ĐỀ TÀI XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỂ TỪ ĐÓ TIẾN HÀNH DỰ BÁO VỀ TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VND VỚI ĐỒNG USD QUA ÍT NHẤT 3 YẾU TỐ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ VÀ TMĐT

- -

BÀI THẢO LUẬN

HỌC PHẦN: CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO KINH TẾ - XÃ HỘI

ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỂ TỪ ĐÓ TIẾN HÀNH DỰ BÁO VỀ TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VND VỚI ĐỒNG USD QUA ÍT NHẤT 3

LỜI MỞ ĐẦU 5

I GIỚI THIỆU 6

1.1 Mục tiêu và ý nghĩa nghiên cứu 6

1.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái giữa đồng VND và USD 6

1.3 Phương pháp nghiên cứu 7

II XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY ĐỂ TIẾN HÀNH DỰ BÁO TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VNĐ VỚI ĐỒNG USD 8

2.1 Xây dựng mô hình 8

2.2 Mô tả mẫu nghiên cứu 8

2.3 Chọn mức ý nghĩa 12

2.4 Phân tích kết quả thực nghiệm 12

2.4.1 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: 13

2.4.2 Kiểm định T về ý nghĩa thống kê cho hệ số hồi quy 13

2.4.3 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy 15

2.4.4 Kiểm tra thừa biến 15

2.4.5 Kiểm tra thiếu biến: 16

III KIỂM TRA KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH VÀ KHẮC PHỤC 19

3.1 Phương sai của sai số thay đổi 19

3.1.1 Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey 19

3.1.2 Kiểm định Glejser 20

3.1.3 Kiểm định White 21

3.2 Đa cộng tuyến 22

3.2.1 Ma trận tương quan giữa các biến giải thích 22

3.2.2 Sử dụng mô hình hồi quy phụ 22

3.2.3 Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF 26

3.2.4 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến 26

IV TIẾN HÀNH DỰ BÁO 30

V ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI 33

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 2.1: Bảng các biến và các hệ số trong mô hình hồi quy tổng thể 8

Bảng 2.2: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Việt Nam từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 9

Bảng 2.3: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Hoa Kỳ từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 9

Bảng 2.4: Bảng số liệu Các biến độc lập của từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 10

Bảng 2.5: Bảng số liệu Biến phụ thuộc (Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái VNĐ so với USD) từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 11

Bảng 3.1: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Hoa Kỳ từ Quý I Năm 2019 đến Quý IV Năm 2019 26

Bảng 3.2: Bảng số liệu Biến phụ thuộc (Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái VNĐ so với USD) từ Quý I Năm 2019 đến Quý IV Năm 2019 27

Bảng 4.1: Bảng kết quả dự báo tỷ giá hối đoái 4 quý năm 2024 theo phương pháp san mũ Holt winter( mô hình nhân tính ) 32

DANH SÁCH HÌNH Hình 2.1: Kết quả chạy eview Mô hình hồi quy TGHD 13

Hình 2.2: Kết quả chạy eview kiểm định Wald 16

Hình 2.3: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY 17

Hình 2.4: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY 18

Hình 3.1: Kết quả chạy eview Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey 19

Hình 3.2: Kết quả chạy eview Kiểm định Glejser 20

Hình 3.3: Kết quả chạy eview Kiểm định White 21

Hình 3.4: Kết quả chạy eview Ma trận tương quan giữa các biến giải thích 22

Hình 3.5: Kết quả chạy eview Thực hiện hồi quy biến GDP theo các biến TN, CPI 23

Hình 3.6: Kết quả chạy eview Thực hiện hồi quy biến TN theo các biến GDP, CPI 24

Hình 3.7: Kết quả chạy eview Thực hiện hồi quy biến CPI theo các biến GDP, TN 25

Hình 3.8: Kết quả chạy eview nhân tử phóng đại phương sai VIF 26

Hình 3.9: Kết quả chạy eview mô hình hồi quy TGHD sau khi khắc phục 28

Hình 3.10: Kết quả chạy eview nhân tử phóng đại phương sai VIF Sau khi khôi phục 29

