Trang chính
 
Thư viện tài liệu 22.12.2014 09:40


Trang đầu » Năm 2012 » Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam

Xem file

Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam

Tác giả: Trần Hoài Nam   
Ngày đăng: 05.01.2013 23:53
Dung lượng: 1.73 Mb
Xếp hạng: 5.0/3
Đã tải: 154
Miêu tả:

- 1 -
 
TÓM TẮT ĐỀ TÀI
1. Lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh nền  kinh tế  đang gặp nhiều khó khăn như hiện nay, thị  trường tài chính
Việt Nam cũng đang đối diện với những bất ổn và tiềm ẩn nhiều rủi ro. Việc quản trị rủi
ro tài chính vì vậy đang là một vấn đề thu hút sự quan tâm đặc biệt từ góc độ nhà quản trị
doanh nghiệp cũng như từ góc độ của Chính phủ. Để công việc quản trị rủi ro đạt kết quả
tốt, việc đánh giá và ước lượng được các loại rủi ro là rất quan trọng. Trong đó, rủi ro tín
dụng còn gọi là rủi ro vỡ nợ là một vấn đề nghiên cứu cần được quan tâm đặc biệt là từ
sau khủng hoảng tài chính 2008. Những ảnh hưởng tiêu cực từ cuộc khủng hoảng này vẫn
còn dai dẳng, số lượng các doanh nghiệp vỡ nợ và phá sản đang gia tăng một cách nhanh
chóng trong thời gian gần đây. Vì vậy, việc đo lường rủi ro tín dụng là một phương pháp
cần thiết trong việc nhận diện, đánh giá và dự báo tình trạng “sức khỏe” của mỗi doanh
nghiệp; đồng  thời  thông  qua  việc lượng  hóa  rủi  ro  vỡ  nợ  sẽ  giúp  cho  doanh  nghiệp  xác
định được mức độ rủi ro và có những giải pháp thích hợp nhằm điều chỉnh rủi ro về mức
mà doanh nghiệp có thể chấp nhận được.
Việc đo lường rủi ro tín dụng không phải là một vấn đề xa lạ gì trong các doanh nghiệp ở
Việt Nam, đặc biệt là trong các ngân hàng và công ty bảo hiểm. Tuy nhiên, hiện nay chưa
có nhiều nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm tra tính hiệu quả hay mức độ tin cậy của các
phương pháp đo lường rủi ro trong điều kiện thị trường ở Việt Nam. Trên cơ sở tiếp cận
về mặt lý thuyết và thực nghiệm, chúng tôi mạnh dạn xây dựng một mô hình kết hợp giữa
phương pháp CVaR thị trường và mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ Merton/KMV của tổ chức
xếp hạng tín nhiệm Moody’s (dựa trên nền tảng của mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes)  để  đo lường  xác  suất  vỡ  nợ  của  các  công  ty  trên  thị  trường  chứng  khoán  Việt
Nam.  Cách  tiếp  cận  này  từng được  Powell  &  Allen  (2009)  nghiên  cứu  trên  thị  trường
chứng khoán Australia và mang lại kết quả  khá tích cực. Tuy nhiên, chúng tôi chưa tìm
thấy những nghiên cứu tương tự nào ở Việt Nam. Đó là lý do thúc đẩy chúng tôi nghiên
cứu đề tài “Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro
vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam”.
- 2 -
 
2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
Mục tiêu quan trọng của bài nghiên cứu này là nhằm cung cấp cho các nhà quản trị doanh
nghiệp, các nhà đầu tư hay các nhà lập chính sách một công cụ định lượng để nhận diện,
đánh giá và phân tích rủi ro tín dụng thông qua một mô hình lượng hóa rủi ro vỡ nợ.
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi kết hợp cách tiếp cận CVaR thị trường với mô hình
tín dụng Merton/KMV để tạo ra một mô hình đo lường rủi ro tín dụng dưới các điều kiện
thị trường cực biên
1
. Phương pháp giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR – Conditional Value
at Risk) là một kỹ thuật mở rộng của phương pháp giá trị có rủi ro VaR (Value at Risk).
Trong quản trị rủi ro tài chính, giá trị rủi ro VaR là một kỹ thuật được sử dụng phổ biến
và  rộng rãi trong việc đo lường rủi ro thị  trường. VaR đo lường  mức tổn thất tiềm tàng
qua một khoảng thời gian nhất định ứng với độ tin cậy cho trước.  Tuy nhiên, kết quả từ
VaR  có  thể  chỉ  tỏ  ra  hợp  lý  khi đo lường  rủi ro trong điều  kiện thông thường  của  thị
trường. Trong điều kiện thị trường cực biên (xuất hiện rủi ro cực biên), phương pháp VaR
với  những  hạn  chế  của nó dường như không còn thích hợp  nữa. Như trong  bối  cảnh
khủng hoảng tài chính 2008, phương pháp VaR không thể dự báo tốt những “rủi ro vượt
mức giới hạn” và nói theo cách của một số người, VaR đã thất bại. Sự ra đời của phương
pháp giá trị rủi ro có điều kiện  CVaR là cần thiết trong hoàn cảnh này nhằm điều chỉnh
thước đo rủi ro một cách chính xác và hợp lý hơn.
Mô hình Merton/KMV hay còn gọi là mô hình Black-Scholes-Merton ứng dụng phương
pháp định  giá  quyền  chọn  trên  vốn  cổ  phần để  ước  lượng  khoảng  cách  tới  vỡ  nợ  (DD)
nhằm dự báo xác suất vỡ nợ (PD). Mô hình này thể hiện mối liên kết giữa rủi ro tín dụng
và  cấu  trúc  vốn  của  công  ty  dựa  trên  nền  tảng  lý  thuyết  quyền  chọn  của  Black-Scholes.
Cách tiếp cận này của mô hình xem vốn cố phần như là một “quyền chọn” dựa trên giá trị
tài sản của công ty. Vỡ nợ sẽ xảy ra khi giá trị tài sản của công ty nhỏ hơn giá trị của nợ.
Do đó xác suất vỡ nợ sẽ phụ thuộc vào những đặc điểm không thể quan sát được của công
ty như giá trị thị trường của đòn bẩy nợ, của tài sản hay biến động của tài sản. Mô hình
tính xác suất vỡ nợ thông qua một tham số mới, đó là khoảng cách tới vỡ nợ (DD), tức là
khoảng  cách  giữa  giá  trị  kỳ  vọng  của  tài  sản công ty và điểm  vỡ  nợ  (DP).  Cuối  cùng,
                                                          
1
 Rủi ro cực biên được hiểu là rủi ro mà mức lỗ tiềm tàng vượt qua giới hạn thông thường.
- 3 -
 
khoảng cách tới vỡ nợ được đưa vào hàm mật độ tích lũy để tích xác suất mà giá trị công
ty thấp hơn giá trị danh nghĩa của nợ ở thời điểm đáo hạn – chính là xác suất vỡ nợ (PD).
Từ hai lý thuyết về phương pháp CVaR thị trường và mô hình Merton/KMV tưởng chừng
không liên quan gì với nhau như ở trên, chúng tôi kết hợp chúng lại trong một mô hình đo
lường rủi ro tín dụng dưới các điều kiện thị trường cực biên. Mô hình tín dụng cực biên
này được ứng dụng để so sánh rủi ro vỡ nợ của các công ty giữa các ngành trong bối cảnh
thị trường tài chính Việt Nam – ở đây, chúng tôi lấy việc đo lường rủi ro tín dụng ở Công
ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) và Công ty Cổ phần Dược Viễn Đông (DVD) làm
ví  dụ  về  phương pháp thực  nghiệm.  Bài  nghiên  cứu  này  giải  thích  làm  thế  nào phương
pháp  CVaR  có  thể  áp  dụng đối  với  rủi  ro  tín  dụng  trong  những  hoàn  cảnh  kinh  tế  khác
nhau, đồng thời cung cấp cho người đọc một cái nhìn thấu đáo hơn về sự ảnh hưởng của
rủi ro tín dụng cực biên trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính 2008.
Theo đó, bài nghiên cứu này hướng đến giải quyết những câu hỏi sau:
-  Về rủi ro thị trường, rủi ro phân bố như thế nào giữa các ngành trên thị trường tài
chính  Việt  Nam  và  chúng  dịch  chuyển  theo  chiều hướng nào ngay trước,  trong  và  sau
khủng hoảng tài chính năm 2008. Sự phân bố và dịch chuyển rủi ro đó có mối liên hệ với
dạng cấu trúc vốn của ngành hay không.
-  Về rủi ro tín dụng, thông qua phương pháp mẫu đo lường xác suất vỡ nợ áp dụng
đối với công ty Vinamilk, chúng ta có thể hình dung thế nào về sự biến chuyển rủi ro qua
các năm, và liệu có tìm thấy bằng chứng cho thấy cấu trúc vốn ảnh hưởng lên cấu trúc rủi
ro của công ty hay không.
-  Cuối cùng, việc ứng dụng CVaR vào mô hình tính xác suất vỡ nợ mà chúng tôi lựa
chọn Merton/KMV có hiệu quả như thế nào trong việc đánh giá rủi ro trong các điều kiện
thị trường cực biên.
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu và xử lý dữ liệu
Chúng tôi tiến hành nghiên cứu trên thị trường tài chính Việt Nam từ năm 2007 đến năm
2011.  Mẫu  dữ  liệu  của  chúng  tôi  bao  gồm  những  thông  tin  của  179  doanh  nghiệp  có
- 4 -
 
chứng  khoán  niêm  yết  trên  hai  sàn  giao  dịch HoSE và HNX. Đối  với trường  hợp ước
lượng  VaR  hay  CVaR,  chúng  tôi  sử  dụng  dữ  liệu  giá  lịch  sử  của  các  chứng  khoán  này.
Còn trường hợp để tính khoảng cách tới vỡ nợ (DD) và xác suất vỡ nợ (PD) chúng tôi sử
dụng các thông tin về giá trị thị trường của vốn cổ phần, nợ (ngắn hạn và dài hạn) được
thu thập và tổng hợp từ các bảng báo cáo tài chính của các doanh nghiệp.
Mẫu  dữ  liệu  nghiên  cứu  theo  từng năm của chúng tôi tương ứng  với  ba  thời  kỳ  trước,
trong và sau khủng hoảng tài chính 2008. Trong nghiên cứu của chúng tôi, để dữ liệu có
thể mang tính đại diện hợp lý cho thị trường, các chứng khoán với dữ liệu ít hơn 12 tháng
ở một trong số ba thời kỳ đều bị loại trừ. Ngoài ra, những ngành với ít hơn 3 công ty cũng
bị  loại  trừ.  Chúng  tôi  vừa  tiến  hành  nghiên  cứu  theo  từng  chứng  khoán  riêng  lẻ  vừa
nghiên cứu trên phương diện các ngành.
Để thuận lợi trong việc thu thập  và xử  lý dữ  liệu, chúng tôi xây  dựng các  mô hình mẫu
trên  tiện  ích  Excel  của  phần  mềm  Microsoft  Office  bao  gồm  mô hình ước lượng
VaR/CVaR và mô hình tính toán DD/PD. Trong mô hình DD/PD, chúng tôi phải sử dụng
rất nhiều chức năng Solver để thực hiện một vòng lặp nhằm xác định giá trị thị trường của
tài  sản  qua  công  thức định  giá  quyền  chọn  Black-Scholes-Merton.  Cụ  thể,  có  thể  mô  tả
vòng lặp này qua sơ đồ sau:
 
 
 
 
 
Với mỗi vòng lặp này, chúng ta cần các tham số đầu vào bao gồm giá cổ phiếu tại ngày t
(Pt), khối lượng cổ phiếu giao dịch ngày t (qt), giá trị danh nghĩa của nợ kỳ hạn T tính đến
ngày t (Ft), lãi suất tín phiếu kho bạc 1 năm của năm i hiện hành (ri). Giá trị thị trường của
tài sản Vt không thể tính được từ mỗi vòng lặp riêng lẽ vì cần phải có tham số σE và σV,t
được xác định từ một chuỗi giá trị của vốn cổ phần Et và một chuỗi giá trị của bản thân
MVA_Solver
Pt
qt
ngày
t
Ft
Et
 
σV,t
 
Vt
d1,t
 
d2,t
 
ri, T
ri     T
σE
- 5 -
 
giá trị thị trường của tài sản Vt trong cả năm i. Vấn đề này trở nên phức tạp vì đây là một
quy trình hoàn toàn khép kín và các thành phần trong đó ràng buộc lẫn nhau.
Để  thuận  tiện,  chúng  tôi  xây  dựng  một  cấu trúc chương trình  con  MVA_Solver  bằng
VBA  của Excel để  thực  hiện  mỗi  quy  trình.  Do sự  hạn chế về  thời gian và để  đơn giản
hóa  các  quy  trình  (mà  theo  tính  toán  của chúng tôi, để  xử  lý  cho  179  công  ty  phải  mất
khoảng  225.000  vòng  lặp,  tức  gần  900  quy  trình),  chúng  tôi  chỉ  thực  hiện  mô  hình  tính
toán  DD/PD  đối  với  công  ty  Vinamilk như là một  quy  trình  mẫu.  Từ  kết  quả  có được,
chúng  tôi  sẽ  phân  tích  rủi  ro  tín  dụng đối  với trường  hợp  của  Vinamilk  trong  bối  cảnh
kinh tế Việt Nam trước, trong và sau khủng hoảng 2008.
Phương pháp
Bài nghiên cứu này sử dụng các phương pháp định tính, định lượng, thống kê, phân tích
và tổng hợp nhằm làm rõ những vấn đề cần giải quyết.
Để thực hiện mục tiêu của bài nghiên cứu là xây dựng một mô hình kết hợp giữa phương
pháp giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR) và mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes-Merton,  đầu tiên chúng tôi xây dựng  hai mô hình tài chính  nền tảng  cho từng phương
pháp sau đó hai mô hình này sẽ được liên kết qua một “mắc xích” đó là độ lệch chuẩn có
điều kiện – chính là độ lệch chuẩn được tính trong các điều kiện cực biên.
Tính VaR và CVaR
Để  tính  VaR,  chúng  tôi  áp  dụng theo phương pháp được  sử  dụng  bởi  RiskMetrics  (J.P.
Morgan & Reuters, 1996). Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi tính VaR vốn cổ phần và
cũng vậy,  CVaR  vốn  cổ  phần.  Lợi  tức  vốn  cổ  phần theo ngày được  tính  cho  mỗi năm
bằng cách sử dụng làm logarit theo giá tương đối hàng ngày:
ln 
𝑃𝑡
𝑃𝑡−1
 
tức là lấy logarit của tỷ số giá hôm nay (𝑃𝑡) chia cho giá ngày hôm trước (𝑃𝑡−1 ). Khi đó
VaR với độ tin cậy (1-α) của các giá trị lợi tức X được tính như sau:
VaR(1-α),x = zα.σx
- 6 -
 
trong đó zα là hệ số chuẩn với mức ý nghĩa α.
Cách thức tính CVaR tương tự như VaR ngoại trừ việc chúng ta sử dụng giá trị kỳ vọng
của những khoản lỗ vượt VaR (tức là α trường hợp xấu nhất của lợi tức):
CVaR(1-α),x = E[X|X≤ VaR(1-α),x]
Tính DD/PD và CDD/CPD
Để tính được khoảng cách tới vỡ nợ DD và xác suất vỡ nợ PD, chúng ta sử dụng các công
thức sau:
��=
ln 
𝑉
𝐹
 +  µV −
1
2
𝜎𝑉
2  �
𝜎𝑉 �
 
𝑃�= 𝑁 −�� 
trong đó V là giá trị thị trường của tài sản công ty, F là nợ danh nghĩa của công ty, µV là
lợi tức kỳ vọng của tài sản công ty, σV là độ biến động trong giá trị tài sản của công ty, T
là kỳ đáo hạn của các khoản nợ của công ty và N(•) là hàm phân phối chuẩn tích lũy.
Đối với mục đích của bài nghiên cứu này chúng tôi xác định xác suất vỡ nợ có điều kiện
(CPD) tức là xác suất vỡ nợ (PD) dựa trên điều kiện độ lệch chuẩn của lợi tức tài sản vượt
quá độ lệch chuẩn ở  độ  tin cậy 95%, tức là 5% trường hợp xấu nhất của lợi tức tài sản.
Chúng tôi tính độ lệch chuẩn 5% xấu nhất của lợi tức tài sản hàng ngày đối với mỗi thời
kỳ  để  đạt được độ  lệch  chuẩn có điều  kiện (Cstdev). Sau đó chúng tôi thay thế  Cstdev
bằng công thức được sử dụng để tính DD, để có được DD có điều kiện (CDD). CPD được
tính bằng cách thay thế DD bằng CDD trong công thức CPD.
���=
ln 𝑉/𝐹 +  µ𝑉 −0.5𝜎𝑉
2  �
��𝑡��𝑣𝑉 �
 
và           �𝑃�  =  𝑁 −��� 
4. Bố cục bài nghiên cứu
Phần 1: Giới thiệu đề tài và những khái niệm liên quan
Phần 2: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây
- 7 -
 
Phần 3: Dữ liệu và phương pháp đo lường rủi ro vỡ nợ
Phần 4: Nội dung và các kết quả nghiên cứu
Phần 5: Kết luận
5. Kết quả nghiên cứu và đóng góp của đề tài
Thông qua phương pháp CVaR, nghiên cứu cho thấy rủi ro ở tất cả các ngành đã gia tăng
đáng kể trong suốt cuộc khủng hoảng. Sự gia tăng thể hiện rõ nhất trong các ngành như
Tài chính và bảo hiểm, Vận tải và kho bãi, Sản xuất và Khai khoáng. Những ngành “chịu
đựng” tốt trong thời kỳ  này là Sản xuất nông nghiệp và Tiện ích công cộng. Tuy nhiên,
một điểm đáng chú ý từ kết quả nghiên cứu là rủi ro trên thị trường tài chính Việt Nam
trong suốt giai đoạn 2007-2011 có xu hướng chuyển  dịch theo chiều dọc hơn là chuyển
dịch theo chiều ngang giữa các ngành. Ở trường hợp của Vinamilk, công ty cũng cho thấy
sự gia tăng rủi ro thị trường và rủi ro tín dụng đáng kể. Sử dụng mô hình Merton/KMV
kết hợp CVaR, chúng tôi đo lường xác suất vỡ nợ của Vinamilk trước, trong và sau khủng
hoảng. Kết quả cho thấy rằng xác suất vỡ nợ của Vinamilk không thật sự đáng kể nếu đo
lường theo phương pháp thông thường nhưng lại  rất đáng kể  trong điều  kiện  thị  trường
cực biên, cao nhất là năm 2008 với 19.80% khả năng vỡ nợ. Đối với trường hợp của Công
ty Dược  Viễn Đông (DVD) nghiên cứu trong năm 2010, xác suất  vỡ  nợ  của  DVD  là
0.83% theo phương pháp thông thường và tăng lên mức rất cao là  34.44% theo  phương
pháp  kết  hợp  CVaR-Merton/KMV.  Đây là một  bằng  chứng điển  hình  cho  khả  năng đo
lường hợp lý của phương pháp kết hợp trong thực tế bởi vì DVD sau đó đã phá sản vào
năm 2011. Những  kết  quả  đạt được  từ  mô  hình  CVaR-Merton/  KMV  sẽ  cung  cấp  cho
người đi vay, nhà đầu tư hay các nhà quản  trị  doanh  nghiệp  một  cái  nhìn  thấu đáo với
những thay đổi trong rủi ro cực biên của các ngành từ khi bắt đầu cuộc khủng hoảng tài
chính, đặc biệt là khi nghiên cứu được hoàn chỉnh với phần mở rộng đo lường xác suất vỡ
nợ cho tất cả các công ty.
Chúng tôi khuyến nghị các tổ chức đo lường rủi ro tín dụng nên cân nhắc hướng tiếp cận
trong bài này để  định lượng trong điều kiện  thị  trường cực biên. Nhà đầu tư, người cho
vay hay các doanh nghiệp nên cân nhắc lựa chọn mô hình kết hợp này như là một công cụ
phân tích, nhận diện và đo lường rủi ro tín dụng từ đó có những giải pháp thích hợp nhằm
- 8 -
 
kiểm soát rủi ro. Ở góc độ Chính phủ, các nhà chính sách hoàn toàn có thể sử dụng mô
hình để tính xác suất vỡ nợ của các công ty trên thị trường tài chính, từ đó Chính phủ có
thể đưa ra những điều chỉnh hoặc tác động kịp thời nhằm giảm thiểu những tác động tiêu
cực có thể ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế.
Bài nghiên cứu này cũng đã bổ sung một hướng tiếp cận mới trong việc đo lường rủi ro
tín dụng ở thị trường Việt Nam dựa trên thước đo CVaR kết hợp mô hình Merton/KMV,
đồng thời góp phần đánh giá tính “cực biên” của rủi ro này trước  và từ  khi xảy ra cuộc
khủng hoảng tài chính 2008 trong những điều kiện thị trường ở Việt Nam.
6. Hạn chế và hướng phát triển của đề tài
Bên cạnh những  kết quả đạt được,  mô hình  kết hợp Merton/KMV  với CVaR trong điều
kiện cực biên vẫn tồn tại những hạn chế nhất định. Trước hết là những giả định lý thuyết
của mô hình Merton có thể bị vi phạm trong quá trình nghiên cứu thực nghiệm. Ngoài ra,
việc thực hiện quy trình mẫu của mô hình đối với trường hợp công ty Vinamilk không thể
đại diện cho một mẫu lớn công ty. Trong tương lai, việc mở rộng nghiên cứu là cần thiết
để việc đánh giá cơ cấu và chuyển dịch rủi ro giữa các ngành được đầy đủ và tổng quát
hơn. Ngoài ra, một số hướng nghiên cứu khác dựa trên CVaR và mô hình Merton/KMV
có  thể  cân  nhắc như nghiên cứu CVaR cho trường  hợp  rủi  ro  đuôi dương  (positive  tail)
như rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá… Chúng ta cũng có thể  mở  rộng  mô hình  kết hợp giữa
Merton/KMV và CVaR để giải quyết vấn đề ở một phạm vi rộng hơn như đo lường rủi ro
vỡ nợ của một quốc gia.
 
Tài liệu tham khảo
J.P.  Morgan,  &  Reuters.  (1996).  RiskMetrics  Technical  Document.  Available  at
http://www.riskmetrics.com/rmcovv.html
Powell, R. & Allen, D.E., (2009) “Measuring and Modelling Risk”, Global Business and
Economics Review, Vol X, Vol. 11, Nos. 3/4, pp.199-224


Gửi qua Yahoo Messenger

Chỉ thành viên có đăng ký mới được cấp quyền tải file
Hãy :Đăng nhập hoặc Đăng ký

[ Quay lại | Trang chính ]
_TOPPAGE
 Tìm kiếm 
 Xem bài theo ngày 
Tháng Mười hai 2014
T2T3T4T5T6T7CN
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31        
 <  > 
 Hỗ trợ trực tuyến 
 Đăng ký / Đăng nhập 
Bí danh
Mật khẩu
Ghi nhớ
 ĐỌC NHIỀU TRONG TUẦN 
Thông báo tham gia cuộc thi “Tuổi trẻ học tập và làm theo tấm gương đạo đức Hồ Chí Minh năm học 2014 – 2015” do Bộ Giáo dục và Đào tạo tổ chức
TB hoàn trả lệ phí tạm ứng chuỗi lớp “Phương pháp nghiên cứu cơ bản 2014” và thời gian nhận giấy chứng nhận hoàn thành lớp.
Thông báo thực hiện báo cáo sơ kết công tác Hội và phong trào sinh viên học kỳ cuối năm học 2014
TB huy động lực lượng tham gia các chương trình kỷ niệm 65 năm ngày truyền thống học sinh, sinh viên và Đại hội Hội Sinh viên TP. Hồ Chí Minh
Chương trình “Thực tập viên tiềm năng VietinBank 2015”
Thông tin tuyển dụng: Thông tin tuyển dụng ngày 17/12/2014
Chương trình thực tập tại Công ty Cổ phần TM - DV Saigon New Land
Thông tin tuyển dụng: Công ty Cổ phần Chứng khoán Tp Hồ Chí Minh tuyển thực tập sinh
TB tổ chức Lễ kết nạp Đảng viên kỷ niệm 70 năm Ngày thành lập Quân đội nhân dân Việt Nam (22/12/1944 – 22/12/2014)
Thông tin tuyển dụng: Công ty Cổ phần dịch vụ Giao hàng nhanh tuyển dụng nhân sự
 Chủ đề 
Góc Sinh viên
    Cảm xúc Sinh viên
    Cẩm nang UEH
    Gương sáng UEH
    Hộp kín online
    UEH Thành đạt
GD– TCXD Đoàn
    Công tác tổ chức
    Làm theo lời Bác
    Những ngày lịch sử
    Đoàn vụ - Đoàn viên
Hội Sinh viên
    Cơ cấu tổ chức
    Giới thệu
    Lịch sử
    Đại hội Hội sinh viên trường Nhiệm kỳ 2010-2013
    Điều lệ Hội
HT-NCKH-QHQT
    Bình luận sự kiện Kinh tế
    Góc Đại cương
    Kho học liệu mở
    Quy định NCKH SV
    Thông báo - Hướng dẫn
Khởi nghiệp
    English Room
    Giới thiệu sách
    Kỹ năng sống
    Khởi nghiệp
    Pháp lý Online
Nhịp cầu UEH
    Cuộc thi Online
    Giao lưu trực tuyến
    Online cùng Youth UEH
    Vấn đề & Bình luận
    Đọc & Suy ngẫm
Nhịp sống UEH
    Bản tin truyền hình STV
    CLB / Đội / Nhóm
    Khoa Kinh tế Phát triển
    Khoa KT-KT
    Khoa Lý luận Chính trị
    Khoa Luật Kinh tế
    Khoa Ngân Hàng
    Khoa QTKD
    Khoa TCDN
    Khoa TCNN
    Khoa Tin học Quản lý
    Khoa TMDL-MAR
    Khoa Toán Thông kê
    Khoảnh khắc UEH
    KTX 135
    KTX 43-45
    Tin hoạt động
Phong trào - Tình nguyện
    Hội thao Sinh viên Kinh tế
    Hoạt động tình nguyện
    Văn hóa - Văn nghệ
Tin tức
    Học bổng - Hỗ trợ Sinh viên
    Lịch tuần Đoàn-Hội
    Thông báo
    Việc làm
Văn bản Đoàn-Hội
    Hệ thống văn bản
    Kế hoạch - Hướng dẫn
    Quy định - Quy chế
    Quyết định - Nghị quyết
Đoàn Thanh niên
    Cơ cấu tổ chức
    Giới thiệu
    Lịch sử
    Đại hội Đại biểu Đoàn trường Nhiệm kỳ 2009-2012
    Đại hội Đại biểu Đoàn trường Nhiệm kỳ 2012-2014
    Điều lệ Đoàn
   ¤   Rss    ¤   Sơ đồ site    ¤   Tìm kiếm    ¤   Thông tin thành viên [Về đầu trang]  

Bản quyền thuộc về Đoàn Thanh niên - Hội sinh viên Trường ĐH Kinh Tế Tp.HCM
Thiết kế bởi Bùi Quang Hùng (GV) & Nguyễn Quốc Phong (TCNN-K34) - Ban CNTT Đoàn trường