Phân tích dự báo giá rúi ro cùa thị tnrứng chứng khoán việt nam

ĐẠI IIỌC QƯĨC GIA TP.HƠ CHÍ MINH
TRƯỞNG ĐẠI HỌC KINH TÉ-LƯẬT

NGUYỀN PHẠM NHU' Hí)

PHÂN TÍCH DỤ BÁO GIÁ VÀ RỦI RO
THỊ TRUỜNG CHỦNG KHOÁN
VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chinh * Ngân hang
Mã số : 60340201

LUẬN VÀN THẠC si KINH TÊ
Nguội hướng dẫn khoa học: TS Nguyền Ngọc Huy

Tp. Hồ Chi Minh. NAm 2015


ĩ.ừl CAM ĐOAN

Tơi xin cam đoan ràng đây là cịng trinh nghiên cửu khoa học đôc láp cùa lôi Các nội

dung nghiên cửu và kết qua trong đề tài nav là trung thục và chưa tửng dược ai công bồ
trong hắt cử còng trinh nào. Nhừng sỗ liệu , dừ liệu điều có nguồn gổc rfi ràng cụ thề

Kct qua nghiên cứu ưung thực va chưa từng dược công bố trong bãt kỳ nghiên cứu nào
khác

Bạc Liêu. ngày.... tháng.... nàm 2015

Tác gia

Nguyen Phạm Nhir Hổ


LÕI CAM ƠN

Trước tiên. (ÔI xin chân thành cám ơn Thầy Nguyễn Ngọc Huy đà tàn lình

chi báo. góp ý vá động viên lơi trong suốt q trình thực hiện luân vãn tổt nghiệp này

Nhân đây. tôi cũng xin gưi lời cam ơn đen Quý Thầy cỏ. những người đã tận tình
tniyền đụt kiến thức cho tơi trong thin gian học cao học vừa qua
Những lời cám ơn sau cung con xin cam ơn cha mẹ. cam ơn anh em va bạn

bỏ đà hềi lòng quan tâm và tạo điểu kiện tốt nh.it đế tơi hồn thảnh được luận van tốt
nghiệp này.

Nguyen Phạm Như Hố


MỤC LỤC CHI TIÉT
DANH MỤC CÁC ĐÒ THỊ
DANH MỤC CÁC BANG BIẼUU
DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TÃT

PHÂN MỚ DÃI '

1.

Sự CẢN THIẾT CỬA DÊ TÀI.................................................................................. 1

2.

MỤC TIÊU NGHIÊN cửv....................................................................................... 2

3.

CÂU HÓI NGHIÊN CỬU ....................................................................................... 3

4.

ĐÓrrưỢNG.PHẠMVlNGHIÊNCỨƯ.................................................................... 3

5.

PH ƯƠNG PHÁ PNGHI ÊNCỨU................................................................................4

6

NHỪNGĐIẼMMỚICỦAĐỀTẢI............................................................................... 6

7.

TỊNG QUAN VỀ CÁC CƠNG TRÌNH NGHIẾN cứu...................................... 6

8.

KẾTCÁƯĐỀTẢI ....................................................................................................... 9

CHƯƠNG I

CẤC PHƯƠNG PHÁP DỤ BÁO GIÁ & RỦI ROTÓNG........................................... lữ

1.1

KHAINltMCHISÕGlÁ.TYSUÁTSlNHLỢl.RUIROTHH RƯỜNG.

CHUÔI

THỜI GIAN TRONG TÀI CHỈNH.....................................................................................11
l l .l Chi số giá...................................................................................................................... .11

11.2 Suẩt sinh lời của thị trưởng ....................................................................................... 11

I I 3 Rui ro cùa thị trường cồ phiêu..................................................................................... 12
l .l.3.1 Khái niệm rủi ro....................................................................................................... 12

1. 1.3.2 Phân loại rủi ro..........................................................................................................12

I 1.3.3 Tóng quan về mị hình do lường riii ro..................................................................14
1.1.4 Chuồi thời gian trong tài chính...................................................................................17

1.1.4.1 Khải niệm chuồi thời gian ...................................................................................... 17

1.1.4.2 các dang chuồi thời gian......................................................................................... 17
1.2

MÔ HÌNH ARIMA (AUTOREGRESSIVE

AVERAGE)..... ......... ............ —.................

INTEGRATED MOVING

—......... .............—____________ ____ -1«

1.2.1 Chuồi thời gian đúng.................................................................................................. 19

I 2 2Ọuá trinh tự hồi quy (Autoregressive Process - AR) ..............................................24
1.2.3Quá trình trung bình truựt (Moving Average

MA)............................................... 25


1.2.4Quá trinh tự hồi quy và trung binh trượt (ARMA) ................................................26

I 2 5Q trình trung bình tích hạp tự hoi quy (ARIMA) ...............................................27
1 .3 MƠHÌNHGARCH ........................................................................................................ 29
1.3.1 Mơ hình GARCH..........................................................................................................30

1 ,3.2Các mị hình GARCH mờ rộng ................................................................................ 31
1.3.2.1 Mị hình GARCH-M ................................................................................................ 31

I 3.2.2MƠ hình TGARCH ................................................................................................... 32
KÉT LUẬN CHƯƠNG 1...................................................................................................33
Ill CÍNi2..3^

TỎNG QUAN THỊ TRƯỜNG CĨ PHIÊU NIÊM T VIỆT NAM............... „..35

2.1 TỎNGỌƯANVÈTIỈỊTRƯỜNGCÓPIHẼƯNrÊMYÉTMỰTNAVĨ .........................35
2.1.1 Đặc điểm cua thị trường chửng khoán Việt Nam .................................................35

2.1.1.1SỜ Giao dịch Chứng khoán Thanh phố Hồ Chí .Minh (Hsx)........................... ...36
2.1.1.2So Giao dịch Chứng khốn Hà Nội (Hnx)............................................................. 37

2 1.2 Nhìn lại diễn biền cùa thị trường ............................................................................ 3X
KẾT LUẬN CHNG 1 ••••••••••••••••••••■•••••••••••••■•••••••••••••••••••••••••••••••■•••••••••••••••••••••••a 47
CHƯƠNG

4X

PHÂN TÍCH DỤ BÁO GIÁ VÀ RŨ1 RO THÕNG QUA MÕ HÌNH AR1.MA.

GARCH CHO TH| TRƯỞNG CÔ PHIẾU NIÊVI YẾT TẠI VIỆT NAM.......... 4X

3 1KIIẢI QUÁT DIÊN BII-.N CUA THỊ TRƯỜNG CÔ PHIÊU NIÍ M T VIỆT
NAM GIAI ĐOẠN 2013- 2014.......................................................................................... 48

3.2 ỨNGDỤNGMỊI1ÌNÍIARIMADỰBÁOC1IÌ$ỎVN-INDEX,IIN-INDEX.......... 49
3.2.1 Xây dụng mơ hình ARI.MA dự báo cho Vn-lndcx & Hn-index........................... 49

3.2.1.1 Nguồn số liệu.............................................................................................................49

3.2.1.2 Mầu quan sát & khung thời gian............................................................................. 50
3.2.1.3 Kiểm tra tính dửng.................................................................................................... 50
3.2.1.4 Xác đinh hệ sổ p.q.................................................................................................... 51
3.2.1.5 ước Lượng mỏ hình .................................................................................................52
3.2.1.6 Kel qua dự báo......................................................................................................... 53
3 3 ỦNG DỤNG MƠ HÌNH ARIMA-GARCH PHẢN TÍCH Dự BÁO RŨ1 RO...... 54
3.3.1 ửng dụng mõ hình ARIMA-GARCH dụ báo suất rui ro cho chi sỗ Vn-lndcx...54

3.3.1.1 Lựa chọn mõ hĩnh suất sinh lời trung bình cho chi Vn-index............................55

3.3.1.2 ước lương mơ hình GARCH..................................................................................57
3.3.2 ứng dung mõ hình ARIMA-GARCH dự báo nìi ro cho chi sổ Hn-indcx.........62

3.3.2.1 Lựa chọn mơ hình sl sinh lởi trung bình cho thi Hnindex........................... 62

3.3.2.2 ước lương mơ hình GARCH...................................................................................64
KÉT LUẶN CH L ONG 3.................................................................................................. 67
MỘT SỎ KHUYÊN NGIIỊ & HƯỚNG Ú NG DỤNG MƠ HÌNH......................... 68

1 Một số khuyến nghi......................................................... /............................................. 69
2 Hướng mớ rộng mỏ hình................................................................................................. 70

KÉT LUẬN............................................................. ............................................................ 72

TẢĨ LIỆU THAM KHẢO................................................................................................... 74

PHỤ LUC.............................................................................................................................. 75
P1IỤ LỤC 3 1

KẾT QUA Dự BÁO Vn-index & Hn-index................................. 75

PIIỤ LỤC 3.2:

KÉT QUÁ Dự BÁO Rvn..................................................................

PHỤ LỤC 3.3.

KÉT QUA Dự BÀO Rhn.................................................................

PHỤ LỤC 3.3:

DỤ BẢO CHO Rvn-mdex

DANH MỤC CÁC BANG BIÊU

Bang 1.1 - Minh họa giàn đồ tương quan
Bang 1.2 - Minh họa giãn dị tương quan cua mỏ hình ARIMAt 1,2)
Bang 3.1 - Gian đố lưưng quan Vn-Indcx
Bang 3.2 - Gian dồ tương quan sai phân bậc nhát Vn-Indcx
Bang 3.3 - Gian đô lương quan Hn-lndex
Bang 3.4 - Gian dồ tương quan sai phân bậc nhất Iln-Index
Bang 3.5 - Bâng ước lượng tham số mơ hình AR( I > Vn-index
Bâng 3 6 - Bâng ước lương tham số mơ hình AR( I ) Hn-indcx
Bang 3.7 - Gian đỗ tương quan cua Rvn-index
Báng 3.8 - Bủng kết quà tham số ước lượng mô hỉnh lựi suất (rang binh Rvn-indcx
Bang 3.9 - Bang kết qua tham so ước lượng mò binh xác định lớp mò hĩnh GARCH cho

Rvn-index
Bang 3.10 - Két dư báo bâng mõ hình GARCIK 1.1) cho Rvn


Bang 3.11 - Gian đồ tương quan cùa Rhn-mdex
Bang 3.12 - Bâng kết quá tham số ước lượng mờ hĩnh lợi suất trung binh Rhn-index
Bang 3.13 - Bang kết qua tham 80 ước lượng mơ hình xác định lờp mơ hình GARCH
cho Rhn-index

Báng 3.14 - Kèt dự báo băng mị hình GARCHt l.l) cho Rhn

DANH MỤC CÁC ĐỊ THỊ

Đổ thi II- Giá vãng 01/2004 đến 05/2009 - Chuồi có xu thê tảng không dừng

Đồ thị I 2 - Suất sinh lợi cổ phiếu SAM giai đoan từ 28/07/2000 đen 26/03/2009

Chuồi dứng
Đổ thị 2.1 - Dồ thị giá tri vốn hóa cùa thị trưởng niêm yết tại sàn Hsx qua cảc năm
Đồ thi 3.1 - Kèt qua dụ bão Vn-indcx

ĐỒ thị 3.2 - Biếu diền phương sai cua mó hình GARCI 1(1.1) cùa chuối lợi suất Rvnindcx

DANH .MỤC KÝ HIỆL VIẾT TÁT

■

UBCKNN

: ũy ban Chứng khốn Nhà ntrớc

•

HSX

: Sớ Giao dịch Chưng khoan TI
*.

•

SGDCK

: Sớ Giao dịch Chứng khốn

•

FINX

: Sờ Giao dịch Chứng khốn Hà Nội

•

TTGDCK

: Trung tâm Giao dịch Chứng khốn

•

CP

: Cỏ phiếu

•

Tp

: Thành phó

■

NIINN

: Ngân hàng Nhà nước

Hố Chí Minh


PHAN MỜ OAI

1. Sự CÀN TIIIÉT CỦA DÈ TÀI

Trong những nâm gằn đây. thị trướng tài chính thế giới <33 chung kiến nhiêu su đờ vò
cùa các tồ chức và định chc lớn. chảng han- cuộc khung hoang thị trường chửng khoán

thế giới ( 19X71. khung hoang thi trưởng trái phiêu Mỳ (1990). khung hồng ÚI chính
châu Á (1997).... và gằn đày là cuộc khùng hoàng thị trường vay thế chắp ở Mỳ. hậu
qua la gây ra khung hoang tài chính và suy giam kinh kế tồn cầu. Các sụ kiện trên
tường như hiém khi xây ra nhimg gằn đây lụi xảy ra thường xuyên và có nhừng linh
hương tiêu cục cho thị trường tài chinh cá về quy mò và mức độ tòn thắt. Ngoai những

nguyên nhãn khách quan (động đất. chiến tranh, khùng bố ...) thi mộc trong nhừng
nguyên nhân chu yêu gây ra các cuộc khung hoang tài chính là do nghiệp vụ quan lý rui
ro chưa dược lốt Do đó. cơng viéc nghiên cứu vế vắn đế: Nhận diện, đo lường và |>hòng
hộ rui ro nham mục đich: Giam thiêu tòn thãi ơ mức thẩp nhất va dam bao sư hoại dõng

an toàn cho các tổ chức tài chính là cơng vice có tẩm quan trọng và hức thiềt

Trong quân lý rũi ro tài chinh hiện dai. nếu chi đon thuần dựa váo các chinh sảch định
linh thì chưa dủ. mà quan trọng hơn là phai xây dựng và phát triền các công cụ định
lượng đê lượng hố mức rùi ro và tơn that tài chinh, đõ chinh lã phát tnẽn cốc phương
pháp quan lý rui ro định lượng. Rui ro thực chất là phan ánh tính khơng chắc chắn của

kết q nen người la thường sử dụng phân phối xác suit đe đo lường rúi ro. Cho đền
nay đà có nhiều chi lieu vả phương pháp do lường tui ro tài chính dang đưục áp dụng,
tuy nhiên trong nhiều trường hợp cụ thè, các phương pháp này chưa đáp ứng dược yêu

cầu thực le.

Thực tiễn quản lý rủi ro tài chính trên the giới dă dạt được những bước tiến quan trọng
trong thời gian gần dãy, chuyển tu nhận thức và thực tiễn quan lý rui ro một cách thụ

động sang quan lý rủi ro chú động, biết vận dụng cnc phương pháp đo lường rủi ro trong

I


đánh giá kct qua hoạt động kinh doanh, phân bổ nguồn vốn. lập kế hoạch quán lý danh

mục đâu tư cỏ hiệu qua.
Vì vậy các nhà dầu nr và Các nhà làm chính sách, tổ chức tư vấn ơ Việt Nam cũng

cần cơng cụ. những phân tích đánh giá dự báo rũi ro cua thị trường, các nhân lố tác động
vào thị trường. Mặc dù Các mơ hình hồi quy cơ điền thường dùng dè phân tích dự báo
chuỗi dù lieu cổ phiêu Việt Nam khừng thê nhận diện hét dược các yếu lố rủi ro và các

kết quá dự bão thường sai so với thực te. Tìm ra một cóng cụ phán tích dư bdo tổt hem
đa và đang lả nhu cầu bức thiết cho các nhà lam chính sách và đặc biệt là còng chung
đàu tư .Đây chinh lá cơ sư cho đề tài “ Phân tích dư báo giá & rúi ro cùa thị tnrứng
chứng khoán Việt Nam” được thực hiện.

2. MỤC TIÊU NGHIÊN cửu

Mục tiêu nghiên cửu của luận vãn là:
✓

Thứ nhất, hệ thống hỏa cư sỡ lý luận về mơ hình ARMA

GARCH cho dừ liệu

thời gian và cách vãn dụng các mơ hình vào du báo sư biên dộng cua chuỗi thói gian.
✓

Thú hai. ứng dụng mơ hình ARMA - GARCH đẻ dự phân tích dự báo giá và nil

ro chi sổ Vn-index và lin-index: Sư dụng chuồi thời gian đẽ dự báo giá cò phiêu hoặc

các chi số thị trưởng được sử dụng khá nhiều trên the giới. Phương pháp dự báo này có
tru diem là chi sứ dụng số liệu theo chuồi thời gian nên khá phũ hợp cho dự báo thi

trường chửng khốn. Tuy nhicn. nhược điểm của nó là khơng hiẬu quá trong việc dự
báo được xu thề dài hạn cua thị trường

Mơ hình chuỗi thời gian thường được sứ dụng nhất là mơ hình ARIMA vú phương
pháp Box
Jenkins.
*

Mơ hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average - Tự

hồi qui lích hụp Trung bình trượt), được George lỉox và Gwilym Jenkins 11976) nglnèn
cứu. Phương pháp Box-Jenkins bao gịm bon bước: nhận dạng mơ hình thứ nghiệm; ước

lượng; kiêm đinh hảng chân đốn, và dự háo. Vê ký thuật gọi la phương pliap ARIMA

không dựa trên một hoặc nhiều phương trinh mả dựa trên phán tích tính chất ngău nhiên
cua một chuồi thời gian .Chuỗi thơi gian có the giai thích bâng hãnh VI trong quá khu.

2


yếu tỏ ngầu nhiên Mơ hình AR1MA dơi khi được gọi là mỏ hình phi lý thuyết vì nó

khơng xuẩl phái lử bill kỳ lý thuyét kinh tề nào

Theo Harry Markowitz, nu ro cổ phiếu dược do lường bơi phương sai hoặc dộ
lệch chuân cùa chuồi dừ liệu ty suae sinh lời cổ phiếu. Mặc khác các chuỗi dử liệu về
chửng khoán thi thường cỏ dao động cao vào một sổ giai đoạn theo sau một số giai đoạn

tương đối ít biên động. Trong lai chinh người la cho l ủng có sụ dao động như vậy là do

bất kỳ một chuỗi thời gian náo đều chịu anh hương ít nhiều của các tin tức tốt và xấu có
liên quan và các nhà đầu tư trên thị trường dẻu ứng xứ theo kiều hành vi dám đông. Cho

nên, giã định phương sai khơng đổi theo thin gian thường khơng cịn phù hợp đối với
các dữ liệu theo thoi gian. Đày là inị hình phương sai có diều kiện và GARCII được sư

dụng kh;í phơ biến trong ngành tái chinh đế dụ báo nil ro và phù hựp với số liệu chuồi
thời gian ngan như giã cô phicu trên thi trường.. Mơ hình nãy dũng de dự báo độ giao

dộng suắt sinh lời cua cồ phiếu theo thời gian.

J Thứ ba. đanh giá ừng dung cua mơ hình ARMA - GARC11 trong dư báo chuỗi

thời gian, dưa ra các khuyên cáo cho nhà dầu lư lừ ket qua dự háo và khuyến cáo trong
việc sir dung mó hình dư báo trong dâu tư

3. CÂƯHỎI NGHIÊN cứu
✓

Trong các mơ hình ARMA (p.q) hay GARCIhp.q) xây dựng được. mộ hình nào

phù hợp đê phân tích dự báo giá & rủi ro chi sổ Vnindcx & Hn index nhát’

J Nhà dầu tư nen chú ý đen vãn dề gì trong dầu tư khi sử dụng mó hình ARM A
GARCH?
4. DÕI TƯỢNG NGHIẾN CỨƯĨ

Đổi tượng nghiên cứu cũa luận vàn là thị trường cồ phiếu mem yet Việt Nam. và
số liệu dùng cho phân tích lả giai doạn từ 02/01/2013 dền 31/12/2014. Đó lả chi số VN

và HN cua SGDCK Thành Phố llơ Chí .Minh và SGDCK Há NỘI. Chi số nầy là chi số

giá đóng cửa hàng ngày cùa thi tnrờng vố nó sê được điều chinh nen cổ sự chín tách cổ
phiêu, chia cố tức hoặc có sư sát nhập .Với tơng cộng 497 quan sác. I rong dê tài nẩy tòi

3


chia mầu làm hai giai đoạn: từ 02/01/2013 đến 28/11/2014: dùng đe ước lượng chọn mõ

hình, cịn từ 01/12/2014 đền 31/12/2014: Dự báo hậu nghiệm
Đề tài chi dựa vào dừ liệu chuồi thời gian tài chinh trong quá khứ của chi số Vnindex

và Hn-mdex. áp dụng phương pháp BJ đề xây dựng nên mơ hình ARIMA thích hựp
nhằm dự háo chi số Vnindex trong ngắn hạn và từ mơ hình đưa ra các khuyến cáo cho

các nhà hoạch đinh chinh sách cũng nhu các nhá đầu tu trong việc mo lộng ung dung

mõ hình, đề tài khơng tiếp cộn trên gỏc độ tìm hiểu tính phổ hiến của việc vãn dụng mơ
hình AR.MA - GARCII trong dư báo chi sỏ Vnmdex
Không gian- Dừ liệu sử đung trong hài. tập trung phàn tích chuồi thởi gian trong

Quá khứ cua Vn-Index và IIn Index dược thu thập tứ website, https.//www.hsx.vn ối


Sơ dì tỏi giới han giai đoan nghiên cữu dôi vởi thi trưởng cò phiêu mèm yet Việt
Nam lã nhảm hướng đề tài đưực cập nhụt phân ánh tinh hình hiện lại cua thị trường tứ

dó cớ kha năng ứng dụng cao vào thưc tế.
ĩ. PHƯƠNG PHÁP NGHIẾN cứ t

ỉ.lThu thập số liệu.
Thu thập số liệu Đê xây dựng mơ hình ARMA

GARCH dẻ lài sư dụng chi sổ

Vn-index & UN- index thu thập từ Sơ giao dịch chứng khoán thành phổ llỗ Chí Minh

được quan sát theo ngày từ 02/01/2013 - 31/12/2014 tương duơng VỚI 497 quan sát.

