Mối liên kết động giữa giá vàng thế giới, giá dầu thế giới, tỷ giá hối đoái và thị trường chứng khoán việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ KIM LUYẾN MỐI LIÊN KẾT ĐỘNG GIỮA GIÁ VÀNG THẾ GIỚI, GIÁ DẦU THẾ GIỚI, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ KIM LUYẾN MỐI LIÊN KẾT ĐỘNG GIỮA GIÁ VÀNG THẾ GIỚI, GIÁ DẦU THẾ GIỚI, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS HỒ VIẾT TIẾN Tp Hồ Chí Minh – 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Mối liên kết động giá vàng giới, giá dầu giới, tỷ giá hối đối thị trường chứng khốn Việt Nam” cơng trình nghiên cứu tơi với hướng dẫn PGS.TS Hồ Viết Tiến Các số liệu kết nghiên cứu trình bày luận văn khách quan trung thực Tôi chịu trách nhiệm nội dung tơi trình bày luận văn Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2016 Tác giả Nguyễn Thị Kim Luyến MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG TĨM TẮT ĐỀ TÀI CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU .1 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu 1.3 Phạm vi nghiên cứu đối tượng nghiên cứu 1.3.1 Phạm vi nghiên cứu .4 1.3.2 Đối tượng nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu .5 1.5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn .6 1.6 Giới thiệu kết cấu luận văn CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN .7 2.1 Cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu 2.1.1 Lý thuyết triển vọng 2.1.2 Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá 2.2 Tổng quan mối quan hệ 2.2.1 Mối quan hệ giá vàng giá dầu .8 2.2.2 Mối quan hệ giá vàng tỷ giá hối đoái .9 2.2.3 Mối quan hệ giá vàng thị trường chứng khoán .10 2.2.4 Mối quan hệ giá dầu tỷ giá hối đoái .11 2.2.5 Mối quan hệ giá dầu thị trường chứng khoán 14 2.2.6 Mối quan hệ tỷ giá hối đoái thị trường chứng khoán 15 2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm mối liên hệ giá vàng, giá dầu, tỷ giá thị trường chứng khoán riance for univariate fits Disturbance assumption: Multivariate Normal distribution Presample covariance: Unconditional Convergence achieved after 20 iterations Coefficient Std Error z-Statistic Prob theta(1) 0.008927 0.003286 2.716895 0.0066 theta(2) 0.905386 0.048384 18.71241 0.0000 Log likelihood 57985.56 Schwarz criterion -27.57763 Avg log likelihood 3.453166 Hannan-Quinn criter -27.60107 Akaike info criterion -27.61389 * Stability condition: theta(1) + theta(2) < is met PHỤ LỤC 6: MÃ CODE LẬP TRÌNH KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ PHI TUYẾN KYRTSOU-LABYS CHO TRƯỜNG HỢP CÂN XỨNG (mã code cung cấp A.Jain, tác giả paper gốc “Dynamic linkages among oi price, gold price, exchange rate and stock market in India” năm 2016) function [Fy_doesntcause_x, Fx_doesntcause_y, py_doesnt_cause_x, px_doesnt_cause_y,est_ax,est_ay]=nlmg(x,y,t1,t2,c1,c2); % INPUTS: % x, y: the series to be tested % t1,t2: the delay values in the Mackey-Glass model % c1,c2: the exponents in the nonlinear terms of the M-G model % The variables signx,signy control which of the four possible asymetries % to test for causality +1 for "+", -1 for "-" That is, signx=1 causes the code % to ignore any observations in which the returns of the x-variable are % negative (-), or any observations which are related to negative xreturns % via the nonlinear term on the right-hand side of the M-G model % EXACTLY ONE of the signx, signy inputs must be zero (e.g., if signx=0 % then we are testing for causality from y to x) % % OUTPUTS: the F-values and p-values describing the statistical % significance of the zero hypotheses (x doesn't cause y, y doesn't cause % x) Low p-values suggest that the zero hypothesis is to be rejected See also Granger causality test kstart=max(t1,t2)+1; N=length(x); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %Find best FIT parameters for the series % bigX=[]; bigY=[]; lengthX=0; indX=[]; for k=kstart:length(x) %exclude rows that contain outliers %if (signy==0) %test for X CAUSING THE Y SERIES % if ((signx)*x(k-t1)>=0) %if ((signx)*x(k-t1)>0 && (signy)*y(k-t1)>0 && (signx)*x(k)>0 && (signy)*y(k)>0) bigX=[bigX; x(k-t1)/(1+x(k-t1)^c1) x(k-1) y(k-t2)/(1+y(kt2)^c2) y(k-1)]; lengthX=lengthX+1; indX=[indX, k]; % end %else %(signx=0 - test for Y CAUSING THE X SERIES) % if ((signy)*y(k-t2)>=0) %if ((signx)*x(k-t1)>0 && (signy)*y(k-t1)>0 && (signx)*x(k)>0 && (signy)*y(k)>0) % bigX=[bigX; x(k-t1)/(1+x(k-t1)^c1) x(k-1) y(k-t2)/(1+y(kt2)^c2) y(k-1)]; % lengthX=lengthX+1; % indX=[indX, k]; %end % end end %bigX=[bigX, ones(lengthX-kstart+1,1)]; %bigX=[bigX, ones(lengthX,1)]; indX; lengthY=lengthX; %fit coefficients est_ax = regress(x(indX),bigX); est_ay = regress(y(indX),bigX); %residuals Rx=x(indX)-bigX*est_ax; Rxnorm=norm(Rx)^2; Ry=y(indX)-bigX*est_ay; Rynorm=norm(Ry)^2; % %FIT FOR NULL HYPOTHESIS % (remove y-data from bigX) XX=bigX(:,[1,2,4]); YY=bigX(:,[2,3,4]); est_ax_null = regress(x(indX),XX); Rxnull=x(indX)-XX*est_ax_null; Rxnullnorm=norm(Rxnull)^2; est_ay_null = regress(y(indX),YY); Rynull=y(indX)-YY*est_ay_null; Rynullnorm=norm(Rynull)^2; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %STATISTICS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %COMPUTE F STATISTIC %how many coefficients we restrict? always in each equation %how many unrestricted coefficients? always in each equation nlag=kstart-1; nrestr=1; nfree=3; %nlag=3 Fy_doesntcause_x=((Rxnullnorm-Rxnorm)/nrestr)/(Rxnorm/(N-nlag-nfree-1)); Fx_doesntcause_y=((Rynullnorm-Rynorm)/nrestr)/(Rynorm/(N-nlag-nfree-1)); %p_val_x_caused_by_y = - fpdf(Sxy,nlag,N - 2*nlag - 1) py_doesnt_cause_x=1-cdf('F',Fy_doesntcause_x,nrestr,N-nlag-nfree - 1); %p_val_y_caused_by_x = - fpdf(Syx,nlag,N - 2*nlag - 1) px_doesnt_cause_y=1-cdf('F',Fx_doesntcause_y,nrestr,N-nlag-nfree - 1); PHỤ LỤC 7: MÃ CODE LẬP TRÌNH KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ PHI TUYẾN KYRTSOU-LABYS CHO TRƯỜNG HỢP BẤT CÂN XỨNG (mã code cung cấp A.Jain, tác giả paper gốc “Dynamic linkages among oi price, gold price, exchange rate and stock market in India” năm 2016) function [Fy_doesntcause_x, Fx_doesntcause_y, py_doesnt_cause_x, px_doesnt_cause_y, est_ax, est_ay]=asnlmg(x,y,t1,t2,c1,c2,signx,signy); %Asymetric GRANGER-style causality test for Mackey-Glass model - testing for statistical significance of the nonlinear terms ONLY % D Hristu-Varsakelis and C Kyrtsou, %"Evidence for Nonlinear Asymmetric Causality in US Inflation, Metal and %Stock returns", Discrete Dynamics in Nature and Society, 2008, doi:10.1155/2008/138547 % % INPUTS: % x, y: the series to be tested % t1,t2: the delay values in the Mackey-Glass model % c1,c2: the exponents in the nonlinear terms of the M-G model % The variables signx,signy control which of the four possible asymetries % to test for causality +1 for "+", -1 for "-" That is, signx=1 causes the code % to ignore any observations in which the returns of the x-variable are % negative (-), or any observations which are related to negative xreturns % via the nonlinear term on the right-hand side of the M-G model % EXACTLY ONE of the signx, signy inputs must be zero (e.g., if signx=0 % then we are testing for causality from y to x) % % OUTPUTS: the F-values and p-values describing the statistical % significance of the zero hypotheses (x doesn't cause y, y doesn't cause % x) Low p-values suggest that the zero hypothesis is to be rejected See also Granger causality test % % EXAMPLES: [f1,f2,p1,p2]=asnlmg(x,y,1,1,2,2,-1,0); %tests whether negative % %x-series terms cause the y series % [f1,f2,p1,p2]=asnlmg(x,y,1,3,2,2, 1,0); %tests whether positive % %x-series terms cause the y series % [f1,f2,p1,p2]=asnlmg(x,y,1,1,2,2,0,-1); %tests whether negative % %y series terms cause the x series % if(signx*signy ~=0) fprintf(1,'Error: only of the last arguments can be nonzero Exiting.\n') return; end if (signx==0) fprintf('ASYMETRIC M-G causality TEST with NULL="Y!->X" ONLY f1, p1 values are valid\n'); else fprintf('ASYMETRIC M-G causality TEST w NULL="X!->Y" ONLY f2, p2 values are valid\n'); end kstart=max(t1,t2)+1; N=length(x); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %Find best FIT parameters for the series % bigX=[]; bigY=[]; lengthX=0; indX=[]; for k=kstart:length(x) %exclude rows that contain outliers if (signy==0) %test for X CAUSING THE Y SERIES if ((signx)*x(k-t1)>=0) %if ((signx)*x(k-t1)>0 && (signy)*y(k-t1)>0 && (signx)*x(k)>0 && (signy)*y(k)>0) bigX=[bigX; x(k-t1)/(1+x(k-t1)^c1) x(k-1) y(k-t2)/(1+y(kt2)^c2) y(k-1)]; lengthX=lengthX+1; indX=[indX, k]; end else %(signx=0 - test for Y CAUSING THE X SERIES) if ((signy)*y(k-t2)>=0) %if ((signx)*x(k-t1)>0 && (signy)*y(k-t1)>0 && (signx)*x(k)>0 && (signy)*y(k)>0) bigX=[bigX; x(k-t1)/(1+x(k-t1)^c1) x(k-1) y(k-t2)/(1+y(kt2)^c2) y(k-1)]; lengthX=lengthX+1; indX=[indX, k]; end end end %bigX=[bigX, ones(lengthX-kstart+1,1)]; %bigX=[bigX, ones(lengthX,1)]; indX; lengthY=lengthX; %fit coefficients est_ax = regress(x(indX),bigX); est_ay = regress(y(indX),bigX); %residuals Rx=x(indX)-bigX*est_ax; Rxnorm=norm(Rx)^2; Ry=y(indX)-bigX*est_ay; Rynorm=norm(Ry)^2; % %FIT FOR NULL HYPOTHESIS % (remove y-data from bigX) XX=bigX(:,[1,2,4]); YY=bigX(:,[2,3,4]); est_ax_null = regress(x(indX),XX); Rxnull=x(indX)-XX*est_ax_null; Rxnullnorm=norm(Rxnull)^2; est_ay_null = regress(y(indX),YY); Rynull=y(indX)-YY*est_ay_null; Rynullnorm=norm(Rynull)^2; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %STATISTICS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %COMPUTE F STATISTIC %how many coefficients we restrict? always in each equation %how many unrestricted coefficients? always in each equation nlag=kstart-1; nrestr=1; nfree=3; %nlag=3 Fy_doesntcause_x=((Rxnullnorm-Rxnorm)/nrestr)/(Rxnorm/(N-nlag-nfree-1)); Fx_doesntcause_y=((Rynullnorm-Rynorm)/nrestr)/(Rynorm/(N-nlag-nfree-1)); %p_val_x_caused_by_y = - fpdf(Sxy,nlag,N - 2*nlag - 1) py_doesnt_cause_x=1-cdf('F',Fy_doesntcause_x,nrestr,N-nlag-nfree - 1); %p_val_y_caused_by_x = - fpdf(Syx,nlag,N - 2*nlag - 1) px_doesnt_cause_y=1-cdf('F',Fx_doesntcause_y,nrestr,N-nlag-nfree - 1); PHỤ LỤC 8: BẢNG KẾT QUẢ TỔNG HỢP CÁC HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG PHƯƠNG TRÌNH (14) VÀ (15) TÍNH ĐƯỢC TỪ MATLAB 16.0A Mối quan hệ Dlvnindex dlgold Dlgold dlvnindex Dlvnindexdloil Dloildlvnindex Dlvnindexdlexr Dlexrdlvnindex Dlgolddloil Dloildlgold Dlgolddlexr Asymmetric case Positive case Hệ số tương quan α11 = 16,2979 δ11 = -16,1144 α12 = -63,4993 δ12 = 63,4962 α11 = 3,5289 δ11 = -3,5275 α12 = 27,4857 δ12 = -27,4933 α11 = 21,2854 δ11 = -21,1009 α12 = -1,2270 δ12 = 1,2862 α11 = 10,8494 δ11 = -10,8500 α12 = 30,3760 δ12 = -30,3759 α11 = 17,4974 δ11 = -17,3134 α12 = -14,5780 δ12 = 14,6055 α11 = -69,8864 δ11 = 69,3819 α12 = -1,5278 δ12 = 1,5315 α11 = 1,9789 δ11 = -1,9856 α12 = 1,1018 δ12 = -1,0543 α11 = 11,2626 δ11 = -11,2623 α12 = -18,7095 δ12 = 18,6985 α11 = 0,4884 δ11 = -0,4856 α12 = 0,4949 δ12 = -0,5282 Negative case Hệ số tương Hệ số thống quan tương quan α21 = -10,8409 α11 = -6,3030 δ11 =6,4532 δ21 = 10,8202 α12 = 18,9907 α22 = 49,1144 δ12 = -18,9270 δ22 = -49,1108 α21 = -18,0650 α11 = -8,5569 δ21 = 18,0944 δ11 =8,5480 α22 = -35,2195 α12 = -4,2543 δ22 = 35,3442 δ12 = 4,2567 α21 = 45,4599 α11 = -1,5960 δ21 = -45,4396 δ11 =1,7440 α22 = 5,3898 α12 = 2,0991 δ22 = -5,4214 δ12 = -2,0354 α21 = 2,2621 α11 = -10,6196 δ21 = -2,1908 δ11 =10,5366 α22 = -17,7097 α12 = 98,5522 δ22 = 17,8467 δ12 = -98,4835 α21 = 3,4096 α11 = -3,7600 δ21 = -3,3957 δ11 = 3,9102 α22 = -55,9429 α12 = -12,2828 δ22 = 55,5201 δ12 =12,3334 α21 = -27,4966 α11 = -39,9634 δ21 = 27,5740 δ11 =39,7008 α22 = 30,7032 α12 = 3,0918 δ22 = -30,4751 δ12 = -3,0851 α21 = 3,4868 α11 = -11,1156 δ11 =11,0803 δ21 = -3,4796 α12 = 4,0087 α22 = 8,4535 δ12 =-3,9359 δ22 = -8,4947 α21 = 1,1536 α11 = -10,0503 δ21 = -1,0991 δ11 =9,9632 α22 = 6,0904 α12 = 8,1752 δ22 = -6,1260 δ12 =-8,1159 α21 = -0,8705 α11 = -8,4719 δ21 = 0,8784 δ11 =8,4629 α22 = -65,1844 α12 = -36,7254 δ22 = 64,7606 δ12 =36,6028 Hệ số thống tương quan α21 = 52,1805 δ21 = -52,1451 α22 = -8,0668 δ22 = 8,0727 α21 = 21,7107 δ21 = -21,6376 α22 = 21,2521 δ22 = -21,0558 α21 = 65,8842 δ21 = -65,8504 α22 = -4,0762 δ22 = 4,0187 α21 = -3,0425 δ21 = 3,1008 α22 = 49,2428 δ22 = -49,0349 α21 = -2,4496 δ21 = 2,4370 α22 = -55,6072 δ22 = 55,2408 α21 = 4,7127 δ21 = -4,7135 α22 = -10,9418 δ22 = 11,0553 α21 = -1,2224 δ21 = 1,2603 α22 = -6,7856 δ22 =6,7395 α21 = 2,6235 δ21 =-2,5679 α22 = -12,0526 δ22 =12,0554 α21 = 1,1871 δ21 =-1,1959 α22 = -44,1157 δ22 =43,7656 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ KIM LUYẾN MỐI LIÊN KẾT ĐỘNG GIỮA GIÁ VÀNG THẾ GIỚI, GIÁ DẦU THẾ GIỚI, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM. .. lệch giá 2.2 Tổng quan mối quan hệ 2.2.1 Mối quan hệ giá vàng giá dầu .8 2.2.2 Mối quan hệ giá vàng tỷ giá hối đoái .9 2.2.3 Mối quan hệ giá vàng thị trường chứng khoán. .. chứng khoán .10 2.2.4 Mối quan hệ giá dầu tỷ giá hối đoái .11 2.2.5 Mối quan hệ giá dầu thị trường chứng khoán 14 2.2.6 Mối quan hệ tỷ giá hối đoái thị trường chứng khoán 15 2.3 Các nghiên