Ung dung cac mo hinh du bao gia co phieu trong 195557

TỔNG QUAN VỀ CHỨNG KHOÁN VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ CHỨNG KHOÁN

Theo điều 6, luật Chứng khoán năm 2006: Chứng khoán là bằng chứng xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với tài sản hoặc phần vốn của tổ chức phát hành Chứng khoán được thể hiện dưới hình thức chứng chỉ, bút toán ghi sổ hoặc dữ liệu điện tử, bao gồm các loại:

 Chứng khoán phái sinh: Quyền mua cổ phần, chứng quyền, quyền chọn mua, quyền chọn bán, hợp đồng tương lai, nhóm chứng khoán hoặc chỉ số chứng khoán.

2 Các đặc trưng của chứng khoán

Tất cả các loại chứng khoán đều mang những đặc điểm chung:

 Tính thanh khoản : hay còn được gọi là “tính lỏng” – là khả năng chuyển đổi thành tiền mặt dễ dàng, thuận tiện cho việc thanh toán hay chi tiêu.

 Tính rủi ro : thể hiện sự sai biệt giữa thu nhập thực tế và mức thu nhập kỳ vọng Có 2 loại rủi ro:

- Rủi ro hệ thống: Rủi ro chung thị trường bao gồm các nhân tố như lạm phát, lãi suất, tỷ giá…

- Rủi ro phi hệ thống: rủi ro bắt nguồn từ chính bản thân doanh nghiệp.

 Tính sinh lời : được thể hiện trên mức cổ tức và lãi vốn

 Chứng chỉ quỹ đầu tư

TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

1 Khái niệm thị trường chứng khoán

Thị trường chứng khoán (TTCK) trong điều kiện của nền kinh tế hiện đại, được quan niệm là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua bán chứng khoán trung và dài hạn Việc mua bán này được tiến hành ở thị trường sơ cấp khi người mua mua được chứng khoán lần đầu từ những người phát hành, và ở những thị trường thứ cấp khi có sự mua đi bán lại các chứng khoán đã được phát hành ở thị trường sơ cấp.

Như vậy, xét về mặt hình thức, TTCK chỉ là nơi diễn ra các hoạt động trao đổi, mua bán, chuyển nhượng các loại chứng khoán, qua đó thay đổi chủ thể nắm giữ chứng khoán.

2 Vai trò, chức năng cơ bản của thị trường chứng khoán

+ Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế : Vốn đóng vai trò quan trọng trong hoạt động sản xuất của nền kinh tế Nhưng để có một lượng vốn lớn thì không một cá nhân nào có thể đáp ứng được Cùng với hệ thống ngân hàng, TTCK ra đời đã giải quyết tương đối hiệu quả công tác thu hút các nguồn tiền nhàn rỗi trong xã hội và biến nó trở thành nguồn vốn kinh doanh, đầu tư vào quá trình sản xuất Đồng thời, việc huy động vốn trên TTCK không những làm tăng vốn tự có của các công ty mà còn làm tăng tính cạnh tranh của công ty niêm yết, giúp họ tránh các khoản vay có chi phí cao, chịu sự quản lý chặt chẽ của các ngân hàng thương mại Ngoài ra, sự tồn tại của TTCK cũng là một kênh thu hút vốn đầu tư nước ngoài Đây là yếu tố đảm bảo sự phân bổ có hiệu quả các nguồn lực trong một quốc gia cũng như trong phạm vi quốc tế.

+ Cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng : TTCK cung cấp cho công chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với các cơ hội lựa chọn phong phú Các loại chứng khoán trên thị trường rất khác nhau về tính chất, thời hạn và độ rủi ro,cho phép các nhà đầu tư có thể lựa chọn loại hàng hoá phù hợp với khả năng, mục tiêu và sở thích của mình.

+ Tạo tính thanh khoản cho các chứng khoán : Nhờ có TTCK, các nhà đầu tư có thể chuyển đổi các chứng khoán họ sở hữu thành tiền mặt hoặc các loại chứng khoán khác khi họ muốn Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn của chứng khoán đối với người đầu tư Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của vốn đầu tư TTCK hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản của các chứng khoán giao dịch trên thị trường càng cao.

+ Đánh giá hoạt động của doanh nghiệp : Thông qua chứng khoán, hoạt động của các doanh nghiệp được phản ánh một cách tổng hợp và chính xác, giúp cho việc đánh giá và so sánh hoạt động giữa các doanh nghiệp được nhanh chóng và thuận tiện, từ đó tạo ra một môi trường cạnh tranh lành mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm.

+ Tạo môi trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách vĩ mô : Các chỉ báo của TTCK phản ánh động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và chính xác. Giá các chứng khoán tăng lên cho thấy đầu tư đang mở rộng, nền kinh tế tăng trưởng; ngược lại giá chứng khoán giảm sẽ cho thấy các dấu hiệu tiêu cực của nền kinh tế Vì thế, TTCK được gọi là phong vũ biểu của nền kinh tế và là một công cụ quan trọng giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô Thông qua TTCK, Chính phủ có thể mua và bán trái phiếu Chính phủ để tạo ra nguồn thu bù đắp thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử dụng một số chính sách, biện pháp tác động vào TTCK nhằm định hướng đầu tư, đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế.

3 Phân loại thị trường chứng khoán

 Phân loại theo cơ chế luân chuyển vốn

1) Thị trường sơ cấp: là thị trường mua bán các chứng khoán mới phát hành Trên thị trường này, vốn từ nhà đầu tư sẽ được chuyển sang nhà phát hành thông qua việc nhà đầu tư mua các chứng khoán mới phát hành Có 2 hình thức phát hành chứng khoán trên thị trường này, đó là: phát hành riêng lẻ và phát hành công chúng.

2) Thị trường thứ cấp: là nơi giao dịch các chứng khoán đã được phát hành trên thị trường sơ cấp, đảm bảo tính thanh khoản cho các chứng khoán đã phát hành Thị trường thứ cấp tạo điều kiện cho thị trường sơ cấp phát triển, tăng tiềm năng huy động vốn của các tổ chức phát hành chứng khoán Trên TTCK vừa có giao dịch của thị trường sơ cấp, vừa có giao dịch của thị trường thứ cấp.

 Phân loại theo hình thức tổ chức giao dịch

1) Thị trường tập trung: Mọi giao dịch mua bán, trao đổi chứng khoán thực hiện thông qua sở giao dịch, hay còn gọi là sàn giao dịch TTCK Việt Nam hiện nay đang thực hiện giao dịch thông qua hai sàn giao dịch chứng khoán là: Sàn giao dịch Hà Nội (HNX) và sàn giao dịch Hồ Chí Minh (HOSE).

2) Thị trường phi tập trung: Hay còn gọi là thị trường OTC – Over the

 Phân loại theo loại hình hàng hóa của thị trường

1) Thị trường trái phiếu: thị trường trái phiếu là thị trường giao dịch và mua bán các trái phiếu đã được phát hành, các trái phiếu này bao gồm các trái phiếu công ty, trái phiếu đô thị và trái phiếu chính phủ.

2) Thị trường cổ phiếu: thị trường cổ phiếu là thị trường giao dịch và mua bán các loại cổ phiếu, bao gồm cổ phiếu thường, cổ phiếu ưu đãi.

3) Thị trường chứng khoán phái sinh: Thị trường các chứng khoán phái sinh là thị trường phát hành và mua đi bán lại các chứng từ tài chính khác như: quyền mua cổ phiếu, chứng quyền, hợp đồng quyền chọn

4 Các nguyên tắc hoạt động cơ bản của thị trường chứng khoán

TTCK hoạt động theo 3 nguyên tắc cơ bản sau:

5 Các chủ thể tham gia vào thị trường chứng khoán

Các tổ chức và cá nhân tham gia thị trường chứng khoán có thể được chia thành các nhóm sau: nhà phát hành, nhà đầu tư và các tổ chức có liên quan đến chứng khoán.

 Nhà phát hành: là các tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán Nhà phát hành là người cung cấp các chứng khoán – hàng hóa trên thị trường chứng khoán

- Chính phủ và chính quyền địa phương là nhà phát hành các trái phiếu Chính phủ, trái phiếu địa phương.

- Công ty là nhà phát hành các cổ phiếu và trái phiếu công ty.

- Các tổ chức tài chính là nhà phát hành các công cụ tài chính như các trái phiếu, chứng chỉ thụ hưởng… phục vụ cho hoạt động của họ

 Nhà đầu tư: là những người thực hiện mua và bán các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Nhà đầu tư có thể được chia thành 2 loại:

- Nhà đầu tư cá nhân

- Nhà đầu tư có tổ chức

 Các tổ chức kinh doanh trên thị trường chứng khoán: bao gồm:

- Quỹ đầu tư chứng khoán

- Các trung gian tài chính

 Các tổ chức có liên quan đến thị trường chứng khoán

- Cơ quan quản lý nhà nước

- Sở giao dịch chứng khoán

- Hiệp hội các nhà kinh doanh chứng khoán

- Tổ chức lưu ký và thanh toán bù trừ chứng khoán

- Công ty dịch vụ máy tính chứng khoán

- Các tổ chức tài trợ chứng khoán

- Công ty đánh giá hệ số tín nhiệm

LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH HỖ TRỢ QUÁ TRÌNH DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU TRONG NGẮN HẠN

LÝ THUYẾT PHỤ TRỢ

1 Lý thuyết về chuỗi thời gian

Ta có thể hiểu đơn giản: Chuỗi thời gian là một biến số và các giá trị của nó được quan sát theo một trình tự thời gian nào đó Chuỗi giá cổ phiếu là một chuỗi thời gian điển hình với giá trị là mức giá trung bình của cổ phiếu theo phiên giao dịch

1.2 Thành phần của chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian gồm các thành phần chính sau đây:

- Thành phần xu thế ( Trend component) – T

- Yếu tố mùa vụ ( Seasonality) – S

- Yếu tố có tính chất chu kỳ (Crylical) – C

- Thành phần bất quy tắc ( Irregular) – I

Gọi Yt là giá trị chuỗi thời gian tại thời điểm t, người ta có thể viết được mô hình dạng cộng và mô hình dạng nhân như sau:

 Mô hình dạng cộng: Yt = Tt + St + Ct + It

 Mô hình dạng nhân: Yt = Tt St Ct It

Mô hình dạng nhân thường được dùng phổ biến hơn mô hình dạng cộng

1.3 Chuỗi thời gian dừng và không dừng

Khái niệm: Chuỗi thời gian được gọi là dừng nếu các yếu tố kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai không đổi theo thời gian

Yt là dừng khi thỏa mãn đồng thời:

Var(Yt) = E(Yt –μ) 2 = σ 2 ( t) γk = Cov(Yt,Yt-k) = E[(Yt- μ)(Yt-k- μ)]

Một chuỗi thời gian được gọi là không dừng khi nó vi phạm bất kì điều kiện nào nói trên.

 Khái niệm Nhiễu trắng (White noise)

Xét phương trình: Yt = ut

Với ut là yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình hồi quy cổ điển ( có trung bình bằng 0, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng 0).

Khi đó, ut được gọi là nhiễu trắng.

Nhiễu trắng là một chuỗi dừng.

 Bước ngẫu nhiên (Random walk)

Nếu Yt = Yt-1 + ut, trong đó ut là nhiễu trắng, thì Yt được gọi là bước ngẫu nhiên.

Nếu đưa thêm vào mô hình bước ngẫu nhiên một hằng số thì Yt được gọi là bước ngẫu nhiên có bụi (Random walk with driff).

Yt= α + Yt-1 + ut ΔYYt = α + ut

2 Lý thuyết quá trình giá cổ phiếu

2.1 Giá thị trường – giá hợp lý của cổ phiếu

Cổ phiếu phổ thông của công ty niêm yết là một loại tài sản tài chính được giao dịch trên thị trường nên có “giá” do thị trường xác định tại từng thời điểm Các mức giá của cổ phiếu biểu hiện trên thị trường tại các thời điểm khác nhau gọi là giá thị trường (thị giá) Nhân tố chính tác động tới thị giá là quan hệ cung cầu về cổ phiếu trên thị trường.

Giá hợp lý (Reasonable Price) của cổ phiếu – còn gọi là “Giá trị nội tại” (Intrinsic Value), “Giá trị đích thực” (True Value), “Giá trị kinh tế” (Economic Value) – là mức giá thể hiện một bộ phận giá trị của công ty niêm yết (giá trị vốn cổ phần – Equity Capital) Công ty có giá trị cao thì cổ phiếu có giá (hợp lý) cao và ngược lại.

2.2 Quá trình giá cổ phiếu

Trước hết ta sẽ phân tích một số đặc điểm của quá trình giá cổ phiếu Ký hiệu St làgiá cổ phiếu tại thời điểm t Ta sẽ xem {St} như một quá trình ngẫu nhiên trong không gian xác suất (, P, F) với F là tập các thông tin các nhà đầu tư trên thị trường có thể tiếp cận Cho {F t } là bộ lọc tại thời điểm t ứng với {St} {F t } có thể coi là tập thông tin về quá trình diễn biến của St đến thời điểm t Ta sẽ giả thiết quá trình giá {St} tương thích với bộ lọc {F t }.

 Đặc điểm giá cổ phiếu

Qua theo dõi và phân tích diễn biến giá cổ phiếu ta có thể thấy giá cổ phiếu có một số đặc điểm cơ bản sau:

 Giá cổ phiếu tại bất kỳ thời điểm nào đều dương và hữu hạn.

 Xét về dài hạn, giá cổ phiếu có xu hướng tăng do có sự tăng trưởng về cổ tức và thu nhập của công ty phát hành.

 Trong khoảng thời gian ngắn với điều kiện hoạt động bình thường của thị trường, giá cổ phiếu thay đổi tương đối nhỏ.

 Nếu xét trong khoảng thời gian dài mức độ dao động của giá sẽ lớn hơn so với khoảng thời gian ngắn.

3 Các phương pháp phân tích cổ phiếu

Có hai phương pháp phân tích cổ phiếu thường được sử dụng: phương pháp phân tích cơ bản (Fundamental Analysis) và phương pháp phân tích kỹ thuật (Technical Analysis) với cách tiếp cận đối tượng – giá cổ phiếu – khác nhau.

 Phân tích cơ bản tìm hiểu, phát hiện quy luật diễn biến của giá cổ phiếu thông qua việc tìm hiểu, phát hiện mối quan hệ giữa một số yếu tố đặc trưng cho hoạt động của công ty niêm yết chi phối luồng thu nhập tương lai (thu nhập kỳ vọng) của cổ phiếu Các yếu tố trên thường được đo lường bởi một nhóm các chỉ tiêu (chỉ số tài chính) cơ bản và được công bố định kỳ trong báo cáo tài chính của công ty niêm yết, vì vậy phương pháp có tên gọi “phân tích cơ bản”

 Phân tích kỹ thuật coi giá cổ phiếu và quá trình diễn biến là đối tượng nghiên cứu một cách độc lập Ở cấp độ thấp, phân tích kỹ thuật sử dụng hai chỉ tiêu: giá và khối lượng giao dịch trong quá khứ của cổ phiếu là nguồn thông tin sử dụng trong phân tích thống kê nhằm phát hiện quy luật diễn biến của giá cổ phiếu và dự đoán xu thế ngắn hạn để khuyến cáo cho nhà đầu tư Các phương pháp thống kê chính thường sử dụng: phương pháp trung bình trượt, phương pháp thống kê mô tả nhằm vẽ biểu đồ và định dạng đường giá cổ phiếu (Charts) cùng các đặc trưng, các tín hiệu (Signals) hướng dẫn nhà đầu tư điều chỉnh vị thế đối với cổ phiếu Ở mức độ cao hơn (được sử dụng trong thời gian gần đây), phân tích kỹ thuật xét giá giá cổ phiếu và quá trình diễn biến là quá trình ngẫu nhiên Sử dụng công cụ Giải tích ngẫu nhiên, Kinh tế lượng để phân tích, kiểm chứng và ước lượng quá trình giá. Phương pháp phân tích kỹ thuật không quan tâm tới các yếu tố cơ bản phía sau giá cổ phiếu, chỉ quan tâm tới bản thân giá cổ phiếu và sử dụng các phương pháp phân tích mang tính “kỹ thuật” nên được goi là “phân tích kỹ thuật”.

II LÝ THUYẾT CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU

Trong phần này, tác giả xin phép trình bày ngắn gọn tổng quát các mô hình dựa trên các tài liệu tham khảo: “ Các mô hình phân tích và định giá tài sản tài chính – PGS.TS Hoàng Đình Tuấn”, “ Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính – GS.TS Nguyễn Quang Dong”.

1 MÔ HÌNH CÂY NHỊ PHÂN – MÔ HÌNH COX – ROSS - RUBINSTEIN

Cho S0 là giá cổ phiếu tại thời điểm t=0 (thời điểm đầu chu kỳ khảo sát) Chu kỳ khảo sát [0,T] được chia làm n khoảng thời gian với độ dài ΔYt khá nhỏ.

Ký hiệu S1, S2,…, Sn là giá cổ phiếu tại các thời điểm t, 2t,…, nt.

Giả thiết về quy luật diễn biến giá cổ phiếu (động thái giá):

Tại các thời điểm tiếp theo có hai khả năng có thể xảy ra đối với giá cổ phiếu:

 Với xác suất p (p > 0), giá sẽ tăng theo hệ số u (u > 1)

 Với xác suất (1- p), giá sẽ giảm theo hệ số d (0 < d < 1) và diễn biến xảy ra tại các thời điểm độc lập với nhau.

Ta sẽ gọi quy luật trên là “quy luật nhị phân” với xác suất p.

1.2 Mô hình cây nhị phân

Với n = 1,2,… ta có mô hình cây nhị phân của giá cổ phiếu n – giai đoạn tương ứng. a Mô hình cây nhị phân một giai đoạn

Với giá cổ phiếu đầu chu kỳ là S0, ta có:

 b Mô hình cây nhị phân hai giai đoạn

Với giá cổ phiếu đầu chu kỳ là S0, ta có:

Theo quy luật nhị phân, ta có:

Suy ra, động thái giá cổ phiếu theo mô hình cây nhị phân hai giai đoạn: c Mô hình cây nhị phân n giai đoạn

Một cách tổng quát, ta có mô hình cây nhị phân n giai đoạn đối với giá cổ phiếu như sau:

Phân phối xác suất của Sn có dạng:

Mức giá (u i d (n-i) S0) ứng với trường hợp: trong n giai đoạn, giá cổ phiếu có i giai đoạn tăng và (n-i) giai đoạn giảm.

Có thể xem phân phối xác suất của Sn tương ứng với n phép thử Bernoulli với hai kết cục: giá tăng, giá giảm do đó thuộc lớp phân bố nhị thức B(n, p) với các giá trị có thể có là u i d (n-i) S0 (i = 0n).

S duS xác suâ t p p d S xác suâ t p

1.3 Ước lượng các tham số của mô hình

Mô hình có 3 tham số: u, d, p Để có thẻ mô phỏng quỹ đạo giá ta cần ước lượng các tham số này. a) Ước lượng đơn giản từ số liệu giá cổ phiếu trên thị trường

Ta có thể ước lượng các tham số u, d và p của mô hình cây nhị phân theo cách đơn giản sau:

 Thu thập số liệu về giá đóng cửa mỗi phiên giao dịch của cổ phiếu trong một chu kỳ (thường lấy số liệu của một năm gần nhất).

 Chọn ngẫu nhiên một số chu kỳ con trong chu kỳ trên.

 Tính số phiên giao dịch giá tăng và tính tỷ lệ số phiên này so với tổng số phiên trong chu kỳ con Ước lượng p (xác suất giá cổ phiếu tăng sau mỗi phiên) bằng trung bình các tỷ lệ trên.

 Tính tỷ lệ tăng, giảm giá trung bình ứng với các chu kỳ con: gu, gd và ước lượng: u = (1+gu), d = (1 – gd) b) Ước lượng từ các tham số của lợi suất cổ phiếu

Nếu ước lượng được lợi suất kỳ vọng (μ) và phương sai (σ 2 ) của cổ phiếu, ta có thể ước lượng các tham số u, d, p của mô hình cây nhị phân thông qua công thức:

Hai phương trình, ba ẩn số, vì vậy để giải, ta có thể cho một trong ba ẩn số giá trị bất kỳ thỏa mãn điều kiện: u > 1; 1 > p > 0; 1 > d > 0;

Cox – Ross – Rubinstein đưa ra các lời giải xấp xỉ như sau:

 , d= 1/u và ( r là lãi suất phi rủi ro)

2 MÔ HÌNH PHỤC HỒI TRUNG BÌNH

2.1 Mô hình a Dạng liên tục của mô hình

Xét quá trình loga giá cổ phiếu {Xt} Nếu động thái của quá trình được mô tả bởi phương trình vi phân ngẫu nhiên: với ,  và  là các hằng số thì quá trình loga giá gọi là “quá trình phục hồi trung bình” :mức (giá trị) cân bằng, : độ dao động và : tốc độ phục hồi của quá trình. b Dạng rời rạc của mô hình

Ta có dạng rời rạc của mô hình như sau:

Hoặc: trong đó v t  NID( 0, σ v 2 ) và c Các dạng mở rộng của quá trình

ỨNG DỤNG CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU

MÔ HÌNH CÂY NHỊ PHÂN – COX ROSS - RUBINSTEIN

Ta tiến hành dự báo giá cổ phiếu BBC - Công ty cổ phần bánh kẹo BiBiCa Phạm vi số liệu : Từ 02/01/2007 đến 14/08/2007 (150 quan sát) và dự báo cho 5 phiên tiếp theo từ 15/08/2007 đến 21/08/2007.

Quá trình ước lượng các tham số của mô hình như sau :

 Trường hợp 1: Ước lượng đơn giản từ quá trình thống kê giá cổ phiếu qua từng phiên.

Ta chọn ngẫu nhiên 3 chu kỳ con như sau :

+ Toàn bộ 150 phiên Ở mỗi chu kỳ con như trên, ta sẽ tính toán được các tỉ lệ : tỉ lệ phiên tăng, giảm giá, tỉ lệ tăng giá trung bình và tỉ lệ giảm giá trung bình.

- Tỉ lệ phiên tăng giá = Số phiên tăng giá trong kỳ / Tổng số phiên trong kỳ

- Tỉ lệ tăng giá = (Giá phiên sau – Giá phiên trước)/ Giá phiên trước

- Tỉ lệ giảm giá = |Giá phiên sau – Giá phiên trước|/ Giá phiên trước

Sau khi tính toán, ta thu được các kết quả thống kê như sau :

Bảng 1: Kết quả tỷ lệ phiên tăng/giảm của cổ phiếu BBC.

Mẫu Tỉ lệ phiên tăng

Tỉ lệ tăng giá TB

Tỉ lệ giảm giá TB

Từ đó, ta ước lượng được các tham số: p u d

0.47 1.016571139 0.989818928 Dựa vào công thức dự báo lợi suất :

Ta thu được bảng kết quả dự báo giá cổ phiếu BBC: (với giá thời điểm gốc dự báo là 73 nghìn đông – giá ngày 14/08/2007).

Bảng 2: Kết quả dự báo giá cổ phiếu BBC bằng mô hình cây nhị phân (TH1)

Ngày P thực tế r dự báo P dự báo Sai lệch

Trường hợp 2: Ước lượng các tham số của mô hình cây nhị phân thông qua các tham số của chuỗi lợi suất cổ phiếu

Sử dụng công cụ Eviews, cũng với chuỗi số liệu 150 quan sát giá cổ phiếu BBC, ta thống kê mô tả cho chuỗi lợi suất cổ phiếu BBC (với lợi suất được tính theo công thức: rt+1 = (Pt+1 – Pt)/Pt ) được kết quả như sau:

Hình 11: Mô tả thống kê chuỗi lợi suất cổ phiếu BBC

Dựa vào lời giải xấp xỉ của Cox – Ross – Rubinstein, ta ước lượng được các hệ số của mô hình thông qua μ và σ như sau:

Với các tham số p,u,d tính toán được, ta có kết quả dự báo cho 5 phiên tiếp theo như sau:

Bảng 3: Kết quả dự báo giá cổ phiếu BBC bằng mô hình cây nhị phân (TH2)

Ngày P thực tế P dự báo Sai lệch

Nhìn vào cả 2 bảng kết quả dự báo trong 2 trường hợp, ta thấy giá dự báo và giá thực tế có mức sai lệch tương đối nhỏ ( từ 0.23% đến 1.17%) Ở phiên giao dịch ngày 15/08/2007, mô hình đã dự báo rất sát khi đưa ra kết quả giá dự báo là 73.170vnđ và 72.80vnđ, trong khi giá thực tế là 73000vnđ Với mẫu số liệu này, mô hình thể hiện khả năng dự báo rất tốt trong ngắn hạn Tuy nhiên, khi tác giả tiến hành dự báo xa hơn thì mức độ sai lệch đã lớn dần Điều này tương đối hợp lý, được giải thích bởi một số lý do sau:

+ Đầu tiên và quan trọng nhất, đó là giả thiết về thị trường Thị trường chứng khoán nước ta chưa hiệu quả Điều này được thể hiện ở chỗ: thông tin chưa thực sự u e  1/n

   được phản ánh vào giá, đôi khi giá cổ phiếu còn bị thao túng bởi các nhà đầu tư lớn tham gia trên thị trường.

+ Thứ 2, đó là khả năng đứng giá của cổ phiếu Mô hình mới chỉ đề cập đến với giải thiết có 2 khả năng tăng hoặc giảm giá có thể xảy ra với giá cổ phiếu Trên thực tế, giá cổ phiếu có thể không thay đổi giữa các phiên giao dịch (đứng giá) Do đó, mô hình chưa phản ánh được hết các tình huống có thể xảy ra với giá cổ phiếu.

+ Thứ 3, theo quan điểm cá nhân, tôi cho rằng mô hình này chỉ phù hợp để dự báo trong giai đoạn thị trường ổn định Với giai đoạn thị trường “lên” “xuống” thất thường và bị ảnh hưởng nhiều bởi các nguồn thông tin “nhiễu”, kết quả dự báo là vô nghĩa.

MÔ HÌNH PHỤC HỒI TRUNG BÌNH

Với mô hình phục hồi trung bình, ta sử dụng mẫu số liệu 250 quan sát giá cổ phiếu ITA-CTCP đầu tư-công nghiệp Tân Tạo từ ngày 02/01/2007 đến ngày 10/01/2008 Ta tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi loga giá cổ phiếu ITA – LnITA

 Lập mô hình kinh tế lượng: ΔLnITALnITA t = β 0 + β 1 LnITA t-1 + ν t (*)

Kiểm định nghiệm đơn vị cho ta kết quả thống kê DF như sau:

Bảng 4: Kiểm định tính dừng chuỗi lnITA

ADF Test Statistic -4.558715 1% Critical Value* -3.4582

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 249 after adjusting endpoints

Ta thấy |τqs| = 4.558715 > |τ1%| = 3.4582, nên chuỗi LnITA là chuỗi dừng tại mức ý nghĩa 1% Suy ra chuỗi LnITA là quá trình phục hồi trung bình.

2 Ước lượng các tham số của quá trình

Hồi quy LnITA theo trễ bậc 1 của chính nó, được bảng kết quả:

Bảng 5: Kết quả ước lượng mô hình phục hồi trung bình chuỗi lnITA

ADF Test Statistic -4.558715 1% Critical Value* -3.4582

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 249 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LNITA(-1) -0.075797 0.016627 -4.558715 0.0000

R-squared 0.077608 Mean dependent var 0.001289 Adjusted R-squared 0.073873 S.D dependent var 0.025095 S.E of regression 0.024150 Akaike info criterion -4.601073 Sum squared resid 0.144055 Schwarz criterion -4.572821

Durbin-Watson stat 1.995550 Prob(F-statistic) 0.000008

Ta tính được các kết quả ước lượng như bảng sau:

Bảng 6: Kết quả ước lượng tham số - mô hình phục hồi trung bình

Tốc độ phục hồi ITA 0,0788235 Bán thời gian HITA 8.79366 Độ dao động ITA 2,5078%

Suy ra mức giá cân bằng của cổ phiếu ITA: = 136.287đ. Nhận xét:

Tốc độ phục hồi của cổ phiếu ITA trong giai đoạn nghiên cứu này là tương đối nhanh (0.0788235) Bán thời gian H chỉ khoảng 9 có nghĩa là trung bình chỉ mất

S  Exp X khoảng 9 phiên, giá cổ phiếu ITA sẽ thay đổi một nửa mức chênh lệch so với giá cân bằng

Trên thực tế, ngày 03/01/2008, giá cổ phiếu ITA là 122.000đ, so với mức trung bình thì giá này thấp hơn giá cân bằng khoảng 14.000đ Một nửa mức chênh lệch này là 7.000đ Vào ngày 16/01/2008, tức là sau 9 phiên giao dịch, giá cổ phiếuITA tăng lên thành 128.000, xấp xỉ bằng mức (122.000+7000)đ Từ đó cho thấy ước lượng và dự báo theo mô hình phục hồi trung bình cho giá cổ phiếu ITA trong giai đoạn này là khá đáng tin cậy và chuẩn xác.

MÔ HÌNH ARIMA

Số liệu được dùng để xây dựng mô hình ARIMA là chuỗi giá đóng cửa của cổ phiếu HPG – CTCP tập đoàn Hòa Phát từ ngày 02/01/2007 đến 13/01/2010 (bao gồm 761 quan sát).

Hình 12: Đồ thị chuỗi lợi suất cổ phiếu HPG từ ngày 02/01/2007 đến 13/01/2010

Kiểm định tính dừng của chuỗi bằng kiểm định Dickey – Fuller:

Bảng 7: Kiểm định tính dừng chuỗi LsHPG

ADF Test Statistic -23.47666 1% Critical Value* -3.4416

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 759 after adjusting endpoints

Ta thấy |τqs| = 23.47666> |τ1%| = 3.4416, suy ra chuỗi HPG là chuỗi dừng tại mức ý nghĩa 1% Như vậy, mô hình có hệ số d = 0.

Ta đi xem xét lược đồ tương quan của chuỗi LsHPG:

Hình 13: Lược đồ tương quan của chuỗi LsHPG

Quan sát lược đồ tương quan, ta xác định được hệ số p = 1 của mô hình ARIMA cho chuỗi LsHPG Ta đi ước lượng mô hình ARIMA(1,0,0).

Bảng 8: Kết quả ước lượng mô hình ARIMA(1,0,0) cho chuỗi LsHPG

Included observations: 759 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.025316 Mean dependent var -0.001026Adjusted R-squared 0.024029 S.D dependent var 0.030351S.E of regression 0.029985 Akaike info criterion -4.173639Sum squared resid 0.680598 Schwarz criterion -4.161433Log likelihood 1585.896 F-statistic 19.66218Durbin-Watson stat 2.001427 Prob(F-statistic) 0.000011Inverted AR Roots 16

Kiểm tra lược đồ tương quan của chuỗi phần dư et của mô hình:

Hình 14: Lược đồ tương quan chuỗi phần dư e t mô hình ARIMA(1,0,0) của chuỗi LsHPG

Lược đồ tương quan cho thấy chuỗi phần dư et của mô hình là nhiễu trắng. Nên mô hình hồi quy trên là tốt.

Tiến hành dự báo lợi suất cổ phiếu HPG 5 phiên tiếp theo, sau đó tính toán giá dự báo của cổ phiếu, ta được bảng kết quả sau:

Ngày Lợi suất dự báo P dự báo P thực tế Sai lệch

Ta thấy mức sai lệch giữa giá thực tế và giá dự báo được từ mô hình là quá lớn Vì vậy, không nên dùng mô hình ARIMA để dự báo cho động thái giá cổ phiếuHPG trong thời gian này.

Mô hình ARCH – GARCH

Số liệu được sử dụng để ước lượng mô hình GARCH là chuỗi giá đóng cửa của cổ phiếu PVS – Tổng CTCP dịch vụ kỹ thuật dầu khí Việt Nam từ ngày 20/09/2007 đến ngày 23/11/2010 (bao gồm 794 quan sát).

Quá trình ước lượng mô hình như sau:

Bước 1: Kiểm định tính dừng chuỗi lợi suất cổ phiếu PVS

Bảng 9: Kiểm định tính dừng chuỗi LsPVS

ADF Test Statistic -22.79504 1% Critical Value* -3.4412

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 792 after adjusting endpoints

Ta thấy |τqs| = 22.79504> |τ1%| = 3.4412, suy ra chuỗi LsPVS là dừng tại mức ý nghĩa 1%.

Bước 2: Ước lượng mô hình ARMA cho chuỗi LsPVS

Ta xem xét lược đồ tương quan chuỗi LsPVS

Hình 15: Lược đồ tương quan chuỗi Ls PVS

Quan sát lược đồ tương quan trên, ta có thể xác định mô hình ARMA cho chuỗi LsPVS là mô hình ARIMA(1,0,0).

Tiến hành hồi quy mô hình ARIMA(1,0,0), kiểm tra chuỗi phần dư et của mô hình, ta được lược đồ tương quan của et như sau:

Hình 16: Lược đồ tương quan chuỗi phần dư e t mô hình ARIMA(1,0,0) của

Suy ra, et là nhiễu trắng.

Tiếp tục quan sát chuỗi bình phương phần dư et 2 của mô hình

Hình 17: Lược đồ tương quan chuỗi e t 2 mô hình ARIMA(1,0,0) của LsPVS

Dựa vào hình vẽ lược đồ tương quan của chuỗi bình phương phần dư et 2 ta nhận thấy có tồn tại ARCH và GARCH Bậc m, s của mô hình GARCH trong trường hợp này có thể nhận các giá trị sau: m = 1, s = 1.

Ta đi ước lượng mô hình GARCH(1,1), thu được kết quả như sau:

Bảng 10: Kết quả ước lượng mô hình GARCH(1,1) chuỗi LsPVS

Included observations: 792 after adjusting endpoints

Coefficient Std Error z-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.036190 S.D dependent var 0.035988 S.E of regression 0.035331 Akaike info criterion -4.119211 Sum squared resid 0.982373 Schwarz criterion -4.089700

Durbin-Watson stat 2.030332 Prob(F-statistic) 0.000001Inverted AR Roots 25

Thấy, các hệ số của mô hình đều không âm và có ý nghĩa thống kê nên mô hình thuộc dạng GARCH(1,1)

Ta tiếp tục kiểm tra xem mô hình có thuộc dạng IGARCH, GARCH-M, TGARCH, EGARCH hay không?

Các kết quả ước lượng như sau:

Bảng 11: Kiểm định Wald test

Với cặp giả thiết: H0: C(4)+C(5)=1 hay Mô hình thuộc dạng IGARCH

H1: C(4)+C(5)#1 hay Mô hình thuộc dạng GARCH(1,1)

Từ bảng kiểm định Wald test, ta thấy: Hệ số Prob= 0.046225