123doc nghien cuu cac nhan to anh huong toi quyet dinh di lam them cua sinh vien truong dai hoc thuong mai Show
Preview textĐẠI HỌC UEHTRƯỜNG KINH DOANHKHOA TÀI CHÍNHMỐI QUAN HỆ CỦA GIÁ CỔ PHIẾU THUỘC CÁC DOANH NGHIỆPTÀI CHÍNH, BẤT ĐỘNG SẢN VÀ NGUYÊN VẬT LIỆU ĐƯỢC NIÊM YẾTTRÊN SÀN GIAO DỊCH HOSE VIỆT NAMTP Hồ Chí Minh, ngày 5 tháng 9 năm 2022 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH .................................................................................................DANH MỤC BẢNG ..........................................................................................................
I. TỔNG QUAN .............................................................................................................1. Mục tiêu nghiên cứu: .............................................................................................Bài toán 1: Chỉ ra được mối liên hệ tương quan của 3 ngành trụ cột trên thị trường chứng khoán: Tài chính, bất động sản và nguyên vật liệu. Từ đó nhà đầu tư có thể phòng ngừa rủi ro bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư. Bài toán 2: Chứng minh mối quan hệ nhân quả giữa 3 ngành trụ cột trên thị trường chứng khoán: Tài chính, bất động sản và nguyên vật liệu để đánh giá sự ảnh hưởng kéo theo của một ngành lên một ngành khác. Bài toán 3: Dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ và một bội nhóm mã cổ phiếu có liên quan. 2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .........................................................................Dữ liệu được lấy từ các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp tài chính, bất động sản và nguyên vật liệu được niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Mẫu quan sát được thu thập trong khoảng thời gian từ giai đoạn trước ngày 01/01/2019 đến ngày 30/06/2022. Tính đến thời điểm 30/06/2022 có 66 doanh nghiệp nguyên vật liệu, 39 doanh nghiệp tài chính và 48 doanh nghiệp bất động sản được niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán TP. 3. Phương pháp nghiên cứu: .....................................................................................Phương pháp thu thập thông tin: nhóm đọc và chọn lọc dữ liệu, nội dung từ các nguồn dữ liệu chính thống đáng tin cậy trong và ngoài nước. Phương pháp xử lý thông tin: các mẫu quan sát thu thập được lọc dựa trên các điều kiện thoả như thời gian bắt đầu niêm yết trên sàn chứng khoán, chuyển sàn, huỷ giao dịch. Một số công cụ cơ bản của bộ môn Khoa Học Dữ Liệu Phần mềm Orange Data Mining Tiền xử lý dữ liệu, làm sạch, so sánh, phân tích, dự đoán, đánh giá dữ liệu. 4. Kết cấu nghiên cứu: ...............................................................................................Công trình nghiên cứu gồm .... trang, ... bảng, .... hình và .... biểu đồ cùng ...... phụ lục. Ngoài phần mở đầu và kết luận, danh mục từ viết tắt, danh mục bảng và biểu đồ, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục, đề tài được kết cấu thành 2 mục như sau:
II. Nội dung: ................................................................................................................1. Lý do chọn ngành: .................................................................................................1. Lý do chọn và dựa trên tình hình mối quan hệ của ngành ................................Bất động sản, nguyên vật liệu và tài chính là những ngành trụ cột giữ vị trí và vai trò hết sức quan trọng đối với nền kinh tế quốc dân. Khi các ngành này phát triển và quản lý hiệu quả sẽ góp phần thúc đẩy sự phát triển của các ngành khác trong nền kinh tế. Ba ngành có tính chất riêng biệt nhưng lại có mối quan hệ mật thiết với nhau, tác động qua lại lẫn nhau. Các công ty bất động sản có dự án xây dựng một tòa nhà hay một công trình đường xá... Họ cần phải tính toán đến nguồn nguyên vật liệu đầu vào phục vu cho dự án và phải chú ý đến việc hoạch định vốn một cách hợp lý. Một khi dự án ở trong tình trạng tốt và ổn định, điều đó sẽ gây được sự chú ý của công chúng đối với dự án, khi đó các nhà đầu tư sẽ để mắt và quan tâm đầu tư, chính điều đó sẽ làm tăng tốc độ tăng trưởng của ngành bất động sản. Người ta thường ví ngân hàng và bất động sản như một cặp “song sinh” do mối quan hệ mật thiết với nhau, chính vì điều này sự liên kết giữa 3 ngành bất động sản, nguyên vật liệu và tài chính lại càng trở nên chặt chẽ hơn. Các ngân hàng cung cấp những tiện ích dưới hình thức tín dụng sở hữu nhà, hình thức cho vay dành cho những người có nhu cầu có nhu cầu dùng để ở hoặc đầu tư. Ngân hàng có thể tăng thu nhập khi như giá mở cửa, khối lượng, giá đóng cửa... Vì vậy, nhóm em đã chọn lọc chỉ tiêu để thực hiện bài nghiên cứu như sau. Trong dữ liệu gốc, cột đầu tiên từ trái qua lần lượt là các chỉ tiêu mã cổ phiếu, ngày, giá đóng cửa, giá mở cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất, khối lượng giao dịch trong ngày và phần trăm thay đổi về giá trong ngày. Đối với chỉ tiêu về giá thì nhóm em chọn giá đóng cửa của ngày đầu tiên mỗi tháng để đại diện cho giá chứng khoán tháng đó và lượt qua khối lượng giao dịch. Hình 1 2. Những hạn chế dữ liệu ban đầu và cách khắc phục: ........................................Trong quá trình chọn lọc dữ liệu, 3 nhóm ngành mà nhóm chọn để nghiên cứu có rất nhiều công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra, dữ liệu cổ phiếu có nhiều điểm bất cập do một vài tháng công ty không hoạt động, cổ phiếu không lưu hành nên gây ra vấn đề thiếu sót số liệu và thời gian niêm yết của một số công ty khá trễ. Một số công ty khi nhóm chọn tìm kiếm dữ liệu thì chỉ mới được niêm yết vào năm 2017-2018. Trong phần kế tiếp, nhóm có thực hiện một số bước tiền xử lý để dữ liệu được trọn vẹn, dễ quan sát và phán đoán hơn. 2. Tiền xử lý dữ liệu ...................................................................................................2.3. Thu gọn dữ liệu: Do dữ liệu cổ phiếu không nhất quán về ngày niêm yết, hoạt động trên sàn nên nhóm em quyết định chọn dữ liệu cổ phiếu đầu mỗi tháng giả định độ tương quan cho dữ liệu. Do lượng công ty thuộc ngành tài chính, bất động sản và nguyên vật liệu trên sàn chứng khoán quá nhiều, cộng với nguồn nhân lực và thời gian của nhóm không cho phép nên nhóm em quyết định chọn dữ liệu của các công ty thuộc sàn chứng khoán HOSE để đại diện cho toàn ngành. Khi lọc các công ty trên sàn chứng khoán thì nhóm em dựa trên 3 tiêu chí: ST T TIÊU CHÍ CÔNG TY1 Công ty trong lĩnh vực tài chính, bất động sản và nguyên vật liệu được niêm yết trên HOSE trước năm 2017. 1252 Các công ty không bị đình chỉ hoặc hủy giao dịch trong khoản từ năm 2018 đến 6/2022. 1163 Không chuyển sàn niêm yết trong khoản từ năm 2018 đến 6/2022. 974 Phát hành báo cáo tài chính đã được kiểm toán từ năm 2018 đến 6/2022. 97 Số lượng công ty được sử dụng làm mẫu nghiên cứu 97 Bảng 1 Tiêu chí đánh giá cổ phiếu Phương pháp: Chọn tay giá đóng cửa “Close” ngày đầu có niêm yết trên sàn của mỗi chứng khoán tượng trưng cho giá chứng khoán của tháng đó. Hình 3 Thống kê mô tả mã chứng khoán Tài chính Hình 4 Thống kê mô tả mã chứng khoán BĐS Hình 5 Thống kê mô tả mã chứng khoán Nguyên vật liệu 3. Phân tích dự báo: ...........................................................................................3.2. Phương pháp trung bình trượt: Số trung bình trượt (còn gọi là số trung bình di động) là số trung bình cộng của 1 nhóm nhất định các mức độ của dãy số được tính bằng cách lần lượt loại dần các mức độ đầu, đồng thời, thêm vào các mức độ tiếp theo, sao cho tổng số lượng các mức độ tham gia tính số trung bình không thay đổi. Phương pháp dùng để điều chỉnh các mức độ trong một dãy số có biến động tăng giảm thất thường, nhằm loại bỏ ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên, vạch rõ xu thế phát triển cơ bản của hiện tượng. *Áp dụng dự báo trung bình trượt cho các mã cổ phiếu Tài chính, Bất động sản và Nguyên vật liệu (với W=3): Hình 7 Dự báo TB trượt tháng 7/2022 của mã chứng khoán BĐS Hình 8 Dự báo TB trượt tháng 7/2022 của mã chứng khoán Nguyên vật liệu Trung bình trượt thực hiện dựa trên số liệu trong quá khứ để làm trơn nhằm giảm thiểu biến động bất thường trong ngắn hạn. Vì vậy, trung bình trượt không mang ý nghĩa định giá mà chỉ giúp phát hiện xu hướng đi lên hay xuống của giá. 3.2. Phân tích sự tương quan: Hệ số tương quan p được dùng trong thống kê để đo lường mối quan hệ giữa hai biến, là thước đo sự phụ thuộc tuyến tính. Mục đích tìm ra mối quan hệ giữa hai đại lượng A và B bằng một con số p với công thức: khi giá của một mã cổ phiếu giảm thì lợi nhuận của danh mục sẽ được bù đắp bằng sự tăng giá của mã cổ phiếu có độ tương quan nghịch chiều và ngược lại. Tuy nhiên khi sử dụng hệ số tương quan để đa dạng hoá danh mục đầu tư thì không thể tránh khỏi rủi ro hệ thống: biến động lãi suất, sự kiện chính trị, suy thoái,... 