XÁC ĐỊNH SỰ CHUYỂN ĐỔI TRẠNG THÁI TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM: TIẾP CẬN BẰNG MÔ HÌNH CHUYỂN TRẠNG THÁI MARKOV

Số 249, tháng 3/2018 Mục lục Chất lượng quản trị cơng cấp tỉnh mức sống hộ gia đình: Bằng chứng từ Điều tra Khảo sát Mức sống Dân cư 2016 Trần Quang Tuyến, Vũ Văn Hưởng Xác định chuyển đổi trạng thái tỷ suất sinh lợi chứng khoán thị trường Việt Nam: Tiếp cận mơ hình chuyển trạng thái Markov Trần Thị Tuấn Anh 11 Đánh giá nhân tố tác động đến tỷ lệ khoản ngân hàng thương mại Việt Nam Thái Văn Đại, Trần Việt Thanh Trúc 20 Ảnh hưởng đặc điểm quản trị công ty đến mức độ công bố thông tin tự nguyện cơng ty niêm yết Việt Nam Phạm Hồi Hương, Trần Thùy Uyên 30 Các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ viễn thông di động 4G khách hàng Việt Nam Nguyễn Thanh Hiền, Lê Thị Thu Thủy, Đào Trung Kiên 38 Môi trường, thái độ thực công việc nhân viên: Nghiên cứu trường hợp sân bay Tân Sơn Nhất Trịnh Thuỳ Anh, Trần Kỳ Bảo Trân 50 Mối quan hệ yếu tố cấu thành tài sản thương hiệu điểm đến: trường hợp thành phố Hội An, Việt Nam Trần Trung Vinh 61 Nguyễn Phước Hoàng 72 Đầu tư công thông qua công tác đấu thầu địa bàn tỉnh Cà Mau Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến hài lòng người học chất lượng đào tạo khóa học ngắn hạn: Khảo sát thực nghiệm trường cao đẳng nghề du lịch Đà Nẵng Phan Thanh Hải, Dương Phú Khải Trí 83 Huy động sử dụng vốn cho đầu tư phát triển thành phố Hải Phòng Nguyễn Thị Thanh Nhàn Số 249 tháng 3/2018 94 XÁC ĐỊNH SỰ CHUYỂN ĐỔI TRẠNG THÁI TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM: TIẾP CẬN BẰNG MƠ HÌNH CHUYỂN TRẠNG THÁI MARKOV Trần Thị Tuấn Anh Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Email: anhttt@ueh.edu.vn Ngày nhận: 04/9/2017 Ngày nhận sửa: 28/12/2017 Ngày duyệt đăng: 10/01/2018 Tóm tắt: Với liệu số chứng khoán VNindex thu thập thị trường HOSE giai đoạn từ 02/01/2008 đến 22/4/2017, việc áp dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov giúp tìm thấy chứng thống kê cho tồn hai trạng thái giá lên (bull) trạng thái giá xuống (bear) số VNindex thị trường chứng khoán Việt Nam Xác suất trì trạng thái cao, nghĩa khả để ngày trạng thái bear ngày trạng thái bear, ngày trạng thái bull ngày trạng thái bull cao Đối với nhà đầu tư, việc dự đoán thị trường trạng thái bull hay bear giúp nhà đầu tư hoạch định chiến lược đầu tư tối ưu Bài viết với việc áp dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov thị trường chứng khoán Việt Nam giúp nhà phân tích định lượng có thêm cơng cụ phân tích liệu chứng khốn hiệu để làm sở cho định đầu tư Từ khóa: Chuyển trạng thái, mơ hình chuyển trạng thái Markov, xác suất chuyển trạng thái, thị trường chứng khoán Việt Nam, tỷ suất sinh lợi chứng khoán Investigating the Regime Transitions of Stock Return on Vietnam Stock Exchange: A Markov Switching Approach Abstract: With daily historical data of VN Index collected from Ho Chi Minh Stock Exchange from January 2nd 2008 to April 22nd 2017, the application of the Markov switching model helps to find statistical evidence for the existence of bull and bear market These two states are persist, that is, the probability that a bear day follows a bear day or a bull day follows a bull day is quite high Predicting the bull or bear states of market will help investors to optimize their investment strategy This research helps analysts have an additional tool in analyzing stocks effectively for making investment decision Keywords: Regime transitions, Markov switching model, transition probabilities, Vietnam Stock Exchange, stock returns Giới thiệu vấn đề nghiên cứu diện thị trường có xu hướng chung tăng lên (tỷ suất sinh lợi dương với độ biến động thấp) thị trường bear tương ứng với giai đoạn xu hướng chung giảm (tỷ suất sinh lợi âm có độ biến động cao) Việc xác định thị trường trạng thái giá lên (bull) hay trạng thái giá xuống (bear) chế chuyển đổi hai trạng thái có ý nghĩa Trong thị trường tài chính, nhà đầu tư quan tâm đến hai xu hướng thị trường: thị trường theo chiều giá lên (sau gọi thị trường bull - bull market) thị trường theo chiều giá xuống (thị trường bear - bear market) Thị trường bull thường nhận Số 249 tháng 3/2018 độ bất ổn tỷ suất sinh lợi tính số gộp có chuyển tiếp linh hoạt trạng thái Guidolin & Timmerman (2006) ứng dụng mơ hình MS-VAR (Markov switching – Vector Autoregressive) để nghiên cứu mối liên hệ tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Mỹ với lãi suất trái phiếu Các tác giả cho thấy việc sử dụng cách tiếp cận MS-VAR phù hợp để kiểm soát biến động trung bình, phương sai hệ số tương quan hai tỷ suất sinh lợi Wang & Theobald (2007) thực nghiên cứu sử dụng mô hình chuyển trạng thái Markov kỳ vọng phương sai suất sinh lợi chứng khoán sáu thị trường chứng khốn Đơng Á, bao gồm Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philipines, Đài Loan, Thái Lan giai đoạn từ 1970 2004 Kết nghiên cứu cho thấy có chuyển đổi hai trạng thái thị trường Malaysia, Philipines Đài Loan; chuyển đổi ba trạng thái xảy quốc gia Indonesia, Hàn Quốc Thái Lan Maheu & cộng (2009) sử dụng mô hình chuyển trang thái Markov để xác định trạng thái giá lên giá xuống 123 chứng khoán thị trường Mỹ phân tích thay đổi trạng thái quan trọng việc đưa chiến lược phân bổ danh mục đầu tư cho phép nhà hoạch định sách phòng hộ rủi ro Cũng thị trường chứng khoán nước giới, việc xác định trạng thái thị trường giá lên hay giá xuống quan trọng nhà đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam Do vậy, viết hướng tới việc áp dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov để xác định trạng thái xu hướng thay đổi trạng thái thị trường chứng khoán Việt Nam Với mục tiêu nghiên cứu vậy, viết tổ chức sau: Mục viết giới thiệu phương pháp nghiên cứu tổng quan nghiên cứu sử dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov để phân tích chuyển trạng thái thị trường; Mục trình bày kết nghiên cứu với liệu thu thập thị trường chứng khoán Việt Nam; Mục kết luận đề xuất hàm ý sách Tổng quan lý thuyết phương pháp nghiên cứu 2.1 Tổng quan nghiên cứu trước Trên giới có nhiều nghiên cứu ứng dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov để nghiên cứu hành vi thị trường chứng khoán Một nghiên cứu tiên phong lĩnh vực nghiên cứu Hamilton (1989) Hamilton đề xuất dùng mơ hình chuyển trạng thái Markov để cải tiến nghiên cứu Goldfeld & Quandt (1973) tìm hiểu chế chuyển trạng thái thị trường Sau công bố Hamilton (1989), Turner & cộng (1989) tác giả tiên phong thực nghiệm phương pháp thị trường chứng khốn Mỹ với mơ hình MS – AR (Markov switching Autoregressive) Mơ hình MS – AR Turner cho phép kiểm sốt chuyển trạng thái phương trình trung bình phương sai tỷ suất sinh lợi, mơ hình cho thấy tính hiệu dự báo hành vi thị trường chứng khoán so với phương pháp dự báo truyền thống khác so với mơ hình chuyển trạng thái phương sai cố định Cuestas & Tang (2015) nghiên cứu hiệu ứng lan tỏa tỷ giá hối đoái tỷ suất sinh lợi chứng khốn Trung Quốc mơ hình tự hồi quy cấu trúc kết hợp với chuyển trạng thái Markov (MSSVAR) Các tác giả rõ thất bại nghiên cứu mối liên hệ với mơ hình VAR cấu trúc thơng thường bỏ qua hiệu ứng chuyển tiếp trạng thái Wu (2016) sử dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov để nghiên cứu mối quan hệ lợi nhuận chứng khoán khối lượng giao dịch Kết nghiên cứu cho thấy có chứng ủng hộ tồn hai trạng thái thị trường chứng khoán xét mối quan hệ hai đại lượng Kết quán với nghiên cứu trước mối liên hệ phi tuyến tính phức tạp khối lượng cổ phiếu tỷ suất sinh lợi Trong nghiên cứu nước ngồi ứng dụng ngày nhiều mơ hình chuyển trạng thái Markov kinh tế - tài chính, nghiên cứu Việt Nam áp dụng mơ hình Nguyễn Thị Liên Hoa & Lương Thị Th Hường (2014) sử dụng mơ hình EGARCH chuyển đổi Markov để tìm hiểu mối liên kết động tỷ giá hối đoái biến động thị trường chứng khoán cho thị trường ASEAN thời kỳ 2005 – 2013 Kết nghiên cứu Schaller & Norden (1997) áp dụng mơ hình Turner với kiểm định đề xuất củng cố khả thi phân tích trạng thái thị trường dự đoán trạng thái tương lai Nishiyama (1998) khảo sát tồn trạng thái khác số chứng khốn gộp năm nước cơng nghiệp Nghiên cứu Nishiyama cho thấy chứng có tồn nhiều trạng thái Số 249 tháng 3/2018 Việc ước lượng hệ số hồi quy mơ hình chuyển trạng thái Markov ma trận chuyển trạng thực phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (MLE – Maximum likelihood estimator) tác giả cho thấy chứng thống kê mối liên hệ thị trường chứng khoán thị trường ngoại hối cho thấy biến động tỷ suất sinh lợi chứng khoán phản ứng bất đối xứng với thị trường ngoại hối Ngoài ra, chưa có nghiên cứu sử dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov để tìm hiểu thay đổi trạng thái bull bear thị trường chứng khoán Việt Nam Do đó, viết hướng tới việc xác định liệu trạng thái giá lên giá xuống có tồn thị trường chứng khốn Việt Nam hay khơng; từ đó, nghiên cứu tiến hành phân tích chuyển đổi hai trạng thái dự báo trạng thái kỳ tương lai Khi áp dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov thị trường Việt Nam, viết sử dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov để khảo sát tồn trạng thái khác tỷ suất sinh lợi: trạng thái bull trạng thái bear Gọi rt tỷ suất sinh lợi chứng khoán Giả sử thị trường tồn hai trạng thái s1 s2 Dạng đơn giản mơ hình chuyển trạng thái sau: 2.2 Phương pháp nghiên cứu  µ + ε if St = s1 rt =  t  µ2 + ε t if St = s2 , Giả sử thị trường có K trạng thái Mơ hình chuyển trạng thái Markov chuỗi thời gian yt với K trạng thái thường biểu diễn sau: (1) Trong đó, µ1 tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thị trường trạng thái s1 µ1 tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thị trường trạng thái s2; sai số với et ∼ i.i.d N (0, σ ) , ε t ∼ iid (0, σ ) Nếu sai số εt có phương sai khác Trong qt trạng thái thị trường thời trạng thái, mơ hình chuyển điểm t Mối liên hệ trạng thái thời điểm t với trạng thái Markov chuyển đổi giá trạng thái thời điểm (t-1) thể công trị trung bình mà cịn chuyển đổi phương sai chuyển từ trạng thái sang trạng thái khác thức tính xác suất chuyển trạng thái: trạng thái Markov kỳ vọng P( St = s j | qt −1 = Si , St − = sk , ) = P( St = s j | St −1 Mơ = si hình ) = pchuyển ij phương sai có dạng: yt = X t′β St + ε t | qt −1 = Si , St − = sk , ) = P( St = s j | St −1 = si ) = pij  µ + σ 1ε1t , ε1t ∼ iid (0,1) rt =   µ2 + σ 2ε1t , ε1t ∼ iid (0,1) Với ≤ i, j , k ≤ n pij xác suất chuyển từ trạng thái si thời điểm t – sang trạng thái sj thời điểm t; ta có: ≤ pij ≤ k ∑p j =1 ij Mặc dù khơng thể biết xác trạng thái thời điểm cụ thể, ước lượng xác suất mà thị trường trạng thái tương ứng Gọi pij xác suất chuyển từ trạng thái si sang trạng thái sj với (i, j=1,2), nghĩa là: =1 St trạng thái thực thị trường thời điểm t pij = Pr[ St = s j | St −1 = si ] với Trong mơ hình chuyển trạng thái Markov, xác suất chuyển trạng thái đại lượng quan tâm Xác suất mơ hình chuyển sang trạng thái sj (tức St = sj) phụ thuộc vào trạng thái trước thời điểm t-1 Tất xác suất chuyển trạng thái viết dạng ma trận gọi ma trận chuyển trạng thái PK × K  p11 p =  21    pK p12 p22 pK Số 249 tháng 3/2018 if St = s1 if St = s2 , (2) ∑p ij j =1 =1 (3) Khi thị trường có hai trạng thái s1 s2, mơ hình có bốn xác suất chuyển trạng thái xếp thành ma trận chuyển trạng thái Markov sau: p P2×2 =  11  p21 p1K  p2 K    pKK  p12  với p11 + p12 = p22  p21 + p22 = (4) Mơ hình chuyển trạng thái Markov (2) cần ước lượng tham số θ = {µ1 , σ , µ , σ } Phương pháp ước lượng hợp lý áp dụng suất sinh lợi quy đổi thành số phần trăm để thuận lợi cho việc diễn giải kết tính tốn để ước lượng tham số Trong báo này, tính tốn ước lượng tham số mơ hình chuyển trạng thái Markov phương pháp giá trị hợp lý cực đại thực hiền Stata 14 Hình Hình biểu diễn chiều hướng thay đổi giá đóng cửa tỷ suất sinh lợi VNindex Trong giai đoạn từ 02/01/2008 đến 22/04/2017 có 2318 ngày giao dịch diễn Theo tỷ suất sinh lợi hàng ngày trung bình giai đoạn -0,011%, tỷ suất sinh lợi thấp -6,05% tỷ suất sinh lợi cao 4,65% Kết thảo luận 3.1 Thống kê mô tả số liệu Bài nghiên cứu sử dụng giá đóng cửa ngày số chứng khoán VNindex giai đoạn từ 02/01/2008 đến ngày 22/04/2017 để thực ước lượng mơ hình dự báo Dữ liệu thu thập từ trang web thức thị trường chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Để ước lượng mơ hình, tồn mơ hình sử dụng để thực hồi quy Kết ước lượng dùng để kiểm định diện trạng thái bull bear thị trường chứng khoán Việt Nam thực dự báo cho số ngày tương lai 3.2 Kết nghiên cứu Để tránh vấn đề hồi quy giả mạo, chuỗi tỷ suất sinh lợi VNindex đưa vào kiểm định tính dừng trước tiến hành phân tích Kết kiểm định tính dừng Bảng cho thấy chuỗi tỷ suất sinh lợi VNindex khoảng thời gian xét mang tính dừng, hai trường hợp khơng xu có xu hai kiểm định Dickey – Fuller kiểm định Phillip – Perron Bảng thể kết ước lượng mô hình chuyển trạng thái Markov phương trình (2) với liệu VNindex từ 02/01/2008 đến 22/04/2017 Kết hồi quy cho thấy có chứng thống kê ủng hộ cho nhận định hai trạng thái bear (trạng thái 1) bull (trạng thái 2) có diện thị trường chứng khoán Việt Nam Điều thể dịng Bảng Theo đó, kết tỷ suất sinh Với liệu giá đóng cửa theo ngày VNindex giai đoạn từ 02/01/2008 đến ngày 22/04/2017, tỷ suất sinh lợi hàng ngày tính theo cơng thức:  P  returnt = ln  t  ,  Pt −1  (5) Trong đó, Pt giá đóng cửa VNindex ngày t Tỷ 200 Giá đóng cửa VNindex 400 600 800 1000 Hình 1: Giá đóng cửa VNindex từ ngày 01/01/2010 đến 22/04/2017 01jan2008 Số 249 tháng 3/2018 01jan2010 01jan2012 01jan2014 ngày 01jan2016 01jan2018 Tỷ suất sinh lợi (%) -2 Hình 2: Tỷ suất sinh lợi VNindex từ ngày 01/01/2010 đến 22/04/2017 closeprice return Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn 2318 2318 510.712 -0.011 105.022 1.461 -6 Tên biến -4 Bảng 1: Thống kê mơ tả giá đóng cửa tỷ suất sinh lợi VNindex từ ngày 01/01/2010 đến 22/04/2017 01jan2008 01jan2010 01jan2012 01jan2014 ngày Giá trị nhỏ 235.5 -6.054 01jan2016 Giá trị lớn 921.1 4.652 01jan2018 3.2 Kết nghiên cứu Bảng 1: Thống kê mô tả suất giá đóng cửa tỷ suấttừsinh lợi01/01/2010 VNindex từ ngày 01/01/2010 đến Hình Tỷ lợichuỗi VNindex đến 22/04/2017 Để tránh vấn đề2:hồi quy giảsinh mạo, tỷ suất ngày sinh lợi VNindex đưa vào kiểm định 22/04/2017 tính dừng trước tiến hành phân tích Kết kiểm định tính dừng Bảng cho thấy chuỗi tỷ suất Giá trị Giá trị Tên Số quan sát khoảng Trungthời bìnhgian Độ lệch chuẩntính dừng, hai trường hợp không xu sinh biến lợi VNindex xét mang nhỏ lớn nhấtđến Bảng 1: Thống kê mô tả giá đóng cửa tỷ suất sinh lợi