Khóa luận Nghiên cứu ứng dụng mô hình var, cvar và arma/garch vào quản trị rủi ro danh mục cổ phiếu niêm yết

ch thức quản trị hợp lý nhất. Bài nghiên cứu này phần nào đã định hướng được một số phương pháp tiếp cận lượng hóa rủi ro bằng mô hình VaR, CVaR và tóm gọn những kịch bản tiêu biểu để thực hiện QTRR, từ đó đưa ra một số kiến nghị đến NĐT cụ thể: - Nâng cao năng lực lƣợng hóa rủi ro: + Ngoài việc ứng dụng các phương pháp đo lường truyền thống như Variance- Covariance và Historical Method, đề tài đề xuất việc hiệu chỉnh các số liệu đầu vào bằng mô hình ARMA/GARCH để giảm thiểu các sai số do hạn chế bởi giả thiết phân phối chuẩn, phương sai sai số thay đổi, tính dừng,.. gây sai lệch kết quả tính toán. Đạ i h ọc K inh tế H uế 63 + Thực hiện kiểm định Back-test để đánh giá tính chính xác của các phương pháp đo lường VaR. + Ngoài tính giá trị VaR cần thưc hiện lượng hóa CVaR. CVaR không sai khác nhiều so với VaR, tuy nhiên nó thể hiện bức tranh rủi ro đầy đủ hơn khi phản ảnh được các yếu tố rủi ro ở phần đuôi phân phối hay rủi ro cực biên điều mà VaR không thực hiện được. Việc sử dụng kết quả này cho tiến trình quản trị sẽ đảm bảo hiệu quả cao hơn. - Nâng cao năng lực quản trị rủi ro: + Các NĐT không chỉ nên nắm vững các kĩ thuật đo lường rủi ro mà còn cần phải có những chiến thuật quản trị rủi ro hợp lý với từng trường hợp thực tế đa dạng và phức tạp. Để thực hiện hiệu quả việc quản trị rủi ro, bài viết đề xuất việc áp dụng mô hình ARMA/GARCH để dự báo giá trị lời/lỗ của DMĐT từ đó so sánh kết quả VaR, CVaR như một cách kiểm định lại tính chính xác của việc đo lường rủi ro và tạo cơ sở vững chắc hơn cho việc quyết định quản trị và điều chỉnh danh mục phù hợp. Đạ i h ọc K in tế Hu ế 64 PHẦN 3: KẾT LUẬN 1. Kết quả đạt đƣợc Trước nhu cầu trở thành những nhà đầu tư thông minh trên thị trường chứng khoán đầy bất ổn, việc áp dụng những phương pháp định lượng và quản trị rủi ro danh mục đầu tư thật sự là một lựa chọn khôn ngoan giúp NĐT có cái nhìn toàn diện hơn về rủi ro mà mình đang phải đối mặt từ đó đưa ra những biện pháp kịp thời để hạn chế tổn thất và đảm bảo an toàn cho danh mục tài sản của mình. Thông qua đề tài “Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR, CVaR và ARMA/GARCH vào việc QTRR cho danh mục cổ phiểu niêm yết”, bài viết đã phần nào cung cấp và chứng minh được tính hiệu quả của một số phương pháp đo lường và quản trị rủi ro. Các phương pháp tính VaR được giới thiệu toàn diện với hướng tiếp cận truyền thống và mở rộng, bao gồm cả những phương pháp tham số như: Covariance-Variance, RiskMetrics và phương pháp phi tham số: Historical Method và Mote Carlo. Mỗi phương pháp có những ưu và nhược điểm riêng tuy nhiên bằng việc hiệu chỉnh số liệu đầu vào thông qua mô hình ARMA/GARCH để lượng hóa VaR từ đó suy rộng ra CVaR đã đem đến những kết quả khả quan về tính hiệu quả khi áp dụng những mô hình đo lường VaR và CVaR vào thực tế trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các giá trị định lượng rủi ro này giúp nhà đầu tư trả lời câu hỏi: Tổn thất có thể xảy ra có giá trị bao nhiêu, khoản dự phòng mà NĐT hiện có có thể đủ bù đắp rủi ro trong tình huống xấu nhất hay không?”. Ngoài ra, việc áp dụng kết hợp thêm mô hình ARMA/GARCH trong việc dự báo giá trị danh mục cổ phiếu đã thật sự là một chỉ tiêu tốt hỗ trợ VaR, CVaR trong việc ra quyết định quản trị. ARMA/GARCH giúp trả lời câu hỏi: “liệu có nên tiến hành phòng ngừa rủi ro hay không và phòng ngừa như thế nào để tiết kiệm và hợp lý nhất”. Việc vận dụng kết hợp các mô hình VaR, CVaR và ARMA/GARCH đã đem lại nhiều kết quả đáng ghi nhận khi phần nào hoàn thiện các mục tiêu của đề tài. Tuy nhiên, bài nghiên cứu vẫn không thể tránh khỏi một số thiếu sót sẽ được trình bày cụ thể sau đây. Đạ i h ọc K inh tế H uế 65 2. Hạn chế của đề tài Hạn chế về phƣơng pháp đo lƣờng rủi ro: - Dù với việc hiệu chỉnh số liệu đầu bằng ARMA/GARCH và ứng dụng mô hình Monte Carlo sử dụng phân phối Beta là căn cứ chính của việc quản trị rủi ro đã giúp xóa bỏ nhiều hạn chế của giá thiết VaR như phân phốichuẩn, tính dừng,..Tuy nhiên trên thực tế việc xác định chính xác phân phối của DM đầu tư còn nhiều khó khăn. Việc chọn phân phối Beta vẫn còn mang tính tương đối nên vẫn chưa hoàn toàn đảm bảo tính chính xác cho kết quả tính VaR. - Với kiểm định Back-test ta phát hiện một số phương pháp tính VaR còn chưa chính xác tuy nhiên trong giới hạn đề tài vẫn chưa đề xuất cụ thể cách để khắc phục những sai sót đó. Hạn chế trong một số giả định: - Việc giả định các hoạt động mua bán trên TTCK diễn ra liên tục tức là không tuân theo quy luật T+3 như hiện nay là một hạn chế của đề tài. - Việc giả định không có sự tách/gộp cổ phiếu trong thời gian nghiên cứu là một hạn sế khác. Vì trên thực tế trong khoản thời gian từ 02/01/2013 đến 02/03/2015 trong 10 cổ phiếu của danh mục thì có ABT có sự chia tách với tỷ lệ 2:1 vào ngày 20/6/2014 và PGI với tỉ lệ 1:1 vào ngày 15/8/2014, do đó sẽ có ít nhiều ảnh hưởng đến kết quả tính toán. 3. Hƣớng phát triển đề tài Từ những hạn chế còn tồn tại trong đề tài, bài viết đề xuất một số phương hướng khắc phục và phát triển: - Để đảm bảo tính chính xác trong việc lựa chọn phân phối cho chuỗi dữ liệu, ta cần kết hợp một số thuật toán thông quan các phần mềm lập trình như MATLAB, STATA, R. - Ngoài việc kiểm định Back-test cần tiến hành phép thử Stress-test để kiểm tra VaR trong điều kiện bất thường và tính E-VaR nhằm khắc phục những giá trị VaR cho kết quả chưa chính xác. Đạ i ọc K inh tế H uế TÀI LIỆU THAM KHẢO  TIẾNG VIỆT [1] Chương trình giảng dạy kinh tế FullBright (2014), “ Kinh tế lượng về chuỗi thời gian- Dự báo với mô hình ARIMA và VaR”. [2] Đặng Hữu Mẫn (2009), “ Nghiên cứu chất lượng dự báo của những mô hình quản trị rủi ro thị trường vốn- trường hợp của Valua-at-risk models”. [3] Hoàng Như Thịnh (2013), “ Phân tích rủi ro tín dụng Ngân hàng Á Châu – Sử dụng mô hình Value at Risk, Conditional Value at Risk và các mô hình mở rộng”. [4] Nguyễn Thị Thanh Thúy (2008), “ Ứng dụng VaR trong quản trị rủi ro danh mục các cổ phiếu niêm yết”, Trường Đại học Kinh tế Tp.HCM. [5] Trần Mạnh Hà (2010), “ Ứng dụng Value at risk trong việc cảnh báo và giám sát rủi ro thị trường đối với hệ thống NHTM Việt Nam”. [6] Trần Thế Hưng (2010), “ Ứng dụng phương pháp VaR trong việc xác định giá trị rủi ro đối với cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt Nam, Khoa Toán Kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội”. [7] Trần Quang Huy (2014), “ Nghiên cứu ứng dụng mô hình VaR và mô hình ARIMA vào quản trị rủi ro danh mục cổ phiêu niêm yết”. [8] Vũ Thị Gương (2012), “ Kỹ thuật khai phá dữ liệu chuỗi thời gian và áp dụng trong dự báo giá chứng khoán”. [9] PGS.TS Nguyễn Trọng Hoài (2010), “ Mô hình hóa và dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh và kinh tế- Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Tp.HCM”. [10] TS. Lê Chí Đạt, Ths.Lê Tuấn Anh (2012), “ Kết hộp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ” Tạp chí Phát triển và Hội nhập- Số 15 [11] TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang (2012), Quản trị rủi ro tài chính, NXB Thống Kê. Đạ i h ọc K inh tế H uế  TIẾNG ANH [1] Carol Alexander (2001), Market Models, Copyright John Wiley & Sons Lid. [2] Chris Brooks ( Second Edition), Introductory Econometrics for Finance [3] Gregory P.Hopper (1996), Value at Risk: A new Methodology for Measuring Portfolio Risk, Business Review, pp.154-160. [4] Gary Koop (2006), Analysis of Financial Data, University of Strathclyde. [5] Jamie Monogan (2009), ARIMA Estimatation – Adapting Maximum Likelihood to the Special Issues of Time Series, 75(1), pp.156-190. [6] John C. Hull ( Third Edition), Risk Management and financial Instutions [7] Roy Batchelor (2004), Box-Jenkins Analysis, Cass Business school, City of London, pp.43-76. [8] Paul H. Kupiec (1995), Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models, pp.17-20. Đạ i h ọc K inh tế H ế KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI CHUẨN VÀ TÍNH DỪNG ABT: GIÁ TSSL 0 40 80 120 160 200 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Series: ABT Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.000584 Median 0.000000 Maximum 0.069149 Minimum -0.069388 Std. Dev. 0.021057 Skewness -0.286662 Kurtosis 5.351894 Jarque-Bera 129.6549 Probability 0.000000 35 40 45 50 55 60 65 I II III IV I II III IV I 2013 2014 GIÁ -.08 -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 .08 I II III IV I II III IV I 2013 2014 ABT Null Hypothesis: ABT has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -21.10468 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442483 5% level -2.866784 10% level -2.569624 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Đạ i h ọc K inh tế H uế BGM DHG 0 40 80 120 160 200 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Series: BGM Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean -0.000209 Median 0.000000 Maximum 0.069767 Minimum -0.069767 Std. Dev. 0.031938 Skewness 0.127884 Kurtosis 2.478940 Jarque-Bera 7.454389 Probability 0.024060 0 50 100 150 200 250 300 -0.20 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 Series: DHG Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.000660 Median 0.000000 Maximum 0.068027 Minimum -0.227273 Std. Dev. 0.018644 Skewness -3.153331 Kurtosis 45.85115 Jarque-Bera 41506.38 Probability 0.000000 Null Hypothesis: BGM has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -21.81369 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: DHG has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -22.26621 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Đạ i h ọc K inh tế H uế DPM FPT 0 20 40 60 80 100 120 140 160 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Series: DPM Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean -0.000121 Median 0.000000 Maximum 0.065646 Minimum -0.089820 Std. Dev. 0.016643 Skewness -0.429199 Kurtosis 6.708666 Jarque-Bera 320.6145 Probability 0.000000 0 40 80 120 160 200 -0.20 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 Series: FPT Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.000726 Median 0.000000 Maximum 0.068702 Minimum -0.215385 Std. Dev. 0.018878 Skewness -2.671295 Kurtosis 35.84127 Jarque-Bera 24494.41 Probability 0.000000 Null Hypothesis: DPM has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -22.31846 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: FPT has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -13.65367 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442483 5% level -2.866784 10% level -2.569624 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Đạ i h ọc K inh tế H uế HDC HTV 0 50 100 150 200 250 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 Series: HDC Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.000512 Median 0.000000 Maximum 0.069767 Minimum -0.369748 Std. Dev. 0.032344 Skewness -2.683837 Kurtosis 34.44825 Jarque-Bera 22518.93 Probability 0.000000 0 40 80 120 160 200 -0.10 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Series: HTV Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.000890 Median 0.000000 Maximum 0.069892 Minimum -0.097701 Std. Dev. 0.022924 Skewness 0.032138 Kurtosis 5.053565 Jarque-Bera 93.39542 Probability 0.000000 Null Hypothesis: HDC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -19.12607 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442483 5% level -2.866784 10% level -2.569624 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: HTV has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -24.78196 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Đạ i h ọc K inh tế H uế Đạ i h ọc K inh tế H uế HVX PGI 0 40 80 120 160 200 240 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Series: HVX Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.001244 Median 0.000000 Maximum 0.069767 Minimum -0.069767 Std. Dev. 0.036346 Skewness -0.003529 Kurtosis 2.471248 Jarque-Bera 6.186792 Probability 0.045348 0 40 80 120 160 200 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 Series: PGI Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.000585 Median 0.000000 Maximum 0.069307 Minimum -0.163462 Std. Dev. 0.028419 Skewness -0.250023 Kurtosis 5.005036 Jarque-Bera 94.47850 Probability 0.000000 Null Hypothesis: HVX has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -22.87195 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: PGI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -20.80984 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442483 5% level -2.866784 10% level -2.569624 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Đạ i h ọc K inh tế H uế SCD 0 40 80 120 160 200 -0.100 -0.075 -0.050 -0.025 0.000 0.025 0.050 0.075 Series: SCD Sample 1/02/2013 1/15/2015 Observations 531 Mean 0.002610 Median 0.000000 Maximum 0.070000 Minimum -0.100840 Std. Dev. 0.031640 Skewness -0.204399 Kurtosis 3.500706 Jarque-Bera 9.244299 Probability 0.009832 Null Hypothesis: SCD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -24.06853 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Đạ i h ọc K inh tế H uế MÔ HÌNH ARIMA-GARCH ABT Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000593 0.000585 1.012904 0.3116 AR(1) -0.139691 0.288934 -0.483472 0.6290 AR(2) -0.096942 0.094868 -1.021862 0.3073 MA(1) -0.174325 0.289848 -0.601438 0.5478 R-squared 0.093298 Mean dependent var 0.000595 Adjusted R-squared 0.088117 S.D. dependent var 0.021096 S.E. of regression 0.020145 Akaike info criterion -4.964202 Sum squared resid 0.213053 Schwarz criterion -4.931907 Log likelihood 1317.031 Hannan-Quinn criter. -4.951560 F-statistic 18.00720 Durbin-Watson stat 2.000835 Prob(F-statistic) 0.000000 Đạ i h ọc K inh tế H uế Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000596 0.000574 1.038095 0.2997 AR(2) -0.053752 0.045497 -1.181434 0.2380 MA(1) -0.309866 0.043291 -7.157751 0.0000 R-squared 0.092684 Mean dependent var 0.000595 Adjusted R-squared 0.089235 S.D. dependent var 0.021096 S.E. of regression 0.020133 Akaike info criterion -4.967306 Sum squared resid 0.213197 Schwarz criterion -4.943085 Log likelihood 1316.853 Hannan-Quinn criter. -4.957825 F-statistic 26.86609 Durbin-Watson stat 2.007677 Prob(F-statistic) 0.000000 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000584 0.000588 0.993150 0.0211 MA(1) -0.326692 0.041092 -7.950174 0.0000 R-squared 0.090247 Mean dependent var 0.000584 Adjusted R-squared 0.088527 S.D. dependent var 0.021057 S.E. of regression 0.020104 Akaike info criterion -4.972085 Sum squared resid 0.213796 Schwarz criterion -4.955984 Log likelihood 1322.089 Hannan-Quinn criter. -4.965783 F-statistic 52.47629 Durbin-Watson stat 1.976915 Prob(F-statistic) 0.000000 Đạ i h ọc K inh tế H uế KIỂM TRA NHIỄU TRẮNG ABT KIỂM TRA PSSS THAY ĐỔI ABT Heteroskedasticity Test F-statistic 17.95253 Prob. F(1,528) 0.0000 Obs*R-squared 17.42796 Prob. Chi-Square(1) 0.0000 ƢỚC LƢỢNG ABT Dependent Variable: ABT Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 19:57 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after 14 iterations MA Backcast: 1/02/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) Đạ i h ọc K inh tế H uế GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000247 0.000643 -0.383651 0.0012 MA(1) -0.297914 0.044359 -6.715951 0.0000 Variance Equation C 0.000315 1.46E-05 21.47466 0.0000 RESID(-1)^2 0.225394 0.055964 4.027496 0.0001 R-squared 0.086294 Mean dependent var 0.000584 Adjusted R-squared 0.084567 S.D. dependent var 0.021057 S.E. of regression 0.020147 Akaike info criterion -5.023182 Sum squared resid 0.214725 Schwarz criterion -4.990980 Log likelihood 1337.655 Hannan-Quinn criter. -5.010579 Durbin-Watson stat 2.024750 Dependent Variable: ABT Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 19:57 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after 18 iterations MA Backcast: 1/02/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. Đạ i h ọc K inh tế H uế C 0.000293 0.000546 0.535367 0.0424 MA(1) -0.324492 0.044446 -7.300822 0.0000 Variance Equation C 2.59E-05 4.55E-06 5.690531 0.0000 RESID(-1)^2 0.116880 0.024316 4.806645 0.0000 GARCH(-1) 0.824631 0.027493 29.99429 0.0000 R-squared 0.089822 Mean dependent var 0.000584 Adjusted R-squared 0.088102 S.D. dependent var 0.021057 S.E. of regression 0.020108 Akaike info criterion -5.088334 Sum squared resid 0.213896 Schwarz criterion -5.048082 Log likelihood 1355.953 Hannan-Quinn criter. -5.072580 Durbin-Watson stat 1.980234 Dependent Variable: ABT Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1) + C(6)*GARCH(-2) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000158 0.000550 -0.287442 0.0411 MA(1) -0.309794 0.043121 -7.184267 0.0000 Variance Equation C 5.00E-05 7.50E-06 6.668536 0.0000 RESID(-1)^2 0.263327 0.046785 5.628452 0.0000 GARCH(-1) -0.014019 0.028863 -0.485704 0.6272 GARCH(-2) 0.649946 0.038807 16.74816 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế R-squared 0.087364 Mean dependent var 0.000584 Adjusted R-squared 0.085639 S.D. dependent var 0.021057 S.E. of regression 0.020135 Akaike info criterion -5.116831 Sum squared resid 0.214473 Schwarz criterion -5.068528 Log likelihood 1364.519 Hannan-Quinn criter. -5.097926 Durbin-Watson stat 2.003539 Dependent Variable: ABT Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 19:59 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*RESID(-2)^2 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000215 0.000643 -0.333997 0.7384 MA(1) -0.293280 0.049205 -5.960409 0.0000 Variance Equation C 0.000301 1.52E-05 19.73815 0.0000 RESID(-1)^2 0.214698 0.056281 3.814767 0.0001 RESID(-2)^2 0.046253 0.030089 1.537205 0.1242 R-squared 0.086298 Mean dependent var 0.000584 Adjusted R-squared 0.084571 S.D. dependent var 0.021057 S.E. of regression 0.020147 Akaike info criterion -5.022319 Sum squared resid 0.214724 Schwarz criterion -4.982067 Log likelihood 1338.426 Hannan-Quinn criter. -5.006565 Durbin-Watson stat 2.034056 Đạ i h ọc K inh tế Hu ế Dependent Variable: ABT Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*RESID(-2)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 8.48E-05 0.000567 0.149614 0.0411 MA(1) -0.319006 0.050041 -6.374939 0.0000 Variance Equation C 2.31E-05 4.61E-06 5.008863 0.0000 RESID(-1)^2 0.194972 0.049600 3.930884 0.0001 RESID(-2)^2 -0.093900 0.045729 -2.053417 0.0400 GARCH(-1) 0.846365 0.031369 26.98075 0.0000 R-squared 0.088978 Mean dependent var 0.000584 Adjusted R-squared 0.087256 S.D. dependent var 0.021057 S.E. of regression 0.020118 Akaike info criterion -5.091349 Sum squared resid 0.214094 Schwarz criterion -5.043047 Log likelihood 1357.753 Hannan-Quinn criter. -5.072444 Durbin-Watson stat 1.989037 Dependent Variable: ABT Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Convergence achieved after 24 iterations MA Backcast: 1/02/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*RESID(-2)^2 + C(6)*GARCH(-1) Đạ i h ọc K inh tế H uế + C(7)*GARCH(-2) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000222 0.000544 -0.407001 0.6840 MA(1) -0.309479 0.041924 -7.381837 0.0000 Variance Equation C 4.73E-05 8.83E-06 5.363765 0.0000 RESID(-1)^2 0.275737 0.050192 5.493646 0.0000 RESID(-2)^2 -0.025868 0.036337 -0.711889 0.4765 GARCH(-1) 0.018089 0.058432 0.309581 0.7569 GARCH(-2) 0.637715 0.042972 14.84017 0.0000 R-squared 0.086891 Mean dependent var 0.000584 Adjusted R-squared 0.085165 S.D. dependent var 0.021057 S.E. of regression 0.020141 Akaike info criterion -5.113891 Sum squared resid 0.214585 Schwarz criterion -5.057538 Log likelihood 1364.738 Hannan-Quinn criter. -5.091835 Durbin-Watson stat 2.003118 Heteroskedasticity Test F-statistic 0.239970 Prob. F(2,526) 0.7867 Obs*R-squared 0.482237 Prob. Chi-Square(2) 0.7857 Đạ i h ọc K inh tế H uế BGM Dependent Variable: BGM Method: Least Squares Date: 04/08/15 Time: 20:17 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Convergence achieved after 3 iterations MA Backcast: OFF (Roots of MA process too large) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000217 0.001291 -0.168258 0.0564 AR(4) -0.287945 0.148411 -1.940185 0.0529 MA(4) 0.186307 0.157612 1.182056 0.2377 R-squared 0.018139 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.014211 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031736 Akaike info criterion -4.056763 Sum squared resid 0.503597 Schwarz criterion -4.031591 Log likelihood 1023.276 Hannan-Quinn criter. -4.046888 F-statistic 4.618462 Durbin-Watson stat 1.872106 Prob(F-statistic) 0.010293 Đạ i h ọc K inh tế H uế Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000140 0.001260 -0.111014 0.9117 AR(4) -0.123642 0.043658 -2.832079 0.0048 R-squared 0.015757 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.013793 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031743 Akaike info criterion -4.058317 Sum squared resid 0.504819 Schwarz criterion -4.041535 Log likelihood 1022.667 Hannan-Quinn criter. -4.051733 F-statistic 8.020673 Durbin-Watson stat 1.880182 Prob(F-statistic) 0.004811 Heteroskedasticity Test F-statistic 43.88878 Prob. F(1,500) 0.0000 Obs*R-squared 40.50859 Prob. Chi-Square(1) 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế Dependent Variable: BGM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:20 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Convergence achieved after 21 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.001144 0.001222 -0.936689 0.3489 AR(4) -0.122988 0.042329 -2.905535 0.0037 Variance Equation C 0.000751 7.24E-05 10.36040 0.0000 RESID(-1)^2 0.244927 0.095966 2.552234 0.0107 R-squared 0.014509 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.012542 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031763 Akaike info criterion -4.095137 Sum squared resid 0.505459 Schwarz criterion -4.061573 Log likelihood 1033.927 Hannan-Quinn criter. -4.081970 Durbin-Watson stat 1.877714 Đạ i h ọc K inh tế Hu ế Dependent Variable: BGM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:21 