m tr ng h n, nh ngạ ộ ủ ả ở ầ ọ ơ ữ

kho n thua l l n xu t hiên, LTCM đã c g ng gi m thi u m c bi nả ỗ ớ ấ ố ắ ả ể ứ ế

đ ng hàng ngày c a mình xu ng còn 35 tri u USD, c c u l i danh m cộ ủ ố ệ ơ ấ ạ ụ

b ng cách c t gi m nh ng tài s n r i ro, nh ng đã quá tr . Ngàyằ ắ ả ư ả ủ ư ễ

21/8/1998, quỹ m t 550 tri u USD/ngày. Cu i tháng 8/1998 quỹ đãấ ệ ố

m t 1.85 t USD v n. Ngày 25/9/1998 LTCM ch còn 400 tri u USD v nấ ỷ ố ỉ ệ ố

(Jorion, 2000). Và, trong s các mô hình r i ro, LTCM đã d a vào VaR!ố ủ ự

Aaron Brown, nhà qu n tr r i ro tr c đây t i Morgan Stanley,ả ị ủ ướ ạ

nay làm vi c cho AQR, nh l i suy nghĩ v s s p đ c a LTCM có thệ ớ ạ ề ự ụ ổ ủ ể

d n đ n s s p đ c a VaR:ẫ ế ự ụ ổ ủ  "Nó tri t đ đâm th ng huy n tho i r ngệ ể ủ ề ạ ằ

VaR là b t kh chi n b i", ông nói, ấ ả ế ạ “Something that fails to live up to

perfection is more despised than something that was never idealized in

the first place”. T ng t nh sươ ự ư au s s p đ c a th tr ng năm 1987,ự ụ ổ ủ ị ườ

b o hi m danh m c đ u t , th đã đ c bán b i Wall Street nh m tả ể ụ ầ ư ứ ượ ở ư ộ

thi t b gi m thi uế ị ả ể  r i ro,ủ  đã tr nên m t uy tínở ấ   m c đ cao (Nocera,ở ứ ộ

2009).

Kh ng ho ng tài chính th gi i 2007-2008 n ra, hàng lo t cácủ ả ế ớ ổ ạ

đ nh ch tài chính l n nh ị ế ớ ư Lehman Brothers, Sterns Bear, Merrill

Lynch… s p đ dù đ u có m t h th ng qu n tr r i ro VaR cho riêngụ ổ ề ộ ệ ố ả ị ủ

mình. Đi u m t l n n a l i đ t ra câu h i l n v vai trò c a VaR trongề ộ ầ ữ ạ ặ ỏ ớ ề ủ

qu n tr r i ro tài chính. Contreras (2010) đã th c hi n ki m tra sả ị ủ ự ệ ể ố

91

ngày m t s các đ nh ch tài chính l n có m c thua l v t quá giá trộ ố ị ế ớ ứ ỗ ượ ị

VaR c tính trong t ng quý năm 2007-2008 đ đánh giá m c đ hi uướ ừ ể ứ ộ ệ

qu c a VaR trong giai đo n kh ng ho ng.ả ủ ạ ủ ả

B ng 4.1: S ngày thua l v t quá VaR c tính c a m t sả ố ỗ ượ ướ ủ ộ ố

ngân hàng (2007-2008)

Độ

tin

c yậ

Vi

ph mạ

kỳ

v ngọ

S ngày vi ph m th c tố ạ ự ế

Q1

07

Q2

07

Q3

07

Q4

07

200

7

Q1

08

Q2

08

Q3

08

3Q

08

Q4/07

-

Q3/08

Ngân hàng th ng m iươ ạ

Bank of

America

99

%2.5 0 0 10 4 14 0 1 1 2 6

Credit Suisse 99

%2.5 2 0 11 2 15 9 1 1 14 16

JP Morgan 99

%2.5 0 0 5 3 8 2 0 1 3 6

UBS 99

%2.5 0 0 16 13 29 11 11 3 25 38

Ngân hàng đ u tầ ư

Bear Stearns 95

%12.5 0 0 10 17 27 8 - - 8 25

Goldman

Sachs

95

%12.5 0 1 5 4 10 2 3 2 7 11

Lehman

Brothers

95

%12.5 0 0 3 1 4 0 9 - 9 10

Morgan

Stanley

95

%12.5 0 0 6 9 15 1 2 2 5 14

Ngu n: ồ Contreras (2010)

92

C t th 3 cho th y s ngày t i đa các ngân hàng đ c phép có m cộ ứ ấ ố ố ượ ứ

l v t quá s VaR c tính trong m t năm (250 ngày làm vi c), n uỗ ượ ố ướ ộ ệ ế

mô hình VaR c a h hi u qu , t ng ng v i đ tin c y mà VaR đ củ ọ ệ ả ươ ứ ớ ộ ậ ượ

xác đ nh. K t qu cho th y, trong năm 2007, h u h t các mô hình VaRị ế ả ấ ầ ế

99% và VaR 95% đ u không hi u qu . Năm 2008, k t qu tuy đã đ cề ệ ả ế ả ượ

c i thi n h n nh ng đ n quý th ba, hai trong s b n ngân hàngả ệ ơ ư ế ứ ố ố

th ng m i đã v t ng ng cho phép trong c năm. Đ i v i m t sươ ạ ượ ưỡ ả ố ớ ộ ố

ngân hàng, đ c bi t là các ngân hàng s d ng vaR 99%, t l vi ph m làặ ệ ử ụ ỷ ệ ạ

r t l n. UBS vi ph m đ n 29 l n trong năm 2007 và 25 l n trong ba quýấ ớ ạ ế ầ ầ

đ u năm 2008, g p h n 10 l n so v i m c cho phép. Đáng chú ý làầ ấ ơ ầ ớ ứ

nh ng ngân hàng có s l n vi ph m nhi u nh t trong hai nhóm cũng làữ ố ầ ạ ề ấ

nh ng ngân hàng ch u nh ng t n th t nghiêm tr ng nh t. Ngàyữ ị ữ ổ ấ ọ ấ

16/3/2008, Bear Stearns - t p đoàn môi gi iậ ớ  ch ng khoánứ  và ngân hàng

đ u t hàng đ u c a Ph Wall - đã b “sang tay” cho JP Morgan Chaseầ ư ầ ủ ố ị

v i m c giá “r nh bèo” là 2 USD/c phi u so v i 170 USD cáchớ ứ ẻ ư ổ ế ớ  đó m tộ

năm. UBS công b m c m t giá các tài s n th ch p liên quan trongố ứ ấ ả ế ấ

cu c kh ng ho ng tài chính lên đ n 50 t USD v i m c thua l 17.2 tộ ủ ả ế ỷ ớ ứ ỗ ỷ

USD trong năm 2008. Tr ng h p đ c bi t v i Lehman Brothers, dù chườ ợ ặ ệ ớ ỉ

có b n ngày vi ph m trong năm 2007, th p nh t trong s các ngân hàngố ạ ấ ấ ố

đ c xem xét. Tuy nhiên, chin ngày vi ph m trong quý hai năm 2008 đãượ ạ

nhanh chóng đánh g c nó. Ch trong vòng m t năm, d i nh h ngụ ỉ ộ ướ ả ưở

c aủ  cu c kh ng ho ng tài chính, giá c phi u c a t p đoàn v i t ng tàiộ ủ ả ổ ế ủ ậ ớ ổ

s n g n 700 t USD gi m t 67 USD/c phi u xu ng g n con s 0 trònả ầ ỷ ả ừ ổ ế ố ầ ố

trĩnh. Trong sáu tháng đ u năm 2008, t p đoàn công b kho n l 6,7 tầ ậ ố ả ỗ ỷ

đô la.

S s p đ c a các đ nh ch tài chính, nh ng c tính sai l ch c aự ụ ổ ủ ị ế ữ ướ ệ ủ

VaR m t l n n a đ t ra câu h i l n v tính h u d ng c a VaR trongộ ầ ữ ặ ỏ ớ ề ữ ụ ủ

qu n tr r i ro. Li u VaR có th c s t t? Và đâu là nguyên nhân d n đ nả ị ủ ệ ự ự ố ẫ ế

nh ng th t b i c a VaR trong tr ng h p Long-Term Capitalữ ấ ạ ủ ườ ợ

93

Management và kh ng ho ng tài chính th gi i g n đây? Nh ng tranhủ ả ế ớ ầ ữ

lu n v s khi m khuy t c a VaR m t l n n a n i lên m nh mẽ.ậ ề ự ế ế ủ ộ ầ ữ ổ ạ

4.2. Nh ng thi t h i VaR không th đo l ng – R i ro đuôi hay “Thiên ữ ệ ạ ể ườ ủnga đen”

“Var là m t th ng kê th i bình"ộ ố ờ

– Aaron Brown –

M t trong nh ng tr ng tâm l n trong nh ng phê phán v VaR cũngộ ữ ọ ớ ữ ề

nh các mô hình đ nh l ng khác đó là vi c VaR không th đo l ngư ị ượ ệ ể ườ

nh ng tr ng h p xu t nh t có th x y ra, đi u mà Taleb (2007) g i làứ ườ ợ ấ ấ ể ả ề ọ

“Thiên nga đen” hay “r i ro đuôi” rìa c c c a đ ng cong xác su t,ủ ở ự ủ ườ ấ

t ng ng v i, ví d , m c thi t h i trong 1% mà VaR 99% không th đoươ ứ ớ ụ ứ ệ ạ ể

l ng.ườ

“Xác su t c c nh , tác đ ng c c l n” là nh ng gì Taleb (2007) môấ ự ỏ ộ ự ớ ữ

t Thiên nga đen. Ông nói: “Nh ng r i ro l n nh t là nh ng điêu b nả ữ ủ ớ ấ ữ ạ

không bao gi có th nhìn th y và đo l ng. Nh ng đi u v t xa kh iờ ể ấ ườ ữ ề ợ ỏ

ranh gi i c a xác su t thông th ng mà b n không th t ng t ngớ ủ ấ ườ ạ ể ưở ượ

chúng có th x y ra trong cu c đ i b n – m c dù, t t nhiên, chúng th cể ả ộ ờ ạ ặ ấ ự

s x y ra, th ng xuyên h n b n quan tâm đ nh n ra.ự ả ườ ơ ạ ể ậ  C n bão tàn pháơ

x y ra.ả  Đ ng đ t x y ra.ộ ấ ả  Và th i đi m nào đó, các th m h a l n v tàiờ ể ả ọ ớ ề

chính x yả  ra. Th m h a mà các mô hình r i ro b ng cách nào đó luôn bả ọ ủ ằ ỏ

l ”. S s p đ c a Long-Term Capital Management năm 1998, có thỡ ự ụ ổ ủ ể

xem là m t ví d đi n hình cho s “b l ” c a VaR tr c kh ng ho ngộ ụ ể ự ỏ ỡ ủ ướ ủ ả

tài chính th gi i 2007-2008. Danh m c đ u t c a LTCM b t k vế ớ ụ ầ ư ủ ấ ể ề

m t lý thuy t hay th c nghi m đ u đ c cho là có r t ít đi m chung vàặ ế ự ệ ề ượ ấ ể

h p lý đ kỳ v ng r ng t ng quan c a chúng g n nh b ng khôngợ ể ọ ằ ươ ủ ầ ư ằ

(Allen và c ng s , 2004). Nh ng m t con thiên nga đen mà LTCM khôngộ ự ư ộ

bao gi ng t i đã x y ra: Hai cu c kh ng ho ng tài chính d ng nhờ ờ ớ ả ộ ủ ả ườ ư

cùng lúc châu Á và Nga. Cu c kh ng ho ng tài chính th gi i mà chúngở ộ ủ ả ế ớ

94

ta v a tr i qua ch c ch n còn là m t thiên nga đen hi m th y h n th .ừ ả ắ ắ ộ ế ấ ơ ế

Jorion (2009), đã t ng h p t su t sinh l i h ng năm c a ch s S&Pổ ợ ỷ ấ ợ ằ ủ ỉ ố

500 t năm 1871-2008 và cho th y m c đ “r i ro đôi” c a cu c kh ngừ ấ ứ ộ ủ ủ ộ ủ

ho ng này. Trong su t th i kỳ th ng kê, ch ba trên t ng s 138 nămả ố ờ ố ỉ ổ ố

S&P 500 có t su t sinh l i nh h n 30%, và t su t sinh l i c a nó nămỷ ấ ợ ỏ ơ ỷ ấ ợ ủ

2008 là 38%. Leslie Rahl, ch t ch t p đoàn t v n Capital Market Riskủ ị ậ ư ấ

Advisors, đã ví cu c kh ng ho ng này nh m t “tr n H ng th y trămộ ủ ả ư ộ ậ ổ ủ

năm” (Hansell, 2008)

Hình 4.1: T su t sinh l i h ng năm c a S&P 500 giai đo nỷ ấ ợ ằ ủ ạ

1871-2008

Ngu n: Jorion (2009)ồ

M t trong nh ng gi đ nh c b n c a mô hình VaR là th tr ngộ ữ ả ị ơ ả ủ ị ườ

ho t đ ng “bình th ng”. Gi đ nh này bao hàm ý ni m r ng t t c cácạ ộ ườ ả ị ệ ằ ấ ả

v th có th đ c thanh kho n hay phòng ng a trong th i gian n mị ể ể ượ ả ừ ờ ắ

gi , m c giá c a nó không b tác đ ng khi m t công ty thanh lý v thữ ứ ủ ị ộ ộ ị ế

c a nó, và s thay đ i m c giá hoàn toàn đ c gi i thích b i s bi nủ ự ổ ứ ượ ả ở ự ế

đ ng. Đi u này đã không còn chính xác trong th i gian kh ng ho ng khiộ ề ờ ủ ả

vi c kinh doanh v t ra kh i c u trúc thông th ng c a các th tr ngệ ượ ỏ ấ ườ ủ ị ườ

95

tín d ng và s thanh lý l n b i các t ch c nh t đ nh d n đ n s s tụ ự ớ ở ổ ứ ấ ị ẫ ế ự ụ

gi m đángả  k trong giá.ể  Ngoài ra, nh ng bi n đ ng không đ ng nh t lanữ ế ộ ồ ấ

r ng trong credit spreads và lãi su t cũng gây ra nh ng thay đ i b tộ ấ ữ ổ ấ

th ng trong giá, v t ra ngoài kho ng cho phép (Contreras, 2010). Giườ ượ ả ả

đ nh “bình th ng” này cũng cho r ng các m i t ng quan là không đ i,ị ườ ằ ố ươ ổ

và b qua th c t là các m i t ng quan có xu h ng tr nên c c đoanỏ ự ế ố ươ ướ ở ự

trong kh ng ho ng và phá h y l i ích c a s đa d ng hóa danh m củ ả ủ ợ ủ ự ạ ụ

đ u t mà m t chi n l c qu n tr r i ro đã thi t l p. Đi u đó làm choầ ư ộ ế ượ ả ị ủ ế ậ ề

các gi đ nh v thanh kho n th tr ng b phá v khi nó c n thi t nh tả ị ề ả ị ườ ị ỡ ầ ế ấ

(Dowd, 2009). David Einhorn, ng i sáng l p Greenlight Capital víườ ậ

“đi u này gi ng nh m t túi khí làm vi c t t c th i gian, tr khi b n cóề ố ư ộ ệ ấ ả ờ ừ ạ

m t tai n n xe h i” (Einhorn, 2008). Th t v y, Ethan Berman, giám đ cộ ạ ơ ậ ậ ố

đi u hành c a RiskMetrics nói: “M t trong nh ng l h ng VaR, mà chề ủ ộ ữ ỗ ổ ỉ

tr nên rõ ràng trong cu c kh ng ho ng này, là nó không đo l ng r iở ộ ủ ả ườ ủ

ro thanh kho n và t t nhiênả ấ  cu c kh ng ho ng thanh kho n là chínhộ ủ ả ả

xác nh ng gì chúng ta đang gi a ngay bây gi ”ữ ở ữ ờ 9 (Nocera, 2009).

Nh ng đi u mà tr ng phái phê phán VaR cho là đáng quan tâmữ ề ườ

không ph i là con s n m trong xác su t 99%, mà là nh ng gì x y raả ố ằ ấ ữ ả

trong 1% rìa c c c a đ ng cong.ở ự ủ ườ  Gi đ nh mô hình VaR phù h p, b nả ị ợ ạ

không có kh năng m t nhi u h n m t s l ng nh t đ nh trong 99%ả ấ ề ơ ộ ố ượ ấ ị

th i gian nh ng đi u đó hoàn toàn vô nghĩa so v i nh ng gì có th x yờ ư ề ớ ữ ể ả

ra trong 1% còn l i.ạ  B n có th m t 51 hay 60 tri u thay vì 50 tri u -ạ ể ấ ệ ệ

không có gì to tát. Đi u đó x y ra hai ho c ba l n m t năm, và không aiề ả ặ ầ ộ

quan tâm. Tuy nhiên, b n cũng có th m t hàng t trong m t ngày, môạ ể ấ ỷ ộ

hình VaR c a b n v n đ c cho là phù h p, nh ng b n đã hoàn toànủ ạ ẫ ượ ợ ư ạ

phá s n. Đây chính là nh ng gì đã x y ra v i Lehman Brothers. Trongả ứ ả ớ

su t th i gian kh ng ho ng, tr c khi s p đ , mô hình VaR c a h v nố ờ ủ ả ướ ụ ổ ủ ọ ẫ

v t qua các ki m đ nh Back-testượ ể ị  v i s ngày thua l v t quá VaR cớ ố ỗ ượ ướ

tính th p h n h n so v i nh ng ngân hàng khác (b ng 1). Nh ng k tấ ơ ẳ ớ ữ ả ư ế

9 Ám ch th i gian kh ng ho ng tài chính th gi i 2007-2008.ỉ ờ ủ ả ế ớ

96

qu ? Ngày 15/9/2008, Lehman Brothers đ trình h s xin phá s n.ả ệ ồ ơ ả

VaR không có cách nào đ đo l ng đi u đó. Và đi u gì sẽ làm b n m tể ườ ề ề ạ ấ

hàng t thay vì hàng tri u?ỷ ệ  M t cái gì đó hi m hoi, m t cái gì đó b nộ ế ộ ạ

ch a bao gi coi là m t khư ờ ộ ả năng, m t thiên nga đen. Marc Groz, giámộ

đ cố  và tr ng phòngưở  phát tri n doanh nghi p c a Structured Portfolioể ệ ủ

Management LLC, có cách riêng c a mình đ minh h a v n đ này: ôngủ ể ọ ấ ề

vẽ m t đ ng cong xác su t v i các ch cái "T.B.D" t i các đ u c c c aộ ườ ấ ớ ữ ạ ầ ự ủ

đ ng cong.ườ  R t nhi u ng i đã nghĩ nh ng ch cái đó là vi t t t c aấ ề ườ ữ ữ ế ắ ủ

"To Be Determined”, nh ng không, “T.B.D” mà Groz mu n ám ch đâyư ố ỉ ở

chính là “There Be Dragons" (Nocera, 2009).

Nh ng đâu là nguyên nhân khi n nh ng r i ro đuôi này tr nênư ế ữ ủ ở

nghiêm tr ng đ n th ? Taleb (2007) lý gi i “B i chúng ta không bi tọ ế ế ả ở ế

m t con thiên nga đen có th trông nh th nào tr c khi nó xu t hi nộ ể ư ế ướ ấ ệ

và do đó không lên k ho ch cho nó, nó sẽ luôn luôn d n chúng ta đ nế ạ ồ ế

đ ng cùng. B t kỳ h th ng nào d b t n th ng b i m t con thiênườ ấ ệ ố ễ ị ổ ươ ở ộ

nga đen cu i cùng sẽ n tung.ố ổ  H th ng hi n đ i c a th gi i tài chính –ệ ố ệ ạ ủ ế ớ

ph c t p, t ng quan l n nhau và m đ c, m t sai l m kéo s i có thứ ạ ươ ẫ ờ ụ ộ ầ ợ ể

nh h ng đ n t t c - cũng ch là m t h th ngả ướ ế ấ ả ỉ ộ ệ ố  nh v y”. Ethanư ậ

Berman, giám đ c đi u hành c a RiskMetrics nói v cu c kh ng ho ngố ề ủ ề ộ ủ ả

tài chính th gi i g n đây: “M t lý do không ai bi t làm th nào đ đ iế ớ ầ ộ ế ế ể ố

phó v i lo i này c a cu c kh ng ho ng là b i vì không đã t ng hìnhớ ạ ủ ộ ủ ả ở ừ

dung r ng nó sẽ x y ra” (Nocera, 2009).ằ ả

“Trong m t cu c kh ng ho ng”, Aaron Brown, nhà qu n tr r i roộ ộ ủ ả ả ị ủ

t i AQR, cho bi t, "b n mu n bi t nh ng gì có th gi t ch t b n dùạ ế ạ ố ế ữ ể ế ế ạ

chúng sẽ x y ra ho c không và th gì b n có th gi t n u c n thi t.ả ặ ứ ạ ể ế ế ầ ế  B nạ

c n ph i có m t k ho ch d phòng kh n c p, v i gi đ nh r ng t t cầ ả ộ ế ạ ự ẩ ấ ớ ả ị ằ ấ ả

m i th đ g ng s c đ có đ c b n.ọ ứ ề ắ ứ ể ượ ạ  Trong th i bình, b n suy nghĩ vờ ạ ề

ý đ nh c a ng i khác.ị ủ ườ  Trong th i chi n, duy nh t kh năng c a h làờ ế ấ ả ủ ọ

quan tr ng.ọ  VaR là m t th ng kê th i bình" (Nocera, 2009).ộ ố ờ

97

4.3. Nh ng sai s c a VaR ngay c trong nh ng thi t h i mà nó ch ữ ố ủ ả ữ ệ ạ ủđích đo l ngườ

“Tin t ng vào m t c tính sai l m còn t i t h n vi c th a nh nưở ộ ướ ầ ồ ệ ơ ệ ừ ậ

m t c tính không chính xác”ộ ướ

–Hoppe (1998) –

Không ch không th đo l ng nh ng tr ng h p x u nh t có thỉ ể ườ ữ ườ ợ ấ ấ ể

x y ra, b n thân VaR cũng nh nh ng mô hình đ nh l ng khác v nả ả ư ữ ị ượ ẫ

luôn có nh ng sai s nh t đ nh trong vi c c l ng nh ng thi t h iữ ố ấ ị ệ ướ ượ ữ ệ ạ

mà nó ch đích đo l ng, xu t phát t nh ng gi đ nh, nh ng khó khănủ ườ ấ ừ ữ ả ị ữ

trong vi c ch n m u cũng nh l a ch n mô hình thích h p ệ ọ ẫ ư ự ọ ợ

4.3.1. Đâu là m t phân ph i xác su t thích h p?ộ ố ấ ợ

Mô hình VaR c b n cũng nh r t nhi u các công c đo l ng r iơ ả ư ấ ề ụ ườ ủ

ro khác (nh các mô hình đ nh giá quy n ch n Black-Scholes) đ u d aư ị ề ọ ề ự

trên gi đ nh r ng các y u t c a th tr ng tài chính tuân theo m tả ị ằ ế ố ủ ị ườ ộ

đ ng cong phân ph i chu n hay phân ph i hình chuông c đi n. Giườ ố ẩ ố ổ ể ả

đ nh này đ c cho là khá t t đ qu n lý các v th kinh doanh theo ngàyị ượ ố ể ả ị ế

b i t ngày này qua ngày kia, r i ro đ c cho là có khuynh h ng ti nở ừ ủ ượ ướ ế

đ n phân ph i chu n. Đi u này đã đ c các nhà khoa h c ch ng minhế ố ẩ ề ượ ọ ứ

là g n nh chính xác v i các hi n t ng t nhiên. Tuy nhiên v i m t thầ ư ớ ệ ượ ự ớ ộ ế

gi i tài chính đ y bi n đ ng và con ng i có th t ng các vào nó thìớ ầ ế ộ ườ ể ươ

đây là m t gi đ nh r t h n ch và h u nh không chính xác. Benoîtộ ả ị ấ ạ ế ầ ư

Mandelbrot, nhà toán h c đã phát bi u lý thuy t v nh ng ki u m u cóọ ể ế ề ữ ể ẫ

hình d ng đ c l p đi l p l i, tính toán trên s li u ch s Dow Jonesạ ượ ậ ậ ạ ố ệ ỉ ố

Industrial Average t năm 1916 đ n 2003 và nh n th y r ng n u ch sừ ế ậ ấ ằ ế ỉ ố

này tuân theo phân ph i chu n, nó sẽ ch có 58 l n bi n đ ng trênố ẩ ỉ ầ ế ộ

3,4%/ngày, trong th c t đi u này đã x y ra 1.001 l n. Nó sẽ ch bi nự ế ề ả ầ ỉ ế

đ ng nhi u h n 4,5%/ngày trong 6 ngày, con s th c t là trên 366. Vàộ ề ơ ố ự ế

m c bi n đ ng 7% sẽ ch x y ra m t l n trong m i 300.000 năm, trongứ ế ộ ỉ ả ộ ầ ỗ

th k 20, nó đã x y ra 48 l n! (Turner và c ng s , 2009).ế ỷ ả ầ ộ ự

98

V i cu c kh ng ho ng tài chính th gi i g n đây thì sao? Các môớ ộ ủ ả ế ớ ầ

hình v i gi đ nh phân ph i chu n đã làm vi c nh th nào? Grauwe vàớ ả ị ố ẩ ệ ư ế

c ng s (2008), cũng tính toán trên s li u ch s Dow Jones trongộ ự ố ệ ỉ ố

tháng 10 năm 2008, v i câu h i “các s ki n x u nh t t ng t nhớ ỏ ự ệ ấ ấ ượ ự ư

trong tháng này sẽ x y ra th ng xuyên nh th nào?” K t qu th tả ườ ư ế ế ả ậ

đáng kinh ng c. N u Dow Jones tuân theo phân ph i chu n, s ki n chạ ế ố ẩ ự ệ ỉ

s này thay đ i 10%/ngày v i đ l ch chu n 1.032% (tính trong giaiố ổ ớ ộ ệ ẩ

đo n 1971-2008) ch có th x y ra m t l n m i 73 l n trong 603 nghìnạ ỉ ể ả ộ ầ ỗ ầ

t t năm. H vi t thêm: “B i vì vũ tr c a chúng ta, theo tính toán c aỷ ỷ ọ ế ở ụ ủ ủ

các nhà v t lý, m i ch t n t i 20 t năm, nên chúng ta, các nhà lý lu nậ ớ ỉ ồ ạ ỷ ậ

tài chính sẽ ph i đ i thêm vài nghì t năm n a tr c khi m t thay đ iả ợ ỷ ữ ướ ộ ổ

nh v y có th đ c quan sát. y v y mà nó đã x y ra hai l n trongư ậ ể ượ Ấ ậ ả ầ

m t thángộ 10! M t s ki n th t s kỳ di u!”. Tháng tám năm 2008, Davidộ ự ệ ậ ự ệ

Viniar, giám đ c tài chính c a Goldman Sachs, bình lu n trên Financialố ủ ậ

Times: “Chúng tôi đang th y nh ng đi u mà chúng bi n đ ng v i 25 đấ ữ ề ế ộ ớ ộ

l ch chu n, nhi u ngày liên ti p”. Haldane (2009) ghi chú thêm: “Tuânệ ẩ ề ế

theo phân ph i chu n, m t bi n đ ng 7.26 đ l ch chu n theo ngày dố ẩ ộ ế ộ ộ ệ ẩ ự

ki n sẽ ch x y ra m t l n trong m i 13.7 t năm và đó là kho ng tu iế ỉ ả ộ ầ ỗ ỷ ả ổ

c tính c a vũ tr ”. Có th d dàng hi u đ c ý nghĩa c a câu vi tướ ủ ụ ể ễ ể ượ ủ ế

trên. Li u tháng tám năm 2007 hay tháng m i năm 2008 có ph i làệ ườ ả

m t tháng kỳ di u? T t nhiên là không! Nghiên c u c a Mandelbrotộ ệ ấ ứ ủ

đ c đ c p trên đã cho th y nh ng s ki n nh v y hoàn toànượ ề ậ ở ấ ữ ự ệ ư ậ

không ph i là quá b t th ng trong l ch s th gi i tài chính. Nó ch “kỳả ấ ườ ị ử ế ớ ỉ

di u” khi đ ng trên cái nhìn c a phân ph i chu n mà thôi. B ng cáchệ ứ ủ ố ẩ ằ

gi đ nh nh ng nhân t c a th gi i tài chính tuân theo phân ph iả ị ữ ố ủ ế ớ ố

chu n, VaR và các mô hình r i ro khác có th đã đánh giá r i ro th pẩ ủ ể ủ ấ

m t cách ngo n m c, đ ng th i ru ng các nhà đ u t trong s tinộ ạ ụ ồ ờ ủ ầ ư ự

t ng vào m c r i ro th p sai l m y. ưở ứ ủ ấ ầ ấ

10 Tháng 10 năm 2008

99

Nh ng h n ch c a phân ph i chu n đã đ c tranh lu n t r t lâuữ ạ ế ủ ố ẩ ượ ậ ừ ấ

và s ki n các bi n s c a th tr ng tài chính th ng không tuân theoự ệ ế ố ủ ị ườ ườ

phân ph i này cũng đã đ c công nh n r ng rãi. D u v y, gi i đ nh nàyố ượ ậ ộ ẫ ậ ả ị

v n đ c s d ng th ng xuyên trong th gi i tài chính b i tính đ nẫ ượ ử ụ ườ ế ớ ở ơ

gi n và s phát tri n ph bi n c a các mô hình và các công c tính toánả ự ể ổ ế ủ ụ

d a trên gi đ nh này. Nh ng n u không là phân ph i chu n thì đâu làự ả ị ư ế ố ẩ

phân ph i thích h p? T-studen hay m t con đ ng khác c i ti n h n làố ợ ộ ườ ả ế ơ

d a trên d li u l ch s đ xác đ nh phân ph i xác su t c a các nhânự ữ ệ ị ử ể ị ố ấ ủ

t ? Tuy nhiên, nh sẽ th o lu n d i đây, vi c xác đ nh c m u cũng làố ư ả ậ ướ ệ ị ỡ ẫ

m t v n đ nan gi i trong VaR. Đi u này đ t VaR vào tình th khó khăn.ộ ấ ề ả ề ặ ế

M t m t, VaR không th quan sát đuôi c a đ ng cong b ng cáchộ ặ ể ủ ườ ằ

nghiên c u các s ki n c c đoan, b i đây là các s ki n c c hi m theoứ ự ệ ự ở ự ệ ự ế

đ nh nghĩa. M t khác, VaR l i không xác đ nh chính xác t n su t c a cácị ặ ạ ị ầ ấ ủ

s ki n này (ự ệ Turner và c ng sộ ự, 2009).

4.3.2. R i ro l a ch n mô hìnhủ ự ọ

VaR không ph i là m t mô hình nh ng là m t nhóm các mô hìnhả ộ ư ộ

liên quan đ n m t khuôn kh toán h c.ế ộ ổ ọ  Có th k đ n hàng lo t cácể ể ế ạ

ph ng pháp đ c s d ng đ c l ng VaR nh các ph ng phápươ ượ ử ụ ể ướ ượ ư ươ

phi tham s mà đ i di n là mô ph ng l ch s và mô ph ng Monte Carloố ạ ệ ỏ ị ử ỏ

hay nh ng mô hình tham s mà đ i di n tiêu bi u nh t là h mô hìnhữ ố ạ ệ ể ấ ọ

ARCH v i các bi n th GARCH, IGARCH, GARCH-M, EGARCH… Và v n đớ ế ể ấ ề

là, con s VaR đ c c tính b i các ph ng pháp khác nhau có th choố ượ ướ ở ươ ể

nh ng k t qu r t khác nhau (Tanya Beder, 1995; Marshall và Siegel,ữ ế ả ấ

1997). Minh h a cho đi u này Jorion (2009) s d ng hai ph ng phápọ ề ử ụ ươ

chu i th i gian quen thu c trong h th ng VaR là EWMA và MA đ dỗ ờ ộ ệ ố ể ự

báo bi n đ ng h ng ngày c a ch s S&P 500 t ngày 31/12/1998 đ nệ ộ ằ ủ ỉ ố ừ ế

31/12/2008. K t qu (hình 4.2) cho th y trong th i kỳ ít bi n đ ng nhế ả ấ ờ ế ộ ư

t năm 2004-2006, d báo c a hai ph ng pháp này khá t ng đ ng.ừ ự ủ ươ ươ ồ

Tuy nhiên, khi th ng b t đ u bi n đ ng m nh vào năm 2007, sườ ắ ầ ế ộ ạ ự

chênh l ch gi a hai d báo là r t l n.ệ ữ ự ấ ớ

100

Hình4.2: D báo bi n đ ng h ng ngày c a S&P 500 ự ế ộ ằ ủ

(31/12/1998-31/12/2008)

Ngu n: Jorion (2009)ồ

Chính vì th mà trong th c ti n s d ng VaR, m i nhà qu n tr r iế ự ễ ử ụ ỗ ả ị ủ

ro ph i l a ch n cho mình m t mô hình đ c xem là thích h p nh t.ả ự ọ ộ ượ ợ ấ

Nh ng th nào là m t mô hình thích h p nh t? Và nó sẽ phù h p trongư ế ộ ợ ấ ợ

bao lâu? R t nhi u các nghiên c u đã c g ng đi tìm câu tr l i cho v nấ ề ứ ố ắ ả ờ ấ

đ này. Có th k đ n McAleer và c ng s (2009a, 2009b), Chiriac vàề ể ể ế ộ ự

Pohlmeier (2010) đã th c hi n m t lo t các th nghi m trên nh ng môự ệ ộ ạ ử ệ ữ

hình VaR ph bi n nh t đ xem xét m c đ phù h p và tính bi n đ ngổ ế ấ ể ứ ộ ợ ế ộ

c a các mô hình VaR trong kh ng ho ng tài chính th gi i g n đây. Củ ủ ả ế ớ ầ ụ

th McAleer và c ng s (2009a) th c hi n c tính VaR b ng các môể ộ ự ự ệ ướ ằ

hình GARCH, GARCH-t, EGARCH, EGARCH-t, GJR, GJR-t, và Riskmetrics

trên các ch s Standard and Poor’s 500 (S&P500), Dow Jones Industrialỉ ố

Average (DJIA), Financial Times Stock Exchange 100 (FTSE), Nikkei (NK)

và Hang Seng (HSI) t 3/1/2000 đ n 14/7/2009. K t qu thu đ c choừ ế ế ả ượ

th y mô hình phù h p nh t là khác nhau ng v i t ng lo i ch s vàấ ợ ấ ứ ớ ừ ạ ỉ ố

quan tr ng h n, nó thay đ i theo t ng th i kỳ (b ng 4.2).ọ ơ ổ ừ ờ ả

101

B ng 4.2: Mô hình phù h p nh t ng v i t ng ch s theoả ợ ấ ứ ớ ừ ỉ ố

nghiên c u c a McAleer và c ng s (2009a)ứ ủ ộ ự

Ch sỉ ố Tr c kh ngướ ủ

ho ngả

Trong kh ngủ

ho ngả

DJIA GARCH GARCH

FTSE GARCH EGARCH

HSI EGARCH-t GARCH

NIKKEI GJR EGARCH

SP 500 GARCH EGARCH

Ngu n: ồ McAleer và c ng s (2009a)ộ ự

Chi ti t h n, McAleer và c ng s (2009b), th c hi n ki m tra chiế ơ ộ ự ự ệ ể

ti t trên ch s S&P 500 t ngày 3/1/2000 đ n 12/2/2009 v i các môế ỉ ố ừ ế ớ

hình GARCH, GJR, EGARCH, EWMA, Riskmetrics đ xác đ nh mô hìnhể ị

phù h p nh t ng v i t ng th i kỳ khác nhau c a kh ng ho ng tàiợ ấ ứ ớ ừ ờ ủ ủ ả

chính thê gi i g n đây. K t qu th t đáng l u ý. Ngay trong cùng m tớ ầ ế ả ậ ư ộ

cu c kh ng ho ng, cùng m t lo i ch s , các kho ng th i gian khác nhauộ ủ ả ộ ạ ỉ ố ả ờ

cũng cho các k t qu khác nhau. Đ ng th i, kho ng th i gian cho m iế ả ổ ờ ả ờ ố

mô hình cũng không kéo dài (b ng 4.3)ả

B ng 4.3: Mô hình phù h p nh t v i SP 500 theo nghiên c uả ợ ấ ớ ứ

c a ủ

McAleer và c ng s (2009b)ộ ự

Th i kỳờ Mô hình

1/3/2008 – 6/6/2008 GARCH

6/6/2008 – 16/7/2008 GJR, EGARCH

16/7/2008 – 15/9/2008 Riskmetrics

24/9/2008 – 12/2/2009 EGARCH

Ngu n: McAleer và c ng s (2009b)ồ ộ ự

102

Nh ng k t qu nghiên c u khác trong v n đ này dù không choữ ế ả ứ ấ ề

k t qu hoàn toàn gi ng nhau nh ng đ u cho th y tính bi n đ ng caoế ả ố ư ề ấ ế ộ

trong s phù h p c a các mô hình, ng v i t ng danh m c đ u t vàự ợ ủ ứ ớ ừ ụ ầ ư

t ng th i kỳ khác nhau. Đi u này đòi h i nh ng nhà qu n tr r i ro ph iừ ờ ề ỏ ữ ả ị ủ ả

liên t c ki m tra h th ng VaR c a mình, xác đ nh m c đ phù h p vàụ ể ệ ố ủ ị ứ ộ ợ

linh ho t s d ng. Tuy nhiên, th c t cho th y, đi u này th ng khôngạ ử ụ ự ế ấ ề ườ

đ c th c hi n m t cách c n th n. Đi n hình, quan sát trên b ng 1, cóượ ự ệ ộ ậ ậ ể ả

th nh n th y các ngân hàng nh Credit Suisse, UBS, Bear Stearns, quýể ậ ấ ư

m t năm 2008 v n ti p t c vi ph m back-test m c đ cao m c dù haiộ ẫ ế ụ ạ ở ứ ộ ặ

quý tr c đó h th ng VaR c a h đã không làm vi c hi u qu . ướ ệ ố ủ ọ ệ ệ ả

4.3.3. Xác đ nh d li u đ u vào thích h pị ữ ệ ầ ợ

“Garbage in, garbage out”

– Ng n ng Anh –ạ ữ

B t kỳ m t mô hình đ nh l ng nào cũng đòi h i xác đ nh gi li uấ ộ ị ượ ỏ ị ữ ệ

đ u vào thích h p. VaR cũng nh m i mô hình toán h c khác sẽ khôngầ ợ ư ọ ọ

th cho ra nh ng c tính t t n u d li u đ u vào không bao hàm đi uể ữ ướ ố ế ữ ệ ầ ề

đó. Đi u này đ t ra m t v n đ nan gi i: Làm th nào đ có th xácề ặ ộ ấ ề ả ế ể ể

đ nh m t d li u đ u vào là thích h p? Vi c áp đ t các quy lu t tị ộ ữ ệ ầ ợ ệ ặ ậ ư

nhiên nh trong tr ng h p phân ph i chu n trên đã đ c ch ngư ườ ợ ố ẩ ở ượ ứ

minh là không chính xác. Và d ng nh con đ ng t t nh t đ có đ cườ ư ườ ố ấ ể ượ

nh ng nhân t đ u vào này chính là d a trên d li u l ch s c a b nữ ố ầ ự ữ ệ ị ử ủ ả

thân các y u t mu n quan sát. Tuy nhiên, đi u này cũng là m t trongế ố ố ề ộ

nh ng nguyên nhân chính khi n VaR b phê phán. ữ ế ị Kwak (2009) lý gi i:ả

“Khi c tính VaR, b n c n m t m u ph n ánh m t đ l i nhu n c aướ ạ ầ ộ ẫ ả ậ ộ ợ ậ ủ

b n ch t chẽ nh t có th . Th t không may, m u c a b n ch có thạ ặ ấ ể ậ ẫ ủ ạ ỉ ể

đ c rút ra t quá kh , và m t đ l i nhu n c a b n là trong t ng lai.ượ ừ ứ ậ ộ ợ ậ ủ ạ ươ

Vì v y, b n th c s ph i đ i m t v i hai r i ro khác nhau. M t m t, b nậ ạ ự ự ả ố ặ ớ ủ ộ ặ ạ

ph i đ i di n v i r i ro mà, trong tr ng thái hi n t i c a th gi i (giả ố ệ ớ ủ ạ ệ ạ ủ ế ớ ả

s b n có th c tính hoàn h o), m t s ki n không mong đ i sẽ x yử ạ ể ướ ả ộ ự ệ ơ ả

103

ra. M t khác, b n cũng ph i đ i di n v i nguy c r ng tìng tr ng c aặ ạ ả ố ệ ớ ơ ằ ạ ủ

th gi i sẽ thay đ i. VaR, trong tr ng h p t t nh t, có th đ nh l ngế ớ ổ ườ ợ ố ấ ể ị ượ

lo i r i ro đ u tiên, nh ng không ph i lo i th hai”.ạ ủ ầ ư ả ạ ứ

c tính VaR d a trên d li u l ch s , nghĩa là nó s d ng phânƯớ ự ữ ệ ị ử ử ụ

ph i l ch s thu nh p c a vi c đ u t . Tuy nhiên, khi đánh giá r i roố ị ử ậ ủ ệ ầ ư ủ

c a vi c đ u t , chúng ta không quan tâm r i ro c a nó l n nh th nàoủ ệ ầ ư ủ ủ ớ ư ế

trong quá kh , th chúng ta c n bi t là r i ro c a nó trong th i gianứ ứ ầ ế ủ ủ ờ

đ u t , hay nói cách khác là phân ph i trong t ng lai c a thu nh p.ầ ư ố ươ ủ ậ

N u phân ph i c a thu nh p n đ nh, nghĩa là không thay đ i theo th iế ố ủ ậ ổ ị ổ ờ

gian, VaR có th d dàng đ c tính ra t phân ph i l ch s . Nh ngể ễ ượ ừ ố ị ử ư

ng c l i, n u phân ph i không n đ nh theo th i gian, nh t là s thayượ ạ ế ố ổ ị ờ ấ ự

đ i c a ph ng sai và m c đ t ng quan, ch d a vào d li u l ch sổ ủ ươ ứ ộ ươ ỉ ự ữ ệ ị ử

có th d n đ n nh ng đo l ng r i ro sai l m (Krause, 2003). Câu h iể ẫ ế ữ ườ ủ ầ ỏ

đ t ra là th gi i tài chính không ph i là ch a t ng có nh ng bi n đ ngặ ế ớ ả ư ừ ữ ế ộ

m nh mẽ, th m chí là còn nghiêm tr ng h n so v i cu c kh ng ho ngạ ậ ọ ơ ớ ộ ủ ả

tài chính g n đây, nh Đ i kh ng ho ng tài chính th gi i 1929, v y t iầ ư ạ ủ ả ế ớ ậ ạ

sao các d li u l ch s l i không th hi n đ c nó? V n đ chính là l aữ ệ ị ử ạ ể ệ ượ ấ ề ự

ch n c m u. Đâu sẽ là kho ng l ch s thích h p cho nh ng c tínhọ ỡ ẫ ả ị ử ợ ữ ướ

t ng lai? Kwak (2009) vi t: “B n nói r ng b n ch quan tâm đ n VaRươ ế ạ ằ ạ ỉ ế

cho ngày mai. Các c h i mà th gi i th c s sẽ thay đ i đáng k tơ ộ ế ớ ự ự ổ ể ừ

ngày hôm nay đ n ngày mai là r t nh , nh ng b n v n ph i quy t đ nhế ấ ỏ ư ạ ẫ ả ế ị

câu h i v vi c bao lâu trong quá kh b n sẽ ch n làm m u c a minh..ỏ ề ệ ứ ạ ọ ẫ ủ

Li u hành đ ng ngày mai sẽ t ng t nh hành đ ng trong 30 ngày qua,ệ ộ ươ ự ư ộ

trong 30 tháng qua, hay 30 năm qua? Nó ph thu c vào th gi i th cụ ộ ế ớ ự

cu i cùng thay đ i - và b n không có cách nào t t đ bi t đi u đó (m cố ổ ạ ố ể ế ề ặ

dù có nh ng cách th ng kê đ đoán). Và khi b n c g ng nhìn vào VaRữ ố ể ạ ố ắ

c a b n cho quý ho c năm k ti p, b n có r i ro thêm c a th gi iủ ạ ặ ế ế ạ ủ ủ ế ớ

đang thay đ i d i chân b n”.ổ ướ ạ

M t kỳ l ch s dài thích h p h n đ theo dõi nh ng “r i ro đuôi”ộ ị ử ợ ơ ể ữ ủ

hay nh ng bi n đ ng l n x y ra, nh ng m t kỳ l ch s ng n v i t nữ ế ộ ớ ả ư ộ ị ử ắ ớ ầ

104

su t c p nh t d li u cao h n đ c cho là thích h p h n đ n m b tấ ậ ậ ữ ệ ơ ượ ợ ơ ể ắ ắ

nh ng bi n đ ng hi n t i (Contreras, 2010). Và th gi i tài chính c aữ ế ộ ệ ạ ế ớ ủ

chúng ta ch n cách th hai. Thông th ng, d li u l ch s hai năm đ cọ ứ ườ ữ ệ ị ử ượ

s d ng và không kéo dài quá b n năm (Contreras, 2010). Đi u nàyử ụ ố ề

ph n nào gi i thích nh ng c tính sai l ch c a VaR khi kh ng ho ngầ ả ữ ướ ệ ủ ủ ả

b t đ u, b i ba năm tr c kh ng ho ng là m t th i kỳ n đ nh. Đ iắ ầ ở ướ ủ ả ộ ờ ổ ị ạ

di n có th nh n th y qua bi u đ th hi n m c bi n đ ng h ng ngàyệ ể ậ ấ ể ồ ể ệ ứ ế ộ ằ

c a ch s S&P 500 giai đo n 2004-2009 (hình 4.3)ủ ỉ ố ạ

Hình 4.3: Bi n đ ng theo ngày c a ch s S&P 500 giai đo nế ộ ủ ỉ ố ạ

2004-2009 (%)

2/1/04

2/7/04

2/1/05

2/7/05

2/1/06

2/7/06

2/1/07

2/7/07

2/1/08

2/7/08

2/1/09

2/7/09

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

Ngu n: Yahoo! Financeồ

D a trên d li u c a m t th i kỳ n đ nh hay chính xác h n làự ữ ệ ủ ộ ờ ổ ị ơ

đang th nh v ng khi n nh ng c tính c a VaR tr nên l c quan h nị ượ ế ữ ướ ủ ở ạ ơ

và đánh giá th p nh ng r i ro có th x y ra. S d ng d li u l ch sấ ữ ủ ể ả ử ụ ữ ệ ị ử

cũng đ ng nghĩa v i vi c gi đ nh m t danh m c đ u t không đ i. Giồ ớ ệ ả ị ộ ụ ầ ư ổ ả

đ nh này không thành v n đ khi c tính VaR trong m t ho c hai ngày.ị ấ ề ướ ộ ặ

105

Nh ng khi c tính VaR cho m t kho ng th i gian lâu h n, nó tr thànhư ướ ộ ả ờ ơ ở

m t v n đ th c s . Con s VaR c tính sẽ là gì khi công vi c kinhộ ấ ề ự ự ố ướ ệ

doanh trong t ng lai có nguy c đi xu ng, trong khi b n đang c tínhươ ơ ố ạ ướ

nó v i m t th i kỳ sinh l i 20%-30%? Khi đó, VaR không th là m t chớ ộ ờ ợ ể ộ ỉ

báo t t cho m t đi u gì đó đang n n p trong t ng lai (Taleb, 2007).ố ộ ề ẩ ấ ươ

Groz bình lu n v v n đ này trong Nocera (2009): “Khi b n nh n raậ ề ấ ề ạ ậ

r ng VaR đang s d ng thu n hóa d li u l ch s đ mô hình hóa m tằ ử ụ ầ ữ ệ ị ử ể ộ

môi tr ng hoàn toàn khác bi t, t ng thi t h i c a các quỹ đ u t Bearườ ệ ổ ệ ạ ủ ầ ư

Stearns tr nên d dàngở ễ  hi u h n.ể ơ  Nó gi ng nh các d li u l ch s chố ư ữ ệ ị ử ỉ

có m a bão và sau đó m t c n l c xoáy p vào”. Đây là m t trong nh ngư ộ ơ ố ậ ộ ữ

lý do chính c a Alan Greenspan, khi ông gi i trình tr c Qu c h i Mỹ vủ ả ướ ố ộ ề

cu c kh ng ho ng tài chính th gi i 2007-2008, ông nói: "Tuy nhiên,ộ ủ ả ế ớ

toàn b dinh th trí tu s p đ vào mùa hè năm ngoái b i cácộ ự ệ ụ ổ ở  d li uữ ệ

đ u vàoầ  các mô hình qu n lý r i ro ch bao g m hai th p k qua, m tả ủ ỉ ồ ậ ỷ ộ

th iờ  kỳ h ng th nh.ư ị  Thay vì n u các mô hình đ c trang b m t cáchế ượ ị ộ

thích h p h n cho các giai đo n l ch s căng th ng, yêu c u v v n sẽợ ơ ạ ị ử ẳ ầ ề ố

cao h n r t nhi u và tài chính th gi i sẽ trong tình tr ng t t h nơ ấ ề ế ớ ở ạ ố ơ

ngày hôm nay, theo đánh giá c a tôi". “Th i kỳ h ng th nh” màủ ờ ư ị

Greenspan đ c p đ n đây là ám ch đ n th tr ng nhà đ t Mỹ. ề ậ ế ở ỉ ế ị ườ ấ

Đ ki m tra đi u này, Loffler (2009) s d ng mô hình t h i quyể ể ề ử ụ ự ồ

AR đ d báo ch s giá nhà t i Mỹ t quý ba năm 2005 đ n quý baể ự ỉ ố ở ạ ừ ế

năm 2008, trong tr ng h p 1% x u nh t và 0.1% x u nh t, v i hai bườ ợ ấ ấ ấ ấ ớ ộ

d li u m i tám năm tr c đó và ba m i năm tr c đó. K t qu , khiữ ệ ườ ướ ươ ướ ế ả

ông s d ng d li u c a g n hai th p k tr c đó, t quý m t nămử ụ ữ ệ ủ ầ ậ ỷ ướ ừ ộ

1987 đ n quý hai năm 2005, k t qu d báo (hình 4.4) cho th y khôngế ế ả ự ấ

có gì đáng bi quan, ngay c trong tr ng h p 0.1% x u nh t, ch s giáả ườ ợ ấ ấ ỉ ố

nhà d báo cũng ch gi m xu ng đôi chút, trái ng c hoàn toàn v i th cự ỉ ả ố ượ ớ ự

t x y ra. Trái l i khi ông s d ng d li u c a ba m i năm tr c đó, tế ả ạ ử ụ ữ ệ ủ ươ ướ ừ

quý m t năm 1975 đ n quý hai năm 2005, k t qu d báo (hình 4.5)ộ ế ế ả ự

cho th y giá nhà th m chí còn gi m th p h n r t nhi u so v i th c tấ ậ ả ấ ơ ấ ề ớ ự ế

106

x y ra. Trong tr ng h p này, n u VaR 99% c a các ngân hàng s d ngả ườ ợ ế ủ ử ụ

không ph i là d li u b n năm hay hai m i năm mà là ba m i tr cả ữ ệ ố ươ ươ ướ

đó thì h đã có lý do và chu n b cho cu c kh ng ho ng v a qua. T tọ ẩ ị ộ ủ ả ừ ấ

nhiên, trên th c t , đi u đó đã không x y ra b i đ n gi n không ai bi tự ế ề ả ở ơ ả ế

đ c đi u gì sẽ x y ra trong t ng lai đ l a ch n m t d li u thíchượ ề ả ươ ể ự ọ ộ ữ ệ

h p v i nó. Vi c s d ng d li u trong m t th i kỳ n đ nh và h ngợ ớ ệ ử ụ ữ ệ ộ ờ ổ ị ư

th nh đã ki n nh ng d báo tr nên l c quan h n, và thi t h i cũng vìị ế ữ ự ở ạ ơ ệ ạ

th mà nghiêm tr ng h n khi kh ng ho ng p đ n. Đi u này đ cế ọ ơ ủ ả ậ ế ề ượ

Taleb (2007) mô t nh vi c: “Khi loài ng i phát hi n ra thiên nga đenả ư ệ ườ ệ

thì m i lý thuy t v thiên nga đ o l n. L i không ph i do nh ng conọ ế ề ả ộ ỗ ả ữ

thiên nga đen hay tr ng mà l i do con ng i đã quy lu t hóa nh ngắ ỗ ườ ậ ữ

quan sát trong quá kh và nghĩ r ng t ng lai sẽ l p l i gi ng nh v y”.ứ ằ ươ ặ ạ ố ư ậ

Hình 4.4: D báo ch s giá nhà đ t Mỹ giai đo n quý ba nămự ỉ ố ấ ạ

2005 đ n quý ba năm 2008 v i gi li u 18 năm tr c đó c a Lofflerế ớ ữ ệ ướ ủ

(2009)

107

Ngu n: Loffler (2009)ồ

Hình 4.5: D báo ch s giá nhà đ t Mỹ giai đo n quý ba nămự ỉ ố ấ ạ

2005 đ n quý ba năm 2008 v i gi li u 30 năm tr c đó c a Lofflerế ớ ữ ệ ướ ủ

(2009)

Ngu n: Loffler (2009)ồ

Bên c nh đó, vi c s d ng d li u l ch s cũng tr nên lúng túngạ ệ ử ụ ữ ệ ị ử ở

khi các s n ph m m i c a th tr ng tài chính ra đ i. V i m t thả ẩ ớ ủ ị ườ ờ ớ ộ ị

tr ng tài chính hi n đ i, đ y thông minh và năng đ ng nh ngày nay,ườ ệ ạ ầ ộ ư

s ra đ i c a các công c m i, ngày càng ph c t p và r i ro h n nhự ờ ủ ụ ớ ứ ạ ủ ơ ư

MBS, CDO, SIV… đã không còn là chuy n hi m có. Khi các công c này raệ ế ụ

đ i, ch đ n gi n là chúng không h có d li u l ch s đ c tính. VaRờ ỉ ơ ả ề ữ ệ ị ử ể ướ

– m t mô hình – không th tính toán m t th mà nó ch a h bi t đ n.ộ ể ộ ứ ư ề ế ế

Trong khi đó, chính nh ng ng i sáng t o ra chúng – th gi i tài chính –ữ ườ ạ ế ớ

cũng không ki m soát đ c t ng lai c a chúng sẽ đi v đâu. Thay vàoể ượ ươ ủ ề

đó, h th ng ch n con đ ng đ n gi n hóa m i vi c và nó đ n gi nọ ườ ọ ườ ơ ả ọ ệ ơ ả

ch làm cho m i chuy n nghiêm tr ng thêm nh sẽ th o lu n d i đây.ỉ ọ ệ ọ ư ả ậ ướ

Chính nh ng khó khăn trong vi c c l ng chính xác VaR, ngayữ ệ ướ ượ

c trong ph m vi mà nó ch đích c l ng này, đã ki n Taleb (1997)ả ạ ủ ướ ượ ế

g i đó là m t “k l a b p”. Theo ông, ọ ộ ẻ ừ ị s phác th o đ n thu n c a c aự ả ơ ầ ủ ủ

108

các mô hình toán h c và th ng kê, r t thích h p v i khoa h c v t lý,ọ ố ấ ợ ớ ọ ậ

nh ng không thích h p v i các h th ng xã h i. Nh ngư ợ ớ ệ ố ộ ữ  ứng d ng nhụ ư

v y th ng b qua đ c tr ng quan tr ng c a h th ng xã h i r ngậ ườ ỏ ặ ư ọ ủ ệ ố ộ ằ

nh ng ng i tham gia thông minh sẽ tìm hi u và ph n ng v i môiữ ưở ể ả ứ ớ

tr ng c a h , s không n đ nh, và s t ng tác l n nhau c a các quáườ ủ ọ ự ổ ị ự ươ ẫ ủ

trình th tr ng đ y ph c t p và m đ c sẽ làm cho m i c g ng dị ườ ầ ứ ạ ở ụ ọ ố ắ ự

báo nó b ng b t k cách nào ch là m t “t ng lai mù”. Th m chí, m tằ ấ ể ỉ ộ ươ ậ ộ

s nh ng ng i theo tr ng phái ch ng l i VaR cũng nh các mô hìnhố ữ ườ ườ ố ạ ư

đ nh l ng khác còn cho r ng các mô hình qu n tr r i ro còn gây h iị ượ ằ ả ị ủ ạ

nhi u h n là mang l i l i ích b i “tin t ng vào m t c tính sai l mề ơ ạ ợ ở ưở ộ ướ ầ

còn t i t h n vi c th a nh n m t c tính không chính xác” (ồ ệ ơ ệ ừ ậ ộ ướ Hoppe,

1998)

4.4. Kh ng ho ng: Th t b i trong mô hình hay th t b i trong qu n tr ?ủ ả ấ ạ ấ ạ ả ị

4.4.1. V n đ t s đ n gi nấ ề ừ ự ơ ả

“Luôn có m t gi i pháp rõ ràng cho các v n đ c a con ng i – g nộ ả ấ ề ủ ườ ọ

gàng, chính đáng và… sai”

– H.L. Mencken –

M t trong nh ng u đi m khi n VaR tr nên ph bi n là s đ nộ ữ ư ể ế ở ổ ề ự ơ

gi n c a nó, b t kỳ m t nhà qu n tr nào có th nhanh chóng tình toánả ủ ấ ộ ả ị ể

đ c VaR c a h trong vài phút v i m t h th ng đ c l p trình s n.ượ ủ ọ ớ ộ ệ ố ượ ậ ẵ

Tuy nhiên, s đ n gi n này tr nên nguy hi m khi các công c tài chínhự ơ ả ở ể ụ

ph c t p h n xu t hi n. Thay vì thi t l p nh ng tính toán ph c t p h nứ ạ ơ ấ ệ ế ậ ữ ự ạ ơ

ng v i t ng lo i công c m i, đ đ n gi n hóa v n đ , các nhà qu nứ ớ ừ ạ ụ ớ ể ơ ả ấ ề ả

tr r i ro th ng “đ hóa” nh ng công c ph c t p này v nh ng côngị ủ ườ ồ ữ ụ ứ ạ ề ữ

c đã đ c chu n hóa. “Đi u này t ng t nh vi c b n b t đ u v iụ ượ ẩ ề ươ ự ư ệ ạ ắ ầ ớ

nh ng ch ng khoán th ch p phái sinh ph c t p nh t nh ng l i nh pữ ứ ế ấ ứ ạ ấ ư ạ ậ

vào máy tính m t trái phi u đ n gian v i nh ng thông s và kỳ h nộ ế ơ ớ ữ ố ạ

thông th ng”, Ethan Berman nói trong Hansell (2008). K t qu là m cườ ế ả ặ

dù đã tính toán các r i ro gia tăng do s d ng đòn b y, VaR th t b iủ ử ụ ẩ ấ ạ

109

trong vi c phân bi t gi a đòn b y đ n t n lãi su t c đ nh dài h n –ệ ệ ữ ẩ ế ừ ợ ấ ố ị ạ

trái phi u hay các kho n n đ n h n trong m t ngày xác đinh – và cácế ả ợ ế ạ ộ

kho n cho vay có thả ể b g i b t c lúc nào. Nguy hi m h n, VaR đãị ọ ấ ứ ể ơ

không xem xét m t cách thích đáng nh ng đòn b y đ c th hi n thôngộ ữ ẩ ượ ể ệ

qua vi c s d ng m t quy n ch n hay các công c phái sinh ph c t pệ ử ụ ộ ề ọ ụ ứ ạ

khác. D n đ n con s VaR đ c c tính th p h n r t nhi u so v i r iẫ ế ố ượ ướ ấ ơ ấ ề ớ ủ

ro th c t . Và có th nh Brown nói nó là "cú đánh b n trong vòng haiự ế ể ư ạ

phút". Đó là các lo i đòn b y bi n m t trong m t phút khi m t cái gì đóạ ẩ ế ấ ộ ộ

x u phát sinh. Tr c kh ng ho ng, đi u này d ng nh ch đ c xemấ ướ ủ ả ề ườ ư ỉ ượ

nh vi c c t b m t chút góc, b i các c quan x p h ng tín d ng tuyênư ệ ắ ỏ ộ ở ơ ế ạ ụ

b r ng m t s các ch ng khoán th nàyố ằ ộ ố ứ ế  đã “đ c 3A”. Nh ng m t khiượ ư ộ

th tr ng th ch p b t đ u x u đi, các mô hình không th xác đ nh t tị ườ ế ấ ắ ầ ấ ể ị ấ

c các b ph n c a danh m c đ u t có th b t n th ng.ả ộ ậ ủ ụ ầ ư ể ị ổ ươ  Groz g iọ

th c t này là "nh i r i ro vào đuôi" (Nocera, 2009). ự ế ồ ủ

T b n thân các mô hình không th tính toán m t th mà nó khôngự ả ể ộ ứ

đ c l p trình hay ch a bao gi bi t t i. Hansell (2008) g i đi u này làượ ậ ư ờ ế ớ ọ ề

vi c “nói d i máy tính c a b n. Nó t ng t nh vi c nói d i bác sỹ c aệ ố ủ ạ ươ ự ư ệ ố ủ

b n, và ông y không th cho b n nh ng l i khuyên th c s c n thi t”,ạ ấ ể ạ ữ ờ ự ự ầ ế

M t cách nào đó, th gi i tài chính đã t gi t mình b ng cách s d ngộ ế ớ ự ế ằ ử ụ

nh ng công c mà b n thân nó không th ki m soát. Ethan Berman môữ ụ ả ể ể

t : “h ti p t c giao d ch nh ng ch ng khoán r t ph c t p đ c phaả ọ ế ụ ị ữ ứ ấ ứ ạ ượ

ch b i nh ng chuyên gia tài chính sáng t o nh t c a h b t ch p vi cế ở ữ ạ ấ ủ ọ ấ ấ ệ

h th ng qu n tr r i ro không th hi u chi ti t v nh ng gì h s h u”ệ ố ả ị ủ ể ể ế ề ữ ọ ở ữ

(Hansell, 2008). “Tài chính hi n đ i có th làm cho đuôi béo h n”, Daronệ ạ ể ơ

Acemoglu, nhà kinh t h c t i MIT nói, “Khi b n kinh doanh t t c cácế ọ ạ ạ ấ ả

lo i r i ro c th , trong ngo i h i, lãiạ ủ ụ ể ạ ố su t và nh ng th t ng t nhấ ữ ứ ươ ự ư

th , b n làm cho danh m c đ u t c a b n có v an toàn h n. Nh ngế ạ ụ ầ ư ủ ạ ẻ ơ ư

th c ra, b n đang hoán đ i r i ro h ng ngày cho nh ng r i ro c c đoan,ự ạ ổ ủ ằ ữ ủ ự

nh ng đi u t i t nh t sẽ x y ra và s phòng ng a c a b n sẽ th t b iữ ề ồ ệ ấ ả ự ừ ủ ạ ấ ạ

