Value at risk of real estate stocks

Nội dung text: Value at risk of real estate stocks

1. Journal of Finance – Marketing; Vol. 63, No. 3; 2021 ISSN: 1859-3690 DOI: ISSN: 1859-3690 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU TÀI CHÍNH - MARKETING Số 63 - Tháng 06 Năm 2021 Journal of Finance – Marketing JOURNAL OF FINANCE - MARKETING VALUE AT RISK OF REAL ESTATE STOCKS Le Trong Nghia1*, Nguyen Thi Bao Ngoc2 & Chu Thi Thanh Trang2 1Khanh Hoi Port Management Board 2University of Finance – Marketing ARTICLE INFO ABSTRACT DOI: This study measures the Value-at-Risk (VaR) for VNindex and for the top 10.52932/jfm.vi63.170 ten listed stocks in the real estate industry on HOSE. The two-standard model of measuring value at risk, VaR and CVaR are used. Data, which Received: includes the daily closed prices of each stock, covers the period from November 9, 2019 02/01/2017 to 28/02/2019. The estimated resulted passed with success the Accepted: Backtest. Together these results provided important insights into the risk December 10, 2019 level of Vietnam real estate industry. Basing on these findings, a portfolio of Published: investment recommendations is suggested for future practice. June 25, 2021 Keywords: Stocks in the real estate, a portfolio of investment, value at Risk, conditional value at Risk. *Corresponding author: Email: jimmyle1977@gmail.com 114
2. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 ISSN: 1859-3690 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU TÀI CHÍNH - MARKETING Số 63 - Tháng 06 Năm 2021 Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing JOURNAL OF FINANCE - MARKETING GIÁ TRỊ RỦI RO CỔ PHIẾU BẤT ĐỘNG SẢN Lê Trọng Nghĩa1*, Nguyễn Thị Bảo Ngọc2 & Chu Thị Thanh Trang2 1Ban quản lý Cảng Khánh Hội 2Trường Đại học Tài chính – Marketing THÔNG TIN TÓM TẮT DOI: Nghiên cứu này tính giá trị rủi ro của chỉ số chứng khoán VNindex và của 10.52932/jfm.vi63.170 10 cổ phiếu ngành bất động sản (BĐS) niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE. Công cụ sử dụng để tính giá trị rủi ro lần lượt là VaR và CVaR – Ngày nhận: hai công cụ đã được chuẩn hóa để đo lường rủi ro thị trường. Dữ liệu sử 09/11/2019 dụng là giá đóng cửa của từng cổ phiếu trong giai đoạn 02/01/2017 đến Ngày nhận lại: 28/02/2019. Kết quả ước lượng đã vượt qua được các kiểm định Back test. 10/12/2019 Trên cơ sở đó, các giá trị rủi ro đã tính sẽ được ứng dụng để xây dựng danh Ngày đăng: mục khuyến nghị đầu tư. 25/06/2021 Từ khóa: Cổ phiếu bất động sản, danh mục đầu tư, giá trị rủi ro, giá trị rủi ro có điều kiện. 1. Đặt vấn đề trường kèm theo những rủi ro tiềm ẩn khiến Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCK không ít người đã thất bại, mất mát và rời bỏ VN) từ khi đi vào hoạt động đến nay đã thể thị trường do không lường hết được những hiện được vai trò là một trong những kênh rủi ro có thể gặp phải. Trước tình hình ấy, huy động vốn quan trọng của các công ty với việc nhận dạng và đo lường rủi ro trong đầu quy mô ngày càng mở rộng, thu hút nhiều đối tư cổ phiếu trên Sở Giao dịch Chứng khoán tượng tham gia. Nhưng sự biến động của thị Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) để từ đó đề xuất các khuyến nghị cho các nhà quản lý thị trường, công ty chứng khoán và các nhà đầu *Tác giả liên hệ: tư (NĐT) có giải pháp nhằm hạn chế rủi ro cho NĐT là rất cần thiết, qua đó góp phần vào Email: jimmyle1977@gmail.com 115
3. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 sự phát triển lành mạnh của HOSE nói riêng nghị đầu tư đối với các NĐT và giúp cho các và TTCK VN nói chung – một kênh huy động công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ có vốn tối quan trọng cho nền kinh tế. Tại Việt thêm một công cụ hữu hiệu nhằm đánh giá Nam đã có một số nghiên cứu chi tiết đề xuất và đo lường rủi ro của nhóm các công ty BĐS việc ứng dụng VaR trong việc đo lường rủi ro niêm yết trên TTCK VN. các danh mục đầu tư cổ phiếu niêm yết trên Tuy nhiên, một số hạn chế của VaR được sàn chứng khoán. Tuy nhiên, chưa có nghiên chỉ ra trong các nghiên cứu trước đây. Ví dụ, cứu về đo lường rủi ro của danh mục đầu tư (Artzner và cộng sự, 1999) và (Embrechts gồm các cổ phiếu ngành BĐS niêm yết. Thị và cộng sự, 1999) cho rằng VaR chứa đựng trường BĐS Việt Nam cũng đóng vai trò chủ những thuộc tính toán học hơi phiền phức, chốt trong việc huy động và sử dụng nguồn như thiếu đi cộng tính phụ và tính lồi. VaR vốn cho nền kinh tế. Cả hai thị trường đều dựa trên giả định đồ thị phân phối dạng có những vị trí, vai trò quan trọng trong các chuẩn, cân xứng với độ lệch chuẩn. Ngoài ra, hoạt động về tài chính của đất nước, có tác VaR tính được từ sự kết hợp hai danh mục có dụng bổ trợ cho các thị trường khác cùng thể tốt hơn tổng các rủi ro của từng danh mục nhau phát triển. Trong đó, nhóm cổ phiếu đơn lẻ (Rockafellar & Uryasev, 2002). Ngoài BĐS gắn liền với phát triển kinh tế nói chung, ra, các tổn thất vượt quá ngưỡng không thể vẫn được đánh giá là một trong các nhóm đầu được ghi lại bằng thước đo VaR; (Choudhry, ngành dẫn dắt thị trường. Chính vì vậy, các 2013; Yamai & Yoshiba, 2005; Yilmaz & Ari, NĐT cần có đánh giá toàn diện về bức tranh 2017). Một phương pháp thay thế của VaR, giá thị trường nhóm cổ phiếu BĐS, để có thể cân trị rủi ro có điều kiện (CVaR), được rút ra và nhắc và nắm bắt cơ hội đầu tư trong tương lai. đã được chứng minh là rủi ro thị trường nhất Nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình xác quán với các đặc tính mong muốn (Acerbi & định giá trị chịu mức rủi ro (VaR) và mô hình Tasche, 2002). Đối với một ngưỡng nhất định xác định giá trị chịu mức rủi ro có điều kiện α và một khoảng thời gian đã chọn t, CVaR là (CVaR) để đo lường rủi ro của danh mục này. tổn thất dự kiến có điều kiện vượt quá VaR. Mô hình VaR là một phương pháp đang Cả VaR và CVaR đều thu hút được nhiều được ứng dụng khá phổ biến trên thế giới sự chú ý từ các học giả, những người đã áp trong việc đo lường rủi ro (Morgan, 1996), dụng nó rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên VaR được xác định dựa trên sự biến động của cứu, bao gồm thị trường hàng hóa, thị trường giá cổ phiếu (hay của giá trị danh mục đầu chứng khoán (Gençay & Selçuk, 2004), thị tư). Đối với ngành hay toàn thị trường, VaR trường dầu mỏ (Marimoutou và cộng sự, được xác định dựa trên sự biến động của các 2009) và thị trường phái sinh (Chang và cộng chỉ số ngành hoặc chỉ số thị trường. Giá trị sự, 2011). VaR cho thấy mức độ thiệt hại lớn nhất hay Một hướng nghiên cứu khác liên quan đến mức giảm lớn nhất có thể xảy ra đối với giá cổ CVaR tập trung vào việc kết hợp CVaR như phiếu, đối với chỉ số ngành hoặc đối với chỉ số thị trường tại một mức tin cậy nhất định. Việc một thước đo rủi ro trong chức năng mục tiêu nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR có thể là của tối ưu hóa danh mục đầu tư (Alexander và một hướng phù hợp với điều kiện ứng dụng cộng sự, 2006; Rockafellar & Uryasev, 2002). của mô hình khá linh hoạt. Theo đó, mục tiêu 2. Giá trị rủi ro của bài nghiên cứu là phân tích, đánh giá tính phù hợp của mô hình VaR trong đo lường rủi Có rất nhiều cách tiếp cận khác nhau về ro của danh mục đầu tư nhóm cổ phiếu ngành rủi ro, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất khi BĐS. Từ đó sẽ là cơ sở xây dựng các khuyến xem xét rủi ro đó là “khả năng xuất hiện các 116
4. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 khoản thiệt hại về tài chính”. Xét trong phạm tổn thất trong trường hợp xấu nhất liên quan vi kinh doanh chứng khoán, rủi ro được xác đến xác suất và khoảng thời gian, CVaR là tổn định là “sự thay đổi không chắc chắn về tỷ suất thất dự kiến trong trường hợp xấu nhất nếu sinh lợi” của giá chứng khoán. Trên cơ sở đó, ngưỡng đó được vượt qua. CVaR, nói cách rủi ro có thể xem xét thông qua các chỉ số sau: khác, định lượng các tổn thất dự kiến xảy ra ■ Độ lệch chuẩn của giá từng cổ phiếu và của ngoài điểm dừng VaR. cả danh mục đầu tư (Markowitz, 1952). 3. Dữ liệu và cách tính ■ Phương sai – Hiệp phương sai của danh mục đầu tư. Phương sai đo mức độ biến Nghiên cứu vận dụng ba phương pháp cơ thiên của một biến ngẫu nhiên và hiệp bản của VaR và CVaR gồm: phương sai đo sự biến thiên cùng nhau (i) Phương sai – hiệp phương sai. của hai biến ngẫu nhiên. Nếu 2 biến có xu hướng thay đổi cùng nhau, nghĩa là, khi (ii) Mô phỏng lịch sử. một biến có giá trị cao hơn giá trị kỳ vọng (iii) Mô phỏng Monte Carlo. thì biến kia có xu hướng cũng cao hơn giá Cả ba phương pháp trên đều được sử dụng trị kỳ vọng, thì hiệp phương sai giữa hai VaR ước lượng rủi ro rất phổ biến trong nhiều biến này có giá trị dương. Mặt khác, nếu nghiên cứu và thực hành. Ngoại trừ phương một biến nằm trên giá trị kì vọng còn biến pháp phương sai – hiệp phương sai, các phương kia có xu hướng nằm dưới giá trị kì vọng, pháp mô phỏng đều không yêu cầu xác định thì hiệp phương sai của hai biến này có giá các tham số và phân phối của chuỗi tỷ suất trị âm. sinh lời. Trên thực tế phương pháp mô phỏng ■ Hệ số tương quan là thước đo đã chuẩn lịch sử có thể sử dụng rộng rãi vì phương pháp hóa của hiệp phương sai. này không đòi hỏi quá nhiều giả thiết và được ■ Giá trị rủi ro VaR. thực hiện thường xuyên (hàng ngày) và cập ■ Giá trị rủi ro có điều kiện Cvar nhật thông tin liên tục. VaR là giá trị thua lỗ tối đa dự báo trước Kết quả ước tính sẽ được kiểm định thông từ việc nắm giữ một chứng khoán hay một qua các kiểm định hậu mẫu Backtesting, danh mục chứng khoán trong một khoảng bao gồm: (i) kiểm định Kupiec (1995) thời gian nhất định và tại một mức tin cậy xác (unconditional coverage test) sử dụng để định trước (Crouhy và cộng sự, 2001). Ví dụ kiểm tra tỷ lệ thất bại của những ước lượng VaR của một danh mục đầu tư là 1 triệu USD do mô hình dự báo đưa ra có nằm trong tỷ cho một ngày với xác suất là 0.05 được hiểu là lệ thống kê cho phép hay không; (ii) kiểm định tính độc lập (conditional coverage test) có 5% khả năng giỏ đầu tư này sẽ lỗ ít nhất 1 – kiểm tra số lượng những ngày mà sự thua lỗ triệu USD trong một ngày nếu thị trường tài thực tế vượt quá giá trị VaR, CVaR dự báo có chính vẫn trong một tình trạng bình thường. độc lập với nhau hay không. Hay, với độ tin cậy 95% NĐT có thể sẽ phải gánh chịu khoản lỗ tối đa là 1 triệu USD trong VaR xuất phát từ yêu cầu đo lường rủi ro một ngày. của từng tài sản riêng biệt và với nhu cầu mở rộng ứng dụng của mô hình này cho các danh Giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR) cố gắng mục đầu tư sẽ cần thêm sự trợ giúp của mô giải quyết những thiếu sót của mô hình VaR, hình Markowitz. đây là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để đo lường mức độ rủi ro tài chính trong một Harry Markowit là người tiếp cận giá trị công ty hoặc danh mục đầu tư theo khung VaR đầu tiên, dựa vào ma trận hiệp phương sai thời gian cụ thể. Trong khi VaR đại diện cho tỷ suất sinh lời để phát triển phương pháp tối 117
5. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 ưu danh mục đầu tư (Markowitz, 1952). Mục từ 02/01/2017 đến 03/01/2019 (gồm 499 tiêu của bài toán Markowitz là tìm các tỷ trọng quan sát). của các chứng khoán trong danh mục đầu tư ■ Chỉ số VNIndex từ 02/01/2017 đến sao cho giảm tới mức tối thiểu phương sai (rủi 28/02/2019. Giai đoạn tính VaR: ro) của danh mục mà đạt được một mức thu 02/01/2017 đến 03/01/2019. nhập đã định. Giải liên tiếp bài toán với các ■ Tỷ suất sinh lời sẽ được tính toán bằng log mức kỳ vọng khác nhau, ta xác định được một tự nhiên (ln). tập hợp các danh mục đầu tư hiệu quả. Từ đây, Nhóm 10 cổ phiếu được lựa chọn trên đáp NĐT sẽ lựa chọn một danh mục nằm trong tập ứng được các tiêu chí: Không có sự tách/ gộp hợp này dựa trên quan điểm đánh đổi giữa thu cổ phiếu trong thời gian nghiên cứu; việc mua nhập và rủi ro (Markowitz, 1952). bán cổ phiếu trên TTCK diễn ra liên tục và chi phí giao dịch là không đáng kể; giá mở Dữ liệu gồm: cửa ngày hôm sau không sai khác nhiều so ■ Giá đóng cửa của 10 cổ phiếu của 10 công với giá đóng cửa ngày hôm nay; tính toán dãy ty ngành Bất động sản, có mức vốn hóa thị dữ liệu tỷ suất sinh lời theo log tự nhiên (ln) trường từ 1.000 tỷ đồng trở lên được niêm của các cổ phiếu trong giai đoạn nghiên cứu yết trên HOSE từ 02/01/2017 đến ngày (02/01/2017 đến 28/02/2019). Bảng 1 dưới 28/02/2019. Giai đoạn tính VaR, CVaR: đây trình bày tóm tắt thống kê mô tả dữ liệu. Bảng 1. Thống kê mô tả dữ liệu RDIG RDXG RFLC RHDG RKDH RNLG RNTL RNVL RPDR RVIC RPORTFOLIO RVNINDEX Trung bình 0,00153 0,00194 0,00026 0,00120 0,00137 0,00093 0,00181 0,00072 0,00189 0,00215 0,00143 0,00057 Trung vị 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00179 0,00159 Giá trị 0,06750 0,06758 0,06865 0,06759 0,06645 0,06762 0,06751 0,06746 0,06755 0,06759 0,03387 0,03701 lớn nhất Giá trị -0,07259 -0,07246-0,07266 -0,07199 -0,07225 -0,07220 -0,07117 -0,07232 -0,07195 -0,07265 -0,05117 -0,05232 nhỏ nhất Độ lệch chuẩn 0,02674 0,02939 0,02573 0,02232 0,01729 0,02108 0,01916 0,01788 0,01955 0,01891 0,01086 0,01090 Hệ số bất -0,03566 -0,077180,19546 0,28531 0,38653 0,12891 0,59591 0,05103 0,21052 -0,07017 -0,69383 -0,89579 đối xứng Hệ số nhọn 3,82681 3,12135 4,25634 4,65290 7,08410 4,73785 5,55369 7,34056 6,04807 6,62393 6,13020 6,62566 Hệ số 14,29057 0,79998 35,92224 63,44660 358,50710 64,04676 164,79190 391,15540 196,46130 272,91540 243,26820 339,36990 Jarque-Bera Xác suất của hệ 0,00079 0,67033 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 số Jarque-Bera Tổng các giá trị 0,76031 0,96405 0,12712 0,59880 0,68018 0,46244 0,89881 0,35911 0,94314 1,07169 0,71110 0,28291 quan sát Tổng bình 0,35544 0,42920 0,32890 0,24751 0,14862 0,22079 0,18252 0,15884 0,18995 0,17776 0,05856 0,05906 phương của hiệu giá trị quan sát và giá trị trung bình Số quan sát 498 498 498 498 498 498 498 498 498 498 498 498 118
6. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Bảng 2. Danh sách cổ phiếu trong danh mục đầu tư Ngày STT Tên công ty MCK niêm yết 1 Tổng Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Xây dựng (DIG: HOSE) DIG 19/08/2009 2 Công ty Cổ phần Tập đoàn Đất Xanh (DXG: HOSE) DXG 22/12/2009 3 Công ty Cổ phần Tập đoàn FLC (FLC: HOSE) FLC 06/08/2013 4 Công ty Cổ phần Tập đoàn Hà Đô (HDG: HOSE) HDG 02/02/2010 5 Công ty Cổ phần Đầu tư và Kinh doanh Nhà Khang Điền (KDH: HOSE) KDH 01/02/2010 6 Công ty Cổ phần Đầu tư Nam Long (NLG: HOSE) NLG 08/04/2013 7 Công ty Cổ phần Phát triển đô thị Từ Liêm (NTL: HOSE) NTL 21/12/2007 8 Công ty cổ phần Tập đoàn Đầu tư Địa ốc No Va (NVL: HOSE) NVL 28/12/2016 9 Công ty Cổ phần Phát triển Bất động sản Phát Đạt (PDR: HOSE) PDR 30/07/2010 10 Tập đoàn VINGROUP - CTCP (VIC: HOSE) VIC 19/09/2007 Nguồn: Tác giả tổng hợp Bảng 1 cho thấy tỷ suất sinh lời của 10 cổ tức tập trung quanh mức trung bình, trong phiếu với giá trị trung bình dao động từ 0,03% một lân cận đủ nhỏ và không phân tán. - 0,22%, trong đó chỉ duy nhất giá trị tỷ suất sinh lời trung bình của Công ty Cổ phần Tập 4. Kết quả và thảo luận đoàn FLC - FLC (0,03%) là thấp hơn so với 4.1. Giá trị rủi ro VaR theo phương pháp giá trị tỷ suất sinh lời trung bình VNIndex phương sai – hiệp phương sai (0,06%). Các cổ phiếu có độ lệch chuẩn lớn nhất như Công ty Cổ phần Tập đoàn Đất Xanh Trước tiên thực hiện việc tính VaR đối với – DXG (2,94%), Tổng Công ty Cổ phần Đầu các cổ phiếu riêng biệt dựa trên tỷ suất sinh tư Phát triển Xây dựng – DIG (2,67%), Công lời trung bình, độ lệch chuẩn. Sau đó tính ty Cổ phần Tập đoàn FLC – FLC (2,57%) hàm VaR danh mục đầu tư 10 cổ phiếu ngành BĐS chứa khả năng là rủi ro cao nhất. như sau: Kết quả của chuỗi tỷ suất sinh lời của danh Sử dụng hàm MMULT, TRANSPOSE mục đầu tư của 10 cổ phiếu BĐS trên sàn trong MS.Excel để tính được ma trận hiệp theo giả định 1000 cổ phiếu ban đầu có giá phương sai và hệ số tương quan của tỷ suất trị trung bình (0,1428%) cao hơn với tỷ suất sinh lời giữa các cổ phiếu. sinh lời chỉ số VNIndex (0,0568%), trong khi COV(RA, RB) = σAB đó giá trị độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư (1,086%) thấp hơn so với độ lệch chuẩn của 1 N = ∑[RA,i – E(RA)][RB,i – E(RB)] VNIndex (1,090%). N i=1 Độ bất đối xứng của cả các cổ phiếu và T E(Rp) = E(R) WT danh mục đều không cao (do độ lệch trong Phương sai của tỷ suất sinh lời kỳ vọng của khoảng từ -1 đến 1 là bình thường), chứng tỏ danh mục đầu tư theo công thức: lợi tức của các cổ phiếu BĐS dao động xung σ 2 = WTCW quanh trung bình, không bị lệch nhiều. Tuy p vậy, nhóm cổ phiếu ngành BĐS có độ nhọn Trong đó: WT = (w , w w ); Kurt cao (thấp nhất là 3,12 với Công ty Cổ 1 2 n phần Tập đoàn Đất Xanh-DXG và cao nhất C: Ma trận phương sai – hiệp phương sai là 7,34 với Công ty cổ phần Tập đoàn Đầu tư Kết quả tính VaR tại mức tin cậy 95%, Địa ốc No Va-NVL) là quá lớn, thể hiện lợi 97,25% và 99% thể hiện tại Hình 1 như sau: 119
7. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 VaR 99% -2.5% VNIndex -2.1%-1.7% VaR 97.5% -2.4% Portfolio -2.0%-1.6% VaR 95% -4.2% VIC -3.5% -2.9% -4.4% PDR -3.6% -3.0% -4.1% NVL -3.4% -2.9% -4.3% NTL -3.6% -3.0% -4.8% NLG -4.0% -3.4% -3.9% KDH -3.3% -2.7% -5.1% HDG -4.3% -3.6% -6.0% FLC -5.0% -4.2% -6.7% DXG -5.6% -4.6% -6.1% DIG -5.1% -4.2% Hình 1. Giá trị rủi ro (VaR) tính theo phương pháp phương sai – hiệp phương sai Sử dụng phương pháp phương sai – hiệp với kết quả mô tả thống kê về giá trị độ lệch phương sai để tính giá trị rủi ro cho thấy tại chuẩn của lợi suất các mã cổ phiếu này, qua mức tin cậy 95%, 97,25% và 99% thì rủi ro của đó khẳng định rằng các tài sản đầu tư có mức các cổ phiếu BĐS riêng lẻ đều cao hơn so với biến động càng lớn thì giá trị VaR mức độ rủi rủi ro thị trường. ro là càng cao. Do đó, các NĐT có xu hướng muốn thu lợi lớn thường sẽ đầu tư vào những Như minh họa Hình 1, ba cổ phiếu có mức cổ phiếu có mức độ rủi ro cao. rủi ro lớn nhất (xét VaR 99%, VaR 97,5% và VaR 95%) là Công ty Cổ phần Tập đoàn Đất 4.2. Giá trị rủi ro VaR theo phương pháp mô Xanh – DXG (-6,7%; -5,6% và -4,6%), Tổng phỏng lịch sử Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Xây dựng Sử dụng phương pháp ước lượng mô – DIG (-6,1%; -5,1% và -4,2%) và Công ty phỏng lịch sử dùng thuần túy các dữ liệu lịch Cổ phần Tập đoàn FLC – FLC (-6,0%; -5,0% sử, sắp xếp các chuỗi lợi suất các phiên theo và -4,2%) so với rủi ro toàn bộ các chuỗi lợi chiều tăng dần, kiểm tra tính dừng và điều suất còn lại (kể cả danh mục đầu tư ngành kiện phân phối chuẩn của các chuỗi lợi suất, và thị trường). Điều này hoàn toàn phù hợp từ đó xác định VaR. Kết quả như Hình 2. -3.9% VaR 99% -2.7% VNIndex -1.9% VaR 97.5% -3.8% -2.3% Portfolio VaR 95% -1.5% -7.2% -3.8% VIC -2.6% -6.4% -3.9% PDR -2.9% -7.1% -3.5% NVL -2.5% -4.6% -3.4% NTL -2.8% -7.1% -4.1% NLG -3.3% -5.6% -3.1% KDH -2.2% -6.7% -4.2% HDG -3.3% -7.1% -5.8% FLC -4.3% -7.2% -6.9% DXG -5.0% -7.1% -6.4% -4.6% DIG Hình 2. Giá trị rủi ro (VaR) tính theo phương pháp lịch sử 120
8. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Theo phương pháp mô phỏng lịch sử, VaR Điều này càng khẳng định sự phù hợp so với (99%) của hầu hết các cổ phiếu có giá trị rủi ro những nghiên cứu trước đây là đối với phân xấp xỉ ở mức -7,0%/ngày, chứng tỏ với độ tin phối theo các dữ liệu thực nghiệm có độ nhọn cậy 99% thì rủi ro đối với ngành BĐS là rất lớn càng lớn, tức là có phần đuôi “béo” hơn. so với rủi ro của toàn bộ thị trường (-3,9%). 