Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp sản xuất, quy trình vận hành cốt lõi bao gồm các giai đoạn: mua nguyên vật liệu, sản xuất và bán thành phẩm. Chu trình này không chỉ tạo ra dòng tiền mà còn trực tiếp khiến doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều loại rủi ro trọng yếu, đặc biệt là rủi ro thị trường (RRTT) phát sinh từ các biến động bất lợi của giá cả hàng hóa đầu vào, tỷ giá hối đoái và lãi suất. Tại Việt Nam, hệ thống kiểm soát nội bộ và quản trị rủi ro (QTRR) trong lĩnh vực ngân hàng và các tổ chức tài chính đã được chuẩn hóa theo quy định bắt buộc của Ngân hàng Nhà nước (điển hình qua quy trình đánh giá mức đủ vốn nội bộ - ICAAP). Ngược lại, tại các doanh nghiệp phi tài chính và khối sản xuất, hệ thống kiểm soát nội bộ vẫn còn ở mức độ sơ khai, chưa có quy định mang tính bắt buộc và các báo cáo rủi ro thường niên hầu như chưa lượng hóa được mức độ tổn thất tiềm năng bằng các công cụ định lượng chuẩn tắc.

Công ty Cổ phần Sợi Thế Kỷ (mã chứng khoán: STK) là một trong những doanh nghiệp có quy mô và thâm niên trong ngành sản xuất sợi xơ dài polyester tại Việt Nam. Quy trình kinh doanh của STK liên quan mật thiết đến việc nhập khẩu nguyên liệu (hạt nhựa PET chips từ nước ngoài), vay nợ vốn lưu động phục vụ sản xuất và phân phối thành phẩm cho cả thị trường nội địa lẫn xuất khẩu. Do đó, doanh nghiệp chịu tác động đồng thời từ biến động giá dầu thế giới (thông qua giá hạt nhựa), tỷ giá USD/VND và lãi suất vay nợ. Tuy nhiên, hệ thống quản lý rủi ro của doanh nghiệp vẫn chưa lượng hóa được quy mô thiệt hại tối đa mà doanh nghiệp có thể gặp phải. Xuất phát từ bối cảnh đó, khóa luận thực hiện đề tài nhằm ứng dụng mô hình Giá trị chịu rủi ro (Value at Risk - VaR) để đo lường RRTT của STK, cung cấp cơ sở thực nghiệm cho công tác quản trị rủi ro nội bộ và hỗ trợ quyết định phân bổ danh mục của nhà đầu tư.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

  1. Phát biểu các lý thuyết liên quan đến rủi ro thị trường và phương pháp đo lường VaR, làm cơ sở lý luận cho các nhận xét và kết luận.
  2. Nhận diện và phân tích các rủi ro thị trường mà STK gặp phải, từ đó đánh giá xác suất xảy ra và mức độ ảnh hưởng của rủi ro trên biểu đồ nhiệt (ma trận rủi ro).
  3. Ứng dụng VaR trong đo lường rủi ro thị trường của STK trên cơ sở đa phương pháp được lựa chọn từ kết quả kiểm định chuỗi tỷ suất sinh lời (TSSL) cổ phiếu STK, từ đó kiểm tra sự phù hợp của các mô hình thông qua kiểm định hậu kiểm (backtesting).
  4. Đề xuất các giải pháp dựa trên kết quả mô hình nhằm giảm thiểu rủi ro thị trường cho doanh nghiệp trên cả phương diện củng cố hệ thống quản trị rủi ro và giải quyết từng loại rủi ro thị trường cụ thể.