– nh AIG. Ngay c khi trung tâm c a phân ph i d báo r i ro th p, r iư ả ủ ố ự ủ ấ ủ

110

ro đuôi ti m n đang tăng lên. Nh ng th ng nhân và các nhà qu n lýề ẩ ữ ươ ả

sẽ trông gi ng nh nh ng ng i đang ki m đ c l i nhu n t t v i r iố ư ữ ườ ế ượ ợ ậ ố ớ ủ

ro th p h n trong khi m t ph n c a r i ro th c s đang ti m n”. Sauấ ơ ộ ầ ủ ủ ự ự ề ẩ

kh ng ho ng tài chính th gi i 2007-2008, r t nhi u báo cao đã củ ả ế ớ ấ ề ố

g ng phân tích th c t qu n tr r ro t i các đ nh ch tài chính trongắ ự ế ả ị ủ ạ ị ế

th i gian kh ng ho ng. Senior Supervisors Group (2008) đã đ a ra m tờ ủ ả ư ộ

so sánh v th c t qu n tr r i ro c a nh ng “ng i chi n th ng” vàề ự ế ả ị ủ ủ ữ ườ ế ắ

nh ng “k th t b i” đ c quan sát trong kh ng ho ng (b ng 4.4). Cóữ ẻ ấ ạ ượ ủ ả ả

th d dàng nh n th y, nh ng ngân hàng đ c xem là nh ng “ng iể ễ ậ ấ ữ ượ ứ ườ

chi n th ng” trong kh ng ho ng là nh ng ngân hàng đã c n tr ng h nế ắ ủ ả ữ ẩ ọ ơ

v i vi c tránh các ch ng khoán ph c t p mà h không th ki m soát.ớ ệ ứ ứ ạ ọ ể ể

T t nhiên, hành đ ng này là khó khăn b i t su t sinh l i cao c a nh ngấ ộ ở ỷ ấ ợ ủ ữ

ch ng khoán này trong nh ng th i kỳ nh t đ nh.ứ ữ ờ ấ ị

B ng 4.4: So sánh th c t qu n tr r i ro trong kh ng ho ngả ự ế ả ị ủ ủ ả

theo báo cáo c a Senior Supervisors Group (2008)ủ

N i dungộ Chi n th ngế ắ Th t b iấ ạ

C c u t ch cơ ấ ổ ứ H p tácợ Có th b cứ ậ

111

Mô hình kinh

doanh

Tránh CDOs, SIVs Ch p nh n CDOs, SIVsấ ậ

Phân tích r i roủ

toàn công ty

Chia s thông tin trongẻ

toàn công ty

Không khuy n khích th oế ả

lu n v r i ro trong toànậ ề ủ

công ty

Đ nh giáịPhát tri n chuyên môn n iể ộ

bộ

Tin t ng vào x p h ng tínưở ế ạ

nhi mệ

Qu n tr thanhả ị

kho nả

Kinh doanh đ c tính toánượ

k t h p v i r i ro thanhế ợ ớ ủ

kho nả

Không cân nh c nh ngắ ữ

nguy hi m tài chính b t ngể ấ ờ

Đo l ng r i roườ ủ

K t h p c phân tíchế ợ ả

đ nh tính và đ nh l ng.ị ị ượ

Đa d ng hóaạ

Ki m tra s t ng quanể ự ươ

Tuân th ch t chẽ các môủ ặ

hình

Đ hóa theo các ch ngồ ứ

khoán công ty AAA

Không ki m tra s t ngể ự ươ

quan

Ngu n: Jorion (2009)ồ

4.4.2. L i nhu n hay s an toàn?ợ ậ ự

Nh m i mô hình đ nh l ng khác, VaR v n luôn có nh ng sai sư ọ ị ượ ẫ ữ ố

c a nó, k t h p cùng v i m t th i kỳ t ng đ i n đ nh trong quá kh ,ủ ế ợ ớ ộ ờ ươ ố ổ ị ử

VaR có xu h ng đánh giá th p r i ro tr c kh ng ho ng. Nh ng li uướ ấ ủ ướ ủ ả ư ệ

đây có ph i là t t c ? Và chính nó đã đ y các nhà đ u t lâm vào kh ngả ấ ả ẩ ầ ư ủ

ho ng? VaR có th c s vô d ng hay th m chí là gây h i nh Taleb vàả ự ự ụ ậ ạ ư

m t s nhà phê bình khác đã đánh gi ? Đ tr l i câu h i này hãy quanộ ố ả ể ả ờ ỏ

sát s phát tri n trong nh ng con s VaR báo cáo c a m t s đ nh chự ể ữ ố ủ ộ ố ị ế

tài chính l n tr c kh ng ho ng (hình 5). Nh ng con s này có th bớ ướ ủ ả ữ ố ể ị

đánh giá sai (th p) theo m t khía c nh nào đó, tuy nhiên, trong c baấ ộ ạ ả

tr ng h p quan sát nó đ u th hi n m t xu h ng c a s gia tăng r iườ ợ ề ể ệ ộ ướ ủ ự ủ

112

ro đáng k . VaR t i Lehman Brothers đã tăng trung bình t 39 tri uể ạ ừ ệ

USD/ngày vào quý m t năm 2001 đ n 117 tri u USD/ngày trong quý IVộ ế ệ

năm 2007. T ng t trong cùng kho ng th i gian đó, VaR t i Morganươ ự ả ờ ạ

Stanley đã tăng t 46 tri u USD/ngày đ n 146 tri u USD/ngày, t i UBSừ ệ ế ệ ạ

đã t 47 tri u USD đ n 169 tri u USD (ừ ệ ế ệ eFinancialCareers UK, 2009). V iớ

nh ng nhà qu n tr r i ro đ y khôn ngoan và kinh nghi m, ch c ch nữ ả ị ủ ầ ệ ắ ắ

đi u này không ph i là m t đi u vô nghĩa. Vây thì, đi u gì th c s đãề ả ộ ề ề ự ự

x y ra? ả

Hình 4.6: VaR c a m s ngân hàng Q1 năm 2001 và Q4 năm 2007ủ ộ ố

(tri u USD/ngày)ệ

Lehman Brothers

Morgan Stanley

USB0

30

60

90

120

150

180

39 46 47

117

146

169

Q1-2001Q4-2007

Ngu n: ồ eFinancialCareers UK (2009)

VaR – m t công c ch không ph i m t nhà qu n tr r i ro. V i sộ ụ ứ ả ộ ả ị ủ ớ ự

phát tri n m nh mẽ c a VaR, s th a nh n c a các quy đ nh và s đ nể ạ ủ ự ừ ậ ủ ị ự ơ

gi n minh b ch c a nó, r t nhi u nhà qu n tr r i ro đã chuy n t vi cả ạ ủ ấ ề ả ị ủ ể ừ ệ

s d ng VaR và các mô hình đ nh l ng khác nh m t công c đ qu nử ụ ị ượ ư ộ ụ ể ả

tr r i ro sang vi c d a hoàn toàn vào nó. V i m t con s VaR xác đ nh,ị ủ ệ ự ớ ộ ố ị

các nhà qu n tr r i ro và các nhà đ u t ng ngon trong s yên tâmả ị ủ ầ ư ủ ự

r ng h đã hoàn toàn qu n lý đ c r i ro trong su t 99% th i gian, màằ ọ ả ượ ủ ố ờ

quên đi 1% nguy hi m còn l i hay n u có thì nh đ nh nghĩa, là r tể ạ ế ư ị ấ

hi m có th x y ra. T đó, khi nhìn vào m t con s VaR, h đ n thu nế ể ả ừ ộ ố ọ ơ ầ

113

m c đ nh đó là s ti n l n nh t h có th m t trong 99% th i gian, bặ ị ố ề ớ ấ ọ ể ấ ờ ỏ

qua s th t r ng, đó cũng là con s ít nh t h có th m t đi trong 1%ự ậ ằ ố ấ ọ ể ấ

th i gian còn l i – th sẽ làm h phá s n. Christopher Donohue, gi mờ ạ ứ ọ ả ả

đ c qu n lý nhóm nghiên c u c a Hi p h i toàn c u các chuyên gia r iố ả ứ ủ ệ ộ ầ ủ

ro (Global Association of Risk Professionals), nh n xét: "sẽ th t nguyậ ậ

hi m khi ta đ t m t con s tuy t đ i cho VaR và đính kèm m t ý nghĩaể ặ ộ ố ệ ố ộ

cho nó" (Nocera, 2009). Nhìn l i b ng so sánh c a Senior Supervisorsạ ả ủ

Group (b ng 4), có th nh n th y nh ng ng i chi n th ng trongả ể ậ ấ ữ ườ ế ắ

kh ng ho ng là nh ng ng i đã t nh táo k t h p c phân tích đ nhủ ả ữ ườ ỉ ế ợ ả ị

l ng và đ nh tính ch không hoàn toàn tuân th nghiêm ng t các k tượ ị ứ ủ ặ ế

qu đ nh l ng tính ra t các mô hình mà đôi khi khi m khuy t.ả ị ượ ừ ế ế

Trong m t th i kỳ bong bóng, v i l i nhu n d dàng có đ c vàộ ờ ớ ợ ậ ễ ượ

ni m tin vào m t r i ro đã đ c chuy n hóa d i d ng toán h c theoề ộ ủ ượ ể ướ ạ ọ

nh ng con s , làm cho ý nghĩa th c s c a r i ro đã b lãngữ ố ự ự ủ ủ ị  quên. Thay

vì rà soát l i VaR đ cho th y các d u hi u c a s c s p x y ra, các nhàạ ể ấ ấ ệ ủ ự ố ắ ả

đ u t l i d dãi v i con s đó và đ u t nhi u h n nh m kỳ v ng m tầ ư ạ ễ ớ ố ầ ư ề ơ ằ ọ ộ

l i nhu n l n h n. B ng cách b qua r i ro đuôi và ph n khích v iợ ậ ớ ơ ằ ỏ ủ ấ ớ

nh ng con s l i nhu n v t tr i so v i m c đ r i ro b c tính th p,ữ ố ợ ậ ượ ộ ớ ứ ộ ủ ị ướ ấ

các nhà đ u t đ c khuy n khích ch p nh n r i ro nhi u h n đ ch yầ ư ượ ế ấ ậ ủ ề ơ ể ạ

theo l i nhu n, b qua s th t là VaR c a h đang tăng lên. H ch pợ ậ ỏ ự ậ ủ ọ ọ ấ

nh n gia tăng đòn cân n và đ u t vào nh ng ch ng khoán r i ro h n.ậ ợ ầ ư ữ ứ ủ ơ

Kích thích bong bóng ngày càng l n d n lên, và m t ngày nó n tungớ ầ ộ ổ

tr c s ng ngàng c a h . Đây là m t trong nh ng nguyên nhân khi nướ ự ỡ ủ ọ ộ ữ ế

Taleb (1997) cho r ng các mô hình r i ro th p chí là gây h i nhi u h nằ ủ ậ ạ ề ơ

l i ích mang l i, ông nói: “Tin t ng vào m t thông tin sai còn t h nợ ạ ưở ộ ệ ơ

vi c không có b t kỳ m t thông tin nào. N u b n trao cho viên phi côngệ ấ ộ ế ạ

m t máy đo đ cao, anh ta tin t ng vào nó, nh ng th nh tho ng nó sai,ộ ộ ưở ư ỉ ả

tai n n sẽ x y ra. Đ ng đ a anh ta gì c và anh ta sẽ nhìn ra c a s ”. Vạ ả ừ ư ả ử ổ ề

s ph t l nh ng c nh báo trong VaR, Brown (2008) bình lu n: "B nự ớ ờ ư ả ậ ạ

hoàn toàn có th nhìn th y nó đ n.ể ấ ế  B n có th nhìn th y r i ro giaạ ể ấ ủ

114

tăng. Tuy nhiên, trong hai năm tr c cu c kh ng ho ng, thay vì chu nướ ộ ủ ả ẩ

b cho nó, ph n ng ng c l i đã di n ra đ n m t m c đ c cị ả ữ ượ ạ ễ ế ộ ứ ộ ự  đoan. Các

r c r i th c s chúng tôi đã nh n vào ngày hôm nay là b i vì nh ngắ ố ự ự ậ ở ữ

đi u đã di n ra trong hai năm tr c, khi các đo l ng r i ro nói r ngề ễ ướ ườ ủ ằ

m i th đang x u đi".ọ ứ ấ

M t nguyên nhân khác khi n s tăng lên c a nh ng con s VaRộ ế ự ủ ữ ố

này d dàng b b qua cũng là m t v n đ liên quan đ n l i nhu n khiễ ị ỏ ộ ấ ề ế ợ ậ

mà t i h u h t các công ty, qu n lý r i ro không đ c xem là "trung tâmạ ầ ế ả ủ ượ

l i nhu n", vì v y h thi u s c m nh c a ng i có kh năng ra quy tợ ậ ậ ọ ế ứ ạ ủ ườ ả ế

đ nh. Trong tr ng h p đó, đ n gi n h ch là nh ng ng i c v n vàị ườ ợ ơ ả ọ ỉ ữ ườ ố ấ

báo cáo l i cho nh ng ng i có th m quy n mà ph n l n trong s đóạ ữ ườ ẩ ề ầ ớ ố

nh Donohue mô t “Có nh ng nhà đ u t nhìn th y nh ng con s VaRư ả ữ ầ ư ấ ữ ố

trong các báo cáo hàng năm nh ng không quan tâm đ n h dù ch chútư ế ọ ỉ

ít. Các nhà qu n lý ng i ng ngon trong nh n th c r ng nh VaR, hả ườ ủ ậ ứ ằ ờ ọ

đã hoàn toàn ki m soát đ c r i ro.ể ượ ủ  H i đ ng nghe m t s VaR m tộ ồ ộ ố ộ

ho c hai l n m t năm và nghĩ r ng nó có v t t”. Đi u đó đ c bi t đúngặ ầ ộ ằ ẻ ố ề ặ ệ

cu i đuôi c a bong bóng, khi nguy c đã l rõ, thay vì t p trung gi mở ố ủ ơ ộ ậ ả

thi u r i ro nh ph n ng t t y u c a các chuyên gia r i ro, các doanhể ủ ư ả ứ ấ ế ủ ủ

nghi p l i lao vào ch p l y m i đ ng l i nhu n cu i cùng (Nocera,ệ ạ ộ ấ ỗ ồ ợ ậ ố

2009).

4.4.3. Các quy đ nh và r i ro đ o đ cị ủ ạ ứ

“B t kỳ m i quan h th ng kê nào cũng sẽ b phá v khi s d ng choấ ố ệ ố ị ỡ ử ụ

m c đích chính sách”ụ

– Charles Goodhard –

Đ thúc đ y các nhà qu n lý c a mình, các ngân hàng đã b t đ uể ẩ ả ủ ắ ầ

th ng cho h không ch đ t o ra l i nhu n l n nh ng còn đ t o raưở ọ ỉ ể ạ ợ ậ ớ ư ể ạ

l i nhu n l n v i r i ro th p.ợ ậ ớ ớ ủ ấ  Đó là tín hi u t t v nguyên t c, nh ng điệ ố ề ắ ư

kèm v i nó luôn có các tác đ ng trái chi u. M t m t, v i s hi u bi tớ ộ ề ộ ặ ớ ự ể ế

sâu s c v các s n ph m và các công c qu n tr r i ro trong th gi i tàiắ ề ả ẩ ụ ả ị ủ ế ớ

chính. Thay vì xem xét đ kh c ph c nh ng nh c đi m c a VaR trongể ắ ụ ữ ượ ể ủ

115

vi c không th đo l ng các r i ro đuôi và r i ro thanh kho n cũng nhệ ể ườ ủ ủ ả ư

s h n ch trong vi c phân bi t các lo i đòn b y khác nhau, thì lúc này,ự ạ ế ệ ệ ạ ẩ

th c t nh ng khuy t đi m y c a VaR l i là m t s sung s ng choự ế ữ ế ể ấ ủ ạ ộ ự ướ

các giám đ c đi uố ề  hành. Nó làm cho thiên nga đen d dàng h n đễ ơ ể

bỏ qua. Các nhà qu n lý b t đ u ch p nh n nh ng gì Guldimann, m tả ắ ầ ấ ậ ữ ộ

trong nh ng ng i sáng l p RiskMetrics, g i là “v th r i ro b t đ iữ ườ ậ ọ ị ế ủ ấ ố

x ng”. Nói chúng, đó là nh ng s n ph m ho c h p đ ng t o ra l i íchứ ữ ả ẩ ặ ợ ồ ạ ợ

nh và r t hi m khi có t n th t.ỏ ấ ế ổ ấ  Nh ng khi đã thua l , chúng là r tư ỗ ấ

l n.ớ  Nh ng v th này làm cho VaR c a m t nhà qu n lý trông t t h n vìữ ị ế ủ ộ ả ố ơ

VaR b qua nh ng kh năng nh c a các kho n l kh ng l , mà ch cóỏ ữ ả ỏ ủ ả ỗ ổ ồ ỉ

th x y ra trong tr ng h p m t th m h aể ả ườ ợ ộ ả ọ  th c s .ự ự  M t ví d t t làộ ụ ố

m t hoán đ i tín d ngộ ổ ụ  m cặ  đ nh (credit-default swaps), v c b n làị ề ơ ả

m t s b o hi m mà m t công ty sẽ không m c đ nh.ộ ự ả ể ộ ặ ị  L i nhu n t vi cợ ậ ừ ệ

bán các hoán đ i tín d ng m c đ nh nh và n đ nh - và kh năng ph iổ ụ ặ ị ỏ ổ ị ả ả

chi tr cho b o hi m này đ c giả ả ể ượ ả đ nh là r t nh .ị ấ ỏ  Đó là bên ngoài xác

su t 99%, do đó, nó đã không hi n th trong s VaRấ ể ị ố  . Ng i ta khôngườ

nhìn th y kích th c c a nh ng v th n che gi u trong 1%, đi u màấ ướ ủ ữ ị ế ẩ ấ ể

VaR không đo l ng. Con s VaR lúc này tr thành m t th đ đánhườ ố ở ộ ứ ể

c c, ý t ng m t phi v v i 99% chi n th ng làm m m t các nhàượ ưở ộ ụ ớ ế ắ ở ắ

qu n tr .ả ị

Song song đó, các nhà qu n tr b t đ u ch n m t các đ dàng h nả ị ắ ầ ọ ộ ễ ơ

đ có đ c nh ng con s báo cáo r i ro lý t ng cho kho n thù lao c aể ượ ữ ố ủ ưở ả ủ

mình: thao tác trên các công c đo l ng r i ro, đi n hình là VaR. “R tụ ưở ủ ể ấ

nhi u các giao d ch không chu n theo nhi u cách, vì v y b n th c sề ị ẩ ề ậ ạ ự ự

ph i xem toàn b b n cáo b ch và đ c t ng hàng đ có th l a ch n. Vàả ộ ả ạ ọ ừ ể ể ự ọ

đi u đó làm ch m quá trình khi mà lãi su t th ch p trông có v r tề ậ ấ ế ấ ẻ ấ

h p d n”, Ethan Berman c a RiskMetrics bình lu n trong Hansellấ ẫ ủ ậ

(2008). M t l n n a các con s VaR đ c mang ra đánh c c, tr c m tộ ầ ữ ố ượ ượ ướ ộ

bong bóng th tr ng đang tăng tr ng, l i nhu n ngày càng tăng caoị ườ ưở ợ ậ

thì d ng nh nh ng con s r i ro th p h n th c t ch làm các nhàườ ư ữ ố ủ ấ ơ ự ế ỉ

116

đ u t thêm ph n khích mà thôi. “T t c các u đãi – l i nhu n, ti nầ ư ấ ấ ả ư ợ ậ ề

th ng, vinh quang, th m chí c b o v công vi c - đã thúc đ y các nhàườ ậ ả ả ệ ệ ẩ

qu n lý đi theo h ng tham gia vào ngày càng nhi u r i ro h n, ngay cả ướ ề ủ ơ ả

n u b n có m t n a nghi ng nó sẽ k tế ạ ộ ử ờ ế  thúc t i t .ồ ệ  Sau t t c , nó cũngấ ả

sẽ k t thúc t i t cho t t c m i ng i”, Charles Prince, c u giám đ cế ồ ệ ấ ả ọ ườ ự ố

đi u hành n i ti ng c a Citigroup nói (Nocera, 2009). Khi Lehmanề ổ ế ủ

Brothers s p đ năm 2008, v i m t danh m c đ u t đ y nh ng ch ngụ ổ ớ ộ ụ ầ ư ầ ữ ứ

khoán th ch p phái sinh đ c h i, Richard S. Fuld Jr, giám đ c đi uể ấ ộ ạ ố ề

hành c a Lehman Brothers th i đi m đó đã nh n đ c t ng c ng 350ủ ờ ể ậ ượ ổ ộ

tri u USD t năm 2000-2007 (Dowd, 2009). Thao tác trên VaR cũng làệ ừ

m t trong nh ng cách th c đ c Jerome Kerviel áp d ng trong v l aộ ữ ứ ượ ụ ụ ừ

đ o ngo n m c c a mình (Krawiec, 2009). ả ạ ụ ủ

M i chuy n d ng nh càng tr nên t i t h n khi VaR ngày càngọ ệ ườ ư ở ồ ệ ơ

đ c công nh n rông rãi, y ban Ch ng khoán bu c các công ty ph iượ ậ Ủ ứ ộ ả

công b đ nh l ng các r i ro th tr ng trong báo cáo tài chính c a hố ị ượ ủ ị ườ ủ ọ

vì s ti n l i c a nhà đ u t cu i nh ng năm 1990. Các t ch c x pự ệ ợ ủ ầ ư ố ữ ổ ứ ế

h ng tín nhi m d a trên VaR. Và y ban Basel th m chí còn đi xa h nạ ệ ự Ủ ậ ơ

đ xác nh n VaR b ng cách cho phép các công ty và các ngân hàng d aể ậ ằ ự

trên tính toán VaR n i b đ thi t l p các yêu c u vộ ộ ể ế ậ ầ ề v n c a mình. Lúcố ủ

này, vi c thao tác trên VaR d ng nh đã không còn là vi c c a riêngệ ườ ư ệ ủ

nh ng nhà qu n lý n a mà đã tr thành đi m chung c a c công ty. Cácữ ả ữ ở ể ủ ả

nhà đ u t nhìn vào VaR, các t ch c tín nhi m nhìn vào VaR, khi đó hầ ư ổ ứ ệ ọ

ch đ n gi n c n gi nh ng con s VaR c a mình th p t ng đ i và nỉ ơ ả ầ ữ ư ố ủ ấ ươ ố ố

đ nh đ có đ c s x p h ng tín nhi m cao nh t. Không ph i ng uị ể ượ ự ế ạ ệ ấ ả ẫ

nhiên mà t t c các ch ng khoán th ch p phái sinh, dù n m trongấ ả ứ ế ấ ằ

nhóm x p h ng 3A, đ c t o ta b i các công ty ph Wall b ng d ng hóaế ạ ượ ạ ở ố ỗ ư

ra là ít h n so v i rác.ơ ớ  Đ ng th i, v i quy đ nh v v n an toàn đ c xácồ ờ ớ ị ề ố ượ

đ nh trên con s tính toán VaR n i b , các công ty đã không c n ph i loị ố ộ ộ ầ ả

l ng đ có đ c t l v n an toàn c n thi t b i bây gi , quy n quy tắ ể ượ ỷ ệ ố ầ ế ở ờ ề ế

đ nh n m trong tay h . B n th c m c v các back-test? Trong m tị ằ ọ ạ ắ ắ ề ộ

117

ch ng m c nào đó, nó đ n gi n ch là v n đ c a các thao tác k toánừ ự ơ ả ỉ ấ ề ủ ế

mà thôi (Contreras, 2010). Philipp Hildebrand, c a Ngân hàng qu c giaủ ố

Th y Sĩ công b "Nhìn vào các đo l ng v n d a trên r i ro, hai ngânụ ố ườ ố ự ủ

hàng l n c a Th y Sĩ n m trong s nh ng ngân hàng qu c t có v nớ ủ ụ ằ ố ữ ố ế ố

đ u t t t nh t trên th gi i. Tuy nhiên, nhìn vào t l đòn b y đ nầ ư ố ấ ế ớ ỷ ệ ẩ ơ

gi n, các t ch c này n m trong s các ngân hàng có v n đ u t tả ổ ứ ằ ố ố ầ ư ệ

nh t" (Arjani, 2009). Ng c l i, b qua r i ro đao đ c, các quy đ nh nàyấ ượ ạ ỏ ủ ư ị

t o cho các công ty có kh năng đáp ng nó s t tin vào vi c “v n n mạ ả ứ ự ự ệ ẫ ằ

ngoài gi i h n r i ro” mà quên đi nh ng con thiên nga đen v n đangớ ạ ủ ữ ẫ

tr c ch . Chính vì th mà nh ng quy đ nh ngày c ng ph thu c vàoượ ở ế ữ ị ả ụ ộ

VaR này v p ph i nh ng phê bình gay g t, m t khía c nh nào đó b xemấ ả ữ ắ ộ ạ ị

nh m t sai l m nghiêm tr ng và đã ti p tay t o ra cuôc kh ng ho ngư ộ ầ ọ ế ạ ủ ả

tài chính g n đây. Nocera (2009) vi t: “Đúng, con đ ng cũ c a vi c đoầ ế ườ ủ ệ

l ng các yêu c u v v n c n đ c c p nh t, nh ng th t điên r đườ ầ ề ố ầ ượ ậ ậ ư ậ ồ ể

tính nó d a trên VaR n i b c a m t công ty, m t ph n b i vì VaRự ộ ộ ủ ộ ộ ầ ở

không đ c thi t l p b i các c quan và m t ph n b i vì nó rõ ràng đãượ ế ậ ở ơ ộ ầ ở

không đánh giá các s ki nự ệ  kh c nghi t có th h y ho iắ ệ ể ủ ạ  v n và t o raố ạ

m t cu c kh ng ho ng thanh kho n - chính xác th i đi m khi b n c nộ ộ ủ ả ả ờ ể ạ ầ

ti n m t trong tay”.ề ặ

M t tác đ ng khác gián ti p gây ra b i s ph bi n c a VaR và cácộ ộ ế ở ự ổ ế ủ

quy đ nh thì th a nh n nó đó là khi VaR d n tr thành ph ng phápị ừ ậ ầ ở ươ

tiêu chu n trong qu n lý r i ro, đ c bi t là t i các th tr ng tài chínhẩ ả ủ ặ ệ ạ ị ườ

và ngân hàng. Khi đó, nhi u ng i tham gia th tr ng sẽ áp d ng các kỹề ườ ị ườ ụ

thu t t ng t ho c gi ng h t nhau trong qu n lý r i ro, ph n ng v iậ ươ ự ặ ố ệ ả ủ ả ứ ớ

các s ki n và chi n l c phát tri n cũng có kh năng t ngự ệ ế ượ ể ả ươ

tự nhau. Kéo các m i t ng quan trong th tr ng l i g n và có xuố ươ ị ườ ạ ầ

h ng cùng chi u nhau. Vì d li u th tr ng đ c s d ng đ c tínhướ ề ữ ệ ị ườ ượ ử ụ ể ướ

VaR, và các r i ro n i sinh đ c xác đ nh b i hành vi c a ng i tham giaủ ộ ượ ị ở ủ ườ

th tr ng. chúng ta có th ph i đ i m t v i v n đ phát sinh m t cu cị ườ ể ả ố ặ ớ ấ ề ộ ộ

kh ng ho ng ch vì t t c m i ng i đ u hành đ ng theo k t qu c aủ ả ỉ ấ ả ọ ườ ề ộ ế ả ủ

118

m t c tính VaR. Nó làm m t đi s đa d ng hóa, s phân ph i c a thuộ ướ ấ ự ạ ự ổ ủ

nh p thay đ i đáng k . B n thân VaR không th đo l ng nh ng sậ ổ ể ả ể ườ ữ ự

ki n b t th ng, nh ng trong tình hu ng này, chính nó l i là ng i gâyệ ấ ườ ư ố ạ ườ

ra s u b t th ng đó, và nó tr nên vô d ng. K t qu t ng t đã đ cự ấ ườ ở ụ ế ả ươ ự ượ

quan sát trong s s p đ c a th tr ng ch ng khoán NYSE năm 1987,ự ụ ổ ủ ị ườ ứ

v i b o hi m danh m c đ u t đ c thi t k đ ngăn ch n các thi tớ ả ể ụ ầ ư ượ ế ế ể ặ ệ

h i l n, nh ng cu i cùng chúng l i làm cho m i chuy n tr nên tr mạ ớ ư ố ạ ọ ệ ở ầ

trong h n. Do đó, các quy đ nh qu n tr r i ro thông quan VaR hay b tơ ị ả ị ủ ấ

kỳ m t c ch nghiêm ng t nào khác trong m t s tình hu ng có thộ ơ ế ặ ộ ố ố ể

th c s làm gia tăng r i ro h th ng h n là giúp làm gi m nó. ự ự ủ ệ ố ơ ả

4.5. M t công c sẽ tr nên h u d ng n u đ c s d ng đúng cách.ộ ụ ở ữ ụ ế ượ ử ụ

Nh m i công c khác, VaR có nh ng ki m khuy t c a nó vàư ọ ụ ữ ế ế ủ

nh ng nhà phê bình có lý do c a h . R t nhi u các công ty s d ng VaRữ ủ ọ ấ ề ử ụ

đã s p đ trong kh ng ho ng tài chính th gi i v a qua. Nh ng có ph iụ ổ ủ ả ế ớ ừ ư ả

t t c m i ng i s d ng VaR đ u th t b i? Không, v n có nh ngấ ả ọ ườ ử ụ ể ấ ạ ẫ ữ

ng i “chi n th ng” v i cùng m t công c và ườ ế ắ ớ ộ ụ Goldman Sachs là đ i di nạ ệ

tiêu bi u. Nh t t c các đ nh ch tài chính khác, Goldman Sachs cũngể ư ấ ả ị ế

g p ph i nh ng t n th t do kh ng ho ng tài chính toàn c u và cũngặ ả ữ ổ ấ ủ ả ầ

ph i nh đ n gói vi n tr nhi u t USD t chính ph Mỹ, nh ng “ng iả ờ ế ệ ợ ề ỷ ử ủ ư ườ

hùng” ph Wall, Goldman Sachs đã n i lên nh m t ngân hàng ch ng đố ổ ư ộ ố ỡ

thành công nh t tr c c n bão tài chính. Trong khi các ngân hàng khácấ ướ ơ

thua l tr m tr ng, Goldman Sachs h u h t v n gi đ c l i nhu n c aỗ ầ ọ ầ ế ẫ ữ ượ ợ ậ ủ

mình và b t đ u tăng tr ng tr l i vào quý m t năm 2009ắ ầ ưở ở ạ ộ

Hình 4.7: Thu nh p ròng c a Goldman Sachs (Q1/2007 –ậ ủ

Q2/2009)

