1. 1T nh cần thiết của đề tài
3.3.4 Giả thuyết nghiên cứu
Tác giả căn cứ vào những kết quả nghiên cứu trước đó, đồng thời dựa vào biểu đồ phân tán của các biến so với giá vàng để có thể đưa ra các giả thuyết nghiên cứu trong luận văn.
Biểu đồ phân tán ở hình 3.2 phác họa mối quan hệ giữa giá vàng trong nước với giá vàng thế giới, giá dầu, tỷ giá và lạm phát. Trong đó, giá vàng Việt Nam có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều khá rõ ràng với giá vàng thế giới và tỷ giá. Giá
38
dầu thế giới và giá vàng trong nước cũng có mối quan hệ cùng chiều nhưng yếu hơn. Trong khi giá vàng và lạm phát không có mối quan hệ rõ ràng.
VGP và WGP VGP và WOP
VGP và EX VGP và INF
39
Hình 3.3 biểu thị mối quan hệ giữa giá vàng trong nước với cung tiền M2, chỉ số VN-Index, lãi suất và cầu về vàng. Trong đó, biểu đồ giữa cung tiền và giá vàng cho thấy mối quan hệ tuyến tính khá cao. Còn lãi suất, chỉ số chứng khoán, và cầu vàng không cho sơ đồ quan hệ rõ ràng.
VGP và M2 VGP và VNI
VGP và R VGP và GD
40
Để dự đoán những mối quan hệ chưa rõ ràng, tác giả dựa vào cơ sở lý luận của đề tài và kết quả phân tích từ những nghiên cứu trước đây như đã trình bày trong chương 2.
Từ đó, tác giả đưa ra bảng kỳ vọng về dấu của các ước lượng như sau:
Bảng 3.2 Kỳ v ng v dấu của các mối quan h
Biến Kỳ v ng dấu
Giá vàng thế giới +
Giá dầu thế giới +
Tỷ giá hối đoái +
Tỷ lệ lạm phát + Cung tiền M2 + Lượng cầu vàng + Kỳ vọng đầu tư + Chỉ số chứng khoán VN-Index - Lãi suất -
(Nguồn: tính toán của tác giả)
Kỳ vọng về các mối quan hệ sẽ được tìm thấy tương ứng với các giả thuyết nghiên cứu sau:
H1: Giá vàng thế giới ảnh hưởng cùng chiều lên giá vàng trong nước.
H2: Giá dầu thế giới ảnh hưởng cùng chiều lên giá vàng trong nước.
H3: Tỉ giá hối đoái ảnh hưởng cùng chiều lên giá vàng trong nước.
H4: Tỉ lệ lạm phát ảnh hưởng cùng chiều lên giá vàng trong nước.
41
H6: Lượng cầu vàng ảnh hưởng cùng chiều lên giá vàng trong nước.
H7: Kỳ vọng đầu tư có ảnh hưởng cùng chiều lên giá vàng trong nước.
H8: Chỉ số chứng khoán VN-Index ảnh hưởng ngược chiều lên giá vàng trong nước.
H9: Lãi suất ảnh hưởng ngược chiều lên giá vàng trong nước.
3.3.5 c bƣ c thực hi n:
Mô hình VAR d ng để kiểm định các yếu tố tác động lên giá vàng trong nước cũng như đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố được thực hiện thông qua các bước sau:
Đầu tiên, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng của dữ liệu để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo. Nếu kết quả là không dừng thì sẽ khử tính không dừng của dữ liệu theo phương pháp lấy sai phân.
Thứ hai, xác định độ trễ tối ưu dựa vào giá trị của các thống kê AIC, HQ và SC. Độ trễ tối ưu được lựa chọn sao cho giá trị của các thống kê này là nhỏ nhất.
Thứ ba, kiểm định đồng liên kết để xem xét mối tương quan dài hạn giữa giá vàng trong nước và các yếu tố còn lại.
Thứ ư, ước lượng mô hình VAR và kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa giá vàng trong nước với các yếu tố còn lại thông qua kiểm định Granger. Kết quả sẽ cho biết sự thay đổi của các biến có ảnh hưởng đến sự thay đổi trong VGP hay không và ngược lại, sự thay đổi trong VGP có ảnh hưởng đến các biến còn lại không.
Thứ , kiểm định tính ổn định của mô hình thông qua việc kiểm định nghiệm đơn vị của phần dư và kiểm định nghiệm của đa thức đặc trưng.
42
Cuối cùng, dùng kết quả phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy để xem xét mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố lên giá vàng Việt Nam, cũng như lượng thông tin mà mỗi yếu tố góp phần giải thích sự thay đổi trong giá vàng Việt Nam.
Các kỹ thuật được tác giả đề cập ở trên đều được thực hiện với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 6.0.
Kết luậ c ƣơ 3
Mô hình VAR cùng với những ưu điểm của nó đã được sử dụng rộng rãi trên thế giới nhằm phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các biến số kinh tế trong đó có thị trường vàng, đặc biệt việc ứng dụng mô hình này đã giúp hai nhà kinh tế học Christopher A. Sims và Thomas Sargent đoạt giải Nobel kinh tế năm 2011.
Tại Việt Nam, mô hình VAR đã được ứng dụng để xác định mối quan hệ giữa một số biến số kinh tế như lạm phát và chỉ số chứng khoán, GDP và lạm phát,… nhưng việc ứng dụng mô hình này cho thị trường vàng còn hạn chế. Cùng với dữ liệu thu thập được, tác giả tiến hành xây dựng mô hình VAR cho thị trường vàng Việt Nam với kỳ vọng tìm được mối quan hệ đồng biến giữa giá vàng Việt Nam và các biến số: giá vàng thế giới, giá dầu, tỷ giá, lạm phát, cung tiền và kỳ vọng đầu tư, đồng thời cũng kỳ vọng tìm được mối quan hệ nghịch biến giữa giá vàng trong nước với 3 biến còn lại là chỉ số chứng khoán, lượng cầu vàng và lãi suất. Kết quả kiểm định các giả thuyết này sẽ được tác giả phân tích và kết luận trong nội dung chương 4.
43
ƢƠ 4
KẾ Ả Ứ Ả Ậ
4 1 Kết quả cứu v c c ể ị4.1.1 Thống kê mô tả
Dựa theo dữ liệu thu thập được qua 157 thời kỳ từ tháng 12 năm 2000 đến tháng 12 năm 2013, tác giả đưa ra bảng kết quả thống kê mô tả các biến. Dựa theo hệ số biến thiên thì lãi suất và tỷ giá có mức dao động nhỏ trong khi các biến số còn lại có mức dao động khá lớn đặc biệt là cung tiền M2, lạm phát và giá vàng trong nước.
Giá vàng Việt Nam có biên độ dao động lớn từ 4,53 triệu đồng/lượng đến 45,98 triệu đồng/lượng tương ứng với biên độ dao động của giá vàng thế giới là 261 USD/oz đến 1781 USD/oz, điều này làm cho giá trị độ lệch chuẩn lớn và giá trị trung bình t có ý ngh a. Giá vàng cao kỷ lục vào thời điểm tháng 9 năm 2011, trong nước giá vàng là 45,98 triệu đồng/lượng trong khi giá vàng thế giới là 44,71 triệu đồng/lượng. Lượng cầu vàng trung bình là 6,4 tấn/tháng và cao nhất vào quý 1 năm 2008.
Cùng với xu hướng biến động của giá vàng, giá dầu thế giới cũng có khoảng biến động lớn từ 18,52 USD/th ng đến 132 USD/thùng. Do tình trạng nhiên liệu ngày càng trở nên khan hiếm, giá dầu có xu hướng tăng rõ rệt qua các năm.
Cũng trong thời kỳ này, lạm phát trong nước trung bình là 8,55%/năm. Trong đó, năm 2000 và năm 2001 là thời kỳ giảm phát và lạm phát cao nhất được ghi nhận vào nửa cuối năm 2008 trên 20%/năm .
Kết quả thống kê mô tả cũng chỉ ra rằng, biến động trong lãi suất và tỷ giá hối đoái là không đáng kể, điều này do chính sách quản lý tiền tệ và lãi suất của Ngân hàng nhà nước là khá chặt chẽ.
44
Riêng về chỉ số VN-Index, ra đời từ giữa năm 2000 nên nhìn chung thị trường chứng khoán Việt Nam còn khá non trẻ, do đó thường xuyên có những biến động lớn về mặt giá trị và chỉ mới đi vào ổn định trong khoảng 5 năm trở lại đây. So với mức điểm 600 đến khoảng 650 hiện nay thì VN-Index đã từng chứng kiến mức tăng điểm kỷ lục vào ngày 12 tháng 3 năm 2007 đạt 1170,67 điểm.
(Nguồn: tính toán của tác giả)
4.1.2 Phân t c tƣơ qua
Để xét mối tương quan giữa các biến, tác giả sử dụng hệ số tương quan được cho bởi bảng ma trận hệ số tương quan (Xem thêm phụ lục 2).
ả 1 Kết quả t ố ô tả của c c b ế cứu
EI EX GD INF M2 R VGP VNI WGP WOP
Trung bình 0,32 17.303 6,40 8,55 1.376.231 7,56 19.042 416,0 828,80 65,56 Trung vị - 16.057 6,10 7,42 1.029.560 6,50 13.071 413,7 668,30 64,65 GTLN 1,00 21.220 14,60 28,24 3.825.304 15,00 45.980 1.137,7 1.780,60 132,55 GTNN - 14.509 2,67 -1,80 196.994 4,80 4.527 136,2 260,80 18,52 Độ lệch chuẩn 0,47 2.231 2,24 6,52 1.095.558 2,91 13.860 219,6 484,86 31,33 Hệ số biến thiên 1,45 0,13 0,35 0,76 0,80 0,38 0,73 0,53 0,59 0,48 Chỉ số Skewness 0,75 0,69 1,58 1,20 0,68 1,37 0,71 1,39 0,54 0,15 Chỉ số Kurtosis 1,56 1,86 6,04 4,20 2,14 3,89 2,02 5,00 1,91 1,75 Thống kê J-B 28,21 20,93 125,81 47,06 16,85 54,60 19,61 76,67 15,37 10,80 Xác suất 0,00 0,00 - - 0,00 - 0,00 - 0,00 0,00 Số quan sát 157 157 157 157 157 157 157 157 157 157
45
Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng cao biểu thị mối tương quan càng cao, dấu của hệ số tương quan cho biết quan hệ giữa 2 biến là cùng chiều (dấu “+” hay ngược chiều (dấu “-” 29.
Bảng 4.2 a của h số tƣơ qua r
| r | 0,2 Mối tương quan quá thấp, không đáng kể 0,2 < | r | 0,4 Mối tương quan thấp
0,4 < | r | 0,6 Mối tương quan trung bình 0,6 < | r | 0,8 Mối tương quan cao
| r | 0,8 Mối tương quan rất cao
(Nguồn: Nguyễ V T ấn (2010))
Các giá trị nhận được của hệ số tương quan cho thấy tất cả các biến đều có tương quan thuận với giá vàng trong nước. Đặc biệt là giá vàng thế giới, tỷ giá, giá dầu thế giới và cung tiền M2 có mối tương quan rất cao với giá vàng trong nước, hệ số tương quan trên 90%. Lãi suất cũng có mối quan hệ tuyến tính cao với giá vàng trong nước, trong khi tương quan tuyến tính giữa giá vàng trong nước và các biến còn lại là thấp. Dấu của hệ số tương quan giữa VNI và VGP, R và VGP là dương ngược với kỳ vọng ban đầu.
Tuy nhiên, mối tương quan này có thể là giả mạo do chưa xét đến tính dừng của dữ liệu, hơn nữa hệ số này chỉ cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa các biến mà không xác định được đây có phải là quan hệ nhân quả hay không, ngh a là chưa xác định được biến này có phải là nguyên nhân dẫn đến những thay đổi trong biến khác hay không. Bên cạnh đó cũng tồn tại nhiều mối quan hệ đồng thời giữa các biến với nhau, và khó có thể xác định được đâu là biến giải thích, đâu là biến được giải thích. Vấn đề này đã được khắc phục do mô hình VAR không có sự phân biệt
29 Nguyễn Văn Tuấn (2010), P íc ươ q , Chương trình huấn luyện y khoa – YKHOA.NET Training.
46
giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, hơn nữa khi xây dựng mô hình VAR ta có thể sử dụng các kiểm định thích hợp để phát hiện các mối quan hệ nhân quả.
4.1.3 Kiể ịnh tính dừng
Như đã nói ở chương 3, dữ liệu sử dụng trong mô hình VAR phải là dữ liệu dừng. Theo như những nghiên cứu trước đây, hầu hết các dữ liệu kinh tế v mô thường dừng ở sai phân bậc 1. Do đó, ở phần này, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị riêng lẻ cho từng biến để xác định tính dừng.
ả 3 Kết quả ể ị i ơ vị của dữ l u ếu tố K ô c ặ ô xu t ế ó số c ặ ó số c ặ có ếu tố xu t ế
t (ADF) p-value t (ADF) p-value t (ADF) p-value
EI -1,239 0,1973 -1,509 0,5267 -1,28 0,8889 EX 3,093 0,9995 0,2863 0,9769 -1,397 0,8584 GD -1,239 0,1972 -4,252* 0,0008* -4,5778* 0,0016* INF -1,102 0,2446 -2,824 0,057 -3,20 0,08 M2 12,419 1 6,3125 1 -0,399 0,9868 R -0,759 0,3862 -2,352 0,1574 -3,011 0,1325 VGP 1,1199 0,9316 -0,566 0,8734 -1,539 0,8119 VNI -0,848 0,3472 -2,313 0,1691 -2,479 0,3383 WGP 1,2192 0,9428 -0,832 0,807 -0,939 0,948 WOP -0,071 0,6577 -1,73 0,4141 -4,104* 0,01*
(Nguồn: tính toán của tác giả) Ghi chú: (*): dữ li u dừng ở mức ý ĩ 5%
47
Chuỗi thời gian dừng ở mức ý ngh a 1%, 5% và 10% nếu có thống kê ADF nhỏ hơn giá trị tới hạn tương ứng lần lượt là - 2,58; - 1,94 và - 1,61. Giá trị tới hạn khi kiểm định tính dừng có hệ số chặn là - 3,47; - 2,88;- 2,58 và đối với kiểm định tính dừng có hệ số chặn và xu thế là - 4,02; - 3,44 và - 3,14.
