dự báo lãi suất và tỷ giá vndusd tại việt nam giai đoạn từ tháng 012018 đến tháng 062018 sử dụng mô hình var

1 Tổng quan Nền kinh tế Việt Nam trải qua thời kỳ biến động phức tạp, khó lường, khiến cho lãi suất có thay đổi lớn, tiềm ẩn nguy rủi ro tác động lớn đến tình hình kinh tế - xã hội đất nước lãi suất số quan trọng kinh tế quốc gia, thay đổi lãi suất ảnh hưởng đến ngân hàng, quỹ đầu tư, tất người dân quốc gia Khi lãi suất ổn định lúc kinh tế ổn định, việc nghiên cứu để dự báo lãi suất có ý nghĩa lớn mặt vĩ mơ vi mơ, khơng góp phần nâng cao hiệu điều hành sách mà cịn hướng đến mục tiêu ổn định vĩ mô, tăng trưởng bền vững, nâng cao hiệu quả, sức cạnh tranh doanh nghiệp kinh tế, nâng cao chất lượng đời sống Trên giới Việt Nam có số nghiên cứu định lượng dự báo lãi suất, bật sử dụng mơ hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (ARIMA), mơ hình đa biến VAR VECM Dựa ưu điểm mơ hình VAR, nghiên cứu sử dụng mơ hình VAR để dự báo lãi suất Việt Nam theo tháng với khoảng thời gian dự báo lựa chọn từ tháng 01/2018 đến tháng 06/2018; từ đưa số kết luận hàm ý sách góp phần nâng cao hiệu điều hành vĩ mô, kiểm soát lãi suất thời gian tới  Các nghiên cứu liên quan - Nghiên cứu yếu tố kinh tế vĩ mô để dự báo lãi suất Đức (Butter Jansen 2004) Trong mơ hình, Butter Jansen sử dụng yếu tố kinh tế vĩ mô để dự báo lãi suất Đức Số liệu đươc lấy theo q từ 1982-2001 để đưa vào mơ hình dự báo Trong nghiên cứu, họ nhận thấy hầu hết mơ hình đưa kết luận biến quan trọng ảnh hưởng đến lãi suất bao gồm: số hoạt động công nghiệp, cán cân chi tiêu, số chứng khoán Mỹ tỷ giá hối đoái Tuy nhiên mơ hình chỉ ảnh hưởng biến giới sử dụng để dự báo dựa biến kinh tế nước sở - Dự báo lãi suất dài hạn Ấn Độ (Kapil Singh Rudra Sensarma 2006) Kapil Singh Rudra Sensarma sử dụng mơ hình Var với yếu tố kinh tế để dự báo cho lãi suất Ấn Độ: cung tiền, giá dầu, chứng khoán Mỹ, số sản xuẩt cơng nghiệp, số chứng khốn Bombay tỷ giá hối đoái Nghiên cứu sử dụng liệu theo tháng từ tháng 10/1996 đến tháng 03/2005 với khoảng thời gian dự báo lựa chọn từ tháng 04/2005 đến tháng 11/2005 Kết cung tiền, số chứng khoán tỷ giá hối đoái yếu tố quan trọng giúp dự báo lãi suất với độ xác cao - Nghiên cứu sử dụng mơ hình Var cho thị trường tài Thổ Nhĩ Kỳ (Selcuk Bayraci, Yakup Ari Yavuz Yildirim 2011) Selcuk Bayraci, Yakup Ari Yavuz Yildirim sử dụng mơ hình Var biến sử dụng là: tỷ giá trái phiếu TCMB, tỷ giá hối đoái, lãi suất Nghiên cứu sử dụng liệu theo ngày từ 15/06/2006 đến 15/06/2010 tổng cộng 998 quan sát Kết nghiên cứu cho thấy: Mơ hình Var mơ hình phù hợp, có mối quan hệ Granger chiều biến lãi suất tỷ giá hối đoái Dự báo 21 biến mẫu - Sự khác biệt nhóm nghiên cứu với nghiên cứu trước Nhóm nghiên cứu sử dụng tỷ giá hối đoái, lãi suất (biến kinh tế vĩ mô nước sở tại) dự báo cho lãi suất không dùng biến kinh tế vĩ mơ nước ngồi Sở dĩ nhóm nghiên cứu chọn biến Việt Nam muốn nghiên cứu tác động lẫn biến kinh tế từ có giải pháp sử dụng sách Việt Nam cho phù hợp Phương pháp nghiên cứu 2.1 Mơ hình Để nghiên cứu lãi suất Việt Nam, nhóm sử dụng mơ hình dự báo VAR Mơ hình VAR hay cịn gọi mơ hình vectơ tự hồi quy dự báo tập hợp biến, nghĩa vector biến chuỗi thời gian Nó ước lượng phương trình biến chuỗi theo độ trễ biến (p) tất biến lại (Vế phải phương trình bao gồm số độ trễ tất biến hệ thống) Một cách đơn giản, mơ hình VAR chiều với độ trễ có dạng hệ phương trình sau: p p Y 1t = α + ∑ βjY1t−1 + ∑ γjY2t−1 + U1t 1 p p Y 2t = δ + ∑ ∂iY1t−1 + ∑ θiY2t−1 + U2t 1 Trong mơ hình trên, phương trình chứa p trễ biến Với biến: Mơ hình có hệ số góc hệ số chặn Suy với k biến mơ hình có hệ số góc k hệ số chặn Điều địi hỏi số quan sát phải nhiều kết ước lượng có ý nghĩa Một số ưu điểm sử dụng mơ hình dự báo VAR - Dễ ước lượng phương pháp bình phuong nhỏ (OLS) - Có thể ước lượng nhiều biến hệ thống - Quan tâm đến tính nội sinh biến mơ hình Phương pháp ước lượng mơ hình VAR: Bước 1: Xét tính dừng biến mơ hình Nếu chưa dừng dùng kỹ thuật sai phân để đưa chuỗi dừng Bước 2: Lựa chọn khoảng trễ phù hợp Cách xác định khoảng trễ thích hợp:  Kiểm định tự tương quan (nhắc lại chương hồi quy) - Hậu tự tương quan + Các ước lượng OLS ước lượng tuyến tính, khơng chệch, chúng khơng phải ước lượng hiệu + Phương sai ước lượng OLS thường chệch Khi tính phương sai sai số tiêu chuẩn ước lượng OLS thường cho giá trị thấp giá trị thực làm cho giá trị t lớn, dẫn đến kết luận sai kiểm định 2 + σ = RSS/df ước lượng chệch σ số trường hợp chệch phía + Giá trị ước lượng R không tin cậy dùng để thay cho giá trị thực R 2 + Phương sai sai số tiêu chuẩn giá trị dự báo không tin cậy - Kiểm định tự tương quan + Phương pháp đồ thị Thường dùng đồ thị phần dư theo thời gian, giản đồ tự tương quan, đồ thị tần suất đồ thị RESID(-1) RESID theo thời gian + Kiểm định LM Breusch – Godfrey Bước 1: Ước lượng phương trình lưu phần dư t u Bước 2: Ước lượng mơ hình hồi quy sau với độ trễ p phần dư (thường xác định dựa vào xem xét PAC giản đồ tự tương quan phần dư ) = + +⋯+ + + − +⋯+ + − + ( ) Bước 3: Tính thống kê LM =( − ) từ phương trình hồi quy (1) Thống kê LM theo phân phối χ với số bậc tự p Nếu ( − ) > χ tra bảng mức ý nghĩa chọn, ta bác bỏ giả thiết H0và kết luận mơ hình có tự tương quan Bước 3: Kiểm định tính dừng phần dư để so sánh mức độ phù hợp mơ hình Bước 4: So sánh lựa chọn mơ hình phù hợp 2.2 Dữ liệu Dữ liệu biến Lãi suất (INT) Tỷ giá (ER) số liệu thứ cấp lấy theo tháng từ tháng năm 2009 đến tháng 12 năm 2017, tổng cộng 108 quan sát Các biến sử dụng dạng logarit số tự nhiên e trừ biến lãi suất R Dữ liệu nghiên cứu thu thập nguồn đây: - Lãi suất (INT): Số liệu thống kê tài IFS Quỹ tiền tệ quốc tế - Tỷ giá hối đoái (ER): Số liệu thống kê tài IFS Quỹ tiền tệ quốc tế 2.3 Quy trình dự báo 2.3.1 Kiểm tra tính dừng Sử dụng kiểm định đơn vị Unit Root Test để kiểm tra tính dừng biến INT ER Null Hypothesis: D(INT) has a unit root Augmented Dickey-Fuller test statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=12) Test critical values: t-Statistic Prob.* -5.296563 0.0000 1% level -3.493747 5% level -2.889200 10% level -2.581596 Bảng 1: Kết kiểm định tính dừng chuỗi INT Theo kết Bảng cho thấy, chuỗi INT dừng sai phân bậc Null Hypothesis: D(ER) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=12) Test critical values: t-Statistic Prob.* -8.371887 0.0000 1% level -3.493129 5% level -2.888932 10% level -2.581453 Bảng 2: Kết kiểm định tính dừng chuỗi ER Theo kết Bảng cho thấy, chuỗi ER dừng sai phân bậc 2.3.2 Tìm độ trễ tối ưu mơ hình Trong mơ hình VAR, độ trễ tối ưu chọn dựa bảng VAR Lag Order Selection Criteria Lag LogL LR FPE AIC SC HQ -468.7694 NA 46.28138 9.510493 9.562919* 9.531704 -466.0133 5.345104 47.46086 9.535622 9.692902 9.599258 -450.5419 29.37998 37.64859 9.303878 9.566011 9.409937* -450.4341 0.200331 40.74066 9.382508 9.749495 9.530991 -441.4900 16.26210 36.88772* 9.282626* 9.754466 9.473533 -440.0810 2.504861 38.90250 9.334970 9.911663 9.568301 -438.6328 2.516061 41.01008 9.386522 10.06807 9.662276 -437.0572 2.673787 43.13986 9.435499 10.22190 9.753677 -428.6598 13.91088* 39.55852 9.346662 10.23792 9.707264 Bảng 3: Bảng lựa chọn độ trễ tối ưu Dựa vào bảng trên, nhóm nghiên cứu lựa chọn độ trễ Tại độ trễ này, mơ hình có ý nghĩa thống kê sau: Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] D(ER) -0.146338 (0.10130) [-1.44463] D(INT) 5.93E-05 (2.5E-05) [ 2.33084] D(ER(-4)) -0.257294 (0.09861) [-2.60934] 4.05E-05 (2.5E-05) [ 1.63425] D(INT(-2)) 2020.058 (404.601) [ 4.99271] 0.119178 (0.10158) [ 1.17326] D(INT(-4)) 199.9693 (414.854) [ 0.48202] 0.089154 (0.10415) [ 0.85600] C 78.62143 (17.3513) [ 4.53114] -0.006681 (0.00436) [-1.53361] D(ER(-2)) Bảng 4: Kết mơ hình có ý nghĩa thống kê 10 Dựa mức thống kê T- statistic, mơ hình D(INT) D(ER) có ý nghĩa độ trễ 2.3.3 Ước lượng kiểm tra mơ hình VAR - Kiểm tra tính ổn định mơ hình Sử dụng AR graph để kiểm tra, mơ hình VAR D(INT) D(ER) độ trễ hoàn toàn ổn định Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Hình 1: Kết kiểm tra tính ổn định mơ hình - Kiểm định nhiễu trắng Trong mơ hình VAR sử dụng Auto LM test để kiểm tra nhiễu trắng, đưa kết sau: 11 Lag LRE* stat df Prob Rao F-stat df Prob 5.538477 0.2364 1.397534 (4, 190.0) 0.2364 1.231555 0.8729 0.307266 (4, 190.0) 0.8729 2.945968 0.5669 0.738315 (4, 190.0) 0.5669 2.999623 0.5579 0.751868 (4, 190.0) 0.5579 2.031740 0.7299 0.507973 (4, 190.0) 0.7299 4.405539 0.3539 1.108352 (4, 190.0) 0.3539 0.465767 0.9767 0.115973 (4, 190.0) 0.9767 9.581565 0.0481 2.443630 (4, 190.0) 0.0481 0.862190 0.9299 0.214904 (4, 190.0) 0.9299 10 3.770176 0.4380 0.946924 (4, 190.0) 0.4380 11 7.628462 0.1062 1.935525 (4, 190.0) 0.1062 12 14.04389 0.0072 3.624198 (4, 190.0) 0.0072 Bảng 5: Kết kiểm định nhiễu trắng mô hình Theo kết bảng cho thấy mức ý nghĩa 5% sai số mơ hình ngẫu nhiên trắng có vài trễ vi phạm (độ trễ 12) Tuy nhiên yếu tố ngẫu nhiên cho thấy không tồn tượng tự tương quan nên nhóm nghiên cứu chúng em tiến hành kiểm định nhân để đưa vào dự báo - Kiểm định nhân Sử dụng kiểm định Granger Causality để kiểm tra quan hệ nhân hai biến D(INT) D(ER) có kết sau: 12 Dependent variable: D(ER) Excluded Chi-sq df Prob D(INT) 25.59722 0.0000 All 25.59722 0.0000 Excluded Chi-sq df Prob D(ER) 6.956434 0.0309 All 6.956434 0.0309 Dependent variable: D(INT) Bảng 6: Kết kiểm định nhân Granger Dựa vào kết cho thấy, với mức ý nghĩa 5% hai biến D(INT) D(ER) có mối quan hệ nhân qua lại với Như vậy, việc ứng dụng Mô hình VAR vào Dự báo Lãi suất Tỷ giá VND/USD Việt Nam giai đoạn từ tháng 01/2018 đến tháng 06/2018 phù hợp đưa kết đáng tin cậy 2.3.4 Dự báo mẫu Sử dụng Solve – Make model để dự báo số INT ER từ giai đoạn 2018M01 đến 2018M06, ta có kết sau: Thời gian 2018M01 2018M02 2018M03 2018M04 2018M05 2018M06 INT 0.61139 0.605394 0.60591 0.603345 0.604361 0.603729 ER 22552.42 22637.01 22695.18 22753.68 22794.16 22836.07 Bảng 7: Kết dự báo mẫu Như vậy, việc ứng dụng mơ hình VAR, ta dự báo Lãi suất Tỷ giá hối đoái Việt Nam giai đoạn tháng đầu năm 2018 13 Phân tích kết 3.1 Phân tích tác động từ hàm phản ứng đẩy Phương pháp phân tích hàm phản ứng đẩy Generalized Impulses đánh giá hàm phản ứng đẩy tất biến tất loại biến động, nghiên cứu thực với hai biến: D(INT) D(ER) 3.1.1 Phản ứng Lãi suất (INT) trước cú sốc Tỷ giá (ER) Phản ứng Lãi suất (INT) trước cú sốc Tỷ giá (ER) tương đối mạnh Cú sốc Tỷ giá (ER) tác động đến Lãi suất (INT) gây phản ứng giảm Sau Lãi suất (INT) dao động lên xuống bất thường với biên độ lớn có xu hướng kéo dài theo thời gian mức độ tác động giảm dần tiến sau khoảng 13 thời kỳ (tháng) Hình 2: Phản ứng Lãi suất (INT) trước cú sốc Tỷ giá (ER) Dựa kết từ đồ thị cho thấy việc tăng Tỷ giá Việt Nam nhanh chóng làm giảm Lãi suất Tuy nhiên sau bắt đầu Tăng tỷ giá làm giảm Lãi suất thời kỳ sau Lãi suất Việt Nam biến động thất thường khó dự báo trước Điều phù hợp với thực tế Việt Nam, Tỷ giá VND/USD tăng làm đồng nội tệ VND giá so với đồng ngoại tệ USD, Lãi suất thực tế VND giảm Thông thường cú sốc xảy đẩy Tỷ giá VND/USD tăng cao, để tạo cân thị trường ngoại hối, Ngân hàng Trung Ương Việt Nam chủ động tăng lãi suất đồng nội tệ VND thông qua đẩy mạnh lượng cung ngoại tệ kinh tế đồng thời hút bớt đồng nội tệ Điều làm cho cung cầu ngoại hối trở nên cân 3.1.2 Phản ứng Tỷ giá (ER) trước cú sốc Lãi suất (INT) Cú sốc Lãi suất (INT) ảnh hưởng mạnh mẽ làm giảm Tỷ giá (ER) Tác động từ cú sốc Lãi suất lên Tỷ giá biến động nhanh dao động mạnh có xu hướng ổn định sau thời kỳ Tuy nhiên từ thời kì lại xuất biến động nhẹ thật tiến sau 18 thời kỳ Hình 3: Phản ứng Tỷ giá (ER) trước cú sốc Lãi suất (INT) Kết cho thấy cú sốc tăng Lãi suất có ảnh hưởng lớn làm giảm Tỷ giá Việt Nam Điều phù hợp với thực tế Việt Nam xét trường hợp cụ thể với cặp tỷ giá VND/USD Khi lãi suất VND tăng cao so với USD hỗ trợ xu hướng lên giá đồng nội tệ VND hấp dẫn luồng vốn nước chảy vào nước Điều làm tăng cung ngoại tệ USD thị trường (đồng thời làm tăng cầu nội tệ VND), từ đồng ngoại tệ USD có xu hướng giảm giá hay đồng nội tệ VND lên giá Vì Lãi suất Việt Nam tăng làm Tỷ giá VND/ USD giảm ngắn hạn 3.1.3 Phản ứng Lãi suất (INT) trước cú sốc Lãi suất (INT) Theo kết từ biểu đồ nhận thấy phản ứng Lãi suất (INT) trước cú sốc từ nhanh làm Lãi suất giảm mạnh Mức độ phản ứng INT trước cú sốc từ Lãi suất mạnh so với cú sốc Tỷ giá có ảnh hưởng lớn Tương tự đó, phản ứng trước cú sốc Lãi suất kéo dài dai dẳng ổn định sau 18 thời kỳ 15 Hình 4: Phản ứng Lãi suất (INT) trước cú sốc Lãi suất (INT) Cơng chúng thường có khuynh hướng lưu giữ ấn tượng Lãi suất khứ đồng thời có kỳ vọng nhạy cảm Lãi suất tương lai Ký ức hay ấn tượng giai đoạn Lãi suất cao thường bắt đầu mờ nhạt dần sau khoảng thời kỳ (tháng) liên tục có lãi suất thấp 3.1.4 Phản ứng Tỷ giá (ER) trước cú sốc Tỷ giá (ER) Hình 5: Phản ứng Tỷ giá (ER) trước cú sốc Tỷ giá (ER) Từ biểu đồ thực nghiệm ta thấy, phản ứng Tỷ giá (ER) trước cú sốc xảy gần khơng có độ trễ Đồng thời biến thiên Tỷ giá gặp cú sốc mạnh hơn, đặc biệt thời kỳ - Tỷ giá chí giảm xuống thời kỳ trước sau Tỷ giá mang giá trị dương Biến thiên Tỷ giá gặp cú sốc từ có xu hướng kéo dài dai dẳng dần ổn định tiến sau 18 thời kỳ 3.1.5 Phân rã phương sai phân tích nguồn biến động Dựa vào bảng kết tính tốn phân rã phương sai Bảng 8, nhóm chúng tơi rút số nhận xét sau: Một là, tăng Lãi suất biến động q trình sinh Trong ngắn hạn, biến Tỷ giá (ER) khơng có nhiều tác động đến biến thiên biến Lãi suất (INT) nhiên dài hạn, biến Tỷ giá (ER) giải thích từ - 6% biến thiên Lãi suất (INT) Hai là, biến Lãi suất (INT) giải thích phần tương đối lớn biến thiên Tỷ giá VND/USD (ER) Cụ thể, biến Lãi suất (INT) giải thích từ 10 - 25% biến thiên biến Tỷ giá (ER) Variance Decomposition of D(INT): Period S.E D(ER) D(INT) 151.2726 0.000000 100.0000 151.2726 0.000000 100.0000 167.8505 4.600963 95.39904 167.8505 4.600963 95.39904 168.6740 6.044837 93.95516 168.6740 6.044837 93.95516 170.0084 5.976825 94.02317 170.0084 5.976825 94.02317 170.3670 6.021148 93.97885 10 170.3670 6.021148 93.97885 11 170.4141 6.069382 93.93062 12 170.4141 6.069382 93.93062 Variance Decomposition of D(ER): Period S.E D(ER) D(INT) 0.037978 89.79051 10.20949 0.037978 89.79051 10.20949 0.039613 74.49167 25.50833 0.039613 74.49167 25.50833 0.041320 74.74012 25.25988 0.041320 74.74012 25.25988 0.041589 75.06557 24.93443 0.041589 75.06557 24.93443 0.041637 74.75787 25.24213 10 0.041637 74.75787 25.24213 11 0.041675 74.76173 25.23827 12 0.041675 74.76173 25.23827 Bảng 8: Kết phân rã phương sai 18 Kết luận Với nguồn số liệu hạn chế mơ hình VAR kinh tế Việt Nam nói chắn khơng thể có kết mong đợi, phân tích có tính chất thực nghiệm số liệu Mặc dù dựa kết nghiên cứu này, nhóm chúng tơi có đưa số kết luận ban đầu sau: Thứ nhất, mặt lý thuyết: Có thể sử dụng cách tiếp cận hồi quy vector kinh tế Việt Nam Cách tiếp cận khắc phục phần tiếp cận đơn lẻ, chiều xem xét quan hệ tiêu kinh tế - xã hội yếu tố tác động đến tiêu Trong phân tích VAR cần dự báo biến (chỉ tiêu) quan tâm đến liệu dự báo có rủi ro từ nguồn Thứ hai, mặt ý nghĩa thực tế: Cách thức ứng dụng phân tích VAR cần xem xét thận trọng trường hợp cụ thể Để khắc phục hạn chế phân tích hồi quy từ cách hệ số ước lượng, nhóm chúng tơi sử dụng phân tích hàm phản ứng công cụ thay Cách phân tích kết phân rã phương sai xem đóng góp kỹ phân tích VAR nghiên cứu Thứ ba, số kết cụ thể: Kết thực nghiệm cho thấy ảnh hưởng Lãi suất đến Tỷ giá VND/USD giai đoạn 01/2009 – 12/2017 dù khơng có nhiều tác động ngắn hạn làm biến thiên Lãi suất dài hạn Tuy nhiên, điều quan trọng khẳng định ảnh hưởng “cú sốc” Tỷ giá (ER) đến Lãi suất Việt Nam mà rộng sách tiền tệ Mỹ ảnh hưởng nhanh mạnh đến Lãi suất Việt Nam Điều phù hợp với thực tiễn Việt Nam nước nhỏ, VND đồng tiền mạnh giao dịch ngoại hối VND/USD chiếm tỷ trọng nhỏ giao dịch tài quốc tế Ngồi ra, làm nhóm có số hạn chế định Trong q trình nghiên cứu đề tài, nhóm khơng tìm nhiều tài liệu liên quan mặt lý thuyết Lãi suất Tỷ giá có mối quan hệ tác động qua lại lẫn theo cách gián tiếp Tuy vậy, mơ hình nhóm thiết lập dựa nguồn liệu chất lượng cho kết đáng tin cậy liệu cụ thể Qua ước lượng mơ hình Var dựa tình hình số liệu thực tế Việt Nam kết có tác động rõ ràng có mối quan hệ nhân biến Lãi suất Tỷ giá Lý trực tiếp tình hình trị, kinh tế tiền tệ Việt Nam tương đối ổn định giai đoạn 2009-2017 Ngồi ra, tình hình tài tồn cầu giai đoạn khơng có nhiều bất ổn, USD trì vị thị trường 20 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Quang Dong (2013), Giáo trình Kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế Quốc Dân, Hà Nội Kapil Singh and Rudra Sensarma (2011), FORECASTING LONG TERM INT RATE: AN ECONOMETRIC EXERCISE FOR INDIA Selcuk Bayraci and Yakup Ari and Yavuz Yildirim Yeditepe University (2011), A Vector Auto-Regressıve (VAR) Model for the Turkish Financial Markets Ngô Văn Thứ, Hồ Đắc Nghĩa, Ứng dụng mô hình VAR FDI tăng trưởng, Kinh tế dự báo Nguyễn Thị Liên Hoa, Trần Đặng Dũng 2013, Nghiên cứu lạm phát Việt Nam theo phương pháp SVAR, tạp chí Phát triển Hội nhập 21 ... Dự báo Lãi suất Tỷ giá VND/USD Việt Nam giai đoạn từ tháng 01/2018 đến tháng 06/2018 phù hợp đưa kết đáng tin cậy 2.3.4 Dự báo mẫu Sử dụng Solve – Make model để dự báo số INT ER từ giai đoạn 2018M01... lãi suất tỷ giá hối đoái Dự báo 21 biến mẫu - Sự khác biệt nhóm nghiên cứu với nghiên cứu trước Nhóm nghiên cứu sử dụng tỷ giá hối đoái, lãi suất (biến kinh tế vĩ mô nước sở tại) dự báo cho lãi. .. 22836.07 Bảng 7: Kết dự báo mẫu Như vậy, việc ứng dụng mơ hình VAR, ta dự báo Lãi suất Tỷ giá hối đoái Việt Nam giai đoạn tháng đầu năm 2018 13 Phân tích kết 3.1 Phân tích tác động từ hàm phản ứng