Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ - 0trang

định nghĩa như là một tài sản an toàn (tài sản trú ẩn an toàn). Để phân biệt tài sản an

toàn với tài sản phòng ngừa và tài sản đa dạng hóa, chúng ta sẽ định nghĩa chính xác ba

loại tài sản đó dưới đây trước khi chạy mô hình thực nghiệm.





Tài sản phòng ngừa: một tài sản phòng ngừa được định nghĩa như là một



tài sản không có mối tương quan (yếu) hoặc có mối tương quan âm (mạnh) với

tài sản hoặc với danh mục điển hình khác. Một tài sản phòng ngừa thật sự thì se

có có mối tương quan âm với tài sản hoặc danh mục điển hình khác.

Một tài sản phòng ngừa không có tính chất làm giảm tổn thất trong thời kì thị

trường căng thẳng hoặc nhiễu loạn bời vì tài sản này có thể biểu hiện một mối

tương quan dương trong thời kì này và một mối tương quan âm trong các thời kì

bình thường khác với một mối tương quan âm trung bình.



Tài sản đa dạng hóa: một tài sản đa dạng hóa được định nghĩa như là

một tài sản có mối tương quan dương (nhưng không hoàn toàn) với những tài

sản hoặc các danh mục điển hình khác.

Tương tự như tài sản phòng ngừa, tài sản đa dạng hóa không có tính chất làm

giảm tổn thất trong các điều kiện thị trường xấu nhất bởi vì tính chất tương quan

chỉ đòi hỏi để các nhà đầu tư nắm giữ một cách bình thường.



Tài sản an toàn (nơi trú ẩn an toàn): Một tài sản an toàn được định nghĩa

như là một tài sản không có mối tương quan (yếu) hoặc có mối tương quan

âm(mạnh) với những tài sản khác hoặc danh mục khác trong thời kì thị trường

căng thẳng hoặc nhiễu loạn.

Tính chất đặc biệt này của tài sản an toàn đươc hiểu là có mối tương quan không

dương với một danh mục trong các điều kiện thị trường xấu nhất. Điều này

không bắt buộc mối tương quan là âm hay dương trong suốt thời kì trung bình,

mà chỉ là bằng zero hoặc âm trong các thời kì đặc biệt. Do đó, trong các thời kì

bình thường hoặc các điều kiện thị trường đi lên, mối tương quan này có thể âm

hoặc dương.

Nếu tài sản an toàn có mối tương quan âm với những tài sản hoặc danh mục

khác trong các điều kiện thị trường xấu nhất, nó bù (ít nhất một phần) cho các

nhà đầu tư các tổn thất bởi vì sự tăng lên của giá tài sản an toàn khi giá của các

tài sản hoặc danh mục khác giảm xuống.

8



Định nghĩa này của tài sản an toàn phù hợp với định nghĩa của từ điển Webster.

Từ trú ẩn (mà ở trong bài này, chúng ta sẽ gọi là tài sản an toàn) được định nghĩa như

là nơi tị nạn, bến tàu, một nơi an toàn hoặc một nơi đưa ra những điều kiện hoặc cơ

hội thuận lợi. Do vậy mà tài sản an toàn cũng được coi là một tài sản đưa ra những điều

kiện hoặc cơ hội thuận lợi cho các nhà đầu tư. Định nghĩa đầu tiên cũng quan trọng bởi

vì nó miêu tả một nơi trú ẩn như là bến tàu hoặc nơi tị nạn dùng để cho các bạn chỉ đi

đến trong thời gian có các điều kiện không thuận lợi. Nơi tị nạn không phải xây dựng

cho những con tàu nhưng cũng không bao giờ bỏ rơi nó. Kaul và Sapp (2007) định

nghĩa một tài sản an toàn như là một nơi ly tưởng để “đậu” tiền của bạn trong suốt thời

kì bất ổn. Những tác giả này định nghĩa tài sản an toàn như là một tài sản mà nhà đầu

tư có thể mua khi sự bất ổn tăng lên.

Ngoài những định nghĩa trên để phân biệt, nó còn mô tả sức ảnh hưởng của từng

loại tài sản. Để đánh giá mức độ tài sản an toàn, chúng ta còn xem xét nó ở độ mạnh độ

yếu, một điều rất quan trọng đối với nhà đầu tư. Nếu một tài sản có mối tương quan âm

với một tài sản hoặc danh mục khác, nhà đầu tư sẽ thích những tỷ suất sinh lợi dương

nếu tài sản hoặc danh mục khác này biểu hiện những tỷ suất sinh lợi âm (nhất). Điều

này không đúng trong trường hợp các tài sản không tương quan với nhau. Bởi vì tỷ

suất sinh lợi dương của một tài sản trong suốt thời kì căng thẳng hoặc nhiễu loạn tài

chính có thể làm tăng sự ổn định của thị trường bằng cách làm giảm tổng tổn thất, do

vậy việc phân biệt tính chất mạnh yếu của tài sản là quan trọng.

3.1.2. Lợi ích của nhà đầu tư

Trong phần này chúng ta sẽ cung cấp bằng chứng cho thấy lợi ích của nhà đầu

tư sẽ tăng lên nếu họ thêm tài sản an toàn vào danh mục đầu tư. Điều này đúng với mẫu

hình hữu dụng kỳ vọng và ly thuyết kỳ vọng. Những phát hiện của chúng ta sẽ chỉ ra

những bằng chứng tốt hơn xảy ra trong mẫu hình ly thuyết kỳ vọng.

Đặc điểm chính của tài sản an toàn thật ra là nó có hiệu quả trong các điều kiện

thị trường xấu nhất trong khi đó, ngược lại, tài sản phòng ngừa lại chỉ có hiệu quả trong

các điều kiện bình thường và nó không thật sự cần thiết trong thời kì nhiễu loạn của thị



9



trường. Chúng ta mở đầu với một ví dụ về tài sản phòng ngừa trong các điều kiện bình

thường và sau đó sẽ thay đổi ví dụ, tập trung vào các điều kiện thị trường xấu nhất.

Chúng ta giả định một sự đánh đổi với xác suất là (50:50) cho nhà đầu tư để có thể

kiếm được $1500 hoặc mất $1000 trong danh mục đầu tư của họ. Với việc thêm vào tài

sản có tính chất phòng ngừa nhưng không có tính chất an toàn, khi đó nhà đầu tư sẽ

kiếm được một khoản tiềm năng là $1400 và mất đi $800. Do đó, tài sản phòng ngừa

có hiệu lực trung bình (giảm đi sự mất mát). Sự thêm vào tài sản phòng ngừa này có

thể kiếm được một mức hiệu dụng cao hơn trong cả ly thuyết kỳ vọng và hiệu dụng kỳ

vọng dựa trên mức giàu có cuối cùng.

Chúng ta sẽ thay đổi ví dụ này với giả thuyết chúng ta sẽ kiếm được $1500 với

xác suất là 0,9 và mất $1000 với xác suất 0,1. Dưới giả thuyết tài sản phòng ngừa chỉ

hiệu quả trong thời kì bình thường nhưng không cần thiết trong các điều kiện thị

trượng xấu nhấ với xác suất thấp (ví dụ: 10%), việc thêm một tài sản phòng ngừa vào

danh mục đầu tư có thể thu được $1400 với xác suất là 0,9 và mất $1000 với xác suất

là 0,1. Trong trường hợp này, chúng ta giả định thu được những mức phòng ngừa thấp

hơn và không hiệu quả trong các điều kiện thị trường xấu nhất. Ngược lại, thêm vào tài

sản an toàn vào danh mục đầu tư mẫu có tể thu được một kết quả là $1400 với xác suất

là 0,9 và mất $800 với xác suất 0,1. Ở đây, tài sản an toàn có hiệu quả trong sự nhiễu

loạn của thị trường. Mức hữu dụng của nhà đầu tư cao hơn với tài sản an toàn trong cả

ly thuyết kỳ vọng và mẫu hình hữu dụng kỳ vọng. Tuy nhiên, bằng chứng này sẽ tốt

hơn trong mẫu hình ly thuyết kỳ vọng.

Chúng ta vẫn tiếp tục kiểm tra xem liệu tài sản an toàn có tồn tại mặc dù chúng ta

đã cho rằng vàng là tài sản an toàn.

Phần tiếp theo, chúng ta sẽ trình bày dữ liệu, mô hình và phương pháp để kiểm tra

ly thuyết trên.

3.2. DỮ LIỆU

Vì trọng tâm của chúng ta là phân tích sự tương quan giữa giá vàng và giá chứng

khoán từ đó xem xét xem liệu vàng có phải là tài sản an toàn hay không, do vậy để

10



chạy mô hình được trình bày dưới đây chúng ta cần dữ liệu giá vàng và giá chỉ số VNindex trong vòng 10 năm từ năm 3/2002-2/2013.





Trong hầu hết các bài nghiên cứu trước, kể cả mô hình của Baur và Lucey hay



Baur và McDermott, thì giá chỉ số chứng khoán của từng quốc gia luôn được tin dùng,

vì nó đại diện cho thông tin rất quan trọng đối với hoạt động của thị trường, đối với nhà

đầu tư và đánh giá kinh tế bởi nó thể hiện tình hình hoạt động của thị trường chứng

khoán. Tất cả các thị trường chứng khoán đều xây dựng hệ thống chỉ số giá cổ phiếu

cho riêng mình, do vậy, ở bài nghiên cứu này chúng ta sử dụng chỉ số giá cổ phiểu Vnindex đóng cửa ngày, tuần và tháng từ 4/3/2002-8/2/2013. Chúng ta không dùng dữ

liệu VN-index từ năm 2000 bởi vì bắt đầu từ 4/3/2002 sở mới giao dịch năm ngày, và

do vậy mới phù hợp với dữ liệu lịch sử giá vàng mà chúng ta dùng trong bài nghiên

cứu này. Nguồn dữ liệu là cophieu68.com.





Dữ liệu giá vàng chúng ta dùng là dữ liệu lịch sử giá vàng ngày,tuần và tháng,



thời gian phù hợp với Vn-index. Lưu y là chúng ta dùng giá vàng thế giới đóng cửa

giao ngay được quy đổi qua Đồng Việt Nam. Chúng ta có thể dùng giá vàng thế giới

quy đổi bởi vì xu hướng giá vàng Việt Nam theo sát xu hướng giá vàng thế giới (xem

hình 3.1a, 3.1b, 3.2c) dù giá vàng Việt Nam có cao hơn giá vàng thế giới, ngoài ra

chúng ta quy đổi ra Đồng Việt Nam bởi bài nghiên cứu này tập trung nghiên cứu các

đặc điểm của giá vàng thế giới đối với nhà đầu tư Việt Nam, chứ không phải là đối với

các nhà đầu tư chung.

Tỷ suất sinh lợi được tính toán như sau:

r=ln(pt/pt-1)

hoặc r=(pt-pt-1)/pt-1

với:R: tỷ suất sinh lợi

p: giá ; t: thời gian



11



Hình 3.1a: Giá vàng thế giới quy đổi và giá vàng Việt Nam từ năm 1989 đến tháng 3/2010



Hình 3.1b: Giá vàng thế giới từ 2010-2013 (nguồn: www.kitco.com)



12



Hình 3.1c: giá vàng Việt Nam từ 2010-2013 (nguồn: www.kitco.com)



Bảng 3.1 cho thấy những con số thống kê về tỷ suất sinh lợi ngày của vàng và Vnindex với một mẫu gồm 2724 quan sát, thể hiện giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và giá

trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. Bảng 3.1 cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình của vàng

(0.00075) lớn hơn của VN-index (0.00034) nhưng lại có độ lệch chuẩn thấp hơn

(0.0123<0.0156), chứng tỏ rủi ro cũng thấp hơn. Vàng cũng biểu hiện một tỷ suất sinh

lợi âm nhất với -0.0794 hơn so với VN-index với -0.0496 nhưng giá trị dương nhất lại

thuộc về VN-index 0.0774 so với 0.073 của vàng.



13



Bảng 3.1: Thống kê về tỷ suất sinh lợi của vàng và chỉ số giá VN-index



Variable



Obs



Mean



Std. Dev.



Min



rgold



2724



0.0007528



0.0123069 -0.0794289



0.0731052



rstock



2724



0.0003439



0.015662



0.0774069



-0.0496265



Max



3.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Trong phần này chúng ta sẽ trình bày những mô hình kinh tế dùng để phân tích

tính chất tài sản an toàn của vàng. Giá vàng được giả định phụ thuộc vào sự thay đổi

của thị trường cổ phiếu, nhưng không có chiều ngược lại. Điều này phù hợp với ly

thuyết tài sản an toàn. Hơn nữa, chúng ta giả định mối quan hệ này không phải là bất

biến mà bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thị trường đặc biệt, cụ thể. Phương trình 3.13.3 trình bày phương trình hồi quy chủ yếu để phân tích tính chất tài sản an toàn của

vàng.

Rgold = a + btrstock + et



(3.1)



bt = c + c1D(rstock,t q5) + c2D(rstock,t q2.5) + c3D(rstock,t q1)



(3.2)



Ht =



(3.3)

Đây là mô hình mà hầu hết các tác giả khác khi nghiên cứu về vai trò của vàng



như tài sản an toàn đối với hệ thống tài chính đều dùng đến; 3.1, 3.2 và 3.3 có thể ước

lượng bằng mô hình OLS hoặc ước lượng bằng mô hình Maximum likelihood (mô

hình hợp ly cực đại), ở bài này chúng ta sẽ ước lượng bằng phương pháp Maximum

likelihood. Phương trình (3.3) là mô hình GARCH(1,1). Hầu hết các nhà nghiên cứu đề

nghị dùng GARCH (1,1) để ước lượng mô hình vì GARCH(1,1) phù hợp và tốt nhất

đối với chuỗi thời gian tài chính.



14



Phương trình (3.1) xây dựng mô hình mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi của vàng

và VN-index. Hệ số để ước lượng trong phương trình là a và bt. Sai số là et.

Hệ số bt được xây dựng bởi tiến trình động (dynamic process) bằng phương trình

(3.2). Hệ số sẽ được ước lượng trong phương trình (3.2) là c, c 1, c2, c3. Trong đó, rstock,t(q)

thể hiện những cú sốc âm và dương nhất, tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này chúng ta

chỉ tập trung vào thị trường cổ phiếu đi xuống nhằm xem xét vai trò của vàng trong

thời kì thị trường căng thẳng và trong các điều kiện thị trường xấu nhất. Biến giả D(…)

thể hiện sự chuyển động của thị trường cổ phiếu trong điều kiện xấu nhất và bằng 0

nếu tỷ suất sinh lợi VN-index lớn hơn chỉ định bậc quantile 5%; 2,5% và 1%. Hầu hết

các nhà nghiên cứu khác khi nghiên cứu mô hình tương tự đều dùng các mức chi định

bậc như trên, chỉ có Baur và McDermott (2009) xem xét với một mẫu rất lớn gồm 53

nước dùng các mức 10%, 5%, 1%.

Nếu VN-index biểu hiện những tỷ suất sinh lợi âm lớn thì nhà đầu tư sẽ mua vàng

và sẽ làm tăng giá vàng. Nếu giá vàng không bị ảnh hưởng thì nhà đầu tư sẽ không

mua hoặc bán vàng trong điều kiện thị trường bất lợi như thế này.

Nếu một trong những hệ số c 1, c2, c3 khác 0, thì sẽ có bằng chứng cho thấy mối

tương quan phi tuyến giữa thị trường vàng và cổ phiếu. Phương trình (3.2) tập trung

vào những tỷ suất sinh lợi âm nhất để xem xét mối tương quan phi tuyến của tỷ suất

sinh lợi vàng và tỷ suất sinh lợi của VN-index. Nếu mối tương quan này thật sự là phi

tuyến, điều đó ám chỉ rằng nhà đầu tư hành động khác trong những điều kiện thị trường

xấu nhất so với những điều kiện bình thường.

