Khóa luận: Dự báo và Quản trị rủi ro trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam

Khóa luận nghiên cứu dự báo và quản trị rủi ro ngành ngân hàng trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cung cấp các mô hình và giải pháp hiệu quả.

Trường đại học

Banking Academy

Chuyên ngành

Banking

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Graduation Thesis

2020

64
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

ACKNOWLEDGEMENTS

STATEMENT OF AUTHORSHIP

LIST OF ACRONYMS

LIST OF FIGURES

LIST OF TABLES

1. CHAPTER 1: INTRODUCTION

2. CHAPTER 2: CONCEPTUAL FRAMEWORK OF VALUE AT RISK

2.1. Definition of risk and risk management:

2.2. Theoretical framework of Value at Risk (VaR):

2.3. Conceptual framework of Historical Simulation

2.4. Conceptual framework of EWMA

2.5. Conceptual framework of GARCH model:

2.6. Unconditional coverage test

2.7. Conditional coverage test

3. CHAPTER 3: APPLICATION OF VALUE AT RISK MODELS IN VIETNAM STOCK MARKET

3.1. Findings of prior research:

3.2. Overview of Vietnam stock market:

3.3. Vietnam stock market’s data illustration:

3.4. VaR model suggestion for Vietnam stock market:

3.5. The legal framework:

3.6. Preparation of risk management for institutions:

Tóm tắt

I. Khóa Luận Tốt Nghiệp Tổng Quan Dự Báo Quản Trị Rủi Ro

Thị trường chứng khoán Việt Nam, dù còn non trẻ, đóng vai trò quan trọng trong việc huy động vốn cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, sự biến động của thị trường tiềm ẩn nhiều rủi ro cho nhà đầu tư. Dự báo tài chínhquản trị rủi ro trở nên cấp thiết để giảm thiểu tổn thất và đảm bảo hoạt động ổn định. Các mô hình định lượng như VaR, GARCH, EWMA đóng vai trò then chốt trong phân tích rủi ro, hỗ trợ các tổ chức tài chính và cá nhân đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt. Khóa luận tốt nghiệp này tập trung vào việc đánh giá và đề xuất mô hình dự báo phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập kinh tế và biến động khó lường. Dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu từ 2015 đến 2020 sẽ được phân tích để hiểu rõ hơn về xu hướng và biến động của thị trường. Thị trường chứng khoán Việt Nam có nhiều tiềm năng, nhưng cũng đòi hỏi nhà đầu tư có sự chuẩn bị kỹ lưỡng về kiến thức và công cụ quản trị rủi ro. Sự hiểu biết về các mô hình dự báo và khả năng áp dụng chúng vào thực tế là yếu tố then chốt để thành công. Theo Le Hai Nam (2020), "Việc dự báo, đo lường và quản trị rủi ro là vô cùng quan trọng và cấp bách cho các tổ chức và cá nhân để giảm thiểu tổn thất và đảm bảo hoạt động ổn định trong kinh doanh và đầu tư". Việc kết hợp phân tích định tính và định lượng sẽ mang lại kết quả hiệu quả hơn trong quản trị rủi ro tài chính.

1.1. Tầm quan trọng của dự báo trong thị trường chứng khoán Việt Nam

Dự báo chính xác biến động thị trường giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định mua bán hợp lý, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Mô hình dự báo không chỉ dự đoán xu hướng mà còn lượng hóa mức độ biến động, giúp nhà đầu tư định lượng rủi ro và xây dựng chiến lược phòng ngừa hiệu quả. Áp dụng các mô hình dự báo tài chính phù hợp cho từng ngành và từng cổ phiếu sẽ mang lại hiệu quả cao hơn, tránh việc áp dụng một cách máy móc các mô hình chung. Ngân hàng thương mại và các tổ chức tài chính khác cũng sử dụng dự báo để quản lý danh mục đầu tư và tuân thủ các quy định về an toàn vốn. Sự chính xác của dự báo có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động và ổn định tài chính của các tổ chức này.

1.2. Rủi ro và Quản trị rủi ro trong bối cảnh thị trường Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam, với đặc điểm biến động cao, đòi hỏi các biện pháp quản trị rủi ro hiệu quả. Rủi ro thị trường là mối quan tâm hàng đầu của nhà đầu tư, bao gồm rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, và rủi ro tỷ giá hối đoái. Các phương pháp phân tích rủi ro hiện đại, như stress testingICAAP, giúp các tổ chức tài chính đánh giá khả năng chịu đựng các cú sốc thị trường và đảm bảo an toàn vốn. Basel III cũng đặt ra những tiêu chuẩn cao hơn về quản trị rủi ro cho các ngân hàng đầu tư, yêu cầu các tổ chức này phải có hệ thống quản trị rủi ro toàn diện và hiệu quả.

II. Các Mô Hình VaR HS EWMA GARCH Ứng Dụng Thị Trường

Value at Risk (VaR) là công cụ phổ biến để đo lường rủi ro thị trường. Có nhiều phương pháp tính VaR, bao gồm Historical Simulation (HS), Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) và Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH). Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các điều kiện thị trường khác nhau. HS dựa trên dữ liệu lịch sử, EWMA nhấn mạnh vào dữ liệu gần đây, còn GARCH mô hình hóa sự biến động có điều kiện. Việc lựa chọn mô hình phù hợp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về đặc điểm của từng mô hình và dữ liệu thị trường. Phân tích hồi quy, chuỗi thời gian, mô hình kinh tế lượng được sử dụng để xây dựng và kiểm định các mô hình VaR. SPSS, Eviews, R, Python là những công cụ hỗ trợ đắc lực trong quá trình này.

2.1. So sánh ưu điểm và hạn chế của các mô hình HS EWMA và GARCH

Historical Simulation (HS) dễ thực hiện nhưng phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, không phản ánh kịp thời các thay đổi của thị trường. EWMA nhạy bén hơn với dữ liệu gần đây, nhưng có thể bỏ qua các sự kiện quan trọng trong quá khứ. GARCH mô hình hóa sự biến động có điều kiện, nhưng phức tạp và đòi hỏi nhiều dữ liệu. Lựa chọn mô hình VaR phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu phân tích và đặc điểm của thị trường. Độ chính xác của mô hình VaR cần được kiểm định bằng backtesting, sử dụng các kiểm định thống kê như Kupiec test và Christoffersen test.

2.2. Ứng dụng mô hình VaR trong quản lý danh mục đầu tư

Mô hình VaR giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư và điều chỉnh tỷ trọng các tài sản để đạt được mức rủi ro mong muốn. Quản lý vốn hiệu quả là yếu tố then chốt để bảo toàn vốn và tối ưu hóa lợi nhuận. Mô hình VaR cũng giúp các ngân hàng thương mại tuân thủ các quy định về an toàn vốn và quản lý rủi ro tín dụng. Việc kết hợp mô hình VaR với các công cụ định giá tài sản khác, như CAPM và APT, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư toàn diện hơn.

III. Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Từ 2015 Đến 2020

Giai đoạn 2015-2020 chứng kiến nhiều biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Từ tăng trưởng ổn định đến những cú sốc do ảnh hưởng của các sự kiện toàn cầu như chiến tranh thương mại Mỹ-Trung và đại dịch COVID-19. VN-Index trải qua nhiều giai đoạn thăng trầm, đòi hỏi nhà đầu tư phải có khả năng dự báoquản trị rủi ro linh hoạt. Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian giúp nhận diện các xu hướng và biến động quan trọng, từ đó đưa ra quyết định đầu tư phù hợp. Các ngành như ngân hàng, thép và xây dựng có những đặc điểm riêng, đòi hỏi các mô hình dự báo chuyên biệt. Kinh tế vĩ mô, lãi suất, tỷ giá hối đoái, lạm phát, tăng trưởng kinh tế, và chính sách tiền tệ là những yếu tố có ảnh hưởng lớn đến thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.1. Đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán

Tăng trưởng kinh tế ổn định tạo điều kiện thuận lợi cho thị trường chứng khoán phát triển. Chính sách tiền tệ nới lỏng giúp tăng thanh khoản và thúc đẩy đầu tư. Tuy nhiên, lạm phát cao và tỷ giá hối đoái biến động có thể gây áp lực lên thị trường chứng khoán. Việc theo dõi sát sao các chỉ số kinh tế vĩ mô và đánh giá tác động của chúng đến thị trường chứng khoán là rất quan trọng. Phân tích dữ liệu kinh tế vĩ mô kết hợp với phân tích kỹ thuật giúp nhà đầu tư có cái nhìn toàn diện về thị trường.

