Mô hình GARCH

Mô hình GARCH là gì?

Mô hình GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) do Bollerslev phát triển năm 1986, là mô hình ước lượng biến động có điều kiện của chuỗi thời gian tài chính, cho phép phương sai sai số thay đổi theo thời gian và phụ thuộc vào các giá trị quá khứ. Mô hình này đặc biệt hữu ích trong việc dự báo biến động giá cổ phiếu, tỷ giá, lãi suất - những yếu tố cốt lõi trong quản trị rủi ro thị trường của ngân hàng theo quy định tại Thông tư 41/2016/TT-NHNN và các chuẩn mực Basel II/III mà NHNN Việt Nam đang áp dụng.

Đặc điểm

• Gồm hai phương trình: phương trình trung bình và phương trình phương sai có điều kiện với tham số α (ARCH) và β (GARCH).
• Điều kiện dương: α + β < 1 đảm bảo chuỗi dừng và hội tụ.
• Phương sai dài hạn (long-run variance) tính bằng ω/(1-α-β), phản ánh mức biến động cân bằng.
• Các biến thể phổ biến: EGARCH, GJR-GARCH, GARCH-M phù hợp với hiệu ứng đòn bẩy và bất đối xứng của thị trường Việt Nam.

Ví dụ

Ngân hàng ACB muốn ước lượng VaR 1 ngày cho danh mục chứng khoán kinh doanh trị giá 2.000 tỷ đồng. Bộ phận rủi ro ước lượng mô hình GARCH(1,1) trên chuỗi lợi nhuận 3 năm của VN-Index, thu được α=0,08, β=0,89, phương sai dài hạn 0,0004. Biến động dự báo ngày hôm sau khoảng 1,2%, từ đó tính VaR 99% khoảng 55 tỷ đồng để báo cáo Hội đồng ALCO hàng tuần.