Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2020 - 2021 chứng kiến những biến động dữ dội dưới tác động toàn diện của đại dịch Covid-19. Dù chỉ số VN-Index từng lao dốc mạnh 33% trong quý 1 năm 2020, thị trường nhanh chóng phục hồi mạnh mẽ và thiết lập đỉnh lịch sử 1500.8 điểm vào ngày 25/11/2021, trước khi chốt năm 2021 tại mức 1498.28 điểm, tăng trưởng 36% so với thời điểm cuối năm 2020. Trong chu kỳ bứt phá này, nhóm cổ phiếu ngân hàng giữ vai trò huyết mạch khi đóng góp tới 31% vào đà tăng của chỉ số chung và mang lại tỷ suất sinh lời bình quân 5 năm đạt 10.2% theo báo cáo của Agriseco. Tuy nhiên, việc áp dụng Thông tư 01/2020/TT-NHNN về cơ cấu lại thời hạn trả nợ cùng sự dịch chuyển ồ ạt của dòng vốn giá rẻ cũng tích tụ nguy cơ nợ xấu và rủi ro điều chỉnh sâu.

Thực tế này cho thấy các thước đo phân tán truyền thống dựa trên độ lệch chuẩn đơn thuần không thể phản ánh đầy đủ các cú sốc cực đoan. Nghiên cứu này tập trung giải quyết bài toán định lượng rủi ro giảm giá của nhóm cổ phiếu ngân hàng bằng việc ứng dụng tích hợp mô hình Giá trị rủi ro (VaR) và Giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR). Mục tiêu trọng tâm là xác định ngưỡng tổn thất tối đa và mức lỗ kỳ vọng tại các độ tin cậy 95% và 99%, đồng thời kiểm định độ tin cậy của mô hình bằng kỹ thuật hậu kiểm (Backtesting). Phạm vi không gian gồm 10 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) với chuỗi dữ liệu 502 phiên giao dịch từ ngày 01/01/2020 đến ngày 31/12/2021. Nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn lớn khi cung cấp hệ số dự báo rủi ro chính xác trên 95%, hỗ trợ nhà quản lý danh mục thiết lập bộ đệm an toàn vốn vững chắc.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nền tảng lý luận của đề tài bắt nguồn từ Lý thuyết Danh mục Đầu tư Hiện đại của Harry Markowitz (1952) và Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) của William Sharpe (1964). Nhằm giải quyết điểm nghẽn của các lý thuyết cổ điển vốn mặc định lợi suất tuân theo phân phối chuẩn, nghiên cứu ứng dụng phương pháp Giá trị rủi ro (VaR) do J.P. Morgan giới thiệu năm 1993 và mở rộng sang Giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR), còn được gọi là Tổn thất kỳ vọng (Expected Shortfall).

Khung nghiên cứu vận hành xoay quanh 4 khái niệm nền tảng: rủi ro thị trường, biến động có điều kiện, ngưỡng suy giảm giá trị danh mục và tổn thất vùng đuôi. Độ đo VaR xác định khoản lỗ tối đa trong 1 ngày giao dịch ở mức tin cậy 95% hoặc 99%, trong khi CVaR đo lường giá trị trung bình của các khoản lỗ vượt quá ngưỡng VaR đó. Mô hình kết hợp chuỗi thời gian ARMA(p,q) để mô phỏng kỳ vọng tỷ suất sinh lợi và mô hình GARCH(1,1) của Bollerslew (1986) để lượng hóa phương sai thay đổi theo thời gian, phù hợp với nguyên lý RiskMetrics trong điều kiện thị trường có hiện tượng cụm biến động.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thứ cấp gồm giá đóng cửa điều chỉnh của 10 mã cổ phiếu ngân hàng (CTG, VCB, VPB, BID, MBB, TCB, HDB, STB, TPB, EIB) thu thập từ hệ thống Vietstock và cophieu68. Cỡ mẫu đạt 502 quan sát theo chuỗi thời gian hàng ngày trong suốt 24 tháng (từ ngày 01/01/2020 đến ngày 31/12/2021). Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu có chủ đích, ưu tiên các ngân hàng niêm yết trên HOSE trước ngày 01/01/2020 nhằm đảm bảo chuỗi dữ liệu không bị gián đoạn và đại diện cho hơn 75% giá trị vốn hóa toàn ngành ngân hàng.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích chuỗi thời gian ARMA-GARCH kết hợp RiskMetrics thay vì phương pháp mô phỏng lịch sử hay Monte Carlo xuất phát từ đặc tính thực nghiệm của dữ liệu tài chính. Chuỗi tỷ suất sinh lợi thường có hiện tượng bất đối xứng và biến động mạnh theo cụm, khiến mô hình tham số tĩnh bị sai lệch. Quy trình thực hiện bao gồm: kiểm định phân phối thực nghiệm bằng kiểm định Jarque-Bera; kiểm định nghiệm đơn vị tính dừng thông qua kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF); xác định bậc trễ tối ưu p và q dựa trên biểu đồ tự tương quan ACF, tự tương quan riêng phần PACF và chỉ số AIC; sau đó ước lượng phương sai qua GARCH(1,1) và kiểm định hậu kiểm bằng phân phối nhị thức Kupiec.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, chuỗi tỷ suất sinh lợi của 10 mã cổ phiếu ngân hàng đều không tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Thống kê Jarque-Bera của toàn bộ các mã đều vượt ngưỡng tới hạn 5.99 với mức ý nghĩa p-value nhỏ hơn 0.01. Hệ số nhọn Kurtosis của 10 cổ phiếu đều lớn hơn 3.0, trong đó mã VCB ghi nhận hệ số cao nhất toàn ngành đạt 5.78, phản ánh đặc tính phân phối đuôi dày và rủi ro xuất hiện các phiên sụt giảm biên độ lớn cao hơn hẳn dự tính lý thuyết thông thường.

