Vai trò của vàng đối với quản trị rủi ro trong bối cảnh biến động của USD

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu xem xét các dạng hàm copula để nắm bắt những mẫu hình khác nhau của mối quan hệ phụ thuộc trung bình và mối quan hệ phụ thuộc về phía đuôi, xem liệu nó là độc lập về phía đuôi, phụ thuộc về phía đuôi, phụ thuộc về phía đuôi bất cân xứng hay sự phụ thuộc biến đổi theo thời gian. Với mục tiêu xem xét các đặc điểm quan trọng trong phân phối biên của tỷ suất sinh lợi của vàng và tỷ giá như đuôi lớn và hiệu ứng đòn bẩy, bài nghiên cứu xem xét mô hình ARMA(r,m) – TGARCH (p,q) như được giới thiệu trong Zakoian (1994) và Glosten và các cộng sự (1993). - Thứ hai, kiểm định ̂ và ̂ có tuân theo phân phối đều chuẩn hóa U(0,1) hay không bằng cách sử dụng các kiểm định Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von Mises, Watson và Anderson - Darling để so sánh phân phối thực nghiệm với hàm phân phối lý thuyết được xác định.

Thứ ba, xem xét một danh mục đầu tư phòng ngừa được gọi là danh mục 4, được tạo từ chiến lược phòng ngừa rủi ro bằng cách tối thiểu hóa phương sai bao gồm việc giữ một vị thế bán một lượng β giao sau và một vị thế mua trong thị trường giao ngay (xem Hull, 2011). (1) Sự chính xác VaR cho mỗi danh mục được kiểm định bằng cách sử dụng kiểm định tỷ số look likehood của độ phủ có điều kiện thích hợp (correct conditional coverage) được đề xuất bởi Christoffersen (1998), trong đó coverage độc lập và không điều kiện được xem xét (xem, ví dụ, Jorion, 2007).

DỮ LIỆU và CÁC THỐNG KÊ MÔ TẢ BAN ĐẦU

Ngoài ra ta còn thấy tỷ suất sinh lợi của vàng ở Việt Nam thì chênh lệch thấp hơn so với tỷ suất sinh lợi của vàng thế giới, tính theo trung bình tỷ suất sinh lợi thấp thì hơn khoảng 7%. (Nguồn: Theo tính toán của tác giả) Hình 4.1 : Biểu đồ tần suất tỷ suất sinh lợi của vàng và tỷ giá USD. Xu hướng thống nhất được quan sát thấy là: giá vàng tăng theo cấp số nhân, USD giảm giá nhẹ so với các đồng tiền JPY, KRW, TWD, SGD, THB còn tăng giá nhẹ so với đồng HKD, INR trong khi tăng giá mạnh so với VND.

Với sự trầm trọng thêm của khủng hoảng tài chính toàn cầu sau năm 2008, giá vàng và sự sụt giá của USD so với hầu hết các đồng tiền được phân tích, cũng biến động theo sát nhau. Các thống kê mô tả và các đặc tính ngẫu nhiên của dữ liệu tỷ suất sinh lợi của vàng và USD được thể hiện trong Bảng 4.1. Tất cả các chuỗi dữ liệu nhìn chung đều có hệ số lệch- skewness âm và tất cả tỷ suất sinh lợi đều thể hiện độ nhọn – kurtosis quá cao, đều lớn hơn 5 – điều này khẳng định có sự hiện diện của hiện tượng đuôi lớn trong các phân phối biên hoặc nhiều quan sát xuất hiện ở hai đuôi.

Kiểm định Jarque - Bera về tính phân phối chuẩn của tỷ suất sinh lợi thì bác bỏ đối với tất cả các chuỗi dữ liệu ở mức 5%. Hơn nữa, các giá trị thống kê Ljung -Box về tính không tương quan lên đến bậc 20 trong tỷ suất sinh lợi bình phương, cho thấy sự tồn tại của tương quan chuỗi trong tất cả các chuỗi dữ liệu ngoại trừ cho trường hợp của VND. Đây cũng là lý do cho thấy nếu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính là không thể giải thích mối quan hệ giữa vàng và tiền tệ một cách chính xác và đầy đủ.

Hệ số tương quan tuyến tính chỉ ra rằng vàng và tỷ giá USD là tương quan cùng chiều, ngoại trừ cho đồng Việt Nam trong mối tương quan với vàng thế giới. Vì vậy, giá trị của vàng và giá trị USD biến động theo hướng ngược nhau, giúp vàng có khả năng trở thành một công cụ phòng ngừa rủi ro. Q(k) là thống kê Ljung–Box statistics cho kiểm định tương quan chuỗi trong tỷ suất sinh lợi bình phương tính toán với k trễ.

