Mô phỏng tính phụ thuộc là một phần tất yếu của mô phỏng rủi ro

     Phân tán hóa rủi ro là một nguyên tắc chủ chốt cho phép các tổ chức tài chính chịu một rủi ro thấp hơn nhiều tổng của các rủi ro riêng lẻ. Kết hợp rủi ro không tuân theo những quy tắc số học giống như thu nhập. Tổng của hai rủi ro 1 và 1 không phải là 2. Nó thường thấp hơn do hiệu ứng phân tán hóa. Các rủi ro riêng lẻ được gọi là “dưới-cộng”. Đo lường tính phụ thuộc với tương quan cho thấy tổng hai rủi ro riêng lẻ cùng kích cỡ 1 có giá trị từ 0 tới 2. Đây là bản chất của phân tán hóa.

     Rủi ro độc lập là rủi ro của một vị thế riêng lẻ. Ví dụ, nó có thể được đo lường bằng độ biến động thu nhập của một công cụ thị trường riêng lẻ, hay thua lỗ gia trọng xác suất khi một khoản nợ riêng lẻ vỡ nợ. Với rủi ro thị trường, cộng các tác động tiêu cực của những giao dịch riêng lẻ không hợp lý vi điểu đó có nghĩa là tất cả các giao dịch đểu biến động bất lợi đồng thời. Khi thị trường biến động, một số vị thế có lọi trong khi những vị thế khác mất giá trị, và chỉ hiệu ứng thực sau khi bù trừ lời lỗ mới có ý nghĩa.

       Với rủi ro tín dụng, tính phụ thuộc của các công ty thường là số dương vì tất cả các công ty thường bị ảnh hưởng tiêu cực khi điều kiện kinh tể xấu đi. Nhưng không phải tất cả các công ty sẽ vỡ nợ cùng nhau. Tính phụ thuộc dương giữa uy tín tín dụng của tất cả các công ty sẽ quyết định võ nợ đồng thòi có khả năng xảy ra hay không. Tính tổng tất cả các rủi ro riêng lẻ của những khoản vay hay trái phiêu trong một danh mục đầu tư giả định tất cả các vị thế sẽ vỡ nợ đồng thời và bỏ qua hiệu ứng phân tán hóa.

       Khi vị thế thuộc về một danh mục đầu tư, một phần rủi ro sẽ được phân tán hóa bài những tài sản khác trong danh mục đẩu tư. Tính tổng những rủi ro độc lập của mỗi vị thế là điều không hợp lý. Hiệu ứng phân tán hóa là hiệu giữa tống số học của những rủi ro giao dịch riêng lẻ và rủi ro của tổng. Rủi ro danh mục đầu tư xuất phát từ những rủi ro riêng lẻ và độ phụ thuộc lẫn nhau. Tính phụ thuộc rất quan trọng để đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư, cả danh mục đầu tư mua bán và ngân hàng, vì nó cho phép tính toán hiệu ứng phân tán hóa. Có nhiều phép đo tính phụ thuộc: tương quan, mô hình nhân tố, xác suất kết hợp và xác suất điều kiện và hàm copula.

Đọc thêm tại : http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/07/giao-dich-so-voi-doanh-thu-khach-hang.html

Từ khóa tìm kiếm nhiều:báo cáo tài chính ngân hàng, tính thanh khoản

Tương quan là thước đo tính phụ thuộc

Tương quan là một thước đo của tương hợp tuyến tính giữa các biến ngẫu nhiên, ví dụ như thu nhập ngẫu nhiên và giá trị các vị thế riêng lẻ. Nó tuyến tính vì nó đáng tin cậy hơn khi quan hệ của thu nhập gần với một đường thẳng. Ngược lại, nó ít đáng tin hơnkhi mối quan hệ là một đường cong.

     Khi đó, tương quan sẽ phản ánh đường thẳng gần khớp nhất với đường cong. Ví dụ cổ điển về nhược điểm của tương quan là sự tương hợp giữa biến ngẫu nhiên X và bình phương bậc hai của nó X¹. Nếu ta chi xem xét những giá trị X dương, tương quan sẽ phản ánh sự tăng của X² với X tuy quan hệ là một đường cong vì chúng tăng đồng thời. Nếu ta xem xét cả những giá trị âm và dương, sẽ không có tương quan nào giữa X và X².

    Tương quan là thước đo tính phụ thuộc phổ biến nhất mặc dù có nhược điểm. Lý thuyết về phân tán hóa danh mục đầu tư dựa vào tương quan. Phân tích hổi quy tuyên tính quen thuộc cũng dựa trên tương quan. Hệ số hổi quy, quan hệ giữa một biến được giải thích với một hoặc vài biến “giải thích” có liên quan tới các phép đo tương quan. Nhiềumô hình tài chính dựa vào mối quan hệ tuyên tính giữa các biến, sử dụng chúng như xấp xỉ quan hệ thực.

      Rủi ro danh mục đẩu tư thường được đo lường bằng độ biến động thu nhập. Mô phỏng độ biến động danh mục đẩu tư đó dựa trên những ma trận phương sai và hiệp phương sai và ma trận tương quan. Ma trận phương sai và hiệp phương sai tổng hợp trong một bảng vuông hiệp phương sai giữa các cặp biến, thường là thu nhập tử tài sản, cộng với phương sai theo hướng chéo của bảng. Những ma trận này vẫn là công cụ phổ biến nhất để mô phóng rủi ro danh mục đầu tư.

Đọc thêm tại:

• http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/04/tinh-thanh-khoan-la-gi-quan-ly-tinh-thanh-khoan.html
• http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/
• http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/07/mo-phong-tinh-phu-thuoc-la-mot-phan-tat.html

Phép đo tương quan xếp hạng

    Tương quan xếp hạng là một phép đo không tuyến tính vì nó phụ thuộc vào xếp hạng, hay những giá trị thứ tự thay vì số lượng. Giả sử hai biên dịch chuyến trên một biếu đó tăng đơn điệu, tương quan xếp hạng có nghĩa cả hai biền đều cao hơn hoặc thấp hơn giá trị ban đầu: chúng có tương quan thứ hạng hoàn hảo.

    Hãy xem xét ví dụ trước về một biên và bình phương của nó khi giá trị dương. Tương quan thứ hạng sẽ phàn ánh sự phụ thuộc tốt hơn tương quan thông thường, vì ứng thứ hạng giữa X và X* sẽ hoàn hào cho các giá trị dương. Tương quan thứ hạng đã được sử dụng trong thời gian dài để phản ánh những quan hệ không tuyến tính và mô phỏng giá trị của những biên phụ thuộc lẫn nhau.

    Các mô hình nhân tố đo lường tính phụ thuộc tuyến tính của thu nhập những nhân tố. Mô hình nhân tố liên hệ một hoặc một vài biến thu nhập hoặc rủi ro với những nhân tố phố biên. Các biên là thu nhập của một vị thế đơn lẻ, rủi ro thị trường hay rủi ro tín dụng của những vị thế riêng lẻ. Tính phụ thuộc vào những nhân tố rủi ro thông thường khiên chúng cùng thay đổi khi các nhân tố thay đối. Tính phụ thuộc vào một tập hợp chung các nhân tố rủi ro là một đặc điểm rất hữu ích.

    Bởi vì có nhiều vị thế riêng lẻ trong một danh mục đầu tư hơn số các nhân tố rủi ro, phản ánh tính phụ thuộc vào những nhân tố rủi ro dễ hơn nhiều so với tương quan theo cặp. Các mô hình nhân tố liên hệ thu nhập của một vị thế với những nhân tố rủi ro ánh hưởng tới thu nhập đó. Vì chúng liên hệ các vị thế với những nhântố chung, tính phụ thuộc vào những nhân tố rủi ro tạo nên tính phụ thuộc giữa những khoản thu nhập.

Đọc thêm tại : http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/07/tuong-quan-la-thuoc-o-tinh-phu-thuoc.html

Từ khóa tìm kiếm nhiều:bao cao tai chinh ngan hang, thanh khoản

Hàm copula thước đo tính phụ thuộc

          Xác suất kết hợp và xác suất điều kiện là một thước đo nữa của tính phụ thuộc. Xác suất kết hợp của hai sự kiện là xác suất hai sự kiện đó xảy ra cùng nhau. Xác suất kết hợp chi đơn giản là tích của xác suất của mỗi sự kiện nếu chúng độc lập với nhau. Nó sẽ cao hơn nêu các sự kiện có xu hướng xảy ra đồng thời và thấp hơn nhiều nếu khả năng một sự kiện xảy ra tỷ lệ nghịch với khá năng sự kiện còn lại xảy ra. Xác suất kết hợp và xác suất điểu kiện là hai mặt của cùng một đồng xu. Xác suất điều kiện là xác suất tùy vào một sự kiện nào đó. Có nhiều ví dụ cho khái niệm này.

        Ví dụ, vỡ nợ trong một ngành công nghiệp phụ thuộc vào ngành công nghiệp đang phát triển thuận lợi hay khó khăn. Xác suất điểu kiện cao hơn xác suất không điểu kiện, khi sự kiện tạo điêu kiện tăng xác suất của sự kiện còn lại. Trong trường hợp này, giữa hai sự kiện có tính phụ thuộc dương. Ngược lại, một xác suất điếu kiện thấp hơn xác suất vô điều kiện nếu tình huống tạo điều kiện làm cho xác suất sự kiện kia xảy ra thấp hơn.

        Các hàm copula hiện tại là cách tốt nhất đế phản ánh tính phụ thuộc. Không giống như tương quan, chúng không phải là nhũng thước đo tuyến tính. Chúng khá giống tương quan thứ hạng. Hàm copula có một quan hệ trực tiếp với tương quan thứ hạng. Hàm copula phán ánh xác suất những sự kiện kết hợp, ví dụ như xác suất kếthợp của đi lên và đi xuống.

         Hãy xem xét hai biến ngẫu nhiên X vàY. Hàm copula là xác suất kết hợp X sẽ nhỏ hơn hoặc băng giá trị Xvà Y thấp hơn hoặc băng giá trị y. Theo ký hiệu xác suất,hàm copula được viết là P(X < X,Y < y) . Xác suất kết hợp đưa ra một cái nhìn trực quan về hàm copula phức tạp hơn được thảo luận tiếp theo. Hàm mật độ copula, không được nhẩm lẫn với hàm copula, là tỷ số giữa xác suất kết hợp nêu hai sự kiện độc lập với xác suất kết hợp khi chúng phụ thuộc. Mật độ copula giống như phép đo tương đối của tính phụ thuộc sử dụng sự độc lập làm trường hợp tiêu chuẩn.

        Trong phần lớn những ứng dụng của mô phỏng thu nhập và rủi ro danh mục đầu tư, cách làm truyền thống phụ thuộc vào phân phối chuẩn vì những đặc tính hấp dẫn của nó. Nhưng phân phối chuẩn không khớp với phân phôi thu nhập. Hàm copula cho phép những phân phối khác ví dụ như phân phối Pareto, có đuôi dày hơn, giống như ta thấy ở thị trường. Một số biến ngẫu nhiên không tuân theo phân phôi chuẩn hay đổi xứng. Ví dụ, mô hình cường độ vỡ nợ đo lường thời gian trôi qua cho tới vụ vỡ nợ đầu tiên. Phân phối tương ứng là phân phối mũ. Đo lường tính phụ thuộc trên phân phối mũ là một điều đơn giản với hàm copula, về bản chất, phân phối copula cho phép mô phỏng tính phụ thuộc tách rời khỏi phân phối cơ sở của các biên.

Đọc thêm tại : http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/07/phep-o-tuong-quan-xep-hang.html

Từ khóa tìm kiếm nhiều:báo cáo tài chính của ngân hàng, thanh khoan

Mô hình sử dụng trong tài chính

       Mô hình được sử dụng rộng rãi trong tài chính và những lĩnh vực khác để dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong những tình huống khác nhau. Trong tài chính, mô hình được dùng như một công cụ đánh giá cho các tài sản khi không có công thức định giá nào có sẵn. Chúng dùng để tìm hiểu hiệu ứng của nhiều tình huống, từ một số tình huống để tìm hiểu hiệu ứng của những điều kiện thị trường định trước hay stress test với hàng ngàn mô phòng để tạo ra phân phối của thu nhập danh mục đầu tư và tính Var. Mô phỏng rất đơn giản với một biến duy nhất với phân phối đã biết. Nó sẽ phức tạp hơn khi xem xét nhiều biến phụ thuộc lẫn nhau. Thách thức của mô hình là tạo ra những kịch bản nhất quán với tính phụ thuộc quan sát trong thị trường.

         Có hai phương pháp để tạo ra một lượng lớn giá trị các biến phụ thuộc: sử dụng mô hình nhân tố hoặc cách tiếp cận copula. Cách thứ hai tổng quát hơn vì nó sử dụng cấu trúc tính phụ thuộc độc lập với phân phối của biến. Mô phỏng giá của những nhân tổ rủi ro tương quan dựa vào ma trận phương sai – hiệp phương sai và phân tích “Cholesky”, ứng dụng cho những biến chuẩn. Những mô hình nhân tố giải thích thu nhập vôi một tập hợp những nhân tố thông thường làm đơn giản vấn để vì chúng dựa vào ma trận phương sai- hiệp phương sai của các nhân tố, với các chiêu nhỏ hơn nhiều các vị thế riêng lẻ của danh mục đầu tư.

            Nhưng mô hình nhân tố đòi hói sử dụng biến chuẩn. Hàm copula, tuy phức tạp về mặt toán học, đưa ra một cách đơn giản để tạo ra những biến phụ thuộc, sử dụng nhiều hàm phân phối ngoài phân phôi chuẩn. Chương cuối cùng của mục này sẽ minh họa hai cách tiếp cận này để mô phỏng những biến phụ thuộc, chuẩn hay không chuẩn.

Đọc thêm tại : http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/07/ham-copula-thuoc-o-tinh-phu-thuoc.html

Từ khóa tìm kiếm nhiều:dòng tiền, tính thanh khoản

Giá chuyển khoản kinh tế với các nguồn tiền

      Với các khoản ký gửi, nguyên tắc như trên vẫn đúng. Nó có nghĩa là phải xác định tài sản ‘phản chiếu’ sao chép thời gian biểu kỳ hạn của tiền ký gửi. Giá chuyển khoản phản ánh lãi suất thị trường của những cơ hội đầu tư khác ngoài cho vay.

    Lãi suất của chúng là “chi phí cơ hội” của tiền ký gửi. Chúng có thể làm giá chuyển khoản vì chúng đại diện cho thu nhập ngân hàng sẽ mất nếu đầu tư thay vì cho vay. Tiền ký gửi ngắn hạn sẽ thu được lãi suất thị trường ngắn hạn và tiền ký gửi chủ chốt dài hạn thu được lãi suất dài hạn.

       Dựa trên nguyên tắc này, giá chuyển khoản cho tiền ký gửi phụ thuộc vào ngân hàng mô phỏng hổ sơ thời gian của tiền ký gửi ra sao. Sử dụng lãi suất ngắn hạn phù họp với phần bất ổn của tiền ký gửi. Sử dụng lãi suất dài hạn áp dụng với phần biên động của tiền ký gửi. Sử dụng lãi suất dài hạn áp dụng cho phần tiền ký gửi chủ chốt. Cả hai phần đều có thế được xác định từ những mô hình chuỗi thời gian.

       Những giải pháp phức tạp hơn cũng có thể dùng làm tham chiếu. Chi phí cơ hội của tiền ký gửi dư thừa trơ thành lãi suất trung bình của những khoản đầu tư đó. Đầu tư phụ thuộc vào giả thuyết về tiền ký gửi trả dần. Nếu trả dần trong 10 năm, có mười lần đầu tư từ 1 tới 10 năm. Chính sách “bậc thang” này bình quân chuỗi thời gian của câu trúc kỳ hạn hàng năm của lãi suất khi các khoản đầu tư được gia hạn (xem chương 22 về quản lý tính thanh khoản).

Đọc thêm tại : http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/07/chi-phi-cua-khoan-no-phan-chieu.html

Từ khóa tìm kiếm nhiều:báo cáo tài chính của ngân hàng, thanh khoan

Chi phí rủi ro tín dụng và lệ phí rủi ro

       Chi phí rủi ro bao gồm hai phần: thua lỗ thống kê hay thua lỗ trung bình do vỡ nợ (“thua lỗ dự đoán”) và chi phí những khoản lỗ lớn hơn trung bình. Thua lỗ thống kế là thua lỗ trung bình do vỡ nợ, tính theo phần trăm của khoản vay. Thua lỗ dự đoán tùy vào rủi ro tín dụng của người đi vay. Nó bằng với tỳ lệ thua lỗ DP X EAD.

      Chi phí các khoản lỗ vượt thua lỗ trung bình được tính bằng vốn, theo luật (Basel 2) hoặc vốn kinh tế dựa trên rủi ro dựa trên mô hình. Cả hai con số đều có thể làm tham chiếu. Chi phí vốn (cổ phần) là thu nhập trên vốn (ROC) mục tiêu hay thu nhập trên cổ phần mục tiêu (ROE). Nêu khoản vay không có rủi ro, sẽ không có chi phí vốn và cả thua lỗ thống kê từ vỡ nợ và thua lỗ vượt trung bình sẽ bằng 0. Chi phí rủi ro sẽ bằng 0.

      Nếu có rủi ro tín dụng, ta sẽ cần vốn bổ sung cho thua lỗ dự đoán. Chi phí vốn phần trăm phân phối cho giao dịch là chi phí cổ phần cho ngân hàng, k. Cấp vốn kết hợp nợ và vốn. Chi phí vốn rủi ro tín dụng là chi phí để thay thế vốn K cho lượng nợ D, như trong hình 29.3. Tất cả các chi phí hay mark-up cho chi phí rủi ro sẽ được biểu diễn là phần trăm của tài sản vì chúng ta tìm lãi suất mục tiêu. Hơn nữa, vì lãi suất đó là trước thuế, tất cà các chi phí nên là trước thuế bao gồm chi phí vốn cổ phần. Giả định chi phí vốn là 25% trước thuế và chi phí khoản nọ trước thuế là 7%.

Chi phí cấp vốn hay giá chuyển khoản là i = 7%. Chi phí bổ sung thay thế vốn bằng nợ là: K(k -i) – K x (25%-7%)

Chi phí bổ sung này được gọi là phí rủi ro do rủi ro tín dụng. Nếu vốn yêu cầu theo luật là 4% của khoản vay 1000 (tỷ lệ Cooke) hay 40 thì lệ phí rủi ro là: 40 X (25%-7%)=7,2

      Để đi từ thu nhập trên vốn yêu cầu tới biên mục tiêu của khoản vay, ta tìm mark-up yêu cầu theo tỷ lệ phần trăm khoản vay trên chi phí bao gồm tất cả. Phần trăm này là tỷ số của phí rủi ro với khoản vay. Tỷ số sử dụng tỷ lệ vốn với vay, là cố định (4% với tỷ số Cooke):

(k-i)(K/vay) theo % khoản vay = 4%x (25% – 7%) = 0,72%

Lệ phí vốn, (k-i)K/A tỷ lệ thuận với vốn và lượng dư của chi phí vốn so với nợ. Lệ phí rủi ro này cũng phụ thuộc vào mục tiêu thu nhập trên vốn.

    Chú ý trong phép tính này, ta bỏ qua chi tiết vốn nên được tái đẩu tư không rủi ro. Nếu không, nếu vốn cấp tiền cho các khoản vay hay tài sản rủi ro, sẽ chịu rủi ro tín dụng bổ sung, đòi hỏi vốn bổ sung. Điều chinh này cho tái đầu tư vốn ớ lãi suất không rủi ro được trình bày đầy đủ trong chương 55 về hoạt động điều chỉnh theo rủi ro. Nó già định khoản vay hoàn toàn được cấp vốn từ nợ và vốn có thu nhập bên cạnh thu nhập từ khoản vay ở lãi suất không rủi ro.

    Bắt đâu từ giá chuyển khoản thuần túy, chi phí khoản nợ sao chép khoản vay ta cộng thêm chi phí hoạt động. Sau đó ta cộng thêm chi phí rủi ro với hai thành phần: thua lỗ dự đoán và lệ phí rủi ro vì sử dụng vốn. Cuối cùng, ta có thể cộng những động cơ thương mại, âm hoặc dương, để có giá cuối cùng. Giá cuối cùng này không phải là giá dựa trên rủi ro là chi phí bao gồm tất cả của vốn cộng với chi phí rủi ro, trừ khi động cơ thương mại bằng 0.

     Phép tính này từ dưới lên, tính tổng tất cả các khoản phần trăm, để tìm ra lãi suất khách hàng mục tiêu và chênh lệch mục tiêu. Chênh lệch mục tiêu tính theo phần trăm là chênh lệch giữa lãi suất mục tiêu và giá chuyên khoản hay 8,72% – 7% = 1,72%. Từ ví dụ trên, đễ dàng tính từ trên xuống bắt đầu từ doanh thu lãi và đảm bảo ROC là 25% trước thuế. Với một khoản vay 1000, cơ sở vốn là 40, và theo những giả định trên, khoản nợ là 1000 – 40 = 960, lãi suất áp dụng vào khoản nợ đó. Những khoản khác sẽ được tính bằng cách áp dụng những phần trăm trên vào giá trị khoản vay 1000. Tính giá trị của tất cả các khoản dẫn tới thu nhập trước thuế là 10, giá trị ứng với 25% thu nhập trên vốn 40.

Đọc thêm tại : http://timhieukienthucnganhang.blogspot.com/2015/07/gia-chuyen-khoan-kinh-te-voi-cac-nguon.html

Từ khóa tìm kiếm nhiều:dòng tiền, tính thanh khoản