Ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái, giá dầu thô thế giới wti, giá vàng thế giới và chỉ số vn30 đến chỉ số giá tiêu dùng (cpi)

Ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái, giá dầu thô thế giới WTI, giá vàng thế giới và chỉ số VN30 đến CPI BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TÀI CHÍNH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TIỂU LUẬN KẾT THÚC MÔN H[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - TÀI CHÍNH

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TIỂU LUẬN KẾT THÚC MÔN HỌC

Môn: Kinh tế lượng tài chính

GVHD: TS Nguyễn Tuấn Duy

Đề tài: “Ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái, giá dầu thô thế giới WTI, giá vàng thế giới và chỉ số VN30 đến chỉ số giá tiêu dùng (CPI)”

Họ và tên học viên:

Nguyễn Trọng Quân – Mã số HV: 20602215 Đặng Thị Đào – Mã số HV: 20602203

Lớp: 20.2MFB11 – Ngành Tài chính – Ngân hàng

TP Hồ Chí Minh, tháng 01 năm 2021

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, nhóm đề tài xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến Thầy TS.Nguyễn Tuấn Duy - Giảng viên môn Kinh tế lượng tài chính đã tận tình hướng dẫn,truyền đạt và giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về việc vận dụng các kiến thức về Kinh tếlượng tài chính vào thực tiễn Nhằm giúp chúng tôi có cái nhìn cụ thể và giúp ích choviệc vận dụng vào thực tế công việc đang công tác cũng như có những kiến thức nềntảng cho đề tài luận văn tốt nghiệp sau này

Chúng tôi cũng xin chân thành cảm ơn đến quý thầy cô Viện đào tạo Sau đạihọc và Khoa học công nghệ Trường Đại học Kinh tế - Tài chính Thành phố Hồ ChíMinh đã tạo điều kiện thuận lợi nhất cho chúng tôi và các học viên trong lớp hoànthành môn học

Trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận, chắc chắn không tránh khỏi nhữngthiếu sót Rất mong nhận được sự thông cảm và những ý kiến góp ý của thầy để bàitiểu luận của chúng tôi được hoàn thiện hơn

Kính chúc thầy TS Nguyễn Tuấn Duy nhiều sức khỏe, thành công và tràn đầyhạnh phúc Chúc Trường Đại học Kinh tế - Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh ngàycàng phát triển

Trân trọng cảm ơn!

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

MỤC LỤC I LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 5

1 Mục tiêu nghiên cứu 5

2 Đối tượng nghiên cứu 5

3 Phạm vi nghiên cứu 6

II MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT 6

III NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC 7

IV CHẠY MÔ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾT QUẢ (SỬ DỤNG EVIEWS) 10

1 Chạy mô hình 10

2 Kiểm định T và kiểm định F 11

3 Hiệu chỉnh và chốt mô hình 12

4 Kiểm định T, F, ý nghĩa của R-Squared 13

5 Kiểm tra các khuyết tật của mô hình 14

5.1 Kiểm định tự tương quan bậc 2 bằng kiểm định Breusch - Godfrey (B - G) 14

5.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White 15

5.3 Kiểm định đa cộng tuyến bằng ma trận biến tương quan 16

6 Hàm hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa các hệ số 17

7 Ước lượng các hệ số hồi quy (đối xứng, tối đa, tối thiểu), dự báo 17

7.1 Ước lượng khoảng đối xứng 17

7.2 Ước lượng tối đa 18

7.3 Ước lượng tối thiểu 19

7.4 Dự báo 20

V KIẾN NGHỊ, ĐỀ XUẤT TỪ KẾT QUẢ MÔ HÌNH 20

TÀI LIỆU THAM KHẢO 22

I LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Giai đoạn 2016 – 2020 Việt Nam ghi nhận nhiều thành tựu to lớn về phát triểnkinh tế - xã hội Quy mô GDP tăng gấp 2,4 lần, từ 116 tỷ USD năm 2016 lên 268,4 tỷUSD vào năm 2020 Chỉ số giá tiêu dùng bình quân giảm từ 18,6% năm 2011 xuống

ổn định ở mức khoảng 4%/năm giai đoạn 2016 - 2020 Lạm phát cơ bản giảm từ13,6% năm 2011 xuống khoảng 2,5% năm 2020 Mặc dù quy mô nền kinh tế phát triển

ổn định và bền vững trong thời gian qua, Việt Nam vẫn sẽ phải tiếp tục đối mặt vớinhiều thách thức mới trong bối cảnh kinh tế nước ta có độ mở lớn, hợp tác ngày càngsâu rộng thông qua các hiệp định, sự gia tăng bảo hộ thương mại và các rủi ro tàichính…

Để định hướng phát triển nền kinh tế, tăng trưởng quy mô GDP hàng năm, việchiểu rõ về các nhân tố tác động là rất quan trọng, trong đó không thể không kể đến tácđộng của chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index, hay được viết tắt là CPI) CPI làmột chỉ số có ảnh hưởng trực tiếp tới sự phát triển của một nền kinh tế Việc tính toán

và phân tích các nhân số ảnh hưởng tới chỉ số CPI sẽ đem đến hiệu quả tích cực chodoanh nghiệp, chính phủ cũng như nền kinh tế Từ đó có sự chuẩn bị trước cho nhữngthay đổi về mức giá bán lẻ hàng hoá, đo lường lạm phát hay giá trị đồng tiền…

CPI thể hiện mức giá tương đối của một rổ những loại hàng hóa tiêu biểu trongnền kinh tế Theo nhiều nghiên cứu cho thấy, trong giai đoạn vừa qua, chỉ số CPI củaViệt Nam bị tác động chủ yếu bởi giá vàng thế giới, giá dầu thô thế giới, tỷ giá hốiđoái và chỉ số giá cổ phiếu VN30 Đó là lý do nhóm chúng tôi quyết định nghiên cứu

đề tài “Ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái, giá dầu thô thế giới WTI, giá vàng thế giới vàchỉ số VN30 đến chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong giai đoạn 2017-2020” để thấy đượctác động của các yếu tố này lên chỉ số CPI nói riêng và nền kinh tế nói chung

1 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố : Tỷ giá hối đoái, giá dầu thô thế giớiWTI, giá vàng thế giới và chỉ số VN30 đến chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của Việt Namtrong giai đoạn từ tháng 01 năm 2017 đến tháng 12 năm 2020

2 Đối tượng nghiên cứu

Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index - CPI) là chỉ số tính theo phần trămphản ánh mức thay đổi tương đối của giá hàng tiêu dùng theo thời gian (trong phạm vi

đề tài là của tháng sau so với tháng liền trước) Sở dĩ chỉ là thay đổi tương đối vì chỉ số

này chỉ dựa vào một giỏ hàng hóa đại diện cho toàn bộ hàng tiêu dùng Đây là chỉ tiêuđược sử dụng phổ biến nhất để đo lường mức giá và sự thay đổi của mức giá chính làlạm phát hoặc giảm phát.

Tỷ giá hối đoái (còn được gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ hoặc tỷ giá) là tỷ lệ traođổi giữa hai đồng tiền của hai nước, là giá cả một đơn vị tiền tệ của một nước đượctính bằng tiền của nước khác hay nói khác đi, là số lượng đơn vị tiền tệ cần thiết đểmua một đơn vị ngoại tệ

Dầu thô thế giới WTI là một loại dầu thô chất lượng cao tại Mỹ được xuất khẩu

và sử dụng trên toàn thế giới

Giá vàng thế giới là giá giao dịch hợp đồng tương lai vàng trên thế giới Giávàng thế giới tác động nhiều nhất đến giá vàng Việt Nam là do tại Việt Nam trungbình mỗi năm số lượng vàng khai thác rất ít, không đủ đáp ứng được nhu cầu trongnước nên buộc phải nhập khẩu vàng thế giới Nhu cầu nhập khẩu khá lớn do đó giávàng trong nước chịu ảnh hưởng rất lớn từ giá vàng thế giới

