Nghiên cứu phần bù rủi ro trong trạng thái ngang giá lãi suất không phòng ngừa

Tuy nhiên, không tìm th y... Tuy nhiên trong tr ng h p các hàm phi.

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên c u c a riêng tôi Các s li u, k t qu nêu trong bài nghiên c u là trung th c và ch a t ng đ c công b trong b t k công trình nghiên c u nào khác

Tác gi đ tài nghiên c u (ký và ghi rõ h tên)

Phan Thanh Tùng

L I CAM OAN

M C L C

DANH M C CÁC T VI T T T

DANH M C CÁC B NG

DANH M C HÌNH

TÓM T T TÀI 1

CH NG 1: GI I THI U 2

1.1 Lý do th c hi n đ tài 2

1.2 M c tiêu nghiên c u 3

1.γ Ph ng pháp nghiên c u 3

1.4 Ph m vi nghiên c u 4

1.5 K t c u bài nghiên c u 4

1.6 óng góp c a bài nghiên c u 4

CH NG 2: Lụ THUY T “NGANG GIÁ LÃI SU T KHÔNG PHÒNG NG A” VÀ CÁC NGHIểN C U LIÊN QUAN 6

2.1 Lý thuy t “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” 6

2.2 Các nghiên c u tr c đây v “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” 9

2.3 Gi i thích đ l ch kh i “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” 13

2.3.1 K v ng không h p lý 13

2.3.2 Ph n bù r i ro thay đ i theo th i gian 14

CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U VÀ D LI U 23

3.1 Ki m đ nh tính d ng trong tr ng h p có xét đ n “đi m gãy c u trúc” 23

3.2 Mô hình D ph ng sai t h i quy thành ph n t ng quát – CGARCH 25

3.3 Xây d ng mô hình nghiên c u th c nghi m 32

3.4 Ti n trình nghiên c u th c nghi m 38

3.5 Mô t bi n nghiên c u và ngu n d li u 39

CH NG 4: K T QU NGHIÊN C U TH C NGHI M 41

4.1 K t qu ki m đ nh tính d ng 41

4.2 K t qu ki m đ nh “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” b ng ph ng pháp Bình ph ng nh nh t 43

4.3 K t qu ki m đ nh “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” b ng mô hình CGARCH-M 46

CH NG 5: K T LU N VÀ H NG PHÁT TRI N C A BÀI NGHIÊN C U 59

5.1 K t lu n 59

5.2 H n ch và h ng phát tri n 59

DANH M C TÀI LI U THAM KH O

PH L C

DANH M C CÁC T VI T T T

ADF Dickey-Fuller Hi u ch nh (Augmented Dickey-Fuller)

ARCH D ph ng sai t h i quy (Autoregressive Conditional

Heteroskedasticity) CGARCH D ph ng sai t h i quy thành ph n t ng quát (Component

Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) CGARCH-M D ph ng sai t h i quy thành ph n t ng quát trong trung bình

(Component Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity in Mean)

DF-GLS Dickey-Fuller Bình ph ng nh nh t t ng quát (Dickey-Fuller

Generalized Least Squares) GARCH D ph ng sai t h i quy t ng quát (Generalized Autoregressive

Conditional Heteroskedasticity) IRP Ngang giá lãi su t (Interest Rate Parity)

MAS ζgân hành trung ng Singapore (εonetary Authority of

Singapore) OECD T ch c H p tác và Phát tri n kinh t (Organisation for Economic

Co-operation and Development) OLS Ph ng pháp Bình ph ng nh nh t (Ordinary Least Square)

UIP Ngang giá lãi su t không phòng ng a (Uncovered Interest rate

Parity) USD ng đô la M (United States dollar)

DANH M C CÁC B NG

B ng 3.1: T ng h p các bi n nghiên c u đ c s d ng và ph ng pháp tính 40

B ng 4.1: K t qu ki m đ nh tính d ng c a chu i g c ………… … 41

B ng 4.2: K t qu c l ng UIP b ng ph ng pháp OδS ……… … 44

B ng 4.3: K t qu ki m đ nh Wald cho mô hình OδS ………… … …… 45

B ng 4.4: K t qu ki m đ nh hi n t ng t t ng quan c a ph n d … … 46

B ng 4.5: K t qu ki m đ nh hi u ng ARCH 46

B ng 4.6: K t qu c l ng mô hình CGARCH-M 47

B ng 4.7: K t qu ki m đ nh Wald cho mô hình CGARCH-M 49

B ng 4.8: So sánh m c đ b n v ng c a thành ph n ng n h n và dài h n c a bi n đ ng t giá h i đoái 51

DANH M C HÌNH

Hình 2.1: : Giá tr c l ng c a h s trong γ giai đo n khác nhau 6 qu c gia

OECD .……… ……… 10 Hình 4.1: K t qu ki m đ nh nghi m đ n v b ng ph ng pháp Perron (1997) đ i

v i bi n chênh l ch lãi su t c a Thái Lan ……… 4β Hình 4.β: th chênh l ch lãi su t gi a Thái Lan và M , giai đo n Q1/1992 –

Q1/β01γ……… …… 4γ

Hình 4.3: T giá h i đoái đ ng ringgit Malaysia và baht Thái Lan so v i dollar M

trong giai đo n Q1/1998 – Q4/β006 ……….……… … 5γ Hình 4.4: l ch chu n có đi u ki n c a bi n thay đ i t giá h i đoái các qu c

gia, đ c c l ng b i mô hình CGARCH-M 56

TÓM T T TÀI

M c tiêu c a nghiên c u này là nh m phân tích tác đ ng c a ph n bù r i ro thay đ i theo th i gian trong tr ng thái “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” εô hình CGARCH-ε đ c áp d ng nh m mô hình hóa đ bi n đ ng c a t giá h i đoái, trong đó bi n đ ng này s tuân theo m t xu h ng dài h n, và t n t i nh ng dao đ ng trong ng n h n l ch kh i xu h ng này K t qu nghiên c u cho th y h

s c l ng t ng ng v i bi n chênh l ch lãi su t nh n giá tr âm, có ngh a khi lưi su t n i đ a t ng cao h n so v i n c ngoài thì đ ng n i t l i t ng giá, cho th y

di n bi n t giá th c t l ch kh i d báo c a lý thuy t UIP ng th i, ph n bù r i

ro có t n t i t t c các qu c gia đ c nghiên c u, cho th y ph n bù r i ro có vai trò quan tr ng, c n đ c quan tâm trong các mô hình nghiên c u lý thuy t c ng nh

th c nghi m v t giá h i đoái ζgoài ra, d li u t các qu c gia đang phát tri n

c ng không th cho th y s t n t i c a UIP nh m t s các nghiên c u tr c đư g i

ý

CH NG 1: GI I THI U

1.1 Lý do th c hi n đ tài

V i s phát tri n c a th tr ng tài chính qu c t và xu h ng toàn c u hóa, dòng chu chuy n v n qu c t gi a các qu c gia trên th gi i đ c đ y m nh thông qua vi c giao d ch các tài s n tài chính Do đó, các lý thuy t v ngang giá lãi su t đóng vai trò n n t ng cho các quy t đ nh c a các nhà đ u t Trong đó, “ζgang giá lãi su t không phòng ng a” (Uncovered Interest rate Parity - UIP) là m t trong

nh ng lý thuy t quan tr ng nh t đ c s d ng trong nghiên c u tài chính qu c t và kinh t v mô, đ ng th i là gi đ nh ch ch t trong nhi u lý thuy t v xác đ nh t giá

h i đoái

Theo lý thuy t này, khác bi t v lãi su t gi a hai qu c gia s đ c bù tr b ng thay đ i trong t giá h i đoái gi a đ ng ti n c a hai qu c gia đó C th , n u m t

qu c gia có lãi su t cao t ng đ i so v i qu c gia khác thì đ ng ti n qu c gia đó s

gi m giá t ng đ ng v i chênh l ch lãi su t, d n đ n vi c đ u t ra n c ngoài

nh m t n d ng m c lãi su t cao s t o ra t su t sinh l i bình quân v n b ng v i t

su t sinh l i thu đ c khi đ u t trong n c Tuy nhiên, trên th c t , nh ng đ ng

ti n c a các qu c gia có lãi su t th p có khuynh h ng gi m giá so v i đ ng ti n

c a các qu c gia có lãi su t cao Hi n t ng này đ c xác nh n b i nhi u nghiên

c u ti n hành v i nhi u qu c gia và trong nh ng khung th i gian khác nhau, cho

th y có s mâu thu n gi a b ng ch ng th c nghi m và nh ng d báo c a lý thuy t UIP Nhìn chung v n ch a có s th ng nh t trong vi c gi i thích s th t b i c a UIP Trong b i c nh đó, lý thuy t UIP c n đ c ti p t c nghiên c u k l ng nh m

đ a ra đ c m t k t lu n th ng nh t cho s t n t i c a lý thuy t này

Nghiên c u th c ti n nh m gi i thích th t b i c a lý thuy t UIP t p trung vào

ba h ng nghiên c u chính: k v ng không h p lý c a các nhà đ u t , m i quan h phi tuy n gi a chênh l ch lãi su t - thay đ i t giá h i đoái, và bi n đ ng theo th i

gian c a ph n bù r i ro Bài nghiên c u này s t p trung vào y u t ph n bù r i ro thay đ i theo th i gian, đ c c l ng thông qua mô hình “D ph ng sai t h i quy thành ph n t ng quát” (Component Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity - CGARCH) ây là mô hình đư đ c ch ng minh là có hi u qu cao trong vi c gi i thích đ bi n đ ng c a t giá h i đoái, b i l nó cho phép tách

bi t bi n đ ng c a t giá h i đoái thành m t xu h ng trong dài h n và nh ng dao

đ ng trong ng n h n l ch kh i xu h ng đó B ng vi c s d ng mô hình t ng quát này đ đo l ng đ bi n đ ng c a t giá, nghiên c u này mong mu n s xác đ nh

đ c tác đ ng toàn di n c a ph n bù r i ro trong lý thuy t UIP, t đó ph n nào gi i thích đ c câu đ v “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” trong lý thuy t tài chính qu c t hi n đ i

1.2 M c tiêu nghiên c u

tài đi sâu vào vi c nghiên c u th c ti n “ζgang giá lưi su t không phòng

ng a” t i m t s qu c gia ông ζam Á, trong đi u ki n có xem xét đ n y u t ph n

bù r i ro thay đ i theo th i gian, nh m tr l i các câu h i sau:

 Ph n bù r i ro thay đ i theo th i gian có ph i là y u t quan tr ng c n xem xét đ n trong vi c nghiên c u “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” t i các qu c gia ông ζam Á ?

 Gi a hai nhân t : cú s c đ i v i nh ng y u t c b n c a n n kinh t và

c m tính c a các nhà đ u t trên th tr ng, nhân t nào s nh h ng lâu dài đ n bi n đ ng c a t giá h i đoái?

1.3 Ph ng pháp nghiên c u

Bài nghiên c u s s d ng mô hình CGARCH-M nh m đo l ng ph n bù r i

ro trong UIP Ph ng pháp này cho phép ph n bù r i ro thay đ i theo th i gian và phân tách ph n bù này thành xu h ng bi n đ ng trong dài h n và nh ng dao đ ng trong ng n h n Ngoài ra, v i m c đích đ m b o r ng k t qu c l ng c a mô hình CGARCH-ε là đáng tin c y, tr c h t các bi n nghiên c u s đ c ki m đ nh

tính d ng trong đi u ki n có xem xét đ n “đi m gãy c u trúc” có th xu t hi n trong khung th i gian nghiên c u

1.4 Ph m vi nghiên c u

Bài nghiên c u t p trung vào các qu c gia ông ζam Á bao g m: Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Vi t Nam Ngoài ra, Nh t B n c ng

đ c nghiên c u v i m c đích so sánh Các qu c gia này đ c nghiên c u trong

m i t ng quan v i M , trong đó ε luôn đóng vai trò là n c ngoài, USD là ngo i t Khung th i gian nghiên c u là t quý 1/199β đ n quý 1/2013, và t quý 1/1997 đ n quý 1/β01γ đ i v i tr ng h p c a Vi t Nam D li u đ c thu th p t

“Th ng kê Tài chính Qu c t ” (International Financial Statistics - IFS) c a Qu ti n

t qu c t (International Monetary Fund - IMF)

1.5 K t c u bài nghiên c u

Ph n ti p theo c a bài nghiên c u d ki n g m 4 ch ng:

Ch ng β s trình bày c s lý thuy t “Ngang giá lãi su t không phòng ng a”

và các nghiên c u liên quan đ n lý thuy t này c ng nh là vai trò c a ph n bù r i

ro

Ch ng γ trình bày ph ng pháp nghiên c u đ c s d ng trong bài nghiên

c u này, c ng nh mô t bi n nghiên c u và ngu n d li u

Ch ng 4 trình bày k t qu nghiên c u th c nghi m nh m xác đ nh s t n t i

c a UIP và tác đ ng c a ph n bù r i ro lên tr ng thái UIP

“Câu đ v UIP” trong th tr ng ti n t th gi i ây c ng là m t trong s ít bài nghiên c u áp d ng mô hình CGARCH-M nh m ki m đ nh “ζgang giá lưi su t không phòng ng a”, đ c bi t là các qu c gia ông ζam Á ε c dù th t b i trong

vi c cung c p b ng ch ng cho s t n t i c a UIP, nh ng bài nghiên c u đư ch ra

r ng ph n bù r i ro thay đ i theo th i gian là m t y u t quan tr ng c n xem xét đ n khi nghiên c u UIP Ngoài ra, bài nghiên c u c ng cho th y tác đ ng b t cân x ng

c a cú s c t giá h i đoái lên ph ng sai (hay đ bi n đ ng) c a chính nó, tuy không ph bi n nh ng v n có th xu t hi n, tùy thu c vào đ ng ti n c ng nh th i

k nghiên c u đang xem xét Do đó hi n t ng này x ng đáng nh n đ c s quan tâm trong các nghiên c u v bi n đ ng c a t giá h i đoái

CH NG 2: Lụ THUY T “NGANG GIÁ LÃI SU T KHÔNG PHÕNG

NG A” VÀ CÁC NGHIểN C U LIểN QUAN

2.1 Lý thuy t “Ngang giá lƣi su t không phòng ng a”

Các lý thuy t v ngang giá lãi su t đ u b t ngu n t ho t đ ng kinh doanh chênh l ch (arbitrage) úng nh tên g i, đây là chi n l c kinh doanh nh m tìm

ki m l i nhu n d a trên khác bi t c a giá niêm y t c a tài s n tài chính Trong

ph m vi bài nghiên c u này, tài s n tài chính đ c quan tâm s là đ ng ti n c a các

qu c gia Gi s r ng lãi su t đ ng ngo i t cao h n lưi su t trong n c và không có chi phí giao dch, nhà đ u t trong n c s chuy n đ i n i t sang ngo i t theo t giá giao ngay hi n t i đ đ u t ra n c ngoài nh m h ng lãi su t cao; và đ n khi đáo h n, kho n thu th p b ng ngo i t s đ c chuy n đ i l i thành n i t Tùy vào hành vi c a các nhà đ u t mà hai lý thuy t v ngang giá lãi su t đ c hình thành, bao g m: “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” và “ζgang giá lưi su t có phòng

ng a”

Quay tr l i tình hu ng trên, n u nh nhà đ u t lo s t giá s thay đ i làm

nh h ng đ n k t qu kinh doanh chênh l ch, h có th tham gia vào m t h p

đ ng k h n nh m c đ nh t giá h i đoái vào th i đi m đáo h n c a kho n đ u t

b ng đ ng ngo i t Chi n l c này đ c g i là “Kinh doanh chênh l ch lãi su t có phòng ng a” Ho t đ ng kinh doanh này s t o ra l c th tr ng nh m đi u ch nh t giá giao ngay, t giá k h n và lãi su t gi a hai đ ng ti n, khi n cho ho t đ ng kinh doanh chênh l ch s không còn thu đ c l i nhu n v t tr i C ch đi u ch nh có

th tóm t t nh sau:

 Vi c dùng n i t đ mua ngo i t trên th tr ng giao ngay s t o áp l c làm

gi m giá đ ng n i t ζh v y, v i s v n b ng n i t ban đ u, các nhà đ u

t khi chuy n đ i sang ngo i t s thu đ c ít ngo i t h n

 Bán k h n đ ng ngo i t s làm gi m giá k h n đ ng ngo i t

 Dòng ti n đ u t vào ngo i t s t o áp l c t ng lưi su t đ ng n i t và gi m lãi su t ngo i t

ζh v y, ho t đ ng kinh doanh chênh l ch s đi u ch nh lãi su t và t giá khi n cho chi n l c kinh doanh này không còn thu đ c l i nhu n t t h n so v i

đ u t trong n c Tr ng thái mà t giá và lãi su t đ c đi u ch nh làm m t đi c

h i ti n hành kinh doanh chênh l ch có phòng ng a đ c g i là “ζgang giá lưi

su t” (Interest Rate Parity – IRP) Trong th cân b ng này, s khác bi t gi a t giá

k h n và t giá giao ngay gi a hai đ ng ti n đ c bù đ p b ng chênh l ch lãi su t

gi a hai đ ng ti n đó minh h a cho tr ng thái này, g i rf là l i nhu n thu đ c

c a nhà đ u t trong n c khi ti n hành kinh doanh chênh l ch lãi su t có phòng

ng a L i nhu n c a chi n l c này s ph thu c vào hai y u t , đó là lưi su t đ ng ngo i t và thay đ i c a t giá h i đoái gi a hai đ ng ti n trong kho ng th i gian

it,k: lãi su t đ ng ngo i t t i th i đi m t c a k đáo h n k

N u “ζgang giá lưi su t IRP” t n t i thì t su t sinh l i thu đ c t kinh doanh chênh l ch có phòng ng a s b ng v i lãi su t trong n c it,k , c th :

rf = it,k  1 + it,k = ( 1+ i*t,k ) Ft,k

Ph ng trình (β.1) th hi n n i dung c a lý thuy t “ζgang giá lưi su t có phòng ng a” Tr ng h p các nhà đ u t không phòng ng a r i ro t giá b ng h p

đ ng k h n s là n i dung c a lý thuy t “ζgang giá lưi su t không phòng ng a”

Lý thuy t “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” cho r ng, trong đi u ki n nhà đ u

t bàng quan v i r i ro t giá, đ ng n i t đ c k v ng s gi m giá khi lãi su t ti n

g i đ ng n i t cao h n lưi su t ti n g i ngo i t ây là tr ng thái cân b ng do các

l c th tr ng t o ra nh m tri t tiêu các c h i kinh doanh chênh l ch giá, d n đ n

t su t sinh l i thu đ c khi n m gi a hai đ ng ti n b t kì là nh nhau Tr ng thái

“ζgang giá lưi su t không phòng ng a” có th đ c bi u di n nh sau:

( 1 + it,k ) = ( 1+ i*t,k ) EtSt +k

v i it,k (i*t+k) th hi n lãi su t c a các s n ph m tài chính đ nh danh b ng đ ng n i t (ngo i t ) t i th i đi m t c a k đáo h n k; St là t giá h i đoái giao ngay danh ngh a tính b ng s l ng đ ng n i t t ng ng v i 1 đ ng ngo i t (do đó khi t giá t ng đ ng ngh a v i vi c đ ng n i t m t giá) và Et là giá tr k v ng d a trên các thông tin có đ c t i th i đi m t

D a trên công th c (β.β), ph ng trình ki m đ nh th c nghi m th ng đ c

s d ng trong các nghiên c u v UIP là:

Ngoài ra, n u gi đ nh “ζgang giá lưi su t có phòng ng a” t n t i, thành

ph n chênh l ch lãi su t v ph i c a (2.3) có th đ c thay th b ng ph n bù k

h n Khi đó, UIP có th đ c ki m đ nh d a trên ph ng trình (β.4) bên d i,

t ng đ ng v i (2.3), trong đó ft,k ln(Ft,k):

2.2 Các nghiên c u tr c đơy v “Ngang giá lƣi su t không phòng ng a”

Ph ng trình (β.3) đư đ c c l ng trong r t nhi u nghiên c u v UIP, v i

nh ng lo i ti n t c ng nh khung th i gian nghiên c u khác nhau Trong h u h t các nghiên c u, giá tr c l ng c a h s đ u nh h n 1, th m chí mang giá tr

âm Nghiên c u c a Froot và Thaler (1990) t ng h p k t qu c a 75 nghiên c u v UIP đư báo cáo h s h i quy nh n giá tr âm trong ph n l n các nghiên c u i

v i nh ng nghiên c u thu đ c giá tr d ng thì giá tr này c ng nh h n 1 Giá

tr trung bình c a h s h i quy thu đ c t các nghiên c u v UIP là –0.88 (Froot

và Thaler, 1990), cung c p m t b ng ch ng m nh m ch ng l i lý thuy t UIP Giá

tr âm di n gi i ý ngh a kinh t đáng ng c nhiên là khi lãi su t đ ng n i t cao h n

so v i lãi su t ngo i t , đ ng n i t l i t ng giá (thay vì ph i gi m giá đ bù tr cho chênh l ch lãi su t, theo nh lý thuy t UIP đư d báo) K t qu này đ c bi t đ n

nh là “Câu đ v UIP”, cho th y lý thuy t UIP đư d báo sai h ng di chuy n c a các lo i ti n t Ngoài ra, m t th c t rút ra t các nghiên c u v UIP là h s không n đ nh C th , Chinn và Meredith (2005) s d ng d li u theo quý c a M

và 6 qu c gia OECD đ c l ng cho t ng qu c gia theo t ng khung th i gian nghiên c u khác nhau (1980-1986, 1987- 1993 và 1994-2000) K t qu cho th y đ i

v i h u h t các qu c gia, thay đ i m t cách đáng k qua nh ng khung th i gian khác nhau C th , đ i v i khung th i gian th nh t và th ba, ph n l n các giá tr

c l ng c a nh n giá tr âm; nh ng c a 5/6 qu c gia l i mang giá tr d ng trong giai đo n 1987- 1993 ng th i, có th rút ra k t lu n r ng m c dù giá tr c

l ng c a có s thay đ i, nh ng nhìn chung nh ng tr ng h p mà có ý ngh a thì đ u nh n giá tr âm, v i đ tin c y 99% K t qu này kh ng đ nh l i k t qu nghiên c u c a Froot và Thaler (1990) T ng h p các h s thu đ c t nghiên

c u này th hi n Hình (β.1) d i đây

Hình 2.1: Giá tr c l ng c a h s trong 3 giai đo n khác nhau 6

qu c gia M i c t th hi n c l ng đi m c a t ng ng v i các giai đo n

Q1/1980-Q4/1986, Q1/1987-Q4/1993 và Q1/1994-Q4/2000 Ngu n: Chinn và Meredith (2005)

T ng t , nghiên c u c a Frydman và Goldberg (2007) s d ng d li u tháng

c a M , c, Anh và Nh t B n đ c l ng qua các khung th i gian khác nhau 12/1982 –12/1984, 1/1985–12/1989, và 1/1990–12/1993 Ch có n m trong s chín giá tr c l ng c a là âm, ba trong s n m giá tr đó xu t hi n khung th i gian

th nh t Các giá tr d ng còn l i c a thì có chênh l ch l n, t m c +0.53 c a

Nh t B n đ n +5.28 c a Anh (đ u trong cùng khung th i gian th hai)

Tr c th c t kh n ng d báo c a UIP không đ c h tr b i b ng ch ng

th c nghi m, các nhà nghiên c u ti n hành ki m đ nh UIP d a trên nh ng thi t l p khác nhau Tr c h t có th k đ n vi c m r ng k h n cho các bi n nghiên c u,

b i theo tranh lu n c a McCallum (1994) hay Meredith và Chinn (2004), trong

K t qu cho th y r ng v i m càng cao thì có xu h ng ti n d n đ n 1, tuy nhiên UIP v n b bác b đ i v i 3 trong s 6 c p ti n t đ c nghiên c u t i k h n 10

n m T ng t , nghiên c u c a Snaith và c ng s (2013) ti n hành v i k h n tr i dài t 1 tháng đ n 10 n m, khung th i gian t 1980 đ n 2006, cho th y giá tr c

l ng c a ti n t i 1 (là giá tr theo d báo c a UIP) khi k h n t ng lên C th là

“Câu đ UIP” xu t hi n v i các k h n d i 5 n m, nh ng có xu h ng bi n m t khi k h n kéo dài h n 5 n m εehl và Cappiello (β009) nghiên c u UIP v i lãi

su t trái phi u chính ph k h n 5 và 10 n m, trong hai nhóm th tr ng là các n c phát tri n và đang phát tri n, ghi nh n đ c r ng chênh l ch lãi su t có tác đ ng

m t ph n đ n bi n đ ng c a t giá h i đoái các n c phát tri n ζg c l i, ít có

b ng ch ng cho th y UIP t n t i các th tr ng đang phát tri n Do đó hai tác gi

k t lu n r ng s t n t i c a UIP không h n d a vào k h n nghiên c u mà ph thu c nhi u h n vào lo i ti n t đang xem xét K t lu n này c ng th ng nh t v i nghiên c u c a Bekaert và c ng s (2007)

M t nhánh nghiên c u khác là m r ng ph m vi nghiên c u ra các qu c gia đang phát tri n H u h t nh ng nghiên c u tr c v UIP đ u t p trung nh ng

qu c gia phát tri n h n là nh ng th tr ng m i n i, nguyên nhân xu t phát t

m c đ h i nh p tài chính kém c ng nh khó kh n trong vi c thu th p d li u c a các qu c gia này Tuy nhiên, xu h ng h i nh p tài chính ngày càng sâu r ng đư cho phép các nhà nghiên c u ti p c n phân tích các qu c gia đang phát tri n D a trên th c t r ng các qu c gia này có nh ng đ c đi m khác bi t so v i các n c phát tri n, đ n c nh thu nh p trên đ u ng i th p h n, l m phát c ng nh bi n đ ng

c a l m phát cao h n d n đ n lãi su t danh ngh a cao, dòng chu chuy n v n th ng

b gi i h n và ki m soát, t giá h i đoái đ c đi u hành ch t ch b i ho t đ ng can thi p t ngân hàng trung ng; UIP có th s th hi n m t cách khác bi t các qu c gia này so v i các n c phát tri n (Alper và c ng s , β009) Do đó d li u c a các

th tr ng này cung c p các k t qu ki m đ nh t t h n cho lý thuy t UIP (Flood và Rose, 2001) Bansal và Dahlquist (2000) ki m đ nh UIP v i d li u t giá và lãi

su t theo tu n c a 28 qu c gia trong giai đo n 1/1976 đ n 5/1998, trong đó có 16

qu c gia đang phát tri n K t qu g i ý r ng “Câu đ UIP” là hi n t ng d ng nh

ch xu t hi n các qu c gia có t ng thu nh p qu c n i trên đ u ng i cao (các qu c gia phát tri n) B ng ch ng t các n c đang phát tri n và các n c có thu nh p trên đ u ng i th p ng h cho lý thuy t UIP C th h n, m i t ng quan ng c chi u gi a thay đ i t giá và chênh l ch lãi su t ch xu t hi n các qu c gia phát tri n có lãi su t th p h n lưi su t M Nói cách khác, h s s ti n g n đ n 1 đ i

v i nh ng qu c gia có thu nh p đ u ng i th p, x p h ng tín nhi m th p, l m phát bình quân cao và m c đ bi n đ ng c a l m phát cao ây đ u là nh ng đ c đi m

c a các th tr ng đang phát tri n Frankel và Poonawala (β010) c ng cho th y đ

l ch kh i “Ngang giá lãi su t không phòng ng a” các th tr ng đang phát tri n

nh h n so v i các n c phát tri n, d a trên nghiên c u d li u c a 14 qu c gia

m i n i trong giai đo n 12/1996 – 4/2004 H s c l ng tính trung bình là l n

h n 0, đ i v i các tr ng h p nh n giá tr âm thì c ng không khác bi t có ý ngh a

so v i 0, cho th y đ l ch kh i UIP các th tr ng này ít h n so v i các n c phát tri n Tuy nhiên, nghiên c u c a Mehl và Cappiello (2009) ch ra k t qu trái

ng c, khi mà đ l ch kh i UIP các n c đang phát tri n tr m tr ng h n so v i các n c phát tri n Trong khi đó, nghiên c u c a Aysun và Lee (2014) cho th y UIP không t n t i h u h t 28 qu c gia đ c nghiên c u, b t k đó là qu c gia phát tri n hay đang phát tri n Flood và Rose (2001) ti n hành nghiên c u 13 qu c gia phát tri n và 10 qu c gia đang phát tri n, trong đó t p trung vào các qu c gia ch u

kh ng ho ng trong th p niên 90, b i l các qu c gia này có m c đ bi n đ ng c a

t giá và lãi su t cao, có th cung c p đ c k t qu khác bi t so v i nh ng nghiên

c u v UIP tr c đây ζghiên c u ch ra r ng giá tr c l ng c a phù h p h n

v i lý thuy t UIP so v i các nghiên c u tr c, t c là nh n giá tr d ng, tuy nhiên

v n l ch xa kh i giá tr 1 theo lý thuy t ng th i, t n t i nhi u b ng ch ng t các

qu c gia có đ bi n đ ng c a t giá và lãi su t cao ng h cho UIP h n so v i các

qu c gia có t giá c đ nh; tuy nhiên t ng quan gi a t giá và lãi su t (xét theo UIP) thì không có khác bi t có ý ngh a gi a 2 nhóm qu c gia giàu và nghèo (trái

ng c v i k t qu thu đ c t nghiên c u c a Bansal và Dahlquist (2000)) Clarida

và c ng s (2009) nghiên c u các qu c gia thu c nhóm G10 trong m i t ng quan

v i M , giai đo n 1991 – 2009, tranh lu n r ng h s âm tìm th y trong các nghiên c u tr c là do đ bi n đ ng trong th i k nghiên c u, trong giai đo n càng

bi n đ ng thì càng g n ti n t i 1

2.3 Gi i thích đ l ch kh i “Ngang giá lƣi su t không phòng ng a”

Ba th p k k t khi Fama (1984) ch ra th t b i c a UIP trong th c nghi m,

r t nhi u nghiên c u đư theo đu i “câu đ ” này, nh ng có v nh các nhà kinh t

h c ch t m th ng nh t v m i t ng quan ng c chi u gi a thay đ i t giá và chênh l ch lãi su t, còn v nguyên nhân d n đ n hi n t ng này thì v n còn nhi u tranh cưi Theo đó, có γ h ng nghiên c u chính nh m gi i thích cho đ l ch kh i UIP: k v ng không h p lý c a các nhà đ u t , bi n đ ng theo th i gian c a ph n

bù r i ro và m i quan h phi tuy n gi a chênh l ch lãi su t - thay đ i t giá h i

đoái

2.3.1 K v ng không h p lý

V i gi đ nh thông th ng là sai s c l ng không có t ng quan v i thông tin trong quá kh , thì t su t sinh l i v t tr i c a t giá s b ng v i ph n bù r i ro (Lewis,1995) Nhi u nghiên c u s d ng d li u đi u tra đ phân tách sai s c

l ng và ph n bù r i ro, nh m thu đ c k t lu n chính xác v vai trò c a hai thành

ph n này đóng góp vào đ l ch kh i UIP, đi n hình nh k t qu t nghiên c u c a Frankel và Froot (1987) cho th y t giá k v ng c a các nhà đ u t khác bi t có ý ngh a so v i t giá h u nghi m, đ ng ngh a v i k v ng là không h p lý K v ng không h p lý còn th hi n qua m t hi n t ng đ c g i là “Peso problem” “Peso problem” xu t hi n khi mà các nhà đ u t tham gia vào th tr ng tiên đoán có s thay đ i chính sách trong t ng lai, m c dù nh ng thay đ i đó không th c s x y ra trong th i k nghiên c u Trong tình hu ng này, k v ng c a th tr ng v t giá giao ngay t ng lai không phù h p v i tình hình th c t , d n đ n di n bi n t giá

h i đoái s sai l ch kh i t giá k v ng m t cách có h th ng Và b i vì k v ng

c a th tr ng đ c ph n ánh vào ph n bù k h n nên đ l ch này s khi n cho t giá k h n không ph i c l ng chính xác cho t giá giao ngay t ng lai εilton Friedman là ng i đ u tiên s d ng c m t này khi gi i thích t i sao lãi su t ti n g i

c a đ ng peso Mexico v n cao h n nhi u so v i lãi su t USD trong nh ng n m đ u

th p niên 70, b t ch p t giá đư đ c c đ nh su t m t th p k δý do đ c đ a ra là

th tr ng k v ng peso s b phá giá, do đó lưi su t peso cao ph n ánh tình tr ng

đ ng peso y u đi, m c dù s ki n này ch di n ra vào n m 1976 khi chính ph εexico phá giá đ ng peso 45% Nghiên c u c a Burnside và c ng s (2011) t p trung vào vi c gi i thích cho l i nhu n thu đ c t chi n l c đ u t “kinh doanh chênh l ch” (carry trade), b ng lý thuy t “peso problem” ây là chi n l c đ u t

mà đó nh ng ng i tham gia s vay các đ ng ti n có lãi su t th p v i m c đích cho vay l i b ng đ ng ti n có lãi su t cao N u UIP t n t i, chi n l c này s không đem l i l i nhu n v t tr i D li u t 19 lo i ti n t khác nhau cho th y chi n l c carry trade đem l i l i nhu n cao h n so v i l i nhu n thu đ c t vi c đ u t vào

m t đ ng ti n duy nh t, và t s Sharpe c a danh m c bao g m các lo i ti n t cao

g n g p đôi so v i t s Sharpe thu đ c t th tr ng ch ng khoán M L i nhu n

v t tr i này đ c ch ng minh không xu t phát t vi c bù tr r i ro th tr ng, mà

do nguyên nhân khác là v n đ peso problem

2.3.2 Ph n bù r i ro thay đ i theo th i gian

M t trong nh ng gi đ nh c a lý thuy t UIP là các nhà đ u t bàng quan v i

r i ro Tuy nhiên trên th c t các nhà đ u t có th s ng i r i ro, nên h s yêu c u

m t ph n bù r i ro cho vi c n m gi a tài s n có r i ro, c th đây là các lo i ti n

t ζh Fama (1984) đư đ xu t, ph n bù r i ro này có th là m t ph n trong ph n

d và có t ng quan đ n bi n thay đ i t giá trong ph ng trình h i quy (2.3), do

đó vi c b sót bi n này s làm sai l ch k t qu c l ng C th nh sau, Fama

đo l ng đ ng th i hai thành ph n c a t giá k h n là ph n bù r i ro và t giá giao ngay k v ng:

v i ft là log t nhiên c a t giá k h n, st+1 là log t nhiên c a t giá giao ngay, E(st+1) là t giá giao ngay k v ng d a trên gi đ nh k v ng là h p lý và Pt là ph n

bù r i ro Ph ng trình (β.5) có th đ c vi t l i thành:

Gi đ nh r ng “ζgang giá lưi su t” (IRP) t n t i (ft– st = it– i*

t), ph ng trình (2.6) có th chuy n đ i thành:

= E[Et st+1(Et st+1+Pt)] E(Et st+1)E(Et st+1+Pt)

Var (Et st+1) + Var (Pt) + 2Cov (Et st+1,Pt)

= E[(Et st+1)

2 ] [E(Et st+1)]2 + E[(Et st+1)Pt] E(Et st+1)E(Pt) Var (Et st+1) + Var (Pt) + 2Cov (Et st +1,Pt)

= Var (Et st+1) + Cov (Et st+1,Pt)

Var (Et st+1) + Var (Pt) + 2Cov (Et st+1,Pt) (2.9)

v i Var() th hi n ph ng sai và Cov() th hi n cho hi p ph ng sai Theo đó, (β.9)

ch ra r ng :

 N u ph n bù r i ro là h ng s , Var(Pt) = 0, thì hi p ph ng sai gi a ph n bù

r i ro và thay đ i t giá giao ngay k v ng s b ng 0 (Cov(Et st+1,Pt) = 0) Khi đó s nh n giá tr là 1 theo nh lý thuy t UIP

 N u t ng quan gi a ph n bù r i ro và thay đ i t giá k v ng là ng c chi u (Cov(Et st+1,Pt) < 0), và ph ng sai c a ph n bù r i ro l n, thì giá tr

c l ng c a trong ph ng trình (β.3) có xu h ng nh h n 1, th m chí

nh n giá tr âm, phù h p v i h u h t các k t qu nghiên c u th c nghi m v UIP l ch c a giá tr c l ng đ c so v i 1 chính là th c đo tr c

ti p cho đ bi n đ ng c a ph n bù r i ro

D a trên d li u t giá giao ngay, t giá k h n 30 ngày và lãi su t, giai đo n

1973 – 1982, c a chín qu c gia, Fama (1984) cho th y r ng hi p ph ng sai gi a

ph n bù r i ro Ptvà thay đ i t giá giao ngay k v ng E(st+1– st) nh n giá tr âm, và

ph ng sai c a ph n bù r i ro Var(Pt) l n h n so v i ph ng sai c a thay đ i t giá giao ngay k v ng Var(E(st+1– st)) K t qu này ch ra r ng nhi u kh n ng ph n bù

r i ro đư làm sai l ch k t qu ki m đ nh “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” theo h ng bác b s t n t i c a hi n t ng này

i v i các nghiên c u ki m đ nh UIP các qu c gia phát tri n, s t n t i c a

ph n bù r i ro có th xu t phát t r i ro t giá h i đoái n u nh các nhà đ u t ng i

r i ro Tuy nhiên, đ i v i các qu c gia đang phát tri n, ngoài r i ro t giá, các nhà

đ u t có th đòi h i ph n bù cho “r i ro qu c gia” ( ví d nh kh ng ho ng n c ngoài khi n cho chính ph n c đó h n ch vi c chuy n đ i ti n t ), và “r i ro chính sách” ( là r i ro xu t hi n do các bi n pháp ki m soát, h n ch dòng v n)

Nh ng nghiên c u th c nghi m v tr ng thái “ζgang giá lư su t không phòng

ng a” th ng đ c xây d ng d a trên m t s gi đ nh khá nghiêm ng t C th , ngoài vi c ph i gi đ nh k v ng là h p lý đ có th xây d ng đ c mô hình th c nghi m có th c l ng đ c, các nhà nghiên c u c ng th ng áp đ t các gi đ nh khác nh nhà đ u t là bàng quan v i r i ro, các lo i ti n t đang đ c nghiên c u

t ng đ ng v i nhau v tính thanh kho n – k h n – “r i ro qu c gia”, th tr ng tài chính ph i phát tri n, c ng nh là không t n t i chi phí giao d ch hay các bi n pháp

ki m soát dòng luân chuy n v n H qu kéo theo là lãi su t th c các qu c gia s

ti n v m c cân b ng Gi đ nh v lãi su t th c cân b ng và ngang giá s c mua t n

t i là hai gi đ nh ch ch t nh m xây d ng nên lý thuy t UIP Vì v y, vi c không tìm th y b ng ch ng h tr cho lý thuy t UIP trong th c nghi m cho th y m t ho c nhi u gi đ nh đư b vi ph m Ví d nh khi gi đ nh v tính đ ng nh t c a các lo i

ti n t b vi ph m, thì ngay c nh ng nhà đ u t bàng quan v i r i ro t giá c ng đòi

h i m t ph n bù r i ro đ bù đ p cho “r i ro qu c gia” t ng ng v i m i đ ng

ti n Do đó, d a trên đ c đi m chung c a các qu c gia đang phát tri n (và c ng là

đ i t ng đ c quan tâm chính trong bài nghiên c u này), s h p lý khi cho r ng

ph n bù r i ro là m t y u t quan tr ng c n đ c quan tâm, k c khi các nhà đ u t

đ c gi đ nh là có k v ng h p lý M t s nghiên c u đ c ti n hành các qu c gia đang phát tri n đư ch ng minh vai trò c a ph n bù r i ro trong các quy t đ nh

đ u t các qu c gia này Nghiên c u c a Frankel và Okongwu (1996) hay c a Domowitz và c ng s (1998) đư phân tích ph n bù r i ro t ng ng v i r i ro t giá

và r i ro qu c gia c a Mexico trong nh ng n m đ u th p niên 90 Các tác gi cho

th y ph n bù r i ro này là đáng k , trong đó ph n bù r i ro t giá l n h n và bi n

đ ng nhi u h n so v i r i ro qu c gia; d n đ n đ l ch kh i tr ng thái UIP εexico trong giai đo n này ph n l n là do ph n bù r i ro gây ra Nghiên c u c a Rojas-Suarez và Sotelo (2007) các qu c gia M Latinh ch ra r ng r i ro qu c gia

có tác đ ng đ n lãi su t n i t (d a trên k t qu ki m đ nh nhân qu Granger), hàm

ý r ng n u nh không xem xét đ n ph n bù r i ro thì k t qu c l ng tr ng thái UIP s b sai l ch

Có hai ph ng pháp chính đ c các nhà nghiên c u s d ng khi ki m đ nh vai trò c a ph n bù r i ro trong lý thuy t UIP Th nh t là s d ng d li u đi u tra v t giá k v ng, thay vì s d ng d li u t giá h u nghi m Frankel và Froot (1990) s

d ng d li u đi u tra c a t giá h i đoái k v ng nh m tách đ l ch kh i UIP thành hai thành ph n: đ l ch do k v ng và đ l ch do ph n bù r i ro K t qu cho th y

ph n bù r i ro không có t ng quan v i t giá k v ng, và do đó không th làm sai

l ch k t qu c l ng c a Thay vào đó, đ l ch kh i UIP là do t n t i sai s có

h th ng khi d báo t giá T ng t , Cavaglia và c ng s (199γ) c ng s d ng d

li u đi u tra, và cho th y các giá tr k v ng c a t giá là không h p lý và nhà đ u

t không s d ng h t thông tin s n có m t cách hi u qu Tuy nhiên, c ng s d ng

d li u đi u tra, Taylor (1989) thu đ c k t qu trái ng c khi k t lu n r ng chính tâm lý ng i r i ro, nói cách khác là s t n t i c a ph n bù r i ro, đư d n đ n sai l ch

c a UIP trong th c nghi m

Ph ng pháp th hai là xem xét li u t su t sinh l i v t tr i c a t giá có

đ c gi i thích b i ph n bù r i ro, đ c tính b ng ph ng sai ho c đ l ch chu n

c a sai s c l ng Domowitz và Hakkio (1985) là nh ng tác gi đ u tiên đo

l ng ph ng sai này b ng mô hình “D ph ng sai t h i quy” (Autoregressive conditional heteroscedasticity - ARCH) Mô hình ARCH là mô hình phù h p nh m

gi i quy t hi n t ng ph ng sai thay đ i trong quá trình c l ng h s h i quy,

b i vì Cumby và Obstfeld (1982) và Hodrick và Srivastava (1984) đư ch ra r ng sai s c l ng có ph ng sai thay đ i ng th i εussa (1979) c ng quan sát

th y r ng “đ i v i nhi u t giá, có nh ng giai đo n yên ng mà khi đó bi n đ ng

c a t giá hàng ngày ho c hàng tu n là r t nh , và có nh ng giai đo n mà bi n đ ng ngày qua ngày là l n” Hai đ c đi m này c a ph ng sai đ u đ c n m b t b i mô hình ARCH Nghiên c u c a Domowitz và Hakkio (1985) ki m đ nh UIP theo

Berk và Knot (2001) ki m đ nh UIP b ng mô hình ARCH–in–mean cho 5

qu c gia trong giai đo n 1975 – 1997, s d ng lãi su t trái phi u dài h n thay vì

ng n h n K t qu ph n nào cung c p b ng ch ng cho s t n t i c a UIP b n trong s n m qu c gia công nghi p đ c nghiên c u Tuy nhiên, không tìm th y

b ng ch ng rõ ràng cho s t n t i c a ph n bù r i ro Nghiên c u c a Poghosyan và

c ng s (2008) ki m đ nh UIP t i Armenia d a trên th c t là các ngân hàng t i Armenia cho phép ng i dân đ c l a ch n m tài kho n ti t ki m b ng n i t ho c ngo i t c đi m này đư giúp lo i b r i ro qu c gia c ng nh chi phí giao d ch, là hai khó kh n th ng g p ph i trong các nghiên c u tr c v UIP, ch còn l i r i ro

t giá Ph n bù r i ro đ c xem xét trong m i liên h v i hai nhân t là t l ti n g i

b ng n i t trên ngo i t , và các bi n pháp can thi p c a ngân hàng trung ng vào

t giá S d ng d li u c a Armenia giai đo n 1997 – 2005, các tác gi tìm th y

b ng ch ng cho s t n t i c a UIP t t h n so v i nh ng nghiên c u tr c, tuy nhiên

v n có hi n t ng l ch kh i UIP, c th là các tài kho n g i b ng đ ng n i t đem

l i l i nhu n trung bình cao h n K t qu ki m đ nh c ng cho th y t n t i ph n bù

r i ro thay đ i theo th i gian, và đ l n s gia t ng cùng v i k h n nghiên c u

H n n a, khi h i quy t su t sinh l i v t tr i c a ti n t theo bi n tr c a chính nó

b ng mô hình GARCH-M, gi đ nh nhà đ u t bàng quan v i r i ro và gi đ nh k

v ng h p lý đ u b bác b Melander (2009) s d ng mô hình GARCH-ε đ ki m

đ nh ph n bù r i ro Bolivia, k t qu cho th y m c dù không t n t i nh ng đ l ch

kh i UIP nh h n so v i các nghiên c u tr c, đ ng th i có b ng ch ng rõ ràng cho

s t n t i c a ph n bù r i ro C ng s d ng mô hình GARCH-M, Aysun và Lee (2014) ki m đ nh vai trò c a ph n bù r i ro đ i v i UIP 28 qu c gia, bao g m các

n c phát tri n l n đang phát tri n, giai đo n 1/1996 – 3/2002 Tác gi chuy n đ i

ph ng trình (β.3) truy n th ng nh m ki m đ nh cho UIP thành:

v i ERt là t su t sinh l i v t tr i k v ng c a ti n t , và ph n bù r i ro theo đ i theo th i gian là ph ng sai c a ERt , ký hi u ht, tuân theo mô hình GARCH (1,1) Trong s 28 qu c gia nghiên c u, ch có 12 qu c gia (γ n c phát tri n và 9 n c đang phát tri n) là có h s h i quy có ý ngh a c hai ph ng trình trung bình (2.10) và ph ng trình ph ng sai (β.11) trên, cho th y d ng nh ch các n c

đang phát tri n thì ph n bù r i ro m i đóng góp ph n l n vào đ l ch c a UIP Nghiên c u g n đây c a Li và c ng s (2012) ti p t c theo đu i h ng nghiên c u trên, trong đó ph n bù r i ro đ c c l ng b ng mô hình CGARCH-M, v i k

v ng r ng ph n bù r i ro s đ c mô hình hóa m t cách chính xác h n so v i các nghiên c u tr c Trong m i quan h so sánh v i k t qu c l ng b ng ph ng pháp OLS truy n th ng, k t qu c l ng UIP b ng mô hình CGARCH-M kh quan h n khi mà h s nh n giá tr d ng có ý ngh a ba trong s m i qu c gia

đ c nghiên c u M c dù ph n bù r i ro có t n t i h u h t các qu c gia, nh ng nhìn chung thì d u và đ l n c a h s c l ng t ng ng v i bi n chênh l ch lãi su t v n không đ c c i thi n đáng k , có ngh a là UIP v n b bác b t t c các

qu c gia đ c nghiên c u và xét riêng ph n bù r i ro thì v n ch a th gi i quy t

đ c “Câu đ UIP”

N u nh các nghiên c u nêu trên đ u ki m đ nh v i d li u th i gian riêng

bi t c a t ng qu c gia, thì nghiên c u c a Baillie và Bollerslev (1990), Malliaropulos (1997) và Tai (β001) đ c ti n hành v i d li u b ng, b ng mô hình GARCH đa bi n Tuy nhiên v k t qu v n không th ng nh t Nghiên c u c a εalliaropulos (1997) và Tai (β001) đ u tìm th y b ng ch ng có ý ngh a v ph n bù

r i ro, trong khi Baillie và Bollerslev (1990) th t b i trong vi c tìm ki m m i t ng quan có ngh a gi a ma tr n ph ng sai v i ph n bù r i ro

ζh v y, có th rút ra m t nh n đ nh chung d a vào các k t qu nghiên c u trên r ng t n t i ph n bù r i ro các th tr ng đang phát tri n, b i vì các nhà đ u

t không ch đ i m t v i r i ro t giá mà còn có “r i ro qu c gia” và “r i ro chính sách” (đây là nh ng r i ro ít g p ph i h n khi nghiên c u “ζgang giá lưi su t không phòng ng a” các th tr ng phát tri n) Do đó, vi c không xem xét đ n s t n t i

c a ph n bù r i ro khi ki m đ nh tr ng thái UIP s d n đ n “sai l ch do b sót bi n” (omitted variable bias)

2.3.3 M i quan h phi tuy n

Lý thuy t UIP c đi n d báo m t m i t ng quan tuy n tính gi a chênh

l ch lãi su t và thay đ i t giá Tuy nhiên nhi u tranh lu n cho r ng, s đi u ch nh

c a t giá theo lãi su t là phi tuy n N u nh m i quan h này th c s là quan h phi tuy n, thì nh ng ph ng pháp c l ng tuy n tính truy n th ng s không phù

h p Nhi u nghiên c u g i ý r ng t ng quan gi a thay đ i t giá và chênh l ch lãi

su t có th là quan h phi tuy n b i nh ng nguyên nhân nh : can thi p c a ngân hàng trung ng, chi phí giao d ch và “h n ch đ u c ” (tình tr ng các nhà đ u t không s n sàng tham gia th tr ng do l i nhu n thu đ c th p h n các ph ng án

đ u t khác, d n đ n t giá l ch kh i UIP mà không th đi u ch nh l i đ c) Có th

nh c đ n vai trò c a “đi m gãy c u trúc”, d n đ n vi c phân tách t giá và lãi su t thành nh ng giai đo n mang nh ng đ c đi m khác nhau, và k t qu th c nghi m

c a UIP s ch u nh h ng t nh ng “đi m gưy” này Sakoulis và c ng s (2010) dùng mô ph ng εonte Carlo, trong đi u ki n b qua ph n bù r i ro, cho th y r ng

n u không xem xét đ n đi m gãy, giá tr c l ng c a có xu h ng b sai l ch

h ng xu ng, t c là l ch xa kh i giá tr 1 theo lý thuy t Nghiên c u c a Li, Ghoshray và Morley (2013) s d ng mô hình “smooth transition regression” đ ti n hành ki m đ nh UIP tám qu c gia phát tri n và đang phát tri n Ph ng pháp này

s đi u ch nh các h s c l ng thay đ i qua t ng th i k , và t c đ đi u ch nh s

đ c ki m soát b i giá tr c a các “bi n d ch chuy n” (transition variable), mà c

th là t s Sharpe, chênh l ch lãi su t và m c đ bi n đ ng c a t giá h i đoái K t

qu cho th y tr c h t t giá h i đoái s đi u ch nh phi tuy n theo UIP, và đây là

hi n t ng xu t hi n các n c phát tri n l n đang phát tri n K t lu n th hai t nghiên c u là UIP t n t i nh ng giai đo n mà t giá h i đoái bi n đ ng m nh

2.4 Hi u qu c a mô hình D ph ng sai t h i quy thành ph n t ng quát ậ

CGARCH trong nghiên c u th c nghi m

εô hình CGARCH đư đ c s d ng m t cách r ng rưi trong l nh v c kinh t

và tài chính Vi c s d ng mô hình này nh m tách bi t thành ph n ng n h n và dài

h n c a ph n bù r i ro có th giúp xác đ nh ngu n g c d n đ n bi n đ ng c a t giá,

và các quy t đ nh đ u t ph thu c r t l n vào vi c xác đ nh li u r ng bi n đ ng c a

th tr ng ch là ng n h n hay dai d ng (Byrne và Davis, 2005) Li và c ng s (2012) tìm th y b ng ch ng c a thành ph n ng n và dài h n c a bi n đ ng t giá

h i đoái, cho th y m c đ ph n ng khác nhau c a t giá tr c nh ng cú s c, đ ng

th i hai tác gi c ng ch ra r ng mô hình CGARCH hi u qu h n mô hình GARCH truy n th ng trong vi c mô t bi n đ ng c a t giá K t lu n này đ c h tr b i nghiên c u c a Black và McMillan (2004) Nhi u nghiên c u khác c ng th ng nh t

v i nh n đ nh này, ví d nh nghiên c u c a Christoffersen và c ng s (2006) Trong nghiên c u này, các tác gi xây d ng m t mô hình đ nh giá quy n ch n ki u châu âu d a trên mô hình CGARCH, có ngh a là bi n đ ng c a t su t sinh l i đ c tách thành hai thành ph n ng n h n và dài h n K t qu ng h m nh m cho mô hình CGARCH khi mà mô hình này t ra v t tr i trong vi c d báo giá quy n

ch n in và out-sample so v i mô hình GARCH (1,1) th ng đ c s d ng trong các nghiên c u tr c c tr ng c a CGARCH cho phép đ ng th i mô hình hóa giá tr quy n ch n có k h n ng n l n dài Guo và Neely (2008) s d ng mô hình CGARCH nh m phân bi t tác đ ng c a hai thành ph n ng n h n và dài h n c a

ph ng sai giá ch ng khoán đ n t su t sinh l i ch ng khoán Các ki m đ nh th ng

kê bác b m nh m hi u qu mô hình GARCH tiêu chu n trong s so sánh v i mô hình CGARCH Nh ng đ c đi m n i tr i c a mô hình CGARCH, cùng v i th c t

có ít các nghiên c u áp d ng mô hình này trong vi c gi i thích đ l ch kh i UIP (đ c bi t các qu c gia ông ζam Á) là đ ng l c đ ti n hành nghiên c u này

CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U VÀ D LI U

3.1 Ki m đ nh tính d ng trong tr ng h p có xét đ n “đi m gãy c u trúc”

Tính d ng c a chu i d li u các bi n s kinh t là m t ch đ v n đ c tranh

lu n Nelson và Plosser (1982) cho r ng h u h t các bi n s kinh t v mô đ u ch a nghi m đ n v , do đó không d ng Nh n đ nh này đ c th thách b i nghiên c u

c a Perron (1989) khi tác gi cho r ng c n ph i tách bi t m t s s ki n kinh t b t

th ng x y ra trong kho ng th i gian nghiên c u khi xem xét tính d ng, b i vì các

s ki n này có th làm thay đ i đ c đi m c a chu i d li u, t đó nh h ng đ n k t

qu ki m đ nh tính d ng Do đó, đ i v i nh ng bi n mà k t qu ki m đ nh b ng các

ph ng pháp truy n th ng là không d ng, m t ki m đ nh nghi m đ n v khác (có xem xét đ n s xu t hi n c a “đi m gãy c u trúc” trong chu i d li u) s đ c ti n hành C th trong bài nghiên c u này, ph ng pháp ki m đ nh nghi m đ n v c a Perron (1997) s đ c ti n hành N i dung ph ng pháp này s đ c trình bày ti p theo đây

Nghiên c u c a Perron (1989) m r ng quy trình ki m đ nh Dickey-Fuller tiêu chu n b ng cách thêm các bi n gi nh m thay đ i h s ch n và h s góc c a

ph ng trình ki m đ nh Ki m đ nh nghi m đ n v đ c th c hi n theo ba mô hình:

mô hình “crash” v i “đi m gưy” xu t hi n h s ch n; mô hình “changing growth” v i “đi m gưy” xu t hi n h s góc; và mô hình t ng h p cho phép hai

tr ng h p trên x y ra đ ng th i “ i m gưy” đ c gi đ nh là đư bi t tr c d a trên nh ng s ki n th c t đư x y ra Tuy nhiên, vi c l a ch n “đi m gưy” theo quy trình trên b ch trích b i quan đi m cho r ng “đi m gưy” ph i đ c xác đ nh m t cách n i sinh, nói cách khác là ph i d a trên d li u nghiên c u đ ch ra “đi m gưy” ch không xác đ nh tr c d a trên s ki n l ch s Do đó, Perron (1997) đư

m r ng nghiên c u c a Perron (1989), cho phép “đi m gãy” đ c xác đ nh m t cách n i sinh Ki m đ nh nghi m đ n v đ c th c hi n theo ba mô hình sau:

 εô hình đ u tiên ch cho phép “đi m gưy” xu t hi n h s ch n, đ c g i tên là “Innovational Outlier” ζghi m đ n v đ c ki m đ nh b ng cách

ki m đ nh gi thuy t = 1 trong ph ng trình (γ.1) sau:

yt= + DUt+ t + D(Tb)t+ yt-1 + =1 + t (3.1)

v i Tb là th i đi m xu t hi n “đi m gưy”; DUt là bi n gi nh n giá tr 1 n u

t >Tb (b ng 0 trong tr ng h p còn l i); D(Tb)t = 1 n u t = Tb+1

 Mô hình th hai cho phép thay đ i trong h s ch n và h s góc x y ra

đ ng th i t i th i đi m x y ra “đi m gưy” ζghi m đ n v đ c ki m đ nh

b ng cách ki m đ nh gi thuy t = 1 trong ph ng trình (γ.β) sau:

yt= + DUt+ t + DTt+ D(Tb)t+ yt-1 + =1 + t (3.2)

v i DTt = t n u t > Tb

 Mô hình th ba ch cho phép “đi m gưy” xu t hi n h s góc, đ c g i tên là “Additive Outlier” u tiên thành ph n xu h ng đ c lo i b b ng cách c l ng ph ng trình (γ.γ) sau, v i DT*

gi đ nh là ch a bi t Th i đi m x y ra “đi m gãy c u trúc” Tb s đ c xác đ nh

b ng cách xem xét t t c các “đi m gưy” có th có, th i đi m nào làm cho giá tr

c a th ng kê t c a ki m đ nh = 1 nh n giá tr nh nh t s đ c ch n làm Tb D a theo ki m đ nh nghi m đ n v Perron (1997), n u gi thuy t = 1 b bác b đ ng ngh a v i vi c d li u là d ng quanh đi m gưy, đ ng xu h ng c a d li u có th

là đ ng g p khúc

3.2 Mô hình D ph ng sai t h i quy thành ph n t ng quát ậ CGARCH

Có m t th c t là d li u c a các bi n kinh t mang m t s đ c đi m quan

tr ng mà nh ng mô hình c l ng truy n th ng ch a th gi i thích nh :

 Leptokurtosis: hi n t ng mà d li u t su t sinh l i c a các tài s n tài chính không theo phân ph i chu n mà cho th y có ph n đuôi l n và nh n giá tr trung bình

 “Bi n đ ng theo c m” (Volatility clustering): bi n đ ng trên nh ng th

tr ng tài chính xu t hi n theo t ng nhóm, c th nh giai đo n bi n đ ng cao (th p) s kéo theo giai đo n li n k ti p c ng có đ bi n đ ng cao (th p) Nói cách khác, m c đ bi n đ ng trong hi n t i có xu h ng t ng quan cùng chi u v i chính nó trong th i k li n tr c

 “Hi u ng đòn b y” (δeverage effects): xu h ng thay đ i b t cân x ng c a

đ bi n đ ng trong hai tr ng h p giá t ng và gi m ( giá gi m gây ra bi n

đ ng l n h n so v i tr ng h p giá t ng)

Khi đó, h mô hình ARCH (Engle, 1982) th ng đ c s d ng đ mô t và d báo đ bi n đ ng do nó có th mô ph ng t t nh ng đ c đi m nêu trên c a d li u,

và đ ng th i c ng là h mô hình đ c quan tâm trong bài nghiên c u này

Ph ng pháp c l ng Bình ph ng nh nh t (Ordinary Least Square – OLS) truy n th ng là m t ph ng pháp m nh m trong kinh t l ng, v i đi u ki n

là các gi đ nh nghiêm ng t c a nó ph i đ c th a mãn M t trong nh ng gi đ nh

đó là ph ng sai c a sai s là c đ nh Trong tr ng h p ph ng sai này thay đ i, các c l ng bình ph ng nh nh t s không ph i là c l ng hi u qu , đ ng

th i c l ng ph ng sai c ng b sai l ch d n các ki m đ nh m c ý ngh a và kho ng tin c y d a theo phân ph i t và F c ng không đáng tin c y Trên th c t thì

gi đ nh này c ng khó mà đ m b o khi xem xét các chu i d li u th i gian c a các

bi n kinh t Ngoài ra, d li u còn cho th y hi n t ng “Bi n đ ng theo c m” nh

đư nói trên Hai đ c đi m này đ u đ c gi i quy t b i h mô hình ARCH hi u

đ c ý t ng c a mô hình ARCH, vi c đ nh ngh a ph ng sai có đi u ki n, t2, c a

m t bi n ng u nhiên là c n thi t Xem xét bi n ng u nhiên ut sau:

ut ζ(0, t2)

t2 = var(ut | ut−1,ut−β, ) = E[(ut−E(ut))2 | ut−1,ut−β, ]

Do E(ut) = 0, khi đó:

t2 = var(ut | ut−1,ut−β, ) = E[ut2 | ut−1,ut−β, ] (3.5) Công th c (3.5) cho th y ph ng sai có đi u ki n c a m t bi n ng u nhiên ut

s ph thu c vào bình ph ng giá tr k v ng c a chính ut ây là ý t ng n n t ng

c a mô hình ARCH, khi mà hi n t ng “Bi n đ ng theo c m” đ c mô t b ng cách cho t2 ph thu c vào bi n tr c a bình ph ng sai s , t c là nh ng bi n đ ng

c a k tr c s đ c ph n ánh vào ph ng sai c a k hi n t i:

2

Ph ng trình (γ.6) đ c bi t đ n là mô hình ARCH (1) và là ph ng trình

ph ng sai ζhà nghiên c u có th t do mô t thay đ i c a bi n ph thu c, yt, b ng

ph ng trình trung bình Ví d cho m t mô hình đ n gi n, đ y đ là nh sau:

t là ph ng sai có đi u ki n, nên giá tr c a nó b t bu c ph i không

âm Ph ng sai nh n giá tr âm t i b t kì th i đi m nào đ u không có ý ngh a Do

đó, nh m đ m b o cho giá tr c l ng c a ph ng sai có đi u ki n luôn không

âm, các h s c l ng trong ph ng trình ph ng sai th ng đ c c l ng kèm theo đi u ki n là các h s này c ng ph i không âm, t t nhiên có th th y đây

là đi u ki n nghiêm ng t h n so v i c n thi t ζh v y, ví d v i tr ng h p mô

hình ARCH(1) trên, các h s 0 và 1 th ng đ c áp đ t đi u ki n là 0 ≥ 0 và

1 ≥ 0 T ng quát h n, v i mô hình ARCH(q), t t c các h s đ u ph i không âm:

l ng m t mô hình tuy n tính sau:

Ph n d t c l ng đ c t ph ng trình (3.7) s đ c l u l i Sau đó, ti n hành bình ph ng ph n d này, và h i quy chúng theo bi n tr c a chính nó, v i đ

ph ng b c q ( 2(q) ) V b n ch t, ki m đ nh hi u ng ARCH là ki m đ nh hi n

t ng t t ng quan c a bình ph ng ph n d , v i gi thuy t ki m đ nh H0 là h s góc c l ng t ph ng trình (3.8) đ ng th i b ng không:

H0: 1 = 2 = 3 = = q = 0

H1: 1 ≠ 0 ho c 2 ≠ 0 ho c 3≠ 0 ho c ho c q ≠ 0

N u giá tr th ng kê nR2 l n h n giá tr t i h n c a phân ph i Chi bình ph ng thì bác b gi thuy t H0, có ngh a là t n t i hi u ng ARCH(q)

M c dù mô hình ARCH cung c p công c đ mô t bi n đ ng c a các bi n kinh t , nh ng l i ít đ c s d ng trong nghiên c u th c nghi m b i m t s khó

kh n sau: xác đ nh đ tr t i u trong ph ng trình ph ng sai, đ tr này có th là

r t l n ( nh h ng đ n s b c t do) và đi u ki n h s c l ng ph i không âm

c ng d b vi ph m khi s l ng h s c n c l ng t ng lên Do đó, mô hình

“ARCH t ng quát” (Generalized ARCH – GARCH) (Bollerslev, 1986) đ c phát tri n t mô hình ARCH nh m gi i quy t các khó kh n trên Trong mô hình GARCH, ph ng sai có đi u ki n không ch ph thu c bi n tr c a sai s t mà còn

Ph ng trình (3.14) chính là mô hình ARCH(q) v i q ∞ ζói cách khác,

mô hình GARCH(1,1) v i ch ba tham s c l ng trong ph ng trình ph ng sai

nh ng có th cho phép m t s l ng vô cùng bi n tr c a sai s tác đ ng đ n

ph ng sai có đi u ki n hi n t i Do đó, mô hình GARCH có hi u qu cao h n trong nghiên c u th c nghi m

H u h t các mô hình trong tài chính ng h cho quan đi m r ng các nhà đ u

t x ng đáng đ c t ng th ng cho vi c ch p nh n r i ro, do đó Engle, δilien và Robins (1987) g i ý mô hình ARCH–in–mean mà trong đó t su t sinh l i ph thu c m t ph n vào r i ro c a chính nó C m t “in-mean” th hi n r ng ph ng sai

c a sai s không ch xu t hi n ph ng trình ph ng sai mà còn xu t hi n trong

ph ng trình trung bình:

đ c hi u nh là ph n bù r i ro, và đây c ng là ý t ng chính c a các nghiên c u

v vai trò c a ph n bù r i ro đ i v i đ l ch kh i UIP b ng h mô hình ARCH Tuy nhiên, d a trên nh ng b ng ch ng cho th y m c đ bi n đ ng c a ch ng khoán, t giá h i đoái và lãi su t là thay đ i theo th i gian và có xu h ng quay v giá tr trung bình (Engle và Lee, 1999), m t câu h i đ t ra là li u giá tr trung bình dài h n 0 c a ph ng sai 2

t, đ c mô t trong mô hình GARCH, có c đ nh theo

th i gian D a trên gi thuy t đó, Engle và δee (1999) m r ng mô hình GARCH truy n th ng b ng cách phân tách ph ng sai có đi u ki n thành hai thành ph n:

m t xu h ng trong dài h n và nh ng dao đ ng trong ng n h n l ch kh i xu h ng

đó εô hình này đ c g i là “D ph ng sai t h i quy thành ph n t ng quát” hay Component GARCH (CGARCH)

gi a bi n tr c a bình ph ng sai s c l ng và giá tr c l ng c a ph ng sai (d a trên thông tin có đ c th i k t-2), ph n ánh nh ng cú s c đ n ph ng sai (hay đ bi n đ ng) c a bi n nghiên c u Do đó:

c l ng tham s c a h mô hình ARCH

Các tham s trong h mô hình ARCH đ c c l ng thông qua k thu t maximum likelihood V b n ch t, k thu t này d a trên d li u nghiên c u đ tìm

ra các giá tr tham s mà t i đó t i đa hóa đ c hàm log-likelihood Ví d nh đ i

v i mô hình GARCH (1,1), các b c đ c l ng tham s c a mô hình nh sau:

T t=1

 Tìm các tham s nh m t i đa hóa hàm log-likelihood trên và tính toán sai s chu n

N u nh hàm log-likelihood ch có m t giá tr c c đ i thì các k thu t tìm c c

tr đ u có th xác đ nh đ c các tham s Tuy nhiên trong tr ng h p các hàm phi

tuy n nh GARCH, hàm log-likelihood có th có nhi u c c tr đ a ph ng, do đó

nh ng k thu t khác nhau có th tìm ra các giá tr c l ng c a tham s khác nhau Do đó, vi c đ a ra các d báo ban đ u v giá tr c l ng c a các tham s là

c n thi t Mô hình OLS có th đ c s d ng đ đ a ra các giá tr d báo ban đ u này

3.3 Xây d ng mô hình nghiên c u th c nghi m

Bài nghiên c u này xem xét nh h ng c a ph n bù r i ro đ n lý thuy t UIP,

do đó vi c ki m soát đ c y u t này đóng vai trò then ch t Mô hình CGARCH–M

đ c s d ng nh m bi u di n cho ph n bù r i ro này, nh vào kh n ng gi i thích

m nh m c a mô hình này cho đ bi n đ ng c a các bi n s kinh t nh t giá h i đoái, t su t sinh l i ch ng khoán và lãi su t

Mô hình nghiên c u th c nghi m đ c xây d ng t công th c th hi n tr ng thái “ζgang giá lưi su t không phòng ng a”, đ c bi u di n nh sau:

( 1 + it,k ) = ( 1+ i*t,k ) EtSt +k

v i it,k (i*t+k) th hi n lãi su t c a các s n ph m tài chính đ nh danh b ng đ ng n i t (ngo i t ) t i th i đi m t c a k đáo h n k; St là t giá h i đoái giao ngay danh ngh a tính b ng s l ng đ ng n i t t ng ng v i 1 đ ng ngo i t (do đó khi t giá t ng đ ng ngh a v i vi c đ ng n i t m t giá) và Et là giá tr k v ng d a trên các thông tin có đ c t i th i đi m t

L y log t nhiên hai v c a (γ.17), thu đ c ph ng trình (γ.18):

ln( 1 + it,k ) = ln( 1+ i*t,k ) + ln( EtSt +k

St ) ln( + ) – ln(St) = ln( 1 + it,k ) – ln( 1+ i*t,k ) (3.18)

B i vì giá tr k v ng c a t giá là không th quan sát đ c nên không th s

d ng ph ng trình (3.18) trong các nghiên c u th c nghi m V i gi đ nh k v ng

h p lý, t giá giao ngay t ng lai St+k s b ng t giá k v ng c ng v i m t sai s , ký

hi u t+k, sai s này không có t ng quan v i b t kì thông tin nào t i th i đi m t:

đ ng n i t gi m giá ngoài d ki n ζh v y, ph ng trình ki m đ nh th c nghi m

th ng đ c s d ng trong các nghiên c u v UIP, v i gi đ nh nhà đ u t bàng quan v i r i ro, là nh sau:

st+k – st= + [ln(1+ it+k ) – ln(1+ i*

t+k )] + t+k (3.21) Tuy nhiên, trong đi u ki n các nhà đ u t ng i r i ro, chênh l ch lãi su t s không b ng v i thay đ i c a t giá h i đoái nh lý thuy t UIP đư đ c p, mà s kèm theo m t ph n bù r i ro các th tr ng đang phát tri n, lãi su t và giá c th ng

có đ b t n cao h n so v i các th tr ng phát tri n Do đó, nhà đ u t các th

tr ng này đòi h i m t ph n bù r i ro cho vi c n m gi các đ ng ti n b t n này,

d n đ n là các nghiên c u th c nghi m v ph n bù r i ro các qu c gia đang phát tri n đ u k v ng s tìm đ c câu tr l i cho câu đ v UIP C n c vào nghiên c u

c a Berk và Knot (β001), c ng nh c a Li và c ng s (2012), ph n bù r i ro, th

hi n b ng đ l ch chu n c a sai s c l ng, đ c thêm vào ph ng trình (γ.β1),

ký hi u là t,t+k:

st+k – st= + 1 [ln(1+ it+k ) – ln(1+ i*

t+k )] + 2 t,t+k + t+k (3.22)