I. Lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất và thời kỳ tính lợi suất 1 Lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất
1.Dự báo giá chứng khoán cho từng cổ phiếu lựa chọn
● AGF
- Lược đồ tự tương quan của chuỗi lợi suất AGF :
Thông qua lược đồ tự tương quan của chuỗi lợi suất AGF ta thấy sẽ có hiện tượng MA(1), AR(1), MA(9), AR(9), MA(13), AR(13). Ta tiến hành ước lượng và thu được kết quả sau. Kết quả này các hệ số bêta đều có ý nghĩa thống kê và hệ số R-squared lớn nhất trong một vài mô hình khác:
- Phuơng trình ước lượng ; Dependent Variable: AGF Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(13) 0.783980 0.053043 14.78015 0.0000
MA(1) 0.117868 0.023875 4.936811 0.0000
MA(13) -0.734376 0.054782 -13.40532 0.0000
R-squared 0.381831 Mean dependent var -0.001022
Adjusted R-squared 0.356257 S.D. dependent var 0.027790 S.E. of regression 0.026997 Akaike info criterion -4.383102 Sum squared resid 0.712822 Schwarz criterion -4.368153 Log likelihood 2152.912 Durbin-Watson stat 1.878548
Sau khi ước lượng phương trình trên thu được chuỗi phần dư, ta tiến hành xem xét chuỗi phần dư có phải nhiễu trắng hay tương tự nhiễu trắng và kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư và ta thu được kết quả sau đây :
- Lược đồ tự tuơng quan của chuỗi phần dư:
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư:
ADF Test Statistic -13.51149 1% Critical Value -3.4398 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value -2.5686
Chuỗi phần dư tương tự nhiễu trắng và dừng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Vì vậy, có thể dùng mô hình trên để dự báo giá chứng khoán trong thời điểm tương lai.
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
04/01/2012 0.009978 0.011364 05/01/2012 -0.011403 -0.01709 06/01/2012 0.006119 0.005731 09/01/2012 0.047293 0.05015 10/01/2012 -0.023626 -0.01644 11/01/2012 0.0422389 0.048527
Tiến hành làm tương tự với 8 cổ phiếu còn lại ta thu được các kết quả sau đây: ● BBC
- Lược đồ tự tương quan của chuỗi lợi suất BBC:
- Phuơng trình ước lượng Dependent Variable: BBC Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.232320 0.031087 7.473111 0.0000 AR(2) -0.059691 0.030308 -1.969471 0.0492 AR(6) 0.091683 0.029459 3.112236 0.0019
AR(21) 0.303304 0.087660 3.460014 0.0006 MA(21) -0.276824 0.093462 -2.961896 0.0031 R-squared 0.315391 Mean dependent var -0.001896 Adjusted R-squared 0.267703 S.D. dependent var 0.028318 S.E. of regression 0.027343 Akaike info criterion -4.355605 Sum squared resid 0.723702 Schwarz criterion -4.330526 Log likelihood 2124.002 Durbin-Watson stat 1.975927
- Lược đồ tự tương quan của chuỗi phần dư:
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư :
ADF Test Statistic -12.86362 1% Critical Value* -3.4398 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value -2.5686
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 -0.00795892 -0.00881
04/01/2012 -0.000019134 0
05/01/2012 0.01614636 0.017544 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
09/01/2012 0.007764589 0.008889
10/01/2012 0.008997287 0.008811
11/01/2012 0.000010252 0
● CAN
- Lược đồ tự tuơng quan của chuỗi lợi suất
- Phuơng trình ước lượng Dependent Variable: CAN Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(4) -0.065880 0.032570 -2.022706 0.0434
MA(3) -0.145226 0.032285 -4.498199 0.0000
R-squared 0.33202 Mean dependent var 0.000310 Adjusted R-squared 0.322163 S.D. dependent var 0.038482 S.E. of regression 0.038053 Akaike info criterion -3.697567 Sum squared resid 1.361130 Schwarz criterion -3.687273 Log likelihood 1743.554 Durbin-Watson stat 2.038309
- Lược đồ tự tương quan của chuỗi phần dư :
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư :
ADF Test Statistic -14.32289 1% Critical Value* -3.4400 5% Critical Value -2.8650 10% Critical Value -2.5686
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 -0.02079 -0.0241 04/01/2012 -0.003256 -0.00489 05/01/2012 -0.051201 -0.04001 06/01/2012 0.001991 0.020203 09/01/2012 0.0000137 0 10/01/2012 0.0145012 0.014889 11/01/2012 -0.0337001 -0.0241 ● CII
- Lược đồ tự tương quan của chuỗi lợi suất :
- Phương trình ước lượng Dependent Variable: CII Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) -0.201036 0.078179 -2.571465 0.0103
AR(14) 0.464703 0.076574 6.068715 0.0000
MA(1) 0.420970 0.074186 5.674529 0.0000
MA(14) -0.376781 0.072428 -5.202154 0.0000 R-squared 0.269997 Mean dependentvar -0.000365 Adjusted R-squared 0.267139 S.D. dependent var 0.027828 S.E. of regression 0.026878 Akaike info criterion -4.390965 Sum squared resid 0.705074 Schwarz criterion -4.371015 Log likelihood 2155.573 Durbin-Watson stat 1.926841
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư :
ADF Test Statistic -12.84624 1% Critical Value* -3.4398 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value -2.5686
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 -0.02815 -0.0274 04/01/2012 0.01507 0.018349 05/01/2012 0.024763 0.035718 06/01/2012 -0.00786 -0.00881 09/01/2012 -0.027117 -0.02691 10/01/2012 0.040056 0.035718 11/01/2012 -0.023419 -0.0274 ● DHG
- Phương trình ước lượng : Dependent Variable: DHG Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
AR(3) 0.872737 0.036839 23.69045 0.0000
AR(1) 0.072801 0.039247 1.854946 0.0639
MA(1) 0.136370 0.048240 2.826888 0.0048
MA(3) -0.892143 0.032934 -27.08882 0.0000
MA(4) -0.215668 0.031447 -6.858100 0.0000
R-squared 0.270800 Mean dependentvar -5.27E-05 Adjusted R- squared 0.267030 S.D. dependent var 0.021690 S.E. of regression 0.020951 Akaike infcriterion -4.888268 Sum squared resid 0.432782 Schwarz criterion -4.863552 Log likelihood 2427.137 Durbin-Watson stat 1.998290
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư :
ADF Test Statistic -14.28359 1% Critical Value* -3.4398 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value -2.5686
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 -0.0220557 -0.02721 04/01/2012 0.0223416 0.027213 05/01/2012 -0.0451186 -0.0446 06/01/2012 -0.027808 -0.02847 09/01/2012 0.00337869 0.003604 10/01/2012 0.03975842 0.045702 11/01/2012 -0.02165131 -0.02721 ● GIL
- Phương trình ước lượng Dependent Variable: GIL Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.340785 0.090144 3.780467 0.0002 AR(2) -0.085136 0.032743 -2.600160 0.0095 AR(9) 0.293021 0.066958 4.376222 0.0000 AR(12) 0.380590 0.078646 4.839293 0.0000 MA(1) -0.182147 0.084427 -2.157439 0.0312 MA(9) -0.410022 0.074098 -5.533523 0.0000 MA(12) -0.309872 0.083594 -3.706858 0.0002 R-squared 0.377824 Mean dependent var 0.000452 Adjusted R-squared 0.370149 S.D. dependent var 0.026097 S.E. of regression 0.025138 Akaike info criterion -4.521799 Sum squared resid 0.616103 Schwarz criterion -4.486944 Log likelihood 2227.203 Durbin-Watson stat 1.947349
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư :
ADF Test Statistic -13.58308 1% CriticalValue* -3.4398 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value -2.5686
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 -0.01624422 -0.01563 04/01/2012 -0.0121307 -0.01188 05/01/2012 -0.04074242 -0.04066 06/01/2012 -0.00797337 -0.00833 09/01/2012 0.00434763 0.004175 10/01/2012 0.000050086 0 11/01/2012 -0.01626141 -0.01563 ● KDC
- Phương trình ước lượng : Dependent Variable: KDC Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.215732 0.029923 7.209670 0.0000 AR(5) 0.182498 0.030629 5.958324 0.0000 AR(7) 0.268273 0.062363 4.301792 0.0000 AR(4) -0.610905 0.066110 -9.240777 0.0000 MA(7) -0.265352 0.058087 -4.568184 0.0000 MA(4) 0.690537 0.058956 11.71283 0.0000 R-squared 0.276599 Mean dependent var -0.001036 Adjusted R-squared 0.270893 S.D. dependent var 0.025443 S.E. of regression 0.024512 Akaike info criterion -4.573282 Sum squared resid 0.589402 Schwarz criterion -4.543527 Log likelihood 2262.914 Durbin-Watson stat 1.997839
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư :
ADF Test Statistic -13.31031 1% Critical Value* -3.4397 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value -2.5686
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 0.0000741 0 04/01/2012 -0.014991 -0.01399 05/01/2012 0.023951 0.020907 06/01/2012 0.0000050 0 09/01/2012 0.0000016 0 10/01/2012 0.0000121 0 11/01/2012 0.0000071 0 ● LAF
- Phương trình ước lượng : Dependent Variable: LAF Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) 0.878292 0.098090 8.953940 0.0000
MA(1) -0.625599 0.104997 -5.958239 0.0000 MA(2) -0.179796 0.047267 -3.803843 0.0002 R-squared 0.272068 Mean dependent var -0.000535 Adjusted R-squared 0.260193 S.D. dependent var 0.032033 S.E. of regression 0.030889 Akaike info criterion -4.113843 Sum squared resid 0.944564 Schwarz criterion -4.099037 Log likelihood 2045.523 Durbin-Watson stat 1.989038
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư : (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ADF Test Statistic -13.77104 1% Critical Value* -3.4397 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value -2.5686
- Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 -0.02129803 -0.02339 04/01/2012 -0.022114170 -0.02395 05/01/2012 -0.037041021 -0.03704 06/01/2012 0.013212110 0.0125 09/01/2012 0.00646026 0.006192 10/01/2012 0.000003912 0 11/01/2012 0.000000923 0 ● VNM
- Phương trình ước lượng : Dependent Variable: VNM Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) -0.596909 0.040129 -14.87487 0.0000 AR(3) -0.084637 0.029693 -2.850376 0.0045 AR(25) 0.240059 0.030513 7.867555 0.0000 AR(2) 0.060842 0.036876 1.649941 0.0993 MA(1) 0.827536 0.026869 30.79915 0.0000 MA(25) -0.184114 0.021356 -8.621248 0.0000 R-squared 0.367089 Mean dependent var 0.000776 Adjusted R-squared 0.361245 S.D. dependent var 0.022723 S.E. of regression 0.022005 Akaike info criterion -4.788949 Sum squared resid 0.466291 Schwarz criterion -4.758756 Log likelihood 2326.246 Durbin-Watson stat 2.002305
- Kiểm định tính dừng của chuỗi phần dư :
ADF Test Statistic -13.68214 1% Critical Value* -3.4397 5% Critical Value -2.8649 10% Critical Value 2.5686 - Dự báo :
Ngày Giá trị ước lượng Giá trị thực tế
03/01/2012 -0.00467 -0.00456 04/01/2012 -0.00323 -0.00343 05/01/2012 -0.02421 -0.02291 06/01/2012 -0.01121 -0.01241 09/01/2012 -0.00088 0.00769 10/01/2012 0.02022 0.01579 11/01/2012 0.00 815 0.00780 2. Nhận xét chung
Mô hình lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất và thời kỳ ước lượng của ba nhà toán học Michael C.Ehrhardt, Phillip R.Daves và Robert A.Kunkel đã giải quyết bài toán
từ truớc tới nay mà rất ít mô hình đề cập đến. Chúng ta phải đứng trên nhiều phương diện để lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất và thời kỳ ước lượng sao cho phù hợp với tính chất ngành, nghề, chu trình sản xuất sản phẩm của các công ty niêm yết để có cái nhìn đúng đắn khi sử dụng chuỗi lợi suất để phục vụ nhu cầu, mục đích đầu tư cổ phiếu của mình khi nhằm đưa ra kết quả chính xác cho những dự báo sau này.
Đây là một mô hình khá đơn giản nhưng nó thật sự có ý nghĩa rất lớn và có tính thực tiễn cao đối với các thị trường chứng khoán non trẻ như thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay. Với tiêu chí đơn giản mà lại hiệu quả, quá trình lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất và thời kỳ ước lượng đối với chuỗi lợi suất giúp cho những ai đã, đang và sắp tham gia vào thị trường chứng khoán có cái nhìn tổng quát và đúng đắn khi sử dụng chuỗi lợi suất làm công cụ phân tích kỹ thuật hay ước lượng các mô hình toán kinh tế của mình nhằm giảm thiểu rủi ro khi tham gia vào thị trường này khi mà thị trường thật sự vẫn chưa hoạt động hiệu quả, tính minh bạch còn hạn chế trong việc tiếp cận các thông tin.
- Quy trình lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất :
• Bước 1 : Tiến hành ước luợng cho chứng khoán lựa chọn trong mỗi năm của giai đoạn nghiên cứu theo phương trình (1) rồi sau đó ghi lại giá trị sai số tiêu chuẩn của từng phương trình hồi quy. Sử dụng phương pháp thống kê mô tả tiến hành làm với chuỗi lợi suất thị trường thu được giá trị
. Quá trình trên được lặp lại với từng kỳ hạn tính lợi suất khác nhau.
• Bước 2 : Ứng với mỗi kỳ hạn tính lợi suất khác nhau của từng năm trong giai đoạn nghiên cứu tiến hành tính toán giá trị theo phương trình (2).
• Bước 3 : So sánh các giá trị với các kỳ hạn tính lợi suất khác nhau của từng năm trong giai đoạn nghiên cứu, kỳ hạn tính lợi suất sẽ được chọn dựa vào giá trị nào nhỏ nhất.
Đối với một nhóm chứng khoán hoặc một danh mục đầu tư thì giá trị trung bình sẽ được sử dụng để tính giá trị thay vì giá trị khi mà ta áp dụng cho từng chứng khoán riêng lẻ. Các bước hoàn toàn được lặp lại như trên.
Sau khi lựa chọn được kỳ hạn tính lợi suất quy trình lựa chọn thời kỳ ước lượng lợi suất sẽ được tiến hành theo các bước sau :
• Bước 1: Ta tiến hành hồi quy theo phương trình (1) cho chứng khoán lựa chọn với thời kỳ tính lợi suất chứng khoán tăng dần 1 năm, 2 năm…cho đến thời kỳ ước lượng tối đa là số năm trong giai đoạn nghiên cứu. và thu được các giá trị cho chứng khoán đó. Sử dụng phương pháp thống kê mô tả tiến hành làm với chuỗi lợi suất thị trường thu được giá trị .
• Bước 2: Tiến hành tính toán các giá trị theo phương trình (2).
• Bước 3: Tính lượng giảm tuyệt đối của giữa hai thời kỳ, từ đó tính tỷ lệ phần trăm lượng giảm giữa hai thời kỳ. Tiến hành với cặp 2 thời kỳ khác nhau. Dựa vào tiêu chí riêng của mỗi cá nhân lựa chọn thời kỳ ước lượng lợi suất cho riêng mình. Theo đánh giá khách quan tỷ lệ phần trăm lượng giảm giữa hai thời kỳ nào đó đạt giá trị tên 80 % là tương đối hợp lý. Đối với một nhóm chứng khoán hoặc một danh mục đầu tư thì quá trình lựa chọn thời kỳ ước lượng lợi suất hoàn toàn tương tự như trên.
Để có kết quả dự báo giá (lợi suất) chứng khoán chính xác thì việc lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất và thời kỳ ước lượng lợi suất vô cùng quan trọng. Xong, các kết quả dự báo chỉ mang tính tham khảo mà thôi. Nếu thực sự muốn tham gia vào thị trường chứng khoán, dù là hoạt động đầu tư hay hoạt động tư vấn, dù là nhà đầu tư hay nhà phân tích kỹ thuật thậm chí là chuyên gia tư vấn chứng khoán thì nhất thiết phải kết hợp sử dụng các công cụ phân tích cơ bản và công cụ phân tích kỹ thuật khác giúp chúng ta nhìn nhận, phán đoán chính xác dựa vào các dấu hiệu hay cảnh báo kỹ thuật thông qua các chỉ số RSI, chỉ số MACD, dải băng Bollingger…để giúp chúng ta thấy rõ hơn dấu hiệu mua bán các chứng khoán đó. Từ đó đưa ra các quyết định đầu tư hợp lý hơn để đạt được lợi nhuận cao nhất, giảm thiểu thiệt hại mang lại niềm tin cho các nhà đầu tư vào thị trường.
Mặc dù mô hình xác định kỳ hạn tính lợi suất và lựa chọn thời kỳ ước lượng mang lại rất nhiều lợi ích và việc áp dụng mô hình này là không có nhiều khó khăn. Nhưng thực tế ở nước ta, vấn đề này ít được quan tâm do những hạn chế của bản thân thị trường tài chính. Đó có thể là những khó khăn ở tầm vĩ mô (hệ thống văn bản pháp quy, hệ thống chính sách, công bố thông tin…) cũng như ở tầm vi mô
(phát sinh từ các chủ thể tham gia vào thị trường). Để mô hình có thể phát huy hết giá trị và tác dụng, nâng cao hiệu quả khi sử dụng chuỗi lợi suất thì cần tới sự nỗ lực, trợ giúp của các cấp, các ngành và của từng chủ thể tham gia vào thị trường. Đặc biệt, việc xây dựng cơ sở dữ liệu về thị trường cần được quan tâm nhiều hơn. Việc xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu về thị trường muốn đầy đủ và đồng bộ thì cần có sự hoạt động, phối hợp của các cơ quan, ban ngành quản lý thị trường chứng khoán và các định chế tài chính khác như công ty chứng khoán, ngân hàng, các