Monday, January 5, 2009

VaR


Tình cờ mấy ngày qua trên NYT và VoxEU có 2 bài cùng về Value at Risk (VaR). Bài trên NYT của Joe Nocera tóm lược quá trình hình thành khái niệm VaR và ứng dụng của nó trong giới tài chính ngân hàng. Đọc bài này tôi mới biết nhờ sử dụng VaR một cách thận trọng Goldman Sachs đã gần như tránh được ảnh hưởng của subprime mortgage crisis năm 2007. Bài trên VoxEU của Jon Danielsson đưa ra nhiều lập luận chống lại VaR. Tóm lại VaR là gì và nó nguy hiểm như thế nào nếu không hiểu và sử dụng đúng chức năng của nó?
Value at Risk là số tiền tối đa mà một asset/portfolio có thể mất với một xác suất nào đó trong một đơn vị thời gian. Ví dụ nếu xác suất cổ phiếu của công ty X có thể mất tối đa $10 trong một ngày là 99% thì có thể nói cổ phiếu đó có "daily VaR 99%" là $10. Làm thế nào để tính VaR trong ví dụ này? Đối với VaR của một asset riêng lẻ thì qui trình tính VaR chỉ đơn thuần là xác định probabilility distribution của daily returns dựa vào số liệu ghi nhận được trước đó. Trong trường hợp tính VaR cho một portfolio có nhiều assets thì phải xác định joint distribution của tất cả các assets trong portfolio, thuật ngữ chuyên môn gọi là copula của portfolio.
Tôi sẽ không đi sâu vào kỹ thuật tính toán VaR, ai quan tâm có thể tham khảo thêm ở trang web này. Sau đây tôi chỉ thảo luận về những sai lầm khi sử dụng VaR như một công cụ phòng ngừa rủi ro mà 2 bài báo nói trên đã nêu ra. Về cơ bản có hai loại sai lầm chính: xác định sai VaR và dùng VaR sai mục đích.
- Xác định sai VaR: có hai nguyên nhân phổ biến dẫn đến xác định sai VaR. Thứ nhất là dùng sai mô hình mà phổ biến nhất là dùng normal (Gaussian) distribution hay Gaussian copula cho các công cụ tài chính. Đây là điều Yves Smith rất bức xúc, không phải vì nhiều người lạm dụng normal distribution mà vì Nocera đã không đào sâu vào sai lầm này trong bài báo trên NYT. Dùng normal distribution đơn giản hóa rất nhiều quá trình tính toán nhưng sẽ underestimate VaR vì vấn đề "fat tail", nghĩa là distribution của tất cả các công cụ tài chính đều bị leptokurtic (có nhiều big returns ở tail hơn normal). (Update: Bài này của Economist.com cũng chỉ ra những bất hợp lý khi dùng normal distribution để tính VaR cho CDO.)
Sai lầm thứ hai mà Nocera đã nhắc đến rất nhiều là dùng historical data không phù hợp, hoặc quá ngắn hoặc bỏ mất những giai đoạn quan trọng. Việc sử dụng historical data để estimate VaR còn bị James Kwak và Jon Danielsson phê phán là không phù hợp vì lịch sử không phải lúc nào cũng phản ánh được tương lai, nhất là đối với những uncertainty liên quan đến hành vi con người. Nocera cũng trích dẫn Nassim Taleb cho rằng số liệu trong quá khứ không bao giờ phản ánh được những sự kiện kiểu như "black swan" sẽ xảy ra trong tương lai.
- Dùng VaR sai mục đích: Taleb cho rằng cái mà nhà đầu tư cần quan tâm là những "black swan" có thể xuất hiện trong cái đuôi 1% còn lại chứ không phải những gì diễn ra trong 99% của VaR. Nghĩa là VaR 99% bằng $10 chỉ cho biết có 1% rủi ro cổ phiếu X sẽ mất giá tổi thiểu là $10 chứ nó không cho biết tối đa, hoặc thậm chí trung bình sẽ lỗ bao nhiêu với cùng xác suất. Tuy nhiên hầu hết các chuyên gia về rủi ro không đồng ý với Taleb. Họ cho rằng đúng là VaR không cho biết số lỗ tối đa trong 1% còn lại nhưng mục đích của VaR là 99% kia. Nghĩa là nhà đầu tư cần phải biết những gì sẽ xảy ra trong 99% thời gian mà họ đầu tư số tiền của họ. Ít nhất, nếu độ chính xác của VaR không cao, vì những lý do ở trên, thì nhà đầu tư cũng có thể so sánh VaR giữa hai assets hay hai portfolio có cùng các đặc điểm khác để ra quyết định đầu tư. Ngoài ra so sánh VaR ở các thời điểm khác nhau cũng giúp nhà đầu tư biết được chiều hướng rủi ro của thị trường. Đây chính là điều đã giúp Goldman Sachs tránh được nhiều tác động từ subprime mortgage crisis.
Tuy nhiên việc VaR bị sử dụng sai phần nhiều nằm ở chỗ các CEO/CFO cố tình lợi dụng "kẽ hở" của việc "black swan" nằm trong 1% còn lại để che dấu rủi ro trong portfolio của mình. Đây là hậu quả của việc một số công ty dùng VaR làm công cụ để tính toán bonus cho các CEO/CFO. Khi bonus của những người này phụ thuộc vào VaR của portfolio mà họ quản lý họ sẽ có xu hướng xây dựng những portfolio có VaR thấp (thông qua mô hình sai hoặc dữ liệu lạc hậu) nhưng lại có tail risk rất cao. Nocera chỉ ra một ví dụ rất rõ là UBS khi tính rủi ro theo VaR thì là một trong những ngân hàng có capital/VaR-adjusted assets cao nhất, nhưng trên thực tế nếu chỉ đơn giản tính leverage ratio (capital/assets) thì UBS lại có leverage thuộc hàng cao nhât thế giới.
Tóm lại bản thân VaR là một công cụ rất tốt giúp phòng chống rủi ro. Tuy nhiên cách thức tính toán và sử dụng nó là khác biệt giữa Goldman và Lehman. Không hiểu và/hoặc dùng VaR không đúng cách thậm chí còn tai hại hơn cả những biện pháp phòng người rủi ro sơ đẳng vì nó sẽ tạo ra cảm giác an toàn giả tạo dẫn đến chủ quan quá mức.

22 comments:

  1. Đọc bài này thì em đọc bản tiếng anh cho rồi!

    ReplyDelete
  2. @Anonymous: He he, nếu vì đọc bài này mà em quyết tâm đọc các bản tiếng Anh thì đó cũng là một thành công của anh rồi :-)

    ReplyDelete
  3. Xin lỗi, nhưng vì e là người Việt Nam 100%, không phải là người lai căng nên không thể hiểu được bài viết hay của giangle sau khi đã cố gắng tìm (để) hiểu. E có một góp ý nhỏ, hoặc là a viết 100% tiếng Việt, hoặc 100% tiếng Anh, miễn bài viết chất lượng + muốn đóng góp ý kiến giúp đỡ nhìu ng thì e nghĩ đó cũng là cách để thể hiện tài năng của mình rồi.

    ReplyDelete
  4. @ Anonymous: mình xin lỗi vì xen ngang, nhưng mình nghĩ có 2 lý do người đọc nên/phải chấp nhận khi vào blog của người khác:

    1. Đây là trang web cá nhân, do đó việc người viết dùng ngôn ngữ nào thì đó là việc của người viết.
    2. Vả lại, 1 số từ ngữ trong bài như mình (cũng là người VN 100%, sống tại VN 100%) mình cũng không biết phải dịch ra như thế nào cho hợp lý. Một số từ dịch ra nghe dài dòng (VaR - Giá trị tại điểm rủi ro, đại loại vậy) hay một số từ gắn liền với định nghĩa khác (Black Swan) thì theo thiển ý của mình, nên dùng nguyên gốc là hợp lý.

