Chuyên đề thực tập: Ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo giá một số cổ phiếu ngành bất động sản Việt Nam

Chuyên đề tốt nghiệp chuyên ngành Toán Kinh tếvì thế bằng những giác quan thông thường nhà đầu tư khó có khả năng phân biệtđược chứng khoán đó có đảm bảo yêu cầu về mặt pháp lý cũng như

Trang 1

TRUONG ĐẠI HỌC KINH TE QUOC DAN

KHOA TOAN KINH TE

CHUYEN DE THUC TAP Chuyên ngành Toán Kinh Tế

Dé tài:

Sinh vién thuc hién : Tran Thanh Tùng

Mã sinh viên : 11185438

Lop : Toán kinh tế 60

Giảng viên hướng dẫn : ThS Hoàng Bích Phuong

Hà Nội, 5/2022

Trang 2

Chuyên đề tốt nghiệp chuyên ngành Toán Kinh tế

LOI CAM ONBang tat cả sự chân thành và tình cảm của minh, cho phép em được bày tỏ lòng biết ơnđến tất cả các thầy, cô đã tạo điều kiện hỗ trợ và giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập

và nghiên cứu đê tài này trong suôt 4 năm qua.

Em xin được gửi những lời cảm ơn sâu sắc nhất đến các thầy, cô Khoa Toán Kinh Tế

đã luôn truyền đạt những kiến thức quý báu cho chúng em trong suốt thời gian theo học tạitrường Đặc biệt là cô ThS Hoàng Bích Phương người đã tận tình trực tiếp giúp đỡ, hướngdẫn em đề thực hiện tốt được chuyên đề này

Với điều kiện về kiến thức và kinh nghiệm thực tế còn nhiều khiếm khuyết nên có thểbài chuyên đề này không thê tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong muốn nhận đượcnhững ý kiến của các thay, cô dé bài làm hoàn thiện hơn Điều sau cùng em xin chúc cácthầy, cô luôn mạnh khoẻ và ngày càng có nhiều thành tựu đóng góp cho Giáo Dục Em xin

chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 12 thang 5 năm 2022

Sinh viên thực hiện

Trần Thanh Tùng

Trần Thanh Tùng - 11185438 Trang 2

Trang 3

MỤC LỤC

LOI CẢM ƠN 522222 E1E211221211271211271211T121111 T11 T1 T1 1 T1 1 1g 2

MỤC LỤC - 2-56 S2 <E112E12112112112111111 11111 T1 T11 1 11 1 HH1 nên 3

DANH MỤC CÁC TU VIET TẮTT 2-2 2+E£+EE+EEE+EE£EEEEEEtEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErEkrrkrrrkee 5

DANH MỤC BANG BIEU, HÌNH V - 2-52 SSSEEE2E2E2E1221221221271 212121 crxe 6

MỞ ĐẦU 5-5 5< E2E211211271211211271 1111111211111 .11 112110111 111111111111.11 T111 7

1 Lí do chọn đề tài - 65s St St C21211 2112112111121171 11 111112112111111 1111111 ye 7

2 Mục tiêu nghién CỨU - 5 G1 E109 TH nh 7

3 Đối tượng và phạm vi nghiên CỨu ¿- 2 ©52+++2+£+Ek+EE£+EEtEEE£EEzEEerxezrxrrxerrxee 8

4 Phương pháp nghiÊn CỨU -.- - G512 1E32111 1193119 11H TH HH ng 8

5 Số liệu nghiên CỨU :- ¿+ +E£+E£+EE+EE£EE£EEEEEEEEEEEEEEEEE2117112112111111 11111111 xe 8

6 Kết cấu đề tab eee eeccccccccssessessessessessessessessussusssssusssessessessessessessessessussussussueesesseeseeseeses 8

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÍ THUYÉT VE CHUNG KHOAN VÀ THI TRUONG CHUNGKHOAN 9

1.1 Chung khoán và thi trường chứng khoán - 5+ + £++EsskEsseeeseersse 9

2.1 Cac bước thực hiện quá trình dự báO - + ++ + *+xEskEerksrrrersrrrke 18

2.2 Các thống kê đo độ chính xác của dự báo - -++<< << ++++++seeeeseeeees 202.3 Một số van đề đối với chuỗi thời gian - 2 2 2+2<+2E£Ee£EezEezEerkerrerreee 202.4 Quá trình tự hồi quy (AR), trung bình trượt (MA) và các mô hình tự hồi quy tích

hợp trung bình trượt (ARRMA) - 5c 22311 1 12 111119 11111911111 HT HH Hư nrệt 21

2.4.1 Quá trình tự hồi quy (AR- Autoregressive) cccsccsssesssessseessessseesseesseeesseeees 21

2.4.2 Mô hình trung bình trượt (MA) 5c S S2 k Set 22 2.4.3 Mô hình ARIMA và phương pháp Box-Jenkins ‹ s<+-<++s++ 22

CHƯƠNG3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA VÀO DU BAO GIÁ CO PHIÉU VHM,

NVL 26

3.1 Thuc trang thị trường bất động sản của Việt Nam -c-S+c + 26

Tran Thanh Tùng - 11185438 Trang 3

Trang 4

3.1.1 Quá trình hình thành và phát triỀn ¿¿- ++++x++z++tx++zx+rx+zzxerse+ 26

3.1.2 Chu kì của thị trường bất động sản -©2+++E£+xtzEeerxerreerxerrxee 27

3.1.3 Cổ phiếu VHM và cô phiếu NVI, -2- 2 2+E+£E+£E2E2EE2EEEEE2EErrkrrkeei 283.2 Xây dựng mô hình ARIMA cho một số chuỗi giá cô phiếu ngành bat động sản 30

3.2.1 Mô tả dit liệu nghiên cứu -2¿- 2¿©22++2++2EE++EEEEEEEEEEEEEEECEEErrrkrerkrerkrerked 30

3.2.2 Kết quả dự báo mô hình ARIMA đối với chuỗi VHM : 32

3.2.3 Kết quả dự báo mô hình ARIMA đối với chuỗi NVL . -5¿©55+: 383.3 Kết luận 22c22k 2 2 E21 22122112711112112112121101211 1e 44

TAI LIEU THAM KHAO n Ô 45

PHU LUC ooeeccsssssesssessesssessusssessusssecsusesecsnsssessusssesssessessuessesssessusssessusssecsusssecasessessuessessseeseseed 46

Tran Thanh Ting - 11185438 Trang 4

Trang 5

DANH MỤC CAC TỪ VIET TAT

AR Tự hồi quy

MA Trung bình trượt

ARIMA Tự hồi quy tích hợp trung bình trượt

ACF Ham tự tương quan

PACF Hàm tự tương quan riêng phầnBĐS Bat động sản

Trang 6

DANH MỤC BANG BIEU, HINH VE

Danh muc bang biéu:

Bang 3.1 Bảng tong hợp các chỉ số lựa chon mô hình chuỗi lợi suất VHM 34Bang 3.2 Dữ liệu dự báo sau 10 ngày của chuỗi VHM bằng mô hình ARIMA(12,0,5) 37Bang 3.3 Kết quả dự báo mô hình giá chuỗi cổ phiếu NVL và giá trị thực tế 43

Danh mục hình vẽ:

Hình 3.1 Vòng tròn khép kín của thị trường BĐS Việt Nam - «++s << +2 28

Hình 3.2 Top 10 chủ đầu tư và phát triển bat động sản uy tín năm 2022 29

Hình 3.3 Đồ thị chuỗi giá cổ phiếu WHM -2- 2-22 2E2E2E2E2221221221221 2x 2x 30Hình 3.4 Đồ thị chuỗi giá cổ phiếu IN VI ¿22 2© £+S£+EE+EE+EE£EEEEEEEEEEErrErrerrerreee 31

Hình 3.5 Đồ thị chuỗi lợi suất cổ phiếu VHM 2-2 2SE+E+£E+EECEECEEcErrerreee 32Hình 3.6 Kết quả kiêm định Dickey-Fuller cho chuỗi lợi suất VHM - 33Hình 3.7 Đồ thị ACF cho chuỗi lợi suất VHM 2 22-©2+©+22+t2zxvzrxrzrxsrxree 33

Hình 3.8 Đồ thị PACF cho chuỗi lợi suất VHM 2 2¿22¿©5222+2s++zxvzxezzxezes 34

Hình 3.9 Kết quả ước lượng hệ số cho mô hình ARIMA(12,0,5) -. -2- 2-5: 35Hình 3.10 Kết quả kiểm định cho thay phan dư của mô hình là nhiễu trăng 36Hình 3.11 Kiểm định nghiệm ơn VỊ, - + 111k SH HH HH Hư, 36Hình 3.12 Kết qua dự báo mô hình giá chuỗi cổ phiếu VHM sau 10 ngày 37Hình 3.13 Đồ thị chuỗi lợi suất cổ phiếu N'VIL, 2¿ 5£ ©5£+E£+E£+EE+EE+EE+Eerxerxees 38Hình 3.14 Kết quả kiểm định Dickey-Fuller cho chuỗi lợi suất NVIL - 39Hình 3.15 Đồ thị ACF cho chuỗi lợi suất N'VL -2¿- 2 52©2++2x+2zxt£x+zzxerxrzrxeres 39Hình 3.16 Đồ thị PACF cho chuỗi lợi suất NVL -2-©5¿©2+25+22++£xzzxerxezrxeres 40Hình 3.17 Kết quả ước lượng hệ số cho mô hình ARIMA(1,0, l) -5-5z-: AlHình 3.18 Kết quả kiêm định tinh nhiễu trang của phan dư -. -¿- ¿522 41Hình 3.19 Kết quả kiểm định nghiệm đơn Vi ccccccsccssesssessesssesstessesstessessessesssessessseesees 42Hình 3.20 Kết quả dự báo mô hình giá chuỗi cô phiếu NVL sau 10 ngày 43

Trang 7

MỞ DAU

1 Lí do chọn đề tài

Thị trường chứng khoán Việt Nam bắt đầu từ đầu năm 2000 và ngày càng thu hút nhiều

các nhà đầu tư từ các nhà đầu tư cá nhân nhỏ lẻ, cho đến các nhà đầu tư chuyên nghiệp,

các tô chức Ở nhiều quốc gia trên thế giới, TTCK là một vai trò không thé thiếu trong hệthong kinh tế Nó được ví như “xương song’ của kinh tế mỗi nước Ngoài các kênh vayvốn, thu hút vốn đầu tư truyền thống như vay vốn ngân hàng, nhà nước thì TTCK là

kênh thu hút vốn dau tư lớn cho các doanh nghiệp Vì vậy giá cô phiếu, chỉ số chứng

khoán là một những thông tin quan trọng hết sức quan trọng khiến cho nhà đầu tư, nhà

quan lí hết sức quan tâm Chính vi lí do như vậy việc dự đoán, dự báo được giá cổ phiếu

và các CSCK là cực kì quan trọng Tuy nhiên đây là một việc tiềm ấn rất nhiều rủi ro bởinhà đầu tư không phải ai cũng có thé dự báo được một cách chính xác giá cổ phiếu sẽ nhưthế nào trong tương lai Vì vậy dự đoán đúng sự biến động của giá cô phiếu để có đượcđịnh hướng và chiến lược nhằm phục vụ cho công việc kinh doanh của các cá nhân, tôchức hay hoạch định chiến lược của một quốc gia đã làm cho các nhà kinh tế lượng tài

chính trong và ngoài nước đặc biệt quan tâm đên.

Ở TTCK Việt Nam, giá của một loại cô phiếu thuộc một lĩnh vực kinh doanh bat kì khi có

sự biến động có thé kéo theo sự biến động của hệ thống các cổ phiếu khác không chỉ tronglĩnh vực của mình mà còn ảnh hưởng cả đến các nghành khác Vì những lí do đó việc dựbáo sự tăng hay giảm của giá cổ phiếu không những phản ánh sự thay đổi của công ty màcòn có thé giúp ích cho các nhà đầu tư, nhà quản lí nhận biết chiều hướng biến động dédựa vào đó có thé đưa ra quyết định đúng dan

2 Mục tiêu nghiên cứu

Tập trung nghiên cứu vào đánh giá cô phiếu các doanh nghiệp ngành bat động sản, cụ thé

`

là:

e Nghiên cứu chiều hướng vận động và giải thích cho sự thay đổi của giá cô phiếu

e Dự đoán được giá trong ngắn hạn

Trang 8

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu hướng đến là chuỗi thời gian giá c6 phiếu một số doanh nghiệp ngànhbất động sản từ khi lên sàn đến nay

4 Phương pháp nghiên cứu

e Phương pháp nghiên cứu định tinh: Tóm tắt lý thuyết về chứng khoán và đặc điểm

thị tường BĐS

e Phương pháp nghiên cứu định lượng: xây dựng mô hình ARIMA cho các chuỗi giá

cổ phiếu

5 Số liệu nghiên cứu

e Số liệu được tìm từ website: cophieu68.com, vietstock.com

e Công cu xử lí sô liệu: Phan mêm eviews và excel

6 Kết cấu đề tài

Đề tài lần này gồm 3 phần chính:

e Chương 1: Cơ sở lí thuyết về chứng khoán

e_ Chương 2: Phương pháp dự báo chuỗi thời gian và mô hình ARIMA

e Chương 3: Ứng dụng mô hình ARIMA vào dự báo giá cô phiếu VHM, NVL

Trang 9

CHUONG 1 CƠ SỞ LÍ THUYÉT VE CHUNG KHOAN VA THỊ

hính thức khác nhau đó là những loại sau đây.

a) CP, trái phiếu, chứng chỉ quỹ

b) Quyền mua cổ phần, chứng quyền, quyền chọn mua, quyền chọn bán, hợp đồng tương

lai, nhóm chứng khoán hoặc CSCK

c) Hợp đồng góp vốn đầu tư;

d) Những chứng khoán khác mà Bộ Tài chính cho phép

Đặc điểm

e Tính thanh khoản: là sự có thé chuyền đổi dé dang chứng khoán đó sang tiền mặt

e Tính sinh lời: Được thể hiện ở sự thu lời của nhà đầu tư, được sinh ra từ việc gia

tăng giá chứng khoán trên thị trường hoặc là những khoản lãi được trả theo cô tứcmỗi năm

e Tính rủi ro: đây là một trong những đặc điểm rất đặc trưng và hap dẫn nhất, trong

quá trình thương mại diễn ra, giá của chứng khoán giảm hoặc mat hoàn toàn thì đó

Trang 10

giữa người nắm giữ nó với chủ thể phát hành ra nó và nó có thế được chuyền đổi, chuyển

nhượng, mua bán.

1.1.2 Thị trường chứng khoán

e Khái niệm: Là chỗ dé diễn ra các hoạt động như phát hành, giao dich mua bán chứng

khoán Việc khi người mua sẽ mua được chứng khoán lần đầu từ những người pháthành chứng khoán thì đó là thị trường sơ cấp còn ở thị trường thứ cấp thì sẽ có sự

trao déi mua đi bán lại các chứng khoán đã được phát hành từ thị trường sơ cấp

e TTCK là một bộ phận của thị trường tài chính, là chỗ mà diễn ra quá trình phát hành,

mua bán các chứng khoán, đó là các chứng khoán nợ và chứng khoán vốn Nền sản

xuất và lưu thông phát triển bậc cao hơn đó là TTCK

e TTCK là nơi trao đổi các chứng khoán TTCK giúp những người có nhu cầu về vốn

sẽ huy động được vốn còn người có vốn sẽ chuyển được vốn của mình thành vốnđầu tư Vì thế, TTCK còn được gọi là thị trường vốn

Đây là một phan rất quan trọng của thị trường vốn, nhằm mục đích có thé thu thập đượcnhững nguồn vốn tiết kiệm nhỏ lẻ trong xã hội tập trung thành nguồn vốn lớn tài trợ chodoanh nghiệp, các tô chức kinh tế dé phát trién

1.1.2.1 Đặc điềm của TTCKe_ Thứ nhất, các hàng hoá trên TTCK đó là các loại gồm: cô phiếu, trái phiếu, chứng

chỉ quỹ đầu tư, chứng khoán phái sinh Chứng khoán rất khác biệt so với những

hàng hóa thông thường, nó không có những tính năng, tác dụng riêng như các hàng

hóa khác, nó là những công cụ chuyên tải giá trị Điều chúng ta cần quan tâm khi

nghiên cứu, phân tích, đó là: chứng khoán đó thật hay giả, khả năng sinh lợi và rủi

ro tiềm ân thế nào, khả năng thanh khoản ra saoe_ Thứ hai, việc trao đổi vốn từ người cung sang người cầu trên TTCK sơ cấp được

thực hiện chủ yếu bởi cơ chế tài chính trực tiếp

e Thứ ba, Nhiều bộ phận thị trường sẽ cấu thành nên TTCK, trong đó TTCK tập trung

là bộ phận quan trọng Do những hàng hóa này là những công cụ chuyền tải giá trị

Trang 11

vì thế bằng những giác quan thông thường nhà đầu tư khó có khả năng phân biệtđược chứng khoán đó có đảm bảo yêu cầu về mặt pháp lý cũng như chất lượng củachúng Do đó, dé bảo vệ những quyền lợi chính đáng cho các nhà đầu tư, đảm bảo

TTCK hoạt động đúng pháp luật, công bằng, công khai và hiệu quả, luật pháp các

nước thường quy định hoạt động mua bán chứng khoán trên các thị trường có tổchức phải thông qua các trung gian, đó là những nhà môi giới đã được cấp phép,

mọi giao dịch sẽ được thông qua các nhà môi giới chứng khoán

e Thứ tu, TTCK giống như là một thị trường cạnh tranh hoàn hảo, trong đó bộ phận

trung tâm sẽ là TTCK tập trung Trong thị trường này, tất cả những giao dịch mua

và bán đều sẽ tuân theo nguyên tắc hoạt động của thị trường, sẽ không có sự áp đặtgiá nào cả trên TTCK Giá chứng khoán được xác định dựa trên quan hệ cung cầucủa thị trường và phản ánh các thông tin có liên quan đến chứng khoán

e Thứ năm, TTCK gần như là một thị trường liên tục Các chứng khoán sẽ được phát

hành lần đầu trên thị trường sơ cấp rồi sau đó nó có thé được mua đi bán lại nhiềulần trên thị trường thứ cấp TTCK đảm bảo cho những người đầu tư rằng họ có thể

chuyên các chứng khoán của họ năm gift thành tiên bat cứ lúc nào họ muôn

Đó là các đặc điểm co ban của TTCK Các đặc tính này nhằm dé phân biệt dé dang

được sự khác nhau giữa TTCK với các thị trường khác ngoài ra TTCK có những sức hút

rất lớn đặc biệt đối với các tổ chức phát hành, nha đầu tư và kinh doanh chứng khoán Đặcbiệt đối với các tổ chức phát hành, TTCK là kênh huy động vốn trung và dài hạn rat tốt vàthuận lợi vì với đặc điểm TTCK là thị trường liên tục đã làm cho các nguồn vốn ngắn hạncủa nhà dau tư trở thành nguồn vốn dai hạn của tô chức phát hành

1.1.2.2 Các chủ thể tham gia TTCK

thực hiện huy động vốn thông qua TTCK Tổ chức phát hành chứng khoán là người

sẽ cung cấp hàng hóa cho thị trường và có trách nhiệm công bố các thông tin vềchứng khoán Các tổ chức được phát hành chứng khoán bao gồm: Chính phủ và cáccấp chính quyền địa phương, doanh nghiệp và công ty quản lí quỹ đầu tư

Trang 12

e Nhà dau tư chứng khoán: là những người bỏ tiền vào dé đầu tư chứng khoán nhằm

mục đích giúp họ thu được lợi nhuận Các nhà đầu tư chủ yếu là các tổ chức chuyênnghiệp như: nhà dau tư tổ chức, cá nhân, nhà đầu tư trong nước và nhà đầu tư nướcngoài Dựa vào chính sách quản lý nguồn vốn đầu tư nước ngoài của các quốc gia,trong mỗi thời kỳ nhất định mà số lượng các ngành va tỷ lệ tham gia dau tư cô phiếu,trái phiếu của các tổ chức chuyên nghiệp và các cá nhân trong và ngoài nước vàocác doanh nghiệp thuộc các ngành có thể khác nhau

e_ Người kinh doanh chứng khoán: là những tô chức như: CTCK, công ty quan lý

quỹ đầu tư và cá nhân hành nghề độc lập

¢ Người quản lý và giám sát thị trường: Mỗi quốc gia sẽ có chính sách phát triển thị

trường khác nhau do đó việc giám sát và quản lí TTCK được thực hiện bởi các cơ

quan khác nhau, thường sẽ là các cơ quan quản lí giám sát TTCK của chính phủ bao

gồm: Nhà nước (thường là các cơ quan chuyên về tài chính như UBCKNN, NHNN)

và các tô chức tự quản (Các sở giao dịch, Hiệp hội kinh doanh và các tô chức tự lập)

bao tính công bang minh bạch và thuận tiện, ngoài những chủ thé vừa được nêu trênthì cũng cần có sự giúp sức của các tổ chức hỗ trợ dịch vụ kinh doanh chứng khoánnhư: tổ chức lưu ký chứng khoán và thanh toán bù trừ, tổ chức phân tích chứngkhoán và đánh giá mức độ tín nhiệm chứng khoán, tổ chức cho vay dau tư, tổ chứckiểm toán, tổ chức cung cấp các thông tin về TTCK

1.1.2.3 Cơ cấu các thị trường lưu thông, phân bồ chứng khoánThị trường sơ cấp: Là thị trường sẽ chỉ phát hành chứng khoán mới và có vai trò tạo vốn

cho tô chức phát hành, giúp cho các nguồn vốn nhàn rỗi trong công chúng chuyên vào đầu

tu

Đặc diém của thi trường sơ cấp:

e O thị trường sơ cấp, chứng khoán là phương tiện huy động vốn của tổ chức phát

hành, là công cụ dau tư các nguôn tiên nhàn roi của nhà dau tư.

Trang 13

e Các tô chức phát hành sẽ là người bán chứng khoán lần đầu trên thị trường này

còn người mua thường sẽ là các nhà đầu tư

e Kết quả giao dịch trên sẽ giúp cho các tổ chức phát hành có thêm nhiều vốn đầu

tu

e Tính chất hoạt động của thị trường sơ cấp là không liên tục

Thị trường thứ cấp: Là địa điểm mà ở đó sẽ diễn ra các giao dịch như mua bán chứng khoán đã được phát hành trên thị trường sơ cấp TTCK thứ cấp giúp các nhà đầu tư chứng

khoán chuyển đổi quyền sở hữu chứng khoán một cách dễ dàng với nhau hơn Ở đây làmột bộ phận rất quan trọng của thị trường tài chính nhằm thực hiện các chức năng như giúptạo ra sự cân đối mới cho nền kinh tế, phân bô và điều tiết các nguồn vốn dau tư giữa cáchnghành, lĩnh vực một cách hợp lí, hiệu quả tránh gây lãng phí anh hưởng đến nền kinh tế

Đặc điểm cia thị trường thứ cấp:

e Trén thị trường này, chứng khoán chỉ thực hiện nhiệm vụ là công cu đầu tư mà

thôi, không tổn tại với mục đích là phương tiện huy động vốn đầu tu mới cho tô

chức phát hành

e Các nhà đầu tư, kinh doanh chứng khoán là những chủ thé chủ yếu giao dịch trên

thị trường này

e Khác với thị trường sơ cấp thi thị trường thứ cấp là thị trường liên tục

Hai thị trường trên có mối quan hệ chặt chẽ, gan bó với nhau, làm tiền đề cho sự phát triểncủa TTCK Thị trường sơ cấp tạo hàng hóa cho TTCK còn thị trường thứ cấp làm chochứng khoán có tính thanh khoản cao và đảm bảo cho sự phát triển ở sơ cấp

1.1.2.4 Chức năng của TTCK

TTCK được sinh ra dé thược hiện hai chức năng cơ bản đó là: tập trung huy động vốn đầu

tư và điều tiết các nguồn vốn trong nên kinh tế một cách nhanh chóng và hiệu quả và TTCKcòn là định chế tài chính quan trọng trong nền kinh tế thị trường của mỗi quốc gia

Trang 14

e Tập trung huy động vốn dau tư cho nền kinh tế: Thông qua các giao dịch trên được

thực hiện trên TTCK sơ cấp, các tổ chức phát hành sẽ huy động và thu được lượng

nguồn vốn tạm thời nhàn rỗi lớn trong khu vực dân cư, các tổ chức chính trị hay các

tô chức xã hội đê phát triên đầu tư mở rộng sản xuât

e Điều tiết các nguồn vốn trong nền kinh tế: TTCK thứ cấp nói riêng và TTCK nói

chúng đã tạo ra tính thanh khoản rất cao cho các loại chứng khoán được phân bétrong thị trường và ở thị trường này các nhà đầu tư có thê thoải mái có thể đầu tư,mua bán các loại chứng khoán hay đơn giản là chuyên đối các loại chứng khoán

thành tiền dé thu hồi vốn đầu tư một cách dé dàng

11.2.5 Vai tro cua TTCK

TTCK là kênh huy động, tập trung và luân chuyền vốn linh hoạt của nền kinh

tế

TTCK làm cho các doanh nghiệp kích thích cạnh tranh và nâng cao hiệu qua

sản xuấtTTCK làm cho các hình thức đầu tư và huy động vốn trong nền kinh tế trở nên

đa dạng và dễ dàng hơnTTCK có thé giúp cho các doanh nghiệp biết thực trạng mình dang ở đâu vàtương lai phát triển ra sao

TTCK còn giúp Nhà nước thực hiện các chức năng như điều tiết vĩ mô nền kinh

tế một cách hữu hiệu và nhanh chóng, hiệu quảTTCK làm cho nền kinh tế sớm hội nhập kinh tế quốc tế1.2 Chỉ số thị trường chứng khoán

Khái niệm: là chỉ sô được dùng đê phản ánh sự biên đôi của giá cô phiêu niêm yêt trên mộtTTCK nhất định tại một thời điểm so với thời điểm gốc Chỉ số giá chứng khoán cung cấp

cho các nhà đầu những thông tin cần thiết từ đó đánh giá, phân tích để đưa ra những quyếtđịnh đầu từ hợp lí

Trang 15

Chỉ số chứng khoán là thông tin vô giá không thé thiếu đối với các nhà đầu tư và phântích kinh tế, vì nó cho biết giá chứng khoán bình quân hiện tại so với giá bình quân thời kỳ

gốc

Muốn xây dựng một CSCK có 3 vấn đề cần giải quyết:

Thứ nhất, lựa chọn phương pháp Hiện nay có năm phương pháp để tính chỉ số giá chứng

khoán:

- Phuong pháp Passcher: là phương pháp tính chỉ số giá cổ phiếu thông dụng nhất

Chỉ số tính bằng phương pháp này là chỉ số giá bình quân gia quyền giá trị vớiquyền số là số lượng chứng khoán niêm yết thời kì tính toán Các chỉ sốKOSPI(Hàn Quốc), S&P500(Mỹ), FT-SE 100(Anh), TOPIX(Nhật), CAC(Pháp),VN-Index của nước ta đều áp dụng phương pháp này

- Phuong pháp Laspeyres: Chi số giá bình quân Laspeyres là chỉ số giá bình quân

gia quyền giá trị, lấy quyên số là số cổ phiếu niêm yết thời kì gốc Chỉ một số ítnước áp dụng phương pháp này, chăng hạn chỉ số FAZ, DAX của Đức

- _ Chỉ số giá bình quân Fisher: là chỉ số giá bình quân nhân giữa chỉ số giá Passcher

và chỉ số giá Laspeyres Về mặt lý luận có phương pháp này, nhưng trên thực tế

nó không được áp dụng ở bắt kì một quốc gia nào

- Phuong pháp số bình quân giản đơn: lấy tổng thị giá của chứng khoán chia cho số

chứng khoán tham gia tính toán Các chỉ số Dow Jones của Mỹ, Nikkei 225 củaNhật; MBI của Ý áp dụng phương pháp này

- Phuong pháp bình quân nhân giản đơn: chỉ nên dùng khi độ lệch chuẩn khá cao

Các chỉ số Value line(Mỹ), T-30(Anh) áp dụng phương pháp này

Thư hai, chon rô đại diện Rồ đại diện phải tiêu biểu, đại diện được cho tổng thé vì tínhchất các cô phiếu thường xuyên thay đổi, nên trong quá trình tính toán cần phải thường

xuyên loại bỏ cô phiêu không còn tiêu biêu nữa băng cô phiêu tiêu biêu hơn

Trang 16

Thứ ba, Đề có thê đảm bảo rằng tính liên tục của chỉ số thực sự phản ánh đúng sự biếnđộng của nó chúng ta nên loại bỏ đi các yếu tố không cần thiết như thay đôi về khối lượng

hay giá tri trong quá trình tính toán CSCK

Trang 17

CHƯƠNG2 PHƯƠNG PHÁP DỰ BAO CHUOI THỜI GIAN VÀ

MÔ HÌNH ARIMA

Bài toán dự báo bắt đầu đã xuất hiện từ rất lâu và càng ngày càng phát trién mạnh mẽ chođến bây giờ, trở thành một bộ phận không thé thiếu trong những hoạt động của con ngườitrong bối cảnh bùng nổ thông tin Tat cả mọi lĩnh vực trong đời sống xung quanh ta đều

cần đến dự báo, chăng hạn như việc dự báo thời tiết, nhiệt độ, thiên tai, dịch bệnh giúp

ích rất nhiều cho nền kinh tế cũng như tránh được những thiệt hại to lớn của trái đất gây

ra hoặc trong lĩnh vực tài chính nếu dự báo được xu hướng tăng giảm của tỷ giá, của các

đồng tiền hay giá của một cô phiếu thì sẽ mang lại lợi ích vô cùng to lớn Nói gon lại

dự báo cung cấp những cơ sở cần thiết cho các hoạch định, kế hoạch trong tương lai Nếu

không có khoa học dự báo thì những dự định tương lai mà con người vạch ra sẽ không có

sức thuyết phục cao, tỉ lệ thành công không xác định được

Căn cứ vào nội dung phương pháp và mục đích của dự báo, người ta chia dự báo thành

hai loại: Phương pháp định tính và phương pháp định lượng

e Phương pháp định tinh

Từ thời xa xưa phương pháp này phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của một hay nhiều

chuyên gia trong các lĩnh vực liên quan Tuy nhiên phương pháp này chỉ nên được sử

dụng khi chúng ta có ít các thông tin định lượng hoặc không có giá trị nhưng các thông

tin định tính lại có giá trị

e Phương pháp định lượng

Phương pháp này thi được sử dụng dựa trên dữ liệu lịch sử, thông tin có được, dữ liệu

quá khứ đề phát hiện chiều hướng vận động của đối tượng phù hợp với một mô hình toánhọc nào đó và đồng thời sử dụng mô hình đó làm mô hình ước lượng Đối với phươngpháp này, người ta thường sử dụng mô hình: mô hình chuỗi thời gian

Đối với mô hình chuỗi thời gian thì thường sẽ dựa trên việc phân tích chuỗi quan sát củamột biến duy nhất theo biến số độc lập là thời gian Vì vậy giả định sẽ là biến số được dự

Trang 18

báo thì sẽ được giữ nguyên chiều hướng phát triển như đã xảy ra trong quá khứ đối với

hiện tại

Các phương pháp định lượng có thê được ứng dụng khi các điều kiện sau đây được thỏa

mãn:

e Thông tin về quá khứ là có giá tri

e Các thông tin đó có thé được lượng hóa dưới dạng dữ liệu số

2.1 Cac bước thực hiện quá trình dự báo

¢ Quy trình dự báo các chuỗi thời gian bao gồm:

Bước 1: Xác định mục tiêu được dự báo

Việc xác định đúng vân đê của bài toán giúp tìm ra được lời giải tôi ưu Do vậy, trong

thực tiễn người làm công tác dự báo phải xác định rõ mục tiêu cụ thể của việc dự báo, từ

đó mới tiên hành dự báo.

Ba nội dung chính mà việc dự báo cần xác định rõ là: Đối tượng dự báo (ví dụ: giá côphiếu, giá vàng, tỷ giá ); khu vực dự báo (theo lĩnh vực, ngành hay một đơn vị nào đó);thời gian dự báo (ngày, tuần, tháng, năm )

Bước 2: Thu thập và phân loại dữ liệu

Sau khi xác định xong đối tượng dự báo, cần thu thập dữ liệu theo hai loại:

e Dữ liệu thống kê

e Kiến thức, kinh nghiệm của các chuyên gia Các kiến thức này chủ yếu được sử

dụng trong dự báo định tính

Bước 3: Phân tích thô số liệu

Mục dich là dé có thé nắm được những thông tin cơ bản nhất từ dữ liệu được cung cấp về

đối tượng được dự báo.

Trang 19

Trước hết, ta cần vẽ đồ thi dữ liệu dé có cái nhìn trực giác về đối tượng nghiên cứu Đốivới chuỗi thời gian, ngoài đồ thị chuỗi số liệu thì cần phải phác thảo cả đồ thị hàm tự

tương quan và tự tương quan từng phần Các kết quả quan sát có được từ các loại đồ thị

này cho ta kết luận về tính dừng của chuỗi thời gian Các thống kê đơn giản cho mẫu dữ

liệu cũng cần được tính toán như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, giá tri lớn nhất,

giá trị nhỏ nhất

Sau khi phân tích thô ta sẽ nắm được các thành phần tạo nên chuỗi thời gian đó rồi từ đó

chọn ra mô hình phù hợp với dữ liệu.

Bước 4: Xác định kĩ thuật dự báo

Phương pháp dự báo thường sẽ được chọn dé tương ứng với đặc điểm của đối tượng cần

dự báo và các yếu tố liên quan, ứng với các dữ liệu thu được Khi chọn phương pháp dựbáo, điều quan trọng nhất là phải lựa chọn được mô hình phù hợp với dữ liệu đề thu đượccác giá trị dự báo với độ tin cậy cao Do vậy, phải căn cứ vào các kết quả phân tích thô

để lựa chọn một mô hình phù hợp, có độ khả thi cao Sau khi lựa chọn mô hình, các tham

số của mô hình cũng được ước lượng trên cơ sở dữ liệu Trong các phương pháp ướclượng, lựa chọn phương pháp nào hiệu quả nhất

Bước 5: Kiếm định sự phù hợp của mô hình

e Kiểm định sự phù hợp của mô hình nhăm giúp chúng ta trả lời cho hai câu hỏi:

Nếu mô hình đã phù hợp, thì sử dụng vào đâu và nhằm mục đích gì?

e_ Nếu mô hình chưa phù hợp với dữ liệu, thì có thé nhận dạng lại hay không Nếu

mô hình đã phù hợp với dữ liệu, chuyển sang bước 6 Còn nếu chưa thì lặp lại cácbước 3, 4, 5 cho đến khi xây dựng được mô hình phù hợp thì chuyền sang bước 6

Bước 6: Sau khi đã xác định các giá trị dự báo theo mô hình chúng ta sẽ chọn các mô

hình phù hợp với dữ liệu và rồi sử dụng mô hình dé tính toán các giá trị dự báo tương laicủa dit liệu Rồi cuối cùng sẽ phân tích các ưu, nhược điểm của từng mô hình, đánh giáđược độ chính xác của phương pháp dự báo thông qua các thống kê đã có Từ đó có thé

Trang 20

chọn lựa được mô hình tối ưu nhất tiếp theo sẽ tính toán các giá trị dự báo theo mô hình

đó.

2.2 Các thống kê đo độ chính xác của dự báo

Thông thường dé đánh giá độ chính xác của phương pháp dự báo, ta thường sử dụng cácthống kê sau:

- Sai SỐ tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error)

Với X: là quan sát thực tế tại thời điểm t va Fr là giá trị dự báo của X; tại thời điểm t

- _ Sai số bình phương trung bình (Mean Squater Error)

MSE =-Yit_, c?

2.3 Một số van đề đối với chuỗi thời gian

Khái niệm: Chuỗi thời gian là tập gồm một hoặc nhiều giá trị được ghi nhận theo dạng thời

gian Nó có những tần suất khác nhau như theo giờ, ngày, tuần tháng năm, quý Dữ liệuchuỗi thời gian phổ biến nhất là dit liệu tài chính được ghi nhận qua thời gian dài, thường

có số quan sát khá lớn Ví dụ như tổng sản phẩm quốc nội GDP, chỉ số giá tiêu dùng CPI,chỉ số chứng khoán VN-Index, lạm phát, tỷ giá, doanh số của một cửa hàng

Các giá trị trong chuỗi thời gian của đại lượng y được kí hiệu: yi, yo, , V:, , Yn} trong

đó y; là giá trị quan sát của biến y tại thời điểm t Những biến đi sau hay trễ s thời kì với

+: gọi là biến trễ, được kí hiệu yrs, Các biến đi trước hay dẫn s thời ki với y: gọi là biến

Trang 21

dẫn, kí hiệu yess Một chuỗi thời gian thông thường gồm có các thành phan cơ bản như tinh

xu hướng (trend), tính mùa vụ (seasonal), tính chu kỳ (cyclical), các điểm bat thường

(outliers) và tính ngẫu nhiên (irregular)

2.4 Quá trình tự hồi quy (AR), trung bình trượt (MA) và các mô hình tự hồi quy

tích hợp trung bình trượt (ARMA)

Trước khi đi vào nghiên cứu các mô hình, chúng ta cần làm rõ khái niệm độ trễ của mộtbiến hay còn gọi là biến trễ: biến trễ là biến giá trị quá khứ của biến hiện tại Mô hình hồi

quy không chỉ bao gồm biến hiện tại mà còn bao gồm giá trị quá khứ (giá trị trễ) Biến trễ

thường gặp trong dữ liệu chuỗi thời gian Mô hình chứa biến phụ thuộc là biến trễ gọi là

mô hình tự hồi quy, và nếu mô hình có độ trễ càng cao thì càng mat nhiều quan sat, đây làyếu tô cần chú ý khi lựa chọn mô hình

2.4.1 Quá trình tự hồi quy (AR- Autoregressive)

a Quá trình tự hồi quy bậc 1

AR(1) Thực hiện hồi quy + theo yt-1 và sai sỐ ngẫu nhiên uc, thu được quá trình AR(1)như sau: = Øo + @1yt-1 + Ut Trong đó ur là nhiễu trắng Điều kiện dé Y: dừng là lợ¡l <1

b Quá trình tự hồi quy bậc p - AR(p)

Thực hiện hồi quy Y; theo các quan sát trong quá khứ yt-p (biến trễ), ta thu được quá trìnhAR(p), trong đó p là số độ trễ sử dụng trong mô hình

Trang 22

2.4.2 Mô hình trung bình trượt (MA)

Một quá trình trung bình trượt được hiểu đơn giản là một kết hợp tuyến tính của các sốhạng nhiễu trắng ue Mô hình tổng quát:

Yt= O00 + Ö1ut-i + 202 + + + qua + Ut

Trong đó Y: là biến phản ứng phụ thuộc tại thời điểm t

Ut-1, Ut-2 : các sai số ở thời điểm trước

6o, 01, 92 : Các hệ số trung bình trượt sẽ được ước lượng

ut: Phần sai số tai thời điểm t thé hiện ảnh hưởng của các biến không được giải thích trong

mô hình nhiễu trắng

q: số các sai số quá khứ được dùng trong mô hình trượt

Điều kiện cần là tong các hệ số trung bình trượt phải nhỏ hơn 1 :

của cả quá khứ và hiện tại

Ve = @1y¿-1 + @1ÿ¡-2 Ẳ -** + OpVep + Uc + Ø1u¿- + O2ut-2 + ++ + Oque-g

Tuy nhiên, mô hình ARMA có điều kiện bắt buộc là chỉ được áp dụng khi chuỗi thời gian

nghiên cứu phải có tính dừng Nhưng không may trong các bài toán tài chính nói riêng,

cũng như trong thực tế nói chung, đa phần các chuỗi thời gian là không có tính dừng Do

đó, ta phải cần dùng phương pháp lấy sai phân dé biến đổi một chuỗi thời gian không dừngthành chuỗi có tính dừng trước khi kết hợp với quá trình ARMA Khi đó, ta sẽ có được mô

Trang 23

hình trung bình trượt đồng liên kết tự hồi quy ARIMA (p, d, q) (với p là số hạng tự hồiquy, q là số hạng trung bình trượt và d là bậc sai phân)

b Phương pháp Box-Jenkins

George Box & Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình tự hồi quy tích hợp trung

bình trượt ARIMA, thường gọi là phương pháp Box-Jenkins Phương pháp này không dựa

trên một hay nhiều phương trình mà dựa vào việc phân tích tính ngẫu nhiên của một chuỗithời gian Theo đó, chuỗi thời gian có thé được giải thích bằng hành vi ở hiện tại, trong quákhứ, các trễ và các yếu tố ngẫu nhiên Một vẫn đề lớn đặt ra đối với mô hình ARIMA làlàm thế nào đề có thể xác định các giá trị p, d, q và xây dựng được mô hình phù hợp Box-Jenkins đã đưa ra phương pháp dé xác định mô hình này qua các bước:

Bước 1: Nhận Dạng (xác định các giá trị p, d, q) qua đánh giá tinh dừng, sử dụng lược đồtương quan và tương quan riêng phần

Khi quyết định lựa chọn một mô hình ARIMA(p,d,q), chúng ta cần kết hợp với

các tiêu chí chung được nhiều nhà nghiên cứu ứng dụng Dưới đây là ba tiêu chí phô biến:Tiêu chí thông tin Akaike (Akaike Info Criterion), đề xuất bởi Akaike (1974):

ptqt1

n

Al(p, q) = In(ø2) + 2

Tiêu chí Schwarz (Schwarz Info Criterion), được đề xuất boi Schwarz (1978):

SI(p, q) = In(o2) + SEE)

n

Tiêu chí HỌIC (Hannan-Quinn Criterion):

HQIC(p, q) = In(o2) + 22° In (In(n))

n

Điều kiện dé lựa chon p, q là tối thiểu hóa AIC, SIC, HQIC Về mặt lý thuyết thi SIC tỏ

ra chính xác hơn và nghiêm ngặt hơn trong việc đưa thêm biến vào mô hình Song thựctiễn thì SIC không năm bắt được hết tự tương quan của chuỗi thời gian nên người ta

Trang 24

thường dùng AIC làm tiêu chuẩn phô biến hơn HQIC đứng giữa hai tiêu chí trên trong

việc lựa chọn

Bước 2: Ước lượng mô hình

Đề có thé ước lượng được các hệ số của mô hình, ta có thé thực hiện băng phương phápbình phương nhỏ nhất (OLS), nhưng cũng có vài trường hợp phải sử dụng các phươngpháp như ước lượng phi tuyến Ngày nay, với sự ra đời của các phần mềm thống kê giúpcho chúng ta có thé dé dàng thực hiện điều này

Bước 3: Kiém tra Box va Jenkins dé đánh giá mô hình

Bước 4: Dự báo dựa trên mô hình vừa xây dựng Phương pháp tốt nhất là ta chỉ nên dự

báo cho một thời gian ngăn so với hiện tại vi dự báo dài han sẽ cho sai sô càng lớn

s* Tong hợp các nghiên cứu trong nước

Những năm gần đây, việc ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian, đặc biệt là mô hìnhARIMA đã được giới học thuật Việt Nam nỗ lực tiếp cận và ứng dụng dé dự báo cho nhiềuchỉ tiêu kinh tế quan trọng Trong đó có một số nghiên cứu điển hình như sau:

Dũng (2012), nghiên cứu dự báo lạm phát quý I năm 2013 qua mô hình ARIMA, kếtluận cuối cùng họ sử dụng mô hình ARIMA(13,1,1) dé tiến hành dự báo Họ đưa ra nhậnđịnh là kết quả dự báo tương đối chính xác

Tài (2012), nghiên cứu dự báo sản lượng lúa Việt Nam bằng các mô hình toán học Tácgiả sử dụng phân tích chuỗi thời gian thông qua mô hình ARIMA Mô hình chuỗi thời gian

tỏ ra tốt hơn cho công tác dự báo Tác giả cũng nhấn mạnh dự báo sản lượng lúa ở vụ đông

xuân cho kết quả tot hơn vụ hè vi vụ đông xuân thời tiét ôn định và ít sâu hại.

Thi (2009), nghiên cứu dự báo giá cá sông tại thành phố Hồ Chí Minh bằng các quátrình ngẫu nhiên- mô hình ARIMA

Định dạng
Số trang	49
Dung lượng	13,18 MB

Tiêu đề	Ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo giá một số cổ phiếu ngành bất động sản Việt Nam
Tác giả	Trần Thanh Tùng
Người hướng dẫn	ThS. Hoàng Bích Phương
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
Chuyên ngành	Toán Kinh Tế
Thể loại	Chuyên đề tốt nghiệp
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Hà Nội