3.1. MƠ TẢ DỮ LIỆU
3.1.1. Mơ tả dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu là giá cà phê theo ngày trong giai đoạn 1/10/2013 đến
10/1/2015 và được trình bày theo dạng chuỗi thời gian.
Bảng giá cà phê được niêm yết chính thức trên thị trường LIFFE London theo
đơn vị tính USD/ tấn, được các trang web Việt Nam mua bản quyền và thiết kế lại cho phù hợp với nhu cầu xem giá của người sử dụng trên thịtrường, trong nghiên cứu này dữ liệu được thu thập tại trang web: Uwww.acaphe.comU
3.1.2. Mơ tảcơ chế niêm yết giá cà phê
Giá cà phê được niêm yết theo các tháng lẻtrong năm: 1-3-5-7-9-11.
Trong mỗi phiên giao dịch sẽ cĩ 4 mức giá được niêm yết, ví dụ vào ngày 1
tháng 8 năm 2014 thì niêm yết các giá sau: Giá tháng 9/2014, giá tháng 11/2014, giá tháng 1/2015 và giá tháng 3/2015; Giá của tháng giao dịch gần nhất được gọi là giá giao ngay, các tháng giao dịch tiếp theo gọi là giá tương lai.
Trừ các ngày nghỉ và ngày lễ, giá thay đổi liên tục trong phiên giao dịch, bắt
đầu từ 15 giờ chiều Việt Nam, và đĩng cửa lúc 24 giờ Việt Nam; Giá đĩng cửa của phiên giao dịch hơm nay sẽ là giá mở cửa của phiên giao dịch ngày mai.
2.Bảng 3.1: Bảng niêm yết giá sau phiên giao dịch ngày 29/6/2014 trên sàn giao dịch liffe London
Tháng Thay đổiGiá khớp Số lượng Cao nhất Thấp nhất Mở cửa Phiên trước
07/14 +18 2026 10841 (+52)2060 (-1)2007 2007 2008
09/14 +7 2034 17809 (+42)2069 (-1)2026 2027 2027
11/14 +1 2030 1940 (+35)2064 (-5)2024 2028 2029
01/15 -2 2028 558 (+29)2059 (-6)2024 2032 2030
(Nguồn: Trang web acaphe.com)
Từ bảng giá niêm yết hàng ngày, tác giả thống kê dữ liệu theo từng ngày, cho mỗi loại giá được niêm yết (Bảng 4.2)
26
3.Bảng 3.2: Bảng giá cà phê giao ngay – giá tương lai
Date spot_price future_1 future_2
Nov-13 Jan-14 Mar-14
01/10/13 1636 1643 1643 02/10/13 1669 1662 1657 03/10/13 1703 1693 1679 04/10/13 1709 1705 1683 07/10/13 1709 1704 1689 08/10/13 1696 1687 1673 09/10/13 1722 1709 1689 10/10/13 1736 1723 1699 11/10/13 1733 1716 1695 14/10/13 1734 1721 1704 15/10/13 1679 1671 1660
(Nguồn: Tác giả thu thập, tổng hợp)
3.2. QUY TRÌNH PHÂN TÍCH DỮLIỆU
- Bước 1: Đầu tiên, số liệu được thu thập từ thơng tin cơng bố trên website chính thức về cà phê. Số liệu được thống kê theo tháng và được xử lý lại bằng cách lấy logarit hệ dữ liệu ba biến số để tạo độ đồng nhất và độ mượt cho dữ liệu, và đơn
giản hĩa cho việc đánh giá cũng như xử lý số liệu ởcác bước tiếp theo.
- Bước 2: Tiến hành thực hiện phân tích thống kê mơ tảthơng qua phương pháp
phân tích Jarque-Bera để kiểm định phân phối chuẩn của hệ dữ liệu. Giá trị skewness và kurtosis giúp hình dung về hình dáng của phân phối. Skewness đo lường độ lệch của phân phối cịn gọi là hệ số bất đối xứng, cụ thể:
- Skewness = 0: phân phối cân xứng. - Skewness > 0: phân phối lệch phải. - Skewness < 0: phân phối lệch trái.
Kurtosis đo lường mức độ tập trung tương đối quanh trung tâm của nĩ trong mối quan hệ so sánh với hai đuơi. Cụ thể:
27
- Kurtosis > 3: phân phối tập trung hơn hơn mức độ bình thường. Hình dạng của đa giác tần số trong khá cao với hai đuơi hẹp.
- Kurtosis < 3: phân phối tập trung hơn hơn mức độ bình thường. Hình dạng của đa giác tần số tù với hai đuơi dài.
- Bước ba, thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị thơng qua phương pháp
Dickey-Fuller, Phillips-Perron để kiểm tra tính dừng của chuỗi số liệu.
- Bước bốn, tiến hành kiểm định mơ hình ECM để xác định cụ thể mối quan hệ trong dài hạn.
3.3. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa trên mơ hình của Sushil và James (2004) nghiên cứu rủi ro giá cà phê để
nghiên cứu mối quan hệ giữa giá cà phê giao ngay và giá cà phê tương lai sau 3 tháng
(và 6 tháng), luận văn đưa ra mơ hình đề xuất nghiên cứu như sau:
LSPRtR = bR0R + bR1RLFPRtR + uRtR (1)
Trong đĩ:
• Biến phụ thuộc
LSPRtR là giá cà phê giao ngay tại thời điểm t.
• Biến độc lập:
LFPRtRlà giá cà phê tương lai sau 3 tháng (6 tháng) tại thời điểm t; uRtR là sai số của mơ hình;
bR0R và bR1R là tham số của mơ hình.
Giả thuyết thường được sử dụng để kiểm định sự hiệu quả của thị trường là sự
chênh lệch giữa giá giao ngay và giá tương lai trễ, tính theo log, là ổn định và khơng
tương quan chuỗi. Cĩ hai lý do cho điều này, thứ nhất, từ quan điểm của người sản xuất cà phê, rủi ro giá cả giảm xuống chỉ khi thay đổi trong giá tương lai trễcĩ tương
quan với biến động giá giao ngay. Thứhai, ước lượng phương trình sai phân bậc 1 là dễ hơn vì nĩ thường cho ra ước lượng hiệu quả hơn do nĩ giải quyết vấn đề phổ biến về sự khơng ổn định và tương quan chuỗi. Phương trình (1) cĩ thể được viết theo dạng sai phân bậc một của hai chuỗi:
28
Nếu phân tích hồi quy cho thấy hai chuỗi cộng tích hợp thì giả thuyết thị trường hiệu quả cĩ thểđược chấp nhận.
3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dựa trên việc xem xét những lý thuyết nền tảng và những nghiên cứu trước đây.
Bài nghiên cứu này sẽ tiến hành phân tích biến động giá bằng việc thực hiện mơ hình phân tích với chuỗi phương pháp như sau: phương pháp phân tích số liệu dựa trên phân tích thống kê Jarque-Bera nhằm kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu, kiểm
định nghiệm đơn vị Dickey– Fuller, Kiểm định Phillips – Perron, kiểm định mơ hình sai số hiệu chỉnh ECM kết hợp với kiểm định nghiệm đơn vị Unit Root Test để kiểm
định các biến trong mơ hình cĩ phải là chuỗi dừng hay khơng và kiểm tra mối quan hệ
giữa các biến trong dài hạn. Cụ thể:
3.4.1. Phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Unit Root Test
Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) là một phương pháp để kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu theo thời gian. Trong tốn học, tính dừng được sử dụng như
một cơng cụ trong phân tích chuỗi số liệu theo thời gian. Để hình thành một mơ hình
đầy đủ ý nghĩa thống kê thì chuỗi số liệu theo thời gian trước tiên cần kiểm tra tính dừng của chuỗi. Một quá trình cĩ tính dừng là một quá trình ngẫu nhiên, được thể hiển bởi các đặc điểm sau:
- Thể hiện xu hướng trở lại trạng thái trung bình theo một cách trong dữ liệu
dao động xung quanh một giá trị trung bình cốđịnh trong dài hạn.
- Cĩ một giá trị phương sai xác định khơng thay đổi theo thời gian.
- Cĩ một giản đồ tựtương quan với các hệ số tựtương quan giảm dần khi độ trễ tăng lên.
Nếu một chuỗi dừng thì giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (ở các
độ trễ khác nhau) sẽ giống nhau khơng cần biết ta đang đo lường chúng tại thời điểm
nào. Điều này cĩ nghĩalà, các đại lượng này khơng thay đổi theo thời gian.
Một chuỗi dữ liệu như vậy sẽ cĩ xu hướng trở về giá trị trung bình và những
dao động xung quanh giá trị trung bình (đo bằng phương sai) sẽ là như nhau. Trong khi đĩ, nếu một chuỗi thời gian khơng dừng, nĩ sẽ cĩ giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai. Trên thực tế, hầu hết
29
các chuỗi số liệu kinh tế (chuỗi gốc) đều khơng dừng. Nhưng khi ta lấy sai phân thì các chuỗi thời gian thường trở thành chuỗi dừng.
Nếu một chuỗi dừng thì giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (ở các
độ trễ khác nhau) sẽ giống nhau khơng cần biết ta đang đo lường chúng tại thời điểm nào. Ðiều này cĩ nghĩa là, các đại lượng này khơng thay đổi theo thời gian.
Một chuỗi dữ liệu như vậy sẽ cĩ xu hướng trở về giá trị trung bình và những
dao động xung quanh giá trị trung bình (đo bằng phương sai) sẽ là như nhau. Trong khi đĩ, nếu một chuỗi thời gian khơng dừng, nĩ sẽ cĩ giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai. Trên thực tế, hầu hết các chuỗi số liệu kinh tế (chuỗi gốc) đều khơng dừng. Nhưng khi ta lấy sai phân thì các chuỗi thời gian thường trở thành chuỗi dừng.
Xét mơ hình: