Giới thiệu
Vàng đã đóng góp to lớn vào sự phát triển của con người, không chỉ là trang sức hay nguyên liệu khoa học, mà còn giữ vai trò quan trọng trong kinh tế toàn cầu với các đặc điểm nổi bật như phương tiện trao đổi, thước đo giá trị và phương tiện tích lũy Mặc dù chế độ bản vị vàng đã chấm dứt sau sự sụp đổ của hệ thống Bretton Woods vào năm 1971, vàng vẫn được ưa chuộng, đặc biệt ở các nước châu Á, nơi mà nó biểu thị sự giàu sang, với mức tiêu thụ chiếm 63% tổng tiêu thụ vàng toàn cầu trong quý 1 năm 2014 (Wang, Wang và Huang, 2010) Ngay cả ở những quốc gia mà vàng có vai trò nhỏ hơn, nó vẫn mang ý nghĩa quan trọng do chức năng lịch sử trong hệ thống tiền tệ và xu hướng đầu tư.
Các nhà đầu tư chọn mua vàng như một biện pháp bảo vệ hiệu quả trước các cuộc khủng hoảng kinh tế, chính trị và tiền tệ, đồng thời để đa dạng hóa danh mục đầu tư Vàng được xem là phương tiện tự bảo hiểm tốt nhất chống lại suy thoái kinh tế, với những biến động của thị trường vàng được theo dõi sát sao bởi các nhà phân tích tài chính và hoạch định chính sách tiền tệ Giá vàng không chỉ phản ánh tình hình thị trường mà còn được coi là chỉ báo cho xu hướng lạm phát trong tương lai Mặc dù có nhiều nghiên cứu chứng minh vàng là hàng rào bảo vệ cho các tài sản khác, nhưng vẫn thiếu các nghiên cứu sâu về mối liên hệ giữa vàng và lạm phát Sự cứng nhắc trong giá cả hàng hóa trước các biến động vĩ mô có thể dẫn đến mất cân bằng trên thị trường, tạo ra những thay đổi cứng nhắc trong cả giá vàng và lạm phát.
Châu Á là một châu lục kinh tế năng động nhưng cũng đầy bất ổn chính trị, khiến nhà đầu tư, đặc biệt là ở Việt Nam, ngày càng quan tâm đến vàng Người Việt mua vàng không chỉ vì nhu cầu sử dụng mà còn do sự mất giá của đồng tiền Vàng đóng vai trò quan trọng trong đời sống và kinh tế, đặc biệt là trong việc phòng ngừa lạm phát Để xác định xem vàng có thực sự là công cụ hiệu quả để chống lạm phát hay không, cần trả lời một số câu hỏi quan trọng.
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?
Để hiểu rõ khả năng phòng ngừa của vàng đối với lạm phát, chúng ta cần trả lời hai câu hỏi quan trọng Vì vậy, tôi đã thực hiện đề tài “Vàng có phải là công cụ phòng ngừa đối với lạm phát?” nhằm làm sáng tỏ những vấn đề này.
Bài nghiên cứu gồm 5 phần chính:
Phần đầu tiên của bài viết tổng quan các nghiên cứu liên quan đến vàng, tập trung vào mối quan hệ giữa vàng và các biến vĩ mô, cũng như các nghiên cứu dự báo giá vàng Ngoài ra, vàng còn được xem như một công cụ phòng ngừa rủi ro và là nơi trú ẩn an toàn cho các tài sản tài chính.
Phần thứ hai của mô hình nghiên cứu sẽ phát triển một mô hình kinh tế lượng nhằm trả lời các câu hỏi liên quan đến mối quan hệ giữa vàng và lạm phát, cả trong ngắn hạn và dài hạn.
Trong phần ba của bài viết, chúng tôi sẽ trình bày quá trình thu thập dữ liệu, bao gồm việc xác định khoảng thời gian và nguồn dữ liệu Sau đó, chúng tôi sẽ tiến hành phân tích thống kê mô tả nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa giá vàng và lạm phát.
Phần thứ tư của nghiên cứu trình bày kết quả từ các mô hình đã sử dụng, từ đó rút ra kết luận về vai trò của vàng trong việc ảnh hưởng đến lạm phát cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn.
Trong phần cuối cùng, bài nghiên cứu đã đưa ra những kết luận quan trọng về mối quan hệ giữa giá vàng và lạm phát, nhấn mạnh rằng vàng thường được coi là một tài sản an toàn trong bối cảnh lạm phát gia tăng Bài viết cũng chỉ ra những đóng góp của nghiên cứu này trong việc hiểu rõ hơn về cách thức vàng hoạt động như một hàng rào chống lại lạm phát Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục trong nghiên cứu, như việc mở rộng dữ liệu và phân tích các yếu tố khác ảnh hưởng đến giá vàng.
Tổng quan các nghiên cứu
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 giả Koutsoyiannis (1983), Baker và Van Tassel (1985), Diba và Grossman (1984), Pindyck (1993).
Vàng trong danh mục đầu tư
Nghiên cứu của Joshua Aizenman và Kenta Inoue (2013) chỉ ra rằng cường độ nắm giữ vàng của các tổ chức kinh doanh và ngân hàng trung ương từ năm 1979 đến 2010 có mối tương quan với "sức mạnh toàn cầu" của quốc gia, khẳng định rằng vàng là chỉ báo sức mạnh kinh tế Jeffrey F Jaffe (1999) cũng nhấn mạnh rằng vàng là một tài sản cá nhân với lợi nhuận độc lập, cho thấy khả năng đa dạng hóa danh mục đầu tư Kiểm tra bốn giả thuyết về danh mục đầu tư rủi ro cho thấy việc bổ sung vàng không chỉ tăng lợi nhuận trung bình mà còn giảm độ lệch chuẩn Nhiều nghiên cứu khác như của Sherman (1986), Jaffe (1989), Chua và cộng sự (1990), Ciner cũng đã xác nhận vai trò quan trọng của vàng trong danh mục đầu tư.
(2001) và Michaud và cộng sự (2006).
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 tài sản được coi là kênh phòng ngừa khi nó không có mối tương quan hoặc có mối tương quan âm với một tài sản khác hoặc với danh mục tài sản trung bình.
Theo định nghĩa này, nếu vàng có vai trò phòng ngừa lạm phát, thì giá vàng và lạm phát sẽ biến động cùng chiều Ý tưởng về việc sử dụng vàng như một bảo hiểm chống lạm phát không phải là mới, mà đã được nghiên cứu trước đây cho thấy vàng là nơi trú ẩn an toàn trước sự giảm giá trị của tiền giấy, là chỉ báo cho chỉ số lạm phát và là hàng rào chống lại lạm phát Nghiên cứu của Mahdavi và Zhou (1997) đã kiểm tra vai trò của vàng như một chỉ báo lạm phát thông qua mô hình đồng liên kết và vector hiệu chỉnh sai số (VECM) trong giai đoạn 1958 – 1994, và phát hiện rằng lạm phát có thể ảnh hưởng đến giá vàng tùy thuộc vào khoảng thời gian nghiên cứu.
Ranson và Wainright (2005) đã chỉ ra rằng giá vàng có thể được xem là một chỉ báo quan trọng cho lạm phát trong năm tiếp theo Nghiên cứu của Capie và các cộng sự (2005) cũng đã phân tích dữ liệu hàng tuần trong giai đoạn này để làm rõ mối liên hệ giữa giá vàng và lạm phát.
Từ năm 1971 đến 2004, các nhà đầu tư nhận thấy rằng lợi nhuận từ vàng có thể bảo vệ họ trước sự mất giá của đồng USD Có sự tương quan tiêu cực giữa giá vàng và tỷ giá đồng bảng Anh/USD cũng như tỷ giá Yên/USD, tuy nhiên, mức độ mạnh yếu của mối quan hệ này đã thay đổi theo thời gian.
