Ứng dụng mô hình Xích Markov trong dự báo trạng thái tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn trước và sau COVID-19

Abstract

Nghiên cứu này tập trung phân tích hành vi của thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua việc nhận diện các trạng thái biến động giá, đặc biệt trong bối cảnh chịu tác động của đại dịch Covid-19. Mục tiêu chính của đề tài là ứng dụng mô hình tự hồi quy chuyển đổi Markov (Markov Switching Autoregressive - MSAR) để kiểm định sự tồn tại, xu hướng và cơ chế chuyển đổi của các trạng thái thị trường khác nhau - bull (giá lên) và bear (giá xuống) dựa trên chuỗi tỷ suất sinh lợi của một số mã cổ phiếu tiêu biểu ngành ngân hàng. Mô hình MSAR còn được sử dụng để ước lượng thời gian kỳ vọng mà trạng thái đó diễn ra trong bao lâu trước khi chuyển sang trạng thái mới. Đồng thời dựa trên dữ liệu lịch sử, đề án triển khai dự báo trạng thái cho các phiên giao dịch kế tiếp trong tương lai gần. Phạm vi nghiên cứu bao gồm hai giai đoạn: trước và sau đại dịch COVID-19, nhằm loại bỏ các nhiễu động bất thường trong thời gian bùng phát dịch và đánh giá sự thay đổi trong cấu trúc thị trường. Kết quả thực nghiệm đã xác nhận sự hiện diện của hai trạng thái thị trường riêng biệt với mức sinh lợi kỳ vọng và độ biến động rủi ro khác nhau. Đáng chú ý, nghiên cứu chỉ ra rằng cấu trúc chuyển đổi trạng thái và tính bền vững của các xu hướng đã có sự thay đổi đáng kể sau đại dịch Covid-19. Trong khi hai mã chứng khoán là VCB và BID cho thấy xu hướng trạng thái bear trở nên bền vững hơn và chiếm ưu thế trong các dự báo ngắn hạn hậu COVID-19, thì mã chứng khoán MBB lại ghi nhận sự đảo chiều rõ rệt với xác suất duy trì trạng thái bull vượt trội so với giai đoạn trước dịch. Thông qua việc ước lượng ma trận xác suất chuyển và dự báo trạng thái trong ngắn hạn, đề tài cung cấp các bằng chứng định lượng giúp nhà đầu tư nhận diện rủi ro và xây dựng chiến lược phân bổ tài sản hiệu quả hơn phù hợp với từng giai đoạn biến động của thị trường