Tiến hành khảo sát thu thập về mô hình tỉ giá hối đoái giữa VNĐ và USD thông qua ít nhất 3 nhân tố ảnh hưởng

LỜI NÓI ĐẦU
Đầu tiên, chúng em xin được gửi tới thầy Mai Hải An_ giảng viên bộ môn Kinh tế
lượng của trường Đại học Thương Mại lời cảm ơn chân thành nhất. Cảm ơn thầy đã
truyền đạt những kiến thức bổ ích và giúp đỡ chúng em trong suốt quá trình làm bài thảo
luận. Vì lượng kiến thức của chúng em chưa được sâu nên bài thảo luận còn vướng phải
nhiều sai sót. Nhóm 12 chúng em rất mong nhận được sự góp ý của thầy để chúng em có
thể hoàn thiện hơn!

1


MỤC LỤC

2


CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1 . Tỷ giá hối đối:
- Tỷ giá hối đối hay cịn gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ. Được hiểu là tỷ giá của

một đồng tiền này có thể được quy đổi cho một đồng tiền khác, tỷ giá giữa 2
loại tiền tệ, là số lượng đơn vị tiền tệ cần thiết để mua một đơn vị ngoại tệ.
Theo Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (năm 1997), tỷ giá hối đoái là tỷ lệ
giá trị của đồng Việt Nam với giá trị đồng tiền nước ngồi. Tỷ giá này được
hình thành dựa trên cơ sở cung cầu ngoại tệ, dưới sự điều tiết của Nhà Nước,
do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam xác định.
- Trong điều kiện kinh tế thị trường hiện nay, các doanh nghiệp, tập đoàn kinh tế
khi thực hiện giao dịch giữa các nước với nhau đều dựa trên tỷ giá hối đoái. Tỷ
giá hối đoái chịu tác động của rất nhiều yếu tố kinh tế và tài chính trong nước
cũng như có những đặc điểm riêng người dùng cần lưu ý khi giao dịch.
- Nhận biết được tầm quan trọng của nó, nhóm 12 chúng em quyết định lựa chọn

đề tài: “Tiến hành khảo sát thu thập về mơ hình tỉ giá hối đối giữa VNĐ và
USD thơng qua ít nhất 3 nhân tố ảnh hưởng” để tìm hiểu rõ hơn
1.2 . Mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu:
- Mục tiêu:
+) Các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ giá hối đối: Nhóm 12 chúng em đã họp và
thống nhất với nhau sẽ nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng sau:
• Thu nhập bình qn đầu người
• Chênh lệch lạm phát
• Chênh lệch lãi suất
• Cán cân xuất nhập khẩu
+) Xây dựng mơ hình
+) Khắc phục khuyết tật
+) Cơng bố mơ hình
- Đối tượng: Tỉ giá hối đối giữa VNĐ và USD
- Phạm vi nghiên cứu: Tại thị trường Việt Nam và thị trường Mỹ trong khoảng
thời gian từ năm 2004-2020

3


CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Lý thuyết về phân tích hồi quy
2.1.1. Hàm hồi quy tổng thể
Cho biến phụ thuộc là Y, các biến giải thích X j khi đó hàm hồi quy tổng thể (PRF)
có dạng:
E(Y/Xji) = f(Xji)

(1)

Nhận xét: +) Nếu (1) có 1 biến giải thích thì được gọi là hàm hồi quy đơn hay hàm

hồi quy hai biến
+) Nếu (1) có nhiều hơn 1 biến giải thích thì được gọi là hàm hồi quy bội
hoặc đa, nhiều biến
+) (1) được gọi là tuyến tính nếu nó tuyến tính đối với các hệ số cịn đối
với các biến thì tùy ý
2.1.2. Hàm hồi quy mẫu
Hàm hồi quy mẫu – SRF có thể được biểu diễn như sau:
(2)

là ước lượng của E(Y/Xji)
là ước lượng của f

Nhận xét: +) Dạng hàm của hàm thì được bảo tồn theo dạng hàm của hàm f
+) Trong thực tế hàm PRF thường là khơng biết và người ta chỉ tìm được
hàm SRF
2.1.3. Sai số ngẫu nhiên
Ui = Yi – E(Y/Xji)
-

