HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ RỦI RO TỈ GIÁ
Khái niệm chung về tỉ giá và rủi ro tỉ giá
Hối đoái là sự chuyển đổi từ một đồng tiền này sang đồng tiền khác Sự chuyển đổi này xuất phát từ yêu cầu thanh toán giữa các cá nhân, công ty và tổ chức thuộc hai quốc gia khác nhau và dựa trên một tỉ lệ nhất định – được gọi là tỉ giá hối đoái Tỉ giá hối đoái là giá cả của một đồng tiền tính bằng đồng tiền của nước khác.
Tỉ giá giữa hai đồng tiền là giá của một đồng tiền tính theo đồng tiền kia nên có hai cách để biểu thị chúng đó là: Số đồng nội tệ đổi lấy một đồng ngoại tệ và Số đồng ngoại tệ đội lấy một đồng nội tệ Hai cách này lần lượt được gọi là yết giá trực tiếp và gián tiếp.
Rủi ro tỉ giá là rủi ro phát sinh do sự biến động của tỉ giá làm ảnh hưởng đến giá trị kì vọng trong tương lai Rủi ro tỉ giá phát sinh với bất kì đối tượng nào có dòng tiền vào bằng một đồng tiền và dòng tiền ra bằng một đồng tiền khác, các đối tượng này có thể là cá nhân, các doanh nghiệp sản xuất, kinh doanh hay các ngân hàng, tổ chức tài chính…Ngày nay với sự hội nhập ngày càng sâu rộng về kinh tế cũng như xã hội, sự biến động của tỉ giá sẽ có ảnh hưởng nhiều hơn và với quy mô lớn hơn tới các tổ chức cũng như cá nhân trong xã hội, vì vậy mà việc dự báo được xu hướng của tỉ giá nhằm hạn chế rủi ro sẽ trở thành một vấn đề đáng được quan tâm.
Cơ sở xác định tỉ giá
Ở các nước có nền kinh tế thị trường theo đuổi hệ thống tỉ giá linh hoạt, ở đó tỉ giá được quyết định bởi sự tác động giữa cung và cầu ngoại tệ trên thị trường.
Cầu ngoại tệ trên thị trường ngoại hối chính là tổng doanh số ngoại tệ cần mua trên thị trường ngoại hối.
Cầu ngoại tệ phát sinh từ nhu cầu mua ngoại tệ của các tổ chức (bao gồm các nhà nhập khẩu, các nhà đầu tư, các tổ chức tín dụng, và các tổ chức khác); các cá nhân nhằm phục vụ cho các mục đích thanh toán, đầu cơ và phòng ngừa rủi ro tỉ giá và của Ngân hàng Nhà Nước nhằm mục đích can thiệp để bình ổn tỉ giá.
Cung ngoại tệ trên thị trường ngoại hối chính là tổng doanh số ngoại tệ cần bán trên thị trường ngoại hối.
Cung ngoại tệ phát sinh từ nhu cầu bán ngoại tệ của các tổ chức ( bao gồm nhà xuất khẩu, nhà đầu tư, tổ chức tín dụng và các tổ chức khác); của cá nhân nhằm mục đích thanh toán, đầu cơ, phòng ngừa rủi ro tỉ giá và của Ngân hàng Nhà nước nhằm mục đích can thiệp để bình ổn tỉ giá.
Thị trường ngoại hối của hai loại tiền tệ cân bằng khi cung và cầu bằng nhau,khi đó xác định một mức tỉ giá cân bằng giữa hai đồng tiền đó.
Các nhân tố ảnh hưởng lên tỉ giá
Cơ sở để xác định tỉ giá giữa hai đồng tiền là cung và cầu đối với hai đồng tiền đó, nhưng bản thân cung và cầu của mỗi ngoại tệ lại phụ thuộc vào nhiều nhân tố và việc xác định hợp lí những nhân tố này với mỗi đồng tiền tại mỗi khoảng thời gian là điều vô cùng quan trọng, thậm chí có thể cung cấp cho các nhà phân tích xu hướng hợp lí của đồng tiền.
1 Tình hình lạm phát trong nước
Nhân tố đầu tiên cần phải kể đến đó chính là tình hình lạm phát của hai quốc gia Tỉ lệ lạm phát ở nước A cao hơn nước B sẽ khiến cho hàng hóa nước A trở nên đắt hơn so với hàng hóa nước B, vì vậy cầu hàng hóa nước B tăng, cầu với hàng hóa nước A giảm dẫn đến cầu với đồng tiền nước B tăng, kết quả là đồng tiền nước
B tăng giá với nước A, tỉ giá ( số đồng tiền nước A đổi lấy một đồng tiền nước B) tăng.
2 Tình hình thay đổi lãi suất ngoại tệ và nội tệ
Nhân tố thứ hai cần phải nhắc tới là mức lãi suất của hai nước Nếu lãi suất nước A tăng tương đối so với lãi suất nước B thì tài sản tài chính nước A trở lên hấp dẫn tương đối so với tài sản tài chính nước B, điều này khiến cho các nhà đầu tư tái cơ cấu lại cấu trúc danh mục đầu tư theo hướng tăng đầu tư vào tài sản nước
A và giảm với tài sản nước B Sự thay đổi của dòng vốn đầu tư này khiến tăng cầu với tiền tệ nước A và tăng cung với tiền tệ nước B, do vậy tiền của nước A lên giá so với nước B.
3 Tốc độ tăng trưởng kinh tế tương đối
Nếu tốc độ tăng trưởng kinh tế nước A cao hơn nước B thì nhập khẩu nước A tăng nhanh hơn tốc độ xuất khẩu; cầu tiền nước B tăng nhanh hơn so với cung tiền nước B làm cho đồng tiền nước B tăng giá.
4 Vai trò của Chính phủ hay Ngân hàng Trung Ương
Chính phủ thông qua ngân hàng Trung Ương có thể can thiệp vào thị trường ngoại hối Sự can thiệp này có thể bằng cách thực hiện việc mua vào hay bán ra ngoại tệ với khối lượng lớn nhằm thay đổi quan hệ cung cầu ngoại tệ, từ đó ảnh hưởng lên tỉ giá.
5 Tác động của các nhân tố khác
Tỉ giá được hình thành còn phụ thuộc vào nhiều nhân tố khác như tình hình chính trị - xã hội, sự kì vọng hay đầu cơ; sự thay đổi của giá các nhóm tài sản khác như vàng, dầu…
Các yếu tố trên đây có thể tác động riêng rẽ hay đồng thời lên cung hoặc cầu ngoại tệ từ đó tác động lên tỉ giá Việc hiểu và phân tích tác động của các yếu tố ảnh hưởng lên tỉ giá được liệt kê trên đây giúp các nhà phân tích có thể dự báo và hình thành kì vọng hợp lí về tỉ giá, làm cơ sở cho các quyết định liên quan tới giao dịch ngoại tệ.
RỦI RO TỈ GIÁ VÀ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI.12 1 Các hoạt động phát sinh rủi ro tỉ giá với ngân hàng thương mại
Rủi ro tỉ giá phát sinh với mọi đối tượng có dòng ngân lưu vào và ra có sử dụng nhiều hơn một loại tiền tệ, trong đó ngân hàng- chủ thể kinh tế hoạt động kinh doanh với đối tượng là tiền tệ là chủ thể phải đối mặt thường xuyên nhất với rủi ro tỉ giá.
1 Các hoạt động phát sinh rủi ro tỉ giá với ngân hàng thương mại
Hầu hết các dịch vụ ngân hàng thương mại hình thành nên tài sản có và tài sản nợ hay các khoản thanh toán bằng ngoại tệ đều chịu ảnh hưởng của rủi ro tỉ giá. Rủi ro đó có thể phát sinh từ bốn nguồn sau đây:
- Hợp đồng với khách hàng nội địa liên quan đến tài sản có, tài sản Nợ và các giao dịch ngoại bảng bằng ngoại tệ
- Hợp đồng với khách hàng nước ngoài liên quan tới tài sản có và tài sản Nợ và các giao dịch ngoại bẳng bằng ngoại tệ hay nội tệ.
- Mua và bán ngoại tệ với khách hàng hoặc cung cấp dịch vụ phòng ngừa tổn thất ngoại hối cho khách hàng.
- Giao dịch ngoại tệ trên tài khoản riêng của NHTM.
2 Các loại tổn thất do sự biến động của tỉ giá với hoạt động của Ngân hàng thương mại
Rủi ro tỉ giá có thể gây tổn thất cho các ngân hàng Tổn thất đó có thể chia thành hai loại là tổn thất giao dịch và tổn thất chuyển đổi Tổn thất chuyển đổi phát sinh do sự thay đổi của tỉ giá khi sát nhập và chuyển đổi tài sản nợ, nợ, lợi nhuận ròng và các khoản mục khác của các báo cáo tài chính từ đơn vị tính toán ngoại tệ sang đơn vị tính toán nội tệ Tuy nhiên loại tổn thất này chưa phát sinh ở Việt Nam do các ngân hàng mới chỉ hoạt động nội địa chứ chưa mở rộng ra nước ngoài. Tổn thất giao dịch phát sinh khi có các khoản phải thu phải trả bằng ngoại tệ.Hoạt động của các ngân hàng thương mại liên quan tới rất nhiều loại tiền tệ với thời hạn khác nhau Để quản lí được rủi ro tỷ giá và ngăn ngừa được tổn thất, chúng ta phải xem xét tổn thất theo từng loại kì hạn với từng loại ngoại tệ riêng biệt Tuy nhiên do giao dịch của NHTM liên quan tới nhiều loại ngoại tệ với nhiều kì hạn nên tổn thất giao dịch có thể được xem xét dưới hai góc độ là tổn thất ròng giao dịch cùng thời hạn và tổn thất ròng giao dịch gộp.
2.1 Tổn thất ròng giao dịch cùng thời hạn
Tổn thất ròng giao dịch ngoại tệ cùng thời hạn đối với một loại ngoại tệ nào đó được xác định bằng chênh lệch giá trị giữa tài sản có và tài sản nợ, cộng với trạng thái ròng mua bán ngoại tệ đó, xét trong cùng một thời hạn nhất định.
Ai, Li : tài sản có và tài sản nợ tính bằng ngoại tệ i.
CLi, CSi: trạng thái mua và bán đối với ngoại tệ i.
Tùy thuộc vào trạng thái ngoại tệ ròng của ngân hàng mà ngân hàng có thể có lợi hay bị thiệt hại khi tỉ giá biến động.
2.2 Tổn thất ròng giao dịch gộp
Tổn thất ròng giao dịch gộp với một loại ngoại tệ nào đó đươc xác định bằng tổn thất ròng của từng giao dịch ngoại tệ đó sau khi đã hiệu chỉnh thời lượng của từng giao dịch.
- Ri: giao dịch i hình thành nên khoản phải thu ngoại tệ kì hạn của ngân hàng.
- Pi: giao dịch i hình thành nên khoản phải trả ngoại tệ kì hạn của ngân hàng.
- D: thời lượng trung bình của tất cả các loại giao dịch, kể cả giao dịch tài sản có, tài sản nợ và mua/ bán ngoại tệ.
- Ni, Nj: thời hạn tương ứng với giao dịch khoản phải thu i, phải trả j.
Tương tự như với trạng thái ngoại tệ ròng, ngân hàng được lợi hay bị thiệt từ sự biến động của tỉ giá còn phụ thuộc vào trạng thái ngoại tệ gộp của ngân hàng.
LÝ THUYẾT DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA TỈ GIÁ VÀ ỨNG DỤNG VÀO HOẠT ĐỘNG KINH DOANH
LÝ THUYẾT DỰ BÁO TỈ GIÁ
Bắt đầu từ những năm 1970, khi chế độ tỉ giá cố định được bãi bỏ giữa Mĩ và các nước Châu Âu, sự biến động của tỉ giá và việc có thể dự báo được sự biến động đó hay không đã trở thành một vấn đề được các Chính phủ cũng như giới nghiên cứu quan tâm Có thể cho rằng có 2 xu hướng trong việc xác định mô hình dự báo tỉ giá thường được các nhà nghiên cứu tập trung phát triển: Xu hướng thứ nhất: Xây dựng các mô hình lý thuyết thể hiện sự ảnh hưởng của các yếu tố nền tảng lên tỉ giá như cung tiền, thu nhập tương đối, lạm phát… Xu hướng thứ 2: Nhờ có sự phát triển của toán học, các nhà nghiên cứu đã mô tả sự biến động của tỉ giá thông qua các dạng hàm đặc biệt và chứng minh được sự phù hợp của hàm đó với số liệu thực nghiệm.Trong bài luận này chúng ta tạm gọi các mô hình ở xu hướng 1 là mô hình lý thuyết, còn các mô hình theo hướng 2 là mô hình toán.
