Đang tải... (xem toàn văn)
Sử dụng mô hình ARCH và GARCH để phân tích và dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam Đề tài nghiên cứu lý luận cơ bản về lý thuyết lựa chọn DMĐT của Markowitz và mô hình chuỗi thời gian ARIMA – GARCH; vận dụng lý thuyết của Markowitz vào việc xác định DMĐT hiệu quả; vận dụng mô hình ARIMA – GARCH vào việc dự báo TSSL trong tương lai của DMĐT hiệu quả.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ Bài tập nhóm số KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG TRONG TÀI CHÍNH THÀNH VIÊN NHĨM: Phạm Minh Tuấn Phan Thanh Toàn Nguyễn Minh Lớp : Điện thoại: 030630141666 Stt: 76 030630141511 Stt: 70 030630141496 Stt: 35 KTLUD Tài Chính D02 0188 570 6840 ĐO LƯỜNG VÀ SỰ BÁO BIẾN ĐỘNG BẰNG MƠ HÌNH ARCH/GARCH Mơ hình ARCH/GARCH sử dụng để mơ hình hóa báo biến động biến số tài giá cổ phiếu, tý giá,…qua vi ệc đo l ường đ ộ lệch chuẩn phương sai lợi nhuận tài sản tài chính, chúng tính tốn sau trở thành dự báo biến động cho tương lai Sau ta thực hành mơ hình ARCH/GARCH v ới chu ỗi TB – giá trung bình đóng cửa chứng khốn MƠ HÌNH ARCH Cịn gọi mơ hình phương sai có điều kiện sai s ố thay đổi tự h ồi quy Mơ hình ARCH cho phép phương sai phần dư thời ểm t phụ thuộc vào bình phương sai số q khứ Mơ hình ARCH(Q) có dạng: Bước Kiểm định tính dừng chuỗi CLOSETB Chuỗi closestb thuộc dạng mơ hình có mơ hình ARMA(p,q): Trong đó: – : tham số bậc trễ trung bình nhiễu trắng – : nhiễu trắng Dựa vào biểu đồ tương quan Kết cho thấy ACF chỗi closetb không giảm hệ số tự tương quan nằm vùng bác bỏ 95% Vậy chuỗi closetb không dừng bậc gốc Kiểm định nghiệm đơn vị ( Unit Root Test) Ta có phương trình: với nhiễu trắng Phương trình tương đương với: Giả thiết: chuỗi có nghiệm đơn vị, chuỗi không dừng chuỗi dừng Ta có P-value = 0.354 > ta chấp nhận giả thi ết H Chuỗi closetb có nghiệm đơn vị, chuỗi closetb không dừng Bước chuyển chuỗi closetb sang dạng sai phân bậc kiểm định tính dừng sai phân bậc 1 Kiểm định tính dừng dựa vào biểu đồ tương quan Tại cửa sổ nhập câu lệnh, ta thực hiện: – Lấy sai phân bậc chuỗi CLOSETB , nhập: genr dtb = d(closetb) – Nhấn enter – Vẽ correlogram chuỗi dtb ACF dtb giảm nhanh 0, kết luận sai phân b ậc c dtb dừng, hay dtb la chuỗi tích hợp bậc Kiểm định nghiệm đơn vị ( Unit Root Test) Ta có phương trình: với nhiễu trắng Phương trình tương đương với Giả thiết: chuỗi có nghiệm đơn vị, chuỗi khơng dừng chuỗi dừng Ta có giá trị P-value = 0.00 < nên bác bỏ giả thi ết H Chuỗi dtb chuỗi dừng Bước Nhận dạng mơ hình dựa vào ACF PACF Ta có mơ hình ARIMA chuỗi aam gồm: AR(p): I(d): (sai phân bậc ) MA(q): Nhìn vào kết ta xác định giá trị: – p: 1, – q: – ta có mơ hình ARIMA(1, 1, 1) ARIMA(1, 1, 1)(2, 1, 1) – Bước Nhận biết hiệu ứng ARCH Kiểm tra tồn tác động ARCH dựa phần dư mơ hình ước lượng Ta có phương trình ARCH(q) : Dựa vào đồ thị biến động phần dư Phần dư biến động nhỏ Phần dư biến động lớn Nhìn vào đồ thị ta thấy phần dư có độ lớn biến động theo xu hướng tương quan chiều với độ lớn chúng trước Phần dư có lúc biến động lớn, có lúc biến động nhỏ cho thấy chúng có ph ương sai thay đổi Dựa vào phương pháp kiểm định phương sai nhiễu: Giả thiết kiểm định: Phương sai nhiễu không thay đổi Phương sai nhiễu thay đổi Ta kiểm định với mơ hình ARMA(1, 1): Thao tác thực hiện: – Tại cửa sổ Equation, nhấp View / Residual Diagnostics / Heteroskedasticity Tests – Tại cửa sổ Heteroskedasticity Tests: – Specification: chọn ARCH – Number of lags: nhập bậc trễ Kết sau: Ta có giá trị Prob Chi-squared = 0.00 < 0.05 (5%) bác bỏ giả thiết H0, nên phương sai nhiễu thay đổi kết luận có tồn hi ệu ứng ARCH chuỗi dtb Bước Nhận biết độ trễ ARCH(q) Bằng cách nâng dần độ trễ ta ki ểm định với mơ hình ARIMA(1, 1) hiệu ứng ARCH(q) phù hợp với mơ hình có độ tr ễ l ớn thứ Sau nâng dần độ trễ mơ hình mơ hình phù hợp v ới độ tr ễ Độ trễ thứ phù hợp Bước Thực mơ hình ARCH(4) Thao tác thực hiện: – Tại cửa sổ Equation, nhấp proc / specify/Estimate – Order: ARCH: 4, GARCH: – Method: ARCH - … Kết quả: 10 Ta có phương trình mơ hình ARCH(4): nhiễu trắng Ta thấy hệ số > Do hệ số có ý nghĩa th ống kê Mơ hình dừng Ý nghĩa hệ số α: α0 =0.05: Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi phương sai Yt = 0.05 αi =0.33, 0.26, 0.04, 0.18: Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi phương sai có điều kiện Y t tăng theo trình tự hồi quy từ 0.18 đến 0.33 Ta vẽ đồ thị ARCH(4): – Tại cửa sổ Equation, nhấp view / Garch Graph / conditional Standard Deviation Ta lưu lại đồ thị để kết hợp với đồ thị phần dư – Vào proc / make GARCH Variance Series để lưa lại Tiếp đến ta vẽ đồ thị dạng kết hợp ARCH(4) phần dư resid 11 Ta thấy mơ hình ARCH(4) có mức biến động tương quan l ớn v ới resid theo chiều dương(cùng chiều) có tính đối xứng v ới bi ến đ ộng c resid theo chiều âm(ngược chiều) Để phù hợp với giả định mơ hình ARCH cú sốc dương âm có mức độ ảnh hưởng đến độ rủi ro đến chu ỗi th ời gian nên ta bình phương phần dư để thấy mối tương quan chiều(chiều dương) Ta nhập lệnh: genr phandubp =resid^2 Sau ta vẽ đồ thị phandubp arch(4) sau: 12 Ta thấy đồ thị có mức biến động phương sai nhiễu tương đồng cho phép khả dự báo có tính khả thi cao tương lai v ề s ự biến động MƠ HÌNH GARCH Mơ hình GARCH cho phép phương sai có điều kiện vừa phụ thuộc vào bậc trễ phần dư(cú sốc), vừa phụ thuộc vào bậc trễ trước xem q trình ARMA Ưu điểm mơ hình: – Chịu cú sốc âm – Chứa mơ hình ARCH nên kiểm định có chịu hi ệu ứng ARCH hay khơng Mơ hình GARCH(p,q) có dạng: Sau đâ ta ước lượng mơ hình GARCH(1, 1): 13 Thao tác thực tương tự mơ hình ARCH Sau thực ta có kết sau: Từ kết ước lượng ta thấy giá trị Prob tham số AR MA < Vì mơ hình chịu hiệu ứng ARCH Ta có phương trình: Ta có Các hệ số ước lượng phần dư bình phương tai bậc tr ễ phương sai có điều kiện tai bậc trễ có ý nghĩa th ống kê m ức 1% Tổng tham số ARCH GARCH gần cho thấy mối tương quan biến động lớn phương sai giai đoạn t giai đoạn trước biến động, hàm ý cho ta biết cú sốc tồn dai dẳng α0 =0.002: Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi phương sai Yt = 0.02 αi =0.11, 0.88: Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi phương sai có điều kiện Yt tăng theo trình tự hồi quy từ 0.11 đến 0.88 14 ... âm – Chứa mơ hình ARCH nên kiểm định có chịu hi ệu ứng ARCH hay khơng Mơ hình GARCH( p,q) có dạng: Sau đâ ta ước lượng mơ hình GARCH( 1, 1): 13 Thao tác thực tương tự mơ hình ARCH Sau thực ta có... Bước Thực mơ hình ARCH( 4) Thao tác thực hiện: – Tại cửa sổ Equation, nhấp proc / specify/Estimate – Order: ARCH: 4, GARCH: – Method: ARCH - … Kết quả: 10 Ta có phương trình mơ hình ARCH( 4): nhiễu...ĐO LƯỜNG VÀ SỰ BÁO BIẾN ĐỘNG BẰNG MƠ HÌNH ARCH/ GARCH Mơ hình ARCH/ GARCH sử dụng để mơ hình hóa báo biến động biến số tài giá cổ phiếu, tý giá,…qua vi