Rủi ro trong đầu tư nghĩa là gì

Hỏi một người mới bước vào thị trường rằng rủi ro là gì, câu trả lời gần như luôn giống nhau: rủi ro là khả năng mất tiền.

Câu đó không sai. Vấn đề là nó không dùng được vào việc gì. Nó không cho biết mất bao nhiêu, mất trong bao lâu, và quan trọng nhất là mất rồi có lấy lại được không.

Bài này mở đầu chuỗi "Định lượng rủi ro". Nó trả lời một câu hỏi duy nhất: rủi ro là cái gì, cụ thể tới mức đo được bằng con số. Người đọc không cần biết trước công thức thống kê nào, vì mọi thước đo trong bài đều được tính tay trên một ví dụ nhỏ trước khi viết thành công thức.

Hai thứ khác hẳn nhau bị gọi chung một tên

Hai người mở bảng theo dõi vào cùng một buổi sáng. Cả hai đều thấy khoản đầu tư của mình đang âm 30%.

Người thứ nhất nắm cổ phiếu của một doanh nghiệp vẫn bán hàng đều, vẫn thu tiền về, vẫn trả nợ đúng hạn. Giá giảm vì cả thị trường đang giảm.

Người thứ hai nắm cổ phiếu của một doanh nghiệp vừa mất khách hàng lớn nhất. Dòng tiền kinh doanh âm ba quý liên tiếp, và khoản vay đến hạn phải xin giãn.

Trên bảng điện, hai con số giống hệt nhau. Nhưng chúng là hai thứ hoàn toàn khác nhau, và gọi cả hai bằng một chữ "rủi ro" là nguồn gốc của phần lớn quyết định sai.

Loại thứ nhất: biến động

Biến động là chuyện giá dao động lên xuống quanh một mức nào đó. Doanh nghiệp không đổi, chỉ có giá mà người khác sẵn sàng trả cho nó là đổi.

Khoản lỗ do biến động là khoản lỗ trên giấy. Nó chỉ mất đi nếu giá quay lại. Không có gì bảo đảm chuyện đó xảy ra với một mã cụ thể, và cũng không ai biết trước là bao lâu.

Loại thứ hai: mất vốn vĩnh viễn

Mất vốn vĩnh viễn là khi cái đứng sau tờ cổ phiếu hỏng thật. Doanh nghiệp mất khả năng thanh toán, hoặc bị huỷ niêm yết, hoặc phát hành thêm quá nhiều cổ phiếu mới khiến phần sở hữu của cổ đông cũ bị pha loãng tới mức gần như không còn ý nghĩa.

Khoản lỗ này không có đường quay lại, vì thứ tạo ra giá trị đã biến mất chứ không phải đang tạm bị định giá thấp.

Vì sao phân biệt hai loại lại quan trọng đến thế

Vì phép tính hồi vốn không đối xứng. Lỗ và lãi không bù trừ nhau theo tỷ lệ như trực giác mách bảo.

Giả sử bỏ ra 100 triệu đ. Giá giảm 30%, còn 70 triệu đ. Để về lại 100 triệu đ, phần còn lại phải tăng 30 triệu đ trên nền 70 triệu đ, tức tăng 42.9%.

Nếu giảm 50%, còn 50 triệu đ, thì phải tăng 100% mới về chốn cũ. Nếu giảm 90%, còn 10 triệu đ, thì phải tăng 900%.

Tổng quát hoá lại thành một công thức:

Mức tăng cần để hồi vốn = 1 ÷ (1 − Mức giảm) − 1

Đường cong này dựng đứng lên rất nhanh ở phía sau. Đó là lý do kỹ thuật khiến hai loại rủi ro không thể gộp làm một.

Với biến động, phần vốn còn lại vẫn gắn với một doanh nghiệp đang hoạt động. Với mất vốn vĩnh viễn, thứ đứng sau tờ cổ phiếu đã hỏng, nên thời gian trôi qua cũng không dựng lại được cái đã mất.

Nhầm hai loại với nhau sinh ra hai sai lầm ngược chiều. Người tưởng mọi cú giảm đều là hỏng thật sẽ bán tháo ngay lúc biến động mạnh, biến khoản lỗ trên giấy thành khoản lỗ đã thực hiện. Người tưởng mọi cú giảm rồi cũng hồi sẽ ôm mãi một thứ đã hỏng, chờ một sự phục hồi không bao giờ tới.

Bài này không đưa quy tắc hành động cho hai tình huống đó, vì phản ứng đúng phụ thuộc vào mục tiêu và khung thời gian của từng người. Việc của bài là làm rõ đây là hai câu hỏi khác nhau.

