ứng dụng chuyển động brown trong dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐẠO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRẦN HÀ GIANG ỨNG DỤNG CHUYỂN ĐỘNG BROWN TRONG DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số chuyên ngành: 60 34 02 01 LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Người hướng dẫn khoa học: TS TRẦN ANH TUẤN TP Hồ Chí Minh, Năm 2015 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii DANH MỤC CÁC BẢNG iv DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Cơ sở hình thành luận văn 1.2 Vấn đề nghiên cứu 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Câu hỏi nghiên cứu 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 1.6 Phương pháp nghiên cứu 1.7 Ý nghĩa nghiên cứu 1.8 Kết cấu luận văn Chương II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 2.1.1 Lý thuyết bước ngẫu nhiên (RWH) 2.1.1 Lý thuyết thị trường hiệu (EMH) 2.2 LÝ THUYẾT VỀ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO GIÁ CHỨNG KHOÁN 10 2.2.1 Phương pháp 11 2.2.2 Phương pháp kỹ thuật 11 2.2.3 Phương pháp phân tích định lượng 12 HV: Trần Hà Giang 2.3 LÝ THUYẾT VỀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH DỰ BÁO 13 2.4 CHUYỂN ĐỘNG BROWN 14 2.4.1 Định nghĩa 14 2.4.2 Tính chất 14 2.4.3 Lịch sử phát triển 16 2.4.4 Chuyển động Brown có hệ số dịch chuyển 17 2.5 LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 19 CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP, MÔ HÌNH, VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 24 3.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: 24 3.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU: 26 3.2.1 Lợi nhuận chứng khoán 26 3.2.2 Giải phương trình vi phân ngẫu nhiên 27 4.2.3 Đánh giá tham số 28 3.2.4 Tính chất phân phối giá chứng khoán 30 3.2.5 Đo lường mô hình dự báo 31 3.3 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 33 CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 34 4.1 Lựa chọn liệu khứ 34 4.2 Kiểm định giả thuyết phân phối chuẩn chuỗi lợi nhuận giá chứng khoán 36 4.3 Tính toán tham số 39 4.4 Mô giá cổ phiếu 41 4.5 Tính chất thống kê giá dự báo: 50 CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 52 5.1 Kết luận 52 5.2 Đóng góp đề tài 53 5.3 Hạn chế đề tài 53 HV: Trần Hà Giang 5.4 Kiến nghị hướng phát triển nghiên cứu 54 5.5 Kiến nghị sử dụng cho nhà đầu tư 54 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 PHỤ LỤC 64 Phụ lục A: Code mô chuyển động Brown sử dụng phần mềm Matlab 64 Phụ lục B: Code xây dựng mô hình dự báo sử dụng phần mềm Matlab 65 Phụ lục C: Danh sách cổ phiếu mẫu 67 Phụ lục D: MAPE (%) cho kỳ đầu tư tháng, tháng, năm tính toán cho 137 cổ phiếu sử dụng liệu khác 72 Phụ lục E: Giá thực tế, giá dự báo, MAPE cho kỳ đầu tư tháng, tháng, năm 76 HV: Trần Hà Giang TÓM TẮT Đề tài ứng dụng mô hình giải tích ngẫu nhiên để dự báo giá cổ phiếu giao dịch sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Mô hình chuyển động hình học Brown sử dụng kết thực nghiệm khẳng định tính khả thi mô hình dự báo giá cổ phiếu cho kỳ đầu tư ngắn hạn lên đến tuần Các tham số đầu vào mô hình bao gồm độ dịch chuyển, độ biến động tính toán liệu lịch sử nhiễu ngẫu nhiên chuẩn hóa Phương pháp mô sử dụng để phác họa hình ảnh giá tương lai Giá trị trung bình đường mô tính toán so sánh với giá thực tế Kết thực nghiệm đưa hình ảnh tương ứng chuyển động trình giá dự báo trình giá thực tế Giá trị MAPE thông qua thang đo Lewis (1982) sử dụng để đánh giá độ xác mô hình Kết thực nghiệm mô hình dự báo có độ xác cao, hầu hết MAPE nhỏ 10% cho kỳ đầu tư lên đến tuần giá trị mô trung bình giá dự báo gần với giá thực tế Với mức tin cậy 95%, giá thực tế nằm khoảng tin cậy giá kỳ vọng Nghiên cứu đồng thời ưu điểm mô hình chuyển động hình học Brown dự báo giá chứng khoán khả sử dụng chuỗi liệu khứ ngắn hạn Tác giả so sánh độ xác mô hình dự báo sử dụng liệu khứ khác bao gồm tháng, tháng năm để tính toán tham số Kết thực nghiệm sử dụng liệu khứ năm trước mô hình có khả dự báo xác cho nhiều cổ phiếu Tuy nhiên, dự báo ngắn hạn cho kỳ đầu tư tuần trở lại, liệu khứ tháng trước đủ để mô hình đưa dự báo giá xác iii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Tóm tắt nghiên cứu dự báo chứng khoán 22 Bảng 2: Một số phương pháp đo lường mô hình dự báo 31 Bảng 3: Thang đo Lewis (1982) đánh giá mức độ xác dự báo sử dụng MAPE 32 Bảng 4: Giá trị tham số độ dịch chuyển (Mu) độ biến động (Sig) 40 Bảng 5: Khả dự báo giá mô hình GBM qua kỳ đầu tư khác 45 Bảng 6: Giá thực tế, giá dự báo giá trị MAPE tính toán cho dự báo cổ phiếu với kỳ đầu tư ngày, tuần, tuần, tuần 47 Bảng 7: Giá thực tế, giá dự báo, giá kỳ vọng khoảng tin cậy cổ phiếu dự báo 51 iv DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ Hình 1: Ví dụ trình ngẫu nhiên bao gồm 20, 120, 250 5000 bước 15 Hình 2: (a) Giá đóng cửa cổ phiếu CMG năm 2012; (b) Chuyển động Brown qua 250 bước 18 Hình 3: Tổng quan phương pháp nghiên cứu đề tài 24 Hình 4: Giá thực tế (đường đỏ), giá dự báo sử dụng mô hình GBM (đường xanh lam), giá dự báo trung bình sử dụng mô hình GBM (đường xanh cây) Mô gồm đường ngẫu nhiên cho giá dự báo số cổ phiếu ví dụ 42 Hình 5: Giá thực tế (đường đỏ), giá dự báo sử dụng mô hình GBM (đường xanh lam), giá dự báo trung bình sử dụng mô hình GBM (đường xanh cây) Mô thực gồm 1000 đường ngẫu nhiên cho giá dự báo số cổ phiếu ví dụ 44 Hình 6: Ứng dụng mô hình GBM dự báo giá cổ phiếu VNM Excel 57 v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt EMH Efficiency Market Hypothesis Lý thuyết thị trường hiệu GA Genetic Algorithm Thuật toán Gen GBM Geometric Brownian Motion Chuyển động hình học Brown MAD Mean Absolute Deviation Độ lệch tuyệt đối trung bình MAPE Mean Absolute Percentage Error Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình MSE Mean squared error Sai số bình phương trung bình MRSE Root Mean Square Error Sai số bình phương trung bình quân phương RST Rough Set Theory Lý thuyết Tập hợp thô RWH Random Walk Hypothesis Lý thuyết bước ngẫu nhiên SD Standard Deviation Độ lệch chuẩn TTCK Thị trường chứng khoán vi Chương I: Giới thiệu tổng quan đề tài nghiên cứu CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Cơ sở hình thành luận văn Thị trường chứng khoán dấu hiệu quan trọng đánh giá sức mạnh kinh tế phát triển quốc gia Đây nơi nhà đầu tư phân bố vốn đầu tư đến doanh nghiệp cách hiệu để doanh nghiệp cung cấp dịch vụ, sản phẩm hiệu đến xã hội (Levine & Zervos 1998) Theo Levine and Zervos (1998), để trình hoạt động cách tốt nhất, thị trường chứng khoán cần đạt tính khoản tính hiệu Điều có nghĩa nhà đầu tư phải mua hay bán số lượng hợp lí mức giá hợp lí Có nhiều thành phần tham gia thị trường để giúp trình thực cách liên tục hiệu Bên cạnh việc đầu tư dài hạn, đóng góp đầu tư ngắn hạn lớn Bất cân cung cầu ngắn hạn làm giá cổ phiếu dao động ngắn hạn, mang lại hội cho thành phần tham gia thị trường ngắn hạn Đầu tiên, cân cung cầu đẩy giá khỏi đường giá trị thực nó, giá thị trường tăng giảm so với giá trị thực nó, tạo hội để nhà đầu tư tạo lợi nhuận Hơn nữa, trước cân cung – cầu nhận biết rõ rệt thị trường, nhà đầu tư sử dụng công cụ dự báo để xác định xu hướng giá cổ phiếu, từ hưởng lợi từ việc tăng giá ngắn hạn Rõ ràng, dự báo thị trường chứng khoán nói chung dự báo giá cổ phiếu trở thành mối quan tâm nhà đầu tư toàn giới mà mối quan tâm chuyên gia phân tích thị trường, nhà nghiên cứu (Wang et al 2010) Một câu hỏi lớn kinh tế học tài liệu giá tài sản tài dự báo hay không? Tương tự, tham gia vào trị trường vốn có mối HV: Trần Hà Giang Chương I: Giới thiệu tổng quan đề tài nghiên cứu quan tâm lớn đến việc dự báo giá chứng khoán Giá cổ phiếu công ty tăng? Công ty giảm? Và mức tăng, giảm bao nhiêu? Liệu xu hướng giá chứng khoán phiên giao dịch tiếp theo? Những kết dự báo ảnh hưởng lớn đến việc đưa định đầu tư tương lai, đặc biệt ngắn hạn Như biết, thay đổi giá cổ phiếu hàng ngày khiến chúng đầy biến động khó dự báo Bản thân giá cổ phiếu chịu tác động nhiều nhân tố ngẫu nhiên ví dụ như: thông tin nội công ty hay thông tin hoạt động kinh tế vĩ mô giới, khu vực nước… thông tin nhiều làm ảnh hưởng đến giá chứng khoán (Cheng et al 2010) Từ thực tế vậy, đòi hỏi phải có nghiên cứu chuyên sâu, với việc thử nghiệm công cụ tính toán tài đủ mạnh kết hợp với hỗ trợ phầm mềm phân tích chuyên nghiệp hi vọng giúp ta dự báo xác xu hướng mức giá chứng khoán ngắn hạn Fama (1970), nghiên cứu lý thuyết thị trường hiệu quả, đưa giả thiết giá tuân theo bước ngẫu nhiên dự đoán Hơn 30 năm sau, số tác giả nhiều tin giá chứng khoán dự báo phần nào, mô hình dự báo đời phát triển (Lo & Mackinlay 1988; Campbell et al 1997; Malkiel 2003) Những thập kỷ gần đây, giới có nhiều nghiên cứu mô hình dự báo thị trường chứng khoán nói chung giá cổ phiếu nói riêng (Zhang et al 1998; Lendasse et al 2000; Ladde & Wu 2009; Cheng et al 2010; Dase & Pawar 2010; Wang et al 2010; Wong et al 2010; Yu & Huarng 2010) Những nghiên cứu nỗ lực đưa số biết nói thị trường tương lai Tuy mô hình dự báo xác thị trường hoàn hảo tuyệt đối Nỗ lực nhà nghiên cứu đưa mô hình nâng cao khả xác dự báo qua giai đoạn phát triển thị trường với chi phí bỏ Như vậy, dự báo tiếp tục đề tài quan tâm nhà nghiên cứu, chuyên gia phân tích thị trường, đặc biệt nhà đầu tư Thị trường chứng khoán Việt Nam, trải qua 15 năm thăng trầm hoạt động phát triển, trở thành thị trường hấp dẫn nay, thu HV: Trần Hà Giang Chương IV: Kết thảo luận SSI STB TAC TCM TDC TDH TIE TNC TPC TS4 TSC VCB VHG VIP VSC VSH VTO 15.5 16.7 38.1 5.5 6.5 12.1 9.3 12.5 7.7 7.6 6.7 23.9 2.4 5.7 21.2 10.1 4.1 HV: Trần Hà Giang 15.9 16.4 38.9 5.3 6.8 12.7 9.4 12.6 7.9 8.0 6.8 23.3 2.3 5.7 21.3 10.1 4.2 2.76 1.79 2.11 3.75 4.87 4.98 1.40 0.90 2.78 5.19 1.17 2.30 4.22 0.20 0.55 0.02 2.46 16.3 18.6 36.2 5.6 6.4 12.1 8.9 12.7 7.5 7.8 6.6 26.6 2.2 5.5 22.6 11 16.0 16.5 39.2 5.3 6.8 12.7 9.5 12.7 8.0 8.0 6.7 23.5 2.3 5.7 21.5 10.2 4.2 1.88 5.90 4.77 6.66 4.53 5.32 2.19 1.03 2.70 3.50 0.97 7.43 3.48 2.31 1.37 4.17 2.62 17.6 18.2 38.1 6.2 7.1 14.5 9.5 13.6 7.8 8.2 6.5 26.9 2.4 6.3 23.2 11.3 4.4 16.0 16.6 39.9 5.3 6.9 12.7 9.6 12.9 8.0 8.0 6.6 23.7 2.3 5.8 21.6 10.2 4.2 4.46 16.2 16.1 3.99 8.13 17.9 16.6 7.62 5.66 36.8 40.4 5.83 9.78 5.8 5.3 9.66 3.20 6.5 6.9 2.79 4.93 12.7 12.7 4.35 2.69 9.6 9.7 1.92 2.64 13 12.9 2.59 4.65 7.7 8.1 4.13 3.49 7.6 8.1 3.12 3.32 5.7 6.5 3.89 9.89 25.7 23.7 9.17 3.48 2.1 2.3 3.82 3.14 5.6 5.8 2.79 3.99 22.8 21.7 3.90 5.80 10.5 10.2 5.36 3.48 4.2 4.3 3.32 AP: giá thực tế, FP: giá dự báo, MAPE (%) Nguồn: Tác giả tự tính 49 Chương IV: Kết thảo luận 4.5 Tính chất thống kê giá dự báo: Tính chất thống kê giá chứng khoán dự báo đóng góp phần vai trò quan trọng quản trị rủi ro nhà đầu tư Phân tích tính chất thống kê giá chứng khoán dựa việc tìm hiểu phân tích giá kỳ vọng kèm theo khoảng tin cậy, độ tin cậy cho giá tương lai, để dựa vào đưa chiến lược đầu tư quản lý rủi ro hợp lý Phương trình 3.2.17 sử dụng để trực tiếp tính giá kỳ vọng, đồng thời tác giả tính khoảng tin cậy cho giá kỳ vọng sử dụng phương trình 3.2.18 Khi nhà đầu tư tính toán khoảng biến động giá, biết giá trị biên biên với mức tin cậy định, nhà đầu tư có khả tính toán khoản lời lỗ tối đa, từ kết hợp với mô hình quản lý rủi ro đưa định đầu tư thích hợp Nói cách khác, khoảng tin cậy khoảng giá rơi vào biên biên phân bố xác suất một mức tin cậy cho trước Ví dụ, sau tuần đầu tư 95% khả giá cổ phiếu BMP rơi vào khoảng 29.7 - 38.6 Trong thực tế, giá BMP sau tuần đầu tư kể từ ngày 02/01/2013 35.1, nằm khoảng giá biến động Kết thống kê giá cổ phiếu tương lai lần phản ánh chất lượng dự báo mô hình chuyển động hình học Brown Bảng trình bày kết tính toán giá kỳ vọng khoảng tin cậy kỳ hạn đầu tư tuần với độ tin cậy 95% Kết cho thấy hầu hết mã CP khảo sát, giá kỳ vọng xấp xỉ với giá dự báo tính toán mô hình GBM thông qua mô khoảng biến động giá với độ tin cậy 95% chứa giá trị thực tế Điều chứng tỏ độ xác mô hình dự báo GBM cao HV: Trần Hà Giang 50 Chương IV: Kết thảo luận Bảng 7: Giá thực tế, giá dự báo, giá kỳ vọng khoảng tin cậy cổ phiếu dự báo CP ATA BBC BCE BHS BIC BMI BMP CII CMG CNG CTG DHA DHG DPM DQC DRC DXV FLC GMD GTT HAG HAP HBC HCM HMC HPG HSG HVG IJC JVC KDC KDH KHA KHP AP 4.8 18.1 13 6.7 6.8 35.1 21.8 5.2 18.1 18.2 9.1 51.7 34.5 16.1 22.7 3.7 5.8 19.3 9.3 23 4.8 12.9 14.4 6.5 17.9 19.7 15.8 16.4 41.8 9.3 10.5 7.4 FP 4.3 16.6 6.8 13.1 7.0 6.7 32.2 22.3 4.7 16.6 18.7 8.8 52.1 31.4 17.2 20.9 4.1 6.2 18.4 7.9 19.8 4.3 13.0 15.4 6.5 17.9 18.3 15.8 9.1 17.4 40.3 9.0 12.1 7.6 E 4.3 16.6 6.9 13.2 6.9 6.7 32.2 22.5 4.7 16.6 18.8 8.7 52.3 31.5 17.3 21.0 4.1 5.1 18.4 7.9 19.8 4.3 13.0 15.5 6.5 17.9 18.4 15.5 9.1 17.5 40.3 9.0 12.2 7.6 CI 3.5 - 5.2 13.2 - 20.6 5.6 - 8.3 10.8 - 15.9 5.7 - 8.4 5.5 - 8.1 29.7 - 38.6 17.9 - 27.9 3.8 - 5.8 14.0 - 19.5 15.7 - 22.5 7.4 - 10.2 44.5 - 61.0 26.6 - 37.0 13.7 - 21.6 