NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỒ HỒ CHÍ MINH TIỂU LUẬN MÔN HỌC: KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG NGÀNH TÀI CHÍNH ĐỀ TÀI: DỰ BÁO GIÁ CHỨNG KHOÁN TỔNG CTCP BIA-RƯỢU- NƯỚC GIẢI KHÁT SÀI GÒN Nhóm 8 Nhóm trưởng: Đỗ Thị Thắm STT: 41 SĐT: 0337915113 MSSV: 030135190532 Lớp: D08 GVHD: Đỗ Hoàng Oanh TP. HCM, Tháng 6/2021 Tieu luan Nhóm 8 TÊN STT SĐT Đỗ Thị Thắm (NT) 49 0337915113 Trần Hồ Trúc Hường 24 0815180339 Trần Gia Vỹ 75 0963473458 Phạm Hoàng Việt 71 0962145731 Tieu luan MỤC LỤC BÀI LÀM THEO HƯỚNG DẪN.5 Bước 1: Chuỗi thời gian dự báo phải là một chuỗi dừng.5 Bước 2: Lấy sai phân DCPI để CPI từ không dừng thành dừng.9 Bước 3: Xem chuỗi DCPI có dừng hay không.10 Bước 4: Thực hiện bậc mô hình ARIMA(p,d,q) trên chuỗi dừng. Mô hình Arima là gì?. Giới thiệu mô hình Arima.14 Bước 5: Ghép mô hình ARIMA(p,d,q).17 Bước 6: Viết mô hình ARIMA(p,d,q).26 Bước 7: Lựa chọn và kiểm định chẩn đoán mô hình.27 Bước 8: Kiểm định tính dừng và nghịch đảo của mô hình ARIMA(p,d,q).31 Bước 9: Lựa chọn mô hình dựa trên tiêu chí độ chính xác của dự báo => chọn 1 mô hình.
Thực hiện tương tự với 2 mô hình còn lại.32 Bước 10: Dự báo mô hình ARIMA.34 Tieu luan Chạy mô hình ARIMA với mã chứng khoán SAB.34 Bước 1: Chuỗi thời gian dự báo phải là một chuỗi dừng (stationarity).34 Bước 2: Lấy sai phân DSAB từ không dừng thành dừng.38 Bước 3: Xem chuỗi DSAB có dừng hay không.39 Bước 4: Thực hiện bậc mô hình ARIMA(p,d,q) trên chuỗi dừng. Mô hình Arima là gì?. Giới thiệu mô hình Arima.43 Bước 5: Ghép mô hình ARIMA(p,d,q).46 Bước 6: Thực hiện mô hình ARIMA.56 Bước 7: Lựa chọn và chẩn đoán mô hình.57 Bước 8: Kiểm định tính dừng và nghịch đảo của mô hình ARIMA(p,d,q).60 Bước 9: Lựa chọn mô hình dựa trên tiêu chí độ chính xác của dự báo chọn 1 MH .61 Bước 10: Kiểm định Arch trên một mô hình.62 Bước 11: Viết mô hình ARCH.63 Bước 12: Mô hình GARCH(p,q).66 Bước 13: Dự báo giá chứng khoán.69 Tieu luan BÀI LÀM THEO HƯỚNG DẪN Mở file US – CPI monthly thức hiện các bước sau: Bước 0: Lý thuyết về chuỗi dừng: Một chuỗi dữ liệu thời gian được xem là dừng nếu như trung bình và phương sai của phương trình không thay đổi theo thời gian và giá trị của đồng phương sai giữa hai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trể về thời gian giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính (Ramanathan, 2002) Bước 1: Chuỗi thời gian dự báo phải là một chuỗi dừng - Lý thuyết chuỗi thời gian: Chuỗi các quan sát được thu thập trên cùng một đối tượng tại các mốc thời gian khác nhau được gọi là chuỗi thời gian. - Trong phân tích hồi quy, các biến trong chuỗi dữ liệ thời gian phải dừng thì các kiểm định thống kê mới đáng tin cậy.
Một chuỗi dữ liệu thời gian được coi là dừng (tĩnh) khi chuỗi đó hội tụ các đặc tính sau: + Giá trị trung bình không đổi hay bằng một hằng số theo thời gian khi chuỗi dữ liệu đó tạo ra các đoạn trung bình bằng nhau từ đó hình thành một đường trung bình thẳng (chuỗi dữ liệu không bị trend). E(Yt)=µ=const + Phương sai không đổi hay bằng một hằng số theo thời gian khi mức độ biến động của chuỗi dữ liệu quanh đường trung bình ổn định một trong biên độ nhất định. Var(Yt)=σ2=const + Hiệp phương sai chỉ mối tương quan giữa các dữ liệu với nhau không thay đổi khi cả giá trị trung bình và phương sai đều không đổi. Nói cách khác, nếu ta ngắt dữ liệu thành các giai đoạn khác nhau, thì giản đồ tự tương quan của các giai đoạn đó là như nhau.
Tieu luan Cov(Yt , Yt-k)=γk=E [(Yt - µ) (Yt-k - µ)] Cách 1: Dự báo trên biểu đồ Graph Biểu đồ graph: Nhìn vào biểu đồ ta thấy: + Ở đoạn đầu tiên từ tháng 1/2000 đến khoảng tháng 7/2005 đường trung bình ở khoảng mức 85. Ở giai đoạn thứ 2, bắt đầu từ tháng 8/2005 đến đến khoảng tháng 6/2010 chỉ số tiêu dùng có xu hướng tăng lên liên tục với mức trung bình khoảng 95. Ở giai đoạn thứ ba từ tháng 7/2010 trở về sau, chỉ số tiêu dùng vẫn tăng với mức trung bình 105. Chuỗi dữ liệu này có các đoạn trung bình không bằng nhau dẫn đến việc hình thành một đoạn trung bình dốc lên ( Chuỗi bị trend lên ) dẫn đến trung bình thay đổi.
+ Mức độ biến động của chuỗi dữ liệu quanh đường trung bình rất ổn định. Ở mức trung bình đầu tiên từ tháng 1/2000 đến tháng 7/2005, chuỗi dữ liệu biến động với biên độ giao động từ 80 đến 90. Ở giai đoạn trung bình thứ hai từ tháng 8/2005 đến tháng 6/2010, chuỗi dữ liệu biến động với biên độ giao động từ 95 đến 100. Ở giai Tieu luan đoạn trung bình thứ ba từ tháng 7/2010 trở về sau, chuỗi dữ liệu dao động với biên độ từ 100 đến 110.
Cả ba giai đoạn này ta thấy các quan sát biến động ổn định trong biên độ. Chỉ có một chỗ tháng 8/2008 vượt ra ngoài biện độ ,tuy nhiên nó nhỏ hơn 5% tổng số lượng quan sát nên dẫn đến phương sai không thay đổi. + Do trung bình thay đổi và phương sai không thay đổi dẫn đến hiệp phương sai thay đổi. Kết luận: Chuỗi dữ liệu CPI không dừng Cách 2: Dựa trên kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) của Deckey Fuller.
Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không dừng. Giả sử ta có phương trình tự hồi quy như sau: Auto regressive function: AR(1): Yt = ρYt-1 + ut với ut ~iid N(0; σ²) ut là nhiễu trắng Nếu ρ < 1: chuỗi dừng Nếu ρ = 1: chuỗi có nghiệm đơn vị (chuỗi không dừng) Nếu ρ > 1: chuỗi bị bùng nổ (explosive series) AR (1): Yt = ρYt-1 + ut với ut ~iid N(0; σ²) ut là nhiễu trắng Giả thiết: H0 : 1 Yt (là chuỗi không dừng) H1 : 1 Yt (là chuỗi dừng) Phương trình: Yt = Yt-1 + ut Tương đương với: Yt - Yt-1 =Yt-1 + ut -Yt-1 = ( - 1) Yt-1 + ut Yt = Yt-1 + ut Như vậy, các giả thiết ở trên có thể được viết lại như sau: H0 : = 0 Yt là chuỗi có nghiệm đơn vị, chuỗi không dừng H0 : < 0 Yt là chuỗi dừng Tieu luan Dickey and Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất (= giá trị ước lượng / sai số của hệ số). Kiểm định thống kê còn gọi kiểm định Dickey – Fuler (DF) Khi là một bước ngẫu nhiên không hằng số (Without Constant and trend) Yt = Yt-1 + ut Khi là một bước ngẫu nhiên có hằng số (Without Constant) Yt =1 + Yt-1 + ut Khi Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số xoay quanh một đường xu thế ngẫu nhiên Yt = t + 2 trend + Yt-1 + ut Để kiểm định H0 , so sánh giá trị thống kê tính toán với giá trị thống kê tra bảng DF Nếu số hạng sai số ut là tự tương quan, ta sẽ biến đổi phương trình trên thành: m Yt = t + 2 trend + Yt-1 +αi Yt-i + t (*) i=1 Giả thuyết không vẫn là H0 : = 0 hoặc H0 : = 1có nghĩa là Y có nghiệm đơn vị, (Y là không dừng). Khi kiểm định DF được áp dụng cho các mô hình như (*) nó được gọi là kiểm định Dickey - Fuller mở rộng (Augmented Dickey-Fuller (ADF) test).
Trị thống kê của kiểm định ADF có cùng một phân bổ tiệm cận giống như của trị thống kê DF, do vậy có thể sử dụng cùng các giá trị tới hạn giống nhau (Cao Hào Thi,2011) Khi đó : Nếu |a| tính toán ||giá trị ADF (ADF test statistic) suy ra bác bỏ giả thiết H0 (tồn tại nghiệm đơn vị) => chuỗi dữ liệu không dừng Nếu |a| tính toán < || giá trị ADF (ADF test statistic) suy ra không có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 , hay không tồn tại nghiệm đơn vị => chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng Null Hypothesis: CPI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Tieu luan Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.1423 Test critical values: 1% level -4.141734 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. H0: CPIt có 1 nghiệm đơn vị (CPIt không dừng). H1: CPIt không có nghiệm đơn vị (CPIt dừng). p-value < α: bác bỏ giả thiết H0 với mức ý nghĩa α = 1% hay α = 5% hay α = 10% p-value = 0.1 = 10%: chấp nhận giả thiết H0.
Vậy CPIt có 1 nghiệm đơn vị (CPIt không dừng) với mức ý nghĩa α = 10%. Bước 2: Lấy sai phân DCPI để CPI từ không dừng thành dừng Giải cách lấy sai phân DEIB: tìm sai phân DEIB bằng cách lấy EIB vào năm n trừ cho EIB vào năm n-1 (năm trước đó). Gõ câu lệnh: DEIB = EIB – EIB(-1). Cách 1: Dự báo trên biểu đồ Graph Ta biết rằng nhiều chuỗi thời gian kinh tế không có tính dừng, tức là chúng kết hợp.
Do vậy, nếu ta phải tính sai phân một chuỗi thời gian d lần để làm cho nó có tính dừng và sau đó áp dụng mô hình ARMA (p, q), ta nói rằng chuỗi thời gian ban đầu là ARIMA (p, d, q), tức là nó là một chuỗi thời gian trung bình trượt kết hợp tự hồi quy. Do chuỗi CPI không dừng nên phải lấy sai phân để thành dừng Tieu luan Bước 3: Xem chuỗi DCPI có dừng hay không Biểu đồ graph Tieu luan Nhìn vào biểu đồ ta thấy: + Từ năm cuối năm 2000 đến cuối năm 2014 đường trung bình dao động quanh trục xấp xỉ bằng 0,2. Chuỗi dữ liệu này có các đoạn trung bình bằng nhau dẫn đến việc hình thành một đường trung bình tương đối thẳng (Chuỗi không bị trend) dẫn đến trung bình không thay đổi. + Mức độ biến động của chuỗi dữ liệu quanh đường trung bình tương đối ổn định với biên độ dao động từ -0,4 đến 0,8.
Hầu hết các quan sát đều biến động trong biên độ. Tuy nhiên, có một vài quan sát có biến động vượt ra ngoài biên độ nhưng chỉ chiếm số lượng rất ít trên tổng số quan sát, sĩ số quan sát xảy ra đột biến (chiếm dưới 5% tổng số quan sát) như vậy rất hiếm nên không đáng kể. Vì vậy dẫn đến phương sai không thay đổi. +Do trung bình không thay đổi và phương sai không thay đổi dẫn đến hiệp phương sai không thay đổi.
Kết luận: Chuỗi dữ liệu DCPI dừng.