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

Mục lục Trang A. Giới thiệu 2 B. Nội dung 4 Chương 1: Tổng quan về thị trường chứng khoán 4 1. Khái niệm thị trường chứng khoán 4 2. Lịch sử hình thành thị trường chứng khoán 4 3. Chức năng của thị trường chứng khoán 5 4. Nguyên tắc hoạt động của thị trường chứng khoán 6 5. Thành phần tham gia vào thị trường chứng khoán 7 6. Hàng hoá tham gia vào thị trường chứng khoán 8 Chương 2: Những lý luận chung về danh mục đầu tư và quản lý danh mục đầu tư 11 1. Khái niệm Danh mục và danh mục đầu tư 11 2. Quản lý danh mục đầu tư 11 3. vai trò của quản lý danh mục đầu tư 12 4. Xây dựng mô hình quản lý danh mục đầu tư 12 Chương 3: Các mô hình phân tích biến động và dự báo lợi suất của các cổ phiếu 15 1. Chuỗi lợi suất của các cổ phiếu 17 2. Kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất các cổ phiếu 18 3. Kiểm định sự thay đổi của lợi suất và dao động của lợi suất các CP 21 3.1 Cổ phiếu DHA 21 3.2 Cổ phiếu BBT 25 3.3 Cổ phiếu HAP 36 3.4 Cổ phiếu BPC 44 3.5 Chỉ số thị trường VNINDEX 49 Chương 4: Mô hình CAPM 52 Giới thiệu chung về mô hình CAPM 52 1. Danh mục thị trường (Market Portfolio) 53 2. Quản lý lợi suất kỳ vọng của thị trường E( Rm) 53 3. Đường thị trường vốn ( Capital Market Line) 56 4. Đường thị trường Chứng khoán (Stock Market Line) 56 5. Mô hình CAPM 58 Chương 5: Vận dụng mô hình CAPM để phân tích và quản lý danh mục đầu tư 58 1. Xác định danh mục tối ưu 58 2. Ước lượng các tham số của mô hình CAPM 58 2.1 Ước lượng hệ số beta(b) 58 2.2 Ước lượng hệ số phi rủi ro Rf 72 3. ứng dụng mô hình CAPM 75 3.1 Hệ phương trình đệ quy 75 3.2 Hồi quy lợi suất của từng cổ phiếu theo lợi suất của các cổ phiếu còn lại 76 4. Phương pháp hệ phương trình đệ quy 79 5. Phân tích rủi ro của Tài sản và danh mục 81 6. Sử dụng mô hình CAPM để định giá tài sản 83 7. Tính hệ số a của tài sản(danh mục) 84 8. ứng dụng của mô hình CAPM vào chính sách công ty 84 C. Kết luận 86 D. Tài liệu tham khảo 87 A.Giới thiệu Thị trường Việt Nam nói chung và thị trường chứng khoán nói riêng đang trong quá trình phát triển, việc xác định được giá trị của các tài sản tài chính như: Cổ phiếu, Trái phiếu... trên thị trường và rủi ro của nó khi đầu tư hay nắm giữ các tài sản này, và đặc biệt là rủi ro của cả hệ thống thị trường. Điều này rất có ý nghĩa đối công tác phát hành, quản lý và đầu tư trong thị trường chứng khoán. Trong thị trường chứng khoán, các công ty chứng khoán với vai trò rất quan trọng là một định chế tài chính trung gian nhằm thực hiện các nghiệp vụ trên thị trường chứng khoán, nơi mà các đòi hỏi đối với đội ngũ Cán bộ, Nhân viên phải có trình độ chuyên môn cao, bộ mày tổ chức phù hợp để thực hiện vai trò trung gian môi giới mua và bán chứng khoán, đồng thời tư vấn cho các nhà đầu tư, các nhà quản lý có những quyết định đúng đắn trước khi tham gia vào thị trường. Nhờ có như vậy mà chứng khoán được lưu thông trên thị trường từ nhà phát hành tới nhà đầu tư, nơi mà người mua - người bán có thể gặp nhau, chao đổi làm tăng tính thanh khoản của chứng khoán để từ đó thúc đẩy sự phát triển của cả nền kinh tế nói chung và thị trường chứng khoán nói riêng. Việc đưa trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh vào hoạt động 7/2000 đã đánh dấu một bước ngoặt trong quá trình cải cách kinh tế ở Việt Nam, khẳng định quyết tâm phát triển kinh tế thị trường theo định hướng XHCN của Đảng và Chính phủ trong tiến trình đổi mới. Và tính đến 5/2007 đã có trên 50 công ty chứng khoán niêm yết trên thị trường và đi vào hoạt động với đầy đủ các nghiệp vụ, trang thiết bị... để đảm bảo có thể hoạt động một cách có hiệu quả trên thị trường, và trong đó phải kể đến những nghiệp vụ rất quan trọng như là: quản lý danh mục đầu tư, quản trị rủi ro..... Về thực chất, quản lý danh mục đầu tư hay xác định rủi ro để từ đó có thể định giá được chứng khoán là việc áp dụng những chiến lược đầu tư hiện đại, những kiến thức trên ghế nhà trường và các công cụ phân tích chuyên nghiệp vào việc lựa chọn danh mục đầu tư chứng khoán sao cho lợi tức là tối đa, mà rủi ro là tối thiểu nhờ đa dạng hoá danh mục đầu tư “không nên bỏ trứng vào cùng một giỏ”. Thiết lập một danh mục đầu tư cần phải xem xét hai khía cạnh đó là giá hoặc lợi suất của từng tài sản và mối quan hệ giữa giá và lợi suất của các tài sản .Trên cơ sở kết hợp các nguyên lý trong hoạt động đầu tư xác định các thái độ của nhà đầu tư ta có thể phân tích và định giá các loại tài sản. Lý thuyết và thực tiễn của nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư đã được đúc kết và phát triển qua nhiều năm qua trên thị trường chứng khoán trong nước cũng như trên thế giới. Việc khai thác những kiến thức này nhằm áp dụng có chọn lọc vào thị trường chứng khoán Việt Nam góp phần làm ổn định và phát triển một cách có hiệu quả của thị trường. Đó cũng chính lý do để chúng tôi lựa chọn đề tài: “Sử dụng các mô hình Kinh Tế Lượng để phân tích và định giá cổ phiếu trên thị trường Chứng khoán Việt Nam”. Số liệu để phân tích và ước lượng trong chuyên đề này dựa vào giá của 4 loại cổ phiếu DHA, BBT, HAP, BPC được công bố trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ đầu năm 2000 đến hết tháng 3 năm 2007, làm căn cứ để phân tích và định giá danh mục đầu tư. B.Nội Dung Chương 1: tổng quan về thị trường chứng khoán 1. Khái niệm về thị trường chứng khoán Thị trường chứng khoán trong điều kiện của nền kinh tế hiện đại được quan niệm là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua - bán chứng khoán trung và dài hạn. Việc mua bán này được tiến hành ở 2 thị trường là thị trường thứ cấp khi nhà phát hành bán ra lần đầu tiên cho các nhà đầu tư và thị trường sơ cấp khi các nhà đầu tư mua đi bán lại cho nhau. Xét về mặt hình thức thì thị trường chứng khoán là nơi chao đổi, mua bán, chuyển nhượng chứng khoán, qua đó thay đổi chủ thể nắm giữ chứng khoán. 2. Lịch sử hình thành thị trường chứng khoán Việt Nam Xây dựng thị trường chứng khoán(TTCK) là mục tiêu của Đảng và Chính phủ Việt Nam đã được định hướng từ đầu thập kỷ 90 (thế kỷ 20). Một trong những bước đii đầu tiên có ý nghĩa khởi đầu cho xây dựng thị trường chứng khoán ở Việt Nam là việc thành lập ban nghiên cứu xây dựng và phát triển thị trường vốn thuộc Ngân hàng Nhà nước( Quyết định số 207/QĐ-TCCB ngày 6/11/1993 của thống đốc Ngân hàng Nhà nước) với nhiệm vụ nghiên cứu xây dựng đề án và chuẩn bị các điều kiện để thành lập TTCK theo bước đi thích hợp. Vì vậy tháng 9/1994, Chính phủ quyết định thành lập ban soạn thảo pháp lệnh về chứng khoán và thị trường chứng khoán do đồng chí thứ trưởng Bộ Tái Chính làm trưởng ban. Ngày 29/6/1995 Thủ tướng Chính phủ đã có quyết định số 361/QĐ-TTG thành lập ban chuẩn bị tổ chức TTCK giúp Thủ tướng chỉ đạo và chuẩn bị các điều kiện cận thiết cho việc xây dựng thị trường chứng khoán ở Việt Nam. Ngày 11/7/1998 Chính phủ ban hành nghị định số 48/1998/NĐ-CP quy định việc phát hành chứng khoán ra công chúng, giao dịch Chứng khoán và các dịch vụ liên quan đến Chứng khoán. Thủ tướng Chính phủ ra quyết định số 127/1998/QĐ-TTG về việc thành lập trung tâm giao dịch Chứng khoán, 2 trung tâm giao dịch sự kiến là Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Ngày 1/8/1998 Chủ tịch uỷ ban Chứng khoán ra quyết định số 128/1998/QĐ-UBCK ban hành quy chế tổ chức và hoạt động của trung tâm giao dịch Chứng khoán, khẳng định trung tâm giao dịch là đơn vị sự nghiệp có thu, trực thuộc ủy ban Chứng khoán Nhà nước, có tư cách pháp nhân, có trụ sở, con dấu và tài khoản riêng. Kinh phí hoạt động của trung tâm giao dịch Chứng khoán do Nhà nước cấp. Ngày 13/10/1998 UBCKNN ra thông tư số 01/1998/TT-UBCK hướng dẫn nghị định số 48/1998/NĐ-CP ngày 11/7/1998 về việc phát hành cổ phiếu, trái phiểu... ra công chúng. Đến ngày 28/7/2000 trung tâm giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh chính thức đi vào hoạt động, đánh dấu sự phát triển vượt bậc của kinh tế nước ta. 3. Chức năng của thị trường chứng khoán Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế: Khi các nhà đầu tư mua Chứng khoán cho các công ty phát hành thì số tiền của nhàn rỗi của họ được đưa vào sản xuất kinh doanh tạo ra của cải vật chất cho xã hội. Thông qua TTCK Chính phủ và Chính quyền các địa phương cũng huy động được các nguồn vốncho mục đích sử dụng và đầu tư phát triển hạ tầng kinh tế, phục vụ các nhu cầu chung của xã hội. Cung cấp môi trương đầu tư cho công chung: TTCK cung cấp cho công chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với nhiều cơ hội dành cho tất cả mọi người. Các loại Chứng khoán trên thị trường có tính chất hấp rẫn khác nhau, có độ rủi ro khác nhau... cho phép các nhà đầu tư có các lựa chọn phù hợp với mình. Tạo tính thanh khoản cho các Chứng khoán : Nhờ có TTCK các nhà đầu tư có thể chuyển đổi các Chứng khoán mà họ đang sở hữu thành tiền hoặc các loại Chứng khoán khác. Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn các nhà đầu tư, đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt và an toàn của vốn đầu tư. TTCK hoạt động càng năng động thì tính thanh khoản của Chứng khoán càng tăng. Đánh giá hoạt động của doanh nghiệp: Thông qua thị trường Chứng khoán hoạt động của các doanh ghiệp được phản ánh một cách tổng hợp và chính xác, từ đó tạo môi trường cạnh tranh lạnh mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm. Tạo môi trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách vĩ mô. Các chỉ số của TTCK phản ánh các động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và chính xác. Giá các Chứng khoán tăng nên cho thất đầu tư đang mở rộng, nến kinh tế tăng trưởng và ngược lại. Vì thế TTCK được coi là phong vũ biểu của nền kinh tế. Thông qua TTCK Chính phủ có thể mua bán Trái phiếu để tạo ra nguốn thu bù đắp những thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát. Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử dụng một số các chính sách, biện pháp tác động vào TTCK nhằm định hướng đầu tư đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế. 4. Nguyên tắc hoạt động của thị trường chứng khoán 4.1 Nguyên tắc cạnh tranh Theo nguyên tắc này giá cả trên thị trường Chứng khoán phản ánh quan hệ cung cầu về Chứng khoán và thể hiện tương quan cạnh tranh giữa các công ty. Trên thị trường sơ cấp các nhà phát hành cạnh tranh với nhau để bán Chứng khoán theo các mục tiêu của mình. Trên thị trường thứ cấp các nhà đầu tư cũng cạnh tranh tự do để tìm kiếm lợi nhuận cao nhất, và giá cả được hình thành theo phương thức đấu giá. 4.2 Nguyên tắc công bằng Nguyên tắc này nhằm đảm bảo lợi ích cho tất cả những người tham gia vào thị trường. Công bằng có nghĩa là mọi người tham gia đều phải tuân thủ những quy định chung, được bình đẳng trong việc chia sẻ thông tin và trong việc gánh chịu các hình thức sử phạt nếu vi phạm các quy chế đó. 4.3 Nguyên tắc công khai Chứng khoán là các hàng hoá trừu tượng, người đầu tư không thể kiểm tra trực tiếp được các thông tin có liên quan. Vì vậy TTCK 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 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 TTCK phải được xây dựng trên hệ thống công bố thông tin tốt. Nguyên tắc này nhằm bảo hộ người đầu tư, song đồng thời nó cũng đồng nghĩa rằng một khi 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 không mua trực tiếp của nhà phát hành mà mua từ các nhà bảo lãnh phát hành. Trên thị trường 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 và giám sát của các cơ quan quản lý Nhà nước. 5. Các thành phần tham gia vào 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, là người cung cấp các chứng khoán cho thị trường. Các nhà phát hành như: Chính phủ và Chính quyền địa phương phát hành trái phiếu Chính phủ và rái phiếu địa phương; Các công ty thì phát hành ra cổ phiếu hay trái phiếu công ty; Các tổ chức tài chính thì phát hành các công cụ tài chính như : trái phiếu... 5.2 Nhà đầu tư Nhà đầu tư là người tham gia vào quá trình 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 TTCK với mục đích kiếm lời. Tuy nhiên trong đầu tư thì lợi nhuận luôn gắn với rủi ro,, và lợi nhuận càng cao thì rủi ro càng lớn. Các nhà đầu tư có thể tổ chức thường xuyên mua 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 nhiệm vụ chính là bảo lãnh phát hành, môi giới, quản lý quỹ đầu tư, tư vấn đầu tư... Các Ngân hàng thương mại có thể sử dụng vốn tự có để tăng và đa dạng hoá lợi nhuậnthông qua đầu tư vào các Chứng khoán. 5.4 Các tổ chức có liên quan đến thị trường chứng khoán Các cơ quan quản lý Nhà nước Sở giao dịch Chứng khoán Hiệp hội các nhà kinh doanh Chứng khoán ... 6. Hàng hoá tham gia vào 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 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 thì nó sẽ phát hành cổ phiếu thường. Cổ phiếu thường mang lại cho cổ đông những 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 phụ thuộc vào kết quả hoạt động kinh doanh và chính sách của công ty. Khi công ty phải thanh lý tài sản, cổ phiếu thường chỉ được nhận những gì còn lại sau khi công ty trang trải song 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 lợi tức tối đa so với mệnh giá. Trong điều kiện bình thường cổ đông ưu đãi sẽ được nhận lượng cổ tức cố định theo tỷ lệ đã định. Trong trường hợp cong 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 khoảng 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 quyền trung ương hay địa phương phát hành để huy động vốn cho các mục đích cụ thể, thường để xây các công trình cơ sở hạ tầng hoặc các 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 nó tuỳ theo nựa chọn và 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 đợơc 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 lựa chọn Quyền mua trước Chứng quyền Hợp đồng kỳ hạn Hợp đồng tương lai Chương 2: Những lý luận chung về danh mục đầu tư và quản lý danh mục đầu tư 1. Khái niệm danh mục và danh mục đầu tư Danh mục: Là tập hợp một hay nhiều các tài sản tài chính có lợi suất và độ rủi ro khác nhau. Danh mục đầu tư Chứng khoán: Là các khoản đầu tư của một cá nhân hoặc một tổ chức vào việc nắm giữ một hay nhiều loại tài sản (Cổ phiếu, trái phiếu...) Mục đích của danh mục đầu tư là giảm rủi ro bằng việc đa dạng hoá danh mục đầu tư. 2. Quản lý danh mục đầu tư Là xây dựng một danh mục các loại Chứng khoán, tài sản đầu tư đáp ứng nhu cầu tốt nhất của chủ đầu tư và sau đó thực hiện theo dõi điều chỉnh các danh mục này nhằm thực hiện các mục tiêu đề ra. Yếu tố quan trọng đầu tiên mà chủ đầu tư quan tâm đó là mức độ rủi ro mà họ chấp nhận. Và đây là cơ sở để công ty quan lý danh mục đầu tư, quản lý quỹ xác định danh mục đầu tư sao cho lợi tức thu được là tối ưu với rủi ro không vượt quá mức chấp nhận đã định trước. Những người (công ty) quản lý danh mục đầu tư là những người chuyên nghiệp chịu trách nhiệm đối với danh mục đầu tư Chứng khoán của cá nhân hay một tổ chức đầu tư. Công ty được hưởng phí quản lý danh mục đầu tư và có quyền tự quyết định việc thành lập danh mục đầu tư cho khách trong khuôn khổ đã thoả thuận. Bản chất của quản lý danh mục đầu tư Chứng khoán là định hướng mối quan hệ giữa rủi ro và lợi tức kỳ vọng thu được từ danh mục đó. Tóm lại, nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư Chứng khoán là quá trình quản lý tài sản của một tổ chức hay một cá nhân đầu tư bao gồm từ việc định giá, phân tích Chứng khoán, lựa chọn đầu tư, theo dõi các kết quả đầu tư và phân bổ vốn đầu tư từ đó đánh giá kết quả đầu tư. Việc phân bổ tài sản là việc lựa chọn một tỷ lệ đầu tư trong danh mục sao cho trong dài hạn lợi nhuận là lớn nhất nhưng rủi ro là thấp nhất. Tuy nhiên trong quá trình đầu tư nhà đầu tư có thể thay đổi tỷ lệ này để tận dụng những cơ hội tại thời điểm đó. 3. Vai trò của quản lý danh mục đầu tư Ta biết rằng thị trường chứng khoán Việt Nam tuy đang phát triển nhưng chưa có hiệu quả. Do đó khi đầu tư các nhà đầu tư thường hoang mang không biết phải thiết kế một danh mục như thế nào để đạt được mục tiêu đề ra. Bởi vậy việc xác định một danh mục đầu tư đúng đắn là rất cần thiết cho nhà đầu tư, song việc đó không hề đơn giản. Những điều sau có thể lý giải cho điều đó. Ngoài rủi ro của hệ thống vẫn còn một loại rủi ro nữa là rủi ro của chính công ty đó, những rủi ro này có thể được làm triệt tiêu bằng cách đa dạng hoá danh mục đầu tư. Quản lý danh mục đầu tư còn chịu tác động của tâm lý nhà đầu tư đối với rủi ro. Việc lựa chọn các Chứng khoán để đầu tư phải tính đến tác động của thuế. Các nhà đầu tư ở các lứa tuổi khác nhau sẽ có những nhu cầu riêng trong quá trình lựa chọn danh mục với mức độ rủi ro khác nhau. 4. Xây dựng mô hình quản lý danh mục đầu tư Quá trình đầu tư gồm hai nhiệm vụ chính: Thứ nhất, đánh giá 2 mặt rủi ro và lợi nhuận ước tính (lợi nhuận kỳ vọng) của các Chứng khoán sẽ đầu tư. Thứ hai, thiết lập một danh mục đầu tư gồm nhiều Chứng khoán khác nhau sao cho cặp “rủi ro – lợi nhuận” là tốt nhất. Những lý thuyết cơ bản trong quản lý danh mục đầu tư Chứng khoán: 4.1 Lý thuyết thị trường hiệu quả Năm 1953 Maurice Kendall đã phát hiện và kiểm nghiệm được rằng giá Chứng khoán là không thể dự báo được, người ta thấy rằng giá Chứng khoán biến động ngẫu nhiên đó là dấu hiệu của một thị trường hoạt động hiệu quả, chứ không phải là hiện tượng bất thường của Chứng khoán. Giá Chứng khoán biến động dựa vào các thộng tin mới (không dự báo được) cũng biến động theo chiều hướng không dự báo được. Đây là cốt lõi của lập luận rằng giá Chứng khoán là một chuỗi thời gian ngẫu nhiên không thể dự đoán được. Nếu giá Chứng khoán mà dự báo được thì đó là báo hiệu của thị trường không hiệu quả, vì khả năng dự báo cho thấy rằng không phải tất cả các thông tin trên thị trường đã được phản ánh trong giá Chứng khoán. Trên cơ sở này, nhận định giá Chứng khoán đã phản ánh toàn bộ thông tin trên thị trường gọi là Giả thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH). Có 3 cấp của EMH EMH cấp thấp: Giả định giá của Chứng khoán đã phản ánh các thông tin có thể thu thập thông qua nghiên cứu số liệu giao dịch như biến động giá, khối lượng, lãi suất trong quá khứ. EMH cấp trung: Tất cả các thông tin công khai trên thị trường liên quan đến triển vọng của một công ty luôn được phản ánh trong giá Chứng khoán. EMH cấp cao: Giá Chứng khoán của một công ty luôn phản ánh mọi thông tin liên quan đến công ty, thậm chí ngay cả các thông tin nội bộ của công ty đó. 4.2 Rủi ro của nhà đầu tư, rủi ro danh mục đầu tư và phân tán rủi ro nhờ đa dạng hoá danh mục đầu tư. Như chúng ta đã biết mỗi nhà đầu tư khác nhau sẽ đầu tư theo một kiểu danh mục khác nhau, tức là chấp nhận một mức độ rủi ro khác nhau. Thông thường một người bình thường chỉ chấp nhận đầu tư những tài sản có rủi ro khi mức đền bù rủi ro là dương. Một nhà đầu tư ngại rủi ro là người luôn phải đặt ra cho mình một mức lợi suất hợp lý đối với một tài sản rủi ro với điều kiện tỷ lệ lợi nhuận có thể bù đắp đủ cho những rủi ro mà người đó phải gánh chịu. Nếu nhà đầu tư đánh giá rủi ro càng cao thì mức bù đắp này đòi hỏi càng cao. 4.2.1 Mức độ e ngại rủi ro và Hàm hữu dụng Trong lý thuyết đầu tư, khái niệm mức ngại rủi ro được coi là nền tảng của việc phân tích quyết định đầu tư. Các học giả tài chính đã đưa ra một công thức hợp lý thể hiện mối tương quan giữa mức ngại rủi ro và lợi suất ước tính đạt được ( phương sai của lợi suất này ) theo thang điểm hữu dụng sau: Trong đó U là giá trị hữu dụng, A là chỉ số biểu thị mức độ e ngại rủi ro của nhà đầu tư, Hằng số 0,5 là một con số quy ước theo thông lệ của xác suất thống kê thể hiện mối quan hệ giữa lợi suất ước tính bình quân E(r) và độ lệch chuẩn (s) của giá trị bình quân đó. Lưu ý rằng trong phường trình hàm hữu dụng ở trên nếu áp dụng với một danh mục đầu tư không có rủi ro, nghĩa là yếu tố phương sai bằng 0, thì giá trị hữu dụng của nó sẽ bằng tỷ suất lợi nhuận ước tính. Hàm hữu dụng trên còn được gọi theo cách thức của thống kê học là: tỷ lệ “tương đương chắc chắn” (kí hiệu CE): CE = Tỷ lệ “tương đương chắc chắn” của một danh mục đầu tư là mức tỷ lệ lợi nhuận đạt được chắc chắn của một danh mục đầu tư không rủi ro được nhà đầu tư chấp nhận và được xem như là có mức độ hấp dẫntương đương để so sánh với danh mục đầu tư có rủi ro. 4.2.2 Lợi suất và rủi ro của danh mục đầu tư a) Lợi suất của danh mục: lợi suất đầu tư ước tính của một danh mục là bình quân gia quyền (theo tỷ trọng vốn đầu tư vào từng loại tài sản, kí hiệu W) của lợi suất thu được từ mỗi Chứng khoán trong danh mục đầu tư đó. Điều này đồng nghĩa với lợi suất ước tính của một danh mục đầu tư là bình trọng số của các lợi suất ước tính thu được từ mỗi loại Chứng khoán trong danh mục đầu tư đó. b) Rủi ro danh mục đầu tư và đa dạng hoá danh mục: Rủi ro danh mục đầu tư : Rủi ro của danh mục đầu tư được chia làm 2 phần bao gồm: phần rủi ro hệ thống ( rủi ro thị trường ) và phần rủi ro phi hệ thống ( rủi ro riêng ). Phần rủi ro hệ thống thì không thể làm giảm thiểu bằng cách đa dạng hoá được. Đa dạng hoa danh mục đầu tư: Một trong những phương pháp cơ bản để làm giảm thiểu được rủi ro là “Đa dạng hoá danh mục đầu tư ”. Về lý thuyết người ta đã chứng minh được rằng: Các Chứng khoán có xu hướng rủi ro trái ngược với xu hướng rủi ro ban đầu là những yếu tố làm giảm thiểu rủi ro có hiệu quả. Đây là cơ sở quan trọng cho việc xác định thước đo rủi ro của từng Chứng khoán khi đưa chúng vào danh mục đầu tư và cũng là điểm mấu chốt để xây dựng lý thuyết mô hình CAPM. Chương 3: Các mô hình phân tích biến động và dự báo chuỗi lợi suất của các cổ phiếu dha, bbt, hap, bpc Sự cần thiết sử dụng các mô hình phân tích sự biến động của chuỗi lợi suất và dự báo lợi suất. Nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán với mục đích 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. 1. Chuỗi lợi suất của các cổ phiếu Lợi suất của các cổ phiếu được xác định theo công thức t >1 () Trong đó Rit : Lợi suất của cổ phiếu i từ thời điểm t-1 đến thời điểm t Sit : Giá của cổ phiếu i tại thời điểm t Si(t-1): Giá của cổ phiếu tại thời điểm t-1. Bảng thống kê mô tả đặc trưng của lợi suất các cổ phiếu RDHA RBBT RHAP RBPC RVNINDEX Mean 0.000920 0.000223 0.000559 1.45E-05 0.001108 Median 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 6.40E-05 Maximum 0.048790 0.048790 0.067441 0.048790 0.066561 Minimum -0.267315 -0.454313 -0.572519 -0.069844 -0.076557 Std. Dev. 0.021097 0.022759 0.029186 0.018037 0.016276 Skewness -3.387898 -6.925605 -8.902876 0.039116 -0.428114 Kurtosis 46.62036 141.7011 158.5163 5.118059 8.297503 Jarque-Bera 48229.03 923727.8 1376216. 204.3995 1616.213 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 0.546544 0.254234 0.753772 0.015873 1.493126 Sum Sq. Dev. 0.263947 0.590511 1.147401 0.354950 0.356556 Observations 594 1141 1348 1092 1347 Lợi suất của chứng khoán là biến ngẫu nhiên, tăng hoặc giảm theo thời gian tại mỗi thời điểm tương ứng nhận một giá trị cụ thể do đó nó cũng là một chuỗi ngẫu nhiên. Khi phân tích một yếu tố ngẫu nhiên theo giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển (OLS) các yếu tố ngẫu nhiên phải có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi, và chúng không tương quan với nhau. Nếu ta ước lượng mô hình với chuỗi thời gian trong đó biến độc lập không dừng thì các giả thiết của OLS bị vi phạm. Mặt khác khi hồi quy hai biến độc lập không dừng, ước lượng mô hình sẽ thu được hệ số có ý nghĩa thống kê cao và R2 cao, do đó hiện tượng hồi quy giả mạo có thể xảy ra. Vì vậy trước khi phân tích và quản lý danh mục các cổ phiếu ta kiểm định tính dừng của các cổ phiếu. 2. Kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất các cổ phiếu 2.1 Cổ phiếu DHA Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu DHA Qua biểu đồ của chuỗi RDHA ta thấy lợi suất ở các thời kỳ khác nhau dao động tương đối đều xung quanh mức 0, chuỗi RDHA không có xu thế do độ dao động ở nhiều thời kỳ rất lớn, nhưng cũng có khi hầu như không biến động. Nhận thấy chuỗi lợi suất rất có thể là chuỗi dừng, sau đây bằng kiểm định nghiệm đơn vị ta sẽ kiểm định lại giả thiết này. 2.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RDHA ADF Test Statistic -23.18112 1% Critical Value* -2.5691 5% Critical Value -1.9400 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RDHA) Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: 23:59 Sample(adjusted): 3 595 Included observations: 593 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RDHA(-1) -0.952556 0.041092 -23.18112 0.0000 R-squared 0.475810 Mean dependent var 4.73E-05 Adjusted R-squared 0.475810 S.D. dependent var 0.029158 S.E. of regression 0.021111 Akaike info criterion -4.876402 Sum squared resid 0.263828 Schwarz criterion -4.869007 Log likelihood 1446.853 Durbin-Watson stat 1.996385 Ta thấy theo kiểm định ADF chuỗi RDHA là chuỗi dừng. 2.1.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi RDHA Dựa vào lược đồ tương quan ACF và PACF theo độ dài của trễ và với khoảng tin cậy 95% cho hệ số tương quan riêng. Từ lược đồ ta thấy có sự thay đổi trong lợi suất trung bình giữa các phiên giao dịch của cổ phiếu với sự thay đổi của các phiên trước đó. Ta thấy 12, 33, 36, là khác không do đó ta có thể có các quá trình AR(12), AR(33) và AR(36): Ước lượng mô hình có hệ số chặn ta thấy hệ số chặn có thể bỏ đi do Pvalue của kiểm định T đối với hệ số chặn bằng 0.2005 > 0.05. Ta ước lượng mô hình không có hệ số chặn. Dependent Variable: RDHA Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: 22:23 Sample(adjusted): 38 595 Included observations: 558 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(12) 0.149543 0.041633 3.591955 0.0004 AR(33) 0.121223 0.042863 2.828132 0.0049 AR(36) -0.158727 0.042726 -3.714968 0.0002 R-squared 0.058703 Mean dependent var 0.001256 Adjusted R-squared 0.055311 S.D. dependent var 0.021372 S.E. of regression 0.020772 Akaike info criterion -4.905034 Sum squared resid 0.239475 Schwarz criterion -4.881785 Log likelihood 1371.505 Durbin-Watson stat 1.928695 Ta kiểm định tính dừng của phần dư E1 của mô hình này ta có kết quả sau: ADF Test Statistic -22.83152 1% Critical Value* -2.5694 5% Critical Value -1.9400 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E1) Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: 22:27 Sample(adjusted): 39 595 Included observations: 557 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E1(-1) -0.968035 0.042399 -22.83152 0.0000 R-squared 0.483883 Mean dependent var 5.20E-05 Adjusted R-squared 0.483883 S.D. dependent var 0.028822 S.E. of regression 0.020706 Akaike info criterion -4.915003 Sum squared resid 0.238376 Schwarz criterion -4.907243 Log likelihood 1369.828 Durbin-Watson stat 1.993933 Phần dư là nhiễu trắng vậy chuỗi RDHA là quá trình ARIMA(p,0,0) với p=12; 33; 36. Có thể sử dụng các tiêu chuẩn Akaike, Schwarz, R2, để lựa chọn mô hình tốt nhất. Vậy mô hình ARIMA của chuỗi RDHA là: RDHA= 0.149543*RDHA-12 + 0.121223 *RDHA-33 -0.158727*RDHA-36 +àt Trên cơ sở kiểm định tính dừng của lợi suất cổ phiếu DHA, các cổ phiếu còn lại và chỉ số VNINDEX được kiểm định tương tự trong các phần tiếp theo. Bây giờ ta sẽ xem xét mức dao động của lợi suất trong các phiên có phụ thuộc vào lợi suất của nó trong quá khứ hay không, bằng cách thực hiện các mô hình kinh tế lượng ARCH, GARCH, TGARCH , M-GARCH , COMPNETNT ta sẽ có câu trả lời. 3. Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và dao động của lợi suất trong các cổ phiếu 3.1 Cổ phiếu DHA 3.1.1 Mô hình GARCH(1,1) Mô hình: điều kiện: Ước lượng mô hình ta thu được kết quả : Dependent Variable: RDHA Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/22/07 Time: 16:48 Sample(adjusted): 38 595 Included observations: 558 after adjusting endpoints Convergence achieved after 40 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(12) 0.129660 0.023075 5.619096 0.0000 AR(33) 0.125507 0.016145 7.773793 0.0000 AR(36) 0.031057 0.023117 1.343470 0.1791 Variance Equation C 6.75E-05 6.14E-06 10.99810 0.0000 ARCH(1) 0.138745 0.095326 11.94580 0.0000 GARCH(1) 0.198906 0.034532 5.760065 0.0000 R-squared 0.024146 Mean dependent var 0.001256 Adjusted R-squared 0.015307 S.D. dependent var 0.021372 S.E. of regression 0.021208 Akaike info criterion -5.312544 Sum squared resid 0.248267 Schwarz criterion -5.266046 Log likelihood 1488.200 Durbin-Watson stat 1.914374 Ta có: Ta thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu trong mỗi phiên chịu ảnh hưởng của lợi suất của các phiên trước nó và sự thay đổi của các yếu tố ngẫu nhiên. (Do hệ số của ARCH và GARCH thực sự khác 0 ). Các hệ số ước lượng đều dương nên sự thay đổi của trong giá cổ phiếu DHA càng lớn thì sự dao động càng lớn nghĩa là khi giá cổ phiếu tăng hay giảm với mức độ lớn thì xu hướng này còn kéo dài cho đến khi có tác động làm thay đổi xu thế này. 3.1.2 Kiểm định xem có tồn tại mô hình I-GARCH ? Kiểm định cặp giả thiết: Ho : c(5) + c(6) =1 H1 : c(5) + c(6) # 1 Ta thu được kết quả: Null Hypothesis: C(5)+C(6)=1 F-statistic 17.46746 Probability 0.000034 Chi-square 17.46746 Probability 0.000029 Do giá trị p-value của cả 2 kiểm đinh F và khi bình phương đều < 0.05 nên bác bỏ giả thiết Ho, hay không tồn tại mô hình I- GARCH. 3.1.3 Mô hình GARCH – M Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của lợi suất các cổ phiếu vào độ rủi ro của nó * Mô hình 1: Lợi suất phụ thuộc vào độ lệch chuẩn. Dependent Variable: RDHA Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/22/07 Time: 21:01 Sample(adjusted): 38 595 Included observations: 558 after adjusting endpoints Convergence achieved after 56 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. SQR(GARCH) 0.133331 0.019895 6.701855 0.0000 AR(12) 0.098047 0.022285 4.399799 0.0000 AR(33) 0.102364 0.017582 5.822027 0.0000 AR(36) 0.023045 0.024236 0.950847 0.3417 Variance Equation C 0.000131 8.34E-06 15.75182 0.0000 ARCH(1) 0.278199 0.108076 11.82687 0.0000 R-squared 0.024802 Mean dependent var 0.001256 Adjusted R-squared 0.015969 S.D. dependent var 0.021372 S.E. of regression 0.021200 Akaike info criterion -5.252335 Sum squared resid 0.248100 Schwarz criterion -5.205837 Log likelihood 1471.401 Durbin-Watson stat 1.837437 Theo mô hình ta có: * Mô hình 2 : Lợi suất phụ thuộc vào phương sai Dependent Variable: RDHA Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/22/07 Time: 21:08 Sample(adjusted): 38 595 Included observations: 558 after adjusting endpoints Convergence achieved after 64 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. GARCH 0.928947 0.311480 6.192850 0.0000 AR(12) 0.112276 0.022257 5.044456 0.0000 AR(33) 0.100814 0.016836 5.987969 0.0000 AR(36) 0.018500 0.022897 0.807945 0.4191 Variance Equation C 0.000131 8.48E-06 15.43381 0.0000 ARCH(1) 0.306641 0.107755 12.12600 0.0000 R-squared -0.058478 Mean dependent var 0.001256 Adjusted R-squared -0.068066 S.D. dependent var 0.021372 S.E. of regression 0.022087 Akaike info criterion -5.241765 Sum squared resid 0.269287 Schwarz criterion -5.195266 Log likelihood 1468.452 Durbin-Watson stat 1.522674 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 DHA 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 DHA phụ thuộc vào độ rủi ro của cổ phiếu này. 3.1.4 Mô hình T- GARCH Mô hình có dạng: t ~ IID Dependent Variable: RDHA Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/23/07 Time: 22:55 Sample(adjusted): 38 595 Included observations: 558 after adjusting endpoints Convergence achieved after 96 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(12) 0.124735 0.029458 4.234354 0.0000 AR(33) 0.128487 0.020653 6.221363 0.0000 AR(36) 0.033316 0.024759 1.345580 0.1784 Variance Equation C 3.94E-05 3.41E-06 11.56948 0.0000 ARCH(1) 0.469150 0.084383 5.559765 0.0000 (RESID<0)*ARCH(1) 0.070504 0.117036 5.729040 0.0000 GARCH(1) 0.428829 0.026609 16.11568 0.0000 R-squared 0.022970 Mean dependent var 0.001256 Adjusted R-squared 0.012331 S.D. dependent var 0.021372 S.E. of regression 0.021240 Akaike info criterion -5.329958 Sum squared resid 0.248566 Schwarz criterion -5.275710 Log likelihood 1494.058 Durbin-Watson stat 1.913474 Ta có : Tổng ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên đến rủi ro của cổ phiếu bằng: 0.46915 + 0.070504 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 có biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy đối với giá cổ phiếu. Dựa vào các mô hình ARCH ,GARCH ta có thể xác định được xu thế biến động từ đó có thể dự báo được sự thay đổi của mỗi cổ phiếu trong tương lai. Các cổ phiếu còn lại BBT, HAP, BPC , cũng được tiến hành phân tích tương tự. 3.2 Cổ phiếu BBT: Biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu BBT: .1 .0 -.1 -.2 -.3 -.4 -.5 BBT 1250 1000 500 750 250 Cũng giống như chuỗi RDHA , ta thấy chuỗi RBBT ở các thời kỳ khác nhau cũng dao động đều xung quanh mức 0, và chuỗi không có xu thế. 3.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi RBBT ADF Test Statistic -32.33537 1% Critical Value* -2.5675 5% Critical Value -1.9396 10% Critical Value -1.6158 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RBBT) Method: Least Squares Date: 04/23/07 Time: 01:04 Sample(adjusted): 3 1142 Included observations: 1140 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RBBT(-1) -0.956953 0.029595 -32.33537 0.0000 R-squared 0.478617 Mean dependent var -1.60E-05 Adjusted R-squared 0.478617 S.D. dependent var 0.031497 S.E. of regression 0.022743 Akaike info criterion -4.728243 Sum squared resid 0.589140 Schwarz criterion -4.723823 Log likelihood 2696.099 Durbin-Watson stat 1.998116 Theo kiểm định ADF chuỗi là dừng. 3.2.2 Mô hình ARIMA đối với chuỗi RBBT Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy 6 khác 0, do đó ta có quá trình AR(6). Ước lượng mô hình này không có hệ số chặn ( do giả thiết có hệ số chặn bị bác bỏ Pvalue > 0.05). Ta có bảng sau: Dependent Variable: RBBT Method: Least Squares Date: 04/23/07 Time: 01:29 Sample(adjusted): 8 1142 Included observations: 1135 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(6) 0.093803 0.029651 3.163605 0.0016 R-squared 0.008676 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.008676 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022667 Akaike info criterion -4.734930 Sum squared resid 0.582643 Schwarz criterion -4.730494 Log likelihood 2688.073 Durbin-Watson stat 1.936211 Kiểm định tính dừng của phần dư E2 của mô hình này ta có : ADF Test Statistic -32.59095 1% Critical Value* -3.4389 5% Critical Value -2.8645 10% Critical Value -2.5684 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E2) Method: Least Squares Date: 04/24/07 Time: 08:57 Sample(adjusted): 9 1142 Included observations: 1134 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E2(-1) -0.968172 0.029707 -32.59095 0.0000 C 0.000179 0.000673 0.265889 0.7904 R-squared 0.484087 Mean dependent var 2.08E-06 Adjusted R-squared 0.483632 S.D. dependent var 0.031555 S.E. of regression 0.022675 Akaike info criterion -4.733368 Sum squared resid 0.582011 Schwarz criterion -4.724491 Log likelihood 2685.820 F-statistic 1062.170 Durbin-Watson stat 1.998429 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta thấy phần dư là nhiễu trắng do đó chuỗi RBBT là quá trình ARIMA(6,0,0) Mô hình ARIMA đối với chuỗi là: RBBT= 0.093803*RBBT-6 + àt 3.2.3 Ước lượng mô hình ARCH(1) Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 15:41 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. C -0.000128 0.001000 -0.127783 0.8983 AR(6) 0.087669 0.036603 2.395129 0.0166 Variance Equation C 0.000421 2.50E-06 168.2742 0.0000 ARCH(1) 0.242018 0.060124 4.025279 0.0001 R-squared 0.008530 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.005900 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022699 Akaike info criterion -4.779343 Sum squared resid 0.582729 Schwarz criterion -4.761601 Log likelihood 2716.277 F-statistic 3.243382 Durbin-Watson stat 1.934899 Prob(F-statistic) 0.021366 Inverted AR Roots .67 .33 -.58i .33+.58i -.33 -.58i -.33+.58i -.67 Ta thấy p-value của hệ số chặn bằng 0.8983 > 0.05 nên có thể bỏ hệ số chặn ra khỏi mô hình. Ước lượng lại ta được. Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 15:57 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) 0.087652 0.036551 2.398038 0.0165 Variance Equation C 0.000421 1.72E-06 245.3158 0.0000 ARCH(1) 0.241600 0.059840 4.037429 0.0001 R-squared 0.008639 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.006887 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022687 Akaike info criterion -4.781074 Sum squared resid 0.582665 Schwarz criterion -4.767767 Log likelihood 2716.260 Durbin-Watson stat 1.935108 Inverted AR Roots .67 .33 -.58i .33+.58i -.33 -.58i -.33+.58i -.67 Ta thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu BBT phụ thuộc vào lợi suất trung bình của nó tại các phiên khác. Rủi ro của cổ phiếu BBT chịu ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên, 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 . Ta có mô hình : RBBT = 0.087652 *RBBT-1 2BBT = 0.000421 + 0.241600*2BBT 3.2.4 Mô hình GARCH Ước lượng mô hình GARCH(1,1) ta thu được kết quả sau: Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 22:32 Sample(adjusted): 8 1142 Included observations: 1135 after adjusting endpoints Convergence achieved after 251 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(6) 0.072930 0.031854 2.289483 0.0221 Variance Equation C 3.13E-05 3.20E-06 9.796384 0.0000 ARCH(1) 0.877924 0.081415 10.78338 0.0000 GARCH(1) 0.588939 0.027145 21.69615 0.0000 R-squared 0.008243 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.005612 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022702 Akaike info criterion -4.896861 Sum squared resid 0.582898 Schwarz criterion -4.879119 Log likelihood 2782.969 Durbin-Watson stat 1.932468 Inverted AR Roots .65 .32+.56i .32 -.56i -.32 -.56i -.32+.56i -.65 Kết quả ước lượng ta thấy tổng hệ số của ARCH(1) và GARCH(1) bằng : 0.877924 +0.588939 > 1. Do đó lợi suất trung bình của cổ phiếu BBT chỉ phụ thuộc vào lợi suất trung bình tại phiên trước mà không chịu ảnh hưởng của sự dao động của sự thay đổi này. 3.2.5 Kiểm định xem có tồn tại mô hình I-GARCH? Kiểm định giả thiết: Ho : c(3)+c(4) = 1 H1 : c(3) + c(4) #1 Ta thu được kết quả : Wald Test: Equation: MOHINHKTL Null Hypothesis: C(3)+C(4)=1 F-statistic 71.59468 Probability 0.000000 Chi-square 71.59468 Probability 0.000000 Do giá trị p-value của cả 2 kiểm đinh F và khi bình phương đều < 0.05 , nên bác bỏ giả thiết Ho, hay không tồn tại mô hình I-GARCH. 3.2.6 Mô hình GARCH – M Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc lợi suất của cổ phiếu vào độ rủi ro của nó. *Mô hình 1: Lợi suất phụ thuộc vào độ lệch chuẩn. Dependent Variable: RBBT Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/06 Time: 23:06 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. SQR(GARCH) 0.000624 0.043914 0.014207 0.9887 AR(6) 0.087661 0.036551 2.398341 0.0165 Variance Equation C 0.000421 2.33E-06 180.6715 0.0000 ARCH(1) 0.240734 0.059678 4.033899 0.0001 R-squared 0.008675 Mean dependent var 0.000194 Adjusted R-squared 0.006046 S.D. dependent var 0.022766 S.E. of regression 0.022697 Akaike info criterion -4.779132 Sum squared resid 0.582643 Schwarz criterion -4.761390 Log 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 Inverted AR Roots .92 .79+.34i .79 -.34i .54 -.67i .54+.67i .23+.84i .23 -.84i -.16+.81i -.16 -.81i -.53+.66i -.53 -.66i -.75+.39i -.75 -.39i -.81 Kiểm định tính dừng của phần dư E5 của mô hình này ta được: ADF Test Statistic -36.05693 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(E5) Method: Least Squares Date: 04/27/07 Time: 23:15 Sample(adjusted): 17 1350 Included observations: 1324 Excluded observations: 10 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E5(-1) -0.991741 0.027505 -36.05693 0.0000 R-squared 0.495635 Mean dependent var 2.20E-05 Adjusted R-squared 0.495635 S.D. dependent var 0.020868 S.E. of regression 0.014820 Akaike info criterion -5.584904 Sum squared resid 0.290579 Schwarz criterion -5.580986 Log likelihood 3698.207 Durbin-Watson stat 2.002042 Ta thấy phần dư là nhiễu trắng nên mô hình là tốt , chuỗi RVNINDEX là mô hình ARIMA(p,0,0) ,với p = 1,5,14 Mô hình ARIMA của chuỗi là : RVNINDEX = 0.361795*RVNINDEX-1 + 0.155854*RVNINDEX-5 + 0.104404*RVNINDEX-14 + àt Chương 3: Mô hình CAPM Lợi suất của mỗi cổ phiếu phản ánh sự biến động cũng như vị thế của chúng trên sàn giao dịch. Các nhà đầu tư dựa vào lợi suất của các cổ phiếu để đưa ra quyết định của mình. Chính vì vậy ước lượng và dự báo lợi suất của mỗi cổ phiếu đóng vai trò quan trọng trong quá trình phân tích và quản lý danh mục đầu tư . Các nhà nghiên cứu lý thuyết kinh tế đã sử dụng nhiều phương pháp để phân tích và quả lý danh mục đầu tư. Mô hình CAPM là một trong những mô hình phổ biến được sử dụng rộng khắp bởi tính hiệu quả và đơn giản của nó. Sau đây ta sẽ sử dụng mô hình CAPM để phân tích và quản lý danh mục với 4 loại cổ phiếu DHA, BBT, HAP , BPC. 1. Danh mục thị trường ( Market Portfolio) Trong phạm vi chuyên đề của mình em giả định thị trường chỉ có 4 loại cổ phiếu HAD, BBT, HAP, BPC. Ta sẽ xác định danh mục thị trường gồm 4 loại cổ phiếu này. Gọi V1 là giá trị thị trường của tài sản rủi ro Vi = đơn giá * số lượng ; ( i=) : Là tổng giá trị thị trường của tất cả các tài sản rủi ro trên thị trường Véc tơ trọng số : ; (i=) Ta có : 2. Ước lượng lợi suất kỳ vọng của thị trường E(Rm)) Lợi suất của mỗi tài sản Ri ~ N (Ri,, s2) Ký hiệu hiệp phương sai giữ lợi suất của cổ phiếu i và lợi suất của cổ phiếu j là : Cov(Ri,,Rj) Ma trận hiệp phương sai của 4 cổ phiếu : V= [ ] i=, j= Ta có ma trận V như sau : RDHA RBBT RHAP RBPC RDHA 0.000444 8.84E-06 -2.76E-05 1.70E-05 RBBT 8.84E-06 0.000518 -1.32E-06 -3.39E-05 RHAP -2.76E-05 -1.32E-06 0.000851 -1.90E-05 RBPC 1.70E-05 -3.39E-05 -1.90E-05 0.000325 Ma trận V là ma trận đối xứng và xác định dương nên tồn tại ma trận nghịch đảo và xác định dương V-1 . Ma trận nghịch đảo V-1 tương ứng là : RDHA RBBT RHAP RBPC RDHA 2255.932 -40.013 58.243 -127.213 RBBT -40.013 1627.245 -16.797 173.347 RHAP 58.243 -16.797 994.154 99.440 RBPC -127.213 173.347 99.440 3405.393 Ta xác định danh mục đầu tư sao cho lợi suất kỳ vọng của danh mục là r0 đồng thời phương sai của danh mục là nhỏ nhất. Bài toán có dạng : Danh mục tối ưu P* ứng với: W* = g +ro.h Với Trong đó : = 8587.796 = 3.685238 = 0.003 D=A.C - B2 = 12.1824 là véctơ lợi suất trung bình của các cổ phiếu : Ta thấy g,h luôn xác định một cách duy nhất chỉ phụ thuộc vào V và , do đó nếu các đại lượng này không đổi. ứng với mỗi ro cho trước ta luôn xác định được một danh mục tối ưu duy nhất W*(V, ,r0 ), danh mục xác định như vậy gọi là danh mục biên duyên. Khi r0 thay đổi r0 ta có tập hợp các danh mục biên duyên gọi là tập các danh mục biên duyên. Phương sai của danh mục P* là : rf Mặt khác như ta đã biết danh mục thị trường M là danh mục hiệu quả, nó trùng với danh mục tếp tuyến T, thông qua phương pháp phân tích danh mục đầu tư theo phương pháp kỳ vọng phương sai như trên ta có thể tính được lợi suất kỳ vọng của thị trường E(RM) và sai số tiêu chuẩn của lợi suất thị trường theo công thức sau : Danh mục hiệu quả nếu = = 0.000429 Do đó 0.000429 thì các nhà đầu tư sẽ đầu tư vào tài sản phi rủi ro vì không có rủi ro mà vẫn thu được lợi suất là , nên ta sẽ chọn = 0.0004 Khi đó : H= A*- 2B*+ C = 3.43517 = 0.0061 = 7.41 Trên cơ sở xác định được danh mục thị trường gồm 4 loại cổ phiếu trên, ta có thể phát triển lên với thị trường gồm toàn bộ các cổ phiếu đã được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. 3. Đường thị trường vốn (Capital Market Line ) Đường thị trường vốn là đường mà ở đó các nhà đầu tư có niểm tin như nhau về thông tin trên thị trường. Ta có phương trình đường thị trường vốn: E(Rj) = Rf + Rf : lợi suất của tài sản phi rủi ro : là tỷ lệ đánh đổi giữa lợi suất của danh mục và rủi ro của danh mục. Nghĩa là khi nhà đầu tư chấp nhận rủi ro tăng 1% thì họ cũng đòi hỏi tăng (%) lợi suất . 4. Đường thị trường chứng khoán (biểu diễn hình học của mô hình CAPM) (Stock Market Line) Xét danh mục Q bất kỳ trên thị trường nó được định theo phương trình: - rf = () rf : Lợi suất của tài sản phi rủi ro . : Chênh lệch lợi suất của danh mục Q . : Chênh lệch lợi suất của danh mục thị trường . Với tài sản i ta có : - rf = () đặt = Mô hình định giá tài sản CAPM : - rf = . () 5. Mô hình CAPM: - rf = () Trong đó : = thước đo vể mức độ rủi ro của thị trường . <1 : Tài sản thụ động (Defensive), khi thị trường thay đổi thì độ biến động của cổ phiếu này ít hơn độ biến động của thị trường. >1 : Tài sản năng động ( Ageresive), khi thị trường thay đổi tài sản i cũng thay đổi cùng xu hướng với thay đổi của thị trường nhưng độ biến động là mạnh hơn. : lợi suất kỳ vọng cảu cổ phiếu i Rf : lợi suất phi rủi ro trên thị trường : lợi suất kỳ vọng của thị trường : Phần bù rủi ro của thị trường - rf : Phần bù rủi ro của tài sản i chương 4: vận dụng mô hình CAPM để PHÂN tích và quản lý danh mục đầu tư 1. Xác định danh mục tối ưu 2. Ước lượng các tham số của mô hình CAPM 2.1 Ước lượng hệ số : Để ước lượng hệ số ta sử dụng mô hình chỉ số đơn. Hệ số beta của các chứng khoán được ước lượng thông qua mối quan hệ của lợi suất cổ phiếu đó và lợi suất của chỉ số thị trường. Ta có mô hình chỉ số đơn như sau: Ri = i + iI .RI + i Rj = j + jI.RI + j Với giả thiết : E(i) = E(j) =0 Cov( Ri,, Rj) = 0 Cov(Ri, i) = 0 Ta sử dụng chỉ số Vnindex làm chỉ số thị trường phản ánh hoạt động chung của toàn bộ thị trường. Khi đó lợi suất của Vnindex sẽ tương ứng với RI trong mô hình. Sau đây chúng ta ước lượng mô hình chỉ số đơn cho 4 cổ phiếu . Từ đó xác định được hệ số beta của mỗi loại cổ phiếu. 2.1.1 Cổ phiếu DHA Mô hình : RDHAt = DHA + DHA *RVNINDEXt + DHAt Dependent Variable: RDHA Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 09:36 Sample(adjusted): 2 595 Included observations: 592 Excluded observations: 2 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000865 0.000866 0.998785 0.3183 RVNINDEX -0.025206 0.045126 -0.558572 0.5767 R-squared 0.000529 Mean dependent var 0.000850 Adjusted R-squared -0.001165 S.D. dependent var 0.021051 S.E. of regression 0.021064 Akaike info criterion -4.879177 Sum squared resid 0.261766 Schwarz criterion -4.864368 Log likelihood 1446.236 F-statistic 0.312003 Durbin-Watson stat 1.906921 Prob(F-statistic) 0.576665 Do điều kiện để ước lượng là lợi suất của các cổ phiếu và lợi suất của VNINDEX là phân phối chuẩn nhưng do thị trường chứng khoán của chúng ta mới được hình thành, thông tin trên thi trường là không hiệu quả, chưa phản ánh được đầy đủ về sự biến độnh thị trường. Bên cạnh sự thay đổi của giá cổ phiếu còn có những nhân tố khác làm thay đổi giá trị chỉ số thị trường còn một số nhân tố khác làm thay đổi cơ cấu trên thị trường. Do vậy sẽ ảnh hưởng đến các chỉ số nghiên cứu, dẫn đến kết quả ước lượng không phản ánh đúng thông tin và có thể mô hình có nhiều khuyết tật. Vì vậy sau khi ước lượng được mô hình ta phải kiểm tra xem mô hình có khuyết tật không: Các khuyết tật có thể có : +> Phương sai của sai số thay đổi +> Có sự tự tương quan +> Dạng hàm sai Sau đây ta sẽ kiểm định và khắc phục các khuyết tật cụ thể: Phương sai của sai số thay đổi Ước lượng mô hình : R2DHA = 1 + 2 *RVNINDEX +3*R2VNINDEX + uDHA giả thiết : H0 : 2=3 = 0 ( phương sai sai số đồng đều ) H1: 22 +32 # 0 ( phương sai sai số thay đổi ) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.502243 Probability 0.605431 Obs*R-squared 1.007884 Probability 0.604144 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 09:40 Sample: 2 595 Included observations: 592 Excluded observations: 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000492 0.000134 3.685237 0.0002 RVNINDEX -0.002964 0.006655 -0.445303 0.6563 RVNINDEX^2 -0.131591 0.134226 -0.980368 0.3273 R-squared 0.001703 Mean dependent var 0.000442 Adjusted R-squared -0.001687 S.D. dependent var 0.003007 S.E. of regression 0.003009 Akaike info criterion -8.769269 Sum squared resid 0.005333 Schwarz criterion -8.747055 Log likelihood 2598.704 F-statistic 0.502243 Durbin-Watson stat 1.945742 Prob(F-statistic) 0.605431 Dựa vào mô hình ước lượng ta thấy hai giá trị p-value của kiểm định F và kiểm định khi bình phương đều > 0.05 , nên không có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 hay phương sai của sai số không đổi. Kiểm định sự tự tương quan Từ mô hình ban đầu ta có phần dư E DHA . Ước lượng mô hình: EDHA = 1+2* RVNINDEX + * EDHA-1 + uDHA Giả thiết : H0 :: = 0 ( Không có sự tương quan bậc 1) H1 : # 0 ( Có sự tự tương quan bậc 1 ) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.171228 Probability 0.279592 Obs*R-squared 1.174857 Probability 0.278405 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 09:42 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.57E-06 0.000866 0.001812 0.9986 RVNINDEX 0.001275 0.045135 0.028253 0.9775 RESID(-1) 0.044612 0.041222 1.082233 0.2796 R-squared 0.001985 Mean dependent var 6.27E-19 Adjusted R-squared -0.001404 S.D. dependent var 0.021046 S.E. of regression 0.021060 Akaike info criterion -4.877785 Sum squared resid 0.261247 Schwarz criterion -4.855572 Log likelihood 1446.824 F-statistic 0.585614 Durbin-Watson stat 1.993316 Prob(F-statistic) 0.557088 Dựa vào mô hình ước lượng ta thấy 2 giá trị p-value của kiểm định F và kiểm định khi bình phương đều > 0.05 , nên không có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 hay có không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1. Kiểm định dạng hàm Mô hình : EDHA = 0 +1*RVNINDEX + .R2DHA + uDHA Giả thiết: H0: = 0 (dạng hàm đúng ) H1 : # 0 ( dạng hàm sai ) Dùng kiểm định Gamsey ta có kết quả sau : Ramsey RESET Test: F-statistic 0.627245 Probability 0.428687 Log likelihood ratio 0.630104 Probability 0.427317 Test Equation: Dependent Variable: RDHA Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 09:43 Sample: 2 595 Included observations: 592 Excluded observations: 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.002022 0.001698 1.190587 0.2343 RVNINDEX -0.085470 0.088474 -0.966048 0.3344 FITTED^2 -1171.559 1479.263 -0.791988 0.4287 R-squared 0.001592 Mean dependent var 0.000850 Adjusted R-squared -0.001798 S.D. dependent var 0.021051 S.E. of regression 0.021070 Akaike info criterion -4.876863 Sum squared resid 0.261488 Schwarz criterion -4.854649 Log likelihood 1446.551 F-statistic 0.469525 Durbin-Watson stat 1.909568 Prob(F-statistic) 0.625533 Ta thấy 2 giá trị p-value của kiểm định F và kiểm định khi bình phương đều >0.05 , nên không có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 hay dạng hàm là đúng. Vậy mô hình ước lượng ban đầu là : RDHA = 0.000865 - 0.025206 RVNINDEX +t Do đó DHA = -0.025206 < 1 , nên DHA là cổ phiếu thụ động, giá của cổ phiếu ít biến động hơn mức biến động của chỉ số thi trường. Tương tự như cổ phiếu DAH, các cổ phiếu còn lại ta cũng ước lượng mô hình và thực hiện các kiểm định nhằm phát hiện và khắc phục các khuyết tật như sau. 2.1.2 Cổ phiếu BBT Mô hình : R BBTt= BBT +BBT* RVNINDEXt + BBT Dependent Variable: RBBT Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 16:42 Sample(adjusted): 2 1142 Included observations: 1139 Excluded observations: 2 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000256 0.000676 0.378746 0.7049 RVNINDEX -0.031039 0.042878 -0.723899 0.4693 R-squared 0.000461 Mean dependent var 0.000227 Adjusted R-squared -0.000418 S.D. dependent var 0.022779 S.E. of regression 0.022784 Akaike info criterion -4.723777 Sum squared resid 0.590220 Schwarz criterion -4.714930 Log likelihood 2692.191 F-statistic 0.524030 Durbin-Watson stat 1.915754 Prob(F-statistic) 0.469277 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật Kiểm định phương sai của sai số thay đổi thực hiện kiểm định ta thu được kết quả sau White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.602463 Probability 0.547637 Obs*R-squared 1.206827 Probability 0.546941 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/22/07 Time: 19:50 Sample: 2 1142 Included observations: 1139 Excluded observations: 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000512 0.000193 2.655629 0.0080 RVNINDEX 0.012472 0.011658 1.069844 0.2849 RVNINDEX^2 -0.023894 0.249801 -0.095652 0.9238 R-squared 0.001060 Mean dependent var 0.000518 Adjusted R-squared -0.000699 S.D. dependent var 0.006133 S.E. of regression 0.006135 Akaike info criterion -7.346860 Sum squared resid 0.042762 Schwarz criterion -7.333590 Log likelihood 4187.037 F-statistic 0.602463 Durbin-Watson stat 1.980303 Prob(F-statistic) 0.547637 Ta thấy cả 2 giá trị p-value của kiểm định F và kiểm định khi bình phương đều > 0.05 , nên không có cơ sở bác bỏ H0 hay phương sai cảu sai số là không đổi. Kiểm định sự tự tương quan ta thu được kết quả sau Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 2.071338 Probability 0.150365 Obs*R-squared 2.073028 Probability 0.149924 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 19:52 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.11E-07 0.000676 -0.000312 0.9998 RVNINDEX 5.88E-05 0.042858 0.001372 0.9989 RESID(-1) 0.042663 0.029643 1.439214 0.1504 R-squared 0.001820 Mean dependent var -1.60E-20 Adjusted R-squared 0.000063 S.D. dependent var 0.022774 S.E. of regression 0.022773 Akaike info criterion -4.723842 Sum squared resid 0.589146 Schwarz criterion -4.710573 Log likelihood 2693.228 F-statistic 1.035669 Durbin-Watson stat 1.999147 Prob(F-statistic) 0.355324 Ta thấy cả 2 giá trị p-value của kiểm định F và khi bình phương đều > 0.05 , nên không có cơ sở bác bỏ H0 hay không có sự tự tương quan bậc 1. Kiểm định dạng hàm ta thu được kết quả sau Ramsey RESET Test: F-statistic 5.83E-06 Probability 0.998074 Log likelihood ratio 5.85E-06 Probability 0.998071 Test Equation: Dependent Variable: RBBT Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 19:53 Sample: 2 1142 Included observations: 1139 Excluded observations: 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000255 0.000740 0.345158 0.7300 RVNINDEX -0.030988 0.047892 -0.647037 0.5177 FITTED^2 2.325878 963.2586 0.002415 0.9981 R-squared 0.000461 Mean dependent var 0.000227 Adjusted R-squared -0.001299 S.D. dependent var 0.022779 S.E. of regression 0.022794 Akaike info criterion -4.722021 Sum squared resid 0.590220 Schwarz criterion -4.708751 Log likelihood 2692.191 F-statistic 0.261787 Durbin-Watson stat 1.915757 Prob(F-statistic) 0.769721 Ta thấy cả 2 giá trị p-value của kiểm định F và khi bình phương đều > 0.05 .nên không có cơ sở bác bỏ H0 hay dạng hàm đúng . Vậy mô hình không có khuyết tật và hệ số beta của BBT là :BBT = -0.031039 <1 ,cổ phiếu BBT là cổ phiếu thụ động ,giá của cổ phiếu ít biến động hơn mức biến độcủa chỉ số thi trường. 2.1.3 Cổ phiếu HAP Mô hình : RHAPt =HAP +HAP* RVNINDEXt +HAPt Dependent Variable: RHAP Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 11:38 Sample(adjusted): 2 1349 Included observations: 1346 Excluded observations: 2 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RVNINDEX -0.041990 0.048951 -0.857794 0.3912 C 0.000620 0.000798 0.776512 0.4376 R-squared 0.000547 Mean dependent var 0.000574 Adjusted R-squared -0.000196 S.D. dependent var 0.029203 S.E. of regression 0.029206 Akaike info criterion -4.227408 Sum squared resid 1.146410 Schwarz criterion -4.219674 Log likelihood 2847.046 F-statistic 0.735810 Durbin-Watson stat 1.712899 Prob(F-statistic) 0.391159 Kiểm định và khắc phục các khuyết tậtkiểm định phương sai của sai số thay đổi ta được kết quả sau: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.041331 Probability 0.353270 Obs*R-squared 2.084081 Probability 0.352734 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 20:06 Sample: 2 1349 Included observations: 1346 Excluded observations: 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000731 0.000313 2.332152 0.0198 RVNINDEX -0.011547 0.018062 -0.639298 0.5227 RVNINDEX^2 0.502804 0.413465 1.216074 0.2242 R-squared 0.001548 Mean dependent var 0.000852 Adjusted R-squared 0.000061 S.D. dependent var 0.010712 S.E. of regression 0.010712 Akaike info criterion -6.232681 Sum squared resid 0.154105 Schwarz criterion -6.221081 Log likelihood 4197.595 F-statistic 1.041331 Durbin-Watson stat 2.002743 Prob(F-statistic) 0.353270 Qua kiểm định ta thấy mô hình có phương sai của sai số không đổi * Kiểm định sự tự tương quan ta được kết quả Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 28.50651 Probability 0.000000 Obs*R-squared 27.97636 Probability 0.000000 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 20:09 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RVNINDEX -0.019084 0.048589 -0.392768 0.6946 C 1.80E-05 0.000790 0.022760 0.9818 RESID(-1) 0.144604 0.027084 5.339149 0.0000 R-squared 0.020785 Mean dependent var -1.57E-18 Adjusted R-squared 0.019327 S.D. dependent var 0.029195 S.E. of regression 0.028912 Akaike info criterion -4.246926 Sum squared resid 1.122582 Schwarz criterion -4.235325 Log likelihood 2861.181 F-statistic 14.25325 Durbin-Watson stat 2.004093 Prob(F-statistic) 0.000001 Ta thấy 2 giá trị p-value đều bằng 0 . do đó mô hình có sự tự tương quan bậc 1. Tiếp sau ta sẽ nghiên cứu cách sửa khuyết tật này. * Kiểm định dạng hàm ta được kết quả sau Ramsey RESET Test: F-statistic 0.170737 Probability 0.679524 Log likelihood ratio 0.171107 Probability 0.679130 Test Equation: Dependent Variable: RHAP Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 20:12 Sample: 2 1349 Included observations: 1346 Excluded observations: 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RVNINDEX -0.026012 0.062393 -0.416914 0.6768 C 0.000392 0.000970 0.404104 0.6862 FITTED^2 264.2698 639.5643 0.413203 0.6795 R-squared 0.000674 Mean dependent var 0.000574 Adjusted R-squared -0.000814 S.D. dependent var 0.029203 S.E. of regression 0.029215 Akaike info criterion -4.226049 Sum squared resid 1.146264 Schwarz criterion -4.214449 Log likelihood 2847.131 F-statistic 0.453046 Durbin-Watson stat 1.712155 Prob(F-statistic) 0.635786 Qua mô hình ước lượng ta thấy dạng hàm là đúng. * Sửa mô hình, ta cải tiến mô hình về dạng sau: = 1 + 2* +t Ước lượng mô hình ta được : Dependent Variable: RHAP/RVNINDEX Method: Least Squares Date: 04/28/07 Time: 20:38 Sample(adjusted): 3 1349 Included observations: 1327 Excluded observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.463676 0.687342 2.129471 0.0334 RHAP(-1)/RVNINDEX(-1) -0.030356 0.027459 -1.105492 0.2691 R-squared 0.000921 Mean dependent var 1.420718 Adjusted R-squared 0.000167 S.D. dependent var 25.00056 S.E. of regression 24.99847 Akaike info criterion 9.277012 Sum squared resid 828023.5 Schwarz criterion 9.284835 Log likelihood -6153.298 F-statistic 1.222112 Durbin-Watson stat 2.012915 Prob(F-statistic) 0.269147 Mô hình ước lượng được là : = 1.463676 - 0.030356. + t Kiểm định lại các khuyết tật ta được * Kiểm định phương sai của sai số thay đổi ta được kết quả White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.082484 Probability 0.125028 Obs*R-squared 4.161315 Probability 0.124848 Do đó phương sai của sai số không đổi . * kiểm định sự tự tương quan ta được: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.042358 Probability 0.836971 Obs*R-squared 0.042452 Probability 0.836760 Không tồn tại hiện tượng tự tương quan. *Kiểm định dạng hàm ta thu được kết quả Ramsey RESET Test: F-statistic 0.941277 Probability 0.332127 Log likelihood ratio 0.943074 Probability 0.331488 Ta thấy dạng hàm là đúng . Vậy khuyết tật đã được sửa ,mô hình là tốt , do đó ta thu được hệ số beta của mô hình là : HAP = - 0.030356 < 1 , nên HAP cũng là cổ phiếu thụ động. 3.1.4 Cổ phiếu BPC Mô hình : RBPCt = BPC +BPC* RVNINDEXt + BPCt Dependent Variable: RBPC Method: Least Squares Date: 04/29/07 Time: 09:19 Sample(adjusted): 2 1093 Included observations: 1090 Excluded observations: 2 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5.45E-06 0.000548 -0.009953 0.9921 RVNINDEX 0.031309 0.034426 0.909463 0.3633 R-squared 0.000760 Mean dependent var 2.07E-05 Adjusted R-squared -0.000159 S.D. dependent var 0.018053 S.E. of regression 0.018054 Akaike info criterion -5.189052 Sum squared resid 0.354635 Schwarz criterion -5.179889 Log likelihood 2830.033 F-statistic 0.827124 Durbin-Watson stat 1.716902 Prob(F-statistic) 0.363307 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật : * Kiểm định phương sai của sai số thay đổi ta thu được kết quả sau White Heteroskedasticity Test: F-statistic 4.391616 Probability 0.012601 Obs*R-squared 8.736877 Probability 0.012671 Ta thấy 2 giá trị p-value đều < 0.05 , nên bác bỏ H0 hay phương sai của sai số thay đổi. * Kiểm định sự tự tương quan ta có kết quả Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 22.27820 Probability 0.000003 Obs*R-squared 21.89103 Probability 0.000003 Ta thấy 2 giá trị p-value đều < 0.05 , nên bác bỏ H0 hay tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1. * Kiểm định dạng hàm ta có kết quả sau : Ramsey RESET Test: F-statistic 0.147984 Probability 0.700545 Log likelihood ratio 0.148382 Probability 0.700086 Qua kiểm định ta thấy 2 giá trị p-value đều >0.05 , nên dạng hàm là đúng. * Mô hình khắc phục các khuyết tật, khắc phục phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Ta dùng mô hình = 1 + 2* +t Ước lượng mô hình ta được kết quả : Dependent Variable: RBPC/RBPC(-1) Method: Least Squares Date: 04/29/07 Time: 09:40 Sample(adjusted): 3 1093 Included observations: 646 Excluded observations: 445 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.040088 0.065511 0.611922 0.5408 RVNINDEX/RVNINDEX(-1) 0.010070 0.007027 1.433095 0.1523 R-squared 0.003179 Mean dependent var 0.043652 Adjusted R-squared 0.001631 S.D. dependent var 1.665223 S.E. of regression 1.663864 Akaike info criterion 3.859254 Sum squared resid 1782.878 Schwarz criterion 3.873095 Log likelihood -1244.539 F-statistic 2.053760 Durbin-Watson stat 2.828147 Prob(F-statistic) 0.152316 Ta có: = 0.040088 + 0.010070 * + t Kiểm định lại các khuyết tật như sau: * Kiểm định phương sai của sai số thay đổi ta thu được kết quả sau White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.060658 Probability 0.941150 Obs*R-squared 0.121860 Probability 0.940889 Dựa vào p-value >0.05. Ta thấy rằng phương sai của sai số là không đổi . * Kiểm định hiện tượng tự tương qua ta thu được kết quả sau Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.078148 Probability 0.779913 Obs*R-squared 0.078503 Probability 0.779337 P –value đều > 0.05, nên có thể kết luận không tồn tại hiện tượng tự tương quan. *Kiểm định dạng hàm ta thu được kết quả sau Ramsey RESET Test: F-statistic 3.148008 Probability 0.076493 Log likelihood ratio 3.154978 Probability 0.075696 Các giá trị p-value đều > 0.05 , nên có thể kết luận dạng hàm là đúng. Vậy các khuyết tật của mô hình đã được khắc phục, mô hình là mô hình tốt Do đó hệ số beta của mô hình chính là bằng BPC = 0.010070 <1 nên BPC cũng là cổ phiếu thụ động. Ta xác định được hệ số beta của mô hình CAPM của mỗi cổ phiếu: DHA = - 0.025206 BBT = - 0.031039 HAP = - 0.030356 BPC = 0.010070. 2.2 Ước lượng lãi suất phi rủi ro Rf : Ta có phương trình : Ri = Rf + + i Ri = +.i + i Với là độ dao động của 42 cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt nam = (1, 2,….42) . I là độ dao động của cổ phiếu i. Sử dụng phương pháp OLS ta sẽ ước lượng được đó chính là Rf . Sau đây ta sẽ ước lượng mô hình đối với từng loại cổ phiếu như sau: 2.2.1 Cổ phiếu DHA RDHA = + DHA. +i Mô hình ước lượng được là : Dependent Variable: RDHA Method: Least Squares Date: 04/29/07 Time: 10:09 Sample(adjusted): 2 41 Included observations: 40 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VAR 0.094036 0.404508 0.232471 0.8174 C -0.005979 0.010093 -0.592395 0.5571 R-squared 0.001420 Mean dependent var -0.003703 Adjusted R-squared -0.024858 S.D. dependent var 0.015287 S.E. of regression 0.015476 Akaike info criterion -5.450372 Sum squared resid 0.009101 Schwarz criterion -5.365928 Log likelihood 111.0074 F-statistic 0.054043 Durbin-Watson stat 1.922693 Prob(F-statistic) 0.817420 Ta có : RDHA = -0.005979 + 0.094036. +i Vậy mô hình CAPM đối với cổ phiếu DHA là : RDHA = -0.005979 - 0.025206.(Rm+0.005979) +i 2.2.2 Cổ phiếu BBT Ước lượng mô hình : RBBT = + BBT. +i Dependent Variable: RBBT Method: Least Squares Date: 04/29/07 Time: 10:20 Sample(adjusted): 2 41 Included observations: 40 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VAR 0.075193 0.378455 0.198684 0.8436 C 0.001617 0.009443 0.171196 0.8650 R-squared 0.001038 Mean dependent var 0.003437 Adjusted R-squared -0.025251 S.D. dependent var 0.014300 S.E. of regression 0.014479 Akaike info criterion -5.583520 Sum squared resid 0.007966 Schwarz criterion -5.499076 Log likelihood 113.6704 F-statistic 0.039475 Durbin-Watson stat 1.035297 Prob(F-statistic) 0.843570 Do đó ta có : RBBT = 0.001617 + 0.075193. +i Vậy mô hình CAPM đối với cổ phiếu BBT là : RBBT = 0.001617 - 0.031039.(Rm - 0.001617 ) +I 2.2.3 Cổ phiếu HAP Mô hình ước lượng : RHAP = + HAP. +i Dependent Variable: RHAP Method: Least Squares Date: 04/29/07 Time: 11:12 Sample(adjusted): 2 41 Included observations: 40 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VAR 0.140920 0.206936 0.680983 0.5000 C 0.012799 0.005163 2.478843 0.0177 R-squared 0.012057 Mean dependent var 0.016210 Adjusted R-squared -0.013942 S.D. dependent var 0.007862 S.E. of regression 0.007917 Akaike info criterion -6.790896 Sum squared resid 0.002382 Schwarz criterion -6.706452 Log likelihood 137.8179 F-statistic 0.463738 Durbin-Watson stat 1.908300 Prob(F-statistic) 0.500011 Do đó ta có : RHAP = 0.012799 + 0.140920. +i Vậy mô hình CAPM đố với cổ phiếu HAP là : RHAP = 0.012799 - 0.030356( Rm - 0.012799 ) +i 2.2.4 Cổ phiếu BPC Mô hình ước lượng : RBPC = + BPC. +I Dependent Variable: RBPC Method: Least Squares Date: 04/29/07 Time: 14:19 Sample(adjusted): 2 41 Included observations: 40 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VAR 0.591497 0.284323 2.080372 0.0443 C -0.015759 0.007094 -2.221393 0.0324 R-squared 0.102248 Mean dependent var -0.001441 Adjusted R-squared 0.078623 S.D. dependent var 0.011332 S.E. of regression 0.010878 Akaike info criterion -6.155498 Sum squared resid 0.004496 Schwarz criterion -6.071054 Log likelihood 125.1100 F-statistic 4.327948 Durbin-Watson stat 1.669436 Prob(F-statistic) 0.044285 Ta có mô hình ước lượng : RBPC = -0.015759 + 0.591497. + i Vậy mô hình CAPM đối với cổ phiếu BPC là : RBPC = -0.015759 + 0.010070.( Rm - 0.015759) +i 3. ứng dụng mô hình CAPM 3.1 Hệ phương trình đệ quy Từ mô hình CAPM ta đã ước lượng được lợi suất của các cổ phiếu dựa vào lợi suất của danh mục thị trường và Rf. Trên thực tế lợi suất của các cổ phiếu không những chịu ảnh hưởng của các yếu tố trên mà còn chịu tác động của sự biến động của các cổ phiếu khác. Các cổ phiếu trên thị trường thường có mối quan hệ chặt chẽ và tác động qua lại lẫn nhau. Một cổ phiếu chịu ảnh hưởng nhiều của các cổ phiếu khác thì xu thế biến động của nó cũng có thể được dự báo thông qua xu thế biến động của các cổ phiếu khác .Do đó trong phần này chúng ta sẽ nghiên cứu mối quan hệ giữa lợi suất của các cổ phiếu thông qua việc ước lượng hệ phương trình đệ quy. Bản chất của một phương trình đệ quy chính là mô hình CAPM. Bằng việc ước lượng hệ phương trình ta thấy rõ mối quan hệ giữa lợi suất của mỗi cổ phiếu với lợi suất của các cổ phiếu còn lại và với lợi suất của thị trường. Ta có hệ phương trình đệ quy như sau : R1t = 1 + 1Rmt + u1t R2t = 2 + 21R1t + 2Rmt + u2t R3t = 3 + 31R1t + 32R2t + 3Rmt + u3t R4t = 4 + 41R1t + 42R2t +43R3t + 4Rmt + u4t R5t = 5 + 51R1t + 52R2t + 53R3t + 54R4t + 5Rmt + u5t R6t = 6 + 61R1t + 62R2t + 63 R3t + 64R4t + 65R5t + 6Rmt + u6t R7t = 7 + 71R1t + 72R2t +73R3t +74R4t +75R5t + 76R6t + 7Rmt + u7t Trong đó : Rit : là lợi suất của cổ phiếu i , ( i=1,2,3,..7 ) Rmt : lợi suất của chỉ số thị trường Uit : Nhiễu , (i=1,...7) 3.2 Hồi quy lợi suất của từng cổ phiếu theo lợi suất của các cổ phiếu còn lại 3.2.1 Cổ phiếu DHA RDHA = 1+ 2*RBBT + 3*RHAP + 4*RBPC + u t Dependent Variable: RDHA Method: Least Squares Date: 04/29/07 Time: 14:50 Sample(adjusted): 2 595 Included observations: 592 Excluded observations: 2 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std.