Là gì Value at Risk (VaR)?
▾
Giá trị rủi ro (VaR) là thước đo thống kê nhằm định lượng tổn thất tài chính tiềm ẩn mà danh mục đầu tư có thể gặp phải trong một khoảng thời gian xác định ở mức độ tin cậy nhất định. Ví dụ: VaR 95% trong 1 ngày là 1 triệu USD có nghĩa là có 95% xác suất danh mục đầu tư sẽ không thua lỗ nhiều hơn 1 triệu USD trong một ngày giao dịch - hoặc tương đương, 5% khả năng khoản lỗ sẽ vượt quá 1 triệu USD vào bất kỳ ngày nào. VaR trở thành thước đo rủi ro chủ yếu trong các tổ chức tài chính sau khi J.P. Morgan công bố phương pháp RiskMetrics vào năm 1994 và sau đó được đưa vào khuôn khổ pháp lý Basel II và Basel III về mức độ an toàn vốn ngân hàng. VaR có thể được tính bằng ba phương pháp chính. Phương pháp Mô phỏng Lịch sử sử dụng phân phối lịch sử thực tế của lợi nhuận danh mục đầu tư, phát lại các quan sát lợi nhuận trong quá khứ để xây dựng phân phối tổn thất và đọc phần trăm có liên quan. Phương pháp Tham số (Phương sai-Hiệp phương sai) giả định lợi nhuận có phân phối chuẩn và sử dụng lợi nhuận trung bình, độ lệch chuẩn và điểm z của phân phối chuẩn của danh mục đầu tư để tính toán VaR một cách phân tích. Phương pháp Mô phỏng Monte Carlo tạo ra hàng nghìn kịch bản lợi nhuận ngẫu nhiên dựa trên các giả định và mối tương quan phân phối cụ thể, tạo ra phân phối tổn thất tổng hợp từ đó ước tính VaR. Mỗi phương pháp đều có điểm mạnh và hạn chế. Mô phỏng lịch sử mang tính trực quan nhưng bị hạn chế bởi chất lượng và độ dài của tập dữ liệu lịch sử. Phương pháp tham số đơn giản về mặt tính toán nhưng không thành công khi phân phối lợi nhuận có đuôi béo hoặc rủi ro phi tuyến tính (ví dụ: quyền chọn). Monte Carlo là nơi linh hoạt nhất nhưng đòi hỏi tính toán chuyên sâu và nhạy cảm với các giả định của mô hình. VaR được sử dụng rộng rãi bởi các ngân hàng thương mại, ngân hàng đầu tư, quỹ phòng hộ, nhà quản lý tài sản, công ty bảo hiểm và quỹ hưu trí. Đây là yêu cầu pháp lý để tính toán vốn rủi ro thị trường theo Basel III (sử dụng Phương pháp tiếp cận mô hình nội bộ) và được công bố trong báo cáo thường niên của các tổ chức tài chính lớn. Bất chấp sự phổ biến của nó, VaR có những hạn chế được ghi chép rõ ràng: nó không mô tả mức độ nghiêm trọng của tổn thất vượt quá ngưỡng tin cậy (thua lỗ đuôi), nó có thể đánh giá thấp rủi ro khi thị trường căng thẳng và có thể tạo ra độ chính xác sai. Các biện pháp bổ sung như Thiếu hụt dự kiến (CVaR) và kiểm tra sức chịu đựng luôn được sử dụng cùng với VaR để quản lý rủi ro toàn diện.
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
Công thức
▾
VaR tham số = W × (μ × T − z × σ × √T)
VaR lịch sử = Phần trăm(Phân phối P&L, 1 − mức độ tin cậy)Chú giải biến
▾
| Ký hiệu | Tên | Đơn vị | Mô tả |
|---|---|---|---|
| VaR | Giá trị có nguy cơ | currency or % | Tổn thất dự kiến tối đa ở mức độ tin cậy được chỉ định trong khoảng thời gian nhất định. |
| μ | Lợi tức trung bình của danh mục đầu tư | % per period | Lợi nhuận trung bình của danh mục đầu tư trong khoảng thời gian đo lường lịch sử. |
| σ | Độ lệch chuẩn danh mục đầu tư | % per period | Độ lệch chuẩn của lợi nhuận danh mục đầu tư trong khoảng thời gian đo lường lịch sử. |
| z | Điểm Z (Mức độ tin cậy) | dimensionless | Phân vị phân phối chuẩn tương ứng với mức độ tin cậy (ví dụ: 1,645 cho 95%, 2,326 cho 99%). |
| T | Chân trời thời gian | days | Khoảng thời gian nắm giữ mà VaR được đo lường; thường là 1 ngày đối với sổ sách kinh doanh hoặc 10 ngày đối với vốn pháp định. |
| W | Giá trị danh mục đầu tư | currency | Giá trị thị trường hiện tại của danh mục đầu tư; được sử dụng để chuyển đổi phần trăm VaR thành VaR đô la. |
Cách Value at Risk (VaR)
▾
- 1Xác định các tham số: chọn mức độ tin cậy (thường là 95% hoặc 99%), khoảng thời gian (1 ngày hoặc 10 ngày) và giá trị danh mục đầu tư.
- 2Đối với VaR tham số: thu thập chuỗi lợi nhuận hàng ngày của danh mục đầu tư, tính lợi nhuận trung bình hàng ngày (μ) và độ lệch chuẩn (σ), sau đó tính VaR = W × (z × σ × √T − μ × T), trong đó z = 1,645 cho 95% hoặc 2,326 cho 99%.
- 3Đối với Mô phỏng lịch sử: thu thập ít nhất 250–500 quan sát lợi nhuận hàng ngày, sắp xếp chúng từ tệ nhất đến tốt nhất và xác định phân vị thứ 5 (đối với 95% VaR) hoặc phân vị thứ 1 (đối với 99% VaR) của phân bổ tổn thất lịch sử này.
- 4Đối với Monte Carlo: chỉ định các tham số phân phối lợi nhuận (giá trị trung bình, độ biến động, mối tương quan), tạo ra hơn 10.000 kịch bản lợi nhuận ngẫu nhiên, xây dựng phân phối P&L mô phỏng và đọc phần trăm thích hợp.
- 5Chia tỷ lệ từ khoảng thời gian 1 ngày đến khoảng thời gian dài hơn: nhân VaR 1 ngày với √T để ước tính VaR ngày T (hợp lệ theo quy tắc căn bậc hai của thời gian, giả định lợi nhuận độc lập).
- 6Kiểm tra lại mô hình VaR bằng cách đếm tần suất tổn thất thực tế vượt quá ước tính VaR (“ngoại lệ”). Đối với VaR 99%, dự kiến có khoảng 2,5 trường hợp ngoại lệ mỗi năm (trong số 250 ngày giao dịch); nhiều hơn đáng kể cho thấy sự thất bại của mô hình.
- 7Báo cáo VaR cùng với mức thiếu hụt dự kiến (CVaR) — tổn thất trung bình khi tổn thất vượt quá VaR — để mô tả phần đuôi của phân bổ tổn thất vượt quá ngưỡng VaR.
Ví dụ có lời giải
▾
Có 5% khả năng mất hơn 19.374 USD vào bất kỳ ngày giao dịch nào.
Sử dụng công thức tham số: VaR = $1.000.000 × (1,645 × 0,012 − 0,0004) = $1.000.000 × (0,01974 − 0,0004) = $1.000.000 × 0,01934 = $19.340 (chính xác là khoảng $19.374) điểm z). Điều này có nghĩa là trong 95% số ngày giao dịch, khoản lỗ của danh mục đầu tư dự kiến sẽ thấp hơn số tiền này. Trong 5% số ngày - khoảng 12 đến 13 ngày giao dịch mỗi năm - tổn thất dự kiến sẽ vượt quá con số này. Ước tính VaR này giả định lợi nhuận được phân phối chuẩn và sẽ đánh giá thấp rủi ro nếu phân phối lợi nhuận có đuôi béo.
Basel III yêu cầu các ngân hàng phải nắm giữ vốn trước 99% VaR trong 10 ngày để phòng ngừa rủi ro thị trường.
Theo Phương pháp tiếp cận mô hình nội bộ của Basel III, các ngân hàng phải tính toán VaR 99% trong 10 ngày cho các yêu cầu về vốn rủi ro thị trường. Sử dụng quy tắc căn bậc hai theo thời gian: VaR 10 ngày = VaR 1 ngày × √10 = 500.000 USD × 3,162 = 1.581.139 USD. Ngân hàng phải nắm giữ vốn pháp định ít nhất gấp 3 lần VaR (hệ số nhân) này để làm vốn đệm chống lại rủi ro thị trường. Ví dụ này minh họa cách VaR trực tiếp thúc đẩy các yêu cầu về vốn pháp định và các quyết định quản lý bảng cân đối kế toán tại các tổ chức tài chính lớn.
