BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
….o0o….
CÔNG TRÌNH DỰ THI
GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN
“NHÀ KINH TẾ TRẺ - 2011”
TÊN CÔNG TRÌNH:
ĐO LƯỜNG RỦI RO
THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH Ở VIỆT NAM
THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ
2
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................5
DANH MỤC BẢNG BIỂU................................................................................6
DANH MỤC HÌNH VẼ.....................................................................................7
PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................8
Chương 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN.........................................................................10
1.1 Một số nguyên nhân của rủi ro thị trường........................................10
1.1.1 Môi trường kinh tế thay đổi ........................................................... 10
1.1.1.1 Biến động của thị trường chứng khoán........................................ 10
1.1.1.2 Biến động tỷ giá hối đoái ............................................................ 11
1.1.1.3 Biến động lãi suất........................................................................ 11
1.1.1.4 Biến động giá cả hàng hóa .......................................................... 11
1.1.2 Hoạt động đầu tư ngày càng tăng................................................... 11
1.1.3 Khoa học kỹ thuật phát triển.......................................................... 12
1.2 Một số phương pháp tính toán rủi ro ................................................12
1.2.1 Phân tích Gap ................................................................................. 13
1.2.2 Phân tích Duration.......................................................................... 13
1.2.3 Phân tích triển vọng....................................................................... 14
1.2.4 Lý thuyết danh mục đầu tư ............................................................ 14
1.2.5 Đo lường rủi ro phái sinh............................................................... 16

2.2.3 Giai đoạn từ tháng 1/2005 đến 2007 .............................................. 40
2.2.4 Giai đoạn thăng trầm năm 2008 và bước hồi phục năm 2009......... 41
2.2.5 Thị trường chứng khoán năm 2010................................................ 42
2.2.6 Thị trường những tháng đầu năm 2011 .......................................... 42
2.3 Công cụ đo lường rủi ro phổ biến: Độ lệch chuẩn ............................44
2.3.1 Ưu điểm ........................................................................................ 44
2.3.2 Nhược điểm................................................................................... 44
Chương 3. TÌM KIẾM MÔ HÌNH TÍNH TOÁN RỦI RO THỊ TRƯỜNG
PHÙ HỢP CHO VIỆT NAM .......................................................47
3.1 Cơ sở dữ liệu.......................................................................................47
3.2 Lựa chọn mô hình đo lường rủi ro phù hợp cho thị trường Việt Nam48
4
3.2.1 Xác định dạng mô hình đo lường phù hợp ..................................... 48
3.2.2 Chọn các thông số cho mô hình..................................................... 51
3.2.2.1 Lựa chọn độ trễ p, q trong mô hình ARIMA(p,q) ....................... 51
3.2.2.2. Lựa chọn biến số trong các mô hình họ ARCH .......................... 52
3.3 Kiểm định mô hình trên thị trường Việt Nam ..................................56
3.4 Ý nghĩa mô hình .................................................................................57
Chương 4: HẠN CHẾ VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH
TRONG TƯƠNG LAI..................................................................58
4.2 Định hướng phát triển mô hình trong tương lai ...............................60
PHẦN KẾT LUẬN..........................................................................................62
TÀI LIỆU THAM KHẢO...............................................................................63
PHỤ LỤC ..........................................................................................66
Phụ lục 1: Bảng thống kê giá trị t-prob không phù hợp của các mô hình
GARCH(p,q).............................................................................66
Phụ lục 2: Bảng kết quả các mô hình GJR(p,q) theo phân phối student...67
5
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
CPI Chỉ số giá tiêu dùng