119

Ngu n: Goldman Sachsồ

Đâu là nguyên nhâ c a s “chi n th ng” đó? T t nhiên có r t nhi uủ ự ế ắ ấ ấ ề

nhân t khác nhau, nh ng trong ph n vi bài vi t này, chúng ta hãy cùngố ư ạ ế

bàn v VaR. ề David Viniar, giám đ c tài chính c a Goldman Sachs, phátố ủ

bi u trên t New York Times: “Chúng tôi nhìn vào P. & L.ể ờ 11 công vi cệ

khinh doanh c a chúng tôi m i ngày. Chúng tôi có r t nhi u mô hình ủ ỗ ấ ề ở

đây và chúng đ u quan tr ng, nh ng không ai quan tr ng h n P. & L., vàề ọ ư ọ ơ

chúng tôi ki m tra m i ngày đ đ m b o P. & L. c a chúng tôi là phùể ỗ ể ả ả ủ

h p v i đi u mà mô hình r i ro c a chúng tôi cho r ng nó nên nhợ ớ ề ủ ủ ằ ư

th .ế  Trong tháng m i hai, kinh doanh th ch p c a chúng tôi b thua lườ ế ấ ủ ị ỗ

trong m i ngày liên ti p.ườ ế  Nó không ph i là r t nhi u ti n, nh ng ngàyả ấ ề ề ư

th m i, chúng tôi nghĩ r ng chúng tôi nên ng i xu ng và nóiứ ườ ằ ồ ố

chuy nệ  v nó". Vì v y, Goldman tri u t p m t cu c h p c a kho ngề ậ ệ ậ ộ ộ ọ ủ ả

m i lăm ng i, bao g m c các nhà qu n tr r i ro và nh ng nhà qu nườ ườ ồ ả ả ị ủ ữ ả

lý cao c p trên cácấ  bàn giao d ch khác nhau.ị  H ki m tra m t báo cáoọ ể ộ

dày bao g m t t c các v th giao d ch mà công ty đang n m g i.ồ ấ ả ị ế ị ắ ữ  Trong

ba gi ti p theo, h m i mê nghiên c u t t c m i th .ờ ế ọ ả ứ ấ ả ọ ứ  H ki m tra sọ ể ố

VaR và các mô hình r i ro khác c a h .ủ ủ ọ  H nói v nh ng gì h “c mọ ề ữ ọ ả

11 P. & L. là vi t t t c a l i nhu n và m t mát.ế ắ ủ ợ ậ ấ

120

th y” v th tr ng ch ng khoán th ch p. “Các chuyên gia c a chúngấ ề ị ườ ứ ế ấ ủ

tôi nói r ng nó d ng nh sẽ tr nên t i t h n tr c khi tr nên t tằ ườ ư ở ồ ệ ơ ướ ở ố

h n", Viniar nh l i.ơ ớ ạ  "Vì v y, chúng tôi đã th c hi n m t quy t đ nh:ậ ự ệ ộ ế ị

let’s get closer to home". Trong cách nói kinh doanh "get closer to home"

có nghĩa là h n ch r i roạ ế ủ , trong tr ng h p này có nghĩa là ho c lo iườ ợ ặ ạ

b các ch ng khoán th ch p ho c phòng ng a r i ro cho các v th đỏ ứ ế ấ ặ ừ ủ ị ế ể

n u chúng gi m v giá tr , các phòng ng a sẽ ch ng l i s thua lế ả ề ị ừ ố ạ ự ỗ v iớ

m tộ  kho n l i ả ờ t ng đ ng.ươ ươ  Goldman đã làm c hai (Nocera, 2009).ả  Các

con s VaR c a h v n tăng lên nh m t đi u t t y u c a cu c kh ngố ủ ọ ẫ ư ộ ề ấ ế ủ ộ ủ

ho ng, nh ng song song đó h cũng gia tăng v n ch s h u c a mìnhả ư ọ ố ủ ở ữ ủ

(b ng), đ ng th i gi m các tài s n xu t c a mình (tài s n c p 3 - ả ồ ờ ả ả ấ ủ ả ấ level 3

assets), xu ng còn kho ng 54t USD hay 6% t ng tài s n trong quý haiố ả ỷ ổ ả

năm 2008, t 59 t hay 6,4% t ng tài s n USD trong quý đ u tiênừ ỷ ổ ả ầ

(Harper, 2009). Cùng v i nhi u bi n pháp khác, và đó là lý do t i sao,ớ ề ệ ạ

trong mùa hè năm 2007, Goldman Sachs tránh đ c s đau đ n mà Bearượ ự ớ

Stearns, Merrill Lynch, Lehman Brothers và ph n còn l i c a Ph Wallầ ạ ủ ố

ph i gánh ch u.ả ị

B ng 4.5: VaR và v n ch s h u c a Goldman Sachs (Q1/07-ả ố ủ ở ữ ủ

Q2-09)

Ngày

VaR

(trung bình/ngày, tri uệ

USD)

V n ch s h uố ủ ở ữ

(cu i quý, t USD)ố ỷ

Q1/07 127 36.90

Q2/07 133 38.46

Q3/07 139 39.12

Q4/07 151 42.80

Q1/08 157 42.63

Q2/08 184 44.82

121

Q3/08 181 45.60

Q4/08 197 64.37

Q1/09 240 63.55

Q2/09 245 62.81

Ngu n: ồ Harper (2009)

Cùng m t tín hi u v i s VaR tăng lên và b t đ u xu t hi n nh ngộ ệ ớ ố ắ ầ ấ ệ ữ

vi ph m, thay vì b qua nó và ch y theo l i nhu n nh Lehmanạ ỏ ạ ợ ậ ư

Brothers hay nh ng đ ng nghi p khác, Goldman Sachs đã ng i xu ng vàữ ồ ệ ồ ố

xem xét nó. Rõ ràng, có th không giúp gì nhi u hay th m chí là đánh giáể ề ậ

th p r i ro, nh ng nó đã cung c p cho Goldman Sachs tín hi u đ cânấ ủ ư ấ ệ ể

nh c. Nó gi ng nh vi c d báo th i ti t Houston nói v s kh i đ uắ ố ư ệ ư ờ ế ở ề ự ở ầ

c a c n bão Ike b ng cách đo t c đ gió trung bình tháng tr c. VaR dùủ ơ ằ ố ộ ướ

có th có nh ng sai s , nh ng n u nó có đ c s linh ho t v i nh ngể ữ ố ư ế ượ ự ạ ớ ữ

thay đ i c a th tr ng, nó sẽ cho b n th y m t xu h ng. “Dù b ngổ ủ ị ườ ạ ấ ộ ướ ằ

cách nào, nó đã nói v i b n m t cái gì đó h u ích”, Brown (2008) bìnhớ ạ ộ ữ

lu n. Đây không ph i là tín hi u duy nh t, nh ng nó đã giúp.ậ ả ệ ấ ư  M t mìnhộ

toán h c không th giúp Goldman đ ng bên ngoài s suy gi m đ u tiênọ ể ứ ự ả ầ

c a các công c thủ ụ ế ch p.ấ  Nh ng h đã nhìn vào nó, cân nh c và hànhư ọ ắ

đ ng.ộ  “V n đ c a Wall Street cu i c a bong bóng nhà đ t là ấ ề ủ ở ố ủ ấ t t cấ ả

các cân nh c đã b g t sang m t bên.ắ ị ạ ộ  H đã quá hăng hái và thi u c nọ ế ẩ

th n.ậ  H s d ng quá nhi u đòn b y. Là do h đã có các mô hình l i hayọ ử ụ ề ẩ ọ ỗ

h là do h không đ quan tâm?ọ ọ ủ  Dây d ng nh là m t s th t b i c aườ ư ộ ự ấ ạ ủ

qu n tr h n là c a các mô hình.ả ị ơ ủ  Đ l i cho mô hình vì đi u đó sẽ là r tổ ỗ ề ấ

đáng ti c b i vì b n đang đ l i cho m t ph ng trình toán h c.ế ở ạ ổ ỗ ộ ươ ọ  B nạ

không th đ l i toán h c” Gregg Berman, m t đ i tác sáng l p c aể ổ ỗ ọ ộ ố ậ ủ

RiskMetrics, nói trong Nocera (2009).

Cùng quan đi m v i Gregg Berman, nhi u nhà qu n tr ch p nh nể ớ ề ả ị ấ ậ

r ng VaR không th đo l ng 1% r i ro đuôi, nh ng có r t nhi u vi cằ ể ườ ủ ư ấ ề ệ

ph i làm v i 99% còn l i. "N u b n nói r ng t t c r i ro là không thả ớ ạ ế ạ ằ ấ ả ủ ể

122

bi t, b n không có c s cho b t kỳ m t lo i đ t c c ho c kinh doanhế ạ ơ ở ấ ộ ạ ặ ượ ặ

nào. B n không th mua và bán b t c th gì tr khi b n có m t s ýạ ể ấ ứ ứ ừ ạ ộ ố

t ng kỳ v ng nó sẽ d ch chuy n nh th nào. Nói cách khác, n u b nưở ọ ị ể ư ế ế ạ

dành t t c th i gian suy nghĩ c a b n v con thiên nga đen, b n sẽ quáấ ả ờ ủ ạ ề ạ

lo s r i ro và b n sẽ không bao gi th c hi n m t kinh doanh nàoợ ủ ạ ờ ự ệ ộ

c ”.ả  Brown (2008) nói "Taleb nói r ng 1% sẽ th ng tr k t qu c aằ ố ị ế ả ủ

b nạ  . Tôi nghĩ r ng 99% cũng là v n đ . Có nh ng đi u b n có th làmằ ấ ề ữ ề ạ ể

đ ki m soát r i ro c a b n.ể ể ủ ủ ạ  Không s d ng VaR là nói r ng tôi sẽử ụ ằ

không quan tâm đ n 99%, trong tr ng h p này b n sẽ không có m tế ườ ợ ạ ộ

công vi c kinh doanh.ệ  Đó là s th t ngay c khi b n bi t s ph n c aự ậ ả ạ ế ố ậ ủ

công ty sẽ có th b phá ho i b i m t s s ki n l n". Richardể ị ạ ở ộ ố ự ệ ớ

Bookstaber, m t nhà qu n lý r i ro c a quỹ đ u t và tác gi c a ộ ả ủ ủ ầ ư ả ủ “A

Demon of Our Own Design”, phê bình VaR gay g t. Nh ng cu i cùng sauắ ư ố

đó, ông nói, "N u b n đ t m t kh u súng vào đ u tôi và h i tôi r i roế ạ ặ ộ ẩ ầ ỏ ủ

c a công ty c a tôi là gì, tôi sẽ s d ng VaR. VaR có th có m t s thi uủ ủ ử ụ ể ộ ố ế

sót, nh ng nó là con s t t nh t mà hi n t i ai đó có th nghĩ ra”ư ố ố ấ ệ ạ ể

Th c vây, VaR cho ta m t con s đ n gi n và rõ ràng mà m i ng iự ộ ố ơ ả ọ ườ

đ u có th hi u đ c. V n đ không ph i là nó có th và không th làmề ế ể ượ ấ ề ả ể ể

gì mà v n đ là b n nhìn nh n nó nh th nào. Các mô hình không làmấ ề ạ ậ ư ế

lên qu n tr r i ro, con ng i làm đi u đó và m t mình toán h c làả ị ủ ườ ề ộ ọ

không đ . Th gi i tài chính v n đang mi t mài tìm m t công c h uủ ế ớ ẫ ệ ộ ụ ữ

hi u h n VaR, t t nhiên đi u đó là hoàn toàn có th , nh ng n u m tệ ơ ấ ề ể ư ế ộ

ngày b n còn s d ng VaR, hãy s d ng nó đúng cách, khi đó nó sẽ làạ ử ụ ử ụ

m t công c h u ích.ộ ụ ứ

5. BACK-TESTING.

5.1. Khái ni m chung v back-test:ệ ề

5.1.1. Mô hình đo l ng r i ro có nên chính xác hay không?ườ ủ

Các công ty s d ng VaR nh là m t th c đo r i ro đang đ i m tử ụ ư ộ ướ ủ ố ặ

v i vi c tăng lên c a các áp l c t bên trong và bên ngoài nh là các nhàớ ệ ủ ự ừ ư

123

qu n tr , các nhà đ u t , công chúng, ki m toán, các nhà tín d ng vàả ị ầ ư ể ụ

nh ng công ty x p h ng tín d ng cung c p các c l ng chính xác vữ ế ạ ụ ấ ướ ượ ề

mô hình đang đ c s d ng.ượ ử ụ

Nh ng ng i s d ng VaR s m nh n ra r ng h ph i phân tích chiữ ườ ử ụ ớ ậ ằ ọ ả

phí và l i nhu n b ng vi c th c hi n VaR. M t lo t các gi đ nh đ cợ ậ ằ ệ ự ệ ộ ạ ả ị ượ

s d ng trong các mô hình VaR (phân ph i doanh thu, d li u quá khử ụ ố ữ ệ ứ

xác đ nh doanh thu t ng lai, v.v...) và m t lo t các gi đ nh khác n a,ị ươ ộ ạ ả ị ữ

tính chính xác c a các c l ng ch ra xu h ng.ủ ướ ượ ỉ ướ

Vì vi c s d ng VaR đ ki m soát r i ro nh là VaR-based Stressệ ử ụ ể ể ủ ư

testing, phân ph i v n, các đ nh l ng r i ro r t c n thi t đ cung c pố ố ị ượ ủ ấ ầ ế ể ấ

các thông tin chính xác. Các mô hình VaR cung c p m t c ch đ đoấ ộ ơ ế ể

l ng r i ro, và n u nh m t mô hình đ c bi t không th c hi n các dươ ủ ế ư ộ ặ ệ ự ệ ự

báo m t cách hoàn h o, và nên ti p t c đo l ng r i ro. M t s cáchộ ả ế ụ ườ ủ ộ ố

qu n tr r i ro nh là “mô hình VaR ch đo l ng r i ro trong đi u ki nả ị ủ ư ỉ ườ ủ ề ệ

th tr ng chu n” ho c “mô hình VaR t o ra quá nhi u các gi đ nh saiị ườ ẩ ặ ạ ề ả ị

l m v hành vi th tr ng hay danh m c” ho c “m t mô hình VaR vôầ ề ị ườ ụ ặ ộ

b ” r t khó th c hi n.ổ ấ ự ệ

"VaR is only as good as its backtest. When someone shows me a VaR number, I

don't ask how it is computed, I ask to see the backtest."

–Brown, 2008, p.20 –.

Ngày nay, các quy t c đ m b o an toàn quy đ nh trong khuôn khắ ả ả ị ổ

c a hi p c Basel cho phép các t ch c tài chính phát tri n mô hìnhủ ệ ướ ổ ứ ể

n i b c a h v qu n lý r i ro và tính toán các giá tr r i ro (VaR). V nộ ộ ủ ọ ề ả ủ ị ủ ấ

đ sẽ không c p bách n u các ph ng pháp tính toán VaR có th sẽ r tề ấ ế ươ ể ấ

khác nhau d n đ n đánh giá r i ro t ng t cho m t danh m c đ u tẫ ế ủ ươ ự ộ ụ ầ ư

và m t danh m c gi ng nó. Trên th c t , ta có th tìm th y vô sộ ụ ố ự ế ể ấ ố

ph ng pháp có th s d ng đ tính toán VaR, và đ i v i m i cách tínhươ ể ử ụ ể ố ớ ỗ

toán khác nhau có th d n đ n m c đ VaR r t khác nhau cho cùng m tể ẫ ế ứ ộ ấ ộ

danh m c đ u t . Vì v y, Beder (1995) b ng cách s d ng 8 th c đoụ ầ ư ậ ằ ử ụ ướ

VaR khá ph bi n d a trên s k t h p c a 3 tiêu chu n (lo i mô hìnhổ ế ự ự ế ợ ủ ẩ ạ

124

đ c s d ng cho l i nhu n danh m c đ u t , c th là mô ph ng l chượ ử ụ ợ ậ ụ ầ ư ụ ể ỏ ị

s ho c mô ph ng Monte Carlo; gi thi t liên quan đ n m i t ng quanử ặ ỏ ả ế ế ố ươ

gi a các tài s n danh m c đ u t ; gi thi t v th i gian n m gi ) choữ ả ụ ầ ư ả ế ề ờ ắ ữ

th y r ng có m t s khác bi t l n trong giá tr d báo VaR. V y làm thấ ằ ộ ự ệ ớ ị ự ậ ế

nào chúng ta có th đánh giá đ chính xác c a m t tính toán VaR và l aể ộ ủ ộ ự

ch n mô hình t t nh t đ tính toán? Các mô hình VaR là h u ích n u nóọ ố ấ ể ữ ế

d đoán r i ro trong t ng lai chính xác (m t cách khá h p lý). Đ đánhự ủ ươ ộ ợ ể

giá ch t l ng c a d đoán, các mô hình nên đ c Back-test v i cácấ ượ ủ ự ượ ớ

ph ng pháp thích h p.ươ ợ

5.1.2. Xác đ nh tính chính xác c a mô hình VaR:ị ủ

Chúng ta có th đánh giá tính chính xác và hi u qu c a mô hìnhể ệ ả ủ

VaR nh th nào? Đ tr l i câu h i này, đ u tien chúng ta c n xác đ như ế ể ả ờ ỏ ầ ấ ị

chúng ta hi u t “chính xác” (accuracy) là nh th nào. ể ừ ư ế Chúng ta hi uể

nh th này:ư ế

- Mô hình đo l ng phân v riêng bi t c a phân ph i P/L (profit/loss) t tườ ị ệ ủ ố ố

nh th nào?ư ế

- Mô hình d đoán kho n l và t n s xu t hi n kho n l t t nh thự ả ỗ ầ ố ấ ệ ả ỗ ố ư ế

nào?

M t vài backtests chu n c a mô hình VaR so sánh các kho n lộ ẩ ủ ả ỗ

th c c a danh m c trong 1 kho n th i gian v i con s c l ng VaR.ự ủ ụ ả ờ ớ ố ướ ượ

Trong mô hình đ n gi n nh t, backtest bao g m vi c tính toán con s vàơ ả ấ ồ ệ ố

ph n trăm th i gian mà kho n l th c c a danh m c v t qua giá trầ ờ ả ỗ ự ủ ụ ượ ị

VaR, và so sánh giá tr đó v i cùng 1 đ tin c y đã dùng.ị ớ ộ ậ

“Backtesting is a formal statistical framework that consists of verifying that

actual losses are in line with projected losses. This involves systematically

comparing the history of VAR forecasts with their associated portfolio returns”

- Philippe Jorion –

Backtesting là m t khuôn kh th ng kê chính th c bao g m vi cộ ổ ố ứ ồ ệ

ki m tra l i xem các t n th t th c t có phù h p các kho n l d ki n.ể ạ ổ ấ ự ế ợ ả ỗ ự ế

125

Đi u này liên quan đ n vi c so sánh m t cách có h th ng l ch s dề ế ệ ộ ệ ố ị ử ự

báo c a VAR v i l i nhu n danh m c đ u t đ c k t h p c a chúng.ủ ớ ợ ậ ụ ầ ư ượ ế ơ ủ

Các ph ng pháp này đôi khi đ c g i là ki m tra th c t ươ ượ ọ ể ư ế r t c n thi tấ ầ ế

cho ng i s d ng VaR và qu n lý r i ro đ ki m tra l i xem d báoườ ử ụ ả ủ ể ể ạ ự

VaR c a h đã đ c hi u ch nh t t ch a. N u không, các mô hình nênủ ọ ượ ệ ỉ ố ư ế

đ c xem xét l i, vì có th m c sai l m trong gi thi t, các thông s sai,ượ ạ ể ắ ầ ả ế ố

ho c mô hình không chính xác. Quá trình này cũng sẽ cung c p nh ng ýặ ấ ữ

t ng đ c i thi n.ưở ể ả ệ

Backtesting cũng là trung tâm cho quy t đ nh đ t phá c a y banế ị ộ ủ ủ

Basel đ ch p nh n mô hình VAR n i b cho các yêu c u v n. y banể ấ ậ ộ ộ ầ ố Ủ

Basel sẽ không làm nh v y mà không có các quy t c c a m t c chư ậ ắ ủ ộ ơ ế

Backtesting nghiêm ng t. N u không thì các ngân hàng có th có m tặ ế ể ộ

đ ng c thúc đ y vi c báo cáo không đúng r i ro c a h . Đi u này là lýộ ơ ẩ ệ ủ ủ ọ ề

do t i sao h th ng nên đ c thi t k đ t i đa hóa kh năng phát hi nạ ệ ố ượ ế ế ể ố ả ệ

các ngân hàng c tình báo cáo không đúng r i ro c a h . M t khác, hố ủ ủ ọ ặ ệ

th ng cũng nên tránh vi c x ph t quá m c các ngân hàng v t quaố ệ ử ạ ứ ượ

VaR ch đ n gi n là do may m n.ỉ ơ ả ắ

Ví d : ụ NHTM A áp d ng h th ng VaR v i đ tin c y 95%, và trongụ ệ ố ớ ộ ậ

252 ngày làm vi c trong 1 năm v a r i, ngân hàng đó xác đ nh đ c VaRệ ừ ồ ị ượ

c a danh m c. Khi ti n hành phép th Backtest, NHTW th y r ng trongủ ụ ế ử ấ ằ

252 ngày:

- N u s ngày t n th t v t quá giá tr VaR là trên 13 ngày (5%ế ố ổ ấ ượ ị

c a 252 ngày làm vi c) thì cho th y h th ng VaR n i b c a ngân hàngủ ệ ấ ệ ố ộ ộ ủ

v n ch a cho k t qu chính xác, và ngân hàng đó bu c ph i đi u ch nhẫ ư ế ả ộ ả ề ỉ

cách th c đánh giá VaR.ứ

- N u s ngày t n th t v t quá giá tr VaR là d i 13 ngày, ch ngế ố ổ ấ ượ ị ướ ứ

t h th ng VaR c a ngân hàng đó là ch p nh n đ cỏ ệ ố ủ ấ ậ ượ

5.2. Ph ng pháp ng d ng back-test:ươ ứ ụ

5.2.1. Backtesting đ n gi n: c l ng VaR hay P/L:ơ ả Ướ ượ

126

Backtest đ n gi n bao g m tính toán các ngo i l (kho n l l nơ ả ồ ạ ệ ả ỗ ớ

h n VaR) v i m t kho ng th i gian cho tr c và so sánh v i giá tr kỳơ ớ ộ ả ờ ướ ớ ị

v ng, v i 1 đ tin c y đã ch n.ọ ớ ộ ậ ọ

M t ph ng pháp đ th c hi n phân tích backtesting là xác đ nhộ ươ ể ự ệ ị

tính chính xác c a mô hình d báo c v t n s và quy mô kho n l , giáủ ự ả ề ầ ố ả ỗ

tr backtesting kho n l kỳ v ng ngo i l (Expected Tail Loss (ETL)) vàị ả ỗ ọ ạ ệ

kho n l i kỳ v ng ngo i l (Expected Tail Gain (ETG)) cung c p m tả ờ ọ ạ ệ ấ ộ

d u hi u v m c hi u qu c a backtest so v i VaR, và vì v y nâng caoấ ệ ề ứ ệ ả ủ ớ ậ

tính hi u qu đ nh tính c a ph ng pháp backtest.ệ ả ị ủ ươ

N u chúng ta không có d li u ETL, VaR (+) và ETG, chúng ta cóế ữ ệ

th th c hi n phân tích v i d li u VaR, nh ng chúng ta sẽ b gi i h nể ự ệ ớ ữ ệ ư ị ớ ạ

thông tin đ đ a ra k t lu n.ể ư ế ậ

5.2.2. Th ng kê backtest d a vào t n su t c a Tail-losses:ố ự ầ ấ ủ

VaR đ c tính toán d a trên m t kho ng tin c y nh t đ nh. Ví dượ ự ộ ả ậ ấ ị ụ

v i đ tin c y là 95% thì ta c n quan sát trong 5% còn l i. Nh ng m tớ ộ ậ ầ ạ ư ộ

đi u ch c ch n là ta sẽ không ch quan sát trong 5% v t quá s saiề ắ ắ ỉ ượ ự

l ch mà có th là 1 t l l n h n (6% ho c 8% ch ng h n) b i vì “badệ ể ỷ ệ ớ ơ ặ ẳ ạ ở

luck”. Trong m t s tình hu ng, n u t n s này là quá l n (là 10% hayộ ố ố ế ầ ố ớ

20% …) thì đã có sai sót trong mô hình đó ch không h n là do “badứ ẳ

luck”. Vi c quy t đ nh trong tình hu ng này là vô cùng khó khăn.ệ ế ị ố

Ki m nghi m th ng kê giúp chúng ta ki m tra tính chính xác c aể ệ ố ể ủ

mô hình r i ro theo t n s , đ tin c y, ho c kho ng th i gian c a cácủ ầ ố ộ ậ ặ ả ờ ủ

ngo i l , đó là các kho n l (hay l i) cao h n VaR trong th i kỳ đó.ạ ệ ả ỗ ờ ơ ờ

Khi chúng ta ki m đ nh các gi thi t th ng kê, chúng ta có th m c 2 sai l mể ị ả ế ố ể ắ ầ

sau:

- Lo i 1: Bác b 1 mô hình đúng.ạ ỏ

- Lo i 2: Ch p nh n mô hình sai.ạ ấ ậ

Th t rõ ràng là trong qu n tr r i ro ta sẽ m t nhi u chi phí h nậ ả ị ủ ấ ề ơ

n u nh m c ph i sai l m lo i 2. Vì v y chúng ta nên ch p nh nế ư ắ ả ầ ạ ậ ấ ậ

127

ng ng gi i h n cao đ ch p nh n tính hi u l c c a b t kỳ mô hìnhưỡ ớ ạ ể ấ ậ ệ ự ủ ấ

qu n tr r i ro nào.ả ị ủ

Các ng ý trong l a ch n đ tin c y đ tính giá tr VaR là n u đụ ự ọ ộ ậ ể ị ế ộ

tin c y cao, m c ngo i l th p, và vì v y r t khó khăn đ xác nh n tínhậ ứ ạ ệ ấ ậ ấ ể ậ

hi u l c c a mô hình. Ví d n u ta ch n m c 95% chúng ta có th sẽệ ự ủ ụ ế ọ ở ứ ể

quan sát các đi m ngo i l nhi u h n là m c 99% và vì vây chúng taể ạ ệ ề ơ ở ứ

sẽ có 1 ki m đ nh t t h n cho s chính xác c a mô hình. Chúng ta sẽể ị ố ơ ự ủ

cùng tìm hi u m t vài ki m đ nh th ng kê d a trên t n s và th i gianể ộ ể ị ố ự ầ ố ờ

c a các tr ng h p ngo i l ph bi n nh t.ủ ườ ợ ạ ệ ổ ế ấ

5.2.2.1. Ki m đ nh Kupiec (ki m đ nh Failure rate test):ể ị ể ị

Ph ng pháp đ n gi n nh t đ th m tra tính chính xác c a môươ ơ ả ấ ể ẩ ủ

hình là đo l ng failure-rate, cái mà cho th y t l (s l n) mà VaR bườ ấ ỷ ệ ố ầ ị

v t quá trong m t m u xác đ nh. N u ta g i x là s l ng các tr ngượ ộ ẫ ị ế ọ ố ượ ườ

h p ngo i l có th x y ra, T là kho ng th i gian quan sát (tính theoợ ạ ệ ể ả ả ờ

ngày ho t đ ng) - hay còn đ c g i là s l ng quan sát P/L. Thì lúc đó,ạ ộ ượ ọ ố ượ

t l x/T chính là Failure-rate. ỷ ệ

Ki m đ nh Kupiec (1995) c g ng xác đ nh xem li u t n su t cácể ị ố ắ ị ệ ầ ấ

ngo i l đã quan sát có phù h p v i t n su t các ngo i l kỳ v ng theoạ ệ ợ ớ ầ ấ ạ ệ ọ

mô hình VaR v i 1 đ tin c y cho tr c. Theo các gi thi t vô hi u màớ ộ ậ ướ ả ế ệ

mô hình là đúng thì s l ngố ượ c a các ngo i l (x: tail-losses)ủ ạ ệ sẽ tuân

theo quy lu t phân ph i nh th c:ậ ố ị ứ

Prob (x | T,p) = (Tx ) p x(1-p) T – x

T: S l ng P/L quan sát.ố ươ

p: t n su t d đoán c a tail-losses (b ng v i 1 tr đi đ tin c yầ ấ ự ủ ằ ớ ừ ộ ậ

c a VaR)ủ

x: là s l ng tail-losses.ố ượ

Giá tr T, p có th l y ra t kích th c m u và m c đ tin c y c aị ể ấ ừ ướ ẫ ứ ộ ậ ủ

VaR. Còn x có th l y ra t m t c p quan sát đ c k t h p c a P/L vàể ấ ừ ộ ặ ượ ế ợ ủ

giá tr VaR m i th i kì. Nh ng chu i quan sát đ c k t h p này có thị ỗ ờ ữ ỗ ượ ế ợ ể

128

là quan sát th c t (P/L đ c quan sát v i VAR d báo m i th i kì) hayự ế ượ ớ ự ỗ ờ

là nh ng mô ph ng l ch s (P/L mô ph ng l ch s mà chúng ta quan sátữ ỏ ị ử ỏ ị ử

trong danh m c đ u t đ c đ a ra, gi nó trong giai đo n quan sát, vàụ ầ ư ượ ư ữ ạ

k t h p v i chu i nh ng d báo VaR).ế ợ ớ ỗ ữ ự

Ta xem xét các tr ng h p sau đây:ườ ợ

Khi p = 0,01 và T = 250 (s ngày ho t đ ng quan sát đ c trong 1ố ạ ộ ượ

năm) và gi s r ng v i 250 ngày ho t đ ng ng i ta nh n th y môả ử ằ ớ ạ ộ ườ ậ ấ

hình sai b t đ u t ngo i l th 5 (n u có t 5 tr ng h p ngo i l thìắ ầ ừ ạ ệ ứ ế ừ ườ ợ ạ ệ

mô hình sẽ sai). Bi u đ trên đã th hi n khi m t mô hình là đúng, d iể ồ ể ệ ộ ướ

gi thuy t nh v y, chúng ta sẽ quan sát và th y có nhi u h n 4 tr ngả ế ư ậ ấ ề ơ ườ

h p ngo i l 10,8% th i gian quan sát. Chính t l 10,8% này th hi nợ ạ ệ ờ ỷ ệ ể ệ

xác su t c a vi c ph m vào sai l m lo i m t (bác b m t mô hìnhấ ủ ệ ạ ầ ạ ộ ỏ ộ

đúng).

129

T ng t cho tr ng h p mô hình sai nh ng v i p = 0,03 thay vìươ ự ườ ợ ư ớ

0,01. Bi u đ cho ta th y r ng chúng ta sẽ không bác b m t mô hìnhể ồ ấ ằ ỏ ộ

sai trong quá 12,8% s th i gian. Đây chính là xác su t c a vi c m c saiố ờ ấ ủ ệ ắ

l m lo i 2 (nghĩa là không bác b mô hình sai).ầ ạ ỏ

Khi thi t k m t ki m đ nh th m tra, ng i thi t k ph i đ iế ế ộ ể ị ẩ ườ ế ế ả ố

m t v i m t s cân b ng gi a 2 lo i sai l m. Cho m c đích Backtest, ng i sặ ớ ộ ự ằ ữ ạ ầ ụ ườ ử

d ng mô hình VaR c n ph i cân b ng sai l m lo i 1 và lo i 2. Tr ng h p lýụ ầ ả ằ ầ ạ ạ ườ ợ

t ng nh t khi m t ng i mu n có m t t l sai l m lo i 1 nh và sau đó cóưở ấ ộ ườ ố ộ ỷ ệ ầ ạ ỏ

m t ki m đ nh có m t t l r t th p sai l m lo i 2, và tr ng h p này đ cộ ể ị ộ ỷ ệ ấ ấ ầ ạ ườ ợ ượ

g i là “powerful”.ọ

130

Xét m t ví d v ki m đ nh Kupiecộ ụ ề ể ị : Gi s chúng taả ử  có m tộ

m uẫ  ng uẫ  nhiên T =1.000 quan sát P/L rút ra t danh m c đ u t .ừ ụ ầ ư  M cứ

đ tin c yộ ậ  là 95%, và mô hình c a chúng ta d báo r ng chúng ta nênủ ự ằ

l y Tpấ  = 50 tail-losses (= 5% x 1000) trong ví d này. V iụ ớ  m uẫ  này, số

l ngượ  nh ng quan sát tail-losses x = 55. Ki m đ nh ữ ể ị  Kupiec c tínhướ  p-

value là  21%, n i mà sau đó đ c cho th y r ng xác su t d đoán c aơ ượ ấ ằ ấ ự ủ

55 ho c v t quá nh ng m t mát quan sát.ặ ượ ữ ấ  V i m c ý nghĩa là 5%ớ ứ

chúng ta có th ch p nh n mô hình.ể ấ ậ

Nh n xét:ậ

Ki m đ nh Kupiec đ n gi n, không đòi h i nhi u thông tin nên d th cể ị ơ ả ỏ ề ễ ự

hi n. Tuy nhiên nó m t s nh c đi m: Không chính xác khi c m u l n. Nóệ ộ ố ượ ể ỡ ẫ ớ

ch t p trung vào t n su t tail-losses b qua nh ng thông tin giá tr tail-lossesỉ ậ ầ ấ ỏ ữ ị

theo th i gian (hay kích c c a tail-losses).ờ ỡ ủ

ng d ng ph ng pháp KUPIEC trong quy t c BASEL:Ứ ụ ươ ắ

Nh chúng ta đã bi t, đ tính toán Backtest, các Ngân hàng c nư ế ể ầ

xem xét giá tr VaR hàng ngày trong h n m t năm (hay 250 ngày giaoị ơ ộ

d ch hay có th là 252 ngày). Sau đó so sánh gi a giá tr VaR th c t v iị ể ữ ị ự ế ớ

giá tr VaR d đoán. S hoàn h o g n nh là m t đi u g n nh khôngị ự ự ả ầ ư ộ ề ầ ư

đ c mong đ i. N u mô hình VaR chính xác 95%, thì có th sẽ có 12,5ượ ợ ế ể

giá tr không mong đ i đ c d ki n (= 5% x 250).ị ợ ượ ự ế

Ph n này sẽ cho th y các phân tích c th trong các quy t c Baselầ ấ ụ ể ắ

cho Backtesting. Khi chúng ta h c đ c r t nhi u t Basel, thì r t quanọ ượ ấ ề ừ ấ

tr ng đ nh n ra r ng các nhà lãnh đ o đi u hành theo các quy đ nhọ ể ậ ằ ạ ề ị

c a các t ch c tài chính. Vì h không đánh giá h t các y u t c a cácủ ổ ứ ọ ế ế ố ủ

mô hình, ph ng pháp đ c th c hi n m c r ng h n. Các nhà lãnhươ ượ ự ệ ở ứ ộ ơ

đ o cũng có trách nhi m xây d ng các quy t c có th so sánh thông quaạ ệ ự ắ ể

các t ch c tài chính. y ban Basel mu n mô hình c a ngân hàng đúngổ ứ Ủ ố ủ

đ n 99%. Nh ng backtest không th ch ng minh m t mô hình là chínhế ư ể ứ ộ

xác hay không chính xác.

131

Các quy t c Basel cho backtest ph ng pháp mô hình n i b đ cắ ươ ộ ộ ượ

l y tr c ti p t ki m đ nh Failure-rate-test (ki m đ nh Kupiec). Đấ ự ế ừ ể ị ể ị ể

thi t k m t phép ki m đ nh, đ u tiên ng i ta ph i ch n t t sai l mế ế ộ ể ị ầ ườ ả ọ ỷ ệ ầ

lo i 1, đó là xác xu t c a vi c lo i b m t mô hình đúng. Khi đi u nàyạ ấ ủ ệ ạ ỏ ộ ề

x y ra, th ng thì ngân hàng ph i ch u đ ng m t “bad luck”, Ngân hàngả ườ ả ị ự ộ

không nên b ph t quá m c. Vì v y ng i ta nên ti n hành m t ki mị ạ ứ ậ ườ ế ộ ể

đ nh v i t l m c sai l m lo i 1 m t m c th p, kho ng 5% (tùyị ớ ỷ ệ ắ ầ ạ ở ộ ứ ấ ả

thu c vào chi phí). Đi m mâu thu n chính đây là ch c ch n các giámộ ể ẫ ở ắ ắ

sát viên sẽ m c ph i sai l m lo i 2 b i vì các ngân hàng ch tâm l a d iắ ả ầ ạ ở ủ ừ ố

trên các báo cáo VaR c a h .ủ ọ

Ch ng trình Backtest đ c ti n hành b ng vi c so sánh giá tr VaRươ ượ ế ằ ệ ị

trong 250 ngày đ tin c y 99% v i kho ng m t mát hàng ngày t ng ng.ở ộ ậ ớ ả ấ ươ ứ

Sau đó đánh giá m c đ đúng c a mô hình b ng vi c tính toán s l ng c aứ ộ ủ ằ ệ ố ượ ủ

tr ng h p ngo i l trong su t kho ng th i gian đóườ ợ ạ ệ ố ả ờ 12.

Trong tr ng h p c a Backtest basel, gi thi t vô hi u l c là “Môườ ợ ủ ả ế ệ ự

hình VaR c a ngân hàng chính xác 99%”. Khi đ a ra gi thi t đó, chúngủ ư ả ế

ta có th sẽ m c ph i 2 sai l m lo i 1 và lo i 2. Basel đã r t thông minhể ắ ả ầ ạ ạ ấ

khi s d ng khuôn kh 3 vùng, cách t t nh t đ thi t l p 1 kho ng tinử ụ ổ ố ấ ể ế ậ ả

c y. Ta c n xem xét 2 v n đ th c t :ậ ầ ấ ề ự ế

Đ t ra 1 khuôn kh đ t o ra m t gi i h n 5 tr ng h p ngo iặ ổ ể ạ ộ ớ ạ ở ườ ợ ạ

l và bác b m t cách đ n gi n mô hình đem l i k t qu có 5 tr ng h pệ ỏ ộ ơ ả ạ ế ả ườ ợ

ngo i l . Đi u đó d ng nh là “bar set too low”. Nh ng mô hình t t sẽ b lo iạ ệ ề ườ ư ữ ố ị ạ

b 10,8%. ỏ (sai l m lo i 1)ầ ạ

Đ t ra m t khuôn kh thay th t o ra m t gi i h n 10 tr ngặ ộ ổ ế ạ ộ ớ ạ ườ

h p ngo i l và ch p nh n m t cách d dàng mô hình có ít h n 10 tr ng h pợ ạ ệ ấ ậ ộ ễ ơ ườ ợ

ngo i l . Đi u đó có v nh là “bar set too high” (sai l m lo i II).ạ ệ ề ẻ ư ầ ạ

Đ tránh tình tr ng khó khăn đó, Basel đã l p ra vùng Vàng t 5ể ạ ậ ừ

đ n 9 tr ng h p ngo i l :ế ườ ợ ạ ệ

12 Basel Committee, 1996

132

Chú thích: Cumulative probability là xác su t c a vi c thu đ cấ ủ ệ ượ

nhi u h n ho c ít h n nh ng tr ng h p ngo i l khi mô hình là đúng.ề ơ ặ ơ ữ ườ ợ ạ ệ

Vùng xanh: N u gi đ nh mô hình là đúng thì s l ng mong đ i c aế ả ị ố ượ ợ ủ

tr ng h p ngo i l là 2,5. C h i c a vi c ch p nh n sai m t mô hình khôngườ ợ ạ ệ ơ ộ ủ ệ ấ ậ ộ

đúng là r t th p.ấ ấ

Vùng vàng: s l ng các tr ng h p ngo i l quan sát đ c t 5 đ n 9.ố ượ ườ ợ ạ ệ ượ ừ ế

Nh ng k t qu này đ u có th t mô hình đúng ho c không đúng m c dù nóữ ế ả ề ể ừ ặ ặ

gi ng là t m t mô hình sai h n. K t qu Backtest là nguyên nhân làm tăng hố ừ ộ ơ ế ả ệ

s K trong tr ng h p này và đi u đó tùy thu c vào s l ng các tr ng h pố ườ ợ ề ộ ố ượ ườ ợ

ngo i l . ạ ệ

133

Vùng đ : Nó ch ra v n đ rõ ràng v i mô hình VaR. Và có 1 xác su t r tỏ ỉ ấ ề ớ ấ ấ

nh c a vi c m t mô hình t t l i có th cho ra 10 hay nhi u h n nh ngỏ ủ ệ ộ ố ạ ể ề ơ ữ

tr ng h p ngo i l . Nh ng nhà qu n lý nên tăng h s nhân K t 3 đ n 4.ườ ợ ạ ệ ữ ả ệ ố ừ ế

y ban Basel đ a ra quy t đ nh có 4 ngo i l đ c ch p nh n, đóỦ ư ế ị ạ ệ ượ ấ ậ

là “đèn xanh” cho các ngân hàng. N u s ngo i l là 5 ho c l n h n,ế ố ạ ệ ặ ớ ơ

ngân hàng sẽ b h xu ng vùng màu vàng ho c màu đ , và ph i gánhị ạ ố ặ ỏ ả

ch u hình ph t thích đáng n u nhân t đa nhân t K tăng t 3 lên 4, nhị ạ ế ố ố ừ ư

hình d i đây. Khi b r i vào vùng màu đ , Ngân hàng sẽ ch u m t hìnhướ ị ơ ỏ ị ộ

ph t t đ ng.ạ ự ộ

Trong khung màu vàng, hình ph t tùy thu c vào các giám sát viên,ạ ộ

và ph thu c vào nguyên nhân c a ngo i l . y ban Basel s d ng cácụ ộ ủ ạ ệ Ủ ử ụ

tiêu chí d i đây:ướ

- Tính toàn v n c b n c a mô hình: h th ng không th tính toán đ cẹ ơ ả ủ ệ ố ể ượ

r i ro c a các v th hay có v n đ trong vi c tính toán các giá tr tính bi n đ iủ ủ ị ế ấ ề ệ ị ế ổ

hay s t ng quan. Cũng có th các bi n đ i x y ra vì các v th không đ cự ươ ể ế ổ ả ị ế ượ

báo cáo đúng, ho c nh ng sai l m trong “program code”.ặ ữ ầ

- Tính chính xác c a mô hình có th đ c nâng lên: các bi n đ i x y raủ ể ượ ế ổ ả

b i vì mô hình không đo l ng r i ro v i m t m c đ chính xác.ở ườ ủ ớ ộ ứ ộ

- Giao d ch trong ngày: có s thay đ i v th sau khi có k t qu d đoánị ự ổ ị ế ế ả ự

giá tr VaR.ị

134

- V n r i (bad luck): hay s bi n đ i không th d đoán tr c đ c c aậ ủ ự ế ổ ể ự ướ ượ ủ

th tr ng b i mô hình. Ví d nh tính bi n đ ng hay s t ng quan có thị ườ ở ụ ư ế ộ ự ươ ể

r t khác bi t so v i nh ng gì d đoán.ấ ệ ớ ữ ự

Khi ngo i l là do hai nguyên nhân đ u, hình ph t nên áp d ng, v iạ ệ ầ ạ ụ ớ

nguyên nhân th ba hình ph t nên đ c xem xét l i. Còn v i nguyênứ ạ ượ ạ ớ

nhân th t thì Basel ch a đ a ra h ng d n c th nào, tr vi c kỳứ ư ư ư ướ ẫ ụ ể ừ ệ

v ng là các bi n đ ng này x y ra ít nh t t i m t vài th i đi m. Cácọ ế ộ ả ấ ạ ộ ờ ể

ngo i l này lo i b n u đó là k t qu c a các s vi c x y ra đ t ng tạ ệ ạ ỏ ế ế ả ủ ự ệ ả ộ ộ

và b t ng nh là thay đ i trong lãi su t, t giá, bi n đ ng chính tr vàấ ờ ư ổ ấ ỷ ế ộ ị

th m h a t nhiên. M t khác các giám sát ngân hàng mu n gi tính linhả ọ ự ặ ố ữ

ho t đ đi u ch nh các quy t c trong nh ng đi u ki n b t ng cho phùạ ể ề ỉ ắ ữ ề ệ ấ ờ

h p.ợ

V n đ nan gi i chính c a backtest là vi c tách r i “bad luck” tấ ề ả ủ ệ ờ ừ

mô hình sai, ho c cân b ng sai l m lo i 1 v i sai l m lo i 2. M t môặ ằ ầ ạ ớ ầ ạ ộ

hình đúng v i m c đ kho ng 99%, và m t mô hình sai v i m c đớ ứ ộ ả ộ ớ ứ ộ

97%. V i 5 đi m ngo i l ho c h n, xác su t tích lũy, hay t l sai l mớ ể ạ ệ ặ ơ ấ ỷ ệ ầ

lo i 1 là 10.8%. Trong khuôn kh hi n nay thì m t ngân hàng v t quaạ ổ ệ ộ ượ

10 nên b ph t th m chí v i m t mô hình đúng (dù t l mô hinh đúngị ạ ậ ớ ộ ỷ ệ

trong tr ng h p này là r t th p). ườ ợ ấ ấ

Trong tr ng h p t h n, t l sai l m lo i 2 cũng r t cao. Giườ ợ ệ ơ ỷ ệ ầ ạ ấ ả

đ nh là m c đ 97%, các giám sát ngân hàng sẽ ch p nh n 12.8% cácị ứ ộ ấ ậ

ngân hàng có mô hình sai. Và vì v y khuôn kh này không quá hi u l c.ậ ổ ệ ự

Và s khác nhau gi a 99% hay 97% trong m c VaR mang ý nghĩa kinhự ữ ứ

t . Gi đ nh có phân ph i chu n, m t mô hình VaR đúng sẽ l n h nế ả ị ố ẩ ộ ớ ơ

1.237 l n so v i VaR báo cáo chính th c. Ví d báo cáo không đúng sầ ớ ứ ụ ự

th t này cho phép gi m m c v n 165 t $ cho 10 ngân hàng hàng đ uậ ả ứ ố ỷ ầ

Mỹ m t kho n 39 t $.ộ ả ỷ

Tính không hi u l c c a khuôn kh này là do l a ch n đ tin c yệ ự ủ ổ ự ọ ộ ậ

cho VaR quá l n (99%) làm gi m các ngo i l cho m t ki m đ nh tinớ ả ạ ệ ộ ể ị

c y thay vì xem xét hi u ng VaR v i đ tin c y 95% (đ đ m b oậ ệ ứ ớ ộ ậ ể ả ả

135

l ng v n không b tác đ ng, ng i ta s d ng h s ượ ố ị ộ ườ ử ụ ệ ố K l n h n). Chúngớ ơ

ta ph i quy t đ nh ch n s l ng gi i h n c a các tr ng h p ngo i lả ế ị ọ ố ượ ớ ạ ủ ườ ợ ạ ệ

đ có t l sai l m lo i 1 t ng t v i khuông kh Basel. V i trung bìnhể ỷ ệ ầ ạ ươ ự ớ ổ ớ

13 tr ng h p ngo i l 1 năm, chúng ta bác b mô hình n u s l ngườ ợ ạ ệ ỏ ế ố ượ

các ngo i l v t quá 17 cái phù h p v i sai l m lo i 1 là 12,5%. đây,ạ ệ ượ ợ ớ ầ ạ Ở

chúng ta qu n lý t l sai l m đ nó g n v i 10,8% theo khuông khả ỷ ệ ầ ể ầ ớ ổ

Basel. Nh ng bây gi , xác su t c a sai l m lo i 2 l i quá th p, ch làư ờ ấ ủ ầ ạ ạ ấ ỉ

7,4%. Vì v y, s thay đ i nh trong kho ng tin c y t 99% xu ng 95%ậ ự ổ ỏ ả ậ ừ ố

sẽ gi m 1 cách đáng k xác su t c a vi c không m c ph i sai l m choả ể ấ ủ ệ ắ ả ầ

mô hình.

M t ph ng pháp khác đ tăng tính hi u l c cho ki m đ nh này,ộ ươ ể ệ ự ể ị

chúng ta c n tăng s l ng các quan sát. V i T=500 chúng ta ch n sầ ố ượ ớ ọ ố

l ng gi i h n các tr ng h p ngo i l là 8, cho t l sai l m lo i 1 làượ ớ ạ ườ ợ ạ ệ ỷ ệ ầ ạ

13,2% và sai l m lo i 2 là 1,7%. Cho cùng m t t l sai l m lo i 1 nhầ ạ ộ ỷ ệ ầ ạ ư

tr c đây, nh ng bây gi chúng ta có t l sai l m lo i 2 th p h nướ ư ờ ỷ ệ ầ ạ ấ ơ

nhi u, và đó là m t s ti n b đáng k . V i T=1000, chúng ta ch n gi iề ộ ự ế ộ ể ớ ọ ớ

h n các tr ng h p ngo i l là 14, t l sai l m lo i 1 là 13,4% và saiạ ườ ợ ạ ệ ỷ ệ ầ ạ

l m lo i 2 là 0,03%. Vi c tăng s l ng các quan sát lên có th c i ti nầ ạ ệ ố ượ ể ả ế

đáng k phép ki m đ nh. Đi m tiêu c c là chúng ta không có đ nhi uể ể ị ể ự ủ ề

d li u đ ti n hành hay nh ng mô hình có th đã thay đ i.ữ ệ ể ế ữ ể ổ

Cách khác đ làm tăng tính hi u l c c a khuôn kh này là tăng s quan sátể ệ ự ủ ổ ố

lên.

136

5.2.2.2. Ki m đ nh Christoffersen:ể ị

Mô hình Kupiec ch t p trung vào t n su t c a các tr ng h pỉ ậ ầ ấ ủ ườ ợ

ngo i l mà không quan tâm đ n th i gian c a các ngo i l đó. Mô hìnhạ ệ ế ờ ủ ạ ệ

VaR gi đ nh các ngo i l nên phân ph i đ c l p theo th i gian. N u cácả ị ạ ệ ố ộ ậ ờ ế

ngo i l h p thành m t nhóm và mô hình VaR không th tính đ c đạ ệ ợ ộ ể ượ ộ

bi n thiên P/L theo nh ng đi u ki n ch c ch n, đi u này có th nế ữ ề ệ ắ ắ ề ể ẩ

ch a m t v n đ . Ki m đ nh Conditional Coverage c g ng gi i quy tứ ộ ấ ề ể ị ố ắ ả ế

v n đ này không ch t n su t c a các tr ng h p ngo i l mà còn ấ ề ỉ ở ầ ấ ủ ườ ợ ạ ệ ở

kho n th i gian x y ra các ngo i l n a.ả ờ ả ạ ệ ữ

Mô hình Christoffersen’s interval forecast test là m t mô hìnhộ

thu c d ng Conditional Coverage Test do Christoffersen đ xu t nămộ ạ ề ấ

2008. Ông s d ng khuôn kh ki m đ nh Likelihood-Ratio gi ng nhử ụ ổ ể ị ố ư

Kupiec nh ng m r ng ki m đ nh bao g m các th ng kê m c đ c l pư ở ộ ể ị ồ ố ứ ộ ậ

c a các ngo i l .ủ ạ ệ

Ki m đ nh Christoffersen xem xét li u xác su t c a m t ngo i lể ị ệ ấ ủ ộ ạ ệ

vào m t ngày b t kỳ có ph thu c vào k t qu (outcome) c a nh ngộ ấ ụ ộ ế ả ủ ữ

ngày tr c đó hay không.ướ

Ki m đ nh đ c ti n hành b ng cách:ể ị ượ ế ằ

- Đ u tiên là xác đ nh m t bi n ch báo (indicator variable) có giá tr là 1ầ ị ộ ế ỉ ị

n u ngo i l v t qua VaR, b ng 0 n u không v t qua VaR.ế ạ ệ ượ ằ ế ượ

- Sau đó xác đ nh ị nij là s ngày khi đi u ki n ố ề ệ j x y ra v i gi đ nh đi uả ớ ả ị ề

ki n ệ i x y ra vào ngày tr c đó. Vì đo, k t qu nh trong b ng d i đây:ả ướ ế ả ư ả ướ

It-1

= 0

It-1 =

1

I

t = 0

n

00

n10 n

00 + n10

137

I

t = 1

n

01

n11 n

01 + n11

n

00 + n01

n10

+ n11

N

Và Π i là xác su t c a ngo i l đang đ c quan sát theo đi u ki n ấ ủ ạ ệ ượ ề ệ i

ngày tr c.ở ướ

Π0=n01

n00+n01 Π1=

n11

n10+n11 và Π=

n01+n11

n00+n01+n10+n11

N u mô hình là đúng thì m t ngo i l c a ngày sau sẽ không phế ộ ạ ệ ủ ụ

thu c vào ngo i l c a ngày hôm tr c hay không. Ki m đ nh m c độ ạ ệ ủ ướ ể ị ứ ộ

đ c l p c a 1 ngo i l d a vào ch s likelihood sau:ộ ậ ủ ạ ệ ự ỉ ố

LRind=−2 ln [ (1−Π )n00+n01 Πn10+n11

(1−Π 0 )n00Π0n01(1−Π 1)

n10Π1n11 ]K t h p v i hàm th ng kê tính đ c l p này v i Kupiec’s POF testế ợ ớ ố ộ ậ ớ

(proportion of failure), ta sẽ có đ c các đ c đi m c a m t mô hình VaRượ ặ ể ủ ộ

t t, m t fairlure rate chính xác và m c đ c l p c a các ngo i lố ộ ứ ộ ậ ủ ạ ệ

(independence of exceptions) là m t hàm Conditional Coverage nh sau:ộ ư

LRCC = LRPOF + LRind

Trong đó LRPOF là t s Likelihood-Ratio trong ki m đ nh Kupiec’sỷ ố ể ị

POF test (unconditional coverage test) phân ph i Chi bình ph ng ố ươ χ2

v i m t b c t do.ớ ộ ậ ự

LRPOF=−2 ln [ (1−p )T−x px

(1− xT

)T−x( xT

)x ]V i T: s quan sátớ ố

p: xác su t xu t hi n ngo i l ấ ấ ệ ạ ệ

x: s đi m ngo i l (x = pT)ố ể ạ ệ

138

LRCC cũng phân ph i theo phân ph i ố ố χ2 , nh ng trong tr ng h pư ườ ợ

này có 2 b c t do cho 2 LR- statistics trong ki m đ nh. Đ đ ng gi nậ ự ể ị ể ơ ả

trong vi c tính toán ng i ta s d ng ệ ườ ử ụ χ2 cho hai giá tr riêng bi t LRị ệ POF

và LRind v i cùng 1 b c t do. N u LRớ ậ ự ế CC- statistic nh h n giá tr Critical-ỏ ơ ị

χ2 thì ch p nh n mô hình và ng c l i thì bác b mô hình. ấ ậ ượ ạ ỏ

Nh n xétậ : đóng góp chính c a ph ng pháp này là có th ki mủ ươ ể ể

đ nh các gi thi t ph nh là t n su t và m c đ c l p c a các ngo i l ,ị ả ế ụ ư ầ ấ ứ ộ ậ ủ ạ ệ

Các gi thi t mà mô hình VaR s d ng có t n su t chính xác c a cácả ế ử ụ ầ ấ ủ

ngo i l đ c l p.ạ ệ ộ ậ

L i ích n a trong vi c ti n hành các ki u ki m đ nh này là nó cungợ ữ ệ ế ể ể ị

c p nh ng thông tin h u ích các xác su t có đi u ki n trong th cấ ữ ữ ấ ề ệ ự

nghi m mà các ngo i l tuân theo b ng m t ngo i l trong mô hình r iệ ạ ệ ằ ộ ạ ệ ủ

ro, và s ngày trung bình gi a các ngo i l .ố ữ ạ ệ

Các v n đ ki m đ nh th ng kê và các gi i pháp có th .ấ ề ể ị ố ả ể

Các ki m đ nh chu n ch t p trung vào xác su t và m c đ c l pể ị ẩ ỉ ậ ấ ứ ộ ậ

c a các ngo i l n y sinh ra v n đ là r t khó khăn trong vi c lo i bủ ạ ệ ả ấ ề ấ ệ ạ ỏ

các gi thi t vô hi u và hay m c ph i sai l m lo i 2. Ngoài ra tínhả ế ệ ắ ả ầ ạ

thuy t ph c th p c a ki m đ nh chu n l i có m t vài v n đ khác n a:ế ụ ấ ủ ể ị ẩ ạ ộ ấ ề ữ

không bi t đ c xác su t vô hi u m t cách chính xác. Vì v y khi sế ượ ấ ệ ộ ậ ử

d ng ki m đ nh chúng ta không bi t đ c li u chúng ta có th ch pụ ể ị ế ượ ệ ể ấ

nh n 1 mô hình sai và lo i b 1 mô hình t t b i vì chúng ta có th sậ ạ ỏ ố ở ể ử

d ng các xác su t vô hi u sai.ụ ấ ệ

Tuy nhiên ông Dowd (2003) đã đ xu t 1 gi i pháp đó là chúng taề ấ ả

s d ng kênh d n truy n m i (bootstrapping mechanism) đ xây d ngử ụ ẫ ề ồ ể ự

m t m u các kh năng c a các gi thi t vô hi u có th sau này đ cộ ẫ ả ủ ả ế ệ ể ượ

dùng làm đ u vào cho Backtest. Bootstrapping liên quan t i vi c t o raầ ớ ệ ạ

các m u thay th b ng các quan sát đã đ a ra t m u VaR và P/Ls g cẫ ế ằ ư ừ ẫ ố

thay th cho các quan sát đã đ c đ a ra tr c đó. Chúng ta s d ngế ượ ư ướ ử ụ

l p đi l p l i quy trình này nhi u l n và t o ra m u thay th t nh ngậ ậ ạ ề ầ ạ ẫ ế ừ ữ

139

cái mà chúng ta có th c l ng p-value cho Kupiec and Christoffersenể ướ ượ

tests. Theo cách đó chúng ta có m t m u các c l ng m u (sample ofộ ẫ ướ ượ ẫ

sample estimates) t nh ng cái mà chúng ta xây d ng đ tin c y cho cácừ ữ ự ộ ậ

tham s đó. ố

Các giá tr bootstrap có th cung c p cho chúng ta 1 d i các đ tinị ể ấ ả ộ

c y xung quanh các k t qu ki m đ nh thông kê, nh Dowd đã đ a raậ ế ả ể ị ư ư

năm 2003.

5.2.3. Backtest th ng kê d a vào kích c c a tail-losses:ố ự ỡ ủ

5.2.3.1. Ki m đ nh c s kích c c a tail-losses:ể ị ơ ở ỡ ủ

H u h t các ki m đ nh đ c xem xét đ n đ u có đ c đi m chungầ ế ể ị ượ ế ề ặ ể

là ch t p trung vào t n su t các t n th t b qua các thông tin hi u quỉ ậ ấ ấ ổ ấ ỏ ệ ả

v kích c tail-losses. S khác bi t chínhề ỡ ự ệ  gi aữ  các ki m đ nh là ki mể ị ể

đ nhị  kích th cướ  tail-losses xem xét kĩ l ng nh ng kích c c a tail-ưỡ ữ ỡ ủ

losses v t quá mà VAR và Kupiec không làm đ c. Ki m traượ ượ ể  Kupiec sẽ

không th cho bi t s khác bi t gi a mô hình t t mà tail-losses là phùể ế ự ệ ữ ố

h p v i mô hình và m t mô hình không t t mà tail-losses không phùợ ớ ộ ố

h p v i mô hình, mi n là t n su t tail-losses đúng. Ng c l i ph ngợ ớ ễ ấ ấ ượ ạ ươ

pháp ti p c n này cân nh c kĩ gi a hai mô hình, có th phân bi t đ c.ế ậ ắ ữ ể ệ ượ

Do đó chúng ta kì v ng mô hình có đ tin c y cao h n Kupiec. M t vàiọ ộ ậ ơ ộ

mô ph ng chúng ta đã ch y đ ki m đ nh kì v ng và cách ki m đ nhỏ ạ ể ể ị ọ ể ị

m i này có th th c hi n d dàng trong th c t đ a ra m t l ng dớ ể ự ệ ễ ự ế ư ộ ượ ữ

li u mà chúng ta dùng trong ki m đ nh.ệ ể ị

5.2.3.2. Crnkovic và Drachman:

B n ch t c aả ấ ủ  cách ti p c n làế ậ  đ đánh giá m tể ộ  mô hình thị

tr ngườ  b ng cách ki m đ nh ằ ể ị  s khác bi t gi aự ệ ữ   phân ph i Pố  / L th cự

nghi m vàệ  phân ph iố  P/ L d đoán,ự  trên toàn b ph m vi nh ng giá tr .ộ ạ ữ ị

N u ta đang gi i quy t m t phân ph i r i r c thì nên s d ng ki mế ả ế ộ ố ờ ạ ử ụ ể

đ nh đ n gi n h n là ki m đ nh chi-bình ph ng. Cách ki m đ nh nàyị ơ ả ơ ể ị ươ ể ị

r t d dàng th c hi n, và chúng ta cũng có th chuy n đ i phân ph iấ ễ ự ệ ể ể ổ ố

140

liên t c thành phân ph i r i r c. M t ki m đ nh li u các quan sát đ cụ ố ờ ạ ộ ể ị ệ ượ

phân lo i có hàm m t đ th ng nh t đ c phân ph i v t ph m viạ ậ ộ ố ấ ượ ố ượ ạ

(0;1) hay không b ng cách ki m đ nh phân ph i th c nghi m c a cácằ ể ị ố ự ệ ủ

quan sát đ c phân lo i có phù h p v i phân ph i d đoán hay không.ượ ạ ợ ớ ố ự

Có m t s khác bi tộ ố ệ  nh . Crnkovicỏ  và Drachman cho th yấ  nên sử

d ngụ  s li u th ng kêố ệ ố  Kupiec h n làơ  s li u th ng kê Kolmogorov-ố ệ ố

Smirnov trong ki m đ nh s khác bi t gi aể ị ự ệ ữ  phân ph iố  d đoánự  và th cự

nghi m. Tuy nhiên, s l a ch nệ ự ự ọ  ki m đ nh nào ch là đ ph tr cho cácể ị ỉ ể ụ ợ

ph ng pháp cươ ơ b n. D dàng th c hi n ki m đ nh t n th t ngo i lả ễ ự ệ ể ị ổ ấ ạ ệ

cùng v i Kupiec thay vì là v i Kolmogorov-Smirnov. Th ng kê Kupiecớ ớ ố

t o ra hàm s mà thiên v đ l ch các kho n t n th t t các giá trạ ố ề ộ ệ ả ổ ấ ừ ị

đ c d đoán. N u chúng ta mu n, chúng ta có th k t h p b t kì hàmượ ự ế ố ể ế ợ ấ

s nào nh v y vào Backtesting.ố ư ậ

Các th nghi mử ệ  th haiứ  trong ph ng pháp backtestươ  Crnkovic-

Drachman là m t th nghi m tính đ c l p c a nh ng quan sátộ ử ệ ộ ậ ủ ữ  P / L

đ c phân lo i.ượ ạ  H đ nghọ ề ị mang ra v i các ki m đ nh BDS (Brock etớ ể ị

al1987). Các ki m đ nhể ị  BDS m nh h n nh ng khá ph c t p vàạ ơ ư ứ ạ  d li uữ ệ

chuyên sâu, và chúng ta có thể mu nố  ki m đ nh tính đ cể ị ộ  l pậ  theo nh ngữ

cách khác. Ví d , chúng ta có thụ ể s d ng m tử ụ ộ  ki m đ nh t l likelihoodể ị ỷ ệ

(nh trongư  Christoffersen).

Ngoài ra, chúng ta có thể  cướ  tính c uấ

trúc autocorrelations  c aủ  các quan sát P/ L đ c phân lo i vàượ ạ

nh ngữ  autocorrelations là không đáng kể n uế  các quan sát đ c l p. Sauộ ậ

đó có th ki m traể ể  tính đ c l pộ ậ  b ng cách ki m traằ ể  ý

nghĩa c aủ  autocorrelations th c nghi m, vàự ệ  th cự  hi nệ  các ki m đ nhể ị

nh v y b ng cách s d ng gói tiêu chu n kinh t ho cư ậ ằ ử ụ ẩ ế ặ  MATLAB (ví

d ,ụ  b ng cách s d ngằ ử ụ  l nh Crosstab trongệ  h p công cộ ụ ho cặ  l nhệ

crosscor trong h p công cộ ụ GARCH).

5.3. Các k ch b n Back-test v i s thay đ i đ tin c y, v th và d li u:ị ả ớ ự ổ ộ ậ ị ế ữ ệ

141

Chúng ta cũng có th nh n thêm thông tin v tính đ y đ ho cể ậ ề ầ ủ ặ

nh ng cái khác c a mô hình r i ro v i d li u đ u vàoữ ủ ủ ớ ữ ệ ầ  thay đ i.ổ  M cụ

tiêu c a b t kì ph ng pháp backtests là đ đánh giá mô hình r i ro thủ ấ ươ ể ủ ị

tr ng.ườ  Tuy nhiên chúng ta ph iả  xác đ nhị  m tộ  m c đ tinứ ộ

c yậ  cụ thể VaR, v th c th trong công c th tr ng, chu i d li u giáị ế ụ ể ụ ị ườ ỗ ữ ệ

c th tr ng/ d li u ph n h i t th tr ng.ả ị ườ ữ ệ ả ồ ừ ị ườ

V i mô hình, đ tin c y, v th , d li u th tr ng và các ph ngớ ộ ậ ị ế ữ ệ ị ườ ươ

pháp Backtests nh ki m đ nh Kupiec, ki m đ nh Crnkovic–ư ể ị ể ị

Drachman ... T t c cho ra m t k t qu là d u hi u đ nh l ng v sấ ả ộ ế ả ấ ệ ị ượ ề ự

đ y đ c a mô hình. Ki m đ nh Backtests thay đ i vàầ ủ ủ ể ị ổ  th cự  hi nệ  các y uế

t đ u vàoố ầ  khác nh đã đ c đ a ra. Tuy nhiên, chúng ta cũng cóư ượ ư

thể đánh giá m tộ  mô hình b ng cách thay đ iằ ổ  các y u t đ u vàoế ố ầ  khác

n a:ữ  chúng ta có thể đánh giá mô hình b ng cách s d ngằ ử ụ  m c đ tinứ ộ

c y Var khác nhau, dậ ữ li u,ệ  v th khác nhau...ị ế  Đi u này mề ở

ra ph mạ  vi m iớ  v kh năng c a backtests.ề ả ủ

- Backtesting v i vi c thay đ i các m c đ tin c y:ớ ệ ổ ứ ộ ậ

S l a ch n đ u tiên là ti n hành Backtest v i vi c s d ng nh ngự ự ọ ầ ế ớ ệ ử ụ ữ

kho n tin c y khác nhau. Đ làm đ c đi u này ta l y hai y u t quanả ậ ể ượ ề ấ ế ố

tr ng: ọ

142

B i vì khi m c đ tin c y tăng lên thì chúng ta sẽ có ít h n nh ng quanở ứ ộ ậ ơ ữ

sát t n th t đ theo dõi, c tính VAR và xác su t có liên quan tr nên ít chínhổ ấ ể ướ ấ ở

xác và ki m đ nh ít tin c y.ể ị ậ

Vi c l a ch n m c đ tin c y th ng h n ch b ng nh ng cân nh c vệ ự ọ ứ ộ ậ ườ ạ ế ằ ữ ắ ề

nh ng u tiên mang tính lý thuy t. Ví d : nh ng ng i qu n lý r i ro th ngữ ư ế ụ ữ ườ ả ủ ườ

quan tâm nhi u đ n s l ng liên quan đ n m c đ tin c y t ng đ i cao.ề ế ố ượ ế ứ ộ ậ ươ ố   

Nó có th t n t i mà không c n nói r ng chúng ta không nên ng cể ồ ạ ầ ằ ạ

nhiên n u k t qu Backtests khác nhau v i nh ng m c đ tin c y khácế ế ả ớ ữ ứ ộ ậ

nhau. Mô hình này t t t i m c đ tin c y này, còn mô hình khác thí t tố ạ ứ ộ ậ ố

t i m c đ tin c y khác. ạ ứ ộ ậ

- Backtest v i nh ng v th khác nhau:ớ ữ ị ế

Chúng ta có th Backtests mô hình v i nhi u thay đ i v v th . Nóể ớ ề ổ ề ị ế

có th bao g m:ể ồ

Danh m c đ u t th c s hi n t i mà chúng ta đang n m gi . ụ ầ ư ự ự ệ ạ ắ ữ

M i danh m c đ u t khác nhau chúng ta đã n m gi qua nh ng giaiỗ ụ ầ ư ắ ữ ữ

đo n th i gian khác nhau trong quá kh . ạ ờ ứ

Chúng ta có th ki m đ nh Backtests c p đ đ n v kinh doanh t ngể ể ị ở ấ ộ ơ ị ổ

th hay t ng c p, nhà qu n lý tài s n, hay các công c các cá nhân th c hiên.ể ừ ấ ả ả ụ ự

Chúng ta cũng có th backtest b t c c p đ nào chúng ta mu n, hoàn toànể ở ấ ứ ấ ộ ố

đ n c p đ c a nh ng nhà kinh doanh cá nhân hay nhà qu n lý tài s n.ế ấ ộ ủ ữ ả ả

Backtests chu n, ch n ra các v th đ i di n hay quan tr ng mà chúngẩ ọ ị ế ạ ệ ọ

ta coi là chu n. Sau đó backtsest mô hình d a trên các tiêu chu n đó. Nh ngẩ ự ẩ ữ

tiêu chu n đó có th là v th trên th tr ng ch ng khoán, v th các quy nẩ ể ị ế ị ườ ứ ị ế ề

ch n FR và v.v... ọ Backtests chu n r t h u ích cho m c đích so sánh.ẩ ấ ữ ụ

Th c hi nự ệ  các bài t pậ  mô ph ng cái mà chúng ta có th l a ch n ng uỏ ể ự ọ ẫ

nhiên m t s l ng l nộ ố ượ ớ  c aủ  danh m c đ u t , th c hi n backtest cho t ngụ ầ ư ự ệ ừ

danh m c,ụ  và sau đó t p trung vàoậ  k t quế ả trung bình (Hendricks 1996, trang

44-45). Ph ng pháp ti p c n này có l i thươ ế ậ ợ ế là đ a ra cho chúng ta sư ố k t quế ả

phòng ng a mà có th chính xác cho m t danh m c đ u t c th .ừ ể ộ ụ ầ ư ụ ể

- Th c hi n backtests v i thay đ i d li uự ệ ớ ổ ữ ệ .

143

Chúng ta có th ti n hành backtest v i các chu i d li u thay thể ế ớ ỗ ữ ệ ế

v giá th tr ng, bao g m:ề ị ườ ồ

Chúng ta có th thay đ i kho n th i gian l ch s đã quan sát trong cácể ổ ả ờ ị ử

Backtest và chúng ta th c s mu n làm nh v y đ ki m tra xem các k t quự ự ố ư ậ ể ể ế ả

có ph thu c vào kho ng th i gian l a ch n hay không.ụ ộ ả ờ ự ọ

Đ i v i b t kỳ kho ng th i gian cho tr c nào, chúng ta có thố ớ ấ ả ờ ướ ể

bootstrap d li u và s d ng các d li u đã bootstrap đ thay th : cácữ ệ ử ụ ữ ệ ể ế

bootstrap có l i v i chu i d li u l n h n.ợ ớ ỗ ữ ệ ớ ơ

Chúng ta có th t o ra các d li u mô ph ng b ng cách s d ng ph ngể ạ ữ ệ ỏ ằ ử ụ ươ

pháp mô ph ng Monte Carlo hay ph ng pháp khác, và bi u di n b ng thamỏ ươ ể ễ ằ

s các d li u d a trên các d li u v giá th tr ng hi n t i và ni m tin vàoố ữ ệ ự ữ ệ ề ị ườ ệ ạ ề

giá tr các tham s đó. ị ố

Vì v y có nhi u cách đ chúng ta có th m r ng d li u và tăngậ ề ể ể ở ộ ữ ệ

quy mô backtest. Tuy nhiên trong th c t thì v n đ l n nh t là khôngự ế ấ ề ớ ấ

có quá nhi u cách đ có k t qu backtest, nh ng ti p t c ti n hànhề ể ế ả ư ế ụ ế

backtest và t o ra các tình hu ng khác nhau c a các k t qu (th ng làạ ố ủ ế ả ườ

các mâu thu n) nh th nào là vi c mà chúng ta sẽ ph i g p th ngẫ ư ế ệ ả ặ ườ

xuyên.

5.4. Đánh giá tính chính xác c a k t qu Backtests:ủ ế ả

M t v n đ c a backtests th ng kê chu n là nó thiên v giá tr p-ộ ấ ề ủ ố ẩ ề ị

value c tính. Sau t t c , chúng ta ch có m t đánh giá p-value sẽ nhướ ấ ả ỉ ộ ư

th nào và xác su t đúng mà chúng ta v n luôn tìm ki m thì v n khôngế ấ ẫ ế ẫ

bi t. Đi u này d n đ n m t v n đ rõ ràng là chung ta có th nh nế ề ẫ ế ộ ấ ề ể ậ

đ c m t giá tr p-value t i t và nó d n đ n t đó nh ng phán đoánượ ộ ị ồ ệ ẫ ế ừ ữ

sai v mô hình và bác b không đúng m t mô hình đúng và ch p nh nề ỏ ộ ấ ậ

không đúng m t mô hình sai. Và đi u t i t h n là chúng ta sẽ khôngộ ề ồ ệ ơ

bao gi bi t đang làm gì vì giá tr p-value đúng sẽ không đ c bi t.ờ ế ị ượ ế

Gi sả ử ví d màụ  chúng ta s d ngử ụ  các th t c Kupiecủ ụ  ki m đ nh l iể ị ạ

mô hình VAR v i m t t p các Pớ ộ ậ  / L quan sát. Th c hi n đi u này sẽ choự ệ ề

ta m t giá tr p-value c tính mà gi đ nh là đúng và trong th t cộ ị ướ ả ị ủ ụ

144

backtest thông th ng chúng ta sẽ so sánh gía tr c a ki m đ nh v i m tườ ị ủ ể ị ớ ộ

kho ng tin c y tiêu chu n ví d nh 5%, và vi c ch p nh n hay bác bả ậ ẩ ụ ư ệ ấ ậ ỏ

mô hình sẽ theo sau đó. Tuy nhiên, v n đ làấ ề  chúng ta sẽ ch cóỉ  m tộ  giá

trị  c tínhướ  p-value đ s d ng,ể ử ụ  và chúng tôi th c sự ự không bi t nó cóế

đ chính xác đ đ a ra m t k t lu n đáng tin c y.ủ ể ư ộ ế ậ ậ

Đ ể tránh m t k t lu nộ ế ậ không chính xác, các ki m đ nh sẽ có íchể ị

n uế chúng ta có thể nh n đ c m t sậ ượ ộ ố ý t ng vưở ề đ chính xácộ (ho cặ

không) c aủ giá tr c tínhị ướ p-value và chúng ta có th làm b i d li uể ở ữ ệ

bootstrapping. N u chúng taế có m t s l ng l nộ ố ượ ớ các m uẫ , chúng ta có

thể nh n đ c m t sậ ượ ộ ố ý t ngưở v s phân ph i c a cácề ự ố ủ giá trị p- value

c tính.ướ

Ví d : ụ Chúng ta có thể cướ tính kho ng tin c yả ậ 95% cho p-value,

và đi u nàyề sẽ d n đ nẫ ế m t trongộ ba k t lu nế ậ có thể:

Tr ng h p kho ng tin c y đ c c tính n m trên giá tr p-value,ườ ợ ả ậ ượ ướ ằ ị

giá tr mà t i đó mô hình b bác b (kho ng tin c y d ki n là [0.06, 0.35] hoànị ạ ị ỏ ả ậ ự ế

toàn n m trên giá tr 5%). Trong tr ng h p này, có th có ít nh t 95% đ tinằ ị ườ ợ ể ấ ộ

c y là giá tr đúng c a p-value thì n m trên kho ng t i h n và chúng ta ch pậ ị ủ ằ ả ớ ạ ấ

nh n mô hình v i đ tin c y.ậ ớ ộ ậ

Tr ng h p kho ng tin c y cho giá tr p-value đ c c tính n mườ ợ ả ậ ị ượ ướ ằ

d i giá tr t i h n p-value (kho ng tin c y d ki n có th t (0.01, 0.04), vàướ ị ớ ạ ả ậ ự ế ể ừ

trong tr ng h p này có th tin t ng ít nh t 95% r ng giá tr đúng c a p-ườ ợ ể ưở ấ ằ ị ủ

value thì n m d i kho ng t i h n, và chúng ta bác b mô hình v i đ tin c y.ằ ướ ả ớ ạ ỏ ớ ộ ậ

Tr ng h p kho ng tin c y có ch a giá tr t i h n c a p-value cáiườ ợ ả ậ ứ ị ớ ạ ủ

mà chúng ta bác b mô hình. (kho ng tin c y d đoán có th [0.03, 0.06]), vàỏ ả ậ ự ể

trong tr ng h p này chúng ta không th 95% đ tin c y r ng giá tr đúng c aườ ợ ể ộ ậ ằ ị ủ

p-value n m trên hay d i giá tr t i h n: nói cách khác, chúng ta không th điằ ướ ị ớ ạ ể

đ n m t k t lu n theo b t c cách nào.ế ộ ế ậ ấ ứ

Đi u ề này minh h aọ r ng chúng taằ có thể không ph i lúc nào cũngả

đi đ nế k t lu nế ậ đi đôi. Thay vì k t lu nế ậ m tộ mô hình là phù h p hayợ

không phù h pợ , thì k t lu nế ậ đúng là đôi khi chúng ta không thể k t luânế

145

m c đ phù h p c a mô hình. ứ ộ ợ ủ Tuy nhiên, n u s li u nói v i chúng taế ố ệ ớ

nh v y, ư ậ thì nh v yư ậ có th làể : t t h n h t là không th k t lu n vố ơ ế ể ế ậ ề

m c đ phù h p c a mô hình h n là k t lu n v mô hình m t cách ch cứ ộ ợ ủ ơ ế ậ ề ộ ắ

ch n mà k t qu là sai.ắ ế ả

6. STRESS–TESTING

6.1. Nh ng v n đ c b n:ữ ấ ề ơ ả

6.1.1. Khái ni m:ệ

M c đích chính c a ph ng pháp đo l ng VAR là c tính nh ngụ ủ ươ ườ ướ ữ

kho n l có th x y ra d i nh ng đi u ki n thông th ng c a thả ỗ ể ả ướ ữ ề ệ ườ ủ ị

tr ng. V nguyên t c vi c tăng m c đ tin c y có th d n d n phátườ ề ắ ệ ứ ộ ậ ề ầ ầ

hi n ra các thi t h i l n nh ng không ch c đã x y ra. V n đ là vi c đoệ ệ ạ ớ ư ắ ả ấ ề ệ

l ng VAR d a trên nh ng d li u l ch s g n đây có th b qua vi cườ ự ữ ữ ệ ị ử ầ ể ỏ ệ

phát hi n các tình hu ng c c kì b t th ng có th gây ra thi t h iệ ố ự ấ ườ ể ệ ạ

nghiêm tr ng. Đó là lý do t i sao các ph ng pháp tính VAR c n đ cọ ạ ươ ầ ượ

b sung m t ch ng trình ki m tra th ng xuyên stress testing. ổ ộ ươ ể ườ

Stress testing có th đ c mô t nh là m t quá trình đ xác đ nh vàề ượ ả ư ộ ể ị

qu n lý các tình hu ng có th gây ra các thi t h i b t th ng. Phép th Stressả ố ể ệ ạ ấ ườ ử

testing sẽ đ a ra nh ng b i c nh c a các nhân t r i ro, nh lãi su t, t giá…ư ữ ố ả ủ ố ủ ư ấ ỷ

bi n đ ng khác xa so v i đi u ki n bình th ng, xác đ nh VaR ng v i t ngế ộ ớ ề ệ ườ ị ứ ớ ừ

b i c nh này, qua đó giúp các t ch c có th hình dung ra đ c s t n th tố ả ổ ứ ể ượ ố ổ ấ

v t quá VaR n m trong kho ng giá tr là bao nhiêu ( nh ng giá tr n m phíaượ ằ ả ị ữ ị ằ

đuôi c a tháp chuông – hàm m t đ phân ph i) .ủ ậ ộ ố

6.1.2. T i sao l i th c hi n stress testing:ạ ạ ự ệ

So v i các ph ng pháp VAR, stress testing xu t hi n đ n gi n vàớ ươ ấ ệ ơ ả

tr c quan. B c đ u tiên là phân tích k ch b n, nghiên c u v các nhự ướ ầ ị ả ứ ề ả

h ng c a các chuy n đ ng l n trong các bi n tài chính trong danhưở ủ ể ộ ớ ế

m c đ u t . ụ ầ ư

146

Đ hi u s c n thi t c a phân tích k ch b n, xem xét ví d thể ể ự ầ ế ủ ị ả ụ ị

tr ng ch ng khoán s p đ vào 19 Tháng 10 năm 1987. Hình 10-1 hi nườ ứ ụ ổ ể

th phân ph i c a t su t sinh l i h ng ngày c a c phi u c a Mỹ b ngị ố ủ ỷ ấ ợ ằ ủ ổ ế ủ ằ

cách s d ng các d li u 1984-1998. Trong giai đo n này, m c bi nử ụ ữ ệ ạ ứ ế

đ ng trung bình kho ng 1% m i ngày. vào th hai : ngày 19 tháng 10,ộ ả ỗ ứ

ch s S & P m t 20% giá tr c a nó.ỉ ố ấ ị ủ

Th m chí n u có m t s thay đ i th i gian trong m c đ bi nậ ế ộ ố ổ ờ ứ ộ ế

đ ng, s ki n 20 đ l ch chu n n m xa đuôi c a phân ph i màộ ự ệ ộ ệ ẩ ằ ở ở ủ ố

không bao gi x y ra đ i v i m t phân ph i chu n. con s này cũng choờ ả ố ớ ộ ố ẩ ố

th y r ng 99% kho ng th i gian VAR sẽ hoàn toàn b qua t m quanấ ằ ả ờ ỏ ầ

tr ng c a t n th t th c t .ọ ủ ổ ấ ự ế

- Chúng ta bi t r ng, nh c đi m l n nh t c a VaR, đ c bi t làế ằ ượ ể ớ ấ ủ ặ ệ

ph ng pháp mô ph ng l ch s , đó là s bi n đ ng c a các tác nhân r iươ ỏ ị ử ự ế ộ ủ ủ

ro trong t ng lai sẽ gi ng nh trong quá kh , và đó là đi u ki n b tươ ố ư ứ ề ệ ắ

bu c đ ti n hành mô ph ng. Tuy nhiên gi đ nh này hoàn toàn phiộ ể ế ỏ ả ị

th c t . Nh ng ví d kinh đi n v vi c áp d ng VaR mà không th cự ế ữ ụ ể ề ệ ụ ự

hi n ho c th c hi n ch a đ y đ Stress-test, đó là s s p đ c a m tệ ặ ự ệ ư ầ ủ ự ụ ổ ủ ộ

lo t các ngân hàng đ u t , do h th c hi n VaR d a trên s li u bi nạ ầ ư ọ ự ệ ự ố ệ ế

147

đ ng r t “êm đ m” trong quá kh . Tuy nhiên khi nh ng đi u ki n thộ ấ ề ứ ữ ề ệ ị

tr ng bi n đ i đ t ng t, nh lãi su t, khi n cho giá tr VaR tr nênườ ế ổ ộ ộ ư ấ ế ị ở

không chính xác, và s t n th t v t quá VaR đã khi n cho các ngânố ổ ấ ượ ế

hàng này ch u nh ng kho n thi t h i kh ng l , do không d tính đúngị ữ ả ệ ạ ổ ồ ự

đ c kh năng t n th t l n nh t khi đi u ki n th tr ng bi n đ i đ tượ ả ổ ấ ớ ấ ề ệ ị ườ ế ổ ộ

ng t. Do v y, vi c áp d ng phép th Stress testing có ý nghĩa đ c bi tộ ậ ệ ụ ử ặ ệ

quan tr ng trong th i kỳ hi n nay.ọ ờ ệ

V i phép th Stress-test, ngân hàng sẽ đ a ra nh ng b i c nh c aớ ử ư ữ ố ả ủ

các nhân t r i ro, nh lãi su t, t giá… bi n đ ng khác xa so v i đi uố ủ ư ấ ỷ ế ộ ớ ề

ki n bình th ng, qua đó xác đ nh VaR ng v i t ng b i c nh đó. Nhệ ườ ị ứ ớ ừ ố ả ư

trong ví d xác đ nh VaR trên, chúng ta th y r ng lãi su t mô ph ngụ ị ở ấ ằ ấ ỏ

ch dao đ ng trong kho ng t 3.3% -> 4.3%, đó là v i nh ng đi u ki nỉ ộ ả ừ ớ ữ ề ệ

bình th ng trong quá kh . V i Stress test, ngân hàng sẽ đ a ra nh ngườ ứ ớ ư ữ

b i c nh bi n đ ng r t m nh c a lãi su t, nh gi m xu ng 1.5% hayố ả ế ộ ấ ạ ủ ấ ư ả ố

2%, ho c tăng lên t i 5% hay 6% , qua đó tính toán VaR ng v i t ngặ ớ ứ ớ ừ

b i c nh này, và đ a ra nh ng khuy n ngh phù h p v v n.ố ả ư ữ ế ị ợ ề ố

- M t h n ch n a c a VaR, đó là v kho ng tin c y. Gi s m tộ ạ ế ữ ủ ề ả ậ ả ử ộ

danh m c có VaR là 50 tri u USD v i đ tin c y 99% trong 252 ngàyụ ệ ớ ộ ậ

giao d ch, đi u đó không nói lên nhi u v s l ng t n th t l n nh t cóị ề ề ề ố ượ ổ ấ ớ ấ

th x y ra trên th c t . Ví d n u trong 2 ngày trong 252 ngày làm vi cể ả ự ế ụ ế ệ

(1% còn l i), t n t i 2 kho n t n th t là 52 và 60 tri u USD, thì giá trạ ồ ạ ả ổ ấ ệ ị

VaR 50 tri u USD là h u hi u. Tuy nhiên, n u ch c n có 1 ngày, ngânệ ữ ệ ế ỉ ầ

hàng đó b thua l 600 tri u USD, giá tr VaR 50 tri u USD v n chính xác,ị ỗ ệ ị ệ ẫ

tuy nhiên ngân hàng d a vào VaR đó sẽ phá s n, vì ph n t n th t ngoàiự ả ầ ổ ấ

d ki n v t xa r t nhi u so v i giá tr VaR. Đó chính là nh ng bi n cự ế ượ ấ ề ớ ị ữ ế ố

hi m hoi mà ngân hàng th ng l đi, coi r ng vi c đ c đ m b o đ nế ườ ờ ằ ệ ượ ả ả ế

99% th i gian là đ . VaR ch ti p c n các bi n c l n trên ph ng di nờ ủ ỉ ế ậ ế ố ớ ươ ệ

t n s xu t hi n (nh h n 1%) ch không ph i trên ph ng di n đầ ố ấ ệ ỏ ơ ứ ả ươ ệ ộ

l n c a nó.H n n a, VaR thông th ng đ c tính toán trên các d li uớ ủ ơ ữ ườ ượ ữ ệ

l ch s h n ch , th ng là 2-3 năm, khi mà các bi n c l n không x yị ử ạ ế ườ ế ố ớ ả

148

ra. Và VaR đ c dùng đ tiên đoán r i ro cho kho ng th i gian ng nượ ể ủ ả ờ ắ

đ n ng c nhiên, 1 ngày ho c nhi u h n là 10 ngày, đó là m t cái nhìnế ạ ặ ề ơ ộ

r t ng n h n. Do đó, vi c áp d ng các phép th Stress testing có ý nghĩaấ ắ ạ ệ ụ ử

đ c bi t quan tr ng, giúp ngân hàng có th hình dung ra đ c s t nặ ệ ọ ể ượ ố ổ

th t v t quá VaR n m trong kho ng giá tr là bao nhiêu (nh ng giá trấ ượ ằ ả ị ữ ị

n m phía đuôi c a tháp chuông – hàm m t đ phân ph i), t đó đ a raằ ủ ậ ộ ố ừ ư

nh ng quy t đ nh v v n phù h p.ữ ế ị ề ố ợ

6.2. Phân tích k ch b n:ị ả

6.2.1. Nguyên t c chung:ắ

- fk0 = k nhân t r i ro d i k ch b n c s 0ố ủ ướ ị ả ơ ở

- fks = Thay đ i trong m t vài ho c t t c các nhân t r i ro d i k chổ ộ ặ ấ ả ố ủ ướ ị

b n sả

Giá tr m i c a các nhân t r i ro theo gi thuy t = fk0+ ị ớ ủ ố ủ ả ế fk,s

L i nhu n c a danh m c ( thay d i do k ch b n ) có ngu n g c tợ ậ ủ ụ ổ ị ả ồ ố ừ

nh ng thay đ i trong giá tr danh m c đ u t Vữ ổ ị ụ ầ ư

Rp,s = Vs - V0 = V( f1,0+f1,s, f2,0+ f2,s,…,fk,0+fk,s)-

V(f1,0,f2,0,…,fk,0)

6.2.2. L a ch n k ch b n :ự ọ ị ả

B c đ u tiên trong phân tích k ch b n là l a ch n các k ch b nướ ầ ị ả ự ọ ị ả

đ xem xét, và các k ch b n có th đ n trong ba hình th c chính:ể ị ả ể ế ứ

6.2.2.1. Stylised Scenarios( k ch b n đ c cách đi u hóa)ị ả ượ ệ

M t lo i k ch b n là k ch b n đ c cách đi u hóa (stylizedộ ạ ị ả ị ả ượ ệ

scenario) mô ph ng chuy n đ ng trong m t ho c nhi u lãi su t chính,ỏ ể ộ ộ ặ ề ấ

t giá h i đoái, giá c phi u ho c giá c hàng hóa. Nh ng k ch b n nàyỷ ố ổ ế ặ ả ữ ị ả

có th dao đ ng t nh ng thay đ i t ng đ i v a ph i đ n nh ng thayể ộ ừ ữ ổ ươ ố ừ ả ế ữ

đ i khá m nh, và các s d ch chuy n đ c xem xét có th đ c bi uổ ạ ự ị ể ượ ể ượ ể

hi n trong đi u ki n nh ng thay đ i tuy t đ i, thay đ i theo t l ph nệ ề ệ ữ ổ ệ ố ổ ỷ ệ ầ

149

trăm hay theo đ n v đ l ch chu n (nghĩa là, s thay đ i giá chia choơ ị ộ ệ ẩ ự ổ

đ l ch chu n l ch s c a giá có liên quan).ộ ệ ẩ ị ử ủ

M t s k ch b n có th ch p nh n đ c đã đ c đ xu t b iộ ố ị ả ể ấ ậ ượ ượ ề ấ ở

Derivatives Group Policy (1995) , bao g m :ồ

+ đ ng cong lãi su t thay đ i song song c ng tr 100 đi m cườ ấ ổ ộ ừ ể ơ

b nả

+ đ ng cong lãi su t thay đ i c ng ho c tr đi 25 đi m c b nườ ấ ổ ộ ặ ừ ể ơ ả

+ ch s ch ng khoán thay đ i c ng thêm ho c tr đi 10%ỉ ố ứ ổ ộ ặ ừ

+ giá tr đ ng ti n thay đ i c ng thêm ho c tr đi 6%ị ồ ề ổ ộ ặ ừ

+ đ bi n đ ng thay đ i c ng ho c tr 20%. ộ ế ộ ổ ộ ặ ừ

N u t ch c lo l ng v các s ki n b t th ng h n, h cũng có thế ổ ứ ắ ề ự ệ ấ ườ ơ ọ ể

mu n xem xét các s ki n t ng đ i hi m nh 5 ho c10 l n đ l chố ự ệ ươ ố ế ư ặ ầ ộ ệ

chu n, đi u mà làm thay đ i giá c s ( underlying price) có liên quan.ẩ ề ổ ơ ở

Chúng ta cũng có th mu n xem xét tác đ ng c a các nhân t khác,ể ố ộ ủ ố

ch ng h n nh thay đ i đ d c ho c hình d ng c a đ ng cong lãiẳ ạ ư ổ ộ ố ặ ạ ủ ườ

su t, m t s thay đ i trong m i t ng quan, và m t thay đ i trong biênấ ộ ự ổ ố ươ ộ ổ

đ r i ro tín d ng ( credit spreads) (ví d , tăng ho c gi m TED spread).ộ ủ ụ ụ ặ ả

K ch b n đ c cách đi u hóa đã đ c s d ng trong m t th i gianị ả ượ ệ ượ ử ụ ộ ờ

dài trong vi c qu n lý tài s n và n , n i chúng phù h p đ x lý danhệ ả ả ợ ơ ợ ể ử

m c đ u t có đ nh y c m v i m t s l ng nh các nhân t r i ro. Ýụ ầ ư ộ ạ ả ớ ộ ố ượ ỏ ố ủ

t ng thông th ng là t ng t ng nh ng thay đ i gi thuy t v giáưở ườ ưở ượ ữ ổ ả ế ề

tr c a m i nhân t r i ro và sau đó s d ng các ph ng trình đ nh giáị ủ ỗ ố ủ ử ụ ươ ị

(ví d , ph ng trình tuy n tính đ n gi n cho các v th đ n gi n, phépụ ươ ế ơ ả ị ế ơ ả

tính x p x duration hay duration-convexity cho trái phi u, ho cấ ỉ ế ặ

ph ng pháp x p x delta hay delta-gamma cho quy n ch n options) đươ ấ ỉ ề ọ ể

xác đ nh s thay đ i trong giá tr danh m c đ u t t s thay đ i cácị ự ổ ị ụ ầ ư ừ ự ổ

nhân t th tr ng. Chúng ta có th gi đ nh r ng t giá h i đoái tăng xố ị ườ ể ả ị ằ ỷ ố

%, lãi su t gi m y%, và vân vân. M i s k t h p đ c bi t trong các d chấ ả ỗ ự ế ợ ặ ệ ị

chuy n c a các nhân t r i ro d n đ n m t giá tr m i c a danh m cể ủ ố ủ ẫ ế ộ ị ớ ủ ụ

đ u t và do đó l i hoăc l . N u chúng ta có th k t h p phân tích v iầ ư ờ ỗ ế ể ế ợ ớ

