Đề tài Mô hình Garch đa biến và ứng dụng trong phân tích rủi ro cổ phiếu ngành ngân hàng trên sàn Hose

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔ HÌNH GARCH ĐA BIẾN VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH RỦI RO CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG TRÊN SÀN HOSE Họ tên : Nguyễn Phương Anh Lớp : Toán tài chính 48 Khoa: Toán kinh tế MSSV: CQ480015 LỜI MỞ ĐẦU Thị trường chứng khoán(TTCK) Việt Nam(VN) đi vào hoạt động từ tháng 7/2000 đến nay đã có những bước phát triển đáng kể. Tuy còn non trẻ nhưng TTCK Việt Nam bước đầu đã góp phần hình thành một mô hình thị trường vốn tương đối toàn diện, tạo lập và vận hành kênh huy động vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế. Bằng chứng là ngày đầu khai trương thị trường chính thức tại Trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, chỉ có 2 công ty niêm yết thì đến nay đã có tới hơn 550 loại chứng khóan được niêm yết trong đó có tới hơn 200 cổ phiếu với tổng giá trị vốn hóa tới hơn1000 tỷ đồng. Tuy nhiên vào cuối năm 2007 và đến tận đầu năm 2009, đồng loạt các cổ phiếu trên 2 sàn giảm giá mạnh. Vào 24/2/2009, Vn-index đã rơi xuống mức đáy 235.5 điểm, HNX-index lùi về dưới mốc 100 điểm khi xuống mức thấp nhất trong lịch sử là 78.06 điểm. Nếu như 2008 được coi là một năm rất đáng quên khi các chỉ số liên tục sụt giảm thì bước sang 2009 và đến nay là 2010, TTCK VN đã có sự phục hồi tương đối ấn tượng, không ít thời điểm đã để lại những dấu ấn quan trọng trong lịch sử 9 năm phát triển với những kỷ lục mới. Vn-index đã đạt tốc độ tăng lớn thứ 8 trong tổng số 89 chỉ số chứng khoán quan trọng trên thế giới khi tăng được 46% so với thời điểm đầu năm 2009. Kỷ lục về khối lượng giao dịch trên sàn HOSE được thiết lập vào ngày 10/6 với 101.774.520 cổ phiếu và chứng chỉ quỹ được chuyển nhượng, con số tương tự tại HNX là 56.522.170 cổ phiếu. Qua các con số trên ta có thể thấy ngay rằng giá của các cổ phiếu trên thị trường luôn luôn thay đổi theo thời gian. Điều này sẽ tiềm ẩn rất nhiều rủi ro cho các nhà đầu tư khi tham gia vào thị trường nhiều lợi nhuận cũng như rủi ro này . Do đó hiêủ biết và dự đoán được giá của các cổ phiếu cũng như dự đoán được khoản giá trị lỗ lãi trong thời gian tới là một việc rất quan trọng đối với tất cả các nhà đầu tư và quản lý tài chính. Đã có rất nhiều các mô hình nghiên cứu loại về tài sản này như mô hình định giá tài sản, mô hình lựa chọn danh mục đầu tư( dựa trên mô hình SIM, EPG…), mô hình phòng hộ rủi ro, mô hình VaR…. VaR của một danh mục tài sản tài chính được định nghĩa là khoản tiền lỗ tối đa trong một thời hạn nhất định, nếu ta loạit rừ những trường hợp xấu nhất hiếm khi xảy ra. VaR là một phương pháp đánh giá rủi ro của một danh mục đầu tư theo hai tiêu chuẩn như giá trị của danh mục đầu tư và khả năng chịu đựng rủi ro của nhà đầu tư. Đây là một mô hình được sử dụng rất rộng rãi trong phân tích cổ phiếu, tuy nhiên việc sử dụng VaR như một biện pháp có nguy cơ là tương đương với cách sử dụng các biện pháp truyền thống như phương sai hoặc độ lệch chuẩn. Chính vì vậy đã có rất nhiều các nhà khoa học mở rộng các phương pháp để tính Var của cổ phiếu hay danh mục. Trong bài này tôi sẽ trình bày về một phương pháp mới chính là mô hình GARCH đa biến( hay còn gọi tắt là MGARCH) để xác định Var của các cổ phiếu trên sàn HOSE của thị trường Việt Nam . Phần I bài viết sẽ giới thiệu mô hình GARCH đa biến và vai trò trong phân tích rủi ro danh mục đầu tư. Phần II trình bày tổng quan về cổ phiếu trên sàn HOSE và đặc biệt là quan tâm tới cổ phiếu ngành ngân hang. Phần cuối III sẽ trình bày ứng dụng mô hình BEKK (một dạng của mô hình MGARCH) và kết quả thu được. MỤC LỤC CHƯƠNG I : Mô hình GARCH đa biến và vai trò trong phân tích rủi ro của danh mục đầu tư Một số mô hình ARCH/GARCH mở rộng Mô hình MGARCH Giới thiệu Danh mục đầu tư Rủi ro danh mục Rủi ro có điều kiện với mô hình ARCH Mô hình MGARCH tổng quát mô hình GARCH đa biến Ước lượng mô hình ML QML Student Skewed_student Kiểm định Ứng dụng Các cách tiếp cận mô hình MGARCH VEC ( Bollerslev, Engle and Wooldridge 1988) BEKK ( Engle and Kroner 1995) F_GARCH CCC ( Bollerslev 1990) DCC CHƯƠNG II: Tổng quan về cổ phiếu nhóm ngành ngân hàng trên sàn HOSE Giới thiệu về sàn HOSE Ngành ngân hàng CHƯƠNG III: Ứng dụng mô hình BEKK cho cổ phiếu thuộc ngành ngân hàng trên sàn HOSE TÀI LIỆU THAM KHẢO CHƯƠNG I: MÔ HÌNH GARCH ĐA BIẾN VÀ VAI TRÒ TRONG PHÂN TÍCH RỦI RO CỦA DANH MỤC ĐẦU TƯ Một số mô hình ARCH/GARCH mở rộng AARCH ( Bera, Higgins & Lee1992): dạng mở rộng của mô hình ARCH(q) tuyến tính AGARCH ( Engle 1990) ANST-GARCH ( Nam , Pyun & Arize 2002) APARCH ( Ding, Granger & Engle 1993) ARCD ( Hansen 1994) ATGARCH ( Crouhy & Rockinger 1997)
-ARCH ( Gue’ngan & Diebolt 1994) CO-GARCH ( Kluppelberg , Lindner & Maller 2004) GARCHS (1,1,1) GARCHSK ( Leon, Rubio & Serna 2005) EWMA MGARCH ………………………………………………… Mô hình GARCH đa biến (MGARCH) Giới thiệu Danh mục đầu tư Lập danh mục đầu tư gồm N tài sản với W là tổng số tiền đầu tư,
là tỷ trọng của tài sản I trong danh mục.
Với w là vecto tỷ trọng trong danh mục,
là vecto giá trị kỳ vọng và
là ma trận hiệp phương sai ta có các phương trình sau:


Rủi ro danh mục Rủi ro của danh mục P được định nghĩa như sau:

Nếu
thì
Rủi ro có điều kiện với mô hình ARCH Giả định rằng vecto trung bình
và ma trận phương sai
là không đổi theo thời gian có hạn chế. GARCH đơn biến là mô hình phụ thuộc trực tiếp vào danh mục đầu tư với một tỷ trọng nhất định. Nếu những vecto tỷ trọng thay đổi thì mô hình phải được ước tính 1 lần nữa. Nhưng với mô hình GARCH đa biến có thể trực tiếp tính toán giá trị rủi ro danh mục với mọi vecto tỷ trọng đầu tư khác nhau. Mô hình MGARCH tổng quát 2.1. mô hình GARCH đa biến
=
+
trong đó
=

=


: IID, E(
) = 0, Var(
) =

= E(
,
) =
(
)
=
= Var(
,
)
là 1 ma trận NxN
là ma trận phương sai có điều kiện của
.
là thông tin thu được tại thời điểm t-1. Mô hình MGARCH với 2 tài sản:
=

=
+

=

= E(
|
) Cov(
|
) =
=

là ma trận đối xứng, i.e .
=
&
> 0,
> 0. Với k tài sản:
có k(k+1)/2 biến. Hiệp phương sai giữa
và
là:
=
Ước lượng mô hình ML ML là phương thức ước lượng rất thuận tiện nhưng nó đòi hỏi một giả định về mật độ của
, được ký hiệu là
. Xây dựng hàm:
Với
QML Trong rất nhiều trường hợp khi tiến hành ước lượng thường tồn tại giả định
. Nhưng với phương pháp ước lượng QML rất phù hợp dùng để ước lượng
ngay cả khi hàm mật độ không phải là phân phối chuẩn
. Tuy nhiên phương pháp ước lượng QML sẽ kém hiệu quả hơn ML nếu hàm mật độ đã được xác định rõ tuân theo quy luật
trong quá trình ước lượng. Student Hàm mật độ Student đa biến, ký hiệu
được xác định như sau:
Với
là hàm Gamma.
Skewed-Student Hàm mật độ đa biến skewed-Student, ký hiệu
là một dạng mở rộng của hàm
.
là một vecto nhân tố trong đó
>0 với mọi i.
mô tả độ xiên của
Nếu
thì
lệch trái. Nếu
thì
lệch phải. Nếu
với mọi i thì hàm
trở về thành hàm
. Kiểm định Sau khi mô hình đã được ước lượng, kiểm định là một bước không thể thiếu. Đây là tiêu chuẩn đê đánh giá các đặc điểm kỹ thuật của mô hình, được thực hiện bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn chuẩn đoán ( còn gọi là kiểm định đặc điểm kỹ thuật) và thủ tục liên quan. Kiểm định tính dừng Mô hình GARCH đa biến cũng có các kiểm định tính dừng giống như mô hình GARCH đơn biến: Thống kê Q với biến
hoặc
Thống kê Q với biến
hoặc
Kiểm định Jarque_Bera. Kiểm định của Engle & Ding(2001) Engle & Ding kiểm định tính độc lập của biến
. Nếu biến
độc lập thì
với mọi
Nếu biến
độc lập và cùng phân phối thì
với
Ví dụ: nếu
thì
với
Ứng dụng Mô hình GARCH đa biến cũng như các mô hình GARCH thông thường đều có các ứng dụng chính sau: định giá tài sản xác định var của tài sản, danh mục phòng hộ rủi ro …. phòng hộ rủi ro Danh mục phòng hộ rủi ro được xây dựng để giảm thiểu rủi ro xảy ra trong tương lai. Mô hình định giá tài sản Mô hình CAPM tĩnh ( hay còn gọi là mô hình 1 thời kỳ) mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. trong mô hình, lợi nhuận kỳ vọng một chứng khoán bằng lợi nhuận không rủi ro cộng với 1 khoản bù trừ rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó.
với i=1,….,n, Trong đó:
là lợi nhuận kỳ vọng của tài sản i ,
( với
,
là tỷ trọng của tài sản I trong danh mục đầu tư)
là lợi nhuận không rủi ro (risk_free)
là hệ số giá thị trường. Với mô hình đa thời kỳ, mô hình trên không còn thích hợp nếu các biến lợi nhuận kỳ vọng không phải là biến độc lập cùng phân phối. Khi đó mô hình phải được xây dựng lại thành:
(1) i=1,…,n,
là giá trị lợi nhuận của tài sản I giữa thời kỳ t và t-1
là lợi nhuận của danh mục thị trường
Mô hình trên còn có thể viết thành:
(2)
là vector lợi nhuận kỳ vọng có điều kiện tại thời diểm t
là ma trận hiệp phương sai của

là tỷ trọng của tài sản ở thời điểm t-1 Đặt
với
là tỷ trọng lợi nhuận phi rủi ro. Kết hợp (1) và(2) ta có:



: i.i.d
được xác định theo mô hình MGARCH.
có thể không đổi (=
) hoặc phụ thuộc vào thời gian t ( nếu
) Thông thường mọi người hay quy ước
Ngoài ra
, phương trình (1) trở thành:




Các cách tiếp cận mô hình MGARCH Mô hình VEC
= c+ A
+ G
trong đó:
= vech

= vech (
) & c là 1 ma trận kích thước
x 1 với
= N (N+1)/2 A và G là các ma trận
*
. VEC(1,1):
=
+

+

Tương đương :





Một cách tổng quát:



là ma trận 4 x 4,
là một ma trân được xây dựng giống với G Một dạng đơn giản của VEC(1,1) với
được biểu diễn như sau:
=

với
BEKK(1,1,K) Mô hình có dạng:

là các ma trận N x N


Khai triển mô hình:


Tương đương:





Mô hình VEC(1,1) với
có thể viết dưới dạng mô hình VARMA(1,1) với
:
Mô hình BEKK(1,1,1) :
có thể viết dưới dạng mô hình VEC :
FGARCH(1,1,K) Mô hình được viết dưới dạng

với mọi k Mô hình này là sự mở rộng của mô hình BEKK(1,1,K) trong đó
và
đa được thay thế bởi 1 ma trận khác. Trong mô hình này có N x 1 véc tơ
và
được xác định như sau:
Nếu K=1, ta có mô hình FGARCH(1,1,1):


Với

Mô hình FGARCH với 2 tài sản:


Trong đó:


Bảng biểu mô tả số tham số trong 3 mô hình: 
 Số tham số (N=2,3,4,5)   VEC (1,1) 
= c+ A
+ G



21,78,210,465   BEKK (1,1,1) 

11,24,42,65   FGARCH (1,1,1) 


7,12,18,25   Mô hình CCC



Mô hình DCC của Tse & tsui
(M) :


Với
thì R chính là mô hình CCC.
là ma trận tương quan N x N của
với
= t-M, t-M+1,… , t-1 được xác định như sau:

là ma trân đường chéo N x N
là ma trận kích thước N x N. Mô hình DCC của Engle :



là ma trận N x N được xác định như sau :


là ma trận phương sai không điều kiện của

Hiệp phương sai giữa 2tài sản trong các mô hình DCC:
:




Bảng biểu mô tả số tham số trong 3 mô hình: 

 Số tham số N=2,3,4,5   CCC 

7,12,18,25  



9,14,20,27  



9,14,20,27   CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG TRÊN HOSE Giới thiệu về sàn giao dịch HOSE Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) được thành lập tháng 7 năm 2000, là một đơn vị trực thuộc Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và quản lý hệ thống giao dịch chứng khoán niêm yết của Việt Nam. Chỉ số giá cổ phiếu trong một thời gian nhất định của các công ty niêm yết tại trung tâm này được gọi là VN_Index. Sở giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ chí minh hoạt động như một công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên nhà nước với số vốn điều lệ là một nghìn tỷ đồng. Tên tiếng anh của sở giao dịch là HOSE. Ngày đầu đi vào hoạt động chỉ có duy nhất 2 công ty niêm yết là công ty cổ phần cơ điện lạnh (REE) và công ty cổ phần cáp và vật liệu viễn thông(Sacom) với hai phiên giao dịch mỗi tuần. Sau hơn 9 năm hoạt động con số đã tăng lên tới hơn 550 chứng khoán các loai, 200 cổ phiếu với tổng giá trị vốn hóa lên tới hơn 1000 tỷ đồng cùng 5 phiên giao dịch mỗi tuần. Nhìn lại lịch sử biến động giá của các cổ phiếu trên sàn HOSE và đặc biệt đáng quan tâm là chỉ số Vn_index. Từ đấu tháng 11/2006 đến đầu tháng 3/2007, thị trường chứng khoán Việt Nam thực sự là một “bull market” khi mà tất cả các cổ phiếu lớn nhỏ đều bước vào một xu thê tăng giá mạnh mẽ. Vn_index kết thúc năm 2006 với mức tăng trưởng ấn tượng 143%. Những ngày đầu xuân Đinh Hợi, sức nóng của thị trường càng được nhân lên gấp bội khi số nhà đầu tư tham gia ngày càng đông. Cứ mua được cổ phiếu là coi như có lãi, vì thế nhà đầu tư tranh nhau mua vào, thậm chí không cần biết mã cổ phiếu đó là của công ty nào. Một bằng mặt giá mới được hình thành, từ 550 điểm cuối tháng 10/2006, Vn_index đã vượt lên mức 1100 điểm vào đầu tháng 3/2007. Ngày 12/3/2007, trong đà hưng phấn của thị trường VN_index vươn lên 1174.22 điểm, mức cao nhất trong lịch sử chỉ số này. Thị trường VN lúc này được các chuyên gia đánh giá thực chất chỉ là một thị trường bong bóng, có thể nổ bất kỳ lúc nào. Chính tâm lý của nhà đầu tư kết hợp với hiệu ứng bầy đàn đã đẩy giá cổ phiếu lên quá cao, vượt xa giá trị thực của nó. Nhưng nhiều nhà đầu tư nhỏ lẻ thấy lợi nhuận quá lớn vẫn tiếp tục mua vào, lòng tham lấn át nỗi sợ hãi. Và rồi điều gì đến đã phải đến. Thị trường chứng khoán VN bắt đầu 1 dấu mốc đáng nhớ, dấu mốc kéo thị trường chứng khoán tụt dốc không phanh trong suốt gần 2 năm tiếp