BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: VINDEX; GOLD; TỶ GIÁ USD

BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: VINDEX; GOLD; TỶ GIÁ USD Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu tác động của tỷ giá USD (EUSD) và giá vàng (GOLD) lên chỉ số VNIDEX (VNI) Vàng đã từng được xem như một kênh đầu tư an toàn trên thị trường tài chính. Tuy nhiên hiện nay giá vàng trong nước và trên thế giới có rất nhiều biến động.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN SAU ĐẠI HỌC BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Học viên: HOÀNG HẢI YẾN Mã số: 210549 Lớp: CH21D Số thứ tự: 59 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: VINDEX; GOLD; TỶ GIÁ USD Số quan sát: 30 Số biến số: 03 Loại số liệu: chuỗi thời gian Từ: tháng 07/2010 đến tháng 12/2012 Hà Nội, 01/ 2013 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu tác động của tỷ giá USD (EUSD) và giá vàng (GOLD) lên chỉ số VNIDEX (VNI) 2. Giá vàng Vàng đã từng được xem như một kênh đầu tư an toàn trên thị trường tài chính. Tuy nhiên hiện nay giá vàng trong nước và trên thế giới có rất nhiều biến động. Trên thị trường tài chính Việt Nam, vàng vẫn chưa có một công cụ hành pháp điều chỉnh hoạt động của thị trường này (trước năm 2013) dẫn tới Vàng hiện nay cũng không còn là một kênh đầu tư an toàn như vốn có của nó. Theo học thuyết kinh tế, khi mức độ rủi ro cao tương ứng với mức lợi nhuận cao. Điều đó đồng nghĩa với nhận định vàng và chứng khoán là kênh đầu tư sinh lợi cao. TH1: Khi các thông tin kinh tế được đưa ra tốt đẹp, cho thấy nền kinh tế hội phục => tâm lý chấp nhận rủi ro sẽ trở lại trong giới đầu tư => đổ vốn vào TTCK => USD được bán ra để mua chứng khoán => USD giảm giá trị. Vàng sẽ được hưởng lợi từ việc USD mất giá => Song song với việc đầu tư vào chứng khoán nhà đầu tư cũng sẽ đầu tư vào vàng. TH2: Khi nền kinh tế có tín hiệu thụt lùi, không tăng trưởng như kỳ vọng của nhà đầu tư => tâm lý ngại rủi ro xuất hiện => Nhà đầu tư rút vốn từ kênh đầu tư rủi ro như vàng, chứng khoán => Thị trường vàng và chứng khoán sẽ sụt giảm điểm. Tuy nhiên cũng có nhiều trường hợp giới đầu tư rút vốn khỏi TTCK nhưng vẫn giữ giá trị tại thị trường vàng khi nhận định rằng còn có thể thu được lợi nhuận từ thị trường này dẫn tới thị trường vàng và thị trường chứng khoán có những thời điểm ngược chiều nhau. 3. Tỷ giá Tỷ giá hối đoái đo lường biến động tiền tệ của hai quốc gia, nó tác động đến TTCK trên cả 2 giác độ là môi trường tài chính và chính bản thân hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Xét trên giác độ môi trường tài chính, tỷ giá hối đoái tác động trực tiếp đến quyết định của nhà đầu tư, cụ thể : - Trường hợp 1: Đồng USD tăng giá, đồng nghĩa với việc VND mất giá. Khi đó, 1 USD của sẽ đổi được nhiều VND hơn và như vậy, nhà đầu tư sẽ nhận thấy được một khoản lời từ việc gia tăng trong tỷ giá này nếu như thực hiện động tác đổi từ đồng USD sang VND. Khoản lời đó mang đến cho nhà đầu tư nhiều cơ hội kinh doanh hơn, 1 trong số đó là đầu tư vào thị trường chứng khoán. - Trường hợp 2: Đồng USD giảm giá, ngược lại với trường hợp 1, khi đó việc chuyển đổi từ USD sang VND không phải là một chọn lựa.Thực tế cho thấy không thể giao dịch chứng khoán bằng ngoại tệ. Điều này đòi hỏi cần phải có công đoạn chuyển từ USD sang VND, đây lại là điều trái với mong muốn của nhà đầu tư vì sẽ bị mất đi một khoản tiền do sự sụt giảm của USD. Nếu như TTCK không chứng minh được khả năng mang lại lợi nhuận, phương án chuyển đổi này khiến việc đầu tư chứng khoán sẽ tăng thêm rủi ro cho nhà đầu tư. Do đó bài tập lớn này sẽ đề cập tới mối quan hệ, đưa ra các dự báo của chỉ số VNI khi bị tác động bởi hai yếu tố là tỷ giá USD và Vàng. 2 NỘI DUNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 1. Xây dựng