BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
----------------------------

ĐỖ THỊ TUYẾT NGA
NGHIÊN CỨU CẤU TRÚC PHỤ THUỘC
GIỮA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ
THỊ TRƯỜNG NGOẠI TỆ BẰNG PHƯƠNG
PHÁP COPULA
Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã số
: 60.34.02.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2014


1

Châu Âu,

--

-


2

1.


3

2.

-

-

-

th
thi n hi u bi t v r

n nh ng s ki

có kh

ns
ph thu

3.

i

c bi t quan tr ng và k t qu
nh giá tài s n b ng



4

--

Symmetrized Joe-Clayton
(SJC)

ph thu
thu

i
thu

khơng có ph thu
.

Log

likelihood (LL),

4.

5.

c


5


có th phát tri

a trên nh
t nh

6.

sau:

:
P
4: K
5

có th

mc

ng s ph thu c t

có th


6

C ƯƠ G 1

G


C C G

Vi c nghiên c u c u trúc ph thu c gi a các th
tr ng trong qu n lí r i ro và qu n lí danh m
các th

C

Ư C

ng tài chính là m t v
di chuy

quan

ng th i gi a

ng ch ng khoán qu c t

11
u nghiên c u t p trung vào s

ng th i gi a các th

ch ng khoán qu c t

ng

(1996), Longin và


Solnik (2001), Forbes và Rigobon (2002), Chakrabarti, R. and Roll R. (2002),
Anders C. Johansson (

…

G. Andrew Karolyi & Rene M. St

y Do Markets Move
Together? An Investigation of U.S.-Japan Stock Return Comovements)

-

- -

-


7

D

Login và Solnik (2001) trong bài nghiên c

a các th

ng

ch ng khốn qu c t
d ng lí thuy t giá tr c


t su t sinh l i ch ng khoán có c u trúc ph thu c khơng tn theo phân ph i
chu

n)

cho th y r ng

and cross correlation
across major stock markets);

nh gi thi t v m
th

ng ch

ng m
ng bi

ng ít.

-

u ki n gi a các

ng bi n


8

ng th

khoán Châu Á và th

ng ch

ng ch ng
c và trong cu c kh ng

ho
ph thu c gi a hai khu v

nên l

kh ng ho

n
i vê s lây lan c

ho

m giá tr tài s n n m gi do ti

tác gi

ng hóa th

y r ng các qu

b i nh ng bi

b

c kh ng ho

t khi cu c kh ng ho ng x y ra. Hi
và m
ho ng

bi

ng

nh y c m gia
s

c cu c kh ng ho

c hai khu v
Châu Á thì l

ng

ng
l gia

Ti

dang hóa

c kh ng ho

c l i khi


kh ng ho ng x
Âu.

Chakrabarti and Roll (2002), Anders C. Johansson
(
Financial markets in east asia and


9

Europe during the glo

ng,

Tác gi

k

c.
Tuy nhiên, nh

a vào h s
p nhi u h n ch

(1)

H s

ph


ng th i c a giá các tài s

s

s ph thu c tr khi phân

ch

nhi u bi n ng

u tiên, h
ng s c m nh liên h tuy n tính gi a hai ho c
khơng mô t s ph thu c phi tuy n,

ng h
(2)

ng s

a phân ph i b t cân x ng.


10

(3)

Giá tr c a nó ph thu c vào các quan sát r t l n (outliner) và vì v y

có th cung c


uan h th c s gi a các bi n ng u

nhiên.
(4)

t bi

ng h p s

c a các bi n là tuy

i
i c a các

i logaric –

bi n là phi tuy n, ch ng h

cs d

ng

xuyên trong kinh t h c và tài chính.
(5)

h.
(6)

ng s ph thu c tuy n tính trung


bình cho c dãy bi n ng

y nó s cung c p

thơng tin v m

ph thu

m c t t nh t

i là c u trúc ph thu c gi a các

bi n.

u
s d

mơ hình hóa tr c ti p c u trúc ph thu c gi a các th
Z
y s ph thu c m nh b t cân x ng gi a các ch
ng ch ng khoán s

bùng n cùng lúc.
Z

-

ng



11

(G5).

Chollete, Victor de la Pena, and Ching- Chih Lu
ent of
International financial markets)

Markets: a mixed copula approach)

dependence)

-

-

-


12

1
u trúc ph thu c và s
ng th i gi a các th

d

ng ch


mơ hình hóa s ph thu c b t cân x

-

-

nhâ


13

th y r ng t giá c

c và JPY c a Nh t khi chúng gi m giá so v i

USD thì s có m

i.
1


14

nhân q
Z

-

.


Trong khi có nhi u nghiên c u v s di chuy n cùng nhau gi a các th

ng

ch ng khoán qu c t và m t vài nghiên c u v c u trúc ph thu c gi a các t
n có r t ít nghiên c u s d

nghiên c u s di

chuy
u nghiên c u
m r ng (v m t lí thuy t và th c nghi m) v m i quan h và di chuy n cùng nhau
gi
V mặt lí thuy t:

-oriented) (Dornbusc
T t c nh
rõ r ng th

ng ch

nt

c

l i.
-oriented)


15


ra

C

V mặt th c nghi m: Nghiên c u th c nghi m v m i quan h
qu gi a giá ch ng khoán và t

uk

n t i quan h nhân qu và không t n t i quan h nhân qu ,
quan h nhân qu m t chi u...).


