Chuyên đề thực tập: Ứng dụng mô hình phân tích chuỗi thời gian dự báo giá một số cổ phiếu ngành ngân hàng (VCB, MBB, ACB)

Chuyên đê thực tập chuyên ngành Toán kinh tếLỜI MỞ ĐẦU1.Lý do chọn đề tài Thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay là một kênh thu hút các nhà đầu tư, từcác tổ chức đầu tư chuyên nghiệp

Trang 1

TRUONG ĐẠI HỌC KINH TE QUOC DÂN

KHOA TOÁN KINH TẾ

CHUYEN DE THỰC TẬP

CHUYÊN NGÀNH: TOÁN KINH TẾ

NGAN HANG (VCB, MBB, ACB)

Sinh vién : D6 Thị Minh Huệ

Mã sinh viên : 11171880

Lớp : Toán Kinh Tế 59

Giảng viên hướng dẫn: THS Hoàng Bích Phuong

Hà Nội, 20 tháng 4 năm 2021

Trang 2

Chuyên đê thực tập chuyên ngành Toán kinh tế

LOI CAM ON

Trước hết, với lòng kính trong và biết ơn, em muốn gửi lời cảm ơn đến các Thay

Cô trường Đại học Kinh tế Quốc dân và đặc biệt là các Thầy Cô khoa Toán kinh

tế đã tận tâm giảng dạy những kiến thức thiết yếu cho em trong suốt 4 năm vừa

qua.

Và đặc biệt, em muốn gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến THS Hoàng Bích

Phương, cô đã trực tiếp giúp đỡ về kiến thức, đưa ra hướng giải quyết cho em

trong quá trình thực hiện chuyên dé

Sau cùng, do bản thân còn hạn chế về mặt kiến thức nên chuyên đề tốt nghiệp

không tránh khỏi sai sót vì vậy em mong nhận được sự góp ý và chỉ bảo của các

thầy cô dé có thé hoàn thành tốt bài chuyên dé này

Em xin chân thành cảm ơn !

Hà Nội, Ngày 20 Tháng 04 Năm 2021

Sinh viên thực hiện

Đỗ Thị Minh Huệ

11171880 — Đỗ Thị Minh Huệ

Trang 3

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

1.Lý do chọn đề tài ¿- ¿5s SE EE1211211211111111111111 1111111111111 xe 4

2.Mục tiêu nghiÊn CỨU 5 +11 vn TT HH nh 4

3 Đối tượng nghiên CỨU - ¿52-52 2+ E9 EEE12112112171117171 11111 c0 4

4.Pham vi nghién 0ui na 4

5.Phương pháp nghiÊn CỨU - - 232213231351 13513351181 5111111111111 4

2ì 0115 5

7 Kết cầu chuyên đề -:- 5c 5s s+SE9EE2E2E15E1E71211211211717112111111211 11T cre 5CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYÉT CHUNG

1.1 Lý luận chung về chứng khoán 2- 2 2 2 £+E+E£+E££E£EEeEE+Ezrezrerree 7

1.1.1 Khái niệm chứng khoán và thị trường chứng khoán - 8 1.1.2.Khái niệm thi trường chứng khoán -+ +++-x++st++eseerssers 8

1.1.3.Khái niệm cô phiếu 2: 22©5¿25E+2EE2EE+2EE2EEEEEEEEESEkrrrrerkree 9

1.2 Giới thiệu một số mô hình chuỗi thời 0 lãi

I0 0.90 13 1.2.3.Mô hình GARCH - - 5 Gà ST ng HH ngư 15

1.3 Một số nghiên cứu về ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian trong dự báo

17

CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG BIEN ĐỘNG GIÁ CO PHIẾU

NGANH TÀI CHINH-NGAN HANG

2.1.Thuc trang chung TTCK 012251 18

2.2 Thực trạng biến động giá cổ phiếu ngành tài chính ngân hang 192.3 Thực trạng biến động giá cô phiếu VCB, MBB, ACB giai đoạn 2010 — quý

1/2021

2.3.1 C6 phiếu V(CB - ¿5c St k1 E1211211112111111111 1111.1111111 21

Trang 4

2.3.3 C6 phiếu MBB, -2-©5- 5222 EEEEEEEE21121122171121121111 111.11 222.3.4 Cổ phiếu ACB -:-©2+- 2+221222122122112711271211111211211 111.111 xe 23

CHUONG 3: UNG DỤNG MÔ HÌNH PHAN TÍCH CHUOI THỜI GIAN

DỰ BAO GIA CO PHIẾU NGÀNH TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG

3.1 Giới thiệu số liệu -¿©2+tEStSESESEESESEEEEEE5EEE1212E2211151121111211111 2E creE3.2 Phân tích mô hình với chuỗi cổ phiếu VCB -2 ¿c5z55s+¿ 243.3 Phân tích mô hình với chuỗi cô phiếu MBB ¿2 2 +52 303.4 Phân tích mô hình với chuỗi cỗ phiếu ACB -2- 5 5+¿ 373.5 KGt 8 4 39

TÀI LIEU THAM KHAO 0.00 cccccscscesssesssessssesssessseesssesssessseesssessseesseessvesaseesseen 40

3

11171880 — Dé Thi Minh Hué

Trang 5

LỜI MỞ ĐẦU1.Lý do chọn đề tài

Thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay là một kênh thu hút các nhà đầu tư, từcác tổ chức đầu tư chuyên nghiệp cho đến các nhà đầu tư cá nhân nghiệp dư nhỏ

lẻ Tuy nhiên, bên cạnh mức sinh lợi cao, đây cũng là hoạt động luôn ton tại nhiều

rủi ro tiềm ân bởi nhà đầu tư không phải lúc nào cũng dự đoán được chính xác xuhướng của giá cô phiếu trong tương lai Do đó, việc dự báo chính xác sự biến độnggiá của cô phiếu dé có một sách lược nhằm phục vụ cho công việc kinh doanh củacác cá nhân, tô chức hay hoạch định chiến lược của một quốc gia đã thu hút rấtnhiều sự quan tâm của các nhà kinh tế lượng tài chính trong và ngoài nước Tại thịtrường Việt Nam, sự biến động của giá cô phiếu phản ánh rủi ro hệ thống, vì vậy,việc dự báo được sự tăng giảm của giá cô phiếu cũng đồng thời giúp các nhà đầu

tư nhận biết chiều hướng biến động giá của các cổ phiếu trên thị trường này Dovậy tôi quyết định nghiên cứu đề tài “ Ứng dụng mô hình phân tích chuỗi thời gian

dự báo giá một số cô phiếu ngành Ngân hàng (VCB, MBB, ACB)”

2.Các mục tiêu nghiên cứu/câu hỏi nghiên cứu:

- Trình bày lý thuyết về dự báo chuỗi thời gian

- Dự báo giá cô phiêu trong tuân đâu tiên, từ đó đưa ra đước xu hướng biên động

của chỉ sô giá chứng khoán và thi trường giúp cho các nhà đâu tư, tô chức có cái

nhìn tong quát về thị trường cô phiếu dé hoạch định chiến lược trong tương lai gần

3 Đối tượng nghiên cứu:

- Giá cô phiếu ngành Ngân hàng

4 Phạm vỉ nghiên cứu:

Số liệu quá khứ của, ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam(VCB), Ngân hàngThương mại Cổ phần Quân đội(MBB), Ngân hàng thương mại cổ phan A Châu

(ACB), giai đoạn từ 2010 — quý 1/2021 thu thập từ Website cophieu68.

5 Phương pháp nghiên cứu:

Dé dự báo có mức độ tin cậy cao và chuẩn xác thì chuỗi dữ liệu phải dừng, ta sẽkiểm tra tính dừng trên lược đồ tương quan hay kiểm tra đơn vị Sau khi có dữ liệudừng ta xây dựng mô hình ARIMA dé dự báo cho chuỗi dữ liệu, mô hình kết hop

4

Trang 6

qua trình tự tương quan và trung bình trượt mô phỏng diễn biến chuỗi đữ liệu trongquá khứ dé dự báo cho tương lai Một đặc điểm của mô hình ARIMA là phươngsai không đổi nhưng trong thực tế phương sai có biến đổi, sau đó sẽ sử dụng môhình ARCH và GARCH dé khắc phục điều đó

6 Kết cấu chuyên đề

e Chương | : Cơ sở lý luận chung

Chương này đê cập đên một sô khá niệm liên quan đên cứng khoán và tông

quan về thị trường chứng khoán

e_ Chương 2: Đánh giá thực trạng biến động giá cổ phiếu ngành Tài chính —

Ngân hàng

Chương này trình bày những khái niệm cơ bản về cô phiếu thị trường chứng

khoán, tình tình hoạt động và phát triển của cổ phiếu ngân hàng trên thị trường

chứng khoán, trình bày cơ bản sự biến động chuỗi cỗ phiếu của ngân hàng VCB,

MBB, ACB.

e Chương 3: Ung dụng mô hình phân tích chuỗi thời gian dự báo giá một

sô cô phiêu ngành ngân hàng.

Chương xây dựng các mô hình ARIMA, ARCH-GARCH trong dự báo tài

chính và chạy mô hình với các chuỗi cô phiếu VCB, MBB, ACB, từ đó đưa ra

các phân tích và dự báo.

Trang 7

CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ THUYET CHUNG

1.1 Lý luận chung về chứng khoán

Vốn là yếu tố có vai trò rất quan trọng trong đầu tư và kinh doanh, và không

cá nhân nào có đủ lượng vốn lớn làm điều đó, trong xã hội có những cá nhân, tổchức khi có cơ hội đầu tư sinh lời thì thiếu vốn, trường hợp ngược lại là có vốnnhưng lại thiếu cơ hội đầu tư.Thực tế đã có những tổ chức trung gian như các ngânhang tạo liên kết giữa người thừa vốn và những người cần vốn.Tuy nhiên dé thuhút được các nguồn tiền tệ nhàn rỗi của xã hội và một số nguồn vốn đầu tư trựctiếp vào sản xuất thì thị trường chứng khoán ra đời

