tailieunhanh - Đo lường rủi ro tỷ giá bằng tiếp cận lý thuyết cực trị

Bài viết Đo lường rủi ro tỷ giá bằng tiếp cận lý thuyết cực trị giới thiệu một cách tiếp cận từ lý thuyết cực trị có thể giúp đo lường rủi ro chính xác hơn trong trường hợp các chuỗi tỷ giá có đuôi dầy. Mời các bạn tham khảo. | NGHIẻN ỚẪJ TRAO ĐO LƯỜNG RỦĨ RO TỶ GIÁ BẰNG TIÉP CẬN LÝ THƯYÉT cực TRỊ TS. Trần Trọng Nguyên Đại học Kinh tế Quốc dân Đo lường rủi ro tỷ giá là một hước quan trọng trong công tác quản trị rủi ro cùa các ngán hàng thương mại và các tổ chức tài chỉnh. Các phương pháp đo lường rủi ro hiện tại thường giá thiết phán phổi cùa các dòng tỷ giá là phân phối chuẩn đuôi hẹt nên không cho ước lượng chinh xác khi thị trường có những biến động bất thường. Thực tế phân phối cùa các chuỗi tỳ giá thường có đuôi dầy nên mức tôn thất nếu xảy ra thường lớn hơn rất nhiều so với mírc tổn thất tính được khi sử dụng giá thiết chuỗi tỷ giá phân phối chuẩn. Trong bài báo này chúng tôi giới thiệu một cách tiếp cận mới từ lý thuyết cực trị EVT có thể giúp đo lường rủi ro chinh xác hon trong trường hợp các chuỗi tỳ giá có đuôi dầy. Phương pháp này cũng có thế vận dụng trong đo lường rùi ro ở nhiều lĩnh vực đầu tư tài chính khác. Từ khóa Lý thuyết cực trị rủi ro tỷ giá giá trị rủi ro mức tốn thất kỳ vọng. 1. Mỏ- đầu Trong những năm gần đây các ngân hàng thương mại luôn phải đổi đầu với những cơn bão rủi ro tài chính trong đó rùi ro tỷ giá chiếm một phần quan trọng. Việc nhận diện và đo lường rủi ro tỷ giá đề từ đó có những giải pháp phòng ngừa và hạn chế rủi ro là công việc đang được ưu tiên hàng đầu. Trên thế giới dã có nhiều thước đo rủi ro được khuyến nghị sử dụng trong đó hai thước đo VaR Value at Risk và ES Expected Shortfall nổi lên như nhũng công cụ hữu hiệu nhất xem 1 6 . Tuy nhiên trong mỗi trường họp cụ thể việc đo VaR và ES bằng phương pháp nào tốt nhất vẫn dang còn là vấn đề được quan tâm nghiên cứu. Các phương pháp đo VaR và ES thường giả thiết các dòng tỷ giá có phân phối chuẩn đuôi bẹt . Trên thực tế tính phân bố chuẩn của tỷ giá không phải lúc nào cũng được thỏa mãn nên VaR và ES không phải lúc nào cũng được ước lượng chính xác đặc biệt khi tính chuẩn không được thỏa mãn. Trong bài báo 5 chúng tôi cũng đã giới thiệu một cách khắc phục bang phương pháp mô phỏng lịch sử trong .