VNindex từ ngày 01/01/2010 closeprice 2318 510.712 105.022 235.5 22/04/2017 có xu hai kiểm định Dickey – Fuller kiểm định Phillip – Perron.921.1 return 2318 -0.011 1.461 -6.054 4.652 Giá trị Giá trị Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn nhỏ lớn Bảng tính dừng của105.022 tỷ suất sinh lợi VNindex closeprice 23182: Kiểm định 510.712 235.5 921.1 3.2 Kết nghiên cứu return 2318 -0.011 1.461 -6.054 4.652 Khơng xu Có xu Để tránh vấn đề hồi quy giả mạo, chuỗi tỷ suất sinh lợi VNindex đưa vào kiểm định Dickey – Fuller -37.976*** -37.992*** tính dừng trước tiến hành phân tích Kết kiểm định tính dừng Bảng cho thấy chuỗi tỷ suất Phillip-Perron -38.05*** -38.059*** 3.2 Kết nghiên cứu sinh lợi VNindex khoảng thời gian xét mang tính dừng, hai trường hợp khơng xu vấnvới đềcả hồi giảđịnh mạo,làchuỗi tỷ–suất sinh củađịnh VNindex đưa vào kiểm định thếvọng cóĐể xutránh đối haiquy kiểm Dickey vàlợi kiểm – Perron lợi kỳ tháikết mang dấu âm, cụmô thể chuyển lợiFuller dương, biếnMarkov độngPhillip thấp) Bảng 2trạng thể ước lượng hình trạngđộthái phương trình (2) với tính dừng tiến hànhkê; phân tích định tính dừng Bảng cho thấy chuỗi tỷ suất µ1 = -0,178% trước có ý nghĩa thống khiKết đóquả kiểm Ma trận chuyển trạng thái liệu VNindex từ 02/01/2008 đến 22/04/2017 Kết hồi quy cho thấy có chứng thống kê lợi VNindex =2,213;thời lớn gian xét mang tính dừng, hai trường hợp không xu phươngsinh sai trạng thái nàytrong σ 1khoảng ủng hộ cho nhận định hai trạng thái bear (trạng 1) 0.966 vàsinh bulllợi (trạng thái diện thị Bảng 2: Kiểm định tính dừng củathái suất VNindex 0.034 nhiều so với phương sai tỷ suất sinh lợi  2) có–hiện có xu hai kiểm định ước Dickey –tỷ Perron PFuller =  kiểm định Phillip , =0,886 Tỷnày suấtthể sinh lượng chứng trạngkhoán thái Việt σ 2Nam trường Điều dịng0.016 đầu tiên0.984 Bảng  Theo đó, kết tỷ Khơng xu  Có xu lợi kỳ vọng trạng thái mang dấu dương, cụ = -0,178% có ý nghĩa thống kê; suất sinh lợi kỳ Dickey vọng trạng thái mang -37.976*** dấu âm, cụ thể µ1-37.992*** – Fuller thấy trì trạng thái VNindex thể 0,069% NhưBảng vậy, nhận định 2: Kiểm định tính-38.05*** dừng tỷ suất sinh lợi VNindex Phillip-Perron -38.059*** phương sai lượng trạng thái ứng  12 =2,213; nhiềuởsotrạng với phương saivới củaxác tỷ bền.lớn Nếu thịrất trường thái bear, trạngtrong thái 1khi màđómơ hình ước tương suấtxuduy 96,6% thời gian trì thếtrì trạng thái Có 1xulàthế với trạng thái bear lý thuyết kinh tế (tỷ suấtKhông suất sinh lợi ước lượng trạng thái  22 =0,886 Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trạng thái sinh lợi âm, độ biến động cao) trạng thái kết trạng thái bear trung bình 30 ngày Nếu thị trường Bảng thể kếtlàquả ước0,069% lượng mơ hình chuyển thái Markov nhưthái phương trìnhhình (2) ước với dấu dương, cụtrạng thể thể trạng nhận định trạng mà mô thái bull, xác suất trì1 trạng thái bull mang ước lượng thái bull (tỷ suấtNhư sinhvậy,ởcótrạng liệu VNindex từ 02/01/2008 đến 22/04/2017 Kết hồi quy cho thấy có chứng thống kê lượng tương ứng với trạng thái bear lý thuyết kinh tế (tỷ suất sinh lợi âm, độ biến động thái 1) bull (trạng thái 2) có diện thị Số 249 3/2018 ủng tháng hộ nhận trạng bearchính (trạng cao) cho trạng tháiđịnh kếthai ướcthái lượng trạng thái bull (tỷ suất sinh lợi dương, độ biến trườngthấp) chứng khoán Việt Nam Điều thể dòng Bảng Theo đó, kết tỷ động suất sinh lợi kỳ vọng trạng thái mang dấu âm, cụ thể µ1 = -0,178% có ý nghĩa thống kê; trì trạng thái bear trung bình 30 ngày Nếu thị trường trạng thái bull, xác suất trì trạng thái bull cao hơn, lên đến 98,4%; thời gian trì trạng thái bull lâu hơn, khoảng 62 ngày Bảng 3: Kết mơ hình chuyển trạng thái Markov với thị trường chứng khoán Việt Nam Trạng thái Đại lượng (Bear) Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng (µ1) Phương sai tỷ suất sinh lợi (Bull) Xác suất chuyển trạng thái Thời gian trì trạng thái trung bình Hệ số -0.178** Sai số chuẩn 0.084 ( 12 ) 2.213*** 0.066 Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng (µ2) Phương sai tỷ suất sinh lợi 0.069 0.024 0.886 0.021 ( 22 ) p11 0.966 p12 0.034 p21 0.016 p22 0.984 Trạng thái (Bear) Trạng thái (Bull) thống kê t -2.120 pvalue 0.034 2.850 0.004 30 ngày 10 62 ngày Với4:kết quảkết mơquả hìnhtính chuyển tháichu Markov tính đề tài ứng dụng đểkhốn xác định Bảng Trích tốntrạng số kỳ bull vàtoán bearđược, thị trường chứng Việt Nam từ năm 2008 đến 2017 trạng thái chuỗi liệu lịch sử kết trạng thái xác định trích lược thể Bảng (bear) (bull) Bảng gồm kếtTrạng liệtthái kê 1của chu kỳ chuyển tháiTrạng thái giai 2đoạn từ năm 2008Số trởngày lại Chu kỳ Ngày bắttừ lúc Ngày kếttrạng thái Số bearNgày bắtkết thúc Ngày kếtthái bull Sốliền kề Việc xác Mỗi chu kỳ tính bắt đầu đến trạng chu kỳ đầu thúc ngày đầu thúc ngày định trạng thái thị trường bear hay bull phụ thuộc vào xác suất làm trơn (smoothed probability) 82 11/1/2008 1/4/2008 14/5/2008 43 125 2/4/2008 ước lượng từ mơ hình chuyển trạng thái Markov Có thể thấy rằng, giai đoạn 2008 – 2017, 30 16/6/2008 15/5/2008 13/6/2008 17/6/2008 32 có 60 chu kỳ bear – bull diễn liên tiếp.1Mặc dù có chu kỳ, thời gian trì trạng thái 19/6/2008 18/6/2008 18/6/2008 19/6/2008 ngắn có giai đoạn thời gian trì trạng thái dài Thời gian trì trạng 20/6/2008 26/12/2008 190 192 thái 29/12/2008 30/12/2008 bear, phù bull trung5 bình31/12/2008 thực tế dài2/1/2009 trạng thái hợp với kết 3/2/2009 ước lượng 30ở Bảng 3, 33khi mà 5/1/2009 34 10/3/2009 9/3/2009 35 thời gian 6duy trì 4/2/2009 trạng ước lượng dựa xác suất chuyển trạng thái.10/3/2009 150 11/3/2009 7/8/2009 10/8/2009 151 10/8/2009 11/8/2009 12/8/2009 4/9/2009 23 25 13/8/2009 8/9/2009 7/9/2009 7/9/2009 8/9/2009 2 10 9/9/2009 10/9/2009 2/10/2009 22 24 11/9/2009 … … … … … … … … 20/10/2014 52 17/10/2014 17/10/2014 9/12/2014 51 52 53 10/12/2014 10/12/2014 11/12/2014 16/12/2014 13 54 17/12/2014 29/12/2014 4/5/2015 126 139 30/12/2014 8/5/2015 55 5/5/2015 7/5/2015 20/5/2015 13 16 56 21/5/2015 21/5/2015 17/8/2015 88 89 22/5/2015 21 57 18/8/2015 7/9/2015 8/9/2015 22 8/9/2015 58 9/9/2015 10/9/2015 18/1/2016 130 132 11/9/2015 14 59 19/1/2016 1/2/2016 22/4/2016 81 95 2/2/2016 60 25/4/2016 25/4/2016 28/4/2017 368 369 26/4/2016 Tương ứng với kết xác định trạng thái chuỗi liệu lịch sử, xác suất trạng thái khứ ước lượng thể hiện7 Hình Hình Xác suất nhận trạng thái Số 249trong tháng 3/2018 bear bull Hình thể cho giai đoạn ngày 01/01/2014 ngày 22/04/2017 Hình thể xác suất ngày khứ trạng thái bear Hình thể 11 State1 (Bear), one-step probabilities Hình 3: Biểu đồ xác suất trạng thái Bear VNindex giai đoạn 2014 – 2017 01jan2014 01jan2015 date 01jan2016 01jan2017 Hình 4: Biểu đồ xác suất trạng thái Bull VNindex giai đoạn 2014 – 2017 cao hơn, lên đến 98,4%; thời gian trì trạng thái bull lâu hơn, khoảng 62 ngày đoạn ngày 01/01/2014 ngày 22/04/2017 Hình thể xác suất ngày khứ trạng thái bear Hình thể xác suất ngày khứ trạng thái bull Tổng hai xác suất nên thấy hai đồ thị ghép khớp lên xoay Hình đặt vào phía Hình Nhất qn với kết Bảng 4, thấy khứ, số ngày mà xác suất để thị trường trạng thái bull lớn trạng thái bear nhiều, điều khớp với thực tế chuỗi liệu lịch sử, số ngày bull nhiều số ngày bear State2 (Bull), one-step probabilities Với kết mơ hình chuyển trạng thái Markov tính tốn được, đề tài ứng dụng để xác định trạng thái chuỗi liệu lịch sử kết trạng thái xác định trích lược thể Bảng Bảng gồm kết liệt kê chu kỳ chuyển thái giai đoạn từ năm 2008 trở lại Mỗi chu kỳ tính từ lúc bắt đầu trạng thái bear đến kết thúc trạng thái bull liền kề Việc xác định trạng thái thị trường bear hay bull phụ thuộc vào xác suất làm trơn (smoothed probability) ước lượng từ mơ hình chuyển trạng thái Markov Có thể thấy rằng, giai đoạn 2008 – 2017, có 60 chu kỳ bear – bull diễn liên tiếp Mặc dù có chu kỳ, thời gian trì trạng thái ngắn có giai đoạn thời gian trì trạng thái dài Thời gian 01jan2014 trì trạng thái bull01jan2015 trung bình thực tế dài trạng thái bear, phù hợp với kết ước lượng Bảng 3, mà thời gian trì trạng ước lượng dựa xác suất chuyển trạng thái Mơ hình chuyển trạng thái Markov sau tính tốn với liệu lịch sử sử dụng để dự báo trạng thái cho ngày Kết dự báo cho 18 ngày giao dịch sau ngày 22/04/2017 thể Bảng Từ Bảng 5, nhận định ngày giao dịch tiếp theo, xác 01jan2016 01jan2017 date suất thị trường trạng thái bull cao so với xác suất thị trường trạng thái bear Nguyên ngân việc ngày 22/04/2017 ngày thị trường giao dịch trạng thái bull xác suất trì trạng thái bull 0.984 xác suất chuyển qua trạng thái bear có 0,016 Dự báo xa tương lai, xác suất thị trường rơi vào trạng thái bull giảm dần Tương ứng với kết xác định trạng thái chuỗi liệu lịch sử, xác suất trạng thái khứ ước lượng thể Hình Hình Xác suất nhận trạng thái bear bull Hình thể cho giai Số 249 tháng 3/2018 01jan2014 01jan2015 date 01jan2016 01jan2017 State2 (Bull), one-step probabilities Hình 4: Biểu đồ xác suất trạng thái Bull VNindex giai đoạn 2014 – 2017 12 Mơ hình chuyển trạng thái Markov sau tính tốn với liệu lịch sử sử dụng để dự báo trạng thái cho ngày Kết dự báo cho 18 ngày giao dịch sau ngày 22/04/2017 thể Bảng Từ Bảng 5, nhận định ngày giao dịch tiếp theo, xác suất thị trường trạng thái bull cao so với xác suất thị trường trạng thái bear Nguyên ngân việc ngày 22/04/2017 ngày thị trường giao dịch trạng 01jan2014 01jan2015 01jan2016 01jan2017 date xác suất chuyển qua trạng thái bear có thái bull xác suất trì trạng thái bull 0.984 0,016 Dự báo xa tương lai, xác suất thị trường rơi vào trạng thái bull giảm dần Bảng 5: Bảng dự báo xác suất trạng thái cho 18 ngày Ngày dự báo Thứ Thứ Thứ Thứ Thứ Thứ Thứ Thứ Thứ Thứ 10 Thứ 11 Thứ 12 Thứ 13 Thứ 14 Thứ 15 Thứ 16 Thứ 17 Thứ 18 Kết luận Số 249 tháng 3/2018 Xác suất trạng thái Bear Bull 0.05 0.95 0.06 0.94 0.07 0.93 0.08 0.92 0.10 0.90 0.11 0.89 0.12 0.88 0.13 0.87 0.14 0.86 0.15 0.85 0.16 0.84 0.16 0.84 0.17 0.83 0.18 0.82 0.19 0.81 0.19 0.81 0.20 0.80 0.21 0.79 Trong bối cảnh tồn cầu hóa, Việt Nam quốc gia nhận quan tâm nhiều nhà đầu tư nước ngoài, đặc biệt nhà đầu tư nước tham gia ngày sâu rộng thị Kết luận Trong bối cảnh tồn cầu hóa, Việt Nam quốc gia nhận quan tâm nhiều nhà đầu tư nước ngoài, đặc biệt nhà đầu tư nước tham gia ngày sâu rộng thị trường chứng khoán Điều giúp nâng cao hiệu thị trường chứng khoán Việt Nam Nhưng với tiềm phát triển thị trường rủi ro tiềm ẩn mà nhà đầu tư giánh chịu Nghiên cứu cố gắng tìm hiểu hành vi thị trường chứng khốn nỗ lực để xác định chuyển biến thị trường chứng khoán trạng thái bull bear Với liệu số chứng khoán VNindex thu thập thị trường HOSE giai đoạn từ 02/01/2008 đến 22/04/2017, việc áp dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov giúp tìm thấy chứng thống kê cho tồn hai trạng thái bull bear số VNindex thị trường chứng khoán Việt Nam Xác suất trì trạng thái cao, nghĩa khả để ngày trạng thái bear ngày trạng thái bear trước đó, ngày trạng thái bull ngày trạng thái bull cao Đối với nhà đầu tư, việc