Thứ hai, kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF chứng minh toàn bộ chuỗi tỷ suất sinh lợi đều dừng ở sai phân bậc 0 với độ tin cậy 99%. Trị tuyệt đối thống kê t của 10 mã dao động từ 22.62 đến 24.85, vượt xa ngưỡng tới hạn Schwarz là 3.57 tại mức ý nghĩa 1%. Kiểm định ARCH-LM khẳng định sự tồn tại vững chắc của hiện tượng phương sai sai số thay đổi, xác nhận việc áp dụng mô hình GARCH(1,1) là hoàn toàn phù hợp để nắm bắt các cú sốc biến động.

Thứ ba, ở mức độ tin cậy 95%, giá trị VaR 1 ngày của danh mục cổ phiếu dao động trong biên độ từ 2.15% đến 3.42%. Tuy nhiên, chỉ số CVaR 95% chỉ ra rằng khi xảy ra kịch bản vượt ngưỡng suy sụp, mức tổn thất kỳ vọng thực tế nhảy vọt lên ngưỡng từ 3.85% đến 5.12%, tức cao hơn từ 30% đến 45% so với mức VaR đơn thuần.

Thứ tư, kết quả hậu kiểm (Backtesting) trên 502 quan sát cho thấy tỷ lệ số ngày lỗ vượt ngưỡng VaR thực tế chỉ chiếm từ 3.8% đến 5.2% tổng số phiên, hoàn toàn phù hợp với giả thuyết xác suất sai số 5%, khẳng định mô hình đạt độ chính xác tổng thể trên 96%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân dẫn đến tính biến động cao và hiện tượng đuôi dày của nhóm cổ phiếu ngân hàng xuất phát từ cấu trúc thị trường giai đoạn dịch bệnh. Thanh khoản toàn thị trường bùng nổ tăng 247% nhờ sự tham gia của hơn 1.5 triệu tài khoản nhà đầu tư cá nhân mới mở trong năm 2021. Dòng tiền này thúc đẩy chỉ số tăng nhanh nhưng cũng gây ra tâm lý bầy đàn, khiến biên độ dao động giá hàng ngày bị nới rộng.

So sánh với các nghiên cứu kinh tế lượng tài chính của Hoàng Đức Mạnh (2014) hay Đào Thiên Hương (2013), kết quả thực nghiệm này khẳng định rằng nếu nhà phân tích chỉ dựa vào giả thiết phân phối chuẩn hoặc độ lệch chuẩn tĩnh, mức rủi ro tiềm ẩn trong các đợt khủng hoảng sẽ bị đánh giá thấp từ 20% đến 35%. Để tối ưu hóa góc nhìn phân tích, các phát hiện này được trình bày trực quan thông qua đồ thị phân phối tần số thực nghiệm lệch trái so với đường cong chuẩn Gauss, biểu đồ chuỗi thời gian đối chiếu lãi lỗ P&L thực tế với dải băng VaR 95%, và bảng ma trận phương sai - hiệp phương sai biểu diễn mối liên kết rủi ro giữa 10 ngân hàng thương mại.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, đối với các ngân hàng thương mại cổ phần, Tổng Giám đốc và Giám đốc Quản trị Rủi ro cần tích hợp chỉ số CVaR vào hệ thống quản lý vốn nội bộ theo tiêu chuẩn Basel III. Mục tiêu cụ thể là kiểm soát tỷ lệ an toàn vốn (CAR) tối thiểu ở mức 10.5%, cao hơn mức sàn 8% theo quy định tại Thông tư 41/2016/TT-NHNN, triển khai hoàn tất trong quý 2 năm 2023.

Thứ hai, đối với các quỹ đầu tư và bộ phận tự doanh chứng khoán, Giám đốc Đầu tư cần thiết lập chu kỳ tái cơ cấu danh mục cổ phiếu ngân hàng định kỳ 30 ngày một lần. Cần áp dụng ngưỡng cắt lỗ linh hoạt ở mức suy giảm 3.5% theo VaR 1 ngày nhằm khống chế tỷ lệ sụt giảm vốn tối đa (Max Drawdown) không vượt quá 12% trong suốt năm tài chính 2023.

Thứ ba, đối với cơ quan quản lý gồm Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và Ngân hàng Nhà nước, Vụ Quản lý Kinh doanh Chứng khoán cần xây dựng quy chuẩn kiểm tra sức chịu đựng (Stress-testing) định kỳ 6 tháng một lần đối với các cổ phiếu trụ cột. Song song đó, cần điều chỉnh tỷ lệ cho vay ký quỹ (margin) linh hoạt, khống chế dư nợ margin cho nhóm cổ phiếu ngân hàng ở mức dưới 50% vốn khả dụng của từng công ty chứng khoán ngay từ quý 1 năm 2023.

Thứ tư, đối với nhà đầu tư cá nhân, mỗi cá nhân cần tuân thủ nguyên tắc đa dạng hóa tài sản thực chất, không phân bổ vượt quá 20% tổng giá trị tài sản ròng vào một mã cổ phiếu ngân hàng riêng lẻ. Đồng thời, nhà đầu tư cần duy trì lượng tiền mặt dự phòng tương đương ít nhất 15% tổng danh mục để ứng phó với rủi ro đuôi trong giai đoạn 2023 - 2024.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Thứ nhất, nhà đầu tư cá nhân và tổ chức trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nhóm đối tượng này có thể sử dụng trực tiếp các ngưỡng VaR và CVaR của 10 mã cổ phiếu để xác lập kỷ luật cắt lỗ tự động, tối ưu hóa quy mô vị thế giao dịch và bảo toàn thành quả đầu tư trước các đợt suy giảm thị trường trên 20%.

Thứ hai, cán bộ quản trị rủi ro và chuyên viên nguồn vốn tại các ngân hàng thương mại. Đề tài cung cấp hệ thống công thức toán học và quy trình xử lý dữ liệu chi tiết nhằm xác định mức vốn dự phòng rủi ro thị trường, đáp ứng các tiêu chuẩn thẩm định khắt khe của Ngân hàng Nhà nước và khung hiệp ước Basel II, Basel III ở mức tin cậy 99%.

Thứ ba, chuyên viên phân tích định lượng và giám đốc quỹ tại các định chế tài chính. Luận văn cung cấp mô hình thực nghiệm ARMA-GARCH hoàn chỉnh trên 502 quan sát thực tế, hỗ trợ rút ngắn thời gian xây dựng thuật toán quản lý danh mục và định giá các sản phẩm chứng quyền, chứng khoán phái sinh.

Thứ tư, giảng viên, học viên cao học và sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng. Công trình là tài liệu tham khảo bài bản về phương pháp nghiên cứu định lượng kinh tế lượng chuỗi thời gian, từ bước kiểm định tính dừng, xử lý phương sai thay đổi đến quy trình hậu kiểm thống kê.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình CVaR vượt trội hơn VaR truyền thống ở điểm nào khi thị trường biến động? Mô hình VaR chỉ phản ánh mức tổn thất tối đa tại một ngưỡng xác suất định trước, nhưng hoàn toàn mất khả năng dự báo mức độ nghiêm trọng khi khoản lỗ vượt qua ngưỡng này. CVaR khắc phục nhược điểm trên bằng cách tính toán giá trị kỳ vọng của toàn bộ các khoản lỗ nằm ở đuôi phân phối. Trong nghiên cứu này, CVaR chỉ ra tổn thất thực tế cao hơn VaR từ 30% đến 45%.

Tỷ suất sinh lợi của 10 cổ phiếu ngân hàng có tuân theo phân phối chuẩn không? Kết quả kiểm định Jarque-Bera trên toàn bộ 10 mã cổ phiếu ngân hàng đều bác bỏ giả thiết phân phối chuẩn với p-value nhỏ hơn 0.01. Hệ số nhọn Kurtosis dao động từ 3.2 đến 5.78 (cao nhất là VCB), chứng minh chuỗi lợi suất có hiện tượng đuôi dày và xuất hiện các biến cố sụt giá cực đoan với tần suất lớn hơn lý thuyết chuẩn.

Vai trò của mô hình ARMA-GARCH trong quy trình đo lường rủi ro là gì? Mô hình ARMA lọc bỏ triệt để hiện tượng tự tương quan chuỗi của tỷ suất sinh lợi, trong khi mô hình GARCH(1,1) ước lượng sự biến thiên của phương sai sai số theo thời gian. Sự kết hợp này nắm bắt chính xác hiện tượng cụm biến động, giúp giá trị VaR và CVaR cập nhật linh hoạt theo từng phiên thay vì dùng độ lệch chuẩn cố định.

Kết quả kiểm định hậu kiểm Backtesting chứng minh điều gì về mô hình? Quy trình hậu kiểm so sánh giữa biến động lãi lỗ thực tế và ngưỡng dự báo VaR trên 502 phiên giao dịch cho thấy số phiên vi phạm chỉ dao động trong khoảng từ 3.8% đến 5.2%. Con số này hoàn toàn tiệm cận mức ý nghĩa danh định 5%, khẳng định mô hình dự báo đạt độ chính xác thống kê trên 96% và có tính ứng dụng cao.

Nhà đầu tư cá nhân có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế như thế nào? Nhà đầu tư có thể sử dụng mức VaR 1 ngày bình quân từ 2.15% đến 3.42% làm mốc đặt lệnh chặn lỗ tự động cho từng cổ phiếu nắm giữ. Đồng thời, việc khống chế tỷ trọng mỗi mã ngân hàng không vượt quá 20% danh mục giúp tài khoản hấp thụ tốt các biến động bất thường mà không bị tổn thương dòng vốn.

Kết luận

  • Hoàn thiện thành công việc lượng hóa rủi ro thị trường cho 10 cổ phiếu ngân hàng thương mại niêm yết trên sàn HOSE thông qua bộ đôi công cụ định lượng VaR và CVaR dựa trên 502 phiên giao dịch giai đoạn 2020 - 2021.
  • Khẳng định tỷ suất sinh lợi của nhóm cổ phiếu ngân hàng có phân phối đuôi dày với hệ số nhọn Kurtosis lên tới 5.78, bác bỏ giả định phân phối chuẩn vốn thường hạ thấp mức độ rủi ro cực đoan.
  • Xây dựng thành công quy trình kết hợp mô hình ARMA và GARCH(1,1) theo chuẩn RiskMetrics, đạt độ tin cậy hậu kiểm thực nghiệm trên 96% tại mức ý nghĩa 5%.
  • Cung cấp bằng chứng thực nghiệm rõ nét về mức chênh lệch từ 30% đến 45% giữa tổn thất kỳ vọng CVaR và VaR, làm sáng tỏ tầm quan trọng của việc quản trị rủi ro vùng đuôi.
  • Đề xuất hệ sinh thái 4 giải pháp đồng bộ từ nâng tỷ lệ an toàn vốn CAR lên trên 10.5% đến giới hạn tỷ trọng danh mục dưới 20% cho các nhóm chủ thể tham gia thị trường trong giai đoạn 2023 - 2024.

Đóng góp cốt lõi của công trình là thiết lập khung lượng hóa rủi ro khoa học, giải quyết khoảng trống giữa lý thuyết kinh tế lượng tài chính và thực tiễn giao dịch tại Việt Nam. Kế hoạch tiếp theo trong 3 đến 6 tháng tới là mở rộng mô hình cho toàn bộ 14 ngân hàng niêm yết và bổ sung biến số vĩ mô như lãi suất liên ngân hàng. Hãy chủ động ứng dụng ngay mô hình VaR và CVaR vào quy trình phân bổ vốn để kiểm soát rủi ro thị trường và tối ưu hóa hiệu quả đầu tư bền vững.