1 Các mô hình lí thuyết xác định tỉ giá
Có 2 mô hình kinh điển xác định tỷ giá đó là mô hình tiền tệ và mô hình cân bằng danh mục đầu tư Trong đó nhóm mô hình tiền tệ gồm có 3 mô hình nhỏ đó là mô hình giá linh hoạt, mô hình tiền tệ giá cứng và mô hình chênh lệch lãi suất thực Dựa trên hai mô hình nền tảng, bài luận cũng giới thiệu thêm hai mô hình nữa đã được kiểm chứng thực nghiệm đó là mô hình tiền tệ tổng quát của Frankel và mô hình theo cách tiếp cận thông tin.
Mô hình tiền tệ gồm ba mô hình nhỏ là mô hình tiền tệ giá linh hoạt, mô hình tiền tệ giá cứng và mô hình chênh lệch lãi suất thực Ba mô hình này có các đặc điểm chung sau đây:
Thứ nhất: Cung và cầu tiền là những nhân tố quyết định chính cho sự thay đổi của tỷ giá.
Thứ hai: Tất cả các mô hình đều sử dụng điều kiện ngang giá sức mua có bảo đảm UIP, tức là trái phiếu trong nước và nước ngoài có độ rủi ro như nhau, do vậy tỉ lệ lợi tức kì vọng của chúng là như nhau.
Ngoài hai đặc điểm chung trên ra, ba mô hình có nhiều nét khác biệt đáng kể.
Mô hình tiền tệ giá linh hoạt cho rằng mức giá trong nền kinh tế là linh hoạt trong cả ngắn hạn và dài hạn Mô hình này cũng đề cập đến vai trò của kì vọng lạm phát. Trong khi đó mô hình tiền tệ giá cứng thì cho rằng trong ngắn hạn mức giá là cứng nhắc, chỉ trong dài hạn thì mới là linh hoạt; về kì vọng lạm phát, mô hình không giải quyết được một cách rõ ràng Với mô hình chênh lệch lãi suất thực, tác giả đã kết hợp vai trò của kì vọng lạm phát của mô hình tiền tệ giá linh hoạt và giá cứng nhắc trong ngắn hạn của mô hình tiền tệ giá cứng.
1.1.2 Mô hình tiền tệ giá linh hoạt
Mô hình tiền tệ giá linh hoạt được xây dựng dựa trên điều kiện ngang giá sức mua luôn được thỏa mãn Các tác giả đã đưa mức cung tiền tương đối vào mô hình và coi những nhân tố ảnh hưởng tới mức giá tương đối ( thu nhập, lãi suất, cung tiền) là nhân tố quyết định tới tỉ giá.
Mô hình đưa ra hàm cầu tiền trong nước có dạng:
M D là cầu tiền danh nghĩa, thị trường tiền tệ cân bằng: cung tiền bằng cầu tiền bằng M.
Y: thu nhập thực tế trong nước. m : loga của cung tiền danh nghĩa trong nước. p: loga của mức giá trong nước. y: loga thu nhập thực tế trong nước. r: lãi suất danh nghĩa trong nước.
Hàm cầu tiền nước ngoài: m f p f y f r f trong đó: m f là loga cung tiền danh nghĩa nước ngoài. p f là loga mức giá nước ngoài. y f là loga thu nhập thực tế nước ngoài. r f là lãi suất nước ngoài.
Mô hình giả định điều kiện ngang giá sức mua luôn được thỏa mãn: e p p f
Trong đó e là loga của tỉ giá được tính bằng số nội tệ mua được một đơn vị ngoại tệ. Điều kiện ngang giá lãi suất không có bảo hiểm:
Trong đó Ee là tỉ lệ mất giá kì vọng của đồng nội tệ.
Từ hai phương trình cầu tiền trong nước và nước ngoài ta rút ra hai biểu thức của p và p f , sau đó thay vào điều kiện ngang giá sức mua ta thu được phương trình tỷ giá rút gọn: e ( m m f ) ( y y f ) ( r r f ) Đã có nhiều công trình nghiên cứu nhằm mục đích kiểm định thực nghiệm cho mô hình tiền tệ này song kết quả đều không thực sự tốt Kết quả đó được giải thích chủ yếu là do mô hình tiền tệ giá linh hoạt dựa trên hai điều kiện là điều kiện ngang giá sức mua luôn luôn được thỏa mãn và mức giá hoàn toàn linh hoạt, trong khi bản thân hai giả định này còn nhiều trường hợp không phù hợp.
1.1.3 Mô hình tiền tệ giá cứng Dornbusch
Quan sát trong thực tế người ta nhận thấy rằng giá cả trên thị trường hàng hóa và tiền lương trên thị trường lao động biến đổi chậm trước các cú sốc và đặc biệt không có xu hướng đi xuống trong khi tỷ giá lại có thể tăng hoặc giảm ngay lập tức để phản ứng trước các cú sốc, như vậy những thay đổi của tỷ giá không tương xứng với sự vận động của mức giá, điều này giải thích tại sao lại có sự sai lệch giữa tỷ giá thực tế và tỷ giá theo sức mua tương đương Mô hình tiền tệ giá cứng được xây dựng dựa trên giả thiết giá cả trên thị trường hàng hóa và lương trên thị trường lao động được xác định trên thị trường giá cả cứng nhắc.
Các giả thiết của mô hình:
- Thứ nhất: Giá cả và tiền lương cứng nhắc.
- Thứ hai: Nước chủ nhà là nước nhỏ nên lãi suất nước ngoài là cho trước.
- Thứ ba: Điều kiện ngang giá lãi suất không có bảo hiểm luôn thỏa mãn.
- Thứ tư: trong thị trường hàng hóa, giá nhập khẩu thế giới là đã cho Hàng hóa trong nước và nước ngoài hoàn toàn có thể thay thế cho nhau do đó cầu gộp đối với hàng hóa trong nước sẽ xác định giá tuyệt đối và tương đối.
Trong mô hình tiền tệ cứng nhắc, tác giả chia nền kinh tế thành ba thị trường là thị trường tài sản quốc tế, thị trường hàng hóa và thị trường tiền tê.
Trong thị trường tài sản quốc tế:
Hàm cầu tiền trong nước có dạng: m p y r
Mô hình giả sử rằng trái phiếu trong nước và trái phiếu nước ngoài thay thế hoàn hảo cho nhau để đảm bảo điều kiện UIP:
Phương trình tỉ giá dài hạn theo PPP: e p p f
Trong đó: e là loga của tỉ giá cân bằng dài hạn. p là loga mức giá trong nước dài hạn. p f là loga mức giá nước ngoài dài hạn. Đây chính là phương trình thể hiện sự khác biệt cơ bản giữa mô hình tiền tệ giá cứng và mô hình tiền tệ giá linh hoạt, trong đó mô hình tiền tệ giá cứng giả định rằng điều kiện PPP chỉ đúng trong dài hạn và nó không liên tục được thỏa mãn giống như trong mô hình tiền tệ giá linh hoạt.
Do mô hình cho phép tỉ giá thực tế có thể khác biệt so với tỉ giá theo PPP nên mô hình có thể xác định phương trình biểu thị tỉ lệ thay đổi kì vọng của tỉ giá:
Cân bằng thị trường hàng hóa biểu thị trạng thái cân bằng cầu và cung hoàng hóa trong hệ trục giá và tỷ giá.
Mô hình tiền tệ giá cứng cho rằng tỉ lệ lạm phát giá được quyết định bởi khoảng chênh lệch giữa tổng cầu và tổng cung:
( ) p d y trong đó: p : tỷ lệ lạm phát trong nước.
: tốc độ điều chỉnh giá. d: loga của tổng cầu.
ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT XÂY DỰNG MÔ HÌNH CED
SỐ LIỆU
Số liệu phục vụ cho chuyên đề này là số liệu về tỉ giá trao đổi giữa ba đồng tiền là VNĐ, GBP và EUR, trong đó có hai cặp tỉ giá VNĐ/GBP, VNĐ/EUR là được thu thập từ trang web vietcombank.com.vn theo thời gian từ ngày 24/11/2006 đến ngày 20/11/2009, còn tỉ giá EUR/GBP được tính bằng công thức
VND với giả sử rằng không có chi phí giao dịch và không có kinh doanh chênh lệch giá.
Biểu đồ 1: Diễn biến của 2 cặp tỉ giá VNĐ/GBP và VNĐ/EUR.
Biểu đồ 2: Diễn biến của tỉ giá EUR/GBP.
Với bộ số liệu về tỉ giá hàng ngày ta sẽ tính được bộ số liệu mới về lợi suất theo ngày của tỉ giá trao đổi của mỗi cặp tiền tệ Do mô hình CED theo cách tiếp cận trực tiếp chỉ sử dụng với giá trị dương nên từ bộ số liệu về lợi suất hàng ngày, chuyên đề sẽ loại bỏ các giá trị lợi suất bằng 0, phân chia phần còn lại thành 2 bộ số liệu mới là lợi suất dương và lợi suất âm với mỗi tỉ giá Các phân tích trong bài sẽ thực hiện với bộ số liệu dương và bộ số liệu giá trị tuyệt đối của lợi suất âm một cách riêng biệt.
QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG HÀM MẬT ĐỘ
Hàm mật độ của mô hình CED có dạng:
Theo cách tiếp cận trực tiếp, mô hình hàm mật độ có dạng :
Quá trình tính toán để xác định được các tham số của mô hình sẽ trải qua các bước sau đây:
1 Bước 1 Ước lượng được giá trị xấp xỉ của hàm mật độ f r ˆ để làm dữ liệu đầu vào cho phương trình hồi quy.
Tương ứng với mỗi giá trị r sẽ có một giá trị f r ˆ cần xấp xỉ theo công thức:
Việc tính toán được toàn bộ bộ giá trị xấp xỉ của hàm mật độ là khá phức tạp do với mỗi lợi suất, giá trị này còn phụ thuộc vào giá trị của hàm trung tâm K(u) với mọi lợi suất khác Mặt khác như sẽ trình bày thêm ở phần dưới bộ dữ liệu về ˆ f r sẽ phải ước lượng nhiều lần, do vậy chuyên đề sẽ sử dụng bảng tính được lập riêng ở file hotro_tinh.xlsx.
Tiến hành hồi quy với phương trình
ˆ log f r a b log r Đồng thời tiến hành khắc phục các khuyết tật có thể mắc phải của mô hình.
Mô hình hồi quy có thể mắc phải hai khuyết tật nguy hiểm nhất đó là hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Nhằm đưa ra được bộ hệ số a,b, c,d chính xác nhất theo phương pháp OLS, chuyên đề sẽ tiến hành kiểm định và khắc phục các khuyết tật nếu có.
Với hiện tượng tự tương quan, để kiểm định ta dùng kiểm định LM:
Xét phương trình hồi quy:
Phương trình hồi quy phụ: ˆ 1
Xác định được R 2 của phương trình hồi quy phụ, ta xét giá trị của biểu thức: (n- p)R 2 hồi quy phụ
Nếu: (n-p)R 2 hồi quy phụ > χ 2 1 () Bác bỏ H0 Tương quan chuỗi bậc nhất p = 1
Nếu: (n-p)R 2 hồi quy phụ < χ 2 1 (): không đủ điều kiện để bác bỏ Ho: không có tương quan chuỗi bậc 1.
Trong thực hành với Eview có thể sử dụng trực tiếp kiểm định LM với bậc bằng 1.
Với các phương trình hồi quy trong chuyên đề này, hiện tượng tự tương quan rất ít khi xảy ra và nếu xảy ra thì hoàn toàn có thể khắc phục được.
Với hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để kiểm định và khắc phục khuyết tật này có 4 phương pháp đó là kiểm định Glesjer, Kiểm định Breusch – Pagan, Kiểm định White, Kiểm định Harvey – Godfrey trong đó phương pháp kiểm định và khắc phục của White là phổ biến nhất Trong chuyên đề này mọi phương trình hồi quy đều mắc phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi với kiểm định của White và đồng thời cũng với phương pháp khắc phục của kiểm định White, khuyết tật này không thể khắc phục được vì vậy trong quá trình xây dựng mô hình, tác giả đã sử dụng đồng thời cả bốn phương pháp kiểm định và tương ứng với bốn phương pháp khắc phục riêng biệt cho mỗi phương trình hồi quy Một phương trình hồi quy sẽ tạm cho là không có hiện tượng phương sai sai số nếu nó thỏa mãn ít nhất một trong bốn kiểm định Với một giả thiết lỏng như vậy nên các phương trình hồi quy trong chuyên đề này đều không có hiện tượng phương sai số thay đổi hoặc nếu có thì có thể khắc phục được Các phương pháp kiểm định và khắc phục ở trên sẽ được trình bày cụ thể trong phần phụ lục.
Với các hệ số a, b thu được của mô hình hồi quy trên sẽ tính ra bộ giá trị của 2 tham số , với hai nhóm lợi suất dương, lợi suất âm riêng biệt Kiểm tra lại điều kiện phân nhóm:
Nếu r 1 thì lợi suất đó thuộc nhóm hồi quy bằng phương trình
(1) Nếu r 1 thì tách lợi suất r đó sang nhóm hồi quy với phương trình thứ hai
Với nhóm lợi suất thỏa mãn r 1 mới lọc được sau bước 3, tiến hành tính bộ dữ liệu mới của f r ˆ , sau đó hồi quy với phương trình (1) Tiếp tục thu được cặp hệ số a, b mới và vẫn kiểm tra xem điều kiện r 1 có thỏa mãn hay không Nếu không thỏa mãn thì thực hiện lại bước 3 Nếu thỏa mãn thì hồi quy phương trình 2, kiểm tra các khuyết tật, khắc phục, đưa ra nhóm hệ số c, d; kiểm tra với điều kiện
: nếu thỏa mãn thì thu được hệ số c, d mới thỏa mãn và dừng lại để tính hệ số k, nếu không thỏa mãn thì chuyển lợi suất đó sang nhóm hồi quy với phương trình 1 và lặp lại bước 4.
Sau nhiều lần lặp lại các bước 3 và 4, thuật toán sẽ thu được bộ tham số , ,k và
2 nhóm lợi suất riêng biệt: nhóm thứ nhất gồm các lợi suất thỏa mãn r 1 , nhóm thứ hai gồm các lợi suất thỏa mãn r 1 Từ đó có thể xây dựng được hàm mật độ xác suất của lợi suất của quá trình trao đổi tiền tệ.
Với cách tiến hành như trên, với 3 tỉ giá VNĐ/GBP, VNĐ/EUR và EUR/GBP ta thu được kết quả như sau:
Bảng 1:Các hệ số hồi quy và bộ 3 tham số với các cặp tỉ giá.
VNĐ/GBP VNĐ/EUR EUR/GBP r dương r âm r dương r âm r dương r âm a
Theo kết quả thực nghiệm các tham số của mô hình CED của các chuyên gia trên thế giới đã kiểm tra với nhiều loại tiền tệ với các độ lớn của t khác nhau đã chỉ ra rằng:
- xấp xỉ một với cả lợi suất âm và lợi suất dương.
- bằng nhau với cả lợi suất âm và lợi suất dương.
- Tham số k rất phân tán. Đối chiếu với bảng trên ta có thể nhận thấy rằng các tham số và k ước lượng được là khá tương đồng với kết quả thực nghiệm, tuy nhiên riêng với tham số thì lại chưa phù hợp với thông tin thực nghiệm Sự khác biệt này có thể xuất phát từ một số các lí do sau đây:
- Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới chỉ tập trung vào các đồng tiền lớn trên thế giới, trong khi đó trong chuyên đề này, đối tượng được nghiên cứu là VNĐ – một đồng tiền rất nhỏ trên thị trường tiền tệ thế giới, vì vậy có thể là sẽ có sự khác biệt và hệ số có thể không giống như quy luật thực nghiệm được công nhận từ trước đến nay.
- Các mẫu được sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm là rất lớn trong khi đó do giới hạn về khả năng thu thập số liệu, mẫu được đề cập đến trong chuyên đề này dù không nhỏ nhưng cũng không tương xứng với các mẫu đã được sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm (760 so với 17520 quan sát của nghiên cứu thực nghiệm của Olsen & Associates trong hội nghị quốc tế lần hai High Frequency Data in Finance tại Zurich năm 1999)
- Lí do thứ ba có thể đề cập đến có thể là do số liệu được niêm yết tạiVietcombank chưa phản ánh được đầy đủ giá trị thị trường và quy luật thị trường như ở các nước phát triển vì vậy khi sử dụng một mô hình với giả định là tỉ giá phải biến động theo đúng quy luật thị trường thì các hệ số đưa ra sẽ không tương đồng với các nghiên cứu trước đây.
- Một lí do nữa đó có thể là do quá trình hồi quy với hai phương trình log – log có thể mắc phải các sai sót liên quan đến giả thiết OLS, vì vậy các hệ số a,b,c,d do đó dẫn đến bộ tham số không giống kết quả thực nghiệm.
Sau đây là hình vẽ mô phỏng hàm mật độ xác suất của các tỉ giá trao đổi với hàm mật độ hai phía của chuyên đề:
Biểu đồ 3: Hàm mật độ hai phía của tỉ giá trao đổi VNĐ/GBP
Biểu đồ 4: Hàm mật độ hai phía của tỉ giá trao đổi VNĐ/EUR
Biểu đồ 5: Hàm mật độ hai phía của tỉ giá trao đổi EUR/GBP
Sử dụng phần mềm Matlab có thể mô phỏng hàm mật độ xác suất của lợi suất trao đổi giữa các cặp tiền tệ tương ứng với hai nhóm lợi suất dương và lợi suất âm như sau
Biểu đồ 6: Hàm mật độ xác suất của tỉ giá VNĐ/GBP với lợi suất dương.
Biểu đồ 7: Hàm mật độ xác suất của lợi suất VNĐ/GBP với trị tuyệt đối lợi suất âm
Biểu đồ 8: Hàm mật độ xác suất của tỉ giá VNĐ/EUR với lợi suất dương.
Biểu đồ 9: Hàm mật độ xác suất của lợi suất VNĐ/EUR với trị tuyệt đối lợi suất âm.
Biểu đồ 10: Hàm mật độ xác suất của lợi suất EUR/GBP với trị tuyệt đối lợi suất dương
Biểu đồ 11: Hàm mật độ xác suất của lợi suất EUR/GBP với trị tuyệt đối lợi suất âm.
Hàm cụ thể được sử dụng để mô phỏng hàm mật độ xác suất sẽ được trình bày trong phần phụ lục.
ỨNG DỤNG HÀM MẬT ĐỘ TRONG KINH TẾ
Như đã giới thiệu ở phần lý thuyết: việc xây dựng được hàm mật độ có ý nghĩa rất lớn trong việc hình thành các thông tin đầu vào cho hoạt động đầu tư liên quan đến thị trường ngoại hối Trong phần ứng dụng hàm mật độ xác suất của các cặp tỉ giá giữa ba đồng tiền VNĐ, GBP và EUR này, chuyên đề sẽ tập trung vào các mục tiêu sau đây:
- Tìm điểm lợi suất có xác suất gặp phải cao nhất.
- Tìm điểm lợi suất có rủi ro cao nhất.
- Tìm xác suất theo lí thuyết để lợi suất nằm trong khoảng lợi suất thu được theo mẫu quan sát.
- Xác định giá trị trung bình và phương sai của lợi suất với mẫu nghiên cứu.
- Xác định khoảng dao động của lợi suất với mức ý nghĩa 95%.
Các mục tiêu của chuyên đề này có khả năng cung cấp những thông tin đầu vào cơ bản nhất phục vụ cho việc xác định chiến lược đầu tư.
Hàm mật độ xác suất có dạng:
Việc tính toán các mục tiêu trên sẽ xoay quanh việc tính được tích phân của hàm mật độ xác suất
1 Các ứng dụng của hàm mật độ trong kinh tế
1.1 Xác định điểm có rủi ro cao nhất Điểm có rủi ro cao nhất về mặt lý thuyết sẽ thỏa mãn:
Nhưng do mô hình CED theo cách tiếp cận trực tiếp chỉ áp dụng với lợi suất dương và với do muốn tính toán với mẫu quan sát được nên ta sẽ sử dụng hàm:
Trong đó rmin là giá trị lợi suất trao đổi nhỏ nhất trong bộ số liệu về lợi suất đó. Vấn đề đặt ra ở đây là phải tìm được r
Chuyên đề sử dụng phần mềm Matlab để giải quyết vấn đề đó Do Matlab không có hàm trực tiếp để xác định để tích phân thỏa mãn 1 điều kiện nào đó nên bài viết sử dụng thuật toán về vòng lặp for – end lồng với lệnh if – else với r nhận một giá trị bất kì để tìm ra r tại đó thỏa mãn:
Thuật toán cụ thể sẽ được trình bày trong phần phụ lục.
1.2 Tìm xác suất theo lý thuyết để lợi suất rơi vào khoảng lợi suất thực tế
Với lợi suất thực tế thỏa mãn r a b , , xác suất theo lí thuyết tính được với hàm mật độ ước lượng được tính bằng công thức:
GVHD: TS Ngô Văn Thứ b
Tương tự như vậy có thể áp dụng để tính xác suất rơi vào một khoảng bất kì nào đó.
1.3 Xác định giá trị trung bình, phương sai của lợi suất
Với mẫu quan sát ta sẽ xác định được khoảng biến thiên của lợi suất trao đổi thực tế là (a,b) Khi đó giá trị trung bình và phương sai có thể dễ dàng xác định thông qua biểu thức:
1.4 Xác định khoảng dao động của lợi suất với mức ý nghĩa cho trước Để xác định được khoảng này sẽ phải sử dụng đến vòng lặp for – end và cho giá trị r chạy từ giá trị rmin đến một r nào đó mà xác suất đạt được 95% Quá trình này phải thực hiện thủ công và vì vậy trong một số trường hợp rất khó để đưa ra mức r(p%).