Phân tích mỗi liên hệ tương quan giữa các nhóm cổ phiếu khác nhau trên thị trường chứng khoán việt nam và ứng dụng trong việc xây dựng danh mục mô phỏng chỉ số thị trường

Đại học Quốc gia Thành Phố Hồ Chí Minh Ch BÁO CÁO TỔNG KẾT Tên đề tài: Phân tích liên hệ tương quan nhóm cổ phiếu khác thị trường chứng khoán Việt Nam ứng dụng việc xây dựng danh mục mô số thị trường Ngày tháng năm Chủ tịch hội đồng nghiệm thu (Họ tên, chữ ký) Ngày tháng năm Chủ nhiệm (Họ tên chữ ký) Ngày tháng năm Cơ quan chủ quản Ngày tháng năm Cơ quan chủ trì (Họ tên, chữ ký, đóng dấu) TP.HCM, tháng 03 năm 2013 MỤC LỤC TÓM TẮT Error! Bookmark not defined PHẦN – GIỚI THIỆU 1.1 Thị trường chứng khoán số chứng khoán 1.2 Thị trường chứng khoán Việt Nam số VN-Index 1.3 Quỹ đầu tư chứng khoán theo số ETF PHẦN – CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Phương pháp mô số hoàn toàn theo giá trị thị trường 2.2 Phương pháp lấy mẫu tối ưu (Optimal sampling replication) 2.3 Phương pháp mô số theo tính tương quan PHẦN – PHƯƠNG PHÁP CÙNG TƯƠNG QUAN (COINTEGRATION) 3.1 Tính chất ổn định (stationary) chuỗi thời gian 3.2 Tính chất tương quan 10 3.3 Phương pháp mô số theo tính tương quan 10 PHẦN – DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ CÁC ĐẶC TÍNH THỐNG KÊ 11 4.1 Dữ liệu nghiên cứu 11 4.2 Quy trình kiểm tra ngồi mẫu (out-of sample) 11 PHẦN – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐẠT ĐƯỢC 13 5.1 Tính chất tương quan danh mục mô – Kết kiểm tra EngleGranger 13 5.2 Tăng trưởng biến động danh mục mô 14 5.3 Tần số cập nhật danh mục 15 5.4 Ước lượng chi phí giao dịch chi phí khoản 17 PHẦN – KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 18 TÀI LIỆU THAM KHẢO 19 PHỤ LỤC 21 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Kết thử nghiệm (back-test) mẫu danh mục mô VN-Index với số lượng cổ phiếu khác 14 Bảng 2: Kết thử nghiệm (back-test) mẫu danh mục mô VN-Index với tần số cập nhật khác 16 Bảng 3: Kết thử nghiệm (back-test) mẫu danh mục mô VN-Index với tần số cập nhật khác có tính đến chi phí giao dịch 17 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1: Số lượng (trục bên phải) giá trị vốn hóa theo tỷ VND (trục bên trái) Sở giao dịch chứng khoán TPHCM từ 2000-2012 Hình 2: So sánh chuỗi ổn định ví dụ khơng ổn định 10 Hình 3: Mơ tả thời điểm xác định mô danh mục 12 Hình 4: Kết kiểm tra Engle-Granger tính ổn định sai số danh mục mơ VN-Index 13 Hình 5: Biểu diễn tăng trưởng danh mục mô VN-Index 2009-2012 14 Hình 6: Biểu diễn tăng trưởng danh mục mơ VN-Index 2009-2012 16 PHẦN – GIỚI THIỆU 1.1 Thị trường chứng khoán số chứng khoán Thị trường chứng khoán (TTCK) thị trường giao dịch cổ phiếu sơ cấp, nhà đầu tư mua, bán cổ phiếu niêm yết Các cổ phiếu đại diện cho quyền sở hữu cho cơng ty Một thị trường chứng khốn phát triển thị trường quy tụ nhiều công ty lớn quốc gia, có tính đại diện cho kinh tế Do người ta cịn nói TTCK phong vũ biểu kinh tế Giá chứng khoán công ty giao dịch định theo cung cầu thị trường, kết hàng ngày công bố rộng rãi Khi quy mô thị trường cịn nhỏ, nhà đầu tư nhớ hết tên giá cổ phiếu Tuy nhiên số lượng công ty niêm yết tăng lên, nhà đầu tư khơng thể nhớ hết cần có số chung đại diện cho thay đổi tăng giảm thị trường Chỉ số chứng khoán đời nhằm mục đích Một số lâu đời quan trọng thị trường chứng khốn số Cơng nghiệp Dow Jones, lập năm 1896 tính tổng giá giao dịch 30 công ty lớn Mỹ, chia cho số: 30 ∑p i DJIA = (1.1) d pi giá chứng khốn cơng ty thứ i d số chia, thay đổi có hoạt động chia tách cổ phiếu cho giá trị số không thay đổi sau hoạt động mang tính kỹ thuật Do thị trường ngày phát triển, số lượng công ty nhiều quy mô khác nhiều trước Do cách tính số cách cộng trung bình khơng cịn phù hợp Cơng ty có nhiều cổ phiếu, giá cao thường cơng ty có quy mơ lớn, tầm quan trọng lớn kinh tế ảnh hưởng cao Để đặc trưng cho thị trường nói chung, số chứng khốn tính lại dựa trọng số giá trị thị trường cơng ty Đa phần số chứng khốn giới tính theo cách Một ví dụ số chứng khốn quan trọng khác SP500 thị trường Mỹ, lập năm 1957 tính giá trị thị trường 500 cơng ty hàng đầu Mỹ Cụ thể là: 500 ∑(p ×q ) i S & P500 = i (1.2) d pi qi giá chứng khốn khối lượng chứng khốn cơng ty thứ i ( pi × qi giá trị thị trường cơng ty thứ i) d số chia có ý nghĩa tương tự số Dow Jones Thơng thường, nhà đầu tư nhìn vào số quan trọng nhận biết diễn biến chung thị trường Các số lập cho nhiều thị trường khác dầu hỏa, vàng, tiền tệ, thường xuyên công bố phương tiện thông tin đại chúng 1.2 Thị trường chứng khoán Việt Nam số VN-Index Ở Việt Nam, TTCK đời vào năm 2000 với đời Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ chí minh (HSX) Ban đầu với công ty niêm yết, đến (2013) có 300 cơng ty niêm yết với tổng giá trị vốn hóa đạt 11 tỷ la1, tương đương 10% GDP Việt Nam Thị trường giai đoạn phát triển nhanh quy mô, với số lượng công ty niêm yết ngày tăng lên theo thời gian: Hình 1: Số lượng (trục bên phải) giá trị vốn hóa theo tỷ VND (trục bên trái) Sở giao dịch chứng khoán TPHCM từ 2000-2012 Dựa vào hình 1.1 thấy quy mô thị trường thực tăng mạnh kể từ năm 2006 trở Trước nói thị trường có q cơng ty khơng đại diện cho kinh tế Việt nam Do chọn số liệu kể từ ngày 01/01/2006 cho nghiên cứu Theo Sở giao dịch CK TPHCM: http://www.hsx.vn/hsx/Modules/Statistic/QMNY.aspx Cùng với đời HSX, số chứng khoán thành lập với tên gọi VNIndex Bắt đầu từ giá trị 100 tháng 07/2000, đến 31/12/2012 số đạt 413.73 điểm, tương ứng với mức tăng trưởng trung bình 12.1%/năm Hiện đa số nhà đầu tư coi VN-Index số đặc trưng TTCK VN Vào năm 2006, Sàn giao dịch chứng khoán thứ đời Hà nội Tuy nhiên quy mô sàn khoảng 1/5-1/3 so với quy mô HSX Do tạm thời chưa nghiên cứu liệu sàn giao dịch Hà nội 1.3 Quỹ đầu tư chứng khoán theo số ETF Quỹ ETF (viết tắt cho Exchange Traded Funds) quỹ đầu tư nắm giữ loại tài sản cổ phiếu, hàng hóa, trái phiếu; giao dịch thị trường chứng khoán gần với giá trị tài sản rịng (NAV) suốt phiên giao dịch Mục đích quỹ ETF đầu tư cho giá chứng quỹ mơ cách xác số tham chiếu, số chứng khoán số trái phiếu hàng hóa, … Đây lợi điểm quan trọng quỹ Nó quan trọng có trường phái đầu tư tài cho khó để đầu tư tốt số thị trường Do cách đầu tư tốt đầu tư vào quỹ mơ xác số thị trường (passive management) Lịch sử minh chứng cho luận điểm tỷ trọng tài sản đầu tư vào quỹ ETF ngày tăng giới Một lợi điểm quan trọng chi phí hoạt động quỹ thấp nhà quản lý áp dụng kỹ thuật định lượng thay thuê người phân tích cơng ty niêm yết Điều làm giảm chi phí quản lý tăng tính hấp dẫn nhà đầu tư Hiện có quỹ nước đầu tư vào thị trường chứng khốn Việt nam dạng ETF (mơ số dựa chủ yếu vào thị trường Việt Nam): - Quỹ FTSE Vietnam UCITS ETF đời 15/01/2008 có tổng tài sản quản lý (AUM) tính đến 22/02/2013 384 triệu USD với 14.96 triệu chứng quỹ, đầu tư vào 22 cổ phiếu Việt nam - Quỹ Market Vectors Vietnam ETF đời 08/11/2009 Van Eck Global quản lý có AUM với số liệu đến ngày 25/02/2013 407.4 triệu USD 19.85 triệu chứng quỹ lưu hành, đầu tư vào 17 cổ phiếu Việt nam Cơ chế hoạt động củ thể Quỹ EFT tham khảo thêm phụ lục (EFT – Fund) Xu hướng đầu tư vào quỹ ETF ngày thịnh hành phát triển, việc xây dựng mơ hình xác lập danh mục mơ số chứng khốn trở nên quan trọng có ý nghĩa thực tế PHẦN – CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Để xây dựng danh mục mô số cần thực bước sau: - Bước 1: lựa chọn mã chứng khoán danh mục - Bước 2: lựa chọn tỷ trọng cổ phiếu chọn bước Thông thường, bước thực dựa số tiêu chí tương đối chuẩn hóa đầu tư dựa theo vốn hóa, khoản, điều kiện giao dịch, Mặc dù kết mô phụ thuộc nhiều vào bước này, nhiên phạm vi nghiên cứu đề tài coi bước tốn độc lập bên ngồi Chúng dựa số kết lựa chọn cổ phiếu quy chuẩn trình bày rõ phần Bước bước mà phương pháp thống kê áp dụng nhiều cách tiếp cận chủ yếu khác bước Dưới chúng tơi trình bày số phương pháp tiếp cận khác việc xây dựng danh mục mô 2.1 Phương pháp mơ số hồn tồn theo giá trị thị trường Với mục đích thiết lập danh mục chứng khốn mơ số, phương pháp nghĩ đến mua tồn chứng khốn cấu thành nên số với trọng số tương ứng cơng thức tính số (cơng thức 1.1 1.2) Ví dụ VN-Index có 307 cổ phiếu danh mục mô bao gồm 307 cổ phiếu (tương ứng Bước 1) với trọng số tương ứng trọng số chúng VN-Index (tương ứng Bước 2) Trong thực tế điều hồn tồn khơng thể nguyên nhân sau: - Giá trị danh mục phải đủ lớn để số lượng cổ phiếu mã chứng khốn có ý nghĩa, khơng bị làm trịn - Vấn đề khoản với cổ phiếu nhỏ, khoản nghiêm trọng, dẫn đến chi phí quản lý cao - Nếu số thay đổi, toàn danh mục phải thay đổi - Chi phí quản lý số lượng lớn cổ phiếu lớn cao Mặc dù lý tưởng mặt mô phỏng, phương pháp không khả thi thực tế 2.2 Phương pháp lấy mẫu tối ưu (Optimal sampling replication) Meade and Salkin (1989, 1990) sử dụng phương pháp lập trình bậc (quadratic programming) để xác định tỷ trọng danh mục tối ưu Với bước 1, tác giả chọn trước tập hợp cổ phiếu (không đề cập đến bước này) Tỷ trọng danh mục tối ưu xác định theo tiêu chuẩn tối thiểu hóa sai số mô danh mục so với số 2.3 Phương pháp mơ số theo tính tương quan Kể từ sau cơng trình Engle and Granger(1987), tính tương quan lên cơng cụ để khảo sát chuỗi thời gian có xu hướng chung Đây cách tiếp cận mà sử dụng Đề tài nghiên cứu ứng dụng thị trường cổ phiếu Việt nam Đa số nghiên cứu trước việc xây dựng danh mục dựa vào việc phân tích hệ số tương quan (correlation), ví dụ cơng trình tiếng Markowitz (1952, 1959) cho việc tối ưu hóa danh mục Tuy nhiên hệ số có nhiều hạn chế như: khai thác thông tin đơn lẻ, không tận dụng hết liệu có được, đặc biệt khơng có tính ổn định theo thời gian (stationarity) cao (Granger and Hallman - 1991) Mối quan hệ tài sản đầu tư thị trường tài phức tạp, việc sử dụng mơ hình hay cơng cụ hạn chế làm giảm khả kiểm soát rủi ro đầu tư Ví dụ ứng dụng xây dựng danh mục mô số thị trường, phương pháp dựa ma trận correlation có sai số cao tính ổn định kém: Danh mục mơ thị trường có lợi tức khác xa so với lợi tức số, trường hợp đạt lợi tức số lại khơng ổn định theo thời gian Gần đây, phương pháp nghiên cứu mối tương quan biến động giá chứng khoán dựa khái niệm tích hợp (cointegration) chuyển động giá chứng khoán đề xuất (Stock and Watson, 1991) Cointegration đề xuất trước Engle Granger (1987), Engle Yoo (1987) trở thành công cụ mạnh việc phân tích xu hướng chuỗi thời gian đa biến Khái niệm ứng dụng nhiều kinh tế học vĩ mơ mơ hình tỷ giá (Baillie Bollerslev (1989 1994), Diebold, Gardeazabal Yilmaz (1994), cung tiền tiền tệ Johansen Juselius (1990), Hafer Jansen (1991), Miller (1991), đường cong lãi xuất Hall, Anderson Granger (1992) Trong lĩnh vực cổ phiếu, Cerchi Havener (1988) Pindyck Rothember (1992) đoán số theo định nghĩa cấu thành tổng trọng số chứng khốn có tồn danh mục mơ có tính chất tương quan với Theo đó, chứng khốn khác có chuyển động khơng ổn định theo thời gian (non-stationary), mối liên hệ danh mục số có tính ổn định dài hạn Alexander Dimitriu (2000) phát triển theo hướng ứng dụng cho việc mô số Dow Jones với liệu từ 01/1990 tới 12/2001 Trong đó, Qui (2002) sử dụng 12 năm liệu từ 01/1990 tới 03/2002 để xây dựng danh mục trái phiếu giới có tính tương quan với số Trái phiếu JP Morgan Cuối sử dụng số Eurostoxx40 cổ phiếu cấu thành nó, Burgess xây dựng chiến thuật tương quan để bảo hiểm (hedge) cho danh mục cho trước Điều cho thấy cách nghiên cứu tốt tính tương quan cổ phiếu với số, có nhiều ứng dụng thực tiễn hiệu nhiều so với phương pháp cổ điển dựa hệ số tương quan correlation Sau xây dựng danh mục mô số, đánh giá hiệu danh mục cách so sánh tăng trưởng so với số Sai số lợi tức (return) danh mục gọi sai số mô (tracking-error) - chênh lêch lợi tức danh mục mô RP số RI Chúng ta xác định phương trình mục tiêu T biến số sai số mơ tối thiểu Tiêu chí đánh giá phổ biến phương sai tracking-error, sử dụng Toy and Zurach [493], Connor and Leland [126]: T = σ ( RP − RI ) (2.1) (σ ký hiệu hàm phương sai biến ngẫu nhiên) Trong phương pháp tiếp cận cointegration chúng tôi, hàm mục tiêu định nghĩa tính ổn định tracking-error, xác định phép thử thống kê ADF trình bày phần PHẦN – PHƯƠNG PHÁP CÙNG TƯƠNG QUAN (COINTEGRATION) Trong phần chúng tơi trình bày cụ thể phương pháp tương quan bước xây dựng danh mục mơ số VN-Index 3.1 Tính chất ổn định (stationary) chuỗi thời gian Tính ổn định tính chất q trình ngẫu nhiên theo thời gian, có ý nghĩa phân bố xác xuất chuỗi không thay đổi theo thời gian Giả sử { St } chuỗi số ngẫu nhiên theo thời gian, tính ổn định tương ứng với: FX ( xt +τ ) = FX ( xt ) với t τ (3.1) Một định nghĩa khác phổ biến tính ổn định yếu (weak-stationary): kỳ vọng phương sai chuỗi số E ( xt ) = E ( xt +τ ) = m(t ) V ( xt ) = V ( xt +τ ) = V (t ) với t τ (3.2) Tính chất thứ phản ánh thời điểm t > 0, kỳ vọng chuỗi tài thời điểm T > t biết thông tin xảy tới thời điểm t, số phụ thuộc t Tính chất thứ hai phản ánh chuỗi có tính ổn định dao dộng quanh giá trị cân theo thời gian với sai số tương đối ổn định Chúng ta minh họa chuỗi ổn định so sánh hình 3.1 Giả sử chuỗi biến ngẫu nhiên { St } khơng có tính ổn định, gọi khả tích bậc (integrated to the order 1) sai khác ổn định, có nghĩa chuỗi { ∆St } với ∆St = St - St1 Tương tự định nghĩa khả tích bậc n Thơng thường chuỗi giá chứng khốn theo thời gian khơng có tính ổn định, lại có tính khả tích bậc 1, ký hiệu I(1) Hình 2: So sánh chuỗi ổn định ví dụ khơng ổn định 10 stationary non-stationary -5 -10 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 3.2 Tính chất tương quan chuỗi số có tính tương quan chúng chuyển động theo xu hướng ngẫu nhiên chung Cùng chuyển động muốn nói giá St chuyển động, lợi tức St/ St-1-1, chuyển động giống cách hiểu thơng thường Chính trực tiếp phân tích giá giữ thông tin xu hướng dài hạn liệu Chi tiết hơn, chuỗi số S1t S2t có tính tương quan khả tích bậc (I(1)) tồn tổ hợp tuyến tính dạng Z = S1t - b×S2t cho Z ổn định (I(0)) Định nghĩa Engle Granger (1987) trình bày dạng phức tạp phạm vi nghiên cứu Đề tài tập trung vào tính chất 3.3 Phương pháp mơ số theo tính tương quan Việc xây dựng danh mục mô số bao gồm bước trình bày phần Bước 1, lựa chọn cổ phiếu, xác định cách lấy theo trọng số từ cao đến thâp cổ phiếu số, đồng nghĩa với việc lấy theo vốn hóa2 Sau xác định danh sách cổ phiếu, phương pháp tương quan áp dụng để xác định tỷ trọng danh mục Trong trường hợp có điều kiện khoản, room khối ngoại, …, danh sách cổ phiếu sang lọc kết hợp với điều kiện 10 Tỷ trọng danh mục xác định phương pháp hồi quy tuyến tính (ordinary least square – OLS) hàm logarith số hàm logarith giá chứng khốn lựa chọn, tính giai đoạn xác định (calibration): K log(VN − Indext ) = c1 + ∑ ck +1 × log( Pk ,t ) + ε t (3.3) i =1 Điều kiện VN-Index danh mục mơ có tính chất tương quan tương đương điều kiện để log(VN-Index) danh mục cấu thành chứng khoán Pk với giá thay log(Pk) Theo Alexander Dimitriu (2002), điều kiện tương đương với điều kiện sai số ε t (3.3) có tính ổn định (stationary) hay thỏa mãn I(0) Do để kiểm chứng tính tương quan kiểm tra tính ổn định ε t phương pháp kiểm tra Augmented Dick-Fuller (Dickey, D.A Fuller, W.A., (1979)), cung cấp nhiều phần mềm tính tốn Giá trị kiểm chứng t-test xác định sau phép kiểm tra Giá trị âm ε t có tín ổn định cao Sau kiểm tra tính ổn định xác đinh danh mục có tính tương quan với VNIndex, sử dụng hệ số hồi quy có từ (3.3) để xác định tỷ trọng danh mục tương ứng Để xác định số lượng cổ phiếu cần mua, hệ số chuẩn hóa cho tổng chúng (Từ sau nói hệ số chuẩn hóa) PHẦN – DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ CÁC ĐẶC TÍNH THỐNG KÊ 4.1 Dữ liệu nghiên cứu Trong Đề tài sử dụng liệu TTCK VN, cụ thể Sở GDCK TPHCM để xây dựng danh mục mô số VN-Index Như trình bày phần 1, quy mô TTCK VN tăng vượt bậc kể từ sau năm 2006, lựa chọn liệu tính từ 01/01/2006 trước quy mơ thị trường nhỏ Dữ liệu lấy liên tục hàng ngày đến 31/12/2012, tổng cộng có 1746 ngày giao dịch với số lượng cổ phiếu dao động từ đến 318 Dữ liệu lấy giá đóng cửa cuối ngày chứng khoán số VN-Index 4.2 Quy trình kiểm tra ngồi mẫu (out-of sample) Để hồn tất quy trình kiểm tra, chúng tơi chia liệu phần khác Chúng bắt đầu kiểm chứng năm sau ngày lẫy liệu đầu tiên, tức tháng 1/2009 Tại thời điểm này, xây dựng danh mục P1 phương pháp hồi quy trình bày phần 3.3 dựa liệu khoảng thời gian T ngày giao dịch trước Sau có danh mục, chúng tơi kiểm tra tính tương quan danh mục xây dựng VN-Index khoảng 11 thời gian R ngày sau Trong thời gian số cổ phiếu giữ nguyên, giá trị danh mục thay đổi giá chứng khoán thay đổi Ban đầu R xác định 21 ngày giao dịch tương đương tháng Sau tháng, lại xây dựng lại danh mục P2 cách lặp lại bước trên, kết thúc liệu bước minh họa sơ đồ 4.1 Hình 3: Mô tả thời điểm xác định mô danh mục 01/09 02/09 T R Xây dưng P1 Mô P1 02/09 03/09 T R Xây dưng P2 Mơ P2 Q trình xây dựng mơ danh mục thực với tham số quan trọng sau: - Số cổ phiếu lựa chọn vào danh mục K - Số ngày xác định tham số danh mục hồi quy T - Số ngày giữ danh mục R lần xây dựng danh mục Sau hoàn thành bước kiểm chứng, xây dựng lại danh mục mô tổng hợp suốt khoảng thời gian từ 01/2009 đến 12/2012 tính tốn kết q trình kiểm chứng sau: - Tham số kiểm tra tính ổn định t-test - Lợi tức hàng năm danh mục mô (so sánh với lợi tức VN-Index) - Phương sai hàng năm danh mục mô - Hiệu suất đầu tư Sharpe Information ratio danh mục mô - Hệ số tương quan danh mục mô với VN-Index - Tracking-error 12 PHẦN – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐẠT ĐƯỢC 5.1 Tính chất tương quan danh mục mô – Kết kiểm tra EngleGranger Để đảm bảo danh mục mô xây dựng đúng, thực phép kiểm tra tính tương quan cách kiểm tra tính ổn định sai số (residuals) thơng qua phương pháp hồi quy trình bày Phần Trong hình 5.1 (Xem thêm phụ lục) chúng tơi trình bày kết kiểm tra Engle-Granger cho danh mục xây dựng với số lượng cổ phiếu khác thời điểm khác Kết cho thấy: - Các danh mục với 15 cổ phiếu không thỏa mãn điều kiện kiểm tra Engle- Granger phần lớn thời gian Giả thiết H0 không loại trừ, tính tương quan khơng đảm bảo Ngược lại, với danh mục có 15, 20 25 cổ phiếu giá trị t-test nằm ngưỡng đảm bảo 1% (-5.8) Kết cho thấy với 15 cổ phiếu xây dựng danh mục mơ VN-Index có tính tương quan Dựa kết kể từ làm việc với danh mục có nhiều 15 cổ phiếu - Tính tương quan danh mục không ổn định năm 2008, sau có tính ổn định cao từ năm 2009 đến 2012 Dựa kết kể từ tiếp tục giới hạn thời gian kiểm tra ngồi mẫu từ 2009 đến 2012 Hình 4: Kết kiểm tra Engle-Granger tính ổn định sai số danh mục mơ VN-Index 13 Tính tương quan tỷ lệ thuận với số lượng cổ phiếu danh mục Điều trực quan số lượng cổ phiếu nhiều cho phép ta tìm danh mục mơ xác Bên cạnh cần khảo sát tính tương quan dựa thời gian xác định tham số (calibration time) Kết thử nghiệm với khoảng thời gian tháng, tháng, năm năm cho thấy, ngược với kết Alexander Dimitriu (2002), tăng thời gian xác định tham số không làm cho kết tính tương quan tốt Điều có nghĩa thị trường Việt Nam khơng ổn định khoảng thời gian lấy tham số cần phải thu hẹp lại để cập nhật tốt biến đổi (về cấu trúc) thị trường Chúng chọn khoảng thời gian tháng cho kết phần sau 5.2 Tăng trưởng biến động danh mục mô Sau xác định danh mục mơ có tính tương quan với VN-Index, chúng tơi phân tích tăng trưởng danh mục so với VN-Index Bảng 5.1 đồ thị hình 5.2 biểu diễn tăng trưởng danh mục với số cổ phiếu khác nhau, với thời gian xác định tham số tháng chu kỳ cập nhật tháng Bảng 1: Kết thử nghiệm (back-test) mẫu danh mục mô VNIndex với số lượng cổ phiếu khác Portfolio Annualized Annualized Correlation Information Sharpe ratio Tracking return volatility w VN-Index ratio error VN-Index 6.70% 24.9% - 0.269 -0.133 15 stocks 7.79% 27.6% 0.949 0.282 -0.080 0.426% 20 stocks 5.71% 27.5% 0.969 0.208 -0.156 0.346% 25 stocks 3.84% 27.0% 0.974 0.142 -0.229 0.308% 30 stocks 1.93% 26.5% 0.975 0.073 -0.304 0.290% Hình 5: Biểu diễn tăng trưởng danh mục mô VN-Index 2009-2012 14 2.2 VNINDEX 15 stocks 20 stocks 25 stocks 30 stocks 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Nhìn tổng qt thấy danh mục xây dựng với số cổ phiếu khác mô tả tốt diễn biến VN-Index từ năm 2009 đến 2012, chu kỳ tăng giảm Chúng ta thấy lợi nhuận hàng năm danh mục có 15 cổ phiếu lớn đạt 7.79%/năm, lớn VNIndex 6.70% Lợi nhuận danh mục giảm dần số cổ phiếu tăng lên 20, 25 30 cổ phiếu Điều cho thấy thị trường Việt nam cổ phiếu có vốn hóa dẫn đầu tăng trưởng tốt cổ phiếu có vốn hóa thấp Mức độ dao động danh mục thể phương sai hàng năm Chỉ số danh mục giảm dần số cổ phiếu tăng dần cao VN-Index, điều phù hợp với tính chất đa dạng hóa thường thấy Về hiệu đầu tư so sánh số Information ratio Sharpe ratio thấy danh mục có 15 cổ phiếu tốt chút so với VN-Index, danh mục cịn lại thấp Tuy có khác biệt xét khoảng thời gian thử nghiệm dài năm khác biệt khơng đáng kể, coi danh mục mô tốt VN-Index Một kết khẳng định điều số tương quan danh mục với VN-Index mức cao 0.95 5.3 Tần số cập nhật danh mục Trong phần khảo sát tham số quan trọng khác tần số cập nhật lại danh mục Mỗi lần cập nhật xác định lại danh sách cổ phiếu, tỷ trọng chúng thực tái cấu danh mục Tần số cập nhật cao khả mơ tốt, nhiên chi phí giao dịch chi phí khoản lại cao Tham số cần điều chỉnh mức hợp lý tùy theo nhu cầu đầu tư Dựa theo phần 5.2 đây, sử dụng danh mục cho lợi nhuận cao gồm 15 cổ phiếu thay đổi thời gian cập nhật từ tháng (RM) lên quý (RQ), tháng (RSA) năm 15 (RA) Kết tăng trưởng danh mục tham số khác trình bày bảng 5.2 đồ thị 5.3 Bảng 2: Kết thử nghiệm (back-test) mẫu danh mục mô VNIndex với tần số cập nhật khác Portfolio Annualized Annualized Correlation Information Sharpe ratio Tracking return volatility error w VN-Index ratio VN-Index 6.70% 24.9% - 0.269 -0.133 15 (RM) 7.79% 27.6% 0.949 0.282 -0.080 0.426% 15 (RQ) 6.75% 28.1% 0.938 0.240 -0.116 0.480% 15 (RSA) 4.54% 29.3% 0.935 0.155 -0.186 0.515% 11.17% 27.4% 0.948 0.407 0.043 0.426% 15 (RA) Hình 6: Biểu diễn tăng trưởng danh mục mô VN-Index 2009-2012 2.2 VNINDEX 15 (RM) 15 (RQ) 15 (RSA) 15 (RA) 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Nhìn vào đồ thị thấy thời gian cập nhật ảnh hưởng nhiều đến danh mục mô Sự khác biệt so với VN-Index tăng lên thời gian tăng lên, phù hợp với nhận định trước Chỉ số tương quan danh mục thấp chút so với danh mục khảo sát phần Danh mục cập nhật hàng tháng hàng quý có lợi nhuận gần VN-Index, danh mục cập nhật nửa năm tăng trưởng thấp 30% danh mục cập nhật năm lại tăng trưởng cao 30% so với VN-Index Điều khơng khó hiểu danh mục cập nhật lâu thường có khả khác biệt nhiều so với VN-Index, khả lên xuống Cập nhật lâu làm giảm khả mơ phỏng, tăng rủi ro mơ hình tăng lợi nhuận Tuy vậy, với mục đích mơ VN-Index, chúng tơi cho tần số cập nhật tháng quý hợp lý 16 5.4 Ước lượng chi phí giao dịch chi phí khoản Để đánh giá xác khả áp dụng thực tế mô hình, chúng tơi đưa vào chi phí giao dịch trung bình 0.35% giá trị lần giao dịch Chi phí giao dịch phát sinh cập nhật lại danh mục Tuy nhiên lần cập nhật khơng thiết phải cập nhật tồn (bán hết mua lại toàn bộ) mà mua/bán thay đổi tỷ trọng mà mơ hình đưa so với tỷ trọng trước Chính chi phí giao dịch giới hạn nhỏ tính ổn định danh mục cao Với chi phí giao dịch trên, chúng tơi ước tính lại lợi nhuận diễn biến danh mục phần 5.3 trình bày kết bảng Bảng 3: Kết thử nghiệm (back-test) ngồi mẫu danh mục mơ VNIndex với tần số cập nhật khác có tính đến chi phí giao dịch Portfolio Annualized Annualized Correlation Information Sharpe ratio Tracking return volatility w VN-Index ratio error VN-Index 6.70% 24.9% - 0.269 -0.133 15 (RM) 5.08% 27.7% 0.949 0.184 -0.178 0.429% 15 (RQ) 5.30% 28.2% 0.938 0.188 -0.167 0.483% 15 (RSA) 3.66% 29.3% 0.935 0.125 -0.216 0.517% 10.87% 27.4% 0.948 0.396 0.032 0.426% 15 (RA) Chúng ta thấy lợi nhuận danh mục giảm so với trước Giảm nhiều danh mục cập nhật hàng tháng với 2.7%/năm, danh mục cập nhật hàng năm 0.3%/năm, phù hợp với nhận định Khi xét hiệu đầu tư qua số Information ratio Sharpe ratio danh mục cập nhật tháng vượt lên so với danh mục cập nhật tháng Một chi phí khác phát sinh chi phí khoản Khi nhà đầu tư có số vốn lớn xây dựng danh mục, giá thị trường thay đổi lệnh nhà đầu tư tác động, dẫn tới giá thực khơng cịn giả định Đây tốn khó lý thú nhiên nằm phạm vi nghiên cứu chủ đề Chúng coi chủ đề mở rộng xem xét thực tương lai 17 PHẦN – KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Sau kết thu phần 5, rút kết luận sau: - Có thể tìm danh mục bao gồm số cổ phiếu giới hạn có tính chất tương quan với số VN-Index, xây dựng danh mục mơ số - Hiệu đầu tư cao số cổ phiếu mức độ trung bình 15 cổ phiếu - Khi cân đối khả mô số chi phí giao dịch phát sinh, chúng tơi nhận thấy chu kỳ cập nhật danh mục tháng hợp lý Trong bối cảnh thị trường chứng khoán cần nhiều kênh đầu tư khác đặc biệt, kênh dễ đầu tư, có lợi nhuận theo thị trường rủi ro giảm thiểu cần thiết cho nhà đầu tư tổ chức cá nhân Các kết thu có ý nghĩa thực tế có khả triển khai thị trường chứng khốn Chúng tơi tiếp tục hồn thiện nghiên cứu tìm khác liên kết với đối tác tài khác để chuyển giao ứng dụng thị trường 18 TÀI LIỆU THAM KHẢO Alexander C and Dimitriu, A (2002), “The Cointegration Alpha: Enhanced Index Tracking and Long-Short Equity Market Neutral Strategies”, ISMA Discussion Papers in Financial 2002-08, ISMA Centre, University of Reading Baillie, Richard T & Bollerslev, Tim, (1989) "Common Stochastic Trends in a System of Exchange Rates" Journal of Finance, American Finance Association, vol 44(1), pages 167-81, March Baillie, Richard T & Bollerslev, Tim, (1994) "Cointegration, Fractional Cointegration, and Exchange Rate Dynamics" Journal of Finance, American Finance Association, vol 49(2), pages 737-45, June Cherki, M and A Havanner (1998) "Cointegration and Stock Prices: The Random Walk on Wall Street Revisited", Journal of Economic Dynamics and Control 12, pp 333-346 Connor, G and Leland, H., (1995) “Cash management for index tracking”, Financial Analysts Journal, 75-80 Dickey, D.A and Fuller, W.A., (1979) “Distribution ofthe estimators for autoregressive time series with a unit root”, Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431 Diebold, F.X., J Gardeazabal and K Yilmaz (1994) "On Cointegration and Exchange Rate Dynamics", The Journal of Finance 49-2, pp 727-735 Engle, R F and Granger, C.W.J (1987), “Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing” Econometrica, 55 (2), pp 251-276 Engle, R F and Yoo B S (1987), “Forecasting and Testing in Co-integrated Systems” Journal of Econometrics, 35, pp 143-159 Eun, C and Resnick, B., (1992) “Forecasting the correlation structure of share prices: a test of new models” Journal of Banking and Finance, 16, 643-656 Granger,C.and Hallman (1991) "Nonlinear Transformations of Integrated Time Series", Journal of Time Series Analysis, 12, 207-234 Hafer, R W and Dennis W Jansen (1991) "The Demand for Money in the United States: Evidence from Cointegration Tests" Journal of Money, Credit and Banking, Vol 23, No 2, May, 1991, pp 155-168 Hall,A.D., Anderson, H.M and Granger, C.W.J (1992) “A Cointegration Analysis of Treasury Bill Yields” Review of Economics and Statistics, 74, 116-126 Johansen, S and Juselius, K (1990), “Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration – with Applications to the Demand for Money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 52, 169-210 19 Markowitz, H.M (1952), “Portfolio Selection”, Journal of Finance, 7, pp 77-91 Markowitz, H.M (1959) “Portfolio Selection, Efficient Diversification of Investments”, John Wiley & Sons, New York Meade, N and Salkin, G.R., (1989) “Index funds-construction and per-formance measurement”, Journal of the Operational Research Society, 40, 871-879 Meade, N and Salkin G.R., (1990) “Developing and maintaining an equity index fund”, Journal of the Operational Research Society, 41, 599-607 Miller, Stephen M (1991) "Monetary Dynamics: An Application of Cointegration and ErrorCorrection Modeling" Journal of Money, Credit and Banking, Vol 23, No 2, May, 1991, pp 139154 Pindyck, R S and Rothemberg, J J (1992) “The Comovement of Stock Prices”, Quarterly Journal of Economics, 108, pp 1073-1103 Qiu, H I (2002) “Devising a Cointegration-Based International Bond Portfolio”, Working Paper, CIBEF, Liverpool John Moores University Stock, J.H and M.W Watson (1991) "Variable Trends in Economic Time Series", in R.F Engle and C.W.J Granger (eds) (1991) Long-run Economic Relationships, Oxford University Press, pp.17-50 Toy, W.M and Zurach, M.A., (1989) “Tracking the Euro-Pac index”, Journal of Portfolio Management, 15, 55-58 20 PHỤ LỤC Danh sách cổ phiếu có mặt danh mục 15 cổ phiếu từ 2009 đến 2012 01/09 'VNM' 'VIC' 'DPM' 'PVD' 'STB' 'FPT' 'KBC' 'PPC' 'HPG' 'SSI' 'ITA' 'PVT' 'VSH' 'GMD' 'SJS' 04/09 'VNM' 'DPM' 'STB' 'PVD' 'PPC' 'FPT' 'VIC' 'HPG' 'SSI' 'KBC' 'ITA' 'PVT' 'REE' 'VSH' 'GMD' 07/09 'VNM' 'STB' 'PVF' 'HAG' 'DPM' 'VIC' 'PVD' 'FPT' 'HPG' 'SSI' 'PPC' 'ITA' 'KBC' 'SJS' 'PVT' 10/09 'VNM' 'HAG' 'STB' 'VIC' 'PVF' 'DPM' 'PVD' 'HPG' 'FPT' 'SSI' 'KBC' 'ITA' 'PPC' 'GMD' 'SJS' 01/10 'VCB' 'VIC' 'VNM' 'HAG' 'BVH' 'STB' 'PVF' 'SSI' 'PVD' 'KBC' 'HPG' 'FPT' 'DPM' 'ITA' 'SJS' 04/10 'VCB' 'CTG' 'VNM' 'VIC' 'BVH' 'HAG' 'STB' 'SSI' 'PVF' 'FPT' 'HPG' 'KBC' 'PVD' 'DPM' 'ITA' 07/10 'VCB' 'CTG' 'MSN' 'VIC' 'VNM' 'BVH' 'HAG' 'STB' 'FPT' 'EIB' 'PVF' 'HPG' 'SSI' 'KBC' 'DPM' 10/10 'VCB' 'BVH' 'MSN' 'VIC' 'CTG' 'VNM' 'HAG' 'FPT' 'STB' 'EIB' 'HPG' 'DPM' 'PVF' 'KBC' 'PVD' 01/11 'VCB' 'MSN' 'VIC' 'BVH' 'CTG' 'VNM' 'HAG' 'STB' 'EIB' 'FPT' 'DPM' 'HPG' 'PVF' 'PVD' 'KBC' 04/11 'VIC' 'MSN' 'VCB' 'BVH' 'CTG' 'VNM' 'HAG' 'EIB' 'STB' 'DPM' 'PVF' 'PVD' 'HPG' 'FPT' 'KBC' 07/11 'VIC' 'VCB' 'MSN' 'CTG' 'BVH' 'VNM' 'HAG' 'EIB' 'STB' 'FPT' 'DPM' 'HPG' 'PVF' 'PVD' 'SSI' 10/11 'MSN' 'VCB' 'VIC' 'VNM' 'CTG' 'BVH' 'HAG' 'STB' 'EIB' 'DPM' 'FPT' 'HPG' 'PVD' 'PVF' 'SSI' 01/12 'MSN' 'VIC' 'VCB' 'VNM' 'CTG' 'BVH' 'STB' 'EIB' 'FPT' 'HAG' 'DPM' 'PVD' 'HPG' 'SSI' 'PVF' 04/12 'MSN' 'VCB' 'CTG' 'VIC' VNM' 'BVH' 'STB' 'EIB' 'HAG' 'FPT' 'DPM' 'HPG' 'PVD' 'PVF' 'SSI' 07/12 'VCB' 'MSN' 'VIC' 'CTG' 'VNM' 'BVH' 'STB' 'EIB' 'HAG' 'MBB' 'DPM' 'FPT' 'HPG' 'PVF' 'PVD' 10/12 'VNM' 'MSN' 'VCB' 'VIC' 'CTG' 'BVH' 'STB' 'EIB' 'DPM' 'MBB' 'HAG' 'FPT' 'HPG' 'PVD' 'KDC' 21 PHỤ LỤC Phụ lục chuyên môn “Phân tích liên hệ tương quan nhóm cổ phiếu khác thị trường chứng khoán Việt Nam ứng dụng việc xây dựng danh mục mô số thị trường“, Quang Nguyen, John von Neumann Institute, 2012 Phụ lục sản phẩm Phụ lục a: Minh chứng ấn phẩm khoa học (gồm: kỷ yếu hội thảo khoa học, báo cáo nhánh chuyên đề, báo cáo xử lý kết điều tra, khảo sát thực tiễn, ấn phẩm công bố, xuất trình thực đề tài/dự án ) Phụ lục b: Minh chứng đăng ký sở hữu trí tuệ, sản phẩm ứng dụng (gồm báo cáo kết thử nghiệm ứng dụng sản phẩm KH&CN đề tài/dự án (thiết bị, cơng nghệ, quy trình cơng nghệ, ), ý kiến nhận xét người sử dụng tài liệu đo đạc, kiểm tra, đánh giá thử nghiệm sản phẩm KH&CN đề tài/dự án Cơ quan đo lường thử nghiệm có thẩm quyền (của Phịng thí nghiệm chun ngành, Trung tâm kỹ thuật, Trung tâm đo lường, Cơ quan giám định kỹ thuật, ); vẽ thiết kế (đối với sản phẩm thiết bị), số liệu điều tra, khảo sát gốc, sổ nhật ký sổ số liệu gốc đề tài/dự án Phụ lục c: Minh chứng kết đào tạo Phụ lục quản lý gồm: − Xác nhận tốn tài quan chủ trì; − Phiếu gia hạn, điều chỉnh nội dung, điều chỉnh hạng mục kinh phí (nếu có); − Biên đánh giá, kiểm tra kỳ (nếu có); − Quyết định phê duyệt kinh phí; − Hợp đồng; − Thuyết minh đề cương phê duyệt 22 ... 21 PHỤ LỤC Phụ lục chuyên mơn ? ?Phân tích liên hệ tương quan nhóm cổ phiếu khác thị trường chứng khốn Việt Nam ứng dụng việc xây dựng danh mục mô số thị trường? ??, Quang Nguyen, John von Neumann... hướng chung Đây cách tiếp cận mà sử dụng Đề tài nghiên cứu ứng dụng thị trường cổ phiếu Việt nam Đa số nghiên cứu trước việc xây dựng danh mục dựa vào việc phân tích hệ số tương quan (correlation),... danh mục mô VN-Index 2009-2012 16 PHẦN – GIỚI THIỆU 1.1 Thị trường chứng khoán số chứng khoán Thị trường chứng khoán (TTCK) thị trường giao dịch cổ phiếu sơ cấp, nhà đầu tư mua, bán cổ