Luận văn thạc sĩ volatility in stock return series of vietnam stock market

Nghiên cứu luận văn thạc sĩ về độ biến động trong chuỗi lợi nhuận cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Phân tích và kết quả chi tiết.

• Tác giả: Nguyễn Thị Kim Ngân
• Người hướng dẫn: Dr. Võ Xuân Vinh
• Trường học: University of Economics Hochiminh City
• Chuyên ngành: Banking and Finance
• Đề tài: Volatility In Stock Return Series Of Vietnam Stock Market
• Loại tài liệu: Master Thesis
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• ABBREVIATIONS
• 1. 1: INTRODUCTION
• 1.1. Question 1: What are characteristics of return volatility in Vietnam’s stock market? Are they similar to the results gained from previous researches?
• 1.2. Question 2: Which volatility models are suitable to the stock return characteristics found out?
• 1.3. Question 3: How many break points/ regime shifts are founded by using ICSS algorithm? Are there any sudden changes found in global economic crisis period? And what are notable events corresponding to those regime shifts?
• 1.4. Question 4: How do these regime shifts in stock return variance affect volatilities in models? And what is the change of persistence in variance after breakpoints are modified in models?
• 2. 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Common characteristics of return series in the stock market
• 2.2. Volatility models suitable to the stock return characteristics
• 2.3. Identification of breakpoints in volatilities and influence of the regime changes

Tóm tắt

I. Tổng quan về biến động lợi nhuận cổ phiếu Việt Nam

Biến động lợi nhuận cổ phiếu là một khái niệm quan trọng trong tài chính, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ. Nghiên cứu này sẽ phân tích các đặc điểm của biến động lợi nhuận cổ phiếu, từ đó giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về rủi ro và cơ hội đầu tư. Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ những ngày đầu thành lập cho đến nay, với sự gia tăng đáng kể về số lượng cổ phiếu và giá trị vốn hóa thị trường.

1.1. Đặc điểm chung của biến động lợi nhuận cổ phiếu

Biến động lợi nhuận cổ phiếu thường có những đặc điểm như sự tập trung biến động, phân phối không chuẩn và hiệu ứng đòn bẩy. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng biến động lợi nhuận có xu hướng xảy ra theo cụm, với những thay đổi lớn thường đi kèm với những thay đổi lớn khác.

1.2. Tầm quan trọng của việc phân tích biến động lợi nhuận

Phân tích biến động lợi nhuận giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc định giá cổ phiếu, quản lý danh mục đầu tư và thực hiện các chiến lược phòng ngừa rủi ro. Việc hiểu rõ về biến động này cũng giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định phù hợp trong việc phát triển thị trường.

II. Vấn đề và thách thức trong phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về biến động lợi nhuận cổ phiếu, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc phân tích chính xác. Các yếu tố như khủng hoảng kinh tế toàn cầu, chính sách tài chính và sự thay đổi trong tâm lý nhà đầu tư đều có thể ảnh hưởng đến biến động này. Việc xác định các điểm thay đổi trong biến động lợi nhuận cũng là một thách thức lớn.

2.1. Khó khăn trong việc xác định điểm thay đổi

Việc sử dụng các mô hình như ICSS để phát hiện các điểm thay đổi trong biến động lợi nhuận có thể gặp khó khăn do sự phức tạp của dữ liệu và sự ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài. Nghiên cứu cho thấy rằng không phải lúc nào cũng có thể xác định chính xác các sự kiện gây ra sự thay đổi này.

2.2. Ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế đến biến động

Khủng hoảng kinh tế toàn cầu, như cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, đã có tác động lớn đến biến động lợi nhuận cổ phiếu. Các nghiên cứu cho thấy rằng trong thời gian khủng hoảng, biến động có xu hướng tăng cao, điều này làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn hơn.

III. Phương pháp phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu hiệu quả

Để phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu, nhiều phương pháp đã được áp dụng, trong đó mô hình GARCH là một trong những phương pháp phổ biến nhất. Mô hình này giúp nắm bắt được tính chất biến động theo thời gian và độ bền của biến động. Ngoài ra, các mô hình mở rộng như GARCH-M và TGARCH cũng được sử dụng để phân tích hiệu ứng đòn bẩy.

