Ước lượng VaR và CVaR dạng hỗn hợp các phân phối xác suất thông qua mô phỏng Monte Carlo và ứng dụng trong phân tích giá chứng khoán Việt Nam

Abstract

VaR và CVaR là các vấn đề thu hút nhiều quan tâm trong lĩnh vực nghiên cứu đo lường rủi ro đối với dữ liệu tài chính. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu chỉ dừng lại ở công thức tính dựa trên xấp xỉ dữ liệu thông qua một phân phối xác suất trong khi phân phối của dữ liệu thực thông thường có dạng hỗn hợp các phân phối xác suất. Chính vì vậy, cần thiết phải có các nghiên cứu tính toán VaR và CVaR trong trường hợp phân phối của dữ liệu có dạng hỗn hợp các phân phối xác suất. Hơn nữa, vì tính toán cũng đòi hỏi thời gian tính toán nhanh nên tác giả ưu tiên sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Tác giả đề nghị thuật toán tính giá trị VaR và CVaR trong trường hợp phân phối xác suất là dạng hỗn hợp bằng cách hiệu chỉnh phương pháp mô phỏng Monte Carlo cho phù hợp với dạng hỗn hợp các phân phối xác suất. Thêm vào đó, tác giả minh họa kết quả tính toán trong các trường hợp mô phỏng đã biết phân phối xác suất thành phần cũng như trường hợp chưa biết trước các phân phối xác suất thành phần, thông qua bộ dữ liệu thực về giá đóng cửa của chứng khoán Việt Nam bằng hỗn hợp của các phân phối. Các kết quả tính toán dựa trên thuật toán mà tác giả đề nghị được đánh giá thông qua xác suất đuôi cũng như độ lệch chuẩn.