16.6 - 26.1 3.2 - 5.0 2.6 - 8.9 14.7-22.7 6.4 - 9.7 16.0 - 24.3 3.4 - 5.5 10.5 - 15.9 12.5 - 19.0 5.4 - 7.8 14.7 - 21.6 14.6 - 22.8 12.7 - 18.8 7.3 - 11.2 13.8 - 21.8 34.1 - 47.4 7.3 - 11.0 8.6 - 14.0 6.4 - 8.8 CP KSB LBM LSS MSN NHS PET PGC PGD PHR PPC PPI PVD QCG REE SBA SBT SJD SSI STB TAC TCM TDC TDH TIE TNC TPC TS4 TSC VCB VHG VIP VSC VSH VTO AP 15.6 8.1 14.1 106 10.7 11.1 7.1 21.4 26.4 12.8 4.5 37 7.4 16.2 4.9 13.7 12.7 16.2 17.9 36.8 5.8 6.5 12.7 9.6 13 7.7 7.6 5.7 25.7 2.1 5.6 22.8 10.5 4.2 FP 15.1 8.6 15.1 101.5 11.9 11.3 6.7 19.3 26.4 11.9 4.4 34.4 7.3 15.5 4.2 14.7 12.2 16.1 16.6 40.4 5.3 6.9 12.7 9.7 12.9 8.1 8.1 6.5 23.7 2.3 5.8 21.7 10.2 4.3 E 15.1 8.7 15.1 101.9 11.9 11.3 6.8 19.3 26.4 11.9 4.4 34.4 7.3 15.6 4.2 14.7 12.2 16.2 16.7 40.5 5.2 6.9 12.7 9.8 12.9 8.1 8.1 6.5 23.8 2.3 5.9 21.8 10.3 4.3 CI 14.1 - 16.2 7.5 - 10.1 14.7 - 15.6 87.0 - 118.7 9.7 - 14.4 9.5 - 13.4 5.3 - 8.5 16.0 - 23.1 22.0 - 31.5 9.7 - 14.5 3.5 - 5.5 28.9 - 40.8 5.9-8.9 13.0-18.5 3.4 - 5.1 11.9 - 15.2 10.5 - 14.1 13.1 - 19.7 14.1 - 19.6 32.2 - 50.2 4.2 - 6.5 5.5 - 8.5 10.1 - 15.9 8.0 - 11.8 10.5 - 15.7 6.6 - 9.9 6.4 - 10.1 5.3 - 7.9 19.8 - 28.3 1.7 - 3.0 4.6 - 7.4 18.2 - 25.8 8.6 - 12.2 3.4 - 5.2 CP: Mã cổ phiếu, AP: Giá thực tế, FP: Giá dự báo, E: Giá kỳ vọng, CI: Khoảng tin cậy Nguồn: Tác giả tự tính HV: Trần Hà Giang 51 CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Tác giả sử dụng mô hình chuyển động hình học Brown mô giá cho 68 cổ phiếu sàn chứng khoán HOSE kiểm định giả thuyết phân phối chuẩn Mẫu liệu nghiên cứu bao gồm chuỗi giá đóng cửa từ 03/01/2012 đến 28/12/2012 sử dụng để xây dựng tham số mô hình giá đóng cửa từ 02/01/2013 đến 31/12/2013 sử dụng để kiểm tra khả dự báo mô hình Kết thực nghiệm cho thấy nghiên cứu trả lời câu hỏi nghiên cứu hoàn thành mục tiêu đề Thứ nhất, tác giả thực mô giá dự báo cho 68 cổ phiếu kiểm định giả thiết phân phối chuẩn cho chuỗi lợi nhuận giá chứng khoán Các yếu tố đầu vào mô hình bao gồm độ dịch chuyển độ biến động xây dựng liệu khứ Quá trình mô thực cho trình giá cổ phiếu bao gồm 1000 đường mô phỏng, sau giá trị trung bình tính nhằm so sánh với trình giá thực tế Kết thực nghiệm đưa hình ảnh giá dự báo cổ phiếu mô gần tương ứng với giá thực tế cho kỳ đầu tư lên đến tuần Các hình ảnh tương ứng giá dự báo thực giá tế quan sát Hình Hình Thứ hai, kết thực nghiệm mô hình chuyển động hình học Brown có khả dự báo hiệu giá cổ phiếu cho kỳ hạn đầu tư lên đến tuần Đây điểm mạnh mô hình dự báo ngắn hạn mà mô hình khác dự báo tốt ngày đầu tư dự báo dài hạn Đối với kỳ đầu tư tuần, mức độ xác mô hình dừng lại mức hợp lý Thứ ba, mô hình chuyển động hình học Brown minh chứng khả dự báo xác giá tương lai thông qua giá trị MAPE thông số thống kê giá dự báo Hầu hết giá trị MAPE nhỏ 10%, giá dự báo gần với giá thực tế cho kỳ đầu tư lên đến tuần Hơn nữa, giá thực tế cổ phiếu nằm khoảng giá dự báo HV: Trần Hà Giang 52 với độ tin cậy 95% Kết thực nghiệm chất lượng dự báo mô hình phụ thuộc vào độ lớn liệu khứ tính toán cho tham số đầu vào mô hình Dữ liệu khứ năm tính toán cho tham số mang lại khả dự báo xác mô hình cho nhiều cổ phiếu Tuy nhiên, dự báo giá kỳ đầu tư ngắn hạn, mô hình cần sử dụng liệu khứ tháng 5.2 Đóng góp đề tài Đề tài mang lại đóp góp quan trọng học thuật ứng dụng thực tiễn: Thứ nhất, đề tài phản ánh cách tổng quan vấn đề dự báo thị trường tài nói chung dự báo hành vi giá cổ phiếu nói riêng Cùng với tổng hợp nghiên cứu trước dự báo giá cổ phiếu, kết đề tài mang lại góp phần mở rộng nghiên cứu lĩnh vực dự báo, đặc biệt vấn đề ứng dụng mô hình toán vào dự báo Thứ hai, đề tài ứng dụng thành công khả mô hình chuyển động hình học Brown dự báo giá cổ phiếu sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh Những đánh giá ưu, khuyết điểm mô hình giúp nhà đầu tư có sở lựa chọn mô hình dự báo phù hợp theo định hướng đầu tư Cuối cùng, thông qua sở lý thuyết đề tài cung cấp cho nhà đầu tư cách nhìn bao quát lý thuyết dự báo Đề tài đồng thời giới thiệu đến nhà đầu tư mô hình toán học ứng dụng dễ dàng dự báo giá cổ phiếu Các kết thực nghiệm mà đề tài thực mang đến cho nhà đầu tư tự tin sử dụng mô hình chuyển động hình học Brown để dự báo giá cổ phiếu, giúp nhà đầu tư đưa chiến lược dự báo giá quản lý rủi ro hợp lý, từ đưa định đầu tư thông minh 5.3 Hạn chế đề tài Bên cạnh đóng góp mang lại, đề tài tồn số hạn chế cần xem xét: Thứ nhất, giả thiết mô hình bỏ qua yếu tố tâm lý bầy đàn, bỏ qua yếu tố vĩ mô khác ảnh hưởng đến trình giá chứng khoán Tuy nhiên thực HV: Trần Hà Giang 53 tế, yếu tố phần ảnh hưởng đến hành vi giá chứng khoán Đồng thời, sai số liệu đầu vào phần ảnh hưởng đến kết tính toán hai tham số mô hình Vì hạn chế phần dẫn đến số kết sai lệch việc sử dụng mô hình để dự báo Thứ hai, tham số độ biến động độ dịch chuyển số nên khả dự báo dài hạn mô hình chuyển động hình học Brown xác Tuy nhiên xác mô hình cải thiện cách mô hình hóa tham số hàm giải tích ngẫu nhiên theo thời gian yếu tố vĩ mô khác mà ảnh hưởng đến giá chứng khoán Cuối cùng, đề tài thực dự báo giai đoạn 2013 mà chưa xem xét khả ứng dụng mô hình qua giai đoạn khác giai đoạn thị trường có biến động cao, giai đoạn suy thoái thị trường Vì hạn chế phần làm giảm ý nghĩa thực tiễn đề tài 5.4 Kiến nghị hướng phát triển nghiên cứu Từ trình phân tích kết đạt hạn chế tồn đọng, số hướng phát triển nghiên cứu gợi mở: Thứ nhất, phát triển mô hình chuyển động hình học Brown với tham số độ dịch chuyển, độ biến động mô hình hóa theo hàm giải tích ngẫu nhiên cộng thêm yếu tố khác ảnh hướng đến trình giá chứng khoán Hướng phát triển có khả giúp mô hình cải thiện khả dự báo dài hạn gia tăng tin tưởng nhà đầu tư vào khả dự báo mô hình ngắn hạn.Thứ hai, thực kiểm định lại mô hình qua giai đoạn khác bao gồm giai đoạn suy thoái biến động cao để giúp nhà đầu tư có khả ứng dụng mô hình cách hiệu 5.5 Kiến nghị sử dụng cho nhà đầu tư Kết thực nghiệm mô hình chuyển động hình học Brown khả thi để dự báo giá cổ phiếu giao dịch sàn chứng khoán Việt Nam cho kỳ đầu tư lên đến tuần Để dự báo cho kỳ đầu tư tháng, nhà đầu tư sử dụng liệu khứ tháng trước HV: Trần Hà Giang 54 Để giới thiệu mô hình dự báo giá dự chuyển động hình học Brown đến nhà đầu tư, việc thiết kế giao diện người dùng cần thiết Tuy nhiên, công việc đòi hỏi thời gian chi phí để thực kỹ thuật thiết kế giao diện Trong phạm vi luận văn, tác giả kiến nghị bước ứng dụng đơn giản hơn, sử dụng phần mềm Excel Matlab, để nhà đầu tư, đặc biệt nhà đầu tư nhỏ lẻ, sử dụng mô hình chuyển động hình học Brown cách dễ dàng để dự báo giá cổ phiếu thị trường chứng khoán Việt Nam Hình giới thiệu bước cụ thể sử dụng mô hình GBM dự báo giá cổ phiếu VNM từ ngày 02/01/2013 đến ngày 31/01/2013 bao gồm (1) tính toán giá trị kỳ vọng độ lệch chuẩn chuỗi lợi nhuận giá đóng cửa hàng ngày từ 03/12/2012 đến 28/12/2012, (2) tính toán tham số độ biến độn độ dịch chuyển mô hình, (3) tính giá dự báo thực mô đường giá dự báo qua thời gian, so sánh với giá thực tế Nhà đầu tư sử dụng thuật toán trình bày Phụ lục B, với hỗ trợ phần mềm Matlab, để thực nhiều đường mô giá dự báo mô hình GBM Các tham số mô hình tính toán, thay vào mã lệnh Nhà đầu tư đồng thời thay đổi số đường mô số ngày dự báo theo nhu cầu dự báo Dán mã lệnh vào cửa sổ lệnh thực thi mã lệnh HV: Trần Hà Giang 55 Thực mã lệnh cho kết đồ thị mô đường chuyển động giá, đường dự báo giá trung bình đường giá thực tế Các giá trị tính toán trích xuất từ cửa sổ Workspace HV: Trần Hà Giang 56 Hình 6: Ứng dụng mô hình GBM dự báo giá cổ phiếu VNM Excel HV: Trần Hà Giang 57 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Abidin, S.N.Z., Jaffar, M.M., 2012 'A Review on Geometric Brownian Motion in forcasting the share prices in Bursa Malaysia' World Applied Sciences Journal 17, 87-93 Abidin, S.N.Z., Jaffar, M.M., 2014 'Forecasting Share Prices of Small Size Companies in Bursa Malaysia Using Geometric Brownian Motion' Applied Mathematics & Information Sciences 8, 107-112 Atsalakis, G.S., Valavanis, K.P., 2009a 'Forecasting stock market short-term trends using a neuro-fuzzy based methodology' Expert Systems with Applications 36, 10696-10707 Atsalakis, G.S., Valavanis, K.P., 2009b 'Surveying stock market forecasting techniques – Part II: Soft computing methods' Expert Systems with Applications 36, 5932-5941 Bartiromo, R., 2004 'Dynamics of stock prices' Physical Review E 69, 067108(1)067108(4) Black, F., Scholes, M., 1973 'The Pricing of Options and Corporate Liabilities' Journal of Political Economy 81, 637 Bowerman, B.L., O'Connell, R.T., 1993 Forecasting and Time Series: An Applied Approach p 18 Duxbury Press Campbell, J.Y., Lo, A.W.C., MacKinlay, A.C., 1997 The Econometrics of Financial Markets Princeton University Press Cao, Q., Leggio, K.B., Schniederjans, M.J., 2005 'A comparison between Fama and French's model and artificial neural networks in predicting the Chinese stock market' Computers & Operations Research 32, 2499-2512 Cheng, C.-H., Chen, T.-L., Wei, L.-Y., 2010 'A hybrid model based on rough sets theory and genetic algorithms for stock price forecasting' Information Sciences 180, 16101629 HV: Trần Hà Giang 58 Chun, S.-H., Park, Y.-J., 2005 'Dynamic adaptive ensemble case-based reasoning: application to stock market prediction' Expert Systems with Applications 28, 435-443 Dase, R.K., Pawar, D.D., 2010 'Application of Artificial Neural Network for stock market predictions: A review of literature' International Journal of Machine Intelligence 2, 14-17 Dmouj, A., 2006 Stock Price Modelling: Theory and Practice Thesis Paper Vrije Universiteit Fama, E.F., 1965a 'The Behavior of Stock-Market Prices' The Journal of Business 38, 34105 Fama, E.F., 1965b 'Random walks in stocks Market Prices' Financial Analytics Journal, 55-59 Fama, E.F., 1970 'Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work' The Journal of Finance 25, 383 Fama, E.F., 1991 'Efficient Capital Markets: II' The Journal of Finance 46, 1575-1617 Gerber, H.U., Shiu, E.S.W., 2004 'Optimal Dividends' North American Actuarial Journal 8, 1-20 Granger, C.W.J., Morgenstern, O., 1970 Predictability of Stock Market Prices Heath Lexington Books Hanke, J.E., Reitsch, A.G., 1995 Business Forecasting In:Prentice Hall, p 120 Hassan, M.R., Nath, B., 2005 Stock Market Forecasting Using Hidden Markov Model: A New Approach In: Proceedings of the 2005 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications The Computer Society Hoài, N.T., 2009 Dự báo phân tích liệu kinh tế tài Nhà xuất Thống kê Hoàng, T.n.V.t., Huy, N.n.N.c., Phong, N.n.A., 2014 'MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN HỢP LÝ TẠI VIỆT NAM' Tạp Chí Phát Triển KH & CN 18 HV: Trần Hà Giang 59 Hương, T.T.X., Vinh, V.X., Cảnh, N.P., 01-02/2015 'Hiệu ứng ngày thứ hai thị trường chứng khoán Việt Nam trước sau khủng hoảng' Tạp Chí Phát Triển Hội Nhập, Đại học Kinh Tế Tp Hồ Chí Minh 20, 55-60 Jensen, M.C., 1978 'Some Anomalous Evidence Regarding Market Efficiency' Journal of Financial Economics 6, 95-101 Karatza, I., Shreve, S.E., 1991 Brownian motion and Stochastic calculus - 2nd edition Springer-Verlag New York, Inc, New York Kendall, M.G., Hill, A.B., 1953 'The Analysis of Economic Time-Series-Part I: Prices' Journal of the Royal Statistical Society 116, 11-34 Ladde, G.S., Wu, L., 2009 'Development of modified Geometric Brownian Motion models by using stock price data and basic statistics' Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications 71, e1203-e1208 Lendasse, A., Bodt, E.D., Wertz, V., Verleysen, M., 2000 'Non-linear financial time series forecasting – Application to the Bel 20 stock market index' European Journal of Economic and Social Systems 14 Levine, R., Zervos, S., 1998 'Stock Markets, Banks, and Economic Growth' American Economic Review 88, 537-58 Lewis, C.D., 1982 Industrial and Business Forecasting Methods: A Practical Guide to Exponential Smoothing and Curve Fitting Butterworths Scientific Lo, A.W., Mackinlay, A.C., 1988 'Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from a Simple Specification Test' The Review of Financial Studies 1, 44-66 Lucas, J., R E., 1978 'Asset prices in an exchange economy' Econometrica 46, 1429–1445 Makridakis, S., Andersen, A., Carbone, R., Fildes, R., Hibon, M., Lewandowski, R., Newton, J., Parzen, E., Winkler, R., 1982 'The accuracy of extrapolation (time series) methods: Results of a forecasting competition' Journal of Forecasting 1, 111153 HV: Trần Hà Giang 60 Malkiel, B.G., 1992 Efficient market hypothesis New Palgrave Dictionary of Money and Finance, London: Macmillan Malkiel, B.G., 2003 'The Efficient Market Hypothesis and Its Critics' Journal of Economic Perspectives 17, 59-82 Mantegna, R.N., 1991 'Lévy walks and enhanced diffusion in Milan stock exchange' Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 179, 232-242 Mobarek, A., Keasey, K., 2003 'Weak-form market efficiency of an emerging Market: Evidence from Dhaka Stock Market of Bangladesh' 11-22 Mok, H.M.K., 1993 'Causality of Interest Rate, Exchange Rate and Stock Prices at Stock Market Open and Close in Hong Kong' Asia Pacific Journal of Management 10, 123-143 Nguyễn, H.T., Quyết, N., 2013 'Mối quan hệ tỷ giá hối đoái, lãi suất giá cổ phiếu TP.HCM' Tạp Chí Phát Triển Hội Nhập 11, 37-41 Osborne, M.F.M., 1959 'Brownian Motion in the Stock Market' Operations Research 7, 145-173 Osler, C., July 2000 'Support for Resistance: Technical analysis and intraday exchange rates' Economic Policy Review 6, 53-68 Pai, P.-F., Lin, C.-S., 2005 'A hybrid ARIMA and support vector machines model in stock price forecasting' Omega 33, 497-505 Pantazopoulos, K.N., Tsoukalas, L.H., Bourbakis, N.G., Brün, M.J., Houstis, E.N., 1997 'Financial Prediction and Trading Strategies Using Neurofuzzy Approaches' Computer Science Technical Reports, 1342 Paul, J.C., Hoque, M.S., Rahman, M.M., 2013 'Selection of Best ARIMA Model for Forecasting Average Daily Share Price Index of Pharmaceutical Companies in Bangladesh: A Case Study on Square Pharmaceutical Ltd.' Global Journal of Management and Business Research Finance 13, 14-26 HV: Trần Hà Giang 61 Postali, F.A.S., Picchetti, P., 2006 'Geometric Brownian Motion and structural breaks in oil prices: A quantitative analysis' Energy Economics 28, 506-522 Pring, M.J., 1991 Technical Analysis Explained McGraw/Hill Qi, M., 1999 'Nonlinear Predictability of Stock Returns Using Financial and Economic Variables' Journal of Business & Economic Statistics 17, 419-429 Samuels, J.M., Yacout, N., Samuels, I.M., 1981 'Stock Exchanges in Developing Countries' Savings and Developmet 5, 217-232 Samuelson, P.A., 1965a 'Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly' Industrial Management Review, 41-49 Samuelson, P.A., 1965b 'Rational Theory of Warrant Pricing' Industrial Management Review 6, 13-31 Sharma, S., Vishwamittar, 2005 'Brownian motion problem: Random walk and beyond' Resonance 10, 49-66 Sherve, S.E., 2003 Stochastic Calculus for Finance II Springer Science & Business Media, Inc, New Yorl Smith, W.T., 1994 'Investment, uncertainty, and price stabilization schemes' Journal of Economic Dynamics and Control 18, 561-579 Thomsett, M.C., 1998 Mastering Fundamental Analysis Dearborn Finanical Pub, Inc Thơ, T.N., Lam, H.T., 03-04/2015 'Hiệu ứng lan tỏa thị trường chứng khoán thị trường ngoại hối Việt Nam' Tạp Chí Phát Triển Hội Nhập, Đại học Kinh Tế Tp Hồ Chí Minh 21 Trung, B.Q., Nhi, N.Q.M., Hiếu, L.V., Uyên, N.H.D., Anh, V.T.T., 2010 Ứng Dụng Mô Hình ARIMA Để Dự Báo VNINDEX In: Hội Nghị Sinh Viên Nghiên Cứu Khoa Học lần thứ 7, pp 82-86, Đại học Đà Nẵng Wang, Y.-F., 2002 'Predicting Stock Price Using Fuzzy Grey Prediction System' Expert Systems with Applications 22, 33-39 HV: Trần Hà Giang 62 Wang, Y.-F., Cheng, S., Hsu, M.-H., 2010 'Incorporating the Markov chain concept into fuzzy stochastic prediction of stock indexes' Applied Soft Computing 10, 613-617 Wilmott, P., 2006 Paul Wilmott on Quantitative Finance John Wiley & Sons Inc Wong, H.-L., Tu, Y.-H., Wang, C.-C., 2010 'Application of fuzzy time series models for forecasting the amount of Taiwan export' Expert Systems with Applications 37, 1465-1470 Yu, T.H.-K., Huarng, K.-H., 2010 'A neural network-based fuzzy time series model to improve forecasting' Expert Systems with Applications 37, 3366-3372 Zhang, G., Patuwo, B.E., Hu, M.Y., 1998 'Forecasting with artificial neural networks:The state of the art' International Journal of Forecasting, 35-62 HV: Trần Hà Giang 63 [...]... tảng trong dự báo thị trường chứng khoán Dựa trên cơ sở những lý thuyết đó, các phương pháp thông thường để dự báo thị trường chứng khoán cũng được khái quát Các chỉ tiêu đánh giá khả năng dự báo cũng được trình bày Sau cùng, chuyển động Brown được giải thích với mục đích tìm được mối liên hệ giữa chuyển động giá cổ phiếu và chuyển động Brown LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 2.1 Khi dự báo giá. .. lại: Ứng dụng chuyển động Brown đã đạt được nhiều kết quả khả quan và thú vị trong nhiều lĩnh vực trong đó có kinh tế, tài chính, đặc biệt trong dự báo thị trường chứng khoán Tuy nhiên, trên thị trường tài chính Việt Nam nói chung và trên thị trường vốn nói riêng, vẫn còn ít những nghiên cứu chính thống về dự báo thị trường chứng khoán và giá cổ phiếu tương lai, đặc biệt là ứng dụng của chuyển động Brown. .. dự báo cho những biến động thị trường, dự báo những con số trong tương lai Từ những vấn đề thực tế đã trình bày ở trên, đề tài Ứng dụng chuyển động Brown trong dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam là thật sự cần thiết 1.2 Vấn đề nghiên cứu Từ những nhận định nêu trên đề tài sẽ tập trung khai thác ứng dụng của mô hình giải tích ngẫu nhiên vào dự báo giá cổ phiếu giao dịch trên. .. sử dụng để thực hiện dự báo chuyển động thị trường cũng như dự giá cổ phiếu, từ những mô hình riêng lẻ đến những mô hình lai hóa dựa trên các phương pháp khác nhau Cao et al (2005) sử dụng mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo để dự đoán chuyển động giá chứng khoán (cụ thể là lợi nhuận giá chứng khoán) của 367 cổ phiếu giao dịch trên thị trường chứng khoán Thượng Hải Tác giả cũng so sánh khả năng dự báo. .. trong tương lai qua kỳ đầu tư khác nhau Xác định độ chính xác của mô hình khi thực hiện dự báo giá tương lai Thứ hai, thông qua dự báo giá tương lai các cổ phiếu, đề tài sẽ xác định kỳ những đầu tư được dự báo chính xác Cuối cùng, thông qua khả năng dự báo của mô hình, đề tài cung cấp những gợi ý cho các nhà đầu tư trong việc ứng dụng chuyển động Brown để dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. .. của mô hình chuyển động hình học Brown khi ứng dụng dự báo giá tương lai các cổ phiếu là như thế nào? Thứ hai, mô hình chuyển động hình học Brown ứng dụng trong dự báo giá cổ phiếu sẽ hiệu quả cho những kỳ đầu tư nào? Cuối cùng, kết quả dự báo hỗ trợ gì cho nhà đầu tư khi đưa ra quyết định đầu tư? 1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu lựa chọn các cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán thành... tin thị trường chứng khoán Hai ngụ ý của Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu: (1) giá chứng khoán trong quá khứ được phản ánh một cách đầy đủ trong giá hiện tại (2) thị trường phản hồi ngay lập tức với bất kỳ thông tin mới nào về chứng khoán Hai giả định này ngụ ý rằng sự thay đổi trong giá chứng khoán là một quá trình Markov (Dmouj 2006) Điều này có nghĩa rằng giá tương lai kỳ vọng của một chứng khoán. .. (3.2.11) Đánh giá các tham số Trong công thức tính giá chứng khoán St, có hai tham số quan trọng bao gồm độ dịch chuyển và độ biến động Hai tham số này được đánh giá và tính toán từ dữ liệu giá lịch sử các cổ phiếu Độ biến động σ Độ biến động của quá trình giá chứng khoán đưa ra ý tưởng về độ ổn định giá chứng khoán Độ biến động cao tương đối có nghĩa rằng giá chứng khoán biến đổi liên tục trong một khoảng... thuyết thị trường hiệu quả với sự xuất hiện của giả thuyết thị trường hiệu quả dạng trung bình và dạng mạnh 2.1.1 Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) Trong thị trường tài chính, động học giá chứng khoán được phản ảnh bởi những chuyển động ngẫu nhiên không chắc chắn của giá chứng khoán qua thời gian (Dmouj 2006) Một trong những lý do khả dĩ cho hành vi ngẫu nhiên của giá chứng khoán chính là Lý thuyết thị. .. thị trường chứng khoán Các mô hình dự báo thị trường chứng khoán nói chung và giá cổ phiếu nói riêng lần lượt được phát triển và nghiên cứu Lo and Mackinlay (1988) đưa ra bằng chứng phủ định giả thuyết bước ngẫu nhiên cho lợi nhuận chứng chứng khoán hàng tuần dựa trên kiểm tra ước lượng tỷ số phương sai Tuy nhiên các tác giả cũng ngụ ý rằng khả năng dự báo không hoàn toàn đồng nghĩa với thị trường không ... cứu dự báo, công cụ dự báo cho biến động thị trường, dự báo số tương lai Từ vấn đề thực tế trình bày trên, đề tài Ứng dụng chuyển động Brown dự báo giá cổ phiếu thị trường chứng khoán Việt Nam ... mục đích tìm mối liên hệ chuyển động giá cổ phiếu chuyển động Brown LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN 2.1 Khi dự báo giá tương lai cổ phiếu thị trường chứng khoán, có hai giả thuyết... tin tưởng giá chứng khoán dự báo phần Granger and Morgenstern (1970) xuất sách “Khả dự báo giá thị trường chứng khoán Các mô hình dự báo thị trường chứng khoán nói chung giá cổ phiếu nói riêng