Tài liệu Sử dụng các mô hình Kinh tế lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam: ... Ebook Sử dụng các mô hình Kinh tế lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam
89 trang |
Chia sẻ: huyen82 | Lượt xem: 1916 | Lượt tải: 6
Tóm tắt tài liệu Sử dụng các mô hình Kinh tế lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Mục lục
Trang
A. Giới thiệu 2
B. Nội dung 4
Chương 1: Tổng quan về thị trường chứng khoán 4
1. Khái niệm thị trường chứng khoán 4
2. Lịch sử hình thành thị trường chứng khoán 4
3. Chức năng của thị trường chứng khoán 5
4. Nguyên tắc hoạt động của thị trường chứng khoán 6
5. Thành phần tham gia vào thị trường chứng khoán 7
6. Hàng hoá tham gia vào thị trường chứng khoán 8
Chương 2: Những lý luận chung về danh mục đầu tư
và quản lý danh mục đầu tư 11
1. Khái niệm Danh mục và danh mục đầu tư 11
2. Quản lý danh mục đầu tư 11
3. vai trò của quản lý danh mục đầu tư 12
4. Xây dựng mô hình quản lý danh mục đầu tư 12
Chương 3: Các mô hình phân tích biến động và dự báo lợi suất
của các cổ phiếu 15
1. Chuỗi lợi suất của các cổ phiếu 17
2. Kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất các cổ phiếu 18
3. Kiểm định sự thay đổi của lợi suất và dao động của lợi suất các CP 21
3.1 Cổ phiếu DHA 21
3.2 Cổ phiếu BBT 25
3.3 Cổ phiếu HAP 36
3.4 Cổ phiếu BPC 44
3.5 Chỉ số thị trường VNINDEX 49
Chương 4: Mô hình CAPM 52
Giới thiệu chung về mô hình CAPM 52
1. Danh mục thị trường (Market Portfolio) 53
2. Quản lý lợi suất kỳ vọng của thị trường E( Rm) 53
3. Đường thị trường vốn ( Capital Market Line) 56
4. Đường thị trường Chứng khoán (Stock Market Line) 56
5. Mô hình CAPM 58
Chương 5: Vận dụng mô hình CAPM để phân tích
và quản lý danh mục đầu tư 58
1. Xác định danh mục tối ưu 58
2. Ước lượng các tham số của mô hình CAPM 58
2.1 Ước lượng hệ số beta(b) 58
2.2 Ước lượng hệ số phi rủi ro Rf 72
3. ứng dụng mô hình CAPM 75
3.1 Hệ phương trình đệ quy 75
3.2 Hồi quy lợi suất của từng cổ phiếu
theo lợi suất của các cổ phiếu còn lại 76
4. Phương pháp hệ phương trình đệ quy 79
5. Phân tích rủi ro của Tài sản và danh mục 81
6. Sử dụng mô hình CAPM để định giá tài sản 83
7. Tính hệ số a của tài sản(danh mục) 84
8. ứng dụng của mô hình CAPM vào chính sách công ty 84
C. Kết luận 86
D. Tài liệu tham khảo 87
A.Giới thiệu
Thị trường Việt Nam nói chung và thị trường chứng khoán nói riêng đang trong quá trình phát triển, việc xác định được giá trị của các tài sản tài chính như: Cổ phiếu, Trái phiếu... trên thị trường và rủi ro của nó khi đầu tư hay nắm giữ các tài sản này, và đặc biệt là rủi ro của cả hệ thống thị trường. Điều này rất có ý nghĩa đối công tác phát hành, quản lý và đầu tư trong thị trường chứng khoán.
Trong thị trường chứng khoán, các công ty chứng khoán với vai trò rất quan trọng là một định chế tài chính trung gian nhằm thực hiện các nghiệp vụ trên thị trường chứng khoán, nơi mà các đòi hỏi đối với đội ngũ Cán bộ, Nhân viên phải có trình độ chuyên môn cao, bộ mày tổ chức phù hợp để thực hiện vai trò trung gian môi giới mua và bán chứng khoán, đồng thời tư vấn cho các nhà đầu tư, các nhà quản lý có những quyết định đúng đắn trước khi tham gia vào thị trường. Nhờ có như vậy mà chứng khoán được lưu thông trên thị trường từ nhà phát hành tới nhà đầu tư, nơi mà người mua - người bán có thể gặp nhau, chao đổi làm tăng tính thanh khoản của chứng khoán để từ đó thúc đẩy sự phát triển của cả nền kinh tế nói chung và thị trường chứng khoán nói riêng.
Việc đưa trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh vào hoạt động 7/2000 đã đánh dấu một bước ngoặt trong quá trình cải cách kinh tế ở Việt Nam, khẳng định quyết tâm phát triển kinh tế thị trường theo định hướng XHCN của Đảng và Chính phủ trong tiến trình đổi mới. Và tính đến 5/2007 đã có trên 50 công ty chứng khoán niêm yết trên thị trường và đi vào hoạt động với đầy đủ các nghiệp vụ, trang thiết bị... để đảm bảo có thể hoạt động một cách có hiệu quả trên thị trường, và trong đó phải kể đến những nghiệp vụ rất quan trọng như là: quản lý danh mục đầu tư, quản trị rủi ro.....
Về thực chất, quản lý danh mục đầu tư hay xác định rủi ro để từ đó có thể định giá được chứng khoán là việc áp dụng những chiến lược đầu tư hiện đại, những kiến thức trên ghế nhà trường và các công cụ phân tích chuyên nghiệp vào việc lựa chọn danh mục đầu tư chứng khoán sao cho lợi tức là tối đa, mà rủi ro là tối thiểu nhờ đa dạng hoá danh mục đầu tư “không nên bỏ trứng vào cùng một giỏ”. Thiết lập một danh mục đầu tư cần phải xem xét hai khía cạnh đó là giá hoặc lợi suất của từng tài sản và mối quan hệ giữa giá và lợi suất của các tài sản .Trên cơ sở kết hợp các nguyên lý trong hoạt động đầu tư xác định các thái độ của nhà đầu tư ta có thể phân tích và định giá các loại tài sản.
Lý thuyết và thực tiễn của nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư đã được đúc kết và phát triển qua nhiều năm qua trên thị trường chứng khoán trong nước cũng như trên thế giới. Việc khai thác những kiến thức này nhằm áp dụng có chọn lọc vào thị trường chứng khoán Việt Nam góp phần làm ổn định và phát triển một cách có hiệu quả của thị trường. Đó cũng chính lý do để chúng tôi lựa chọn đề tài: “Sử dụng các mô hình Kinh Tế Lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường Chứng khoán Việt Nam”.
Số liệu để phân tích và ước lượng trong chuyên đề này dựa vào giá của 4 loại cổ phiếu DHA, BBT, HAP, BPC được công bố trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ đầu năm 2000 đến hết tháng 3 năm 2007, làm căn cứ để phân tích và định giá danh mục đầu tư.
B.Nội Dung
Chương 1: tổng quan về thị trường chứng khoán
1. Khái niệm về thị trường chứng khoán
Thị trường chứng khoán trong điều kiện của nền kinh tế hiện đại được quan niệm là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua - bán chứng khoán trung và dài hạn. Việc mua bán này được tiến hành ở 2 thị trường là thị trường thứ cấp khi nhà phát hành bán ra lần đầu tiên cho các nhà đầu tư và thị trường sơ cấp khi các nhà đầu tư mua đi bán lại cho nhau.
Xét về mặt hình thức thì thị trường chứng khoán là nơi chao đổi, mua bán, chuyển nhượng chứng khoán, qua đó thay đổi chủ thể nắm giữ chứng khoán.
2. Lịch sử hình thành thị trường chứng khoán Việt Nam
Xây dựng thị trường chứng khoán(TTCK) là mục tiêu của Đảng và Chính phủ Việt Nam đã được định hướng từ đầu thập kỷ 90 (thế kỷ 20). Một trong những bước đii đầu tiên có ý nghĩa khởi đầu cho xây dựng thị trường chứng khoán ở Việt Nam là việc thành lập ban nghiên cứu xây dựng và phát triển thị trường vốn thuộc Ngân hàng Nhà nước( Quyết định số 207/QĐ-TCCB ngày 6/11/1993 của thống đốc Ngân hàng Nhà nước) với nhiệm vụ nghiên cứu xây dựng đề án và chuẩn bị các điều kiện để thành lập TTCK theo bước đi thích hợp. Vì vậy tháng 9/1994, Chính phủ quyết định thành lập ban soạn thảo pháp lệnh về chứng khoán và thị trường chứng khoán do đồng chí thứ trưởng Bộ Tái Chính làm trưởng ban. Ngày 29/6/1995 Thủ tướng Chính phủ đã có quyết định số 361/QĐ-TTG thành lập ban chuẩn bị tổ chức TTCK giúp Thủ tướng chỉ đạo và chuẩn bị các điều kiện cận thiết cho việc xây dựng thị trường chứng khoán ở Việt Nam.
Ngày 11/7/1998 Chính phủ ban hành nghị định số 48/1998/NĐ-CP quy định việc phát hành chứng khoán ra công chúng, giao dịch Chứng khoán và các dịch vụ liên quan đến Chứng khoán. Thủ tướng Chính phủ ra quyết định số 127/1998/QĐ-TTG về việc thành lập trung tâm giao dịch Chứng khoán, 2 trung tâm giao dịch sự kiến là Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Ngày 1/8/1998 Chủ tịch uỷ ban Chứng khoán ra quyết định số 128/1998/QĐ-UBCK ban hành quy chế tổ chức và hoạt động của trung tâm giao dịch Chứng khoán, khẳng định trung tâm giao dịch là đơn vị sự nghiệp có thu, trực thuộc ủy ban Chứng khoán Nhà nước, có tư cách pháp nhân, có trụ sở, con dấu và tài khoản riêng. Kinh phí hoạt động của trung tâm giao dịch Chứng khoán do Nhà nước cấp. Ngày 13/10/1998 UBCKNN ra thông tư số 01/1998/TT-UBCK hướng dẫn nghị định số 48/1998/NĐ-CP ngày 11/7/1998 về việc phát hành cổ phiếu, trái phiểu... ra công chúng. Đến ngày 28/7/2000 trung tâm giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh chính thức đi vào hoạt động, đánh dấu sự phát triển vượt bậc của kinh tế nước ta.
3. Chức năng của thị trường chứng khoán
Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế: Khi các nhà đầu tư mua Chứng khoán cho các công ty phát hành thì số tiền của nhàn rỗi của họ được đưa vào sản xuất kinh doanh tạo ra của cải vật chất cho xã hội. Thông qua TTCK Chính phủ và Chính quyền các địa phương cũng huy động được các nguồn vốncho mục đích sử dụng và đầu tư phát triển hạ tầng kinh tế, phục vụ các nhu cầu chung của xã hội.
Cung cấp môi trương đầu tư cho công chung: TTCK cung cấp cho công chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với nhiều cơ hội dành cho tất cả mọi người. Các loại Chứng khoán trên thị trường có tính chất hấp rẫn khác nhau, có độ rủi ro khác nhau... cho phép các nhà đầu tư có các lựa chọn phù hợp với mình.
Tạo tính thanh khoản cho các Chứng khoán : Nhờ có TTCK các nhà đầu tư có thể chuyển đổi các Chứng khoán mà họ đang sở hữu thành tiền hoặc các loại Chứng khoán khác. Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn các nhà đầu tư, đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt và an toàn của vốn đầu tư. TTCK hoạt động càng năng động thì tính thanh khoản của Chứng khoán càng tăng.
Đánh giá hoạt động của doanh nghiệp: Thông qua thị trường Chứng khoán hoạt động của các doanh ghiệp được phản ánh một cách tổng hợp và chính xác, từ đó tạo môi trường cạnh tranh lạnh mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm.
Tạo môi trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách vĩ mô. Các chỉ số của TTCK phản ánh các động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và chính xác. Giá các Chứng khoán tăng nên cho thất đầu tư đang mở rộng, nến kinh tế tăng trưởng và ngược lại. Vì thế TTCK được coi là phong vũ biểu của nền kinh tế. Thông qua TTCK Chính phủ có thể mua bán Trái phiếu để tạo ra nguốn thu bù đắp những thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát. Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử dụng một số các chính sách, biện pháp tác động vào TTCK nhằm định hướng đầu tư đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế.
4. Nguyên tắc hoạt động của thị trường chứng khoán
4.1 Nguyên tắc cạnh tranh
Theo nguyên tắc này giá cả trên thị trường Chứng khoán phản ánh quan hệ cung cầu về Chứng khoán và thể hiện tương quan cạnh tranh giữa các công ty. Trên thị trường sơ cấp các nhà phát hành cạnh tranh với nhau để bán Chứng khoán theo các mục tiêu của mình. Trên thị trường thứ cấp các nhà đầu tư cũng cạnh tranh tự do để tìm kiếm lợi nhuận cao nhất, và giá cả được hình thành theo phương thức đấu giá.
4.2 Nguyên tắc công bằng
Nguyên tắc này nhằm đảm bảo lợi ích cho tất cả những người tham gia vào thị trường. Công bằng có nghĩa là mọi người tham gia đều phải tuân thủ những quy định chung, được bình đẳng trong việc chia sẻ thông tin và trong việc gánh chịu các hình thức sử phạt nếu vi phạm các quy chế đó.
4.3 Nguyên tắc công khai
Chứng khoán là các hàng hoá trừu tượng, người đầu tư không thể kiểm tra trực tiếp được các thông tin có liên quan. Vì vậy TTCK phải được xây dựng trên cơ sở hệ thống công bố thông tin tốt. Theo luật định, các bên phát hành Chứng khoán có nghĩa vụ cung cấp đầy đủ, trung thực và kịp thời những thông tin có liên quan tới tổ chức phát hành, tới đợt phát hành. Công bố thông tin được được tiến hành khi phát hành lần đầu cũng như theo các chế độ thường xuyên và đột xuất, thông qua các thông tin có liên quan. Vì vậy TTCK phải được xây dựng trên hệ thống công bố thông tin tốt. Nguyên tắc này nhằm bảo hộ người đầu tư, song đồng thời nó cũng đồng nghĩa rằng một khi cung cấp thông tin đầy đủ, kịp thời và chính xác thì người đầu tư phải chịu trách nhiệm về các quyết định đầu tư của mình.
4.4 Nguyên tắc trung gian
Trên thị trường chứng khoán, các giao dịch được thực hiện thông qua tổ chức trung gian là các công ty chứng khoán. Trên thị trường chứng khoán sơ cấp các nhà đầu tư không mua trực tiếp của nhà phát hành mà mua từ các nhà bảo lãnh phát hành. Trên thị trường thứ cấp, các nhà môi giới mua bán Chứng khoán giúp các khách hàng.
4.5 Nguyên tắc tập trung
Các giao dịch Chứng khoán chỉ diễn ra trên sở giao dịch và trên thị trường OTC có sự kiểm tra và giám sát của các cơ quan quản lý Nhà nước.
5. Các thành phần tham gia vào thị trường chứng khoán
5.1 Nhà phát hành
Nhà phát hành là các tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, là người cung cấp các chứng khoán cho thị trường. Các nhà phát hành như: Chính phủ và Chính quyền địa phương phát hành trái phiếu Chính phủ và rái phiếu địa phương; Các công ty thì phát hành ra cổ phiếu hay trái phiếu công ty; Các tổ chức tài chính thì phát hành các công cụ tài chính như : trái phiếu...
5.2 Nhà đầu tư
Nhà đầu tư là người tham gia vào quá trình mua và bán Chứng khoán
Các nhà đầu tư cá nhân là những người có vốn nhàn rỗi tạm thời tham gia mua bán trên TTCK với mục đích kiếm lời. Tuy nhiên trong đầu tư thì lợi nhuận luôn gắn với rủi ro,, và lợi nhuận càng cao thì rủi ro càng lớn.
Các nhà đầu tư có thể tổ chức thường xuyên mua bán Chứng khoán với số lượng lớn trên thị trường, Các tổ chức này thường có các bộ phận gồm nhiều chuyên gia có kinh nghiệm để nghiên cứu thị trường và đưa ra các quyết định đầu tư.
5.3 Các tổ chức kinh doanh trên thị trường chứng khoán
Công ty Chứng khoán là những công ty hoạt động trong lĩnh vực Chứng khoán, có thể đảm nhận một hoặc nhiều trong số các nhiệm vụ chính là bảo lãnh phát hành, môi giới, quản lý quỹ đầu tư, tư vấn đầu tư...
Các Ngân hàng thương mại có thể sử dụng vốn tự có để tăng và đa dạng hoá lợi nhuậnthông qua đầu tư vào các Chứng khoán.
5.4 Các tổ chức có liên quan đến thị trường chứng khoán
Các cơ quan quản lý Nhà nước
Sở giao dịch Chứng khoán
Hiệp hội các nhà kinh doanh Chứng khoán ...
6. Hàng hoá tham gia vào thị trường chứng khoán
6.1 Cổ phiếu
Cổ phiếu là một loại Chứng khoán xác nhận quyền sở hữu và lợi ích hợp pháp đối thu nhập và tài sản của một công ty cổ phần.
Cổ phiếu thường: Nếu một công ty chỉ được phép phát hành một loại cổ phiếu thì nó sẽ phát hành cổ phiếu thường. Cổ phiếu thường mang lại cho cổ đông những quyền sau:
Quyền hưởng cổ tức: Cổ phiếu thường không quy định cổ tức tối thiểu hay tối đa mà cổ đông được nhận. Tỷ lệ cũng như hình thức chi trả cổ tức cho cổ đông phụ thuộc vào kết quả hoạt động kinh doanh và chính sách của công ty. Khi công ty phải thanh lý tài sản, cổ phiếu thường chỉ được nhận những gì còn lại sau khi công ty trang trải song tất cả các nghĩa vụ như: Thuế, nợ, và cổ phiếu ưu đãi.
Quyền mua cổ phiếu mới:
Quyền bỏ phiếu:
Cổ phiếu ưu đãi: Cổ phiếu ưu đãi thường không cho cổ đông quyền bỏ phiếu, song lại định một tỷ lệ lợi tức tối đa so với mệnh giá. Trong điều kiện bình thường cổ đông ưu đãi sẽ được nhận lượng cổ tức cố định theo tỷ lệ đã định. Trong trường hợp cong ty không có đủ lợi nhuận để trả theo tỷ lệ đó, nó sẽ trả theo khả năng có thể, nhưng một khi cổ đông ưu đãi chưa được trả cổ tức thì cổ đông thường cũng chưa được trả.
6.2 Trái phiếu
Trái phiếu là một loại Chứng khoán quy định nghĩa vụ của người phát hành (người vay tiền) phải trả cho người nắm giữ Chứng khoán (người cho vay) một khoản tiền xác định, thường là trong những khoảng thời gian cụ thể và phải hoàn trả khoản cho vay ban đầu khi nó đáo hạn.
Trái phiếu công ty: là những trái phiếu do công ty phát hành để vay vốn dài hạn.
Trái phiếu Chính phủ: là những trái phiếu do Chính phủ phát hành nhằm bù đắp thâm hụt ngân sách, tài trợ cho các công trình công ích hoặc làm công cụ điều tiết tiền tệ.
Trái phiếu công trình: là những trái phiếu do chính quyền trung ương hay địa phương phát hành để huy động vốn cho các mục đích cụ thể, thường để xây các công trình cơ sở hạ tầng hoặc các công trình phúc lợi, công cộng.
6.3 Chứng khoán có thể chuyển đổi
Chứng khoán có thể chuyển đổi là loại Chứng khoán cho phép người nắm giữ nó tuỳ theo nựa chọn và những điều kiện nhất định có thể đổi nó lấy một Chứng khoán khác.
Thông thường cổ phiếu ưu đãi được chuyển đổi thành cổ phiếu thường và trái phiếu cũng được chuyển đổi thành cổ phiếu thường.
6.4 Các công cụ phái sinh
Các công cụ phái sinh là những công cụ đợơc phát hành trên cơ sở những công cụ đã có như: Cổ phiếu, Trái phiếu..., nhằm nhiều mục tiêu khác nhau như: Phân tán rủi ro, bảo vệ lợi nhuận hoặc tạo lợi nhuận.
Quyền lựa chọn
Quyền mua trước
Chứng quyền
Hợp đồng kỳ hạn
Hợp đồng tương lai
Chương 2:
Những lý luận chung về danh mục đầu tư
và quản lý danh mục đầu tư
1. Khái niệm danh mục và danh mục đầu tư
Danh mục: Là tập hợp một hay nhiều các tài sản tài chính có lợi suất và độ rủi ro khác nhau.
Danh mục đầu tư Chứng khoán: Là các khoản đầu tư của một cá nhân hoặc một tổ chức vào việc nắm giữ một hay nhiều loại tài sản (Cổ phiếu, trái phiếu...) Mục đích của danh mục đầu tư là giảm rủi ro bằng việc đa dạng hoá danh mục đầu tư.
2. Quản lý danh mục đầu tư
Là xây dựng một danh mục các loại Chứng khoán, tài sản đầu tư đáp ứng nhu cầu tốt nhất của chủ đầu tư và sau đó thực hiện theo dõi điều chỉnh các danh mục này nhằm thực hiện các mục tiêu đề ra. Yếu tố quan trọng đầu tiên mà chủ đầu tư quan tâm đó là mức độ rủi ro mà họ chấp nhận. Và đây là cơ sở để công ty quan lý danh mục đầu tư, quản lý quỹ xác định danh mục đầu tư sao cho lợi tức thu được là tối ưu với rủi ro không vượt quá mức chấp nhận đã định trước.
Những người (công ty) quản lý danh mục đầu tư là những người chuyên nghiệp chịu trách nhiệm đối với danh mục đầu tư Chứng khoán của cá nhân hay một tổ chức đầu tư. Công ty được hưởng phí quản lý danh mục đầu tư và có quyền tự quyết định việc thành lập danh mục đầu tư cho khách trong khuôn khổ đã thoả thuận.
Bản chất của quản lý danh mục đầu tư Chứng khoán là định hướng mối quan hệ giữa rủi ro và lợi tức kỳ vọng thu được từ danh mục đó.
Tóm lại, nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư Chứng khoán là quá trình quản lý tài sản của một tổ chức hay một cá nhân đầu tư bao gồm từ việc định giá, phân tích Chứng khoán, lựa chọn đầu tư, theo dõi các kết quả đầu tư và phân bổ vốn đầu tư từ đó đánh giá kết quả đầu tư.
Việc phân bổ tài sản là việc lựa chọn một tỷ lệ đầu tư trong danh mục sao cho trong dài hạn lợi nhuận là lớn nhất nhưng rủi ro là thấp nhất. Tuy nhiên trong quá trình đầu tư nhà đầu tư có thể thay đổi tỷ lệ này để tận dụng những cơ hội tại thời điểm đó.
3. Vai trò của quản lý danh mục đầu tư
Ta biết rằng thị trường chứng khoán Việt Nam tuy đang phát triển nhưng chưa có hiệu quả. Do đó khi đầu tư các nhà đầu tư thường hoang mang không biết phải thiết kế một danh mục như thế nào để đạt được mục tiêu đề ra. Bởi vậy việc xác định một danh mục đầu tư đúng đắn là rất cần thiết cho nhà đầu tư, song việc đó không hề đơn giản. Những điều sau có thể lý giải cho điều đó.
Ngoài rủi ro của hệ thống vẫn còn một loại rủi ro nữa là rủi ro của chính công ty đó, những rủi ro này có thể được làm triệt tiêu bằng cách đa dạng hoá danh mục đầu tư.
Quản lý danh mục đầu tư còn chịu tác động của tâm lý nhà đầu tư đối với rủi ro.
Việc lựa chọn các Chứng khoán để đầu tư phải tính đến tác động của thuế.
Các nhà đầu tư ở các lứa tuổi khác nhau sẽ có những nhu cầu riêng trong quá trình lựa chọn danh mục với mức độ rủi ro khác nhau.
4. Xây dựng mô hình quản lý danh mục đầu tư
Quá trình đầu tư gồm hai nhiệm vụ chính:
Thứ nhất, đánh giá 2 mặt rủi ro và lợi nhuận ước tính (lợi nhuận kỳ vọng) của các Chứng khoán sẽ đầu tư.
Thứ hai, thiết lập một danh mục đầu tư gồm nhiều Chứng khoán khác nhau sao cho cặp “rủi ro – lợi nhuận” là tốt nhất.
Những lý thuyết cơ bản trong quản lý danh mục đầu tư Chứng khoán:
4.1 Lý thuyết thị trường hiệu quả
Năm 1953 Maurice Kendall đã phát hiện và kiểm nghiệm được rằng giá Chứng khoán là không thể dự báo được, người ta thấy rằng giá Chứng khoán biến động ngẫu nhiên đó là dấu hiệu của một thị trường hoạt động hiệu quả, chứ không phải là hiện tượng bất thường của Chứng khoán.
Giá Chứng khoán biến động dựa vào các thộng tin mới (không dự báo được) cũng biến động theo chiều hướng không dự báo được. Đây là cốt lõi của lập luận rằng giá Chứng khoán là một chuỗi thời gian ngẫu nhiên không thể dự đoán được. Nếu giá Chứng khoán mà dự báo được thì đó là báo hiệu của thị trường không hiệu quả, vì khả năng dự báo cho thấy rằng không phải tất cả các thông tin trên thị trường đã được phản ánh trong giá Chứng khoán. Trên cơ sở này, nhận định giá Chứng khoán đã phản ánh toàn bộ thông tin trên thị trường gọi là Giả thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH). Có 3 cấp của EMH
EMH cấp thấp: Giả định giá của Chứng khoán đã phản ánh các thông tin có thể thu thập thông qua nghiên cứu số liệu giao dịch như biến động giá, khối lượng, lãi suất trong quá khứ.
EMH cấp trung: Tất cả các thông tin công khai trên thị trường liên quan đến triển vọng của một công ty luôn được phản ánh trong giá Chứng khoán.
EMH cấp cao: Giá Chứng khoán của một công ty luôn phản ánh mọi thông tin liên quan đến công ty, thậm chí ngay cả các thông tin nội bộ của công ty đó.
4.2 Rủi ro của nhà đầu tư, rủi ro danh mục đầu tư và phân tán rủi ro nhờ đa dạng hoá danh mục đầu tư.
Như chúng ta đã biết mỗi nhà đầu tư khác nhau sẽ đầu tư theo một kiểu danh mục khác nhau, tức là chấp nhận một mức độ rủi ro khác nhau. Thông thường một người bình thường chỉ chấp nhận đầu tư những tài sản có rủi ro khi mức đền bù rủi ro là dương. Một nhà đầu tư ngại rủi ro là người luôn phải đặt ra cho mình một mức lợi suất hợp lý đối với một tài sản rủi ro với điều kiện tỷ lệ lợi nhuận có thể bù đắp đủ cho những rủi ro mà người đó phải gánh chịu. Nếu nhà đầu tư đánh giá rủi ro càng cao thì mức bù đắp này đòi hỏi càng cao.
4.2.1 Mức độ e ngại rủi ro và Hàm hữu dụng
Trong lý thuyết đầu tư, khái niệm mức ngại rủi ro được coi là nền tảng của việc phân tích quyết định đầu tư. Các học giả tài chính đã đưa ra một công thức hợp lý thể hiện mối tương quan giữa mức ngại rủi ro và lợi suất ước tính đạt được ( phương sai của lợi suất này ) theo thang điểm hữu dụng sau:
Trong đó U là giá trị hữu dụng, A là chỉ số biểu thị mức độ e ngại rủi ro của nhà đầu tư, Hằng số 0,5 là một con số quy ước theo thông lệ của xác suất thống kê thể hiện mối quan hệ giữa lợi suất ước tính bình quân E(r) và độ lệch chuẩn (s) của giá trị bình quân đó.
Lưu ý rằng trong phường trình hàm hữu dụng ở trên nếu áp dụng với một danh mục đầu tư không có rủi ro, nghĩa là yếu tố phương sai bằng 0, thì giá trị hữu dụng của nó sẽ bằng tỷ suất lợi nhuận ước tính.
Hàm hữu dụng trên còn được gọi theo cách thức của thống kê học là: tỷ lệ “tương đương chắc chắn” (kí hiệu CE): CE =
Tỷ lệ “tương đương chắc chắn” của một danh mục đầu tư là mức tỷ lệ lợi nhuận đạt được chắc chắn của một danh mục đầu tư không rủi ro được nhà đầu tư chấp nhận và được xem như là có mức độ hấp dẫntương đương để so sánh với danh mục đầu tư có rủi ro.
4.2.2 Lợi suất và rủi ro của danh mục đầu tư
a) Lợi suất của danh mục: lợi suất đầu tư ước tính của một danh mục là bình quân gia quyền (theo tỷ trọng vốn đầu tư vào từng loại tài sản, kí hiệu W) của lợi suất thu được từ mỗi Chứng khoán trong danh mục đầu tư đó. Điều này đồng nghĩa với lợi suất ước tính của một danh mục đầu tư là bình trọng số của các lợi suất ước tính thu được từ mỗi loại Chứng khoán trong danh mục đầu tư đó.
b) Rủi ro danh mục đầu tư và đa dạng hoá danh mục:
Rủi ro danh mục đầu tư : Rủi ro của danh mục đầu tư được chia làm 2 phần bao gồm: phần rủi ro hệ thống ( rủi ro thị trường ) và phần rủi ro phi hệ thống ( rủi ro riêng ). Phần rủi ro hệ thống thì không thể làm giảm thiểu bằng cách đa dạng hoá được.
Đa dạng hoa danh mục đầu tư: Một trong những phương pháp cơ bản để làm giảm thiểu được rủi ro là “Đa dạng hoá danh mục đầu tư ”. Về lý thuyết người ta đã chứng minh được rằng: Các Chứng khoán có xu hướng rủi ro trái ngược với xu hướng rủi ro ban đầu là những yếu tố làm giảm thiểu rủi ro có hiệu quả. Đây là cơ sở quan trọng cho việc xác định thước đo rủi ro của từng Chứng khoán khi đưa chúng vào danh mục đầu tư và cũng là điểm mấu chốt để xây dựng lý thuyết mô hình CAPM.
Chương 3:
Các mô hình phân tích biến động và dự báo chuỗi lợi suất
của các cổ phiếu dha, bbt, hap, bpc
Sự cần thiết sử dụng các mô hình phân tích sự biến động của chuỗi lợi suất và dự báo lợi suất.
Nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán với mục đích là để sinh lời vốn của mình bỏ ra đầu tư. Nếu lợi suất của Chứng khoán càng cao thì khả năng sinh lời càng lớn và ngược lại. Bởi vậy nếu chúng ta phân tích đúng sự biến động của lợi suất và dự báo đúng lợi suất của Chứng khoán trong tương lai thì chúng ta sẽ có thể đầu tư hợp lý để đạt được lợi nhuận cao nhất.
1. Chuỗi lợi suất của các cổ phiếu
Lợi suất của các cổ phiếu được xác định theo công thức
t >1 ()
Trong đó
Rit : Lợi suất của cổ phiếu i từ thời điểm t-1 đến thời điểm t
Sit : Giá của cổ phiếu i tại thời điểm t
Si(t-1): Giá của cổ phiếu tại thời điểm t-1.
Bảng thống kê mô tả đặc trưng của lợi suất các cổ phiếu
RDHA
RBBT
RHAP
RBPC
RVNINDEX
Mean
0.000920
0.000223
0.000559
1.45E-05
0.001108
Median
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
6.40E-05
Maximum
0.048790
0.048790
0.067441
0.048790
0.066561
Minimum
-0.267315
-0.454313
-0.572519
-0.069844
-0.076557
Std. Dev.
0.021097
0.022759
0.029186
0.018037
0.016276
Skewness
-3.387898
-6.925605
-8.902876
0.039116
-0.428114
Kurtosis
46.62036
141.7011
158.5163
5.118059
8.297503
Jarque-Bera
48229.03
923727.8
1376216.
204.3995
1616.213
Probability
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
Sum
0.546544
0.254234
0.753772
0.015873
1.493126
Sum Sq. Dev.
0.263947
0.590511
1.147401
0.354950
0.356556
Observations
594
1141
1348
1092
1347
Lợi suất của chứng khoán là biến ngẫu nhiên, tăng hoặc giảm theo thời gian tại mỗi thời điểm tương ứng nhận một giá trị cụ thể do đó nó cũng là một chuỗi ngẫu nhiên. Khi phân tích một yếu tố ngẫu nhiên theo giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển (OLS) các yếu tố ngẫu nhiên phải có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi, và chúng không tương quan với nhau.
Nếu ta ước lượng mô hình với chuỗi thời gian trong đó biến độc lập không dừng thì các giả thiết của OLS bị vi phạm. Mặt khác khi hồi quy hai biến độc lập không dừng, ước lượng mô hình sẽ thu được hệ số có ý nghĩa thống kê cao và R2 cao, do đó hiện tượng hồi quy giả mạo có thể xảy ra.
Vì vậy trước khi phân tích và quản lý danh mục các cổ phiếu ta kiểm định tính dừng của các cổ phiếu.
2. Kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất các cổ phiếu
2.1 Cổ phiếu DHA
Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu DHA
Qua biểu đồ của chuỗi RDHA ta thấy lợi suất ở các thời kỳ khác nhau dao động tương đối đều xung quanh mức 0, chuỗi RDHA không có xu thế do độ dao động ở nhiều thời kỳ rất lớn, nhưng cũng có khi hầu như không biến động. Nhận thấy chuỗi lợi suất rất có thể là chuỗi dừng, sau đây bằng kiểm định nghiệm đơn vị ta sẽ kiểm định lại giả thiết này.
2.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RDHA
ADF Test Statistic
-23.18112
1% Critical Value*
-2.5691
5% Critical Value
-1.9400
10% Critical Value
-1.6159
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RDHA)
Method: Least Squares
Date: 04/22/07 Time: 23:59
Sample(adjusted): 3 595
Included observations: 593 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RDHA(-1)
-0.952556
0.041092
-23.18112
0.0000
R-squared
0.475810
Mean dependent var
4.73E-05
Adjusted R-squared
0.475810
S.D. dependent var
0.029158
S.E. of regression
0.021111
Akaike info criterion
-4.876402
Sum squared resid
0.263828
Schwarz criterion
-4.869007
Log likelihood
1446.853
Durbin-Watson stat
1.996385
Ta thấy theo kiểm định ADF chuỗi RDHA là chuỗi dừng.
2.1.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi RDHA
Dựa vào lược đồ tương quan ACF và PACF theo độ dài của trễ và với khoảng tin cậy 95% cho hệ số tương quan riêng. Từ lược đồ ta thấy có sự thay đổi trong lợi suất trung bình giữa các phiên giao dịch của cổ phiếu với sự thay đổi của các phiên trước đó. Ta thấy 12, 33, 36, là khác không do đó ta có thể có các quá trình AR(12), AR(33) và AR(36):
Ước lượng mô hình có hệ số chặn ta thấy hệ số chặn có thể bỏ đi do Pvalue của kiểm định T đối với hệ số chặn bằng 0.2005 > 0.05. Ta ước lượng mô hình không có hệ số chặn.
Dependent Variable: RDHA
Method: Least Squares
Date: 04/22/07 Time: 22:23
Sample(adjusted): 38 595
Included observations: 558 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 2 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
AR(12)
0.149543
0.041633
3.591955
0.0004
AR(33)
0.121223
0.042863
2.828132
0.0049
AR(36)
-0.158727
0.042726
-3.714968
0.0002
R-squared
0.058703
Mean dependent var
0.001256
Adjusted R-squared
0.055311
S.D. dependent var
0.021372
S.E. of regression
0.020772
Akaike info criterion
-4.905034
Sum squared resid
0.239475
Schwarz criterion
-4.881785
Log likelihood
1371.505
Durbin-Watson stat
1.928695
Ta kiểm định tính dừng của phần dư E1 của mô hình này ta có kết quả sau:
ADF Test Statistic
-22.83152
1% Critical Value*
-2.5694
5% Critical Value
-1.9400
10% Critical Value
-1.6159
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E1)
Method: Least Squares
Date: 04/22/07 Time: 22:27
Sample(adjusted): 39 595
Included observations: 557 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E1(-1)
-0.968035
0.042399
-22.83152
0.0000
R-squared
0.483883
Mean dependent var
5.20E-05
Adjusted R-squared
0.483883
S.D. dependent var
0.028822
S.E. of regression
0.020706
Akaike info criterion
-4.915003
Sum squared resid
0.238376
Schwarz criterion
-4.907243
Log likelihood
1369.828
Durbin-Watson stat
1.993933
Phần dư là nhiễu trắng vậy chuỗi RDHA là quá trình ARIMA(p,0,0) với p=12; 33; 36.
Có thể sử dụng các tiêu chuẩn Akaike, Schwarz, R2, để lựa chọn mô hình tốt nhất.
Vậy mô hình ARIMA của chuỗi RDHA là:
RDHA= 0.149543*RDHA-12 + 0.121223 *RDHA-33 -0.158727*RDHA-36 +àt
Trên cơ sở kiểm định tính dừng của lợi suất cổ phiếu DHA, các cổ phiếu còn lại và chỉ số VNINDEX được kiểm định tương tự trong các phần tiếp theo.
Bây giờ ta sẽ xem xét mức dao động của lợi suất trong các phiên có phụ thuộc vào lợi suất của nó trong quá khứ hay không, bằng cách thực hiện các mô hình kinh tế lượng ARCH, GARCH, TGARCH , M-GARCH , COMPNETNT ta sẽ có câu trả lời.
3. Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và dao động của lợi suất trong các cổ phiếu
3.1 Cổ phiếu DHA
3.1.1 Mô hình GARCH(1,1)
Mô hình:
điều kiện:
Ước lượng mô hình ta thu được kết quả :
Dependent Variable: RDHA
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/22/07 Ti._.me: 16:48
Sample(adjusted): 38 595
Included observations: 558 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 40 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(12)
0.129660
0.023075
5.619096
0.0000
AR(33)
0.125507
0.016145
7.773793
0.0000
AR(36)
0.031057
0.023117
1.343470
0.1791
Variance Equation
C
6.75E-05
6.14E-06
10.99810
0.0000
ARCH(1)
0.138745
0.095326
11.94580
0.0000
GARCH(1)
0.198906
0.034532
5.760065
0.0000
R-squared
0.024146
Mean dependent var
0.001256
Adjusted R-squared
0.015307
S.D. dependent var
0.021372
S.E. of regression
0.021208
Akaike info criterion
-5.312544
Sum squared resid
0.248267
Schwarz criterion
-5.266046
Log likelihood
1488.200
Durbin-Watson stat
1.914374
Ta có:
Ta thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu trong mỗi phiên chịu ảnh hưởng của lợi suất của các phiên trước nó và sự thay đổi của các yếu tố ngẫu nhiên. (Do hệ số của ARCH và GARCH thực sự khác 0 ). Các hệ số ước lượng đều dương nên sự thay đổi của trong giá cổ phiếu DHA càng lớn thì sự dao động càng lớn nghĩa là khi giá cổ phiếu tăng hay giảm với mức độ lớn thì xu hướng này còn kéo dài cho đến khi có tác động làm thay đổi xu thế này.
3.1.2 Kiểm định xem có tồn tại mô hình I-GARCH ?
Kiểm định cặp giả thiết: Ho : c(5) + c(6) =1
H1 : c(5) + c(6) # 1
Ta thu được kết quả:
Null Hypothesis:
C(5)+C(6)=1
F-statistic
17.46746
Probability
0.000034
Chi-square
17.46746
Probability
0.000029
Do giá trị p-value của cả 2 kiểm đinh F và khi bình phương đều < 0.05 nên bác bỏ giả thiết Ho, hay không tồn tại mô hình I- GARCH.
3.1.3 Mô hình GARCH – M
Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của lợi suất các cổ phiếu vào độ rủi ro của nó * Mô hình 1: Lợi suất phụ thuộc vào độ lệch chuẩn.
Dependent Variable: RDHA
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/22/07 Time: 21:01
Sample(adjusted): 38 595
Included observations: 558 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 56 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
SQR(GARCH)
0.133331
0.019895
6.701855
0.0000
AR(12)
0.098047
0.022285
4.399799
0.0000
AR(33)
0.102364
0.017582
5.822027
0.0000
AR(36)
0.023045
0.024236
0.950847
0.3417
Variance Equation
C
0.000131
8.34E-06
15.75182
0.0000
ARCH(1)
0.278199
0.108076
11.82687
0.0000
R-squared
0.024802
Mean dependent var
0.001256
Adjusted R-squared
0.015969
S.D. dependent var
0.021372
S.E. of regression
0.021200
Akaike info criterion
-5.252335
Sum squared resid
0.248100
Schwarz criterion
-5.205837
Log likelihood
1471.401
Durbin-Watson stat
1.837437
Theo mô hình ta có:
* Mô hình 2 : Lợi suất phụ thuộc vào phương sai
Dependent Variable: RDHA
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/22/07 Time: 21:08
Sample(adjusted): 38 595
Included observations: 558 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 64 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
GARCH
0.928947
0.311480
6.192850
0.0000
AR(12)
0.112276
0.022257
5.044456
0.0000
AR(33)
0.100814
0.016836
5.987969
0.0000
AR(36)
0.018500
0.022897
0.807945
0.4191
Variance Equation
C
0.000131
8.48E-06
15.43381
0.0000
ARCH(1)
0.306641
0.107755
12.12600
0.0000
R-squared
-0.058478
Mean dependent var
0.001256
Adjusted R-squared
-0.068066
S.D. dependent var
0.021372
S.E. of regression
0.022087
Akaike info criterion
-5.241765
Sum squared resid
0.269287
Schwarz criterion
-5.195266
Log likelihood
1468.452
Durbin-Watson stat
1.522674
Dựa vào 2 mô hình ước lượng ta thấy hệ số của phương sai và độ lệch chuẩn đều dương do đó có thể kết luận lợi suất của cổ phiếu DHA có liên hệ tỷ lệ thuận với rủi ro của nó tức là rủi ro càng cao thì lợi suất kỳ vọng cũng càng lớn.
Ta thấy giá trị p-value của SQR(GARCH) và GARCH ở 2 mô hình đều < 0.05, như vậy lợi suất của cổ phiếu DHA phụ thuộc vào độ rủi ro của cổ phiếu này.
