Vàng có phải là công cụ phòng ngừa rủi ro đối với biến động của tỷ giá việt nam đồng tiếp cận mô hình TV AR

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - - PHAN THỊ LỆ THÚY VÀNG CÓ PHẢI LÀ CÔNG CỤ PHÒNG NGỪA RỦI RO ĐỐI VỚI BIẾN ĐỘNG CỦA TỶ GIÁ VIỆT NAM ĐỒNG: TIẾP CẬN THEO MÔ HÌNH TVAR LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH  - PHAN THỊ LỆ THÚY VÀNG CÓ PHẢI LÀ CÔNG CỤ PHÒNG NGỪA RỦI RO ĐỐI VỚI BIẾN ĐỘNG CỦA TỶ GIÁ VIỆT NAM ĐỒNG: TIẾP CẬN THEO MÔ HÌNH TVAR Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS VŨ VIỆT QUẢNG Tp Hồ Chí Minh – Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin xam đoan công trình nghiên cứu cá nhân hướng dẫn khoa học TS.Vũ Việt Quảng Những nội dung nghiên cứu kết nghiên cứu đề tài trung thực, số liệu phục vụ cho nghiên cứu đáng tin cậy tác giả thu thập từ nguồn khác nhau, thích rõ ràng để dễ dàng tra cứu kiểm chứng Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2015 Tác giả Phan Thị Lệ Thúy MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Điểm luận văn .4 1.6 Bố cục luận văn CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 2.1 Các nghiên cứu vàng tài sản khác .6 2.2 Các nghiên cứu vàng tiền tệ .9 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13 3.1 Phương pháp nghiên cứu 14 3.2 Mô hình nghiên cứu 16 3.2.1 Định nghĩa TVAR 16 3.2.2 Xây dựng kiểm định giả thuyết 19 3.2.3 Phương pháp ước lượng 23 3.3 Dữ liệu 23 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 25 4.1 Sơ lược biến động tỷ giá VND giá vàng 25 4.2 Kết kiểm định 28 4.2.1 Kết kiểm định tính dừng 28 4.2.2 Kiểm tra tuyến tính 30 4.2.3 Xác định tham số trễ (p) giá trị ngưỡng (  ) 38 4.2.4 Kiểm tra quan hệ nhân 44 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 58 5.1 Kết luận kết nghiên cứu 60 5.2 Những điểm hạn chế luận văn 60 5.3 Những gợi ý cho hướng nghiên cứu 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT NHNN : Ngân hàng nhà nước NHTW : Ngân hàng Trung ương TGHĐ : Tỷ giá hối đoái DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1 Kết kiểm định tính dừng 29 Bảng 4.2 Độ trễ tối ưu theo mô hình VAR 31 Bảng 4.3 Kiểm tra mối quan hệ phi tuyến tính ngưỡng 34 Bảng 4.4 Kiểm tra mối quan hệ phi tuyến tính ngưỡng 36 Bảng 4.5 Xác định tham số trễ (d), giá trị ngưỡng (  ) mô hình TVAR 40 Bảng 4.6 Phân chia chế độ 42 Bảng 4.7 Độ trễ tối ưu chế độ……………………………………… 47 Bảng 4.8 Kiểm tra quan hệ nhân mô hình phi tuyến tính 49 Bảng 4.9 Tổng hợp kết kiểm tra quan hệ nhân mô hình phi tuyến tính 55 Bảng 4.10 Tổng hợp kết kiểm tra quan hệ nhân mô hình tuyến tính 57 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 4.1: Giá vàng tỷ giá VND từ tháng 1/2004 đến tháng 8/2015 28 Hình 4.2 Biến động tỷ giá VND giá trị ngưỡng 44 TÓM TẮT Luận văn đánh giá vai trò vàng công cụ phòng ngừa biến động VND, cách sử dụng mô hình phi tuyến tính vector ngưỡng tự hồi quy (TVAR) Sử dụng liệu suất sinh lợi theo tháng vàng tỷ giá hối đoái đồng tiền bao gồm: USD/VND; EUR/VND; GBP/VND; JPY/VND; CNY/VND giao dịch ngân hàng Ngoại thương Việt Nam, luận văn cho thấy: Không tìm thấy vai trò vàng công cụ phòng ngừa tỷ giá EUR/VND; GBP/VND; CNY/VND Đối với tỷ giá USD/VND vàng công cụ phòng ngừa biến động tỷ giá Riêng tỷ giá JPY/VND et 1 > -0.148942% tức đồng VND tăng giá đồng VND bị giá đầu tư vào vàng môt kênh để phòng ngừa biến động tỷ giá JPY/VND CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu Tỷ giá hối đoái (TGHĐ) sách kinh tế vĩ mô quan trọng quốc gia Ở Việt Nam, TGHĐ không tác động đến xuất nhập khẩu, cán cân thương mại, nợ quốc gia, thu hút đầu tư trực tiếp, gián tiếp, mà ảnh hưởng không nhỏ đến niềm tin dân chúng Khi TGHĐ biến động theo chiều hướng không thuận, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) thực nhiều giải pháp như: nới rộng biên độ +/-5% (3/2009); hạ biên độ xuống +/- 3% (2/2010), đồng thời với việc điều chỉnh tăng tỷ giá liên ngân hàng 3,36% ; 4/2010 NHNN yêu cầu Tổng công ty, Tập đoàn có thu ngoại tệ phải bán cho ngân hàng kiểm kiểm soát chặt chẽ giao dịch mua bán ngoại tệ địa điểm mua bán ngoại tệ Đầu năm 2015, Thống đốc NHNN tuyên bố kiểm soát tỷ giá biến động không 2% Tuy nhiên tỷ giá tháng vừa qua liên tục biến động Thêm vào đó, xét tình hình kinh tế khi: Thị trường chứng khoán chưa có tín hiệu khởi sắc tốt; kinh doanh bất động sản u ám, ngân hàng huy động vốn với lãi suất thấp thu hút không nhiều nhà đầu tư vào lĩnh vực Trong để phòng ngừa rủi ro nhiều người nhìn thấy vàng kênh đầu tư an toàn Như ta biết vàng tài sản thu hút nhiều người giới từ hàng ngàn năm nhu cầu người vàng không ngừng tăng lên Có nhiều lý để nhà đầu tư tham gia vào thị trường vàng Có thể mua vàng kiếm khoảng chênh lệch từ biến động giá vàng niềm tin nhà đầu tư giá vàng biến động có lợi cho họ Họ mua vàng hàng rào chống lại khủng hoảng kinh tế, trị hay tiền tệ Các nhà đầu tư thường hạn chế rủi ro cách đa dạng hóa danh mục đầu tư họ tham gia đồng thời thị trường vàng thị trường khác Vì phát triển thị trường vàng theo dõi chặt chẽ nhà đầu tư, nhà phân tích tài nhà hoạch định sách Trong nghiên cứu trước vấn đề vàng tỷ giá hối đoái, nghiên cứu hầu hết tập trung vào mối quan hệ tuyến tính Như biết bất lợi việc sử dụng mô hình tuyến tính sử dụng kết ước lượng từ mô hình tuyến tính để suy xảy điều kiện khác Trong tác giả thấy biến động tỷ giá giá vàng theo chiều hướng khác Vì tác giả cho mối quan hệ phi tuyến tính, tuyến tính giả định nghiên cứu trước Gần nhất, có nghiên cứu tác giả Wang Lee (2010) có sử dụng hàm TVAR để đo lường xem thử vàng có phải công cụ phòng ngừa biến động đồng Yên Nhật hay không? Tuy nhiên chưa có nghiên cứu xem thử vàng có phải công cụ phòng ngừa biến động tỷ giá hối đoái VND mô hình phi tuyến tính TVAR Do đó, luận văn sử dụng vector ngưỡng tự hồi quy TVAR (mô hình phi tuyến tính) cho nghiên cứu thực nghiệm đề tài Tác giả sử dụng biến động tỷ giá hối đoái đồng VND biến ngưỡng để xây dựng chế độ xem thử đầu tư vào vàng hạn chế rủi ro biến động tỷ giá hối đoái VND giai đoạn từ tháng 01/2004 đến tháng 8/2015 Tác giả tin phát tài liệu tham khảo hữu ích cho sách tiền tệ phủ Việt Nam hướng dẫn cho nhà đầu tư, người muốn sử dụng vàng hàng rào chống lại biến động VND 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu luận văn kiểm định vàng có phải công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá VND cho nhà đầu tư hay không? Hay nói cách khác, đầu tư vào vàng ngăn chặn giảm giá trị tài sản cá nhân công ty biến động đồng nội tệ hay không? Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 46.04669 P-Val 0.14000 > TVAR.LRtest(rgbp_gold, lag = 5, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 42.87677 P-Val 0.63400 > TVAR.LRtest(rgbp_gold, lag = 6, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 68.08786 P-Val 0.11000 > TVAR.LRtest(rgbp_gold, lag = 5, thDelay=5:5, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 40.29468 P-Val 0.68800 > TVAR.LRtest(rgbp_gold, lag = 6, thDelay=5:5, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 48.54231 P-Val 0.76200 > TVAR.LRtest(rgbp_gold, lag = 6, thDelay=6:6, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 46.405 P-Val 0.818 GOLD - EUR/VND > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 1, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 15.95688 P-Val 0.18800 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 2, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 21.69856 P-Val 0.18800 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 3, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 24.47312 P-Val 0.43800 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 4, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 34.64485 P-Val 0.35200 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 5, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 37.11098 P-Val 0.59200 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 6, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 46.86384 P-Val 0.54400 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 2, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 16.71838 P-Val 0.45400 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 3, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 21.7714 P-Val 0.5840 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 4, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 31.82639 P-Val 0.41000 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 5, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 33.82428 P-Val 0.71600 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 6, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 59.60984 P-Val 0.09800 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 3, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 25.62209 P-Val 0.34000 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 4, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 33.06171 P-Val 0.37800 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 5, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 38.01812 P-Val 0.49200 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 6, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 39.3643 P-Val 0.7520 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 4, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 21.35986 P-Val 0.87600 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 5, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 26.00554 P-Val 0.94600 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 6, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 38.24006 P-Val 0.79400 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 5, thDelay=5:5, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 46.74234 P-Val 0.19200 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 6, thDelay=5:5, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 56.40239 P-Val 0.18800 > TVAR.LRtest(reur_gold, lag = 6, thDelay=6:6, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 36.90277 P-Val 0.85800 GOLD – JPY/VND > library(tsDyn) > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 1, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 17.77027 P-Val 0.19800 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 2, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 30.10258 P-Val 0.08200 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 3, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 30.52657 P-Val 0.35400 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 4, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 49.15497 P-Val 0.06200 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 5, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 65.08449 P-Val 0.21600 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 6, thDelay=1:1, mTh=1, nboot=500, trim=0.1, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn LR test: [,1] Test 65.08449 P-Val 0.41600 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 2, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 15.87442 P-Val 0.55800 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 3, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 17.95409 P-Val 0.81200 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 4, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 25.77251 P-Val 0.76400 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 5, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 32.97012 P-Val 0.71000 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 6, thDelay=2:2, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 39.75904 P-Val 0.73200 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 3, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 19.46983 P-Val 0.70400 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 4, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 33.00635 P-Val 0.35000 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 5, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 38.15827 P-Val 0.50400 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 6, thDelay=3:3, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 45.46101 P-Val 0.48400 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 4, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 28.52982 P-Val 0.57200 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 5, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 38.14151 P-Val 0.50000 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 6, thDelay=4:4, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 64.55093 P-Val 0.05600 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 5, thDelay=5:5, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 41.12856 P-Val 0.37600 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 6, thDelay=5:5, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn Test of linear VAR against TVAR(1) and TVAR(2) LR test: [,1] Test 46.81601 P-Val 0.46600 > TVAR.LRtest(rjpy_gold, lag = 6, thDelay=6:6, mTh=1, nboot=500, trim=0.2, test="2vs3", trace=FALSE, trend=TRUE) Warning: the thDelay values not correspond to the univariate implementation in tsdyn LR test: [,1] Test 46.81601 P-Val 0.66700 PHỤ LỤC 3: XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ NGƯỠNG GOLD – JPY/VND > TVAR summary(TVAR) Model TVAR with thresholds Full sample size: 139 End sample size: 138 Number of variables: Number of estimated parameters: 12 + AIC 684.2482 BIC 722.3025 SSR 3192.011 [[1]] Intercept rjpy -1 rgold -1 Equation rjpy 1.0262(0.5863) 0.3319(0.2038) 0.1433(0.1061) Equation rgold 2.2187(0.8066)** 0.6012(0.2803)* 0.4530(0.1460)** rjpy -1 rgold -1 [[2]] Intercept Equation rjpy -0.3408(0.5462) Equation rgold 0.3069(0.7515) 0.2659(0.1817) -0.0920(0.0738) 0.4907(0.2499) -0.1055(0.1015) Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Threshold value: -0.1489425 Percentage of Observations in each regime: 47.1% 52.9% GOLD – GBP/VND > TVAR summary(TVAR) Model TVAR with thresholds Full sample size: 138 End sample size: 136 Number of variables: Number of estimated parameters: 20 + AIC 645.8525 BIC 707.0182 SSR 2803.526 [[1]] Intercept rgbp -1 rgold -1 rgbp -2 Equation rgbp -0.4475 (0.9691) 0.1984(0.1784) 0.0103(0.1338) -0.0358(0.2956) Equation rgold 4.9673(1.5004)*-0.2256(0.2762) 0.5825(0.2071)** 1.0798(0.4577)* rgold -2 Equation rgbp 0.5170(0.1455)*** Equation rgold 0.1384(0.2252) [[2]] Intercept rgbp -1 rgold -1 rgbp -2 Equation rgb 0.5634(0.3062) 0.0158(0.0978) 0.0084(0.0608) -0.2209(0.1287) Equation rgold 0.9976(0.4741)* -0.1097(0.1514) 0.0364(0.0941) -0.3282(0.1992) rgold -2 Equation rgbp -0.0376(0.0603) Equation rgold -0.0384(0.0934) Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Threshold value: -1.43493 Percentage of Observations in each regime: 25.7% 74.3% GOLD – EUR/VND > TVAR summary(TVAR) Model TVAR with thresholds Full sample size: 139 End sample size: 138 Number of variables: Number of estimated parameters: 12 + AIC 712.3955 BIC 750.4498 SSR 3571.889 [[1]] Intercept Equation reur -0.2588(0.5431) Equation rgold -0.2450(0.6994) [[2]] Intercept Equation reur 1.7845(0.5691)** reur -1 -0.0292(0.1703) -0.3430(0.2193) reur -1 -0.5618(0.1707)** rgold -1 0.0221(0.0937) -0.0570(0.1206) rgold -1 0.0545(0.0997) Equation rgold 1.6872(0.7329)* -0.2951(0.2198) 0.2846(0.1284)* Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Threshold value: 0.2775448 Percentage of Observations in each regime: 48.6% 51.4% ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH  - PHAN THỊ LỆ THÚY VÀNG CÓ PHẢI LÀ CÔNG CỤ PHÒNG NGỪA RỦI RO ĐỐI VỚI BIẾN ĐỘNG CỦA TỶ GIÁ VIỆT NAM ĐỒNG: TIẾP CẬN THEO MÔ HÌNH TVAR... hối đoái Việt Nam + Nghiên cứu tìm thấy vàng công cụ phòng ngừa rủi ro biến động tỷ giá GBP/VND; EUR/VND; CNY/VND Tuy nhiên vàng công cụ phòng ngừa biến động tỷ giá USD/VND Riêng tỷ giá JPY/VND... ứng với “regimes” xác lập để xác nhận xem vàng có phải công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá VND hay không? 16 3.2 Mô hình nghiên cứu Khi vàng xem có vai trò công cụ phòng ngừa biến động tiền tệ? Có