bedthnglam
New Member
Download miễn phí Chuyên đề Phân tích và đánh giá rủi ro trong hoạt động cho vay ở Ngân hàng VIB với tài sản cầm cố là cổ phiếu
Phương pháp định giá dựa trên cổ tức.
Phương pháp định giá cổ phiếu dựa trên PE
Tuy nhiên, trên thực tế, ( theo quy định của nhà nước NĐ 187-2004/BTC) hai phương pháp tài sản, và phương pháp luồng tiền chiết khấu được sử dụng rộng rãi hơn cả.
Nhận xét: Qua thực tế, ta có thể thấy có một số sự khác biệt giữa hai phương pháp tài sản và phương pháp luồng tiền chiết khấu. Đó là:
Phương pháp tài sản: thì thường định giá giá trị công ty thấp hơn so với giá mà thị trường xác định, vì không tính vào đó tính sinh lời của các tài sản của công ty. Đây là phương pháp được các công ty đang cổ phần hóa, và phát hành lần đầu dùng làm phương pháp để định giá giá trị công ty. Bởi vì, với việc định giá thấp hơn công ty cổ phần đó sẽ có thể bán được toàn bộ số cổ phần ra công chúng.
Ngược lại, phương pháp luồng tiền chiết khấu thì ít được các công ty cổ phần dùng làm phương pháp định giá, mà thông thường là các nhà đầu tư, phân tích sử dụng phương pháp này. Bởi vì, nhà đầu tư có thể căn cứ để xác định được giá trị thương hiệu, tiềm năng tăng trưởng và chiến lược phát triển trong tương lai của công ty, từ đó có thể đưa ra quyết định đầu tư một cách chính xác.
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
2. Phương pháp VaR
Xét 1 phương án đầu tư gồm n chứng khoán với lợi suất của chứng khoán i được ký hiệu là Xi. Gọi ci là trọng số của chứng khoán i trong phương án đầu tư này.
Khi đó lợi suất R của toàn bộ phương án là một tổ hợp tuyến tính của các Xi:
R=c1X1+ c2X2 + cnXn. (1.1)
Gọi là giá thị trườnghiện tại của chứng khoán i và Yi là giá trị tương lai của nó. Khi đó lợi suất của chứng khoan i được cho bởi:
Trong đó là số các cổ phần (không trọng số) của chứng khoán i, và gọi Q là biến ngẫu nhiên biểu thị giá trị tương lai của phương án đầu tư.
Giả sử không có sụ cân đối lại. Khi đó trọng số ci của phương án đầu tư được cho bởi:
Do đó lợi suất R của phương án đầu tư sẽ là:
(1.2)
Trung bình và phương sai của R được cho bởi:
(1.3)
và: (1.4)
Trong đó là trung bình của Xi ,còn là hệ số tương quan giữa Xi và Xj.
Bây giờ, điều đáng quan tâm là xu hướng của mức thua lỗ ý nghĩa (significant loss) của phương án đầu tư. Giá trị thua lỗ lớn nhất được gọi là giá trị rui ro (value at risk – VaR) với độ tin cậy là 100%. Phương pháp VaR là 1 công cụ quan trọng cho việc quản lý rủi ro. Đặc biệt là giá trị VaR với độ tin cậy 100% được xác định bởi 1 số sao cho:
P{Q – Q0 - }= (1.5)
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 Q-Q0=Q0.R ta có: (1.6)
Trong định nghĩa của VaR,người ta không đòi hỏi tính chuẩn.Tuy nhiên, việc tính toán VaR sẽ đơn giản đi nhiều nếu ta giả thiết rằng (X1,X2,…,Xn) tuân theo luật phân phối chuẩn n-chiều. Khi đó lợi suất R trong (1.2) sẽ có phân phối chuẩn với trung bình và phương sai theo (1.3) và (1.4). Giá trị trong (1.5) có thể tìm được bằng cách tra bảng phân phối tiêu chuẩn.
(1.7)
Khi đó dùng phương pháp tiêu chuẩn hoá và tính chất đối xứng của phân phối chuẩn tiêu chuẩn đối với giá trị x=0 ta nhận được giá trị . Nói cách khác, nếu đặt: , thì từ (1.6) suy ra:
(1.8)
Trong đó và với:
Do đó nếu đặt là một số sao cho: ; thì ta được:
(1.9)
(vì VaR có độ tin cậy là 100%. Giá trị chính là phân vị của phân phối chuẩn hoá (xem bảng dưới). Chẳng hạn, nếu thì 99% VaR cho bởi.
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
Có một điều cần lưu ý: Vì phạm vi thời gian rủi ro ngắn (một ngày hay một tuần) cho nên trong quản lý rủi ro thị trường, người ta thường đặt lợi suất trung bình . Trong trường hợp đó, giá trị của VaR với độ tin cậy 100% được cho bởi .
3-Xác định giá trị rủi ro VaR đối với phân bố tổng quát
Để tính được giá trị rủi ro VaR của một danh mục đầu tư, ta định nghĩa:
W0 là giá trị đầu tư ban đầu
R là lợi suất đầu tư
=> Giá trị danh mục đầu tư cuối kỳ t sẽ là: W=W0(1+R).
Ký hiệu và tương ứng là trung bình và độ lệch chuẩn của phân bố xác suất của lợi suất đầu tư. Bây giờ chúng ta định nghĩa W* là giá trị thấp nhất có thể có của danh mục đầu tư ở mức tin cậy c=(1-) sao cho: W* = W0(1+R*).
