Mô phỏng giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup
Nguyễn Trương Bảo Trân
2023-08-06
library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.1## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.1## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.2 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(readxl)
library(extraDistr)##
## Attaching package: 'extraDistr'
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## rduniflibrary(psych)## Warning: package 'psych' was built under R version 4.3.1##
## Attaching package: 'psych'
##
## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alphalibrary(rcompanion)## Warning: package 'rcompanion' was built under R version 4.3.1##
## Attaching package: 'rcompanion'
##
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## philibrary(data.table)##
## Attaching package: 'data.table'
##
## The following objects are masked from 'package:lubridate':
##
## hour, isoweek, mday, minute, month, quarter, second, wday, week,
## yday, year
##
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## between, first, last
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## transposelibrary(lmtest)## Warning: package 'lmtest' was built under R version 4.3.1## Loading required package: zoo## Warning: package 'zoo' was built under R version 4.3.1##
## Attaching package: 'zoo'
##
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericDL <- read_excel("C:/HK2-2023/MPNN/TL.xlsx")1 Đường link
File dữ liệu Excel
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Vudz7WBg-mM2I-S2YmV3WlX5_-m-w11xa7kSD7q7I-g/edit#gid=0
2 LỜI CẢM ƠN
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến khoa Kinh tế - Luật trường Đại học Tài chính – Marketing đã đưa môn học Mô phỏng ngẫu nhiên vào giảng dạy. Đây là một môn học rất hay và cung cấp nhiều kiến thức bổ ích. Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến giảng viên bộ môn – thầy Trần Mạnh Tường, người đã trực tiếp hướng dẫn tôi hoàn thành bài tiểu luận này.
Trong quá trình làm bài, do hiểu biết của tôi về đề tài còn nhiều hạn chế nên bài làm khó tránh khỏi những thiếu sót. Mong thầy nhận xét và góp ý thêm để bài làm ngày càng hoàn thiện.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
3 CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU
3.1 Lý do chọn đề tài
Từ thực tế phát triển kinh tế ở các quốc gia trên thế giới, việc khẳng định vai trò quan trọng của thị trường chứng khoán (TTCK) là không thể bỏ qua. Mọi biến động trên TTCK đều có thể tác động đến nền kinh tế và các nhà đầu tư. Với Việt Nam, TTCK trải qua nhiều biến động nhưng vẫn luôn khẳng định được tầm quan trọng của nó. Đây là nơi giúp Chính phủ và các doanh nghiệp thu hút luồng vốn lớn dài hạn cho nền kinh tế quốc dân, đồng thời giúp công chúng có thêm cơ hội đầu tư.
Các nhà đầu tư hiện nay đều đa số đặt nguồn vốn của mình vào cổ phiếu. Ngay cả trong dài hạn hay ngắn hạn thì cổ phiếu cũng giúp tạo ra nguồn thanh khoản tốt hơn các kênh đầu tư khác. Tuy nhiên việc đầu tư chứng khoán muốn đem đến lợi nhuận cao và dài hạn đòi hỏi nhà đầu tư phải bỏ nhiều thời gian để theo dõi, tìm hiểu kỹ lưỡng về tình trạng thị trường và am hiểu về cách thức lựa chọn cổ phiếu. Đây là kênh thu nhập thụ động sẽ bùng nổ trong vài năm sắp tới.
Hiện nay Vingroup là một trong những tập đoàn lớn nhất Châu Á với giá trị vốn hóa thị trường đạt gần 16 tỷ đô la Mỹ. Theo đánh giá từ nhiều chuyên gia thì với uy tín cao của Tập đoàn Vingroup, cổ phiếu VIC phù hợp cho đầu tư lâu dài, khó có thể lướt sóng kiếm lời. Ngoài cổ phiếu VIC, nhà đầu tư cũng có thể lựa chọn thêm một vài cổ phiếu họ Vin khác bởi nó cũng rất tiềm năng trên thị trường chứng khoán hiện nay.
Với mong muốn mô phỏng lại giá cổ phiếu VIC giúp cho các nhà đầu tư có thêm nguồn tài liệu tham khảo, tôi quyết định chọn đề tài “Mô phỏng giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup”. Xem xét qua dữ liệu mô phỏng này để đưa ra những quyết định đầu tư hợp lý trong tương lai.
3.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung: Mô phỏng giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup.
Mục tiêu cụ thể:
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu VIC.
Tìm ra phân phối xác suất của các yếu tố và tiến hành mô phỏng.
Dựa vào dữ liệu mô phỏng của các yếu tố để mô phỏng cho giá cổ phiếu VIC.
Gợi ý một số chính sách vĩ mô cũng như ý kiến về đầu tư.
3.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Giá cổ phiếu VIC và các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu.
Phạm vi nghiên cứu: Giai đoạn từ tháng 01/2015 đến tháng 06/2023.
3.4 Ý nghĩa của đề tài
Ý nghĩa khoa học: Nghiên cứu góp phần bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về kết quả mô phỏng cho giá cổ phiếu VIC dựa vào dữ liệu quá khứ của các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 01/2015 đến tháng 06/2023.
Ý nghĩa thực tiễn: Nghiên cứu này có thể là tài liệu tham khảo cho những độc giả hoặc các nhà đầu tư đang quan tâm đến giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup trong tương lai. Ngoài ra, giúp cho các nhà đầu tư đánh giá được mức độ biến động của giá cổ phiếu để đưa ra chiến lược đầu tư phù hợp cho mình.
3.5 Kết cấu đề tài
Bài nghiên cứu gồm có 5 chương:
Chương 1: Phần mở đầu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
4.1 Tổng quan về tập đoàn Vingroup
4.1.1 Giới thiệu
Tiền thân của Vingroup là Tập đoàn Technocom, thành lập năm 1993 tại Ucraina. Đầu những năm 2000, Technocom trở về Việt Nam, tập trung đầu tư vào lĩnh vực du lịch và bất động sản với hai thương hiệu chiến lược ban đầu là Vinpearl và Vincom. Đến tháng 1/2012, công ty CP Vincom và Công ty CP Vinpearl sáp nhập, chính thức hoạt động dưới mô hình Tập đoàn với tên gọi Tập đoàn Vingroup – Công ty CP.
Vingroup là một trong những Tập đoàn kinh tế tư nhân đa ngành lớn nhất châu Á với giá trị vốn hóa thị trường đạt gần 16 tỷ đô la Mỹ.
Khởi đầu tại Việt Nam với lĩnh vực du lịch và bất động sản, Vingroup đã phát triển mạnh mẽ trở thành tập đoàn kinh doanh đa ngành với hệ sinh thái toàn diện từ bất động sản nhà ở, thương mại, du lịch đến các dịch vụ tiêu dùng gồm bán lẻ, y tế, giáo dục, nông nghiệp. Bên cạnh các lĩnh vực kinh doanh truyền thống vẫn tiếp tục đà tăng trưởng, Vingroup đang đầu tư mạnh mẽ vào lĩnh vực công nghiệp và công nghệ với khát vọng ghi dấu ấn toàn cầu.
Trên tinh thần phát triển bền vững và chuyên nghiệp, Vingroup hiện đang hoạt động trong ba lĩnh vực kinh doanh cốt lõi, bao gồm:
Công nghệ
Công nghiệp
Thương mại - Dịch vụ
Với mong muốn đem đến cho thị trường những sản phẩm – dịch vụ theo tiêu chuẩn quốc tế và những trải nghiệm hoàn toàn mới về phong cách sống hiện đại, ở bất cứ lĩnh vực nào Vingroup cũng chứng tỏ vai trò tiên phong, dẫn dắt sự thay đổi xu hướng tiêu dùng. Vingroup định hướng phát triển thành một Tập đoàn Công nghệ – Công nghiệp – Thương mại Dịch vụ hàng đầu khu vực, không ngừng đổi mới, sáng tạo để kiến tạo hệ sinh thái các sản phẩm dịch vụ đẳng cấp, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống của người Việt và nâng tầm vị thế của thương hiệu Việt trên trường quốc tế.
4.1.2 Văn hóa doanh nghiệp
Vingroup là nơi tập trung những con người ưu tú của Dân tộc Việt Nam và các bạn đồng nghiệp Quốc tế – những người có tư tưởng và hành động kỷ luật, có tài năng và bản lĩnh, có lòng yêu nước và tự tôn dân tộc, hướng thiện và có tinh thần làm việc quyết liệt, triệt để vì những mục đích tốt đẹp.
Mỗi thành viên của Vingroup luôn chủ động, nỗ lực học hỏi, phấn đấu không ngừng để hoàn thiện bản thân, luôn lấy Văn hóa Tập đoàn và 6 giá trị cốt lõi của Tập đoàn làm kim chỉ nam để điều chỉnh mọi hành vi của mình.
Vingroup không ngừng sáng tạo để hướng tới mục tiêu “Con người tinh hoa – Sản phẩm/dịch vụ tinh hoa – Cuộc sống tinh hoa – Xã hội tinh hoa”. Và mỗi ngày trôi qua, khắp nơi trên đất nước Việt Nam, bất kể ngày đêm, nắng mưa, các công trình mang thương hiệu Vingroup vẫn vươn cao mãi. Tất cả vẫn ngày đêm nỗ lực vì một Vingroup phát triển bền vững, vì một cuộc sống tốt đẹp hơn cho thế hệ tương lai.
Với tinh thần thượng tôn kỷ luật, văn hóa Vingroup, trước hết chính là văn hóa của sự chuyên nghiệp thể hiện qua 6 giá trị cốt lõi ” TÍN – TÂM – TRÍ – TỐC – TINH – NHÂN”. Văn hóa làm việc tốc độ cao, hiệu quả và tuân thủ kỷ luật đã thấm nhuần trong mọi hành động của Cán bộ nhân viên (CBNV), tạo nên sức mạnh tổng hợp đưa Vingroup phát triển vượt bậc trong mọi lĩnh vực tham gia.
Phát huy 6 giá trị cốt lõi, Tập đoàn đã phát động các chương trình thi đua như phong trào “Người tốt việc tốt”, phong trào thi đua thực hành tiết kiệm hiệu quả, chiến dịch đào tạo 12 giờ chuyển đổi để thành công… Các chương trình giúp cho CBNV thay đổi cách nghĩ, cách làm việc, tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.
Để truyền thông kịp thời mọi thông tin của doanh nghiệp cũng như các hoạt động phong trào diễn ra trên toàn quốc, nội san “Ngôi nhà Vingroup” đã được ra đời là không gian chung cho CBNV giao lưu, tìm hiểu và thêm tự hào về lịch sử của Tập đoàn.
4.1.3 Chiến lược con người
Vingroup luôn coi nguồn nhân lực là yếu tố cốt lõi và là tài sản quý giá. Với khẩu hiệu: “Vingroup – Mãi mãi tinh thần khởi nghiệp”, Tập đoàn đã xây dựng một đội ngũ nhân sự tinh gọn, có đủ cả Đức và Tài. Mục tiêu tuyển dụng của Tập đoàn là thu hút và chào đón tất cả những ứng viên mong muốn làm việc trong môi trường năng động, tốc độ, sáng tạo và hiệu quả – nơi mỗi cá nhân có thể phát huy tối đa khả năng và kiến thức chuyên môn.
Tập đoàn luôn tạo một môi trường làm việc chuyên nghiệp, hiện đại, phát huy tối đa quyền được làm việc, cống hiến, phát triển, tôn vinh của người lao động và sự kết hợp hài hoà giữa lợi ích của doanh nghiệp với lợi ích của cán bộ, người lao động.
Vingroup đặc biệt chú trọng đến công tác phát triển nguồn nhân lực thông qua việc triển khai hiệu quả chính sách đào tạo, nâng cao hiểu biết, trình độ nghiệp vụ cho CBNV. Đào tạo không chỉ với mục đích nâng cao trình độ cho CBNV, để mỗi thành viên đều trở thành một đại diện xứng đáng của Vingroup trong bất cứ hoàn cảnh nào mà thông qua hệ thống đào tạo, Vingroup sẽ góp phần vào việc nâng cao chất lượng nhân sự của các doanh nghiệp Việt Nam nói chung.
4.2 Cổ phiếu
Cổ phiếu là loại chứng khoán xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với một phần vốn cổ phần của tổ chức phát hành. Cổ phiếu được phát hành dưới dạng chứng chỉ hoặc bút toán ghi sổ, xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của nhà đầu tư khi tham gia vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Người nắm giữ cổ phiếu trở thành cổ đông đồng thời là chủ sở hữu của công ty phát hành.
Ngoài ra, cổ phiếu còn được hiểu là giấy chứng nhận cổ phần của một công ty, thể hiện sự sở hữu với công ty đó. Đơn vị phát hành cổ phiếu là các công ty cổ phần, người nắm giữ cổ phiếu là cổ đông của công ty và sẽ được chia lợi nhuận hoặc chịu lỗ với công ty theo tỷ lệ cổ phần mà họ nắm giữ. Giá trị cổ phần của công ty được thể hiện qua giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.
Nói một cách dễ hiểu, cổ phiếu là chứng khoán đại diện cho một phần sở hữu trong một công ty. Đối với các công ty, phát hành cổ phiếu là một cách để huy động tiền để tăng trưởng và đầu tư vào hoạt động kinh doanh của họ. Đối với các nhà đầu tư, cổ phiếu là một cách để tăng lượng tiền của họ và tránh được lạm phát theo thời gian. Khi một người sở hữu cổ phiếu trong một công ty, người đó được gọi là cổ đông và sẽ chia sẻ lợi nhuận của công ty.
Giá cổ phiếu biến động trong ngày, nhưng các nhà đầu tư sở hữu cổ phiếu luôn kỳ vọng giá trị cổ phiếu sẽ tăng theo thời gian. Khi công ty hoạt động tốt, chủ sở hữu cổ phiếu sẽ được chia sẻ lợi nhuận đó. Tuy nhiên, không phải mọi công ty hoặc cổ phiếu lúc nào cũng tăng. Các công ty có thể hoạt động không hiệu quả hoặc ngừng hoạt động hoàn toàn. Trong trường hợp này, các nhà đầu tư cổ phiếu có thể mất một phần hoặc thậm chí là toàn bộ khoản đầu tư của họ vào công ty. Đó là lý do tại sao các nhà đầu tư nên phân tán khoản tiền đầu tư của họ để mua cổ phiếu của nhiều công ty khác nhau thay vì chỉ tập trung vào một công ty.
Nói tóm lại, so với việc gửi tiền tiết kiệm hay mua trái phiếu, đầu tư vào cổ phiếu sẽ mang lại lợi nhuận tiềm năng cao hơn nhưng cũng chứa đựng nhiều rủi ro hơn so với các kênh đầu tư khác.
4.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu
4.3.1 Giá vàng
Giá vàng sẽ phản ánh phần nào tình hình thị trường chứng khoán hiện tại. Đầu tư vào vàng, chính là việc đưa dòng tiền vào một kênh trú ẩn an toàn nhất. Chính vì vậy, mức sinh lời của nó không quá hấp dẫn nhà đầu tư. Thế thì tại sao người ta lại có xu hướng bỏ tiền ra thu gom vàng? Bởi vì những biến động tiêu cực khó đoán trên thị trường chứng khoán.
Khi tham gia giao dịch mua bán trái phiếu, cổ phiếu,… tâm lý nhà đầu tư là đặt sự kỳ vọng tăng trưởng của những chứng khoán này trong tương lai. Nếu thị trường xuất hiện những yếu tố có nguy cơ tác động, làm giảm mức kỳ vọng của nhà đầu tư xuống thấp thì họ sẽ rút vốn, bán tháo để lấy tiền cho kênh khác tốt hơn.
Giá vàng tăng quá nhanh tức là lượng cổ phiếu bán ra hiện tại rất lớn, cung nhiều hơn cầu làm suy giảm các chỉ số chứng khoán, gây chao đảo thị trường, bảng giá nhuộm một màu đỏ rực và VN Index có nguy cơ chạm đáy/ vượt đáy.
Cũng có những trường hợp ngoài lệ khi mà mối quan hệ giữa chỉ số chứng khoán và vàng không còn mạnh như trước kia. Dù các chỉ số bị giảm trong giai đoạn bùng dịch hiện tại, nhà đầu tư vẫn chưa hoảng loạn tới mức bán hết để mua vàng, bởi họ kỳ vọng cao rằng sau đại dịch nền kinh tế sẽ phát triển tốt hơn nữa. Chính vì vậy, hiện tại giá vàng đang tăng rất cao cũng không có nghĩa là thị trường chứng khoán bị khủng hoảng trầm trọng.
4.3.2 Giá dầu thô
Trên thực tế, một số nghiên cứu đã chỉ ra có rất ít mối liên hệ giữa giá dầu thô và biến động của thị trường chứng khoán. Nghiên cứu của Ngân hàng dự trữ liên bang Cleverland – Mỹ cho biết có rất ít mối tương quan giữa giá dầu và thị trường chứng khoán.
Trong khi đó giá cổ phiếu của doanh nghiệp hiện nay được đánh giá bằng thu nhập của công ty, giá trị nội tại, mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư và rất nhiều yếu tố khác. Vậy nếu giá dầu có tác động đến giá cổ phiếu thì tác động này cũng chỉ ảnh hưởng tới một số mã hoặc ngành cụ thể thay vì gây tác động cho toàn thị trường.
4.3.3 Tỷ giá hối đoái
Một đồng đô la rớt giá có nghĩa là hàng hóa của Mỹ ở nước ngoài rất rẻ và cũng có nghĩa là hàng hóa ngoại nhập ở Mỹ có giá cao hơn. Điều này sẽ khiến cho người tiêu dùng mua hàng hóa của Mỹ. Đồng tiền không có giá trị nên nền kinh tế sẽ được mở rộng, nhiều doanh nghiệp sẽ xây dựng vốn cổ phần, mở rộng sản xuất và tiếp tục vay tiền. Về ngắn hạn, đồng tiền có giá trị thấp sẽ khiến cho giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán leo thang.
Vì vậy, tỷ giá hối đoái sẽ ảnh hưởng lên thị trường chứng khoán và có thể được dùng để dự đoán về thị trường.
4.3.4 Lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam
Lợi suất của trái phiếu Chính phủ luôn được coi như thước đo về tâm lý của các nhà đầu tư. Trong bối cảnh các ngân hàng trung ương thế giới đưa ra các chính sách kiểm soát lạm phát thì cũng chính thức kết thúc thời kỳ “tiền rẻ” hỗ trợ cho nền kinh tế thế giới, áp lực lên lãi suất điều hành của Việt Nam là không thể tránh khỏi.
Bên cạnh đó, nhu cầu về trái phiếu Chính phủ của các định chế tài chính lớn tương đối thấp khiến tỷ lệ trúng thầu các đợt phát hành của Kho bạc Nhà nước không cao.
Nhìn chung, thanh khoản thị trường không còn quá dồi dào dẫn tới việc các bên đòi hỏi mức lợi suất trái phiếu Chính phủ cao hơn, phần nào phản ánh lo ngại về tình hình lạm phát toàn cầu, nhất là trong bối cảnh Việt Nam là một nước có độ mở lớn.
Đứng từ góc độ lợi suất trái phiếu Chính phủ nhìn sang thị trường chứng khoán, trong báo cáo mới đây, nhóm nghiên cứu tại Công ty Chứng khoán Everest (EVS Research) đánh giá, điều này gián tiếp khiến cho mức P/E thị trường chứng khoán phải được đánh giá lại ở mức thấp hơn.
4.3.5 Chỉ số HNX30
Chỉ số HNX30 được Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) đưa vào vận hành từ năm 2012. HNX30 ra đời với mục tiêu bổ sung công cụ đầu tư trên thị trường chứng khoán niêm yết, tạo tiền đề phát triển các sản phẩm giao dịch trên chỉ mục.
HNX30 bao gồm 30 cổ phiếu có thanh khoản và giá trị vốn hóa tốt nhất trên thị trường cổ phiếu niêm yết của Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội, tính theo phương pháp giá trị vốn hóa với tỷ lệ khối lượng cổ phiếu điều chỉnh do chuyển nhượng (free float).
Theo Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), một rổ chỉ số trái phiếu và cách tiếp cận thị trường bên cạnh các chỉ số tổng hợp. Rổ chỉ số HNX30 là công cụ giúp nhà đầu tư lựa chọn cổ phiếu dễ dàng.
Nhà đầu tư sẽ nắm được tình hình thị trường và biến động giá cổ phiếu. Cùng với HNX Index, chỉ số HNX30 thể hiện sức khỏe của nền kinh tế. Nếu thị trường nói chung là tiêu cực, thì hầu như cả hai chỉ số đều giảm.
4.3.6 Chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones
Chỉ số Dow Jones là bộ chỉ số xuất hiện lâu đời và được sử dụng rộng rãi trong thị trường chứng khoán Hoa Kỳ. Với 4 nhóm chỉ số chính, Dow Jones phản ánh sự biến động của gần như toàn bộ thị trường chứng khoán của quốc gia này.
Chỉ số Dow Jones là một chỉ số chứng khoán của thị trường Mỹ được tạo ra với mục đích phản ánh mức giá trung bình của một nhóm các công ty trên thị trường. Hiện nay, nhóm chỉ số Dow Jones được chia thành nhiều loại khác nhau tương ứng với các nhóm ngành, trong đó mỗi loại sẽ có cách tính khác nhau.
Chỉ số Dow Jones được coi như một thước đo cho toàn bộ thị trường tài chính Mỹ. Chỉ số DJIA phản ứng mạnh mẽ với bất kỳ sự thay đổi nào của chính trị, kinh tế. Do đó, tình trạng kinh tế, chính trị của Hoa Kỳ sẽ tác động trực tiếp đến chỉ số Dow Jones. Nói cách khác, chỉ số Dow Jones được coi như đánh giá tổng thể của nền kinh tế Hoa Kỳ – mà Hoa Kỳ đang là nước có tầm ảnh hưởng lớn nhất thế giới nên chỉ số Dow Jones cũng phản ánh phần nào sức khỏe của nền kinh tế thế giới.
Ngoài ra, những biến động lớn trong giá trị của Dow Jones cũng sẽ tác động rất lớn đến tâm lý của nhà đầu tư trên toàn thế giới, dẫn đến xu hướng chung trong hành động của họ với việc đầu tư trên thị trường chứng khoán.
Hiện Việt Nam đang là một quốc giá đang trên đà phát triển, việc ngoại giao liên kết với nhiều nước trên thế giới là điều tất yếu, trong đó có Hoa Kỳ. Hiện nay với sức ảnh hưởng của mình trên cương vị “nền kinh tế số một thế giới”, mọi thay đổi của chỉ số Dow Jones đều được giới đầu tư tại Việt Nam quan tâm và ảnh hưởng tới hành vi, tâm lý của họ.
4.4 Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm
4.4.1 Các nghiên cứu trong nước
Nguyễn Thị Phương Dung (2019), Nhân tố kinh tế ảnh hưởng đến sự thay đổi giá cổ phiếu ngành bất động sản trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Số liệu được sử dụng là giá cổ phiếu được thu thập từ 30 cổ phiếu được niêm yết trên sàn HOSE, tỷ lệ lạm phát được đo lường bằng chỉ số Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), giá vàng, tỷ giá hối đoái, lãi suất theo thời gian tần suất là tháng. Tất cả số liệu trên được thu thập cho khoảng thời gian từ ngày 01/01/2012 đến ngày 30/02/2018. Phương pháp phân tích được sử dụng là mô hình hồi quy đa biến. Kết quả nghiên cứu cho tỷ lệ lạm phát và lãi suất có mối quan hệ cùng chiều với sự thay đổi giá cổ phiếu ngành bất động sản. Hai nhân tố là tỷ giá hối đoái và giá vàng không ảnh hưởng đến sự thay đổi giá cổ phiếu.
Phạm Ngọc Vân (2021), Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của những doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS), cổ tức trên mỗi cổ phần (DPS) và chỉ số giá vàng (DGP) có tác động tới giá cổ phiếu (SP). Từ kết quả đó, tác giả đưa ra một số kiến nghị giúp cho các nhà đầu tư cũng như các doanh nghiệp ngành BĐS tại Việt Nam có cái nhìn toàn diện hơn đối với các yếu tố tác động đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp ngành BĐS để có các quyết định phù hợp nhất.
4.4.2 Các nghiên cưu nước ngoài
Zakia Maulida Antono, Adam Amril Jaharadak, Abdul Ali Khatibi (2019), Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngành khai khoáng: Dẫn chứng từ Sở giao dịch chứng khoán Indonesia. Kết quả được phân tích bằng cách sử dụng mô hình phân tích hồi quy dữ liệu bảng thông qua việc áp dụng EVIEWS 10. Kết quả cho thấy Tỷ lệ giá trên thu nhập (PER) và giá dầu thế giới có tác động tích cực và đáng kể đến giá cổ phiếu. Hơn nữa, lạm phát có tác động tiêu cực và đáng kể đến giá cổ phiếu trong khi tỷ giá hối đoái không có tác động đáng kể đến giá cổ phiếu.
5 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
5.1 Mô hình đề xuất nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu có dạng như sau:
\[VIC_t=\beta_0+\beta_1GP_t+\beta_2OP_t+\beta_3EX_t+\beta_4TP_t+\beta_5HNX30_t+\beta_6DJIA_t\]
Trong đó:
\(\beta_0\): hằng số của mô hình.
\(\beta_1\),…,\(\beta_6\): hệ số hồi quy cho các biến tương ứng trong mô hình.
t: thời gian nghiên cứu từ tháng 01/2015 đến tháng 06/2023.
Biến phụ thuộc: VIC
Biến độc lập: GP, OP, EX, TP, HNX30, DJIA.
5.2 Dữ liệu nghiên cứu
DL <- read_excel("C:/HK2-2023/MPNN/DL.xlsx")
DL5.3 Mô tả dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu lịch sử của các yếu tố vĩ mô và giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup từ tháng 01/2015 đến tháng 06/2023.
Bộ dữ liệu gồm 8 biến với 2054 quan sát:
Biến phụ thuộc
VIC: Giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup (đồng).
Biến độc lập
GP: Giá vàng (USD/ounce)
OP: Giá dầu thô (USD/thùng)
EX: Tỷ giá USD/VND
TP: Lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam (%)
HNX30: Chỉ số HNX30 (Điểm)
DJIA: Chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones (USD)
6 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
6.1 Thống kê mô tả
6.1.1 Giá cổ phiếu VIC (VIC)
summary(DL$VIC)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 26833 35212 78000 70698 99100 128000sd(DL$VIC)## [1] 30567.4Từ kết quả thu được, ta thấy:
Giá cổ phiếu VIC thấp nhất là 26833 đồng.
Giá cổ phiếu VIC cao nhất là 128000 đồng.
Giá cổ phiếu VIC trung bình là 70698 đồng.
Có 50% giá cổ phiếu VIC dưới 78000 đồng.
Độ lệch chuẩn là 30567,4 cho thấy mức chênh lệch giữa giá cổ phiếu VIC với giá trị trung bình là 30567,4 đồng.
6.1.2 Giá vàng (GP)
summary(DL$GP)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1052 1246 1339 1489 1786 2064sd(DL$GP)## [1] 287.1518Từ kết quả thu được, ta thấy:
Giá vàng thấp nhất là 1052 USD/ounce.
Giá vàng cao nhất là 2064 USD/ounce.
Giá vàng trung bình là 1489 USD/ounce.
Có 50% giá vàng dưới 1339 USD/ounce.
Độ lệch chuẩn là 287,1518 cho thấy mức chênh lệch giữa giá vàng với giá trị trung bình là 287,1518 USD/ounce.
6.1.3 Giá dầu thô (OP)
summary(DL$OP)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 7.79 46.95 56.05 58.42 69.52 126.47sd(DL$OP)## [1] 19.75852Từ kết quả thu được, ta thấy:
Giá dầu thô thấp nhất là 7,79 USD/thùng.
Giá dầu thô cao nhất là 126,47 USD/thùng.
Giá dầu thô trung bình là 58,42 USD/thùng.
Có 50% giá dầu thô dưới 56,05 USD/thùng.
Độ lệch chuẩn là 19,75852 cho thấy mức chênh lệch giữa giá dầu thô với giá trị trung bình là 19,75852 USD/thùng.
6.1.4 Tỷ giá USD/VND (EX)
summary(DL$EX)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 21165 22676 22965 22899 23212 24871sd(DL$EX)## [1] 558.6198Từ kết quả thu được, ta thấy:
Tỷ giá USD/VND thấp nhất là 21165.
Tỷ giá USD/VND cao nhất là 24871.
Tỷ giá USD/VND trung bình là 22899.
Có 50% mức tỷ giá dưới 22965.
Độ lệch chuẩn là 558,6198 cho thấy mức chênh lệch giữa tỷ giá USD/VND với giá trị trung bình là 558,6198.
6.1.5 Lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam (TP)
summary(DL$TP)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.038 3.081 4.741 4.571 5.896 7.157sd(DL$TP)## [1] 1.626151Từ kết quả thu được, ta thấy:
Trái phiếu 10 năm Việt Nam có lợi suất thấp nhất là 2,038%.
Trái phiếu 10 năm Việt Nam có lợi suất cao nhất là 7,157%.
Trái phiếu 10 năm Việt Nam có lợi suất trung bình là 4,571%.
Có 50% mức lợi suất dưới 4,741%.
Độ lệch chuẩn là 1,626151 cho thấy mức chênh lệch giữa lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam với giá trị trung bình là 1,626151%.
6.1.6 Chỉ số HNX30 (HNX30)
summary(DL$HNX30)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 125.1 166.3 196.2 278.6 357.7 874.0sd(DL$HNX30)## [1] 170.1238Từ kết quả thu được, ta thấy:
Giá trị nhỏ nhất là 125,1 điểM.
Giá trị lớn nhất là 874 điểm.
Giá trị trung vị là 196,2 điểm.
Giá trị trung bình là 278,6 điểm.
Có 50% phiên của chỉ số HNX30 dưới 196,2 điểm.
Độ lệch chuẩn là 170,1238 cho thấy mức chênh lệch giữa chỉ số HNX30 với giá trị trung bình là 170,1238 điểm.
6.1.7 Chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones (DJIA)
summary(DL$DJIA)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 15666 20422 25691 25768 31385 36800sd(DL$DJIA)## [1] 6036.438Từ kết quả thu được, ta thấy:
Chỉ số trung bình công nghiệp thấp nhất là 15666 USD.
Chỉ số trung bình công nghiệp cao nhất là 36800 USD.
Chỉ số trung bình công nghiệp trung bình là 25768 USD.
Có 50% mức chỉ số dưới 25691 USD.
Độ lệch chuẩn là 6036,438 cho thấy mức chênh lệch giữa chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones với giá trị trung bình là 6036,438 USD.
6.2 Xác định phân phối cho các biến
6.2.1 Biến GP
hist(DL$GP, main = "Biểu đồ giá vàng", xlab = "GP", col = "lightblue")
Kiểm định phân phối chuẩn:
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến GP tuân theo phân phối chuẩn
\(H_1\): Biến GP không tuân theo phân phối chuẩn
Xét thống kê:
shapiro.test(DL$GP)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: DL$GP
## W = 0.88442, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy p_value < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến GP không tuân theo phân phối chuẩn.
Kiểm định phân phối Lognomal
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến GP tuân theo phân phối Lognomal
\(H_1\): Biến GP không tuân theo phân phối Lognomal
Xét thống kê:
ks.test(DL$GP, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$GP)), sdlog = sd(log(DL$GP)))## Warning in ks.test.default(DL$GP, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$GP)), : ties
## should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: DL$GP
## D = 0.18229, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedKết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến GP không tuân theo phân phối Lognomal.
Kiểm định phân phối t
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến GP tuân theo phân phối t
\(H_1\): Biến GP không tuân theo phân phối t
Xét thống kê:
t.test(DL$GP)##
## One Sample t-test
##
## data: DL$GP
## t = 235.06, df = 2053, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 1476.900 1501.751
## sample estimates:
## mean of x
## 1489.325Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến GP không tuân theo phân phối t.
6.2.2 Biến OP
hist(DL$OP, main = "Biểu đồ giá dầu thô", xlab = "OP", col = "lightblue")
Kiểm định phân phối chuẩn:
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến OP tuân theo phân phối chuẩn
\(H_1\): Biến OP không tuân theo phân phối chuẩn
Xét thống kê:
shapiro.test(DL$OP)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: DL$OP
## W = 0.97153, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy p_value < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến OP không tuân theo phân phối chuẩn.
Kiểm định phân phối Lognomal
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến OP tuân theo phân phối Lognomal
\(H_1\): Biến OP không tuân theo phân phối Lognomal
Xét thống kê:
ks.test(DL$OP, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$OP)), sdlog = sd(log(DL$OP)))## Warning in ks.test.default(DL$OP, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$OP)), : ties
## should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: DL$OP
## D = 0.13412, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedKết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến OP không tuân theo phân phối Lognomal.
Kiểm định phân phối t
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến OP tuân theo phân phối t
\(H_1\): Biến OP không tuân theo phân phối t
Xét thống kê:
t.test(DL$OP)##
## One Sample t-test
##
## data: DL$OP
## t = 134.01, df = 2053, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 57.56732 59.27729
## sample estimates:
## mean of x
## 58.4223Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến OP không tuân theo phân phối t.
6.2.3 Biến EX
hist(DL$EX, main = "Biểu đồ tỷ giá hối đoái", xlab = "EX", col = "lightblue")
Kiểm định phân phối chuẩn:
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến EX tuân theo phân phối chuẩn
\(H_1\): Biến EX không tuân theo phân phối chuẩn
Xét thống kê:
shapiro.test(DL$EX)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: DL$EX
## W = 0.94329, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy p_value < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến EX không tuân theo phân phối chuẩn.
Kiểm định phân phối Lognomal
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến EX tuân theo phân phối Lognomal
\(H_1\): Biến EX không tuân theo phân phối Lognomal
Xét thống kê:
ks.test(DL$EX, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$EX)), sdlog = sd(log(DL$EX)))## Warning in ks.test.default(DL$EX, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$EX)), : ties
## should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: DL$EX
## D = 0.10134, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedKết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến EX không tuân theo phân phối Lognomal.
Kiểm định phân phối t
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến EX tuân theo phân phối t
\(H_1\): Biến EX không tuân theo phân phối t
Xét thống kê:
t.test(DL$EX)##
## One Sample t-test
##
## data: DL$EX
## t = 1857.8, df = 2053, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 22874.61 22922.95
## sample estimates:
## mean of x
## 22898.78Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến EX không tuân theo phân phối t.
6.2.4 Biến TP
hist(DL$TP, main = "Biểu đồ lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam", xlab = "TP", col = "lightblue")
Kiểm định phân phối chuẩn:
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến TP tuân theo phân phối chuẩn
\(H_1\): Biến TP không tuân theo phân phối chuẩn
Xét thống kê:
shapiro.test(DL$TP)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: DL$TP
## W = 0.93249, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy p_value < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến TP không tuân theo phân phối chuẩn.
Kiểm định phân phối Lognomal
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến TP tuân theo phân phối Lognomal
\(H_1\): Biến TP không tuân theo phân phối Lognomal
Xét thống kê:
ks.test(DL$TP, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$TP)), sdlog = sd(log(DL$TP)))## Warning in ks.test.default(DL$TP, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$TP)), : ties
## should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: DL$TP
## D = 0.11973, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedKết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến TP không tuân theo phân phối Lognomal.
Kiểm định phân phối t
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến TP tuân theo phân phối t
\(H_1\): Biến TP không tuân theo phân phối t
Xét thống kê:
t.test(DL$TP)##
## One Sample t-test
##
## data: DL$TP
## t = 127.4, df = 2053, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 4.500877 4.641609
## sample estimates:
## mean of x
## 4.571243Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến TP không tuân theo phân phối t.
6.2.5 Biến HNX30
hist(DL$HNX30, main = "Biểu đồ chỉ số HNX30", xlab = "HNX30", col = "lightblue")
Kiểm định phân phối chuẩn:
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến HNX30 tuân theo phân phối chuẩn
\(H_1\): Biến HNX30 không tuân theo phân phối chuẩn
Xét thống kê:
shapiro.test(DL$HNX30)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: DL$HNX30
## W = 0.75581, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy p_value < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến HNX30 không tuân theo phân phối chuẩn.
Kiểm định phân phối Lognomal
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến HNX30 tuân theo phân phối Lognomal
\(H_1\): Biến HNX30 không tuân theo phân phối Lognomal
Xét thống kê:
ks.test(DL$HNX30, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$HNX30)), sdlog = sd(log(DL$HNX30)))## Warning in ks.test.default(DL$HNX30, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$HNX30)), :
## ties should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: DL$HNX30
## D = 0.18972, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedKết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến HNX30 không tuân theo phân phối Lognomal.
Kiểm định phân phối t
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến HNX30 tuân theo phân phối t
\(H_1\): Biến HNX30 không tuân theo phân phối t
Xét thống kê:
t.test(DL$HNX30)##
## One Sample t-test
##
## data: DL$HNX30
## t = 74.216, df = 2053, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 271.2273 285.9504
## sample estimates:
## mean of x
## 278.5888Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến HNX30 không tuân theo phân phối t.
6.2.6 Biến DJIA
hist(DL$DJIA, main = "Biểu đồ chỉ số bình quan công nghiệp Dow Jones", xlab = "DJIA", col = "lightblue")
Kiểm định phân phối chuẩn:
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến DJIA tuân theo phân phối chuẩn
\(H_1\): Biến DJIA không tuân theo phân phối chuẩn
Xét thống kê:
shapiro.test(DL$DJIA)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: DL$DJIA
## W = 0.93649, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy p_value < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến DJIA không tuân theo phân phối chuẩn.
Kiểm định phân phối Lognomal
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến DJIA tuân theo phân phối Lognomal
\(H_1\): Biến DJIA không tuân theo phân phối Lognomal
Xét thống kê:
ks.test(DL$DJIA, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$DJIA)), sdlog = sd(log(DL$DJIA)))## Warning in ks.test.default(DL$DJIA, "plnorm", meanlog = mean(log(DL$DJIA)), :
## ties should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: DL$DJIA
## D = 0.10965, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedKết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến DJIA không tuân theo phân phối Lognomal.
Kiểm định phân phối t
Giả thuyết/Đối thuyết:
\(H_0\): Biến DJIA tuân theo phân phối t
\(H_1\): Biến DJIA không tuân theo phân phối t
Xét thống kê:
t.test(DL$DJIA)##
## One Sample t-test
##
## data: DL$DJIA
## t = 193.46, df = 2053, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 25506.79 26029.20
## sample estimates:
## mean of x
## 25767.99Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 2,2e-16 < 0,05 nên ta bác bỏ \(H_0\). Vậy biến DJIA không tuân theo phân phối t.
6.3 Ma trận hệ số tương quan
continuous_vars <- DL[, sapply(DL, is.numeric)]
cor_matrix <- cor(continuous_vars)
cor_matrix## VIC GP OP EX TP HNX30
## VIC 1.0000000 0.4578143 0.2996345 0.5819509 -0.7400776 0.3953365
## GP 0.4578143 1.0000000 0.3675540 0.5393825 -0.8459145 0.7217248
## OP 0.2996345 0.3675540 1.0000000 0.2940437 -0.3217425 0.7070546
## EX 0.5819509 0.5393825 0.2940437 1.0000000 -0.5254996 0.2657293
## TP -0.7400776 -0.8459145 -0.3217425 -0.5254996 1.0000000 -0.6923600
## HNX30 0.3953365 0.7217248 0.7070546 0.2657293 -0.6923600 1.0000000
## DJIA 0.6654577 0.8560646 0.6284488 0.6494575 -0.8695945 0.8133244
## DJIA
## VIC 0.6654577
## GP 0.8560646
## OP 0.6284488
## EX 0.6494575
## TP -0.8695945
## HNX30 0.8133244
## DJIA 1.0000000Từ bảng kết quả, ta có các cặp biến có hệ số tương quan cao là GP và HNX30, GP và DJIA, OP và HNX30, HNX30 và DJIA.
6.4 Xây dựng mô hình
6.4.1 Mô hình hồi quy
Để đánh giá tác động của các nhân tố đến giá cổ phiếu VIC, mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
\[VIC_t=\beta_0+\beta_1GP_t+\beta_2OP_t+\beta_3EX_t+\beta_4TP_t+\beta_5HNX30_t+\beta_6DJIA_t\]
model <- lm(VIC ~., data = DL)
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = VIC ~ ., data = DL)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -40439 -9668 167 11071 37587
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -5.705e+04 2.138e+04 -2.668 0.00769 **
## Ngày 1.837e-06 3.325e-05 0.055 0.95596
## GP -7.716e+01 4.449e+00 -17.344 < 2e-16 ***
## OP 1.929e+02 3.447e+01 5.598 2.46e-08 ***
## EX 1.310e+01 1.869e+00 7.009 3.25e-12 ***
## TP -2.075e+04 5.461e+02 -38.002 < 2e-16 ***
## HNX30 -3.843e+01 5.013e+00 -7.667 2.70e-14 ***
## DJIA 1.325e+00 2.588e-01 5.120 3.34e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 15180 on 2046 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7543, Adjusted R-squared: 0.7535
## F-statistic: 897.3 on 7 and 2046 DF, p-value: < 2.2e-16Từ kết quả ta thấy các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, nên ta có mô hình như sau:
VIC = -5,705e+04 - 7,716e+01.GP + 1,929e+02.OP + 1,310e+01.EX - 2,075e+04.TP - 3,843e+01.HNX30 + 1,325e+00.DJIA
6.4.2 Kết quả mô hình
Từ kết quả chạy mô hình, ta thấy Multiple R-squared (\(R^2\)) = 0,7543 cho biết các biến giải thích được 75,43% cho giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup. Tất cả các biến vĩ mô đều có ý nghĩa ở mức 5% đo đó đều có tác động đến giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup.
Khi các yếu tố độc lập bằng 0 thì VIC có giá trị trung bình là -5,705e+04.
Khi các yếu tố khác không đổi, giá vàng tăng lên 1 USD/ounce thì giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup giảm 7,716e+01 đồng.
Khi các yếu tố khác không đổi, giá dầu thô tăng lên 1 USD/thùng thì giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup tăng 1.929e+02 đồng.
Khi các yếu tố khác không đổi, tỷ giá USD/VND tăng lên 1 thì giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup tăng 1.310e+01 đồng.
Khi các yếu tố khác không đổi, lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam tăng lên 1% thì giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup giảm 2.075e+04 đồng.
Khi các yếu tố khác không đổi, chỉ số HNX30 tăng lên 1 điểm thì giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup giảm 3.843e+01 đồng.
Khi các yếu tố khác không đổi, chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones tăng lên 1 USD thì giá cổ phiếu VIC của tập đoàn Vingroup tăng 1.325e+00 đồng.
6.5 Mô phỏng các biến độc lập
Khi một dãy số liệu không có phân phối nào cụ thể và ta muốn mô phỏng dữ liệu dựa trên bảng tần suất, ta có thể thực hiện các bước sau đây:
Cắt dữ liệu thành các khúc: Đầu tiên, ta sẽ cắt dãy số liệu ban đầu thành các khúc có cùng độ rộng hoặc có cùng số lượng quan sát trong mỗi khúc. Việc cắt này giúp ta chia dữ liệu thành các khoảng giá trị gần giống nhau.
Tạo bảng tần suất: Sau khi đã cắt dữ liệu thành các khúc, ta tính số lượng quan sát nằm trong mỗi khúc để tạo bảng tần suất.
Mô phỏng dữ liệu từ bảng tần suất: Dựa trên bảng tần suất đã tính, ta sẽ mô phỏng dữ liệu mới bằng cách lấy ngẫu nhiên các giá trị từ mỗi khúc với xác suất phù hợp.
6.5.1 Mô phỏng biến GP
#Cắt dữ liệu thành các khúc có độ rộng là 50 đơn vị
gp <- seq(min(DL$GP), max(DL$GP), by = 50)
#Tạo bảng tần suất
gp_table <- table(cut(DL$GP, gp, include.lowest = TRUE))
set.seed(10)
gp1 <- runif(1, 1.05e+03, 1.1e+03)
gp2 <- runif(1, 1.1e+03, 1.15e+03)
gp3 <- runif(1, 1.15e+03, 1.2e+03)
gp4 <- runif(1, 1.2e+03, 1.25e+03)
gp5 <- runif(1, 1.25e+03, 1.3e+03)
gp6 <- runif(1, 1.3e+03, 1.35e+03)
gp7 <- runif(1, 1.35e+03, 1.4e+03)
gp8 <- runif(1, 1.4e+03, 1.45e+03)
gp9 <- runif(1, 1.45e+03, 1.5e+03)
gp10 <- runif(1, 1.5e+03, 1.55e+03)
gp11 <- runif(1, 1.55e+03, 1.6e+03)
gp12 <- runif(1, 1.6e+03, 1.65e+03)
gp13 <- runif(1, 1.65e+03, 1.7e+03)
gp14 <- runif(1, 1.7e+03, 1.75e+03)
gp15 <- runif(1, 1.75e+03, 1.8e+03)
gp16 <- runif(1, 1.8e+03, 1.85e+03)
gp17 <- runif(1, 1.85e+03, 1.9e+03)
gp18 <- runif(1, 1.9e+03, 1.95e+03)
gp19 <- runif(1, 1.95e+03, 2e+03)
gp20 <- runif(1, 2e+03, 2.05e+03)
gp_table <- c(gp1, gp2, gp3, gp4, gp5, gp6, gp7, gp8, gp9, gp10, gp11, gp12, gp13, gp14, gp15, gp16, gp17, gp18, gp19, gp20)
#Mô phỏng dữ liệu mới dựa trên bảng tuần suất
set.seed(1)
GP <- sample(as.numeric(gp_table), size = 10000, replace = TRUE, prob = prop.table(gp_table))
hist(GP, col = "pink", main = "Biểu đồ mô phỏng giá vàng")
6.5.2 Mô phỏng biến OP
#Cắt dữ liệu thành các khúc có độ rộng là 7 đơn vị
op <- seq(min(DL$OP), max(DL$OP), by = 7)
#Tạo bảng tần suất
op_table <- table(cut(DL$OP, op, include.lowest = TRUE))
set.seed(20)
op1 <- runif(1, 7.79, 14.8)
op2 <- runif(1, 14.8,21.8)
op3 <- runif(1, 21.8,28.8)
op4 <- runif(1, 28.8,35.8)
op5 <- runif(1, 35.8,42.8)
op6 <- runif(1, 42.8,49.8)
op7 <- runif(1, 49.8,56.8)
op8 <- runif(1, 56.8,63.8)
op9 <- runif(1, 63.8,70.8)
op10 <- runif(1, 70.8,77.8)
op11 <- runif(1, 77.8,84.8)
op12 <- runif(1, 84.8,91.8)
op13 <- runif(1, 91.8,98.8)
op14 <- runif(1, 98.8,106)
op15 <- runif(1, 106,113)
op16 <- runif(1, 113,120)
op_table <- c(op1, op2, op3, op4, op5, op6, op7, op8, op9, op10, op11, op12, op13, op14, op15, op16)
#Mô phỏng dữ liệu mới dựa trên bảng tuần suất
set.seed(2)
OP <- sample(as.numeric(op_table), size = 10000, replace = TRUE, prob = prop.table(op_table))
hist(OP, col = "pink", main = "Biểu đồ mô phỏng giá dầu thô")
6.5.3 Mô phỏng biến EX
#Cắt dữ liệu thành các khúc có độ rộng là 200 đơn vị
ex <- seq(min(DL$EX), max(DL$EX), by = 200)
#Tạo bảng tần suất
ex_table <- table(cut(DL$EX, ex, include.lowest = TRUE))
set.seed(30)
ex1 <- runif(1, 2.12e+04, 2.14e+04)
ex2 <- runif(1, 2.14e+04, 2.16e+04)
ex3 <- runif(1, 2.16e+04, 2.18e+04)
ex4 <- runif(1, 2.18e+04, 2.2e+04)
ex5 <- runif(1, 2.2e+04, 2.22e+04)
ex6 <- runif(1, 2.22e+04, 2.24e+04)
ex7 <- runif(1, 2.24e+04, 2.26e+04)
ex8 <- runif(1, 2.26e+04, 2.28e+04)
ex9 <- runif(1, 2.28e+04, 2.3e+04)
ex10 <- runif(1, 2.3e+04, 2.32e+04)
ex11 <- runif(1, 2.32e+04, 2.34e+04)
ex12 <- runif(1, 2.34e+04, 2.36e+04)
ex13 <- runif(1, 2.36e+04, 2.38e+04)
ex14 <- runif(1, 2.38e+04, 2.4e+04)
ex15 <- runif(1, 2.4e+04, 2.42e+04)
ex16 <- runif(1, 2.42e+04, 2.44e+04)
ex17 <- runif(1, 2.44e+04, 2.46e+04)
ex18 <- runif(1, 2.46e+04, 2.48e+04)
ex_table <- c(ex1, ex2, ex3, ex4, ex5, ex6, ex7, ex8, ex9, ex10, ex11, ex12, ex13, ex14, ex15, ex16, ex17, ex18)
#Mô phỏng dữ liệu mới dựa trên bảng tuần suất
set.seed(3)
EX <- sample(as.numeric(ex_table), size = 10000, replace = TRUE, prob = prop.table(ex_table))
hist(EX, col = "pink", main = "Biểu đồ mô phỏng tỷ giá")
6.5.4 Mô phỏng biến TP
#Cắt dữ liệu thành các khúc có độ rộng là 0,5 đơn vị
tp <- seq(min(DL$TP), max(DL$TP), by = 0.5)
#Tạo bảng tần suất
tp_table <- table(cut(DL$TP, tp, include.lowest = TRUE))
set.seed(40)
tp1 <- runif(1, 2.04, 2.54)
tp2 <- runif(1, 2.54, 3.04)
tp3 <- runif(1, 3.04, 3.54)
tp4 <- runif(1, 3.54, 4.04)
tp5 <- runif(1, 4.04, 4.54)
tp6 <- runif(1, 4.54, 5.04)
tp7 <- runif(1, 5.04, 5.54)
tp8 <- runif(1, 5.54, 6.04)
tp9 <- runif(1, 6.04, 6.54)
tp10 <- runif(1, 6.54, 7.04)
tp_table <- c(tp1, tp2, tp3, tp4, tp5, tp6, tp7, tp8, tp9, tp10)
#Mô phỏng dữ liệu mới dựa trên bảng tuần suất
set.seed(4)
TP <- sample(as.numeric(tp_table), size = 10000, replace = TRUE, prob = prop.table(tp_table))
hist(TP, col = "pink", main = "Biểu đồ mô phỏng lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam")
6.5.5 Mô phỏng biến HNX30
#Cắt dữ liệu thành các khúc có độ rộng là 50 đơn vị
hnx30 <- seq(min(DL$HNX30), max(DL$HNX30), by = 50)
#Tạo bảng tần suất
hnx30_table <- table(cut(DL$HNX30, hnx30, include.lowest = TRUE))
set.seed(50)
hnx301 <- runif(1, 125, 175)
hnx302 <- runif(1, 175, 225)
hnx303 <- runif(1, 225, 275)
hnx304 <- runif(1, 275, 325)
hnx305 <- runif(1, 325, 375)
hnx306 <- runif(1, 375, 425)
hnx307 <- runif(1, 425, 475)
hnx308 <- runif(1, 475, 525)
hnx309 <- runif(1, 525, 575)
hnx3010 <- runif(1, 575, 625)
hnx3011 <- runif(1, 625, 675)
hnx3012 <- runif(1, 675, 725)
hnx3013 <- runif(1, 725, 775)
hnx3014 <- runif(1, 775, 825)
hnx30_table <- c(hnx301, hnx302, hnx303, hnx304, hnx305, hnx306, hnx307, hnx308, hnx309, hnx3010, hnx3011, hnx3012, hnx3013, hnx3014)
#Mô phỏng dữ liệu mới dựa trên bảng tuần suất
set.seed(5)
HNX30 <- sample(as.numeric(hnx30_table), size = 10000, replace = TRUE, prob = prop.table(hnx30_table))
hist(HNX30, col = "pink", main = "Biểu đồ mô phỏng chỉ số HNX30")
6.5.6 Mô phỏng biến DJIA
#Cắt dữ liệu thành các khúc có độ rộng là 1500 đơn vị
djia <- seq(min(DL$DJIA), max(DL$DJIA), by = 1500)
#Tạo bảng tần suất
djia_table <- table(cut(DL$DJIA, djia, include.lowest = TRUE))
set.seed(60)
djia1 <- runif(1, 1.57e+04, 1.72e+04)
djia2 <- runif(1, 1.72e+04, 1.87e+04)
djia3 <- runif(1, 1.87e+04, 2.02e+04)
djia4 <- runif(1, 2.02e+04, 2.17e+04)
djia5 <- runif(1, 2.17e+04, 2.32e+04)
djia6 <- runif(1, 2.32e+04, 2.47e+04)
djia7 <- runif(1, 2.47e+04, 2.62e+04)
djia8 <- runif(1, 2.62e+04, 2.77e+04)
djia9 <- runif(1, 2.77e+04, 2.92e+04)
djia10 <- runif(1, 2.92e+04, 3.07e+04)
djia11 <- runif(1, 3.07e+04, 3.22e+04)
djia12 <- runif(1, 3.22e+04, 3.37e+04)
djia13 <- runif(1, 3.37e+04, 3.52e+04)
djia14 <- runif(1, 3.52e+04, 3.67e+04)
djia_table <- c(djia1, djia2, djia3, djia4, djia5, djia6, djia7, djia8, djia9, djia10, djia11, djia12, djia13, djia14)
#Mô phỏng dữ liệu mới dựa trên bảng tuần suất
set.seed(6)
DJIA <- sample(as.numeric(djia_table), size = 10000, replace = TRUE, prob = prop.table(djia_table))
hist(DJIA, col = "pink", main = "Biểu đồ mô phỏng chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones")
6.6 Chạy mô phỏng cho mô hình
## VIC = -5,705e+04 - 7,716e+01*GP + 1.929e+02*OP + 1.310e+01*EX - 2.075e+04*TP - 3.843e+01*HNX30 + 1.325e+00*DJIA
new <- data.frame(GP, OP, EX, TP, HNX30, DJIA)
VIC <- -5.705e+04 - 7.716e+01*GP + 1.929e+02*OP + 1.310e+01*EX - 2.075e+04*TP - 3.843e+01*HNX30 + 1.325e+00*DJIA
plotNormalHistogram(VIC, col="blue", prob = TRUE, main = 'Mô phỏng cho VIC', xlab = 'VIC', linecol="red", lwd=3 )
6.7 Phân tích kết quả của mô hình
summary(VIC)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## -60396 21376 48574 49829 76707 181343sd(VIC)## [1] 39468.91Từ kết quả mô phỏng được, ta thấy tập đoàn Vingroup:
Giá cổ phiếu trung bình là 49829 đồng.
Giá cổ phiếu thấp nhất là -60396 đồng (vì giá cổ phiếu không âm nên ghi nhận là 0 đồng)
Giá cổ phiếu cao nhất là 181343 đồng.
Giá cổ phiếu dưới 21376 đồng chiếm 25%.
Giá cổ phiếu dưới 48574 đồng chiếm 50%.
Giá cổ phiếu dưới 76707 đồng chiếm 75%.
Độ lệch chuẩn là 39468,91 cho biết giá cổ phiếu VIC có mức chênh lệch so với giá trị trung bình là 39468,91 đồng.
Quy ước
Với dữ liệu mô phỏng được, đặt quy ước về giá trị của biến VIC như sau: Giá thấp (-70000 - 50000), Giá vừa (50000 - 100000) và Giá cao (100000 - 200000).
vic <- cut(VIC, breaks = c(-70000,50000,100000,200000), labels = c("Giá thấp", "Giá vừa","Giá cao"))
table(vic)## vic
## Giá thấp Giá vừa Giá cao
## 5136 3729 1135table(vic)/sum(table(vic))## vic
## Giá thấp Giá vừa Giá cao
## 0.5136 0.3729 0.1135ggplot(,aes(vic))+geom_bar(color = "red",fill = "pink")+ geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)), accuracy = 0.01)), stat = 'count', vjust = - .5)+xlab("Giá cổ phiếu tập đoàn Vingroup")+theme_classic()
Như vậy theo kết quả thống kê ta thấy được từ dữ liệu mô phỏng được sau 10000 phiên giao dịch:
Có 5136 phiên giá VIC thấp dưới 50000 đồng, chiếm 51,36%.
Có 3729 phiên giá VIC vừa trong khoảng 50000 - 100000 đồng, chiếm 37,29%.
Có 1135 phiên giá VIC cao trên 100000 đồng, chiếm 11,35%.
Giả sử: Đầu tư vào cổ phiếu VIC ngày 03/07/2023 với số giá cổ phiếu ngày này là 51100 đồng. Nếu giá tăng hơn 10% (56210 đồng) là lời và giảm hơn 10% (45890 đồng) là lỗ, trong khoảng \(\pm10\%\) là hòa vốn (lời lỗ không đáng kể).
Xác suất lỗ
lo <- VIC[VIC < 45890]
length(lo)/length(VIC)## [1] 0.4732Xác suất hòa vốn
hoa <- VIC[VIC <= 56210 & VIC >= 45890]
length(hoa)/length(VIC)## [1] 0.0987Xác suất lời
loi <- VIC[VIC > 56210]
length(loi)/length(VIC)## [1] 0.4281Như vậy nếu đầu tư vào ngày 03/07/2023 thì có 42,81% là lời, 9,87% hòa vốn và 47,32% là lỗ. Các nhà đầu tư có thể xem xét đầu tư trong thời gian tới vì khả năng có lời và lỗ xem như tương đương nhau. Tuy nhiên giá trị mô phỏng không thể phản ánh hoàn toàn tình hình thực tế từ thị trường, cho nên các nhà đầu tư vẫn nên cân nhắc thêm nhiều yếu tố khác trước khi quyết định đầu tư trong tương lai.
7 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
7.1 Kết luận
Theo kết quả từ mô hình hồi quy, ta thấy giá vàng, lợi suất trái phiếu 10 năm Việt Nam và chỉ số HNX30 có tác động âm đến giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup. Các yếu tố còn lại là giá dầu thô, tỷ giá USD/VND và chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones thì có tác động dương đến giá cổ phiếu của tập đoàn Vingroup.
Điều này chỉ ra rằng ngoài đầu tư vào cổ phiếu VIC thì còn nên dự trữ vàng, vàng sẽ là kênh đầu tư an toàn thứ 2 cho những người đầu tư vào VIC. Khi giá VIC giảm quá mức thì vàng lại tăng giá, các nhà đầu tư có thể dự trữ song song giữa vàng và cổ phiếu để không xảy ra rủi ro lợi nhuận quá lớn.
Kết quả mô phỏng giá cổ phiếu VIC trong tương lai cũng sẽ giúp cho các nhà đầu tư đo lường được mức độ lời lỗ khi đầu tư vào cổ phiếu này. Tuy nhiên giá trị mô phỏng không thể phản ánh hoàn toàn tình hình thực tế từ thị trường, cho nên các nhà đầu tư vẫn nên cân nhắc thêm nhiều yếu tố khác trước khi quyết định đầu tư trong tương lai. Các dữ liệu mô phỏng chỉ nên là tài liệu tham khảo khi quyết định đầu tư để không xảy ra những rủi ro không mong muốn.
7.2 Một số khuyến nghị
7.2.1 Chính phủ
Bộ Tài chính, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam theo chức năng, nhiệm vụ được giao chủ động thực hiện các biện pháp ổn định thị trường tài chính tiền tệ, chứng khoán. Ngoài ra, Bộ Tài chính, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước phải phối hợp các cơ quan liên quan làm việc, yêu cầu doanh nghiệp công bố thông tin theo đúng quy định pháp luật. Trong trường hợp phát hiện công bố thông tin không rõ ràng, không chính xác thì yêu cầu cải chính và xử lý nghiêm theo quy định pháp luật.
Chính phủ nên thực hiện ngay việc công bố và cung cấp thông tin chính thức, trung thực về vụ việc và tình hình, triển vọng phát triển kinh tế - xã hội đất nước cho các cơ quan báo chí và nhà đầu tư để nhà đầu tư tin tưởng, yên tâm tiếp tục thực hiện các hoạt động đầu tư, sản xuất kinh doanh theo quy định pháp luật.
Ngoài ra, phải tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý cho phát triển thị trường chứng khoán phù hợp với trình độ phát triển của nền kinh tế, tiếp cận với các thông lệ, chuẩn mực quốc tế; mở rộng và kết nối với thị trường khu vực và quốc tế. Hoàn thiện các quy định hướng dẫn về sự tham gia của nhà đầu tư nước ngoài vào các doanh nghiệp niêm yết và các công ty đại chúng trên thị trường chứng khoán. Tăng cường năng lực quản lý, giám sát của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, năng lực cạnh tranh của các tổ chức trung gian tham gia thị trường chứng khoán để đảm bảo thị trường vận hành an toàn, minh bạch, nâng cao khả năng cạnh tranh và bảo vệ lợi ích nhà đầu tư.
7.2.2 Nhà đầu tư
Xác định đúng thời điểm mua và bán: nhà đầu nên lựa chọn mua cổ phiếu khi nền kinh tế ổn định và có cung tiền cao. Khi đó, tính thanh khoản của thị trường sẽ có chiều hướng tích cực, giá trị cổ phiếu sẽ cao hơn và mang đến nhiều lợi nhuận cho nhà đầu tư. Đặc biệt, trong thời điểm thị trường có nhiều biến động như hiện nay, một bí quyết đầu tư chứng khoán cho nhà đầu tư là hãy đầu tư vào các cổ phiếu của doanh nghiệp có nền tảng mạnh mẽ. Đây là cách giúp nhà đầu tư tìm thấy những mã cổ phiếu đúng giá và có cơ hội sinh lời trong tương lai.
Chọn phương pháp đầu tư phù hợp: Mỗi nhà đầu tư đều có một cách đầu tư chứng khoán khác nhau, mua bán cổ phiếu trong ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn. Trong đó, đầu tư ngắn hạn hay còn gọi lướt sóng được nhiều nhà đầu tư lựa chọn. Bởi hình thức đầu tư này linh hoạt và nhanh chóng. Tuy nhiên, hình thức đầu tư chứng khoán này lại mang đến rủi ro nhiều nhất cho nhà đầu tư. Cách đầu tư này đòi hỏi nhà đầu tư cần có kỹ năng, kiến thức và phải nhạy bén với sự biến động của thị trường. Việc mua và bàn phải tuân thủ theo xu hướng và tình hình kinh tế của công ty. Chẳng hạn như lượng giao dịch cổ phiếu, cổ đông, quỹ và các thay đổi của công ty. Đối với cách đầu tư trung và dài hạn (đầu tư giá trị), nhà đầu tư cần tập trung vào các yếu tố cơ bản của doanh nghiệp. Nhà đầu tư cần theo dõi hoạt động các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp của doanh nghiệp trong quá khứ để dàng đưa ra các quyết định trong tương lai. Đây là phương pháp đầu tư ít rủi ro và chỉ thu được lợi nhuận khi nhà đầu tư hiểu rõ về doanh nghiệp mà mình đầu tư.
8 TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Trần Lộc Hùng và Trần Mạnh Tường (2017), Bài giảng Mô phỏng ngẫu nhiên, Trường Đại học Tài chính - Marketing, Khoa Kinh tế - Luật.
[2] Antono, Z., Jaharadak, A., & Khatibi, A. (2019). Analysis of factors affecting stock prices in mining sector: Evidence from Indonesia Stock Exchange. Management Science Letters, 9(10), 1701-1710.
[3] Nguyễn Thị Phương Dung. Nhân tố kinh tế ảnh hưởng đến sự thay đổi giá cổ phiếu ngành bất động sản trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học kinh tế - SỐ 7(03) - 2019.
[4] Phạm Ngọc Vân. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của những doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Số 51, 2021.