5. Ý nghĩa khoa học và thực ti ễn của đề tài
3.4. Hướng phát triển của đề tài
Thứ nhất, các yếu tố tác động đến giá vàng dùng để phân tích diễn biến trong bài nghiên cứu chủ yếu được quan sát trên thực tế cũng như tham khảo thêm các nghiên cứu trong và ngoài nước. Mối quan hệ này có thể được lượng hóa bởi một số mô hình kinh tế lượng. Do đó, để đề tài tăng thêm phần thuyết phục, nên bổ sung thêm mô hình xác định mối quan hệ giữa giá vàng và các nhân tố tác động để có căn cứ hợp lý hơn cho những nhận định và dự báo của đề tài.
Thứ hai, như đã đề cập ở trên, mô hình ARIMA - ARCH được sử dụng trong bài vẫn còn một số hạn chế, do đó để dự báo được gần với thực tế hơn cần sử dụng kết hợp các mô hình dự báo khác.
Thứ ba, ứng dụng mô hình này với việc kết hợp một số mô hình khác nhằm đa dạng hóa việc phân tích với việc mở rộng các yếu tố tác động đến giá vàng nhất là trong điều kiện cụ thể tại Việt Nam trong quá trình hội nhập.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Damodar N. Gujarati, Chuỗi thời gian trong kinh tế lượng, Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright niên khóa 2011 – 2013.
[2] Nguyễn Quang Dong (2002), Kinh tế lượng – Chương trình nâng cao, NXB Khoa học và kỹ thuật.
[3] Vũ ThịGương (2012), Kỹ thuật khai phá dữ liệu chuỗi thời gian trong dự báo chứng khoán, Luận văn Thạc sĩ, Học viện công nghệbưu chính viễn thông. [4] Nguyễn Trọng Hoài (2007), Giá vàng: Nhân tố ảnh hưởng và dự báo,
Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright.
[5] Nguyễn Khắc Minh, (2002), Các phương pháp Phân tích & Dự báo trong Kinhtế, NXB KHKT.
[6] Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, Giáo trình kinh tế lượng, trường Đại học Kinh Tế Tp HCM, 2008.
[7] Cao Hào Thi, Sử dụng mô hình ARIMA trong dự báo giá, Khoa Quản Lý Công Nghiệp, Đại Học Bách Khoa Tp.HCM.
[8] Đặng Thị Tường Vân (2008), Các giải pháp phát triển kinh doanh vàng tại Việt Nam, ĐH Kinh tế Tp Hồ Chí Minh.
PHỤ LỤC 1. Hồi quy ARMA(1,1) và các kiểm định:
Hình 1. Kết quả ước lượng mô hình ARMA(1,1)
•Kiểm định phần dư mô hình ARMA(1,1):
Ta thấy hệ số Obs*R-squared = 8.741834 với xác suất Prob. Chi-Square = 0.5568. Giá trị này lớn hơn mức ý nghĩa α = 0.05% nên chưa có cơ sơ bác bỏ giả thiết Ho hay phần dư không có hiện tượng tựtương quan.
•Kiểm định tính ARCH của mô hình ARMA(1,1):
Hình3. Kiểm định tính ARCH của mô hình ARMA(1,1)
Hệ số P-value = 0.0000 < 0.05, do đó chưa có cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho, hay mô hình có ảnh hưởng của hiệu ứng ARCH.
2. Kiểm định phần dư và tính ARCH của mô hình ARCH(1):
Hình 6. Kiểm định tính ARCH của mô hình ARCH(1)
Hệ số P-value = 0.7462> 0.05, bác bỏ giả thiết Ho, hay mô hình không có ảnh hưởng của hiệu ứng ARCH.
3. Kết quảước lượng mô hình ARMA (1,1) và ARCH (1)