TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG CHỈ SỐ GIÁ VN-INDEX VỚI MÔ HÌNH ARCH Người hướng dẫn: ThS NGUYỄN DUY SỮU Người thực hiện: NGUYỄN THỊ HỒNG NHUNG TRƯƠNG HOÀNG MỸ LINH Lớp: 110B0101 Khoá: ĐH 15 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015 TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG CHỈ SỐ GIÁ VN-INDEX VỚI MÔ HÌNH ARCH Người hướng dẫn: ThS NGUYỄN DUY SỮU Người thực hiện: NGUYỄN THỊ HỒNG NHUNG TRƯƠNG HOÀNG MỸ LINH Lớp: 110B0101 Khoá: ĐH 15 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015 LỜI CẢM ƠN Nhóm em xin chân thành cảm ơn giảng viên hướng dẫn ThS Nguyễn Duy Sữu hướng dẫn nhóm em suốt trình thực luận văn tốt nghiệp từ trình bày nội dung đến kiến thức tảng giúp chúng em có đủ kiến thức kĩ để hoàn thành luận văn Trong suốt trình tìm hiểu phát triển luận văn, nhờ có dạy tận tình giúp đỡ nhiệt tâm nhằm khai mở thắc mắc hạn chế chúng em định hướng rõ ràng thầy, nhóm em hoàn thành tốt luận văn Một lần nữa, xin gửi lời cảm ơn chân thành chúng em tới giúp đỡ thầy thời gian qua Chúng em xin chân thành cảm ơn CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng nhóm hướng dẫn khoa học ThS Nguyễn Duy Sữu Các nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chưa công bố hình thức trước Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ phần tài liệu tham khảo Ngoài ra, luận văn sử dụng số nhận xét, đánh số liệu tác giả khác, quan tổ chức khác có trích dẫn thích nguồn gốc Nếu phát có gian lận xin hoàn toàn chịu trách nhiệm nội dung luận văn Trường đại học Tôn Đức Thắng không liên quan đến vi phạm tác quyền, quyền gây trình thực (nếu có) TP Hồ Chí Minh, ngày tháng 07 năm 2015 Tác giả NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT i DANH MỤC BẢNG BIỂU .ii DANH MỤC HÌNH VẼ iii TÓM TẮT v CHƯƠNG 1.GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1.1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 1.4 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.6 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.7 ĐÓNG GÓP ĐỀ TÀI 1.8 KẾT CẤU CHƯƠNG 2.CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 LÝ THUYẾT CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN 2.1.1 Khái niệm chứng khoán 2.1.2 Phân loại chứng khoán 2.1.2.1 Cổ phiếu 2.1.2.2 Trái phiếu 2.1.2.3 Các chứng quỹ đầu tư 2.1.3 Tổng quan thị trường chứng khoán 2.1.3.1 Khái niệm thị trường chứng khoán 2.1.3.2 Phân loại thị trường chứng khoán 2.1.3.3 Vai trò thị trường chứng khoán kinh tế 2.1.4 Chỉ số Vn-Index 11 2.2 LÝ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ 11 2.3 LÝ THUYẾT DỰ BÁO CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN 14 2.3.1 Định nghĩa biến động 14 2.3.2 Phân loại biến động giá 15 2.3.3 Dự báo thị trường chứng khoán phương pháp định lượng 16 2.3.3.1 Cơ sở lý thuyết dự báo phương pháp định lượng 17 2.3.3.2 Ứng dụng phương pháp định lượng dự báo thị trường chứng khoán 21 2.4 NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI 21 2.5 NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM 23 2.6 LÝ THUYẾT CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO 23 2.6.1 Kiểm định tính dừng Unit Root Tests 23 2.6.2 Mô hình ARIMA 25 2.6.3 Mô hình ARCH 26 2.6.4 Mô hình GARCH 27 2.6.5 Mô hình T-GARCH 28 2.6.6 Các tiêu đánh giá mô hình dự báo 29 CHƯƠNG 3.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30 3.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 30 3.2 Biến nghiên cứu 30 3.3 Dữ liệu phạm vi 31 3.4 Phương pháp nghiên cứu 31 3.5 Quy trình nghiên cứu 33 CHƯƠNG 4.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 35 4.1 PHÂN TÍCH MÔ TẢ 35 4.2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH ARIMA 37 4.2.1 Nhận dạng tham số 37 4.2.1.1 Kiểm định Unit Root Test 37 4.2.1.2 Kiểm định phân phối chuẩn D(VNINDEX) 38 4.2.2 Ước lượng mô hình ARIMA 39 4.2.3 Kiểm định mô hình 41 4.2.4 Kết mô hình ARIMA (1,1,0) 41 4.2.5 Giải thích kết mô hình ARIMA(1,1,0) 41 4.3 XÂY DỰNG MÔ HÌNH GARCH 42 4.3.1 Kiểm định phương sai thay đổi mô hình ARIMA(1,1,0) 42 4.3.2 Kiểm định tính ARCH mô hình ARIMA 42 4.3.3 Ước lượng mô hình GARCH(4,6) 44 4.3.4 Giải thích kết mô hình GARCH 44 4.4 XÂY DỰNG MÔ HÌNH T-GARCH 45 4.4.1 Ước lượng mô hình T-GARCH 45 4.4.2 Giải thích kết mô hình T-GARCH 46 4.5 SO SÁNH KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CỦA CÁC MÔ HÌNH 47 4.6 SO SÁNH KẾT QUẢ VỚI BÀI NGHIÊN CỨU “STOCK INDEX FORECASTING FOR VIETNAM’S STOCK MARKET” 48 4.7 KẾT QUẢ DỰ BÁO 50 CHƯƠNG 5.KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP 52 5.1 KẾT LUẬN 52 5.2 MỘT SỐ HẠN CHẾ 53 5.3 GỢI Ý GIẢI PHÁP 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 PHỤ LỤC 57 56 R Carter Hill, William E Griffiths, Guay C Lim (2011),”Regression with Time-Series Data: Nonstationary Variables”, Principles of Econometric, 4th Edition, John Wiley & Sons Inc, pp 484-487 Sohail Chand, Shahid Kamal and Imran Ali (2012), “Modelling and Volatility Analysis of Share Prices Using ARCH and GARCH Models”, World Applied Sciences Journal, Vol 19 (1), pp 72-82 Tooran Habibi, Mehran Habibi, Farhad Gheisari (2013), “Forecasting the 10 Volatility of the Tehran Stock Market Index using ARCH Models Family”, International Research Journal of Applied and Basic Sciences, Vol (8), pp 10451054 Võ Xuân Vinh Nguyễn Thị Kim Ngân (2011), “Volatility in stock 11 return series of VietNam stock market”, Tạp chí phát triển KH CN, tập 14, số Q3, pp 5-21 Các trang web tham khảo: Phòng Nghiên cứu Vietstock, “Dự báo thị trường chứng khoán phương pháp định lượng”, đường link: http://vietstock.vn/PrintView.aspx?ArticleID=179888 Saga, “Bí sống chung với biến động dành cho nhà đầu tư”, đường link: http://www.saga.vn/bi-quyet-song-chung-voi-bien-dong-danh-cho-cac- nha-dau-tu~34583 http://www.cophieu68.vn/ 57 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Biểu đồ tự tương quan D(VNINDEX) Sample:7/28/2000 12/31/2015 Included observations: 3510 Autocorrelation PartialCorrelation |** | | | |* | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |** | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 10 11 12 13 AC PAC Q-Stat Prob 0.250 0.042 -0.006 0.050 0.092 0.049 0.033 -0.004 -0.019 -0.002 0.041 0.007 0.026 0.250 -0.022 -0.012 0.059 0.070 0.008 0.020 -0.017 -0.021 0.001 0.038 -0.018 0.032 218.69 224.75 224.90 233.66 263.31 271.87 275.66 275.73 276.98 276.99 282.81 282.98 285.32 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Phụ lục 2: Kiểm định Wald Wald Test: Equation: MOHINH_ARIMA Test Statistic t-statistic F-statistic Chi-square Value df Probability 1.048366 1.099070 1.099070 3504 (1, 3504) 0.2945 0.2945 0.2945 Value Std Err 0.070012 0.066782 Null Hypothesis: C(5)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) C(5) 58 Phụ lục 3: Kiểm định tính dừng phần dư RESID Null Hypothesis: D(VNINDEX) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=29) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level Prob.* -45.89272 0.0001 -3.432027 -2.862166 -2.567147 Phụ lục 4: Kiểm định Breusch-Godfrey mô hình ARIMA Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.877050 1.756225 Prob F(2,3503) Prob Chi-Square(2) 0.4161 0.4156 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Sample: 8/02/2000 5/07/2015 Included observations: 3509 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C D(VNINDEX(-1)) VNINDEX(-1) TIME RESID(-1) RESID(-2) 0.216790 -0.222863 -0.000839 7.74E-05 0.228517 0.040097 0.411511 0.257478 0.001602 0.000191 0.258760 0.067256 0.526814 -0.865561 -0.523666 0.404586 0.883125 0.596181 0.5984 0.3868 0.6005 0.6858 0.3772 0.5511 59 Phụ lục 5: Mô hình ARIMA(1,1,0) Dependent Variable: D(VNINDEX) Method: Least Squares Sample (adjusted): 8/02/2000 5/07/2015 Included observations: 3509 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C D(VNINDEX(-1)) VNINDEX(-1) TIME 0.856422 0.251085 -0.003476 0.000332 2.752061 15.35908 -2.906817 2.032747 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.311193 0.016348 0.001196 0.000163 0.064562 0.063761 6.014725 126800.1 -11272.94 80.63608 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0060 0.0000 0.0037 0.0422 0.128669 6.216165 6.427438 6.434463 6.429945 1.989805 Phụ lục 6: Kiểm định White Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 90.02335 659.7561 3108.623 Prob F(9,3499) Prob Chi-Square(9) Prob Chi-Square(9) 0.0000 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 8/02/2000 5/07/2015 Included observations: 3509 Variable C D(VNINDEX(-1)) Coefficient Std Error 11.53145 -0.436936 14.68628 1.370484 t-Statistic Prob 0.785185 -0.318819 0.4324 0.7499 60 (D(VNINDEX(-1)))^2 0.224309 (D(VNINDEX(-1)))*VNINDEX(-1) 0.001513 (D(VNINDEX(-1)))*TIME -0.000233 VNINDEX(-1) -0.300868 VNINDEX(-1)^2 0.001723 VNINDEX(-1)*TIME -0.000506 TIME 0.045122 TIME^2 3.94E-05 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.188018 0.185930 100.2148 35140459 -21141.12 90.02335 0.000000 0.016169 0.003183 0.000299 0.119551 0.000213 4.29E-05 0.012264 3.59E-06 13.87275 0.475282 -0.779743 -2.516643 8.071500 -11.79716 3.679188 10.96374 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0000 0.6346 0.4356 0.0119 0.0000 0.0000 0.0002 0.0000 36.13568 111.0710 12.05535 12.07292 12.06162 2.092298 Phụ lục 7: Phụ lục 7.1: Kiểm định tính ARCH(1) Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic Obs*R-squared 393.5986 354.0734 Prob F(1,3506) Prob Chi-Square(1) 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample (adjusted): 8/04/2000 5/07/2015 Included observations: 3508 after adjustments Variable Coefficie nt Std Error t-Statistic Prob C RESID^2(-1) 24.66401 1.870412 13.18640 0.0000 0.317696 0.016013 19.83932 0.0000 61 Phụ lục 7.2: Kiểm định tính ARCH(2) Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic Obs*R-squared 283.4925 488.4361 Prob F(2,3504) 0.0000 Prob Chi-Square(2) 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample (adjusted): 8/07/2000 5/07/2015 Included observations: 3507 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C RESID^2(-1) RESID^2(-2) 19.57892 0.252059 0.206537 1.875692 10.43824 0.0000 0.016529 15.24943 0.0000 0.016529 12.49554 0.0000 Phụ lục 7.3: Kiểm định tính ARCH(6) Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic Obs*R-squared 153.8028 731.5595 Prob F(6,3496) Prob Chi-Square(6) 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample (adjusted): 8/16/2000 5/07/2015 Included observations: 3503 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C RESID^2(-1) RESID^2(-2) RESID^2(-3) RESID^2(-4) RESID^2(-5) RESID^2(-6) 10.66300 0.160725 0.109850 0.121315 0.063325 0.111985 0.139646 1.874041 0.016748 0.016862 0.016932 0.016944 0.016875 0.016762 5.689846 9.596622 6.514622 7.164997 3.737376 6.636239 8.330904 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0000 0.0000 62 Phụ lục 7.4: Kiểm định tính ARCH(7) Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic Obs*R-squared 132.3093 733.7804 Prob F(7,3494) Prob Chi-Square(7) 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample (adjusted): 8/18/2000 5/07/2015 Included observations: 3502 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C RESID^2(-1) RESID^2(-2) RESID^2(-3) RESID^2(-4) RESID^2(-5) RESID^2(-6) RESID^2(-7) 10.35034 0.156532 0.106490 0.119409 0.059652 0.108657 0.134816 0.030077 1.882502 0.016910 0.016965 0.016963 0.017066 0.016975 0.016978 0.016926 5.498183 9.256500 6.277126 7.039540 3.495300 6.400893 7.940533 1.776960 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0005 0.0000 0.0000 0.0757 Phụ lục 8: Bảng tự tương quan tương quan phần biến 𝒆𝟐𝒕 Sample: 7/28/2000 12/31/2015 Included observations: 3509 Autocorrelation |** |** |** |** |** |** | | | | | | Partial Correlation |** |* |* |* |* |* | | | | | | AC PAC Q-Stat Prob 0.318 0.287 0.296 0.256 0.285 0.303 0.318 0.207 0.184 0.107 0.137 0.139 354.46 643.05 950.56 1181.6 1466.6 1789.3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 63 |** |* |** |** |** |* |* |* | | | | | | | | | | |* | | | | | | | | | | | | | 10 11 12 13 14 0.230 0.200 0.275 0.239 0.252 0.213 0.196 0.203 0.030 0.002 0.114 0.052 0.065 0.005 0.011 0.023 1975.4 2115.7 2382.7 2583.7 2807.2 2966.5 3101.3 3247.2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Phụ lục 9: Bảng tự tương quan tương quan phần biến 𝒉𝒕 Sample: 7/28/2000 12/31/2015 Included observations: 3503 Autocorrelation |******* |******| |******| |******| |***** | |***** | |**** | |**** | |**** | |**** | |**** | |**** | Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob |******* 0.912 0.912 2914.3 |* | 0.860 0.172 5509.2 | | 0.812 0.033 7819.5 | | 0.776 0.069 9932.0 | | 0.728 -0.059 11792 **| | 0.640 -0.291 13229 |** | 0.611 0.228 14541 |* | 0.589 0.128 15761 |* | 0.582 0.111 16952 |* | 10 0.570 0.097 18094 | | 11 0.552 -0.016 19166 **| | 12 0.528 -0.237 20146 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 64 Phụ lục 10: Phụ lục 10.1: Mô hình phương sai 𝒉𝒕 (4,6) Dependent Variable: H Method: Least Squares Date: 07/09/15 Time: 01:56 Sample (adjusted): 8/25/2000 5/07/2015 Included observations: 3499 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C H(-1) H(-2) H(-3) H(-4) E2(-1) E2(-2) E2(-3) E2(-4) E2(-5) E2(-6) 10.66300 -4.54E-15 5.87E-15 -2.13E-14 1.30E-14 0.160725 0.109850 0.121315 0.063325 0.111985 0.139646 5.92E-15 4.54E-16 4.05E-16 4.02E-16 2.91E-16 4.06E-17 8.37E-17 6.65E-17 8.59E-17 5.36E-17 6.62E-17 1.80E+15 -9.992483 14.49553 -52.98023 44.74501 3.96E+15 1.31E+15 1.82E+15 7.37E+14 2.09E+15 2.11E+15 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 1.000000 1.000000 2.36E-13 1.94E-22 96775.58 1.62E+31 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 36.22499 50.81912 -55.30985 -55.29048 -55.30293 2.429539 65 Phụ lục 10.2: Mô hình phương sai 𝒉𝒕 (6,6) Dependent Variable: H Method: Least Squares Date: 07/14/15 Time: 23:44 Sample (adjusted): 8/30/2000 5/07/2015 Included observations: 3497 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C H(-1) H(-2) H(-3) H(-4) H(-5) H(-6) E2(-1) E2(-2) E2(-3) E2(-4) E2(-5) E2(-6) 10.66300 1.80E-14 -1.11E-14 1.15E-14 1.46E-14 -1.67E-14 -7.99E-16 0.160725 0.109850 0.121315 0.063325 0.111985 0.139646 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0815 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 1.000000 1.000000 3.70E-13 4.78E-22 95144.56 5.49E+30 0.000000 9.78E-15 8.17E-16 7.45E-16 7.16E-16 6.38E-16 6.31E-16 4.58E-16 6.39E-17 1.47E-16 1.09E-16 1.53E-16 1.15E-16 1.62E-16 1.09E+15 22.03769 -14.89292 16.06915 22.92957 -26.50165 -1.742749 2.51E+15 7.48E+14 1.12E+15 4.15E+14 9.71E+14 8.60E+14 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 36.23930 50.83013 -54.40753 -54.38463 -54.39936 2.677820 66 Phụ lục 11: Mô hình GARCH(4,6) Dependent Variable: D(VNINDEX) Method: ML - ARCH Sample (adjusted): 8/02/2000 5/07/2015 Included observations: 3509 after adjustments Convergence achieved after 137 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*RESID(-2)^2 + C(8)*RESID(-3)^2 + C(9)*RESID(-4)^2 + C(10)*RESID(-5)^2 + C(11)*RESID(-6)^2 + C(12) *GARCH(-1) + C(13)*GARCH(-2) + C(14)*GARCH(-3) + C(15)*GARCH( -4) Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C D(VNINDEX(-1)) VNINDEX(-1) TIME 0.465649 0.236002 -0.003531 0.000494 0.205579 0.014329 0.000580 6.15E-05 2.265061 16.47036 -6.089280 8.034627 0.0235 0.0000 0.0000 0.0000 4.734149 12.93322 4.859489 1.173423 0.519234 6.307154 3.734452 0.499939 -2.591424 -3.896411 -1.190101 0.0000 0.0000 0.0000 0.2406 0.6036 0.0000 0.0002 0.6171 0.0096 0.0001 0.2340 Variance Equation C RESID(-1)^2 RESID(-2)^2 RESID(-3)^2 RESID(-4)^2 RESID(-5)^2 RESID(-6)^2 GARCH(-1) GARCH(-2) GARCH(-3) GARCH(-4) 5.811398 0.329974 0.374746 0.117073 0.023343 0.049712 0.051471 0.113107 -0.058736 -0.066210 -0.043587 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.063247 0.062445 6.018951 126978.3 -10024.45 1.957753 1.227549 0.025514 0.077116 0.099770 0.044956 0.007882 0.013783 0.226241 0.022666 0.016993 0.036625 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.128669 6.216165 5.722114 5.748459 5.731515 67 Phụ lục 12: Mô hình phương sai 𝒉𝒕 -TGARCH Dependent Variable: H Method: Least Squares Date: 07/14/15 Time: 23:51 Sample (adjusted): 8/25/2000 5/07/2015 Included observations: 3499 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C E2(-1) E2(-2) E2(-3) E2(-4) E2(-5) E2(-6) H(-1) H(-2) H(-3) H(-4) DT(-1)*E2(-1) DT(-2)*E2(-2) DT(-3)*E2(-3) DT(-4)*E2(-4) DT(-5)*E2(-5) DT(-6)*E2(-6) 10.66300 0.160725 0.109850 0.121315 0.063325 0.111985 0.139646 3.21E-14 -1.60E-14 1.09E-14 -8.41E-15 6.62E-17 -3.19E-16 1.20E-15 7.69E-16 3.65E-16 9.53E-16 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4795 0.0006 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 1.000000 1.000000 2.93E-13 2.99E-22 96019.88 6.58E+30 0.000000 7.39E-15 8.50E-17 1.23E-16 1.06E-16 1.26E-16 9.61E-17 1.11E-16 5.68E-16 5.05E-16 5.01E-16 3.63E-16 9.35E-17 9.33E-17 9.35E-17 9.37E-17 9.37E-17 9.37E-17 1.44E+15 1.89E+15 8.95E+14 1.14E+15 5.01E+14 1.17E+15 1.25E+15 56.57010 -31.59377 21.77572 -23.12902 0.707224 -3.416732 12.88560 8.210569 3.893419 10.16805 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 36.22499 50.81912 -54.87447 -54.84454 -54.86378 2.875004 68 Phụ lục 13: Mô hình 𝒉𝒕 - T-GARCH phù hợp Dependent Variable: H Method: Least Squares Date: 07/06/15 Time: 16:23 Sample (adjusted): 8/25/2000 5/07/2015 Included observations: 3499 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C E2(-1) E2(-2) E2(-3) E2(-4) E2(-5) E2(-6) H(-1) H(-2) H(-3) H(-4) DT(-2)*E2(-2) DT(-3)*E2(-3) DT(-4)*E2(-4) DT(-6)*E2(-6) 10.66300 0.160725 0.109850 0.121315 0.063325 0.111985 0.139646 1.90E-14 -4.41E-15 5.46E-15 -5.57E-15 -7.15E-16 1.05E-15 4.03E-16 1.33E-15 2.06E+15 4.51E+15 1.28E+15 1.63E+15 7.13E+14 2.39E+15 1.79E+15 47.62705 -12.46444 15.55881 -21.92656 -10.96452 16.00154 6.160080 20.25385 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 1.000000 1.000000 2.06E-13 1.47E-22 97257.81 1.53E+31 0.000000 5.18E-15 3.56E-17 8.58E-17 7.46E-17 8.88E-17 4.69E-17 7.81E-17 3.98E-16 3.54E-16 3.51E-16 2.54E-16 6.52E-17 6.56E-17 6.55E-17 6.57E-17 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 36.22499 50.81912 -55.58320 -55.55679 -55.57378 2.543800 69 Phụ lục 14: Mô hình T-GARCH Dependent Variable: D(VNINDEX) Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Sample (adjusted): 8/02/2000 5/07/2015 Included observations: 3509 after adjustments Convergence achieved after 45 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*RESID(-1)^2*(RESID(-1)[...]... lựa chọn mô hình GARCH để làm mô hình dự báo giá của Vn-Index trong giai đoạn này Khi sử dụng mô hình GARCH làm mô hình dự báo, ta có thể thấy rằng trong thời gian sắp tới, chỉ số giá chứng khoán có xu hướng tăng nhanh Giá trị dự báo chỉ phản ánh gần đúng giá trị thực tế trong ngắn hạn, thời gian dự báo càng dài thì kết quả dự báo càng kém chính xác do trong một vài phiên giao dịch có tác động của... để dự báo sự biến động nên sử dụng mô hình ARMA hay ARIMA và chỉ ra mô hình ARIMA (2,0,2) là mô hình dự báo tốt nhất cho nhóm các cổ phiếu ngành ngân hàng Tuy 2 nhiên khi mô hình ARIMA có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi như trong bài nghiên cứu này thì kết quả dự báo từ mô hình ARIMA không phải là tốt nhất mà là từ các mô hình họ ARCH Chính vì những lý do trên mà nhóm em chọn đề tài: Dự báo. .. Phụ lục 12: Mô hình phương sai 𝒉𝒕 -TGARCH 67 Phụ lục 13: Mô hình 𝒉𝒕- T-GARCH phù hợp nhất 68 Phụ lục 14: Mô hình T-GARCH 69 v TÓM TẮT Bài nghiên cứu tập trung chủ yếu vào tính ứng dụng của mô hình ARCH để dự báo sự biến động của chỉ số giá chứng khoán Vn-Index theo dữ liệu ngày, trong giai đoạn từ 28/07/2000 đến 07/05/2015 GARCH và T-GARCH là những mô hình mở rộng của ARCH để phục... Dự báo sự biến động chỉ số giá chứng khoán Vn-Index với mô hình ARCH để làm luận văn tốt nghiệp 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU - Xác định sự ảnh hưởng của giá trị Vn-Index trong quá khứ đến giá trị của chính nó trong giai đoạn hiện tại - Mô hình hóa các sai số hỗ trợ trong việc dự báo chỉ số giá chứng khoán VnIndex trong ngắn hạn 1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU Qua những nghiên cứu trước đây, dựa trên các mô hình hồi... triển năm 1982 Mô hình GARCH được Tim Bollerslev đề xuất năm 1986 để khắc phục những hạn chế của ARCH Ngày nay, GARCH được sử dụng một cách phổ biến và phù hợp với số liệu chuỗi thời gian ngắn như giá cổ phiếu trên thị trường Dự báo mô hình nhân quả Theo Granger và Ramanathan (1984) cho rằng: Mô hình dự báo này dựa trên sự tác động qua lại giữa các yếu tố với nhau, trong đó biến dự báo (biến phụ thuộc)... của biến dự báo? 1.4 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Bài nghiên cứu tập trung vào vấn đề dự báo về sự biến động của chỉ số giá chứng khoán Vn-Index hằng ngày khi sử dụng các loại mô hình bằng cách giải thích cấu trúc biến động của các phần dư thu được từ mô hình tốt nhất Bài nghiên cứu sau đó còn tiến hành kiểm tra mức độ chính xác của một vài phương pháp phổ biến được sử dụng để dự báo sự biến động như mô hình ARIMA,... thường được sử dụng nhất là mô hình ARIMA và phương pháp Box-Jenkins Mô hình ARIMA (Tự hồi qui tích hợp Trung bình trượt), được George Box và Gwilym Jenkins (1976) nghiên cứu Mô hình sử dụng để dự báo rủi ro ARCH/ GARCH ARCH/ GARCH được sử dụng khá phổ biến trong ngành tài chính để dự báo rủi ro Mô hình này dùng để dự báo độ giao động suất sinh lời của cổ phiếu theo thời gian Mô hình ARCH do Robert Engle và... Bảng 4.3: Kết quả mô hình ARIMA(1,1,0) 40 Bảng 4.4: Kết quả so sánh của mô hình ARIMA(1,1,1) và mô hình ARIMA(1,1,0)40 Bảng 4.5: Kiểm định tính ARCH trong mô hình ARIMA 42 Bảng 4.6: Mô hình hồi quy phần dư 𝒆𝒕𝟐 của ARCH 43 Bảng 4.7: Bảng so sánh 2 mô hình ước lượng phương sai 𝒉𝒕 44 Bảng 4.8: So sánh các mô hình dự báo 47 Bảng 4.9: Kết quả dự báo chỉ số Vn-Index ngày 08/05/2015... về dự báo sự biến động của thị trường chứng khoán nói chung và giá chứng khoán nói riêng -Từ đó tiến hành sử dụng Vn-Index để dự báo giá chứng khoán riêng cho thị trường chứng khoán Việt Nam trên sàn thành phố Hồ Chí Minh bằng việc sử dụng 4 mô hình ARIMA và khắc phục các nhược điểm trong mô hình trên bằng mô hình ARCH và GARCH, sau đó sẽ thực hiện việc so sánh kết quả dự báo giá chứng khoán với giá. .. thuộc) có quan hệ nhân quả với các biến khác (biến độc lập) Để thực hiện được dự báo theo mô hình nhân quả người làm dự báo dựa trên các lý thuyết về kinh tế, tài chính, các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, kinh nghiệm thực tế Trước khi xây dựng mô hình người làm dự báo phải thiết lập các cơ sở lý thuyết, mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (biến dự báo) và biến số khác (biến độc lập) Sau khi xác định ... quyền lực, bong bóng giá, làm tăng thi t hại cho quyền lợi cổ đông thi u số, việc mua bán nội 11 gián, thao túng thị trường Nhiệm vụ nhà quản lý làm giảm thi u tác động tiêu cực thị trường nhằm... tham khảo Tuy nhiên, nói mô hình GARCH mô hình tốt để dự báo ngắn hạn 1 CHƯƠNG GIỚI THI U TỔNG QUAN 1.1 TÍNH CẤP THI T CỦA ĐỀ TÀI Dự báo số giá chứng khoán vấn đề nhận nhiều quan tâm từ nhà đầu... phiếu, thời điểm cần thi t phải thực biện pháp phòng ngừa rủi ro giao dịch chứng khoán thị trường nhằm đáp ứng tỷ suất sinh lời theo kỳ vọng nhà đầu tư Việc dự báo xác đặc biệt cần thi t cho nhà phân