Phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Ngân hàng thương mại cổ phần NAVIBANK

Trong hoạt động của các Ngân hàng thương mạihiện nay, kinh doanh ngoại tệ đã và đang là một hoạt động mang lại lợi nhuậnchiếm một tỷ trọng không nhỏ trong tổng số lợi nhuận chung của Ngâ

LỜI MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Ngân hàng là một doanh nghiệp đặc biệt, nó hoạt động trong lĩnh vực nhạycảm nhất của xã hội – lĩnh vực tiền tệ Đối với tất cả các nền kinh tế trên thế giới,

dù phát triển theo xu hướng nào thì ngân hàng đều giữ vai trò không thể thiếu – nó

là mạch máu của nền kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng Trong bốicảnh chung của nền kinh tế đang đổi mới từng ngày, hệ thống các ngân hàng khôngngừng phát triển để đáp ứng những nhu cầu ngày càng cao của công cuộc côngnghiệp hóa hiện đại hóa đất nước Trong hoạt động của các Ngân hàng thương mạihiện nay, kinh doanh ngoại tệ đã và đang là một hoạt động mang lại lợi nhuậnchiếm một tỷ trọng không nhỏ trong tổng số lợi nhuận chung của Ngân hàng Phầnlớn các Ngân hàng thương mại nhận thức được tầm quan trọng của hoạt động kinhdoanh ngoại tệ đã đầu tư khá lớn cho hoạt động này Tuy nhiên, cũng như các Ngânhàng khác, hoạt động kinh doanh ngoại tệ của Ngân hàng NAVIBANK luôn phảiđối mặt với rất nhiều rủi ro, có khả năng gây thiệt hại lớn nếu không có biện phápphòng ngừa và quản lý hợp lý Một trong những rủi ro đem lại thiệt hại rất lớn tronghoạt động kinh doanh ngoại tệ đó là rủi ro tỷ giá Việc quản lý tốt cũng đồng nghĩavới việc tăng lợi nhuận cho Ngân hàng Do vậy việc nghiên cứu quản lý rủi ro tỷ giátrong hoạt động nhằm giảm thiểu những mất mát cho Ngân hàng là một điều hết sứcquan trọng có ý nghĩa thực tế rất lớn

Thêm vào đó, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Việt – Navibank vừacông bố kết quả kinh doanh quý 4 và năm 2011 của Ngân hàng mẹ Kết quả cho biếttrong quý 4/2011, NVB lãi sau thuế 32,6 tỷ đồng, giảm gần 24% so với quý 4/2010;lũy kế cả năm 2011 Ngân hàng này lãi ròng 180 tỷ đồng, giảm 7,2% so với năm2010.Trong cơ cấu nguồn thu, trong khi mảng thu nhập lãi thuần đóng góp nguồnthu lớn nhất với 213,2 tỷ đồng trong quý 4 và 738,9 tỷ đồng năm 2011, thì hoạt

động kinh doanh ngoại hối lại khiến NVB lỗ thuần 26,14 tỷ đồng trong quý 4 và gần 93 tỷ đồng năm 2011 Trong quý 4/2011, NAVIBANK phải trích lập dự phòng

rủi ro tín dụng 37,7 tỷ đồng, lũy kế cả năm là 69,48 tỷ đồng

Từ thực tế đó, đề tài “Phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại

tệ tại Ngân hàng thương mại cổ phần NAVIBANK” đã được lựa chọn làm đề tàichuyên đề thực tập

Với mục đích trên, nội dung của đề tài chủ yếu nghiên cứu về rủi ro tỷ giátrong hoạt động kinh doanh ngoại tệ tại Ngân hàng NAVIBANK năm 2010-2011

3 Số liệu và phương pháp nghiên cứu

Bộ số liệu dùng để phân tích là bộ số liệu từ ngày 1/1/2010 đến ngày 1/2/2012của Ngân hàng TMCP NAVIBANK về tỷ giá giao ngay của một số ngoại tệ là: US-Dollar lớn(USD), US-Dollar vừa, US-Dollar nhỏ, Pound Sterling (GBP), EURO(EUR), Japanese Yen (JPY), Swiss Franc (CHF), Canadian Dollar (CAD), AustralianDollar (AUD), Singapore Dollar (SGD) (số liệu theo ngày)

Với mong muốn được ứng dụng những kiến thức mình đã học trong suốt 4 năm qua tạikhoa toán kinh tế, em đã sử dụng mô hình phân tích chuỗi thời gian ARIMA, ARCH ,GARCH và mô hình phân tích rủi ro VAR (Value at risk) vào trong bài thực tập đểthực hiện những mục tiêu đề ra khi chọn đề tài này

4 Kết cấu của chuyên đề thực tập

Chuyên đề ngoài phần lời mở đầu, kết luận và kiến nghị, danh mục tài liệutham khảo, danh sách bảng biểu, phụ lục, nội dung chính bao gồm:

CHƯƠNG 1: Một số mô hình phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối

1.1 Mô hình kinh tế lượng

1.1.1 Mô hình ARCH

1.1.2 Mô hình GARCH

1.2 Mô hình VaR (Value at Risk )

1.2.1 Ước lượng VAR bằng phương pháp Risk Metrics

1.2.2 Ước lượng VAR bằng phương pháp kinh tế lượng ARMAvà GARCH

CHƯƠNG 2: Thực trạng kinh doanh ngoại tệ và diễn biến tỷ giá hối đoái tại ngân hàng NAVIBank

2.1 Lý luận chung về rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng

2 1.1 Thị trường ngoại hối

a Khái niệm về thị trường ngoại hối

b Chức năng của thị trường ngoại hối

c Đối tượng chính tham gia trên thị trường ngoại hối

2.1.2 Tỷ giá hối đoái

a Khái niệm tỷ giá hối đoái

b Phân loại tỷ giá hối đoái

c Các nhân tố ảnh hưởng tới tỷ giá hối đoái

2.1.3 Rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng

a Khái niệm về rủi ro tỷ giá

b Nguyên nhân gây ra rủi ro tỷ giá

2.2 Diễn biến tỷ giá các đồng ngoại tệ của NAVIBank hai năm gần đây

a US-Dollar lớn – vừa – nhỏ (USD)

b Pound Sterling (GBP)

c Euro (EUR)

d Japanese Yen (JPY)

e Swiss Franc (CHF)

f Canadian Dollar (CAD)

g Australian Dollar (AUD)

h Singapore Dollar (SGD)

2.3 Thực trạng kinh doanh ngoại tệ của ngân hàng NAVIBank

a Lãi (lỗ) thuần từ hoạt động ngoại hối năm 2009

b Lãi (lỗ) thuần từ hoạt động ngoại hối năm 2010

c Lãi (lỗ) thuần từ hoạt động ngoại hối năm 2011

CHƯƠNG 3: Sử dụng mô hình phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng NAVIBANK

3.1 Mô hình kinh tế lượng

3.2 Mô hình VAR

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Em xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình của thầy Hoàng Đình Tuấn

và các anh chị công tác bên NaViBank đã giúp em hoàn thành chuyên đề thực tập này Do chưa có nhiều kinh nghiệm trong thực tiễn nên bài chuyên đề còn không ít thiếu sót, em mong sẽ nhận được sự góp ý từ phía thầy hướng dẫn và các anh chị.

Em xin chân thành cảm ơn!

CHƯƠNG 1 MỘT SỐ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT

ĐỘNG KINH DOANH NGOẠI HỐI

1.1 Mô hình kinh tế lượng

Chúng ta có thể sử dụng các mô hình trong kinh tế lượng để phân tích rủi rocủa tỷ giá ngoại tệ F so với đồng Việt Nam Mô hình hóa rủi ro tạo ra các công thức

để tính độ rủi ro của một tài sản tài chính Các mô hình tiêu biểu là: Mô hìnhphương sai có điều kiện của sai số thay đổi, tự hồi quy (autoregressive conditionalheteroscedastic – ARCH), tác giả Engle (1982); Mô hình ARCH tổng quát(GARCH) của Bollerslev (1986); Mô hình GARCH dạng mũ (EGARCH) củaNelson (1991)

Trong phạm vi chuyên đề, với mô hình kinh tế lượng, em sử dụng mô hìnhARCH, và mô hình GARCH để phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanhngoại hối của NAVIBANK

1.1.1 Mô hình ARCH

Năm 1982 Engle đã đề xuất mô hình ARCH Đây là mô hình đầu tiên đưa ra

cơ sở lý thuyết để mô hình hóa rủi ro Tư tưởng cơ bản của mô hình này là (a) cúsốc ut của một loại tài sản không tương quan chuỗi, nhưng phụ thuộc; (b) sự phụthuộc của ut có thể được mô tả bằng một hàm bậc hai của các giá trị trễ

Từ (2.1) có thể là các cú sốc trong quá khứ lớn đưa đến phương sai có điềukiện đối với ut lớn ut có xu hướng lớn Điều này có nghĩa rằng, theo mô hìnhARCH, các cú sốc lớn có xu hướng do cú sốc lớn gây ra Đặc điểm này giống nhưtính chất bầy đàn của độ rủi ro

Để đơn giản ta xét mô hình ARCH(1) :

1   ) Do Var(ut) > 0, nên 0  1 < 1

Trong một số ứng dụng, người ta cần tính một số mô men bậc cao đối với ut,

do đó, 1 phải thỏa mãn thêm một số điều kiện khác Chẳng hạn, để xem xét phầnđuôi của phân bố, người ta phải tính mô men cấp bốn

Nếu giả thiết ut ~ N(0, 1) thì :

E(ut4/Ft-1) = 3 E(ut2/Ft-1)2 = 3( 0+1

2 1

2 1 1 0

1(

)1(3

2 1 1

1

2 0

)(

t

t

u Var

u E

=

)31)(

1(

)1(3

2 1 1

1

2 0

2

1)1(

Hệ số nhọn của ut dương và lớn hơn 3 nên phân bố của ut bẹt hơn phân bốchuẩn hóa Tính chất trên đây vẫn đúng đối với mô hình ARCH tổng quát

 Ưu điểm của mô hình:

 Cho chúng ta biết được rủi ro tỷ giá ở thời kỳ trễ ảnh hưởng như thế nàođến rủi ro ở thời kỳ hiện tại

 Cho chúng ta biết được độ lớn của các yếu tố trễ là bao nhiêu

 Nhược điểm của mô hình:

Mô hình ARCH mô hình hóa động thái của phương sai có điều kiện Nhờ đó

có thể dự tính được độ rủi ro lợi suất của một loại tài sản Tuy vậy, mô hình này cómột số nhược điểm sau đây:

 Mô hình giả thiết rằng các cú sốc dương và cú sốc âm có cùng ảnhhưởng đến độ rủi ro, vì trong phương trình phương sai các ut-i đều được bìnhphương Trong thực tế giá của một tài sản tài chính phản ứng khác nhau đối với các

cú sốc âm và cú sốc dương

 Mô hình ARCH là mô hình có điều kiện ràng buộc 12 phải nằm trongkhoảng [0, 1/3) để mô men cấp 4 là hữu hạn Các điều kiện ràng buộc sẽ phức tạphơn trong mô hình ARCH bậc cao

 Mô hình ARCH chỉ đưa ra cơ chế biến đổi của phương sai có điềukiện, không đưa ra một giải thích nào vì sao lại có cơ chế như vậy, không cho chúng

ta biết được nguồn gốc biến thiên của các chuỗi tài chính

 Mô hình ARCH thường dự báo cao độ rủi ro vì mô hình phản ứngchậm đối với những cú sốc lớn cô lập

m

j t





 < 1.Nếu m > s thì j = 0 với j > s Nếu s > m thì i = 0 với i > m

Các điều kiện trên đảm bảo cho phương sai không điều kiện và phương sai

có điều kiện dương

Mô hình (2.5)–(2.7) được gọi là mô hình ARCH tổng quát ký hiệu làGARCH (m, s), trong đó m là độ dài của trễ đối với 2

   , từ đó t2 u t2 t;

i t

1

2 1

1

2

s m

Ta có (2.8) có dạng ARMA đối với u2

t Như vậy, GARCH có thể coi như là

một dạng của ARMA đối với u2

t Trung bình không điều kiện đối với mô hìnhARMA, chúng ta có:

1

0

)(

1

s m

2 1 1 0 2

1



t lớn có xu hướng dẫn đến u2

t lớn, hành vi này chính làhành vi bầy đàn trong các chuỗi tài chính theo thời gian

Nếu ta giả thiết u có phân bố chuẩn hoặc phân bố đối xứng và 1 – 22

2 1 1

2 1 1 2

4

2)(

1

))(

Do vậy, hàm mật độ của u thoải hơn hàm mật độ trong phân bố chuẩn

1.2 Mô hình VaR (Value at Risk )

Giá trị chịu rủi ro (VaR) được định nghĩa như là sự thua lỗ tối đa được dự báo trước từ việc giữ một tài sản hay một danh mục thị trường trong suốt một quãng thời gian với một mức tin cậy nhất định VaR trả lời câu hỏi giá trị cao nhất mà một danh mục đầu tư có thể mất đi dưới những điều kiện thị trường bình thường trên cơ

sở một quãng thời gian và độ tin cậy nhất định

Chẳng hạn, nếu một danh mục đầu tư có VaR hàng ngày là 10 triệu Bảng Anh tại 1% mức ý nghĩa, thì với xác suất 99% (độ tin cậy) rằng trung bình trong 1 ngày mua bán, sự thua lỗ thực tế của danh mục có thể đạt 10 triệu Bảng Anh.

J.P Morgan đã phát triển phương pháp luận Risk Metrics để tính VaR và đến năm

1995 đã được Long & More thực nghiệm Và trong thực tế, ta có thể dùng phương pháp kinh tế lượng GARCH để ước lượng VAR

1.2.1 Ước lượng VAR dựa vào phương pháp Risk Metrics

 Kí hiệu: rt là lợi suất hàng ngày liên tiếp của tài sản

Ft-1 là hàm phân phối tích lũy, nó phản ánh lượng thông tin có thể thu thập được tạithời kì t-1

 Các giả thiết: rt / Ft-1 ~ N(µt,σ2

t)Trong đó: µt là trung bình có điều kiện của rt

σ2

t là phương sai có điều kiện

 RiskMetrics giả định rằng , rt/Ft ~N t, t2, ở đây μt là trung bình có điềukiện & 2

Chúng ta sử dụng ngoặc vuông [k] biểu thị lợi suất k thời kỳ

Dưới mô hình đặc biệt IGARCH(1,1) trong phương trình (3.2), phân phối cóđiều kiện của r t [k]: Ft là chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai 2

i

u VaR   có thể thu được một cách đệ quy

Sử dụng r t1 u t1  t1 * t1, chúng ta có thể viết lại phương độ dao độngcủa phương trình IGARCH(1,1) trong phương trình (3.2) như sau:

) 1 (

*

* ) 1

1

2 1

2 1

*

* ) 1

1

2 1

2 1 2

Độ lệch tiêu chuẩn có điều kiện của lợi suất k thời kỳ là k * t1

Khi đó, VAR 1 ngày sẽ là:

VaR(1) = Giá trị của tài sản hoặc danh mục tại t * 1 , 65 * t 1Ứng với k ngày là:

VaR(k) = Giá trị của tài sản hoặc danh mục tại t * 1 , 65 k * t1

Ở đây đối số k của VaR thì được sử dụng để biểu thị cho trục thời gian Vìvậy trong Risk Metrics chúng ta có : VaR k   k VaR*

Điều này chỉ ra quy tắc căn bậc hai của thời gian tắnh toán VaR trong RiskMetrics

Nhận xét phương pháp Risk Metrics:

 Ưu điểm: Tắnh VaR theo mô hình RiskMetrics là khá dễ dàng, dễ hiểu do đó

phýõng pháp này đýợc nhiều ngân hàng, tổ chức tài chắnh sử dụng Một lợi ắch khác

là phương pháp này tắnh toán rủi ro khá rõ ràng trên thị trường tài chắnh

 Nhược điểm:

 Khi mức lợi suất có phần đuôi dày, chuỗi lợi suất không tuân theo phân bốchuẩn (tức có đồ thị hàm mật độ không đối xứng) thì khi ước lượng VaR là thấp.Một cách tiếp cận khác để tắnh VaR là tránh đưa ra giả định

 Quy tắc căn bậc hai của thời gian là một kết quả của mô hình đặc biệt sửdụng Risk Metrics Nếu giả định giá trị trung bình bằng 0 hoặc giả định mô hìnhđặc biệt IGARCH(1,1) của lợi suất là không đạt được thì quy tắc trên là không cógiá trị Từ thực tế này đòi hỏi phải sử dụng phương pháp khác để tính VaR.

1.2.2 Ước lượng VAR dựa vào phương pháp kinh tế lượng ARMA và GARCH

a Ước lượng VaR một thời kỳ

Xem xét loga lợi suất r t của một tài sản Mô hình chuỗi thời gian chung cho

t

r có thể được viết là:

t t t

r r

i

i t i

1

2 1

2 0

Phương trình (3.4) và (3.5) là phương trình trung bình và phương trình độdao động của r t, chúng thuộc lớp ARMA(p,q) và GARRCH(n,m) Hai phươngtrình này có thể được sử dụng để thu được những giá trị dự báo bước tiếp theo củagiá trị trung bình có điều kiện và phương sai có điều kiện của r t với giả định rằngnhững tham số là đã biết Đặc biệt chúng ta có:

t i

r

1 1

) 1 (

t i

2 1

2 1 0

Nếu giả định rằng t là nhiễu Gauxơ, thì phân phối có điều kiện của r t 1thông tin có thể có tại thời điểm t là ˆ(1); ˆ2(1)

t t

r

Sử dụng các điểm phân vị của phân phối có điều kiện ta có thể tính VaR nhưsau:

Với điểm phân vị 5% thì VaR =   1 , 65 * t1

Với điểm phân vị 1% thì VaR =   2 , 33 * t1

Ví dụ: Dựa vào mô hình Garch chúng ta có thể dự báo được sau 1 thời kì lợi

suất tài sản là 11% và độ lệch chuẩn theo ngày là 7% Với mức ý nghĩa 5% ta có:

VaR = 0,11 - 1,65*0,07 = - 0,0055 = - 0,55%

Từ ví dụ trên ta thấy: với mức độ dao động của tài sản là 7% nếu nhà đầu tưvẫn tiếp tục đầu tư vào nó thì anh ta sẽ gánh chịu 1 lượng tổn thất do rủi ro của nógây ra là 0,55% so với tổng giá trị của danh mục đầu tư với độ tin cậy 95%

b Ước lượng VaR nhiều thời kỳ

Giả định rằng, ở thời điểm h thường tính VaR của k thời kỳ của một tài sản

mà lợi suất của nó là rt Biến số lợi suất là lợi suất k thời kỳ tại thời điểm gốc dự báoh:

rh[k] = rh+1+…rh+k

Nếu lợi suất rt theo mô hình chuỗi thời gian trong phương trình (3.4) và (3.5)thì giá trị trung bình có điều kiện và biến số rh[k] /Fk có thể đạt được bởi nhữngphương pháp dự báo mô hình phương sai sai số thay đổi và chuỗi thời gian

 Dự báo lợi suất kỳ vọng

Giá trị trung bình có điều kiện E(rh[k] /Fk) có thể thu được bởi phương pháp

dự báo mô hình ARIMA Đặc biệt, chúng ta có rˆ h[k] = rh[1]+…+rh[k] Ở đây, rh[

] là giá trị dự báo lợi suất của bước tiếp theo tại thời điểm dự báo gốc h =>

k

, ,

2



 Những dự báo này có thể thu được một cách đệ quy

Sử dụng phép biểu diễn MA: Rt= μ + ut + ψ1ut-1 +ψ2ut-2+…+ ψnut-n của môhình ARMA trong phương trình (3.4), chúng ta có thể viết sai số dự báo của 

bước tiếp theo tại thời điểm dự báo gốc h như sau:

eh() = rh+  – rh() = uh+ + ψh+ uh+ -1+… ,   2 , ,k

Ta có dự báo MA với  bước tiếp theo:

ˆ ( )h

r  = μ + ψluh +ψl+1uh-1+… ,   2 , ,k

 Dự báo độ dao động kỳ vọng có điều kiện

Dự báo độ dao động của lợi suất k thời kỳ tại thời điểm dự báo gốc h là bíên

số có điều kiện eh[k] /Fh Sử dụng giả thiết độc lập của εt+i với i = 1,…,k

Ở đây, i=1, ,k Ở đây, ut+i = ε t+i σt+I. Chúng ta có:

dự báo gốc h Nếu mô hình dao động là mô hình GARCH trong phương trình (3.5)thì những dao động dự báo có thể thu được một cách đệ quy

Thí dụ xét mô hình chuỗi thời gian đặc biệt sau:

CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG KINH DOANH NGOẠI TỆ VÀ DIỄN BIẾN TỶ GIÁ

HỐI ĐOÁI TẠI NGÂN HÀNG NAVIBANK

2.1 Lý luận chung về rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng

2.1.1 Thị trường ngoại hối

a Khái niệm về thị trường ngoại hối

Thị trường ngoại hối (The Foreign Exchange Market), được viết tắt là FOREX,

là thị trường tiền tệ quốc tế nơi diễn ra việc mua bán các loại ngoại tệ, các phươngtiện thanh toán được sử dụng trong thanh toán quốc tế có giá trị như ngoại tệ Trong

đó, phương tiện thanh toán là những thứ có sẵn để chi trả, thanh toán lẫn cho nhau.Đối với một quốc gia, ngoại hối bao gồm:

- Ngoại tệ: là đồng tiền nước ngoài Ngoại tệ có thể là tiền kim loại, tiềngiấy, tiền trên tài khoản, séc du lịch, tiền điện tử…

- Các giấy tờ có giá ghi bằng ngoại tệ như séc thương mại, kỳ phiếu, tráiphiếu, cổ phiếu và các giấy tờ có giá khác ghi bằng ngoại tệ

- Vàng tiêu chuẩn quốc tế: Là vàng được sử dụng với vai trò là tiền (phươngtiện thanh toán trong thanh toán quốc tế)

- Đồng tiền quốc gia do người không cư trú nắm giữ

Trong phạm vi bài chuyên đề ta chỉ tập trung nghiên cứu bộ phận chính của thịtrường ngoại hối đó là ngoại tệ và tỷ giá ngoại tệ liên quan

Trong thực tế, do hoạt động mua bán tiền tệ xảy ra chủ yếu giữa các ngânhàng (chiếm khoảng 85% tổng doanh số giao dịch), chính vì vậy, theo nghĩa hẹp

(nghĩa thực tế) thì thị trường ngoại hối là nơi mua bán ngoại tệ giữa các ngân hàng, tức thị trường Interbank.

b Chức năng của thị trường ngoại hối

c Đối tượng chính tham gia trên thị trường ngoại hối

Nhóm khách hàng mua bán lẻ (retail clients hay bank customers) bao gồmcác công ty nội địa và đa quốc gia, những nhà đầu tư quốc tế và tất cả những ai cónhu cầu mua bán ngoại hối nhằm hai mục đích: chuyển đổi tiền tệ và phòng ngừarủi ro tỷ giá

Các Ngân hàng Thương mại (Commercial Banks)

Các NHTM tiến hành giao dịch ngoại hối nhằm hai mục đích:

 Cung cấp dịch vụ cho khách hàng, bằng cách mua hộ và bán hộ chonhóm khách hàng mua bán lẻ Vì là mua bán hộ nên ngân hàng không phải bỏ vốn,không chịu rủi ro tỷ giá và không làm thay đổi kết cấu bảng cân đối tài sản nộibảng Thông qua dịch vụ mua bán hộ, ngân hàng thu một khoản phí phổ biến ở dạngchênh lệch tỷ giá mua bán

 Kinh doanh cho chính mình, tức mua bán ngoại hối nhằm kiếm lãi khi tỷgiá thay đổi Hoạt động kinh doanh này tạo ra trạng thái ngoại hối, do đó ngân hàngphải bỏ vốn, chịu rủi ro tỷ giá và làm thay đổi bảng cân đối nội bảng hoặc ngoạibảng của ngân hàng

Ngân hàng Trung ương (Central Banks)

Nhìn chung, các NHTW không thờ ơ trước sự biến động của tỷ giá đối vớiđồng tiền do mình phát hành Do đó, mặc dù hầu hết các đồng tiền của các nước

Các chức năng của FOREX

1 Phục vụ thương mại quốc tế (Primary Role)

2 Phục vụ luân chuyển vốn quốc tế

3 Hình thành lên tỷ giá

4 Nơi NHTW can thiệp lên tỷ giá

5 Nơi kinh doanh và phòng ngừa rủi ro tỷ giá

Spot

công nghiệp phát triển được thả nổi từ năm 1973, nhưng trên thực tế, các NHTWvẫn thường xuyên can thiệp bằng cách mua vào hay bán ra nội tệ trên thị trườngngoại hối nhằm ảnh hưởng lên tỷ giá theo hướng mà NHTW cho là có lợi.

2.1.2 Tỷ giá hối đoái

a Khái niệm tỷ giá hối đoái

Tỷ giá hối đoái là sự so sánh về mặt giá cả giữa hai đồng tiền của hai nước khácnhau Cũng có thể gọi tỷ giá hối đoái là giá của một đồng tiền này tính bằng giá của

một đồng tiền khác.

 e – tỷ giá hối đoái của đồng nội tệ tính theo đồng tiền nước ngoài

 E – tỷ giá hối đoái của đồng ngoại tệ tính theo đồng nội tệ

b Phân loại tỷ giá hối đoái

Tỷ giá mua và tỷ giá bán:

 Tỷ giá mua (Bid Rate): là tỷ giá mà tại đó ngân hàng yết giá để mua đồng

tiền đó

 Tỷ giá bán (Ask Rate): là tỷ giá mà tại đó ngân hàng yết giá sẵn sàng bán

ra đồng tiền yết giá

Tỷ giá mở cửa và tỷ giá đóng cửa:

 Tỷ giá mở cửa: là tỷ giá áp dụng cho hợp đồng giao dịch đầu tiên trong

ngày

 Tỷ giá đóng cửa: là tỷ giá áp dụng trong hợp đồng giao dịch cuối trong

ngày

Tỷ giá giao ngay và tỷ giá kỳ hạn:

 Tỷ giá giao ngay: là tỷ giá niêm yết giá giữa hai đồng tiền để chuyển giao

ngay lập tức Nói cách khác tỷ giá giao ngay là tỷ giá hiện hành giữa hai đồng tiền

 Tỷ giá kỳ hạn : ngoài tỷ giá giao ngay thì các tổ chức kinh tế còn có thể

cam kết với nhau ngày hôm nay để trao đổi đồng tiền với nhau vào một ngày nhấtđịnh trong tương lai

Tỷ giá tiền mặt và tỷ giá chuyển khoản:

 Tỷ giá tiền mặt: là tỷ giá tiền áp dụng cho ngoại tệ tiền kim loại, tiền giấy,

tiền séc và thẻ tín dụng

 Tỷ giá chuyển khoản: là tỷ giá chuyển khoản áp dụng cho các khoản mua

bán ngoại tệ là các khoản tiền gửi tại ngân hàng

c Các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái

 Mức chênh lệch lạm phát giữa các quốc gia

 Mức độ tăng hay giảm thu nhập quốc dân giữa các nước

 Mức chênh lệch lãi suất giữa các nước

 Những dự đoán về tỷ giá hối đoái

 Tình trạng cán cân thanh toán quốc tế

 Sự can thiệp của chính phủ

o Can thiệp vào thương mại quốc tế

o Can thiệp vào đầu tư quốc tế

o Can thiệp trực tiếp vào thị trường ngoại hối

o Tác động đến những biến động của nhân tố vĩ mô như lạm phát, lãisuất, và thu nhập quốc dân

 Các nhân tố khác: Khủng hoảng kinh tế, xã hội, đình công,thiên tai

2.1.3 Rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng

a Khái niệm về rủi ro tỷ giá

Rủi ro tỷ giá là khả năng xảy ra những tổn thất mà ngân hàng phải gánh chịukhi tỷ giá thay đổi trong quá trình hoạt động kinh doanh ngoại tệ của mình Rủi ro

tỷ giá phát sinh khi ngân hàng kinh doanh mua bán ngoại tệ cho chính mình, haynói cách khác, rủi ro tỷ giá là rủi ro xuất hiện khi có sự dịch chuyển tỷ giá của cácngoại tệ mà ngân hàng NHTM nắm giữ dưới dạng tài sản “Có”, tài sản “Nợ” hoặc

cả hai tức là tạo trạng thái ngoại hối mở (open or unhedged position) để đầu cơkiếm lời khi tỷ giá thay đổi

Tình huống thường xảy ra đối với rủi ro tỷ giá là việc duy trì một trạng tháihối đoái mở của một loại ngoại tệ nhất định Nếu như một ngoại tệ có trạng thái hốiđoái dương mà ngoại tệ đó bị giảm giá thì chắc chắn rủi ro sẽ xảy ra và ngược lại

b Nguyên nhân gây ra rủi ro tỷ giá

b.1 Trạng thái ngoại tệ

 Trạng thái ngoại tệ (The Foreign Exchange Position – EP): Các giao dịch

làm phát sinh sự chuyển giao quyền sở hữu về ngoại tệ làm phát sinh trạng tháingoại tệ

 Trạng thái ngoại tệ trường (Long the Foreign Currency – LFC): Các giao

dịch làm tăng quyền sở hữu về một ngoại tệ sẽ làm phát sinh trạng thái trường ngoại

tệ nào đó LFC được tính cho một thời kỳ nhất định, do đó nó phản ánh doanh sốtăng quyền sở hữu ngoại tệ trong kỳ tính toán

 Trạng thái ngoại tệ đoản (Short the Foreign Currency – SFC): Các giao

dịch làm giảm quyền sở hữu về một ngoại tệ sẽ làm phát sinh trạng thái đoản ngoại

tệ nào đó SFC được tính cho một thời kỳ nhất định, do đó nó phản ánh doanh sốgiảm quyền sở hữu ngoại tệ trong kỳ tính toán

 Trạng thái ngoại tệ ròng: Là chênh lệch giữa tài sản có và tài sản nợ (nội và

ngoại bảng) của một ngoại tệ tại một thời điểm Nếu tài sản có lớn hơn tài sản nợ thìngoại tệ ở trạng thái trường ròng và ngược lại Vì là trạng thái tại một thời điểm nêntrạng thái ngoại hối ròng của một ngoại tệ phản ánh số dư của ngoại tệ đó tại thờiđiểm tính toán

Trạng thái ngoại tệ ròng = Ngoại tệ mua vào – Ngoại tệ bán ra

 Trạng thái cân bằng ngoại tệ (Square Exchange position): tài sản có và tài

sản nợ của cùng một loại ngoại tệ là bằng nhau Khi đó, những thay đổi tỷ giákhông ảnh hưởng đến lãi hay lỗ ngoại hối

 Thời điểm phát sinh trạng thái ngoại tệ: Là ngay tại thời điểm ký kết hợp

đồng, chứ không phải thời điểm thanh toán Do đó, kể cả khi một doanh nghiệp thựchiện hợp đồng kỳ hạn thì ngay sau thời điểm ký kết thì trạng thái ngoại tệ được ghinhận

Một NHTM duy trì trạng thái ngoại tệ trường sẽ gặp rủi ro hối đoái nếu nhưngoại tệ giảm giá; và ngược lại, họ sẽ gặp rủi ro khi ngoại tệ tăng giá trong trườnghợp NHTM đó duy trì trạng thái ngoại tệ đoản Điều đó có nghĩa là khả năng rủi rohối đoái sẽ xảy ra nếu như NHTM đó duy trì trạng thái ngoại tệ mở và tỷ giá trên thịtrường biến động

b.2 Biên độ dao động của tỷ giá

Cơ chế tỷ giá từng bước được thả nổi đã dần hiện hữu khi vào cuối năm 2005 QuỹTiền tệ Quốc tế (IMF) chính thức công nhận VN thực hiện hoàn toàn việc tự do hóacác giao dịch vãng lai Năm 2006, thị trường ngoại hối của Việt Nam bắt đầu chịu

áp lực thực sự của quá trình hội nhập kinh tế quốc tế Lượng ngoại tệ đổ vào ViệtNam bắt đầu tăng mạnh Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)cũng đã sớm cảnh báo về việc Ngân hàng Nhà nước (NHNN) cần tăng cường sựlinh hoạt của tỷ giá trong bối cảnh nguồn vốn đổ vào Việt Nam ngày càng lớn Sựcan thiệp về tỷ giá hối đoái kịp thời sẽ góp phần giảm áp lực trong điều hành tiền tệcủa NHNN Do đó, việc nới rộng biên độ tỷ giá là yêu cầu tất yếu Nếu quan sátthường xuyên những diễn biến phương thức điều hành tỷ giá của NHNN trongkhoảng thời gian gần đây, chúng ta dễ cảm nhận về một sự chuyển động khá âm

thầm nhưng không kém phần mạnh mẽ Cụ thể:

- Ngày 1/7/2002 biên độ tỷ giá được mở rộng từ +/-0,1% lên +/-0,25% ,

- Ngày 2/1/2007, tức là sau khoảng 5 năm không thay đổi, biên độ tỷ giá được

mở rộng lên thành +/-0,5%,

- Ngày 24/12/2007, biên độ tỷ giá được điều chỉnh lên thành +/- 0,75%,

- Sau đó hơn 2 tháng, ngày 10/3/2008 , biên độ lại được đưa lên mức +/-1%

- Ngày 7/11/2008 biên độ tỷ giá giữa VND với đồng USD được nới rộng từ 2% lên +/-3% theo tỷ giá bình quân trên thị trường ngoại tệ liên ngân hàng

+/ Đầu 2009 biên độ tăng vọt +/+/ 5%

- Ngày 26/11/2009, biên độ tỷ giá mới cho giao dịch mua bán giao ngay giữa USD

và VND là +/- 3%

- Hiện nay, biên độ tỷ giá đang ở mức +/- 5%

b.3 Nguyên nhân từ phía hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng

Kiến thức về nghiệp vụ chuyên môn của các Ngân Hàng để vận hành giao dịch

và đo lường rủi ro tỷ giá còn yếu, kỹ năng xử lý, phân tích số liệu chưa cao, chưa cónhững bộ phận nghiên cứu dự đoán sự thay đổi tỷ giá trên thị trường

Hiện nay dù có tham gia vào một số nghiệp vụ phái sinh (nghiệp vụ Swap,giao dịch tương lai, hợp đồng quyền chọn)…nhưng hầu như các NHTM Việt Namchỉ chú ý đến việc mua bán ngoại tệ nhằm mục đích thanh toán, cho vay ngoại tệ màquên đi yếu tố bảo hiểm tỷ giá nên trong kinh doanh tiền tệ ngân hàng đóng vai tròchủ yếu là trung gian giao dịch hơn là nhà tạo lập thị trường Cũng chính vì thế,ngân hàng rất yếu về phân tích tỷ giá, đặc biệt là phân tích kỹ thuật biến đổi cấu trúc

dự trữ giữa các loại ngoại tệ Hầu như rất ít ngân hàng sử dụng phân tích kỹ thuậtnhư một công cụ hỗ trợ thêm cho phân tích cơ bản trong phân tích tỷ giá Đó cũngchính là lý do vì sao mà ít ngân hàng mạnh về kinh doanh đầu cơ mà chỉ kinh doanhcho khách hàng Bên cạnh đó, trình độ của các bộ kinh doanh ngoại tệ chưa cao,kinh nghiệm còn ít Điều này là nguyên nhân quan trọng dẫn tới rủi ro tỷ giá Do đó,phân tích tốt sự biến động tỷ giá sẽ giúp cho ngân hàng quản lý rủi ro tỷ giá mộtcách có hiệu quả, đồng thời cần chú ý đào tạo và quan tâm nhiều hơn tới đội ngũcán bộ công nhân viên để ngân hàng không chỉ phát triển về lượng mà cả về chất

Một điểm bất lợi của các NHTM ở Việt Nam là chưa có hệ thống EBS(Electronic Brokerage System) nên tỷ giá mà các ngân hàng được cung cấp bởiReuters hay các hãng tin khác cũng chỉ là tỷ giá tham khảo, chưa phải là tỷ giá giao

 Đồng GBP có tỷ giá trung bình cao nhất ( trên 31000) với độ lệch chuẩn cũng tương đối cao

 Đồng CHF có độ lệch chuẩn cao nhất ( xấp xỉ +/-3000) trong khi giá trị trungbình không phải là lớn nhất => hàm chứa rủi ro lớn

 Đồng đô la Mỹ có giá trị trung bình khá cao ( xấp xỉ 20000), và độ lệchchuẩn tương đối nhỏ ( +/- 800) so với các đồng tiền khác Điều này chứng tỏ tỷ giáđồng đô la Mỹ có phần ổn định hơn qua các thời kỳ

a US-Dollar lớn – vừa – nhỏ (USD)

 Đồ thị tỷ giá mua vào bằng tiền mặt của 3 loại đồng đô la Mỹ

Đồng đô la lớn là đồng đô la có mệnh giá cao như 50$ hoặc 100$, đồng đô la vừathường có mệnh giá 10$, 20$, và đồng đô la nhỏ có mệnh giá là 1$, 2$ hoặc 5$.Như vậy tỷ giá mua vào bằng tiền mặt của đồng đô la Mỹ tỷ lệ thuận với mệnh giácủa nó Đồng đôla lớn được mua với giá cao hơn 2 loại còn lại do sự tiện lợi trongthanh toán của nó Hơn thế nữa, tỷ giá mua vào bằng tiền mặt của cả 3 loại tiền nàyđều có xu thế tăng theo thời gian Tuy nhiên sự tăng lên này ko diễn ra liên tục màtheo từng giai đoạn, thường kéo dài trong vài tháng sau đó mới có sự di chuyển lên.Năm 2010, tỷ giá đồng đôla tăng trong mức 18.500 đến 19.000 VND Đến cuối nămtăng lên mức 19.500 VND và sang đầu năm 2011 thì tăng lên 21.000 những thánggiữa và cuối năm có giảm xuống mức 20.500 VND nhưng sau đó lại vượt ngwongx21.000 VND Theo như đồ thị chuỗi tỷ giá tại những quan sát cuối, ta thấy tỷ giáđang có xu hướng đi xuống trong 1 vài tháng tới

 Đồ thị tỷ giá bán của cả 3 loại đồng đô la Mỹ

Tỷ giá mua vào của 3 loại đồng đô la Mỹ tuy có khác nhau dù cho mua bởi tiền mặthay chuyển khoản, nhưng tỷ giá bán ra là chung cho cả 3 Động thái giá của 3 loạiđồng tiền này có xu thế tăng dần qua từng giai đoạn và thay đôi tương ứng với tỷgiá mua vào So sánh 2 đồ thị ta có thể thấy khi tỷ giá mua vào tăng thì tỷ giá báncũng tăng, nhưng tăng 1 lượng tương ứng hay không thì ta xem xét đồ thị dưới đây.

 Đồ thị so sánh tỷ giá mua vào bằng tiền mặt, bằng chuyển khoản vàbán ra của đồng đô la vừa

Như vậy tỷ giá bán ra đều thay đổi theo tỷ giá mua vào nhưng mức thay đổi làkhông đồng nhất về tỷ lệ Thêm vào đó, ta thấy đường USD_V2 nằm trên đườngUSD_V1, điều đó có nghĩa rằng tỷ giá mua vào bằng chuyển khoản do giảm đượcchi phí trong giao dịch nên có mức tỷ giá cao hơn so với tỷ giá mua bằng tiền mặt

Năm 2010, tỷ giá đồng Pound Sterling có nhiều biến động Cụ thể giảm mạnh vào các tháng trong quý 2, sau đó phục hồi và tăng nhanh chóng suốt những tháng cuối năm Đến đầu năm 2011, nó đã ở mức khá cao và tương đối ổn định cho đến cuối năm 2011, đầu 2012.

c Euro (EUR)

Đồng Euro cũng có nhứng động thái khá giống đồng Pound Sterling ở trên Bất ổn vào năm 2010 và tương đối ổn định vào năm 2011 Tuy nhiên đồ thị cũng cho thấy 1 động thái giảm sâu trong tỷ giá bởi 1 bước trượt khá dài của tỷ giá trong nhnwgx tháng đầu năm 2012

Hai năm vừa qua 2010 và 2011 có lẽ là hai năm phục hồi của đồng Yên Nhật, chỉ có sựtăng lên và gần như không có sự giảm xuống trong tỷ giá Chính sách tỷ giá của Nhật Bản tác động rất lớn đến động thái của đồng tiên nước này Đồng yên tiến tới mức 290 VND và xấp xỉ 1,5 lần cũng chính nó cách đây 2 năm Tuy nhiên ta có thể nhận thấy dường như chuỗi đồ thị tỷ giá này đang ở trên đỉnh của 1 ngọn sóng và chuẩn bị 1 xu hướng đi xuống trong những thàg đầu năm 2012

Nếu như ta còn nghi ngờ đông Yên đang chuẩn bị đi xuống thì đỉnh sóng, thì đồng Swiss Franc cho ta thấy 1 xu thế đi xuống rõ ràng sau khi tăng một cách táo bạo từ 16.000 lên 28.000 tại một số mốc thời gian Sự tăng lên quá lớn như vậy sẽ báo hiệu một sự giảm sâu trong tỷ giá trong những tháng tiếp theo.

Về biên độ dao động, đông Canadian Dollar cũng có mức biến động tuyệt đối không nhỏ khi chuyển từ năm 2010 sang năm 2011 và xu thế tỷ giá khá ổn định trong suốt

2011 và 2 tháng đầu năm 2012

g Australian Dollar (AUD)

Năm 2010 là 1 năm mà đồng Australian Dollar biến động quanh 1 mức rất thấp, chỉ trong những tháng cuối năm 2010 nó mới có dấu hiệu đi lên Mức tăng từ năm 2010 tớinăm 2011 về số tuyệt đối là rất lớn và mức tỷ giá năm 2011 cũng biến động chứ không

ổn định như các đồng tiền khác Đây là điều ta cần chú ý khi xem xét động thái giá của đồng tiền này

Như các đồng tiền khác, đồng Singaporean Dollar cũng có xu thế tăng từ năm 2010 đến năm 2011 Mức tăng tuyệt đối không lớn như một vài đồng tiền nhưng về mức tăng tỷ đối thì tương đương

2.3 Thực trạng kinh doanh ngoại tệ của ngân hàng NAVIBank

Thu nhập từ hoạt động

Thu từ kinh doanh ngoại tệ

giao ngay 128.123.508.949 64.719.498.164 7.602.125.096Thu về kinh doanh vàng 6.094.677.930 1.305.108.836 6.153.436.232Thu từ chênh lệch đánh giá

lại ngoại tệ KD 96.943.814.179 72.278.231.191 26.906.465.437Thu từ các công cụ tài chính

Chi phí hoạt động kinh

Chi về kinh doanh ngoại tệ

giao ngay 106.996.480.003 73.860.484.774 20.344.085.871Chi về kinh doanh vàng 95.848.475.127 1.096.326.746 2.699.256.705Chi từ chênh lệch đánh giá

lại ngoại tệ KD 121.109.907.462 60.993.259.344 12.174.288.502

Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động

a Lãi (lỗ) thuần từ hoạt động ngoại hối năm 2009

Năm 2009, hoạt động kinh doanh ngoại tệ mang lại cho ngân hàng mức lãi là1.990.216.160 chiếm 35,64% trong tổng lãi ròng 5.583.534.247 từ hoạt động kinhdoanh ngoại hối

b Lãi (lỗ) thuần từ hoạt động ngoại hối năm 2010

Năm 2010 hoạt động kinh doanh ngoại tệ mang lại mức lãi cho ngân hàng là2.143.985.237 chiếm 82.6% trong tổng mức lợi nhuận ròng 2.595.767.327 từ hoạtđộng kinh doanh ngoại hối và gấp 4,7 lần lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh vàng

c Lãi (lỗ) thuần từ hoạt động ngoại hối năm 2011

Lỗ thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối năm 2011 của toàn hệ thống là92.792.861.534 VNĐ, trong khi tổng lợi nhuận trước thuế là 222.011.826.383 VNĐ

và hoạt động kinh doanh chứng khoán do thị trường ảm đạm cũng chỉ gây ra mức lỗthuần là 4.062.408.822 VNĐ Trong đó, hoạt động kinh doanh vàng đóng góp chủyếu vào mức lỗ gần 93 tỷ đồng, hoạt động kinh doanh ngoại tệ chỉ đóng góp vàomức lỗ là 3,3%, tuy nhiên về lượng tuyệt đối là -3.039.064.337 thì mức lỗ từ kinhdoánh ngoại tệ tăng vọt so với 2 năm trước Đây quả là một con số khiến ta cần lưuý.

