Đề tài Kết hợp mô hình nhân quả, mô hình ARIMA, mô hình ARCH để dự báo VN-Index

sau: t t t t p t o t q p q pI q p D å å = => å Chứng khoán Khối lượng niêm yết Giá đóng cửa 21/7 Giá đóng cửa ngày 31/7 Giá đóng cửa ngày 2/8 A B C 1000 2000 5000 10 15 12 16 18 13 17 20 -Chỉ số giá ngày giao dịch đầu tiên là 100% (điểm) = å QoPo/Do= 100x(1000x10+2000x15)/(1000x10+2000x15) =100 - Phải nhân với 100 bởi vì chúng ta quy ước ngày đầu là 100 điểm Do = 1000x10+2000x15 = 40000 - Chỉ số giá ngày 31/7 là 110 % (điểm) tăng 10% hay 10 điểm = å P1 Q1/D1= 100x (1000x12 + 2000x16)/ (1000x10+2000x15) =110 -Trong trường hợp này Do =D1 = 40000 và ngày này cổ phiếu C chưa được tham gia vào việc tính chỉ số giá (vì mới có giá ban đầu chưa có thay đổi). Do đó chỉ số giá của ngày 31-7 chỉ là chỉ số giả tổng hợp của 2 cổ phiếu A và B mà thôi. 20 - Chỉ số giá ngày 2-8 là 120, 67 điểm tăng 10, 67 điểm, phương pháp tính như sau: = å P2Q2/D2 =100x(13x1000+17x2000+20x5000)/ D2 = 120, 67 tăng = 10, 67 điểm -Tính D2 như sau: ( 12x1000 + 16x2000) ==> Hệ số chia là (10x1000+ 15x2000) ( 12x1000 + 16x2000 +18x5000) ==> Hệ số chia là D2 Từ đó: 2 (10 1000 15 2000)*(12 1000 16 2000 18 5000) 121818.1818 (12 1000 16 2000) D ´ + ´ ´ + ´ + ´= = ´ + ´ -Hệ số chia đã thay đổi từ 40 000 (Do và D1) thành 121 818,1818 (D2) -Trong 2 phiên giao dịch ngày 21 và 31 hệ số chia không có gì thay đổi và đều chia cho gốc, vì vậy chỉ số thực sự là tính theo % so với gốc và vì thế ở hai ngày này chúng ta có thể gọi là điểm hay % cũng đúng. Đến phiên giao dịch 2-8 thì điều này không đúng nữa, bởi vì ta đã đổi hệ số chia và vì vậy kết quả tính toán lần này chỉ có thể gọi là điểm. 21 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH XU HƯỚNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 1.Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam: 1.1.Lịch sử hình thành và phát triển: -Nhằm mục đích xây dựng một kênh huy động vốn mới, trong những năm đầu thập kỉ 90 (thế kỉ 20),Đảng và Chính phủ Việt Nam đã nghiên cứu, xây dựng đề án thành lập TTCK. -Ngày 6/11/1993 Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ra quyết định số 207/QD-TCCB về việc thành lập Ban Nghiên cứu xây dựng và phát triển thị trường vốn thuộc Ngân hàng Nhà nước. -Tháng 9/1994, Chính phủ quyết định thành lập Ban soan thảo Pháp luật về chứng khoán và TTCK. -28/11/1996 theo nghị định số 75/CP của Chính Phủ thành lập Ủy ban Chứng Khoán Nhà nước (UBCKNN) -28/7/2000 thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức đi vào hoạt động với phiên giao dịch đầu tiên. Mới đầu chỉ có 3 mã chứng khoán được niêm yết trên trung tâm giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh (tiền thân của sở giao dịch chứng khoán Tp.Hồ Chí Minh). Đến nay sau hơn 8 năm hoạt động trên 2 sàn HOSE và HASTC có gần 300 mã cổ phiếu được niêm yết. -Theo quy định thì chỉ số chứng khoán của sàn giao dịch HOSE được lấy làm chi số của thị trường chứng khoán Việt Nam (VNINDEX) -Chỉ số VN-Index đã chứng minh sự tăng trưởng nhanh chóng của thị trường. 22 1.2.Các giai đoạn phát triển của thị trường chứng khoán Nếu trong phiên giao dịch đầu tiên ngày 28/7/2000, VN-Index ở mức 100 điểm thì vào ngày 28/2/2007, là 1136 điểm, tăng 11 lần so với ngày gốc. TTCKVN cho tới đầu năm 2009 đã trải qua nhiều giai đoạn thăng trầm -Giai đoạn đầu từ khi ra đời cho đến hết năm 2000, chỉ số chứng khoán VN-Index đã tăng “phi mã” từ 100 điểm lên 571 điểm - gấp trên 5,7 lần trong vòng 6 tháng. -Giai đoạn thứ hai bắt đầu từ năm 2001 đến giữa năm 2004, chỉ số VN-Index gần như “rơi tự do” từ 571 điểm xuống còn trên 130 điểm. -Giai đoạn thứ ba, từ nửa cuối năm 2004, chỉ số VN-Index “bò dần” lên trên 200 điểm và đến hết năm 2005, đã vượt qua mốc 300 điểm. -Giai đoạn thứ tư, từ năm 2006 là giai đoạn sốt nóng, khi phiên giao dịch đầu năm mới có 304 điểm, thì đến ngày 25/4 đã vọt lên đỉnh điểm 632,69 điểm, trong đó giá cổ phiếu của bốn công ty niêm yết hàng đầu đã vượt mức 100 nghìn đồng/cổ phiếu, tức gấp trên 10 lần mệnh giá. -Giai đoạn thứ năm bắt đầu từ cuối tháng 5/2006, chỉ số VN-Index lại “lao xuống” còn khoảng 500 điểm. Giá trị giao dịch chứng khoán trung bình một phiên tại Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP HCM (nay là Sở Giao dịch Chứng khoán TP. HCM), nếu tháng 3 mới đạt 92,4 tỷ đồng, thì tháng 4 đạt 156 tỷ đồng, nhưng tháng 5, lại giảm xuống còn 104 tỷ đồng, tháng 6 chỉ còn 60 tỷ - trong đó tuần cuối tháng 6 còn 53,7 tỷ đồng, thậm chí một số phiên chỉ còn 30 - 40 tỷ đồng. -Giai đoạn thứ sáu, TTCK 6 tháng đầu năm 2007 phát triển đi lên, VN-Index bứt phá ngoạn mục, với đồ thị đi lên gần như thẳng đứng, từ đầu tháng 1 đến giữa tháng 3 năm 2007, VN-Index tăng đến trên 55% và đã đạt ở mức kỷ lục 1.174,22 điểm. Sau đó là giai đoạn điều chỉnh mạnh từ giữa tháng 3 đến cuối tháng 4/2007, VN-Index tụt dốc đến trên 20%; và phục hồi từ cuối tháng 4 đến cuối tháng 6/2007 với mức tăng trưởng khoảng 15%. Đến cuối tháng 7/2007, VN-Index dao động xung quanh ngưỡng 1.000 điểm (đến giữa tháng 5/2007 đã lên 1.060 điểm), tăng hơn 10 lần so với năm 2000. -Giai đoạn từ cuối năm 2007 đến nay, VN-Index sụt giảm liên tiếp và giảm còn 399.66 điểm vào ngày 4/6/2008. Chưa dừng ở đó ngày 5/12/2008 VN-Index chỉ còn 299.68,chính thức rớt dưới mức 300 điểm. Đến ngày 10/12/2008 VN-Index lại tiếp tục rớt xuống còn 286.85. Đây là mức thấp điểm nhất kể từ ngày 14/10/2005. Đến đầu tháng 23 1/2009 VN-Index leo lên được mức 300 điểm và cứ dao động xung quanh mức này.Nhưng đến tháng 5/2009 VN-Index đã vượt mốc 500 điểm và có xu hướng tăng dần 1.3.Phương pháp tính chỉ số VN-Index -Đây là loại chỉ số giá cổ phiếu thông dụng nhất và nó là chỉ số giá bình quân gia quyền giá trị với quyền số là số lượng chứng khoán niêm yết thời kỳ tính toán. Kết quả tính sẽ phụ thuộc vào cơ cấu quyền số thời kỳ tính toán: -Người ta dùng công thức sau để tính: t tp t o q pI q p å = å Trong đó: pI : Là chỉ số giá Passcher tp : Là giá thời kỳ t op : Là giá thời kỳ gốc tq : Là khối lượng (quyền số) thời điểm tính toán ( t ) hoặc cơ cấu của khối lượng thời điểm tính toán. i: Là cổ phiếu i tham gia tính chỉ số giá n: là số lượng cổ phiếu đưa vào tính chỉ số -Chỉ số giá bình quân Passcher là chỉ số giá bình quân gia quyền giá trị lấy quyền số là quyền số thời kỳ tính toán, vì vậy kết quả tính sẽ phụ thuộc vào cơ cấu quyền số (cơ cấu chứng khoán niêm yết) thời tính toán. -Các chỉ số KOSPI (Hàn Quốc); S&P500(Mỹ); FT-SE 100 (Anh) ; TOPIX (Nhật) ; CAC (Pháp); TSE (Đài Loan); Hangseng (Hong Kong); các chỉ số của Thuỵ Sĩ,.. 2. Các nhân tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán: Liệu có một công thức chính xác để xác định khả năng thay đổi giá cổ phiếu trên thị trường hay không? Câu trả lời là không. Có thể chia các yếu tố được xác định là có thể tác động đến giá cổ phiếu thành 3 nhóm: cơ bản, kỹ thuật và trạng thái thị trường. 24 2.1.Các yếu tố cơ bản -Trên thị trường, giá cổ phiếu được xác định dựa trên nền tảng các yếu tố cơ bản là: (1) tình hình lợi nhuận (ví dụ chỉ tiêu thu nhập trên mỗi cổ phiếu – EPS) và (2) hệ số định giá (ví dụ hệ số giá trên thu nhập mỗi cổ phiếu – P/E). EPS là thước đo để xác định phần lợi nhuận công ty tạo ra trên mỗi cổ phiếu. -Vì vậy, khi mua một cổ phiếu nào đó nghĩa là bạn mua một phần tương ứng của dòng lợi nhuận công ty có thể tạo ra trong tương lai. Đây chính là cơ sở cho việc xác định P/E, hay P/E thể hiện mức giá bạn sẵn sàng trả cho một phần của dòng lợi nhuận được hưởng trong tương lai từ việc đầu tư vào cổ phiếu đó. Một phần của dòng lợi nhuận được tạo ra này sẽ được chia dưới dạng cổ tức hay cổ phiếu thưởng; phần còn lại sẽ được công ty giữ lại để tái đầu tư mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh. Dòng lợi nhuận tương lai là kết quả của mức lợi nhuận hiện tại và tỷ lệ tăng trưởng trong tương lai. -Cần lưu ý rằng, EPS là một thước đo phổ biến, nhưng ngoài ra còn có những thước đo kế toán khác cũng được sử dụng để đánh giá tình hình lợi nhuận, ví dụ như cổ tức trên mỗi cổ phiếu hay dòng tiền trên mỗi cổ phiếu. Đồng thời, bản thân EPS cũng có thể được điều chỉnh theo những nguyên tắc tài chính nhằm tạo ra những con số phản ánh chính xác hơn về tình hình lợi nhuận của công ty. -Đối với hệ số định giá như P/E, thước đo này được quyết định bởi tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận trong tương lai và tỷ lệ chiết khấu được dùng để quy dòng lợi nhuận trong tương lai về giá trị hiện tại. Nghĩa là một công ty có tỷ lệ tăng trưởng dự kiến cao sẽ dẫn đến hệ số định giá cao, nhưng tỷ lệ chiết khấu cao sẽ khiến cho hệ số định giá thấp. -Tỷ lệ chiết khấu phụ thuộc vào mức độ rủi ro của loại cổ phiếu đó những yếu tố vĩ mô như lạm phát hay lãi suất cơ bản trong nền kinh tế. 2.2.Các yếu tố kỹ thuật -Trên thực tế, ngoài những yếu tố cơ bản (bên trong) kể trên, một số yếu tố kỹ thuật (bên ngoài) cũng có những tác động đến tình hình cung-cầu của một loại cổ phiếu trên thị trường. -Một số yếu tố này ảnh hưởng một cách gián tiếp đến các yếu tố cơ bản. 25 2.2.1.Lạm phát Ngoài tác động đến hệ số định giá đối với cổ phiếu đã đề cập trên đây, lạm phát còn là một yếu tố kỹ thuật quan trọng. Kết quả nghiên cứu thực chứng cho thấy mức độ lạm phát có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với hệ số định giá cổ phiếu. Tình trạng giảm phát trong nền kinh tế nhìn chung ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu. 2.2.2.Triển vọng của ngành Giá cổ phiếu của một công ty thường gắn với triển vọng chung của nền kinh tế và của ngành. Có một số nghiên cứu cho thấy rằng không phải kết quả hoạt động riêng lẻ của một công ty, mà là sự kết hợp giữa tình trạng chung của nền kinh tế và triển vọng của một ngành là yếu tố chính quyết định mức giá cổ phiếu của một công ty trong ngành đó. 2.2.3.Các loại tài sản đầu tư thay thế Cổ phiếu công ty phải cạnh tranh thu hút nguồn vốn đầu tư với nhiều loại tài sản đầu tư khác nhau trên thị trường, ví dụ như trái phiếu chính phủ, bất động sản, vàng hay các loại ngoại tệ. 2.2.4.Các giao dịch bất thường Là việc mua hay bán cổ phiếu xuất phát từ những lý do khác, không dựa trên cơ sở giá trị nội tại của loại cổ phiếu đó. Những giao dịch này bao gồm giao dịch của các cổ đông nội bộ trong công ty hay giao dịch cổ phiếu quỹ, thường theo kế hoạch được công bố trước. Mặc dù những giao dịch này không phải là các dấu hiệu để khẳng định giá cổ phiếu sẽ lên hay xuống nhưng trong một chừng mực nào đó có thể tác động đến cung-cầu cổ phiếu, do đó tác động đến giá cổ phiếu. 2.2.5.Tính thanh khoản của một loại cổ phiếu Phản ánh mức độ quan tâm của công chúng đầu tư. Khối lượng giao dịch thường là một thước đo của tính thanh khoản. 2.2.6.Xu thế giá Thông thường, giá cổ phiếu biến động theo những xu thế ngắn hạn. Khi giá một loại cổ phiếu tăng sẽ hấp dẫn người đầu tư tham gia và tiếp tục tăng giá. Ngược lại, điều tương tự cũng xảy ra với xu thế giảm giá. Điều đáng nói là những xu thế này chỉ trở nên rõ ràng khi nhìn lại những gì đã qua, còn trên thực tế khó có thể xác định được những xu thế đó. 26 2.2.7.Nhân khẩu học. Từ thực tế các nhà đầu tư ở tuổi trung niên thường đầu tư dài hạn vào các loại cổ phiếu còn người đầu tư lớn tuổi thường chuyển từ cổ phiếu sang các loại tài sản đầu tư khác để phục vụ cho chế độ nghỉ hưu, các nghiên cứu nhân khẩu học cho thấy khi người trung niên chiếm tỷ trọng lớn trong công chúng đầu tư, sức cầu đối với cổ phiếu cũng cao hơn và hệ số định giá (P/E) cũng cao hơn. 2.3.Trạng thái thị trường -Trạng thái thị trường liên quan đến trạng thái tâm lý của từng thành viên tham gia thị trường. Đây có lẽ là nhóm các yếu tố phức tạp nhất, vì vai trò hết sức quan trọng của chúng được biết tới trong sư biến động giá cổ phiếu trên thị trường, nhưng những hiểu biết về chúng mới chỉ là bắt đầu. Mỗi người đầu tư đều có thể đưa ra các quyết định đầu tư cổ phiếu của mình trên cơ sở các yếu tố khác nhau. Những người đầu tư ngắn hạn và các nhà giao dịch chứng khoán thường ưu tiên các yếu tố kỹ thuật. Người đầu tư dài hạn chú trọng đến các yếu tố cơ bản, song cũng nhận thấy tầm quan trọng của các yếu tố kỹ thuật. Để thành công bạn hãy nhớ rằng: các yếu tố kỹ thuật và trạng thái thị trường thường quyết định giá chứng khoán trong ngắn hạn, nhưng các yếu tố cơ bản sẽ quyết định giá chứng khoán về dài hạn. -Trong một số tình huống cụ thể nào đó, sự tác động của các nhân tố lên giá vàng và giá chứng khoán là như nhau dẫn đến việc giá vàng tăng, giá chứng khoán tăng.Và việc sụt giảm giá chứng khoán tác động lên tâm lý hành vi của nhà đầu tư, rút bớt tiền sang đầu tư vàng-công cụ được coi là rủi ro thấp hơn.Chúng không có sự ràng buộc rằng: giá chứng khoán tăng thì sẽ làm giá thị trường chứng khoán giảm hay ngược lại. 27 CHƯƠNG 4: NHỮNG LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO 1.Mô hình hàm hồi quy tổng thể: 1.1.Mô hình: 0 1 1 2 2 ...i k k iY X X Xb b b b e= + + + + + Các hệ số b gọi là hệ số hồi quy riêng 1 2 3, , ,... kX X X X :các biến giải thích của mô hình tY =Biến độc lập e : biến ngẫu nhiên và tuân theo quy luật phân phối chuẩn 1.2.Các giả định OLS cho mô hình hồi qui tuyến tính đơn được giải thích trong mô hình hồi qui bội: các giả định này liên quan đến thành phần nhiễu ngẫu nhiên ( )ie 1.2.1. Giá trị kỳ vọng của ie bằng không 0 1.2.2.Không có tương quan chuỗi (không có tự tương quan) 1.2.3.Phương sai đồng nhất => var ( )ie = 2s 1.2.4.Nhiễu ngẫu nhiên không có tương quan với các X 1.2.5.Không nhận dạng sai mô hình 1.3.Giả định bổ sung của OLS cho mô hình hồi qui bội Các biến hồi qui này không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo.Tức là, không tồn tại tập hợp các hệ số thỏa mãn biểu thức sau với mọi i: 1 1 2 21 ... 0i i k kiX X Xl l l+ + + + = 1.4.Hàm hồi quy mẫu 0 1 1 2 2 ...i k kY X X X eb b b b= + + + + + 28 2.Mô hình ARIMA: Phương pháp Box-Jenkins 2.1.Tính dừng: -Yếu tố xu thế được tách ra khỏi dữ liệu bằng cách lấy sai phân bậc 1 hay bậc 2 tùy vào dữ liệu và sau đó nhận dạng một số mô hình dự định. Mô hình có thể trình bày theo dạng AR, MA hay ARIMA. Phương pháp nhận dạng thường thực hiện qua nghiên cứu chiều hướng biến đổi hàm tương quan tự động ACF hay hàm tương quan tự động từng phần PACF -Đầu tiên chuyển dữ liệu thành chuỗi dừng -Một quá trình ngẫu nhiên tY nếu như trung bình và phương sai của một quá trình không thay đổi theo thời gian và giá trị đồng phương sai giữa hai thời đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trễ về thởi gian giữ hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính -Cụ thể: PTrung bình: E( tY ) = m = const P Phương sai: Var( tY )= 2s = const P Đồng phương sai: Covar( tY , t kY - )= kg -Tính dừng của chuỗi thời gian có thể nhận biết dựa trên đồ thị của chuỗi thời gian, đồ thị của hàm tự tương quan mẫu hay kiểm định Dickey-Fuller -Dựa trên đồ thị Y= f(t), một cách trực quan chuỗi tY có tính dừng nếu như đồ thị cho thấy trung bình và phương sai của quá trình tY không đổi theo thời gian. -Dựa vào hàm tự tương quan mẫu ACF. Nếu ACF = f(t) giảm nhanh và tắt dần về 0 thì chuỗi có tính dừng -Kiểm định Dick-Fuller (kiểm định đơn vị) nhằm xác định xem chuỗi thời gian có phải ngẫu nhiên (Random Walk, nghĩa là tY = 1* 1tY - + te ) hay không. Nếu chuỗi là bước ngẫu nhiên thì không có tính dừng. Tuy nhiên nếu chuỗi không có tính dừng chưa chắc là bước ngẫu nhiên -Để biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi “dừng”, thông thường nếu lấy sai phân một lần hoặc hai lần thì sẽ được chuỗi có tính dừng 29 P Chuỗi gốc: tY P Chuỗi sai phân bậc một: 1t t tW Y Y -= - P Chuỗi sai phân bậc hai: 1t t tV W W -= - 2.2.Mô hình ARIMA Theo Box-Jenkins một quá trình ngẫu nhiên có tính dừng để có thể biểu diễn bằng mô hình Tự hồi quy kết hợp Trung bình trượt ARIMA 2.2.1.Mô hình tự hồi quy bậc p – AR(p) Trong mô hình tự hồi quy quá trình phụ thuộc vào tổng có trọng số của các giá trị quá khứ và số hạng ngẫu nhiên hiện hành theo độ trễ. 1 1 2 2 ...t t t p t pY Y Y Yf f f d e- - -= + + + + + 2.2.2.Mô hình trung bình trượt bậc q – MA(q) Trong mô hình trung bình trượt, quá trình được mô tả hoàn toàn bằng tổng các giá trị quá khứ và số hạng ngẫu nhiên hiện hành theo độ trễ 1 1 2 2 ...t t t q t qY m e q e q e q e- - -= + - - - - 2.2.3.Mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt – ARIMA(p,d,q) 2.2.3.1.Nhận dạng mô hình -Nhận dạng mô hình ARIMA(p,d,q) là tìm các giá trị thích hợp của p, d, q. Với d là sai phân của chuỗi thời gian khảo sát, p là bậc tự hồi quy và q là bậc trung bình trượt. Việc xác định p.q sẽ phụ thuộc vào đồ thị PACF = f(t) -Với ACF là hệ số tự tương quan và PACF là hệ số tự hồi quy từng phần mẫu; nghĩa là tự tương quan giữa Yt và Yt-p sau khi đã loại bỏ các tác động của Y trung gian. Chọn mô hình AR(p) nếu đồ thị PACF có giá trị cao tại độ trễ 1,2,…,p và giảm nhiều sau p và dạng hàm ACF giảm dần. -Chọn mô hình MA(q) nếu đồ thị ACF có giá trị cao tại các độ trễ 1,2,…,q và giảm nhiều sau q và dạng hàm PACF giảm dần 30 Tóm lại: Loại mô hình Dạng đồ thị ACF=f(t) Dạng đồ thị PACF=f(t) AR(p) Giảm dần Có đỉnh ở p MA(q) Có đỉnh ở q Giảm dần ARIMA(p,d,q) Giảm dần Giảm dần 2.2.3.2.Ước lượng các thông số của mô hình ARIMA(p,d,q) -Các thông số f và q của mô hình ARIMA sẽ được xác định theo phương pháp bình quân tối thiểu (OLS – Ordinary Least Square) sao cho: ^ 2( )t tY Y Minå - ® ^ ( )t tY Ye = - 2.2.3.3.Kiểm tra chẩn đoán mô hình -Sau khi xác định p,q,d và các .,j jf q ; nghĩa là đã xác định phương trình cho mô hình ARIMA, điều cần phải làm là tiến hành kiểm định xem số hạng te của mô hình có phải là một nhiễu trắng (nhiễu ngẫu nhiên thuần túy) hay không. Đây là yếu cầu của mô hình tốt. -Về mặt lý thuyết, te được tạo ra bởi quá trình nhiễu trắng nếu: te ~ 2(0, )N es sao cho ( ) 0tE e = ( , ) 0t t t kCovg e e -= = -Việc kiểm định nhiễu trắng dựa vào đồ thị ACF của chuỗi te 2.2.3.4.Dự báo: -Dựa trên phương trình của mô hình ARIMA, tiến hành xác định giá trị dự báo điểm và khoảng tin cậy của dự báo -Dự báo điểm: ^ tY -Khoảng tin cậy: ^ ^ ( ) ( )t t t tY k Y Y ks e s e- < < + 31 3.Mô hình ARCH: 3.1 Lý thuyết mô hình ARCH Mô hình ARCH do Engle phát triển năm 1982 mô hình này cho rằng phương sai của hạng nhiễu tại thời điểm t phụ thuộc vào các hạng nhiễu bình phương ở các giai đoạn trước. Engle cho rằng tốt nhất chúng ta nên mô hình hoá đồng thời giá trị trung bình và phương sai chuỗi số liệu khi nghi ngờ rằng giá trị phương sai thay đổi theo thời gian. Mô hình đơn giản như sau: Yt = B1 + B2Xt + ut (1.1) Trong đó Xt là một vecto k x 1 các biến giải thích và B2 là một vecto k x 1 các hệ số. Thông thường ut được giả định có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi là . Giả định này được viết như sau: ut ~ N (0, ) (1.2) Ý tưởng cùa Engle bắt đầu từ sự thật ông cho phép phương sai của các hạng nhiễu phụ thuộc vào các giá trị quá khứ, hay phương sai thay đổi theo thời gian. Một cách để mô hình hoá ý tưởng này là cho phương sai phụ thuộc vào các biến trễ của các hạng nhiễu bình phương. Điều này có thể được minh hoạ như sau: = + (1.3) Phương trình (1.3) được gọi là qui trình ARCH (1) và ý tưởng này cũng tương tự như ý tưởng mô hình ARIMA. - Mô hình ARCH (1) Mô hình ARCH (1) sẽ mô hình hoá đồng thời giá trị trung bình và phương của một chuỗi thời gian như cách được xác định sau đây: Yt = B1 + B2Xt + ut (1.4) ut ~ N (0, ht) ht= + (1.5) Ở đây phương trình (1.4) được gọi là phương trình ước lượng giá trị trung bình và phương trình (1.5) được gọi là phương trình ước lượng phương sai. Để đơn giản cho việc thể hiện công thức của phương trình phương sai ta thể hiện ký hiệu ht thay cho . 32 Mô hình ARCH (1) cho rằng khi có một cú sốc lớn ở giai đoạn t-1 thì giá trị ut cũng sẽ lớn hơn. Nghĩa là khi lớn/ nhỏ thì phương sai của ut cũng sẽ lớn/ nhỏ. Hệ số ước lượng phải có dấu dương vì phương sai luôn dương. - Mô hình ARCH (q) Thực tế phương sai có điều kiện có thể phụ thuộc không chỉ một độ trễ mà còn nhiều độ trễ trước nó nữa, vì mỗi trường hợp có thể tạo ra một quy trình ARCH khác nhau. Ví dụ ARCH (2) sẽ được thể hiện như sau: Yt = B1 + B2Xt + ut ut ~ N (0, ht) ht= + + và mô hình ARCH (3) sẽ là: Yt = B1 + B2Xt + ut ut ~ N (0, ht) ht= + + + và trường hợp tổng quát sẽ là ARCH (q) được thể hiện như sau: Yt = B1 + B2Xt + ut ut ~ N (0, ht) ht = + Mô hình ARCH (q) sẽ mô hình hoá đồng thời giá trị trung bình và phương sai của một chuỗi các hệ số ước lượng phải có dấu dương vì phương sai luôn dương. 3.2.Kiểm định tính ARCH Trước khi ước lượng các mô hình ARCH (q), điều quan trọng là chúng ta cần kiểm tra xem có tồn tại các ảnh hưởng ARCH hay không để biết các mô hình nào cần ước lượng theo phương pháp ARCH thay vì theo phương pháp ước lượng OLS. Kiềm định ảnh hưởng ARCH sẽ được thực hiện theo qui trình như sau: Bước 1: Ước lượng phương trình trung bình theo phương pháp OLS Yt = B1 + B2Xt + et 33 Lưu ý, các biến giải thích có thể bao gồm các biến trễ của biến phụ thuộc và các biến giải thích khác có ảnh hưởng đến Yt. Ngoài ra, khi thực hiện với dữ liệu mẫu, thì hạng nhiễu ut trong mô hình (15.11), được đổi thành phần dư et. Bước 2: Ước lượng phương trình hồi qui phụ sau đây: = + + + …+ + wt Xác định hệ số xác định của mô hình hồi qui phụ, đặt tên là R2. Bước 3: Xác định giả thiết H0 như sau: H0= = =…= Từ kết quả hồi qui phụ ta tính R2*T, với T là số quan sát của chuỗi dữ liệu đang được xem xét. Thống kê này sẽ theo phân phối chi c2 với số bậc tự do là số độ trễ q (do trong phương trình hồi quy là một tổng của q thành phần lấy bình phương). Nếu giá trị thống kê c2 tính toán (R2 *T) lớn hơn giá trị c2 phê phán ( theo hàm CHIINV ( ,d.f.)), thì chúng ta bác bỏ giả thiết H0, và ngược lại. Nếu bác bỏ giả thiết H0, thì ta có thể kết luận rằng chuỗi dữ liệu đang xét có ảnh hưởng ARCH. 34 CHƯƠNG 5: ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO CHO CHUỖI VNINDEX 1.Ứng dụng mô hình ARIMA và ARCH để dự báo chuỗi VNindex: 1.1.Nhận dạng mô hình: Hình 1:Mô hình hàm xu thế của chuỗi Vnindex - Đồ thị có xu hướng giảm xuống trong thời gian đang xét nên chuỗi VNINDEX không dừng - Phân tích đồ thị hàm tự tương quan-ACF và hàm tự tương quan-PACF của dữ liệu gốc VNINDEX ta có 35 Hình 2: Đồ thị ACF và PACF của chuỗi VNindex -Bảng ACF và PACF cho thấy chuỗi dữ liệu gốc không phải là chuỗi dừng. +ACF giảm dần +PACF giảm đáng kể sau độ trễ k=1,k=2 èđây là mô hình ar(1) hoặc ar(2) 1.2.Chuyển đổi chuỗi gốc VNINDEX thành chuỗi “dừng”. Bằng cách lấy sai phân bậc một Hình 3:Đồ thị chuỗi VNindex sau khi lấy sai phân bậc 1 36 1.3.Xác định mô hình ARIMA Lấy sai phân bậc 1 thì hàm tự tương quan ACF và PACF có dạng sau: Hình 4:Đồ thị ACF và PACF của chuỗi VNindex sau khi lấy sai phân bậc 1 Ta thấy ACF và PACF tắt dần sau 1 độ trễ nên đây là mô hình ARIMA(1,1,1) 1.4.Mô hình AR(1) 1.4.1.Ước lượng mô hình AR(1) Dependent Variable: VNINDEX Method: Least Squares Date: 06/26/09 Time: 13:08 Sample(adjusted): 2 147 Included observations: 146 after adjusting endpoints Convergence achieved after 5 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 519.5170 616.5174 0.842664 0.4008 AR(1) 0.995013 0.009642 103.1975 0.0000 R-squared 0.986659 Mean dependent var 658.0197 Adjusted R-squared 0.986566 S.D. dependent var 288.3421 37 S.E. of regression 33.41998 Akaike info criterion 9.869789 Sum squared resid 160832.9 Schwarz criterion 9.910660 Log likelihood -718.4946 F-statistic 10649.73 Durbin-Watson stat 1.085675 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots 1.00 Hình 5:Kết quả ước lượng mô hình AR(1) 1.4.2.Kiểm định phần dư Hình 6:Kiểm định phần dư mô hình AR(1) Đa số các giá trị đều nằm trong 2 đường giới hạn do đó có thể xem sai số là nhiễu trắng 1.4.3.Các chỉ tiêu dự báo và giá trị dự báo: 38 Hình 7:Các chỉ tiêu dự báo của mô hình AR(1) stt vnindex vnindexfar1 143 315.724 341.7688 144 317.01 316.7402 145 353.634 318.0198 146 380.016 354.4612 147 403.86 380.7116 148 404.4367 Hình 8:Kết quả dự báo bằng mô hình AR(1) 39 1.5.Mô hình AR(2) 1.5.1.Ước lượng mô hình AR(2) Hình 9: Kết quả ước lượng mô hình AR(2) 1.5.2.Kiểm định phần dư Hình 10: Kiểm định phần dư mô hình AR(2) 40 1.5.3.Các chỉ tiêu dự báo và giá trị dự báo: Hình 11:Các chỉ tiêu dự báo của mô hình AR(2) stt Vnindex Vnindexfar2 143 315.724 354.1707502 144 317.01 307.2678005 145 353.634 320.7006047 146 380.016 373.2301673 147 403.86 394.6534729 148 417.1055342 Hình 12: Kết quả dự báo bằng mô hình AR(2) 41 1.6.Mô hình ARIMA(1,1,1) Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,1) Hình 13:Kết quả ước lương bằng mô hình ARIMA(1,1,1) àTa có sig của mô hình>0.05-> loại mô hình Kết luận: tốt nhất là mô hình AR(2) Vi RMSE của AR(2)=29.53< RMSE của AR(1)=33.19 42 1.7.Mô hình ARCH 1.7.1.Kiểm định ảnh hưởng của Arch với mô hình AR(2) Hình 14: Kết quả Kiểm định ảnh hưởng của Arch với mô hình AR(2) Giá trị chi bình phương tính toán bằng 12.47>giá trị chi bình phương phê phán ở mức ý nghĩa 1% với 1 bậc tự do (=CHIINV(1%,1)=6.64). Như vậy chúng ta có thể kết luận mô hình có thể có ảnh hưởng của ARCH(1). 43 1.7.2.Ước lượng ARCH(1) Hình 15: Kết quả ước lượng ARCH(1) Ta có giá trị ước lượng của hệ số 1=-0.463650g <0 nên mô hình không có ảnh hưởng của ARCH. Do đó, tại thị trường chứng khoán Việt Nam Vnindex hoàn toàn không bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của các yếu tố thông tin. 2.Kết hợp mô hình hồi quy,ARIMA,ARCH để dự báo Vnindex 2.1.Nhận dạng: -Chứng khoán Việt Nam có ảnh hưởng bởi các chỉ số chứng khoán trện thế giới. Để xác định được điều này tôi sử dụng mô hình hồi quy nhân quả. -Hồi quy Vnindex theo các chỉ số chứng khoán của các nước lớn như Dowjones, Nasdaq(Hoa Kì), KOSPI(Hàn Quốc) , Dax (Đức),Train Times (Singapore) 44 -Sau khi hồi quy tôi sẽ sử dụng mô hình ARIMA kết hợp với mô hình ARCH để dự báo các chỉ số Dowjones, Nasdaq, KOSPI, Dax,Train Times, từ đó thế vào mô hình hồi quy để dự báo Vnindex Mô hình hồi quy: i 0 1 2 3 4 5VNINDEX _ iDowjones Nasdaq KOSPI Dax Trains Timesb b b b b b e= + + + + + + 2.2.Ước lượng Hồi quy Dependent Variable: VNINDEX Method: Least Squares Date: 06/26/09 Time: 11:04 Sample: 1 147 Included observations: 147 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 62.10807 83.77511 0.741367 0.4597 DOWJONES -0.081080 0.029332 -2.764241 0.0065 NASDAQ -0.516737 0.133300 -3.876488 0.0002 KOSPI -0.753316 0.080162 -9.397425 0.0000 DAX 0.360519 0.051939 6.941207 0.0000 TRAINS_TIMES 0.549732 0.076479 7.187996 0.0000 R-squared 0.861772 Mean dependent var 656.9801 Adjusted R-squared 0.856870 S.D. dependent var 287.6292 S.E. of regression 108.8174 Akaike info criterion 12.25718 Sum squared resid 1669614. Schwarz criterion 12.37924 Log likelihood -894.9027 F-statistic 175.8102 Durbin-Watson stat 0.495754 Prob(F-statistic) 0.000000 Hình 16:Kết quả hồi quy chuỗi VNindex 2.3.Kiểm định t_test, F_test và kiểm định Wald. -Ta có sig của các hệ số hồi quy <0.05 nên các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.Các biến Dowjones, Nasdaq,KOSPI, Dax, Trains Times đều có tác động đến Vnindex -Bên cạnh đó ta có F=175.8102 có xác suất p=0.00000 rất bé nên mô hình có ý nghĩa thống kêà mô hình phù hợp 45 -Kiểm định Wald: Wald Test: Equation: HOIQUY Test Statistic Value df Probability F-statistic 32.64670 (4, 141) 0.0000 Chi-square 130.5868 4 0.0000 Hình 17:Kết quả kiểm định Wald Theo kết quả bảng trên, vì P(F>32,6467)=0.00000 rất nhỏ nên bác bỏ giả thiết H0, tức là các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê,do đó các hệ số Dowjones, Nasdaq,KOSPI, Dax, Trains Times không đồng thời bằng không và có thể giải thích được cho Vnindex 2.4.Kiểm định phần dư 2.4.1.Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư Hình 18:Đồ thị phần dư của hàm hồi quy Vnindex 46 2.4.2.Kiểm định Kolmogorov-Smirnov: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 147 Mean .0000000 Normal Parametersa Std. Deviation 1.06937889E2 Absolute .040 Positive .031 Most Extreme Differences Negative -.040 Kolmogorov-Smirnov Z .488 Asymp. Sig. (2-tailed) .971 a. Test distribution is Normal. Hình 19:Kết quả kiểm định K-S Dựa vào kiểm định K-S ta có sig=0.971>0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết HO: e có phân phối chuẩn Vậy mô hình hồi quy sẽ là 61.11 0.08 0.52 0.75 0.36 0.55 _iVnindex Dowjones Nasdaq KOSPI Dax Trains Times= - - - + + P-Ý nghĩa của hệ số hồi quy: P ob = 61.11 cho biết khi Dowjones, Nasdaq,KOSPI, Dax, Trains Times bằng 0 thì VNINDEX đạt 61.11 điểm P 1b = -0.08 cho biết khi chỉ số Dowjones tăng(giảm) 1 điểm thì VNINDEX giảm(tăng) - 0.08 điểm,trong điều kiện các yếu tố khác không đổi P 2b = -0.52 cho biết khi chỉ số Nasdaq tăng(giảm) 1 điểm thì VNINDEX giảm(tăng) 0.52 điểm,trong điều kiện các yếu tố khác không đổi P 3b = -0.75 cho biết khi chỉ số KOSPI tăng(giảm) 1 điểm thì VNINDEX giảm(tăng) 0.75 điểm,trong điều kiện các yếu tố khác không đổi P 4b = 0.36 cho biết khi chỉ số Dax tăng(giảm) 1 điểm thì VNINDEX tăng(giảm) 0.36 điểm,trong điều kiện các yếu tố khác không đổi 47 P 5b = 0.55 cho biết khi chỉ số Trains Times tăng(giảm) 1 điểm thì VNINDEX tăng(giảm) 0.55 điểm,trong điều kiện các yếu tố khác không đổi Ta lại có: R2=0.8618 àcác biến độc lập giải thích được 86.18% thay đổi của mô hình. Và mô hình có độ phù hợp tương đối cao. 2.5.Kết hợp ARIMA, ARCH vào mô hình hồi quy: -Áp dụng ARIMA và ARCH để dự báo các chỉ số Dowjones, Nasdaq, KOSPI, Dax, Trains_Times ( các mô hình ARIMA,ARCH để dự báo được đính kèm ở phụ lục) -Dự báo biến thứ 148 của Vnindex 61.11 0.08 0.52 0.75 0.36 0.55 _ 61.11 0.08* 8273.91 0.52*1735.73 0.75*1395.75 0.36*4866.30 0.55*2181.79 401.6576 i i i Vnindex Dowjones Nasdaq KOSPI Dax Trains Times Vnindex Vnindex = - - - + + = - - - + + = 48 CHƯƠNG 6: NHẬN ĐỊNH THỊ TRƯỜNG, KIẾN NGHỊ, NHỮNG MẶT CÒN HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHO MÔ HÌNH 1.Nhận định thị trường: -Những mất mát lớn trong năm 2008 đã đẩy giá cổ phiếu trên sàn xuống mức thấp chưa từng có trong lịch sử, làm cho chỉ số chứng khoán trên cả hai sàn giảm cực mạnh. So với điểm kết thúc 2007, năm 2008, chỉ số VN-Index (sàn TPHCM) đã giảm từ mốc 927,02 điểm xuống còn 286.85 điểm, tức giảm gần 67%; còn chỉ số HaSTC-Index (sàn Hà Nội) đã giảm từ 323,55 điểm xuống còn 105,12 điểm, tức giảm 67,5%. So với thị trường chứng khoán các nước trên thế giới thì Việt Nam là một trong số rất ít nước bị giảm điểm mạnh nhất. -Theo nhận định của các chuyên gia tài chính, năm 2008, chứng khoán đã bị kéo lùi hai năm, do đó có thể 2009 là điểm khởi đầu cho thời kỳ tăng trưởng trở lại. Vì giá cổ phiếu đã xuống rất thấp nên nó đang tạo ra cơ hội vàng cho những nhà đầu tư ưa mạo hiểm. Qua thăm dò của tờ VnEconomy điện tử, trong 8 kênh đầu tư dành cho những người đang có tiền nhàn rỗi trong thời điểm này thì chứng khoán có số người quyết định chọn nhiều nhất, chiếm tỉ lệ 38%; kế đến là gửi tiền tiết kiệm ở ngân hàng chiếm 17%, mua vàng 15%, mua bất động sản 13%, còn lại là các kênh khác. -Tại hội thảo dự đoán tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2009 do Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM tổ chức vào ngày 10-1, nhiều chuyên gia cho rằng tình hình kinh tế Việt Nam có thể phục hồi từ đầu năm 2010 và thị trường chứng khoán có thể sẽ phục hồi sớm hơn theo quy luật. -Dự báo này dựa trên cơ sở về tình hình kinh tế toàn cầu có thể bắt đầu hồi phục từ quý III-2009. Bên cạnh đó, với gói kích cầu nền kinh tế của Chính phủ cùng việc lãi suất giảm, giảm thuế thu nhập cho doanh nghiệp, giãn nộp các khoản thuế khác... sẽ giúp cho các doanh nghiệp tháo gỡ được khó khăn và duy trì sản xuất, từ đó sẽ tác động tích cực đến thị trường chứng khoán. 49 PPhân tích dự báo bằng mô hình ARIMA,ARCH đối với chỉ số VNINDEX: Kết quả phân tích mô hình cho thấy dự báo là khá tốt, luôn bám sát xu hướng thị trường. Do đó ta có thê dùng ARIMA là công cụ để dự báo VNINDEX trong ngắn hạn. Tại Việt Nam, thông tin tốt xấu không ảnh hưởng đến sự tăng giảm của VNINDEX, do đó mô hình ARCH không có ý nghĩa và không sử dụng được để dự báo tại Việt Namàtâm lý mua bán trên thị trường Việt Nam chỉ là tâm lý bầy đàn, thị trường Việt Nam không bị ảnh hưởng bởi tin tức tốt xấu của cổ phiếu. Do đó xu hướng đầu tư chủ yếu là đi theo số đông, xu hướng ăn theo. PPhân tích hồi quy kết hợp ARIMA và ARCH Mô hình hồi quy: 61.11 0.08 0.52 0.75 0.36 0.55 _iVnindex Dowjones Nasdaq KOSPI Dax Trains Times= - - - + + Mô hình hồi quy cho thấy chỉ số KOSPI ảnh hưởng khá nhiều đến chứng khoán Việt Nam, do đó cần theo dõi chỉ số này để biết cách đầu tư cho đúng,bên cạnh đó cũng phải quan sát biến động của các chỉ số khác như dowjones, nasdaq, dax, trains times 2.Kiến nghị: - Khi phân tích chỉ số VNINDEX cần phải kết hợp nhiều yếu tố ( lạm phát, tính thanh khoản, xu thế giá,…) để có được cách nhìn nhận đúng đắn và chính xác nhất của thị trường chứng khoán. - Thị trường chứng khoán Việt Nam còn rất yếu cho nên cần có nhiều biện pháp để khuyến khích thị trường phát triển. - VNINDEX cũng như giá trị của cổ phiếu phụ thuộc nhiều vào quy luật cung- cầu. Do đó yếu tố “bầy đàn” được hình thành rõ rệt tại nhà đầu tư. Cần có những nhận định chính xác hơn, am hiểu chứng khoán nhiều hơn để có thể tránh tình trạng “bầy đàn” và giúp thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển mạnh mẽ. -Thường xuyên quan sát biến động của các chỉ số trên thế giới để có thể đầu tư chính xác theo mong muốn 50 3.Những mặt hạn chế: -Vì mỗi quốc gia, phiên giao dịch, số ngày giao dịch khác nhau, có nước thì giao dịch 5 ngày có nước giao dịch 6, 7 ngày nên mô hình tôi cung cấp chủ yếu là theo tuần. Do đó chưa thấy được và chưa dự báo được biến động xảy ra trong ngày. -Mô hình hồi quy còn bị 1 vài hiện tượng như tự tương quan và đa cộng tuyến, tuy không ảnh hưởng bao nhiêu đến mô hình nhưng tôi vẫn chưa tìm được cách khắc phục để đưa ra 1 mô hình dự báo tốt hơn -Vì thời gian có hạn nên tôi chỉ mới thu thập và xử lý được 1 vài chỉ số chứng khoán của các quốc gia lớn, vẫn còn 1 số chỉ số nữa mà tôi chưa tìm ra, do đó nó cũng là 1 thiếu sót trong mô hình -Các chỉ số chứng khoán tôi sử dụng có lẽ do là dữ liệu theo tuần nên yếu tố ARCH không có hoặc thể hiện quá yếu. 4.Hướng nghiên cứu phát triển từ mô hình: -Thu thập và xử lý tốt dữ liệu về ngày -Kết hợp được các yếu tố ảnh hưởng đến Vnindex trong nước như chỉ số ngành, chỉ số Bất Động Sản, giá vàng, giá dầu, tỉ giá hối đoái,… và các chỉ số chứng khoán của những quốc gia lớn. Từ đó thấy được yếu tố nào tác động mạnh đến Vnindex, từ đó có thể dựa vào những yếu tố tác động đó để đầu tư vào chứng khoán Việt Nam -Kết hợp thêm giữa phân tích kĩ thuật, mô hình ARIMA, mô hình ARCH sẽ giúp nhận định chính xác phần nào chỉ số VNindex, hay xác định được giá các cổ phiếu. 51 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1:DỮ LIỆU THEO TUẦN CỦA VNINDEX, DOWJONES, NASDAQ, DAX, KOSPI, STRAINS_TIMES Date vnindex dowjone nasdaq dax KOSPI Strains_Times 7/31/2006 505.2 11240.35 2085.05 5723.03 1304.51 2371.37 8/7/2006 480.6 11088.02 2057.71 5628.37 1292.1 2429.44 8/14/2006 443.2 11381.47 2163.95 5817.02 1331.1 2462.92 8/21/2006 416.146 11284.05 2140.29 5811.47 1329.35 2450.63 8/28/2006 433 11464.15 2193.16 5876.54 1356.67 2483.53 9/5/2006 472.8 11392.11 2165.79 5795.26 1354.89 2453.21 9/11/2006 477.2 11560.77 2235.59 5937.87 1361.1 2491.49 9/18/2006 490.754 11508.1 2218.93 5883.32 1348.38 2510.14 9/25/2006 514.5 11679.07 2258.43 6004.33 1371.41 2521.91 10/2/2006 507.6 11850.21 2299.99 6085.82 1352 2520.5 10/9/2006 513.2 11960.51 2357.29 6173.68 1348.6 2568.86 10/16/2006 522 12002.37 2342.3 6202.82 1364.24 2649.3 10/23/2006 536.6 12090.26 2350.62 6262.54 1369.09 2666.68 10/30/2006 527.6 11986.04 2330.79 6241.15 1383.88 2686.43 11/6/2006 523.4 12108.43 2389.72 6357.77 1395.73 2729.98 11/13/2006 524.4 12342.55 2445.86 6412.36 1412.22 2722.31 11/20/2006 515.2 12280.17 2460.26 6411.96 1421.73 2745.31 11/27/2006 525.8 12194.13 2413.21 6241.13 1434.36 2813.18 12/4/2006 558 12307.48 2437.36 6427.41 1390.43 2814.81 12/11/2006 619 12445.52 2457.2 6588.83 1421.87 2836.04 12/18/2006 631.8 12343.21 2401.18 6503.13 1437.49 2865.14 12/26/2006 654.5 12463.15 2415.29 6596.92 1434.46 2931.29 1/3/2007 743 12398.01 2434.25 6593.09 1385.76 2942.39 1/8/2007 775.5 12556.08 2502.82 6705.17 1388.37 2985.83 1/16/2007 748.8 12565.53 2451.31 6747.17 1360.56 3029.04 1/22/2007 776.25 12487.02 2435.49 6690.34 1371.33 3009.09 1/29/2007 867.2 12653.49 2475.88 6885.76 1413.14 3072.88 2/5/2007 980.4 12580.83 2459.82 6911.11 1427.68 3087.74 2/12/2007 1009.8 12767.57 2496.31 6957.07 1448.81 3217.68 2/20/2007 1036.6 12647.48 2515.1 6992.58 1469.88 3220.89 2/26/2007 1066 12114.1 2368 6603.32 1414.47 3236.93 3/5/2007 1071 12276.32 2387.55 6716.52 1423.58 3310.44 3/12/2007 1140 12110.41 2372.66 6579.87 1427.88 3078.74 3/19/2007 1144.4 12481.01 2448.93 6899.06 1447.38 3143.71 3/26/2007 1123.704 12354.35 2421.64 6917.03 1452.55 3068.75 4/2/2007 1110.6 12560.83 2471.34 7099.91 1484.15 3205.82 52 PHỤ LỤC 1:DỮ LIỆU THEO TUẦN CỦA VNINDEX, DOWJONES, NASDAQ, DAX, KOSPI, STRAINS_TIMES Date vnindex dowjone nasdaq dax KOSPI Strains_Times 4/9/2007 1056 12612.13 2491.94 7212.07 1520.78 3231.24 4/16/2007 1043.4 12961.98 2526.39 7342.54 1533.08 3345.86 4/23/2007 1031.4 13120.94 2557.21 7378.12 1542.52 3373.59 4/30/2007 983 13264.62 2572.15 7516.76 1567.74 3360.67 5/7/2007 920.3333 13326.22 2562.22 7479.34 1603.56 3398.6 5/14/2007 939.6667 13556.53 2558.45 7607.54 1612.25 3485.76 5/21/2007 1015.8 13507.28 2557.19 7739.2 1644.56 3446.92 5/29/2007 1058.4 13668.11 2613.92 7987.85 1716.24 3512.4 6/4/2007 1100.8 13424.39 2573.54 7590.5 1727.28 3486.63 6/11/2007 1085.8 13639.48 2626.71 8030.64 1772.26 3548.32 6/18/2007 1052.8 13360.26 2588.96 7949.63 1770.98 3491.59 6/25/2007 1041.6 13408.62 2603.23 8007.32 1743.6 3581.16 7/2/2007 1041.4 13611.68 2666.51 8048.32 1861.01 3615.38 7/9/2007 1036.4 13907.25 2707 8092.77 1962.93 3548.2 7/16/2007 1001.8 13851.08 2687.6 7874.85 1983.54 3561.96 7/23/2007 1019.4 13265.47 2562.24 7451.68 1883.22 3654.61 7/30/2007 991.2 13181.91 2511.25 7435.67 1876.8 3651.38 8/6/2007 966 13239.54 2544.89 7343.26 1828.49 3492.7 8/13/2007 912 13079.08 2505.03 7378.29 1638.07 3436.04 8/20/2007 913 13378.87 2576.69 7507.27 1791.33 3359.18 8/27/2007 908.004 13357.74 2596.36 7638.17 1873.24 3130.71 9/4/2007 894.182 13113.38 2565.7 7436.63 1884.9 3369.45 9/10/2007 905.026 13442.52 2602.18 7497.74 1870.02 3392.91 9/17/2007 929.4825 13820.19 2671.22 7794.43 1919.26 3488.97 9/24/2007 924.116 13895.63 2701.5 7861.51 1946.48 3536.4 10/1/2007 947.224 14066.01 2780.32 8002.18 1996.03 3542.22 10/8/2007 1010.28 14093.08 2805.68 8041.26 2026.44 3706.23 10/15/2007 1091.328 13522.02 2725.16 7884.12 1970.1 3822.62 10/22/2007 1097.786 13806.7 2804.19 7949.17 2028.06 3857.25 10/29/2007 1098.986 13595.1 2810.38 7849.49 2019.34 3747.98 11/5/2007 1089.95 13042.74 2627.94 7812.4 1990.47 3771.55 11/12/2007 1068.798 13176.79 2637.24 7612.26 1926.2 3715.32 11/19/2007 1030.964 12980.88 2596.6 7608.96 1772.88 3599.67 11/26/2007 996.974 13371.72 2660.96 7870.52 1906 3440.96 12/3/2007 981.65 13625.58 2706.16 7994.07 1934.32 3325.89 12/10/2007 983.294 13339.85 2635.74 7948.36 1895.05 3521.27 12/17/2007 980.434 13450.65 2691.99 8002.67 1878.32 3557.95 53 PHỤ LỤC 1:DỮ LIỆU THEO TUẦN CỦA VNINDEX, DOWJONES, NASDAQ, DAX, KOSPI, STRAINS_TIMES Date vnindex dowjone nasdaq dax KOSPI Strains_Times 12/17/2007 980.434 13450.65 2691.99 8002.67 1878.32 3557.95 12/24/2007 939.658 13365.87 2674.46 8067.32 1897.13 3466.38 12/31/2007 928.61 12800.18 2504.65 7808.69 1863.9 3398.1 1/7/2008 924.486 12606.3 2439.94 7717.95 1782.27 3445.82 1/14/2008 910.8033 12099.3 2340.02 7314.17 1734.72 3437.79 1/22/2008 874.014 12207.17 2326.2 6816.74 1692.41 3159.48 1/28/2008 835.352 12743.19 2413.36 6968.67 1634.53 3007.8 2/4/2008 791.694 12182.13 2304.85 6767.28 1696.57 2931.97 2/11/2008 839.934 12348.21 2321.8 6832.43 1694.77 3088.68 2/19/2008 819.1167 12381.02 2303.35 6806.29 1686.45 3048.64 2/25/2008 740.366 12266.39 2271.48 6748.13 1711.62 3026.45 3/3/2008 687.172 11893.69 2212.49 6513.99 1663.97 2866.28 3/10/2008 615.776 11951.09 2212.49 6451.9 1600.26 2839.01 3/17/2008 646.46 12361.32 2258.11 6319.99 1645.69 2824.91 3/24/2008 577.584 12216.4 2261.18 6559.9 1701.83 3031.9 3/31/2008 508.766 12609.42 2370.98 6763.39 1766.49 3155.56 4/7/2008 525.036 12325.42 2290.24 6603.57 1779.71 3126.87 4/14/2008 545.536 12849.36 2402.97 6843.08 1771.9 3124.87 4/21/2008 535.4233 12891.86 2422.93 6896.58 1824.68 3189.2 4/28/2008 524.358 13058.2 2476.99 7043.23 1848.27 3236.1 5/5/2008 520.89 12745.88 2445.52 7003.17 1823.7 3162.03 5/12/2008 512.632 12986.8 2528.85 7156.55 1888.88 3241.49 5/19/2008 475.634 12479.63 2444.67 6944.05 1827.94 3122.15 5/27/2008 441.892 12638.32 2522.66 7096.79 1852.02 3192.62 6/2/2008 417.305 12209.81 2474.56 6803.81 1832.31 3146.73 6/9/2008 395.824 12307.35 2454.5 6765.32 1747.35 2979.56 6/16/2008 373.16 11842.69 2406.09 6578.44 1731 3001.81 6/23/2008 376.854 11346.51 2315.63 6421.91 1684.45 2955.91 6/30/2008 381.558 11288.53 2245.38 6272.21 1577.94 2880.45 7/7/2008 419.606 11100.54 2239.08 6153.3 1567.51 2926.84 7/14/2008 443.078 11496.57 2282.78 6382.65 1509.99 2847.73 7/21/2008 481.43 11370.69 2310.53 6436.71 1597.93 2922.91 7/28/2008 447.908 11326.32 2310.96 6396.46 1573.77 2906.07 8/4/2008 445.156 11734.32 2414.1 6561.65 1568.72 2807.54 8/11/2008 438.046 11659.9 2452.52 6446.02 1572.19 2797.5 8/18/2008 468.828 11628.06 2414.71 6342.42 1496.91 2723.3 8/25/2008 516.202 11543.55 2367.52 6422.3 1474.24 2739.95 54 PHỤ LỤC 1:DỮ LIỆU THEO TUẦN CỦA VNINDEX, DOWJONES, NASDAQ, DAX, KOSPI, STRAINS_TIMES Date vnindex dowjone nasdaq dax KOSPI Strains_Times 8/25/2008 516.202 11543.55 2367.52 6422.3 1474.24 2739.95 9/2/2008 551.712 11220.96 2255.88 6127.44 1404.38 2574.21 9/8/2008 553.4533 11421.99 2261.27 6234.89 1477.92 2570.67 9/15/2008 509.132 11388.44 2273.9 6143.42 1455.78 2559.07 9/22/2008 445.658 11143.13 2183.34 6063.5 1476.33 2411.46 9/29/2008 467.004 10325.38 1947.39 5797.03 1419.65 2297.12 10/6/2008 460.5 8451.19 1649.51 4544.31 1241.47 1948.33 10/13/2008 405.204 8852.22 1711.29 4781.33 1180.67 1878.51 10/20/2008 385.054 8378.95 1552.03 4295.67 938.75 1600.28 10/27/2008 366.238 9325.01 1720.95 4987.97 1113.06 1794.2 11/3/2008 333.464 8943.81 1647.4 4938.46 1134.49 1863.49 11/10/2008 366.678 8497.31 1516.85 4710.24 1088.26 1759.14 11/17/2008 351.67 8046.42 1384.35 4127.41 1003.73 1662.1 11/24/2008 333.466 8829.04 1535.57 4669.44 1076.07 1732.57 12/1/2008 313.656 8635.42 1509.31 4381.47 1028.13 1659.17 12/8/2008 307.332 8629.68 1540.72 4663.37 1103.82 1740.34 12/15/2008 291.462 8579.11 1564.32 4696.7 1180.97 1795.47 12/22/2008 303.708 8515.55 1530.24 4629.38 1117.86 1725.61 12/29/2008 304.936 9034.69 1632.21 4973.07 1157.4 1829.71 1/5/2009 313.46 8599.18 1571.59 4783.89 1180.96 1806.02 1/12/2009 314.616 8281.22 1529.33 4366.28 1135.2 1730.45 1/20/2009 307.484 8077.56 1477.29 4178.94 1093.4 1685.23 1/26/2009 302.442 8000.86 1476.42 4338.35 1162.11 1746.47 2/2/2009 286.352 8280.59 1591.71 4644.63 1210.26 1715.35 2/9/2009 279.282 7850.41 1534.36 4413.39 1192.44 1705.64 2/17/2009 259.578 7365.67 1441.23 4014.66 1065.95 1594.94 2/23/2009 242.424 7062.93 1377.84 3843.74 1063.03 1594.87 3/2/2009 245.172 6626.94 1293.85 3666.41 1055.03 1513.12 3/9/2009 251.606 7223.98 1431.5 3953.6 1126.03 1577.52 3/16/2009 264.962 7278.38 1457.27 4068.74 1170.94 1596.92 3/23/2009 276.414 7776.18 1545.2 4203.55 1237.51 1745.66 3/30/2009 292.03 8017.59 1621.87 4384.99 1283.75 1820.87 4/6/2009 318.2225 8083.38 1652.54 4491.12 1336.04 1828.51 4/13/2009 340.878 8131.33 1673.07 4676.84 1329 1896.56 4/20/2009 315.724 8076.29 1694.29 4674.32 1354.1 1852.85 4/27/2009 317.01 8212.41 1719.2 4769.45 1369.36 1920.28 5/4/2009 353.634 8574.65 1739 4913.9 1412.13 2238.21 5/11/2009 380.016 8268.64 1680.14 4737.5 1391.73 2139.78 5/18/2009 403.86 8277.32 1732.36 4851.96 1386.68 2176.98 55 PHỤ LỤC 2:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ DOWJONES Hình 1:Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Dowjones -Bảng ACF và PACF cho thấy chuỗi dữ liệu gốc không phải là chuỗi dừng. +ACF giảm dần +PACF giảm đáng kể sau độ trễ k=1èmô hình AR(1) Lấy sai phân bậc 1 Hình 2: Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Dowjones sau khi lấy sai phân bậc 1. Chuỗi dừng vì ACF,PACF đều nằm trong 2 đường giới hạn 56 Hình 3:Kết quả ước lượng của mô hình AR(1) Hình 4: Các chỉ tiêu dự báo của mô hình AR(1) Dowjones dowjonesfar1 8076.29 8128.672 8212.41 8073.915 8574.65 8209.337 8268.64 8569.72 8277.32 8265.279 8273.914 Hình 5:Kết quả dự báo của mô hình AR(1) 57 Hình 6:Kết quả kiểm định ARCH Giá trị chi bình phương tính toán bằng 3.93<giá trị chi bình phương phê phán ở mức ý nghĩa 1% với 1 bậc tự do (=CHIINV(1%,1)=6.64). Như vậy chúng ta có thể kết luận mô hình không có ảnh hưởng của ARCH 58 PHỤ LỤC 3:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ NASDAQ Hình 7:Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Nasdaq -Bảng ACF và PACF cho thấy chuỗi dữ liệu gốc không phải là chuỗi dừng. +ACF giảm dần +PACF giảm đáng kể sau độ trễ k=1èmô hình AR(1) Lấy sai phân bậc 1 Hình 8: Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Nasdaq sau khi lấy sai phân bậc 1. Chuỗi dừng vì ACF,PACF đều nằm trong 2 đường giới hạn 59 Hình 9:Kết quả ước lượng của mô hình AR(1) Hình 10: Các chỉ tiêu dự báo của mô hình AR(1) Nasdaq Nasdaqfar1 1694.29 1677.10203 1719.2 1698.08469 1739 1722.71609 1680.14 1742.29464 1732.36 1684.09295 1735.7289 Hình 11:Kết quả dự báo của mô hình AR(1) 60 Hình 12:Kết quả kiểm định ARCH->có thể có ARCH(1) Hình 13:Kết quả hồi quy ARCH(1)->do Var=-1.04<0èloại mô hình 61 PHỤ LỤC 4:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ KOSPI Hình 14:Đồ thị ACF và PACF của chuỗi KOSPI -Bảng ACF và PACF cho thấy chuỗi dữ liệu gốc không phải là chuỗi dừng. +ACF giảm dần +PACF giảm đáng kể sau độ trễ k=1èmô hình AR(1) Lấy sai phân bậc 1 Hình 15: Đồ thị ACF và PACF của chuỗi KOSPI sau khi lấy sai phân bậc 1. Chuỗi dừng vì ACF,PACF đều nằm trong 2 đường giới hạn 62 Hình 16:Kết quả ước lượng của mô hình AR(1) Hình 17: Các chỉ tiêu dự báo của mô hình AR(1) KOSPI KOSPIfar1 1354.1 1334.567 1369.36 1359.048 1412.13 1373.931 1391.73 1415.646 1386.68 1395.749 1390.824 Hình 18:Kết quả dự báo 63 Hình 19:Kiểm định ARCH Giá trị chi bình phương tính toán bằng 1.45<giá trị chi bình phương phê phán ở mức ý nghĩa 1% với 1 bậc tự do (=CHIINV(1%,1)=6.64). Như vậy chúng ta có thể kết luận mô hình không có ảnh hưởng của ARCH 64 PHỤ LỤC 5:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ DAX Hình 20:Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Dax -Bảng ACF và PACF cho thấy chuỗi dữ liệu gốc không phải là chuỗi dừng. +ACF giảm dần +PACF giảm đáng kể sau độ trễ k=1èmô hình AR(1) Lấy sai phân bậc 1 Hình 21: Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Dax sau khi lấy sai phân bậc 1. Chuỗi dừng vì ACF,PACF đều nằm trong 2 đường giới hạn 65 Hình 22:Kết quả ước lượng của mô hình AR(1) Hình 23: Các chỉ tiêu dự báo của mô hình AR(1) Dax Daxfar1 4674.32 4693.484 4769.45 4690.997 4913.9 4784.877 4737.5 4927.428 4851.96 4753.347 4866.303 Hình 24:Kết quả dự báo 66 Hình 25:Kiểm định ARCH Giá trị chi bình phương tính toán bằng 1.15<giá trị chi bình phương phê phán ở mức ý nghĩa 1% với 1 bậc tự do (=CHIINV(1%,1)=6.64). Như vậy chúng ta có thể kết luận mô hình không có ảnh hưởng của ARCH 67 PHỤ LỤC 6:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ TRAINS TIMES Hình 26:Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Trains Times -Bảng ACF và PACF cho thấy chuỗi dữ liệu gốc không phải là chuỗi dừng. +ACF giảm dần +PACF giảm đáng kể sau độ trễ k=1èmô hình AR(1) Lấy sai phân bậc 1 Hình 27: Đồ thị ACF và PACF của chuỗi Trains Times sau khi lấy sai phân bậc 1. Chuỗi dừng vì ACF,PACF đều nằm trong 2 đường giới hạn 68 Hình 28:Kết quả ước lượng của mô hình AR(1) Hình 29: Các chỉ tiêu dự báo của mô hình AR(1) trains_times trains_timesfar1 1852.85 1904.092721 1920.28 1860.806714 2238.21 1927.582633 2139.78 2242.428666 2176.98 2144.953451 2181.792606 Hình 30:Kết quả dự báo 69 Hình 31:Kiểm định ARCH Giá trị chi bình phương tính toán bằng 3.93<giá trị chi bình phương phê phán ở mức ý nghĩa 1% với 1 bậc tự do (=CHIINV(1%,1)=6.64). Như vậy chúng ta có thể kết luận mô hình không có ảnh hưởng của ARCH 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007), Thống kê ứng dụng trong Kinh tế - Xã hội, NXB Thống kê 2.Nguyễn Thống (1999), phân tích dữ liệu và áp dụng vào dự báo, NXB Thanh niên 3.Nguyễn Khắc Minh (2002), Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, NXB Khoa học và kỹ thuật 4.Nguyễn Trọng Hoài (2001), Mô hình hóa & dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh và kinh tế, NXB ĐHQG TPHCM 5.Nguyễn Quang Dong (2007), Kinh tế lượng nâng cao, NXB Khoa học và kỹ thuật 6.Phùng Thanh Bình (2009), chuyên đề “các mô hình arch-garch” 7.“CBV-Index”, công ty chứng khoán Biển Việt, 24/5/2007 8.“thị trường chứng khoán”, công ty chứng khoán Việt Quốc, 9.“cách thức tính chỉ số Vn-index”, friendship network, network.net/News2857.f-net ,25/1/2007 10.“Phương pháp tính chỉ số giá cổ phiếu”, diễn đàn kinh tế ADWIN, &start= ,6/6/2008