Dự báo giá trị chịu rủi ro và thua lỗ dự kiến tại thị trường chứng khoán Việt Nam với phân phối xác suất biến thiên theo thời gian

Abstract

Bài nghiên cứu này đánh giá về vai trò của ghi nhận biến thiên theo thời gian đối với các mômen bậc cao trong phân phối xác suất có điều kiện của tỷ lệ sinh lời đối với thị trường chứng khoán Việt Nam. Cụ thể, nghiên cứu đánh giá khả năng dự báo giá trị chịu rủi ro (Value at Risk - VaR) và giá trị thua lỗ dự kiến (Expected Shortfall – ES) cho VN-Index và HNX-Index tại hai mốc phân vị phổ biến là 1% và 5% với các giả định khác nhau về phân phối xác suất trong mô hình GARCH. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình GJR-ACD với giả định các mômen bậc cao của phân phối xác suất có điều kiện biến thiên theo thời gian cho kết quả dự báo tốt nhất đối với cả VaR và ES. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy sự quan trọng của việc ghi nhận tính không chuẩn và biến thiên theo thời gian phân phối xác suất có điều kiện của tỷ lệ sinh lời; từ đó giúp đề xuất mô hình đo lường rủi ro phù hợp cho các tổ chức tài chính và nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam.