số thị trƣờng
- Các số liệu phân tích dựa trên lợi suất của chỉ số VN30. Do giá của chỉ số là chuỗi thời gian nên lợi suất của chỉ số cũng là chuỗi thời gian. So sánh với tiêu chuẩn ADF.
- Tính chuỗi lợi suất của chuỗi chỉ số VN30 thông qua giá đ ng cửa của chỉ số VN30.
- Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) chuỗi lợi suất của chỉ số VN30 theo tiêu chuẩn ADF.
- Tính chuỗi lợi suất của chuỗi chỉ số VN-Index thông qua giá đ ng cửa của chỉ số VN-Index
- Ƣớc lƣợng hàm LS_VN30 = αVN30 + βVN30.LS_VnIndex bằng phƣơng pháp OLS với mức ý nghĩa 5%, tìm giá trị P-Value tƣơng ứng với giá trị của hệ số biến độc lập.
- Tái kiểm định bằng kiểm định Wald Testvà kiểm định White mô hình trên xác định khuyết tật mô hình nhƣ phƣơng sai sai số thay đổi, tự tƣơng quan bậc 1 và hàm sai (nếu có).
- Trƣờng hợp xảy ra khuyết tật mô hình, tiến hành tạo biến giả hoặc trọng số để khắc phục khuyết tật.
3.5.2. Mô tả động thái giá, phân tích diễn biến giá VN30 thực tế trên thị trƣờng.
- Tìm chuỗi LN(St) với St là giá mở cửa của chỉ số VN30 - Kiểm định chuỗi LN(St) theo tiêu chuẩn Jarque – Berra
- Nếu chuỗi LN(St) là phân phối chuẩn theo tiêu chuẩn Jarque – Berra, suy ra đáp ứng đƣợc mô hình GBM
- Nếu chuỗi LN(St) là phân phối không chuẩn theo tiêu chuẩn Jarque – Berra, suy ra không đáp ứng đƣợc điều kiện mô hình GBM; Với mức ý nghĩa 5%, giá trị P-
25
Value tƣơng ứng của hệ số biến LN(St)(-1) < 0,05 có thể bƣớc đầu kết luận định chuỗi LN(St) tuân theo mô hình phục hồi trung bình.
- Tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị Unit Root Test
- Kiểm định xu hƣớng lợi suất của chỉ số VN30 trong chu kỳ ∆t là dạng tăng ổn định theo tỉ lệ thời gian hoặc biến động ngẫu nhiên không ổn định với mức độ dao động σ phù hợp với mô hình phục hồi trung bình bằng phƣơng pháp OLS.
- Kiểm định các khuyết tật của mô hình gồm phần dƣ, tự tƣơng quan, dạng hàm, phƣơng sai sai số thay đổi bằng kiểm định Wald, kiểm định BG, kiểm định Ramsey Reset.