1
Mục lục 1
GIỚI THIỆU CHUNG 4
1.Mục đích nghiên cứu đề tài: 4
2. Đối tượng nghiên cứu: 4
3. Phương pháp nghiên cứu: 5
4.Bố cục: 5
CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6
1.Khái quát thị trường chứng khoán 6
1.1.Chứng khoán 6
1.2.Thị trường chứng khoán 6
2.Mô hình hàm hồi quy tổng thể 7
2.1.Mô hình 7
2.2.Các giả định OLS 7
2.3.Giả định bổ sung của OLS 7
2.4.Hàm hồi quy mẫu 7
3.Mô hình ARIMA: Phương pháp Box-Jenkins 8
3.1.Tính dừng 8
3.2.Mô hình ARIMA 9
3.2.1.Mô hình tự hồi quy bậc p – AR(p) 9
3.2.2.Mô hình trung bình trượt bậc q – MA(q) 9
3.2.3.Mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt – ARIMA(p,d,q) 9
3.2.3.1.Nhận dạng mô hình 9
3.2.3.2.Ước lượng các thông số của mô hình ARIMA(p,d,q) 10
3.2.3.3.Kiểm tra chẩn đoán mô hình 10
3.2.3.4.Dự báo: 11
4.Mô hình ARCH: 11
4.1 Lý thuyết mô hình ARCH 11
4.2.Kiểm định tính ARCH 13
CHƯƠNG 2:
PHÂN TÍCH XU HƯỚNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG THỊ TRƯỜNG

3
CHƯƠNG 4:NHẬN ĐỊNH THỊ TRƯỜNG, KIẾN NGHỊ, NHỮNG MẶT CÒN HẠN
CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHO MÔ HÌNH 36
1.Nhận định thị trường: 36
2.Kiến nghị: 37
3.Những mặt hạn chế: 38
4.Hướng nghiên cứu phát triển từ mô hình: 38
PHỤ LỤC 39
PHỤ LỤC 1:DỮ LIỆU THEO TUẦN CỦA VNINDEX, S&P500, DAX, KOSPI,
STRAINTS TIMES, CAC, FTSE100 39
PHỤ LỤC 2:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ
S&P500 43
PHỤ LỤC 3:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ
KOSPI 48
PHỤ LỤC4:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ
DAX 52
PHỤ LỤC 5:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ
TRAINTS TIMES 66
PHỤ LỤC 6:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ
CAC 60
PHỤ LỤC 7:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ARIMA,ARCH ĐỐI VỚI CHỈ SỐ
FTSE100 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO 68
4
GIỚI THIỆU CHUNG
1.Mục đích nghiên cứu đề tài:
- Hệ thống tài chính luôn được xem là trung tâm của nền kinh tế. Nó bao gồm thị
trường tiền tệ và thị trường vốn. Trong quá trình hội nhập, việc phát triển thị trường vốn
là vấn đề được Đảng và Chính Phủ đặt mục tiêu phát triển lâu dài và bền vững. Do đó thị
trường vốn rất quan trọng và được thể hiện rõ nét qua thị trường chứng khoán. Tuy nhiên

CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ THUYẾT
CHƯƠNG 2:
PHÂN TÍCH XU HƯỚNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
CHƯƠNG 3:ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO CHO CHUỖI VNINDEX
CHƯƠNG 4:NHẬN ĐỊNH THỊ TRƯỜNG, KIẾN NGHỊ, NHỮNG MẶT CÒN HẠN
CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHO MÔ HÌNH
6
CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.Khái quát thị trường chứng khoán:
1.1.Chứng khoán:
-Chứng khoán là một giá trị tài chính đại diện bằng lãi suất có thể thỏa thuận và
có thể thay thế. Nói chung, chứng khoán gồm hai loại là chứng khoán cổ phần (equity
securities) và chứng khoán nợ (debt securities). Ngoài ra còn có loại chứng khoán lai giữa
hai loại trên. Ở các nền kinh tế phát triển, loại chứng khoán nợ là thứ có tỷ trọng giao
dịch áp đảo trên các thị trường chứng khoán. Còn ở những nền kinh tế kém phát triển, nơi
mà thị trường chứng khoán mới được thành lập, thì loại chứng khoán cổ phần lại chiếm
tỷ trọng giao dịch lớn hơn. Điều này giải thích tại sao ở Việt Nam cuối thập niên 1990 và
đầu thập niên 2000, thị trường chứng khoán được nhiều người hiểu là nơi trao đổi các cổ
phiếu.
-Công ty hay tổ chức phát hành chứng khoán được gọi là đối tượng phát hành.
-Chứng khoán có thể được chứng nhận bằng một tờ chứng chỉ (certificate), bằng
một bút toán ghi sổ (book-entry) hoặc dữ liệu điện tử.
1.2.Thị trường chứng khoán:
-Thị trường chứng khoán: là một thị trường mà ở nơi đó người ta mua bán,
chuyển nhượng, trao đổi chứng khoán nhằm mục đích kiếm lời. Tuy nhiên, đó có thể là
TTCK tập trung hoặc phi tập trung.
-Tính tập trung ở đây là muốn nói đến việc các giao dịch được tổ chức tập trung
theo một địa điểm vật chất.Hình thái điển hình của TTCK tập trung là Sở giao dịch chứng
khoán ( Stock exchange). Tại Sở giao dịch chứng khoán (SGDCK), các giao dịch được

( )
i

-Giá trị kỳ vọng của
i

bằng không
-Không có tương quan chuỗi (không có tự tương quan)
-Phương sai đồng nhất => var
( )
i

=
2

-Nhiễu ngẫu nhiên không có tương quan với các X
-Không nhận dạng sai mô hình
2.3.Giả định bổ sung của OLS cho mô hình hồi qui bội
Các biến hồi qui này không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo.Tức là, không
tồn tại tập hợp các hệ số thỏa mãn biểu thức sau với mọi i:
1 1 2 2
1 0
i i k ki
X X X
  
    
2.4.Hàm hồi quy mẫu
0 1 1 2 2

i k k

2

= const
 Đồng phương sai: Covar(
t
Y
,
t k
Y

)=
k

-Tính dừng của chuỗi thời gian có thể nhận biết dựa trên đồ thị của chuỗi thời
gian, đồ thị của hàm tự tương quan mẫu hay kiểm định Dickey-Fuller
-Dựa trên đồ thị Y= f(t), một cách trực quan chuỗi
t
Y
có tính dừng nếu như đồ thị
cho thấy trung bình và phương sai của quá trình
t
Y
không đổi theo thời gian.
-Dựa vào hàm tự tương quan mẫu ACF. Nếu ACF = f(t) giảm nhanh và tắt dần về
0 thì chuỗi có tính dừng
-Kiểm định Dick-Fuller (kiểm định đơn vị) nhằm xác định xem chuỗi thời gian có
phải ngẫu nhiên (Random Walk, nghĩa là
t
Y
= 1*

quá khứ và số hạng ngẫu nhiên hiện hành theo độ trễ.
1 1 2 2

t t t p t p
Y Y Y Y
    
  
     
3.2.2.Mô hình trung bình trượt bậc q – MA(q)
Trong mô hình trung bình trượt, quá trình được mô tả hoàn toàn bằng tổng các giá
trị quá khứ và số hạng ngẫu nhiên hiện hành theo độ trễ
1 1 2 2

t t t q t q
Y
       
  
     
3.2.3.Mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt – ARIMA(p,d,q)
3.2.3.1.Nhận dạng mô hình
10
-Nhận dạng mô hình ARIMA(p,d,q) là tìm các giá trị thích hợp của p, d, q. Với d
là sai phân của chuỗi thời gian khảo sát, p là bậc tự hồi quy và q là bậc trung bình trượt.
Việc xác định p.q sẽ phụ thuộc vào đồ thị PACF = f(t)
-Với ACF là hệ số tự tương quan và PACF là hệ số tự hồi quy từng phần mẫu;
nghĩa là tự tương quan giữa Yt và Yt-p sau khi đã loại bỏ các tác động của Y trung gian.
Chọn mô hình AR(p) nếu đồ thị PACF có giá trị cao tại độ trễ 1,2,…,p và giảm nhiều sau
p và dạng hàm ACF giảm dần.
-Chọn mô hình MA(q) nếu đồ thị ACF có giá trị cao tại các độ trễ 1,2,…,q và
giảm nhiều sau q và dạng hàm PACF giảm dần

 
3.2.3.3.Kiểm tra chẩn đoán mô hình
-Sau khi xác định p,q,d và các
.
,
j j
 
; nghĩa là đã xác định phương trình cho mô
hình ARIMA, điều cần phải làm là tiến hành kiểm định xem số hạng
t

của mô hình có
phải là một nhiễu trắng (nhiễu ngẫu nhiên thuần túy) hay không. Đây là yếu cầu của mô
hình tốt.
-Về mặt lý thuyết,
t

được tạo ra bởi quá trình nhiễu trắng nếu:
11
t

~
2
(0, )N


sao cho
( ) 0
t
E

phương sai chuỗi số liệu khi nghi ngờ rằng giá trị phương sai thay đổi theo thời gian. Mô
hình đơn giản như sau:
Y
t
= B
1
+ B
2
X
t
+ u
t
(1.1)
-Trong đó Xt là một vecto k x 1 các biến giải thích và B
2
là một vecto k x 1 các hệ
số. Thông thường u
t
được giả định có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương
sai không đổi là . Giả định này được viết như sau:
u
t
~ N (0, ) (1.2)
-Ý tưởng cùa Engle bắt đầu từ sự thật ông cho phép phương sai của các hạng
nhiễu phụ thuộc vào các giá trị quá khứ, hay phương sai thay đổi theo thời gian. Một cách
để mô hình hoá ý tưởng này là cho phương sai phụ thuộc vào các biến trễ của các hạng
nhiễu bình phương. Điều này có thể được minh hoạ như sau:
12
= + (1.3)
-Phương trình (1.3) được gọi là qui trình ARCH (1) và ý tưởng này cũng tương tự

t
cũng sẽ lớn/ nhỏ. Hệ số ước
lượng phải có dấu dương vì phương sai luôn dương.
- Mô hình ARCH (q)
-Thực tế phương sai có điều kiện có thể phụ thuộc không chỉ một độ trễ mà còn
nhiều độ trễ trước nó nữa, vì mỗi trường hợp có thể tạo ra một quy trình ARCH khác
nhau. Ví dụ ARCH (2) sẽ được thể hiện như sau:
Y
t
= B
1
+ B
2
X
t
+ u
t
u
t
~ N (0, h
t
)
h
t
= + +
và mô hình ARCH (3) sẽ là:
Y
t
= B
1

)
h
t
= +
Mô hình ARCH (q) sẽ mô hình hoá đồng thời giá trị trung bình và phương sai của
một chuỗi các hệ số ước lượng phải có dấu dương vì phương sai luôn dương.
4.2.Kiểm định tính ARCH
-Trước khi ước lượng các mô hình ARCH (q), điều quan trọng là chúng ta cần
kiểm tra xem có tồn tại các ảnh hưởng ARCH hay không để biết các mô hình nào cần ước
lượng theo phương pháp ARCH thay vì theo phương pháp ước lượng OLS. Kiềm định
ảnh hưởng ARCH sẽ được thực hiện theo qui trình như sau:
Bước 1: Ước lượng phương trình trung bình theo phương pháp OLS
Y
t
= B
1
+ B
2
X
t
+ e
t
Lưu ý, các biến giải thích có thể bao gồm các biến trễ của biến phụ thuộc và các biến giải
thích khác có ảnh hưởng đến Y
t
. Ngoài ra, khi thực hiện với dữ liệu mẫu, thì hạng nhiễu
u
t
trong mô hình (15.11), được đổi thành phần dư e
t

, và ngược lại. Nếu bác bỏ giả thiết H
0
, thì ta có thể kết luận
rằng chuỗi dữ liệu đang xét có ảnh hưởng ARCH.
15
CHƯƠNG 2:
PHÂN TÍCH XU HƯỚNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH
HƯỞNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT
NAM
1.Lịch sử hình thành và phát triển:
-Nhằm mục đích xây dựng một kênh huy động vốn mới, trong những năm đầu
thập kỉ 90 (thế kỉ 20),Đảng và Chính phủ Việt Nam đã nghiên cứu, xây dựng đề án thành
lập TTCK.
-Ngày 6/11/1993 Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ra quyết định số
207/QD-TCCB về việc thành lập Ban Nghiên cứu xây dựng và phát triển thị trường vốn
thuộc Ngân hàng Nhà nước.
-Tháng 9/1994, Chính phủ quyết định thành lập Ban soan thảo Pháp luật về
chứng khoán và TTCK.
-28/11/1996 theo nghị định số 75/CP của Chính Phủ thành lập Ủy ban Chứng
Khoán Nhà nước (UBCKNN)
-28/7/2000 thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức đi vào hoạt động với
phiên giao dịch đầu tiên. Mới đầu chỉ có 3 mã chứng khoán được niêm yết trên trung tâm
giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh (tiền thân của sở giao dịch chứng khoán Tp.Hồ
Chí Minh). Đến nay sau hơn 8 năm hoạt động trên 2 sàn HOSE và HASTC có gần 300
mã cổ phiếu được niêm yết.
-Theo quy định thì chỉ số chứng khoán của sàn giao dịch HOSE được lấy làm chi
số của thị trường chứng khoán Việt Nam (VNINDEX)
-Chỉ số VN-Index đã chứng minh sự tăng trưởng nhanh chóng của thị trường.
16
2.Các giai đoạn phát triển của thị trường chứng khoán

rớt xuống còn 286.85. Đây là mức thấp điểm nhất kể từ ngày 14/10/2005. Đến đầu tháng
1/2009 VN-Index leo lên được mức 300 điểm và cứ dao động xung quanh mức
này.Nhưng đến tháng 5/2009 VN-Index đã vượt mốc 500 điểm và có xu hướng tăng dần
3.Sự liên thông giữa VNINDEX và các chỉ số chứng khoán trên thế giới:
Theo nghiên cứu của stox.vn thì thực sự có mối liên hệ giữa VNindex và các chỉ
số chứng khoán trên thế giới.Tôi xin trích dẫn bài nghiên cứu của stock.vn như sau:
-“Trong bối cảnh nền kinh tế thế giới được toàn cầu hoá ở cấp độ cao như hiện
nay thì các diễn biến trên thị trường chứng khoán Mỹ đều có ảnh hưởng đến hàng loạt
các thị trường khác trên thế giới.
-Ví dụ chỉ số Nikkei 225 của Nhật bản và Hangseng của Hồng Kông luôn bám sát
chỉ số S&P 500 đại diện cho thị trường Mỹ. Vậy VN-Index phản ứng ra sao mỗi khi
chứng khoán thế giới tăng, giảm?
-Stox.vn nhìn lại diễn biến thị trường từ tháng 1/2007 cho đến tháng 8/2008 đã
cho thấy trong năm 2007, chứng khoán Việt Nam hầu như lãnh cảm với thế giới, chỉ số
tương quan correlation của năm ở mức rất thấp là 10,9%. Điều này có nghĩa là nếu S&P
500 tăng điểm, thì chỉ có 11% khả năng là VN-Index tăng điểm theo. Từ năm 2008 đến
nay, thị trường chứng khoán Việt Nam đã có mức độ có phản ứng cao hơn, chỉ số tương
quan correlation đã tăng lên ở mức 25% trong năm 2008 và đang ở mức 40% trong năm
2009.
Mối tương quan giữa các chỉ số với S&P 500
18
Nguồn: Stox.vn
-So với các thị trường khác trong khu vực, chỉ số tương quan của Nikkei 225 của
Nhật bản với S&P 500 là rất mạnh ở mức 80%, Kuala Lumpua với S&P 500 là 52%, và
Jakarta với S&P 500 là 59%. Chúng ta có thể nói mối liên hệ của VN-Index với chứng
khoán thế giới là còn yếu, nhưng đang có xu hướng gia tăng.
-Do vậy nhà đầu tư cũng cần phải theo dõi và nắm bắt được các sự kiện ảnh
hưởng tới các thị trường chứng khoán chính trên thế giới đặc biệt là Mỹ, Nhật bản và Tây
Âu và từ đó có những quyết định mua bán chứng khoán kịp thời cũng như xác định định
hướng đầu tư khi có những dấu hiệu thay đổi từ các thị trường lớn này.”

Hình 1:Mô hình hàm xu thế của chuỗi Vnindex
- Đồ thị có xu hướng giảm xuống trong thời gian đang xét nên chuỗi VNINDEX
không dừng
- Phân tích đồ thị hàm tự tương quan-ACF và hàm tự tương quan-PACF của dữ
liệu gốc VNINDEX ta có
21
Hình 2: Đồ thị ACF và PACF của chuỗi VNindex
-Bảng ACF và PACF cho thấy chuỗi dữ liệu gốc không phải là chuỗi dừng.
+ACF giảm dần
+PACF giảm đáng kể sau độ trễ k=1,k=2
đây là mô hình ar(1) hoặc ar(2)
Để xác định được chính xác chuỗi đã dừng hay chưa ta đi kiểm định Augmented Dickey-
Fuller (nghiệm định nghiệm đơn vị đối với tính dừng) cho ta kết quả sau:
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-1.830848
0.6847
Test critical values:
1% level
-4.022135
5% level
-3.440894
10% level
-3.144955
Theo kết quả trên ta thấy t= -1.830848 có p_value=0.6847 khá lớn (>0.05) nên ta chấp
nhận giả thuyết H
0
, tức là chuỗi VNindex không dừng.
22

Method: Least Squares
Date: 06/26/09 Time: 13:08
Sample(adjusted): 2 147
Included observations: 146 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 5 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
519.5170
616.5174
0.842664
0.4008
AR(1)
0.995013
0.009642
103.1975
0.0000
R-squared
0.986659
Mean dependent var
658.0197
Adjusted R-squared
0.986566
S.D. dependent var
288.3421
S.E. of regression
33.41998

vnindexfar1
143
315.724
341.7688
144
317.01
316.7402
145
353.634
318.0198
146
380.016
354.4612
147
403.86
380.7116
148
404.4367
Hình 8:Kết quả dự báo bằng mô hình AR(1)
Kết quả cho ta thấy giá trị trung bình của VNindex từ ngày 19/5/09 đến 25/5/09 sẽ
là 404.44 điểm.Vậy tuần 19/5/09->22/5/09 nhìn chung VNindex có xu thế tăng và đây
cũng là biểu hiện tốt cho nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán.