CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định kết quả dự báo
Sau khi dự báo VaR cho từng danh mục trong khoảng thời gian từ năm 2005 đến năm 2015, bước kế tiếp tác giả tiến hành kiểm định kết quả dự báo của từng mơ hình. Như đã giới thiệu tại mục phương pháp nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành kiểm định theo phương pháp VR.
Bảng 8: Số trường hợp vi phạm của các mơ hình VaR tại mức ý nghĩa 1%
Bảng 9: Số trường hợp vi phạm của các mô hình VaR tại mức ý nghĩa 5%
Kết quả kiểm định bao gồm 2 bảng 10 và bảng 11 trình bày kết quả kiểm định theo phương pháp VR của dự báo VaR bằng tám mơ hình cho tất cả tám danh mục lần lượt tại mức ý nghĩa 1% và 5% tương ứng với độ tin cậy 99% và 95%.
Tại mức ý nghĩa 1%, kết quả dự báo VaR của mơ hình Variance-Covariance cho danh mục DJA bị bác bỏ khi tỷ số VR là 2.6, vượt xa khung chấp nhận [0.8:1.2]
VaR-1% DJA NIKKEI FTSE DAX BOVESPA SSEC SENSEX VNINDEX Average
1. Historical simulation 39 37 34 28 31 38 34 36 34.6 2. Variance–Covariance 61 49 59 50 43 57 53 56 53.5 3. CAViaR Symmetric 29 28 28 26 20 30 23 28 26.5 4. CAViaR Asymmetric 25 26 30 27 21 29 22 30 26.3 5. CAViaR Indirect GARCH 26 27 31 26 20 32 22 30 26.8 6. CAViaR Adaptive 22 25 19 23 21 24 23 25 22.8 7. GARCH (1,1) 59 37 53 47 25 54 42 52 46.1 8. EGARCH (1,1) 69 44 51 44 24 61 43 46 47.8
VaR-5% DJA NIKKEI FTSE DAX BOVESPA SSEC SENSEX VNINDEX Average
1. Historical simulation 139 135 141 123 130 134 118 144 133.0 2. Variance–Covariance 129 122 125 114 125 119 115 141 123.8 3. CAViaR Symmetric 140 125 123 120 117 116 122 149 126.5 4. CAViaR Asymmetric 137 125 124 120 114 117 123 154 126.8 5. CAViaR Indirect GARCH 137 125 125 122 115 115 126 151 127.0 6. CAViaR Adaptive 112 118 116 121 115 114 113 113 115.3 7. GARCH (1,1) 137 137 155 137 94 132 127 150 133.6 8. EGARCH (1,1) 147 133 153 141 92 145 128 163 137.8
được đề xuất bởi Jon Danielsson (2011). Với các danh mục khác, mơ hình này cũng thất bại trong dự báo VaR khi các chỉ số VR đề nằm ngồi khung chấp nhận. Trong khi đó, CAViaR Adative cho kết quả khá tốt, các chỉ số VR của mơ hình này đều nằm trong khoảng chấp nhận được [0.8:1.2]. Tại mức ý nghĩa này, hầu hết các mơ hình dựa trên giả định dữ liệu có phân phối chuẩn đều hồn toàn thất bại.
Ngược lại, đối với mức ý nghĩa 5% được trình bày ở bảng 11, hầu hết các mơ hình đều hoạt động hiệu quả, chỉ có một số trường hợp vi phạm tập trung nhiều ở danh mục VNINDEX, đều này được giải thích là do giới hạn biên độ giao dịch bị thay đổi tăng giảm trong quá khứ trong khi các mơ hình VaR chưa thích ứng kịp.
Bảng 10: Kết quả kiểm định ước lượng VaR tại mức ý nghĩa 1%
VaR-1% DJA NIKKEI FTSE DAX BOVESPA SSEC SENSEX VNINDEX
1. Historical simulation 1.6 1.5 1.4 1.2 1.3 1.6 1.4 1.5 2. Variance–Covariance 2.6 2.0 2.5 2.1 1.8 2.4 2.2 2.3 3. CAViaR Symmetric 1.2 1.2 1.2 1.1 0.8 1.3 1.0 1.2
4. CAViaR Asymmetric 1.0 1.1 1.3 1.1 0.9 1.2 0.9 1.3
5. CAViaR Indirect GARCH 1.1 1.1 1.3 1.1 0.8 1.3 0.9 1.3
6. CAViaR Adaptive 0.9 1.0 0.8 1.0 0.9 1.0 1.0 1.0
7. GARCH (1,1) 2.5 1.5 2.2 2.0 1.0 2.3 1.8 2.2
8. EGARCH (1,1) 2.9 1.8 2.1 1.8 1.0 2.6 1.8 1.9
VaR-5% DJA NIKKEI FTSE DAX BOVESPA SSEC SENSEX VNINDEX
1. Historical simulation 1.2 1.1 1.2 1.0 1.1 1.1 1.0 1.2
2. Variance–Covariance 1.1 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.2 3. CAViaR Symmetric 1.2 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.2
4. CAViaR Asymmetric 1.1 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.3
5. CAViaR Indirect GARCH 1.1 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.1 1.3
6. CAViaR Adaptive 0.9 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.9 0.9
7. GARCH (1,1) 1.1 1.1 1.3 1.1 0.8 1.1 1.1 1.3