BCKH sử dụng mô hình ARIMA và mô hình GARCH trong phân tích giá vàng

CH sè 11 - B1 - §H KTQD Chuyªn Photocopy - §¸nh m¸y - In LuËn v¨n, TiÓu luËn : 6.280.688

A.ĐẶT VẤN ĐỀ.

Trong những năm gần đây, cùng với sự sôi động của thị trường chứng

khoán, thì vàng và dầu mỏ là hai mặt hàng rất được giới đầu tư quan tâm. Do

đặc tính vốn có của mình, vàng trở thành công cụ cất trữ an toàn trong

những trường hợp thị trường biến động. Mặt khác, giá vàng liên tục biến đổi,

nhiều nhà đầu tư đã đưa vàng vào danh mục đầu tư của mình để đa dạng hóa

danh mục và phòng hộ rủi ro. Tuy nhiên giá vàng vẫn hàng ngày biến động

và biến động hết sức phức tạp không thể dự đoán trước được, do đó rất khó

khăn cho các nhà đầu tư trong việc định giá độ rủi ro của giá vàng. Chính vì

vậy, qua quá trình nghiên cứu và được sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn

Quang Dong em đã lựa chọn đề tài “Sử dụng mô hình ARIMA và mô hình

GARCH trong phân tích giá vàng” nhằm ước lượng về độ rủi ro của giá

vàng.

Do hạn chế về nhận thức và thời gian nghiên cứu nên bài viết của em

còn rất nhiều thiếu sót. Em rất mong nhận được sự hướng dẫn của thầy giáo

để bài viết của em hoàn thành hơn.

Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS. Nguyễn Quang Dong đã giúp đỡ

em hoàn thành đề tài này.

1

CH sè 11 - B1 - §H KTQD Chuyªn Photocopy - §¸nh m¸y - In LuËn v¨n, TiÓu luËn : 6.280.688

B. NỘI DUNG.

I. Lý thuyết về mô hình ARIMA và mô hình GARCH.

Trong thị trường tài chính đặc biệt là trong thị trường chứng khoán,

vấn đề rủi ro và quản lý rủi ro là một vấn đề hết sức thiết yếu. Khi xét

phương sai của một tài sản tài chính thì phương sai này đặc trưng cho độ rủi

ro của tài sản.

Việc áp dụng các mô hình kinh tế lượng vào phân tích phương sai của

các tài sản tài chính giúp ta trả lời cho câu hỏi mức dao động trong lợi suất

khác nhau liệu có phụ thuộc vào sự thay đổi lợi suất trong quá khứ và mức

độ dao động của sự thay đổi này hay không?

Với các mô hình mô tả phương sai có điều kiện của sai số thay đổi

bao giờ cũng gồm hai phần.

Phần 1: Mô tả lợi suất trung bình.

Phần 2: Mô tả cơ chế thay đổi của phương sai.

µ t = E(Rt / Ft-1).

σ 2

t =Var(Rt / Ft-1).

Ft-1 là tất cả các thông tin có tại thời kì (t-1).

Rt = µ t + ut.

Rt được mô tả bằng quá trình ARMA(p,q).

Rt = φ o + ∑=

p

i 1

φ i Rt-i + ut + ∑=

q

j 1

θ o ut-j

µ t = φ o + ∑=

p

i 1

φ i Rt-i - ∑=

q

j 1

θ o ut-j.

1. Mô hình ARIMA.

Mô hình ARIMA(p,d,q) trong đó: p là bậc tự hồi quy, d là số lần lấy

sai phân chuỗi Yt để được một chuỗi dừng, q là bậc trung bình trượt. p và q

là bậc tương ứng của chuỗi dừng.

2