Nghiên cứu của Harmston (1998) và Ghosh cùng các cộng sự (2004) chỉ ra rằng giá vàng hoạt động như một hàng rào chống lạm phát hiệu quả trong dài hạn tại các quốc gia như Mỹ, Anh, Pháp, Đức và Nhật Bản Bằng cách sử dụng dữ liệu giá vàng hàng tháng từ năm 1976 đến 1999, Ghosh và các đồng tác giả đã khám phá mối quan hệ dài hạn thông qua đồng liên kết, đồng thời phân tích sự mâu thuẫn giữa biến động giá vàng ngắn hạn và dài hạn Kết quả cho thấy giá vàng có xu hướng tăng theo thời gian, phù hợp với mức lạm phát chung, từ đó khẳng định vai trò của vàng như một công cụ bảo vệ chống lại lạm phát trong nhiều điều kiện khác nhau.
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
Có mối quan hệ tích cực giữa sự biến động giá vàng và lạm phát tại Mỹ, cũng như lạm phát ngoài dự kiến và rủi ro tín dụng Ngược lại, giá vàng có mối quan hệ tiêu cực với các thay đổi trong thương mại.
Vàng là một hàng rào hiệu quả chống lại lạm phát dài hạn tại các quốc gia tiêu thụ vàng lớn như Thổ Nhĩ Kỳ, Ấn Độ, Indonesia, Saudi Arabia và Trung Quốc.
Việc tìm kiếm bằng chứng cho thấy vàng có khả năng phòng ngừa trong các nền kinh tế mới nổi như Trung Quốc và Brazil, cũng như Việt Nam, gặp nhiều khó khăn do hệ thống tài chính, ngân hàng và thị trường chứng khoán còn kém phát triển Giá vàng và lạm phát có thể biến động theo chu kỳ kinh doanh, dẫn đến sự không ổn định trong các chuỗi dữ liệu, với yếu tố phi tuyến và không đối xứng giữa các cú sốc tiêu cực và tích cực Yếu tố điều chỉnh ngắn hạn, bao gồm sự cân xứng và bất cân xứng, đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu các biến vĩ mô, với ba loại bất cân xứng được thể hiện trong hình 2.1.
Nếu không tính đến hiện tượng bất đối xứng, kết quả thực nghiệm có thể bị sai lệch Kyrtsou và Labys (2006) đã phát triển một mô hình để phân tích mối quan hệ giữa giá hàng hóa và lạm phát Nghiên cứu này nhằm xem xét ảnh hưởng của bất đối xứng đến mối quan hệ giữa chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và giá vàng trong cả ngắn hạn và dài hạn, do sự cạnh tranh không hoàn hảo trên thị trường và chi phí giao dịch Trong những năm gần đây, nghiên cứu phi tuyến về giá vàng ngày càng được quan tâm nhiều hơn.
Nghiên cứu của năm 2013 sử dụng hàm Copulas đã chỉ ra rằng vàng đóng vai trò quan trọng như một kênh trú ẩn an toàn và công cụ phòng ngừa cho đồng USD, với sự phụ thuộc tích cực và đáng kể giữa giá vàng và sự giảm giá của đồng USD Joscha Beckmann và Robert Czudaj (2013) đã phân tích dữ liệu từ bốn nền kinh tế lớn (Mỹ, Anh, khu vực đồng Euro và Nhật Bản) bằng mô hình Markov switching (MS-VECM) từ tháng 1 năm 1970 đến tháng 5 năm 2011, phát hiện ra rằng vàng có khả năng tự bảo hiểm lạm phát trong dài hạn, mạnh mẽ hơn ở Mỹ và Anh so với Nhật Bản và khu vực đồng Euro Đặc biệt, nghiên cứu của Kuan-Min Wang và các cộng sự (2011) đã áp dụng phương pháp hồi quy ngưỡng để khám phá mối quan hệ phi tuyến và bất đối xứng giữa vàng và lạm phát.
