Trong bài viết này, rổ cổ phiếu 30VN và các cổ phiếu thành phần sẽ được phân tích và áp dụng phương pháp nghiên cứu Value at Risk (VaR) để đánh giá rủi ro trong đầu tư. Dữ liệu được lấy từ Sàn giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ năm 2012 đến năm 2020 và giới hạn ở các cổ phiếu tồn tại xuyên suốt thời gian nghiên cứu. | TNU Journal of Science and Technology 225 10 96 - 102 PHÂN TÍCH RỔ CỔ PHIẾU VN30 VÀ KẾT QUẢ KHI ÁP DỤNG MÔ HÌNH PHÂN PHỐI KHÔNG ĐỐI XỨNG VÀO QUẢN LÝ RỦI RO Nguyễn Ngọc Quỳnh Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Trong bài báo này rổ cổ phiếu 30VN và các cổ phiếu thành phần sẽ được phân tích và áp dụng phương pháp nghiên cứu Value at Risk VaR để đánh giá rủi ro trong đầu tư. Dữ liệu được lấy từ Sàn giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh HOSE từ năm 2012 đến năm 2020 và giới hạn ở các cổ phiếu tồn tại xuyên suốt thời gian nghiên cứu. Ba mô hình phân phối không đối xứng sẽ được áp dụng theo biến động hằng ngày của cổ phiếu trong nghiên cứu này đó là Mô hình phân phối lệch Skew T ST mô hình phân phối tổng quát hóa theo đường cong GH và mô hình phân phối đảo nghịch NIG . Kết quả chỉ ra rằng phương pháp tính toán rủi ro VaR dựa trên các mô hình phân phối không đối xứng đem lại kết quả bám sát thực tế của chứng khoán Việt Nam hơn so với mô hình phân phối chuẩn. Từ khóa Quản lý rủi ro Vnindex VN30 chứng khoán phân phối. Ngày nhận bài 24 7 2020 Ngày hoàn thiện 07 9 2020 Ngày đăng 15 9 2020 VIETNAM 30 EQUAL WEIGHT INDEX ANALYSIS AND RISK MANAGEMENT BASED ON ASYMMETRIC DISTRIBUTION MODEL Nguyen Ngoc Quynh TNU - University of Information and Communication Technology ABSTRACT In this paper an analysis of Vietnam 30 Equal Weight Index VN30 basket was summarized and the Value at Risk VaR approach was performed to analyze the investment risk of VN30 and its constituent stocks. Data set from stock index and stock prices were collected from Ho Chi Minh Stock Exchange HOSE from 2012 to 2020 and restricted to continual stocks throughout the period. In order to do this research the following three distribution models will be applied Skewed-T Distribution ST Generalized Hyperbolic Distribution GH and Normal Inverse Gaussian Distribution NIG on daily stock returns. Empirical result shows that the evidence from model fitting distribution and VaR
