Chuyên đề Sử dụng mô hình kinh tế lượng trong phân tích sự biến động và dự báo lợi suất của một số cổ phiếu trên thị trường Chứng khoán Việt Nam

thông tin có liên quan. Vì vậy thị trường chứng khoán phải được xây dựng trên cơ sở hệ thống công bố thông tin tốt. Theo luật định, các bên phát hành chứng khoán có nghĩa vụ cung cấp đầy đủ, trung thực và kịp thời những thông tin có liên quan tới tổ chức phát hành, tới đợt phát hành. Công bố thông tin được tiến hành khi phát hành lần đầu cũng như theo các chế độ thường xuyên và đột xuất, thông qua các thông tin có liên quan. Vì vậy thị trường chứng khoán phải được xây dựng trên cơ sở hệ thống công bố thông tin tốt. Theo luật định, các bên phát hành chứng khoán có nghĩa vụ cung cấp đầy đủ, trung thực và kịp thời những thông tin có liên quan tới tổ chức phát hành, tới đợt phát hành. Công bố thông tin được tiến hành khi phát hành lần đầu cũng như theo các chế độ thường xuyên và đột xuất, thông qua các phương tiện thông tin đại chúng, Sở giao dịch, các công ty chứng khoán và các tổ chức có liên quan khác. Nguyên tắc này nhằm bảo vệ người đầu tư, song đồng thời nó cũng hàm nghĩa rằng một khị đã được cung cấp thông tin đầy đủ, kịp thời và chính xác thì người đầu tư phải chịu trách nhiệm về các quyết định đầu tư của mình. 4.4. Nguyên tắc trung gian Trên thị trường chứng khoán, các giao dịch được thực hiện thông qua tổ chức trung gian là các công ty chứng khoán. Trên thị trường chứng khoán sơ cấp các nhà đầu tư thường không mua trực tiếp của nhà phát hành mà mua từ các nhà bảo lãnh phát hành. Trên thị trương thứ cấp, các nhà môi giới mua, bán chứng khoán giúp các khách hàng. 4.5. Nguyên tắc tập trung Các giao dịch chứng khoán chỉ diễn ra trên sở giao dịch và trên thị trường OTC, có sự kiểm tra giám sát của cơ quan quản lý Nhà nước. 5. Các thành phần tham gia thị trường Chứng khoán 5.1. Nhà phát hành Nhà phát hành là các tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán. Nhà phát hành là người tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, Nhà phát hành là người cung cấp các chứng khoán - hàng hoá của thị trường chứng khoán - Chính phủ và chính quyền địa phương là nhà phát hành các trái phiếu Chính phủ và trái phiếu địa phương. - Công ty là nhà phát hành các cổ phiếu và trái phiếu công ty. - Các tổ chức tài chính là nhà phát hành các công cụ tài chính như các trái phiếu… 5.2. Nhà đầu tư Nhà đầu tư là người thực sự mua và bán chứng khoán - Các nhà đầu tư cá nhân là những người có vốn nhàn rỗi tạm thời, tham gia mua, bán trên thị trường chứng khoán với mục đích kiếm lợi nhuận. Tuy nhiên, trong đầu tư thì lợi nhuận luôn gắn với rủi ro, lợi nhuận càng cao thì rủi ro càng lớn và ngược lại. - Các nhà đầu tư có tổ chức thường xuyên mua và bán chứng khoán với số lượng lớn trên thị trường. Các tổ chức này thường có các bộ phận gồm nhiều chuyên gia có kinh nghiệm để nghiên cứu thị trường và đưa ra các quyết định đầu tư. 5.3. Các tổ chức kinh doanh trên thị trường chứng khoán - Công ty chứng khoán là những công ty hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán, có thể đảm nhận một hoặc nhiều trong số các nghiệp vụ chính là bảo lãnh phát hành, môi giới, quản lý quỹ đầu tư, tư vấn chứng khoán. - Các ngân hàng thương mại có thể sử dụng vốn tự có để tăng và đa dạng hoá lợi nhuận thông qua đầu tư vào các chứng khoán. 5.4. Các tổ chức có liên quan đến thị trường chứng khoán - Cơ quan quản lý Nhà nước. - Sở giao dịch chứng khoán. - Hiệp hội các nhà kinh doanh chứng khoán… 6. Hàng hóa tham gia thị trường Chứng khoán 6.1. Cổ phiếu Cổ phiếu là một loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu và lợi ích hợp pháp đối với thu nhập và tài sản của một công ty cổ phần. - Cổ phiếu thường: Nếu một công ty chỉ được phép phát hành một loại cổ phiếu, nó sẽ phát hành cổ phiếu thương. Cổ phiếu thường mang lại cho cổ đông các quyền sau: + Quyền hưởng cổ tức Cổ phiếu thường không quy định cổ tức tối thiểu hay tối đa mà cổ đông được nhận. Tỷ lệ cũng như hình thức chi trả cổ tức cho cổ đông tuỳ thuộc vào kết quả hoạt động kinh doanh và vào chính sách của công ty. Khi công ty phải thanh lý tài sản, cổ đông thường chỉ được nhận những gì còn lại sau khi công ty trang trải xong tất cả các nghĩa vụ như thuế, nợ và cổ phiếu ưu đãi. + Quyền mua cổ phiếu mới + Quyền bỏ phiếu - Cổ phiếu ưu đãi Cổ phiếu ưu đãi thường không cho cổ đông quyền bỏ phiếu, song lại định một tỷ lệ cổ tức tối đa so với mệnh giá. Trong điều kiện bình thường, cổ đông ưu đãi sẽ nhận được lượng cổ tức cố định theo tỷ lệ đã định. Trong trường hợp công ty không có đủ lợi nhuận để trả theo tỷ lệ đó, nó sẽ trả theo khả năng có thể, nhưng một khi cổ đông ưu đãi chưa được trả cổ tức thì cổ đông thường cũng chưa được trả. 6.2. Trái phiếu Trái phiếu là một loại chứng khoán quy định nghĩa vụ của người phát hành (người vay tiền) phải trả cho người nắm giữ chứng khoán (người cho vay) một khoản tiền xác định, thường là trong những khoản thời gian cụ thể, và phải hoàn trả khoản cho vay ban đầu khi nó đáo hạn. - Trái phiếu công ty là những trái phiếu do công ty phát hành để vay vốn dài hạn. - Trái phiếu Chính phủ là những trái phiếu do chính phủ phát hành nhằm bù đắp thâm hụt ngân sách, tài trợ cho các công trình công ích hoặc làm công cụ điều tiết tiền tệ. - Trái phiếu công trình là những trái phiếu do Chính phủ trung ương hoặc chính quyền địa phương phát hành để huy động vốn cho những mục đích cụ thể, thường là để xây dựng những công trình cơ sở hạ tầng hay công trình phúc lợi công cộng. 6.3. Chứng khoán có thể chuyển đổi Chứng khoán có thể chuyển đổi là loại chứng khoán cho phép người nắm giữ chứng nó, tùy theo lựa chọn và trong những điều kiện nhất định, có thể đổi nó lấy một chứng khoán khác. Thông thường cổ phiếu ưu đãi được chuyển đổi thành cổ phiếu thường và trái phiếu cũng được chuyển đổi thành cổ phiếu thường. 6.4. Các công cụ phái sinh Các công cụ phái sinh là những công cụ được phát hành trên cơ sở những công cụ đã có như cổ phiếu, trái phiếu…, nhằm nhiều mục tiêu khác nhau, như phân tán rủi ro, bảo vệ lợi nhuận hoặc tạo lợi nhuận. - Quyền quyền chọn. - Hợp đồng Swoap(hoán đổi - Chứng quyền - Hợp đồng kỳ hạn - Hợp đồng tương lai II. MỘT SỐ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG VÀ DỰ BÁO LỢI SUẤT 1. Sự cần thiết sử dụng mô hình phân tích sự biến động của lợi suất và dự báo lợi suất của một số cổ phiếu . Nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán mục đích chính là để sinh lời vốn của mình bỏ ra đầu tư. Nếu lợi suất của chứng khoán càng cao thì khả năng sinh lời càng lớn và ngược lại. Bởi vậy nếu chúng ta phân tích đúng sự biến động của lợi suất và dự báo đúng lợi suất của chứng khoán trong tương lai thì chúng ta sẽ có thể đầu tư hợp lý để đạt được lợi nhuận cao nhất. 2.Chuỗi thời gian 2.1. Khái niệm chuỗi thời gian Chuỗi thời gian là một biến số được quan sát theo một trinh tự thời gian nào đó. Yt là giá trị quan sát của chuỗi ở thời kỳ (hoặc thời điểm) t. 2.2. Khái niệm chuỗi thời gian dừng và không dừng * Chuỗi Yt dừng nếu Var(Yt) = s2 với với "t E(Yt) = m với "t COV(Yt ,Yt-1) = g với "t Trong đó E(Yt), Var(Yt) là kỳ vọng và phương sai của Yt. *Chuỗi Yt không dừng nếu nó vi phạm bất kỳ điều kiện nào nói ở trên. 2.3. Nhược điểm của chuỗi thời gian không dừng Một trong số các giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập là phi ngẫu nhiên, chúng có giá trị xác định. Nếu như chúng ta ước lượng một mô hình với chuỗi thời gian không dừng thì giả thiết của OLS bị vi phạm. Nếu như mô hình có ít nhất một biến độc lập không dừng, biến này thể hiện một xu thế tăng (giảm) và nếu có biến phụ thuộc cũng có xu thế như vậy, thì ước lượng mô hình sẽ thu được hệ số có ỹ nghĩa thống kê cao và R2 cao dẫn đến hồi quy giả tạo. 2.4. Kiểm định tính dừng chuỗi thời gian 2.4.1. Kiểm định tính dừng dựa trên lược đồ tương quan Theo định nghĩa tính dừng thì Yt dừng nếu: Var(Yt) = s2 với với "t E(Yt) = m với "t COV(Yt ,Yt+k) = gk với "t Để kiểm định tính dừng này, một trong các kiểm định là kiểm định dựa trên hàm tự tương quan rk Box - Pierce đã đưa ra kiểm định về sự bằng không đồng thời của các hệ số tương quan: Giả thiết Ho: r1 = r2 = rm = 0 H1: Giả thiết Ho được kiểm định bằng thống kê: Trong đó n là kích thước mẫu, m là độ dài của trễ. Q có phân bố xấp xỉ Ho bị bác bỏ nếu Q nhận được từ mẫu lớn hơn 2.4.2. Kiểm định nghiệm đơn vị Xét mô hình: Yt = r Yt-1 + ut Trong đó ut nhiễu trắng tức là ut là yếu tố ngẫu nhiên có trung bình bằng không, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng không. Nếu r = 1 thì Yt là một bước ngẫu nhiên và Yt là một chuỗi không dừng. Do đó để kiểm định tính dừng của Yt ta kiểm định giả thiết: Ho: r = 1 (Chuỗi không dừng) H1: r ≠ 1 (Chuỗi dừng) D Yt = Yt - Yt-1 = (r - 1)Yt-1 + ut D Yt = dYt-1 + ut Bây giờ kiểm định giả thiết: Ho: d = 0 Nếu Ho được chấp nhận thì DYt = Yt - Yt-1 = ut, chuỗi DYt là chuỗi dừng. Dickey - Fuller (DF) đưa ra tiêu chuẩn kiểm định: Ho: r = 1 (Chuỗi không dừng) H1: r ≠ 1 (Chuỗi dừng) Ước lượng mô hình: Yt = r Yt-1 + ut có phân bố DF Nếu như: thì bác bỏ Ho, chuỗi dừng Tiêu chuần DF được áp dụng cho các mô hình: DYt = dYt-1 + ut DYt = b1 + dYt-1 + ut Đối với các mô hình trên Ho: d = 0 (Chuỗi không dừng hay có nghiệm đơn vị). Nếu các ut lại tự tương quan thì cải biên mô hình: Tiêu chuẩn DF áp dụng cho mô hình này được gọi là tiêu chuẩn ADF. 3. Ứng dụng mô hình CAMPM - Hệ phương trình đệ quy Cheng. F.Lee và W. P. Loypd đã ước lượng mô hình cho ngành công nghiệp dầu mỏ với cổ phiếu của 7 công ty : Imperial oil, Sun oil, Standard of ohio, Union oil, Phillips petroleum, Shell oil, Standard of indiana. R1t = a1 + g1 Rmt+u1t R2t = a2 + b21R1t + g2 Rmt +u2t R3t = a3 + b31R1t + b32R2t + g3 Rmt +u3t R4t = a4 + b41R1t + b42R2t + b43R3t + g4 Rmt + u4t R5t = a5 + b51R1t + b52R2t + b53R3t + b54R4t + g5 Rmt + u5t R6t = a6 + b61R1t + b62R2t + b63R3t + b64R4t + b65R5t + g6 Rmt + u6t R7t = a7 + b71R1t + b72R2t + b73R3t + b74R4t + b75R5t +b76R6t + g7Rmt + u7t Trong đó : R1 là lợi suất của cổ phiếu 1 (= Imperial oil ) R2 lợi suất của cổ phiếu 2 (= Sun oil ) ...... R7 suất của cổ phiếu 7 (= Standard of indiana ) R lợi suất của chỉ số thị trường. uit = nhiễu ( i =1, 2,...., 7 ). Ở đây mô hình Capm được xem như một hệ phương trình đệ quy. Một câu hỏi hiển nhiên được đặt ra ở đây là : Bằng cách nào lựa chọn được đâu là cổ phiếu 1, cổ phiếu 2 ....? Lee và Lloyp trả lời câu hỏi này thuần tuý bằng thực nghiệm. Họ đã hồi quy tỷ lệ lợi suất của cổ phiếu i với tỷ lệ lợi suất của 6 cổ phiếu còn lại và quan sát kết quả R2. Theo đó sẽ có 7 sự hồi quy như vậy. Sau đó họ sắp xếp các giá trị R2 đã ước lượng được theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất. Cổ phiếu nào có giá trị R2 thấp nhất được mô tả như cổ phiếu 1 và cổ phiếu có giá trị R2 cao nhất được mô tả như cổ phiếu 7. Ý kiến sau đây là bằng trực giác. Nếu tỷ lệ lợi suất Imperial oil có giá trị R2 thấp nhất trong mối quan hệ với 6 cổ phiếu khác, điều đó gợi ý rằng cổ phiếu này đã có ảnh hưởng ít nhất tới sự biến động trong tỷ lệ lợi suất của 6 cổ phiếu còn lại. 4. Mô hình AR, MA, ARMA và ARIMA mô hình hóa chuỗi thời gian trong kinh tế 4.1. Quá trình tự hồi quy AR Quá trình tự hồi quy bậc p có dạng: Yt = fo + f1Yt-1 + f2 Yt-2 +…+ fpYt-p + ut, ut là nhiễu trắng. Điều kiện để quá trình AR(p) dừng là -1 < fi < 1, i = 1,2,…,p 4.2. Quá trình trung bình trượt MA Quá trình trung bình trượt MA(q) có dạng: Yt = q0 + q1ut-1 + q2ut-2 +…+ qqut-q + ut t = 1,2,…,n ut là nhiễu trắng. Điều kiện để quá trình dừng MA(q) là -1 < qi < 1, i = 1,2,…,q 4.3. Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy ARMA Khi kết hợp cả hai yếu tố AR và MA chúng ta có quá trình gọi là quá trình trung bình trượt và tự hồi quy. Yt là quá trình ARMA(p,q) nếu Y có thể biểu diễn dưới dạng: Yt = q + f1Yt-1 + f2 Yt-2 +…+ fpYt-p + … q0 ut + q1ut-1 + q2ut-2 +…+ qqut-q 4.4. Quá trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA Chuỗi thời gian có thể dừng hoặc không dừng. Chuỗi được gọi là đồng liên kết bậc 1, được ký hiệu là I(1) nếu sai phân bậc nhất là chuỗi dừng. AR(p) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q) khi d=0, q=0 MA(q) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q) khi d=0, p=0 ARIMA(2,1,2) là chuỗi có sai phân bậc 1 là chuỗi dừng, chuỗi sai phân dừng bậc 1 có thể biểu diễn dạng: DYt = q + α1 DYt-1 + α2 DYt-2 + β0u1 + β1ut-1 + β2 ut-2 Trong đó ut là nhiễu trắng. 4.5. Kiểm định tính thích hợp của mô hình Để xem mô hình có phù hợp hay không chúng ta phải kiểm định tính dừng của các phần dư. Kết quả ước lượng mô hình ARIMA cho ta phần dư. Dùng DF để kiểm định xem et có phải là nhiễu trắng hay không. Nếu như et không phải là nhiễu trắng thì phải định dạng lại mô hình. 4.6. Dự báo *Sau khi ước lượng được mô hình tốt, dùng mô hình này để dự báo. Ta giả sử rằng có mô hình ARIMA(1,1,0). Ta đã ước lượng được mô hình: , t = 1,2,...,n Dự báo ở thời kỳ tiếp theo: Tương tự ta dự báo được các giá trị của Y trong các thời kỳ tiếp theo. 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 kỳ tiếp theo. *Nếu ta có mô hình AR(p): Yt = fo + f1Yt-1 + f2 Yt-2 +…+ fpYt-p + ut Có Yt, Yt-1, ..., Yt-p Ta dự báo giá trị của Y ở thời điểm (t+1) theo công thức: Tương tự như vậy dự báo ở thời điểm (t+2): * Nếu ta có mô hình MA(q): Yt = q0 + ut + q1ut-1 + q2ut-2 +…+ qqut-q ut , ut-1, ....ut-q đã biết; Với s ≤ q, ta dự báo giá trị của Y ở thời điểm (t+s) theo công thức: *Nếu ta có mô hình ARMA(q,p) Với s ≤ q, ta dự báo giá trị của Y ở thời điểm (t+s) theo công thức: Với s > q chỉ dự báo với mô hình AR. CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH SỰ BIẾN ĐỘNG VÀ DỰ BÁO LỢI SUẤT CỦA MỘT SỐ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM I. CƠ SỞ LỰA CHỌN MỘT SỐ LOẠI CỔ PHIẾU Ta chọn các cổ phiếu niêm yết sớm nhất trên thị trường chứng khoán Việt Nam gồm các cổ phiếu: HAP, LAF, REE, SAM, TMS. Ta phân tích, so sánh, dự báo lợi suất của các cổ phiếu này với quan sát từ đầu năm 2001 đến cuối năm 2005. II. MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ Ký hiệu: Pt là giá cổ phiếu tại thời điểm t Rt là lợi suất của cổ phiếu tại thời điểm t Chúng ta có được số liệu giá cổ phiếu. Để tính lợi suât cổ phiếu ta có 2 công thức: (1) (2) Ta tính lợi suất cổ phiếu theo công thức (1). Ta ký hiệu: R_HAP là lợi suất của cổ phiếu HAP R_LAF là lợi suất của cổ phiếu LAF R_REE là lợi suất của cổ phiếu REE R_SAM là lợi suất của cổ phiếu SAM R_TMS là lợi suất của cổ phiếu TMS 1. Kiểm định tính dừng của lợi suất từng cổ phiếu bằng Eview:  H0: Chuỗi không dừng  H1: Chuỗi dừng 1.1. Đối với R_HAP ADF Test Statistic -29.27129 1% Critical Value* -2.5676 5% Critical Value -1.9397 10% Critical Value -1.6158 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_HAP) Method: Least Squares Date: 03/26/08 Time: 17:57 Sample(adjusted): 2 1126 Included observations: 1125 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_HAP(-1) -0.864850 0.029546 -29.27129 0.0000 R-squared 0.432555 Mean dependent var -1.36E-05 Adjusted R-squared 0.432555 S.D. dependent var 0.033067 S.E. of regression 0.024909 Akaike info criterion -4.546280 Sum squared resid 0.697400 Schwarz criterion -4.541813 Log likelihood 2558.282 Durbin-Watson stat 1.993839 Kết quả ước lượng: DW = 1,993839 cho biết ut không tự tương quan. Bằng tiêu chuẩn DF ta có 29,27129 > = 2.5676, = 1,9397 và 1,6158. Như vậy chuỗi R_HAP là chuỗi dừng. 1.2. Đối với R_LAF ADF Test Statistic -27.17556 1% Critical Value* -2.5676 5% Critical Value -1.9397 10% Critical Value -1.6158 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_LAF) Method: Least Squares Date: 03/26/08 Time: 20:50 Sample(adjusted): 2 1126 Included observations: 1125 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_LAF(-1) -0.793013 0.029181 -27.17556 0.0000 R-squared 0.396514 Mean dependent var -6.28E-07 Adjusted R-squared 0.396514 S.D. dependent var 0.032252 S.E. of regression 0.025054 Akaike info criterion -4.534643 Sum squared resid 0.705563 Schwarz criterion -4.530176 Log likelihood 2551.737 Durbin-Watson stat 2.004670 Kết quả ước lượng: DW = 2,004670 cho biết ut không tự tương quan Bằng tiêu chuẩn DF ta có 27,17556> = 2.5676, = 1,9397 và 1,6158. Như vậy chuỗi R_LAF là chuỗi dừng. 1.3. Đối với R_REE ADF Test Statistic -25.54899 1% Critical Value* -2.5676 5% Critical Value -1.9397 10% Critical Value -1.6158 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_REE) Method: Least Squares Date: 03/26/08 Time: 20:56 Sample(adjusted): 2 1126 Included observations: 1125 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_REE(-1) -0.734478 0.028748 -25.54899 0.0000 R-squared 0.367384 Mean dependent var -1.85E-05 Adjusted R-squared 0.367384 S.D. dependent var 0.026568 S.E. of regression 0.021132 Akaike info criterion -4.875201 Sum squared resid 0.501919 Schwarz criterion -4.870734 Log likelihood 2743.300 Durbin-Watson stat 1.993687 Kết quả ước lượng: DW = 1,993687 cho biết ut không tự tương quan Bằng tiêu chuẩn DF ta có 25,54899 > = 2.5676, = 1,9397 và 1,6158. Như vậy chuỗi R_REE là chuỗi dừng. 1.4 Đối với chuỗi Đối với R_SAM ADF Test Statistic -36.61884 1% Critical Value* -2.5676 5% Critical Value -1.9397 10% Critical Value -1.6158 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RSAM) Method: Least Squares Date: 03/26/08 Time: 21:00 Sample(adjusted): 2 1126 Included observations: 1125 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_SAM(-1) -1.087792 0.029706 -36.61884 0.0000 R-squared 0.544005 Mean dependent var -1.77E-05 Adjusted R-squared 0.544005 S.D. dependent var 0.037169 S.E. of regression 0.025099 Akaike info criterion -4.531079 Sum squared resid 0.708082 Schwarz criterion -4.526612 Log likelihood 2549.732 Durbin-Watson stat 2.001046 Kết quả ước lượng: DW = 2,001046 cho biết ut không tự tương quan Bằng tiêu chuẩn DF ta có 36,61884 > = 2.5676, = 1,9397 và 1,6158. Như vậy chuỗi R_SAM là chuỗi dừng. 1.5. Đối với chuỗi R_TMS ADF Test Statistic -27.05813 1% Critical Value* -2.5676 5% Critical Value -1.9397 10% Critical Value -1.6158 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_TMS) Method: Least Squares Date: 03/26/08 Time: 21:03 Sample(adjusted): 2 1126 Included observations: 1125 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RTMS(-1) -0.788780 0.029151 -27.05813 0.0000 R-squared 0.394442 Mean dependent var -2.75E-05 Adjusted R-squared 0.394442 S.D. dependent var 0.027614 S.E. of regression 0.021489 Akaike info criterion -4.841705 Sum squared resid 0.519016 Schwarz criterion -4.837238 Log likelihood 2724.459 Durbin-Watson stat 1.984434 Kết quả ước lượng: DW = 1,984434 cho biết ut không tự tương quan Bằng tiêu chuẩn DF ta có 27.05813 > = 2.5676, = 1,9397 và 1,6158. Như vậy chuỗi R_TMS là chuỗi dừng. 2.Hồi quy lợi suất của từng cổ phiếu theo lợi suất của các cổ phiếu còn lại R_HAP: R_HAP = C(1) + C(2)*R_LAF + C(3)*R_REE + C(4)*R_SAM + C(5)*R_TMS (1) Dependent Variable: R_HAP Method: Least Squares Date: 03/28/08 Time: 16:31 Sample: 1 1126 Included observations: 1126 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000545 0.000674 -0.808632 0.4189 R_LAF 0.086323 0.029646 2.911829 0.0037 R_REE 0.244589 0.038444 6.362213 0.0000 R_SAM 0.116350 0.031090 3.742293 0.0002 R_TMS 0.178949 0.038117 4.694686 0.0000 R-squared 0.195400 Mean dependent var -0.000244 Adjusted R-squared 0.192529 S.D. dependent var 0.025134 S.E. of regression 0.022586 Akaike info criterion -4.738580 Sum squared resid 0.571831 Schwarz criterion -4.716260 Log likelihood 2672.821 F-statistic 68.05974 Durbin-Watson stat 1.948312 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta thấy p-value ứng với hệ số C(1) = 0.4189 > α = 0,05 nên có thể bỏ hệ số này khoi phương trình. Dùng Wald Test kiểm định: Wald Test: Equation: EQ01 Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 0.653885 Probability 0.418899 Chi-square 0.653885 Probability 0.418727 Như vậy có thể bỏ hệ số chặn ra khỏi phương trình (1). Ước lượng lại phương trình (1) ta được: Dependent Variable: R_HAP Method: Least Squares Date: 03/28/08 Time: 16:37 Sample: 1 1126 Included observations: 1126 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_LAF 0.086173 0.029640 2.907288 0.0037 R_REE 0.244874 0.038436 6.370885 0.0000 R_SAM 0.115530 0.031069 3.718466 0.0002 R_TMS 0.178747 0.038111 4.690226 0.0000 R-squared 0.194931 Mean dependent var -0.000244 Adjusted R-squared 0.192778 S.D. dependent var 0.025134 S.E. of regression 0.022582 Akaike info criterion -4.739773 Sum squared resid 0.572165 Schwarz criterion -4.721917 Log likelihood 2672.492 Durbin-Watson stat 1.946894 Phương trình ước lượng được là: R_HAP = 0,086173*R_LAF + 0,244874*R_REE + 0,115530*R_SAM +0,178747*R_TMS R_LAF: R_LAF = C(1) + C(2)*R_HAP + C(3)*R_REE + C(4)*R_SAM + C(5)*R_TMS Dependent Variable: RLAF Method: Least Squares Date: 03/27/08 Time: 08:35 Sample: 1 1126 Included observations: 1126 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000188 0.000676 0.278137 0.7810 RHAP 0.086962 0.029865 2.911829 0.0037 RREE 0.193154 0.038850 4.971732 0.0000 RSAM 0.084337 0.031298 2.694603 0.0072 RTMS 0.307788 0.037523 8.202727 0.0000 R-squared 0.218548 Mean dependent var 0.000443 Adjusted R-squared 0.215759 S.D. dependent var 0.025598 S.E. of regression 0.022669 Akaike info criterion -4.731204 Sum squared resid 0.576065 Schwarz criterion -4.708884 Log likelihood 2668.668 F-statistic 78.37709 Durbin-Watson stat 1.840240 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ02 Null Hypothesis: C(1) = 0 F-statistic 0.077360 Probability 0.780958 Chi-square 0.077360 Probability 0.780907 Dependent Variable: R_LAF Method: Least Squares Date: 04/24/06 Time: 17:37 Sample: 1 1126 Included observations: 1126 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_HAP 0.086766 0.029844 2.907288 0.0037 R_REE 0.193118 0.038834 4.972880 0.0000 R_SAM 0.084649 0.031265 2.707438 0.0069 R_TMS 0.307915 0.037505 8.210088 0.0000 R-squared 0.218494 Mean dependent var 0.000443 Adjusted R-squared 0.216404 S.D. dependent var 0.025598 S.E. of regression 0.022660 Akaike info criterion -4.732911 Sum squared resid 0.576105 Schwarz criterion -4.715055 Log likelihood 2668.629 Durbin-Watson stat 1.840195 Phương trình ước lượng được là: R_LAF = 0,086766 aieDElệd Sha tha *R_HAP + 0,193118*R_REE + 0,084649*R_SAM + 0,307915*R_TMS R_REE: R_REE = C(1) + C(2)*R_HAP + C(3)*R_LAF + C(4)*R_SAM + C(5)*R_TMS Dependent Variable: RREE Method: Least Squares Date: 03/27/08 Time: 08:42 Sample: 1 1126 Included observations: 1126 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -7.76E-05 0.000514 -0.150864 0.8801 RHAP 0.142485 0.022396 6.362213 0.0000 RLAF 0.111695 0.022466 4.971732 0.0000 RSAM 0.212762 0.023016 9.243941 0.0000 RTMS 0.306531 0.027915 10.98102 0.0000 R-squared 0.383392 Mean dependent var 0.000281 Adjusted R-squared 0.381192 S.D. dependent var 0.021914 S.E. of regression 0.017238 Akaike info criterion -5.278921 Sum squared resid 0.333120 Schwarz criterion -5.256601 Log likelihood 2977.033 F-statistic 174.2530 Durbin-Watson stat 1.932528 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 0.022760 Probability 0.880110 Chi-square 0.022760 Probability 0.880083 Dependent Variable: RREE Method: Least Squares Date: 03/27/08 Time: 08:45 Sample: 1 1126 Included observations: 1126 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RHAP 0.142571 0.022379 6.370885 0.0000 RLAF 0.111669 0.022456 4.972880 0.0000 RSAM 0.212640 0.022992 9.248381 0.0000 RTMS 0.306493 0.027901 10.98490 0.0000 R-squared 0.383380 Mean dependent var 0.000281 Adjusted R-squared 0.381731 S.D. dependent var 0.021914 S.E. of regression 0.017231 Akaike info criterion -5.280677 Sum squared resid 0.333127 Schwarz criterion -5.262821 Log likelihood 2977.021 Durbin-Watson stat 1.932372 Phương trình ước lượng được là: R_REE = 0,142571*R_HAP + 0,111669*R_LAF + 0,212640*R_SAM + 0,306493*R_TMS R_SAM: R_SAM =