Dựa trên phân phối lợi nhuận lịch sử thực tế - không cần giả định về tính quy tắc.
Đối với một quỹ phòng hộ có lịch sử lợi nhuận 500 ngày, phương pháp mô phỏng lịch sử xếp hạng tất cả 500 quan sát P&L hàng ngày. Khoản lỗ hàng ngày tồi tệ thứ 25 (phân vị thứ 5 = 500 × 0,05 = quan sát thứ 25) đại diện cho VaR 95%. Nếu ngày tồi tệ thứ 25 dẫn đến khoản lỗ 3,8% cho danh mục đầu tư trị giá 2.000.000 USD thì VaR lịch sử là 76.000 USD. Phương pháp này đặc biệt có giá trị đối với danh mục đầu tư của quỹ phòng hộ có rủi ro phi tuyến tính (quyền chọn, trái phiếu chuyển đổi) trong đó giả định về tính chuẩn tắc của phương pháp tham số sẽ không thành công, vì nó sử dụng lợi nhuận thực tế thực tế bất kể hình dạng phân phối của chúng.
VaR 10,4% hàng ngày — mức độ biến động cực độ của tiền điện tử khiến VaR trở nên rất lớn so với danh mục đầu tư.
Đối với danh mục đầu tư tiền điện tử có mức biến động hàng ngày là 4,5% (so với ~1% đối với danh mục đầu tư vốn cổ phần thông thường), VaR 99% là khoảng 100.000 USD × (2,326 × 0,045 - 0,001) = 100.000 USD × 0,10367 = 10.377 USD. Điều này có nghĩa là có 1% khả năng mất hơn 10% danh mục đầu tư vào bất kỳ ngày nào - rủi ro tuyệt đối cao hơn nhiều so với tài sản tài chính thông thường. Quan trọng hơn, mô hình tham số có thể đánh giá thấp VaR thực sự của tiền điện tử do sự phân bổ lợi nhuận leptokurtic mập mờ. Mô phỏng lịch sử hoặc lý thuyết giá trị cực trị thường tạo ra ước tính cao hơn cho các loại tài sản đó.
Ứng dụng thực tế
▾
Tính toán vốn pháp định Basel III cho rủi ro thị trường ngân hàng theo Phương pháp tiếp cận mô hình nội bộ, thể hiện một lĩnh vực ứng dụng quan trọng cho Giá trị rủi ro trong bối cảnh chuyên môn và phân tích, trong đó việc tính toán giá trị rủi ro chính xác hỗ trợ trực tiếp cho việc ra quyết định, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất
Giám sát giới hạn rủi ro hàng ngày cho bộ phận giao dịch tại các ngân hàng đầu tư và các công ty tạo lập thị trường, đại diện cho một lĩnh vực ứng dụng quan trọng đối với Giá trị rủi ro trong bối cảnh chuyên môn và phân tích, trong đó việc tính toán giá trị rủi ro chính xác hỗ trợ trực tiếp cho việc ra quyết định, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất.
Việc tiết lộ rủi ro trong bản cáo bạch quỹ UCITS theo yêu cầu của các quy định của EU (phương pháp SRRI), đại diện cho một lĩnh vực ứng dụng quan trọng đối với Giá trị rủi ro trong bối cảnh chuyên môn và phân tích, trong đó các tính toán giá trị rủi ro chính xác hỗ trợ trực tiếp cho việc ra quyết định, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất
Tối ưu hóa danh mục đầu tư: xây dựng danh mục đầu tư có VaR tối thiểu trong phạm vi mục tiêu lợi nhuận, đại diện cho một lĩnh vực ứng dụng quan trọng cho Giá trị rủi ro trong bối cảnh chuyên môn và phân tích, trong đó tính toán giá trị rủi ro chính xác hỗ trợ trực tiếp cho việc ra quyết định, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất
Tính toán vốn dựa trên rủi ro của công ty bảo hiểm cho rủi ro thị trường danh mục đầu tư, đại diện cho một lĩnh vực ứng dụng quan trọng cho Giá trị rủi ro trong bối cảnh chuyên môn và phân tích, trong đó việc tính toán giá trị rủi ro chính xác hỗ trợ trực tiếp cho việc ra quyết định, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất
Trường hợp đặc biệt
▾
{'case': 'Danh mục quyền chọn và VaR phi tuyến tính', 'description': 'Đối với danh mục đầu tư chứa quyền chọn, mô hình VaR tuyến tính (tham số) không phù hợp vì quyền chọn có cấu hình P&L phi tuyến tính (độ phơi sáng delta, gamma, vega). Phải sử dụng VaR đánh giá lại đầy đủ (Mô phỏng lịch sử hoặc Monte Carlo), áp dụng các kịch bản lợi nhuận để định giá lại từng quyền chọn riêng lẻ bằng cách sử dụng mô hình định giá của nó thay vì giả định các thay đổi P&L theo tỷ lệ.'}
{'case': 'Giá trị danh mục đầu tư âm hoặc vị thế bán', 'description': 'Đối với danh mục đầu tư có vị thế bán ròng, lãi và lỗ sẽ bị đảo ngược so với biến động của thị trường. VaR phải được tính từ góc độ phân phối P&L thực tế, chứ không phải phân phối lợi nhuận của tài sản cơ bản. Các vị thế bán được hưởng lợi từ sự sụt giảm của thị trường nhưng thua lỗ khi thị trường tăng giá, vì vậy VaR đối với các danh mục bán khống phải tính đến rủi ro thị trường tăng giá hơn là rủi ro giảm giá.'}
{'case': 'Sự phá vỡ tương quan trong thời kỳ căng thẳng', 'description': 'Các mô hình VaR dựa trên mối tương quan lịch sử giữa các tài sản có thể đánh giá thấp VaR của danh mục đầu tư một cách đáng kể trong các sự kiện căng thẳng thị trường, khi các tài sản không tương quan trước đây trở nên tương quan cao (mối tương quan lên đến 1 trong một cuộc khủng hoảng). Lợi ích đa dạng hóa được giả định trong các thị trường bình thường có thể biến mất đột ngột, khiến tổn thất thực tế vượt xa ước tính VaR của nhiều tài sản.'}
Mức độ tin cậy VaR Điểm Z và Tỷ lệ ngoại lệ hàng năm
▾
| Mức độ tin cậy | Điểm Z | Tỷ lệ ngoại lệ hàng ngày | Ngoại lệ dự kiến/Năm |
|---|---|---|---|
| 90% | 1.282 | 10% | ~25 ngày/năm |
| 95% | 1.645 | 5% | ~12–13 ngày/năm |
| 97,5% | 1.960 | 2,5% | ~6 ngày/năm |
| 99% | 2.326 | 1% | ~2–3 ngày/năm |
| 99,5% | 2.576 | 0,5% | ~1 ngày/năm |
| 99,9% | 3.090 | 0,1% | ~1 ngày cứ sau 4 năm |
Câu hỏi thường gặp
▾
Sự khác biệt giữa VaR và mức thiếu hụt dự kiến (CVaR) là gì?
VaR trả lời câu hỏi 'mất mát tối đa ở mức độ tin cậy nhất định là bao nhiêu?' - nhưng nó không nói gì về mức độ tổn thất lớn có thể vượt quá ngưỡng đó. Sự thiếu hụt dự kiến (ES), còn được gọi là VaR có điều kiện (CVaR), trả lời câu hỏi bổ sung 'nếu tổn thất vượt quá VaR thì tổn thất trung bình là bao nhiêu?' ES luôn lớn hơn hoặc bằng VaR và cung cấp mô tả đầy đủ hơn về rủi ro đuôi. Ví dụ: nếu 99% VaR là 1 triệu USD thì CVaR có thể là 1,8 triệu USD - nghĩa là tổn thất vượt quá ngưỡng VaR trung bình là 1,8 triệu USD. Basel III đã dần dần chuyển từ VaR sang Thiếu hụt dự kiến như là thước đo rủi ro pháp lý chính do đặc tính rủi ro đuôi vượt trội của CVaR.
Tại sao VaR không cho bạn biết mức độ tổn thất tồi tệ nhất có thể xảy ra?
VaR là một thước đo lượng tử - nó chỉ định một ngưỡng mà tổn thất sẽ không vượt quá với một xác suất nhất định, nhưng nó không cung cấp thông tin về sự phân bổ tổn thất vượt quá ngưỡng đó. Hai danh mục đầu tư có thể có VaR giống nhau nhưng có cấu hình tổn thất đuôi rất khác nhau: một danh mục có thể có mức lỗ vừa phải vượt quá VaR, trong khi danh mục đầu tư khác có thể bị lỗ nặng. Hạn chế này đặc biệt nghiêm trọng đối với các danh mục đầu tư có quyền chọn, công cụ phái sinh tín dụng hoặc các công cụ khác có phân phối lợi nhuận phi tuyến tính, có độ lệch cao. Hậu quả thực tế là chỉ riêng VaR là không đủ để quản lý rủi ro và phải được bổ sung bằng sự thiếu hụt dự kiến và kiểm tra sức chịu đựng.
Tôi nên sử dụng mức độ tin cậy nào cho VaR?
Các lựa chọn phổ biến nhất là 95% (được sử dụng trong nhiều ứng dụng quản lý rủi ro nội bộ và bởi một số cơ quan quản lý) và 99% (được Basel III quy định cho vốn rủi ro thị trường ngân hàng). Một số công ty sử dụng 99,9% hoặc cao hơn cho mục đích kiểm tra sức chịu đựng và vốn kinh tế. Lựa chọn tùy thuộc vào ứng dụng: giới hạn rủi ro nội bộ có thể sử dụng 95% VaR để theo dõi hàng ngày (tạo ra các ngoại lệ thường xuyên hơn nhưng nhỏ hơn), trong khi vốn pháp định và khung chấp nhận rủi ro thường sử dụng 99% VaR. Mức độ tin cậy cao hơn tạo ra ước tính VaR lớn hơn và yêu cầu nhiều dữ liệu lịch sử hơn để ước tính đáng tin cậy — 99,9% VaR từ dữ liệu lịch sử yêu cầu ít nhất 1.000 quan sát để có số lượng sự kiện đuôi có ý nghĩa.
VaR được kiểm tra ngược như thế nào?
Các mô hình VaR được kiểm định lại bằng cách so sánh các ước tính VaR hàng ngày với các kết quả P&L thực tế tiếp theo và đếm số 'ngoại lệ' - số ngày mà tổn thất thực tế vượt quá ước tính VaR. Đối với mô hình VaR 99% được hiệu chỉnh chính xác, khoảng 1% số ngày sẽ tạo ra ngoại lệ - khoảng 2 đến 3 ngày mỗi năm trong số 250 ngày giao dịch. Basel III sử dụng hệ thống đèn giao thông: 0–4 ngoại lệ mỗi năm là vùng màu xanh lá cây (mô hình có thể chấp nhận được), 5–9 là vùng màu vàng (mô hình bị nghi ngờ, áp dụng phí vốn bổ sung) và 10+ là vùng màu đỏ (mô hình bị từ chối). Việc dự đoán quá mức hoặc dưới mức có hệ thống các trường hợp ngoại lệ sẽ dẫn đến sự giám sát theo quy định và hiệu chỉnh lại mô hình.
Những hạn chế chính của VaR là gì?
VaR có một số hạn chế được ghi chép rõ ràng. Nó có thể cung cấp độ chính xác sai - việc thể hiện rủi ro dưới dạng một con số có thể tạo ra sự tin cậy sai lệch. Nó không đo lường rủi ro đuôi (tổn thất vượt quá ngưỡng VaR). VaR tham số giả định lợi nhuận được phân phối chuẩn, đánh giá thấp rủi ro từ phân phối đuôi béo. Mô phỏng lịch sử mang tính lạc hậu và có thể không nắm bắt được các điều kiện thị trường trong tương lai. VaR có thể thuận chu kỳ - xuất hiện ở mức thấp trong thời gian thị trường bình lặng khi rủi ro thực sự đang tích lũy và tăng vọt trong thời kỳ khủng hoảng khi các vị thế cần phải cắt giảm. Ngoài ra, trong các sự kiện căng thẳng tương quan, lợi ích đa dạng hóa mà mô hình VaR giả định có thể biến mất, khiến tổn thất thực tế vượt xa ước tính VaR.
Khoảng thời gian ảnh hưởng đến VaR như thế nào?
VaR có tỷ lệ xấp xỉ với căn bậc hai của khoảng thời gian với giả định rằng lợi nhuận hàng ngày là độc lập và được phân phối giống hệt nhau (i.i.d.). VaR 10 ngày xấp xỉ √10 ≈ 3,16 lần VaR 1 ngày. Quy tắc chia tỷ lệ này được đưa vào Basel III (quy định VaR 10 ngày cho vốn pháp định) và có giá trị về mặt toán học khi lợi nhuận không tương quan theo thời gian. Tuy nhiên, nếu lợi nhuận thể hiện hiện tượng tự tương quan nối tiếp - điều mà nhiều người mắc phải trong khoảng thời gian ngắn - thì quy tắc căn bậc hai thời gian sẽ đánh giá quá cao VaR đối với các tài sản có tự tương quan dương và đánh giá thấp nó đối với các tài sản có tự tương quan âm (hoàn nguyên trung bình).
VaR được sử dụng trong thực tế bởi các ngân hàng và công ty đầu tư như thế nào?
Các ngân hàng sử dụng VaR để tính toán vốn pháp định (vốn rủi ro thị trường Basel III), giám sát giới hạn rủi ro hàng ngày cho các bàn giao dịch, ước tính mức độ rủi ro tín dụng đối tác và phân bổ vốn kinh tế cho các ngành nghề kinh doanh. Các nhà quản lý đầu tư sử dụng VaR để xây dựng danh mục đầu tư (tối ưu hóa danh mục đầu tư để đạt được VaR mục tiêu trong giới hạn ngân sách rủi ro), báo cáo khách hàng (tiết lộ rủi ro danh mục đầu tư ở dạng chuẩn hóa), công bố rủi ro trong bản cáo bạch quỹ (bắt buộc trong các quỹ UCITS ở EU) và kiểm tra sức chịu đựng. Hệ thống quản lý rủi ro tại các ngân hàng lớn tính toán VaR theo thời gian thực trên hàng nghìn vị thế và loại tài sản để tổng hợp mức độ rủi ro thị trường trên toàn công ty.
Lỗi thường gặp cần tránh
▾
- !Coi VaR là tổn thất tối đa có thể xảy ra - VaR là giới hạn dưới của khoảng tin cậy đối với tổn thất đuôi, không phải là trường hợp xấu nhất tuyệt đối.
- !Sử dụng khoảng thời gian lịch sử quá ngắn để ước tính VaR — ít hơn 250 ngày giao dịch tạo ra các ước tính tham số không đáng tin cậy và không đủ quan sát đuôi để mô phỏng lịch sử.
- !Áp dụng quy tắc chia tỷ lệ căn bậc hai theo thời gian cho các kết quả trả về có tự tương quan hoặc đảo ngược trung bình đáng kể, dẫn đến ước tính VaR nhiều ngày không chính xác.
- !So sánh VaR được tính toán ở các mức độ tin cậy hoặc khoảng thời gian khác nhau mà không điều chỉnh những khác biệt này.
- !Bỏ qua sự thiếu hụt dự kiến và kiểm tra sức chịu đựng — Chỉ riêng VaR là không đủ để quản lý rủi ro toàn diện và không thể mô tả mức độ nghiêm trọng của tổn thất đuôi.
Mẹo Chuyên Nghiệp
Luôn bổ sung VaR bằng mức thiếu hụt dự kiến (CVaR) và kiểm tra sức chịu đựng trước đây bằng cách sử dụng các kịch bản khủng hoảng thực tế (2008, 2020). Hãy hỏi: 'Nếu chúng ta nằm ở đuôi 1%, nó có thể tệ đến mức nào?' — đó là câu hỏi VaR không thể trả lời nhưng quản lý rủi ro không thể bỏ qua.
Bạn có biết?
Ấn phẩm RiskMetrics năm 1994 của J.P. Morgan, phổ biến VaR, được thúc đẩy bởi yêu cầu của Giám đốc điều hành lúc đó là Dennis Weatherstone, người muốn có một báo cáo hàng ngày tóm tắt tổng rủi ro của công ty bằng một con số. Kết quả - 'báo cáo 4:15' được gửi 15 phút sau khi thị trường đóng cửa - đã thay đổi việc quản lý rủi ro ngân hàng toàn cầu mãi mãi.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
Tài liệu tham khảo
- ›Tài liệu kỹ thuật của J.P. Morgan RiskMetrics (tái bản lần thứ 4, 1996)
- ›Investopedia: Giải thích về Giá trị rủi ro (VaR)
- ›Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng: Đánh giá cơ bản về Sổ giao dịch (FRTB)
- ›Joron, P. (2006). Giá trị rủi ro: Tiêu chuẩn mới để quản lý rủi ro tài chính (tái bản lần thứ 3). McGraw-Hill.
Read the full guide on how to use this calculator effectively
Đọc thêm →Nhận Mẹo Toán Hàng Tuần
Tham gia cùng 12.000+ người đăng ký để nhận mẹo về máy tính mỗi tuần.