Bài nghiên cứu này đánh giá việc áp dụng các phương pháp đo lường giá trị chịu rủi ro áp dụng cho thị trường Việt Nam thông qua kênh thị trường chứng khoán. Cụ thể, các phương pháp phi tham số, bán tham số và tham số được sử dụng để dự báo giá trị chịu rủi ro cho tỷ lệ thu nhập của VNIndex. | Các phương pháp đo lường giá trị chịu rủi ro Ứng dụng cho Việt Nam Lê Hải Trung Nguyễn Thị Mai Trang Học viện Ngân hàng Ngân hàng TMCP Quân đội Bài nghiên cứu này đánh giá việc áp dụng các phương pháp đo lường giá trị chịu rủi ro áp dụng cho thị trường Việt Nam thông qua kênh thị trường chứng khoán. Cụ thể các phương pháp phi tham số bán tham số và tham số được sử dụng để dự báo giá trị chịu rủi ro cho tỷ lệ thu nhập của VN- Index. Bài viết cho thấy việc áp dụng giả định phân phối chuẩn cho tỷ lệ thu nhập của VN-Index đánh giá thấp rủi ro thực của thị trường chứng khoán. Các kiểm định đánh giá lại dự báo VaR cho thấy phương pháp tham số với giả định phân phối xác suất của tỷ lệ thu nhập của VN-Index không chuẩn tồn tại độ lệch và độ dày đuôi lớn hơn phân phối chuẩn cho dự báo VaR có độ chính xác cao nhất. Từ khóa Giá trị chịu rủi ro Dự báo Phân phối xác suất 1. Giới thiệu giữ trạng thái mở đối với một tài sản danh mục tài sản tài chính trong một khoảng thời Giá trị chịu rủi ro Value at Risk- VaR đo gian nhất định trong tương lai với một độ lường mức độ tổn thất tối đa của việc nắm tin cậy được xác định trước. VaR là một Forecasting Value at Risk An application to Vietnamese market Abstract This paper investigates several approaches to forecast Value at Risk VaR in Vietnam. Non-parametric semi-parametric and parametric methods are used to forecast VaR for returns of Vietnamese stock index. Using several backtesting methods I find that the GARCH-based model with non-Gaussian conditional return distribution yields the best forecasting performance. This finding warns the popular application of normal distribution to stock returns which is found to underestimate the potential risk of Vietnamese stock market. Keywords Value at Risk Backtesting Time series forecasting Trung Hai Le Email trunglh@ Banking Academy of Vietnam Trang Thi Mai Nguyen Email maitrang2103@ Military Commercial Joint Stock Bank Ngày nhận 30 04 2020 Ngày nhận bản sửa 11 05 2020 .