Chi số VN30 chỉ số của 30 cổ phiếu được niêm yết tại Sở Giao dịch chứngkhoán TP Hồ Chí Minh (HOSE), với giá trị vốn hoá thị trường cũng như tính thanhkhoản là cao nhất Song song với chỉ số VN Index, chỉ số này được áp dụng kể từngày 06/02/2012, với nhóm cổ phiếu 30 chiếm 80% tổng giá trị vốn hóa thị trường và60% tổng giá trị giao dịch toàn thị trường

II MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT

- Tên biến phụ thuộc và các biến giải thích (độc lập):

 Biến phụ thuộc:

Y : Chỉ số giá tiêu dùng – CPI (%)

 Biến giải thích (độc lập):

X2 : Tỷ giá hối đoái - TYGIA (VND/USD)

X3 : Giá dầu thô thế giới - GIADAU (USD/thùng)

X4 : Giá vàng thế giới - GIAVANG (USD/ounce)

X5 : Chỉ số VN30 – VN30 (điểm).

- Mô hình hồi quy tổng thể (P.R.M):

Yi = β1 + β2X2i + β3X3i + + β4X4i + β5X5i + Ui

Ui : Sai số ngẫu nhiên

III NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC

Tỷ giá hối đoái (VNĐ/

USD)

Dầu thô thế giới WTI (USD/thùng)

Vàng thế giới (USD/ounce)

Chỉ số VN30 (điểm)

- Đồ thị các biến:

Hình 1 Đồ thị biến X 2

Hình 2 Đồ thị biến X 3

Hình 3 Đồ thị biến X 4

Hình 5 Mô hình kết quả hồi quy tuyến tính

2 Kiểm định T và kiểm định F

 Kiểm định T:

- Đối với X 2 :

Với mức ý nghĩa 5%, X2 có thực sự gây ra biến động của Y không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: X2 không thực sự gây ra biến động của Y (2 = 0)

H1: X2 thực sự gây ra biến động của Y (2≠ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Tqs) = 0,4645

So sánh, ta thấy:  < P_value (Tqs) ⇒ Chưa có cơ sở bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, X2 chưa thực sự gây ra biến động của Y

- Đối với X 3 :

Với mức ý nghĩa 5%, X3 có thực sự gây ra biến động của Y không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: X3 không thực sự gây ra biến động của Y (3 = 0)

H1: X3 thực sự gây ra biến động của Y (3≠ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Tqs) = 0,0000

So sánh, ta thấy:  > P_value (Tqs) ⇒ Bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, X3 thực sự gây ra biến động của Y

- Đối với X 4 :

Với mức ý nghĩa 5%, X4 có thực sự gây ra biến động của Y không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: X4 không thực sự gây ra biến động của Y (4 = 0)

H1: X4 thực sự gây ra biến động của Y (4≠ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Tqs) = 0,0032

So sánh, ta thấy:  > P_value (Tqs) ⇒ Bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, X4 thực sự gây ra biến động của Y

- Đối với X 5 :

Với mức ý nghĩa 5%, X5 có thực sự gây ra biến động của Y không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: X5 không thực sự gây ra biến động của Y (5 = 0)

H1: X5 thực sự gây ra biến động của Y (5≠ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Tqs) = 0,0379

So sánh, ta thấy:  > P_value (Tqs) ⇒ Bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, X5 thực sự gây ra biến động của Y

 Kiểm định F

Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có phù hợp không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: Mô hình không phù hợp ( R2 = 0)

H1: Mô hình phù hợp ( R2

¿ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Fqs) = 0,000256

So sánh, ta thấy:  > P_value (Fqs) ⇒ Bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình phù hợp

3 Hiệu chỉnh và chốt mô hình

Với mức ý nghĩa 5%, X3, X4, X5 thực sự gây ra biến động của Y và mô hình đã nêu là phù hợp Do đó, ta chốt mô hình hồi quy tổng thể là:

Yi = β1 + β3X3i + β4X4i + β5X5i + Ui

Ui : Sai số ngẫu nhiên

Từ nguồn và bảng số liệu gốc nêu trên, ta chạy mô hình kết quả hồi quy tuyếntính Y theo X3, X4, X5:

Hình 6 Mô hình kết quả hồi quy tuyến tính sau hiệu chỉnh

4 Kiểm định T, F, ý nghĩa của R-Squared

 Kiểm định T:

- Đối với X 3 :

Với mức ý nghĩa 5%, X3 có thực sự gây ra biến động của Y không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: X3 không thực sự gây ra biến động của Y (3 = 0)

H1: X3 thực sự gây ra biến động của Y (3≠ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Tqs) = 0,0000

So sánh, ta thấy:  > P_value (Tqs) ⇒ Bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, X3 thực sự gây ra biến động của Y

- Đối với X 4 :

Với mức ý nghĩa 5%, X4 có thực sự gây ra biến động của Y không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: X4 không thực sự gây ra biến động của Y (4 = 0)

H1: X4 thực sự gây ra biến động của Y (4≠ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Tqs) = 0,0037

So sánh, ta thấy:  > P_value (Tqs) ⇒ Bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, X4 thực sự gây ra biến động của Y

- Đối với X 5 :

Với mức ý nghĩa 5%, X5 có thực sự gây ra biến động của Y không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: X5 không thực sự gây ra biến động của Y (5 = 0)

H1: X5 thực sự gây ra biến động của Y (5≠ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Tqs) = 0,0302

So sánh, ta thấy:  > P_value (Tqs) ⇒ Bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa 5%, X5 thực sự gây ra biến động của Y

 Kiểm định F:

Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có phù hợp không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: Mô hình không phù hợp (R2 = 0)H1: Mô hình phù hợp (R2

¿ 0)Bước 2:

Với mức ý nghĩa 5%, ta có:  = 0,05Chạy EViews, ta có: P_value (Fqs) = 0,000098

So sánh, ta thấy:  > P_value (Fqs) ⇒ Bác bỏ H0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình phù hợp

 Ý nghĩa của R-Squared:

Chạy EViews, ta có: R2 = 0,378579

Ý nghĩa: Các biến độc lập X3, X4, X5 giải thích được 37,8579% biến động của

Y (còn lại do sai số ngẫu nhiên)

5 Kiểm tra các khuyết tật của mô hình

5.1 Kiểm định tự tương quan bậc 2 bằng kiểm định Breusch - Godfrey (B - G)

Với mức ý nghĩa 5%, mô hình gốc có xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: Mô hình gốc không xảy ra tự tương quan bậc 2

H1: Mô hình gốc xảy ra tự tương quan bậc 2Bước 2: Kiểm định B-G trong EViews:

Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình gốc không xảy ra tự tương quan bậc 2.

5.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Với mức ý nghĩa 5%, mô hình gốc có xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2không?

Bước 1: Đặt giả thuyết:

H0: Mô hình gốc không xảy ra phương sai thay đổi

H1: Mô hình gốc xảy ra phương sai thay đổiBước 2: Kiểm định White trong EViews:

5.3 Kiểm định đa cộng tuyến bằng ma trận biến tương quan

Từ kết quả trên cho ta hệ số tương quan của các biến như sau:

- X3, X4 : rx3x4 = - 0,606156 < 0.8

- X3, X5 : rx3x5 = 0,615432 < 0.8

- X4, X5 : rx4x5 = - 0,043708 < 0.8

Như vậy chưa có cơ sở để kết luận mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

6 Hàm hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa các hệ số

 Mô hình hồi quy mẫu (S.R.M):

+ ∂ x 3 ∂ y = 0,044439 > 0

Như vậy, khi giá dầu thô thế giới WTI (X3) so với tháng trước thay đổi 1%,trong điều kiện giá vàng thế giới (X4) và chỉ số giá chứng khoán VN30 (X5) không đổithì chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ thay đổi cùng chiều xấp xỉ bằng 0,044439%

+ ∂ x 4 ∂ y = 0,001295 > 0

Như vậy, khi giá vàng thế giới (X4) so với tháng trước thay đổi 1%, trong điềukiện giá dầu thô thế giới WTI (X3) và chỉ số giá chứng khoán VN30 (X5) không đổi thìchỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ thay đổi cùng chiều xấp xỉ bằng 0,001295%

+ ∂ x 5 ∂ y = - 0,001623 < 0

Như vậy, khi chỉ số giá chứng khoán VN30 (X5) so với tháng trước thay đổi1%, trong điều kiện giá dầu thô thế giới WTI (X3) và giá vàng thế giới (X4) không đổithì chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ thay đổi ngược chiều xấp xỉ bằng 0,001623%

7 Ước lượng các hệ số hồi quy (đối xứng, tối đa, tối thiểu), dự báo

Với độ tin cậy 95%, ta có: 1 -  = 0,95 ⇒  = 0,05 ⇒ α /2 = 0,025

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 3 :

^

❑3 - se(❑^3).t(α / 2 n−k) < 3 < ❑^3 + se(❑^3).t(α / 2 n−k)

Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi giá dầu thô thế giới WTI (X3) thay đổi 1USD/thùng, trong điều kiện giá vàng thế giới (X4) và chỉ số giá chứng khoán VN30(X5) không đổi thì chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ dao động trong khoảng từ 0,025605%đến -0,063272%

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 4 :

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 5 :

7.2 Ước lượng tối đa

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 3 :

3 < ❑^3 + se(❑^3).t(α n−k) = 0,044439 + 0,009345 * 1,680 ≈ 0,0601386

Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi giá trị của giá dầu thô thế giới WTI (X3) thay đổi 1USD/thùng, trong điều kiện giá vàng thế giới (X4) và chỉ số giá chứng khoán VN30(X5) không đổi thì giá trị trung bình của chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ dao động tối đakhông vượt quá 0,0601386%

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 4 :

4 < ❑^4 + se(❑^4).t(α n−k)

= 0,001295 + 0,000423 * 1,680 ≈ 0,00200564

Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi giá trị của giá vàng thế giới (X4) thay đổi 1USD/ounce, trong điều kiện giá dầu thô thế giới WTI (X3) và chỉ số giá chứng khoánVN30 (X5) không đổi thì giá trị trung bình của chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ dao động tối

đa không vượt quá 0,00200564%

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 5 :

5 < ❑^5 + se(❑^5).t(α n−k) = -0,001623 + 0,000725 * 1,680 ≈ -0,000405

Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi giá trị của chỉ số giá chứng khoán VN30 (X5) thayđổi 1 điểm, trong điều kiện giá dầu thô thế giới WTI (X3) và giá vàng thế giới (X4)không đổi thì giá trị trung bình của chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ dao động tối đa khôngvượt quá -0,000405%

7.3 Ước lượng tối thiểu

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 3 :

3 > ❑^3 - se(❑^3).t(α n−k)

= 0,044439 - 0,009345 * 1,680 ≈ 0,0287394

Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi giá trị của giá dầu thô thế giới WTI (X3) thay đổi 1USD/thùng, trong điều kiện giá vàng thế giới (X4) và chỉ số giá chứng khoán VN30(X5) không đổi thì giá trị trung bình của chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ dao động tối thiểukhông ít hơn 0,0287394%

 Ước lượng cho hệ số hồi quy 4 :

4 > ❑^4 - se(❑^4).t(α n−k)

= 0,001295 - 0,000423 * 1,680 ≈ 0,00058436

Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi giá trị của giá vàng thế giới (X4) thay đổi 1USD/ounce, trong điều kiện giá dầu thô thế giới WTI (X3) và chỉ số giá chứng khoánVN30 (X5) không đổi thì giá trị trung bình của chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ dao động tốithiểu không ít hơn 0,00058436%

Ước lượng cho hệ số hồi quy 5 :

5 > ❑^5 - se(❑^5).t(α n−k)

= -0,001623 - 0,000725 * 1,680 ≈ -0,002841

Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi giá trị của chỉ số giá chứng khoán VN30 (X5) thayđổi 1 điểm, trong điều kiện giá dầu thô thế giới WTI (X3) và giá vàng thế giới (X4)không đổi thì giá trị trung bình của chỉ số giá tiêu dùng (Y) sẽ dao động tối thiểukhông ít hơn -0,002841%

7.4 Dự báo

Khoảng dự báo giá trị trung bình: