Language
Country/Area
No result found
Tại sao các mô hình rủi ro truyền thống khiến bạn đánh giá thấp khả năng xảy ra các sự kiện cực đoan? Vạch trần bí ẩn của 'cái đuôi béo'!
Trong quản lý rủi ro và phân tích tài chính, các mô hình truyền thống thường dựa trên phân phối chuẩn, nhưng giả định như vậy có thể dẫn đến việc đánh giá thấp đáng kể rủi ro của các sự kiện cực đoan. Trong trường hợp này, khái niệm phân phối "đuôi béo" xuất hiện và trở thành chìa khóa để hiểu các mô hình sự kiện cực đoan.
Phân phối đuôi béo là phân phối trong đó đuôi của phân phối xác suất thể hiện độ lệch hoặc độ nhọn lớn hơn phân phối chuẩn. Trong nhiều tình huống thực tế, đặc biệt là khi nói đến thị trường tài chính, bản chất phân phối này khiến các sự kiện dự đoán có vẻ ngoài tầm với, dẫn đến sai sót trong quá trình lập kế hoạch và ra quyết định.
Khi dữ liệu có khả năng xuất phát từ phân phối đuôi béo, việc sử dụng mô hình phân phối chuẩn để ước tính rủi ro sẽ đánh giá thấp nghiêm trọng mức độ khó khăn trong dự đoán và mức độ rủi ro.
Phân phối đuôi béo không dễ phát hiện; chúng được đặc trưng bởi bản chất tiệm cận của đuôi và phân phối xác suất tích lũy của nhiều biến ngẫu nhiên trong một phạm vi nhất định. Trường hợp đuôi béo cực đoan nhất là khi đuôi của phân phối tuân theo dạng tương tự như "luật lũy thừa", khiến cho xác suất xảy ra các sự kiện cực đoan cao hơn đáng kể so với phân phối chuẩn.
Ví dụ, đối với phân phối chuẩn, một sự kiện lệch năm độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình có xác suất xảy ra cực kỳ thấp và được gọi là "sự kiện 5 sigma". Theo phân phối đuôi béo, xác suất xảy ra các sự kiện như vậy có thể rất khác nhau. Sự bất nhất này đặt ra những thách thức đáng kể cho các nhà quản lý rủi ro, những người có thể đánh giá sai rủi ro của các sự kiện cực đoan, đặc biệt là khi đưa ra các quyết định quan trọng trên thị trường vốn.
Lấy mô hình Black-Scholes làm ví dụ. Mô hình này giả định rằng lợi nhuận tài sản tuân theo phân phối chuẩn, trong các ứng dụng thực tế thường dẫn đến giá quyền chọn thấp hơn dự kiến.
Trên thực tế, đuôi béo còn dẫn đến nhiều rủi ro khác. Trên thị trường tài chính, chúng ta thường gặp phải một số sự kiện lịch sử bi thảm, chẳng hạn như vụ sụp đổ Phố Wall năm 1929 và cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008. Những sự kiện này không chỉ khó dự đoán mà còn có tác động sâu rộng đến thị trường sau khi chúng xảy ra. Trong hầu hết các trường hợp, những sự kiện này được kích hoạt bởi một số yếu tố bên ngoài (như những thay đổi chính trị lớn hoặc khủng hoảng kinh tế), thường không thể mô tả đơn giản bằng các mô hình toán học truyền thống.
Trong lĩnh vực tài chính hành vi, sự hình thành của sự hỗn loạn thị trường thường xuất phát từ sự biến động trong cảm xúc của các nhà đầu tư, điều này càng làm sâu sắc thêm nhu cầu nghiên cứu về phân phối đuôi béo. Nhiều khi, sự lạc quan hay bi quan quá mức trên thị trường có thể dẫn đến những biến động giá thị trường cực đoan và bất ngờ, không thể tính đến trong mô hình dự báo phân phối chuẩn.
Phân phối đuôi béo cũng được ứng dụng trong các lĩnh vực phi tài chính. Ví dụ, trong tiếp thị, "quy tắc 80/20" mà mọi người thường nhắc đến là một trong những biểu hiện của phân phối đuôi béo. Trên thị trường âm nhạc và thị trường hàng hóa, một số bài hát hoặc hàng hóa có thể cực kỳ rẻ hoặc đắt, hiện tượng này cũng có thể được giải thích bằng phân phối đuôi béo.
Khi phân tích hành vi thị trường, phân phối đuôi béo có thể phản ánh tốt hơn tính biến động và cực đoan trong dữ liệu.
Tóm lại, việc đánh giá thấp các sự kiện cực đoan theo các mô hình rủi ro truyền thống bắt nguồn từ những giả định không chính xác về phân phối dữ liệu. Khi chúng ta hiểu sâu hơn về phân phối đuôi béo và ứng dụng của chúng, chúng ta có thể dự đoán và quản lý rủi ro trong tương lai chính xác hơn và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn. Tuy nhiên, liệu sự thay đổi này có đủ để thay đổi bối cảnh quản lý rủi ro hay không?
