4.3. Xếp hạng, phân tích và đánh giá kết quả dự báo
4.3.2.4. Lựa chọn mơ hình dự báo rủi ro danh mục
Sau khi tiến hành xếp hạng cũng như phân tích đồ thị đối với kết quả dự báo rủi ro danh mục của bốn mơ hình, tổng hợp kết quả từ hai bước này, tác giả kết luận rằng mơ hình N-GARCH và EWMA dự báo VaR và ES hiệu quả hơn so với HS và MA. HS mặc dù được xếp hạng cao hơn so với N-GARCH và EWMA khi dựa theo kết quả kiểm định VR, nhưng các phân tích bằng đồ thị đã chỉ rõ ra những hạn chế của HS khi dự báo quá cao hoặc quá thấp rủi ro của danh mục đầu tư. Chính vì thế, theo tác giả, thứ tự xếp hạng cuối cùng dựa trên sự hiệu quả trong hoạt động dự báo của mơ hình sẽ được thay đổi, cụ thể N-GARCH sẽ được xếp vị trí đầu tiên, EWMA, HS và MA lần lượt xếp hạng ở các vị trí kế tiếp theo thứ tự các mơ hình dự báo rủi ro danh mục tốt nhất.
Sau khi có được kết quả xếp hạng cuối cùng về mơ hình dự báo rủi ro danh mục hiệu quả nhất, tác giả đưa ra khuyến nghị về vấn đề nên lựa chọn mơ hình nào phục vụ cho hoạt động dự báo rủi ro danh mục khi đứng trên phương diện các nhà đầu tư và các tổ chức tài chính. Khi tiến hành so sánh các mơ hình dự báo rủi ro danh mục, để lựa chọn ra mơ hình phù hợp nhất có thể căn cứ dựa trên nhiều tiêu chí. Tuy nhiên, hai tiêu chí lựa chọn phổ biến nhất có thể được liệt kê đó là tính đơn giản trong ứng dụng và sự hiệu quả của mơ hình. Thơng thường thì tiêu chí đầu tiên ln là cơ sở lựa chọn của các nhà đầu tư nhỏ lẻ, trong khi đó các tổ chức tài chính lớn và các nhà đầu tư chun nghiệp thì lại nghiêng về tiêu chí thứ hai là sự hiệu quả trong hoạt động dự báo của mơ hình. Rõ ràng, vấn đề nào cũng có tính
54
hai mặt, mơ hình càng phức tạp địi hỏi chi phí bỏ ra càng lớn, và vì thế kì vọng về sự chính xác trong hoạt động dự báo của mơ hình sẽ càng cao. Ngược lại, mơ hình càng đơn giản sẽ giúp tiết kiệm tối đa chi phí, và dĩ nhiên sự chính xác trong hoạt động dự báo của mơ hình sẽ là một dấu hỏi lớn. Về trường hợp của bốn mơ hình dự báo rủi ro danh mục được đề cập trong bài nghiên cứu gồm HS, MA, EWMA và GARCH, trước tiên, nếu xét về sự đơn giản trong ứng dụng thì rõ ràng mơ hình HS và MA sẽ là hai lựa chọn hàng đầu. Tuy nhiên, việc sử dụng HS và MA tiềm ẩn rủi ro rất lớn cho nhà đầu tư hay tổ chức sử dụng vì sự thiếu chính xác đã được chứng minh trong kết quả phân tích đồ thị đã trình bày ở trên. Thứ hai, nếu xét về sự hiệu quả trong hoạt động dự báo, thì mơ hình N-GARCH dĩ nhiên sẽ được lựa chọn khi dựa theo kết quả xếp hạng cuối cùng của tác giả. Cuối cùng, để trung hịa cả hai tiêu chí trên thì mơ hình EWMA dường như là lựa chọn phù hợp nhất vì EWMA là mơ hình khơng q phức tạp trong ứng dụng cũng như có thể đưa ra các dự báo khá chính xác về rủi ro của danh mục đầu tư.
Khái quát nội dung chính của Chương 4:
Bài nghiên cứu xếp hạng chất lượng dự báo của bốn mơ hình kinh tế lượng được sử dụng phổ biến bởi các tổ chức tài chính, các quỹ đầu tư trên thế giới trong dự báo rủi ro danh mục đầu tư. Dựa vào kết quả nghiên cứu, tác giả rút ra một số nhận xét sau. Thứ nhất, nhìn chung, bốn mơ hình hoạt động tương đối tốt tại mức ý nghĩa 5% khi hầu hết đều thỏa mãn tiêu chuẩn kiểm định theo VR. Tuy nhiên, sự thất bại khá toàn diện trong dự báo VaR tại mức ý nghĩa 1% đặt ra một nghi vấn về tính hiệu quả thật sự của các mơ hình này. Theo tác giả, nguyên nhân có thể xuất phát từ giả thiết phân phối chuẩn của dữ liệu sử dụng cho mơ hình MA, EWMA và N-GARCH.
Thứ hai, mặc dù kiểm định theo VR đưa ra các kết quả nghiêng về nhóm mơ hình
HS và MA cho dự báo VaR và ES, tuy nhiên, nếu phân tích kĩ hơn bằng đồ thị thì rõ ràng EWMA và N-GARCH đưa ra các dự báo tốt hơn nhiều. Kết quả chấp nhận theo kiểm định VR đối với mơ hình HS và MA đơn thuần chỉ là một sự trùng khớp
55
khá may mắn vì một sự thật là HS và MA hầu như đưa ra các dự báo quá cao hoặc quá thấp các giá trị VaR và ES so với số liệu thực tế. Nguyên nhân có thể được giải thích là do các hạn chế của mơ hình HS và MA, khi các mô hình này phản ứng khá chậm so với các biến động lớn của thị trường trong khi EWMA và N- GARCH lại thực hiện khá tốt điều này.
Thứ ba, nếu chỉ đơn thuần dựa vào các kết quả kiểm định theo VR thì bốn mơ hình
đều đưa ra các dự báo tốt cho ES. Nhưng khi nhìn nhận sâu hơn vào bản chất vấn đề, tác giả không thể đưa ra kết luận về tính hiệu quả của bốn mơ hình này trong việc dự báo ES vì những hạn chế về số biến quan sát như đã trình bày ở trên.
56
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN