LỜI NÓI ĐẦU Đầu năm 2000 thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời, đã trở thành một kờnh đầu tư hấp dẫn không chỉ đối với các tổ chức đầu tư chuyên nghiệp mà với cả các nhà đầu tư cá nhân nghiệp dư nhỏ lẻ. Tuy nhiên, mức sinh lời càng cao thì rủi ro càng lớn. Bất kể nhà đầu tư nào khi tham gia vào thị trường cũng mong tìm kiếm được mức lợi nhuận tối đa, mức rủi ro thấp nhất. Song không phải ai cũng đưa ra được mức dự đoán chính xác xu hướng của giá cổ phiếu trong tương lai. Do đó, việc dự báo chính xác sự biến động giá của cổ phiếu để có một sách lược đầu tư hợp lý đang là nhu cầu cần thiết với các nhà đầu tư và cũng là kênh thu hút sự quan tâm của các nhà kinh tế lượng tài chính trong và ngoài nước. Nhưng trước hết với một số lượng lớn các ngành nghề tham gia niêm yết trên sàn chứng khoán thì việc đưa ra quyết định chọn cổ phiếu để thực hiện đầu tư cũng là một vấn đề khó khăn. Theo quan điểm của cá nhân và sau một thời gian theo dõi mức biến động của các cổ phiếu, em chọn cổ phiếu của ngành thộp vỡ những nguyên nhân sau: • Ngành sản xuất thép là ngành vật liệu cơ bản, là ngành không thể thiếu đối với các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam. • Các cổ phiếu ngành thép có thanh khoản khá tốt, có mức lợi nhuận khá, và hiện đang giao dịch ở mức giá hợp lý thích hợp cho thời điềm mua vào. • Kinh tế thế giới đã qua thời kỳ khủng hoảng (2008-2009) nên cầu và giá cả vật liệu cơ bản như thép, dầu mỏ…sẽ tăng dần trong những năm tới. Xuất phát từ những ý tưởng trên, cùng với lượng kiến thức đã được tích lũy trong 3 năm, em chọn đề tài “Ứng dụng các mô hình toán kinh tế trong dự báo giá cổ phiếu ngành thộp trờn thị trường chứng khoán TP Hồ Chí Minh” để làm chuyên đề thực tập tốt nghiệp. Ngoài phần mở đầu, kết luận và danh mục tài liệu tham khảo thì bài viết gồm những phần chính sau: PHẦN A: LÝ THUYẾT • Chương I: Tổng quan về ngành thép và các cổ phiếu ngành thộp trờn thị trường chứng khoán Tp HCM Chương này giúp nắm rõ về tình hình hoạt động kinh doanh của ngành thép và các cổ phiếu ngành thép hiện nay. • Chương 2: Cơ sở lý thuyết áp dụng dự báo giá cổ phiếu ngành thép Trong chương này sẽ trang bị cho ta những lý thuyết nền tảng để dự báo xu hướng giá cổ phiếu trong ngắn hạn như: ARIMA, mô hình cây nhị phõn… PHẦN B: THỰC HÀNH • Chương 3: Sử dụng một số mô hình dự báo giá cổ phiếu ngành thộp trờn sàn HOSE Đây là chương trọng tâm của chuyên đề, trong đó là áp dụng thực tế của các mô hình để dự báo giá cổ phiếu ngành thép. Cuối cùng, tôi xin chân thành cám ơn sự giúp đỡ của toàn thể Quý Công ty CPCK Vndirect, Ban Giỏm Đốc, cùng toàn thể các anh chị trong phòng Thông tin thị trường đã tạo điều kiện và giúp đỡ tôi rất nhiều trong suốt quá trình thực tập tại công ty. Đặc biệt hơn, tôi xin được gửi lời cám ơn chân thành nhất đến Thầy giáo Hoàng Đình Tuấn - người đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và giỳp tụi hoàn thành bài chuyên đề thực tập tốt nghiệp này. Từ đáy lòng, cũng xin được cám ơn tất cả các thầy cô giáo trong Khoa Toán Kinh Tế, Trường ĐH Kinh tế quốc dân đã dạy dỗ và giỳp tụi trau dồi kiến thức trong những năm học vừa qua CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGÀNH THẫP VÀ CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH THẫP TRấN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TPHCM 1.1. Tổng quan về ngành thép Việt Nam 1.1.1. Thực trạng chung của ngành Đầu những năm 60 ngành thép Việt Nam bắt đầu được xây dựng; với khu liên hợp gang thép Thỏi Nguyờn cho ra những mẻ gang đầu tiên. Từ đó đến nay, sau nhiều năm đổi mới và tăng trưởng, ngành thép Việt Nam đã đạt được những thành tựu đáng kể. Đó là sự gia tăng về số lượng các công ty thộp trờn thị trường, là sản lượng vượt chỉ tiêu: luyện thép lò điện đạt 500 ngàn tấn/năm, công suất cỏn thộp đạt 2,6 triệu tấn/năm… Và là sự đa dạng về các sản phẩm thép: sản phẩm thộp thụ (phôi và thỏi), thộp cỏn dài (thộp trũn, thộp thanh, thộp hỡnh nhỏ và vừa), sản phẩm gia công sau cán (ống hàn, tôn mạ các loại)… Tuy nhiên, ngành thép Việt Nam vẫn trong tình trạng kém phát triển so với khu vực và thế giới. Năng lực sản xuất phụi thộp quỏ nhỏ bé, chưa sử dụng có hiệu quả nguồn quặng sắt sẵn có trong nước để sản xuất phụi nờn phụ thuộc chủ yếu vào phụi thộp nhập khẩu. Hiệu quả sản xuất chưa cao, còn dựa vào sự bảo hộ của nhà nước. Bên cạnh đó cơ cấu mặt hàng mất cân đối, mới chỉ tập trung sản xuất các sản phẩm dài phục vụ chủ yếu cho xây dựng thông thường, chưa sản xuất được các sản phẩm dẹt cỏn núng, cỏn nguội. Đõy chính là hiện trạng mà ngành đang phải đối mặt, cỏn thộp thỡ dư thừa trong khi đó những dự án thuộc lĩnh vực luyện phôi lại thiếu hụt. Song ngành thép là ngành công nghiệp nặng cơ sở của mỗi quốc gia nên được sự ưu đãi về thuế và các chính sách khác của chính phủ nên hoạt động của ngành ít chịu rủi ro do biến cố thị trường. Tốc độ tăng trưởng của ngành ổn định khoảng 15%/năm, cao hơn tốc độ tăng trưởng GDP 7.49%/năm. Và hiện nay các dự án đầu tư của ngành nhận được sự hỗ trợ từ nước ngoài nên ngành có cơ hội trao đổi khoa học công nghệ, giúp tăng hoạt động hiệu quả của ngành mà lại tiết kiệm được chi phí. Năm 2010, tình hình sản xuất và tiêu thụ thép tiếp tục tăng so với năm 2009, trong đó sản xuất tăng 19% và tiêu thụ tăng 18%, ước tính nhu cầu thép cho năm 2015 là 16 triệu tấn, năm 2020 là 21 triệu tấn và năm 2025 khoảng 24-25 triệu tấn. 1.1.2. Vai trò của ngành Là một trong những ngành xương sống của nền kinh tế bởi nó cung cấp đầu vào cho các ngành xây dựng, sản xuất máy móc công nghiệp, đóng tàu và công nghiệp quốc phòng. Sản phẩm chính của ngành là thép xây dựng và thép công nghiệp. Nếu thép xây dựng có mối quan hệ và phụ thuộc vào các ngành xây dưng, bất động sản thỡ thộp công nghiệp lại có sự tương quan đến tốc độ phát triển ngành công nghiệp. Các sản phẩm từ thộp thỡ đa dạng, phong phú về thể loại, kích cỡ đáp ứng được nhu cầu tiêu dùng trong nước. 1.2. Các nhân tố ảnh hưởng tới hoạt động của ngành 1.2.1. Khách hàng Do mức biến động của giỏ thộp cựng chiều với mức biến động của thị trường chứng khoán thế giới nên xu hướng biến động chung của nền kinh tế sẽ thể hiện xu hướng của ngành. Mà hiện nay, cung thì vượt quá cầu, giỏ thộp thỡ luụn biến động nhưng người bán lại không có khả năng áp đặt giá cho người mua vỡ luụn cú sự canh tranh giữa các công ty. Là một mặt hàng được nhà nước đặt trong danh sách bình ổn giá nên nhà cung cấp khó gây áp lực cho khách hàng. 1.2.2. Nhà cung cấp Có nhiều nhà cung cấp nguyên liệu cho ngành, nhà nước thì bảo hộ nên biến động của tỷ giá, rồi lãi suất cao dẫn tới lạm phát cũng ảnh hưởng tới giá của ngành. Song giỏ thộp trong nước lại phụ thuộc chủ yếu vào giỏ phụi thộp thế giới (quặng sắt, than đá, giá điện, xăng dầu…). 1.2.3. Áp lực cạnh tranh Hiện tượng cấp giấy phép đầu tư tràn lan vào ngành làm tăng số lượng các doanh nghiệp tham gia trên thị trường, kể cả các doanh nghiệp hiệu quả sản xuất thấp. Các doanh nghiệp trong nước phải đối mặt với áp lực giá rẻ từ Trung Quốc. Thời gian tới các mặt hàng thép của ASEAN sẽ được nhập khẩu với thuế suất 0% là một trong những đối thủ tiềm ẩn của công ty. 1.3. Giới thiệu các cổ phiếu ngành thộp trờn sàn chứng khoán HCM 1.3.1. Xu hướng biến động giá của cổ phiếu ngành thép Hình 1: Biểu đồ chỉ số giá cổ phiếu thép và Vnindex Năm 2010 là một năm đầy biến động với cổ phiếu ngành thép. Mặc dù trong năm này, tình hình sản xuất và tiêu thụ thép tăng so với năm 2009; đó là ngành không chỉ đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế của đất nước mà còn xuất khẩu và trở thành điểm hấp dẫn các nhà đầu tư trong và ngoài nước. Song, cũng như xu hướng biến động của thị trường chứng khoán nên năm 2010 cổ phiếu ngành thép giảm mạnh (30%), cao hơn tốc độ giảm chung của thị trường và nằm trong nhóm cổ phiếu có mức độ mất giá lớn nhất trong năm. Nguyên nhân chính là do hiệu quả kinh doanh không tốt từ quý 2 đến quý 4 và là chu kì giảm giá sau khi tăng mạnh quý 1 và nhiều doanh nghiệp đẩy mạnh hàng tồn kho giai đoạn này. Bước sang quý 1-2011 ngành thép nhận được khá nhiều thông tin tích cực là ảnh hưởng từ NHNN tăng tỷ giá và nền kinh tế thế giới tiếp tục tăng trưởng nờn giỏ thộp trong nước tăng. Đặc biệt, nhu cầu tái thiết của Nhật Bản sau trận động đất sẽ đẩy giỏ thộp trờn thị trường thế giới tăng. Đây cũng là cơ sở để giá cổ phiếu thép tăng, do vậy triển vọng trong ngắn hạn với cổ phiếu ngành thộp khỏ hấp dẫn. 1.3.2. Các chỉ số của cổ phiếu thộp trờn sàn HOSE Mã cp ROA(%) ROE(%) Doanh thu thuần(%) LNST P/E DTL 13.05 27.34 18.03 20.08 4.49 HLA 0.9 4.31 13.49 10.67 13.34 HMC 3.17 11.71 55.39 2.98 7.65 HPG 9.62 23.6 75.63 18.09 6.89 PHT 10.22 20.53 74.58 64.73 2.66 POM 9.03 24.66 48.59 12.29 5.09 SMC 3.9 16.7 30.29 3.76 4.53 TLH 4.37 9.51 28.12 8.76 5.87 VHG 3.67 4.45 95.53 5.07 10.82 VIS 6.66 19 49.13 7.54 6.16 Bảng 1: Kết quả hoạt động của cổ phiếu ngành thộp trờn sàn HOSE Kết quả kinh doanh của ngành thộp trờn sàn tp HCM năm 2010 và đầu năm 2011 rất khả quan. Chỉ số ROE của ngành thép khá cao, các doanh nghiệp lớn như HPG, PHT, POM đều có tỷ suất lợi nhuận biờn trờn 20% và không chênh lệch nhau quá nhiều. Điều này cho thấy với các doanh nghiệp có quy mô và doanh thu thì ROE có xu hướng gần nhau. Cổ phiếu VIS có tỷ suất lợi nhuận giảm so với năm 2009 do nguyên nhân cổ phiếu này mới tăng vốn và giỏ thộp giảm. Hầu hết các doanh nghiệp bị suy giảm lợi nhuận trong năm 2010, song vào cuối năm 2010 và quý 1 năm 2011 khi giỏ thộp trờn thị trường quốc tế tăng thì lợi nhuận ngắn hạn có khuynh hướng tăng. Riêng HLA do công ty mới tăng vốn để mở rộng cơ sở sản xuất nên tỷ suất ROE thấp. Chỉ tiêu P/E của doanh nghiệp ngành thộp khỏ thấp, cho thấy hiện cổ phiếu ngành thép đang được định giá thấp. Vậy với kết quả kinh doanh tương đối khá và đang có đà tăng trưởng như hiện nay, cộng thêm định giá thấp cổ phiếu ngành như hiện nay nhà đầu tư nên xem xét đưa một số cổ phiếu ngành thép vào danh mục và mua vào khi thị trường phục hồi. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ÁP DỤNG DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU NGÀNH THẫP 2.1. Quá trình ARIMA 2.1.1. Quá trình tự hồi quy (AR – Autoregressive Process)  Quá trình tự hồi quy bậc 1: 110 − += tt YY φφ  Quá trình tự hồi quy bậc p: tptptttt uYYYYY ++++++= −−−− φφφφφ 3322110 (trong đó u t là nhiễu trắng) Điều kiện để quá trình AR(p) hội tụ là : -1 < i φ < 1 ( i=1,2…p) 2.1.2. Quá trình trung bình trượt (MA – Moving Average) Quá trình MA(q) là quá trình có dạng: qtqtttt uuuuY −−− ++++= θθθ 2211 (trong đó u là nhiễu trắng) Điều kiện để chuỗi MA(q) là chuỗi dừng là : -1< i θ < 1 (i=1,2,…q) 2.1.3. Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy ARMA (AutoRegressive and Moving Average) Cơ chế để sản sinh ra Y không chỉ là riêng AR hoặc MA mà có thể còn là sự kết hợp cả hai yếu tố này. Khi kết hợp cả hai yếu tố chúng ta có quá trình gọi là quá trình trung bình trượt và tự hồi quy. Y t là quá trình ARMA(1,1) nếu Y có thể biểu diễn dưới dạng: 110110 −− +++= tttt uuYY θθφφ (u - nhiễu trắng) Tổng quát, Y t là quá trình ARMA(p,q) nếu Y t có thể biểu diễn dưới dạng: qtqtttptpttt uuuuYYYY −−−−−− +++++++++= θθθθφφφφ 2211022110 2.1.4. Quá trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA (Auto Regressive Intergrated Moving Average) Nếu chuỗi Y t đồng liên kết bậc d, áp dụng mô hình ARMA(p,q) cho chuỗi sai phân bậc d thỡ chỳng ta có quá trình ARIMA(p,d,q); trong đó p là bậc tự hồi quy, d là số lần lấy sai phân chuỗi Y t để được một chuỗi dừng, q là bậc trung bình trượt (p và q là bậc tương ứng của chuỗi dừng) ♦ AR(p) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q) khi d=0 và q=0 ♦ MA(q) là trường hợp đặc biệt cảu ARIMA(p,d,q) khi d=0 và p=0 ARIMA(1,1,1) – nghĩa là chuỗi Y t có sai phân bậc 1 là chuỗi dừng. Chuỗi sai phân dừng này có thể biểu diễn dưới dạng ARMA(1,1) 110110 −− +++=∆ tttt uuYY θθφφ ( u t - nhiễu trắng) 2.1.5. Phương pháp Box - Jenkins Để có thể sử dụng phương pháp Box – Jenkins, trước hết chúng ta phải làm dừng chuỗi, tiếp đó phải tìm được các giá trị p, q. Phương pháp Box – Jenkins bao gồm các bước sau đây: Bước 1: Định dạng mô hình. Tìm ra được các giá trị d, p, q Bước 2: Ước lượng mô hình Bước 3: Kiểm định giả thiết. Ở bước này cần chọn ra một mô hình phù hợp nhất với các số liệu hiện có. Kiểm định đơn giản nhất là kiểm định tính dừng của các phần tử. Nếu phần dư có tính dừng thì mô hình chấp nhận được. Như vậy quá trình BJ là một quá trình lặp cho đến khi nào tìm được mô hình thỏa đáng. Bước 4: Dự báo - Một trong các lý do để mô hình ARIMA được ưa chuộng là những dự báo bằng mô hình này, đặc biệt là dự báo trong ngắn hạn, tỏ ra thực tế hơn so với các mô hình kinh tế lượng truyền thống. 2.1.5.1. Định dạng Định dạng mô hình tức là chúng ta phải tìm ra các giá trị p, d và q. Công việc này rất khó khăn cả về lý thuyết lẫn thực hành. Để tìm được d, chúng ta phải dùng kiểm định JB, kiểm định nghiệm đơn vị DF hoặc ADF. Từ chuỗi dừng nhận được, ta phải tỡm cỏc giá trị p và q, hay nói cách khác đi chúng ta phải định dạng mô hình ARIMA. Có rất nhiều phương pháp để tìm được p và q. Không có phương pháp nào có ưu thế tuyệt đối. Người ta dùng nhiều phương pháp để so sánh chọn ra các giá trị p và q thích hợp. Quá trình tìm ra p và q là một “nghệ thuật” đòi hỏi phải có những kinh nghiệm nhất định.  Lược đồ tương quan và tự tương quan riêng Trên lược đồ này vẽ ACF và PACF theo độ dài của trễ. Đồng thời cũng vẽ đường phân giải chỉ khoảng tin cậy 95% được tính bằng ±(1,96/ n ) cho hệ số tự tương quan(ACF) và hệ số tự tương quan riờng(PACF). Dựa trên lược đồ này ta có thể biết được các hệ số tự tương quan(hoặc các hệ số tự tương quan riêng) nào khỏc khụng. Từ đó có thể đưa ra cỏc đoỏn nhận về p và q của các quá trình AR(p) và MA(q). ♦ ρ kk đo mức độ kết hợp giữa Y t và Y t-k sau khi đã loại bỏ ảnh hưởng của Y t-1 ,… Y t- k+1 , do đó nếu ρ kk = 0 với k > p và ρ i (i=1, 2…) giảm theo hàm mũ hoặc theo hình sin thì ta có quá trình AR(p). ♦ Nếu ρ k (k=1, 2…) giảm dần theo hàm mũ hoặc theo hình sin với ρ k = 0(k> q), thì ta có quá trình MA(q). Các quá trình có bậc cao hơn cần phải thử và kết hợp với các phương trình định dạng khác, sau đó là kiểm định.  Tiêu chuẩn Akaike, Schwarz Có nhiều tiêu chuẩn để lựa chọn một mô hình thích hợp. Hẩu hết các tiêu chuẩn này đều xuất phát từ lược đồ tương quan. Nghĩa là giả thiết rằng d là đã biết, vấn đề là lựa chọn p và q thích hợp. Akaike(1974) đã đề xuất: AIC(p,q) = ln( 2 ˆ σ ) + 2(p+q)/n AIC(p 1 ,q 1 ) = min AIC(p,q), p∈ P, q ∈ Q. Khi đó p 1 và q 1 là các giá trị thích hợp của p và q. Schwarz(1978) đưa ra một tiêu chuẩn tương tự: BIC(p,q) = ln( 2 ˆ σ ) + (p+q)ln(n)/n Trong hai tiêu chuẩn trờn thỡ cỏc tập P và Q đều chưa biết. Hannan chỉ ra rằng nếu p 0 và q 0 là các giá trị đỳng thỡ p 1 ≥p 0 , q 1 ≥q 0 . 2.1.5.2. Ước lượng mô hình Sau khi định dạng mô hình, ta biết được d - bậc của sai phân đối với chuỗi xuất phát để thu được một chuỗi dừng. Đối với chuỗi dừng này ta cũng đã biết các giá trị p và q. Do đó ta dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng mô hình ARIMA này. 2.1.5.3. Kiểm định tính thích hợp của mô hình Bằng cách nào chúng ta biết được mô hình đã lựa chọn thích hợp với các số liệu thực tế. Nếu như mô hình là thích hợp thỡ cỏc yếu tố ngẫu nhiên phải là nhiễu trắng. Do đó để xem mô hình có phù hợp hay không thì chúng ta phải kiểm định tính dừng của các phần dư. Kết quả ước lượng mô hình ARIMA cho ta phần dư. Dùng kiểm định Dickey-Fuller để kiểm định xem e t có phải là nhiễu trắng hay không? Nếu như e t không phải là nhiễu trắng thì phải định dạng lại mô hình và quá trình đó cứ được tiếp tục cho đến khi nào được một mô hình thích hợp. Như vậy đúng như đã nói ở trên, phương pháp Box – Jenkins là phương pháp lặp. 2.1.5.4. Dự báo Sau khi đã ước lượng được một mô hình tốt, ta sẽ sử dụng mô hình này để dự báo. Giả sử rằng ta có mô hình ARIMA(1, 1, 0), tức là ta đó cú mô hình sau đây: ttt eYY +∆+=∆ −1 ˆ ˆ αθ , t = 1, 2…n dự báo cho thời kì tiếp theo: n f n YY ∆+=∆ + αθ ˆ ˆ 1 ở đây ta kì vọng e n+1 = 0 Y f n+1 – Y n = f n Y 1+ ∆ Hay Y f n+1 = Y n + f n Y 1+ ∆ 12 ˆ ˆ ++ ∆+=∆ n f n YY αθ [...]... ) + u t hoặc  Mô hình GARCH không đối xứng Các mô hình ARCH/GARCH mô tả trên chưa tính đến sự bất đối xứng trong động thái của độ dao động Các mô hình bất đối xứng lần lượt được đề xuất nhằm đưa vào mô hình các tác động bất đối xứng này, chẳng hạn như trong trường hợp khi mà trên thị trường chứng khoán người ta thấy độ dao động thường tăng lên mạnh hơn khi giá đi xuống so với khi giá đi lên Hoặc... thiết của mô hình Trong mô hình cây nhị phân, chúng ta mô hình giá chứng khoán trong thời gian rời rạc, giả sử rằng tại mỗi bước thời gian, giá chứng khoán sẽ thay đổi thành một trong hai giá trị có thể: Giả sử ta khởi đầu với một giá chứng khoán ban đầu dương S o tại thời điểm t = 0 ( thời điểm đầu chu kỳ khảo sát) và có 2 số dương d, u với 0 < d < u sao cho tại thời điểm kế tiếp giá chứng khoán sẽ... cao trong cơ cấu vốn nhưng chủ yếu là các khoản phải trả người bán Cơ cấu các khoản phải thu trên tổng tài sản cao, đây là đặc điểm chung của các doanh nghiệp thương mại 3.2 Dự báo 3.2.1 Dự báo với mô hình ARIMA Số liệu được dùng để xây dựng mô hình ARIMA là chuỗi giá đóng cửa của 3 cổ phiếu từ ngày 4/1/2010 – 23/3/2011 (bao gồm 301 quan sát) 3.2.1.1 Mô hình ARIMA áp dụng cho cổ phiếu HLA Hình 2: Đồ thị. .. hoặc uS 0 Với xác suất p ( p> 0 ), giá chứng khoán tăng từ Đặc biệt lấy d và u sao cho thoả mãn 0 S0 tới Với xác suất 1 – p, giá chứng khoán giảm từ So xuống uS 0 dS 0 ( giá tăng theo hệ số u) ( giá giảm theo hệ số d) 2.4.2 Mô hình cây nhị phân 2.4.2.1 Mô hình cây nhị phân một giai đoạn Với giá cổ phiếu ban đầu chu kỳ là S o, ta có động thái giá cổ phiếu theo mô hình CRR một giai đoạn: uS0 : xác... quá trình giá cổ phiếu gồm 2n quỹ đạo 2.4.3 Ước lượng các tham số của mô hình 2.4.3.1.Ước lượng đơn giản từ số liệu giá cổ phiếu trên thị trường Trước tiên, ta thu thập số liệu về giá cổ phiếu trong một chu kỳ Và chọn ngẫu nhiên một số chu kỳ con trong chu kỳ quan sát Tính số phiên giao dịch tăng giá và tính tỷ lệ số phiên này so với tổng số phiên trong chu kỳ con Ước lượng p (xác suất giá cổ phiếu tăng... Tương tự ta cũng dự báo được các giá trị của Y trong các thời kỳ kế tiếp Theo như cách này sai số sẽ tăng lên khi ta dự báo cho quá xa Đặc biệt trong mô hình tổng quát, nếu q khá lớn thì ta chỉ dự báo được một vài thời kì tiếp theo 2.2 Mô hình ARCH/ GARCH 2.2.1 Mô hình ARCH Năm 1982 Engle đã đề xuất mô hình ARCH (là từ viết tắt của Autoregressive Conditional Heterescedastic Model) Đây là mô hình đầu tiên... lớn sẽ lớn, hành vi này chính là hành vi bầy đàn trong các chuỗi tài chính theo thời gian Người ta đã chỉ ra được rằng hệ số nhọn của u trong mô hình > 3, do vậy hàm mật độ của u thoải hơn hàm mật độ trong phân bố chuẩn, dẫn đến dự báo khó chính xác hơn  Dự báo phương sai từ mô hình GARCH Để đơn giản ta xét mô hình GARCH(1, 1) Dự báo tĩnh được thực hiện như sau: Giả sử ta đã dự báo phương sai có điều... GARCH Bước 5: Dự báo phương sai cho các thời kỳ tiếp theo từ mô hình thu được Một điều đặc biệt thú vị thu được từ các kết quả thực nghiệm là mô hình GARCH(1,1) tuy chỉ có ba tham số cần ước lượng nhưng lại thường tỏ ra khả năng vượt trội của mình so với các mô hình ARCH/GARCH với các bước trễ m, s lớn trong việc mô tả động thái của phương sai có điều kiện  Dự báo lợi suất của cổ phiếu từ mô hình GARCH... dao động từ mô hình kinh tế lượng ∧ σ = Hệ số dao động: RSS n−2 Với RSS là tổng bình phương các phần dư (Sum Squared Resid) ∧ ∧ µ = β0+ Hệ số kỳ vọng : ∧ 2 σ 2 2.4 Mô hình cây nhị phân Mô hình cây nhị phân (Binomial Tree Model) được coi là mô hình đơn giản nhất mô tả động thái giá cổ phiếu Mô hình được đề xuất bởi các tác giả Cox – Ross – Rubinstein (năm 1979) do vậy còn được gọi là mô hình CRR 2.4.1... β sσ t2− s 2.3 Mô hình GBM 2.3.1 Dạng rời rạc của mô hình GBM về giá cổ phiếu Nếu quá trình giá cổ phiếu {S t} trong khoảng thời gian [t, t + ∆t] có mãn phương trình: ∆St = μ St ∆t + σ St εt Với: ∆S t = S t − S t + ∆t thoả ∆t t, ∆t > 0 và εt ∼ N(0,1) Khi đó quá trình {St} gọi là quá trình GBM a) Kỳ vọng và phương sai giá cổ phiếu Nếu {St} tuân theo mô hình GBM, với giá ban đầu của cổ phiếu tại t = 0 . tích lũy trong 3 năm, em chọn đề tài Ứng dụng các mô hình toán kinh tế trong dự báo giá cổ phiếu ngành thộp trờn thị trường chứng khoán TP Hồ Chí Minh để làm chuyên đề thực tập tốt nghiệp. Ngoài. thép và các cổ phiếu ngành thép hiện nay. • Chương 2: Cơ sở lý thuyết áp dụng dự báo giá cổ phiếu ngành thép Trong chương này sẽ trang bị cho ta những lý thuyết nền tảng để dự báo xu hướng giá. công ty. 1.3. Giới thiệu các cổ phiếu ngành thộp trờn sàn chứng khoán HCM 1.3.1. Xu hướng biến động giá của cổ phiếu ngành thép Hình 1: Biểu đồ chỉ số giá cổ phiếu thép và Vnindex Năm 2010 là