Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Kết quả của các mơ hình
4.2.6 Phân tích kết quả nghiên cứu của mơ hình Gaussian SWARCH(2, 7)
Sự lựa chọn mơ hình Gaussian SWARCH (2, 7) là một bằng chứng thực nghiệm cho thấy giá trị hiện tại của lợi suất đầu tư vào thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng rất mạnh của các giá trị trễ của chính nó: hệ số tự hồi quy dương cho thấy có hiện tượng trì trệ, cụ thể, lợi suất của 7 ngày giao dịch trước đó đều có ảnh hưởng đến kỳ vọng của nhà đầu tư tại thời điểm hiện tại.
a. Thế nhưng có thực sự khi đầu tư vào thị trường chứng khoán Việt Nam, nhà đầu tư chỉ quan tâm đến lợi suất của bảy ngày trước đó?
Ước lượng tính dai dẳng của mơ hình Gaussian SWARCH (2, 7) là 0.95 cho thấy thị trường chứng khốn Việt Nam có tính dai dẳng rất cao ngay cả khi đã tính đến yếu tố thay đổi tình trạng, hệ số này ở thị trường chứng khoán New York theo nghiên cứu của
Hamilton và Susmel (1994) là khoảng 0.5 đến 0.6 và ở Đài Loan theo nghiên cứu của Chen và cộng sự (2000) khoảng 0.4 đến 0.5. Kết quả này cho thấy tầm quan của các
thông tin trong quá khứ đối việc dự báo tính biến thiên của lợi suất trong thị trường chứng khốn Việt Nam, cụ thể, tính biến thiên ngày hơm nay có giá trị để dự báo lên đến
hơn 90 ngày giao dịch sau mới biến mất 0.9590 ≈ 0.01.
b. Bức tranh của thị trường chứng khoán Việt Nam được đặc trưng gam màu ổn định hay đầy biến động?
Hình 4.4 chỉ ra xác suất mài trơn của mơ hình Gaussian SWARCH (2, 7), như Turner và
cộng sự (1989, tr. 12) hình vẽ này sẽ cho chúng ta cảm giác về việc có sự thay đổi tình
trạng trong phương sai: nếu chuỗi chỉ thể hiện một tình trạng thì xác suất này sẽ dao động quanh mức 50% đồng nghĩa với việc khơng có khả năng có sự khác biệt tình trạng và ngược lại sự khác biệt về tình trạng xuất hiện khi xác suất này có sự mơ tả bằng hình ảnh rõ rệt ở mức khác trên. Cụ thể, P11 trong hình 4.4 cho thấy tình trạng ổn định có tần suất kém xảy ra hơn tình trạng biến động, thị trường hầu như trì trệ hồn tồn trong tình trạng biến động, hay nói cách khác, tình trạng biến động lấn át gần đến hết mẫu nghiên cứu,
ngoài ra, hình 4.4 cịn cho thấy khả năng nội sinh chính xác thời kỳ ổn định và biến động đối với một quan sát bất kỳ nào của mẫu (chi tiết xem bảng 4.12).
Hình 4.4: Lợi suất và xác suất làm trơn của mơ hình Gaussian SWARCH (2, 7) (hình giữa là xác suất chuyển đổi p11 và hình cuối là xác suất chuyển đổi p22)
c. Nếu lấy một quan sát bất kỳ thì chúng ta có thể kỳ vọng quan sát đó rơi vào miền ổn định hay biến động và với xác suất là bao nhiêu?
Bảng 4.11 là một bằng chứng thực nghiệm cho thấy: xác suất không điều kiện của một quan sát bất kỳ có khả năng rơi vào miền biến động (xác suất không điều kiện cho thời kỳ biến động là 76.4%) cao hơn gấp 3 lần so với vùng ổn định (xác suất không điều kiện cho thời kỳ ổn định là 23.6%). Rõ ràng, đây là một bằng chứng sống động đi kèm với hình 4.4, kết quả này cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam biến động gấp ba lần so với giai đoạn ổn định, đặc biệt khi đếm số lần xuất hiện tình trạng biến động trong giai đoạn
Loi suat dau tu thi truong chung khoan Viet Nam
200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 3000 -10.0 -5.0 0.0 5.0 10.0
P11 cua mo hinh Gaussian SW ARCH-(2,7)
200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 3000 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
P22 cua mo hinh Gaussian SW ARCH-(2,7)
200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 3000 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
từ năm 2000 đến 2007, nghiên cứu tìm ra được 21 lần cho sự xuất hiện của tình trạng biến động, so với 5 điểm gãy trong nghiên cứu cùng thời kỳ của Vuong Thanh Long (2007), kết quả của nghiên cứu này (khi cho phép sự chi phối của chuỗi Markov) là một
bằng chứng cho thấy thực trạng bức tranh của thị trường chứng khoán Việt Nam biến động hơn 4 lần so với những gì chúng ta đã hiểu biết từ nghiên cứu trước.
d. Có tồn tại tính dai dẳng của từng tình trạng và có khả năng chuyển đổi từ tình trạng này qua tình trạng khác hay khơng?
Hình 4.4 cho thấy, mơ hình Gaussian SWARCH (2, 7) đã bắt được tính biến thiên khá tốt khi nghiên cứu chia các tình trạng ra làm hai như đã thực hiện, kết quả nghiên cứu đã nhận diện ra các tình trạng có mức biến thiên cao là các giai đoạn như được liệt kê trong bảng 4.11, tuy nhiên cũng cần lưu ý rằng các giai đoạn biến thiên cao luôn đi kèm với các sự kiện kinh tế chính trị hay thay đổi thủ tục như một bằng chứng cho thấy mối liên hệ giữa các sự kiện này và thị trường chứng khoán (phụ lục 1 cũng liệt kê một số các sự kiện quan trọng liên quan). Xác suất chuyển đổi của mơ hình Gaussian SWARCH (2, 7) được viết lại như sau:
𝑃 = [0.9564∗∗∗ 0.0143∗∗∗
0.0436∗∗∗ 0.9857∗∗∗]
Thời kỳ được kỳ vọng (xem chứng minh công thức trong Hamilton (1989, tr. 374) cho tình trạng 1 là (1-p11)-1 = 23 ngày và tình trạng 2 là (1-p22)-1 = 70 ngày, tuy nhiên tính dai dẳng của tình trạng vẫn thấp hơn so với tính dai dẳng của mơ hình (90 ngày) như đã nói ở trên. Ngồi ra, ma trận này cịn cho thấy cả hai tình trạng 1 và 2 đều khơng có tính vĩnh viễn vì khơng có xác suất chuyển đổi nào bằng 1: có 95.64% thị trường ở trong tình trạng 1 và xác suất này nhỏ hơn xác suất thị trường rơi vào tình trạng 2 (98.57%). Kết quả này cũng cho thấy tình trạng biến động (tình trạng 2) dai dẳng hơn tình trạng ổn định (tình trạng 1). Ngồi ra, các hệ số p21 và p12 cho thấy khả năng tình trạng chuyển từ tình trạng 1 sang 2 là 4.36% và ngược lại là 1.43%, kết quả này hàm ý khả năng thị trường chuyển
từ tình trạng ổn định sang tình trạng biến động (4.6%) cao hơn ba lần so với khả năng ngược lại (1.43%).
e. Đâu là đặc trưng của giai đoạn biến động?
Nghiên cứu hiểu rằng nhà chức trách chỉ quan tâm đến sự khác biệt giữa giai đoạn biến động và ổn định khi sự khác biệt đó đủ lớn (hàm ý đủ gây tác động xấu đến nhà đầu tư) thì vấn đề này mới đủ sức thuyết phục và thu hút sự quan tâm.
Về tổng thể, nghiên cứu nhận thấy rằng thị trường chứng khoán Việt Nam được đặc trưng bởi sự biến động, thế nhưng mức độ biến thiên trong giai đoạn biến động cao hơn bao nhiêu so với giai đoạn ổn định? Khi K=2, g1 ký hiệu cho tình trạng ổn định, g2 cho tình trạng có biến động. Kết quả từ Gaussian SWARCH (2, 7) cho thấy khi chuẩn hóa g1=1, phương sai của tình trạng biến động cao gấp 12 lần so với tình trạng cịn lại. Dĩ nhiên, vấn đề thu hút sự quan tâm của nhà chức trách còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong phạm vi bài viết này, nghiên cứu cho rằng con số này là đủ gióng lên lời cảnh tỉnh khi đưa ra bất kỳ chính sách nào có tác động đến tính biến thiên lợi suất trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.