theo. Những kỷ lục mới tiếp tục được lập, nhưng đó lại là những kỷ lục “ngược” không ai muốn có. Mở màn cho chuỗi những ngày đen tối phía sau là từ 13/3/2007. Lúc này các nhà đầu tư thi nhau bán cổ phiếu ra để thu lợi nhuận về. VN_index bắt đầu trượt dốc, mức đỉnh 1174 điểm dần trở nên xa vời. Sau hơn 5 tháng trong xu thế đi xuống, VN_index đã trượt dài từ 1100 điểm xuống còn 600 điểm. Tình hình ngày càng tệ đi khi vào 12/5/2008 chỉ số Vn_index chỉ còn 492.04 điểm, mức thấp nhất trong vòng 1.5 năm trở lại đây. Thanh khoản trên sàn cũng giảm mạnh nhất trong vòng 1 năm qua, đóng cửa phiên giao dịch toàn thị trường chỉ có 2.25 triệu cổ phiếu giao dịch theo hình thức khớp lệnh , tổng giá trị đạt 103.4 tỷ đồng. Màu đỏ và màu xanh nhạt ( đại diện cho mức giá giảm sàn) là 2 màu áp đảo hoàn toàn. 100% các cổ phiếu giảm sàn,ngay cả các cổ phiếu ngân hàng cũng bị bán ra mạnh. Và vào ngày 24/2/2009, Vn_index đã rơi xuống mức đáy 235.5 điểm, một mức điểm thấp lỷ lục từ trước đến nay. Các cổ phiếu đã dần dần trở về với đũng mệnh giá của mình, dự báo thời kỳ phục hồi của chứng khoán VN nói chung và chỉ số Vn_index nói riêng. Kỳ tích đã được thực hiện khi vào tháng 8/2009, VN_index đã có mức tăng trưởng cao nhất trên thế giới với 5.48% trong tuần. nếu xét trong thời gian 1 tháng, VN_index có mức tăng 21.13% xếp thứ 3 sau chỉ số chứng khoán Czech( 24.77%) và Nga (22.31%) những xếp trên cả chỉ số chứng khoán của Trung Quốc (20.16%) . Với mức tăng 34.57% trong 3 tháng, Vn_index đang nắm ngôi quán quân toàn thế giới về sự phục hồi. Trong thời gian 6 tháng, Vn_index đã tăng 84.69%, dẫn đầu khu vực châu á, đứng thứ 2 toàn cầu. Hồi phục sau thời kỳ “bong bóng” chứng khoán bắt đầu lên giá và tăng nhẹ trong suốt năm 2009. Đến nay đầu năm 2010, theo nhà phân tích kinh tế vĩ mô ở thời điểm phục hồi trong khó khăn, đồng nghĩa với việc sẽ có rất nhiều cơ hội lớn cũng như rủi ro trong các kênh đầu tư, Với các nhà đầu tư cá nhân, chủ yếu là ngắn hạn thì chứng khoán sẽ là kênh đầu tư hấp dẫn nhất. Năm 2010 các nhà đâu tư sẽ gặp một rủi ro rất lớn trong đầu tư vàng khi mà giá vàng năm 2009 đã tăng ở mức kỷ lục và sẽ có thể tục dốc mạnh trong năm nay. Với bất động sản, thị trường ảm đạm từ cuối năm 2009 và giá cũng giảm khiến nhiều nhà đầu tư kỳ vọng vào năm 2010. Tuy nhiên do chính sách tín dụng trong năm 2010 vẫn được kiểm soát chặt nên tín dụng trong lĩnh vực này cũng sẽ gặp nhiều khó khăn. Trong khi đó năm 2010 kinh tế thế giới cũng như Việt Nam đang hồi phục sau khủng hoảng, hoạt động doanh nghiệp có xu hướng tốt dần lên sẽ là một dấu hiệu tốt cho sự phát triển của chứng khoán. So sánh các kênh đầu tư thì chứng khoán đang là một kênh đầu tư đầy hứa hẹn và hấp dẫn trong năm nay. Tuy nhiên các nhà đầu tư sẽ phải thận trọng chọn thời điểm mua bán hợp lý để có thể đạt được lợi nhuân như mong muốn. Ngân hàng Trên 2 sàn giao dịch có rất nhiều cổ phiếu của các nhóm ngành: nhóm ngành ngân hàng, nhóm ngành xây dựng, y tế, dịch vụ… Trong đó có 1 ngành mà luôn luôn được các nhà đầu tư gọi là” cổ phiếu vua”, đó chính là cổ phiếu thuộc ngành ngân hàng. Tại sao nhóm cổ phiếu này được mệnh danh là nhóm cổ phiếu vua? Các nhà đầu tư tìm kiếm điều gì khi đầu tư vào cổ phiếu ngân hàng? Toàn bộ hoạt động kinh doanh của ngân hàng được xây dựng trên rủi ro, sẽ là 1 ý hay khi tập trung vào những tổ chức tài chính được quản lý 1 cách thận trọng mà thường xuyên tạo ra những mức lợi nhuận vững chắc nhưng không quá khác thường. Cho dù 1 ngân hàng hoạt động cho vay tiêu dùng hay cho vay thương mại thì vẫn luôn luôn tập trung vào vấn đề: quản trị rủi ro. Ngân hàng gặp phải 3 dạng rủi ro : rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất. hiệu quả kinh doanh của ngân hàng chính là kinh doanh rủi ro. Rủi ro tín dụng là phần cốt yếu của việc kinh doanh rủi ro. Nhà đầu tư có thể cảm nhận về chất lượng tín dụng của 1 ngân hàng bằng cách xem xét bảng cân đối kế toán, phân loại các khoản cho vay, khuynh hướng của các khoản nợ khó đòi và tỷ lệ xấu. Chính nhờ quy mô tài sản khổng lồ của ngân hàng đã giúp kiểm soát rủi ro : sự đa dạng trong danh mục đầu tư, hệ thống thẩm địng tín dụng thận trọng và quản lý tài khoản hiệu quả, thủ tục thu hồi có hiệu quả. Một cách đơn giản mà ngân hàng dùng để kiểm soát rủi ro là phân phối số vốn mà họ vay dàn trải trên rất nhiều khách hàng, rất nhiều ngành hay nhiều khu vực địa lý. Để kiểm soát rủi ro, ngân hàng có thể hoặc tạo ra sự đa dạng trong các khoản cho vay hoặc mua bán các danh mục cho vay. Bằng cách thành lập những danh mục đa dạng, ngân hàng giảm thiểu rủi ro mà họ phải gánh chịu. Một trong những thách thức lớn nhất với nhà đầu tư khi mua cổ phiếu ngân hàng là phải nhận biết vấn đề về chất lượng tín dụng. Do đó nhà đầu tư nên chú ý tỷ lệ xóa nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu, được coi như là dấu hiệu cho thấy khoản nợ xấu phải xóa trong tương lai, nhìn vào khuynh hướng chứ không phải nhìn vào con số tuyệt đối. Ngoài việc quan tâm tới rủi ro của ngân hàng các nhà đầu tư còn nên quan tâm tới nguồn vốn, ROE, ROA, tỷ số hiệu quả, tỷ lệ thu nhập lãi ròng, doanh thu, giá trị sỏ sách của ngân hàng. Những chỉ tiêu này nên dùng như là điểm khởi đầu cho việc tìm kiếm những cổ phiếu ngân hàng tốt. Không chỉ ở VN mà trên thế giới cổ phiếu ngân hàng cũng được trọng dụng, được các nhà đầu tư quan tâm nhiều nhất trên sàn giao dịch. Đây vẫn luôn là nhóm ngành hấp dẫn và tác động mạnh mẽ nhất trên thị trường chứng khoán. Năm 2008, ngành ngân hàng đã trải qua một năm đầy biến động. Tuy vậy kết quả kinh doanh của các ngân hàng đã công bố vẫn khả quan dù tỷ lệ nợ xấu có gia tăng. Trong năm này cổ phiếu ngân hàng cũng không thể thoát khỏi chuỗi ngày đen tối khi mức giá đã xuống thấp nhất trong nhiều năm qua. Bước sang năm 2009, vẫn còn nhiều thử thách với ngành ngân hàng. Nhu cầu tín dụng và tiêu dùng trong nên kinh tế vẫn chưa được kích thích, khả năng giải ngân tín dụng vẫn còn thấp.Trong khi đó một số ngân hàng có sự mất cân đối trong nguồn vốn và gặp phải nhiều vấn đề về nợ xấu. Những hậu quả để lại từ những đợt tăng giảm lãi suất và dự trữ bắt buộc năm 2008 vẫn còn ảnh hưởng nhiều đến hoạt động của các ngân hàng. Năm 2009, tăng trưởng tín dụng của toàn hệ thống được giới hạn ở mức 25%, thực tế thực hiện ở 38%, nhưng xét trên bình diện chung lợi nhuận của các ngân hàng không có