CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Các mơ hình dự báo VaR và dữ liệu đƣợc sử dụng
Quan sát các nghiên cứu trước đây ở Việt Nam, tác giả rút thấy rằng các phương pháp được sử dụng để tính tốn VaR và để xếp hạng khá đơn giản, chưa sử dụng nhiều thuật tốn phức tạp. Do đó, tác giả đã cố gắng khắc phục những hạn chế này bằng việc bổ sung mơ hình CAViaR vào việc tính VaR và đánh giá hiệu quả, so sánh với các phương pháp khác.
Cụ thể, các mơ hình sẽ được đưa vào sử dụng thơng qua 3 cách tiếp cận sau:
Cách tiếp cận Phi tham số
- Mơ hình Mơ phỏng Lịch sử (Historical Simulation)
Cách tiếp cận tham số
- Mô hình Phương sai-Hiệp phương sai (Variance–Covariance) - Mơ hình GARCH (1,1)
- Mơ hình EGARCH (1,1)
Cách tiếp cận bán tham số
- Mơ hình Giá trị Tuyệt đối Đối xứng (CAViaR Symmetric) - Mơ hình GARCH (1,1) Gián tiếp (CAViaR Indirect GARCH) - Mơ hình Độ dốc Bất đối xứng (CAViaR Asymmetric)
- Mơ hình Thích ứng (CAViaR Adaptive)
Về dữ liệu, tác giả sử dụng dữ liệu danh mục chứng khoán gồm bốn danh mục thuộc nhóm các nước phát triển gồm: Mỹ (S&P 500), Anh (FTSE100), Đức (DAX) và Nhật Bản (Nikkei 225), bốn danh mục thuộc nhóm các nước mới nổi là Trung
Tác giả cho rằng, việc lựa chọn các danh mục thuộc các nhóm nước khác nhau, và vị trí địa lý khác nhau sẽ giúp đánh giá hiệu quả thật sự của mơ hình VaR trong dự báo rủi ro của danh mục một cách chính xác hơn.
Việc xếp hạng các mơ hình trên tám danh mục khác nhau, sẽ giúp hạn chế được trường hợp một mơ hình chỉ dự báo rủi tốt cho một danh mục, nhưng lại không thật sự hiệu quả khi dự báo rủi ro cho các danh mục khác.
Và đó cũng chính là lý do, tác giả nghiên cứu tám danh mục để nhằm có được một kết luận khách quan hơn trong xếp hạng cũng như lựa chọn ra mơ hình dự báo rủi ro danh mục hiệu quả nhất.
Dữ liệu được tác giả thu thập là 3,393 chỉ số đóng cửa hàng ngày của các danh mục tính từ ngày 24/04/2015 trở về trước. Đây là chuỗi dữ liệu đủ dài đảm bảo được ý nghĩa thống kê.
Danh sách chi tiết thời gian nghiên cứu và số biến quan sát được liệt kê ở bảng sau:
TT Danh mục Quốc gia Thời gian Số quan sát
1 S&P 500 Mỹ 31/10/2001 - 24/04/2015 3,393 2 FTSE100 Anh 22/11/2001 - 24/04/2015 3,393 3 DAX Đức 17/12/2001 - 24/04/2015 3,393 4 Nikkei225 Nhật Bản 29/06/2001 - 24/04/2015 3,393 5 SSEC Trung Quốc 20/04/2001 - 24/04/2015 3,393 6 BOVESPA Brazil 21/08/2001 - 24/04/2015 3,393 7 SENSEX Ấn Độ 03/09/2001 - 24/04/2015 3,393 8 VNINDEX Việt Nam 16/05/2001 - 24/04/2015 3,393
Bảng 3: Dữ liệu danh mục chứng khoán sử dụng
Dữ liệu nghiên cứu luận văn này được tải trực tiếp trên website tài chính uy tín là http://markets.wsj.com/us và từ phần mềm Metastock.