Khóa luận giải quyết ba câu hỏi nghiên cứu:

  • Câu hỏi 1: Các rủi ro thị trường của STK là gì?
  • Câu hỏi 2: Kết quả đo lường rủi ro thị trường của STK khi ứng dụng VaR là gì? Các phương pháp và mô hình dự báo VaR có ý nghĩa và phù hợp không?
  • Câu hỏi 3: Nhằm giảm thiểu rủi ro, STK nên quản trị rủi ro thị trường như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro thị trường của Công ty Cổ phần Sợi Thế Kỷ.
  • Phạm vi không gian: Công ty Cổ phần Sợi Thế Kỷ.
  • Phạm vi thời gian: Khảo sát thực trạng doanh nghiệp và thu thập chuỗi dữ liệu giao dịch hàng ngày của cổ phiếu STK trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2022 (cụ thể từ ngày 04/01/2016 đến ngày 31/12/2022). Mẫu hậu kiểm mô hình được thực hiện trên 500 phiên giao dịch gần nhất (từ ngày 01/12/2021 đến ngày 31/12/2022).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và các khái niệm về rủi ro thị trường

Khái niệm RRTT được chuẩn hóa từ các công bố của Ủy ban Basel (1993, 1995, 2019), xác định RRTT là nguy cơ thua lỗ ở cả vị thế nội bảng và ngoại bảng phát sinh do sự biến động bất lợi của giá cả thị trường. Khác với rủi ro tín dụng (đối tác không thực hiện nghĩa vụ trả nợ) và rủi ro hoạt động (thất thoát từ con người, quy trình hoặc hệ thống), RRTT phát sinh từ các biến số kinh tế vĩ mô và tài chính khách quan. Đối với doanh nghiệp sản xuất, các cấu phần chính của RRTT bao gồm:

  • Rủi ro lãi suất: Sự biến động của lãi suất ảnh hưởng tiêu cực đến chi phí vốn vay và thu nhập lãi thuần, đặc biệt với các khoản nợ có lãi suất thả nổi.
  • Rủi ro tỷ giá hối đoái: Phát sinh qua rủi ro giao dịch (thanh toán nguyên vật liệu nhập khẩu và thu tiền xuất khẩu bằng ngoại tệ), rủi ro chuyển đổi (định giá lại các khoản mục tiền tệ trên bảng cân đối kế toán) và rủi ro kinh tế.
  • Rủi ro biến động giá cả hàng hóa: Khả năng giá nguyên vật liệu đầu vào tăng làm đội chi phí sản xuất, hoặc giá bán thành phẩm giảm làm xói mòn biên lợi nhuận gộp.

Khóa luận tổng quan các kỹ thuật đo lường rủi ro thị trường truyền thống và hiện đại:

  • Phân tích chênh lệch (Gap Analysis): Xác định khoảng cách nhạy cảm lãi suất giữa tài sản và nợ ($\Delta NII = GAP \times \Delta r$).
  • Phân tích thời lượng (Duration Analysis): Đo lường độ nhạy cảm của giá trị tài sản đối với thay đổi lợi tức ($D = \frac{\sum_{i=1}^n i \times PVCF_i}{\sum_{i=1}^n PVCF_i}$).
  • Phân tích kịch bản (Scenario Analysis) và Thử nghiệm khủng hoảng (Stress Testing): Đánh giá tổn thất theo các cú sốc cực đoan nhưng có hạn chế là mang tính chủ quan.
  • Mức độ tổn thất kỳ vọng (Expected Shortfall - ES): Bù đắp hạn chế của VaR bằng cách tính trung bình các tổn thất vượt quá ngưỡng VaR ở phần đuôi phân phối.

Phương pháp đo lường Value at Risk (VaR)

VaR được định nghĩa là mức tổn thất tối đa tiềm tàng của một danh mục hoặc tài sản tài chính trong một khoảng thời gian mục tiêu $T$ tại một mức độ tin cậy xác định $1-\alpha$ dưới các điều kiện thị trường bình thường. Nghiên cứu triển khai ba nhóm kỹ thuật xác định VaR chính:

  1. Phương pháp tham số (Parametric / Analytical VaR): Sử dụng các mô hình chuỗi thời gian biến động có điều kiện họ GARCH. Tác giả lựa chọn mô hình sGARCH(1,1) (GARCH đối xứng có tính đến hiệu ứng đòn bẩy) và mô hình iGARCH(1,1) (GARCH tích hợp, phản ánh tác động kéo dài của các cú sốc biến động trong quá khứ). Do dữ liệu tài chính thường vi phạm giả định chuẩn tắc, tác giả ước lượng tham số kết hợp với 04 giả định phân phối sai số: phân phối chuẩn (normal), phân phối chuẩn lệch (skew normal), phân phối t-Student (student's-t) và phân phối t-Student lệch (skew student's-t).
  2. Phương pháp mô phỏng lịch sử (Historical Simulation VaR): Phương pháp phi tham số, định giá lại tỷ suất sinh lời dựa trên dữ liệu lịch sử và xác định mức VaR tại điểm phân vị mong muốn thông qua hàm phân vị thực nghiệm mà không phụ thuộc vào giả định phân phối xác suất cụ thể.
  3. Phương pháp mô phỏng Monte Carlo (Monte Carlo Simulation VaR): Thiết lập các đặc tính thống kê để phát sinh hàng nghìn kịch bản ngẫu nhiên từ phân phối giả định nhằm trích xuất phân vị tổn thất.

Nguồn dữ liệu và kiểm định đặc tính chuỗi thời gian

Dữ liệu đầu vào là chuỗi giá đóng cửa hàng ngày của cổ phiếu STK niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) từ ngày 04/01/2016 đến 31/12/2022, trích xuất từ cơ sở dữ liệu Investing.com. Tỷ suất sinh lời logarit hàng ngày ($R_t$) được tính theo công thức: $$R_t = \ln\left(\frac{P_t}{P_{t-1}}\right)$$

Quá trình kiểm định dữ liệu thực hiện trên phần mềm RStudio mang lại các kết quả sau:

  • Kiểm định phân phối chuẩn (Jarque-Bera Test): Giá trị p-value $< 2.2 \times 10^{-16} < 0.05$. Bác bỏ giả thuyết $H_0$, kết luận chuỗi TSSL cổ phiếu STK không tuân theo phân phối chuẩn mà có hiện tượng đỉnh nhọn, đuôi dày (fat tails).
  • Kiểm định tính dừng (Dickey-Fuller Test & KPSS Test): Kiểm định Dickey-Fuller cho p-value $< 0.05$ (bác bỏ $H_0$, chuỗi có tính dừng). Kiểm định KPSS cho p-value $> 0.05$ (chấp nhận $H_0$, chuỗi có tính dừng). Cả hai kiểm định xác nhận dữ liệu TSSL đạt tính dừng, đủ điều kiện đưa vào mô hình chuỗi thời gian.
  • Kiểm định tính tự tương quan (Ljung-Box Test): Tại độ trễ bậc 1 (Lag 1), thống kê $X\text{-squared} = 15.05$ với p-value $< 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$. Chuỗi TSSL cổ phiếu STK có hiện tượng tự tương quan giữa các quan sát theo thời gian.
Tên phép kiểm định Giả thuyết vô hiệu ($H_0$) Kết quả thống kê p-value Kết luận thực nghiệm
Jarque-Bera Phân phối tuân theo phân phối chuẩn Thống kê lệch & nhọn lớn $< 2.2 \times 10^{-16}$ Bác bỏ $H_0$; chuỗi TSSL có phân phối đuôi dày
Dickey-Fuller Dữ liệu chuỗi không có tính dừng Giá trị thống kê âm lớn $< 0.05$ Bác bỏ $H_0$; dữ liệu TSSL có tính dừng
KPSS Dữ liệu chuỗi có tính dừng Giá trị thống kê nhỏ $> 0.05$ Chấp nhận $H_0$; xác nhận dữ liệu có tính dừng
Ljung-Box (Lag 1) Không có hiện tượng tự tương quan $X\text{-squared} = 15.05$ $< 0.05$ Bác bỏ $H_0$; tồn tại hiện tượng tự tương quan

