44
THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH
Kêt qua nghiên cưu măc du chi mơi ưng dung
đươc cho 1 sô ma cô phiêu tiêu biêu niêm yêt trên
HSX nhưng đa tao đươc nên tang đê mơ rông cho
cac ưng dung thưc tê vơi quy mô lơn hơn tai Viêt
Nam va quôc tê. Viêc mơ rông cac cô phiêu trong
chon lưa danh muc đâu tư tôi ưu se giup danh muc
ôn đinh va đat hiêu qua cao hơn. Tuy vây, kêt qua
nghiên cưu nay đa giup mơ rông phương phap tiêp
cân trong chon lưa va điêu chinh mô hinh chon lưa
danh muc đâu tư.
Nghiên cưu đươc tai trơ bơi Đai hoc Quôc gia TP. Hô Chi Minh trong khuôn khô
Đê tai ma sô C2016-34-02.
Tài liệu tham khảo:
1. Phạm Hoàng Uyên, Lý Sel, Lê Thanh Hoa (2016), Các lớp hàm distortion
tương ứng với các thái độ chấp nhận rủi ro của người ra quyết định;
2. Hien Duy Tran, Uyen Hoang Pham, Sel Ly, T. Vo-Duy (2017), Extraction
Dependence Structure of Distorted Copula via a Measure of Dependence.
Accepted to Annals of Operations Research;
3. Tran, H. D., Pham, U. H., Ly, S., & Vo-Duy, T. (2015), A New Measure of
MonotoneDependence by Using Sobolev Norms for Copula. In Integrated
Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making (pp. 126-137).
Springer International Publishing;
4. Schweizer, B., & Wolff, E. F. (1981), On nonparametric measures of
dependence for random variables. TheAnnals of Statistics, 9(4), 879–885;
5. Stoimenov, P. A. (2008), A measure of mutual complete dependence.
Ph.D.Thesis,TU.Dormund.
Kêt qua tương quan cũng đươc trinh bay ở Bảng 2.
Thông qua một số kết quả tính toán, chúng ta
thấy rằng có đu điêu kiên đê ưng dung hàm biến
dạng với các dữ liệu thực nghiệm. Cu thê, VNM và
FPT co hệ số tương quan r = 0.40. Để ước lượng độ
đo
ˆ ˆ( )
EC n
C
λ
, với
ˆ
n
C
là copula thực nghiệm từ dữ liệu.
Tính toán cho kết quả
ˆ ˆ( ) 0.3870
EC n
C
λ
=
với khoảng
tin cậy 95% (0,3808, 0,3932). Trong trường hợp
này, bậc đơn điệu này lớn hơn cả hệ số Spearman
0.3520
ρ
=
và hệ số Kendall
0.2572
τ
=
.
Sau đó, sử dụng copula biến dạng, tính toán
độ đo
( )
g
C
λ
chúng ta nhận thấy độ đo
λ
tăng
đáng kể khi tham số
γ
tăng. Điều đó chứng tỏ, cấu
trúc phụ thuộc đã thay đổi từ countermonotonicity
sang comonotonicity. Va danh muc tôi ưu đươc
chon lưa vơi ty trong đâu tư cho 2 cô phiêu nay,
chon lưa tư 10 cô phiêu ưng viên, la 82% cho VNM
va 18% cho FPT.
Kêt luân va khuyên nghi
Như vậy, nghiên cưu này đã đặt nền tảng cho các
ứng dụng trong kinh tế, tài chính của copula biến
dạng thông qua sự kết hợp của các hàm biến dạng
với copula truyền thống. Đóng góp quan trọng nhất
là độ đo mới kèm theo các thuật toán ước lượng
hiệu quả giúp định lượng sự phụ thuộc giữa các đại
lượng ngẫu nhiên.
Trong thực tế, các định chế tài chính, các công
ty bảo hiểm rất cần định lượng thông tin phụ thuộc
giữa các đại lượng ngẫu nhiên để đánh giá rủi ro
trong nhiều tình huống cơ bản, quan trọng trong
kinh doanh. Copula biến dạng và độ đo
λ
là công
cụ thích hợp cho tác vụ này. Ngoài ra, trong lĩnh vực
đầu tư, để thiết kế các danh mục đầu tư hiệu quả,
ít rủi ro, thông tin phụ thuộc giữa các mã cổ phiếu
đóng vai trò rất quan trọng.
HINH 1: MA TRÂN TƯƠNG QUAN CAC CỔ PHIÊU CHỌN LƯA CHO DANH MỤC TÔI ƯU
REE
SAM VNM PVD
STB
BBC
FPT
HBC
KHP
ITA
REE
1.000
0.647
0.413
0.428
0.459
-0.033
0.594
0.270
0.122
0.579
SAM
1.000
0.367
0.385
0.430
-0.002
0.517
0.280
0.126
0.567
VNM
1.000
0.372
0.335
-0.014
0.480
0.125
0.066
0.342
PVD
1.000
0.349
-0.011
0.463
0.153
0.096
0.391
STB
1.000
-0.027
0.448
0.131
0.084
0.335
BBC
1.000
-0.013
0.010
0.000
-0.007
FPT
1.000
0.229
0.098
0.435
HBC
1.000
0.232
0.254
KHP
1.000
0.123
ITA
1.000
Nguôn: Tinh toan cua tác giả
Kêt qua nghiên cưu măc du chi mơi ưng dung
đươc cho một sô ma cô phiêu tiêu biêu niêm yêt
trên HSX nhưng đa tao đươc nên tang đê mơ
rông cho cac ưng dung thưc tê vơi quy mô lơn
hơn tai Viêt Namva quôc tê. Viêc mơ rông cac cô
phiêu trong chon lưa danh muc đâu tư tôi ưu se
giup danhmuc ôn đinh va đat hiêu qua cao hơn.
