Lời cảm ơn
Được sự giúp đỡ tận tình của các thầy cô giáo, gia đình, bạn bè và cơ
quan thực tập và sự lỗ lực của bản thân, em đã hoàn thành chuyên đề thực tập
này
Trước hết em xin trân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong trường đại học Kinh Tế Quốc Dân và cảm ơn sâu sắc tất cả các thầy cô giáo trong khoa
Toán Kinh Tế của trường đã giảng dạy nhiệt tình chau đồi kiến thức cho sinh
viên và tạo điều kiện cho em tiếp xúc nâng cao trình độ Em rất mong được
sự giúp đỡ của bộ môn trong thời gian sắp tới để em có thể tiếp tục nâng cao kiến thức của mình hơn nữa trong lĩnh vực toán tài chính
Đặc biệt em xin trân thành cảm ơn tói PGS.TS: HOÀNG ĐÌNH TUẦN
đã giúp đỡ em rất nhiều trong quá trình học tập tại trường cũng như trong thời gian vừa qua hướng dẫn em thực tập Nhờ sự chỉ bảo tận tình của thầy
mà em đã hoàn thành chuyên đề thực tập này
Em xin trân thành cảm ơn các cán bộ trong Công ty quản lý Nợ và khai thác tài sản thuộc Ngân hang Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam
đã tạo mọi điều kiện cho em trong quá trình thực tập tại công ty Đặc biệt
em xin cam ơn Giám Đốc : Tống Công Hải giám đốc công ty trong Công ty quản lý Nợ và khai thác tài sản thuộc Ngân hang Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam đã giúp đỡ em rất nhiều trong thời gian em thực tập tại đây
Cuối cung em xin cảm ơn gia đỉnh, bạn bè những người đã luôn ở bên canh, động viên và giúp đỡ em trong suốt thời gian học tập đặc biệt trong thời
Trang 2A- Giới thiệu i Tinh cap thiết cúa đề tài
Tài sản tài chính là loại tài sản mang tính rủi ro cao nhất do thị trường
tài chính luôn chứa đựng những yếu tố ngẫu nhiên không thể lường trước
được Rủi ro phát sinh trên thị trường sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến giá của các
tài sản tài chính và từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị doanh nghiệp Việc
đánh giá đúng rủi ro và xác định đúng giá trị của tài sản tài chính là rất quan
trọng không chỉ đối với nhà đầu tư mà với tất thành phần tham gia thị trường Thị trường tài chính, hoạt động nó có ảnh hưởng tới đời sống, kinh tế, chính
trị Hoạt động của nó không tốt sẽ gây ảnh hưởng xấu tới mọi mặt trong xã hội
Trên thế giới, trong lịch sử đã có nhiều bài học đắt giá đo ảnh hưởng
xấu từ thị trường tài chính đồ bể mang lại Có khi nó kéo theo sự suy thoái về kinh tế không chỉ một quốc gia, mà là của toàn thế giới Cụ thể là cuộc suy
thoái kinh tế năm 1998 suất phát từ sự hoạt động không tốt đồ bẻ, phát triển bóng của thị trường tài chính ở Thái Lan đã lan ra khu vực tài chính châu Á và ánh hưởng tới sự phát triển của thị trường tài chính thế giới Hay cuộc khủng hoảng mới đây ở achentina Cũng từ sự hoạt động yếu kém của thị
trường tài chính đã gây ra sự suy thoái kinh tế mà trong năm năm sau mới
phục hồi lại được
Kinh tế Việt Nam nói chung và thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng đang trong quá trình phát triển việc xác định được rủi ro khi đầu tư là một yếu cầu rất quan trọng dé dẫn đến thành công trong đầu tư nhất là trong
thị trường chứng khoán non trẻ Việt Nam Vì vây xác định và quản lý rủi ro có một ý nghĩa quyết định trong thành công hoạt động của thị trường
Trong khi Việt Nam đang trên đà hội nhập với kinh tế thế giới(thành viên tổ chức WTO , mỹ thông qua điều luật quan hệ bình thường vĩnh viễn
Trang 3vào Việt Nam với số vốn ngày càng lớn hơn, trong mọi ngành nghề đặt biệt là
trongthij trường tài chính.Các doanh nghiệp Việt Nam đang thúc đây quá trình cổ phần hóa, mặt hàng trong thị trường tài chính ngày một đa dạng và phong phú hơn Đối với các nhà đầu tư việc phân tích và đánh giá rủi ro khi
đầu tư là một đòi hỏi không thể thiếu khi tiến hành đầu tư
Mô hình đánh giá và phân tích rủi ro lợi suất tài sản tài chính là rất cần thiết đối với một nhà đầu tư chuyên nghiệp khi tham gia thị trường tài chính
Xuất phát từ thực tế trên, trải qua quá trình học tập và nghiên cứu và
được sự giúp đỡ của các thầy cô giáo và đặc biệt là giáo viên hướng dẫn thực tập em chọn đê tài : “ phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất trong hoạt động kinh đoanh chứng khốn bằng các cơng cụ tài chính áp dụng trong phân tích cô phiếu ngành vận tải Việt nam”
ii Mục đích đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Phân tích và đánh giá, xếp loại rủi ro lợi suất các cổ phiếu trên thị
trường đang là đòi hỏi của thị trường chứng khoán Việt Nam Nhưng trong phạm vi của chuyên đề tốt nghiệp này em chỉ xét các cổ phiếu trong ngành giao thông vận tải có trên sàn giao địch thành phố HÒ CHÍ MINH
iii Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên cở sở là phương pháp duy vật biện chứng khoa học Áp dụng
các mô hình tài chính tính toán trên cơ sở toán học và được chứng minh trên
lý thuyết và thực tế để phân tích đánh giá rủi ro của cô phiếu trên thị trường iv Ngoài phần giới thiệu, kết luận, phần danh mục tài liệu tham kháo
Chuyên đề thực tập cúa em có nôi dung chính như sau:
+ Chương I: Tổng quan về thị trường chứng khoán
Khái quát chung về thị trường , một số khái niêm cơ bản về thị trường
và rủi ro của gặp phải của các cổ phiếu khi lưu hành trên thị trường
+ Chương II sơ lược các cơng cụ tốn học được áp dụng vào phân tích
và đánh giá rủi ro lợi suất cổ phiếu và ứng dụng trong thực tế
Trang 4B- Nội dung
Chương I: Tổng quan về thị trường chứng khoán 1.Thị trường chứng khoán
1.Khái quát chung về thị trường chứng khoán
Khái niệm chung về thị trường chứng khoán
Trong nền kinh tế luôn luôn tồn tại tình huống: thứ nhất là người có cơ hội cần vốn để dầu tư sản xuất kinh doanh để sinh lời nhưng không có vốn
hoặc vốn không đủ; thứ hai là những người có vốn nhưng không có cơ hội
đầu tư hoặc không biết đầu tư vào đâu Vì vậy đã sinh ra cơ chế chuyên vốn
từ những người tiết kiệm sang người đầu tư và từ đó sinh ra thị trường tài
chính Trên thị trường tài chính, những người thiếu vốn huy động vốn bằng cách phát hành ra các công cụ huy động vốn như cô phiếu, trái phiếu, tín phiếu, những người có vốn thay vì trực tiếp đầu tư vào sản suất như đầu tư
vào nhà xưởng, thiết bị hay hàng hoá kinh doanh bây giờ người ta sẽ đầu tư
vào các công cụ tài chính được các nhà cần vốn phát hành ra
Nhất là trong kinh tế hiện đại ngày nay thì thị trường tài chính được
phát triển mạnh mẽ, hoạt động của thị trường tài chính có ảnh hưởng sâu sắc tới các mặt trong đời sống xã hội thị trường chứng khoán là một bộ phận của
thị trường tài chính và đây làmột trong những kênh huy động vốn quan trọng của các doanh nghiệp bằng cách phát hành cổ phiếu, trái phiếu ra thị trường
Hiện nay tồn tại nhiều quan niệm, định nghĩa về thị trường chứng khoán khác nhau và một trong những định nghĩa về thi trường chứng khoán là:
Là một bộ phận cấu thành của thị trường tài chính, thị trường chứng
khoán là nơi diễn ra các giao dịch mua bán, trao đối các chứng khoán — các
hàng hóa và địch vụ tài chính giữa các chủ thể tham gia Việc trao đổi mua
bán này được thực hiện theo các quy tắc được ấn định trước
Trang 5Thị trường chứng khoán là nơi diễn ra các giao dịch mua bán trao đổi cácloaij chứng khoán
Chứng khoán ở đây là các loại giấy tờ có giá hay bút toán ghi số, nó cho phép các chủ sở hữu có quyến yêu cầu về thu nhập và tài sản của các tô
chức phát hành hoặc quyền sở hữu các quyền này có khác nhau tùy loại
chứng khoán, tính chất của chứng khoán
Thị trường chứng khoán có thê chia ra các loại như:
+ Thị trường sơ cấp hay còn gọi là thị trường cấp một (Primary
market) : các loại chứng khoán được giao dịch lần đầu tại đây sau khi được
phát hành Là nơi các nhà phát hành huy động vốn
+ Thị trường thứ cấp (secondary market) là nơi giao dịch của các công cụ chứng khoán sau khi ra khỏi thị trường cấp một ở đây xây ra các giao dịch chủ yếu của các hàng hóa chứng khoán
Thị trường chứng khoán còn được chia thành:
Thị trường tập trung đó là các san giao dịch: các chúng khoán được
liêm yết giá và đầy đủ các thông tin về nhà phát hành
+ Thị trường OTC hay còn gọi là giao dịch ngoài sàn: đây là giao
dịch tự do của các chứng khốn khơng có sự đảm bảo gặp rủi ro cáo với các
nhà đầu tư khi tham gia thị trường này, đây là thị trường việc định giá chỉ là
sự thỏa thuận của các nhà đầu tư với nhau không có sự đảm bảo
Các loại hàng hóa của thị trường chứng khoán
Bất cứ một thị trường nào cũng có hàng hóa để trao đổi và thị trường
chứng khoán cũng vậy hàng hóa của nó là các cơng cụ chứng khốn
Nhưng hàng hóa chứng khoán có những đặc điểm khác biệt của nó hàng hóa ởđây chỉ mang giá trị của các nhà phát hành , nói không có giá trị sử dụng và
Trang 6Các loaih hàng hóa cơ bản trên thị trường chứng khoán cũng rất đa dạng: cổ phiếu, trái phiếu, và các loại chứng khoán phái sinh khác
- Cé phiéu:
Cổ phiếu là giấy chứng nhận quyền sở hữu và lợi ích hợp pháp của cỗ
đông đối với công ty phát hành
Cổ phiếu được chia làm hai loại
+ Cổ phiếu thông thường : là loại cổ phiếu không có thu nhập ồn định
tùy thuộc vào lợi nhuận của công ty và chính sách chia cổ tức của công ty
Giá của cỗ phiếu thay đổi tùy vào quyết định của thị trường Người lắm giữ
cổ phiếu này là người cuối cùng được chia tài sản khi thanh lý công ty Cô
đông lắm giữ loại cô phiếu này có quyền tham gia quyết định vào các chính sách của công ty thông qua đại hội cổ đông và hội đồng quản trị nếu cổ
đông có đủ điều kiện cần thiết
+ Cổ phiếu ưu đãi : là loại cổ phiếu có thu nhập có định và lượng cổ
phiếu này rất ít trong mỗi công ty nó chí chiếm một lượng nhỏ trong tổng số cổ phiếu của công ty Tuy nhiên sự thay đổi giá của cổ phiếu này phụ
thược vào sự thay đổi của lãi suất trái phiếu kho bạc và tình tình hình tài
chính của công ty Người lắm giữ cổ phiếu này không có quyền tham gia
quyết định các vấn đề chính sách của công ty chỉ trừ một số trường hợp đặc biệt
- Trai phiéu céng ty: (bond)
Trái phiếu là loại giấy chứng nhận việc vay vốn của một chủ thế (
người phát hành ) đối với một chủ thể khác( người cho vay hay người lắm giữ
trái phiếu) trái phiếu quy định trách nhiệm hoàn trả gốc và lãi cho người lắm
giữ khi đến thời hạn đáo hạn được ghi trên trái phiếu trái phiếu công ty là loại
chứng khoán dài hạn do các công ty phát hành với lãi suất khá cao Đây là
Trang 7thể huy động được một khối lượng lớn thông thị trường Và trái phiếu công ty
được lưu hành rộng rãi trên thị trường vốn
Trái phiếu có hai loại
+ Trái phiếu thông thường
+ Trái phiếu chuyền đổi: ngoài các chất của trái phiếu thường nó còn
có thể chuyên đổi thành cô phiếu theo điều kiện của công ty đượcghi trên trái phiếu
- Các loại chứng khoán chính phủ:
là các công cụ vay nợ của chính phủ phát hành như : trái phiếu chính
phủ, tín phiếu kho bạc, công trái quốc gia .loại chứng khoán này có đặc
điểm là rất an toán hầu như không có khả năng vỡ nợ của chính phủ
- Các loại chứng khoán phái sinh (derivatives) : quyền chọn mua và quyền chọn bán( call — put option), hợp đồng kỳ hạn (forwark ), hợp đồng
tương lai(future)
- Bắt động sản và các tai san khác
Bat động sản là loại tài sản có giá trị và cũng được các nhà đầu tư
và các tổ chức đầu tư đầu tư tương đối mạnh trên thị trường Nhưng trong
phạm vi của chuyên đề tôt nghiệp này tài sản bất đống sản là đối tương
Trang 82 Cac rii ro cia chứng khoán trên thị trường và phân tắn rủi ro
Công ty (người) quản lý danh mục đầu tư (portfolio manager) khi chịu
trách nhiệm đối với danh mục đầu tư của các tổ chức hay các cá nhân bản
chất của quản lý danh mục đầu tưchứng khoán là định lượng mối quan hệ
giữa rủi ro và lợi tức kỳ vọng thu được từ danh mục đó Công việc của nhà
quản lý đanh mục đầu tư bao gồm từ việc đánh giá, định giá,phân tích chứng
khoán,lựa chọn đầu tư,theo đõi các kết quả đầu tư và phân bố vốn đầu tư và
đánh giá kết quả đầu tư
Rủi ro và lợi nhuận của hàng hoá chứng khoán luôn luôn đi liền với
nhau thường là các chứng khoán có độ rủi ro cao luôn có những điều kiện
hấp dẫn kèm theo như là lãi suất cao và các điều kiện ưu đãi khác
Rủi ro với hàng hoá trên thị trường chứng khoán có hai loại một là rủi ro riêng, hai là rủi ro thị trường hay còn gọi là rủi ro chung
Rủi ro riêng là rủi ro xuất phát từ bản than của chứng khoán, đó là sự
đồ bể trong kinh doanh, trong dự án đầu tư, sự quản lý yếu kém về nhân sự,
trình độ nhà quản lý hay là rò rỉ thông tin nội bộ Luôn gây ra những ảnh
hưởng xấu đến tâm lý của thị trường, của nhà đầu tư dẫn đến biến động về kỳ
vọng lợi suất của chứng khoán trong tương lai hay còn gọi là lòng tin của thị trương với bản thân chứng khoán sẽ dẫn đến sự thay đối về giá chứng khoán
trong hiện tại
Rủi ro chung hay còn gọi là rủi ro hệ thống hoặc còn gọi là rủi ro thị trường Loại rui ro này do tác động của biến động cuã cả hệ thống thị trường tác động lên giá chứng khoán Và nó tác động lên tất cả các chứng khoán trên
Trang 9Mô hình có dạng :
R chuỗi lợi suất của cổ phiếu hoặc danh mục đang nghiên cứu Ry : loi sua tphi rủi ro trên thị trường
Rin: loi sudt kỳ vọng của thị trường B¡ : thước đo mức độ rủi ro củ tài sản Bi =Cov(Ri, Rm)/ 0°m Re = Rr + Bi* (Rm - Re) + & = (1- Bi )* Re + Bi* Rn t => R=yt B* Rut gi Var(R,) = Bi ?*var(RM) + Vaf(£¡) Trong đó:
Var(R,): tống rủi ro tài sản
Bi *var(Rw) : rủi ro thị trường hay còn gọi là rủi ro hệ thống Var(ej) : rủi ro riêng
Phần bù rủi ro trên thị trường được đo bằng: (Rm - Re)
Rui ro của tài sản = rủi ro riêng + rủi ro hệ thống
Một giả định cơ bản nhất của lý thuyết danh mục đầutư là những người
đều mong muốn đạtđược mức lợi suất đầu tư tối đâ ứng với mỗi mức rủi ro
danh mục Lý thuyết này cũng giả định rằng về cơ bản các nhà đầu tư không muốn gặp rủi ro, có nghĩa rằng nếu phải chon hai loại tảian để đầu tư một tại
một mức đầu tư lợi suấtlà như nhau thì họ sẽ chọn đầu tư tài sản có rủi ro
thấp hơn Tuy nhiên không phải tất cả các nhà đầu tư đều có mức e ngại rủi ro
như nhau mà còn phụ thuộc vào mức e ngại rủi ro của mỗi nhà đầu tư và
tương ứng là họ sẽ có những quyết định đầu tư Tức là mỗi nhà đầu tư có quyết định đầu tư khác nhau tùy theo mức e ngại rủi ro của họ
Trang 10của tài sản đó, nhà đầu tư đánh giá rủi ro cang lớn thì họ phải đòi hỏi lợi
nhuộn mà tài sản đó đem lại càng cao
2.1 Mức e ngại rủi ro và hàm hữu dụng
Trong lý thuyết đầu tư, phân tích và đánh giá rủi ro của tài sản là
phân tích chính của nhà đầu tư nó có ảnh hưởng quyết định tới quyết định
của nhà đầu tư Các nhà tài chính đã chứng minh một cách định lượng hóa
các đặc điểm quan sát bằng lý thuyết hàn hữu dụng biểu thị mối quan hệ
giữa giá trị hữu dụng của mét don vitién tệ kiếm thêm với mức độ rủi ro
của khoản đầu tư và mức e ngại đầu tư cá nhân
U=E()-—0.5A* øˆ
Trong đó U là giá trị hữu dụng và A là chỉ số biểu thị mức độ e ngại
rủi ro của nhà đầu tư hằng số 0,5 là con số quy ước theo thông lệ của xác
suất thống kê thể hiệnmối quan hệ giữa lợi suất ước tính bình quân và độ lệch chuẩn của giá trị bình quan đó
Để phân tích hành vi ra quyết định đầu tư, theo cách tiếp cận về giá
trị hữu dụng trên, có thể so sánh những giá trị hữu dụng với tỷ suất lợi nhuộn
trong những trường hợp không có rủi ro khi tiến hành lựachọn giữa một
danh mục đầu tư mọt danh mục đầutư rui ro và một đanh mục an toàn.Giá trị hữu dụng của mộtdanh mục đầu tư còn được gọi : tỷ lệ tươngđương chắc
chắn
CE = U=E(t)-0.5A* 0”
CE: là tỷ lệ lợi nhuận đạt được chắc chắn của một danh mục đầu tư không rủi ro được nhà đầu tư chấp nhận và được xem như là có mức độ
hấp dẫn tương đương để so sánh với danh mục đầu tư có rủi ro
Phân loại theo mức e ngại rủiro các nhà dau tu céthéchia 1am ba
Trang 11Những nhà đầu tư thích rủi ro là người xem rủi ro như là một cơ
hội để thu được mức lợi suất cao, một động cơ để họ ra quyết định đầu tư Danh mục có rủi ro càng cao làm họ ham thích vì họ hy vọng vào khoản lợi nhuận mà nó đem lại là rất lớn
Nhũng nhà đầu tư trung dung thì họ chỉ quan tâm đến yếu tố lợi nhuận mà tài sản đem lại
Nhà đầu tư e ngại rủi ro thì họ rất quan tâm đến rủi ro và thích
những tài sản có mức độ rủi ro thấp có hệ số an toàn cao
Nhưng trong thực tế phần lớn các nhà đầu tư thông thường đều là
các nhà đầu tư thuộc loại e ngại rủi ro.Do vậy công việc phân tích và
đánh giá rủi ro lợi suất của tài sản được họ quan tâm hang đầu kết quả phân tích là yếu tố chính trong quyết định đầu tư của họ và mối quan hệ
rủi ro vàlợi nhuận được xây dựng trên cơ sở số đông này 2.2 lợi suất và rủi ro của danh mục đẩu tư
a Lợi suất danh mục
Lợi suất đanh mục đầu tư là bình quân gia quyền ( theo tỷ lệ vốn đầu
tư vò tưng loai tài sản ký hiệu W) của lợi suất thu được từ mỗi chứng khoán trong danh mục đầu tư Lợi suất ước tính của danh mục đầu tư được tính
E(t) = W¡*E(Œi) + W;E() + +W;* E(mn)
b Rủi ro danh mục đầu tư và đa dạng hóa danh mục đầu tư
Như đã biết, có rủi ro có nghĩa là có khả năng suất hiện nhiều kết quả
khác nhau từ một nguyên nhân ban đầu Cũngnhư vậy chứng khoán từ
những rủi ro của nó có thể dẫn đến những kết quả khác nhau của nó Nhưng
khí phân tích rủi ro của danh mục đầu tư người ta không chỉ quan tâm đến rủi ro của tài sản riêng trong danh mục mà người ta quan tâm đến r ủi ro
Trang 12Thực tế cho thấy những chứng khoán có tính rủiro có khả năng trở thành những thành tố làm ổn định cho cả đanh mục đầu tư, góp phần làm giám rủi ro cho toàn danh mục đầu tư Chính vì vậy nhà đầu tư quan tâm đến
việc đa dạng hóa danh mục đầu tư xác định phần bù rủi ro hệ thống của chứng khoán
Đa dạng hóa danh mục đầu tr là phương pháp giảm thiểu rủi ro trên thị trường chứng khoán
Một phương pháp cơ bản trong quản lý rủiro danh mục đó là đa dạng hóa tài sản trong danh mục đầu tư Phương pháp này là phương
pháp rất hiệu quả trong quản lý rủi rocủa danh mục thoe đó việc đầu tư lên được thực hiện qua nhiều tài sản vốn khác nhau tạothành một danh mục đầu tư sao cho tổng mức rủi ro trên toàn bộ danh mục đầu tư sẽ bị giới hạn
nhỏlại ,danh mục đầu tư khi chỉ cần thay đổi thêm hay bớt đi một tài sản
thì nó có mức độ rủi ro khác
3 Đôi nét về thị trường chứng khoán việt nam
Thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời là tất yếu khách quan phù hợp với xu thế thời đại, trên con đường xây dựng đất nước kinh tế thị trường có
định hướng xã hội chủ nghĩa Trong tình hình đất nước đang trong thời kỳ quá độ chuyển mình được chúng ta đang đứng trước những cơ hội mới vận hội mới nhưng chúng ta cũng gặp không ít những khó khăn thử thách Tập
trung vốn huy động vôn là điều kiện cần để xây dựng đất nước và thị trường
chứng khoán Việt Nam là một trong những nơi đề chúng ta huy động vốn
Thị trường chứng khoán việt nam mới ra đời và đi vào hoạt động chưa
lâu so với lịch sử của thị trường chứng khoán thế giới Nhưng bước đầu chúng ta đã đạt được những kết quả đáng khích lệ Thị trường dần dần trở thành mộ
Trang 13trong và ngoài nước tham gia hoạt động Sàn giao dịch bây giờ đã giao dich
năm phiên một tuần (từ thứ 2 đến thứ 6) Sàn Hà Nội ba lần khớp lệnh một phiên Sàn thành phố Hồ Chí Minh một lần khớp lệnh một phiên Và giới hạn
biên độ giao động về Giá cũng hợp lý hơn cho dù vẫn có sự can thiệp của
Ủy ban chứng khoán Nhà nước thị trường đã thu hút được hơn một trăm cô
phiếu của các công ty cổ phần, và các quỹ đầu tư tham gia thị trường Chúng ta có 19 công ty chứng khoán vàI7 trong số đó đang hoạt động và 2 trong giai đoạn cấp phép tính đến ngày 20 tháng 4 năm 2007