dự đoán thị trường trạng thái bull hay bear giúp nhà đầu tư hoạch định chiến lược đầu tư tối ưu Bài viết với việc áp dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov thị trường chứng khoán Việt Nam giúp nhà phân tích định lượng có thêm cơng cụ phân tích liệu chứng khốn hiệu để làm sở cho định đầu tư Việc xác định trạng thái thị trường dự đoán trạng thái thị trường tương lai có ý nghĩa với nhà đầu tư Trạng thái bull biểu cho xu hướng lên thị trường, dấu hiệu kinh tế tăng trưởng tốt Trạng thái bear biểu cho xu xuống thị trường dấu hiệu yếu trì trệ Nhà đầu tư dựa vào trạng thái thị trường tương lai để định đầu tư sinh lợi tối đa cắt giảm mức lỗ xảy Các nhà hoạch định sách nắm bắt xu hướng thị trường để có hỗ trợ phù hợp khuyến khích thị trường tăng trưởng tốt cứu vãn thị trường trì trệ Những hạn chế nghiên cứu Tác giả áp dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov dạng đơn giản thị trường có hai trạng thái tỷ suất sinh lợi kỳ vọng số giả định phương sai trạng thái Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trạng thái phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác phương sai khơng Do vậy, nghiên cứu nghiên cứu mở rộng theo hướng áp dụng mơ hình MS-AR (Markov switching Autoregressive) mơ hình MSGARCH (Markov switching Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) Tài liệu tham khảo Cuestas, J.C. & Tang, B. (2015), ‘Exchange Rate Changes and Stock Returns in China: A Markov Switching SVAR Approach, Working Paper’, Sheffield Economic Research Paper Series (SERPS), 201502 (024) Goldfeld, S.M & Quandt, R.E (1973), ‘A Markov model for switching regressions’, Journal of Econometrics, 1, 3-16 Guidolin, M & Timmermann, A (2006), ‘Economic Implications of Bull and Bear Regimes in UK Stock and Bond Returns’, The Economic Journal, 115, 111 -143 Hamilton, J.D (1989), ‘A new approach to the economic series and the business cycle’, Econometrica, 57, 357–384 analysis of nonstationary time Maheu, J.M & Mccurdy, T.H (2000), ‘Identifying Bull and Bear markets in stock returns’, Journal of Business and Economic Statistics, 18, 100-112 Nguyễn Thị Liên Hoa & Lương Thị Thuý Hường (2014), ‘Mối liên kết động tỷ giá hối đoái biến động thị trường chứng khoán quốc gia ASEAN’, Tạp chí Hội nhập phát triển, 17(27), 31-35 Nishiyama, K (1998), ‘Some evidence of regime shifts in international stock markets’, Managerial Finance, 24(4), 30-55 Schaller, H & Norden, S (1997), ‘Regime switching in stock market returns’, Applied Financial Economics, 7, 177-192 Turner, M.C., Startz, R & Nelson, C.F (1989), ‘A Markov model of heteroskedasticity, risk, and learning in the stock market’, Journal of Financial Economics, 25, 3-22 Wang, P & Theobald, M (2007), ‘Regime switching volatility of six East Asian emerging markets’, Research in International Business and Finance, 22, 267-283 Wu, Jing-Tung (2016), ‘Stock Return and Trading Volume - An Application of the Markov switching Model’, Asian Business Research, 1(1-2016), doi:10.20849/abr.v1i1.27 Số 249 tháng 3/2018 10 ...XÁC ĐỊNH SỰ CHUYỂN ĐỔI TRẠNG THÁI TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM: TIẾP CẬN BẰNG MƠ HÌNH CHUYỂN TRẠNG THÁI MARKOV Trần Thị Tuấn Anh Trường Đại học Kinh... dụng mơ hình chuyển trạng thái Markov để khảo sát tồn trạng thái khác tỷ suất sinh lợi: trạng thái bull trạng thái bear Gọi rt tỷ suất sinh lợi chứng khoán Giả sử thị trường tồn hai trạng thái s1... mơ hình chuyển trạng thái Markov, xác suất chuyển trạng thái đại lượng quan tâm Xác suất mơ hình chuyển sang trạng thái sj (tức St = sj) phụ thuộc vào trạng thái trước thời điểm t-1 Tất xác suất