Quy trình ước lượng và kiểm định được vận hành qua 4 bước: (1) Khai báo và ước lượng tham số $\alpha_1, \beta_1$ bằng lệnh ugarchspec và ugarchfit, kiểm định tự tương quan phần dư qua Ljung-Box và chọn mô hình tối ưu theo tiêu chuẩn Akaike; (2) Dự báo giá trị trung bình và độ lệch chuẩn 01 ngày tiếp theo bằng ugarchforecast; (3) Tính toán giá trị VaR với mức ý nghĩa $\alpha = 5%$ (độ tin cậy 95%); (4) Hậu kiểm (backtesting) trên mẫu $N = 500$ phiên giao dịch để đối soát số ngày có tỷ lệ thua lỗ thực tế vượt quá mức VaR dự báo.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chương này trình bày toàn diện cơ sở lý luận về rủi ro thị trường và công cụ VaR. Tác giả phân tích các yếu tố cấu thành RRTT trong môi trường kinh doanh hiện đại và so sánh chi tiết ưu nhược điểm của các phương pháp định lượng rủi ro truyền thống với phương pháp VaR. Chương 1 tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Trần Mạnh Hà, 2009; Bùi Quang Tín, 2013; Phạm Thị Thanh Xuân & Nguyễn Khánh Linh, 2015; Tạ Quang Tuấn và cộng sự, 2015; Lê Hải Trung & Nguyễn Thị Mai Trang, 2020; Hoàng Dương Việt Anh & Đặng Hữu Mẫn, 2011) và quốc tế (Pierre Giot & Sebastien Laurent, 2003; Mark R. Manfredo & Raymond M. Leuthold, 2001; Ralf Kellner & Daniel Rosch, 2016; Timotheos Angelidis & George Skiadopoulos, 2007; Julijana Angelovska, 2013; Qi Chen & Rongda Chen, 2013; Nupur Moni Das & Bhabani Sankar Rout, 2020; Changha Jin & Alan Ziobrowski, 2020).

Từ lược khảo tài liệu, tác giả xác lập 03 khoảng trống nghiên cứu chính:

  • Hầu hết các ứng dụng VaR trước đây tại Việt Nam chỉ tập trung vào hệ thống ngân hàng thương mại do áp lực tuân thủ hiệp ước Basel, chưa chú trọng ứng dụng cho khối doanh nghiệp sản xuất thuần túy.
  • Các nghiên cứu thường đo lường rủi ro trên chỉ số thị trường chung (VN-Index, S&P 500) hoặc danh mục hàng hóa tổng hợp, thiếu vắng các nghiên cứu định lượng rủi ro thị trường cho một doanh nghiệp sản xuất cụ thể gắn với chuỗi cung ứng đặc thù.
  • Thiếu các nghiên cứu cập nhật chuỗi dữ liệu tài chính trong giai đoạn dịch COVID-19 và giai đoạn biến động kinh tế vĩ mô phức tạp (2020–2022) với các cú sốc về giá dầu thô, đứt gãy chuỗi cung ứng và sự điều chỉnh lãi suất của các ngân hàng trung ương.

CHƯƠNG 2: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 mô tả chi tiết nguồn dữ liệu, quy trình làm sạch và thực hiện các kiểm định tiền đề đối với chuỗi TSSL cổ phiếu STK. Trên cơ sở các kết quả kiểm định thống kê (dữ liệu có tính dừng, có hiện tượng tự tương quan và không tuân theo phân phối chuẩn), chương này thiết lập khung phương pháp luận đo lường VaR với ba kỹ thuật: phương pháp tham số (mô hình sGARCH(1,1) và iGARCH(1,1) kết hợp 04 giả định phân phối: chuẩn, chuẩn lệch, t-Student, t-Student lệch), phương pháp mô phỏng lịch sử và phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Tác giả xây dựng quy trình lập trình định lượng trên môi trường RStudio, sử dụng các gói lệnh tài chính chuyên biệt, đồng thời thiết kế khung hậu kiểm trên mẫu 500 phiên giao dịch nhằm xác định tỷ lệ sai sót thực nghiệm của từng mô hình ở mức độ tin cậy 95% cho khoảng thời gian dự báo 01 ngày.

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 3 tập trung phân tích thực trạng hoạt động kinh doanh, nhận diện rủi ro và trình bày kết quả ước lượng thực nghiệm:

  • Thực trạng kinh doanh và chuỗi sản xuất của STK: STK sử dụng công nghệ Chips Spinning (dệt sợi từ hạt nhựa PET chips) tại 02 nhà máy ở Củ Chi và Trảng Bàng, tạo ra sợi DTY và FDY. Chi phí hạt nhựa PET chips chiếm tới 70% giá vốn hàng bán năm 2022. Do hạt nhựa cấu thành từ PTA và MEG (chế phẩm của dầu thô), giá vốn của STK phụ thuộc trực tiếp vào diễn biến giá dầu thế giới. Về doanh thu, STK có sự dịch chuyển sang thị trường nội địa (doanh thu nội địa tăng từ 59%, tương đương 1.041 tỷ đồng năm 2020 lên 68%, tương đương 1.435 tỷ đồng năm 2022). Doanh thu sợi tái chế tăng trưởng, chiếm 52% tổng doanh thu năm 2022 (sợi nguyên sinh chiếm 48%), hướng tới mục tiêu 60% năm 2023 và 100% vào năm 2025.
  • Nhận diện và đánh giá 03 nhóm rủi ro thị trường trọng yếu:
    • Rủi ro biến động giá cả hàng hóa: Biến động giá dầu và chênh lệch giá (price gap) giữa nguyên liệu hạt nhựa với giá bán sợi thành phẩm trong năm 2022 tạo áp lực lớn lên biên lợi nhuận gộp.
    • Rủi ro tỷ giá hối đoái: STK nhập khẩu nguyên liệu và phát sinh vay nợ bằng ngoại tệ, trong khi doanh thu xuất khẩu sụt giảm do lạm phát tại các thị trường Mỹ và châu Âu, tạo ra sự chênh lệch trạng thái ngoại tệ và chi phí tài chính do lỗ chênh lệch tỷ giá USD/VND.
    • Rủi ro lãi suất: Các đợt tăng lãi suất quỹ liên bang (Federal Funds Rate) của Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (Fed) giai đoạn 2021–2022 kéo theo mặt bằng lãi suất vay vốn ngắn hạn bằng USD và VND của STK gia tăng, trực tiếp làm tăng chi phí lãi vay.
  • Ma trận rủi ro thị trường của STK: Khóa luận tổng hợp mức độ nghiêm trọng và xác suất xảy ra của từng yếu tố rủi ro trên biểu đồ nhiệt (Bảng 3.5), xếp rủi ro biến động giá nguyên vật liệu và rủi ro tỷ giá vào nhóm có mức độ ảnh hưởng cao nhất.
  • Kết quả ước lượng mô hình và dự báo VaR: Bảng tham số ước lượng sGARCH(1,1) và iGARCH(1,1), kết quả kiểm định Ljung-Box đối với phần dư chuẩn hóa, dự báo giá trị trung bình và phương sai 01 ngày tiếp theo. Kết quả cho thấy các mô hình có xét đến phân phối đuôi dày (t-Student và t-Student lệch) có các tham số đạt ý nghĩa thống kê cao hơn phân phối chuẩn.
  • Kết quả hậu kiểm (Backtesting): Đánh giá số ngày vi phạm VaR thực tế trong mẫu $N = 500$ ngày. Các mô hình giả định phân phối chuẩn có xu hướng đánh giá thấp rủi ro (số ngày vi phạm thực tế vượt ngưỡng lý thuyết), trong khi phương pháp mô phỏng lịch sử và mô hình GARCH với phân phối t-Student lệch cho kết quả dự báo bám sát thực tế thị trường hơn.

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương 4 đúc kết các phát hiện nghiên cứu chính, chỉ ra các hạn chế cố hữu của công cụ VaR trong việc kiểm soát các khoản lỗ vượt ngưỡng (rủi ro đuôi) và đề xuất hệ thống giải pháp:

  • Củng cố hệ thống quản trị rủi ro nội bộ của STK theo mô hình ba tuyến phòng thủ, xây dựng quy chế báo cáo định lượng rủi ro định kỳ cho Hội đồng quản trị.
  • Nhóm giải pháp giảm thiểu rủi ro biến động giá hàng hóa: Sử dụng hợp đồng kỳ hạn hàng hóa, đàm phán hợp đồng cung ứng dài hạn, theo dõi chặt chẽ chu kỳ giá dầu thô và đẩy mạnh tỷ trọng sợi tái chế để đa dạng hóa nguồn cung PET chips.
  • Nhóm giải pháp giảm thiểu rủi ro tỷ giá: Áp dụng các công đồng phái sinh tiền tệ (kỳ hạn, hoán đổi USD/VND), cân đối dòng tiền thu ngoại tệ từ xuất khẩu để thanh toán nợ nhập khẩu nhằm duy trì vị thế tiền tệ trung lập.
  • Nhóm giải pháp giảm thiểu rủi ro lãi suất: Đa dạng hóa cấu trúc kỳ hạn nợ vay, tái cấu trúc các khoản vay thả nổi sang lãi suất cố định khi dự báo mặt bằng lãi suất tăng, và tối ưu hóa vòng quay vốn lưu động.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chính

Khóa luận đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về đặc tính chuỗi dữ liệu tài chính của một doanh nghiệp sản xuất sợi niêm yết tại Việt Nam:

  1. Chuỗi TSSL hàng ngày của cổ phiếu STK (giai đoạn 2016–2022) phản ánh đầy đủ các đặc tính điển hình của chuỗi tài chính: không tuân theo phân phối chuẩn, có hiện tượng đuôi to (kết quả kiểm định Jarque-Bera với $p < 2.2 \times 10^{-16}$), có tính dừng (qua cả hai kiểm định Dickey-Fuller và KPSS) và tồn tại hiện tượng tự tương quan (kiểm định Ljung-Box tại bậc 1 có $X\text{-squared} = 15.05, p < 0.05$).
  2. Về cấu trúc kinh doanh, STK ghi nhận sự thay đổi chiến lược trong giai đoạn 2020–2022: doanh thu nội địa tăng tỷ trọng từ 59% (1.041 tỷ đồng năm 2020) lên 68% (1.435 tỷ đồng năm 2022); tỷ trọng sản phẩm sợi tái chế tăng lên mức 52% tổng doanh thu năm 2022, vượt qua sợi nguyên sinh (48%).
  3. Khóa luận định lượng chi phí nguyên vật liệu: Hạt nhựa PET chips chiếm 70% giá vốn hàng bán năm 2022, chứng minh tính phụ thuộc gần như tuyệt đối của biên lợi nhuận STK vào diễn biến giá dầu thô và nguyên liệu hóa dầu (PTA, MEG).
  4. Kết quả so sánh và hậu kiểm VaR trên mẫu 500 phiên giao dịch cho thấy các mô hình giả định phân phối chuẩn đánh giá thấp mức tổn thất tiềm năng của cổ phiếu STK. Ngược lại, phương pháp tham số kết hợp phân phối t-Student, t-Student lệch và phương pháp mô phỏng lịch sử ghi nhận số phiên vi phạm gần với tần suất lý thuyết ở độ tin cậy 95%, chứng minh tính ưu việt khi mô hình hóa dữ liệu có đuôi dày.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật và phương pháp: Khóa luận lấp đầy khoảng trống nghiên cứu khi chuyển dịch phạm vi ứng dụng của công cụ VaR từ các tổ chức tài chính/ngân hàng và chỉ số thị trường chung sang trường hợp một doanh nghiệp sản xuất công nghiệp cụ thể tại Việt Nam. Đề tài xây dựng một quy trình định lượng hoàn chỉnh từ kiểm định đặc tính dữ liệu, lựa chọn mô hình GARCH phù hợp với phân phối phi chuẩn, đến thực hiện hậu kiểm đánh giá độ tin cậy.
  • Về mặt thực tiễn doanh nghiệp: Nghiên cứu cung cấp bức tranh chi tiết về cơ cấu rủi ro thị trường của STK thông qua ma trận rủi ro và dữ liệu chuỗi cung ứng công nghệ Chips Spinning. Các kết quả VaR hỗ trợ ban điều hành doanh nghiệp xác định ngưỡng vốn đệm phòng ngừa rủi ro thị trường và là nguồn tham khảo định lượng cho các nhà đầu tư trong việc quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu ngành dệt may.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận nêu rõ các hạn chế xuất phát từ bản chất mô hình và phạm vi dữ liệu:

  • Hạn chế về mặt phương pháp của VaR: Công cụ VaR chỉ đo lường mức tổn thất tối đa ở một mức xác suất cho trước (ví dụ 95%), nhưng không phản ánh mức độ thiệt hại có thể xảy ra khi sự kiện cực đoan vượt quá ngưỡng VaR (rủi ro đuôi). Hai vị thế có cùng giá trị VaR vẫn có thể có mức độ tổn thất thực tế ở vùng đuôi rất khác nhau.
  • Hạn chế về giả định lịch sử: Phương pháp mô phỏng lịch sử dựa trên tiền đề quá khứ sẽ lặp lại trong tương lai; điều này có thể dẫn đến sai số lớn khi thị trường xuất hiện những cú sốc kinh tế vĩ mô chưa từng có tiền lệ.
  • Hạn chế về đối tượng và dữ liệu: Đề tài sử dụng TSSL của cổ phiếu STK trên sàn chứng khoán làm biến đại diện để đo lường RRTT tổng thể của doanh nghiệp. Mặc dù giá cổ phiếu phản ánh tổng hòa các yếu tố thị trường, nó vẫn chịu tác động đan xen từ tâm lý nhà đầu tư và các yếu tố thanh khoản thị trường chứng khoán.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng nghiên cứu áp dụng thước đo Mức độ tổn thất kỳ vọng (Expected Shortfall - ES) để nắm bắt toàn diện rủi ro vùng đuôi; mở rộng mô hình hóa trực tiếp các chuỗi dữ liệu gốc (chuỗi giá dầu, giá hạt nhựa, tỷ giá USD/VND và lãi suất) thay vì chỉ thông qua giá cổ phiếu; và so sánh đa chiều giữa các doanh nghiệp cùng ngành dệt may niêm yết tại Việt Nam.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo học thuật và thực tiễn cho các nhóm đối tượng sau:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Đề tài là tài liệu thực hành phương pháp kinh tế lượng tài chính trên phần mềm RStudio, đặc biệt là quy trình kiểm định chuỗi thời gian (Jarque-Bera, Dickey-Fuller, KPSS, Ljung-Box), khai báo các mô hình GARCH phi chuẩn (ugarchspec, ugarchfit), mô phỏng Monte Carlo và kỹ thuật hậu kiểm VaR.
  • Bộ phận quản trị rủi ro và kiểm soát nội bộ tại các doanh nghiệp sản xuất: Cung cấp khung phương pháp luận để nhận diện, lập ma trận nhiệt rủi ro thị trường và tiếp cận cách thức lượng hóa rủi ro thay cho phương pháp đánh giá định tính thuần túy.
  • Nhà phân tích tài chính và nhà đầu tư: Cung cấp số liệu chi tiết về chuỗi giá trị ngành sợi polyester (công nghệ Chips Spinning, tỷ trọng nguyên liệu PET chips, PTA, MEG), cơ cấu chi phí vốn và cơ chế tác động của giá dầu, tỷ giá đến cổ phiếu STK.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao giá vốn hàng bán của CTCP Sợi Thế Kỷ lại phụ thuộc chặt chẽ vào diễn biến giá dầu thô thế giới?

Theo quy trình sản xuất được tác giả mô tả trong Chương 3, STK áp dụng công nghệ Chips Spinning, sử dụng nguyên liệu đầu vào chính là hạt nhựa PET chips (chiếm 70% giá vốn hàng bán năm 2022). Hạt nhựa PET chips được cấu thành từ hai hợp chất hóa dầu là PTA (axit perephthalic tinh khiết) và MEG (monoethylenglycol) - cả hai đều là chế phẩm trực tiếp của dầu mỏ. Do đó, biến động của giá dầu thô thế giới tác động trực tiếp lên giá hạt nhựa, làm thay đổi chi phí đầu vào và biên lợi nhuận của doanh nghiệp.

2. Kết quả kiểm định thống kê chuỗi TSSL cổ phiếu STK đã bác bỏ phân phối chuẩn như thế nào?

Tác giả đã thực hiện kiểm định Jarque-Bera trên phần mềm RStudio đối với chuỗi TSSL hàng ngày của cổ phiếu STK giai đoạn 2016–2022. Kết quả kiểm định cho giá trị $p\text{-value} < 2.2 \times 10^{-16}$, nhỏ hơn nhiều so với mức ý nghĩa $\alpha = 0.05$. Do đó, giả thuyết $H_0$ (dữ liệu tuân theo quy luật phân phối chuẩn) bị bác bỏ hoàn toàn, xác nhận chuỗi TSSL có phân phối đuôi dày và đỉnh nhọn.

3. Khóa luận sử dụng các mô hình GARCH cụ thể nào để ước lượng VaR theo phương pháp tham số và vì sao?

Khóa luận sử dụng hai mô hình: sGARCH(1,1) (GARCH đối xứng nhưng cho phép phản ánh hiệu ứng đòn bẩy khi các cú sốc tiêu cực tác động mạnh hơn cú sốc tích cực cùng cường độ) và iGARCH(1,1) (GARCH tích hợp, cho phép các cú sốc biến động quá khứ có tác động kéo dài sang tương lai). Đồng thời, tác giả kết hợp 04 giả định phân phối (chuẩn, chuẩn lệch, t-Student, t-Student lệch) để khắc phục hiện tượng dữ liệu thực tế có đuôi dày.

4. Cơ cấu doanh thu của STK có sự chuyển biến như thế nào trong giai đoạn 2020–2022 theo số liệu khóa luận công bố?

Theo dữ liệu tại Chương 3, STK đã chủ động chuyển dịch cơ cấu:

  • Theo thị trường: Tỷ trọng doanh thu nội địa tăng từ 59% (1.041 tỷ đồng) năm 2020 lên 68% (1.435 tỷ đồng) năm 2022 nhằm ứng phó với tình hình xuất khẩu khó khăn do lạm phát tại Mỹ và châu Âu.
  • Theo sản phẩm: Tỷ trọng doanh thu sợi tái chế tăng mạnh, đạt 52% tổng doanh thu năm 2022 (sợi nguyên sinh chiếm 48%), tiến tới mục tiêu 60% năm 2023 và 100% vào năm 2025.

5. Phương pháp hậu kiểm (backtesting) được tác giả thực hiện với thông số mẫu và tiêu chí đánh giá ra sao?

Tác giả lựa chọn mẫu hậu kiểm gồm 500 phiên giao dịch gần nhất (từ ngày 01/12/2021 đến ngày 31/12/2022). Quá trình hậu kiểm tiến hành kiểm đếm số lần mà mức thua lỗ thực tế của TSSL vượt quá giá trị VaR dự báo ở độ tin cậy 95% (với thời gian dự báo 01 ngày). Mô hình có số ngày vi phạm vượt xa ngưỡng lý thuyết bị coi là đánh giá thấp rủi ro và không phù hợp trong thực tế.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lương Phước Nguyên đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị rủi ro thị trường và ứng dụng thành công công cụ Giá trị chịu rủi ro (VaR) trên chuỗi dữ liệu thực nghiệm của Công ty Cổ phần Sợi Thế Kỷ giai đoạn 2016–2022. Thông qua các kiểm định kinh tế lượng trên phần mềm RStudio, nghiên cứu chứng minh chuỗi tỷ suất sinh lời của cổ phiếu STK có tính dừng, tự tương quan và mang đặc tính phân phối đuôi dày, khẳng định tính ưu việt của các mô hình GARCH phi chuẩn và phương pháp phi tham số trong việc nắm bắt rủi ro. Công trình không chỉ cung cấp bức tranh chi tiết về tác động của giá dầu, tỷ giá và lãi suất đối với doanh nghiệp sản xuất sợi polyester mà còn đề xuất các giải pháp khả thi nhằm hoàn thiện hệ thống quản trị rủi ro nội bộ và kiểm soát rủi ro thị trường trong điều kiện kinh tế biến động.