Chuyên đề Sử dụng các mô hình kinh tế lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

likelihood 2716.157 Durbin-Watson stat 1.934952 Inverted AR Roots .67 .33 -.58i .33+.58i -.33 -.58i -.33+.58i -.67 Theo mô hình ta có : RBBT = 0.087661* RBBT-6 + 0.000624* BBT 2BBT = 0.000421 + 0.240734*2BBT-1 *Mô hình 2: Lợi suất phụ thuộc vào phương sai. Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 23:25 Sample(adjusted): 8 1142 Included observations: 1135 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. GARCH 0.088672 1.753981 0.050555 0.9597 AR(6) 0.087715 0.036463 2.405559 0.0161 Variance Equation C 0.000421 2.13E-06 197.1477 0.0000 ARCH(1) 0.240766 0.059743 4.030016 0.0001 R-squared 0.009375 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.006747 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022689 Akaike info criterion -4.779136 Sum squared resid 0.582232 Schwarz criterion -4.761394 Log likelihood 2716.160 Durbin-Watson stat 1.928801 Inverted AR Roots .67 .33 -.58i .33+.58i -.33 -.58i -.33+.58i -.67 Ta có mô hình : RBBT = 0.087715 * RBBT-6 + 0.088672* 2BBT 2BBT = 0.000421 + 0.240734*2BBT-1 Dựa vào 2 mô hình ước lượng ta thấy hệ số của phương sai và độ lệch chuẩn đều dương do đó có thể kết luận lợi suất của cổ phiếu BBT có liên hệ tỷ lệ thuận với rủi ro của nó tức là rủi ro càng cao thì lợi suất kỳ vọng cũng càng lớn . Ta thấy giá trị p-value của SQR(GARCH) và GARCH ở 2 mô hình đều > 0.05, như vậy lợi suất của cổ phiếu BBT không phụ thuộc vào độ rủi ro của cổ phiếu này. 3.2.7 Mô hình T- GARCH Ước lượng mô hình ta được: Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 23:41 Sample(adjusted): 8 1142 Included observations: 1135 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(6) 0.088357 0.036575 2.415771 0.0157 Variance Equation C 0.000420 1.71E-06 245.4998 0.0000 ARCH(1) 0.220143 0.084324 2.610672 0.0090 (RESID<0)*ARCH(1) 0.043876 0.121320 0.361651 0.7176 R-squared 0.008647 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.006017 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022697 Akaike info criterion -4.779523 Sum squared resid 0.582660 Schwarz criterion -4.761781 Log likelihood 2716.380 Durbin-Watson stat 1.935235 Inverted AR Roots .67 .33+.58i .33 -.58i -.33 -.58i -.33+.58i -.67 Ta có : Tổng ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên đến rủi ro của cổ phiếu bắng : 0.220143 +0.043876 = 0.264019 Ta thấy giá trị p-value của biến (RESID 0.05 nên có thể kết luận rằng ảnh hưởng của các cú sốc âm lên giá cổ phiếu là không đáng kể hay không có biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy đối với giá cổ phiếu. 3.2.8 Mô hình E – GARCH Mô hình có dạng : Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 00:14 Sample(adjusted): 8 1142 Included observations: 1135 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(6) 0.085594 0.035796 2.391176 0.0168 Variance Equation C -7.707364 0.004499 -1713.019 0.0000 |RES|/SQR[GARCH](1) 0.213726 0.050906 4.198432 0.0000 RES/SQR[GARCH](1) 0.006338 0.048535 0.130593 0.8961 R-squared 0.008609 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.005980 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022698 Akaike info criterion -4.749616 Sum squared resid 0.582682 Schwarz criterion -4.731873 Log likelihood 2699.407 Durbin-Watson stat 1.934740 Inverted AR Roots .66 .33 -.57i .33+.57i -.33 -.57i -.33+.57i -.66 Ta thấy p-value của hệ số > 0.05 . Nên ảnh hưởng của cú sốc âm và dương đến phương sai là như nhau, không có ảnh hưởng bất đối xứng. 3.2.9 Mô hình Component Đo độ chênh lệch giữa phương sai có điều kiện và phương sai ko có điều kiện hay chênh lệch rủi ro trong ngắn hạn và dài hạn. Mô hình có dạng : qt : Phương trình phương sai trong dài hạn Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 00:32 Sample(adjusted): 8 1142 Included observations: 1135 after adjusting endpoints Convergence achieved after 18 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(6) 0.034309 0.024001 1.429482 0.1529 Variance Equation Perm: C 0.000634 6.68E-05 9.495972 0.0000 Perm: [Q-C] 0.825756 0.029125 28.35191 0.0000 Perm: [ARCH-GARCH] 0.395797 0.028483 13.89612 0.0000 Tran: [ARCH-Q] -0.248618 0.019691 -12.62605 0.0000 Tran: [GARCH-Q] -0.460603 0.034637 -13.29815 0.0000 R-squared 0.005157 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.000751 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022757 Akaike info criterion -4.962885 Sum squared resid 0.584711 Schwarz criterion -4.936271 Log likelihood 2822.437 Durbin-Watson stat 1.925549 Inverted AR Roots .57 .29+.49i .29 -.49i -.29 -.49i -.29+.49i -.57 Qua mô hình ước lượng ta thấy các hệ số đều có ý nghĩa, giá trị p-value đều bằng 0 < 0.05 . Do đó có sự chênh lệch giữa phương sai trong ngắn hạn và dài hạn. qt = 0.000634 + 0.825756(qt-1- 0.825756) + 0.395797(u2t-1 - 2t-1) 2t – qt = - 0.248618(u2t-1 - 0.000634) - 0.460603(2t-1 - 0.000634) 3.3 Cổ phiếu HAP Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu HAP: Ta thấy chuỗi RHAP ở các thời kỳ khác nhau cũng dao động đều xung quanh mức 0, và chuỗi không có xu thế. 3.3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RHAP ADF Test Statistic -31.80364 1% Critical Value* -2.5673 5% Critical Value -1.9396 10% Critical Value -1.6157 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RHAP) Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 09:15 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RHAP(-1) -0.857948 0.026976 -31.80364 0.0000 R-squared 0.429049 Mean dependent var -1.38E-05 Adjusted R-squared 0.429049 S.D. dependent var 0.038249 S.E. of regression 0.028902 Akaike info criterion -4.249098 Sum squared resid 1.124316 Schwarz criterion -4.245234 Log likelihood 2862.768 Durbin-Watson stat 2.002979 Theo kiểm đinh ADF chuỗi là dừng 3.3.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi RHAP Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy PACF(1) khác không, do đó ta có quá trình AR(1). Ước lượng mô hình không có hệ sỗ chặn ta có kết quả sau: Dependent Variable: RHAP Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 09:25 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.142052 0.026976 5.265776 0.0000 R-squared 0.019842 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared 0.019842 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.028902 Akaike info criterion -4.249098 Sum squared resid 1.124316 Schwarz criterion -4.245234 Log likelihood 2862.768 Durbin-Watson stat 2.002979 Inverted AR Roots .14 Kiểm định tính dừng của phần dư E3 của mô hình này ta được: ADF Test Statistic -36.73686 1% Critical Value* -2.5673 5% Critical Value -1.9396 10% Critical Value -1.6157 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E3) Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 09:28 Sample(adjusted): 4 1349 Included observations: 1346 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E3(-1) -1.001606 0.027264 -36.73686 0.0000 R-squared 0.500853 Mean dependent var -1.47E-05 Adjusted R-squared 0.500853 S.D. dependent var 0.040919 S.E. of regression 0.028909 Akaike info criterion -4.248573 Sum squared resid 1.124070 Schwarz criterion -4.244707 Log likelihood 2860.290 Durbin-Watson stat 2.000163 Ta thấy phần dư là nhiễu trắng nên mô hình là tốt ,chuỗi RHAP là mô hình ARIMA(1,0,0) Mô hình ARIMA của chuỗi : RHAP =0.142052* RHAP-1 + àt Ta xem xét mức dao động của lợi suất trong các phiên có phụ thuộc vào sự thay đổi của lợi suất trong quá khứ hay không. Sau đây ta sẽ sử dụng các mô hình ARCH, GARCH , T- GARCH ,GARCH-M ,COMPONENT GARCH để xem xét giả thiết này. 3.3.3 Mô hình ARCH Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và trong dao động của cổ phiếu HAP Ước lượng mô hình ARCH(1) ta được : Dependent Variable: RHAP Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/25/07 Time: 23:32 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Convergence achieved after 161 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.251428 0.037463 6.711428 0.0000 Variance Equation C 0.000721 3.11E-06 231.5852 0.0000 ARCH(1) 0.232908 0.037790 6.163256 0.0000 R-squared 0.007871 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared 0.006395 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.029099 Akaike info criterion -4.284903 Sum squared resid 1.138048 Schwarz criterion -4.273309 Log likelihood 2888.882 Durbin-Watson stat 2.217698 Inverted AR Roots .25 Ta thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu HAP phụ thuộc vào lợi suất trung bình của nó tại các phiên khác. Rủi ro của cổ phiếu HAP chịu ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiê, hệ số của ARCH là dương thực sự . Nhưng ta chỉ nhận biết được ảnh hưởng dương đến phương sai mặc dù trên thực tế có cả những cú sốc âm dương . 3.3.4 Mô hình GARCH(1,1) Ước lượng mô hình GARCH(1,1) ta thu được kết quả sau: Dependent Variable: RHAP Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/25/07 Time: 23:39 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Convergence achieved after 454 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) -0.167274 0.038787 -4.312575 0.0000 Variance Equation C -9.71E-07 3.75E-07 -2.588220 0.0096 ARCH(1) 0.180870 0.009299 19.44954 0.0000 GARCH(1) 0.023688 0.000521 1771.721 0.0000 R-squared -0.075902 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared -0.078306 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.030314 Akaike info criterion -4.475447 Sum squared resid 1.234142 Schwarz criterion -4.459988 Log likelihood 3018.213 Durbin-Watson stat 1.408309 Inverted AR Roots -.17 3.3.5 M« h×nh GARCH – M M« h×nh nghiªn cøu sù phô thuéc cña lîi suÊt cña cæ phiÕu vµo ®é rñi ro cña nã. *M« h×nh 1: lîi suÊt phô thuéc vµo ®é lÖch chuÈn. Dependent Variable: RHAP Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/25/07 Time: 23:42 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. SQR(GARCH) 0.013236 0.050071 0.264356 0.7915 AR(1) 0.247942 0.037621 6.590560 0.0000 Variance Equation C 0.000719 5.51E-06 130.3947 0.0000 ARCH(1) 0.231863 0.037718 6.147339 0.0000 R-squared 0.010231 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared 0.008020 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.029075 Akaike info criterion -4.283397 Sum squared resid 1.135341 Schwarz criterion -4.267939 Log likelihood 2888.868 Durbin-Watson stat 2.206110 Inverted AR Roots .25 *M« h×nh 2 : lîi suÊt phô thuéc vµo ph­¬ng sai Dependent Variable: RHAP Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/25/07 Time: 23:44 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. GARCH 1.573514 1.166153 1.349320 0.1772 AR(1) 0.256706 0.038451 6.676140 0.0000 Variance Equation C 0.000711 4.04E-06 176.1093 0.0000 ARCH(1) 0.253043 0.038262 6.613475 0.0000 R-squared 0.037002 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared 0.034850 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.028679 Akaike info criterion -4.285459 Sum squared resid 1.104633 Schwarz criterion -4.270001 Log likelihood 2890.257 Durbin-Watson stat 2.023012 Inverted AR Roots .26 Dựa vào 2 mô hình ước lượng ta thấy hệ số của phương sai và độ lệch chuẩn đều dương do đó có thể kết luận lợi suất của cổ phiếu HAP có liên hệ tỷ lệ thuận với rủi ro của nó tức là rủi ro càng cao thì lợi suất kỳ vọng cũng càng lớn . Ta thấy giá trị p-value của SQR(GARCH) và GARCH ở 2 mô hình đều > 0.05, như vậy lợi suất của cổ phiếu HAP không phụ thuộc vào độ rủi ro của cổ phiếu này. 3.3.6 Mô hình T- GARCH Ước lượng mô hình ta được : Dependent Variable: RHAP Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/25/07 Time: 23:47 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Convergence achieved after 49 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. GARCH 3.215873 0.251791 12.77201 0.0000 AR(1) 0.031789 0.004330 7.341754 0.0000 Variance Equation C -1.38E-07 4.37E-08 -3.160068 0.0016 ARCH(1) 0.018390 1.97E-05 932.4895 0.0000 (RESID<0)*ARCH(1) -0.023473 5.18E-05 -453.4465 0.0000 GARCH(1) 1.000566 0.000146 6839.098 0.0000 R-squared 0.002480 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared -0.001239 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.029211 Akaike info criterion -4.947715 Sum squared resid 1.144232 Schwarz criterion -4.924527 Log likelihood 3338.286 Durbin-Watson stat 1.780201 Inverted AR Roots .03 Ta thấy giá trị p-value của biến (RESID<0)*ARCH(1) bằng 0< 0.05 nên có thể kết luận rằng có ảnh hưởng của các cú sốc âm lên giá cổ phiếu là hay có biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy đối với giá cổ phiếu. 3.3.7 Mô hình E – GARCH Ước lượng mô hình ta được: Dependent Variable: RHAP Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/25/07 Time: 23:50 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1347 after adjusting endpoints Failure to improve Likelihood after 345 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. GARCH 0.004192 0.269660 0.015546 0.9876 AR(1) 0.593283 0.021791 27.22652 0.0000 Variance Equation C -7.059135 0.224355 -31.46420 0.0000 |RES|/SQR[GARCH](1) 0.992990 0.058586 16.94940 0.0000 RES/SQR[GARCH](1) 0.395436 0.040644 9.729312 0.0000 EGARCH(1) 0.078460 0.032047 2.448272 0.0144 R-squared -0.068672 Mean dependent var 0.000546 Adjusted R-squared -0.072657 S.D. dependent var 0.029193 S.E. of regression 0.030235 Akaike info criterion -4.323684 Sum squared resid 1.225849 Schwarz criterion -4.300497 Log likelihood 2918.001 Durbin-Watson stat 2.369072 Inverted AR Roots .59 Ta thấy p-value của hệ số <0.05 .nên ảnh hưởng của cú sốc âm và dương đến phương sai là khác nhau, không có ảnh hưởng bất đối xứng. 3.4 Cổ phiếu BPC Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu BPC: Ta thấy chuỗi RBPC ở các thời kỳ khác nhau cũng dao động đều xung quanh mức 0, và chuỗi không có xu thế. 3.4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RBPC ADF Test Statistic -28.63888 1% Critical Value* -3.4391 5% Critical Value -2.8646 10% Critical Value -2.5684 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RBPC) Method: Least Squares Date: 04/26/07 Time: 09:38 Sample(adjusted): 3 1093 Included observations: 1091 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RBPC(-1) -0.858644 0.029982 -28.63888 0.0000 C 3.15E-05 0.000541 0.058289 0.9535 R-squared 0.429600 Mean dependent var 2.21E-05 Adjusted R-squared 0.429076 S.D. dependent var 0.023640 S.E. of regression 0.017862 Akaike info criterion -5.210444 Sum squared resid 0.347449 Schwarz criterion -5.201287 Log likelihood 2844.297 F-statistic 820.1854 Durbin-Watson stat 1.982639 Prob(F-statistic) 0.000000 Theo kiểm đinh ADF chuỗi là dừng. 3.4.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi R BPC Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy 1, 3 ,4 khác không do đó ta có quá trình AR(1) ,AR(3),AR(4). Ước lượng mô hình không có hệ sỗ chặn ta có kết quả sau: Dependent Variable: RBPC Method: Least Squares Date: 04/26/07 Time: 22:18 Sample(adjusted): 6 1093 Included observations: 1088 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.135549 0.029960 4.524345 0.0000 AR(3) 0.064813 0.030168 2.148362 0.0319 AR(4) 0.090651 0.030200 3.001661 0.0027 R-squared 0.033476 Mean dependent var 7.93E-05 Adjusted R-squared 0.031694 S.D. dependent var 0.018038 S.E. of regression 0.017750 Akaike info criterion -5.222075 Sum squared resid 0.341855 Schwarz criterion -5.208310 Log likelihood 2843.809 Durbin-Watson stat 1.989610 Inverted AR Roots .64 -.02+.55i -.02 -.55i -.47 Kiểm định tính dừng của phần dư E4 của mô hình này ta được: ADF Test Statistic -32.77036 1% Critical Value* -3.4391 5% Critical Value -2.8646 10% Critical Value -2.5684 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E4) Method: Least Squares Date: 04/26/07 Time: 22:37 Sample(adjusted): 7 1093 Included observations: 1087 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E4(-1) -0.994841 0.030358 -32.77036 0.0000 C 7.40E-05 0.000538 0.137372 0.8908 R-squared 0.497428 Mean dependent var 2.20E-06 Adjusted R-squared 0.496965 S.D. dependent var 0.025026 S.E. of regression 0.017750 Akaike info criterion -5.223068 Sum squared resid 0.341828 Schwarz criterion -5.213885 Log likelihood 2840.738 F-statistic 1073.896 Durbin-Watson stat 1.997505 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta thấy phần dư là nhiễu trắng nên mô hình là tốt ,chuỗi RBPC là mô hình ARIMA(p,0,0) , với p = 1,3,4 Mô hình ARIMA của chuỗi : RB PC= 0.135549*RBPC-1+0.064813*RBPC-3+ 0.090651*RBPC Ta xem mức dao động trong lợi suất trong các phiên có phụ thuộc vào sự thay đổi của lợi suất trong quá khứ hay không. Sau đây ta sẽ sử dụng các mô hình ARCH, GARCH , T- GARCH ,GARCH-M ,COMPONENT GARCH để xem xét giả thiết này . 3.4.3 Mô hình ARCH Ước lượng mô hình ARCH(1) ta được: Dependent Variable: RBPC Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/26/07 Time: 23:55 Sample(adjusted): 6 1093 Included observations: 1088 after adjusting endpoints Convergence achieved after 27 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) -0.073175 0.029883 -2.448719 0.0143 AR(3) 0.032779 0.019786 1.656612 0.0976 AR(4) 0.031488 0.019014 1.656110 0.0977 Variance Equation C 0.000180 5.39E-06 33.49886 0.0000 ARCH(1) 0.406759 0.057924 7.022270 0.0000 R-squared -0.016392 Mean dependent var 7.93E-05 Adjusted R-squared -0.020146 S.D. dependent var 0.018038 S.E. of regression 0.018219 Akaike info criterion -5.422828 Sum squared resid 0.359492 Schwarz criterion -5.399887 Log likelihood 2955.019 Durbin-Watson stat 1.599398 Inverted AR Roots .45 -.06 -.42i -.06+.42i -.39 Ta thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu BPC phụ thuộc vào lợi suất trung bình của nó tại các phiên khá. Rủi ro của cổ phiếu BPC chịu ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên, hệ số của ARCH là dương và khác 0. Nhưng ta chỉ nhận biết được ảnh hưởng dương đến phương sai mặc dù trên thực tế có cả những cú sốc âm dương . 3.4.4 Mô hình GARCH Ước lượng mô hình GARCH(1,1) ta thu được kết quả sau : Dependent Variable: RBPC Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/27/07 Time: 00:04 Sample(adjusted): 6 1093 Included observations: 1088 after adjusting endpoints Convergence achieved after 14 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) -0.027061 0.035305 -0.766498 0.4434 AR(3) 0.036360 0.034879 1.042450 0.2972 AR(4) 0.011265 0.034295 0.328457 0.7426 Variance Equation C 2.25E-05 2.82E-06 7.966761 0.0000 ARCH(1) 0.167971 0.019665 8.541613 0.0000 GARCH(1) 0.752059 0.021292 35.32119 0.0000 R-squared -0.002217 Mean dependent var 7.93E-05 Adjusted R-squared -0.006848 S.D. dependent var 0.018038 S.E. of regression 0.018100 Akaike info criterion -5.542412 Sum squared resid 0.354479 Schwarz criterion -5.514882 Log likelihood 3021.072 Durbin-Watson stat 1.677964 Inverted AR Roots .39 -.09+.34i -.09 -.34i -.24 Kết quả ước lượng ta thấy tổng hệ số của ARCH(1) và GARCH(1) <1, do đó lợi suất trung bình của cổ phiếu BPC phụ thuộc vào lợi suất trung bình tại phiên trước và chịu ảnh hưởng của sự dao động của sự thay đổi này . 3.4.5 Mô hình GARCH – M Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của lợi suất của cổ phiếu vào độ rủi ro của nó *Mô hình 1 : lợi suất phụ thuộc vào độ lệch chuẩn Dependent Variable: RBPC Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/27/07 Time: 00:06 Sample(adjusted): 6 1093 Included observations: 1088 after adjusting endpoints Convergence achieved after 16 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. SQR(GARCH) -0.041235 0.029569 -1.394529 0.1632 AR(1) -0.030679 0.035559 -0.862764 0.3883 AR(3) 0.032895 0.034998 0.939931 0.3473 AR(4) 0.008760 0.034511 0.253840 0.7996 Variance Equation C 2.26E-05 2.80E-06 8.055323 0.0000 ARCH(1) 0.170560 0.020114 8.479678 0.0000 GARCH(1) 0.749096 0.021539 34.77794 0.0000 *Mô hình 2 : lợi suất phụ thuộc vào độ phương sai Dependent Variable: RBPC Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/27/07 Time: 00:08 Sample(adjusted): 6 1093 Included observations: 1088 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. GARCH -0.944688 1.658133 -0.569730 0.5689 AR(1) -0.028290 0.035547 -0.795829 0.4261 AR(3) 0.034928 0.034999 0.997984 0.3183 AR(4) 0.010656 0.034419 0.309608 0.7569 Variance Equation C 2.28E-05 2.85E-06 7.993028 0.0000 ARCH(1) 0.169513 0.019983 8.482752 0.0000 GARCH(1) 0.749119 0.021688 34.54090 0.0000 Dựa vào 2 mô hình ước lượng ta thấy hệ số của phương sai và độ lệch chuẩn đều dương do đó có thể kết luận lợi suất của cổ phiếu BPC có liên hệ tỷ lệ thuận với rủi ro của nó tức là rủi ro càng cao thì lợi suất kỳ vọng cũng càng lớn . Ta thấy giá trị p-value của SQR(GARCH) và GARCH ở 2 mô hình đều > 0.05 , như vậy lợi suất của cổ phiếu BPC không phụ thuộc vào độ rủi ro của cổ phiếu này. 3.5 Chỉ số thị trường VNINDEX Biểu đồ chuỗi lợi suất của chỉ sỗ VNINDEX. Nhìn vào biểu đồ ở dưới ta thấy chuỗi RVNINDEX ở các thời kỳ khác nhau cũng dao động đều xung quanh mức 0, và chuỗi không có xu thế. -.08 -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 .08 250 500 750 1000 1250 RVNINDEX 3.5.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RVNINDEX ADF Test Statistic -24.46988 1% Critical Value* -2.5673 5% Critical Value -1.9396 10% Critical Value -1.6157 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RVNINDEX) Method: Least Squares Date: 04/27/07 Time: 23:10 Sample(adjusted): 3 1350 Included observations: 1345 Excluded observations: 3 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RVNINDEX(-1) -0.617144 0.025221 -24.46988 0.0000 R-squared 0.308206 Mean dependent var 1.58E-05 Adjusted R-squared 0.308206 S.D. dependent var 0.018129 S.E. of regression 0.015079 Akaike info criterion -5.550330 Sum squared resid 0.305580 Schwarz criterion -5.546460 Log likelihood 3733.597 Durbin-Watson stat 1.934733 Theo kiểm đinh ADF chuỗi là dừng : 3.5.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi RVNINDEX Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy 1,5,14 khác không do đó ta có quá trình AR(1) , AR(5), AR(14). Ước lượng mô hình không có hệ sỗ chặn ta có kết quả sau: Dependent Variable: RVNINDEX Method: Least Squares Date: 04/27/07 Time: 23:13 Sample(adjusted): 16 1350 Included observations: 1328 Excluded observations: 7 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.361795 0.025010 14.46581 0.0000 AR(5) 0.155854 0.025154 6.196043 0.0000 AR(14) 0.104404 0.025298 4.126931 0.0000 R-squared 0.177332 Mean dependent var 0.001024 Adjusted R-squared 0.176090 S.D. dependent var 0.016323 S.E. of regression 0.014816 Akaike info criterion -5.583967 Sum squared resid 0.290854 Schwarz criterion -5.572240 Log likelihood 3710.754 Durbin-Watson stat 1.985303 Invert