CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU, PHƯƠNG PHÁP
3.1 Mô tả dữ liệu
Các đợt dịch được nghiên cứu trong bài được chia ra thành các khoảng thời gian sau:
- Dịch SARS: từ ngày 26/2/2003 đến ngày 28/4/2003
- Dịch cúm gia cầm H5N1: từ ngày 4/1/2005 đến ngày 10/11/2005 - Dịch cúm A H1N1: từ ngày 1/6/2009 đến ngày 1/10/2009
- Dịch NCOVID-19: 23/1/2020 đến nay vẫn chưa kết thúc.
Bảng 3.1 Thống kê các đợt dại dịch tại Việt Nam từ khi thị trường chứng khoán bắt đầu thành lập đến nay. Nguồn: https://www.who.int/emergencies/diseases/en/
a Số liệu thống kê tính đến ngày 14/4/2020
Đối tượng________________ Giá trị thống kê Số quan sát 4499 Giá trị trung bình 0.000295 p25 - 0.0056821 Trung vị 0.000235 1 p75 0.006834 5 Độ lệch chuẩn 0.013812 6 Giá trị nhỏ nhất - 0.0648198 Giá trị lớn nhất 0.048600 2 Skewness - 0.1571158 Kurtosis 5.198563 Dickey-Fuller Chi-squared -52.495 Dickey-Fuller p-value 0.000 Jarque-Bera p-value________ ____________
Tên Công thức Ý nghĩa
Dữ liệu được sử dụng trong bài là Time-Series Data (Dữ liệu chuỗi thời gian), đây là một chuỗi các điểm dữ liệu, phần lớn gồm các phép đo liên tiếp thực hiện chung một nguồn trong một khoản thời gian. Dữ liệu trong bài dựa trên giá cổ phiếu hàng ngày
của Việt Nam trong giai đoạn từ ngày 26 tháng 02 năm 2003 đến ngày 14 tháng 04 năm 2020. Mọi dữ liệu đều được tải về từ trang www.Investing.com
1 /1 /20021 /1 /20041 /1 /20061 /1 /20081 /1 /20101 /1 /20121 /1 /20141 /1 /20161 /1 /20181 /1 /2020 Thời gian
Hình 3.1 Dữ liệu tỷ suất sinh lời hàng ngày của chỉ số VNINDEX
Từ dữ liệu thu thập được, bài nghiên cứu đã phân tích và vẽ biểu đồ dữ liệu tỷ suất sinh lời hàng ngày của chỉ số VNINDEX từ ngày 26 tháng 02 năm 2003 đến ngày 14 tháng 04 năm 2020. Đồng thời, kiểm tra tính dừng của dữ liệu được kết quả là dữ liệu có tính dừng, phù hợp để chạy mô hình.
PHẠM TRÍ THÀNH 17
Bảng 3.2 Thống kê mô tả dữ liệu tỷ suất lợi nhuận hàng ngày của VNINDEX
Giải thích, công thức và ý nghĩa của các thành phần trên với dữ liệu tỷ suất lợi nhuận hàng ngày của VNINDEX thu thập được:
Bảng 3.3 Giải thích, công thức và ý nghĩa các yếu tố thống kê mô tả dữ liệu tỷ suất lợi nhuận hàng ngày của VNINDEX
Độ lệch (skewness) n ∑Γ=1 (X-X)3 skewness = -)ʌ---⅛--- (n — 1)(n — 2) S3 ^1∑ F=1 (X j-X) 3 n S3 Trong đó:
n: số lượng mẫu - sample size
Xi : giá trị của mẫu thứ i - i th sample value X : giá trị trung bình của mẫu - sample mean
s : độ lệch chuẩn của mẫu - sample standard deviation
Với độ lệch bằng - 0.1571158 cho thấy phân phối tương đối đối xứng. Ngoài ra, độ lệch âm cho thấy các giá trị cực lớn hơn giá trị trung bình sẽ ở gần hơn so với giá trị cực nhỏ hơn giá trị trung bình
Độ nhọn (Kurtosis)
n(n+1) ∑ 7=1 (Xi -X)4
Với độ nhọn bằng 5.198563 > 3 cho thấy phân phối là phân phối Leptokurtic, giá trị cực đoan nhiều. Ngoài ra, do lớn hơn 3 nên phân phối sẽ tập trung hơn mức bình thường; đỉnh của đồ thị tạo thành hình chuông của phân phối cao và nhọn trong khi hai đuôi ngắn hơn.
KurtOSIS (n-i)(n-2)(n-3) S4
.∕∑ r=ι (Xi-X) 4 n S4
Trong đó:
n : số lượng mẫu - sample size
Xi : giá trị của mẫu thứ i - i th sample value X : giá trị trung bình của mẫu - sample mean
s : độ lệch chuẩn của mẫu - sample standard deviation
Kiểm định Jarque-Bera JB = n(S2+1(K-3)2) trong đó n : số các quan sát S : Skewness - Độ lệch K : Kurtosis - Độ nhọn Kết quả kiểm định bằng 0 cho thấy độ nhọn và độ lệch đáp ứng được yêu cầu của phân phối chuẩn.
Tên Công thức Mục đích Kiểm định T (T-Test) X — U t = -—-S X S S X Ị— √n Trong đó: μ : Hằng số
X: Giá trị trung bình của mẩu n : Kích thước mẫu
s : Độ lệch chuẩn mẫu
S X: Ước lượng sai số chuẩn của giá trị trung bình
Sử dụng One-Sample T- Test để tính sự khác biệt về giá trị trung bình của lợi nhuận