MỤC LỤC
Lời mở đầu 1
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NGÂN HÀNG VÀ CÁC DỊCH VỤ CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2
I. LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN. 2
1. Lịch sử hình thành. 2
2. Lịch sử phát triển. 4
II. CHỨC NĂNG CỦA NGÂN HÀNG. 6
1. Trung gian tài chính. 6
2. Tạo phương tiện thanh toán. 8
3. Trung gian thanh toán. 9
III. CÁC LOẠI HÌNH NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI. 9
1. Các loại hình ngân hàng thương mại chia theo hình thức sở hữu. 10
1.1. Ngân hàng sở hữu tư nhân : 10
1.2. Ngân hàng sở hữu của các cổ đông ( ngân hàng cổ phần ) : 10
1.3. Ngân hàng sở hữu Nhà nước: 10
1.4. Ngân hàng liên doanh : 11
2. Các loại hình ngân hàng thương mại chia theo tính chất hoạt động. 11
2.1. Tính chất đơn năng. 11
2.2. Tính chất đa năng. 11
3. Các loại hình ngân hàng thương mại chia theo cơ cấu tổ chức. 12
3.1. Ngân hàng sở hữu công ty và ngân hàng không sở hữu công ty. 12
3.2. Ngân hàng đơn nhất và ngân hàng có chi nhánh. 12
4. Các dịch vụ của ngân hàng. 12
4.1. Mua bán ngoại tệ. 13
4.2. Nhận tiền gửi. 13
4.3. Cho vay. 13
4.3.1. Cho vay thương mại. 13
4.3.2. Cho vay tiêu dùng 14
4.3.3. Tài trợ cho dự án. 14
4.3.4. Bảo quản tài sản hộ. 14
4.3.5. Cung cấp các tài khoản giao dịch và thực hiện thanh toán. 14
4.3.6. Quản lý ngân quỹ. 15
4.3.7. Tài trợ các hoạt động của Chính phủ. 15
4.3.8. Bảo lãnh. 16
4.3.9. Cho thuê thiết bị trung và dài hạn( leasing ). 16
4.3.10. Cung cấp dịch vụ uỷ thác và tư vấn. 16
4.3.11 Cung cấp dịch vụ môi giới đầu tư chứng khoán. 17
4.3.12. Cung cấp các dịch vụ bảo hiểm. 17
4.3.13 Cung cấp các dịch vụ đại lý 17
IV. THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI 17
1. Nhiệm vụ của thị trường hối đoái. 17
2. Các đặc điểm của thị trường hối đoái. 19
2.1. Một thị trường quốc tế. 19
2.2. Một thị trường liên ngân hàng. 19
3. Rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng. 19
3.1. Khái niệm về rủi ro tỷ giá. 20
3.2. Nguồn phát sinh rủi ro tỷ giá. 20
3.3. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng. 22
CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH NGOẠI HỐI CỦA NGÂN HÀNG ĐÔNG Á. 24
I. Mô hình lý thuyết 24
1. Các số liệu đầu vào 25
2. Mô hình đưa ra phân tích. 25
II. Phân tích và đánh giá thực trạng rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng Đông Á thông qua mô hình. 27
1. Phân tích biến động tỷ giá giao ngay của EUR với VNĐ ( EEUR(t)) 27
1.1 Kiểm định tính dừng của EEUR(t). 27
1.2. Mô hình ARCH. 28
1.3. Mô hình GARCH. 30
1.4. Mô hình T- GARCH 31
2. Phân tích biến động tỷ giá giao ngay của USD với VNĐ ( EUSD(t)). 34
2.1. Kiểm định tính dừng của EUSD(t). 34
2.2. Mô hình ARCH. 35
2.3. Mô hình GARCH. 35
2.4. Mô hình T- GARCH 37
3. Phân tích biến động tỷ giá giao ngay của JPY với VNĐ ( EJPY(t) ). 39
3.1. Kiểm định tính dừng của EJPY(t). 39
3.2. Mô hình ARCH. 40
3.3. Mô hình GARCH. 41
3.4. Mô hình T- GARCH. 43
4. Phân tích biến động tỷ giá giao ngay của SGD với VNĐ ( ESGĐ(t) ). 46
4.1. Kiểm định tính dừng của ESGĐ(t). 46
4.2. Mô hình ARCH. 46
4.3. Mô hình GARCH. 48
4.4. Mô hình T- GARCH 49
III. LẬP DANH MỤC GỒM 3 LOẠI NGOẠI TỆ EUR, JPY, SGD SAO CHO RỦI RO CỦA DANH MỤC LÀ NHỎ NHẤT. 51
1. Lập danh mục mua 3 loại ngoại tệ như sau: 51
2. Lập danh mục bán 3 loại ngoại tệ EUR, JPY, SGĐ. 52
CHƯƠNG III: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH NGOẠI HỐI CỦA NGÂN HÀNG. 54
1. Giải pháp về công nghệ. 54
2. Giải pháp về tổ chức và nhân sự. 54
3. Giải pháp về kĩ thuật kinh doanh. 55
KẾT LUẬN 59
PHỤ LỤC 61
83 trang |
Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 3276 | Lượt tải: 5
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Chuyên đề Các nghiệp vụ của ngân hàng thương mại và phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng Đông Á, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
hiết 1:
Ta có:
Nên H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
Nên không có cơ sở bác bỏ H0
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(5)=0
F-statistic
0.350527
Probability
0.554320
Chi-square
0.350527
Probability
0.553815
P-value của thống kê F=0.55432 > 0.05 nên không có cơ sở bác bỏ H0 hay = 0, điều này cho ta thấy rủi ro tỷ giá ở thời kì trễ (t-1) không ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 3:
.
Với mức ý nghĩa . Không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả :
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(6) = 0
F-statistic
1.243490
Probability
0.012560
Chi-square
1.243490
Probability
0.011450
P-value của thống kê F = 0.01256 < 0.05 nên H0 bị bác bỏ hay
Vậy , điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố tỷ giá giao ngay ở thời kì trễ (t-1) có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
1.4. Mô hình T- GARCH
Ø Ước lượng mô hình T-GARCH.
Kết quả ước lượng trong bảng 7 phụ lục .
Kiểm định các cặp giả thiết sau để kiểm tra các điều kiện của mô hình:
ü Cặp giả thiết 1:
với .
Nên H0 bị bác bỏ hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
Nên không có cơ sở bác bỏ H0
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(5) =0
F-statistic
0.071262
Probability
0.789717
Chi-square
0.071262
Probability
0.789509
P-value của thống kê F=0.789717>0.05 nên không có cơ sở bác bỏ H0 hay = 0, điều này cho ta thấy rủi ro tỷ giá ở thời kì trễ (t-1) không ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 3:
. Với mức ý nghĩa = 0.05
Vậy không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(7) = 0
F-statistic
1.510851
Probability
0.000000
Chi-square
1.510851
Probability
0.000000
P-value của thống kê F = 0 < 0.05 nên H0 bị bác bỏ hay
Vậy , điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố tỷ giá giao ngay ở thời kì trễ (t-1) có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 4:
Sử dụng kiểm định Wald Test:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(6) = 0
F-statistic
0.111405
Probability
0.738815
Chi-square
0.111405
Probability
0.738550
Theo kết quả bảng trên ta có:
P_value của thống kê F = 0.738815 > = 0.05 và P_value của thống kê
= 0.738550 > = 0.05, nên không có cơ sở bác bỏ H0, hay nói cách khác rủi ro tỷ giá không ảnh hưởng đến rủi ro tỷ giá giao ngay của EUR với VNĐ tại thời điểm t.
2. Phân tích biến động tỷ giá giao ngay của USD với VNĐ ( EUSD(t)).
2.1. Kiểm định tính dừng của EUSD(t).
Xét mô hình: ( Ut là nhiễu trắng ).
Vẽ đồ thị xem EUSD(t) có chứa biến xu thế và hệ số chặn không.Đồ thị của EUSD(t) được vẽ trong bảng 8 phụ lục .
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định tính dừng là kiểm định ngiệm đơn vị, ta có kết quả ở bảng 9 phụ lục .
Để kiểm định tính dừng của EEUR(t) ta kiểm định cặp giả thiết sau:
( chuỗi không dừng ).
( chuỗi dừng ).
Theo kiểm định ADF ta thấy với mức ý nghĩa .Vậy chuỗi EUSD(t) là chuỗi dừng không có xu thế.
Quá trình ARIMA(q,d,p):
Nhìn vào lược đồ tương quan của EUSD(t) ta thấy không có hệ số tương quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy.Do vậy chỉ có hệ số chặn.Ước lượng mô hình chỉ có hệ số chặn ta có kết quả ở bảng 10 phụ lục .
Ghi lại phần dư của mô hình này là E2.Kiểm định lại tính dừng của phần dư E2 ta được kết quả trong bảng 11 phụ lục .
Ta thấy với mức .Nên E2 là nhiễu trắng, do vậy chuỗi EUSD(t) là quá trình ARIMA(q,0,p) với p=0, q=0.
2.2. Mô hình ARCH.
*) Ước lượng mô hình ARCH(1):
( với điều kiện )
Ta có kết quả ước lượng trong bảng 12 phụ lục .
Với mức ý nghĩa ta đi kiểm định cặp giả thiết sau để xem mô hình này có thoả mãn các điều kiện hay không :
ü Cặp giả thiết 1:
Nên H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
với
Không H0 bị bác bỏ, hay ( không thoả mãn điều kiện của mô hình).
2.3. Mô hình GARCH.
Ø Ước lượng mô hình GARCH(1,1):
(với điều kiện )
Ta có kết quả ước lượng ở bảng 13 phụ lục :
Sử dụng các cặp kiểm định sau để kiểm tra các điều kiện của mô hình:
ü Cặp giả thiết 1:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
với
Không có cơ sở bác bỏ H0( không thoả mãn điều kiện của mô hình )
ü Cặp giả thiết 2:
H0 bị bác bỏ, hay < 0 ( không thoả mãn điều kiện của mô hình )
ü Cặp giả thiết 3:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
. Với mức ý nghĩa .Không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(4) = 0
F-statistic
2.062115
Probability
0.152125
Chi-square
2.062115
Probability
0.151000
P-value của thống kê F = 0,152125 > 0,05 nên H0 không có cơ sở bác bỏ hay = 0, điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố tỷ giá giao ngay ở thời kỳ trễ (t-1) không ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
2.4. Mô hình T- GARCH
Ø Ước lượng mô hình T-GARCH.
Kết quả ước lượng trong bảng 14 phụ lục .
Dùng các cặp kiểm định sau để kiểm tra các điều kiện của mô hình:
ü Cặp giả thiết 1:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
.
Nên H0 bị bác bỏ hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
Theo kiểm định T ta có:
Nên H0 không bị bác bỏ.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(3) = 0
F-statistic
3.289760
Probability
0.070795
Chi-square
3.289760
Probability
0.069713
Ta có P-value của thống kê F=0,070795 > 0,05 nên không có cơ sở bác bỏ H0 hay = 0, hay rủi ro tỷ giá ở thời kì trễ (t-1) không ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 3:
. = 0.05
Vậy không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(5) = 0
F-statistic
1.627631
Probability
0.203100
Chi-square
1.627631
Probability
0.202031
Ta thấy P-value của thống kê F = 0,2031 > 0,05 nên H0 bị bác bỏ hay = 0, điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố tỷ giá giao ngay ở thời kì trễ (t-1) không ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 4:
Sử dụng kiểm định Wald Test:
Wald Test:
Equation: ARCHUSD
Null Hypothesis:
C(4)=0
F-statistic
0.267730
Probability
0.605272
Chi-square
0.267730
Probability
0.604859
Theo kết quả bảng trên ta có:
P_value của thống kê F = 0,605272 > = 0.05 và P_value của thống kê
= 0,604859 > = 0.05, nên không có cơ sở bác bỏ H0, hay rủi ro tỷ giá không ảnh hưởng đến rủi ro tỷ giá giao ngay của EUR với VNĐ tại thời điểm t.
3. Phân tích biến động tỷ giá giao ngay của JPY với VNĐ ( EJPY(t) ).
3.1. Kiểm định tính dừng của EJPY(t).
Xét mô hình: ( Ut là nhiễu trắng ).
Trước hết ta vẽ đồ thị xem EJPY(t) có chứa biến xu thế và hệ số chặn không.Đồ thị của EJPY(t) được vẽ trong bảng 15 phụ lục .
Nhìn vào đồ thị trên ta thấy EJPY(t) có những giai đoạn nó giảm rất mạnh nhưng có những giai đoạn nó lại tương đối ổn định, do vậy EJPY(t) không chứa biến xu thế nhưng có hệ số chặn.Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định tính dừng là kiểm định ngiệm đơn vị, ta có kết quả ở bảng 16 phụ lục .
Để kiểm định tính dừng của EJPY(t) ta kiểm định cặp giả thiết sau:
( chuỗi không dừng ).
( chuỗi dừng ).
Theo kiểm định ADF ta thấy với mức ý nghĩa .Vậy chuỗi EJPY(t) là chuỗi dừng không có xu thế.
Quá trình ARIMA(q,d,p) với 3 tham biến điều khiển q,d,p cho phép phân tích cơ chế hình thành biến tỷ giá giao ngay EJPY(t) tại thời điểm t theo số liệu thu thập được.
Nhìn vào lược đồ tương quan của EJPY(t) ta thấy PAC(1) khác không.Do vậy ta có thể có quá trình AR(1).Ước lượng tham số này ta nhận được kết quả ở bảng 17 phụ lục .
Ghi lại phần dư của mô hình này là E3.Kiểm định lại tính dừng của phần dư E1 ta được kết quả trong bảng 18 phụ lục .
Ta thấy với mức .Nên E3 là nhiễu trắng, do vậy chuỗi EJPY(t) là quá trình ARIMA(0,0,1)
3.2. Mô hình ARCH.
*) Ước lượng mô hình ARCH(1):
( với điều kiện )
Ta có kết quả ước lượng trong bảng 19 phụ lục .
Kiểm định cặp giả thiết sau :
ü Cặp giả thiết 1:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
với
Nên H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
với
Không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test ta kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(4) = 0
F-statistic
222.8062
Probability
0.000000
Chi-square
222.8062
Probability
0.000000
Ta thấy P-value cuả thống kê F = 0 < 0,05 nên H0 bị bác bỏ hay
> 0.Điều này cho ta thấy rủi ro tỷ giá thời kỳ trễ (t-1) có ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá ở thời kì hiện tại t.
3.3. Mô hình GARCH.
Ø Ước lượng mô hình GARCH(1,1):
(với điều kiện )
Ta có kết quả ước lượng ở bảng 20 phụ lục :
Sử dụng các cặp kiểm định sau để kiểm tra các điều kiện của mô hình:
ü Cặp giả thiết 1:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
với
Nên H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
Nên không có cơ sở bác bỏ H0
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(4) = 0
F-statistic
17.84993
Probability
0.000033
Chi-square
17.84993
Probability
0.000024
Ta thấy P-value của thống kê F=0,000033 0, điều này cho ta thấy rủi ro tỷ giá ở thời kì trễ (t-1) có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro của tỷ giá ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 3:
. Với mức ý nghĩa .Không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(5) = 0
F-statistic
0.004716
Probability
0.945299
Chi-square
0.004716
Probability
0.945249
P-value của thống kê F = 0,945299 > 0,05 => không có cơ sở bác bỏ H0 hay = 0, điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố rủi ro tỷ giá giao ngay ở thời kì trễ (t-1) không ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
3.4. Mô hình T- GARCH.
Ø Ước lượng mô hình T-GARCH.
Kết quả ước lượng trong bảng 21 phụ lục .
Sử dụng các cặp kiểm định sau để kiểm tra các điều kiện của mô hình:
ü Cặp giả thiết 1:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
với .
Nên H0 bị bác bỏ hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
Nên không có cơ sở bác bỏ H0
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(4) = 0
F-statistic
10.18657
Probability
0.001579
Chi-square
10.18657
Probability
0.001415
Ta thấy P-value của thống kê F = 0,001579 0, điều này cho ta thấy rủi ro tỷ giá ở thời kì trễ (t-1) có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro của tỷ giá ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 3:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
. Với mức ý nghĩa = 0.05
Vậy không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(6) = 0
F-statistic
0.444351
Probability
0.505589
Chi-square
0.444351
Probability
0.505030
P-value của thống kê F = 0 < 0.05 nên không có cơ sở bác bỏ H0 hay
= 0, điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố tỷ giá giao ngay thời kì trễ (t-1) không ảnh hưởng đến rủi ro của tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 4:
Sử dụng kiểm định Wald Test:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(5)=0
F-statistic
2.345235
Probability
0.126816
Chi-square
2.345235
Probability
0.125667
Theo kết quả bảng trên ta có:
P_value của thống kê F = 0.126816 > = 0.05 và P_value của thống kê
= 0.125667 > = 0.05, nên không có cơ sở bác bỏ H0, hay nói cách khác rủi ro tỷ giá không ảnh hưởng đến rủi ro tỷ giá giao ngay của JPY với VNĐ tại thời điểm t
4. Phân tích biến động tỷ giá giao ngay của SGD với VNĐ ( ESGĐ(t) ).
4.1. Kiểm định tính dừng của ESGĐ(t).
Xét mô hình: ( Ut là nhiễu trắng ).
Đồ thị của ESGĐ(t) được vẽ trong bảng 22 phụ lục .
Nhìn vào đồ thị trên ta thấy ESGĐ(t) không chứa biến xu thế nhưng có hệ số.Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định tính dừng là kiểm định ngiệm đơn vị, ta có kết quả ở bảng 23 phụ lục .
Để kiểm định tính dừng của ESGĐ(t) ta kiểm định cặp giả thiết sau:
( chuỗi không dừng ).
( chuỗi dừng ).
Theo kiểm định ADF ta thấy với mức ý nghĩa .Vậy chuỗi ESGĐ(t) là chuỗi dừng không có xu thế.
Quá trình ARIMA(q,d,p):
Nhìn vào lược đồ tương quan của ESGĐ(t) ta thấy không có hệ số tương quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy.Do vậy chỉ có hệ số chặn.Ước lượng tham số này ta nhận được kết quả ở bảng 24 phụ lục .
Ghi lại phần dư của mô hình này là E4.Kiểm định lại tính dừng của phần dư E1 ta được kết quả trong bảng 25 phụ lục .
Ta thấy với mức .Nên E1 là nhiễu trắng, do vậy chuỗi ESGĐ(t) là quá trình ARIMA(0,0,0).
4.2. Mô hình ARCH.
*) Ước lượng mô hình ARCH(1):
( với điều kiện )
Ta có kết quả ước lượng trong bảng 26 phụ lục .
Kiểm định các cặp giả thiết của mô hình để kiểm tra các điều kiện của mô hình :
ü Cặp giả thiết 1:
Theo kiểm định T ta thấy :
với
Nên H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
với
Không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test ta kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(3) = 0
F-statistic
6.298946
Probability
0.012647
Chi-square
6.298946
Probability
0.012081
Ta có P-value cuả thống kê F = 0,012647 0.Điều này cho ta thấy rủi ro tỷ giá thời kỳ trễ (t-1) có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro của tỷ giá ở thời kì hiện tại t.
4.3. Mô hình GARCH.
Ø Ước lượng mô hình GARCH(1,1):
(với điều kiện )
Ta có kết quả ước lượng ở bảng 27 phụ lục :
Dùng các cặp kiểm định sau để kiểm tra các điều kiện của mô hình:
ü Cặp giả thiết 1:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
với
Nên H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
Ta có :
Nên H0 bị bác bỏ, hay < 0 ( không thoả mãn điều kiện của mô hình).
ü Cặp giả thiết 3:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
. Với mức ý nghĩa .Không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(4) = 0
F-statistic
106.3074
Probability
0.000000
Chi-square
106.3074
Probability
0.000000
Có P-value của thống kê F = 0 < 0.05 nên H0 bị bác bỏ hay
Vậy , điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố tỷ giá giao ngay ở thời kì trễ (t-1) ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
4.4. Mô hình T- GARCH
Ø Ước lượng mô hình T-GARCH.
Kết quả ước lượng trong bảng 28 phụ lục .
Dùng các cặp kiểm định sau để kiểm tra các điều kiện của mô hình:
ü Cặp giả thiết 1:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
với .
Nên H0 bị bác bỏ hay nói cách khác là hệ số
ü Cặp giả thiết 2:
Ta thấy :
H0 bị bác bỏ, hay ( không thoả mãn điều kiện của mô hình ).
ü Cặp giả thiết 3:
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có:
. Với mức ý nghĩa = 0.05
Vậy không có cơ sở bác bỏ H0.
Mặt khác khi ta sử dụng Wald Test để kiểm định cặp giả thiết:
Ta có kết quả trong bảng sau:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(5) = 0
F-statistic
97.48880
Probability
0.000000
Chi-square
97.48880
Probability
0.000000
Ta thấy P-value của thống kê F = 0 < 0.05 nên H0 bị bác bỏ hay
Vậy , điều này cho ta thấy rằng rủi ro của các yếu tố ngoài yếu tố tỷ giá giao ngay ở thời kì trễ (t-1) có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro tỷ giá giao ngay ở thời kì hiện tại t.
ü Cặp giả thiết 4:
Sử dụng kiểm định Wald Test:
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis:
C(4)=0
F-statistic
1.062948
Probability
0.303443
Chi-square
1.062948
Probability
0.302544
Theo kết quả bảng trên ta có:
P_value của thống kê F = 0.303443 > = 0.05 và P_value của thống kê
= 0.302544 > = 0.05, nên không có cơ sở bác bỏ H0, hay nói cách khác rủi ro tỷ giá không ảnh hưởng đến rủi ro tỷ giá giao ngay của SGD với VNĐ tại thời điểm t.
III. LẬP DANH MỤC GỒM 3 LOẠI NGOẠI TỆ EUR, JPY, SGD SAO CHO RỦI RO CỦA DANH MỤC LÀ NHỎ NHẤT.
Xét hệ phương trình tuyến tính.
V.x =
Trong đó V là ma trận hiệp phương sai của chuỗi tỷ giá 3 loại ngoại tệ EUR, JPY, SGĐ.
1. Lập danh mục mua 3 loại ngoại tệ như sau:
Ma trận Vm của tỷ giá mua 3 loại ngoại tệ như sau:
Ta có ma trận hiệp phương sai của tỷ giá mua 3 loại
ngoại tệ EUR, JPY, SGĐ.
E_EURM
JPYM
SGDM
E_EURM
749325.1
4097.502
105455.6
JPYM
4097.502
35.69803
692.1608
SGDM
105455.6
692.1608
290391.6
Giải hệ phương trình : Vm.x =1 ð xi = ð
=
Trong đó là tỷ trọng của mỗi loại ngoại tệ trong cả danh mục mua ngoại tệ:
ðVậy danh mục tỷ giá mua có rủi ro thấp nhất là:
P = ( ) = ( - 0.00543, 1.005809, - 0.00038 ).
Trong một danh mục mua 3 loại ngoại tệ EUR, JPY, SGĐ, để rủi ro của danh mục mua này là nhỏ nhất thì nên mua 100.5809% ngoại tệ JPY, bán 0.543% ngoại tệ EUR, bán 0.038% ngoại tệ SGD
2. Lập danh mục bán 3 loại ngoại tệ EUR, JPY, SGĐ.
Ma trận Vb của tỷ giá bán 3 loại ngoại tệ như sau:
Ma trận hiệp phương sai của tỷ giá bán 3 loại ngoại tệ EUR, JPY, SGĐ.
E_EURB
JPYB
SGDB
E_EURB
1616752.
4401.926
118319.4
JPYB
4401.926
36.79890
720.1557
SGDB
118319.4
720.1557
300790.9
Giải hệ phương trình sau:
Vb.x = => xi = => =
Vậy danh mục bán tỷ giá của 3 loại ngoại tệ mà có rủi ro thấp nhất là:
P = () = ( - 0.00262, 1.003914, - 0.00129 ).
Trong một danh mục bán 3 loại ngoại tệ EUR, JPY, SGĐ, để rủi ro của danh mục bán này là nhỏ nhất thì nên bán 100,3914% ngoại tệ JPY, nên mua 0,262% ngoại tệ EUR, mua 0,129% ngoại tệ SGĐ
Do ở đây mục đích là chỉ giảm thiểu rủi ro cho cả danh mục ngoại tệ mà chúng ta chưa quan tâm đến lợi nhuận thu được từ các ngoại tệ này, nên trong kết quả trên ta thấy chủ yếu tập trung đầu tư vào ngoại tệ JPY vì nó ít rủi ro hơn so với SGD, EUR.Phương pháp này có nhược điểm rất lớn đó là chúng ta chưa tính đến lợi nhuận thu được từ việc kinh doanh các loại ngoại tệ nói trên.
Tóm lại, trong chương này chúng ta đã phân tích và đánh giá được mức độ rủi ro tỷ giá của 3 loại ngoại tệ và chúng ta đã so sánh được rủi ro tỷ giá của ngân hàng Đông á so với NHNN.Và từ việc phân tích và đánh giá này sẽ giúp chúng ta đề ra các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối cho Đông Á nói chung và cho ngân hàng nói riêng.
CHƯƠNG III
MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ
RỦI RO TỶ GIÁ TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH
NGOẠI HỐI CỦA NGÂN HÀNG.
1. Giải pháp về công nghệ.
Công nghệ là chìa khoá để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh ngoại tệ và hạn chế rủi ro, vì vậy:
Cần trang bị thêm hệ thống EBS nếu được sự cho phép của ngân
hàng nhà nước để hệ thống thông tin được toàn diện hơn.Đây là hệ thống giao dịch khớp lệnh tự động cung cấp cho các nhà kinh doanh một mức tỷ giá thực đang giao dịch trên thị trường mà các nhà kinh doanh chỉ cần nạp lệnh vào hệ thống này và nếu có ngân hàng nào đó yết giá khớp với lệnh trên thì lệnh đó sẽ được thực hiện.
- Tạo lập được những nền tảng cần thiết để phát triển các dịch vụ và hoạt động giao dịch cầu nối (BTRS – Bridge Trading Room System) tận dụng dữ liệu thị trường để phục vụ cho các giao dịch kinh doanh ngoại tệ hàng ngày.
- Chú trọng đầu tư các trang thiết bị hiện đại cho bộ phận phân tích và dự báo.
2. Giải pháp về tổ chức và nhân sự.
Nên xây dựng phòng kinh doanh ngoại tệ theo mô hình đạt tiêu chuẩn quốc tế bao gồm các bộ phận sau:
- Bộ phận kinh doanh trực tiếp: Bao gồm các nhà kinh doanh tiền tệ là những người ra các quyết định mua bán một đồng tiền nào đó.Thông thường trong bộ phận gồm hai nhóm nhân viên kinh doanh chính: các nhà kinh doanh phụ trách khách hàng (Dealer) và những nhà kinh doanh ngoại hối chịu trách nhiệm hoàn toàn về mọi vị thế hối đoái của ngân hàng (trader).
* Dealer có một số nhiệm vụ sau :
+ Trực tiếp kinh doanh với khách hàng và yết giá khi cần thiết.
+ Marketing cho bộ phận kinh doanh tiền tệ của ngân hàng tức là hỗ trợ cho khách hàng những thông tin cần thiết về khả năng đồng tiền đó sẽ tăng hay mất giá.
+ Tư vấn trong giao dịch mua bán tiền tệ cho khách hàng của mình.
Trader có nhiệm vụ:
+ Trả lời các câu hỏi về yết giá của các dealer.
+ Kinh doanh đầu cơ bằng cách mua thấp bán cao.
+ Theo dõi các lệnh mua bán của khách hàng.
- Bộ phận kế toán điều vốn: Là bộ phận chịu trách nhiệm về việc thanh toán cho ngân hàng đối tác cho mỗi giao dịch đã được thực hiện tại bộ phận kinh doanh. Họ cũng chịu trách nhiệm về việc theo dõi hạn mức tín dụng, hoạch toán các bút toán cần thiết.
- Bộ phận trung gian : Là bộ phận hoàn toàn chịu trách nhiệm theo dõi hạn mức tín dụng, hạn mức giao dịch, theo dõi lãi lỗ trong kinh doanh ngoại tệ, chịu trách nhiệm phối hợp với hai bộ phận kiểm tra nội bộ và kiểm toán để theo dõi và quản lý rủi ro trong kinh doanh ngoại hối.
3. Giải pháp về kĩ thuật kinh doanh.
- Duy trì sự cân xứng về trạng thái ngoại hối giữa tài sản Có và tài sản Nợ.
Thứ nhất, đối với các khoản cho vay bằng ngoại tệ ngân hàng nên sử dụng một nguồn vốn huy động bằng ngoại tệ tương ứng.Khi số dư tiền gửi ngoại tệ tại ngân hàng tăng lên do khách hàng gửi nhiều ngoại tệ vào ngân hàng, ngân hàng chủ động tìm kiếm khách hàng có nhu cầu vay ngoại tệ, mở rộng cho vay ngoại tệ hoặc mua các giấy tờ có giá phát hành bằng ngoại tệ tương ứng với phần tiền gửi bằng ngoại tệ tăng thêm tại ngân hàng.Ngược lại, khi khách hàng rút tiền gửi bằng ngoại tệ ra nhiều làm giảm số dư tiền gửi ngoại tệ, ngân hàng nên hạn chế cho vay, tích cực thu hồi các khoản vay quá hạn.
Thứ hai, ngân hàng nên tham gia các giao dịch về ngoại tệ sao cho tổng các giá trị hợp đồng mua vào một ngoại tệ nào đó bằng tổng giá trị các hợp đồng bán ra của ngoại tệ đó. Tuy nhiên, việc duy trì cân xứng các khoản mục trong Bảng cân đối tài sản một cách tuyệt đối là hết sức khó khăn và ngân hàng không thể chủ động được vì điều này phụ thuộc vào nhu cầu vay, gửi của khách hàng.
Thứ ba, ngân hàng không nên duy trì trạng thái mở của một đồng tiền ở mức độ lớn để tránh những tổn thất lớn khi tỷ giá biến động. Bởi lẽ, theo QĐ 1081/2002/QĐ-NHNN, tổng trạng thái ngoại hối mở ở mức 30% vốn tự có của ngân hàng, trong đó không phân biệt đồng USD( trước đây quy định đồng USD không vượt +/- 15% VTC ).Thực ra việc quy định cũng xuất phát từ thực tế giao dịch trong ngân hàng xuất phát từ đồng USD nhiều, giải quyết được nhu cầu căng thẳng trong ngân hàng. Tuy nhiên, đứng ở góc độ quản lý rủi ro không nên lạm dụng điều này quá sẽ gây rủi ro tỷ giá.
Xây dựng tỷ giá các loại ngoại tệ so với VND một cách linh hoạt, đảm bảo tính cạnh tranh lành mạnh và lợi nhuận, tăng trưởng nguồn vốn và có ngoại tệ đáp ứng nhu cầu nhập khẩu của khách hàng.
Đa dạng hoá hoạt động kinh doanh ngoại tệ.
Đa đạng hoá lại là một kiểu chiến lược kinh doanh khác bằng cách giữ nhiều tài sản mang tính rủi ro thay vì tập trung vào một hay vài loại tài sản nhất định.Lựa chọn danh mục đầu tư bên cạnh việc tính toán mức lợi nhuận cao nhất phải tính toán đến tổng mức rủi ro của danh mục. Chiến lược này cần phải được thiết kế và chú trọng vào ba phương diện: Loại hình nghiệp vụ, loại ngoại tệ, thị trường và các giải pháp tương ứng sau :
+ Giải pháp thứ nhất là phải đa dạng hoá các loại ngoại tệ trong kinh doanh.ở nước ta hiện nay, đồng tiền dùng giao dịch ngoại thương chủ yếu là USD, do vậy trong hoạt động của các doanh nghiệp xuất nhập khẩu cũng như các ngân hàng đều lựa chọn đồng tiền này.Trong điều kiện đa phương hoá và đa dạng hoá các mặt hoạt động kinh tế đối ngoại, các đồng tiền của các quốc gia khác như SGD, JPY, EUR…ngày càng được sử dụng nhiều trong thanh toán quốc tế và dự trữ ngoại tệ ở các nước thì việc sử dụng chủ yếu một laọi ngoại tệ như hiện nay đã ảnh hưởng đến sự mở rộng giao lưu kinh tế hàng hoá với nhiều nước trên thế giới.Do vậy, khi tỷ giá USD thay đổi thì hoạt động kinh doanh ngoại tệ bị ảnh hưởng nặng nề, hiệu quả kinh doanh ngoại tệ hầu như bị phụ thuộc vào sự tăng giảm vủa tỷ giá.Hơn nữa, việc kinh doanh nhiều loại ngoại tệ khác ngoài USD cũng là một phương pháp tăng lợi nhuận trong kinh doanh ngoại tệ do chênh lệch giữa giá bán ra, mua vào các loại ngoại tệ này lớn hơn nhiều so với USD.
+ Giải pháp thứ hai là đa dạng hoá loại hình nghiệp vụ kinh doanh.Hiện nay, hoạt động kinh doanh ngoại tệ của các NHTM chủ yếu mới thực hiện ngiệp vụ giao ngay, còn các nghiệp vụ khác như mua bán có kỳ hạn, SWAP quyền chọn thì mới được triển khai với số lượng khiêm tốn và chỉ giới hạn ở một số ngân hàng.Vì vậy, hoạt động kinh doanh ngoại tệ mang tính đơn giản, chưa có sự kết hợp chặt chẽ với thị trường tiền tệ và hoạt động dự trữ, đầu cơ còn dừng ở mức độ nhất định.Căn cứ vào tình hình thực hiện các loại hình kinh doanh ngoại tệ hiện nay, trước mắt ngân hàng nên đẩy nhanh việc ký thoả thuận ISDA đối với các đối tác nước ngoài để thực hiện các giao dịch Option trên thị trường quốc tế.Xúc tiến việc thực hiện nghiệp vụ Option ở trong nước và xây dựng mối quan hệ về nghiệp vụ chặt chẽ với nước ngoài là một việc làm hết sức cần thiết mang tính chất quyết định để thực hiện thành công và phát triển nghiệp vụ này. Sau khi ký thoả ước ISDA thì các ngân hàng nên thực hiện nghiệp vụ SWAP lãi suất như hiện nay nếu không triển khai ngay nghiệp vụ này thì các ngân hàng có khả năng đối mặt với rủi ro lớn về lãi suất, nếu lãi suất quốc tế tăng mỗi năm 1% thì ngân hàng sẽ mất 2.75 triệu USD mỗi năm và ngược lại nếu lãi suất trên thị trường quốc tế giảm thì sẽ được hưởng lợi một khoản tương ứng.Ngoài ra, để góp phần thêm phong phú các nghiệp vụ kinh doanh ngoại tệ nhằm đáp ứng nhu cầu khách hàng trong và ngoài nước tốt hơn thì bên cạnh việc phát triển các nghiệp vụ bán kỳ hạn, các ngân hàng thương mại cũng nên tăng cường thêm cả nghiệp vụ mua kỳ hạn.Đa dạng hoá các loại hình giao dịch trên thị trường sẽ tạo ra các công cụ phòng ngừa rủi ro trước những biến động của tỷ giá và lãi suất trên thị trường trong tương lai giúp cho các nhà xuất nhập khẩu, các đơn vị kinh tế chủ động trong kinh doanh, thúc đẩy và phát triển các giao dịch hối đoái để góp phần hoàn thiện thị trường hối đoái Việt Nam.
+ Giải pháp thứ ba là phải có định hướng, kế hoạch để tiến hành mở rộng mạng lưới hoạt động của mình trên cả thị trường trong và ngoài nước.Trước hết, đối với thị trường trong nước, việc mở rộng mạng lưới giao dịch nên tập trung vào các vùng có tiềm năng phát triển kinh tế, có hiệu quả đầu tư cao, đặc biệt có hoạt động xuất nhập khẩu, vì đó là nơi có nhu cầu cao về sử dụng các dịch vụ ngân hàng.Càng nhiều chủ thể kinh doanh xuất nhập khẩu, qui mô kinh doanh của ngân hàng càng lớn, nhu cầu về vốn và chuyển đổi ngoại tệ càng nhiều, đồng thời sự tích luỹ vốn tiền gửi cho ngân hàng càng lớn.Đối với hoạt động kinh doanh ngoại tệ trên thị trường quốc tế cần nhanh chóng nghiên cứu các thị trường khu vực, nâng cấp và mở rộng văn phòng đại diện công ty tài chính đồng thời triển khai thành lập mới các chi nhánh và văn phòng đại diện Châu Á, Châu ÂU, Châu MỸ.Mở rộng thị trường sẽ giúp các ngân hàng thương mại Việt Nam đa dạng hoá các nghiệp vụ kinh doanh của mình.Có điều kiện học hỏi thêm để chuẩn hoá và nâng cao chất lượng dịch vụ, mặt khác sẽ góp phần tăng thêm doanh số và lợi nhuận từng bước phát triển và hội nhập với các ngân hàng quốc tế.
KẾT LUẬN
Trong quá trình phân tích và đánh giá rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng Đông Á cho thấy, ngân hàng phát triển mạnh cả về qui mô và chất lượng hoạt động, hoạt động kinh doanh ngoại hối được diễn ra rộng khắp các chi nhánh, điều này làm hạn chế được phần nào rủi ro do biến động của tỷ giá, và các chi nhánh hoạt động một cách liên tục với đội ngũ nhân viên đầy kinh nghiệm.Tuy nhiên hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng chưa đa dạng, chủ yếu tập trung vào một số loại ngoại tệ như EUR, USD, JPY, SGD…các nghiệp vụ kinh doanh ngoại tệ còn hạn chế nên việc bảo hiểm rủi ro khi tỷ giá biến động còn chưa hiệu quả, trang thiết bị chưa hiện đại điều này là nguyên nhân dẫn đến rủi ro tỷ giá.
Hoàn thành chuyên đề này em hy vọng rằng với những kiến thức đã được trang bị tại trường, cùng với những nhận thức mới thu nhận được bản thân về lý luận, thực tiễn hoạt động nói chung và ngân hàng Đông Á chi nhánh Hồ Gươm nơi em đã thực tập nói riêng em mong sẽ góp một phần nhỏ bé đưa ra các kết quả để giảm thiểu rủi ro trong hoạt động kinh doanh ngoại hối.Với khả năng còn nhiều hạn chế, em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của thầy và các anh chị ở ngân hàng giúp em hoàn thiện chuyên đề này.
Em xin chân thành cảm ơn tiến sỹ Trần Trọng Nguyên và các anh chị tại ngân hàng Đông Á đã hướng dẫn nhiệt tình giúp em hoàn thành chuyên đề này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. GS. Lê Văn Hưu, Giáo trình - Thị trường hối đoái, 2006 NXB thống kê
2. Giáo trình Ngân hàng Thương mại
3. PGS.TS. Hoàng Đình tuấn, Phân tích Định giá Tài Sản
4. PGS.TS. Nguyễn Quang Dong - Giáo trình Kinh tế lượng
5. Tạp chí Ngân hàng, số 11 năm 2007
6. Tạp chí, Lý thuyết Tài chính Tiền tệ, số 6 năm 2007
7. Tạp chí thời báo kinh tế số 5 năm 2007
PHỤ LỤC
Bảng 1
Bảng 2.
ADF Test Statistic
-16.55256
1% Critical Value*
-2.5729
5% Critical Value
-1.9407
10% Critical Value
-1.6162
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E_EUR)
Method: Least Squares
Date: 04/18/07 Time: 10:35
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E_EUR(-1)
-0.989197
0.059761
-16.55256
0.0000
R-squared
0.494573
Mean dependent var
-0.001712
Adjusted R-squared
0.494573
S.D. dependent var
7.168730
S.E. of regression
5.096492
Akaike info criterion
6.098535
Sum squared resid
7272.786
Schwarz criterion
6.111482
Log likelihood
-855.8441
Durbin-Watson stat
1.999545
Bảng 3.
Dependent Variable: E_EUR
Method: Least Squares
Date: 04/18/07 Time: 10:41
Sample(adjusted): 12 282
Included observations: 271 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 9 iterations
Backcast: 1 11
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-0.275042
0.419384
-0.655824
0.5125
AR(11)
0.039963
0.136627
0.292498
0.7701
MA(11)
0.409464
0.124520
3.288341
0.0011
R-squared
0.169120
Mean dependent var
-0.280169
Adjusted R-squared
0.162919
S.D. dependent var
5.182721
S.E. of regression
4.741782
Akaike info criterion
5.961712
Sum squared resid
6025.846
Schwarz criterion
6.001587
Log likelihood
-804.8119
F-statistic
27.27470
Durbin-Watson stat
1.988951
Prob(F-statistic)
0.000000
Inverted AR Roots
.75
.63 -.40i
.63+.40i
.31 -.68i
.31+.68i
-.11 -.74i
-.11+.74i
-.49 -.56i
-.49+.56i
-.72 -.21i
-.72+.21i
Inverted MA Roots
.88+.26i
.88 -.26i
.60+.70i
.60 -.70i
.13 -.91i
.13+.91i
-.38 -.84i
-.38+.84i
-.78+.50i
-.78 -.50i
-.92
Bảng 4.
ADF Test Statistic
-16.28544
1% Critical Value*
-2.5732
5% Critical Value
-1.9408
10% Critical Value
-1.6163
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E1)
Method: Least Squares
Date: 04/18/07 Time: 10:44
Sample(adjusted): 13 282
Included observations: 270 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E1(-1)
-0.992999
0.060975
-16.28544
0.0000
R-squared
0.496458
Mean dependent var
-0.003735
Adjusted R-squared
0.496458
S.D. dependent var
6.675006
S.E. of regression
4.736631
Akaike info criterion
5.952226
Sum squared resid
6035.197
Schwarz criterion
5.965554
Log likelihood
-802.5506
Durbin-Watson stat
1.999644
Bảng 5 .
Dependent Variable: E_EUR
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/18/07 Time: 10:48
Sample(adjusted): 12 282
Included observations: 271 after adjusting endpoints
Failure to improve Likelihood after 29 iterations
MA backcast: 1 11, Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
-0.247225
0.455300
-0.542993
0.5871
AR(11)
-0.204404
0.763508
-0.267717
0.7889
MA(11)
0.310897
0.798910
0.389151
0.6972
Variance Equation
C
16.52252
0.601801
27.45510
0.0000
ARCH(1)
-0.003426
0.010468
-0.327243
0.7435
R-squared
0.070844
Mean dependent var
-0.280169
Adjusted R-squared
0.056872
S.D. dependent var
5.182721
S.E. of regression
5.033189
Akaike info criterion
6.174913
Sum squared resid
6738.575
Schwarz criterion
6.241372
Log likelihood
-831.7007
F-statistic
5.070338
Durbin-Watson stat
1.985203
Prob(F-statistic)
0.000594
Inverted AR Roots
.83+.24i
.83 -.24i
.57+.65i
.57 -.65i
.12+.86i
.12 -.86i
-.36+.79i
-.36 -.79i
-.73+.47i
-.73 -.47i
-.87
Inverted MA Roots
.86+.25i
.86 -.25i
.59+.68i
.59 -.68i
.13 -.89i
.13+.89i
-.37 -.82i
-.37+.82i
-.76+.49i
-.76 -.49i
-.90
Bảng 6.
Dependent Variable: E_EUR
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/18/07 Time: 10:50
Sample(adjusted): 12 282
Included observations: 271 after adjusting endpoints
Failure to improve Likelihood after 12 iterations
MA backcast: 1 11, Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
-0.947585
1.051388
-0.901271
0.3674
AR(11)
0.093921
0.799071
0.117538
0.9064
MA(11)
0.099275
0.866747
0.114538
0.9088
Variance Equation
C
15.73526
18.27927
0.860825
0.3893
ARCH(1)
-0.008852
0.014952
-0.592053
0.5538
GARCH(1)
0.565230
0.506879
1.115119
0.2648
R-squared
0.098522
Mean dependent var
-0.280169
Adjusted R-squared
0.081513
S.D. dependent var
5.182721
S.E. of regression
4.967004
Akaike info criterion
6.108295
Sum squared resid
6537.848
Schwarz criterion
6.188047
Log likelihood
-821.6740
F-statistic
5.792308
Durbin-Watson stat
1.963369
Prob(F-statistic)
0.000043
Inverted AR Roots
.81
.68 -.44i
.68+.44i
.34 -.73i
.34+.73i
-.11 -.80i
-.11+.80i
-.53 -.61i
-.53+.61i
-.77 -.23i
-.77+.23i
Inverted MA Roots
.78+.23i
.78 -.23i
.53+.61i
.53 -.61i
.12+.80i
.12 -.80i
-.34+.74i
-.34 -.74i
-.68+.44i
-.68 -.44i
-.81
Bảng 7.
Dependent Variable: E_EUR
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/18/07 Time: 10:52
Sample(adjusted): 12 282
Included observations: 271 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 30 iterations
MA backcast: 1 11, Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
-0.881115
1.065834
-0.826691
0.4084
AR(11)
0.104493
0.562170
0.185874
0.8525
MA(11)
0.115553
0.614433
0.188065
0.8508
Variance Equation
C
15.47977
16.05907
0.963927
0.3351
ARCH(1)
0.034971
0.131004
0.266949
0.7895
(RESID<0)*ARCH(1)
-0.043822
0.131291
-0.333774
0.7386
GARCH(1)
0.559364
0.455076
1.229167
0.2190
R-squared
0.111479
Mean dependent var
-0.280169
Adjusted R-squared
0.091285
S.D. dependent var
5.182721
S.E. of regression
4.940508
Akaike info criterion
6.101057
Sum squared resid
6443.877
Schwarz criterion
6.194100
Log likelihood
-819.6932
F-statistic
5.520491
Durbin-Watson stat
1.969400
Prob(F-statistic)
0.000021
Inverted AR Roots
.81
.69+.44i
.69 -.44i
.34 -.74i
.34+.74i
-.12 -.81i
-.12+.81i
-.53+.62i
-.53 -.62i
-.78+.23i
-.78 -.23i
Inverted MA Roots
.79+.23i
.79 -.23i
.54+.62i
.54 -.62i
.12 -.81i
.12+.81i
-.34 -.75i
-.34+.75i
-.69+.44i
-.69 -.44i
-.82
Bảng 8
Bảng 9
ADF Test Statistic
-16.10891
1% Critical Value*
-3.4553
5% Critical Value
-2.8719
10% Critical Value
-2.5723
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E_USD_01)
Method: Least Squares
Date: 04/20/06 Time: 22:17
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E_USD_01(-1)
-0.963782
0.059829
-16.10891
0.0000
C
6.640152
0.889131
7.468139
0.0000
R-squared
0.481891
Mean dependent var
0.000000
Adjusted R-squared
0.480034
S.D. dependent var
18.31412
S.E. of regression
13.20607
Akaike info criterion
8.006322
Sum squared resid
48657.67
Schwarz criterion
8.032218
Log likelihood
-1122.888
F-statistic
259.4969
Durbin-Watson stat
2.002219
Prob(F-statistic)
0.000000
Bảng 10
Dependent Variable: E_USD_01
Method: Least Squares
Date: 04/20/06 Time: 22:21
Sample: 1 282
Included observations: 282
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
6.879433
0.784188
8.772686
0.0000
R-squared
0.000000
Mean dependent var
6.879433
Adjusted R-squared
0.000000
S.D. dependent var
13.16875
S.E. of regression
13.16875
Akaike info criterion
7.997110
Sum squared resid
48729.90
Schwarz criterion
8.010025
Log likelihood
-1126.593
Durbin-Watson stat
1.927236
Bảng 11
ADF Test Statistic
-16.13774
1% Critical Value*
-2.5729
5% Critical Value
-1.9407
10% Critical Value
-1.6162
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E2)
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 06:58
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E2(-1)
-0.963782
0.059722
-16.13774
0.0000
R-squared
0.481891
Mean dependent var
0.000000
Adjusted R-squared
0.481891
S.D. dependent var
18.31412
S.E. of regression
13.18247
Akaike info criterion
7.999205
Sum squared resid
48657.70
Schwarz criterion
8.012153
Log likelihood
-1122.888
Durbin-Watson stat
2.002219
Bảng 12
Dependent Variable: E_USD_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 07:10
Sample: 1 282
Included observations: 282
Convergence achieved after 27 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
6.811220
1.559886
4.366486
0.0000
Variance Equation
C
114.0611
1.780994
64.04346
0.0000
ARCH(1)
-0.002581
4.51E-05
-57.18260
0.0000
R-squared
-0.000027
Mean dependent var
6.879433
Adjusted R-squared
-0.007196
S.D. dependent var
13.16875
S.E. of regression
13.21604
Akaike info criterion
8.085720
Sum squared resid
48731.21
Schwarz criterion
8.124463
Log likelihood
-1137.086
Durbin-Watson stat
1.927184
Bảng 13
Dependent Variable: E_USD_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 07:16
Sample: 1 282
Included observations: 282
Convergence achieved after 19 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
6.995203
3.721153
1.879848
0.0601
Variance Equation
C
111.2132
114.2155
0.973714
0.3302
ARCH(1)
-0.006229
8.22E-05
-75.73382
0.0000
GARCH(1)
0.595195
0.414479
1.436007
0.1510
R-squared
-0.000078
Mean dependent var
6.879433
Adjusted R-squared
-0.010870
S.D. dependent var
13.16875
S.E. of regression
13.24013
Akaike info criterion
8.065095
Sum squared resid
48733.68
Schwarz criterion
8.116754
Log likelihood
-1133.178
Durbin-Watson stat
1.927086
Bảng 14
Dependent Variable: E_USD_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 19:50
Sample: 1 282
Included observations: 282
Failure to improve Likelihood after 36 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
7.998879
3.728820
2.145150
0.0319
Variance Equation
C
110.2973
126.3340
0.873061
0.3826
ARCH(1)
0.013710
0.007559
1.813769
0.0697
(RESID<0)*ARCH(1)
-0.152113
0.293980
-0.517426
0.6049
GARCH(1)
0.592782
0.464641
1.275787
0.2020
R-squared
-0.007252
Mean dependent var
6.879433
Adjusted R-squared
-0.021797
S.D. dependent var
13.16875
S.E. of regression
13.31150
Akaike info criterion
8.096408
Sum squared resid
49083.29
Schwarz criterion
8.160981
Log likelihood
-1136.593
Durbin-Watson stat
1.913360
Bảng 15
Bảng 16
ADF Test Statistic
-11.41567
1% Critical Value*
-3.4553
5% Critical Value
-2.8719
10% Critical Value
-2.5723
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E_JPY_01)
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 22:49
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E_JPY_01(-1)
-0.636410
0.055749
-11.41567
0.0000
C
2.310138
0.204691
11.28595
0.0000
R-squared
0.318377
Mean dependent var
-0.000391
Adjusted R-squared
0.315934
S.D. dependent var
0.619045
S.E. of regression
0.512001
Akaike info criterion
1.506113
Sum squared resid
73.13855
