Luận án Tiếp cận entropy trong tối ưu hóa danh mục đầu tư. Nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

(Bản scan) Trong lĩnh vực nghiên cứu về danh mục đầu tư, lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại do Makor witz đề xuất có vai trò nền tảng. Ở lý thuyết này, để mô hình Trung bình Phương sai (M-V) hoạt động hiệu quả thì cần đến rất nhiều giả thiết, trong đó có giả thiết về mối quan haệ giữa các chuỗi lợi suất và dạng phân phối của các chuỗi lợi suất. Khi giả thiết này không được thỏa mãn thì giá trị phương sai không còn phản ánh đúng bản chất rủi ro của daṇh mục, dẫn đến hiệu quả của danh mục nhận được bằng cách áp dụng mô hình M-V sẽ thấp. Điều này đưa đến yêu cầu tất yếu phải cải tiến mô hình M-V và một trong những hướng cải tiến là thay đổi độ đo rủi ro của danh mục. Kết quả tổng quan các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm cho thấy entropy là một lựa chọn tốt để thay thế cho phương sai trong vai trò đo rủi ro của danh mục. Với entropy, ta không cần đến các giả thiết về phân phối của các chuỗi lợi suất, và đặc biệt, entropy vẫn là một thước đo độ rủi ro hiệu quả khi mối quan hệ giữa các chuỗi lợi suất là phi tuyến. Việc thay thế độ đo rủi ro của danh mục từ phương sai sang entropy cho ta một mô hìhh mới để xác định trọng số của danh mục tối uu là mô hình Trung bình Entropy (M-E). Tuy nhiên, nếu áp dụng trực tiếp các mô hình tối ưu như M-E hoặc M-V trên tất cả các mã cổ phiếu đang niêm yết để xây dựng danh mục một số vấn đề có thể phát sinh. Chẳng hạn, khi số lượng các mã cổ phiếu trong danh mục quá lớn sẽ làm tăng chi phí quản trị danh mục hoặc làm tăng sai số trong ước lượng ma trận hiệp phương sai, ảnh hưởng trurc tiếp đến hiệu suất của danh mục.