Website: http://www.docs.vn Email : [email protected] Tel (: 0918.775.368

Đề bài: Ước lượng mô hình GARCH cho một chuỗi lợi suất của một loại cổ phiếu bất
kì với số liệu theo ngày (ít nhất 2 tháng) trên HASTC hoặc HOSE.
Sử dụng chuỗi lợi suất của giá cổ phiếu BPC – Công ty cổ phần bao bì Bỉm Sơn trong thời
gian từ ngày 04/01/2005 đến ngày 30/12/2005.
1. Một số khảo sát sơ lược về chuỗi lợi suất của giá cổ phiếu BPC:
Ký hiệu: P
t
là giá cổ phiếu tại thời điểm t
R
t
là lợi suất của cổ phiếu tại thời điểm t
Lợi suất của cổ phiếu được tính theo công thức sau
R
t
= (P
t+1
– P
t
)/P
t
Ký hiệu: R là lợi suất của cổ phiếu BPC.
Biểu đồ chuỗi R
BPC
:
2. Kiểm định tính dừng của chuỗi R
BPC
:
––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
1

|
qs
τ
| = 20.11583 > |
01.0
τ
| = 3.4586
|
qs
τ
| = 20.11583 > |
05.0
τ
| = 2.8734
|
qs
τ
| = 20.11583 > |
1.0
τ
| = 2.573
Bằng tiêu chuẩn ADF, R
BPC
là chuỗi dừng với giá trị tới hạn là 1%, 5%, 10%.
3. Mô hình ARIMA đối với chuỗi R
BPC
:
––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
2
Website: http://www.docs.vn Email : [email protected] Tel (: 0918.775.368

Null Hypothesis: C(1)=0
F-statistic 0.100668 Probability 0.751305
Chi-square 0.100668 Probability 0.75103
Kết quả kiểm định cho thấy F có P_value = 0.751305> 0.05 và kiểm định
2
χ
có
P_value = 0.75103 > 0.05, như vậy hệ số của c thực sự bằng 0.
Mô hình không có hệ số chặn
Dependent Variable: R
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 22:53
Sample(adjusted): 3 246
Included observations: 244 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AR(1) -0.323242 0.061844 -5.226734 0
AR(2) -0.281212 0.061844 -4.547115 0
R-squared 0.136999 Mean dependent var -0.00012
Adjusted R-squared 0.133433 S.D. dependent var 0.010706
S.E. of regression 0.009966 Akaike info criterion -6.37115
Sum squared resid 0.024035 Schwarz criterion -6.34248
Log likelihood 779.28 Durbin-Watson stat 1.990017
Từ kết quả trên cho thấy
• Lợi suất của BPC trong một phiên giao dịch có bị ảnh hưởng của lợi suất trong
phiên giao dịch trước do hệ số của AR(1) và AR(2) thực sự khác 0 (P_value của
kiểm định T đối với hệ số đều bằng 0 < 0.05).
• Hệ số của AR(1) và AR(2) đều âm cho biết lợi suất trong một phiên giao dịch ảnh
hưởng ngược chiều lợi suất 2 phiên giao dịch trước.
Vậy mô hình ARIMA đối với chuỗi R