2. CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
3.5. Mơ hình nghiên cứu
3.5.1. Ƣớc lƣợng với mơ hình OLS
Dựa theo bài nghiên cứu Saadet Kasman, Gülin Vardar và Gửkỗe Tunỗ (2011) nghiên cứu tác động của lãi suất, tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cua cổ phiếu ngành ngân hàng, và danh mục đầu tư ngành Ngân hàng tại Thổ Nhĩ Kỳ bằng các sử dụng mơ hình ước lượng OLS và GARCH, bài nghiên cứu đưa ra mơ hình OLS như sau
(1)
Trong đó:
là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t
MRKt là tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường
INTt là biến động của lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn qua đêm
FXt: là sự biến động của tỷ giá hối đoái
: hệ số chặn
: tương ứng với hệ số đo lường sự nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu hoặc chỉ số cổ phiếu ngành ngân hàng với sự thay đổi chỉ số thị trường, lãi suất qua đêm và tỷ giá.
: Sai số với giả định của điều kiện iid (biến ngẫu nhiên độc lập có cùng phân bố)
3.5.2. Ƣớc lƣợng với mơ hình GARCH (1,1)
Sự phù hợp của mơ hình ồi quy OLS được kiểm tra với các kiểm định ARCH. Nếu phần dư bình phương có hiện tượng tự tương quan hoặc phần dư có phương sai sai số thay đổi, có khả năng là giả thuyết của mơ hình sẽ bị từ chối. Ngồi ra nếu có sự hiện diện của tự tương quan còn là một thất bại rất nghiêm trọng của giả định cổ
điển OLS vì sự hiện diện của nó ngụ ý rằng hệ số OLS không được ước lượng một cách hiệu quả và kết luận thống kê dựa trên t tiêu chuẩn và F-kiểm tra đều khơng đáng tin cậy. Vì vậy, nếu như kiểm định ARCH có ý nghĩa thì mơ hình GARCH sẽ xuất hiện sẽ phù hợp hơn để ước lượng dữ liệu đó.
Mơ hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskadesticity- GARCH) Bollerslev (1986) tổng qt từ mơ hình phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian của Engle (1982), là một trong những lớp mơ hình quan trọng được áp dụng rộng rãi để đo lường sự biến động của chuỗi dữ liệu tài chính theo thời gian. Bollerslev (1986) cho rằng mơ hình GARCH (1,1) phù hợp hầu hết dữ liệu chuỗi thời gian. Mơ hình GARCH (1,1) gồm có hai phương trình bao gồm phương trình trung bình có điều kiện và phương trình phương sai có điều kiện để nghiên cứu tác động của lãi suất, tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cua cổ phiếu ngành ngân hàng, và danh mục đầu tư ngành Ngân hàng như sau:
(2)
Trong đó:
là thành phần ngẫu nhiên hay hạng nhiễu : biến động trung bình dài hạn
: hệ số của mơ hình ARCH
: hệ số của mơ hình GARCH
: giá trị quá khứ của những cú sốc đại diện bởi các biến trễ của hạng nhiễu bình
phương
( ) nhằm đảm bảo phương sai không điều kiện và
phương sai có điều kiện dương
3.4.3. Ước lượng biến động của tỷ suất sinh lợi với mơ hình GARCH(1,1).
Mơ hình GARCH(1,1) tiếp tục được sử dụng để đánh giá liệu biến động tỷ suất sinh lợi lãi suất và tỷ giá có tác động đến biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu từng ngân
hàng riêng lẻ và danh mục đầu tư của ngành Ngân hàng. và được sử dụng
tương ứng trong phương trình phương sai để đo lường biến động lãi suất và tỷ giá.
(3)