Chúng tôi dự đoán rằng lãi suất và tỷ giá có mối quan hệ mật thiết với nhau nên chúng tôi sử dụng mô hình Var với chuỗi tỷ giá theo thời gian và chuỗi lãi suất theo thời gian để xem hai
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
-
-BÀI GIỮA KỲ
MÔN KINH TẾ HỌC QUỐC TẾ II
Đề tài: Dự báo tỷ giá của đồng Việt Nam với đồng Thái cuối tháng
5/2019 bằng mô hình VAR
Sinh viên thực hiện Mã sinh viên
Nguyễn Ngô Kiều Trang 1614410181
Giảng viên hướng dẫn TS Nguyễn Bình Dương
Hà Nội, tháng 5 năm 2019
Trang 2TÓM TẮT
Tỷ giá đồng tiền giữa các nước có ảnh hưởng lớn đến các hoạt động kinh
tế, đầu tư, xuất nhập khẩu đối với các nước Vì thế, trong bài nghiên cứu này chúng tôi muốn tiến hành dự báo tỷ giá (cụ thể là tỷ giá giữa đồng Việt Nam và đồng Bath Thái) nhằm đảm bảo cho các nhà kinh tế, đầu tư, tránh được phần nào rủi ro Chúng tôi dự đoán rằng lãi suất và tỷ giá có mối quan hệ mật thiết với nhau nên chúng tôi sử dụng mô hình Var với chuỗi tỷ giá theo thời gian và chuỗi lãi suất theo thời gian để xem hai chuỗi có tác động đến nhau hay không và dự báo Sau khi chạy mô hình, kết quả dự báo cho thấy thông qua lãi suất có khả năng dự báo được tỷ giá trong tương lai gần Chúng tôi mong rằng, bài nghiên cứu này sẽ góp một phần giúp các nhà kinh tế có những lựa chọn và hoạch định tốt hơn trong tương lai
Trang 3LỜI MỞ ĐẦU
Dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỉ 20 Khoa học dự báo với tư cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phương pháp luận và phương pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo Người ta thường nhấn mạnh rằng một phương pháp tiếp cận hiệu quả đối với dự báo là phần quan trọng trong hoạch định Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, bước đầu tiên trong hoạch định là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm hoặc dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó
Ngày nay, dự báo là một nhu cầu không thể thiếu được của mọi hoạt động kinh
tế - xã hội, khoa học - kỹ thuật, được tất cả các ngành khoa học quan tâm nghiên cứu
Ở mỗi quốc gia, tỷ giá đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong nền kinh
tế Nó có ảnh hưởng sâu sắc tới các mục tiêu, các chính sách vĩ mô ở mỗi quốc gia Tỷ giá chính là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ trên thị trường thương mại quốc tế, nó là cơ sở để trao đổi đồng tiền giữa các quốc gia để thực hiện các giao dịch trên thị trường Tỷ giá còn tác động trực tiếp đến tình hình xuất nhập khẩu cũng như là công cụ cực kỳ mạnh để cải thiện cung cầu về ngoại tệ, giải quyết vấn đề nợ nước ngoài… Với hơn 40 năm quan hệ Ngoại giao, chúng ta đều biết rằng mối quan hệ giữa Việt Nam và Thái Lan trên thị trường thương mại quốc tế tương đối mạnh mẽ, tốt đẹp Vì vậy, mà những sự trao đổi, giao dịch giữa 2 nền kinh tế diễn ra rất sôi động theo từng thời kỳ Để có những giao dịch như vây, tỷ giá đóng vai trò rất quan trọng Chúng ta đều biết, giá của một đồng tiền sẽ không ngừng thay đổi, không ngừng chuyển động (lúc cao lúc thấp) Chính vì vậy, việc ứng dụng công tác dự báo kinh tế để dự báo tình hình tỷ giá của hai đồng tiền VNĐ vs BATH vô cùng quan trọng để đưa ra các quyết định về chính
Trang 4sách, cũng như khả năng giao dịch, mua bán giữa 2 nền kinh tế sao cho hợp lý nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cũng như tốc độ tăng trường của nền kinh tế
Có rất nhiều những nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá như là: lạm phát, thu nhập, cán cân thanh toán… Nhưng nghiên cứu của chúng em sẽ chú trọng đặc biệt vào phần lãi suất bởi vì nó có ảnh hưởng trực tiếp đến các hoạt động đầu tư…
Trang 5NỘI DUNG CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1 Mục tiêu nghiên cứu chung
Củng cổ, nâng cao kiến thức đã học, giúp là quen và tăng cường kỹ năng thực tế, năng lực chuyên môn với ngành kinh tế đang theo học
Phát hiện những kiến thức và kỹ năng còn thiếu để chuẩn bị tốt cho hành trang
và công việc sau này
1.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
Nghiên cứu các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến biến động
tỷ giá đồng Việt Nam với đồng Thái giai đoạn 2009 đến 2019
Xây dựng mô hình Var dự báo tỷ giá và đưa ra một số khuyến nghị cho việc điều hành chính sách TGHĐ ở Việt Nam
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Trong thực tế, đã có nhiều nghiên cứu để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá và dự báo tỷ giá với nhiều phương pháp: phân tích chuỗi kỹ thuật, sử dụng chuỗi thời gian, phân tích order flow, sử dụng các mô hình kinh tế lượng (VAR, ARIMA, OLS ) TS Trịnh Thị Phan Lan ĐHQG Hà Nội-2018) đã sử dụng mô hình ARIMA để tìm ra mô hình tốt cho việc dự báo tỷ giá ở Việt Nam
và thu được kết quả mô hình SARIMA là mô hình phù hợp nhất cho việc dự báo
tỷ giá ở Việt Nam Nhóm nghiêm cứu bao gồm: PGS.TS Phạm Thị Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS Nguyễn Minh Nguyệt TS Phạm Mạnh Hùng ThS Phạm Đức Anh của Học viện Ngân Hàng đã sử dụng mô hình OLS chuỗi thời gian để
dự báo tỷ giá quý 4 năm 2018 và đã đưa ra những chính sách khuyến nghị cho quý 4 của năm 2018 Bên cạnh đó, rất nhiều những bạn sinh viên đã lấy đề tài là
sử dụng mô hình VAR để dự báo tỷ giá Việt Nam trong các giai đoạn khác nhau… Tiêu biểu là Hà Thị Ngọc Lan qua việc phân tích định lượng chuỗi số
Trang 6liệu từ quý I năm 2005 đến quý IV năm 2015, thông qua ứng dụng mô hình VAR đánh giá sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá USD/VND và dự báo trong ngắn hạn Kết quả cho thấy, sự biến động của tỷ giá trong ngắn hạn chịu ảnh hưởng chủ yếu của biến động của tỷ giá trong quá khứ; dự trữ ngoại hối và mức tăng trưởng kinh tế giải thích được một phần biến động của tỷ giá ở hiện tại, còn các nhân tố như chênh lệch lạm phát, chênh lệch lãi suất và cán cân thương mại chưa giải thích tốt sự biến động của tỷ giá và qua đó đã đề xuất một vài giải pháp trong việc điều hành tỷ giá
Dựa vào những nghiên cứu ở trên cũng như những số liệu thu thập được, nhóm em xin xây dựng bài BÁO CÁO THỰC HÀNH DỰ BÁO KINH TẾ dưới
sự hướng dẫn của TS Nguyễn Bình Dương Trong bài báo cáo, nhóm đã em sử dụng công cụ phân tích dự báo kinh tế là phần mềm Eview để phân tích, nghiên cứu đề tài: “Dự báo tỷ giá của đồng Việt Nam với đồng Thái bằng mô hình VAR trong tháng 5/2019.”
Trang 7CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Dữ liệu nghiên cứu
Số liệu về tỷ giá đồng Việt Nam so với đồng Bath Thái (Exc), lãi suất (r)
và từ tháng 4.2009 đến tháng 4.2019 Số liệu này được lấy từ trang tradingeconmics Bảng mô tả các biến số:
Tên yếu tố Kí
hiệu
Định nghĩa
Tỷ giá hối đoái
Exc tỷ lệ trao đổi giữa hai đồng tiền của hai nước
Lãi suất R tỷ lệ mà theo đó tiền lãi được người vay trả cho việc sử
dụng tiền mà họ vay
3.2 Mô hình nghiên cứu
3.2.1 Mô hình VAR
Mô hình VAR là mô hình véc tơ các biến số tự hồi quy Mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác
Mô hình VAR dạng tổng quát:
Yt = A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p + st + ut (1) Trong đó:
Ai là ma trận vuông cấp m*m, i=1,2,…,p; st = ( s1t, s2t, …, smt)
là ma trận vuông cấp m*m, i=1,2, ,p;
Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng; u véc tơ các nhiễu trắng; st véc tơ các yếu tố xác định, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hoặc đa thức
Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có:
Trang 8Yt = ( A1L + A2 L2+ …+ApLp ) Yt + st + ut (1)
Mô hình (1) và (2) được gọi là mô hình VAR cấp p, ký hiệu VAR
Quá trình ngẫu nhiên Yt có kỳ vọng và hiệp phương sai Cov(Yit ; Yit-1) không phụ thuộc vào thời gian và hữu hạn được gọi quá trình dừng yếu (còn gọi là quá trình dừng theo hiệp phương sai hoặc dừng bậc 2) Quá trình ngẫu nhiên là dừng chặt nếu tất cả các phân bổ với số chiều hữu hạn của (Yt, Yt-1,…, Yt-p) là không đổi theo thời gian
Trong thực tế, quá trình thường bắt đầu từ một mốc thời gian hay từ một thời điểm nhất định Quá trình dừng tiệm cận là quá trình bắt đầu tại điểm gốc nào đó và mô men cấp một và cấp hai (kỳ vọng, phương sai) hội tụ đến giá trị
hữu hạn
3.2.2 Ước lượng mô hình VAR
- Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng
- Lựa chọn độ trễ phù hợp
- Xem xét mức độ phù hợp của mô hình chạy ra (bằng việc kiểm định tính dừng của
phấn dư Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình nhận được phù hợp với chuỗi
thời gian và ngược lại)
- So sánh các mô hình phù hợp và lựa chọn mô hình phù hợp nhất
3.3 Quy trình dự báo Bước 1: Kiểm định tính dừng của mô hình Kiểm định tính dừng của mô hình với 2 giả thiết: H0 – chuỗi có nghiệm đơn vị
( không dừng) và H1 – chuỗi không có nghiệm đơn vị ( dừng) Kiểm định cho từng chuỗi sao cho khi đó cả 2 chuỗi đều dừng tại một bậc
Trang 9Bước 2: Tìm độ trễ (p)
Độ trễ p có ảnh hưởng quan trọng đến các kiểm định sau của mô hình Độ trễ
hợp lí sẽ cho kết quả có mức tin cậy cao và đáp ứng được các kiểm định của mô hình
Bước 3: Kiểm tra mô hình Việc này được thực hiện để kiểm định xem mô hình Var có ổn định hay không ( các nghiệm có nằm trong vòng tròn đơn vị không?), chúng có phải nhiễu trắng hay không, chúng có quan hệ nhân quả hay không
Bước 4: Dự báo ngoài mẫu
Trang 10CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi
Tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi exc, ta được kết quả sau:
→ Chuỗi exc dừng ở sai phân bậc 1
Tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi r, ta được kết quả sau:
Trang 11→ Chuỗi r dừng ở sai phân bậc 1.
Kết luận: Ta dùng mô hình ở sai phân bậc 1 để tiến hành dự báo
4.2 Chọn độ trễ (p) và kiểm tra mô hình
4.2.1 Chọn độ trễ (p)
Đầu tiên, chọn độ trễ (p) phù hợp cho mô hình
Theo hình trên, tại độ trễ thứ 1 và thứ 4, mô hình về lý thuyết sẽ tốt vượt qua được các kiểm định Tuy nhiên khi chạy thử với độ trễ 1 và 4, mô hình chưa được tốt Vì thế, chúng tôi quyết định chọn thêm các độ trễ p=3, p=6 và p=7 cho
mô hình Var để mô hình tốt hơn Sau khi đã chọn được độ trễ phù hợp, ta ước lượng mô hình thu được kết quả sau:
Trang 12Mô hình có ý nghĩa do có biến d(r(-1)) có ý nghĩa thống kê ( t nằm ngoài khoảng [-1,96;1,96])
4.2.2 Kiểm tra mô hình
Sau khi xác định được mô hình, ta thực hiện các kiểm định sau:
4.2.2.1 Kiểm tra sự ổn định của Var
Kiểm tra sự ổn định của Var
Trang 13Theo tiêu chuẩn nghiệm đơn vị, kết quả kiểm nghiệm cho thấy tất cả các nghiệm đều nằm trong vòng tròn đơn vị, như vậy, var của mô hình ổn định
4.2.2.2 Kiểm tra nhiễu của mô hình
Theo tiêu chuẩn phần dư nhiễu trắng, kết quả kiểm định LM Test cho thấy p-value của các độ trễ đều lớn hơn 0,05 Do đó, ở mức ý nghĩa 5%, mô hình có nhiễu trắng
4.2.2.3 Kiểm định nhân quả
Kết quả kiểm định cho thấy:
Trang 14Do p-value = 0.0301, mô hình có ý nghĩa ở mức 5% nên sai phân bậc 1 của lãi suất (d(r)) ảnh hưởng đến sai phân bậc 1 của tỷ giá (d(exc))
Do p-value = 0.1518, mô hình không có ý nghĩa ở mức 5% nên d(exc) không ảnh hưởng đến d(r)
Vậy hai biến này không có quan hệ nhân quả Kết luận được d(r) là biến ngoại sinh, d(exc) là biến nội sinh Ta cần chuyển sang mô hình mới tốt hơn
4.2.2.4 Chọn mô hình phù hợp
Giữ nguyên biến d(exc) và chuyển d(r) sang biến ngoại sinh Ta được mô hình mới sau:
Trang 15→ Từ kết quả trên, ta thấy có biến d(r(-1)), d(r(-7)) có ý nghĩa thống kê vì vậy
mô hình có ý nghĩa
4.3 Dự báo kết quả
Do biến d(exc) là biến nội sinh nên ta lập lịch bản cho biến ngoại sinh để tiến hành dự báo tỷ giá Gán r = 6.250, thu được kết quả dự báo sau:
Theo kết quả dự báo, tỷ giá cuối tháng 5/2019 của đồng VND và Bath Thái là 728.9176
Trang 16KẾT LUẬN
Từ nghiên cứu trên, có thể thấy rằng chúng ta có thể tiến hành dự báo tỷ giá trong tương lai gần Việc này sẽ giúp ích rất nhiều cho các nhà hoạch định kinh tế, đầu tư, chiến lược… Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng cho thấy lãi suất
có tác động lên tỷ giá Bằng cách kiểm soát lãi suất, các ngân hàng trung ương sẽ gây ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái Một nền kinh tế có lãi suất cho vay cao sẽ đem lại lợi nhuận cao hơn cho chủ nợ so với các nền kinh tế khác Do đó, lãi suất cao thu hút vốn đầu tư nước ngoài và làm tỷ giá hối đoái tăng Tuy nhiên, tác động của lãi suất cao sẽ trở nên tiêu cực, nếu lạm phát trong nước cao hơn nhiều
so với các nước khác, hoặc nếu có thêm những yếu tố khác làm giảm giá trị đồng tiền Ngược lại, lãi suất giảm có xu hướng làm giảm tỷ giá hối đoái Vì vậy Chính phủ cần chú trọng các giải pháp kết hợp nhịp nhàng giữa các chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ Duy trì mức đầu tư cũng như tiết kiệm và xuất-nhập khẩu một cách hợp lý và đồng bộ Chủ động lựa chọn mục tiêu cho từng giai đoạn phù hợp với điều kiện kinh tế vĩ mô
Trang 17DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
- TS Trịnh Thị Phan Lan – ĐHQG Hà Nội, báo tài chính, ngày 3/3/2018
“Dự báo tỷ giá biến động bằng mô hình ARIMA” http://bit.ly/2Cw2SP4
- Nhóm nghiên cứu PGS.TS Phạm Thị Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS
Nguyễn Minh Nguyệt TS Phạm Mạnh Hùng ThS Phạm Đức Anh RS.18/03/2018 - Diễn biến tỷ giá 8 tháng đầu năm và dự báo cuối năm
2018 http://bit.ly/2FhHcaa
- Hà Thị Ngọc Lan, tháng 5/2016- Ứng dụng mô hình VAR trong phân tích
tỷ giá VNĐ/USD và dự báo tỷ giá VNĐ/USD http://bit.ly/2uhweMS
Trang 18MỤC LỤC
TÓM TẮT 2
LỜI MỞ ĐẦU 3
NỘI DUNG 5
CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 5
1.1 Mục tiêu nghiên cứu chung 5
1.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể 5
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 5
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 8
3.1 Dữ liệu nghiên cứu 8
3.2 Mô hình nghiên cứu 8
3.3 Quy trình dự báo 9
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 11
4.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi 11
4.2 Chọn độ trễ (p) và kiểm tra mô hình 12
4.3 Dự báo kết quả 16
KẾT LUẬN 17
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 18
MỤC LỤC 19
