BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: VINDEX; GOLD; TỶ GIÁ USD

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
VIỆN SAU ĐẠI HỌC
BÀI TẬP LỚN
KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Học viên: HOÀNG HẢI YẾN
Mã số: 210549 Lớp: CH21D Số thứ tự: 59
PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: VINDEX; GOLD; TỶ GIÁ USD
Số quan sát: 30
Số biến số: 03
Loại số liệu: chuỗi thời gian
Từ: tháng 07/2010 đến tháng 12/2012
Hà Nội, 01/ 2013
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1. Vấn đề nghiên cứu:
Nghiên cứu tác động của tỷ giá USD (EUSD) và giá vàng (GOLD) lên chỉ số VNIDEX (VNI)
2. Giá vàng
Vàng đã từng được xem như một kênh đầu tư an toàn trên thị trường tài chính. Tuy nhiên hiện
nay giá vàng trong nước và trên thế giới có rất nhiều biến động. Trên thị trường tài chính Việt Nam,
vàng vẫn chưa có một công cụ hành pháp điều chỉnh hoạt động của thị trường này (trước năm 2013)
dẫn tới Vàng hiện nay cũng không còn là một kênh đầu tư an toàn như vốn có của nó. Theo học thuyết
kinh tế, khi mức độ rủi ro cao tương ứng với mức lợi nhuận cao. Điều đó đồng nghĩa với nhận định
vàng và chứng khoán là kênh đầu tư sinh lợi cao.
TH1: Khi các thông tin kinh tế được đưa ra tốt đẹp, cho thấy nền kinh tế hội phục => tâm lý
chấp nhận rủi ro sẽ trở lại trong giới đầu tư => đổ vốn vào TTCK => USD được bán ra để mua chứng
khoán => USD giảm giá trị. Vàng sẽ được hưởng lợi từ việc USD mất giá => Song song với việc đầu
tư vào chứng khoán nhà đầu tư cũng sẽ đầu tư vào vàng.
TH2: Khi nền kinh tế có tín hiệu thụt lùi, không tăng trưởng như kỳ vọng của nhà đầu tư =>
tâm lý ngại rủi ro xuất hiện => Nhà đầu tư rút vốn từ kênh đầu tư rủi ro như vàng, chứng khoán => Thị
trường vàng và chứng khoán sẽ sụt giảm điểm. Tuy nhiên cũng có nhiều trường hợp giới đầu tư rút
vốn khỏi TTCK nhưng vẫn giữ giá trị tại thị trường vàng khi nhận định rằng còn có thể thu được lợi
nhuận từ thị trường này dẫn tới thị trường vàng và thị trường chứng khoán có những thời điểm ngược

chiều nhau.
3. Tỷ giá
Tỷ giá hối đoái đo lường biến động tiền tệ của hai quốc gia, nó tác động đến TTCK trên cả 2
giác độ là môi trường tài chính và chính bản thân hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Xét trên giác độ môi trường tài chính, tỷ giá hối đoái tác động trực tiếp đến quyết định của nhà
đầu tư, cụ thể :
- Trường hợp 1: Đồng USD tăng giá, đồng nghĩa với việc VND mất giá. Khi đó, 1 USD của sẽ
đổi được nhiều VND hơn và như vậy, nhà đầu tư sẽ nhận thấy được một khoản lời từ việc gia tăng
trong tỷ giá này nếu như thực hiện động tác đổi từ đồng USD sang VND. Khoản lời đó mang đến cho
nhà đầu tư nhiều cơ hội kinh doanh hơn, 1 trong số đó là đầu tư vào thị trường chứng khoán.
- Trường hợp 2: Đồng USD giảm giá, ngược lại với trường hợp 1, khi đó việc chuyển đổi từ
USD sang VND không phải là một chọn lựa.Thực tế cho thấy không thể giao dịch chứng khoán bằng
ngoại tệ. Điều này đòi hỏi cần phải có công đoạn chuyển từ USD sang VND, đây lại là điều trái với
mong muốn của nhà đầu tư vì sẽ bị mất đi một khoản tiền do sự sụt giảm của USD. Nếu như TTCK
không chứng minh được khả năng mang lại lợi nhuận, phương án chuyển đổi này khiến việc đầu tư
chứng khoán sẽ tăng thêm rủi ro cho nhà đầu tư.
Do đó bài tập lớn này sẽ đề cập tới mối quan hệ, đưa ra các dự báo của chỉ số VNI khi bị tác
động bởi hai yếu tố là tỷ giá USD và Vàng.
2
NỘI DUNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
1. Xây dựng mô hình phân tích
Mô hình nghiên cứu tác động của giá vàng và tỷ giá USD đối với chỉ số VNINDEX
VNI = β
1
+ β
2*
GOLD + β
3*
EUSD + u
i

