Chuyên đề Phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất trong hoạt động kinh doanh chứng khoán bằng các công cụ tài chính, áp dụng trong phân tích cổ phiếu ngành vận tải Việt Nam

Để có thể đưa ra phương pháp ước lượng để đánh giá và phân tích rủi ro lợi suất trên thị trường chứng khoán và áp dụng vào trong thực tế, chuyên đề đã trình bày một số những lý thuyết của môn toán áp dụng vào phân tích tài chính đó là phương pháp OLS (Bình phương nhỏ nhất) hồi quy bội . và dựa vào các thông số trong thống kê mô tả đó là hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng cũng như kỳ vọng trung bình và phương sai sai số của chuỗi số, và các cơ sở lý thuyết về chuỗi thời gian trong tài chính. Các vấn đề chính được rút ra từ chuyên đề đó là : Thống kê mô tả xác suất, phương pháp hồi quy và lý thuyết phân tích chuỗi thời gian áp dụng trong tài chính là phương pháp đơn giản nhất Nhưng cũng có độ chính xác cao. Đây là những thông tin cơ bản của một nhà đầu tư cần phải biết phân tích để tham gia vào hoạt động thị trường chứng khoán để tự mình có những nhận định chính xác hơn từ thông tin do thị trường mang lại để có thể tránh những rủi ro không đáng có mà họ vẫn gặp phải trên thị trường. Ngoài cách đánh giá rủi ro này chúng ta có thể sử dụng mô hình CAPM để đánh giá rủi ro tài sản cũng làmootj phương pháp tốt nhưng nó phức tạp hơn Trong công tác xác định giá trị của tài sản tài chính mức độ e ngại rủi ro đóng vai trò quan trọng và chiếm một phần trong giá trị của tài sản, vì vậy việc xác định rủi ro của tài sản là công việc quan trong để từ đó xác định được phần bù rủi ro chính xác. Công việc phân tích và dánh giá rui ro lợi suất của hàng háo chứng khoán có ý nghĩa quan trọng trong xác định cơ cấu trong danh mục đầu tư và đa dạng hóa các mặt hang mà minh đầu tư trong danh mục của các nhà đầu tư. Với quy mô chuyên đề thực tập với đề tài phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất áp dụng vào thị trường chứng khoán cụ thể là vào các cổ phiếu của ngành giao thông vận tải. Các phương pháp và lý luận phân tích hướng tới để áp dụng cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ và không chuyên trên thị trường. Ý tưởng của chuyên đề đưa ra là để hướng đến đại đa số các nhà đầu tư trên thị trường Việt Nam họ không có nhận thức sâu về thị trường cũng như đầy đủ kiến thức và các công cụ để phân tích tài chính. Và quan trọng là áp dụng trong ngắn hạn thich hợp với các nhà đầu tư không có nguồn vốn dài hơi khi đầu tư. Trong phạm vi kiến thức của một sinh viên thực tập và quy mô chuyên đề thực tập không có điều kiện nghiên cứu sâu hơn. Em cố gắng đơn giản các phân tích và thử tự đặt mình vào địa vị của một nhà đầu tư trên thị trường để đư ra các nhận định và cách thức để phân tích đánh giá rủi lợi suất để từ đó là nền tảng cho các quyết định đầu tư.

doc77 trang | Chia sẻ: aloso | Lượt xem: 1656 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Chuyên đề Phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất trong hoạt động kinh doanh chứng khoán bằng các công cụ tài chính, áp dụng trong phân tích cổ phiếu ngành vận tải Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
c điểm khác biệt của nó . hàng hóa ở đây chỉ mang giá trị của các nhà phát hành , nói không có giá trị sử dụng và đây là một hình thức phát triển cao của nền sản xuất lưu thông hàng hóa. Các loaih hàng hóa cơ bản trên thị trường chứng khoán cũng rất đa dạng: cổ phiếu, trái phiếu, và các loại chứng khoán phái sinh khác. Cổ phiếu: Cổ phiếu là giấy chứng nhận quyền sở hữu và lợi ích hợp pháp của cổ đông đối với công ty phát hành. Cổ phiếu được chia làm hai loại + Cổ phiếu thông thường : là loại cổ phiếu không có thu nhập ổn định tùy thuộc vào lợi nhuận của công ty và chính sách chia cổ tức của công ty. Giá của cổ phiếu thay đổi tùy vào quyết định của thị trường .Người lắm giữ cổ phiếu này là người cuối cùng được chia tài sản khi thanh lý công ty. Cổ đông lắm giữ loại cổ phiếu này có quyền tham gia quyết định vào các chính sách của công ty thông qua đại hội cổ đông và hội đồng quản trị nếu cổ đông có đủ điều kiện cần thiết. + Cổ phiếu ưu đãi : là loại cổ phiếu có thu nhập cố định và lượng cổ phiếu này rất ít trong mỗi công ty nó chỉ chiếm một lượng nhỏ trong tổng số cổ phiếu của công ty. Tuy nhiên sự thay đổi giá của cổ phiếu này phụ thược vào sự thay đổi của lãi suất trái phiếu kho bạc và tình tình hình tài chính của công ty. Người lắm giữ cổ phiếu này không có quyền tham gia quyết định các vấn đề chính sách của công ty chỉ trừ một số trường hợp đặc biệt Trái phiếu công ty: (bond) Trái phiếu là loại giấy chứng nhận việc vay vốn của một chủ thể ( người phát hành ) đối với một chủ thể khác( người cho vay hay người lắm giữ trái phiếu) . trái phiếu quy định trách nhiệm hoàn trả gốc và lãi cho người lắm giữ khi đến thời hạn đáo hạn được ghi trên trái phiếu. trái phiếu công ty là loại chứng khoán dài hạn do các công ty phát hành với lãi suất khá cao. Đây là hình thức vay vốn hữu hiệu của công ty trong thời gian ngắn mà công ty có thể huy động được một khối lượng lớn thông thị trường. Và trái phiếu công ty được lưu hành rộng rãi trên thị trường vốn Trái phiếu có hai loại + Trái phiếu thông thường + Trái phiếu chuyển đổi: ngoài các chất của trái phiếu thường nó còn có thể chuyển đổi thành cổ phiếu theo điều kiện của công ty đượcghi trên trái phiếu Các loại chứng khoán chính phủ: là các công cụ vay nợ của chính phủ phát hành như : trái phiếu chính phủ, tín phiếu kho bạc, công trái quốc gia …loại chứng khoán này có đặc điểm là rất an toán hầu như không cố khả năng vỡ nợ của chính phủ. Các loại chứng khoán phái sinh (derivatives) : quyền chọn mua và quyền chọn bán( call – put option), hợp đồng kỳ hạn (forwark ), hợp đồng tương lai(future)…. Bất động sản và các tài sản khác Bất động sản là loại tài sản có giá trị và cũng được các nhà đầu tư và các tổ chức đầu tư đầu tư tương đối mạnh trên thị trường. Nhưng trong phạm vi của chuyên đề tôt nghiệp này tài sản bất đống sản là đối tương không trong phạm nghiên cứu Các thành phần tham gia thị trường. + Đó là các công ty chứng khoán + Các công cổ phần + Các quỹ đầu tư +Các nhà đầu tư + Chính phủ +Các nhà quản lý thị trường 2. Các rủi ro của chứng khoán trên thị trường và phân tán rủi ro. Công ty (người) quản lý danh mục đầu tư (portfolio manager) khi chịu trách nhiệm đối với danh mục đầu tư của các tổ chức hay các cá nhân . bản chất của quản lý danh mục đầu tưchứng khoán là định lượng mối quan hệ giữa rủi ro và lợi tức kỳ vọng thu được từ danh mục đó. Công việc của nhà quản lý danh mục đầu tư bao gồm từ việc đánh giá, định giá,phân tích chứng khoán,lựa chọn đầu tư,theo dõi các kết quả đầu tư và phân bổ vốn đầu tư và đánh giá kết quả đầu tư. Rủi ro và lợi nhuận của hàng hoá chứng khoán luôn luôn đi liền với nhau. thường là các chứng khoán có độ rủi ro cao luôn có những điều kiện hấp dẫn kèm theo như là lãi suất cao và các điều kiện ưu đãi khác. Rủi ro với hàng hoá trên thị trường chứng khoán có hai loại một là rủi ro riêng, hai là rủi ro thị trường hay còn gọi là rủi ro chung. Rủi ro riêng là rủi ro xuất phát từ bản than của chứng khoán, đó là sự đổ bể trong kinh doanh, trong dự án đầu tư, sự quản lý yếu kém về nhân sự, trình độ nhà quản lý hay là rò rỉ thông tin nội bộ …. Luôn gây ra những ảnh hưởng xấu đến tâm lý của thị trường, của nhà đầu tư dẫn đến biến động về kỳ vọng lợi suất của chứng khoán trong tương lai hay còn gọi là lòng tin của thị trương với bản thân chứng khoán sẽ dẫn đến sự thay đổi về giá chứng khoán trong hiện tại Rủi ro chung hay còn gọi là rủi ro hệ thống hoặc còn gọi là rủi ro thị trường. Loại rui ro này do tác động của biến động cuẩ cả hệ thống thị trường tác động lên giá chứng khoán. Và nó tác động lên tất cả các chứng khoán trên thị trường nó không tác động riêng lên bất cứ một loại chứng khoán nào. Trong mô hình CAPM hai loại rủi ro này được trình bày rất rõ ràng. Mô hình có dạng : Rt: chuỗi lợi suất của cổ phiếu hoặc danh mục đang nghiên cứu. Rf : lợi suấ tphi rủi ro trên thị trường. Rm: lợi suất kỳ vọng của thị trường βi : thước đo mức độ rủi ro củ tài sản. βi = Cov(Ri, Rm)/ σ2m Rt = Rf + βi* (Rm - Rf) + εi = (1- βi )* Rf + βi* Rm + εi => Rt = γi + βi* RM + εi Var(Rt) = βi 2*var(RM) .+ Var(εi) Trong đó: Var(Rt): tổng rủi ro tài sản βi 2*var(RM) : rủi ro thị trường hay còn gọi là rủi ro hệ thống Var(εi) : rủi ro riêng. Phần bù rủi ro trên thị trường được đo bằng: (Rm - Rf) Rủi ro của tài sản = rủi ro riêng + rủi ro hệ thống. Một giả định cơ bản nhất của lý thuyết danh mục đầutư là những người đều mong muốn đạtđược mức lợi suất đầu tư tối đâ ứng với mỗi mức rủi ro danh mục . Lý thuyết này cũng giả định rằng về cơ bản các nhà đầu tư không muốn gặp rủi ro, có nghĩa rằng nếu phải chon hai loại tảian để đầu tư một tại một mức đầu tư lợi suấtlà như nhau thì họ sẽ chọn đầu tư tài sản có rủi ro thấp hơn. Tuy nhiên không phải tất cả các nhà đầu tư đều có mức e ngại rủi ro như nhau mà còn phụ thuộc vào mức e ngại rủi ro của mỗi nhà đầu tư và tương ứng là họ sẽ có những quyết định đầu tư .Tức là mỗi nhà đầu tư có quyết định đầu tư khác nhau tùy theo mức e ngại rủi ro của họ. Một nhà đầu tư luôn đặt ra cho mình một mức lợi suất hợp lý đối với mỗi loại tài sảnmà họ đầu tư : rủi ro luôn có sự tương quan dương với lợi suất của tài sản đó, nhà đầu tư đánh giá rủi ro cang lớn thì họ phải đòi hỏi lợi nhuộn mà tài sản đó đem lại càng cao. 2.1 Mức e ngại rủi ro và hàm hữu dụng. Trong lý thuyết đầu tư, phân tích và đánh giá rủi ro của tài sản là phân tích chính của nhà đầu tư nó có ảnh hưởng quyết định tới quyết định của nhà đầu tư. Các nhà tài chính đã chứng minh một cách định lượng hóa các đặc điểm quan sát bằng lý thuyết hàn hữu dụng biểu thị mối quan hệ giữa giá trị hữu dụng của một đơn vịtiền tệ kiếm thêm với mức độ rủi ro của khoản đầu tư và mức e ngại đầu tư cá nhân. U = E(r) – 0.5A* σ2 Trong đó U là giá trị hữu dụng và A là chỉ số biểu thị mức độ e ngại rủi ro của nhà đầu tư . hằng số 0,5 là con số quy ước theo thông lệ của xác suất thống kê thể hiệnmối quan hệ giữa lợi suất ước tính bình quân và độ lệch chuẩn của giá trị bình quan đó. Để phân tích hành vi ra quyết định đầu tư, theo cách tiếp cận về giá trị hữu dụng trên, có thể so sánh những giá trị hữu dụng với tỷ suất lợi nhuộn trong những trường hợp không có rủi ro khi tiến hành lựachọn giữa một danh mục đầu tư mọt danh mục đầutư rui ro và một danh mục an toàn.Giá trị hữu dụng của mộtdanh mục đầu tư còn được gọi : tỷ lệ tươngđương chắc chắn CE = U = E (r) – 0.5A* σ2 CE: là tỷ lệ lợi nhuận đạt được chắc chắn của một danh mục đầu tư không rủi ro được nhà đầu tư chấp nhận và được xem như là có mức độ hấp dẫn tương đương để so sánh với danh mục đầu tư có rủi ro. Phân loại theo mức e ngại rủi ro các nhà đầu tư cóthểchia làm ba loại : ưa thích rủi ro, trung dung và e ngại rủi ro Những nhà đầu tư thích rủi ro là người xem rủi ro như là một cơ hội để thu được mức lợi suất cao, một động cơ để họ ra quyết định đầu tư . Danh mục có rủi ro càng cao làm họ ham thích vì họ hy vọng vào khoản lợi nhuận mà nó đem lại là rất lớn . Nhũng nhà đầu tư trung dung thì họ chỉ quan tâm đến yếu tố lợi nhuận mà tài sản đem .lại Nhà đầu tư e ngại rủi ro thì họ rất quan tâm đến rủi ro và thích những tài sản có mức độ rủi ro thấp có hệ số an toàn cao Nhưng trong thực tế phần lớn các nhà đầu tư thông thường đều là các nhà đầu tư thuộc loại e ngại rủi ro. Do vậy công việc phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất của tài sản được họ quan tâm hang đầu kết quả phân tích là yếu tố chính trong quyết định đầu tư của họ và mối quan hệ rủi ro vàlợi nhuận được xây dựng trên cơ sở số đông này. 2.2 lợi suất và rủi ro của danh mục đầu tư. a. Lợi suất danh mục Lợi suất danh mục đầu tư là bình quân gia quyền ( theo tỷ lệ vốn đầu tư vò tưng loaị tài sản ký hiệu W) của lợi suất thu được từ mỗi chứng khoán trong danh mục đầu tư. Lợi suất ước tính của danh mục đầu tư được tính. E(rp) = W1*E(r1) + W2E(r2) +……..+ W n * E(rn) b. Rủi ro danh mục đầu tư và đa dạng hóa danh mục đầu tư Như đã biết, có rủi ro có nghĩa là có khả năng suất hiện nhiều kết quả khác nhau từ một nguyên nhân ban đầu. Cũngnhư vậy chứng khoán từ những rủi ro của nó có thể dẫn đến những kết quả khác nhau của nó. Nhưng khí phân tích rủi ro của danh mục đầu tư người ta không chỉ quan tâm đến rủi ro của tài sản riêng trong danh mục mà người ta quan tâm đến r ủi ro c ủa c ả danh m ục Thực tế cho thấy những chứng khoán có tính rủi ro có khả năng trở thành những thành tố làm ổn định cho cả danh mục đầu tư, góp phần làm giảm rủi ro cho toàn danh mục đầu tư. Chính vì vậy nhà đầu tư quan tâm đến việc đa dạng hóa danh mục đầu tư xác định phần bù rủi ro hệ thống của chứng khoán. Đa dạng hóa danh mục đầu tư là phương pháp giảm thiểu rủi ro trên thị trường chứng khoán. Một phương pháp cơ bản trong quản lý rủi ro danh mục đó là đa dạng hóa tài sản trong danh mục đầu tư. Phương pháp này là phương pháp rất hiệu quả trong quản lý rủi rocủa danh mục. thoe đó việc đầu tư lên được thực hiện qua nhiều tài sản vốn khác nhau tạothành một danh mục đầu tư sao cho tổng mức rủi ro trên toàn bộ danh mục đầu tư sẽ bị giới hạn nhỏlại ,danh mục đầu tư khi chỉ cần thay đổi thêm hay bớt đi một tài sản thì nó có mức độ rủi ro khác 3. Đôi nét về thị trường chứng khoán việt nam Thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời là tất yếu khách quan phù hợp với xu thế thời đại, trên con đường xây dựng đất nước kinh tế thị trường có định hướng xã hội chủ nghĩa. Trong tình hình đất nước đang trong thời kỳ quá độ chuyển mình được chúng ta đang đứng trước những cơ hội mới vận hội mới nhưng chúng ta cũng gặp không ít những khó khăn thử thách. Tập trung vốn huy động vôn là điều kiện cần để xây dựng đất nước. và thị trường chứng khoán Việt Nam là một trong những nơi để chúng ta huy động vốn. Thị trường chứng khoán việt nam mới ra đời và đi vào hoạt động chưa lâu so với lịch sử của thị trường chứng khoán thế giới. Nhưng bước đầu chúng ta đã đạt được những kết quả đáng khích lệ. Thị trường dần dần trở thành mộ kênh huy động vốn có hiệu quả cho các doanh nghiệp. Thị trường thu hút được nhiều sự quan tâm của các doanh nghiệp,các nhà đầu tư, các tổ chức quỹ trong và ngoài nước tham gia hoạt động. Sàn giao dịch bây giờ đã giao dich năm phiên một tuần (từ thứ 2 đến thứ 6). Sàn Hà Nội ba lần khớp lệnh một phiên. Sàn thành phố Hồ Chí Minh một lần khớp lệnh một phiên .Và giới hạn biên độ giao động về Giá cũng hợp lý hơn cho dù vẫn có sự can thiệp của Ủy ban chứng khoán Nhà nước. thị trường đã thu hút được hơn một trăm cổ phiếu của các công ty cổ phần, và các quỹ đầu tư tham gia thị trường. Chúng ta có 19 công ty chứng khoán và17 trong số đó đang hoạt động và 2 trong giai đoạn cấp phép tính đến ngày 20 tháng 4 năm 2007 Hiện nay thị trường chứng khoán Việt Nam có hai trung tâm: Trung tâm Hà nội và trung tâm thành phố Hồ Chí Minh và sắp tới đây việc hợp nhất hai trung tâm thành một thị trường hợp nhất đang được ủy ban chứng khoán lên kế hoạch thực hiện. Chương II Sơ lược các công cụ toán học được áp dụng vào phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất cổ phiếu và ứng dụng trong thực tế Các công cụ toán học được áp dụng vào phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất cổ phiếu. Chuỗi lợi suất giá của cổ phiếu. Từ chuỗi giá của cổ phiếu theo ngày trên thị trường chúng ta có thể xác định được lợi suất của giá từng ngày: Lợi suất được xác định theo 2 công thức. Rt = (St – St-1 )/ St-1 Hoặc . Rt = ln(St/St-1) Trong đó St : giá của cổ phiếu tại thời điểm t. St-1 : giá cổ phiếu tại tại t-1. Ta phân tích động thái chuỗi giá cổ phiếu thông qua chuỗi lợi suất giá của Cổ phiếu đó. Chuỗi giá của cổ phiếu là chuỗi có phân bố ngẫu nhiên vì vậy chuỗi lợi suất giá cũng là chuỗi có phân bố ngẫu nhiên. Và chuỗi lợi suất này được hiệu chỉnh bằng phương pháp hiệu chỉnh chuỗi thời gian trong tài chính 2. Chân tích rủi ro lợi suất thông qua mô tả thống kê : hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng Hệ số bất đối xứng cho chúng ta biết được mức độ biến động của lợi suất( tăng giảm lợi suất ) của giá cổ phiếu này so với cổ phiếu khác như thế nào. Hệ số nhọn cho biết khả năng xẩy ra rủi ro đối với cổ phiếu là lớn hay nhỏ từ đó có thể biết được mức độ rủi ro của các cổ phiếu. + Giá trị trung bình. E(r) + Phương sai Var(r) = σ2 + Mô men trung tân bậc k : μ = E[X-E(X)]k. + Hệ số bất đối xứng (Skewness) S = (μ3)/σ3 = E[X-E(X)]3/ σ3. Tùy thuộc vào S mà ta có thể đưa ra các kết luận sau: + Nếu S < 0 thì phân phối là bất đối xứng và phân bố lệch phải. + nếu S = 0 phân phối là đối xứng. + S > 0 phân phối bất đối xứng và lệch phải. Qua các giá trị kỳ vọng và trung vi cũng có thể biết được đấu hiệu của hệ số bất đối xứng như sau: md = E(x) thì S =0 md 0 md > E(x) thì S < 0 + Hệ số nhọn (kurtosis) K = (μ4)/σ4 = E[X-E(X)]4/ σ4 Khi phân phối xác suất được tập trung ở các mức bình thường thì K = 3. nếu phân phối tập trung ở các mức độ cao hơn thì K > 3 còn ngược lại phân phối tập trung ở mức thấp hơn thì K< 3 3 Phân tích chuỗi lợi suất bằng các mô hình kinh tế lượng. 3.1 Kô hình ARIMA(quá trình trung bình trượt, tự hồi quy, đồng lien kết ). Mô hình có dạng. Yt = θ + θ0* ut + θ1*ut-i ….+ θq*ut-q + Φ1*yt-1 +…… Φp* yt-p… Cơ chế sản sinh ra Yt không chỉ là AR mà còn có cả MA, khi lhi là sự kết hợp giữa MA và AR . trong đó Ut là các nhiễu trắng. 3.2 Mô hình ARCH và mô hình GARCH a. Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Mô hình này được Engle đưa ra năm 1982. Tư tưởng cơ bản của nó là: Lợi suất của tài sản trung bình () không tương quan chuỗi. có thể mô tả bằng một hàm bậc hai của các giá trị trễ. Mô hình ARCH tổng quát (ARCH(m)): : Biến ngẫu nhiên độc lập có cùng 1 phân bố và , Thông thường người ta hay dùng có phân bố chuẩn hóa hoặc phân bố T được chuẩn hóa. Nếu cú sốc càng lớn ( càng lớn) thì khi đó cũng có xu hướng là lớn tức là xác suất xảy ra sự biến động lớn là lớn hơn xác suất xảy ra các biến động nhỏ. Một số tính chất của ARCH(1): - với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) , > mà ta lại có - Mô men cấp 4 của chuỗi Ut với các giả thiết nói ở trên cho biết thông thường chuỗi lợi suất có hệ số bất đôi xứng lớn hơn 3 (lệch phải). - Trong trường hợp ta xét mô hình tổng quát ARCH(m) thì 2 tính chất nói ở trên vẫn được đảm bảo nhưng tính phức tạp tăng lên. Dự báo: Giả sử ở thời điểm h: Thời điểm h + 1: Thời điểm h + 2: Quá trình dự báo theo công thức đệ quy: B. Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Mô hình GARCH tổng quát (GARCH(m,s)): với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) ; ; Ta có : Điều kiện đối với tổng của & đảm bảo phương sai không điều kiện hữu hạn (đảm bảo chuỗi hội tụ) Mô hình trên trở thành mô hình ARMA đối với ; : có phân bố iid đây là phương sai không điều kiện dùng để tính giá của quyền chọn trong trường hợp dài hạn. Mô hình GARCH(1,1): đây là mô hình thường được dùng nhất do mô hình ước lượng khá đơn giản mà khả năng dự báo vẫn cao. với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) ; ; Điều kiện t ≥ 2, lấy với e là phần dư khi ước lượng mô hình. Thông thường mô hình GARCH là mô hình dùng cho ngắn hạn nên nó chỉ dự báo tốt trong ngắn hạn do đó phải thường xuyên tính lại. Mô hình IGARCH (Integrated Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Mô hình IGARCH tổng quát: với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) Nếu thì có nghiệm đơn vị. Trong trường hợp có nghiệm đơn vị chúng ta nói có mô hình IGARCH. Mô hình IGARCH (1,1): với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) Dự báo: Vậy là 1 hàm tuyến tính của . Nếu = 0 thì liên quan đến giá trị của phần rủi ro. Mô hình GARCH – M Các giả thiết của mô hình: Mô hình GARCH – M mô tả lợi suất phụ thuộc vào rủi ro với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) Trong đó thì: và c là các hằng số c là tham số bù rủi ro c > 0 : Lợi suất phụ thuộc thuận với rủi ro c < 0 : Lợi suất phụ thuộc nghịch với rủi ro Mô hình GARCH – M ngụ ý rằng chuỗi có tương quan chuỗi. Tự tương quan này có thể do hai lý do: Do chuỗi gây ra. Do 1 cú shock thông qua gây ra. Dạng khác của mô hình GARCH – M: với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) Mô hình TGARCH với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) Trong đó: nếu tin tức là bình thường hoặc tốt và nếu ngược lại tương đương nếu và nếu Ta có : Có thể thay bằng một ngày nào đó cuối tuần (M) để xem ảnh hưởng của hiệu ứng cuối tuần. Mô hình TGARCH (1,1): với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) Trong đó: nếu tin tức là bình thường hoặc tốt và nếu ngược lại tương đương nếu và nếu Khi đó : Nếu => tức là không ảnh hưởng đến phương sai. Ngược lại nếu khi đó ảnh hưởng tổng cộng của là thì ảnh hưởng dương đến phương sai, do đó khi gọi là có hiệu ứng đòn bẩy. khi đó người ta nói rằng ảnh hưởng của các cú shock là bất đối xứng. Mô hình EGARCH (Exponential Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Các giả thiết của mô hình: với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) là biến ngẫu nhiên được chuẩn hóa Trong mô hình trên thì có dạng mũ và có ảnh hưởng không có tính chất đối xứng của U đối với phương sai. Giả thiết H0: γ = 0 H1: γ > 0 Nếu γ > 0 thì: nếu . Ngược lại thì không biết âm hay dương mà phụ thuộc vào độ lớn của . Như vậy ta vẫn phân biệt được ảnh hưởng của U âm hay U dương. Năm 1991 Nelson đã đưa ra mô hình EGARCH như sau: với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) là kỳ vọng của biến Mô hình Component với ~ iid (phân bố độc lập giống nhau) (1) Phương trình (1) thể hiện chênh lệch giữa phương sai không điều kiện và phương sai có điều kiện. (2) Phương trình (2) là phương trình phương sai trong dài hạn là ước lượng của trong dài hạn nhưng vẫn thay đổi theo thời gian. : chênh lệch giữa ngắn hạn và dài hạn. 4 Sử dụng mô hình hồi quy bội Mô hình hồi quy k biến có dạng. Yt = β1 + β2 * X2i + ……. + βk* Xki + Ui β1: là hệ số tự do (hệ số chặn) βj : là các hệ số hồi quy riêng Các giả thiết của mô hình + Các Ui có kỳ vọng băng 0 : E(Ui/ X2i, X2k) = 0 + Không có sự tương quan giữa các U: Cov(Ui, Uj) = 0 + Các Ui thuần nhất : Var (Ui) = σ2 + Giữa các biến giải thích Xi, Xj không có quan hệ tuyến tính. + Ui có phân bố chuẩn. Áp dụng phương pháp OLS (phương pháp bình phương nhỏ nhất ) để ước lượng II.Áp dụng vào thị trường Việt Nam. Danh mục giả định là các cổ phiếu của ngành Vận tải(transport) + HAX : công ty cổ phần Dịch vụ ô tô Hàng Xanh. + HAV : công ty cổ phần Vận tải Hà Tiên. + PJT : Cổng ty cổ phần Vận tải xăng dầu đường thuỷ PETROLIMEX. +SFI : Công ty cổ phần Đại lý Vận tải SAFI. +SHC: công ty Hàng hàng hải Sài Gòn. +TMS: công ty cổ phần TRANSIMEX- SAI GON +VFC: công ty cổ phần VINA.FO số liệu về giá cổ phiếu được lấy trên thị trường chứng khoán sàn giao dịch thanhg phố Hồ Chí Minh. đến ngỳ 04/04/2007. Các quan sát và phân tích về lợi suất các cổ phiếu của ngành Vận tải. 1.1.Chuỗi lợi suất cổ phiếu HAX. 1.1.1.Thống kê mô tả và Biểu đồ biểu diễn lợi suất R_HAX Nhìn vào lược đồ của chuỗi lợi suất ta có thể thấy lợi suất của cổ phiếu dao động tương đối đều xung quanh vị trí cân bằng và có xung động biến thiên tương đối ổn định. Ta thấy đây có thể làmột chuỗi dừng. 1.1.2. Kiểm định nghiện dơn vị với chuỗi R_HAX. Với kết quả trên ta có : êℑqs ê = 5.119316 > êℑ0.01 ê= 2.603 > êℑ0.05 ê= .9459 > êℑ0.1 ê = 1.686 Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng. với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10% 1.1.3. Xây dựng mô hình ARIMA Từ lược đồ, nhận thấy PAC(1) khác 0 và ACF(q) = 0 với q > 1 do vậy thông tin này gợi ý p = 1 và q = 0 và mô hình ARIMA = ARIMA(1, 0, 0). 1.1.4.Ta có kết quả ước lượng mô hình ARIMA Từ kết quả kiểm định T có P_vlue = 0.0012 0 nói lên lợi suất của phiên giao dịch hôm nay chịu ảnh hưởng cùng chiều với lợi suất của phiên giao dịch hôm trước. Mô hình ARIMA : Rt = 0.398487 * Rt-1 +εt Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và trong dao động của cổ phiếu HAX. 1.1.5 ,Sử dụng mô hình ARCH và GARCH a. Sử dụng mô hình ẢRCH(1) Như vậy mức độ dao động của lợi suất trung bình trong các phiên là không khác nhau. Và nó không chịu ảnh hưởng của sự thay đổi trong lợi suất. Lược đồ tương quan phần dư của mô hình Nhìn vào lược đồ tương quan dễ dang nhận thấy phần dư của mô hình ARCH(1) đối với chuỗi lợi suất là nhiễu trắng. Do vậy giả thiết ut =εt*σt được thỏa mãn. Kiểm định ARCH Từ kết quả kiểm định ta nhận thấy không có sự tồn tại của ARCH cho mô hình ARCH(1) mà ta đã chọn. kiểm định T có P_value = 0.95249> 0.05; kiểm định χ2 có p_value = 0.91458 > 0.05 ; kiểm đinh T cho kết quả của hệ số STD_RESID^2 thực sự bằng 0 .như vậy mô hình vừa ước lượng thật sự là mô hình tốt. Kểm định sự thay đổ lợi suất trong dao động của cổ phiếu sử dụng mô hình b,GARCH(1,1) R_HAXt = 0.465289* R_HAXt-1 + εt Từ mô hình ta thấy được lơị suất trung bình của cổ phiếu trong một phiên có lien hệ dương với sự thay đổi trong lợi suất của phiên trước đó. Và mức dao động trong lợi suất có khác nhau trong các phiên, nó phụthuoocj vào sự thay đổi của lợi suất vùaphuj thuộc vào mức độ dao dộng của cổ phiếu. c.Mô hình GARCH –M mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của lợi suất của cổ phiếu vào bản thân độ rủi ro của các cổ phiếu này . trên lý thuyết rủi ro càng lớn thì lợi nhuận càng cao. Trong hai mô hình ta nhận được sự bằng 0 thực sự của các biến GARCH và SQR(GARCH) như lợi suất của cổ phiếu không phụ thuộc vào bản thân rủi ro cổ phiếu này. 1.1.6. Hồi quy với các chuỗi lợi suất còn lại trong ngành. . Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích là Coeficient (β) , T_STATICSTIC, p_valu. Hệ số β của R_HTV .có P_valua = 0.4997 > 0.05 . biến R_HTVkhông ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX Hệ số β của R_PJT có P_valua = 0.6301 > 0.05 . biến R_PJT không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX Hệ số β của R_SFI có P_valua = 0.6646 > 0.05 . biến R_SFI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX. Hệ số β của R_PJT có P_valua = 0.8221 > 0.05 . biến R_PJT không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX Hệ số β của R_SFI có P_valua = 0.8862 > 0.05 . biến R_SFI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX. Hệ số β của R_SHC có P_valua = 0.5376 > 0.05 . biến R_SHC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX Hệ số β của R_TMS có P_valua = 0.4849 > 0.05 . biến R_TMS không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX Hệ số β của R_VFC có P_valua = 0.0033 < 0.05 . biến R_VFC có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HAX 1. 2.Chuỗi lợi suất cổ phiếu HTV 1. 2.1 Thống kê mô tả và Biểu đồ biểu diễn lợi suất R_HTV Trên biểu đồ ta thấy lợi suất của cổ phiếu biên động theo thời gian dao động xung quanh một mức cân bằng. Biên độ biến động của chuỗi là khá ổn định. Và đây có thểlàmột chuỗi dừng. 1.2.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi R_HAV. Với kết quả trên ta có : êℑqs ê = 4.558689 > êℑ0.01 ê= 2.6013 > êℑ0.05 ê= 1.9459 > êℑ0.1 ê = 1.6186 Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng. với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10%. 1.2.3 Mô hình ARIMA vậy mô hình ARIMA nhận được là. R_HTVt = 0.465070* R_HTVt-1 + εt Qua bảng phân tích. Ta có kết luận lợi suất của lần giao dịch trước có ảnh hưởng đến lợi suất của giao dịch sau 1.2.4 Áp dụng mô hình ARCH và GARCH a, Mô hình ARCH Qua bẳng phân tích mức độ dao động của lợi suất không chịu ảnh hưởng của sự thay đổi lợi suất của cổ phiêu. b.Mô hình GARCH(1.1) Từ mô hình ước lượng cho thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu trong một phiên có lien hệ dương với sự thay đổi của lợi suất của phiên trước đó. Và mức dao động trong lợi suất có khác nhau trong các phiên, nó phụ thuộc vào mức dao động của lợi suât và sự thay đổi của lơi suất. c.Mô hình GARCH_M Trong hai kết quả trên đều đi đến kết luận lợi suất của cổ phiếu không bị ảnh hưởngcuar rủi ro riêng của cổ phiếu vì các cả hai kết quả đều nhận được sự thực sự bằng 0 của các biến GARCH và SQR(GARCH) 1.2.5 Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích là Coeficient (β) , T_STATICSTIC, p_valu. Hệ số β của R_HAX có P_valua = 0.4997> 0.05 . biến R_HAX không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV Hệ số β của R_PJT có P_valua = 0.0230< 0.05 . biến R_PJT ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV. Hệ số β của R_SFI có P_valua = 0.2099 > 0.05 . biến R_SFI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV. Hệ số β của R_SHC có P_valua = 0.0160 < 0.05 . biến R_SHC có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV. Hệ số β của R_TMS có P_valua = 0.5007 > 0.05 . biến R_TMS không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV. Hệ số β của R_VFC có P_valua = 0.0901 > 0.05 . biến R_VFC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_HTV. 1.3.Chuỗi lợi suất R_PJT 1.3.1.Thống kê mô tả và Biểu đồ biểu diễn lợi suất R_PJT Nhìn biểu đồ biểu diễn lợi suất theo thời gian của chuỗi R_PJT . ta thấy chuỗi dao dộng quanh một mức cân bằng . và biên độ dao động qua thời gian là khá ổn định. Nhận định đây có thể là một chuỗi dừng. 1.3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi R_PJT. êℑqs ê = 5.456226 > êℑ0.01 ê= 2.6013 > êℑ0.05 ê= 1.9459 > êℑ0.1 ê = 1.6186 Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng. với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10%. 1.3.3Mô hình ARIMA mô hình được viết R_PJTt = 0.331583* R_PJTt-1 + εt phân tích các kiểm định trong mô hình ta thấy lợi suất của phiên trước có ảnh hưởng dương tới phiên sau 1.3.3 Áp dụng mô hình ARCH và GARCH a.Mô hình ARCH Qua bảng phân tích ta thấy mức dao động của lợi suất khồng bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi lợi suất cổ phiếu b.Mô hình GARCH(1.1) Qua bảng phân tích ta có kết quả: Lợi suất trung bình của cổ phiếu trong một phiên có liên hệ dương với sự thay đổi lợi suất của phiên trước đó. Mức dao động của cổ phiếu chịu ảnh hưởng của thay đổ của lợi suất nó không phụ thuộc vào sự biến động của lợi suất c.Mô hình GARCH_M Qua hai phân tích của mô hình : lợi suất của cổ phiếu không chịu ảnh hưởng của rủi ro ban thân nó 1.3.4 Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích là Coeficient (β) , T_STATICSTIC, p_valu. Hệ số β của R_HAX có P_valua = 0.6301 > 0.05 . biến R_HAX không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT Hệ số β của R_HTV có P_valua = 0.0230 < 0.05 . biến R_HTVcó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT Hệ số β của R_SFI có P_valua = 0.8005 > 0.05 . biến R_SFI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT Hệ số β của R_SHC có P_valua = 0.5585 > 0.05 . biến R_SHC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT Hệ số β của R_TMS có P_valua = 0.0019 < 0.05 . biến R_TMS có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT. Hệ số β của R_VFC có P_valua = 0.8645 > 0.05 . biến R_VFC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_PJT 1. 4.Chuỗi lợi suất R_SFI. 1. 4.1.Thống kê mô tả và Biểu đồ biểu diễn lợi suất R_SFI Dao động theo thời gian của chuỗi lợi suất R_SFI ta thấy trên biểu đồ xung quanh một mức cân bằng . và có thể chuỗi là chuỗi dừng. 1.4.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi R_SFI êℑqs ê = 5.563576 > êℑ0.01 ê= 2.6013 > êℑ0.05 ê= 1.9459 > êℑ0.1 ê = 1.6186 Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng. với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10%. 1. 4.3.Mô hình ARIMA Mô hình có dạng R_SFIt = 0.311791* R_SFIt-1 + εt Qua bảng phân tích ta thây được lợi suất của lần giao dich trước có ảnh hưởng tới lợi suất của giao dịch lần sau. 1. 4.4 Ấp dụng mô hình ARCH và GARCH a. Mô hình ARCH(1) Qua bảng phân tích ta có: Mức dao động của lợi suất cổ phiếu không bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi trong lợi suất b.Mô hình GARCH(1.1) Qua bảng phân tích ta có kết luận: Lợi suất trung bình của cổ phiếu trong một phiên có liên hệ dương với phiên trước đó. Mức dao động trong lợi suất có sự khác nhau giữa các phiên và chịu ảnh hưởng của sự thay đổi của lợi suất và mức dao động của lợi suất, c.Mô hình GARCH_M Qua hai bảng phân tích chúng ta có kết luận. các biến GARCH và SQR(GARCH) thực sự bằng 0 Lợi suất của cổ phiếu không bị ảnh hưởng của rủi ro bản thân nó, 1.4.5. Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích là Coeficient (β) , T_STATICSTIC, p_valu. Hệ số β của R_HAX có P_valua = 0.6646> 0.05 . biến R_HAX không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_SFI. Hệ số β của R_TMS có P_valua = 0.0427 < 0.05 . biến R_TMS có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_SFI. Hệ số β của R_HTV có P_valua = 0.2099 > 0.05 . biến R_HTV không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_SFI Hệ số β của R_PJT có P_valua = 0.8005 > 0.05 . biến R_PJT không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_SFI Hệ số β của R_VTC có P_valua = 0.8862 > 0.05 . biến R_VTC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_SFI. Hệ số β của R_SHC có P_valua = 0.7885 > 0.05 . biến R_SHC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_SFI. 1. 5.Chuỗi lợi suất R_SHC. 1.5.1 Thống kê mô tả và biểu đồ biểu diễn chuỗi lợi suất R_SHC Trên biểu đồ biểu diễn chuỗi lợi suất , ta nhận thấy chuỗi số phân bố xung quanh một mức xác định. Và chuỗi số có thể là chuỗi dừng 1.5.2.Kiểm định tính dừng của chuỗi R_SHC êℑqs ê = 4.477167 > êℑ0.01 ê= 2.6013 > êℑ0.05 ê= 1.9459 > êℑ0.1 ê = 1.6186 Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng. với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10%. 1. 5.3 Mô hình ARIMA Bảng phân tích ta co được mô hình : R_SHCt = 0.481400*R_SHCt-1 +εt Qua các chỉ số kiểm định trong mô hình: lợi suất của phiên sau có sự ảnh hưởng của lợi suất phiên trước. 1.5.4 Ấp dụng mô hình ARCH và GARCH a.Mô hình ARCH(1) Qua bảng phân tích ta có kết quả: mức dao động của lợi suất không chịu sự ảnh hưởng sự thay đổi của lợi suất b.Mô hình GARCH(1.1) Qua bảng phân tích ta có kết luận: Lợi suất trung bình của cổ phiếu trong một phiên có liên hệ dương với phiên trước đó. Mức dao động trong lợi suất có sự khác nhau giữa các phiên và chịu ảnh hưởng của sự thay đổi của lợi suất và mức dao động của lợi suất, c.Mô hình GARCH_M Qua hai bảng phân tích chúng ta có kết luận. sự bằng 0 thực sự của hai biến GÂRCH và SQR(GARCH) Lợi suất của cổ phiếu không bị ảnh hưởng của rủi ro bản thân nó, 1.5.5 Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành 1..6 Chuỗi lợi suất R_TMS 1.6.1.Thống kê mô tả và biểu đồ biểu diễn chuỗi lợi suất R_TMS Ta nhận thấy chuỗi phân bổ xung quanh một mức xác định. Có thể chuỗi là chuỗi dừng. 1.6.2 Chứng minh chuỗi R_TMS là chuỗi dừng. êℑqs ê = 6.613518 > êℑ0.01 ê= 2.6013 > êℑ0.05 ê= 1.9459 > êℑ0.1 ê = 1.6186. Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng. với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10%. Biêu đồ tương quan chuỗi của chuỗi lợi suất. Chuỗi số không có nghiệm đơn vị do đó không thể xây dựng được mô hình ARIMA. Với xác suất 5% có thể coi chuỗi lợi suất này không bị ảnh hưởng bởi các nhân tố bên trong và bên ngoài tác đông vào. Đây là một trường hợp đặc biệt trong phân tích tài chính. 1.6.3. Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích là Coeficient (β) , T_STATICSTIC, p_valu. Hệ số β của R_HAX có P_valua = 0.4849 > 0.05 . biến R_HAX không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_TMS. Hệ số β của R_PJT có P_valua = 0.0019 < 0.05 . biến R_PJT có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_TMS. Hệ số β của R_HTV có P_valua = 0.5007 > 0.05 . biến R_HTV không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_TMS. Hệ số β của R_SHC có P_valua = 0.9303 > 0.05 . biến R_SHC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_TMS. Hệ số β của R_SFI có P_valua = 0.0427 < 0.05 . biến R_SFI có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_TMS. Hệ số β của R_VFC có P_valua = 0.0005 < 0.05 . biến R_VFC có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_TMS 1.7 Chuỗi lợi suất R_VFC. 1.7.1Mô tả thống kê và biểu đồ chuỗi V_VFC. Dao động theo thời gian của chuỗi lợi suất R_SFI ta thấy trên biểu đồ xung quanh một mức cân bằng . và có thể chuỗi là chuỗi dừng. 1. 7.2 Chứng minh chuỗi là chuỗi dừng êℑqs ê = 4.620160 > êℑ0.01 ê= 2.6013 > êℑ0.05 ê= 1.9459 > êℑ0.1 ê = 1.6186 Theo tiêu chuẩn ADF chuỗi là chuỗi dừng. với các giá trị tới hạn là : 1% ; 5% và 10% 1.7.3 Mô hình ARIMA của chuỗi. Mô hình có dạng : R_VFCt = 0.459793* R_VFCt-1 +εt qua bảng phân tích lợi suất của giao dịch lần trước có ảnh hưởng dương đến lần giao dịch sau. 1.7.4 Áp dụng mô hình ARCH và GARCH a.Mô hình ARCH(1) Qua bảng trên ta co kết luận: mức độ dao động của lợi suất trung bình trong các phiên có khác nhau, nó chịu ảnh hưởng âm của sự thay đỏi lợi suất. b. Mô hình GARCH(1.1) R_VFCt = 0.39520* R_VFCt-1 + εt Từ kết quả cho thấy lợi suất trung bình của cổ phiêu có mối lien hệ dương với với sự thay đổi lợi suất của phiên trước. Mức độ dao động khác nhau giữa các phiên nó chịu ảnh hưởng của sự thay đổi trong lợi suất và chịu ảnh hưởng của mức dao động của cổ phiếu. c.Mô hình GARCH- M Trong hai mô hình trên .ta có kết luận lợi suất của cổ phiếu không chịu ảnh hưởng của rủi ro bản thân nó. Bởi vì trong mô hình sự băng 0 tuyệt đối của các biến GARCH và SQR(GARCH) 1.7.5. Hồi quy với các chuỗi còn lại trong ngành Trong bảng hồi quy ở trên, với các thông số phân tích là Coeficient (β) , T_STATICSTIC, p_valu. Hệ số β của R_HAX có P_valua = 0.0033 > 0.05 . biến R_HAX có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_VFC. Hệ số β của R_TMS có P_valua = 0.0005 < 0.05 . biến R_TMS có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_SHC. Hệ số β của R_HTV có P_valua = 0.0901 > 0.05 . biến R_HTV không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_VFC. Hệ số β của R_PJT có P_valua = 0.8221 > 0.05 . biến R_PJT không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_VFC Hệ số β của R_SFI có P_valua = 0.8862 > 0.05 . biến R_SFI không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_VFC. Hệ số β của R_SHC có P_valua = 0.7786 > 0.05 . biến R_SHC không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc R_VFC 2.Đánh giá xếp loại rủi ro lợi suất các cổ phiếu của ngành vận tải 2.1 Đánh giá rủi ro lợi suất dựa vào hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng Hệ số bất đối xứng cho chúng ta biết được mức độ biến động của lợi suất( tăng giảm lợi suất ) của giá cổ phiếu này so với cổ phiếu khác như thế nào. Hệ số nhọn cho biết khả năng xẩy ra rủi ro đối với cổ phiếu là lớn hay nhỏ từ đó có thể biết được mức độ rủi ro của các cổ phiếu. + Giá trị trung bình. E(r) + Phương sai Var(r) = σ2 + Mô men trung tân bậc k : μ = E[X-E(X)]k. + Hệ số bất đối xứng (Skewness) S = (μ3)/σ3 = E[X-E(X)]3/ σ3. Tùy thuộc vào S mà ta có thể đưa ra các kết luận sau: + Nếu S < 0 thì phân phối là bất đối xứng và phân bố lệch phải. + Nếu S = 0 phân phối là đối xứng. + S > 0 Phân phối bất đối xứng và lệch phải. Qua các giá trị kỳ vọng và trung vi cũng có thể biết được đấu hiệu của hệ số bất đối xứng như sau: md = E(x) thì S =0 md 0 md > E(x) thì S < 0 + hệ số nhọn (kurtosis) K = (μ4)/σ4 = E[X-E(X)]4/ σ4 Khi phân phối xác suất được tập trung ở các mức bình thường thì K = 3. nếu phân phối tập trung ở các mức độ cao hơn thì K > 3 còn ngược lại phân phối tập trung ở mức thấp hơn thì K< 3 Qua các bảng thống kê mô tả được Eviews 4.0 sử lý có được ở trên ta có được giá trị của giá trị kỳ vọng trung bình E(X), phương sai Var(X), trung vị Md , hệ số bất đối xứng S , hệ số nhọn K của các cổ phiếu. E(X) Md VAR(X) S K R_HAX 0.00427 0 0.03803 -0.194499 0.06134 R_HTV 0.009477 0.016807 0.0361 -0.43894 1.732488 R_PJT 0.003731 0 0.03844 -0.16868 1.467919 R_SFI 0.008073 0 0.037231 -0.363117 1.64009 R_SHC 0.004095 0 0.04006 -0.185883 1.4511008 R_TMS 0.000497 0 0.029272 0.11838 2.063921 R_VFC 0.006033 0 0.03687 -0.280637 1.586352 Với kết quả phân tích trên, các cổ phiếu có rủi lớn nhưng đi kèm với nó là kỳ vọng lợi suất chênh lệch lớn. 2.2.Đánh giá rủi ro lợi suất của cổ phiếu thông qua hệ số xác định bội Trong mô hình hồi quy bội tỷ lệ sự thay đổi của biến phụ thuộc Y có nguyên nhân là do tất cả các biến độc lập X gây ra. Và được gọi là hệ số xác định bội . 0 ≤ R2 ≤ 1. nếu R2 = 1 có nghĩa là đường hồi quy giải thích 100% sự thay đổi của Y nếu R2 = 0 có nghĩa là các biến độc lập X không giải thich được sự thay đổi của Y và R2 được đánh giá sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào các biến độc lập trong hàm hồi quy. Hệ số xác định bội xác định bằng hai công thức và sau đây là một công thức thông dụng để tính hệ số xác định bội. R2 = ESS/TSS = (TSS – RSS )/ TSS = 1 – RSS/TSS Trong đó : TSS = RSS + ESS + ESS : Là tổng bình phương của tất cả sai lệch giữa các giá trị của biến phụ thuộc Y nhận được từ hàm hồi quy mẫu với giá trị trung bình của chúng . phần này đo độ chính xác của hàm hồi quy. n n ESS = ∑ (Ỹi -ỹ)2 = ∑ ỳi2 I=1 I=1 +TSS : Tổng bình phương của tất cả các sai lệch giữa các giá trị quan sátYi với các giá trị trung bình của chúng. n n TSS = ∑ (yi -ỹ)2 = ∑ ỳi2 I=1 I=1 + RSS : Tổng bình phương của tấtcar các sai lệch giữa các giá trị quan sát Y và các giá trị nhận được từ hàm hồi quy. RSS = TSS – ESS. Từ các tính chất của hệ số xác định bội trong hàm hồi quy bội chúng ta áp dụng trong việc đánh giá mức độ phụ thuộc của lợi suất chứng khoán với nhau . cụ thể trong trường hợp này là đánh giá sự phụ thuộc của biến động lợi suất giữa các cổ phiếu trong ngành Vận tải ở Việt Nam. Qua các bảng phân tích hồi quy trên Eviews hồi quy các cổ phiếu ta có được giá trị của hệ số xác định bội lần lượt khi hồi quy các cổ phiếu. R_VFC R_TMS R_HTV R_PJT R_HAX R_SHC R_SFI R_squared 0.486509 0.481763 0.396577 0.363837 0.245425 0.209006 0.174979 Qua bảng thống kê các giá trị của các hệ số định bội của các hàm hồi quy của các cổ phiếu ở trên . Ta dễ dang nhận thấy hệ số định bội của hàm hồi quy chuỗi lợi suất R_VFC là lớn nhất sau đó đến hệ số định bội của hàm hồi quy của các chuỗi R_HTV thứ 2, của chuỗi R_PJT thứ 3, của chuỗi R_HAX thứ 4, của chuỗi R_SHC thứ 5 và cuối cùng là của chuỗi R_SFI. Từ tính chất của hệ số định bội, giá trị hệ số càng lớn thì biến phụ thuộc càng có mối liên hệ chặt chẽ với các biến độc lập hay là các biến giải thích . hay nói một cách khác là hệ số định bội càng lớn biến động của các biến giải thích càng gây ra nhiều biến động cho biến phụ thuộc. Áp dung vào trường hợp này thị chuỗi lới suất giá của cổ phiếu VFC :R_VFC là có mức phụ thuộc nhiều nhất vào sự biến động của lợi suất của các cổ phiếu còn lại . Sự phụ thuộc vào biến động lợi suất về giá của cổ phiếu vào biến động lợi suất của các cổ phiếu khác lần lượt là R_HTV, R_PJT, R_HAX, R_SHC, R_SFI.. Ta có bảng xếp loại rủi ro lợi suất của các cổ phiếu ngành vận tải : R_VFC R_TMS R_HTV R_PJT R_HAX R_SHC R_SFI thứ tự rui ro lợi suất 1 2 3 4 5 6 7 Ở đây chỉ xét sự phụ thuộc về lợi suất của các cổ phiếu trong ngành vận tải tác động với nhau. Tức là xem xét về các nhà đầu tư đánh giá khả năng thay thế của các cổ phiếu trong ngành vận tải với nhau và coi bẩy cổ phiếu là một danh mực đầu tư và phân loại rủi ro lợi suất do biến động trong cơ cấu danh mục Chương III: Đánh giá kiến nghị 1 Thực trạng việc phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Thị trường chứng khoán Việt Nam thành lập và đi vào hoạt động mới được 7 năm. Là một thị trường còn non trẻ, mặc dù phát triển khá nhanh vê mọi măt nhưng thị trường vẫn còn quy mô nhỏ khối lượng giao và giá dịch so với một số thị trường chứng khoán phát triển trong khu vực và trên thế giới là con rất nhỏ. Số cổ phiếu của các công ty giaodich có niêm yết trên thị trường mới chỉ có hơn 100 công ty có cổ phiếu được niêm yết. các nhà đầ tư trong nước đại đa số không đủ kiến thức tài chính để phân tích đánh giá đúng giá giá trị của cổ phiếu. Con số nhà đầu chuyên nghiệp tham gia thị trường ngày càng đông nhưng vẫn còn nhiều hạn chế trong nhận thức đánh giá thị trường. Thị trường hoạt động chưa mạnh vì các nhà đầu tư còn quá ít các mắt hàng để đầu tư trên thị trường. Các nhà đầu tư có tổ chức còn quá ít , số vốn đầu tư còn quá it không ổn định đại đa số là vốn ngắn hạn. tính chuyên nghiệp và kiến thức về thị trường của nhà đầu tư hạn chế. Thên vào đó thị trường không đủ hấp dẫn để thu hút được sự đầu tư từ nước ngoài, cơ chế chính sách đối với các nhà đầu tư nước ngoài chưa được cởi mở, cơ chế lưu ký, giao dịch còn phức tạp chưa hợp lý. Trong tình hình thị trường còn nhiều biến động do tác động của nhiều yếu tố khác nhau, các chuyên gia tài chính nhận định rằng: việc tính toán công bố chính thức hệ thống các số liệu tài chính cũng như lợi suất của thị trường , phần bù rủi ro và hệ thống beta là rất cần thiết tạo lập cho thị trường một cơ sở để định giá chính xác giá trị của cổ phiếu nói riêng và các hàng hóa tài chính khác nói chung. Ở Việt Nam chưa có một tổ chức chính thức nào có những nghiên cứu đánh giá xếp loại rủi ro chứng khoán và cung cấp các số liệu trong thống kê nghiện cứu có giá trị cho thị trương vốn đang rất cần mặt hàng này. 2. Giải pháp trong việc phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam. Thị trường chứng khoán Việt Nam mới chập chững bước đi trên con đường hoạt động của mình. Trong quá trình hoạt động đó thị trường dân dần hoàn thiện mình qua thời gian. Để hoạt động có hiệu quả hơn nữa phát huy tốt chức năng là kênh huy động vốn quan trọng cho nền kinh tế thì các cơ quan có chức năng quản lý và điều hành hoạt động thị trường cần phải có những giải pháp để tháo gỡ những trở ngại mà thị trường gặp phải: + Đầu tiên xây dựng và bổ xung hoàn thiện các cơ chế điều luật trong thị trường chứng khoán nhằm tạo ra một cơ sở pháp lý nghiêm minh công bằng cho các thành viên yên tâm tham gia thị trường. đây là cơ sở để tạo lên tính ổn định cho thị trường. về điều kiện này chúng ta sắp có một cơ chế luật riêng đó là luật chứng khoán. Trong thời gian trước đây chúng ta đã có các nghị đinh cuả chính phủ như : nghị định ND -187CP, hoặc ND – 126/95, thông tư 57/2004/TN- BTC ngày 17/06/2004 về công bố thông tỉn trên thỉ trường, luật chứng khoán 2006, nghị định 144/2003/ND-CP, thông tư 38/2007/TT-BTC ban hành ngày 18/04/2007 về công bố thông tindo Bộ tài chính ban hành. + Đào tạo cán bộ quản lý, chuyên gia điều hành quản lý về thỉ trường đủ đức tài, thúc đẩy nghiên cứu áp dụng các công cụ toán tài chính vào phân tích thị trường một cách chuyên sâu có hiệu quả hơn. Trong thời gian gang đây ủy ban chứng khoán nhà nước đã có những giải pháp giải bìa toán khó này. Đó là mở các trung tâm đào tạo cấp chứng chỉ cho các học viên tham gia thị trường . bên cạnh đó các trường đại học cũng tổ chức các lớp đào tạo chứng khoán…. Đây là một trong những nguồn nhân lực quan trọng cung cấp cho thị trường + Mở rộng cơ chế tạo lên lợi thế hấp dẫn nhằm thu hút các nhà đầu tư nước ngoài tham gia vào thị trường. + Thúc đẩy quá trình cổ phần doanh nghiệp nhà nước để tạo thêm nhiều hang hóa cung cấp cho thị trường… 3 .Áp dụng các công cụ vào phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất giá của các cổ phiêu trên thị trường.và ý nghĩa của các thông tin Đây là mong mỏi của các nhà đầu tư khi tham gia vào thị trường. Họ luôn mong muốn có được các thông tin phân tích chuyên sâu về thị trường. ở Việt Nam cầu về các thông tin được phân tích là rất lớn nhưng thực sự chưa có tổ chức nào coi thông tin trên thị trường chứng khoán là một loại hàng hóa. Đây cũng là mặt hạn chế của thị trường thể hiện tính không chuyên nghiệp của thị trường. Thúc đẩy thị trường thông tin là vấn đề cần phải được xem sét một cách nghiêm túc vì đây là thị trường còn để ngỏ. Thị trường thông tin hoạt động nó có ảnh hương quyết định đến hoạt động của thị trường chứng khoán. Các công ty chứng khoán đội ngũ nghiên cứu thông tin thị trương có áp dụng các công cụ toán tài chính nói chung là còn thô sơ chưa có những đề tài nghiên cứu một cách công phu mà chỉ là hoạt đông theo kinh nghiêm. Và thông tịn họ phân tích về thị trường luôn là bí mật của công ty họ và thường không dung để mua bán trên thị trường Các nhà đầu tư đại đa số là mua bán các mặt hàng chứng khoán theo kiểu hàng chợ và theo cảm tính của mình họ chỉ quan sát các biến động của chứng khoán và đoán theo kinh nghiêm để đầu tư chứ không có một công cụ tài chính nào để áp dụng vào phân tích của mình về thị trường.. Vì vậy việc phát triển thị trường cung cấp thông tin được phân tích chuyên sâu về thị trường đang là đòi hỏi cấp thiết của thị trường chứng khoán hiện nay và thị trường tài chính nói chung C_KẾT LUẬN Để có thể đưa ra phương pháp ước lượng để đánh giá và phân tích rủi ro lợi suất trên thị trường chứng khoán và áp dụng vào trong thực tế, chuyên đề đã trình bày một số những lý thuyết của môn toán áp dụng vào phân tích tài chính đó là phương pháp OLS (Bình phương nhỏ nhất) hồi quy bội . và dựa vào các thông số trong thống kê mô tả đó là hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng cũng như kỳ vọng trung bình và phương sai sai số của chuỗi số, và các cơ sở lý thuyết về chuỗi thời gian trong tài chính. Các vấn đề chính được rút ra từ chuyên đề đó là : Thống kê mô tả xác suất, phương pháp hồi quy và lý thuyết phân tích chuỗi thời gian áp dụng trong tài chính là phương pháp đơn giản nhất Nhưng cũng có độ chính xác cao. Đây là những thông tin cơ bản của một nhà đầu tư cần phải biết phân tích để tham gia vào hoạt động thị trường chứng khoán để tự mình có những nhận định chính xác hơn từ thông tin do thị trường mang lại để có thể tránh những rủi ro không đáng có mà họ vẫn gặp phải trên thị trường. Ngoài cách đánh giá rủi ro này chúng ta có thể sử dụng mô hình CAPM để đánh giá rủi ro tài sản cũng làmootj phương pháp tốt nhưng nó phức tạp hơn Trong công tác xác định giá trị của tài sản tài chính mức độ e ngại rủi ro đóng vai trò quan trọng và chiếm một phần trong giá trị của tài sản, vì vậy việc xác định rủi ro của tài sản là công việc quan trong để từ đó xác định được phần bù rủi ro chính xác. Công việc phân tích và dánh giá rui ro lợi suất của hàng háo chứng khoán có ý nghĩa quan trọng trong xác định cơ cấu trong danh mục đầu tư và đa dạng hóa các mặt hang mà minh đầu tư trong danh mục của các nhà đầu tư. Với quy mô chuyên đề thực tập với đề tài phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất áp dụng vào thị trường chứng khoán cụ thể là vào các cổ phiếu của ngành giao thông vận tải. Các phương pháp và lý luận phân tích hướng tới để áp dụng cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ và không chuyên trên thị trường. Ý tưởng của chuyên đề đưa ra là để hướng đến đại đa số các nhà đầu tư trên thị trường Việt Nam họ không có nhận thức sâu về thị trường cũng như đầy đủ kiến thức và các công cụ để phân tích tài chính. Và quan trọng là áp dụng trong ngắn hạn thich hợp với các nhà đầu tư không có nguồn vốn dài hơi khi đầu tư. Trong phạm vi kiến thức của một sinh viên thực tập và quy mô chuyên đề thực tập không có điều kiện nghiên cứu sâu hơn. Em cố gắng đơn giản các phân tích và thử tự đặt mình vào địa vị của một nhà đầu tư trên thị trường để đư ra các nhận định và cách thức để phân tích đánh giá rủi lợi suất để từ đó là nền tảng cho các quyết định đầu tư. Chuyên đề không tránh khỏi các thiếu sót mong các thầy cô góp ý chỉnh sửa để chuyên đề của em được hoàn thiện hơn.. Em xin trân thành cảm ơn Phụ lục Biểu đồ giá của các cổ phiếu Các bảng phân tích mô hình T_GARCH, component GARCH, E_GARCH của các cổ phiếu. Của HAX Của cổ phiếu HTV Cổ phiếu PJT Cổ phiếu SFI Cổ phiếu SHC Cổ phiếu VFC DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Bài giảng kinh tế lượng- GS.TS. Nguyễn Quang Dong- 2006 2. Bài giảng kinh tế lượng nâng cao - GS.TS. Nguyễn Quang Dong- 2006 3. Bài giảng phân tích định giá tài sản tài chính. PGS.TS. Hoàng Đình Tuấn 4. Thực hành thống kê. NCS. Ngô văn Thứ 5. Và các tài liệu khác MỤC LỤC Lời cảm ơn A- Giới thiệu B- nội dung Chương I: Tổng quan về thị trường chứng khoán. 4 I. Thị trường chứng khoán 4 1. Khái quát chung về thị trường chứng khoán 4 1.1Khái niệm chung về thị trường chứng khoán 4 1.2 Các loại hàng hóa của thị trường chứng khoán. 5 1.3 các thành phần tham gia thị trường. 7 2. Các rủi ro của chứng khoán trên thị trường và phân tán rủi ro 8 2.1 Mức e ngại rủi ro và hàm hữu dụng. 10 2.2 Lợi suất và rủi ro của danh mục đầu tư. 11 3. Đôi nét về thị trường chứng khoán việt nam 12 Chương II: Sơ lược các công cụ toán học được áp dụng vào phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất cổ phiếu và ứng dụng trong thực tế. 14 I. Các công cụ toán học được áp dụng vào phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất cổ phiếu. 14 1.Chuỗi lợi suất giá của cổ phiếu 14 2. Phân tích rủi ro lợi suất thông qua mô tả thống kê : hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng 14 3 Phân tích chuỗi lợi suất bằng các mô hình kinh tế lượng. 15 II.Áp dụng vào thị trường việt nam 24 1.Các quan sát và phân tích về lợi suất các cổ phiếu của ngành Vận tải. 24 1.1 Chuỗi lợi suất cổ phiếu HAX. 24 1.2 Chuỗi lợi suất cổ phiếu HTV 31 1.3 Chuỗi lợi suất PJT 36 1.4 Chuỗi lợi suất SFI 41 1.5 Chuỗi lợi suất SHC 45 1.6 Chuỗi lợi suất TSM 50 1.7 Chuỗi lợi suất VFC 53 2. .Đánh giá xếp loại rủi ro lợi suất các cổ phiếu của ngành vận tải 58 2.1 Đánh giá rủi ro lợi suất dựa vào hệ số nhọn và hệ số bất đối xứng 58 2.2. Đánh giá rủi ro lợi suất của cổ phiếu thông qua hệ số xác định bội 59 Chương III: Đánh giá kiến nghị 62 1 Thực trạng việc phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. 62 2. Giải pháp trong việc phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam 63 3 .Áp dụng các công cụ vào phân tích và đánh giá rủi ro lợi suất giá của các cổ phiêu trên thị trường.và ý nghĩa của các thông tin 64 C_KẾT LUẬN 65

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • doc28986.doc
Tài liệu liên quan