3.2. Phương pháp kiểm định quan hệ nhân quả Granger: Kiểm định quan hệ nhân quả Granger Causility được sử dụng để kiểm định chiều hướng tác động của cặp biến X và Y bất kỳ, là một khái niệm về khả năng dự đoán cận biên. Một kiểm định nhân quả sẽ cho kết quả nhận định X gây ra Y, Y có gây ra X, cả hai gây ra nhau hoặc không có quan hệ nhân quả nào dựa vào mối liên quan trong quá khứ và độ trễ nhất định. Cần phân biệt rõ rang mối quan hệ nhân quả Granger Causility và hệ số tương quan Correlations bởi cặp quan hệ X Y có thể có độ tương quan rất lớn, nhưng không hề tồn tại quan hệ nhân quả, hệ số tương quan được xem xét đồng thời, cùng lúc, đối xứng (nghĩa là X cùng Y) trong khi quan hệ nhân quả đánh giá ảnh hưởng kéo theo, không đối xứng (X có thể gây ra Y nhưng ngược lại thì không chắc), một biến gây ra một biến với độ trễ nhất định dựa vào dữ liệu quá khứ, nghĩa là một biến X có quan hệ nhân quả sâu sắc với Y thì độ trễ của X(t) ( chẳng hạn X(t-1), X(t-2), X(t-3),...) có khả năng dự đoán Y(t) cao hơn khả năng dự đoán từ độ trễ của chính Y. *Dùng tiện ích Granger Causility của phần mềm Orange để kiểm định mối quan hệ nhân quả của cặp giá cổ phiếu bất kỳ trong 3 ngành Tài chính, Bất động sản và Nguyên vật liệu với chỉ số chứng khoán VNindex làm trung gian. Hình 10 Kiểm định quan hệ nhân quả 3.2. Dự đoán bằng mô hình Vector tự hồi quy (VAR- Vector Autoregressive Model) Mô hình Vector tự hồi quy VAR là một phương pháp đơn giản được sử dụng rộng rãi để dự đoán dữ liệu tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ và một bội nhóm các biến liên quan. Mô hình là sự kết hợp giữa mô hình tự hồi quy AR (Autoregressive) và SEs (Simultanous Equations) mô hình hệ phương trình đồng thời, nên khá phổ biến cũng như mang trong mình những ưu điểm của 2 mô hình còn lại. Mô hình tự động hồi quy vectơ bậc 1, được ký hiện VAR (1) như sau: Tham số được ước lượng có số lượng là pK + K^2 trong đó: p là độ trễ, K là biến giải thích. Số lượng tham số ước lượng càng nhiều thì sai lệch càng cao nên thông thường khi sử dụng mô hình ta chọn lọc những biến có độ tương quan cao với biến ước lượng. Độ trễ của mô hình thường được lựa chọn trên các tiêu chuẩn: Akaike’s Information Criterion (AIC), Schwarz’s Bayesian Information Criterion (BIC), Hannan-Quinn(HQ), Final Prediction error (FPE), ... Hình 11 Sử dụng mô hình VAR vào dữ liệu tổng hợp để dự đoán giái cổ phiếu Thành viên nhóm thực hiện: Bùi Quang Thắng - 312 (Nhóm trưởng) Nguyễn Hạ Quyên - 31201022618 Trần Quang Huy- Nguyễn Ngọc Phương - 312 Phan Thị Thanh Huệ - 31201022502 Luận văn tốt nghiệp đại học bao nhiêu trang?3.4. Khóa luận có độ dài từ 40 đến 50 trang; không tính trang phụ bìa, lời cam đoan, danh mục từ viết tắt, mục lục, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục. 4.1. Không được sử dụng chữ viết tắt ở tên đề tài khóa luận và ở bất kỳ tên chương, mục, tiểu mục nào. Luận văn tốt nghiệp đại học bao nhiêu chứ?Khóa luận tốt nghiệp hoặc luận văn tốt nghiệp phải được trình bày nghiêm túc, trang trọng theo font chữ Time New Roman cỡ chữ 13pt. Khóa luận in 02(hai) mặt trên giấy A4. Khóa luận tốt nghiệp UEH là gì?Khóa luận tốt nghiệp là một bài luận giúp khoa đào tạo đánh giá kết quả của hoạt động học tập trong thực tiễn của sinh viên dựa một số tiêu chí chính yếu như (a) mức độ nắm bắt thực tế thông qua khả năng nhận dạng được vấn đề tại đơn vị thực tập; (b) mức độ vững chắc về lý thuyết; (c) khả năng áp dụng lý thuyết vào ... Khóa luận tốt nghiệp là như thế nào?Khoá luận tốt nghiệp là một nghiên cứu học thuật chuyên về một lĩnh vực nào đó, nó thường được tạo ra bởi các sinh viên tốt nghiệp hệ cử nhân, thạc sĩ, tiến sĩ. Mục đích của khoá luận tốt nghiệp là để người học thể hiện được khả năng, sự hiểu biết sâu về chuyên môn ngành học của họ. |
