Ước lượng mô hình GARCH

Một phần của tài liệu Dự báo lợi suất và ước lượng phương sai cổ phiếu ngành Dược bằng mô hình ARCH – GARCH (Trang 57)

3.1.4.1. Cổ phiếu DCL

Ta xét lược đồ tự tương quan của bình phương chuỗi phần dư của mô hình đã ước lượng của phần 3.1.2.1.

Ta thấy tồn tại cả ARCH và GARCH. Bậc m, s của mô hình GARCH trong trường hợp này khá lớn: m có thể bằng 18, s có thể bằng 14.

Tuy nhiên, sau khi lựa chọn các mô hình có thể xảy ra và tiến hành lựa chọn mô hình cho phù hợp, ta thu được mô hình GARCH(1,0) sau:

Mô hình GARCH(1,0) có dạng: Phương trình trung bình: t t AR MA MA u DCL LS_ =α1* (1)+β1* (1)+β2* (2)+

Được ước lượng bởi phương trình:

t

t AR MA MA e

DCL

LS_ =0.5862* (1)−0.5284* (1)−0.0968* (2)+

Phương trình phương sai: 2

1 1 2 = + * t

t c α u

σ

Được ước lượng bởi phương trình: 2

1

2 0.000528 0.356777*

ˆt = + ut

σ

Ta thấy các tham số của phương trình ước lượng đều thỏa mãn điều kiện của mô hình GARCH(1,0): c>0, 0≤α1 <1.

3.1.4.2. Cổ phiếu DHG

Xét lược đồ tự tương quan của bình phương chuỗi phần dư của mô hình đã ước lượng ở phần 3.1.2.2.

Ta thấy tồn tại cả ARCH và GARCH. Bậc m, s của mô hình GARCH trong trường hợp này có thể là 4 hoặc 8.

Tuy nhiên, sau khi ước lượng các mô hình có thể xảy ra và lựa chọn mô hình phù hợp, ta thu được mô hình GARCH(1,1) sau:

Mô hình GARCH(1,1) có dạng:

t

t AR AR MA u

DHG

LS_ =α1* (1)+α2* (2)+β1* (1)+

Được ước lượng bởi phương trình:

t

t AR AR MA e

DHG

LS_ =0.7147* (1)−0.1317* (2)−0.55908* (1)+

Phương trình phương sai: 2

1 2 2 1 1 2 = + * t− + * tt c α u α σ σ

Được ước lượng bởi phương trình: 2

1 2 1 2 0.000016 0.1463* 0.8254* ˆt = + ut− + σt− σ

Ta thấy các hệ số của phương trình ước lượng đều thỏa mãn điều kiện của mô hình GARCH: c > 0; α1,α2 ≥0; α1+α2 <1

Để xác định bậc m, s của mô hình GARCH, ta xét lược đồ tự tương quan của bình phương chuỗi phần dư của mô hình đã ước lượng ở phần

3.1.2.3.

Ta thấy bậc của mô hình GARCH trong trường hợp này có thể lên tới 5.

Tuy nhiên, sau khi ước lượng các mô hình với giá trị có thể có của m, s, ta thu được mô hình phù hợp nhất, các tham số đề có ý nghĩa thống kê là mô hình GARCH(1,1).

Mô hình GARCH(1,1) có dạng: LS_DMCt =α1*AR(1)+α2*MA(1)+ut

Được ước lượng bởi phương trình:

t

t AR MA e

DMC

LS_ =−0.5495* (1)+0.6501* (1)+

Phương trình phương sai: 2

1 2 2 1 1 2 = + * t− + * tt c α u α σ σ

Được ước lượng bởi phương trình:

2 1 2 1 2 0.000055 0.148018* 0.770240* ˆt = + ut− + σt− σ

Ta thấy các hệ số của phương trình ước lượng đều thỏa mãn điều kiện của mô hình GARCH: c > 0; α1,α2 ≥0; α1+α2 <1

3.1.4.4. Cổ phiếu IMP

Ta xét lược đồ tự tương quan của bình phương chuỗi phần dư của mô hình đã ước lượng ở phần 3.1.2.4.

Ta thấy bậc m, s của mô hình GARCH khá lớn. Tuy nhiên, sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, ta thu được mô hình GARCH(1,0):

Mô hình GARCH(1,0) có dạng: Phương trình trung bình: t t AR AR MA u IMP LS_ =α1* (1)+α2* (2)+β1* (1)+

Được ước lượng bởi phương trình:

t

t AR AR MA e

IMP

LS_ =0.1499* (1)−0.0681* (2)+0.9431* (1)+

Phương trình phương sai: 2

1 1 2 = + * t

t c α u

σ

Được ước lượng bởi phương trình: 2

1

2 0.000525 0.292240*

ˆt = + ut

σ

Ta thấy các tham số của phương trình ước lượng đều thỏa mãn điều kiện của mô hình GARCH(1,0): c>0, 0≤α1 <1.

Ta xét lược đồ tự tương quan của bình phương chuỗi phần dư của mô hình đã ước lượng ở phần 4.1.2.5.

Bậc m, s của mô hình khá lớn. Sau khi ước lượng và lựa chọn mô hình thích hợp, ta thu được mô hình GARCH(1,0):

Mô hình GARCH(1,0) có dạng: Phương trình trung bình: t t AR MA u OPC LS_ =α1* (1)+α2* (1)+

Được ước lượng bởi phương trình:

t

t AR MA e

OPC

LS_ =0.0690* (1)+0.9715* (1)+

Phương trình phương sai: 2

1 1 2 = + * t

t c α u

σ

Được ước lượng bởi phương trình: 2

1

2 0.000487 0.3158*

ˆt = + ut

σ

Ta thấy các tham số của phương trình ước lượng đều thỏa mãn điều kiện của mô hình GARCH(1,0): c>0, 0≤α1 <1.

Một phần của tài liệu Dự báo lợi suất và ước lượng phương sai cổ phiếu ngành Dược bằng mô hình ARCH – GARCH (Trang 57)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(85 trang)
w