Ứng dụng mô hình ARCH phân tích sự biến động của chỉ số HNX_Index

Bài viết "Ứng dụng mô hình ARCH phân tích sự biến động của chỉ số HNX_Index" đưa ra một số phân tích về sự biến động của chỉ số HNX_Index dựa trên bộ số liệu giá đóng cửa hàng ngày của HNX_Index trong 10 năm gần đây, thời gian từ ngày 04/01/2010 đến ngày 31/12/2020. Việc phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu chuỗi thời gian: mô hình ARMA và mô hình ARCH. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng mô hình ARCH phân tích sự biến động của chỉ số HNX_Index ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARCH PHÂN TÍCH SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA CHỈ SỐ HNX- INDEX Nguyễn Thị Hiên, Bộ môn Toán, Đại học Thương mại Tóm tắt Việc nắm bắt thông tin trên các Sàn chứng khoán rất có ý nghĩa đối với các chủ thể tham gia thị trường, nhất là các nhà đầu tư chứng khoán. Vì vậy, việc nắm bắt được sự biến động trên các Sàn chứng khoán có một vai trò rất quan trọng. Sàn chứng khoán HNX (Ha Noi Stock Exchange) là sàn giao dịch lớn thứ 2 và đóng góp không nhỏ vào sự phát triển của Thị trường chứng khoán Việt Nam. Nắm bắt được sự biến động của chỉ số chứng khoán HNX_Index sẽ giúp cho việc định giá chứng khoán và quản trị rủi ro. Vì vậy, bài viết xin đưa ra một số phân tích về sự biến động của chỉ số HNX_Index dựa trên bộ số liệu giá đóng cửa hàng ngày của HNX_Index trong 10 năm gần đây, thời gian từ ngày 04/01/2010 đến ngày 31/12/2020. Việc phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu chuỗi thời gian: mô hình ARMA và mô hình ARCH. Từ khóa: chỉ số HNX_Index, Sàn chứng khoán, mô hình ARCH 1. Giới thiệu vấn đề nghiên cứu Thị trường chứng khoán (TTCK) ra đời là sản phẩm tất yếu, khách quan của nền kinh tế phát triển theo cơ chế thị trường. Trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng, TTCK luôn là nơi hấp dẫn các tổ chức và cá nhân đầu tư bởi mức sinh lợi cao của nó. Một nhà đầu tư không chỉ quan tâm đến lợi nhuận, mà còn quan tâm đến rủi ro của việc đầu tư, cũng như mức độ biến thiên của rủi ro. Rủi ro ở đây được thể hiện qua độ dao động tỷ suất sinh lợi của chỉ số giá thị trường. Một thước đo đơn giản cho sự biến động trong tỷ suất sinh lợi là phương sai của nó thay đổi theo thời gian. Trong phân tích kinh tế lượng cổ điển ta thường giả thiết phương sai của sai số không đổi theo thời gian. Tuy nhiên, bất kì một chuỗi thời gian nào đều chịu ảnh hưởng ít nhiều của các tin tức tốt, xấu và nhà đầu tư trên thị trường đều ứng xử hành vi kiểu đám đông. Giả thiết phương sai sai số không đổi theo thời gian, thường không còn phù hợp. Vì thế, sẽ nảy sinh ý tưởng xem xét các dạng dữ liệu mà phương sai của nó phụ thuộc theo thời gian, ở đây là phụ thuộc vào các phương sai trong quá khứ. TTCK có một số đặc điểm cơ bản sau: Thứ nhất hàng hóa của TTCK là các loại chứng khoán. Đó là những công cụ chuyển tải giá trị như cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ đầu tư, chứng khoán phái sinh. Chứng khoán khác so với các loại hàng hóa thông thường là không có tính năng tác dụng và mục đích sử dụng riêng. Thứ hai, TTCK được đặc trưng bởi hình thức chuyển giao tài chính trực tiếp, những người có khả năng cung ứng vốn có thể điều chuyển vốn trực tiếp cho người cần vốn mà không cần thông qua các trung gian tài chính với tư cách là một chủ thể riêng biệt, độc lập. Thứ ba, hoạt động mua bán trên TTCK chủ yếu được thực hiện qua người môi giới, nhằm bảo vệ quyền lợi chính đáng cho nhà đầu tư và đảm bảo TTCK hoạt động đúng pháp luật, công bằng, công khai và hiệu quả. Thứ tư, TTCK gần với thị trường cạnh tranh hoàn hảo. Không có sự áp đặt giá cả trên TTCK, giá cả ở đây được xác định dựa trên quan hệ cung cầu 194 của thị trường và phản ánh các thông tin có liên quan đến chứng khoán. Thứ năm, TTCK về cơ bản là thị trường liên tục. Sau khi các chứng khoán được phát hành trên thị trường sơ cấp, nó có thể được mua đi bán lại nhiều lần trên thị trường thứ cấp. TTCK đảm bảo cho những người đầu tư có thể chuyển các chứng khoán của họ nắm giữ thành tiền bất cứ lúc nào họ muốn. Chỉ số chứng khoán là một giá trị thống kê phản ánh tình hình phát triển của TTCK và tình hình hoạt động của các công ty trên thị trường. Nếu các công ty làm ăn có lãi giá chứng khoán của các công ty đó tăng làm chỉ số chứng khoán tăng theo và ngược lại. Dựa vào chỉ số chứng khoán các nhà đầu tư có thể xác định được hiệu quả của một cổ phiếu hoặc một danh mục các chứng khoán để đầu tư vào. HNX_Index là chỉ số chứng khoán thể hiện xu hướng biến động giá của tất cả cổ phiếu niêm yết và giao dịch tại TTCK Hà Nội. Vì vậy việc phân tích 2. Tổng quan nghiên cứu Năm 1982, Engle xây dựng mô hình ARCH dựa trên giả thiết phương sai của sai số tại một thời điểm phụ thuộc vào các sai số bình phương ở các giai đoạn trước. Nhờ đó mô hình này thành công trong việc giải thích những biến động của phương sai, mà chỉ sử dụng thông tin quá khứ của bản thân sai số [2]. Như vậy, mô hình ARCH được xây dựng để phân tích và dự báo phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian trong các chuỗi dữ liệu tài chính. Ở TTCK Việt Nam, Sở giao dịch Chứng Khoán Hà Nội là một trong những Sàn chứng khoán lớn nhất. Vì vậy, độ rủi ro của việc đầu tư kinh doanh cổ phiếu trên Sàn chứng khoán HNX rất được quan tâm. HNX-Index là một chỉ số giá cổ phiếu được sử dụng để đánh giá về thị trường mã cổ phiếu tại Sàn chứng khoán HNX. Do đó, nghiên cứu ứng dụng các mô hình ARMA, ARCH để phân tích sự biến động của chỉ số HNX_Index trong giai đoạn 2010 – 2020. Trên thế giới đã có các nghiên cứu sử dụng mô hình ARCH trong việc giải thích tính dễ biến động của TTCK, như nghiên cứu của Sohail Chand, Shahid Kamal và Imran Ali (2012) sử dụng mô hình ARCH, GARCH phân tích sự biến động của giá cổ phiếu MCB (Muslim Commercial Bank), nhóm tác giả đã xây dựng các mô hình ARMA khác nhau để ước lượng cho tỷ suất sinh lợi trung bình, dựa trên kết quả thu được và các tiêu chí AIC, SIC họ đã chọn ra mô hình ước lượng phù hợp nhất, ngoài ra kết quả còn thu được mô hình GARCH(1,1) là mô hình dự báo tốt nhất. Năm 2014 Erginbay Ugurlu, Eleftherios Thalassinos và Yusuf Muratoglu nghiên cứu độ biến động của TTCK Châu Âu bằng mô hình ARCH, các mô hình GARCH với bộ dữ liệu được chọn là giá đóng cửa hàng ngày trong các thị trường mới nổi như Bulgaria, Cộng hòa Séc, Hungary, Ba ...