So sánh hiệu quả kỹ thuật co gọn phi tuyến tính với co gọn tuyến tính trên mô hình tương quan cố định trong tối ưu hóa danh mục đầu tư

Tóm tắt

Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern Portfolio Theory - MPT) ra đời năm 1952 đã đặt nền móng cho việc tối ưu hóa danh mục đầu tư, nhấn mạnh việc đa dạng hóa và cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận. Tuy nhiên, mô hình trung bình-phương sai truyền thống thường kém hiệu quả khi số lượng tài sản lớn. Do đó, các kỹ thuật co gọn, đặc biệt là co gọn phi tuyến tính (nonlinear shrinkage), được phát triển để giải quyết hạn chế này. Nghiên cứu này so sánh trực tiếp hiệu quả của kỹ thuật co gọn phi tuyến tính (non-linear shrinkage) với kỹ thuật co gọn tuyến tính (linear shrinkage), đặc biệt trên mô hình co gọn tương quan cố định (Shrinkage toward Constant Correlation Model - SCCM) đã từng được chứng minh là có kết quả đầu tư vượt trội nhất trong các mô hình co gọn tuyến tính khác, tại thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam giai đoạn 2019–2023. Sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP. HCM (HOSE), danh mục đầu tư có phương sai tối thiểu (Global Minimum Variance Portfolio- GMVP) và kỹ thuật hậu kiểm, nghiên cứu này nhằm đánh giá hiệu quả danh mục dựa trên các tiêu chí như lợi nhuận tích lũy, độ biến động hàng năm, tỷ lệ Sharpe và tỷ lệ Sortino. Kết quả cho thấy, co gọn phi tuyến tính có hiệu quả vượt trội hơn SCCM trên các tiêu chí bao gồm độ biến động hàng năm, tỷ lệ Sharpe, tỷ lệ Omega và tỷ lệ Sortino. Nghiên cứu khẳng định tính ưu việt của kỹ thuật co gọn phi tuyến tính trong tối ưu hóa danh mục đầu tư trên TTCK Việt Nam, góp phần củng cố các nghiên cứu trước đây và hỗ trợ nhà đầu tư ra quyết định đầu tư hiệu quả.