Dự báo lợi suất và ước lượng phương sai cổ phiếu ngành Dược bằng mô hình ARCH – GARCH

Chuyên đề thực tậpĐề tài: Dự báo lợi suất và ước lượng phương sai cổ phiếu ngành Dược bằng mô hình ARCH – GARCH Giảng Viên: Phạm Thị Nga Hà Nội – 4/2012... Xuất phát từ ý tưởng đó, em đã

Chuyên đề thực tập

Đề tài:

Dự báo lợi suất và ước lượng phương sai cổ phiếu ngành Dược

bằng mô hình ARCH – GARCH

Giảng Viên: Phạm Thị Nga

Hà Nội – 4/2012

Mục lục

Lời mở đầu……….…4

Chương 1: Tổng quan về mối quan hệ giữa lợi suất – rủi ro và ngành Dược trên thị trường chứng khoán Việt Nam……… ….……6

1.1 Mối quan hệ lợi suất – rủi ro……… ….…….6

1.1.1 Các khái niệm……… ….…….6

1.1.1.1 Lợi suất và cách xác định……… ……….6

1.1.1.2 Rủi ro và cách xác định……… ………6

1.1.2 Mối quan hệ giữa lợi suất và rủi ro……… ….7

1.2 Tổng quan về ngành Dược trên thị trường Chứng khoán Việt Nam……….…….7

1.2.1 Nhận định chung về ngành Dược Việt Nam và tiềm năng trong tương lai……….……7

1.2.1.1 Thực trạng ngành Dược hiện nay……… …….7

1.2.1.2 Tiềm năng trong tương lai……….…….…….9

1.2.2 Các cổ phiếu niêm yết trên sàn Thành phố Hồ Chí Minh……… ….9

1.2.2.1 Cổ phiếu DCL – Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long………….….9

1.2.2.2 Cổ phiếu DHG – Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang……….10

1.2.2.3 Cổ phiếu DMC – Công ty Cổ phần XNK Y tế Domesco……… …… 11

1.2.2.4 Cổ phiếu IMP – Công ty Cổ phần Dược phẩm Imexpharm…… ……12

1.2.2.5 Cổ phiếu OPC – Công ty Cổ phần Dược phẩm OPC……… 13

Chương 2: Lý thuyết về mô hình ARCH – GARCH……… …….13

2.1 Mô hình ARCH……… … 13

2.1.1 Mô hình……… …13

2.1.2 Tính chất của mô hình ARCH……….13

2.1.3 Ước lượng mô hình ARCH……… 14

2.1.3.1 Xác định bậc……… 15

2.1.3.2 Ước lượng……… 15

2.1.3.3 Kiểm định……… 16

2.1.3.4 Dự báo……….16

2.2 Mô hình GARCH……….17

2.2.1 Mô hình……… 17

2.2.2 Dự báo phương sai………19

2.3 Mô hình GARCH tích hợp (IGARCH)……… 21

2.4 Mô hình GARCH – M……… 22

2.5 Mô hình TGARCH……… 22

2.6 Mô hình GARCH dạng mũ (EGARCH)………24

2.7 Mô hình hợp phần GARCH (Component ARCH Model)……… 28

Chương 3: Áp dụng mô hình ARCH – GARCH vào nhóm cổ phiếu ngành Dược để ước lượng phương sai và dự báo lợi suất………31

3.1 Phân tích các cổ phiếu trên sàn Hồ Chí Minh………31

3.1.1 Kiểm định tính dừng cho chuỗi lợi suất……… 31

3.1.1.1 Cổ phiếu DCL……… 31

3.1.1.2 Cổ phiếu DHG………32

3.1.1.3 Cổ phiếu DMC……… 32

3.1.1.4 Cổ phiếu IMP……… 33

3.1.1.5 Cổ phiếu OPC……… 34

3.1.2 Ước lượng mô hình ARMA………35

3.1.2.1 Cổ phiếu DCL……… 35

3.1.2.2 Cổ phiếu DHG……… 38

3.1.2.3 Cổ phiếu DMC……… 41

3.1.2.4 Cổ phiếu IMP………44

3.1.2.5 Cổ phiếu OPC………47

3.1.3 Kiểm đinh hiệu ứng ARCH………50

3.1.3.1 Cổ phiếu DCL……… 50

3.1.3.2 Cổ phiếu DHG……… 51

3.1.3.3 Cổ phiếu DMC………52

3.1.3.4 Cổ phiếu IMP……….53

3.1.3.5 Cổ phiếu OPC………54

3.1.4 Ước lượng mô hình GARCH……… 55

3.1.4.1 Cổ phiếu DCL……….55

3.1.4.2 Cổ phiếu DHG………57

3.1.4.3 Cổ phiếu DMC………59

3.1.4.4 Cổ phiếu IMP……….61

3.1.4.5 Cổ phiếu OPC……….63

3.1.5 Dự báo dựa vào mô hình GARCH……… 65

3.1.5.1 Cổ phiếu DCL……….65

3.1.5.2 Cổ phiếu DHG………66

3.1.5.3 Cổ phiếu DMC………66

3.1.5.4 Cổ phiếu IMP……….67

3.1.5.5 Cổ phiếu OPC……….67

3.2 So sánh kết quả và kết luận……….……….68

3.3 Tính giá trị rủi ro kết hợp với mô hình VaR……….69

Kết luận………76

Phụ lục……… 78

Tài liệu tham khảo……… 83

Lời mở đầu

Thị trường chứng khoán Việt Nam mới ra đời đầu năm 2000 Thuật ngữ “Thịtrường chứng khoán” còn khá mới mẻ đối với công chúng Việt Nam Trong khi đó, đối với nhiều nước trên thế giới, thị trường chứng khoán đã phát triển rất sôi động Đầu tư vào thị trường chứng khoán đã dần có vị trí quan trọng đối với nhiều cá nhân muốn kiếm lời từ hoạt động đầu tư

Tuy nhiên, để tham gia vào thị trường chứng khoán, đòi hỏi các nhà đầu tư phải có một lượng kiến thức nhất định về thị trường chứng khoán Thị trườngchứng khoán chỉ có thể phát triển được nếu có sự tham gia ngày càng đông của những người có đầy đủ kiến thức về thị trường chứng khoán Do đó, kiến thức đối với nhà đầu tư ở Việt Nam đòi hỏi được nâng cao Thị trường chứng khoán vốn sẵn

có sự hấp dẫn riêng, nó không chỉ quan trọng đối với nền kinh tế của một nước mà còn quan trọng đối với cá nhân nhà đầu tư vì khả năng sinh lời Vì vậy, mỗi cá nhântùy theo điều kiện, khả năng của mình mà tiếp cận kiến thức để tham gia đầu tư mộtcách có hiệu quả vào thị trường chứng khoán, góp phần đưa thị trường chứng khoánViệt Nam phát triển

Dù muốn hay không, mọi hoạt động kinh doanh, đầu tư chứng khoán đều chứa đựng những rủi ro Có thể nói rằng, rủi ro và chấp nhận rủi ro là cơ sở cho kinh tế phát triển đó là lý do tại sao chúng ta cần tìm hiểu các loại rủi ro, bản chất

và đặc điểm của mỗi loại để có thể xác định được mức độ rủi ro của loại cổ phiếu

mà chúng ta muốn đầu tư Từ đó quyết định có nên chấp nhận hay không và tổ chứccác phương pháp quản lý thích hợp

Xuất phát từ ý tưởng đó, em đã chọn đề tài cho chuyên đề thực tập của mình

là dùng mô hình GARCH để ước lượng lợi suất và phương sai, từ đó lượng hóa được rủi ro của nhóm cổ phiếu ngành Dược niêm yết trên Sàn thành phố Hồ Chí Minh gồm các cổ phiếu: DCL – Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long, DHG – Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang, DMC – Công ty Cổ phần xuất nhập khẩu Y tế

Domesco, IMP – Công ty Cổ phần Dược phẩm Imexpharm, OPC – Công ty Cổ phần Dược phẩm OPC.

Chuyên đề được chia thành ba phần chính:

- Phần 1 là tổng quan về ngành Dược Việt Nam

- Phần 2 là lý thuyết về mô hình ARCH – GARCH

- Phần 3 là ứng dụng của mô hình ARCH – GARCH vào dự báo lợi suất vàphương sai của cổ phiếu ngành Dược

Trong quá trình thực hiện chuyên đề thực tập, em đã được sự chỉ bảo nhiệt tình từ các thầy cô trong khoa Toán Kinh tế Qua đây, em xin gửi lời chân thành cảm ơn tớiGS.TS Nguyễn Quang Dong, cô giáo Phạm Thị Nga cùng toàn bộ các thầy cô giáo khoa Toán kinh tế đã hướng dẫn em hoàn thành tốt chuyên đề này

Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới các anh chị Phòng giao dịch Chứng khoán Tân Việt – Long Biên đã tạo điều kiện, đóng góp ý kiến để em có thể áp dụng kiến thức đã học vào thực tế và hoàn chỉnh bản chuyên đề này

Mặc dù đã cố gắng tìm hiểu sâu về vấn đề này, tuy nhiên, do kiến thức thực

tế còn hạn hẹp nên nên bài làm của em còn nhiều thiếu sót Em rất kính mongnhận được sự góp ý của thầy cô về đề tài này

Em xin chân thành cảm ơn!

Chương 1: Tổng quan về mối quan hệ giữa lợi suất – rủi ro

và ngành Dược phẩm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

1.1 Mối quan hệ lợi suất – rủi ro

1.1.1 Các khái niệm

1.1.1.1 Lợi suất và cách xác định

Ta xét một tài sản trong một chu kỳ nắm giữ và gọi (t-1), t là thời điểm đầu, cuối chu kỳ Ký hiệu St-1, St là giá tài sản tại các thời điểm tương ứng

Lợi suất (Net Return, Rate of Return) trong một chu kỳ [t-1, t] của tài sản –

ký hiệu: rt – được định nghĩa:

S

S S

r

Lợi suất trong k chu kỳ ký hiệu: rt[k] – được định nghĩa:

k t

k t t t

S

S S k

Rủi ro là khả năng các sự kiện không mong đợi sẽ xảy ra

Để tính rủi ro của tài sản ta có thể dựa vào độ lệch chuẩn

1

2)(σ

Trong đó: rt: lợi suất ở giai đoạn t

r: lợi suất trung bình

Pt: xác suất để xảy ra trường hợp t

Ta cũng có thể dùng chỉ tiêu hệ số biến thiên để đo lường rủi ro của tài sản

Hệ số biến thiên là đại lượng cho biết mức rủi ro trên một đơn vị tỷ suất lợi nhuận, và đó là chỉ tiêu đánh giá rủi ro tốt hơn trong trường hợp tỷ suất lợi nhuận của các khoản đầu tư mà chúng ta phải lựa chọn là không bằng nhau

1.1.2 Mối quan hệ giữa lợi suất và rủi ro

Nếu (t-1), t là thời điểm hiện tại, tương lai khi đó ta đã biết giá St-1 nhưng không biết St nên St được coi là biến ngẫu nhiên Vì vậy lợi suất rt của tài sản cũng

là biến ngẫu nhiên

Lợi suất kỳ vọng (lợi suất trung bình) của tài sản trong một chu kỳ nắm giữ -

ký hiệu: r t - là kỳ vọng của biến rt, như vậy r t =E(r t).

