MÔ PHỎNG NGẪU NHIÊN
Nguyễn Thị Lan Anh
2023-07-03
library(agridat)## Warning: package 'agridat' was built under R version 4.3.1library(glmnet)## Warning: package 'glmnet' was built under R version 4.3.1## Loading required package: Matrix## Loaded glmnet 4.1-7library(tidyr)## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.3.1##
## Attaching package: 'tidyr'## The following objects are masked from 'package:Matrix':
##
## expand, pack, unpackBÀI TẬP VỀ NHÀ TUẦN 5,6
5.1. Mô phỏng cho các biến ngẫu nhiên đầu vào
5.1.1 Biến ROE
n <- 32
ROE <- rnorm(n, mean = 4.518, sd = 1.433937) ; ROE## [1] 3.9649128 2.8756127 2.2794174 3.9832332 1.3130858 5.0444859
## [7] 5.1427695 3.5699911 3.1863693 6.2035089 3.0298559 4.4541626
## [13] 2.7810753 5.7055547 5.5146011 4.6747152 4.8941737 -0.5017212
## [19] 5.7809170 7.4484481 2.8075091 4.0542958 4.5747716 1.3447954
## [25] 4.1630595 4.5067348 3.9650635 3.9576779 5.5805139 7.0960448
## [31] 3.7922259 3.67035455.1.2 Biến SIZE
n <- 32
SIZE <- rnorm(n, mean = 8.548, sd = 0.1629787) ; SIZE## [1] 8.564254 8.712405 8.385917 8.434180 8.464213 8.495120 8.559699 8.510907
## [9] 8.677794 8.495641 8.718645 8.504682 8.630588 8.724617 8.714299 8.453571
## [17] 8.292703 8.807882 8.554157 8.573898 8.587554 8.580183 8.474644 8.458740
## [25] 8.558486 8.342146 8.900413 8.894669 8.358806 8.305572 8.622650 8.3325395.1.3 Biến EXR
n <- 32
EXR <- rnorm(n, mean = 22859, sd = 493.2179) ; EXR## [1] 22084.33 23379.67 23508.55 22719.04 23383.31 22422.54 22701.53 22691.03
## [9] 22677.13 23007.57 23198.34 22823.93 23126.48 23413.18 23327.77 23365.13
## [17] 22597.94 22649.11 23525.40 22974.39 23039.53 22679.99 21951.55 23828.25
## [25] 23274.74 23631.58 22234.64 23058.59 22531.14 22521.00 22256.54 22514.515.1.4 Biến P/E
n <- 32
PE <- rnorm(n, mean = 7.622, sd = 2.399085) ; PE## [1] 10.624080 8.829315 4.724224 9.154209 11.786954 8.019826 4.148650
## [8] 5.639986 6.791026 14.575372 5.119275 10.587305 8.734562 8.765415
## [15] 10.412551 5.426462 7.198819 9.110984 6.871486 5.889908 7.922878
## [22] 8.376695 11.911194 7.519351 8.151674 10.426046 4.165958 9.873612
## [29] 6.376912 7.451189 4.757784 9.9638875.1.5 Biến B/M
n <- 32
BM <- rnorm(n, mean = 0.8366, sd = 0.2108406) ; BM## [1] 0.8226257 0.8103994 0.8793522 0.9698517 0.9766540 0.7480599 0.9243158
## [8] 1.2630125 0.7468592 0.7098570 0.8237733 0.5748321 0.8308054 0.8008518
## [15] 0.4532480 0.5592249 0.7571901 1.1551076 0.8862598 0.9785342 0.6946284
## [22] 0.9602370 0.6632432 0.9734686 1.2908034 0.7543954 0.5955230 0.8427198
## [29] 0.6600567 0.4635274 1.0503798 0.67553215.1.6 Biến CPI
n <- 32
CPI <- rnorm(n, mean = 0.1903, sd = 0.4388437) ; CPI## [1] 0.061220966 0.936673735 0.650064824 -0.175507255 0.271497948
## [6] 0.308260545 -0.465245427 0.911773248 0.727496622 -1.163948349
## [11] -0.410914193 -0.349685022 -0.116361048 0.361972319 -0.017492073
## [16] 0.252359413 -0.100552483 0.110648859 0.139157775 0.022895913
## [21] 0.462721859 0.558102846 -0.126983820 0.787136281 0.004124913
## [26] -0.563731339 0.530076343 -0.585830258 0.628354147 0.099698526
## [31] 0.379909818 1.1381512695.2. Mô phỏng mô hình giá cổ phiếu MB
- Mô hình giá cổ phiếu MB:
library(readxl)
SLMPNN <- read_excel("C:/Users/Abc/Downloads/SLMPNN.xlsx")
MH <- lm(SLMPNN$P ~ SLMPNN$SIZE + SLMPNN$PE + SLMPNN$BM)
summary(MH)##
## Call:
## lm(formula = SLMPNN$P ~ SLMPNN$SIZE + SLMPNN$PE + SLMPNN$BM)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3651.8 -1120.0 -468.5 934.3 8917.3
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -132377.5 43934.6 -3.013 0.005439 **
## SLMPNN$SIZE 18641.4 4577.0 4.073 0.000346 ***
## SLMPNN$PE 1100.8 338.8 3.249 0.003009 **
## SLMPNN$BM -16595.4 4103.9 -4.044 0.000374 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2416 on 28 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8921, Adjusted R-squared: 0.8805
## F-statistic: 77.17 on 3 and 28 DF, p-value: 1.191e-13Kết quả nghiên cứu có phương trình như sau:
P = -132377.5 + 18641.4SIZE(t) + 1100.8P/E(t) - 16595.4B/M(t)
- Mô phỏng mô hình giá cổ phiếu MB
P <- -132377.5 + 18641.4*SIZE + 1100.8*PE - 16595.4*BM
hist(P, main = "Mô phỏng giá cổ phiếu MB", ylab = "Quy")
Pthap <- P[P < 15000]
Pcao <- P[P >= 15000]
table(cut(P,breaks = 2, labels = c("thap","cao")))##
## thap cao
## 19 13length(Pthap)/length(P)## [1] 0.09375Từ kết quả trên ta có xác suất để giá cổ phiếu MB có giá dưới 15000 đ/cp là 9,375%, tức là trong 32 quý nữa xác suất để giá của cổ phiếu MB có giá dưới 15000 đ/cp là 9,375% cho thấy giá cổ phiếu MB có giá dưới 15000 đ/cp là khá thấp.
length(Pcao)/length(P)## [1] 0.90625Từ kết quả trên ta có xác suất để giá cổ phiếu MB có giá trên 15000 đ/cp là 90,625%, tức là trong 32 quý nữa xác suất để giá của cổ phiếu MB có giá trên 15000 đ/cp là 90,625% cho thấy giá cổ phiếu MB có giá trên 15000 đ/cp là khá cao.
- Kết luận: Từ các kết quả trên thông qua việc mô phỏng ngẫu nhiên các yếu tố như chỉ số ROE, SIZE, EXR, P/E, P/B, CPI có tác động đến giá cổ phiếu MB thì ta thấy trong 32 quý nữa xác suất để giá cổ phiếu MB có giá dưới 15000 đ/cp là khá thấp nên xác suất giá cổ phiếu MB có giá trên 15000 đ/cp cao. Điều này cho thấy trong tương lai giá cổ phiếu MB sẽ tăng có lợi cho nhà đầu tư. Ngoài ra, khi dự báo được giá cổ phiếu MB có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra lựa chọn chính sách đầu tư phù hợp để tìm kiếm lợi nhuận trong hiện tại và kế hoạc đầu tư dài hạn trong tương lai.
Bài tập về nhà tuần 4
Xây dựng mô hình cho đối tượng cần mô phỏng và giải thích mô hình
4.1 Mô hình
Bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo mô hình được xây dựng sẽ xem xét việc biến động giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Quân Đội sẽ bị ảnh hưởng/không bị ảnh hưởng bởi những yếu tố nào và mức độ tác động đến giá cổ phiếu như thế nào lớn/nhỏ/không có ý nghĩa. Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
P = α + β1ROE(t)+ β2SIZE(t) + β3EXR(t) + β4P/E(t) + β5CPI(t) + β6B/M(t)
library(readxl)
SLMPNN <- read_excel("C:/Users/Abc/Downloads/SLMPNN.xlsx")
model <- lm(SLMPNN$P ~ SLMPNN$ROE + SLMPNN$SIZE + SLMPNN$EXR + SLMPNN$PE + SLMPNN$CPI + SLMPNN$BM)
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = SLMPNN$P ~ SLMPNN$ROE + SLMPNN$SIZE + SLMPNN$EXR +
## SLMPNN$PE + SLMPNN$CPI + SLMPNN$BM)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3049.3 -1206.8 -137.8 889.4 9301.3
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.255e+05 4.398e+04 -2.853 0.00857 **
## SLMPNN$ROE 7.371e+02 4.874e+02 1.512 0.14297
## SLMPNN$SIZE 2.039e+04 6.201e+03 3.288 0.00299 **
## SLMPNN$EXR -1.327e+00 1.417e+00 -0.936 0.35816
## SLMPNN$PE 1.359e+03 3.715e+02 3.658 0.00119 **
## SLMPNN$CPI -8.750e+02 1.001e+03 -0.874 0.39019
## SLMPNN$BM -1.254e+04 4.661e+03 -2.690 0.01253 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2389 on 25 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9058, Adjusted R-squared: 0.8832
## F-statistic: 40.08 on 6 and 25 DF, p-value: 1.218e-11Do biến ROE, EXR, CPI không có ý nghĩa và không tác động đến biến P nên ta loại chúng ra và chạy lại mô hình
MH <- lm(SLMPNN$P ~ SLMPNN$SIZE + SLMPNN$PE + SLMPNN$BM)
summary(MH)##
## Call:
## lm(formula = SLMPNN$P ~ SLMPNN$SIZE + SLMPNN$PE + SLMPNN$BM)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3651.8 -1120.0 -468.5 934.3 8917.3
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -132377.5 43934.6 -3.013 0.005439 **
## SLMPNN$SIZE 18641.4 4577.0 4.073 0.000346 ***
## SLMPNN$PE 1100.8 338.8 3.249 0.003009 **
## SLMPNN$BM -16595.4 4103.9 -4.044 0.000374 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2416 on 28 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8921, Adjusted R-squared: 0.8805
## F-statistic: 77.17 on 3 and 28 DF, p-value: 1.191e-13Kết quả nghiên cứu có phương trình như sau:
P = -132377.5 + 18641.4SIZE(t) + 1100.8P/E(t) - 16595.4B/M(t)
4.2 Kết quả mô hình
Các Biến độc lập SIZE, P/E, B/M có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, nghĩa là biến độc lập này có tác động đến biến phụ thuộc P. Biến độc lập ROE, EXR, CPI không có ý nghĩa thống kê nên không có tác động đến biến P.
+) Khi các biến độc lập SZIE và P/E không đổi, chỉ số B/M tăng 1 điểm thì giá cổ phiếu P giảm 16595.4 đồng/cổ phiếu, biểu thị mối quan hệ ngược chiều giữa 2 biến B/M và P đúng như tác giả mong đợi.
+) Khi các biến độc lập B/M và P/E không đổi, chỉ số SIZE tăng 1 điểm thì giá cổ phiếu P tăng 18641.4 đồng/cổ phiếu, biểu thị mối quan hệ cùng chiều giữa 2 biến SIZE và P đúng như tác giả mong đợi.
+) Khi các biến độc lập B/M và SIZE không đổi, chỉ số P/E tăng 1 điểm thì giá cổ phiếu P tăng 1100.8 đồng/cổ phiếu, biểu thị mối quan hệ cùng chiều giữa 2 biến P/E và P đúng như tác giả mong đợi.
Bài tập về nhà tuần 3
Xác định phân phối cho các biến ngẫu nhiên đầu vào
library(readxl)
SLMPNN <- read_excel("C:/Users/Abc/Downloads/SLMPNN.xlsx")
View(SLMPNN)SLMPNN## # A tibble: 32 × 7
## ROE EXR SIZE PE CPI BM P
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 3.62 21555 8.29 6.34 0.15 1.12 13701.
## 2 4.48 21840. 8.30 6.73 0.35 1.05 15109.
## 3 2.93 22519 8.31 6.78 -0.21 0.947 15004.
## 4 1.95 22485 8.34 7.47 0.02 0.992 14604.
## 5 2.99 22325 8.35 7.64 0.57 1.03 14302.
## 6 3.29 22322. 8.37 8.62 0.46 1.01 14904.
## 7 2.83 22296. 8.37 8.9 0.54 1.06 14899.
## 8 2.66 22771 8.40 7.79 0.23 1.11 14006.
## 9 3.36 22755 8.39 8.16 0.21 1.00 15349.
## 10 4.13 22725 8.43 11.0 -0.17 0.715 22293.
## # ℹ 22 more rowslibrary(ggplot2)## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.1library(gplots)## Warning: package 'gplots' was built under R version 4.3.1##
## Attaching package: 'gplots'## The following object is masked from 'package:stats':
##
## lowessROE<-SLMPNN$ROE
SIZE<-SLMPNN$SIZE
EXR<-SLMPNN$EXR
CPI<-SLMPNN$CPI
PE<-SLMPNN$PE
BM<-SLMPNN$BM
P<-SLMPNN$P3.1 Dữ liệu đầu vào
Dữ liệu về 6 chỉ số vi mô và vĩ mô thông qua đó phân tích xem những yếu tố nào có tác động đến giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Quân Đội. Dữ liệu được thu thập từ investing.com và vietstock.com trong giai đoạn quý 1 năm 2015 đến quý 4 năm 2022 với 32 quan sát.
SIZE: Quy mô ngân hàng = Log(Tổng tài sản)
B/M (Price-to-Book ratio): là tỷ lệ được sử dụng để so sánh giá trị sổ sách của cổ phiếu so với giá của một cổ phiếu đó. Tỷ lệ này được tính toán bằng cách lấy giá trị ghi sổ tại quý gần nhất của cổ phiếu đó chia cho giá đóng cửa hiện tại của cổ phiếu.
P/E (Price to Earning ratio): là chỉ số đánh giá mối quan hệ giữa giá thị trường của cổ phiếu (Price) với thu nhập trên một cổ phiếu (EPS).
CPI: là chỉ tiêu tương đối (tính bằng %) phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá cả chung theo thời gian của các loại hàng hoá và dịch vụ tiêu dùng hàng ngày của người dân.
EXR: hay còn gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ. Được hiểu là tỷ giá của một đồng tiền này có thể được quy đổi cho một đồng tiền khác, tỷ giá giữa 2 loại tiền tệ, là số lượng đơn vị tiền tệ cần thiết để mua một đơn vị ngoại tệ. Ở đây tác giả sử dụng tỷ giá USD/VND
ROE: tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (Return on common equyty), là tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ đông, đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường
summary(SLMPNN)## ROE EXR SIZE PE
## Min. :1.030 Min. :21555 Min. :8.290 Min. : 3.950
## 1st Qu.:3.555 1st Qu.:22662 1st Qu.:8.396 1st Qu.: 6.308
## Median :4.605 Median :22832 Median :8.559 Median : 7.300
## Mean :4.518 Mean :22859 Mean :8.548 Mean : 7.622
## 3rd Qu.:5.317 3rd Qu.:23197 3rd Qu.:8.683 3rd Qu.: 8.537
## Max. :7.020 Max. :23855 Max. :8.839 Max. :14.680
## CPI BM P
## Min. :-0.7200 Min. :0.4612 Min. :13556
## 1st Qu.:-0.1725 1st Qu.:0.6774 1st Qu.:15083
## Median : 0.1900 Median :0.7946 Median :20860
## Mean : 0.1903 Mean :0.8366 Mean :21472
## 3rd Qu.: 0.5475 3rd Qu.:1.0164 3rd Qu.:24487
## Max. : 1.4000 Max. :1.2851 Max. :43335sd(ROE)## [1] 1.433937sd(EXR)## [1] 493.2179sd(SIZE)## [1] 0.1629787sd(PE)## [1] 2.399085sd(CPI)## [1] 0.4388437sd(BM)## [1] 0.2108406Từ kết quả thống kê mô tả cho thấy:
ROE có giá trị nhỏ nhất là 1,030; giá trị lớn nhất là 7,020; giá trị trung bình là 4,518.
EXR có giá trị nhỏ nhất là 21555; giá trị lớn nhất là 23855; giá trị trung bình là 22859.
SIZE có giá trị nhỏ nhất là 8,290; giá trị lớn nhất là 8,839; giá trị trung bình là 8,548.
P/E có giá trị nhỏ nhất là 3,950; giá trị lớn nhất là 14,680; giá trị trung bình là 7,622.
CPI có giá trị nhỏ nhất là -0.7200; giá trị lớn nhất là 1.4000; giá trị trung bình là 0.1903.
BM có giá trị nhỏ nhất là 0.4612; giá trị lớn nhất là 1.2851; giá trị trung bình là 0.8366
P có giá trị nhỏ nhất là 13556; giá trị lớn nhất là 43335; giá trị trung bình là 21472
Sau đây tôi sẽ đi kiểm định một số phân phối thông dụng cho 6 biến này.
3.2 Kiểm định một số phân phối thông dụng
3.2.1 Kiểm định phân phối Biến ROE
Vẽ đồ thị histogram
hist(SLMPNN$ROE)
Kiểm định phân phối chuẩn:
Kiểm định SHapiro-Wilk Test
Giả thuyết:
H0: ROE tuân theo phân phối chuẩn
H1: ROE không tuân theo phân phối chuẩn
shapiro.test(SLMPNN$ROE)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: SLMPNN$ROE
## W = 0.98095, p-value = 0.8266Nhìn vào p-value = 0.8266 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến ROE tuân theo luật phân bố chuẩn.
3.2.2 Kiểm định phân phối Biến SIZE
Vẽ đồ thị histogram
hist(SLMPNN$SIZE)
Kiểm định phân phối chuẩn:
Kiểm định SHapiro-Wilk Test
Giả thuyết:
H0: SIZE tuân theo phân phối chuẩn
H1: SIZE không tuân theo phân phối chuẩn
shapiro.test(SLMPNN$SIZE)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: SLMPNN$SIZE
## W = 0.95536, p-value = 0.2042Nhìn vào p-value = 0.2042 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến SIZE tuân theo luật phân bố chuẩn.
3.2.3 Kiểm định phân phối Biến EXR
Vẽ đồ thị histogram
hist(SLMPNN$EXR)
Kiểm định phân phối chuẩn:
Kiểm định SHapiro-Wilk Test
Giả thuyết:
H0: EXR tuân theo phân phối chuẩn
H1: EXR không tuân theo phân phối chuẩn
shapiro.test(SLMPNN$EXR)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: SLMPNN$EXR
## W = 0.96599, p-value = 0.3967Nhìn vào p-value = 0.3967 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến EXR tuân theo luật phân bố chuẩn.
3.2.4 Kiểm định phân phối cho biến P/E
hist(SLMPNN$PE)
Kiểm định phân phối chuẩn:
Kiểm định SHapiro-Wilk Test
Giả thuyết:
H0: PE tuân theo phân phối chuẩn
H1: PE không tuân theo phân phối chuẩn
shapiro.test(SLMPNN$PE)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: SLMPNN$PE
## W = 0.93611, p-value = 0.05809Nhìn vào p-value = 0.05809 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến P/E tuân theo luật phân bố chuẩn.
3.2.5 Kiểm định phân phối cho biến CPI
Vẽ đồ thị histogram
hist(SLMPNN$CPI)
Kiểm định phân phối chuẩn:
Kiểm định SHapiro-Wilk Test
Giả thuyết:
H0: CPI tuân theo phân phối chuẩn
H1: CPI không tuân theo phân phối chuẩn
shapiro.test(SLMPNN$CPI)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: SLMPNN$CPI
## W = 0.96924, p-value = 0.4787Nhìn vào p-value = 0.4787 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến CPI tuân theo luật phân bố chuẩn.
3.2.6 Kiểm định phân phối cho biến B/M
Vẽ đồ thị histogram
hist(SLMPNN$BM)
Kiểm định phân phối chuẩn:
Kiểm định SHapiro-Wilk Test
Giả thuyết:
H0: BM tuân theo phân phối chuẩn
H1: BM không tuân theo phân phối chuẩn
shapiro.test(SLMPNN$BM)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: SLMPNN$BM
## W = 0.96209, p-value = 0.313Nhìn vào p-value = 0.313 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến B/M tuân theo phân phối chuẩn.
Bài tập về nhà tuần 2
MÔ PHỎNG BIẾN ĐỘNG GIÁ CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI
2.1 Lý do chọn đề tài:
Cổ phiếu ngân hàng được coi là nhóm cổ phiếu “chính yếu” và trụ cột của thị trường, dành được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu, các tổ chức và cá nhân tại Việt Nam. Không chỉ vậy cổ phiếu ngân hàng là loại cổ phiếu có độ nhạy cảm khá cao và có vai trò quan trọng trong việc dẫn dắt thị trường chứng khoán. Sự biến động của nhóm cổ phiếu này sẽ quyết định rất lớn đến xu hướng của thị trường, ít nhất là biến động của chỉ số chung.
Chính vì thế việc mô phỏng biến động giá cổ phiếu ngân hàng là rất cần thiết. Quá trình mô phỏng này sẽ giúp các nhà đầu tư có những đánh giá, nhận định tốt hơn và có chính sách hợp lý khi quyết định đầu tư vào cổ phiếu ngành Ngân hàng. Trọng tâm trước tiên của nghiên cứu này là nhận định, xem xét, đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngành Ngân hàng. Từ đó xác định mức độ tác động của các yếu tố vĩ mô và vi mô đến biến động giá cổ phiếu của ngân hàng. Đưa ra một mô hình thực nghiệm có thể mô phỏng được mức độ tác động của các yếu tố đã xác định đối với giá cổ phiếu ngân hàng trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian tới.
Đề tài: Bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo xác định xem việc biến động giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Quân Đội bị ảnh hưởng bởi những yếu tố nào.
2.2 Bộ dữ liệu:
- Biến đầu vào
SIZE: Quy mô ngân hàng = Log(Tổng tài sản)
P/B (Price-to-Book ratio): là tỷ lệ được sử dụng để so sánh giá của một cổ phiếu với giá trị sổ sách của cổ phiếu đó. Tỷ lệ này được tính toán bằng cách lấy giá đóng cửa hiện tại của cổ phiếu chia cho giá trị ghi sổ tại quý gần nhất của cổ phiếu đó. Hệ số Giá trị sổ sách / Giá trị thị trường của cổ
P/E (Price to Earning ratio): là chỉ số đánh giá mối quan hệ giữa giá thị trường của cổ phiếu (Price) với thu nhập trên một cổ phiếu (EPS).
CPI: là chỉ tiêu tương đối (tính bằng %) phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá cả chung theo thời gian của các loại hàng hoá và dịch vụ tiêu dùng hàng ngày của người dân.
EXR: hay còn gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ. Được hiểu là tỷ giá của một đồng tiền này có thể được quy đổi cho một đồng tiền khác, tỷ giá giữa 2 loại tiền tệ, là số lượng đơn vị tiền tệ cần thiết để mua một đơn vị ngoại tệ. Ở đây tác giả sử dụng tỷ giá USD/VND
ROE: tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (Return on common equyty), là tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ đông, đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường
- Biến đầu ra
- P: Giá cổ phiếu
library(readxl)
SLMPNN <- read_excel("C:/Users/Abc/Downloads/SLMPNN.xlsx")
View(SLMPNN)SLMPNN## # A tibble: 32 × 7
## ROE EXR SIZE PE CPI BM P
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 3.62 21555 8.29 6.34 0.15 1.12 13701.
## 2 4.48 21840. 8.30 6.73 0.35 1.05 15109.
## 3 2.93 22519 8.31 6.78 -0.21 0.947 15004.
## 4 1.95 22485 8.34 7.47 0.02 0.992 14604.
## 5 2.99 22325 8.35 7.64 0.57 1.03 14302.
## 6 3.29 22322. 8.37 8.62 0.46 1.01 14904.
## 7 2.83 22296. 8.37 8.9 0.54 1.06 14899.
## 8 2.66 22771 8.40 7.79 0.23 1.11 14006.
## 9 3.36 22755 8.39 8.16 0.21 1.00 15349.
## 10 4.13 22725 8.43 11.0 -0.17 0.715 22293.
## # ℹ 22 more rowsDựa trên các giá trị ngẫu nhiên của các biến đầu vào, chúng ta tính toán kết quả liên quan đến biến động giá cổ phiếu của Ngân hàng TMCP Quân Đội (MBB) bằng phương pháp Monte Carlo thông qua các phân phối xác suất khác nhau với độ tin cậy 95%. Từ đó, giúp nhà đầu tư và các chuyên gia tài chính đánh giá được mức độ ảnh hưởng, gây ra biến động giá cổ phiéu của các ngân hàng và đưa ra quyết định dựa trên thông tin có cơ sở cũng như đầu tư cổ phiếu một cách hiệu quả.