Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình MertonKMV để đo lường rủi ro vỡ nợ bằng chứng thực nghiệm ở việt nam

Yugi
Yugi (3212 tài liệu)
(16 người theo dõi)
Lượt xem 48
1
Tải xuống 5,000₫
(Lịch sử tải xuống)
Số trang: 58 | Loại file: PDF
0

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 22/12/2013, 16:37

Mô tả: BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------------- CÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƢỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN “NHÀ KINH TẾ TRẺ – NĂM 2012” TÊN CÔNG TRÌNH: KẾT HỢP PHƢƠNG PHÁP CVaR VÀ MÔ HÌNH MERTON/KMV ĐỂ ĐO LƢỜNG RỦI RO VƠ ̃ NƠ ̣ – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2012 ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ANZ Ngân hàng Australia & New Zealand Basel Hiệp ƣớc về quản lý và giám sát ngân hàng BCBS Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng CDD Khoảng cách tới vỡ nợ có điều kiện CPD Xác suất vỡ nợ có điều kiện CVaR Giá trị rủi ro có điều kiện DD Khoảng cách tới vỡ nợ DP Điểm vỡ nợ DVD Công ty Cổ phần Dƣợc Viễn Đông HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh KMV Kealhofer, McQuown và Vasicek MVA Giá trị thị trƣờng của tài sản NAICS Hệ thống phân ngành Bắc Mỹ PD Xác suất vỡ nợ TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh VaR Giá trị có rủi ro VBA Visual Basic Ứng dụng Vinamilk Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam VSIC Hệ thống ngành kinh tế quốc dân Việt Nam iii DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ BẢNG BIỂU Trang Bảng 2.1. Kết cấu bảng cân đối kế toán theo thời điểm t của công ty . 16 Bảng 4.1. Kết quả CVaR vốn cổ phần qua các năm 27 Bảng 4.2. Thay đổi CVaR trƣớc và sau khủng hoảng 27 Bảng 4.3. Xếp hạng CVaR qua các năm 28 Bảng 4.4. Thay đổi rủi ro giữa các ngành trƣớc và sau khủng hoảng 30 Bảng 4.5. Tổng hợp VaR/CVaR, DD/CDD, PD/CPD của Vinamilk qua các năm . 32 Bảng 4.6. Giá trị VaR và CVaR của DVD trong năm 2010 . 37 HÌNH VẼ Trang Hình 2.1. Vị trí VaR và CVaR trên đồ thị phân bổ tổn thất . 13 Hình 2.2. Mối liên hệ giữa CVaR, CVaR+, CVaR- và VaR 14 Hình 2.3. Phân phối giá trị tài sản công ty ở thời điểm đáo hạn T . 20 Hình 3.1. Vòng lặp xác định giá trị thị trƣờng tài sản công ty tại ngày t của năm i 23 Hình 4.1. Biểu đồ tăng trƣởng doanh thu và lợi nhuận của Vinamilk (2007-2011) 33 Hình 4.2. Đƣờng xu hƣớng DD và CDD của Vinamilk trong giai đoạn 2007-2011 . 36 iv MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU 1 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI VÀ NHỨNG KHÁI NIỆM LIÊN QUAN . 9 1.1. Rủi ro, rủi ro tín dụng và vấn đề quản trị rủi ro tín dụng 9 1.2. Giá trị có rủi ro (VaR) và giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR) với khủng hoảng tài chính 2008 . 10 1.3. Sự cần thiết nghiên cứu đề tài này ở Việt Nam . 11 2. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 12 2.1. Những nghiên cứu về VaR và CVaR đối với rủi ro tín dụng 12 2.1.1. VaR và những hạn chế của VaR 12 2.1.2. CVaR và những ưu điểm của nó so với VaR . 13 2.2. Kết hợp CVaR với mô hình Merton/KMV – mô hình đo lƣờng rủi ro vỡ nợ dựa trên nền tảng lý thuyết định giá quyền chọn Black-Scholes. 15 2.2.1. Mô hình Merton dựa trên lý thuyết định giá quyền chọn Black-Scholes 16 2.2.2. Mô hình Merton/KMV . 18 3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐO LƢỜNG RỦI RO VỠ NỢ 21 3.1. Dữ liệu và phƣơng pháp thu thập, xử lý dữ liệu 21 3.1.1. Dữ liệu . 21 3.1.2. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu . 22 3.2. Phƣơng pháp 23 3.2.1. Tính VaR và CVaR 24 3.2.3. Tính DD/PD và CDD/CPD . 25 4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 26 v 4.1.Ƣớc lƣợng CVaR vốn cổ phần đối với các ngành trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam . 26 4.2.Ứng dụng mô hình Merton/KMV để đo lƣờng rủi ro vỡ nợ - trƣờng hợp đối với Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) . 