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

Đề tài tổng hợp cơ sở lý luận về rủi ro và quản trị rủi ro danh mục đầu tư; tìm hiểu nội dung, ưu nhược điểm và phương pháp áp dụng mô hình Var và mô hình Arima vào danh mục cổ phiếu được lựa chọn; vận dụng VaR và Arima vào việc QTRR danh mục; xác định những hạn chế của mô hình VaR, Arima và cách khắc phục.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR (Value at risk) và mô hình Arima (Autoregressive integrated moving average) vào QTRR danh mục cổ phiếu niêm yếtKhoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014GVHD: Ths. Lê Tô Minh TânPHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ1. Tính cấp thiết của đề tàiTrong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu đang gặp nhiều khó khăn như hiện nay, thịuếtrường tài chính nói chung và TTCK nói riêng của mỗi quốc gia cũng đang đối diện vớinhiều bất ổn và tiềm ẩn nhiều rủi ro. TTCK Việt Nam đã chính thức đi vào hoạt động vớitếHsự khai trương của trung tâm giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh (HOSE) vào ngày20/07/2000. Tính đến nay TTCK của Việt Nam đã hình thành được hơn 10 năm và đã cónhững bước tiến nhất định. Tuy vậy so với những nước phát triển trên thế giới, TTCKcòn thiếu sự ổn định với nhiều rủi ro khôn lường.hViệt Nam vẫn là một thị trường non trẻ, thiếu kinh nghiệm, sự phát triển của TTCK vẫninTheo đó, các vấn đề về mặt định lượng đặc biệt trong việc QTRR đối với DMĐTcKđang là “điểm nóng” mà mỗi NĐT kể cả tổ chức hay cá nhân đều quan tâm. Sau cuộckhủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, những ảnh hưởng của nó vẫn còn, biểu hiệnlà số lượng các DN vỡ nợ và phá sản đang tăng rất nhanh trong những năm gần đây1 ảnhhọhưởng trực tiếp tới hoạt động của TTCK cũng như giá cổ phiếu trên thị trường mà theonhư hãng tin tài chính Bloomberg - “Chứng khoán Việt Nam biến động mạnh nhất thếạigiới kể từ năm 2009 tới nay”2. Vì vậy việc QTRR danh mục là điều cần thiết đặc biệttrong việc nhận diện, đánh giá và dự báo rủi ro có thể gặp phải để kịp thời có các giảiĐpháp thích hợp. QTRR hợp lý cho phép các NĐT, các nhà QTRR phân bổ nguồn vốnmột cách hợp lý dựa trên sự cân bằng giữa rủi ro và tiềm năng lợi nhuận.ờngCó rất nhiều phương pháp để QTRR cho danh mục như phương pháp “thời lượngtrái phiếu” của Macaulay (1938), “khung kỳ vọng, phương sai” của Markowitz (1952),Trư“mô hình định giá tài sản vốn CAPM” của William Sharpe (1963), “mô hình định giáquyền chọn Black-scholes” của Black- Scholes (1973),... Kiểm soát rủi ro là vấn đề phứctạp, QTRR có hiệu quả càng phức tạp hơn. Chính vì thế sự phát triển các phương phápđánh giá đo lường rủi ro là nhu cầu cấp thiết đối với các tổ chức tài chính nói riêng và cácDN nói chung.1Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê, số DN phá sản, giải thể của năm 2012 là hơn 58,000 DN, 2013 là 60,700 DN.2 Theo: Vneconomy: http://vneconomy.vn/chung-khoan-viet-nam-bien-dong-manh-nhat-the-gioi.htmTrần Quang Huy10Khoá luận tốt nghiệp – TCNH – 2014GVHD: Ths. Lê Tô Minh TânTiến bộ của khoa học kỹ thuật trong những năm gần đây cho phép phát triển vàhoàn thiện một loạt các hệ thống và phương pháp định giá rủi ro, đáng chú ý nhất làphương pháp xác định giá trị rủi ro VaR (1993). VaR (giá trị tại rủi ro –Value at risk) làmột trong những nền tảng lý thuyết để QTRR danh mục. Được phát triển từ năm 1993,uếVaR ngày càng được nhiều tổ chức tài chính trên thế giới áp dụng rộng rãi. JP Morgan làtổ chức tài chính đi tiên phong về ứng dụng và phát triển phương pháp này. Hiệp địnhtếHBasel áp dụng đối với các nước trong tổ chức G10 đã coi VaR là nền tảng để xây dựngnên hành lang pháp lý, tạo ra sân chơi thống nhất và bình đẳng cho các tổ chức tài chínhquốc tế.hGiá trị của rủi ro liên quan chính tới rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống. Theo Duein& Pan (1997) và Jorion (1997), VaR là ước lượng điểm về khả năng có thể bị sụt giảmcủa một định chế tài chính do một loại rủi ro dẫn đến sự vận động chung của thị trườngcKtrong suốt một thời kỳ nắm giữ nhất định. Từ quan điểm của một định chế tài chính, VaRcó thể được xác định là phần mất đi lớn nhất của một định chế tài chính với một độ tinhọcậy cho trước, trong một khoảng thời gian nhất định và ở trong điều kiện thị trường bìnhthường. Căn cứ vào VaR, người ta có thể biết được mức độ rủi ro của một tổ chức tàichính hoặc của một DMĐT trong một giai đoạn cụ thể. Ví dụ, nếu một ngân hàng côngạibố rằng, VaR hằng ngày của một danh mục giao dịch của họ ở vào khoảng 30 triệu đôlaĐMỹ với độ tin cậy 95%. Điều đó có nghĩa là, xác suất mà ngân hàng đó bị thiệt hại 30triệu đô la Mỹ là 5%. Con số này cho thấy mức độ rủi ro mà ngân hàng đó phải đối mặt,ờngcũng như xác suất xảy ra rủi ro đó. Dưới góc độ của một cơ quan quản lý, VaR có thểđược xác định như phần mất đi nhỏ nhất trong điều kiện bất thường của thị trường tàichính.TrưTuy nhiên, mô hình VaR chỉ mới đưa ra được cái nhìn tổng thể về rủi ro chung chocả danh mục, còn nhiều khó khăn cho việc đưa ra quyết định quản trị rủi ro. Đặc biệt làkhó khăn trong việc xem xét, chấp nhận hay không, một mức độ rủi ro như vậy đưa raquyết định có nên phòng ngừa rủi ro hay không và phòng ngừa như thế nào? George Boxvà Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated11Moving Average –Tự hồi quy tích hợp trung bình trượt) và tên của họ thường được dùngTrầ ...