Nghiên cứu vai trò của vàng đối với sự biến động Việt Nam đồng tiếp cận theo hàm Copula Kiểm định thị trường hiệu quả Luận văn thạc sĩ

B GIÁOăDCăVÀăÀOăTO
TRNGăI HC KINH T TP.HCM




HUNH TH THÚYăVY



NGHIÊNăCUăVAIăTRÒăCAăVÀNGăI VI
S BINăNG VITăNAMăNG
TIP CNăTHEOăHÀMăCOPULA





LUNăVNăTHC S KINH T







TP. H ChíăMinh - Nmă2014

B GIÁOăDCăVÀăÀOăTO
TRNGăI HC KINH T TP.HCM



HUNH TH THÚYăVY



NGHIÊNăCUăVAIăTRÒăCAăVÀNGăI VI
S BINăNG VITăNAMăNG
TIP CNăTHEOăHÀMăCOPULA


Chuyênăngànhă:ăTàiăchínhă– Ngânăhàng
Mãăs: 60340201

LUNăVNăTHC S KINH T


NGIăHNG DN KHOA HC
TS.ăVăVIT QUNG



TP. H ChíăMinh - Nmă2014


LI CAM OAN

Tôi xin cam đoan đơy lƠ công trình nghiên cu ca cá nhân tôi, di s
hng dn khoa hc ca TS. V Vit Qung.
Nhng ni dung nghiên cu và kt qu nghiên cu trong đ tài là trung
thc, các s liu phc v cho nghiên cu thì đáng tin cy vƠ đc chính tác gi
thu thp t các ngun khác nhau, đu đc chú thích rõ rƠng đ d dàng tra cu
và kim chng.
Thành ph H Chí Minh, tháng 11 nm 2014
Tác gi

Hunh Th Thúy Vy

MC LC
TRANG PH BÌA
LI CAε OAN

MC LC
DANH MC CÁC CM T VIT TT
DANH MC BNG BIU VÀ HÌNH V
TÓM TT 1
CHNG 1: GII THIU  TÀI 2
1.1. Gii thiu 2
1.2. Mc tiêu nghiên cu 3
1.3. Phm vi nghiên cu: 3
1.4. Phng pháp nghiên cu: 4
1.5. im mi ca lun vn 4
1.6. B cc lun vn 4
CHNG 2: TNG QUAN CÁC NGHIÊN CU TRC 5
2.1. Các nghiên cu v vàng và các tài sn khác 5
2.2. Các nghiên cu v vàng và tin t 8
CHNG 3: PHNG PHỄP NGHIểN CU 11
3.1. Phng pháp nghiên cu 11
3.2. Mô hình nghiên cu 11
3.2.1. nh ngha Copula 12
3.2.2. Xây dng và kim đnh các gi thuyt 16


3.2.3. Mt s dng hàm Copula vi các mu hình ph thuc khác nhau 17
3.2.4. Phng pháp c lng 19
3.3. D liu 21
CHNG 4: KT QU NGHIÊN CU VÀ THO LUN 22
4.1. S lc s bin đng ca giá vàng và t giá VND 22
4.2. Kt qu kim đnh 27
4.2.1. Kt qu kim đnh tính dng 27
4.2.2. Kt qu kim đnh Copula thc nghim 28
4.2.3. Kt qu kim đnh mô hình phân phi biên 32

4.2.4. Kt qu kim đnh mc đ phù hp mô hình biên 34
4.2.5. Kt qu c lng s ph thuc ca hàm Copula 43
CHNG 5: KT LUN 53
5.1. Kt lun v kt qu nghiên cu 53
5.2. Nhng đim hn ch ca lun vn 53
5.3. Nhng gi ý cho hng nghiên cu tip theo 54
TÀI LIU THAM KHO
PH LC 1: KT QU KIε NH  TR MÔ HÌNH ARMA
PH LC 2: KT QU KIε NH MÔ HÌNH BIÊN
PH LC 3: KT QU KIε NH THAM S HÀM COPULA
PH LC 4: KT QU KIε NH GIÁ TR 
U
, 
L
PH LC 5: KT QU KIε NH HÀM COPULA TT NHT


DANH MC CỄC CM T VIT TT








CPI
Ch s giá tiêu dùng

IFMs

Phng pháp suy lun phơn phi biên

ML
Ti đa hóa likelihood

NHNN
Ngơn hƠng nhƠ nc

TGH
T giá hi đoái






DANH MC BNG BIU VÀ HỊNH V
Bng 4.1: Thng kê mô t cho sut sinh li theo tun ca vƠng vƠ t giá
VND
26
Bng 4.2: Kt qu kim đnh ADF & KPSS
27
Bng 4.3: Kt qu ma trn Copula thc nghim
29
Bng 4.4: Kt qu c lng mô hình ARεA phù hp
32
Bng 4.5: c lng ca mô hình phơn phi biên cho sut sinh li ca
vƠng vƠ t giá VND
33
Bng 4.6: Kim đnh s phù hp ca mô hình phơn phi biên ca vƠng vƠ

t giá
35
Bng 4.7: Tng hp kt qu kim đnh s phù hp ca mô hình phơn phi
biên ca vƠng vƠ t giá
41
Bng 4.8: Kim đnh s phù hp ca các mô hình Copula
50

Hình 3.1: Giá vƠng vƠ t giá VND t 05/07/2004 ậ 31/05/2014)

23

Hình 3.2: c lng hƠm Copula thc nghim mt đ phi tham s đi vi
vƠng vƠ t giá hi đoái VND.
44

1

TịM TT
Lun vn đánh giá vai trò ca vàng nh là công c phòng nga ri ro và là
kênh trú n an toƠn đi vi VND, bng cách s dng các hàm Copula khác nhau
đ mô t s ph thuc gia vàng và VND trong giai đon th trng  điu kin
bình thng và khi th trng có nhng bin đng cc đ. S dng d liu sut
sinh li theo tun ca vàng và b t giá hi đoái bao gm AUD/VND,
GBP/VND, EUR/VND, JPY/VND, USD/VND giao dch hàng ngày ti ngân
hàng Ngoi thng Vit Nam, lun vn cho thy:
(1) Không tìm thy s ph thuc gia vàng và VND  điu kin th trng
bình thng, điu này cho thy vàng không đc s dng nh là mt công c
phòng nga ri ro đi vi bin đng ca VND.
(2) Tìm thy s ph thuc gia vàng và VND khi th trng bin đng

mnh, cho thy vàng có th hot đng nh mt ni trú n an toàn khi VND bin
đng.







2

CHNG 1: GII THIU  TÀI
1.1. Gii thiu
T giá hi đoái (TGH) lƠ mt trong nhng chính sách kinh t v mô
quan trng ca mi quc gia. S bin đng gia t giá hi đoái VND, đc bit
USD/VND trong thi gian qua cho thy, t giá luôn lƠ vn đ thi s, rt nhy
cm.  Vit Nam, TGH không ch tác đng đn xut nhp khu, cán cơn
thng mi, thu hút đu t, nh hng không nh đn nim tin ca dơn chúng mƠ
còn lƠ kênh đu t quan trng đi vi các nhƠ đu t, nhƠ qun tr. Khi TGH
bin đng theo chiu hng không thun, Ngơn hƠng NhƠ nc Vit Nam
(NHNN) đư thc hin nhiu gii pháp nh: ni rng biên đ +/-5% (3/2009); h
biên đ xung +/- 3% (2/2010), đng thi vi vic điu chnh tng t giá liên
ngân hàng 3,36%. Gn đơy nht vƠo ngƠy 18/8/2010, NHNN đư điu chnh tng
t giá liên ngơn hƠng lên hn 2% (t 18.544 VND/USD lên 18.932 VND/USD).
Thêm vƠo đó, trong khi th trng tài chính vn cha phát trin mnh m
ti Vit Nam, nhng nm tr li đơy, th trng li chng kin s mt giá VND
càng lúc càng cao (t giá VND vi đng ngoi t tng cao) kt hp vi đó lƠ s
tng giá quá nhanh ca vàng đư thu hút s chú ý đc bit ca các nhƠ đu t, nhƠ
qun tr vƠ các phng tin truyn thông tài chính. iu này cho thy có kh
nng s dng vƠng nh là mt công c phòng nga đi vi bin đng tin t hoc

nh lƠ mt kênh trú n an toàn khi VND bin đng. c bit tâm lý luôn nm gi
vàng là an toàn, khi th trng có bt c bin đng mnh nào mà không thun
chiu.
 nghiên cu cu trúc ph thuc gia vàng và VND, lun vn s dng
hàm Copula. Các hàm Copula khác nhau s cung cp mt thc đo v c s ph
thuc trong điu kin th trng bình thng (ph thuc trung bình) và khi th
trng bin đng cc đ (s ph thuc đuôi). iu này rt quan trng trong vic
3

xác đnh vai trò ca vƠng nh là mt công c phòng nga (trong điu kin th
trng bình thng) hoc là ni trú n an toƠn cho đu t (trong điu kin th
trng bin đng mnh). Các nghiên cu trc đơy ch kim tra các h s tng
quan gia vàng và VND nhng ch cung cp thc đo trung bình v s ph
thuc. Các nghiên cu khác cng đư xem xét các tác đng biên ca giá c phiu
lên giá vàng bng cách s dng mô hình hi quy ngng, vi ngng đc đa
ra bi mt phân v c th ca phân phi t sut sinh li chng khoán. Tuy nhiên,
nh ta bit h s tng quan lƠ không đ đ mô t cu trúc ph thuc, đc bit là
khi các phân phi liên kt ca giá vàng và ngoi t càng xa phân phi elip và các
hiu ng biên đc hình thành bi hi quy ngng không th đánh giá đy đ
nhng s liên kt khi th trng bin đng mnh. Gn đơy nht, có nghiên cu đư
s dng Hàm Copula đ đo lng s ph thuc gia vàng và s gim giá USD
ca Reboredo (2013). Tuy nhiên vn cha có nghiên cu nào đo lng mc đ
ph thuc gia vàng và VND  c khi thi trng  điu kin bình thng và khi
th trng bin đng mnh. Do đó, Lun vn s dng các hàm Copula đ kim
tra kh nng vƠng nh lƠ công c phòng nga ri ro hay là ni trú n an toƠn đi
vi VND trong giai đon t ngày 05/07/2004 đn 31/05/2014. Theo tin trình 2
bc: mô hình hóa phân phi biên vi mô hình t hi quy trung bình trt
(ARMA) và Asymmetric power GARCH vi các hàm Copula khác nhau.
1.2. Mc tiêu nghiên cu
Mc tiêu nghiên cu ca lun vn là nghiên cu vai trò ca vƠng đi vi

s bin đng ca VND khi th trng  điu kin bình thng và khi th trng
bin đng cc đ. T đó đánh giá vai trò ca vàng có phi là công c phòng nga
ri ro hay là kênh trú n an toƠn đi vi VND.
1.3. Phm vi nghiên cu:
Phm vi nghiên cu ca lun vn da trên s liu giá vàng SJC và t giá
VND gm 5 t giá (AUD/VND, GBP/VND, EUR/VND, JPY/VND, USD/VND)
4

giao dch hàng ngày ti ngân hàng Ngoi thng Vit Nam t ngày 05/07/2004
đn 31/05/2014.
1.4. Phng pháp nghiên cu:
Lun vn s dng kt hp c hai phng pháp nghiên cu đnh tính và
đnh lng. Phn mm đc s dng là Eviews 7.2 và R 3.1.1
1.5. im mi ca lun vn
Bng cách s dng các hàm Copula khác nhau, lun vn đư tìm thy đc
vai trò ca vƠng đi vi s gim giá VND, t đó đa ra cái nhìn tng quan hn
đi vi th trng vàng và t giá, phng pháp nƠy hu nh cha đc nghiên
cu ti Vit Nam.
1.6. B cc lun vn
Ngoài phn tóm tt, tài liu tham kho và ph lc, b cc ca lun vn
gm 5 chng chính vi cu trúc nh sau:
Chng 1: Gii thiu đ tài
Chng 2: Tng quan các nghiên cu trc đây
Chng 3: Phng pháp nghiên cu
Chng 4: Kt qu nghiên cu và tho lun
Chng 5: Kt lun

5

CHNG 2: TNG QUAN CỄC NGHIểN CU TRC
2.1. Các nghiên cu v vàng và các tài sn khác
Trc đơy lƠ có rt nhiu nghiên cu v vai trò ca vƠng trong lnh vc tài
chính và kinh t. Có th k đn nh các nghiên cu đư xem xét li ích ca vàng
nh mt công c phòng nga đi vi lm phát (Chua và Woodward, 1982; Jaffe,
1989; Ghosh và cng s, 2004; McCown và Zimmerman, 2006; Worthington và
Pahlavani, 2007; Tully và Lucey, 2007; Blose, 2010; Wang và cng s, 2011).
S dng b d liu t sáu nc công nghip trong giai đon t 1975-1980, Chua
và Woodward (1982), xem xét có hay không vic vƠng nh lƠ công c phòng
nga đi vi lm phát có hiu qu cho các nhƠ đu t, hay vàng đc xem là mt
công c phòng nga chng li lm phát nu thay đi trong li nhun t vic đu
t vƠng bù đp mt cách h thng nhng thay đi trong mc giá chung ca mt
quc gia c th. Kt qu cho thy vƠng lƠ mt công c phòng nga hiu qu đi
vi ri ro lm phát ti ε, vƠ thi gian đu t lƠ mt đn sáu tháng. Khi t l lm
phát thc t đc phân tách ra thành thành phn k vng vƠ không k vng, mt
ln na cho thy các nhƠ đu t ε có th t phòng nga ri ro lm phát bng
cách s dng vàng. Beckers (1984), thì đt ra câu hi liu rng vƠng có phi luôn
luôn lƠ mt công c đu t ph bin có liên quan cht ch đn s bt n kinh t
vƠ chính tr. Kt qu cho thy, k t khi giao dch vƠng xy ra vi đô la ε, bt
k nhƠ đu t vi mt loi tin t c s đô la ngoƠi nc ε s cho rng có ri
ro hi đoái. Bng chng thc nghim lch s cho rng giá vƠng đư thay đi
nghch vi sc mnh ca đng đô la ε. NhƠ đu t có c s tin t không phi
lƠ đng đô la, tc lƠ đng franc B hoc guilder HƠ δan, phi chu ít ri ro khi
đu t vƠo vƠng hn đi vi đô la. Tip đó Laurent (1994), nghiên cu mi quan
h gia giá vàng và giá c hƠng hóa bán buôn, đ tìm ra vai trò ca vƠng nh
công c phòng nga cho lm phát trong dài hn  M, Brasil. Pháp, c và
Nht. Joscha vƠ Robert (2013) cng kim chng liu rng vƠng có cung cp kh
6

nng phòng nga đi vi lm phát t khía cnh mi hay không, s dng d liu
cho 4 nn kinh t USA, EU, UK, Japan bng mô hình đng phi tuyn vƠ phơn
bit 2 trng hp ngn hn và dài hn ca s thay đi v thi gian. Xơy dng mô
hình MS-VECM vi d liu t 1/1970 ậ 9/2011. Kt qu cho thy, v dƠi hn
vƠng có th phòng nga lm phát trong tng lai (đi vi US, UK thì mnh hn
so vi EU vƠ Japan); điu chnh mc giá chung đc mô t theo thi k ph
thuc, cho thy s hu ích ca vƠng đi vi lm phát ph thuc vƠo thi k mu;
trong đó thi gian đc chia lƠm 2 thi k vi thi k bin đng mnh vƠ thi k
bình thng. S dng sut sinh li hàng tháng t nm 1976-1999 bng k thut
hi quy đng liên kt, Ghosh và cng s (2004), nghiên cu mi quan h trong
ngn và dài hn ca giá vàng và tìm thy theo thi gian giá vƠng tng cùng vi t
l tng lm phát, do đó có th xem vƠng đóng vai trò nh công c phòng nga
đi vi lm phát. Blose (2010), xem xét liu s thay đi trong lm phát k vng
nh hng đn giá vƠng nh th nƠo? S dng s thay đi không k vng trong
ch s giá tiêu dùng (CPI) nghiên cu đư cho thy ch s CPI không nh hng
đn giá vƠng giao ngay. Kt qu là các nhƠ đu t d đoán nhng thay đi trong
k vng lm phát nên thit k các chin lc đu c trong th trng trái phiu
ch không phi lƠ th trng vƠng. NgoƠi ra, các nhƠ đu t không th xác đnh
k vng lm phát th trng bng cách kim tra giá vƠng.
Các nghiên cu khác thì kim tra đc tính ni trú n an toàn ca vƠng đi
vi bin đng ca th trng chng khoán (Baur và McDermott, 2010; Baur và
Lucey, 2010; Miyazaki và cng s, 2012). Vi mc đích kim tra vai trò ca
vƠng trong h thng tƠi chính toƠn cu. Baur vƠ εcDermott (2010), kim tra gi
thuyt vƠng đi din cho mt ni trú n an toƠn đi vi c phiu ca các quc gia
mi ni vƠ đang phát trin mnh. εt phơn tích mô t vƠ kinh t cho mt mu
thi gian kéo dƠi khong 30 nm 1979-2009 cho thy vƠng lƠ mt công c phòng
nga vƠ lƠ ni trú n an toƠn cho th trng chng khoán ln ti chơu Ểu vƠ ε
ngoi tr Úc, Canada, Nht Bn vƠ các th trng ln mi ni nh các nc
7

BRIC. Tác gi cng phơn bit gia dng yu vƠ dng mnh ca ni trú n an toƠn
vƠ lp lun rng vƠng có th hot đng nh mt ngun lc n đnh cho h thng
tƠi chính bng cách gim thit hi khi đi mt vi nhng cú sc th trng tiêu
cc. Nhìn vƠo thi k khng hong c th, có th thy rng vƠng lƠ mt ni trú
n an toƠn mnh m cho th trng phát trin nht trong đnh đim ca cuc
khng hong tƠi chính gn đơy.
Bng s thay đi giá du, Reboredo (2013a), s dng các hàm Copula
khác nhau vi d liu theo tun t tháng 1/2000 đn 9/2011, tìm thy đc vai
trò ca vƠng nh lƠ kênh trú n an toƠn đi vi giá du nhng không phi là công
c phòng nga ri ro. Cùng đó Wang vƠ Chueh (2013), tìm ra trong ngn hn
vƠng vƠ giá du thô nh hng tích cc ln nhau. δưi sut có nh hng ơm đn
giá vƠng tng lai vƠ nh hng dng đn giá du thô tng lai. V lơu dƠi, mt
mi quan h tn ti theo đó lưi sut nh hng đn đng đô la ε, do đó nh
hng đn giá du thô quc t. Khi Cc d tr liên bang ε (FED) gim lưi sut
đ thúc đy nn kinh t, k vng th trng cho s thay đi nhu cu du m vƠ
kt qu lƠ giá du thô bin đng. NgoƠi ra, có mt mi quan h truyn giá t lưi
sut đn giá vƠng. Gim lưi sut nh hng đn k vng nhƠ đu t liên quan đn
vic gim giá tr đng đô la. Các nhƠ đu t sau đó di chuyn vn sang th trng
vƠng đ bo toƠn vn hoc đu c. Cui cùng, giá vƠng vƠ du thô th gii có tác
dng phn hi v lưi sut. BƠi nghiên cu đư suy lun rng giá du thô tng lên
mt mc đ lm phát nht đnh, ti thi đim mƠ FED có th tht cht chính sách
tin t đ gim nhit nn kinh t bùng n. εalliaris (2013) điu tra đng thi mi
quan h gia c giá du, vƠng vƠ đng Euro s dng chui thi gian vƠ phng
pháp mng thn kinh. Theo truyn thng vƠng lƠ mt ch s hƠng đu ca d báo
lm phát trong tng lai. C nhu cu vƠ ngun cung cp du nh mt hƠng hóa
toƠn cu quan trng b nh hng bi lm phát k vng vƠ nh mong đi xác
đnh giá giao ngay hin ti. δm phát nh hng c ngn hn vƠ lưi sut dƠi hn
mƠ ln lt nh hng đn giá tr ca đng đô la tính theo đng Euro. εt s gi
8

thuyt đc xơy dng trong bƠi nghiên cu nƠy vƠ phng pháp chui thi gian,
phng pháp mng thn kinh đc s dng đ kim tra các gi thuyt. Nghiên
cu cho thy rng các th trng du m, vƠng vƠ đng Euro có hiu qu nhng
ít mi quan h gia bn thơn chúng.
2.2. Các nghiên cu v vàng và tin t
Tuy nhiên, có ít nghiên cu xem xét vai trò ca vƠng nh công c phòng
nga hoc tài sn đu t an toƠn đi vi s mt giá ca đng tin. Beckers và
Soenen (1984), nghiên cu sc hp dn ca vƠng đi vi các nhƠ đu t vƠ tính
nng phòng nga ri ro ca vàng, tìm kim vic đa dng hóa gim thiu ri ro bt
đi xng cho v th nm gi vàng ca các nhƠ đu t ε vƠ nhƠ đu t  bên
ngoƠi nc M. Sjasstad & Scacciavillani (1996) và Sjasstad (2008) phát hin ra
rng s tng giá hoc mt giá tin t có nh hng mnh m đn giá vƠng, s sp
đ ca h thng t giá th ni Bretton woods lƠ nguyên nhơn chính dn đn s
bt n trong giá vƠng th gii. S tng giá hay gim giá USD có nh hng mnh
m đn giá vƠng vƠ các đn v tin t khác. Capie và cng s (2005), s dng mô
hình EGARCH theo sut sinh li hàng tun trong khong thi gian t 1971-2994,
khng đnh mi quan h cùng chiu gia t giá USD và giá vàng, minh chng
cho vàng có th tr thành mt công c phòng nga hiu qu đi vi USD.
Pukthuanthony và Roll (2011), cho rng vƠng vƠ USD có mi quan h ơm khi mƠ
giá vƠng tính theo đô la tng, giá đô la tính theo các loi tin t khác gim, vƠ
liu có phi do USD khác vi các đng tin khác hay không, kt qu thì không
đúng nh vy vì giá vƠng có th liên kt vi s mt giá tin t  các quc gia, giá
vƠng tính bng đô la có th liên quan đn s mt giá đng đô la vƠ giá vƠng tính
bng đng Euro, Pound, Yen liên quan đn s mt giá đng Euro, Pound, Yen.
Joy (2011) đư phơn tích cho dù vƠng có th xem nh lƠ mt công c phòng
nga hiu qu hoc mt ni trú n an toàn cho vic đu t, nhng li là tài sn
kém an toàn so vi USD. S dng mô hình tng quan đng có điu kin bao
9

gm 23 nm ca d liu hƠng tun cho 16 cp t giá đô la chính, nghiên cu đ
cp đn mt cơu hi đu t thc tin: δiu rng vƠng có th đóng vai trò nh mt
hƠng rƠo đi vi đng đô la ε, hay nh mt ni trú n an toƠn hay không? Kt
qu cho thy, trong 23 nm qua vƠng đư đóng vai trò nh mt công c phòng
nga đi vi USD, lƠ mt ni trú n an toƠn kém; vƠ trong nhng nm gn đơy
vƠng đư hot đng nh lƠ mt công c phòng nga hiu qu chng li ri ro tin
t liên quan đn USD. Wang (2011), xem xét rng liu vƠng có phi lƠ mt công
c phòng nga t giá hi đoái  Nht Bn hay không, s dng d liu giai đon
t 1986-2007. Trong các tƠi liu v lnh vc nƠy, nghiên cu hu ht tp trung
vƠo các mi quan h tuyn tính - ch không phi lƠ phi tuyn tính- gia li nhun
vƠng vƠ bin đng t giá ca đng yên Nht Bn. BƠi nƠy thì s dng t l khu
hao ca đng yên nh lƠ mt ngng đ phơn bit gia mt ch đ mt giá cao
vƠ s mt giá thp. Vi đc đim k thut nƠy, tác gi xơy dng mt mô hình t
hi quy vector ngng đ điu tra các quan h nhơn qu gia s tr li vƠng vƠ t
l khu hao yên. Tác gi thy rng khi t l khu hao yên ln hn 2,62%, đu t
vƠo vƠng có th tránh đc s mt giá. Vì vy, tác gi kt lun rng hiu qu ca
vƠng nh mt công c phòng nga t giá ph thuc vƠo t l khu hao ca đng
yên. Phát hin nƠy có th có li cho c các c quan tin t ca Nht Bn vƠ các
nhƠ đu t nm gi đng yên Nht Bn trong danh mc đu t ca h.
Reboredo (2013), đánh giá vai trò ca vàng nh mt ni trú n an toàn
hoc là công c phòng nga ri ro đi vi USD bng cách s dng các hàm
Copula khác nhau đ mô t s ph thuc gia vàng và USD trong giai đon th
trng  điu kin bình thng và khi th trng bin đng. S dng mt tp hp
nhiu loi đng tin, kt qu cho thy có s ph thuc dng vƠ đáng k gia
vàng và s mt giá USD trong điu kin th trng bình thng, phù hp vi
thc t là vàng có th hot đng nh là mt công c phòng nga ri ro đi vi
bin đng t giá USD; s ph thuc đuôi đi xng gia vàng và t giá USD cho
thy vàng có th hot đng nh mt kênh trú n an toàn và hiu qu khi t giá
10

USD bin đng mnh. Theo vƠo đó nghiên cu cng đánh giá các danh mc hn
hp vàng - tin t đ tìm kim bng chng v li ích ca vic đa dng hóa và
gim ri ro khi cho thêm vàng vào danh mc tin t, t đó khng đnh li ích ca
vàng trong qun tr ri ro danh mc tin t. Cùng đó Reboredo (2014), tip tc
nghiên cu vai trò vàng là công c phòng nga vƠ ni trú n an toàn khi USD
gim giá, bng cách s dng phng pháp δR (likelihood ratio test) kt qu cng
cho thy, vàng là công c phòng nga ri ro, nhng lƠ kênh trú n an toàn yu
đi vi bin đng ca USD.
Gn đơy nht, Lu Yang và cng s (2014), s dng các hàm Copula theo
thi gian, kim tra cu trúc ph thuc gia vàng vi GBP, EUR và JPY. Kt qu
cho thy, có s ph thuc đuôi gia vƠng vƠ các đng tin này, c th trong đó,
ph thuc đuôi bên phi thì ln hn đi vi 2 đng tin GBP/vàng và JPY/vàng,
ngc li EUR/vàng, ph thuc đuôi bên trái ln hn. Thêm vƠo đó, cu trúc ph
thuc gia vàng và t giá là bt đi xng.








11

CHNG 3: PHNG PHỄP NGHIểN CU
3.1. Phng pháp nghiên cu
S dng các hàm Copula khác nhau đ nghiên cu cu trúc ph thuc khi
th trng  điu kin bình thng (s ph thuc trung bình) và khi th trng
bin đng cc đ (s ph thuc đuôi) ca vàng và VND thông qua xây dng
phân phi kt hp t sut sinh li ca 2 tài sn này. T cu trúc ph thuc xây

dng đc, kim đnh xem vàng có phi là công c phòng nga ri ro hay là
kênh trú n an toƠn đi vi s gim giá ca VND hay không. Các Copula xây
dng đc nh sau: εô hình hóa các phơn phi biên bng mô hình trung bình
trt t hi quy (ARMA) vi APGARCH, sau đó c lng các hàm copula
khác nhau vi s đc lp đuôi, ph thuc đuôi đi xng và bt đi xng.
3.2. Mô hình nghiên cu
Vi vai trò đc xem nh công c phòng nga hoc lƠ ni trú n an toàn
ca vàng đi vi s bin đng ca tin t da trên vic giá vàng và giá tin t
thay đi có liên kt vi nhau nh th nào khi th trng din bin khác nhau.
Trc ht, cn phân bit khi nào mt tài sn là mt công c phòng nga và khi
nƠo lƠ ni trú n an toàn. Kaul và Sapp (2006), Baur và Lucey (2010), Baur và
McDermott (2010), Reboredo (2013), đư đa ra các đnh ngha c th nh sau:
- Hedge (công c phòng nga): mt tài sn là mt công c phòng nga ri
ro nu nó không tng quan hoc tng quan ơm vi mt tài sn hoc danh mc
đu t khi th trng  điu kin bình thng.
- Safe haven (kênh trú n an toàn): mt tài sn đc xem nh lƠ kênh trú
n an toàn nu nó không tng quan hay tng quan ơm vi mt tài sn hoc
danh mc đu t trong thi gian th trng bin đng cc đ.
12

iu này, c th ngha lƠ khi giá ca VND có xu hng gim xung (t
giá hi đoái VND tng lên), nhƠ đu t s nm gi vƠng đ phòng nga cho s
gim giá đó. VƠ khi VND bin đng cc đ, lúc nƠy nhƠ đu t nm gi vàng vi
mc tiêu an toàn là trên ht (không quan tơm đn vic tng hay gim giá). S
khác bit gia hai vai trò trên chính là vic nm gi tài sn trong điu kin th
trng bình thng hay trong điu kin th trng bin đng mnh
1
.  phân bit
gia công c phòng nga vƠ ni trú n an toàn ca vàng, chúng ta cn phi đo
lng s ph thuc gia hai hay nhiu bin ngu nhiên thông qua hàm phân phi

biên trong nhng điu kin th trng bình thng và trong c nhng khi th
trng bin đng mnh. T đc tính u vic ca hàm Copula, lun vn s dng
các hàm Copula khác nhau đ mô hình hóa mt cách linh hot phân phi liên kt
gia vàng và VND, sau đó liên kt thông tin liên quan v s ph thuc trong điu
kin bình thng và điu kin th trng bin đng có đc t các hàm Copula
vi đc tính làm công c phòng nga và kênh trú n an toàn ca vƠng đi vi
VND.
3.2.1. nh ngha Copula
Copula
2
là mt hàm phân phi tích ly đa bin vi các hàm phân phi biên
đng dng U và V, vi C(u,v)= Pr[U≤u, V≤ v], hàm này nm bt s ph thuc
gia hai bin ngu nhiên X và Y, bt chp các phân phi biên F
X
(x) và F
Y
(y)
tng ng ca chúng.
nh lý Sklar (1959) cho rng, tn ti mt Copula nh vy:
F
XY
(x,y) = C(F
X
(x), F
Y
(y)), (1)
Trong đó:

1
Baur và McDermott (2010) phân bit gia phòng nga và nhng ni trú n an toàn mnh và yu trên

c s các giá tr âm hoc bng 0 h s tng quan, tng ng
2
Gii thiu v hàm Copula, xem Joe (1997) và Nelsen (2006). Tng quan v các ng dng ca hàm
Copula trong tài chính, xem Cherubini và cng s (2004).
13

 F
XY
(x, y) là phân phi liên kt ca X và Y,
 u = F
X
(x) và v = F
Y
(y), là hàm phân phi biên.
C đc xác đnh duy nht trên RanF
X
x RanF
Y
khi hàm phân phi biên u,
v là liên tc. Hay nói cách khác, nu C là mt Copula, thì hàm F
XY
trong phng
trình (1) là mt hàm phân phi biên liên kt ca các biên F
X
và F
y
.
Theo Patton (2006), Copula có điu kin có th đc vit nh sau:
F
XY/W

( x,y/w) = C(F
X/W
(x/w), F
Y/W
(y/w)/w), (2)
Trong đó:
 W là bin điu kin
 F
X/W
(x/w) là phân phi có điu kin X/W = w
 F
Y/W
(y/w) là phân phi có điu kin Y/W = w
 F
XY/W
(x,y/w) là phân phi có điu kin liên kt (X,Y) / W = w.
Do đó, hàm Copula có liên quan đn các phân v ca phân phi biên hn
là các bin ban đu, điu nƠy cng có ngha lƠ Copula không b nh hng bi s
gia tng đn điu ca các bin. Các Copula cng có th đc s dng đ kt ni
biên ca nó cho mt hàm phân phi đa bin gm các hàm phân phi biên đn
bin, và mt Copula có th cho ta thy cu trúc ph thuc gia hai bin ngu
nhiên. Nh vy, các Copula cho phép các dng phân phi biên và cu trúc ph
thuc ca các bin ngu nhiên có th đc mô hình hóa riêng vƠ điu nƠy đa
đn s linh hot ln hn so vi các tham s phân phi đa bin. Hn na, vic mô
hình hóa cu trúc ph thuc bng Copula rt hu ích khi phân phi liên kt ca
hai bin càng xa phân phi hình elip. Trong nhng trng hp đó, các thc đo
s ph thuc truyn thng đo bi h s tng quan tuyn tính lƠ không đ đ mô
t các cu trúc s ph thuc (Embrechts, 2003). Hn na, theo Nelsen (2006),
14

mt s thc đo ca s tng quan gia các bin ngu nhiên, nh Spearman’s
rho và Kendall’s tau, là thuc tính ca Copula.
Mt đim đáng chú ý ca Copula là ph thuc đuôi, nó đo lng xác sut
mà hai bin liên kt  đuôi bên phi vƠ đuôi bên trái ca phân phi 2 bin ca
chúng. ơy lƠ mt thc đo xu hng tng hoc gim cùng nhau ca hai bin
ngu nhiên. H s ph thuc đuôi bên phi hoc đuôi bên trái cho hai bin ngu
nhiên X và Y có th đc th hin bng Copula nh sau:
 


 


 




 





(3)
 


  


-
  

-


 





(4)
Trong đó:

và là hàm phân v biên
 
u
và 
L
thuc khong [0,1].
Hai bin ngu nhiên tn ti ph thuc đuôi trái (phi) nu 
L
> 0 ( 
u
> 0),
ch ra rng mt xác sut khác không ca giá tr quan sát cc nh (cc ln) cho
mt d liu cùng vi mt giá tr cc nh (cc ln) ca d liu khác.
 nh ngha hƠm tau:

Trong đó :
(X
’
, Y
’
): lƠ mt sao chép đc lp ca (X, Y) (tc lƠ đc lp vi (X, Y) và
có phơn b xác sut hoƠn toƠn ging (X, Y))
15

εt công thc khác ca hƠm tau lƠ:

Trong đó:
C lƠ copula ca (X, Y) , còn Q là hàm:

Trong đó:
 (X, Y) có copula C
 (X
’
, Y
’
) có Copula C
’
, vƠ (X, Y) đc lp vi (X
’
, Y
’
)

 nh ngha hƠm Spearman’s rho :

Trong đó:
 X
’
có cùng phơn b vi X, Y
’’
có cùng phơn b vi ,
 (X’, Y
’’
), (X, Y) lƠ đc lp vi nhau.
Công thc khác cho hƠm Spearman’s rho là:

Trong đó:
 F: lƠ hƠm phơn phi xác sut ca
16

 G: lƠ hƠm phơn phi xác sut ca Y.
 Phơn b xác sut chung ca (F(X), G(Y)) chính là Copula ca (X,
Y)
Các hàm Copula cung cp thông tin c v s ph thuc trung bình khi th
trng  điu kin bình thng và ph thuc đuôi khi th trng bin đng cc
đ. Ph thuc khi th trng  điu kin bình thng (đc đo bi h s tng
quan tuyn tính nh tau ca Kendall hay rho ca Spearman) có th đt đc t
các thông s ph thuc ca Copula, s ph thuc vào thi gian khi th trng
bin đng cc đ có th đt thông qua các thông s ph thuc đuôi trong phng
trình (3) và (4).
3.2.2. Xây dng và kim đnh các gi thuyt
Trên c s thông tin s ph thuc ca hàm Copula, chúng ta có th xây
dng hai gi thuyt (Reboredo, 2013), đ xác đnh liu vàng có th đc xem

nh mt công c phòng nga hay nh lƠ kênh mt ni trú n an toàn chng li s
gim giá VND:
 Gi thuyt 1 :   
 Gi thuyt 2 :  
Trog đó:   lƠ thc đo ca s ph thuc trung bình gia giá tr
vàng và s gim giá VND.
Nh vy, vàng có th hot đng nh mt công c phòng nga ri ro nu
gi thuyt 1 không b bác b. Tng t nh vy, nu gi thuyt 2 không b bác
b, vàng có th xem nh lƠ mt tài sn trú n an toàn đi vi s gim giá ca
VND chng li s bin đng cc đ ca th trng; nói cách khác, vàng bo tn
giá tr ca nó khi VND gim giá (có s đng chuyn đng đng thi gia vàng
và t giá hi đoái  đuôi bên phi trong phân phi kt hp ca chúng), tng t
17

cng có th dùng 
L
, đ kim tra tính cht là kênh trú n an toàn ca vàng trong
trng hp th trng bin đng cc đ đi xung.
3.2.3. Mt s dng hàm Copula vi các mu hình ph thuc khác nhau
Các đc đim k thut ca hàm Copula rt quan trng đ xác đnh vai trò
ca vƠng nh mt công c phòng nga hay là kênh trú n an toàn so vi VND.
Lun vn nghiên cu đc đim ca các hàm Copula khác nhau đ nm bt nhng
mu hình ph thuc khác nhau cùng vi s ph thuc đuôi, liu rng có đc lp
đuôi, ph thuc đuôi, hay ph thuc đuôi đi xng (Joe (1997), Cherubini cùng
cng s (2004), Nelsen (2006), Renoredo(2013)).
 Copula Gaussian hai bin (có phân phi chun N) đc xác đnh bi:
C
N
(u, v ;
) =

Trong đó:

là hàm phân phi chun tích ly 2 bin vi h s tng quan
gia X và Y
 là các hàm phân v chun tc.
Copula Gaussian không có ph thuc đuôi, 
u
= 
L
= 0
 Hàm Copula t-Student có dng:





 












Trong đó:

 T là hàm phân phi tích ly hai bin có phân phi t-Student vi h
s tng quan