Nếu σ2 là phương sai của biến ngẫu nhiên rt, khi đó độ lệch chuẩn σ gọi là

độ dao động trong một chu kỳ (Volatility) của tài sản Độ dao động càng cao thì mức độ biến động giá tài sản càng lớn Do đó việc nắm giữ tài sản càng rủi ro Vì vậy có thể sử dụng độ dao động σ của tài sản (hoặc phương sai σ2) phản ánh mức

độ rủi ro của tài sản

1.2 Tổng quan về ngành Dược phẩm trên thị trường Chứng khoán Việt Nam

1.2.1 Nhận định chung về ngành Dược trên thị trường Việt Nam và tiềm năng trong tương lai

1.2.1.1 Thực trạng ngành Dược hiện nay

Theo đánh giá của Tổ chức Y tế thế giới (WHO), công nghiệp Dược Việt Nam ở mức đang phát triển Việt Nam đã có công nghiệp dược nội địa, nhưng đa sốphải nhập khẩu nguyên vật liệu, do đó nhìn nhận một cách khách quan có thể nói rằng công nghiệp dược Việt Nam vẫn ở mức phát triển trung bình – thấp Giống như các nước lân cận, ngành công nghiệp dược của Việt Nam phải chịu chuẩn nghèo Bảo hiểm y tế không đủ và không đều nên bệnh nhân phải trả nhiều hơn cho

số thuốc mà họ cần Điều này đã cản trở việc tăng trưởng mạnh của thị trường Chính vì vậy cho đến năm 2010, chi tiêu cho y tế của nước ta chỉ chiếm 2% GDP

Trong những năm qua, số dược phẩm ngày càng tăng, chứng tỏ ngành dược

đã được gia tăng đầu tư mạnh Đa số doanh nghiệp dược đã tích lũy được nguồn vốn khá lớn từ việc gia tăng sản lượng tiêu thụ và một phần đến từ phát hành cổ phiếu huy động vốn, nhờ vậy mà các doanh nghiệp trong nước có đủ khả năng để tiếp tục đầu tư nâng cao năng lực sản xuất

Tính đến tháng 7 năm 2009, cả nước cơ 171 doanh nghiệp sản xuất thuốc, trong đó có 93 doanh nghiệp sản xuất tân dược, chiếm 54.4% và 78 doanh nghiệp sản xuất thuốc đông dược Ngoài ra có 6 doanh nghiệp sản xuất vaccine, sinh phẩm

y tế Trong đó tỷ lệ doanh nghiệp đạt chuẩn GMP – WHO là 53 doanh nghiệp, chiếm 57%, 24 doanh nghiệp đạt GMP – ASEAN, chưa có doanh nghiệp sản xuất đông dược nảo đạt GMP

Theo Bộ Y tế, hiện có khoảng 500 doanh nghiệp nước ngoài cung cấp thuốc cho thị trường Việt Nam Trong đó phải kể đến các hãng Sanofi – Aventis, GSK, Pfizer Ba doanh nghiệp nước ngoài chuyên nhập khẩu và phân phối dược lớn là Zuellig Pharma của Singapore, Diethelm của Thụy Sỹ, Mega Product của Thái Lan

Ba doanh nghiệp này đang chiếm 50% thị phần thuốc trong nước và doanh thu đều lớn hơn 1000 tỷ đồng Từ năm 2009 đến nay, các công ty và các đại lý nước ngoài

đã được phép nhập khẩu trực tiếp các loại thuốc

Do hệ thống phân phối được xây dựng rộng khắp, từ các công ty cổ phần, công ty trách nhiệm hữu hạn cho tới các quầy thuốc thuộc trạm y tế xã, nên thời gian qua, dù phải chịu nhiều sức ép trước biến động kinh tế, nhưng thị trường dược vẫn khá ổn định Hai kênh phân phối chủ yếu vẫn là thông qua bệnh viện và nhà thuốc Mạng lưới phân phối thuốc vẫn chưa có sự chuyên nghiệp Hoạt động của phần lớn doanh nghiệp dược trong nước còn dựa vào cơ chế ưu đãi của nhà nước như độc quyền nhập khẩu, hay được giao phụ trách và khai thác các chương trình quốc gia của địa phương Trong khi các công ty cấp tỉnh chủ yếu phân phối các mặt hàng dược phẩm trong địa bàn, nên mặt hàng không có nhiều sự đa dạng, lợi nhuận thấp Hệ thống phân phối của các công ty dược Việt Nam còn chồng chéo, tranh giành thị trường, mua bán lòng vòng của nhiều doanh nghiệp trong nước Trong khi

đó, các công ty dược đa quốc gia tham gia thị trường một cách bài bản Theo Cục quản lý Dược, hiện nay trên cả nước có khoảng trên 45.000 nhà thuốc tập trung chính ở hai thành phố lớn là Hà Nội (trên 3.000 nhà thuốc), thành phố Hồ Chí Minh(trên 5.000 nhà thuốc).

Nhân lực ngành dược phân bố không đồng đều giữa các vùng/miền,

tỉnh/thành, giữa cơ quan quản lý nhà nước và các cơ sở sản xuất kinh doanh, nhân lực tập trung chủ yếu ở các thành phố lớn như Hà Nôi, Hải Phòng, Đà Nẵng, thành phố Hồ Chí Minh Chỉ riêng hai thành phố Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh đã cókhoảng 7.328 dược sĩ đại học, chiếm 48.37% so với cả nước

1.2.1.2 Tiềm năng trong tương lai

Tiềm năng phát triển của ngành dược là cao (khoảng 19%/năm), ổn định (không chịu tác động của khủng hoảng kinh tế) Trong mười năm tới, ngành dược vẫn sẽ là một ngành có khả năng sinh lời tốt nhất cho các nhà đầu tư, đồng nghĩa với đó, sinh viên trường dược sẽ vẫn “có giá”, dược sĩ vẫn sẽ là nghề “hot” trong xãhội

Thị phần phân phối gần như chắc chắn sẽ chỉ là sân chơi của các tập đoàn nước ngoài, tiêu biểu như Zuellig Pharma của Singapore, Diethelm của Thụy Sỹ, Mega Product của Thái Lan

1.2.2 Các cổ phiếu niêm yết trên sàn Thành phố Hồ Chí Minh

1.2.2.1 Cổ phiếu DCL – Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long

Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long chuyên sản xuất, kinh doanh và xuấtnhập khẩu trực tiếp: dược phẩm, viên nang cứng rỗng, các loại dụng cụ, trang thiết

bị y tế cho ngành dược, ngành y tế, mỹ phẩm, thực phẩm dinh dưỡng, dược liệu, hóa chất, nguyên liệu và các loại dược phẩm bào chế khác, sản xuất các loại bao bì dùng trong ngành dược, nuôi, trồng các loại dược liệu làm thuốc Ngoài ra, công ty còn cung cấp các sản phẩm và dịch vụ công nghệ thông tin – viễn thông

Công ty có mạng lưới rộng khắp với 27 chi nhánh, công ty thành viên và các đại lý phân phối tại những vùng kinh tế, các khu vực trên toàn quốc Công ty nhiều năm liền đạt các giải thưởng “Top 500 Thương hiệu Việt”, “Thương hiệu uy tín”,

“Top 500 sản phẩm – dịch vụ hàng đầu Việt Nam”…

Công ty có kế hoạch phấn đấu trở thành một trong những công ty dược phẩmquốc gia phát triển vững mạnh, toàn diện đạt mức doanh thu 2.000 tỷ đồng vào năm

2015, giữ vững vị trí trong nhóm 10 công ty sản xuất dược phẩm lớn nhất Việt Nam

1.2.2.2 Cổ phiếu DHG – Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang

Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang (tiền thân là Xí nghiệp Dược phẩm 2/9) được thành lập ngày 02/09/1974 tại Kênh 5 Đất Sét, xã Khánh Lâm (nay là xã Khánh Hòa), huyện U Minh, tỉnh Cà Mau Sau này, công ty đã cổ phần hóa vào ngày 02/09/2004 với vốn điều lệ ban đẩu là 80 tỷ đồng và niêm yết 8.000.000 cổ phiếu trên sàn HOSE vào ngày 21/12/2006 Với sự phát triển và sau ba lần phát hành cổ phiếu tăng vốn điều lệ, tính đến thời điểm tháng 9 năm 2010, vốn điều lệ của công ty đạt khoảng 270 tỷ đồng

Với mục tiêu “Dược Hậu Giang luôn luôn cung cấp sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao, thỏa mãn ước vọng”, “Vì một cuộc sống khỏe đẹp hơn”, công ty liên tiếp trong 15 năm (từ năm 1996) đạt danh hiệu “Hàng Việt Nam chất lượng cao” Dược Hậu Giang là công ty dược đầu tiên của Việt Nam đạt chuẩn GMP và liên tục dẫn đầu ngành công nghiệp dược Việt Nam (từ năm 1996)

Dược Hậu Giang có một mạng lưới hoạt động rộng khắp cả nước từ Lạng Sơn tới Cà Mau Về thị phần, Dược Hậu Giang đứng thứ 5 trong các công ty dẫn đầu và đứng thứ 4 trong các nhà sản xuất dược phẩm tại Việt Nam (theo IMS 2010).

1.2.2.3 Cổ phiếu DMC – Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Y tế Domesco

Công ty Cổ phần xuất nhập khẩu Y tế Domesco, trước đây là công ty

DOMESCO, hoạt động theo mô hình Doanh nghiệp nhà nước Đến ngày

01/01/2004 được cổ phần hóa với tên gọi là Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu Y tế DOMESCO hoạt động theo luật doanh nghiệp Vốn điều lệ ban đầu của công ty là

60 tỷ đồng, và tính đến tháng 10 năm 2009, vốn điều lệ đã xấp xỉ 180 tỷ đồng

DOMESCO chuyên sản xuất, kinh doanh, xuất nhập khẩu thuốc, nguyên liệu, phụ liệu dùng làm thuốc cho người, sản xuất, kinh doanh, xuất nhập khẩu nướchoa, các loại hóa – mỹ phẩm từ nguồn nguyên liệu trong nước và nhập khẩu, sản xuất, kinh doanh, xuất nhập khẩu thực phẩm chế biến, nước uống tinh khiết, nước khoáng thiên nhiên và nước uống từ dược liệu, nước uống không cồn, sản xuất, kinhdoanh, xuất nhập khẩu thủy hải sản, thuốc thú y, thức ăn gia súc, gia cầm và thủy sản

Công ty luôn chú trọng đầu tư mở rộng và chuyên sâu cho nghiên cứu phát triển để tạo ra nhiều sản phẩm mới, dạng bào chế mới bằng công nghệ mới và thiết

bị tiên tiến để có thể đủ sức vượt qua “Rào cản kỹ thuật thương mại quốc tế”

(Technical Barriers to Internationaltrade – TBT) xuất khẩu đến nhiều nước trên thế giới: Nhật, Myanmar, Philippine… hướng đến xuất khẩu toàn cầu

Các chỉ số tài chính cơ bản:

EPS: 5,056

1.2.2.4 Cổ phiếu IMP – Công ty Cổ phần Dược phẩm Imexpharm

Công ty cổ phần dược phẩm Imexpharm chuyên sản xuất thuốc tân dược chữa bệnh cho người, các chất khử trùng, diệt khuẩn cho người, sản xuất thuốc y học dân tộc cổ truyền, mua bán thuốc, dược phẩm, dược liệu, hóa chất, nguyên liệu của ngành dược, mua bán thiết bị y tế, kho bảo quản dược phẩm, sản xuất, mua bán các thực phẩm dinh dưỡng

Năm 2006 Imexpharm là công ty dược Việt Nam đầu tiên phát hành cổ phiếu

ra công chúng và niêm yết chứng khoán trên thị trường chứng khoán tập trung tại Trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

Với tiềm năng tăng trưởng cao, tình hình tài chính lành mạnh và minh bạch,

hệ thống nhà máy sản xuất theo quy trình hiện đại, đạt tiêu chuẩn quản lý chất lượng quốc tế, nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn cao và giàu kinh nghiêm trong sản xuất, hoạt động kinh doanh, Imexpharm luôn là địa chỉ hấp dẫn cho các nhà đầu tư

Các chỉ số tài chính cơ bản:

1.2.2.5 Cổ phiếu OPC – Công ty Cổ phần Dược phẩm OPC

Công ty cổ phần Dược phẩm OPC được thành lập từ năm 1977 với tên gọi

Xí nghiệp Dược phẩm Trung ương 26 – OPC Tới tháng 2 năm 2002, theo quyết định của Thủ tướng Chính phủ, Xí nghiệp Dược phẩm Trung ương 26 – OPC đã cổ phần hóa và đồi tên thành Công ty cổ phần Dược phẩm OPC

Từ khi thành lập tới nay, Công ty dược phẩm OPC luôn là một trong những công ty dược hàng đầu tại Việt Nam, liên tục đạt các giải thưởng “Hàng Việt Nam chất lượng cao”, giải thưởng “Sao vàng đất Việt”, “Thương hiệu quốc gia” và nhiềugiải thưởng uy tín khác.

