Dự báo VaR và ES với khung thời gian dài ngày: Ứng dụng với thị trường Việt Nam

Nghiên cứu này đánh giá khả năng dự báo gia trị chịu rủi ro (VaR) và giá trị thiếu hụt dự kiến (ES) cho khung thời gian dài ngày đối với thị trường chứng khoán Việt Nam. Cụ thể, nghiên cứu so sánh dự báo VaR và ES với khung thời gian 10-ngày cho chỉ số VN-Index và HNX-Index tại hai mốc phân vị phổ biến là 1% và 5% từ phương pháp phi tham số, bán tham số và tham số. Với các kiểm định đa dạng so sánh khả năng dự báo tuyệt đối và tương đối của các phương pháp, kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình Gjr-Sge với giả định phân phối xác suất Skewed Generalized Error (SGE) cho chỉ số giá chứng khoán Việt Nam mang lại kết quả dự báo ổn định và tốt nhất ở khung thời gian 10-ngày. Nghiên cứu này nhấn mạnh việc ghi nhận tính không chuẩn trong phân phối xác suất tỷ lệ sinh lời của thị trường chứng khoán Việt Nam và giúp đề xuất mô hình đo lường phù hợp cho các tổ chức tài chính và nhà đầu tư khi tham gia vào thị trường chứng khoán Việt Nam.