Sigehere

New Member
Download Đề án Ứng dụng phương pháp VaR trong việc xác định giá trị rủi ro đối với cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt Nam

Download Đề án Ứng dụng phương pháp VaR trong việc xác định giá trị rủi ro đối với cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt Nam miễn phí





Ưu nhược điểm của phương pháp
 Ưu điểm
Tính đơn giản.
Sử dụng giả định phân phối không dặc trưng
 Nhược điểm:
 Thứ nhất, phương pháp giả định rằng phân phối của lợi suất rt được giữ không đổi từ thời kỳ mẫu đến thời kỳ dự báo. Điều này dẫn đấn VaR liên quan tới xác suất phần đuôi, giả định này dẫn đến phần mất đi dự đoán được không thể lớn hơn phần mất đi dự đoán trong quá khứ. Cách định nghĩa này thì không thực tế.
 Thứ hai, điểm phân vị cực biên(ví du như khi p= 0 hay p=1), những điểm phân vị thực nghiệm là những ước lượng không hiệu quả của những điểm phân vị lý thuyết.
 Thứ ba, ước lượng điểm phân vị trực tiếp thì không đạt được để tính đến hiệu quả của những biến số giải thích, điều này liên quan dến danh mục đầu tư nghiên cứu. Trong ứng dụng thực tế, VaR thu được từ điểm phân vị thực nghiệm có thể thoả mãn cận thấp hơn choVaR thực tế.
 



++ Ai muốn tải bản DOC Đầy Đủ thì Trả lời bài viết này, mình sẽ gửi Link download cho!

Tóm tắt nội dung:

ro VaR.
Rủi ro thực chất phản ánh tính không chắc chắn của kết quả nên cách tốt nhất là sử dụng các phân bố xác suất để đo lường rủi ro. Phương pháp VaR chủ yếu được xác định trên nền tảng của lý thuyết xác suất và thống kê toán. Mặt thuận lợi nhất của phương pháp VaR là cung cấp cho người quản lý doanh nghiệp một con số phản ánh được nguy cơ tổn thất tài chính có thể xảy ra do sự biến động của thị trường.
Xét một danh mục đầu tư gồm n tài sản. Nếu là giá trị thị trường của tài sản i, thì phần trăm của cải đầu tư vào từng tài sản bằng tỷ số của giá trị thị trường của tài sản với giá trị thị trường của mọi tài sản trong danh mục đầu tư, nên ta có tỷ trọng của các tài sản là; . Ở đây,. Khi đó lợi suất R của toàn bộ danh mục là một tổ hợp tuyến tính của các Ri : R=w1R1+ w2R2 +...+ wnRn. (1.1)
Nếu lợi suất của tài sản i là và xác suất tương ứng là thì kỳ vọng toán của lợi suất đầu tư là :
(1.2)
Phương sai của phương án đầu tư là :
(1.3)
Trong đó là kỳ vọng của Ri , là hiệp phương sai giữa Ri và Rj. Điều đáng quan tâm là xu hướng của mức thua lỗ (significant loss) của danh mục đầu tư. Giá trị thua lỗ lớn nhất được gọi là giá trị rủi ro (Value at Risk ) với độ tin cậy là (1-a)*100%.
Phương pháp VaR là một công cụ quan trọng cho việc quản lý rủi ro. Đặc biệt là giá trị VaR với độ tin cậy (1-a)*100% được xác định bởi 1 số sao cho:
P{V – V0 - }= (1.4)
Trong đó, V0 là giá trị thị trường ban đầu của phương án đầu tư và V là giá trị tương lai của phương án đầu tư.
Phương pháp VaR sở dĩ được sử dụng rộng rãi là bởi vì nó đã đưa được rất nhiều yếu tố rủi ro thị trường vào trong chỉ một số .
Vì V-V0=V0.R , ta có : (1.5)
Trong định nghĩa của VaR, người ta không đòi hỏi tính chuẩn của các phân bố Ri. Tuy nhiên, việc tính toán VaR sẽ đơn giản đi nhiều nếu ta giả thiết rằng (R1,R2,…,Rn) tuân theo luật phân phối chuẩn n-chiều. Khi đó lợi suất R trong (1.3) sẽ có phân phối chuẩn với trung bình và phương sai theo (1.2) và (1.3). Giá trị trong (1.4) có thể tìm được bằng cách tra bảng phân phối chuẩn hoá.
(1.6)
Khi đó dùng phương pháp tiêu chuẩn hoá và tính chất đối xứng của phân phối chuẩn hoá đối với giá trị x=0 ta nhận được giá trị . Nói cách khác, nếu đặt: , thì từ (1.5) suy ra:
(1.7)
Trong đó và với:
Do đó nếu đặt là một số sao cho: ; thì ta được:
(1.8)
Vì VaR có độ tin cậy là (1-α)*100% . Gía trị chính là phân vị 100(1-α) của phân phối chuẩn hóa (bảng1.1). Chẳng hạn, nếu μ=0 thì 99% VaR cho bởi 2.326σV0 .
BẢNG PHÂN VỊ CỦA PHÂN PHỐI CHUẨN
100(1-p)
10
5
1
0.5
0.1
(%)
1.282
1.645
2.326
2.576
3
Chú ý: Trong thực tế quản lý rủi ro phạm vi thời gian tính toán rủi ro thường khá ngắn (một ngày hay một tuần) cho nên người ta thường đặt lợi suất trung bình . Trong trường hợp đó, giá trị của VaR với độ tin cậy (1-a)*100% được cho bởii .
VaR trong phân tích tài chính.
VaR là công cụ, thước đo rủi ro
Markowitz (1952) trong bài viết về lựa chọn danh mục đầu tư (Portfolio Selection) đã nhấn mạnh mối quan tâm đồng thời đến cả rủi ro và lợi suất và đưa ra việc sử dụng độ lệch chuẩn là thước đo độ phân tán của phân bố. Hầu hết các công trình nghiên cứu của ông tập trung vào phân tích mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất trong cơ chế phân tích trung bình và phương sai của phân bố xác suất. Các phân tích này phù hợp khi lợi suất có quy luật phân bố chuẩn hay hàm lợi ích của các nhà đầu tư có dạng toàn phương.
Roy (1952) là người đầu tiên đưa ra khái niệm rủi ro gắn với độ tin cậy. Ông là người đưa ra phương pháp lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu theo nghĩa tối thiểu xác suất xảy ra tổn thất ở mức lớn hơn mức thảm hoạ có thể. Baumol (1963) sau này đưa ra tiêu chuẩn đo rủi ro dựa trên khái niệm xác suất và độ tin cậy cho phép:
Artzner (1999) gần đây đã đưa ra 4 tính chất của một thước đo rủi ro, là cơ sở để ban hành các thể chế pháp lý về vốn an toàn rủi ro tối thiểu. Một thước đo rủi ro có thể được xem như là hàm của phân bố giá trị của một danh mục đầu tư V, ký hiệu với các tính chất :
(i) Tính đơn điệu: Nếu V1 V2 , ; nếu một danh mục đầu tư có các lợi suất thấp hơn một cách hệ thống so với danh mục đầu tư khác đối với mọi trạng thái có thể thì rủi ro của danh mục này phải lớn hơn.
(ii) Tính bất biến: : thêm vào danh mục đầu tư một lượng tiền mặt k sẽ làm giảm mức độ rủi ro đúng bằng k.
(iii) Tính thuần nhất: : quy mô của danh mục đầu tư tăng hay giảm b lần thì rủi ro sẽ tăng hay giảm bấy nhiêu lần. (giả định tính thanh khoản không thay đổi khi thay đổi quy mô của danh mục đầu tư)
(iv) Tính cộng: hoà trộn hai danh mục đầu tư không làm tăng thêm rủi ro của danh mục đầu tư mới.
Trừ tính chất (iv), VaR thoả mãn cả 3 tính chất còn lại. Khi lợi suất có phân bố chuẩn, VaR thoả mãn đồng thời cả 4 tính chất trên. Rõ ràng VaR được xem là thước đo rủi ro với các ưu điểm nổi bật là tính minh bạch trong tính toán và tính có thể so sánh được trong các phạm vi sử dụng khác nhau.
VaR không chỉ là một công cụ để thông báo về các mức độ rủi ro thị trường, mà chúng còn được sử dụng như các công cụ nhằm kiểm soát mức độ rủi ro. Ở quy mô một lĩnh vực kinh doanh hay một cơ sở, VaR có thể được sử dụng để xác lập các giới hạn vị thế cho các nhà kinh doanh quyết định sẽ bỏ vốn đầu tư vào đâu. Ưu điểm lớn nhất của VaR là chúng tạo thành một mẫu số chung để có thể so sánh mức độ rủi ro của các hoạt động kinh doanh và đầu tư khác nhau.
Thông thường, giới hạn vị thế thường được xác lập theo giá trị tuyệt đối. Ví dụ, một nhà kinh doanh có thể đặt ra mức giới hạn 20 triệu USD đối với các giao dịch trái phiếu chính phủ 5 năm. Tuy nhiên, cũng với mức giới hạn này đối với các giao dịch trái phiếu 30 năm hay các hợp đồng tương lai trái phiếu chính phủ thì giao dịch sẽ trở nên rất rủi ro. Như vậy, có thể thấy rằng, các giới hạn vị thế theo giá trị tuyệt đối không phải là thước đo chuẩn trong xác lập giới hạn độ rủi ro chung trong mọi loại hình kinh doanh hay bộ phận kinh doanh. Thực tế cho thấy rằng, VaR đã trở thành mẫu số chung để so sánh các loại hình chứng khoán khác nhau và có thể được sử dụng như những chuẩn mực để xác lập giới hạn vị thế cho các bộ phận kinh doanh.
Ngoài ra, do VaR có tính đến hiệu ứng tương quan, nên giới hạn vị thế xác lập ở mức độ cao hơn thậm chí có thể có giá trị thấp hơn tổng các giới hạn vị thế của các bộ phận kinh doanh cấu phần.
Các tham số định lượng trong mô hình VaR
Trong phân tích VaR, chúng ta nhận thấy có hai yếu tố quan trọng để xác định VaR: mức tin cậy và độ dài kỳ đánh giá (k).
Một chú ý quan trọng là: VaR không phải là chỉ tiêu đo mức độ tổn thất tài chính thật sự mà VaR chỉ phản ánh tổn thất có khả năng xảy ra ở mức độ tin cậy cho trước trong một kỳ hạn lựa chọn nhất định. Do đó, nhìn chung VaR sẽ tăng khi độ tin cậy yêu cầu cao hơn hay kỳ hạn đánh giá dài hơn. Việc lực chọn các tham số định l
 
Các chủ đề có liên quan khác

Các chủ đề có liên quan khác

Top