Luận văn thạc sĩ vàng là kênh trú ẩn an toàn hay là công cụ phòng ngừa rủi ro đối với kênh đầu tư chứng khoán

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM VÕ THỊ ÁI TRÚC VÀNG LÀ KÊNH TRÚ ẨN AN TỒN HAY LÀ CƠNG CỤ PHỊNG NGỪA RỦI RO ĐỐI VỚI KÊNH ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN – ỨNG DỤNG MƠ HÌNH DCC-GARCH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – Năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM VÕ THỊ ÁI TRÚC VÀNG LÀ KÊNH TRÚ ẨN AN TOÀN HAY LÀ CƠNG CỤ PHỊNG NGỪA RỦI RO ĐỐI VỚI KÊNH ĐẦU TƯ CHỨNG KHỐN – ỨNG DỤNG MƠ HÌNH DCC-GARCH Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: TS VŨ VIỆT QUẢNG TP Hồ Chí Minh – Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Vàng kênh trú ẩn an tồn hay cơng cụ phịng ngừa rủi ro kênh đầu tư chứng khoán? ứng dụng mơ hình DCC-GARCH” cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn TS Vũ Việt Quảng Các số liệu, kết luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi chịu trách nhiệm nội dung tơi trình bày luận văn Thành phố Hồ Chí Minh, 2017 Tác giả Võ Thị Ái Trúc MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ TĨM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lí hình thành đề tài .1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu .4 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu : Phạm vi nghiên cứu : 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Ý nghĩa đề tài 1.7 Cấu trúc luận văn .6 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 2.1 Vàng công cụ phòng ngừa rủi ro tiêu tài 10 2.1.1 Phịng ngừa lạm phát .10 2.1.2 Phịng ngừa dao động tỷ giá hối đối 13 2.2 Vàng kênh trú ẩn an toàn tiêu tài .14 2.3 Vàng vừa cơng cụ phòng ngừa rủi ro, vừa kênh trú ẩn an tồn chứng khốn: 17 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 24 3.1 Mẫu nghiên cứu nguồn liệu thu thập 24 3.2 Mơ tả khung biến mơ hình nghiên cứu .26 3.2.1 Mô tả khung biến 26 3.2.2 Mơ hình nghiên cứu 27 3.3 Phương pháp kiểm định mơ hình 33 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGUYÊN CỨU .35 4.1 Thống kê mô tả 35 4.1.1 Diễn biến giá vàng thị trường chứng khoán 35 4.1.2 Thống kê mô tả liệu 37 4.2 Các kiểm định phân tích liệu chuỗi thời gian 39 4.2.1 Kiểm định tính dừng .39 4.2.2 Kiểm định ảnh hưởng ARCH 40 4.3 Kết mơ hình 42 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 49 5.1 Kết luận kết nghiên cứu 49 5.2 Khuyến nghị đế tài 49 5.3 Những điểm hạn chế luận văn 50 5.4 Những gợi ý cho hướng nghiên cứu 50 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Định nghĩa Tên gọi khối bao gồm kinh tế lớn BRIC gồm Brasil, Nga, Ấn Độ, Trung Quốc Nam Phi CPI DCC-GARCH Chỉ số giá tiêu dùng Mơ hình GARCH tương quan có điều kiện động LIBOR Lãi suất liên ngân hàng Anh TSSL Tỷ suất sinh lợi TGHĐ Tỷ giá hối đối VAR Mơ hình vec-tơ tự hồi quy VECM Mơ hình hiệu chỉnh sai số VN-index Chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam WGC Hội đồng Vàng giới DANH MỤC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ Bảng-Hình Tên Trang Bảng 2.1 Tóm tắt nghiên cứu thực nghiệm Hình 3.1 Biến thiên giá vàng giá chứng khoán (VN- 25 19 Index) giai đoạn 2007-2017 Biểu đồ 4.1 Biến động lợi nhuận thị trường chứng khoán 36 Biểu đồ 4.2 Biến động lợi nhuận thị trường vàng 36 Biểu đồ 4.3 Kết thống kê mô tả lợi nhuận vàng 37 Biểu đồ 4.4 Kết thống kê mơ tả lợi nhuận chứng khốn 38 Bảng 4.1 Kết kiểm định ADF cho biến lợi nhuận Vàng 39 Bảng 4.2 Kết kiểm định ADF cho biến lợi nhuận chứng 40 khoán Bảng 4.3 Kiểm định ảnh hưởng ARCH tỷ suất sinh lợi giá 41 vàng với độ trễ k=3 Bảng 4.4 Kiểm định ảnh hưởng ARCH tỷ suất sinh lợi chứng 42 khoán với độ trễ k=3 Bảng 4.5 Các hệ số ước lượng mơ hình DCC-GARCH với 43 giá trị P-value tương ứng, tất ước lượng thực phần mềm Stata 13, Eview 8.0 liệu thị trường Việt Nam theo tuần từ 1/2010 đến tháng 09/2017 Biểu đồ 4.5 Đồ thị hiệp phương sai tương quan tỷ suất sinh lợi 44 biến tỷ suất sinh lợi đầu tư vàng tỷ suất sinh lợi đầu tư chứng khoán Biểu đồ 4.6 Đồ thị hệ số tương quan tỷ suất sinh lợi biến 45 tỷ suất sinh lợi đầu tư vàng tỷ suất sinh lợi đầu tư chứng khoán Biểu đồ 4.7 Biến động giá vàng số VN-Index 46 thời gian nghiên cứu TÓM TẮT Bài nghiên cứu xem xét ý nghĩa vàng mối quan hệ đầu tư chứng khốn thơng qua việc phân tích vai trò vàng kênh trú ẩn an tồn cơng cụ phịng ngừa rủi ro kênh đầu tư chứng khoán giai đoạn từ 01/2010 đến tháng 09/2017 Bằng cách tiếp cận từ mơ hình DCC-GARCH , kết có mối quan hệ tương quan phòng ngừa rủi ro giá vàng chứng khoán, cung cấp chứng quan hệ thị trường vàng thị trường chứng khoán Việt Nam Từ khóa: Lợi nhuận vàng, lợi nhuận chứng khoán, DCC- GARCH CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lí hình thành đề tài Các thị trường tài đa dạng cơng cụ tài ngày tăng cách đặn số lượng giá trị thập niên gần Sự tăng trưởng đồng thời làm gia tăng rủi ro cho hệ thống tài tạo nhu cầu tiềm tàng kênh trú ẩn an toàn cho nhà đầu tư Lý thuyết tài mà thị trường tài sụt giảm, kênh đầu tư thay ví dụ vàng gia tăng Đầu tư vàng giúp đa dạng hóa danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro, mà giúp hạn chế ảnh hưởng tiêu cực đến sức mua từ lạm phát Các nghiên cứu khoa học gần cho thấy thị trường vàng “nơi trú ẩn an tồn” có dấu hiệu ảm đạm, bất ổn, khủng hoảng xuất thị trường trái phiếu cổ phiếu Sự tăng mạnh giá vàng năm 1970 xảy khủng hoảng dầu lửa, sứ quán Mỹ Tehran (Iran) bị chiếm đóng, lạm phát phi mã thị trường chứng khoán bốc hơi, biến động ngược chiều giá vàng số S&P500 kể từ khủng hoảng tài vào năm 2007 chứng minh cho quan điểm Kể từ bắt đầu khủng hoảng tài vào 7/2007, giá vàng danh nghĩa tăng lên 42 % Đỉnh điểm vào quý năm 2011, mà Standard & Poor’s hạ mức xếp hạng tín nhiệm Mỹ chứng khoán gần bước vào thị trường “con gấu” - giảm 20% từ mức cao giá vàng giao đạt mức kỷ lục $1900/oz Hiệu suất vàng ấn tượng tất so với tổn thất loại tài sản khác suốt khủng hoảng tài gần Do vậy, nhiều nhà đầu tư coi vàng kênh đầu tư rủi ro Khi mà cơng cụ tài thường xun xem xét vàng cơng cụ phịng ngừa điều lại kiểm định nghiên cứu trước Như biết, vàng kim loại q có tính khoản cao, phân loại hàng hoá tài sản chứng khốn Vàng sở hữu tính chất tương tự chứng khốn chỗ dự trữ giá trị, phương tiện trao 50 5.3 Những điểm hạn chế luận văn Thứ nhất, nghiên cứu luận văn dựa mẫu liệu tỷ suất sinh lợi giá vàng tỷ suất sinh lợi VN-index thị trường Việt Nam với liệu theo tuần từ tháng 1/2010 đến tháng 09/2017 Tuy nhiên so với nghiên cứu trước giới mẫu liệu cịn tương đối ngắn Thứ hai, mô ảnh hưởng GARCH giai đoạn có ý nghĩa thống kê nhiên ảnh hưởng GARCH giai đoạn trễ chưa đưa thêm vào mơ hình để tiếp tục kiểm định tính phù hợp biến bổ sung nhằm đạt mơ hình giải thích tốt cho biến động phương sai – hiệp phương sai có điều kiện thiết lập chiến lược phịng ngừa xác 5.4 Những