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Convergence achieved after 37 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000879 0.001201 -0.731864 0.4643 AR(4) -0.119265 0.042423 -2.811311 0.0049 Variance Equation C 0.000135 7.75E-05 1.743794 0.0812 RESID(-1)^2 0.146394 0.061925 2.364046 0.0181 GARCH(-1) 0.717058 0.118832 6.034219 0.0000 R-squared 0.015067 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.013101 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031754 Akaike info criterion -4.112238 Sum squared resid 0.505173 Schwarz criterion -4.070284 Log likelihood 1039.228 Hannan-Quinn criter. -4.095780 Durbin-Watson stat 1.878317 Dependent Variable: BGM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:22 Đạ i h ọc K inh tế H uế Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Convergence achieved after 26 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1) + C(6)*GARCH(-2) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000958 0.001203 -0.796320 0.4258 AR(4) -0.119418 0.042629 -2.801363 0.0051 Variance Equation C 0.000153 9.20E-05 1.664638 0.0960 RESID(-1)^2 0.172025 0.082316 2.089801 0.0366 GARCH(-1) 0.425752 0.480137 0.886730 0.3752 GARCH(-2) 0.247358 0.414429 0.596865 0.5506 R-squared 0.014917 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.012951 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031757 Akaike info criterion -4.109688 Sum squared resid 0.505250 Schwarz criterion -4.059343 Log likelihood 1039.586 Hannan-Quinn criter. -4.089938 Durbin-Watson stat 1.878049 Dependent Variable: BGM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:22 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Đạ i h ọc K inh tế H uế Convergence achieved after 15 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*RESID(-2)^2 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000812 0.001213 -0.669147 0.5034 AR(4) -0.123457 0.042597 -2.898245 0.0038 Variance Equation C 0.000680 7.79E-05 8.740521 0.0000 RESID(-1)^2 0.208543 0.097869 2.130830 0.0331 RESID(-2)^2 0.104487 0.073870 1.414467 0.1572 R-squared 0.015198 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.013233 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031752 Akaike info criterion -4.098237 Sum squared resid 0.505105 Schwarz criterion -4.056283 Log likelihood 1035.707 Hannan-Quinn criter. -4.081779 Durbin-Watson stat 1.879091 Dependent Variable: BGM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:22 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Convergence achieved after 32 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*RESID(-2)^2 + C(6)*GARCH(-1) Đạ i h ọc K inh tế H uế Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000980 0.001207 -0.811361 0.4172 AR(4) -0.120140 0.042675 -2.815224 0.0049 Variance Equation C 0.000102 8.80E-05 1.157312 0.2471 RESID(-1)^2 0.180351 0.090513 1.992535 0.0463 RESID(-2)^2 -0.066530 0.109523 -0.607455 0.5435 GARCH(-1) 0.783032 0.151885 5.155420 0.0000 R-squared 0.014877 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.012911 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031757 Akaike info criterion -4.109842 Sum squared resid 0.505270 Schwarz criterion -4.059497 Log likelihood 1039.625 Hannan-Quinn criter. -4.090092 Durbin-Watson stat 1.878059 Dependent Variable: BGM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:23 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Convergence achieved after 34 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*RESID(-2)^2 + C(6)*GARCH(-1) + C(7)*GARCH(-2) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. Đạ i h ọc K inh tế H uế C -0.000991 0.001209 -0.820090 0.4122 AR(4) -0.119795 0.042748 -2.802378 0.0051 Variance Equation C 0.000120 0.000196 0.611396 0.5409 RESID(-1)^2 0.182909 0.091203 2.005514 0.0449 RESID(-2)^2 -0.047606 0.219542 -0.216842 0.8283 GARCH(-1) 0.620685 1.254119 0.494917 0.6207 GARCH(-2) 0.122697 0.885854 0.138507 0.8898 R-squared 0.014851 Mean dependent var -0.000146 Adjusted R-squared 0.012884 S.D. dependent var 0.031964 S.E. of regression 0.031758 Akaike info criterion -4.106035 Sum squared resid 0.505284 Schwarz criterion -4.047299 Log likelihood 1039.668 Hannan-Quinn criter. -4.082993 Durbin-Watson stat 1.877967 Heteroskedasticity Test F-statistic 1.474727 Prob. F(1,500) 0.2252 Obs*R-squared 1.476272 Prob. Chi-Square(1) 0.2244 Đạ i h ọc K inh tế H uế DHG Dependent Variable: DHG Method: Least Squares MA Backcast: 1/03/2013 1/15/2013 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000648 0.000766 0.846259 0.3978 AR(2) -0.404402 0.253331 -1.596337 0.1110 MA(2) 0.324290 0.263740 1.229581 0.2194 R-squared 0.011519 Mean dependent var 0.000629 Adjusted R-squared 0.007710 S.D. dependent var 0.018698 S.E. of regression 0.018626 Akaike info criterion -5.122808 Sum squared resid 0.180052 Schwarz criterion -5.098338 Log likelihood 1340.053 Hannan-Quinn criter. -5.113224 F-statistic 3.024015 Durbin-Watson stat 1.925939 Prob(F-statistic) 0.049463 Đạ i h ọc K inh tế H uế Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000634 0.000745 0.850997 0.3952 AR(2) -0.094101 0.043480 -2.164219 0.0309 R-squared 0.008927 Mean dependent var 0.000629 Adjusted R-squared 0.007021 S.D. dependent var 0.018698 S.E. of regression 0.018632 Akaike info criterion -5.124020 Sum squared resid 0.180524 Schwarz criterion -5.107707 Log likelihood 1339.369 Hannan-Quinn criter. -5.117631 F-statistic 4.683842 Durbin-Watson stat 1.929216 Prob(F-statistic) 0.030902 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000659 0.000734 0.897739 0.3697 MA(2) -0.091251 0.043385 -2.103297 0.0359 R-squared 0.008575 Mean dependent var 0.000660 Adjusted R-squared 0.006700 S.D. dependent var 0.018644 S.E. of regression 0.018582 Akaike info criterion -5.129515 Sum squared resid 0.182654 Schwarz criterion -5.113415 Log likelihood 1363.886 Hannan-Quinn criter. -5.123214 F-statistic 4.575178 Durbin-Watson stat 1.934474 Prob(F-statistic) 0.032896 Đạ i h ọc K inh tế H uế DPM Đạ i h ọc K inh tế H uế Dependent Variable: DPM Method: Least Squares Date: 04/08/15 Time: 20:47 Sample (adjusted): 1/21/2013 1/15/2015 Included observations: 519 after adjustments Convergence achieved after 8 iterations MA Backcast: 1/03/2013 1/18/2013 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000672 0.000461 -1.458833 0.1452 AR(3) 0.505643 0.092865 5.444912 0.0000 MA(3) -0.692872 0.080643 -8.591870 0.0000 R-squared 0.050559 Mean dependent var -0.000404 Adjusted R-squared 0.046879 S.D. dependent var 0.016174 S.E. of regression 0.015791 Akaike info criterion -5.453046 Sum squared resid 0.128660 Schwarz criterion -5.428469 Log likelihood 1418.065 Hannan-Quinn criter. -5.443417 F-statistic 13.73873 Durbin-Watson stat 1.986103 Prob(F-statistic) 0.000002 Đạ i h ọc K inh tế H uế Heteroskedasticity Test F-statistic 8.195265 Prob. F(1,516) 0.0044 Obs*R-squared 8.098408 Prob. Chi-Square(1) 0.0044 Dependent Variable: DPM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:52 Sample (adjusted): 1/21/2013 1/15/2015 Included observations: 519 after adjustments Convergence achieved after 18 iterations MA Backcast: 1/03/2013 1/18/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000537 0.000500 -1.075697 0.2821 AR(3) 0.539194 0.074212 7.265638 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế Hu ế MA(3) -0.716059 0.064632 -11.07896 0.0000 Variance Equation C 0.000184 9.67E-06 19.00364 0.0000 RESID(-1)^2 0.299610 0.065163 4.597877 0.0000 R-squared 0.050150 Mean dependent var -0.000404 Adjusted R-squared 0.046469 S.D. dependent var 0.016174 S.E. of regression 0.015794 Akaike info criterion -5.503515 Sum squared resid 0.128716 Schwarz criterion -5.462552 Log likelihood 1433.162 Hannan-Quinn criter. -5.487467 Durbin-Watson stat 1.983961 Dependent Variable: DPM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/08/15 Time: 20:52 Sample (adjusted): 1/21/2013 1/15/2015 Included observations: 519 after adjustments Convergence achieved after 25 iterations MA Backcast: 1/03/2013 1/18/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000479 0.000368 -1.300769 0.1933 AR(3) 0.545108 0.088976 6.126462 0.0000 MA(3) -0.716602 0.072743 -9.851097 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế Variance Equation C 1.13E-05 2.21E-06 5.135584 0.0000 RESID(-1)^2 0.147920 0.023254 6.361016 0.0000 GARCH(-1) 0.818336 0.021018 38.93418 0.0000 R-squared 0.049803 Mean dependent var -0.000404 Adjusted R-squared 0.046121 S.D. dependent var 0.016174 S.E. of regression 0.015797 Akaike info criterion -5.580689 Sum squared resid 0.128763 Schwarz criterion -5.531534 Log likelihood 1454.189 Hannan-Quinn criter. -5.561432 Durbin-Watson stat 1.983837 Dependent Variable: DPM Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7)*GARCH(-1) + C(8)*GARCH(-2) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.000325 0.000388 -0.838561 0.4017 AR(3) 0.535950 0.088197 6.076714 0.0000 MA(3) -0.714914 0.072731 -9.829593 0.0000 Variance Equation C 2.98E-05 6.00E-06 4.971245 0.0000 RESID(-1)^2 0.124678 0.026838 4.645540 0.0000 RESID(-2)^2 0.182100 0.038748 4.699613 0.0000 GARCH(-1) -0.101650 0.042747 -2.377935 0.0174 Đạ i h ọc K inh tế H uế GARCH(-2) 0.698406 0.062514 11.17197 0.0000 R-squared 0.049258 Mean dependent var -0.000404 Adjusted R-squared 0.045573 S.D. dependent var 0.016174 S.E. of regression 0.015801 Akaike info criterion -5.578812 Sum squared resid 0.128836 Schwarz criterion -5.513272 Log likelihood 1455.702 Hannan-Quinn criter. -5.553135 Durbin-Watson stat 1.981925 FPT Dependent Variable: FPT Method: Least Squares Date: 04/08/15 Time: 21:06 Sample (adjusted): 1/07/2013 1/15/2015 Included observations: 529 after adjustments Đạ i h ọc K inh tế H uế Convergence achieved after 11 iterations MA Backcast: 1/02/2013 1/04/2013 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000714 0.001009 0.707353 0.4797 AR(1) 0.101465 0.043419 2.336874 0.0198 AR(2) -0.483971 0.170220 -2.843205 0.0046 MA(2) 0.571699 0.154809 3.692930 0.0002 MA(3) 0.154993 0.039665 3.907539 0.0001 R-squared 0.038949 Mean dependent var 0.000728 Adjusted R-squared 0.031613 S.D. dependent var 0.018894 S.E. of regression 0.018593 Akaike info criterion -5.122615 Sum squared resid 0.181154 Schwarz criterion -5.082247 Log likelihood 1359.932 Hannan-Quinn criter. -5.106813 F-statistic 5.309127 Durbin-Watson stat 2.006384 Prob(F-statistic) 0.000338 Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.899893 Prob. F(1,526) 0.3432 Obs*R-squared 0.901772 Prob. Chi-Square(1) 0.3423 Đạ i h ọc K inh tế H uế HDC Dependent Variable: HDC Method: Least Squares Date: 04/08/15 Time: 21:24 Sample (adjusted): 1/07/2013 1/15/2015 Included observations: 529 after adjustments Convergence achieved after 5 iterations MA Backcast: 1/04/2013 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000554 0.001088 0.509069 0.6109 AR(2) -0.085661 0.043822 -1.954762 0.0511 MA(1) -0.148968 0.043585 -3.417892 0.0007 R-squared 0.028407 Mean dependent var 0.000550 Đạ i h ọc K inh tế H uế Adjusted R-squared 0.024712 S.D. dependent var 0.032309 S.E. of regression 0.031907 Akaike info criterion -4.046322 Sum squared resid 0.535501 Schwarz criterion -4.022101 Log likelihood 1073.252 Hannan-Quinn criter. -4.036840 F-statistic 7.689343 Durbin-Watson stat 1.998590 Prob(F-statistic) 0.000511 Heteroskedasticity Test F-statistic 0.013672 Prob. F(1,528) 0.9070 Obs*R-squared 0.013723 Prob. Chi-Square(1) 0.9067 Đạ i h ọc K inh tế H uế HTV Dependent Variable: HTV Method: Least Squares Date: 04/09/15 Time: 23:01 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Failure to improve SSR after 5 iterations MA Backcast: OFF (Roots of MA process too large) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000849 0.000921 0.922678 0.3566 AR(3) -0.386604 0.125863 -3.071634 0.0022 MA(4) 0.270647 0.136077 1.988919 0.0473 R-squared 0.023349 Mean dependent var 0.000838 Đạ i h ọc K inh tế H uế Adjusted R-squared 0.019443 S.D. dependent var 0.023068 S.E. of regression 0.022843 Akaike info criterion -4.714404 Sum squared resid 0.260900 Schwarz criterion -4.689232 Log likelihood 1188.673 Hannan-Quinn criter. -4.704529 F-statistic 5.976904 Durbin-Watson stat 2.098385 Prob(F-statistic) 0.002721 Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=17) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -23.49577 0.0000 Test critical values: 1% level -3.443149 5% level -2.867078 10% level -2.569781 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Đạ i h ọc K inh tế H uế Heteroskedasticity Test F-statistic 38.66958 Prob. F(1,500) 0.0000 Obs*R-squared 36.03718 Prob. Chi-Square(1) 0.0000 Dependent Variable: HTV Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/09/15 Time: 23:10 Sample (adjusted): 2/12/2013 1/15/2015 Included observations: 503 after adjustments Convergence achieved after 16 iterations MA Backcast: OFF (Roots of MA process too large) Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 0.000581 0.000798 0.728016 0.4666 AR(3) -0.435400 0.119217 -3.652164 0.0003 MA(4) 0.326616 0.125663 2.599133 0.0093 Variance Equation C 5.29E-05 2.79E-05 1.898483 0.0576 RESID(-1)^2 0.256146 0.064700 3.959003 0.0001 RESID(-2)^2 -0.166058 0.064640 -2.568992 0.0102 GARCH(-1) 0.808543 0.089431 9.040974 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế R-squared 0.022678 Mean dependent var 0.000838 Adjusted R-squared 0.018768 S.D. dependent var 0.023068 S.E. of regression 0.022851 Akaike info criterion -4.805872 Sum squared resid 0.261079 Schwarz criterion -4.747136 Log likelihood 1215.677 Hannan-Quinn criter. -4.782830 Durbin-Watson stat 2.095807 HVX Dependent Variable: HVX Method: Least Squares Date: 04/09/15 Time: 23:20 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after 5 iterations MA Backcast: 12/28/2012 1/02/2013 Đạ i h ọc K inh tế H uế Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.001251 0.001341 0.933132 0.3512 MA(4) -0.143620 0.043298 -3.317034 0.0010 R-squared 0.018880 Mean dependent var 0.001244 Adjusted R-squared 0.017025 S.D. dependent var 0.036346 S.E. of regression 0.036035 Akaike info criterion -3.804878 Sum squared resid 0.686928 Schwarz criterion -3.788777 Log likelihood 1012.195 Hannan-Quinn criter. -3.798576 F-statistic 10.17949 Durbin-Watson stat 2.016889 Prob(F-statistic) 0.001504 Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -23.07359 0.0000 Đạ i h ọc K inh tế H uế Test critical values: 1% level -3.442554 5% level -2.866815 10% level -2.569640 Dependent Variable: HVX Method: ML - (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/09/15 Time: 23:26 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after 15 iterations MA Backcast: 12/28/2012 1/02/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 0.001345 0.001306 1.030310 0.3029 MA(4) -0.126187 0.040028 -3.152508 0.0016 Variance Equation C 0.001017 8.62E-05 11.80205 0.0000 RESID(-1)^2 0.214412 0.087886 2.439664 0.0147 R-squared 0.018584 Mean dependent var 0.001244 Adjusted R-squared 0.016729 S.D. dependent var 0.036346 S.E. of regression 0.036041 Akaike info criterion -3.826865 Sum squared resid 0.687135 Schwarz criterion -3.794664 Log likelihood 1020.033 Hannan-Quinn criter. -3.814262 Durbin-Watson stat 2.013247 Đạ i h ọc K inh tế H uế PGI Dependent Variable: PGI Method: Least Squares Date: 04/09/15 Time: 23:41 Sample (adjusted): 1/04/2013 1/15/2015 Included observations: 530 after adjustments Convergence achieved after 9 iterations MA Backcast: 1/03/2013 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000649 0.000633 1.024298 0.3062 AR(1) 0.279034 0.104651 2.666323 0.0079 MA(1) -0.610546 0.086173 -7.085095 0.0000 R-squared 0.104953 Mean dependent var 0.000670 Adjusted R-squared 0.101556 S.D. dependent var 0.028379 S.E. of regression 0.026899 Akaike info criterion -4.388816 Sum squared resid 0.381312 Schwarz criterion -4.363630 Log likelihood 1165.771 Hannan-Quinn criter. -4.378349 Đạ i h ọc K inh tế H uế F-statistic 30.89801 Durbin-Watson stat 2.001686 Prob(F-statistic) 0.000000 Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -23.09914 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442483 5% level -2.866784 10% level -2.569624 Heteroskedasticity Test F-statistic 0.427981 Prob. F(1,527) 0.5133 Obs*R-squared 0.429256 Prob. Chi-Square(1) 0.5124 Đạ i h ọc K inh tế H uế SCD Dependent Variable: SCD Method: Least Squares Date: 04/09/15 Time: 23:54 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after 5 iterations MA Backcast: 12/31/2012 1/02/2013 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.002607 0.001207 2.160028 0.0312 Đạ i h ọc K inh tế H uế Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=18) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -24.25641 0.0000 Test critical values: 1% level -3.442460 5% level -2.866774 10% level -2.569618 MA(3) -0.116768 0.043361 -2.692942 0.0073 R-squared 0.012723 Mean dependent var 0.002610 Adjusted R-squared 0.010857 S.D. dependent var 0.031640 S.E. of regression 0.031468 Akaike info criterion -4.075932 Sum squared resid 0.523834 Schwarz criterion -4.059831 Log likelihood 1084.160 Hannan-Quinn criter. -4.069630 F-statistic 6.817214 Durbin-Watson stat 2.107870 Prob(F-statistic) 0.009284 Đạ i h ọc K inh tế H uế Heteroskedasticity Test F-statistic 35.63347 Prob. F(1,528) 0.0000 Obs*R-squared 33.50713 Prob. Chi-Square(1) 0.0000 Dependent Variable: SCD Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 04/10/15 Time: 00:00 Sample (adjusted): 1/03/2013 1/15/2015 Included observations: 531 after adjustments Convergence achieved after 63 iterations MA Backcast: 12/31/2012 1/02/2013 Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 0.001452 0.001133 1.281926 0.1999 MA(3) -0.116230 0.038937 -2.985109 0.0028 Variance Equation C 0.000732 4.49E-05 16.31848 0.0000 RESID(-1)^2 0.255715 0.078611 3.252939 0.0011 R-squared 0.011015 Mean dependent var 0.002610 Adjusted R-squared 0.009145 S.D. dependent var 0.031640 S.E. of regression 0.031495 Akaike info criterion -4.130458 Sum squared resid 0.524741 Schwarz criterion -4.098256 Đạ i h ọc K inh tế H uế Log likelihood 1100.637 Hannan-Quinn criter. -4.117855 Variance-Covariance STT MCK Gía đóng cửa 2/3/15 (1000đ) Khối lượng(CP) Gía trị (1000đ) Tỉ trọng 1 ABT 51.5 1,000 51500 0.1686 2 FPT 48.5 1,000 48500 0.1588 3 HVX 6.0 1,000 6000 0.0196 4 DPM 31.8 1,000 31800 0.1041 5 DHG 91.5 1,000 91500 0.2995 6 BGM 4.1 1,000 4100 0.0134 7 HDC 13.9 1,000 13900 0.0455 8 SCD 30.3 1,000 30300 0.0992 9 PGI 9.9 1,000 9900 0.0324 10 HTV 18.0 1,000 18000 0.0589 Tổng giá trị DMĐT 305500 1 Cổ phiếu Tỷ trọng (W) Phƣơng sai (V) (W^2)*V ABT 0.1686 0.0004 0.000013 FPT 0.1588 0.0004 0.000009 HVX 0.0196 0.0013 0.000001 DPM 0.1041 0.0003 0.000003 DHG 0.2995 0.0003 0.000031 BGM 0.0134 0.0010 0.000000 HDC 0.0455 0.0010 0.000002 SCD 0.0992 0.0010 0.000010 Đạ i h c K inh tế H uế PGI 0.0324 0.0008 0.000001 HTV 0.0589 0.0005 0.000002 TỔNG 1.0000 0.000071 ABT FPT HVX DPM DHG BGM HDC SCD PGI HTV ABT 0.000443 FPT 0.000036 0.000356 HVX 0.000027 0.000037 0.001319 DPM 0.000003 0.000095 0.000043 0.000276 DHG 0.000005 0.000081 0.000044 0.000056 0.000347 BGM 0.000009 0.000189 0.000004 0.000121 0.000066 0.001018 HDC -0.000012 0.000053 0.000087 0.000095 0.000021 0.000084 0.001044 SCD 0.000003 0.000056 -0.000039 0.000049 0.000013 0.000076 -0.000002 0.000999 PGI 0.000028 0.000083 0.000016 0.000031 0.000050 0.000170 0.000080 0.000083 0.000806 HTV 0.000019 0.000033 0.000060 0.000029 0.000041 0.000012 0.000043 0.000010 0.000044 0.000525 TSSL TB CỦA DM 0.000774 PHƢƠNG SAI DANH MỤC 0.000087 ĐỘ LỆCH CHUẪN DM 0.009339 VaR(95%) -4,471.27 VaR(99%) -6,411.40 Đạ i h ọc K inh tế H uế RiskMestrics STT MCK Giá đóng cửa dự báo ngày 3/3/15(1000đ) Khối lƣợng (CP) Gíá trị (1000đ) tỉ trọng 1 ABT 51.51 1,000 51510 0.1684 2 FPT 48.55 1,000 48550 0.1587 3 HVX 5.99 1,000 5990 0.0196 4 DPM 31.65 1,000 31650 0.1035 5 DHG 91.67 1,000 91670 0.2997 6 BGM 4.08 1,000 4080 0.0133 7 HDC 13.89 1,000 13890 0.0454 8 SCD 30.57 1,000 30570 0.1000 9 PGI 9.92 1,000 9920 0.0324 10 HTV 18.01 1,000 18010 0.0589 Tổng giá trị DMĐT 305500 1 Cổ phiếu Tỷ trọng (W) Phƣơng sai (V) (W^2)*V ABT 0.1684 0.0003 0.000009 FPT 0.1587 0.0004 0.000010 HVX 0.0196 0.0014 0.000001 DPM 0.1035 0.0002 0.000002 DHG 0.2997 0.0003 0.000027 BGM 0.0133 0.0008 0.000000 HDC 0.0454 0.0010 0.000002 Đạ i h ọc K inh tế H uế SCD 0.1000 0.0009 0.000009 PGI 0.0324 0.0008 0.000001 HTV 0.0589 0.0006 0.000002 TỔNG 1.0000 0.000062 ABT FPT HVX DPM DHG BGM HDC SCD PGI HTV ABT 0.000442 FPT 0.000036 0.000355 HVX 0.000027 0.000037 0.001316 DPM 0.000003 0.000094 0.000043 0.000276 DHG 0.000005 0.000081 0.000044 0.000056 0.000346 BGM 0.000009 0.000188 0.000004 0.000121 0.000066 0.001016 HDC -0.000012 0.000053 0.000087 0.000095 0.000021 0.000084 0.001042 SCD 0.000003 0.000055 - 0.000039 0.000049 0.000013 0.000076 - 0.000002 0.000997 PGI 0.000028 0.000083 0.000016 0.000031 0.000050 0.000170 0.000080 0.000083 0.000805 HTV 0.000019 0.000033 0.000059 0.000029 0.000040 0.000012 0.000043 0.000010 0.000044 0.000524 TSSL TB CỦA DM 0.001095 PHƢƠNG SAI DANH MỤC 0.000079 ĐỘ LỆCH CHUẪN DM 0.008861 VaR(95%,1 ngày) -4,132.09 (1000đ) VaR(99%,1 ngày) -5,972.87 (1000đ) Kết quả tính TSSL trung bình danh mục bằng Monte Carlo độ tin cậy 95% Đạ i h ọc K inh tế H uế Kết quả tính TSSL trung bình danh mục bằng Monte Carlo độ tin cậy 99% Kết quả phân phối phù hợp với kịch bản mô phỏng Distribution A-D P-Value Parameters Beta 0.2802 0.00 Minimum=-0.04,Maximum=0.06,Alpha=42.27102,Beta=52.21565 Lognormal 0.3113 0.43 Location=-0.53,Mean=0.00,Std. Dev.=0.01 Normal 0.3642 0.445 Mean=0.00,Std. Dev.=0.01 Gamma 0.4124 0.221 Location=-0.25,Scale=0.00,Shape=999 Logistic 8.1675 0.112 Mean=0.00,Scale=0.00 BetaPERT 416.1413 '--- Minimum=-0.03,Likeliest=0.00,Maximum=0.03 Pareto '--- '--- No Fit Đạ i h ọc K inh tế H uế Kết quả tính TSSL trung bình danh mục bằng Monte Carlo độ tin cậy 95% phân phối Beta Kết quả tính TSSL trung bình danh mục bằng Monte Carlo độ tin cậy 99% phân phối Beta Kết quả tính VaR-Montel Carlo mức tin cậy 95% sau khi hiệu chỉnh tỉ trọng Đạ i h ọc K inh tế H uế