Phân tích rổ cổ phiếu VN30 và kết quả khi áp dụng mô hình phân phối không đối xứng vào quản lý rủi ro

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: #VALUE!

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2020

Mô tả vật lý: 96-102

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 417205

Trong bài báo này, rổ cổ phiếu 30VN và các cổ phiếu thành phần sẽ được phân tích và áp dụng phương pháp nghiên cứu Value at Risk (VaR) để đánh giá rủi ro trong đầu tư. Dữ liệu được lấy từ Sàn giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ năm 2012 đến năm 2020 và giới hạn ở các cổ phiếu tồn tại xuyên suốt thời gian nghiên cứu. Ba mô hình phân phối không đối xứng sẽ được áp dụng theo biến động hằng ngày của cổ phiếu trong nghiên cứu này đó là Mô hình phân phối lệch Skew T (ST), mô hình phân phối tổng quát hóa theo đường cong (GH) và mô hình phân phối đảo nghịch (NIG). Kết quả chỉ ra rằng, phương pháp tính toán rủi ro VaR dựa trên các mô hình phân phối không đối xứng đem lại kết quả bám sát thực tế của chứng khoán Việt Nam hơn so với mô hình phân phối chuẩn., Tóm tắt tiếng anh, In this paper, an analysis of Vietnam 30 Equal Weight Index (VN30) basket was summarized and the Value at Risk (VaR) approach was performed to analyze the investment risk of VN30 and its constituent stocks. Data set from stock index and stock prices were collected from Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) from 2012 to 2020 and restricted to continual stocks throughout the period. In order to do this research, the following three distribution models will be applied Skewed-T Distribution (ST), Generalized Hyperbolic Distribution (GH), and Normal Inverse Gaussian Distribution (NIG) on daily stock returns. Empirical result shows that the evidence from model fitting distribution and VaR calculation of the skewed distributions are better than that of the normal distribution.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH