Ph ng pháp tác gi ti n hành nghiên c u d a trên ph n m m MATLAB 7.0 đ c tóm g n t i các b c nh sau:
B c 1: Download d li u v ch s đóng c a hàng ngày c a m i danh m c D li u giá đóng c a c a m i danh m c ch ng khoán trong kho ng th i gian t
n m 2000 đ n n m 2013 đ c t i tr c ti p t website www.finance.yahoo.com và www.cophieu68.com. D li u b ng file excel sau khi t i v đ c s p x p theo trình t th i gian t c đ n m i. Vì đi u ki n c a mô hình yêu c u s bi n quan sát ph i chia h t cho 100, tác gi l y quan sát đ u tiên đ n quan sát th 3x01 trong
n m 2013. S li u tóm t t đ c trình bày t i b ng 3.1. Toàn b d li u b ng file excel sau khi s p x p và ch nh s a s đ c nh p tr c ti p vào MATLAB đ x lí và ch y mô hình.
B c 2: Tính toán TSSL c a danh m c trong kho ng th i gian nghiên c u
Dùng hàm Log trong MATLAB đ chuy n đ i d li u giá đóng c a thành TSSL hàng ngày.
B c 3: D báo VaR và ES c a danh m c b ng b n mô hình ng t i các m c ý
ngh a 1% và 5%
ng v i công th c toán h c c a m i mô hình, cài các hàm th ng kê 1 t ng ng 1
trong MATLAB đ th c hi n d báo VaR và ES cho m i danh m c trong kho ng th i gian t n m 2000 đ n n m 2013 l n l t t i các m c Ủ ngh a 1% và 5%. K t qu d báo đ c trình bày chi ti t theo b ng và theo đ th t i m c 4.1.
B c 4: Th c hi n và trình bày k t qu ki m đ nh theo ph ng pháp VR
T i b c này, tr c tiên, tác gi cài hàm th ng kê 2 t ng ng trong MATLAB nh m thi t l p các tham s c n thi t cho vi c ch y ki m đ nh và sau đó ch y ki m
đ nh theo VR đ i v i k t qu d báo VaR và ES c a b n mô hình l n l t t i m c
Ủ ngh a 1% và 5%. K ti p, tác gi trình bày k t qu ki m đ nh theo ph ng pháp
VR. C th , d a trên các k t qu ki m đnh cho t ng danh m c theo t ng mô hình t i t ng m c Ủ ngh a 1% và 5% đ c trình bày trong MATLAB, tác gi t p h p ra excel và s p x p l i theo trình t h p lí. K t qu ki m đ nh đ c trình bày t i m c 4.2.
B c 5: X p h ng k t qu d báo các mô hình
D a trên k t qu ki m đ nh theo ph ng pháp VR có đ c b c 4, tác gi ti n hành x p h ng b n mô hình. Mô hình nào có ch s VR càng g n 1 s đ c x p h ng càng cao. K t qu x p h ng đ c trình bày t i m c 4.3.1.
B c 6: Phân tích và đánh giá k t qu x p h ng
D a trên k t qu x p h ng có đ c b c 5, tác gi ti n hành đánh giá ch t l ng d báo c a t ng mô hình t i các m c ý ngh a 1% và 5%. Sau đó, tác gi ti n hành phân tích b ng đ th đ ki m tra l i k t qu x p h ng. Chi ti t phân tích và đánh
giá k t qu x p h ng đ c trình bày t i m c 4.3.2.
B c 7: K t lu n
Sau khi phân tích và đánh giá k t qu x p h ng, tác gi đ a ra k t lu n cu i cùng trong vi c l a ch n mô hình d báo t i u nh t cho VaR và ES c a danh m c. Khái quát n i dung chính c a Ch ng 3:
Trong ch ng này, tác gi gi i thi u d li u s d ng và khái quát các mô hình tác gi dùng đ d báo VaR và ES c a danh m c. C th , tác gi s d ng b n mô hình thu c hai cách ti p c n là phi tham s (mô hình HS) và tham s (mô hình MA, 2
EWMA và N-GARCH). u đi m c a mô hình HS là d báo tr c ti p các giá tr VaR d a trên các d li u th c t x y ra trong quá kh mà không c n gián ti p thông qua vi c c l ng hay gi đnh quy phân ph i xác su t c a chu i d li u TSSL nên s h n ch đ c sai sót trong c l ng. Tuy nhiên, vì mô hình HS cho phép phân b t tr ng nh nhau đ i v i các TSSL s d ng đ d báo VaR nên d n
đ n vi c ph n ng ch m ch p đ i v i các bi n đ ng l n trong TSSL c a danh m c. K t qu cu i cùng s d n đ n vi c d báo các giá tr VaR c ng nh ES
không chính xác n u nh xu t hi n các đi m gãy c u trúc trong kho ng th i gian nghiên c u.
Trong khi đó, các mô hình thu c cách ti p c n tham s thì d a trên n n t ng gi
đnh v phân ph i xác su t c a chu i d li u TSSL đ c l ng giá tr tham
chi u z. Ti p theo, c tính các tham s đ u vào đ tính toán ph ng sai c a TSSL
danh m c. Cu i cùng, d a trên giá tr tham chi u z và ph ng sai c tính đ c,
các mô hình đ a ra các d báo v giá tr VaR và ES c a danh m c. Tuy nhiên, đ
c l ng chính xác quy lu t phân ph i th t s c a chu i TSSL danh m c v i c ng ngh hi n này c a các công c th ng kê là đi u không th . Do đó, sai sót trong c l ng giá tr tham chi u z rõ ràng m t trong nh ng v n đ l n nh t c a các mô hình thu c cách ti p c n tham s trong d báo r i ro danh m c.
Và đ ki m tra s hi u qu c a các mô hình trong d báo r i ro danh m c, các nhà nghiên c u đ xu t m t công c g i là ki m đ nh. Ki m đ nh có th đ c th c hi n theo nhi u ph ng pháp nh VR, Kupiec, Christoffersen’s Independent, DQ, White’s SPA… và m i ph ng pháp đ u có nh ng u đi m và nh c đi m riêng. D a trên k t qu ki m đnh, chúng ta có th đ a ra các đánh giá c ng nh x p h ng các mô hình đ l a ch n ra mô hình t t nh t cho d báo r i ro c a danh m c.
CH NG 4 – K T QU NGHIÊN C U