6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
2.3 Ứng dụng lý thuyết Markowitz để xây dựng DMĐT trên TTCK Việt Nam
2.3.2.5 Phân tích dữ liệu sơ bộ, kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Căn cứ vào 32 chứng khoán được lựa chọn theo tiêu chí đã định thì ta cần phân tích dữ liệu sơ bộ thông qua thống kê mô tả trong Eviews. (Phụ lục 5: Kết quả kiểm định việc tuân
thủ theo phân phối chuẩn của chuỗi TSSL của các chứng khoán trong mẫu)
Chúng ta kỳ vọng rằng các TSSL của các chứng khoán là đại lượng ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Nếu điều này đúng thì các nhà đầu tư sẽ dễ dàng đưa ra quyết định đầu tư dựa vào giá trị xác xuất của các trường hợp có thể xảy ra của TSSL. Ngồi ra điều này đúng thì sẽ tăng giá trị cho việc ước lượng mơ hình tài chính.
Chúng ta dùng 33 mẫu quan sát (32 chứng khoán và chỉ số thị trường VN-index) để kiểm định trên Eviews với biến động TSSL từ 01/01/2008 đến 31/12/2012 theo từng quý. Theo kết quả được trình bày tại Phụ lục 4 thì trong 33 mẫu kiểm định thì có 32 mẫu tn theo quy luật phân phối chuẩn, chiếm tỷ lệ 96,97%. Riêng mã VNM có giá trị P-value rất nhỏ (0,015<0,05) nên loại bỏ mã này ra khỏi mơ hình nghiên cứu.
Kết định hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư
Ho: Cov(εi,ri) = 0 với mọi h>0 H1: Tồn tại h>0 để Cov(εi,ri) ≠ 0
Sử dụng thống kê Q để kiểm định với độ trễ (h) từ 1 đến 10 đối với nhóm các chứng khoán. Kết quả thu được là các phần dư của mẫu khơng có sự tự tương quan.
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đồng nhất
Sử dụng kiểm định White để kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đồng nhất của mơ hình SIM. Chúng ta thu được kết quả như Phụ lục 6. Như vậy 30/31 chứng khoán trong
mẫu đều có phương sai đồng nhất với giá trị tiêu chuẩn kiểm định nR2 <χ2 (0,05) tức là có giá
trị P-value > 5%. Riêng mã PET có P-value < 5% nên PET có phương sai khơng đồng nhất.
(Phụ lục 6: Kiểm định hiện tượng phương sau sai số không đồng nhất)