Dự báo tỷ giá của đồng việt nam với đồng thái cuối tháng 5 2019 bằng mô hình VAR

Phạm Thị Hoàng Anh Trưởng nhóm ThS.. Phạm Mạnh Hùng ThS... Số liệu này được lấy từ trang tradingeconomics... gọi là quá trình dừng theo hiệp phương sai hoặc dừng bậc 2.. N

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Mục tiêu nghiên cứu chung

Củng cổ, nâng cao kiến thức đã học, giúp là quen và tăng cường kỹ năng thực tế, năng lực chuyên môn với ngành kinh tế đang theo học

Phát hiện những kiến thức và kỹ năng còn thiếu để chuẩn bị tốt cho hành trang và công việc sau này

1.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

Nghiên cứu các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến biến động tỷ giá đồng Việt Nam với đồng Thái giai đoạn 2009 đến 2019

Xây dựng mô hình Var dự báo tỷ giá giữa hai nước

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

Trong thực tế, đã có nhiều nghiên cứu để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá và dự báo tỷ giá với nhiều phương pháp: phân tích chuỗi kỹ thuật, sử dụng chuỗi thời gian, phân tích order flow, sử dụng các mô hình kinh tế lượng (VAR, ARIMA, OLS ) TS Trịnh Thị Phan Lan ĐHQG Hà Nội-2018) đã sử dụng mô hình ARIMA để tìm ra mô hình tốt cho việc dự báo tỷ giá ở Việt Nam và thu được kết quả mô hình SARIMA là mô hình phù hợp nhất cho việc dự báo tỷ giá ở Việt Nam Nhóm nghiêm cứu bao gồm: PGS.TS Phạm Thị Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS Nguyễn Minh Nguyệt

TS Phạm Mạnh Hùng ThS Phạm Đức Anh của Học viện Ngân Hàng đã sử dụng mô hình OLS chuỗi thời gian để dự báo tỷ giá quý 4 năm 2018 và đã đưa ra những chính sách khuyến nghị cho quý 4 của năm 2018 Bên cạnh đó, rất nhiều những bạn sinh viên đã lấy đề tài là sử dụng mô hình VAR để dự báo tỷ giá Việt Nam trong các giai đoạn khác nhau… Tiêu biểu là Hà Thị Ngọc Lan qua việc phân tích định lượng chuỗi số liệu từ quý I năm 2005 đến quý IV năm 2015, thông qua ứng dụng mô hình VAR đánh giá sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá USD/VND và dự báo trong ngắn hạn Kết quả cho thấy, sự biến động của tỷ giá trong ngắn hạn chịu ảnh hưởng chủ yếu của biến động của tỷ giá trong quá khứ; dự trữ ngoại hối và mức tăng

các nhân tố như chênh lệch lạm phát, chênh lệch lãi suất và cán cân thương mại chưa giải thích tốt sự biến động của tỷ giá và qua đó đã đề xuất một vài giải pháp trong việc điều hành tỷ giá

Nhóm đã em sử dụng công cụ phân tích dự báo kinh tế là phần mềm Eview để phân tích, nghiên cứu đề tài: “Dự báo tỷ giá của đồng Việt Nam với đồng Thái bằng mô hình VAR trong tháng 5/2019.”

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu nghiên cứu

Số liệu về tỷ giá đồng Việt Nam so với đồng Bath Thái (Exc), lãi suất (r) và từ tháng 4.2009 đến tháng 4.2019 Số liệu này được lấy từ trang tradingeconomics Bảng mô tả các biến số:

Tên yếu tố Kí

hiệu

Định nghĩa

Tỷ giá hối

đoái

Exc tỷ lệ trao đổi giữa hai đồng tiền của hai nước

Lãi suất R tỷ lệ mà theo đó tiền lãi được người vay trả cho việc sử

dụng tiền mà họ vay

3.2 Mô hình nghiên cứu

3.2.1 Mô hình VAR

Mô hình VAR là mô hình véc tơ các biến số tự hồi quy Mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác

Mô hình VAR dạng tổng quát:

Yt = A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p + st + ut (1)

Trong đó:

Ai là ma trận vuông cấp m*m, i=1,2,…,p; st = ( s1t, s2t, …, smt)

là ma trận vuông cấp m*m, i=1,2, ,p; 

Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng; u véc tơ các nhiễu trắng; st véc tơ các yếu tố xác định, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hoặc đa thức

Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có:

Yt = ( A1L + A2 L2+ …+ApLp ) Yt + st + ut (1)

Mô hình (1) và (2) được gọi là mô hình VAR cấp p, ký hiệu VAR

Quá trình ngẫu nhiên Yt có kỳ vọng và hiệp phương sai Cov(Yit ; Yit-1) không phụ thuộc vào thời gian và hữu hạn được gọi quá trình dừng yếu (còn

gọi là quá trình dừng theo hiệp phương sai hoặc dừng bậc 2) Quá trình ngẫu nhiên là dừng chặt nếu tất cả các phân bổ với số chiều hữu hạn của (Yt, Yt-1,

…, Yt-p) là không đổi theo thời gian

Trong thực tế, quá trình thường bắt đầu từ một mốc thời gian hay từ một thời điểm nhất định Quá trình dừng tiệm cận là quá trình bắt đầu tại điểm gốc nào đó và mô men cấp một và cấp hai (kỳ vọng, phương sai) hội tụ đến giá trị hữu hạn

3.2.2 Ước lượng mô hình VAR

- Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì sử dụng kỹ thuật

lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng

- Lựa chọn độ trễ phù hợp

- Xem xét mức độ phù hợp của mô hình chạy ra (bằng việc kiểm định tính dừng của

phấn dư Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình nhận được phù hợp với chuỗi

thời gian và ngược lại)

- So sánh các mô hình phù hợp và lựa chọn mô hình phù hợp nhất

3.3 Quy trình dự báo

Bước 1: Kiểm định tính dừng của mô hình

Kiểm định tính dừng của mô hình với 2 giả thiết: H0 – chuỗi có nghiệm đơn vị ( không dừng) và H1 – chuỗi không có nghiệm đơn vị ( dừng) Kiểm định cho từng chuỗi sao cho khi đó cả 2 chuỗi đều dừng tại một bậc

Bước 2: Tìm độ trễ (p)

Độ trễ p có ảnh hưởng quan trọng đến các kiểm định sau của mô hình Độ trễ hợp lí sẽ cho kết quả có mức tin cậy cao và đáp ứng được các kiểm định của

mô hình

Bước 3: Kiểm tra mô hình

Việc này được thực hiện để kiểm định xem mô hình Var có ổn định hay không ( các nghiệm có nằm trong vòng tròn đơn vị không?), chúng có phải nhiễu trắng hay không, chúng có quan hệ nhân quả hay không

Bước 4: Dự báo ngoài mẫu

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi

Tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi exc, ta được kết quả sau:

→ Chuỗi exc dừng ở sai phân bậc 1

Tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi r, ta được kết quả sau:

→ Chuỗi r dừng ở sai phân bậc 1.

Kết luận: Ta dùng mô hình ở sai phân bậc 1 để tiến hành dự báo

4.2 Chọn độ trễ (p) và kiểm tra mô hình

4.2.1 Chọn độ trễ (p)

Đầu tiên, chọn độ trễ (p) phù hợp cho mô hình

Theo hình trên, tại độ trễ thứ 1 và thứ 4, mô hình về lý thuyết sẽ tốt vượt qua được các kiểm định Tuy nhiên khi chạy thử với độ trễ 1 và 4, mô hình chưa được tốt Vì thế, chúng tôi quyết định chọn thêm các độ trễ p=3, p=6 và p=7 cho mô hình Var để mô hình tốt hơn Sau khi đã chọn được độ trễ phù hợp, ta ước lượng mô hình thu được kết quả sau:

Mô hình có ý nghĩa do có biến d(r(-1)) có ý nghĩa thống kê ( t nằm ngoài khoảng [-1,96;1,96])

4.2.2 Kiểm tra mô hình

Sau khi xác định được mô hình, ta thực hiện các kiểm định sau:

4.2.2.1 Kiểm tra sự ổn định của Var

Kiểm tra sự ổn định của Var

Theo tiêu chuẩn nghiệm đơn vị, kết quả kiểm nghiệm cho thấy tất cả các nghiệm đều nằm trong vòng tròn đơn vị, như vậy, var của mô hình ổn định

4.2.2.2 Kiểm tra nhiễu của mô hình

Theo tiêu chuẩn phần dư nhiễu trắng, kết quả kiểm định LM Test cho thấy p-value của các độ trễ đều lớn hơn 0,05 Do đó, ở mức ý nghĩa 5%, mô hình có nhiễu trắng

4.2.2.3 Kiểm định nhân quả

Kết quả kiểm định cho thấy:

Do p-value = 0.0301, mô hình có ý nghĩa ở mức 5% nên sai phân bậc 1 của lãi suất (d(r)) ảnh hưởng đến sai phân bậc 1 của tỷ giá (d(exc))

Do p-value = 0.1518, mô hình không có ý nghĩa ở mức 5% nên d(exc) không ảnh hưởng đến d(r)

Vậy hai biến này không có quan hệ nhân quả Kết luận được d(r) là biến ngoại sinh, d(exc) là biến nội sinh Ta cần chuyển sang mô hình mới tốt hơn

4.2.2.4 Chọn mô hình phù hợp

Giữ nguyên biến d(exc) và chuyển d(r) sang biến ngoại sinh Ta được

mô hình mới sau:

→ Từ kết quả trên, ta thấy có biến d(r(-1)), d(r(-7)) có ý nghĩa thống kê vì vậy

mô hình có ý nghĩa

4.3 Dự báo kết quả

Do biến d(exc) là biến nội sinh nên ta lập lịch bản cho biến ngoại sinh để tiến hành dự báo tỷ giá Gán r = 6.250, thu được kết quả dự báo sau:

Theo kết quả dự báo, tỷ giá cuối tháng 5/2019 của đồng VND và Bath Thái là 728.9176

KẾT LUẬN

Từ nghiên cứu trên, có thể thấy rằng chúng ta có thể tiến hành dự báo tỷ giá trong tương lai gần Việc này sẽ giúp ích rất nhiều cho các nhà hoạch định kinh tế, đầu tư, chiến lược… Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng cho thấy lãi suất có tác động lên tỷ giá Bằng cách kiểm soát lãi suất, các ngân hàng trung ương sẽ gây ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái Một nền kinh tế có lãi suất cho vay cao sẽ đem lại lợi nhuận cao hơn cho chủ nợ so với các nền kinh tế khác Do đó, lãi suất cao thu hút vốn đầu tư nước ngoài và làm tỷ giá hối đoái tăng Tuy nhiên, tác động của lãi suất cao sẽ trở nên tiêu cực, nếu lạm phát trong nước cao hơn nhiều so với các nước khác, hoặc nếu có thêm những yếu tố khác làm giảm giá trị đồng tiền Ngược lại, lãi suất giảm có xu hướng làm giảm tỷ giá hối đoái Vì vậy Chính phủ cần chú trọng các giải pháp kết hợp nhịp nhàng giữa các chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ Duy trì mức đầu tư cũng như tiết kiệm và xuất-nhập khẩu một cách hợp lý và đồng bộ Chủ động lựa chọn mục tiêu cho từng giai đoạn phù hợp với điều kiện kinh tế

vĩ mô

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

- TS Trịnh Thị Phan Lan – ĐHQG Hà Nội, báo tài chính, ngày 3/3/2018

“Dự báo tỷ giá biến động bằng mô hình ARIMA”

http://bit.ly/2Cw2SP4

- Nhóm nghiên cứu PGS.TS Phạm Thị Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS Nguyễn Minh Nguyệt TS Phạm Mạnh Hùng ThS Phạm Đức Anh RS.18/03/2018 - Diễn biến tỷ giá 8 tháng đầu năm và dự báo cuối năm

2018 http://bit.ly/2FhHcaa

- Hà Thị Ngọc Lan, tháng 5/2016- Ứng dụng mô hình VAR trong phân tích tỷ giá VNĐ/USD và dự báo tỷ giá VNĐ/USD

http://bit.ly/2uhweMS

- Tradingeconomics https://tradingeconomics.com