TÀI CHÍNH -
Tháng 4/2015
45
Phương pháp nghiên cứu
Đặc thù của thị trường phái sinh là tính thanh
khoản cao hơn, chi phí giao dịch thấp hơn và margin
thấp. Lee và Ohk (1992) đã xem xét tác động của
việc giới thiệu giao dịch tương lai lên thị trường ở
Nhật Bản, Hongkong, Anh, Mỹ và Australia. Ngoại
trừ thị trường Australia và Hongkong, họ kết luận
biến động của thị trường giao ngay gia tăng sau khi
giới thiệu giao dịch tương lai.
Việc phân tích tác động của giới thiệu thị
trường tương lai phụ thuộc vào việc so sánh hai
thời kỳ trước và sau khi giới thiệu. Vì vậy, hầu hết
các nghiên cứu đều xem xét tác động dựa trên sự
biến đổi của lợi nhuận trước và sau khi giới thiệu.
Nhiều mô hình khác nhau của GARCH đã được áp
dụng với việc có hoặc không có biến giả. Hầu hết
các nghiên cứu cũng kết luận là mô hình GARCH
rất hiệu quả trong việc xem xét biến động của thị
trường giao ngay.
Nghiên cứu này cũng sử dụng mô hình
GARCH và chia mẫu với hai thời kỳ trước và sau
khi giới thiệu thị trường tương lai chỉ số để phân
tích tác động của giao dịch tương lai đối với chỉ
số VN - Index. Thời kỳ trước khi giới thiệu là
mốc thời gian tháng 4/2011 và sau thời gian này
là thời kỳ sau khi Ủy ban Chứng khoán Nhà nước
thông báo dự kiến xây dựng thị trường chứng
khoán (TTCK) phái sinh năm 2014. Dữ liệu trong
nghiên cứu là chỉ số giá đóng cửa hàng ngày của
VN - Index và tỷ suất sinh lợi trong thời kỳ t
được tính như sau:
Rt = log(VN – Indext / VN – Indext-1)
Mô hình GARCH
GARCH (1,1)
Trong đó, σ2t là biến điều kiện của thời gian
t, ε2t-1là bình phương sai số của thời kỳ trước,
α1 (thông số của mô hình ARCH) và β1 (thông
số của mô hình GARCH) là hệ số hồi quy và
u là sai số không giải thích (unexplained error
term).
Nếu biến điều kiện σ2t không âm, điều
đó ngụ ý rằng hệ số α0, α1 và β1là những số
dương. Thêm vào đó, hệ số α1 có thể được xem
như hệ số “tin tức”. Vì vậy, tăng (giảm) trong
thông số GARCH nghĩa là tin tức được phản
ánh trong giá một cách nhanh chóng (chậm)
(Butter-worth, 1998). Thông số α1 phản ánh ảnh
hưởng của sự thay đổi giá trị thị trường ngày
hôm qua lên sự thay đổi giá của ngày hôm nay
và giá trị cao hơn ngụ ý rằng những thông tin
gần đây có tác động tốt hơn đối với sự thay đổi
giá (Antoniou và Holmes, 1995). Hệ số β1biểu
thị cho hệ số “thông tin” cũ hoặc hệ số liên tục.
Sự tăng (giảm) của β1 nghĩa là những thông tin
cũ có một tác động kéo dài lớn (thấp) hơn lên
sự thay đổi giá trong khi tổng của hai hệ số này
gần bằng 1 nghĩa là những thay đổi là liên tục
(Antoniou và Holmes, 1998).
Nelson (1991) đề xuất mở rộng mô hình GARCH.
Đó là mô hình GARCH cấp số nhân hay mô hình
EGARCH và được viết như sau:
NGHIÊNCỨUVỀNHỮNGTÁCĐỘNG
CỦA CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁNTƯƠNG LAI
TS. PHẠM HỮU HỒNG THÁI -
Đại học Tài chính – Marketing
Việc xây dựng thị trường chứng khoán phái sinh đang trở nên cần thiết. Tuy nhiên, khi xây
dựng chứng khoán phái sinh, thị trường giao ngay vẫn hoạt động song song, điều đó đặt
ra câu hỏi khi thị trường chứng khoán phái sinh xuất hiện sẽ có tác động như thế nào đến
thị trường giao ngay?
