1_Ch1 Giới thiệu môn học

PowerPoint Presentation KINH TẾ LƯỢNG TRONG TÀI CHÍNH 1 Khoa Tài Chính ĐHKT TPCHM CHƯƠNG 1 DẪN NHẬP 2 Khoa Tài Chính ĐHKT TPCHM Kinh tế lượng và kinh tế lượng trong tài chính • Kinh tế lượng là gì? (E[.]

KINH TẾ LƯỢNG TRONG TÀI CHÍNH

1 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

CHƯƠNG 1

DẪN NHẬP

Kinh tế lượng và kinh tế lượng trong tài chính

• Kinh tế lượng là gì? (Econometrics)

 “Định lượng trong kinh tế” (Measurement in Economics)

 Kinh tế lượng có nguồn gốc của từ kinh tế (the origins of

econometrics are rooted in economics)

 Tuy nhiên, các kỹ thuật chính được sử dụng để nghiên cứu các vấn đề kinh tế đều có tầm quan trọng như nhau trong nghiên cứu tài chính

• Kinh tế lượng tài chính ? (Financial Econometrics)

 Áp dụng các kỹ thuật thống kê để giải quyết các vấn đề trong tài

chính

 Kinh tế lượng tài chính là công cụ hữu ích để thử nghiệm các lý

thuyết về tài chính: định giá tài sản, đo lường tỷ suất sinh lợi, kiểm

định các giả thuyết liên quan đến việc mối quan hệ giữa các biến số tài chính, ảnh hưởng của thị trường tài chính đến thay đổi trong kinh

tế, dự báo giá trị tương lai của các biến số tài chính và hỗ trợ đưa ra quyết định tài chính

3 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

Một vài ví dụ về áp dụng của kinh tế lượng trong tài chính

1 Kiểm định có hay không thị trường tài chính hiệu quả cập nhật thông tin ở dạng yếu? (weak-form informationally efficient)

2 Kiểm định có hay không mô hình CAPM hoặc mô hình APT là những

mô hình tốt có thể giúp xác định TSSL từ các tài sản có rủi ro? (determination of returns on risky assets)

3 Đo lường và dự báo độ bất ổn của TSSL trái phiếu (Measuring and forecasting the volatility of bond returns)

4 Giải thích các nhân tố xác định xếp hạng tín nhiệm của các công cụ nợ

(determinants of bond credit ratings)

5 Mô hình các mối quan hệ dài hạn giữa giá cả và tỷ giá hối đoái (Modelling long-term relationships between prices and exchange rates)

Một vài ví dụ về áp dụng của kinh tế lượng trong tài chính

9 Kiểm định có hay không thị trường giao ngay hoặc tương lai phản ứng

nhanh hơn với thông tin? (spot or futures markets react more rapidly to news)

10 Kiểm định và dự báo mối tương quan trong TSSL giữa các thị trường chứng khoán? (correlation between the returns to the stock indices of two countries)

5 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

Những đặc điểm của dữ liệu trong tài chính

• Dữ liệu tài chính thường khác với dữ liệu kinh tế vĩ mô về tần suất, độ chính xác, tính mùa vụ, và các đặc tính khác như sai số đo lường

(measurement error) và dữ liệu cập nhật (data revisions)

• Tần suất của dữ liệu (Frequency of data )

 Dữ liệu tài chính thường được quan sát ở tần số cao hơn rất nhiều so với dữ liệu kinh tế vĩ mô

Thông tin giá cả hoặc quy mô giao dịch thường được cập nhật tần số không chỉ theo ngày mà còn theo giờ, hoặc phút

•Chất lượng của dữ liệu (Quality of data)

Hầu hết giá cả của các tài sản tài chính được ghi nhận lại trong các

CSDL là những dữ liệu thật mà các giao dịch đã thật sự diễn ra tại một thời điểm náo đó (reall-time) -> Không có khả năng đỗ lỗi cho những sai sót đo lường (measurement error ) mà là do các dữ liệu tài chính rất biến động (financial data are “noisy”)

Những đặc điểm đặc biệt của dữ liệu trong tài chính

Chất lượng của dữ liệu (Quality of data)

Dữ liệu kinh tế vĩ mô có thể được ước tính, hoặc đo lường với sai số

(measurement error ) và thường bị điều chỉnh (data revision) trong các

các phiên bản tiếp theo

Trong khi đó hầu hết giá cả của các tài sản tài chính được ghi nhận lại

trong các CSDL là những dữ liệu thật (reall-time) mà tại thời điểm đó

các giao dịch đã thật sự diễn ra -> Không có khả năng đỗ lỗi cho những

sai sót đo lường

Dữ liệu tài chính thường có đặc tính thay đổi rất “ngẫu nhiên“ (very

noisy) và nhà nghiên cứu sẽ khó khăn hơn để phân tách

thành xu hướng cơ bản hoặc tìm thấy một mẫu hình nào đó từ dữ liệu tài chính thô ban đầu với các thay đổi không theo một xu hướng nào cả

7 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

Phân loại dữ liệu

• Có 03 loại dữ liệu cơ bản mà theo đó các nhà phân tích kinh tế lượng có thể sử dụng:

1 Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data)

2 Dữ liệu chéo (Cross-sectional data)

3 Dữ liệu bảng (Panel data): là sự kết hợp của 1 & 2

• Dữ liệu có thể dưới dạng định lượng (quantitative) ví dụ: tỷ giá hối đoái,

giá cả chứng khoán, số lượng cổ phiếu đang lưu hành, hoặc

• Dữ liệu có thể dưới dạng định tính (qualitative ), ví dụ: tháng trong năm,

CEO và thành viên HĐQT của công ty?

Dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Data)

•Dữ liệu thời gian là những dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời

gian cho một hay nhiều biến

•Dữ liệu thời gian thường đi kèm với tần suất cụ thể (frequency) của các quan sát (observations) hay các điểm dữ liệu (data points)

• V í dụ về dữ liệu chuỗi thời gian Tần suất (frequency)

Government budget deficit annually

Value of a stock market index as transactions occur

•V í dụ về các câu hỏi nghiên cứu có thể sử dụng hồi quy chuỗi thời

Dữ liệu chéo (Cross-sectional Data)

• Dữ liệu chéo (Cross-sectional data ) là dữ liệu bao gồm một hay nhiều biến

khác nhau được thu thập tại một thời điểm nào đó Ví dụ:

- Thống kê về sử dụng dịch vụ môi giới chứng khoán online tại các quốc gia trên thế giới

- Dữ liệu chéo về TSSL chứng khoán trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE

- Mẫu quan sát về xếp hạng tín nhiệm đối với các loại trái phiếu cho các

công ty ở Hoa Kỳ

• Ví dụ về một vài câu hỏi nghiên cứu sử dụng hồi quy trên dữ liệu chéo

(Cross-Sectional Regression)

- Kiểm định mối quan hệ giữa quy mô công ty và TSSL

- Kiểm định mối quan hệ giữa GDP của một quốc gia và xác suất mà quốc gia đó sẽ tuyên bố vỡ nợ chủ quyền (sovereign debt) trên các khoản vay nợ quốc tế

Dữ liệu bảng (Panel Data)

• Dữ liệu bảng (Panel Data) là dữ liệu kết hợp đặc tính của cả hai loại dữ liệu

chuỗi thời gian và dữ liệu chéo

• Ví dụ : dữ liệu về giá hàng ngày của các cổ phiếu “blue chip” trong 3 năm gần nhất

• Đối với chuỗi thời gian , thông thường quy ước ký hiệu sẽ là chữ cái t cho mỗi quan sát và T cho tổng số quan sát của chuỗi thời gian

• Đối với dữ liệu chéo, ký hiệu đối với mỗi quan sát sẽ là chữ cái i và tổng số quan sát sẽ là N

• Đối với dữ liệu bảng , mỗi quan sát sẽ có ký hiệu vừa bao gồm i và t Tổng số quan sát sẽ là N x T

11 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

Dữ liệu liên tục và dữ liệu rời rạc (Continuous and Discrete Data)

• Dữ liệu liên tục (Continuous data) có thể được gán bất kỳ giá trị nào và không bị

giới hạn bởi một số các giá trị đặc biệt nào đó

• Như vậy các giá trị của loại dữ liệu “liên tục” chỉ bị giới hạn bởi sự chính xác hay quy ước làm tròn số mà thôi

– Ví dụ TTSL của một cổ phiếu có thể là 6.2%, 6.24%, or 6.238%

• Ngược lại, dữ liệu rời rạc (discrete data) chỉ có thể được gán một vài giá trị nhất

định, mà thường là những số nguyên (integers)

– Ví dụ, số lượng cổ phiếu được giao dịch trong một ngày

• Mặc dù vậy dữ liệu rời rạc không nhất thiết phải là những con số nguyên (whole numbers) mà thường được định nghĩa như là những con số có thể “đếm được” (count numbers)

– Ví dụ, nhiều tài sản tài chính (trái phiếu) được niêm yết ở mức làm tròn gần đúng 1/16 or 1/32 của một đô la

Cardinal, Ordinal và Nominal Numbers

• Một cách khác để phân loại những con số là dựa trên đặc tính của chúng:

“cardinal”, “ordinal”, hoặc “nominal”

• Cardinal numbers là những con số mà nó có ý nghĩa về giá trị tương ứng với giá trị bằng số thực tế của nó

– Ví dụ về cardinal numbers có thể là giá cả của cổ phiếu, số lượng nhà trên một con đường…

• Ordinal numbers là những con số có ý nghĩa tượng trưng và chỉ có thể được diễn giải như là vị trí trong nhóm hay mức độ xếp hạng Một ví dụ như là kết quả xếp hạng vị trí những người người thắng cuộc trong một cuộc đua

marathon

• Khác biệt giữa Cardinal numbers và Ordinal numbers: đối với Cardinal

number, số 12 có ngụ ý là lớn hơn hay tốt hơn gấp 2 lần của số 6 Ngược lại đối với Ordinal scale, biến mang số 12 có thể được xem như là có xếp hạng” tốt hơn biến mang số 6 nhưng không có nghĩa là tốt gấp 2 lần

13 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

Cardinal, Ordinal và Nominal Numbers (Cont’d)

• Số định danh (Nominal numbers) là những con số mà giá trị của nó không có ý

nghĩa về mặt tính toán và cũng không có ý nghĩa về xếp hạng

– Ví dụ số điện thoại hay số mà người nghiên cứu mã hóa một biến số định tính nào đó Chẳng hạn như mã hóa tên công ty, hay một sàn giao dịch chứng

khoán nào đó

• Những biến số mà giá trị của nó là Cardinal, ordinal hay nominal numbers sẽ

cần các phương pháp mô hình hóa khác nhau hay ít nhất là cách xử lý khác nhau cho cùng một mô hình

Các bước thiết lập mô hình kinh tế lượng

(Econometric models)

Lý thuyết Tài chính hay Kinh tế (từ các nghiên cứu trước đây) Xây dựng mô hình lý thuyết và có thể kiểm định được

Thu thập dữ liệu Kiểm định mô hình Kết quả kiểm định có ý nghĩa thống kê?

No Yes

Xây dựng lại mô hình Thông đạt kết quả từ mô hình

15 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

Một số vấn đề cần lưu ý khi đọc và trích dẫn các bài báo nghiên

cứu trong lĩnh vực tài chính (academic finance literature)

Chất lượng một nghiên cứu phụ thuộc vào những trích dẫn mà tác giả đã viện

dẫn Vì vậy có một số điều cần lưu ý khi đọc và trích dẫn các nghiên cứu trước:

1 Bài báo nghiên cứu có liên quan đến lĩnh vực tài chính (finance)? Và có liên quan đến cân hỏi nghiên cứu mà tác giả đang thực hiện?

2 Nghiên cứu được trích dẫn đã được chính thức đăng hay đang hoàn tất

để đăng (fotrhcoming) trên các Journals có SCI, h-index hay chỉ là

working papers?

3 Nếu là Working papers thì cần tìm hiểu sâu hơn:

Tác giả đến từ các trường đại học hay viện nghiên cứu nào? những trích dẫn có đến từ những nguồn có uy tín? Dữ liệu của bài báo có đáng tin cậy?

Một số vấn đề cần lưu ý khi đọc các bài báo nghiên cứu

trong lĩnh vực tài chính (academic finance literature)

4 Tính cập nhật mới nhất của nghiên cứu được trích dẫn: chính thức đăng năm nào? Nếu là “forthcoming” hay “working paper” thì “available

online” năm nào?

5 Bài báo nghiên cứu đã sử dụng phân tích định lượng để phát triển một

mô hình lý thuyết nào đó hay chỉ đơn thuần là áp dụng những mô hình

trước với dữ liệu hay mẫu quan sát được thay đổi?

6 Kỹ thuật phân tích định lượng có được công nhận hay áp dụng rộng rãi?

7 Kết quả nghiên cứu có được thông đạt chính xác? có liên quan gì đến câu hỏi nghiên cứu của bạn hay không? Và phương pháp nghiên cứu có khả thi cho nghiên cứu của bạn hay không?

17 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

http://www.scimagojr.com/journalsearch.php

19 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

http://scholar.google.com.vn/

Một số vấn đề cần lưu ý khi đọc các bài báo nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính (academic finance literature)

Tìm kiếm các bài báo nghiên cứu quốc tế:

 Để sử dụng công cụ Search của Google hiệu quả, cần “keywords” chính xác

 Bên cạnh đó những trang web sau có thể đặc biệt hữu ích trong việc tìm đọc những bài báo nghiên cứu miễn phí:

 Hầu hết các trường đại học quốc tế đều cho đăng trên trang web của

họ các nghiên cứu đang được thảo luận và một số các bài báo của các giáo sư trong trường

Some Points to Consider when reading papers

in the academic finance literature (cont’d)

Thu thập dữ liệu quốc tế:

Hầu hết các trường đại học quốc tế đều cho đăng trên trang web của họ các

nghiên cứu đang được thảo luận và một số các bài báo của các giáo sư

trong trường

Các trang web hữu dụng quốc tế

21 Khoa Tài Chính - ĐHKT TPCHM

Một vài trang web giúp thu thập số liệu về tài chính miễn phí: