CHƢƠNG IV : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC THẢO LUẬN
4.1 Kết quả nghiên cứu:
4.1.5 Ước lượng độ bất ổn suất sinh lợi thị trường:
Tác giả ước lượng mơ hình GARCH(1,1) thuần tuý để đo lường biến động độ bất ổn suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn T7/2000- T6/2012.
Bảng 4.6: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình GARCH(1,1)
2 1 2 1 2 1 . t t t t t t e e R R
Parameters ρ ω α (ARCH) β (GARCH)
Coefficient 0.350742 0.001417 0.259250 0.623923
z-Statistic 4.231928 1.849828 2.197332 4.125915
Prob. 0.0000 0.0643 0.0276 0.0000
Hệ số α=0.25 cho thấy phản ứng của phương sai hay độ lệch chuẩn của suất sinh lợi phản ứng khá mạnh đối với những thay đổi của thị trường.
Hệ số β=0.62 cho thấy mức độ bền vững của phương sai hay độ lệch chuẩn của suất sinh lợi là không cao.
α + β <1 đảm bảo phương sai có tính dừng và phương sai hay độ lệch chuẩn có điều kiện sẽ hội tụ về dài hạn.
Các hệ số đều đúng theo kì vọng có dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Giá trị kì vọng của suất sinh lợi thị trường ở thời điểm t xấp xỉ bằng 35% giá trị suất sinh lợi ở thời điểm t-1. Hệ số α=25% nói lên khi có một cú sốc lớn xảy ra ở giai đoạn t-1 thì giá trị sai số et (giá trị tính theo bình phương) sẽ đóng góp 25% biến động tăng thêm cho độ bất ổn của suất sinh lời theo chỉ số VN-Index. Hệ số β=62% cho thấy biến động
phương sai suất sinh lợi của thị trường tại thời điểm t gần bằng 62% biến động phương sai của suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t-1. Đây là con số rất đáng kể cho biến
động của thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả cho rằng giá trị suất sinh lợi kì vọng và độ rủi ro của nó ở thời kì t phụ thuộc đáng kể vào chính nó trong thời kì t-1, cho thấy xu hướng biến động của thị trường phụ thuộc đáng kể vào biến động trước đó và chấm dứt khi có những tin hỗ trợ khác để thay đổi xu hướng cũ.
Do hạn chế của mơ hình GARCH(1,1) ở trên là phương trình phương sai phụ thuộc vào giá trị quá khứ của những cú sốc, đại diện bởi các biến trễ sai số et được xử lý theo giá trị bình phương. Điều này nói lên tác động một cú sốc có giá trị dương thi cũng như tác động của một cú sốc có giá trị âm do khơng quan tâm đến dấu của chúng. Nói cách khác là chúng được giả định có tính chất đối xứng. Vì vậy tác giả sử dụng mơ hình biến thể dạng TGARCH để kiểm chứng những cú sốc thông tin bất cân xứng tại HOSE.
Bảng 4.7: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình TGARCH
GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) + C(5)*GARCH(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.336846 0.086297 3.903337 0.0001 Variance Equation C 0.001322 0.000751 1.760683 0.0783 RESID(-1)^2 0.306319 0.154793 1.978891 0.0478 RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) -0.111734 0.176323 -0.633691 0.5263 GARCH(-1) 0.637415 0.149140 4.273933 0.0000 R-squared 0.156836 Mean dependent var 0.009152 Adjusted R-squared 0.132218 S.D. dependent var 0.117181 S.E. of regression 0.109160 Akaike info criterion -1.719752 Sum squared resid 1.632483 Schwarz criterion -1.615673 Log likelihood 127.1024 Hannan-Quinn criter. -1.677459 Durbin-Watson stat 1.764973
Kết quả ước lượng cho thấy hệ số hồi quy của biến tương tác âm (-0.1111734) và khơng có ý nghĩa thống kê. Như vây, trong trường hợp này chưa nhận thấy có sự khác biệt giữa tin tốt và tin xấu lên thị trường chứng khoán tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP.HCM (HOSE). Nói cách khác, ảnh hưởng của tin tức tại HOSE có tính chất cân xứng. Mơ hình GARCH(1,1) ở đây khơng vi phạm giả định do đó có thể tiếp tục sử dụng và mở rộng.
Kết luận về giá trị kì vọng và phương sai của suất sinh lợi thị trường phụ thuộc vào xu hướng của chính nó trong giai đoạn trước và thơng tin có tính chất cân xứng tại sàn HOSE đều đồng nhất với kết quả của tác giả Lê Tuấn Bách tại Luận văn Thạc sỹ ĐH Kinh tế TPHCM về đề tài “Phân tích dự báo giá và rủi ro thị trường cổ phiếu niêm