(3)

j=1,….m ; i=1,…..n

Ui được gọi là sai số ngẫu nhiên (nhiễu ngẫu nhiên), biểu thị ảnh hưởng của
các yếu tố khác ngoài các biến giải thích Xj tới giá trị của biến Y
Sai số ngẫu nhiên Ui biểu thị các ảnh hưởng những yếu tố khơng có mặt trong
mơ hình nhưng tác động biến phụ thuộc Y

Nhận xét: Khi đó hàm hồi quy tổng thể (1) có thể biểu diễn dưới dạng:
Yi = f(Xji) + Ui (4)

4

=> Mơ hình hồi quy tổng thể


2.1.4. Mơ hình hồi quy hai biến
Cho biến phụ thuộc là Y ngẫu nhiên, quy luật xác định
Biến giải thích là X phi ngẫu nhiên, giá trị xác định
 Mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể 2 biến có dạng:

Trong đó

: Giá trị của biến phụ thuộc Y ()
: hệ số chặn
: hệ số góc của biến giải thích
: Sai số ngẫu nhiên

Ý nghĩa: được hiểu là hệ số co dãn của Y so với X có nghĩa X thay đổi 1
đơn vị thì giá trị trung bình của Y thay đổi là đơn vị
Hàm hồi quy mẫu xây dựng dựa trên mẫu ngẫu nhiên kích thước n:
Trong đó: ước lượng của E(Y/Xi) ()
ước lượng của hệ số hồi quy tổng thể (j= 1,2)
2.1.5. Mơ hình hồi quy nhiều biến
Cho Y là biến phụ thuộc ngẫu nhiên và có quy luật xác định
Xj là biến độc lập, phi ngẫu nhiên với giá trị xác định
 Mơ hình hồi quy tổng thể có dạng:

Trong đó:

là giá trị của biến phụ thuộc Y ()
là hệ số chặn (hệ số tự do)
là hệ số góc ( hệ số hồi quy riêng) của biến giải thích ()
Ui là sai số ngẫu nhiên

Ý nghĩa: là hệ số co dãn của Y với biến giải thích X j. Điều này có nghĩa khi các yếu tố
khác không đổi, nếu Xj thay đổi 1 đơn vị thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y thay
đổi đơn vị.
Mơ hình hồi quy mẫu xây dựng dựa trên mẫu ngẫu nhiên kích thước n

Trong đó: ước lượng của Yi ()
ước lượng của hệ số hồi quy tổng thể (j=)
5


2.1.6. Các giả thiết cơ bản của MHHQ nhiều biến
Giả thiết 1: Các biến giải thích Xj (j=) khơng phải biến ngẫu nhiên, giá trị của
chúng là xác định.
• Giả thiết 2: Kỳ vọng toán của các sai số ngẫu nhiên Ui bằng khơng
E(Ui) = E(U/Xi) = 0 ()
• Giả thiết 3: Phương sai sai số ngẫu nhiên U i là không đổi, đồng đều và thuần nhất
Var (U/Xij) = Var (Ui) =
• Giả thiết 4: Sai số Ui khơng tương quan với nhau:
•

•

Giả thiết 5: Hạng ma trận X bằng k
rg(X) = k
Từ GT (5) chứng tỏ các biến giải thích X 2…. Xk là độc lập tuyến tính với nhau hay

khơng xảy ra MQH cộng tính giữa các biến giải thích. Chứng tỏ mơ hình khơng có
đa cộng tuyến.

•

Giả thiết 6:

2.2. Phân tích hồi quy bằng Eview
Dependent variable: Biến phụ thuộc
CT:
Variable (các biến)
C (hệ số chặn)
Xi
Zi

Coefficicent ()

Std. Error ()

t-statistic ()

Prob

R-Squared (R2) hệ số xác định bội: Giải thích % sự thay đổi của biến phụ thuộc là do sự
tác động của các biến độc lập
Adjusted R-Squared ():

S.E of regression (): ước lượng điểm độ chênh lệch chuẩn (mẫu) của yếu tố ngẫu nhiên
Sum squared Resid (RSS):
F- statistic (Ftn)

Prob (F-statistic): P-value của F: kiểm định sự phù hợp của mơ hình hoặc kiểm định đa
cộng tuyến nếu hồi quy mơ hình phụ
Mean of Dependent Var: (giá trị trung bình của Y)
6


S.D.of dependent Var: SD TSS=(SD)2(n-1)
Durbin Watson Statistic (DWS): dùng để kiểm định tự tương quan
TSS=ESS+RSS ;

R2 = ; ;

2.2.1. Kiểm định 1 yếu tố
Với =..... cần kiểm định
TCKĐ:

Nếu H0 đúng thì

Dựa vào kết quả của bảng Eview P_ value = ... so sánh với
+) Nếu P_value < → bác bỏ H0, chấp nhận H1
+) Nếu P_value > → chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0 -> chấp nhận H0
-> Kết luận:.....
2.2.2. Kiểm định giả thiết đồng thời
Với mức ý nghĩa ; cần kiểm định

TCKĐ:

Nếu H0 đúng thì

Dựa vào bảng eview: F-value so sánh với (Prob-F)

Nếu P_value < bác bỏ H0, chấp nhận H1….. -> Kết luận…..
2.3. Khuyết tật mô hình
2.3.1. Hiện tượng đa cộng tuyến: (Các biến độc lập có mối quan hệ ràng buộc)
Xét mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển nhiều biến:

Hiện tượng đa cộng tuyến tồn phần xảy ra giữa các biến giải thích X 2,X3,…,Xk nếu tồn
tại không đồng thời bằng 0 sao cho
Hiện tượng đa cộng tuyến khơng tồn phần (đa cộng tuyến) xảy ra giữa các biến giải
thích X2,X3,…Xk nếu tồn tại khơng đồng thời bằng 0 sao cho

Trong đó vi là nhiễu ngẫu nhiên

7


Trong thực tế thường xảy ra đa cộng tuyến không toàn phần, hiếm khi xảy ra đa cộng
tuyến toàn phần
a) Trường hợp 1: (hệ số R2 > 0,8 và ttn thấp)
Dấu hiệu: Hồi quy mơ hình ban đầu: (xem từ bảng eview)
+) Bước 1: Viết lại mơ hình:
+) Bước 2: Kiểm định cặp gt:
+) Bước 3: Từ bảng ta thấy
+) Bước 4: Nếu bước 3 xảy ra thì kết luận mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu
khơng thỏa mãn đầy đủ điều kiện thì suy ra mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b) Trường hợp 2: Hồi quy mơ hình phụ (Một trong các biến độc lập của mơ hình gốc trở
thành biến phụ thuộc)
+) Bước 1: Viết mơ hình: (MH phụ)
+) Bước 2: Kiểm định cặp giả thiết

+) Bước 3: TCKĐ:

+) Bước 4: So sánh giá trị Prob (F- statistic) với
-

Nếu P_value < bác bỏ H0, chấp nhận H1 -> Có đa cộng tuyến
Nếu P_value > không đủ cơ sở để bác bỏ H0 -> MH khơng có ĐCT

Khắc phục đa cộng tuyến:
-

Bỏ biến giải thích có khả năng là tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại
Thu thập số liệu và lấy mẫu mới
Kiểm tra lại mơ hình
Đổi biến số

2.3.2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (PSSSTĐ): Do phương sai của yếu tố ngẫu
nhiên thay đổi (tăng hoặc giảm)
a) Dùng kiểm định Park
Dấu hiệu: Dependent variable:
Dòng Variable: C, log(X) hoặc log(YF)
+) Bước 1: Viết mơ hình
+) Bước 2: Kiểm định cặp giả thiết
8


+) Bước 3: TCKĐ
+) Bước 4: So sánh P_value với (dòng của log(X) hoặc log(YF))
Nếu P value < bác bỏ H0 chấp nhận H1 -> MH có hiện tượng PSSSTĐ
Nếu P value > không đủ cơ sở để bác bỏ H 0, do đó chấp nhận H0 -> MH khơng có hiện
tượng PSSSTĐ
b) Dùng kiểm định Glejser

Dấu hiệu: Dependent variable: |E| hoặc ABS(E)
Dịng Variable: C;
+) Bước 1: Viết mơ hình hồi quy
+) Bước 2: Kiểm định cặp giả thiết

+) Bước 3: TCKĐ
+) Bước 4: So sánh P value với (giá trị Prob… dòng ) -> kết luận
c) Dùng kiểm định White
Dấu hiệu: Dependent Variable: hoặc (RESID^2)
+) Bước 1: Viết mô hình hồi quy
+) Bước 2: Kiểm định cặp giả thiết

+) Bước 3: TCKĐ
+) Bước 4: So sánh P value với (dịng Obs*R-squared dóng sang – Prob…)
-> kết luận
2.3.3. Hiện tượng tự tương quan: Là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các
quan sát theo thời gian hay không gian. Nếu có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên
thì
Cov(Ui,Uj)
a) Dùng kiểm định D – W
+) Bước 1: Ước lượng MHHQ gốc thu được ei
9


+) Bước 2: Kiểm định cặp giả thiết

+) Bước 3: TCKĐ:
trong đó:
Với n, Tìm dU; dL

10


|

|

|

|

|

|

0

dL

dU

4-dU

4-dL

4

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

- Nếu dcó hiện tượng TTQ thuận chiều
- Nếu d khơng xác định có hiện tượng TTQ
- Nếu dkhơng có hiện tượng TTQ
- Nếu d có tương quan nghịch chiều
-> kết luận
b) Dùng kiểm định B-G
Dấu hiệu: Trong mơ hình có dịng: (Breuch – Godfrey serial Corrolation LM test)
Dependent Variable: RESID hoặc ei
Cột Variable: có thêm các biến RESID(-1), RESID(-2)...
+) Bước 1: Viết mơ hình
+) Bước 2: Kiểm định cặp giả thiết

+) Bước 3: TCKĐ:

+) Bước 4: So sánh P-value với (Prob-Chi-Squared(3)=...)
 Kết luận:....

11


CHƯƠNG 3: VẬN DỤNG
3.1. Xây dựng mơ hình gốc
3.1.1. Bảng số liệu

Năm

Tỉ giá hối
đoái (Y)

Thu nhập
Chênh lệch
Chênh lệch Cán cân xuất nhập
bình quân lạm phát (Z)
lãi suất (T)
khẩu (M)
đầu
người(X)
2004
15746
542
8.43
3.55
-21.56
2005
15858
700
18.81
3.88
-11.074
2006
15994
796
8.569
3.54

-12.867
2007
16105
919
9.63
3.6875
-65.54
2008
16302
1145
22.67
3.0532
-83.32
2009
17065
1160
6.2156
2.16
-53.0702
2010
18613
1273
12.0742
1.94
-43.7467
2011
20509
1517
21.26
2.96033

-13.5326
2012
20828
1749
10.926
2.968
63.1956
2013
20933
1960
4.76
2.94
67.3325
2014
21148
2052
3.66
1.4532
42.45
2015
21697
2109
-0.19078
1.60423
52.066
2016
21935
2200
1.11065
1.925

20.8
2017
22370
2385
4.0858
2.2583
52.25
2018
22602
2587
3.3981
2.6336
52.05
2019
23050
3000
1.788
2.7325
36.69
2020
23220
3500
1.52
3.2
18.72
Bảng số liệu về Tỷ giá hối đoái và các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái từ năm
2004-2020

3.1.2. Xây dựng mơ hình gốc
Khi ước lượng mơ hình tỉ giá hối đối theo các yếu tố, ta được mơ hình sau:

Trong đó
Yt là tỷ giá hối đối (USD/VNĐ)
Xt là thu nhập bình quân đầu người trong 1 năm (USD/ người)
Zt là chênh lệch lạm phát Mỹ và Việt Nam
Tt là chênh lệch lãi suất Mỹ và Việt Nam (%)
Mt là cán cân thương mại ( tỷ USD)

12


3.1.3. Xây dựng mơ hình hồi quy mẫu

Từ bảng kết quả Eview ta có mơ hình:

Ý nghĩa:
= 2,532208 có nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, nếu tăng trưởng
GDP bình quân đầu người tăng 1% thì tỷ giá VNĐ/USD trung bình tăng
2,532208 VNĐ
• = 64,86858 có nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, nếu chênh lệch
lạm phát tăng 1% thì tỷ giá VNĐ/USD trung bình tăng 64,86858 VNĐ.
• = -764,8427 có nghĩa khi các yếu tố khác khơng đổi, nếu chênh lệch
lãi suất giảm 1% thì tỷ giá VNĐ/USD trung bình tăng 764,8427 VNĐ.
• = 19,63284 có nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, nếu cán cân xuất
nhập khẩu tăng 1 đơn vị thì tỷ giá VNĐ/USD trung bình tăng 19,63284
VNĐ.
3.2. Kiểm tra mơ hình
•

3.2.1. Kiểm định thừa biến

 TH1: Với mức ý nghĩa α=0,05 có nên loại bỏ biến thu nhập bình quân đầu người

(X) khỏi mơ hình khơng ?
13


Giả sử mơ hình đúng: + +
BTKĐ:
TCKĐ: T =
Ta có bảng eviews:

Ta có : P-value = 0.0000 < 0.05 => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1
Kết luận: Với mức ý nghĩa α=0,05, khơng loại bỏ biến thu nhập bình qn đầu
người (X) ra khỏi mơ hình
 TH2: Với mức ý nghĩa α=0,05 có nên loại bỏ biến lạm phát ( Z ) khỏi mơ hình

khơng?
Giả sử mơ hình đúng: + +
BTKĐ:
TCKĐ: T =
Ta có bảng eview sau:

14


Ta có: P-value = 0.0481 < 0.05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận:Với mức ý nghĩa α=0,05, không loại bỏ biến lạm phát (Z) ra khỏi mơ hình
 TH3: Với mức ý nghĩa α=0,05, có nên loại bỏ biến lãi suất (T) ra khỏi mơ hình

khơng?

Giả sử mơ hình đúng: + +
BTKĐ:
TCKĐ: T =
Ta có bảng eview sau:

15


Ta có: P-value = 0.0053 < 0.05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận:Với mức ý nghĩa α=0,05, không loại bỏ biến chênh lệch lãi suất T ra khỏi
mô hình
 TH4: Với mức ý nghĩa α=0,05, có nên loại bỏ biến cán cân xuất nhập khẩu M ra

khỏi mô hình khơng?
Giả sử mơ hình đúng: + +
BTKĐ:
TCKĐ: T =
Ta có bảng eview sau:

16


Ta có:

P-value = 0.0006 < 0.05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận: Với mức ý nghĩa α=0,05, không loại bỏ biến cán cân xuất nhập khẩu ra
khỏi mô hình
Sau khi kiểm tra về thừa biến, ta thấy khơng loại biến nào ra khỏi mơ hình
Mơ hình cịn lại Y, X, Z, T, M

17


 Vậy mơ hình chuẩn sau khi kiểm tra thừa biến là:

3.2.2. Kiểm tra thiếu biến
Có mơ hình gốc :
(1)
Kiểm định Ramsey RESET sử dụng mơ hình hồi quy phụ, khi thêm một biến vào mơ
hình gốc:

(2)
BTKĐ :
TCKĐ : Fqs= Nếu H0 đúng Fqs ~ F(m,n-k)
Từ mơ hình ta thấy Prob(F-Static) = 0.3147 > 0,05

18


 Chấp nhận H0 bác bỏ H1
 Mơ hình khơng thiếu biến

Kết luận: với mức ý nghĩa 0,05 ta thấy mơ hình khơng thiếu biến
3.2.3. Đa cộng tuyến
a) Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp R2 cao, t thấp

Dựa vào kết quả bảng Eview ta có:
R2 = 0.969014 > 0.8 R2 cao
|�| ≤ = = 2.179

•

|�(�)|= 10.21079 > 2.179

•

|�(�)|= 2.200295 > 2.179

•

|�(T)|= 3.397561 > 2.179

•

|�(M)|= 4.637805 > 2.179

→ � cao
19


Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
b) Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp hệ số tương quan cặp cao

Ta có: |�(�, �)|= 0.939821 > 0.8
|r(Y,Z)|= 0.607130 < 0.8
|r(T,Y)|= 0.529204 < 0.8
|r(M,Y)|= 0.784857 < 0.8
Kết luận: Mơ hình chưa có cơ sở kết luận mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến
c) Hồi quy phụ
• Theo biến M

Ta xét hồi quy phụ biến độc lập M theo các biến độc lập còn lại thu được bảng sau:

20


Với ý nghĩa 5% cần kiểm định :
Pvalue= 0.028109< =0.05 => chấp nhận H1
Kết luận: Mơ hình hồi quy là phù hợp, mơ hình gốc có hiện tượng mơ hình đa cộng
tuyến
• Hồi quy theo biến X

Với ý nghĩa 5% cần kiểm định :
Pvalue= 0.020205< =0.05 => chấp nhận H1
Kết luận: Mơ hình hồi quy là phù hợp, mơ hình gốc có hiện tượng mơ hình đa cộng
tuyến
• Hồi quy theo biến Z

Với ý nghĩa 5% cần kiểm định :
21


Pvalue= 0.020729< =0.05 => chấp nhận H1
Kết luận: Mơ hình hồi quy là phù hợp, mơ hình gốc có hiện tượng mơ hình đa cộng
tuyến
•

Hồi quy theo T

Với ý nghĩa 5% cần kiểm định :

Pvalue= 0.290016> =0.05 => chấp nhận H0
Kết luận: Mơ hình hồi quy là phù hợp, mơ hình gốc khơng có hiện tượng mơ hình đa
cộng tuyến.
3.2.4. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
a) Kiểm định White
Ước lượng mơ hình White có dạng
thu được

22


Chạy kiểm định White bằng phần mềm EVIEW ta có kết quả như sau:

23


Từ kết quả eview ta có mơ hình White có dạng:
Kiểm định cặp giả thuyết:
TCKĐ: nếu H0 đúng
(df: số các hệ số trong mơ hình (1) hoặc (2) mà khơng kể hệ số chặn)
Ta có : P-value=0,155307>α=0.05 => Chấp nhận H0
Kết Luận: Mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi.
b) Kiểm định Park:

Ước lượng mơ hình Park có dạng:
24


Thu được kết quả eview như sau:

Từ kết quả eview ta có mơ hình Park có dạng:
ln =23.70618-1.734721lnXt
Kiểm định cặp giả thuyết:

TCKĐ:

T=

Nếu Ho đúng thì T
Ta có : P-value = 0.094244>0.05 =>Chấp nhận H0
Kết luận: Mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi
c) Kiểm định Gleijser.
Chạy kiểm định Gleijser bằng phần mềm Eview ra có kết quả như sau:

25