[Tổng hợp các kiến thức cơ bản] Module 5: Đo lường và quản trị rủi ro thị trường

Tổng hợp các kiến thức quan trọng, cần lưu ý khi học Module 5 môn Portfolio Management trong chương trình CFA level 2

1. Giá trị rủi ro (VaR)

Giá trị rủi ro là mức lỗ tối thiểu sẽ xảy ra trong một thời gian nhất định với một xác suất nhất định.

VaR có ba thành phần:

• Mức lỗ tối thiểu

• Xác suất

• Khung thời gian

VaR là một điểm nằm trên phân phối lợi nhuận của danh mục:

• Phân phối tập trung ở μ, giá trị kì vọng. Đây là giá trị được kỳ vọng sẽ xảy ra thường xuyên nhất.

• 5% các điểm dữ liệu nằm ở vùng tô xám dưới đường cong, có nghĩa 5% trong thời gian quan sát, các giá trị quan sát sẽ rơi vào vùng này.

2. Các phương pháp ước lượng VaR

2.1. Ước lượng VaR – Phương pháp và Giả định

Ba phương pháp thường được sử dụng để ước lượng VaR

• Phương pháp tham số

• Phương pháp giả lập quá khứ

• Phương phái giả lập Monte Carlo

Các bước trong quá trình ước lượng VaR

Phân tích rủi ro → Thu thập dữ liệu trong quá khứ → Ước tính VaR

2.2. Phương pháp tham số

Phương pháp tham số sử dụng các tham số ước lượng – phương sai, hiệp phương sai – của các chứng khoán trong danh mục để ước lượng giá trị kì vọng của danh mục, thường giả định phân phối chuẩn

2.2.1. Phân phối chuẩn hóa (standardized distribution z)

Phân phối chuẩn hóa (z) là phân phối chuẩn hóa với giá trị kì vọng bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1

2.2.2. Chuẩn hóa phân phối chuẩn (Standardization of Normal Distribution)

Một phân phối chuẩn (normal distribution) với giá trị kì vọng μ và độ lệch chuẩn σ có thể được chuyển thành phân phối chuẩn hóa theo công thức sau:

Giá trị z hoặc xác suất P(X ≤ x), ta có thể suy ra giá trị còn lại bằng bảng z.

2.2.3. Ước tính VaR sử dụng phương pháp tham số

• Quá trình tìm giá trị VaR bắt đầu bằng việc sử dụng bảng z (z-table) để tìm giá trị z

• Khi đã có giá trị z, tính được VaR thông qua công thức sử dụng “μ” và “σ”.

Để có được giá trị kì vọng (μ hoặc E(Rp)) và độ lệch chuẩn, chúng ta sử dụng các tham số của chứng khoán trong danh mục.

Với:

• E(R) = Giá trị kì vọng

• w = tỉ trọng của chứng khoán

• σ = độ lệch chuẩn

• ρ = hiệp tương quan (của A và B)

2.2.4. Ưu điểm, nhược điểm của phương pháp tham số

Ưu điểm: Thực hiện tương đối đơn giản với giả định giá trị của danh mục được phân phối chuẩn.

Nhược điểm: Khó áp dụng khi danh mục có quyền chọn (options)

2.3. Phương pháp giả lập quá khứ (historical simulation)

Phương pháp giả lập quá khứ định giá danh mục hiện tại với những nhân tố chính được lấy từ quá khứ.

• Bước 1: Thu thập dữ liệu quá khứ

• Thu thập giá trị của các thành phần trong danh mục trong một khoảng thời gian trong quá khứ

• Bước 2: Định giá danh mục theo các dữ liệu thu thập được trong quá khứ

• Bước 3: Sắp xếp giá trị của danh mục theo thứ tự từ lỗ nhiều nhất đến lãi nhiều nhất

• Bước 4: Chọn điểm tương ứng với VaR cần xác định trong phân phối của các kết quả vừa thu được

2.4. Phương pháp giả lập Monte Carlo

Giả lập Monte Carlo đặt ra giả định về phân phối, từ đó tạo ra các kết quả ngẫu nhiên về giá trị của danh mục với các giả định được đặt ra từ trước.

Giả lập Monte Carlo được sử dụng rộng rãi trong các tình uống phức tạp:

• Ước lượng có nhiều biến số không rõ ràng

• Danh mục phức tạp với quyền chọn

• Danh mục có nhiều tài sản, nhiều cấu phần rủi ro.

