Finance - Danh mục - NZQIRC https://nzqirc.xyz/categories/finance/ Finance - Danh mục - NZQIRC Hugo -- gohugo.ioviThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.Fri, 07 Aug 2026 10:00:00 +0700 Backtesting: Kiểm định Kupiec POF và Nghịch lý 'Vai Mỏng' https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/kupiec-pof-backtest/ Fri, 07 Aug 2026 10:00:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/kupiec-pof-backtest/ Sau khi xây dựng một mô hình đo lường rủi ro (như ước lượng VaR bằng Monte Carlo hay Bootstrap), làm sao để sếp của bạn (Giám đốc Rủi ro - CRO) tin rằng nó hoạt động tốt? Câu trả lời là bạn phải thực hiện Backtesting (Kiểm định lại trên dữ liệu quá khứ).

Một trong những bài kiểm định kinh điển và bắt buộc đối với chuẩn Basel là Kupiec POF (Proportion of Failures). Cơ chế của nó rất đơn giản: Đếm số lần mức lỗ thực tế đâm xuyên qua (vượt) ngưỡng VaR dự báo. Nếu bạn dự báo VaR ở độ tin cậy 95% (tức kỳ vọng có 5% số ngày bị vượt ngưỡng) trên 1000 ngày giao dịch, bạn được phép sai khoảng 50 lần. Nếu bạn sai tới 95 lần, kiểm định Kupiec sẽ bác bỏ mô hình của bạn vì nó “bảo vệ quá yếu”.

]]> Hàm Trung bình Vượt ngưỡng (Mean Excess Plot) https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mean-excess-plot/ Fri, 07 Aug 2026 09:00:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mean-excess-plot/ Trong quản trị rủi ro tài chính, Thuyết Giá trị Cực đoan (Extreme Value Theory - EVT) là một công cụ toán học mạnh mẽ để đối phó với hiện tượng đuôi dày (fat-tails) - những sự kiện Thiên nga đen tàn khốc. Thay vì cố gắng mô hình hóa toàn bộ thị trường, EVT tập trung ánh nhìn hoàn toàn vào phần đuôi (những ngày lỗ nặng nhất) của phân phối.

]]> Ứng dụng Bootstrap trong Phân tích Tài chính: Từ IID đến Moving-Block https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bootstrap-finance-application/ Thu, 06 Aug 2026 10:00:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bootstrap-finance-application/ Bên cạnh các phương pháp Monte Carlo sử dụng phân phối tham số (như phân phối Chuẩn hay phân phối Student-t), một triết lý phân tích hoàn toàn khác biệt được áp dụng rộng rãi trong quản trị rủi ro: Hãy để dữ liệu tự cất tiếng nói. Đó chính là triết lý cốt lõi của phương pháp Bootstrap.

Bài viết này đi sâu vào cách áp dụng Bootstrap để mô phỏng rủi ro, phân tích sự khác biệt giữa Bootstrap cơ bản (IID) và Bootstrap nâng cao (Khối trượt - Moving-Block), đồng thời lý giải tại sao việc chọn đúng kỹ thuật lại mang tính sống còn đối với dữ liệu tài chính (đặc biệt là bài toán ước lượng VaR).

]]> Ứng dụng Mô phỏng Monte Carlo trong Phân tích Tài chính https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mc-finance-application/ Thu, 06 Aug 2026 10:00:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mc-finance-application/ Bài viết này được thiết kế như một tài liệu bổ trợ giúp các bạn sinh viên hiểu rõ hơn về cách ứng dụng mô phỏng Monte Carlo (MC) vào phân tích rủi ro định lượng, đặc biệt là khi đọc các báo cáo chuyên sâu (như đồ án tốt nghiệp hay báo cáo phân tích rủi ro nội bộ).

1. Tại sao phải dùng Mô phỏng Monte Carlo?

Trong tài chính, chúng ta thường biết (hoặc giả định) phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi logarit trong 1 ngày. Nhưng nếu Giám đốc Rủi ro (CRO) đặt câu hỏi: “Rủi ro lớn nhất mà danh mục có thể gặp phải trong 20 ngày tới là bao nhiêu?”

]]>