Định nghĩa:
_Giá trị rủi ro tương đối (VaR tương đối) được tính bằng cách so sánh giá trị thấp nhất có thể có W* với giá trị trung bình của danh mục đầu tư E(W).
VaR(tương đối)= E(W) - W*= -W0(R* -) (2.0)
_Giá trị rủi ro tuyệt đối (VaR tuyệt đối) được tính bằng cách so sánh giá trị thấp nhất có thể:W* với giá trị ban đầu của danh mục đầu tư.
VaR(tuyệt đối) = W0 - W*=-W0R*. (2.1)
Trong cả hai trường hợp, việc xác định giá trị thấp nhất có thể có của danh mục đầu tư W* tương đương với việc xác định điểm nút của giá trị lợi suất R*.
Trong ngắn hạn, giá trị của là khá nhỏ nên giá trị của biểu thức (2.0) và (2.1) là xấp xỉ nên cả hai cách tiếp cận cho kết quả đánh giá khá gần nhau. Trong các trường hợp khác, cách tiếp cận theo giá trị rủi ro tương đối thể hiện đúng bản chất của rủi ro hơn, tức là phản ánh độ lệch thực tế so với giá trị trung bình hay giá trị kỳ vọng (giá trị lập kế hoạch hay giá trị mục tiêu). Tuy nhiên hạn chế của cách tiếp cận này là các tham số và không phải lúc nào cũng dễ dàng ước lượng được.
Trong trường hợp tổng quát ta định nghĩa giá trị rủi ro VaR từ phân bố xác suất của giá trị tương lai của danh mục đầu tư f(w). Với độ tin cậy cho trước c=, chẳng hạn 95%, chúng ta mong muốn tìm W* là tổn thất ở mức thấp nhất có thể sao cho xác suất của W lớn hơn W* là c=, tức là:
(2.2)
hay xác suất của một giá trị thấp hơn w*, p=P(wW*) là 1-c= :
(2.3)
Nói một cách khác diện tích của vùng giới hạn từ đến W* phải bằng p=1-c ,chẳng hạn p=5%. Giá trị W* chính là phân vị 5% của phân bố xác suất.
Cách tiếp cận trên là tổng quát nên có thể áp dụng đối với mọi phân bố xác suất.
4-Ước lượng giá trị rủi ro đối với phân bố xác suất tham số
Việc phân tích và tính toán giá trị rủi ro sẽ dơn giản hơn nếu phân bố của biến tài chính cần được đánh giá thuộc họ các phân bố tham số, chẳng hạn phân bố chuẩn. Trong trường hợp phân bố chuẩn, việc tính toán giá trị rủi ro của một danh mục đầu tư chính là việc ước lượng độ lệch chuẩn của phân bố và một số yếu tố khác với độ tin cậy cho phép.
Giả sử phân bố tổng quát f(w) ~ phân bố chuẩn với là biến ngẫu nhiên có trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là đơn vị. Giá trị rủi ro W*=W0(1+R*). Nói chung R*<0 vì tương ứng vớiphân bố phía bên trái của hàm phân bố chuẩn. Do vậy ta có thể viết R*= -.
Khi R* có phân bố chuẩn , thực hiện chuẩn hoá:
~ N(0,1) (2.4)
và khi đó:
(2.5)
Giá trị rủi ro VaR đối với phân bố chuẩn N(0,1), mức ý nghĩa 5% tương ứng với . Từ phương trình (5.5) ta được:
(2.6)
Khi và là các tham số thay mặt cho thời gian tính bằng năm. Giả sử là khoảng thời gian ta cần xem xét đánh giá (tính bằng năm). Sử dụng phương trình (2.0) ta tìm được :
VaR (tương đối)= -W0(R*-)= -W0.. (2.7)
Nói cách khác, giá trị rủi ro tương đối chính là độ lệch chuẩn nhân với các hệ số điều chỉnh ở đây tương ứng với độ tin cậy và độ dài thời gian của kỳ đánh giá .
Sử dụng phương trình (2.2) ta tìm được giá trị rủi ro tuyệt đối:
VaR (tuyệt đối) = (2.8)
Phương pháp trình bày trong mục 3 có thể tổng quát hoá đối với mọi phân bố xác suất khác nhau. Tuy nhiên đối với mỗi phân bố xác suất, các hệ số điều chỉnh sẽ khác nhau tương ứng với độ tin cậy và độ dài kỳ đánh giá .
Giả thiết phân bố chuẩncủa lợi suất đầu tư thường được sử dụng vì phân bố này thay mặt cho rất nhiều phân bố thực nghiệm, đặc biệt đối với các danh mục đầu tư lớn gồm nhiều tài sản thành phần.
II- Một số phương pháp tính VaR
1- Phương pháp RISKMETRICS
J.P Morgan đã phát triển phương pháp luận Riskmetrics để tính VaR, năm 1995 đã được Long & More thực nghiệm. Trong dạng đơn giản của nó, Riskmetrics đã giả định lợi suất hàng ngày lien tiếp của tài sản theo điều kiện phân phối chuẩn. Lợi suất hàng ngày ký hiệu rt và những thông tin có thể thiết lập tại thời điểm t-1 bởi hàm Ft-1.
Giả định của phương pháp
+ Riskmetrics giả định: rt / Ft-1 ~ N( μt, σ2t), với μt: là giá trị trung ...