tiểu luận kinh tế quốc tế 2 dự báo tỷ giá của đồng việt nam với đồng thái cuối tháng 52019 bằng mô hình VAR

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Mục tiêu nghiên cứu chung Củng cổ, nâng cao kiến thức đã học, giúp là quen và tăng cường kỹ thực tế, lực chuyên môn với ngành kinh tế theo học Phát hiện những kiến thức và kỹ còn thiếu để chuẩn bị tốt cho hành trang và công việc sau này 1.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thê Nghiên cứu các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến biến động tỷ giá đồng Việt Nam với đồng Thái giai đoạn 2009 đến 2019 Xây dựng mô hình Var dự báo tỷ giá giữa hai nước CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU Trong thực tế, đã có nhiều nghiên cứu để phân tích các ́u tớ ảnh hưởng đến tỷ giá và dự báo tỷ giá với nhiều phương pháp: phân tích chuỗi kỹ thuật, sử dụng chuỗi thời gian, phân tích order flow, sử dụng các mơ hình kinh tế lượng (VAR, ARIMA, OLS ) TS Trịnh Thị Phan Lan ĐHQG Hà Nội2018) đã sử dụng mô hình ARIMA để tìm mô hình tốt cho việc dự báo tỷ giá ở Việt Nam và thu kết quả mô hình SARIMA là mô hình phù hợp cho việc dự báo tỷ giá ở Việt Nam Nhóm nghiêm cứu bao gồm: PGS.TS Phạm Thị Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS Nguyễn Minh Nguyệt TS Phạm Mạnh Hùng ThS Phạm Đức Anh của Học viện Ngân Hàng đã sử dụng mô hình OLS chuỗi thời gian để dự báo tỷ giá quý năm 2018 và đã đưa những sách khuyến nghị cho quý của năm 2018 Bên cạnh đó, nhiều những bạn sinh viên đã lấy đề tài là sử dụng mô hình VAR để dự báo tỷ giá Việt Nam các giai đoạn khác nhau… Tiêu biểu là Hà Thị Ngọc Lan qua việc phân tích định lượng chuỗi sớ liệu từ quý I năm 2005 đến quý IV năm 2015, thông qua ứng dụng mô hình VAR đánh giá sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá USD/VND và dự báo ngắn hạn Kết quả cho thấy, sự biến động của tỷ giá ngắn hạn chịu ảnh hưởng chủ yếu của biến động của tỷ giá quá khứ; dự trữ ngoại hối và mức tăng trưởng kinh tế giải thích mợt phần biến động của tỷ giá ở hiện tại, còn các nhân tố chênh lệch lạm phát, chênh lệch lãi suất và cán cân thương mại chưa giải thích tớt sự biến động của tỷ giá và qua đó đã đề xuất một vài giải pháp việc điều hành tỷ giá Dựa vào những nghiên cứu ở những số liệu thu thập được, nhóm em xin xây dựng bài BÁO CÁO THỰC HÀNH DỰ BÁO KINH TẾ dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Bình Dương Trong bài báo cáo, nhóm đã em sử dụng công cụ phân tích dự báo kinh tế là phần mềm Eview để phân tích, nghiên cứu đề tài: “Dự báo tỷ giá của đồng Việt Nam với đồng Thái mô hình VAR tháng 5/2019.” CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Dữ liệu nghiên cứu Số liệu tỷ giá đồng Việt Nam so với đồng Bath Thái (Exc), lãi suất (r) và từ tháng 4.2009 đến tháng 4.2019 Số liệu này lấy từ trang tradingeconomics Bảng mơ tả các biến sớ: Tên ́u tớ Kí Định nghĩa hiệu Tỷ giá hối Exc tỷ lệ trao đổi giữa hai đồng tiền của hai nước đoái Lãi suất R tỷ lệ mà theo đó tiền lãi người vay trả cho việc sử dụng tiền mà họ vay 3.2 Mơ hình nghiên cứu 3.2.1 Mơ hình VAR Mô hình VAR là mô hình véc tơ các biến số tự hồi quy Mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến sớ này và giá trị trễ của các biến số khác Mô hình VAR dạng tổng quát: Yt = A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p + st + ut (1) Trong đó: Ai là ma trận vuông cấp m*m, i=1,2,…,p; st = ( s1t, s2t, …, smt) là ma trận vuông cấp m*m, i=1,2, ,p;  Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng; u véc tơ các nhiễu trắng; st véc tơ các yếu tố xác định, có thể bao gờm sớ, xu thế tún tính đa thức Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có: Yt = ( A1L + A2 L2+ …+ApLp ) Yt + st + ut (1) Mô hình (1) và (2) gọi là mô hình VAR cấp p, ký hiệu VAR Quá trình ngẫu nhiên Yt có kỳ vọng và hiệp phương sai Cov(Yit ; Yit-1) không phụ thuộc vào thời gian và hữu hạn gọi quá trình dừng yếu (còn gọi là quá trình dừng theo hiệp phương sai dừng bậc 2) Quá trình ngẫu nhiên là dừng chặt nếu tất cả các phân bổ với số chiều hữu hạn của (Yt, Yt-1, …, Yt-p) là không đổi theo thời gian Trong thực tế, quá trình thường một mốc thời gian hay từ một thời điểm định Quá trình dừng tiệm cận là quá trình bắt đầu tại điểm gốc nào đó và mô men cấp một và cấp hai (kỳ vọng, phương sai) hội tụ đến giá trị hữu hạn 3.2.2 Ước lượng mơ hình VAR - Xét tính dừng của các biến mô hình Nếu chưa dừng thì sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa các chuỗi dừng - Lựa chọn độ trễ phù hợp - Xem xét mức độ phù hợp của mô hình chạy (bằng việc kiểm định tính dừng của phấn dư Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình nhận phù hợp với chuỗi thời gian và ngược lại) - So sánh các mô hình phù hợp và lựa chọn mô hình phù hợp 3.3 Quy trình dự báo Bước 1: Kiểm định tính dừng của mơ hình Kiểm định tính dừng của mơ hình với giả thiết: H0 – chuỗi có nghiệm đơn vị ( không dừng) và H1 – chuỗi không có nghiệm đơn vị ( dừng) Kiểm định cho chuỗi cho đó cả chuỗi dừng tại một bậc Bước 2: Tìm độ trễ (p) Độ trễ p có ảnh hưởng quan trọng đến các kiểm định sau của mô hình Đợ trễ hợp lí cho kết quả có mức tin cậy cao và đáp ứng các kiểm định của mô hình Bước 3: Kiểm tra mô hình Việc này thực hiện để kiểm định xem mô hình Var có ổn định hay không ( các nghiệm có nằm vòng tròn đơn vị không?), chúng có phải nhiễu trắng hay không, chúng có quan hệ nhân quả hay không Bước 4: Dự báo ngoài mẫu CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kiêm tra tính dừng chuỗi Tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi exc, ta kết quả sau: → Chuỗi exc dừng ở sai phân bậc Tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi r, ta kết quả sau: → Chuỗi r dừng ở sai phân bậc Kết luận: Ta dùng mô hình ở sai phân bậc để tiến hành dự báo 4.2 Chọn độ trễ (p) kiêm tra mô hình 4.2.1 Chọn độ trễ (p) Đầu tiên, chọn độ trễ (p) phù hợp cho mô hình Theo hình trên, tại độ trễ thứ và thứ 4, mô hình lý thuyết tốt vượt qua các kiểm định Tuy nhiên chạy thử với độ trễ và 4, mô hình chưa tốt Vì thế, chúng quyết định chọn thêm các độ trễ p=3, p=6 và p=7 cho mô hình Var để mô hình tốt Sau đã chọn độ trễ phù hợp, ta ước lượng mô hình thu kết quả sau: Mô hình có ý nghĩa có biến d(r(-1)) có ý nghĩa thống kê ( t nằm ngoài khoảng [-1,96;1,96]) 4.2.2 Kiểm tra mô hình Sau xác định mơ hình, ta thực hiện các kiểm định sau: 4.2.2.1 Kiểm tra ổn định Var Kiểm tra sự ổn định của Var Theo tiêu chuẩn nghiệm đơn vị, kết quả kiểm nghiệm cho thấy tất cả các nghiệm nằm vòng tròn đơn vị, vậy, var của mô hình ổn định 4.2.2.2 Kiểm tra nhiễu mơ hình Theo tiêu chuẩn phần dư nhiễu trắng, kết quả kiểm định LM Test cho thấy p-value của các độ trễ lớn 0,05 Do đó, ở mức ý nghĩa 5%, mô hình có nhiễu trắng 4.2.2.3 Kiểm định nhân Kết quả kiểm định cho thấy: Do p-value = 0.0301, mô hình có ý nghĩa ở mức 5% nên sai phân bậc của lãi suất (d(r)) ảnh hưởng đến sai phân bậc của tỷ giá (d(exc)) Do p-value = 0.1518, mô hình không có ý nghĩa ở mức 5% nên d(exc) không ảnh hưởng đến d(r) Vậy hai biến này không có quan hệ nhân quả Kết luận d(r) là biến ngoại sinh, d(exc) là biến nội sinh Ta cần chuyển sang mô hình mới tớt 4.2.2.4 Chọn mơ hình phù hợp Giữ ngun biến d(exc) và chuyển d(r) sang biến ngoại sinh Ta mô hình mới sau: → Từ kết quả trên, ta thấy có biến d(r(-1)), d(r(-7)) có ý nghĩa thống kê vì mô hình có ý nghĩa 4.3 Dự báo kết Do biến d(exc) là biến nội sinh nên ta lập lịch bản cho biến ngoại sinh để tiến hành dự báo tỷ giá Gán r = 6.250, thu kết quả dự báo sau: 10 Theo kết quả dự báo, tỷ giá cuối tháng 5/2019 của đồng VND và Bath Thái là 728.9176 11 KẾT LUẬN Từ nghiên cứu trên, có thể thấy chúng ta có thể tiến hành dự báo tỷ giá tương lai gần Việc này giúp ích nhiều cho các nhà hoạch định kinh tế, đầu tư, chiến lược… Bên cạnh đó, nghiên cứu này cho thấy lãi suất có tác động lên tỷ giá Bằng cách kiểm soát lãi suất, các ngân hàng trung ương gây ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái Một kinh tế có lãi suất cho vay cao đem lại lợi nhuận cao cho chủ nợ so với các kinh tế khác Do đó, lãi suất cao thu hút vốn đầu tư nước ngoài và làm tỷ giá hối đoái tăng Tuy nhiên, tác động của lãi suất cao trở nên tiêu cực, nếu lạm phát nước cao nhiều so với các nước khác, nếu có thêm những yếu tố khác làm giảm giá trị đồng tiền Ngược lại, lãi suất giảm có xu hướng làm giảm tỷ giá hới đoái Vì Chính phủ cần chú trọng các giải pháp kết hợp nhịp nhàng giữa các sách tài khóa và sách tiền tệ Duy trì mức đầu tư tiết kiệm và xuất-nhập khẩu một cách hợp lý và đồng bộ Chủ động lựa chọn mục tiêu cho giai đoạn phù hợp với điều kiện kinh tế vĩ mô 12 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO - TS Trịnh Thị Phan Lan – ĐHQG Hà Nợi, báo tài chính, ngày 3/3/2018 “Dự báo tỷ giá biến động mô hình ARIMA” http://bit.ly/2Cw2SP4 - Nhóm nghiên cứu PGS.TS Phạm Thị Hoàng Anh (Trưởng nhóm) ThS Nguyễn Minh Nguyệt TS Phạm Mạnh Hùng ThS Phạm Đức Anh RS.18/03/2018 - Diễn biến tỷ giá tháng đầu năm và dự báo cuối năm 2018 http://bit.ly/2FhHcaa - Hà Thị Ngọc Lan, tháng 5/2016- Ứng dụng mơ hình VAR phân tích tỷ giá VNĐ/USD và dự báo http://bit.ly/2uhweMS - Tradingeconomics https://tradingeconomics.com 13 tỷ giá VNĐ/USD ... Phạm Đức Anh RS.18/03 /20 18 - Diễn biến tỷ giá tháng đầu năm và dự báo cuối năm 20 18 http://bit.ly/2FhHcaa - Hà Thị Ngọc Lan, tháng 5 /20 16- Ứng dụng mô hình VAR phân tích tỷ giá... ngoài khoảng [-1,96;1,96]) 4 .2. 2 Kiểm tra mơ hình Sau xác định mô hình, ta thực hiện các kiểm định sau: 4 .2. 2.1 Kiểm tra ổn định Var Kiểm tra sự ổn định của Var Theo tiêu chuẩn nghiệm... khác Mô hình VAR dạng tổng quát: Yt = A1Yt-1 + A2Yt -2 + … + ApYt-p + st + ut (1) Trong đó: Ai là ma trận vuông cấp m*m, i=1 ,2, …,p; st = ( s1t, s2t, …, smt) là ma trận vuông cấp m*m, i=1 ,2,