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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
-----



-----

HUỲNH THỊ THÚY VY

NGHIÊN CỨU VAI TRÒ CỦA VÀNG ĐỐI VỚI
SỰ BIẾN ĐỘNG VIỆT NAM ĐỒNG
TIẾP CẬN THEO HÀM COPULA

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2014


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
-----



-----

HUỲNH THỊ THÚY VY

NGHIÊN CỨU VAI TRÒ CỦA VÀNG ĐỐI VỚI
SỰ BIẾN ĐỘNG VIỆT NAM ĐỒNG TIẾP CẬN

THEO HÀM COPULA

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. VŨ VIỆT QUẢNG

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2014


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi, dưới sự
hướng dẫn khoa học của TS. Vũ Việt Quảng.
Những nội dung nghiên cứu và kết quả nghiên cứu trong đề tài là trung
thực, các số liệu phục vụ cho nghiên cứu thì đáng tin cậy và được chính tác giả
thu thập từ các nguồn khác nhau, đều được chú thích rõ ràng để dễ dàng tra cứu
và kiểm chứng.
Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2014
Tác giả

Huỳnh Thị Thúy Vy



MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ
TÓM TẮT............................................................................................................. 1
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI..................................................................... 2
1.1. Giới thiệu....................................................................................................... 2
1.2. Mục tiêu nghiên cứu....................................................................................... 3
1.3. Phạm vi nghiên cứu:....................................................................................... 3
1.4. Phương pháp nghiên cứu:............................................................................... 4
1.5. Điểm mới của luận văn.................................................................................. 4
1.6. Bố cục luận văn.............................................................................................. 4
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC................................5
2.1. Các nghiên cứu về vàng và các tài sản khác................................................... 5
2.2. Các nghiên cứu về vàng và tiền tệ.................................................................. 8
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU................................................. 11
3.1. Phương pháp nghiên cứu.............................................................................. 11
3.2. Mô hình nghiên cứu..................................................................................... 11
3.2.1. Định nghĩa Copula.................................................................................... 12
3.2.2. Xây dựng và kiểm định các giả thuyết...................................................... 16


3.2.3. Một số dạng hàm Copula với các mẫu hình phụ thuộc khác nhau.............17
3.2.4. Phương pháp ước lượng............................................................................ 19
3.3. Dữ liệu......................................................................................................... 21
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN............................. 22
4.1. Sơ lược sự biến động của giá vàng và tỷ giá VND....................................... 22
4.2. Kết quả kiểm định........................................................................................ 27
4.2.1. Kết quả kiểm định tính dừng..................................................................... 27
4.2.2. Kết quả kiểm định Copula thực nghiệm.................................................... 28
4.2.3. Kết quả kiểm định mô hình phân phối biên............................................... 32

4.2.4. Kết quả kiểm định mức độ phù hợp mô hình biên....................................34
4.2.5. Kết quả ước lượng sự phụ thuộc của hàm Copula..................................... 43
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN.................................................................................. 53
5.1. Kết luận về kết quả nghiên cứu.................................................................... 53
5.2. Những điểm hạn chế của luận văn............................................................... 53
5.3. Những gợi ý cho hướng nghiên cứu tiếp theo.............................................. 54
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐỘ TRỄ MÔ HÌNH ARMA
PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH BIÊN
PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THAM SỐ HÀM COPULA
PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH GIÁ TRỊ λU, λL
PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH HÀM COPULA TỐT NHẤT


DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT

CPI

Chỉ số giá tiêu dùng

IFMs

Phương pháp suy luận phân phối biên

ML

Tối đa hóa likelihood

NHNN

Ngân hàng nhà nước

TGHĐ

Tỷ giá hối đoái


DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ
Bảng 4.1: Thống kê mô tả cho suất sinh lợi theo tuần của vàng và tỷ giá
VND
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định ADF & KPSS

Bảng 4.3: Kết quả ma trận Copula thực nghiệm

Bảng 4.4: Kết quả ước lượng mô hình ARMA phù hợp
Bảng 4.5: Ước lượng của mô hình phân phối biên cho suất sinh lợi của
vàng và tỷ giá VND
Bảng 4.6: Kiểm định sự phù hợp của mô hình phân phối biên của vàng và
tỷ giá
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình phân phối
biên của vàng và tỷ giá
Bảng 4.8: Kiểm định sự phù hợp của các mô hình Copula

Hình 3.1: Giá vàng và tỷ giá VND từ 05/07/2004 – 31/05/2014)
Hình 3.2: Ước lượng hàm Copula thực nghiệm mật độ phi tham số đối với
vàng và tỷ giá hối đoái VND.


1

TÓM TẮT
Luận văn đánh giá vai trò của vàng như là công cụ phòng ngừa rủi ro và là
kênh trú ẩn an toàn đối với VND, bằng cách sử dụng các hàm Copula khác nhau
để mô tả sự phụ thuộc giữa vàng và VND trong giai đoạn thị trường ở điều kiện
bình thường và khi thị trường có những biến động cực độ. Sử dụng dữ liệu suất
sinh lợi theo tuần của vàng và bộ tỷ giá hối đoái bao gồm AUD/VND,
GBP/VND, EUR/VND, JPY/VND, USD/VND giao dịch hàng ngày tại ngân
hàng Ngoại thương Việt Nam, luận văn cho thấy:
(1) Không tìm thấy sự phụ thuộc giữa vàng và VND ở điều kiện thị trường
bình thường, điều này cho thấy vàng không được sử dụng như là một công cụ
phòng ngừa rủi ro đối với biến động của VND.
(2)

Tìm thấy sự phụ thuộc giữa vàng và VND khi thị trường biến động

mạnh, cho thấy vàng có thể hoạt động như một nơi trú ẩn an toàn khi VND biến
động.


2

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1.

Giới thiệu
Tỷ giá hối đoái (TGHĐ) là một trong những chính sách kinh tế vĩ mô quan

trọng của mỗi quốc gia. Sự biến động giữa tỷ giá hối đoái VND, đặc biệt
USD/VND trong thời gian qua cho thấy, tỷ giá luôn là vấn đề thời sự, rất nhạy
cảm. Ở Việt Nam, TGHĐ không chỉ tác động đến xuất nhập khẩu, cán cân

thương mại, thu hút đầu tư, ảnh hưởng không nhỏ đến niềm tin của dân chúng mà
còn là kênh đầu tư quan trọng đối với các nhà đầu tư, nhà quản trị. Khi TGHĐ
biến động theo chiều hướng không thuận, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
(NHNN) đã thực hiện nhiều giải pháp như: nới rộng biên độ +/-5% (3/2009); hạ
biên độ xuống +/- 3% (2/2010), đồng thời với việc điều chỉnh tăng tỷ giá liên
ngân hàng 3,36%. Gần đây nhất vào ngày 18/8/2010, NHNN đã điều chỉnh tăng
tỷ giá liên ngân hàng lên hơn 2% (từ 18.544 VND/USD lên 18.932 VND/USD).
Thêm vào đó, trong khi thị trường tài chính vẫn chưa phát triển mạnh mẽ
tại Việt Nam, những năm trở lại đây, thị trường lại chứng kiến sự mất giá VND
càng lúc càng cao (tỷ giá VND với đồng ngoại tệ tăng cao) kết hợp với đó là sự
tăng giá quá nhanh của vàng đã thu hút sự chú ý đặc biệt của các nhà đầu tư, nhà
quản trị và các phương tiện truyền thông tài chính. Điều này cho thấy có khả
năng sử dụng vàng như là một công cụ phòng ngừa đối với biến động tiền tệ hoặc
như là một kênh trú ẩn an toàn khi VND biến động. Đặc biệt tâm lý luôn nắm giữ
vàng là an toàn, khi thị trường có bất cứ biến động mạnh nào mà không thuận
chiều.
Để nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc giữa vàng và VND, luận văn sử dụng
hàm Copula. Các hàm Copula khác nhau sẽ cung cấp một thước đo về cả sự phụ
thuộc trong điều kiện thị trường bình thường (phụ thuộc trung bình) và khi thị
trường biến động cực độ (sự phụ thuộc đuôi). Điều này rất quan trọng trong việc


3

xác định vai trò của vàng như là một công cụ phòng ngừa (trong điều kiện thị
trường bình thường) hoặc là nơi trú ẩn an toàn cho đầu tư (trong điều kiện thị
trường biến động mạnh). Các nghiên cứu trước đây chỉ kiểm tra các hệ số tương
quan giữa vàng và VND nhưng chỉ cung cấp thước đo trung bình về sự phụ
thuộc. Các nghiên cứu khác cũng đã xem xét các tác động biên của giá cổ phiếu
lên giá vàng bằng cách sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng, với ngưỡng được đưa

ra bởi một phân vị cụ thể của phân phối tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Tuy nhiên,
như ta biết hệ số tương quan là không đủ để mô tả cấu trúc phụ thuộc, đặc biệt là
khi các phân phối liên kết của giá vàng và ngoại tệ càng xa phân phối elip và các
hiệu ứng biên được hình thành bởi hồi quy ngưỡng không thể đánh giá đầy đủ
những sự liên kết khi thị trường biến động mạnh. Gần đây nhất, có nghiên cứu đã
sử dụng Hàm Copula để đo lường sự phụ thuộc giữa vàng và sự giảm giá USD
của Reboredo (2013). Tuy nhiên vẫn chưa có nghiên cứu nào đo lường mức độ
phụ thuộc giữa vàng và VND ở cả khi thi trường ở điều kiện bình thường và khi
thị trường biến động mạnh. Do đó, Luận văn sử dụng các hàm Copula để kiểm
tra khả năng vàng như là công cụ phòng ngừa rủi ro hay là nơi trú ẩn an toàn đối
với VND trong giai đoạn từ ngày 05/07/2004 đến 31/05/2014. Theo tiến trình 2
bước: mô hình hóa phân phối biên với mô hình tự hồi quy trung bình trượt
(ARMA) và Asymmetric power GARCH với các hàm Copula khác nhau.
1.2.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu vai trò của vàng đối với
sự biến động của VND khi thị trường ở điều kiện bình thường và khi thị trường
biến động cực độ. Từ đó đánh giá vai trò của vàng có phải là công cụ phòng ngừa
rủi ro hay là kênh trú ẩn an toàn đối với VND.
1.3.

Phạm vi nghiên cứu:

Phạm vi nghiên cứu của luận văn dựa trên số liệu giá vàng SJC và tỷ giá
VND gồm 5 tỷ giá (AUD/VND, GBP/VND, EUR/VND, JPY/VND, USD/VND)


4

giao dịch hàng ngày tại ngân hàng Ngoại thương Việt Nam từ ngày 05/07/2004
đến 31/05/2014.
1.4.

Phương pháp nghiên cứu:
Luận văn sử dụng kết hợp cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và

định lượng. Phần mềm được sử dụng là Eviews 7.2 và R 3.1.1
1.5.

Điểm mới của luận văn
Bằng cách sử dụng các hàm Copula khác nhau, luận văn đã tìm thấy được

vai trò của vàng đối với sự giảm giá VND, từ đó đưa ra cái nhìn tổng quan hơn
đối với thị trường vàng và tỷ giá, phương pháp này hầu như chưa được nghiên
cứu tại Việt Nam.
1.6.

Bố cục luận văn
Ngoài phần tóm tắt, tài liệu tham khảo và phụ lục, bố cục của luận văn

gồm 5 chương chính với cấu trúc như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận

5

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.1.

Các nghiên cứu về vàng và các tài sản khác

Trước đây là có rất nhiều nghiên cứu về vai trò của vàng trong lĩnh vực tài
chính và kinh tế. Có thể kể đến như các nghiên cứu đã xem xét lợi ích của vàng
như một công cụ phòng ngừa đối với lạm phát (Chua và Woodward, 1982; Jaffe,
1989; Ghosh và cộng sự, 2004; McCown và Zimmerman, 2006; Worthington và
Pahlavani, 2007; Tully và Lucey, 2007; Blose, 2010; Wang và cộng sự, 2011). Sử
dụng bộ dữ liệu từ sáu nước công nghiệp trong giai đoạn từ 1975-1980, Chua và
Woodward (1982), xem xét có hay không việc vàng như là công cụ phòng ngừa
đối với lạm phát có hiệu quả cho các nhà đầu tư, hay vàng được xem là một công
cụ phòng ngừa chống lại lạm phát nếu thay đổi trong lợi nhuận từ việc đầu tư
vàng bù đắp một cách hệ thống những thay đổi trong mức giá chung của một
quốc gia cụ thể. Kết quả cho thấy vàng là một công cụ phòng ngừa hiệu quả đối
với rủi ro lạm phát tại Mỹ, và thời gian đầu tư là một đến sáu tháng. Khi tỷ lệ lạm
phát thực tế được phân tách ra thành thành phần kỳ vọng và không kỳ vọng, một
lần nữa cho thấy các nhà đầu tư Mỹ có thể tự phòng ngừa rủi ro lạm phát bằng
cách sử dụng vàng. Beckers (1984), thì đặt ra câu hỏi liệu rằng vàng có phải luôn
luôn là một công cụ đầu tư phổ biến có liên quan chặt chẽ đến sự bất ổn kinh tế
và chính trị. Kết quả cho thấy, kể từ khi giao dịch vàng xảy ra với đô la Mỹ, bất
kỳ nhà đầu tư với một loại tiền tệ cơ sở đô la ngoài nước Mỹ sẽ cho rằng có rủi ro
hối đoái. Bằng chứng thực nghiệm lịch sử cho rằng giá vàng đã thay đổi nghịch
với sức mạnh của đồng đô la Mỹ. Nhà đầu tư có cơ sở tiền tệ không phải là đồng
đô la, tức là đồng franc Bỉ hoặc guilder Hà Lan, phải chịu ít rủi ro khi đầu tư vào
vàng hơn đối với đô la. Tiếp đó Laurent (1994), nghiên cứu mối quan hệ giữa giá
vàng và giá cả hàng hóa bán buôn, để tìm ra vai trò của vàng như công cụ phòng

ngừa cho lạm phát trong dài hạn ở Mỹ, Brasil. Pháp, Đức và Nhật. Joscha và
Robert (2013) cũng kiểm chứng liệu rằng vàng có cung cấp khả


6

năng phòng ngừa đối với lạm phát từ khía cạnh mới hay không, sử dụng dữ liệu
cho 4 nền kinh tế USA, EU, UK, Japan bằng mô hình động phi tuyến và phân
biệt 2 trường hợp ngắn hạn và dài hạn của sự thay đổi về thời gian. Xây dựng mô
hình MS-VECM với dữ liệu từ 1/1970 – 9/2011. Kết quả cho thấy, về dài hạn
vàng có thể phòng ngừa lạm phát trong tương lai (đối với US, UK thì mạnh hơn
so với EU và Japan); điều chỉnh mức giá chung được mô tả theo thời kỳ phụ
thuộc, cho thấy sự hữu ích của vàng đối với lạm phát phụ thuộc vào thời kỳ mẫu;
trong đó thời gian được chia làm 2 thời kỳ với thời kỳ biến động mạnh và thời kỳ
bình thường. Sử dụng suất sinh lợi hàng tháng từ năm 1976-1999 bằng kỹ thuật
hồi quy đồng liên kết, Ghosh và cộng sự (2004), nghiên cứu mối quan hệ trong
ngắn và dài hạn của giá vàng và tìm thấy theo thời gian giá vàng tăng cùng với tỷ
lệ tăng lạm phát, do đó có thể xem vàng đóng vai trò như công cụ phòng ngừa
đối với lạm phát. Blose (2010), xem xét liệu sự thay đổi trong lạm phát kỳ vọng
ảnh hưởng đến giá vàng như thế nào? Sử dụng sự thay đổi không kỳ vọng trong
chỉ số giá tiêu dùng (CPI) nghiên cứu đã cho thấy chỉ số CPI không ảnh hưởng
đến giá vàng giao ngay. Kết quả là các nhà đầu tư dự đoán những thay đổi trong
kỳ vọng lạm phát nên thiết kế các chiến lược đầu cơ trong thị trường trái phiếu
chứ không phải là thị trường vàng. Ngoài ra, các nhà đầu tư không thể xác định
kỳ vọng lạm phát thị trường bằng cách kiểm tra giá vàng.
Các nghiên cứu khác thì kiểm tra đặc tính nơi trú ẩn an toàn của vàng đối
với biến động của thị trường chứng khoán (Baur và McDermott, 2010; Baur và
Lucey, 2010; Miyazaki và cộng sự, 2012). Với mục đích kiểm tra vai trò của
vàng trong hệ thống tài chính toàn cầu. Baur và McDermott (2010), kiểm tra giả
thuyết vàng đại diện cho một nơi trú ẩn an toàn đối với cổ phiếu của các quốc gia

mới nổi và đang phát triển mạnh. Một phân tích mô tả và kinh tế cho một mẫu
thời gian kéo dài khoảng 30 năm 1979-2009 cho thấy vàng là một công cụ phòng
ngừa và là nơi trú ẩn an toàn cho thị trường chứng khoán lớn tại châu Âu và Mỹ
ngoại trừ Úc, Canada, Nhật Bản và các thị trường lớn mới nổi như các nước


7

BRIC. Tác giả cũng phân biệt giữa dạng yếu và dạng mạnh của nơi trú ẩn an toàn
và lập luận rằng vàng có thể hoạt động như một nguồn lực ổn định cho hệ thống
tài chính bằng cách giảm thiệt hại khi đối mặt với những cú sốc thị trường tiêu
cực. Nhìn vào thời kỳ khủng hoảng cụ thể, có thể thấy rằng vàng là một nơi trú
ẩn an toàn mạnh mẽ cho thị trường phát triển nhất trong đỉnh điểm của cuộc
khủng hoảng tài chính gần đây.
Bằng sự thay đổi giá dầu, Reboredo (2013a), sử dụng các hàm Copula
khác nhau với dữ liệu theo tuần từ tháng 1/2000 đến 9/2011, tìm thấy được vai
trò của vàng như là kênh trú ẩn an toàn đối với giá dầu nhưng không phải là công
cụ phòng ngừa rủi ro. Cùng đó Wang và Chueh (2013), tìm ra trong ngắn hạn
vàng và giá dầu thô ảnh hưởng tích cực lẫn nhau. Lãi suất có ảnh hưởng âm đến
giá vàng tương lai và ảnh hưởng dương đến giá dầu thô tương lai. Về lâu dài, một
mối quan hệ tồn tại theo đó lãi suất ảnh hưởng đến đồng đô la Mỹ, do đó ảnh
hưởng đến giá dầu thô quốc tế. Khi Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED) giảm lãi suất
để thúc đẩy nền kinh tế, kỳ vọng thị trường cho sự thay đổi nhu cầu dầu mỏ và
kết quả là giá dầu thô biến động. Ngoài ra, có một mối quan hệ truyền giá từ lãi
suất đến giá vàng. Giảm lãi suất ảnh hưởng đến kỳ vọng nhà đầu tư liên quan đến
việc giảm giá trị đồng đô la. Các nhà đầu tư sau đó di chuyển vốn sang thị trường
vàng để bảo toàn vốn hoặc đầu cơ. Cuối cùng, giá vàng và dầu thô thế giới có tác
dụng phản hồi về lãi suất. Bài nghiên cứu đã suy luận rằng giá dầu thô tăng lên
một mức độ lạm phát nhất định, tại thời điểm mà FED có thể thắt chặt chính sách
tiền tệ để giảm nhiệt nền kinh tế bùng nổ. Malliaris (2013) điều tra đồng thời mối

quan hệ giữa cả giá dầu, vàng và đồng Euro sử dụng chuỗi thời gian và phương
pháp mạng thần kinh. Theo truyền thống vàng là một chỉ số hàng đầu của dự báo
lạm phát trong tương lai. Cả nhu cầu và nguồn cung cấp dầu như một hàng hóa
toàn cầu quan trọng bị ảnh hưởng bởi lạm phát kỳ vọng và như mong đợi xác
định giá giao ngay hiện tại. Lạm phát ảnh hưởng cả ngắn hạn và lãi suất dài hạn
mà lần lượt ảnh hưởng đến giá trị của đồng đô la tính theo đồng Euro. Một số giả


8

thuyết được xây dựng trong bài nghiên cứu này và phương pháp chuỗi thời gian,
phương pháp mạng thần kinh được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết. Nghiên
cứu cho thấy rằng các thị trường dầu mỏ, vàng và đồng Euro có hiệu quả nhưng
ít mối quan hệ giữa bản thân chúng.
2.2.

Các nghiên cứu về vàng và tiền tệ

Tuy nhiên, có ít nghiên cứu xem xét vai trò của vàng như công cụ phòng
ngừa hoặc tài sản đầu tư an toàn đối với sự mất giá của đồng tiền. Beckers và
Soenen (1984), nghiên cứu sức hấp dẫn của vàng đối với các nhà đầu tư và tính
năng phòng ngừa rủi ro của vàng, tìm kiếm việc đa dạng hóa giảm thiểu rủi ro bất
đối xứng cho vị thế nắm giữ vàng của các nhà đầu tư Mỹ và nhà đầu tư ở bên
ngoài nước Mỹ. Sjasstad & Scacciavillani (1996) và Sjasstad (2008) phát hiện ra
rằng sự tăng giá hoặc mất giá tiền tệ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá vàng, sự sụp
đổ của hệ thống tỷ giá thả nổi Bretton woods là nguyên nhân chính dẫn đến sự
bất ổn trong giá vàng thế giới. Sự tăng giá hay giảm giá USD có ảnh hưởng mạnh
mẽ đến giá vàng và các đơn vị tiền tệ khác. Capie và cộng sự (2005), sử dụng mô
hình EGARCH theo suất sinh lợi hàng tuần trong khoảng thời gian từ 1971-2994,
khẳng định mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ giá USD và giá vàng, minh chứng

cho vàng có thể trở thành một công cụ phòng ngừa hiệu quả đối với USD.
Pukthuanthony và Roll (2011), cho rằng vàng và USD có mối quan hệ âm khi mà
giá vàng tính theo đô la tăng, giá đô la tính theo các loại tiền tệ khác giảm, và liệu
có phải do USD khác với các đồng tiền khác hay không, kết quả thì không đúng
như vậy vì giá vàng có thể liên kết với sự mất giá tiền tệ ở các quốc gia, giá vàng
tính bằng đô la có thể liên quan đến sự mất giá đồng đô la và giá vàng tính bằng
đồng Euro, Pound, Yen liên quan đến sự mất giá đồng Euro, Pound, Yen.
Joy (2011) đã phân tích cho dù vàng có thể xem như là một công cụ phòng
ngừa hiệu quả hoặc một nơi trú ẩn an toàn cho việc đầu tư, nhưng lại là tài sản
kém an toàn so với USD. Sử dụng mô hình tương quan động có điều kiện bao


9

gồm 23 năm của dữ liệu hàng tuần cho 16 cặp tỷ giá đô la chính, nghiên cứu đề
cập đến một câu hỏi đầu tư thực tiễn: Liệu rằng vàng có thể đóng vai trò như một
hàng rào đối với đồng đô la Mỹ, hay như một nơi trú ẩn an toàn hay không? Kết
quả cho thấy, trong 23 năm qua vàng đã đóng vai trò như một công cụ phòng
ngừa đối với USD, là một nơi trú ẩn an toàn kém; và trong những năm gần đây
vàng đã hoạt động như là một công cụ phòng ngừa hiệu quả chống lại rủi ro tiền
tệ liên quan đến USD. Wang (2011), xem xét rằng liệu vàng có phải là một công
cụ phòng ngừa tỷ giá hối đoái ở Nhật Bản hay không, sử dụng dữ liệu giai đoạn
từ 1986-2007. Trong các tài liệu về lĩnh vực này, nghiên cứu hầu hết tập trung
vào các mối quan hệ tuyến tính - chứ không phải là phi tuyến tính- giữa lợi nhuận
vàng và biến động tỷ giá của đồng yên Nhật Bản. Bài này thì sử dụng tỷ lệ khấu
hao của đồng yên như là một ngưỡng để phân biệt giữa một chế độ mất giá cao
và sự mất giá thấp. Với đặc điểm kỹ thuật này, tác giả xây dựng một mô hình tự
hồi quy vector ngưỡng để điều tra các quan hệ nhân quả giữa sự trở lại vàng và tỷ
lệ khấu hao yên. Tác giả thấy rằng khi tỷ lệ khấu hao yên lớn hơn 2,62%, đầu tư
vào vàng có thể tránh được sự mất giá. Vì vậy, tác giả kết luận rằng hiệu quả của

vàng như một công cụ phòng ngừa tỷ giá phụ thuộc vào tỷ lệ khấu hao của đồng
yên. Phát hiện này có thể có lợi cho cả các cơ quan tiền tệ của Nhật Bản và các
nhà đầu tư nắm giữ đồng yên Nhật Bản trong danh mục đầu tư của họ.
Reboredo (2013), đánh giá vai trò của vàng như một nơi trú ẩn an toàn
hoặc là công cụ phòng ngừa rủi ro đối với USD bằng cách sử dụng các hàm
Copula khác nhau để mô tả sự phụ thuộc giữa vàng và USD trong giai đoạn thị
trường ở điều kiện bình thường và khi thị trường biến động. Sử dụng một tập hợp
nhiều loại đồng tiền, kết quả cho thấy có sự phụ thuộc dương và đáng kể giữa
vàng và sự mất giá USD trong điều kiện thị trường bình thường, phù hợp với
thực tế là vàng có thể hoạt động như là một công cụ phòng ngừa rủi ro đối với
biến động tỷ giá USD; sự phụ thuộc đuôi đối xứng giữa vàng và tỷ giá USD cho
thấy vàng có thể hoạt động như một kênh trú ẩn an toàn và hiệu quả khi tỷ giá


10

USD biến động mạnh. Theo vào đó nghiên cứu cũng đánh giá các danh mục hỗn
hợp vàng - tiền tệ để tìm kiếm bằng chứng về lợi ích của việc đa dạng hóa và
giảm rủi ro khi cho thêm vàng vào danh mục tiền tệ, từ đó khẳng định lợi ích của
vàng trong quản trị rủi ro danh mục tiền tệ. Cùng đó Reboredo (2014), tiếp tục
nghiên cứu vai trò vàng là công cụ phòng ngừa và nơi trú ẩn an toàn khi USD
giảm giá, bằng cách sử dụng phương pháp LR (likelihood ratio test) kết quả cũng
cho thấy, vàng là công cụ phòng ngừa rủi ro, nhưng là kênh trú ẩn an toàn yếu đối
với biến động của USD.
Gần đây nhất, Lu Yang và cộng sự (2014), sử dụng các hàm Copula theo
thời gian, kiểm tra cấu trúc phụ thuộc giữa vàng với GBP, EUR và JPY. Kết quả
cho thấy, có sự phụ thuộc đuôi giữa vàng và các đồng tiền này, cụ thể trong đó,
phụ thuộc đuôi bên phải thì lớn hơn đối với 2 đồng tiền GBP/vàng và JPY/vàng,
ngược lại EUR/vàng, phụ thuộc đuôi bên trái lớn hơn. Thêm vào đó, cấu trúc phụ
thuộc giữa vàng và tỷ giá là bất đối xứng.

11

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1.

Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng các hàm Copula khác nhau để nghiên cứu cấu trúc phụ thuộc khi
thị trường ở điều kiện bình thường (sự phụ thuộc trung bình) và khi thị trường
biến động cực độ (sự phụ thuộc đuôi) của vàng và VND thông qua xây dựng
phân phối kết hợp tỷ suất sinh lợi của 2 tài sản này. Từ cấu trúc phụ thuộc xây
dựng được, kiểm định xem vàng có phải là công cụ phòng ngừa rủi ro hay là
kênh trú ẩn an toàn đối với sự giảm giá của VND hay không. Các Copula xây
dựng được như sau: Mô hình hóa các phân phối biên bằng mô hình trung bình
trượt tự hồi quy (ARMA) với APGARCH, sau đó ước lượng các hàm copula
khác nhau với sự độc lập đuôi, phụ thuộc đuôi đối xứng và bất đối xứng.
3.2. Mô hình nghiên cứu
Với vai trò được xem như công cụ phòng ngừa hoặc là nơi trú ẩn an toàn
của vàng đối với sự biến động của tiền tệ dựa trên việc giá vàng và giá tiền tệ
thay đổi có liên kết với nhau như thế nào khi thị trường diễn biến khác nhau.
Trước hết, cần phân biệt khi nào một tài sản là một công cụ phòng ngừa và khi
nào là nơi trú ẩn an toàn. Kaul và Sapp (2006), Baur và Lucey (2010), Baur và
McDermott (2010), Reboredo (2013), đã đưa ra các định nghĩa cụ thể như sau:
-

Hedge (công cụ phòng ngừa): một tài sản là một công cụ phòng ngừa rủi

ro nếu nó không tương quan hoặc tương quan âm với một tài sản hoặc danh mục

đầu tư khi thị trường ở điều kiện bình thường.
- Safe haven (kênh trú ẩn an toàn): một tài sản được xem như là kênh trú
ẩn an toàn nếu nó không tương quan hay tương quan âm với một tài sản hoặc
danh mục đầu tư trong thời gian thị trường biến động cực độ.


12

Điều này, cụ thể nghĩa là khi giá của VND có xu hướng giảm xuống (tỷ
giá hối đoái VND tăng lên), nhà đầu tư sẽ nắm giữ vàng để phòng ngừa cho sự
giảm giá đó. Và khi VND biến động cực độ, lúc này nhà đầu tư nắm giữ vàng với
mục tiêu an toàn là trên hết (không quan tâm đến việc tăng hay giảm giá). Sự
khác biệt giữa hai vai trò trên chính là việc nắm giữ tài sản trong điều kiện thị
1

trường bình thường hay trong điều kiện thị trường biến động mạnh . Để phân biệt
giữa công cụ phòng ngừa và nơi trú ẩn an toàn của vàng, chúng ta cần phải đo
lường sự phụ thuộc giữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên thông qua hàm phân phối
biên trong những điều kiện thị trường bình thường và trong cả những khi thị
trường biến động mạnh. Từ đặc tính ưu việc của hàm Copula, luận văn sử dụng
các hàm Copula khác nhau để mô hình hóa một cách linh hoạt phân phối liên kết
giữa vàng và VND, sau đó liên kết thông tin liên quan về sự phụ thuộc trong điều
kiện bình thường và điều kiện thị trường biến động có được từ các hàm Copula
với đặc tính làm công cụ phòng ngừa và kênh trú ẩn an toàn của vàng đối với
VND.
3.2.1. Định nghĩa Copula
2

Copula là một hàm phân phối tích lũy đa biến với các hàm phân phối biên
đồng dạng U và V, với C(u,v)= Pr[U≤u, V≤ v], hàm này nắm bắt sự phụ thuộc

giữa hai biến ngẫu nhiên X và Y, bất chấp các phân phối biên F X(x) và FY(y)
tương ứng của chúng.
Định lý Sklar (1959) cho rằng, tồn tại một Copula như vậy:
FXY(x,y) = C(FX(x), FY(y)),
Trong đó:
1

Baur và McDermott (2010) phân biệt giữa phòng ngừa và những nơi trú ẩn an toàn mạnh và yếu trên
cơ sở các giá trị âm hoặc bằng 0 hệ số tương quan, tương ứng
2 Giới thiệu về hàm Copula, xem Joe (1997) và Nelsen (2006). Tổng quan về các ứng dụng của
hàm Copula trong tài chính, xem Cherubini và cộng sự (2004).


13

 FXY(x, y) là phân phối liên kết của X và Y,
 u = FX(x) và v = FY(y), là hàm phân phối biên.
C
được xác định duy nhất trên RanFX x RanFY khi hàm phân phối
biên u,
v
là liên tục. Hay nói cách khác, nếu C là một Copula, thì hàm FXY trong
phương
trình (1) là một hàm phân phối biên liên kết của các biên FX và Fy.
Theo Patton (2006), Copula có điều kiện có thể được viết như sau:
FXY/W ( x,y/w) = C(FX/W(x/w), FY/W(y/w)/w),
Trong đó:
 W là biến điều kiện
 FX/W(x/w) là phân phối có điều kiện X/W = w
 FY/W(y/w) là phân phối có điều kiện Y/W = w

 FXY/W (x,y/w) là phân phối có điều kiện liên kết (X,Y) / W = w.
Do đó, hàm Copula có liên quan đến các phân vị của phân phối biên hơn
là các biến ban đầu, điều này cũng có nghĩa là Copula không bị ảnh hưởng bởi sự
gia tăng đơn điệu của các biến. Các Copula cũng có thể được sử dụng để kết nối
biên của nó cho một hàm phân phối đa biến gồm các hàm phân phối biên đơn
biến, và một Copula có thể cho ta thấy cấu trúc phụ thuộc giữa hai biến ngẫu
nhiên. Như vậy, các Copula cho phép các dạng phân phối biên và cấu trúc phụ
thuộc của các biến ngẫu nhiên có thể được mô hình hóa riêng và điều này đưa
đến sự linh hoạt lớn hơn so với các tham số phân phối đa biến. Hơn nữa, việc mô
hình hóa cấu trúc phụ thuộc bằng Copula rất hữu ích khi phân phối liên kết của
hai biến càng xa phân phối hình elip. Trong những trường hợp đó, các thước đo
sự phụ thuộc truyền thống đo bởi hệ số tương quan tuyến tính là không đủ để mô
tả các cấu trúc sự phụ thuộc (Embrechts, 2003). Hơn nữa, theo Nelsen (2006),


14

một số thước đo của sự tương quan giữa các biến ngẫu nhiên, như Spearman’s
rho và Kendall’s tau, là thuộc tính của Copula.
Một điểm đáng chú ý của Copula là phụ thuộc đuôi, nó đo lường xác suất
mà hai biến liên kết ở đuôi bên phải và đuôi bên trái của phân phối 2 biến của
chúng. Đây là một thước đo xu hướng tăng hoặc giảm cùng nhau của hai biến
ngẫu nhiên. Hệ số phụ thuộc đuôi bên phải hoặc đuôi bên trái cho hai biến ngẫu
nhiên X và Y có thể được thể hiện bằng Copula như sau:

(3)

−1

= limPr( ≥

→1

(4)
λL = limPr (X ≤ FX-1(u)/Y ≤ FY-1(u)) = lim (
u→0

Trong đó:



và

là hàm phân vị biên

λu và λL thuộc khoảng [0,1].

