VaR

3 min read

Key takeaway

VaR là công cụ thống kê dự đoán mức tổn thất lớn nhất có thể xảy ra trong danh mục với một xác suất nhất định trong khung thời gian cụ thể.

WHAT

VaR (Value at Risk) là thước đo rủi ro định lượng, cho biết mức tổn thất tối đa mà danh mục có thể chịu với độ tin cậy nhất định (vd 95% hoặc 99%) trong một khoảng thời gian xác định. Được sử dụng rộng rãi bởi ngân hàng, công ty tài chính để đo lường và kiểm soát rủi ro danh mục đầu tư. Volatility (biến động) là chỉ số bổ trợ thể hiện mức độ dao động giá trị tài sản theo thời gian.

WHY/HOW

Ngân hàng và quỹ đầu tư dùng VaR để: (1) thiết lập giới hạn rủi ro cho từng bộ phận, (2) báo cáo rủi ro với cơ quan quản lý, (3) phân bổ vốn dự phòng. Hạn chế: VaR không nắm bắt được rủi ro đuôi (tail risk) - các sự kiện cực đoan nằm ngoài phân phối chuẩn, chính là điểm yếu bộc lộ trong khủng hoảng 2008 khi các mô hình VaR đánh giá thấp rủi ro MBS.

Notes

  • 2025-02

    • 3 phương pháp tính VaR: (1) Lịch sử - đơn giản, không giả định phân phối nhưng giả định tương lai lặp quá khứ; (2) Monte Carlo - linh hoạt nhiều loại tài sản nhưng phức tạp; (3) Phương sai-độ lệch chuẩn - đơn giản nhưng giả định phân phối chuẩn
    • Ví dụ HPG (dữ liệu 2020-2024): VaR 80% = 1,49%; 90% = 2,64%; 95% = 4,02%; 98% = 6,23%
    • Khuyến nghị dùng mức tin cậy 95%: 95% xác suất giá HPG biến động trong khoảng -4,02% đến 4,02% mỗi ngày
    • Beta và VaR bổ sung nhau: HPG (Beta 1,32; VaR95 4,02%) rủi ro cao hơn PNJ (Beta 0,81; VaR95 3,17%)
    • Ngưỡng VaR thực hành cho danh mục cổ phiếu cá nhân: ~3-4% theo mô phỏng lịch sử - đủ để kiểm soát tổn thất mà không triệt tiêu tiềm năng lợi nhuận

  • 2022-10

    • Phim Margin Call: Peter Sulliban - cựu nhà khoa học tên lửa - phân tích mô hình VaR của Erik và xác nhận tài sản công ty đã vượt ngưỡng rủi ro nguy hiểm; mô hình cho thấy giá trị biến động tiêu cực kéo dài, không phải mới xảy ra

Backlinks