gợi ý cho hướng nghiên cứu Đối với nghiên cứu tương lai, đề xuất nghiên cứu trước đây, dao động tỷ giá, đặc biệt trường hợp đồng đô la giá nên đưa vào tính tốn để xác định biến động TSSL vàng Hơn nữa, lạm phát với mối liên hệ trực tiếp với giá đồng la, từ dẫn đến nhu cầu sử dụng vàng công cụ phòng ngừa nên xem xét Sự diện nhân tố yếu tố khả thi khác có ảnh hưởng đồng thời đến nhu cầu vàng đòi hỏi việc xác định hệ thống đa biến (thí dụ mơ hình GARCH đa biến) để nắm bắt mối quan hệ đa dạng chúng cần thiết Thêm vào đó, nên so sánh kết nghiên cứu nghiên cứu cách sử dụng đồng tiền khác phân tích DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO  Aggarwal R, Lucey BM, O’Connor FA 2014 Rationality in precious metals forward markets: Evidence of behavioural deviations in the gold markets Journal of Multinational Financial Management 25–26: 110–130  Aizenman J, Inoue K 2012 Central banks and gold puzzles NBER Working Paper No 17894  Ariovich G 1983 The impact of political tension on the price of gold Journal for Studies in Economics and Econometrics 16: 17–37  Baker S, van Tassel RC 1985 Forecasting the price of gold: A fundamentalist approach Atlantic Economic Journal 13: 43–51  Basu S, Clouse ML 1993 A comparative analysis of gold market efficiency using derivative market information Resources Policy 19: 217–224  Baur D, Glover K 2012 A gold bubble? Working Paper Series, Finance Discipline Group, UTS Business School, University of Technology, Sydney No 175  Baur D, McDermott T 2010 Is gold a safe haven? International evidence Journal of Banking & Finance 34: 1886–1898  Baur D 2013 Gold - Fundamental drivers and asset allocation Available from SSRN: http: // papers ssrn com/ sol3/ papers cfm? abstract_ id= 2240831  Baur DG, Glover KJ 2014 Heterogeneous expectations in the gold market: Specification and estimation Journal of Economic Dynamics and Control 40: 116–133  Baur DG, Lucey BM 2010 Is gold a hedge or a safe haven? An analysis of stocks, bonds and gold Financial Review 45: 217–229  Baur, Dirk G., and Brian M Lucey Is gold a hedge or a safe haven? An analysis of stocks, bonds and gold."" Financial Review 45.2 (2010): 217-229."  Baur, Dirk G., and Thomas K McDermott Is gold a safe haven? International evidence."" Journal of Banking & Finance 34.8 (2010): 1886-1898."  Beckmann J, Czudaj R 2013a The forward pricing function of industrial metal futures – Evidence from cointegration and smooth transition regression analysis International Review of Applied Economics 27: 472–490  Beckmann J, Czudaj R 2013b Gold as an inflation hedge in a time-varying coefficient framework North American Journal of Economics and Finance 24: 208–222  Beckmann, Joscha, and Robert Czudaj Gold as an inflation hedge in a timevarying coefficient framework."" The North American Journal of Economics and Finance 24 (2013): 208-222."  Bialkowski JT, Bohl MT, Stephan PM, Wisniewski TP 2012 The gold price in times of crisis Available from SSRN: http: // ssrn com/ abstract= 1718106  Broyden CG 1970 The convergence of a class of double-rank minimization algorithms Journal of the Institute of Mathematics and Its Applications 6: 76– 90  Capie F, Mills TC, Wood G 2005 Gold as a hedge against the dollar Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 15: 343–352  Capie, Forrest, Terence C Mills, and Geoffrey Wood Gold as a hedge against the dollar."" Journal of International Financial Markets, Institutions and Money15.4 (2005): 343-352."  