Hai biến ngẫu nhiên tồn tại phụ thuộc đuôi trái (phải) nếu λL > 0 ( λu > 0),
chỉ ra rằng một xác suất khác không của giá trị quan sát cực nhỏ (cực lớn) cho
một dữ liệu cùng với một giá trị cực nhỏ (cực lớn) của dữ liệu khác.



Định nghĩa hàm tau:

Trong đó :
’

’

(X , Y ): là một sao chép độc lập của (X, Y) (tức là độc lập với (X, Y) và
có phân bố xác suất hoàn toàn giống (X, Y))


15

Một công thức khác của hàm tau là:

Trong đó:
C là copula của (X, Y) , còn Q là hàm:

Trong đó:
 (X, Y) có copula C
’

’

’

’

’

 (X , Y ) có Copula C , và (X, Y) độc lập với (X , Y )



Định nghĩa hàm Spearman’s rho :

Trong đó:

’

’’

 X có cùng phân bố với X, Y có cùng phân bố với
’’

 (X’, Y ), (X, Y) là độc lập với nhau.
Công thức khác cho hàm Spearman’s rho là:

Trong đó:
 F: là hàm phân phối xác suất của

,


16

 G: là hàm phân phối xác suất của Y.
 Phân bố xác suất chung của (F(X), G(Y)) chính là Copula của (X,
Y)
Các hàm Copula cung cấp thông tin cả về sự phụ thuộc trung bình khi thị
trường ở điều kiện bình thường và phụ thuộc đuôi khi thị trường biến động cực
độ. Phụ thuộc khi thị trường ở điều kiện bình thường (được đo bởi hệ số tương
quan tuyến tính như tau của Kendall hay rho của Spearman) có thể đạt được từ
các thông số phụ thuộc của Copula, sự phụ thuộc vào thời gian khi thị trường
biến động cực độ có thể đạt thông qua các thông số phụ thuộc đuôi trong phương
trình (3) và (4).
3.2.2. Xây dựng và kiểm định các giả thuyết
Trên cơ sở thông tin sự phụ thuộc của hàm Copula, chúng ta có thể xây

dựng hai giả thuyết (Reboredo, 2013), để xác định liệu vàng có thể được xem
như một công cụ phòng ngừa hay như là kênh một nơi trú ẩn an toàn chống lại sự
giảm giá VND:
 Giả thuyết 1 : ρG, C ≥ 0 (vàng là công cụ phòng ngừa)

 Giả thuyết 2 :

>0( à

à ơ

úẩ

à )

Trog đó: ρG, C ≥ 0 là thước đo của sự phụ thuộc trung bình giữa giá trị vàng và sự giảm giá VND.

Như vậy, vàng có thể hoạt động như một công cụ phòng ngừa rủi ro nếu
giả thuyết 1 không bị bác bỏ. Tương tự như vậy, nếu giả thuyết 2 không bị bác
bỏ, vàng có thể xem như là một tài sản trú ẩn an toàn đối với sự giảm giá của
VND chống lại sự biến động cực độ của thị trường; nói cách khác, vàng bảo tồn
giá trị của nó khi VND giảm giá (có sự đồng chuyển động đồng thời giữa vàng và
tỷ giá hối đoái ở đuôi bên phải trong phân phối kết hợp của chúng), tương tự


17

cũng có thể dùng λL, để kiểm tra tính chất là kênh trú ẩn an toàn của vàng trong
trường hợp thị trường biến động cực độ đi xuống.
3.2.3. Một số dạng hàm Copula với các mẫu hình phụ thuộc khác nhau

Các đặc điểm kỹ thuật của hàm Copula rất quan trọng để xác định vai trò
của vàng như một công cụ phòng ngừa hay là kênh trú ẩn an toàn so với VND.
Luận văn nghiên cứu đặc điểm của các hàm Copula khác nhau để nắm bắt những
mẫu hình phụ thuộc khác nhau cùng với sự phụ thuộc đuôi, liệu rằng có độc lập
đuôi, phụ thuộc đuôi, hay phụ thuộc đuôi đối xứng (Joe (1997), Cherubini cùng
cộng sự (2004), Nelsen (2006), Renoredo(2013)).



Copula Gaussian hai biến (có phân phối chuẩn N) được xác định

bởi:
CN (u, v ;

)=

Trong đó:


là hàm phân phối chuẩn tích lũy 2 biến với hệ số tương

quan
giữa X và Y


là các hàm phân vị chuẩn tắc.

Copula Gaussian không có phụ thuộc đuôi, λu = λL = 0



Hàm Copula t-Student có dạng:
( , ; ,)= (

−1

( ),

−1

( ))

Trong đó:
 T là hàm phân phối tích lũy hai biến có phân phối t-Student với
hệ số tương quan