150

m t s đánh giá kh năng c a nh ng thay đ i, th m chí là không chínhộ ố ả ủ ữ ổ ậ

th c, các tính toán này có th đ a ra m t hình nh t t c a các r i ro đ iứ ể ư ộ ả ố ủ ủ ố

m t v i danh m c đ u t c a chúng ta. Tuy nhiên, h n ch chính c aặ ớ ụ ầ ư ủ ạ ế ủ

ph ng pháp này là nó d dàng tr thành khó ki m soát khi có nhi uươ ễ ở ể ề

h n m t s l ng nh các nhân t r i ro. N u có quá nhi u nh ng nhânơ ộ ố ượ ỏ ố ủ ế ề ữ

t r i ro ho c quá nhi u k ch b n khác nhau cho m i y u t , thì sau đóố ủ ặ ề ị ả ỗ ế ố

ng i qu n lý r i ro có th d dàng đ n đích v i hàng ngàn con s thi tườ ả ủ ể ễ ế ớ ố ệ

h i, cho m i m t s k t h p khác nhau trong s d ch chuy n c a cácạ ỗ ộ ự ế ợ ự ị ể ủ

nhân t r i ro. Các thông tin có th tràn ng p, và nhà qu n lý r i ro cóố ủ ể ậ ả ủ

th g p khó khăn r t l n trong vi c có đ c b t kỳ cái nhìn t ng thể ặ ấ ớ ệ ượ ấ ổ ể

nào v r i ro danh m c đ u t .ề ủ ụ ầ ư

M t ví d : H th ng SPAN( Standard Portfolio Analysis Of Risk)ộ ụ ệ ố

H th ng SPAN là m t ví d t t c a ph ng pháp d a trên k chệ ố ộ ụ ố ủ ươ ự ị

b n đ đo l ng r i ro c a danh m c. SPAN đ c gi i thi u vào nămả ể ườ ủ ủ ụ ượ ớ ệ

1988 b i Sàn giao d ch hàng hóa Chicago (CME) đ tính toán các yêu c uở ị ể ầ

b sung d a trên c s c a r i ro danh m c t ng th . K t s kh iổ ự ơ ở ủ ủ ụ ổ ể ể ừ ự ở

đ u, SPAN đã đ c s d ng r ng rãi b i các giao d ch giao sau và quy nầ ượ ử ụ ộ ở ị ề

ch n nh là m t kĩ thu t đ thi t l p các yêu c u v biên đ .ọ ư ộ ậ ề ế ậ ầ ề ộ

M c đích c a h th ng SPAN là đ xác đ nh các d ch chuy n trongụ ủ ệ ố ể ị ị ể

giá tr danh m c d i m t lo t các k ch b n . SPAN sau đó tìm ki mị ụ ướ ộ ạ ị ả ế

kho n l l n nh t mà m t danh m c ph i ch u và thi t l p biên đ t iả ỗ ớ ấ ộ ụ ả ị ế ậ ộ ạ

m c đ này . H th ng SPAN ch k t h p quy n ch n và giao sau trênứ ộ ệ ố ỉ ế ợ ề ọ

cùng m t công c c b n . Nó s d ng ph ng pháp đánh giá đ y đ ,ộ ụ ơ ả ử ụ ươ ầ ủ

đ a ra t m quan tr ng trên các quy n ch n .ư ầ ọ ề ọ

Xét m t danh m c quy n ch n và giao sau trên giao sau trên t giáộ ụ ề ọ ỉ

$/€. SPAN ki m tra giá tr danh m c trên m t ph m vi v giá và m c để ị ụ ộ ạ ề ứ ộ

bi n đ ng. Nh ng ph m vi này đ c ch n ra đ h xác đ nh m t ph nế ộ ữ ạ ượ ọ ể ọ ị ộ ầ

trăm c đ nh c a các kho n l ,ví d 99%. Xét m t h p đ ng v i m tố ị ủ ả ỗ ụ ộ ợ ồ ớ ộ

c l ng 125.000€ và t giá hi n t i là $1.05/€. Gi đ nh là m c đướ ượ ỉ ệ ạ ả ị ứ ộ

151

bi n đ ng hàng năm là 12%, ph m vi c a giá đ c thi t l p t i giá trế ộ ạ ủ ượ ế ậ ạ ị

có r i ro VAR hàng ngày :ủ

2.33×( 12%

√252 )×(125,000€ ×1.05 $

€ )=2310$

Đây là khá g n v i l i nhu n hàng ngày cho m t v th giao sau.ầ ớ ợ ậ ộ ị ế

Ti p đ n, ph m vi c a m c đ bi n đ ng đ c thi t l p t i m c 1% .ế ế ạ ủ ứ ộ ế ộ ượ ế ậ ạ ứ

B ng 10-1 gi i thi u m t ví d c a các k ch b n. Chúng tôi l aả ớ ệ ộ ụ ủ ị ả ự

ch n các k ch b n b ng các b t đ u t m c giá ban đ u c ng và tr đi 3ọ ị ả ằ ắ ầ ừ ứ ầ ộ ừ

kho ng b ng nhau bao g m ph m vi v giá, cũng nh là m t s d chả ằ ồ ạ ề ư ộ ự ị

chuy n lên và xu ng c a m c đ bi n đ ng. Thêm vào đó, đ cung c pể ố ủ ứ ộ ế ộ ể ấ

m t s b o v cho v th bán trong các quy n ch n OTM, hai k ch b nộ ự ả ệ ị ế ề ọ ị ả

đã đ c thêm vào v i các bi n đ ng giá b t th ng, qui đ nh tăng g pượ ớ ế ộ ấ ườ ị ấ

đôi ph m vi t i đa. Vì khi nh ng thay đ i v giá này là hi m, biên đ đòiạ ố ữ ổ ề ế ộ

h i là 35% c a k t qu m t mát. Giá tr c a m i v th quy n ch n vàỏ ủ ế ả ấ ị ủ ỗ ị ế ề ọ

giao sau đ c tính toán d i m i 1 k ch b n, s d ng đ nh giá đ y đ .ượ ướ ỗ ị ả ử ụ ị ầ ủ

B ng trình bày các tính toán ch cho 2 v th , v th mua quy n ch nả ỉ ị ế ị ế ề ọ

mua và v th mua giao sau, d i m i m t k ch b n trong s 16 k chị ế ướ ỗ ộ ị ả ố ị

b n . ả

V th mua quy n ch n mua sẽ ch u nhìu nh t d i k ch b n 14,ị ế ề ọ ị ấ ướ ị ả

v i m c bi n đ ng gi m l n trong giao sau, theo sau b i s s t gi mớ ứ ế ộ ả ớ ở ự ụ ả

trong m c đ bi n đ ng. T ng t nh v y, kho n l t i t nh t cho vứ ộ ế ộ ươ ự ư ậ ả ỗ ồ ệ ấ ị

th mua giao sau cũng x y ra d i m t s s t gi m. Phân tích này đ cế ả ướ ộ ự ụ ả ượ

l p l i cho t t c các quy n ch n và h p đ ng giao sau trong danh m cặ ạ ấ ả ề ọ ợ ồ ụ

và đ c t ng h p trên t t c các v th . Cu i cùng, biên đ đ c thi tượ ổ ợ ấ ả ị ế ố ộ ượ ế

l p cho kho n m t mát t i t nh t c a danh m c d i t t c các k chậ ả ấ ồ ệ ấ ủ ụ ướ ấ ả ị

b n.ả

152

6.2.2.2. Actual Historical Events ( nh ng s ki n l ch s có th t)ữ ự ệ ị ử ậ

Chúng ta cũng có th l a ch n các k ch b n c a chúng ta t các sể ự ọ ị ả ủ ừ ự

ki n l ch s th c t . Nh ng k ch b n l ch s có th đ c d a trênệ ị ử ự ế ữ ị ả ị ử ể ượ ự

nh ng thay đ i th tr ng t ng đ i v a ph i, có lẽ có m t c h i h pữ ổ ị ườ ươ ố ừ ả ộ ơ ộ ợ

lý c a vi c l p l i chúng, ho c nh ng thay đ i th tr ng c c đoan h n,ủ ệ ặ ạ ặ ữ ổ ị ườ ự ơ

cái mà ít có kh năng x y ra nh ng sẽ quan tr ng h n n u chúng x y ra.ả ả ư ọ ơ ế ả

K ch b n l ch s có hai l i th t ng đ i so v i các k ch b n khác:ị ả ị ử ợ ế ươ ố ớ ị ả

• Th c t là k ch b n l ch s này đã th c s x y ra làm gi m tínhự ế ị ả ị ử ự ự ả ả

chuyên quy n và cung c p m t s h p lý ch c ch n r ng các k ch b nề ấ ộ ự ọ ắ ắ ằ ị ả

khác không có. Nó cũng là khó khăn đ bác b các k ch b n l ch s trênể ỏ ị ả ị ử

c s r ng chúng không có th x y ra.ơ ở ằ ể ả

• Có th d dàng hi u. M t tuyên b nh “công ty sẽ m t $ X tri uể ễ ể ộ ố ư ấ ệ

USD n u ngày mai l p l i s s p đ th tr ng ch ng khoán vào thángế ặ ạ ự ụ ổ ị ườ ứ

153

10 năm 1987” thì d hi u, và lo i hình này rõ ràng là r t h u ích trongễ ể ạ ấ ữ

vi c truy n đ t thông tin r i ro có hi u qu .ệ ề ạ ủ ệ ả

Trong khi s l a ch n rõ ràng c a k ch b n l ch s - m t giai đo nự ự ọ ủ ị ả ị ử ộ ạ

d li u đ c s d ng, các m c giá ho c ch s giá đ c xem xét,. ... làữ ệ ượ ử ụ ứ ặ ỉ ố ượ

không tránh kh i s ch quan, chúng ta có th làm cho quá trình l aỏ ự ủ ể ự

ch n có tính h th ng h n b ng cách s d ng m t danh sách k ch b nọ ệ ố ơ ằ ử ụ ộ ị ả

đ c làm r t t t, h n là ch m t s ít các k ch b n không theo th th c,ượ ấ ố ơ ỉ ộ ố ị ả ể ứ

không d tính tr c đ c, cái mà x y ra ch khi có phép l . M t danhự ướ ượ ả ỉ ạ ộ

sách có th bao g m:ể ồ

+ Các k ch b n th tr ng v a ph i, nh nh ng thay đ i trongị ả ị ườ ừ ả ư ữ ổ

bi n đ ng c a th tr ng, th tr ng trái phi u b ép do th ng d ngânế ộ ủ ị ườ ị ườ ế ị ặ ư

sách, nh ng thay đ i trong đ ng Euro, m t s m r ng hay gi m TEDữ ổ ồ ộ ự ở ộ ả

spread, và nh ng cái khác t kinh nghi m th tr ng g n đây. ữ ừ ệ ị ườ ầ

+ Nh ng k ch b n th tr ng c c đoan h n, ch ng h n nh l p điữ ị ả ị ườ ự ơ ẳ ạ ư ặ

l p l i c a cu c kh ng ho ng th tr ng ch ng khoán l n (ví d , gi mặ ạ ủ ộ ủ ả ị ườ ứ ớ ụ ả

23% trong ch s Dow Jones vào ngày 19 Tháng 10 năm 1987, gi m 48%ỉ ố ả

trong ch s Nikkei năm 1990, vv), kh ng ho ng t giá h i đoái (ví d ,ỉ ố ủ ả ỷ ố ụ

nh ng s m t giá trong ERM trong tháng 9 năm 1992, s s p đ đ ngữ ự ấ ự ụ ổ ồ

peso vào tháng 12 năm 1994, phá giá Đông Á vào năm 1997, gi m 40%ở ả

trong đ ng Rúp trong năm 1998 tháng 8, vv), m t s s p đ c a thồ ộ ự ụ ổ ủ ị

tr ng trái phi u (ví d nh , g n g p đôi lãi su t Mỹ năm 1994), các cúườ ế ụ ư ầ ấ ấ

s c qu c gia l n (ví d , cu c kh ng ho ng châu Mỹ La tinh vào nămố ố ớ ụ ộ ủ ả

1995, cu c kh ng ho ng châu Á năm 1997, Nga trong tháng 8 nămộ ủ ả

1998, và Brazil vào năm 1999), hay th t b i hay g n nh th t b i c aấ ạ ầ ư ấ ạ ủ

m t t ch c l n (ví d , LTCM (Long Term Capital Management) trongộ ổ ứ ớ ụ

năm 1998, Enron năm 2001).

154

Ví d , b ng 10-4 nhìn vào s s p đ c a th tr ng ch ng khoánụ ả ự ụ ổ ủ ị ườ ứ

tháng 10 năm 1987. vào th hai ngày19 tháng 10, ch s S & P m t h nứ ỉ ố ấ ơ

20% giá tr c a nó. Đ l n c a s di chuy n này đã có nh h ng l nị ủ ộ ớ ủ ự ể ả ưở ớ

đ n các giá khác. Ngày hôm sau, ch s Nikkei gi m 15%. Đ ngăn ch nế ỉ ố ả ể ặ

s th t b i c a các t ch c tài chính, C c D tr Liên bang b m thanhự ấ ạ ủ ổ ứ ụ ự ữ ơ

kho n trong h th ng tài chính, đ y lãi su t ng n h n gi m 91 đi m cả ệ ố ẩ ấ ắ ạ ả ể ơ

b n trong 2 ngày. S h n lo n này, tuy nhiên, nhìn bên ngoài có nhả ự ỗ ạ ả

h ng ít trên th tr ng ti n t .ưở ị ườ ề ệ

155

V s p đ tháng 10 năm 1987 trong ví d , đ c xem nh là m tụ ụ ổ ụ ượ ư ộ

s ki n c c kỳ b t th ng. Có lẽ vì v y n u ta nhìn vào nh ng d li uự ệ ự ấ ườ ậ ế ữ ữ ệ

g n đây.M t khác, m t quan đi m khác nhau đ c cung c p b i hìnhầ ặ ộ ể ượ ấ ở

10-3, đ a ra t su t sinh l i c a ch ng khoán Mỹ hàng tháng t đ u thư ỷ ấ ợ ủ ứ ừ ầ ế

k này. Con s này cho th y r ng n u ng i ta tr l i trong th i gianỷ ố ấ ằ ế ườ ở ạ ờ

này, thì có nhi u tr ng h p khác thua l v t quá 20% trên m t thángề ườ ợ ỗ ượ ộ

và quá kh g n đây đã không bi n đ ng b t th ng.ứ ầ ế ộ ấ ườ

T ng t nh v y, các s ki n nh v n qu c gia là c c kỳ hi m.ươ ự ư ậ ự ệ ư ỡ ợ ố ự ế

G n đây, tuy nhiên, Nga không tr đ c các món n trong n c vàầ ả ượ ợ ướ

Ecuador trong các Brady bonds. Ng i ta sẽ c n quay l i nh ng nămườ ầ ạ ữ

1930 đ b t g p s v n qu c gia trên kho n n n c ngoài. S v nể ắ ặ ự ỡ ợ ố ả ợ ướ ự ỡ ợ

nên đ c d ki n ượ ự ế sẽ x y ra, tuy nhiên. N u không, sẽ không có lý do choả ế

chêch lêch lãi su t l n đ c quan sát trên m t vài kho n vay n n cấ ớ ượ ộ ả ợ ướ

ngoài( sovereign debt).

M t h ng d n t t đ l a ch n các k ch b n c a nhi u m c độ ướ ẫ ố ể ự ọ ị ả ủ ề ứ ộ

gi ng nhau c a tính ch t quan trong nh nh ng s ki n t i t nh tố ủ ấ ư ữ ự ệ ồ ệ ấ

156

trong các t p h p d li u l ch s . Khi làm nh v y, rõ ràng là chúng taậ ợ ữ ệ ị ử ư ậ

nên gi trong tâm trí r ng nh ng s ki n này thì khó khăn đ d đoánữ ằ ữ ự ệ ể ự

tr c. Chúng ta cũng nên ghi nh r ng kinh nghi m th tr ng cho th yướ ớ ằ ệ ị ườ ấ

r ng giá c c đ i gi m xu ng r t khác nhau t m t th tr ng đ nằ ự ạ ả ố ấ ừ ộ ị ườ ế

nh ng th tr ng khác, và trong b t kỳ th tr ng nh t đ nh, th ngữ ị ườ ấ ị ườ ấ ị ườ

r t l n h n nhi u so v i gi m giá l n nh t ti p theo.ấ ớ ơ ề ớ ả ớ ấ ế

M t nh c đi m ti m năng v i các k ch b n l ch s là m t công tyộ ượ ể ề ớ ị ả ị ử ộ

có th d dàng tr nên quá ph thu c vào chúng, và trên s ph thu cể ễ ở ụ ộ ự ụ ộ

nh v y có th làm cho nó có cái nhìn quá l c h u,và không bi t gì vư ậ ể ạ ậ ế ề

m i nguy hi m m i. Gi i pháp là t p trung vào s cân b ng thích h pố ể ớ ả ậ ự ằ ợ

gi a các k ch b n l ch s và các k ch b n có th khác – đi u đó t t nhiênữ ị ả ị ử ị ả ể ề ấ

thì d dàng đ nói h n làm. M t nh c đi m th hai là nó thì khó khănễ ể ơ ộ ượ ể ứ

đ áp d ng các k ch b n l ch s cho các s n ph m m i ho c các thể ụ ị ả ị ử ả ẩ ớ ặ ị

tr ng m i, ho c các nhân t r i ro đ c bi t là đã thay đ i đáng kườ ớ ặ ố ủ ượ ế ổ ể

trong th i gian qua. Tuy nhiên, chúng ta có th đ i phó v i h n ch này,ờ ể ố ớ ạ ế

m t m c đ ít nh t, b ng cách s d ng nh ng đ i di n thích h pở ộ ứ ộ ấ ằ ử ụ ữ ạ ệ ợ

ho c các k ch b n t các th tr ng có th so sánh.ặ ị ả ừ ị ườ ể

6.2.2.3. Hypothetical One-off Events( các s ki n có th x y ra theo gi thi t)ự ệ ể ả ả ế

Các k ch b n cũng có th đ n t các k ch b n gi thuy t m t cáchị ả ể ế ừ ị ả ả ế ộ

h p lý r ng không có các s ki n l ch s hoàn toàn. Nh ng k ch b n nàyợ ằ ự ệ ị ử ữ ị ả

sẽ không ph i là vi c xem xét c a các s ki n l ch s trong quá kh , nhả ệ ủ ự ệ ị ử ứ ư

v y, m c dù chúng sẽ có m t s đi m t ng t v i các s ki n trongậ ặ ộ ố ể ươ ự ớ ự ệ

quá kh . Nh ng k ch b n này có th là t nhiên (ví d , m t tr n đ ngứ ữ ị ả ể ự ụ ộ ậ ộ

đ t l n t i California), chính tr (ví d nh , s bùng n c a m t cu cấ ớ ạ ị ụ ư ự ổ ủ ộ ộ

chi n tranh ho c v n c a qu c gia), pháp lý (ví d nh , m t phánế ặ ỡ ợ ủ ố ụ ư ộ

quy t v tính h p pháp c a m t h p đ ng s n ph m phái sinh), kinhế ề ợ ủ ộ ợ ồ ả ẩ

t , tài chính (ví d nh s v n c a m t t ch c tài chính l n ho c m tế ụ ư ự ỡ ợ ủ ộ ổ ứ ớ ặ ộ

cu c kh ng ho ng tài chính m i), liên quan đ n tín d ng (ví d nh , sộ ủ ả ớ ế ụ ụ ư ự

đi xu ng c a m t đ i tác quan tr ng), ho c liên quan đ n thanh kho nố ủ ộ ố ọ ặ ế ả

(ví d nh , m t gia tăng l n trong biên đ r i ro tín d ng-credit spreadsụ ư ộ ớ ộ ủ ụ

157

). Chúng ta có th th ng xuyên - m c dù không ph i luôn luôn- xâyể ườ ặ ả

d ng các k ch b n nh v y b ng cách nhìn vào kinh nghi m l ch s vàự ị ả ư ậ ằ ệ ị ử

đ a ra nh ng gì có th có đ c.ư ữ ể ượ

Hãy đ chúng tôi quay tr l i v i ví d c a m t phân tích k ch b nể ở ạ ớ ụ ủ ộ ị ả

cho m t cu c s p đ ti m tàng c a ERM ( Exchange Rate Mechanism),ộ ộ ụ ổ ề ủ

đ c đánh giá trong mùa hè năm 1992. Ng i qu n lý r i ro có th đ aượ ườ ả ủ ể ư

ra gi thuy t gi m 20% trong giá tr c a đ ng Lira c a Ý đ i v i Mácả ế ả ị ủ ồ ủ ố ớ

Đ c . N u thêm n a có th ph ng đoán r ng n u ngân hàng trung ngứ ế ữ ể ỏ ằ ế ươ

Ý th n i đ ng Lira, lãi su t ng n h n có th gi m xu ng t ng t vàả ổ ồ ấ ắ ạ ể ả ố ươ ự

th tr ng ch ng khoán sẽ ph c h i. Ngoài nh ng tác đ ng v lãi su tị ườ ứ ụ ồ ữ ộ ề ấ

c a Ý và giá c phi u, tuy nhiên, nó có th không đ c rõ ràng đ đ aủ ổ ế ể ượ ể ư

ra các k ch b n h p lý cho các bi n tài chính khác. V n đ là các danhị ả ợ ế ấ ề

m c đ u t có th có đ nh y l n v i nh ng nhân t r i ro khác v nụ ầ ư ể ộ ạ ớ ớ ữ ố ủ ẫ

còn ti m n. Vì v y, lo i hình phân tích k ch b n ch quan này thìề ẩ ậ ạ ị ả ủ

không phù h p v i danh m c đ u t l n, ph c t p.ợ ớ ụ ầ ư ớ ứ ạ

* Các đi m c n theo dõi cho phân tích k ch b nể ầ ị ả

Nhi u công ty có th c i thi n stress testing c a h b ng cách nhìn raề ể ả ệ ủ ọ ằ

nh ng đi m sau đây:ữ ể

o Tr ng h p thi t h i t i đa có liên quan v i nh ng thay đ i l n trongườ ợ ệ ạ ố ớ ữ ổ ớ

các nhân t r i ro, nó là r t quan tr ng đ cho phép nh ng thay đ iố ủ ấ ọ ể ữ ổ

l n trong các nhân t r i ro: nói cách khác, nh ng tr ng h pớ ố ủ ữ ườ ợ

“stress” nên gây ra s căng th ng.ự ẳ

o Chúng ta c n ph i có đánh giá h p lý cho t c đ và th i gian c a cácầ ả ợ ố ộ ờ ủ

s ki n này.ự ệ

o Chúng ta nên xác đ nh các gi đ nh chính, và đánh giá tính d t nị ả ị ễ ổ

th ng c a chúng ta đ n chúng. N u h không th c hi n rõ ràng, cácươ ủ ế ế ọ ự ệ

gi đ nh quan tr ng th ng v n còn ti m n.ả ị ọ ườ ẫ ề ẩ

o Chúng ta nên có nh n th c đúng đ n c a các m i liên k t gi a cácậ ứ ắ ủ ố ế ữ

nhân t r i ro, đ c bi t là trong cu c kh ng ho ng: chúng ta ph i gi iố ủ ặ ệ ộ ủ ả ả ả

158

thích cho các k t n i gi a r i ro tín d ng, r i ro th tr ng và r i roế ố ữ ủ ụ ủ ị ườ ủ

thanh kho n, và vv.ả

o Stresstesting nên đ c th c hi n h p lý th ng xuyên, vì v y mà k tượ ự ệ ợ ườ ậ ế

qu là c p nh t và có liên quan v i tình hình hi n t i c a công ty.ả ậ ậ ớ ệ ạ ủ

Stress testing thành công cũng đòi h i các công ty tránh ho c ít nh t làỏ ặ ấ

gi m thi u nh ng c m b y thông th ng:ả ể ữ ạ ẫ ườ

o Qu n lý c p cao có th không tin t ng vào vi c áp d ngả ấ ể ưở ệ ụ

stresstesting, và do đó b qua các k t q a c a stresstesting.ỏ ế ủ ủ

o Các nhà qu n lý có th không th c hi n đ y đ các ki m tra đ c bi tả ể ự ệ ầ ủ ể ặ ệ

b i vì các k t qu c a ki m tra stress mang tính l ch s và c h cở ế ả ủ ể ị ử ơ ọ

(mechanical) cho th y r ng danh m c đ u t an toàn.ấ ằ ụ ầ ư

o K t qu có th đ c đánh giá b i các nhà qu n lý thi u th m quy nế ả ể ượ ở ả ế ẩ ề

đ có hành đ ng kh c ph c h u qu .ể ộ ắ ụ ậ ả

o Nh ng ng i th c hi n stress testing và các nhà qu n lý có th phátữ ườ ự ệ ả ể

tri n m t tâm lý “what if?” và d a quá nhi u vào các bài stresstesting,ể ộ ự ề

ho c h có th phát tri n m t tâm lý ph n ng quá m c và phặ ọ ể ể ộ ả ứ ứ ụ

thu c quá nhi u vào VAR.ộ ề

o Các ki m tra Stress có th ph thu c quá nhi u vào k ch b n l ch s ,ể ể ụ ộ ề ị ả ị ử

và không đ v các k ch b n đáng tin cái mà không đ c ph n ánhủ ề ị ả ượ ả

trong các ghi chép l ch s .ị ử

o Stresstesting ch n m b t m t s h n ch các k ch b n c c đoan, vàỉ ắ ắ ộ ố ạ ế ị ả ự

nh ng ng i th c hi n stresstesting và các nhà qu n lý c n ph i l uữ ườ ự ệ ả ầ ả ư

ý r ng thi t h i b t th ng th c t có th cao h n đáng k .ằ ệ ạ ấ ườ ự ế ể ơ ể

Các t ch c có th c g ng tránh nh ng c m b y b ng cách đ mổ ứ ể ố ắ ữ ạ ẫ ằ ả

b o các nhà qu n lý c p trên ch p nh n các ng d ng stress testing, t tả ả ấ ấ ậ ứ ụ ấ

c các bên quan tâm đ u đ c tham gia vào vi c l a ch n k ch b n,ả ề ượ ệ ự ọ ị ả

r ng có m t s cân b ng gi a các k ch b n hoàn toàn gi thuy t và cácằ ộ ự ằ ữ ị ả ả ế

k ch b n l ch s , và k t qu báo cáo các bên quan tâm trong các khíaị ả ị ử ế ả

c nh thích h p.ạ ợ

159

6.2.3. Evaluating the Effects of Scenarios (Đánh giá nh h ng c aả ưở ủ

các k ch b n):ị ả

Đ có đ c m i k ch b n theo lý thuy t đ y đ nh chúng ta cóể ượ ỗ ị ả ế ầ ủ ư

th làm, chúng ta c n ph i xem xét nh h ng c a m i k ch b n v giáể ầ ả ả ưở ủ ỗ ị ả ề

c a t t c các công c trong danh m c đ u t c a chúng ta. Nhi m vủ ấ ả ụ ụ ầ ư ủ ệ ụ

quan tr ng là đ có đ c m t ý t ng v đ nh y c a các v th khácọ ể ượ ộ ưở ề ộ ạ ủ ị ế

nhau v i các nhân t r i ro c s mà các thay đ i gi thuy t c a nó màớ ố ủ ơ ở ổ ả ế ủ

chúng ta đang xem xét. Đi u này là r t d dàng đ i v i m t s v th . Doề ấ ễ ố ớ ộ ố ị ế

đó, giá tr c a danh m c đ u t ch ng khoán đa d ng hóa thay đ i (x pị ủ ụ ầ ư ứ ạ ổ ấ

x ) v i nh ng thay đ i trong ch s th tr ng ch ng khoán. Nhi u vỉ ớ ữ ổ ỉ ố ị ườ ứ ề ị

th khác cũng thay đ i m t đ i m t (ho c x p x ) v i nh ng thay đ iế ổ ộ ố ộ ặ ấ ỉ ớ ữ ổ

trong các nhân t r i ro th tr ng c s . M t s v th khác có nh yố ủ ị ườ ơ ở ộ ố ị ế ạ

c m ít và đ n gi n h n, nh ng chúng ta th ng có th x lý chúng b ngả ơ ả ơ ư ườ ể ử ằ

cách s d ng phép tính x p x . Ví d , chúng ta có th có đ c đ nh yử ụ ấ ỉ ụ ể ượ ộ ạ

t ng đ i trong giá c a option đ thay đ i trong các nhân t r i ro cươ ố ủ ể ổ ố ủ ơ

s t c tính deltas, gammas, vegas và các tham s r i ro khác, t t cở ừ ướ ố ủ ấ ả

đ u s n có và n i trái phi u có liên quan, chúng ta có th “ y quy n” đề ẵ ơ ế ể ủ ề ộ

nh y c m v i nh ng thay đ i lãi su t th tr ng b ng phép tính x p xạ ả ớ ữ ổ ấ ị ườ ằ ấ ỉ

duration hay duration-convexity .

M t khi chúng ta đã xác đ nh nh h ng c a m i k ch b n trên t tộ ị ả ưở ủ ỗ ị ả ấ

c các m c giá có liên quan, chúng ta có th suy ra nh h ng c a m iả ứ ể ả ưở ủ ỗ

k ch b n trên giá tr danh m c đ u t nh m t t ng th . Thi t h i c aị ả ị ụ ầ ư ư ộ ổ ể ệ ạ ủ

danh m c đ u t sau đó đ c tìm th y b ng cách tr đi giá tr hi n cóụ ầ ư ượ ấ ằ ừ ị ệ

c a danh m c đ u t t giá tr sau khi k ch b n c a nó.ủ ụ ầ ư ừ ị ị ả ủ

Trong vi c đánh giá nh ng tác đ ng c a k ch b n trên danh m cệ ữ ộ ủ ị ả ụ

đ u t , chúng ta cũng nên xem xét tác đ ng c a các s ki n gi thi tầ ư ộ ủ ự ệ ả ế

c a chúng ta trên th tr ng mà chúng ta ho t đ ng. Đ c bi t, nó thì r tủ ị ườ ạ ộ ặ ệ ấ

không khôn ngoan khi gi đ nh r ng th tr ng sẽ ti p t c ch c năngả ị ằ ị ườ ế ụ ứ

“bình th ng”. Đ minh h a, trong đi u ki n th tr ng ch ng khoánườ ể ọ ề ệ ị ườ ứ

bình th ng chúng ta có th mong đ i đ xem các l nh bán đ c th cườ ể ợ ể ệ ượ ự

160

hi n trong vòng m t vài phút, ngày 19 tháng 10 năm 1987, th tr ngệ ộ ị ườ

ch ng khoán đã r t choáng ng p r ng nó có th m t hàng gi đ cóứ ấ ợ ằ ể ấ ờ ể

đ c các đ n đ t hàng đ c th c hi n. L nh bán ho c h t h n vì gi iượ ơ ặ ượ ự ệ ệ ặ ế ạ ớ

h n th i gian ho c gi i h n giá ho c ng i nào khác đã đ c th c hi nạ ờ ặ ớ ạ ặ ườ ượ ự ệ

m c giá th p h n nhi u so v i nh ng ng i bán đã d ki nở ứ ấ ơ ề ớ ữ ườ ự ế . Tính

thanh kho n c a th tr ng do đó c n ki t ch khi ng i bán ph thu cả ủ ị ườ ạ ệ ỉ ườ ụ ộ

nhi u nh t vào nó. Các công ty mà chi n l c qu n lý r i ro đ c d aề ấ ế ượ ả ủ ượ ự

trên phòng ng a năng đ ng (dynamic hedging) hay kh năng gi đ nhừ ộ ả ả ị

đ tái cân b ng danh m c đ u t m t cách nhanh chóng do đó nên chúể ằ ụ ầ ư ộ

ý đáng k tác đ ng c a s ki n b t th ng v thanh kho n th tr ng.ể ộ ủ ự ệ ấ ườ ề ả ị ườ

H cũng nên c nh giác r ng các gi đ nh v đ bi n đ ng và m i t ngọ ả ằ ả ị ề ộ ế ộ ố ươ

quan có th xu t hi n h p lý trong nh ng th i đi m “bình th ng”ể ấ ệ ợ ữ ờ ể ườ

không b phá v khi th tr ng đ c b t th ng và đ chúng nh y c mị ỡ ị ườ ượ ấ ườ ể ạ ả

nhi u h n so v i h nghĩ r ng chúng có th có.ề ơ ớ ọ ằ ể

Các công ty s d ng các h p đ ng giao sau đ t phòng ng aử ụ ợ ồ ể ự ừ

nh ng tr ng thái kém thanh kho n cũng nên tính đ n nh ng tác đ ngữ ạ ả ế ữ ộ

tài tr c a các tr ng thái phòng ng a c a h . Lãi ho c l các v tríợ ủ ạ ừ ủ ọ ặ ỗ ở ị

trong t ng lai ph i đ c gi i quy t trên m t c s hàng ngày, trongươ ả ượ ả ế ộ ơ ở

khi nh ng thay đ i trong các v th khác (ví d nh kỳ h n) sẽ khôngữ ổ ị ế ụ ư ạ

đ c gi i quy t cho đ n khi v th cu i cùng cũng đã k t thúc. Do đó,ượ ả ế ế ị ế ố ế

th m chí n u không phòng ng a đ c thi t k t t có th d n đ n b tậ ế ừ ượ ế ế ố ể ẫ ế ấ

x ng gi a th i gian các kho n ph i thu và th i gian c a các kho n ph iứ ữ ờ ả ả ờ ủ ả ả

tr . N u phòng ng a l n, các yêu c u kinh phí t m th i cũng có th làả ế ừ ớ ầ ạ ờ ể

r t l n. Th t v y, nó là s th t b i đ xem xét đi m này cái đã đóngấ ớ ậ ậ ự ấ ạ ể ể

m t y u t quan tr ng trong vi c đ a công ty Đ c Metallgesellschaft độ ế ố ọ ệ ư ứ ổ

g c trong 1993-1994.ụ

161

6.3. Nh ng l i ích và khó khăn c a Stress Testing:ữ ợ ủ

6.3.1. L i ích c a Stress Testingợ ủ

Stress testing là lý t ng cho vi c hi n th tính d b t n th ngưở ệ ể ị ễ ị ổ ươ

c a danh m c đ u t c a chúng ta đ n nh ng r i ro ti m n ho củ ụ ầ ư ủ ế ữ ủ ề ẩ ặ

ngu n g c c a sai sót. Schachter (1998) đ a ra các cách khác nhau trongồ ố ủ ư

đó stress testing có th cung c p thông tin giá tr đ n nhà qu n lý r iể ấ ị ế ả ủ

ro :

K t khi nh ng s ki n đ c bi t không ch c có kh năng x y ra, thìể ừ ữ ự ệ ặ ệ ắ ả ả

nh ng c h i mà các d li u đ c s d ng đ đánh giá VAR sẽ không ti t lữ ơ ộ ữ ệ ượ ử ụ ể ế ộ

nhi u v nh ng s ki n đ c bi t này.ề ề ữ ự ệ ặ ệ

Kho ng th i gian n m gi ng n th ng đ c s d ng cho VaR sẽả ờ ắ ữ ắ ườ ượ ử ụ

th ng quá ng n đ l ra nh h ng đ y đ c a m t s ki n đ c bi t, nênườ ắ ể ộ ả ưở ầ ủ ủ ộ ự ệ ặ ệ

vi c th c hi n stress testing thì quan tr ng trong nh ng kho ng th i gian dàiệ ự ệ ọ ữ ả ờ

h n.ơ

N u các s ki n đ c bi t là r t hi m, chúng có th sẽ r i trong khu v cế ự ệ ặ ệ ấ ế ể ơ ự

đuôi c a VAR, và VaR sẽ không cho chúng ta bi t gì v chúng. ủ ế ề

Các gi đ nh có th tr giúp cho vi c c tính giá tr c a các v th phiả ị ể ợ ệ ướ ị ủ ị ế

tuy n tính trong th i gian bình th ng có th đ c r ng ra trong m t tìnhế ờ ườ ể ượ ộ ộ

hu ng đ c bi t, do đó, m t ki m tra stress test v i vi c đánh giá l i đ y đ cóố ặ ệ ộ ể ớ ệ ạ ầ ủ

th ti t l nhi u h n m t cách đáng k , nó nh m t VAR x p x b c 2.ể ế ộ ề ơ ộ ể ư ộ ấ ỉ ậ

M t stresstest có th t p trung vào các đ c đi m khác th ng c a m tộ ể ậ ặ ể ườ ủ ộ

k ch b n (ví d , ch ng h n nh m i t ng quan c c đoan, vv), và vì v y giúpị ả ụ ẳ ạ ư ố ươ ự ậ

hé l nh ng r i ro đi u mà ph ng pháp VAR th ng b qua.ộ ữ ủ ề ươ ườ ỏ

M t stress test có th xác đ nh các k ch b n m t cách rõ ràng h nộ ể ị ị ả ộ ơ

các ph ng pháp khác, và vì v y cung c p cho qu n lý m t ý t ng rõươ ậ ấ ả ộ ưở

ràng h n v các k ch b n mà h đã ph i lo l ng. M t khi các k ch b nơ ề ị ả ọ ả ắ ộ ị ả

này đ c xác đ nh, nó tr nên d dàng h n đ phát tri n vi c phòngượ ị ở ễ ơ ể ể ệ

ng a r i ro ho c các chi n l c qu n lý r i ro khác đ b o v tr cừ ủ ặ ế ượ ả ủ ể ả ệ ướ

nh ng b t l i đ i v i h .ữ ấ ợ ố ớ ọ

162

M t stress test cũng r t t t đ xác đ nh và đ nh l ng đ nh yộ ấ ố ể ị ị ượ ộ ạ

c m thanh kho n : m t stress test có th xác đ nh các y u t r i roả ả ộ ể ị ế ố ủ

thanh kho n mà có th không đ c rõ ràng. Nh ng nh h ng c a tínhả ể ượ ữ ả ưở ủ

thanh kho n - ch ng h n nh k t n i gi a lãi su t và yêu c u tài s nả ẳ ạ ư ế ố ữ ấ ầ ả

th ch p ho c th c hi n m t kho n tín d ng, tác đ ng c a vi c n iế ấ ặ ự ệ ộ ả ụ ộ ủ ệ ớ

r ng kho ng cách giá mua-giá bán và tăng th i gian th c hi n, v.v… - cóộ ả ờ ự ệ

th khó mô t đ c. H th ng VAR có th không th c s làm cho chúngể ả ượ ệ ố ể ự ự

h p lý, nh ng chúng hoàn toàn tuân theo các stress test đ c thi t kợ ư ượ ế ế

t t. Nh v i các bài ki m tra kh năng thanh toán, các thông tin đ cố ư ớ ể ả ượ

cung c p b i các stress test kh năng thanh toán có th là r t quanấ ở ả ể ấ

tr ng trong vi c xác đ nh làm th nào đ đ i phó v i nh ng r i ro cóọ ệ ị ế ể ố ớ ữ ủ

liên quan.

M t stress test có th h u ích trong vi c xác đ nh h u qu c aộ ể ữ ệ ị ậ ả ủ

nh ng dao đ ng l n trên th tr ng. Ví d , tác đ ng c a đòn b y liênữ ộ ớ ị ườ ụ ộ ủ ẩ

quan đ n nh ng v th quy n ch n, m t công ty mà phòng ng a deltaế ữ ị ế ề ọ ộ ừ

có th đ c b o v kh i tác đ ng c a m t đ ng thái r t nh c a thể ượ ả ệ ỏ ộ ủ ộ ộ ấ ỏ ủ ị

tr ng và b phá h y b i m t đ ng thái r t l n, và cách duy nh t đườ ị ủ ở ộ ộ ấ ớ ấ ể

phát hi n các lo i nh y c m này là ch y các stress test d a trên nh ngệ ạ ạ ả ạ ự ữ

s dao đ ng đ c gi đ nh là r t l n c a th tr ng (ví d , dao đ ngự ộ ượ ả ị ấ ớ ủ ị ườ ụ ộ

c a 5-10 đ l ch tiêu chu n, ho c nhi u h n). Chúng tôi cũng có th sủ ộ ệ ẩ ặ ề ơ ể ử

d ng các stress test đ ki m tra m t s trong nh ng h u qu ti m năngụ ể ể ộ ố ữ ậ ả ề

khác c a m t đ ng thái l n c a th tr ng, bao g m c nh ng h u quủ ộ ộ ớ ủ ị ườ ồ ả ữ ậ ả

c a m t c n ki t tính thanh kho n c a th tr ng, ho c các h u qu tàiủ ộ ạ ệ ả ủ ị ườ ặ ậ ả

tr có th x y ra n u các v th các s n ph m phái sinh có giá tr xácợ ể ả ế ị ế ả ẩ ị

th c tr thành nh ng nguy c chính và bu c chúng ta ph i đ a ra tàiự ở ữ ơ ộ ả ư

s n th ch p ho c đáp ng các kho n ký quỹ t i thi u.ả ế ấ ặ ứ ả ố ể

Stress testing thì t t đ xem xét nh ng h u qu c a các thay đ iố ể ữ ậ ả ủ ổ

trong m c đ bi n đ ng. Nh ng c tính c a bi n đ ng d a trên dứ ộ ế ộ ữ ướ ủ ế ộ ự ữ

li u l ch s có th không đáng tin c y, và s ph thu c vào chúng cóệ ị ử ể ậ ự ụ ộ

th , th nh tho ng, d n đ n thi t h i l n h n nhi u so v i nh ng gì cóể ỉ ả ẫ ế ệ ạ ớ ơ ề ớ ữ

163

th đ c d ki nể ượ ự ế . Đ minh h a, n u chúng ta m t m t kho ng th iể ọ ế ấ ộ ả ờ

gian h p lý tr c khi đ n b t kỳ cu c kh ng ho ng t giá h i đoái quanợ ướ ế ấ ộ ủ ả ỷ ố

tr ng nào, b t kỳ c tính d a trên d li u l ch s c a VAR c a m tọ ấ ướ ự ữ ệ ị ử ủ ủ ộ

danh m c đ u t ti n t đã ch ra r i ro t giá h i đoái t ng đ i ít: tụ ầ ư ề ệ ỉ ủ ỷ ố ươ ố ỷ

giá h i đoái đã đ c n đ nh trong m t th i gian đáng k , do đó, khôngố ượ ổ ị ộ ờ ể

có ph ng pháp ti p c n l ch s nào có b t c lý do gì đ ch ra r i roươ ế ậ ị ử ấ ứ ể ỉ ủ

t giá h i đoái là ch y u. Khi đó, t giá h i đoái thay đ i r t đ t ng tỷ ố ủ ế ỷ ố ổ ấ ộ ộ

và b t c ai ph n bi n đ ng c a th tr ng sẽ có nh ng t n th t l n,ấ ứ ở ầ ế ộ ủ ị ườ ữ ổ ấ ớ

nh ng bi n đ ng này có th d dàng đ c h i ph c b i m t stress testư ế ộ ể ễ ượ ồ ụ ở ộ

đ n gi n. Bi n đ ng cũng có th thay đ i đ t ng t t i các th tr ngơ ả ế ộ ể ổ ộ ộ ạ ị ườ

khác, đ c bi t là th tr ng ch ng khoán và th tr ng hàng hóa.ặ ệ ị ườ ứ ị ườ

T ng t nh v y, chúng ta cũng có th s d ng các stress test đươ ự ư ậ ể ử ụ ể

làm n i b t s ph thu c vào các gi đ nh v m i t ng quan. K t khiổ ậ ự ụ ộ ả ị ề ố ươ ể ừ

r i ro c a danh m c đ u t ph thu c vào các m i t ng quan d ki n ủ ủ ụ ầ ư ụ ộ ố ươ ự ế

c a các v th khác nhau bao g m trong nó, thì m t thay đ i l n trongủ ị ế ồ ộ ổ ớ

m i t ng quan có th đ l i cho danh m c đ u t c a chúng ta nhi uố ươ ể ể ạ ụ ầ ư ủ ề

nh y c m h n chúng ta nghĩ r ng nó đã có đ c. M i t ng quan l chạ ả ơ ằ ượ ố ươ ị

s có th r t d bi n đ i, và nh ng thay đ i m nh mẽ nh t trong cácử ể ấ ễ ế ổ ữ ổ ạ ấ

m i t ng quan có xu h ng x y ra trong các cu c kh ng ho ng nhố ươ ướ ả ộ ủ ả ư

nh ng s p đ th tr ng. N u chúng ta mu n t n t i trong các s ki nữ ụ ổ ị ườ ế ố ồ ạ ự ệ

nh v y, thì đi u quan tr ng là chúng ta không nh ng ki m tra đ nh yư ậ ề ọ ữ ể ộ ạ

c m c a chúng ta đ i v i nh ng bi n đ ng l n c a th tr ng, mà cònả ủ ố ớ ữ ế ộ ớ ủ ị ườ

xem xét nh ng gì chúng ta đánh m t n u các m i t ng quan “bìnhữ ấ ế ố ươ

th ng” phá v và t t c đ ng thái th tr ng ch ng l i chúng ta, vàườ ỡ ấ ả ộ ị ườ ố ạ

cách duy nh t đ đánh giá đ nh y c m này là th c hi n các phân tíchấ ể ộ ạ ả ự ệ

k ch b n.ị ả

Cu i cùng nh ng không kém ph n quan tr ng, các stress test cóố ư ầ ọ

th r t h u ích đ làm n i b t nh ng đi m y u khác trong vi c t ch cể ấ ữ ể ổ ậ ữ ể ế ệ ổ ứ

qu n lý r i ro c a chúng ta. Quá trình th c s qua m t bài stress testả ủ ủ ự ự ộ

nên tác đ ng đ n nh ng nhà qu n lý r i ro và qu n lý cao c p đ suyộ ể ữ ả ủ ả ấ ể

164

nghĩ thông qua các nhánh c a các k ch b n x u, cũng nh giúp h xácủ ị ả ấ ư ọ

đ nh các đi m y u mà h có th đã đánh giá th p ho c b b qua. N uị ể ế ọ ể ấ ặ ị ỏ ế

đi u đó đ c th c hi n t t, nó sẽ không ch cung c p cho m t s d uề ượ ự ệ ố ỉ ấ ộ ố ấ

hi u c a n i t ch c là d b t n th ng, mà còn cho th y đi m y uệ ủ ơ ổ ứ ễ ị ổ ươ ấ ể ế

trong l p k ho ch d phòng. ậ ế ạ ự

6.3.2. Nh ng khó khăn c a Stress Testingữ ủ

Stress testing, nói chung là không d hi u nh chúng ta nghĩ. Cácễ ể ư

stress test d a trên s l ng l n các quy t đ nh v s l a ch n c a cácự ố ượ ớ ế ị ề ự ự ọ ủ

k ch b n và / ho c các nhân t r i ro quan tr ng, nh ng nhân t r i roị ả ặ ố ủ ọ ữ ố ủ

nên đ c k t h p nh th nào, ph m vi c a các giá tr đ c xem xét, sượ ế ợ ư ế ạ ủ ị ượ ự

l a ch n c a kho ng th i gian, và v.v...ự ọ ủ ả ờ

Stress testing cũng hoàn toàn ph thu c vào các k ch b n đ c l aụ ộ ị ả ượ ự

ch n, và do đó, trên các b n báo cáo và kinh nghi m c a nh ng ng iọ ả ệ ủ ữ ườ

th c hi n các stress test. Đây là m t h n ch nghiêm tr ng b i vì, nhự ệ ộ ạ ế ọ ở ư

chúng ta đ u bi t, các s ki n tiêu c c mà chúng ta mu n b o v ch ngề ế ự ệ ự ố ả ệ ố

l i th ng có th khó đ d đoán. Ch n k ch b n “đúng” do đó là m tạ ườ ể ể ự ọ ị ả ộ

nhi m v quan tr ng nh ng đôi khi r t khó khăn. Đã có nhi u tr ngệ ụ ọ ư ấ ề ườ

h p trong nh ng năm cu i c a các công ty l n thì tr nên r i ren hay bợ ữ ố ủ ớ ở ố ị

phá s n b i các s ki n mà vi c qu n lý c a h đã không th y đ c (và,ả ở ự ệ ệ ả ủ ọ ấ ượ

trong m t s tr ng h p, b i s ki n r ng h rõ ràng đã nhìn th y). Khiộ ố ườ ợ ở ự ệ ằ ọ ấ

danh m c đ u t ph c t p, nó cũng có th r t khó khăn đ xác đ nh cácụ ầ ư ứ ạ ể ấ ể ị

nhân t r i ro đ xem xét. Tính h u ích c a stress testing do đó nên tómố ủ ể ữ ủ

g n các kỹ năng, có ý th c t t và tr c giác c a nh ng ng i th c hi nọ ứ ố ự ủ ữ ườ ự ệ

các stress test, và, trong phân tích cu i cùng, đây là lý do t i sao qu n lýố ạ ả

r i ro t t thì chí ít cũng nhi u th thu t nh khoa h c.ủ ố ề ủ ậ ư ọ

M t v n đ khác v i stress testing là nh ng khó khăn tuy t đ iộ ấ ề ớ ữ ệ ố

c a vi c thông qua k ch b n m t cách h p lý, phù h p, mà không bủ ệ ị ả ộ ợ ợ ị

choáng ng p b i m t kh i l ng c a kh năng khác nhau. Có ba v n đợ ở ộ ố ượ ủ ả ấ ề

chính đây:ở

165

+ Chúng ta c n ph i theo dõi thông qua các k ch b n, và h uầ ả ị ả ậ

qu c a m t s k ch b n có th r t ph c t p: m t s ki n kích ho tả ủ ộ ố ị ả ể ấ ứ ạ ộ ự ệ ạ

x y ra, và nh h ng đ n m t s bi n, các bi n này b nh h ng sauả ả ưở ế ộ ố ế ế ị ả ưở

đó tác đ ng lên m t s khác; nh h ng đ n các bi n s khác, và vânộ ộ ố ả ưở ế ế ố

vân.. M t s ki n gây ra có th nhanh chóng d n đ n r t nhi u khộ ự ệ ể ẫ ế ấ ề ả

năng, và n u chúng ta không c n th n, s l ng các kh năng có th trế ẩ ậ ố ượ ả ể ở

thành không th qu n lý đ c và vi c th c hi n tr nên vô nghĩa.ể ả ượ ệ ự ệ ở

+Khi làm vi c thông qua k ch b n, chúng ta sẽ th ng xuyênệ ị ả ườ

(m c dù không nh t thi t ph i luôn luôn) mu n đánh giá các t ng tácặ ấ ế ả ố ươ

l n nhau c a các r i ro khác nhau. Trong khi nó đôi khi h u ích đ th cẫ ủ ủ ữ ể ự

hi n phân tích k ch b n trong đó t t c các m i t ng quan đ c cho làệ ị ả ấ ả ố ươ ượ

di chuy n trong nh ng cách gây t n h i nh t, thì th c t là chúng ta sẽể ữ ổ ạ ấ ự ế

không ph i lúc nào cũng mu n làm các gi đ nh đó, và ng c l i,ả ố ả ị ượ ạ

th ng sẽ mu n đánh giá m i t ng quan gi a các bi n khácườ ố ố ươ ữ ế

nhau.Stresstesting có th ch ra r ng s m t mát t i đa có th x y ra khiể ỉ ằ ự ấ ố ể ả

giá tăng và nh ng cái khác gi m , và giá c a hai tài s n có th liên quanữ ả ủ ả ể

ch t chẽ. Stresstesting sau đó b qua kh năng hai giá sẽ di chuy n lênặ ỏ ả ể

ho c xu ng cùng v i nhau, và có th đ a ra m t c tính t n th t caoặ ố ớ ể ư ộ ướ ổ ấ

h n nhi u so v i b t kỳ t n th t nào có th x y ra m t cách h p lý.ơ ề ớ ấ ổ ấ ể ả ộ ợ

Trong vi c s d ng stresstesting, chúng ta do đó ph i quy t đ nh khiệ ử ụ ả ế ị

nào và n u nh v y, làm th nào đ cho phép các m i t ng quan.ế ư ậ ế ể ố ươ

+Trong vi c thi t k k ch b n, chúng ta cũng ph i th a nh nệ ế ế ị ả ả ừ ậ

r ng có nh ng tình hu ng mà giá c không th di chuy n đ c l p v iằ ữ ố ả ể ể ộ ậ ớ

nhau b i . Đ th c hi n stresstesting m t cách h p lý, chúng ta c n ph iở ể ự ệ ộ ợ ầ ả

lo i b t t c các chuy n đ ng cùng chi u .ạ ỏ ấ ả ể ộ ề

Stresstesting cũng có th r i vào các v n đ tính toán khác nhau.ể ơ ấ ề

(1) đ u tiên trong s này là c n ph i đánh giá s nh y c m khác nhauầ ố ầ ả ự ạ ả

trong giá c a các công c đ n các nhân t r i ro c s . V n đ đây làủ ụ ế ố ủ ơ ở ấ ề ở

vi c đ y t t c các giá v i b i s chung gi ng nhau c a đ l ch chu nệ ẩ ấ ả ớ ộ ố ố ủ ộ ệ ẩ

đã b qua s nh y c m c a t ng v th đ n các nhân t r i ro c s : víỏ ự ạ ả ủ ừ ị ế ế ố ủ ơ ở

166

d , m t quy n ch n đang trong tình tr ng OTM (out-of the money) sâuụ ộ ề ọ ạ

s c thì không nh y c m v i s thay đ i trong giá c a tài s n c s ,ắ ạ ả ớ ự ổ ủ ả ơ ở

nh ng m t option đang trong tình tr ng ITM( in of the money) thì cóư ộ ạ

th r t nh y c m v i nó. Xác su t c a m t s thay đ i giá quy n ch nể ấ ạ ả ớ ấ ủ ộ ự ổ ề ọ

là l n m c đ bi n đ ng c a quy n ch n thì do đó cao h n nhi u choα ầ ứ ộ ế ộ ủ ề ọ ơ ề

quy n chon ITM h n là quy n ch n OTM. Do đó, nó không có ý nghĩaề ơ ề ọ

nhi u đ đ y t t c giá cùng m t s gi ng nhau l n đ l ch chu n, khiề ể ẩ ấ ả ộ ố ố ầ ộ ệ ẩ

xác su t c a s thay đ i này thay đ i đáng k t m t v th này sang vấ ủ ự ổ ổ ể ừ ộ ị ế ị

th khác. Gi i pháp là không đ y các giá riêng l b i b t kỳ b i s cế ả ẩ ẻ ở ấ ộ ố ụ

th nào, nh ng đ đ y các nhân t r i ro c s thay th . (2)ể ư ể ẩ ố ủ ơ ở ế

stresstesting có th m t chi phí tính toán , và vi c cân nh c tính toán ápể ấ ệ ắ

đ t m t gi i h n v m c đ th ng xuyên có th đ c th c hi n. Đi uặ ộ ớ ạ ề ứ ộ ườ ể ượ ự ệ ề

này th ng là tr ng h p mà các v th quy n ch n đ c đ nh giá l iườ ườ ợ ị ế ề ọ ượ ị ạ

m t cách đ y đ trong su t th i gian stresstesting b ng cách s d ngộ ầ ủ ố ờ ằ ử ụ

các ph ng th c chuy n sâu nh các ph ng pháp mô ph ng. Nhi uươ ứ ệ ư ươ ỏ ề

công ty cũng ph i đ i m t v i v n đ tính toán vì không t ng thích hả ố ặ ớ ấ ề ươ ệ

th ng c a m t lo i hay cái khác. (3) Có nh ng khó khăn nghiêm tr ngố ủ ộ ạ ữ ọ

trong vi c k t h p các nhân t r i ro th tr ng và r i ro tín d ng trongệ ế ợ ố ủ ị ườ ủ ụ

phân tích stress, và m t cu c kh o sát g n đây c a BIS v stresstestingộ ộ ả ầ ủ ề

trong các t ch c tài chính báo cáo r ng không ai trong s các công tyổ ứ ằ ố

đ c kh o sát có h th ng tích h p đ y đ r i ro th tr ng và r i roượ ả ệ ố ợ ầ ủ ủ ị ườ ủ

tín d ng trong stress testing( Bank for International Settlements (2000,ụ

p. 15 ). Ph n l n th i gian, vi c k t h p d ng nh đã đi xa h n so v iầ ớ ờ ệ ế ợ ườ ư ơ ớ

s d ng đánh giá các tác đ ng c a thay đ i liên quan đ n tín d ng trongử ụ ộ ủ ổ ế ụ

giá c a các công c giao d ch.ủ ụ ị

Ngoài ra còn có v n đ v xác su t: t các stress test nh v yấ ề ề ấ ừ ư ậ

không đ a ra b t c d u hi u cho th y kh năng, chúng ta luôn luônư ấ ứ ấ ệ ấ ả

ph i đ i m t v i v n đ đánh giá t m quan tr ng c a k t qu stressả ố ặ ớ ấ ề ầ ọ ủ ế ả

test. Gi s m t ki m tra stress cho th y m t s ki n đ c bi t sẽ đ aả ử ộ ể ấ ộ ự ệ ặ ệ ư

công ty c a chúng ta vào tình tr ng m t kh năng thanh toán. Đi u nàyủ ạ ấ ả ề

167

quan tr ng không? Câu tr l i là chúng ta không th nói mà không cóọ ả ờ ể

thêm thông tin. N u các s ki n liên quan có th x y ra v i m t xác su tế ự ệ ể ả ớ ộ ấ

đáng k , thì rõ ràng k t qu stress test là r t quan tr ng và c n đ cể ế ả ấ ọ ầ ượ

th c hi n nghiêm túc. Nh ng n u xác su t x y ra là không đáng k , thìự ệ ư ế ấ ả ể

th c s ph i chú ý nhi u đ n nó: Ng i sang su t không lãng phí th iự ự ả ề ế ườ ố ờ

gian và ngu n l c đ i phó v i các nguy hi m cái mà không ch c sẽ x yồ ự ố ớ ể ắ ả

ra đ có th lo l ng. Nh Berkowitz (2000a, p.12) đã di n đ t, s v ngể ể ắ ư ễ ạ ự ắ

m t xác su t này đã b r i stresstesting trong n i “luy n ng c” c aặ ấ ỏ ơ ơ ệ ụ ủ

th ng kê. Đ s d ng stresstesting có ý nghĩa, chúng ta c n hình thànhố ể ử ụ ầ

m t s ý t ng, th m chí là m h và không chính th c, v kh năngộ ố ưở ậ ơ ồ ứ ề ả

x y ra các s ki n liên quan.ả ự ệ

TÀI LI U THAM KH OỆ Ả

Ti ng Anhế

Allen, L., J. Boudoukh, and A. Saunders (2004) “Understanding

Market, Credit, and Operational Risk: The Value at Risk Approach”,

Chapter 1, Oxford: Blackwell Publishing.

Arjani, Neville (2009), “Reports: Procyclicality in the Financial

System”, Bank of Canada

Brown, Aaron (2008), “Counterpoint: Capital Inadequacy” Global

Association Of Risk Professionals

Chiriac, R. and W. Pohlmeier (2010), "How Risky Is the Value at

Risk?", Working Paper Series 07-10, Rimini Centre for Economic Analysis

Contreras, Patricio (2010), “Is Vara useful tool in volatile markets?”,

The Comptroller of the Currency (OCC).

168

Dowd, Kevin (2002), “An Introduction to Market Risk Measurement”,

Chichester and New York, John Wiley & Sons.

Dowd, Kevin (2009), “Moral Hazard and The Financial Crisis”, Cato Journal

Einhorn, David (2008), “Private Profits and Socialized Risk”, Global

Association Of Risk Professionals

Grauwe, P., L. Iania, P. Kaltwasser (2008), “How abnormal was the

stock market in October 2008?”,

Hansell, Saul (2008), “How Wall Street Lied to Its Computers”, The

New York Times

Haldane, Andrew G (2009) ,“Why Banks Failed The Stress Test”,

Bank of England

Harper, Christine (2009), “Goldman Sachs VaR Reaches Record on

Risks Led by Equity Trading”, Bloomberg

Jorion, P. (2000), “Value at Risk: the New Benchmark for Managing

Financial Risk”, 2nd edition, McGraw-Hill, New York.

Jorion, P. (2009), “Risk Management Lessons from the Credit Crisis”,

European Financial Management

Kerkhof, F.L.J., & Melenberg, B. (2004), “Backtesting for risk-based

regulatory capital”, Journal of Banking and Finance, vol. 28, pp. 1845-

1865

Knight, Frank H. (1921), “Risk, Uncertainty, and Profit”, Houghton

Mifflin, New York

Krause , Andreas (2003), “Exploring the Limitations of Value at Risk:

How Good Is It in Practice?” The Journal Of Risk Finance

Krawiec, Kimberly D. (2009), “The Return Of The Rogue”, Arizona

Law Review, Vol. 51, 2009 

Loffler, Gunter (2008),“Caught in the housing crash: Model failure or

management failure?” Working Paper, University of Ulm

McAleer, M., J.-Á. Jiménez-Martin and T. Pérez-Amaral

(2009b), “Optimal Risk Management Before, During and After the 2008-09

169

Financial Crisis”, Department of Quantitative Economics, Complutense

University of Madrid, Spain (http://ssrn.com/abstract=1473191).

McAleer, M., J.-Á. Jiménez-Martin and T. Pérez-Amaral

(2009b), “Has the Basel II Accord Encouraged Risk Management During

the 2008-09 Financial Crisis?”, Department of Quantitative Economics,

Complutense University of Madrid, Spain

(http://ssrn.com/abstract=1397239).

McAleer, M., J.-A. Jiménez-Martin and T. Perez Amaral (2010) “What

happened to risk management during the 2008-09 financial crisis?”, in

R.W. Kolb (ed.), Lessons from the Financial Crisis: Causes, Consequences,

and Our Economic Future, Wiley, New York, 2010, pp. 307-316,

(http://ssrn.com/abstract=1442034).

Roger Lowenstein (2001),"When Genius Failed”

Sabato, Gabriele (2010), “Financial Crisis: Where did Risk

Management Fail?”, Royal Bank of Scotland1

Taleb, Nassim Nicholas (1997). “Dynamic Hedging: Managing

Vanilla and Exotic Options”. New York: John Wiley & Sons. 

Taleb, Nassim Nicholas (2007). “The Black Swan: The Impact of the

Highly Improbable”, Random House, New York

Turner, Adair và c ng s (2009), “ộ ự A Special Report on The Future of Finance”, The London School of Economics and Political Science.

Wong, Woon K., Laurence Copeland (2008), “Risk Measurement and Management in a Crisis-Prone World”, Aberconway Building, Colum Drive, Cardi§ CF10 3EU, U.K.

Zikovic, S., Aktan, B. (2009), “Global Financial Crisis and VaR

Performance in Emerging markets: A case of EU candidate states: Turkey

and Croatia”, Journal of Economics and Business, vol. 27, no. 1, pp. 149-

170.

Ti ng Vi tế ệ

170

Nguy n Th Ng c Trang (2006), “ễ ị ọ Qu n tr r i ro tài chínhả ị ủ ”, Đ i H cạ ọ

Kinh T Thành ph H Chí Minh..ế ố ồ

Tr n M nh Hà (2010), ầ ạ “ ng d ng value at risk trong vi c c nh báoỨ ụ ệ ả

và giám sát r i ro th tr ng đ i v i h th ng NHTM Vi t Namủ ị ườ ố ớ ệ ố ệ ”, H cọ

Vi n Ngân Hàng.ệ

Nguy n Văn Hi u, “ễ ệ Nâng t l an toàn v n t i thi u theo Basel 3 -ỷ ệ ố ố ể

l trình c ng c b c t ng an ninh tài chínhộ ủ ố ứ ườ – ngân hàng”.

Các Trang Web

http://speroconsulting.com/2009/05/14/the-difference-between-

risk-and-uncertainty.

http://speroconsulting.com/2009/04/20/learning-the-difference-

between-risk-and-uncertainty-or-not

http://www.saga.vn/view.aspx?id=12694

http://www.hedgefund-index.com/d_marketrisk.asp