Hãy thu thập số liệu chuỗi thời gian về chỉ số chứng khoán VN index của ít nhất 100 phiên giao dịch gần nhất tại sàn HoSE, từ đó lựa chọn mô hình dự báo phù hợp để để dự báo VN index cho 5 phiên

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---***---BÀI TẬP NHÓM MÔN: DỰ BÁO KINH TẾ - XÃ HỘI Nhóm 9: Hãy thu thập số liệu chuỗi thời gian về Chỉ số chứng khoán VN-Index của

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

-*** -BÀI TẬP NHÓM MÔN: DỰ BÁO KINH TẾ - XÃ HỘI

Nhóm 9: Hãy thu thập số liệu chuỗi thời gian về Chỉ số chứng khoán

VN-Index của ít nhất 100 phiên giao dịch gần nhất tại sàn HoSE, từ đó lựa chọn mô hình dự báo phù hợp để để dự báo VN-Index cho 5 phiên giao dịch tiếp theo.

Giảng viên : PGS.TS Lê Huy Đức Lớp HP : PTCC1126(122)_03

Hà Nội, 2022

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của đề tài

Thị trường chứng khoán trên thế giới có lịch sử lâu đời và luôn là nơi được các nhà đầu tư ưa chuộng bởi mức sinh lợi cao của nó Tại Việt Nam, những năm gần đây

“Chơi chứng khoán” đang dần trở thành xu hướng với những nhà đầu tư “trẻ”, chưa

có nhiều kinh nghiệm và kiến thức về lĩnh vực này Tuy nhiên, đây cũng là một hoạt động tiềm ẩn rất nhiều rủi ro Việc đưa ra dự báo xu hướng biến động của chỉ số giá chứng khoán để có một sách lược phù hợp cho hoạt đầu tư là một vấn đề cấp thiết đối với lực lượng non trẻ sắp bước vào thị trường Chứng khoán cũng như các nhà đầu tư lớn Tại thị trường Việt Nam, sự biến động của chỉ số Vn-Index phản ánh rủi ro hệ thống, vì vậy, việc dự báo được sự tăng giảm của Vn-Index cũng đồng thời giúp các nhà đầu tư nhận biết chiều hướng biến động giá của các cổ phiếu trên thị trường này

NỘI DUNG

1 Phương pháp nghiên cứu

1.1 Phương pháp thu thập số liệu

Số liệu được lấy từ trang web stockbiz.vn Hệ thống dịch vụ thông tin tài chính -chứng khoán Stockbiz của Công ty đầu tư Stockbiz Với hệ thống này, nhà đầu tư có thể khai thác tối đa thông tin thị trường, từ đó ra được các quyết định đầu tư hợp lý và kịp thời

Số liệu VnIndex được lấy từ ngày 15/4/2022 tới ngày 19/10/2022 (130 phiên giao dịch gần nhất) Các phiên chứng khoán được mở vào mỗi 5 ngày đầu tuần, trừ những ngày nghỉ lễ

1.2 Phương pháp phân tích số liệu

Phương pháp lập mô hình và dự báo ARIMA thông dụng là phương pháp Box-Jenkins

Nghiên cứu sử dụng phương pháp dự báo chuỗi thời gian, cụ thể là sử dụng phương pháp Box-Jenkins với quy trình gồm 5 bước như sau:

Bước 1: Nhận dạng mô hình: Trong phương pháp Box-Jenkins, bước này bao gồm

hai nội dung chính: (i) kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian hay đối tượng dự báo

và (ii) Giả thiết dạng mô hình sử dụng mô tả sự vận động của đối tượng dự báo

Bước 2: Ước lượng mô hình thử nghiệm

Bước 3: Kiểm định tính phù hợp của mô hình

Bước 4: Thực hiện dự báo Sau khi đã xác định được mô hình dự báo nhóm tiến hành

dự báo điểm bằng cách thay giá trị thời gian ở thời điểm dự báo vào mô hình đã có để

có được giá trị

Bước 5: Phân tích và đánh giá kết quả dự báo

2 Tiến hành phương pháp

Số liệu của 130 phiên giao dịch từ ngày 15/4/2022 tới ngày 19/10/2022

Ngày t Chỉ số VN-INDEX Ngày t Chỉ số VN-INDEX

15/04/2022 1 1458.56 19/07/2022 66 1178.33

18/04/2022 2 1432.60 20/07/2022 67 1194.14

19/04/2022 3 1406.45 21/07/2022 68 1198.47

20/04/2022 4 1384.72 22/07/2022 69 1194.76

21/04/2022 5 1370.21 25/07/2022 70 1188.50

22/04/2022 6 1379.23 26/07/2022 71 1185.07

25/04/2022 7 1310.92 27/07/2022 72 1191.04

26/04/2022 8 1341.34 28/07/2022 73 1208.12

27/04/2022 9 1353.77 29/07/2022 74 1206.33

28/04/2022 10 1350.99 01/08/2022 75 1231.35

29/04/2022 11 1366.80 02/08/2022 76 1241.62

04/05/2022 12 1348.68 03/08/2022 77 1249.76

Ngày t Chỉ số VN-INDEX Ngày t Chỉ số VN-INDEX

05/05/2022 13 1360.68 04/08/2022 78 1254.15 06/05/2022 14 1329.26 05/08/2022 79 1252.74 09/05/2022 15 1269.62 08/08/2022 80 1256.75 10/05/2022 16 1293.56 09/08/2022 81 1258.85 11/05/2022 17 1301.53 10/08/2022 82 1256.50 12/05/2022 18 1238.84 11/08/2022 83 1252.07 13/05/2022 19 1182.77 12/08/2022 84 1262.33 16/05/2022 20 1171.95 15/08/2022 85 1274.20 17/05/2022 21 1228.37 16/08/2022 86 1274.69 18/05/2022 22 1240.76 17/08/2022 87 1275.28 19/05/2022 23 1241.64 18/08/2022 88 1273.66 20/05/2022 24 1240.71 19/08/2022 89 1269.18 23/05/2022 25 1218.81 22/08/2022 90 1260.43 24/05/2022 26 1233.38 23/08/2022 91 1270.81 25/05/2022 27 1268.43 24/08/2022 92 1277.16 26/05/2022 28 1268.57 25/08/2022 93 1288.88 27/05/2022 29 1285.45 26/08/2022 94 1282.57 30/05/2022 30 1293.92 29/08/2022 95 1270.80 31/05/2022 31 1292.68 30/08/2022 96 1279.39 01/06/2022 32 1299.52 31/08/2022 97 1280.51 02/06/2022 33 1288.62 05/09/2022 98 1277.35 03/06/2022 34 1287.98 06/09/2022 99 1277.40 06/06/2022 35 1290.01 07/09/2022 100 1243.17 07/06/2022 36 1291.35 08/09/2022 101 1234.60 08/06/2022 37 1370.91 09/09/2022 102 1248.78 09/06/2022 38 1370.80 12/09/2022 103 1249.62 10/06/2022 39 1284.08 13/09/2022 104 1248.40 13/06/2022 40 1227.04 14/09/2022 105 1240.77 14/06/2022 41 1230.31 15/09/2022 106 1245.66 15/06/2022 42 1213.93 16/09/2022 107 1234.03 16/06/2022 43 1236.63 19/09/2022 108 1205.43 17/06/2022 44 1217.30 20/09/2022 109 1218.93

Ngày t Chỉ số VN-INDEX Ngày t Chỉ số VN-INDEX

20/06/2022 45 1180.40 21/09/2022 110 1210.55 21/06/2022 46 1172.47 22/09/2022 111 1214.70 22/06/2022 47 1169.27 23/09/2022 112 1203.28 23/06/2022 48 1188.88 26/09/2022 113 1174.35 24/06/2022 49 1185.48 27/09/2022 114 1166.64 27/06/2022 50 1202.82 28/09/2022 115 1143.62 28/06/2022 51 1218.10 29/09/2022 116 1126.07 29/06/2022 52 1218.09 30/09/2022 117 1132.11 30/06/2022 53 1197.60 03/10/2022 118 1086.44 01/07/2022 54 1198.90 04/10/2022 119 1078.14 04/07/2022 55 1195.53 05/10/2022 120 1104.26 05/07/2022 56 1181.29 06/10/2022 121 1074.52 06/07/2022 57 1149.61 07/10/2022 122 1035.91 07/07/2022 58 1166.48 10/10/2022 123 1042.48 08/07/2022 59 1171.31 11/10/2022 124 1006.20 11/07/2022 60 1155.29 12/10/2022 125 1034.81 12/07/2022 61 1174.82 13/10/2022 126 1050.99 13/07/2022 62 1173.92 14/10/2022 127 1061.85 14/07/2022 63 1182.17 17/10/2022 128 1051.58 15/07/2022 64 1179.25 18/10/2022 129 1063.66 18/07/2022 65 1176.49 19/10/2022 130 1060.70 Nhập số liệu dãy CHI_SO vào phần mềm Eview, lựa chọn các điều kiện như sau:

2.1 Kiểm tra tính dừng của số liệu

 Kiểm tra bằng đồ thị

Vẽ đồ thị của dãy CHI_SO: Trên cửa sổ Series: CHI_SO, chọn View/Graph/Basic Type/Line & Symbol

Các giá trị trên đồ thị tăng giảm theo thời gian nên vi phạm điều kiện của tính dừng Tuy nhiên cách này chưa thể khẳng định chuỗi số liệu là chuỗi không dừng

 Kiểm tra bằng kiểm định Unit Root Test trong eview

Sử dụng dãy chỉ số, chọn view, chọn Unit Root Tests/ Standard Unit Root Test Kiểm tra dạng Augmented Dickey-Fuller, test for unit root in level, được kết quả:

Có Prob = 0.2764 > 0.05 => chuỗi không dừng

Tiếp tục kiểm tra tại bậc 1: Chọn Test for unit root in 1st difference

Có Prob = 0.000 nên chuỗi số liệu trên có tính dừng tại bậc 1

2.2 Xác định dạng của mô hình

Mô hình có dạng ARIMA (p,d,q)

p là bậc tự hồi quy

d là bậc sai phân của chuỗi thời gian được khảo sát

q là bậc trung bình trượt

Vì chuỗi số liệu trên có tính dừng tại bậc 1 d = 1

Sau đó xác định p,q bằng cách xét đồ thị hàm tự tương quan và hàm tự tương quan riêng phần, các bước như sau:

 Chọn dãy CHI_SO

 Chọn view

 Chọn Correlogram

Kết quả:

Tính khoảng giới hạn của SACF và SPACF = ±2n = ±2130 ±0.175

Từ đồ thị trên ta xác định được: p = 2; 19 q=2; 19

Lần lượt kết hợp các giá trị của p,d,q ta có các mô hình nhận dạng là: ARIMA(2,1,2), ARIMA(2, 1, 19), ARIMA(19, 1, 2), ARIMA(19, 1, 19)

 Mô hình ARIMA(2,1,2)

Chọn Quick/Estimate Equation, sau đó gõ câu lệnh: d(CHI_SO) c ar(2) ma(2).

 Mô hình ARIMA(2,1,19)

Chọn Quick/Estimate Equation, sau đó gõ câu lệnh: d(CHI_SO) c ar(2) ma(19)

 Mô hình ARIMA(19,1,2)

Chọn Quick/Estimate Equation, sau đó gõ câu lệnh: d(CHI_SO) c ar(19) ma(2).

 Mô hình ARIMA(19,1,19)

Chọn Quick/Estimate Equation, sau đó gõ câu lệnh: d(CHI_SO) c ar(19) ma(19)

Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com)

Hệ số trong mô hình ARIMA(2,1,2) và ARIMA(19,1,19) không có ý nghĩa thống kê (P-value của hệ số ước lượng trong 2 mô hình đều lớn hơn 0.05) Vậy, loại mô hình ARIMA(2,1,2) và ARIMA(19,1,19) Các hệ số ước lượng trong cả ba mô hình ARIMA(2,1,19), ARIMA(19,1,2) trên đều có ý nghĩa thống kê Từ kết quả chạy mô hình, ta có bảng so sánh:

ARIMA(2,1,19) ARIMA(19,1,2)

Số biến có ý

nghĩa

Log likelihood -570.4202 -570.0520

AIC 9.045987 9.040189

SBIC 9.135568 9.129769

R2 hiệu chỉnh 0.055534 0.63308

Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com)

Căn cứ vào các tiêu chuẩn thông tin, mô hình tốt hơn cả sẽ là mô hình ARIMA(19,1,2)

Xét các giá trị tự tương quan và tương quan riêng phần của mô hình ARIMA(19,1,2):

Vẽ đồ thị Correlogram (tương tự các bước như trên)

Ta thấy các giá trị tự tương quan và tương quan riêng phần của mô hình ARIMA(19,1,2) đều nằm trong khoảng giới hạn dãy phần dư là nhiễu trắng,nên mô

hình này là mô hình đầy đủ, chấp nhận mô hình ARIMA(19,1,2)

2.3 Dự báo VNindex bằng mô hình xây dựng được

Trên cửa sổ của mô hình ARIMA(19,1,2), chọn Forecast/ Series to forecast: CHI_SO/ Forecast sample: 10/20/2022 10/26/2022:

Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com)

Kết quả dự báo được thể hiện ở cửa sổ CHI_SOF

Thời điểm Giá trị dự báo

20/10/2022 1057.360 21/10/2022 1060.735 24/10/2022 1059.398 25/10/2022 1061.544 26/10/2022 1062.445 Giá trị Vnindex thực ngày 20/10/2022 là 1058,45 rất gần với giá trị dự báo theo phương pháp này

KẾT LUẬN

Kết quả dự báo cho thấy giá trị dự báo xấp xỉ với giá trị thực tế điều này chứng tỏ độ tin cậy của mô hình dự báo là khá cao Trong một vài phiên giao dịch do tác động của các yếu tố ngoại lai lớn nhà tâm lý nhà đầu tư, tác động của các thị trường chứng khoán khác, thông tin về sự thay đổi chính sách sẽ làm cho sai số dự báo tăng cao hơn Do đó kết quả của mô hình vẫn chỉ mang tính chất tham khảo nhiều hơn Tuy nhiên có thể nói mô hình ARIMA là một mô hình tốt để dự báo trong ngắn hạn

Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com)

Bảng phân công nhiệm vụ và đánh giá công việc

Thành viên MSV Nhiệm vụ Nhận xét

Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com)

Đỗ Thị Uyên

(Nhóm trưởng)

11216834 Thu thập số liệu và lựa

chọn mô hình

Rất tích cực

Lê Thị Huyền

Trang

11216822 Thu thập số liệu và lựa

chọn mô hình

Tích cực

Phạm Duy Tuấn 11216082 Làm bản Powerpoint

trình bày; Thu thập số liệu

Tích cực

Ninh Huỳnh Tâm

Trang

11216826 Ước lượng mô hình và

tiến hành dự báo

Rất tích cực

Nguyễn Ngọc Tú 11216830 Ước lượng mô hình và

tiến hành dự báo

Rất tích cực

Chu Hải Yến 11216838 Làm bản word; Phân tích

và đánh giá kết quả dự báo

Tích cực

Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com)