Mô hình hồi quy tăng trưởng của VNindex và giá chứng khoán

KINH TẾ LƯỢNGĐề tài: Thực hành Eview kinh tế lượngMô hình hồi quy tăng trưởng của VNIndex và giá chứng khoán tập đoàn Vingroup 1.Số liệu mô hình1.1.Xây dựng mô hình kinh tế lượngMô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + uMô hình 2: VIC = β1 + β2 × VNINDEX + u 1.2.Mô tả số liệu Số liệu bao gồm: Chỉ số chứng khoán giao dịch tại TTGDCK TP.HCM (VNINDEX) tại mức đóng của mỗi ngày, tỉ giá hối đoái USD và VND (TYGIA), mức lãi suất 1 tháng (LAISUAT), giá chứng khoán của tập đoàn Vingroup (VIC). Số liệu được tổng hợp từ trang web Cafef.vn và cổng thông tin Vietstock.vn. Mẫu quan sát được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 02012020 đến ngày 20102020. Tần số của số liệu là 5 ngày một tuần. Như vậy kích cỡ mẫu quan sát sẽ có tất cả 200 quan sát (trừ những ngày không có số liệu). Mã cổ phiếu được chọn để dự đoán là VIC – mã chứng khoán của tập đoàn Vingroup, với thông tin về mức giá đóng cửa của mỗi cổ phiếu theo ngày.1.3.Thống kê mô tả về hai chuỗi và nhận xétTa có bảng thống kê mô tả sau: Trung bìnhTrung vịTối đaTối thiểuĐộ lệch chuẩnThống kê JBMức xác suấtVNINDEX 859,7984 868,3800 991,4600 659,2100 71,57292 16,53207 0,000257TYGIA 23219,55 23218,00 23272,00 23150,00 26,06057 4,183251 0,123486LAISUAT 0,018340 0,016000 0,044400 0,003600 0,012349 20,01700 0,000045VIC 96,07600 94,00000 115,3000 71,50000 9,101064 20,12751 0,000043Nhận xét: Trong giai đoạn nghiên cứu, thị trường chứng khoán VN phát triển không ổn định khi chỉ số VNIndex biến động rất mạnh với giá trị thấp nhất và cao nhất lần lượt là 659,21 và 991,46 với giá trị trung bình là 859,8. Đồng thời các biến số vĩ mô như tỷ giá hối đoái và lãi suất cũng có những sự thay đổi lớn trong mẫu quan sát. 1.4. Kiểm định các giả thuyết OLSa.Đa cộng tuyếnMô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + uKiểm tra đa cộng tuyến của mô hình bằng ma trận tương quan trên Eview:TYGIALAISUATTYGIA10,054896LAISUAT0,0548961Dựa vào ma trận tương quan, ta thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.b.Phương sai sai số thay đổi: Thực hiện kiểm định BreushPaganGodfrey trên Eview:Mô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + uHeteroskedasticity Test: BreuschPaganGodfreyFstatistic25.49418 Prob. F(2,197)0.0000ObsRsquared41.12158 Prob. ChiSquare(2)0.0000Scaled explained SS42.02721 Prob. ChiSquare(2)0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 110120 Time: 14:11Sample: 1022020 10202020Included observations: 200VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C1054364.253405.04.1607860.0000TYGIA45.4312810.912414.1632670.0000LAISUAT138655.823028.166.0211420.0000Rsquared0.205608 Mean dependent var3073.033Adjusted Rsquared0.197543 S.D. dependent var4471.620S.E. of regression4005.676 Akaike info criterion19.44370Sum squared resid3.16E+09 Schwarz criterion19.49317Log likelihood1941.370 HannanQuinn criter.19.46372Fstatistic25.49418 DurbinWatson stat0.320192Prob(Fstatistic)0.000000•Khắc phục: Bằng cách ước lượng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy với ma trận White.Dependent Variable: VNINDEXMethod: Least SquaresDate: 103120 Time: 18:54Sample: 1022020 10202020Included observations: 200WhiteHinkley (HC1) heteroskedasticity consistent standard errors and covarianceVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C40446.443205.38812.618270.0000TYGIA1.7042020.13804112.345600.0000LAISUAT863.6145310.16612.7843610.0059Rsquared0.397098 Mean dependent var859.7984Adjusted Rsquared0.390977 S.D. dependent var71.57292S.E. of regression55.85545 Akaike info criterion10.89830Sum squared resid614606.7 Schwarz criterion10.94777Log likelihood1086.830 HannanQuinn criter.10.91832Fstatistic64.87647 DurbinWatson stat0.093457Prob(Fstatistic)0.000000 Wald Fstatistic76.90736Prob(Wald Fstatistic)0.000000

Trang 1

KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài: Thực hành Eview kinh tế lượng

Mô hình hồi quy tăng trưởng của VN-Index và giá chứng khoán tập đoàn Vingroup

1 Số liệu mô hình

1.1.Xây dựng mô hình kinh tế lượng

Mô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + u

Mô hình 2: VIC = β1 + β2 × VNINDEX + u

1.2.Mô tả số liệu

- Số liệu bao gồm: Chỉ số chứng khoán giao dịch tại TTGDCK TP.HCM (VNINDEX) tại mức đóng của mỗi ngày, tỉ giá hối đoái USD và VND (TYGIA), mức lãi suất 1 tháng (LAISUAT), giá chứng khoán của tập đoàn Vingroup (VIC)

- Số liệu được tổng hợp từ trang web Cafef.vn và cổng thông tin Vietstock.vn

- Mẫu quan sát được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 02/01/2020 đến ngày 20/10/2020 Tần số của số liệu là 5 ngày một tuần Như vậy kích cỡ mẫu quan sát sẽ có tất cả 200 quan sát (trừ những ngày không có số liệu) Mã cổ phiếu được chọn để dự đoán là VIC – mã chứng khoán của tập đoàn

Vingroup, với thông tin về mức giá đóng cửa của mỗi cổ phiếu theo ngày

1.3.Thống kê mô tả về hai chuỗi và nhận xét

Ta có bảng thống kê mô tả sau:

Trang 2

Trung

bình Trung vị Tối đa Tối thiểu

Độ lệch chuẩn

Thống kê

JB

Mức xác suất VNINDEX 859,7984 868,3800 991,4600 659,2100 71,57292 16,53207 0,000257 TYGIA 23219,55 23218,00 23272,00 23150,00 26,06057 4,183251 0,123486 LAISUAT 0,018340 0,016000 0,044400 0,003600 0,012349 20,01700 0,000045 VIC 96,07600 94,00000 115,3000 71,50000 9,101064 20,12751 0,000043

Nhận xét: Trong giai đoạn nghiên cứu, thị trường chứng khoán VN phát triển không ổn định khi chỉ số

VN-Index biến động rất mạnh với giá trị thấp nhất và cao nhất lần lượt là 659,21 và 991,46 với giá trị trung bình là 859,8 Đồng thời các biến số vĩ mô như tỷ giá hối đoái và lãi suất cũng có những sự thay

đổi lớn trong mẫu quan sát

1.4 Kiểm định các giả thuyết OLS

a Đa cộng tuyến

Mô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + u

Kiểm tra đa cộng tuyến của mô hình bằng ma trận tương quan trên Eview:

LAISUAT -0,054896 1

Dựa vào ma trận tương quan, ta thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

b Phương sai sai số thay đổi: Thực hiện kiểm định Breush-Pagan-Godfrey trên Eview:

Trang 3

Mô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + u

• Khắc phục: Bằng cách ước lượng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy với ma trận White

Dependent Variable: VNINDEX

Method: Least Squares

Date: 10/31/20 Time: 18:54

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

Included observations: 200

White-Hinkley (HC1) heteroskedasticity consistent standard errors and

covariance

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 40446.44 3205.388 12.61827 0.0000

TYGIA -1.704202 0.138041 -12.34560 0.0000

LAISUAT -863.6145 310.1661 -2.784361 0.0059

R-squared 0.397098 Mean dependent var 859.7984

Adjusted R-squared 0.390977 S.D dependent var 71.57292

S.E of regression 55.85545 Akaike info criterion 10.89830

Sum squared resid 614606.7 Schwarz criterion 10.94777

Log likelihood -1086.830 Hannan-Quinn criter 10.91832

F-statistic 64.87647 Durbin-Watson stat 0.093457

Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statistic 76.90736

Prob(Wald F-statistic) 0.000000

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 25.49418 Prob F(2,197) 0.0000

Obs*R-squared 41.12158 Prob Chi-Square(2) 0.0000

Scaled explained SS 42.02721 Prob Chi-Square(2) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/01/20 Time: 14:11

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

C -1054364 253405.0 -4.160786 0.0000

TYGIA 45.43128 10.91241 4.163267 0.0000

LAISUAT 138655.8 23028.16 6.021142 0.0000

Sum squared resid 3.16E+09 Schwarz criterion 19.49317

Prob(F-statistic) 0.000000

Kiểm định:

H0: Mô hình có PSSSTĐ

H1: Mô hình có PSSSĐĐ Dựa vào P_value(F-statistic) =0, nên ta bác bỏ H0, tức có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình

Trang 4

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 44.27571 Prob F(1,198) 0.0000

Obs*R-squared 36.54985 Prob Chi-Square(1) 0.0000

Scaled explained SS 34.43927 Prob Chi-Square(1) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 10/31/20 Time: 19:51

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

C -379.2555 66.50931 -5.702292 0.0000

VNINDEX 0.512952 0.077089 6.653999 0.0000

Sum squared resid 1199508 Schwarz criterion 11.58997

Prob(F-statistic) 0.000000

• Khắc phục: Bằng cách ước lượng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy với ma trận White

Dependent Variable: VIC

Date: 10/31/20 Time: 19:53

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

covariance

C 41.36871 5.494425 7.529215 0.0000

VNINDEX 0.063628 0.006815 9.336805 0.0000

c Tự tương quan:

Kiểm định:

H0: Mô hình có PSSSTĐ

H1: Mô hình có PSSSĐĐ Dựa vào P_value(F-statistic) =0, nên ta bác bỏ H0, tức có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình

Trang 5

-150

-100

-50

0 50

100

150

E(-1)

 Dựa vào đồ thị phần dư theo trễ bậc 1 của nó, ta thấy có sự tự tương quan bậc 1 trong mô hình

• Khắc phục: Bằng cách dùng ma trận hiệp phương sai sai số của Newey-West

Date: 10/31/20 Time: 19:36

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed

bandwidth = 5.0000)

C 40446.44 6517.699 6.205631 0.0000

TYGIA -1.704202 0.280690 -6.071466 0.0000

LAISUAT -863.6145 660.3351 -1.307843 0.1925

Trang 6

-20

-10

0

10

20

E(-1)

 Dựa vào đồ thị phần dư e theo trễ bậc 1 của

nó, ta thấy có sự tự tương quan bậc 1 trong

mô hình

• Khắc phục: Bằng cách dùng ma trận hiệp phương sai sai số của Newey-West

Date: 10/31/20 Time: 19:57

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed

bandwidth = 5.0000)

C 41.36871 11.70792 3.533395 0.0005

VNINDEX 0.063628 0.014590 4.361000 0.0000

2 Xác định mô hình hồi quy

Trang 7

Date: 10/31/20 Time: 18:54

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

covariance

C 40446.44 3205.388 12.61827 0.0000

TYGIA -1.704202 0.138041 -12.34560 0.0000

LAISUAT -863.6145 310.1661 -2.784361 0.0059

• Ý nghĩa các hệ số:

β1: Khi tỷ giá hối đoái bằng 0, lãi suất bằng 0, chỉ số VN-Index trung bình là 40.446,44

β2: Khi tỷ giá hối đoái tăng thêm 1 đơn vị và các điều kiện khác không đổi, chỉ số VN-Index trung bình giảm 1,7042 đơn vị

β3: Khi lãi suất tăng thêm 1 đơn vị và các điều kiện khác không đổi, chỉ số VN-Index trung bình giảm 863,6145 đơn vị

R2: Tỷ giá hối đoái và lãi suất giải thích được 39,71% sự biến động của chỉ số VN-Index xung quanh giá trị trung bình Còn lại 60,29% sự biến động của chỉ số VN-Index là do các yếu tố khác gây nên

• Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư bằng thống kê Jacque-Bera

Dựa vào kết quả trên phần mềm Eview, ta có P_value của kiểm định Jarque-Bera = 0,002375 < 0,05 Như vậy bác bỏ H0, tức sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

• Khoảng tin cậy của các hệ số với mức ý nghĩa 5%:

H0: u có phân phối chuẩn

H1: u không có phân phối chuẩn

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

H0: R2 = 0 : Mô hình không phù hợp

H1: R2 ≠ 0 : Mô hình phù hợp

Ta có: Prob(F-satistic) = 0 < 0,05 nên suy ra bác bỏ H0, tức mô hình trên là phù hợp

Trang 8

Thực hiện ước lượng khoảng trên Eview ta có:

Coefficient Confidence Intervals

Date: 10/30/20 Time: 17:49

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

95% CI Variable Coefficient Low High

C 40446.44 33478.10 47414.77

TYGIA -1.704202 -2.004280 -1.404123

LAISUAT -863.6145 -1496.862 -230.3672

Mô hình hồi quy giá của mã chứng khoán VIC ( Vingroup) theo chỉ số Vnindex

Date: 10/31/20 Time: 19:53

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

covariance

C 41.36871 5.494425 7.529215 0.0000

VNINDEX 0.063628 0.006815 9.336805 0.0000

• Ý nghĩa các hệ số:

β1: Khi chỉ số VN-Index bằng 0, trung bình giá một cổ phiếu của tập đoàn Vingroup là 41,3687 nghìn đồng

β2: Khi chỉ số VN-Index tăng thêm 1 đơn vị và các điều kiện khác không đổi, trung bình giá một cổ phiếu của tập đoàn Vingroup tăng 0,0636 nghìn đồng

R2: Chỉ số VN-Index giải thích được 25,04% sự biến động của giá cổ phiếu tập đoàn Vingroup xung quanh giá trị trung bình Còn lại 74,96% sự biến động của giá cổ phiếu Vingroup là do các yếu tố khác gây nên

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

H0: R2 = 0 : Mô hình không phù hợp

H1: R2 ≠ 0 : Mô hình phù hợp

Ta có: Prob(F-satistic) = 0 < 0,05 nên bác bỏ H0, tức mô hình hồi quy giá cổ phiếu VIC theo chỉ số VN-Index là phù hợp

Khoảng tin cậy 95% cho hệ số của biến TYGIA là: (-2,004280; 1,404123)

Khoảng tin cậy 95% cho hệ số của biến LAISUAT là: (-1496,862; 230,3672)

Trang 9

• Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư bằng thống kê Jacque-Bera

• Khoảng tin cậy của các hệ số với mức ý nghĩa 5%

Coefficient Confidence Intervals

Date: 10/29/20 Time: 20:54

Sample: 1/02/2020 10/20/2020

95% CI Variable Coefficient Low High

C 41.36871 28.05714 54.68027

VNINDEX 0.063628 0.048199 0.079057

Khoảng tin cậy 95% cho hệ số của biến VNINDEX là: (0,048199; 0,079057)

3 Dự đoán

Dự đoán chỉ số VN-Index ngày 21/10/2020 với lãi suất = 0,39%; tỷ giá hối đoái = 23.185

VNINDEX( TYGIA=23.185, LAISUAT=0,39%) = 931,15

Dự đoán giá chứng khóa của tập đoàn Vingroup vào ngày 21/10/2020 với chỉ số VN-Index đã được dự đoán như trên

VIC(VNINDEX=931,15)=100,62 nghìn đồng

Như vậy, dựa vào cách hồi quy các mô hình, ta có thể dự đoán được giá chứng khoán của tập đoàn

Vingroup(VIC) là 100,62 nghìn đồng

Kiểm định:

H0: u có phân phối chuẩn

H1: u không có phân phối chuẩn Dựa vào kết quả trên phần mềm Eview, P_value của kiểm định Jarque-Bera = 0,073603 > 0,05 Như vậy chưa có cơ sở để bác bỏ H0, tức sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Định dạng
Số trang	10
Dung lượng	410,93 KB