Kiểm định sự tương quan giữa phần bù rủi ro kỳ vọng và sự biến động của thị trường chứng khoán việt nam giai đoạn 2000 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------------- CÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN “NHÀ KINH TẾ TRẺ – NĂM 2012” TÊN CÔNG TRÌNH: KIỂM ĐỊNH SỰ TƯƠNG QUAN GIỮA PHẦN BÙ RỦI RO KỲ VỌNG VÀ SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000-2012 THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ 1 MỤC LỤC 1. Giới thiệu . 4 1.1. T ầm quan trọng của vấn đề nghiên cứu: 4 1.2. Chủ đề nghiên cứu và lý do lựa chọn .4 1.2.1 Ch ủ đề nghiên cứu: .4 1.2.2 Lý do chọn đề tài .4 1.3. L ợi ích của đề tài 5 1.4. M ục tiêu nghiên c ứu 6 1.4.1. M ục tiêu tổng quát .6 1.4.2. M ục tiêu cụ thể 6 1.4.3. Câu hỏi tổng quát 6 1.4.4. Câu h ỏi cụ thể 6 1.5. Phương pháp nghiên c ứu .7 1.6. D ữ liệu 7 1.7. Giới thiệu các nội dung chính 7 2. Tổng quan về các nghiên cứu trước đây .10 2.1. Một số lý thuyết nêu lên sự tương quan giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro: 10 2.2. Kết quả từ thực nghiệm 10 2.2.1. Một kết quả nghiên cứu thực nghiệm từ (1990 đến 2000) 11 2.2.2. Những nghiên cứu từ 2001 đến 2011 11 2.3. Lý do giải thích sự tự tương quan 13 2.4. Phương pháp kiểm định . 15 3. Cơ sở lý thuyết .18 2 3.1. Mô Hình ARIMA .18 3.1.1. Giới thiệu mô hình ARIMA: .18 3.1.2. Quy Trình 6 B ư ớc của BOX-JENKIN: . 18 3.1.3. Quá trình trung bình tr ư ợt kết hợp tự hồi quy (ARMA) . 24 3.2. Mô hình ARCH 25 3.3. Mô hình GARCH .28 3.4. GARCH-in-mean .29 4. Trình bày kết quả nghiên cứu .31 4.1. Mô hình dự đoán sự biến động của thị trường chứng khoán . 31 4.1.1. Cách đo lường rủi ro của thị trường chứng khoán : 31 4.1.2. Mô hình dự đoán rủi ro của thị trường chứng khoán 31 4.2. Xây dựng mô hình GARCH 34 4.2.1. Ước lượng hàm hồi quy theo phương pháp b ình ph ương bé nh ất có trọng số (WLS, với trọng số từ phương tr ình ARIMA) . 38 4.2.2 Hàm hồi qui được ước lượng bằng phương pháp b ình phương bé nh ất có trọng số (WLS, trong số từ mô hình GARCH in mean) .41 4.3 Giải thích nguyên nhân tại sao chứng khoán lại sụt giảm .47 4.3.1 Ảnh hưởng của hiệu ứng đòn bẩy .47 4.3.2 Hiệu ứng volatility feedback .47 5 Tổng kết .48 5.1 Kết luận 48 5.2 Những hạn chế .48 5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo .49 6 Phụ lục và tài liệu kham khảo .50 3 6.1 . Phụ lục 50 6.1.1 Qui trình xây dựng GARCH (2,1) .50 6.1.2 Ước lượng các mô hình (1),(2) 53 6.1.3 Ước lượng mô hình 3 55 6.1.4 Ước lượng mô hình 4 56 6.1.5 Ước lượng mô hình 5 và 6 57 6.2 . Tài liệu kham khảo . 58 4 1. Gi ới thiệu 1.1. T ầm quan trọng của vấn đề nghiên cứu: Trong xu th ế phát triển kinh tế hiện nay, th ị tr ường chứng khoán là đỉnh cao của thị trường tài chính. Một quốc gia phát triển thì hiển nhiên tại quốc gia đó, thì thị trường ch ứng khoán là sẽ trụ cột của của nền kinh tế. T ại đây nguồn vốn luân chuyển giữa các ch ủ thể của thị trường biến động không ng ừng, các chỉ số chứng khoán nh ư S&P 500, NASDAQ…, luôn là tâm đi ểm chú ý của hầu hết các nhà đầu tư trên thế giới. Tuy nhiên ho ạt động đầu tư nào thì cũng phải đi kèm với rủi ro thích đáng của nó và thị trường ch ứng khoán cũng không ngoại lệ. T ỷ suất sinh l ợi mong đ ợi của một chứng khoán luôn bi ến động cùng chiều với rủ i ro c ủa chứng khoán đó. Nếu nhà đầu tư k ỳ vọng tỷ suất sinh l ợi càng cao thì kèm theo đó là một rủi ro cũng rất cao và ngược lại. Rủi ro của một ch ứng khoán ph ụ thuộc vào r ủi ro hệ thống và r ủi ro phi hệ thống . Xu hư ớng các bi ến đ ộng của rủi ro này sẽ như thế nào? Các nhà đầu tư sẽ đòi hỏi m ột ph ần bù r ủi ro ra sao? Các y ếu tố nào ảnh hưởng đến phần bù mà nhà đầu tư kỳ vọng? Có thể sử dụng mô hình nào đ ể đo lư ờng được chúng? Đây là vấn đề mà chúng tôi muốn tìm hiểu và phạm vi tìm hi ểu là trên thị trường chứng khoán V i ệt Nam. 1.2. Ch ủ đề nghiên cứu và lý do l ựa chọn 1.2.1 Ch ủ đề nghiên cứu: “Kiểm định sự tương quan giữa phần bù rủi ro kỳ vọng và sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2000-2012”. 1.2.2 Lý do chọn đề tài Sau 25 năm đổi mới, Việt Nam đ ã có nhi ều sự thay đổi, đặc biệt là trong l ĩnh v ực kinh tế. Thị trường chứng khoán đã ra đời như một sự đánh dấu cho sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam. Thị trường chứng khoán Việt Nam được xem như một yếu tố quan trọng, đóng góp nhiều lợi ích cho nền kinh tế: giúp huy động vốn và điều tiết vốn trong nền kinh tế. 5 Chính vì thế việc nghiên cứu sự vận động của thị trường chứng khoán sẽ giúp cho chúng ta có những hiểu biết rõ ràng và chính xác về các tác nhân ảnh hưởng đến thị trường c ũng như l ý do t ại sao thị trường lại có những sự thay đổi như vậy. Nói cách khác là sự hiểu biết này giúp cho các nhà làm chính sách có thể đưa ra những giải pháp phù hợp với sự phát triển của thị trường chứng khoán ở từng thời điểm cụ thể. Một số yếu tố chính ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán như: tâm l ý nhà đ ầu tư, l ãi su ất thực, sự tự do hoá, dòng tiền chảy vào thị trường,… Mặc dù, những yếu tố này đ ã có nhi ều đề tài nghiên cứu ở Việt Nam nhưng nó vẫn chưa giải thích được một các thuyết phục, tại sao thị trường chứng khoán lại có những thay đổi bất ngờ: đôi khi tăng vượt bậc, đôi khi lại xuống dốc. Vì thế, để tìm hiểu rõ h ơn v ề vấn đề này, nhóm chúng tôi đã quyết định nghiên cứu một nhân tố khác có ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán, được đề xuất bởi Burton Malkiel 1979 và Robert Pindyck 1984: Sự vận động của thị trường chứng khoán phản ánh sự thay đổi của phần bù rủi ro, phần bù rủi ro này lại bị ảnh hưởng bởi sự biến động của thị trường chứng khoán. Trong bài nghiên cứu này chúng tôi nghiên cứu một khía cạnh của giả thuyết trên-Đó là sự tương quan giữa phần bù rủi ro và rủi ro trên thị trường chứng khoán (rủi ro trong bài nghiên cứu này được đo bằng hai cách: (1) độ lệch chuẩn, (2) phương sai của tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán). Nghiên cứu này dữa trên phương tr ình đư ợc đề xuất bởi Merton (1980)1. Từ đó để làm rõ vấn đề cần nghiên cứu: “Kiểm định sự tương quan giữa phần bù rủi ro dự kiến của thị trường và sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2000- 2012”. 1.3. L ợi ích của đề tài Đ ối với với sinh viên: thông qua đề tài này, nhóm sẽ mang đến cho người đọc mộ t góc nhìn m ới về các nhân tố tác động đến sự vận động của thị trường chứng khoán, qua đó đ ể hiểu rõ hơn về thị trường chứng khoán Việt Nam - m ột thị trường non trẻ với nhiều bi ến động nhưng rất tiềm năng, t ừ đ ó có nh ững hiểu biết nhất định và làm cơ sở cho nh ững bài nghiên cứu sau . 6 Đ ối với nhà hoạch định: hy v ọng đề tài sẽ đưa ra mô hình phù hợp nhất để đo lư ờng phần bù rủi ro mà nhà đầu tư đòi hỏi và cũng như xác định được mối quan hệ giữa ph ần bù rủi ro và sự biến động của thị trường. Để các nhà hoạch đ ịnh chính sách có thể đưa ra nh ững d ự đoán v ề s ự vận đ ộng của thị tr ư ờng chứng khoán nh ằm đưa ra nh ững chính sách, bi ện pháp k ịp thời và hợp lý nh ằm can thiệp hiệu quả để thị trường chứng khoán phát tri ển ổn định và bền vững . 1.4. M ục tiêu nghiên cứu 1.4.1. M ục tiêu t ổng quát Tìm ra m ối quan hệ giữa phần bù rủi ro mong đợi của chứng khoán và các biến đ ộng trên thị trường. 1.4.2. Mục tiêu cụ thể  Xây d ự ng mô hình d ự đoán đo lư ờng sự biến động của thị trường .  Xây d ự ng mô hình th ể hiện sự tương quan của phần bù rủi ro k ỳ v ọng và rủi ro thị trư ờng .  Nguyên nhân d ẫn đến các sự tương quan giữa phần bù rủi ro k ỳ v ọng và sự biến động của thị trường. 1.4.3. Câu h ỏi tổng quát Các bi ến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam ảnh hưởng như thế nào ph ần bù r ủi ro mong đợi: tương quan dương, tương quan âm hay không ảnh hưởng ? 1.4.4. Câu h ỏi cụ thể - Mô hình dự đoán sự biến động có dạng như thế nào? Mô hình nào là phù hợp nh ất ? - Mô hình nào th ể hiện sự tương quan gi ữa phần bù rủi ro và sự biến động của thì trư ờng ? Mô hình nào là phù h ợp nhất ? - Lý thuy ết nào phù hợp để giải thích sự tương quan này ? 7 1.5. Phương pháp nghiên c ứu Nghiên cứu này sử dụng hai phương pháp tiếp cận thống kê để điều tra mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng và sự biến động. Trong phương pháp thứ nhất, chúng tôi sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng ngày để ước tính sự biến động hàng tháng. Chúng tôi phân tích các ước tính này thành các thành phần có thể dự đoán và không thể dự đoán, bằng cách sử dụng mô hình “tự hồi quy tích hợp trung bình tr ư ợt” (ARIMA). Hồi quy phần bù rủi ro theo tháng trên những thành phần có thể dự đoán cung cấp một vài bằng chứng về mối tương quan thuận giữa biến động đ ã bi ết và phần bù rủi ro dữ kiến. Tuy nhiên, có một mối tương quan nghịch rất lớn giữa phần bù rủi ro trong kỳ và các thành phần không thể dự đoáncủa sự biến động. Chúng tôi cũng sử dụng tỷ suất sinh lợi theo ngày để ước tính những giới hạn của biến động trong mô hình GARCH [Engle (1982), Bollerslev (1986)]. Mô hình GARCH của Engle, Lilien và Robins (1987) được sử dụng để ước lượng các mối liên hệ biết trước giữa phần bù rủi ro và sự biến động. Những kết quả này hỗ trợ giải thích về kết quả mô hình ARIMA bằng cách chỉ ra một mối tương quan thuận đáng tin cậy giữa phần bù rủi ro dự kiếnvà sự biến động. 1.6. D ữ liệu Bộ số liệu của chúng tôi gồm:  Ch ỉ số VN-Index đóng c ửa cuối ngày t ừ ngày 28/7/2000 đ ến ngày 30/4 /2012 đư ợc l ấy từ S ở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chính Minh.  Lãi su ất trái phiếu chính phủ Vi ệt Nam k ỳ hạn 2 năm được lấy từ Bloomberg. 1.7. Giới thiệu các nội dung chính Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi xem xét mối liên hệ theo thời gian giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Cụ thể, chúng tôi sẽ tìm hiểu xem phần bù rủi ro dự kiến trên thị trường (bằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường trừ đi l ãi su ất phi rủi ro) có liên quan đến rủi ro-sự biến động của thị trường chứng khoán hay không. 8 Đ ã có m ột số tranh luận cho rằng mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và sự biến động là rất lớn. Ví dụ, Pindyck (1984) cho rằng sự suy giảm giá cổ phiếu trong những năm 1970 ở Mỹ, là do sự gia tăng rủi ro. Mặt khác, Poterba và Summers (1986) cho rằng những đặc tính trong chuỗi thời gian của sự biến động làm cho giả thiết trên khó xảy ra. Tuy nhiên, những nghiên cứu này đ ã đưa ra một sự kiểm định trực tiếp về mối quan hệ giữa phần bù rủi ro dự kiến và sự biến động. Chúng tôi xem xét những mối quan hệ trong mô hình sau: E( R mt - R ft /σ mt ) =α + βσ p mt , p = 1,2 (1) Trong đó:  R mt là tỷ suất sinh lợi của thị trường  R ft là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro  σ ước lượng độ lệch chuẩn của thị trường  σ ước lượng phương sai của thị trường Nếu β =0 trong phương tr ình (1), bi ến động trong quá khứ sẽ không ảnh hưởng tới phần bù của rủi ro dự kiến. Nếu α =0 và β >0, phần bù rủi ro dự kiến sẽ tỷ lệ với độ lệch chuẩn (p =1) hoặc phương sai (p = 2) của tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán. Năm 1980, Merton đ ã ư ớc tính các mối liên hệ giữa phần bù rủi ro và biến động thị trường với một mô hình tương tự như (1). Vì nghiên cứu của ông chỉ mang tính chất mô tả nên ông không tiến hành kiểm tra các giả thiết của mô hình (1), nh ư vậy liệu β có bằng 0 có ý ngh ĩa không. Merton c ũng s ử dụng số liệu hiện tại và quá khứ để đo lường sự các biến động và dự đoán tỷ suất sinh lợi ở tương lai. Nhưng sự đo lường biến động của ông bao gồm: cả sự biến động có thể dự đoán được và sự thay đổi không dự kiến được, mà không đo lường riêng lẻ sự tác động của biến động có thể dự đoánvà không thể dự đoánđược. Chính sự gộp chung này làm cho kết quả ước lượng của ông kém chính xác (vì xảy ra sự bù trừ trong 2 biến động dự đoán và không thể dự đoánđược). Ông sử dụng số liệu quá khứ để đo lường mối quan hệ giữa phần bù và rủi ro, nhưng theo Taylor (1993) đ ã để xuất rằng để kiểm định một cách chính xác phải sử dụng mô hình dự đoán để đo lường. Chúng tôi lập luận rằng một sự tương quan 9 thuận giữa phần bù rủi ro dự kiến và những biến động đ ã bi ết sẽ tạo ra một sự tương quan nghịch giữa tỷ suất sinh lợi cổ phần thặng dư trong kỳ (R mt - R ft ) và những biến động không dự kiến. Nghiên cứu này sử dụng hai phương pháp tiếp cận thống kê để điều tra mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng và sự biến động. Trong phương pháp thứ nhất, chúng tôi sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng ngày để ước tính sự biến động hàng tháng. Chúng tôi phân tích các ước tính này thành các thành phần có thể dự đoán và không thể dự đoán, bằng cách sử dụng mô hình “tự hồi quy tích hợp trung bình tr ư ợt” (ARIMA). Hồi quy phần bù rủi ro theo tháng trên những thành phần có thể dự đoán cung cấp một vài bằng chứng về mối tương quan thuận giữa biến động đ ã bi ết và phần bù rủi ro dự kiến. Tuy nhiên, có một mối tương quan nghịch rất lớn giữa phần bù rủi ro trong kỳ và các thành phần không thể dự đoán của sự biến động. Chúng tôi c ũng s ử dụng tỷ suất sinh lợi theo ngày để ước tính những giới hạn của biến động trong mô hình GARCH [Engle (1982), Bollerslev (1986)]. Mô hình GARCH của Engle, Lilien và Robins (1987) được sử dụng để ước lượng các mối liên hệ biết trước giữa phần bù rủi ro và sự biến động. Những kết quả này hỗ trợ giải thích về kết quả mô hình ARIMA bằng cách chỉ ra một mối tương quan thuận đáng tin cậy giữa phần bù rủi ro dự kiếnvà sự biến động.