CHƯƠNG 3

SỬ DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT ĐỘNG

KINH DOANH NGOẠI HỐI CỦA NGÂN HÀNG NAVIBANK

Từ bộ số liệu tỷ giá ngoại tệ của các đồng tiền, kí hiệu SF )(t là tỷ giá giaongay của ngoại tệ F so với đồng nội tệ VND tại thời điểm t, nghiên cứu biến độngcủa tỷ giá ta sẽ dùng số liệu và các chuỗi lợi suất của tỷ giá ngoại tệ F so với VND

theo công thức:

S

S

S X

t F

t F t

F t

F

) 1 (

) 1 ( )

( )

Maximu m

Minimu m

Std.

Dev.

Skewnes s

Kurtosi s

mang giá trị dương, hàm nghĩa rằng lợi suất của đầu tỷ giá sẽ mang lợi nhuận trongtương lai Sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất là đáng kể, điều này tacũng có thể nhận thấy được từ giá trị độ lệch chuẩn - giá trị độ lệch chuẩn khá lớn

so với giá trị trung bình của lợi suất tỷ giá

Ở đây, độ nhọn K đánh giá đường mật độ phân phối của dãy số liệu có nhọnhơn hay tù hơn đường mật độ chuẩn tắc của phân phối chuẩn (dương là nhọn hơn,

âm là tù hơn) Nếu trong khoảng [-2,2] thì có thể coi số liệu xấp xỉ chuẩn Từ bảng

mô tả trên ta có thể thấy được phân phối của cá lợi suất tỷ giá là nhọn hơn phânphối chuẩn rất nhiều

Hệ số bất đối xứng Skewness đánh giá sự phân phối các giá trị có cân đối đốivới giá trị trung bình hay không, nếu các giá trị của X đối xứng qua kỳ vọng thìSkewness=0 à biểu hiện ở đường phân phối lệch trái hay lệch phải (âm là lệch trái,dương là lệch phải) Nếu trong khoảng [-2,2] thì có thể coi như số liệu cân đối nhưtrong phân phối chuẩn So sánh với các giá trị thu được ta thấy các lợi suất tỷ giáđều có số liệu cân đối như trong phân phối chuẩn trừ chuỗi lợi suất của đồng đô laMỹ

Dựa vào graph của từng biến lợi suất trong phần mềm Eviews ta nhận thấychuỗi không có xu thế nên tiến hành kiểm định tính dừng với 2 trường hợp là có hệ

số chặn (Intercept) và không có cả hệ số chặn lẫn xu thế (None) Tiến hành kiểm tragiả thiết về tính dừng bằng phần mềm EVIEWS ta thu được bảng sau:

Biến lợi suất

Trường hợp có Intercept (lag 4) Trường hợp None (lag 4)

ADF Test Statistic 1% Critical Value ADF Test

Statistic 1% Critical Value

3.1 Mô hình kinh tế lượng

Trước hết, ta tiến hành ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá của đồng Yên Nhật muavào bằng tiền mặt gồm 610 quan sát từ từ ngày 1/1/2010 đến năm 1/2/2012

Đồ thị chuỗi lợi suất tỷ giá của đồng Yên Nhật mua vào bằng tiền mặt là:

Lược đồ tương quan của chuỗi lợi suất:

Nhận thấy chuỗi có PCF các bậc 1, 2, 3, 6 và ACF có các bậc 1, 2, 3, 6,12, 18 nên

mô hình ARMA ước lượng có thể tồn tại các AR tương ứng với bậc của PCF và

MA tương ứng với bậc của ACF Sau khi ước lượng các mô hình ARMA, ta chọn ra

mô hình dưới đây là phù hợp nhất Mô hình này có P-value của mô hình và các hệ

số < 0,05, đồng thời có tổng bình phương các sai số RSS là nhỏ nhất

Dependent Variable: X_JPY1

Method: Least Squares

R-squared 0.077948 Mean dependent var 0.000548

Adjusted R-squared 0.070238 S.D dependent var 0.006876

S.E of regression 0.006630 Akaike info criterion -7.184537

Sum squared resid 0.026286 Schwarz criterion -7.140793

Log likelihood 2175.730 F-statistic 10.11063

Durbin-Watson stat 2.021225 Prob(F-statistic) 0.000000

Tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình ARMA(6,6) trên thông qua việc kiểmtra xem chuỗi phần dư có dừng hay không bằng lược đồ tự tương quan của chuỗiphần dư “Correlogram of Residuals” Ta nhận thấy yêu cầu này được thỏa mãn vìcác phần dư đều nằm trong khoảng tin cậy 5% bởi kết quả dưới đây.

Sau khi đã có được 1 mô hình ARMA phù hợp, ta cần kiểm tra bước tiếp theo là môhình ARMA này có tồn tại dạng mô hình ARCH hay không? Việc kiểm định này ta

có thể tiến hành bằng 2 cách Thứ nhất dùng kiểm định ARCH LM Test từ đườngdẫn lệnh trong EVIEWS Cách thứ 2 là sử dụng lược đồ tự tương quan của bìnhphương chuỗi phần dư “ Correlogram of Residuals squared” để kiểm định phươngsai sai số của mô hình ARMA trên là thay đổi Nếu tồn tại giá trị của bình phươngchuỗi phần nằm ngoài khoảng tin cậy 95% thì mô hình tồn tại hiệu ứng ARCH.Trong bài này, ta sẽ sử dụng cách thứ 2, vì từ lược đồ tự tương quan của bìnhphương chuỗi phần dư này còn cho ta biết số bậc có thể đạt được của ARCH vàGARCH

Từ lược đồ tự tương quan trên, ta thấy các giá trị vượt ra ngoài khoảng tin cậy 95%

là 1, 2, 3 đối với cả ACF và PCF Như vậy số bậc tối đa có thể có của ARCH là 3 vàGARCH cũng là 3 Lần lượt ước lượng với các cặp bậc này ta thu được mô hình sau

là ước lượng tốt nhất thỏa mãn điều kiện về P-value ; các hệ số của ARCH vàGARCH đều dương ; tổng hệ số của (ARCH + GARCH) là nhỏ hơn 1

Dependent Variable: X_JPY1

Method: ML - ARCH (Marquardt)

Sample(adjusted): 7 610

Included observations: 604 after adjusting endpoints

Convergence achieved after 22 iterations

MA backcast: 1 6, Variance backcast: ON

Coefficient Std Error z-Statistic Prob.

Variance Equation

ARCH(1) 0.191302 0.041504 4.609298 0.0000

GARCH(1) 0.635516 0.075464 8.421437 0.0000

R-squared 0.074141 Mean dependent var 0.000548

Adjusted R-squared 0.061692 S.D dependent var 0.006876

S.E of regression 0.006660 Akaike info criterion -7.253141

Sum squared resid 0.026395 Schwarz criterion -7.187525

Log likelihood 2199.449 F-statistic 5.955804

Durbin-Watson stat 2.052132 Prob(F-statistic) 0.000000

Các P_value của các hệ số từ mô hình trung bình và mô hình phương sai đều nhỏhơn 0,05 P_value của mô hình cũng nhỏ hơn 0,05 nên mô hình này là phù hợp Tuynhiên, ta cần kiểm định lại sự hợp lý của mô hình GARCH(1, 1) trên thông quakiểm định chuỗi phần dư của chính mô hình này có phải là nhiễu trắng hay khôngbằng lược đồ “Correlogram of Standardized Residuals” Nếu chuỗi phần dư là nhiễutrắng thì mô hình GARCH(1, 1) ở trên có thể dùng để phân tích và dự báo tốt

Lược đồ trên cho thấy ta có thể dùng mô hình trên phân tích và dự báo lợi suất cũngnhư độ dao động của lợi suất trong những ngày làm việc tới trước hết ta cần viết lại