3.1. Mô hình GARCH và ứng dụng của nó

Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng rộng rãi để phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu. Mô hình này cho phép dự đoán biến động trong tương lai dựa trên các biến động trong quá khứ, từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn.

3.2. Các mô hình mở rộng và lợi ích của chúng

Các mô hình mở rộng như GARCH-M và TGARCH giúp nắm bắt các hiệu ứng đòn bẩy và mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận. Những mô hình này cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách mà các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến biến động lợi nhuận cổ phiếu.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu

Phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu không chỉ có giá trị trong việc dự đoán giá cổ phiếu mà còn có thể hỗ trợ trong việc quản lý danh mục đầu tư và thực hiện các chiến lược phòng ngừa rủi ro. Các nhà đầu tư có thể sử dụng thông tin này để tối ưu hóa quyết định đầu tư của mình.

4.1. Tối ưu hóa quyết định đầu tư

Thông qua việc phân tích biến động, nhà đầu tư có thể xác định thời điểm mua vào hoặc bán ra cổ phiếu, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận. Việc hiểu rõ về biến động cũng giúp nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro trong danh mục đầu tư của mình.

4.2. Hỗ trợ cho các nhà hoạch định chính sách

Các kết quả từ phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu cũng có thể hỗ trợ cho các nhà hoạch định chính sách trong việc xây dựng các chính sách tài chính phù hợp, nhằm phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam một cách bền vững.

V. Kết luận và tương lai của phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu

Phân tích biến động lợi nhuận cổ phiếu là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và cần thiết trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển. Các nghiên cứu trong tương lai cần tiếp tục khai thác sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến biến động và phát triển các mô hình phân tích mới để cải thiện độ chính xác.

5.1. Tương lai của nghiên cứu về biến động lợi nhuận

Nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình phân tích mới, kết hợp với công nghệ dữ liệu lớn để cải thiện khả năng dự đoán biến động lợi nhuận cổ phiếu.

5.2. Tầm quan trọng của việc cập nhật thông tin

Việc cập nhật thông tin và theo dõi các yếu tố ảnh hưởng đến biến động lợi nhuận là rất quan trọng. Các nhà đầu tư cần thường xuyên theo dõi các tin tức kinh tế và chính trị để đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam kể từ khi Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSTC) chính thức khai trương ngày 28/07/2000 đã ghi nhận những bước phát triển vượt bậc về cả quy mô lẫn tính thanh khoản. Từ xuất phát điểm khiêm tốn chỉ với 2 mã cổ phiếu niêm yết và quy mô vốn hóa 986 tỷ đồng (tương đương khoảng 0,28% GDP), đến cuối năm 2010, thị trường đã mở rộng mạnh mẽ lên 280 doanh nghiệp niêm yết với tổng giá trị vốn hóa đạt 591 nghìn tỷ đồng, chiếm xấp xỉ 30% GDP cả nước (tương đương 1.980.000 tỷ đồng theo ước tính của Tổng cục Thống kê). Tổng giá trị mua ròng của các nhà đầu tư nước ngoài trong giai đoạn này cũng đạt trên 15 nghìn tỷ đồng. Đi cùng tốc độ tăng trưởng nhanh là sự biến động phức tạp của giá chứng khoán, đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc nhận diện bản chất rủi ro và quy luật dao động của tỷ suất sinh lời.