Một sự thay thế cho phương trình này là mối tương quan của vàng và VN-index

thay đổi cùng với tính bất ổn của thị trường. Nếu tính bất ổn này cao, mối tương quan

giữa vàng và Vn-index là khác so với trong thời kì mà tính bất ổn thấp. Nếu tình bất ổn

của Vn-index được ước lượng bởi tiến trình GARCH và mức độ biến động được cho

trước thì phương trình (3.2) được viết lại như sau:

bt = c + c1D(hstock,t q95) + c2D(hstock,t q97.5) + c3D(hstock,t q99)



15



(3.4)



Biến giả D bằng 1 nếu sự biến động có điều kiện trễ của thị trường nằm tại các

chỉ định bậc quantile 95%; 97,5%; 99% và ngược lại thì bằng 0. Việc xây dựng các

biến hồi quy độc lập đã được làm rõ, nhưng vấn đề nhỏ ở đây là việc sử dụng các mức

độ của tính biến động.

Cách tiếp cận này lựa chọn thời gian dài hơn so với cách tiếp dựa trên chỉ định

bậc quantile (phương trình 3.2), do vậy kết quả ước lượng được kỳ vọng là sẽ khác. Ví

dụ, bởi vì tính biến động cao liên tục và tập trung xung quanh một thời kì nhất định,

biến giả bằng 1 trong khoảng thời gian dài và liên tục hơn so với biến giả trong phương

trình (3.2). Trong khi các biến giả trong phương trình (3.2) được kỳ vọng bằng 1 đối

với một hoặc hai ngày liên tiếp của các tuần, thì số hạng trong phương trình (3.4) có

thể đạt được vài ngày trong các tuần.

Chúng ta sẽ đánh giá các hệ số của phương trình (3.2) xem vàng là tài sản đa

dạng hóa, tài sản phòng ngừa, hay là tài sản an toàn trong bảng (3.2) dưới đây, đặc biệt

chúng ta cũng phân biệt tài sản phòng ngừa yếu (không tương quan) và phòng ngừa

mạnh (tương quan âm), tài sản an toàn yếu (không tương quan trong điều kiện xấu nhất

của thị trường) và tài sản an toàn mạnh (tương quan âm với điều kiện xấu nhất của thị

trường).

Bảng 3.2: mô tả tính chất của tài sản và điều kiện để đánh giá bằng hệ số trong



Tính chất

Điều kiện

Vàng là tài sản phòng ngừa mạnh, có mối tương quan âm c<0

với VN-index nói chung

Vàng là tài sản phòng ngừa yếu, không có mối tương C=0

quan với VN-index nói chung

Vàng là tài sản an toàn mạnh, có mối tương quan âm (c,c1,c2,c3)<0

trong những thời kì thị trường đi xuống

Vàng là tài sản an toàn yếu, không tương quan hoặc 1. (c,c1,c2,c3) <=0

tương quang yếu trong những thời kì thị trường đi xuống



2. c>0 và (c+c1+c2+c3)<0



Vàng là tài sản đa dạng hóa, di chuyển cùng chiều với c>0

VN-index



Ngoài ra chúng ta còn xây dựng cách tiếp cận bằng cách sử dụng mẫu nhỏ với các

giá trị quan sát nằm trong các thời kì khủng hoảng kinh tế tài chính, thị trường lên (bull

16



market), thị trường xuống (bear market). Nếu các giá trị quan sát nằm trong các thời kì

trên thì biến giả D bằng 1, ngược lại bằng 0. Ở đây nhằm phân tích tính chất tài sản an

toàn của vàng và thị trường đi xuống (bear market) nằm trong cuộc khủng hoảng kinh

tế, nên ta chỉ xét một mẫu phụ gồm các giá trị quan sát trong tháng 1/2008. Tức là sau

cú sốc làm cho thị trường chứng khoán Việt Nam trượt dài không phanh kể từ đáy của

đợt giảm trước cuối năm 2007 khoảng 20 ngày, nhỏ hơn 1% biến động so với mẫu

quan sát là 2724. Và ta sẽ có phương trình như sau:

Bt = c + c1D(rstock,1/2008)



(3.5)



Hay nói cách khác, mô hình chúng ta cần trong trường hợp này là:

Rgold = a + btrstock,1/2008 + et

Ht =

Nếu hệ số bt bằng 0 hoặc âm, vàng là tài sản an toàn trong thời kì khủng hoảng.

Nếu hệ số bt dương, vàng di chuyển cùng với thị trường cổ phiếu và không đạt tiêu

chuẩn để là tài sản an toàn. Một tính chất thay thế khác có thể được dùng như là một

biến giả mà không có sự tác động qua lại lẫn nhau. Biến giả như thế có thể đại diện cho

sự thay đổi của giá vàng trong thời kì khủng hoảng so với thời kì bình thường. Tuy

nhiên, một biến giả “thuần” sẽ không thể chỉ ra bất kì mối tương quan nào của giá vàng

với sự thay đổi của thị trường chứng khoán. Do đó, chúng ta không ước lượng một mô

hình như vậy.

Cuối cùng, phương trình (3.3) trình bày mô hình GARCH(1,1) dùng để tính

phương sai của các nhiễu thay đổi trong dữ liệu. Mô hình chủ yếu để chúng ta xem xét

tính chất tài sản an toàn của vàng là mô hình 3.1, 3.2 và 3.3 đã trình bày ở trên. Và

trong phần tiếp theo chúng ta sẽ trình bày những kết quả của mơ hình.



4. NỢI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG VÀNG VIỆT NAM

17



4.1.1. Đặc điểm của thị trường Vàng

Biến động rất nhanh do giá vàng chịu ảnh hưởng lớn từ giá dầu thế giới và diễn

biến của thị trường chứng khoán. Trong khi giá dầu thế giới lại phụ thuộc nhiều về

cung (Khu vực khai thác và xuất khẩu dầu mỏ lớn nhất thế giới là vùng Trung Đông

mà các nước khu vực này thường dự trữ tài sản dưới dạng vàng, do đó chính nguồn

cung dầu mỏ và nguồn cầu về vàng của khu vực Trung Đông quá lớn đã ảnh hưởng

đến giá cả 2 loại hàng hóa này nên nhiều nhà đầu tư thường nhìn vào diễn biến giá

dầu trong hiện tại và diễn biến được dự đoán trong tương lai của dầu để từ đó dự

đoán cho xu hướng dao động của vàng) và cầu (thị trường cầu lớn về dầu là Mỹ).

Còn thị trường chứng khoán thì khi giá chứng khoán giảm thì thường giá vàng tăng và

ngược lại, vì vàng mua bán chủ yếu là cho mục đích tích trữ và đầu tư.

Biến động rất nhanh do giá vàng chịu tác động bởi các yếu tố :

1) Yếu tố tâm ly: Trên thị trường thế giới, khi giá vàng tăng các hoạt động bán

vàng tăng mạnh, và ngược lại. Nhưng trên thị trường Việt Nam, khi giá vàng

tăng cao mọi người ào ạt mua vàng và khi giá vàng xuống thấp thì lại bán ra

nhanh chóng.

2) Giá dầu (tác động cùng chiều). Giá dầu thế giới phụ thuộc nhiều về cung và

cầu.. Khu vực khai thác và xuất khẩu dầu mỏ lớn nhất thế giới là vùng Trung

Đông mà các nước khu vực này thường dự trữ tài sản dưới dạng vàng, do đó

chính nguồn cung dầu mỏ và nguồn cầu về vàng của khu vực Trung Đông quá

lớn đã ảnh hưởng đến giá cả 2 loại hàng hóa này nên nhiều nhà đầu tư thường

nhìn vào diễn biến giá dầu trong hiện tại và diễn biến được dự đoán trong

tương lai của dầu để từ đó dự đoán cho xu hướng dao động của vàng.Thị

trường cầu lớn về dầu là Mỹ nên sẽ có tác động mạnh tới gía dầu từ đó ảnh

hưởng lên giá vàng.

3) Thị trường chứng khoán (tác động ngược chiều). Vàng và chứng khoán là hai

kênh đầu tư lớn trên thị trường tài chính. Khi chứng khoán mất điểm, nhiều

Nhà đầu tư sẽ chuyển sang kênh vàng làm giá vàng tăng và ngược lại.

4) Giá các loại ngoại tệ mạnh như USD, GBP.



18



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×