Phân tích dự báo giá và rủi ro thị trường cổ phiếu niêm yết việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ TUẤN BÁCH PHÂN TÍCH DỰ BÁO GIÁ & RỦI RO THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU NIÊM YẾT VIỆT NAM CHUN NGÀNH: KINH TẾ TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 603112 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS PHAN THỊ BÍCH NGUYỆT Thành phố Hồ Chí Minh - năm 2010 LỜI CAM ĐOAN @ Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu tơi, có hỗ trợ từ Cơ hướng dẫn PGS TS Phan Thị Bích Nguyệt Các nội dung nghiên cứu kết đề tài trung thực chưa cơng bố cơng trình Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi phần tài liệu tham khảo Ngồi ra, luận văn cịn sử dụng số nhận xét, đánh số liệu tác giả khác, quan tổ chức khác, có thích nguồn gốc sau trích dẫn để dễ tra cứu, kiểm chứng Nếu phát có gian lận tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước Hội đồng, kết luận văn TP.HCM, ngày tháng năm 2010 Tác giả Lê Tuấn Bách LỜI CẢM ƠN @ Trước tiên, xin chân thành cảm ơn Cô Phan Thị Bích Nguyệt tận tình bảo, góp ý động viên tơi suốt q trình thực luận văn tốt nghiệp Nhân đây, xin gửi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô, người tận tình truyền đạt kiến thức cho tơi thời gian học cao học vừa qua Những lời cảm ơn sau xin cảm ơn cha mẹ, cảm ơn anh em bạn bè hết lòng quan tâm tạo điều kiện tốt để hoàn thành luận văn tốt nghiệp Lê Tuấn Bách MỤC LỤC TÓM LƯỢC @ DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU U DANH MỤC CÁC ĐỒ THỊ DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT PHẦN MỞ ĐẦU U CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CHUỖI DỮ LIỆU DỪNG VÀ MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH KẾT LUẬN CHƯƠNG CHƯƠNG TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU NIÊM YẾT VIỆT NAM & TÌNH HÌNH THỰC TẾ ỨNG DỤNG MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH KẾT LUẬN CHƯƠNG CHƯƠNG PHÂN TÍCH DỰ BÁO GIÁ VÀ RỦI RO THƠNG QUA MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH CHO THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM KẾT LUẬN CHƯƠNG KẾT LUẬN MỤC LỤC CHI TIẾT @ DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU U DANH MỤC CÁC ĐỒ THỊ DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT PHẦN MỞ ĐẦU U 1.SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 2.MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 3.ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 4.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 5.NHỮNG ĐIỂM MỚI CỦA ĐỀ TÀI 6.KẾT CẤU ĐỀ TÀI U U U CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CHUỖI DỮ LIỆU DỪNG VÀ MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH 1.1 KHÁI NIỆM CHỈ SỐ GIÁ, TỶ SUẤT SINH LỢI, RỦI RO THỊ TRƯỜNG 1.1.1Chỉ số giá 1.1.2Suất sinh lời thị trư 1.1.3Rủi ro thị trường cổ 1.2 TÍNH DỪNG CỦA CHUỖI THỜI GIAN 1.2.1Chuỗi thời gian dừng 1.2.2Một số q trình ngẫu n 1.2.3Kiểm định tính dừng 1.2.3.1 Dựa lược đồ tương quan (Correlogram) 1.2.3.2 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) 1.3 MƠ HÌNH ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) 1.3.1Q trình tự hồi quy (A 1.3.2Quá trình trung bình tr 1.3.3Quá trình tự hồi quy 1.3.4Quá trình trung bình tr 1.3.5Quy trình lựa chọn mơ 1.4 MƠ HÌNH ARCH/GARCH 1.4.1Mơ hình ARCH (Autore 1.4.2Mơ hình GARCH 1.4.3Mơ hình GARCH-M 1.4.4Mơ hình TGARCH 1.5 KINH NGHIỆM SỬ DỤNG MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH TRÊN THẾ GIỚI TRONG LĨNH VỰC CHỨNG KHOÁN 1.5.1Ứng dụng mơ hình ARI 1.5.2Ứng dụng mơ hình ARC KẾT LUẬN CHƯƠNG 19 CHƯƠNG 21 TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU NIÊM YẾT VIỆT NAM & TÌNH HÌNH THỰC TẾ ỨNG DỤNG MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH 21 2.1 TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU NIÊM YẾT VIỆT NAM 21 2.1.1.1 Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (Hsx) 22 2.1.1.2 Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (Hnx) 23 2.2 TÌNH HÌNH THỰC TẾ ỨNG DỤNG MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH34 KẾT LUẬN CHƯƠNG 37 CHƯƠNG 39 PHÂN TÍCH DỰ BÁO GIÁ VÀ RỦI RO THƠNG QUA MƠ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH CHO THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM 39 3.1 KHÁI QUÁT DIỄN BIẾN CỦA THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU NIÊM YẾT VIỆT NAM GIAI ĐOẠN HIỆN NAY 39 3.2 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA DỰ BÁO CHỈ SỐ VN-INDEX, HAINDEX 40 3.2.1 Ứng dụng mơ hình ARIMA dự báo cho Vn-Index (phụ lục 3.1) 40 3.2.2 Ứng dụng mơ hình ARIMA dự báo cho Hn-Index (phụ lục 3.2) 43 3.3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA VÀ ARCH/GARCH PHÂN TÍCH DỰ BÁO RỦI RO 45 3.3.1 Ứng dụng mơ hình ARIMA ARCH/GARCH phân tích dự báo rủi ro cho sàn niêm yết Tp Hồ Chí Minh 45 3.3.1.1 Ứng dụng mô hình ARIMA dự báo suất sinh lời cho số Vn-Index (phụ lục 3.3) 45 3.3.1.2 Sử dụng mơ hình ARCH/GARCH để phân tích dự báo rủi ro VnIndex 46 3.3.2 Ứng dụng mơ hình ARIMA ARCH/GARCH phân tích dự báo rủi ro cho sàn niêm yết Hà Nội 48 3.3.2.1 Ứng dụng mơ hình ARIMA dự báo suất sinh lời cho số Hn-Index (phụ lục 3.6) 48 3.3.2.2 Sử dụng mơ hình ARCH/GARCH để dự báo phân tích rủi ro số Hn-Index 49 3.4 MỘT SỐ VẤN ĐỀ LƯU Ý VÀ CÁC HƯỚNG MỞ RỘNG ỨNG DỤNG MƠ HÌNH 50 KẾT LUẬN CHƯƠNG 53 KẾT LUẬN 57 PHỤ LỤC A: PHỤ LỤC A.1: DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC @ PHỤ LỤC A.2: NHẬN ĐỊNH XU HƯỚNG CỦA THỊ TRƯỜNG CỔ PHỤ LỤC A.3: PHIẾU NIÊM YẾT VIỆT NAM HIỆN NAY THỐNG KÊ 10 CỔ PHIẾU CÓ SỐ LƯỢNG NIẾM YẾT MỚI NHIỀU NHẤT PHỤ LỤC 1.1: BẢNG CÂU HỎI PHỤ LỤC 1.2: THỐNG KÊ MÔ TẢ TÂM LÝ CỦA NHÀ ĐẦU TƯ VÀ PHỤ LỤC 2.1: ĐÁNH GIÁ CỦA HỌ VỀ CÁC RỦI RO ẢNH HƯỞNG PHỤ LỤC 2.2: PHỤ LỤC 3.1: PHỤ LỤC 3.2: PHỤ LỤC 3.3: PHỤ LỤC 3.4 PHỤ LỤC 3.5 PHỤ LỤC 3.6 PHỤ LỤC 3.7 ĐẾN XU HƯỚNG THỊ TRƯỜNG SẮP TỚI MỘT SỐ QUÁ TRÌNH NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN KIỂM ĐỊNH ẢNH HƯỞNG CỦA ARCH TỶ SUẤT SINH LỢI Ở THỊ TRƯỜNG PHÁT TRIỂN TỶ SUẤT SINH LỢI Ở THỊ TRƯỜNG MỚI NỔI DỰ BÁO CHO VN-INDEX DỰ BÁO CHO HN-INDEX DỰ BÁO CHO DỰ BÁO RỦI RO CHO VN-INDEX PHÂN TÍCH RỦI RO VN-INDEX DỰ BÁO CHO PHÂN TÍCH RỦI RO HN-INDEX DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU @ Bảng 2.1 – Bảng tỷ lệ % mức vốn hóa thị trường so với GDP Bảng 3.1 – So sánh tiêu đánh giá mô hình dự báo Vn-Index Bảng 3.2 – So sánh tiêu đánh giá mơ hình dự báo Hn-Index Bảng 3.3 – So sánh tiêu lựa chọn mô hình dự báo DANH MỤC CÁC ĐỒ THỊ @ Đồ thị 1.1 – Giá vàng 01/2004 đến 05/2009 – Chuỗi có xu tăng khơng dừng Đồ thị 1.2 – Suất sinh lợi cổ phiếu SAM giai đoạn từ 28/07/2000 đến 26/03/2009 – Chuỗi dừng Đồ thị 1.3 – Minh họa nhiễu trắng Đồ thị 1.4 – Minh họa bước ngẫu nhiên Đồ thị 1.5 – Minh họa giản đồ tương quan chuỗi dừng Đồ thị 1.6 – Minh họa giản đồ tương quan mơ hình ARMA(1,2) Đồ thị 2.1 – Số lượng công ty niêm yết sàn Hsx qua năm Đồ thị 2.2 – Số lượng công ty niêm yết sàn Hnx qua năm Đồ thị 2.3 – Tỷ suất sinh lợi (%) thị trường phát triển từ 2000-2009 Đồ thị 2.4 – Tỷ suất sinh lợi (%) thị trường từ 2000-2009 Đồ thị 2.5 – Phân tán tỷ suất sinh lợi – độ lệch chuẩn thị trường Đồ thị 2.6 – Diễn biến 10 năm thị trường cổ phiếu niêm yết Việt Nam Đồ thị 3.1 – Diễn biến thị trường giai đoạn từ 11/11/2009 đến 11/11/2010 Đồ thị 3.2 – Giản đồ tương quan Vn-Index Đồ thị 3.3 – Giản đồ tương quan sai phân bậc Vn-Index Đồ thị 3.4 – Giản đồ tương quan Hn-Index Đồ thị 3.5 – Giản đồ tương quan sai