DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG CHỈ SỐ GIÁ VNINDEX VỚI MÔ HÌNH ARCH

Giá trị dự báo chỉ phản ánh gần đúng giá trị thực tế trong ngắn hạn, thời gian dự báo càng dài thì kết quả dự báo càng kém chính xác do trong một vài phiên giao dịch có tác động của các

KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG CHỈ SỐ GIÁ VN-INDEX VỚI MÔ HÌNH ARCH

Người hướng dẫn: ThS NGUYỄN DUY SỮU Người thực hiện: NGUYỄN THỊ HỒNG NHUNG

TRƯƠNG HOÀNG MỸ LINH Lớp: 110B0101

Khoá: ĐH 15

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015

KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG CHỈ SỐ GIÁ VN-INDEX VỚI MÔ HÌNH ARCH

Người hướng dẫn: ThS NGUYỄN DUY SỮU Người thực hiện: NGUYỄN THỊ HỒNG NHUNG

TRƯƠNG HOÀNG MỸ LINH Lớp: 110B0101

Khoá: ĐH 15

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015

LỜI CẢM ƠN

Nhóm em xin chân thành cảm ơn giảng viên hướng dẫn ThS Nguyễn Duy Sữu

đã hướng dẫn nhóm em trong suốt quá trình thực hiện bài luận văn tốt nghiệp từ trình bày nội dung đến những kiến thức nền tảng và giúp chúng em có đủ kiến thức cùng kĩ năng để hoàn thành bài luận văn này Trong suốt quá trình tìm hiểu và phát triển bài luận văn, nhờ có sự chỉ dạy tận tình và sự giúp đỡ nhiệt tâm nhằm khai mở những thắc mắc hạn chế của chúng em và sự định hướng rõ ràng của thầy, nhóm em mới có thể hoàn thành tốt bài luận văn này

Một lần nữa, xin gửi lời cảm ơn chân thành của chúng em tới sự giúp đỡ của thầy trong thời gian qua

Chúng em xin chân thành cảm ơn

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng nhóm tôi và được sự hướng dẫn khoa học của ThS Nguyễn Duy Sữu Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nào trước đây Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõ trong phần tài liệu tham khảo

Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệu của các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác đều có trích dẫn và chú thích nguồn gốc

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung luận văn của mình Trường đại học Tôn Đức Thắng không liên quan đến những vi phạm tác quyền, bản quyền do tôi gây ra trong quá trình thực hiện (nếu có)

TP Hồ Chí Minh, ngày tháng 07 năm 2015

Tác giả

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT i

DANH MỤC BẢNG BIỂU ii

DANH MỤC HÌNH VẼ iii

TÓM TẮT v

CHƯƠNG 1.GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1

1.1.TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 1

1.2.MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 2

1.3.CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 2

1.4.VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 2

1.5.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3

1.6.ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 3

1.7.ĐÓNG GÓP ĐỀ TÀI 3

1.8.KẾT CẤU 4

CHƯƠNG 2.CƠ SỞ LÝ LUẬN 5

2.1.LÝ THUYẾT CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN 5

2.1.1 Khái niệm cơ bản về chứng khoán 5

2.1.2 Phân loại chứng khoán 5

2.1.2.1 Cổ phiếu 5

2.1.2.2 Trái phiếu 6

2.1.2.3 Các chứng chỉ quỹ đầu tư 7

2.1.3 Tổng quan về thị trường chứng khoán 7

2.1.3.1 Khái niệm về thị trường chứng khoán 7

2.1.3.2 Phân loại thị trường chứng khoán 8

2.1.3.3 Vai trò của thị trường chứng khoán đối với nền kinh tế 9

2.1.4 Chỉ số Vn-Index 11

2.2.LÝ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ 11

2.3.LÝ THUYẾT DỰ BÁO CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN 14

2.3.1 Định nghĩa về sự biến động 14

2.3.2 Phân loại biến động giá 15

2.3.3 Dự báo thị trường chứng khoán bằng phương pháp định lượng 16

2.3.3.1 Cơ sở lý thuyết về dự báo bằng phương pháp định lượng 17

2.3.3.2 Ứng dụng phương pháp định lượng dự báo trên thị trường chứng khoán 21

2.4.NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI 21

2.5.NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM 23

2.6.LÝ THUYẾT CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO 23

2.6.1 Kiểm định tính dừng Unit Root Tests 23

2.6.2 Mô hình ARIMA 25

2.6.3 Mô hình ARCH 26

2.6.4 Mô hình GARCH 27

2.6.5 Mô hình T-GARCH 28

2.6.6 Các chỉ tiêu đánh giá mô hình dự báo 29

CHƯƠNG 3.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30

3.1.MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 30

3.2.Biến nghiên cứu 30

3.3.Dữ liệu và phạm vi 31

3.4.Phương pháp nghiên cứu 31

3.5.Quy trình nghiên cứu 33

CHƯƠNG 4.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 35

4.1.PHÂN TÍCH MÔ TẢ 35

4.2.XÂY DỰNG MÔ HÌNH ARIMA 37

4.2.1 Nhận dạng các tham số 37

4.2.1.1 Kiểm định Unit Root Test 37

4.2.1.2 Kiểm định phân phối chuẩn của D(VNINDEX) 38

4.2.2 Ước lượng mô hình ARIMA 39

4.2.3 Kiểm định mô hình 41

4.2.4 Kết quả mô hình ARIMA (1,1,0) 41

4.2.5 Giải thích kết quả mô hình ARIMA(1,1,0) 41

4.3.XÂY DỰNG MÔ HÌNH GARCH 42

4.3.1 Kiểm định phương sai thay đổi của mô hình ARIMA(1,1,0) 42

4.3.2 Kiểm định tính ARCH trong mô hình ARIMA 42

4.3.3 Ước lượng mô hình GARCH(4,6) 44

4.3.4 Giải thích kết quả mô hình GARCH 44

4.4.XÂY DỰNG MÔ HÌNH T-GARCH 45

4.4.1 Ước lượng mô hình T-GARCH 45

4.4.2 Giải thích kết quả mô hình T-GARCH 46

4.5.SO SÁNH KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỦA CÁC MÔ HÌNH 47

4.6.SO SÁNH KẾT QUẢ VỚI BÀI NGHIÊN CỨU “STOCK INDEX FORECASTING FOR VIETNAM’S STOCK MARKET” 48

4.7.KẾT QUẢ DỰ BÁO 50

CHƯƠNG 5.KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP 52

5.1.KẾT LUẬN 52

5.2.MỘT SỐ HẠN CHẾ 53

5.3.GỢI Ý GIẢI PHÁP 53

TÀI LIỆU THAM KHẢO 55

PHỤ LỤC 57

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ARCH Autoregressive conditional heteroskedasticity

ARIMA Autoregressive integrated moving average process

GARCH Generalised Autogressive Conditional Heteroskedasticity

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 4.1: Kiểm định Unit Root Test 37

Bảng 4.2: Kết quả mô hình ARIMA(1,1,1) 39

Bảng 4.3: Kết quả mô hình ARIMA(1,1,0) 40

Bảng 4.4: Kết quả so sánh của mô hình ARIMA(1,1,1) và mô hình ARIMA(1,1,0)40 Bảng 4.5: Kiểm định tính ARCH trong mô hình ARIMA 42

Bảng 4.6: Mô hình hồi quy phần dư 𝒆𝒕𝟐 của ARCH 43

Bảng 4.7: Bảng so sánh 2 mô hình ước lượng phương sai 𝒉𝒕 44

Bảng 4.8: So sánh các mô hình dự báo 47

Bảng 4.9: Kết quả dự báo chỉ số Vn-Index ngày 08/05/2015 đến 29/05/2015 50

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 3.1: Sơ đồ mô phỏng phương pháp Box-Jenkins 33