Đến tháng 10 năm 2008, công ty cổ phần dược phẩm OPC chính thức niêm yết và giao dịch cổ phiếu với mã chứng khoán OPC tại sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và trở thành một cổ phiếu hấp dẫn đối với các nhà đầu tư

Các cổ phiếu ngành Dược nhìn chung có các chỉ số tài chính khá tốt, là nhóm

cổ phiếu tiềm năng Trong tương lai sẽ phát triển mạnh

Chương 2: Lý thuyết về mô hình ARCH - GARCH

2.1 Mô hình ARCH

2.1.1 Mô hình

Năm 1982, Engle trong Autoregressive conditional heteroscedasticity with

estimates of the variance of United Kingdom inflation - Econometrica đã đề xuất

mô hình ARCH Đây là mô hình đầu tiên đưa ra cơ sở lý thuyết để mô hình hóa rủi

ro Tư tưởng cơ bản của mô hình này là cú sốc ut của một loại tài sản không tương quan chuỗi, nhưng phụ thuộc; và sự phụ thuộc của ut có thể được mô tả bằng một hàm bậc 2 của các giá trị trễ

Mô hình ARCH(m) có dạng:

2 2

2 2

2 1 1 0

t

t t t

t t t

u u

u u

u r

−

−

− + + ++

αα

σ

εσ

µ

0, ,

Các hệ số αi phải thỏa mãn một số điều kiện nhất định sao cho phương sai

không điều kiện là hữu hạn u t thường được giả thiết là có phân bố chuẩn hóa hoặc phân bố t-Student

Từ công thức r t =µt +u t có thể là các cú sốc trong quá khứ lớn đưa đến

phương sai có điều kiện đối với ut lớn Điều này có nghĩa rằng theo mô hình ARCH,các cú sốc lớn có xu hướng do cú sốc lớn trong quá khứ gây ra Đặc điểm này giốngnhư tính bầy đàn của độ rủi ro

2.1.2 Tính chất của mô hình ARCH

Để đơn giản, ta xét mô hình ARCH(1):

;0

,,

1 0

2 1 1 0 2

αασ

εσ

t t

t t t

u u

)()

(

))/((

)()(

0))(())/((

)(

2 1 1 0

2 1 1 0

1 2 2

t t t

t

t t t

t t

u E u

E

F u E u

E u Var

E E F

u E u E

ααα

α

εσ

1

01)(

phần đuôi của phân bố, người ta phải tính mô-men cấp bốn

Nếu giả thiết ut ~ N(0,1) thì:

)2

(3

)(

3))/(()(

)(

3)/(3)/(

4 1

2 1

2 1 1 0

2 0

2 2 1 1 0 1

4 4

2 2 1 1 0

2 1

2 1

t t

t t

t t

t t

t

u u

E

u E

F u E E u E

u F

u E F

u E

αα

αα

αα

αα

4 E u t

)31)(

1(

)1(3

)3))1/(

21(3

))

(2

(3

2 1 1

1

2 0 4

4

2 1 1

1

2 0

4 2 1 1

0

2 0 4

αα

αα

αα

αα

αα

αα

=

++

=

m

m

m u

03

1 > → ≤ <

331

13)1()31)(

1(

)1(3))

(

(

)(

2 1

2 1 2

0

2 1 2

1 1

1

2 0 2

αα

α

αα

x u

Var

u

E

t t

Hệ số nhọn của ut dương và lớn hơn 3 nên phân bố của ut bẹt hơn phân bố chuẩn hóa Tính chất trên đây vẫn đúng đối với mô hình ARCH tổng quát

2.1.3 Ước lượng mô hình ARCH

Xác định mô hình ARCH bao gồm các bước sau đây:

2.1.3.1 Xác định bậc

Nếu hiệu ứng ARCH có ý nghĩa thống kê, có thể dùng PACF với 2

t

u để xác định bậc của mô hình ARCH Từ phương trình phương sai:

2 2

2 1 1 0

t u σ

η = − , khi đó E(ηt)=0 và ηt không tự tương quan Khi đó mô

hình ARCH trở thành:

t m t m t

t

2 2

2 1 1

t t

m m

m t

t n

n

n

u u u f u

u u f F u f F u f F

u

f

u u

2 2

1 1

2 1 1

2

1

)/, ,,(2

exp2

1

)/, ,()/()

/()

/

(

)/, ,

,

(

ασ

nên người ta bỏ thành phần này ra khỏi công thức (2), đặc biệt nếu kích thước của mẫu lớn thì việc này là chấp nhận được Từ đó ta có:

n

u u

2

1

2

exp2

1)

/, ,

,

(

σπσ

u L

Ln

2 2

2

1)ln(

2

1)2ln(

2

1)

(

σσ

u L

Ln

2 2

2

1)ln(

2

1)

'

(

σσ

2 2

2 1 1 0

2 1 1 0

t =α +α u− +α u− + +α u−

đại lượng này là ut và 2

u u

σ

=

ˆ uˆ t là biến ngẫu nhiên độc lập cùng phân bố Chúng ta có thể kiểm tra tính thích hợp của mô hình ARCH thông qua uˆ t Sử dụng thống kê Ljung – Box đối với uˆ t để kiểm định tính phù hợp của phương trình trung bình Cũng sử dụng tiêu chuẩn này cho uˆt2 để kiểm định phương trình phương sai Cũng có thể sử dụng hệ số nhọn, tứ phân vị của uˆ t để kiểm tra giả thiết về phân bố của ut

2.1.3.4 Dự báo

2 2

2 1 1 0

2 1 2

2 1 0

2 2

2 1 0

=

−+

+

−+

−+

=

m l i h i

h m h

h h

i l

m l l

l l

)(

)(

)2()

1()

(

2 0

2 2

2

2 1 0 2

σαα

σασ

ασ

αασ

Trong đó σh2(l−i)=u h2+l−i nếu 1 −i≤ 0 Dự báo trên đây gọi là dự báo động (Dynamic)

Dự báo tĩnh (stastic) được tính như sau:

1, ,2,1

1

2 1 2

2 1 0 2

++

+

=

+++

+

n m

m

i

u u

Năm 1986, Bollerslev trong “Generalized autoregressive conditional

heteroskedasticity – Journal of Econometrics” đã mở rộng mô hình ARCH, và đặt

tên mô hình ARCH tổng quát (GARCH)

Mô hình GARCH(m,s) có dạng:

2 2

2 2

2 1 1 2 2

1 1 0

t

t t t

t t t

u u

u

u r

βσβα

αα

σ

εσ

j

j t j m

i

i t

1

2 1

2 1 0

σ

0, ,,,0, ,

1

1)(s

m i

i

i β

Nếu m > s thì βi =0 với j > s Nếu s > m thì αi =0 với i > m.