5.2 Xứ lý số liệu:
Gụi chi số Vn-indcx & Hn-index tại thời điềm t lủ Pt. khi đo lựi tức của Vmndcx

& HN-index trong khoàn thời gian một chu kỳ nám gnì thừ thời điềm (t I > đen thời dièm

(í) sc la rt=log Pl

log Ell. Thông qua chuỗi chi số Vn-index & Hn-index ta dự báo chi

số Vn-index A Hn-indcx trong tương lai và chuỗi rtcho dự háo rái ro Mô tã dữ liệu
bảng dò thi hàm mật độ vá kiêm đ|nh Jarguc-Bera. Thống kè JB dược sử dụng rát phó

hiển trong việc phân tích dừ liệu trước khi chọn mơ hình và kiềm định phan dư trong
phân úch hồi quy.

4


5.3 Kicrn định tính dirnji

5.4 Vận đụng phưnng pháp BJ trong ước lượng và kiếm định inơ hình
5.4.1 Nhận diện mơ hình ARMAip.ql là việc tìm các giá trị thích hợp cùa p và q Việc
xác định p và q sỗ phụ thuộc vào các đó thị SACF = f(t) và SPACb' = f(t). VỚI SACK là

hàm tự tương quan mẫu (Sample Autocorrelation) và SPACF (Sample Partial
Autocorrelation) là hàm tự tương quan mẫu nèng phán. - Đê xac định độ trẻ p: hệ 50 tự
tương quan sè có xu hướng hãng không ngay lập tức. trong khi đỏ hệ sổ tự tương quan
liêng phan sõ có xu hướng khác khơng một cách có ý nghĩa thong kê cho đến độ trễ p

và sè hãng không ngay sau độ trẻ p đó. - Đế xác định độ trề q- hệ số tự tương quan có
xu hướng khác khơng một cách có ý nghĩa thống kê cho dền độ trẻ q vá sẽ băng khơng

ngay sau dộ trề q đó. Trong khi dỏ, I1Ộ sổ tự tương quan sê có xu hướng hàng không

ngay lập tửc.

5.4.2 Ước lưựng cốc thõng số cùa mơ hình ARMA(p,q) & (ỉ ARCII Các thơng sổ (p

và 8 cua mơ hình ARMA(p.q) được xac định theo phương pháp binh phuơng bé nhài

Cịn các thơng số mơ hình GARCH dược xác định theo phương pháp
5.4.3 Kiêm tra chuân đoan mơ hình
- Sau khi xác định xác định phương trình cho mơ hình ARMA. diet! cần phái

làm là tiến hành kiêm đinh xem số hạng u cua mô hĩnh có phai lá một nhiễu trâng (nhiẻu
ngẫu nhiên thuần túy) hay khơng. Neu ton tai nhiều hơn mịt mị hình đúng, mị hinh
nào có tiêu chn A1C (Akaike Information Criterion) nho nlút và chi sổ Log likelihood
lớn nhất sè được lựa chọn.

- Kiêm dinh mị hình GACR1Ỉ: Kiêm dmh ánh hương ARCll: Trước khi ước
lượng eảc mơ hình GARCH(p.q). diều quan trụng là chúng ta cằn kiểm tra xem có tồn

tại các anh hương ARCH . Neu phân dư binh phương có tương quan diều dỏ cõ nghĩa

mơ hình có hiệu ửng ARCH tiến hành ước lượng GARCH.
5.4.4 Dụ báo: Sư dung inơ hình vữa thiết ke đẽ dư báo diem và khoang tin cậy chơ chuỗi

Vn-index & Hn index tại khoang thời gian từ ngày ngày 02/01/2014

31/12/2014 bang

5

phần mèm eview với độ tin cậy là 95% và k= 1.96 như sau:
J Dự háo điềm Vn-indcx & Hn-indcx

J Dự háo phương sai của chuồi ht+1
✓

Khoang tin cậy Vn-indexf - k’sei Vn-index I < Vn-index f < Vn-mdexí +

sc(Vn*
k

index)

J Sai số dự háo lá một thước do lim hiểu giá trị dự báo sè gân VỚI giã tri thực tè

hao nhiêu Trong thực tế sai sổ dự báo là chênh lệch giữa những giá trị thực tế và giá trị
dự báo tưcmg ứng.
6. NHỮNG ĐIẾM MỚI CỦA ĐỀ TÀI

Tuy cơn nhiêu hạn ché nhưng dè tài cũng có những diêm mới sau:
Luỹn vđn v
Việt Nam tim dược trong giai đoạn hiện nay có thè dược dùng như là mót cịng cụ tham
khảo cho nhà dầu tư

Đưa ra một sô lưu ý VC ửng dung mô hình AR1MA. ARCH 'GARCII vá các hướng
mờ rộng cách ứng dụng mơ hình mà trước kia trong các de tài khác không de cập

7. TÙNG QUAN VE CÁC CÕNG TRINH NGHIÊN cức LIÊN QUAN DÉN DEN

TÀI TRONG NƯỚC VÀ THỀ GIÓI
Ke tứ khi xuất bàn cuốn sách Time Series Analysis: Forecasting and Control
(Phân tích chuỗi thời gian: Dự báo và kiểm sốt) nãm 1970. một ký nguycn mới cua các

cơng cụ dự báo được mơ ra dạc biệt khi phân tích dừ liệu chuồi thời gian, trong đó
phương pháp luận AR1MA được biết rộng rãi và có lain ánh hướng nhất

Tại hội nghị quốc tc IEEE từ ngày 03 den ngày 06 tháng 6 năm 1996 dicn ra tại

Mỹ. hai hoe già Jung-Hua Wang và Jia-Yann Lcu thuộc trường dại hục đại dương quổc

gia Dài Loan dà còng hố kct quả dự báo xu hưởng chi sẲ giá TSEWSI cùa thị trường
chứng khốn Dai Loan trong trung hạn (heo mơ hình ARIMA (1.2. I). VỚI kềt qua náy

việc dự báo cho thị trường chửng khoán Dài Loan cho 6 tuÀn tới với độ chính xác chấp

nhận dược và tơi him các mô lunh dự báo khác.

6


Hoặc gân đây 06/2010, giáo sư Emenike Kalu o. cồng tác tại khoa Tài chinh
Ngân hàng thuộc Intờng đại hục Nigeria, bang Enugu đâ thử xây dựng mờ hình ARIMA

(1,1,1) dè dự báo thị tnrờng cồ phiếu Nigeria cho giai doạn từ 01/1985 đến 12/2009 thì

kểt qua chơ thay dự báo ARIMA có vẽ tương thích VỚI thực tế giai đoạn 01/1985 đển
12/2008 nhưng lại vượt trội so với kết quá thực tế trong giai doạn thị trường chịu tác
động cua khung hoang kinh lẻ toàn càu nâm 2009. Như vậy, khung hoang kinh té dâ phá
hủy mối tương quan giừa hiện tại với q khử. chính vì vậy két q dự báo sữ dụng mơ

hình AR1MA lại lỏ ra sai lệch khi gặp một cú sốc lớn đổi VỚI th| trường.

Đẩy là nghiên cứu độc lộp mị hình ARIMA, ARIMA kháng phai ln đúng trong
mọi trường hụp. nó phụ thuộc vào giai dean lây mảu cua chuỗi dữ liệu. Thông tin tác
động trong mồi thời đoạn ấy khác nhau sè tác động tương ứng đến hiệu quà dự báo của

mơ hình AR1MA.

về mơ hình ARCH/GARCH xuất hiện vào thập niên 90 nhưng chi thật sự phô
bicn chục năm trở lai dây. các nghiên cứu ARCT1/GARCH hiện dang trong quá trinh
phát triển dặc biệt ứng dụng cao trơng phán tích rui ro. Riêng lình vực chửng khốn, có
một số tác phắm ưng dụng như sau:

Trong tác phàm “ùng dụng mô hình GARCỈI đế dự báo sự biến dộng của thị
trường chứng khoán" Malaysia, các hộc' giá trường dại học Putra đâ sư dụng dừ liệu chi

số giá từ Sờ giao dich chứng khốn Kuala Lumpur de phân tích và dự báo rui ro cua thị
trường. Nảm 2006. tập thè nhừng giáo sư trường dại học Wollongong ở úc còng bố kết

quá nghiên cứu lác động qua lụi giữa thị trương chứng khốn Thái Lan và các thị trường
khác, trong dó họ d<1 sư dụng mơ hình GARCH-M phân tích trên dữ liệu tháng từ

01/1988 đen 12/2004. Ngồi ra, mơ hình GARCH có thẻ được SŨ dựng đe phân tích vấn
de thao túng giá hoặc thông tin hất cần xứng trên thị trường chứng khoán bới các nhà
nghiên cứu Đài Loan nim 2007. Hự cũng ứng dụng ARCH(3)-M đê chứng minh chinh

giâm phát kỳ vong lù nguyên nhàn gây ra sự biến động cua thị trưởng chửng khốn thời

kỳ khùng hồng kinh te 1997-1998 trong khi phàn bù rui ro lương ưng lai khùng đói.

7


Mơ hình GARCH cịn được dùng đê phân tích rủi ro cho các cơ hội dầu tư quốc te theo
nghiên cửu sinh Marius Matci thuộc Viện nghiên cửu kinh tế quốc gia Tây Ban Nha

năm 2010. Hongyu Pan và Zhichao Zhang (2006) dà dánh giá hoạt động cua mơ hình
GARCH dựa trên chuồi chi số Composite cùa thị trướng chứng khoán Shanghai và chi

số Component của thị trường chứng khoán Shcn/hcn từ tháng 01/2000 den 12/2004 VỚI

gia định sai sỗ có phân phối chuân. Student's-t vá student’s-1 chệch (Forecasting
financial volatility: Evidence from Chinese stock market). Ket quả cho thấy, mô hình
GARCH VỚI phân phổi Student's
!
*

được hỏ trợ hơn đơi VỚI ca chi số Shanghai và

Shenzhen

Một số công trinh nghiên cứu khoa học trong nước; Trong luận vãn “một số
phương pháp khai phá dừ liộu quan hệ tài chinh và chứng khốn (mơ hình ARỈMA) của

Nguyen Ngọc Thiẽp. dại học quốc gia Hà NỘI đã dưa ra một số nôi dung lý thuyết cơ
hãn vẻ chuồi thin gian, vể mơ hình ARIMA .nhã nghiên cứu Nguyên Chương (thuộc

Trường Đại học kinh le. Đã Nầng). dư báo lam phát bảng mị hình AR1MA. ửng dung

mơ hình ARIMA đè dự báo Vn-lnde.x : BÙI Quang Trung. Nguyền Quang Minh Nhi. Lê
Vân Hiều. Nguyen Hồ Diệu Uy Trưởng D<ú hoe Kinh tế Dả Nầng . Ngoài ra VỚI luận
văn “rủi ro trong dầu tư cổ pluếu trên thị trưởng chứng khoán Việt Nam"tác giá Hố Thi

Huyền Trang dà phàn tích các rui ro có the xáy ra cua vice đẩu tư cồ phicu trên thị trướng
CK Việt Nam. đồng thời đưa ra các giãi pháp nhầm hạn chề các rui ro dó.

Nhìn chung có số một số đe tài nghiên cứu ứng dụng mỏ hình ARIMA và
ARCH/GARCH vào thị trường chứng khốn Việt Nam Nhưng mơ hình nay phụ thuộc

vào tính chất dữ liệu mà cho ra két quá ước lượng chính xác hoặc cố sai số lớn V) vậy
lơi muốn kiêm tra tính ứng dụng của mơ hình chư viêc phán tích dự báo giií và rui ro

cùa thị trường chứng khốn Việt Nam bao gồm hai chi số Vn-lndex và Hn-mdex Từ

két qua ướt lượng mà mơ hình cho ra đua ra khun nghị và hướng mỡ rộng mị hình .
nhằm cho việc áp dung mỏ hình trong thực tế được hiệu qua hơn

8


8.

KẺT CẢU DÈ TÀI

Luận văn đưực trình bày thành ba chương:

Chương 1: Các phương pháp dụ bao giá và rui ro
Phan này giới thiộu tống quát. Phương pháp B.I trong việc nghiên cứu chuỗi thời

gian cho phân tích dự háo giá (gồm các mơ hình AR. MA. ARMA VĂ ARIMA) và rui
ro (kết hợp ARIMA - GARCH)

Chương 2: Tổng quan về thị trường cô phiêu niém yết Việt Nam
Thỉ trưởng cô phiếu niêm yet Việt Nam như the nào. diẻn biến hanh vi cùa thị

trường qua 15 nàm lịch sir hình thành phát triền thị trướng
Chương 3: úng dụng mơ hình ARIMA. ARCH/GAKCH phân tích (iự háo giã &

rìíi ro của thị trường cổ phiếu niêm yết Việt Nam.
Giống như tựa dè cua chương 3. tác gia sẽ lẩn lượt sư dung mơ hình AR1MA.
ARCH/GARCH phân tích dự háo giá & riu ro cho ihj trưởng cổ phiếu niêm yểt Việt
Nam giai đoạn 02-01/2014 đen 31/12/2014 thòng qua hai chi so chửng khốn Vn-lndc.x

và Hn-Indcx.
Cuối cũng là mót số vẩn de lưu ý va các hưởng mỡ rộng ứng dung.

9


CHI ƯNG 1
CÁC BHL ƯNG PHẤP DỤ'BẢO GIÁ VÀ RŨ1 RO CHỬNG KHỐN

Trước hết. chúng ta ơn lụi các khái niệm cư bán bao gồm chỉ số giá chúng khoán

tỳ suất sinh lời và rủi ro thị trường. Đây lá cái yếu tố đầu vào cùng như đối tượng cho
mô hình phân lích dụ báo sồ được trình bày ớ phần sau.

Dừ liệu chi sổ giá. tỷ suất sinh lởi và rủi ro thị trường là các chuỗi dừ liệu theo
thời gian. Diêm chung cua ba chuỗi dù liệu này lá đều thể hiện tàm lý cúa nha dầu tư

thông <|ua điền bién hành vi và hưởng đi cùa dừ liệu.

Trong cơng tác plún tích dự báo có hai trương phái. Thư nlũt. trưởng phái cố
điển dựa vìto các mơ hình kinh te lý thuyết đà được xây dựng nên bởi các hục giả, từ đô

ta thu thập dừ liệu thực tề xây dựng nen các mỏ hình theo dung lý thuyết rỗi dự báo theo
nó. Thứ hai. trường phái hiện đụi tập trung cải liến công lác dự báo vù tin dùng vào mõ

hình phân tích dự báo chuồi thời gian. Phân lích chuồi thời gian sẽ nghiên cứu hành VI.
khuôn mău trong quá khứ của một biên sô và sử dụng thông tin nảy đê dự đoản nhũng
thay dồi trong tương lai. Trong bài nghiên cứu này. tôi di theo hướng cua trường phái

thứ hai lức là mô phóng dừ liệu trong quá khứ rồi lẩy dỏ làm cư sớ đê dự phóng cho
tương lai ma khơng quan tâm den việc phàn tách các nhân tó tác dộng đến chuồi dừ hỹu.