Hình 2.7. Tỷ lệ dữ trữ ngoại tệ bắt buộc đối với không kỳ hạn và kỳ hạn dưới
12 tháng đối với các tổ chức tín dụng thông thường.
Hình 2.8. Tỷ lệ dữ trữ nội tệ bắt buộc đối với không kỳ hạn và kỳ hạn dưới 12
tháng đối với các tổ chức tín dụng thông thường.
Hình 3.1. Phân phối Variance of tỷ suất sinh lợi từng ngày of VN-Index
Hình 3.2. Độ biến động của TSSL từng ngày of VN-Index
Hình 4.1. Các nhân tố quan trọng nhất đóng góp vào định giá quá mức thị
trường trong thời kỳ bong bóng đầu cơ.
8
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do nghiên cứu
Trên thị trường tài chính nói chung, vấn đề được nhà đầu tư quan tâm nhiều nhất
khi tiến hành lựa chọn một danh mục đầu tư là xác định được rủi ro và tỷ suất
sinh lợi của danh mục đó. Đã có rất nhiều bài nghiên cứu tìm hiểu về các vấn đề
này, tuy nhiên với đặc thù các thị trường tài chính khác nhau cũng như tại những
giai đoạn khác nhau, mà thị trường không luôn đúng với một mô hình đo lường
rủi ro nào cả.
Đối với TTCK Việt Nam, tuy mới ra đời hơn 10 năm nhưng được đánh giá là thị
trường mới nổi rất tiềm năng, nên đã thu hút được rất nhiều nhà đầu tư tham gia
vào thị trường. Từ đó nhu cầu tìm ra một phương pháp đo lường rủi ro thị trường
để nhà đầu tư có cơ sở có thể tin cậy dùng định giá tài sản tài chính các ngày
càng trở thành một nhu cầu thiết yếu.
Tuy nhiên do nhiều lý do đặc thù nên việc đánh giá rủi ro thị trường ở Việt Nam
còn rất nhiều hạn chế, về nguồn dữ liệu, về tính chất nhà đầu tư,… nên việc đo
lường rủi ro thị trường tại thị trường tài chính ở Việt Nam rất khó khăn, chính vì
vậy nhóm nghiên cứu quyết định tiến hành nghiên cứu đề tài “Đo lường rủi ro thị
trường tài chính ở Việt Nam”.
2. Xác định vấn đề nghiên cứu
Đề tài này tập trung chủ yếu nghiên cứu các phương pháp đo lường rủi ro và đưa
ra một số mô hình để đo lường các rủi ro đó đang được áp dụng trên Thế giới. Từ

rủi ro theo lý thuyết danh mục đầu tư và mô hình dùng cận biên và các mô hình
họ ARCH để tính toán rủi ro thị trường theo lý thuyết VaR.
Chương 2: Xét tình hình rủi ro thị trường tài chính thực tiễn ở Việt Nam và tình
hình đo lường rủi ro phổ biến ở Việt Nam hiện nay bằng hệ số Độ lệch chuẩn.
Chương 3: Lựa chọn và kiểm định sự phù hợp của mô hình GARCH(2,1) trên
TTCK Việt Nam.
Chương 4: Những đặc điểm của thị trường tài chính Việt Nam dẫn đến hạn chế
trong việc đo lường rủi ro thị trường tài chính.
10
Chương 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN
1.1 Một số nguyên nhân của rủi ro thị trường
Rủi ro thị trường là một dạng cụ thể của rủi ro tài chính, nó thể hiện ở khả năng
lời hoặc lỗ của một hoạt động kinh doanh, đầu tư, phụ thuộc vào những thay đổi
bất thường của giá cả trên thị trường, lãi suất thị trường hoặc tỷ giá hối đoái trên
thị trường. Vì thế rủi ro thị trường cũng được phân loại theo nhiều loại khác
nhau: đó là rủi ro lãi suất, rủi ro cổ phiếu, rủi ro tỷ giá hoặc rủi ro giá cả hàng
hóa, … Tùy theo từng nhân tố tác động đến nó mà xác định cho chính xác. Rủi ro
thị trường có thể được phân biệt rõ ràng với những dạng khác của rủi ro tài chính,
mà cụ thể ở đây là rủi ro tín dụng (một dạng rủi ro khi đối tác trễ hẹn hoặc thất
hứa thanh toán các khoản nợ), hoặc rủi ro hoạt động (nguy cơ kinh doanh bị lỗ do
hệ thống kiểm toán nội bộ yếu kém, hoặc do khả năng của những người lãnh
đạo). Sau đây là các nhân tố tác động đến rủi ro thị trường:
1.1.1 Môi trường kinh tế thay đổi
Nhân tố đẩy mạnh sự phát triển cũng như mối quan tâm của mọi người đến khái
niệm quản trị rủi ro đó là xác suất biến động lớn của nền kinh tế mà các doanh
nghiệp đang hoạt động. Những biến động mạnh của các nhân tố trong nền kinh tế
sẽ khiến các doanh nghiệp đối mặt với những rủi ro tài chính, do đó điều này sẽ
khiến các doanh nghiệp tích cực tìm kiếm những giải pháp hiệu quả để giảm
thiểu nó. Tính không ổn định của nền kinh tế thể hiện ở những nhân tố khác
nhau:

mỗi ngày trên thị trường FX ngày càng tăng mạnh từ 1 tỷ USD năm 1965 lên đến
1210 tỷ USD vào 4/2001, và hiện nay mỗi ngày giá trị giao dịch FX ước tính gần
4000 tỷ USD mỗi ngày. Trong vòng 2-3 thập kỷ nay, có một sự phát triển mở
rộng các công cụ giao dịch mới trên thị trường, đồng thời khối lượng giao dịch
các sản phẩm mới này cũng gia tăng nhanh chóng. Các sản phẩm giao dịch mới
này cũng được phát triển ở nhiều thị trường trên thế giới như: Tây Âu, Trung
Quốc, Mỹ Latinh, Nga và những khu vực khác. Có rất nhiều công cụ giao dịch
12
mới, vốn được dựa trên những tài sản có tính thanh khoản rất thấp nhất như: các
khoản nợ người tiêu dùng, nợ của ngân hàng cho vay thương mại và công
nghiệp, các hợp đồng mua vay nhà…thị trường này phát triển mạnh mẽ vào
những năm đầu 1980.
Ngoài ra, các hoạt động trên thị trường phái sinh cũng rất phát triển. Cho đến
năm 1972, các sản phẩm phái sinh được giao dịch chỉ là những hợp đồng giao
sau hàng hóa thực, hợp đồng kỳ hạn và hợp đồng quyền chọn trên thị trường phi
tập trung. Sàn giao dịch Chicago bắt đầu giao dịch các hợp đồng giao sau ngoại
tệ vào năm 1972 và năm 1973 đã xuât hiện quyền chọn mua cổ phiếu trên thị
trường này. Hợp đồng giao sau lãi suất cũng được ra đời vào năm 1975, và một
loạt các hợp đồng tài chính phái sinh cũng xuất hiện những năm sau đó: hợp
đồng hoán đổi SWAP, và các hợp đồng lai phức khác như hợp đồng giao sau
hoán đổi lãi suất…và các hợp đồng phái sinh tín dụng, điện và thời tiết cũng ra
đời những năm đầu thập niên 90s. Từ một khối lượng giao dịch không đáng kể
những năm đầu thập kỷ 70s, thì cho đến 4/2001 tổng giá trị giao dịch bình quân
mỗi ngày của các hợp đồng phái sinh này đạt tới mức 2800 tỷ USD.
1.1.3 Khoa học kỹ thuật phát triển
Nhân tố thứ ba góp phần giúp ý niệm quản trị rủi ro trở nên phổ biến hơn đó là sự
phát triển vượt bậc của khoa học kỹ thuật. Công nghệ ngày càng hiện đại giúp
cho việc tính toán, ước lượng thực hiện được cách nhanh chóng và tiện lợi gấp
rất nhiều lần. Sự phát triển công nghệ này giúp hạ chi phí kỹ thuật giảm xuống
chỉ còn 25-30% so với vài chục năm trước kia.

]
/
Với PVCF
i
là hiện giá của dòng tiền thời gian i. Phương pháp này khá hữu dụng
vì nó tính toán gần đúng mức độ biến động của giá chứng khoán với thay đổi của
lãi suất:
% thay đổi giá chứng khoán ≈ - D x ∆y/(1 + y)
Với y là lãi suất và ∆y là thay đổi lãi suất. Với Duration càng lớn, giá trái phiếu
thay đổi càng phụ thuộc nhiều vào sự thay đổi của lãi suất.
14
Phân tích Duration, tương tự như phân tích Gap, chỉ tập trung vào sự thay đổi lãi
suất, nhưng với ưu thế tính toán đơn giản, phân tích Duration được ưa dùng
nhiều hơn.
1.2.3 Phân tích triển vọng
Cách tiếp cận thứ ba đó là phân tích triển vọng, hay còn gọi là phân tích what-if,
đó là phương pháp mà cách nhà phân tích sẽ nghĩ đến nhiều tình huống khác
nhau, từ đó sẽ xác định lời hoặc lỗ. Để thực hiện phương pháp này, chúng ta phải
thiết lập một loạt những tình huống, rồi xác định xem xét sự ảnh hưởng của các
nhân tố liên quan như: giá chứng khoán, lãi suất, tỷ giá…Sau đó chúng ta sẽ dự
phóng dòng tiền và giá trị kế toán của tài sản và nợ trong mỗi tình huống, và rồi
cuối cùng sử dụng những kết quả đó đưa ra kết luận.
Phân tích triển vọng không dễ thực hiện, có rất nhiều thách thức gây khó khăn
cho chúng ta trong việc xác định đâu là triển vọng chắc chắn xảy ra trong tương
lai, có một số lời khuyên giúp ta lựa chọn như sau: chúng ta cần chắc chắn rằng
triển vọng mà chúng ta đang xem xét là hợp lý và không được dựa quá nhiều vào
những giả định bất hợp lý, và đặc biệt phải xem xét mỗi quan hệ tương hỗ giữa
các biến liên quan trong mỗi tình huống. Phân tích triển vọng không cho chúng ta
biết xác suất xảy ra của những tình huống khác nhau, vì thế chúng ta cần phải sử
dụng khả năng xét đoán, đánh giá tính thực tế của từng triển vọng. Nói chung,

sản hay một danh mục tài sản tài chính, thông qua mô hình định giá tài sản vốn
(CAPM) của William Sharpe, John Lintnet và Jack Treynor (1960), với công
thức tổng quát:
r
i
= r
f
+ β
i
x (r
m
– r
f
)
Với r
i
: tỷ suất sinh lợi tài sản tài chính i
r
f
: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
β
i
: độ nhạy cảm của tài sản tài chính i so với thị trường
r
m
: tỷ suất sinh lợi thị trường
Lý thuyết danh mục đầu tư đưa ra mô hình giúp quản lý được những rủi ro khác
nhau, xem xét mối tương quan rủi ro giữa các tài sản khác nhau trong danh mục.
16
Vì thế mô hình này được sử dụng rộng rãi bởi các giám đốc quỹ đầu tư và nhiều

lệch chuẩn và mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi của những tài sản giao dịch
khác nhau. .
1.2.6.1 Nguyên tắc phương pháp VaR
Phương pháp đo lường rủi ro VaR đi theo một hướng tiếp cận tốt hơn, tập trung
xem xét xác suất phân phối thu nhập xấu nhất có thể xảy ra, vì ta đã biết phương
pháp VaR giúp ta đo lường mất mát lớn nhất mà nhà đầu tư phải gánh chịu trong
một khoảng thời gian nhất định với mức tin cậy cho trước. Do đó phương pháp
Var phụ thuộc vào hai biến cố không chắc chắn: khoảng thời gian mà chúng ta đo
lường lời lỗ của danh mục đầu tư, có thể là mỗi ngày, mỗi tuần hoặc mỗi tháng,
và phụ thuộc vào mức tin cậy, giao động từ 0 đến 1, thông thường là 50%, 90%,
95% hoặc 99% cho biết xác suất thực tế không thể có mức lỗ nào cao hơn mức lỗ
mà phương pháp VaR ước lượng.
Hình 1.1. Phương pháp VaR
Nguồn: Kevin Dowd, 2002. An introduction to market risk measurement
18
Hình trên đây mô phỏng chi tiết phương pháp đo lường rủi ro VaR, thể hiện giá
trị lời lỗ của danh mục đầu tư trong một thời gian cụ thể. Trục hoành dương thể
hiện mức lời của danh mục, còn trục hoành âm thể hiện mức lỗ mà danh mục
gánh chịu. Để tính được VaR, chúng ta phải chọn một mức tin cậy. Trong trường
hợp mức tin cậy là 95% như hình trên, tương ứng trục hoành là -1.645, thì VaR
sẽ là 1.645 cho biết rằng với mức tin cậy 95% thì mức lỗ tương ứng của danh
mục là 1.645.
Như đã đề cập ở phần trên, giá trị của VaR sẽ thay đổi khi chúng ta thay đổi độ
tin cậy. Với mức tin cậy là 99%, tức độ chính xác của phương pháp sẽ chính xác
hơn, thì giá trị tương ứng sẽ có xu hướng tiến về phía trái của trục hoành đạt mức
-2.326, khi đó VaR sẽ là 2.326. Có thể thấy rằng khi chúng ta tăng mức tin cậy
thì giá trị của VaR cũng sẽ có xu hướng gia tăng.
Ngoài ra, giá trị của VaR còn phụ thuộc vào khoảng thời gian mà chúng ta lựa
chọn để đánh giá mức lời lỗ của danh mục đầu tư.
Hình 1.2. VaR với độ tin cậy 95%

phương sai.
Gọi X là giá trị ngẫu nhiên tỷ suất sinh lợi tài sản ngày bất kỳ, μ là giá trị
trung bình của tỷ suất sinh lợi trong một thời kỳ.
Ta có: E(X) = μ
Với ký tự E biểu thị cho giá trị kỳ vọng của tỷ suất sinh lợi tài sản. Khi đó
phương sai σ
2
= E[(X-μ)
2
]
Độ lệch chuẩn σ =
√
σ là căn bậc hai giá trị kỳ vọng của (X-μ)
2
Ta xét hai trường hợp, tính toán phương sai hay độ lệch chuẩn trong trường
hợp chúng ta tính trực tiếp toàn bộ tổng thể hay chỉ tính một mẫu là một phần
được lấy ra từ tổng thể lớn, sau đó dùng số này ước tính cho phương sai tổng thể.
Với X nhận giá trị x
1
, x
2
,…, x
N
(N giá trị).
Trường hợp chúng ta tính trực tiếp toàn bộ tổng thể:
σ = [
(
− μ
)
+

22
Từ lý thuyết Fisher – Tippett (1928) và khái niệm phân phối Pareto tổng quát
(Generalized Pareto Distribution – GPD), chúng ta có 2 phương pháp để xác định
loại phân phối đường cận biên cho các cực. Khi không thể dùng GPD, chúng ta
dùng phân phối giá trị cực biên tổng quát (GEV). Phân phối GPD các biến cực
đại ký hiệu là G
max
(x) tính bằng G
max
(x) =1+log[H
max
(x)], với H
max
(x) là phân
phối GEV, ξ là hình dạng tham số:
,
(
; μ, σ
)
= 1− 1+ ξ
μ
σ
/ξ
(1)
Với μ, σ lần lượt là tham số cục bộ và tham số tỷ lệ, X
max,n là
ngày thay đổi đạt cực
đại, x = (X
max.n
–

max,n
được sắp xếp tăng dần để có đc thống kê yêu cầu
X

max,1
≤
X

max,2
≤…≤
X

max,n
. Với mỗi r chạy từ 1 đến n, tần số của H
max,n
(
X

max,r
) là biến ngẫu nhiên nằm
giữa 0 và 1. Trung bình của tần số r-th, μ
r:n
= E[H
max,n
(
X

max,r
)], cũng bằng r/(n
+ 1).

ss
σ
t
2
dt (7)
với A
s
=
( , )
và A
ss
=
( , )
là delta và gamma của tài sản.
Để tính toán VaR, chúng ta xây dựng một mô hình cho đại lượng ngẫu nhiên dS
t
.
Với đại đa số các nhân tố, ta có:
dS
t
= μ
t
dt + σ
t
dW
t
(8)
Với μ
t
là độ lệch và σ

thông dụng, Ψ được định nghĩa:
24
Ψ
nomal
= 2.33σ
t
(11)
Và P(.) được giả định tuân theo phân phối chuẩn với α = 1%. VaR tại thời điểm t
được rút ra từ phương trình (7) bằng cách lấy A
t
= A
ss
= 0:
VaR (A, α, ∆t) = 2.33σ
t
A
s
√
∆t (12)
Nhà đầu tư cần xác định ngưỡng Ψ, là mức biến động tối đa hay rủi ro tối đa có
thể chấp nhận, xác suất ∆S
t
≥ Ψ xảy ra là α. Sử dụng thuyết cực biên, ta tính phân
phối giá trị cực biên G(Ψ) thay cho P(.), ước lượng mốc Ψ:
G(Ψ) = 1 – α (13)
Với việc tính toán VaR bằng lý thuyết cực biên, chúng ta lựa chọn Z: ∆S
t
> Z > 0
và Ψ>Z, chúng ta xác định xác suất xảy ra với ∆S
t:

max,ξ
đưa ra bởi phương trình (1) nếu Z
lớn. Nghĩa là, chênh lệch giữa G
max,ξ
với F
z
sẽ tiến tới 0 khi Z tăng.
Giả định rằng (Z + y ,…,Z+ y ) biểu diễn những sự thay đổi cực đại của biến
ngẫu nhiên ∆S
t
tại thời gian t
i
vậy y biểu diễn những chênh lệch vượt trội. Hơn
nữa, lấy Z đủ lớn thì GPD là một ước lượng tốt cho phân phối của F
z
. Vậy xác
suất xảy ra những cực đại này được tính bởi:
F
z
(∆S
t
– Z <y ) = 1+ ξ
ξ
(17)
25
Các tham số GPD μ, σ, ξ được ước tính là cực đại hay phương pháp điều chỉnh
giảm, chúng ta có thể ước lượng hệ quả theo sau tại mỗi Z+ y , dùng phương
trình (16)
(18)
Với n và N là số quan sát cực đại và tổng số các quan sát. Tỷ số n/N là một ước