Chappell D, Dowd K 1997 A simple model of the gold standard Journal of Money, Credit and Banking 29: 94–105  Chappell, David, and Kevin Dowd A simple model of the gold standard.""Journal of Money, Credit, and Banking (1997): 94-105."  Chua J, Stick G, Woodward R 1990 Diversifying with gold stocks Financial Analysts Journal 46: 76–79  Ciner C, Gurdgiev C, Lucey BM 2013 Hedges and safe havens: An examination of stocks, bonds, gold, oil and exchange rates International Review of Financial Analysis 29: 202–211  Ciner C 2001 On the long run relationship between gold and silver: A note Global Finance Journal 12: 299–303  Ciner, Cetin, Constantin Gurdgiev, and Brian M Lucey Hedges and safe havens: An examination of stocks, bonds, gold, oil and exchange rates.""International Review of Financial Analysis 29 (2013): 202-211."  Creti, A., Joëts, M., & Mignon, V (2013) On the links between stock and commodity markets' volatility Energy Economics, 37, 16-28  Diba BT, Grossman HI 1984 Rational bubbles in the price of gold NBER Working Paper No 1300  Dooley MP, Isard P, Taylor MP 1995 Exchange rates, country-specific shocks and gold Applied Financial Economics 5: 121–129  Faff R, Hillier D 2004 An international investigation of the factors that determine conditional gold betas Financial Review 39: 473–488  Faug`ere C, Van Erlach J 2005 The price of gold: A global required yield theory Journal of Investing 14: 99–111  Fletcher R 1970 A new approach to variable metric algorithms Computer Journal 13: 317–322  Fortune JN 1987 The inflation rate of the price of gold, expected prices and interest rates Journal of Macroeconomics 9: 71–82  Ghosh D, Levin EJ, Macmillan P, Wrigh RE 2004 Gold as an inflation hedge? Studies in Economics and Finance 22: 1–25  Ghosh, Dipak, et al Gold as an inflation hedge?."" Studies in Economics and Finance 22.1 (2004): 1-25."  Goldfarb D 1970 A family of variable metric updates derived by variational means Mathematics of Computation 24: 23–26  Granger CWJ, Terăasvirta T 1993 Modelling Nonlinear Economic Relationships Oxford: Oxford University Press  Harmston S 1998 Gold as a store of value World Gold Council, Research Study No 22  Hillier D, Draper P, Faff R 2006 Do precious metals shine? An investment perspective Financial Analysts Journal 62: 98–106  Ho YK 1985 Test of the incrementally efficient market hypothesis for the London gold market Economics Letters 19: 67–70  Jaffe J 1989 Gold and gold stocks as investments for institutional portfolios Financial Analysts Journal 42: 53–59  Joy, Mark "Gold and the US dollar: Hedge or haven?." Finance Research Letters 8.3 (2011): 120-131  Kaul A, Sapp S 2006 Y2K fears and safe haven trading of the U.S dollar Journal of International Money and Finance 25: 760–779  Kolluri BR 1981 Gold as a hedge against inflation: An empirical investigation Quarterly Review of Economics and Business 21: 13–24  Kolluri, Bharat R Gold as a hedge against inflation-an empiricalinvestigation."" Quarterly Review of Economics and Business21.4 (1981): 1324."  Koutsoyiannis A 1983 A short-run pricing model for a speculative asset, tested with data from the gold bullion market Applied Economics 15: 563–581  Laurent RD 1994 Is there a role for gold in monetary policy? Federal Reserve Bank of Chicago, Economic Perspectives March: 2–14  Laurent, Robert D Is there a role for gold in monetary policy?."" Economic Perspectives Mar (1994): 2-14."  Le Long, Hau, et al Gold as a Hedge against Inflation: The Vietnamese Case."" Procedia Economics and Finance (2013): 502-511."  Levin ER, Wright RE 2006 Short-run and long-run determinants of the price of gold World Gold Council, Research Study No.32  Li S, Lucey BM 2015 What precious metals act as safe havens, and when? Some US evidence Applied Economics Letters forthcoming  Lucey BM, O’Connor FA 2013 Do bubbles occur in the gold price? An investigation of gold lease rates and Markov switching models Borsa Istanbul Review 13: 53–63  Lucey BM, Tully E, Poti V 2006 International portfolio formation, skewness and the role of gold Frontiers in Finance and Economics 3: 117 Luukkonen R, Saikkonen P, Terăasvirta T 1988 Testing linearity against smooth transition autoregressive models Biometrika 75: 491–499  Mahdavi S, Zhou S 1997 Gold and commodity prices as leading indicators of inflation: Tests of long-run relationship and predictive performance Journal of Economics and Business 49: 475–489  McCown JR, Zimmerman JR 2006 Is gold a zero-beta asset? Analysis of the investment potential of precious metals Available from SSRN: http: // ssrn com/ abstract= 920496  Michaud R, Michaud R, Pulvermacher K 2006 Gold as Strategic Asset London: World Gold Council Moore G 1990 Gold prices and a leading index of inflation Challenge 33: 52–56  Miyazaki, Takashi, Yuki Toyoshima, and Shigeyuki Hamori Exploring the dynamic interdependence between gold and other financial markets.""Economics Bulletin 32.1 (2012): 37-50."  Moore, Geoffrey H Analysis: Gold Prices and a Leading Index of Inflation.""Challenge 33.4 (1990): 52-56."  Pasutasarayut P, Chintrakarn P 2012 Is gold a hedge or safe haven? A case study of Thailand European Journal of Scientific Research 74: 90–95  Phillips PCB, Wu Y, Yu J 2011 Explosive behavior in the 1990s Nasdaq: When did exuberance escalate asset values? International Economic Review 52: 201–226  Pindyck RS 1993 The present value model of rational commodity pricing Economic Journal 103: 511–530  Pukthuanthong, Kuntara, and Richard Roll Gold and the Dollar (and the Euro, Pound, and Yen)."" Journal of Banking & Finance 35.8 (2011): 2070-2083."  Reboredo JC 2013 Is gold a safe haven or a hedge for the US dollar? Implications for risk management Journal of Banking & Finance 37: 2665– 2676  Reboredo, Juan C "Is gold a safe haven or a hedge for the US dollar? Implications for risk management." Journal of Banking & Finance 37.8 (2013): 2665-2676  Reboredo, Juan C., and Miguel A Rivera-Castro Gold and exchange rates: downside risk and hedging at different investment horizons."" International Review of Economics & Finance 34 (2014): 267-279."  Sadorsky, P (2014) Modeling volatility and conditional correlations between socially responsible investments, gold and oil Economic Modelling, 38, 609618  S.Hassan, S., Choudhry, T., Hassan, S S., & Shabi, S (2015) Relationship between gold and stock markets during the global financial crisis: Evidence from nonlinear causality tests.International Review of Financial Analysis, 41, pp 247-256  Shanno DF 1970 Conditioning of quasi-newton methods for function minimization Mathematics of Computation 24: 647–656  Sherman E 1982 New gold model explains variations Commodity Journal 17: 16–20 Sherman E 1983 A gold pricing model Journal of Portfolio Management 9: 68–70  Sherman E 1986 Gold Investment: Theory and Application New York: Prentice Hall  Sjaastad LA, Scacciallani F 1996 The price of gold and the exchange rate Journal of International Money and Finance 15: 879–897  Smith G 2002 Tests of the random walk hypothesis for London gold prices Applied Economics Letters 9: 671–674  Solt ME, Swanson PJ 1981 On the efficiency of the markets for gold and silver Journal of Business 54: 453–478  Taylor MP, Peel DA, Sarno L 2001 Nonlinear mean-reversion in real exchange rates: Toward a solution to the purchasing power parity puzzles International Economic Review 42: 10151042 Terăasvirta T 1994 Specification, estimation and evaluation of smooth transition autoregressive models Journal of the American Statistical Association 89: 208218 Terăasvirta T 1998 Modelling economic relationships with smooth transition regressions In Giles DEA, Ullah A (eds.) Handbook of Applied Economic Statistics, Marcel Dekker: New York, pages 507–552  Tschoegl AE 1980 Efficiency in the gold market Journal of Banking & Finance 4: 371–379  Upper C 2000 How safe was the ‘safe haven’? Financial market liquidity during the 1998 turbulences Deutsche Bundesbank Working Paper No 1/00 Van Dijk D, Terăasvirta T, Franses PH 2002 Smooth transition autoregressive models - a survey of recent developments Econometric Reviews 21: 1–47  Wang KM, Lee YM 2011 The yen for gold Resources Policy 36: 39–48  Wang, Kuan-Min, Yuan-Ming Lee, and Thanh-Binh Nguyen Thi "Time and place where gold acts as an inflation hedge: An application of long-run and short-run threshold model." Economic Modelling 28.3 (2011): 806-819  Worthington AC, Pahlavani M 2007 Gold investment as an inflationary hedge: Cointegration evidence with allowance for endogenous structural breaks Applied Financial Economics Letters 3: 259–262 PHỤ LỤC Mơ hình DCC-GARCH giả thiết Mơ hình DCC-GARCH đề xuất Engle năm 2002 thể sau sau: yt xt h t t 1/2 t t Trong yt vec tơ m x m biến phụ thuộc ∅ ma trận hệ số 𝑥𝑡 vec tơ m x biến độc lập Hạng nhiễu 𝜀𝑡 mô tả phụ thuộc vào ma trận phương sai có điều kiện biến đổi theo thời gian ℎ𝑡và 𝜂𝑡 véc tơ m x sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn 𝐻𝑡 Ma trận phương sai – hiệp phương sai có điều kiện biến đổi theo thời gian Các giả thuyết mơ hình DCC-GARCH Theo mơ hình DCC-GARCH tổng qt với m biến đề xuất Engle (2002) ma trận phương sai – hiệp phương sai thể qua phương trình: 1/2 D1/2 t Rt Dt Ht Trong 𝐷𝑡 ma trận đường chéo phương sai có điều kiện, 𝑅𝑡 ma trận hệ số tương quan có điều kiện mơ hình DCC-GARCH 𝑅𝑡sẽ xem xét biến đổi qua thời gian theo phương trình: 𝑅𝑡={𝑄𝑡}−1𝑄𝑡𝑑𝑖𝑎𝑔{𝑄𝑡}−1 𝑄𝑡 miêu tả theo phương trình sau với trường hợp sử dụng GARCH (1,1): Qt Q(1 ) t ' t Qt (1) Trong t 1/2 véc tơ m x phần dư chuẩn hóa, D t hệ số chi phối tính động hệ số tương quan có điều kiện hệ số không âm đồng thời thỏa mãn điều kiện t 1 và là Q t ma trận phương sai – hiệp phương sai có điều kiện phần dư chuẩn hóa Q ma trận phương sai – hiệp phương sai không điều kiện phần dư chuẩn hóa t Đối với mơ hình DCC-GARCH, điều kiện tham số ma trận hệ số tương quan có điều kiện Rt thể hiên qua: q ijt ijt q ijt Với mơ hình GARCH nói chung, có hai phần mơ tả lợi suất trung bình mô tả chế thay đổi phương sai Đối với mơ hình DCC2 GARCH, giả thuyết giá trị phương sai 𝜎𝑖,𝑡 xác định sau: 𝑝𝑖 𝑞𝑖 2 𝜎𝑖,𝑡 = exp(𝛾𝑖 𝑧𝑖,𝑡 ) + ∑ 𝛼𝑗 ∈2𝑖,𝑡−𝑗 + ∑ 𝛽𝑗 𝜎𝑖,𝑡−𝑗 𝑗=1 𝑗=1 Hoặc 𝑝 𝑞 2 𝑖 𝑖 𝜎𝑖,𝑡 = ω𝑖 + ∑𝑗=1 𝛼𝑗 ∈2𝑖,𝑡−𝑗 + ∑𝑗=1 𝛽𝑗 𝜎𝑖,𝑡−𝑗 (2) Trong 𝛾𝑖 véc tơ x p hệ số, 𝑧𝑖 véc tơ p x biến phụ thuộc có bao gồm số 𝛼𝑗 hệ số ảnh hưởng ARCH 𝛽𝑗 hệ số ảnh hưởng GARCH PHỤ LỤC ĐỊNH LƯỢNG Bảng 4.1: Kết kiểm định ADF cho biến lợi nhuận Vàng Null Hypothesis: RETURNAU has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=16) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -18.50601 0.0000 Test critical values: 1% level -3.447963 5% level -2.869198 10% level -2.570917 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RETURNAU) Method: Least Squares Date: 09/07/17 Time: 21:18 Sample (adjusted): 1/22/2010 9/01/2017 Included observations: 367 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RETURNAU(-1) -0.968679 0.052344 -18.50601 0.0000 C -1.48E-05 0.001278 -0.011600 0.9908 R-squared 0.484079 Mean dependent var 2.80E-05 Adjusted R-squared 0.482665 S.D dependent var 0.034048 S.E of regression 0.024489 Akaike info criterion -4.575747 Sum squared resid 0.218895 Schwarz criterion -4.554465 Log likelihood 841.6496 Hannan-Quinn criter -4.567291 F-statistic 342.4724 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 0.000000 1.987845 Nguồn: Kết tác giả xử lý từ phần mềm Eviews Bảng 4.2: Kết kiểm định ADF cho biến lợi nhuận chứng khoán Null Hypothesis: RETURNVNI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=16) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -18.69608 0.0000 Test critical values: 1% level -3.447963 5% level -2.869198 10% level -2.570917 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RETURNVNI) Method: Least Squares Date: 09/07/17 Time: 21:20 Sample (adjusted): 1/22/2010 9/01/2017 Included observations: 367 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RETURNVNI(-1) -0.977619 0.052290 -18.69608 0.0000 C 8.68E-05 0.001440 0.060267 0.9520 R-squared 0.489184 Mean dependent var 0.000150 Adjusted R-squared 0.487785 S.D dependent var 0.038538 S.E of regression 0.027581 Akaike info criterion -4.337935 Sum squared resid 0.277662 Schwarz criterion -4.316653 Log likelihood 798.0111 Hannan-Quinn criter -4.329479 F-statistic 349.5433 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 0.000000 2.000018 Nguồn: Kết tác giả xử lý từ phần mềm Eviews Bảng 4.3: Kiểm định ảnh hưởng ARCH tỷ suất sinh lợi giá vàng làm biến phụ thuộc với độ trễ k=3 Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 2.686243 Prob F(3,360) 0.0464 Obs*R-squared 7.969862 Prob Chi-Square(3) 0.0466 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/07/17 Time: 21:38 Sample (adjusted): 2/12/2010 9/01/2017 Included observations: 364 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 0.000457 7.65E-05 5.969260 0.0000 RESID^2(-1) 0.067538 0.052470 1.287176 0.1989 RESID^2(-2) 0.077379 0.052449 1.475297 0.1410 RESID^2(-3) 0.090876 0.052503 1.730882 0.0843 R-squared 0.021895 Mean dependent var 0.000598 Adjusted R-squared 0.013744 S.D dependent var 0.001112 S.E of regression 0.001104 Akaike info criterion -10.76828 Sum squared resid 0.000439 Schwarz criterion -10.72545 Log likelihood 1963.827 Hannan-Quinn criter -10.75126 F-statistic 2.686243 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 0.046408 1.999534 Nguồn: Kết tác giả xử lý từ phần mềm Eviews Bảng 4.4: Kiểm định ảnh hưởng ARCH tỷ suất sinh lợi chứng khoán làm biến phụ thuộc với độ trễ k=3 Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 0.473350 Prob F(3,360) 0.7010 Obs*R-squared 1.430187 Prob Chi-Square(3) 0.6985 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/07/17 Time: 21:42 Sample (adjusted): 2/12/2010 9/01/2017 Included observations: 364 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 0.000680 0.000106 6.424576 0.0000 RESID^2(-1) 0.046840 0.052700 0.888806 0.3747 RESID^2(-2) 0.037193 0.052713 0.705577 0.4809 RESID^2(-3) 0.010288 0.052510 0.195925 0.8448 R-squared Adjusted R-squared 0.003929 Mean dependent var 0.000751 -0.004372 S.D dependent var 0.001580 S.E of regression 0.001583 Akaike info criterion -10.04748 Sum squared resid 0.000903 Schwarz criterion -10.00465 Log likelihood 1832.641 Hannan-Quinn criter -10.03045 F-statistic 0.473350 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 0.701035 1.999431 Nguồn: Kết tác giả xử lý từ phần mềm Eviews Bảng 4.5: Các hệ số ước lượng mơ hình DCC-GARCH với giá trị P-value tương ứng, tất ước lượng thực phần mềm Stata 13 liệu thị trường Việt Nam theo tuần từ 08/01/2010 đến tháng 01/09/2017: Calculating starting values Optimizing log likelihood (setting technique to bhhh) Iteration 0: log likelihood Iteration 1: log likelihood Iteration 2: log likelihood Iteration 3: log likelihood Iteration 4: log likelihood Iteration 5: log likelihood Iteration 6: log likelihood Iteration 7: log likelihood Iteration 8: log likelihood Iteration 9: log likelihood (switching technique to nr) Iteration 10: log likelihood Iteration 11: log likelihood Iteration 12: log likelihood = = = = = = = = = = 1649.687 1651.2234 1655.7489 1661.0529 1665.1693 1666.1268 1666.1541 1666.1607 1666.1631 1666.164 = = = 1666.165 1666.1656 1666.1656 log likelihood = log likelihood = 1666.1656 1666.1656 Refining estimates Iteration 0: Iteration 1: (backed up) Dynamic conditional correlation MGARCH model Sample: - 419 Distribution: Gaussian Log likelihood = 1666.166 Number of obs Wald chi2(.) Prob > chi2 Coef Std Err z = = = 368 P>|z| [95% Conf Interval] ARCH_Returnau arch L1 .1143173 0529279 2.16 0.031 0105806 2180539 garch L1 .7455152 0999735 7.46 0.000 5495708 9414596 _cons 0000858 0000435 1.97 0.049 4.14e-07 0001711 arch L1 .016898 0106913 1.58 0.114 -.0040565 0378526 garch L1 .9853005 0128404 76.73 0.000 9601338 1.010467 _cons -3.53e-06 2.97e-06 -1.19 0.236 -9.35e-06 2.30e-06 0025933 0830513 0.03 0.975 -.1601843 1653708 0823187 799917 041247 076173 2.00 10.50 0.046 0.000 001476 6506207 1631614 9492134 ARCH_Returnvni corr(Returnau,Returnvni) Adjustment lambda1 lambda2 Nguồn: Kết tác giả xử lý từ phần mềm Stata13 ... ÁI TRÚC VÀNG LÀ KÊNH TRÚ ẨN AN TỒN HAY LÀ CƠNG CỤ PHỊNG NGỪA RỦI RO ĐỐI VỚI KÊNH ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN – ỨNG DỤNG MƠ HÌNH DCC-GARCH Chun ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH... vi nghiên cứu Đối tư? ??ng nghiên cứu : Đối tư? ??ng nghiên cứu kênh đầu tư vàng kênh đầu tư chứng khoán Mối quan hệ tỷ suất sinh lợi kênh đầu tư vàng tỷ suất sinh lợi kênh đầu tư chứng khoán Phạm vi... ngừa hay kênh trú ẩn an tồn là:  Cơng cụ phịng ngừa: Một tài sản cơng cụ phịng ngừa khơng tư? ?ng quan tư? ?ng quan nghịch với tài sản hay danh mục đầu tư khác tính mặt trung bình  Kênh trú ẩn an