Sử dụng các mô hình Kinh tế lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

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

doc89 trang | Chia sẻ: huyen82 | Lượt xem: 1744 | Lượt tải: 5download
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:

  • doc28996.doc