Khóa luận Kiểm định mô hình var (value at risk) dựa trên sự ảnh hưởng của số lượng dữ liệu quá khứ tại thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

Để kiểm soát hiệu quả rủi ro thị trường, đã có nhiều mô hình kinh tế - tài chính được phát triển nhằm lượng hóa, dự báo tổn thất có thể xảy ra trong những điều kiện nhất định của thị trường và của nền kinh tế. Tuy nhiên đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, rủi ro thị trường hiện vẫn chưa được quan tâm đúng mức, các quyết định đầu tư dựa trên phân tích định tính là chính. Được xây dựng từ năm 1993, thước đo Giá trị chịu rủi ro gọi tắt là VaR (Value at Risk) được xem là công cụ có tính đột phá và nhanh chóng được giới khoa học tài chính công nhận và áp dụng rộng rãi. Tuy nhiên, cho đến nay vẫn chưa có nhiều nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm tra tính hiệu quả hay tính chính xác của các phương pháp ước lượng VaR trong điều kiện thị trường ở Việt Nam, đặc biệt là trên phương diện sự ảnh hưởng của số lượng dữ liệu quá khứ - một cách tiếp cận hoàn toàn mới so với các nghiên cứu trước đây. Do đó, mục đích của nghiên cứu là xác định mối quan hệ giữa độ chính xác của mô hình VaR với số lượng dữ liệu quá khứ sử dụng trong quá trình tính toán, cụ thể là xem xét mối quan hệ này khi có sự khác biệt trong các phương pháp ước lượng và độ tin cậy ước lượng. Từ đó đưa ra một số kiến nghị cho các nhà đầu tư trong việc sử dụng mô hình VaR như một công cụ quản trị rủi ro thị trường. Trên cơ sở tiếp cận về mặt lý thuyết và thực nghiệm, kết hợp với hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan, đề tài đã tiến hành ước lượng và từ đó kiểm định mô hình VaR, cụ thể là trong trường hợp ứng dụng hai phương pháp là phương pháp lịch sử và phương pháp phương sai – hiệp phương sai. Nghiên cứu thực hiện với 10 cổ phiếu được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từ đầu năm 2002 đến đầu năm 2014. Các dữ liệu giá lịch sử sau khi thu thập được xử lý bằng phần mềm thống kê STATA, Eviews và Excel.

TÀI LIỆU LUẬN VĂN CÙNG DANH MỤC