Các điều kiện trên đảm bảo cho phương sai không điều kiện và phương sai

có điều kiện dương

Mô hình

2 2

2 2

2 1 1 2 2

1 1 0

t

t t t

t t t

u u

u

u r

βσβα

αα

σ

εσ

2 2

2 1 1 2 2

1 1 0

+

=

−+

j t j t

s m i

i t i i t

s j

j t j t j m

i

i t i t

t t

u u

u u

u

1

) max(

1

2 0

2

1

2 1

2 0

2 2

)

),(

ηβη

βαα

ηβ

αα

ησ

0),(

;0))

((

)

( t =E t t 2 − t2 = Cov t t−j =

Tuy vậy với ηt nói chung không phải là biến iid Phương trình trên có dạng

)(

u E

βαα

Bây giờ chúng ta sẽ đưa ra những điểm mạnh và những điểm yếu của mô hình GARCH Để đơn giản, ta xét mô hình GARCH(1,1):

1

;0,

;0

,1 1 1

1 0

2 1 1

2 1 1 0 2

βαβ

αα

σβα

Nếu ta giả thiết u có phân bố chuẩn hoặc phân bố đối xứng và

0)(

2

1 1

2

1 − + >

32)(

1

))(

1(3)

(

)

(

2 1

2 1 1

2 1 1 2

4

>

−+

α

βα

Do vậy hàm mật độ của u thoải hơn hàm mật độ trong phân bố chuẩn

2.2.2 Dự báo phương sai

Để đơn giản ta xét mô hình GARCH(1,1)

Dự báo tĩnh được thực hiện như sau: giả sử ta đã dự báo phương sai có điều kiện đến thời kỳ h, ta dự báo tiếp cho thời kỳ h+1:

2 1

2 1 0

)1()

2

1

2 1 1 0

2

h h

h α α u βσ

3

1

2 2 1 0

2

h h

h α α u βσ

Với dự báo tĩnh, ta có thể dự báo cho thời kỳ n+1

Dự báo động có lợi thế là dự báo cho thời kỳ ngoài mẫu dài hơn Dự báo này được thực hiện như sau:

2 1

2 1 0

2 1 1

0

2

−

− ++

t α α u βσ

)1()

1

2 1 1 0

2

1

2 1 2 2 1 0

2

1

2 1

2 1 0

2

1

−+

++

=

++

=

++

t

t t

t t

t t

t u

εσασβαασ

σβεσαασ

σβα

ασ

Với t = h + 1, ta có:

)1()

1

2 1 1 0

2

h α α β σ α σ εσ

Do E(εh2 −1/F h)=0, nên

,)

1 1 0

)1

1 1 0

)2

1 1 0

)

1 1 0

2 k = + + h k−

h α α β σσ

1

>

k

Giá trị ban đầu của σ2, Bollerslev đề nghị lấy giá trị trung bình trong phần

dư của phương trình trung bình Theo Tsay, giá trị ban đầu của 2

=

0

2 1 2

2 0

2

0 ˆ (1 )n

j

j n j

Kết quả trên đây giống như kết quả của mô hình ARMA(1,1) với đa thức AR

là 1−(α +1 β1)B Bằng cách thay σh2(k −1) qua σh2(k−2), và tiếp tục như vậy ta sẽ

được:

)1()(

1

])(

1[)

1 1 1

1

1 1 1 0

2

h k k

h k α β σ

βα

βαα

0 2

1)(

βα

ασ

2.3 Mô hình GARCH tích hợp (IGARCH)

Xét phương trình phương sai của GARCH được viết dưới dạng

+

j

j t j t

s m

i

i t i i

u

1

) max(

1

2 0

∑

=

s m

,)1(,

,

1

2 1 1

2 1 1 0

σ

εσ

µ

t t

t

t t t

t t t

u u

u r

Quá trình dự báo phương sai có điều kiện như sau:

,)

)2()

3

0

2 0

2

h h

h α σ α σ

),1()

1()1()

0

2 0

2

h h

persistence in the GARCH(1,1) model – Econometric Theory” đã nghiên cứu các

không có mô-men bậc 2,là quá trình dừng yếu

Trong trường hợp đặc biệt 0, 2( ) 2(1)

0 σh k σh

mô hình về độ biến động được sử dụng trong tính toán giá trị rủi ro – Var

Khi α0 =0, mô hình còn là mô hình san mũ đối với 2

t

u Thật vậy,do

))(

1

(

))

1((

3 1

2 3

2 1

2 2 1

2

1

1

2 2 1

2 1 1 1

2

1

1

2 1 1

2 1 2

++

++

−

=

+

−+

u u

u u

u

t t

t

t t

t

t t

t

t

ββ

ββ

σββ

ββ

σββ

σ

Phương trình trên chính là công thức san chuỗi với hệ số san β1 Phương trình cũng có thể được dùng để ước lượng mô hình IGARCH

2.4 Mô hình GARCH-M

Trong tài chính, lợi suất của một loại cổ phiếu có thể phụ thuộc vào độ rủi ro

của nó Mô hình ARCH-M trong “Analysis of Financial Time Series” của Ruey S Tsay mô tả lợi suất phụ thuộc vào độ rủi ro Mô hình GARCH(1,1)-M có dạng:

,,

,

2 1 1

2 1 1 0 2

2

−

− ++

=

=

++

=

t t

t

t t t

t t t t

u u

u c r

σβα

α

σ

εσ

σµ

Trong đó c là hằng số Tham số c được gọi là phần bù rủi ro Nếu c > 0 thì khi độ rủi ro tăng thì lợi suất cũng tăng

Một dạng khác của phần bù rủi ro là:

,

t t

t c

t t t

2.5 Mô hình TGARCH

Trên thị trường chứng khoán, người ta thường nhận thấy chỉ số thị trường suy giảm (hay tăng) tiếp theo nó là độ biến động (volatility) tăng Nhưng cùng với một độ lớn tăng hoặc giảm thì độ biến động khi chỉ số suy giảm cao hơn khi chỉ số tăng Năm 1993, Nelson và cộng sự đã đưa ra đường cong mô tả ảnh hưởng của các

“news” với những phản ứng bất đối xứng đối với các tin tốt và tin xấu

Hình 1: Phản ứng bất đối xứng của các cú sốcCác mô hình TGARCH, EGARCH, mô hình hợp phần GARCH thuộc vào lớp các mô hình bất đối xứng

Mô hình TGARCH trong “On a threshold model – Pattern Recognition and Signal, Processing” và “Threshold heteroscedastic models – Journal of

Economics Dynamics and Control” đưa vào phương trình phương sai một biến giả.

Biến giả đặc trưng cho các cú sốc âm và cú sốc dương

TGARCH(1,1) có dạng:

,2 1 1 1

2 1

2 1 1 0

2 2

1 1 1

2 1 2

2 1 1 0

α , trong khi các tin tức xấu có ảnh hưởng (α +1 γ) Nếu γ >0 thì hiệu ứng đòn bẩy

tồn tại Nếu γ ≠0 thì ảnh hưởng của các tin tức là bất đối xứng.

Dạng tổng quát của mô hình TGARCH(m,s) được các tác giả Glosten,

Jagannathan, Runkle (1993) và Zakoian (1994) trình bày như sau:

,)

)(

1

2 1

2 0

= −

= − −

++

+

j

j t j m

i

i t i t i i

1

i t

i t i

t

u

u d

i

α , γi và βj là các tham số không âm, thỏa mãn các giả thiết của mô

hinhfGARCH Từ mô hình này có thể thấy rằng u t−i >0 đóng góp một lượng 2

i t

>

i

γ thì khi u t−i <0 sẽ đóng góp lớn hơn so với u t−i >0 Mô hình TGARCH sử dụng giá trị 0 như giá trị khởi đầu tách các ảnh hưởng của cú sốc trong quá khứ

2.6 Mô hình GARCH dạng mũ (EGARCH)

Mô hình GARCH trong “Conditional heteroskedastic in asset returns: A

new approach – Econometrica” không phân biệt được ảnh hưởng của các cú sốc

âm và cú sốc dương và các hệ số của phương trình phương sai đều đòi hỏi không

âm EGARCH khắc phục được các nhược điểm này

Phương trình phương sai EGARCH(1,1) được định dạng:

ln(

)(

1

1 1

1 2

1 0

=

t

t t

t t

t

u u

Ln

σ

γσασ

βα

Mô hình EGARCH(m,s):

.)(

)ln(

)(

1 1

2 0

+

j t j

j t j j t

j t j m

i

i t i t

u u

Ln

σ

γσασ

βα

Vế trái của (1) là Ln của phương sai có điều kiện (2) ngụ ý rằng tác động đònbẩy là dạng mũ mà không phải dạng bậc hai và dự báo phương sai có điều kiện bao giờ cũng không âm Chúng ta có thể kiểm định hiệu ứng đòn bẩy bằng cặp gải thiết:

1 0

2 1 2

t t

t

u u

σ

γσαα

σ

.Nếu h là dự báo ban đầu thì

)

exp(

)exp(

)1(ˆ

1

1 1

1 0

2 2 1 2

t h

h h

u u

σ

γσαα

σσ

))

(exp(

)exp(

)1(ˆ)

1 0

2 2

2 2

t h

h h

h

u u

E

σ

γσαα

σσ

=

+

=

=+

0

2 0

2

1 1

1 1

1

)2/exp(

2

1])[exp(

)2/exp(

2

1])[exp(

)(][exp(

)((exp(

))(exp(

εε

πεαγε

επ

εγ

α

εεγεεαε

σ

γσ

α

d d

d f g

E u

u

t

t t

πεγ

α

)2

)(exp(

)2

))(

(exp(

2

1

)2

)(2

)()(2(exp(

2

1

2 2

2 2

2

γαγ

α

επ

γαγ

αεγα

επ

++

+

−

=

++++++

γα

)(exp(

)2

exp(

2

12

)(exp(

)(

)()

())

(

1

2 2

αγφγ

αφ

()[

exp(

)1(ˆ)

2

(

0 2

αγφγ

αφα

σ

)]

()

()[

exp(

)1(ˆ)

(

0 2

αγφγ

αφα

1)

b u

+Γ

=

bố Laplace, b = 2 có phân bố chuẩn với a = 2σ)

Thứ hai, phương trình phương sai của Nelson có dạng:

.)

2(

)ln(

)(

1

1 1

1 2

1 0

=

t

t t

t t

t

u u

Ln

σ

γπσ

ασ

βασ

Ước lượng mô hình trên với giả thiết u phân bố chuẩn sẽ cho các ước lượng giống như (1) trừ hệ số chặn Hệ số chặn sẽ khác một lượng α 2/π

Một dạng khác của mô hình EGARCH(1,1):

Do u t =σtεt, nên εt =u t/σt

Đặt g(εt)=γεt +α(εt −E(εt ).

γ

θ, là các hằng số εt và ε −t E(εt ) là các biến ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng

không E(g(εt))=0 Ta viết lại g(εt) như sau:

=

0)

()

(

0)

()

()

(

t t t

t t t

t

E

E g

εεαεαγ

εεαεαγε

Nếu εt là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn hóa thì E(εt )= 2/π Trong

trường hợp εt có phân bố t-Student,

π

ε

)2/()1(

)2/)1((

22)(

k k

k k

Γ

−

+Γ

−

)(1

1)

−

−+

)()1()()1

Như vậy nếu εt có phân bố N(0,1) thì:

≥

∀+

(

0)

()

()1

1

t t

t t t

Ln L

εεγθα

εεγθασ

α

πααβ

α* =(1− ) 0 − 2/

Dự báo: ta xét mô hình EGARCH(1,1) với εt có phân bố N(0,1).

