5. Cấu trúc khóa luận
2.3.1. Số liệu và nguồn gốc số liệu
Sử dụng số liệu giá đóng cửa sau mỗi phiên của cổ phiếu BBC trên sàn HOSE từ ngày 31/12/2012 đến 01/04/2015 (Nguồn: Website: Fpts.com.vn) gồm 554 quan sát.
Bản chất số liệu là số liệu chuỗi thời gian.
Sử dụng phần mềm Eviews 4.0 vẽ đồ thị giá đóng cửa sau mỗi phiên từ ngày 31/12/2012 đến 01/04/2015 ta có kết quả sau:
BBC
Từ đồ thị của giá đóng cửa sau mỗi phiên trong giai đoạn từ ngày 31/12/2012 đến ngày 01/04/2015 ta thấy: Giá của cổ phiếu BBC là biến động thường xuyên. Từ trước năm 2014 giá cổ phiếu lúc tăng lúc giảm nhung có xu hướng đi lên với biên độ nhỏ. Đầu năm 2014 giá cổ phiếu đột ngột tăng mạnh, đến cuối năm 2014, đầu năm 2015 thì chững lại và không có biến động gì nhiều.
2.3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi ỉọi suất
Gọi giá của cổ phiếu tại thời điểm t là S{. Khi đó lợi suất của cổ phiếu trong khoảng thời gian một chu kì nắm giữ từ thời điểm ( í - l ) đến thời điếm t sẽ là:
K = St - St . — - L-L với t >1
hay rt = ln với t > \
Vì thế ta có thể phân tích chuỗi giá cổ phiếu stthông qua việc phân tích chuỗi rt .
Với cổ phiếu BBC gọi lợi suất của cổ phiếu này là LSBBC. Áp dụng công thức ở trên và sử dụng phần mềm Eviews 4.0 vẽ đồ thị chuỗi lợi suất giá cổ phiếu sau mỗi phiên đóng cửa từ ngày 31/12/2012 đến ngày 01/04/2015 ta có kết quả sau: .08 .04 .00 .04 -.08 I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I 100 200 300 400 500 LSBBC
Ta có thể thấy độ dao động (phương sai) của cổ phiếu BBC trong giai đoạn trên thay đổi theo thời gian vì vậy sử dụng mô hình GARCH là phù hợp. Ta sẽ ước lượng mô hình GARCH(1, 1) đối với LSBBC.
Sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của chuỗi: Trong Eview từ chuỗi LSBBC chọn View —» Unit Root T est... ta có kết quả như sau:
ADF Test S ta tistic -11.97691 1% Critical Value* -3.4446 5% Critical Value -2.8671 10% Critical Value -2.5697
‘ MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LSBBC)
Method: Least Squares Date: 05/04/15 Time: 13:43 Sample(adjusted): 7 554
Included observations: 548 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-S ta tistic Prob.
LSBBC(-1) -1.304147 0.108888 -11.97691 0.0000 D(LSBBC(-1)) 0.140312 0.095502 1.469209 0.1424 D(LSBBC(-2)) 0.155057 0.081854 1.894317 0.0587 D(LSBBC(-3)) 0.141785 0.065677 2.158825 0.0313 D(LSBBC(-4)) 0.042873 0.043024 0.996486 0 3195 C 0.003371 0.001304 2.584568 0.0100
R-squared 0.586010 Mean dependent var -2.45E-05 A djusted R-squared 0.582191 S.D. dependent var 0.046046 S.E. of regression 0.029764 A kaike info criterion 4.1 8 0 1 7 9 Sum squared resid 0 480140 Schwarz criterion -4.133030 Log likelihood 1151.369 F -statistic 153.4418 Durbin-W atson stat 2.006457 Prob(F-statistic) 0.000000
Đe kiểm định tính dừng ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
H 0 : p = \ H , : p < 1
Theo kiểm định ADF ta thấy T =11,97691 > \ĩa \ tại cả 3 nghĩa a = 1%, 5%, 10%. Vậy chuỗi LSBBC là chuỗi dừng.
2.3.3. Lược đồ tự tương quan của chuỗi LSBBC
Sử dụng phần mem Eviews 4.0 từ chuỗi LSBBC chọn View —» C orrelogram ... và chọn 24 thời kỳ trễ ta có lược đồ tự tương quan của chuỗi LSBBC như sau:
Sample: 1 555
Included observations: 553
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
■ 1 ■ 1 1 -0.162 -0.162 14.525 0.000 1|| 1 1 2 0.040 0.014 15.427 0.000 1 1 1 1 3 -0.008 0.001 15 461 0.001 1 1 1 1 4 -0.090 -0.094 19.963 0.001 1 1 || 1 5 -0.013 -0.043 20.054 0.001 || 1 || 1 6 -0.043 -0.049 21.100 0.002 1|I 1 1 7 0.038 0.024 21.920 0 003 1|| 1|| 8 0.039 0.044 22.773 0.004 || 1 || 1 9 -0.043 -0.040 23.828 0.005 1 1 || 1 10 -0.002 -0.027 23 832 0.008 1 1 1 1 11 0.018 0.021 24.010 0.013 || 1 1 1 12 -0.035 -0.022 24.716 0.016 1 1 1 1 13 0 022 0.009 24.980 0.023 1 1 c 1 14 -0.082 -0.082 28.778 0.011 1|| 1 1 15 0.027 -0.005 29.181 0.015 1 1 1 1 16 -0.008 -0.003 29.216 0.023 1 1 1 1 17 -0.021 -0.020 29.478 0.030 1 1 1 1 18 0.022 -0.003 29.766 0.040 1|| 1|| 19 0.039 0.042 30 626 0.044 || 1 || 1 20 -0.057 -0.052 32.509 0 038 1 1 1 1 21 0.006 -0.014 32.531 0.052 || 1 1 1 22 -0.025 -0.019 32.905 0.063 II1 1 1 23 -0.051 -0.062 34.411 0.059 1 1 || 1 24 -0.014 -0.040 34.524 0.076
Từ lược đồ tương quan ta có phương trình kỳ vọng đối với LSBBC được định dạng là:
LSBBCt = ệ() + ^ * LSBBC,_X + u, (2.19) Phương trình phương sai đối với LSBBC định dạng là:
2.3.4 Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và trong sự dao động của cổ phiếu BBC
Đe kiếm định sự thay đổi trong lợi suất và trong dao động của cổ phiếu ta sử dụng phần mềm Eview: Chọn Quick -^E stim ate Equatỉon rồi chọn phương pháp ước lượng ARCH. Tiếp theo gõ lệnh:
lsbbc c ar(l)
vào ô Mean Equatỉon rồi ta chọn bậc 1 cho ARCH và bậc 1 cho GARCH ở phương trình phương sai. Ket quả ước lượng thu được như sau:
Dependent Variable: LSBBC Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 05/04/15 Time: 13:46 Sample(adjusted): 3 554
Included observations: 552 after adjusting endpoints Convergence achieved after 20 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient Std Error Z-Statistic Prob.
c AR(1) 0.002027 -0.149816 0 001026 0.045732 1.976145 -3.275958 0.0481 0.0011 Variance Equation C ARCH(1) GARCH(1) 0.000112 0 135781 0.735279 4.18E-05 0.040124 0.073452 2.686914 3.384052 10.01039 0.0072 0.0007 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.025397 0.018270 0.029894 0.488836 1179.318 2.014466
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.002706 0 030171 4.254776 4.215704 3.563503 0.006992 Inverted AR Roots -.15
Từ kết quả ước lượng ta được các phương trình:
ơ f = 0 ,0 0 0 1 1 2 + 0,13578 Im,i, +0,735279ơ-,:, (2.2 0’) Từ chuỗi ước lượng ut và <7,2 ta có í/554 =0,024938 và
< 7 ^ = 0 ,0 0 1 8 8 1 .
Thay LSBBC554 = 0,026786; ủ554 = 0,024938 và = 0,001881 vào (2.19’), (2.20’) ta ước lượng được LSBBC555 và ỡ5255 :
LSBBC555 = 0,002027 + (-0,149816). 0,026786 = - 0,00198597 cr5255 = 0,000112 + 0,135781 * 0,0249382 + 0,735279 * 0,001847
= 0,001563
Suy ra ở 555 =0,039534
Ta có bảng dự báo phương sai cho những ngày kế tiếp như sau:
Ngày 02/04/2015 03/04/2015 06/04/2015
Phương sai dự báo 0,001563 0,001659 0,001716
Phương sai thực 0,001926 0,001881 0,001889
Từ kết quả ước lượng trên ta thấy rằng:
Phương sai dự báo gần đúng với phương sai thực tế. Mức dao động trong lợi suất của cổ phiếu BBC có khác nhau trong các phiên, nó vừa phụ thuộc vào sự thay đổi của lợi suất lại vừa phụ thuộc vào mức độ dao động của sự thay đổi này.
K É T LU Ậ N
Thu nhập và rủi ro luôn là yếu tố quan tâm hàng đầu của các nhà đầu tư. Mục đích cuối cùng của họ là tối đa hóa lợi nhuận và tối thiếu hóa rủi ro. Tuy vậy để đạt được điều này cần phải có một sự nghiên cứu kỹ lưỡng từ thị trường cho tới các loại tài sản đầu tư. Bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư phần nào đã giúp các nhà đầu tư giảm bớt khó khăn trong việc cân nhắc giữa 2 chỉ tiêu trên.
Từ các kết quả tính toán và ước lượng mô hình GARCH, trong khóa luận này, ta đã có cái nhìn sơ bộ về rủi ro của tài sản trên thị trường, các yếu tố ảnh hưởng và xu thế biến động của nó trong tương lai. Lợi suất không những chịu ảnh hưởng của lợi suất ở các thời kỳ trước mà còn chịu tác động của các yếu tố nhiễu. Đặc biệt thông qua mô hình GARCH các nhà phân tích thị trường có thể xác định được mức độ rủi ro của việc nắm giữ tài sản, thấy được sự biến động của giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán để đưa ra được những dự báo cũng như các kết luận nên đầu tư vào loại cổ phiếu nào thì đem lại lợi nhuận cao và ít rủi ro nhất. Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện đề tài, em không thể tránh khỏi những sai sót.
Em kính mong thầy cô giáo, các bạn sinh viên đóng góp thêm ý kiến để bài khóa luận của em được hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn!