Trong kinh doanh, đầu tư tài chính hay cuộc sống, chúng ta thường có câu hỏi rằng: Nên chỉ tập trung nguồn lực vào cái ta làm tốt nhất hay dàn trãi nguồn lực vào những cơ hội mới?
Liệu câu nói: “Đừng bao bao giờ bỏ tất cả trứng vào một rổ?” có phải luôn đúng?
Liệu các tập đoàn nên chơi đa ngành hay công ty tập trung vào core value là tốt?
/*Note: Xem lý thuyết cuối trang*/

Vấn đề được mình đặt ra từ phần trình bày của bạn Thắng, Mạng Xã Hội Du Lịch Libezy, pitching trên Shark Tank Việt Nam. Bạn bán nhà để đầu tư vào startup Libezy và 3 startup khác. Lúc đó, anh Hưng có đùa là “Không bỏ tất cả trứng vào một giỏ”. Việc đầu tư vào 3 Startup khác nghe thật là hài hước, nhưng để chứng minh việc này là bất hợp lý thì không hề dễ?

Trước khi mình đi sâu vào chuyên môn lý thuyết quản ý danh mục đầu tư, chúng ta hãy cùng take it esay mà đi vào phân tích câu nói: Liệu có nên bỏ tất cả trứng vào một giỏ? Bạn nghĩ sao?
Bạn nuôi một đàn gà và bạn biết rằng trong trang trại có chuột. Nếu bạn để tất cả trứng vào một rổ, bạn có thể bị chuột tìm được và ăn sạch. Bạn tin rằng để trứng ở 2 chỗ thì chẳng may chuột có ăn 1 rổ thì bạn vẫn còn rổ kia.
Lúc này khi ngẫm lại, bạn sẽ thấy có 2 loại rủi ro: Rủi ro có thể đa dạng hóa được và rủi ro không đa dạng hóa được. Rủi ro đa dạng hóa được là phần rủi ro giảm xuống khi bạn bỏ trứng vào nhiều rổ và tránh việc mất hết toàn bộ số trứng khi có sự cố xảy ra cho rổ. Rủi ro không đa dạng hóa được chính là rủi ro nội tại của từng rổ. Việc bạn để trứng vào nhiều rổ không ảnh hưởng gì đến việc lũ chuột mò đến rổ trứng của bạn. Lũ chuột còn thích thú, vì cơ may gặp rổ trứng sẽ cao hơn.

Việc đa dạng hóa chỉ giúp giảm thiểu rủi ro có thể giảm do đa dạng hóa. Trong khi phần rủi ro nội tại của từng rổ không đổi. (*)

Khi chúng ta có càng nhiều rổ, thì rủi ro tổng cũng bằng tổng các rủi ro các rổ thành phần, nếu các rổ phụ thuộc lẫn nhau (positive correlation). (***)

Cái lợi chủ yếu của đa dạng hóa:
Giảm được rủi ro có thể giảm được, nếu các rổ độc lập nhau hoặc tương phản nhau. Và chỉ giảm được tối đa một giá trị hữu hạn.
Thông qua việc đặt nhiều rổ khác nhau, bạn có thể học hỏi điểm tốt/ điểm yếu của các rổ và cải thiện bằng cách chia sẽ kinh nghiệm: Synergy.

Cái hại của đa dạng hóa:
(i) Bạn có nhiều rổ, bạn sẽ tốn chi phí cho các rổ.
(ii) Sự bảo vệ cho từng rổ sẽ không tốt so với việc dồn sức vào quản lý 1 rổ
(iii) Bạn phải có nhiều người bảo vệ thay vì 1
(iv) Bạn tốn chi phí quản lý giám sát hoặc/và chi phí chuyển đổi nếu 1 người bảo vệ đi từ rổ này qua rổ khác.

Tiêu chí nào để xem xét nên 1 rổ hay n rổ? N là bao nhiêu?
Hiệu quả đầu tư Hệ số Sharp: Expected ROE và Risk.

Thông qua việc xem xét giá trị các quả trứng, lợi ích và chi phí của đa dạng hóa của từng cách chia cho từng số lượng rổ từ 1 – n. Bạn sẽ tính được Expected ROE và mức độ rủi ro (Risk). Khi bạn có nhiều cách chia, với nhiều mức Expected ROE và nhiều mức độ rủi ro, chọn danh mục có hệ số Sharp cao nhất. Hệ số Sharp = (Expected ROE – Risk-free Interest)/Level of risk. (**)

Mình không đề cập công thức chi tiết, bởi vì trong cuộc sống hay đầu tư, specially PE/VC, không phải lúc nào cũng có đủ dữ kiện để tính theo công thức hàng lâm. Công thức mình đưa ra giúp bạn hiểu rõ bản chất vấn để, để đưa ra nhận thức và quyết định đúng đắn.

Vì sao khi bạn là startup vừa thành lập, bạn không nên đầu tư dàn trãi?
1. Khi năng lực quản lý/ bảo vệ mỏng và thiếu kinh nghiệm, có nhiều rổ còn nguy hiểm hơn có 1 rổ, vì rủi ro nội tại từng rổ tăng lên đáng kể.
2. Ngành core của bạn là ngành mang lại hiệu quả đầu tư (hệ số Sharp) cao nhất (cao hơn các ngành khác). Lúc này có 2 tình huống
(i) Bạn dàn trãi cùng ngành: Lúc này rủi ro danh mục bằng tổng rủi ro thành phần. Vì cùng ngành thì cùng lên, cùng xuống. Việc đa dạng không giảm loại rủi ro có thể giảm do đa dạng.
Ví dụ: Xác xuất mất 1 rổ là 10%. Khi các rổ khác ngành, Xác xuất mất hết là 10%^n. Khi các rổ cùng ngành, xác xuất mất trắng vẫn là 10%. (***)
(ii) Bạn dàn trãi khác ngành: Lúc này những ngành khác bạn đầu tư sẽ có hiệu quả đầu tư thấp hơn ngành core có hiệu quả đầu tư cao nhất. (****)
=> Cả 2 tính huống đều dẫn đến kết quả xấu hơn.

Thật sự, những bài toán này không có số liệu lịch sử để tính. Do đó đòi hỏi estimate. Với những estimation đơn giản, bạn cũng dễ dàng thấy được: Khi bạn có ít trứng, không đủ chuyên môn quản lý nhiều rổ trứng, tốt hơn là bỏ trứng vào 1-2 rổ và ngồi trông. Vài quả trứng gà của bạn không đủ hấp dẫn bọn cướp. Tiền bán trứng nuôi bạn còn không đủ ăn, lấy đâu ra thuê bảo vệ trông nhiều rổ. Ah mà vài quả thì lấy đâu tiền mua nhiều rổ. OK.

Vậy sao các tập đoàn lớn hay Unicorn thích chơi đa ngành thế? Phần 2.

Lý thuyết:
(*) Modern Portfolio Theory – Markowitz Mean-variance
(**) Sharpe ratio – Nobel laureate William F. Sharpe
(***) Mình tham khảo nhà kinh tế/ thống kê học Nate Silver
(****) Diminishing marginal return
Khi bạn có nhiều cơ hội đầu tư, bạn sẽ xếp thứ tự ưu tiên cho những cơ hội đầu tư hiệu quả nhất: O1, O2, O3, O4. Theo mức độ hiệu quả (hệ số Sharpe), O1 > O2 > O3 > O4. Bạn nên ưu tiên O1. Bạn chỉ nên nhảy sang O2 khi bạn đã khai thác tối đa hiệu quả O1 đến mức mà marginal investment return of O2 > marginal investment return of O1, lúc này bạn hẳn xem xét.

Lợi nhuận và rủi ro là 2 vấn đề mà ngành tài chính, especially banking quan tâm hàng đầu. Lợi nhuận thì ta có thể xác định rõ ràng. Còn rủi ro là khái niệm mơ hồ về định nghĩa nên càng rất khó để định lượng. Lúc còn sinh viên, mình đi ngang qua khoa Tài Chính FTU, thì nghe giảng viên dạy rằng rủi ro là mức độ dao động quanh giá trị dự kiến. Ví dụ khi bạn mua 1 cổ phiếu VNM giá 140.000 VND, bạn dự kiến ngày hôm sau giá là 150.000 VND, có thể dao động từ 130.000 VND đến 160.000 VND, thì đó là rủi ro. Tăng cao hơn dự kiến hoặc thấp hơn dự kiến đều được xem là rủi ro. Nghe có vẻ ổn, nhưng vẫn thấy không vừa lòng? Giá tăng thì càng tốt, thì làm sao mà xem là rủi ro được????

Kể từ đó, mình học ké các môn tài chính để hiểu thêm. Lúc đó giảng viên bắt đầu đưa ra công thức để đo rủi ro (Risk) bằng cách đo volatility (mức độ biến động): standard deviation. Sau khi tính ra Standard Deviation, ta sẽ so sánh hiệu quả các danh mục đầu tư bằng cách so sánh hệ số Sharp = (Expected Return – Risk-free Return)/ Standard deviation.

Mình thấy rằng, nhà đầu tư họ quan tâm đến rủi ro, nghĩa là họ lo sợ downturn risk (lo sợ giảm giá cổ phiếu), nghĩa là tình huống xấu, real return (hoặc loss) sẽ lệch so với Expected Return là bao nhiêu, trong 1 khoảng thời gian xác định. Chứ họ chả sợ là real return quá cao so với Expected Return haha. Khái niệm, khoảng return (hoặc mức thua lổ) trong x% tình huống xấu nhất, trong 1 khoảng thời gian gọi là Value at Risk (VaR).

Nghe qua, thì tính rủi ro theo VaR và tính rủi ro bằng mức độ biến động (Volatility: Standard Deviation) là 2 trường phái khác nhau. Nhưng thực tế là 1 khi ta giả định phân phối của Real Return là phân phối chuẩn, thì 2 cách tiếp cận này là 1. Lý do là vì nếu phân phối của Real Return là phân phối chuẩn, từ Standard Deviation ta có thể tính ra VaR và ngược lại. Tóm lại, trong tình huống lý tưởng, cả 2 cái này là 1, nhưng thực tế thì không lý tưởng.
Ví dụ minh họa:
Tôi mua cổ phiếu Vinamilk ngày hôm nay giá 140.000 VND. Tôi kỳ vọng giá là 158.000 VND vào năm sau.
1. Kỳ vọng 158.000 VND, ở đâu tui ra số này?
Kỳ vọng này tính ra bằng cách lấy giá trị tăng trưởng trung bình (average compound growth rate) của Vinamilk trong 10 năm qua. Tôi giả định năm nay sẽ tăng giá gần với tốc độ tăng trung bình trong 10 năm qua. Ví dụ tui tính ra 10 năm qua, trung bình mỗi năm VNM tăng giá 10%/ 1 năm.
Expected Value = 140.000 + 140.000 x 10% = 158.000 VND.
2. Rủi ro tui thua lỗ là bao nhiêu?
Câu hỏi này chính xác là :”Sau một năm, xác xuất giá cổ phiếu thấp hơn 140.000 VND là bao nhiêu?”
Ví dụ, tui tính ra Standard Deviation của Vinamilk trong năm qua là 15.000 VND. Giả định 1: Phân phối thực tế của cổ phiếu VNM là phân phối chuẩn. Nghĩa là giá VNM follow theo 1 đồ thị theo hình bên dưới: Các giá trị sẽ tập trung cao nhất quanh giá trị 158.000 VND. Càng về 2 bên (giá cao hơn hoặc thấp hơn 158.000 VND), xác xuất nhỏ dần (2 bên đều nhau).

Trong ví dụ này, ta tra bảng phân phối chuẩn và tính ra được xác xuất giá sau 1 năm thấp hơn 140.000 VND là 0.11507 (11.507%). Đó là VaR. Source.

Đo Risk bằng cách đo Volatility thông qua Standard Deviation cũng tương đương đo Risk bằng VaR, với điều kiện Real Return có phân phối chuẩn (normal distribution) hay còn gọi là Gaussian distribution. Normal Distribution là assumption của việc dùng Standard Deviation để xác định Risk. Nhưng thực tế là giả định này failed.

Đặt điểm của phân phối chuẩn:
Tính đối xứng qua trục Mean
Mean = Mode = Dedian
Định lý giới hạn trung tâm
Tính ổn định của phân phối xác suất: Nếu là phân phối chuẩn, thì ta có thể suy luận từ Standard Deviation sang VaR với xác xuất cho trước và ngược lại.

Trong thực tế, phân phối của tỷ suất sinh lợi thực tế sẽ không tuân theo phân phối chuẩn. Phân phối thực tế sẽ bị biến thể theo 2 loại: Skewness và Kurtosis.

Skewness nghĩa là bị lệch: Medium > Mean > Mode hoặc Medium < Mean < Mode.Skewness càng lớn thì càng nguy hiểm. Vì khi đó xác xuất xảy ra tình huống xấu sẽ lớn hơn dự kiến.

Kurtosis là độ nhọn của phân phối. Excess kurtosis là sự chênh lệch giữ kurtosis của phân phối trừ đi kurtosis của phân phối chuẩn. Positive kurtosis (Leptokurtosis) là nguy hiểm, vì nó có xác suất giá trị extreme cao hơn xác xuất giá trị extreme của phân phối chuẩn.

Các nhóm phương pháp tính VaR – Value at Risk:
Nhóm 1: Parametric
Giả định của các phương pháp này là Real return sẽ tuân theo 1 quy luật phân phối nhất định, thường là chọn phân phối chuẩn.
Variance-covariance VaR or delta-gamma VaR
Mục đích của việc đẻ ra Value at Risk là thay thế cho cách đo rủi ro bằng volatility. Nhưng phương pháp Parametric về bản chất lại không khác gì volatility, đều dựa trên giả định là phân phối chuẩn. Nên trong thực tế hầu như không có ngân hàng nào sử dụng phương pháp này.
Nhóm 2: Non-parametric
Historical simulation VaR
Phương pháp này có giả định là toàn bộ kết quả quá khứ sẽ lặp lại. Phương pháp này rất đơn giản, giả sử bạn có 100 kết quả lịch sử. Bạn muốn tìm VaR với confidence là 98%. Bạn xếp các giá trị lịch sử từ thấp đến cao, giá trị thứ 2 (100-98) chính là giá trị cần tìm. VaR = Giá trị trung bình (Mean) – Giá trị thứ 2.
Ví dụ khác, giả sử bạn có 160 kết quả lịch sử. Bạn tìm VaR với Confidence là 99%.
Số thứ tự bạn tính ra được là (1 – 99%)x160 = 1.6.
Lúc này giá trị của số bạn cần tìm: Value = Giá trị số thứ 1 + 0.6x(Giá trị số thứ 2-Giá trị số thứ 1).
Monte Carlo method VaR
Phương pháp này loại bỏ hạn chế của Parametric Methods và Histrorical.
Theo estimate của các bạn The McKinsey, 85% ngân hàng dùng historical simulation VaR và 15% các ngân hàng dùng Monte Carlo method.

Mình đã tính và test thử phương pháp Monte Carlo Simulation. Phân phối của kết quả chạy 20.000 lần là Phân Phối Highly Positive Excess Skewness và Leptokurtosis. Vậy là rõ ràng Monte Carlo đã khắc phục được các nhược điểm của Historical Simulation và các Phương Pháp Parametric truyền thống (Varian-Covarian VaR). Kết quả là các giá trị Var với confidence là 99%; 98%; 90%; 20% rất ổn định, sai biệt giữa các lần reset là dưới 1%.
Với số lần lặp là 20.000 lần thì kết quả tuân theo quy luật số lớn mạnh. Giá trị trung bình tiệm cận giá trị kì vọng, sai lệch 0.3% giữa các lần reset.

Expected Shotfall (ES) – Conditional VaR (CVaR)
Sau khi tính VaR xong, họ còn kỹ lưỡng hơn để tính giá trị rủi ro bằng Expected Shotfall (ES) hay còn gọi là Conditional Value at Risk (CVaR).
Giả sử danh mục của bạn có 1.000 biến cố xảy ra, bạn xếp các giá trị của danh mục từ thấp đến cao. Khi tính VaR với level of confidence là 99%, Giá tri thứ 10 chính là giá trị bạn lấy. Tuy nhiên, với CVaR, bạn sẽ tính trung bình cộng của các giá trị theo số thứ tự từ 1 đến 10, sau đó dùng kết quả này so sánh với mean của 1.000 biến cố để tính CVaR.
Ý nghĩa của Expected Shotfall
Khi xảy ra các biến cố nằm ngoài khoảng tin cậy (level of confidence), thì giá trị dự kiến của các biến cố này sẽ hội tụ về giá trị trung bình theo quy luật số lớn. Cụ thể ở ví dụ trên, với condition là biến cố nằm ngoài 99%, nghĩa là khi xảy ra 1% xấu nhất, thì giá trị trung bình của các biến cố xấu nhất sẽ có xác suất xảy ra cao nhất.
Expected Shotfall (ES) hay còn gọi là CVaR giúp khắc phục 2 hạn chế của Value at Risk (VaR).
i. Tổng giá trị VaR thành phần không chắc là bằng giá trị VaR của Portfolio. Tuy nhiên, CVaR lại khắc phục hạn chế này. Nghĩa là CVaR của Portfolio bằng tổng các giá trị riệng lẻ của các CVaR của tài sản thành phần.
ii. VaR chưa tính đến chuyện khi xảy ra tình huống xấu nhất, thì giá trị của danh mục sẽ rơi vào đâu. CVaR thì hoàn toàn giải quyết được bài toán này theo quy luật số lớn – The Law of Large Numer (LLN).

Từ phương pháp tính Expected Shotfall, mình thấy rằng, với level of confidence càng lớn, thì khi xảy ra biến cố ngoài mong đợi, tổn thất sẽ càng lớn.

Cách đây 3 năm, mẹ và cô của mình có hỏi là nên gửi tiền ở ngân hàng nào. Có ngân hàng lãi suất tiền gửi cao hơn các ngân hàng khác, mẹ và cô mình rất phân vân? Mẹ mình hỏi có phải ngân hàng quy mô càng lớn thì càng an toàn hơn không? Và lãi suất tiền gửi có phụ thuộc mức rủi ro của ngân hàng hay không?

Lúc sinh viên rảnh rỗi, mình có đăng ký thi CFA và mượn tiền mẹ để thi, mà giờ này đã pass CFA Exam từ lâu mà nói với mẹ là không biết thì hơi khó coi. Vậy là mình tra cứu và trong phạm vi bài viết này, mình sẽ tóm những khái niệm về rủi ro ngân hàng trong phạm vi hiểu biết của mình. Haha học thi CFA chả liên quan gì nhiều về phân tích rủi ro ngân hàng đâu!!!

1. Basel Accord là gì
2. Các chỉ số cơ bản xem xét rủi ro của ngân hàng
3. Thế nào là rủi ro và đo lường ra sao? Value at Risk (VaR)
4. Có phải lãi suất huy động tiền gửi của ngân hàng càng cao thì càng rủi ro

1. Basel Agreement: Basel Accord là gì?
Trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế 2008 tại Mỹ, các ngân hàng cho vay các khoản nợ dưới chuẩn đảm bảo bằng bất động sản rủi ro. Khi người dân phá sản, các ngân hàng mất tiền và dẫn đến phá sản. Các ngân hàng có các tiêu chuẩn về rủi ro khác nhau, nhất là các ngân hàng ở các quốc gia khác nhau. Năm 2009, các thống đốc ngân hàng của các central bank (Basel Committee) của G20 và các nền kinh tế lớn thống nhất xúc tiến Hiệp Ước Basel. Mục đích nhằm đưa ra tiêu chuẩn thống nhất cho ngành ngân hàng về việc quản lý rủi ro.
Hiệp ước Basel (Basel Accords) có 3 phiên bản: Basel I, Basel II, Basel III được đưa ra theo thời gian. Phiên bản sau bao gồm và hoàn thiện phiên bản trước.
Hiện tại, Hiệp Định Basel phiên bản Basel II đang được triển khai tại Việt Nam. Hiệp định Basel III đã được hoàn thành nhưng thời gian dự kiến bắt đầu áp dụng từ năm 2022 vì cần dành thời gian cho các ngân hàng chuẩn bị.

Basel I, II và III đều có 3 Pillars (3 hạng mục chính):
The first pillar: Minimum capital requirements
Hạng mục này yêu cầu về tỷ lệ vốn đảm bảo CAR tối thiểu. RWA phải được tính theo Value at Risk (VaR). Mục đích tạo ra các chỉ số chung để tiện đánh giá, kiểm soát các ngân hàng khác nhau theo cùng bộ tiêu chuẩn.
The second pillar: Supervisory review
Hạng mục này đòi hỏi ngân hàng phải có hệ thống quản lý và framework quản lý rủi ro. Đồng thời phải có cơ chế giám sát chặt chẽ rủi ro của chính ngân hàng này.
The third pillar: Market discipline
Hạng mục này yêu cầu ngân hàng phải công bố thông tin tài chính liên quan đến rủi ro của ngân hàng cho thị trường. Thông tin công bố thị trường và thông tin trình lên hội đồng quản trị phải như nhau. Mục đích là tạo thuận lợi cho cơ quan quản lý, người gửi tiền, thị trường chứng khoán giám sát các ngân hàng.

2. Các chỉ số cơ bản xem xét rủi ro của ngân hàng
Tier 1 Capital: Là vốn để ngân hàng duy trì hoạt động khi có lỗ xảy ra. Tier 1 Capital mà lớn hơn loss, thì ngân hàng vẫn tiếp tục hoạt động. Nếu Tier 1 Capital mà nhỏ hơn loss, thì ngân hàng phải đóng cửa và thanh lý.
Tier 2 Capital: Khi có lỗ xảy ra và vượt quá khả năng chống chịu của Tier 1, ngân hàng sẽ phải ngưng hoạt động. Lúc này ngân hàng liquidate hoặc winding up (đại khái là thanh lý). Lúc này, những nguồn tiền cuối cùng còn lại để trả nợ là Tier 2 Capital.
Risk-weighted assets: Tổng giá trị các tài sản rủi ro được tính theo phương pháp bình quân gia quyền. RWA thể hiện giá trị của các tài sản trong diện rủi ro của ngân hàng.
Ngân hàng huy động tiền gửi và lấy tiền gửi này để cho vay. Không phải các khoản vay nào ngân hàng cũng có thể thu hồi được, đôi khi bị mất trắng hoặc thu hồi 1 phần. Ngân hàng sẽ tính tổng từng khoản tiền đã cho vay nhân với mức độ rủi ro, giá trị này Risk-weight assets. Trên thực tế, Risk-weighted assets sẽ được tính theo nguyên lý giản lược mình trình bày như phức tạp hơn.
Capital Adequacy Ratio – CAR/ Capital-to-risk weighted assets ratio (CRAR) nói văn vẻ chỉ số thể hiện sự ổn định và hiệu quả của các ngân hàng trên thế giới. CAR càng cao thì độ đảm bảo tiền gửi tiết kiệm càng cao.
Capital Adequacy Ratio = (Tier 1 Capital + Tier 2 Capital) / Risk-weighted Assets​
Chỉ số CAR được dùng chủ yếu trong Pillar 1 của Basel II. Hiện nay các ngân hàng chưa đạt chuẩn Basel II đều chủ yếu gặp khó khăn ở hạng mục này. Các khoản nợ và nợ khó thu hồi quá lớn, trong khi vốn góp và lợi nhuận nhỏ, dẫn đến tỷ lệ CAR thấp. Các ngân hàng đang đua nhau phát hành cổ phiếu để tăng Tier 1 Capital và phát hành trái phiếu để tăng Tier 2 Capital.

3. Thế nào là rủi ro và cách ngân hàng đo lường rủi ro?
Theo nguyên tắc trong Basel Accord – Pillar 1, rủi ro phải được tính toán và thể hiện dưới dạng Value At Risk. Nghĩa là phải đưa ra mức lỗ tối đa với 1 độ tin cậy (ví dụ 99%) trong 1 khoảng thời gian xác định. Mình sẽ nói rõ hơn về cách tính Value at Risk trong phần bài viết khác.

4. Lãi suất tiền gửi cao có đồng nghĩa rủi ro cao?
Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần tách biệt 2 vấn đề: Lãi suất tiền gửi và mức độ rủi ro.

Lãi suất tiền gửi phụ thuộc vào demand and supply tiền đối với ngân hàng đó. Nếu demand của ngân hàng lớn, họ sẽ buộc phải tăng lãi suất để hấp dẫn nhà đầu tư gửi tiền vào. Khi lãi suất tiền gửi quá cao so với các ngân hàng khác, chúng ta sẽ đặt câu hỏi do đâu họ cần nhiều tiền đến nỗi chấp nhận chi phí lãi suất quá cao (i); đồng thời, đặt câu hỏi vì sao có ít người sẵng sàng gửi đến nỗi ngân hàng phải trả lãi suất cao để hấp dẫn người gửi (ii). Nhưng kết luận là họ rủi ro thì hoàn toàn chưa đủ dữ kiện. Chúng ta nên trả lời 2 câu hỏi trên mới có thể đưa ra kết luận.

Mức độ rủi ro, như đã đề cập ở trên, chúng ta cần quan tâm các chỉ số như: Chỉ số Capital Adequacy Ratio, Credit rating của các tổ chức đánh giá tín nhiệm, tình hình kinh doanh của ngân hàng,…
Tiêu biểu là VPBank và Techcombank là 2 ngân hàng có lãi suất huy động tiền gửi cao, động thời, đã được xét duyệt Basel II, các chỉ số đều tương đối tốt so với các ngân hàng khác.

Mình có đam mê về management consulting, chủ yếu về các chủ đề problem-solving approach in business, đầu tư PE/VC và to-go-market. Bạn nào làm về quản trị rủi ro ngành ngân hàng mình rất hy vọng mời coffee, please contact me via 2015phuong@gmail.com.

Thỉnh thoảng bạn xem Tivi và nghe tin cái ngân hàng tài trợ cho đội bóng bạn yêu thích bị phạt cả trăm triệu USD vì thao túng lãi suất LIBOR. Nghe hoài, nhưng chả hiểu?

LIBOR là gì? Thao túng LIBOR là làm gì? Tại sao thao túng LIBOR chi để bị phạt? Ủa mà tại sao phạt nặng thế, sao không để cho họ thao túng, kệ họ?

Mình sẽ giải thích chi tiết.

1. LIBOR là gì?
Ngân hàng thương mại làm nhiệm vụ chính là nhận tiền gửi (deposit) và cho debtor vay. Có những lúc, nhiều người đồng loạt rút tiền, mà ngân hàng không còn nhiều dự trữ. Lúc này có 2 nguồn mà commercial bank sẽ huy động: 1. Từ ngân hàng trung tâm (Central Bank); 2. Từ ngân hàng thương mại khác.
LIBOR chính là lãi suất liên ngân hàng mà các ngân hàng thương mại lớn ở London cho vay lẫn nhau. LIBOR: London Inter Bank Offered Rate.

2. Tầm quan trọng của LIBOR
Tại Bắc Mỹ, Châu Âu, Nhật Bản, đây là nơi thị trường tài chính rất đã phát triển. Các khoản vay từ vay mua nhà, vay học đại học, vay mua ô tô, thị trường money market, thị trường vốn đều tính lãi suất thả nổi dựa trên LIBOR. Interest Rate = LIBOR + Credit spread.
LIBOR biến động theo ngày phụ thuộc thị trường, khoảng chênh lệch Credit spread được xác định lúc bạn vay và được fixed trong thời gian bạn vay. Credit spread depends on how creditworthy you are.

Ví dụ, bạn vay tiền đóng học phí HBS là 1 tỷ VND từ HSBC tại Mỹ cho năm đầu tiên, số tiền lãi ngân hàng hàng tháng là: I = LIBOR + 3%. Nếu LIBOR thay đổi thì số tiền lãi bạn phải trả sẽ biến động theo. Tuy nhiên, bạn muốn giảm rủi ro của lãi suất biến động, bạn tham gia mua công cụ phái sinh Derivatives với MECE DERIVATIVE (tôi) là SWAP. Hợp đồng SWAP này giúp bạn nhận LIBOR + 3% và trả lại lãi suất cố định 10% với notional principal là 1 tỷ VND. Bạn sau đó
Giả sử, LIBOR = 8%. Tôi trả bạn số tiền là [(8% + 3%) – 10%]x 1 tỷ = 10 triệu VND. Nếu LIBOR thấp xuống còn LIBOR = 6%, bạn trả tôi số tiền 10 triệu.
=> Cả 2 tình huống, bạn chỉ việc trả lãi suất cố định 10% cho HSBC, LIBOR tăng thì MECE DERIVATIVE bù cho bạn, LIBOR thấp thì tôi hưởng.

Cơ chế tính lãi suất dựa trên LIBOR giúp ngân hàng thương mại giảm thiểu rủi ro bằng cách tách bạch rủi ro money market và rủi ro của cá nhân vay tiền, và tranfer money market risk to debtors.

3. Cơ chế tính toán LIBOR?
LIBOR được niêm yết với 5 loại tiền tệ: USD, GBP, EUR, JPY, CHF. Ứng với mỗi tiền tệ, có 7 kỳ hạn (over night, 1 week, 1 month, 2 months, 3 months, 6 months, 12 months). Kỳ hạn càng dài, rủi ro càng cao, lãi suất mostly là càng cao. => Mỗi ngày ICE Benchmark Administration (IBA) sẽ công bố 35 loại LIBOR này.

Hàng ngày, vào lúc 11 A.M giờ London, Thomson Router sẽ được các ngân hàng lớn (bank panels: tối thiểu 8 banks, tối đa 16 banks) thông báo lãi suất dự kiến mà họ có thể vay thêm được từ các ngân hàng khác ở thời điểm hiện tại. Nghe đến đây là thấy có kẽ hở kiếm chát rồi. OK!.

Sau khi thu thập đầy đủ, với mỗi loại LIBOR, Thomson Routers xếp LIBOR từ thấp đến cao. Bỏ 25% LIBOR thấp nhất, bỏ 25% cao nhất. Còn lại 50% ở giữa => Lấy trung bình cộng 50% này => Tính ra từng LIBOR.

4. Vì sao Barcley thao túng LIBOR?
Có nhiều ngân hàng, với nhiều động cơ khác nhau. Mình sẽ tập trung vào case khủng nhất là ngân hàng Barclays.
Cái này cũng bắt nguồn từ khủng hoảng tài chính 2008-2009, đạo luật Glass Steagall Act of 1933 được phá bỏ. Đạo luật này hạn chế việc ngân hàng thương mại dùng deposit của khách hàng đầu tư vào các hạng mục rủi ro, trong đó có mục cấm tham gia mảng investment bank. Việc phá bỏ đạo luật này cho phép sáp nhập ngân hàng thương mại và Investment Banking (mình không dịch từ này được). Barclays đã thâu tóm và sáp nhập một số công ty mảng investment bank, asset management, trading derivatives,…

Barclays đã thừa nhận 2 việc liên quan manipulate LIBOR:
1. Rate manipulate: Nhằm kiếm lời và giảm lỗ từ bộ phận trading derivatives. Ví dụ hoạt động SWAP Interest Rate mình ví dụ ở trên.
2. Low balling LIBOR: Nhằm che giấu việc yếu kém về tài chính so với các ngân hàng thương mại đối thủ. Khi họ cố ý submit lãi suất thấp hơn thực tế giao dịch.
Khi bạn huy động tiền, bạn sẽ huy động những nguồn có lãi suất từ thấp nhất, đến cao nhất. Khi bạn sẵng sàng trả mức lãi suất cao, nghĩa là bạn không còn afford được nguồn vốn lãi suất thấp nửa và bạn cũng đang cần tiền tiếp.

LIBOR không thể dễ dàng bị manipulate bởi 1 ngân hàng, đó là sự cấu kết giữa một số ngân hàng trong Panel Banks submit lãi suất cho Thomson Routers.

Bài viết này, mình chỉ bàn về những khái niệm cơ bản, trên thực tế việc thao túng LIBOR và tính toán derivate để kiếm lời từ LIBOR phức tạp hơn nhiều. Các bạn derivative trader tham gia vào việc manipulate này toàn là dân Ivy League có backgound về math và engineering.

Các bạn có thể tham khảo case study của Harvard: Barclays and the LIBOR Scandal. Nên mua Case giá 8 USD trên trang của HBR. Bạn nào muốn xin case và giao lưu thì liên lạc qua email 2015phuong@gmail.com. Case là bản quyền của HBR nên mình không thể để tải public.

Vào thời điểm mình tốt nghiệp FTU, mình có nhiều bạn theo nghề môi giới chứng khoán. Thời điểm này ở khối ngành kinh tế, các bạn giỏi, GPA cao hay chọn chương trình Management Trainee, Marketing hay các công việc ở back office mà sinh viên nghe qua rất sang chảnh. Ngành tài chính cũng không ngoại lệ, các bạn sinh viên ngại những việc liên quan đến sales vì định kiến rằng việc này phải hạ mình và mang lại giá trị không cao cho bản thân (thu nhập) và khách hàng.

Ở phạm trù bài này, mình sẽ tập trung nói về việc sự cố gắng của các bạn môi giới mang lại giá trị gì cho xã hội.

Đối với chính bạn môi giới và công ty, công việc này giúp các bạn broker phát triển các kỹ năng, kiến thức về ngành. Đồng thời, mang lại doanh thu để nuôi công ty gồm các bạn sang chảnh ngồi ở backoffice.

Công việc của các bạn giúp phát triển thị trường chứng khoán, thông qua đó giúp phát triển nền kinh tế.

1. Phân bổ rủi ro
Khi Vinamilk xây dựng nhà máy sữa mới, việc này mang đến lợi nhuận trong tương lai và rủi ro. Vinamilk phát hành thêm cổ phiếu. Khi các bạn môi giới bán thành công các cổ phiếu phát hành mới này, rủi ro của Vinamilk được chia sẽ, cũng như lợi nhuận. Việc này khuyến khích việc đầu tư mới, giúp tăng trưởng kinh tế, tạo thêm nhiều công ăn việc làm.

2. Phân bổ nguồn lực hiệu quả cho nền kinh tế
Các bạn môi giới giúp kết nối nguồn vốn và những doanh nghiệp cần vốn. Giúp kết nối tiền nhàn rỗi và cơ hội đầu tư. Các bạn môi giới thuyết phục bác Bảy lấy tiền nhàn rỗi từ bán bò, để mua cổ phiếu Vinamilk. Nguồn vốn nhàn rỗi được tài trợ cho Vinamilk. Vinamilk có vốn lại tiếp tục mua bò từ bác Bảy. Nguồn vốn sẽ được phân bổ vào các công ty tốt, thay vì để tiền được chôn ở đầu giường hay tiêu xài hoang phí.

3. Tăng tính minh bạch cho thị trường vốn (Equity)
Các nhà môi giới tìm kiếm các cổ phiếu tốt để giới thiệu nhà đầu tư/ đầu cơ. Cơ chế này khiến dòng vốn chảy vào các công ty sử dụng vốn hiệu quả, thay vì chảy vào các công ty không sử dụng vốn hiệu quả. Những sự biến động về kinh doanh, quản lý, thông tin doanh nghiệp sẽ được các bạn môi giới cập nhật và cung cấp cho nhà đầu tư. Với thông tin lớn, các bạn môi giới sẽ navigate nguồn vốn vào những công ty làm ăn tốt, hứa hẹn mang lại nhiều lợi nhuận. Việc này duy trì tính minh bạch và khuyến khích các nhà đầu tư rót thêm vốn vào thị trường vốn.

4. Tách biệt giữa Quyền Sở Hữu và Quản Lý
Thị trường chứng khoán giúp tách biệt giữa việc sở hữu và việc quản lý.
Việc tách biệt mang lại lợi ích gì?
Giả sử bạn là chủ một trang trại nuôi bò sữa và chuyên bán sữa cho Vinamilk. Một ngày nọ, Vinamilk phát sinh thêm nhu cầu sữa, một mình bạn không thể có số tiền lớn để mở rộng. Việc có thêm nhà đầu tư giúp bạn có nguồn vốn và giảm rủi ro.
Hôm sau, Vinamilk yêu cầu về kiểm định chất lượng sữa. Với khả năng của bạn, bạn không thể handle hiệu quả một trang trại quá lớn và yêu cầu về chất lượng. Lúc này, bạn sẽ thuê người quản lý.
Một hôm nọ, bạn lấy vợ và cần đi du lịch xa một thời gian. Bạn cảm thấy nhẹ nhõm vì đã có nhà quản lý hỗ trợ.
Việc tách biệt sở hữu và quản lý giúp:
– Tăng tính chuyên môn hóa của đội ngũ quản lý
– Dễ dàng huy động nguồn vốn
– Dễ dàng thoái vốn mà không ảnh hưởng đến tính hoạt động liên tục của doanh nghiệp
– Hiệu quản kinh doanh được thị trường giám sát và phản ánh qua giá (at least in long-term)

Tài sản tài chính/ Financial asset là gì?

Nếu chia theo cách MECE, tài sản có 2 loại là tài sản thực (Real asset) và tài sản tài chính (Financial asset).
Tài sản thực: là những tài sản được hình thành bằng năng lực sản suất ví dụ đất đai, nhà xưởng, máy móc, bằng sáng chế, tri thức, nguồn nhân lực, kiến thức, dịch vụ,….
Tài sản tài chính: là những quyền đối với các khoản thu nhập tạo ra từ tài sản thực.
Ví dụ: Tuy bạn không thể sở hữu cả một công ty, bạn có thể mua cổ phần 0.01% của Vinamilk. Đây là tài sản tài chính, vì bạn có quyền sở hữu thu nhập hàng năm 0.01% của Vinamilk.

Tiền có phải là tài sản tài chính hay không?

Bạn cầm tờ 500.000 VND. Cái bạn sở hữu không chỉ là tờ giấy có in hình Bác Hồ. Cái bạn sở hữu là quyền mua bất thì thứ gì mà có giá trị tương đương 500.000 VND. Quyền này được đảm bảo bằng uy tín của Nhà Phát Hành là Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam đại diện cho Chính Phủ Việt Nam. Do đó, tiền là tài sản tài chính.

Một tài sản có thể vừa có giá của tài sản thực vừa có giá trị tài sản tài chính. Ví dụ: Vàng. Vàng vừa là trang sức, dùng trong ngành điện tử, công nghiệp,… đồng thời vàng cũng là vật lưu trữ giá trị và có thể dùng để giao dịch hoặc quy đổi ra tiền.

Tài sản tài chính có vô số loại, trong ngành Đầu Tư Tài Chính thì chúng ta mention 3 loại chính:
1. Fixed Income
2. Equity
3. Derivatives

1. Fixed-income là các loại tài sản tài chính mà bạn được committed là được trả khoản tiền xác định, với timeframe xác định. Ví dụ bạn cho vay, tờ giấy vay là tài sản tài chính loại Fixed Income. Người vay/ Debtor hứa là trả bạn 1 số tiền xác định, với thời gian xác định.
2. Equity là tài sản tài chính mà bạn không được confirmed là nhận được fixed amount of return. Rủi ro hơn Fixed Imcome. Ví dụ bạn vốn góp kinh doanh, lời ăn, lỗ chịu.
3. Derivatives là tài sản tài chính, mà giá trị của nó phát sinh từ sự thay đổi giá trị của tài sản tài chính khác. Ví dụ: Quyền chọn mua/ bán, đặt cược hoán đổi rủi ro, đặt cược hoán đổi lãi suất,….
Giả sử, hôm nay cổ phiếu Vinamilk là 126.400 VND/ share. Call Option: Bạn có quyền chọn mua với giá 136.400 VND/ share. Lúc này giá trị nếu bạn thực hiện quyền chọn này là âm, lổ 10.000 VND/ share. Sau 1 năm, giả sử VNM tăng giá lên 146.400 VND/ share, thì giá trị của Call Option này đã tăng.

Ngoài ra còn có vô số loại tài sản tài chính khác như giấy tờ có giá, phiếu bảo lãnh, cam kết,…

Giá cả của tài sản tài chính

Giá cả của tài sản tài chính phụ thuộc vào giá trị mà số đông gán cho nó (cung/ cầu). Giá cả này thay đổi theo từng thời điểm. Những phương pháp định giá mà các trường giảng dạy thể hiện cách tư duy của giới trí thức estimate về giá cả của tài sản tài chính. Dĩ nhiên, là nó không phản ánh chính xác hoàn toàn giá cả, vì trên thị trường có nhiều người mua hoặc bán không quan tâm đến các phương pháp định giá này.

Thị trường chứng khoán đầy biến động do đâu

Đây là cách mình lý giải theo quan điểm cá nhân.

Mình tạm gọi 2 nhóm: Trí thức và phi trí thức. Nhóm trí thức hiểu lý thuyết và các cách định giá mà họ cho là hợp lý. Nhóm phi trí thức họ không quan tâm cách định giá, họ mua theo các động lực khác (ví dụ nhóm chat, tin tức, tâm linh,…). Khi thị trường được dẫn dắt bởi nhóm Trí thức, giá cả sẽ bám theo các cách định giá của nhóm trí thức. Khi thị trường bị dẫn dắt bới nhóm phi trí thức, giá sẽ quá cao hoặc quá thấp khác xa so với các cách định giá hàn lâm. Lúc này, nhóm Trí thức cũng cảm thấy hoang mang và FOMO theo nhóm phi trí thức. Sau đó, nhóm phi trí thức không cảm thấy “dễ ăn” nửa. Nhóm phi trí thức rút dần, để lại sân chơi cho nhóm Trí thức, lúc này giá cả bám theo cách định giá truyền thống của nhóm Trí thức. Chu kỳ lại lặp đi lặp lại.

Free Cash Flow ra đời để làm gì?
– Để định giá doanh nghiệp
Để định giá doanh nghiệp, stake holder (Creditor và Shareholder) ngoài quan tâm đến lợi nhuận trên Income Statement hàng năm. Họ còn quan tâm Free Cash Flow. Free Cash Flow là dòng tiền thật sự available mà Creditor và Share Holder có thể lấy.

Net Income: Là lợi nhuận sau khi trừ chi phí và các loại thuế

Free Cash Flow to Firm: Là dòng tiền available để trả nợ cho Creditor hoặc để chia cho Shareholder mà không ảnh hưởng đến việc kinh doanh của công ty.

Free Cash Flow to Equity: Là dòng tiền FCFF sau khi trừ đi phần nghĩa vụ trả lãi cho Creditor, lúc này nếu FCFE dương thì Share holder có thể lấy mà không ảnh hưởng đến tính liên tục của công ty.

Tại sao không lấy Net Income để tính vào công thức Discounted Cash Flow?
Tại vì có nhiều yếu tố làm sai lệch giữa Free Cash Flow và Net Income:

Depreciation và Amortization: Có những tài sản lớn, năm đầu tiên bạn phải ứng tiền trả cho nhà cung cấp. Nhưng bạn không được phép ghi nhận nguyên cục tiền này vào chi phí, mà phải chia đều/ không đều cho các năm sau. Việc này dẫn tới hệ quả: Năm đầu tiên mất nhiều tiền, nhưng Net Income cao. Các năm sau đâu phải trả tiền cho nhà cung cấp, nhưng vẫn phải ghi nhận chi phí, làm Net Income giảm.
Ghi nhận doanh thu bán hàng vs Khách hàng trả trước/ trả sau
Ghi nhận chi phí vs Tiền trả nhà cung cấp trước/ trả sau
Nghĩa vụ thuế: Thuế được hoạch toán vào cuối năm. Nhưng thời điểm hạch toán thuế để tính Net Income và thời điểm chi tiền thuế là khác nhau.

Định giá công ty bằng phương pháp Discounted Free Cash Flow

Mục đích cuối cùng của nhà đầu tư mất thời gian ngồi tính Free Cash Flow là để tìm ra Present Value của doanh nghiệp. Họ lấy giá trị tương lai của dòng tiền và chiết khấu về hiện tại.
Mấu chốt của sự định giá hiệu quả: Là định giá hợp lý. Chứ chẳng phải áp dụng máy móc công thức trên mạng một cách rập khuôn mà không hiểu bản chất và assumption của tác giả công thức.

The questionable assumption:
Doanh nghiệp hoạt động liên tục mãi mãi: Cái này phải coi lại. Đối với tôi, tôi lấy Max là 15 năm đối với doanh nghiệp có business moat rõ ràng.
(*) Moat là hào nước bảo vệ quanh pháo đài. Ý ở đây muốn nói lợi thế cạnh tranh bền vững/ sustainable competitive advantages. Lợi thế: Cái mình làm tốt. Cạnh tranh: Cái mình làm tốt hơn so đối thủ và được khác hàng accept. Bền vững: Có thể duy trì lâu dài và khó sao chép.

Tốc độ tăng trưởng cố định: Cái này là bậy hết sức bậy. Những năm đầu, còn nhỏ dễ tăng trưởng, đối thủ lớn không care, tập khách hàng dễ dãi được khai thác. Những năm sau, đối thủ thay đổi chính sách. Khách hàng dễ khai thác cạn, phải chuyển sang khách hàng khó hơn, chi phí acquire khách hàng mới cao. Doanh thu càng lớn, càng khó đạt hệ số tăng trưởng cao về vợi nhuận. Không có gì đảm bảo: The bigger you are, the more margin you will get.

Và còn nhiều yếu tố nửa. Trên thực tế, chủ đầu tư, chủ doanh nghiệp định giá doanh nghiệp bằng những phép tính đơn giản nhưng hợp lý về nguyên tắc đầu tư. Chứ không phải tính detailed máy móc như bài thi CFA. Kiểu tính này mình thấy chỉ dành cho thạc sĩ làm luận hoặc dân tài chính làm thuê.

Với quan điểm cá nhân của mình, là một risk adverse, mình tính giá công ty Private Equity tại thị trường Việt Nam, mình đầu tư và tính bằng DCF như sau:
1. Dự tính số năm mình nghĩ là high chance to make profit. Có thể là chu kỳ kinh doanh của ngành/ sản phẩm. Công ty mới và không có moat: 5 năm. Công ty có moat: 10-15 năm. Công ty mà đốt tiền không biết chắc chắn hồi kết thì né. End Game!!!
2. Dự kiến lợi nhuận và tăng trưởng lợi nhuận trong các năm
3. Xác định lãi suất hoàn vốn nội bộ. Mình lấy lãi suất tiền gửi ngân hàng cao nhất x2. Vì mình đầu tư Private Equity lại thị trường Emerging Việt Nam thì lãi suất vậy là thấp
4. Xác định số công sức tư vấn hỗ trợ mà mình sẽ bỏ ra. Tính tiền tư vấn và quản lý: Total consulting cost = Hour x Salary/ Hour
5. Tính toàn dòng tiền theo số năm và lợi nhuận dự kiến dàn trãi trong các năm này, chiết khấu lãi suất hoàn vốn nội bộ. Bước 5 này là bài toán học sinh lớp 8. Quan trọng là bước 1 – 4.