Các bước ước tính VaR sử dụng phương pháp giả lập Monte Carlo

• Bước 1: Xác định mô hình toán

• Bước 2: Xác định giá trị của các biến đầu vào

• Bước 3: Tạo dữ liệu mẫu

• Bước 4: Sắp xếp các giá trị từ thấp đến cao và chọn điểm tương ứng với giá trị VaR mong muốn.

3. Ưu nhược điểm của VaR

3.1. Ưu điểm của VaR

• Đơn giản: VaR là phương pháp dễ hiểu để đo lường rủi ro dù phương pháp tính toán tương đối phức tạp.

• Chứa nhiều thông tin: Chỉ riêng VaR đã mang một lượng đáng kể thông tin, biến VaR thành con số hiệu quả để trao đổi thông tin.

• Dễ dàng so sánh rủi ro: VaR hữu ích trong việc so sánh rủi ro giữa các lớp tài sản, danh mục và đơn vị giao dịch.

• Đơn giản hóa quyết định đầu tư, phân bổ vốn: Việc cung cấp khả năng so sánh rủi ro giữa các lớp tài sản và danh mục giúp nhà quản lý thuận tiện hơn trong việc ra quyết định đầu tư.

• Có tác dụng đánh giá hiệu quả đầu tư: Kết quả đầu tư cần phải được điều chỉnh với rủi ro. VaR đóng vai trò quan trọng trong quá trình điều chỉnh này.

• Đáng tin cậy: VaR có thể dễ dàng được kiểm định, thông qua quá trình back-testing – sử dụng dữ liệu quá khứ để kiểm chứng VaR.

• Được chấp nhận rộng rãi bởi các thực thể hành pháp.

3.2. Nhược điểm của VaR

• Chủ quan: Kết quả của VaR ảnh hưởng bởi những giả định về các tham số và phương pháp ước lượng.

• Đánh giá thấp tần suất của các sự kiện cực đoan.

• Không tính đến tính thanh khoản của các tài sản.

• Ảnh hưởng bởi rủi ro tương quan: Trong những thời điểm thị trường cực đoan, tương quan của các lớp tài sản thường tăng lên.

• Có thể gây hiểu nhầm ý nghĩa của VaR: VaR không phải trường hợp tệ nhất. Mức lỗ tối đa có thể vượt xa VaR.

• Đơn giản hóa quá mức: Dù VaR là một phương pháp đơn giản và hiệu quả để trao đổi thông tin, VaR có thể đơn giản vấn đề quá mức.

• Thiếu chú trọng vào đuôi phải: VaR thường bỏ qua những mức lợi nhuận đột biến tiềm năng.

4. Các biến thể của VaR

4.1. Conditional VaR (CVaR)

CvaR là mức lỗ kì vọng, với giả định rằng mức lỗ sẽ lớn hơn hoặc bằng VaR.

4.2. Incremental VaR (IVaR)

IVaR là mức thay đổi của VaR khi tỉ trọng của một chứng khoán trong danh mục thay đổi

IVaR = Estimated VaR(2) – Estimated VaR(1)

4.3. Marginal VaR (MVaR)

MVaR là sự thay đổi của VaR khi có một sự thay đổi rất nhỏ (cận biên) trong các vị thế. Đây là concept tương tự với IVaR, nhưng sự thay đổi của vị thế là rất nhỏ.

4.4. Ex ante tracking error (VaR tương đối)

Ex ante tracking error là sự khác biệt giữa lợi nhuận của danh mục so với danh mục tham chiếu của nhà quản lý.

5. Đo lường rủi ro độ nhạy và đo lường kịch bản rủi ro

5.1. Phương pháp đo lường rủi ro độ nhạy

Phương pháp đo lường rủi ro độ nhạy đánh giá sự thay đổi của kết quả đầu tư khi có duy nhất một nhân tố rủi ro trong danh mục thay đổi

5.1.1. Rủi ro của cổ phiếu - beta

Mô hình định giá tài sản vốn:

• Trong phương trình này, Beta đo lường độ nhạy của lợi nhuận với phần bù rủi ro thị trường.

• Beta của cả thị trường (bằng trung bình beta của tất cả cổ phiếu) bằng 1.0. Cổ phiếu có beta lớn (bé) hơn 1 có biến động lớn ( nhỏ) hơn so với thị trường chung.

5.1.2. Rủi ro của chứng khoán thu nhập cố định – Kỳ hạn và độ lồi (duration & convexity)

Kỳ hạn của trái phiếu đo lường độ nhạy của giá trái phiếu với một mức thay đổi tại tất cả kỳ hạn của trái phiếu

Với:

• D: Kì hạn của trái phiếu
• Y: lợi nhuận từ trái phiếu
• B: Giá trái phiếu

Với những kì hạn dài hơn và mức thay đổi lớn hơn trong lãi suất của trái phiếu, ta sử dụng độ lồi

Với:

• C: độ lồi của trái phiếu

5.1.3. Rủi ro của quyền chọn

Delta đo lường độ nhạy của giá quyền chọn với sự thay đổi của giá tài sản cơ sở

Gamma đo lường mức độ thay đổi của Delta khi giá trị của tài sản cơ sở thay đổi

Vega đo lường ảnh hưởng của mức độ biến động đến giá quyền chọn

5.2. Đo lường rủi ro theo kịch bản

Phân tích kịch bản là phương pháp ước lượng giá trị của danh mục đầu tư theo một chuỗi thay đổi trong nhiều nhân tố rủi ro

5.2.1. Kịch bản quá khứ

Phân tích theo kịch bản quá khứ đưa danh mục vào bối cảnh của một sự kiện đã xảy ra trong quá khứ, đặc biệt vào những giai đoạn khủng hoảng tài chính

5.2.2. Kịch bản giả định

Phân tích theo kịch bản giả định sử dụng một chuỗi thay đổi ngẫu nhiên của các nhân tố rủi ro (không nhất thiết phải xảy ra trong quá khứ)

5.2.3. Thử nghiệm mức chịu đựng (stress test)

Stress test là phương pháp đặt danh mục vào những bối cảnh tiêu cực để đo lường rủi ro của danh mục đó.

Sự khác biệt của thử nghiệm sức chịu đựng so với phân tích rủi ro theo kịch bản:

• Phân tích kịch bản quan tâm đến tất cả các khả năng có thể, trong khi thử nghiệm sức chịu đựng tập trung vào các kịch bản tiêu cực.

• Thử nghiệm sức chịu đựng đóng vai trò trong phân tích kịch bản ở quá trình thử nghiệm sức chịu đựng ngược

5.2.4. Thử nghiệm sức chịu đựng ngược

Thử nghiệm sức chịu đựng ngược là quá trình xác định rủi ro trọng yếu của danh mục đầu tư và phân tích biến động của nó trong những hoàn cảnh khác nhau

Các bước thực hiện:

• Xác định thành phần rủi ro lớn nhất của danh mục

• Xác định các kết quả không mong muốn

• Xác định các kịch bản của các yếu tố rủi ro

• Xác định xác suất xảy ra của các kịch bản đó.

5.3. Ưu điểm và hạn chế của phân tích độ nhạy và phân tích theo kịch bản

5.3.1. Ưu điểm

• Những phương pháp trên không phụ thuộc hoàn toàn vào các kịch bản quá khứ. Những phương pháp này có thể được xây dựng để thử nghiệm danh mục trong những kịch bản thị trường chưa từng có.

• Các kịch bản có thể được thiết kế để vượt qua giới hạn của giả định phân phối chuẩn.

• Các kịch bản có thể được điều chỉnh để danh mục tập trung vào một vị thế nào đó, cho phép phân tích tác động của thanh khoản.

5.3.2. Giới hạn

• Các kịch bản trong quá khứ sẽ không thể tái hiện chính xác trong tương lai.

• Các kịch bản giả định có thể xác định sai tương quan của các tài sản, đánh giá vận động giá sai, hoặc điều chỉnh sai tác động của thanh khoản.

• Phân tích kịch bản có thể rất khó xây dựng và duy trì.

• Xác định các giới hạn phù hợp cho phân tích kịch bản và thử nghiệm sức chịu đựng có thể gặp khó khan.

6. Các phương pháp giới hạn rủi ro

Các phương pháp nhằm giới hạn rủi ro bao gồm

 

7. Phân bổ vốn

Phân bổ vốn là việc đặt ra giới hạn cho các hoạt động của doanh nghiệp với mục đích: những chuyên gia tốt nhất, trong những hoạt động mang lại nhiều lợi ích nhất, có đủ nguồn lực để đạt được mục tiêu của họ

Quá trình phân bổ nguồn vốn:

Bước 1: Xác định nguồn lực kinh tế

Bước 2: Xác định khẩu vị rủi ro trong bối cảnh vốn kinh tế

Bước 3: Phân bổ nguồn vốn vào các đơn vị kinh doanh.

8. Đo lường rủi ro của các định chế tài chính

Nếu bạn cần thêm thông tin, đừng quên liên hệ với chúng tôi: