Ụ Ọ ƢỜ Ế TP.HCM - - Ầ Ọ UẤ MỐI QUAN HỆ CỦA GIÁ VÀNG, GIÁ CHỨNG KHOÁN VÀ TỶ GIÁ Ở VIỆT NAM TIẾP CẬN BẰ P ƢƠ P P UẬ E COPULA Ế TP Hồ Chí Minh, 2018 B ƢỜ GIÁO DỤ O I HỌC KINH TẾ TP.HCM - - Ầ Ọ UẤ MỐI QUAN HỆ CỦA GIÁ VÀNG, GIÁ CHỨNG KHOÁN VÀ TỶ GIÁ Ở VIỆT NAM TIẾP CẬN BẰ P ƢƠ P P E COPULA Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 8340201 Ế LUẬ ƢỜ ƢỚNG DẪN KHOA HỌC Ũ ỆT QUẢNG TP Hồ Chí Minh, 2018 LỜ AM A Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu cá nhân tơi, dƣới hƣớng dẫn khoa học TS Vũ Việt Quảng Các nội dung nghiên cứu kết nghiên cứu đề tài trung thực Các số liệu phục vụ cho nghiên cứu đáng tin cậy đƣợc tác giả thu thập từ nguồn khác nhau, đƣợc thích rõ ràng để dễ dàng tra cứu kiểm chứng Ngồi ra, đề tài có sử dụng số nhận xét, đánh giá tác giả khác có thích rõ nguồn gốc sau trích dẫn để dễ tra cứu, kiểm chứng Thành phố Hồ Chí Minh, tháng năm 2018 Tác giả Trần Ngọc Tuấn MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ TĨM TẮT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1.Giới thiệu 1.2.Mục tiêu nghiên cứu 1.3.Phạm vi nghiên cứu 1.4.Phƣơng pháp nghiên cứu 1.5.Điểm luận văn 1.6.Bố cục luận văn CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 2.1.Các nghiên cứu giá vàng tỷ giá 2.2.Các nghiên cứu giá vàng thị trƣờng chứng khoán 2.3.Các nghiên cứu thị trƣờng chứng khoán tỷ giá 12 2.4.Các nghiên cứu giá vàng, thị trƣờng chứng khoán, tỷ giá giá tài sản khác 16 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 3.1.Phƣơng pháp nghiên cứu 18 3.2.Mơ hình nghiên cứu 18 3.2.1.Phƣơng pháp Copula 18 3.2.2.Phƣơng pháp xây dựng cấu trúc cặp copula (pair – copula construction) 23 3.2.3 Giá trị có rủi ro VaR danh mục (ứng dụng mơ hình GARCH – Cvine) 31 CHƢƠNG 4: DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 36 4.1.Dữ liệu thống kê mô tả 36 4.1.1.Dữ liệu 36 4.1.2.Thống kê mô tả biến động giá vàng, số Vnindex tỷ giá USD/VND 37 4.2.Kết nghiên cứu 39 4.2.1.Kết kiểm tra tính dừng 39 4.2.2.Kết ƣớc lƣợng kiểm định phù hợp mơ hình phân phối biên 40 4.2.3.Kết ƣớc lƣợng Cvine copula liệu nghiên cứu 42 4.2.4.Kết ƣớc lƣợng xét thay đổi cấu trúc tỷ giá USD/VND 43 4.2.5.Giá trị có rủi ro VaR giai đoạn 18/5/2015 – 19/3/2018 49 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 51 5.1 Kết luận kết nghiên cứu 51 5.2.Những điểm hạn chế luận văn 53 5.3.Những gợi ý cho hƣớng nghiên cứu 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT Cvine Canoncial Vine/ Vine hình ngơi Dvine DrawableVine/ Vine dạng đƣờng thẳng PCC Pair – copula construction/ xây dựng cấu trúc cặp copula Rvine Regular Vine/ Vine dạng USD/VND Tỷ giá Đồng đô la Mỹ/Đồng Việt Nam VaR Value – at – Risk/ Giá trị có rủi ro DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ Bảng 3.1: Ký hiệu thông số giá trị họ Copula Elliptic hai biến 21 Bảng 3.2: Ký hiệu thông số giá trị họ Copula Archimedean hai biến 21 Bảng 4.1: Thống kê mô tả cho tỷ suất sinh lợi theo tuần giá vàng, số Vnindex tỷ giá USD/VND 39 Bảng 4.2: Kết kiểm định ADF PP 40 Bảng 4.3: Kết ƣớc lƣợng mơ hình phân phối biên kiểm định mức độ phù hợp mơ hình phân phối biên tỷ suất sinh lời theo tuần giá vàng, chí số Vnidnex, tỷ giá USD/VND 41 Bảng 4.4: Kết ƣớc lƣợng Cvine copula giai đoạn 8/1/2007 – 19/3/2018 43 Bảng 4.5: Kết ƣớc lƣợng Cvine copula giai đoạn từ 8/1/2007 đến 19/3/2018 44 Bảng 4.6: Kết kiểm tra độ qn mơ hình GARCH – Cvine copula với kiểm định Kupiec test kiểm định Christoffersen test 50 Hình 4.1: Giá vàng, số Vnindex tỷ giá USD/VND giai đoạn từ 8/1/2007 đến 19/3/2018 38 Hình 4.2: Giá trị có rủi ro VaR mơ hình GARCH – Cvine copula 49 TÓM TẮT Luận văn dùng cách tiếp cận Vine copula để nghiên cấu mối quan hệ giá vàng, số Vnindex tỷ giá USD/VND Việt Nam Việc mơ hình hóa cấu trúc phụ thuộc cách sử dụng vine copula (cụ thể Cvine copula) mang đến linh động cho phép việc xây dựng cấu trúc phụ thuộc phức tạp phân phối có số chiều bậc cao Bằng cách sử dụng mẫu liệu tỷ suất sinh lời theo tuần 10 năm giá vàng, số Vnidnex tỷ giá USD/VND Việt Nam, luận văn tìm thấy chứng cho thấy tỷ giá USD/VND có liên quan mạnh đến giá vàng Vnindex cụ thể: Có chứng thực nghiệm cho thấy tỷ giá USD/VND giá vàng nhƣ cặp Vnindex giá vàng có điều kiện tỷ giá USD/VND không phụ thuộc với thị trƣờng hoạt động bình thƣờng Có chứng thực nghiệm cho thấy tăng lên tỷ giá USD/VND dẫn đến số Vnindex sụt giảm thị trƣờng hoạt động bình thƣờng Các kết ƣớc lƣợng giai đoạn cho thấy cấu trúc phụ thuộc mức độ phụ thuộc cặp thay đổi hầu hết khoản thời gian xem xét Đặc biệt giai đoạn khủng hoảng tài 2008 làm thay đổi cấu trúc phụ thuộc chuỗi tỷ suất sinh lời xem xét dẫn đến; cụ thể dẫn đến dịch chuyển đồng thời giá vàng tỷ giá USD/VND thị trƣờng biến động mạnh Cuối cùng, luận văn ứng dụng mơ hình GARCH – C vine để ƣớc lƣợng giá trị có rủi ro VaR cho giai đoạn 18/5/2015 – 19/3/2018 kiểm định kết cho thấy mơ hình qn việc xác định giá trị có rủi ro VaR danh mục đầu tƣ xem xét ƢƠ 1.1 1: ỚI THIỆU Ề TÀI Giới thiệu Trong năm gần đây, thị trƣờng tài giới xảy nhiều kiện tài lớn (cuộc khủng hoảng thị trƣờng chứng khốn giới năm 1987, khủng hoảng thị trƣờng trái phiếu Mỹ năm 1990, khủng hoảng tài Châu Á năm 1997, khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008, khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2011, hay gần kiện Brexit năm 2017) gây nhiều đỗ vỡ sụp