Luận văn Làm thế nào để có thể ứng dụng VaR (Giá trị tại rủi ro) vào quản trị rủi ro danh mục tại Việt Nam

LỜI MỞ ĐẦU hững năm gần đây, nền kinh tế Việt Nam đã chứng kiến những thay đổi lớn với sự chuyển dịch từ nền kinh tế kế hoạch hóa sang nền kinh tế thị trường và sự gia nhập vào Tổ Chức Thương Mại Thế Giới (WTO). Trong bối cảnh hội nhập vào nền kinh tế toàn cầu, sự hình thành và phát triển của thị trường tài chính Việt Nam là một hệ quả tất yếu giúp đưa ra rất nhiều kênh huy động vốn cũng như rất đa dạng những kênh đầu tư. Song song với sự phát triển của thị trường tài chính , những năm gần đây, Chính phủ Việt Nam đã không ngừng hoàn thiện khung pháp lý, đưa ra những biện pháp thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường và củng cố lòng tin của nhà đầu tư cũng như thu hút nhiều hơn nữa vốn đầu tư của những định chế chuyên nghiệp. “Không nên để tất cả trứng vào cùng một rổ” là một nguyên tắc hết sức quan trọng trong đầu tư. Nói cách khác, mỗi nhà đầu tư cần đa dạng hóa những vị thế của mình để hạn chế rủi ro ở mức thấp nhất. Xây dựng một danh mục và quản lý tốt rủi ro của nó trở thành một vấn đề hết sức quan trọng và cần thiết để nâng cao hiệu quả đầu tư. Ở những nước phát triển, rất nhiều lý thuyết danh mục hiện đại đã được nghiên cứu, ứng dụng và kiểm nghiệm; trong khi ở Việt Nam, cụm từ “quản lý danh mục” vẫn còn là một khái niệm xa lạ với hầu hết nhà đầu tư cá nhân và các doanh nghiệp vừa & nhỏ. Tuy nhiên, những mất mát và thất bại trong kinh doanh vì sự tác động của khủng hoảng và bất ổn bất kinh tế, sự thay đổi của chính sách vĩ mô, sự biến động giá của một số loại hàng hóa cơ bản … đã buộc những nhà quản lý phải quan tâm đến rủi ro của tài sản mà họ sở hữu. Đó thực sự là một tín hiệu đáng mừng chi thị trường tài chính Việt Nam. Có rất nhiều phương pháp để quản lý rủi ro cho danh mục và VaR (Giá trị tại rủi ro) là một trong những nền tảng lý thuyết để quản trị rủi ro danh mục. Cho đến nay vẫn chưa có những nghiên cứu chi tiết đề xuất việc ứng dụng VaR một cách có hệ thống vào chương trình quản trị rủi ro danh mục tại Việt Nam. Và đó cũng chính là lý do tại sao chúng tôi chọn nghiên cứu về VaR trong đề tài này. Vấn đề mà chúng tôi đưa ra là “Làm thế nào để có thể ứng dụng VaR (Giá trị tại rủi ro) vào quản trị rủi ro danh mục tại Việt Nam?”. N Để thực hiện công việc nghiên cứu, chúng tôi đã tra cứu tài liệu từ nguồn Internet, từ những bài báo và sách kinh tế. Từ những thông tin tập hợp được, chúng tôi thực hiện những phân tích và tổng hợp để đưa ra một số kết luận quan trọng. Để đơn giản hóa việc tính toán, chúng tôi đã sử dụng một số phương pháp toán, công thức toán tài chính được hỗ trợ bởi phần mềm Excel. Nội dung chính: Đề tài của chúng tôi sẽ tập trung giải quyết 3 vấn đề trong suốt 48 trang không kể phần mở đầu, danh mục từ viết tắt, ký hiệu, danh mục hình, bảng biểu, phụ lục và tài liệu tham khảo. Chương 1 CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ VaR Bao gồm 20 trang, từ trang 1 đến trang 20 Chương 2 ỨNG DỤNG VAR TRONG QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT Bao gồm 16 trang, từ trang 21 đến trang 36 Chương 3 KIẾN NGHỊ TRONG VIỆC SỬ DỤNG VaR ĐỀ QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC Bao gồm 12 trang, từ trang 37 đến trang 48 MỤC LỤC  Danh mục từ viết tắt Danh mục các ký hiệu Danh mục hình Danh mục bảng biểu Chương I CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC 1. TỔNG QUAN VỀ VaR………………………………………………………… 1 1.1 Những cơ sở lý thuyết ban đầu…….………………………………………… 1 1.1.1 Cơ sở về rủi ro………………………………………………………… 1 1.1.2 Đo lường rủi ro của danh mục………………………………………. 2 1.2 Lịch sử hình thành VaR……………………………………………………... 6 1.3 Khái niệm VaR……………………………………………………………… 7 1.4 Sự khác nhau giữa VaR và độ lệch chuẩn………………………………….. 8 1.5 Ba thông số ảnh hưởng đến VaR danh mục………………………………… 9 2. BA PHƯƠNG PHÁP TÍNH VaR……………………………………………… 11 2.1 Phương pháp phân tích hay phương pháp phương sai – hiệp phương sai...… 11 2.2 Phương pháp lịch sử……………………………………………………….. 16 2.3 Phương pháp mô phỏng Monte Carlo…….………………………………… 18 Chương II ỨNG DỤNG VAR TRONG QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC CÁC CỔ PHIẾU NIÊM YẾT 1. GIỚI THIỆU VỀ DANH MỤC……………………………………………….. 21 1.1 Các tiêu chuẩn để chọn lựa 10 cổ phiếu…………………………………… 21 1.2 Danh sách 10 loại cổ phiếu cấu thành nên danh mục……………………… 22 1.3 Tỷ trọng của từng cổ phiếu trong danh mục………………………………. 22 2. MỘT SỐ BƯỚC CHUẨN BỊ……………………………………………. 24 2.1 Thu thập chuỗi số liệu giá của 10 cổ phiếu trong danh mục………………. 24 2.2 Điều chỉnh giá cổ phiếu trong ngày giao dịch không hưởng quyền………. 24 2.3 Tính toán những chỉ số cần thiết…………………………………………… 26 3. TÍNH VAR DANH MỤC BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHƯƠNG SAI-HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ PHƯƠNG PHÁP LỊCH SỬ…………………………………. 27 3.1 Tính VaR danh mục bằng phương pháp phương sai – hiệp phương sai ……. 27 3.2 Tính VaR của danh mục bằng phương pháp lịch sử………………………… 28 4. TÍNH VAR CỦA CHỈ SỐ VN-INDEX BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHƯƠNG SAI- HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ PHƯƠNG PHÁP LỊCH SỬ……………………………. 30 4.1 Tính VaR của danh mục bằng phương pháp phương sai-hiệp phương sai ……………………………………………………………...……………… 30 4.2 Tính VaR của chỉ số VN-Index bằng phương pháp lịch sử….……………… 33 5. BACKTESTING……………………..………………………………………… 34 5.1 Sự cần thiết phải làm backtesting…………………………………………… 34 5.2 Thực hiện backtesting………………………………………………………. 35 Chương III KIẾN NGHỊ TRONG VIỆC SỬ DỤNG VaR ĐỀ QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC 1. Ý NGHĨA CỦA GIÁ TRỊ TẠI RỦI RO – VaR………………………………... 37 2. NHỮNG HẠN CHẾ CỦA VaR ……………………………………………….. 38 3. STRESSTESTING……………………………………………………….. ……. 40 4. MỘT SỐ LƯU Ý KHI SỬ DỤNG VaR ……………………………………….. 42 4.1 Đối với nhà đầu tư cá nhân…………………………………………………… 42 4.2 Đối với quỹ đầu tư…………………………………………………................. 42 4.3 Lưu ý khi sử dụng giả định phân phối chuẩn …………………............... 43 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT CAPM Mô hình định giá tài sản vốn VBA Visual Basic for Application – Ngôn ngữ lập trình VBA Blue-chip Những công ty niêm yết có mức vốn hóa lớn Middle-cap Những công ty niêm yết có mức vốn hóa trung bình Small-cap Những công ty niêm yết có mức vốn hóa nhỏ NPV Net Present Value – Hiện giá thuần IRR Interest Rate of Return – Tỷ suất sinh lợi nội bộ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VaR Value at Risk  Độ lệch chuẩn  2 Phương sai  Tương quan Cov Hiệp phương sai E ( R ) Kỳ vọng wi Tỷ trong của chứng khoán i wj Tỷ trọng của chứng khoán j  Beta N Số lượng cổ phần DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 : Đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro phi hệ thống ………………… 1 Hình 1.2 : Phân phối chuẩn đối với những độ lệch chuẩn khác nhau……… 3 Hình 1.3 : Minh họa VaR trong phân phối TSSL danh mục…………………8 Hình 3.1: Mô phỏng kết quả cần stress test theo đồ thị phân phối................. 40 Hình 3.2: Phân phối chuẩn……………………………………………………44 Hình 3.3: Dạng của phân phối – hệ số đối xứng……………………………. 45 Hình 3.4 : Dạng của phân phối – hệ số tập trung………………………….. 46 Hình 3.5: Phân phối TSSL của VN-Index ………………………………… 47 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 :Ma trận phương sai – hiệp phương sai cho danh mục gồm n chứng khoán……………………………………………............... 5 Bảng 1.2: Minh họa về phân phối xác suất của tỷ suất sinh lời của một danh mục………………………………………………... 11 Bảng 2.1 Danh sách 10 cổ phiếu được chọn trong danh mục……………… 22 Bảng 2.2 Giá của 10 cổ phiếu…………………………………………….. 24 Bảng 2.3 Trường hợp cổ phiếu PGC ……………………………………… 25 Bảng 2.4 Tỷ suất sinh lợi của 10 cổ phiếu ………………………………… 25 Bảng 2.5 Tính toán một số chỉ số cần thiết ……………………………….. 26 Bảng 2.6 Ma trận phương sai-hiệp phương sai …………………………… 27 Bảng 2.7 Kết quả VaR của danh mục …………………………………….. 27 Bảng 2.8 So sánh kết quả …………………………………………………. 28 Bảng 2.9 Sắp xếp TSSL hàng ngày của danh mục ………………………. 29 Bảng 2.10 Khoản lỗ tiềm năng của danh mục ……………………………. 30 Bảng 2.11 So sánh các kết quả ………………………………………......... 30 Bảng 2.12 Chuỗi số liệu VN-Index ………………………………………… 31 Bảng 2.13 VaR ngày và VaR năm của chỉ số VN-Index ………………… 31 Bảng 2.14 So sánh VaR ở các mức xác suất khác nhau của VN-Index ….. 32 Bảng 2.15 Khoản lỗ tiềm năng của danh mục suy ra từ VaR của VN-Index ………………………………………………… 32 Bảng 2.16 Khoản lỗ tiềm năng rút ra từ VaR danh mục và VaR chỉ số VN-Index ………………………………………………. 32 Bảng 2.17 Kết quả VaR của VN-Index bằng phương pháp lịch sử ……….. 33 Bảng 2.18 Kết quả VaR từ hai phương pháp khác nhau ………………….. 34 Bảng 2.19 So sánh kết quả VaR của danh mục và VN-Index ……………. 34 Bảng 2.20 Chuỗi số liệu VN-Index kể từ ngày 1/3/2007 đến 29/2/2008 … 35 Bảng 2.22 So sánh VaR trong 2 khoảng thời gian khác nhau …………… 36 Bảng 3.1 Tỷ suất sinh lợi của VN-Index …………………………………. 46 Chương I CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ VaR 1. TỔNG QUAN VỀ VaR 1.1 Những cơ sở lý thuyết ban đầu 1.1.1 Cơ sở về rủi ro Khi đầu tư vào mỗi loại tài sản, ta đều có thể gặp phải 2 loại rủi ro: rủi ro hệ thống (rủi ro thị trường) và rủi ro phi hệ thống của các tài sản thành phần. Rủi ro hệ thống là loại rủi ro tác động lên tất cả các tài sản trong danh mục nói riêng và lên tất cả những tài sản cấu thành nên thị trường. Các nhân tố có thể gây nên loại rủi ro này gồm có giá chứng khoán, lãi vay, tỷ giá hối đoái hay giá cả các loại hàng hóa căn bản… Rủi ro phi hệ thống độc lập với những hiện tượng tác động lên toàn bộ tài sản trên thị trường. Nó chỉ là những rủi ro đặc trưng riêng có của một vài chứng khoán: quản lý doanh nghiệp yếu kém, hỏa hoạn phá hủy nhà xưởng hay tiến bộ khoa học kỹ thuật làm một số loại sản phẩm bị lỗi thời …Rủi ro phi hệ thống có thể loại trừ bằng việc đa dạng hóa. Hình 1.1 : Đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro phi hệ thống Rủi ro của danh mục phụ thuộc vào rủi ro từng chứng khoán thành phần và hệ số tương quan giữa những chứng khoán này với nhau. Nếu số lượng chứng khoán cấu thành nên danh mục đủ lớn thì rủi ro danh mục lúc này chỉ còn phụ thuộc vào hệ số tương quan giữa những chứng khoán thành phần. 1.1.2 Đo lường rủi ro của danh mục Để đạt được mục tiêu tối đa hóa tỷ suất sinh lợi của danh mục và tối thiệu hóa rủi ro, các chủ sở hữu hay nhà quản trị phải đánh giá những thành phần quan trọng của danh mục, trong đó có rủi ro danh mục. Tất cả những quyết định đầu tư đều được cân nhắc thông qua góc độ của rủi ro và những tác động của rủi ro đến tỷ suất sinh lợi danh mục. Có rất nhiều cách tiếp cận khác nhau về rủi ro, nhưng cách tiếp cân phổ biến nhất khi xem rủi ro như là khả năng xuất hiện các khoản thiệt hại về tài chính. Nói cách khác, rủi ro cũng được mô tả là sự biến đổi không chắc chắn về tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong danh mục. a. Phương sai - Độ lệch chuẩn Một trong những chỉ tiêu để đo lường sự biến thiên của tỷ suất sinh lợi danh mục là phương sai và độ lệch chuẩn (độ lệch chuẩn là căn bậc 2 của phương sai). Đối với một khoản đầu tư cụ thể, phương sai hay độ lệch chuẩn là một phương pháp ước lượng chênh lệch của những mức tỷ suất sinh lợi có thể có, Ri, so với tỷ suất sinh lợi mong đợi [E(Ri)] sau đây: Độ lệch chuẩn :    n i PiRiERi 1 22 *)]([ Trong đó : pi : là khả năng xảy ra tỷ suất sinh lợi Khi độ lệch chuẩn được tính toán từ tỷ suất sinh lợi thực nghiệm thì chúng ta có thể tìm độ lệch chuẩn bằng cách lấy tổng bình phương các khoản chênh lệch và chia cho N. Với N là số mẫu thực nghiệm.    n i RiERi N 1 22 )]([1 Đối với danh mục đầu tư, Harry Markowitz đã tính toán tổng quát độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư như sau:     n i n j ijjii n i iP Covwww 1 1 2 1 2 Công thức này cho thấy độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư là một phần giá trị trung bình của những phương sai riêng lẻ (trong đó tỷ trọng là bình phương), cộng với tỷ trọng hiệp phương sai giữa những tài sản trong danh mục. Độ lệch chuẩn đối với danh mục của những tài sản bao gồm không chỉ phương sai của những tài sản riêng lẻ mà còn bao gồm hiệp phương sai giữa những cặp tài sản riêng lẻ trong danh mục. Thêm vào đó, nó còn chỉ ra rằng trong một danh mục đầu tư với số lượng lớn các chứng khoán, công thức này rút gọn thành tổng tỷ trọng hiệp phương sai. Ý nghĩa: Trong thực nghiệm, ta thường giả thiết rằng dữ liệu lấy từ tổng thể có dang phân bố xấp xỉ chuẩn. Nếu giả thiết này được kiểm chứng thì có khoảng 68% số giá trị nằm trong khoảng 1 độ lệch chuẩn so với trị trung bình, khoảng 95% số giá trị trong khoảng hai lần độ lệch chuẩn và khoảng 99.7% nằm trong khoảng 3 lần độ lệch chuẩn. Đó là "quy luật 68-95-99.7" hoặc quy tắc kinh nghiệm. Hình 1.2 : Phân phối chuẩn đối với những độ lệch chuẩn khác nhau Phần diện tích màu xanh lam thuộc phạm vi một độ lệch chuẩn từ trị trung bình. Đối với phân bố chuẩn, nó chiếm 68% toàn bộ tổng thể trong khi đó phần diện tích nằm trong khoảng 2 lần độ lệch chuẩn (màu xanh và nâu) chiếm 95% và 3 lần độ lệch chuẩn (xanh lam, nâu, lá cây) chiếm 99.7%. Kết quả của hình trên được tóm tắt trong bảng sau : Độ lệch chuẩn Xác suất Từ -1 đến 1 68 % Từ -2 đến 2 95 % Từ -2,6 đến 2,6 99 % Chúng ta đã đề cập đến hai khái niệm cơ bản trong thống kê học là hiệp phương sai và hệ số tương quan nên ta sẽ tìm hiểu sau đây để có thể hình thành được công thức tính độ lệch chuẩn danh mục như trên. b. Hiệp phương sai Trong lý thuyết xác suất và thống kê, hiệp phương sai là độ đo sự biến thiên cùng nhau của hai biến ngẫu nhiên (phân biệt với phương sai - đo mức độ biến thiên của một biến). Nếu 2 biến có xu hướng thay đổi cùng nhau (nghĩa là, khi một biến có giá trị cao hơn giá trị kỳ vòng thì biến kia có xu hướng cũng cao hơn giá trị kỳ vọng), thì hiệp phương sai giữa hai biến này có giá trị dương. Mặt khác, nếu một biến nằm trên giá trị kì vọng còn biến kia có xu hướng nằm dưới giá trị kì vọng, thì hiệp phương sai của hai biến này có giá trị âm. Trong phân tích danh mục, một giá trị hiệp phương sai dương có nghĩa là tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng so với mức trung bình của chúng trong suốt một khoản thời gian. Ngược lại một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau liên quan đến mức trung bình vào từng thời điểm cụ thể trong một thời gian. Độ lớn của hiệp phương sai phụ thuộc vào phương sai của những chuỗi tỷ suất sinh lợi cụ thể, cũng như mối quan hệ giữa những chuỗi tỷ suất sinh lợi. Ma trận phương sai – Hiệp phương sai: Ma trận hiệp phương sai của tập hợp m biến ngẫu nhiên là một ma trận vuông hạng (N × N), trong đó các phần tử nằm trên đường chéo (từ trái sang phải, từ trên xuống dưới) lần lượt là phương sai tương ứng của các biến này (ta chú ý rằng Var(X) = Cov(X,X)), trong khi các phần tử còn lại (không nằm trên đường chéo) là các phương sai của đôi một hai biến ngẫu nhiên khác nhau trong tập hợp. Để tính toán phương sai của một danh mục gồm N cổ phiếu, ta phải sử dụng ma trận phương sai – hiệp phương sai sau đây. Bảng 1.1 :Ma trận phương sai – hiệp phương sai cho danh mục gồm n chứng khoán CK 1 CK 2 CK 3 ... CK n CK 1 X12 σ12 X1Y2C1,2 X1Y3C1,3 ... X1YnC1,n CK 2 X2Y1C2,1 X22 σ22 X2Y3C3,3 ... X2YnC2,n CK 3 X3Y1C3,1 X3Y2C3,2 X32 σ32 ... X3YnC3,n ... ... ... ... ... ... CK n XnY1Cn,1 X5Y2C5,2 X5Y3C5,3 ... Xn2 σn2 Trong đó : X, Y là tỷ suất sinh lợi của những chứng khoán. Những cột nằm dọc theo đường chéo chứa phương sai (Xi2 σi2) và những hộp còn lại chứa đựng hiệp phương sai (XiYjCi,j) c. Hệ số tương quan Hiệp phương sai bị ảnh hưởng bởi tính biến thiên của hai chuỗi tỷ suất sinh lợi riêng lẻ. Vì vậy, một con số hiệp phương sai thể hiện mối quan hệ không đúng nếu như hai chuỗi tỷ suất sinh lợi không ổn định nhưng lại phản ảnh mối quan hệ bền vững nếu hai chuỗi này ổn định. Nên hệ số tương quan là sự “chuẩn hóa” ước lượng của hiệp phương sai, theo đó, những chuỗi tỷ suất sinh lợi riêng lẻ được tính theo công thức như sau: YX XY XY Cov    Trong đó: ρXY hệ số tương quan của những tỷ suất sinh lợi σX độ lệch chuẩn của tài sản X σY độ lệch chuẩn của tài sản Y Chuẩn hóa hiệp phương sai bởi những độ lệch chuẩn riêng lẻ sẽ mang lại hệ số tương quan (ρXY), thay đổi trong khoảng từ -1 đến +1. Giá trị +1 nhấn mạnh mối quan hệ xác định giữa hai chuỗi tỷ suất sinh lợi có nghĩa là các chuỗi tỷ suất sinh lợi tương quan xác định hoàn toàn với nhau, và giá trị -1 là tỷ suất sinh lợi đã thay đổi theo hướng hoàn toàn ngược lại. Một giá trị 0 có nghĩa là tỷ suất sinh lợi không có mối quan hệ tuyến tính – tương quan độc lập, trong thống kê có nghĩa là không có tương quan với nhau. Hệ số tương quan thường được sử dụng để tính toán mức độ tương quan của một danh mục so với danh mục thị trường. Đối với nhà đầu tư thụ động sợ rủi ro lớn, con số này cực kì quan trọng trong việc mô phỏng danh mục của họ so với danh mục được chọn là benchmark (thường là danh mục thị trường) tốt như thế nào, nếu hệ số tương quan của danh mục so với danh mục benchmark thấp thì mục tiêu đầu tư của họ không thành công. Trên thế giới có rất nhiều phương pháp và trải qua thời gian, họ ứng dụng những phương pháp đó để giảm thiểu rủi ro cho danh mục của mình nhằm tạo được một tỷ suất sinh lợi mong đợi với rủi ro là thấp nhất. Tuy nhiên, chúng ta nhớ rằng: phòng ngừa rủi ro hoàn hảo chỉ là trong hoang tưởng. Bất kì nhà đầu tư nào cũng thừa nhận một thực tế là phải chấp nhận một số rủi ro phát sinh kể cả những nhà giao dịch trên thị trường tài chính. Mặc dù vậy, việc phòng ngừa rủi ro trong tương lai đối với danh mục của nhà đầu tư thường hạn chế do họ không có nhiều sự lựa chọn trong vị thế mình nắm giữ như là những nhà giao dịch. Điều đó có thể tạo bất lợi cho việc quản trị rủi ro của họ. Dù vậy, nhà đầu tư cũng có khả năng hiểu biết tốt hơn về mức độ rủi ro mà họ phải gánh chịu và khả năng xảy ra những khoản lỗ tiềm ẩn nếu họ chịu ứng dụng một kỹ thuật gọi là giá trị có rủi ro VaR (Value at Risk) 1.2 Lịch sử hình thành VaR Khái niệm “Giá trị tại rủi ro – VaR” có nguồn gốc từ lĩnh vực bảo hiểm. Sau đó, nó được du nhập vào thị trường tài chính Mỹ nhờ ngân hàng “Bankers Trust” trong những năm 1980 của thế kỷ này. Tuy nhiên, người có công lớn nhất trong trong việc thực tiễn hóa khái niệm VaR lại là ngân hàng thương mại JPMorgan của Mỹ vào những năm 1994. Nguồn gốc hình thành nên những cơ sở khoa học đầu tiên về VaR xuất phát từ những báo cáo về hoạt động trên thị trường tài chính của JPMorgan mà ngài chủ tịch lúc đó – Dennis Weatherstones đã yêu cầu các chuyên viên của mình phải thực hiện hàng ngày. Ông Weatherstones muốn có được một cái nhìn tổng quát về rủi ro của từng vị thế khác nhau mà JPMorgan đang thực hiện. Ngoài ra, việc sử dụng VaR còn được khuyến khích bởi “Nhóm Ba Mươi” vào năm 1993 – tập hợp những định chế tài chính lớn trên thế giới – nhằm kiểm soát rủi ro của từng thành viên. Thật ra, việc tính toán rủi ro thị trường đã dần trở nên phổ biến ở các ngân hàng trong nhiều năm trước đó vì 2 nguyên nhân: Thứ nhất, kết quả kinh doanh của họ ngày càng bị ảnh hưởng nhiều bởi những hoạt động trên thị trường tài chính; thứ hai, nhiều vị thế trên thị trường, ví dụ như vị thế khi đầu tư vào sản phẩm phái sinh, có thể gây nguy hiểm cho sự phát triển lâu dài và bền vững của họ. Vào năm 1994, JPMorgan cho ra đời hệ thống RiskMetrics và chia sẻ nó với tất cả mọi người trên thế giới hoàn toàn miễn phí thông qua trang web www.riskmetrics.com . Sau một thời gian hoạt động, RiskMetrics sát nhập vào Reuters – một tập đoàn mạnh về thông tin tài chính để cho ra đời một đơn vị chuyên cung cấp cơ sở dữ liệu về tài chính và các phương pháp cần thiết để tính toán VaR cho danh mục đầu tư. Những công ty tài chính và những doanh nghiệp khác cũng có thể sử dụng dịch vụ này để tính toán VaR theo RiskMetrics hoặc thu thập số liệu để quản trị rủi ro cho riêng mình. Tuy những cơ sở khoa học đầu tiên về VaR được hình thành từ môi trường ngân hàng, song sự phát triển của VaR lại được thăng hoa thông qua việc sử dụng VaR củ