Mã tài liệu: 238552
Số trang: 24
Định dạng: doc
Dung lượng file: 562 Kb
Chuyên mục: Chứng khoán
Đề tài: Mô hình garch đa biến và ứng dụng trong phân tích rủi ro cổ phiếu ngành ngân hàng trên sàn hose
LỜI MỞ ĐẦU
Thị trường chứng khoán(TTCK) Việt Nam(VN) đi vào hoạt động từ tháng 7/2000 đến nay đã có những bước phát triển đáng kể. Tuy còn non trẻ nhưng TTCK Việt Nam bước đầu đã góp phần hình thành một mô hình thị trường vốn tương đối toàn diện, tạo lập và vận hành kênh huy động vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế.
Bằng chứng là ngày đầu khai trương thị trường chính thức tại Trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, chỉ có 2 công ty niêm yết thì đến nay đã có tới hơn 550 loại chứng khóan được niêm yết trong đó có tới hơn 200 cổ phiếu với tổng giá trị vốn hóa tới hơn1000 tỷ đồng. Tuy nhiên vào cuối năm 2007 và đến tận đầu năm 2009, đồng loạt các cổ phiếu trên 2 sàn giảm giá mạnh. Vào 24/2/2009, Vn-index đã rơi xuống mức đáy 235.5 điểm, HNX-index lùi về dưới mốc 100 điểm khi xuống mức thấp nhất trong lịch sử là 78.06 điểm. Nếu như 2008 được coi là một năm rất đáng quên khi các chỉ số liên tục sụt giảm thì bước sang 2009 và đến nay là 2010, TTCK VN đã có sự phục hồi tương đối ấn tượng, không ít thời điểm đã để lại những dấu ấn quan trọng trong lịch sử 9 năm phát triển với những kỷ lục mới. Vn-index đã đạt tốc độ tăng lớn thứ 8 trong tổng số 89 chỉ số chứng khoán quan trọng trên thế giới khi tăng được 46% so với thời điểm đầu năm 2009. Kỷ lục về khối lượng giao dịch trên sàn HOSE được thiết lập vào ngày 10/6 với 101.774.520 cổ phiếu và chứng chỉ quỹ được chuyển nhượng, con số tương tự tại HNX là 56.522.170 cổ phiếu.
Qua các con số trên ta có thể thấy ngay rằng giá của các cổ phiếu trên thị trường luôn luôn thay đổi theo thời gian. Điều này sẽ tiềm ẩn rất nhiều rủi ro cho các nhà đầu tư khi tham gia vào thị trường nhiều lợi nhuận cũng như rủi ro này . Do đó hiêủ biết và dự đoán được giá của các cổ phiếu cũng như dự đoán được khoản giá trị lỗ lãi trong thời gian tới là một việc rất quan trọng đối với tất cả các nhà đầu tư và quản lý tài chính . Đã có rất nhiều các mô hình nghiên cứu loại về tài sản này như mô hình định giá tài sản, mô hình lựa chọn danh mục đầu tư ( dựa trên mô hình SIM, EPG ), mô hình phòng hộ rủi ro, mô hình VaR .
VaR của một danh mục tài sản tài chính được định nghĩa là khoản tiền lỗ tối đa trong một thời hạn nhất định, nếu ta loạit rừ những trường hợp xấu nhất hiếm khi xảy ra. VaR là một phương pháp đánh giá rủi ro của một danh mục đầu tư theo hai tiêu chuẩn như giá trị của danh mục đầu tư và khả năng chịu đựng rủi ro của nhà đầu tư . Đây là một mô hình được sử dụng rất rộng rãi trong phân tích cổ phiếu, tuy nhiên việc sử dụng VaR như một biện pháp có nguy cơ là tương đương với cách sử dụng các biện pháp truyền thống như phương sai hoặc độ lệch chuẩn. Chính vì vậy đã có rất nhiều các nhà khoa học mở rộng các phương pháp để tính Var của cổ phiếu hay danh mục.
Trong bài này tôi sẽ trình bày về một phương pháp mới chính là mô hình GARCH đa biến( hay còn gọi tắt là MGARCH) để xác định Var của các cổ phiếu trên sàn HOSE của thị trường Việt Nam .
Phần I bài viết sẽ giới thiệu mô hình GARCH đa biến và vai trò trong phân tích rủi ro danh mục đầu tư .
Phần II trình bày tổng quan về cổ phiếu trên sàn HOSE và đặc biệt là quan tâm tới cổ phiếu ngành ngân hang.
Phần cuối III sẽ trình bày ứng dụng mô hình BEKK (một dạng của mô hình MGARCH) và kết quả thu được
Những tài liệu gần giống với tài liệu bạn đang xem
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 977
⬇ Lượt tải: 17
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 31
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 31
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 606
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 31
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 31
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 31
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 31
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 31
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 23
👁 Lượt xem: 706
⬇ Lượt tải: 17
📎 Số trang: 22
👁 Lượt xem: 435
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 23
👁 Lượt xem: 913
⬇ Lượt tải: 16
Những tài liệu bạn đã xem
📎 Số trang: 24
👁 Lượt xem: 421
⬇ Lượt tải: 16