BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO
TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.
HCM

CÔNG TRÌNH DỰ
THI

GIẢI
TH
Ư

THUỘC NHÓM NGÀNH KHOA HỌC
KINH TẾ
iMỤC
L
ỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT
TẮT

iii
DANH MỤC
BẢNGiv
DANH MỤC BIỂU ĐỒ, HÌNH VẼ. v


Các phương pháp tính
VaR.
4

1.3.3.

Các hạn chế của mô hình
VaR.
8

1.3.4.

Giới thiệu Back – test 8

1.3.5.

Giới thiệu Stress – test và E-VaR. 8

CHƯƠNG
2. THỰC TRẠNG KINH DOANH NGOẠI TỆ VÀ HOẠT ĐỘNG

QUẢN TRỊ RỦI RO TỶ GIÁ TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM QUA CÁC NĂM

2010 - 2012 10

2.1.

Khung pháp lý trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Việt
Nam.

Kết quả hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các NHTM qua các năm 2010

– 2012 17

2 2.3.2.

Mức độ cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ. 21

2.4.

Thực trạng quản trị rủi ro tỷ giá của các NHTM Việt Nam. 23

2.5.

Sự cần thiết phải sử dụng mô hình VaR trong đo lường rủi ro tỷ giá. 24

CHƯƠNG
3. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VALUE AT RISK TRONG VIỆC ĐO
LƯỜNG
VÀ
ĐƯA
RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN TRỊ RỦI RO TỶ GIÁ TẠI CÁC
NHTMVN 25

3.1.

Ứng dụng mô hình Value at Risk để đo lường rủi ro tỷ giá 25


3.3.2.

E- VaR 31

3.4.

Hiệu quả của mô hình Value at
Risk.
32

3.4.1.

Đưa ra mức chịu đựng của ngân hàng khi gặp rủi ro tỷ giá 32

3.4.2.

Ứng dụng kết quả tính VaR để quản trị rủi ro tỷ giá bằng công cụ ngoại
tệ phái sinh. 32

3.4.3.

Ứng dụng Value at Risk và Optquest để xác định trạng thái ngoại tệ tối

ưu 39

3.5.

Kiến
nghị.
KQKDNT
Kết quả hoạt động kinh doanh ngoại tệNHNN
Ngân hàng Nhà nước Việt NamNHNTVN
Ngân hàng Ngoại thương Việt NamNHTM
Ngân hàng Thương mạiNHTMCP
Ngân hàng Thương mại Cổ phầnNHTW
Ngân hàng Trung ươngPGD
Phòng giao dịch
Vietinbank
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công thương.VN
Việt Nam

4 DANH MỤC
BẢNG
Bảng 2.1.Tình hình kinh doanh của các NHTMCP qua các năm 2010 -
2012 17Bảng 2.2. Chỉ số HHI cho thu nhập thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại tệ.
21Bảng 2.3. Thị phần thu nhập thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại tệ.
22Bảng 2.4. Quy định về trạng thái ngoại tệ của tổ chức tín dụng, ngân hàng NH
nước


31Bảng 3.6. Bảng tính tỷ giá mua kỳ hạn
EUR/VND. 36Bảng 3.7. Tính toán lời/ lỗ trong chiến thuật Long
Butterfly. 37Bảng 3.8. Bảng tính lời lỗ của chiến thuật Short
Stradle.

38Bảng 3.9. Các chiến thuật quyền chọn và cách sử
dụng.

38Bảng 3.10. Kết quả trạng thái ngoại hối tối ưu ngày
01/04/2013.

40Bảng 3.11. Kết quả tính toán chi phí biên các hợp đồng kỳ hạn.

12

Hình 2.2. Lời lỗ của ngân hàng trong hợp đồng kỳ hạn cam kết mua ngoại
tệ.
13

Hình 2.3. Lời lỗ của quyền chọn mua ở vị thế khách hàng. 15

Hình 3.1. Dữ liệu tỷ giá trong quá khứ từ 01/07/2002 đến 04/03/2013 25

Hình 3.2. Tính toán VaR theo phương pháp mô phỏng lịch sử bằng bảng tính spread

sheet 25

Hình 3.3. Kết quả tính VaR bằng mô phỏng Monte Carlo 10.000 tình
huống.
28

Hình 3.4. Kết quả kiểm định Back test. 29

Hình 3.5. Kết quả Stress test 10.000 mô
phỏng.
30

Hình 3.6. Lược đồ tự tương quan 35

Hình 3.7. Lời/ lỗ trong chiến thuật Butterfly cặp tỷ giá USD/VND 37

Hình 3.8. Hình vẽ minh họa bán quyền chọn mua và bán quyền chọn bán – Short
Stradle 38

đạt 191.104 triệu VNĐ, năm 2012 lợi nhuận hoạt động này dừng ở -1.863.643 triệu
VNĐ, tức là giảm 8,75 lần so với năm 2010. Hoặc trường hợp của Eximbank kết
quả kinh doanh ngoại tệ năm 2010 và 2012 lần lượt là 15.750 triệu VNĐ, và -
297.374 triệu VNĐ, tức kết quả năm 2012 giảm 17,9 lần so với năm 2010.

Vậy nhân tố nào đã làm nên những sự khác biệt trên? Chìa khóa để thành công
trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ chính là quản trị rủi ro tỷ giá (Keyon 1990).
Mặc dù vậy, thực tế việc quản trị rủi ro tỷ giá tại Việt Nam lại được thực hiện theo
cơ chế trạng thái ngoại tệ. Cơ chế này đã không phản ánh được đúng rủi ro tỷ giá
mà các ngân hàng thương mại đang gặp phải, đồng thời cũng tỏ ra một số không
hiệu quả.

Thêm một yếu tố khác nữa chính là sự cạnh tranh gay gắt trong hoạt động kinh
doanh ngoại tệ giữa các NHTM trong và ngoài nước, mà phần thắng đang dần thuộc
về các NHTM nước ngoài. Điều này sẽ gây ra một số khó khăn cho hoạt động
KDNT cũng như hoạt động tài trợ xuất nhập khẩu của các NHTM trong nước.
7 Cuối cùng xuất phát từ cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính tại Mỹ năm 2007 – 2008
trước tình hình nhiều ngân hàng sụp đổ. Nhưng lại có một số ngân hàng vẫn vững
thế nhờ vào việc sử dụng công cụ quản trị rủi ro mạnh.
Chính từ những nguyên nhân này mà tác giả đã thực hiện đề tài “Ứng dụng mô hình
Value at Risk trong việc đo lường và đưa ra quyết định quản trị rủi ro tỷ giá tại các
NHTM Việt Nam”.

2.

XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU.


NHTM Việt Nam đang diễn ra như thế nào?

Thứ ba, tại sao cần sử dụng mô hình Value at Risk để đo lường rủi ro tỷ giá? Thực
sự mô hình Value at Risk là gì?

Thứ tư, ứng dụng của mô hình Value at Risk để đo lường rủi ro tỷ giá ra sao? Và
việc sử dụng kết quả từ mô hình Value at Risk để ra quyết định quản trị rủi ro tỷ giá
như thế nào?

Thứ năm, có những hạn chế nào của mô hình Value at Risk và cách khắc phục ra
sao?
8

viiiĐể trả lời những câu hỏi nghiên cứu trên bài viết tập trung nghiên cứu những đối

tượng sau đây.

Thứ nhất, phân tích tình hình thực trạng về quản trị rủi ro tỷ giá và hoạt động kinh
doanh ngoại tệ tại Việt Nam để làm cơ sở khẳng định tầm quan trọng của mô hình
Value at Risk.

Thứ hai, nghiên cứu lý thuyết và cách ứng dụng mô hình Value at Risk để áp dụng
tại Việt Nam.

Thứ ba, phân tích những hạn chế của mô hình Value at Risk để tìm ra những giải

pháp hoàn thiện và kiến nghị.


Chương 1. Trình bày những sơ sở về rủi ro tỷ giá, tính tất yếu của rủi ro này, đồng
thời khẳng định tầm quan trọng của công tác quản trị rủi ro tỷ giá, cùng với đó là
việc giới thiệu mô hình VaR cùng những cách thức đo lường.
9 Chương 2. Trình bày thực trạng hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại các NHTM Việt
Nam cùng với quá trình quản trị rủi ro, để cho thấy những bất cập trong quản trị rủi
ro tỷ giá tại Việt Nam. Đồng thời để tăng tính thuyết phục khi đưa ra tầm quan
trọng của việc ứng dụng VaR, tác giả đã trình bày chỉ số HHI, chỉ số đo lường mức
độ cạnh tranh, trong hoạt động KDNT.

Chương 3. Trên cơ sở nền tảng lý thuyết chương 1, tầm quan trọng của mô hình
VaR đã được khẳng định tại chương 2, chương 3 tập trung trình bày ứng dụng của
mô hình VaR cùng những cách khắc phục hạn chế. Nội dung cuối chương là phần
trình bày một số mô hình cũng như chỉ số giúp tăng hiệu quả của việc ứng dụng mô
hình VaR để đưa ra quyết định quản trị rủi ro tỷ giá.

6.

Ý NGHĨA CỦA CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU. Bài viết có ý nghĩa lý luận và thực tiễn về mặt kinh tế xã hội, nhất là trong điều kiện
thực tế tại Việt Nam hiện nay.

Về mặt lý luận, bài viết đã hệ thống hóa lại những vấn đề liên quan đến rủi ro tỷ giá,
quản trị rủi ro tỷ giá. Trình bày những nội dung liên quan đến mô hình VaR cùng
với những cách khắc phục hạn chế. Đây là những đóng góp cho việc phát triển


Rủi ro tỷ giá và tính tất yếu của rủi ro tỷ giá.

Sự sụp đổ của chế độ tỷ giá cố định được thiết lập thông qua hệ thống tiền tệ
Bretton Woods đã tạo ra sự biến động không lường trước của tỷ giá hối đoái, mặc
dù chính phủ các nước đã cố gắng neo những tỷ giá này lại (Bandopadhya, Gotti,
and Lu, 2010). Từ sự biến động này đã tạo ra những thua lỗ tiềm ẩn cho những nhà
đầu tư, hoạt động kinh doanh ngoại tệ. Những thua lỗ tiềm ẩn này được gọi bằng
một khái niệm quen thuộc hơn là rủi ro tỷ giá. Rủi ro tỷ giá ngày càng trở nên
nghiêm trọng khi mà sự biến động của cung cầu ngoại tệ, cũng như các nhân tố
khác của nền kinh tế đang diễn ra ngày càng nhanh (Viktor Popov and Yann
Stutzmann, 2003).

Sự thay đổi của tỷ giá hối đoái cũng là một trong những nguyên nhân gây ra rủi ro
tài chính cho các NHTM. Nếu các NHTM muốn đo lường được rủi ro này, thì một
phương pháp thích hợp cần được tìm ra (Moremi Marwa, 2006).

Với các NHTM rủi ro tỷ giá tồn tại chủ yếu do sự mở rộng phạm vi hoạt động của
mình trên nhiều lĩnh vực (Hillier, 2003). Đặc biệt hoạt động kinh doanh ngoại tệ, cụ
thể là trên các giao dịch ngoại tệ phái sinh như quyền chọn, kỳ hạn, swap đã mở ra
cho ngân hàng nhiều trạng thái ngoại tệ, cũng như nhiều mức rủi ro tiềm ẩn khi tỷ
giá biến động (Crouhy el, 2001).

Tuy nhiên các NHTM không thể không tiến hành các giao dịch ngoại tệ này, cũng
như không thể không mở rộng phạm vi hoạt động của mình được vì nhu cầu giao
dịch cũng như bảo hiểm tỷ giá của khách hàng ngày càng cao (Moremi Marwa,
2006).

Chìa khóa để thành công trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ ở các NHTM chính là


Tuy nhiên trong thực tế một vấn đề về quản trị rủi ro tỷ giá hay gặp chính là các
ngân hàng chỉ nhận ra là mình đang gặp rủi ro tỷ giá khi khoản lỗ trong hoạt động
kinh doanh ngoại tệ thực xãy ra (Hiller, 2003). Điều này là không phù hợp vì thực
chất quản trị rủi ro tỷ giá chính là để giảm lỗ hoặc né tránh lỗ và nó được thực hiện
trước khi khoản lỗ đó xãy ra. Nguyên nhân chính khiến các ngân hàng không quan
tâm đến rủi ro họ đang gặp phải chính là thiếu đi công cụ đo lường rủi ro.

Để giúp nhà quản trị rủi ro của ngân hàng giải quyết những hạn chế này, bài viết

xin được tiếp tục với việc giới thiệu mô hình Value at Risk.

1.3.

Mô hình Value at Risk và cơ sở khoa học để đo
lường
rủi ro tỷ giá.

1.3.1.

Lý luận mô hình Value at Risk.

Value at Risk là gì?

Bạn đang chịu trách nhiệm quản trị rủi ro tỷ giá tại một ngân hàng. Nếu ngài giám
đốc đã đọc một thông tin liên quan đến những khoản lỗ do biến động tỷ giá ở một
ngân hàng khác, và ông ta muốn biết liệu rằng điều tương tự đó có xãy đến với ngân
hàng của ông ta không. Hay nói khác hơn ông ta muốn biết rủi ro tỷ giá tác động
đến ngân hàng như thế nào? Bạn sẽ trả lời bằng những con số trạng thái ngoại tệ
chăng? Điều này chưa đủ trừ khi ngài giám đốc đó cực kỳ am hiểu về trạng thái
ngoại tệ sẽ gây ra cho ngân hàng ông ta nguy hiểm đến mức nào. Câu trả lời có thể

VaR = X (α) với P[X X (α)] = α vậy để minh họa cho dạng tổng quát của mô
hình này chúng ta sẽ chấp nhận một giả định rằng VaR tuân theo phân phối chuẩn
N(0;1) khi đó VaR sẽ được xác định như sau.

Hình 1.1. Phân phối xác suất tính
VaR.

5%
-1 -0,8
VaR
-0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1


Các phương pháp tính VaR.

Tùy theo quan điểm của các tác giả mà họ tiến hành chia các phương pháp tính VaR
thành nhiều cách. Tuy nhiên ở đây, tác giả sẽ theo những quan điểm phổ biến tức có
tất cả ba phương pháp tính VaR được sử dụng ưa chuộng.
Tuy nhiên cần nói trước rằng mỗi phương pháp được giới thiệu sẽ có độ chính xác
khác nhau. Nếu nhà quản trị mong muốn một sự đơn giản trong tính toán thì dĩ
nhiên kết quả tính VaR sẽ kém chính xác hơn so với việc sử dụng những phép mô
phỏng phức tạp.

1.3.2.1.

Phương pháp mô phỏng lịch sử. VaR được tính toán mà không cần phải giả thiết giá trị VaR tuân theo phân phối
chuẩn, theo đó cách tính này mang tính chất đơn giản. Tuy nhiên kết quả tính toán
từ phương pháp này sẽ mang tính chính xác kém hơn.

Các bước tính toán.

Bước 1. Từ dữ liệu hàng ngày Y
t
t=1,…,n tính thay đổi giá trị hàng ngày %ΔY
t
=(Y
t– Y

việc kinh doanh, đặc biệt KDNT có hiệu quả, vì ngày nay với sự phát triển của khoa
học kỹ thuật máy tính, thì việc tính toán không còn là vấn đề trở ngại nữa. Nên
chính tính không chính xác từ phương pháp này sẽ là trở ngại lớn nhất khi quản trị
rủi ro.

1.3.2.2.

Phương pháp Variance – Covariance. Phương pháp này còn gọi là phương pháp phương sai, hiệp phương sai.

Đầu tiên hãy nói về sự ra đời của phương pháp variance – covariance này. Các nhà
quản trị cho rằng rủi ro của một danh mục đầu tư phải có sự liên hệ từ các rủi ro của
các tài sản, chứ nó không thể bằng tổng rủi ro của các tài sản trong một danh mục
đầu tư. Chính vì thế khái niệm Covariance đã được ra đời để tính toán rủi ro cho
một danh mục đầu tư. Hãy tiếp tục ở một khía cạnh khác, phương pháp mô phỏng
lịch sử còn có thêm một khuyết điểm khi không chú ý đến sự biến động rủi ro cùng
nhau của các tài sản trong một danh mục. Do vậy nếu sử dụng phương pháp này để
đo lường VaR cho danh mục thì kết quả càng không chính xác. Từ những lý do này
mà phương pháp Variance- covariance đã được ra đời để đáp ứng nhu cầu tính VaR
làm sao vừa có thể đáp ứng được tính chính xác, vừa thể hiện được sự biến động rủi
ro của cả danh mục bằng ma trận covariance.

Quy trình tính toán.

Bước 1. Từ dữ liệu hàng ngày Y
t
t=1,…,n tính thay đổi giá trị hàng ngày %ΔY
t

1, dùng hàm average trong excel chúng ta tính được tỷ suất sinh lợi trung bình của
từng đồng tiền X
1
, X
2
, …, X
n
.
Tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục
̅
= w
1
X
1
+ w
2
X
2
+ … + w
n
X
n

Bước 3. Tính toán ma trận covariance cho danh mục.

Nếu danh mục chỉ có một tài sản thì thay vì tính ma trận covariance chúng ta tính

thẳng ra độ lệch chuẩn bằng những công thức quen thuộc.

Còn nếu danh mục có từ hai tài sản trở lên phải sử dụng đến ma trận covariance. Ma

2
Cov
2,2
… W
2
w
n
Cov
2,n

…
… … … …Đồng tiền N
w
n
w
1
Cov
n,1
w
n
w
2
Cov
n,2
… w
2
Cov


Bước 5. Tính VaR của danh mục.
7 VaR =
̅
- Z
α
σ với Z
σ
được tính theo phân phối chuẩn N(0;1) và thường được tính
bằng excel với cách dùng hàm Normsdist.

Ưu điểm phương pháp này cho kết quả chính xác nhất, vì nó bao hàm những biến

động có thể xãy ra trong quá khứ vào kết quả tính toán VaR.

Nhược điểm của phương pháp này là đòi hỏi khối lượng tính toán nhiều. Nhưng
theo quan điểm của tác giả, với sự phát triển của nhiều phần mềm thì việc tính toán
đã trở nên đơn giản rất nhiều. Nên phương pháp này nên được sử dụng rộng rãi để
có thể tính toán VaR chính xác nhất.

Một câu hỏi khác nếu chúng ta có dữ liệu theo tuần, mà cần tính VaR của 15 ngày
thì sao? Lúc này VaR sẽ được tính toán như sau
VaR (k ngày, mức ý nghĩa α) = √ VaR (tuần, σ)
8
1.3.3.

Các hạn chế của mô hình VaR.

Để có thể tính toán được VaR bằng mô hình Value at Risk không đòi hỏi dữ liệu
quá khứ phải là bao nhiêu mẫu thì kết quả tính toán mới chính xác. Do vậy đôi lúc
trong những trường hợp nhà quản trị chỉ có khoảng 10 đến 15 mấu cũng sẽ tính ra
được VaR như bình thường, nhưng kết quả này có thể không chính xác do vậy cần
dùng đến Back test được trình bày tại mục 1.3.4.

Song song đó VaR chỉ phản ảnh những biến động từ dữ liệu lịch sử do người tính
toán cung cấp. Nên có đôi lúc chuỗi dữ liệu này không bao gồm những biến động
lớn trong các cuộc khủng hoảng. Do vậy để kết quả VaR phản ánh chính xác chúng
ta cần dùng đến stress – test được trình bày tại mục 1.3.5.

9 ∑

quan tâm từ sau khủng hoảng kinh tế năm 2008, khi các nhà quản trị tài chính hàng
đầu nước Mỹ phải đối mặt với những cơn lỗ khủng khiếp mà họ, thậm chí rằng,
không biết được khoản lỗ này xuất phát từ đâu. Chính mô hình VaR mà họ thần
tượng đã phản bội lại họ khi không thể đo lường những cú sốc kinh tế như thế. Kể
từ thời điểm này mà các nhà kinh tế lại tiếp tục phát triển Stress- test và E-VaR với
mong muốn khắc phục những nhược điểm của VaR. Vậy Stress – test và E- VaR
thực chất là gì?

Stress – test thực chất là phép kiểm định lại VaR trong trường hợp thị trường có
những cú sốc đột biến bất ngờ. Hay cách khác hơn sau khi thực hiện Stress – test
kết quả VaR trong những trường hợp đột biến sẽ được biết đến. Từ kết quả này, kết
hợp với kết quả VaR trong những điều kiện bình thường và những kinh nghiệm của
nhân viên, nhà quản lý KDNT để có những giải pháp phòng ngừa rủi ro tỷ giá bằng
công cụ phái sinh.

Còn E-VaR là chữ viết tắc của Expanded Value at Risk, tức nó là giá trị mở rộng
của VaR. Thường E-VaR được dùng trong những trường hợp mà kiểm định Back –
test cho kết quả bác bỏ VaR tức số ngày trong quá khứ có độ biến động thua lỗ lớn
hơn VaR vượt quá số lượng cho phép. E-VaR sẽ được tính theo mô hình sau đây.

Giả sử một dữ liệu đầu vào là những thua lỗ vượt quá VaR ký hiệu là L, hàm mật độ
xác suất chuẩn của L ký hiệu là , đồng thời mức ý nghĩa ký hiệu là và hàm
xác suất của mức ý nghĩa này ký hiệu là lúc này E-VaR sẽ được tính như sau.

Với p
i
là xác suất thua lỗ ứng với mức lỗ l
iE-VaR sẽ cho kết quả chính xác về việc đo lường rủi ro hơn VaR trong những
trường hợp back –test bác bỏ VaR. Tuy nhiên không phải lúc nào E-VaR cũng hữu
hiệu vì nếu nhà quản trị cứ đi dự phòng rủi ro thì mức lợi nhuận sẽ phải giảm xuống
ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh. Nên một lần nữa khẳng định lại rằng E-VaR chỉ
nên sử dụng trong những hợp đồng KDNT lớn hoặc trong trường hợp Back test cho
rằng VaR đang đánh giá thấp rủi ro.
10
CHƯƠNG
2.THỰC TRẠNG KINH DOANH NGOẠI TỆ VÀ HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ

RỦI RO TỶ GIÁ TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM QUA CÁC NĂM 2010 - 2012 2.1.

Khung pháp lý trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Việt Nam.


1
1
hành chế độ báo cáo của những đại lý này.

Thứ sáu, Thông tư số 20/2011/TT-NHNN ngày 29/08/2011 của NHNN quy định về
việc mua, bán ngoại tệ tiền mặt của cá nhân với tổ chức tín dụng được phép. Theo
đó thông tư này cho phép cá nhân cũng được mua ngoại tệ để đáp ứng các nhu cầu
học tập, sinh hoạt, chữa bệnh,… ở nước ngoài. Đồng thời quy định rõ hạn mức áp
dụng cho một cá nhân là 100 USD/người/1 ngày. Nhưng hạn mức này có thể thay
đổi theo mức độ tự cân đối ngoại tệ của tổ chức tín dụng. Cùng với đó là việc quy
định về nghiệp vụ mua lại ngoại tệ của cá nhân khi có nhu cầu giao dịch.

Thứ bảy, Thông tư số 07/2012/TT-NHNN ngày 20/3/2012 của NHNN quy định về
trạng thái ngoại tệ của các tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Theo
đó tổ chức tín dụng chỉ được phép duy trì trạng thái ngoại tệ dương hoặc âm không
quá 20% vốn tự có vào cuối ngày. Riêng với các chi nhánh ngân hàng nước ngoài
thì tổng trạng thái ngoại tệ dương hoặc âm không quá 5 triệu USD vào cuối ngày.

Nhận xét do tính đặc thù cũng như rủi ro từ sự biến động của tỷ giá, mà hoạt động
KDNT được chi phối bởi nhiều văn bản pháp lý. Tuy nhiên nếu so sánh với một số
nước phát triển như Mỹ đã quy định rõ mức lỗ tối đa hàng ngày cho một ngân hàng
là bao nhiêu, thì cách quản lý bằng trạng thái ngoại tệ của Việt Nam có phần chưa
đánh giá được rủi ro tỷ giá mà các ngân hàng đang vướng phải. Chính vì như thế
một yêu cầu cho những NHTM ở VN hoạt động KDNT là phải tự xây dựng cho
mình một phương pháp đo lường rủi ro thích hợp. Vấn đề này sẽ được nêu rõ hơn
tại mục 2.4.



Lợi ích khi sử dụng giao dịch spot với
khách hàng: Thủ tục nhanh chóng, thời
gian giao dịch nhanh, đáp ứng ngay nhu
cầu ngoại tệ hoặc chuyển đổi ngoại tệ Hình 2.1. Lợi nhuận/ lỗ của khách hàng
trong vị thế mua ngoại tệ.

Profit
Profit S
o
St

Losses

của khách hàng, không giới hạn quy mô giao dịch, áp dụng với nhiều loại ngoại tệ
khác nhau (theo như ở nhiều Ngân hàng là khoảng 18 loại ngoại tệ khác nhau được
niêm yết theo tỷ giá mua, tỷ giá bán tiền mặt, bán chuyển khoản).


1

Thường gặp trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ của các ngân hàng để đáp ứng ngay nhu cầu mua bán
ngoại tệ của khách hàng.
2

S
o
là tỷ giá thực hiện mua bán.
3

Đây là điểm giống như việc kinh doanh sản phẩm ngoại tệ phái sinh của các ngân hàng trên thế giới.
1
3
theo thỏa thuận, song song đó giúp khách hàng có thể tính toán được chi phí phát
sinh liên quan đến khoản ngoại tệ giao dịch kỳ hạn, và cuối cùng giúp khách hàng
tránh sự khan hiếm ngoại tệ trong tương lai vì hợp đồng Forward là bắt buộc thực
hiện.
Với giao dịch ngoại tệ kỳ hạn sẽ mở ra cho ngân hàng một trạng thái ngoại tệ có thể
là long position hoặc put position, cộng với sự biến động khó đoán của tỷ giá sẽ
mang lại những rủi ro cao khi triển khai sản phẩm này. Sự rủi ro sẽ được minh họa
như sau Hình 2.2.

Hình 2.2. Lời lỗ của ngân hàng trong hợp đồng
kỳ hạn cam kết mua ngoại tệ.

St


Thứ tư, khách hàng xin kéo dài thêm hợp đồng kỳ hạn vào ngày đáo hạn.

Thứ năm, khách hàng xin được thực hiện bất cứ lúc nào trong một khoảng thời gian.

Thứ sáu, khách hàng xin được thực hiện sớm hợp đồng.