Kết quả kiểm định ở bảng 4.3 cho thấy: giá dầu thế giới là dừng có chặn, có xu thế ở mức ý ngh a 5%, lượng cầu vàng dừng có chặn ở mức ý ngh a 5%. Kết quả này có thể dễ dàng nhận thấy được trong chương 2 thông qua đồ thị về diễn biến giá vàng trong nước, giá vàng thế giới, giá dầu, chỉ số chứng khoán, … ta nhận thấy rằng hầu hết dữ liệu có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian đồ thị có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian).
Những biến còn lại gồm: kỳ vọng của nhà đầu tư, tỷ giá hối đoái, lạm phát, cung tiền, lãi suất, giá vàng trong nước, VN-Index, giá vàng thế giới và giá dầu thế giới. Điều này có thể xác định do các thống kê ADF thu được lớn hơn giá trị tới hạn, hoặc căn cứ và p-value. Giá trị p-value thu được của các biến này đều nhỏ hơn 0,05.
ả 4 Kết quả ể ị ơ vị của dữ l u sau lấ sa p bậc 1
ếu tố K ô c ặ ô xu t ế ó số c ặ
t (ADF) p-value t (ADF) p-value
DEI -12,409* 0 DEX -8,352* 0 DGD -6,763* 0 DINF -3,070* 0,0023 DM2 -1,203 0,2091 -9,606* 0,0000* DR -8,418* 0 DVGP -9,430* 0 DVNI -8,879* 0 DWGP -10,19* 0 DWOP -7,724* 0
48
Vì dữ liệu ban đầu không dừng nên trước khi xây dựng mô hình, tác giả tiến hành khử tính không dừng bằng cách lấy sai phân bậc 1. Tiếp tục kiểm định tính dừng cho sai phân bậc 1. Kết quả thu được ở bảng 4.4 cho thấy, ở mức ý ngh a 5%, ngoại trừ DM2 là dừng có hệ số chặn, tất cả các biến sai phân còn lại đều dừng.
Như vậy, sau khi kiểm định tính dừng của dữ liệu và sai phân bậc 1, ở mức ý ngh a 5%: GD là dừng có chặn, WOP là dừng có chặn có xu thế; WGP, INF, R, VGP, VNI, EX, EI dừng ở sai phân bậc 1 và M2 dừng có chặn ở sai phân bậc 1. Vì vậy, khi sử dụng dữ liệu để lập mô hình, tác giả sử dụng các biến dừng gồm: GD, sai phân bậc 1 của WGP, sai phân bậc 1 của INF, sai phân bậc 1 của VGP, sai phân bậc 1 của R, sai phân bậc 1 của VNI, sai phân bậc 1 của EX. Biến WOP chỉ có tính dừng khi có hệ số chặn và yếu tố xu thế, tuy nhiên yếu tố xu thế không được xét đến khi tiến hành chạy mô hình VAR. Vì vậy, tác giả sử dụng sai phân bậc 1 của WOP thay vì dùng WOP. Biến còn lại là EI, do yếu tố kỳ vọng của nhà đầu tư là biến giả, và chỉ nhận 2 giá trị là 0 và 1 nên tác giả sử dụng EI thay vì sai phân bậc 1 của nó.
Khi đó, dữ liệu sử dụng trong các phân tích tiếp theo được cho bởi bảng 4.5.
ả 5 a ục dữ l u sử dụ ể p t c v lập mô hình
Ký u a
EI Kỳ vọng của nhà đầu tư
DEX Sai phân bậc 1 của EX
GD Lượng cầu vàng trong nước
DINF Sai phân bậc 1 của tỷ lệ lạm phát
DM2 Sai phân bậc 1 của M2
DR Sai phân bậc 1 của R
DVGP Sai phân bậc 1 của VGP
DVNI Sai phân bậc 1 của VNI
DWGP Sai phân bậc 1 của WGP
DWOP Sai phân bậc 1 của WOP
49
4.1.4 c ị ộ tr tố ƣu
