Vàng có phải là công cụ phòng ngừa đối với lạm phát

Dựa trên mô hình đồng liên kết phi tuyến để tìm ra mối quan hệ dài hạn giữa vàng và chỉ số tiêu dùng CPI, nghiên cứu cho thấy rằng vàng có vai trò như một kênh phòng ngừa trước những biế

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

NGÔ QUANG THOẠI

Vàng có phải là công cụ phòng ngừa đối với lạm phát?

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2014

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

NGÔ QUANG THOẠI

Vàng có phải là công cụ phòng ngừa đối với lạm phát?

Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2014

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các chữ viết tắt

Danh mục các hình

Danh mục các bảng

Tóm tắt 7

1 Giới thiệu 8

2 Tổng quan các nghiên cứu 10

2.2 Dự báo giá vàng 10

2.3 Vàng trong danh mục đầu tư 11

2.4 Vàng đóng vai trò là một kênh phòng ngừa đối với lạm phát 11

3 Mô hình nghiên cứu 17

3.1 Tính dừng của chuỗi dữ liệu 17

3.2 Kiểm định đồng liên kết 17

3.2.1 Mô hình kiểm định đồng liên kết tuyến tính 17

3.2.2 Mô hình đồng liên kết phi tuyến 18

3.3 Mô hình điều chỉnh bất cân xứng TVECM 24

4 Dữ liệu 28

4.1 Dữ liệu giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng 28

4.1.1 Giai đoạn lấy dữ liệu 28

4.1.2 Nguồn dữ liệu 28

4.2 Phân tích sơ bộ về vàng và chỉ số giá tiêu dùng 30

4.2.1 Xem xét xu hướng và độ biến động của giá vàng và chỉ số CPI 30

4.2.2 Phân tích thống kê mô tả và xem xét tính phi tuyến 35

5 Kết quả nghiên cứu 41

5.1 Kết quả kiểm định tính dừng 41

5.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết 42

5.2.1 Kết quả kiểm định đồng liên kết tuyến tính 42

5.2.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết phi tuyến 43

5.3 Kết quả mô hình điều chỉnh bất cân xứng TVECM 46

5.3.1 Lựa chọ độ trễ tối ưu cho mô hình 46

5.3.2 Kết quả mô hình TVECM với chuỗi dữ liệu TCTK và IMF-WGC 47

5 Kết luận 55

Tài liệu tham khảo 57

Phụ Lục 62

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này hoàn toàn do tôi thực hiện Các số liệu và các trích dẫn trong luận văn này đều được dẫn nguồn và có tính chính xác cao nhất trong phạm vi hiểu biết của tôi Luận văn này không nhất thiết phản ánh quan điểm của Trường Đại Học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh

Tp Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng 10 năm 2014

Tác giả luận văn

Ngô Quang Thoại

Danh mục các chữ viết tắt

Chữ viết tắt

Chữ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

ADF Augmented Dickey Fuller test Kiểm định Dickey Fuller

AIC Akaike infomation criterion Tiêu chuẩn thông tin

Akaike BIC Bayesian Information Criterion Tiêu chuẩn thông tin

Bayesian CPI Consumer price index Chỉ số giá tiêu dùng DF-GLS Detrended Dickey-Fuller test Kiếm định ADF với biến

chuyển đổi ECT Error correction term Hệ số điều chỉnh

IMF International Monetary Fund Quỹ tiền tệ thế giới

MS-VECM Markov-switching vector error

correction model

Mô hình chuyển đổi Makov vector hiệu chỉnh sai số

M-TAR Momentum threshold autoregressive Mô hình đà ngưỡng tự hồi

quy NP-MZA Ng and Perron tests Kiểm đinh Ng và Perrson

OLS Ordinary least squares Mô hình bình phươn bé

nhất

PP The Phillips-Perron test Kiểm định Phillips và

Perron TAR Threshold autoregressive Mô hình ngưỡng tự hồi

quy TCTK General statistics office Tổng cục thống kê

TVECM Threshold vector error correction model Mô hình ngưỡng vector

hiệu chỉnh sai số VAR Vector autoregression Mô hình vector tự hồi quy VECM Vector error correction model Mô hình vector hiệu chỉnh

sai số WGC World gold council Hiệp hồi vàng thế giới

Danh mục các hình

Hình 2.1 Các loại bất cân xứng : cường độ, tốc độ, cường độ và tốc độ

Hình 3.1 Các tiến trình thực nghiệm xem xét mối quan hệ giữa vàng và lạm phát Hình 4.1 Giá vàng và chỉ số CPI 01/1996 – 06/2014, nguồn TCTK

Hình 4.2 Giá vàng và chỉ số CPI 01/1996 – 06/2014, nguồn IMF-WGC

Hình 4.3 Độ biến động của giá vàng và CPI 1996 – 2014, nguồn TCTK

Hình 4.4 Độ biến động của giá vàng và CPI 1996 – 2014, nguồn IMF-WGC

Hình 4.5 Kiểm tra đặc tính tuyến tính của lợi nhuận vàng và lạm phát, phương pháp Scatter with Nearest Neighbor Fit, nguồn TCTK

Hình 4.6 Kiểm tra đặc tính tuyến tính của lợi nhuận vàng và lạm phát, phương pháp Scatter with Nearest Neighbor Fit, nguồn IMF-WGC

Bảng 5.1 Kết quả kiểm tra nghiệm đơn vị của vàng và CPI

Bảng 5.2 Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Engle –Granger

Bảng 5.3 Kết quả mô hình TAR và M-TAR với τ = 0

Bảng 5.4 Kết quả mô hình TAR và M-TAR với τ chưa biết

Bảng 5.5 Lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình

Bảng 5.6 Kết quả mô hình TVECM với chuỗi dữ liệu TCTK

Bảng 5.7 Kết quả mô hình TVECM với chuỗi dữ liệu IMF và WGC độ trễ tối ưu là

2

Bảng 5.8 Kết quả mô hình TVECM với chuỗi dữ liệu IMF và WGC độ trễ tối ưu là

14

Tóm tắt

Nghiên cứu xem xét vai trò phòng ngừa của vàng đối lạm phát ở Việt Nam trong thời kỳ từ 1996 – 2014 Dựa trên mô hình đồng liên kết phi tuyến để tìm ra mối quan hệ dài hạn giữa vàng và chỉ số tiêu dùng (CPI), nghiên cứu cho thấy rằng vàng

có vai trò như một kênh phòng ngừa trước những biến động của lạm phát trong dài hạn Trong ngắn hạn thì chưa thể khẳng định vàng có vai trò như một kênh phòng ngừa trước những biến động của lạm phát Nghiên cứu cũng cho thấy sự điều chỉnh bất đối xứng trong lạm phát trong thời kỳ nghiên cứu

1 Giới thiệu

Từ khi xuất hiện đến nay vàng có đóng góp to lớn vào sự phát triển của con người ngoài là một vật trang sức hay nguyên liệu trong phát triển khoa học kỹ thuật thì nó còn chiếm giữ một vai trò quan trọng trong kinh tế toàn cầu khi nó có những đặc điểm mà hiếm có một loại tài sản khác nào có được : phương tiện trao đổi, thước đo giá trị, phương tiện tích lũy Mặc dù không còn chế độ bản vị vàng khi hệ thống Bretton Woods sụp đổ vào năm 1971 nhưng vàng vẫn rất được yêu thích đặc biệt là các nước châu Á nơi coi vàng là một thứ thể hiện sự giầu sang theo Wang, Wang và Huang (2010), nơi mà sức tiêu thụ vàng 63% so với thế giới trong quý 1 năm 2014 Với những quốc gia mà vàng đóng vai trò nhỏ hơn nó vẫn có một ý nghĩa quan trọng do chức năng của nó trong lịch sử hệ thống tiền tệ nó là một xu hướng đầu tư Các nhà đầu tư mua vàng vì vàng như một hàng rào chống lại bất kỳ cuộc khủng hoảng kinh tế, chính trị, hoặc tiền tệ Họ cũng mua vàng để đa dạng hóa danh mục đầu tư, không giống như các tài sản tài chính khác vàng là cách tốt nhất để tự bảo hiểm chống lại suy thoái kinh tế Những biến động trên thị trường vàng được theo dõi bởi các nhà phân tích tài chính và các nhà hoạch định chính sách tiền tệ, giá vàng được coi là chỉ báo cho xu hướng lạm phát trong tương lai (Kuan - Min Wang

và cộng sự 2011) Bằng chứng vàng là một hàng rào đối với hầu hết các loại sản có thể được tìm thấy trong các nghiên cứu gần đây nhưng đối với lạm phát thì còn thiếu những nghiên cứu chuyên sâu Lý do: giá cả hàng hóa có tính cứng nhắc trước những thay đổi của các biến vĩ mô khác theo Dornbusch (1976), chính sự cứng nhắc trong giá cả có thể tạo ra sự mất cân bằng cho thị trường chính điều đó tạo lên những thay đổi cứng nhắc trong cả vàng và lạm phát

Châu Á là một châu lục năng động về kinh tế nhưng cũng không thiếu những bất ổn chính trị cũng như chiến tranh đang khiến cho những nhà đầu tư ở các nước châu Á quan tâm đến vàng nhiều hơn, trong đó có Việt Nam Người Việt Nam mua vàng một phần vì nhu cầu sử dụng một phần liên quan đến vị thế yếu dần đi của tiền đồng Có thể nói với vai trò to lớn của vàng trong đời sống cũng như kinh tế nên việc nghiên cứu về vàng là rất cần thiết Mặc dù vậy vẫn còn thiếu những nghiên

cứu về vàng ở Việt Nam, đặc biệt là vai trò phòng ngừa của nó đối với lạm phát Vậy vàng có đúng là công cụ hữu hiệu để phòng ngừa lạm phát hay không để làm rõ được vấn đề này ta phải trả lời được những câu hỏi sau:

Thứ nhất: vàng và lạm phát trong dài hạn có mối quan hệ hay không và mối quan hệ này là tuyến tính hay phi tuyến?

Thứ hai: trong ngắn hạn vàng có khả năng phòng ngừa đối với lạm phát hay không?

Trả lời được hai câu hỏi này chúng ta sẽ có cái nhìn đúng về khả năng phòng ngừa

của vàng đối với lạm phát Vì thế tôi thực hiện đề tài “Vàng có phải là công cụ

phòng ngừa đối với lạm phát?” để trả lời cho các câu hỏi ở trên

Bài nghiên cứu gồm 5 phần chính:

Phần thứ nhất tổng quan các nghiên cứu về vàng: bao gồm các nghiên cứu về mối quan hệ của vàng với các biến vĩ mô, các nghiên cứu dự báo giá vàng, vàng có khả năng phòng ngừa hoặc nơi trú ẩn an toàn đối với các tài sản tài chính

Phần thứ hai mô hình nghiên cứu: phần này sẽ xây dựng mô hình kinh tế lượng để giải đáp các câu hỏi nghiên cứu về vàng và lạm phát trong dài hạn cũng như ngắn hạn

Phần thứ ba dữ liệu: quá trình lấy dữ liệu (xác định khoảng thời gian lấy dữ liệu, nguồn dữ liệu), phân tích thống kê mô tả để có cái nhìn khái quát về vàng và lạm phát

Phần thứ tư: kết quả nghiên cứu của các mô hình được sử dụng từ đó đưa ra kết luận về vai trò của vàng đối với lạm phát trong dài hạn và ngắn hạn

Phần thứ năm: đưa ra những kết luận cuối cùng về mối quan hệ giữa vàng và lạm phát, những đóng góp của bài nghiên cứu cùng với đó là những hạn chế còn chưa đạt được của bài nghiên cứu

2 Tổng quan các nghiên cứu

Những nghiên cứu về vàng chủ yếu chia làm 4 nhóm chính:

2.1 Vàng và mối quan hệ với các biến số vĩ mô

Lucey (2004) cho thấy một bằng chứng vàng có quan hệ chặt chẽ với các chỉ số chứng khoán của NASDAQ, NYSE hay FTSE qua việc phân tích các danh mục bao gồm vàng và các chỉ số chứng khoán Còn Larry A Sjaastad và Fabio Scacciavillani (1996) thì chỉ ra rằng sau khi hệ thống Bretton Woods tan rã chế độ tỷ giá hối đoái thả nổi chính là lý do của sự bất ổn trên thị trường vàng thế giới Wang và Lee (2011) thì tìm ra rằng khi đồng Yên giảm giá hơn 2,62 % thì đầu từ vào vàng có thể tránh được sự mất giá của đồng Yên Sarin và cộng sự (2010) tìm thấy bằng chứng của một mối quan hệ dài hạn giữa các giá giao ngay của bốn kim loại quý (vàng, bạc, bạch kim, và palladium), giá dầu và tỷ giá đồng USD/euro Cũng với mục tiêu tìm ra mối quan hệ giữa đồng USD, giá dầu và vàng Myeong Hwan Kim và David

A Dilts (2011) đã không thể tìm thấy mối quan hệ nhân quả của ba biến số, nhưng nếu tách riêng từng cặp biến lại cho thấy chúng có mối quan hệ nhân quả với nhau Tương tự như thế Malliaris A.G và Malliaris M (2013) cũng cho ra kết quả như thế nhưng thay đồng USD bằng đồng Euro Ngoài ra còn một số nghiên cứu khác của Sherman (1982, 1983), Ariovich (1983), Fortune (1987), Dooley và cộng sự (1995)

về vàng và lãi suất, thu nhập…

2.2 Dự báo giá vàng

Z Ismail, A Yahya và A Shabri (2009) dự đoán giá vàng dựa trên các yếu tố kinh

tế như lạm phát, biến động của tiền tệ và những yếu tố khác, dựa trên mô hình tuyến tính nghiên cứu về mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc duy nhất và một hoặc nhiều biến độc lập, như trường hợp này với giá vàng là biến phụ thuộc duy nhất Hay như Chunmei Liu (2009) đã sử dụng “giải thuật di truyền”1 để dự báo các hợp đồng vàng giao sau Ngoài ra còn có các dự báo về giá vàng trước đây của các tác

1

G iải thuật di truyền là một kỹ thuật của khoa học máy tính nhằm tìm kiếm giải pháp thích hợp cho các bài toán tối ưu tổ hợp trong kinh tế.

giả Koutsoyiannis (1983), Baker và Van Tassel (1985), Diba và Grossman (1984), Pindyck (1993)

2.3 Vàng trong danh mục đầu tư

Joshua Aizenman và Kenta Inoue (2013) nghiên cứu các của tổ chức kinh doanh vàng và ngân hàng trung ương trong thời gian 1979 – 2010, cho thấy rằng cường độ nắm giữ vàng tương quan với "sức mạnh toàn cầu" (có nghĩa rằng việc nắm giữ một lượng vàng của một quốc gia cho thấy sức mạnh của quốc gia đó với thế giới), các kết quả này phù hợp với quan điểm cho rằng vàng đối với ngân hàng trung ương

là chỉ báo sức mạnh kinh tế Hay như Jeffrey F Jaffe (1999) cho rằng vàng là một tài sản cá nhân, lợi nhuận của nó độc lập với các tài sản khác Điều này cho thấy vàng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đa dạng hóa danh mục đầu tư Kiểm tra bốn giả thuyết các danh mục đầu tư rủi ro khác nhau cho thấy rằng việc bổ sung vàng trong mỗi trường hợp làm tăng lợi nhuận trung bình trong khi giảm độ lệch chuẩn Ngoài ra còn có một số khác nghiên cứu về việc nắm giữ vàng trong danh mục đầu tư như Sherman (1986), Jaffe (1989), Chua và cộng sự (1990), Ciner (2001) và Michaud và cộng sự (2006)

2.4 Vàng đóng vai trò là một kênh phòng ngừa đối với lạm phát

Định nghĩa được tiếp cận bởi Kaul và Sapp (2006), Baur và Lucey (2010) và Baur

và Mr.Dermott (2010), dấu hiệu phân biệt tài sản là kênh phòng ngừa:

- Một kênh phòng ngừa: Một tài sản là kênh phòng ngừa nếu nó không có tương quan hoặc có tương quan phủ định (âm) với 1 tài sản khác hoặc với danh mục tài sản trung bình

Như vậy với định nghĩa này ta có thể hiểu nếu vàng có vai trò phòng ngừa với lạm phát thì giá vàng và lạm phát sẽ có biến động cùng chiều nhau

Ý tưởng về bảo hiểm rủi ro vàng chống lạm phát không phải là mới, mà là hầu như được tìm thấy với các nghiên cứu trước đây như vàng là nơi trú ẩn an toàn so với sự

giảm giá trị của tiền giấy, hay vàng đang là chỉ báo cho chỉ số lạm phát, hoặc vàng

là một hàng rào chống lại lạm phát Mahdavi và Zhou (1997) kiểm tra vàng chỉ báo của lạm phát với mô hình đồng liên kết và vector hiệu chỉnh sai số (VECM) trong khoảng thời gian 1958 – 1994 Phát hiện của họ cho thấy lạm phát có thể đưa tín hiệu cho giá vàng tùy thuộc vào khoảng thời gian được kiểm tra

Ranson và Wainright (2005) kết luận rằng giá vàng là yếu tố dự báo của lạm phát trong năm tới Capie và cộng sự (2005) sử dụng dữ liệu hàng tuần trong giai đoạn

1971 – 2004 Họ nhận ra rằng lợi nhuận vàng có thể là một hàng rào chống lại sự mất giá của đồng USD, có một mối quan hệ tiêu cực giữa giá vàng và đồng bảng Anh/USD và tỷ giá Yên/USD nhưng sức mạnh của mối quan hệ này thay đổi theo thời gian

Harmston (1998) và Ghosh và cộng sự (2004) nghiên cứu mối quan hệ giữa giá vàng và “giá bán buôn” và tìm thấy vàng hoạt động có hiệu quả như một hàng rào lạm phát trong dài dài hạn tại Mỹ, Anh, Pháp, Đức và Nhật Bản Sử dụng dữ liệu giá vàng hàng tháng (1976 – 1999) và tìm kiếm mối quan hệ dài hạn thông qua đồng liên kết, Ghosh cộng sự (2004) điều tra mâu thuẫn giữa ngắn hạn và dài hạn biến động giá vàng và thấy rằng giá vàng tăng lên theo thời gian với mức chung của lạm phát và do đó là một hàng rào hiệu quả chống lại lạm phát dưới một tập hợp các điều kiện

Levin và Wright (2006) kiểm tra các yếu tố đóng góp vào sự biến động của giá vàng trong thời gian (1976 – 2005) Họ có ba phát hiện:

Thứ nhất, có một mối quan hệ dài hạn giữa giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng Thứ hai, có một mối quan hệ tích cực giữa những thay đổi trong giá vàng và những thay đổi trong lạm phát của Mỹ, lạm phát ngoài dự kiến và rủi ro tín dụng, trong khi có một mối quan hệ tiêu cực giữa biến động giá vàng và những thay đổi trong thương mại

Thứ ba, trong các nước tiêu thụ vàng lớn như Thổ Nhĩ Kỳ, Ấn Độ, Indonesia, Saudi Arabia, và Trung Quốc vàng hoạt động có hiệu quả như một hàng rào chống lại lạm phát dài hạn

Việc tìm ra bằng chứng vàng có khả năng phòng ngừa không phải là không phổ biến qua các ví dụ trên nhưng việc áp dụng nó đối với các nền kinh tế mới nổi còn là khó khăn (Trung Quốc, Brazil) và đối với Việt Nam một nước còn đang phát triển (hệ thống tài chính tiền tệ, ngân hàng, thị trường chứng khoán còn kém phát triển) thì việc tìm thấy bằng chứng vàng là công cụ phòng ngừa sẽ khó khăn Được biết, giá vàng và lạm phát có thể biến động theo chu kỳ kinh doanh, làm các chuỗi dữ liệu này thường không ổn định (có yếu tố phi tuyến) hoặc không đối xứng có sự khác nhau về độ lớn hoặc tốc độ giữa các cú sốc tiêu cực và tích cực Yếu tố điều chỉnh ngắn hạn là cân xứng hay bất cân xứng rất quan trọng trong nghiên cứu về các biến

vĩ mô Có ba loại bất cân xứng được biểu diễn trong hình 2.1

Hình 2.1 Các loại bất cân xứng : cường độ, tốc độ, cường độ và tốc độ

Nếu hiện tượng bất đối xứng không được đưa vào trong tính toán mô hình các kết quả thực nghiệm có thể bị sai lệch Kyrtsou và Labys (2006) xây dựng một mô hình

mô tả mối quan hệ giữa giá cả hàng hóa và lạm phát Mục đích chính của nghiên cứu này là để xem xét bất đối xứng ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa CPI và giá vàng trong ngắn hạn và dài hạn mà có thể được gây ra bởi sự cạnh tranh không hoàn hảo của thị trường và sự tồn tại của chi phí giao dịch Hay những năm gần đây việc nghiên cứu phi tuyến đối với giá vàng đã được sử dụng rất nhiều Juan C Reboredo (2013) sử dụng hàm Copulas2 xem xét vai trò của vàng như là kênh trú ẩn an toàn hay là công cụ phòng ngừa đối với đồng USD Nghiên cứu thực nghiệm thấy rằng:

có sự phụ thuộc trung bình tích cực và đáng kể giữa vàng và sự giảm giá đồng USD, có sự phụ thuộc tiệm cận cân bằng đuôi giữa vàng và tỷ giá cho thấy rằng vàng là kênh trú ẩn an toàn cho sự biến động mạnh của tỷ giá Joscha Beckmann và Robert Czudaj (2013) sử dụng dữ liệu trong bốn nền kinh tế lớn, cụ thể là Mỹ, Anh, khu vực đồng Euro và Nhật Bản, với mô hình hiểu chỉnh sai số Markov switching (MS-VECM) phương pháp tiếp cận trong một thời gian mẫu khác nhau, từ tháng 1 năm 1970 đến tháng năm 2011 phát hiện vàng là một phần có thể tự bảo hiểm lạm phát trong tương lai trong dài hạn khả năng này là mạnh mẽ hơn cho Mỹ và Anh so với Nhật Bản và khu vực đồng Euro

Đặc biệt Kuan - Min Wang và các cộng sự (2011) đã áp dụng phương pháp hồi quy ngưỡng để tìm ra mối quan hệ phi tuyến và bất đối xứng giữa vàng và lạm phát ở

Mỹ và Nhật Hồi quy ngưỡng không phải là một mô hình mới nó được sử dụng trong các lĩnh vực thống kê, không chỉ là chuỗi thời gian Ý tưởng chung là một quá trình có thể thay đổi khác nhau khi các giá trị của một biến vượt quá giá trị ngưỡng hoặc nằm dưới ngưỡng Trong các ứng dụng thử nghiệm thuốc của ngành Y, ví dụ: việc sử dụng thuốc với một liều lượng nhất định sẽ an toàn nhưng khi vượt qua ngưỡng đấy thì thuốc sẽ gây ra những tác dụng phụ Hoặc trong một nghiên cứu quần thể động vật phong phú, loài vật có thể dần dần tăng lên đến một số lượng

2

Copula là “hàm nối” các phân bố xác suất của một bộ nhiều biến ngẫu nhiên với nhau.

nhất định (ngưỡng) nhưng sau đó nhanh chóng có thể giảm (do thực phẩm bị hạn chế) Mô hình ngưỡng là một dạng đặc biệt của mô hình chuyển đổi Markov (MS) cũng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu kinh tế đặc biệt là tài chính gần đây nhất liên quan đến vàng có phải là kênh phòng ngừa đối với lạm phát trong ngắn hạn và dài hạn Kuan - Min Wang và các cộng sự (2013) đã sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng để tìm ra rằng có một sự bất đối xứng và phi tuyến Kỹ thuật nghiên cứu của nghiên cứu này là hoàn toàn khác với những nghiên cứu trước đó của Ghosh và cộng sự (2004), Twite (2002), Capie cộng sự (2005), và Worthington

và Pahlavani (2006) Đầu tiên Wang dùng các mô hình ngưỡng để kiểm tra tác động ngưỡng và mối quan hệ phi tuyến tính có thể có giữa lợi nhuận của vàng và lạm phát Phân tích của ông dựa trên tốc độ khác nhau và độ cứng nhắc của việc điều chỉnh giá Bài viết này góp phần vào các nghiên cứu sau này, đây là bài báo đầu tiên

áp dụng cả phi tuyến tính dài hạn và mô hình ngưỡng ngắn hạn để kiểm tra xem vàng là một phòng ngừa lạm phát hiệu quả Sau đó Wang sử dụng mô hình vector tự hồi quy phi tuyến (VAR) mô hình hai biến Nghiên cứu của Wang và cộng sự (2011) có ý nghĩa to lớn việc áp dụng các mô hình mà Wang đã sử dụng vào nghiên cứu này sẽ giúp tìm ra mối quan hệ giữa vàng và lạm phát ở Việt Nam là: mối quan

hệ đó là tuyến tính hay phi tuyến, là đối xứng hay bất đối xứng trong ngắn hạn và dài hạn Qua đó làm rõ được vai trò của vàng trong nền kinh tế còn đang phát triển như ở Việt Nam

3 Mô hình nghiên cứu

3.1 Tính dừng của chuỗi dữ liệu

Chuỗi dữ liệu dừng hay không dừng ảnh hưởng đến thuộc tính và hành vi của các biến số đó, nếu các biến số đó không dừng một cú sốc có thể kéo dài cho đến khoảng thời gian không xác định Một chuỗi dữ liệu không dừng cũng có thể đưa ta đến kết quả hồi quy giả mạo (nếu hai biến đều thay đổi theo một hình mẫu nào đó theo thời gian thì khi đó việc hồi quy biến số này với biến số còn lại có thể cho ra

hệ số R rất cao ngay cả khi hai biến số này không có tương quan với nhau) theo JD Hamilton (1994) Nhưng hầu hết các biến vĩ mô lại không dừng mà không đáp ứng được giả thuyết dừng hoặc phần dư của biến dừng thì sẽ đưa đến kết quả hồi quy giả mạo như đã nói ở trên Nelson và Plosser (1982) Vì thế trước tiên chúng ta đi kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu qua 4 phương pháp: Augmented Dickey và Fuller (1979, ADF), Phillips và Perron (1988, PP), Elliott và cộng sự (1996, DF-GLS), và

Ng và Perron (2001, NP-MZa) Phương pháp ADF là phương pháp kiểm định tính dừng thông dụng và đơn giản nhất, so với ADF thì PP sử dụng các phương pháp tính toán phức tạp hơn để tìm ra các critical value Phương pháp DF-GLS cũng sử dụng các thuật toán giống như ADF nhưng không phải kiểm định nghiệm đơn vị trên các biến gốc mà là các biến đã được detrending (loại bỏ thuộc tính xu hướng cho các biến) Phương pháp NP-MZA kết hợp giữa yếu tố detrending và sự tính toán phức tạp các critical value của phương pháp PP Việc lựa chọn cả bốn phương pháp để kiểm định tính dừng là cần thiết bởi vì chuỗi dữ liệu giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đại diện cho lạm phát có nhiều biến động trong thời kỳ nghiên cứu, đặc biệt là CPI Vì thế việc sử dụng bốn phương pháp sẽ cho ra kết quả chính xác bậc của chuỗi dữ liệu

3.2 Kiểm định đồng liên kết

3.2.1 Mô hình kiểm định đồng liên kết tuyến tính

lgg = β + β lgp + μ (1) Trong đó: lgg là lg của giá vàng

lgp là lg của CPI

μ là sai số ước lượng

Nếu 0<β ≤ 1 thì vàng thể hiện sự phòng ngừa đối với lạm phát một phần hoặc toàn bộ Nhưng thực tế hai chuỗi giá vàng và CPI rất khó để dừng ở I(0) kết quả hồi quy đưa ra là giả mạo Vì thế ta cần xem xét mối quan hệ của chúng qua chuỗi dữ liệu lấy sai phân I(1) mà điều này thì đã làm mất mối quan hệ dài hạn của hai biến3 Theo Engle và Granger (1987):

Δμ = ρμ + ε (2) Trong đó nếu chuỗi μ dừng (và -2<ρ<0) bác bỏ giả thuyết không đồng liên kết chấp nhận giả thuyết thay thế có đồng liên kết trong chuỗi dữ liệu Định lý Granger đảm bảo rằng, nếu ρ ≠ 0, phương trình (1) và (2) cùng ngụ ý sự tồn tại của một điều chỉnh sai số của các biến trong biểu mẫu Giá vàng và chỉ số CPI cân bằng trong dài hạn (đồng liên kết) và hệ số điều chỉnh là đối xứng ε là nhiễu trắng

Để tiến hành ta kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Engle và Granger (1987 )

ta tiến hành hồi quy vàng với CPI bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), sau đó lưu lại phần dư và kiểm tra tính dứng của phần dư Đây gọi là phương pháp Engle – Granger hai bước

3.2.2 Mô hình đồng liên kết phi tuyến

Có nhiều phương pháp kiểm định đồng liên kết ngoài Engle và Granger (1987) còn

có Engle và Yoo (1987) và một phương pháp mà sau này cũng được sử dụng rất nhiều là Johansen (1996) nhưng chúng đều có điểm chung là một mô hình tuyến tính và điểu chỉnh cân xứng Những mô hình này đều khó có thể tìm kiếm một mối quan hệ dài hạn giữa các biến số vĩ mô có sự biến động lớn, mặc dù về mặt lý thuyết lại rất ủng hộ sự cân bằng đó

Enders và Siklos (2001) cũng sử dụng phương pháp Johansen (1996) và Engle và Granger (1987) để tìm kiếm mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất liên ngân hàng (lãi suất vay qua đêm) và lãi suất trái phiếu liên bang Phương pháp của Johansen

3

Theo định nghĩa trong dài hạn = và = Như vậy ∆ =0 và ∆ = 0

không thể phát hiện một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các mức lãi suất ở mức

ý nghĩa thông thường Vì vậy Ender và Siklos đã đưa ra một mô hình kiểm định đồng liên kết mới, một mô hình dựa trên những giá trị ngưỡng tự hồi quy Phương trình (2) được viết lại thành :

Giá trị của τ là chưa biết và cần phải được ước tính cùng với các giá trị của ρ và

ρ Tuy nhiên, trong một số nghiên cứu kinh tế liên quan đến ngưỡng, một ngưỡng

tự nhiên là τ = 0 thường được sử dụng để các vector đồng liên kết trùng với attractor5

Có hai cách quan trọng để thay đổi mô hình đồng liên kết ngưỡng cơ bản:

4

Heaviside function hàm bậc thang đơn vị và ứng dụng trong nghiên cứu: y học, vật lý, tài chính…

5Attractor: được gọi là điểm hội tụ là một trong những ý chính của thuyết hỗn độn

Quy trình bậc cao : Phương trình (3) có thể không đủ để nắm bắt được sự điều chỉnh năng động của Δμ đối với giá trị cân bằng dài hạn của nó Tuy nhiên, khi làm việc với bất kỳ mô hình chuỗi thời gian, điều quan trọng là đảm bảo rằng sai số ước lượng xấp xỉ nhiễu trắng Một phương pháp để bổ sung (3) với những thay đổi trễ của chuỗi Δμ như vậy nó trở thành quá trình có độ trể là p ( pth-order):

Δμ = I ρ μ + (1 − I )ρ μ + ∑ γ μ + ε (5)

Phương trình (5) cho phép Δμ , thể hiện sự điều chỉnh bất đối xứng qua cách thay đổi độ trễ của nó Ví dụ, cường độ của mỗi γ có thể phụ thuộc vào việc Δμ là tích cực hay tiêu cực Hơn nữa, theo Granger và Terasvirta (1993) các giá trị của ρ và

ρ có thể được phép điều chỉnh “mịn” theo thời gian

Ngoài ra phương trình (5) vẫn giữ được tính tương đương của mình cho các đặc điểm kỹ thuật Engle-Granger khi ρ = ρ có thể coi đây là trường hợp đặc biệt của phương trình (5)

Trong phương trình (5), tiêu chí lựa chọn mô hình khác nhau (ví dụ như các tiêu chí thông tin Akaike (AIC) hoặc các tiêu chí thông tin Bayes (BIC)) có thể được sử dụng để xác định độ trễ thích hợp Ngoài ra, kiểm tra cho giả định nhiễu trắng, chẳng hạn như những thảo luận Tong (1983) hoặc Granger và Terasvirta (1993) có thể được sử dụng để kiểm tra, Luukkonen, Saikkonen và Terasvirta (1988) đã chỉ ra rằng lý thuyết tiệm cận thông thường không thể áp dụng cho bình thường nhân tử Lagrange phi tuyến Eitrheim và Terasvirta (1996) đề nghị, thông qua mô phỏng Monte Carlo cho các kiểm định Ljung-Box phần dư tự tương quan không tuân theo phân bố tiệm cận χ (chi bình phương )trong các mô hình chuỗi thời gian phi tuyến

Một thông số điều chỉnh khác: Trong phương trình (4), chỉ số Heaviside phụ thuộc vào mức độ của μ Enders và Granger (1998) và Caner và Hansen (1998)

đề nghị một sự thay thế mà ngưỡng phụ thuộc vào các thời kỳ trước thay đổi μ Hãy xem xét một quy tắc thay thế cho thiết lập các chỉ số Heaviside:

Δμ = M ρ μ + (1 − M )ρ μ + ∑ρ γ μ + ε (5’)

Sự điều chỉnh M-TAR có thể đặc biệt hữu ích khi cho phép các chính sách được xem là cố gắng để mịn ra bất kỳ thay đổi lớn trong một chuỗi Ví dụ, dự trữ của liên bang có thể là các biện pháp mạnh mẽ để bù đắp những cú sốc đến mối quan hệ cấu trúc kỳ hạn nếu những cú sốc như vậy được coi là chỉ tăng lên, nhưng không giảm lạm phát kỳ vọng Tương tự như vậy, với cơ chế thả nổi tỷ giá, có thể giảm thiểu thay đổi lớn trong tỷ giá hối đoái mà không ảnh hưởng đến mức dài hạn của tỷ giá Vậy Tar và M-Tar có sự khác biệt như thế nào, Ender và Siklos cho rằng:

Thứ nhất chênh lệch từ một cú sốc tích cực sẽ điều chỉnh chậm trong mô hình M-TAR hơn trong mô hình TAR để tiến tới sự cân bằng dài hạn Trong mô hình M-TAR, một cú sốc tiêu cực của Δμ phân rã với tốc độ 50% và ngược lại cú sốc tích cực phân rã với tốc độ 10% Trong mô hình TAR, phân rã xảy ra với tỷ lệ 50% cho cú sốc tích cực và ở mức 10% đối với tiêu cực

Một sự khác biệt quan trọng thứ hai liên quan đến một cú sốc giảm trong mô hình M-TAR sắc nét hơn và rõ rệt hơn Mô hình này sẽ được đảo ngược nếu trị tuyệt đối ρ > ρ Bằng trực giác, với trị tuyệt đối ρ < ρ , mô hình M-TAR ít phân

rã cho Δμ với cú sốc tích cực, nhưng nhiều hơn đáng kể nếu Δμ là một cú sốc tiêu cực

Tóm lại, trong mô hình M-TAR xu hướng tăng tồn tại lâu nhưng xu hướng giảm phục hồi một cách nhanh chóng về phía attractor

Để kiểm định các giả thuyết của mô hình TAR và M-TAR, Ender và Siklos có hai cách thức tương đương với hai trường hợp liên quan đến ngưỡng : τ = 0 và τ chưa biết:

Trường hợp τ = 0

Tiến hành một mô phỏng Monte Carlo sử dụng 50.000 quá trình bước đi ngẫu nhiên, ước lượng một mối quan hệ cân bằng dài hạn trong phương trình (1) và lưu lại các phần dư μ

Đối với mỗi phương trình ước lượng có hai giá trị kiểm định: t-statistics cho giả thuyết : ρ =0 và ρ =0, cùng với các thống kê F cho giả thuyết kết hợp : ρ =

ρ =0

Giá trị lớn nhất của t-statistics được gọi là T-Max , nhỏ nhất được gọi là T-Min, và các số liệu thống kê F được gọi là Φ Ví dụ, nếu hai t-statistics là: -2,5 và -1,5, T-Min là -2,5 và T-Max là -1.5

Điều kiện cần thiết để hội tụ: ρ <0 và ρ <0 Như vậy T-Max là một là chỉ số kiểm định trực tiếp của những điều kiện này Các số liệu thống kê Φ có thể dẫn đến một

sự bác bỏ của giả thuyết : ρ = ρ =0, khi chỉ có một trong các giá trị ρ <0 hoặc

ρ <0 Tuy nhiên, số liệu thống kê Φ ưu thế hơn đáng kể so với số liệu thống kê Max Tuy nhiên, số liệu thống kê Phi nên chỉ được sử dụng trong những trường hợp trong đó các ước lượng điểm cho ρ và ρ bao hàm hội tụ Các số liệu thống kê T-Min theo Ender và Siklos có ít ưu thế hơn hai giá trị trên nên không được nhắc đến

T-Phân phối của T-Max và Φ phụ thuộc vào kích thước mẫu và số lượng các biến trong mối quan hệ đồng liên kết Như trong mô hình Engle-Granger, các giá trị tới hạn cũng phụ thuộc vào bản chất của quá trình điều chỉnh năng động

Trường hợp τ chưa biết

Thực hiện một mô phỏng Monte Carlo phát triển một thử nghiệm đồng liên kết khi giá trị của τ chưa biết

Chan (1993) chứng minh rằng cách để tìm kiếm các giá trị ngưỡng tiềm năng: làm giảm thiểu sai số tổng bình phương cho chúng ta một ngưỡng phù hợp của mô hình ngưỡng

Thực hiện môt mô phỏng Monte Carlo như với trường hợp τ = 0 Tuy nhiên, để sử dụng phương pháp Chan, chuỗi μ ước tính được sắp xếp theo thứ tự tăng dần: μ

<μ < <μ trong đó t là số quan sát có thể sử dụng Loại bỏ 15% μ lớn nhất và nhỏ nhất, tìm giá trị ngưỡng trong số 70% còn lại, đây là những ngưỡng có thể Đối với mỗi ngưỡng có thể, ước tính phương trình (3) (4) đối với μ (TAR) và (3’) (6) đối với Δμ (M-TAR) Ngưỡng ước tính có giá trị tổng phần dư bình phương thấp nhất được coi là ngưỡng phù hợp Giả thuyết và các nguyên tắc bác bỏ thuyết cùng các giá trị thống kê giống như phân trên (trường hợp ngưỡng = 0) Ở đây chúng ta gọi là T-Max* và Φ* để phân biệt với phần trên

Mặc dù trong Enders và Skilos (2001) dùng cả hai chỉ số T-Max và Φ để đưa đến kết luận có hay không có đồng liên kết nhưng trong bài nghiên cứu Enders và Chumrusphonlert (2004) thì không sử dụng chỉ số T-Max mà chỉ dùng Φ, sau khi dùng Φ để bác bỏ giả thuyết : = = 0 , hai ông dùng tiếp chỉ số F-statistic với giả thuyết : = để xem xét sự điều chỉnh đối xứng hai không đối xứng Tóm lại dù dùng chỉ số nào thì và cũng phải thỏa mãn điều kiện <0 và

<0, (1+ )(1+ ) thì phần dư theo μ mới dừng qua đó biểu hiện sự hội tụ, đúng như góc độ phát triển từ nghiên cứu của Engel và Granger như đã đề cập ở trên

Kết quả kiểm định của mô hình TAR và M-TAR được trình bày dưới đây với hai giá trị ngưỡng được dùng là τ =0 và τ chưa biết, độ trễ được xác định theo tiêu chuẩn AIC Chúng ta cũng thực hiện một mô phỏng Monte Carlo 50.000 lần giống như trong bài nghiên cứu của Ender và Siklos cho hai chuỗi dữ liệu của TCTK và IMF

& WGC

3.3 Mô hình điều chỉnh bất cân xứng TVECM

Khi tìm thấy đồng liên kết giữa hai biến giá vàng và chỉ số CPI thể hiện một mối quan hệ dài hạn phi tuyến, chúng ta tiếp tục sử dụng các mô hình điều chỉnh ngưỡng

để phân tích và suy ra các lý do có thể gây ra mối quan hệ phi tuyến này có thể là sự điều chỉnh bất đối xứng Enders và Chumrusphonlert (2004) cho thấy việc sử dụng các TAR và MTAR tạo ra các mô hình điểu chỉnh bất đối xứng để phân tích Tuy nhiên Wang và cộng sự (2011) cho rằng mô hình này điều chỉnh này chỉ đơn thuần

là kiểm tra sự bất đối xứng dài hạn, các đặc điểm điều chỉnh trong ngắn hạn cần phải được bổ sung một cách phù hợp hơn Đối với phân tích ngắn hạn, Tong (1978)

và Tong và Lim (1980) phát triển mô hình TAR đó là dựa trên một giá trị ngưỡng tối ưu để phân chia các trạng thái năng động trong ngắn hạn của một biến thành hai chế độ, sau đó Wang cộng sự (2011) sử dụng mô hình VECM thêm vào yếu tố ngưỡng để uớc lượng sự điều chỉnh bất cân xứng có thể xảy ra trong ngắn hạn giữa thu nhập từ vàng và lạm phát Mô hình được xây dựng như sau:

(10)

α, β là các hệ số ước lượng ngắn hạn, và ( và ) đại diện cho sai số trong 2 cơ chế là hiệu chỉnh trong giai đoạn t – 1 trong cân bằng dài hạn:

= – θ – θ

Trong hai phương trình trên, ∆ > , cho thấy lực điều chỉnh giữa giá vàng

và giá tiêu dùng thì nhanh hơn, gọi là giai đoạn “đà điều chỉnh cao” (high momentum) hay cơ chế 1 Và ∆ ≤ biểu thị lực điều chỉnh giữa giá vàng và giá tiêu dùng chậm hơn, gọi là giai đoạn “đà điều chỉnh thấp” (low momentum) Mô hình ECM trong ngắn hạn tỷ suất sinh lợi của vàng đựợc mô tả trong phương trình (9), với , ( , ), biểu thị tốc độ điều chỉnh của sai số điều chỉnh trong

cơ chế 1 (cơ chế 2) Tương tự là lạm phát với phương trình (10)

Cả sai số điều chỉnh và tỷ suất sinh lợi của vàng trong cân bằng dài hạn sẽ điều chỉnh dương nếu hệ số tốc độ điều chỉnh là dương và ngược lại nếu hệ số tốc độ điều chỉnh là âm Tương tự, cả sai số và tỷ lệ lạm phát trong cân bằng dài hạn sẽ điều chỉnh dương nếu hệ số tốc độ điều chỉnh là dương và ngược lại nếu hệ số tốc

độ điều chỉnh là âm

Mô hình TVECM được trình bày trong hai phương trình trên, có thể được dùng để giải thích cho sự điều chỉnh cứng nhắc của giá vàng trong ngắn hạn, chia thành hai chế độ điều chỉnh sau

Khi ∆ > (chế độ moment cao) nghĩa là biên thay đổi của giá vàng thì lớn hơn tỷ lệ biến động của CPI sau một sự thay đổi CPI, và biên thay đổi của vàng sẽ

di chuyển xuống

Khi ∆ ≤ (chế độ moment thấp) ám chỉ rằng biên thay đổi của giá vàng thì hẹp hơn tỷ lệ biến động CPI dài hạn, sau một sự thay đổi CPI, nên sau đó biên thay đổi của giá vàng sẽ di chuyển lên trên

Sau khi có kết quả với TVECM, tác giả sử dụng kiểm định nhân quả Wald với các

, và , nếu cả hai có ý nghĩa ≠ 0 theo kiểm định Wald thì thể hiện vàng có vai trò phòng ngừa với lạm phát trong ngắn hạn Mặt khác nếu và có ý nghĩa ≠

0 theo kiểm định Wald thì vàng thể hiện sự điều chỉnh bất đối xứng, tương tự với

và thể hiện sự bất đối xứng trong việc điều chỉnh giá hàng hóa

Các bước quá trình thực hiện nghiên cứu:

Đầu tiên tác giả đi kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, nếu chuỗi dữ liệu đại diện cho giá vàng và lạm phát cùng dừng ở bậc gốc I(0) thì có thể dùng mô hình OLS để phân tích mối quan hệ phòng ngừa của vàng đối với lạm phát trong ngắn hạn và dài hạn Nếu cả hai chuỗi dữ liệu dừng ở bậc nhất I(1) thì ta có thể xem xét tìm kiếm mối quan hệ dài hạn thông qua mô hình đồng liên kết (nếu mô hình đồng liên kết tuyến tính không cho kết quả, tác giả sẽ sử dụng mô hình đồng liên kết phi tuyến), sau đó sử dụng mô hình VECM (cho trường hợp đồng liên kết tuyến tính) hoặc TVECM (cho trường hợp đồng liên kết phi tuyến) với các hệ số điều chỉnh ngắn hạn để phân tích mối quan hệ của vàng và lạm phát trong ngắn hạn Nếu một chuỗi

dữ liệu dừng ở bậc gốc và một chuỗi dữ liệu dừng ở bậc một hoặc bậc hai thì tác giả

có thể sử dụng một phương pháp kiểm định đồng liên kết khác (ARDL, Takamitsu Kurita), nhưng việc một chuỗi thời gian dừng ở I(0) hoặc I(2) hiếm khi xảy ra vì thế tác giả không xét đến trong mô hình nghiên cứu bài luận văn này Trình tự thực hiện được mô tả trong biểu đồ 2.1 dưới đây:

Hình 3.1 Các tiến trình thực nghiệm xem xét mối quan hệ giữa vàng và lạm phát

Dài hạn

Đồng liên kết tuyến nh

Đồng liên kết phi tuyến Kiểm định

nghiệm đơn vị

4 Dữ liệu

4.1 Dữ liệu giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng

4.1.1 Giai đoạn lấy dữ liệu

Sau khi thống nhất đất nước kinh tế Việt Nam đã vấp phải nhiều khó khăn do bất ổn

từ biên giới (với hai cuộc chiến tranh biên giới phía Bắc và phía Nam) Thêm vào

đó là những cuộc cải cách hệ thống tiền tệ và chuyển đổi nền kinh tế Thời kỳ này với việc lạm phát lên đến 3 con số nhưng lạm phát vào thời kỳ đó là thứ khó chấp nhận trong nền kinh tế xã hội chủ nghĩa, tỷ giá hối đoái được neo một cách cứng nhắc thấp hơn tỷ giá thị trường tự do đên hàng chục lần Chính vì những khó khăn

đó việc thống kê được số liệu giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng trong thời gian này là rất khó khăn do chúng ta có hai lần đổi tiền vì thế mọi tính toán về chỉ số giá tiêu dùng trong thời kỳ này sẽ khó có thể chính xác được mặc dù số liệu thời kỳ này vẫn được một số tổ chức cung cấp nhưng độ chính xác như đã nói ở trên là không cao

Từ năm 1989 đến 1991 chúng ta đã có những cải cách kinh tế nhưng sau năm 1991 với việc lại đóng băng tỷ giá (neo giữ ở mức thấp 10.500đ/USD) đã khiến tăng thâm hụt thương mại Cộng thêm việc các doanh nghiệp làm ăn thua lỗ ( một phần do cơn bão tín dụng trong những năm 1989 – 1990 ) mà không có cơ chế phá sản làm cho hàng loạt công ty hoạt động hết sức khó khăn Tháng 07/1995 hơn 20 năm sau giải phóng chúng ta cuối cùng cũng đạt được thỏa thuận bình thường hóa quan hệ với

Mỹ Vì những khó khăn trong thời kỳ trước năm 1995 mà việc tính toán dữ liệu trong thời kỳ này sẽ có thể đưa ra những kết quả không chính xác Chính vì thế tác giả quyết định chọn khoảng thời gian lấy dữ liệu là từ 01/1996 – 06/2014

4.1.2 Nguồn dữ liệu

Đối với dữ liệu giá vàng thì chúng ta có thể thu thập theo ngày, tuần, tháng, quý, năm nhưng đối với lạm phát (có nhiều cách tính lạm phát lạm phát, ở trong khuôn khổ bài nghiên cứu này sử dụng chỉ số giá tiêu dùng CPI để đo lường lạm phát) được tính theo CPI thì chỉ có thể thu thập theo tháng vì thế để phân tích vàng và CPI, quan sát của chúng ta phải lấy theo tháng Dữ liệu giá vàng và chỉ số CPI đều được tổng cục thống kê (TCTK) công bố hàng tháng vì thế đây là cơ sở dữ liệu có

thể coi là đầy đủ cho bài nghiên cứu Một số nguồn khác để tiếp cận CPI của Việt Nam là từ các tổ chức tài chính thế giới, hiện nay CPI của Việt Nam được các tổ chức tài chính trên thế giới công bố định kỳ trong đó đều đặn nhất có quỹ tiền tệ quốc tế ( IMF ) Giá vàng thì được thống kê khá chi tiết bởi hiệp hội vàng thế giới ( WGC )6, đây đều là những tổ chức uy tín và dữ liệu của họ rất đáng tin cậy Vì vậy chúng ta sẽ sử dụng song song hai bộ dữ liệu để xem có thể đưa ra một kết quả đồng nhất về vai trò của vàng hay không Dữ liệu về giá vàng của tổng cục thống kê đơn

vị là triệu đồng/lượng còn dữ liệu của WGC sẽ là triệu đồng/ounce Dữ liệu về CPI của tổng cục thống kê năm tính theo %, năm gốc 2009 = 100 %, dữ liệu CPI của IMF năm gốc 2010 = 100%

Chuỗi giá vàng và CPI khi tính toán và ước lượng được lấy log10(lg) đễ chuỗi dữ liệu được ổn định và đưa chúng về cùng một thang đo

6

Chuỗi giá vàng của WGC được thống kê dựa trên giá vàng thế giới và tỷ giá hối đoái VND/USD của ngân hàng thương mại

4.2 Phân tích sơ bộ về vàng và chỉ số giá tiêu dùng

4.2.1 Xem xét xu hướng và độ biến động của giá vàng và chỉ số CPI

Chúng ta hay cùng xem xét đồ thị của hai chuỗi dữ liệu giá vàng và CPI:

Hình 4.2 Giá vàng và chỉ số CPI 01/1996 – 06/2014

Nguồn IMF và WGC

Qua hai biểu đồ về giá vàng và CPI ta nhận thấy hai biểu đồ đều có một điểm chung

đó là xu hướng giá vàng và CPI đều đi lên song song với nhau duy chỉ có một số thời kỳ Trong năm 2002 giá vàng đột ngột tăng mạnh nhìn từ 2 số liệu của TCTK

và WGC ta thấy giá vàng tăng mạnh trong tháng 2 và sau đó giảm dần, điều này là

do dư chấn của sự kiện 11/09 cùng với đó là việc một số công ty lớn của Mỹ như Enron, Worldcom, United Airlines bị phát hiện bê bối tài chính và phải tuyên bố phá sản gây tác động xấu đối với nền kinh tế toàn cầu và tạo động lực cho giá thế giới tăng giá kéo theo giá vàng Việt Nam cũng tăng theo, trong thời kỳ này thì chỉ số CPI lại không có thay đổi rõ rệt Còn trong năm 2006 thì giá vàng cũng thiết lập những mức tăng mạnh do lạm phát, bất ổn chính trị toàn cầu, giá dầu leo thang, hoạt động đầu cơ, sự can thiệp của các ngân hàng Trung ương và tình hình biến động của đồng USD, thời kỳ này thì chỉ số CPI cũng có những thay đổi đi lên sẽ được phân tích ở phần sau Các năm tiếp theo giá vàng tiếp tục biến động do cuộc khủng hoảng tài chính ở Mỹ năm 2008, chỉ số CPI cũng có những biến động lớn trong thời kỳ này Trong giai đoạn hai năm 2011 – 2012 thì giá vàng đã tăng mạnh phá vỡ nhiều

kỷ lục, giá vàng biến động rất lớn một phần do những bất ổn chính trị ở các nước hồi giáo kéo giá giá vàng thế giới đi lên cùng với đó là giá vàng Việt Nam cũng lập

kỷ lục trong thời gian này Đỉnh của giai đoạn này theo ghi nhận từ dữ liệu của TCTK là 47,38 triệu đồng/lượng vào thời điểm tháng 10/2012 nhưng theo ghi nhận

từ thị trường vàng trong nước thì đỉnh của giá vàng trong thời gian này là tháng 8 năm 2011 với đỉnh là 49 triệu đồng/lượng có sự khác biệt này có thể là do việc TCTK lấy giá vàng cuối tháng làm giá vàng đại diện cho tháng nên không thể ghi nhận được đỉnh tháng 8 năm 2011 vì sau khi đạt được mức đỉnh 49 triệu đồng/lượng vào ngày 23/08/2011 thì ngay sau đó giá vàng cũng đã giảm khá mạnh

và không còn giữ được mức 49 triệu đồng vào cuối tháng 8, nguyên nhân thứ hai mức giá 49 triệu đồng/lượng này là giá tham chiếu từ giá vàng SJC còn các thương hiệu vàng miếng khác thì chưa đạt được đến mức giá này Còn đối với chỉ số giá

vàng của WGC thì đỉnh trong thời gian này là tháng 8 năm 2011 37,778 triệu/ounce tương đương với 44,22 triệu đồng/lượng, thời gian ghi nhận đỉnh của chuỗi dữ liệu WGC khá sát với thực tế thị trường vàng Việt Nam cũng như tương ứng với mức đỉnh của vàng thế giới trong thời gian này là 1917 USD/ounce nhưng mức giá đưa

ra của WGC là 44,22 triệu đồng/lượng còn khá xa so với mức giá thực là 49 triệu đồng/lượng, điều này ngoài hai nguyên nhân được giải thích ở trên với trường hợp

dữ liệu của TCTK còn một nguyên nhân khác là do có thể giá vàng này của WGC chưa được tính thêm các chi phí khác ( thuế, chi phí vận chuyển, chi phí giao dịch) Trong thời gian này chuỗi CPI thì không có sự biến động như giá vàng, nó vẫn có

xu hướng đi lên nhưng không biến động nhiều như giá vàng Thời điểm năm 2013 cũng như đầu năm 2014 giá vàng có xu hướng giảm rõ rệt, còn CPI lại có xu hướng

đi ngang

Qua phân tích tổng thể giá váng và CPI trong thời gian nghiên cứu có thể thấy xu hướng đi lên đồng thời của hai chuỗi dữ liệu này thể hiện một cách nhìn tổng quát

về khả năng phòng ngừa của vàng trước lạm phát, nhưng có một số mốc thời gian

xu hướng này không xuất hiện hoặc xuất hiện nhưng không rõ ràng

Xem xét về độ biến động qua phần trăm tăng giảm của giá vàng và và chỉ số CPI ở hai nguồn dữ liệu thì ta thấy được sự khác nhau giữa hai nguồn số liệu:

Hình 4.3 Độ biến động của giá vàng và CPI 1996 – 2014

% Change giavang

-2 -1 0 1 2 3 4 5

% Change chisocpi

Hình 4.4 Độ biến động của giá vàng và CPI 1996 – 2014

Nguồn dữ liệu từ IMF và WGC

Cũng giống như kết quả phân tích ở trên giá vàng có biến động lớn nhơn nhiều so với chỉ số CPI, đặc biệt điều này thể hiện khá rõ trong số liệu của IMF và WGC

So sánh hai chuỗi dữ liệu giá vàng của TCTK và WGC: ta có thể thấy điểm trung của cả hai biểu đồ này là chuỗi dữ liệu giá vàng đều có thời điểm lệch ra khỏi vị thế cân bằng khá lớn nhưng có vẻ các thời kỳ lệch và độ lớn của hai nguồn số liệu này

là khác nhau Mặt khác chuỗi dữ liệu của WGC có độ dao động quanh vị trí cân bằng nhiều hơn so với chuỗi dữ liệu của tổng cục thống kê Còn so sánh về mức độ

-20

-10

0 10 20

% Change GOLD

-2 -1 0 1 2 3 4

% Change CPI

biến động của chỉ số lạm phát hai chuỗi dữ liệu TCTK và IMF thì không có sự khác nhau đáng kể

4.2.2 Phân tích thống kê mô tả và xem xét tính phi tuyến

Thống kê mô tả

Chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn qua bảng thống kê mô tả hai biến của hai nguồn dữ liệu

Bảng 4.1 Thống kê môt tả và ma trận tương quan vàng và CPI 1996 – 2014

Thống kê mô tả đối với chuỗi dữ liệu của TCTK ta có thể thấy:

Độ biến động của vàng trong gần 18 năm qua là rất lớn Giá trị lớn nhất và giá bé nhất hơn nhau đến mười lần Độ lệch chuẩn đại diện cho sự biến động cũng rất lớn

Ở đây chúng ta có hai chỉ số:

Độ xiên moment thứ ba cho thấy tính đối xứng của phân phối so với phân phối chuẩn, độ xiên = 0 là phân phối chuẩn, ở đây độ xiên của giá vàng là 1,037254 cho thấy tính chất không đối xứng của chuỗi dữ liệu vàng nguồn từ TCTK

Độ nhọn moment thứ tư cho thấy đuôi dày của phân phối, độ nhọn = 3 đại diện cho phân phối chuẩn Độ nhọn của vàng bằng 2,565533 cho thấy các cú sốc tích cực ( hoặc tiêu cực ) sẽ kéo theo sau đó là một giá trị tích cực (hoặc tiêu cực lớn hơn

Kiểm định Jarque – Bera đã bác bỏ giả thuyết chuỗi giá vàng là phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%

Tương tự ta có chuỗi dữ liệu CPI của tổng cục thống kê cũng có sự biến động lớn như giá vàng

Bảng 4.2 Thống kê môt tả và ma trận tương quan vàng và CPI 1996 – 2014

thuộc tính bất đối xứng của chuỗi dữ liệu Vì thế việc đề xuất một nghiên cứu mối quan hệ bất đối xứng và phi tuyến trong trường hợp này là rất cần thiết

Xem xét tính phi tuyến

Ngoài các phần trên bằng chứng cho mối quan hệ phi tuyến giữa giá vàng và chỉ số CPI, trong phần này, chúng ta xem xét các đặc tính phi tuyến của hai biến này bằng cách sử dụng Scatter with Nearest Neighbor Fit để vẽ các biểu đồ lợi nhuận của vàng và và lạm phát (∆g và ∆p) Phương pháp Scatter with Nearest Neighbor Fit hiển thị hồi quy đa thức cục bộ với băng thông rộng dựa trên các điểm lân cận gần nhất Tóm lại, đối với mỗi điểm dữ liệu trong một mẫu, trọng số của hồi quy đa thức cục bộ được xác định đầu tiên Đây là một hồi quy cục bộ, kể từ khi các quan sát được sử dụng là một tập hợp các quan sát nằm trong các điểm lân cận để phù hợp với mô hình hồi quy Hồi quy bao gồm các kỹ thuật Lowess phổ biến trong nghiên cứu của Cleveland (1993, 1994) Các nghiên cứu bổ sung sau này như Fan

và Gijbels (1996) và Chambers và cộng sự (1983) Hai phương pháp khác nhau trong việc lựa chọn băng thông Băng thông hiệu quả trong hồi quy lân cận gần nhất, thích ứng với sự phân bố quan sát của hồi quy Khoảng băng thông xác định quan sát phải được bao gồm trong các hồi quy cục bộ, và khoảng điều khiển độ mượt của phù hợp với cục bộ Xác định mức độ của đa thức để phù hợp với từng hồi quy cục bộ Các điểm lân cận đối xứng có số lượng các quan sát bên trái và bên phải của điểm đánh giá Theo Wang và Lee (2011) sử dụng ba nhịp băng thông: 0.15, 0.30, và 0.45 mức độ đa thức là 1 và số lặp đi lặp lại là 4, theo quy định giống như trong Cleveland (1993)

Hình 4.5 Kiểm tra đặc tính tuyến tính của lợi nhuận vàng và lạm phát, phương pháp

Scatter with Nearest Neighbor Fit

Dữ liệu của TCTK