Nghiên cứu tác động của vàng đến hiệu quả đầu tư trong chiến lược đa dạng hóa và phòng ngừa rủi ro cho danh mục chứng khoán trên thị trường việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH -  NGUYỄN HỒNG NHẬT TÂN NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA VÀNG ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ TRONG CHIẾN LƯỢC ĐA DẠNG HÓA VÀ PHỊNG NGỪA RỦI RO CHO DANH MỤC CHỨNG KHỐN TRÊN THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH -  NGUYỄN HỒNG NHẬT TÂN NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA VÀNG ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ TRONG CHIẾN LƯỢC ĐA DẠNG HĨA VÀ PHỊNG NGỪA RỦI RO CHO DANH MỤC CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH-NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Nghiên cứu tác động vàng đến hiệu đầu tư chiến lược đa dạng hóa phịng ngừa rủi ro cho danh mục chứng khốn thị trường Việt Nam” cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn TS.Nguyễn Thị Uyên Uyên Các số liệu, kết luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tôi chịu trách nhiệm nội dung trình bày luận văn TP.Hồ Chí Minh, ngày tháng Tác giả Nguyễn Hoàng Nhật Tân năm 2013 -69- MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu .2 1.3 Phương pháp nghiên cứu 1.4 Ý nghĩa luận văn 1.5 Bố cục luận văn CHƯƠNG 2: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ TÁC ĐỘNG CỦA VÀNG ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ TRONG CHIẾN LƯỢC ĐA DẠNG HĨA VÀ PHỊNG NGỪA RỦI RO CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13 3.1 Mơ hình nghiên cứu phương pháp nghiên cứu 13 3.2 Mô tả biến 18 3.3 Các giả thiết tác động vàng đến hiệu đầu tư danh mục 21 -70- 3.4 Nguồn liệu nghiên cứu 21 CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA VÀNG ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ TRONG CHIẾN LƯỢC ĐA DẠNG HĨA VÀ PHỊNG NGỪA RỦI RO TRÊN THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM 24 4.1 Thống kê mô tả kiểm định liên quan 24 4.1.1 Thống kê mô tả 24 4.1.2 Kiểm định tượng tự tương quan 26 4.1.3 Kiểm định ảnh hưởng ARCH 31 4.1.4 Kiểm định tính dừng 34 4.2 Kết mơ hình 39 4.2.1 Kết ước lượng mơ hình VAR-GARCH 39 4.2.2 Kết ước lượng mơ hình CCC-GARCH 45 4.2.3 Kết ước lượng mơ hình DCC-GARCH 48 4.3 Kiểm định phần dư 52 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 67 5.1 Kết luận kết nghiên cứu 67 5.2 Những điểm hạn chế luận văn 67 5.3 Những gợi ý cho hướng nghiên cứu 67 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC -71- DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Cách viết đầy đủ ADF Augmented Dickey-Fuller ARCH Autoregressive Conditional Heteroskedasticity CCC Constant Conditional Correlation DCC Dynamic Conditional Correlation GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity PP Phillips-Perron VAR Vector Autoregression -72- DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1: Giản đồ tự tương quan biến GoldPriceReturn với độ trễ k=15 27 Bảng 4.2: Giản đồ tự tương quan bình phương biến GoldPriceReturn với độ trễ k=15 .28 Bảng 4.3: Giản đồ tự tương quan biến VNIndexReturn với độ trễ k = 15 .29 Bảng 4.4: Giản đồ tự tương quan bình phương biến VNIndexReturn với độ trễ k=15 .30 Bảng 4.5: Kết kiểm định ảnh hưởng ARCH cho biến GoldPriceReturn với độ trễ k=4 32 Bảng 4.6: Kết kiểm định ảnh hưởng ARCH cho biến VNIndexReturn với độ trễ k=4 33 Bảng 4.7: Kết kiểm định ADF cho biến GoldPriceReturn .35 Bảng 4.8: Kết kiểm định PP cho biến GoldPriceReturn 36 Bảng 4.9: Kết kiểm định ADF cho biến VNIndexReturn .37 Bảng 4.10: Kết kiểm định PP cho biến VNIndexReturn 38 Bảng 4.11: Kết ước lượng mơ hình VAR(1)-GARCH(1,1) hai biến phần mềm Eview 39 Bảng 4.12: Tóm tắt kết ước lượng mơ hình VAR(1)-GARCH(1,1) với hai biến GoldPriceReturn VNIndexReturn .41 Bảng 4.13: Tỷ trọng đa dạng hóa tỷ số phịng ngừa trung bình cho danh mục vàng chứng khốn Việt Nam theo mơ hình VAR-GARCH .43 -73- Bảng 4.14: Thiết lập danh mục đa dạng hóa với diện vàng theo mơ hình VAR-GARCH 44 Bảng 4.15: Đánh giá hiệu chiến lược phòng ngừa theo VAR-GARCH 44 Bảng 4.16: Tóm tắt kết ước lượng mơ hình CCC-GARCH(1,1) với hai biến GoldPriceReturn VNIndexReturn .45 Bảng 4.17: Tỷ trọng đa dạng hóa tỷ số phịng ngừa trung bình cho danh mục vàng chứng khốn Việt Nam theo mơ hình CCC-GARCH .47 Bảng 4.18: Thiết lập danh mục đa dạng hóa với diện vàng theo mơ hình CCC-GARCH 47 Bảng 4.19: Đánh giá hiệu chiến lược phòng ngừa theo CCC-GARCH 48 Bảng 4.20: Tóm tắt kết ước lượng mơ hình DCC-GARCH cho hai biến GoldPriceReturn VNIndexReturn .49 Bảng 4.21: Tỷ trọng đa dạng hóa tỷ số phịng ngừa trung bình cho danh mục vàng chứng khốn Việt Nam theo mơ hình DCC-GARCH .50 Bảng 4.22: Thiết lập danh mục đa dạng hóa với diện vàng theo mơ hình DCC-GARCH 51 Bảng 4.23: Đánh giá hiệu chiến lược phòng ngừa theo DCC-GARCH 51 Bảng 4.24: Giản đồ tự tương quan cho phần dư sau ước lượng VAR-GARCH 55 Bảng 4.25: Giản đồ tự tương quan cho phần dư biến GoldPriceReturn sau ước lượng CCC-GARCH 56 Bảng 4.26: Giản đồ tự tương quan cho phần dư biến VNIndexReturn sau ước lượng CCC-GARCH 57 -74- Bảng 4.27: Giản đồ tự tương quan cho phần dư biến GoldPriceReturn sau ước lượng DCC-GARCH 58 Bảng 4.28: Giản đồ tự tương quan cho phần dư biến VNIndexReturn sau ước lượng DCC-GARCH 59 Bảng 4.29: Kết kiểm định ảnh hưởng ARCH cho phần dư mơ hình VARGARCH 60 Bảng 4.30: Kết kiểm định ảnh hưởng ARCH cho phần dư biến GoldPriceReturn mơ hình CCC-GARCH .61 Bảng 4.31: Kết kiểm định ảnh hưởng ARCH cho phần dư biến VNIndexReturn mơ hình CCC-GARCH 62 Bảng 4.32: Kết kiểm định ảnh hưởng ARCH cho phần dư biến GoldPriceReturn mơ hình DCC-GARCH 63 Bảng 4.33: Kết kiểm định ảnh hưởng ARCH cho phần dư biến VNIndexReturn mơ hình DCC-GARCH 64 -75- DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 3.1: Đồ thị biến GoldPriceReturn theo thời gian 20 Hình 3.2: Đồ thị biến VNIndexReturn theo thời gian .20 Hình 3.3: Biểu đồ thời gian số VN-Index 21 Hình 3.4: Biểu đồ thời gian giá vàng thị trường Lon Don 22 Hình 4.1: Kết thống kê mơ tả biến GoldPriceReturn .24 Hình 4.2: Kết thống kê mô tả biến VNIndexReturn 25 Hình 4.3: Thống kê mơ tả cho phần dư theo mơ hình VAR-GARCH 52 Hình 4.4: Thống kê mơ tả cho phần dư biến GoldPriceReturn theo mơ hình CCCGARCH 53 Hình 4.5: Thống kê mơ tả cho phần dư biến VNIndexReturn theo mơ hình CCCGARCH 53 Hình 4.6: Thống kê mô tả cho phần dư biến GoldPriceReturn theo mô hình DCCGARCH 54 Hình 4.7: Thống kê mô tả cho phần dư biến VNIndexReturn theo mơ hình DCCGARCH 54 tương quan ảnh hưởng ARCH giảm nhiều độ trễ hỗ trợ cho nhận định CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận kết nghiên cứu Luận văn nghiên cứu cách thiết lập danh mục đa dạng hóa tỷ số phịng ngừa, đồng thời đánh giá hiệu hai cách thiết lập cho danh mục vàng-chứng khoán thị trường Việt Nam Bằng cách tiếp cận từ mơ hình GARCH đa biến cho phép mô tả thay đổi ma trận phương sai-hiệp phương sai hai chuỗi liệu qua thời gian để áp dụng cho phương pháp xác định tỷ trọng danh mục tỷ số phòng ngừa Các kết danh mục đa dạng hóa phịng ngừa gồm vàng-chứng khốn có biểu tốt danh mục truyền thống gồm chứng khốn Nhìn chung, kết nghiên cứu luận văn cho thấy chứng vàng loại tài sản tương quan thấp với chứng khoán giúp cải thiện rủi ro hiệu chỉnh danh mục chứng khoán Việt Nam vàng kết hợp với danh mục chiến lược đa dạng hóa phịng ngừa rủi ro 5.2 Những điểm hạn chế luận văn Thứ nhất, nghiên cứu luận văn dựa mẫu liệu suất sinh lợi giá vàng giới số chứng khoán VN-Index với cỡ mẫu từ tháng năm 2004 đến tháng 12 năm 2012 Tuy nhiên so với nghiên cứu trước giới mẫu liệu cịn tương đối ngắn Thứ hai, ảnh hưởng GARCH giai đoạn cho kết mơ hình có ý nghĩa thống kê nhiên ảnh hưởng GARCH giai đoạn trễ chưa đưa thêm vào mơ hình để tiếp tục kiểm định tính phù hợp biến bổ sung nhằm đạt mơ hình giải thích tốt cho biến động phương sai-hiệp phương sai có điều kiện thiết lập chiến lược phịng ngừa xác 5.3 Những gợi ý cho hướng nghiên cứu Mặc dù luận văn sử dụng mơ hình GARCH đa biến phản ánh độ biến động suất sinh lợi khứ tài sản có ảnh hưởng đến suất sinh lợi tài sản đó, từ tính tốn ma trận phương sai-hiệp phương sai làm sở cho việc xác định chiến lược phòng ngừa rủi ro Tuy nhiên mơ hình họ GARCH phát triển thời gian gần cho phép độ biến động suất sinh lợi khứ tài sản có ảnh hưởng đến suất sinh lợi tài sản khác, song song với ảnh hưởng từ độ biến động suất sinh lợi khứ tài sản Do nghiên cứu khai thác hiệu mơ hình họ GARCH có phương pháp nghiên cứu ngày phù hợp để mô tả thay đổi ma trận phương sai-hiệp phương sai chiến lược phòng ngừa mang lại hiệu tốt DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH Bala Batavia, Nandakumar Parameswar, Cheick Wagué (2012), Portfolio diversification in extreme environments: Are there benefits from adding commodity futures indices?, European Research Studie Volume XV , 1-16, [pdf] Available at: [Accessed 14 November 2013] Brian Lucey, Edel Tully, Valerio Poti (2004), International portfolio formation, skewness and the role of gold, IIIS Discussion Paper No 30, 1-23, [pdf] Available at: [Accessed 07 July 2013] Brajesh Kumar, Priyanka Singh, Ajay Pandey (2007), Hedging effectiveness of constant and time varying hedge ratio in Indian stock and commodity futures markets, 1- 36, [pdf] Available at: [Accessed 16 October 2013] Certin Ciner, Constantin Gurdgiev, Brian M Lucey (2010), Hedges and safe heavens – An examination of stocks, bonds, oil, gold and the dollar, IIIS Discussion Paper, 1-34, [pdf] Available at: [Accessed 07 July 2013] Ibrahim H Mansor (2011), Financial market risk and gold investment in an emerging market: The case of Malaysia, Romanian Journal of Economic Forecasting, 1-11, [pdf] Available at: [Accessed 23 March 2014] James Ross McCown, John R.Zimmerman (2007), Analysis of the investment potential and inflation-hedging ability of precious metals, Discussion Paper, 1-25, [pdf] Available at: [Accessed 14 November 2013] Juan Carlos Artigas, Johan Palmberg, Boris Senderovich, Marcus Grubb (2012), Gold as a strategic asset for UK investors:Portfolio risk management and capital preservation, 1-36, [pdf] Available at: [Accessed 14 December 2013] Kenneth F Kroner, Victor K Ng (1998), Modeling asymmetric movements of asset prices, The Review of Financial Studies Vol.11 No.4 Winter 1998, 1-29, [pdf] Available at: [Accessed 11 December 2013] Luc Bauwens, Dominique Deprins, Jean-Pierre Vandeuren (1997), Modelling interest rates with a cointegrated VAR-GARCH model, Discussion Paper, 1-28, [pdf] Available at: [Accessed 23 March 2014] 10 Mitchell Conover, Gerald R Jensen, Robert R Johnson, Jeffrey M Mercer (2007), Can precious metals make your portfolio shine?Discussion Paper, 1-26, [pdf] Available at: [Accessed 07 July 2013] 11 Mohamed El Hedi Arouri, Amine Lahiani, Nguyen Duc Khuong (2013), World gold prices and stock returns in China: insights for hedging and diversification strategies Quarterly Review of Economics and Finance, Discussion Paper, 1-20, [pdf] Available at: [Accessed 07 July 2013] 12 Robert F Engle (2002), Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate GARCH models, Forthcoming Journal of Business and Economic Statistics 2002, 1-34, [pdf] Available at: [Accessed 14 November 2013] 13 Virginie Coudert, Hélène Raymond-Feingold (2011), Gold and financial assets: Are there any safe havens in bear markets?, Economics Bulletin 2011, Vol 31 No.2, 1-10, [pdf] Available at: [Accessed 23 March 2014] 14 Yaser AlKulaib, Fahad Almudhaf (2012), Does gold shine in the portfolio of a Kuwaiti investor?, International Journal of Economics and Finance Vol.4 No.1 January 2012, 1-7, [pdf] Available at: [Accessed 14 November 2013] CÁC TRANG WEB 15 www.kitco.com 16 www.cophieu68.com PHỤ LỤC MƠ HÌNH VAR-GARCH, CCC-GARCH VÀ DCC-GARCH MƠ HÌNH VAR-GARCH VÀ CÁC GIẢ THIẾT 1.1 Mơ hình VAR-GARCH Mơ hình VAR-GARCH tác giả sử dụng luận văn tương ứng với mơ hình VARGARCH mà tác giả Luc Bauwens, Dominique Deprins Jean-Pierre Vandeuren sử dụng nghiên cứu “Modelling interest rates with a cointegrated VARGRACH model” Theo biến phụ thuộc mơ tả theo chế vectơ tự hồi quy với biến trễ tương ứng theo phương trình sau: m yt =  + yt–1 + ) iyt–i +∈t i=1 Trong Πi (i = 1, 2, …, m) Π ma trận hệ số γ vec tơ hệ số chặn 1.2 Giả thiết mơ hình VAR-GARCH Mơ hình VAR-GARCH giả định vec tơ hạng nhiễu ∈t tuân theo chế GARCH(p, q) xác định bởi: E(∈t |It–1) = t t–1 E(∈t∈r t|I ) = H Trong It-1 đại diện cho tập hợp thơng tin q khứ có thời điểm t-1 Ht tuân theo công thức BEKK phát triển Engle Kroner (1995) sau: p r q r r Ht =  + ) Ai ∈t–i ∈t–i Ai + ) Gj Ht–jGj i=1 j=1 Với Ω, Ai (i = 1, 2, …, p) Gj (j = 1, 2, …, q) ma trận hệ số Các ước lượng xác định phương pháp giá trị hợp lý cực đại quasi-maximum likelihood (QML) MƠ HÌNH CCC-GARCH VÀ CÁC GIẢ THIẾT 2.1 Mơ hình CCC-GARCH Mơ hình CCC-GARCH Bollerslev (năm 1990) dạng khác mơ hình GARCH đa biến hiệp phương sai có điều kiện biến đổi qua thời gian xác định tỷ lệ với tích độ lệch chuẩn có điều kiện tương ứng Mơ hình CCCGARCH phát triển Bollerslev năm 1990 viết sau: yt = Cxt +∈t ∈t = Ht2 t t 1/2 t 1/2 H = D RD Trong đó: yt vec tơ m x biến phụ thuộc C ma trận m x k hệ số xt vec tơ k x biến độc lập, bao gồm biến trễ yt Ht ma trận phương sai có điều kiện biến đổi theo thời gian νt vec tơ m x sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Dt ma trận đường chéo phương sai có điều kiện 1,t ⎛ o0 02 … o2,t … Dt = ⎜ ⋮ ⋮ ⋱ ⎝ 0 0 ⎞ ⋮ ⎟ … om,t ⎠ R ma trận hệ số tương quan không biến đổi: q12 … q1m q12 … q2m R=( ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ q1m q … 2m Do ma trận R không biến đổi theo thời gian nên mơ hình gọi mơ hình GARCH đa biến có tương quan có điều kiện tĩnh (CCC-Constant Conditional Correlation) 2.2 Giả thiết mơ hình CCC-GARCH Với mơ hình GARCH nói chung, có hai phần mơ tả lợi suất trung bình mơ tả chế thay đổi phương sai Đối với mơ hình CCC-GARCH, giả thiết giá trị phương sai o2 xác định sau: i t, pi qi 2 i,t = exg(izi,t) + ) j ∈i,t–j + ) j i,t–j j=1 j= Với γt vec tơ x p hệ số, zi vec tơ p x biến phụ độc lập có bao gồm số j hệ số ảnh hưởng ARCH  j hệ số ảnh hưởng GARCH Cùng với giả thiết nêu trên, mơ hình CCC-GARCH địi hỏi ma trận hệ số tương quan  không biến đổi qua thời gian Áp dụng cho câu hỏi nghiên cứu đề tài, mơ hình nghiên cứu gồm hai biến nên phương trình CCC-GARCH(1,1) ma trận phương sai-hiệp phương sai viết lại đơn giản sau: s (yt Với yst g yt ) = s g yt–1 ) + ct C(yt–1 y t biến VNIndexReturn GoldPriceReturn thời điểm t g yst-1 ygt-1 biến trễ giai đoạn sinh lợi số VN-Index giá vàng Ma trận phương sai-hiệp phương sai có điều kiện Ht = DtPDt g s Trong Dt = diag (ƒℎt , Jℎt ) P = (ij) ma trận (2 x 2) bao gồm hệ số tương quan tĩnh ij với ii =  i = s, g Phương sai hiệp phương sai có điều kiện cho phương trình sau: s s g g 2 s ℎt = Cs + s (t–1) + sℎt–1 g ℎt = Cg + g(t– + g ℎt–1 1) g sg s ℎt = Jℎt ℎt ⎩ MƠ HÌNH DCC-GARCH VÀ CÁC GIẢ THIẾT 3.1 Mơ hình DCC-GARCH Mơ hình DCC-GARCH đề xuất Engle năm 2002 thể sau: yt = Cxt +∈t ∈t = Ht t Ht = Rt = 2 Dt Rt Dt diag(Qt )–1/2Qtdiag(Qt)–1/2 r Qt = (1 − 1 − 2 )R + 1 ∈˜t–1 ∈˜t–1 + 2 Qt–1 Trong đó: yt vec tơ m x biến phụ thuộc C ma trận m x k hệ số xt vec tơ k x biến phụ thuộc, bao gồm biến trễ yt Ht ma trận phương sai có điều kiện biến đổi theo thời gian νt vec tơ m x sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Dt ma trận đường chéo phương sai có điều kiện 1,t ⎛ o0 02 … o2,t … ⋮ ⋮ ⋱ Dt = ⎜ 0 ⎞ ⋮ ⎟ 0 … om,t ⎝ ⎠ Rt ma trận hệ số tương quan có điều kiện: q12 … q1m q12 … q2m R=( ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ q1m q … 2m 3.2 Giả thiết mơ hình DCC-GARCH Đối với mơ hình DCC-GARCH, giả thiết giá trị phương sai o2 xác i t, định giống mô hình CCC-GARCH: pi qi 2 i,t = exg(izi,t) + ) j ∈i,t–j + ) j i,t–j j=1 j= Trong γt vec tơ x p hệ số, zi vec tơ p x biến phụ độc lập có bao gồm số j hệ số ảnh hưởng ARCH  j hệ số ảnh hưởng GARCH Khác biệt với mơ hình CCC-GARCH, mơ hình DCC-GARCH cho phép ma trận hệ số tương quan biến đổi qua thời gian theo phương trình: Rt = diag(Qt )–1/2Qtdiag(Qt)–1/2 t–1 Qt = (1 − 1 − 2 )R + 1 ∈˜1t–1 ∈˜r t– +Q Trong c˜t vec tơ m x phần dư chuẩn hóa, D-1/2tct λ1 λ2 hệ số chi phối tính động hệ số tương quan có điều kiện λ1 λ2 số không âm đồng thời phải thỏa mãn điều kiện ≤ λ1 + λ2 < Q¯ ma trận (2 x 2) hệ số tương quan không điều kiện phần dư chuẩn hóat Khi Qt có tính dừng, ma trận R bình qn có trọng số ma trận hiệp phương sai không điều kiện phần dư chuẩn hóa c˜t (kí hiệu R¯) giá trị trung bình khơng có điều kiện Qt (kí hiệu Q¯ ) Các mơ hình CCC-GARCH DCC-GARCH nêu ước lượng trực tiếp phẩn mềm Stata 12 PHỤ LỤC ĐỒ THỊ PHẦN DƯ CỦA CÁC MÔ HÌNH VAR-GARCH, CCCGARCH, DCC-GARCH Hình 2.1: Đồ thị phần dư biến VNIndexReturn theo mơ hình VARGARCH Hình 2.2: Đồ thị phần dư biến VNIndexReturn theo mơ hình CCC-GARCH Hình 2.3: Đồ thị phần dư biến GoldPriceReturn theo mơ hình CCC-GARCH Hình 2.4: Đồ thị phần dư biến VNIndexReturn theo mơ hình DCC-GARCH Hình 2.5: Đồ thị phần dư biến GoldPriceReturn theo mơ hình DCCGARCH ... VỀ TÁC ĐỘNG CỦA VÀNG ĐẾN HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ TRONG CHIẾN LƯỢC ĐA DẠNG HĨA VÀ PHỊNG NGỪA RỦI RO Các nghiên cứu thực nghiệm đa dạng hóa đầu tư phòng ngừa rủi ro theo hướng kết hợp danh mục với vàng. .. thống nghiên cứu trước nhà nghiên cứu giới tác động vàng đến chiến lược đa dạng hóa phịng ngừa cho danh mục đầu tư với nghiên cứu chiến lược quản trị rủi ro có diện hai tài sản vàng chứng khoán Trên. .. nghiệm tác động vàng chiến lược đa dạng hóa phịng ngừa rủi ro cho danh mục gồm chứng khoán thị trường Việt Nam Luận văn giúp cho nhà đầu tư có thêm cách nhìn quản trị danh mục đầu tư chứng khoán Việt