    PS: Chẳng hạn như tại sao ROE/ROA/EPS/PE đến nay vẫn dùng rộng rãi trong các ấn phẩm kinh tế tài chính tại VN, nó hoàn toàn là tiếng anh ;)

    Vả lại mỗi khi không hiểu, nhờ google ra thì cũng học được thêm 1 cái mới, như mình hiện giờ vẫn phải dùng thường xuyên :)

    Chúc bạn vui và xin lỗi anh Giang lần nữa vì em xen ngang :D

    ReplyDelete
  5. @ NQA :

    Mình hoàn toàn đồng tình với bạn 2 điểm :

    1. Đây là blog cá nhân, muốn thể hiện bài viết ntn là chuyện của người viết.
    2. Có nhiều từ ngữ chuyên ngành nên/phải sử dụng từ gốc 100%.

    Nhưng :

    Tuy đây là trang blog cá nhân nhưng đặt ở chế độ công cộng, nên mình ( mạo muội ) nghĩ rằng, người viết viết ra những kiến thức này không chỉ là để cho riêng bản thân họ mà còn là chia sẻ kiến thức, tài năng đến với cộng đồng. Hơn nữa, đây là blog của một TS có tiếng trong lĩnh vực KT được rất nhiều sv khối ngành KT tìm đến để học hỏi, tìm hiểu về những kiến thức mới. Những bài viết hay của người viết thực sự giúp ích rất nhiều cho những sv như tụi mình trong vấn đề đào sâu tìm hiểu các khía cạnh chưa được biết đến trên giảng đường. Nên mình nghĩ, đây là ý kiến chủ quan của mình đối với người viết với thái độ xây dựng góp ý về cách thể hiện kiến thức tránh đi theo kiểu đánh đố, gây khó khăn cho người đọc trong việc tiếp cận kiến thức thôi.

    ReplyDelete
  6. Anonymous,October 13, 2010 2:34 AM:

    Tôi nghĩ những bài viết của anh Giang (thầy Giang thì đúng hơn) cũng đã rất đáng hoan nghênh rồi vì anh Giang không có nhiều thời gian nhưng vẫn cố gắng viết để nhiều người cùng học hỏi thêm, bạn Anonymous không nên đòi hỏi gì nhiều.

    ReplyDelete
  7. @Anonymous January 5, 2010 1:56 AM

    Mình nghĩ nếu bạn muốn theo dõi các bài anh Giang viết thì nên học tiếng Anh cho tốt. Vì nhiều khái niệm tài chính và kinh tế trong các bài trên không có thuật ngữ tương đương trong tiếng Việt, không thể đòi hỏi anh Giang chuyển ngữ những từ ngữ đó ra tiếng Việt vì để làm việc đó mất rất nhiều thời gian và công sức, đôi khi lại gây nhầm lẫn cho độc giả.

    Lúc trước mình cũng rất khó khăn khi có nhiều từ tiếng Anh không hiểu được ví dụ như normal distribution, probabilility distribution nhưng sau này khi đã quen với những khái niệm trên thì lại thích anh Giang sử dụng những thuật ngữ trên bằng tiếng Anh hơn.

    ReplyDelete
  8. @All: Xin lỗi các bạn mấy hôm nay tôi không được khỏe nên không có điều kiện cập nhật blog và trả lời comments kịp thời.

    Bạn Anonymous (Oct 12) không phải là người đầu tiên và chắc cũng không phải là người cuối cùng than phiền/phê phán cách viết "nửa nạc nửa mỡ" của tôi. Tôi xin nhận lỗi và sẽ cố gắng sửa (dù không dám hứa sẽ sửa được ngay) để các bạn đọc các bài viết của tôi dễ dàng hơn. Tuy nhiên tôi có một số tâm sự thế này với các bạn về chuyện tiếng Anh, tiếng Việt.

    Đúng như bạn NQA nói có rất nhiều thuật ngữ chuyên môn mà tiếng Việt chưa có từ tương đương, hoặc nếu có thì chưa thống nhất, phổ biến và/hoặc chưa chặt chẽ. Tôi nghĩ trong những trường hợp như VaR, kurtosis, copula... thì người viết nên dùng nguyên bản tiếng Anh. Điều này cũng có ích cho người đọc vì họ sẽ không bị nhầm lẫn khi đọc các phiên bản dịch tiếng Việt khác nhau. Một ví dụ cụ thể là chữ yield của trái phiếu, hiện trong tiếng Việt có rất nhiều cách dịch và bạn có thể sẽ hiểu nhầm nếu không đọc kỹ. Trừ những bài viết trên báo chí đại chúng, một khi đối tượng độc giả là những người có ít nhiều chuyên môn thì tác giả nên giữ nguyên chữ yield.

    Vấn đề thứ hai là những cụm từ tiếng Anh, nhất là cụm từ viết tắt, đã thâm nhập vào tiếng Việt như GDP, ROE, CAR..., theo tôi cũng nên dùng nguyên bản tiếng Anh, vừa chính xác vừa ngắn gọn. Đây chẳng qua chỉ là sự phát triển, giao thoa bình thường của ngôn ngữ, tương tự như tiếng Anh đã du nhập từ aodai của tiếng Việt vậy. Tôi không quá dị ứng về việc các phát ngôn viên trên truyền hình lúc thì đọc gi-đi-pi, lúc đọc là gờ-dê-pê, hay gi-đê-pê. Tôi cho đấy là một dạng accent (thổ ngữ) của từng người, cũng như tiếng Bắc hay tiếng Nam thôi. Tất nhiên thống nhất được thì tốt, nhưng đừng đặt quá nặng vấn đề này.

    Với một số người sống ở nước ngoài, trong đó có tôi, thú thật là vốn liếng tiếng Việt đã/đang bị mai mòn một phần. Nhiều khi có những khái niệm nảy ra trong đầu bằng tiếng Anh nhưng không biết diễn giải bằng tiếng Việt thế nào cho đúng. Nếu cố loay hoay tìm từ tiếng Việt sẽ mất rất nhiều thời gian mà nhiều khi vẫn không hài lòng vì ngôn ngữ không phải lúc nào cũng chuyển qua lại thông suốt. Ngay cả với những từ tiếng Anh có từ tiếng Việt tương đương, vd portfolio, asset, ratio, tôi cũng thấy câu văn dùng những từ này bằng tiếng Anh nghe xuôi tai hơn nên viết nhanh hơn. Quả thật đây là điều những người như tôi cần phải sửa nếu không muốn "mất gốc", dù không dễ. Chỉ mong các bạn thông cảm, ít nhất là đừng nghĩ rằng chúng tôi cố tình khoe mẽ, lai căng, hay tệ hơn nữa là không tôn trọng các bạn.

    Dù đây là blog cá nhân và như một số bạn nói tôi có quyền viết theo sở thích và thói quen của mình, tôi vẫn luôn tâm niệm rằng những gì tôi viết ở đây là đóng góp của mình cho cộng đồng và mình phải có trách nhiệm với những đóng góp đó. Việc blog của tôi chưa thực sự tốt, tiếng Việt chưa được hoàn hảo (ít nhất so với blog của những người đang ở nước ngoài khác như blog Thích Học Toán, Hiệu Minh...), quả thực là điều tôi vẫn áy náy và đang cố gắng sửa. Nếu có những từ tiếng Anh nào các bạn không hiểu, các bạn cứ đưa ra câu hỏi chắc chắn tôi sẽ trả lời. Đó cũng là cách các bạn giúp cho tôi hoàn thiện khả năng viết tiếng Việt của mình.

    ReplyDelete
  9. Cám ơn a Giang rất nhiều về những nỗ lực của anh cho blog này. Đúng là nếu có thời gian hơn thì anh có thể chuyển ngữ nhiều từ/thuật ngữ hơn trong các bài viêt. Tuy nhiên để chuyển ngữ tiếng Anh sang tiếng Việt cũng sẽ mất quá nhiều thời gian của anh, kể ra mọi người cứ comment vào từ thuật ngữ tiếng Việt nếu muốn, hoặc như gợi ý của a Giang, đặt luôn câu hỏi trong blog nếu không hiểu.

    @bạn Anonymous nào đó đang góp ý về ngôn ngữ của blog này:
    Theo mình nhiều người hơi nhầm lẫm khi đọc bài của a Giang thấy khó hiểu thì nghĩ rằng đó là do nhiều thuật ngữ chưa được dịch từ Anh sang Việt. Thực ra không hẳn vậy. Nhiều bài viết khó hiểu vì để hiểu thì mọi người cũng phải có sẵn hoặc cần đọc thêm một số kiến thức nền nữa. Để tra từ điển Anh-Việt có khi chỉ mất ít thời gian nhưng kể cả tra rồi thì có khi bạn cũng không hiểu được tóm lại nó là cái gì mà lại phải đọc thêm về thuật ngữ đó (mà theo mình thì tra cứu trên google với thuật ngữ tiếng Anh ra nhiều bài viết chuẩn và dễ hiểu hơn nhiều so với tra cứu thuật ngữ tiếng Việt). Mà tra cứu thuật ngữ thì có khi đọc giải nghĩa thuật ngữ cũng không hiểu mà phải đọc kiến thức nền liên quan.
    Cái hay của blog này đối với mình ngoài việc a Giang đề cập đến những vấn đề nóng hổi với lối viết sắc sảo, cá tính thì còn là các bài viết của anh luôn gợi mở những điều mình chưa biết cần phải tìm hiểu thêm.
    Theo mình có 1 số bài trong blog này, dù bạn có siêu tiếng Anh và cố gắng(tự) tìm đọc thêm cũng khó có thể hiểu hết ngay được. Nếu điều đó xảy ra thì bạn cũng không nên nghĩ rằng ai đánh đố, nhất là lại đánh đó bằng ngôn ngữ. Mà chỉ nên nghĩ rằng mình còn thiếu một số kiến thức nền cần phải học thêm.

    ReplyDelete
  10. em thích blog này và có ý kiến như sau:

    1/không nên chê bai những người đã chia sẻ kiến thức cho người khác, nhất là chia sẻ free. giống như người làm charity, có thể người ta có ý đồ này nọ khi làm, nhưng hễ ai đó làm charity thì nên khen, còn hơn những chú...không làm!

    2/ngôn ngữ chỉ là con lừa cắm cúi mang vác trên lưng nó cái gọi là "thông điệp" - hay "message". sao không chú ý tới cái nó gánh trên lưng, mà cứ chú ý tới...nó làm gì, he he

    3/em phê bình anh Giang trong đoạn văn cuối của anh, vì làm vui lòng cả nước này là điều bất khả, tổng bí thư cũng hổng làm nổi, anh làm sao nổi!

    ReplyDelete
  11. This comment has been removed by the author.

    ReplyDelete
  12. @giangle: Cám ơn anh Giang rất nhiều về những chia sẻ của anh cho cộng đồng. Em thấy rằng bài viết của anh rất hoàn hảo và thực tế, mong anh rằng tiếp tục chia sẻ những thông tin quý giá này
    @bạn Anonymous. Các anh chị ở đây đã nói rất nhiều về việc các từ chuyên môn dịch ra tiếng việt sẽ không phản ánh được bản chất của nó. Tôi nghĩ bạn nên tiếp thu. Nếu bạn muốn đọc theo kiểu thuần việt 100% thì khi bạn tiếp xúc với giáo trình nước ngoài bạn có hiểu được từ ngữ chuyên môn không? Lúc đó, ai sẽ dịch ra tiếng việt dùm cho bạn???

    ReplyDelete
  13. mong a tiep tuc dong gop, xay dung blog ngay cang day them kien thuc hon nua.chung e can nhung nguoi di truoc va nhieu kinh nghiem nhu a chi bao, de viec hoc tap cua chung e duoc di dung huong va de dang hon.cam on a rat nhieu.

    ReplyDelete
  14. con cám ơn bác Giang, bài viết này rất hay. con cũng rất quan tâm về vấn đề rủi ro đạo đức của việc sử dụng Var, hay là việc người ta cố tình sử dụng Var để định hướng sai cho thị trường. bác có tài liệu về phần này không ah??? con muốn tìm hiểu thêm về nó.

    ReplyDelete
  15. @Anonymous (Sep 4): nhiều bạn đã hỏi tôi tài liệu về VaR, tôi luôn giới thiệu website GloriaMundi vì ở đó có rất nhiều tài liệu hay.

    ReplyDelete
  16. Thks vì bài viết có cơ sở. G.Box đã từng nói: "all models are wrong but some are useful". Vì vậy VAR (với tư cách là 1 hệ thống hay 1 con số) cũng không thể là cây đũa phép thần thánh, để nhà QLRR có thể cứu thua thế giới tài chính. Chúng ta vẫn luôn tranh cãi về hiệu quả thực sự của các công cụ hay mô hình và đó, theo tôi nghĩ mới chính là điều thú vị trong gioi tai chinh - ngan hang

    @anomyous: bạn có thể tìm trên google cách tính Var bằng excel. Bạn sẽ hiểu và thông cảm chuyện chuyển ngữ có hữu dụng (vào thời điểm ở VN còn chưa có cuốn sách về quản lý rủi ro thực sự?). Chúc bạn theo đuổi lĩnh vực cam go và thú vị này -QLRR

    ReplyDelete
  17. thầy có thể giới thiệu qua cho em về mô hình copula và tài liệu liên quan ko ạ

    ReplyDelete
    Replies
    1. Bạn chịu khó vào GloriaMundi (link ở một comment của tôi bên trên) đọc các tài liệu về copula nhé. Nếu bạn chưa có background gì có thể đọc bài giới thiệu này: http://www.financerisks.com/filedati/WP/copula/copula2.pdf

      Delete
  18. Chào thầy, nhân tiện khi nói đến chủ đề Var thầy có thể giới thiệu thêm nguồn tài liệu về công cụ Cvar một công cụ được cho là ưu việt hơn mô hình Var được không ạ? cảm ơn thầy.

    ReplyDelete
  19. Chào anh,

    Theo như em tìm hiểu, VaR là một công cụ được đề cập trong Basel 2 về đo lường rủi ro thị trường. Em đang gặp khó khăn trong việc tính VaR cho một danh mục tài sản có (tài sản nhạy cảm lãi suất) của một NHTM.

    Anh có thể cho em một vài gợi ý nên dùng lãi suất nào để tính khi sử dụng cách tính là MÔ PHỎNG LỊCH SỬ.

    Em cảm ơn anh.

    ReplyDelete
  20. This comment has been removed by the author.

    ReplyDelete
  21. Anh ơi, anh có thể post lại đường link của kỹ thuật tính VaR được không anh. Link cũ không đã bị hỏng . Em vào từ ''Tôi sẽ không đi sâu vào kỹ thuật tính toán VaR, ai quan tâm có thể tham khảo thêm ở trang web này. '' ở trên bài viết. Cảm ơn anh!

    ReplyDelete