Tóm tắt Reading 97: Market-Driven Scenarios: An Approach for Plausible Scenario Construction — FRM2

Trước GFC, stress test là phần gắn thêm vào VaR và tracking error, dựa nặng vào dữ liệu lịch sử; năm 2008 các quan hệ lịch sử gãy nên mô hình mất tác dụng.
Scenario analysis nhìn về phía trước nhưng thiếu khung dựng kịch bản. MDS đáp ứng ba tiêu chí của Surowiecki: hiểu biết riêng, ý kiến độc lập (tránh groupthink), cơ chế gộp khách quan.
MDS vẫn chủ quan, nhưng buộc quan điểm chủ quan được định lượng và minh bạch để phản biện, lặp nhiều vòng tới khi thống nhất.

Sốc K policy variable, suy ra cú sốc cho M − K nhân tố nonpolicy: r_j = Σ β_j,k × r_k + ε_j. Ước lượng β tương đương ước lượng ma trận hiệp phương sai.
R̃_portfolio = Σ L_kS_k + Σ L_j × (Σ β̃_j,kS_k). Vị thế có quyền chọn: định giá lại toàn bộ bằng perturbation vector.
Ít policy variable thì perturbation vector bớt tùy tiện.

MD(r, Σ) = (r − μ)^T Σ⁻¹ (r − μ): phát hiện outlier đa biến, có tính tương quan. Hai biến chuẩn hóa: MD² = (z₁² − 2ρz₁z₂ + z₂²) ÷ (1 − ρ²).
Scenario z-score Z = MD ÷ n: độ nghiêm trọng theo số độ lệch chuẩn; thấp hơn là hợp lý hơn. Đo xác suất tương đối (giả định phân phối elip); đổi sang xác suất tuyệt đối bằng cách parametric hoặc nonparametric.
Volatility z-score V = z^Tz ÷ n: scenario z-score khi mọi tương quan bằng 0, đo độ lớn.
Correlation z-score C = Z ÷ V: chỉ phụ thuộc dấu và độ lớn tương đối; nhân đôi cú sốc không đổi. C > 1.0: cú sốc ngược tương quan, ma trận có thể không phản ánh đúng; gần 0: nhất quán.
Risk ruler: sự kiện lịch sử xếp theo scenario z-score (slow data: U.S. Downgrade 1.8, Fed Tapering 2.5, China Crash 3.1, GFC 5.2, Credit Crisis 5.3).

Slow data (5 năm dữ liệu tuần), fast data (1 năm), recent data (ma trận hiện tại): mỗi cách cho một risk ruler khác; GFC dưới recent data 12/2017 là 23.9.
Mô phỏng cú sập thị trường phải dùng dữ liệu từ giai đoạn sập tương tự, vì tương quan tăng vọt trong khủng hoảng.

(1) Định nghĩa sự kiện: xác suất thấp nhưng hợp lý, chưa vào giá; chính xác về độ lớn và chiều; liên quan tới danh mục; có chất xúc tác. (2) Chọn policy variable: ít, đại diện; không thêm biến có adjusted R² ≥ 90%; nhiều biến thì dùng asset blocks. (3) Hiệu chỉnh cú sốc: theo giai đoạn lịch sử tương tự hoặc tần suất mục tiêu đo bằng scenario z-score. (4) Suy ra cú sốc nonpolicy qua ma trận hiệp phương sai hợp kịch bản. (5) Tính P&L stress, định giá lại toàn bộ nếu có quyền chọn.
Brexit: Remain 1.2, Soft Brexit 1.5, Adverse Brexit 3.5 trên risk ruler. Soft Brexit: gilt là nơi trú ẩn (lợi suất giảm), Adverse: lợi suất tăng. Scenario z-score delta ≈ 0 trừ lãi suất (0.49, 0.56). Dùng ma trận recent data. 60/40: FTSE 100 −506 bps, iBoxx GBP +64 bps, danh mục −180 bps.

Chủ quan cố hữu; chuyển sự kiện kinh tế thành cú sốc; cân bằng đơn giản và chính xác; hiệu chỉnh và chọn ma trận hiệp phương sai; thiết kế cú sốc và đánh giá mức hợp lý; cộng thêm yếu tố tổ chức (giao tiếp, tránh groupthink, minh bạch).