Ứng dụng mô hình ARIMA, ARCH GARCH để dự báo chỉ số VN INDEX trong ngắn hạn

Lời Cảm Ơn
Với lòng kính trọng và sự tri ân sâu sắc, trƣớc tiên em xin gửi lời cảm ơn chân
thành đến các Thầy Cô Trƣờng Đại học

inh tế – Đại học

uế nói chung và đặc

biệt là các Thầy Cô Khoa Tài chính – Ngân hàng nói riêng, đã tận tâm giảng dạy và
trang bị cho m nhi u kiến thức qu

u trong suốt thời gian học tập tại trƣờng.

Đặc biệt, em xin gởi lời c m ơn chân thành nhất đến ThS. Phạm Quốc Khang,
ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn em thực hiện đ tài tốt nghiệp trong suốt hơn ốn tháng
qua. Nhờ sự hƣớng dẫn và chỉ bảo tận tình của thầy, m đã có đƣợc những kiến thức

uế

và kinh nghiệm quý báu v c ch x c định vấn đ nghiên cứu, phƣơng ph p nghiên
cứu, x c định kết cấu cho đ tài, trình bày kết quả… và hoàn thành đ tài tốt nghiệp

tế
H

của mình.

Cuối cùng, em xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến gia đình và ạn è đã luôn ên

in
h

cạnh, hỗ trợ và động viên em hoàn thành tốt khoá luận của mình.

K

Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn!

ọc

Huế, th ng 5 năm 2015
Sinh viên thực hiện

Đ

ại
h

Nguyễn Lê Nam Phƣơng

i


MỤC LỤC

P

N

Đ T

1 L

N Đ ..............................................................................................1

o chọn đ tài...................................................................................................1

2

ục tiêu nghiên cứu .............................................................................................2

3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ........................................................................3
4 Phƣơng ph p nghiên cứu ......................................................................................3
P

ết cấu đ tài.........................................................................................................4
N

N

N

C ƢƠN 1 T N

T
N CƠ

N

N CỨ ..............................................6

L L

N ........................................................6

uế

5

tế
H

1 1 L luận cơ ản v chứng kho n và thị trƣờng chứng khoán.............................6
1 1 1 Chứng kho n ...................................................................................................6
1 1 2 Thị trƣờng chứng kho n .................................................................................7

in
h

1 2 L luận cơ ản v chỉ số chứng kho n ..............................................................9
1 2 1 T ng qu t ........................................................................................................9
ài to n ự

o ................................................................................................12

ọc

13

K

1 2 2 Chỉ số chứng kho n N-Index .....................................................................11
1 3 1 Phân loại ự

o ............................................................................................13

ại
h

1 3 2 C c ƣớc thực hiện của qu trình ự báo .....................................................14
1 3 3 C c thống kê đo độ ch nh x c của ự

o ....................................................16

Đ

1 4 Chuỗi thời gian .................................................................................................17
1 5 C c vấn đ liên quan đến t nh ừng ................................................................18
1.5.1 Khái niệm ......................................................................................................18
1.5.2 Hậu quả của chuỗi không dừng. ...................................................................19
1.5.3 Kiểm định tính dừng .....................................................................................19
1.5.4 Biến đ i chuỗi không dừng thành chuỗi dừng .............................................24
1.6. Quá trình tự hồi quy ( R), trung ình trƣợt (MA) và mô hình ARIMA........25
161

ô hình R(p) ..............................................................................................25

162

ô hình

(q) .............................................................................................25

ii


163

ô hình R

17

và phƣơng ph p ox-Jenkins ..........................................26

ô hình RC ................................................................................................31

1 7 1 h i niệm .......................................................................................................31
1.7.2. Kiểm định tính ARCH .................................................................................33
173

ột số iến thể của mô hình RC .............................................................34

1 7 4 Nhƣợc điểm ..................................................................................................34
18

ô hình

RC .............................................................................................35

1.8.1. Mô hình GARCH (p, q) ...............................................................................35
1 8 2 C c iến thể của GARCH .............................................................................36

ỆT N
TỪ T

ỄN

N T Ị TRƢ N C ỨN

C Ỉ

N- N

N 10 2014 Đ N T

N ................................................40

N 4 2015 ............................................................40

ơ lƣợc v thị trƣờng chứng kho n iệt Nam và chỉ số N-Index ...............40

in
h

21

Đ

N ................................40

tế

H

C ƢƠN 2

RC và c c iến thể ................................38

uế

1 8 3 Ƣu nhƣợc điểm của mô hình

iai đoạn từ khi thành lập đến năm 2008 ....................................................40

212

iai đoạn từ năm 2009 đến năm 2014..........................................................41
iễn iến thị trƣờng chứng kho n iệt Nam và chỉ số N- n x trong giai

ọc

22

K

211

đoạn nghiên cứu (10 2014 – 4/2015) ......................................................................43
iai đoạn qu

năm 2014 .........................................................................43

222

iai đoạn ốn th ng đầu năm 2015 ..............................................................47

ại
h

221

Đ

C ƢƠN 3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH ..........................54
ĐỂ DỰ BÁO CHỈ S VN – INDEX TRONG NGẮN H N ...................................54
3.1. Giới thiệu v mẫu quan sát ..............................................................................54
3 2 Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (p, d, q) .............................................................55
3.2.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi chỉ số VN – Index......................................55
322

c định mô hình ARIMA (p, d, q) .............................................................56

3.3. Kiểm định tính ARCH .....................................................................................60
3 4 Ƣớc lƣợng mô hình GARCH (p, q) .................................................................60
3.5. Tiến hành dự báo .............................................................................................62

iii


3.6. Nhận xét kết quả ..............................................................................................64
3.7. So sánh với một số bài nghiên cứu khác .........................................................66
P

N

T LU N ..............................................................................................68

1. Kết quả đạt đƣợc .................................................................................................68
2. Hạn chế của bài nghiên cứu ................................................................................68
3

ƣớng phát triển đ tài .......................................................................................69

TÀI LIỆU THAM KH O ..........................................................................................70

Đ

ại
h

ọc

K

in
h

tế
H

uế

PHỤ LỤC ...................................................................................................................73

iv


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

TTCK

C phiếu

CP

Nhà đầu tƣ

NĐT

Giá trị vốn hóa

GTVH

Ngân hàng Nhà nƣớc

NHNN

tế
H

uế

Thị trƣờng chứng khoán

in
h

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

ảng 2 1: C c ạng l thuyết của

C và P C đối với c c mô hình

R,

và

K

ARMA. .......................................................................................................................27
C và P C đối với một số ạng của mô hình

ọc

ảng 2 2: C c ạng l thuyết của

ARIMA. ......................................................................................................................27
Bảng 3 2:

ại
h

Bảng 3.1: Thống kê chỉ số VN-Index. .......................................................................54
c định mô hình ARIMA (p, d, q) phù hợp. ...........................................57

Đ

Bảng 3.3: So sánh giá trị thực tế với giá trị dự báo ngoài mẫu. ................................59
Bảng 3 4:

c định mô hình GARCH (p, q) phù hợp. ..............................................61

v


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

ình 1 1: ơ đồ mô phỏng phƣơng ph p ox-Jenkins..............................................30
Hình 2.1: Diễn biến chỉ số VN-Index và khối lƣợng giao dịch tháng 10/2014. ........43
Hình 2.2: Diễn biến chỉ số VN-Index và khối lƣợng giao dịch tháng 11/2014. ........44
Hình 2.3: Diễn biến chỉ số VN-Index tháng 12/2014. ...............................................46
Hình 2.4: Diễn biến chỉ số VN-Index tháng 1/2015. .................................................47
Hình 2.5: Diễn biến chỉ số VN-Index tháng 2/2015. .................................................49
Hình 2.6: Diễn biến chỉ số VN-Index tháng 3/2015. ..................................................50

uế

Hình 2.7: Diễn biến chỉ số VN-Index tháng 4/2015. ..................................................52

tế
H

Hình 3.1: Biểu đồ biến động chỉ số VN-Index trong giai đoạn nghiên cứu...............55
Hình 3.2: Biểu đồ của chuỗi sai phân bậc nhất của VN-Index theo thời gian. .........56
Hình 3.3: Chỉ tiêu đ nh gi kết quả dự báo bằng mô hình ARIMA (2, 1, 2). ..........58

in
h

Hình 3.4: Biểu đồ thể hiện giá trị thực và giá trị dự báo chỉ số VN-Index. ..............59
Hình 3.5: Phân phối xác xuất phần ƣ

RC (1, 1) .............................................62

K

Bảng 3.5: Kết quả dự báo chỉ số VN- n x và phƣơng sai có đi u kiện. .................63

ọc

ình 3 6: Đồ thị kết quả dự báo chỉ số VN-Index. ....................................................63
o phƣơng sai có đi u kiện. ........................................64

ại
h

Hình 3.7: Đồ thị kết quả dự

Hình 1: Kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi gốc. .....................................................73

Đ

ình 2: Lƣợc đồ tự tƣơng quan C và tự tƣơng quan từng phần PACF của chuỗi gốc. . 74
Hình 3: Kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi sai phân bậc nhất................................75
ình 4: Lƣợc đồ tự tƣơng quan C và tự tƣơng quan từng phần PACF của chuỗi
sai phân bậc nhất. .......................................................................................................76
ình 5: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (0, 1, 1)...........................................................77
ình 6: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (0, 1, 2)...........................................................77
ình 7: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (1, 1, 0)...........................................................78
ình 8: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (1, 1, 1)...........................................................78
ình 9: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (1, 1, 2)...........................................................79
ình 10: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (2, 1, 0).........................................................79

vi


ình 11: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (2, 1, 1).........................................................80
ình 12: Ƣớc lƣợng mô hình ARIMA (2, 1, 2).........................................................80
(0, 1, 1) ..................81

Hình 14: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

(0, 1, 2) ..................82

Hình 15: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

(1, 1, 0) ..................83

Hình 16: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

(1, 1, 1) ..................84

Hình 17: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

(1, 1, 2) ..................85

Hình 18: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

(2, 1, 0) ..................86

Hình 19: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

(2, 1, 1) ..................87

Hình 20: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

(2, 1, 2) ..................88

uế

Hình 13: Kiểm định tự tƣơng quan phần ƣ mô hình R

Hình 21: Ƣớc lƣợng ARCH (1). ................................................................................89

tế
H

Hình 22: Ƣớc lƣợng ARCH (2). ................................................................................90
Hình 23: Ƣớc lƣợng ARCH (3). ................................................................................91

in
h

Hình 24: Ƣớc lƣợng ARCH (4). ................................................................................92
Hình 25: Ƣớc lƣợng ARCH (5). ................................................................................93

K

Hình 26: Ƣớc lƣợng ARCH (6). ................................................................................94

ọc

Hình 27: Ƣớc lƣợng ARCH (7). ................................................................................95
Hình 28: Ƣớc lƣợng ARCH (8). ................................................................................96

ại
h

Hình 29: Ƣớc lƣợng ARCH (9). ................................................................................97
ình 30: Ƣớc lƣợng mô hình GARCH (0, 1). ...........................................................98

Đ

Hình 31: Ƣớc lƣợng mô hình GARCH (1, 0). ...........................................................99
Hình 32: Ƣớc lƣợng mô hình GARCH (1, 1). .........................................................100
Hình 33: Ƣớc lƣợng mô hình GARCH (1, 2). .........................................................101
Hình 34: Ƣớc lƣợng mô hình GARCH (2, 1). .........................................................102
Hình 35: Ƣớc lƣợng mô hình GARCH (2, 2). .........................................................103
Hình 36: Kiểm tra tính ARCH của mô hình GARCH (1, 1). ..................................104

vii

TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
TTCK trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng luôn là nơi hấp dẫn các
t chức và c nhân đầu tƣ ởi mức sinh lợi cao của nó. Tuy nhiên, đây cũng là một
môi trƣờng ti m ẩn nhi u rủi ro. Vì thế, dự

o xu hƣớng biến động của chỉ số giá

chứng khoán trên thị trƣờng là đi u hết sức cần thiết Đã từ lâu, chuỗi thời gian
đƣợc sử dụng nhƣ là một công cụ hữu ch để phân tích và dự báo các vấn đ kinh tế,
xã hội. Chính vì tầm quan trọng đó mà có rất nhi u phƣơng ph p để nghiên cứu v
chuỗi thời gian, nhƣng trong số đó, n i bật nhất vẫn là phƣơng ph p ox-Jenkins và
các mô hình ARIMA, ARCH/GARCH.

R

,

RC

RC

để dự báo chỉ số VN-Index trong ngắn hạn”

tế
H

hình

uế

Nhận thấy đƣợc đi u này, tôi quyết định nghiên cứu v đ tài: “Ứng dụng mô
ục

tiêu cốt lõi của bài nghiên cứu là đƣa ra đƣợc kết quả dự báo của chỉ số VN-Index
để giúp các cá nhân, t chức có một cái nhìn khái quát v thị trƣờng, từ đó đƣa ra

in
h

đƣợc chiến lƣợc đầu tƣ phù hợp trong một giai đoạn ngắn. Đồng thời, so sánh
những gì mà bài nghiên cứu này thực hiện đƣợc với một số các nghiên cứu v chỉ số

K

chứng kho n đã đƣợc thực hiện trƣớc đó

ọc

Với chuỗi dữ liệu chỉ số VN- n x trong giai đoạn từ tháng 10/2014 trở lại

ại
h

đây, tiến hành ƣớc lƣợng c c mô hình

R

au đó, ựa vào các tiêu ch có độ

tin cậy cao, đƣợc sử dụng rộng rãi trong nhi u nghiên cứu để lựa chọn ra đƣợc mô

Đ

hình ARIMA (2, 1, 2). Thực hiện dự báo ngoài mẫu bằng mô hình vừa lựa chọn, ta
thu đƣợc các giá trị dự báo khá chính xác. Tuy nhiên, mô hình này lại có một nhƣợc
điểm, đó là có tồn tại phƣơng sai sai số thay đ i. Bởi vậy, cần phải tiếp tục ƣớc
lƣợng c c mô

RC để khắc phục đi u này. Sau một qu trình ƣớc lƣợng và đ nh

giá thì mô hình cuối cùng đƣợc lựa chọn là mô hình GARCH (1, 1). Từ đó, sử dụng
mô hình GARCH (1, 1) để tiến hành dự báo giá trị trung ình có đi u kiện và
phƣơng sai có đi u kiện của chỉ số VN-Index. Kết quả dự báo cho thấy chỉ số VNn x có xu hƣớng giảm điểm trong tuần đầu tiên của tháng 5/2015 và các giá trị
phƣơng sai ự

o đƣợc tƣơng đối thấp.

viii


Đ

1.

Đ

.
TTCK là yếu tố cơ ản của n n kinh tế thị trƣờng hiện đại. Nó có chức năng

vô cùng quan trọng là gi p huy động vốn đầu tƣ cho n n kinh tế và cung cấp cho
công chúng một môi trƣờng đầu tƣ lành mạnh với c c cơ hội lựa chọn phong phú,
phù hợp với khả năng và mục tiêu của từng NĐT Đồng thời, đây c n là một kênh
đầu tƣ hết sức hấp dẫn, ởi l mức sinh lợi mà thị trƣờng mang lại cho c c NĐT là

uế

rất lớn Tuy nhiên, ên cạnh mức sinh lợi cao này, đây cũng là thị trƣờng luôn tồn

tế
H

tại nhi u rủi ro ti m ẩn bởi không phải NĐT nào cũng có thể ự đo n đƣợc chính
x c xu hƣớng của giá CP trong tƣơng lai
chung và TTC

ì vậy, trong ối cảnh kinh tế xã hội nói

nói riêng vận động không ngừng, ài to n ự

in
h

càng trở nên quan trọng và đƣợc nhi u ngƣời quan tâm. Việc dự

o tài ch nh ngày
o ch nh x c xu

hƣớng của thị trƣờng s gi p đ ra đƣợc một chiến lƣợc đ ng đắn nhằm phục vụ

ọc

lƣợc của cả một quốc gia.

K

cho công việc kinh doanh của các cá nhân, t chức hay thậm ch là hoạch định chiến

ại
h

t đến TTC ở nƣớc ta, ra đời từ năm 2000 và ph t triển cho đến nay Trong
suốt thời gian hoạt động, TTC

đã ph t huy rất tốt vai tr của mình, góp phần to
nƣớc ta

Đ

lớn th c đẩy n n kinh tế Tuy nhiên ên cạnh những thành công đó, TTC

từng gặp phải không t thăng trầm Điển hình là sự suy giảm trầm trọng của thị
trƣờng vào năm 2008, o ảnh hƣởng từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu
sau cuộc khủng hoảng này, TTC

nƣớc ta những năm trở lại đây đã ần hồi phục

và có những ƣớc tăng trƣởng trở lại Trong
của

oa

,

giới năm 2014

ể từ

o c o của tập đoàn đầu tƣ

spok

iệt Nam đƣợc xếp hạng 32 trong số 51 TTCK giao ịch tốt nhất thế
ƣớc sang năm 2015, triển vọng tăng trƣởng của n n kinh tế nƣớc

ta đƣợc xem là khá sáng sủa TTC nƣớc ta đƣợc ự

o là có nhi u cơ hội và ti m

năng ởi ối cảnh n n kinh tế s có nhi u thay đ i iễn ra trong tƣơng lai, ch ng
hạn nhƣ: việc tăng cƣờng c phần hóa c c oanh nghiệp nhà nƣớc, t i cơ cấu hệ

1


thống ngân hàng th o thông tƣ 36, vv

Ngoài ra, TTC

nƣớc ta trong năm 2015

cũng nhận đƣợc nhi u đ nh gi khả quan từ c c chuyên gia nƣớc ngoài, ch ng hạn
th o loom rg ự

o thì TTC

iệt Nam năm nay s đạt mức cao nhất trong 7

năm Tuy nhiên, ên cạnh những đ nh gi t ch cực đó thì vẫn có nhƣng lo ngại cho
TTC nƣớc ta năm 2015. Hãng tin CNBC nhận định: TTCK Việt Nam đã đạt đƣợc
thành quả tăng đ ng nể trong năm 2014, nhƣng không rõ liệu triển vọng kinh tế tích
cực có giúp giá CP tăng cao hơn trong năm 2015 Trong đó, việc giá dầu giảm có
thể gây tác động bất lợi cho thị trƣờng bởi Việt Nam là một nƣớc sản xuất dầu
tình hình gi

à

ầu đang iễn iến phức tạp và có chi u hƣớng giảm sâu Đây có thể

uế

là yếu tố gây sức p lên TTC nƣớc ta

tế
H

Trƣớc tình hình đó, việc nghiên cứu iến động của TTC
gian sắp tới là cần thiết Tại thị trƣờng

nƣớc ta trong thời

iệt Nam, xu hƣớng iến động của thị

trƣờng đƣợc phản nh r n t thông qua chỉ số gi chứng kho n

in
h

thông qua việc dự báo sự tăng giảm của chỉ số

N-Index. Vì vậy,

n- n x ta có thể nhận biết đƣợc

chi u hƣớng biến động giá của các CP trên thị trƣờng.

K

Nghiên cứu chuỗi thời gian để ự

o là một phƣơng ph p hữu hiệu, đƣợc sử

ọc

ụng nhi u trong c c l nh vực kinh tế, xã hội ở nhi u nƣớc trên thế giới. Có khá
vv

ại
h

nhi u công cụ phục vụ cho việc ự báo chuỗi thời gian nhƣ hồi qui, phân t ch uri ,
Nhƣng trong số đó, mô hình

R

là đƣợc ứng ụng nhi u và cho ra c c

Đ

kết quả đ ng tin cậy hơn cả Ngoài ra, c n có một số c c mô hình kh c nhƣ RC
và

RC

cũng đã đƣợc triển khai và ứng dụng phân t ch trong nhi u l nh vực,

đặc biệt là l nh vực tài ch nh

uất ph t từ những l

nghiên cứu đ tài: Ứ

,
”

2.

o nêu trên, tôi quyết định

.



ục tiêu ch nh: ự

o đƣợc giá trị trung bình của VN-Index trong tuần đầu tiên

của th ng 5/2015. Từ đó, đƣa ra đƣợc xu hƣớng biến động của chỉ số giá chứng khoán và

2


tình hình thị trƣờng, gi p cho c c NĐT c nhân và t chức có cái nhìn t ng quát v thị
trƣờng để hoạch định các chiến lƣợc trong thời gian ngắn.


ục tiêu cụ thể:

Bên cạnh mục tiêu quan trọng nhất đã đặt ra ở trên, bài nghiên cứu còn cần
phải thực hiện đƣợc các mục tiêu kh c sau đây:
- Trình ày đƣợc c c l thuyết cơ ản v phân t ch và ứng ụng chuỗi thời
gian trong ự

o

- Nghiên cứu tình hình iến động của chỉ số VN-Index nói riêng, cũng nhƣ

uế

TTCK iệt Nam nói chung trong giai đoạn từ th ng 10 2014 đến tháng 4/2015.
ự

o đƣợc chỉ số VN-Index trong tuần đầu tiên của th ng 5/2015.

-

iải th ch và đ nh gi kết quả ự

tế
H

-

o đƣợc

in
h

- So sánh kết quả đạt đƣợc với một số bài nghiên cứu khác.
3. Đ

.

ọc

chứng kho n VN-Index.

K

 Đối tƣợng nghiên cứu mà đ tài hƣớng đến là chuỗi thời gian của chỉ số

ại
h

 Đ tài tập trung nghiên cứu chuỗi số liệu qu khứ của chỉ số VN-Index

4.

Đ

trong bảy th ng: từ th ng 10 2014 đến th ng 4/2015.
.

 Phƣơng ph p nghiên cứu định t nh:
- Nghiên cứu tài liệu: tham khảo một số nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã
đƣợc thực hiện trƣớc đó v ứng ụng mô hình R

, RC

- Thu thập thông tin: từ c c tạp ch khoa học, c c trang

RC trong ự

o mạng để có c i

nhìn r hơn v chỉ số VN-Index.
- Thu thập số liệu: số liệu thứ cấp của chỉ số VN-Index từ w sit ca

3

o

vn


 Phƣơng ph p nghiên cứu định lƣợng
Để có thể ƣớc lƣợng và dự

o đƣợc chỉ số VN-Index trong ngắn hạn, trƣớc tiên

cần phải x m x t đến c c đặc điểm, cũng nhƣ là t nh ừng của chuỗi dữ liệu mà ta có. Sau
đó, sử dụng chuỗi dữ liệu đã có t nh ừng để ƣớc lƣợng một loạt các mô hình ARIMA. Sử
dụng các chỉ tiêu nhƣ

C,

C, vv… để lựa chọn mô hình ARIMA tốt nhất trong số các

mô hình đã có Tiến hành dự báo ngoài mẫu bằng mô hình vừa chọn và kiểm tra xem liệu
mô hình này có hiệu ứng ARCH hay không. Nếu kết quả dự báo ngoài mẫu có độ chính
xác cao và mô hình không có tính ARCH, thì ta có thể sử dụng ngay mô hình này để dự
báo chính thức cho chỉ số VN- n x trong giai đoạn cần nghiên cứu Ngƣợc lại, nếu mô
RC

RC để khắc phục hiện tƣợng này

uế

hình ARIMA vừa chọn có tồn tại hiệu ứng ARCH thì ta buộc phải ƣớc lƣợng các mô hình
uy trình ƣớc lƣợng và các tiêu chuẩn lựa

tế
H

chọn mô hình ARCH/GARCH phù hợp cũng tƣơng tự nhƣ đối với mô hình ARIMA. Cuối
cùng, khi đã chọn ra đƣợc mô hình ARCH/GARCH mà ta cho là tốt nhất thì tiến hành dự

in
h

báo. (Những nội dung và lý thuyết chi tiết v c c phƣơng ph p đƣợc sử dụng s đƣợc trình

5.

.

o chọn đ tài, mục đ ch của ài nghiên cứu, đối tƣợng, phạm vi và

ại
h

Đƣa ra l

ọc

 Phần : Đặt vấn đ

K

bày chi tiết trong Chƣơng 1, Phần II).

phƣơng ph p nghiên cứu

Đ

 Phần : Nội ung và kết quả nghiên cứu
- Chƣơng 1: T ng quan cơ sở l luận.
Trình ày những kh i niệm, l luận cơ ản v một số vấn đ trọng tâm của ài
nghiên cứu, ao gồm: TTC , chỉ số chứng kho n VN-Index, ài to n ự

o,

phƣơng ph p nghiên cứu ựa trên ữ liệu chuỗi thời gian và l thuyết c c mô hình
ự

o R

, RC

GARCH.

- Chƣơng 2: Tình hình iến động chỉ số VN-Index.

4


Trình ày một c ch t ng qu t iễn iến chỉ số chứng kho n VN-Index nói
riêng, cũng nhƣ TTC

nƣớc ta nói chung th o từng giai đoạn từ khi thành lập đến

nay, đặc iệt đi sâu vào tìm hiểu giai đoạn nghiên cứu
- Chƣơng 3: Ứng ụng mô hình

R

,

RC

RC

để ự

o chỉ số

VN-Index trong ngắn hạn.
Tiến hành kiểm định t nh ừng của chuỗi VN-Index. Đƣa ra c c tiêu ch đ nh
gi mức độ phù hợp của c c mô hình và lựa chọn mô hình phù hợp nhất với chuỗi
ữ liệu nghiên cứu Từ đó tiến hành ự
: ết luận

uế

 Phần

o ựa trên mô hình đã lựa chọn

Trình ày kết quả nghiên cứu: nêu ra những gì mà ài nghiên cứu đã làm

Đ

ại
h

ọc

K

in
h

tế
H

đƣợc, những gì c n hạn chế và hƣớng ph t triển cho đ tài tiếp th o.

5


Ế

Ả

Ứ

Ổ

1.1.

ờng ch ng khoán.

thị

1.1.1.

.



.

Chứng khoán là ằng chứng x c nhận quy n và lợi ch hợp ph p của ngƣời sở

uế

hữu đối với tài sản hoặc phần vốn của t chức ph t hành Chứng kho n đƣợc thể
sau đây:
- CP, tr i phiếu, chứng chỉ quỹ;

uy n mua c phần, chứng quy n, quy n chọn mua, quy n chọn

in
h

-

tế
H

hiện ƣới hình thức chứng chỉ, bút toán ghi s hoặc dữ liệu điện tử bao gồm các loại

n, hợp

ợp đồng góp vốn đầu tƣ;

ọc

-

K

đồng tƣơng lai, nhóm chứng kho n hoặc chỉ số chứng kho n;

ại
h

- C c loại chứng kho n kh c o ộ Tài ch nh quy định
(Th o đi u 1, khoản 3 của Luật sửa đ i,

Đ

2006).

sung một số đi u của Luật chứng kho n

ay nói c ch kh c, chứng kho n là một loại hàng hóa đặc iệt và là công cụ

để huy động vốn trung và ài hạn. Nó đại iện cho một gi trị tài ch nh, nhằm x c
nhận quan hệ vay nợ giữa ngƣời nắm giữ nó với chủ thể ph t hành ra nó và có khả
năng chuyển đ i, chuyển nhƣợng.

 Đ

.

Đối với mỗi loại chứng kho n thƣờng có các tính chất sau [7, tr75]:
-

Tính thanh khoản (Tính lỏng): là khả năng chuyển tài sản thành ti n mặt

hả năng này cao hay thấp phụ thuộc vào khoảng thời gian và chi ph cần thiết cho

6


việc chuyển đ i và rủi ro của việc giảm s t gi

trị của tài sản đó o chuyển đ i

T nh lỏng của chứng kho n thể hiện qua việc chứng kho n đó đƣợc mua

n, trao

đ i trên thị trƣờng Chứng kho n có t nh lỏng cao hơn so với c c tài sản kh c, thể
hiện qua khả năng chuyển nhƣợng cao trên thị trƣờng C c chứng kho n kh c nhau
thì có khả năng chuyển nhƣợng kh c nhau
- Tính rủi ro: Đây là đặc trƣng cơ ản của chứng kho n Rủi ro là sự không
chắc chắn của thu nhập trong tƣơng lai hay là mức độ x c suất mà một tài sản có thể
tăng hoặc giảm gi trị Chứng kho n là một loại tài sản tài ch nh mà gi trị của nó
chịu t c động lớn của rủi ro Có hai loại rủi ro: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ

uế

thống Rủi ro hệ thống hay rủi ro thị trƣờng là loại rủi ro t c động tới toàn

ộ hoặc

tế
H

hầu hết c c tài sản Loại rủi ro này chịu t c động của c c đi u kiện kinh tế chung
nhƣ: lạm ph t, sự thay đ i tỷ gi hối đo i, lãi suất, vv… Rủi ro phi hệ thống là loại
rủi ro chỉ t c động đến một tài sản hoặc một nhóm nhỏ c c tài sản Loại rủi ro này

in
h

thƣờng liên quan tới đi u kiện của nhà phát hành. Các NĐT thƣờng quan tâm tới
việc x m x t, đ nh gi c c rủi ro liên quan, trên cơ sở đó đ ra c c quyết định trong
n c c chứng kho n

K

việc lựa chọn, nắm giữ hay

ọc

- Tính sinh lợi: NĐT nắm giữ chứng kho n luôn mong muốn nhận đƣợc một thu

ại
h

nhập lớn hơn trong tƣơng lai o chứng kho n mang lại Thu nhập này đƣợc ảo đảm
ằng lợi tức đƣợc phân chia hàng năm và việc tăng gi chứng kho n trên thị trƣờng

Đ

hả năng sinh lợi ao giờ cũng quan hệ chặt ch với rủi ro của tài sản, thể hiện trong
nguyên lý: mức độ chấp nhận rủi ro càng cao thì lợi nhuận k vọng càng lớn
1.1.2.


ị

ờ

.
.

TTCK là nơi mua

n, giao ịch c c loại giấy tờ có gi , c c chứng kho n,

đƣợc thực hiện một c ch có t chức trong một hệ thống luật chặt ch

iệc mua

n

này đƣợc tiến hành ởi c c nhà môi giới nhân anh kh ch hàng và có thể iễn ra
trên thị trƣờng tập trung hoặc phi tập trung

7


Đây là một ộ phận quan trọng của thị trƣờng vốn, nhằm mục đ ch huy động
những nguồn vốn tiết kiệm nhỏ trong xã hội tập trung thành nguồn vốn lớn tài trợ
cho oanh nghiệp, c c t chức kinh tế và Ch nh phủ để ph t triển sản xuất, tăng
trƣởng kinh tế hay cho c c ự n đầu tƣ

-

.
uy động vốn đầu tƣ cho n n kinh tế: Khi các NĐT mua chứng khoán do các

công ty niêm yết phát hành, số ti n nhàn rỗi của họ đƣợc đƣa vào hoạt động sản xuất
kinh doanh và qua đó góp phần ph t triển xã hội. Thông qua TTCK, Chính phủ và
chính quy n ở c c địa phƣơng cũng huy động đƣợc các nguồn vốn cho mục đ ch sử

uế

dụng và đầu tƣ ph t triển hạ tầng kinh tế, phục vụ các nhu cầu chung của xã hội.

tế
H

- Cung cấp môi trƣờng đầu tƣ cho công ch ng: TTC

cung cấp cho công

chúng một môi trƣờng đầu tƣ lành mạnh với c c cơ hội lựa chọn phong phú. Các

in
h

loại chứng khoán trên thị trƣờng rất khác nhau v tính chất, thời hạn và độ rủi ro,
cho phép các NĐT có thể lựa chọn loại hàng hoá phù hợp với khả năng, mục tiêu và

K

sở thích của mình.

ọc

- Tạo tính thanh khoản cho các chứng khoán: Nhờ có TTCK các NĐT có thể
chuyển đ i các chứng khoán họ sở hữu thành ti n mặt hoặc các loại chứng khoán

ại
h

khác khi họ muốn. Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn của
chứng kho n đối với ngƣời đầu tƣ Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của

Đ

vốn đầu tƣ TTC

hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản

của các chứng khoán giao dịch trên thị trƣờng càng cao.
- Đ nh gi hoạt động của doanh nghiệp: Thông qua TTCK, hoạt động của

các doanh nghiệp đƣợc phản ánh một cách t ng hợp và chính xác, giúp cho việc
đ nh giá và so sánh hoạt động của doanh nghiệp đƣợc nhanh chóng và thuận tiện, từ
đó cũng tạo ra một môi trƣờng cạnh tranh lành mạnh.
- Tạo môi trƣờng giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế v mô:
Các chỉ số của TTCK phản nh động thái của n n kinh tế một cách nhạy bén và
chính xác. Giá các chứng kho n tăng lên cho thấy đầu tƣ đang mở rộng, n n kinh tế

8


tăng trƣởng; ngƣợc lại giá chứng khoán giảm s cho thấy các dấu hiệu tiêu cực của
n n kinh tế. Vì thế, TTC đƣợc gọi là phong vũ biểu của n n kinh tế và là một công
cụ quan trọng giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế v mô. Thông qua
TTCK, Chính phủ có thể mua và bán trái phiếu Chính phủ để tạo ra nguồn thu bù
đắp thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát. Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử
dụng một số chính sách, biện ph p t c động vào TTCK nhằm định hƣớng đầu tƣ
đảm bảo cho sự phát triển cân đối của n n kinh tế.
1.2.

.

1.2.1. ổ


uế

.

tế
H

m.

hi nói đến TTCK thì không thể không nhắc đến chỉ số chứng kho n, ởi chỉ
số chứng kho n là một giá trị thống kê phản ánh tình hình ph t triển của thị trƣờng

in
h

và tình hình hoạt động của c c công ty trên thị trƣờng Nếu c c công ty làm ăn có
lãi, giá chứng kho n của c c công ty đó s tăng, làm chỉ số chứng kho n tăng th o
ựa vào chỉ số chứng kho n, c c NĐT có thể x c định đƣợc hiệu quả

K

và ngƣợc lại

ọc

của một CP hoặc một anh mục c c chứng kho n để đầu tƣ vào

ại
h

ất k một TTCK nào cũng có một chỉ số chứng kho n của riêng nó Đó có
thể là chỉ số cho tất cả CP trên thị trƣờng của một quốc gia, nhƣ chỉ số giá
P ); hoặc có

Đ

Hangseng của Hồng Kông, chỉ số giá CP t ng hợp của Hàn Quốc (

thể là chỉ số cho từng ngành, nhóm ngành, nhƣ chỉ số giá CP ngành công nghiệp
của Mỹ (DJIA) hoặc có thể là chỉ số cho trƣờng quốc tế nhƣ chỉ số Hangseng Châu
á (HSAI), chỉ số Dow Joness quốc tế ( JW )…
Các chỉ số chứng khoán có thể do sở giao dịch chứng kho n định ra (ví
dụ VN-Index), cũng có thể do hãng thông tin (ví dụ Nikkei 225) hay một thể chế tài
chính nào đó định ra (ví dụ Hang Seng Index).


.
uốn xây ựng một chỉ số chứng kho n, cần giải quyết a vấn đ :

9


Thứ nhất, lựa chọn phƣơng ph p

iện nay có năm phƣơng ph p để t nh chỉ số

gi chứng kho n:
-

Phƣơng ph p Passch r: Đây là phƣơng ph p t nh chỉ số giá CP thông dụng

nhất. Chỉ số tính bằng phƣơng ph p này là chỉ số giá bình quân gia quy n giá trị với
quy n số là số lƣợng chứng khoán niêm yết thời k tính toán. Các chỉ số KOSPI
(Hàn Quốc), S&P500(Mỹ), FT-SE 100 (Anh), TOPIX (Nhật), CAC (Pháp), VNIndex của nƣớc ta đ u p ụng phƣơng ph p này
- Phƣơng ph p Lasp yr s: Chỉ số giá bình quân Laspeyres là chỉ số giá bình

uế

quân gia quy n giá trị, lấy quy n số là số CP niêm yết thời k gốc. Chỉ một số t

- Chỉ số gi

tế
H

nƣớc áp dụng phƣơng ph p này, ch ng hạn chỉ số FAZ, DAX của Đức.
ình quân ish r: là chỉ số gi

Passch r và chỉ số gi Laspayr s

ình quân nhân giữa chỉ số gi

mặt l luận có phƣơng ph p này, nhƣng trên

in
h

thực tế nó không đƣợc p ụng ở ất k một quốc gia nào

- Phƣơng ph p số ình quân giản đơn: lấy t ng thị gi của chứng kho n chia
của

ow Jon của

ỹ, Nikk i 225

p ụng phƣơng ph p này

ọc

của Nhật;

K

cho số chứng kho n tham gia t nh to n C c chỉ số

ại
h

- Phƣơng ph p ình quân nhân giản đơn: chỉ nên ùng khi độ lệch chuẩn kh
cao C c chỉ số alu lin ( ỹ), T-30 ( nh) p ụng phƣơng ph p này

Đ

Thứ hai, chọn r đại iện R đại iện phải tiêu iểu, đại iện đƣợc cho t ng
thể vì t nh chất c c CP thƣờng xuyên thay đ i, nên trong qu trình t nh to n cũng
cần thƣờng xuyên thay những CP không c n tiêu iểu nữa ằng CP tiêu iểu hơn
a tiêu thức quan trọng để x c định sự tiêu iểu của CP để chọn vào r đại iện là
số lƣợng CP niêm yết, gi trị niêm yết và tỷ lệ giao ịch CP đó trên thị trƣờng.
Thứ a, trừ khử ảnh hƣởng của c c yếu tố thay đ i v khối lƣợng và gi trị
trong qu trình t nh to n chỉ số gi chứng kho n

ục đ ch là để đảm ảo t nh liên

tục của chỉ số và làm cho chỉ số thực sự phản nh đ ng sự iến động của nó

10


1.2.2.

VN-Index.

VN-Index là chỉ số chứng kho n trên sàn giao ịch chứng kho n TP.HCM
(HOSE), thể hiện xu hƣớng iến động t ng hợp của gi tất cả c c chứng kho n
đƣợc niêm yết và giao ịch trên sàn này.
Ngoài chỉ số VN- n x, ở nƣớc ta c n có nhi u chỉ số chứng kho n kh c,
ch ng hạn nhƣ N

n x, N30 n x, pcom n x, vv… Tuy nhiên o sự ph t

triển và đa ạng của

nên chỉ số N- n x đƣợc x m nhƣ là chỉ số trung ình

gi chứng kho n trên thị trƣờng

iệt Nam

ỗi NĐT mua một CP riêng iệt s chỉ

quan tâm đến gi loại CP riêng biệt đó, nhƣng ngƣời ta cũng quan tâm đến cả chỉ số
uan s t sự tăng hay giảm của chỉ số này s gi p NĐT

tế
H

CP đang đƣợc niêm yết

uế

N- n x vì nó phản nh đƣợc một c ch t ng quan trung ình gi trị của tất cả c c
đ nh gi đƣợc là gi CP trung ình tăng hay giảm trong ngày hôm đó
N- n x đƣợc t nh to n th o phƣơng ph p Passch r và đƣợc công ố

in
h

Chỉ số

sau mỗi phiên giao ịch Nó so s nh gi trị vốn hóa thị trƣờng hiện tại với gi trị

K

vốn hóa thị trƣờng cơ sở vào ngày gốc (28 07 2000, ngày đầu tiên TTC ch nh thức

ọc

đi vào hoạt động)

ại
h

Công thức t nh cơ ản:

Đ

VN-Index =

oặc VN-Index =

x 100

x 100

Trong đó: P1i: Giá thị trƣờng hiện hành của CP i.
Q1i: hối lƣợng niêm yết hiện hành của CP i.
P0i: i thị trƣờng vào thời kì gốc của CP i.
Q0i: hối lƣợng niêm yết vào thời kì gốc của CP i.
N: ố lƣợng c phiếu đƣa vào t nh chỉ số.

11


Tuy nhiên, trong trƣờng hợp c n có sự thay đ i v cơ cấu số CP niêm yết nhƣ
thêm, ớt CP giao ịch vào cơ cấu t nh to n hoặc c c trƣờng hợp có thay đ i v vốn
niêm yết thì công thức t nh chỉ số N- n x s có thay đ i. ệ số chia s đƣợc đi u
chỉnh nhƣ sau:
(Tr ng hợp th tr
h t hứ ni m

D1 =

ng ả r ni m t m i
t ti n h nh t ng v n.)

oặc

1:

ệ số chia mới

D0: ệ số chia cũ.
=

tế
H

Trong đó:

uế

(Tr ng hợp th tr ng ả r hủ ni m t
h t hứ ni m t ti n h nh giảm v n.)

D1 =

in
h

V1: T ng gi trị hiện hành của c c c phiếu niêm yết.

K

=

ọc

: i trị đi u chỉnh c phiếu
.

ại
h

1.3.
ài to n dự

o ắt đầu hình thành từ xa xƣa và ngày càng ph t triển mạnh m

cho đến nay, trở thành một ộ phận không thể thiếu cho những hoạt động của con

Đ

ngƣời trong bối cảnh bùng n thông tin. Tất cả c c l nh vực trong đời sống xung
quanh ta đ u cần đến ự

o, ch ng hạn nhƣ trong l nh vực kh tƣợng thủy văn, việc

dự báo thời tiết, nhiệt độ gi p ch rất nhi u cho n n kinh tế cũng nhƣ tr nh đƣợc
những thiệt hại to lớn do thiên nhiên gây ra; hoặc trong l nh vực tài chính nếu ự
o đƣợc xu hƣớng tăng giảm của tỷ gi , của c c đồng ti n hay gi của một CP thì
s mang lại nhi u lợi ch; vv… Nói tóm lại, ự báo cung cấp những cơ sở cần thiết
cho các hoạch định, nếu không có khoa học dự báo thì những dự định tƣơng lai mà
con ngƣời vạch ra s không có sức thuyết phục cao.

12

Trong công tác phân tích dự báo, vấn đ quan trọng hàng đầu cần đặt ra là việc
nắm bắt tối đa thông tin v l nh vực dự báo. Thông tin ở đây có thể hiểu một cách
cụ thể gồm: (1) các số liệu quá khứ của l nh vực dự báo, (2) diễn biến tình hình,
hiện trạng cũng nhƣ động thái phát triển của l nh vực dự

o và (3) đ nh gi một

c ch đầy đủ nhất các nhân tố ảnh hƣởng cả v định lƣợng lẫn định tính.
1.3.1.

.

Căn cứ vào nội ung phƣơng ph p và mục đ ch của dự

o, ngƣời ta chia dự

báo thành hai loại: Phƣơng ph p định t nh và phƣơng ph p định lƣợng.


uế

ịnh tính.

tế
H

Thƣờng phụ thuộc rất nhi u vào kinh nghiệm của một hay nhi u chuyên gia
trong l nh vực liên quan Phƣơng ph p này đƣợc sử dụng khi c c thông tin định

lƣợng ít hoặc không có giá trị nhƣng c c thông tin định tính lại có giá trị.


ị

in
h

ng.

K

Phƣơng ph p này sử dụng những dữ liệu quá khứ theo thời gian, dựa trên dữ
liệu lịch sử để phát hiện chi u hƣớng vận động của đối tƣợng phù hợp với một mô

ọc

hình toán học nào đó và đồng thời sử dụng mô hình đó làm mô hình ƣớc lƣợng.

ại
h

Tiếp cận định lƣợng dựa trên giả định rằng giá trị tƣơng lai của biến số dự báo s
phụ thuộc vào xu thế vận động của đối tƣợng đó trong qu khứ.

Đ

Đối với phƣơng ph p này, ngƣời ta thƣờng sử dụng hai mô hình: mô hình
chuỗi thời gian và mô hình giải thích.
-

Đối với mô hình chuỗi thời gian: Dựa trên việc phân tích chuỗi quan sát

của một biến duy nhất theo biến số độc lập là thời gian. Giả định chủ yếu là biến số
dự báo s giữ nguyên chi u hƣớng phát triển đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại.
-

Đối với mô hình giải thích: Sử dụng mối liên hệ giữa biến giải thích và

biến độc lập thông qua c c phƣơng trình, một trong số c c phƣơng trình thƣờng
đƣợc sử ụng là phƣơng trình hồi quy C c thông tin đ u cho trên các mẫu dữ liệu
của các biến đó

13


Các phƣơng pháp định lƣợng có thể đƣợc ứng dụng khi c c đi u kiện sau đây
đƣợc th a mãn: (1) Thông tin v quá khứ là có giá trị; (2) Các thông tin đó có thể
đƣợc lƣợng hóa ƣới dạng dữ liệu số; (3) Có thể giả thiết một vài ảnh hƣởng của
quá khứ còn tiến triển vào tƣơng lai
1.3.2.

ớc th c hi

báo.

Quy trình dự báo chuỗi thời gian bao gồm c c ƣớc sau:
ớc 1: Xác định mục tiêu của dự báo.
Việc xác định đ ng vấn đ của bài toán giúp tìm ra đƣợc lời giải tối ƣu Do

uế

vậy, trong thực tiễn ngƣời làm công tác dự báo phải xác định rõ mục tiêu cụ thể của

tế
H

việc dự báo, từ đó mới tiến hành dự báo.

Ba mục tiêu chính mà việc dự báo cần đạt đƣợc là: Đối tƣợng dự

o (v

ụ:

giá c phiếu, gi vàng, tỷ gi , …); khu vực dự báo (th o l nh vực, ngành hay một

in
h

đơn vị nào đó); thời gian dự báo (ngày, tuần, tháng, năm, ....).

K

ớc 2: Thu thập và phân loại dữ liệu.

ọc

Sau khi x c định xong đối tƣợng dự báo, cần thu thập dữ liệu theo hai loại:

ại
h

- Dữ liệu thống kê.

- Kiến thức, kinh nghiệm của các chuyên gia. C c kiến thức này chủ yếu sử

Đ

dụng trong dự báo định tính.
ớc 3: Phân tích thô số liệu.

Mục đ ch của phân tích thô là tìm ra những thông tin cơ ản nhất từ dữ liệu
cung cấp v đối tƣợng đƣợc dự báo.
Trƣớc hết, v đồ thị dữ liệu để có cái nhìn trực giác v đối tƣợng nghiên cứu.
Đối với chuỗi thời gian, ngoài đồ thị chuỗi số liệu thì cần phải phác thảo cả đồ thị
hàm tự tƣơng quan và tự tƣơng quan từng phần Các kết quả quan sát đƣợc từ các
loại đồ thị này cho ta kết luận v tính dừng của chuỗi thời gian. C c thống kê đơn

14


giản cho mẫu dữ liệu cũng cần đƣợc tính toán nhƣ trung bình, phƣơng sai, độ lệch
chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, ....
Đối với chuỗi thời gian, quá trình phân tích thô nhằm phát hiện các thành phần
hợp thành nên chuỗi thời gian đó, từ đó chọn mô hình phù hợp cho dữ liệu.
ớc 4: Xác định kỹ thuật dự báo.
Phƣơng pháp dự báo thƣờng đƣợc chọn tƣơng ứng với đặc điểm của đối tƣợng
cần dự báo và các yếu tố liên quan, ứng với các dữ liệu thu đƣợc. Khi chọn phƣơng
pháp dự báo, đi u quan trọng là phải lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu để thu

uế

đƣợc các giá trị dự báo với độ tin cậy cao. Muốn vậy, cần căn cứ vào các kết quả

tế
H

phân tích thô để lựa chọn một mô hình phù hợp, có độ khả thi cao.
Sau khi lựa chọn mô hình, các tham số của mô hình cũng đƣợc ƣớc lƣợng trên
cơ sở dữ liệu. Trong các phƣơng pháp ƣớc lƣợng, lựa chọn phƣơng pháp nào hiệu

in
h

quả nhất.

K

ớc 5: Kiểm định sự phù hợp của mô hình.
Việc kiểm định sự phù hợp của mô hình nhằm trả lời cho hai câu hỏi:

ọc

- Nếu mô hình đã phù hợp, thì sử dụng vào đâu và nhằm mục đ ch gì?

ại
h

- Nếu mô hình chƣa phù hợp với dữ liệu, thì có thể nhận dạng lại hay không?

Đ

Trong trƣờng hợp mô hình đã phù hợp với dữ liệu, chuyển sang Bƣớc 6. C n
nếu chƣa thì lặp lại c c ƣớc 3, 4, 5 cho đến khi xây dựng đƣợc mô hình phù hợp
thì chuyển sang Bƣớc 6.
ớc 6:

c định các giá trị dự báo theo mô hình.

Sau khi đã chọn đƣợc các mô hình phù hợp với dữ liệu, sử dụng mô hình để
tính toán các giá trị dự báo tƣơng lai của dữ liệu. Khi đó phân tích các ƣu, nhƣợc
điểm của từng mô hình. Đ nh giá độ chính xác của phƣơng pháp dự báo thông qua
các thống kê đã có. Từ đó chọn lựa mô hình tối ƣu nhất, tính toán các giá trị dự báo
theo mô hình đó

15


1.3.3.

.

Thông thƣờng, để đ nh gi độ chính xác của phƣơng ph p ự

o, ta thƣờng sử

dụng các thống kê sau:
- Sai số trung bình (Mean Error).
ME =

ai số ự

-

o tuyệt đối trung ình (

an

solut

rror).

MAE =
an P rc ntag

rror).

uế

- Sai số phần trăm trung ình (

tế
H

MPE =

P là sai số tƣơng đối (R lation rror) tại thời điểm t.

ới

t

x 100%

in
h

PEt =

là quan s t thực tế tại thời điểm t và

là gi trị ự

o của

t

tại thời

K

điểm t

t

ại
h

ọc

- Sai số phần trăm tuyệt đối (Mean Absolute Percentage Error).
MAPE =

Đ

- Sai số ình phƣơng trung ình (

an quar

rror).

MSE =

- Căn ậc hai của sai số ình phƣơng trung ình (Root
-

Hệ số không ngang bằng Theil (Theil Inequality Coefficient).
Theil =

-

an quar

Tỷ lệ chệch ( ias Proportion).
Bias =

16

rror).

ờ

1.4.

.

Trong các bài toán dự báo nói chung và các bài toán dự báo tài chính nói
riêng, dữ liệu thu thập đƣợc thƣờng đƣợc biểu diễn ƣới dạng chuỗi thời gian.
Chuỗi thời gian là một ãy c c quan s t của một iến nào đó đƣợc xếp thứ tự th o
thời gian Ví dụ: số lƣợng hàng hóa đƣợc bán ra trong 12 tháng của một công ty, các
chỉ số chứng khoán, tỷ giá ti n tệ, tỷ lệ lạm ph t qua c c năm, lƣợng mƣa tại một
thành phố qua từng thời k hay chỉ số tiêu ùng, vv…
Các giá trị của chuỗi thời gian của đại lƣợng Y đƣợc kí hiệu là Y1, Y2, Y3,…,
Yt,… , Yn với Y1 là giá trị quan sát của iến

tại thời điểm đầu tiên, Y2 là gi trị

uế

quan sát tại thời điểm thứ 2, Yt là giá trị quan s t tại thời điểm t và Yn là gi trị quan

tế
H

sát tại thời điểm thứ n.

Các nhà thống kê thƣờng chia ữ liệu chuỗi thời gian thành ốn phần:
-

Thành phần xu hƣớng (trend component): Dùng để chỉ xu hƣớng tăng hay
t trong ài hạn, đồ thị thành phần này

in
h

giảm của đại lƣợng Y trong thời gian ài

K

có thể đƣợc biểu diễn bởi một đƣờng th ng hay một đƣờng cong trơn
- Thành phần mùa (seasional component): Dùng để chỉ xu hƣớng iến đ i,

ọc

tăng hay giảm của đại lƣợng Y t nh th o mùa trong năm (mùa ở đây có thể tính theo

ại
h

tháng). Ví dụ: Lƣợng tiêu thụ chất đốt s tăng vào mùa đông, giảm vào mùa hè ;
lƣợng tiêu thụ xăng s tăng vào mùa hè và giảm vào mùa đông ; lƣợng tiêu thụ đồ

Đ

dùng học tập s tăng vào mùa khai trƣờng, vv…
- Thành phần chu k (cyclical component): Chỉ sự thay đ i của đại lƣợng Y
theo chu k . Thành phần này khác thành phần mùa ở chỗ chu k của đại lƣợng Y
k o ài hơn 1 năm Để đ nh gi thành phần này các giá trị của chuỗi thời gian phải
đƣợc quan s t hàng năm

- Thành phần bất thƣờng (irregular component): Dùng để chỉ sự thay đ i bất
thƣờng của các giá trị trong chuỗi thời gian. Sự thay đ i này không thể dự đo n
bằng các số liệu kinh nghiệm trong quá khứ. V mặt bản chất thành phần này không
có tính chu k .

17