)()ln(

)1()

1 0

2

−

− ++

αγε

))1exp((

)1(

1

2

h h

h

h σ σ β α g ε

)))((exp(

))1exp((

)1()

2(

2

2

h h

h h

()[

/2exp(

]2

1])[exp(

2

1])[exp(

)[

/2exp(

)()]

/2(

[exp(

)))((exp(

2 / ) ( )

(

0

2 / 0

2 / 1

2 2

2

2

αγφα

γφπ

α

επ

εαγ

επ

εαγπ

α

εεπε

αγεε

α γ α

γ ε

ε

−+

+

−

=

−+

+

−

=

−+

=

− +

∫

∫

∫

e e

d e

d e

d f g

E

t

t

t t

h h

Trong đó f(ε) và φ là hàm mật độ xác suất và hàm phân bố tích lũy của

N(0,1)

)([

*)/2)

1exp((

)1(ˆ)

2

(

0 2

αγφα

γφπ

ααβσ

Tương tự ta có:

)](

)([

*)/2)

1exp((

)1(ˆ)

(

0 2

αγφα

γφπ

ααβσ

2.7 Mô hình hợp phần GARCH (Component ARCH Model)

t t t

t t t

u

u r

εσ

1

2 1

)

1

2 1

− − + −+

σ vẫn là độ biến động, trong khi đó qt được thay cho α0, nó là độ biến

động dài hạn Phương trình (2) mô tả thành phần dài hạn qt qt sẽ hội tụ đến ω với

tốc độ ρ Nếu ρ nằm giữa 0.99 và 1 thì qt hội tụ đến ω rất chậm Phương trình (1)

mô tả mức chênh lệch nhất thời, σt2 −q t Thành phần này sẽ hội tụ đến không với tốc độ (α +β) (1) được gọi là phương trình tức thời (transitory), (2) được gọi là

phương trình vĩnh cửu hay thành phần dài hạn

Kết hợp (1) và (2) ta có:

2 2

2 1

2 2

2 1 2

)(()

(

))(()()1)(

1(

−+

t t

φσβααβσ

φβ

φβααρφ

αωρβασ

(3)Phương trình (3) chỉ ra rằng, mô hình hợp phần GARCH là mô hình

GARCH(2,2)

Người ta có thể dựa vào phương trình có điều kiện của mô hình hợp phần GARCH các biến ngoại sinh khác, hoặc là đưa vào phương trình ngắn hạn, hoặc phương trình dài hạn hoặc cả hai phương trình này Các biến ngoại sinh này trong phương trình ngắn hạn chỉ ra ảnh hưởng của chúng đến những thay đổi trong ngắn hạn của độ biến động, trong phương trình dài hạn, đó là ảnh hưởng đến phương sai

có điều kiện trong dài hạn

Phương trình hợp phần GARCH bất đối xứng là mô hình kết hợp giữa mô hình hợp phần với mô hình bất đối xúng TGARCH Mô hình có dạng:

)(

)(

)(

)(

)(

1

2 1 1

1

2 1 1

2 1 2

2 1

2 1 1

−+

−

=

−

−+

−+

=

+

=

t t t

t t t

t t

t

t t t

t

t t t

q d

q u v q u q

u q

q

u y

σβα

σ

σφ

ωρ

ω

µ

Trong đó, d là biến giả dt-1 = 0 nếu ut-1 ≥ 0; dt-1 =1 nếu ut-1 < 0

Nếu γ > 0 thì có ảnh hưởng đòn bẩy nhất thời đối với phương sai có điều kiện

Chương 3: Áp dụng mô hình ARCH – GARCH vào nhóm cổ phiếu ngành Dược để ước lượng phương sai và dự báo lợi suất

3.1 Phân tích các cổ phiếu niêm yết trên sàn Hồ Chí Minh

Ta xét chuỗi lợi suất của các cổ phiếu từ khi niêm yết trên sàn Hồ Chí

Minh tới ngày 12/03/2012

3.1.1 Kiểm định tính dừng cho chuỗi lợi suất

3.1.1.1 Cổ phiếu DCL

Mô hình kiểm định tính dừng cho chuỗi lợi suất của cổ phiếu DCL

Ta thấy τ >qs τα với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% nên chuỗi lợi suất của

cổ phiếu DCL là chuỗi dừng

3.1.1.2 Cổ phiếu DHG

Mô hình kiểm định tính dừng cho chuỗi lợi suất của cổ phiếu DHG

Ta thấy τ >qs τα với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% nên chuỗi lợi suất của

cổ phiếu DHG là chuỗi dừng

3.1.1.3 Cổ phiếu DMC

Mô hình kiểm định tính dừng cho chuỗi lợi suất của cổ phiếu DMC

Ta thấy τ >qs τα với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% nên chuỗi lợi suất của

cổ phiếu DMC là chuỗi dừng

3.1.1.4 Cổ phiếu IMP

Mô hình kiểm định tính dừng cho chuỗi lợi suất của cổ phiếu IMP

Ta thấy τ >qs τα với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% nên chuỗi lợi suất của

cổ phiếu IMP là chuỗi dừng

3.1.1.5 Cổ phiếu OPC

Mô hình kiểm định tính dừng cho chuỗi lợi suất của cổ phiếu OPC

Ta thấy τ >qs τα với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% nên chuỗi lợi suất của

cổ phiếu OPC là chuỗi dừng

3.1.2 Ước lượng mô hình ARMA

3.1.2.1 Cổ phiếu DCL

Xét lược đồ tự tương quan của chuỗi LS_DCL

Dựa vào lược đồ tự tương quan của chuỗi LS_DCL, ta ước lượng mô

hình ARMA cho chuỗi LS_DCL:

Mô hình: LS_DCL t =α1*AR(1)+β1*MA(1)+β2*MA(2)+u t

Kết quả ước lượng là:

t

t AR MA MA e DCL

Các hệ số đều có ý nghĩa thống kê mức 5%

Để kiểm định sự phù hợp của mô hình trên, ta xét lược đồ tự tương

quan của chuỗi phần dư của mô hình:

Nhìn lược đồ tự tương quan của chuỗi phần dư, ta thấy chuỗi phần dư

là nhiễu trắng nên mô hình trên là phù hợp

3.1.2.2 Cổ phiếu DHG

Xét lược đồ tự tương quan của chuỗi LS_DHG