[Download] Tải Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu – Tải về File Word, PDF

Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu
Nội dung Text: Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

Download


“Bài giảng Quản trị rủi ro – Bài 2: Rủi ro thị trường” giúp các bạn sinh viên nắm được tổng quan về rủi ro thị trường; các phương pháp đo lường rủi ro thị trường. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để nắm chi tiết hơn nội dung nghiên cứu.

Bạn đang xem: [Download] Tải Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu – Tải về File Word, PDF

*Ghi chú: Có 2 link để tải biểu mẫu, Nếu Link này không download được, các bạn kéo xuống dưới cùng, dùng link 2 để tải tài liệu về máy nhé!
Download tài liệu Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu File Word, PDF về máy

Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

Mô tả tài liệu

Nội dung Text: Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

  1. BÀI 2
    RỦI RO THỊ TRƯỜNG

    ThS. Đinh Thị Hồng Thêu
    Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

    v1.0015111225 1

  2. TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG: Hoạt động kinh doanh nguồn vốn của Ngân hàng
    Bạn có biết bộ phận nguồn vốn (thường là Ban Nguồn vốn hoặc Khối Nguồn vốn) làm gì
    không? Họ quản lý và kinh doanh vốn, quản lý và kinh doanh ngoại tệ, họ tham gia tất cả
    các trading mà mang lại lợi nhuận cho Ngân hàng. Tất cả những nghiệp vụ của họ như
    cho vay chênh lệch lãi suất, mua bán ngoại tệ, mua bán vàng và các kim loại quý khác,
    mua bán dầu mỏ, cà phê, cao su… đều mang về cho Ngân hàng những khoản lời rất
    lớn, tuy nhiên nó cũng hàm chứa rủi ro rất lớn vì tất cả các thị trường hàng hóa nói trên
    đều biến động rất mạnh. Do đó bên cạnh mục tiêu lợi nhuận cao thì mục tiêu tối thiểu
    hóa rủi ro thị trường cũng là vấn đề mà các Ngân hàng thương mại quan tâm chú trọng
    rất nhiều hiện nay.

    1. Vậy rủi ro thị trường là gì?
    2. Đo lường nó như thế nào?

    v1.0015111225 2

  3. MỤC TIÊU
    • Giới thiệu và hướng dẫn sinh viên hiểu được về rủi ro thị trường và các quy
    định chuẩn mực của thế giới về loại rủi ro này.
    • Sinh viên được hướng dẫn các phương pháp đo lường rủi ro thị trường và
    ưu nhược điểm của mỗi phương pháp đó.
    • Sinh viên cần nắm được cách sử dụng phương pháp đo lường phù hợp trong
    từng tình huống cụ thể.

    v1.0015111225 3

  4. NỘI DUNG

    Tổng quan về rủi ro thị trường

    Các phương pháp đo lường rủi ro thị trường

    v1.0015111225 4

  5. 1. TỔNG QUAN VỀ RỦI RO THỊ TRƯỜNG
    • Rủi ro thị trường được hiểu là những biến cố có
    thể ảnh hưởng đến thu nhập của tổ chức tài chính
    có nguyên nhân xuất phát từ những thay đổi của
    thị trường.
    • Loại rủi ro được yêu cầu trong trụ cột thứ nhất (yêu
    cầu vốn tối thiểu) của Basel.
    • Lựa chọn cách tiếp cận đo lường rủi ro thị trường:
    LD (Loss Distribution).

    v1.0015111225 5

  6. 2. ĐO LƯỜNG RỦI RO THỊ TRƯỜNG

    2.1. Độ biến động (Volatility)

    2.2. Giá trị rủi ro-VaR (Value at Risk)

    v1.0015111225 6

  7. 2.1. ĐỘ BIẾN ĐỘNG
    • Công thức tính: .06

    1
     
    n 2

    .04
    S2  xi  x
    n  1 i 1 .02

    • Ý nghĩa .00
    • Hạn chế
    -.02
    • Cách giải quyết
    -.04

    -.06
    100 200 300 400 500 600

    Đồ thị Đồ thị chuỗi lợiRVN
    suất VNINDEX

    Đồ thị chuỗi lợi suất VNINDEX

    v1.0015111225 7

  8. 2.2. VALUE AT RISK
    2.2.1. Giới thiệu VaR
    2.2.2. Phương pháp ước lượng
    2.2.3. Hậu kiểm
    2.2.4. Hạn chế của VaR

    v1.0015111225 8

  9. 2.2.1. GIỚI THIỆU VaR

    Giả bạn đang nắm giữ một tài sản A (cổ phiếu…) có giá trị 10 triệu đồng. Bạn muốn biết:
    sau một chu kỳ (1 ngày), với độ tin cậy 99%, nguy cơ thua lỗ tối đa là bao nhiêu? (trong
    điều kiện thị trường bình thường).

    v1.0015111225 9

  10. 2.2.1. GIỚI THIỆU VaR (tiếp theo)

    • Hàm P&L (Profit&Loss).
    • Công thức xác định VaR.
    • Ngân hàng JP Morgan (Mỹ) sử dụng đầu tiên năm 1994.
    • Thiết lập quỹ dự phòng.
    • Độ chính xác của VaR phụ thuộc vào nhiều yếu tố: giá trị hiện có của danh mục, mức
    độ tin cậy, chu kỳ, số liệu và phương pháp tính.

    v1.0015111225 10

  11. 2.2.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VaR
    • Phương pháp tham số:
     Giả định phân phối chuẩn;
     T- Student…
    • Phương pháp phi tham số:
     Phương pháp lịch sử;
     Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo.

    v1.0015111225 11

  12. PHƯƠNG PHÁP THAM SỐ
    • Giả định lợi suất danh mục có phân phối chuẩn:

    VaR(k , (1   ) *100%)    N 1 ( ) * 

    • Khi trung bình và phương sai chưa biết thì được ước lượng bởi trung bình mẫu và
    phương sai mẫu.
    • Độ tin cậy thường lấy 95%, 97,5%, 99%.
    • Chu kỳ 1 ngày, 10 ngày, 1 tháng…

    v1.0015111225 12

  13. VÍ DỤ
    • Chuỗi USD trong thời gian 1/2010 → 9/2011
    • Techcombank
    • Tính VaR cho chuỗi lợi suất tỉ giá RUSD
    0.06

    0.04

    0.02

    Series1
    0
    1
    19
    37
    55
    73
    91
    109
    127
    145
    163
    181
    199
    217
    235
    253
    271
    289
    307
    325
    343
    361
    379
    397
    415
    433
    -0.02

    -0.04

    -0.06

    v1.0015111225 13

  14. VÍ DỤ (tiếp theo)
    • Đồ thị lịch sử

    v1.0015111225 14

  15. VÍ DỤ (tiếp theo)
    • Thống kê mô tả:

    Thống kê RUSD
    Trung bình mẫu 0,00029475
    Độ lệch chuẩn mẫu 0,0063692
    Phương sai mẫu 4,0567E-05
    Hệ số nhọn 23,3826686
    Hệ số bất đối xứng 0,01693131
    Giá trị nhỏ nhất -0,04619287
    Giá trị lớn nhất 0,05091543
    Số quan sát 444

    v1.0015111225 15

  16. VÍ DỤ (tiếp theo)
    • Giá trị VaR:

    VaR 0,95 0,975 0,99

    -0,01018 -0,01219 -0,01452

    • Mô hình VaR-RiskMetrics
    JP Morgan đưa ra năm 1995:
     Lợi suất phân phối chuẩn;
     Trung bình tuân theo mô hình ARMA;
     Phương sai tuân theo mô hình GARCH.
    • Quy tắc căn bậc 2.

    v1.0015111225 16

  17. PHƯƠNG PHÁP LỊCH SỬ (historical method)
    Đưa ra giả thuyết rằng sự phân bố lợi suất trong quá khứ có thể tái diễn trong tương lai.
    • Tính giá trị hiện tại của danh mục đầu tư.
    • Tính lợi suất của danh mục đầu tư.
    • Xếp các lợi suất theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất.
    • Tính VaR theo độ tin cậy và số liệu lợi suất quá khứ.
    • Áp dụng phương pháp lịch sử cho chuỗi số liệu trên có:
    Giá trị VaR:

    VaR 0,95 0,975 0,99

    -0,00489 -0,01005 -0,02384

    v1.0015111225 17

  18. PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG (Monte-Carlo)
    • Phương pháp mô phỏng Monte Carlo ta sẽ sinh ra số ngẫu nhiên được sử dụng để
    ước lượng lợi suất (hoặc giá) của tài sản sau mỗi chu kỳ tính toán:
     Mô phỏng một số lượng rất lớn N bước lặp;
     Xác định lợi suất cho danh mục;
     Xếp các lợi suất ri theo thứ tự giá trị từ thấp nhất đến cao nhất;
     Tính VaR theo độ tin cậy và tỷ lệ phần trăm (percentile) của số liệu ri.
    • Trên cơ sở sinh 1000 số ngẫu nhiên dựa trên phân phối chuẩn trung bình = 0 và
    phương sai = 1 và từ chuỗi dữ liệu ban đầu ước lượng được các tham số trung bình
    và phương sai.
    Ta tính được VaR:

    VaR 0,95 0,975 0,99

    -0,01048 -0,012 -0,01405

    v1.0015111225 18

  19. 2.3. HẬU KIỂM (Backtesting)
    • Quy định bắt buộc.
    • Đánh giá tính chính xác của mô hình.
    • Quá trình hậu kiểm VaR như sau:
     Bước 1: Sử dụng công thức VaR(P&L) tính P&L từng ngày của tài sản (P&L lý
    thuyết theo VaR). Chú ý khi tính VaR(P&L) của từng ngày ta phải sử dụng giá trị
    thực tế của tài sản trong ngày trước đó.
     Bước 2: Tính P&L thực tế của từng ngày.
     Bước 3: So sánh P&L lý thuyết và thực tế của từng ngày để tìm số ngày có P&L
    thực tế (P&L âm: ngày lỗ) vượt quá P&L lý thuyết.
    Hậu kiểm với 250 quan sát:

    Số vượt quá 0→4 5→9 10

    VaR (99%) Green Yellow Red

    v1.0015111225 19

  20. 2.4. ƯU VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA BA PHƯƠNG PHÁP TÍNH VaR

    Phương
    Ưu điểm Nhược điểm
    pháp
    Lịch sử • Thiết kế và áp dụng dễ dàng; • Thị trường biến động lớn không phù hợp;
    (historical • Không cần giả thuyết về quy • Tương lai có thể không giống quá khứ.
    analysis) luật phân bố.
    Phương sai – • Thiết kế và áp dụng dễ dàng; • Tính VaR không tốt cho những danh mục
    hiệp phương • Áp dụng cho danh mục đầu phi tuyến (quyền chọn);
    sai (tham số) tư bao gồm chứng khoán • Ít quan tâm đến trường hợp xấu nhất (thị
    tuyến tính. trường biến động bất thường).
    • Có khả năng tính VaR rất • Không dễ chọn một phân bố xác suất;
    chính xác; • Chi phí tính toán rất cao (thời gian thực
    Monte Carlo • Áp dụng cho danh mục đầu thi, bộ nhớ máy vi tính mạnh…).
    tư bao gồm chứng khoán
    phi tuyến.

    v1.0015111225 20

Download tài liệu Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 2 – ThS. Đinh Thị Hồng Thêu File Word, PDF về máy