16

-


17

Z

–

-

g ng nghiên c u s ph thu c gi a t su t sinh l i
c a ch ng khốn và t


n so v i h u h
d

phân tích s ph thu c gi a các th


18

th
ng ngo i t

ng ch ng khoán và th

là m t trong s nh ng th

ng giao d

ng ngo i t vì th

ng tài chính l n nh t xét theo kh i

t lo i tài s n quan tr ng trong danh m c tài chính

qu c t

iv
qu c t nh

i mu


ng hóa danh m c trên t m qu c t , c u trúc ph

thu c và s di chuy n cùng nhau gi a các tài s n trong danh m c ch ng h
các lo i ch ng khoán và t giá s
chéo gi a các th

ng trong vi

ng hóa

ng.

tr l

c u trúc ph thu c g a
t kì

s ph thu c giá tr c c l n nào không? S ph thu c là cân x ng hay b t cân
x ng? B ng cách tr l
v s di chuy
trúc ph thu

ng s hi

ng th i gi a các th
h

n nh ng s ki
ns
ph thu


ng tài chính và r

nc u

i thi n hi u bi t v r i ro
c bi t quan tr ng và k t qu
nh giá tài s n b

có kh


19


20

C ƯƠ G 2 CƠ

LÍ THUYẾT

c

ợc v copula:

2.1.

* Khái ni m:

C(u1, u2…

i

1
2

i1 1

in 1

…
…

n),

= i,  i  { … }
(b

…

bn)  [0,1]n, ai ≤

 .... (1)i1....in C (u1i1 ,...,unin )  0,
, u2 …

n

-

i.


n

…

2

n

-

i

i

[0,1]

,

u j1  a j , u j 2  b j , j  {1,...,n}, thì C ( u1

c g i là m t copula

Copula là hàm phân ph

n v i các phân ph

ng d ng trong

kho
. T m quan tr ng c a copula là nó có th

b

c c u trúc ph thu c c a các phân ph

minh b

c ch ng

nh lí Sklar (1959).

*
F1 …

n
n

-> [0,1] sao cho:

F x1 ,..., xn   C( F1 ( x1 ),..., Fn ( xn )) v i m i x1 ,..., xn [,] .


21

N u các hàm phân ph i biên F1 ,..., Fn liên t c thì C là duy nh

c l i, n u C là

m t hàm copula và F1 ,..., Fn là các hàm phân ph
F ( x1 ,..., xn   C( F1 ( x1 ),..., Fn ( xn )) là hàm phân ph i xác xu


ng th i (joint CDF)

v i các phân ph i xác xu t biên là F1 ,..., Fn .
* Phân lo i:

C

ô

u ki n:

i vi t s ch

iv

ng

h p hai bi n.

•{2.1)
=

C (11, v) = F (F/ (11), F/ (v))

F 1(u)

’

= inf{x: F("() > u}, uE [0,1]


,

(2.2)

•{2.3)

 F1, X2 

C(u.O)=C(O,v)=O. ~(u.v) E [OJ]:

C(u.l)=n.C(I.v)=v. \t'(llV) E [0.1]:
Vc([ul.u2] x[vi. v2])=C{ul. v2)· C(ul. v2) · C(u2. vi)+ C(ul. vi) ~ 0. \f ul.u2.vtv2 E [0.1]: ul ~ u2 vi ~
v2.

•(2.4)


22

’

T

nh lí c a Sklar, chúng ta th y r ng phân ph

thành các phân ph

n, và m

ng th i có th


c phân chia

có th b t k p c u trúc ph

thu c gi a các bi n X1 và X2. K t qu là, copula cho phép chúng ta mơ hình hóa
các phân ph i biên và c u trúc ph thu c c a nhi u bi n ng u nhiên riêng l .
C

u ki n:

=


23

ô M

*

ng s s ph thu

s d ng copula là s ph thu

u ích khác khi

ph thu

nh ng giá tr c c l n , t c là xác su t mà các bi


ng s ph thu c
ng th

ho c bên ph
s ph thu
ng s ph thu c quan tr ng trong qu n lí r i ro. B ng tr c giác, s ph thu c
i) ch s

ng các ph n t n m

ph i. Nói cách khác, ph thu
tr

c kì l n, v

phân v bên trái (ph i) c a phân

i) là xác su t mà m t bi n nh n giá
u ki n bi

n giá tr

c

kì l n.
c tính quan tr ng c a copula là nó có th b
iv ih
và Y- m t trong s nh

a, s ph thu

c tính c a copula, là b t bi n khi chuy

và Y. H s ph thu

V i l vàr  [0,1]. N u l và r
ph

c s ph thu

i) và ph i

thu

u này
aX
i các bi n X


24

c tính c
ph thu c có th

ng s

c tìm th y trong Joe (1997) và Nelsen (1999).

l vàr .
2.2.


ô

theo

Trong lu

gian:

i vi t s s d ng copula Gaussian (hay Normal) và copula

Symmetrized Joe-

i theo th i gian c a hai lo i
i copula có th miêu t

và c u trúc ph thu c

c u trúc ph thu

bên ph

khác ch ng h

ng lo i copula

c Clayton copula ch có th b

là s ph thu

c là s ph thu


c u trúc ph

i s hi u bi
thu c. Ph n sau s

Symmetrized Joe-Clayton, các h

trình bày v

c ho c

i. Mơ hình copula

i theo th i gian (time-varying copula model) có th b
thu c theo th

n

c c u trúc ph
s

i trong

hai lo i copula Gaussian và
c trình bày trong ph n ph l c 5.

* Gaussian copula:
Gaussian copula là hàm copula c a các phân ph i chu
hai bi


ng h p

u nhiên X(X1,X2) là các phân ph i chu n hai bi n, n u các