PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình ARCH
4.3.1. Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình ARCH với AIC và BIC
Trong mơ hình ARCH chúng ta kiểm tra hiệu ứng ARCH cho đến một độ trễ Q bất kỳ, trong bài nghiên cứu này tác giả kiểm tra đến độ trễ Q bằng 8, tuy nhiên thực tế hiệu ứng ARCH của ba chuỗi đại diện cho 3 thị trƣờng chứng khốn Việt Nam, Trung Quốc, Nhật Bản có hiệu ứng ARCH lớn hơn độ trễ Q rất nhiều, và để giảm thiểu sự cồng kềnh của mơ hình ARCH khi phải kiểm soát độ trễ Q quá lớn tác giả quyết định chạy ARCH với độ trễ tối ƣu căn cứ vào việc lựa chọn AIC và BIC cho mơ hình ARCH với từng độ trễ từ 1 cho đến 8, kết quả các chuỗi ứng với 3 thị trƣờng Việt Nam, Trung Quốc, Nhật Bản có độ trễ tối ƣu tƣơng ứng là 7, 7 và 4. Kết quả đƣợc trình bày ở bên dƣới:
- Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mơ hình ARCH đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch
lên tỷ suất sinh lợi.
(4.1a)
(4.1b)
Điều kiện:
Việt Nam Trung Quốc Nhật Bản
Model AIC BIC AIC BIC AIC BIC
arch1 -13195.07 -13172.39 -12192.69 -12170.11 -10303.77 -10281.98 arch2 -13289.92 -13261.58 -12319.98 -12291.75 -10383 -10355.77 arch3 -13351.34 -13317.33 -12375.38 -12341.5 -10450.23 -10417.55 arch4 -13355.76 -13316.08 -12414.71 -12375.19 -10458.65 -10420.53 arch5 -13369.44 -13324.09 -12433.86 -12388.69 -10457.35 -10413.77 arch6 -13403.32 -13352.31 -12476.85 -12426.04 -10476.18 -10427.16 arch7 -13413 -13356.32 -12511.23 -12454.77 -10494.34 -10439.87 arch8 -13415.97 -13353.62 -12511.19 -12449.09 -10524.19 -10464.28 Nhận xét:
Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam
Căn cứ vào giá trị AIC và BIC có giá trị nhỏ nhất để ta lựa chọn mơ hình ARCH với độ trễ tƣơng ứng, ở thị trƣởng chứng khốn Việt Nam mơ hình ARCH với độ trễ 7 có giá trị AIC và BIC nhỏ nhất tƣơng ứng là -13414 và -13356.32. Ta kết luận rằng độ trễ 7 là độ trễ tối ƣu để chạy mơ hình ARCH đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi cho thị trƣờng chứng khoán Việt Nam.
Thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc
Căn cứ vào giá trị AIC và BIC có giá trị nhỏ nhất để ta lựa chọn mơ hình ARCH với độ trễ tƣơng ứng, ở thị trƣởng chứng khốn Trung Quốc mơ hình ARCH với độ trễ 7 có giá trị AIC và BIC nhỏ nhất tƣơng ứng là -12511.23 và -12454.77. Ta kết luận rằng độ trễ 7 là độ trễ tối ƣu để chạy mơ hình ARCH đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi cho thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc.
Thị trƣờng chứng khoán Nhật Bản
Căn cứ vào giá trị AIC và BIC có giá trị nhỏ nhất để ta lựa chọn mơ hình ARCH với độ trễ tƣơng ứng, ở thị trƣởng chứng khốn Nhật Bản mơ hình ARCH với độ trễ 4 có giá trị AIC và BIC nhỏ nhất tƣơng ứng là -10458.65 và -10420.53. Ta kết luận rằng độ trễ 4 là độ trễ tối ƣu để chạy mơ hình ARCH đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi cho thị trƣờng chứng khoán Nhật Bản.
- Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mơ hình ARCH đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng giao dịch (4.2a) (4.2b) Điều kiện: và
Bảng 4.6: Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mơ hình ARCH với AIC và BIC đánh giá tác động của (Rt) lên (Vt)
Việt Nam Trung Quốc Nhật Bản
Model AIC BIC AIC BIC AIC BIC
arch1 3609.223 3631.897 2302.519 2325.102 3503.58 3525.367 arch2 3556.015 3584.358 2279.185 2307.414 3497.037 3524.27 arch3 3532.119 3566.131 2268.196 2302.071 3498.875 3531.555 arch4 3529.836 3569.516 2269.259 2308.78 3498.126 3536.252 arch5 3516.6 3561.949 2271.199 2316.366 3495.482 3539.054 arch6 3512.299 3563.316 2269.823 2320.636 3497.432 3546.451 arch7 3514.242 3570.927 2270.759 2327.218 3499.425 3553.891 arch8 3516.2 3578.554 2265.802 2327.907 3498.146 3558.058 Nhận xét:
Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam
Căn cứ vào giá trị AIC và BIC có giá trị nhỏ nhất để ta lựa chọn mơ hình ARCH với độ trễ tƣơng ứng, ở thị trƣởng chứng khốn Việt Nam mơ hình ARCH với độ trễ 6 có giá trị AIC và BIC nhỏ nhất tƣơng ứng là 3512.299 và 3563.316. Ta kết luận rằng độ trễ 6 là độ trễ tối ƣu để chạy mơ hình ARCH đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng giao dịch cho thị trƣờng chứng khoán Việt Nam.
Căn cứ vào giá trị AIC và BIC có giá trị nhỏ nhất để ta lựa chọn mơ hình ARCH với độ trễ tƣơng ứng, ở thị trƣởng chứng khốn Trung Quốc mơ hình ARCH với độ trễ 3 có giá trị AIC và BIC nhỏ nhất tƣơng ứng là 2268.196 và 2302.071. Ta kết luận rằng độ trễ 3 là độ trễ tối ƣu để chạy mơ hình ARCH đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng giao dịch cho thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc.
Thị trƣờng chứng khoán Nhật Bản
Căn cứ vào giá trị AIC và BIC có giá trị nhỏ nhất để ta lựa chọn mơ hình ARCH với độ trễ tƣơng ứng, ở thị trƣởng chứng khoán Nhật Bản mơ hình ARCH với độ trễ 2 có giá trị AIC và BIC nhỏ nhất tƣơng ứng là 3497.037 và 3524.27. Ta kết luận rằng độ trễ 2 là độ trễ tối ƣu để chạy mơ hình ARCH đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng giao dịch cho thị trƣờng chứng khoán Nhật Bản.
4.3.2. Kết quả ước lượng mơ hình ARCH sau khi lựa chọn độ trễ tối ưu
- Mơ hình đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi:
Bảng 4.7: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình ARCH đánh giá tác động của (Vt) lên (Rt)
Việt Nam Trung Quốc Nhật Bản
Lag 7 7 4 r v 0.000297 0.00177*** 0.0000606 -1.15 -4.64 -0.28 _cons -0.00471 -0.0409*** -0.000253 -1.00 -4.58 -0.06 ARCH L.arch 0.148*** 0.0594*** 0.183*** -5.31 -3.49 -7.24 L2.arch 0.154*** 0.112*** 0.237*** -5.36 -5.67 -6.29 L3.arch 0.105*** 0.0824*** 0.196*** -4.58 -4.72 -6.78 L4.arch 0.0450** 0.105*** 0.0868*** -1.96 -7.63 -4.96 L5.arch 0.0714*** 0.0946***
-2.8 -4.57 L6.arch 0.128*** 0.140*** -5.5 -7.99 L7.arch 0.0820*** 0.140*** -3.7 -6.95 _cons 0.0000394*** 0.0000561*** 0.0000572*** -13.27 -16.5 -14.45 N 2140 2092 1714
Kết quả cho thấy ở bảng bên trên. Z-staticstics đƣợc trình bày dƣới hệ số các biến và trong ngoặc đơn. ***, ** và * lần lƣợt đại diện cho ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
Căn cứ vàokết quả của mơ hình ARCH, tơi thấy rằng có thể sử dụng thơng tin về khối lƣợng cổ phiếu giao dịch để dự đoán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, khi khối lƣợng cổ phiếu giao dịch tăng lên sẽ có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu điều này đƣợc thể hiện thông qua hệ số của khối lƣợng giao dịch trong mơ hình ARCH đều mang dấu dƣơng. Các kết quả này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trƣớc đây, ví dụ: Lee and Rui (2000), Khan and Rizwan (2008), Darwish (2012) và Attari et al. (2012). Kết quả cung cấp sự ủng hộ quan điểm cho rằng chỉ số thị trƣờng tăng với sự gia tăng khối lƣợng và chỉ số thị trƣờng giảm kèm theo khối lƣợng giảm, và điều đó phù hợp với các mơ hình lý thuyết, hàm ý rằng nội dung thơng tin của khối lƣợng tác động đến sự thay đổi giá chứng khoán tƣơng lai. Tuy nhiên kết quả chỉ có thị trƣờng Trung Quốc là có ý nghĩa thống kê tại mức α = 1%.
