So sánh hai mô hình dự báo tỷ suất sinh lời chứng khoán. Mô hình hồi quy truyền thống và mô hình Artificial Neural Network

Mô hình Fama và French .... Sai s trung bình ME-Mean Error ..... Sai s bình ph ng trung bình MSE-Mean Square Error .... Sai s bình ph ng trung bình quơn ph ng RMSE-Root mean Square Error

L IăCAMă OAN

Tôi cam đoan r ng lu n v n nƠy ắ So sánh hai mô hình d báo t su t sinh l i

ch ng khoán: Mô hình h i quy truy n th ng vƠ mô hình neural network” lƠ bƠi nghiên

c u c a chính tôi

Ngo i tr nh ng tài li u tham kh o đ c trích d n trong lu n v n này, tôi cam đoan r ng nh ng ph n trong lu n v n nƠy ch a t ng đ c công b ho c đ c s d ng

đ nh n b ng c p nh ng n i khác

Không có s n ph m/nghiên c u nào c a ng i khác đ c s d ng trong lu n

v n mƠ không đ c trích d n theo quy đ nh

L I C Mă N

hoàn thành t t lu n v n nƠy tr c h t tôi xin g i l i c m n chơn thƠnh t i

tr ng i h c M thành ph H Chí Minh, n i đư cung c p cho tôi nh ng ki n th c

chuyên môn v tài chính ngân hàng b c th c s

Tôi đ c bi t g i l i tri ân chân thành t i th y giáo h ng d n c a tôi, TS Lê Thái Th ng Quơn, tr ng i h c M thành ph H Chí Minh, ng i đư cung c p

kim ch nam, đư luôn theo sát vƠ t n tình h ng d n tôi trong su t quá trình làm lu n

v n N ng l c khoa h c, ki n th c chuyên môn sâu s c và s nhi t tâm c a th y đư lƠ

m t đ ng l c r t l n giúp tôi hoàn thành lu n v n

Cu i cùng tôi c ng xin g i l i c m n t i quý th y cô khoa sau đ i h c tr ng

i h c M thành ph H Chí Minh cùng các b n l p MFB2 đư giúp đ tôi trong quá

trình h c t p và th c hi n lu n v n nƠy

Thành ph H Chí Minh, ngày 18 tháng 03 n m 2013

L Xuân Trang

TÓM T T

Lu n v n đ c th c hi n v i m c tiêu ch n ra mô hình d báo t su t sinh l i ch ng

khoán phù h p v i th tr ng Vi t Nam th c hi n nghiên c u này, lu n v n đư s

d ng các nghiên c u lý thuy t c ng nh các nghiên c u th c nghi m tr c đơy v nh

h ng c a các y u t đ n t sinh l i ch ng khoán vƠ các mô hình đ c s d ng trong

d báo kinh t

Nghiên c u đư s d ng các thông tin t các báo cáo tài chính và b n cáo b ch c a các

công ty trên sàn ch ng khoán thành ph H Chí Minh trong ba n m 2009- 2011 v i

261 quan sát

Thông qua các th ng kê phân tích mô t và mô hình h i quy Fixed effect v i d li u

b ng cân b ng, nghiên c u đư tìm th y các y u t nh h ng đ n t su t sinh l i ch ng

khoán T đó th c hi n quá trình d báo TSSL theo các bi n này Ngoài ra lu n v n

c ng xơy d ng mô hình d báo TSSL b ng m ng th n kinh nhân t o (ANN) ng

th i so sánh hai mô hình này v i nhau thông qua các các ch tiêu MSE, RMSE,

MAPE, Theil’u vƠ th y đ c s v t tr i c a mô hình ANN so v i mô hình h i quy

truy n th ng

M C L C

L I CAM OAN i

L I C M N ii

TÓM T T iii

DANH M C CÁC B NG viii

DANH M C HỊNH VÀ TH ix

DANH M C CÁC T VI T T T x

CH NG 1: GI I THI U T NG QUAN V TÀI NGHIÊN C U 1

1 Lý do nghiên c u 1

2 V n đ nghiên c u 2

3 Câu h i và m c tiêu nghiên c u 2

4 Ph ng pháp nghiên c u 3

5 N i dung nghiên c u và k t c u lu n v n 3

CH NG 2: C S LÝ THUY T 4

1 T su t sinh l i ch ng khoán 4

2 L c kh o các nghiên c u tr c đơy 6

2.1 Mô hình CAPM 8

2.2 Mô hình Fama và French 9

2.3 Nghiên c u c a Greg Tkacz (2001) 11

3 Ch tiêu so sánh các mô hình d báo 11

3.1 Các ch tiêu đ c l a ch n 11

3.2 Công th c tính các ch tiêu 12

3.2.1 Sai s trung bình (ME-Mean Error) 12

3.2.2 Sai s tuy t đ i trung bình (MAE- Mean Absolute Error) 13

3.2.3 Sai s bình ph ng trung bình (MSE-Mean Square Error) 13

3.2.4 Sai s bình ph ng trung bình quơn ph ng (RMSE-Root mean Square Error) 13

3.2.5 Sai s ph n tr m tuy t đ i (MAPE-Mean Absolute Percentage Error)ầầ 14

3.2.6 H s không ngang b ng Theil’s U 14

4 Kh o sát các mô hình s d ng cho d li u b ng 14

4.1 Mô hình h i quy Pool 15

4.2 Mô hình h i quy v i tác đ ng c đ nh (Fixed effect model ậFEM) và mô hình h i quy v i tác đ ng ng u nhiên (Random effect model ậREM) 15

CH NG 3 : PH NG PHÁP NGHIểN C U VÀ D LI U NGHIÊN C U 17

1 MÔ HÌNH H I QUY TRUY N TH NG 17

1.1 Ph ng pháp nghiên c u 17

1.2 Mô hình nghiên c u 17

1.2.1 Các bi n trong mô hình hình nghiên c u và các gi thuy t nghiên c u 18 1.2.2 K v ng v d u 20

1.3 D li u nghiên c u 22

1.3.1 i t ng và ph m vi nghiên c u 22

1.3.2 Ph ng pháp x lý s li u 23

2 MÔ HÌNH M NG TH N KINH NHÂN T O 24

2.1 Ph ng pháp nghiên c u 24

2.1.1 L a ch n các bi n s và thu th p d li u 24

2.1.2 Ti n x lý d li u 25

2.1.3 L a ch n các thông s cho mô hình 26

2.1.4 Ti n hành th c hi n cho mô hình 30

2.1.5 D báo và phân tích k t qu 30

2.2 Mô hình nghiên c u 31

2.3 D li u nghiên c u 33

CH NG 4: K T QU NGHIÊN C U 34

1 Mô hình h i quy 34

1.1 Th ng kê mô t các bi n 34

1.2 K t qu h i quy (ph l c 1) 36

1.2.1 L a ch n ph ng pháp c l ng mô hìnhầầầầầầầầ ầầ 36

1.2.2 Ki m đ nh gi thuy t mô hình (ph l c 2) 39

2 Mô hình m ng th n kinh nhân t o 42

2.1 Phân tích m c đ t ng quan gi a các bi n đ u vào 43

2.2 Phân tích m c đ t ng quan gi a các bi n đ u vào 43

3 So sánh k t qu d báo th c t TSSL c a các mô hình 44

3.1 D báo b ng mô hình h i quy truy n th ng 44

3.1.1 D báo 44

3.1.2 Ki m đ nh 45

3.2 D báo b ng mô hình m ng th n kinh nhân t o 46

3.2.1 D báo 46

3.2.2 Ki m đ nh 46

3.3 K t qu và so sánh 48

3.3.1 So sánh d a trên s li u TSSL d báo 48

3.3.2 So sánh d a trên các ch tiêu d báo 49

CH NG 5: K T LU N 50

1 K t lu n 50

2 Gi i h n c a lu n v n 50

3 óng góp c a lu n v n 51

4 H ng phát tri n s p t i c a lu n v n 51

DANH M C TÀI LI U THAM KH O 52

PH L C 1: MÔ HÌNH H I QUY V I D LI U B NG 55

PH L C 2: KI M NH GI THUY T MÔ HÌNH 58

PH L C 3: D LI U 62

B ng 4.7: Ki m đ nh Wald cho h s h i quy ME

B ng 4.8 : Ki m đ nh Wald cho h s h i quy bi n BETA

B ng 4.9: Ki m đ nh Wald cho các h s h i quy các bi n còn l i trong mô hình

B ng 4.10: K t qu ki m đ nh mô hình d báo TSSL

B ng 4.11: K t qu ki m đ nh d báo TSSL b ng ph n m m Neurosolutions

B ng 4.12: So sánh hai mô hình d báo TSSL

DANH M C CÁC T VI T T T

CTCK : Công ty ch ng khoán

TTCK : Th tr ng ch ng khoán

TSSL : T su t sinh l i

BM : T s th giá trên th giá

ME : Quy mô v n hóa th tr ng

ROA : Kh n ng sinh l i

ANN : Mô hình m ng th n kinh nhân t o

MSE : Sai s bình ph ng trung bình

MAE : Sai s tuy t đ i trung bình

MAPE : Sai s ph n tr m trung bình

RMSE : C n b c hai c a sai s bình ph ng trung bình Theil’U : H s không ngang b ng

CAPM : Mô hình đ nh giá tài s n v n

PBV : Giá tr th tr ng trên giá tr s sách

PE : T s giá trên thu nh p

OLS : Bình ph ng nh nh t thông th ng

HoSE : S giao d ch ch ng khoán thành ph H Chí Minh

CH NGă1:ăGI I THI U T NG QUAN V TÀI NGHIÊN C U

Ch ng 1 lƠ ch ng m đ u s cung c p t ng quan v xu h ng, ph ng pháp nghiên

c u, m c tiêu c ng nh c u trúc c a lu n v n

1 Lý do nghiên c u

Th tr ng ch ng khoán Vi t Nam chính th c đi vƠo ho t đ ng t tháng 7/2000 vƠ đư

có nh ng b c phát tri n đáng k trong nh ng n m qua Tuy v n còn khá non tr so

v i th tr ng ch ng khoán trên th gi i nh ng th tr ng ch ng khoán Vi t Nam đang d n t ng b c hoàn thi n và ngày càng tr thành b ph n không th thi u c a th

tr ng tài chính

Khi th tr ng ngày càng phát tri n, các nhƠ đ u t c n có m t nh n đ nh đúng v r i

ro trên th tr ng T đó giúp cho vi c đ u t ch ng khoán không nh ng đem l i thành công cho chính nhƠ đ u t mƠ còn giúp cho th tr ng tr nên hi u qu h n

Chính vì th ngày càng có nhi u ph ng pháp d báo đ c phát tri n chuyên cho các

l nh v c ch ng khoán Do đó, hi n nay trên th gi i, các nhà phân tích và d báo đư áp

d ng vƠ đ a ra nhi u công c giúp cho các nhƠ đ u t có th d báo th tr ng ch ng

khoán m t cách chính xác nh m đ a ra các quy t đ nh đ u t h p lý nh t Tuy nhiên

vi c ng d ng các công c này trên các th tr ng lƠ khác nhau i v i các n c phát

tri n, th tr ng n đ nh và thông tin minh b ch nên vi c ng d ng các mô hình d báo

tr nên đ n gi n h n i v i các n c đang phát tri n, trong đó có Vi t Nam, vi c

ng d ng mô hình này tr nên ph c t p h n, khó kh n h n ó lƠ lý do tác gi ch n

KHOÁN : MÔ HÌNH H I QUY TRUY N TH NG VÀ MÔ HÌNH ARTIFICIAL NEURALăNETWORK”ănh m giúp cho nhƠ đ u t l a ch n mô hình

d báo t su t sinh l i thích h p v i t ng đi u ki n c th và có nh ng quy t đ nh kinh

t h p lý

2 V năđ nghiên c u

Nh đ c p ph n lý do ch n lu n v n, vi c đ a ra m t mô hình giúp nhƠ đ u t c

l ng đ c t su t sinh l i c a c phi u là m t y u t thi t th c Có nhi u y u t tác

đ ng đ n t su t sinh l i ch ng khoán đ c ch ra t các nghiên c u tr c đơy

V n đ nghiên c u c a lu n v n ch ra các y u t nh h ng đ n t su t sinh l i ch ng

khoán th tr ng ch ng khoán thành ph H Chí Minh t ngu n d li u th c p thu

th p đ c T đó đ a vƠo hai mô hình d báo đ ki m đ nh mô hình d báo nào s

thích h p cho th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

3 Câu h i và m c tiêu nghiên c u

Trong ph m vi c a n n kinh t Vi t Nam, tác gi t p trung nghiên c u vi c ng d ng

c a mô hình m ng th n kinh nhân t o (ANN) trong d báo kinh t , hi u qu c a mô hình ANN so v i mô hình h i quy truy n th ng C th h n, lu n v n s gi i quy t các

m c tiêu nghiên c u sau:

- Tìm ra các bi n có th d báo t su t sinh l i (TSSL) ch ng khoán trên th

- C u trúc m ng ANN nào s thích h p đ d báo TSSL ?

- Li u kh n ng ng d ng mô hình ANN trong d báo TSSL trên th tr ng

ch ng khoán Vi t Nam có hi u qu h n mô hình h i quy truy n th ng không?

4 Ph ngăphápănghiênăc u

gi i quy t các n i dung nghiên c u nêu trên, tác gi đư s d ng ph ng pháp

nghiên c u đ nh l ng

D li u s d ng trong lu n v n lƠ d li u th c p thu th p t các công ty phi tài chính

niêm y t trên sàn Hose trong kho ng th i gian t 2009-2011 Sau khi thu th p các thông tin c n thi t, chúng s đ c tính toán vƠ đ a vƠo mô hình h i quy đa bi n đ xác

đ nh các bi n có nh h ng vƠ c ng đ tác đ ng c a chúng đ n t su t sinh l i ng

th i s đ a các bi n này vào mô hình h i quy d a trên ph n m m h tr Eview 5.1

Ngoài ra quá trình d báo b ng m ng ANN đ c th c hi n trên ph n m m h tr x lý

CH NGă2:ăC ăS LÝ THUY T

Ch ng 2 s b t đ u b ng s gi i thi u khái quát v TSSL ch ng khoán và kh o sát

các mô hình s d ng cho d li u b ng Thông qua vi c l c kh o các công trình

nghiên c u tr c đơy, lu n v n s cung c p các ph ng pháp nghiên c u, k t qu có

Pt: giá ch ng khoán trong k t

P0: giá ch ng khoán trong th i k 0

Ct: c t c trên m t c phi u

Các mô hình CAPM, Fama-French c l ng t su t sinh l i k v ng c a m t tài s n,

trên c s đó xác đ nh tài s n đ c đ nh giá cao hay th p h n th c t Trong th c t r t khó đ xác đ nh t su t sinh l i c a m t tài s n vƠ khó h n n a là t su t sinh l i c a

th tr ng Do v y đ tính toán t su t sinh l i nƠy, th ng d a vào giá ch ng khóan theo đ nh k quan sát T su t sinh l i ch ng khoán t ng đ i:

r= (Pt- Po)/ Po

NgoƠi ra đ xác đ nh đ c m c sinh l i c a 1 ch ng khoán c n xem xét ch ng khoán

đó trong quá kh vƠ t ng lai

 S d ng s li u quá kh có th xác đ nh đ c m c sinh l i trung bình

c a ch ng khoán M c sinh l i c a ch ng khoán trong quá kh lƠ d li u tham chi u

quan tr ng đ nhƠ đ u t xem xét có nên đ u t vào ch ng khoán hay không M t

ch ng khoán có t l sinh l i cao vƠ n đ nh s đ c nhi u nhƠ đ u t quan tâm Tuy

nhiên, đ ra quy t đ nh đ u t , nhƠ đ u t còn c n c vƠo t l sinh l i k v ng c a

ch ng khoán

 S d ng nh ng d báo v t ng lai nh m xác đ nh t l sinh l i k v ng

c a ch ng khoán có th d báo đ c m c sinh l i này c n ph i có đ c ngu n

thông tin minh b ch vƠ ph i l ng hóa đ c các y u t tác đ ng đ n giá ch ng khoán trong t ng lai Do đó vi c xác đ nh chính xác t l sinh l i k v ng r t quan tr ng trong vi c ra quy t đ nh c a các nhƠ đ u t ch ng khoán

Hình 2.1: Di n bi n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam giai đo n 2000-2011

(Ngu n: www.cophieu68.com) Qua hình 2.1 cho th y giá ch ng khoán trên th tr ng Vi t nam bi n đ ng m nh

N m 2006 t c đ t ng tr ng m nh nh t nên t su t sinh l i đ n 145% Còn n m

2008, 2009, giá ch ng khoán gi m m nh, t su t sinh l i ơm NgoƠi ra t i th tr ng

ch ng khoán Vi t Nam, di n bi n c a giá ch ng khoán còn ph thu c nhi u vƠo tơm

lý c a nhƠ đ u t Các nhƠ đ u t h u nh ch quan tơm đ n l i nhu n vƠ nh ng thông

tin không chính th ng i u nƠy khi n cho vi c d báo vƠ xác đ nh m c sinh l i k

v ng c a ch ng khoán c ng h t s c khó kh n

2 L c kh o các nghiên c uătr căđơy

Vi c ng d ng các mô hình d báo đ d báo t su t sinh l i ch ng khoán lƠ r t c n thi t đ i v i các nhƠ đ u t mang tính chuyên nghi p Tuy nhiên, nh ng di n bi n trên

th tr ng ch ng khoán Vi t Nam trong th i gian qua cho th y vi c thi u v ng các công c d báo nƠy Li u có kh n ng ng d ng m t mô hình d báo t su t sinh l i trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam nh hi n nay hay không

B ngăch ngăchoăvi căthi uămôăhìnhăphơnătíchăk ăthu tăvƠăphơnătíchăc ăb năvƠoă

đ u t ăch ngăkhoán

Nhi u nhƠ đ u t cho r ng vi c phơn tích k thu t không hi u qu t i Vi t Nam vào

th i đi m nƠy vì th tr ng còn quá m i, ít ai áp d ng Các tín hi u do phơn tích k thu t đ a ra s không đ c t n d ng nên các nhƠ đ u t ít có xu h ng thay đ i quan

đi m c a mình v th tr ng, v giá c phi u Các nhƠ đ u t cho r ng giá c lên

xu ng ch ph thu c vƠo thông tin c a công ty nên h quy t đ nh mua hay bán c

phi u c a m t công ty ch y u d a vƠo nh ng thông tin công b c a công ty đó Mua vƠo khi có tin t t vƠ bán ra khi có tin x u mƠ không c l ng th tr ng Trong khi phơn tích c b n thì cho bi t đ c nguyên nhơn d n đ n bi n đ ng giá trên th tr ng,

bi t đ c đi u gì đư x y ra đ i v i giá c a c phi u, hay trong phơn tích k thu t thì cho bi t đ c các hi u ng c a nó t c lƠ cho bi t đ c giá c phi u thay đ i khi nƠo

vƠ k t thúc khi nƠo Chính nh nh ng y u t nƠy s giúp cho các nhƠ đ u t quy t đ nh

đ u t m t cách d dƠng h n mƠ không d a vƠo y u t may r i

Theo Vietstock, các tín hi u cho th y có kh n ng th tr ng s tích l y vƠo tu n sau

(tu n 06 - 10/09/2010) Vi c t ng đi m 5 phiên liên ti p v i s b t phá r t m nh c a nhi u mư c phi u đư ph n nƠo gi i t a đ c tơm lý bi quan c a các nhƠ đ u t H

v n l c quan v tri n v ng trung h n c a th tr ng vƠ v n ngh r ng đơy v n có th lƠ

th i đi m t t đ mua đ i v i tr ng phái đ u t giá tr Tuy nhiên, n u lƠ m t nhƠ đ u

t ng n h n thì c h i mua có l đư qua đi k t sau khi giá r i kh i vùng 420 ậ 430

đi m Tuy nhiên, các nhƠ đ u t l i d a vƠo tin đ n Thông t 13/2010/TT-NHNN quy

đ nh v các t l b o đ m an toƠn v n c a các t ch c tín d ng s đ c ch nh s a

nh ng g n nh không thay đ i nhi u so v i ban đ u lƠm cho th tr ng chao đ o

C ng theo Vietstock c th lƠ phiên giao d ch ngày 10/9/2010 th tr ng ch ng khoán

m t l n n a gơy b t ng Khác v i d đoán c a nhi u nhƠ đ u t r ng n i ti p đƠ t ng

đi m c a phiên li n k , sau khi đư tr i qua vƠi phiên gi m đi m do ch t l i tr c đó,

th tr ng s ti p t c đi lên do dòng ti n đang m nh Tuy nhiên, không nh mong đ i,

c hai sƠn đ u b t ng gi m r t m nh M c a phiên giao d ch, VN-Index gi m nh trong đ t đ u v i m c gi m không đáng k , ch 0,2 đi m Tuy nhiên, sau 15 phút giao

d ch, c a đ t 2, đƠ gi m đư t ng m nh d n lên Di n bi n c a th tr ng phiên nƠy có nhi u b t ng Ban đ u lƠ s th n tr ng c a c bên bán l n bên mua Bên mua ch

mu n mua giá r , trong khi bên bán l i mu n ti p t c ắneo” giá ch đ i Vì v y, dù

th tr ng dao đ ng trong biên đ h p nh ng g n h t đ t giao d ch liên t c t ng giá tr giao d ch m i ch đ t kho ng 600 t đ ng Khi g n k t thúc đ t 2, l nh bán giá r l p

t c đ c tung vƠo th tr ng lƠm cho các l nh đ t mua tr c đó đư không tr tay k p,

l p t c ắng n” h t s c phi u nƠy Di n bi n m i nƠy đư khi n giá tr giao d ch c a 15 phút cu i đ t 2 t ng v t thêm 400 t đ ng (b ng 2/3 giao d ch 90 phút tr c đó) Sang

đ t 3 (đ t đóng c a), l nh bán u tiên t đ vƠo th tr ng, kéo VN-Index r i g n

nh t do Ch t phiên, VN-Index m t 12,29 đi m, t ng ng 2,65%, xu ng còn 451,39 đi m V i s đi m nƠy, n l c c a s t ng đi m nh ng phiên tr c đó g n

nh không còn ý ngh a.T ng t , trên sƠn HƠ N i, l c bán c ng ti p t c t ng lên sau

đó, khi n HNX-Index đóng c a gi m 3,74%, t ng ng 5,09 đi m, còn 131,15

đi m Gi i quan sát th tr ng cho r ng đi u l c a phiên nƠy lƠ l c mua m nh các lô

l n l i xu t hi n vƠo nh ng phút cu i Y u t nƠy đ t ra nghi v n v s lƠm giá c a th

tr ng, c a các ắđ i lái”? ơu lƠ nguyên nhơn? Theo các công ty ch ng khoán, thông tin tác đ ng m nh nh t đ n th tr ng phiên nƠy lƠ tin đ n v vi c các quy đ nh trong Thông t 13 s đ c ch nh s a nh ng g n nh không thay đ i nhi u so v i ban đ u

T ng Giám đ c Công ty Ch ng khoán SJC, ông Hu nh Anh Tu n, cho r ng tin đ n nƠy r lên vƠ lan nhanh t i các sƠn giao d ch khi n các nhƠ đ u t th t v ng Chính vì

v y, h bán tháo mƠ không c n ki m tra l i thông tin H n n a, m t s nhƠ đ u t

c ng đư ki m l i m t ph n sóng nh v a qua nên s n sƠng tháo ch y đ ch t l i NgoƠi thông tin ch đ o nƠy, m t s thông tin khác c ng đ c các chuyên gia đánh giá

lƠ gơy tác đ ng không t t đ n tơm lý c a nhƠ đ u t C th : báo cáo c a T p chí Forbes (M ) công b ngƠy 9-9, đánh giá môi tr ng kinh doanh t i Vi t Nam t t m t 5

b c, thua c Campuchia Bên c nh đó, nhi u thông tin t các t ch c tƠi chính qu c t

nh n xét n n kinh t toƠn c u ch a th t s thoát kh i khó kh n

2.1 Mô hình CAPM

CAPM (Capital Asset Pricing Model) đ c ba nhƠ nhƠ kinh t h c William Sharpe, John Lintner vƠ Jack Treynor đ a ra vƠo nh ng n m gi a th p niên 60 Mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) nh m d báo t su t sinh l i c a m t ch ng khoán thông qua beta c a ch ng khoán đó Mô hình CAPM không ph i lƠ mô hình duy nh t d báo t su t sinh l i nh ng nó có n n t ng lý thuy t v ng ch c Trong

nh ng nghiên c u g n đơy, mô hình CAPM đư đ c b sung nh ng nhơn t khác

nh m có th d báo t su t sinh l i m t cách chính xác h n nh bi n t s giá trên thu

nh p (P/E) vƠ giá tr th tr ng trên giá tr s sách (PBV) c bi t trong th tr ng các

n c m i n i, s tác đ ng c a t s giá trên thu nh p (P/E) vƠ giá tr th tr ng trên giá tr s sách (PVB) lên t su t sinh l i ch ng khoán lƠ khá rõ nét Cùng v i mô hình CAPM, P/E vƠ giá tr th tr ng trên giá tr s sách đ c dùng nh lƠ các công c d báo t su t sinh l i ch ng khoán trên th tr ng các n c m i n i i u nƠy cho th y

m t mô hình CAPM đa bi n v i các bi n lƠ: beta, P/E vƠ PBV

Môăhìnhăth cănghi măc aăPerdanaăWahyu Santosa & Harry Yusuf Laksana:

Perdana Wahyu Santosa & Harry Yusuf Laksana (2011) đư đ a ra mô hình th c nghi m đ a ra mô hình th c nghi m d a trên mô hình CAPM t i th tr ng ch ng khoán Indonesia giai đo n n m 2004-2006 nh sau:

Mô hình h i quy v i tác đ ng c đ nh theo ph ng pháp PLS

R = 0.69887 Liq + 51.43152 Size

Mô hình h i quy v i tác đ ng c đ nh theo ph ng pháp GLS

R = 0.023793 Var +0.029162 Beta + 0.034763 Liq + 42.33291 Size + 0.0130115 PBV

Trong đó:

Beta: r i ro th tr ng

Liq: tính thanh kho n

Size: quy mô v n hóa th tr ng

PBV: giá th tr ng/ giá s sách

K t qu mô hình c a Perdana Wahyu Santosa & Harry Yusuf Laksana (2011) cho th y

m i quan h cùng chi u gi a TSSL mong đ i vƠ các bi n trong mô hình nh PBV,

Beta , Liq và Size

2.2 Mô hình Fama và French

V i k t qu nghiên c u vƠo n m 1993, Fama vƠ French đư xơy d ng nên mô hình 3

nhân t Fama-French bao g m: nhân t quy mô, nhân t BM và nhân t th tr ng

Fama-French nghiên c u d a trên hai lo i c phi u sau:

- C phi u c a công ty có quy mô nh

- C phi u có h s giá tr s sách trên giá tr th tr ng (BM) cao

Mô hình nh sau:

)( )i f [ ( M f] i i ( ) i( )

E R R  E R R  s E SMB h HML

Trong đó:

E(Ri): m c l i nhu n cho danh m c i

Rf: m c l i nhu n không r i ro

E(RM): m c l i nhu n k v ng c a toàn b th tr ng

SMB: bình quân chênh l ch trong quá kh gi a l i nhu n danh m c c phi u công ty

nh so v i l i nhu n danh m c c phi u công ty l n

HML : bình quân chênh l ch trong quá kh gi a l i nhu n danh m c c phi u công ty

có t s giá tr s sách trên giá th tr ng cao so v i công ty có giá tr này th p

i:h s h i quy cho nhân t ph n bù r i ro c a danh m c c phi u

si: h s h i quy cho nhân t SMB

hi: h s h i quy cho nhân t HML

Fama đ ngh đo l ng nhân t quy mô b ng cách phân bi t l i nhu n gi a hai lo i

hình doanh nghi p là doanh nghi p nh và doanh nghi p l n (nhân t SMB) Ngoài ra

Fama còn đ ngh thêm m t nhân t n a là nhân t BM ơy lƠ nhơn t đo l ng s

khác nhau v l i nhu n gi a doanh nghi p có t s BM cao và doanh nghi p có BM

th p (nhân t HML)

D a trên sàn ch ng khoán th tr ng M là NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai

đo n 1963- 1990, mô hình c a Fama-French th tr ng M đư cho th y m i quan h

cùng chi u c a BM v i t su t sinh l i trung bình, m i quan h ng c chi u gi a quy

mô và t su t sinh l i trung bình

Mô hình th c nghi m c a Long Chen & Lu Zhang

Mô hình 3 nhân t c a Long Chen & Lu Zhang (2010): Long Chen vƠ Lu Zhang đư

xây d ng mô hình trên NYSE, AMEX và NASDAQ t tháng 1-1972 đ n tháng

i u nƠy c ng phù h p v i mô hình Fama French v m i quan h BE/ME v i TSSL:

nh ng công ty có BE/ME cao đòi h i m t TSSL cao h n nh ng công ty BE/ME th p

ng th i Lu Zhang c ng đ a ra m i quan h cùng chi u c a ROA mong đ i v i TSSL mong đ i

TSSL RINV trung bình trong m u c a Lu Zhang 1972-2006 là 0.43%/tháng H i quy chu i rINV theo nhân t th tr ng thì đ c =0.51%/tháng vƠ R2

2.3 Nghiên c u c a Greg Tkacz (2001)

Greg Tkacz (2001) đư th c hi n d báo t c đ t ng tr ng GDP th c hi n theo quý

c a Canada thông qua hai mô hình tuy n tính và mô hình m ng th n kinh truy n

th ng v i 1 l p n có 3 đ n v n trong l p n và hàm truy n đ c s d ng là hàm

xích ma

Các bi n s d ng là: biên đ lãi su t c a M và Canada, lãi su t trái phi u doanh

nghi p, t c đ t ng cung ti n M1, M2, t c đ gia t ng ch s TSE 300 t quý 1/1968

đ n quý 2/1999

Nghiên c u c a Greg Tkacz (2001) cho th y k t qu sai s c a mô hình ANN th p h n

so v i mô hình chu i th i gian (ARIMA, san b ng m ) vƠ mô hình tuy n tính

Nhóm Curak Marijana (2009) s d ng các bi n: cung ti n M2 và v n hóa th tr ng

ch ng khoán đ d báo t c đ t ng tr ng kinh t c a 27 n c thành viên Liên minh Chơu Ểu trong giai đo n 1991-2007, đ ng th i so sánh d báo c a 2 mô hình: mô hình

h i quy tuy n tính và mô hình ANN (s d ng hàm truy n th ng, 1 l p n và hàm Tanh làm hàm truy n) Nhóm đư s d ng các ch tiêu : RMSE, MAE, TIC, MAPE đ so

sánh ho t đ ng d báo c a 2 mô hình

K t qu mô hình ANN cho k t qu t t h n mô hình h i quy tuy n tính theo 3 ch tiêu

RMSE, MAPE, TIC Riêng ch tiêu MAPE thì mô hình h i quy tuy n tính l i cho k t

Nguy n Tr ng Hoài (2009) MSE , RMSE, MAPE ,Thei’l.U

Nhóm Curak Marijana (2009) RMSE,MAPE, MAE , TIC (Thei’l.U)

Erdinc Altay&M Hakan Satman (2005) RMSE, MAPE, Thei’l.U

et: Sai s d báo trong giai đo n t

Yt: Giá tr th c t trong giai đo n t

Y^t: Giá tr d báo

3.2.1 Sai s trung bình (ME-Mean Error)

e MAE

n

t t

n t t

e RMSE

n



Là m t trong nh ng đ i l ng c b n vƠ th ng đ c s d ng ph bi n cho vi c đánh

giá k t qu c a mô hình d báo s tr Ng i ta th ng hay s d ng đ i l ng sai s bình ph ng trung bình quơn ph ng (RMSE) bi u th đ l n trung bình c a sai s

c bi t RMSE r t nh y v i nh ng giá tr sai s l n Do đó n u RMSE càng g n

MAPE sai s mô hình càng n đ nh và có th th c hi n vi c hi u ch nh s n ph m mô

hình

3.2.5 Sai s ph nătr mătuy tăđ i (MAPE-Mean Absolute Percentage Error)

t t

e Y MAPE

n

 

LƠ th c đo h u ích khi đ l n c a bi n d báo có ý ngh a quan tr ng trong vi c đánh

giá m c đ chính xác c a d báo.MAPE cho m t ch s v đ l n c a sai s d báo so

v i giá tr th c c a bi n s

3.2.6 H s không ngang b ngăTheil’săU

Là m t th c đo khác v đ chính xác d báo H s này chính là t s gi a RMSE

c a mô hình d báo và RMSE c a mô hình d báo thô gi n đ n

2 2 1

U<1 : mô hình d báo t t h n mô hình d báo thô đ n gi n

U=1: mô hình d báo c ng nh mô hình d báo thô

U>1: mô hình d báo còn x u h n mô hình d báo thô

Trong th c t U<0.55: đ c đánh giá lƠ r t t t

4 Kh o sát các mô hình s d ng cho d li u b ng

D li u trong lu n v n nghiên c u đ c trình bày theo d ng b ng cân b ng D li u

b ng này có nhi u u đi m nh cung c p nhi u thông tin h n, bi n thiên h n, ít có s

đa c ng tuy n gi a các bi n s , b c t do cao h n vƠ hi u qu h n

Các mô hình ph bi n đ c s d ng đ c l ng là mô hình h i quy pool, mô hình

v i tác đ ng c đ nh (Fixed effect model ậFEM) và mô hình v i tác đ ng ng u nhiên

(Random effect model ậREM)

Mô hình FEM phân tích nh ng khác bi t v các h s ch n c a nhóm, trong khi đó gi

s r ng các đ d c là gi ng nhau và sai s không đ i Ng c l i mô hình REM phân

tích nh ng thành ph n c a ph ng sai vƠ sai s , trong khi gi s r ng các h s ch n

không thay đ i vƠ các đ d c là gi ng nhau V m t toán h c, tác gi s s d ng ki m

đ nh Hausman đ quy t đ nh xem mô hình nào là phù h p v i vi c c l ng

4.1 Mô hình h i quy Pool

Trong mô hình nƠy, tung đ g c c a các đ n v chéo gi đ nh lƠ nh nhau Mô hình

4.2 Mô hình h i quy v iătácăđ ng c đ nh (Fixed effect model ậFEM) và mô hình

h i quy v iătácăđ ng ng u nhiên (Random effect model ậREM)

Mô hình FEM: tung đ g c gi a các đ n v chéo khác nhau nh ng h s g c không

đ i Trong mô hình REM: tung đ g c gi a các đ n v chéo khác nhau đ c tách ra

1 1i i

   1i đ c gi đ nh là m t bi n ng u nhiên có giá tr trung bình lƠ 1 và s

h ng sai s ng u nhiên c a nó là i

N u sai s ng u nhiên và các bi n đ c l p có t ng quan nhau, s d ng mô hình FEM

ng c l i thì s d ng mô hình REM Ngoài ra có th s s d ng ki m đ nh Hausman

đ quy t đ nh xem mô hình nào là phù h p v i vi c c l ng N u ivƠ các bi n đ c

l p có t ng quan nhau thì k t lu n lƠ s d ng Fixed effect lƠ t ng thích trong khi đó

s d ng hƠm Random Effect thì không t ng thích

CH NGă3ă:ăPH NGăPHÁPăNGHIểNăC U VÀ D LI U NGHIÊN C U

D a vào lý thuy t và nghiên c u th c nghi m tr c đ c trình bƠy trong ch ng 2,

ch ng 3 s mô t mô hình nghiên c u đ c s d ng trong lu n v n vƠ các gi thuy t

nghiên c u Ch ng nƠy c ng mô t ph ng pháp thu th p d li u đ ng th i tóm t t

vi c thu th p và tính toán các bi n s nghiên c u trong mô hình

1 MÔ HÌNH H I QUY TRUY N TH NG

1.1 Ph ngăphápănghiênăc u

Ph ng pháp nghiên c u s d ng trong lu n v n nƠy lƠ ph ng pháp nghiên c u đ nh

l ng D li u đ c trình bày theo d ng b ng cân b ng bao g m các quan sát chéo và

quan sát theo th i gian Có ba mô hình ph bi n đ c s d ng đ c l ng d li u

b ng là: mô hình h i quy Pool, mô hình các y u t nh h ng c đ nh và mô hình các

y u t nh h ng ng u nhiên Thông qua vi c xem xét các y u t c n thi t và ki m

đ nh Hausman đ quy t đ nh mô hình phù h p nh m ki m tra gi thuy t nghiên c u

đ t ra

1.2 Mô hình nghiên c u

Nh m xác đ nh tác đ ng c a các y u t g m quy mô v n hóa th tr ng, t s th giá

trên th giá, kh n ng sinh l i, đ u t trên tƠi s n, đ nh y c a ch ng khoán đ i v i

bi n đ ng th tr ng lên TSSL ch ng khoán, d a trên các mô hình nghiên c u đ c

trình bày ph n trên, lu n v n áp d ng mô hình nghiên c u sau:

V i bi n ph thu c là TSSL đ i di n cho t su t sinh l i ch ng khoán Các bi n đ c

l p nh ME đ i di n cho quy mô v n hóa th tr ng; BM đ i di n cho t s th giá

trên th giá; ROA đ i di n cho kh n ng sinh l i; IA đ i di n cho đ u t trên tƠi s n; BETA đ i di n cho đ nh y c m c a ch ng khoán đ i v i bi n đ ng th tr ng lên

TSSL ch ng khoán trong m u nghiên c u

1.2.1 Các bi n trong mô hình hình nghiên c u và các gi thuy t nghiên c u

1.2.1.1 Bi n ph thu c

Bi n s t su t sinh l i (TSSL) là bi n ph thu c trong mô hình

1.2.1.2 Các bi n đ c l p và các gi thuy t nghiên c u

 Quy mô v n hóa th tr ng (ME)

Giá tr v n hoá th tr ng lƠ th c đo quy mô c a m t doanh nghi p, là t ng giá tr th

tr ng c a doanh nghi p, đ c xác đ nh b ng s ti n b ra đ mua l i toàn b doanh

nghi p nƠy trong đi u ki n hi n t i Giá tr v n hoá th tr ng t ng đ ng v i giá th

tr ng c a c phi u nhân v i s c phi u ph thông đang l u hƠnh

Qui mô và t c đ t ng c a giá tr v n hoá th tr ng lƠ th c đo vô cùng quan tr ng đ đánh giá thƠnh công hay th t b i c a m t doanh nghi p niêm y t công khai Tuy v y

giá tr v n hoá th tr ng còn có th t ng gi m do m t s nguyên nhân ko liên quan gì

đ n k t qu ho t đ ng, nh vi c mua l i m t doanh nghi p khác, bán b t m t s b

ph n c a t p đoƠn, hay mua l i chính c phi u c a mình trên th tr ng ch ng khoán

Eugene F.fama and Kenneth R French (1993), mô hình trên c a Fama-French th

tr ng M đư cho th y m i quan h ng c chi u gi a quy mô và t su t sinh l i trung

bình Trong bài nghiên c u ắ Nh ng b ng ch ng v kh n ng áp d ng c a mô hình

Fama French trên th tr ng ch ng khoán Nh t B n”(2007) Hai tác gi Elhaj Walid

vƠ Elhaj Ahlem đư s d ng m u là l i nhu n hàng tháng c a t t c các ch ng khoán

trên s giao d ch ch ng khoán Tokyo (TSE) trong kho ng th i gian t 1/2002 ậ

9/2007 K t qu cho th y nhân t quy mô v n hóa có quan h ngh ch bi n v i l i nhu n danh m c

H1: Có m i t ng quan ơm gi a quy mô v n hóa th tr ng và TSSL

 T s th giá trên th giá (BM)

BM cho bi t giá c phi u đang bán trên th tr ng đ t h n, r h n hay b ng m nh giá

Ch tiêu này càng cao ch ng t công ty đ c đánh giá có tri n v ng phát tri n trong

t ng lai Elhaj Walid vƠ Elhaj Ahlem (2007), đư s d ng m u là l i nhu n hàng tháng

c a t t c các ch ng khoán trên s giao d ch ch ng khoán Tokyo (TSE) trong kho ng

th i gian t 1/2002 ậ 9/2007 K t qu cho th y nhân t BM có quan h đ ng bi n v i

l i nhu n danh m c Eugene F.fama and Kenneth R French (1993), nhân t t s th

giá trên th giá đư gi i thích t t t su t sinh l i trung bình trên NYSE, AMEX và NASDAQ giai đo n 1963- 1990 Mô hình trên c a Fama-French th tr ng M đư

cho th y m i quan h cùng chi u c a BE/ME v i t su t sinh l i trung bình

H2: Có m i t ng quan d ng gi a t s th giá trên th giá và TSSL

 Kh n ng sinh l i (ROA)

ROA đo l ng kh n ng sinh l i trên m i đ ng tài s n c a công ty ROA cung c p cho nhƠ đ u t thông tin v các kho n lưi đ c t o ra t l ng v n đ u t (hay l ng tài

s n) Hi u qu t vi c chuy n v n đ u t thƠnh l i nhu n đ c th hi n qua ROA

ROA càng cao thì càng t t vì công ty đang ki m đ c nhi u ti n h n trên l ng đ u t

ít h n Long Chen và LU Zhang (2010) cho r ng ROA c ng d báo t su t sinh l i vì

m t ROA mong đ i cao ph i t ng ng v i m t t su t sinh l i cao (TSSL) N u TSSL không cao t ng ng thì nhƠ đ u t s nh n th y r ng giá tr hi n t i c a v n

m i cao và s đ u t nhi u h n Tr ng h p ROA th p thì ng c l i Lu Zhang đ a ra

m i quan h cùng chi u c a ROA mong đ i v i TSSL mong đ i

H3: Có m i t ng quan d ng gi a kh n ng sinh l i và TSSL

 u t trên tƠi s n (IA)

u t trên tƠi s n IA(Investment on Asset) theo cách tính c a Lu Zhang là t ng thay

đ i hƠng n m trong tƠi s n c đ nh và hàng t n kho chia cho giá tr s sách t ng tài s n

n m tr c Mô hình 3 nhân t c a Lu Zhang (2010): Long Chen vƠ Lu Zhang đư xơy

d ng mô hình trên NYSE, AMEX và NASDAQ t tháng 1-1972 đ n tháng 12-2006

Lu Zhang đư đ a ra m i quan h ng c chi u gi a TSSL mong đ i v i đ u t trên tƠi

s n I/A

H4 : Có m i t ng quan ơm gi a đ u t trên tài s n và TSSL

 nh y c m c a ch ng khoán đ i v i bi n đ ng th tr ng( )

Beta đo l ng đ nh y c m c a c m c a ch ng khoán đ i v i các bi n đ ng c a th

tr ng C ph n có beta l n h n 1 có khuynh h ng khu ch đ i các bi n bi n đ ng

c a th tr ng C ph n có beta n m trong kho ng (0,1) có khuynh h ng di chuy n

cùng v i r i ro c a th tr ng nh ng l ch không nhi u Còn c ph n có beta bé h n 0

thì di chuy n ng c v i th tr ng Mô hình đ nh giá tài s n v n CAPM cho th y m i

quan h gi a TSSL và beta ch ng khoán

Perdana Wahyu Santosa & Harry Yusuf Laksana (2011) cho th y m i quan h cùng chi u gi a TSSL mong đ i vƠ Beta

H5 : Có m i t ng quan d ng gi a vƠ TSSL

1.2.2 K v ng v d u

D a vào các k t qu trên, lu n v n đ a ra gi thuy t nh sau

- H1: Có m i t ng quan ơm gi a quy mô v n hóa th tr ng và TSSL

- H2: Có m i t ng quan d ng gi a t s th giá trên th giá và TSSL

- H3: Có m i t ng quan d ng gi a kh n ng sinh l i và TSSL

- H4 : Có m i t ng quan ơm gi a đ u t trên tƠi s n và TSSL

- H5 : Có m i t ng quan d ng gi a vƠ TSSL

tổng tài sản

+

u t trên tƠi s n IA TSCĐ hữu hình + hàng tồn kho

Tổng tài sản

- Quan h cùng chi u c a ROA v i TSSL

- Quan h ng c chi u gi a TSSL v i đ u

NASDAQ (1/1972 -12/2006)

t trên tƠi s n I/A

Nh ng công ty niêm y t trên HoSE h u nh lƠ công ty có quy mô v n l n (Theo đi u

ki n niêm y t c a Ngh đ nh s 58/2012/CP - N , đ đ c niêm y t trên hai sƠn, doanh nghi p c n ph i đáp ng quy mô v v n (xét theo v n đi u l ) c ng nh th i

gian liên t c ho t đ ng hi u qu c a doanh nghi p niêm y t đ c gia t ng C th ,

doanh nghi p mu n niêm y t trên HoSE ph i có v n đi u l t i thi u 120 t đ ng (hi n

lƠ 80 t đ ng), trên HNX t i thi u 30 t đ ng (hi n lƠ 10 t đ ng)

Bên c nh đó, nh ng công ty nƠy đ u có tính minh b ch thông tin cao

 Các c phi u đ c l a ch n theo các tiêu chu n sau:

Lo i b các c phi u các công ty tài chính, qu đ u t vì lu n v n nƠy c n dùng y u t

th giá trên th giá

Lo i b c phi u các công ty b c m niêm y t, chuy n sàn, sát nh p hay h y niêm y t

vì d li u không liên t c

Lo i b c phi u các công ty có th i gian giao d ch d i 1 n m vì có tính đ n bi n

đ ng giá c a c phi u n m v a qua

Lo i b c phi u các công ty có giá tr s sách âm

 Kho ng th i gian thu th p d li u v giá ch ng khoán t 1/2009 đ n 12/2011 vì

các lý do sau:

L y s li u g n th i đi m hi n t i nh t đ thu n l i cho vi c d báo

L y s li u 3 n m đ có m u đ l n T n m 2006 v tr c, s l ng các công ty niêm

y t trên HoSE không nhi u và có quy mô nh Còn giai đo n t n m 2007, 2008: th

tr ng ch ng khoán r t sôi đ ng trái ng c v i giai đo n t 2009 đ n nay

D a trên nh ng tiêu chu n trên, lu n v n s nghiên c u 87 c phi u Do đó m u đ c

l a ch n đ đ a vƠo mô hình nghiên c u là 261 m u và c u trúc d li u là d ng b ng cân b ng

1.3.2 Ph ngăphápăx lý s li u

 Giá ch ng khoán

Giá ch ng khoán đ c thu th p trong kho n : 1/1/2009-31/12/2011 t c s d li u

c a : www.cophieu68.comvƠ lƠ giá đóng c a

 T su t sinh l i ch ng khoán

Trong th c t r t khó đ xác đ nh su t sinh l i c a m t tài s n vƠ khó h n n a là su t

sinh l i c a th tr ng do không có s li u chi tr c t c theo t ng th i đi m Do v y

đ tính toán su t sinh l i nƠy, ng i ta th ng d a vào giá ch ng khoán theo đ nh k

quan sát T giá ch ng khoán, tác gi ti n hƠnh tính TSSL n m theo công th c

 Quy mô v n hóa th tr ng ME

c tính theo giá ch ng khoán c a ngày hi n t i x s l ng c ph n đang l u hƠnh

 u t trên tƠi s n I/A

c tính lƠ đ u t k tr c trên t ng tài s n đ u k tr c

 Giá s sách, giá th tr ng, ROA

D a trên báo cáo tài chính c a các công ty, h u h t các báo cáo đ u đư đ c soát xét

và ki m toán

 Giá tr beta

D a trên giá c a t ng ch ng khoán theo tháng và ch s Vn-Index đ xác đ nh ch s

beta cho t ng ch ng khoán t n m 2009-2011

2 MÔ HÌNH M NG TH N KINH NHÂN T O

Trên c s các bài nghiên c u th c nghi m, tác gi rút ra quy trình th c nghi m g m 5

b c cho vi c xây d ng mô hình m ng th n kinh nh sau:

D a trên ý ngh a kinh t c a các bi n nh đư trình bƠy m c d li u, tác gi s d ng 5

bi n kinh t làm d li u trong m u đ xây d ng mô hình m ng th n kinh nhân t o d

báo t su t sinh l i ch ng khoán

2.1.2 Ti n x lý d li u

Có khá nhi u tranh cãi xung quanh v n đ x lý d li u tr c khi xây d ng mô hình

m ng th n kinh, đ c bi t là v n đ phân ph i chu n c a d li u Có th tóm t t các quan đi m nh sau:

Quan đi m

Không c n x lý d li u C n ph i x lý d li u Không quan tr ng vi c ti n

x lý d li u hay không Ruey-Shiang Guh (2002) Irina Klevecka và Janis

Lelis (2008)

Guoqiang Zhang(1998) Wei Huang (2004)

B ng 3.3: T ng h p các quan đi m ti n x lý d li u

 Quan đi m không c n x lý d li u

Theo Ruey-Shiang Guh (2002), cho r ng m ng th n kinh v n ho t đ ng t t cho dù d

li u có phân ph i không chu n

 Quan đi m cho r ng c n ph i x lý d li u

Irina Klevecka và Janis Lelis (2008), cho r ng n u d li u có phân ph i không chu n thì:

- Các c l ng trung bình vƠ đ bi n thiên s b móp méo Do đó s không tính

đ c kho ng tin c y hay kho ng d báo c a mô hình

- D li u không có phân ph i chu n thì ph n d c ng khó có th có d ng phân

Wei Huang et al (2004) cho r ng vi c chu n hóa d li u là không b t bu c nh ng có vƠi tr ng h p c ng c n ph i chu n hóa d li u n u nh m ng th n kinh s d ng các

hàm truy n là hàm xichma (d li u đ u ra n m trong kho ng (0;1)), hàm Hyperbol (d

li u đ u ra n m trong kho ng (-1;1)) Guoqiang Zhang, B.eddy Patuwo & Michael

Y.Hu (1998) không tìm th y s khác nhau đáng k khi s d ng d li u thô và d li u

chu n hóa d a trên k t qu th c nghi m v i t giá h i đoái Guoqiang Zhang gi i

thi u m t s công th c chu n hóa d li u ph bi n nh sau:

Chuy n hóa đ n gi n: 0

max n

x x x

xmin, xmax: giá tr nh nh t, giá tr l n nh t c a chu i d li u chu n hóa

x: giá tr trung bình c a chu i d li u chu n hóa

S: đ l ch chu n c a chu i d li u chu n hóa

Tuy nhiên tác gi s d ng ph n m m NeuroSolution 5.0 nên vi c chu n hóa d li u

đ c th c hi n m c đ nh c a ph n m m Do đó tác gi không c n ph i chu n hóa d

li u tr c mà ch c n s d ng d li u thô đ xây d ng mô hình

2.1.3 L a ch n các thông s cho mô hình

Tính toán s l ng l p n

G Cybenko (1989), Pierre Baldi & Hornik(1989) và nhi u nhà nghiên c u khác cho

r ng vi c s d ng m t l p n cho m c đích d báo v i đ chính xác cao Guoqiang

Zhang (1998) cho r ng m ng th n kinh 2 l p n s hi u qu h n m ng th n kinh 1 l p

n Vì n u s d ng 1 l p n s c n nhi u n -ron n Mohd Zukime HJ Mat Junor

(2004) cho r ng n u mô hình ch có ít bi n đ u vào và m t bi n đ u ra thì có th xây

d ng mô hình v i m t l p n Greg Tkacz (2001) th c hi n d báo t c đ t ng tr ng

GDP th c theo quý c a Canada Các bi n đ c s d ng là: biên đ lãi su t c a M và

Canada; lãi su t trái phi u doanh nghi p, t c đ t ng cung ti n M1 và M2, t c đ gia

t ng ch s TSE 300 t quý 1/1968 đ n quý 2/1999 Tác gi đư s d ng mô hình tuy n

tính và mô hình m ng th n kinh truy n th ng v i 1 l p n Nhóm Curak Marijana (2009) s d ng các bi n: cung ti n M2 và v n hóa th tr ng ch ng khoán đ d báo

t c đ t ng tr ng kinh t c a 27 n c thƠnh viên Liên minh Chơu Ểu trong giai đo n

1991-2007, đ ng th i so sánh d báo c a 2 mô hình: mô hình h i quy tuy n tính và

mô hình m ng th n kinh truy n th ng v i 1 l p n

Bài lu n v n s d ng 5 bi n đ u vào là BM, ME, ROA, IA , BETA và 1 bi n đ u ra TSSL Do đó tác gi s s d ng mô hình m ng th n kinh nhân t o 1 l p n

Tính toán s l ng n -ron n

Kinh nghi m l a ch n s n -ron n đ c đ xu t b i Bailey và Thompson (1990) t

các nghiên c u th c nghi m nh sau:

- M ng th n kinh 3 l p, n n -ron l p đ u vƠo, m n -ron l p đ u ra Do đó l p n

s có n m n -ron

- M ng th n kinh 3 l p: s l ng n -ron n b ng 75% s n -ron đ u vào

- S l ng n -ron n t i u b ng ½ ->3 l n s n -ron đ u vào

Tkacz (2001) và Nhóm Curak Marijana (2009) đư s d ng mô hình mô hình m ng

Do các bi n s kinh t th ng có d ng phi tuy n nên hàm truy n tuy n tính ít khi s

d ng, th ng áp d ng các hàm truy n phi tuy n Trong ph n m m NeuroSolution

phiên b n 5.0 có s n khá nhi u hàm truy n tuy n tính nh SoftMax Axon, Bias Axon,

Axon, Liner Axon và các hàm truy n phi tuy n nh TanhAxon, Sigmoid Axon,

LinerTanh Axon, LinerSigmoid Axon Tkacz (2001) s d ng hàm truy n xích ma Nhóm Curak Marijana(2009) s d ng hàm Tanh làm hàm truy n

Tác gi s s d ng 4 hàm truy n trong lu n v n: TanhAxon, SigmoidAxon,

LinearTanhAxon, LinearSigmidAxon làm hàm truy n cho n -ron l p n vƠ đ u ra theo ph ng pháp th và sai

Xác đ nh t l h c vƠ đ ng l ng

T l h c quá cao hay quá th p đ u gơy khó kh n cho vi c t i thi u hóa toàn c c N u

t l h c quá cao s t o ra nh ng dao đ ng l n khó đ t đ n đi m t i u Còn n u t l

h c quá th p s gây ra tình tr ng t i thi u hóa c c b

ng l ng: n đ nh quá trình h i t theo m t h ng xác đ nh N u đ ng l ng quá

nh s không gây ra nhi u tác đ ng

McClelland (1988) cho r ng t l h c lƠ 0.7 vƠ đ ng l ng là 0.9 là t t nh t Mohd Zukime HJ Mat Junoh (2004) thì đ ngh t l h c cho l p n cu i nên b ng 2 l n l p

đ u ra Còn Pengyi Shi (2006) đ ngh t l h c lƠ 0.6 vƠ đ ng l ng là 0.9

Lu n v n s ch n t l h c t 0.6- 0.9 vƠ đ ng l ng là0.6-0.9