3.1.4 Mô hình T- GARCH
Mô hình có dạng:
t ~ IID
Dependent Variable: RDHA
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/23/07 Time: 22:55
Sample(adjusted): 38 595
Included observations: 558 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 96 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(12)
0.124735
0.029458
4.234354
0.0000
AR(33)
0.128487
0.020653
6.221363
0.0000
AR(36)
0.033316
0.024759
1.345580
0.1784
Variance Equation
C
3.94E-05
3.41E-06
11.56948
0.0000
ARCH(1)
0.469150
0.084383
5.559765
0.0000
(RESID<0)*ARCH(1)
0.070504
0.117036
5.729040
0.0000
GARCH(1)
0.428829
0.026609
16.11568
0.0000
R-squared
0.022970
Mean dependent var
0.001256
Adjusted R-squared
0.012331
S.D. dependent var
0.021372
S.E. of regression
0.021240
Akaike info criterion
-5.329958
Sum squared resid
0.248566
Schwarz criterion
-5.275710
Log likelihood
1494.058
Durbin-Watson stat
1.913474
Ta có :
Tổng ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên đến rủi ro của cổ phiếu bằng:
0.46915 + 0.070504
Ta thấy giá trị p-value của biến (RESID<0)*ARCH(1) bằng 0 < 0.05 nên có thể kết luận rằng có ảnh hưởng của các cú sốc âm lên giá cổ phiếu có biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy đối với giá cổ phiếu.
Dựa vào các mô hình ARCH ,GARCH ta có thể xác định được xu thế biến động từ đó có thể dự báo được sự thay đổi của mỗi cổ phiếu trong tương lai. Các cổ phiếu còn lại BBT, HAP, BPC , cũng được tiến hành phân tích tương tự.
3.2 Cổ phiếu BBT:
Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu BBT:
.1
.0
-.1
-.2
-.3
-.4
-.5
BBT
1250
1000
500
750
250
Cũng giống như chuỗi RDHA , ta thấy chuỗi RBBT ở các thời kỳ khác nhau cũng dao động đều xung quanh mức 0, và chuỗi không có xu thế.
3.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RBBT
ADF Test Statistic
-32.33537
1% Critical Value*
-2.5675
5% Critical Value
-1.9396
10% Critical Value
-1.6158
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RBBT)
Method: Least Squares
Date: 04/23/07 Time: 01:04
Sample(adjusted): 3 1142
Included observations: 1140 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RBBT(-1)
-0.956953
0.029595
-32.33537
0.0000
R-squared
0.478617
Mean dependent var
-1.60E-05
Adjusted R-squared
0.478617
S.D. dependent var
0.031497
S.E. of regression
0.022743
Akaike info criterion
-4.728243
Sum squared resid
0.589140
Schwarz criterion
-4.723823
Log likelihood
2696.099
Durbin-Watson stat
1.998116
Theo kiểm định ADF chuỗi là dừng.
3.2.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi RBBT
Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy 6 khác 0, do đó ta có quá trình AR(6). Ước lượng mô hình này không có hệ số chặn ( do giả thiết có hệ số chặn bị bác bỏ Pvalue > 0.05).
Ta có bảng sau:
Dependent Variable: RBBT
Method: Least Squares
Date: 04/23/07 Time: 01:29
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 2 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
AR(6)
0.093803
0.029651
3.163605
0.0016
R-squared
0.008676
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.008676
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022667
Akaike info criterion
-4.734930
Sum squared resid
0.582643
Schwarz criterion
-4.730494
Log likelihood
2688.073
Durbin-Watson stat
1.936211
Kiểm định tính dừng của phần dư E2 của mô hình này ta có :
ADF Test Statistic
-32.59095
1% Critical Value*
-3.4389
5% Critical Value
-2.8645
10% Critical Value
-2.5684
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E2)
Method: Least Squares
Date: 04/24/07 Time: 08:57
Sample(adjusted): 9 1142
Included observations: 1134 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E2(-1)
-0.968172
0.029707
-32.59095
0.0000
C
0.000179
0.000673
0.265889
0.7904
R-squared
0.484087
Mean dependent var
2.08E-06
Adjusted R-squared
0.483632
S.D. dependent var
0.031555
S.E. of regression
0.022675
Akaike info criterion
-4.733368
Sum squared resid
0.582011
Schwarz criterion
-4.724491
Log likelihood
2685.820
F-statistic
1062.170
Durbin-Watson stat
1.998429
Prob(F-statistic)
0.000000
Ta thấy phần dư là nhiễu trắng do đó chuỗi RBBT là quá trình ARIMA(6,0,0)
Mô hình ARIMA đối với chuỗi là:
RBBT= 0.093803*RBBT-6 + àt
3.2.3 Ước lượng mô hình ARCH(1)
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/07 Time: 15:41
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
-0.000128
0.001000
-0.127783
0.8983
AR(6)
0.087669
0.036603
2.395129
0.0166
Variance Equation
C
0.000421
2.50E-06
168.2742
0.0000
ARCH(1)
0.242018
0.060124
4.025279
0.0001
R-squared
0.008530
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.005900
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022699
Akaike info criterion
-4.779343
Sum squared resid
0.582729
Schwarz criterion
-4.761601
Log likelihood
2716.277
F-statistic
3.243382
Durbin-Watson stat
1.934899
Prob(F-statistic)
0.021366
Inverted AR Roots
.67
.33 -.58i
.33+.58i
-.33 -.58i
-.33+.58i
-.67
Ta thấy p-value của hệ số chặn bằng 0.8983 > 0.05 nên có thể bỏ hệ số chặn ra khỏi mô hình. Ước lượng lại ta được.
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/07 Time: 15:57
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(6)
0.087652
0.036551
2.398038
0.0165
Variance Equation
C
0.000421
1.72E-06
245.3158
0.0000
ARCH(1)
0.241600
0.059840
4.037429
0.0001
R-squared
0.008639
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.006887
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022687
Akaike info criterion
-4.781074
Sum squared resid
0.582665
Schwarz criterion
-4.767767
Log likelihood
2716.260
Durbin-Watson stat
1.935108
Inverted AR Roots
.67
.33 -.58i
.33+.58i
-.33 -.58i
-.33+.58i
-.67
Ta thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu BBT phụ thuộc vào lợi suất trung bình của nó tại các phiên khác. Rủi ro của cổ phiếu BBT chịu ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên, hệ số của ARCH là dương thực sự. Nhưng ta chỉ nhận biết được ảnh hưởng dương đến phương sai mặc dù trên thực tế có cả những cú sốc âm dương .
Ta có mô hình : RBBT = 0.087652 *RBBT-1
2BBT = 0.000421 + 0.241600*2BBT
3.2.4 Mô hình GARCH
Ước lượng mô hình GARCH(1,1) ta thu được kết quả sau:
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/07 Time: 22:32
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 251 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(6)
0.072930
0.031854
2.289483
0.0221
Variance Equation
C
3.13E-05
3.20E-06
9.796384
0.0000
ARCH(1)
0.877924
0.081415
10.78338
0.0000
GARCH(1)
0.588939
0.027145
21.69615
0.0000
R-squared
0.008243
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.005612
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022702
Akaike info criterion
-4.896861
Sum squared resid
0.582898
Schwarz criterion
-4.879119
Log likelihood
2782.969
Durbin-Watson stat
1.932468
Inverted AR Roots
.65
.32+.56i
.32 -.56i
-.32 -.56i
-.32+.56i
-.65
Kết quả ước lượng ta thấy tổng hệ số của ARCH(1) và GARCH(1) bằng :
0.877924 +0.588939 > 1. Do đó lợi suất trung bình của cổ phiếu BBT chỉ phụ thuộc vào lợi suất trung bình tại phiên trước mà không chịu ảnh hưởng của sự dao động của sự thay đổi này.
3.2.5 Kiểm định xem có tồn tại mô hình I-GARCH?
Kiểm định giả thiết: Ho : c(3)+c(4) = 1
H1 : c(3) + c(4) #1
Ta thu được kết quả :
Wald Test:
Equation: MOHINHKTL
Null Hypothesis:
C(3)+C(4)=1
F-statistic
71.59468
Probability
0.000000
Chi-square
71.59468
Probability
0.000000
Do giá trị p-value của cả 2 kiểm đinh F và khi bình phương đều < 0.05 , nên bác bỏ giả thiết Ho, hay không tồn tại mô hình I-GARCH.
3.2.6 Mô hình GARCH – M
Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc lợi suất của cổ phiếu vào độ rủi ro của nó.
*Mô hình 1: Lợi suất phụ thuộc vào độ lệch chuẩn.
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/06 Time: 23:06
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
SQR(GARCH)
0.000624
0.043914
0.014207
0.9887
AR(6)
0.087661
0.036551
2.398341
0.0165
Variance Equation
C
0.000421
2.33E-06
180.6715
0.0000
ARCH(1)
0.240734
0.059678
4.033899
0.0001
R-squared
0.008675
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.006046
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022697
Akaike info criterion
-4.779132
Sum squared resid
0.582643
Schwarz criterion
-4.761390
Log likelihood
2716.157
Durbin-Watson stat
1.934952
Inverted AR Roots
.67
.33 -.58i
.33+.58i
-.33 -.58i
-.33+.58i
-.67
Theo mô hình ta có : RBBT = 0.087661* RBBT-6 + 0.000624* BBT
2BBT = 0.000421 + 0.240734*2BBT-1
*Mô hình 2: Lợi suất phụ thuộc vào phương sai.
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/07 Time: 23:25
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
GARCH
0.088672
1.753981
0.050555
0.9597
AR(6)
0.087715
0.036463
2.405559
0.0161
Variance Equation
C
0.000421
2.13E-06
197.1477
0.0000
ARCH(1)
0.240766
0.059743
4.030016
0.0001
R-squared
0.009375
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.006747
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022689
Akaike info criterion
-4.779136
Sum squared resid
0.582232
Schwarz criterion
-4.761394
Log likelihood
2716.160
Durbin-Watson stat
1.928801
Inverted AR Roots
.67
.33 -.58i
.33+.58i
-.33 -.58i
-.33+.58i
-.67
Ta có mô hình : RBBT = 0.087715 * RBBT-6 + 0.088672* 2BBT
2BBT = 0.000421 + 0.240734*2BBT-1
Dựa vào 2 mô hình ước lượng ta thấy hệ số của phương sai và độ lệch chuẩn đều dương do đó có thể kết luận lợi suất của cổ phiếu BBT có liên hệ tỷ lệ thuận với rủi ro của nó tức là rủi ro càng cao thì lợi suất kỳ vọng cũng càng lớn .
Ta thấy giá trị p-value của SQR(GARCH) và GARCH ở 2 mô hình đều > 0.05, như vậy lợi suất của cổ phiếu BBT không phụ thuộc vào độ rủi ro của cổ phiếu này.
3.2.7 Mô hình T- GARCH
Ước lượng mô hình ta được:
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/07 Time: 23:41
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(6)
0.088357
0.036575
2.415771
0.0157
Variance Equation
C
0.000420
1.71E-06
245.4998
0.0000
ARCH(1)
0.220143
0.084324
2.610672
0.0090
(RESID<0)*ARCH(1)
0.043876
0.121320
0.361651
0.7176
R-squared
0.008647
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.006017
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022697
Akaike info criterion
-4.779523
Sum squared resid
0.582660
Schwarz criterion
-4.761781
Log likelihood
2716.380
Durbin-Watson stat
1.935235
Inverted AR Roots
.67
.33+.58i
.33 -.58i
-.33 -.58i
-.33+.58i
-.67
Ta có :
Tổng ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên đến rủi ro của cổ phiếu bắng : 0.220143 +0.043876 = 0.264019
Ta thấy giá trị p-value của biến (RESID 0.05 nên có thể kết luận rằng ảnh hưởng của các cú sốc âm lên giá cổ phiếu là không đáng kể hay không có biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy đối với giá cổ phiếu.
3.2.8 Mô hình E – GARCH
Mô hình có dạng :
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/07 Time: 00:14
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(6)
0.085594
0.035796
2.391176
0.0168
Variance Equation
C
-7.707364
0.004499
-1713.019
0.0000
|RES|/SQR[GARCH](1)
0.213726
0.050906
4.198432
0.0000
RES/SQR[GARCH](1)
0.006338
0.048535
0.130593
0.8961
R-squared
0.008609
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.005980
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022698
Akaike info criterion
-4.749616
Sum squared resid
0.582682
Schwarz criterion
-4.731873
Log likelihood
2699.407
Durbin-Watson stat
1.934740
Inverted AR Roots
.66
.33 -.57i
.33+.57i
-.33 -.57i
-.33+.57i
-.66
Ta thấy p-value của hệ số > 0.05 . Nên ảnh hưởng của cú sốc âm và dương đến phương sai là như nhau, không có ảnh hưởng bất đối xứng.
3.2.9 Mô hình Component
Đo độ chênh lệch giữa phương sai có điều kiện và phương sai ko có điều kiện hay chênh lệch rủi ro trong ngắn hạn và dài hạn.
Mô hình có dạng :
qt : Phương trình phương sai trong dài hạn
Dependent Variable: RBBT
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/24/07 Time: 00:32
Sample(adjusted): 8 1142
Included observations: 1135 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 18 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(6)
0.034309
0.024001
1.429482
0.1529
Variance Equation
Perm: C
0.000634
6.68E-05
9.495972
0.0000
Perm: [Q-C]
0.825756
0.029125
28.35191
0.0000
Perm: [ARCH-GARCH]
0.395797
0.028483
13.89612
0.0000
Tran: [ARCH-Q]
-0.248618
0.019691
-12.62605
0.0000
Tran: [GARCH-Q]
-0.460603
0.034637
-13.29815
0.0000
R-squared
0.005157
Mean dependent var
0.000194
Adjusted R-squared
0.000751
S.D. dependent var
0.022766
S.E. of regression
0.022757
Akaike info criterion
-4.962885
Sum squared resid
0.584711
Schwarz criterion
-4.936271
Log likelihood
2822.437
Durbin-Watson stat
1.925549
Inverted AR Roots
.57
.29+.49i
.29 -.49i
-.29 -.49i
-.29+.49i
-.57
Qua mô hình ước lượng ta thấy các hệ số đều có ý nghĩa, giá trị p-value đều bằng 0 < 0.05 . Do đó có sự chênh lệch giữa phương sai trong ngắn hạn và dài hạn.
qt = 0.000634 + 0.825756(qt-1- 0.825756) + 0.395797(u2t-1 - 2t-1)
2t – qt = - 0.248618(u2t-1 - 0.000634) - 0.460603(2t-1 - 0.000634)
3.3 Cổ phiếu HAP
Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu HAP:
Ta thấy chuỗi RHAP ở các thời kỳ khác nhau cũng dao động đều xung quanh mức 0, và chuỗi không có xu thế.
3.3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RHAP
ADF Test Statistic
-31.80364
1% Critical Value*
-2.5673
5% Critical Value
-1.9396
10% Critical Value
-1.6157
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RHAP)
Method: Least Squares
Date: 04/25/07 Time: 09:15
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RHAP(-1)
-0.857948
0.026976
-31.80364
0.0000
R-squared
0.429049
Mean dependent var
-1.38E-05
Adjusted R-squared
0.429049
S.D. dependent var
0.038249
S.E. of regression
0.028902
Akaike info criterion
-4.249098
Sum squared resid
1.124316
Schwarz criterion
-4.245234
Log likelihood
2862.768
Durbin-Watson stat
2.002979
Theo kiểm đinh ADF chuỗi là dừng
3.3.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi RHAP
Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy PACF(1) khác không, do đó ta có quá trình AR(1).
Ước lượng mô hình không có hệ sỗ chặn ta có kết quả sau:
Dependent Variable: RHAP
Method: Least Squares
Date: 04/25/07 Time: 09:25
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 2 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
AR(1)
0.142052
0.026976
5.265776
0.0000
R-squared
0.019842
Mean dependent var
0.000546
Adjusted R-squared
0.019842
S.D. dependent var
0.029193
S.E. of regression
0.028902
Akaike info criterion
-4.249098
Sum squared resid
1.124316
Schwarz criterion
-4.245234
Log likelihood
2862.768
Durbin-Watson stat
2.002979
Inverted AR Roots
.14
Kiểm định tính dừng của phần dư E3 của mô hình này ta được:
ADF Test Statistic
-36.73686
1% Critical Value*
-2.5673
5% Critical Value
-1.9396
10% Critical Value
-1.6157
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E3)
Method: Least Squares
Date: 04/25/07 Time: 09:28
Sample(adjusted): 4 1349
Included observations: 1346 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E3(-1)
-1.001606
0.027264
-36.73686
0.0000
R-squared
0.500853
Mean dependent var
-1.47E-05
Adjusted R-squared
0.500853
S.D. dependent var
0.040919
S.E. of regression
0.028909
Akaike info criterion
-4.248573
Sum squared resid
1.124070
Schwarz criterion
-4.244707
Log likelihood
2860.290
Durbin-Watson stat
2.000163
Ta thấy phần dư là nhiễu trắng nên mô hình là tốt ,chuỗi RHAP là mô hình ARIMA(1,0,0)
Mô hình ARIMA của chuỗi :
RHAP =0.142052* RHAP-1 + àt
Ta xem xét mức dao động của lợi suất trong các phiên có phụ thuộc vào sự thay đổi của lợi suất trong quá khứ hay không. Sau đây ta sẽ sử dụng các mô hình ARCH, GARCH , T- GARCH ,GARCH-M ,COMPONENT GARCH để xem xét giả thiết này.
3.3.3 Mô hình ARCH
Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và trong dao động của cổ phiếu HAP
Ước lượng mô hình ARCH(1) ta được :
Dependent Variable: RHAP
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/25/07 Time: 23:32
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 161 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(1)
0.251428
0.037463
6.711428
0.0000
Variance Equation
C
0.000721
3.11E-06
231.5852
0.0000
ARCH(1)
0.232908
0.037790
6.163256
0.0000
R-squared
0.007871
Mean dependent var
0.000546
Adjusted R-squared
0.006395
S.D. dependent var
0.029193
S.E. of regression
0.029099
Akaike info criterion
-4.284903
Sum squared resid
1.138048
Schwarz criterion
-4.273309
Log likelihood
2888.882
Durbin-Watson stat
2.217698
Inverted AR Roots
.25
Ta thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu HAP phụ thuộc vào lợi suất trung bình của nó tại các phiên khác. Rủi ro của cổ phiếu HAP chịu ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiê, hệ số của ARCH là dương thực sự . Nhưng ta chỉ nhận biết được ảnh hưởng dương đến phương sai mặc dù trên thực tế có cả những cú sốc âm dương .
3.3.4 Mô hình GARCH(1,1)
Ước lượng mô hình GARCH(1,1) ta thu được kết quả sau:
Dependent Variable: RHAP
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/25/07 Time: 23:39
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 454 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
AR(1)
-0.167274
0.038787
-4.312575
0.0000
Variance Equation
C
-9.71E-07
3.75E-07
-2.588220
0.0096
ARCH(1)
0.180870
0.009299
19.44954
0.0000
GARCH(1)
0.023688
0.000521
1771.721
0.0000
R-squared
-0.075902
Mean dependent var
0.000546
Adjusted R-squared
-0.078306
S.D. dependent var
0.029193
S.E. of regression
0.030314
Akaike info criterion
-4.475447
Sum squared resid
1.234142
Schwarz criterion
-4.459988
Log likelihood
3018.213
Durbin-Watson stat
1.408309
Inverted AR Roots
-.17
3.3.5 M« h×nh GARCH – M
M« h×nh nghiªn cøu sù phô thuéc cña lîi suÊt cña cæ phiÕu vµo ®é rñi ro cña nã.
*M« h×nh 1: lîi suÊt phô thuéc vµo ®é lÖch chuÈn.
Dependent Variable: RHAP
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/25/07 Time: 23:42
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
SQR(GARCH)
0.013236
0.050071
0.264356
0.7915
AR(1)
0.247942
0.037621
6.590560
0.0000
Variance Equation
C
0.000719
5.51E-06
130.3947
0.0000
ARCH(1)
0.231863
0.037718
6.147339
0.0000
R-squared
0.010231
Mean dependent var
0.000546
Adjusted R-squared
0.008020
S.D. dependent var
0.029193
S.E. of regression
0.029075
Akaike info criterion
-4.283397
Sum squared resid
1.135341
Schwarz criterion
-4.267939
Log likelihood
2888.868
Durbin-Watson stat
2.206110
Inverted AR Roots
.25
*M« h×nh 2 : lîi suÊt phô thuéc vµo ph¬ng sai
Dependent Variable: RHAP
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/25/07 Time: 23:44
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
GARCH
1.573514
1.166153
1.349320
0.1772
AR(1)
0.256706
0.038451
6.676140
0.0000
Variance Equation
C
0.000711
4.04E-06
176.1093
0.0000
ARCH(1)
0.253043
0.038262
6.613475
0.0000
R-squared
0.037002
Mean dependent var
0.000546
Adjusted R-squared
0.034850
S.D. dependent var
0.029193
S.E. of regression
0.028679
Akaike info criterion
-4.285459
Sum squared resid
1.104633
Schwarz criterion
-4.270001
Log likelihood
2890.257
Durbin-Watson stat
2.023012
Inverted AR Roots
.26
Dựa vào 2 mô hình ước lượng ta thấy hệ số của phương sai và độ lệch chuẩn đều dương do đó có thể kết luận lợi suất của cổ phiếu HAP có liên hệ tỷ lệ thuận với rủi ro của nó tức là rủi ro càng cao thì lợi suất kỳ vọng cũng càng lớn .
Ta thấy giá trị p-value của SQR(GARCH) và GARCH ở 2 mô hình đều > 0.05, như vậy lợi suất của cổ phiếu HAP không phụ thuộc vào độ rủi ro của cổ phiếu này.
3.3.6 Mô hình T- GARCH
Ước lượng mô hình ta được :
Dependent Variable: RHAP
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/25/07 Time: 23:47
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 49 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
GARCH
3.215873
0.251791
12.77201
0.0000
AR(1)
0.031789
0.004330
7.341754
0.0000
Variance Equation
C
-1.38E-07
4.37E-08
-3.160068
0.0016
ARCH(1)
0.018390
1.97E-05
932.4895
0.0000
(RESID<0)*ARCH(1)
-0.023473
5.18E-05
-453.4465
0.0000
GARCH(1)
1.000566
0.000146
6839.098
0.0000
R-squared
0.002480
Mean dependent var
0.000546
Adjusted R-squared
-0.001239
S.D. dependent var
0.029193
S.E. of regression
0.029211
Akaike info criterion
-4.947715
Sum squared resid
1.144232
Schwarz criterion
-4.924527
Log likelihood
3338.286
Durbin-Watson stat
1.780201
Inverted AR Roots
.03
Ta thấy giá trị p-value của biến (RESID<0)*ARCH(1) bằng 0< 0.05 nên có thể kết luận rằng có ảnh hưởng của các cú sốc âm lên giá cổ phiếu là hay có biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy đối với giá cổ phiếu.
3.3.7 Mô hình E – GARCH
Ước lượng mô hình ta được:
Dependent Variable: RHAP
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/25/07 Time: 23:50
Sample(adjusted): 3 1349
Included observations: 1347 after adjusting endpoints
Failure to improve Likelihood after 345 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
GARCH
0.004192
0.269660
0.015546
0.9876
AR(1)
0.593283
0.021791
27.22652
0.0000
Variance Equation
C
-7.059135
0.224355
-31.46420
0.0000
|RES|/SQR[GARCH](1)
0.992990
0.058586
16.94940
0.0000
RES/SQR[GARCH](1)
0.395436
0.040644
9.729312
0.0000
EGARCH(1)
0.078460
0.032047
2.448272
0.0144
R-squared
-0.068672
Mean dependent var
0.000546
Adjusted R-squared
-0.072657
S.D. dependent var
0.029193
S.E. of regression
0.030235
Akaike info criterion
-4.323684
Sum squared resid
1.225849
Schwarz criterion
-4.300497
Log likelihood
2918.001
Durbin-Watson stat
2.369072
Inverted AR Roots
.59
Ta thấy p-value của hệ số <0.05 .nên ảnh hưởng của cú sốc âm và dương đến phương sai là khác nhau, không có ảnh hưởng bất đối xứng.
3.4 Cổ phiếu BPC
Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu BPC:
Ta thấy chuỗi RBPC ở các thời kỳ khác nhau cũng dao động đều xung quanh mức 0, và chuỗi không có xu thế.
3.4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RBPC
ADF Test Statistic
-28.63888
1% Critical Value*
-3.4391
5% Critical Value
-2.8646
10% Critical Value
-2.5684
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RBPC)
Method: Least Squares
Date: 04/26/07 Time: 09:38
Sample(adjusted): 3 1093
Included observations: 1091 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RBPC(-1)
-0.858644
0.029982
-28.63888
0.0000
C
3.15E-05
0.000541
0.058289
0.9535
R-squared
0.429600
Mean dependent var
2.21E-05
Adjusted R-squared
0.429076
S.D. dependent var
0.023640
S.E. of regression
0.017862
Akaike info criterion
-5.210444
Sum squared resid
0.347449
Schwarz criterion
-5.201287
Log likelihood
2844.297
F-statistic
820.1854
Durbin-Watson stat
1.982639
Prob(F-statistic)
0.000000
Theo kiểm đinh ADF chuỗi là dừng.
3.4.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi R BPC
Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy 1, 3 ,4 khác không do đó ta có quá trình AR(1) ,AR(3),AR(4).
Ước lượng mô hình không có hệ sỗ chặn ta có kết quả sau:
Dependent Variable: RBPC
Method: Least Squares
Date: 04/26/07 Time: 22:18
Sample(adjusted): 6 1093
Included observations: 1088 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 2 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
AR(1._.
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- 28996.doc