Luận văn áp dụng các mô hình dự báo cho chuỗi việt NamINDEX (mô hình ARIMA, ARCH, mô hình nhân quả kết hợp)

1 Mục lục GIỚI THIỆU CHUNG 1.Mục đích nghiên cứu đề tài: Đối tượng nghiên cứu: .4 Phương pháp nghiên cứu: 4.Bố cục: CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ THUYẾT .6 1.Khái quát thị trường chứng khoán 1.1.Chứng khoán 1.2.Thị trường chứng khoán .6 2.Mơ hình hàm hồi quy tổng thể 2.1.Mơ hình 2.2.Các giả định OLS .7 2.3.Giả định bổ sung OLS 2.4.Hàm hồi quy mẫu .7 3.Mơ hình ARIMA: Phương pháp Box-Jenkins 3.1.Tính dừng 3.2.Mô hình ARIMA 3.2.1.Mơ hình tự hồi quy bậc p – AR(p) 3.2.2.Mơ hình trung bình trượt bậc q – MA(q) 3.2.3.Mơ hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt – ARIMA(p,d,q) 3.2.3.1.Nhận dạng mơ hình 3.2.3.2.Ước lượng thông số mô hình ARIMA(p,d,q) 10 3.2.3.3.Kiểm tra chẩn đốn mơ hình 10 3.2.3.4.Dự báo: .11 4.Mơ hình ARCH: 11 4.1 Lý thuyết mơ hình ARCH 11 4.2.Kiểm định tính ARCH 13 CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH XU HƯỚNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM .15 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 1.Lịch sử hình thành phát triển 15 2.Các giai đoạn phát triển thị trường chứng khoán 16 3.Sự liên thông VNINDEX số chứng khoán giới 17 CHƯƠNG 3:ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO CHO CHUỖI VNINDEX 21 1.Ứng dụng mơ hình ARIMA ARCH để dự báo chuỗi VNindex: 21 1.1.Nhận dạng mơ hình: 21 1.2.Chuyển đổi chuỗi gốc VNINDEX thành chuỗi “dừng” 22 1.3.Xác định mơ hình ARIMA 22 1.4.Mơ hình AR(1) 23 1.4.1.Ước lượng mơ hình AR(1) 23 1.4.2.Kiểm định phần dư 24 1.4.3.Các tiêu dự báo giá trị dự báo: 25 1.5.Mơ hình AR(2) 26 1.5.1.Ước lượng mơ hình AR(2) 26 1.5.2.Kiểm định phần dư 27 1.5.3.Các tiêu dự báo giá trị dự báo: 27 1.6.Mơ hình ARIMA(1,1,1) .28 1.7.Mơ hình ARCH 30 1.7.1.Kiểm định ảnh hưởng Arch với mơ hình AR(2) 30 1.7.2.Ước lượng ARCH(1) 31 2.Kết hợp mơ hình hồi quy,ARIMA,ARCH để dự báo Vnindex 31 2.1.Nhận dạng: 31 2.2.Ước lượng 32 2.3.Kiểm định F_test, t_test kiểm định Wald 32 2.4.Kiểm định phần dư .33 2.4.1.Đồ thị phân phối chuẩn phần dư 33 2.4.2.Kiểm định Kolmogorov-Smirnov: 34 2.5.Kết hợp ARIMA, ARCH vào mơ hình hồi quy 35 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 4:NHẬN ĐỊNH THỊ TRƯỜNG, KIẾN NGHỊ, NHỮNG MẶT CÒN HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHO MƠ HÌNH .36 1.Nhận định thị trường: 36 2.Kiến nghị: 37 3.Những mặt hạn chế: 38 4.Hướng nghiên cứu phát triển từ mơ hình: 38 PHỤ LỤC .39 PHỤ LỤC 1:DỮ LIỆU THEO TUẦN CỦA VNINDEX, S&P500, DAX, KOSPI, STRAINTS TIMES, CAC, FTSE100 39 PHỤ LỤC 2:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ S&P500 43 PHỤ LỤC 3:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ KOSPI 48 PHỤ LỤC4:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ DAX .52 PHỤ LỤC 5:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ TRAINTS TIMES 66 PHỤ LỤC 6:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ CAC .60 PHỤ LỤC 7:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ FTSE100 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO .68 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com GIỚI THIỆU CHUNG 1.Mục đích nghiên cứu đề tài: - Hệ thống tài ln xem trung tâm kinh tế Nó bao gồm thị trường tiền tệ thị trường vốn Trong trình hội nhập, việc phát triển thị trường vốn vấn đề Đảng Chính Phủ đặt mục tiêu phát triển lâu dài bền vững Do thị trường vốn quan trọng thể rõ nét qua thị trường chứng khoán Tuy nhiên thị trường chứng khốn phực tạp việc phát triển vơ khó khăn - Nên vấn đề đặt “làm nhận định xác chiều hướng thị trường” Chiều hướng thể rõ qua số chứng khoán Việt Nam: số VNINDEX Vì phải có tầm nhìn rõ nét có nhận định xác thơng qua việc sử dụng mơ hình dự báo để xác định hướng phát triển tốt cho thị trường chứng khoán Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu sử dụng 147 quan sát số VNINDEX, S&P500, DAX, KOSPI, STRAINTS TIMES, CAC, FTSE100 theo tuần từ ngày 31/7/2006 đến 18/5/2009 Mục tiêu: -Xây dựng mơ hình dự báo dài hạn số VNINDEX thành phố Hồ Chí Minh thơng qua việc sử dụng số liệu theo tuần VNINDEX -Xác định số chứng khoán nước tác động mạnh đến VNINDEX -Xác định phần nhân tố ảnh hưởng đến VNINDEX Vì vậy, đề tài nghiên cứu phải trả lởi câu hỏi sau: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com -Mô hình phù hợp để dự báo VNINDEX -Nhân tố thực tác động đến VNINDEX khoảng thời gian từ từ ngày 31/7/2006 đến 18/5/2009 Phương pháp nghiên cứu: Để tiện cho việc phân tích liệu dự báo VNINDEX dùng phương pháp mà tơi cho hiệu quả: -Mơ hình ARIMA (autoregressive Intergrated Moving Average) -Mơ hình ARCH (autoregressive Conditional Heteroskedasticiy) -Mơ hình nhân kết hợp ARIMA ARCH Và tài liệu sử dụng lấy từ nguồn http://www.fpts.com.vn công ty chứng khoán fpt http://finance.yahoo.com 4.Bố cục: GIỚI THIỆU CHUNG CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH XU HƯỚNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM CHƯƠNG 3:ÁP DỤNG CÁC MƠ HÌNH DỰ BÁO CHO CHUỖI VNINDEX CHƯƠNG 4:NHẬN ĐỊNH THỊ TRƯỜNG, KIẾN NGHỊ, NHỮNG MẶT CÒN HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHO MƠ HÌNH LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.Khái quát thị trường chứng khoán: 1.1.Chứng khoán: -Chứng khoán giá trị tài đại diện lãi suất thỏa thuận thay Nói chung, chứng khoán gồm hai loại chứng khoán cổ phần (equity securities) chứng khốn nợ (debt securities) Ngồi cịn có loại chứng khốn lai hai loại Ở kinh tế phát triển, loại chứng khoán nợ thứ có tỷ trọng giao dịch áp đảo thị trường chứng khốn Cịn kinh tế phát triển, nơi mà thị trường chứng khốn thành lập, loại chứng khốn cổ phần lại chiếm tỷ trọng giao dịch lớn Điều giải thích Việt Nam cuối thập niên 1990 đầu thập niên 2000, thị trường chứng khoán nhiều người hiểu nơi trao đổi cổ phiếu -Công ty hay tổ chức phát hành chứng khoán gọi đối tượng phát hành -Chứng khoán chứng nhận tờ chứng (certificate), bút toán ghi sổ (book-entry) liệu điện tử 1.2.Thị trường chứng khoán: -Thị trường chứng khốn: thị trường mà nơi người ta mua bán, chuyển nhượng, trao đổi chứng khoán nhằm mục đích kiếm lời Tuy nhiên, TTCK tập trung phi tập trung -Tính tập trung muốn nói đến việc giao dịch tổ chức tập trung theo địa điểm vật chất.Hình thái điển hình TTCK tập trung Sở giao dịch chứng khoán ( Stock exchange) Tại Sở giao dịch chứng khoán (SGDCK), giao dịch tập trung địa điểm; lệnh chuyển tới sàn giao dịch tham gia vào trình ghép lệnh để hình thành nên giá giao dịch LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com -TTCK phi tập trung gọi thị trường OTC (over the counter) Trên thị trường OTC, giao dịch tiến hành qua mạng lưới cơng ty chứng khốn phân tán khắp quốc gia nối với mạng điện tử Giá thị trường hình thành theo phương thức thoả thuận 2.Mơ hình hàm hồi quy tổng thể: 2.1.Mơ hình: Yi    1 X   X    k X k   i Các hệ số  gọi hệ số hồi quy riêng X , X , X , X k :các biến giải thích mơ hình Yt =Biến độc lập  : biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn 2.2.Các giả định OLS cho mô hình hồi qui tuyến tính đơn giải thích mơ hình hồi qui bội: giả định liên quan đến thành phần nhiễu ngẫu nhiên ( i ) -Giá trị kỳ vọng  i không -Không có tương quan chuỗi (khơng có tự tương quan) -Phương sai đồng => var ( i ) =  -Nhiễu ngẫu nhiên khơng có tương quan với X -Khơng nhận dạng sai mơ hình 2.3.Giả định bổ sung OLS cho mơ hình hồi qui bội Các biến hồi qui khơng có tượng đa cộng tuyến hồn hảo.Tức là, khơng tồn tập hợp hệ số thỏa mãn biểu thức sau với i:  1 X 1i  2 X 2i   k X ki  2.4.Hàm hồi quy mẫu Yi    1 X   X    k X k  e LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 3.Mơ hình ARIMA: Phương pháp Box-Jenkins 3.1.Tính dừng: -Yếu tố xu tách khỏi liệu cách lấy sai phân bậc hay bậc tùy vào liệu sau nhận dạng số mơ hình dự định Mơ hình trình bày theo dạng AR, MA hay ARIMA Phương pháp nhận dạng thường thực qua nghiên cứu chiều hướng biến đổi hàm tương quan tự động ACF hay hàm tương quan tự động phần PACF -Đầu tiên chuyển liệu thành chuỗi dừng -Một trình ngẫu nhiên Yt trung bình phương sai trình khơng thay đổi theo thời gian giá trị đồng phương sai hai thời đoạn phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trễ thởi gian giữ hai thời đoạn không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai tính -Cụ thể: Trung bình: E( Yt ) =  = const  Phương sai: Var( Yt )=  = const  Đồng phương sai: Covar( Yt , Yt  k )=  k -Tính dừng chuỗi thời gian nhận biết dựa đồ thị chuỗi thời gian, đồ thị hàm tự tương quan mẫu hay kiểm định Dickey-Fuller -Dựa đồ thị Y= f(t), cách trực quan chuỗi Yt có tính dừng đồ thị cho thấy trung bình phương sai q trình Yt khơng đổi theo thời gian -Dựa vào hàm tự tương quan mẫu ACF Nếu ACF = f(t) giảm nhanh tắt dần chuỗi có tính dừng -Kiểm định Dick-Fuller (kiểm định đơn vị) nhằm xác định xem chuỗi thời gian có phải ngẫu nhiên (Random Walk, nghĩa Yt = 1* Yt 1 +  t ) hay không Nếu chuỗi bước LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ngẫu nhiên khơng có tính dừng Tuy nhiên chuỗi khơng có tính dừng chưa bước ngẫu nhiên -Để biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi “dừng”, thông thường lấy sai phân lần hai lần chuỗi có tính dừng  Chuỗi gốc: Yt  Chuỗi sai phân bậc một: Wt  Yt  Yt 1  Chuỗi sai phân bậc hai: Vt  Wt  Wt 1 3.2.Mơ hình ARIMA Theo Box-Jenkins q trình ngẫu nhiên có tính dừng để biểu diễn mơ hình Tự hồi quy kết hợp Trung bình trượt ARIMA 3.2.1.Mơ hình tự hồi quy bậc p – AR(p) Trong mơ hình tự hồi quy q trình phụ thuộc vào tổng có trọng số giá trị khứ số hạng ngẫu nhiên hành theo độ trễ Yt  1Yt 1  2Yt     pYt  p     3.2.2.Mơ hình trung bình trượt bậc q – MA(q) Trong mơ hình trung bình trượt, q trình mơ tả hồn tồn tổng giá trị khứ số hạng ngẫu nhiên hành theo độ trễ Yt      1 t 1   2 t     q t  q 3.2.3.Mơ hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt – ARIMA(p,d,q) 3.2.3.1.Nhận dạng mơ hình LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 -Nhận dạng mơ hình ARIMA(p,d,q) tìm giá trị thích hợp p, d, q Với d sai phân chuỗi thời gian khảo sát, p bậc tự hồi quy q bậc trung bình trượt Việc xác định p.q phụ thuộc vào đồ thị PACF = f(t) -Với ACF hệ số tự tương quan PACF hệ số tự hồi quy phần mẫu; nghĩa tự tương quan Yt Yt-p sau loại bỏ tác động Y trung gian Chọn mơ hình AR(p) đồ thị PACF có giá trị cao độ trễ 1,2,…,p giảm nhiều sau p dạng hàm ACF giảm dần -Chọn mơ hình MA(q) đồ thị ACF có giá trị cao độ trễ 1,2,…,q giảm nhiều sau q dạng hàm PACF giảm dần Tóm lại: Loại mơ hình Dạng đồ thị ACF=f(t) Dạng đồ thị PACF=f(t) AR(p) Giảm dần Có đỉnh p MA(q) Có đỉnh q Giảm dần ARIMA(p,d,q) Giảm dần Giảm dần 3.2.3.2.Ước lượng thơng số mơ hình ARIMA(p,d,q) -Các thơng số   mơ hình ARIMA xác định theo phương pháp bình quân tối thiểu (OLS – Ordinary Least Square) cho: ^ (Yt  Yt )  Min ^   (Yt  Yt ) 3.2.3.3.Kiểm tra chẩn đốn mơ hình -Sau xác định p,q,d  j ,  j ; nghĩa xác định phương trình cho mơ hình ARIMA, điều cần phải làm tiến hành kiểm định xem số hạng  t mơ hình có phải nhiễu trắng (nhiễu ngẫu nhiên túy) hay khơng Đây yếu cầu mơ hình tốt -Về mặt lý thuyết,  t tạo trình nhiễu trắng nếu: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 54 Hình 16: Các tiêu dự báo mơ hình AR(1) Dax 4674.32 4769.45 4913.9 4737.5 4851.96 Daxfar1 4693.484 4690.997 4784.877 4927.428 4753.347 4866.303 Hình 17:Kết dự báo Kết cho ta thấy giá trị trung bình DAX từ ngày 19/5/09 đến 25/5/09 4866.303 điểm Từ mơ hình AR(1) ta kiểm định xem mơ hình có tính ARCH hay khơng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 55 Hình 18:Kiểm định ARCH Giá trị chi bình phương tính tốn 1.15