Tối ưu hóa danh mục đầu tư dựa trên phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai co gọn: Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tóm tắt

Lý thuyết Danh mục đầu tư (DMĐT) hiện đại (Modern Portfolio Theory) đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn và tối ưu DMĐT, tuy nhiên lý thuyết này vẫn tồn tại nhiều hạn chế do sự nhạy cảm của một trong các biến đầu vào của mô hình là ma trận hiệp phương sai. Các phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai truyền thống chưa giải quyết được hạn chế này, đặc biệt khi số lượng tài sản đầu tư trong danh mục tăng cao hơn so với số lượng mẫu quan sát. Do đó, trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả áp dụng phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai co gọn (Shrinkage estimator), phương pháp này được giới thiệu lần đầu tiên bởi hai tác giả Ledoit & Wolf (2003), để lựa chọn DMĐT tối ưu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời so sánh phương pháp co gọn này với các phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai truyền thống khác dựa trên các tiêu chí đánh giá cụ thể trong việc lựa chọn DMĐT. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai co gọn cho kết quả vượt trội hơn nhiều so với các phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai truyền thống. Sự vượt trội này được thể hiện trên hầu hết các tiêu chí đánh giá DMĐT được sử dụng bao gồm: tiêu chí lợi nhuận trung bình của danh mục, rủi ro trung bình của danh mục, chỉ số Sharpe, mức lỗ tối đa của danh mục và hệ số Alpha.