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
Tác giả: Lê Thanh HoaTóm tắt:
VaR và CVaR là vấn đề được quan tâm rất nhiều trong lĩnh vực đo lường rủi ro đối với dữ liệu Tài chính. Tuy nhiên, 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 nghiên cứu tính toán VaR và CVaR trong trường hợp hỗn hợp các phân phối xác suất. Hơn nữa, các tính toán cũng đòi hỏi thời gian tính toán nhanh, do đó chúng tôi ưu tiên sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Chúng tôi đề nghị thuật toán tính VaR và CVaR trong trường hợp phân phối xác suất là dạng hỗn hợp thông qua hiệu chỉnh phương pháp mô phỏng Monte Carlo cho phù hợp với dạng hỗn hợp các phân phối xác suất. Thêm vào đó, chúng tôi minh họa 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 chúng tôi đề nghị được đánh giá thông qua xác suất đuôi cũng như độ lệch chuẩn.
- Yếu tố màu sắc trong thị trường chứng khoán Việt Nam
- Các yếu tố thúc đẩy thành công của dự án khởi nghiệp sáng tạo trong lĩnh vực năng lượng tái tạo ở Việt Nam : góc nhìn bên đánh giá khởi nghiệp
- Tái cấu trúc cơ chế quyết toán vốn đầu tư dự án tại Việt Nam: Phân định chức năng giữa Nghị định số 254/2025/NĐ-CP và Nghị định số 193/2026/NĐ-CP
- Nghiên cứu tác động của chi phí sử dụng vốn bình quân, quy mô vốn thị trường đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp logistics tại Việt Nam
- Rào cản trong phát triển dịch vụ logistics xanh tại các doanh nghiệp bưu chính





