Bài 3: Đo lường Rủi ro (3.3)

A. Các khái niệm cốt lõi

Thuật ngữ	Giải thích
Biến động (Volatility)	Mức độ dao động của giá cả hay lợi suất theo thời gian. Thường đo bằng Độ lệch chuẩn ($\sigma$).
Beta ($\beta$)	Độ đo độ nhạy của mức sinh lời chứng khoán đối với mức sinh lời của danh mục thị trường.
Mức bù rủi ro (Risk Premium)	Phần lợi suất dôi thêm mà nhà đầu tư yêu cầu để chấp nhận rủi ro ($E(r)-R_f$).

B. Công thức quan trọng

1. Phương sai mẫu (Dựa trên dữ liệu quá khứ)

$${\sigma }^2=\frac{\sum _{t=1}^n(R_t-\overline{R}{)}^2}{n-1}$$

2. Độ lệch chuẩn

$$\sigma =\sqrt{{\sigma }^2}$$

3. Beta cổ phiếu $i$

dùng để đo rủi ro hệ thống:

$${\beta }_i=\frac{Cov(R_i,R_M)}{{\sigma }_M^2}$$

C. Nội dung chính

1. Định lượng rủi ro bằng Thống kê quá khứ

• Sử dụng chuỗi dữ liệu lịch sử để tính Phương sai và Độ lệch chuẩn.
• Độ lệch chuẩn càng cao $\to$ Biên độ dao động giá càng lớn $\to$ Khả năng thua lỗ (hoặc lãi lớn) càng cao.

2. Định lượng rủi ro với Mức sinh lời dự kiến

• Xây dựng các kịch bản tương lai (Tốt, Trung bình, Xấu) và gán xác suất cho chúng.
• Tính kỳ vọng và phương sai dựa trên các kịch bản này (như đã học ở Chương 2).

3. Beta và Rủi ro Hệ thống

• Độ lệch chuẩn ($\sigma$) đo Tổng rủi ro.
• Beta ($\beta$) chỉ đo Rủi ro hệ thống.
• Trong một danh mục đa dạng hóa tốt, nhà đầu tư chỉ quan tâm đến Beta, vì rủi ro riêng biệt đã bị triệt tiêu.

D. Lưu ý đặc biệt / Case Study

• Case Study: Cổ phiếu Điện nước có $\sigma$ thấp và $\beta <1$ (Rủi ro thấp). Cổ phiếu Công nghệ/Start-up có $\sigma$ cao và $\beta >1$ (Rủi ro cao).
• Lưu ý: Dữ liệu quá khứ không đảm bảo tương lai. Một công ty có biến động thấp trong quá khứ có thể trở nên cực kỳ rủi ro nếu môi trường kinh doanh thay đổi đột ngột (Thiên nga đen).