(Tiểu luận FTU) dự báo tỉ giá của đồng yên nhật so với đồng đô la mỹ theo tháng giai đoạn từ tháng 11 năm 2019 đến tháng 10 năm 2020

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ _o0o _ BÀI TIỂU LUẬN GIỮA KÌ MÔN DỰ BÁO KINH TẾ Chuyên ngành: Kinh tế quốc tế ĐỀ TÀI: DỰ BÁO TỶ GIÁ ĐỒNG YÊN NHẬT SO VỚI ĐỒNG ĐÔ-LA MỸ THEO THÁNG GIAI ĐOẠN TỪ THÁNG 11 NĂM 2019 ĐẾN THÁNG 10 NĂM 2020 Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm – K55 Lã Thị Hương Giang 1614410042 Nguyễn Việt Hải 1614410051 Phạm Thị Thu Hoài 1614410066 Võ Cẩm Nhung 1614410140 Lớp: KTE418(1-1920).2_LT Giảng viên hướng dẫn: Th.S Nguyễn Thị Thúy Quỳnh LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hà Nội, tháng - 2019 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI MỞ ĐẦU Sau giai đoạn tăng trưởng thần kì (1951-1973) với tốc độ tăng trưởng trung bình năm 10%, GDP quy mơ 4000 tỷ USD, Nhật Bản nước dẫn đầu Đơng Á mơ hình phát triển kinh tế “Đàn sếu bay” Cùng lớn mạnh kinh tế, đồng n có vai trị quan trọng thị trường tiền tệ giới, đặc biệt thị trường Châu Á Tuy có sa sút kinh tế diễn vào suốt thập kỷ 1990, đồng Yên Nhật đồng tiền mạnh khu vực Châu Á biến động đặc biệt ý khu vực khắp giới Từ lâu, đồng Yên coi nơi trú ẩn cho nhà đầu tư thị trường có biến động bất thường Bởi lẽ, Nhật Bản có tài khoản vãng lai thặng dư nắm giữ thứ, từ trái phiếu phủ Mỹ, bất động sản, điều có nghĩa họ khơng phải vay mượn Nhưng biết, đồng tiền khơng phải lúc ổn định giá trị kiện kinh tế, trị lớn tác động Vì vậy, nghiên cứu biến động tỷ giá đồng Yên Nhật tương lai không mang ý nghĩa học thuật mà cịn mang giá trị thực tiễn vơ to lớn Việc nghiên cứu giúp cho nhà đầu tư định nên tiếp tục đầu tư vào đồng Yên Nhật ảnh hưởng đến sách xuất nhập cuả Việt Nam sang Nhật Bản Nhận ý nghĩa đó, nhóm chúng em định nghiên cứu đề tài: “Dự báo tỉ giá đồng Yên Nhật so với đồng đô la Mỹ theo tháng giai đoạn từ tháng 11 năm 2019 đến tháng 10 năm 2020” LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU Tính đến nay, nhiều nghiên cứu thực để dự báo biến động tỷ giá Năm 2018, tiến sĩ Trần Mộng Uyên Ngân (Việt Nam) nghiên cứu: “Forecasting foreign exchange rate: A case of VND/USD foreign exchange” sử dụng mơ hình ARIMA để dự báo tỷ giá đồng tiền Việt Nam(VND) la Mỹ (USD).Trước năm 2017, học giả Farhad Malik(Malaysia) sử dụng mơ hình ARIMA để dự báo tỷ giá đồng bảng Anh(GBP) đô-là Mỹ(USD) Năm 2016, tác giả Adiba Qonita, Annas Gading Pertiwi Trynian(Ấn Độ) nghiên cứu: “Prediction of rupiah against US dollar using ARIMA” ứng dụng mơ hình vào dự đoán tỉ giá đồng rupiah(Rp) đồng đô la Mỹ(USD) Trước đánh giá trên, nghiên cứu chúng em sử dụng cách tiếp cận với mơ hình ARIMA để lập mơ hình dự báo tỷ giá đồng Yên Nhật Với liệu thu thập mở rộng cập nhật (từ tháng 11 năm 2019 đến tháng 10 năm 2020) phép kiểm định tương ứng, kết nghiên cứu kỳ vọng góp phần cung cấp thơng tin hữu ích cơng tác đưa giải pháp hợp lí để Việt Nam có sách hợp lý thương mại xuất nhập với Nhật Bản , đồng thời nhà đầu tư lường trước khả thay đổi tỷ giá để có phương án đầu tư phù hợp LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG I PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Cơ sở lý thuyết 1.1 Phương pháp chuỗi thời gian Phương pháp định lượng sử dụng liệu khứ theo thời gian, dựa liệu lịch sử để phát chiều hướng vận động đối tượng phù hợp với mơ hình tốn học đồng thời sử dụng mơ hình làm mơ hình ước lượng Tiếp cận định lượng dựa giả định giá trị tương lai biến số dự báo phụ thuộc vào xu vận động đối tượng khứ Phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian phương pháp định lượng Phương pháp chuỗi thời gian dựa việc phân tích chuỗi quan sát biến theo biến số độc lập thời gian Giả định chủ yếu biến số dự báo giữ nguyên chiều hướng phát triển xảy khứ Các thành phần liệu chuỗi thời gian thực: Các nhà thống kê thường chia chuỗi theo thời gian thành thành phần: - Thành phần xu hướng dài hạn (long –term trend component) - Thành phần mùa vụ (seasonal component) - Thành phần chu kỳ (cyclical component) - Thành phần bất thường (irregular component) Trong đó: Thành phần mùa vụ là thành phần dùng để xu hướng tăng hay giảm đại lượng Y tính theo mùa năm (hay theo tháng năm) Lượng khách du lịch quốc tế tới Việt Nam là một chuỗi số liệu có tính mùa vụ LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 1.2 Tính dừng  Tính dừng: Chuỗi Yt được gọi là dừng nếu giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (ở các độ trễ khác nhau) là không đổi theo thời gian (Engle và Granger, 1987), nghĩa là: ¿ E(Y t )=μ , ∀ t ¿Var(Y t )=E (Y t −μ )2 , ∀ t ¿γ k =Cov(Y t , Y t−k )=E[(Y t −μ)(Y t−k −μ)], ∀ t Chuỗi Yt được gọi là không dừng nếu nó vi phạm bất kỳ điều kiện nào nói ở  Bước ngẫu nhiên: chuỗi Yt được gọi là tuân theo bước ngẫu nhiên nếu có dạng: Y t =β +Y t−1 +ut , ∀ t Với ut được gọi là nhiễu trắng, ut thỏa mãn các điều kiện: ¿ E(ut )=0 , ∀ t ¿ var(ut )=σ , ∀ t ¿ cov (ut ,u t+s )=0 , s≠0 , ∀ t Chuỗi tuân theo bước ngẫu nhiên là một chuỗi không dừng ut là một chuỗi dừng đặc biệt Để kiểm định tính dừng của chuỗi, chúng ta sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test - Augmented Dickey-Fuller) và lược đồ tự tương quan (Correlogram) Tổng quan về mơ hình ARIMA 2.1 Hàm tự tương quan ACF và tự tương quan riêng PACF Hàm tự tương quan đo lường phụ thuộc tuyến tính cặp quan sát y(t) y(t+k), ứng với thời đoạn k = 1, 2, … (k gọi độ trễ) Hàm tự tương quan riêng (PACF) là công cụ khác để phân tích các tính chất của quá trình ARMA, tính tới các ảnh hưởng của các quan hệ trung gian LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 2.2 Mô hình tự hồi quy AR Mô hình tự hồi quy bậc p, được kí hiệu là AR(p) (với p bất kì), có dạng: Y t =Φ +Φ Y t−1 +Φ Y t−2 + +Φ p Y t− p +u t p ⇔Y t =Φ +( ∑ Φi Y t−i )+ut i=1 Trong đó: Ut là nhiễu trắng Φ0 là const, thể hiện mức trung bình của chuỗI Y t Φi ( i khác 0) là các tham số của mô hình tự hồi quy p Điều kiện ràng buộc: ∑ Φ i