Nghiên cứu này đã hệ thống hóa lý thuyết và trình bày các vấn đề căn bản liên quan đển rủi ro danh mục đầu tư, mô hình VaR cũng như đề xuất sử dụng phương pháp Stress Test để khắc phục một số hạn chế của mô hình VaR. Cơ sở lý thuyết đưa ra các bước thực hiện được trình bày cụ thể sẽ giúp những nghiên cứu kế thừa có thể áp dụng và phát triển. Ngoài ra, nghiên cứu đã áp dụng mô hình kiểm định VR để kiểm định tính phù hợp của mô hình VaR ước lượng. | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH PHAN THỊ QUỲNH ANH ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VaR ĐỂ ĐO LƢỜNG RỦI RO DANH MỤC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO DANH MỤC ĐẦU TƢ CỔ PHIẾU CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành Tài chính Ngân hàng Mã số Ngƣời hƣớng dẫn khoa học TS. NGÔ VI TRỌNG CHÍ MINH NĂM 2016 TÓM TẮT Trong những năm gần đây ngành ngân hàng Việt Nam đang phải đối mặt với tình trạng kém bền vững của hệ thống và các rủi ro khác nhau đã gây tâm lý e ngại cho các nhà đầu tư khi có ý định đầu tư nhóm cổ phiếu này. Do đó việc cung cấp công cụ hỗ trợ nhà đầu tư trong công tác định lượng rủi ro danh mục nhóm cổ phiếu ngành ngân hàng là điều cần thiết. Trong các kỹ thuật khác nhau được áp dụng để phục vụ cho mục đích quản trị đánh giá rủi ro danh mục đầu tư mô hình giá trị rủi ro VaR đã được thực hiện ở nhiều nước trên thế giới tuy nhiên vẫn chưa được áp dụng phổ biến ở Việt Nam. Luận văn đã tập trung nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR để đo lường rủi ro danh mục đầu tư thông qua nghiên cứu chỉ số giá cổ phiếu 9 NHTM niêm yết tại Việt Nam giai đoạn từ tháng 07 2006 đến tháng 04 2016 đồng thời sử dụng phương pháp thống kê và mô hình tính toán tỷ lệ vi phạm VR để kiểm định sự phù hợp của mô hình VaR. Để đạt được mục tiêu này đề tài ứng dụng mô hình VaR với ước lượng phương sai thay đổi GARCH 1 1 và giả định phân phối của tỷ suất lợi nhuận là phân phối chuẩn. Kết quả nghiên cứu cho thấy chuỗi tỷ suất lợi nhuận của các danh mục đầu tư không theo phân phối chuẩn đồng nhất mà có hiện tượng leptokurtosis tức hàm xác suất có đuôi dài. Đây là nguyên nhân làm cho mô hình ước lượng VaR theo giả định của phân phối chuẩn trong một số trường hợp chưa có tính chính xác cao. Từ đó cũng cho thấy giả định phân phối có ý nghĩa rất quan trọng đối với chất lượng dự báo của mô hình VaR. Ngoài ra kết quả kiểm định cũng cho thấy chất lượng dự báo của mô hình VaR không đồng nhất ở các mức rủi ro ở các