Hình 4.1: Kết quả chạy eview mô hình Holt - Winter cộng tính 30

Hình 4.2: Kết quả chạy eview mô hình Holt - Winter nhân tính 31

LỜI MỞ ĐẦU

Tỷ giá hối đoái (còn được gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ, tỷ giá Forex, tỷ giá FX hoặc Agio) giữa hai tiền tệ là tỷ giá mà tại đó một đồng tiền này sẽ được trao đổi cho một đồng tiền khác

Tỷ giá hối đoái còn biểu thị giá trị của tiền một nước so với tiền một nước khác Mỗi quốc gia quyết định chế độ tỷ giá hối đoái áp dụng cho đơn vị tiền của mình Chính phủ có thể áp đặt giới hạn và kiểm soát tỷ giá hối đoái Ngoài ra, mỗi quốc gia có thể có đồng tiền mạnh hoặc yếu.Trong văn học kinh tế, không có sự đồng thuận về chính sách tỷ giá hối đoái quốc gia tối ưu (không giống như trong vấn đề thương mại, nơi thương mại tự do được coi là tối ưu) Thay vào đó, chế độ tỷ giá hối đoái quốc gia phản ánh yếu tố chính trị

Trong chế độ tỷ giá nổi, tỷ giá hối đoái được xác định trên thị trường ngoại hối, nơi mua bán tiền tệ diễn ra liên tục trong 24 giờ mỗi ngày, trừ cuối tuần Một tỷ giá hối đoái dựa trên thị trường sẽ thay đổi bất cứ khi nào các giá trị của một trong hai tiền tệ thành phần thay đổi Một đồng tiền sẽ có xu hướng trở nên có giá trị hơn bất cứ khi nào nhu cầu cho nó lớn hơn cung cấp có sẵn Nó sẽ trở nên ít có giá trị bất cứ khi nào nhu cầu thấp hơn cung cấp có sẵn

Tăng nhu cầu về một loại tiền tệ có thể là do một trong hai giao dịch cầu tiền tăng hoặc một nhu cầu đầu cơ tăng đối với tiền Nhu cầu giao dịch liên quan chặt chẽ đến mức độ hoạt động kinh doanh của một quốc gia, (GDP) tổng sản phẩm quốc nội, và mức độ việc làm Càng nhiều người thất nghiệp, ít công chúng như một toàn thể sẽ chi tiêu vào hàng hóa và dịch vụ Các ngân hàng trung ương thường có chút ít khó khăn điều chỉnh cung tiền có sẵn để cung cấp cho những thay đổi trong nhu cầu sử dụng tiền do các nghiệp vụ kinh doanh

Để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi cũng như dự báo tỷ giá hối đoái trong tương lai, đặc biệt là giữa đồng USD với VNĐ, nhóm 6 chúng em đã thực

hiện nghiên cứu Đề tài: Xây Dựng Mô Hình Nghiên Cứu Để Từ Đó Tiến Hành Dự Báo Về Tỷ Giá Hối Đoái Của VNĐ Với Đồng USD Qua Ít Nhất 3 Yếu Tố

I GIỚI THIỆU

1.1 Mục tiêu và ý nghĩa nghiên cứu

Nhóm xây dựng mô hình nghiên cứu thông qua ít nhất 3 yếu tố kinh tế vĩ mô qua các số liệu các quý từ năm 2020 đến năm 2023 để từ đó tiến hành dự báo tỷ giá giá hối đoái giữa Việt Nam và Hoa kỳ vào các quý trong năm 2024

Kết quả dự báo này có thể cung cấp cái nhìn bao quát về xu hướng dự kiến của tỷ giá hối đoái giữa Việt Nam và Hoa Kỳ trong năm 2024, giúp các nhà đầu tư, doanh nghiệp và quản lý rủi ro hiểu rõ và chuẩn bị phản ứng đúng đắn với biến động của thị trường tiền tệ

1.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái giữa đồng VND và USD

 Tổng sản phẩm quốc nội

GDP là một chỉ số dữ liệu có độ trễ Đây là một trong những chỉ số dữ liệu chính được sử dụng để đánh giá sức khỏe của một nền kinh tế Dữ liệu này thể hiện tốc độ tăng trưởng kinh tế và quy mô của nền kinh tế

Số liệu GDP cho phép chúng tôi hiển thị hoặc nghiên cứu tỷ lệ phần trăm thay đổi so với quý hoặc năm trước Ví dụ: khi GDP của một quốc gia tăng 4% vào năm 2021, điều đó có nghĩa là nền kinh tế của quốc gia đó đã tăng trưởng 4% kể từ lần đo GDP trước đó vào năm 2020 Một con số GDP hàng năm được coi là một trong những chỉ số tốt nhất của quy mô và tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế GDP tăng là một dấu hiệu tốt, vì nó có nghĩa là các doanh nghiệp đang kiếm được nhiều tiền hơn Nó cũng cho thấy rằng mức sống đã được cải thiện ở quốc gia đó Trong trường hợp GDP giảm, thì ngược lại

Sự biến động của GDP cũng có thể bị ảnh hưởng bởi sự so sánh giữa số liệu GDP của một quý với quý trước, ngoài những gì các nhà kinh tế mong đợi cho quý này  Tỷ lệ thất nghiệp

Tỷ lệ thất nghiệp, một chỉ số dữ liệu có độ trễ, đo lường số lượng việc làm bị mất hoặc được tạo ra trong tháng trước đó cũng như tỷ lệ công dân thất nghiệp Việc làm được tạo ra hoặc mất đi trong một tháng cho thấy sức khỏe kinh tế, có thể có tác động đáng kể đến giá trị tiền tệ Nếu doanh nghiệp thuê thêm nhân viên, điều đó phản ánh hiệu quả kinh tế tốt Với ngày càng nhiều người được tuyển dụng, có thể dự đoán rằng mọi người sẽ có nhiều tiền hơn để chi tiêu, dẫn đến sự gia tăng nền kinh tế của đất nước Ngược lại, sự gia tăng bất ngờ về tỷ lệ thất nghiệp hoặc giảm tỷ lệ việc làm có thể dẫn đến xu hướng giảm giá thị trường và ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái tiền tệ Điều

này cũng có thể chỉ ra rằng người sử dụng lao động không có khả năng thuê thêm nhân viên

 CPI

CPI được sử dụng như một chỉ báo quan trọng để đánh giá tình hình lạm phát trong một nền kinh tế Nếu CPI tăng cao, đặc biệt là nếu nó vượt quá mục tiêu của ngân hàng trung ương, ngân hàng trung ương có thể quyết định tăng lãi suất để kiềm chế lạm phát Việc tăng lãi suất có thể làm tăng giá trị của đồng tiền địa phương so với các đồng tiền khác thông qua việc thu hút dòng vốn đầu tư nước ngoài Điều này có thể làm tăng giá trị của đồng tiền trong tương lai so với các đồng tiền khác, vì các nhà đầu tư có xu hướng mua đồng tiền của quốc gia đó để tận dụng lợi suất cao hơn trong tương lai

 Những yếu tố khác

Ngoài ra còn có những yếu tố tác động đến tỷ giá hối đoái như:Cán cân thương mại, Chỉ số giá sản xuất (PPI), Tài khoản vãng lai, Vốn đầu tư FDI,

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Từ những dữ liệu trong quá khứ, Nhóm sử dụng Eviews và Excel để tiến hành xây dựng mô hình và tiến hành dự báo

II XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY ĐỂ TIẾN HÀNH DỰ BÁO TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VNĐ VỚI ĐỒNG USD

2.1 Xây dựng mô hình

Mô hình hồi quy tổng thể:

𝒀𝒊 = 𝜷𝟏 + 𝜷𝟐 GDP𝒊 + 𝜷𝟑 TN𝒊 + 𝜷𝟒 CPI𝒊 + 𝑼𝒊

Trong đó:

Bảng 2.1: Bảng các biến và các hệ số trong mô hình hồi quy tổng thể

Biến phụ thuộc Y Tỷ giá hối đoái của VND với đồng USD

VND/USD

Biến giải thích GDP Chênh lệch Tổng sản phẩm quốc nội giữa Việt Nam và Hoa Kỳ

Trillion USD

TN Chênh lệch tỷ lệ thất nghiệp giữa Việt Nam và Hoa kỳ

%

CPI Chênh lệch Chỉ số giá tiêu dùng giữa Việt Nam và Hoa Kỳ

2.2 Mô tả mẫu nghiên cứu

Mô hình gồm các biến: Chênh lệch GDP, Chênh lệch tỷ lệ thất nghiệp, Chênh lệch CPI

Chu kỳ thời gian: Quý (Lấy 16 Quý, Từ Quý I - 2020 Đến Quý IV - 2023)  Có 16 Bộ dữ liệu như sau:

Bảng 2.2: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Việt Nam từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023

Bảng 2.3: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Hoa Kỳ từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023

Bảng 2.5: Bảng số liệu Biến phụ thuộc (Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái VNĐ so với USD) từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023

Năm Quý Tỷ giá hối đoái VND so với USD

IV 24368

2.3 Chọn mức ý nghĩa

Mức ý nghĩa (còn được gọi là alpha) là ngưỡng mà bạn chọn để quyết định ý nghĩa Nếu giá trị p nhỏ hơn hay bằng mức ý nghĩa, số liệu được coi là có ý nghĩa thống kê

Theo quy tắc chung, mức ý nghĩa (hay alpha) thường được chọn ở mức 0,05 - nghĩa là khả năng kết quả quan sát sự khác biệt được nhìn thấy trên số liệu là ngẫu nhiên chỉ là 5% Mức tin cậy càng cao (và do đó, giá trị p càng thấp), kết quả càng có ý nghĩa Nếu đòi hỏi số liệu một độ tin cậy cao hơn, hãy hạ giá trị p xuống 0,01 Giá trị p thấp thường được dùng trong sản xuất để phát hiện lỗi của sản phẩm Độ tin cậy cao là rất quan trọng để có thể chấp nhận rằng mọi phần sẽ hoạt động đúng như chức năng thiết kế của chúng

Với hầu hết thực nghiệm dựa trên giả thuyết, mức ý nghĩa 0,05 là chấp nhận được Vậy nên nhóm chọn mức ý nghĩa 0,05 để kiểm định các giả thuyết thống kê

2.4 Phân tích kết quả thực nghiệm

Từ số liệu thu thập được, ta có kết quả chạy Eviews như sau:

Hình 2.1: Kết quả chạy eview Mô hình hồi quy TGHD

Từ bảng trên, ta có mô hình hồi quy mẫu:

𝑌̂ = 16519.25 – 320.4842 GDP– 51.37459 TN +470.5432.CPI 𝑖

2.4.1 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

𝛽̂ =– 320.4842 : Khi TN và CPI không thay đổi, nếu GDP tăng 1 nghìn tỷ USD 2 thì tỷ giá hối đoái trung bình sẽ giảm 320.4842 (VND/USD)

𝛽̂ =– 51.37459: Khi GDP và CPI không thay đổi, nếu TN tăng 1% thì tỷ giá hối 3 đoái trung bình sẽ giảm 51.37459 (VND/USD)

𝛽̂ =470.5432: Khi GDP và TN không thay đổi, nếu CPI tăng 1% thì tỷ giá hối 4 đoái trung bình sẽ tăng 470.5432(VND/USD)

2.4.2 Kiểm định T về ý nghĩa thống kê cho hệ số hồi quy

 Kiểm định 𝛽2: {𝐻0: 𝛽2 = 0

𝐻1: 𝛽2 ≠ 0

⬄ 𝐻0: 𝛽2 không có ý nghĩa thống kê; 𝐻1: 𝛽2 có ý nghĩa thống kê Ta xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:

𝑇 = 𝛽̂ 2 𝑠𝑒( 𝛽̂ )2 Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇(𝑛−𝑘)

Từ Eviews ta có: P_value = 0.3794 > 0.05 ⇒ Bác bỏ 𝐻1, chấp nhận 𝐻0

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, có thể kết luận rằng Chênh lệch tổng sản

phẩm quốc nội GDP không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái của VND với đồng USD

 Kiểm định 𝛽3: {𝐻0: 𝛽3 = 0

𝐻1: 𝛽3 ≠ 0

⬄ 𝐻0: 𝛽3 không có ý nghĩa thống kê; 𝐻1: 𝛽3 có ý nghĩa thống kê Ta xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:

𝑇 = 𝛽̂ 3 𝑠𝑒( 𝛽̂ )3 Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇(𝑛−𝑘)

Từ Eviews ta có: P_value = 0.6917 > 0.05 ⇒ Bác bỏ 𝐻1, chấp nhận 𝐻0

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, có thể kết luận rằng Chênh lệch tỷ lệ thất

nghiệp không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái của VND với đồng USD

 Kiểm định 𝛽4: {𝐻0: 𝛽4 = 0

𝐻1: 𝛽4 ≠ 0

⬄ 𝐻0: 𝛽4 không có ý nghĩa thống kê; 𝐻1: 𝛽4 có ý nghĩa thống kê Ta xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, có thể kết luận rằng Chênh lệch tỷ lệ lạm

phát không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái của VND với đồng USD

2.4.3 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Giả thuyết kiểm định:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, hàm hồi quy có phù hợp

2.4.4 Kiểm tra thừa biến

Theo hàm hồi quy mẫu, các biến giải thích đều có 𝑃_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0.05 Nghi ngờ mô hình thừa biến, sử dụng kiểm định Wald, ta có bảng eviews:

Hình 2.2: Kết quả chạy eview kiểm định Wald

Với mức ý nghĩa α = 0,05 cần kiểm định:

{𝐻0: 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 0 (Biến GDP, TN và CPI là không cần thiết) 𝐻1: 𝛽2, 𝛽3, 𝛽4 ≠ 0 (Biến GDP, TN và CPI là cần thiết)

Từ bảng eview ta thấy: P_value = 0.0365 < 0.05 ⇒ Bác bỏ H0 chấp nhận H1

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, ta đưa ra kết luận biến GDP, TN và CPI một cách đồng thời là cần thiết

2.4.5 Kiểm tra thiếu biến:

Sử dụng kiểm định RESET của RAMSEY, ta có bảng eviews:

Hình 2.3: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY

Hình 2.4: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY

Ta có giả thuyết:

{𝐻0: Mô hình không cần bổ sung biến 𝐻1: Mô hình cần bổ sung biến

Từ bảng kết quả trên, ta thấy: F-statistic = 0.4105 > 0.05

⇒ Chấp nhận 𝐻0 nên mô hình không thiếu biến với mức ý nghĩa α = 5%

Kết luận: Mô hình đã phù hợp, không cần bổ sung biến bậc cao

III KIỂM TRA KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH VÀ KHẮC PHỤC 3.1 Phương sai của sai số thay đổi

3.1.1 Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey

Hình 3.1: Kết quả chạy eview Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey

Xét mô hình Breusch-Pagan-Godfrey:

𝐸̂𝑖2 = ̂ + 1 ̂.GDP2 i + ̂.TN3 i + ̂ 𝐶𝑃𝐼4 i

Bài toán kiểm định:

{ H0: ̂ = 2 ̂ = 3 ̂ = 0 (Phương sai sai số không đổi)4 𝐻1: 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑚ộ𝑡 ℎệ 𝑠ố ≠ 0 (Phương sai sai số thay đổi)

Tiêu chuẩn kiểm định: F= 𝑘−1𝑅∗2 1−𝑅∗2

𝑛−𝑘 Nếu H0 đúng thì F ~ F(k-1; n-k)

Theo kết quả hồi quy ta có P_value: 0.6528 > 0.05 ⇒ Chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

3.1.2 Kiểm định Glejser

Hình 3.2: Kết quả chạy eview Kiểm định Glejser

Bài toán kiểm định:

{ 𝐻0: 𝛽̂ = 𝛽2 ̂ = 𝛽3 ̂ = 04 𝐻1: 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑚ộ𝑡 ℎệ 𝑠ố ≠ 0 ⬄ H0: Phương sai sai số không đổi; H1: Phương sai sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định: F= 𝑘−1𝑅∗2

Theo kết quả hồi quy ta có P_value: 0.5990 > 0.05 ⇒ Chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

3.1.3 Kiểm định White

Hình 3.3: Kết quả chạy eview Kiểm định White

Bài toán kiểm định:

{𝐻0: Phương sai sai số không đổi 𝐻1: Phương sai sai số thay đổi

Tiêu chuẩn kiểm định: χ2 = n 𝑅∗2