Hiện nay thị trường chứng khoán Việt Nam có hai trung tâm: Trung
tâm Hà nội và trung tâm thành phố Hồ Chí Minh và sắp tới đây việc hợp nhất
hai trung tâm thành một thị trường hợp nhất đang được ủy ban chứng khoán
Trang 14Chương II
Sơ lược các công cụ toán học được áp dụng vào phân tích và đánh giá rúi ro lợi suất cổ phiếu và ứng dụng trong thực tế I Các cơng cụ tốn học được áp dụng vào phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất cỗ phiếu
1 Chuỗi lợi suất giá của cỗ phiếu
Từ chuỗi giá của cổ phiếu theo ngày trên thị trường chúng ta có thể xác định được lợi suất của giá từng ngày:
Lợi suất được xác định theo 2 công thức
Re =(St— Se )/ Sei
Hoac
R.= In(S/S.4) Trong đó
S, : giá của cổ phiếu tại thời điểm t
Sti: gia cổ phiếu tai tai t-1
Ta phân tích động thái chuỗi giá cổ phiếu thông qua chuỗi lợi suất giá của Cổ phiếu đó
Chuỗi giá của cô phiếu là chuỗi có phân bố ngẫu nhiên vì vậy chuỗi lợi suất giá cũng là chuỗi có phân bố ngẫu nhiên Và chuỗi lợi suất này được hiệu
chỉnh bằng phương pháp hiệu chỉnh chuỗi thời gian trong tài chính
2 Chân tích rủi ro lợi suất thông qua mô tả thống kê : hệ số nhọn và hệ số bat đối xứng
Hệ số bắt đối xứng cho chúng ta biết được mức độ biến động của lợi
suất( tăng giảm lợi suất ) của giá cổ phiếu này so với cổ phiếu khác như thế nào
Hệ số nhọn cho biết kha nang x4y ra rủi ro đối với cổ phiếu là lớn hay
Trang 15+ Giá trị trung bình E(r) + Phương sai Var(r) = ơ?
+ Mô men trung tân bậc k : p = E[X-E(X)]*
+ Hệ số bất đối xứng (Skewness)
S= (Wyo? = E[X-E(X)P/ 0°
Tùy thuộc vào S ma ta có thể đưa ra các kết luận sau:
+ Nếu § < 0 thì phân phối là bất đối xứng và phân bố lệch phải + nếu § =0 phân phối là đối xứng
+ § >0 phân phối bát đối xứng và lệch phải
Qua các giá trị kỳ vọng và trung vi cũng có thể biết được đấu hiệu của hệ số bất đối xứng như sau: - mg = E(x) thi S =0 - mạ< E(x) thi S > 0 - md > E(x) thi S <0 + Hệ số nhọn (kurtosis) K= (®9/o° =E[X-E(X)ƒ/ ø!
Khi phân phối xác suất được tập trung ở các mức bình thường thì K =
3 nếu phân phối tập trung ở các mức độ cao hơn thì K_ > 3 còn ngược lại
phân phối tập trung ở mức thấp hơn thì K< 3
3 Phân tích chuỗi lợi suất bằng các mô hình kinh tế lượng
3.1 Kô hình ARIMA(quá trình trung bình trượt, tự hồi quy, đồng lien kết )
Mơ hình có dạng
Y.=0+0s*u,+ Ơ¡*u,¡ +£ Øg#u¿¿ + ®ịXy,¡ + D,* Yep - Cơ chế sản sinh ra Y, không chỉ là AR mà còn có cả MA, khi lhi là sự
Trang 163.2 Mô hình ARCH và mô hình GARCH
a Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Mô hình này được Engle đưa ra năm 1982 Tư tưởng cơ bản của nó là: - _ Lợi suất của tài sản trung bình (Ú ) không tương quan chuỗi
- U, co thể mô tả bằng một hàm bậc hai của các giá trị trễ M6 hinh ARCH tong quát (ARCH(m)): r=m.+U, U, =ơ,£, o; =Var(U,/F.,) Oo; =a,+@,U;,+ +a,U;, a, 20,a;,20 Vi
z, : Biến ngẫu nhiên độc lập có cùng 1 phân bố và E(z,)=0, Var(e,)=1
Thông thường người ta hay dùng z, có phân bố chuẩn hóa hoặc phân
bố T được chuẩn hóa
Trang 172 = ữy +Øữ,Ø, 2 a Osa, <1 > >ơ, "TT mà ta lại có =ø,)0 ~ứ a,)0
- Mô men cấp 4 của chuỗi U, với các giả thiết nói ở trên cho biết thông
thường chuỗi lợi suất có hệ số bất đôi xứng lớn hơn 3 (lệch phải)
-_ Trong trường hợp ta xét mô hình tổng quát ARCH(m) thì 2 tinh chat nói ở trên vẫn được đảm bảo nhưng tính phức tạp tăng lên Dự báo: Giả sử ở thời điểm h: ơj =ø, +ø,Uj,+ +ø„U? m~ h-m Thoidiémh+1: a; 2 2 2 2 =0,(l)=a,+a,0, +@,U,_,+ +@,U, mm htl~m Xi ck 2 2 2 2
Thoi diém h+ 2: o),, =a, +.@,0),, 40,0), $204,759
Quá trình dự báo theo công thức đệ quy:
og, (=a, +Š xơ ~Ð
i=l 2
o, (¢-i) =U hetsi khi (€-) <0
Trang 18Ta có :
khi i>m>a,=0 khi ¡i>s->Ø,=0
Điều kiện đối với tổng của a, & B, đảm bảo phương sai không điều
kiện hữu hạn (đảm bảo chuỗi hội tụ) Ứ,=U)=ơ, o, =U, -V, o =U -V ft] f~l ft] 2 2 a 2 Ss 2 =o, =U; -V,=a,+ aU; + B,U;, -V,,) i=l j=l max(,s) =&y+ » (ở, +8,)U}, “LBM, = j= max(,s) SU; =a,+ YY (a, + BU, +V,- YBN, = i=l M6 hinh trén tré thanh m6 hinh ARMA di véi U? ; V,: cé phan bé iid ay max(,s) I- Ð (ø,+8)
E(U})=ơ”= đây là phương sai không điều kiện dùng để tính giá của quyền chọn trong trường hợp dài hạn
Mô hình GARCH(I,1): day là mô hình thường được dùng nhất do mô
Trang 19V,=U?}-07 = 2 =U}-V, tacé U;-V, =a) +aU/, + BUS, -V,4) © U; =øy +(ø, +Ø,)Uệ, — 8, + Ÿ, > E(U}) = ứ, + (, + BO? 20) =a,+(a@,+ Bo,
Điều kiện t > 2, lấy eŸ =ơ? với e là phần dư khi ước lượng mô hình
Thông thường mô hình GARCH là mô hình dùng cho ngắn hạn nên nó
chỉ đự báo tốt trong ngắn hạn do đó phải thường xuyên tính lại
Mô hình IGARCH (Integrated Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Mô hình IGARCH tổng quát: r=, +U, U,=ơ,, với «, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) m s 2 2 2 o; =a, + aU! +P Bo; ist j=l max(m,s) Ư}=a,+ Ya, m + BU, +N - LBV, j=l max(,s) Nếu S\(a@,+4,)=1 thì U? có nghiệm đơn vị Trong trường hop U’ cé i=l nghiệm đơn vị chúng ta nói có mô hình IGARCH Mô hình IGARCH (1,1): =H, +U,
U, =ơ¿, với z, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau)
o, =a, + 8U}, +(1- Bo;
Trang 20Dự báo: F, =U) ~ø; => o/ =U;-S, ta cé: U,; =a,+ BU, +0-B)\U,, -V,,)+V, =a,+U,,-(1-BW,,+V, o = ay + đ), do đó o;=a,+o, ơ) =a,t ơ; =2a, +o, o, =(h-la, +o,
Vậy o, 1a 1 ham tuyến tinh cla a, Néu a,= 0 thi liên quan đến giá trị
của phần rủi ro
Mô hình GARCH —M
Các giả thiết cúa mô hình:
Mô hình GARCH - M mô tả lợi suất phụ thuộc vào rủi ro =a+cơ) +U, U,=ơ,£, với e, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) 2 oO, =a,+ a,U,, + Bo; , Trong đó thì: ø¿ và c là các hằng số c là tham số bù rủi ro
c>0: Lợi suất phụ thuộc thuận với rủi ro c<0: Lợi suất phụ thuộc nghịch với rủi ro
Mô hình GARCH — M ngụ ý rằng chuỗi r có tương quan chuỗi Tự tương quan này có thé do hai ly do:
Trang 21- Do [ cú shock thông qua U, gây ra Dụng khác của mô hình GARCH - M:
r,=pu+co,+U,
U,=ơ,£, với e, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau)
o, =a,t ơU), + Bo ,
M6 hinh TGARCH
„=M,+Ù,
U,=ơ,, với z, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau)
Trong đó: đ,=0 nếu tin tức là bình thường hoặc tốt
va d,=1 néu ngược lại
tương đương đ, =0 nếu U, >0 và đ =1 nếu U <0
5
Tacé:o; =a,+ 5 zU;, +7U/,d,.+ YB,
i=l jal
Có thể thay ” bằng một ngày nào đó cuối tuần (M) để xem ảnh hưởng của hiệu ứng cuối tuần
Mô hình TŒARCH (1,1):
=4, +U,
với ¢, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau)
U, =ơ,e,
Trong đó: đ,=0 nếu tin tức là bình thường hoặc tốt và đ =l nếu ngược lại
tương đương đ, =0 nếu U, >0 và đ, =1 nếu U,<0 Khi đó : o, =a, +au,, + WU; d,, + Bor,
Néu d,,=0 => U,,>0 tite 1a U?, không ảnh hưởng đến phương sai
Trang 22z0 thì Uỷ, ảnh hưởng dương đến phương sai, do đó khiy)0 gọi là có hiệu ứng đòn bây z0 khi đó người ta nói rằng ảnh hưởng của các cú shock là bất đối xứng Mô hình EGARCH (Exponential Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Các giả thiết của mô hình: „=,+U, U, = Oe, với z, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) (ee) +7|—— Ø,¡ là biến ngẫu nhiên được chuẩn hóa U, 2 2 Ino, =a,+flno,_,+a el el Ø, 1
Trong mô hình trên thi o? có dạng mũ và có ảnh hưởng không có tính chất đối xứng của U đối với phương sai - Giả thiếtHạ:y=0 Hị:y>0 - Nếuy>0thì: (avn 2) >0 néu U,,>0 Ngược lai U,, <0 thi ơ-z| i sa] không
biết âm hay dương mà phụ thuộc vào độ lớn của (y-ø) Như vậy ta vẫn phân
biệt được ảnh hưởng của U âm hay U dương
Năm 1991 Nelson đã đưa ra mô hình EGARCH như sau:
nae +U,
với z, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau)
Trang 232 II 2_ 2 tl Ino; =a,+flno,,+a el * 1 a On 2 là kỳ vọng của biến |U| Mô hình Component „=M,+Ù, U, =ơ,£, với ¢, ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) o, -4, =aU,, —w)+ Bo, — w) (1)
Phương trình (1) thể hiện chênh lệch giữa phương sai không điều kiện và phương sai có điều kiện
4, =w+ 2(4,¡—9)+Ø(UỆ, —Ø¿,) (2)
Phương trình (2) là phương trình phương sai trong dài hạn
4, là ước lượng của ø” trong dài hạn nhưng vẫn thay đổi theo thời gian
tơ ~4,): chênh lệch giữa ngắn hạn và dài hạn
4 Sứ dụng mô hình hồi quy bội
Mô hình hồi quy k biến có dạng
Yi=Bi + a*Xai+ +B Xi + Uj
B¡ là hệ số tự do (hệ số chặn)
Bị : là các hệ số hồi quy riêng
Các giả thiết của mô hình
+ Các U; có kỳ vọng băng 0 : E(U/ Xa¡ Xa¿) = 0
+ Không có sự tương quan gitra cac U: Cov(Uj, Uj) = 0 + Cac U; thuần nhất : Var (Uj) = o
+ Giữa cdc bién giai thich X;, X; khong có quan hệ tuyến tính
+ U¡ có phân bố chuẩn
Trang 24H.Áp dụng vào thị trường Việt Nam
Danh mục giả định là các cổ phiếu của ngành Vận tải(transport) + HAX : công ty cổ phần Dịch vụ ô tô Hàng Xanh
+ HAV : công ty cổ phần Vận tải Hà Tiên
+ PỊT : Cổng ty cổ phần Vận tải xăng dầu đường thuỷ PETROLIMEX +SFI : Công ty cổ phần Đại lý Vận tải SAFI
+SHC: cong ty Hang hàng hải Sài Gon
+TMS: céng ty cé phan TRANSIMEX- SAI GON +VFC: céng ty cé phan VINA.FO
số liệu về giá cổ phiếu được lấy trên thị trường chứng khoán sàn giao
dịch thanhg phó Hồ Chí Minh đến ngỳ 04/04/2007
1 Các quan sát và phân tích về lợi suất các cỗ phiếu cúa ngành Vận tải 1.1 Chuỗi lợi suất cổ phiếu HAX
Trang 25
Nhìn vào lược đồ của chuỗi lợi suất ta có thể thấy lợi suất của cô phiếu dao động tương đối đều xung quanh vị trí cân bằng và có xung động biến thiên tương đối ôn định Ta thấy đây có thể làmột chuỗi dừng
1.1.2 Kiểm định nghiện dơn vị với chuỗi R_HAX
ADF Test Statistic -5.119316 1% Critical Value™ 5% Critical Value 10% Critical Value
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_HAX) Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: 03:26 Sample(adjusted): 2 61 Included observations: 60 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob R_HAX(1) -0.601513 0.117499 -5.119316 0.0000 R-squared 0.307310 Mean dependent var -0.000807 Adjusted R-squared 0.307310 S.D dependent var 0.041866 S.E of regression 0.034844 Akaike info criterion -3.859344 Sum squared resid 0.071632 Schwarz criterion -3.824438 Log likelihood 116.7803 Durbin-VV¥atson stat 2.035730
V6i két qua trén ta co :
| 54.1 =5.119316 > — | Soo] = 2.603 > | So051= 9459
Trang 26Theo tiêu chuân ADF chuỗi là chuỗi dừng với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10% 1.1.3 Xây dựng mô hình ARIMA Date: 04/23/07 Time: 19:28 Sample: 1 B2 Included observations: B1 Autocorrelation Partial Correlation Ac PAC G-Stat Prob 0.393 0.393 9.8738 0.002 0.205 0.166 14.348 0002 -0.039 -0.212 14.451 0.006 0.006 0.102 14.454 0.013 -0.037 -0.122 14.549 0.024 -0.054 0.020 16.633 0.034 10 -0.095 -0.082 17.335 0.067 12 0.036 0.183 18.755 0.095 14 0.149 -0.040 21.254 0.095 15 -0.190 -0.242 24.279 0.061 16 -0.286 -0.045 31.270 0.012 18 -0.043 -0.067 31.704 0.024 20 -0.089 -0.218 33.562 0.029 22 0.045 -0.057 33.899 0.050 CONOWAUNS
Từ lược đồ, nhận thấy PAC(1) khác 0 và ACF(q) = 0 với q > 1 do vậy
thông tin này gợi ý p = I và q=0 và mô hình ARIMA = ARIMA(L, 0, 0)
1.1.4.Ta có kết quả ước lượng mô hình ARIMA Dependent Variable: R_HAX
Method: Least Squares Date: 04/23/07 Time: 02:41 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob AR(1) 0.398487 0.117499 3.391413 0.0012
R-squared 0.155313 Mean dependent var 0.003636 Adjusted R-squared 0.155313 S.D dependent var 0.037912 S.E of regression 0.034844 Akaike info criterion -3.859344
Sum squared resid 0.071632 Schwarz criterion -3.824438
Log likelihood 116.7803 Durbin-Watson stat 2.035790
Trang 27
Từ kết quả kiểm định T có P_vlue = 0.0012 < 0.05 AR(1) có ý nghĩa trong mô hình hệ số AR(1) >0 nói lên lợi suất của phiên giao dịch hôm nay chịu ảnh hưởng cùng chiều với lợi suất của phiên giao dịch hôm trước
Mô hình ARIMA :
R, = 0.398487 * Rui +e
Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và trong đao động của cổ phiếu
HAX
1.1.5 ,Sử dụng mô hình ARCH và GARCH
a St dung mé hinh ARCH(1)
Included observations 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 17 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob ARQ) 3985817 152537 2612525 0090 Variance Equation c 9.001146 000433 2650023 D0080 ARCH(1) 038983 221373 0176105 8802
R-squared 0.155313 Mean dependent var 9.003636 Adjusted R-squared 0.125675 S.D dependent var 0.037912 S.E of regression 0035450 Akaike info criterion -3.793863 Sum squared resid 0.071632 Schwarz criterion -3.689146 Log likelihood 116.8159 Durbin-Watson stat 2.035833 Inverted AR Roots 40
Như vậy mức độ dao động của lợi suất trung bình trong các phiên là không khác nhau Và nó không chịu ảnh hưởng của sự thay đồi trong lợi suất
Trang 28Nhìn vào lược đồ tương quan dễ đang nhận thấy phần dư của mô hình
ARCH(1) đối với chuỗi lợi suất là nhiễu trắng Do vậy giả thiết u, =e,*ơ, được thỏa mãn Kiểm định ARCH ARCH Test F-statistic 0.003580 = Probability 0.952495 Obs*R-squared 0.003706 Probability 0.951458 Test Equation:
Dependent Variable: STD_RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 06:23 Sample(adjusted): 3 61 Included observations: 59 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob c 0.996539 0.194411 5.125947 0.0000 STD_RESID*2¢-1) 0.007983 0.133415 0.059837 0.9525
R-squared 0.000063 Mean dependent var 1.004658
Adjusted R-squared -0.017480 S.D dependent var 1.060262 S.E of regression 1.069489 Akaike info criterion 3.005549
Sum squared resid 65.19695 Schwarz criterion 3.075974
Log likelihood -86.66369 F-statistic 0.003580
Durbin-V¥atson stat 1.987723 Prob(F-statistic) 0.952495
Từ kết quả kiểm định ta nhận thấy không có sự tồn tai ca ARCH cho
mô hình ARCH(1) mà ta đã chọn kiếm định T có P_value = 0.95249> 0.05;
kiểm định x” có p_value = 0.91458 > 0.05 ; kiểm dinh T cho két qua
của hệ số STD_RESID^2 thực sự bằng 0 như vậy mô hình vừa ước lượng thật sự là mô hình tốt
Kém định sự thay đồ lợi suất trong dao động của cô phiếu sử dụng
mô hình b,GARCH(I,1)
Dependent Variable: R_LHAX Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 03:14 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 31 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob ARQ) 0.465289 0.012667 36.73250 0.0000 Variance Equation c -2.22E-06 5.25E-05 -0.042259 0.9663 ARCH(1) -0.079244 0.021164 -3.744194 0.0002 GARCHA) 1.097628 0.082916 13.23779 0.0000
R-squared 0.150685 Mean dependent var 0.003636
Adjusted R-squared 0.105186 S.D dependent var 0.037912 S.E of regression 0.035863 Akaike info criterion -3.858743 Sum squared resid 0.072025 Schwarz criterion -3.719120 Log likelihood 119.7623 Durbin-Vvatson stat 2.167977
Trang 29
R_HAX, = 0.465289* R_HAX,) +&
Từ mô hình ta thay dugc loi suất trung bình của cổ phiếu trong một phiên có lien hệ dương với sự thay đổi trong lợi suất của phiên trước đó Và mức đao động trong lợi suất có khác nhau trong các phiên, nó phụthuoocj vào sự thay đổi của lợi suất vùaphuj thuộc vào mức độ đao dộng của cô phiếu c.Mô hình GARCH —M
mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của lợi suất của cổ phiếu vào bản
thân độ rủi ro của các cổ phiếu này trên lý thuyết rủi ro càng lớn thì lợi nhuận càng cao Convergence achieved after 16 iteratione Variance backcast: ON Coefficient Std Error =z-Statictic Prob SQ@R(GARCH) ARQ) 0.110364 391424 0.230839 0.155382 0.478098 2619118 0.6326 G0118 Variance Equation c 0.001136 0.000433 2.585824 ‘0.0097 ARCHO) 0.043101 0.246646 0.174750 0.8613
Resquared 0.158118 Mean dependent var 0.003636
Adjusted R-squared S_E of regression 0.113017) G.035706 Akaike info criterion SD dependent var -3.764505 o.037912 Sum squared resid 0.071394 Schwarz criterion -3.624882
Log likelihood 1169352 Durbin-Wvatson stat 2.029470
Inverted AR Roots 33
Dependent Variable: RLHAX Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 03:45 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 6O after adjusting endpoints Convergence achieved after 23 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob GARCH 3.210145 7.220040 0.444616 0.6566 ARQ) 0.390795 0.156697 2.493947 0.0126 Variance Equation c 0.001147 0.000452 2.535823 0.0112 ARCH) 0.033230 0.261027 0.127304 0.8987
R-squared 0.157808 Mean dependent var 0.003636
Adjusted R-squared 0.112690 S.D dependent var 0.037912 S.E of regression 0.035712 Akaike info criterion -3.764003 Sum squared resid 0.071421 Schwarz criterion -3.624380 Log likelihood 1168.9211 Durbin-V¥atson stat 2.028363
Inverted AR Roots 33
Trong hai mô hình ta nhận được sự bằng 0 thực sự của các biến
GARCH va SQR(GARCH) nhuw lợi suất của cổ phiếu không phụ thuộc vào
Trang 301.1.6 Hồi quy với các chuỗi lợi suất còn lại trong ngành
Dependent Variable: RLHAX
Method: Least Squares Date: 04/20/07 Time: 21:26 Sample(adjusted): 1 61 Included observations: 61 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob R_HTV 0.108316 0.159408 0.679491 0.4997 R_PJT -0.070861 0.146309 -D.48432B 0.6301 R_SFI 0.057853 0.132701 0.435965 0.6646 R_SHC 0.078000 0.125715 0.620453 0.5376 RMS -0.149350 0.212366 -0.703266 0.4849 R_VEC 0.483003 0.156944 3.077547 0.0033 c -1.81E-05 0.004715 -D.003847 0.9969
R-squared 0.245425 Mean dependent var 9.004370
Adjusted R-squared 0.161583 S.D dependent var 0.038030 S.E of regression 034822 Akaike info criterion -3.769517 Sum squared resid 0.065479 Schwarz criterion -3.527285
Log likelihood 1219713 F-statistic 2.927241
Durbin-VVatson stat 1.242685 Prob(F-statistic) 0.015162
Trong bang hdi quy ở trên, với các thông số phân tích là Coeficient (B)
, T_STATICSTIC, p_valu
Hệ số B cia R_HTV cé P_valua = 0.4997 > 0.05 biến R_HTVkhông
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX
Hệ số của R_PJT có P valua = 0.6301 > 0.05 biến R_PJT không ánh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX
Hệ số B của R_SFI có P_valua = 0.6646 > 0.05 biến R_SFI không
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX
Hệ số của R_PJT có P valua = 0.8221 > 0.05 biến R_PJT không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX
Hé sé B cua R_SFI co P_valua = 0.8862 > 0.05 bién R_SFI khéng
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX
Hệ số B của R_SHC có P_valua = 0.5376 > 0.05 biến R_SHC không
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX
Hệ số j của R TMS có P_valua = 0.4849 > 0.05 biến R_TMS không
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX
Hệ số B của R_VFC có P_valua = 0.0033 < 0.05 biến R_VFEC có ảnh
Trang 311 2.Chudi lợi suất cổ phiếu HTV
1.2.1 Thống kê mô tả và Biểu đồ biểu diễn lợi suất R_HTV Series: R_HTV Sample 1 81 Observations 61 Mean 9.009477 Median 0.016807 Maximum 0.046790 Minimum -0.051293 Std Dev 0.036150 Skewness -0.438940 Kurtosis 1.732488 Jarque-Bera 6.042203 Probability 0.048747
Trên biểu đồ ta thấy lợi suất của cổ phiếu biên động theo thời gian dao động xung quanh một mức cân bằng Biên độ biến động của chuỗi là khá
ổn định
Trang 321.2.2 Kiếm định tính dừng của chuỗi R_HAV
ADF Test Statistic -4.558689 1% Critical Value* -2.6013 5% Critical Value -1.9459 10% Critical Value -1.6186
*MackKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_LHTV) Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: 03:18 Sample(adjusted): 2 61 Included observations: 60 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob R_HTV(C1) -0.534930 0.117343 -4.558689 0.0000 R-squared 0.259959 Mean dependent var -0.001025 Adjusted R-squared 0.259959 S.D dependent var 0.038920 S.E of regression 033481 Akaike info criterion -3.939122 Sum squared resid 0.066140 Schwarz criterion -3.904216 Log likelihood 119.1737 Durbin-VVatson stat 1.894410 Với kết quả trên ta có : | 54.1 =4.558689> — | Soo1|=2.6013 > | Soosl= 1.9459 > |Soil = 1.6186 Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10% 1.2.3 Mô hình ARIMA Dependent Variable: RLHTV Method: Least Squares Date: 14/23/17 Time: 03:48 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob AR(1) 0.465070 0.117343 3.963346 0.0002 R-squared 0.156424 Mean dependent var 0.009438 Adjusted R-squared 0.156424 S_D dependent var 0.036454 S.E of regression 0.033481 Akaike info criterion -3.939122 Sum squared resid 0.066140 Schwarz criterion -3.904216 Log likelihood 119.1737 Durbin-V¥atson stat 1.894410
Trang 33
vậy mô hình ARIMA nhận được là R_HTV, = 0.465070* R_HTV,¡ + &
Qua bảng phân tích Ta có kết luận lợi suất của lần giao dịch trước có ảnh hưởng đến lợi suất của giao dịch sau
1.2.4 Ap dung mô hình ARCH và GARCH a, Mô hình ARCH Dependent Variable: RLHTV Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 03:49 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 17 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob AR(1) 0.468007 0.158664 2.949675 0.0032 Variance Equation c 0.001170 0000523 2212753 002698 ARCH(1) -0.060598 0.288561 -0.210002 08337
R-squared 0.156415 Mean dependent var 0.009438
Adjusted R-squared 0.126815 S.D dependent var 0.036454
S.E of regression 0.034064 Akaike info criterion -3.874153
Sum squared resid 0.066140 Schwarz criterion -3.769436
Log likelihood 119.2246 Durbin-V¥atson stat 1.899685
Inverted AR Roots AT
Qua bang phan tich mức độ dao động của lợi suất không chịu ảnh hưởng của sự thay đối lợi suất của cổ phiêu b.Mô hình GARCH(I.1) Dependent Variable: RLHTV Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 03:59 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 43 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob ARQ) 0.543312 0.155191 3.500920 0.0005 Variance Equation c 6.38E-05 6.36E-05 1.002411 0.3161 ARCH(1) -0.147548 0.029425 -5.014347 0.0000 GARCH(1) 1.092421 0.100456 10.87457 0.0000
R-squared 0.150067 Mean dependent var 0.009438
Adjusted R-squared 0.104535 S.D dependent var 0.036454 S.E of regression 0.034496 Akaike info criterion -3.932928 Sum squared resid 0.066638 Schwarz criterion -3.793305
Log likelihood 121.9878 Durbin-VVatson stat 2.028177
Trang 34
Từ mô hình ước lượng cho thấy lợi suất trung bình của cô phiếu trong một phiên có lien hệ dương với sự thay đổi của lợi suất của phiên trước đó
Và mức đao động trong lợi suất có khác nhau trong các phiên, nó phụ thuộc vào mức dao động của lợi suât và sự thay đối của lơi suất
Dependent Variable: RLHTY
Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 04:02
Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 19 iterations “Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob SQR(GARCH) 0.267260 0.256221 1.043084 0.2969 AR(1) 0.426053 0.147151 2.895353 0.0038 Variance Equation Cc 0.001115 0.000514 2.167937 0.0302 ARCH(1) -0.030799 0.314249 -0.098009 0.9219 R-squared 0.173699 Mean dependent var 0.009438 Adjusted R-squared 0.129432 S.D dependent var 0.036454
S.E of regression 0.034013 Akaike info criterion -3.859744
Sum squared resid 0.064785 Schwarz criterion -3.720121 Log likelihood 119.7923 Durbin-V¥atson stat 1.869263 Inverted AR Roots 43
c.Mô hình GARCH_M
Dependent Variable: RLHTVY Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/23/07 Time: 04:05
Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 25 iterations “Mariance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob GARCH 8.875023 8.512312 1.042610 0.2971 ^R(13 0.421109 0.151429 2.780910 0.0054 Variance Equation Cc 0.001136 0.000474 2.393421 0.0167 ARCH(1) -0.047844 0.268383 -0.178267 0.8585 R-squared 0.174354 Mean dependent var 0.009438 Adjusted R-squared 0.130123 S.D dependent var 0.036454 S.E of regression 0.033999 Akaike info criterion -3.860097 Sum squared resid 0.064734 Schwarz criterion -3.720474 Log likelihood 119.8023 Durbin-V¥atson stat 1.870880 Inverted AR Roots A2
Trong hai kết quả trên đều đi đến kết luận lợi suất của cổ phiếu không bị ảnh hưởngcuar rủi ro riêng của cổ phiếu vì các cả hai kết quả đều
Trang 351.2.5 Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành Dependent Variable: R_LHTV Method: Least Squares Date: 04/20/07 Time: 21:28 Sample(adjusted): 1 B1 Included observations: 61 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob R_HAX 0.078268 0.115186 0.679491 0.4997 R_PJT 0.278016 0.118759 2.341002 0.0230 R_SFI 0.141304 0.111353 1.268971 0.2099 R_SHC 0.252747 0.101580 2.488164 0.0160 R_TMS -0.122414 0.180580 = -0.677895 0.5007 R_VFC 0.243016 0.140806 1.725892 0.0901 Cc 0.004516 0.003960 1.140370 0.2592 R-squared 0.396577 Mean dependent var 0.009477 Adjusted R-squared 0.329530 S.D dependent var 0.036150 S.E of regression 0.029600 Akaike info criterion -4.094438 Sum squared resid 0.047314 Schwarz criterion -3.852207 Log likelihood 131.8804 F-statistic 5.914900 Durbin-Watson stat 1.605127 Prob(F-statistic) 0.000085
Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích 1a Coeficient (B) ,
T_STATICSTIC, p_valu
Hé sé B cia R HAX cé P_valua = 0.4997> 0.05 bién R_HAX khong ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV
Hệ số của R PIT có P valua = 0.0230< 0.05 biến R PJT ảnh
hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV
Hệ số B của R_SFI có P_valua = 0.2099 > 0.05 biến R_SFI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV
Hệ số B của R SHC_ có P_valua = 0.0160 < 0.05 biến R_SHC có
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV
Hệ số B của R_TMS có P_valua = 0.5007 > 0.05 biến R_TMS không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV
Hệ số B của R_VFC có P_valua = 0.0901 > 0.05 biến R_VFC không
Trang 361.3.Chuỗi lợi suất R_PJT
1.3.1 Thống kê mô tả và Biểu đồ biểu diễn lợi suất R_PJT Series: R_PJT Sample 1 61 Observations 61 Mean 0.003731 Median 9.000000 Maximum 0.048790 Minimum ~0.051293 Std Dev 0.038440 Skewness -0.185868 Kurtosis 1.467919 Jarque-Bera 6.245689 Probability 0.044032
Nhìn biểu đồ biểu dién lợi suất theo thời gian cua chudi R_PJT ta thay chuỗi dao dộng quanh một mức cân bằng và biên độ đao động qua thời gian
Trang 371.3.2 Kiếm định tính dừng của chuỗi R_PJT ~ -2.6013 -1.9459 10% Critical Value -1.6186 ADF Test Statistic -5.456226
*MackKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_PJT) Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: [13:20 Sample(adjusted): 2 61 Included observations: BD after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob R_PJTC1) -0.668417 0.122505 -5.456226 a.aoog
Resquared 0.334577 Mean dependent var -0.001517
Adjusted R-squared 0.334577 S.D dependent var 0.044457 S.E of regression 0.036265 Akaike info criterion -3.779415 Sum squared resid 0.077593 Schwarz criterion -3.744509 Log likelihood 114.3824 Durbin-VVatson stat 1.827821 | Sq] =5.456226> | Soo | = 2.6013 > | Soosl= 1.9459 > |Soil = 1.6186 Theo tiêu chuân ADF chuỗi là chuỗi dừng với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10% 1.3.3Mô hình ARIMA Dependent Variable: R_PJT Method: Least Squares Date: 04/23/07 Time: 04:08 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob AR(1) 0.331583 0.122505 2.706682 0.0089 R-squared 0.104924 Mean dependent var 0.002997 Adjusted R-squared 0.104924 S.D dependent var 0.038331 S.E of regression 0.036265 Akaike info criterion -3.779415 Sum squared resid 0.077593) Schwarz criterion -3.744509 Log likelihood 114.3824 Durbin-VVatson stat 1.827821
Trang 38
mô hình được viết
R_PJT, = 0.331583* R_PJT,) + & phân tích các kiểm định trong mô hình
ta thấy lợi suất của phiên trước có ảnh hưởng dương tới phiên sau
1.3.3 Ap dung mô hình ARCH và GARCH a.Mô hình ARCH Dependent Variable: R_PJT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 04:09 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints Convergence achieved after 26 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob AR(1) 0.343026 0.152168 2.254258 0.0242 Variance Equation c 0.001173 0.000600 1.965077 0.0494 ARCH(1) 0.087554 0.399424 0.219201 0.8265 R-squared 0.104792 Mean dependent var 0.002997 Adjusted R-squared 0.073381 S.D dependent var 0.038331 S.E of regression 0.036898 Akaike info criterion -3.714596 Sum squared resid 0.077604 Schwarz criterion -3.6098793 Log likelihood 114.4373 Durbin-VVatson stat 1.848660 Inverted AR Roots 34
Qua bảng phân tích ta thấy mức dao động của lợi suất khồng bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi lợi suất cổ phiếu b.Mô hình GARCH(I.1) Dependent Variable: R_PJT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 04:16 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 6O after adjusting endpoints Convergence achieved after 38 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob ARQ) 0.496997 0.135825 3.659101 0.0003 Variance Equation c 6.06E-05 7.60E-05 0.796531 0.4257 ARCH) -0.155635 169173 0.919943 0.3576 GARCH() 1.089623 0.166142 6.558380 0.0000
R-squared 0.077265 Mean dependent var 0.002997
Adjusted R-squared 0.027833 S.D dependent var 0.038331 S.E of regression 0.037794 Akaike info criterion -3.786904 Sum squared resid 0.079991 Schwarz criterion -3.647281 Log likelihood 117.6071 Durbin-VVatson stat 2.106226
Trang 39
Qua bảng phân tích ta có kết quả:
Lợi suất trung bình của cỗ phiếu trong một phiên có liên hệ dương với
sự thay đổi lợi suất của phiên trước đó
Mức đao động của cô phiếu chịu ảnh hưởng của thay đồ của lợi suất nó
không phụ thuộc vào sự biến động của lợi suất c.Mô hình GARCH_M Dependent Variable: R_P.JT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 04:21 Sample(adjusted): 2 B1
Included observations: BŨ after adjusting endpoints Convergence achieved after 21 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob SGR(GARCH} 0.058012 0.189651 0.305885 0.7597 AR(1) 0.330372 0.150472 2.195566 0.0281 Variance Equation Cc 0.001215 0.000621 1.955151 0.0506 ARCH(1) 0.060278 0.415352 0.145125 0.8846 R-squared 0.105515 Mean dependent var 0.002997 Adjusted R-squared 0.057596 S.D dependent var 0.038331 S.E of regression 0.037211 Akaike info criterion -3.681162 Sum squared resid 0.077542 Schwarz criterion -3.541539 Log likelihood 114.4349 Durbin-Watson stat 1.826869 Inverted AR Roots 33 Dependent Variable: R_PJT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 04:22 Sample(adjusted): 2 61
Included observations: 60 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 26 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std Error z-Statistic Prob GARCH 1.672470 5.432225 307879 7582 AR() 329557 (150811 2188157 00287 Variance Equation c 0.001225 0.000622 1.967906 00491 ARCH(1) 0.052965 0.406630 0.130253 0.8964 R-squared 0.105624 Mean dependent var 0.002997 Adjusted R-squared 0.057711 S.D dependent var 0.038331 S.E of regression 0.037209 Akaike info criterion -3.681253 Sum squared resid 0.077532 = Schwarz criterion -3.541630 Log likelihood 114.4376 Durbin-Watson stat 1.825132 Inverted AR Roots 33
Qua hai phân tích của mô hình :
Trang 401.3.4 Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành Dependent Variable: R_PJT Method: Least Squares Date: 04/20/07 Time: 21:39 Sample(adjusted): 1 61 Included observations: 61 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob R_HAX -0.061037 0.126024 -0.484326 0.6301 R_HTV 0.331407 0.141566 2.341002 0.0230 R_SFI -0.031309 0.123302 -0.253924 0.8005 R_SHC 0.068718 0.116716 0.588763 0.5585 R_TMS 0.589823 0.180996 3.258754 0.0019 R_VFC -0.035665 0.157842 = -0.225956 0.8221 Cc 0.000750 0.004375 0.171528 0.8645
R-squared 0.363837 Mean dependent var 0.003731 Adjusted R-squared 0.293152 S.D dependent var 0.038440
S.E of regression 0.032318 Akaike info criterion -3.918770
Sum squared resid 0.056400 Schwarz criterion -3.676539
Log likelihood 126.5225 F-statistic 5.147308
Durbin-Watson stat 1.601639 Prob(F-statistic) 0.000302
Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích 1a Coeficient (B) ,
T_STATICSTIC, p_valu
Hệ số B của R_HAX có P_valua = 0.6301 > 0.05 biến R_HAX không
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT
Hệ số § của R HTV có P_valua = 0.0230 < 0.05 biến R_HTVcó ảnh
hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT
Hệ số j của R_SFI có P_valua = 0.8005 > 0.05 biến R_ SFI không
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT
Hệ số của R_SHC có P_valua = 0.5585 > 0.05 biến R_SHC không
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT
Hệ số J của R_TMS có P_valua = 0.0019 < 0.05 biến R_TMS có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT
Hệ số B của R_VFC có P_valua = 0.8645 > 0.05 biến R_VFC không