phân bậc Hn-Index Đồ thị 3.6 – Giản đồ tương quan Đồ thị 3.7 – Biểu diễn phần dư mơ hình GARCH(1,1) GARCH(0,1) Đồ thị 3.8 – Giản đồ tương quan Đồ thị 3.9 – Biểu diễn phần dư mơ hình GARCH(0,1), GARCH(0,2) GARCH(1,1) Đồ thị 3.10 – Chỉ số Vn-Index Vn-Index dự báo Đồ thị 3.11 – Chỉ số Hn-Index Hn-Index dự báo Đồ thị A.1 – Số lượng công ty niêm niêm yết tính tới ngày 08/10/2010 Đồ thị A.2 – Chênh lệch mua bán cổ phiếu nhà đầu tư nước ngồi Đồ thị A.3 – Tình hình giao dịch thị trường gần Đồ thị A.4 – Lạm phát Việt Nam ♦ UBCKNN ♦ HOSE ♦ SGDCK ♦ HASTC ♦ TTGDCK ♦ CP ♦ Tp ♦ IMF ♦ FED ♦ NHNN PHỤ LỤC 3.6 DỰ BÁO CHO Kiểm định đơn vị cho chuỗi Hn-Index Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=15) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: *MacKinnon (1996) one-sided p-values Giá trị thống kê chuỗi dừng Mơ hình ARMA(0,0) Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 11/15/10 Time: 13:37 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Variable C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 45 PHỤ LỤC 3.7 DỰ BÁO RỦI RO HN-INDEX Kiểm định ảnh hưởng ARCH Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic Obs*R-squared Giá trị chi bình phương có P-value = 0,0073 < 0,05 cho thấy mơ hình có ảnh hưởng ARCH Mơ hình ARCH(1) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 13:44 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 Variable C C RESID(-1)^2 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood DurbinWatson stat Mô hình ARCH(2) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 13:45 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-2)^2 Variable C C RESID(-1)^2 46 RESID(-2)^2 0.219967 0.090164 2.439638 0.0147 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood DurbinWatson stat Mơ hình ARCH(3) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 13:46 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after 12 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-2)^2 + C(5)*RESID(-3)^2 Variable C C RESID(-1)^2 RESID(-2)^2 RESID(-3)^2 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood DurbinWatson stat Mơ hình ARCH(3) có hai hệ số phương trình phương sai khơng có ý nghĩa thống kê So sánh ba mơ hình dự báo rủi ro Hn-Index GARCH(1,1), GARCH(2,1), GARCH(2,2) Mơ hình GARCH(1,1) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 13:48 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1) Variable C 47 Variance Equation C RESID(-1)^2 GARCH(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood DurbinWatson stat Mơ hình GARCH(2,1) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 13:49 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1) + C(5)*GARCH(-2) Variable C C RESID(-1)^2 GARCH(-1) GARCH(-2) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood DurbinWatson stat Mơ hính GARCH(2,1) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 13:50 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-2)^2 + C(5)*GARCH(-1) Variable C C RESID(-1)^2 RESID(-2)^2 48 GARCH(-1) 0.763203 0.068705 11.10837 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood DurbinWatson stat 49 PHỤ LỤC 3.8 PHÂN TÍCH RỦI RO HN-INDEX Mơ hình GARCH(1,1)-M Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 14:06 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after 15 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1) Variable GARCH C C RESID(-1)^2 GARCH(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Mơ hình TGARCH(1-1) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 11/15/10 Time: 14:14 Sample (adjusted): 251 Included observations: 250 after adjustments Convergence achieved after 17 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-1)^2*(RESID(-1)