3.3.1 Kết quả kiểm định hiệu ứng ngày trong tuần đối với lợi suất trung bình 3.3.1.1 Kết quả ƣớc lƣợng đối với lợi suất trung bình từ mơ hình GARCH(1,1) 3.3.1.1 Kết quả ƣớc lƣợng đối với lợi suất trung bình từ mơ hình GARCH(1,1)
Các phương trình mơ tả lợi suất trung bình và phương sai như sau
1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 5. 5 t t t t t t t R D D D D D u (3.4) 2 2 2 3 3 4 4 5 5 1 1 1 1 t t t h k D D D D h u (3.7)
Bảng 3.4: Kết quả ƣớc lƣợng đối với lợi suất trung bình từ mơ hình GARCH(1,1)
hai (β1) ba (β2) tư (β3) năm (β4) sáu (β5) Cơ khí Hệ số 0.000451 -0.00303 -0.00096 -0.00038 -0.00057 p-value 0.8273 0.0671 0.5706 0.8315 0.7507
Tất cả các p-value > 5% nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0 hay nói cách khác là chưa đủ cơ sở để kết luận một ngày nào đó trong tuần có ảnh hưởng đến lợi suất trung bình của ngành cơ khí.
3.3.1.2 Kết quả ƣớc lƣợng đối với lợi suất trung bình từ mơ hình Modified AR(1)-GARCH(1,1)
Các phương trình mơ tả lợi suất trung bình và phương sai như sau
1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 5. 5 1 t t t t t t t t R D D D D D R u (3.5) 2 2 2 3 3 4 4 5 5 1 1 1 1 t t t h k D D D D h u (3.7)
Bảng 3.5: Kết quả ƣớc lƣợng đối với lợi suất trung bình từ mơ hình Modified AR(1)-GARCH(1,1)
hai (β1) ba (β2) tư (β3) năm (β4) sáu (β5) Rt-1 (δ) VN-Index Hệ số 0.000265 -0.002414 0.000421 0.000108 0.00104 0.213083
p-value 0.8099 0.0131 0.6628 0.9177 0.2614 0 HNX-Index Hệ số -0.000818 -0.002871 -0.000519 -0.000936 0.000705 0.097602
hai (β1) ba (β2) tư (β3) năm (β4) sáu (β5) Rt-1 (δ) VS-largecap Hệ số 0.000958 -0.002261 0.000719 -0.000041 0.000963 0.205693 p-value 0.3673 0.0182 0.4515 0.9702 0.2923 0 VS-midcap Hệ số -0.001013 -0.002943 0.000212 0.000154 0.001197 0.218655 p-value 0.4544 0.0197 0.8621 0.8948 0.2748 0 VS-smallcap Hệ số -0.000405 -0.002959 -0.000019 -0.000041 0.000841 0.269117 p-value 0.7513 0.0105 0.9868 0.9717 0.4181 0 VS-microcap Hệ số -0.000444 -0.003017 -0.000918 -0.000686 0.000963 0.296399 p-value 0.7075 0.0116 0.3667 0.5268 0.345 0 Bảo hiểm Hệ số 0.002969 -0.00341 -0.000735 -0.000868 0.000298 0.031058 p-value 0.0737 0.025 0.6116 0.5733 0.8454 0.3845 Bất động sản Hệ số -0.001171 -0.003617 0.000288 0.000356 0.000159 0.255849 p-value 0.3675 0.0048 0.8121 0.7562 0.8888 0 Cao su Hệ số 0.000492 -0.001993 0.00032 0.00016 0.000305 0.070695 p-value 0.6775 0.0642 0.7468 0.8558 0.7938 0.0439 Công nghiệp chung Hệ số 0.000685 -0.003152 0.00033 -0.001102 0.002237 0.129132 p-value 0.6862 0.0417 0.8369 0.4871 0.1053 0.0001 Công nghệ Hệ số -0.000576 -0.003393 0.000107 0.00133 0.000102 0.098867 p-value 0.7172 0.0334 0.9412 0.3127 0.9373 0.0071 Dầu khí Hệ số -0.000034 -0.003875 -0.000327 -0.000131 0.001654 0.08602 p-value 0.9837 0.01 0.8355 0.9307 0.2225 0.0175 Đồ dùng cá nhân và gia dụng Hệ số 0.000927 -0.002049 0.000716 -0.000996 0.003089 0.180675 p-value 0.5054 0.0798 0.5891 0.4254 0.013 0 Dịch vụ công cộng Hệ số 0.000418 -0.001809 -0.00178 0.000821 0.002175 0.069358 p-value 0.7441 0.1471 0.1236 0.4388 0.0746 0.0621 Dịch vụ hỗ trợ Hệ số -0.000144 -0.002299 -0.000803 0.000031 0.000051 0.060762 p-value 0.9286 0.1417 0.6044 0.9832 0.972 0.098 Dịch vụ tài chính Hệ số -0.001966 -0.00406 -0.00099 -0.000061 -0.000448 0.12915 p-value 0.3372 0.0361 0.584 0.974 0.7755 0.0002 Dịch vụ vận tải Hệ số -0.000544 -0.002269 0.000481 0.000028 0.000155 0.129512 p-value 0.706 0.0744 0.6896 0.9825 0.8844 0.0003 Giấy lâm nghiệp Hệ số -0.002299 -0.003647 -0.002669 0.000207 0.00298 0.19508
p-value 0.2328 0.0525 0.1431 0.9092 0.0556 0 Hóa chất nơng
nghiệp
Hệ số 0.000619 -0.001489 0.00064 -0.000346 -0.000579 0.0971 p-value 0.665 0.2754 0.6215 0.764 0.6213 0.0071 Kim loại công
nghiệp Hệ số -0.00083 -0.00248 -0.000039 0.000751 -0.000245 0.2353 p-value 0.6114 0.0935 0.9784 0.6095 0.8479 0 Khai khoáng khác Hệ số -0.001197 -0.003609 -0.00178 0.001318 0.000415 0.201156 p-value 0.5104 0.0422 0.3105 0.4467 0.7974 0 Mía đường Hệ số 0.00148 -0.001789 0.000841 0.001901 -0.0008 0.120256 p-value 0.2659 0.1561 0.5105 0.1274 0.4011 0.0005 Ngân hàng Hệ số -0.00086 -0.001992 -0.000333 -0.000452 0.000812 0.105848 p-value 0.403 0.0642 0.735 0.684 0.3829 0.005 Ơ tơ xe máy Hệ số -0.000969 -0.002975 -0.000639 0.000222 0.002666 0.227435 p-value 0.5984 0.0679 0.7035 0.887 0.0957 0 Sản xuất thực phẩm Hệ số 0.001392 -0.002543 0.00022 0.000439 0.001645 0.24352 p-value 0.2515 0.0317 0.8464 0.7038 0.1176 0 Thiết bị điện tử Hệ số -0.000713 -0.002215 0.001318 -0.000424 -0.000225 0.174218 p-value 0.6783 0.1348 0.4032 0.798 0.8741 0
hai (β1) ba (β2) tư (β3) năm (β4) sáu (β5) Rt-1 (δ) p-value 0.9542 0.2681 0.4455 0.3224 0.3666 0.0336 Truyền thông Hệ số 0.00103 -0.005643 0.000034 0.001614 0.002433 0.081206 p-value 0.4651 0 0.9797 0.253 0.0826 0.0357 Vật liệu xây dựng Hệ số 0.000567 -0.002784 -0.000504 -0.001849 0.001216 0.134506 p-value 0.719 0.0405 0.7268 0.1864 0.3476 0.0003 Vận tải đường thủy Hệ số -0.00051 -0.003673 -0.000851 -0.000381 0.00099 0.173529 p-value 0.7601 0.0105 0.5578 0.8046 0.4646 0 Xây dựng Hệ số -0.000367 -0.003564 0.000082 -0.000435 0.001339 0.179931 p-value 0.8394 0.0386 0.9557 0.7813 0.3482 0 Y tế Hệ số -0.000647 -0.001755 0.000706 0.000529 0.000976 0.135542 p-value 0.4547 0.0471 0.3729 0.515 0.2165 0.0001
Có rất nhiều giá trị ước lượng cho hệ số 2 là âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thiết H0 i 0). Điều này chứng tỏ thứ ba có ảnh hưởng làm giảm lợi suất trung bình của 19/33 chỉ số bao gồm VN-Index, HNX-Index, VS-largecap, VS-midcap, VS-smallcap, VS-microcap, bảo hiểm, bất động sản, công nghiệp chung, cơng nghệ, dầu khí, dịch vụ tài chính, khai khoáng khác, sản xuất thực phẩm, truyền thông, vật liệu xây dựng, vận tải đường thủy, xây dựng, y tế. Giá trị ước lượng cho hệ số 5 của ngành đồ dùng cá nhân & gia dụng là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này chứng tỏ thứ sáu có ảnh hưởng làm tăng lợi suất trung bình của ngành đồ dùng cá nhân & gia dụng. Hiện tượng lợi suất trung bình giảm vào thứ ba đối với chỉ số VN-Index là hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2006), Lê Long Hậu (2009).
Tuy nhiên các giá trị ước lượng cho hệ số i đều khá nhỏ ( i chỉ gần bằng hoặc nhỏ hơn 0.3%) chứng tỏ mặc dù các ngày trong tuần có ảnh hưởng đến lợi suất chứng khốn nhưng ảnh hưởng này là khơng lớn. Ta thử lấy ví dụ một nhà đầu tư cá nhân đầu tư 1 tỷ đồng vào một chứng khoán ngành đồ dùng cá nhân & gia dụng và chứng khoán này có sự thay đổi lợi suất giống như sự thay đổi lợi suất của ngành. Giả sử thị trường cho phép áp dụng cơ chế giao dịch T+1, nhà đầu tư này sẽ liên tục mua chứng khoán vào thứ năm và bán vào thứ sáu hàng tuần. Lợi nhuận (không lũy kế) mà nhà đầu tư có thể thu được trong một tháng (4 tuần) nhờ vào ảnh hưởng
3.3.2 Kết quả kiểm định hiệu ứng ngày trong tuần đối với mức độ biến động của lợi suất của lợi suất
3.3.2.1 Kết quả ƣớc lƣợng đối với phƣơng sai từ mơ hình GARCH (1,1)
Các phương trình mơ tả lợi suất trung bình và phương sai như sau
1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 5. 5 t t t t t t t R D D D D D u (3.4) 2 2 2 3 3 4 4 5 5 1 1 1 1 t t t h k D D D D h u (3.7) Kết quả ước lượng được trình bày ở Phụ lục 8. Giá trị ước lượng cho hệ số k
là dương và có p-value < 5% nên có thể kết luận thứ hai có ảnh hưởng làm tăng phương sai lợi suất ngành cơ khí hay nói cách khác là làm cho lợi suất ngành cơ khí biến động mạnh hơn. Một vài giá trị ước lượng của hệ số i có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và đều âm chứng tỏ các ngày khác trong tuần có ảnh hưởng làm giảm phương sai so với thứ hai.
3.3.2.2 Kết quả ƣớc lƣợng đối với phƣơng sai từ mơ hình Modified AR(1)- GARCH (1,1)
Các phương trình mơ tả lợi suất trung bình và phương sai như sau
1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 5. 5 1 t t t t t t t t R D D D D D R u (3.5) 2 2 2 3 3 4 4 5 5 1 1 1 1 t t t h k D D D D h u (3.7) Kết quả ước lượng được trình bày ở Phụ lục 9. Có thể nhận thấy trong rất nhiều trường hợp, thứ hai có ảnh hưởng làm gia tăng sự biến động lợi suất do giá trị ước lượng cho hệ số k là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Tuy nhiên các giá trị ước lượng đối với k là khá nhỏ với k <0.03%. Nếu bỏ qua những giá trị
k < 0.01%, hiện tượng trên chỉ tồn tại đối với chuỗi lợi suất HNX-Index, VS- midcap, VS-smallcap, bảo hiểm, công nghiệp chung, cơng nghệ, dầu khí, đồ dùng cá nhân và gia dụng, dịch vụ hỗ trợ, dịch vụ tài chính, dịch vụ vận tải, giấy lâm nghiệp, hóa chất nơng nghiệp, kim loại cơng nghiệp, khai khống khác, mía đường, ô tô xe máy, thiết bị điện tử, than, vật liệu xây dựng, vận tải đường thủy, xây dựng.
Riêng đối với chỉ số VN-Index, khơng có giá trị ước lượng nào của k và
i
có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trừ thứ hai có giá trị ước lượng vơ cũng nhỏ k= 0.0000493 ~ 0 cho thấy các ngày trong tuần hầu như không ảnh hưởng đến mức độ biến động lợi suất của VN-Index. Điều này giống với các kết quả nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2006), Lê Long Hậu (2009) và Nguyễn Trung Chính (2009).
Kiểm định đối với chỉ số VS-largecap cũng đi đến kết luận tương tự như VN-Index khi tất cả các giá trị ước của k và i đều có p-value > 5% cho thấy chưa có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 là khơng có ảnh hưởng của các ngày trong tuần đến mức độ biến động của lợi suất. Điều này có thể là do chỉ số VN-Index bị chi phối bởi các chứng khốn có mức vốn hóa lớn. Bên cạnh đó, chưa có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 là khơng có ảnh hưởng của các ngày trong tuần đến mức độ biến động lợi suất do p-value > 5% hoặc ngày trong tuần có ảnh hưởng vơ cùng nhỏ k ~ 0 đối với các chỉ số VS-microcap, bất động sản, cao su, dịch vụ công cộng, ngân hàng, sản xuất thực phẩm, truyền thông và y tế.
3.3.3 Kiểm định các khuyết tật của mơ hình
Các giá trị ước lượng cho hầu hết là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% cho thấy việc đưa biến Rt1 vào mơ hình là khá phù hợp đối với hầu hết các chuỗi lợi suất và các chuỗi lợi suất này đúng là có hiện tượng tự tương quan bậc 1. Riêng đối với một vài trường hợp hệ số Rt1 khơng có ý nghĩa thống kê chứng tỏ có thể có hiện tượng thừa biến nhưng thông thường hiện tượng này vẫn được chấp nhận vì hậu quả của việc thiếu biến giải thích vẫn nghiêm trọng hơn là thừa biến giải thích.
Tất cả các giá trị ước lượng cho 1 và 1 đều dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% cho thấy mơ hình GARCH (1,1) và Modified AR(1)-GARCH(1,1) là được định dạng đúng và thỏa mãn điều kiện của mơ hình GARCH tổng qt. Đồng thời tổng hai hệ số ước lượng được của 1 và 1 đều nhỏ hơn 1 chứng tỏ chuỗi phương sai sai số của ut là dừng và ổn định, các giá trị ước lượng của mơ hình là đáng tin cậy.
Điều kiện để mơ hình GARCH tốt nhất là khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các hạng nhiễu, khơng cịn ảnh hưởng của ARCH và các hạng nhiễu có phân phối bình thường. Thực hiện ước lượng cho mơ hình GARCH(1,1) và mơ hình Modified AR(1)-GARCH(1,1) như ở trên thu được các phần dư ut và tiến hành các kiểm định như ở dưới.
3.3.3.1 Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của phần dƣ
Tiếp tục tiến hành ki ểm định hiện tượng tự tương quan của
2
t
u bằng giản đồ
tự tương quan với 36 bậc trễ thu được kết quả như ở Phụ lục 10. Hầu như tất cả các p-value đều lớn hơn 0.5% nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0 là giả thiết tất cả các hệ số tương quan đến bậc trễ bất kì đều bằng 0. Một vài hệ số tương quan có ý nghĩa ở những bậc khá cao do tính khơng lý tưởng của số liệu thực tế. Như vậy có thể chấp nhận kết luận là không cịn hiện tượng tự tương quan giữa bình phương phần dư.
3.3.3.2 Kiểm định ảnh hƣởng ARCH
Tiến hành kiểm định ảnh hưởng ARCH trong phần dư thu được kết quả như ở Phụ lục 11. Tất cả các p-value đều lớn hơn 5% nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 là khơng cịn ảnh hưởng ARCH(1).
3.3.3.3 Kiểm định giả thiết phân phối bình thƣờng của phần dƣ
Tiến hành kiểm định giả thiết phân phối bình thường của phần dư thu được kết quả như ở Phụ lục 12. Trong đó giả thiết H0 là phần dư có phân phối bình thường. Giả thiết đối H1 là phần dư khơng có phân phối bình thường. Theo kết quả ở Phụ lục 12 thì có một số p-value > 5% nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, đó là trường hợp các chuỗi lợi suất VN-Index, HNX-Index, VS-largecap, VS-midcap, bảo hiểm, cao su, dầu khí, dịch vụ cơng cộng, dịch vụ hỗ trợ, dịch vụ vận tải, hóa chất nơng nghiệp, mía đường, sản xuất thực phẩm, than, vật liệu xây dựng, vận tải đường thủy. Các trường hợp cịn lại có p-value <5% nên bác bỏ H0 và chấp nhận giả thiết H1 là phần dư khơng có phân phối bình thường.
Như vậy là mơ hình GARCH (1,1) và Modified AR(1)-GARCH(1,1) đã đạt được 2 điều kiện trong số 3 điều kiện để mơ hình là tốt nhất. Các điều kiện đó là
khơng cịn hiện tượng tự tương quan ở phần dư và khơng cịn hiệu ứng ARCH. Tuy nhiên có một số chuỗi lợi suất vi phạm giả định phân phối bình thường của phần dư. Đối với nhiều nhà kinh tế học thì việc vi phạm giả định này vẫn có thể được tạm chấp nhận nhất là khi sử dụng các mơ hình dạng GARCH.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Chương 3 đã mô tả dữ liệu và phương pháp để kiểm định sự tồn tại hiệu ứng ngày trong tuần. Dữ liệu sử dụng là chuỗi lợi suất của các chỉ số VN-Index, HNX- Index, VS-largecap,VS-midcap,VS-smallcap,VS-microcap và chỉ số ngành của Phú Toàn trong thời gian từ 2/1/2009 đến 4/7/2012. Hiện tượng tự tương quan và ảnh hưởng của ARCH khiến cho phương pháp ước lượng OLS khơng cịn phù hợp. Thay vào đó, phương pháp ước lượng Maximum likelihood estimation sẽ được áp dụng với mơ hình GARCH(1,1) và Modified AR(1)-GARCH(1,1) ở mức ý nghĩa 5%.
Chương 3 cũng đã tiến hành kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần bằng mơ hình GARCH (1,1) và Modified AR(1)-GARCH(1,1). Kết quả kiểm định cho thấy hiệu ứng ngày trong tuần có ảnh hưởng làm cho lợi suất giảm vào thứ ba đối với các chỉ số VN-Index, HNX-Index, VS-largecap, VS-midcap, VS- smallcap, VS-microcap, bảo hiểm, bất động sản, công nghiệp chung, cơng nghệ, dầu khí, dịch vụ tài chính, khai khống khác, sản xuất thực phẩm, truyền thông, vật liệu xây dựng, vận tải đường thủy, xây dựng, y tế. Điều này có phần trùng hợp với nhiều kết quả nghiên cứu trước đó. Tuy nhiên kết quả này không giống nhau giữa tất cả các chỉ số. Hiệu ứng ngày trong tuần cũng có ảnh hưởng làm lợi suất chứng khoán tăng vào thứ sáu đối với ngành dụng cụ cá nhân & gia đình. Hiệu ứng ngày trong tuần có ảnh hưởng làm tăng mức độ biến động của lợi suất vào thứ hai đối với các chỉ số HNX-Index, VS-midcap, VS-smallcap, bảo hiểm, cơng nghiệp chung, cơ khí, cơng nghệ, dầu khí, đồ dùng cá nhân và gia dụng, dịch vụ hỗ trợ, dịch vụ tài chính, dịch vụ vận tải, giấy lâm nghiệp, hóa chất nơng nghiệp, kim loại công
xây dựng, vận tải đường thủy, xây dựng. Các kiểm định khuyết tật cho thấy các ước lượng từ mô hinh GARCH (1,1) và Modified AR(1)-GARCH(1,1) là khá tốt vì đã loại bỏ được hiện tượng tự tương quan và hiệu ứng ARCH trong phần dư. Tuy nhiên đối với một số chuỗi lợi suất, phần dư khơng có phân phối bình thường và kết quả chỉ có thể được tạm chấp nhận.
CHƢƠNG 4
GIẢI PHÁP NÂNG CAO TÍNH HIỆU QUẢ
CỦA THỊ TRƢỜNG VÀ ĐẦU TƢ CHỨNG KHOÁN THEO HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN
Mục tiêu đề ra ban đầu là từ những kiểm định về hiệu ứng ngày trong tuần có thể đề xuất một số giải pháp cho nhà quản lý và nhà đầu tư. Động cơ hành động của