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Đối với các cặp GOLD – JAP, GOLD – HKD, GOLD – TWD, GOLD – KRW, GOLD – SGD, GOLD – THB, GOLD – INR : khi so sánh phân vị (1,1) và (10,10) thì đều có tần số lớn và không có khác biệt đáng kể ở hai đầu cực là bằng chứng của sự phụ thuộc về phía đuôi đối xứng tiềm ẩn; số lượng các quan sát dọc theo đường chéo nối góc phía trên bên trái với góc phía dưới bên phải lớn hơn số lượng các quan sát trong các ô khác cho thấy một mối quan hệ phụ thuộc cùng chiều, giá trị USD và giá vàng di chuyển theo hướng ngược chiều nhau. Đối với cặp GOLD – VND thì không thấy khác biệt gì lớn trong tần số của ô (1,1) và (10,10) so với các ô còn lại cho thấy quan hệ độc lập giữa giá vàng và giá trị USD; còn GOLDVN – VND có giá trị tần số lớn tại ô (1,1) cho thấy sự phụ thuộc về phía đuôi giữa vàng và giá trị USD hay nói cách khác vàng có thể trở thành kênh trú ẩn an toàn đối với USD trong điều kiện thị trường biến động cực độ. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình phân phối biên là cần thiết bởi vì hàm copula sẽ không phù hợp nếu mô hình phân phối biên không phù hợp, điều này xảy ra khi phép biến đổi xác suất ̂ ( ̂ ) và ̂ ( ̂ ) không tuân theoquy luật phân phối đều trong khoảng (0,1).

Tóm lại, kiểm định sự phù hợp của các mô hình phân phối biên cho thấy các mô hình này không bị xác định sai nên mô hình copula nắm bắt chính xác mối quan hệ giữa thị trường vàng và tỷ giá hối đoái. - Từ ảnh chụp của đồ thị 3D ta thấy, có mối quan hệ phụ thuộc cùng chiều giữa vàng và sự sụt giá của đồng USD đối với tất cả đồng tiền ngoại trừ VND cho thấy vàng có thể đóng vai trò là công cụ phòng ngừa rủi ro đối với USD. Bằng chứng bằng biểu đồ này phù hợp với kết quả copula thực nghiệm thể hiện trong Bảng 5.2 và rừ ràng nú cú hàm ý về vai trũ của vàng như một cụng cụ phũng ngừa rủi ro trong điều kiện bình thường và là kênh trú ẩn an toàn toàn trong giai đoạn thị trường biến động cực độ.

Từ kết quả mô hình phân phối biên ở trên, ta sẽ ước lượng tham số của các hàm copula khác nhau để kiểm định hai giả thuyết liệu vàng có phải là công cụ phòng ngừa rủi ro hay là kênh trú ẩn an toàn đối với giá trị đồng USD. Các mô hình copula khác nhau thì có những đặc tính phụ thuộc trung bình và đặc tính phụ thuộc về phía đuôi khác nhau, vì vậy chúng tôi cần phải chọn ra các copula đại diện đầy đủ nhất cho cấu trúc mối quan hệ phụ thuộc giữa vàng và tỷ giá USD dựa vào chỉ số AIC. Hệ số của copula Gumbel được tìm thấy là có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, tuy nhiên chỉ số AIC là cao hơn rất nhiều so với chỉ số AIC thấp nhất thể hiện mô hình copula Gumbel cho cặp GOLD – VND là không phù hợp lắm.

Điều này kết hợp với kết quả copula thực nghiệm và copula phi tham số có thể kết luận rằng không có bằng chứng cho việc xem vàng là công cụ phòng ngừa rủi ro nhưng có thể xem vàng là một kênh trú ẩn an toàn đối với những biến động tỷ giá USD khi thị trường đi lên (hưng thịnh), nhưng không có vai trò này trong thời kỳ thị trường đi xuống (suy thoái). Bằng chứng về mối quan hệ chặt chẽ giữa giá vàng và sự giảm giá đồng USD thông qua copulas là quan trọng đối với các nhà đầu tư tiền tệ để phòng ngừa mức độ nhạy cảm của họ đối với biến động giá tiền tệ và rủi ro giảm giá. Tuy nhiên khi tỷ trọng không được xác định tối ưu như danh mục 3, thì có VND, HKD và TWD là không có lợi ích nào thu được từ việc bao gồm vàng trong danh mục còn các đồng tiền khác đều thể hiện hiệu quả giảm thiểu rủi ro.

Ghi chú: bảng trình bày kết quả của hiệu quả giảm rủi ro cho danh mục gồm vàng và tiền tệ so với một danh mục chỉ bao gồm các loại tiền tệ theo tỷ số tính hiệu quả rủi ro (RE) trong phương trình (15). Kiểm định coverage có điều kiện (correct conditional coverage) chỉ ra rằng VaR của danh mục đầu tư bao gồm vàng và tiền tệ được xác định chính xác, vì giả thiết H0 của correct conditional coverage không bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%.