Chuyên Đề Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm ở V

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 TRƯỚC 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 lường 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 PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO VỠ NỢ 21
3.1. Dữ liệu và phương 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. Phương 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.Ước lượng CVaR vốn cổ phần đối với các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam 26
4.2.Ứng dụng mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - trường hợp đối với Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) . 31
4.3. Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam: Đo lường rủi ro vỡ nợ của Công ty Dược Viễn Đông . 37
5. KẾT LUẬN 38
TÀI LIỆU THAM KHẢO 40
PHỤ LỤC I. THẢO LUẬN CỦA ARTZNER VÀ CỘNG SỰ (1999) VỀ THƯỚC 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 ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT VỠ NỢ CHO MỖI CÔNG TY TRONG TỪNG NĂM 51
PHỤ LỤC V. THÔNG TIN VỀ CÔNG TY CỔ PHẦN DƯỢC VIỄN ĐÔNG (DVD) . 52
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh nền kinh tế đang gặp nhiều khó khăn như hiện nay, thị trường 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 như từ góc độ của Chính phủ. Để công việc quản trị rủi ro đạt kết quả tốt, việc đánh giá và ước lượng được 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 được quan tâm đặc biệt là từ sau khủng hoảng tài chính 2008. Những ảnh hưởng tiêu cực từ cuộc khủng hoảng này vẫn còn dai dẳng, số lượng các doanh nghiệp vỡ nợ và phá sản đang gia tăng một cách nhanh chóng trong thời gian gần đây. Vì vậy, việc đo lường rủi ro tín dụng là một phương 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 lượng hóa rủi ro vỡ nợ sẽ giúp cho doanh nghiệp xác định được 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 được. Việc đo lường 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 chưa có nhiều nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm tra tính hiệu quả hay mức độ tin cậy của các phương pháp đo lường rủi ro trong điều kiện thị trường 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 phương pháp CVaR thị trường 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 lường xác suất vỡ nợ của các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Cách tiếp cận này từng được Powell & Allen (2009) nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Australia và mang lại kết quả khá tích cực. Tuy nhiên, chúng tôi chưa tìm thấy những nghiên cứu tương 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 tư hay các nhà lập chính sách một công cụ định lượng để nhận diện, đánh giá và phân tích rủi ro tín dụng thông qua một mô hình lượng hóa rủi ro vỡ nợ.
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi kết hợp cách tiếp cận CVaR thị trường với mô hình tín dụng Merton/KMV để tạo ra một mô hình đo lường rủi ro tín dụng dưới các điều kiện thị trường cực biên1. Phương pháp giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR – Conditional Value at Risk) là một kỹ thuật mở rộng của phương 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 được sử dụng phổ biến và rộng rãi trong việc đo lường rủi ro thị trường. VaR đo lường mức tổn thất tiềm tàng qua một khoảng thời gian nhất định ứng với độ tin cậy cho trước. Tuy nhiên, kết quả từ VaR có thể chỉ tỏ ra hợp lý khi đo lường rủi ro trong điều kiện thông thường của thị trường.
Trong điều kiện thị trường cực biên (xuất hiện rủi ro cực biên), phương pháp VaR với những hạn chế của nó dường như không còn thích hợp nữa. Như trong bối cảnh khủng hoảng tài chính 2008, phương pháp VaR không thể dự báo tốt những “rủi ro vượt mức giới hạn” và nói theo cách của một số người, VaR đã thất bại. Sự ra đời của phương pháp giá trị rủi ro có điều kiện CVaR là cần thiết trong hoàn cảnh này nhằm điều chỉnh thước 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 phương pháp định giá quyền chọn trên vốn cổ phần để ước lượng 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 như 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 được của công ty như giá trị thị trường 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, khoảng cách tới vỡ nợ được đưa 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 phương pháp CVaR thị trường và mô hình Merton/KMV tưởng chừng không liên quan gì với nhau như ở trên, chúng tôi kết hợp chúng lại trong một mô hình đo lường rủi ro tín dụng dưới các điều kiện thị trường cực biên. Mô hình tín dụng cực biên này được ứng dụng để so sánh rủi ro vỡ nợ của các công ty giữa các ngành trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam – ở đây, chúng tôi lấy việc đo lường rủi ro tín dụng ở Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) và Công ty Cổ phần Dược Viễn Đông (DVD) làm ví dụ về phương pháp thực nghiệm. Bài nghiên cứu này giải thích làm thế nào phương 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 người đọc một cái nhìn thấu đáo hơn về sự ảnh hưởng của rủi ro tín dụng cực biên trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính 2008. Theo đó, bài nghiên cứu này hướng đến giải quyết những câu hỏi sau:
- Về rủi ro thị trường, rủi ro phân bố như thế nào giữa các ngành trên thị trường tài chính Việt Nam và chúng dịch chuyển theo chiều hướng nào ngay trước, 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 phương pháp mẫu đo lường 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 hưởng 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 như thế nào trong việc đánh giá rủi ro trong các điều kiện thị trường cực biên.
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu và xử lý dữ liệu
Chúng tôi tiến hành nghiên cứu trên thị trường 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