3.2. Phân tích biến động của các ngành ngân hàng thép và xây dựng

Ngành ngân hàng có vai trò quan trọng trong việc cung cấp vốn cho nền kinh tế, nhưng cũng đối mặt với nhiều rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất và rủi ro thanh khoản. Ngành thép chịu ảnh hưởng lớn bởi giá nguyên liệu và nhu cầu xây dựng. Ngành xây dựng phụ thuộc vào tình hình thị trường bất động sản và các dự án hạ tầng. Phân tích biến động của các ngành này giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư ngành phù hợp. Hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp trong từng ngành cũng là yếu tố quan trọng cần được xem xét.

IV. Gợi Ý Mô Hình VaR Phù Hợp Cho Thị Trường Chứng Khoán VN

Dựa trên phân tích dữ liệu và các nghiên cứu trước đây, GARCH (1,1) được xem là một trong những mô hình VaR phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Sự đơn giản và hiệu quả của mô hình này giúp nhà đầu tư dễ dàng áp dụng và quản lý rủi ro. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng không có mô hình nào là hoàn hảo, và việc kết hợp nhiều mô hình khác nhau có thể mang lại kết quả tốt hơn. Kiểm định mô hình bằng sai số dự báođộ chính xác là bước quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của kết quả dự báo. Giải phápkiến nghị cần được đưa ra dựa trên kết quả phân tích, nhằm giúp nhà đầu tư và các nhà hoạch định chính sách cải thiện hiệu quả quản trị rủi ro.

4.1. Lý do lựa chọn mô hình GARCH 1 1 cho thị trường Việt Nam

GARCH (1,1) đơn giản, dễ sử dụng và có khả năng mô hình hóa sự biến động có điều kiện, phù hợp với đặc điểm của thị trường chứng khoán Việt Nam. Mô hình này đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều nghiên cứu trước đây. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng GARCH (1,1) có một số hạn chế, như không thể mô hình hóa hiệu ứng bất đối xứng. Việc kết hợp GARCH (1,1) với các mô hình khác có thể khắc phục được những hạn chế này. Xây dựng mô hình GARCH (1,1) cần chú ý đến việc lựa chọn dữ liệu và tham số phù hợp.

4.2. Đề xuất các bước triển khai và kiểm định mô hình GARCH 1 1

Triển khai mô hình GARCH (1,1) cần thu thập dữ liệu giá cổ phiếu, ước lượng tham số và kiểm định độ phù hợp của mô hình. Các bước kiểm định bao gồm kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian, kiểm tra sự tồn tại của hiệu ứng ARCH và kiểm định độ chính xác của kết quả dự báo. Kiểm định mô hình là bước quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của kết quả dự báo. Các công cụ như Eviews và R có thể được sử dụng để triển khai và kiểm định mô hình GARCH (1,1).

V. Khuôn Khổ Pháp Lý Yêu Cầu Quản Lý Rủi Ro Cho Tổ Chức

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) ban hành nhiều quy định về quản lý rủi ro cho các tổ chức tín dụng, bao gồm yêu cầu về an toàn vốn, quản lý rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Các tổ chức tín dụng phải xây dựng hệ thống quản lý rủi ro toàn diện và hiệu quả, đảm bảo tuân thủ các quy định của NHNN. ERM (Enterprise Risk Management) đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý rủi ro toàn diện. Việc áp dụng các mô hình dự báo và quản trị rủi ro là yêu cầu bắt buộc đối với các tổ chức tài chính, nhằm đảm bảo ổn định tài chính và bảo vệ quyền lợi của nhà đầu tư.

5.1. Quy định của Ngân hàng Nhà nước về quản lý rủi ro thị trường

NHNN quy định các tổ chức tín dụng phải đo lường, giám sát và kiểm soát rủi ro thị trường một cách hiệu quả. Các tổ chức tín dụng phải xây dựng hệ thống báo cáo rủi ro thị trường đầy đủ và kịp thời. Việc sử dụng các mô hình VaR để đo lường rủi ro thị trường là một trong những yêu cầu của NHNN. Đánh giá rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, và rủi ro hoạt động là những nội dung quan trọng trong quy định của NHNN.

5.2. Yêu cầu về báo cáo và kiểm toán hoạt động quản lý rủi ro

Các tổ chức tín dụng phải báo cáo định kỳ về hoạt động quản lý rủi ro cho NHNN. Hoạt động quản lý rủi ro phải được kiểm toán độc lập để đảm bảo tính khách quan và tin cậy. Báo cáo và kiểm toán giúp NHNN giám sát hoạt động quản lý rủi ro của các tổ chức tín dụng và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn. Dữ liệu thứ cấp được sử dụng để đánh giá và kiểm toán hoạt động quản lý rủi ro. Phân tích dữ liệu một cách cẩn thận là cần thiết để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả đánh giá.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về Dự Báo Rủi Ro

Khóa luận đã trình bày tổng quan về các mô hình dự báo và quản trị rủi ro trong thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời đề xuất mô hình GARCH (1,1) là một lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều vấn đề cần được nghiên cứu sâu hơn, như việc kết hợp các mô hình khác nhau để cải thiện độ chính xác của dự báo, và việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố phi tài chính đến thị trường chứng khoán. Kiến nghị chính sách cần được đưa ra dựa trên kết quả nghiên cứu, nhằm giúp các nhà hoạch định chính sách cải thiện hiệu quả quản lý và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu vòng đời kinh tế có thể giúp cải thiện khả năng dự báo và quản trị rủi ro.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu và những đóng góp chính

Khóa luận đã góp phần làm sáng tỏ các đặc điểm của thị trường chứng khoán Việt Nam và đề xuất mô hình GARCH (1,1) là một lựa chọn phù hợp cho việc dự báo và quản trị rủi ro. Nghiên cứu cũng chỉ ra những hạn chế của các mô hình truyền thống và đề xuất hướng nghiên cứu tương lai. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả quản lý rủi ro của các tổ chức tài chính và nhà đầu tư.

6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo về mô hình hóa và quản trị rủi ro

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình dự báo phức tạp hơn, như các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, cần nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng của các yếu tố phi tài chính đến thị trường chứng khoán, như yếu tố chính trị, xã hội và môi trường. Mô hình hóa các yếu tố này sẽ giúp cải thiện khả năng dự báo và quản trị rủi ro. Việc sử dụng dữ liệu thứ cấpphân tích dữ liệu một cách sáng tạo sẽ mang lại những kết quả nghiên cứu có giá trị.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

BANKING ACADEMY ADVANCED PROGRAM BANKING FACULTY ---------- GRADUATION THESIS Title: Forecasting and risk management in Vietnam Stock Market Student: Le Hai Nam Class: K19CLC-NHB Cohort: 2016-2020 Student code: 19A4000420 Supervisor: Dr. Tran Manh Ha Hanoi, June 2020 ACKNOWLEDGEMENTS I am grateful to Dr. Tran Manh Ha, lecturer in the Banking Faculty, who instructs me throughout this Thesis. I am extremely thankful and indebted to him for spending valuable time to share expertise, precious guidance and encouragement extended to me.

I take this opportunity to express gratitude to all of the lecturers in Banking Academy in general and Banking Faculty lecturers in particular for their conscientious and support. I also thank my parents for the unceasing encouragement, support and attention. I also place on record, my sense of gratitude to one and all, who directly or indirectly, have lent their hand in this thesis. STATEMENT OF AUTHORSHIP Name: Le Hai Nam Class: K19CLC-NHB Students’ Numbers: 19A4000420 Supervisor: Dr.

Tran Manh Ha Name of research paper: Literature review about forecasting and risk management in Vietnam Stock Market Declaration I declare that this thesis has been composed solely by myself and that it has not been submitted, in whole or in part, in any previous application for a degree. Except where states otherwise by reference or acknowledgment, the work presented is entirely my own. TABLE OF CONTENT ACKNOWLEDGEMENTS. STATEMENT OF AUTHORSHIP.

LIST OF ACRONYMS. LIST OF FIGURES. LIST OF TABLES .1 CHAPTER 2: CONCEPTUAL FRAMEWORK OF VALUE AT RISK. Definition of risk and risk management:.

Theoretical framework of Value at Risk (VaR):. Conceptual framework of Historical Simulation. Conceptual framework of EWMA. Conceptual framework of GARCH model:.

Unconditional coverage test. Conditional coverage test .14 CHAPTER 3: APPLICATION OF VALUE AT RISK MODELS IN VIETNAM STOCK MARKET. Findings of prior research:. Overview of Vietnam stock market:.

Vietnam stock market’s data illustration:. VaR model suggestion for Vietnam stock market:. The legal framework:. Preparation of risk management for institutions: .56 LIST OF ACRONYMS Value at Risk VaR HOSE Ho Chi Minh City Stock Exchange HNX Hanoi Stock Exchange HS Historical Simulation EWMA Exponentially Weighted Moving Average GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity VSE Vietnam Stock Exchange LIST OF FIGURES Name Page Figure 1.

Log-returns for the period July 1st, 2006 - June 30th, 2017 17 Figure 2. Daily Return on BSE Sensex (1991-2012) 18 Figure 3. The return of S&P BSE Bankex index 19 Figure 4. Daily Stock prices returns of Karachi, Bombay, Singapore 22 and Kuala Lumpur stock Exchanges from 2008 to 2017 Figure 5.

Daily return of VN-Index (2005-2016) 24 Figure 6. Daily return of VSE (09/02/2007 - 30/10/2015) 25 Figure 7. Daily return of VN-Index from 2007 to 2020 26 Figure 8. VN-Index stock price in the period 2000 – 2020 29 Figure 9.

Number of listed companies in HOSE and HNX 33 Figure 10. The structure of enterprises listed on HOSE by industry 34 Figure 11. Number of foreign investors in Vietnam in the 35 period of 2015 – 2020 Figure 12. Transaction statistics of foreign investors for the 36 period 2007 – 2020 Figure 13.

Market capitalization of Vietnam stock market in the 37 period of 2006 – 2020 Figure 14. Time series of VN-Index in the period of 2014 – 2018 38 Figure 15. Time series of stock price of VCB, MBB and CTG from 41 5/1/2015 to 28/2/2020 Figure 16. Time series of stock price of NKG, HSG and HPG from 43 5/1/2015 to 29/2/2020 Figure 17.

Time series of stock price of HBC, C47 and LCG from 45 5/1/2015 to 29/2/2020 Figure 18. Daily log return of VN-Index from January 2015 to February 47 2020 Figure 19. Daily log return of Bank’s stock from January 2015 48 to February 2020 Figure 20. Daily log return of Steel’s stock from January 2015 49 to February 2020 Figure 21.

Daily log return of Construction’s stock from January 2015 50 to February 2017 LIST OF TABLES Name Page Table 1. Descriptive statistics of daily returns of Chinese Indexes 21 Table 2. Descriptive statistics of daily stock return and daily stock market 46 return CHAPTER 1: INTRODUCTION Over many years of development, in recent time, the stock market is one of the best channel for people to mobilize fund for their businesses. The emergence of the stock market has an important role as an intermediary in the capital flow both domestically and internationally, connecting the sellers who want to make profit to the buyers who need capital to run their businesses.

However, businesses have to follow the economic cycle, go through four main stages: start-ups, growth, maturity, and recession. The fluctuation in business activities and the economy may be the main reasons causing the volatility in stock market. It make some influences to the earlier prediction of portfolio, which are known as risks involved in investing. Consequently, the forecast, measurement and risk management is very important and urgent for institutions and individuals to minimize losses and guarantee the stable operation in business and investment activities.

In financial risk management, only qualitative analysis is not sufficient. To reach more effective result, we should combine it with quantitative indicators to measure risk and financial losses. This is the basis for the development of quantitative method in risk management. Through the long history of risk management in the financial market, many models like SIM, EPG, VaR, which are concerned about the expected return as well as the risk of stocks, portfolios was exercised.

It is true that each risk model has pros and cons but VaR is the most common model in stock analysis. This is the method of evaluating the risk of a portfolio by two criteria such as the value of the portfolio and the risk tolerance of the investor. However, the usage of VaR risk measurement is equivalent to using traditional measure like variances or standard deviation. Therefore, many economists have extended the methods for calculating the VaR of stocks or categories that are most commonly used, namely the ARCH, GARCH.

Vietnam stock market is very young, has been only opened since July 2020 but this is remarkable progress. It has made a great contribution to form a relatively 1 comprehensive capital market model, create and activate a mid-term and long-term capital mobilization channel for the economy. There are many evidences to proof the amazing development of Vietnam’s stock market. In the first day of opening, only two companies listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE).

However, on February 2020, the data of State Security Commission of Vietnam (SSC) showed that 1,628 listed companies included 378 listed companies on HOSE, 367 listed organizations on Hanoi Stock Exchange (HNX) and 883 firms have transaction on Unlisted Public Company Market (UPCoM). As to the market capitalization, as of December 29th, 2020, market capitalization reached VND 4,384 trillion, up 11% from the end of 2018, equivalent to 79.2% of Vietnamese GDP. Nevertheless, in the 20-year period of operation, Vietnam’s stock market recorded numerous big fluctuations. From the beginning to 2017, this is the rise period.

The VN- Index increased from 131.44 point on September 27th, 2003 to a record high on March 12, 2007 with 1,179.32 points, up nearly 9 times. However, under the effect of economic crisis, from late 2007 to early 2009, the VN-Index fell rapidly to the bottom with only 235.5 points on February 24th, 2009. Within the time span of 8 years commencing from 2009 to 2016, Vietnam’s stock market witnessed a fluctuation when VN-Index increased and decreased intermingle. From 2016 until now, thanks to economic recovery and the positive business result of many corporations, the stock market in Vietnam entered a period of strong growth and became one of the most promising market in the world.

VN-Index was considered as the strongest growth index in world in the first quarter of 2018, with the peak at 1,200 points in April 2018, surpass the data in March, 2017. After the rapid downfall in the second quarter of 2018, VN-Index recorded a slight rehabilitation in 2019. Unfortunately, with the appearance of 2019 coronavirus pandemic, Vietnam’s stock market witnessed the worst session from 2014 in March 2020. Thus, the above data has demonstrated the strong fluctuation of the stock market in Vietnam.

The prices of stocks are always changing over time, it means there are many risks threatened investors when they enter the market without fully preparation. Thus, 2 understanding and forecasting the volatility of stocks’ price as well as predicting adverse events making the downfall of prices, such as 2019 coronavirus pandemic, is vital for investors and finance managers to gain profit and reduce loss. Moreover, there are many methods for economists to forecast and manage risk in the stock market but each method has pros and cons. The most plausible forecast model for market is very important because each market has their own performance so we cannot use the same model for every markets.

This is the motivation for me to do this thesis statement. In this study, the secondary data of historic stock prices which were collected from January 1st, 2015 to February 29th, 2020 is used in order to describe the trend of Vietnam’s stock market in several lately years. All selected companies listed on Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) and Hanoi Stock Exchange (HNX). The objective of this research is providing the knowledge of VaR models and suggesting the suitable model for Vietnam’s stock market.

However, with each risk measurement model, specific assumptions, such as market hypotheses, investor hypotheses are used. Therefore, in order to clarify the statement’s objectives, the author focuses on following specific targets: - Briefly overview of theoretical models used in forecasting Vietnam’s stock market in recent time. - Provide the overview of Vietnam’s stock market, with the data of some outstanding industry to describe the volatility in some lately years. - Based on numerous previous research about risk forecast model, suggest the suitable model for Vietnam market.

Within the scope of the literature review, quantitative methods are used so as to illuminate advance research objectives, including three most common VaR models: Historical Simulation (HS), Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) and the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH). There are five chapters in this thesis. In chapter 1, this is the presentation of overview and problem statement, the objectives of the research methodology. Chapter 3 2 supplied some theory about VaR and three models: HS, EWMA and GARCH.

According to chapter 3, the author will provide the overview of Vietnam stock market. Chapter 4 is the overview of some prior research, describing the data description of Vietnam Stock Market in the chosen period and the suggestion of suitable forecasting model. Finally, the author will provide some regulator about risk management and the requirement of using forecasting models for the financial institutions in chapter 5. 4 CHAPTER 2: CONCEPTUAL FRAMEWORK OF VALUE AT RISK 2.

Definition of risk and risk management: Many people think that financial risk is the risk associated with financial outcome of one sort or another, but the definition of risk is more complicated. It evokes notions of uncertainty, randomness, and probability. The random out can be positive (e., we might gain profit from investing) or negative (e., we might suffer the financial loss), and we may (or may not) prefer to focus on the risk associated with ‘bad’ event, presumably with a view to trying protect ourselves against them. The notion of ‘risk’ is very broaden with many facets, and no single definition of risk can be satisfied every situations.

However, for specific purpose like ours, a plausible definition is considering financial risk as the prospect financial loss – or gain – because of unpredictable or random changes in underlying risk factors.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