(Tác giả: Vinase – Nguồn: vfpress.vn)
[24/8/08]
1. Econometrics vài lời giới thiệu:
Econometrics: là phương pháp thiên về mặt số liệu và thống kê để test các Model về kinh tế nói chung.Căn bản của Econometrics là dựa vào Toán học kinh tế ( mathematical economics), thống kê (statistics), thống kê kinh tế(statistical economics), và các lý thuyết kinh tế(economics theory)…
Sản phẩm của Econometrics phải là những con số có ý nghĩa.
Econometrics: là phương pháp thiên về mặt số liệu và thống kê để test các Model về kinh tế nói chung.Căn bản của Econometrics là dựa vào Toán học kinh tế ( mathematical economics), thống kê (statistics), thống kê kinh tế(statistical economics), và các lý thuyết kinh tế(economics theory)…
Sản phẩm của Econometrics phải là những con số có ý nghĩa.
2. Một ví dụ đơn giản:
Nếu bạn để ý, thì thấy các series, nhất là các series về tài chính ( Financial Time Series ) có mối quan hệ với nhau.
ln(price(t)) = constant + alpha*ln(price(t-1)) + ε(t) (1)
Nếu bạn để ý, thì thấy các series, nhất là các series về tài chính ( Financial Time Series ) có mối quan hệ với nhau.
ln(price(t)) = constant + alpha*ln(price(t-1)) + ε(t) (1)
Tức, Log của giá hiện tại có quan hệ với một hằng số (constant), log của giá hôm qua bằng một hệ số alpha, cộng với một residue ε(t).
Mục đích là estimate được constant, alpha và quy luật của ε(t).
Mục đích là estimate được constant, alpha và quy luật của ε(t).
Sau khi estimate được constant, alpha, và ε(t) thi chúng ta có thể dự đoán (forecast ) cho tương lai.
3. Những khó khăn
3.1 Vấn đề được đặt ra là, price phải thỏa mãn những điều kiện gì?
Econometrics chỉ làm việc với những series được định nghĩa là stationary(ổn định), nếu không thỏa mãn giả thiết này, các mô hình nổi tiếng đều bị loại bỏ.
Nhưng Price, ví dụ VNINDEX có phải là stationary hay không?
Xin trả lời VNINDEX không ổn định, nếu ổn định thì đơn giản quá, ai cũng biết giá ngày mai của VNINDEX như thế nào.
Nhưng return của VNINDEX thì lại stationary.( mình đã test)
return của vnindex được định nghĩa ( P(t)-P(t-1))/P(t-1)
Với P= giá đóng cửa.
Return của các cổ phiếu khác có stationary hay không?CHưa chắc, nhưng nếu
return không stationary thì chúng ta sẽ tiếp tục tính log của return. Rồi tiếp tục (vi phân )Differential đến khi stationary.
Các test của Stationary rất nhiều, có KPSS, Unit Root….(sau này nếu có điều kiện sẽ nói cụ thể )
3. Những khó khăn
3.1 Vấn đề được đặt ra là, price phải thỏa mãn những điều kiện gì?
Econometrics chỉ làm việc với những series được định nghĩa là stationary(ổn định), nếu không thỏa mãn giả thiết này, các mô hình nổi tiếng đều bị loại bỏ.
Nhưng Price, ví dụ VNINDEX có phải là stationary hay không?
Xin trả lời VNINDEX không ổn định, nếu ổn định thì đơn giản quá, ai cũng biết giá ngày mai của VNINDEX như thế nào.
Nhưng return của VNINDEX thì lại stationary.( mình đã test)
return của vnindex được định nghĩa ( P(t)-P(t-1))/P(t-1)
Với P= giá đóng cửa.
Return của các cổ phiếu khác có stationary hay không?CHưa chắc, nhưng nếu
return không stationary thì chúng ta sẽ tiếp tục tính log của return. Rồi tiếp tục (vi phân )Differential đến khi stationary.
Các test của Stationary rất nhiều, có KPSS, Unit Root….(sau này nếu có điều kiện sẽ nói cụ thể )
3.2 Làm sao để biết VNINDEX chỉ có quan hệ với Price ngày hôm qua?có thể là hôm kia, hôm trước, hay có thể là cả tháng.Vậy thì ở đây bắt buộc phải chọn lựa một model thích hợp.Cái này tùy thuộc người dùng, ví dụ,ai cũng có trong tay MA, nhưng lúc thì dùng SMA, EMA, WMA, lúc thì dùng 5, 10, 20…chúng ta như đầu bếp chế biến món ăn, miễn sao ăn ngon, tốt cho sức khỏe và không đau bụng là được…
4.Những ứng dụng
Những chỉ số MA,MACD, ATR, ADX ….tất cả đều là một phần trong Financial Time Series, mà ở đó, Econometrics đào sau đến từng chi tiết.MA, là một trường hợp riêng của ARMA(Auto Regression Moving Average)ARMA(p,q) , khi p=0, q= 5, 10, 14, 20, 60 thì ta sẽ có MA(5), MA(10), MA(14)…
So với MA, thì ARMA bám sát đường giá, cho tín hiệu chuẩn hơn nhiều khi có sự đi kèm là một residues có quan hệ điều kiện ( Conditional heteroscedaticity ).
So với MA, thì ARMA bám sát đường giá, cho tín hiệu chuẩn hơn nhiều khi có sự đi kèm là một residues có quan hệ điều kiện ( Conditional heteroscedaticity ).
5. Model nào cho VNINDEX
Từ 15 ngày nay, mình có sử dụng AR(2)+ GARCH(1,1) cho VNINDEX cho tỉ lệ dự đoán là 7/10 đúng.
Software mình dùng là Matlab.
r(t)=Return_VNI(t)= (Close(t)-Close(t-1))/Close(t-1)
Software mình dùng là Matlab.
r(t)=Return_VNI(t)= (Close(t)-Close(t-1))/Close(t-1)
Model
r(t)=a+b*r(t-1)+c*r(t-2)+e(t)
r(t)=a+b*r(t-1)+c*r(t-2)+e(t)
e(t)=sqrt(h(t))*nu(t)
nu~N(0,1)
h(t)=omega+alpha*e(t-1)^2+beta*h(t-1)
nu~N(0,1)
h(t)=omega+alpha*e(t-1)^2+beta*h(t-1)
Sau khi chạy program, ta có một lúc 2 series, một là giá forecast, 2 là Volatility
Trên hình, màu xanh là return của VNI, màu đỏ là forecast của VNI, màu đen là Volatility của return VNI.
Ví dụ, hôm qua khi mình chạy chương trình sẽ cho giá trị 1069.9 đến 1081.2 điểm.
Ứng dụng của econometrics không phải chỉ có vậy, VaR ( Value at Risk ), Option Pricing ( Shimko, Black-Merton-Scholes,Martingale…)
Trên hình, màu xanh là return của VNI, màu đỏ là forecast của VNI, màu đen là Volatility của return VNI.
Ví dụ, hôm qua khi mình chạy chương trình sẽ cho giá trị 1069.9 đến 1081.2 điểm.
Ứng dụng của econometrics không phải chỉ có vậy, VaR ( Value at Risk ), Option Pricing ( Shimko, Black-Merton-Scholes,Martingale…)
5. Kết luận
Có bài báo nói rằng dự đoán xu hướng còn có thể, còn dự đoán bao nhiêu thì không thể, có mà ăn may.Quả đúng là như vậy.Enonometrics không nói được chính xác bao nhiêu, nhưng sẽ biết được nó nắm trong khoảng bao nhiêu, với sai số cho phép.
Nếu bạn vào google search thử “GARCH stock exchange”, bạn sẽ thấy vô vàn ứng dụng của nó.
Nhưng GARCH không phải duy nhất, khi neural network đang được xem là thịnh hành.
Có bài báo nói rằng dự đoán xu hướng còn có thể, còn dự đoán bao nhiêu thì không thể, có mà ăn may.Quả đúng là như vậy.Enonometrics không nói được chính xác bao nhiêu, nhưng sẽ biết được nó nắm trong khoảng bao nhiêu, với sai số cho phép.
Nếu bạn vào google search thử “GARCH stock exchange”, bạn sẽ thấy vô vàn ứng dụng của nó.
Nhưng GARCH không phải duy nhất, khi neural network đang được xem là thịnh hành.
Tất nhiên nếu những thứ đơn giản mà cho kết quả thì tốt hơn những thứ phức tạp…
Mình có vài lời chia sẻ cùng mọi người, không biết ở đây có ai cùng chuyên ngành này thì cùng bàn luận và biết đâu mình phát triển được một cái gì đó cho thị trường Việt Nam thì hay quá.
Bài viết có đúng có sai, mong sự góp ý.
Chân thành cảm ơn.
Bài viết có đúng có sai, mong sự góp ý.
Chân thành cảm ơn.
————-&&————
No comments:
Post a Comment