Mụ hỡnh ARIMA đối với chuỗi RHAP

Một phần của tài liệu Sử dụng các mô hình Kinh Tế Lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường Chứng khoán Việt Nam (Trang 35 - 36)

3. Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và dao động của lợi suất trong cỏc cổ phiếu

3.3.2 Mụ hỡnh ARIMA đối với chuỗi RHAP

Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy PACF(1) khỏc khụng, do đú ta cú quỏ trỡnh AR(1).

Ước lượng mụ hỡnh khụng cú hệ sỗ chặn ta cú kết quả sau: Dependent Variable: RHAP

Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 09:25 Sample(adjusted): 3 1349

Included observations: 1347 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.142052 0.026976 5.265776 0.0000 R-squared 0.019842 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared 0.019842 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.028902 Akaike info criterion -4.249098 Sum squared resid 1.124316 Schwarz criterion -4.245234 Log likelihood 2862.768 Durbin-Watson stat 2.002979 Inverted AR Roots .14

Kiểm định tớnh dừng của phần dư E3 của mụ hỡnh này ta được:

ADF Test Statistic -36.73686 1% Critical Value* -2.5673 5% Critical Value -1.9396 10% Critical Value -1.6157 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E3)

Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 09:28 Sample(adjusted): 4 1349

Included observations: 1346 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E3(-1) -1.001606 0.027264 -36.73686 0.0000 R-squared 0.500853 Mean dependent var -1.47E-05 Adjusted R-squared 0.500853 S.D. dependent var 0.040919 S.E. of regression 0.028909 Akaike info criterion -4.248573 Sum squared resid 1.124070 Schwarz criterion -4.244707 Log likelihood 2860.290 Durbin-Watson stat 2.000163

Ta thấy phần dư là nhiễu trắng nờn mụ hỡnh là tốt ,chuỗi RHAP là mụ hỡnh ARIMA(1,0,0)

Mụ hỡnh ARIMA của chuỗi :

RHAP =0.142052* RHAP-1 + àt

Ta xem xột mức dao động của lợi suất trong cỏc phiờn cú phụ thuộc vào sự thay đổi của lợi suất trong quỏ khứ hay khụng. Sau đõy ta sẽ sử dụng cỏc mụ hỡnh ARCH, GARCH , T- GARCH ,GARCH-M ,COMPONENT GARCH để xem xột giả thiết này.

Một phần của tài liệu Sử dụng các mô hình Kinh Tế Lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường Chứng khoán Việt Nam (Trang 35 - 36)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(77 trang)
w