đỗ nhiều định chế tài lớn thị trƣờng tài quốc tế Trên bối cảnh phức tạp đó, nhà đầu tƣ quan tâm nhiều đến việc tìm kiếm tài sản để phòng ngừa rủi ro thị trƣờng hoạt động bình thƣờng (tức theo Baur Lucey (2010) lúc tài sản khơng có tƣơng quan tƣơng quan âm với tài sản khác thị trƣờng hoạt động bình thƣờng) tìm kiếm tài sản an toàn để trú ẩn thị trƣờng biến động mạnh theo chiều hƣớng xấu (tức theo Baur Lucey (2010) tài sản khơng có tƣơng quan tƣơng quan âm với tài sản khác thị trƣờng biến động mạnh) Có nhiều chứng để nói lên thị trƣờng thị trƣờng hàng hóa mà đặc biệt vàng đƣợc xem nhƣ cơng cụ để phịng ngừa đầu tƣ an tồn xảy giá đồng tiền (tức nói đến việc tăng tỷ giá đồng tiền) (Beckers Soenen, 1984; Sjasstad Scacciavillani, 1996; Capie cộng sự, 2005; Sjasstad, 2008; Pukthuanthony Roll, 2011; Joy, 2011; Roboredo, 2013) sụt giảm thị trƣờng tài (đặc biệt thị trƣờng chứng khoán) (Von Furstenberg cộng sự, 1989; Tulley Lucey, 2007; Do Sriboonchitta, 2009; Baur McDermott, 2010; Baur Lucey, 2010; C Nguyen cộng sự, 2016) Từ đó, ta thấy mối tƣơng quan (hay cấu trúc phụ thuộc) chặt chẽ giá vàng, thị trƣờng chứng khốn tỷ giá Cũng có nhiều nghiên cứu tìm hiểu cấu trúc phụ thuộc nhƣng mức độ rộng (Lee Lin, 2012; Chang cộng sự, 2013; Sari Ghosh, 2013, Jain Biswal, 2016), nhƣng nghiên cứu xem xét VNINDEX * -* * GARCH Model Fit * * -* Conditional Variance Dynamics GARCH Model : sGARCH(1,1) Mean Model : ARFIMA(0,0,0) Distribution : std Optimal Parameters -Estimate Std Error t value mu -0.000358 0.000517 -0.69232 omega 0.000017 0.000007 2.44067 alpha1 0.258432 0.060366 4.28106 beta1 0.705587 0.068019 10.37344 shape 7.991416 2.789823 2.86449 Pr(>|t|) 0.488736 0.014660 0.000019 0.000000 0.004177 Robust Standard Errors: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) mu -0.000358 0.000577 -0.62025 0.535090 omega 0.000017 0.000009 1.96230 0.049727 alpha1 0.258432 0.054645 4.72931 0.000002 beta1 0.705587 0.083322 8.46820 0.000000 shape 7.991416 2.391457 3.34165 0.000833 LogLikelihood : 1635.549 Information Criteria -Akaike Bayes Shibata Hannan-Quinn -5.5745 -5.5372 -5.5747 -5.5600 Weighted Ljung-Box Test on Standardized Residuals -statistic p-value Lag[1] 0.9091 0.34035 Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][2] 4.1586 0.06835 Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][5] 6.3499 0.07433 d.o.f=0 H0 : No serial correlation Weighted Ljung-Box Test on Standardized Squared Residuals -statistic p-value Lag[1] 0.0780 0.7800 Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][5] 0.4455 0.9658 Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][9] d.o.f=2 1.1112 0.9812 Weighted ARCH LM Tests -Statistic Shape Scale P-Value ARCH Lag[3] 0.1121 0.500 2.000 0.7377 ARCH Lag[5] 0.8017 1.440 1.667 0.7926 ARCH Lag[7] 1.0445 2.315 1.543 0.9062 Nyblom stability test -Joint Statistic: 2.8168 Individual Statistics: mu 0.1558 omega 1.2863 alpha1 0.4223 beta1 0.6739 shape 0.5153 Asymptotic Critical Values (10% 5% 1%) Joint Statistic: 1.28 1.47 1.88 Individual Statistic: 0.35 0.47 0.75 Sign Bias Test -t-value prob sig Sign Bias 1.4163 0.15723 Negative Sign Bias 0.5382 0.59066 Positive Sign Bias 1.6966 0.09032 * Joint Effect 3.4179 0.33157 Adjusted Pearson Goodness-of-Fit Test: -group statistic p-value(g-1) 20 63.99 8.896e-07 30 98.85 1.495e-09 40 140.81 1.952e-13 50 168.08 5.851e-15 Elapsed time : 0.7974491 USD/VND * -* * GARCH Model Fit * * -* Conditional Variance Dynamics GARCH Model : sGARCH(1,1) Mean Model : ARFIMA(0,0,0) Distribution : std Optimal Parameters -Estimate Std Error t value Pr(>|t|) mu 0.00000 0.000000 -0.00001 0.99999 omega 0.00000 0.000000 0.00000 1.00000 alpha1 0.77219 0.066053 11.69040 0.00000 beta1 0.22502 0.023457 9.59268 0.00000 shape 2.43967 0.053944 45.22586 0.00000 Robust Standard Errors: Estimate Std Error mu 0.00000 0.002532 omega 0.00000 0.009973 alpha1 0.77219 5.610135 beta1 0.22502 87.217721 shape 2.43967 475.089053 t value Pr(>|t|) 0.000000 1.00000 0.000000 1.00000 0.137642 0.89052 0.002580 0.99794 0.005135 0.99590 LogLikelihood : 4006.667 Information Criteria -Akaike Bayes Shibata Hannan-Quinn -13.681 -13.644 -13.681 -13.666 Weighted Ljung-Box Test on Standardized Residuals -statistic p-value Lag[1] 0.01432 0.9047 Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][2] 0.02133 0.9795 Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][5] 0.04209 0.9997 d.o.f=0 H0 : No serial correlation Weighted Ljung-Box Test on Standardized Squared Residuals -statistic p-value Lag[1] 0.009059 0.9242 Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][5] 0.027365 0.9999 Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][9] 0.045922 1.0000 d.o.f=2 Weighted ARCH LM Tests -Statistic Shape Scale P-Value ARCH Lag[3] 0.009075 0.500 2.000 0.9241 ARCH Lag[5] 0.021841 1.440 1.667 0.9985 ARCH Lag[7] 0.032586 2.315 1.543 1.0000 Nyblom stability test -Joint Statistic: 118.6177 Individual Statistics: mu 0.2349 omega 33.1407 alpha1 11.6604 beta1 1.3041 shape 2.0126 Asymptotic Critical Values (10% 5% 1%) Joint Statistic: 1.28 1.47 1.88 Individual Statistic: 0.35 0.47 0.75 Sign Bias Test -t-value prob sig Sign Bias 8.825e-01 0.3779 Negative Sign Bias 1.276e-06 1.0000 Positive Sign Bias 7.012e-01 0.4835 Joint Effect 1.204e+00 0.7520 Adjusted Pearson Goodness-of-Fit Test: -group statistic p-value(g-1) 20 2318 30 3555 40 4796 50 6038 Elapsed time : 0.282393 PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ KIỂM ỊNH KS TEST VÀ CvM TEST $KS [1] 5.40345 $p.value [1] 0.315 $CvM [1] 2.124581 $p.value [1] 0.58 PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ ƢỚ ƢỢNG C-VINE COPULA A N 8/1/2007 – 19/8/2018 tree edge | family cop par par2 | tau utd ltd 3,1 | I - | 0.00 3,2 | F -0.48 (0.23) - | -0.05 2,1;3 | I - | 0.00 type: C-vine logLik: 1.13 AIC: -0.26 BIC: 4.11 GOLD, VNINDEX, USD PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ ƢỚ ƢỢNG C – E PU A CON iai đoạn 8/1/2007 – 22/12/2008 tree edge | family cop par par2 | tau utd ltd 3,1 | I - | 0.00 3,2 | F -1.70 (0.52) - | -0.18 2,1;3 | I - | 0.00 type: C-vine logLik: 3.77 AIC: -5.54 BIC: -2.92 GOLD, VNINDEX, USD A N iai đoạn 29/12/2008 – 7/2/2011 tree edge | family cop par par2 | tau utd ltd 3,1 | 19 SBB7 2.76 (0.38) 0.00 (0.08) | 0.49 0.00 0.71 3,2 | I - | 0.00 2,1;3 | I - | 0.00 type: C-vine logLik: 16.41 AIC: -28.82 BIC: -23.35 GOLD, VNINDEX, USD iai đoạn 14/2/2011 – 11/5/2015 tree edge | family cop par par2 | tau utd ltd 3,1 | F -2.23 (0.36) - | -0.24 3,2 | I - | 0.00 2,1;3 | I - | 0.00 type: C-vine logLik: 5.24 AIC: -8.49 BIC: -4.57 GOLD, VNINDEX, USD iai đoạn 18/5/2015 – 19/3/2018 tree edge | family cop par par2 | tau utd ltd -1 3,1 | I - | 0.00 3,2 | I - | 0.00 2,1;3 | I - | 0.00 type: C-vine logLik: AIC: BIC: GOLD, VNINDEX, USD PHỤ LỤC 6: KUPIEC TEST VÀ CHRISTOFFERSEN GIÁ TRỊ VaR GIAI N 18/5/2015 – 19/3/2018 α = 0.05 $expected.exceed [1] $actual.exceed [1] $uc.H0 [1] "Correct Exceedances" $uc.LRstat [1] NaN $uc.critical [1] 3.841459 $uc.LRp [1] NaN $uc.Decision [1] NA $cc.H0 [1] "Correct Exceedances & Independent" $cc.LRstat [1] NaN $cc.critical [1] 5.991465 $cc.LRp [1] NaN $cc.Decision [1] NA α=0.01 $expected.exceed [1] $actual.exceed [1] $uc.H0 [1] "Correct Exceedances" $uc.LRstat [1] NaN $uc.critical [1] 3.841459 $uc.LRp [1] NaN $uc.Decision [1] NA $cc.H0 [1] "Correct Exceedances & Independent" $cc.LRstat [1] NaN $cc.critical [1] 5.991465 $cc.LRp [1] NaN $cc.Decision [1] NA PHỤ LỤC 7: GIÁ TRỊ TỶ SUẤT SINH LỜI DANH MỤC & CÁC GIÁ TRỊ VaR0.01 ,VaR0.05 ƢỚ ƢỢ A Dates 5/18/2015 5/25/2015 6/1/2015 VaR_5% 0.42009 0.42096 0.41984 VaR_1% 0.43336 0.43813 0.43841 ƢỢC BẰNG MƠ HÌNH GARCH – CVINE: N 18/5/2015 – 19/3/2018 Port_Returns 0.004768885 0.001034021 0.002977379 6/8/2015 6/15/2015 6/22/2015 6/29/2015 7/6/2015 7/13/2015 7/20/2015 7/27/2015 8/3/2015 8/10/2015 8/17/2015 8/24/2015 8/31/2015 9/7/2015 9/14/2015 9/21/2015 9/28/2015 10/5/2015 10/12/2015 10/19/2015 10/26/2015 11/2/2015 0.42349 0.42772 