Các mô hình phân tích biến động và dự báo chuỗi lợi suất của các cổ phiếu dha

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: DRDHA Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: 23:59 Sampleadjusted: 3 595 Included observations: 593 after adjusting endpoint

Trang 1

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

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 RVNINDEXMean 0.000920 0.000223 0.000559 1.45E-05 0.001108

Trang 2

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

-.28 -.24 -.20 -.16 -.12 -.08 -.04 00 04 08

2.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RDHA

Trang 3

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 0.0000R-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 δ 12, δ 33, δ 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

Date: 04/22/07 Time: 22:23

Convergence achieved after 2 iterations

AR(12) 0.149543 0.041633 3.591955 0.0004AR(33) 0.121223 0.042863 2.828132 0.0049AR(36) -0.158727 0.042726 -3.714968 0.0002R-squared 0.058703 Mean dependent var 0.001256

Trang 4

Ta kiểm định tính dừng của phần dư E1 của mô hình này ta có kết quả sau:

Dependent Variable: D(E1)

Date: 04/22/07 Time: 22:27

E1(-1) -0.968035 0.042399 -22.83152 0.0000R-squared 0.483883 Mean dependent var 5.20E-05

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

Trang 5

Method: ML - ARCH (Marquardt)

Date: 04/22/07 Time: 16:48

Variance backcast: ON

Coefficient Std Error z-Statistic Prob

AR(12) 0.129660 0.023075 5.619096 0.0000AR(33) 0.125507 0.016145 7.773793 0.0000AR(36) 0.031057 0.023117 1.343470 0.1791

Variance Equation

C 6.75E-05 6.14E-06 10.99810 0.0000ARCH(1) 0.138745 0.095326 11.94580 0.0000GARCH(1) 0.198906 0.034532 5.760065 0.0000R-squared 0.024146 Mean dependent var 0.001256

Trang 6

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)=1F-statistic 17.46746 Probability 0.000034Chi-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.

Date: 04/22/07 Time: 21:01

SQR(GARCH) 0.133331 0.019895 6.701855 0.0000AR(12) 0.098047 0.022285 4.399799 0.0000AR(33) 0.102364 0.017582 5.822027 0.0000AR(36) 0.023045 0.024236 0.950847 0.3417

Variance Equation

C 0.000131 8.34E-06 15.75182 0.0000ARCH(1) 0.278199 0.108076 11.82687 0.0000R-squared 0.024802 Mean dependent var 0.001256

* Mô hình 2 : Lợi suất phụ thuộc vào phương sai

Date: 04/22/07 Time: 21:08

Trang 7

GARCH 0.928947 0.311480 6.192850 0.0000AR(12) 0.112276 0.022257 5.044456 0.0000AR(33) 0.100814 0.016836 5.987969 0.0000AR(36) 0.018500 0.022897 0.807945 0.4191

Variance Equation

C 0.000131 8.48E-06 15.43381 0.0000ARCH(1) 0.306641 0.107755 12.12600 0.0000R-squared -0.058478 Mean dependent var 0.001256

Adjusted R-squared -0.068066 S.D dependent var 0.021372

t

u

u d

0 : 0 1: 0

t t

t

u d

Trang 8

Date: 04/23/07 Time: 22:55

AR(12) 0.124735 0.029458 4.234354 0.0000AR(33) 0.128487 0.020653 6.221363 0.0000AR(36) 0.033316 0.024759 1.345580 0.1784

Variance Equation

C 3.94E-05 3.41E-06 11.56948 0.0000ARCH(1) 0.469150 0.084383 5.559765 0.0000(RESID<0)*ARCH(1) 0.070504 0.117036 5.729040 0.0000GARCH(1) 0.428829 0.026609 16.11568 0.0000R-squared 0.022970 Mean dependent var 0.001256

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:

Trang 9

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

Dependent Variable: D(RBBT)

Date: 04/23/07 Time: 01:04

RBBT(-1) -0.956953 0.029595 -32.33537 0.0000R-squared 0.478617 Mean dependent var -1.60E-05

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 δ 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

Trang 10

Dependent Variable: RBBT

Date: 04/23/07 Time: 01:29

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob AR(6) 0.093803 0.029651 3.163605 0.0016R-squared 0.008676 Mean dependent var 0.000194Adjusted R-squared 0.008676 S.D dependent var 0.022766S.E of regression 0.022667 Akaike info criterion -4.734930Sum squared resid 0.582643 Schwarz criterion -4.730494Log likelihood 2688.073 Durbin-Watson stat 1.936211 Kiểm định tính dừng của phần dư E2 của mô hình này ta có :

Dependent Variable: D(E2)

Date: 04/24/07 Time: 08:57

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob E2(-1) -0.968172 0.029707 -32.59095 0.0000

C 0.000179 0.000673 0.265889 0.7904R-squared 0.484087 Mean dependent var 2.08E-06Adjusted R-squared 0.483632 S.D dependent var 0.031555S.E of regression 0.022675 Akaike info criterion -4.733368Sum squared resid 0.582011 Schwarz criterion -4.724491Log likelihood 2685.820 F-statistic 1062.170Durbin-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:

Convergence not achieved after 500 iterations

C -0.000128 0.001000 -0.127783 0.8983AR(6) 0.087669 0.036603 2.395129 0.0166

Variance Equation

Trang 11

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.

Date: 04/24/07 Time: 15:57

ARCH(1) 0.241600 0.059840 4.037429 0.0001R-squared 0.008639 Mean dependent var 0.000194

-.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

Trang 12

Date: 04/24/07 Time: 22:32

Inverted AR Roots .65 .32+.56i .32 -.56i -.32 -.56i

-.32+.56i -.65Kết 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: MOHINHKTLNull Hypothesis: C(3)+C(4)=1F-statistic 71.59468 Probability 0.000000Chi-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.

Date: 04/24/06 Time: 23:06

Trang 13

SQR(GARCH) 0.000624 0.043914 0.014207 0.9887AR(6) 0.087661 0.036551 2.398341 0.0165

Variance Equation

-.33+.58i -.67Theo mô hình ta có : RBBT = 0.087661* RBBT-6 + 0.000624* σ BBT

GARCH 0.088672 1.753981 0.050555 0.9597AR(6) 0.087715 0.036463 2.405559 0.0161

Variance Equation

Trang 14

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.

Inverted AR Roots .67 .33+.58i .33 -.58i -.33 -.58i

-.33+.58i -.67

Định dạng
Số trang	28
Dung lượng	181,08 KB