2 phương trình ước lượng được như sau:

 Phương trình trung bình là:

X_JPY1t = 0.000371 + 0.068352* X_JPY1t-1 - 0.029995 * X_JPY1t-2

+ 0.918885 *X_JPY1t-6 + ut - 0.117117 * ut-1 - 0.869388 * ut-6

 Phương trình phương sai là:

2 1

2 1

 Phương sai có điều kiện phụ thuộc vào phương sai có điều kiện ngàyhôm qua và phụ thuộc vào phương sai không điều kiện cũng ngày hôm qua Giá trịphương sai không điều kiện của tỷ giá đồng Yên sẽ hội tụ về mức :

2. Chạy lược đồ tự tương quan của biến tỷ giá “Correlogram of X_…”

3. Ước lượng ARMA từ dấu hiện nhân biết bâc AR và MA từ bước trên

4. Kiểm định mô hình ARMA trên là phù hợp thông qua kiểm định tính dừngcủa chuỗi phần dư từ lược đồ “ Correlogram of Residuals “

5. Kiểm định hiệu ứng ARCH thông qua kiểm định phương sai sai số của môhình ARMA thay đổi từ lược đồ tự tương quan của bình phương chuỗi phần dư “Correlogram of Residuals Squared”

6. Ước lượng mô hình ARCH và GARCH với số bậc tối đa có thể có từ lược đồbình phương chuỗi phần dư ở trên

7. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ARCH hoặc GARCH ở trên thông quakiểm định nhiễu trắng của chuỗi phần dư từ mô hình đó từ lược đồ tự tương quan “Correlogram of Standardized Residuals”

Riêng đối với chuỗi lợi suất tỷ giá các đồng đô la Mỹ lớn, vừa, nhỏ, ta chỉ xét mẫuquan sát đầu năm 2011 đến đầu năm 2012 với 285 quan sát được lấy từ quan sát thứ

325 đến quan sát 610 Lý do là vì năm 2010 lợi suất của đồng đô la Mỹ bằng 0 kéodài trong một số giai đoạn.

Dưới đây là các kết quả cụ thể thu được từ việc ước lượng trên phần mềm EVIEW:

1 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Australian Dollar mua vào bằng tiền mặt ( xem phụ lục số 3)

 Phương trình trung bình là:

X_AUD1t = 0.088765* X_AUD1t-1 + 0.902678 *X_AUDt-6 + ut - 0.146685 * ut-1

-0.83309 * ut-6

 Phương trình phương sai là:

2 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Australian Dollar mua vào bằng chuyển khoản (xem phụ lục số 4)

 Phương trình trung bình là:

X_AUD2t = 0.070815* X_AUDt-1 + 0.912192 *X_AUD2t-6 + ut

- 0.117232* ut-1 - 0.843263 * ut-6

 Phương trình phương sai là:

3 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồngAustralian Dollar bán ra( xem phụ lục số 5)

 Phương trình trung bình là:

X_AUD3t = 0.068961* X_AUD3t-1 + 0.912125 *X_AUD3t-6 + ut - 0.135619 * ut-1 0.848175*ut-6

- Phương trình phương sai là:

4 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Canada Dollar mua vào bằng tiền mặt ( xem phụ lục số 6)

 Phương trình trung bình là:

X_CAD1t = 0.150809*X_CAD1t-1 + 0.060034* X_CADt-6 +

2 1 2

2 1



2 1

2 1

2  8 93 (  06 )  0 078624 t  0 828432 t



0.78679*X_CAD1t-12 + ut - 0.258821* ut-1 - 0.718452 * ut-12

 Phương trình phương sai là:

5 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Canada Dollar mua vào bằng chuyển khoản ( xem phụ lục số 7)

 Phương trình trung bình là:

X_CAD2t =0.160719* X_CAD2t-1 - 0.060324* X_CAD2t-6

+ 0.775014*X_CAD2t-12 + ut - 0.268675 * ut-1 - 0.6155* ut-12

 Phương trình phương sai là:

6 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Canada Dollar bán ra (xem phụ lục

số 6)

 Phương trình trung bình là:

X_CAD3t = 0.229649* X_CAD3t-1 - 0.048806* X_CAD3t-5

+0.13618*X_CAD3t-6+0.6827* X_CAD3t-12+0.067132* X_CAD3t-19

+ ut - 0.3642* ut-1 - 0.860923 * ut-12

 Phương trình phương sai là:

7 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Euro mua vào bằng tiền mặt(xem phụ lục số 9)

 Phương trình trung bình là:

X_EUR1t =0.861859*X_EUR1t-6 + ut - 0.069282 * ut-1 - 0.791185* ut-6

 Phương trình phương sai là:

8 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Euro mua vào bằng chuyển khoản (xem phụ lục số 10)

 Phương trình trung bình là:

X_EUR2t = -0.161308* X_EUR2t-1 +0.097205* X_EUR2t-6

2 1

2 1

2  6 9 (  06 )  0 093867 t  0 790562 t



2 3

2 2

2 1

24.12 (05)0.101t 0.114894t 0.211706t



2 1

2 5.81 (05)  0.040166 t



2 1

2 1

2  2.95 ( 06 )  0.001991 t  0.956629 t



+ 0.087834*X_EUR2t-12 + ut +0.137694 * ut-1

 Phương trình phương sai là:

9 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Euro bán ra (xem phụ lục số 11)

 Phương trình trung bình là:

X_EUR3t =0.061609* X_EUR3t-1 +0.911767* X_EUR3t-6 + ut - 0.123629* ut-1

- 0.823066* ut-6

 Phương trình phương sai là:

10 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Pound Sterling mua vào bằng tiền mặt (xem phụ lục số 12)

 Phương trình trung bình là:

X_GBP1t = -0.652867*X_GBP1t-1 - 0.117313* X_GBP1t-2 - 0.264601*X_GBP1t-12

+ ut +0.539429 * ut-1 - 0.408038 * ut-12

 Phương trình phương sai là:

11 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Pound Sterling mua vào bằng chuyển khoản (xem phụ lục số 13)

 Phương trình trung bình là:

X_GBP2t=0.238473*X_GBP2t-1-0.062525*X_GBP2t-7+0.0683*X_GBP2t-12

+0.66733*X_GBP2 t-18 + ut -0.34655*ut-1 -0.592747*ut-6

 Phương trình phương sai là:

12 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Pound Sterling bán ra (xem phụ lục

số 14)

 Phương trình trung bình là:

X_GBP3t = - 0.10592* X_GBP3t-1 + 0.128419 *X_GBP3t-6 + ut

2 2

2 1



2 1

2 1

2  2 16 * (  06 )  0 017657 t  0 987743 t



2 1

2 4.37 ( 05) 0.072306 t



2 1

2  4 49 (  05 )  0 116565 t



 Phương trình phương sai là:

13 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Yên Nhật mua vào bằng chuyển khoản (xem phụ lục số 1)

 Phương trình trung bình là:

X_JPY2t = 0.000578 - 0.057776* X_JPY2t-2 + 0.873869 * X_JPY2t-6 + ut

- 0.044815 * ut-1 - 0.77356 * ut-6

 Phương trình phương sai là:

14 Ước lượng cho chuỗi lợi suất tỷ giá đồng Yên bán ra (xem phụ lục số 2)

 Phương trình ước lượng là:

X_JPY3t = 0.0005 + 0.066112* X_JPY3t-1 + 0.876677 * X_JPY3t-6 + ut - 0.178003

- Phương trình phương sai là:

2 1

2  2 76E(  05 )  0 309625u  0 375842u



2 1

2  4 75 (  05 )  0 079967 t



2 1

2 1

2 9.15 (06)0.190780 t 0.612955 t