0.41999 0.42035 0.41994 0.41968 0.41743 0.42052 0.41877 0.41625 -0.417 0.41803 0.42119 0.41839 0.42138 0.41587 0.41887 0.41643 0.41938 0.41901 0.42057 0.41935 0.44026 1.09853 0.43602 0.43717 0.43818 0.43336 0.43002 0.44953 0.43677 0.42936 0.42965 0.43228 0.44553 0.44136 0.44386 0.42568 0.44074 0.43415 0.43636 0.43049 0.43583 0.43087 0.000534938 0.002137888 0.00505871 0.006030388 0.004589971 0.002949037 0.005250878 0.001639746 0.006931359 0.006233193 0.008714635 0.016927763 0.004321807 0.001132049 0.002892912 0.003113059 -0.00475882 0.003758043 0.004935001 -3.08E-05 0.001563361 0.002794215 11/9/2015 11/16/2015 11/23/2015 11/30/2015 12/7/2015 12/14/2015 12/21/2015 12/28/2015 1/4/2016 1/11/2016 1/18/2016 1/25/2016 2/1/2016 2/8/2016 2/15/2016 2/22/2016 2/29/2016 3/7/2016 3/14/2016 3/21/2016 3/28/2016 4/4/2016 4/11/2016 0.41717 0.42267 -0.4194 0.41968 1.11019 -0.4242 0.42124 0.42086 0.42026 0.42485 0.41877 0.42396 0.41982 0.42136 0.41976 -0.4181 0.41824 0.42172 0.42208 0.41648 0.41925 0.42157 - 0.42778 0.44567 0.43464 0.44754 1.12838 -0.4511 0.44188 0.45711 0.43709 0.45332 -0.4347 0.44693 0.43615 0.45547 0.43919 -0.4313 0.42764 0.52907 0.44998 0.42994 0.43277 0.43688 - 0.000131223 0.00057112 0.003027547 0.006405406 0.004778404 0.000965942 0.000465759 -9.50E-05 0.001857058 -0.00149844 0.011773472 0.01167368 0.001218638 0.001198561 0.004051314 0.002128046 0.003313615 0.001901704 0.000966821 -0.00372938 0.00114155 0.001697698 0.005512256 4/18/2016 4/25/2016 5/2/2016 5/9/2016 5/16/2016 5/23/2016 5/30/2016 6/6/2016 6/13/2016 6/20/2016 6/27/2016 7/4/2016 0.41881 0.42014 0.41772 0.46857 1.10619 0.42489 0.42471 0.42099 0.42787 0.42718 0.41746 0.42024 7/18/2016 -0.4202 0.41746 0.42199 7/25/2016 -0.4194 8/1/2016 -0.4192 0.41958 0.42154 0.41957 0.41965 0.41615 - 7/11/2016 8/8/2016 8/15/2016 8/22/2016 8/29/2016 9/5/2016 9/12/2016 0.45825 -0.4381 0.43138 1.08788 1.14174 0.44761 0.45367 0.43667 0.51744 0.78898 0.43202 0.43536 0.44439 0.42405 0.43862 0.43088 0.43706 0.43731 0.44214 0.43251 0.43928 0.43106 - 0.000767255 0.000866265 0.002831318 0.003905744 0.002763353 0.003346987 0.001833049 0.001544693 0.001959522 0.002103325 0.012896143 0.003690566 0.00223525 0.001265932 0.001996199 0.000868188 0.002436216 0.002828808 0.000434615 -0.00048692 - 9/19/2016 9/26/2016 10/3/2016 10/10/2016 10/17/2016 10/24/2016 10/31/2016 11/7/2016 11/14/2016 11/21/2016 11/28/2016 12/5/2016 12/12/2016 12/19/2016 12/26/2016 1/2/2017 1/9/2017 1/16/2017 1/23/2017 1/30/2017 2/6/2017 2/13/2017 1.11058 0.42012 0.41907 0.42696 0.42433 0.41828 0.41722 0.41604 0.41947 0.42307 0.41996 0.42142 0.41767 1.11113 0.41726 0.42371 0.42032 0.41924 0.41917 0.41964 0.41939 0.41876 - 1.15361 0.43397 0.43232 -0.4804 0.45687 0.43522 0.43084 0.42446 0.44773 0.46255 0.44164 0.43395 0.43983 1.13493 0.43204 0.44396 0.43628 0.43578 0.43128 0.43372 0.44202 0.43131 - 0.003921798 0.00390974 0.001003055 0.001631966 0.003267558 0.003192114 -0.00318844 0.003524434 0.001957067 0.001014825 0.001033471 0.004399545 0.001624786 0.000407556 0.001336552 0.002265298 0.001501854 0.003421193 0.00050019 0.005183049 0.000305339 2/20/2017 2/27/2017 3/6/2017 3/13/2017 3/20/2017 3/27/2017 4/3/2017 4/10/2017 4/17/2017 4/24/2017 5/1/2017 5/8/2017 5/15/2017 5/22/2017 5/29/2017 6/5/2017 6/12/2017 6/19/2017 6/26/2017 7/3/2017 7/10/2017 7/17/2017 0.42411 0.42412 0.41781 0.43113 0.41963 -0.419 0.42345 0.42016 0.42502 0.41937 0.42297 0.41758 0.43023 1.05576 0.43244 0.42623 0.41989 0.42147 0.42356 0.41727 0.42272 0.42583 - 0.45668 0.47294 0.43116 0.52796 0.43641 0.44854 0.45069 0.44575 0.46261 0.43175 0.45542 0.43269 0.96573 1.12422 0.47985 0.48707 0.46874 0.46106 0.46193 -0.4326 0.52451 0.47128 - 0.001634672 0.000636393 0.000571822 0.000632019 0.002370744 0.001401203 0.000733019 0.000867418 0.005717961 0.000673666 0.000132742 -3.33E-05 0.004389477 0.000869152 0.001871625 0.000933524 0.002805167 0.000571875 0.000701471 0.004118205 - 7/24/2017 7/31/2017 8/7/2017 8/14/2017 8/21/2017 8/28/2017 9/4/2017 9/11/2017 9/18/2017 9/25/2017 10/2/2017 10/9/2017 10/16/2017 10/23/2017 10/30/2017 11/6/2017 11/13/2017 11/20/2017 11/27/2017 12/4/2017 12/11/2017 12/18/2017 0.42455 0.45944 -0.4183 0.41837 0.42071 0.42104 0.41689 0.42415 0.41985 0.41556 0.42261 0.41892 0.41876 0.41838 0.41571 0.41698 0.41526 0.41994 0.41634 0.42176 0.41832 0.41902 0.41808 - -0.4372 0.43477 -0.44 0.44253 0.42795 0.45988 0.44103 0.42861 0.43889 0.45154 0.43826 0.44123 0.42821 0.44122 0.43148 0.44406 0.43223 -0.7235 0.45916 0.44414 0.43165 -0.4313 0.002848362 0.001266076 0.002707851 0.0017367 0.001137864 0.000866884 0.003476398 0.007651202 0.005477124 0.002298705 0.001698896 0.002798546 0.003439805 0.004717165 0.001628975 0.010531433 0.001768862 0.012429603 0.009050039 0.012763287 0.010560201 0.019411082 0.01569474 12/25/2017 1/1/2018 1/8/2018 1/15/2018 1/22/2018 1/29/2018 2/5/2018 2/12/2018 2/19/2018 2/26/2018 3/5/2018 3/12/2018 3/19/2018 0.41604 0.41982 0.41804 0.41796 -0.4224 0.41742 0.42138 0.42278 0.41671 -0.4193 0.42203 0.42927 1.08046 0.41902 0.43568 0.000400143 -0.4366 0.44573 0.47948 0.009740199 -0.4282 0.48375 0.44607 0.43494 0.44297 0.45177 0.46012 1.11606 0.44442 0.006728363 0.013031669 0.015840614 0.008770214 0.020715403 0.000622268 0.005765715 0.016921341 0.006694474 0.009271638 0.008868027