I. Sự ra đời của VaR
Bài viết tập trung phân tích đánh giá toàn diện về các phương pháp Value at Risk (VaR), một chỉ số đo lường rủi ro thị trường quan trọng trong lĩnh vực tài chính. VaR đại diện cho khoản lỗ tối đa mà nhà đầu tư có thể mất đi trong một khoảng thời gian nhất định với một xác suất nhất định.
Sự ra đời của VaR gắn liền với Thỏa thuận Basel I (1988), nhằm giải quyết vấn đề dự trữ vốn của các ngân hàng. Trước đó, nhiều ngân hàng đã sụp đổ do thiếu lượng vốn dự trữ cần thiết để đối phó với các biến cố bất thường của thị trường. Basel I đã đưa ra các quy định về dự trữ vốn dựa trên đo lường rủi ro và VaR là một trong những phương pháp được sử dụng.
1.1. Các phương pháp VaR đầu tiên
Các phương pháp VaR đầu tiên được phân thành ba nhóm chính:
- Phương pháp tham số: Sử dụng phương sai - hiệp phương sai để ước lượng VaR.
- Phương pháp phi tham số: Dựa trên dữ liệu lịch sử để tính toán VaR.
- Phương pháp bán tham số: Kết hợp cả dữ liệu lịch sử và mô hình thống kê.
1.2. Giới thiệu về các phương pháp VaR hiện đại
Bài viết cũng đề cập đến những phương pháp đánh giá VaR hiện đại hơn, được phát triển nhằm khắc phục những hạn chế của các phương pháp truyền thống:
- Phương pháp lịch sử được lọc: Cải thiện phương pháp lịch sử bằng cách gán trọng số cho các quan sát trong quá khứ.
- Phương pháp CAViaR: Sử dụng mô hình hồi quy tự động có điều kiện để ước lượng VaR.
- Lý thuyết giá trị cực trị (EVT): Tập trung vào việc mô hình hóa các sự kiện cực đoan, hiếm gặp.
II. Mô hình VaR
Phần này của bài viết giới thiệu về mô hình VaR và các khái niệm thống kê liên quan như hàm phân phối xác suất, hàm mật độ xác suất, phân vị và hàm phân phối xác suất chuẩn hóa.
Mô hình VaR được xây dựng dựa trên ý tưởng sử dụng phân vị của hàm phân phối xác suất của thay đổi giá trị danh mục đầu tư để đại diện cho mức lỗ tối đa có thể xảy ra với một xác suất cho trước.
2.1. Các tiếp cận tính toán VaR
Bài viết phân tích ba phương pháp chính để tính toán VaR, bao gồm phương pháp phi tham số, phương pháp bán tham số và phương pháp tham số. Mỗi phương pháp đều có ưu điểm và hạn chế riêng.
Phương pháp phi tham số, đặc biệt là phương pháp lịch sử, đơn giản và dễ thực hiện nhưng lại phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu lịch sử. Phương pháp tham số, với đại diện tiêu biểu là mô hình RiskMetrics của JP Morgan, lại dựa trên giả định về phân phối của lợi suất, thường là phân phối chuẩn, điều không phải lúc nào cũng đúng trong thực tế.
2.2. Mô hình biến động Volatility Model
Bài viết nhấn mạnh vai trò của mô hình biến động trong đánh giá VaR, giới thiệu về họ mô hình GARCH, mô hình biến động ngẫu nhiên và mô hình biến động nhận rõ.
Họ mô hình GARCH, đặc biệt là mô hình GARCH(1,1), được sử dụng phổ biến để ước lượng biến động của lợi suất tài sản. Tuy nhiên, bài viết cũng chỉ ra những hạn chế của họ mô hình này, chẳng hạn như không tính đến tác động đòn bẩy.
