BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ DẦU BRENT VÀ TỈ GIÁ USDCAD Tp Hồ Chí Minh, năm 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ DẦU BRENT VÀ TỈ GIÁ USDCAD Thành viên nhóm Chuyên ngành Kinh tế lượng ứng dụng Nguyễn Hoàng Tuấn MSSV 31191024191 Trần Khánh Hòa MSSV 31191026593 Lê Nguyễn Anh Tú MSSV 31191024176 Tống Hoàng Nhật MSSV 31191022268 GV hướng dẫn Th s Nguyễn Quang Tp Hồ Chí Minh, nă.
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH
PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ DẦU BRENT VÀ TỈ GIÁ USD/CAD
Tp Hồ Chí Minh, năm 2021
Trang 2BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH
PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA
GIÁ DẦU BRENT VÀ TỈ GIÁ USD/CAD
Trang 3MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
MỤC LỤC
TÓM TẮT
I ĐẶT VẤN ĐỀ 4
II KHẢO LƯỢC LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÓ 4
a) KHẢO LƯỢC LÝ THUYẾT 4
b) NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÓ 6
III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 8
IV KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 9
V KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 20
TÓM TẮT CÁC KẾT LUẬN VÀ THẢO LUẬN CHÍNH 20
HÀM Ý CHÍNH SÁCH CỦA ĐỀ TÀI 20
TÀI LIỆU THAM KHẢO 20
Trang 4I ĐẶT VẤN ĐỀ
Mối quan hệ giữa dầu Brent và nền kinh tế nói chung và đồng USD/CAD nói riêng là mộtvấn đề được nhiều nhà kinh tế đặc biệt quan tâm Bài nghiên cứu của nhóm mong muốn hướngđến làm rõ mối quan hệ giữa dầu Brent và tỷ giá hối đoái đồng USD/CAD
Từ lâu, dầu đã được nhiều người gọi với cái tên “vàng đen” Dầu chiếm phần không hề nhỏtrong tiêu thụ năng lượng trên toàn thế giới, với các nước càng phát triển thì nhu cầu tiêu thụ dầucàng lớn Mỹ, nền kinh tế phát triển nhất nhì thế giới, tiêu thụ 18% sản lượng dầu sản xuất ra vàonăm 2015 và thế giới nói chung tiêu thụ khoảng 36 tỉ thùng dầu mỗi năm Việc sản xuất, tinh chế,phân phối và buôn bán xăng dầu nói gộp chung là ngành công nghiệp lớn nhất trên thế giới theogiá trị đồng đô la Xăng dầu đóng một phần không nhỏ trong đời sống con người trong bối cảnhhiện đại và nó có sức ảnh hưởng không hề nhỏ đến nền kinh tế thế giới nói chung và từng quốcgia nói riêng Như nhiều loại hàng hóa sơ cấp khác, giá dầu được thể hiện bằng đồng USD khôngchỉ trên thị trường hàng hóa mà còn bởi các tổ chức quốc tế như IMF (Quỹ tiền tệ quốc tế), thểhiện không nhỏ sự ảnh hưởng của xăng dầu và giá dầu đến nền kinh tế
Thêm vào đó Canada luôn nằm trong số những quốc gia dẫn đầu về sản lượng dầu cũng như xuất khẩu dầu thô Tính đến năm 2020, sản lượng dầu của Canada đạt hơn 5.5 triệu
thùng/ngày, nằm trong top 4 thế giới, trong khi xuất khẩu đạt 3 triệu thùng/ngày, nhiều thứ 3 thế giới chỉ sau Ả Rập Xê Út và Iraq.Với chế độ petrodollar, dầu thô trên thế giới luôn được yết giá theo USD, vì vậy đồng bạc xanh luôn là đồng tiền thanh toán trong các giao dịch dầu trên thế giới Hơn nữa, 95% sản lượng xuất khẩu dầu của Canada được xuất khẩu sang Mỹ, chiếm 40% tổng lượng dầu nhập khẩu của Mỹ Tất cả điều này khiến tỷ giá USD/CAD chịu ảnh hưởng bởi giá dầu
Thực tế, Hamilton (1983) đã phát hiện ra mối liên kết giữa giá dầu và chu kỳ kinh tế của
Mỹ Đó là một mối liên kết đồng biến, trong đó sự tăng của giá dầu đi kèm với sự tăng giá củađồng USD Tuy nhiên, sự đi kèm này vẫn ít được ai quan tâm đến việc yếu tố nào kéo theo yếu tốnào: giá dầu tăng dẫn đến giá đồng USD tăng hay thực tế lại là ngược lại? Biết được mối liên kếtnày bắt đầu từ đâu hay thậm chí là liệu chúng có mối quan hệ hai chiều hay không sẽ giúp cácdoanh nghiệp, nhà đầu tư, nhà sản xuất và các nhà hoạch định chính sách có thể dự đoán và bắtkịp với sự thay đổi trong hiện tại và trong tương lai mà qua đó, họ có thể nhanh chóng phản ứngvới sự thay đổi để hạn chế các hậu quả phát sinh hay nắm bắt cơ hội trong kinh doanh
Giới thiệu mô hình VAR
Mô hình VAR hay còn gọi là mô hình vectơ tự hồi quy là một dạng tổng quát của mô hình
tự hồi quy đơn chiều (univariate autoregressive model) trong dự báo một tập hợp biến, nghĩa là
một vector của biến chuỗi thời gian Nó ước lượng từng phương trình của mỗi biến chuỗi theo các độ trễ của biến (p) và tất cả các biến còn lại (Vế phải của mỗi phương trình bao gồm một
Trang 5hằng số và các độ trễ của tất cả các biến trong hệ thống) Một cách đơn giản, mô hình VAR 2 chiều với 1 độ trễ có dạng hệ 2 phương trình như sau:
y 1,t và y 2,t là 2 biến số của d_ucad và d_oil Hai biến này được bố trí nằm trong 1 vector
và được hồi quy theo 2 biến độc lập tương ứng là giá trị quá khứ của từng biến y1,t −1
và y2,t −1
Đó là lý do tại sao người ta lại gọi là tự hồi quy
u 1,t và u 2,tlà các sai số nhiễu thuần (white noise) có thể tương quan đồng thời với nhau (contemporaneously correlated)
Hệ số ϕ ii ,l đo lường tác động của biến trễ y i ,t −l lên biến y i ,t
Hệ số ϕ ij ,l đo lường tác động của biến trễ y j ,t−l lên biến y i ,t
Mô hình tổng quát
Mô hình VAR tổng quát hay còn gọi là mô hình TVP – VAR (tạm dịch là mô hình VAR với các tham số thay đổi theo thời gian – Time Varing Parameter VAR model) bao gồm K biến giải thích, p độ trễ Như vậy, số lượng tham số được ước lượng trong mô hình VAR sẽ
là K + p K2hay mỗi phương trình trong K phương trình sẽ có (1 + pK) tham số được ước lượng
Số lượng tham số được ước lượng càng nhiều thì sai số ước lượng trong dự báo sẽ càng cao Trong thực tế, thông thường người ta duy trì K nhỏ và chỉ bao gồm những biến có sự tương quan cao với nhau Ngoài ra, dựa vào các tiêu chí phân loại như AIC, HQ (tiêu chí Hannan-Quinn), SC(hoặc BIC), FPE (tiêu chí Final Prediction Error) để lựa chọn độ trễ phù hợp [1]
Bản chất
Mô hình VAR thật ra là sự kết hợp của 2 mô hình: tự hồi quy đơn chiều (univariate
autoregression-AR) và hệ phương trình đồng thời (simultanous equations-SEs) Mô hình VAR kết hợp ưu điểm của AR là rất dễ ước lượng bằng phương pháp tối thiểu hóa phần dư (OLS) và
ưu điểm của SEs là ước lượng nhiều phương trình đồng thời trong cùng 1 hệ thống Ngoài ra, mô hình VAR có thể khắc phục được nhược điểm của SEs là nó không cần quan tâm đến tính nội sinh của các biến kinh tế (endogeneity) Tức là các biến kinh tế vĩ mô thường mang tính nội sinh khi chúng tác động qua lại lẫn nhau Thuộc tính này làm cho phương pháp cổ điển hồi quy bội dùng 1 phương trình hồi quy nhiều khi bị sai lệch khi ước lượng Đây là những lý do cơ bản
Trang 6khiến mô hình VAR trở nên phổ biến trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô Nó cũng chính là nền tảng cho nghiên cứu về sự đồng kết hợp (cointegration) của Engle và Granger (1983, 1987)[2].
Điểm mạnh của mô hình VAR
Những người ủng hộ mô hình VAR nhấn mạnh các ưu điểm của phương pháp này:
(i) Đây là phương pháp đơn giản; ta không cần phải lo lắng về việc xác định các biến nào là
biến nội sinh và biến nào là biến ngoại sinh Tất cả các biến trong VAR đều là biến nội;
(ii) Phép ước lượng đơn giản, tức là, phương pháp OLS thông thường có thể được áp dụng
cho từng phương trình riêng lẽ;
(iii)Trong nhiều trường hợp, các dự báo tính được bằng phương pháp tốt hơn các dự báo
tính được từ các mô hình phương trình đồng thời phức tạp hơn.
Hạn chế của mô hình VAR
Những người chỉ trích phương pháp xây dựng mô hình VAR nêu ra một số vấn đề sau đây:
Không như các mô hình phương trình đồng thời, mô hình VAR là mô hình lý thuyết a bởi
vì nó sử dụng ít thông tin tiên nghiệm hơn Nhớ lại rằng trong các mô hình phương trình đồng thời, việc loại trừ hay đưa vào các biến nhất định đóng một vai trò trọng yếu trong việc xác định mô hình
Do trọng tâm được đặt vào dự báo, các mô hình VAR ít phù hợp cho phân tích chính sách
Thách thức thực nghiệm lớn nhất trong phương pháp xây dựng mô hình VAR là lựa chọn khoảng trễ thích hợp Trừ khi cỡ mẫu lớn, ước lượng nhiều tham số sẽ sử dụng rất nhiều bậc tự do với tất các vấn đề khó khăn liên quan
Nói một cách chặt chẽ, trong một mô hình VAR K biến, tất cả K biến phải (cùng) có tính dừng Nếu điều kiện này không được thỏa mãn, ta sẽ phải biến đổi dữ liệu một cách thích hợp (ví dụ bằng cách lấy sai phân bậc 1) Như Harvey đã lưu ý, các kết quả từ dữ liệu đã biến đổi có thể không thỏa đáng Harvey còn lưu ý tiếp là “Do vậy, phương pháp thường được những người ủng hộ mô hình VAR áp dụng là để thực hiện ở các mức độ, thậm chí nếu một số chuỗi thời gian không có tính dừng Trong trường hợp này, điều quan trọng là nhận ra tác động của các nghiệm đơn vị đối với sự phân phối của các ước lượng”
Mối liên hệ giữa giá dầu và tỷ giá đô la Mỹ, có thể được quan sát thấy từ những năm 1990, đang thu hút sự quan tâm của nhiều nhà kinh tế Thực tế là hàng hóa giá chủ yếu được tính bằng
đô la Mỹ đương nhiên dẫn đến một câu hỏi liên quan đến mối quan hệ giữa giá cả hàng hóa và tỷ giá hối đoái Đô La Về cơ bản, hai cách tiếp cận kiểm tra mối liên hệ giữa giá dầu Cách tiếp cận đầu tiên kiểm tra tỷ giá hối đoái hiệu quả thực của tiền tệ cụ thể và sử dụng giá thực của dầu làm đại diện cho những thay đổi trong các điều khoản thương mại (Amano and van Norden, 1998a,b; Chaudhuri and Daniel, 1998; Bénassy Quéré et al., 2005; Habib and Kalamova, 2007) Kết quả này thường tìm thấy sự phụ thuộc lẫn nhau của hai biến số với giá dầu trực tiếp ảnh hưởng đến
Trang 7giá thực của tỷ giá hối đoái hiệu quả của các quốc gia được xem xét Với tỷ lệ dầu cao ở tổng nhập khẩu của hầu hết các nước công nghiệp, kết luận này phù hợp với kinh tế trực giác.
Cách tiếp cận thứ hai và cũng là cách tiếp cận của bài này là xem xét mối quan hệ giữa giá dầu và tỷ giá hối đoái của đồng tiền mà dầu được giao dịch, tức là đô la Mỹ Theo Muñoz and Dickey (2009), biến động của đồng đô la Mỹ ảnh hưởng đến giá dầu đơn giản vì giá hàng hóa được tính bằng đô la Mỹ Kết quả của cách tiếp cận này về cơ bản xác nhận các chuyển động trái ngược của hai biến, tức là một đồng đô la suy yếu làm cho giá dầu và các mặt hàng khác tăng lên
và củng cố ngược lại đồng đô la làm cho chúng giảm (Cuaresma and Breitenfellner, 2008; Brown
et al., 2008; European Commission, 2008; Schulmeister, 2009; Lizardo and Mollick, 2010; Hošek
et al., 2011) Tỷ giá hối đoái giữa hai tiền tệ là tỷ giá mà tại đó một đồng tiền này sẽ được trao đổicho một đồng tiền khác Nó cũng được coi là giá cả đồng tiền của một quốc gia được biểu hiện bởi một tiền tệ khác Trong bài này nhóm em sẽ sử dụng đồng USD/CAD thay cho đồng đô la
Mỹ, USD/CAD là viết tắt của cặp tiền tệ đô la Mỹ trên đô la Canada
Có một số giải thích cho mối quan hệ nghịch đảo giữa giá dầu và tỷ giá hối đoái đô la Mỹ Một trong số đó liên quan đến vai trò ngày càng tăng của các nhà đầu tư trong thị trường hàng hóa liên quan đến lợi nhuận tài sản tài chính giảm ở các nước tiên tiến Trong trường hợp này, dầu mỏ là một tài sản đầu tư được công nhận được sử dụng như một phương tiện để đa dạng hóa rủi ro lạm phát, rủi ro giảm giá đô la Mỹ hoặc rủi ro thị trường chứng khoán sụt giảm Hơn nữa, đồng đô la Mỹ giảm giá hoặc chính sách tiền tệ nới lỏng trong Hoa Kỳ ngụ ý nới lỏng các điều kiện tiền tệ ở các quốc gia có tỷ giá hối đoái gắn liền với đồng đô la Các nước xuất khẩu dầu mỏ
và Trung Quốc là những ví dụ điển hình Nhu cầu ở các quốc gia này, bao gồm cả nhu cầu đối với các sản phẩm dầu, sau đó tăng lên, củng cố ảnh hưởng của chính sách tiền tệ của Hoa Kỳ đối với giá cả thị trường hàng hóa Ngoài ra, sự suy yếu của đồng đô la so với tiền tệ của các quốc gia
có tỷ giá hối đoái thả nổi có nghĩa là giá dầu nội tệ trở nên thấp hơn Điều này có thể gây ra sự gia tăng nhu cầu đối với dầu ở các nước này
Một ví dụ điển hình khi giá dầu tăng (chính là giá dầu theo USD), dòng tiền USD chảy từ
Mỹ sang Canada cũng tăng lên Điều này khiến cho nguồn cung đồng USD tại Canada tăng lên, trong khi nguồn cung đồng CAD không đổi Điều này khiến cho USD suy yếu so với CAD, hay nói cách khác, đồng Loonie mạnh lên so với đồng Dollar, khiến tỷ giá USD/CAD giảm Ngược lại, khi giá dầu giảm, tỷ giá USD/CAD tăng lên Như vậy, giá dầu sẽ biến động ngược chiều so với USD/CAD
Vai trò quan trọng trong việc định giá dầu thô và các mặt hàng khác Hóa đơn mua bán dầu thô trên thị trường quốc tế chủ yếu được thể hiện bằng đô la và do đó, biến động của tỷ giá hối đoái đồng đô la ảnh hưởng đến giá dầu (Coudert et al., 2007) Một số nghiên cứu đã làm nổi bật cáchsự thay đổi của giá dầu ảnh hưởng đến các biến số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lạm phát và giá trị cổ phiếu Các nghiên cứu bao gồm Brown and Yücel (2002, 2010), Blanchard and Gali (2007), Wang et al (2013), và Basher et al (2012)
Basher et al (2012) đã nghiên cứu mối quan hệ năng động giữa giá dầu, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán thị trường mới nổi Một mô hình tự động hồi quy vectơ cấu trúc được đề xuất và
Trang 8ước tính và các cú sốc tích cực đối với giá dầu có xu hướng làm giảm giá chứng khoán trên thị trường mới nổi và tỷ giá hối đoái đô la Mỹ trong ngắn hạn.
Beckmann and Czudaj (2013) xem xét hai vấn đề trước đây đã bị bỏ qua trong phân tích mối quan hệ giữa giá dầu và tỷ giá hối đoái hiệu quả của đồng đô la, đó là động lực điều chỉnh phi tuyến và sự khác biệt giữa các liên kết danh nghĩa và thực tế Phát hiện của họ không chỉ cho thấy kết quả phụ thuộc vào việc lựa chọn thước đo tỷ giá hối đoái mà còn cho thấy các mô hình quan hệ nhân quả thay đổi theo thời gian chủ yếu chạy từ tỷ giá hối đoái danh nghĩa đến giá dầu danh nghĩa
Tác động của tỷ giá đồng đô la lên giá dầu có thể trong ngắn hạn hoặc dài hạn Benhabib et
al (2014) điều tra nếu giá dầu có mối liên hệ lâu dài với tỷ giá hối đoái danh nghĩa của USD đối với đồng dinar của Algeria Nghiên cứu cho thấy mức tăng 1% trong giá dầu sẽ khiến đồng Dinarcủa Algeria mất giá 0,35% so với Đô la Mỹ Zhang et al (2008) tìm thấy một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa hai biến số
- Nhóm sử dụng mô hình VAR để phân tích các mối quan hệ giữa giá dầu Brent và tỷ giá
USD/CAD
- Giải thích các biến số :
+ Tỷ giá hối đoái giữa hai tiền tệ là tỷ giá mà tại đó một đồng tiền này sẽ được trao đổi cho một đồng tiền khác Nó cũng được coi là giá cả đồng tiền của một quốc gia được biểu hiện bởi một tiền tệ khác USD/CAD là viết tắt của cặp tiền tệ đô la Mỹ trên đô la Canada
+ Yết giá của cặp tiền tệ USD/CAD sẽ thể hiện cho người xem biết được là cần bao nhiêu đô la Canada (đồng tiền định giá) để mua một đô la Mỹ (đồng tiền cơ sở)
+ Dầu thô Brent (tiếng Anh: Brent Crude) là một phân loại thương mại đại diện cho dầu thô ngọt nhẹ, đóng vai trò chính trong việc kiểm chuẩn giá dầu trên toàn thế giới Giá dầu Brent là chuẩn mực hàng đầu về giá dầu thô lưu vực Đại Tây Dương Nó được sử dụng để định giá 2/3 nguồn cung dầu thô giao dịch quốc tế trên thế giới
+ Các biến số được trích từ dữ liệu trang : https://www.investing.com Dữ liệu tính theo tháng bắtđầu từ 1/1/2001 đến 21/10/2021 Có 500 biến trong đó 250 biến về tỷ giá hối đoái USD/CAD và
250 biến về giá dầu Brent
- Các bước phân tích số liệu, kiểm định giả thuyết:
+ Vẽ biểu đồ của 2 biến tỷ giá hối đoái USD/CAD và giá dầu để nhận xét xu hướng và tính dừng của chúng
+ Lấy sai phân 2 biến để chúng xuất hiện tính dừng
Trang 9+ Dùng kiểm định Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test và Zivot-Andrews Unit Root Test để xác nhận tính dừng của mô hinh ( trong đó kiểm định Zivot-Andrews cho biến d_oil vì trên biểu đồ biến d_oil xuất hiện các đoạn đứt gãy lớn ).
+ Dùng AIC để xác nhận bậc phù hợp của mô hình VAR
+ Hồi quy mô hình VAR hai biến với bậc đã chọn
+ Kiểm định các yếu tố tự tương quan, phương sai thay đổi và phân phối chuẩn của phần dư, tính
+ Từ kết quả hồi quy VAR, dự báo biến động của hai biến trong các tháng tới
Trình bày các kết quả phân tích và kiểm định giả thuyết:
Sử dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller để kiểm tra tính dừng của hai chuỗi
summary(ur.df(oil, type = "trend", lags = 8, selectlags = "AIC"))
## # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
## Value of test-statistic is: -2.5789 2.3378 3.3791
Do đó biến oil có unit root test
summary(ur.df(d_oil, type = "none", lags = 8, selectlags = "AIC"))
## Value of test-statistic is: -9.5903
Trang 10summary(ur.za(d_oil, model = "both"))
## # Zivot-Andrews Unit Root Test #
## Teststatistic: -13.0803
## Critical values: 0.01= -5.57 0.05= -5.08 0.1= -4.82
## Potential break point at position: 231
Xác nhận lần nữa d_oil đã stationary
summary(ur.df(ucad, type = "trend", lags = 8, selectlags = "AIC"))
## Value of test-statistic is: -2.2334 2.4728 3.4713
Do đó biến ucad vẫn có unit root test
summary(ur.df(d_ucad, type = "none", lags = 8, selectlags = "AIC"))
## Value of test-statistic is: -7.0593
## Critical values for test statistics:
## 1pct 5pct 10pct
## tau1 -2.58 -1.95 -1.62
Do đó biến d_ucad không có unit root test đã stationary
summary(ur.za(d_ucad, model = "both"))
## # Zivot-Andrews Unit Root Test #
## Teststatistic: -17.0924
## Critical values: 0.01= -5.57 0.05= -5.08 0.1= -4.82
##
## Potential break point at position: 81
Xác nhận bằng kiểm định khác thì d_oil vẫn stationary
Vẽ các đồ thi ACF và PACF của d_oil và d_ucad
par(mfrow = c(2,2))
Acf(d_ucad, main = "ACF of exchange rates")
Trang 11Pacf(d_ucad, main = "PACF of exchange rates")
Acf(d_oil, main = "ACF of oil price change")
Pacf(d_oil, main = "PACF of oil price change")
Từ đồ thị các lag đều nằm trong vùng không có ý nghĩa xác nhận các biến đều đã stationary
## AIC(n) 6.396692 6.382762 6.383910 6.387654 6.416166 6.440960
## HQ(n) 6.443585 6.453101 6.477695 6.504886 6.556845 6.605085
## SC(n) 6.513059 6.557313 6.616644 6.678572 6.765267 6.848245
## FPE(n) 599.861422 591.572016 592.268280 594.518602 611.757227 627.177031
## 7 8 9 10
## AIC(n) 6.448216 6.464180 6.473106 6.478623
## HQ(n) 6.635787 6.675198 6.707570 6.736533
