Trong chuyên đề thực tập này, em lựa chọn 4 tỷ giá ngoại tệ là USD, JPY, EUR, HKD để phân tích.
Sở dĩ, các ngoại tệ trên được lựa chọn vì : - Đây đều là các ngoại tệ mạnh
- Các nước sử dụng các đồng tiền này đều là các nước có nền kinh tế khá phát triển trên thế giới. Chính sách kinh tế của các nước này đặc biệt là chính sách về tỷ giá thì có ảnh hưởng rất lớn đến nền kinh tế thế giới.
- Mặt khác, cả 4 ngoại tệ này hiện đang chiếm tỷ trọng giao dịch nhiều nhất trong các ngoại tệ được giao dịch tại ngân hàng Quốc Tế VIB.
2. Số liệu đầu vào
Sử dụng bộ số liệu về tỷ giá hối đoái của các ngoại tệ USD, EUR, HKD, JPY từ tháng 1/2010 đến tháng 12/2011 ta tiến hành phân tích và đánh giá rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng.
2.1. Tỷ giá ngoại tệ USD
Hình 2.1: Đồ thị tỷ giá ngoại tệ USD
Nhìn đồ thị ta thấy, trong năm 2010, tỷ giá USD luôn trong tình trạng căng thẳng, tỷ giá mua, bán USD tại ngân hàng luôn ở mức cao và mức chạm trần. Việc điều chỉnh tỷ giá bình quân liên ngân hàng vào ngày 11/2/2010 cũng khiến cho tỷ giá mua bán USD/VND của ngân hàng VIB tăng lên từ 18,479 VND ngày
10/2/2010 lên 19,100 VND ngày 11/2/2010, tức là tăng 3,37%. Mặc dù tỷ giá tăng nhưng áp lực về cầu ngoại tệ vẫn không giảm. Tỷ giá duy trì khá ổn định dao động quanh mức 19,100 VND cho đến ngày 17/8/2010 khi ngân hàng trung ương quyết định tiếp tục tăng tỷ giá USD bình quân liên ngân hàng lên 2%, các ngân hàng thương mại được phép mua bán USD ở mức 19,500 VND. Tại ngân hàng VIB, tỷ giá USD ở thời điểm này là 19,460 VND. Cho đến cuối năm 2010, tình hình kinh tế vĩ mô không mấy khả quan khi mà lạm phát tăng, nợ nước ngoài, thâm hụt ngân sách, tăng giá vàng … gây áp lực lên tỷ giá khiến cho tỷ giá USD một lần nữa được điều chỉnh tăng lên 9,3% vào thời điểm đầu tháng 2/2011, tỷ giá được mua bán ở mức 20,890 VND. Sau đó tỷ giá tiếp dao động ở mức này cho đến tháng 4/2011, tỷ giá giảm mạnh do kết quả của hàng loạt các giải pháp mà ngân hàng nhà nước sử dụng nhằm ổn định tỷ giá. Từ giữa năm 2011, ngân hàng nhà nước liên tục mua ngoại tệ vào làm cải thiện đáng kể trạng thái dự trữ ngoại tệ. Thời điểm cuối năm 2011, do nhu cầu xuất nhập khẩu cuối năm tăng cao nhất là việc nhập nguyên liệu để hoàn thành các đơn hàng, một số doanh nghiệp bắt đầu mua ngoại tệ trả nợ các khoản vay từ đầu năm; các khoản nợ nước ngoài đến thời điểm đáo hạn.... khiến cho cầu về ngoại tệ tăng làm tăng tỷ giá. Tỷ giá USD được ghi nhận tại ngân hàng VIB thời điểm này dao động quanh con số 21,000 VND.
2.2. Tỷ giá ngoại tệ JPY
Hình 2.2: Đồ thị tỷ giá ngoại tệ JPY
Nhìn đồ thị ta thấy, trong khoảng thời gian nghiên cứu, từ tháng 1/2010 đến tháng 12/2011, tỷ giá JPY/VND nhìn chung có xu hướng tăng lên. Có thể thấy trong giai đoạn này, biên độ dao động của tỷ giá JPY là khá nhỏ và có thể thấy trong năm 2011, tỷ giá JPY ít biến động hơn so với năm 2010. Tỷ giá JPY/VND thấp nhất ở mức 198,720 VND và cao nhất ở mức 280,020 VND.
2.3. Tỷ giá ngoại tệ EUR
Hình 2.3: Đồ thị tỷ giá ngoại tệ EUR
Nhìn đồ thị tỷ giá EUR/VND ta thấy, tỷ giá ngoại tệ EUR biến động khá nhiều, đặc biệt là trong giai đoạn giữa năm 2010, nhưng nhìn chung thì tỷ giá EUR có xu hướng tăng dần. Tỷ giá thấp nhất ở mức 22,511 VND và cao nhất lên đến 30,219 VND.
2.4. Tỷ giá ngoại tệ HKD
Hình 2.4: Đồ thị tỷ giá ngoại tệ HKD
Dựa vào đồ thị tỷ giá ngoại tệ HKD/VND ta thấy tỷ giá ngoại tệ HKD biến động khá mạnh đặc biệt là trong năm 2010 và có sự ổn định hơn trong những tháng giữa năm 2011. Tỷ giá HKD/VND đạt thấp nhất tại mức 2,373 VND và đạt cao nhất tại mức 2,775 VND. Xu hướng chung của tỷ giá HKD trong giai đoạn này là tăng dần.
3. Phân tích và đánh giá rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng VIB bằng phương pháp kinh tế lượng.
- Mô hình GARCH(1,0) đối với chuỗi tỷ giá JPY:
Dựa vào chuỗi số liệu về tỷ giá ngoại tệ JPY, ta xây dựng được mô hình ARCH(1) như sau:
- Phương trình trung bình:
JPYt = α0 + α1*JPYt-1 + Ut - Phương trình phương sai:
= β0 + β1* + Vt Điều kiện: β0 > 0 và β1 ≥ 0
Bảng kết quả ước lượng được ghi trong BẢNG 1 – phụ lục: Ta có kết quả ước lượng như sau:
- Phương trình trung bình: · t 1 0.000645 - 0.117384*JPY t JPY = −
- Phương trình phương sai:
¶2 2
( 1)
5.02E-05 + 0.113969* (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
t Ut
σ = −
Kiểm tra các điều kiện của mô hình: Xét cặp giả thuyết:
H0: β0 ≤ 0 H1 : β0 > 0
Theo tiêu chuẩn kiểm định T:
¶ ¶0 0 5.02E-05 17.73852 2.83E-06 ( ) qs t se β β = = = Mà tα(n-k) = t0.05 (500) ≈ U0.05 = 1. 64
Ta thấy tqs > tα(n-k) nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 với mức ý nghĩa 5%. Hay β0 > 0 với mức ý nghĩa 5%.
Xét cặp giả thuyết: H0 : β1 ≥ 0 H1 : β1 < 0 Theo tiêu chuẩn kiểm định T:
µ ¶1 1 0.113969 2.24751 0.050709 ( ) qs t se β β = = = Mà tα(n-k) = t0.05 (500) ≈ U0.05 = 1. 64
Ta thấy tqs > - tα(n-k) nên ta không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 với mức ý nghĩa 5%. Hay β1 ≥ 0 với mức ý nghĩa 5%. Như vậy mô hình ARCH(1) đối với tỷ giá ngoại tệ JPY thỏa mãn các điều kiện của mô hình.
Mặt khác, kiểm tra tính dừng của chuỗi phần dư của mô hình ước lượng: ADF Test Statistic -10.05375 1% Critical Value* -3.4458
5% Critical Value -2.8676 10% Critical Value -2.5700 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Ta thấy | τqs | = 10.05375 nên | τqs | ≥ τα ở cả ba mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Như vậy, theo tiêu chuẩn ADF, chuỗi phần dư của mô hình là chuỗi dừng. Vì vậy mô hình đã ước lượng có thể sử dụng để phân tích dự báo được.
Từ mô hình hồi quy ta thấy trong giai đoạn từ ngày 1/1/2010 đến ngày 30/12/2011 lợi suất trung bình của tỷ giá ngoại tệ JPY trong một ngày giao dịch phụ thuộc âm vào lợi suất của ngày trước đó do hệ số α1 của biến JPYt-1 âm thực sự. Hơn nữa |α1| < 1 nên nếu lợi suất tỷ giá ngoại tệ của ngày giao dịch trước đó giảm 1 đơn vị thì lợi suất tỷ giá ngoại tệ của ngày giao dịch hiện tại tăng ít hơn 1 đơn vị. Đồng thời, phương sai thể hiện mức độ dao động của lợi suất tỷ giá ngoại tệ JPY có sự sai khác nhau trong từng ngày giao dịch do hệ số ARCH(1) dương có ý nghĩa thống kê. Điều này hàm ý rằng rủi ro tỷ giá ở ngày giao dịch trước có tác động cùng chiều đến rủi ro tỷ giá của ngày giao dịch hôm sau.
3.2. Tỷ giá ngoại tệ HKD
Dựa vào chuỗi số liệu về tỷ giá ngoại tệ HKD, ta xây dựng được mô hình ARCH(1) như sau:
• Phương trình trung bình:
HKDt = α1*HKDt-1 + α2* USDt +Ut
• Phương trình phương sai: = β0 + β1* + Vt Điều kiện: β0 > 0 và β1≥ 0
Kết quả ước lượng được ghi trong BẢNG 2 – phụ lục. Ta có kết quả ước lượng như sau:
• Phương trình trung bình: ·
1
HKDt =0.186474*HKDt− +0.175138* USDt
• Phương trình phương sai:
σ¶t2 =2.88E-06 1.123478*+ U( 1)2t−
Kiểm tra các điều kiện của mô hình: Xét cặp giả thuyết:
H0: β0 ≤ 0 H1 : β0 > 0
Theo tiêu chuẩn kiểm định T:
¶ ¶0 0 2.88E-06 16.74419 1.72E-07 ( ) qs t se β β = = = Mà tα(n-k) = t0.05 (500) ≈ U0.05 = 1. 64
Ta thấy tqs > tα(n-k) nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 với mức ý nghĩa 5%. Hay β0 > 0 với mức ý nghĩa 5%. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Xét cặp giả thuyết: H0 : β1 ≥ 0
H1 : β1 < 0
Theo tiêu chuẩn kiểm định T:
µ ¶ 1 1 1.123478 10.47415 0.107262 ( ) qs t se β β = = = Mà tα(n-k) = t0.05 (500) ≈ U0.05 = 1. 64
Ta thấy tqs > - tα(n-k) nên ta không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 với mức ý nghĩa 5%. Hay β1 ≥ 0 với mức ý nghĩa 5%.
Như vậy mô hình ARCH(1) đối với tỷ giá bán ra HKD thỏa mãn các điều kiện của mô hình.
Mặt khác, kiểm tra tính dừng của chuỗi phần dư của mô hình ước lượng: ADF Test Statistic -11.07862 1% Critical Value* -3.4458
5% Critical Value -2.8676 10% Critical Value -2.5700 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Ta thấy | τqs | = 11.07862 nên | τqs | ≥ τα ở cả ba mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Như vậy, theo tiêu chuẩn ADF, chuỗi phần dư của mô hình là chuỗi dừng. Vì vậy mô hình đã ước lượng có thể sử dụng để phân tích dự báo được.
Từ mô hình hồi quy ta thấy trong giai đoạn từ ngày 1/1/2010 đến ngày 30/12/2011 lợi suất trung bình của tỷ giá ngoại tệ HKD trong một ngày giao dịch phụ thuộc dương vào lợi suất của ngày trước đó do hệ số α1 của biến HKDt-1 dương thực sự và còn phụ thuộc dương vào lợi suất của ngoại tệ USD trong ngày giao dịch đó. Khi tỷ giá ngoại tệ USD tăng 1 đơn vị thì tỷ giá ngoại tệ HKD tăng 0.186474 đơn vị tức là tăng chậm hơn mức tăng của ngoại tệ USD. Điều này cho thấy lợi nhuận thu được từ kinh doanh tỷ giá của ngoại tệ USD sẽ lớn hơn so với ngoại tệ HKD. Vì thế ngân hàng sẽ có xu hướng kinh doanh loại ngoại tệ USD nhiều hơn so với HKD nhằm thu lợi nhuận cao. Từ hệ số của ARCH(1) ta thấy, phương sai của lợi suất tỷ giá là khác nhau qua từng ngày giao dịch hay nói cách khác là mức độ dao động của lợi suất tỷ giá là khác nhau. Điều này có nghĩa là rủi ro tỷ giá của HKD ở thời kỳ trễ có ảnh hưởng đến rủi ro tỷ giá ở thời kỳ hiện tại.
3.3. Tỷ giá ngoại tệ EUR
Dựa vào chuỗi số liệu về tỷ giá ngoại tệ EUR, ta xây dựng được mô hình ARCH(1) như sau:
• Phương trình trung bình:
t 1 1 2 t t
EUR = *α EURt− + α * USD +U
• Phương trình phương sai:
2 2
0 1* ( 1)
t β β Ut Vt
σ = + − +
Điều kiện: β0 > 0, và β1 ≥ 0
Kết quả ước lượng được ghi trong Bảng 3– phụ lục. Ta có kết quả ước lượng như sau:
• Phương trình trung bình: ·
t 1 t
EUR = - 0.107084*EURt− +0.153047 * USD
• Phương trình phương sai:
σ¶t2 =4.63E-06 0.783435*+ U( 1)2t−
Kiểm tra các điều kiện của mô hình: Xét cặp giả thuyết:
H0: β0 ≤ 0 H1 : β0 > 0
Theo tiêu chuẩn kiểm định T: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
¶ ¶0 0 4.63E-06 14.88746 3.11E-07 ( ) qs t se β β = = =
Mà tα(n-k) = t0.05 (500) ≈ U0.05 = 1. 64
Ta thấy tqs > tα(n-k) nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 với mức ý nghĩa 5%. Hay β0 > 0 với mức ý nghĩa 5%.
Xét cặp giả thuyết: H0 : β1 ≥ 0
H1 : β1 < 0
Theo tiêu chuẩn kiểm định T:
µ ¶1 1 0.783435 7.66968 0.102147 ( ) qs t se β β = = = Mà tα(n-k) = t0.05 (500) ≈ U0.05 = 1. 64
Ta thấy tqs > - tα(n-k) nên ta không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 với mức ý nghĩa 5%. Hay β1 ≥ 0 với mức ý nghĩa 5%.
Như vậy mô hình GARCH(1,0) đối với tỷ giá ngoại tệ EUR thỏa mãn các điều kiện của mô hình.
Mặt khác, kiểm tra tính dừng của chuỗi phần dư của mô hình ước lượng: ADF Test Statistic -9.061681 1% Critical Value* -3.4458
5% Critical Value -2.8676 10% Critical Value -2.5700 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Ta thấy | τqs | = 9.061681 nên | τqs | ≥ τα ở cả ba mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Như vậy, theo tiêu chuẩn ADF, chuỗi phần dư của mô hình là chuỗi dừng. Vì vậy mô hình đã ước lượng có thể sử dụng để phân tích dự báo được.
Từ mô hình hồi quy ta thấy trong giai đoạn từ ngày 1/1/2010 đến ngày 30/12/2011 lợi suất trung bình của tỷ giá ngoại tệ EUR trong một ngày giao dịch phụ thuộc âm vào lợi suất của ngày trước đó do hệ số α1 của biến EURt-1 âm thực sự và còn phụ thuộc dương vào lợi suất của ngoại tệ USD trong ngày giao dịch đó do hệ số α2 của biến USDt dương. Khi tỷ giá ngoại tệ USD tăng 1 đơn vị thì tỷ giá ngoại tệ EUR tăng ít hơn mức tăng của tỷ giá USD. Điều đó chứng tỏ rằng lợi nhuận thu được từ kinh doanh tỷ giá USD sẽ nhiều hơn so với lợi nhuận thu được từ kinh doanh tỷ giá EUR.
Từ hệ số của ARCH(1) và p-value tương ứng, ta thấy rủi ro tỷ giá EUR ở thời kỳ trễ có hưởng cùng chiều đến rủi ro tỷ giá ở thời kỳ hiện tại.
Dựa vào chuỗi số liệu tỷ giá ngoại tệ USD, ta xây dựng mô hình ARMA đối với chuỗi tỷ giá USD:
2
USDt =α*ut− +ut
Kiểm định hiệu ứng ARCH đối với chuỗi phần dư: ARCH Test:
F-statistic 0.001902 Probability 0.965230 Obs*R-squared 0.001910 Probability 0.965143
Ta thấy Prob > 0.05 nên không xảy ra hiệu ứng ARCH. Hay mô hình có phương sai sai số không đổi.
Kết quả ước lượng được ghi trong bảng 4 - phụ lục. Ta có phương trình ước lượng như sau:
·
2
USDt =0.593795*ut−
Mặt khác, ta đi kiểm tra tính dừng của chuỗi phần dư của mô hình: ADF Test Statistic -10.22589 1% Critical Value* -3.4458
5% Critical Value -2.8676 10% Critical Value -2.5700 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Ta thấy | τqs | = 10.22589 nên | τqs | ≥ τα ở cả ba mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Như vậy, theo tiêu chuẩn ADF, chuỗi phần dư của mô hình là chuỗi dừng. Vì vậy mô hình đã ước lượng có thể sử dụng để phân tích dự báo được.
Từ mô hình hồi quy ta thấy trong giai đoạn từ ngày 1/1/2010 đến ngày 30/12/2011, mức độ dao động của lợi suất tỷ giá ngoại tệ USD được biểu hiện thông qua phương sai là không thay đổi qua từng ngày giao dịch. Hay rủi ro tỷ giá ngoại tệ của thời kỳ hiện tại không chịu ảnh hưởng của rủi ro tỷ giá các thời kỳ trước đó.
4. Phân tích và đánh giá rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng VIB bằng phương pháp VaR
4.1. Phương pháp VaR tham số (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.1.1. Tỷ giá ngoại tệ USD
Từ mô hình ARMA đối với chuỗi lợi suất tỷ giá của ngoại tệ USD, bằng phương pháp dự báo tĩnh, ta dự báo được giá trị trung bình của quan sát thứ 504 của lợi suất tỷ giá USD như sau:
·
2
USDt =0.593795*ut−
·
504
USD = 3.32525E 05− −
Ta có giá trị trung bình và phương sai của quan sát thứ 504 của lợi suất tỷ giá USD là:
R504 =−3.32525E 05−
2 2
504 0.003396 1.1533E 05
σ = = −
Giả sử ta nắm giữ một số lượng ngoại tệ USD có giá trị tương đương 100 triệu VND.
Vì lợi suất ngoại tệ USD không tuân theo phân phối chuẩn nên ta giả sử lợi