-Mơ hình đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng giao dịch:
Bảng 4.8: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình ARCH đánh giá tác động của (Rt) lên (Vt)
Việt Nam Trung Quốc Nhật Bản
Lag 6 3 2
v
_cons 18.41*** 23.26*** 21.35*** -2189.17 -3322.57 -3059.65 ARCH L.arch 0.584*** 0.723*** 0.699*** -6.35 -7.92 -5.63 L2.arch 0.0734 0.103* 0.212*** -1.39 -1.86 -2.72 L3.arch 0.0967* 0.133*** -1.7 -2.84 L4.arch 0.0269 -0.78 L5.arch 0.0789** -2.06 L6.arch 0.0856** -2.17 _cons 0.0251*** 0.0212*** 0.0203*** -8.66 -8.96 -9.18 N 2140 2092 1714
Kết quả cho thấy ở bảng bên trên. Z-staticstics đƣợc trình bày dƣới hệ số các biến và trong ngoặc đơn. ***, ** và * lần lƣợt đại diện cho ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
Căn cứ vàokết quả của mơ hình ARCH, tơi thấy rằng có thể sử dụng thơng tin vềtỷ suất sinh lợi của cổ phiếu để dự đoán về khối lƣợng cổ phiếu giao dịch, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu tăng lên sẽ có tác động nghịch biến đến khối lƣợng cổ phiếu giao dịch điều này đƣợc thể hiện thông qua hệ số của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trong mơ hình ARCH đều mang dấu âm. Tuy nhiên kết quả chỉ có thị trƣờng Việt Nam và Nhật Bản là có ý nghĩa thống kê tại mức α = 1%.
4.4. Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình GARCH
Lý thuyết về quá trình tự hồi quy AR(p) và quá trình trung bình trƣợt MA(q): Một q trình tự hồi quy có thể đƣợc viết dƣới dạng nhƣ sau:
B(L) = + AR(P)
Trong đó B(L) là đại diện cho đẳng thức tốn tử lùi với độ trễ P. Qúa trình trung bình trƣợt (MA) của chuỗi đƣợc biết dƣới dạng:
= + + + …. + MA(Q)
Sử dụng đăng thức toán học ta dễ dàng chứng minh đƣợc một chuỗi AR(1) có thể đƣợc biến đổi về dạng MA( ) và ngƣợc lại, lý thuyết này đƣợc phát triển và sử dụng trong nhiều mơ hình kinh tế lƣợng, ngồi mơ hình ARIMA thì nó cịn đƣợc ứng dụng vào mơ hình GARCH để giải quyết những nhƣợc điểm của mơ hình ARCH.
Lý thuyết GARCH và lý do sử dụng GARCH(1,1):
Mơ hình ARCH nhƣ ta biết chỉ có thể đƣợc sử dụng nếu nhƣ nó có hiệu ứng ARCH (phƣơng sai thay đổi theo thời gian), tuy nhiên do hiệu ứng ARCH thƣờng có độ trễ lớn thậm chí xét đến vì thế để tránh cồng kềnh thì ngƣời ta sử dụng ARCH với độ trễ tối ƣu nhƣ trong bài tác giả đã chạy ARCH với độ trễ tối ƣu đƣợc chọn. Tuy nhiên, nhƣợc điểm của ARCH chính là khi ta xét hiệu ứng ARCH ở độ trễ tối ƣu Q bất kỳ thì đồng thời ta cũng đang bỏ qua hiệu ứng ARCH cho những độ trễ sau đó, để khắc phục điều này ngƣời ta sử dụng lý thuyết biến đổi MA( ) về dạng AR(1) để từ đó có thể kiểm sốt đƣợc tất cả độ trễ có hiệu ứng ARCH kể cả khi nó tiến đến ( ), và đó là lý do trong bài tác giả sử dụng GARCH(1,1) để so sánh với mơ hình ARCH với độ trễ tối ƣu nhằm đƣa ra những kết luận chính xác hơn.
(4.3a)
Trong phƣơng trình GARCH(1,1) ở trên thành phần tự hồi quy đƣợc thay thế để kiểm soát hiệu ứng ARCH với một độ trễ Q bất kỳ. GARCH(1,1) đƣợc sử dụng hầu hết trong các đề tài nghiên cứu bởi vì nhƣ đã lý giải thơng qua lý thuyết biến đổi ở trên, quá
ta sử dụng tự hồi quy cho biến động phƣơng sai với độ trễ 1 nghĩa là ta cũng đang kiểm soát tất cả những hiệu ứng ARCH ngay cả khi nó tiến đến ( ), việc sử dụng GARCH(p,q) bất kỳ xét về phƣơng pháp nghiên cứu là hồn tồn có thể, tuy nhiên GARCH(1,1) bản thân nó đã bao hàm tất cả những hiệu ứng ARCH vì thế tác giả thấy không cần thiết phải sử dụng thêm GARCH(p,q) nào nữa.
Trong mơ hình ARCH chúng ta đã kiểm tra hiệu ứng ARCH cho độ trễ Q bằng 8 và từ đó chọn ra độ trễ ARCH tối ƣu để hồi quy mơ hình ARCH, tuy nhiên, với mơ hình ARCH với độ trễ tối ƣu nhƣ đã trình bày ở mục trƣớc thì ta giả định rằng các độ trễ trƣớc độ trễ tối ƣu là khơng có tác động, điều này có thể bỏ sót các tác động của các độ trễ kỳ trƣớc trong việc dự báo phƣơng sai của kỳ hiện tại, nếu chúng ta đƣa tất cả độ trễ Q vào mơ hình ARCH thì sẽ làm mơ hình trở nên rất cồng kềnh, để khắc phục nhƣợc điểm này ngƣời ta sử dụng mơ hình GARCH. Trong bài nghiên cứu này tác giả chọn GARCH (1,1) để đánh giá mức biến động của chuỗi Yt bất kỳ.
4.4.1. Kết quả ước lượng mơ hình GARCH (1;1) đánh giá tác động của (Vt) lên (Rt)
- Mơ hình đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi:
(4.3a)
(4.3b)
Điều kiện:
và
Bảng 4.9: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình GARCH đánh giá tác động của (Vt) lên (Rt)
Việt Nam Trung Quốc Nhật Bản
r
-1.67 -4.05 -0.33 _cons -0.00663 -0.0395*** -0.000578 -1.55 -4.02 -0.13 ARCH L.arch 0.139*** 0.0479*** 0.132*** -9.59 -11.57 -11.02 L.garch 0.834*** 0.950*** 0.848*** -52.97 -257.41 -70.69 _cons 0.00000423*** 0.000000601*** 0.00000395*** -5.18 -4.4 -5.39 N 2140 2092 1714
Kết quả cho thấy ở bảng bên trên. Z-staticstics đƣợc trình bày dƣới hệ số các biến và trong ngoặc đơn. ***, ** và * lần lƣợt đại diện cho ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
Căn cứ vàokết quả của mơ hình GARCH, tơi thấy rằng có thể sử dụng thông tin về khối lƣợng cổ phiếu giao dịch để dự đoán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, khi khối lƣợng cổ phiếu giao dịch tăng lên sẽ có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu điều này đƣợc thể hiện thông qua hệ số của khối lƣợng giao dịch trong mơ hình GARCH đều mang dấu dƣơng. Tuy nhiên kết quả chỉ có thị trƣờng Việt Nam và Trung Quốc là có ý nghĩa thống kê tại mức α = 10% và mức α = 1%.
4.4.2. Kết quả ước lượng mơ hình GARCH (1;1) đánh giá tác động của (Rt) lên (Vt) (Vt)
- Mơ hình đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng giao dịch:
(4.4a)
(4.4b)
Điều kiện:
và
Bảng 4.10: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình GARCH đánh giá tác động của (Rt) lên (Vt)
Việt Nam Trung Quốc Nhật Bản
v r -2.705*** -0.00772 -1.028** -4.09 -0.02 -2.51 _cons 18.42*** 23.26*** 21.35*** -2194.18 -3268.46 -3007.2 ARCH L.arch 0.441*** 0.677*** 0.703*** -6.57 -7.99 -5.7 L.garch 0.528*** 0.294*** 0.227*** -10.15 -5.18 -2.63 _cons 0.0126*** 0.0148*** 0.0155*** -5.49 -6.36 -5.14 N 2140 2092 1714
Kết quả cho thấy ở bảng bên trên. Z-staticstics đƣợc trình bày dƣới hệ số các biến và trong ngoặc đơn. ***, ** và * lần lƣợt đại diện cho ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
Căn cứ vào kết quả của mơ hình GARCH, tơi thấy rằng có thể sử dụng thơng tin vềtỷ suất sinh lợi của cổ phiếu để dự đoán về khối lƣợng cổ phiếu giao dịch, khi tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu tăng lên sẽ có tác động nghịch biến đến khối lƣợng cổ phiếu giao dịch điều này đƣợc thể hiện thông qua hệ số của tỷ suất sinh lợi trong mơ hình GARCH đều mang dấu âm. Tuy nhiên kết quả chỉ có thị trƣờng Việt Nam và Nhật Bản là có ý nghĩa thống kê tại mức α = 1%.
4.5. Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình GJR-GARCH
Mơ hình GJR-GARCH đƣợc thêm thành phần , với là biến giả đánh giá mức phản ứng biến động của chuỗi Yt bất kỳ khi nhận thông tin tốt và thơng tin xấu trên thị trƣờng.
- Mơ hình đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi:
(4.5a)
(4.5b)
Điều kiện:
nếu => Thị trƣờng phản ứng tin xấu mạnh nếu => Thị trƣờng phản ứng tin tốt mạnh
Bảng 4.11: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình GJR-GARCH đánh giá tác động của (Vt) lên (Rt)
Việt Nam Trung Quốc Nhật Bản
r v 0.000368 0.00170*** -0.000046 -1.44 -4.03 -0.21 _cons -0.00625 -0.0396*** 0.00152 -1.34 -4.00 -0.34 ARCH L.arch 0.163*** 0.0465*** 0.199*** -9.1 -9.25 -9.99 L.garch 0.826*** 0.950*** 0.846*** -48.47 -257.22 -56.63 L.tarch -0.0487** 0.00257 -0.141*** -2.44 -0.41 -8.88 _cons 0.00000498*** 0.000000593*** 0.00000461*** -5.71 -4.37 -5.83 N 2140 2092 1714
Kết quả cho thấy ở bảng bên trên. Z-staticstics đƣợc trình bày dƣới hệ số các biến và trong ngoặc đơn. ***, ** và * lần lƣợt đại diện cho ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
phiếu, khikhối lƣợng cổ phiếu giao dịch tăng lên sẽ có tác động đồng biến đếntỷ suất