Vận Dụng Mô Hình ARMA – GARCH Trong Dự Báo Chỉ Số VNINDEX

• Tác giả: Phạm Thị Thùy Liên
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Thị Thúy Anh
• Trường học: Đại học Đà Nẵng
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Vận Dụng Mô Hình ARMA – GARCH Trong Dự Báo Chỉ Số VNINDEX
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Đà Nẵng

• LỜI CAM ĐOAN
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 0.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.4. Phương pháp nghiên cứu
• 0.5. Bố cục đề tài
• 0.6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 0.7. Tổng quan tài liệu
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH ARMA – GARCH TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN
• 1.1. KHÁI QUÁT VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
• 1.1.1. Thị trường chứng khoán
• 1.1.2. KHÁI NIỆM VỀ CHỈ SỐ VNINDEX, TỶ SUẤT LỢI TỨC CỦA THỊ TRƯỜNG
• 1.1.2.1. Chỉ số VnIndex
• 1.1.2.2. Tỷ suất sinh lợi của thị trường
• 1.2. DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN TÀI CHÍNH
• 1.2.1. Khái niệm chuỗi thời gian tài chính
• 1.2.2. Thành phần xu hướng dài hạn
• 1.2.3. Thành phần mùa
• 1.2.4. Thành phần chu kỳ
• 1.2.5. Thành phần bất thường
• 1.3. MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY VÀ TRUNG BÌNH TRƯỢT (ARMA)
• 1.3.1. Hàm tự tương quan
• 1.3.2. Tính dừng của chuỗi thời gian
• 1.3.3. Kiểm định tính dừng. Mô hình tự hồi quy AR(p). Mô hình trung bình trượt MA(q)
• 1.3.4. Mô hình tự hồi quy và trung bình trượt ARMA(p,q)
• 1.4. MÔ HÌNH TỔNG QUÁT TỰ ĐIỀU CHỈNH PHƯƠNG SAI CÓ ĐIỀU KIỆN KHÁC NHAU (MÔ HÌNH GARCH)
• 1.4.1. Mô hình tự hồi quy với phương sai có điều kiện khác nhau ARCH
• 1.4.2. Mô hình tổng quát tự điều chỉnh phương sai có điều kiện khác nhau GARCH
• 1.5. NGUYÊN LÝ BOX-JENKIN
• 1.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
• 2.1. THU THẬP VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
• 2.1.1. Thu thập số liệu
• 2.1.2. Xử lý số liệu
• 2.2. KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG
• 2.3. VẬN DỤNG NGUYÊN LÝ BOX-JENKIN TRONG ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
• 2.3.1. Nhận diện mô hình
• 2.3.2. Ước lượng các thông số của mô hình ARMA(p,q)
• 2.3.3. Kiểm tra chuẩn đoán mô hình
• 2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ DỰ BÁO CHỈ SỐ VNINDEX VÀ CÁC KHUYẾN NGHỊ ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ VÀ NHÀ HOẠCH ĐỊNH CHÍNH SÁCH TRONG ĐẦU TƯ VÀ SỬ DỤNG MÔ HÌNH
• 3.1. KHÁI QUÁT VỀ SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA CHỈ SỐ VNINDEX GIAI ĐOẠN 01/01/2007 ĐẾN NAY. KẾT QUẢ THU THẬP VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
• 3.2. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG
• 3.3. KẾT QUẢ VẬN DỤNG NGUYÊN LÝ BOX-JENKIN TRONG ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
• 3.3.1. Kết quả vận dụng nguyên lý Box-Jenkin trong ước lượng
• 3.3.2. Kiểm định mô hình
• 3.4. KIỂM ĐỊNH CHOW
• 3.5. KẾT QUẢ DỰ BÁO
• 3.5.1. Tỷ suất lợi tức và chỉ số VnIndex
• 3.5.2. Phương sai sai số có điều kiện (rủi ro). Kết quả dự báo mở rộng
• 3.5.3. Chính phủ
• 3.6. MỘT SỐ LƯU Ý KHI SỬ DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO
• 3.7. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• A.1. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• A.2. DANH MỤC CÁC BẢNG
• A.3. DANH MỤC CÁC HÌNH

I. Tổng Quan Về Dự Báo Chỉ Số VNINDEX Bằng Mô Hình ARMA GARCH

Dự báo chỉ số VNINDEX là một trong những vấn đề quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Mô hình ARMA – GARCH được sử dụng rộng rãi để phân tích và dự đoán biến động của thị trường chứng khoán. Mô hình này giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về rủi ro và lợi nhuận tiềm năng. Nghiên cứu từ Đại học Đà Nẵng đã chỉ ra rằng việc áp dụng mô hình này có thể cải thiện độ chính xác trong dự báo.

1.1. Khái Niệm Về Mô Hình ARMA Và GARCH

Mô hình ARMA (Autoregressive Moving Average) và GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) là hai công cụ quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian. ARMA giúp mô hình hóa các yếu tố tự hồi quy, trong khi GARCH tập trung vào việc phân tích phương sai có điều kiện của chuỗi dữ liệu.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Dự Báo VNINDEX

Dự báo VNINDEX không chỉ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác mà còn hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc điều chỉnh các biện pháp kinh tế. Sự biến động của VNINDEX phản ánh tình hình kinh tế vĩ mô và tâm lý thị trường.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Chỉ Số VNINDEX Bằng Mô Hình ARMA GARCH

Mặc dù mô hình ARMA – GARCH mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức trong việc áp dụng. Các yếu tố như biến động thị trường, tâm lý nhà đầu tư và các sự kiện kinh tế có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo. Việc nhận diện và điều chỉnh các yếu tố này là rất quan trọng.

2.1. Biến Động Thị Trường Và Tâm Lý Nhà Đầu Tư

Biến động thị trường có thể gây ra những sai lệch trong dự báo. Tâm lý nhà đầu tư cũng đóng vai trò quan trọng, khi mà các quyết định đầu tư thường bị ảnh hưởng bởi cảm xúc và thông tin không chính xác.

2.2. Các Sự Kiện Kinh Tế Ảnh Hưởng Đến Dự Báo

Các sự kiện kinh tế như khủng hoảng tài chính, thay đổi chính sách tiền tệ có thể làm thay đổi đáng kể xu hướng của VNINDEX. Việc không lường trước được những sự kiện này có thể dẫn đến những dự báo sai lệch.

III. Phương Pháp Dự Báo Chỉ Số VNINDEX Bằng Mô Hình ARMA GARCH

Để dự báo chỉ số VNINDEX, nghiên cứu sử dụng phương pháp Box-Jenkins, bao gồm các bước nhận diện, ước lượng, kiểm tra và dự báo. Mô hình ARMA – GARCH được áp dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và đưa ra dự báo cho tương lai.

3.1. Quy Trình Box Jenkins Trong Dự Báo

Quy trình Box-Jenkins bao gồm bốn bước chính: nhận diện mô hình, ước lượng tham số, kiểm tra tính ổn định và dự báo. Mỗi bước đều cần sự chính xác và cẩn thận để đảm bảo kết quả dự báo đáng tin cậy.

3.2. Ứng Dụng Mô Hình ARMA GARCH Trong Dự Báo

Mô hình ARMA – GARCH được áp dụng để phân tích chuỗi thời gian của VNINDEX từ năm 2007 đến nay. Kết quả cho thấy mô hình này có khả năng dự đoán tốt các biến động của chỉ số.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Dự Báo Chỉ Số VNINDEX

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình ARMA – GARCH có thể dự đoán chính xác xu hướng của VNINDEX trong ngắn hạn. Các nhà đầu tư có thể sử dụng kết quả này để đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn.

4.1. Kết Quả Dự Báo VNINDEX Từ Mô Hình

Kết quả dự báo cho thấy chỉ số VNINDEX có xu hướng tăng trong thời gian tới, tuy nhiên cũng cần lưu ý đến các yếu tố rủi ro có thể xảy ra.

4.2. Khuyến Nghị Cho Nhà Đầu Tư

Các nhà đầu tư nên cân nhắc kỹ lưỡng trước khi ra quyết định đầu tư dựa trên kết quả dự báo. Việc theo dõi thường xuyên các yếu tố kinh tế vĩ mô là rất cần thiết.

V. Kết Luận Về Dự Báo Chỉ Số VNINDEX Bằng Mô Hình ARMA GARCH

Mô hình ARMA – GARCH đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc dự báo chỉ số VNINDEX. Nghiên cứu từ Đại học Đà Nẵng đã cung cấp những thông tin quý giá cho các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách.

5.1. Tương Lai Của Mô Hình Dự Báo

Trong tương lai, việc cải tiến mô hình ARMA – GARCH có thể giúp nâng cao độ chính xác trong dự báo. Các nghiên cứu tiếp theo nên xem xét thêm các yếu tố mới ảnh hưởng đến thị trường.

5.2. Ý Nghĩa Của Nghiên Cứu Đối Với Thị Trường Chứng Khoán

Nghiên cứu này không chỉ có ý nghĩa đối với VNINDEX mà còn có thể áp dụng cho các thị trường chứng khoán khác. Việc áp dụng mô hình ARMA – GARCH có thể giúp cải thiện khả năng dự đoán trong các bối cảnh khác nhau.

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam, trải qua hơn một thập kỷ phát triển, đã chứng kiến nhiều biến động phức tạp với các giai đoạn tăng trưởng nhanh, bong bóng, lao dốc và khủng hoảng. Chỉ số VNIndex, đại diện cho diễn biến chung của thị trường, là công cụ quan trọng để các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách theo dõi và dự báo xu hướng thị trường. Tuy nhiên, sự biến động của VNIndex chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô và hành vi nhà đầu tư, khiến việc dự báo trở nên khó khăn và thường không chính xác nếu chỉ dựa vào các mô hình truyền thống.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là vận dụng mô hình ARMA – GARCH để xây dựng mô hình dự báo chỉ số VNIndex trong giai đoạn từ 02/01/2007 đến 29/04/2014, nhằm nâng cao độ chính xác dự báo trong ngắn hạn (05/05/2014 – 31/05/2014). Nghiên cứu tập trung vào việc hệ thống hóa cơ sở lý luận về mô hình ARMA – GARCH, áp dụng mô hình này để dự báo và đánh giá hiệu quả, từ đó đưa ra các khuyến nghị thiết thực cho nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách.

Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong dữ liệu chuỗi thời gian tài chính của VNIndex, với 1817 quan sát theo ngày, thu thập từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh. Ý nghĩa nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp công cụ dự báo hiệu quả, giúp nhà đầu tư đánh giá mức lợi nhuận và rủi ro, đồng thời hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc điều chỉnh chiến lược phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai mô hình chính trong phân tích chuỗi thời gian tài chính: mô hình ARMA (Autoregressive Moving Average) và mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity).

• Mô hình ARMA kết hợp mô hình tự hồi quy (AR) và trung bình trượt (MA) để mô phỏng các chuỗi thời gian dừng, trong đó giá trị hiện tại phụ thuộc vào các giá trị quá khứ và sai số ngẫu nhiên. Mô hình này phù hợp để dự báo kỳ vọng của chuỗi thời gian nhưng giả định phương sai không đổi theo thời gian.

• Mô hình GARCH mở rộng mô hình ARCH, cho phép phương sai của sai số thay đổi theo thời gian, phản ánh tính biến động cao và không đồng nhất của chuỗi tài chính. Mô hình GARCH(1,1) được sử dụng phổ biến để dự báo phương sai có điều kiện, giúp đánh giá rủi ro thị trường.

Ba khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: tính dừng của chuỗi thời gian (đảm bảo tính ổn định của mô hình), hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan riêng phần (PACF) để nhận dạng mô hình ARMA, cùng với nguyên lý Box-Jenkins gồm bốn bước: nhận diện, ước lượng, kiểm tra chuẩn đoán và dự báo.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là chuỗi giá đóng cửa chỉ số VNIndex từ ngày 02/01/2007 đến 29/04/2014, với tổng cộng 1817 quan sát. Dữ liệu được thu thập từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh và xử lý để tính tỷ suất sinh lợi theo công thức logarit: $r_{mt} = \log P_t - \log P_{t-1}$.

Phương pháp phân tích dựa trên nguyên lý Box-Jenkins, gồm:

1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bằng giản đồ tương quan và kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller để đảm bảo chuỗi phù hợp với mô hình ARMA.

2. Nhận dạng mô hình ARMA(p,q) dựa trên đồ thị ACF và PACF để xác định bậc p và q thích hợp.

3. Ước lượng các tham số của mô hình ARMA bằng phương pháp bình phương tối thiểu.

4. Kiểm định chuẩn đoán mô hình bằng kiểm định LM để phát hiện tự tương quan phần dư và tiêu chí Akaike (AIC) để lựa chọn mô hình tối ưu.

5. Kiểm định ảnh hưởng ARCH để xác định sự tồn tại của phương sai thay đổi theo thời gian, từ đó áp dụng mô hình GARCH.

6. Ước lượng mô hình GARCH(1,1) để dự báo phương sai có điều kiện, đánh giá rủi ro biến động của VNIndex.

7. Kiểm định ổn định cấu trúc mô hình bằng kiểm định Chow nhằm phát hiện sự thay đổi cấu trúc mô hình trong các giai đoạn biến động khác nhau.

8. Dự báo chỉ số VNIndex trong ngắn hạn (05/05/2014 – 31/05/2014) với độ tin cậy 95%, sử dụng phần mềm Eviews.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 7 năm dữ liệu lịch sử, tập trung phân tích và dự báo trong giai đoạn cuối năm 2013 đến giữa năm 2014.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Chuỗi tỷ suất sinh lợi của VNIndex là chuỗi dừng: Kiểm định Dickey-Fuller cho thấy giá trị thống kê tau vượt ngưỡng -1.04 ở mức ý nghĩa 5%, xác nhận chuỗi tỷ suất sinh lợi dừng, phù hợp với mô hình ARMA. Giản đồ tương quan cũng cho thấy hệ số tự tương quan đầu tiên khác không, các hệ số tiếp theo không có ý nghĩa thống kê.

2. Mô hình ARMA(0,1) được lựa chọn tối ưu: Qua phân tích ACF và PACF, mô hình ARMA(0,1) có tiêu chí AIC thấp nhất và phần dư không có tự tương quan theo kiểm định LM với độ trễ 1-4, phù hợp để mô phỏng chuỗi tỷ suất sinh lợi VNIndex.

3. Ảnh hưởng ARCH tồn tại rõ rệt: Kiểm định LM cho phần dư mô hình ARMA(0,1) cho thấy có ảnh hưởng ARCH với độ trễ q=7, xác nhận phương sai sai số thay đổi theo thời gian, cần áp dụng mô hình GARCH.

4. Mô hình GARCH(1,1) phù hợp để dự báo phương sai có điều kiện: Ước lượng mô hình GARCH(1,1) cho thấy các hệ số đều có ý nghĩa thống kê, mô hình giải thích tốt sự biến động của VNIndex với sai số dự báo thấp. Dự báo phương sai có điều kiện giúp đánh giá rủi ro thị trường chính xác hơn.

5. Kiểm định Chow phát hiện sự thay đổi cấu trúc mô hình: Kết quả kiểm định cho thấy có sự thay đổi cấu trúc mô hình hồi quy trong các giai đoạn biến động mạnh của thị trường, đặc biệt trong khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, ảnh hưởng đến hiệu quả dự báo.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu khẳng định tính hiệu quả của mô hình ARMA – GARCH trong dự báo chỉ số VNIndex, đặc biệt trong việc mô phỏng kỳ vọng và phương sai có điều kiện của chuỗi thời gian tài chính có biến động cao. Việc chuỗi tỷ suất sinh lợi dừng là điều kiện tiên quyết để áp dụng mô hình ARMA, phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu quốc tế.

Mô hình ARMA(0,1) đơn giản nhưng hiệu quả trong việc mô phỏng xu hướng ngắn hạn, tuy nhiên không thể giải thích được sự biến đổi phương sai theo thời gian, điều này được khắc phục bởi mô hình GARCH(1,1). Kết quả dự báo phương sai có điều kiện giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro chính xác hơn, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

Sự thay đổi cấu trúc mô hình theo kiểm định Chow phản ánh tác động của các cú sốc kinh tế lớn, cho thấy mô hình cần được điều chỉnh hoặc tái ước lượng khi thị trường trải qua các biến động bất thường. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về tính không ổn định của mô hình trong các giai đoạn khủng hoảng.

Dữ liệu và kết quả có thể được trình bày qua các biểu đồ tự tương quan, đồ thị dự báo chỉ số VNIndex so với giá trị thực tế, và biểu đồ phương sai có điều kiện để minh họa mức độ biến động dự báo, giúp trực quan hóa hiệu quả mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình ARMA – GARCH trong dự báo ngắn hạn: Các nhà đầu tư và tổ chức tài chính nên sử dụng mô hình ARMA(0,1) kết hợp GARCH(1,1) để dự báo chỉ số VNIndex và đánh giá rủi ro biến động trong khoảng thời gian 1-3 tháng, giúp nâng cao hiệu quả đầu tư.

2. Theo dõi và kiểm định định kỳ mô hình: Do sự thay đổi cấu trúc mô hình trong các giai đoạn biến động mạnh, các nhà phân tích cần thực hiện kiểm định ổn định cấu trúc (ví dụ kiểm định Chow) định kỳ, đặc biệt sau các sự kiện kinh tế lớn, để điều chỉnh mô hình kịp thời.

3. Tăng cường thu thập và xử lý dữ liệu tài chính: Các cơ quan quản lý và tổ chức nghiên cứu nên xây dựng hệ thống dữ liệu chuỗi thời gian tài chính đầy đủ, chính xác và cập nhật liên tục, phục vụ cho việc ước lượng và dự báo mô hình ARMA – GARCH hiệu quả hơn.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực phân tích mô hình tài chính: Các nhà đầu tư cá nhân và tổ chức cần được đào tạo về các mô hình dự báo chuỗi thời gian, đặc biệt là ARMA – GARCH, để hiểu rõ ưu nhược điểm và cách vận dụng phù hợp trong thực tế đầu tư.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ hơn về phương pháp dự báo chỉ số VNIndex, từ đó đưa ra quyết định đầu tư dựa trên phân tích khoa học, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận.

2. Các nhà hoạch định chính sách tài chính: Cung cấp công cụ dự báo biến động thị trường, hỗ trợ xây dựng chính sách điều tiết và phát triển thị trường chứng khoán ổn định, bền vững.

3. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành tài chính – ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chuyên sâu về ứng dụng mô hình ARMA – GARCH trong dự báo chuỗi thời gian tài chính, giúp nâng cao kiến thức và kỹ năng nghiên cứu.

4. Các tổ chức tài chính và công ty chứng khoán: Hỗ trợ trong việc xây dựng các mô hình dự báo nội bộ, phục vụ quản lý rủi ro và tư vấn đầu tư cho khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình ARMA – GARCH là gì và tại sao lại được sử dụng trong dự báo chỉ số VNIndex?
   Mô hình ARMA mô phỏng kỳ vọng chuỗi thời gian dựa trên giá trị quá khứ, trong khi GARCH mô hình hóa sự biến động phương sai theo thời gian. Kết hợp hai mô hình giúp dự báo chính xác hơn cả giá trị trung bình và rủi ro biến động của VNIndex.

2. Chuỗi thời gian dừng có ý nghĩa gì trong phân tích mô hình?
   Chuỗi dừng có trung bình và phương sai không đổi theo thời gian, giúp mô hình dự báo ổn định và có giá trị thực tiễn. Nếu chuỗi không dừng, dự báo có thể sai lệch và không thể khái quát cho tương lai.

3. Làm thế nào để xác định mô hình ARMA phù hợp cho dữ liệu?
   Dựa vào đồ thị hàm tự tương quan (ACF) và tự tương quan riêng phần (PACF) để xác định bậc p và q, sau đó sử dụng tiêu chí AIC và kiểm định phần dư để chọn mô hình tối ưu.

4. Mô hình GARCH giúp gì trong việc dự báo thị trường chứng khoán?
   GARCH dự báo phương sai có điều kiện, phản ánh mức độ biến động và rủi ro của thị trường theo thời gian, giúp nhà đầu tư đánh giá chính xác hơn về rủi ro tài chính.

5. Khi nào cần kiểm định sự thay đổi cấu trúc mô hình?
   Khi thị trường trải qua các biến động lớn hoặc khủng hoảng kinh tế, mô hình có thể không còn phù hợp. Kiểm định Chow giúp phát hiện sự thay đổi cấu trúc để điều chỉnh mô hình kịp thời, đảm bảo dự báo chính xác.

Kết luận

• Luận văn đã hệ thống hóa và vận dụng thành công mô hình ARMA – GARCH để dự báo chỉ số VNIndex trong giai đoạn 2007-2014, với dữ liệu 1817 quan sát.
• Chuỗi tỷ suất sinh lợi của VNIndex được xác định là chuỗi dừng, phù hợp với mô hình ARMA, trong khi mô hình GARCH giúp mô phỏng phương sai có điều kiện, phản ánh biến động thị trường.
• Mô hình ARMA(0,1) kết hợp GARCH(1,1) được lựa chọn là mô hình tối ưu, cho kết quả dự báo chính xác và đánh giá rủi ro hiệu quả.
• Kiểm định sự thay đổi cấu trúc mô hình cho thấy cần điều chỉnh mô hình trong các giai đoạn biến động mạnh để duy trì độ tin cậy dự báo.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu với dữ liệu cập nhật, áp dụng mô hình cho các chỉ số khác và phát triển công cụ hỗ trợ nhà đầu tư dựa trên mô hình ARMA – GARCH.

Hành động ngay: Các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách nên áp dụng mô hình ARMA – GARCH trong phân tích và dự báo để nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro và ra quyết định đầu tư chính xác hơn.