tiểu luận kinh tế quốc tế 2 dự báo tỷ giá của đồng việt nam với đồng thái cuối tháng 52019 bằng mô hình VAR bài 2

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU Trong thực tê, đã có nhiềề̀u nghiên cứu để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá và dự báo tỷ giá với nhiềề̀u phương pháp: phân tích ch

CHƯƠNG 1: ĐĂṬ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Mục tiêu nghiên cứu chung

Cung cô, nâng cao kiên thưc đa hoc, giup la quen va tăng cương ky năng thưc tê, năng lưc chuyên môn vơi nganh kinh tê đang theo hoc

Phat hiêṇ nhưng kiên thưc va ky năng con thiêu đê chuân bị tôt cho hanh trang

va công viêcc̣sau nay

1.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thê

Nghiên cưu cac nhân tô va mưc đô c̣anh hương cua cac nhân tô đo đên biên đôngc̣

ty gia đông ViêṭNam vơi đông Thai giai đoan 2009 đên 2019

Xây dưng mô hinh Var dư bao ty gia va đưa ra môṭsô khuyên nghị cho viêcc̣điều hanh chinh sach TGHĐ ơ ViêṭNam

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

Trong thực tê, đã có nhiềề̀u nghiên cứu để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá và dự báo tỷ giá với nhiềề̀u 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 Trịc̣nh Thịc̣ 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 Thịc̣ Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS Nguyễễ̃n 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 nghịc̣ cho quý 4 của năm

2018 Bên cạnh đó, rất nhiềề̀u những bạn sinh viên đã lấy đềề̀ tài là sử dụng mô hình VAR để dự báo tỷ giá Việt Nam trong các giai đoạn khác nhau… Tiêu biểu là Hà Thịc̣ Ngọc Lan qua việc phân tích địc̣nh lượng chuỗi số

5

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 chịc̣u ảnh hưởng chủ yếu của biến động của tỷ giá trong quá khứ; dự trữ ngoại hối và mức tăng trưởng kinh tế giải thích được một phần biến động của tỷ giá ở hiện tại, còn 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 đềề̀ xuất một vài giải pháp trong việc điềề̀u hành tỷ giá

Dựa vào những nghiên cứu ở trên cũng như những số liệu thu thập được, nhom em xin xây dưng bai BÁO CÁO THỰC HÀNH DỰ BÁÁ́O KINH TẾ dươi

sư hương dẫn cua TS Nguyễn Binh Dương Trong bài báo cáo, nhóm đã em sử dụng công cụ phân tích dự báo kinh tế là phần mềề̀m Eview để phân tích, nghiên cứu đềề̀ 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 cứứ́u

Số liệu vềề̀ 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

tradingeconmics Bảng mô tả các biến số:

Tên yếu tố Kí Địc̣nh nghĩa

hiệu

Tỷ giá hối Exc tỷ lệ trao đổi giữa hai đồng tiềề̀n của hai nước

đoái

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

dụng tiềề̀n mà họ vay

3.2 Mô hinh nghiên cứu

3.2.1 Mô hìì̀nh 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 trịc̣ trễễ̃ của biến số này và giá trịc̣ trễễ̃ 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 ngẫễ̃u nhiên dừng; u véc tơ các nhiễễ̃u trắng; st véc tơ các yếu tố xác địc̣nh, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hoặc đa thức

Viết dưới dạng toán tử trễễ̃, 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 ngẫễ̃u 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 ngẫễ̃u nhiên là dừng chặt nếu tất cả các phân bổ với số chiềề̀u 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 địc̣nh 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 trịc̣ hữu hạn

3.2.2 Ướớ́c lượng mô hìì̀nh VAR

- Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa vềề̀ các chuỗi dừng

- Lựa chọn độ trễễ̃ phù hợp

- Xem xét mức độ phù hợp của mô hình chạy ra (bằng việc kiểm địc̣nh 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 trinh dư bao

Bước 1: Kiểm địc̣nh tính dừng của mô hình

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

Bước 2: Tìm độ trễễ̃ (p)

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

Bước 3: Kiểm tra mô hình

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

Bước 4: Dự báo ngoài mẫễ̃u

CHƯƠNG 4: KÊT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Kiêể̉m 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 kiêể̉m tra mô hình

4.2.1 Chọn độ trễễ̃ (p)

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

Theo hình trên, tại độ trễễ̃ thứ 1 và thứ 4, mô hình vềề̀ lý thuyết sẽ tốt vượt qua được các kiểm địc̣nh Tuy nhiên khi chạy thử với độ trễễ̃ 1 và 4, mô hình chưa được tốt Vì thế, chúng tôi quyết địc̣nh chọn thêm các độ trễễ̃ p=3, p=6 và p=7 cho

mô hình Var để mô hình tốt hơn Sau khi đã chọn được độ trễễ̃ 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 hìì̀nh

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

4.2.2.1 Kiểm tra sự ổn định của Var

Kiểm tra sự ổn địc̣nh của Var

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

4.2.2.2 Kiểm tra nhiễu của mô hình

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

4.2.2.3 Kiểm định nhân quả

Kết quả kiểm địc̣nh 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 lịc̣ch 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

KÊT LUÂN

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 nhiềề̀u cho các nhà hoạch địc̣nh 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 nềề̀n kinh tế có lãi suất cho vay cao sẽ đem lại lợi nhuận cao hơn cho chủ nợ so với các nềề̀n 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 nhiềề̀u

so với các nước khác, hoặc nếu có thêm những yếu tố khác làm giảm giá trịc̣ đồng tiềề̀n Ngược lại, lãi suất giảm có xu hướng làm giảm tỷ giá hối đoái Vi vâỵ

Chính phủ cần chú trọng các giải pháp kết hợp nhịc̣p nhàng giữa các chính sách tài khóa và chính sách tiềề̀n 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 điềề̀u kiện kinh tế vĩ mô

DANH MỤC TÀI LIÊỤ THAM KHẢO

- TS Trịc̣nh Thịc̣ 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 Thịc̣ Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS Nguyễễ̃n Minh Nguyệt TS Phạm Mạnh Hùng ThS Phạm Đức Anh

RS.18/03/2018 - Diễễ̃n biến tỷ giá 8 tháng đầu năm và dự báo cuối năm

2018 http://bit.ly/2FhHcaa

- Hà Thịc̣ 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

18