mô hình phân tích Mô hình nghiên cứu tác động của giá vàng và tỷ giá USD đối với chỉ số VNINDEX VNI = β 1 + β 2* GOLD + β 3* EUSD + u i (mh01) 2. Thu thập dữ liệu về các biến trong mô hình Dữ liệu bao gồm 30 quan sát được lấy từ tháng 07/2010 đến tháng 12/2012. Dữ liệu được lấy vào ngày cuối cùng của mỗi tháng trong thời gian quan sát Obs EUSD GOLD VNI 2010:07 19095.00 28220.00 498.1000 2010:08 19470.00 28750.00 434.4000 2010:09 19490.00 31220.00 450.2000 2010:10 19495.00 33500.00 442.2000 2010:11 19945.00 35400.00 425.5000 2010:12 19945.00 35790.00 472.8000 2011:01 18932.00 36020.00 485.7200 2011:02 18932.00 36200.00 515.0000 2011:03 20668.00 37450.00 466.0200 2011:04 20708.00 37000.00 459.1700 2011:05 20698.00 37810.00 463.0000 2011:06 20638.00 37770.00 463.3000 2011:07 20618.00 37670.00 435.6900 2011:08 20608.00 39940.00 425.2900 2011:09 20628.00 46770.00 404.8400 2011:10 20628.00 44270.00 435.2900 2011:11 21005.00 44870.00 426.4300 2011:12 21011.00 45320.00 413.1800 2012:01 21036.00 42650.00 380.1100 2012:02 21036.00 4520.000 351.3700 2012:03 20860.00 44820.00 390.6700 2012:04 20820.00 43920.00 427.0000 2012:05 20840.00 42100.00 449.9000 2012:06 20850.00 42520.00 420.1000 2012:07 20820.00 42070.00 417.1600 2012:08 20820.00 44550.00 423.6000 2012:09 20810.00 47050.00 395.5000 2012:10 20815.00 46810.00 385.7000 2012:11 20775.00 47000.00 383.3000 2012:12 20770.00 46320.00 399.7000 3. Phân tích, đánh giá mô hình 3.1. Phân tích về kết quả ước lượng 3.1.1. Diễn giải mô hình Estimation Command: ===================== LS VNI C GOLD EUSD Estimation Equation: ===================== VNI = C(1) + C(2)*GOLD + C(3)*EUSD Substituted Coefficients: ===================== 3 VNI = 1265.136934 + 0.000724750791*GOLD - 0.04220305037*EUSD 3.1.2. Bảng kết quả hồi quy Dependent Variable: VNI Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 11:32 Sample: 2010:07 2012:12 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1265.137 159.1784 7.947917 0.0000 GOLD 0.000725 0.000636 1.139834 0.2644 EUSD -0.042203 0.008152 -5.177104 0.0000 R-squared 0.504293 Mean dependent var 431.3413 Adjusted R-squared 0.467574 S.D. dependent var 37.08250 S.E. of regression 27.05819 Akaike info criterion 9.528496 Sum squared resid 19767.93 Schwarz criterion 9.668615 Log likelihood -139.9274 F-statistic 13.73382 Durbin-Watson stat 0.759716 Prob(F-statistic) 0.000077 + β 2 = 0,000725 Điều này cho thấy khi giá vàng tăng thì VNI có xu hướng tăng điểm, phù hợp với giải thích trong phần tổng quanh. Khi giá vàng tăng 1 điểm thì chỉ số VNI tăng 0,000725 điểm. + β3 = - 0,042203. Kết quả này phù hợp với trường hợp 1 đề cập ở trên. Khi tỷ giá tăng 1 điểm thì VNI giảm – 0,042203 điểm. 3.1.3. Kiểm định về các hệ số Kiểm định cặp giả thuyết Ho: β i = 0 H1: β i ≠ 0 Xét β 2 có P – value = 0,2644 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho, với mức ý nghĩa 5%, có thể coi β 2 = 0 Xét β 3 có P- value = 0,0000 < 0.05 => bác bỏ Ho, với mức ý nghĩa 5%, có thể coi β 3 ≠0 3.2. Kiểm định khuyết tật của mô hình 3.2.1. Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Breush - Godfrey Kiểm định cặp giả thuyết Ho: Mô hình không có tự tương quan bậc 1 H1: Mô hình có tự tương quan bậc 1 Bằng phần mềm Eviews ta được kết quả như sau: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 15.23635 Probability 0.000601 Obs*R-squared 11.08465 Probability 0.000870 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 11:34 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 27.39620 128.9941 0.212383 0.8335 GOLD 7.89E-06 0.000515 0.015326 0.9879 EUSD -0.001379 0.006606 -0.208745 0.8363 RESID(-1) 0.616995 0.158067 3.903376 0.0006 R-squared 0.369488 Mean dependent var 1.40E-14 Adjusted R-squared 0.296737 S.D. dependent var 26.10848 S.E. of regression 21.89477 Akaike info criterion 9.133939 Sum squared resid 12463.91 Schwarz criterion 9.320765 Log likelihood -133.0091 F-statistic 5.078782 Durbin-Watson stat 1.925243 Prob(F-statistic) 0.006697 4 Dựa vào bảng kết quả trên cho thấy, mô hình đã cho có tự tương quan, các biến phụ thuộc có mối quan hệ tự tương quan với nhau => Khuyết tật của mô hình => Cần phải khắc phục 3.2.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White Hồi quy mô hình PRM : Y i = β 1 +β 2 *X 2i +β 3 *X 3i + U i => 2 i e Hồi quy mô hình: 2 2 2 1 2 2 3 3 4 2 5 3 6 2 3 * * * * * * i i i i i i i i e X X X X X X V α α α α α α = + + + + + + Để phát hiện phương sai sai số thay đổi ta sử dụng kiểm định White thu được kết quả như sau: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.043974 Probability 0.404494 Obs*R-squared 4.293847 Probability 0.367696 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 13:04 Sample: 2010:07 2012:12 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -81104.29 167729.9 -0.483541 0.6329 GOLD 0.069804 0.074830 0.932840 0.3598 GOLD^2 -1.54E-06 1.34E-06 -1.149906 0.2611 EUSD 7.665490 16.90160 0.453536 0.6541 EUSD^2 -0.000180 0.000424 -0.423731 0.6754 R-squared 0.143128 Mean dependent var 658.9308 Adjusted R-squared 0.006029 S.D. dependent var 626.3524 S.E. of regression 624.4615 Akaike info criterion 15.86267 Sum squared resid 9748803. Schwarz criterion 16.09620 Log likelihood -232.9400 F-statistic 1.043974 Durbin-Watson stat 1.123535 Prob(F-statistic) 0.404494 Nhận xét: Mô hình có phương sai sai số không đổi (đồng đều) 3.2.3. Kiểm định dạng phương trình hồi quy bằng kiểm định Ramsey RESET Ramsey RESET Test: F-statistic 0.201592 Probability 0.657159 Log likelihood ratio 0.231709 Probability 0.630260 Test Equation: Dependent Variable: VNI Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 13:10 Sample: 2010:07 2012:12 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4690.637 7631.063 0.614677 0.5441 GOLD 0.002871 0.004824 0.595190 0.5569 EUSD -0.180220 0.307505 -0.586071 0.5629 FITTED^2 -0.003695 0.008231 -0.448990 0.6572 R-squared 0.508107 Mean dependent var 431.3413 Adjusted R-squared 0.451350 S.D. dependent var 37.08250 S.E. of regression 27.46735 Akaike info criterion 9.587439 5 Sum squared resid 19615.83 Schwarz criterion 9.774265 Log likelihood -139.8116 F-statistic 8.952333 Durbin-Watson stat 0.741101 Prob(F-statistic) 0.000304 Nhận xét: Mô hình Mô hình có dạng hàm đúng/ không thiếu biến 3.2.4. Kiểm định đa cộng tuyến bằng hồi quy phụ của EUSD theo Gold Hồi quy EUSD theo GOLD ta có mô hình: EUSD i = α 1 + α 2 * GOLD + V i (mh02) Hồi quy bằng phần mềm Eviews ta có kết quả sau: Dependent Variable: EUSD Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 13:30 Sample: 2010:07 2012:12 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 19311.56 546.1883 35.35696 0.0000 GOLD 0.028605 0.013713 2.085916 0.0462 R-squared 0.134495 Mean dependent var 20425.53 Adjusted R-squared 0.103584 S.D. dependent var 662.5335 S.E. of regression 627.2818 Akaike info criterion 15.78501 Sum squared resid 11017510 Schwarz criterion 15.87842 Log likelihood -234.7751 F-statistic 4.351044 Durbin-Watson stat 0.670458 Prob(F-statistic) 0.046217 P-value = 0,0462; R^2 = 0,134 => Hiện tượng đa công tuyến là rất thấp, có thể coi là không có vì P- value xấp xỉ bằng 0,05 4. Khắc phục khuyết tật mô hình: Theo nội dung phân tích tại phần 3, mô hình nghiên cứu có khuyết tật tự tương quan => Biện pháp khắc phục hiện tượng tự tương quan của mô hình. 4.1 Hồi quy mô hình không có hệ số chặn (phần dư) Xét mô hình: E(t) = α*E(t-1) + v(t) (mh03) LS E E(-1) Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 13:53 Sample(adjusted): 2010:08 2012:12 Included observations: 29 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E(-1) 0.614519 0.150119 4.093557 0.0003 R-squared 0.374027 Mean dependent var -0.633719 4.2 Sử dụng phương trình sai phân tổng quát: Phương trình sai phân tổng quát của mô hình (1) là: VNI – α VNI(-1) = β1(1-α) + β2(GOLD – α*GOLD(-1)) + β3*(EUSD – α*EUSD(-1)) + Vt (mh04) Qua thống kê DW và hồi quy phụ tại mục 4.1 ước lượng hệ số tương quan bậc nhất α = 0,615 thay vào phương trình sai phân tổng quát (2) và thực hiện hồi quy mô hình này: 6 Dependent Variable: VNI-0.615*VNI(-1) Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 14:15 Sample(adjusted): 2010:08 2012:12 Included observations: 29 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 401.2500 84.56750 4.744730 0.0001 GOLD-0.615*GOLD(-1) 0.000699 0.000449 1.556692 0.1316 EUSD-0.615*EUSD(-1) -0.031451 0.010642 -2.955509 0.0066 R-squared 0.298770 Mean dependent var 163.0934 Adjusted R-squared 0.244829 S.D. dependent var 24.37004 S.E. of regression 21.17770 Akaike info criterion 9.041472 Sum squared resid 11660.87 Schwarz criterion 9.182917 Log likelihood -128.1013 F-statistic 5.538853 Durbin-Watson stat 1.609353 Prob(F-statistic) 0.009913 => Diễn giải mô hình: Estimation Command: ===================== LS (VNI - 0.615*VNI(-1)) C (GOLD - 0.615*GOLD(-1)) (EUSD - 0.615*EUSD(-1)) Estimation Equation: ===================== VNI-0.615*VNI(-1) = C(1) + C(2)*(GOLD-0.615*GOLD(-1)) + C(3)*(EUSD-0.615*EUSD(-1)) Substituted Coefficients: ===================== VNI-0.615*VNI(-1) = 401.2499827 + 0.0006987985866*(GOLD-0.615*GOLD(-1)) - 0.03145143811*(EUSD- 0.615*EUSD(-1)) => Kiểm tra mô hình có tự tương quan không: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.455996 Probability 0.505699 Obs*R-squared 0.519480 Probability 0.471063 Nhận xét: Mô hình không có tự tương quan => Đã khắc phục hiện tượng tự tương quan của mô hình ban đầu. 4.3 Mô hình sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan + Hệ số chặn của mô hình = 401.2500/(1-0,615) = 1042,2078 + Mô hình trước khi khắc phục: VNI = 1265.136934 + 0.000724750791*GOLD - 0.04220305037*EUSD (3) + Mô hình sau khi khắc phục: VNI = 1042,2078 + 0.000699*GOLD - 0.031451*EUSD 5. Dự báo trong và ngoài mẫu: Xét mô hình: VNI(t) = β1 + β2*(t) + u(t) 5.1 Dự báo trong mẫu: * Mô hình logarit tuyến tính: 7 LN GDP(t) = β1 + β2*t + u(t) (mh05) Ta có kết quả sau: Dependent Variable: LOG(VNI) Method: Least Squares Date: 01/17/13 Time: 14:39 Sample: 2010:07 2012:12 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.160513 0.022731 271.0167 0.0000 @TREND -0.006703 0.001346 -4.979421 0.0000 R-squared 0.469643 Mean dependent var 6.063324 Durbin-Watson stat 0.932214 Prob(F-statistic) 0.000029 Dự báo VNI tháng 1/2013 = VNIF 2013:01 = e^(6,160513 – 0,006703*30) = 387,386 * Đánh giá chất lượng dự báo: Nhận xét: so sánh với dự báo bằng mô hình tuyến tính, mô hình này có RMSE; MAE; MAPE nhỏ hơn so với dự báo bằng mô hình tuyến tính => Dự báo bằng kết qủa này chính xác hơn. 5.2 Dự báo ngoài mẫu (mh06): Thực hiện dự báo chỉ số VNI trong năm 2013 => Thực hiện mở rộng khoảng số liệu từ 2012:12 đến 2013:12. Thực hiện hồi quy mô hình tuyến tính (4) và thực hiện dự báo theo nội dung: LS VNI C @Trend. Xem giá trị kết quả dự báo: Theo kết quả dự báo ngoài mẫu thì kết quả dự báo tại mục 5.1 và 5.2 có kết quả tương đương nhau. 8 2013:01 386.39154023 2013:02 383.491553578 2013:03 380.591566926 2013:04 377.691580274 2013:05 374.791593623 2013:06 371.891606971 2013:07 368.991620319 2013:08 366.091633667 2013:09 363.191647015 2013:10 360.291660363 2013:11 357.391673712 2013:12 354.49168706 . SAU ĐẠI HỌC BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Học viên: HOÀNG HẢI YẾN Mã số: 210549 Lớp: CH21D Số thứ tự: 59 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: VINDEX; GOLD; TỶ GIÁ USD Số quan sát: 30 Số biến