Kế thừa các nghiên cứu ứng dụng trƣớc, để đánh giá động thái giá và diễn biến giá của chỉ số VN30 trên thị trƣờng, tác giả tiến hành kiểm định phân phối ln của chuỗi giá mở cửa chỉ số VN30 theo tiêu chuẩn Jarque-Berra.
Việc kiểm định phân phối LN của chuỗi giá mở cửa chỉ số VN30 theo tiêu chuẩn Jarque – Berra sẽ giúp xác định chuỗi giá mở cửa c đáp ứng đƣợc tiêu chuẩn của mô hình GBM hay không, trong trƣờng hợp không tuân theo mô hình GBM, rất có thể chuỗi giá mở cửa VN30 sẽ tuân theo mô hình phục hồi trung bình
30
Hình 4.1: Phân phối LN của chuỗi giá mở cửa chỉ số VN30
0 50 100 150 200 250 300 5.4 5.6 5.8 6.0 6.2 6.4 Series: LN_OPENVN30 Sample 1/02/2009 7/31/2014 Observations 1389 Mean 6.175089 Median 6.183324 Maximum 6.535532 Minimum 5.442418 Std. Dev. 0.181871 Skewness -1.309420 Kurtosis 6.135250 Jarque-Bera 965.8243 Probability 0.000000
Kiểm định chuỗi ln giá mở cửa của chỉ số VN30 – LN(OpenVN30) theo tiêu chuẩn Jarque-Berra cho thấy chuỗi Ln(OpenVn30) có phân phối không chuẩn do giá trị P bằng 0 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Suy ra, chuỗi LN(OpenVN30) không tồn tại bƣớc ngẫu nhiên (random walk) nên chuỗi giá của chỉ số VN30 không đáp ứng đƣợc tiêu chuẩn của mô hình GBM.
Vì không đáp ứng đƣợc tiêu chuẩn của mô hình GBM, tác giả bƣớc đầu có thể nhận định, chuỗi chỉ số VN30 có thể sẽ tuân theo mô hình phục hồi trung bình.
Xét lƣợc đồ tƣơng quan của chuỗi LN(OpenVN30) (Phụ lục 2 – Hình B.1). Nhìn lƣợc đồ tự tƣơng quan với các kết quả tính toán cho hệ số tƣơng quan có thể thấy các hệ số tƣơng quan giảm dần theo hình sin, thể hiện quá trình AR(1).
Kiểm định nghiệm đơn vị để xét tính dừng của chuỗi LN(OpenVN30) Đặt giả thuyết: H0: β = 0
H1: β < 0
Nhƣ đã trình bày ở phần trên về tính dừng của chuỗi dữ liệu theo thời gian, cần thiết phải tiến hành kiểm định tính dừng của chuỗi LN(OpenVN30). Việc xác định tính dừng này sẽ đảm bảo các kiểm định t, F và các kiểm định bình phƣơng trở
31
nên chính xác hơn. Với kiểm định ADF theo tiêu chuẩn Akaike AIC có nội dung kiểm định trong Phụ lục 2 – Bảng B.1, cho kết quả:
t |D(lnopenvn30| = 35,81530 > t|0.01| = 3,434855 > t|0.05| = 2,863417
> t|0.10| = 2,567818
Vì giá trị kiểm định t chuỗi LN(OpenVN30) lớn hơn tất cả các trƣờng hợp kiểm tra giá trị quan trọng, nên có thể kết luận chuỗi LN(OpenVN30) là chuỗi dừng. Đồng thời thông qua kiểm định ADF chuỗi LN(OpenVN30) còn cho thấy với giá trị p kiểm định F của hệ số biến LN_OpenVn30(-1) bằng 0,0212 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, có thể bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%.
Tóm lại, quá trình chuỗi chỉ số VN30 tuân theo mô hình phục hồi trung bình. Tiến hành ƣớc lƣợng các tham số trong mô hình phục hồi trung bình bằng phƣơng pháp OLS. Tuy nhiên, thông qua ƣớc lƣợng tham số trong mô hình phục hồi trung bình (Phụ lục 2 – Bảng B.3), nhận thấy giá trị P tƣơng ứng giá trị của hệ số độc lập bằng 0,01 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên thiết cần tiến hành kiểm định và loại bỏ các khuyết tật của mô hình.
+ Kiểm định khuyết tật tự tƣơng quan bậc nhất:
Mô hình thông qua kiểm định Breusch-Godfrey thể hiện trong Phụ lục 2 – Bảng B.4 cho thấy không có khuyết tật tự tƣơng quan bậc nhất do giá trị P kiểm định F bằng 0,2616 lớn hơn mức ý nghĩa 5%.
+ Kiểm định khuyết tật phần dƣ mô hình:
Để kiểm định khuyết tật phần dƣ của mô hình, tác giả tạo thêm biến E – phần dƣ, tiến hành sử dụng kiểm định ADF kiểm tra nghiệm đơn vị và sự tồn tại của phần dƣ của mô hình.
Đặt giả thuyết: H0: tồn tại phần dƣ trong mô hình
H1: không tồn tại phần dƣ trong mô hình
Qua kiểm định nhận thấy (Phụ lục 2 – Bảng B.5), phần dƣ của mô hình là nhiễu trắng do giá trị p bằng 0 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết H0 tồn tại phần dƣ. Kết luận mô hình nghiên cứu không tồn tại khuyết tật phần dƣ mô hình.
32 + Kiểm định dạng hàm đúng sai:
Đặt giả thuyết: H0: mô hình có dạng hàm đúng H1: mô hình có dạng hàm sai
Theo kiểm định Ramsey Reset (Phụ luc 2 – Bảng B.6), cho thấy mô hình có dạng hàm đúng do giá trị P của các biến và hệ số độc lập đều có giá trị lớn hơn mức ý nghĩa 5% nên mô hình có dạng hàm đúng.
+ Kiểm định khuyết tật phƣơng sai thay đổi
Đặt giả thuyết: H0: mô hình không tồn tại tự tƣơng quan H1: mô hình có tồn tại tự tƣơng quan
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Breusch-Godfrey (Phụ lục 2 – Bảng B.7) cho thấy giá trị p của các biến và hệ số độc lập đều lớn hơn 5%. Nên chấp nhận giả thuyết H0 là mô hình không tồn tại tính tự tƣơng quan.
Tổng hợp việc kiểm định khuyết tật của mô hình cho thấy mô hình không tồn tại khuyết tật hoặc tồn tại những khuyết tật có thể khắc phục đƣợc, nên các ƣớc lƣợng của mô hình là đáng tin cậy.
Các kết quả ƣớc lƣợng c nhƣ sau: Hệ số tự do βo= 0,042156
Ƣớc lƣợng tham số của biến độc lập β = -0,006743 Độ lệch chuẩn σε = 0,017974
Tốc độ phục hồi trung bình: η = -ln(1+β = 0,006758 Độ dao động của giá: σ = σε * = 0,018 Bán thời gian H: H = -ln2 ln(1+β = 102,448
Mức giá cân bằng dài hạn với giá trị trung bình (Mean μ = 6,175089) bằng =
480,6257977
Trên cơ sở xác định các ƣớc lƣợng và tính toán các số liệu nhƣ tốc độ phục hồi trung bình, độ dao động của giá, giá trị bán thời gian H và mức giá cân bằng dài
33
hạn, tác giả sẽ tiến hành biện luận và phân tích các số liệu trong phần sau để đƣa ra nhận định và kết luận về diễn biến và động thái giá của chỉ số VN30.