Hình 4.1: Vn-Index của Việt Nam trong giai đoạn 07/2000 – 05/2015 35

Hình 4.2: Thống kê mô tả của giá chỉ số Vn-Index hàng ngày 36

Hình 4.3: Biểu đồ chuỗi D(VNINDEX) 38

Hình 4.4: Đồ thị hàm mật độ và Thống kê mô tả của của D(VNINDEX) 38

Hình 4.5: Biểu đồ thể hiện xu hướng biến động Vn-Index đến 31/12/2015 50

Phụ lục 1: Biểu đồ tự tương quan của D(VNINDEX) 57

Phụ lục 2: Kiểm định Wald 57

Phụ lục 3: Kiểm định tính dừng của phần dư RESID 58

Phụ lục 4: Kiểm định Breusch-Godfrey của mô hình ARIMA 58

Phụ lục 5: Mô hình ARIMA(1,1,0) 59

Phụ lục 6: Kiểm định White 59

Phụ lục 7: 60

Phụ lục 7.1: Kiểm định tính ARCH(1) 60

Phụ lục 7.2: Kiểm định tính ARCH(2) 61

Phụ lục 7.3: Kiểm định tính ARCH(6) 61

Phụ lục 7.4: Kiểm định tính ARCH(7) 62

Phụ lục 8: Bảng tự tương quan và tương quan từng phần của biến 𝒆𝒕𝟐 62

Phụ lục 9: Bảng tự tương quan và tương quan từng phần của biến 𝒉𝒕 63

Phụ lục 10: 64

Phụ lục 10.1: Mô hình phương sai 𝒉𝒕 (4,6) 64

Phụ lục 10.2: Mô hình phương sai 𝒉𝒕 (6,6) 65

Phụ lục 11: Mô hình GARCH(4,6) 66

Phụ lục 12: Mô hình phương sai 𝒉𝒕 -TGARCH 67

Phụ lục 13: Mô hình 𝒉𝒕- T-GARCH phù hợp nhất 68

Phụ lục 14: Mô hình T-GARCH 69

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu tập trung chủ yếu vào tính ứng dụng của mô hình ARCH để dự báo sự biến động của chỉ số giá chứng khoán Vn-Index theo dữ liệu ngày, trong giai đoạn từ 28/07/2000 đến 07/05/2015 GARCH và T-GARCH là những mô hình mở rộng của ARCH để phục vụ cho mục đích nghiên cứu trên

Nhóm nghiên cứu lựa chọn mô hình GARCH để làm mô hình dự báo giá của Vn-Index trong giai đoạn này Khi sử dụng mô hình GARCH làm mô hình dự báo,

ta có thể thấy rằng trong thời gian sắp tới, chỉ số giá chứng khoán có xu hướng tăng nhanh Giá trị dự báo chỉ phản ánh gần đúng giá trị thực tế trong ngắn hạn, thời gian

dự báo càng dài thì kết quả dự báo càng kém chính xác do trong một vài phiên giao dịch có tác động của các yếu tố ngoại lai lớn như tâm lý nhà đầu tư, tác động từ các thị trường chứng khoán khác, sự thay đổi chính sách, sẽ làm sai số dự báo tăng cao hơn Do đó, kết quả dự báo chỉ mang tính chất tham khảo Tuy nhiên, có thể nói

mô hình GARCH vẫn là một mô hình tốt nhất để dự báo trong ngắn hạn

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

1.1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Dự báo chỉ số giá chứng khoán là một trong những vấn đề nhận được nhiều sự quan tâm từ các nhà đầu tư và các nhà nghiên cứu trên thị trường tài chính hiện nay

Vì thị trường chứng khoán luôn có những biến động mạnh và bị tác động bởi các nhân tố khó dự báo khác như lạm phát, tỷ suất sinh lời, tình hình kinh tế, các vấn đề chính trị và nhiều nhân tố khác, (Sutheebanjard và Premchaiswadi, 2010)

Sự biến động là một trong những biến quan trọng trong việc đánh giá tình trạng nền kinh tế cũng như hỗ trợ trong quyết định cho những đối tượng tham gia trên thị trường như các nhà đầu tư, nhà đầu cơ, giúp họ nhận biết thời điểm thích hợp cho việc đầu tư vào các cổ phiếu, trái phiếu, và thời điểm cần thiết phải thực hiện các biện pháp phòng ngừa rủi ro khi giao dịch chứng khoán trên thị trường nhằm đáp ứng tỷ suất sinh lời theo kỳ vọng của nhà đầu tư

Việc dự báo chính xác cũng đặc biệt cần thiết cho các nhà phân tích tài chính, nhà nghiên cứu để họ có thể có thể nhận diện sớm những cú sốc trên thị trường (Ederington and Guan, 2005) Điều này đặc biệt quan trọng đối với thị trường Việt Nam trong giai đoạn 2006 – 2008, nếu công tác dự báo được thực hiện tốt hơn, sẽ sớm nhận ra được sự tăng trưởng của thị trường chứng khoán trong giai đoạn này là không bình thường, và sẽ có những biện pháp điều chỉnh thị trường, tránh để tăng trưởng nóng và sau đó lại suy thoái sâu và phục hồi chậm như hiện nay Như Islam

et al (2012) đã trình bày biến động trên thị trường chứng khoán là một vấn đề quan trọng đối với các nhà lập chính sách, nhà phân tích thị trường, nhà quản lý tài chính, bởi vì những biến động mạnh và khác thường trên thị trường này sẽ dẫn đến những tác động đáng kể cho nền kinh tế

Mặc dù các nghiên cứu trước đây như Al-Zeaud (2011) cho rằng để dự báo sự biến động nên sử dụng mô hình ARMA hay ARIMA và chỉ ra mô hình ARIMA

nhiên khi mô hình ARIMA có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi như trong bài nghiên cứu này thì kết quả dự báo từ mô hình ARIMA không phải là tốt nhất mà

là từ các mô hình họ ARCH

Chính vì những lý do trên mà nhóm em chọn đề tài: “Dự báo sự biến động

chỉ số giá chứng khoán Vn-Index với mô hình ARCH” để làm luận văn tốt

nghiệp

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

- Xác định sự ảnh hưởng của giá trị Vn-Index trong quá khứ đến giá trị của chính nó trong giai đoạn hiện tại

- Mô hình hóa các sai số hỗ trợ trong việc dự báo chỉ số giá chứng khoán Index trong ngắn hạn

Vn-1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Qua những nghiên cứu trước đây, dựa trên các mô hình hồi quy tuyến tính, về

dự báo Vn-Index, gần như chưa có một mô hình nào cho thấy có khả năng dự báo chỉ số giá chứng khoán trên sàn HOSE, điều này đặt ra cho bài nghiên cứu một số câu hỏi:

Phải chăng thị trường chứng khoán Việt Nam là thị trường không thể dự báo trước với các biến giải thích hiện hữu?

Có thể có mô hình tiếp cận để phân tích và dự báo giá chứng khoán là phù hợp với những đặc điểm của thị trường, của biến dự báo?

1.4 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu tập trung vào vấn đề dự báo về sự biến động của chỉ số giá chứng khoán Vn-Index hằng ngày khi sử dụng các loại mô hình bằng cách giải thích cấu trúc biến động của các phần dư thu được từ mô hình tốt nhất

Bài nghiên cứu sau đó còn tiến hành kiểm tra mức độ chính xác của một vài phương pháp phổ biến được sử dụng để dự báo sự biến động như mô hình ARIMA,

mô hình ARCH và một số mô hình mở rộng của ARCH như: GARCH, T-GARCH

So sánh các mô hình thông qua các chỉ tiêu MSE, MAE và RMSE để lựa chọn mô hình tốt nhất để dự báo chỉ số Vn-Index trong tương lai

Nghiên cứu này được thiết kế để thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu

lý thuyết và thực hành trong ngành tài chính

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp định lượng sử dụng những dữ liệu quá khứ theo thời gian, dựa trên dữ liệu lịch sử để phát hiện chiều hướng vận động của đối tượng phù hợp với một mô hình toán học nào đó và đồng thời sử dụng mô hình đó làm mô hình ước lượng và dự báo Tiếp cận định lượng dựa trên giả định rằng giá trị tương lai của biến số dự báo sẽ phụ thuộc vào xu thế vận động của đối tượng đó trong quá khứ Phương pháp chuỗi thời gian sẽ dựa trên việc phân tích chuỗi quan sát của một biến duy nhất theo biến số độc lập là thời gian Giả định chủ yếu là biến số dự báo

sẽ giữ nguyên chiều hướng phát triển đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại

1.6 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu: Chỉ số giá chứng khoán Vn-Index

Phạm vi nghiên cứu:

Thị trường chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE)

Chỉ số giá Vn-Index được sử dụng là dữ liệu được khai thác từ website http://www.cophieu68.vn/ thông qua những báo cáo hằng ngày trong giai đoạn từ 28/07/2000 đến 07/05/2015

mô hình ARIMA và khắc phục các nhược điểm trong mô hình trên bằng mô hình ARCH và GARCH, sau đó sẽ thực hiện việc so sánh kết quả dự báo giá chứng khoán với giá thực tế

1.8 KẾT CẤU

Bên cạnh phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, Phụ lục, đề tài gồm 05 chương:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý luận về dự báo sự biến động chỉ số giá chứng khoán Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận và gợi ý giải pháp

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 LÝ THUYẾT CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN

2.1.1 Khái niệm cơ bản về chứng khoán

Chứng khoán là các công cụ để huy động vốn trung và dài hạn, là các giấy tờ

có giá, có khả năng chuyển đổi, chuyển nhượng nhằm xác nhận quyền sở hữu, quan

hệ vay nợ giữa người nắm giữ nó và chủ thể phát hành ra nó Đối với mỗi loại chứng khoán thường có các tính chất sau:

Tính thanh khoản: là khả năng chuyển đổi chứng khoán đó sang tiền mặt

Tính lỏng của chứng khoán đó thể hiện qua việc chứng khoán đó được mua bán trên thị trường

Tính sinh lời: thu nhập của nhà đầu tư được sinh ra từ việc tăng giá chứng

khoán trên thị trường, hay các khoản tiền lời được trả hàng năm

Tính rủi ro: đây là đặc trưng cơ bản của chứng khoán Trong quá trình trao

đổi, mua đi bán lại, giá chứng khoán bị giảm hoặc bị mất hoàn toàn ta gọi là rủi ro

2.1.2 Phân loại chứng khoán

2.1.2.1 Cổ phiếu

Là loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu và lợi ích hợp pháp đối với thu nhập và tài sản của công ty cổ phần Số vốn đóng góp được chia ra thành nhiều phần nhỏ bằng nhau được gọi là cổ phần Người mua cổ phần là cổ đông Cổ phiếu

có thể được phát hành dưới dạng chứng chỉ vật chất hoặc bút toán ghi sổ, chỉ có công ty cổ phần mới có cổ phiếu Giá trị ban đầu ghi trên cổ phiếu là mệnh giá cổ phiếu Mệnh giá là giá trị danh nghĩa Số tiền nhận được từ khoản vốn góp được gọi

là cổ tức Giá cổ phiếi dao động qua các phiên giao dịch trên thị trường chứng khoán và tách rời so với mệnh giá Cổ phiếu được chia thành hai loại:

Cổ phiếu thường: là loại cổ phiếu không có kỳ hạn, tồn tại cùng với sự tồn tại của công ty phát hành ra nó Cổ tức nhận được từ cổ phiếu thường chịu ảnh hưởng bởi kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh Cổ đông nắm giữ cổ phiếu này có quyền

bỏ phiếu, mua cổ phiếu mới, tham gia vào đại hội cổ đông

Cổ phiếu ưu đãi: gồm 2 loại ưu đãi biểu quyết và ưu đãi cổ tức

Cổ phiếu ưu đãi biểu quyết: là cổ phiếu dành cho các cổ đông sáng lập Cổ đông nắm giữ cổ phiếu này phải nắm giữ trong một khoản thời gian nhất định, không được chuyển nhượng, trao đổi

Cổ phiếu ưu đãi cổ tức: tương tự như cổ phiếu thường nhưng có một số hạn chế: cổ đông nắm giữ cổ phiếu này không được tham gia bầu cử, ứng cử vào hội đồng quản trị hay ban kiểm soát công ty Nhưng họ được hưởng ưu đãi về tài chính theo một mức cổ tức riêng biệt, có tính cố định hằng năm, được ưu tiên chia cổ tức hay chia tài sản cuả công ty sau khi thanh lý, giải thể trước cổ đông thường

Trái phiếu ghi danh: ghi tên, địa chỉ của trái chủ lên chứng chỉ và sổ sách của

tổ chức phát hành Loại này ít được đem trao đổi trên thị trường

Trái phiếu chính phủ: là loại trái phiếu do chính phủ phát hành nhằm bù đắp thâm hụt ngân sách Đây là loại trái phiếu mà các nhà đầu tư không ưa mạo hiểm rất thích thú vì nó hầu như không có rủi ro thanh toán

Trái phiếu công ty: do công ty phát hành nhằm huy động vốn trung – dài hạn Khi công ty bán trái phiếu thì công ty là người đi vay còn người mua là chủ nợ Công ty cam kết trả cả gốc lẫn lãi cho trái chủ như đã nêu trong hợp đồng Nó bao gồm các loại: trái phiếu có đảm bảo, trái phiếu không đảm bảo, trái phiếu có thể mua lại,

2.1.2.3 Các chứng chỉ quỹ đầu tư

Là chứng khoán được phát hành bởi các công ty quản lý quỹ để huy động vốn

từ các nhà đầu tư Vốn được dùng để mua bán kinh doanh các loại chứng khoán khác để kiếm lời, sau đó chia tiền lời đó cho các nhà đầu tư Có thể phân loại chứng chỉ quỹ đầu tư thành:

Quỹ đầu tư chung: đây là quỹ đầu tư mà tất cả mọi người có thể tham gia Quỹ đầu tư riêng: chỉ giới hạn cho một số nhóm đối tượng nhất định

Quỹ đầu tư dạng mở: là quỹ đầu tư trong đó nhà đầu tư có quyền bán lại chứng chỉ quỹ đầu tư cho quỹ phát hành chứng khoán liên tục để huy động vốn và sẵn sàng mua lại số chứng khoán mà nó đã phát hành ra

Quỹ đầu tư cổ phiếu: quỹ chuyên đầu tư vào một loại cổ phiếu nhất định Quỹ đầu tư trái phiếu: là quỹ để chuyên đầu tư vào một loại trái phiếu nào đó Quỹ đầu tư hỗn hợp: là quỹ có thể đầu tư vào bất kỳ loại chứng khoán nào nếu thấy có hiệu quả

Ngoài ra cũng có một số loại chứng khoán khác thường được gọi là công cụ phái sinh như: giấy bảo đảm quyền mua cổ phiếu, chứng quyền,

2.1.3 Tổng quan về thị trường chứng khoán

2.1.3.1 Khái niệm về thị trường chứng khoán

Để thực hiện quá trình sản xuất chúng ta cần phải có các yếu tố: lao động, vốn, đất đai, khoa học kỹ thuật Trong đó vốn ngày càng đóng một vai trò quan trọng Nhưng để có thể huy động được một nguồn vốn lớn thì không có một nhóm nào có

thể đảm nhiệm được Trong khi đó, những người có cơ hội đầu tư sinh lời thì lại thiếu vốn và những người thừa vốn thì lại không có cơ hội đầu tư sinh lời Thực tế

đó đòi hỏi cần phải có những tổ chức trung gian nối liền giữa người thừa vốn và người thiếu vốn Hệ thống ngân hàng ra đời đáp ứng được phần nào yêu cầu đó Tuy nhiên để thu hút được các nguồn tiền tệ nhàn rỗi của xã hội và một số vốn đầu

tư trực tiếp vào sản xuất và để kiếm lời tận gốc thì thị trường chứng khoán ra đời Thị trường chứng khoán là nơi giao dịch các loại chứng khoán với mục đích khác nhau của các chủ thể tham gia vào thị trường chứng khoán

2.1.3.2 Phân loại thị trường chứng khoán

Thị trường sơ cấp

Là nơi phát hành chứng khoán lần đầu ra công chúng, tạo vốn cho tổ chức phát hành thông qua việc bán chứng khoán cho các nhà đầu tư Tại đây, có sự chu chuyển tài chính trực tiếp đưa các khoản tiền nhàn rỗi tạm thời trong dân chúng vào quá trình đầu tư, từ nguồn vốn ngắn hạn sang nguồn vốn dài hạn Nó tạo điều kiện cung cấp cho nền kinh tế nguồn vốn có thời gian sử dụng đáp ứng được thời gian cần thiết của các khoản đầu tư Thị trường sơ cấp có chức năng là huy động vốn cho đầu tư, làm tăng thêm vốn đầu tư cho nền kinh tế

- Thị trường thứ cấp: Là nơi diễn ra các giao dịch chứng khoán sau khi nó được phát hành trên thị trường sơ cấp Thị trường thứ cấp tạo điều kiện cho thị trường sơ cấp phát triển, tăng tiềm năng huy động vốn của các tổ chức phát hành chứng khoán Trên thị trường chứng khoán vừa có giao dịch của thị trường sơ cấp, vừa có giao dịch của thị trường thứ cấp

- Thị trường tập trung: Là nơi mà việc giao dịch, trao đổi, mua bán chứng khoán được thực hiện thông qua Sở giao dịch chứng khoán hay còn gọi là Sàn giao dịch

- Thị trường phi tập trung: Hay còn gọi là thị trường OTC, thị trường này diễn

ra ở bất kỳ nơi nào miễn là nơi đó miễn là nơi đó diễn ra các hoạt động mua bán, trao đổi chứng khoán

- Thị trường trái phiếu: Là thị trường phát hành trái phiếu mới và mua đi bán lại trái phiếu cũ

- Thị trường cổ phiếu: Là thị trường phát hành cổ phiếu mới và mua đi bán lại

cổ phiếu cũ Hoạt động của thị trường này gồm cả hai lĩnh vực đầu tư chứng khoán

và kinh doanh chứng khoán

2.1.3.3 Vai trò của thị trường chứng khoán đối với nền kinh tế

Xu thế hội nhập kinh tế quốc tế và khu vực với sự ra đời của tổ chức thương mại thế giới (WTO), liên minh Châu Âu, của khối thị trường chung đòi hỏi các quốc gia phải thúc đẩy phát triển kinh tế với tốc độ và hiệu quả cao Thực tế phát triển kinh tế ở các quốc gia trên thế giới đã khẳng định vai trò của thị trường chứng khoán trong phát triển kinh tế

Thứ nhất, thị trường chứng khoán với việc tạo ra các công cụ có tính thanh

khoản cao, có thể tập trung và phân phối vốn, chuyển thời hạn phân phối của vốn phù hợp với yêu cầu phát triển kinh tế

Yếu tố thông tin là yếu tố cạnh tranh trên thị trường sẽ đảm bảo cho việc phân phối vốn một cách hiệu quả Trên thị trường chứng khoán, tất cả các thông tin được cập nhật và được chuyển tải tới tất cả các nhà đầu tư để họ có thể phân tích và định giá cho chứng khoán

Thị trường chứng khoán tạo ra một sự cạnh tranh hiệu quả trên thị trường tài chính, do đó các ngân hàng thương mại và các tổ chức tài chính phải quan tâm đến các hoạt động tài chính của họ và làm giảm chi phí tài chính

Việc huy động vốn trên thị trường chứng khoán có thể làm tăng vốn tự có của các công ty và giúp họ tránh các khoản vay có chi phí cao cũng như sự kiểm soát chặt chẽ của các ngân hàng thương mại Thị trường chứng khoán khuyến khích tính cạnh tranh của các công ty trên thị trường Sự tồn tại của các thị trường chứng khoán cũng là yếu tố quyết định việc thu hút vốn đầu tư nước ngoài Đây là yếu tố

đảm bảo cho sự phân bổ có hiệu quả các nguồn lực trong một quốc gia cũng như trong phạm vi quốc tế

Thứ hai, thị trường chứng khoán góp phần thực hiện việc tái phân phối công

bằng hơn, giải tỏa sự tập trung các quyền lực kinh tế của các tập đoàn, huy động tầng lớp trung lưu trong xã hội, tăng cường sự giám sát của xã hội trong quá trình phân phối Từ đó tạo ra sự cạnh tranh công bằng hơn qua đó thúc đẩy phát triển kinh tế, tạo ra hiệu quả, tiến tới xây dựng một xã hội công bằng và dân chủ

Thứ ba, thị trường chứng khoán tạo ra một sự tách biệt giữa sở hữu và quản lý

doanh nghiệp Khi quy mô của doanh nghiệp tăng lên thì nhu cầu về quản lý chuyên trách cũng tăng theo Thị trường chứng khoán tạo điều kiện cho tiết kiệm vốn và chất xám thúc đẩy quá trình cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước, giảm tiêu cực trong quản lý, tạo điều kiện cho sự kết hợp hài hòa lợi ích của chủ sở hữu, nhà quản

lý và những người làm công

Thứ tư, hiệu quả của quốc tế hóa thị trường chứng khoán Việc mở cửa thị

trường chứng khoán làm tăng tính lỏng và cạnh tranh trên thị trường quốc tế, cho phép các công ty có thể huy động nguồn vốn rẻ hơn, tăng cường đầu tư từ bên ngoài, đồng thời tăng khả năng cạnh tranh quốc tế và mở rộng cơ hội kinh doanh cho các công ty trong nước Tuy nhiên, chúng ta cũng cần xét đến những tiêu cực có thể xảy ra như việc tăng cung tiền quá mức, áp lực của lạm phát, vấn đề của chảy máu vốn

Thứ năm, thị trường chứng khoán tạo điều kiện cho Chính phủ huy động các

nguồn tài chính tiền tệ Đồng thời, thị trường chứng khoán cũng cung cấp một dự báo tuyệt vời về các chu kỳ kinh doanh trong tương lai giúp Chính phủ và các công

ty đánh giá kế hoạch đầu tư cũng như việc phân bổ các nguồn lực của họ Thị trường chứng khoán cũng tạo điều kiện tái cấu trúc nền kinh tế

Ngoài những tác động tích cực trên, thị trường chứng khoán cũng có những hiện tượng tiêu cực như hiện tượng đầu cơ, hiện tượng xung đột quyền lực, bong bóng giá, làm tăng thiệt hại cho quyền lợi các cổ đông thiểu số, việc mua bán nội

gián, thao túng thị trường Nhiệm vụ của các nhà quản lý là làm giảm thiểu các tác động tiêu cực của thị trường nhằm bảo vệ quyền lợi của các nhà đầu tư và đảm bảo tính hiệu quả của thị trường Như vậy, vai trò của thị trường chứng khoán được thể hiện ở nhiều khiá cạnh khác nhau Song để vai trò đó thật sự phát huy được hiệu quả thì phụ thuộc đáng kể vào các chủ thể tham gia vào thị trường chứng khoán và

sự quản lý của nhà nước

2.1.4 Chỉ số Vn-Index

Vn-Index thể hiện biến động giá cổ phiếu giao dịch tại thị trường giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh Công thức tính chỉ số áp dụng với toàn bộ các cổ phiếu niêm yết tại thị trường giao dịch chứng khoán nhằm thể hiện xu hướng giá cổ phiếu hằng ngày

Vn-Index được Ủy ban Chứng khoán Nhà nước tính toán theo phương pháp chỉ số giá bình quân Passcher

Vn-Index được tính theo công thức sau:

Vn-Index = 100∗∑ 𝑃1𝑖𝑄1𝑖

𝑁 𝑖=1

∑𝑁𝑖=1𝑃0𝑖𝑄1𝑖Trong đó:

P1i: Giá hiện hành của cổ phiếu i

Q1i: Khối lượng đang lưu hành (khối lượng niêm yết) của cổ phiếu i

P0i: Giá của cổ phiếu i thời kì gốc

Q0i: Khối lượng của cổ phiếu i tại thời kì gốc

2.2 LÝ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ

Lý thuyết thị trường hiệu quả được phát triển bởi Giáo sư Eugene Fama vào đầu những năm 1960 Theo tài liệu học tập của Trung tâm Nghiên cứu khoa học và Đào tạo chứng khoán thuộc UBCKNN, thị trường được coi là hiệu quả nếu như có phân phối hiệu quả, thông tin hiệu quả, hoạt động hiệu quả

-Phân phối hiệu quả: thị trường được coi là có hiệu quả về mặt phân phối khi

các tài nguyên khan hiếm được phân phối một cách tốt nhất và người trả giá cao nhất mới giành được quyền sử dụng tài nguyên Đối với thị trường chứng khoán và thị trường vốn, tính hiệu quả thể hiện ở phân phối các nguồn vốn có thể đầu tư sao cho hiệu quả nhất

-Hiệu quả hoạt động: thị trường được coi là có hiệu quả hoạt động khi các

chi phí giao dịch trong thị trường đó được quyết định theo quy luật cạnh tranh Thị trường được đặt trong sự cạnh tranh lành mạnh giữa nhà tiếp thị và nhà môi giới kiếm lợi nhuận thông thường, không phải độc quyền Khi chi phí giao dịch bằng 0 thì thị trường được coi là hiệu quả Tuy nhiên, trên thực tế nếu không có chi phí giao dịch thì thị trường không tồn tại

-Hiệu quả về mặt thông tin: Thị trường được coi là hiệu quả về mặt thông tin

nếu giá trị hiện hành phản ánh đầy đủ và tức thời tất cả các thông tin có ảnh hưởng đến thị trường Về lý thuyết người ta luôn giả định rằng, thị trường có hiệu quả về mặt phân phối và hoạt động, do đó khi nói đến thị trường hiệu quả người ta chỉ nói đến hiệu quả về mặt thông tin Vì vậy, khái niệm thị trường hiệu quả là thị trường trong đó giá cả của các chứng khoán đã phán ánh đầy đủ, tức thời tất cả các thông tin sẵn có trên thị trường

Ta có thể phân chia thị trường hiệu quả thành 03 hình thái: yếu, trung bình, mạnh

-Hình thái yếu: giá chứng khoán đã phản ánh đầy đủ và kịp thời những thông

tin trong quá khứ về giao dịch của trường như khối lượng, giá cả chứng khoán Nói cách khác là tất cả các thông tin trên thị trường đều được các nhà đầu tư nắm bắt và nghiên cứu Các thông tin sẽ nhanh chóng phản ánh vào giá chứng khoán Không có thông tin nào trong quá khứ có thể dự đoán giá trong tương lai Các nhà phân tích

kỹ thuật đều bị vô hiệu hóa không thể dự đoán trước được các quy luật của thị trường

-Hình thái trung bình của thị trường: giá cả của chứng khoán đã phản ánh

tất cả những thông tin liên quan đến công ty được công bố ra đối với công chúng Những thông tin trong quá khứ, những thông tin cơ bản của công ty như năng lực sản xuất, chất lượng quản lý, bảng tổng kết tài sản, bí quyết sản xuất, dự đoán thu nhập, và những dự đoán khác về hoạt động và tình hình tài chính đều đã được phản ánh trong giá cổ phiếu Những thông tin mang tính chất dự đoán như các đánh giá

dự báo, tin đồn đều đã được phản ánh trong giá cổ phiếu Bất cứ nhà đầu tư nào cũng có được những thông tin từ nguồn thông tin đại chúng thì tức là nó đã sẵn sàng được phản ánh trong giá của chứng khoán

-Hình thái mạnh của thị trường: hình thái này cho rằng giá cổ phiếu đã phản

ánh tất cả những thông tin cần thiết có liên quan đến công ty, thậm chí có những thông tin nội gián Thị trường phản ứng nhanh với bất kỳ thông tin nào, kể cả những thông tin mang tính chất nội bộ hay cá nhân, làm cho khả năng tìm kiếm lợi nhuận siêu gạch khó xảy ra Như vậy, hình thái này không cho phép tồn tại phân tích kỹ thuật lẫn cơ bản

Một thị trường vốn hiệu quả là nơi giá chứng khoán điều chỉnh nhanh chóng mỗi khi xuất hiện thông tin mới Do đó, mức giá hiện tại của một chứng khoán bất

kỳ là kết quả phản ánh mọi thông tin liên quan đến nó

Hiệu quả kết hợp từ:

- Thông tin thị trường là ngẫu nhiên và độc lập

- Một lượng lớn các nhà đầu tư cạnh tranh với nhau phân tích các thông tin mới và điều chỉnh giá cổ phiếu một cách nhanh chóng nhằm phản ánh các thông tin này

Tất cả đã mang ý nghĩa mọi người đều hi vọng giá sẽ thay đổi một cách ngẫu nhiên và độc lập Quá trình điều chỉnh này đòi hỏi một lượng lớn các nhà đầu tư hướng theo những chuyển dịch của chứng khoán, phân tích tác động của các thông tin mới đối với giá trị của nó và tiến hành mua vào hoặc bán ra cho tới khi giá

Điều này có ý nghĩa:

- Thị trường thông tin hiệu quả yêu cầu phải có một số lượng tối thiểu các nhà đầu tư cạnh tranh thực hiện phân tích thông tin rồi tiến hành giao dịch

- Một lượng lớn các nhà đầu tư cạnh tranh đặt lệnh mua bán nhiều hơn có thể tạo ra những biến chuyển nhanh hơn về giá, tạo nên một thị trường hiệu quả hơn Cuối cùng, bởi tất cả các thông tin sẽ điều chỉnh giá chứng khoán, do đó, những mức giá này sẽ phản ánh tất cả các thông tin được công bố công khai tại bất

kỳ thời điểm nào Vì vậy, giá chứng khoán nào mà bất biến tại mọi thời điểm có thể

là do kết quả phản ánh sai thông tin và có thể mang lại rủi ro với người sở hữu chứng khoán đó Vì vậy, trong một thị trường hiệu quả, thu nhập kỳ vọng ẩn trong mức giá hiện tại của chứng khoán cũng sẽ phản ánh rủi ro của nó

Giống như với kiểm định về giả thuyết thị trường hiệu quả, thực nghiệm thống

kê với số liệu cổ phiếu tại HOSE trong 45 tháng vận hành đầu tiêu xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng GARCH trên thị trường chứng khoán Việt Nam Các phát hiện về thị trường hiệu quả và hiệu ứng GARCH giúp nhận thức rõ hơn vai trò của thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam Phạm trù thông tin đề cập ở đây bao gồm các công bố chính thức và những tin đồn theo kiểu rỉ tai giữa các nhà đầu tư Các thay đổi kỹ thuật giao dịch cũng được xếp vào nhóm thông tin sẵn có trên thị trường hiệu quả Phân tích thống kê cho thấy, một số thông tin tạo ra biến động lớn hơn tới thị trường Đặc biệt, các tin xấu có ảnh hưởng lớn trong điều chỉnh mức lợi suất của

cồ phiếu Trong khi đó, các tin tốt có khi không mang lại tác động đáng kể nào với giá cổ phiếu là đối tượng của thông tin

2.3 LÝ THUYẾT DỰ BÁO CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN

2.3.1 Định nghĩa về sự biến động

Sự biến động là một thước đo thống kê cho thấy khuynh hướng của một thị trường hoặc một chứng khoán sẽ tăng giá hay rớt giá mạnh hay yếu trong một

khoảng thời gian nào đó Sự biến động thông thường được đo bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi

Những thị trường có nhiều biến động là những thị trường mà giá cả dao động trong phạm vi rất lớn, khối lượng giao dịch nhiều Chúng ta biết rằng, giá cả được hình thành từ sự cân bằng giữa cung và cầu trên thị trường Một sự mất cân bằng cung cầu sẽ dẫn đến hiện tượng giá thay đổi Giá sẽ thấp trong trường hợp có quá nhiều người bán mà rất ít người mua và ngược lại Một số người cho rằng nguyên nhân gây ra sự biến động cho thị trường chính là từ những thứ như tin tức doanh nghiệp, sự đề cao một doanh nghiệp nào đó từ một chuyên gia phân tích tài chính

hàng đầu, hoặc là các vụ phát hành lần đầu ra công chúng IPO (Initial Public Offering - phát hành cổ phiếu ra công chúng lần đầu), các kết quả lợi nhuận được

công bố không như mong đợi cũng là một nguyên nhân gây ra tính biến động thị trường Một số khác đổ lỗi cho những nhà đầu cơ, những nhà đầu tư có tổ chức là những người đã gây ra tính biến động thị trường

Rõ ràng, chẳng bao giờ chúng ta có thể tìm thấy sự nhất trí về những nguyên nhân gây ra tính biến động thị trường Tuy nhiên dù bạn muốn hay không, thị trường vẫn biến động, vì thế chúng ta - những nhà đầu tư phải tìm cách để có thể sống chung với biến động

2.3.2 Phân loại biến động giá

Giá một cổ phiếu biến động liên tục trên thị trường theo thời gian trải qua nhiều giai đoạn khác nhau Trên quan điểm phân tích kỹ thuật, sự biến động giá trong một giai đoạn nhất định được chia làm 2 loại: “dập dềnh” (trading market) và

có xu thế (trending market) Biến động có xu thế được chia ra làm hai loại là biến động tăng và biến động giảm (trending up và trending down) Các loại biến động này đều có thể nhận ra bằng mắt thường hoặc thực hiện thống kê

Biến động “dập dềnh” là giai đoạn giá cổ phiếu không thực sự tăng và không thực sự giảm Trong giai đoạn này, giá của cổ phiếu liên tục dao động lúc lên lúc xuống nhưng xoay quanh một mức giá cố định Trong một vài phiên ngắn hạn giá

cả có thể đi lên hoặc đi xuống nhưng nhìn chung trong cả thời kỳ giá không lên và cũng không xuống

Biến động có xu thế là giai đoạn giá cổ phiếu đi lên hoặc đi xuống rõ ràng Mặc dù có sự tăng và giảm giá xen kẽ trong ngắn hạn một vài phiên nhưng nhìn chung trong cả giai đoạn giá theo xu hướng đi lên hoặc đi xuống Nếu giá đi lên ta gọi là giai đoạn biến động tăng, nếu giá đi xuống ta gọi là biến động giảm

Trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, giá của cổ phiếu trải qua nhiều loại biến động Đối với mỗi giai đoạn biến động dập dềnh hoặc có xu thế, nhà đầu tư sẽ nhanh chóng có được quyết định mua vào hoặc bán ra đúng đắn, đặc biệt đối với các chuyên gia lướt sóng kiếm lợi nhuận bằng giá chênh lệch khi bán và khi mua:

- Nếu cổ phiếu đang ở giai đoạn biến động dập dềnh mà giai đoạn tiếp theo là biến động tăng thì nên mua vào Khi giá đã lên cao hơn có thể bán ra để kiếm lời Ngược lại nếu giai đoạn tiếp theo là biến động giảm thì nên bán ra để tránh lỗ

- Nếu xu thế hiện tại là xu thế tăng và đang ở giai đoạn đầu của xu thế này thì nên mua vào thuận theo xu thế để bán ra khi giá đã lên cao hơn

- Ngược lại nếu xu thế hiện tại là xu thế giảm và đang ở giai đoạn đầu của xu thế này thì nên bán ra thuận theo xu thế để giảm lỗ Khi giá đã xuống thấp hơn có thể mua vào lại để bán ra khi thị trường phục hồi

2.3.3 Dự báo thị trường chứng khoán bằng phương pháp định lượng

Theo ông Phùng Thanh Bình - Trường Đại học Kinh tế TP.HCM thì dự báo như một tập hợp các công cụ giúp người ra quyết định đưa ra các phán đoán tốt nhất

về các sự kiện tương lai (dựa vào quá khứ và hiện tại)

Hiện nay, nhiều phương pháp dự báo đã được phát triển để dự báo xu hướng biến động giá cổ phiếu, thị trường hoặc tìm kiếm các cổ phiếu tiềm năng để đầu tư

Ở Việt Nam, phương pháp phân tích và dự báo được nhiều người biết đến nhất là

phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản Bên cạnh đó, phương pháp phân tích và dự báo bằng định lượng thông quá các mô hình toán học đang dần được quan tâm

Ưu điểm của phương pháp dự báo định lượng là những tín hiệu đưa ra khá khách quan, dựa vào tiêu chí của những chỉ tiêu thống kê từ mô hình Những tín hiệu mua bán được đưa ra dựa trên những phân tích khách quan nên giảm thiểu sự sai sót do yếu tố con người Dù vậy, nếu lạm dụng quá mức phương pháp này thì cũng sẽ tạo ra những hệ quả xấu

Tại Việt Nam trong thời gian qua cũng đã có một số nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để dự báo thị trường chứng khoán và biến động cổ phiếu Tuy nhiên, những nghiên cứu này phần lớn mới chỉ dừng lại ở mục tiêu tham khảo hoặc làm tiền đề cho những nghiên cứu có tính ứng dụng sâu hơn Nguyên nhân ngoài hạn chế về kinh nghiệm, trình độ của những nhà làm dự báo, còn do dữ liệu thời gian ngắn và không đầy đủ cũng khiến cho việc xây dựng mô hình gặp khó khăn

2.3.3.1 Cơ sở lý thuyết về dự báo bằng phương pháp định lượng

Các phương pháp định lượng dùng để dự báo dựa trên các mô hình toán với giả định rằng mối liên hệ giữa các yếu tố được thiết lập trong quá khứ sẽ lặp lại trong tương lai Nói cách khác phương pháp định lượng dựa trên dữ liệu quá khứ để phát hiện chiều hướng vận động trong tương lai của các yếu tố theo một quy luật nào đó Để dự báo diễn biến trong tương lai của một biến, người ta có thể sử dụng

mô hình chuỗi thời gian hoặc sử dụng biến nhân quả Ngoài ra, người ta còn sử dụng phương pháp khá phức tạp là Neural Network

Dự báo chuỗi thời gian

PGS.TS Nguyễn Trọng Hoài (2009) cho rằng: Các mô hình dự báo chuỗi thời gian là dự báo giá trị tương lai của một biến số nào đó, bằng cách phân tích số liệu quá khứ và hiện tại của những biến số đó Giả định của dự báo chuỗi thời gian là sự vận động trong tương lai của biến dự báo sẽ giữ nguyên xu thế vận động trong quá

cậy Tính ổn định của chuỗi dữ liệu thể hiện qua tính “dừng”, đây là điều kiện quan trọng để phân tích và dự báo chuỗi thời gian

Dự báo quá khứ là dự báo hậu nghiệm và dự báo các giai đoạn trong tương lai gọi là dự báo tiền nghiệm

Toàn bộ dự báo được phân chia làm 2 giai đoạn là dự báo hậu nghiệm post) và dự báo tiền nghiệm (ex-ante)

(ex-Giai đoạn dự báo hậu nghiệm: Là thời gian từ quan sát đầu tiên sau khi chấm dứt giai đoạn mẫu Yn+1 tới quan sát mới nhất Yn Giai đoạn hậu nghiệm là giai đoạn kiểm nghiệm sự chính xác tính dự báo của mô hình Nếu như mô hình không đảm bảo độ chính xác theo yêu cầu thì lúc đó người dự báo cần tìm các giải pháp khác như tìm kiếm mô hình thay thế hoặc mở rộng mẫu dự báo

Nguồn: http://vietstock.vn/

- Giai đoạn dự báo tiền nghiệm: Là giai đoạn dự báo tương lai Đây chính là mục tiêu của dự báo, nhưng vì chưa xảy ra nên không thể so sánh được Tuy vậy, một số tiêu chí thống kê sẽ cho chúng ta đánh giá được mức độ tin cậy của mô hình

Sử dụng chuỗi thời gian để dự báo giá cổ phiếu hoặc các chỉ số thị trường được sử dụng khá nhiều Phương pháp dự báo này có ưu điểm là chỉ sử dụng số liệu theo chuỗi thời gian nên khá phù hợp cho dự báo thị trường chứng khoán Tuy

nhiên, nhược điểm của nó là không hiệu quả trong việc dự báo được xu thế dài hạn của thị trường

Mô hình chuỗi thời gian thường được sử dụng nhất là mô hình ARIMA và phương pháp Box-Jenkins Mô hình ARIMA (Tự hồi qui tích hợp Trung bình trượt), được George Box và Gwilym Jenkins (1976) nghiên cứu

Mô hình sử dụng để dự báo rủi ro ARCH/GARCH ARCH/GARCH được sử dụng khá phổ biến trong ngành tài chính để dự báo rủi ro Mô hình này dùng để dự báo độ giao động suất sinh lời của cổ phiếu theo thời gian Mô hình ARCH do Robert Engle và Clive Granger phát triển năm 1982 Mô hình GARCH được Tim Bollerslev đề xuất năm 1986 để khắc phục những hạn chế của ARCH Ngày nay, GARCH được sử dụng một cách phổ biến và phù hợp với số liệu chuỗi thời gian ngắn như giá cổ phiếu trên thị trường

Dự báo mô hình nhân quả

Theo Granger và Ramanathan (1984) cho rằng: Mô hình dự báo này dựa trên

sự tác động qua lại giữa các yếu tố với nhau, trong đó biến dự báo (biến phụ thuộc)

có quan hệ nhân quả với các biến khác (biến độc lập)

Để thực hiện được dự báo theo mô hình nhân quả người làm dự báo dựa trên các lý thuyết về kinh tế, tài chính, các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, kinh nghiệm thực tế Trước khi xây dựng mô hình người làm dự báo phải thiết lập các cơ

sở lý thuyết, mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (biến dự báo) và biến số khác (biến độc lập) Sau khi xác định các bước trên sẽ cần phải tiến hành thu thập dữ liệu, xây dựng, ước lượng mô hình, kiểm định giả thuyết và cuối cùng là thực hiện dự báo

Nguồn: http://vietstock.vn/

Mô hình nhân quả thường sử dụng số liệu bảng Trong dự báo chứng khoán, biến phụ thuộc (biến cần dự báo) là suất sinh lời của cổ phiếu, thị trường hay giá cổ phiếu và chỉ số thị trường Trong khi đó, các biến độc lập là các biến số của nền kinh tế như lạm phát, thất nghiệp, cung tiền, tăng trưởng công nghiệp, tăng trưởng bán lẻ, niềm tin tiêu dùng … hoặc là các biến số liên quan đến doanh nghiệp như lợi nhuận, tăng trưởng, giá hàng hóa liên quan đến quá trình sản xuất của doanh nghiệp Nói tóm lại là bất kỳ yếu tố nào tác động đến sự biến động của thị trường, giá cổ phiếu đều có thể trở thành biến độc lập sử dụng cho dự báo

Phương pháp này sử dụng các mô hình hồi quy để tìm mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập Qua mô hình hồi quy, chúng ta có thể dự báo được xu thế và những nhân tố tác động đến biến động của giá chứng khoán hay thị trường

Ưu điểm của phương pháp này là có thể dự báo một cách khá chính xác xu hướng biến động dài hạn của giá cổ phiếu hay thị trường Tuy nhiên, việc thu thập

dữ liệu là một công việc khó khăn và tốn nhiều chi phí Đối với Việt Nam, do các

dữ liệu về doanh nghiệp và nền kinh tế còn ít nên áp dụng phương pháp dự báo này càng trở nên khó khăn hơn

2.3.3.2 Ứng dụng phương pháp định lượng dự báo trên thị trường chứng

khoán

Sự biến động của thị trường chứng khoán phản ánh sức khỏe của nền kinh tế

và kỳ vọng của nhà đầu tư Cơ sở lý thuyết cho việc dự báo biến động của thị trường chứng khoán đã được chứng minh khá rộng rãi Nhiệm vụ của nhà dự báo là thiết lập các mô hình để có thể dự báo những xu thế thị trường trong tương lai

Ưu điểm của các phương pháp định lượng này là phân tích số liệu để đưa ra được những dự báo khách quan, để giảm thiểu rủi ro của việc phân tích cảm tính của con người Tuy nhiên, áp dụng phương pháp định lượng trong dự báo sẽ

có không ít thách thức và nó cũng không phải là phương pháp thay thế hoàn toàn trực giác trong đầu tư Thực tế chúng ta phải chấp nhận rằng không có một mô hình nào là hoàn hảo để dự báo mọi sự biến động của thị trường Việc dự báo bằng định lượng có thể sai sót khi gặp những cú sốc của các biến số ngoài mô hình khiến thị trường đảo chiều một cách đột ngột Ngoài ra, nếu nguồn dữ liệu đầu vào không được thu thập một cách khoa học, chính xác cũng có thể làm cho tính dự báo thiếu chính xác

Tại Việt Nam, nghiên cứu định lượng để dự báo thị trường chứng khoán xuất hiện chưa nhiều Nguyên nhân chính là lực lượng những người làm dự báo có đủ trình độ chuyên môn để thực hiện những phép toán phức tạp là khá ít Ngoài ra, do

số liệu về kinh tế, doanh nghiệp và thị trường chưa đủ dài và độ tin cậy chưa cao nên việc thực hiện các dự báo trở nên khó khăn hơn

2.4 NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI

Md Zahangir Alam, Md Noman Siddikee và Md Masukujjaman sử dụng các

mô hình ARCH để dự báo biến động của các chỉ số chung DSE20 và DSE bằng cách sử dụng các dữ liệu hàng ngày Mô hình GARCH, EGARCH, PARCH và TARCH được sử dụng như mô hình chuẩn cho các mục đích nghiên cứu, dữ liệu

nghiên cứu từ ngày 01/12/2001 đến 14/08/2008 và 18/8/2008 đến 10/09/2011 Nghiên cứu cho thấy các biến động trong quá khứ của cả 2 chỉ số chung DSE20 và DSE tác động đến biến động ở hiện tại Dựa vào giao dịch thống kê trong mẫu thì

cả mô hình ARCH và mô hình PARCH được cho là mô hình tốt nhất cho chỉ số DSE20, trong khi đó chỉ số DSE thì mô hình ARCH tốt hơn so với các mô hình khác Còn dựa vào giao dịch thống kê ngoài mẫu thì tất cả các mô hình trừ mô hình GARCH và TARCH được coi là mô hình tốt nhất cùng với chỉ số DSE20, trong khi

đó đói với chỉ số DSE thì không có mô hình nào tốt nhất

Islam et al (2012) đã xây dựng một bài nghiên cứu về dự báo tính biến động của thị trường chứng khoán Dhaka thông qua việc sử dụng mô hình tuyến tính cũng như phi tuyến tính Từ đó cho thấy rằng, trong số các mô hình tuyến tính mô hình trung bình trượt (MA) chiếm vị trí quan trọng, dựa vào căn bậc hai của sai số bình phương trung bình (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), hệ số không ngang bằng (Theil-U), các tiêu chuẩn của hàm tổn thất linex Họ cũng nhận thấy rằng mô hình phi tuyến tính không thể làm tốt hơn mô hình tuyến tính dựa trên dựa trên các tiêu chuẩn đo lường sai số và mô hình trung bình trượt được xem như là mô hình tốt nhất Sutheebanjard và Premchaiswadi (2010) thấy rằng hàm dự báo dựa vào dữ liệu quá khứ không chỉ cho ra được sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) thấp nhất trong ngắn hạn mà còn cho thấy sai số phần trăm tuyệt đối trung bình thấp hơn 1% trong dài hạn

Tooran Habibi, Mehran Habibi, Farhad Gheisari (2013) đã xây dựng nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Tehran – Iran Dữ liệu nghiên cứu từ ngày 01/01/2006 đến 31/12/2010 Kết quả của những mô hình họ ARCH cho thấy khả năng dự báo của GARCH, EGARCH, GJR, PGARCH, CGARCH là như nhau và không có sự khác biệt đáng kể nào giữa những kết quả này Tất cả các mô hình họ ARCH trên đều cho thấy khả năng dự báo tốt chỉ số chứng khoán trên thị trường Tehran

2.5 NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM

Không có nhiều nghiên cứu về dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Hạn chế lớn nhất ở đây là dữ liệu thống kê Dưới đây là một bài nghiên cứu tiêu biểu về dự báo chỉ số chứng khoán Việt Nam

Dương Văn Sơn và Jui Fang Chang (2012) đã phân tích để tìm các yếu tố chính có ảnh hưởng mạnh đến sự biến động của chỉ số chứng khoán Việt Nam cho giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2011 Sau đó 2 ông ước tính các mô hình hồi quy GARCH, GARCH-M, EGARCH, EARCH-M và GJR- GARCH và so sánh để tìm

ra mô hình phù hợp nhất để dự báo chỉ số chứng khoán của Việt Nam Sử dụng các tiêu chí MSE, MAE và RMSE để đánh giá mô hình, họ đã chọn mô hình EGARCH(1,1,1)-M để dự báo

2.6 LÝ THUYẾT CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

2.6.1 Kiểm định tính dừng Unit Root Test

Theo Dickey- Fuller (1979), một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai, hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi cho dù chuỗi được xác định vào thời điểm nào đi nữa Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động quanh giá trị trung bình sẽ là như nhau Nói cách khác, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai

Có nhiều phương pháp kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian: kiểm định Dickey–Fuller (DF), kiểm định Phillip–Person (PP) và kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF), kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan,…

Kiểm định Dickey-Fuller hay gọi là kiểm định Unit Root Tests là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng

Chúng ta kiểm tra thử mô hình AR(1) với 𝑦𝑡 là biến ngẫu nhiên:

𝑦̂𝑡 = 𝜌𝑦𝑡−1+ 𝑣𝑡 −1 ≤ 𝜌 ≤ 1

Trong đó: 𝑣𝑡 là sai số ngẫu nhiên độc lập với 𝑣𝑡~ N( 0, 𝜎𝑣2)

Chúng ta có thể kiểm tra tính không dừng bằng cách kiểm tra giả thuyết H0: 𝜌=1 trái ngược với giả thuyết H1: |𝜌| <1 hoặc 𝜌<1 Trừ 𝑦𝑡−1 vào 2 vế của phương trình trên, ta được :

𝑦̂𝑡− 𝑦𝑡−1 = 𝜌𝑦𝑡−1− 𝑦𝑡−1 + 𝑣𝑡

∆𝑦𝑡 = (𝜌 − 1)𝑦𝑡−1+𝑣𝑡

∆𝑦𝑡 = 𝛾𝑦𝑡−1+ 𝑣𝑡 (2.1)

Trong đó: 𝛾 = 𝜌 − 1 và ∆𝑦𝑡 = 𝑦̂𝑡 − 𝑦𝑡−1

Như vậy, các giả thuyết có thể được viết dưới dạng 𝜌 ℎ𝑜ặ𝑐 𝛾 :

H0: 𝜌 = 1 ↔ 𝐻0: 𝛾 = 0 (𝑦̂𝑡là chuỗi dữ liệu không dừng)

H1: 𝜌 < 1 ↔ 𝐻1: 𝛾 < 0 (𝑦̂𝑡là chuỗi dữ liệu dừng)

Kiểm định này dựa trên giá trị t của 𝜌 được viết dưới dạng t(𝜌) Nếu t(𝜌) < 0 bác bỏ giả thuyết H0, tức là dữ liệu có tính dừng và ngược lại thì dữ liệu không có tính dừng nếu chấp nhận giả thuyết H0

Đây là mô hình kiểm định ADF có dạng sau:

Mô hình có thêm độ trễ của biến độc lập và không có biến xu hướng về thời gian t: ∆𝑦𝑡 = 𝛼 + 𝛾𝑦𝑡−1+ ∑𝑝−1𝑗=1∅𝑗∆𝑦𝑡−𝑗+𝑣𝑡 (2.2)

Mô hình có thêm biến xu hướng về thời gian t:

∆𝑦𝑡 = 𝛼 + 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝛽𝑡 + ∑𝑝−1𝑗=1∅𝑗∆𝑦𝑡−𝑗+𝑣𝑡 (2.3)

Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF không theo phân phối chuẩn Giá trị t ước lượng của các hệ số sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá trị hệ số ước lượng/ sai số của hệ số ước lượng) Nếu trị tuyệt đối của giá trị tính toán lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tới hạn thì giả thuyết Ho sẽ bị bác bỏ, tức chuỗi dữ liệu có tính dừng và ngược lại chấp nhận giả thuyết Ho, tức dữ liệu không có tính dừng

2.6.2 Mô hình ARIMA

George Box và Gwilym Jenkins (1976) nghiên cứu mô hình ARIMA (mô hình

tự hồi quy tích hợp trung bình trượt)

Mô hình AR (Mô hình tự hồi quy) là một hồi quy tuyến tính của các giá trị hiện tại của biến so với giá trị trước của biến đó

Mô hình AR(m) có m độ trễ có dạng: 𝑦̂𝑡 = 𝛼 + ∑𝑚 𝜑𝑖𝑦𝑡−𝑖+ 𝑣𝑡

𝑖=1 (2.4)

Mô hình AR(1) có dạng: 𝑦̂𝑡 = 𝛼 + 𝜑1𝑦𝑡−1+ 𝑣𝑡 với 𝑢𝑡 = 𝜌𝑢𝑡−1+ 𝑣𝑡

Mô hình MA (mô hình trung bình trượt ) thể hiện mối quan hệ giữa phương sai và phần dư của chuỗi thời gian trước đó

Mô hình trung bình trượt MA(n) với n độ trễ: 𝑦𝑡 = 𝛼 + ∑𝑛 𝜃𝑖𝜀𝑡−𝑖

𝑗=1 + 𝑣𝑡 (2.5)

nó hiển thị xu hướng Nếu các dữ liệu cho thấy xu hướng tăng hoặc giảm nhiều hoặc ít ổn định thì điều này có thể được mô hình hóa bằng mô hình ARIMA với xu hướng tuyến tính về thời gian t :

𝑦̂𝑡 = 𝛼 + ∑𝑚 𝜑𝑖𝑦𝑡−𝑖

𝑖=1 + ∑𝑛 𝜃𝑖𝜀𝑡−𝑖

𝑗=1 + 𝛽𝑡 + 𝑣𝑡 (2.7)

Ưu điểm của mô hình:

Giúp dự báo với độ tin cậy cao hơn từ các phương pháp lập mô hình kinh tế lượng truyền thống, đặc biệt là đối với dự báo ngắn hạn

Nhược điểm của mô hình:

Sử dụng dữ liệu lịch sử