1.1.1 Khái niệm chứng khoán

Chứng khoán là những giấy tờ có giá trị xác định số vốn đầu tư và nó xácnhận quyền đòi nợ hay quyên sở hữu về tài sản, bao gồm những điều kiện về thunhập trong một khoảng thời gian nào đó và có khả năng chuyền nhượng

Điều luật : chứng khoán là bằng chứng xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp củangười sở hữu đối với tài sản hoặc phần vốn của tô chức phát hành Chứng khoánđược thể hiện dưới hình thức chứng chỉ, bút toán ghi số hoặc dữ liệu điện tử, baogồm các loại sau đây:

+ Cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ+ Quyền mua cô phan, chứng quyên, quyền chon mua, quyền chon bán, hopđồng tương lai, nhóm chứng khoán hoặc chỉ số chứng khoán

+ Hợp đồng góp vốn đầu tư

+ Các loại chứng khoán khác do bộ tài chính quy định

1.1.2.Khái niệm thị trường chứng khoán

a Khái niệm

Thị trường chứng khoán là nơi dién ra hoạt động giao dịch, trao đổi, mua

bán các loại chứng khoán được tiền hành bởi những đối tượng có nhu cầu khác

nhau theo quy định của pháp luật.

b Đặc điểm thị trường chứng khoán

- Là môi trường đầu tư cho công chúng giúp chuyên tiết kiệm sở hữu thànhvốn đầu tư

- Là kênh dẫn vốn trực tiếp dé tài trợ các dự án phát triển quốc gia

- Là nơi cung cấp thông tin hỗ trợ quản lý kinh tế vĩ mô cũng như quản lýkinh tế vi mô

c Phân loại

Trang 8

- Căn cứ vào quá trình luân chuyền thị trường chứng khoán được chia thành:thị trường sơ cấp và thị trường thứ cấp

- Căn cứ vào phương thức giao dịch thị trường chứng khoán bao gồm sở

giao dịch chứng khoan(thi trường tập trung), và thị trường OTC (thị trường phi

tập trung)

- Căn cứ vào đặc điểm hàng hóa thị trường chứng khoán có thê phân thành:thị trường cổ phiếu, thị trường trái phiếu, thị trường các công cụ chứng khoán phái

sinh.

d Chức năng của thị trường chứng khoán

- Tạo tính thanh khoản cho chứng khoán, giúp nhà đầu tư chuyền đổi từ cổphần công ty sang tiền mặt và ngược lại

- Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế và thu hút nguồn vốn đầu tư nước

ngoài

- Tạo môi trường đầu tư cho công chúng tham gia

- Giúp chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô

- Hỗ trợ người đầu tư đánh giá hoạt động của doanh nghiệp

1.1.3 Khái niệm cỗ phiếu

trường chứng khoán và tách rời so với mệnh giá.

b Đặc điểm

- Không có kỳ hạn và không hoàn von

- Cổ phiếu không ổn định và phụ thuộc vào kết quả SXKD của doanh nghiệp

- Khi phá sản, cô đông là người cuối cùng nhận được giá trị còn lại của tài sản

thanh lý

- Gia cô phiêu biên động rat mạnh

- Tính thanh khoản cao

Trang 9

Cô phiếu ưu đãi gồm:

Cổ phiếu ưu đãi biéu quyết: Cô phiếu dành cho các cô đông sáng lập Côđông nắm giữ loại cổ phiếu này phải nắm giữ trong một khoảng thời gian nhất

định, không được chuyển nhượng, trao đôi

Cổ phiếu ưu đãi tài chính: Tương tự cô phiếu thường nhưng có hạn chế, cổđông nắm giữ cổ phiếu này không được tham gia bầu cử, ứng cử vào hội đồng

quản trị, ban kiểm soát của công ty nhưng họ được ưu đãi về tài chính theo một

mức cô tức riêng biệt, có tính cố định hằng năm, được ưu tiên chia cô tức va

được phân chia tài sản còn lại của công ty sau khi thanh lý, giải thé trước cổ

phiếu thường

Cổ phiếu ưu đãi hoàn lại là cô phiếu được công ty hoàn lại vốn góp theoyêu cầu của người sở hữu hoặc theo các điều kiện được ghi tại cô phiếu của cổ

phần ưu đãi hoàn lại

Cô phiếu là kênh đầu tư chứng khoán linh hoạt, có thị trường rộng lớn nênviệc mua bán dé dàng và nhanh chóng, cô phiếu được mua bán tại các thị trườngtiên cấp , thị trường thứ cấp, các thị trường OCT và sàn giao dịch chứng khoán.Tuy nhiên, tat cả các hoạt động đầu tư đều chứa yếu tổ rủi ro và đầu tư cổ phiếucũng vậy, kha năng sinh lời của cô phiếu chỉ cao nếu đầu tư đúng thời điểm, cótầm nhìn dài hàn và chọn đúng cô phiếu dé dau tư Cé phiếu thường mang lại lợiích kinh tế cho các nhà đầu tư thông qua hai kênh chính là tăng trưởng và thu nhập

1.2 Giới thiệu một số mô hình chuỗi thời gian

1.2.1 Mô hình ARIMA.

a Giới thiệu

Trang 10

Mô hình dự báo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average — Tự

hồi qui tích hợp Trung bình trượt), là phương pháp dự báo yếu tố nghiên cứu mộtcách độc lập bang các thuật toán sử dụng độ trễ sẽ đưa ra mô hình dự báo thích

hợp được George Box và Gwilym Jenkins nghiên cứu vào năm 1976.

Mặc dù có nhiều mô hình được sử dụng trong dự báo số liệu chuỗi thời giannhưng mỗi mô hình đều có ưu điểm và hạn chế nhất định Trong đó, với cách xâydựng tương đối dễ và độ tin cậy khá cao, mô hình ARIMA được sử dụng khá phôbiến với các dự báo ngắn hạn, để xây dựng các mô hình tương lai chính xác trongthập kỷ qua và đã có nhiều nghiên cứu áp dụng mô hình vào tài chính Mô hìnhnày cũng được cho là phù hợp đối với những quan hệ tuyến tính giữa dữ liệu hiện

tại va dữ liệu quá khứ (Khashei & Bijari, 2011).

Mô hình ARIMA được xây dựng trên giả thuyết chuỗi dừng và phương saisai số không đổi Mô hình sử dụng đầu vào chính là những tín hiệu quá khứ củachuỗi được dự báo dé dự báo nó bao gồm: chuỗi tự hồi quy AR (auto regression),nghĩa là biến phụ thuộc được hồi quy theo các biến trễ của nó và chuỗi trung bìnhtrượt MA(moving average), nghĩa là độ lệch của biến phụ thuộc so với giá trị trungbình là một hàm tuyến tính của các sai số ur trong quá khứ

b Cách sử dụng mô hình Phương pháp Box-Jenkins với 4 bước :

- Bước 1: Nhận dang mô hình dé áp dụng mô hình ARIMA vao dự báo trước cầnnhận dạng ba thành phan p, d và q của mô hình

Thành phần d của mô hình được nhận dạng thông qua kiểm định tính dừng củachuỗi thời gian Nếu chuỗi thời gian dừng ở bậc không ta có I(d=0), nếu sai phânbậc 1 của chuỗi dừng ta có I(đ=1),

Thực tế các chuỗi thời gian sẽ có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian, vì vậyyếu tô chuỗi đừng thường không đạt được, trong trường hợp chuỗi không dừng thì

ta cần biến đồi sang chuỗi dừng bằng sai phân Cuối cùng mô hình được đặc ta bởi

3 tham số, ta có ARIMA(p,d,q)

Phương pháp kiểm định tính dừng thường được áp dụng là kiểm định fuller Sau khi kiểm định tính dừng ta xác định bậc của thành phần AR và MAthông qua biểu đồ tự tương quan (ACF) và biểu đồ tự tương quan riêng phan

Dickey-(PACF).

11171880 — Dé Thi Minh Hué

Trang 11

- Bước 2: Đôi với một số dạng ARIMA đơn giản chúng ta có thể dùng phươngpháp bình phương tối thiểu, một số dạng ARIMA phức tạp đòi hỏi phải sử dụngcác ước lượng phi tuyến.Và dé ước lượng tham số chúng ta có thé sử dùng cácphần mềm kinh tế lượng như R, Stata

- Bước 3: Kiểm định mô hình Dé dam bảo mô hình là phủ hợp, sai số của môhình phải là nhiễu trắng (white noice) Có thé sử dụng biểu đồ tự tương quan ACFhoặc kiểm định Breusch-Godfrey kiểm tra tính tự tương quan của sai số Đối vớiphương sai sai số thay đồi, có thé sử dụng kiểm định White hoặc ARCH

- Bước 4: Dự báo sau khi kiểm định sai số, nếu mô hình là phù hợp, mô hình sẽđược sử dụng vao việc dự báo Dự báo bao gồm 2 phần chính, đó là: dự báo trongmẫu và dự báo ngoài mẫu Các tiêu chí được sử dụng dé so sánh hiệu quả dự báo

là RMSE, MAE và MAPE.

nhân chính là do các quá trình ngẫu nhiên bên ngoài tác động.

Robert Engle đ xây dựng mô hình Arch dựa trên cơ sở phương sai của hạng

nhiễu tại thời điểm t phụ thuộc vào các hạng nhiễu bình phương của các giai đoạntrước ( hay phương sai thay đối theo thời gian) Do đó mà mô hình thành côngtrong việc giải thích những bất thường của phương sai mà chỉ sử dụng thông tin

quá khứ của bản thân nhiễu Mô hình như sau:

Yt = Bit BaX¡ +ur

Trong đó u: được gia định có phân phối chuẩn và trung bình bằng 0 vàphương sai không đôi ø?

- Mô hình ARCH(1):

Sẽ mô hình hóa đồng thời các giá trị trung bình và phương sai của chuỗi

thời gian như sau:

Y.= Bi Tr BoX4 +ut

Trang 12

Mô hình ARCH(1) cho rang khi có một cú sốc lớn ở giai đoạn t -1 thì giá

trị ur cũng sẽ lớn hon Nghĩa là khi u? - ¡ lớn (hoặc nhỏ) thì phương sai ur

cũng sẽ lớn(hoặc nhỏ)

- Mô hình ARCH (q)

Thực tế phương sai có điều kiện có thể phụ thuộc không chỉ một độ trễ màcòn nhiều độ trễ trước nó nữa vì mỗi trường hợp có thé tạo ra một quy trìnhARCH khác nhau Trường hợp tổng quát ARCH(q) được thể hiện như sau:

Yi = Bit BoX1 +r

ur ~ N(O, hi)

hị= yo* D4j=1yju-j

Đề tiễn hành ước lượng các mô hình ARCH(q), chúng ta phải kiểm tra xem

có tồn tại các ảnh hưởng ARCH hay không đề biết các mô hình nào cần ước lượng

theo phương pháp ARCH thay vì theo phương pháp ước lượng bình phương nhỏ

nhất OLS hay ARIMA

b Kiểm định ảnh hưởng ARCH

Có hai cách dé kiểm định ảnh hưởng ARCH là : kiểm định Ljung-Box(sửdụng thông kê Chi _sq) và kiểm định Lagrange(sử dụng thống kê F).Thông thườngthì thống kê Chi_sq được sử dụng nhiều hơn dé kiểm định Thao tác kiểm định sẽ

được thực hiện theo quy trình sau:

- Bước 1: Xác định phương trình trung binh(bang cách ước lượng các môhình AR, MA, ARIMA) và lưu lại phần dư ur

- Bước 2: ước lượng phương trình hồi quy phụ của phần dư

uˆ:=Yo + yuri + 4+ Yqu7t-q

- Bước 3:thực hiện kiêm định giả thiết

GARCH (generalised autogressive conditional heteroskedasticity-m6 hình

tong quát tự hồi quy với phương sai có điều kiện thay đôi) được dé xuất bới TimBollersle vào năm 1986 Xuất phát từ mô hình ARCH nhưng có bồ sung thêm

thành phần AR và có mức độ tông quát cao hơn, mô hình GARCH có xu hướng

được các nha dự báo sử dụng phổ biến hơn so voi ARCH ý tưởng chính của mô

II

Trang 13

hình này là đưa thêm các biển trễ của phương sai có điều kiện vào phương trình

Phương sai theo dạng tự hôi quy, thay vì chỉ đưa các biên trê của các hạng nhiều bình phương như trong mô hình ARCH

Thực tế các giả thuyết về chuỗi đừng và phương sai sai số không đổi đềukhông dễ đạt được, trái lại phương sai sai số biến đôi rất dé xảy ra đối với các chuỗitài chính, kinh tế bởi thường có những sự kiện không mong đợi và cú sốc kinh tếkhông lường trước khiến biến động phương sai của chuỗi thay đôi Khi đó nếu ápdụng ARIMA thì sẽ không mang lại hiệu quả cao cho mô hình Các nhà kinh tếlượng và thống kê học đã nghĩ đến một lớp mô hình mà có thể dự báo được phươngsai để kiểm soát các thay đổi không mong đợi Dựa trên quy luật của phương saikết quả dự báo chuỗi sẽ tốt hơn trước đó

e Mô hình GARCH(p,q) có dạng sau đây:

Yi = Bi+ Box +ur

ut ~ N(O, he)

hị= yot È Pict Sicthej; + Yo 421 yuri)Phương trình (*) nói lên rang phương sai h; phụ thuộc ca vào giá trị qua khứcủa những cú sốc đại diện bởi những biến trễ của hạng nhiễu bình phương,

và các giá trị quá khứ của những cú sốc đại diện bởi những biến trễ củahạng nhiễu bình phương, giá trị quá khứ của hy đại diện bới các biến h.¡.Nếu p =0 thì mô hình GARCH(0,q) đơn giản là mô hình ARCH(q) Dangđơn giản nhất của mô hình GARCH là mô hình GARCH(1,1) Phương trìnhphương sai của mô hình GARCH(1,1) được thé hiện như sau:

he= yo+ Sibert yiue-1

Mô hình GARCH(1,1) tương đương với mô hình ARCH bậc vô cùng với

các hệ số có xu hướng giảm dan Vì lý do này, chúng ta nên sử dụng mô

hình GARCH(1,1) thay cho mô hình ARCH bậc cao bởi vì mô hình

GARCH(1,1) chúng ta sẽ cần ít hệ số cần ước lượng hơn và vì thé hạn chế

khả năng mat di vô sô bậc tự do của mô hình.

1.3 Một số nghiên cứu về ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian trong dự

báo

- Nhiên cứu ứng dụng mô hình ARIMA đề dự báo lượng mưa vụ đông xuân

ở một số tỉnh vùng đồng bằng Bắc Bộ(2013) của Nguyễn Hữu Quyền (Luận văn

thạc sĩ, trường Dai hoc Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN) Nghiên cứu sử dụng mô

hình ARIMA và ARIMAX để dự báo lượng mưa, từ đó đưa ra kết luận mô hình

12

Trang 14

nào sẽ được nghiên cứ áp dụng phô biến hơn trong các bài toán dự báo khí hậu

mùa ở Việt Nam.

- Mô hình hóa biến động thị trường chứng khoán thực nghiệm từ ViệtNam(2017) của Hồ Thủy Tiên, Hồ Thu Hoài, Ngô Văn Toàn (Trường Đại học Tàichính Marketing) Nghiên cứu mô hình hóa biến động của thị trường chứng khoánViệt Nam dựa trên dit liệu chuỗi thời gian là giá đóng cửa hằng ngày của chi só'VNIndex trong giai đoạn 2005 — 2016, các phân tích được thực hiện bằng mô hìnhGARCH cân xứng và bất cân xứng

- Ứng dụng mô hình chuỗi thời gian SARIMA và mạng thần kinh nhân tạoANN dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam(2018) của Lê Huy Hiệp -Lâm

Văn Hạnh (Trường Đại học Bà Rịa — Vũng Tàu) Nghiên cứu sử dụng phương

pháp luận Box-Jenskins dé xây dựng mô hình ARIMA theo mùa(hay còn gọi làSARIMA) và mô hình mạng thần kinh nhân tạo cho dự báo lượng khách quốc tếđến Việt Nam dự trên số liệu công bố hàng tháng của Tổng cục Du lịch Việt Nam

- Ứng dụng phân tích chỉ số kinh tế vĩ mô thông qua mô hình GARCH và

dữ liệu bảng (2020) của ThS Võ Thị Lệ Uyén, TS Lé Thanh Hoa, TS Pham Van

Chững, TS Pham Hoang Uyên ( Khoa Toán kinh tế, Đại học kinh tế - Luật, Đạihọc Quốc gia TP Hồ Chí Minh )

- Ứng dụng mô hình GARCH dự báo anh hưởng của đại dịch Covid-19 đếnthị trường chứng khoán Việt Nam(2020) của ThS.Lé Văn Tuắn(Trường Đại học

Thương mại) — TS.Phùng Duy Quang (Trường Đại học Ngoại thương) Nghiên

cứu sử dụng mô hình GARCH dé mô hình hóa và thực hiện dự báo cho chỉ sốVNIndex, chỉ số đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam

CHUONG 2 : ĐÁNH GIÁ THUC TRẠNG SỰ BIEN DONG GIA COPHIẾU NGANH TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG GIAI DOAN 2010 —quy 1/2021

2.1 Thực trang chung TTCK.

Thị trường chứng khoán đã trải qua 20 năm hình thành và phát triển kể từkhi Trung tâm giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh có phiên giao dịch đầu tiênngày 28/7/2000, đến nay quy mô thị trường chứng khoán không ngừng tăng trưởng, hé thong giao dich thanh toán hoạt động an toàn và hiện dai, số lượng nhà đầu tư

trong nước cũng như nước ngoài không ngừng được mở rộng , TTCK từng bước

hội nhập sâu rộng vào thi trường vốn khu vực toàn cầu

Sau 5 năm TTCK có tổng số 41 mã cổ phiếu, vốn hóa thị trường/GDP vẫnchiếm tỷ lệ nhỏ chỉ 1,11% GDP Sau đó thị trường chứng khoán bắt đầu tăng

trưởng mạnh từ năm 2006 sau khi TTCK Hà Nội đi vào hoạt động và trở thành sàn

13

Trang 15

giao dịch cô phiếu dành cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ bên cạnh TTGDCKTP.HCM là nơi niêm yết các doanh nghiệp vốn lớn

Tiếp đó TTGDCK TP.HCM chuyền đổi sang mô hình sở giao dịch vào năm

2007 và chính thức khớp lệnh liên tục từ ngày 30/7 dé tạo thanh khoản cho thịtrường đã thúc đây làn sóng niêm yết và cổ phần hóa (CPH) của các doanh nghiệplớn.Trong giai đoạn 2006 — 2007, TTCK đã có sự tăng trưởng vượt bậc về số lượng

cô phiếu niêm yết và giá vốn hóa thị trường

Số lượng công ty niêm yết (CTNY) tăng từ 41 công ty năm 2005 lên lần lượt là

187 CTNY và 250 CTNY vào năm 2006,2007 Tỷ lệ vốn hóa thị trường / GDPthời điểm cuối năm 2005 tăng từ 1,11% GDP lên mức 22,7% GDP và 43,26%GDP vào cuối năm 2006 và 2007.Mặc dù sau đó, giai đoạn 2008-2009, các chỉ 36thị trường giảm mạnh do ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cau, tuy nhiên

số lượng CTNY vẫn tăng đều đặn hằng năm

Tính đến cuối năm 2019, TTCK Việt Nam có 1622 cổ phiếu, chứng chỉquỹ niêm yết, trong đó có 750 cổ phiêu, CCQ niêm yết trên cả hai SGDCK và 872

cô phiếu đăng kí dao dịch trên Upcom, vốn hóa trên TTCK Việt Nam đạt khoảng

4384 nghìn ty đồng, tương đương 72,6% GDP năm 2019

Qua 20 phát triển, ngoài cổ phiếu,TTCK còn thêm các công cụ đầu tư khácnhư:các chứng chỉ quỹ đầu tư, quỹ ETF, REIT và gần đây là sản phâm mớichứng quyền có đảm bảo (CW — Covered Warrants)

Từ đầu năm 2020 đến nay, chỉ số các TTCK lớn ở Châu Âu đã sụt khoảng20% do tác động kép của dịch Covid-19 và tình trạng giá dầu tuột đốc Dịch Covid-

19 hiện đang làm tê liệt một phần kinh tế thế giới,trong đó có Trung Quốc-quốcgia chiếm 20% GDP toàn cầu.Do mối lo ngại dịch bệnh này sẽ gây tác hại lâu dàilên nền kinh tế thé giới, mà ngày 09/03/2020 đã trở thành “ ngày thứ 2 đen tôi” vớicác TTCK trên toàn cầu Đại dịch covid không phải là nguyên nhân duy nhất khiếncác TTCK toàn cầu chao đảo, mà bên cạnh đó còn có tình trạng giá xăng dầu tuộtdốc trong những ngày qua, mức sụt giảm được đánh giá là nặng nhất ké từ chiến

tranh vùng vịnh năm 1991.

Thị trường chứng khoán Việt Nam cũng không nằm ngoài guồng xoáy nàykhi cũng chỉ đầu năm 2020,TTCK Việt Nam năm trong top 10 thị trường giảmmạnh nhất thế giới TTCK Việt Nam từ đầu năm đến nay đã trải qua nhiều phiêngiao dịch thảm hại trong lịch sử do tâm lý nhà đầu tư bị ảnh hưởng nặng nề sau khiViệt Nam có thêm các ca nhiễm Covid-19 Theo đó, thị trường phải đối mặt cácphiên giao dịch với nhiều cổ phiếu vốn hóa lớn bị bán tháo về mức sàn và trăng

bên mua.

14

Trang 16

2.2 Thực trạng biến động giá cỗ phiếu ngành Tài chính — Ngân Hàng giai

đoạn 2010 — quý 1/2021

Vào thời điểm năm 2009, có bốn ngân hàng gia nhập thị trường chứng

khoán việt nam là Vietcombank, VietinBank, Eximbank lên sàn HoSE va SHB lên sàn HNX.

Sau đó là sự xuất hiện của một loạt cổ phiếu ngân hàng trên thị trường chứngkhoán, nhìn chung trong 10 năm qua tuy giá cỗ phiếu ngân hàng có nhiều biếnđộng nhẹ và mạnh tuy nhiên cé phiếu ngân hang vẫn tăng trưởng khá tốt, là ngành

có vi trí vô cùng quan trọng trên thi trường chứng khoán.

Cho đến thời điểm hiện tai, trong quý I⁄2021 có 21/26 cỗ phiếu ngân hangtăng giá trong đó 4 cổ phiếu tăng trên 50%, nhiều chuyên gia chứng khoán dự báongân hang là nhóm cổ phiếu đáng quan tâm va kỳ vọng sẽ tiếp tục dẫn dắt thịtrường trong năm nay Mặc dù đã có nhiều cô phiếu tăng giá mạnh nhưng dư địavới một số cô phiếu trong nhòm ngành này vẫn còn khá tốt

Tính đến chốt phiên 31/3/2021, trong 26 ngân hàng đang niêm yết và đăng

ký giao dịch trên UPCoM, có tới 21 ngân hàng có thị giá cao hơn so với đầu năm,trong đó 10 mã tăng trên 20%, 5 mã còn lại cũng chủ yếu chỉ giảm nhẹ, không có

mã nao giao dịch dưới mệnh giá Chỉ 5 cỗ phiếu ngân hàng có thi giá sụt giảm tinhđến cuối quý 1/2021 là SGB, VCB, BVB, PGB va BID Trong đó, PGB va BIDgiảm hơn 10% Giá cổ phiếu VCB cũng tuột mốc 100.000 đồng/cp nhưng vẫn là

mã có thị giá cao nhất, gấp 2 lần ngân hàng đứng thứ 2 là VIB

Ngoài ra trong 3 tháng đầu năm 2021, có 2 ngân hàng chính thức chào sànHoSE là OCB va SSB, 1 ngân hàng chuyền san từ UPCoM sang HNX là BAB

Cho đên thời diém hiện tai, thi giá của 3 cô phiêu trên đêu cao so với giá chao sản.

2.3 Thực trạng biến động giá cỗ phiếu VCB, MBB, ACB giai đoạn 2010 —

quý 1/2021

2.3.1 Cé phiếu VCB

15

Trang 17

Bảng 1 Thống kê mô tả chuỗi cỗ phiếu VCB

Mean 37.00168

Standard Error 0.488372

Median 29.0936 Mode 16.3417

Standard Deviation 25.8745 Sample Variance 669.4898

Kurtosis -0.4208

Skewness 0.941333 Range 96.9042

Hình 1 Biểu đô xu thé chuỗi cỗ phiếu VCB

Giá cổ phiếu VCB tăng chậm trong giai đoạn 2010 — 2014, tăng nhanh dần giai

đoạn 2015-2018, tiếp tục giảm nhẹ trong quý cuối cùng 2018 Nhìn chung tiếp tục

tăng 2019-quý I/2021 dù có chút biến động nhẹ

2.3.2 Cô phiếu MBB

16

Trang 18

Bảng 2 Thống kê mô tả chuỗi cỗ phiếu VCB

Mean 11.34454 Standard Error 0.122256

Median 8.2034

Mode 5.8214

Standard Deviation 5.939153 Sample Variance 35.27353

Kurtosis -0.23322

Skewness 0.825982 Range 27.9012

Minimum 3.8988 Maximum 31.8

Hình 2.Biéu đồ xu thé chuỗi cỗ phiếu MBB

Gia cô phiếu MBB tăng dan trong giai đoạn 2010 — 2020, tăng mạnh giai đoạnnửa đầu năm 2018, giá cỗ phiếu giảm trong 3 quý đầu trong năm 2020 sau đó

tăng trở lại.

17

Trang 19

Count 2811 Confidence Level(95.0%) 0.23215

Giá cô phiếu có giá thấp nhất là 5400 VND vào ngày 02/11/2012 và cao nhất là 35.100 VND vào ngày 12/04/2021

Hình 3.Biéu đồ xu thé chuỗi cỗ phiếu ACB

Gia cổ phiếu ACB duy trì ở mức 6n định 2010-2018 du có một vài biến độngtăng nhẹ, tăng mạnh trong quý đầu 2018 sau đó giảm nhẹ và duy trì ở mức ônđịnh, tiếp đến 2021 giá cô phiếu tiếp tục tăng

18

Trang 20

CHUONG 3: UNG DỤNG MÔ HÌNH PHAN TÍCH CHUOI THỜI GIAN

DỰ BAO GIÁ MOT SO CO PHIẾU NGÀNH NGÂN HANG

(VCB, MBB, ACB)

3.1 giới thiệu về số liệu

Ba chuỗi số liệu cô phiếu được lay từ 2010 — hết quý 1/2021 từ trang cophieu68.Ta chia mỗi bộ số liệu ra làm Traindata và Testdata, Traindata dé xây dựng môhình, Testdata dé giá chất lượng dự báo mô hình, ta sẽ lay khoảng 20% tổng số

quan sát cho Testdata.

3.2 Cổ phiếu VCB

e Kiểm định tính dừng

Một chuỗi Y; được gọi là dùng nếu:

Trung bình: : E(Y)=u (Vt)

Phương sai: Var(Y)= E(Y-u)?= 0? (Vt)

Hiệp phương sai: Cov(Yt, Yuk)= E[CYcH)CY‹¿k- H)]= ve (VE)

Trong các mô hình hồi quy cô điển ta có giả định rang sai số ngẫu nhiên có ky

vọng băng không, phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau.Với dữ liệu là chuỗi không dừng các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, Fmat hiệu lực, ước lượng và dự báo sẽ không hiệu quả vì vậy nếu chuỗi thời giankhông có tính dừng, lay sai phân của nó 1 hay nhiều lần dé làm cho nó có tính

dùng.

Phương pháp kiểm định tính dừng được áp dụng là kiểm định Dickey-fuller

Augmented Dickey-Fuller Test

data: vcb

Dickey-Fuller = -2.1185, Lag order = 14, p-value = 0.5282

alternative hypothesis: stationary

ta có cặp giả thuyết:

Ho.Chuỗi không dừng

H¡;Chuỗi dừng

Pyatue = 0.5282— Pyatue > 0.05— Pyatue nhỏ — Chấp nhận Ho

Như vậy chuỗi không dừng.

19

Trang 21

e Lấy sai phân

Vì chuỗi VCB là chuỗi không dừng nên ta lay sai phân dé biến thành chuỗi dừng

Augmented Dickey-Fuller Test

data: diff(vcb)

Dickey-Fuller = -13.177, Lag order = 14, p-value = 0.01

alternative hypothesis: stationary

Pyatue = 0.01 Pyatue < 0.05 > Không chấp nhận Ho

Vậy chuỗi dừng, sai phân bac 1 của chuỗi dừng nên ta có d = 1

(vuông góc với trục hoành) là độ dài dai diện cho giá tri của hệ số tự tương quannằm ngoài khoảng tin cậy thì đó chính là độ trễ phù hợp lớn nhất mà ta nên lựa

chọn cho quá trình trung bình trượt MV(q), nhìn chung bậc q không nên quá lớn,

thông thường chỉ chọn tối đa là 5 Điều này tương tự với bậc của PACE

20

Tiêu đề	Ứng Dụng Mô Hình Phân Tích Chuỗi Thời Gian Dự Báo Giá Một Số Cổ Phiếu Ngành Ngân Hàng (VCB, MBB, ACB)
Tác giả	Đỗ Thị Minh Huệ
Người hướng dẫn	THS. Hoàng Bích Phương
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
Chuyên ngành	Toán Kinh Tế
Thể loại	chuyên đề thực tập
Năm xuất bản	2021
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	42
Dung lượng	9,95 MB