(mh01)
2. Thu thập dữ liệu về các biến trong mô hình
Dữ liệu bao gồm 30 quan sát được lấy từ tháng 07/2010 đến tháng 12/2012. Dữ liệu được lấy vào ngày
cuối cùng của mỗi tháng trong thời gian quan sát
Obs EUSD GOLD VNI
2010:07 19095.00 28220.00 498.1000
2010:08 19470.00 28750.00 434.4000
2010:09 19490.00 31220.00 450.2000
2010:10 19495.00 33500.00 442.2000
2010:11 19945.00 35400.00 425.5000
2010:12 19945.00 35790.00 472.8000
2011:01 18932.00 36020.00 485.7200
2011:02 18932.00 36200.00 515.0000
2011:03 20668.00 37450.00 466.0200
2011:04 20708.00 37000.00 459.1700
2011:05 20698.00 37810.00 463.0000
2011:06 20638.00 37770.00 463.3000
2011:07 20618.00 37670.00 435.6900
2011:08 20608.00 39940.00 425.2900
2011:09 20628.00 46770.00 404.8400
2011:10 20628.00 44270.00 435.2900
2011:11 21005.00 44870.00 426.4300
2011:12 21011.00 45320.00 413.1800
2012:01 21036.00 42650.00 380.1100
2012:02 21036.00 4520.000 351.3700
2012:03 20860.00 44820.00 390.6700
2012:04 20820.00 43920.00 427.0000
2012:05 20840.00 42100.00 449.9000
2012:06 20850.00 42520.00 420.1000
2012:07 20820.00 42070.00 417.1600

2012:08 20820.00 44550.00 423.6000
2012:09 20810.00 47050.00 395.5000
2012:10 20815.00 46810.00 385.7000
2012:11 20775.00 47000.00 383.3000
2012:12 20770.00 46320.00 399.7000
3. Phân tích, đánh giá mô hình
3.1. Phân tích về kết quả ước lượng
3.1.1. Diễn giải mô hình
Estimation Command:
=====================
LS VNI C GOLD EUSD
Estimation Equation:
=====================
VNI = C(1) + C(2)*GOLD + C(3)*EUSD
Substituted Coefficients:
=====================
3
VNI = 1265.136934 + 0.000724750791*GOLD - 0.04220305037*EUSD
3.1.2. Bảng kết quả hồi quy
Dependent Variable: VNI
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 11:32
Sample: 2010:07 2012:12
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1265.137 159.1784 7.947917 0.0000
GOLD 0.000725 0.000636 1.139834 0.2644
EUSD -0.042203 0.008152 -5.177104 0.0000
R-squared 0.504293 Mean dependent var 431.3413
Adjusted R-squared 0.467574 S.D. dependent var 37.08250

S.E. of regression 27.05819 Akaike info criterion 9.528496
Sum squared resid 19767.93 Schwarz criterion 9.668615
Log likelihood -139.9274 F-statistic 13.73382
Durbin-Watson stat 0.759716 Prob(F-statistic) 0.000077
+ β
2
= 0,000725 Điều này cho thấy khi giá vàng tăng thì VNI có xu hướng tăng điểm, phù hợp
với giải thích trong phần tổng quanh. Khi giá vàng tăng 1 điểm thì chỉ số VNI tăng 0,000725 điểm.
+ β3 = - 0,042203. Kết quả này phù hợp với trường hợp 1 đề cập ở trên. Khi tỷ giá tăng 1 điểm
thì VNI giảm – 0,042203 điểm.
3.1.3. Kiểm định về các hệ số
Kiểm định cặp giả thuyết
Ho: β
i
= 0
H1: β
i
≠ 0
Xét β
2
có P – value = 0,2644 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho, với mức ý nghĩa 5%, có thể coi β
2 =
0
Xét β
3
có P- value = 0,0000 < 0.05 => bác bỏ Ho, với mức ý nghĩa 5%, có thể coi β
3
≠0
3.2. Kiểm định khuyết tật của mô hình
3.2.1. Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Breush - Godfrey

Kiểm định cặp giả thuyết
Ho: Mô hình không có tự tương quan bậc 1
H1: Mô hình có tự tương quan bậc 1
Bằng phần mềm Eviews ta được kết quả như sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 15.23635 Probability 0.000601
Obs*R-squared 11.08465 Probability 0.000870
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 11:34
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 27.39620 128.9941 0.212383 0.8335
GOLD 7.89E-06 0.000515 0.015326 0.9879
EUSD -0.001379 0.006606 -0.208745 0.8363
RESID(-1) 0.616995 0.158067 3.903376 0.0006
R-squared 0.369488 Mean dependent var 1.40E-14
Adjusted R-squared 0.296737 S.D. dependent var 26.10848
S.E. of regression 21.89477 Akaike info criterion 9.133939
Sum squared resid 12463.91 Schwarz criterion 9.320765
Log likelihood -133.0091 F-statistic 5.078782
Durbin-Watson stat 1.925243 Prob(F-statistic) 0.006697
4
Dựa vào bảng kết quả trên cho thấy, mô hình đã cho có tự tương quan, các biến phụ thuộc có mối quan
hệ tự tương quan với nhau => Khuyết tật của mô hình => Cần phải khắc phục
3.2.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White
Hồi quy mô hình
PRM : Y
i

= β
1
+β
2
*X
2i
+β
3
*X
3i
+ U
i
=>
2
i
e

Hồi quy mô hình:
2 2 2
1 2 2 3 3 4 2 5 3 6 2 3
* * * * * *
i i i i i i i i
e X X X X X X V
α α α α α α
= + + + + + +
Để phát hiện phương sai sai số thay đổi ta sử dụng kiểm định White thu được kết quả như sau:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.043974 Probability 0.404494
Obs*R-squared 4.293847 Probability 0.367696
Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 13:04
Sample: 2010:07 2012:12
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -81104.29 167729.9 -0.483541 0.6329
GOLD 0.069804 0.074830 0.932840 0.3598
GOLD^2 -1.54E-06 1.34E-06 -1.149906 0.2611
EUSD 7.665490 16.90160 0.453536 0.6541
EUSD^2 -0.000180 0.000424 -0.423731 0.6754
R-squared 0.143128 Mean dependent var 658.9308
Adjusted R-squared 0.006029 S.D. dependent var 626.3524
S.E. of regression 624.4615 Akaike info criterion 15.86267
Sum squared resid 9748803. Schwarz criterion 16.09620
Log likelihood -232.9400 F-statistic 1.043974
Durbin-Watson stat 1.123535 Prob(F-statistic) 0.404494
Nhận xét: Mô hình có phương sai sai số không đổi (đồng đều)
3.2.3. Kiểm định dạng phương trình hồi quy bằng kiểm định Ramsey RESET
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.201592 Probability 0.657159
Log likelihood ratio 0.231709 Probability 0.630260
Test Equation:
Dependent Variable: VNI
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 13:10
Sample: 2010:07 2012:12
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4690.637 7631.063 0.614677 0.5441

GOLD 0.002871 0.004824 0.595190 0.5569
EUSD -0.180220 0.307505 -0.586071 0.5629
FITTED^2 -0.003695 0.008231 -0.448990 0.6572
R-squared 0.508107 Mean dependent var 431.3413
Adjusted R-squared 0.451350 S.D. dependent var 37.08250
S.E. of regression 27.46735 Akaike info criterion 9.587439
5
Sum squared resid 19615.83 Schwarz criterion 9.774265
Log likelihood -139.8116 F-statistic 8.952333
Durbin-Watson stat 0.741101 Prob(F-statistic) 0.000304
Nhận xét: Mô hình Mô hình có dạng hàm đúng/ không thiếu biến
3.2.4. Kiểm định đa cộng tuyến bằng hồi quy phụ của EUSD theo Gold
Hồi quy EUSD theo GOLD ta có mô hình:
EUSD
i

= α
1
+ α
2
* GOLD

+ V
i
(mh02)
Hồi quy bằng phần mềm Eviews ta có kết quả sau:
Dependent Variable: EUSD
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 13:30
Sample: 2010:07 2012:12

Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 19311.56 546.1883 35.35696 0.0000
GOLD 0.028605 0.013713 2.085916 0.0462
R-squared 0.134495 Mean dependent var 20425.53
Adjusted R-squared 0.103584 S.D. dependent var 662.5335
S.E. of regression 627.2818 Akaike info criterion 15.78501
Sum squared resid 11017510 Schwarz criterion 15.87842
Log likelihood -234.7751 F-statistic 4.351044
Durbin-Watson stat 0.670458 Prob(F-statistic) 0.046217
P-value = 0,0462; R^2 = 0,134 => Hiện tượng đa công tuyến là rất thấp, có thể coi là không có vì P-
value xấp xỉ bằng 0,05
4. Khắc phục khuyết tật mô hình: Theo nội dung phân tích tại phần 3, mô hình nghiên cứu có khuyết
tật tự tương quan => Biện pháp khắc phục hiện tượng tự tương quan của mô hình.
4.1 Hồi quy mô hình không có hệ số chặn (phần dư)
Xét mô hình: E(t) = α*E(t-1) + v(t) (mh03)
LS E E(-1)
Dependent Variable: E
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 13:53
Sample(adjusted): 2010:08 2012:12
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
E(-1) 0.614519 0.150119 4.093557 0.0003
R-squared 0.374027 Mean dependent var -0.633719
4.2 Sử dụng phương trình sai phân tổng quát:
Phương trình sai phân tổng quát của mô hình (1) là:
VNI – α VNI(-1) = β1(1-α) + β2(GOLD – α*GOLD(-1)) + β3*(EUSD – α*EUSD(-1)) + Vt (mh04)
Qua thống kê DW và hồi quy phụ tại mục 4.1 ước lượng hệ số tương quan bậc nhất α = 0,615 thay vào
phương trình sai phân tổng quát (2) và thực hiện hồi quy mô hình này:

6
Dependent Variable: VNI-0.615*VNI(-1)
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 14:15
Sample(adjusted): 2010:08 2012:12
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 401.2500 84.56750 4.744730 0.0001
GOLD-0.615*GOLD(-1) 0.000699 0.000449 1.556692 0.1316
EUSD-0.615*EUSD(-1) -0.031451 0.010642 -2.955509 0.0066
R-squared 0.298770 Mean dependent var 163.0934
Adjusted R-squared 0.244829 S.D. dependent var 24.37004
S.E. of regression 21.17770 Akaike info criterion 9.041472
Sum squared resid 11660.87 Schwarz criterion 9.182917
Log likelihood -128.1013 F-statistic 5.538853
Durbin-Watson stat 1.609353 Prob(F-statistic) 0.009913
=> Diễn giải mô hình:
Estimation Command:
=====================
LS (VNI - 0.615*VNI(-1)) C (GOLD - 0.615*GOLD(-1)) (EUSD - 0.615*EUSD(-1))
Estimation Equation:
=====================
VNI-0.615*VNI(-1) = C(1) + C(2)*(GOLD-0.615*GOLD(-1)) + C(3)*(EUSD-0.615*EUSD(-1))
Substituted Coefficients:
=====================
VNI-0.615*VNI(-1) = 401.2499827 + 0.0006987985866*(GOLD-0.615*GOLD(-1)) - 0.03145143811*(EUSD-
0.615*EUSD(-1))
=> Kiểm tra mô hình có tự tương quan không:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.455996 Probability 0.505699

Obs*R-squared 0.519480 Probability 0.471063
Nhận xét: Mô hình không có tự tương quan => Đã khắc phục hiện tượng tự tương quan của mô hình
ban đầu.
4.3 Mô hình sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan
+ Hệ số chặn của mô hình = 401.2500/(1-0,615) = 1042,2078
+ Mô hình trước khi khắc phục:
VNI = 1265.136934 + 0.000724750791*GOLD - 0.04220305037*EUSD (3)
+ Mô hình sau khi khắc phục:
VNI = 1042,2078 + 0.000699*GOLD - 0.031451*EUSD
5. Dự báo trong và ngoài mẫu:
Xét mô hình: VNI(t) = β1 + β2*(t) + u(t)
5.1 Dự báo trong mẫu:
* Mô hình logarit tuyến tính:
7
LN GDP(t) = β1 + β2*t + u(t) (mh05)
Ta có kết quả sau:
Dependent Variable: LOG(VNI)
Method: Least Squares
Date: 01/17/13 Time: 14:39
Sample: 2010:07 2012:12
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.160513 0.022731 271.0167 0.0000
@TREND -0.006703 0.001346 -4.979421 0.0000
R-squared 0.469643 Mean dependent var 6.063324
Durbin-Watson stat 0.932214 Prob(F-statistic) 0.000029
Dự báo VNI tháng 1/2013 = VNIF 2013:01 = e^(6,160513 – 0,006703*30) = 387,386
* Đánh giá chất lượng dự báo:
Nhận xét: so sánh với dự báo bằng mô hình tuyến tính, mô hình này có RMSE; MAE; MAPE nhỏ hơn
so với dự báo bằng mô hình tuyến tính => Dự báo bằng kết qủa

này chính xác hơn.
5.2 Dự báo ngoài mẫu (mh06):
Thực hiện dự báo chỉ số VNI trong năm 2013 => Thực hiện mở
rộng khoảng số liệu từ 2012:12 đến 2013:12. Thực hiện hồi quy
mô hình tuyến tính (4) và thực hiện dự báo theo nội dung:
LS VNI C @Trend. Xem giá trị kết quả dự báo:
Theo kết quả dự báo ngoài mẫu thì kết quả dự báo tại mục 5.1
và 5.2 có kết quả tương đương nhau.
8
2013:01 386.39154023
2013:02 383.491553578
2013:03 380.591566926
2013:04 377.691580274
2013:05 374.791593623
2013:06 371.891606971
2013:07 368.991620319
2013:08 366.091633667
2013:09 363.191647015
2013:10 360.291660363
2013:11 357.391673712
2013:12 354.49168706