LỜI CÁM ƠN
Đầu tiên tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến toàn thể trường Đại học Kinh tế Huế,
các khoa, ngành, bộ môn đã tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành tốt chương trình

uế

Đại học của mình và giúp tôi có thể tham gia nghiên cứu khóa luận tốt nghiệp này.
Tôi cũng xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến toàn thể quý giảng viên, quý Thầy Cô trong

tế
H

trường, đặc biệt là các Thầy Cô giáo giảng viên trong khoa Tài chính - Ngân hàng

trường Đại học Kinh tế Huế, đã cung cấp cho tôi một hành trang quý báu từ tri thức
đến kỹ năng để tôi có thể vững vàng hơn trong những bước đầu tiên trên con đường sự
nghiệp sắp tới của mình.

in

h

Tôi cũng xin gửi lời cám ơn chân thành nhất đến Cô Phạm Thị Thanh Xuân, Cô đã
dìu dắt và hỗ trợ, giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình nghiên cứu khóa luận tốt

cK

nghiệp, đã tận tình giải đáp những thắc mắc, những tình huống khó khăn mà tôi gặp
phải. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc trước sự giúp đỡ tận tình của Cô.

họ


DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ................................................................. ii

tế
H

DANH MỤC BIỂU BẢNG ................................................................................... iv

TÓM TẮT ĐỀ TÀI .................................................................................................v
PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ..........................................................................................1

h

1. Lý do lựa chọn đề tài .......................................................................................1

in

2. Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................3

cK

3. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................3
4. Đối tượng nghiên cứu ......................................................................................3

họ

5. Phạm vi nghiên cứu .........................................................................................4
6. Kết cấu đề tài....................................................................................................4

Đ

1.2.2. Chuỗi thời gian ..................................................................................12
1.2.2.1. Khái niệm......................................................................................12

tế
H

1.2.2.2. Chuỗi thời gian trong dự báo .......................................................13
1.2.3. Tính dừng ...........................................................................................14
1.2.3.1. Khái niệm......................................................................................14

in

h

1.2.3.2. Hậu quả của chuỗi không dừng....................................................15
1.2.3.3. Kiểm định tính dừng .....................................................................16

cK

a. Dựa trên đồ thị của chuỗi thời gian...................................................16
b. Dựa trên lược đồ tự tương quan và tự tương quan riêng phần .........16

họ

c. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test)...........................................18
1.2.3.4. Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng..............................20

Đ
ại



tế
H

CHƯƠNG 2: CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN VN-INDEX VÀ DIỄN BIẾN THỊ

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2010 - 2015 ..........32
2.1. Sơ lược về thị trường chứng khoán Việt Nam và chỉ số VN-Index ....32

h

2.1.1. Những đặc tính lớn của chỉ số VN-Index.........................................32

in

2.1.1.1. Khái niệm thị trường chứng khoán..............................................32

cK

2.1.1.2. Chức năng của thị trường chứng khoán.......................................32
2.1.1.3. Cơ cấu của thị trường chứng khoán.............................................34

họ

2.1.1.4. Đối tượng tham gia thị trường chứng khoán................................35
2.1.1.5. Thị trường chứng khoán Việt Nam ...............................................35

Đ
ại



tế
H

3.1.1. Dữ liệu nghiên cứu ............................................................................49
3.1.2. Đặc tính của dữ liệu...........................................................................49
3.1.3. Xây dựng mô hình thực nghiệm........................................................52

h

3.1.4. Dự báo chỉ số VN-Index trong ngắn hạn với mô hình ARIMA ......58

in

3.2. Thảo luận..................................................................................................60

cK

Kết luận chương 3 ..........................................................................................62
PHẦN III: KẾT LUẬN.........................................................................................63

họ

1. Kết luận...........................................................................................................63
2. Hạn chế ...........................................................................................................64

Đ
ại

2.1. Hạn chế của mô hình.................................................................................64


ACF

Average)
Chỉ số chứng khoán

CSTT

Chính sách tiền tệ

CTCK

Công ty chứng khoán

DMĐT

Danh mục đầu tư

DN

Doanh nghiệp

HĐKD

Hoạt động kinh doanh

HNX

Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội


Hàm tự tương quan riêng phần

Tr

ườ

NĐT

TSSL

Tỉ suất sinh lợi

TTCK

Thị trường chứng khoán

TTCP

Thủ tướng Chính phủ

TTGDCK

Trung tâm giao dịch chứng khoán

i


DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ
Trang
Hình 1.1: Sơ đồ quy trình dự báo............................................................................ 10


Hình 3.11: ACF và PACF chuỗi VN-Index ............................................................. 50
Hình 3.12: TSSL CSCK VN-Index từ 2010 – 2015 ................................................ 51

ng

Hình 3.13: Thống kê TSSL của chỉ số VN-Index.................................................... 52

ườ

Hình 3.14: Dự báo trong mẫu cho TSSL ................................................................. 54
Hình 3.15: PPXS phần dư mô hình ARIMA(1,1,0)................................................. 54

Tr

Hình 3.16: Phần dư, giá trị thực và giá trị ước lượng từ mô hình ARIMA(1,1,0)... 55
Hình 3.17: Giá trị thực và dự báo cho chỉ số VN-Index .......................................... 56
Hình 3.18: Giá trị thực và dự báo cho chỉ số VN-Index .......................................... 57
Hình 19: ACF và PACF của chuỗi chỉ số chứng khoán VN-Index gốc ................. 72

ii


Hình 20: Kiểm định nghiệm đơn vị cho chuỗi gốc VN-Index................................ 73
Hình 21: ACF và PACF của chuỗi TSSL CSCK gốc VN-Index............................ 74
Hình 22: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi TSSL CSCK gốc VN-Index................. 75

uế

Hình 23: Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,0) ......................................................... 77


Tr

ườ

ng

Hình 34: Kiểm tra tự tương quan phần dư mô hình ARIMA(2,1,1)....................... 84

iii


DANH MỤC BIỂU BẢNG
Trang
Bảng 1.1: Nhận dạng mô hình ARIMA(p,q) ........................................................... 25

uế

Bảng 3.2: Xác định mô hình ARIMA(p,d,q) ........................................................... 53
Bảng 3.3: Giá trị thực tế và dự báo điểm ngoài mẫu cho chỉ số VN-Index............. 57

tế
H

Bảng 3.4: Giá trị dự báo khoảng cho chỉ số VN-Index............................................ 58
Bảng 3.5: Giá trị dự báo điểm cho chỉ số VN-Index gốc và tỷ suất sinh lợi ........... 59

Tr

ườ


hề dễ dàng. Vào những năm 70 của thế kỷ XIX, phương pháp chuỗi thời gian ra đời

đã mở ra một kỷ nguyên mới cho hoạt động dự báo. Với phương pháp chuỗi thời
gian (hay còn gọi là Box-Jenkins), các nhà nghiên cứu đã tiến hành dự báo cho
nhiều biến số kinh tế khác nhau, và đa phần họ đều đi đến kết luận chung rằng

h

phương pháp chuỗi thời gian là một phương pháp đơn giản nhưng tỏ ra rất hiệu quả

in

trong công tác dự báo ngắn hạn.

cK

Trước thực tế như vậy, tôi xin trình bày đề tài nghiên cứu “Ứng dụng mô hình
ARIMA trong dự báo chỉ số VN-Index”. Mục tiêu cốt lõi của đề tài là tiến hành dự
báo cho tỷ suất sinh lợi chỉ số chứng khoán VN-Index, từ đó làm căn cứ đưa ra kết

họ

quả dự báo cho chỉ số VN-Index, tạo tiền đề cho các nhà đầu tư, doanh nghiệp cũng
như những nhà hoạch định chính sách đưa ra được các biện pháp tốt nhất trong quản

Đ
ại

trị rủi ro và thúc đẩy thị trường. Đồng thời thông qua đề tài này, tôi cũng muốn


tế
H

đến như một kênh đầu tư hết sức hấp dẫn đối với các nhà đầu tư, chính khả năng

sinh lợi khổng lồ mà thị trường mang lại đã thu hút rất nhiều nhà đầu tư, doanh
nghiệp coi TTCK là nơi tạo ra nguồn thu nhập và huy động vốn chủ yếu của họ.
Tuy nhiên, bên cạnh mức sinh lợi cao, đây cũng là hoạt động luôn tồn tại nhiều rủi

h

ro tiềm ẩn bởi nhà đầu tư không phải lúc nào cũng dự đoán được chính xác xu

in

hướng của giá cổ phiếu trong tương lai. Theo lý thuyết định giá chứng khoán, nếu
TTCK hoạt động hiệu quả thì thông tin về giá chứng khoán trong quá khứ không

cK

thể được sử dụng để dự đoán cho diễn biến của giá chứng khoán trong tương lai, bởi
khi đó giá chứng khoán vận động một cách hoàn toàn ngẫu nhiên. Nhưng trong thực

họ

tế, kể cả ở những nước có thị trường phát triển, giả định về thị trường hiệu quả
không hẳn là phù hợp, đặc biệt ở nước ta, TTCK còn non trẻ, mới chỉ mang tính thử
nghiệm và hoạt động với khá nhiều quy định giới hạn chặt chẽ, các nhà đầu tư bước


khá lớn. Điển hình đáng chú ý vào năm 2008, thị trường lao dốc một cách đột ngột

uế

tới mức mà không ai ngờ tới, từ hơn 800 điểm vào đầu năm 2008 giảm còn hơn 300
điểm vào cuối năm, giảm hơn 70%. Thị trường đảo chiều đột ngột và mạnh mẽ

tế
H

khiến nhiều nhà đầu tư ngỡ ngàng, lợi nhuận của họ bị sụt giảm một cách nghiêm

trọng và tiêu tan trong phút chốc, để lại những khoản lỗ không hề nhỏ cho các nhà
đầu tư. Những thay đổi thường xuyên và liên tục một cách chóng mặt như vậy càng
chứng tỏ được tầm quan trọng của việc dự báo đối với các nhà đầu tư cũng như các

in

h

doanh nghiệp. Tại thị trường Việt Nam, sự biến động của chỉ số VN-Index phản ánh
rủi ro hệ thống, vì vậy, việc dự báo được sự tăng giảm của VN-Index cũng đồng

cK

thời giúp các nhà đầu tư nhận biết chiều hướng biến động giá của các cổ phiếu trên
thị trường này, qua đó tạo nên cái nhìn đúng đắn hơn về khả năng kiếm lời của
mình khi quyết định lựa chọn đầu tư vào cổ phiếu này thay vì các cổ phiếu khác;

họ

2


được những quyết định sáng suốt trong hoạt động đầu tư, quản trị rủi ro và hoạch
định các sách lược, góp phần thúc đẩy thị trường hoạt động hiệu quả hơn.
2. Mục tiêu nghiên cứu

tế
H

dụng quan trọng của nó trong việc dự báo các biến số kinh tế xã hội.

uế

 Tổng hợp những lí luận cơ bản trong phân tích chuỗi thời gian và khả năng ứng

 Nghiên cứu chiều hướng vận động của chỉ số VN-Index từ năm 2010 đến nay.
 Xác định những nguyên nhân cơ bản giải thích cho sự biến động bất thường của

h

chỉ số VN-Index trong giai đoạn nghiên cứu.

in

 Dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán VN-Index, từ đó suy ra kết quả

cK

dự báo cho chỉ số VN-Index trong 10 phiên giao dịch tiếp theo.


5. Phạm vi nghiên cứu
 Đề tài tập trung nghiên cứu diễn biến tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán
VN-Index, tìm ra quy luật vận động cơ bản của chúng trong quá khứ và tiến hành

uế

dự báo cho tương lai bằng những mô hình ARIMA khác nhau rồi chọn ra mô hình
tối ưu và phù hợp nhất, từ đó suy ra kết quả dự báo cho chỉ số VN-Index trong 10

tế
H

ngày giao dịch tiếp theo.

 Đề tài sử dụng số liệu đơn chuỗi thời gian, chỉ nghiên cứu trên dữ liệu quá khứ tỷ
suất sinh lợi chỉ số chứng khoán VN-Index mà không sử dụng thêm bất kì số liệu

h

nào khác.

in

 Đề tài chỉ tập trung phân tích sự vận động của dữ liệu quá khứ và dự báo cho

sinh lợi chỉ số VN-Index.

cK


2010 cho đến nay.
 Chương 3 cung cấp kết quả nghiên cứu, xác định mô hình thực nghiệm và
tiến hành dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán VN-Index, từ đó suy

4


ra kết quả dự báo cho chỉ số VN-Index trong thời gian 10 ngày giao dịch tiếp
theo từ 01/04/2015 đến 14/04/2015. Từ kết quả dự báo sẽ đưa ra phần nhận
xét, trao đổi và thảo luận những vấn đề liên quan đến kết quả.
 Phần III: Kết luận. Phần này sẽ nêu rõ những gì mà đề tài đã làm được, hạn chế

uế

là gì và hướng phát triển đề tài như thế nào.

tế
H

 Phần cuối cùng mà đề tài trình bày là các tài liệu tham khảo, phụ lục hỗ trợ để

Tr

ườ

ng

Đ
ại


1.1. Cơ sở lí luận về chỉ số chứng khoán, tỉ suất sinh lợi và rủi ro của thị trường

in

1.1.1. Chỉ số chứng khoán

cK

Chứng khoán: Là các công cụ để huy động vốn trung và dài hạn, là các giấy tờ
có giá, có khả năng chuyển đổi, chuyển nhượng nhằm xác nhận quyền sở hữu, quan
hệ vay nợ giữa người nắm giữ nó và chủ thể phát hành ra nó. Đối với mỗi loại

họ

chứng khoán thường có các tính chất sau:

- Tính thanh khoản (tính lỏng) của một chứng khoán: Là khả năng chuyển đổi giữa

Đ
ại

chứng khoán đó sang tiền mặt. Tính lỏng của chứng khoán thể hiện qua việc chứng
khoán đó được mua bán, trao đổi trên thị trường.
- Tính sinh lời: Thể hiện ở thu nhập của nhà đầu tư, được sinh ra từ việc gia tăng giá
chứng khoán trên thị trường, hay các khoản tiền lãi được trả hàng năm.

ng

- Tính rủi ro: Đây là đặc trưng cơ bản của chứng khoán.Trong quá trình trao đổi,
mua đi bán lại, giá của chứng khoán bị giảm hoặc mất hoàn toàn ta gọi là rủi ro.



i 1

P1 i Q 1 i
x1 0 0
Po iQ

oi

uế

Trong đó: P1i: Giá thị trường của cổ phiếu i tại thời điểm hiện tại

tế
H

Q1i: Khối lượng lưu hành cổ phiếu i tại thời điểm hiện tại
P0i: Giá cổ phiếu i tại thời điểm được chọn làm gốc

Q0i: Khối lượng lưu hành của cổ phiếu i tại thời điểm được chọn làm gốc

in

h

(Đối với TTCK Việt Nam, năm 2000 chính là năm được chọn làm gốc)
1.1.2. Tỉ suất sinh lợi và rủi ro của thị trường

cK






ng

Trong đó:

,

ườ

Pt-1, Index là chỉ số chứng khoán tại thời điểm t-1

Trong công thức trên, có thể lấy ln (lôgarit tự nhiên cơ số e) của chuỗi giá chứng

Tr

khoán sau đó lấy sai phân ta cũng tính toán ra được tỷ suất sinh lợi của thị trường.
Rủi ro của thị trường: Được đo lường bằng phương sai hoặc độ lệch chuẩn

của chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi chỉ số chứng khoán.
Phương sai:

 2  E  R i  E(R i ) 2 

7



Dự báo là dự đoán một điều gì đó cho tương lai, tiên đoán một hiện tượng trong
tương lai, là quá trình nghiên cứu những đối tượng kinh tế trong quá khứ và hiện tại.

họ

Dự báo có thể được xem như tập hợp các công cụ giúp người ra quyết định thực
hiện các phán đoán tốt nhất có thể về các sự kiện sẽ xảy ra trong tương lai. Kỹ thuật

Đ
ại

dự báo có thể dựa trên những kinh nghiệm, đánh giá hoặc ý kiến của những chuyên
gia hay những mô hình toán mô phỏng chiều hướng vận động của dữ liệu. Tuy
nhiên, ngay cả các mô hình chuỗi thời gian hiện đại và phức tạp nhất cũng thường

ng

xuyên đưa ra các dự báo sai, do đó hoạt động dự báo phải được tiến hành hết sức
cẩn trọng và đòi hỏi nhiều kinh nghiệm của nhà nghiên cứu. Đồng thời việc dự báo

ườ

chỉ nên được tiến hành trong ngắn hạn để đảm bảo tính chính xác cao.
1.2.1.2. Phân loại dự báo: Dựa theo phương pháp dự báo có thể chia dự

Tr

báo thành phương pháp định tính và phương pháp định lượng.

8

chiều hướng vận động của đối tượng phù hợp với một mô hình toán học nào đó và
đồng thời sử dụng mô hình này làm mô hình ước lượng. Tiếp cận định lượng trên

họ

giả định rằng giá trị tương lai của biến dự báo sẽ phụ thuộc vào xu thế vận động của
đối tượng đó trong quá khứ. Có hai phương pháp dự báo định lượng:

Đ
ại

- Phương pháp chuỗi thời gian dựa trên phân tích chuỗi dữ liệu của một biến số duy
nhất theo thời gian, biến độc lập có thể là thời gian, độ trễ biến quan sát hay độ trễ
của sai số. Giả định chủ yếu là trong tương lai biến số dự báo sẽ giữ nguyên chiều

ng

hướng vận động đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại.
- Phương pháp kinh tế lượng (mô hình nhân quả) dựa trên giả định biến số dự báo

ườ

có thể được giải thích bởi nhiều biến số độc lập khác. Mục đích của mô hình nhân
quả là tìm ra mô hình toán mô tả tất cả các mối quan hệ giữa các biến số và sử dụng

Tr

nó để dự báo cho biến số đang được quan tâm.
Nhìn chung, phương pháp chuỗi thời gian và phương pháp nhân quả có lợi thế là



h

tế
H

1.2.1.3. Trình tự một quá trình dự báo

Tr

1.2.1.4. Các công cụ thống kê đánh giá mức độ chính xác của dự báo

Có sáu thước đo đánh giá mức độ chính xác của dự báo, dùng để so sánh độ

chính xác của hai hay nhiều phương pháp khác nhau, đo lường sự hữu ích hay độ tin
cậy của nhiều phương pháp cụ thể và giúp tìm ra một giải pháp tối ưu, bao gồm:

10


MAE 

Sai số dự báo tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error):

1 n
 uˆ t
n t 1
1 n uˆ t

n t 1 y t

họ

Hệ số không ngang bằng Theil’s U (Theil Inequality Coeficient): U =



Hệ số này chính là tỷ số giữa RMSE của mô hình dự báo gốc và RMSE của mô
hình dự báo thô giản đơn (mô hình Naive). Mô hình Naive sử dụng giá trị thực tế yt

Đ
ại

cho giá trị dự báo kế tiếp yt+1. Nếu giá trị Theil’s U càng tiến về 0 thì mô hình dự
báo càng chính xác; giá trị này lớn hơn 1 hàm ý rằng sai số dự báo của mô hình gốc
lớn hơn mô hình Naive, do đó mô hình là chưa tốt để tiến hành dự báo. Trong thực

ng

tế giá trị U
tế
H

tiêu trên là để xem xét một mô hình có tốt hay không, từ đó làm căn cứ cho việc lựa
chọn ra mô hình tốt nhất phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
1.2.2. Chuỗi thời gian

h

1.2.2.1. Khái niệm

in

Chuỗi thời gian là một tập hợp các quan sát của một hay nhiều đại lượng được

cK

ghi nhận theo thời gian. Chuỗi thời gian có thể có những tần suất khác nhau như
theo năm, quý, tháng, tuần, ngày, giờ,... Dữ liệu chuỗi thời gian phổ biến nhất là dữ
liệu tài chính được ghi nhận qua thời gian dài, thường có số quan sát khá lớn. Ví dụ

họ

như tổng sản phẩm quốc nội GDP, chỉ số giá tiêu dùng CPI, chỉ số chứng khoán
VN-Index, lạm phát, tỷ giá, doanh số của một cửa hàng,...

Đ
ại

Các giá trị chuỗi thời gian của đại lượng y được kí hiệu: y1, y2, ..., yt, ..., yn; trong


h

trong thời gian dài. Về mặt đồ thị thành phần này có thể biểu diễn bởi một đường

in

thẳng hay đường cong trơn. Nếu chuỗi thời gian mà không bao hàm các yếu tố xu

cK

hướng, tức không tăng hay không giảm theo thời gian thì chuỗi thời gian đó có hiện
tượng dừng theo giá trị trung bình (stationary mean).
- Tính mùa vụ: Là chiều hướng tăng hay giảm của đại lượng y tính theo mùa trong

họ

năm (mùa có thể là tháng, quý, ...). Ví dụ: lượng tiêu thụ hàng hóa tăng lên vào dịp

Đ
ại

tết Nguyên đán, hay lượng vé đi bơi tăng vào mùa hè, ...
- Tính chu kì: Là sự thay đổi tăng (giảm) của chuỗi dữ liệu lên xuống xoay quanh xu
hướng dài hạn. Chu kì là đối tượng khó dự đoán trong dài hạn.

ng

- Tính ngẫu nhiên: Chỉ sự thay đổi bất thường của các giá trị trong chuỗi thời gian
mà không xác định được chiều hướng vận động của nó. Những thay đổi này được


Nguồn: Nguyễn Trọng Hoài (2001)

1.2.3.1. Khái niệm

cK

1.2.3. Tính dừng

Dữ liệu của bất kỳ chuỗi thời gian nào đều có thể được coi là được tạo ra từ một

họ

quá trình ngẫu nhiên và một tập hợp dữ liệu cụ thể có thể được coi là một kết quả
cá biệt của quá trình ngẫu nhiên đó. Hay nói các khác, có thể xem quá trình ngẫu

Đ
ại

nhiên là tổng thể và một tập hợp dữ liệu cụ thể là một mẫu có được của tổng thể đó.
Một tính chất của quá trình ngẫu nhiên được các nhà phân tích về chuỗi thời gian
đặc biệt quan tâm và xem xét kỹ lưỡng là Tính dừng. Một quá trình ngẫu nhiên Yt

ng

được coi là dừng nếu kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ
của nó không đổi theo thời gian.

Tr



tế
H

các biến kinh tế. Ví dụ cổ điển của trường hợp chuỗi không dừng là mô hình bước

ngẫu nhiên, kinh tế lượng chuỗi thời gian thường chia bước ngẫu nhiền thành 2 loại:

1.2.3.2. Hậu quả của chuỗi không dừng

h

bước ngẫu nhiên không có hằng số và bước ngẫu nhiên có hằng số.

in

Trong mô hình hồi quy cổ điển, ta giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng

cK

bằng không, phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau. Với dữ
liệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mất
hiệu lực, ước lượng và dự báo không hiệu quả hay nói cách khác phương pháp OLS

họ

không áp dụng cho các chuỗi không dừng.

Điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo: nếu mô hình tồn tại ít nhất một biến