Hồi quy ngưỡng, một mô hình phổ biến trong thống kê, không chỉ áp dụng cho chuỗi thời gian mà còn cho nhiều lĩnh vực khác Mô hình này dựa trên ý tưởng rằng quá trình có thể thay đổi khi các giá trị của một biến vượt qua hoặc nằm dưới một ngưỡng nhất định Trong ngành Y, ví dụ, việc sử dụng thuốc ở liều lượng an toàn sẽ không gây tác dụng phụ, nhưng nếu vượt quá ngưỡng đó, thuốc có thể dẫn đến các phản ứng không mong muốn Tương tự, trong nghiên cứu quần thể động vật, sự gia tăng số lượng loài có thể xảy ra cho đến khi đạt đến một ngưỡng nhất định.
Copula là công cụ kết nối các phân bố xác suất của nhiều biến ngẫu nhiên Mô hình ngưỡng, một dạng đặc biệt của mô hình chuyển đổi Markov, được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu kinh tế, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính Nghiên cứu gần đây của Kuan - Min Wang và các cộng sự (2013) đã sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng để xác định sự bất đối xứng và phi tuyến trong mối quan hệ giữa lợi nhuận của vàng và lạm phát Phương pháp nghiên cứu của họ khác biệt so với các nghiên cứu trước đó như của Ghosh và cộng sự (2004) và Capie cùng các cộng sự (2005) Wang đã áp dụng mô hình ngưỡng để phân tích tác động và mối quan hệ phi tuyến giữa lợi nhuận vàng và lạm phát, dựa trên tốc độ điều chỉnh giá khác nhau Bài viết này là công trình đầu tiên áp dụng cả mô hình phi tuyến dài hạn và ngắn hạn để kiểm tra hiệu quả của vàng như một kênh phòng ngừa lạm phát Wang cũng sử dụng mô hình vector tự hồi quy phi tuyến (VAR) hai biến trong nghiên cứu của mình.
Việc áp dụng các mô hình của Wang trong nghiên cứu năm 2011 có ý nghĩa quan trọng trong việc xác định mối quan hệ giữa vàng và lạm phát tại Việt Nam Nghiên cứu sẽ làm rõ liệu mối quan hệ này là tuyến tính hay phi tuyến, đối xứng hay bất đối xứng trong ngắn hạn và dài hạn Qua đó, nghiên cứu sẽ giúp hiểu rõ hơn vai trò của vàng trong nền kinh tế đang phát triển của Việt Nam.
Mô hình nghiên cứu
Tính dừng của chuỗi dữ liệu
Chuỗi dữ liệu dừng hay không dừng có ảnh hưởng lớn đến thuộc tính và hành vi của các biến số Nếu các biến số không dừng, cú sốc có thể kéo dài không xác định, dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo Theo JD Hamilton (1994), khi hai biến thay đổi theo một mẫu nào đó, việc hồi quy chúng có thể tạo ra hệ số R cao dù không có tương quan thực sự Hầu hết các biến vĩ mô thường không dừng, không đáp ứng giả thuyết dừng, và phần dư của biến dừng có thể gây ra hồi quy giả mạo, như Nelson và Plosser (1982) đã chỉ ra Do đó, việc kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu là cần thiết, sử dụng các phương pháp như Augmented Dickey-Fuller.
(1979, ADF), Phillips và Perron (1988, PP), Elliott và cộng sự (1996, DF-GLS), và
Ng và Perron (2001, NP-MZa) chỉ ra rằng phương pháp ADF là một trong những phương pháp kiểm định tính dừng phổ biến và đơn giản nhất Trong khi đó, phương pháp PP sử dụng các kỹ thuật tính toán phức tạp hơn để xác định các giá trị tới hạn Phương pháp DF-GLS cũng áp dụng các thuật toán tương tự như ADF nhưng kiểm định trên các biến đã được loại bỏ thuộc tính xu hướng NP-MZA kết hợp cả yếu tố detrending và tính toán phức tạp các giá trị tới hạn của PP Việc sử dụng cả bốn phương pháp này là cần thiết do chuỗi dữ liệu giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đại diện cho lạm phát có sự biến động lớn trong thời gian nghiên cứu, đặc biệt là CPI, từ đó đảm bảo độ chính xác trong kết quả kiểm định tính dừng.
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 cho thấy lực điều chỉnh giữa giá vàng và giá tiêu dùng nhanh hơn, được gọi là giai đoạn “đà điều chỉnh cao” (high momentum), trong khi ∆ ≤ biểu thị lực điều chỉnh chậm hơn, gọi là giai đoạn “đà điều chỉnh thấp” (low momentum) Mô hình ECM mô tả tỷ suất sinh lợi của vàng trong ngắn hạn.
(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 dài hạn sẽ có xu hướng điều chỉnh theo chiều tích cực nếu hệ số tốc độ điều chỉnh dương; ngược lại, nếu hệ số này âm, mọi thứ sẽ điều chỉnh theo chiều tiêu cực Tương tự, sai số và tỷ lệ lạm phát trong dài hạn cũng sẽ điều chỉnh dương khi hệ số tốc độ điều chỉnh dương và điều chỉnh âm khi hệ số này âm.
Mô hình TVECM, được mô tả qua hai phương trình, giúp giải thích sự điều chỉnh cứng nhắc của giá vàng trong ngắn hạn, với hai chế độ điều chỉnh khác nhau.
Khi ∆ > (chế độ moment cao), biên thay đổi giá vàng lớn hơn tỷ lệ biến động của CPI sau một sự thay đổi CPI, dẫn đến việc biên thay đổi của vàng sẽ giảm xuống.
Khi ∆ ≤ (chế độ moment thấp), biên thay đổi của giá vàng hẹp hơn tỷ lệ biến động CPI dài hạn Sau khi có sự thay đổi CPI, biên thay đổi của giá vàng sẽ có xu hướng di chuyển lên trên.
Sau khi có kết quả với TVECM, tác giả sử dụng kiểm định nhân quả Wald với các
Nếu cả hai biến có ý nghĩa khác không theo kiểm định Wald, điều này cho thấy vàng đóng vai trò phòng ngừa lạm phát trong ngắn hạn Ngược lại, nếu không có ý nghĩa, vai trò của vàng trong việc bảo vệ chống lại lạm phát sẽ không được xác nhận.
Theo kiểm định Wald, giá vàng cho thấy sự điều chỉnh bất đối xứng, tương tự như các mặt hàng khác, cho thấy sự không đồng đều trong quá trình điều chỉnh giá.
Quá trình thực hiện nghiên cứu bắt đầu bằng việc kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu Nếu chuỗi dữ liệu về giá vàng và lạm phát cùng dừng ở bậc gốc I(0), mô hình OLS sẽ được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa vàng và lạm phát trong ngắn hạn và dài hạn Trong trường hợp cả hai chuỗi dừng ở bậc nhất I(1), mô hình đồng liên kết sẽ được áp dụng để tìm kiếm mối quan hệ dài hạn, với khả năng sử dụng mô hình đồng liên kết phi tuyến nếu cần Tiếp theo, mô hình VECM sẽ được sử dụng cho đồng liên kết tuyến tính, hoặc TVECM cho đồng liên kết phi tuyến, nhằm phân tích mối quan hệ ngắn hạn Nếu một chuỗi dừng ở bậc gốc và một chuỗi dừng ở bậc một hoặc hai, phương pháp kiểm định đồng liên kết ARDL có thể được áp dụng, mặc dù trường hợp chuỗi dừng ở I(0) hoặc I(2) rất hiếm Trình tự thực hiện được mô tả trong biểu đồ 2.1.
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
Dữ liệu
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 gặp nhiều khó khăn do bất ổn từ biên giới, với hai cuộc chiến tranh biên giới phía Bắc và phía Nam Thêm vào đó, các cuộc cải cách hệ thống tiền tệ và chuyển đổi nền kinh tế diễn ra trong bối cảnh lạm phát ba con số, điều này khó chấp nhận trong nền kinh tế xã hội chủ nghĩa Tỷ giá hối đoái được neo cứng nhắc thấp hơn tỷ giá thị trường tự do đến hàng chục lần Do những khó khăn này, việc thống kê giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng trở nên rất khó khăn, đặc biệt là sau hai lần đổi tiền, khiến cho mọi tính toán về chỉ số giá tiêu dùng trong thời kỳ này không thể chính xác, mặc dù một số tổ chức vẫn cung cấp số liệu.
Từ năm 1989 đến 1991, Việt Nam đã thực hiện nhiều cải cách kinh tế, nhưng sau năm 1991, việc đóng băng tỷ giá ở mức 10.500đ/USD đã dẫn đến thâm hụt thương mại gia tăng Thêm vào đó, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn do thua lỗ, một phần vì cơn bão tín dụng trong giai đoạn 1989-1990, trong khi không có cơ chế phá sản hỗ trợ Đến tháng 07/1995, hơn 20 năm sau khi giải phóng, Việt Nam cuối cùng cũng đạt được thỏa thuận bình thường hóa quan hệ.
Do những khó khăn trong giai đoạn trước năm 1995, việc tính toán dữ liệu trong thời kỳ này có thể dẫn đến kết quả không chính xác Vì vậy, tác giả quyết định lựa chọn khoảng thời gian thu thập dữ liệu từ tháng 1 năm 1996 đến tháng 6 năm 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 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 chỉ số CPI được tính toán và ước lượng bằng cách sử dụng log10 (lg) để đảm bảo tính ổn định của dữ liệu 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.
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 4.1 Giá vàng và chỉ số CPI 01/1996 – 06/2014
Nguồn tổng cục thống kê
Hình 4.2 Giá vàng và chỉ số CPI 01/1996 – 06/2014
Hai biểu đồ về giá vàng và CPI cho thấy xu hướng đi lên song song, ngoại trừ một số thời kỳ Năm 2002, giá vàng tăng mạnh do tác động từ sự kiện 11/09 và bê bối tài chính của các công ty lớn Mỹ, trong khi CPI không có sự thay đổi rõ rệt Năm 2006, giá vàng lại tăng do lạm phát và bất ổn chính trị, cùng với sự biến động của CPI Cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ năm 2008 cũng khiến giá vàng và CPI biến động lớn Giai đoạn 2011-2012 chứng kiến giá vàng lập nhiều kỷ lục, với đỉnh ghi nhận 49 triệu đồng/lượng vào tháng 8/2011, mặc dù dữ liệu TCTK chỉ ghi nhận 47,38 triệu đồng vào tháng 10/2012 Sự khác biệt này do cách tính giá vàng của TCTK và WGC, trong khi chỉ số CPI không có biến động mạnh như giá vàng, vẫn có xu hướng đi lên nhưng ổn định hơn Đến năm 2013 và đầu năm 2014, giá vàng giảm rõ rệt trong khi CPI lại đi ngang.
Phân tích tổng thể giá vàng và chỉ số CPI trong thời gian nghiên cứu cho thấy xu hướng tăng đồng thời của hai chuỗi dữ liệu, phản ánh khả năng phòng ngừa của vàng trước lạm phát Tuy nhiên, trong một số thời điểm, xu hướng này không rõ ràng hoặc không xuất hiện.
Khi so sánh độ biến động phần trăm tăng giảm của giá vàng với chỉ số CPI từ hai nguồn dữ liệu khác nhau, chúng ta nhận thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các số liệu này.
Hình 4.3 Độ biến động của giá vàng và CPI 1996 – 2014
Nguồn dữ liệu từ TCTK
Hình 4.4 Độ biến động của giá vàng và CPI 1996 – 2014
Nguồn dữ liệu từ IMF và WGC
Giá vàng có sự biến động mạnh mẽ so với chỉ số CPI, điều này được thể hiện rõ qua số liệu từ IMF và WGC.
So sánh dữ liệu giá vàng từ TCTK và WGC cho thấy cả hai chuỗi đều có thời điểm lệch khỏi vị thế cân bằng, nhưng mức độ và thời gian lệch khác nhau Đặc biệt, chuỗi dữ liệu của WGC thể hiện độ dao động lớn hơn quanh vị trí cân bằng.
% 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
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả và ma trận tương quan giữa vàng và CPI trong giai đoạn 1996 – 2014, cho phép chúng ta phân tích sâu hơn mối quan hệ giữa hai biến này từ hai nguồn dữ liệu khác nhau.
Giá trị nhỏ nhất 4.316 44,73172 Độ lệch chuẩn 13.888,72 35,79509 Độ xiên 1,037254 0,919375 Độ nhọn 2,565533 2,404279
Nguồn dữ liệu TCTK, * mức ý nghĩa 10 %, ** mức ý nghĩa 5 %, *** mức ý nghĩa
Trong phân tích thống kê mô tả chuỗi dữ liệu của TCTK, chúng ta nhận thấy rằng độ biến động của giá vàng trong gần 18 năm qua rất lớn, với giá trị lớn nhất và nhỏ nhất chênh lệch đến mười lần Độ lệch chuẩn thể hiện sự biến động cũng rất cao Hai chỉ số quan trọng là độ xiên và độ nhọn cho thấy tính chất của phân phối giá vàng; độ xiên moment thứ ba bằng 1,037254 cho thấy tính không đối xứng của phân phối, trong khi độ nhọn moment thứ tư bằng 2,565533 cho thấy đuôi dày của phân phối, chỉ ra rằng các cú sốc tích cực hoặc tiêu cực sẽ dẫn đến những biến động giá 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
Giá trị nhỏ nhất 3.557 41,525504 Độ lệch chuẩn 10.676 32,22510 Độ nhọn 1,005316 0,923469 Độ xiên 2,552852 2.416010
Nguồn IMF và WGC, * mức ý nghĩa 10 %, ** mức ý nghĩa 5 %, *** mức ý nghĩa 1%
Kết quả thống kê mô tả từ hai nguồn dữ liệu cho thấy sự biến động mạnh mẽ của giá vàng và CPI trong thời kỳ nghiên cứu Phân tích độ xiên, độ nhọn và kiểm định Jarque-Bera cho thấy chuỗi dữ liệu của cả hai yếu tố này không tuân theo phân phối chuẩn Hệ số độ xiên chỉ ra tính bất đối xứng của chuỗi dữ liệu, do đó, việc nghiên cứu mối quan hệ bất đối xứng và phi tuyến giữa giá vàng và CPI là cần thiết.
Xem xét tính phi tuyến
Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá đặc tính phi tuyến của giá vàng và chỉ số CPI thông qua phương pháp Scatter with Nearest Neighbor Fit, giúp hiển thị hồi quy đa thức cục bộ Phương pháp này xác định trọng số hồi quy cho mỗi điểm dữ liệu dựa trên các quan sát lân cận, sử dụng kỹ thuật Lowess phổ biến theo nghiên cứu của Cleveland (1993, 1994) Các nghiên cứu bổ sung như của Fan và Gijbels (1996) cũng đã mở rộng ứng dụng này Việc lựa chọn băng thông là một yếu tố quan trọng, với băng thông hiệu quả được điều chỉnh theo phân bố quan sát Wang và Lee (2011) đã áp dụng ba nhịp băng thông: 0.15, 0.30 và 0.45, với mức độ đa thức là 1 và số lần lặp lại là 4, tương tự như quy định trong nghiên cứu của Cleveland.
Hình 4.5 Kiểm tra đặc tính tuyến tính của lợi nhuận vàng và lạm phát, phương pháp
Scatter with Nearest Neighbor Fit
Hình 4.6 Kiểm tra đặc tính tuyến tính của lợi nhuận vàng và lạm phát, phương pháp
Scatter with Nearest Neighbor Fit
Sử dụng nguồn IMF và WGC
Cả hai chuỗi dữ liệu đều cho kết quả tương đồng, với đặc tính phi tuyến rõ ràng nhất ở mức băng thông 0,15 và 0,30 Tuy nhiên, tại mức băng thông 0,45, xu hướng tuyến tính trở nên không rõ ràng.
Dữ liệu và bảng biểu chỉ ra vai trò phòng ngừa của vàng đối với lạm phát, khi cả hai chuỗi dữ liệu đều có xu hướng tăng trong thời gian nghiên cứu Thống kê mô tả và kiểm tra đặc tính tuyến tính giữa giá vàng và chỉ số CPI cho thấy sự cần thiết của việc áp dụng mô hình nghiên cứu phi tuyến để phân tích mối quan hệ giữa vàng và lạm phát.
Kết quả nghiên cứu
Kết quả kiểm định tính dừng
Kết quả của bốn phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị: ADF, PP, DF-GLS, NP- MZa được trình bầy ở bảng 5.1 dưới đây:
Bảng 5.1 Kết quả kiểm tra nghiệm đơn vị của vàng và CPI
ADF PP DF-GLS NP-Mza
Band width t- statistic Lags t-statistic Lags
Biến level lggold -2.1612 5 -2.1733 6 -0.9228 10 -2.2893 10 lgCPI -1.4116 14 -1.3690 8 -0.9048 13 -2.2840 14 Sai phân bậc I d(lggold)
Biến level lggold -2.4860 13 -2.4368 7 -1.1911 13 -2.4534 6 lgCPI -1.7333 1 -1.3525 8 -0.6715 1 -1.8643 3 Sai phân bậc I d(lggold)
Kết quả kiểm tra nghiệm đơn vị trong chuỗi dữ liệu gốc cho thấy có nghiệm đơn vị, đồng nghĩa với việc chuỗi này không dừng Điều này được xác nhận từ cả hai nguồn dữ liệu TCTK và IMF, WGC.
Khi thực hiện lấy sai phân bậc một, tất cả các chuỗi dữ liệu đều đạt mức dừng ở 5% hoặc 1%, điều này cho thấy rằng chuỗi dữ liệu trong thời gian nghiên cứu có thuộc tính I(1).
Kết quả kiểm định đồng liên kết
5.2.1 Kết quả kiểm định đồng liên kết tuyến tính
Tác giả đã tiến hành kiểm tra mối quan hệ đồng liên kết giữa giá vàng và chỉ số CPI bằng hai bước: đầu tiên, thực hiện hồi quy giá vàng và CPI theo phương pháp OLS, sau đó lưu lại phần dư của phương trình và kiểm tra nghiệm đơn vị của phần dư thông qua phương pháp ADF.
Bảng 5.2 Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Engle –Granger
Vì đây là kiểm định trên phần dư của một mô hình thực nên các giá trị thống kê so sánh sẽ khác với kiểm định ADF
Chúng tôi sẽ so sánh giá trị thống kê từ nghiên cứu của Davidson và MacKinnon (1993) với mức cho phép -3,04 ở mức 10% Kết quả cho thấy các giá trị kiểm định không đủ để bác bỏ giả thuyết mô hình không có đồng liên kết cho cả hai bộ số liệu Thông tin chi tiết về các giá trị thống kê so sánh được trình bày trong phụ lục.
Trong bảng 5.2, hệ số hồi quy β cho thấy vàng có mức độ phòng ngừa quá mức đối với lạm phát với các giá trị lần lượt là 1,827145 và 1,621719, đều lớn hơn 1 Tuy nhiên, kết quả kiểm định tính dừng cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa vàng và chỉ số CPI, điều này được xác nhận qua phương pháp kiểm định đồng liên kết của Johansen và phương pháp hai bước Engle-Granger Do đó, để phân tích chính xác hơn, cần áp dụng một mô hình ngưỡng phi tuyến, bất đối xứng thay vì mô hình tuyến tính, đối xứng.
5.2.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết phi tuyến
Bảng 5.3 Kết quả mô hình TAR và M-TAR với τ = 0 Độ trễ τ T-Max Φ F
Với độ trễ tối ưu được lựa chọn theo tiêu chuẩn AIC, * tương đương với mức ý nghĩa 1%, ** tương đương với mức ý nghĩa 5%
Kết quả từ mô hình TAR và M-TAR với ngưỡng τ = 0 cho thấy các chỉ số đều thỏa mãn điều kiện
