Thảo luận kinh tế lượng xây dựng mô hình nghiên cứu về tỷ giá VNĐ với USD

BÀI THẢO LUẬN KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 3

Đề tài 2: Hãy xây dựng mơ hình nghiên cứu về tỷ giá hối đối thơng qua ít
nhất 3 nhân tố ảnh hưởng (VNĐ, ngoại tệ) nhằm giải quyết các vấn đề:
+ Vấn đề 1: Hãy xây dựng mơ hình
+ Vấn đề 2: Kiểm tra các khuyết tật của mơ hình và khắc phục ít nhất một
khuyết tật gặp phải:
- Tính đa cộng biến
- Tính phương sai, sai số thay đổi
- Tính tương quan
- Kiểm tra tính chuẩn

1


Mục Lục
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
1. Lý do chọn đề tài ................................................................................Trang 4
2. Mục tiêu nghiên cứu..........................................................................Trang 4

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN .........................................................Trang 5
2.1. Mơ hình hồi quy nhiều biến. ...........................................................Trang 5
2.1.1. Mơ hình hồi quy tổng thể .............................................................Trang 5
2.1.2. Mơ hình hồi quy mẫu ...................................................................Trang 6
2.1.3. Các giả thiết cơ bản của mơ hình hồi quy nhiều biến...................Trang 6
2.2. Các khuyết tật của mơ hình .............................................................Trang 7
2.2.1. Đa cộng tuyến ..............................................................................Trang 7
2.2.2. Tự tương quan ..............................................................................Trang 8
2.2.3. Phương sai sai số thay đổi ............................................................Trang 9
2.2.4. Tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên Ui ..........................................Trang 12

CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.....Trang 13
3.1. Xây dựng mô hình kinh tế lượng ..................................................Trang 13
3.2. Mơ tả số liệu...................................................................................Trang 14

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU..........................................Trang 15
4.1. Xác định mô hình hồi quy và đọc ý nghĩa các hệ số. ....................Trang 15
2


4.2. Kiểm tra và khắc phục (nếu có) các khuyết tật của mơ hình ........Trang 16
4.2.1. Đa cộng tuyến.............................................................................Trang 16
4.2.2. Tự tương quan.............................................................................Trang 17
4.2.3. Phương sai sai số thay đổi...........................................................Trang 21
4.2.4. Tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên Ui ..........................................Trang 27

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN .................................................................Trang 28
5.1. Cơng bố mơ hình............................................................................Trang 28
5.2. Kết luận về tỷ giá hối đoái của VNĐ và USD ..............................Trang 28

3


4


Chương 1: Tổng quan về đề tài
1) Lí do chọn đề tài
Trong xu thế tồn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế hiện nay, các nước ngày càng
quan hệ và phụ thuộc lẫn nhau trên các mặt kinh tế, thương mại, đầu tư và cùng với
sự phổ biến các khu vực mậu dịch tự do và tự do hóa thương mại trong khn khổ

WTO (Tổ chức thương mại thế giới) đã làm cho thương mại quốc tế giữa các nước
đang phát triển với tốc độ cao. Điều đó làm cho quan hệ trao đổi giữa các đồng tiền
diễn ra ngày càng mạnh mẽ và giữ vai trò quan trọng trong quan hệ thương mại và
tài chính quốc tế. Trong bối cảnh đó, các quốc gia thường dùng chính sách tỷ giá
hối đối như một phần của chính sách tiền tệ để ổn định kinh tế vĩ mô, hỗ trợ cho
thương mại quốc tế và phát triển kinh tế. Tỷ giá tác động hầu hết đến các mặt hoạt
động của nền kinh tế như tình hình sản xuất, xuất nhập khẩu hàng hóa, tình trạng
tài chính tiền tệ, cán cân thanh toán quốc tế, thu hút vốn đầu tư trực tiếp và gián
tiếp…. Trên lý thuyết, khi giữ tỷ giá ổn định thì sẽ tăng cường được lịng tin của
công chúng vào đồng nội tệ, đặc biệt tại các quốc gia có mức độ “đơ la hóa” cao
trong hệ thống tài chính.
Chính vì vậy chính phủ cần có những định hướng nào để hồn thiện chính sách tỉ
giá hối đối, cải thiện các chỉ tiêu kinh tế vĩ mơ, trong đó có kim ngạch xuất nhập
khẩu, lãi suất và lạm phát là những câu hỏi khiến chúng ta muốn tìm hiểu lời giải
đáp. Chính vì vậy, nhóm đã chọn đề tài: “Xây dựng mơ hình nghiên cứu về tỷ giá
VNĐ với USD” để xác định sự tác động của các nhân tố: lạm phát, lãi suất, thu
nhập đến tỷ giá hối đối, nghiên cứu này sẽ sử dụng mơ hình véc tơ hồi quy để
kiểm định các nhân tố tác động đến tỷ giá hối đối. Sau đó sử dụng mơ hình véc tơ
tự hồi quy VAR để kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố và tỷ giá để có thể đưa
ra cơ chế tác động giữa các biến này. Dựa trên dự báo đó, Ngân hàng Nhà nước có
thể xây dựng chính sách thị trường nhằm ổn định tỷ giá.
2) Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng và kiểm định mơ hình nghiên cứu về tỷ giá VNĐ
với USD để xác định sự tác động của các nhân tố tác động đến tỷ giá gồm: chênh
lệch lãi suất, các cân xuất nhập khẩu, chênh lệch lạm phát bằng cách sử dụng mơ
hình véc tơ hồi quy đã học trong học phần Kinh tế lượng.

5

Chương 2: Cơ sở lý luận
2.1. Mơ hình hồi quy nhiều biến.
2.1.1. Mơ hình hồi quy tổng thể.
Cho Y là biến phụ thuộc ngẫu nhiên và có quy luật xác định.
là biến độc lập, phi ngẫu nhiên với giá trị xác định.
Mơ hình hồi quy tổng thể có dạng:

Trong đó:
: giá trị của biến phụ thuộc Y (i = (1,n) )
: hệ số chặn (hệ số tự do)
: hệ số góc (hệ số hồi quy riêng) của biến giải thích (j = (2,k) )
: sai số ngẫu nhiên
Chú ý: là hệ số co dãn của biến phụ thuộc Y với . Điều này có nghĩa, khi các yếu
tố khác khơng đổi, nếu tăng 1 đơn vị của thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc
thay đổi là đơn vị (đơn vị của biến phụ thuộc Y).
2.1.2. Mơ hình hồi quy mẫu.
Hàm hồi quy mẫu được xây dựng dựa trên mẫu ngẫu nhiên kích thước
n {(, , …, ), i = (1, n) }
Hàm hồi quy mẫu có dạng:

Trong đó:
: ước lượng của E(Y/) (i = (1,n) )
: ước lượng của hệ số hồi quy tổng thể (j = (2,k) )
2.1.3. Các giả thiết cơ bản của mơ hình hồi quy nhiều biến.
6


- Giả thiết 1 : Biến giải thích là phi ngẫu nhiên, các giá trị của chúng phải
được xác định trước.
- Giả thiết 2 : Kỳ vọng có điều kiện của sai số ngẫu nhiên bằng 0 :

E() = E (U/ ) = 0 Ɐ i
- Giả thiết 3: (Phương sai thuần nhất ) Các sai số ngẫu nhiên có phương sai
bằng nhau :
Var() = Var (U/ ) = бˆ2 Ɐ i
- Giả thiết 4: Khơng có hiện tượng tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên :
Cov (, ) = 0 Ɐ i ≠ j
- Giả thiết 5: Không có hiện tượng tương quan giữa biến độc lập và sai số
ngẫu nhiên :
Cov (, ) = 0 Ɐ i
- Định lý Gauss-Markov : Với các giả thiết từ 1 đến 5 của mơ hình hồi qui
tuyến tính cổ điển, các ước lượng OLS là các ước lượng tuyến tính, khơng chệch và
có phương sai bé nhất trong lớp các ước lượng tuyến tính, khơng chệch.
2.2. Các khuyết tật của mơ hình.
2.2.1. Đa cộng tuyến.
- Định nghĩa: Trong mơ hình hồi quy, nếu các biến độc lập có quan hệ chặt với
nhau, các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính, nghĩa là các biến độc lập có
tương quan chặt, mạnh với nhau thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện
tượng các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới
dạng hàm số. Ví dụ có hai biến độc lập A và B, khi A tăng thì B tăng, A giảm thì B
giảm…. thì đó là một dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nói một cách khác là hai biến
độc lập có quan hệ rất mạnh với nhau, đúng ra hai biến này nó phải là 1 biến nhưng
thực tế trong mơ hình nhà nghiên cứu lại tách làm 2 biến. Hiện tượng đa cộng tuyến
vi phạm giả định của mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển là các biến độc lập khơng
có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
- Xét mơ hình: E() = + + + … +
7


GT: Các biến giải thích khơng có quan hệ cộng tuyến (mơ hình có từ 2 biến độc lập
trở lên).

Nếu giả thiết bị vi phạm -> hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinerity).
a.Đa cộng tuyến hoàn hảo : ≠ 0 (j ≠ 1) sao cho: + + … + = 0 Ɐ i => Ma trận X là
suy biến, khơng có lời giải duy nhất.
b. Đa cộng tuyến khơng hồn hảo : ≠ 0 (j ≠ 1) sao cho: + + … + + = 0 , với là
ngẫu nhiên có phương sai dương => vẫn có lời giải.
- Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập có
quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm các sai số
chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thẻ khơng có ý nghĩa.
- Để kiểm tra hiện tượng này, sử dụng ma trận tương quan Pearson. Nếu hệ số
tương quan của các biến độc lập với nhau < 0.05, có thể chấp nhận khơng có hiện
trượng đa cộng tuyến.
- Ngồi ra, cịn sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation
Factor, VIF) để kiểm tra. Nếu VIF < 10 thì khơng xảy ra đa cộng tuyến.
2.2.2. Tự tương quan.
- Trong mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển chúng ta giả định khơng có tương quan
giữa các phần dư hay E() = 0 với mọi i, j.
- Trong thực tế đối với dữ liệu chuỗi thời gian, giả định này hay bị vi phạm. Một lý
do nơm na là biến số kinh tế có một quán tính (sức ỳ) nhất định. Ví dụ sự tăng cầu
một loại hàng hóa của năm nay sẽ làm tăng lượng cung nội địa của hàng hố đó vào
năm sau, đây là tác động trễ của biến độc lập hay biến phụ thuộc thời kỳ t chịu tác
động của biến độc lập ở thời kỳ t-1.
- Đôi khi nền kinh tế lại phản ứng quá nhạy với sự thay đổi. Ví dụ giá mía cao ở
năm nay sẽ làm cho nơng dân đổ xơ trồng mía, sản lượng mía năm sau tăng vọt làm
giảm giá mía ở năm sau, đây là tác động trễ của biến phụ thuộc hay giá trị biến phụ
thuộc thời kỳ t chịu ảnh hưởng của giá trị biến phụ thuộc thời kỳ t-1.
- Hiện tượng tự tương quan làm cho E() ≠ 0 và gây ra các hậu quả sau:

8

+ Ước lượng theo OLS không chệch nhưng không hiệu quả
+ Các trị thống kê tính theo OLS khơng hữu ích trong việc nhận định mơ hình.
Chúng ta có thể phát hiện hiện tượng tự tương quan bằng cách quan sát đồ thị phần
dư của mơ hình trên dữ liệu chuỗi thời gian.

Tương quan chuỗi nghịch.

Tương quan chuỗi thuận.
2.2.3. Phương sai sai số thay đổi.
Ví dụ xét phương trình hồi quy đơn biến Tiết Kiệm theo Thu Nhập như sau:
9


= +*+.
Giải thích phương trình:
: là sai số. Mục tiêu của bài này là xác định phương sai của ui có thay đổi theo các
mức tiết kiệm DỰ ĐỐN khác nhau hay không?
TIETKIEM: là số tiền( đơn vị triệu đồng) tiết kiệm hàng tháng của một người.
THUNHAP: là số tiền( đơn vị triệu đồng) thu nhập hàng tháng của một người.
, : là các hệ số trong phương trình hồi quy
Một giả định của hồi quy OLS là phương sai của sai số không đổi theo những mức
giá trị dự đoán(Unstandardized Predicted Value) khác nhau của biến phụ thuộc.
Lưu ý: giá trị dự đoán(Unstandardized Predicted Value) là giá trị của biến phụ
thuộc khi ta thế giá trị của các biến độc lập vào phương trình hồi quy. Cịn sai số
( phần dư) chính là sự chênh lệch giữa giá trị dự đoán này và giá trị của biến phụ
thuộc thực tế quan sát được).
- Định nghĩa: Phương sai sai số là một đại lượng đo lường mức độ phân tán của các
số hạng sai số xung quanh giá trị trung bình. Một cách tương đương, đó là một đại
lượng đo lường mức độ phân tán của giá trị biến phụ thuộc quan sát được (Y) xung
quanh đường hồi qui + +… +. Phương sai của sai số khơng đổi có nghĩa là mức độ

phân tán như nhau cho tất cả các quan sát.
Dưới đây là hai hình. Hình đầu tiên là phương sai của sai số không đổi theo các
mức Thu Nhập khác nhau. Hình thứ nhì phương sai của sai số biến đổi theo các
mức Thu Nhập khác nhau
Hình ở đây là trường hợp phương sai sai số không đổi:

10


Hình ở đây là trường hợp phương sai sai số thay đổi:

11


2.2.4. Tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên Ui.
- Nguyên nhân gây ra sai số ngẫu nhiên là do các điều kiện đo đạc luôn biến đổi.
Sai số ngẫu nhiên phụ thuộc vào độ chính xác của máy đo, tay nghề của người đo
và những thay đổi của ngoại cảnh. Không thể loại trừ sai số ngẫu nhiên trong phép
đo, mà chỉ có thể giảm bớt bằng cách dùng máy có độ chính xác cao, người đo có
nhiều kinh nghiệm và sử dụng các phương pháp toán học để xử lí kết quả đo.
- Sai số ngẫu nhiên có những tính chất sau:
+ Giá trị tuyệt đối của sai số ngẫu nhiên theo một xác suất cho trước không vượt
quá một giới hạn nhất định;
+ Các sai số ngẫu nhiên có giá trị tuyệt đối bằng nhau thì có xác suất xuất hiện như
nhau;
+ Sai số ngẫu nhiên có giá trị tuyệt đối nhỏ thì thường gặp hơn sai số ngẫu nhiên có
giá trị tuyệt đối lớn;
12

+ Trung bình cộng của các sai số ngẫu nhiên dần tới 0 khi số lần đo tiến tới vô
cùng.
Xem xét đồ thị phần dư
Nếu phân phối quá lệch về bên phải hoặc bên trái, quá nhọn hoặc quá dẹt, thì đấy là
các dấu hiệu cho rằng sai số ngẫu nhiên của mơ hình là khơng tn theo quy luật
chuẩn.
Kiểm định Jacque - Bera (JB)
• Cho cặp giả thuyết: : u tuân theo phân phối chuẩn.
: u không tuân theo phân phối chuẩn.
• Bước 1. Ước lượng mơ hình hồi quy gốc, thu được các phần dư ei
• Bước 2. Tính giá trị quan sát của thống kê kiểm định:
JB =( n - k )((Sˆ2/6) + (K-3)ˆ2/24)
• trong đó S là độ bất đối xứng (Skewness), K là độ nhọn (Kurtosis) của phần dư, n
là kích
thước mẫu, k là số hệ số có trong mơ hình.
• Bước 3. Kết luận: Nếu JB > (2) thì bác bỏ giả thuyết và thừa nhận giả thuyết .
• Ngược lại, nếu JB < (2) thì chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết
• Đồng thời, ta cũng có thể sử dụng giá trị xác suất để kết luận.

13


CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN
CỨU
3.1) Xây dựng MH kinh tế lượng.
3.1.1) Xác định biến phụ thuộc và biến độc lập
- Biến phụ thuộc: Y: tỷ giá hối đoái (VNĐ/USD)
- Biến độc lập:





X: (Chênh lệch lãi suất) (%)
Z: Cán cân xuất nhập khẩu
T: Chênh lệch lạm phát (%)

3.1.2) Hàm hồi quy tổng thể (PRF)
= + + + +
3.1.3) Hàm hồi quy mẫu
= + + +
3.2) Mô tả số liệu
Thu thập bảng số liệu trong 15 tháng (1999 – 2013)

14


X
(Chênh lệch
lãi suất) (%)

Z (Cán cân
xuất nhập
khẩu)

13943.16667
14167.75
14725.16667
15279.5
15509.58333
15746

15858.91667
15994.25
16105.125

5.3275
6.896666667
4.115833333
2.614166667
2.858333333
3.55125
3.88
3.54625
3.6875

4.60020086
0
0.061023
-10.920314
-22.3789494
-21.5606628
-11.0742654
-12.8675565
-65.5362117

2008

16302.25

3.053154762

-83.3194946 19.27721599

2009

17065.08333

2.159

-53.0702364 7.410104765

2010
2011

18612.91667
20509.75

1.9415
2.960333333

-43.7466997 7.221556919
-13.5325956 15.51865886

2012

20828

2.968

63.1956486 7.024878813

S
T
T

năm

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007

11
12
13

14

Y (tỷ giá hối
đoái)
(VNĐ/USD)

15

T (chênh
lệch lạm
phát) (%)

1.929075161
-5.08719455
3.257715631
2.244796755
0.94979498
5.0818946
4.888674921
4.159842701
5.451117009

2013
20933.41667
2.94
67.3324995 5.127423243
Nguồn:
Data from database: World Development Indicators
Last Updated: 04/11/2020

15


CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1) Xác định mơ hình hồi quy và đọc ý nghĩa các hệ số.

Dựa bảng kết quả eview ,ta có: = 18647.92, = -734.0645, = 38.55604
= 215.7335


Mơ hình hồi quy tổng thể có dạng :

= 18647.92 – 734.0645 + 38.55604 + 215.7335 + Ui


Hàm hồi quy mẫu :

= 18647.92 – 734.0645 + 38.55604 + 215.7335
4.2. Kiểm tra và khắc phục (nếu có) các khuyết tật của mơ hình.
4.2.1. Hiện tượng đa cộng tuyến
a) Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp cao, t thấp

16


Dựa vào kết quả từ bảng Eview ta có:




thấp
Mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến

b) Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp hệ số tương quan cặp cao

Ta có:
|r(X,Y)|= 0,565192 < 0,8
|r(Y,Z)|= 0,407201 < 0,8
|r(Y,T)|= 0,498973 < 0,8


Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
17


4.2.2 Tự tương quan
a) Durbin-Watson:
Sử dụng phần mềm Eviews để thực hiện kiểm định Durbin-Watson, ta có kết quả
như sau :

BTKĐ:
TCKĐ:

d=
Trong bảng kết quả trên, ta thấy giá trị thống kê Durbin-Watson là: d = 1,939114
Với n = 15, α=5%, k’ = 3, ta có :
dU = 1,750 => 4 - dU = 2,25
18

dL = 0,814

Rõ ràng dU < d < 4 - dU
Như vậy, ta có thể kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan
b) Breusch – Godfrey (BG)
Với phần mềm Eviews, sau khi có phương trình hồi quy gốc, từ cửa sổ Equation,
chọn View > Residual Diagnostics > Serial Correlation LM test. Sau đó, cửa sổ Lag
Specification hiện lên, ta điền số 1 vào ô và chọn “OK”. Ta được bảng kết quả như
sau :

19


êt = -225,6538 + 32,08587Xt + 1,407387Zt + 22,51506Tt - 0,113617 êt-1
R2 = 0,004065
BTKĐ:
⟺

TCKĐ : χ2 = (n-1)R2 ⁓ χ2(1) ( nếu H0 đúng )
20


Pgiá trị = 0,8050 > 5%
Nên ta chấp nhận H0 , bác bỏ H1
Kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc nhất.

c) Phương pháp đồ thị:

Nhìn vào đồ thị ta thấy đồ thị của RESID chịu thuộc theo RESID(-1) không tuân
theo một quy luật nào, đồ thị có sự phân bố nhất quán, có thể nghi ngờ rằng mơ

hình khơng có tự tương quan .

21


4.2.3) Kiểm định mơ hình có phương sai sai số thay đổi
a) Kiểm định xem mơ hình hồi quy có phương sai sai số thay đổi hay không
bằng kiểm định White.
- Ước lượng mơ hình gốc thu được =>
+ Xét mơ hình hồi quy mẫu ban đầu:
+ Các phần dư

- Bảng kết quả eview:

22


- Qua kiểm định bằng phần mềm Eview ta thu được:
* 267972.6
- Với mức ý nghĩa α=5% ta kiểm định bài toán:



2

Tiêu chuẩn kiểm định: = n. ~ 

2(df) với df=9

- Từ bảng kết quả trên ta thấy Pgiá trị = 0.6688 > 5%  Chấp nhận H0, bác bỏ H1

- Kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

b) Kiểm định xem mơ hình hồi quy có phương sai sai số thay đổi hay không
bằng kiểm định Glejser
23


- Mơ hình hồi quy mẫu ban đầu:
- Bảng kết quả Eview:

- Xét mơ hình:

- Với mức ý nghĩa α=5% ta kiểm định bài toán:

Tiêu chuẩn kiểm định:
Nếu H0 đúng thì F ~ F(k-1,n-k)
24


- Từ bảng kết quả Eview, ta thấy :
 Bác bỏ H1, chấp nhận H0.
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số
ngẫu nhiên thay đổi.
c) Kiểm định xem mơ hình hồi quy có phương sai sai số thay đổi hay khơng
bằng kiểm định Park
- Ước lượng mơ hình hồi quy gốc để thu được các phần dư ei
+ Mơ hình hồi quy mẫu:
+ các phần dư :

25