Dừ liệu chuỗi thời gian đầu vào cho mơ hình dự báo phai là chuỗi dùng. Chuỗi
dừng sê cho thấy nhửng kct quà dự báo phan ánh dạc diem trong quá khứ hay những gì
diễn ra ở quá khứ sê xay ra ớ hiện tại vã tương lai theo dùng như k|ch ban quá khứ của

nố. Nhưng làm the nào de xãc dinh dược một chuỗi thời gian là dửng? Chúng ta sỉ lần

Inert kiêm định chuỗi thời gian bang phương phap gián đố tương quan vả phương pháp
kiểm định đom vị.
Sau khi xác đinh được chuỗi thơi gian là chuỏi dừng, ta bảt đáu dự báo và phàn

lích chuỗi thời gian theo tính ngỉu nhiên cùa nó dựa vào nhừng thơng tin của bân thân
chuồi dừ liệu trong quá khứ. Phương pliap ARIMA va mõ hình ARCH/GARCH sẻ lan

10

lượt được giới thiệu một cách cơ bán cách thức ứng dụng trong viộc phân tích và dự háo

một chuỗi thời gian.

Ngồi ra kinh niệm ửng dụng mị hình AR1MA. ARCH/GARCH trên thẻ giới
cho thây mơ hình đủ vả đang phát triển ngày càng sâu trong cịng túc phân tích dự báo

chuỗi dữ liêu tài chính, đặc biệt là thị trướng chững khốn.
I.1KHÁI

NIỆM CHÍ SĨ GIÁ. TỲ ST SINH LỢI. RỬI

RO THỊ

TRI ỜNG.CHLĨI THỜI GIAN TRONG TÀI CHÍNH

I.LlChisổ giá
Chi số giá cồ phiếu là thông tin thề hiện giá chứng khốn hình qn hiện tại so

VỚI giá binh qn thời kỳ gốc dã chọn. Việt Nam có hai chi số chứng khoan cơ ban là
Vntndex Viì I In-Index. Cà hai chi số giá chứng khoán đều được tinh theo phương pháp
binh quân gia quyền. Công thức tinh như sau:

100 Zill PiiQn

Zill PoiQoi
Trong đó:
Pn: Giá hiện hành cùa cố phiều I

QiC Khối luụng đang lưu hành cùa cô phiếu I
Poi: Giá của Cữ phiếu 1 thời Iđ gổc
Qm; Khối lượng cua có phiếu I tụi thài kì gốc

Chi số giá cổ phiếu dược coi lã phong vù biếu thè hiện tình hình hoạt dộng cùa
tlụ trương chứng khoan. Đây cùng la cân cứ đè đanh giá hoạt động cua nén kinh té.
l.l.2Suất sinh lòi cúa thị tnròmg
Suát sinh lời cua thị trường la thông tin lam cản cư đê đánh giá mức độ hap dán

khi đẩu tư vào thị tnrờng. Cùng giỏng nhir suất sinh lời cùa một cồ phiếu, suất sinh lời

cua thị trường dược tinh toán dựa vào chuỗi dử liệu chi số giá. Còng thửc tinh ty suàt

sinh lởi cùa thi trường:

II


rtadeư = log
Ty st sinh lịi tính theo ngun tắc lải kép VĨI số ghép lăi vó hạn vì hoạt dõng

dầu tư và tái dầu tu dicn ra liên tục nên sỗ là it chính xác hon nếu tinh tốn sinh lợi theo

nguyên tầc sổ kỹ ghép lãi rời rạc.
1.1.3RÚI ro cua thị trường cổ phiếu
l.l.3.1Khái niệm về rui ro

RŨI ro cỏ the được hiểu đon gian là những kẻt cục có thè xảy ra trong tương lai

mà ta khơng mong đợi. Tùy từng lĩnh vực nghiên cứu. rùi ro được định nghĩa theo nhửng

cách khác nhau. Trong lĩnh vực quân tri rủi ro. người ta dùng thuật ngừ "Hiểm hụa”
(Hazard) de phán ánh sự kiện mà cỏ the gây ra một thiệt hại nào dó và thuật ngữ “Rui
ro” (Risk) dê chỉ xác suất xay ra một sư kiện nao đó. Theo cách này. rin ro chi phai sinh

khi có sự khơng chác chăn về mât mát xày ra. Điều này có nghĩa là. dứng trước một
quyết định hành dộng ma két cục chác chân xây ra mat mát thì khơng phai là rút ro. MỘI

kết cục mất mát khơng chắc chán tức là đicu này có the xáy ra hoặc không, nhưng cỏ

tồn tai kha năng mất mat. gây thiệt hại cho ngươi ra quyểt đinh hành động.

Trong lình vực tài chính, rủi ro lã khái niệm đánh giâ mức độ hiển dông hay hất
ôn cua giao dịch hay hoạt dộng dáu tư. Rui ro t.u chinh dược quan niệm là hậu qua cua

Sự thay đoi, hiền động không lường trước được cùa giá trị tài săn hoặc giá tri các khoản
nợ dổi với các lò chức tải chinh và các nha dầu tư trong qua trình hoạt dộng cua thi

trường tãi chính.
1.1.3.2Phân loại rủi ro: cỏ nhiều cách phân loại rủi ro, ớ dây ta chia rủi ro thành 2

loại: rui ro hệ thống vá rui ro phi hệ thõng.
•

Rủi ro hệ thống
Rủ) ro hộ thống là rũi ro lác dộng đen toán bộ hoặc hâu hết các chứng khốn Sự

hấp hênh của mơi trường kinh te nói chung nhtr sự sụt giam GDP. Men dộng lãi suất,

tốc độ lạm phai thay đồi,... là nhũng nhân tố cua riu ro hộ thống

12


Trong mi ro hệ thống, trước het phai kế đen rủi ro thị tnrờng. Rủi ro thị trường
xuất hiộn do phan ứng cùa các nhá đầu lư đối với các hiện tượng trên lh| trướng Nhưng
sự sụt giam dấu tiên trên thị trường là nguyên nhân gãy ra sự sợ hãi đổi với các nhà dằu

tư và hụ sỉ cố gùng rút von. tạo phan ứng dây chuyền, khiên giá ca chửng khoan rơi
xuống thấp so vói giá trị cơ sớ.

Tiếp đến la rui ro lâi suàt. là trướng l>ọp giá cá chứng khoan thay đỗi do lâi suàt

thị trướng dao động thấi thường. Giữa lài suất thị trường và giá ca chững khốn cơ mồi
quan hộ ty lệ nghich. Khi lài suất th| trường tăng, nhã đau tư có xu hướng bán chưng
khoán đế lầy tiền gửi vào ngân hãng dần đến giá chứng khoán giâm và ngược lọi.

Một nhân tố rui ro hẽ thống khác lá rui ro sức mua. Rưi ro sưc mưa la tác đỏng
của lụm phát tói các khôn đầu tư. Lợi tức thực tế cùa chửng khoán đem lại lả kết quả
cua lợi tửc danh nghĩa sau khi khấu trử đi lạm phat.
•

Rũi ro phi hý thống

RŨ1 ro phi hệ thống lá rui ro chi lác động den một loại tai san hoặc một nhỏm tài
san. nghĩa là chi lien quan den một loại chứng khoán cụ thê náo dố. Rui ro phi hệ thong
bao gốm rui ro kinh doanh và 1U1 ro tải chinh.

Trong q trình kinh doanh, định mức thực te khơng đat được như ke hoạch gọi
là rui ro kinh doanh, chảng hạn lợt nhuận trong nảm tài chính tháp hơn mức dự kiến.

Rũi ro kinh doanh được cẩu thảnh bời yếu tố bên ngoái và yếu tố nội tại cùa còng ty.
Rui ro nội tại phai sinh trong qua trinh cơng ty hoạt đóng. Rui ra bèn ngồi bao gơm
nhừng tổc động nàm ngồi sự kiêm sốt của cơng ty lùm ánh hường đen tinh trọng hoạt

dộng cua cóng ty như chi phí tiên vay. thuê, chu kỹ kinh doanh...

Rũi ro tủi chinh liên quan dền địn bầy tài chính, hay nói cách khác liên quan đển
cơ cấu nơ của công ty. Sư xuất hiện cãc khoan nợ Ương cắu trúc vốn se tạơ ra nghĩa vụ
trá nợ trá lãi của cơng ty. RÚI ro tái chính cỏ thê tránh dược nếu công ty không vay nự.

Như vây. nhà dằu tư có the gãp phái nhiêu loai rủi ro khi tham gia dâu tư ưẽn thi trướng
chứng khoán. Tuy nhiên, trong phụin VI nghicn cứu. luận án này chi lộp Irung nghiên

13


cứu rủi ro thị trường. Hơn nửa, luận án chú yếu nghiên cứu dưới góc độ các mị hình đo
lường rúi ro.

Theo Harry Markowitz, rui ro cổ phiếu dược do lường bới phương sai hoặc độ
lệch chuẩn cùa chuồi dừ liệu ty suất sinh lới cồ phiêu.

Phương sai (ơ2) = E(l R1 - EfRi'rt
*
Độ lệch chuân (ơ) — Ựe(R,-EiR 1/

Hai chi số Hn Index và Vn Index dược ngầm định dụi diện cho thị trường cổ
phiếu niêm vét Việt Nam nên rui ro thi trường cổ phiếu Viộl Nam SC được đo lường bới
phương sai hay độ lệch chuẩn cúa chuồi dừ liệu tỳ suất sinh lài thị trường cô phiếu. Lưu

ý. vói cịng thúc tính trên, rùi ro cua có phiếu khơng phân biệt đâu lá rin ro bộ thõng hay

rúi ro phi I1Ộ thống. Diều này không anh hương đen mục tiêu cua dè tài vì nghiên cửu di
theo hướng phân tích dự báo giá và riu ro cho thị trường cố phiếu niêm yẽc Việt Nam

thông qua mơ phong và phân tích biến động cùa chuồi dữ liệu giá và suất sinh lựi của
thị trường mà không chú trọng phần tách các nhân tổ tác động tạo ra tính hiền dộng dó.
1.133Tổng quan về mơ hình do lường rúi ro

Cho tới nay, theo sự phát triển cùa thời gian, đã có nhiêu phương pháp đánh giá
rui ro trong (ai chính. Nảm 1938. Macaulay la người đầu tiên đẻ xuầt phương pháp dành

giá rũi ro cua lải suát trái phiếu. Phương pháp này giúp tính tốn kỳ han hoàn vồn tning
binh cua trái phiếu
Năm 1952. Markowitz mỡ đường cho phương pháp phân tích quan hộ rủi ro lầi

suẩt qua mị hình phan tích trung binh vã phương sai (Mean Variance Analysis). Cho

tới nay, phương pháp náy van được img dụng rộng rài trong quán 1ỷ câc danh mục và cơ
càu dâu tư.

Quâ trình quan lý danh mục gồm 3 khâu: Lựa chọn, điều chinh và đánh giá thực

hiện. Dè lựa chon danh mục dâu tư tối ưu trước tiên nhá dáu tư cẩn sứ dung các thõng
tin về giá (hoặc lựi suất) cua từng tài sàn và mối quan hệ giừa giá (hoặc lựi suất) cùa câc

tài sân dư kiên có trong danh muc. dõng thời ket hop vời các tiêu chuân tôi ưu de xác

14

lập nguyên tảc lựa chọn. Mục tiêu cua nhà đầu từ có lien quan đen ca lợi suất kỳ’ vọng
và phương sai cua danh mục. Phương pháp xác định mục ticu cùng nhu danh mục tối ưu

cùa nhà dầu tư thóng qua phán tích mối quan hệ giừa hai yếu tố trên gọi là phương pháp

Mean-Variance (MV).
Nãm 1959. trong bâi báo ‘ Portfolio Selection: Efficient Diversification of

Investment”. Harry Markowitz đả đẻ xuầt phương pháp MV trong lua chon danh mục
lối ưu. Nội dung cơ bản cũa phương pháp MV được Markowitz trinh bày thịng qua mị
hình hai bãi tốn tối ưu:

/ Tim danh mục tối đa hóa lợi ích (lợi suất kỳ vọng) nhã đầu tư với mức rủi ro án

dinh trước.
✓ Tim danh mục tối

thiểu hớa nil ro với lụi suất kỳ vụng cùa nhá đẩu tư ấn định

trước. Trong dó dơ do rui ro là phương sai cua lợi suất danh mục.
Với mục tiêu lựa chọn danh mục tối ưu Pareto thi danh mục tổi đa hóa lợi ích với

mức rúi ro ẩn dịnh trước cùng là danh mục tói thiểu hóa nu ro với lơi ich ấn dịnh truớc.
nên ương lựa chọn danh mục toi ưu chúng ta thường xét một bài tốn lả du, và thơng

thường người ta xét bài toán thứ hai đế phú hợp với tàm lý cua nhà đâu tư nhám giám
thiêu rúi ro.
Năm 1964 William Sharpe mơ ra bước ngoặt cho sự phát triển cùa thị trường tâi

chinh VỬI mơ hình nghiên círu về đ|nh giá tài sán von (Capital Asset Pricing Model -

CAPM). mơ hình xây dựng trcn cơ sờ áp dụng phương pháp MV cua Markowitz kết

hợp với điều kiện càn bông th| trường lài chinh. Các nghiên cưu của J. Mơssin (1966).

J. Lintner (1965. 1969) và F. Black (1972) tạo cho CAPM hoàn thiện hơn vê lý thuyết

vả được xem la mô hĩnh quan trọng trong đinh giá tai san. Trong mơ hình CAPM hê số
beta là dộ do rui ro của tãi sân (hoặc danh mục), hẹ số nãy cung cấp thõng tin cho chúng

ta đó: xác đinh mức độ rui ro cua lai san. xác đinh phân bu rui ro cua tai san. vá những

thông tin đẽ định giá hợp lý cùa tài sán nìi ro Nilm 1990, w Sharpe. Markowitz và M

Miler dà nhan dược giai thương Nobel kinh tê do nhủng dỏng góp tích cực trong dè

15


xuất, phát triền CAPM và một số lĩnh vực khác.
Sau khi mô hinh CAPM ra đởi nhiều lác giả đã sử dung mó hinli này đe định giả

tài sàn trên thị trường. Một sổ kết qua phân tích thực nghiệm mơ hình cho thay rang nếu

chi dùng duy nhát yếu tố thị trường thi chua đù giai thích phan hu rui ro cua tai sàn. Như
vậy trên thực té cỏ những trường họp phú hợp nhưng cùng cỏ những trường hợp không
phù hợp.
Nãm 1076 Stephen Ross trong bài bỉio The Arbitrage Theory of Capital Asset

Pricing” đà dưa ra nhận xét. trong CAPM ngồi yểu tó thị trướng thì cịn có nhiêu yếu
tố khác- quy mô doanh nghiệp, điều kiện kinh tể - Xỉĩ hội, ... có thê tác dộng đến lợi suẩt
Tu dó Ross dua ra mõ hình khái qt hon về quan hê giửa lợi suất và nhiêu nhàn tố. gọi

lả "Mơ hình da nhãn tố" (Multi Factor Model). Mõ hinh đa nhãn tố dề cộp đến nhiều

nhân tố vã các nhãn tố không nhàt thiẽt phai xác dịnh trước. vời số gia thiết it hon cùa

CAPM nhưng mô hình đa nhân tồ lại tơng qt hơn. Tù mó hình da nhãn tố, kểt hợp VỜI
"Ngun lý khơng cơ lợi’’ Stephen Ross dà xây dựng "Lỹ thuyết dinh giá cơ lợi"
í Arbitrage Pricing Theory).

Như phần trên chúng ta có nêu ra một số mô hĩnh xác định rui ro cũa các tài sản

hay danh mục dầu tư. Thực lề cho thấy rui to tiu chính khơng phai là bất biển VỚI thời

gian. Trong vài tháp kỹ trước, các nhã nghiên cứu đỏ tập trung sự chú V vào mô hình dự
bâo độ biến động (ÌUI ro) do vai trị quan trọng cua nó trong thị trướng tài chính Các
nhà quan lý danh mục dâu tư, những người buôn bán quyên chọn và những nhà tạo lập
th| trường luôn quan tâm đen mức độ chính xác cua nhửng dự báo này.

Cho đen nay da có rất nhiều cơng trình nghiền cứu VC vắn de này. nhiêu mồ hỉnh
được đưa ra nhưng thành cơng nhất phải kê đen mơ hình GARCH (Generalised

Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) cua Bollerslev (nám 1986) . Mơ hình
này đă được ông phát trièn thành công từ y tuơng cua Engle trong mơ hình ARCIl (nủm

1982) Từ đó đến nay. mô hlnh GARCH rất dươc ưa chuông và được phổ bicn rộng rài
do kha nâng cũa nó trong việc dụ báo dộ biên đũng cho các chuỗi thơi gian trong tài

16


chính. Thịng thường mị hình GARCH là mơ hình dùng cho ngăn hạn nên nó chi dự
báu lịt trung ngùn hạn du đó phui thường xun lính lại. Cho đèn nay. đê mơ hình hóa
tốt hơn với diều kiện thực té của thị trường dã có nhiều mị hình GARCH mớ rộng: Mơ

hình GARCH-M (Tsay 2(X)5). mơ hình TGARCII (Nelson & Ng 1993)

l.l.4Chi thời gian trong thị trường tài chính:
l.l.4.1Khái niệm chuỗi thịi gian:

Chuỗi thời gian là mơt biến số được quan sát theo trình tự thời gian nào đỏ. Y( là
giá trị quan sát ờ thời ky (hoặc thoi diêm) t. Đè nghiên cứu qui luật thay dổi cua Y<
chúng ta cằn mơ hình hóa chuồi nẩy

1.1.4.2 Các dạng chuỗi thời gian:

+ Dữ liệu dừng
+ Dữ liệu có lính xu the

+ Dử liệu có tính mùa
+ Dừ liệu có lính chu ký
Từ định nghĩa trên, như vậy chi số giá chứng khoán là một chuỗi thời gian.Vi

vậy chúng ta cố the ứng dung mõ hình AR1MA đẽ dư báo nó. BÕ1 vì mơ hình
ARMA(p.q) dược sừ dụng phồ biến dê’ dụ báo chuỗi thời gian tài chính VỚI những ưu
điếm như: Thứ nhất, mơ hình giãi thích được sự biền động cùa chuồi thời gian tài chính

bằng cách quan hộ VỚI các giá trị q khử và lịng có trụng số các nhiễu ngầu nhiên hiện
hành và các nhicu ngẫu nhicn có độ tre nghía là mơ hình hóa được gần như tát cà các
dao động cua chuỗi thời gian tái chinh ban dàu. Thứ hai. dư báo tù mơ hình ARMp.q)
có kết qua tương dối chính xác phù hợp với dự đoán trong ngắn hạn với sai sẮ nhó Bên

canh nhúng ưu điếm kế trên, mơ hình có những nhược điềm nhu sau: I11Ơ hình ARMA
có thẻ dự bão được kỳ vọng nhưng thát bại khi dự báo phương sai cua chuỗi thời gian

tâi chinh, mơ hình ARMA khơng giai thích dược sụ thay đời cũa sự biên động trong
chuồi thín gian, mó hình ARMA chi thích hợp VỚI các chi then gian tài chính dừng

17


VỚI nhiều nhicu trảng, mị hình được thực hiện VỚI gia định phương sai khơng đổi theo
thời gian.

1.2MỊHÌNH AKlMAỉ
Kinh tể lượng truyền thống chi tập trung vào việc sứ dụng lý thuyết kinh tè và
nghiên cửu các mối quan hệ tại cùng một thời điẻm để giái thích các mối quan hệ giữa

các biến phụ thuộc và biển giai thích .Trong các mơ hình đó ít nhắt cũng khơng nhảm

phân tích trạng thái đơng hoặc phân tích cẩu trúc thời gian cùa dừ liệu Có nhiều khía

cạnh khác nhau trong phân tích chuỏi thời gian nhung chu đe- phơ biên nhất là khai thác
dừ liệu một cách triệt để cấu trúc động cùa chúng vốn có trong dừ liêu Nói như vậy có

nghĩa rằng chúng ta sẽ cố găng rút trích càng nhiều thịng tin qua khứ chua dựng trong
dử liệu cáng tốt. Mục đích là tim kiếm XII hường vận động cùa chuồi thời gian. Nói cách

khác, cùng một chi thời gian, mơ hình náo cho kết qua dự báo có sai số dư báo bé

nhất dược xem là mơ hình tổt nhẳt. Vi vậy phương pháp phân tích chuồi then gian do
G.P.L Box và G..M Jenkin đe xuất dà mo ra một trang mới trong các công cu dự báo.

Phương pháp BJI Box

Jenkin ) gọi là phương pháp ARIMA Trong đề tài nảy sê tập

trung nghiên cứu theo phương pháp BJ trong việc lựa chọn mị hình dể du báo chi sồ
giá Vn index và Hn index

Qui trinh 4 bước cùa Box-Jenkins :

Tính AFC và PAFC từ dữ liệu, kiêm tra chuồi có dừng khơng?, nếu dứng qua

bước thử ba cịn khơng bát đầu bước hai
Lấy log sau đỏ sai phàn bậc nhất rồi tính AFC và PAFC nểu dừng chuyên qua

bước ba. nếu không dừng tiếp tuc sai phân cứ the tièp tuc khi dử liệu dừng. Nhưng
thường chi hai lần sai phan

Phân tích gian dồ tương quan chọn mị hình

Ước lượng mơ hình dự kiến
Kiềm tra xác định mơ hình tốt nhất

Neu có gi thay đoi trong mó hình gốc. hãy quay laị bước bơn

18