Mục Lục 1. Giới thiệu 1 2. Phương pháp 4 2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root tests) 4 2.2. Kiểm định tỷ lệ phương sai (Variance-ratio tests) 5 2.2.1. Lo and MacKinlay (L-M) VR 5 2.2.2. Wright’s alternative VR 6 2.2.3. Những giá trị tới hạn đối với kiểm định Wright’s 7 3. Dữ liệu 7 4. Kết quả thực nghiệm 8 4.1. Kết quả từ kiểm định nghiệm đơn vị 8 4.2. Kết quả từ kiểm định tỷ lệ phương sai 10 5. Kết luận từ bài nghiên cứu 16 6. Định hướng nghiên cứu áp dụng tại Việt Nam 18 BƯỚC ĐI NGẪU NHIÊN VÀ KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ TRONG THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI CHÂU Á – THÁI BÌNH DƯƠNG: BẰNG CHỨNG TỪ DỮ LIỆU SAU CUỘC KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ CHÂU Á Bằng thực nghiệm, bài viết này kiểm tra giả thiết bước đi ngẫu nhiên và hiệu quả “random walk and efficiency” cho 12 thị trường ngoại hối Châu Á - Thái Bình Dương. Giả thuyết được kiểm định riêng lẻ như là kiểm định nghiệm đơn vị trên số liệu dạng bảng và kiểm định hai tỷ lệ phương sai. Nghiên cứu bao gồm dữ liệu tỷ giá giao ngay sau cuộc khủng hoảng Châu Á với tuần suất cao (hằng ngày) và trung bình (hằng tuần) từ tháng 1/1998 – 7/2007. Các kết quả suy luận không có sự khác biệt đáng kể giữa kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định tỷ lệ phương sai khi sử dụng dữ liệu hàng ngày nhưng có sự khác biệt đáng kể khi sử dụng dữ liệu hàng tuần. Với dữ liệu hàng ngày, cả 2 loại kiểm định nghiệm đơn vị xác định các thành phần nghiệm đơn vị “unit root” cho tất cả các chuỗi và kiểm định hai tỷ lệ phương sai cung cấp bằng chứng về hành vi kiểm soát “martingale” cho hầu hết tỷ giá hối đoái được kiểm tra. Với dữ liệu hàng tuần, kiểm định nghiệm đơn vị trên số liệu dạng bảng xác định các thành phần nghiệm đơn vị cho tỷ giá hối đoái và, kiểm định nghiệm đơn vị trên cơ sở chuỗi đơn xác định thành phần nghiệm đơn vị cho 10 thị trường ngoại hối. Tuy nhiên, kiểm định tỷ lệ phương sai bác bỏ giả thuyết kiềm chế cho đa số các tỷ giá hối đoái khi sử dụng dữ liệu hàng tuần. 1. Giới thiệu: Nghiên cứu hiện tại trong hiệu quả thị trường tài chính chỉ ra sự khác biệt các loại phương pháp và dữ liệu tần số được sử dụng để giải thích hành vi bước đi ngẫu nhiên của thị trường tài chính. Một cách công bằng có thể nói rằng các nhà kinh tế học chưa đạt đến một sự đồng thuận về việc liệu rằng tỷ giá hối đoái là không thể dự đoán trước (hoặc thị trường ngoại hối là hiệu quả). Tuy nhiên, suy luận từ các phương pháp khác nhau và từ dữ liệu tần số cao hay thấp cần phải được phân biệt với những chính sách ẩn có lợi cho tình trạng phát triển của thị trường ngoại hối (tài chính) liên quan. Nếu không, cả nhà đầu tư và các nhà hoạch định chính sách sẽ lúng túng và lạc đường. Sự khác biệt của các kết quả qua các phương pháp và tần số dữ liệu là rất quan trọng vì vài lý do. Đầu tiên, nó làm giảm các cuộc tranh luận đang diễn ra giữa người làm tài chính và các học giả liên quan đến tính hiệu quả của thị trường; trước đây cho rằng các thị trường là không hiệu quả và sau này tin rằng các thị trường là hiệu quả. Thứ hai, thậm chí trong những thị trường tài chính phát triển như nhau, những người giao dịch hành xử khác nhau. Ví dụ, một số nhà giao dịch cư xử lý trí, chủ yếu dựa vào phân tích cơ bản và vì thế được coi là nhà kinh doanh chênh lệch giá dựa trên lý trí “rational arbitraguers”, trong khi một số nhà giao dịch không cư xử lý trí mà chủ yếu dựa vào cảm tính “sentiments” và/ hoặc nhiễu “noises” và do đó được coi là nhà đầu tư ít thông tin không lý trí “less rational noise traders” (xem Menkhoff, 1998). Thứ ba, các dữ liệu tần số cao là những ước lượng tốt hơn cho thị trường hiệu quả của các thị trường phát triển, trong đó khối lượng giao dịch là rất cao, thị trường ngoại hối đang tương đối phát triển, thị trường rất cạnh tranh và người tham gia thị trường được thông tin tốt hơn so với các thị trường nhỏ hay kém phát triển. Điều này cho thấy rằng các dữ liệu tần số thấp và trung bình là ước tính tốt hơn cho thị trường hiệu quả của các thị trường chuyển tiếp (chuyển đổi và chưa phát triển/phát triển). Vì vậy, không giống như Lo and 2 MacKinlay (1988), Liu and He (1991) and Wright (2000), người đề nghị sử dụng dữ liệu tần số trung bình (hàng tuần) để tránh những thiếu sót với dữ liệu tần số cao và thấp, chúng tôi cho rằng việc lựa chọn các dữ liệu đưa ra những kết luận về hiệu quả thị trường phải dựa vào loại và sự phát triển của những thị trường có liên quan. Los (1999), Lee et al. (2001), Jeon and Seo (2003), Lo and Lee (2006) và những người khác sử dụng dữ liệu tần số cao để giải thích tính hiệu quả của thị trường ngoại hối. Chúng tôi sử dụng cả dữ liệu tần số cao và trung bình sao cho những chính sách phù hợp có lợi cho sự phát triển thị trường vốn của các nước tương ứng có thể chuyển nhượng. Xem xét từ quan điểm kinh tế, bước đi ngẫu nhiên hàm ý cả chuỗi có thành phần nghiệm đơn vị và số gia của chuỗi là không tương quan (hoặc chuỗi có thuộc tính martingale). Nếu cả hai thuộc tính được tìm thấy tồn tại trong thị trường tài chính, chuỗi tài chính được nói là thực hiện theo bước đi ngẫu nhiên. Tuy nhiên, chuỗi có thể có thành phần nghiệm đơn vị nhưng không có thuộc tính kiềm chế và ngược lại. Trong khi thuộc tính đầu tiên của bước đi ngẫu nhiên được xác định bới kiểm định nghiệm đơn vị, những số gia không tương quan được xác định bởi kiểm định tỷ lệ phương sai (VR tests). Những kiểm định này bổ sung cho nhau trong việc nghiêm cứu hành vi bước đi ngẫu nhiên của thị trường tài chính. Lo and MacKinlay (1988, 1989), Cecchetti and Lam (1994) and Gilmore and McManus (2003) lập luận rằng kiểm định tỷ lệ phương sai đáng tin cậy hơn kiểm định nghiệm đơn vị truyền thống. Những tiền đề của bước đi ngẫu nhiên và lý thuyết thị trường hiệu quả là nếu sự định giá trong thị trường ngoại hối là ngẫu nhiên và tỷ suất sinh lợi từ thị trường đó là không thể dự đoán trước, vậy thì chúng ta không bác bỏ giả thiết của thị trường hiệu quả. Trong thị trường hiệu quả này, thật khó đối với các nhà kinh doanh ngoại tệ để đạt được tỷ suất sinh lợi vượt trội thông qua đầu cơ, bởi vì giá cả phản ánh đầy đủ các thông tin thị trường sẵn có và liên quan. Ngược lại, nếu quay trở lại thị trường tài chính có thể dự đoán và theo nghĩa này là không ngẫu nhiên thì thị trường không hiệu quả, ngụ ý rằng các nhà kinh doanh ngoại tệ có thể tạo ra tỷ suất sinh lợi bất thường thông qua đầu cơ. Có thể có một vài lý do tại sao thị trường không hiệu quả. Thứ nhất, giá cả chậm thay đổi, không nhanh chóng điều chỉnh những thông tin mới (Fama, 1970; Melvin, 2004). Thứ hai, giá tại thị trường này không được đặt ở mức cân bằng do sự sai lệch trong giá vốn và định giá trị rủi ro (Smith et al., 2002). Thứ ba, sự xuất hiện của thị trường song hành/chợ đen do sự tồn tại kiểm soát tỷ giá hối đoái và dẫn đến chênh lệch giữa tỷ giá cân bằng và tỷ giá chính thức (xem Diamandis Et Al., 2007). Thứ tư, chế độ tỷ giá cũng là một yếu tố quyết định chính của thị trường ngoại hối hiệu quả. Nếu các cơ quan quản lý không cho phép các ngân hàng nước ngoài tiếp cận tự do vào các thị trường ngoại hối và các sản phẩm, thị trường ngoại hối có thể không hiệu quả. Một số nước ở lưu vực Thái Bình Dương, cụ thể là Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan đã có kinh nghiệm thị trường “song hành” hay “ chợ đen” cho đồng USD do các loại hình khác nhau của kiểm soát ngoại hối. Phụ lục B cho thấy sự tăng trưởng giá trị giao dịch ngoại hối ở các nước Châu Á Thái Bình Dương được 3 lựa chọn và Phụ lục C cho thấy chế độ tỷ giá hối đoái của các nước được lựa chọn cho nghiên cứu này. Thị trường có thể không hiệu quả cũng do những lý do khác. Grossman and Stiglitz (1980) lập luận rằng thị trường hiệu quả về mặt thông tin hoàn hảo là không thể, bởi vì nếu thị trường là hoàn toàn hiệu quả, lợi nhuận từ việc giao dịch trên thông tin sẽ là số không, trong khi chi phí thu thập thông tin và giao dịch trên là lớn hơn không. Nói cách khác, hoặc thị trường không hiệu quả đến một điểm để đảm bảo đủ những cơ hội lợi nhuận hoặc thị trường sẽ sụp đổ. Những cơ hội lợi nhuận có thể phát sinh từ các lý do khác nhau. Nó có thể có được từ tiền thuê của các nhà đầu tư trong việc tìm kiếm thông tin. Lợi nhuận dồn về các chuyên gia đầu tư không cần thiết ở thị trường không hiệu quả, mà chỉ đơn giản là phần thưởng công bằng cho những bước đột phá trong công nghệ tài chính hoặc lợi thế cạnh tranh khác (ví dụ: thông tin vượt trội). Lợi nhuận có thể đến từ sự hiện diện của các nhà đầu tư bất hợp lý tức là nhà đầu tư kinh doanh vào những gì họ nghĩ là thông tin nhưng trên thực tế chỉ đơn thuần là gây nhiễu. Nó có thể là kết quả của các nhà đầu tư, những người giao dịch vì những lý do khác hơn là thông tin, ví dụ: nhu cầu thanh khoản bất ngờ. Vì thế, thật khó đối với các nhà kinh tế và những người làm tài chính để xác định lý do tại sao một thị trường tài chính cụ thể là không hiệu quả. Vì mục đích chính của bài viết này là chỉ đơn giản là phác họa bản chất của thị trường ngoại hối hiệu quả, nên chúng tôi không tập trung một cách tỉ mỉ vào những yếu tố/lý do thể chế và kinh tế có ảnh hưởng đến thị trường hiệu quả của tỷ giá hối đoái được xem xét. Mặc dù các lý thuyết hiện có về kiểm định bước đi ngẫu nhiên trong thị trường chứng khoán là phong phú, nhưng không có nghiên cứu nào đáng chú ý về bước đi ngẫu nhiên và kiểm định hiệu quả trong tỷ giá hối đoái của các nước khu vực Châu Á – Thái Bình Dương. Dĩ nhiên, có rất nhiều nghiên cứu về các khía cạnh khác nhau của thị trường ngoại hối. Trong những năm 1980, một số nghiên cứu xem xét bước đi ngẫu nhiên và kiểm định hiệu quả trong thị trường ngoại hối. Darby (1983), Adler and Lehmann (1983), Huizinga (1987), Baillie and Selover (1987) and Taylor (1988) áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra hành vi bước đi ngẫu nhiên trong tỷ giá hối đoái của các nước phát triển. Tất cả các bài nghiên cứu này không bác bỏ giả thiết nghiệm đơn vị cho tỷ giá hối đoái thực. Coughlin and Koedijk (1990) and Lothian (1990) tiến hành kiểm định bước đi ngẫu nhiên bằng cách sử dụng (Dickey-Fuller and Augmented Dickey-Fuller) kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết. Kiểm định Ng and Perron (2001) đã không phát triển vào thời điểm những nghiên cứu trên được tiến hành. Trong nghiên cứu gần đây, Jeon and Seo (2003), Chortareas and Kapetaneos (2003), Chen and Leung (2003), Aroskar et al. (2004), Sweeney (2006), Chu and Lu (2006) and Phengpis (2006) dùng các kiểm định khác nhau để nghiên cứu thị trường ngoại hối hiệu quả. Tuy nhiên họ không áp dụng kiểm định Ng and Perron (2001) cũng như kiểm định tỷ lệ phương sai. Chúng tôi chọn phương pháp Ng and Perron’s (2001) bởi vì tự bản thân nó có bốn bài kiểm định. Ng and Perron (2001) lập luận rằng những hỗ trợ AIC (MIC) cung cấp các bài kiểm định đó với kích thước và độ mạnh kỳ vọng. Để kiểm tra xem kết quả từ những kiểm định Ng and Perron (2001) (được áp dụng cho chuỗi thời gian đơn) là thiết thực đến việc sử dụng kỹ thuật dữ liệu bảng, chúng tôi thực hiện nhiều loại khác nhau của kiểm định nghiệm đơn vị trên số liệu dạng bảng với giả định cả cách thức xử lý đơn vị chung và xử lý đơn vị đơn. Liu and He (1991), Smoluk et al. (1998), Wright (2000), Lee et al. (2001) and Chang (2004), những người khác, sử dụng kiểm định phương sai đến thị trường ngoại hối hiệu quả. 4 Chúng tôi tập trung vào các thị trường khác nhau trong khu vực Châu Á – Thái Bình Dương. Mục đích chính của bài viết này được xác định như sau: (i) Kiểm tra hành vi bước đi ngẫu nhiên trong 12 thị trường ngoại hối Châu Á – Thái Bình Dương sau cuộc khủng hoảng tiền tệ châu Á; (ii) để phát hiện xem loạt tỷ giá hối đoái có thành phần đơn vị; (iii) để so sánh các kết quả của kiểm định phương sai của Lo and MacKinlay (1988) với Wright(2000) liên quan đến hành vi kiểm soát giai đoạn từ tháng 1/1998 – 7/2007. Phần còn lại của bài báo được sắp xếp như sau. Phần 2 mô tả các phương pháp và báo cáo giá trị tới hạn có được qua phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Phần 3 thảo luận về cấu trúc dữ liệu. Phần 4 thể hiện kết quả thực nghiệm. Bài viết kết thúc với một số kết luận nhận xét tại mục 5. 2. Phương pháp: 2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root tests): Kiểm định nghiệm đơn vị là một thủ tục thông thường để xác định xem liệu một biến tài chính theo bước đi ngẫu nhiên. Giả thiết H o là nếu tồn tại đơn vị cho một dãy cụ thể không thể bị bác bỏ, thì dãy đáp ứng tiêu chí đầu tiên của RHW, tức là, dãy được cho là theo bước đi ngẫu nhiên. Chúng tôi thảo luận ở đây kiểm định nghiệm được đề xuất bởi Ng và Perron (2001). Để tiết kiệm không gian, bảng số liệu kiểm định nghiệm đơn vị không được thảo luận ở đây. Hai dãy của bảng số liệu kiểm định nghiệm đơn vị được áp dụng: các kiểm định được giả định xử lý đơn vị thông thường và các kiểm định được giả định xử lý đơn vị riêng lẻ. Kiểm định Levin, Lin and Chu (LLC,2002) and Breitung (2000) giả định xử đơn vị thông thường, trong khi đó, kiểm định Im, Pesaran and Shin (IPS, 2003) and the Fisher-type giả định xử lý đơn vị riêng lẻ. Kiểm định Fisher-type dựa trên kiểm định ADF và PP và bao gồm kiểm định Maddala and Wu(1999), kiểm định Hadri (2000) và kiểm định Choi (2001). Ng and Perron (2001) xây dựng bốn thống kê kiểm định được dựa trên GLS với dữ liệu đã loại bỏ xu hướng y t d . Những thống kê kiểm định này được hỗ trợ cho hình thức thống kê Phillips and Perron (1988) Z α và Z t , thống kê Bhargava (1986), và ERS (Elliott et al., 1996) chỉ thống kê tối ưu. Những hỗ trợ thống kê kiểm định được xây dựng bởi Ng and Perron (2001) như sau: 5 Với , nếu và x t là biến hồi quy ngoại sinh tùy ý, trong đó có thể bao gồm hằng số, hoặc hằng số và xu hướng (chuỗi). Số liệu thống kê thử nghiệm có thể được so sánh với giá trị tới hạn theo hằng số duy nhất hoặc cả hằng số và xu hướng. Kiểm định Ng and Perron (2001) đòi hỏi một thống kê kỹ thuật cho x t và lựa chọn một phương pháp ước lượng cho f 0 . Chúng tôi sử dụng phương pháp tự hồi quy (AR) tại tần số 0 dựa trên phương sai thặng dư và ước lượng hệ số từ hồi quy phụ sau: Hơn nữa, có ba phương pháp ước tự hồi quy AR: OLS, OLS tách xu hướng và GLS tách xu hướng, phụ thuộc vào sự lựa chọn khác nhau cho chuỗi tài chính. Chúng tôi sử dụng GLS tách xu hướng và MIC được đề xuất bởi Ng and Perron (2001) cho một loạt tỷ giá hối đoái. Ng and Perron (2001) lập luận rằng MIC cùng với GLS với dữ liệu đã loại bỏ xu hướng cung cấp một kiểm định với tính chất kích thước và độ mạnh kỳ vọng. 2.2. Kiểm định tỷ lệ phương sai (Variance-ratio tests) Kiểm định tỷ lệ phương sai “Variance-ratio” là một kiểm định phi tham số. Các kiểm định ban đầu được đề xuất bởi Lo and MacKinlay (1988). Cả phương sai không đổi và phương sai thay đổi đều được giải thích bởi mô hình. Trong thử nghiệm Monte Carlo, Lo and MacKinlay (1989) chứng minh rằng thống kê tỷ lệ phương sai VR có độ mạnh lớn hơn kiểm định dựa trên nghiệm đơn vị hay kiểm định dựa trên tự tương quan. Trong số những kiểm định tỷ lệ phương sai, ranks and signs based tests có độ mạnh lớn hơn kiểm định tỷ lệ phương sai thông thường. Các kiểm định là do Wright (2000). Wright (2000) đề xuất kiểm định tỷ lệ phương sai thay thế dựa trên Ranks và Signs của một chuỗi thời gian để kiểm định giả thiết H 0 rằng chuỗi là dãy sự kiểm soát khác biệt (mds). Wright (2000) áp dụng những kiểm định mới của mình đến 5 chuỗi lợi suất tỷ giá hối đoái (đồng đô la Canada, franc Pháp, marc Đức, Yên Nhật và Bảng Anh) và tìm thấy rằng những kiểm định đó có khả năng phát hiện vi phạm của giả thuyết có sự kiểm soát. Wright (2000) xây dựng chuỗi tỷ suất sinh lợi (return series) như là sự khác biệt đầu tiên của tỷ giá hối đoái danh nghĩa và theo những lập luận tương tự như Liu and He (1991) and Lo and MacKinlay (1988) cho việc lựa chọn các dữ liệu hàng tuần. 2.2.1. Lo and MacKinlay (L–M) VR Theo Lo and MacKinlay (L–M, 1988), nếu y t là một chuỗi thời gian của tỷ giá hối đoái hồi tố với kích thước mẫu T như nhau, tỷ lệ phương sai kiểm tra giả thuyết rằng y t là iid hay là mds, được định nghĩa: Với . Thống kê kiểm định tỷ lệ phương sai được định nghĩa là tỷ lệ 1/k lần phương sai của k – kỳ hồi tố đến phương sai của một thời kỳ hồi tố. Thống kê này nên gần 1 cho tất cả các giá trị của k nếu y t là iid nếu không thì có tương quan mật thiết. Lo and MacKinlay (1988) cho thấy nếu y t là iid thì 6 Vì thế, thống kê kiểm định: là tiêu chuẩn tiệm cận bình thường với điều kiện idd null (phương sai không đổi). Nhưng nó không áp dụng nếu y t hiển thị phương sai thay đổi có điều kiện. Vì vậy, Lo and MacKinlay (1988) đề xuất kiểm định thống kê robustified (kiểm định tính vững) để giải thích cho phương sai thay đổi có điều kiện. Kiểm định thống kê: Với Họ thấy rằng nếu y t là mds, thì M 2 phân phối với trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn 1 2.2.2. Wright’s alternative VR: Wright (2000) lập luận rằng rank and sign based tests của mình có khả năng bác bỏ dứt khoát mô hình có kiểm soát của chuỗi tài chính mà kiểm định tỷ lệ phương sai thông thường cho kết quả khá mơ hồ. Ông đề xuất dãy Ranks (R 1 và R 2 ) và dấu hiệu Signs (S 1 và S 2 ) như là lựa chọn thay thế để kiểm định VR chuẩn (M 1 và M 2 ). và với Với r(y t ) là bậc của y t giữa y 1, y 2, , y T . Ф là hàm phân phối tích lũy chuẩn. VR test dựa trên signs (dấu hiệu) của lợi suất hơn là ranks (dãy) có thể được xác định: 7 Với giả định chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi tổng tài sản (ROA) là mds, nếu µ = 0 thì S 1 có phân phối tương tự như: Với {S t * } T t=1 là chuỗi iid, mỗi yếu tố trong đó là 1 với xác suất 0.5 và -1 khác. Kiểm định S 2 , liên quan đến kiểm định bảo toàn rằng chuỗi là random walk với xu hướng (xem, Campbell and Dufour, 1997), kiểm soát xác suất mắc sai lầm loại I trong các mẫu hữu hạn và (có tính) vững đến phương sai thay đổi có điều kiện. Những kiểm định Wright’s (2000) về cơ bản thay thế r 1t và r 2t thay vì y t như được xác định trong M 1 , lưu ý rằng những dãy này có trung bình 0 và phương sai 1. Wright (2000) cho rằng rank tests R 1 và R 2 luôn luôn mạnh hơn một trong hai M 1 và M 2 tests của Lo and MacKinlay (1988). Cả R 1 và R 2 đều chiếm ưu thế kiểm định phương sai thay đổi có điều chỉnh M 2 về độ mạnh. Wright (2000) cũng cho thấy mặc dù kiểm định sign-based thường ít mạnh hơn kiểm định rank-based, kiểm định sign-based vẫn mạnh hơn kiểm định tỷ lệ phương sai LM. 2.2.3. Những giá trị tới hạn đối với kiểm định Wright’s Những giá trị tới hạn Wright’s (2000) cho kiểm định R 1 , R 2 và S 1 được tính bằng việc mô phỏng phân phối mẫu chính xác. Chúng tôi không xem xét S 2 Wright’s (2000), bởi trong mô phỏng Monte Carlo, Wright’s tìm thấy tính chất kích thước và độ mạnh của S 2 kém hơn so với S 1 . Bảng 1 cho thấy những giá trị tới hạn cho các thống kê kiểm định R 1 , R 2 và S 1 gắn với kích thước mẫu như nhau và thời kì. Kiểm định tỷ lệ phương sai được kiểm tra cho một vài giá trị của k (và T = 500 và T = 2500). Giả thuyết sự kiểm soát có thể bị từ chối một cách chắc chắn khi các thống kê kiểm định bị bác bỏ với tất cả k. Tuy nhiên, giả thuyết có thể bị bác bỏ nếu có nhiều hơn hai sự bác bỏ (Azad, forthcoming; Hoque et al., 2007). 3. Dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng ngày và hàng tuần từ sau cuộc khủng hoảng tiền tệ châu Á từ tháng 01/2008 đến tháng 7/2007 cho 12 quốc gia châu Á-Thái Bình Dương, cụ thể là đồng đô la Úc, nhân dân tệ Trung Quốc, đồng đô la Hồng Kông, đồng rupiah Indonesia, yên Nhật, đồng ringgit Malaysia, New USD Zealand, Philippine peso, đô la Singapore, won Hàn Quốc, đồng đôla Đài Loan và đồng baht Thái Lan, tất cả so với đồng đô la Mỹ. Lưu ý rằng, trong khi ảnh hưởng của đồng yên Nhật là đáng kể trong việc xác định tỷ giá hối đoái trong khu vực Châu Á Thái Bình Dương sau cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á, đồng đô la Mỹ vẫn là tiền tệ chính đối với ảnh hưởng trong khu vực (Kearney và Muckley , 2005). Cả hai tần số của dữ liệu được đưa đến qua các vấn đề như sự sai lệch với dữ liệu hàng ngày (ví dụ, không mang tính thương mại, chênh lệch mua bán, giá không đồng bộ, vv… ). Giả định với các dữ liệu hàng tuần (giá ngày thay thế trong trường hợp không giao dịch trên ngày trong tuần quan sát) và hạn chế của các quan sát với dữ liệu hàng tháng. 8 Bảng 1: Giá trị quan trọng đối với R 1 , R 2 và S 1 trong Wright's (2000) k T=2500 T=500 R 1 2 5 10 20 30 R 2 2 5 10 20 30 S 1 2 5 10 20 30 -1.970 -1.997 -1.950 -1.979 -1.972 -1.965 -2.025 -1.965 -1.974 -1.975 -1.920 -1.950 -1.910 -1.883 -1.876 1.915 1.919 1.928 1.888 1.873 1.919 1.933 1.913 1.852 1.848 1.960 1.980 2.995 2.015 1.999 -2.025 -2.042 -1.995 -1.935 -1.888 -2.036 -2.037 -1.984 -1.939 -1.893 -2.057 -1.911 -1.865 -1.816 -1.777 1.853 1.862 1.831 1.689 1.650 1.892 1.855 1.812 1.716 1.609 1.878 2.009 2.029 2.017 2.007 Ghi chú: Các giá trị quan trọng đã được mô phỏng với 10.000 lần nhắc lại trong từng trường hợp. Đối với mỗi mục, số đầu tiên (trong cột 2 và 4) cho 2,5 phần trăm của sự phân bố của các số liệu thống kê kiểm tra (đối với giá trị quy định của Tandk) và số thứ hai (trong các cột 3 và 5) cung cấp cho 97,5 phần trăm của phân phối. Các dữ liệu hàng ngày mang lại 2.403 quan sát và các dữ liệu hàng tuần cung cấp 499 quan sát. Trong trường hợp dữ liệu hàng tuần, giá được quan sát vào ngày thứ tư hoặc vào ngày giao dịch tiếp theo nếu thị trường đóng cửa vào thứ Tư. The return series được xây dựng như là sự khác biệt đầu tiên của logarit của tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Tất cả các dữ liệu được thu thập từ Dịch vụ tỉ giá hối đoái Thái Bình Dương. Ba phần mềm kinh tế khác nhau được sử dụng cho ba tính toán khác nhau. R được sử dụng để tính toán các giá trị quan trọng đối với kiểm định Wright's (2000). Các bài kiểm tra đơn vị gốc được thực hiện bằng cách sử dụng E-views 6.1. Các Win RATS được sử dụng để tính toán các số liệu thống kê kiểm tra tỷ lệ phương sai. 4. Kết quả thực nghiệm 4.1. Kết quả từ kiểm định nghiệm đơn vị Trước khi chúng tôi kiểm tra đơn vị gốc trong chuỗi tỷ giá hối đoái, đầu tiên chúng tôi kiểm tra xu hướng tại các cấp độ của họ. Tất cả các nước trong trường hợp dữ liệu hàng ngày và ngoại trừ Đài Loan trong trường hợp dữ liệu hàng tuần, chuỗi tỷ giá hối đoái thể hiện một xu hướng ở các cấp độ của họ. Bảng 2 và 3 cho thấy các kết quả của Ng và Perron (2001) kiểm tra đơn vị gốc của tỷ giá hối đoái châu Á-Thái Bình Dương hàng ngày và hàng tuần tương ứng. Sử dụng cả dữ liệu tần số cao và trung bình, thử nghiệm của Ng và Perron (2001) xác định một hợp phần đơn vị gốc trong tất cả các chuỗi (trừ Đài Loan và Indonesia cho dữ liệu hàng tuần) chỉ ra rằng chuỗi tỷ giá hối đoái có một mức thời gian biến động ý nghĩa hoặc phương sai 9 hoặc cả hai. Trong khi các quy ước truyền thống là tỷ giá hối đoái của các nước công nghiệp / các nước phát triển chứa đựng các đơn vị gốc, và thật thú vị khi thấy rằng tỷ giá hối đoái của các nước mới nổi và đang phát triển cũng có thể chứa đựng các đơn vị gốc. Đài Loan là một trường hợp đặc biệt, đây là một quốc gia công nghiệp mới nhưng không có đơn vị gốc trong tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu của Ng và Perron (2001) đã bác bỏ mạnh mẽ (5%) giả thuyết của đơn vị gốc cho đồng đô la Đài Loan. Đơn vị gốc vô giá trị cũng bị bác bỏ cho đồng rupiah của Indonesia ở mức ý nghĩa 10%. Để kiểm tra xem các kết quả bên trên từ các cuộc thử nghiệm cá nhân đơn vị gốc có mạnh mẽ đến việc sử dụng bảng dữ liệu kỹ thuật, chúng tôi áp dụng các bảng kiểm tra đơn vị gốc, giả sử cả hai quá trình đơn vị gốc thông thường và quá trình đơn vị gốc riêng lẽ. Kỹ thuật này được lựa chọn bởi vì các nghiên cứu gần đây (Xem ví dụ Wu and Chen, 1999) cho thấy rằng các kiểm tra bảng dữ liệu cơ bản đơn vị có sức mạnh tốt hơn so với kiểm tra đơn vị gốc dựa trên chuỗi thời gian riêng lẽ. Các kiểm tra bảng đơn vị gốc được thực hiện bằng cách sử dụng hiệu ứng cố định riêng lẽ như biến hồi quy, độ trễ tự động khác biệt (sửa đổi AIC) và lựa chọn băng thông (Newey-Westmethod và hạt nhân Bartlett cho băng thông). Các kiểm tra LLC (2002) và Breitung (2000) giả định rằng có một quá trình đơn vị gốc thông thường để các hệ số hồi quy là giống hệt nhau trên mặt cắt, trong khi IPS (2003) và các cuộc thử nghiệm Fisher-type (ADF và PP) cho phép cho quá trình đơn vị gốc cá nhân để hệ số hồi quy có thể thay đổi trên mặt cắt. Vì vậy, kiểm tra IPS (2003) và Fisher- type được đặc trưng bằng cách kết hợp kiểm tra đơn vị gốc cá nhân để lấy được một bảng kết quả cụ thể. Các kết quả từ các đơn vị kiểm tra bảng dữ liệu gốc (với xu hướng thời gian) được thể hiện trong Bảng 4. Như vậy, có thể thấy từ các bảng kiểm tra đơn vị gốc, chỉ (2002) kiểm tra các LLC (trong trường hợp dữ liệu hàng ngày), trong đó giả định một quá trình đơn vị gốc giống hệt nhau, từ chối các đơn vị gốc vô giá trị ở 10%. Các kiểm tra còn lại không từ chối đơn vị gốc sử dụng cả dữ liệu hàng tuần và hàng ngày. Như vậy, kết quả kiểm tra từ đơn vị gốc trên hàng loạt cá nhân mạnh mẽ hơn đến việc sử dụng các cuộc bảng kiểm tra đơn vị gốc.Do đó, chúng tôi kết luận rằng tỷ giá hối đoái châu Á Thái Bình Dương thể hiện một thành phần đơn vị gốc. 10 [...]... cả k) và đồng đô la Singapore theo các đi u kiện của hiệp phương sai đồng nhất Do đó, các tỷ giá hối đoái không thể hiện hành vi bước ngẫu nhiên Tuy nhiên, đối với các loại tiền tệ giống nhau các bài kiểm tra cung cấp các bằng chứng về hành vi bước ngẫu nhiên theo các đi u kiện phụ thuộc vào một biến ngẫu nhiên khác Các thị trường khác về ngoại hối ghi rõ bằng chứng về hiệu quả của thị trường Kiểm tra... tố quyết định quan trọng của hiệu quả thị trường ngoại hối Nếu các cơ quan quản lý không cho phép các ngân hàng nước ngoài tiếp cận tự do vào các thị trường ngoại hối và các sản phẩm, thị trường ngoại hối có thể không hiệu quả Do sự khác biệt cách thức kiểm soát ngoại hối, các quốc gia này không thể cố gắng gây ảnh hưởng nhiều tại các thị trường ngoại hối Đi u này dẫn đến sự xuất hiện của thị trường. .. nên đánh giá kỹ lưỡng các rủi ro liên quan tới các đồng tiền mà mình kinh doanh, các chính sách thị trường tài chính có liên quan và các chế độ tỷ giá hối đoái Trong các thị trường nơi việc tiếp cận thị trường hối 17 đoái chính thức bị hạn chế, có sự chi phối của thị trường song hành/chợ đen Trong các thị trường, những tác động chính sách cần phải được liên kết với các dữ liệu tần số thấp và trung bình. .. mà các chính sách cần được liên kết với các dữ liệu tần số thấp hoặc trung bình Những kết quả của chúng tôi chỉ ra rằng thị trường là hiệu quả với dữ liệu tần số cao nhưng không với dữ liệu tần số trung bình hoặc thấp Một trong những chính sách hướng tới làm cho các thị trường hiệu quả là áp dụng các biện pháp bãi bỏ quy định về tài chính, bao gồm cả việc nới lỏng can thiệp thị trường ngoại hối và cho... sẽ khác nhau giữa các bộ dữ liệu lấy để phân tích Bất kỳ những gợi ý chính sách cần gắn với chế độ tỷ giá hối đoái, kích thước và sự phát triển của thị trường tài chính Bởi vì có nhiều lý do tìm thấy bằng chứng của thị trường hiệu quả cho thị trường phát triển với các dữ liệu tần số cao nhưng không với các dữ liệu tần số thấp hoặc trung bình Ngược lại là đúng cho những thị trường mới nổi/ kém phát triển,... tệ phải giảm để biến các thị trường này thành những thị trường hiệu quả Sử dụng cả dữ liệu tần số cao và trung bình, kiểm định Wright’s (2000) VR cho kết quả khá ổn định trong đi u kiện của những vi phạm iid/mds Tuy nhiên, kiểm định L–M VR cho kết quả lẫn lộn dưới giả định phương sai thay đổi và phương sai không đổi Hơn nữa, các kiểm định L–M VR được mô tả như là phù hợp cho dữ liệu hàng tuần Chúng... chóng vào giá cả và biến mất trong một khoảng thời gian ngắn (ít hơn một tuần) Ba thị trường ngoại hối cụ thể là, Trung Quốc, Hồng Kông và Malaysia được tìm thấy là không hiệu quả từ khi Wright’s (2000) kiểm định tỷ lệ phương sai bác bỏ iid/mds null cho các thị trường này Trường hợp Malaysia là thú vị Thị trường này không hiệu quả trong phạm vi ngắn hạn nhưng hiệu quả trong phạm vi dài hạn Chỉ có thị trường. .. hành hay thị trường chợ đen cho các đồng tiền chính Các ngân hàng nước ngoài cũng như các ngân hàng nội địa lớn, tích cực tham gia vào thương mại quốc tế, không có vai trò / ảnh hưởng đến việc xác định tỷ giá hối đoái Vì những đặc trưng như vậy, tỷ giá hối đoái ổn định hơn thị trường khác trong khu vực và do đó, tỷ suất sinh lợi từ các thị trường này có thể dự đoán (thị trường không hiệu quả) Thứ ba,... toàn hiệu quả nó được tìm thấy hành động một cách ngẫu nhiên ở bất kỳ mức độ tần số dữ liệu nào Nguyên tắc/phát hiện chung là mong đợi bằng chứng về hiệu quả từ dữ liệu tần số thấp (ví dụ, dữ liệu hàng tuần) và không hiệu quả từ dữ liệu tần số cao (ví dụ, hàng ngày, trong ngày, hoặc cả dữ liệu tần số cao hơn) Sự vi phạm của quy tắc này có thể liên quan đến phần bù rủi ro tỷ giá hối đoái, dự đoán nhiều... giao ngay, hợp đồng kỳ hạn và hợp đồng hoán đổi tỷ giá, các sản phẩm phái sinh lãi suất như trong phụ lục B) tại các thị trường ngoại hối khác, doanh thu vẫn không tăng lên đáng kể trong những thị trường đó ngoại trừ Trung Quốc 5 Kết luận: Mục đích của nghiên cứu này là báo cáo những kết quả khác biệt từ các ứng dụng kinh tế trong việc giải thích hành vi và hiệu quả thị trường tài chính Vì kết luận . 16 6. Định hướng nghiên cứu áp dụng tại Việt Nam 18 BƯỚC ĐI NGẪU NHIÊN VÀ KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ TRONG THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI CHÂU Á – THÁI BÌNH DƯƠNG: BẰNG CHỨNG TỪ DỮ LIỆU SAU CUỘC KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ. sau: (i) Kiểm tra hành vi bước đi ngẫu nhiên trong 12 thị trường ngoại hối Châu Á – Thái Bình Dương sau cuộc khủng hoảng tiền tệ châu Á; (ii) để phát hiện xem loạt tỷ giá hối đoái có thành phần đơn. đáng chú ý về bước đi ngẫu nhiên và kiểm định hiệu quả trong tỷ giá hối đoái của các nước khu vực Châu Á – Thái Bình Dương. Dĩ nhiên, có rất nhiều nghiên cứu về các khía cạnh khác nhau của thị