THÔng tin về luận văn thạc sĩ

2. Giới tính:Nam

3. Ngày sinh: 17/10/1984

4. Nơi sinh:Hải Phòng

5. Quyết định công nhận học viên cao học của trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên.

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo:Chuyển từ chuyên ngành Phương pháp toán sơ cấp sang Lý thuyết xác suất và thống kê toán học theo quyết định số 674/QD-SDH-TN của Hiệu trưởng trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên ngày 31/5/2010.

7. Tên đề tài luận văn:Các mô hình chuỗi thời gian tài chính.

8. Chuyên ngành:Lý thuyết xác suất và thống kê toán học

9. Mã số:60.46.1510. Cán bộ hướng dẫn khoa học:PGS.TS Trần Hùng Thao, Viện Toán Học-Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam.

11. Tóm tắt các kết quả của luận văn:

Phân tích dự báo giá tài sản tài chính như cổ phiếu,trái phiếu,tỷ giá…là một chủ đề thu hút rất nhiều sự quan tâm của các chuyên gia,nhà đầu tư,nhà khoa học.Chính vì tầm quan trọng của nó mà đã có rất nhiều nhà nghiên cứu dành công sức cho lĩnh vực này với nhiều phương pháp phân tích khác nhau.Cho đến nay có thể kể đến hai phương pháp phân tích đã quen thuộc với hầu hết các nhà đầu tư là phân tích kĩ thuật(Technical analysic) và phân tích cơ bản(Fundamental analysic).Bên cạnh hai phương pháp này còn có phương pháp phân tích định lượng thông qua các mô hình toán học.

Dự báo thị trường bằng phương pháp phân tích định lượng hiện nay được sử dụng rất phổ biến trên thế giới.Hầu hết các quỹ đầu tư,quỹ phòng hộ(Hedge fund) và các phòng giao dịch (Trading desk) của các ngân hàng đầu tư đều có hệ thống giao dịch tự động bằng phương pháp định lượng(Quantitative trading).Hiệu quả của phương pháp này đã được chứng minh tại rất nhiều thị trường.

Lí do hiệu quả của phương pháp này là tín hiệu đưa ra khách quan dựa trên những tiêu chí thống kê từ mô hình.Do đó sẽ giảm thiểu được sự sai sót do cảm xúc của con người.

Phương pháp phân tích định lượng giả định rằng mối liên hệ giữa các yếu tố được thiết lập trong quá khứ sẽ có ảnh hưởng,lặp lại trong tương lai.Hay nói cách khác,phương pháp này dựa trên các dữ liệu từ quá khứ để phát hiện chiều hướng vận động của chúng trong tương lai theo một quy luật nào đó.Phổ biến nhất là sử dụng chuỗi thời gian(Time series analysis) hoặc sử dụng phân tích nhân quả.Ngoài ra,người ta còn sử dụng phương pháp khá phức tạp là Mạng thần kinh(Neural network).

Trong phạm vi đề tài này chúng tôi để cập đến các mô hình chuỗi thời gian trong thị trường tài chính.Các mô hình chuỗi thời gian nhằm để dự báo giá trị tương lai của một tài sản tài chính chỉ dựa trên phân tích số liệu quá khứ và hiện tại của nó.Do đó với phương pháp này điều kiện quan trọng là chuỗi thời gian cần có tính ổn định thể hiện ở tính dừng của nó.

Luận văn chia làm ba chương

-Chương 1:Kiến thức chuẩn bị

Chương này trình bày về các khái niệm,kiến thức cơ sở như phương trình sai phân,toán tử trễ,kì vọng điều kiện,martingale…để sử dụng trong các chương sau.

-Chương 2:Trình bày về các mô hình chuỗi thời gian tuyến tính hay gặp như MA,AR,ARMA,ARIMA…cùng các ứng dụng trong phân tích,dự báo biến số kinh tế GDP.

Kết quả chương này là bài toán ước lượng tham số cho quá trình AR(1) và áp dụng mô hình ARIMA vào phân tích dự báo biến số kinh tế GDP.

-Chương 3:Trình bày các mô hình phi tuyến với phương sai Gauss có điều kiện thay đổi tự hồi qui như ARCH,GARCH,các mô hình GARCH cải tiến như TGARCH,EGARCH cùng các ứng dụng trong phân tích,dự báo rủi ro tỷ giá,cổ phiếu…

Bài toán ước lượng tham số cho mô hình AR(1)/ARCH(1) cũng được trình bày ở chương này

Luận văn đã đề cập đến các mô hình chuỗi thời gian tài chính đang phát triển mạnh trong thời gian gần đây cùng các ứng dụng trong thực tế phân tích biến số kinh tế GDP và dự báo rủi ro trong phân tích tỷ giá,cổ phiếu…

12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:Luận văn đề cập đến các mô hình chuỗi thời gian có ứng dụng cao trong thực tiễn như phân tích dự báo biến số kinh tế vĩ mô GDP,CPI hoặc dự báo rủi ro của tài sản tài chính.

-Sử dụng Eviews phân tích,dự báo biến số kinh tế vĩ mô

-Sử dụng mô hình ARCH,GARCH,EGARCH…trong việc đo lường rủi ro tài chính

13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo:Luận văn có thể được mở rộng theo hướng kết hợp với lí thuyết cực trị EVT-Extreme Value Theory của giáo sư Embrechts mà tác giả đã được tiếp cận trong Hội thảo quốc tế Toán Tài Chính tại Hải Phòng tháng 10/2011.Lý thuyết nàygọi là lý thuyết các biến cố hiếm (extreme value theory), mà Embrechts là một trong những cha đẻ. Lý thuyết này chỉ ra rất nhiều điều quan trọng, lí giải và đưa ra cảnh báo vể rủi ro khủng hoảng tài chính cái mà đã từng xảy ra nhiều lần trong quá khứ mà gần đây là cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008v.v.Vậy ứng dụng lí thuyết bày vào các mô hình chuỗi thời gian thế nào?có kết quả gì đặc biệt?...đó là những câu hỏi có thể được nghiên cứu và phát triển trong thời gian tới.

Ngày 7 tháng 12 năm 2011

Học viên

Vũ Duy Thắng

2. Sex:Male

3. Date of birth:17^th October 1984

4.Place of birth:Hai Phong

5. Admission decision of University of Natural Sciences

6. Changes in academic process:Changing from Primary mathematical method to Theory of Probability and Statistics on 31 st May 2010

7. Official thesis title:Models of financial time series

8. Major:Theory of Probability and Statistics

9. Code:60.46.15

10. Supervisors:Ass.Prof-PhD Tran Hung Thao ,Institute of Mathematics-Viet Nam Institute for Science and Technology

11. Summary of the finding of the thesis:

Analysing and focasting financial assets such as stock,bond,currency exchange… is the issue that are studied by many scientists,investors.

There are two fundamental methods:technical analysis and fundamental analysis.In addition,there is also the quantitative method which uses mathematical models.

Analysing market by quantitative method is used popular in the world.Almost the Hedgefund,Investment Fund have autotrading system that use quantitative method.

This method is very efficient in many markets,which reduces emotions of human.One of this mothod is Time series analysis,another method is analysing cause and effect.

Moreover,there is also complicate method that is called Neural netword.In this thesis,we only mention some Models of financial time series,which need stable data series.

This need time series stationary.The thesis is divided in to 3 chapters:

-Chapter 1:

This chapter describes some basis backgrounds such as difference equation,lag operator,conditional expectation,martingale…,which will be used in the next chapters.

-Chapter 2

This chapter illustrates some stational,unstational models of time series such as MA,AR,ARMA,ARIMA…and applying to analysis,forecast GDP.

This chapter also metion result of parameter estimation of AR(1) process and apply to analysis unknown macro economic GDP.

-Chapter 3

This chapter describes some Models of conditional Gauss variance such as ARCH,GARCH,EGARCH,TGARCH…and applying to analysic risks of stocks,currency exchange.

12. Practical applicability:The thesis describes Models of Financial time series which are famous method to analysis financial assets such as macro unknown economic GDP,CPI and risks of stocks.

-Using Eviews to analysis,forecast GDP

-Using some Models such as ARCH,GARCH,EGARCH…to measure risks of financial assets.

13. Further research directions:Combining with EVT-Extreme Value Theory which I accessed in International mathematical finance conference in Do Son 10/2011.This theory descibes rare events that is invented by Prof Embrechts.Then,how to combine the EVT theory and Time series models?