II/ Mô hình ớc lợng và phân tích kết quả
1. Kiểm định tính dừng của lợisuất từng cổ phiếu bằng EVIEW
1.1. Kiểm định tính dừng của lợi suất các cổ phiếu 1.1.1. Cổ phiếu BBC
a/ Kiểm định nghiệm đơn vị của RBBC
Nhìn vào đồ thị của chuỗi ta thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau:
Bảng 1
ADF Test Statistic -20.62588 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_BBC
od: Least Squares
Date: 04/10/07 Time: 09:20 Sample(adjusted): 3 663
Included observations: 661 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R_BBC01(-1) -0.783901 0.038006 -20.62588 0.0000
R-squared 0.391944 Mean dependent var -4.14E-06 Adjusted R-squared 0.391944 S.D. dependent var 0.026685 S.E. of regression 0.020808 Akaike info criterion -4.905415 Sum squared resid 0.285771 Schwarz criterion -4.898617 Log likelihood 1622.240 Durbin-Watson stat 1.984343
Kết quả ớc lợng :DW =1.984343 cho biết ut không tự tơng quan.
Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 20.62588 > |t0,01| =2.5688; |t0,05| = 1.9399 và |t0,1|=1.6159.
Nh vậy chuỗi RBBC là chuỗi dừng
b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p).
Muốn xem xét chuỗi này có phải là một quá trình ARIMA không ta làm nh sau :
Trớc hết ta vẽ lợc đồ tơng quan ACF và PACF theo độ dài của trễ .Đồng thời cũng vẽ đờng phân giải chỉ khoảng tin cậy 95% cho hệ số tơng quan và hệ số tơng quan riêng .Dựa trên lợc đồ này ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài
khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(4) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1) ,AC(4) và AR(5).Ước lợng tham số này ta đợc:
Bảng2
Dependent Variable: R_BBC01 Method: Least Squares
Date: 04/10/07 Time: 09:36 Sample(adjusted): 7 663
Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) 0.202674 0.038017 5.331104 0.0000
AR(4) 0.108105 0.038762 2.788967 0.0054
AR(5) 0.102398 0.039804 2.572540 0.0103
R-squared 0.068750 Mean dependent var -0.001453
Adjusted R-squared 0.065902 S.D. dependent var 0.021263 S.E. of regression 0.020550 Akaike info criterion -4.927344 Sum squared resid 0.276189 Schwarz criterion -4.906852 Log likelihood 1621.632 Durbin-Watson stat 1.988889 Inverted AR Roots .76 .18 -.66i .18+.66i -.46 -.28i
-.46+.28i
Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần d của mô hình này là EtBBC ta có kết quả sau:
Bảng 3
ADF Test Statistic -25.45229 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_BBC)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 09:44 Sample(adjusted): 8 663
Included observations: 656 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E_BBC(-1) -0.994833 0.039086 -25.45229 0.0000
R-squared 0.497244 Mean dependent var -2.73E-05 Adjusted R-squared 0.497244 S.D. dependent var 0.028959 S.E. of regression 0.020534 Akaike info criterion -4.931979 Sum squared resid 0.276169 Schwarz criterion -4.925140 Log likelihood 1618.689 Durbin-Watson stat 1.995907
Vậy phần d là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RBBC là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1, p=4 và p=5 .
1.1.2. Cổ phiếu CAN.
a/ Kiểm định nghiệm đơn vị của RCAN
Nhìn vào đồ thị của chuỗi ta thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau:
Bảng 4
ADF Test Statistic -21.26277 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_CAN)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 09:56 Sample(adjusted): 3 663
Included observations: 661 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R_CAN(-1) -0.813171 0.038244 -21.26277 0.0000
R-squared 0.406531 Mean dependent var -1.13E-05 Adjusted R-squared 0.406531 S.D. dependent var 0.025167 S.E. of regression 0.019388 Akaike info criterion -5.046789 Sum squared resid 0.248096 Schwarz criterion -5.039991 Log likelihood 1668.964 Durbin-Watson stat 1.977497
Kết quả ớc lợng :DW =1,977497 cho biết ut không tự tơng quan.
Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 21.26277 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159.
Nh vậy chuỗi RCAN là chuỗi dừng .
b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p)
Dựa trên lợc đồ tơng quan ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1)và AR(5).Ước lợng tham số này ta đợc:
Bảng 5
Dependent Variable: R_CAN Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 10:05 Sample(adjusted): 7 663
Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) 0.186168 0.038053 4.892399 0.0000
R-squared 0.050063 Mean dependent var -0.000682 Adjusted R-squared 0.048613 S.D. dependent var 0.019752 S.E. of regression 0.019266 Akaike info criterion -5.057929 Sum squared resid 0.243118 Schwarz criterion -5.044268 Log likelihood 1663.530 Durbin-Watson stat 1.975126 Inverted AR Roots .71 .24+.63i .24 -.63i -.50 -.39i
-.50+.39i
Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần d của mô hình này là EtCAN ta có kết quả sau:
Bảng 6
ADF Test Statistic -25.27707 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_CAN)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 18:44 Sample(adjusted): 8 663
Included observations: 656 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E_CAN(-1) -0.987889 0.039082 -25.27707 0.0000
R-squared 0.493790 Mean dependent var -2.28E-05 Adjusted R-squared 0.493790 S.D. dependent var 0.027076 S.E. of regression 0.019264 Akaike info criterion -5.059617 Sum squared resid 0.243076 Schwarz criterion -5.052778 Log likelihood 1660.554 Durbin-Watson stat 1.997421
Vậy phần d là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RCAN là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1 và p=5.
1.1.3. Cổ phiếu KDC
a/ Kiểm định nghiệm dơn vị của RKDC
Nhìn vào đồ thị của chuỗi ta thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau:
Bảng 7
ADF Test Statistic -23.46792 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_KDC)
Date: 04/10/07 Time: 18:58 Sample(adjusted): 3 663
Included observations: 661 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R_KDC(-1) -0.910514 0.038798 -23.46792 0.0000
R-squared 0.454880 Mean dependent var -4.52E-05
Adjusted R-squared 0.454880 S.D. dependent var 0.040394 S.E. of regression 0.029824 Akaike info criterion -4.185494 Sum squared resid 0.587051 Schwarz criterion -4.178696 Log likelihood 1384.306 Durbin-Watson stat 1.980633
Kết quả ớc lợng :DW =1,980633 cho biết ut không tự tơng quan.
Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 23.46792 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159.
Nh vậy chuỗi RKDC là chuỗi dừng .
b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p)
Trớc hết ta vẽ lợc đồ tơng quan ACF và PACF theo độ dài của trễ. Đồng thời cũng vẽ đờng phân giải chỉ khoảng tin cậy 95% cho hệ số tơng quan và hệ số tơng quan riêng .Dựa trên lợc đồ này ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(2) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1), AR(2) và AR(5).Ước lợng tham số này ta đợc:
Bảng 8
Dependent Variable: R_KDC Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:07 Sample(adjusted): 7 663
Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) 0.091791 0.038952 2.356508 0.0187
AR(2) -0.078789 0.038962 -2.022197 0.0436
AR(5) 0.087080 0.038887 2.239301 0.0255
R-squared 0.022847 Mean dependent var 0.000239 Adjusted R-squared 0.019858 S.D. dependent var 0.029969 S.E. of regression 0.029670 Akaike info criterion -4.192808 Sum squared resid 0.575720 Schwarz criterion -4.172317 Log likelihood 1380.338 Durbin-Watson stat 2.012112 Inverted AR Roots .61 .20 -.61i .20+.61i -.46+.37i
Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần d của mô hình này là EtKDC ta có kết quả sau:
Bảng 9
ADF Test Statistic -25.76411 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_KDC)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:11 Sample(adjusted): 8 663
Included observations: 656 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E_KDC(-1) -1.007031 0.039087 -25.76411 0.0000
R-squared 0.503331 Mean dependent var -7.05E-05 Adjusted R-squared 0.503331 S.D. dependent var 0.042054 S.E. of regression 0.029638 Akaike info criterion -4.198018 Sum squared resid 0.575346 Schwarz criterion -4.191179 Log likelihood 1377.950 Durbin-Watson stat 1.999091
Vậy phần d là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RKDC là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1, p=2 và p=5.
1.1.4. Cổ phiếu LAF
a/ Kiểm định nghiệm đơn vị
Trớc hết ta vẽ đồ thị xem RLAF có chứa biến xu thế và hệ số chặn không .Nhìn vào đồ thị thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau:
Bảng 10
ADF Test Statistic -24.14765 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_LAF)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:18 Sample(adjusted): 3 663
Included observations: 661 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R_LAF(-1) -0.938146 0.038850 -24.14765 0.0000
Adjusted R-squared 0.469073 S.D. dependent var 0.060652 S.E. of regression 0.044194 Akaike info criterion -3.398956 Sum squared resid 1.289037 Schwarz criterion -3.392158 Log likelihood 1124.355 Durbin-Watson stat 2.000273
Kết quả ớc lợng :DW =2.000273 cho biết ut không tự tơng quan.
Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 24.14765 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159.
Nh vậy chuỗi RLAF là chuỗi dừng.
b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p)
Dựa trên lợc đồ tơng quan ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1) .Ước lợng tham số này ta đợc
Bảng 11
Dependent Variable: R_LAF Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:24 Sample(adjusted): 3 663
Included observations: 661 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) 0.061854 0.038850 1.592101 0.1118
R-squared 0.003592 Mean dependent var 0.000678 Adjusted R-squared 0.003592 S.D. dependent var 0.044273 S.E. of regression 0.044194 Akaike info criterion -3.398956 Sum squared resid 1.289037 Schwarz criterion -3.392158 Log likelihood 1124.355 Durbin-Watson stat 2.000273 Inverted AR Roots .06
Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần d của mô hình này là EtLAF ta có kết quả sau:
Bảng 12
ADF Test Statistic -25.67513 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_LAF)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:30 Sample(adjusted): 4 663
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E_LAF(-1) -1.000150 0.038954 -25.67513 0.0000
R-squared 0.500080 Mean dependent var 1.06E-05
Adjusted R-squared 0.500080 S.D. dependent var 0.062551 S.E. of regression 0.044227 Akaike info criterion -3.397462 Sum squared resid 1.289005 Schwarz criterion -3.390655 Log likelihood 1122.162 Durbin-Watson stat 1.998969
Vậy phần d là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RLAF là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1.
1.1. 5. Cổ phiếu NKD. a/ Kiểm định nghiệm đơn vị
Trớc hết ta vẽ đồ thị xem RNKD có chứa biến xu thế và hệ số chặn không .Nhìn vào đồ thị thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau:
Bảng 13
ADF Test Statistic -21.79019 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_NKD)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:35 Sample(adjusted): 3 663
Included observations: 661 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R_NKD(-1) -0.837211 0.038421 -21.79019 0.0000
R-squared 0.418406 Mean dependent var -2.00E-05
Adjusted R-squared 0.418406 S.D. dependent var 0.023630 S.E. of regression 0.018021 Akaike info criterion -5.193035 Sum squared resid 0.214342 Schwarz criterion -5.186236 Log likelihood 1717.298 Durbin-Watson stat 1.985354
Kết quả ớc lợng :DW =1.985354 cho biết ut không tự tơng quan.
Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 21.79019 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159.
Nh vậy chuỗi RNKD là chuỗi dừng . b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p).
Dựa trên lợc đồ tơng quan này ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(4) và PAC(5) là khác
không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1), AR(4) và AR(5).Ước lợng tham số này ta đợc:
Bảng 14
Dependent Variable: R_NKD Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:42 Sample(adjusted): 7 663
Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) 0.159212 0.038303 4.156676 0.0000
AR(4) 0.076753 0.038709 1.982813 0.0478
AR(5) 0.079655 0.038816 2.052105 0.0406
R-squared 0.033517 Mean dependent var -0.001614 Adjusted R-squared 0.030561 S.D. dependent var 0.018151 S.E. of regression 0.017871 Akaike info criterion -5.206688 Sum squared resid 0.208876 Schwarz criterion -5.186196 Log likelihood 1713.397 Durbin-Watson stat 1.984270 Inverted AR Roots .70 .17
-.62i
.17+.62i -.44 -.28i -.44+.28i
Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần d của mô hình này là EtNKD ta có kết quả sau:
Bảng 15
ADF Test Statistic -25.39903 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_NKD)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:59 Sample(adjusted): 8 663
Included observations: 656 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E_NKD(-1) -0.992751 0.039086 -25.39903 0.0000
R-squared 0.496197 Mean dependent var -1.05E-05 Adjusted R-squared 0.496197 S.D. dependent var 0.025155 S.E. of regression 0.017855 Akaike info criterion -5.211567 Sum squared resid 0.208810 Schwarz criterion -5.204728 Log likelihood 1710.394 Durbin-Watson stat 1.998566
Vậy phần d là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RNKD là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1, p=4 và p=5.
a/ Kiểm định nghiệm đơn vị
Trớc hết ta vẽ đồ thị xem RTRI có chứa biến xu thế và hệ số chặn không. Nhìn vào đồ thị thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn. Ta có bảng sau:
Bảng 16
ADF Test Statistic -20.29838 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_TRI)
Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 20:03 Sample(adjusted): 3 663
Included observations: 661 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R_TRI(-1) -0.768684 0.037869 -20.29838 0.0000
R-squared 0.384342 Mean dependent var 1.97E-20 Adjusted R-squared 0.384342 S.D. dependent var 0.027227 S.E. of regression 0.021364 Akaike info criterion -4.852739 Sum squared resid 0.301228 Schwarz criterion -4.845941 Log likelihood 1604.830 Durbin-Watson stat 1.975300
Kết quả ớc lợng :DW =1,975300 cho biết ut không tự tơng quan.
Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 20.29838 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159.
Nh vậy chuỗi RTRI là chuỗi dừng .
b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p)
Dựa trên lợc đồ tơng quan này ta biết đợc các hệ số tơng quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tơng quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(4) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1), AR(4) và AR(5).Ước lợng tham số này ta đợc:
Bảng 17
Dependent Variable: R_TRI Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 20:10 Sample(adjusted): 7 663
Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations
AR(1) 0.227653 0.037913 6.004570 0.0000
AR(4) 0.064995 0.038842 1.673305 0.0947
AR(5) 0.100121 0.038829 2.578495 0.0101
R-squared 0.070139 Mean dependent var -8.16E-05 Adjusted R-squared 0.067295 S.D. dependent var 0.021950 S.E. of regression 0.021199 Akaike info criterion -4.865212