31 4.3. Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam: Đo lƣờng rủi ro vỡ nợ của Công ty Dƣợc Viễn Đông . 37 5. KẾT LUẬN 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO 40 PHỤ LỤC I. THẢO LUẬN CỦA ARTZNER VÀ CỘNG SỰ (1999) VỀ THƢỚC ĐO RỦI RO CHẶT . 44 PHỤ LỤC II. DANH SÁCH CÁC MÃ CHỨNG KHOÁN CỦA 179 CÔNG TY TRONG MẪU NGHIÊN CỨU . 45 PHỤ LỤC III. HỆ THỐNG CÁC NGÀNH TRONG BÀI NGHIÊN CỨU 50 PHỤ LỤC IV. QUY TRÌNH ƢỚC LƢỢNG XÁC SUẤT VỠ NỢ CHO MỖI CÔNG TY TRONG TỪNG NĂM 51 PHỤ LỤC V. THÔNG TIN VỀ CÔNG TY CỔ PHẦN DƢỢC VIỄN ĐÔNG (DVD) . 52 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Trong bối cảnh nền kinh tế đang gặp nhiều khó khăn nhƣ hiện nay, thị trƣờng tài chính Việt Nam cũng đang đối diện với những bất ổn và tiềm ẩn nhiều rủi ro. Việc quản trị rủi ro tài chính vì vậy đang là một vấn đề thu hút sự quan tâm đặc biệt từ góc độ nhà quản trị doanh nghiệp cũng nhƣ từ góc độ của Chính phủ. Để công việc quản trị rủi ro đạt kết quả tốt, việc đánh giá và ƣớc lƣợng đƣợc các loại rủi ro là rất quan trọng. Trong đó, rủi ro tín dụng còn gọi là rủi ro vỡ nợ là một vấn đề nghiên cứu cần đƣợc quan tâm đặc biệt là từ sau khủng hoảng tài chính 2008. Những ảnh hƣởng tiêu cực từ cuộc khủng hoảng này vẫn còn dai dẳng, số lƣợng các doanh nghiệp vỡ nợ và phá sản đang gia tăng một cách nhanh chóng trong thời gian gần đây. Vì vậy, việc đo lƣờng rủi ro tín dụng là một phƣơng pháp cần thiết trong việc nhận diện, đánh giá và dự báo tình trạng “sức khỏe” của mỗi doanh nghiệp; đồng thời thông qua việc lƣợng hóa rủi ro vỡ nợ sẽ giúp cho doanh nghiệp xác định đƣợc mức độ rủi ro và có những giải pháp thích hợp nhằm điều chỉnh rủi ro về mức mà doanh nghiệp có thể chấp nhận đƣợc. Việc đo lƣờng rủi ro tín dụng không phải là một vấn đề xa lạ gì trong các doanh nghiệp ở Việt Nam, đặc biệt là trong các ngân hàng và công ty bảo hiểm. Tuy nhiên, hiện nay chƣa có nhiều nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm tra tính hiệu quả hay mức độ tin cậy của các phƣơng pháp đo lƣờng rủi ro trong điều kiện thị trƣờng ở Việt Nam. Trên cơ sở tiếp cận về mặt lý thuyết và thực nghiệm, chúng tôi mạnh dạn xây dựng một mô hình kết hợp giữa phƣơng pháp CVaR thị trƣờng và mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ Merton/KMV của tổ chức xếp hạng tín nhiệm Moody’s (dựa trên nền tảng của mô hình định giá quyền chọn Black- Scholes) để đo lƣờng xác suất vỡ nợ của các công ty trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Cách tiếp cận này từng đƣợc Powell & Allen (2009) nghiên cứu trên thị trƣờng chứng khoán Australia và mang lại kết quả khá tích cực. Tuy nhiên, chúng tôi chƣa tìm thấy những nghiên cứu tƣơng tự nào ở Việt Nam. Đó là lý do thúc đẩy chúng tôi nghiên cứu đề tài “Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam”. 2 2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu Mục tiêu quan trọng của bài nghiên cứu này là nhằm cung cấp cho các nhà quản trị doanh nghiệp, các nhà đầu tƣ hay các nhà lập chính sách một công cụ định lƣợng để nhận diện, đánh giá và phân tích rủi ro tín dụng thông qua một mô hình lƣợng hóa rủi ro vỡ nợ. Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi kết hợp cách tiếp cận CVaR thị trƣờng với mô hình tín dụng Merton/KMV để tạo ra một mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng dƣới các điều kiện thị trƣờng cực biên 1 . Phƣơng pháp giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR – Conditional Value at Risk) là một kỹ thuật mở rộng của phƣơng pháp giá trị có rủi ro VaR (Value at Risk). Trong quản trị rủi ro tài chính, giá trị rủi ro VaR là một kỹ thuật đƣợc sử dụng phổ biến và rộng rãi trong việc đo lƣờng rủi ro thị trƣờng. VaR đo lƣờng mức tổn thất tiềm tàng qua một khoảng thời gian nhất định ứng với độ tin cậy cho trƣớc. Tuy nhiên, kết quả từ VaR có thể chỉ tỏ ra hợp lý khi đo lƣờng rủi ro trong điều kiện thông thƣờng của thị trƣờng. Trong điều kiện thị trƣờng cực biên (xuất hiện rủi ro cực biên), phƣơng pháp VaR với những hạn chế của nó dƣờng nhƣ không còn thích hợp nữa. Nhƣ trong bối cảnh khủng hoảng tài chính 2008, phƣơng pháp VaR không thể dự báo tốt những “rủi ro vƣợt mức giới hạn” và nói theo cách của một số ngƣời, VaR đã thất bại. Sự ra đời của phƣơng pháp giá trị rủi ro có điều kiện CVaR là cần thiết trong hoàn cảnh này nhằm điều chỉnh thƣớc đo rủi ro một cách chính xác và hợp lý hơn. Mô hình Merton/KMV hay còn gọi là mô hình Black-Scholes-Merton ứng dụng phƣơng pháp định giá quyền chọn trên vốn cổ phần để ƣớc lƣợng khoảng cách tới vỡ nợ (DD) nhằm dự báo xác suất vỡ nợ (PD). Mô hình này thể hiện mối liên kết giữa rủi ro tín dụng và cấu trúc vốn của công ty dựa trên nền tảng lý thuyết quyền chọn của Black-Scholes. Cách tiếp cận này của mô hình xem vốn cố phần nhƣ là một “quyền chọn” dựa trên giá trị tài sản của công ty. Vỡ nợ sẽ xảy ra khi giá trị tài sản của công ty nhỏ hơn giá trị của nợ. Do đó xác suất vỡ nợ sẽ phụ thuộc vào những đặc điểm không thể quan sát đƣợc của công ty nhƣ giá trị thị trƣờng của đòn bẩy nợ, của tài sản hay biến động của tài sản. Mô hình tính xác suất vỡ nợ thông qua một tham số mới, đó là khoảng cách tới vỡ nợ (DD), tức là khoảng cách giữa giá trị kỳ vọng của tài sản công ty và điểm vỡ nợ (DP). Cuối cùng, 1 Rủi ro cực biên đƣợc hiểu là rủi ro mà mức lỗ tiềm tàng vƣợt qua giới hạn thông thƣờng. 3 khoảng cách tới vỡ nợ đƣợc đƣa vào hàm mật độ tích lũy để tích xác suất mà giá trị công ty thấp hơn giá trị danh nghĩa của nợ ở thời điểm đáo hạn – chính là xác suất vỡ nợ (PD). Từ hai lý thuyết về phƣơng pháp CVaR thị trƣờng và mô hình Merton/KMV tƣởng chừng không liên quan gì với nhau nhƣ ở trên, chúng tôi kết hợp chúng lại trong một mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng dƣới các điều kiện thị trƣờng cực biên. Mô hình tín dụng cực biên này đƣợc ứng dụng để so sánh rủi ro vỡ nợ của các công ty giữa các ngành trong bối cảnh thị trƣờng tài chính Việt Nam – ở đây, chúng tôi lấy việc đo lƣờng rủi ro tín dụng ở Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) và Công ty Cổ phần Dƣợc Viễn Đông (DVD) làm ví dụ về phƣơng pháp thực nghiệm. Bài nghiên cứu này giải thích làm thế nào phƣơng pháp CVaR có thể áp dụng đối với rủi ro tín dụng trong những hoàn cảnh kinh tế khác nhau, đồng thời cung cấp cho ngƣời đọc một cái nhìn thấu đáo hơn về sự ảnh hƣởng của rủi ro tín dụng cực biên trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính 2008. Theo đó, bài nghiên cứu này hƣớng đến giải quyết những câu hỏi sau: - Về rủi ro thị trƣờng, rủi ro phân bố nhƣ thế nào giữa các ngành trên thị trƣờng tài chính Việt Nam và chúng dịch chuyển theo chiều hƣớng nào ngay trƣớc, trong và sau khủng hoảng tài chính năm 2008. Sự phân bố và dịch chuyển rủi ro đó có mối liên hệ với dạng cấu trúc vốn của ngành hay không. - Về rủi ro tín dụng, thông qua phƣơng pháp mẫu đo lƣờng xác suất vỡ nợ áp dụng đối với công ty Vinamilk, chúng ta có thể hình dung thế nào về sự biến chuyển rủi ro qua các năm, và liệu có tìm thấy bằng chứng cho thấy cấu trúc vốn ảnh hƣởng lên cấu trúc rủi ro của công ty hay không. - Cuối cùng, việc ứng dụng CVaR vào mô hình tính xác suất vỡ nợ mà chúng tôi lựa chọn Merton/KMV có hiệu quả nhƣ thế nào trong việc đánh giá rủi ro trong các điều kiện thị trƣờng cực biên. 3. Dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu Dữ liệu và xử lý dữ liệu Chúng tôi tiến hành nghiên cứu trên thị trƣờng tài chính Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2011. Mẫu dữ liệu của chúng tôi bao gồm những thông tin của 179 doanh nghiệp có 4 chứng khoán niêm yết trên hai sàn giao dịch HoSE và HNX. Đối với trƣờng hợp ƣớc lƣợng VaR hay CVaR, chúng tôi sử dụng dữ liệu giá lịch sử của các chứng khoán này. Còn trƣờng hợp để tính khoảng cách