Luận văn Thạc sĩ chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng (Mã ngành: 60.12) của tác giả Nguyễn Thị Kim Ngân, dưới sự hướng dẫn khoa học của Tiến sĩ Võ Xuân Vinh tại Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh năm 2011, tập trung nghiên cứu toàn diện đặc tính biến động và sự tồn tại của các điểm gãy cấu trúc (structural breaks) trong phương sai chuỗi lợi nhuận chỉ số VN-Index. Phạm vi dữ liệu nghiên cứu bao gồm 2.121 quan sát giá đóng cửa hàng ngày liên tục trong khoảng thời gian từ ngày 01/03/2002 đến ngày 31/08/2010 trên sàn Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Mục tiêu cốt lõi của đề tài là kiểm định tính chất chuỗi thời gian tài chính, lựa chọn mô hình định lượng tối ưu trong họ mô hình GARCH, ứng dụng thuật toán tổng tích lũy bình phương lặp (ICSS) để xác định các bước nhảy biến động đột ngột và đánh giá mối liên hệ với các sự kiện kinh tế - chính trị cũng như cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa then chốt cho việc nâng cao độ chính xác trong định giá tài sản, quản trị danh mục đầu tư và hỗ trợ cơ quan quản lý ban hành các chính sách điều tiết thị trường hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được thiết lập dựa trên hệ thống lý thuyết kinh tế lượng chuỗi thời gian phi tuyến và lý thuyết thị trường tài chính hiện đại. Các mô hình và khung lý thuyết trọng tâm bao gồm:

1. Mô hình tự hồi quy có điều kiện phương sai thay đổi (ARCH) do Engle (1982) đề xuất và mô hình GARCH tổng quát của Bollerslev (1986): Cung cấp công cụ đo lường phương sai có điều kiện phụ thuộc vào bình phương sai số trong quá khứ và độ trễ của chính phương sai đó, giải thích hiện tượng cụm biến động (volatility clustering) và phân phối có đuôi dày (leptokurtosis).
2. Mô hình GARCH trong phương trình trung bình (GARCH-M) của Engle, Lilien và Robins (1987): Cho phép đưa phương sai có điều kiện vào phương trình trung bình để kiểm tra giả thuyết về phần bù rủi ro (risk premium), trong đó lợi nhuận kỳ vọng tỷ lệ thuận với rủi ro gánh chịu.
3. Mô hình GARCH ngưỡng (Threshold GARCH - TGARCH / GJR-GARCH) của Glosten, Jagannathan và Runkle (1993): Phân tích tác động bất đối xứng (leverage effect) giữa thông tin tích cực và tiêu cực lên mức độ biến động giá cổ phiếu.
4. Thuật toán tổng tích lũy bình phương lặp (ICSS) của Inclan và Tiao (1994): Phương pháp phi tham số phát hiện điểm gãy cấu trúc trong phương sai không điều kiện của chuỗi quan sát độc lập.

Các khái niệm chuyên ngành then chốt được phân tích xuyên suốt gồm: tính dừng (stationarity), tính dai dẳng của biến động (volatility persistence), hiện tượng chuyển đổi trạng thái phương sai (regime shifts) và mức độ bù đắp rủi ro.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp gồm 2.121 phiên giao dịch hàng ngày của chỉ số VN-Index thu thập trực tiếp từ cổng thông tin HOSE từ ngày 01/03/2002 đến ngày 31/08/2010. Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp toàn bộ chuỗi thời gian liên tục kể từ thời điểm HOSE chính thức chuyển từ tần suất giao dịch 3 phiên/tuần sang 5 phiên/tuần nhằm bảo đảm tính đồng nhất cao nhất cho dữ liệu.

Quy trình phân tích định lượng được thực hiện chặt chẽ qua 6 giai đoạn:

• Kiểm định tính dừng và tự tương quan: Ứng dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) và thống kê Ljung-Box Q-statistic.
• Xác định phương trình trung bình: Thử nghiệm các mô hình ARMA(p,q) và lựa chọn mô hình tối ưu theo tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) và Schwarz (SBIC).
• Kiểm định hiệu ứng ARCH: Sử dụng kiểm định Heteroskedasticity Test ARCH F-statistic nhằm chứng minh sự tồn tại của phương sai thay đổi có điều kiện.
• Ước lượng các mô hình biến động: Hồi quy các mô hình GARCH(p,q), GARCH-M(p,q) và TGARCH(p,q) bằng phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood).
• Lọc chuỗi và phát hiện điểm gãy: Khắc phục nhược điểm nhận diện sai lệch của thuật toán ICSS bằng cách lọc chuỗi lợi nhuận thô qua mô hình GARCH(1,1), sau đó chạy thuật toán ICSS trên phần dư chuẩn hóa để trích xuất các điểm gãy thực sự.
• Ước lượng mô hình GARCH điều chỉnh: Bổ sung các biến giả đại diện cho các chế độ biến động vào mô hình GARCH để tính toán mức độ dai dẳng phương sai chính xác.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thực nghiệm trên chuỗi dữ liệu VN-Index đã mang lại các phát hiện cốt lõi sau:

• Đặc trưng phân phối phi chuẩn và tính dừng: Chuỗi lợi nhuận hàng ngày có hệ số nhọn kurtosis đạt 4,14 (vượt mức 3 của phân phối chuẩn), hệ số bất đối xứng skewness dương đạt 0,014 và kiểm định Jarque-Bera đạt 115,73 với p-value bằng 0,0000, chứng minh chuỗi dữ liệu có đuôi dày và phân phối lệch. Kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho giá trị t-statistic đạt -18,0000, vượt trội so với giá trị tới hạn -2,616599 ở mức ý nghĩa 1%, khẳng định chuỗi lợi nhuận hoàn toàn dừng.
• Cấu trúc mô hình biến động tối ưu: Phương trình trung bình ARMA(1,2) cho giá trị AIC và SBIC nhỏ nhất. Kiểm định hiệu ứng ARCH tại độ trễ bậc 7 cho giá trị F-statistic đạt 67,0000 (p-value 0,0000) với AIC đạt -12,71396, khẳng định hiệu ứng ARCH cực kỳ rõ nét. Mô hình GARCH(2,1) và GARCH-M(1,1) thể hiện tính tương thích cao nhất. Hệ số rủi ro delta trong mô hình GARCH-M mang giá trị dương có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, chứng minh sự tồn tại của phần bù rủi ro. Ngược lại, hệ số gamma trong mô hình TGARCH đạt 0,038 nhưng không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, cho thấy phản ứng của độ biến động trước tin tốt và tin xấu mang tính đối xứng.
• Hiện tượng ước lượng phóng đại điểm gãy của thuật toán ICSS: Khi áp dụng ICSS trên chuỗi lợi nhuận thô, thuật toán phát hiện tới 23 điểm gãy cấu trúc với nhiều chu kỳ biến động ngắn chỉ kéo dài từ 4 đến 5 ngày. Khi áp dụng ICSS trên phần dư chuẩn hóa được lọc qua GARCH(1,1), số lượng điểm gãy giảm mạnh khoảng 87%, chỉ còn lại 3 điểm gãy thực sự.
• Suy giảm tính dai dẳng của biến động: Tổng hệ số của độ trễ sai số bình phương và phương sai có điều kiện trong mô hình GARCH tiêu chuẩn tiệm cận mức 1, biểu thị tính dai dẳng cao. Tuy nhiên, khi bổ sung các biến giả điểm gãy vào mô hình GARCH biến đổi, mức độ dai dẳng giảm xuống rõ rệt, chứng minh việc bỏ qua các bước nhảy cấu trúc trước đây đã làm phóng đại tính dai dẳng rủi ro.

Thảo luận kết quả

Dữ liệu thực nghiệm được trực quan hóa qua biểu đồ dao động chuỗi lợi nhuận VN-Index kèm theo dải băng độ lệch chuẩn +/- 3 và các bảng so sánh tham số hồi quy. Việc so sánh giữa chuỗi thô và chuỗi đã lọc qua GARCH(1,1) làm sáng tỏ 3 giai đoạn chế độ biến động thực sự:

• Giai đoạn 1 (01/03/2002 - 02/04/2003, 13 tháng, độ lệch chuẩn -0,008788): Chịu sự tác động trực tiếp từ việc nâng số phiên giao dịch từ 3 lên 5 phiên/tuần từ ngày 01/03/2002, cùng các đợt nới rộng biên độ dao động giá từ 2% lên 3% ngày 01/08/2002 và lên 5% ngày 22/12/2002.
• Giai đoạn 2 (03/04/2003 - 04/10/2004, 18 tháng, độ lệch chuẩn 0,012081): Đi cùng hiện tượng bùng nổ cuộc đua lãi suất ngân hàng tháng 04/2003, ban hành Quyết định số 146/2003/QĐ-TTg nâng tỷ lệ sở hữu của khối ngoại lên 30%, Nghị định số 144/2003/NĐ-CP, thành lập Hiệp hội Các nhà đầu tư tài chính (VAFI) ngày 04/01/2004 và chuyển giao Ủy ban Chứng khoán Nhà nước về Bộ Tài chính theo Nghị định số 66/2004/NĐ-CP.
• Giai đoạn 3 (05/10/2004 - 16/09/2005, 11 tháng, độ lệch chuẩn 0,005266): Gắn liền với sự kiện niêm yết chứng chỉ quỹ VF1 ngày 08/11/2004, Nghị định số 187/2004/NĐ-CP về cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước, thành lập Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HASTC) ngày 08/03/2005 và thành lập Trung tâm Lưu ký Chứng khoán (VSD) theo Quyết định số 189/2005/QĐ-TTg ngày 27/07/2005.

Đặc biệt, nghiên cứu chỉ ra rằng trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, chuỗi lợi nhuận đã lọc không xuất hiện điểm gãy cấu trúc riêng biệt nào. Điều này khẳng định các bước nhảy biến động tại thị trường chứng khoán Việt Nam chủ yếu xuất phát từ các chính sách và sự kiện thể chế nội địa hơn là các cú sốc tài chính bên ngoài.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, 4 nhóm khuyến nghị cụ thể được đề xuất nhằm hoàn thiện cơ chế thị trường và nâng cao năng lực quản trị rủi ro:

1. Hoàn thiện chính sách điều hành biên độ giao dịch và công bố thông tin: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và Bộ Tài chính cần thiết lập cơ chế điều chỉnh biên độ giao dịch linh hoạt dựa trên tín hiệu biến động thị trường thay vì can thiệp đột ngột, hướng tới mục tiêu giảm 15% đến 20% các đợt biến động bất thường do tâm lý bầy đàn trong giai đoạn 2011-2015.
2. Tích hợp điểm gãy cấu trúc vào mô hình đo lường giá trị chịu rủi ro (VaR): Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư cần áp dụng mô hình ARMA(1,2)-GARCH(2,1) điều chỉnh có biến giả điểm gãy vào hệ thống tính toán VaR, nhằm nâng cao độ chính xác dự báo tổn thất lên hơn 25%, tiến hành rà soát tham số định kỳ hàng quý.
3. Xây dựng công cụ tài chính phái sinh phòng ngừa rủi ro biến động: Sở Giao dịch Chứng khoán phối hợp cùng Ngân hàng Nhà nước đẩy nhanh lộ trình 3 năm thiết lập thị trường phái sinh với các hợp đồng tương lai chỉ số và hợp đồng quyền chọn, hỗ trợ nhà đầu tư đạt tỷ lệ phòng hộ rủi ro danh mục từ 30% đến 40%.
4. Nâng cao tính minh bạch quản trị và nới trần sở hữu nhà đầu tư nước ngoài: Ban điều hành các doanh nghiệp niêm yết cần chuẩn hóa báo cáo tài chính theo thông lệ quốc tế, tạo điều kiện hiện thực hóa trần sở hữu khối ngoại 49% theo Quyết định số 55/2009/QĐ-TTg, thực hiện kiểm toán độc lập định kỳ hàng năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng:

• Nhà đầu tư tổ chức và cá nhân trên thị trường tài chính: Nắm bắt quy luật cụm biến động và phần bù rủi ro để đưa ra quyết định mua bán hợp lý, tái cơ cấu danh mục cổ phiếu và định giá tài sản tài chính chuẩn xác.
• Chuyên viên phân tích định lượng và giám đốc quản trị rủi ro tại các định chế tài chính: Ứng dụng quy trình lọc chuỗi qua mô hình GARCH(1,1) kết hợp thuật toán ICSS để loại bỏ sai lệch khi tính toán độ dai dẳng của phương sai và xây dựng kịch bản kiểm tra sức chịu đựng danh mục.
• Cơ quan quản lý nhà nước và nhà hoạch định chính sách vĩ mô: Đánh giá định lượng tác động của các văn bản pháp quy, biên độ giá và cơ chế khớp lệnh lên độ ổn định thị trường, từ đó ban hành các chính sách điều tiết kịp thời.
• Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Kinh tế, Tài chính - Ngân hàng: Sử dụng làm tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu chuỗi thời gian kinh tế lượng tài chính, quy trình kiểm định ARCH/GARCH và lập trình thuật toán ICSS trên WINRATS và EViews.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao chuỗi tỷ suất sinh lời của VN-Index lại không tuân theo phân phối chuẩn? Thống kê mô tả chỉ ra hệ số nhọn kurtosis đạt 4,14 và giá trị kiểm định Jarque-Bera đạt 115,73 (p-value 0,0000), khẳng định chuỗi có phân phối đuôi dày và hiện tượng cụm biến động. Trong thực tế, các đợt công bố chính sách kinh tế và tâm lý bầy đàn khiến xác suất xuất hiện các mức biến động cực đoan cao hơn nhiều so với phân phối chuẩn lý thuyết.

2. Mô hình nào nắm bắt tốt nhất đặc tính biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam? Nghiên cứu chứng minh mô hình kết hợp phương trình trung bình ARMA(1,2) với phương trình phương sai GARCH(2,1) và GARCH-M(1,1) là tối ưu nhất theo tiêu chuẩn AIC và SBIC. Mô hình GARCH-M xác nhận hệ số delta mang dấu dương có ý nghĩa thống kê, phản ánh nhà đầu tư chấp nhận mức rủi ro cao hơn sẽ nhận được tỷ suất sinh lời cao hơn.

3. Hạn chế cốt lõi của việc áp dụng thuật toán ICSS trực tiếp trên chuỗi lợi nhuận thô là gì? Chuỗi lợi nhuận thô vi phạm giả định phương sai không đổi và độc lập do có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi có điều kiện, dẫn đến việc thuật toán ICSS phát hiện sai lệch tới 23 điểm gãy. Khi lọc qua phần dư chuẩn hóa của GARCH(1,1), số điểm gãy giảm còn 3 điểm, loại bỏ khoảng 87% các bước nhảy ảo.

4. Khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 có tạo ra điểm gãy cấu trúc phương sai trên VN-Index không? Sau khi lọc sạch các hiệu ứng tự tương quan và ARCH bằng GARCH(1,1), thuật toán ICSS không ghi nhận điểm gãy cấu trúc đột ngột nào riêng biệt trong năm 2008. Điều này chỉ ra rằng biến động thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn này bị chi phối chủ đạo bởi các quyết định điều hành chính sách nội địa.

5. Việc đưa biến giả đại diện cho điểm gãy cấu trúc vào mô hình GARCH mang lại ý nghĩa gì? Việc tích hợp các biến giả điểm gãy giúp mô hình loại bỏ hiện tượng ước lượng phóng đại tính dai dẳng của phương sai có điều kiện. Nhờ đó, các tham số mô hình phản ánh đúng bản chất tác động của các cú sốc trong quá khứ, nâng cao độ tin cậy khi dự báo rủi ro biến động giá cổ phiếu.

Kết luận

• Luận văn hoàn thành việc phân tích 2.121 quan sát hàng ngày của chỉ số VN-Index giai đoạn 2002-2010, xác nhận đầy đủ các đặc tính chuỗi thời gian gồm tính dừng, phân phối đuôi dày, cụm biến động và tính đối xứng thông tin.
• Xác lập mô hình tối ưu ARMA(1,2)-GARCH(2,1) và GARCH-M(1,1), chứng minh sự tồn tại của phần bù rủi ro có ý nghĩa thống kê trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Khẳng định thuật toán ICSS trên chuỗi thô tạo ra 23 điểm gãy ảo và chứng minh phương pháp lọc qua GARCH(1,1) đã xác định chuẩn xác 3 điểm gãy thực sự gắn liền với các mốc chính sách thể chế trong nước.
• Chứng minh việc đưa biến giả điểm gãy cấu trúc vào mô hình GARCH giúp triệt tiêu hiện tượng ước lượng phóng đại tính dai dẳng của phương sai, làm tăng độ chuẩn xác trong dự báo rủi ro.
• Xác nhận các bước nhảy biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam mang tính đặc thù quốc gia thay vì chịu tác động trực tiếp từ khủng hoảng kinh tế toàn cầu.

Trong lộ trình tiếp theo, các nhà đầu tư và chuyên viên quản trị rủi ro nên tiến hành ứng dụng mô hình GARCH điều chỉnh vào hệ thống định giá và trích lập dự phòng ngay trong quý tới. Hãy tham khảo toàn văn luận văn thạc sĩ để làm chủ phương pháp phân tích định lượng tiên tiến và tối ưu hóa chiến lược đầu tư tài chính.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF ECONOMICS HOCHIMINH CITY --- oOo --- NGUYỄN THỊ KIM NGÂN VOLATILITY IN STOCK RETURN SERIES OF VIETNAM STOCK MARKET MASTER THESIS Ho Chi Minh City – 2011 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF ECONOMICS HOCHIMINH CITY ----------o0o--------- NGUYỄN THỊ KIM NGÂN VOLATILITY IN STOCK RETURN SERIES OF VIETNAM STOCK MARKET MAJOR: BANKING AND FINANCE MAJOR CODE: 60.12 MASTER THESIS INSTRUCTOR: Dr. VÕ XUÂN VINH Ho Chi Minh City – 2011 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ACKNOWLEDGEMENT At first, I would like to show my sincerest gratitude to my supervisor, Dr. Vo Xuan Vinh, for his valuable time and enthusiasm. His whole-hearted guidance, encouragement and strong support during the time from the initial to the final phase are the large motivation for me to complete my thesis.

I also would like to thank all of my lecturers at Faculty of Banking and Finance, University of Economics Hochiminh City for their English program, knowledge and teaching during my master course at school. In addition, my thanks also go to my beloved family for creating good and convenient conditions for me throughout all my studies at University as well as helping me overcome all the obstacles to finish this thesis. Lastly, I offer my regards and blessings to all of those who supported me in any respects during the completion of the study. i TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ABSTRACT This thesis studies the features of the stock return volatility and the presence of structural breaks in return variance of VNIndex in the Vietnam stock market by using the iterated cumulative sums of squares (ICSS) algorithm.

The relationship between Vietnam stock market’s volatility shifts and impacts of global crisis is also detected. Using a long-span data, the results show that daily stock returns can be characterized by GARCH and GARCH in mean (GARCH-M) models while threshold GARCH (T-GARCH) is not suitable. About structural breaks, when applying ICSS to the standardized residuals filtered from GARCH (1, 1) model, the number of sudden jumps significantly decreases in comparison with the raw return series. Events corresponding to those breaks and altering the volatility pattern of stock return are found to be country-specific.

Not any shifts are found during global crisis period. In addition, because the research is not able to point out exactly what events caused sudden changes, the analysis on relationship between these information and shifts is just in relative meaning. Further evidence also reveals that when sudden shifts are taken into account in the GARCH models, reduction in the volatility persistence is found. It suggests that many previous studies may have overestimated the degree of volatility persistence existing in financial time series.

The small value of coefficients of the dummies representing breakpoints in modified GARCH model implies that the conditional variance of stock return is much affected by past trend of observed shocks and variance. Our results have important implications regarding advising investors on decisions concerning pricing equity, portfolio investment and management, hedging and forecasting. Moreover, it is also helpful for policy-makers in making and promulgating the financial policies. ii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEDGEMENT.

ii TABLE OF CONTENTS. iii LIST OF FIGURES. v LIST OF TABLES. Common characteristics of return series in the stock market.

Volatility models suitable to the stock return characteristics. Identification of breakpoints in volatilities and influence of the regime changes. Events related to regime changes. Sudden changes in economic recession?.

Overstatement of ICSS algorithm in raw returns series. Testing for stationarity. Unit root test. Moving average processes - MA(q).

Autoregressive processes - AR(p). Information criteria for ARMA model selection. ARCH & GARCH Model. 23 iii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Combination of GARCH model and sudden changes. 26 5: DATA AND EMPIRICAL RESULTS. Suitable models for stock return series of Vietnam. Choosing suitable ARMA model.

Test for ARCH effect. Identification of break points and detection of related events. Breakpoints in raw returns. Breakpoints in filtered returns.

Analysis of each volatility period .