Câu chốt: biến động là câu hỏi "bao giờ giá quay lại", mất vốn vĩnh viễn là câu hỏi "có gì để quay lại không", và chỉ câu hỏi thứ nhất mới đo được bằng thống kê.

Một danh mục minh hoạ để có số thật mà tính

Phần còn lại của bài dùng số thật. Để làm được vậy cần một danh mục cụ thể.

Danh mục minh hoạ gồm ba mã niêm yết trên HOSE là FPT, HPG và VNM, mỗi mã chiếm một phần ba giá trị.

Mỗi quý một lần, danh mục được tái cân bằng. Nghĩa là mua bán để kéo ba tỷ trọng về đúng một phần ba như lúc đầu, vì giá ba mã chạy khác nhau nên tỷ trọng tự lệch đi theo thời gian.

Giai đoạn quan sát từ 05/09/2023 tới 28/08/2026, tức khoảng 3 năm hay chừng 740 phiên giao dịch.

Đây là danh mục dựng ra để có số liệu mà tính toán, không phải danh mục gợi ý và không phải khuyến nghị đầu tư dưới bất kỳ hình thức nào. Ba mã được chọn chỉ vì chúng thuộc ba ngành khác nhau và có lịch sử giao dịch đủ dài. Số liệu giá do FinLens tổng hợp từ dữ liệu giao dịch của HOSE.

Một chi tiết cần nói ngay để không ai đọc nhầm mục đích của bài. Trong giai đoạn này, danh mục minh hoạ tăng trưởng bình quân 4.82% một năm. Cùng giai đoạn, VNINDEX tăng 14.29% một năm.

Nói cách khác, danh mục này thua chỉ số khá xa. Điều đó không làm hỏng bài học, vì bài này bàn về cách đo rủi ro chứ không bàn về cách chọn cổ phiếu.

Câu chốt: mọi con số phía sau đều gắn với đúng danh mục này và đúng giai đoạn này, đổi một trong hai thứ đó là ra con số khác.

Đo biến động bằng độ lệch chuẩn

Trước khi động tới công thức, hãy lấy hai danh mục giả định và tính tay.

Danh mục A có lợi suất năm ngày liên tiếp là +1%, −1%, +1%, −1%, +1%.

Danh mục B có lợi suất năm ngày là +6%, −5%, +4%, −6%, +2%.

Cộng lại rồi chia năm, cả hai đều cho lợi suất bình quân +0.2% một ngày. Nhìn con số bình quân thì hai danh mục giống hệt nhau. Nhưng cảm giác của người nắm chúng thì khác nhau một trời một vực.

Cần một con số nói lên sự khác biệt đó. Cách làm gồm ba bước.

Bước 1. Lấy từng ngày trừ đi mức bình quân, ra độ lệch của ngày đó.

Danh mục A: 0.8, −1.2, 0.8, −1.2, 0.8.

Danh mục B: 5.8, −5.2, 3.8, −6.2, 1.8.

Bước 2. Bình phương từng độ lệch rồi lấy trung bình. Bình phương để các độ lệch âm không triệt tiêu độ lệch dương, vì lệch xuống cũng là lệch.

Danh mục A: (0.64 + 1.44 + 0.64 + 1.44 + 0.64) ÷ 4 = 1.20.

Danh mục B: (33.64 + 27.04 + 14.44 + 38.44 + 3.24) ÷ 4 = 29.20.

(Chia cho 4 chứ không phải 5 là quy ước khi tính trên mẫu quan sát. Với chuỗi dài hàng trăm ngày, chọn cách nào cũng gần như không đổi kết quả.)

Bước 3. Lấy căn bậc hai để đưa đơn vị về lại phần trăm.

Danh mục A: căn của 1.20 bằng 1.10% một ngày.

Danh mục B: căn của 29.20 bằng 5.40% một ngày.

Con số vừa tính gọi là độ lệch chuẩn, tức mức tản mát trung bình của lợi suất quanh giá trị bình quân của nó. Viết thành công thức:

Độ lệch chuẩn = căn bậc hai của [ Tổng bình phương độ lệch ÷ (Số quan sát − 1) ]

Một điều phải nói ngay, vì phần sau của bài sẽ quay lại đúng chỗ này. Bản thân phép tính trên không giả định gì cả, nó chỉ là phép đo độ tản mát của một dãy số. Nhưng khoảnh khắc ai đó dịch con số ấy thành một câu về xác suất, kiểu "khả năng lỗ quá mức này là bao nhiêu", thì họ đã mượn thêm giả định lợi suất tuân theo phân phối chuẩn. Mục "Giới hạn lớn nhất" bên dưới đo xem giả định đó sai tới đâu.

Câu chốt: độ lệch chuẩn biến câu "danh mục này nhấp nhô hơn danh mục kia" thành một con số so sánh được.

Quy về mức theo năm

Con số 1.10% một ngày khó hình dung. Người ta thường quy nó về mức theo năm để dễ đối chiếu với lãi suất tiết kiệm hay lợi suất kỳ vọng.

Cách quy đổi là nhân với căn bậc hai của số phiên trong năm. Thị trường Việt Nam có khoảng 252 phiên giao dịch mỗi năm, và căn bậc hai của 252 xấp xỉ 15.87.

Danh mục A: 1.0954% × 15.87 = 17.4% một năm.

Danh mục B: 5.4037% × 15.87 = 85.8% một năm.

(Phép nhân lấy con số chưa làm tròn ở bước 3. Nhân từ hai số đã làm tròn thành 1.10% và 5.40% thì lệch khoảng 0.1 điểm phần trăm, đủ để người đọc bấm máy tính lại thấy vênh.)

Vì sao nhân với căn bậc hai chứ không nhân thẳng với 252? Vì các ngày lệch theo hai chiều ngược nhau nên chúng triệt tiêu bớt lẫn nhau. Nếu mỗi ngày đều lệch cùng một chiều thì mới nhân thẳng.

Phép nhân này ngầm chứa một giả định: lợi suất hôm nay độc lập với lợi suất hôm qua. Thực tế thị trường có những giai đoạn biến động dồn cục, tức ngày giảm mạnh hay đi liền ngày giảm mạnh khác. Khi đó phép quy đổi này cho con số thấp hơn mức biến động thật của cả năm.

Với danh mục minh hoạ ba mã, độ lệch chuẩn quy theo năm là 20.48%. Chia ngược lại cho 15.87 ra mức theo ngày là 1.29%.

Đọc con số 20.48% như thế nào cho đúng? Nó không nói năm tới danh mục sẽ lãi hay lỗ bao nhiêu.

Nó nói rằng trong giai đoạn quan sát, lợi suất của danh mục tản quanh mức bình quân của chính nó với độ rộng trung bình chừng 20 điểm phần trăm. Muốn đổi độ rộng ấy thành một câu về xác suất, kiểu "khoảng hai phần ba số năm rơi vào khoảng này", thì phải mượn thêm giả định phân phối chuẩn.

Câu chốt: biến động quy theo năm là thước đo nhấp nhô, không phải thước đo lời lỗ, và nó chỉ mô tả quá khứ đã quan sát được.

Sụt giảm tối đa: thước đo mà người bình thường cảm nhận được

Độ lệch chuẩn có một nhược điểm về mặt tâm lý. Nó cộng gộp cả những ngày tăng vào phép đo, trong khi không ai gọi một ngày tăng mạnh là rủi ro.

Thước đo thứ hai gần với trải nghiệm thật hơn: sụt giảm tối đa, tức khoảng cách sâu nhất từ một đỉnh giá trị danh mục xuống đáy sau đó, trước khi danh mục lập đỉnh mới.

Với danh mục minh hoạ, sụt giảm tối đa trong 3 năm là −24.77%. Cùng giai đoạn đó, VNINDEX sụt sâu nhất −18.11%.

Nghĩa là đã có lúc mỗi 100 triệu đ trong danh mục chỉ còn 75.23 triệu đ. Áp công thức hồi vốn ở phần đầu bài: cần tăng 32.9% mới về lại đỉnh cũ.

Hai thước đo này nói hai chuyện khác nhau. Độ lệch chuẩn đo mức nhấp nhô trung bình của từng ngày và không quan tâm thứ tự các ngày.

Sụt giảm tối đa thì phụ thuộc hoàn toàn vào thứ tự. Mười ngày giảm 1% nằm liền nhau đào ra một cái hố sâu. Vẫn mười ngày ấy nhưng nằm rải rác xen kẽ ngày tăng thì gần như không để lại vết.

Chiều thứ hai của nó là thời gian phải nằm dưới đỉnh cũ, nội dung của bài thứ ba trong chuỗi.

Câu chốt: độ lệch chuẩn đo mức nhấp nhô, còn sụt giảm tối đa đo cái hố sâu nhất mà người nắm danh mục đã phải đi qua.

Giới hạn lớn nhất: lợi suất không phân phối chuẩn

Đây là phần quan trọng nhất của bài, và cũng là phần hay bị bỏ qua nhất.

Mọi phép tính ở trên đều ngầm mượn một mô hình gọi là phân phối chuẩn. Phân phối chuẩn là dạng phân bố hình chuông, trong đó phần lớn quan sát nằm gần giá trị trung bình và các giá trị cực đoan thì cực kỳ hiếm. Chiều cao người trưởng thành phân bố gần như vậy: rất nhiều người quanh mức trung bình, gần như không ai cao 2.5 mét.

Nếu lợi suất chứng khoán phân phối chuẩn thì mọi thứ rất gọn. Biết độ lệch chuẩn là biết luôn xác suất của mọi mức lỗ.

Vấn đề là nó không phân phối chuẩn. Và cách chứng minh dễ nhất là đi đếm.

Đếm thử trên dữ liệu thật

Lấy một mã trong danh mục minh hoạ là HPG, xét 499 phiên gần nhất tính tới ngày 28/08/2026, tức khoảng 2 năm giao dịch.

Trong quãng đó, độ lệch chuẩn lợi suất ngày của HPG là 1.74%, tương đương 27.62% quy theo năm.

Bây giờ đếm số phiên có mức biến động vượt quá một số lần độ lệch chuẩn, rồi đặt cạnh con số mà phân phối chuẩn dự báo cho đúng 499 phiên đó.

Ba dòng này nói ba điều khác nhau.

Ở ngưỡng 2 lần, thực tế và mô hình gần như khớp nhau. Với biến động vừa phải, phân phối chuẩn là một xấp xỉ dùng được.

Ở ngưỡng 3 lần, thực tế nhiều gấp gần 9 lần dự báo. Còn ở ngưỡng 4 lần, mô hình nói gần như không bao giờ xảy ra, thực tế có 4 phiên.

Hiện tượng này gọi là đuôi dày: phần rìa của phân bố thực tế mập hơn hẳn phần rìa của hình chuông lý thuyết.

Có một con số tóm tắt độ dày ấy, gọi là độ nhọn vượt chuẩn. Nó được dựng sao cho phân phối chuẩn có giá trị đúng bằng 0. Số dương nghĩa là đuôi dày hơn hình chuông, và số càng lớn thì đuôi càng dày.

Danh mục minh hoạ ba mã có độ nhọn vượt chuẩn 5.65. Danh mục sáu mã ở bảng phía sau, tính trên cùng giai đoạn, cho 6.50.

Ở đây có một chỗ rất dễ đọc nhầm. Nhiều tài liệu nêu độ nhọn theo cách tính thô, trong đó phân phối chuẩn bằng 3 chứ không phải 0. Hai cách chênh nhau đúng 3 đơn vị. Vì vậy trước khi đặt cạnh nhau hai con số độ nhọn lấy từ hai nguồn, phải biết mỗi nguồn đang dùng mốc nào, nếu không thì một danh mục có đuôi rất dày vẫn có thể bị đọc thành gần như bình thường.

Ngày tệ nhất và con số làm người ta giật mình

Ngày tệ nhất của danh mục minh hoạ trong 3 năm là −6.95%. Đem chia cho độ lệch chuẩn ngày 1.29%, ra 5.39 lần.

Theo phân phối chuẩn, một ngày lệch quá 5.39 lần độ lệch chuẩn về phía xấu có xác suất khoảng 1 phần 28 triệu. Với 252 phiên một năm, đó là chừng một lần trong hơn 110,000 năm.

Nó đã xảy ra trong ba năm quan sát.

Còn một chi tiết riêng của thị trường Việt Nam làm bức tranh nặng thêm. HOSE áp biên độ dao động ±7% mỗi phiên, nghĩa là một phiên không thể giảm quá 7% dù lực bán mạnh tới đâu. Bốn phiên chạm ngưỡng 4 lần độ lệch chuẩn ở bảng trên tương ứng khoảng 7%, tức đã đụng trần biên độ. Phần đuôi thật vì thế còn dày hơn con số đếm được, chỉ là nó bị cắt cụt và đẩy sang các phiên kế tiếp.

Câu chốt: độ lệch chuẩn mô tả tốt những ngày bình thường và mô tả sai những ngày quan trọng nhất, nên đừng bao giờ dùng nó một mình để hình dung mức xấu nhất.

VaR và CVaR: hai câu hỏi khác nhau về phần đuôi

Vì phần đuôi mới là chỗ nguy hiểm, cần thước đo nhìn thẳng vào đó. Có hai thước đo, và chúng thường bị dùng lẫn lộn.

Cách dựng chúng bằng tay

Lấy toàn bộ lợi suất ngày của danh mục minh hoạ trong 3 năm, chừng 740 con số. Xếp chúng theo thứ tự từ tệ nhất tới tốt nhất.

Đếm từ đầu dãy lên đúng 5% số quan sát, tức khoảng 37 ngày tệ nhất. Con số đứng ở ranh giới đó chính là VaR 95%, viết tắt của Value at Risk, tạm dịch là giá trị chịu rủi ro.

Với danh mục minh hoạ, VaR 95% theo ngày là −2.09%.

Bây giờ thay vì lấy con số ở ranh giới, hãy lấy trung bình của cả 37 ngày nằm bên trong phần đuôi. Con số đó là CVaR 95%, còn gọi là mức lỗ kỳ vọng khi đã vượt ngưỡng.

Với danh mục minh hoạ, CVaR 95% theo ngày là −3.29%.

Đọc hai con số này cho đúng

VaR 95% bằng −2.09% có nghĩa: trong 95% số ngày của giai đoạn quan sát, mức lỗ trong ngày không vượt quá 2.09% giá trị danh mục.

Và đây là chỗ phải nhấn mạnh: VaR không nói gì về 5% số ngày còn lại. Nó chỉ dựng một cái ranh giới rồi dừng lại ở đó. Bên kia ranh giới có thể là −2.1%, cũng có thể là −6.95%, VaR không phân biệt.

CVaR mới là thước đo bước vào bên trong phần đuôi. Nó trả lời câu hỏi: khi ngày xấu đã xảy ra, thì thường xấu tới mức nào.

Khoảng cách giữa hai con số cho biết đuôi dày cỡ nào. Ở đây, CVaR sâu hơn VaR khoảng 57%.

Vì sao VaR nguy hiểm khi dùng một mình

So sánh dưới đây làm rõ điểm yếu của VaR. Nếu lợi suất phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn ngày 1.29%, mô hình sẽ cho hai con số này:

Ở dòng VaR, mô hình và thực tế gần như trùng khít. Ở dòng CVaR, mô hình hụt mất 0.63 điểm phần trăm: nó vẽ phần đuôi nông hơn thực tế khoảng một phần năm. Nói ngược lại cho dễ hình dung, mức lỗ thật trong vùng đuôi sâu hơn mức mô hình dự báo gần 24%.

Lý do rất trực tiếp: ngưỡng 95% nằm ở rìa ngoài của vùng bình thường, chưa vào tới vùng đuôi dày. Một mô hình sai ở phần đuôi vẫn có thể cho ra một VaR trông rất đúng.

Còn một cạm bẫy nữa. Ngày tệ nhất trong ba năm là −6.95%, sâu gấp hơn ba lần VaR 95%. Người đọc con số VaR mà tưởng đó là mức lỗ xấu nhất có thể xảy ra sẽ hụt hẫng đúng vào lúc không nên hụt hẫng.

Hai lưu ý kỹ thuật để không dùng sai.

Thứ nhất, VaR luôn phải đi kèm hai tham số. Một là mức tin cậy, tức tỷ lệ số ngày được coi là nằm trong ngưỡng, ở đây là 95%. Hai là khung thời gian, tức khoản lỗ được đo trong một ngày hay trong một tháng. "VaR 95% theo ngày" khác hẳn "VaR 99% theo tháng", nêu con số mà quên hai tham số này thì nó vô nghĩa.

Hai tham số đó không có giá trị đúng chung cho mọi người, và bài này không kê một con số nào. Quy ước hay gặp trong tài liệu là 95% và 99%, mỗi mức đổi một thứ lấy một thứ. Mức 95% tựa trên nhiều quan sát hơn nên con số ổn định hơn giữa các lần đo, đổi lại nó dừng ở rìa ngoài của vùng bình thường và bỏ qua đúng phần đuôi vừa nói ở trên. Mức 99% nhìn sâu vào đuôi hơn, đổi lại nó chỉ tựa trên chừng một phần năm số quan sát mà mức 95% dùng, nên xê dịch cửa sổ một chút là con số nhảy. Cửa sổ quan sát cũng có đánh đổi tương tự: cửa sổ dài cho con số mượt nhưng trộn cả những giai đoạn thị trường đã khác hẳn hiện tại, cửa sổ ngắn bám sát trạng thái gần đây nhưng dễ bị vài phiên cá biệt kéo đi. Chọn cặp nào là quyết định cá nhân của người đọc, tuỳ vào việc con số ấy được dùng để trả lời câu hỏi gì.

Thứ hai, đừng quy VaR theo ngày sang VaR theo tháng bằng cách nhân với căn bậc hai của 21. Phép nhân ấy mượn lại giả định phân phối chuẩn và giả định các ngày độc lập, đúng hai thứ mà phần trước đã chỉ ra là sai ở vùng đuôi.

Câu chốt: VaR chỉ ra ranh giới, CVaR mới nói phía sau ranh giới có gì, và ai chỉ nhìn VaR thì đang nhìn đúng chỗ mà rủi ro không nằm ở đó.

Rủi ro hệ thống và rủi ro riêng

Câu hỏi tiếp theo: phần rủi ro nào giảm được bằng cách nắm nhiều mã, và phần nào thì không.

Thử bằng số trước

Bốn danh mục dưới đây lồng vào nhau, tức danh mục sau giữ nguyên các mã của danh mục trước rồi thêm mã mới. Cả bốn đều chia tỷ trọng đều nhau, tái cân bằng theo quý, tính trên cùng giai đoạn 3 năm.

Mười mã này được nêu tên để người đọc kiểm lại được từng con số, không phải để gợi ý nắm giữ. Chúng được chọn vì thuộc nhiều ngành khác nhau và có đủ lịch sử giao dịch trong giai đoạn quan sát.

Cột độ lệch chuẩn kể một câu chuyện rất rõ. Thêm mã thứ ba làm biến động giảm 3.21 điểm phần trăm. Thêm ba mã nữa để thành sáu, chỉ giảm thêm 1.09 điểm. Thêm bốn mã nữa để thành mười, giảm thêm 0.82 điểm.

Mỗi lần thêm mã vẫn có tác dụng, nhưng tác dụng nhỏ dần rất nhanh. Riêng mã thứ ba làm được nhiều hơn cả bảy mã sau cộng lại.

Đường đi xuống ấy hướng về một cái sàn. Ở mười mã, danh mục minh hoạ chưa chạm sàn mà mới đang tiến gần. Điều đáng chú ý không phải sàn nằm chính xác ở đâu, mà là nó có tồn tại.

Vì sao có cái sàn đó

Vì mức biến động của một cổ phiếu đến từ hai nguồn.

Rủi ro riêng là phần chỉ liên quan tới bản thân doanh nghiệp đó: một nhà máy cháy, một hợp đồng lớn bị huỷ, một lãnh đạo từ nhiệm, một quý lợi nhuận hụt dự kiến. Những chuyện này xảy ra độc lập với nhau ở các doanh nghiệp khác nhau. Khi nắm nhiều mã, tin xấu của mã này rơi vào ngày tin tốt của mã kia, và chúng bù trừ bớt cho nhau.

Rủi ro hệ thống là phần tác động lên toàn thị trường cùng một lúc: lãi suất đổi hướng, tỷ giá biến động, chính sách thay đổi, dòng vốn nước ngoài rút ra. Không có mã nào miễn nhiễm, nên không có gì để bù trừ.

Đa dạng hoá bào mòn dần nguồn thứ nhất và không đụng được vào nguồn thứ hai. Nói cho chính xác thì rủi ro riêng chỉ nhỏ dần đi khi số mã tăng lên, chứ không biến mất hẳn ở một con số mã cụ thể nào. Cái sàn ở bảng trên chính là phần rủi ro hệ thống còn lại.

Beta đo phần không bào mòn được

Cột cuối của bảng là beta, con số cho biết danh mục nhạy tới mức nào với biến động của thị trường chung, ở đây lấy VNINDEX làm mốc.

Beta bằng 1 nghĩa là danh mục nhấp nhô đúng bằng thị trường. Beta 0.79 của danh mục ba mã nghĩa là khi VNINDEX biến động 1%, danh mục này biến động khoảng 0.79% theo cùng chiều.

Beta không phải thước đo tốt xấu, nó chỉ đo mức độ dính vào nhịp chung. Beta thấp nghĩa là danh mục ít bị thị trường kéo xuống, đồng thời cũng ít được kéo lên trong nhịp tăng.

Beta cũng được ước lượng từ chuỗi giá của giai đoạn quan sát. Nó mô tả ba năm vừa rồi chứ không phải một hằng số gắn liền với danh mục, nên đổi cửa sổ quan sát là beta đổi theo.

Chi tiết trung thực nhất của bảng

Nhìn kỹ cột sụt giảm tối đa sẽ thấy nó không đi theo cột độ lệch chuẩn. Danh mục sáu mã có biến động thấp hơn danh mục ba mã, nhưng lại sụt sâu hơn: −29.00% so với −24.77%.

Nghe có vẻ nghịch lý nhưng hoàn toàn hợp lý. Đa dạng hoá làm phẳng những dao động ngày thường, vì đó chính là chỗ rủi ro riêng biểu hiện. Còn cú sụt sâu nhất trong ba năm là một sự kiện toàn thị trường, khi gần như mọi mã cùng giảm một lúc. Ở tình huống ấy, nắm sáu mã thay vì ba không giúp được gì.

Đây là điểm hay bị nói quá trong tài liệu phổ thông. Đa dạng hoá giảm một loại rủi ro cụ thể, không phải tấm khiên chống mọi thứ.

Mức độ giảm được bao nhiêu phụ thuộc vào tương quan giữa các mã, tức mức độ chúng cùng lên cùng xuống. Sáu mã cùng một ngành thì tương quan cao, gộp lại gần như chỉ là một vị thế lớn hơn.

Và tương quan cũng chỉ đo được trên quá khứ. Đây là chỗ nó khó chịu nhất: con số tương quan thấp đo trong những năm bình thường có xu hướng dâng lên đúng vào những phiên cả thị trường cùng bán. Nghĩa là phần bù trừ mà người ta trông vào thường mỏng đi đúng lúc cần nó nhất. Cách đo tương quan và chuyện này là nội dung của bài thứ tư trong chuỗi.

Câu chốt: đa dạng hoá bào mòn phần rủi ro riêng của từng doanh nghiệp và không đụng được vào phần rủi ro chung của thị trường. Nó làm danh mục êm hơn, không làm danh mục an toàn.

Thứ mà không thước đo nào trong bài này bắt được

Quay lại chỗ bắt đầu. Cả bốn thước đo vừa đi qua là độ lệch chuẩn, sụt giảm tối đa, VaR và CVaR đều chung một nguồn gốc: chúng được tính từ chuỗi giá quá khứ.

Nghĩa là chúng chỉ đo được loại rủi ro thứ nhất, tức biến động. Loại thứ hai, mất vốn vĩnh viễn, không nằm trong chuỗi giá cho tới lúc nó đã xảy ra rồi.

Một doanh nghiệp có thể có biến động rất thấp suốt hai năm trước khi thông tin xấu lộ ra. Độ lệch chuẩn của nó trong hai năm đó sẽ đẹp, và con số đẹp ấy chẳng nói được gì về chuyện sắp tới.

Loại rủi ro thứ hai phải tìm ở nơi khác, chủ yếu là báo cáo tài chính và tình trạng pháp lý của cổ phiếu.

• Khả năng trả nợ và mức độ vay mượn là nơi rủi ro mất vốn hiện ra sớm nhất. Xem nhóm chỉ số đòn bẩy và khả năng trả nợ.
• Lợi nhuận có được đỡ bằng dòng tiền thật hay không là câu hỏi tiếp theo. Xem chất lượng lợi nhuận.
• Bản thân sàn giao dịch cũng phát tín hiệu công khai khi một mã có vấn đề, qua các diện cảnh báo và kiểm soát. Xem diện cảnh báo, kiểm soát và hạn chế giao dịch.

Câu chốt: thống kê đo được cái đã nhấp nhô, không đo được cái sắp hỏng, nên định lượng rủi ro không thay thế được việc đọc doanh nghiệp.

Quản trị rủi ro làm được gì và không làm được gì

Không thước đo nào trong bài, và không thước đo nào trong các bài sau, làm rủi ro biến mất. Chúng chỉ làm rủi ro đo được, tức chuyển nó từ một nỗi lo mơ hồ thành một con số đặt cạnh được mục tiêu của từng người.

Kèm theo đó là ba giới hạn.

Mọi con số đều tính từ quá khứ. Độ lệch chuẩn 20.48% là mức đã xảy ra trong 3 năm vừa qua của đúng danh mục đó, không phải dự báo cho 3 năm tới.

Mọi con số đều phụ thuộc vào cửa sổ quan sát. Vì vậy so hai con số lấy từ hai nguồn khác nhau gần như luôn sai.

Mọi con số đều mô tả, không kê đơn. Biết sụt giảm tối đa là −24.77% không tự nó nói lên nên làm gì. Mức sụt giảm nào là chịu được, mức tin cậy nào là hợp, cửa sổ quan sát nào là đủ dài, đều là lựa chọn cá nhân của người đọc, gắn với mục tiêu và khung thời gian của riêng họ, không phải một con số chuẩn để chép lại từ bài viết nào.

Câu chốt: quản trị rủi ro không phải cách tránh lỗ và cũng không hứa một mức sinh lời nào, nó là cách gọi đúng tên loại lỗ mình đang đối mặt và đo được mức lỗ ấy đã từng sâu tới đâu trong quá khứ đã quan sát.

Đọc tiếp gì

Bài này dừng ở chỗ định nghĩa và giới thiệu bốn thước đo. Chuỗi "Định lượng rủi ro" đi tiếp bằng quy mô vị thế, tức cách quy một mức rủi ro chấp nhận được thành số lượng cổ phiếu.

Bài thứ ba là sụt giảm tối đa và thời gian hồi phục. Bài thứ tư là đa dạng hoá và tương quan. Cuối cùng, kế hoạch thoát lệnh khép lại chuỗi.

Hai bài nền tảng đáng đọc kèm là đọc bảng giá chứng khoán, để hiểu biên độ và các mức giá tham chiếu, và chi phí thật của một giao dịch. Bài thứ hai cho thấy mỗi lần phản ứng với biến động đều tốn một khoản chắc chắn mất, trong khi bản thân biến động thì chưa chắc.

Một thói quen cuối cùng đáng có: mỗi khi gặp một con số rủi ro, hỏi ngay ba câu. Nó tính trên giai đoạn nào? Nó đo biến động hay đo khả năng hỏng thật? Và nó giả định phân phối chuẩn ở chỗ nào?

Câu chốt: con số rủi ro chỉ có nghĩa khi đi kèm giai đoạn quan sát và lời khai báo về giả định của nó.

Nội dung trong bài mang tính chia sẻ kiến thức, không phải khuyến nghị mua bán chứng khoán và không phải tư vấn đầu tư. Mọi danh mục dùng trong bài là danh mục minh hoạ dựng ra để có số liệu tính toán, không phải danh mục gợi ý. Số liệu do FinLens tổng hợp từ dữ liệu giao dịch của HOSE cho giai đoạn từ 05/09/2023 tới 28/08/2026. Kết quả quá khứ không bảo đảm cho kết quả tương lai.

Câu hỏi thường gặp

Rủi ro trong đầu tư có phải là khả năng mất tiền không?

Đúng một nửa. Câu đó gộp hai thứ rất khác nhau vào một tên. Thứ nhất là biến động, tức giá lên xuống quanh một mức nào đó, và khoản lỗ trên bảng có thể được xoá đi nếu giá quay lại. Thứ hai là mất vốn vĩnh viễn, xảy ra khi bản thân doanh nghiệp hỏng, và khoản lỗ đó không có đường quay lại. Hai loại đòi hỏi cách xử lý khác nhau nên phải gọi bằng hai tên khác nhau.

Độ lệch chuẩn của lợi suất đo cái gì?

Nó đo mức tản mát của lợi suất quanh giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn nhỏ nghĩa là các ngày na ná nhau, độ lệch chuẩn lớn nghĩa là ngày tăng mạnh và ngày giảm mạnh xen kẽ. Con số theo ngày thường được nhân với căn bậc hai của 252 để quy về mức theo năm, vì một năm có khoảng 252 phiên giao dịch.

VaR 95% bằng -2.09% nghĩa là gì?

Nghĩa là trong 95% số ngày của giai đoạn được quan sát, mức lỗ trong ngày không vượt quá 2.09% giá trị danh mục. Nó không nói gì về 5% số ngày còn lại. Nó cũng không phải mức lỗ tối đa, vì phần đuôi bên kia ngưỡng có thể sâu hơn con số này nhiều lần.

VaR và CVaR khác nhau ở đâu?

VaR là một ngưỡng, CVaR là trung bình của phần nằm bên kia ngưỡng đó. VaR trả lời câu hỏi ranh giới nằm ở đâu, còn CVaR trả lời câu hỏi khi đã vượt ranh giới thì thường lỗ bao nhiêu. Vì vậy CVaR luôn sâu hơn VaR, và chỉ CVaR mới phản ánh được độ dày của phần đuôi.

Đa dạng hoá có xoá được rủi ro không?

Không. Đa dạng hoá chỉ bào mòn được phần rủi ro riêng của từng doanh nghiệp, và ngay phần đó cũng chỉ nhỏ dần đi khi số mã tăng lên chứ không biến mất hẳn ở một con số mã cụ thể nào. Phần rủi ro hệ thống, tức phần đến từ những thứ tác động lên cả thị trường như lãi suất hay tỷ giá, thì không giảm đi dù nắm bao nhiêu mã. Trong dữ liệu minh hoạ của bài này, độ lệch chuẩn giảm mạnh khi thêm mã thứ ba rồi giảm chậm dần, còn mức sụt giảm sâu nhất thì không đi theo.