Mụ hỡnh GARCH đơn biến

Một phần của tài liệu Một số mô hình đo lường rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam (Trang 110 - 111)

Theo kiểm định Dickey-Fuller, với mức ý nghĩa 5% tỏc giả thấy cỏc chuỗi lợi suất đều là cỏc chuỗi dừng. Từ lược đồ tương quan của cỏc chuỗi, tỏc giả lựa chọn được phương trỡnh trung bỡnh cho cỏc chuỗi lợi suất. Sau khi ước lượng phương trỡnh trung bỡnh, tỏc giả dựa vào lược đồ tương quan của bỡnh phương cỏc phần dư để cho biết chuỗi lợi suất đú cú hiệu ứng ARCH hay khụng. Dựa theo kết quả đú, ta cú 21 chuỗi lợi suất cú hiệu ứng ARCH (Phụ lục 4).

Tỏc giả dựa theo lược đồ tương quan bỡnh phương phần dư để lựa chọn phương trỡnh phương sai cho mỗi chuỗi lợi suất. Sau đú, tỏc giả ước lượng đồng thời phương trỡnh trung bỡnh và phương trỡnh phương sai. Tỏc giả căn cứ vào lược đồ tương quan của phần dư chuẩn húa để đỏnh giỏ tớnh phự hợp của mỗi phương trỡnh này, từ đú lựa chọn được mụ hỡnh GARCH phự hợp cho mỗi chuỗi lợi suất. Tỏc giả cú kết quả ước lượng (phụ lục 6) đồng thời phương trỡnh trung bỡnh và phương sai của 21 chuỗi lợi suất: RBVH, RCTG, RDIG, RDPM, REIB, RHPG, RHSG, RIJC, RMBB, RMSN, ROGC, RPVF, RSBT, RVCB, RCII, RFPT, RGMD, RKDC, RITA, RHNX, RVNINDEX cú hiệu ứng ARCH.

Như vậy, với hầu hết cỏc chuỗi lợi suất thỡ mụ hỡnh GARCH(1,1) được lựa chọn để dự bỏo cho độ biến động. Với mức ý nghĩa 0.05, cỏc hệ số của RESID(- 1)^2, GARCH(-1) đều cú ý nghĩa thống kờ, giỏ trị ước lượng của cỏc hệ số của RESID(-1)^2, GARCH(-1) đều lớn hơn 0, và tổng nhỏ hơn 1. Tuy nhiờn, cỏc giỏ trị ước lượng của RESID(-1)^2, GARCH(-1) đối với từng chuỗi lợi suất cú sự khỏc nhau, nú thể hiện mức độ biến động khụng giống nhau của cỏc cổ phiếu trờn thị trường, điều này cú thể thấy qua đồ thị cỏc chuỗi phương sai cú điều kiện (phụ lục 5). Nếu xem phương sai của lợi suất là độ đo rủi ro thỡ kết quả ước lượng đó chỉ ra được rủi ro của 21 chứng khoỏn trờn là biến động theo thời gian.

Theo kết quả ước lượng, tỏc giả thấy hệ số của RESID(-1)^2 trong phương trỡnh phương sai của cỏc chuỗi lợi suất RBVH, RCTG, RDIG, RDPM, REIB, RIJC, RMBB, RVCB, RCII, RFPT, RGMD, RITA tương ứng là 0.222133, 0.226619, 0.461653, 0.212044, 0.240006, 0.355621, 0.22395, 0.299202, 0.227538, 0.334762, 0.24789, 0.239319 và cao hơn hệ số của RESID(-1)^2 trong phương trỡnh phương sai của cỏc chuỗi cũn lại. Điều đú cho thấy những cỳ sốc trong quỏ khứ tỏc động đến phương sai cú điều kiện của những chuỗi RBVH, RCTG, RDIG, RDPM, REIB, RIJC, RMBB, RVCB, RCII, RFPT, RGMD, RITA mạnh hơn cỏc chuỗi cũn lại. Mặc khỏc, tỏc giả lại thấy hệ số của AR(1) trong phương trỡnh trung bỡnh của cỏc chuỗi RDPM, RIJC, RVCB, RFPT lại nhỏ hơn nhiều so với hệ số AR(1) của cỏc chuỗi cú hệ số của RESID(-1)^2 nhỏ hơn. Như vậy, những cỳ sốc trong quỏ khứ làm cho rủi ro (phương sai cú điều kiện) của những cổ phiếu DPM, IJC, VCB, FPT tăng lờn nhiều hơn những cổ phiếu khỏc trong khi đú lợi suất kỳ vọng của những cổ phiếu này lại nhỏ hơn. Vỡ vậy, khi tham gia thị trường thỡ nhà đầu tư nờn cẩn trọng với những cổ phiếu này. Để xem sự tương quan của cỏc chuỗi lợi suất cú ảnh hưởng như thế nào tới rủi ro của mỗi cổ phiếu, tỏc giả ứng dụng mụ hỡnh GARCH đa biến để ước lượng đồng thời phương sai cú điều kiện và hiệp phương sai cú điều kiện của cỏc cặp lợi suất.

Một phần của tài liệu Một số mô hình đo lường rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam (Trang 110 - 111)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(193 trang)