1. Ứng dụng các mô hình trong phân tích rủi ro tỷ giá Phân tích tổng quan về các tỷ giá được lựa chọn
1.3. Phân tích rủi ro tỷ giá dựa vào mô hình kinh tế lượng
Lợi suất của tỷ giá được tính bằng công thức sau: Rt = ln( Pt/ Pt-1)
Trong đó:
- Pt: Tỷ giá hối đoái giữa đồng i và VND trong ngày t - Pt-1:Tỷ giá hối đoái giữa đồng i và VND trong ngày.
Thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất tỷ giá bằng kiểm định nghiệm đơn vị, ta có kết quả:
Thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi lợi suất tỷ giá bằng kiểm định nghiệm đơn vị ta thấy các chuỗi lợi suất tỷ giá đều dừng. Như vậy chuỗi lợi suất tỷ giá là chuỗi dừng ta sẽ thực hiện định dạng và ước lượng mô hình ARMA đối với chuỗi lợi suất theo phương pháp Box-Jenkins. Quan sát lược đồ tương quan của chuỗi lợi suất, lược đồ tương quan ta thấy phần dư của mô hình là nhiễu trắng. Vậy mô hình ARMA định dạng được là phù hợp.
Quan sát lược đồ tương quan chuỗi phần dư bình phương ta nhận thấy có tương quan như vậy có tồn tại hiệu ứng ARCH, GARCH.
• Tỷ giá USD/VND:
• Bảng 1: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi lợi suất tỷ giá đồng USD ADF Test Statistic -7.717253 1%Critical Value -3.4561
5%Critical Value -2.8723 10% Critical Value -2.5724
Bảng 2: Lược đồ tự tương quan của chuỗi tỷ giá USD/VND
Nhìn vào lược đồ tự tương quan ta thấy chuỗi lợi suất tỷ giá USD/VND là nhiễu trắng.
Các mô hình kinh tế lượng dùng để dự báo là không phù hợp với tỷ giá USD/VND
• Tỷ giá EUR/VND:
ADF Test Statistic -7.610694 1%Critical Value* -3.4561 5%Critical Value -2.8723 10% Critical Value -2.5724
Bảng 4: Lược đồ tự tương quan của chuỗi tỷ giá EUR/VND
Từ lược đồ tự tương quan của chuỗi tỷ giá EUR/VND, ước lượng mô hình AR với chuỗi lợi suất EUR/VND thu được kết quả (bảng 5)
Dependent Variable: LSEUR Method: Least Squares Sample(adjusted): 3 277
Included observations: 275 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5.87E-05 0.000626 -0.093769 0.9254
LSEUR(-2) -0.108775 0.060192 -1.807149 0.0718 R-squared 0.011821 Mean dependent var -5.08E-05 Adjusted R-squared 0.008201 S.D. dependent var 0.010425 S.E. of regression 0.010382 Akaike info criterion -6.290261 Sum squared resid 0.029425 Schwarz criterion -6.263957
Log likelihood 866.9109 F-statistic 3.265787
Durbin-Watson stat 2.377082 Prob(F-statistic) 0.071840 Nhận thấy hệ số của AR(2) không có ý nghĩa thống kê do p-value =0.07>0.05.
Bảng 6:
Method: Least Squares Sample(adjusted): 2 277
Included observations: 276 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5.65E-05 0.000618 -0.091351 0.9273
LSEUR(-1) -0.169089 0.059547 -2.839560 0.0049 R-squared 0.028586 Mean dependent var -4.72E-05 Adjusted R-squared 0.025041 S.D. dependent var 0.010406 S.E. of regression 0.010275 Akaike info criterion -6.311021 Sum squared resid 0.028927 Schwarz criterion -6.284786
Log likelihood 872.9209 F-statistic 8.063102
Durbin-Watson stat 2.047452 Prob(F-statistic) 0.004856
Sử dụng kiểm định T đối với hệ số c và AR(1) của mô hình
Ho: hệ số của chúng bằng 0 H1: hệ số của chúng khác 0
Đối với hệ số c: P_value = 0.9273 > 0.05 do đó hệ số này không có ý nghĩa Đối với hệ số của AR(1): P_value = 0.004 <0.05 do đó hệ số này có ý nghĩa với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 7:
Dependent Variable: LSEUR Method: ML - ARCH (Marquardt) Sample(adjusted): 2 277
Included observations: 276 after adjusting endpoints Convergence achieved after 118 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 0.000538 0.000448 1.200526 0.2299
LSEUR(-1) 0.146839 0.096850 1.516148 0.0295 Variance Equation
C 4.60E-05 6.25E-06 7.360056 0.0000
ARCH(1) 0.742855 0.129923 5.717659 0.0000
R-squared -0.074294 Mean dependent var -4.72E-05 Hệ số thống kê của ARCH có ý nghĩa thống kê
Phương trình ước lượng được là:
PTTB: R EUR_ t =0.000538 0.146* _+ R EURt−1+Ut PTPS: 2 2 1 4.6 05 0.7428* t E Ut t σ = − + − +ε Tỷ giá JPY/VND:
Bảng 8: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi lợi suất tỷ giá đồng JPY
ADF Test Statistic -7.939971 1%Critical Value* -3.4561 5%Critical Value -2.8723 10% Critical Value -2.5724
Bảng 9: Lược đồ tự tương quan chuỗi lợi suất tỷ giá JPY/VND
Ước lượng mô hình AR với chuỗi lợi suất JPY/VND:
Bảng 10:
Dependent Variable: JPY Method: Least Squares Date: 04/16/12Time: 10:23 Sample(adjusted): 2 277
Included observations: 276 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 265.4966 0.631777 420.2377 0.0000
LSJPY(-1) 46.40734 70.98338 0.653778 0.0138
R-squared 0.001558 Mean dependent var 265.5145 Ước lượng mô hình GARCH(1,1)
Bảng 11:
Dependent Variable: JPY
Method: ML - ARCH (Marquardt) Sample(adjusted): 2 277
Included observations: 276 after adjusting endpoints Convergence achieved after 119 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 25.4861 0.235658 1092.628 0.0000 LSJPY(-1) 5.69783 38.26780 0.305683 0.0598 Variance Equation C 1.620902 0.625837 2.589976 0.0096 ARCH(1) 0.724452 0.245270 2.953690 0.0031 GARCH(1) 0.319330 0.107623 2.967115 0.0030
Phương trình ước lượng được là:
PTTB: R JPY_ t =25.4861 5.69783* _+ R EURt−1+Ut PTPS: 2 2 2 1 1 1.62 0.7244* 0.319 t Ut t σ = + − + σ −
Từ dữ liệu với phương pháp dự báo tĩnh ta có :
278 0.19063
R =
2
278 0.012
σ = Điểm phân vị 5%thu được là :
278 1.65*
r − σ =0.19063-1.65* 0.012=0.009882
Vì vậy, VaR của một trường vị của lợi suất của tỷ giá có giá trị 100.000 USD với xác suất 5% là :
VaR= 100.000 * 0.009882= 988.2 USD.
Kết quả chỉ ra rằng, với độ tin cậy 95% phần mất đi có thể của ngày tiếp theo đối với người sở hữu một trường vị tỷ giá JPY có giá trị 100.000 USDlà 988.2 USD.