4.3. Giá trị rủi ro VaR theo phương pháp Mức thua lỗ còn thể hiện quy mô bảo Monte – Carlo hiểm/dự phòng cần có của các NĐT khi nắm Sử dụng phần mềm mô phỏng Crystal Ball giữ cổ phiếu ngành BĐS nhằm phòng hộ và để tính toán giá trị rủi ro theo phương pháp đáp ứng nhu cầu thanh khoản khi nền kinh Monter – Carlo theo các bước sau: tế cắt lỗ hoặc không đầu tư vào cổ phiếu BĐS – Thiết lập quy luật phân phối là phân phối trong giai đoạn này. chuẩn, biên độ biến động, tương quan biến Ngoài ra kết quả còn cho thấy có sự khác của các yếu tố cần phân tích mô phỏng. biệt khá lớn của mức độ rủi ro với độ tin cậy – Thiết lập biến đầu vào: Tỷ suất sinh lời của 99% so mức độ rủi ro với các độ tin cậy 97,5% danh mục với trung bình và độ lệch chuẩn và 95% của các mã cổ phiếu. Giá trị VaR của được tính từ dữ liệu 499 quan sát. phương pháp mô phỏng lịch sử cao hơn so – Thiết lập việc dự báo các yếu tố đầu ra là tỷ với ước tính VaR của cả hai phương pháp suất sinh lời của danh mục với số quan sát mô phỏng phương sai – hiệp phương sai và là 10.000. Monte Carlo khi mức độ tin cậy tương ứng với đuôi bên trái (gần 99%) của phân phối. Kết quả quá trình mô phỏng như sau: Hình 3. Giá trị rủi ro VaR của danh mục đầu tư 121
9. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 -2.5% -2.1% VNIndex -1.7% -2.38% -1.99% Portfolio VaR 99% -1.61% -4.2% -3.5% VIC VaR 97.5% -2.9% -4.4% VaR 95% -3.6% PDR -3.0% -4.1% -3.4% NVL -2.9% -4.3% -3.6% NTL -3.0% -4.9% -4.0% NLG -3.3% -4.0% -3.3% KDH -2.7% -5.1% -4.3% HDG -3.6% -6.0% -5.0% FLC -4.2% -6.8% -5.6% DXG -4.7% -6.2% -5.2% DIG -4.3% Hình 4. Giá trị rủi ro VaR theo phương pháp mô phỏng Monte Carlo Phương pháp Monter Carlo cho kết quả Với n = 498, α = 1%; 2.5% và 5%, ta có VaR gần như tương đồng với kết quả VaR theo n × α = 5; 12 và 25; phương pháp phương sai – hiệp phương sai. Sử dụng công thức: Hình 4 của danh mục đầu tư so với các XX+ ++ X mức độ rủi ro của từng mã cổ phiếu là khá X = 12n n kn lớn. Tuy nhiên, sự khác biệt giá trị VaR giữa kn: k danh mục đầu tư so với chỉ số Vnindex là rất nhỏ gần không đáng kể. Ngoài ra cách tiếp + −X kn: (nα: nguyên) cận VaR dựa trên phương pháp Monter Carlo CVaR =  Xkn: +− pX( k+1: n X kn : (nα: khôngnguyên) cho kết quả khá tương đồng với kết quả từ phương pháp phương sai – hiệp phương sai. Ta được ước lượng thực nghiệm CVaR cho 4.4. Giá trị rủi ro CVaR chuỗi lợi suất các cổ phiếu nhóm ngành BĐS Sử dụng phầm mềm Excel, tính CVaR trên sàn HOSE như sau: bằng phương pháp phi tham số: CVaR 99% -4.5% -3.5% VNIndex CVaR 97.5% -2.9% -4.4% CVaR 95% -3.3% Portfolio -2.6% -7.3% -5.6% VIC -4.3% -6.9% -5.4% PDR -4.3% -7.2% -5.5% NVL -4.1% -5.7% -4.4% NTL -3.7% -7.2% -5.5% NLG -4.5% -6.2% -5.0% KDH -3.8% -7.0% -5.7% HDG -4.6% -7.2% -6.5% FLC -5.7% -7.2% -6.9% DXG -6.2% -7.2% -6.7% -6.0% DIG Hình 5. Giá trị rủi ro CVaR 122
10. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Theo kết quả tính toán thống kê mô tả và các khoản mục tài sản đầu tư đang nắm giữ ước lượng VaR và CVaR của các cổ phiếu nhằm khắc phục những trường hợp tổn công ty BĐS trên sàn chứng khoán, một số thất thực tế của danh mục vượt ngưỡng kết luận như sau được rút ra: VaR và tính trung bình (kỳ vọng) của các – Rủi ro của các công ty ngành BĐS niêm yết mức tổn thất này. trên sàn HOSE luôn cao hơn so với rủi ro của thị trường. Cho thấy trong giai đoạn Do cấu trúc phức tạp hơn VaR nên để nghiên cứu các cổ phiếu ngành BĐS niêm tính toán, ước lượng CVaR cần phát triển các yết thường xuyên biến động mạnh hơn phương pháp phù hợp, đặc biệt khi sử dụng bình thường và có thể có những đợt điều cho danh mục có cấu trúc phức tạp như các chỉnh mạnh so. Mức độ rủi ro của các mã danh mục của tổ chức tài chính. cổ phiếu BĐS niêm yết có sự phân hoá khá 4.5. Kiểm định back-test rõ thành hai nhóm rủi ro cao và nhóm rủi ro thấp hơn. Kiểm định theo Quy tắc Basel – Đối với rủi ro của danh mục đầu tư được Kiểm định bằng việc thống kê giá trị VaR xây dựng từ 10 cổ phiếu ngành BĐS gần của khoảng thời gian nghiên cứu, sau đó so như tương đồng với rủi ro toàn thị trường. sánh đối chiếu giá trị VaR với các giá trị thực – Kết quả tính toán CVaR cho thấy giá trị rủi của lợi nhuận thực tế trong khoảng thời gian ro CVaR của các cổ phiếu và danh mục đầu được sử dụng back testing. Với mức độ tin tư đều cho kết quả vượt qua ngưỡng các cậy 99%, kỳ vọng sẽ có khoảng 1% của 250 kết quả tính VaR, đây được đề xuất như là quan sát trong năm (tức 2.5 lần quan sát) có độ đo rủi ro bổ sung cho giá trị VaR theo 3 giá trị lợi nhuận thực tế cao hơn con số VaR phương pháp truyền thống. Điều này cho tính toán. Nhìn chung, một mô hình được thấy ý nghĩa và tầm quan trọng của giá trị đánh giá là tốt phải thỏa mãn nếu chỉ có dưới CVaR trong quản trị rủi ro tài chính rất 1% sai số. rõ ràng, nó yêu cầu các NĐT cần phải có Kết quả tìm được khi áp dụng quy tắc Basel những biện pháp phòng hộ cao hơn cho như sau: Bảng 3. Kiểm định các phương pháp theo quy tắc Basel (đơn vị tính: %) Variance- Historical Monte Carlo CVaR Covariance Simulation Tỷ lệ Tỷ lệ Tỷ lệ Tỷ lệ Tỷ lệ Tỷ lệ Tỷ lệ Tỷ lệ Biến chính xác sai số chính xác sai số chính xác sai số chính xác sai số DIG 97,38 2,62 99,25 0,75 97,38 2,62 97,38 2,62 DXG 97,38 2,62 98,69 1,31 97,19 2,81 97,19 2,81 FLC 98,13 1,87 99,44 0,56 98,31 1,69 98,31 1,69 HDG 98,50 1,50 99,63 0,37 98,88 1,12 98,88 1,12 KDH 98,13 1,87 99,81 0,19 99,63 0,37 99,63 0,37 NLG 98,88 1,12 99,06 0,94 99,06 0,94 99,06 0,94 NTL 98,88 1,12 99,81 0,19 99,44 0,56 99,44 0,56 NVL 97,75 2,25 99,06 0,94 98,88 1,12 98,88 1,12 PDR 98,31 1,69 99,44 0,56 99,25 0,75 99,25 0,75 VIC 98,13 1,87 98,88 1,12 98,88 1,12 98,88 1,12 Portfolio 97,75 2,25 100,00 0,00 100,00 0,00 100,00 0,00 VNIndex 96,82 3,18 100,00 0,00 100,00 0,00 100,00 0,00 123
11. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Phương pháp mô phỏng lịch sử, mô phỏng Kupiec kiểm định cặp giả thuyết: Monter Carlo và CVaR cho kết quả khá tốt  x khi vượt qua phương pháp kiểm định theo Hpp0 : =ˆ =  T Quy tắc Basel với phần lớn các cổ phiếu, đặc  biệt với danh mục đầu tư và chỉ số Vnindex  x Hpp1 : ≠=ˆ thì mức độ chính xác là 100%.  T Kiểm định Kupiec Trong đó: X: số lượng quan sát vượt trội, T: tổng số Kiểm định Kupiec (được Kupiec đưa ra quan sát trong vòng 1 năm, tỷ lệ sai số năm 1995) hay còn gọi là kiểm định tỷ lệ sai pˆ = x/T. số (Proportions of failures). Mục đích kiểm định này nhằm chỉ ra tỷ lệ sai số có phù hợp Thực hiện kiểm định Kupiec với độ tin cậy 95% cho kết quả VaR 1 ngày, 5% của các cổ với độ tin cậy hay không. phiếu riêng lẻ với công thức:  Tx− x (1− pp) LR = −2ln LRPOFPOF = –2ln Tx− x xx  1−   TT   Bảng 4. Kết quả kiểm định VaR của 10 cổ phiếu và danh mục theo Kupiec Variance- Historical Biến Monte Carlo CVaR Covariance Simulation DIG 0,69 31,21 7,64 7,64 DXG 0,00 21,41 6,37 6,37 FLC 0,00 35,37 16,44 16,44 HDG 2,59 40,22 24,32 24,32 KDH 4,23 46,11 40,22 40,22 NLG 1,38 27,56 27,56 27,56 NTL 0,30 46,11 35,37 35,37 NVL 2,59 27,56 24,32 24,32 PDR 0,92 35,37 31,21 31,21 VIC 0,57 24,32 24,32 24,32 Portfolio 0,57 VNIndex 0,69 Giá trị tới hạn với độ tin cậy 3,84 3,84 3,84 3,84 124
12. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Với mức ý nghĩa 5% kiểm định Kupiec của việc phương pháp này có thể vượt qua kiểm các phương pháp khác nhau chỉ riêng phương định theo yêu cầu của Basel cho cả 8/10 cổ pháp phương sai- hiệp phương sai cho kết quả phiếu và danh mục đầu tư ngành. giá trị thống kê LRPOF nhỏ hơn giá trị tới hạn – Phương pháp mô phỏng Monte Carlo cho của phân phối Chi square với độ tin cậy 95%, kết quả khá tốt khi vượt qua back-testing bậc tự do 1 là 3,84. phương pháp Kupiec. Phương pháp phương sai- hiệp phương – Thông qua việc ước lượng giá trị rủi ro sai cho kết quả khá tốt khi vượt qua phương (VaR) nghiên cứu đã cung cấp cho các NĐT pháp back-testing cho các cổ phiếu và danh một danh mục khuyến nghị đầu tư trong mục đầu tư. lĩnh vực BĐS, qua đó là cơ sở quan trọng cho NĐT có những điều chỉnh phù hợp với Phương pháp mô phỏng lịch sử, mô phỏng khẩu vị rủi ro của mình. Monter Carlo và CVaR cho kết quả khá tốt khi vượt qua phương pháp kiểm định Kupiec + Thứ nhất, thông qua kết quả nghiên cứu với phần lớn các cổ phiếu, đặc biệt với danh và đối chiếu với thực tế, nghiên cứu khẳng mục đầu tư và chỉ số Vnindex thì mức độ định kết quả ước lượng do VaR, CVAR cung chính xác là 100%. cấp là đáng tin cậy. Khuyến nghị NĐT nên xác định và dự báo mức độ tổn thất tối đa có thể xảy ra khi đầu tư vào bất kỳ cổ phiếu nào trên 5. Kết luận và khuyến nghị thị trường dựa trên phương pháp ước lượng Mục tiêu của nghiên cứu là ứng dụng mô VaR truyền thống. Giá trị ước lượng VaR là hình giá trị rủi ro (VaR) để lượng hóa rủi ro căn cứ khoa học để chỉ ra rằng rủi ro mà các của các cổ phiếu BĐS và danh mục đầu tư với NĐT phải đối mặt có nằm trong giới hạn cho 3 mức ý nghĩa 1%, 2.5% và 5% nhằm đo lường phép bởi nguồn vốn đầu tư hay không. Qua độ rủi ro của danh mục đầu tư nhóm các cổ đó xác lập mức vốn an toàn rủi ro thị trường phiếu BĐS niêm yết trên HOSE, trong phạm trong quá trình đầu tư. vi thời gian: từ ngày 02/01/2017 đến ngày + Thứ hai, thông qua kết quả của chính 28/02/2019. Giai đoạn ước tính VaR: từ ngày nghiên cứu này bao gồm cả phần định tính 02/01/2017 đến 03/01/2019. lẫn phần vận dụng VaR đã cung cấp cho các Kết quả tính toán từ các mô hình VaR, NĐT một danh sách khuyến nghị đầu tư CVaR đã được vận dụng để đo lường rủi ro dành riêng cho các mã cổ phiếu ngành BĐS của danh mục đầu tư cổ phiếu ngành BĐS được xây dựng. cho thấy rằng, hầu hết các các mô hình đều Cụ thể, nghiên cứu thực hiện việc xây dựng hoạt động hiệu quả ở các mức ý nghĩa 1%; danh mục khuyến nghị đầu tư và phân bổ vốn 2,5% và 5%. đầu tư cho các mã chứng khoán trong danh Dựa trên kết quả đánh giá theo yêu cầu của mục trên dựa theo mô hình Markowitz. Như Basel và Kiểm định Kupiec, nghiên cứu đưa vậy, kết quả tính toán với mô hình Markowit ra một số kết luận sau: và sử dụng các hàm trong Microsoft Excel để – Phương pháp VaR dựa trên dữ liệu mô giải được bài toán phân bổ vốn đầu tư cho các phỏng lịch sử cho kết quả khá tốt, thể hiện ở chứng khoán trong danh mục đầu tư như sau: 125
13. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Bảng 5. Danh mục khuyến nghị đầu tư sắp xếp thứ tự rủi ro tăng dần (đơn vị tính %) Tên Công ty Mã CK CVaR 99% TSSL Tỷ trọng Công ty Cổ phần Phát triển đô thị Từ Liêm NTL -5,70 0,18 21,13 Công ty Cổ phần Đầu Tư và Kinh doanh Nhà Khang Điền KDH -6,20 0,14 18,19 Công ty Cổ phần Phát triển Bất động sản Phát Đạt PDR -6,90 0,19 21,40 Công ty Cổ phần Tập đoàn Hà Đô HDG -7,00 0,12 7,07 Công ty Cổ phần Tập đoàn Đầu tư Địa ốc No Va Land NVL -7,20 0,07 6,26 Công ty Cổ phần Đầu Tư Nam Long NLG -7,20 0,09 6,94 Công ty Cổ phần Vingroup VIC -7,30 0,22 32,89 TÀI LIỆU THAM KHẢO Acerbi, C., & Tasche, D. (2002). Expected Shortfall: A Natural Coherent Alternative to Value at Risk. Economic notes, 31(2), 379-388. Alexander, S., Coleman, T. F., & Li, Y. (2006). Minimizing CVaR and VaR for a portfolio of derivatives. Journal of Banking & Finance, 30(2), 583-605. Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. M., & Heath, D. (1999). Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 9(3), 203-228. Chang, C., Jiménez‐Martín, J., McAleer, M., & Pérez‐Amaral, T. (2011). Risk management of risk under the Basel Accord: forecasting value‐at‐risk of VIX futures. Managerial Finance, 1088-1106. Choudhry, M. (2013). An introduction to value-at-risk. New York: John Wiley & Sons Gençay, R., & Selçuk, F. (2004). Extreme value theory and Value-at-Risk: Relative performance in emerging markets. International Journal of Forecasting, 20(2), 287-303. Kupiec, P. (1995). Techniques for verifying the accuracy of risk measurement models. Journal of Derivatives, 3(2), 73-84. Marimoutou, V., Raggad, B., & Trabelsi, A. (2009). Extreme value theory and value at risk: Application to oil market. Energy Economics, 31(4), 519-530. Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91. Morgan, J. P. (1996). Riskmetrics technical document (Fourth Edition). J.P. Morgan/Reuters, New York. Rockafellar, R. T., & Uryasev, S. (2002). Conditional value-at-risk for general loss distributions. Journal of banking & finance, 26(7), 1443-1471 Yamai, Y., & Yoshiba, T. (2005). Value-at-risk versus expected shortfall: A practical perspective. Journal of Banking & Finance, 29(4), 997-1015. 126