tới vỡ nợ (DD) và xác suất vỡ nợ (PD) chúng tôi sử dụng các thông tin về giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần, nợ (ngắn hạn và dài hạn) đƣợc thu thập và tổng hợp từ các bảng báo cáo tài chính của các doanh nghiệp. Mẫu dữ liệu nghiên cứu theo từng năm của chúng tôi tƣơng ứng với ba thời kỳ trƣớc, trong và sau khủng hoảng tài chính 2008. Trong nghiên cứu của chúng tôi, để dữ liệu có thể mang tính đại diện hợp lý cho thị trƣờng, các chứng khoán với dữ liệu ít hơn 12 tháng ở một trong số ba thời kỳ đều bị loại trừ. Ngoài ra, những ngành với ít hơn 3 công ty cũng bị loại trừ. Chúng tôi vừa tiến hành nghiên cứu theo từng chứng khoán riêng lẻ vừa nghiên cứu trên phƣơng diện các ngành. Để thuận lợi trong việc thu thập và xử lý dữ liệu, chúng tôi xây dựng các mô hình mẫu trên tiện ích Excel của phần mềm Microsoft Office bao gồm mô hình ước lượng VaR/CVaR và mô hình tính toán DD/PD. Trong mô hình DD/PD, chúng tôi phải sử dụng rất nhiều chức năng Solver để thực hiện một vòng lặp nhằm xác định giá trị thị trƣờng của tài sản qua công thức định giá quyền chọn Black-Scholes-Merton. Cụ thể, có thể mô tả vòng lặp này qua sơ đồ sau: Với mỗi vòng lặp này, chúng ta cần các tham số đầu vào bao gồm giá cổ phiếu tại ngày t (P t ), khối lƣợng cổ phiếu giao dịch ngày t (q t ), giá trị danh nghĩa của nợ kỳ hạn T tính đến ngày t (F t ), lãi suất tín phiếu kho bạc 1 năm của năm i hiện hành (r i ). Giá trị thị trƣờng của tài sản V t không thể tính đƣợc từ mỗi vòng lặp riêng lẽ vì cần phải có tham số σ E và σ V,t đƣợc xác định từ một chuỗi giá trị của vốn cổ phần E t và một chuỗi giá trị của bản thân P t q t ngày t F t E t σ V,t V t d 1,t d 2,t r i , T r i T σ E MVA_Solver 5 giá trị thị trƣờng của tài sản V t trong cả năm i. Vấn đề này trở nên phức tạp vì đây là một quy trình hoàn toàn khép kín và các thành phần trong đó ràng buộc lẫn nhau. Để thuận tiện, chúng tôi xây dựng một cấu trúc chương trình con MVA_Solver bằng VBA của Excel để thực hiện mỗi quy trình. Do sự hạn chế về thời gian và để đơn giản hóa các quy trình (mà theo tính toán của chúng tôi, để xử lý cho 179 công ty phải mất khoảng 225.000 vòng lặp, tức gần 900 quy trình), chúng tôi chỉ thực hiện mô hình tính toán DD/PD đối với công ty Vinamilk nhƣ là một quy trình mẫu. Từ kết quả có đƣợc, chúng tôi sẽ phân tích rủi ro tín dụng đối với trƣờng hợp của Vinamilk trong bối cảnh kinh tế Việt Nam trƣớc, trong và sau khủng hoảng 2008. Phương pháp Bài nghiên cứu này sử dụng các phƣơng pháp định tính, định lƣợng, thống kê, phân tích và tổng hợp nhằm làm rõ những vấn đề cần giải quyết. Để thực hiện mục tiêu của bài nghiên cứu là xây dựng một mô hình kết hợp giữa phƣơng pháp giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR) và mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes- Merton, đầu tiên chúng tôi xây dựng hai mô hình tài chính nền tảng cho từng phƣơng pháp sau đó hai mô hình này sẽ đƣợc liên kết qua một “mắc xích” đó là độ lệch chuẩn có điều kiện – chính là độ lệch chuẩn đƣợc tính trong các điều kiện cực biên. Tính VaR và CVaR Để tính VaR, chúng tôi áp dụng theo phƣơng pháp đƣợc sử dụng bởi RiskMetrics (J.P. Morgan & Reuters, 1996). Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi tính VaR vốn cổ phần và cũng vậy, CVaR vốn cổ phần. Lợi tức vốn cổ phần theo ngày đƣợc tính cho mỗi năm bằng cách sử dụng làm logarit theo giá tƣơng đối hàng ngày: ln     1  tức là lấy logarit của tỷ số giá hôm nay (  ) chia cho giá ngày hôm trƣớc ( 1 ). Khi đó VaR với độ tin cậy (1-α) của các giá trị lợi tức X đƣợc tính nhƣ sau: VaR (1-α),x = z α .σ x . nghiên cứu đề tài Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam . 2 2. Mục tiêu và nội dung nghiên. 2012” TÊN CÔNG TRÌNH: KẾT HỢP PHƢƠNG PHÁP CVaR VÀ MÔ HÌNH MERTON/KMV ĐỂ ĐO LƢỜNG RỦI RO VƠ ̃ NƠ ̣ – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM THUỘC NHÓM NGÀNH:

— Xem thêm —

Từ khóa:

Xem thêm: Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình MertonKMV để đo lường rủi ro vỡ nợ bằng chứng thực nghiệm ở việt nam , Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình MertonKMV để đo lường rủi ro vỡ nợ bằng chứng thực nghiệm ở việt nam

Gửi bình luận

Bình luận
Lên đầu trang
  • cicinho
    cicinho · Vào lúc 04:48 pm 28/12/2013
    Thanks bạn nhiều! tài liệu hay!
  • Vân Phiêu Phiêu
    Vân Phiêu Phiêu · Vào lúc 07:40 pm 28/12/2013
    Nhìn chung toàn bộ thì ổn, còn đôi chỗ phải chỉnh sửa, nhưng có thể dựa vào sườn này để hoàn thiện. Thanks bạn!
  • fresh boy 22
    fresh boy 22 · Vào lúc 07:46 pm 28/12/2013
    Cảm ơn bạn đã đăng tài liệu,! Hic, tài liệu quý thế này mà bây giờ mới tìm thấy.
  • fresh boy 29
    fresh boy 29 · Vào lúc 07:47 pm 28/12/2013
    Tải về ngay còn kịp, đọc cho sướng
  • fresh boy 32
    fresh boy 32 · Vào lúc 07:49 pm 28/12/2013
    Hay quá, tài liệu mình đang cần. Cảm ơn bạn nhé
Xem thêm
Đăng ký

Generate time = 0.13152384758 s. Memory usage = 13.89 MB