Schwarz criterion
1.532009
Log likelihood
-209.6089
F-statistic
130.3174
Durbin-Watson stat
1.922812
Prob(F-statistic)
0.000000
Bảng 17
Dependent Variable: E_JPY_01
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 22:53
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 3 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
3.629954
0.047993
75.63446
0.0000
AR(1)
0.363590
0.055749
6.521942
0.0000
R-squared
0.132289
Mean dependent var
3.630178
Adjusted R-squared
0.129179
S.D. dependent var
0.548664
S.E. of regression
0.512001
Akaike info criterion
1.506113
Sum squared resid
73.13855
Schwarz criterion
1.532009
Log likelihood
-209.6089
F-statistic
42.53573
Durbin-Watson stat
1.922812
Prob(F-statistic)
0.000000
Inverted AR Roots
.36
Bảng 18
ADF Test Statistic
-16.08729
1% Critical Value*
-2.5729
5% Critical Value
-1.9407
10% Critical Value
-1.6162
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E3)
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 23:02
Sample(adjusted): 3 282
Included observations: 280 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E3(-1)
-0.962041
0.059801
-16.08729
0.0000
R-squared
0.481218
Mean dependent var
0.001464
Adjusted R-squared
0.481218
S.D. dependent var
0.709968
S.E. of regression
0.511365
Akaike info criterion
1.500098
Sum squared resid
72.95684
Schwarz criterion
1.513080
Log likelihood
-209.0138
Durbin-Watson stat
1.989394
Bảng 19
Dependent Variable: E_JPY_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 23:05
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 234 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
-372.2237
113098.0
-0.003291
0.9974
AR(1)
0.999944
0.016975
58.90771
0.0000
Variance Equation
C
0.008466
0.000889
9.518738
0.0000
ARCH(1)
8.985629
0.601984
14.92669
0.0000
R-squared
-0.274380
Mean dependent var
3.630178
Adjusted R-squared
-0.288182
S.D. dependent var
0.548664
S.E. of regression
0.622724
Akaike info criterion
0.220185
Sum squared resid
107.4163
Schwarz criterion
0.271977
Log likelihood
-26.93600
Durbin-Watson stat
2.491687
Inverted AR Roots
1.00
Bảng 20
Dependent Variable: E_JPY_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 23:12
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 51 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
3.156811
0.495573
6.370028
0.0000
AR(1)
0.903968
0.124110
7.283600
0.0000
Variance Equation
C
0.071258
0.005323
13.38583
0.0000
ARCH(1)
1.082560
0.256232
4.224918
0.0000
GARCH(1)
-0.001100
0.016025
-0.068674
0.9452
R-squared
-0.166703
Mean dependent var
3.630178
Adjusted R-squared
-0.183612
S.D. dependent var
0.548664
S.E. of regression
0.596913
Akaike info criterion
0.530542
Sum squared resid
98.34033
Schwarz criterion
0.595281
Log likelihood
-69.54114
Durbin-Watson stat
2.470261
Inverted AR Roots
.90
Bảng 21
Dependent Variable: E_JPY_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 23:25
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Failure to improve Likelihood after 45 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
3.611166
0.103201
34.99162
0.0000
AR(1)
0.590823
0.114289
5.169529
0.0000
Variance Equation
C
0.167581
0.046936
3.570439
0.0004
ARCH(1)
0.327199
0.102518
3.191640
0.0014
(RESID<0)*ARCH(1)
-0.240575
0.157093
-1.531416
0.1257
GARCH(1)
-0.201537
0.302337
-0.666597
0.5050
R-squared
0.080429
Mean dependent var
3.630178
Adjusted R-squared
0.063710
S.D. dependent var
0.548664
S.E. of regression
0.530899
Akaike info criterion
0.662535
Sum squared resid
77.50979
Schwarz criterion
0.740223
Log likelihood
-87.08623
F-statistic
4.810508
Durbin-Watson stat
2.270836
Prob(F-statistic)
0.000311
Inverted AR Roots
.59
Bảng 22
Bảng 23
ADF Test Statistic
-15.28153
1% Critical Value*
-3.4553
5% Critical Value
-2.8719
10% Critical Value
-2.5723
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E_SGD_01)
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 20:32
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E_SGD_01(-1)
-0.911457
0.059644
-15.28153
0.0000
C
143.6822
9.473372
15.16695
0.0000
R-squared
0.455636
Mean dependent var
0.017865
Adjusted R-squared
0.453685
S.D. dependent var
26.47457
S.E. of regression
19.56818
Akaike info criterion
8.792778
Sum squared resid
106832.9
Schwarz criterion
8.818674
Log likelihood
-1233.385
F-statistic
233.5251
Durbin-Watson stat
1.996039
Prob(F-statistic)
0.000000
Bảng 24
Dependent Variable: E_SGD_01
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 20:38
Sample: 1 282
Included observations: 282
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
157.6434
1.165702
135.2348
0.0000
R-squared
0.000000
Mean dependent var
157.6434
Adjusted R-squared
0.000000
S.D. dependent var
19.57546
S.E. of regression
19.57546
Akaike info criterion
8.789970
Sum squared resid
107678.8
Schwarz criterion
8.802885
Log likelihood
-1238.386
Durbin-Watson stat
1.822577
Bảng 25
ADF Test Statistic
-15.30890
1% Critical Value*
-2.5729
5% Critical Value
-1.9407
10% Critical Value
-1.6162
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E4)
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 20:40
Sample(adjusted): 2 282
Included observations: 281 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
E4(-1)
-0.911457
0.059538
-15.30890
0.0000
R-squared
0.455636
Mean dependent var
0.017865
Adjusted R-squared
0.455636
S.D. dependent var
26.47457
S.E. of regression
19.53320
Akaike info criterion
8.785661
Sum squared resid
106832.9
Schwarz criterion
8.798609
Log likelihood
-1233.385
Durbin-Watson stat
1.996039
Bảng 26
Dependent Variable: E_SGD_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 20:43
Sample: 1 282
Included observations: 282
Convergence achieved after 123 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
157.9637
1.772942
89.09693
0.0000
Variance Equation
C
358.6821
8.192125
43.78377
0.0000
ARCH(1)
0.089500
0.035661
2.509770
0.0121
R-squared
-0.000269
Mean dependent var
157.6434
Adjusted R-squared
-0.007439
S.D. dependent var
19.57546
S.E. of regression
19.64813
Akaike info criterion
8.779998
Sum squared resid
107707.7
Schwarz criterion
8.818742
Log likelihood
-1234.980
Durbin-Watson stat
1.822087
Bảng 27
Dependent Variable: E_SGD_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 20:54
Sample: 1 282
Included observations: 282
Convergence achieved after 15 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
158.2340
2.434884
64.98624
0.0000
Variance Equation
C
83.23158
43.35467
1.919783
0.0549
ARCH(1)
-0.013956
0.000662
-21.09691
0.0000
GARCH(1)
0.842634
0.081725
10.31055
0.0000
R-squared
-0.000913
Mean dependent var
157.6434
Adjusted R-squared
-0.011715
S.D. dependent var
19.57546
S.E. of regression
19.68978
Akaike info criterion
8.769640
Sum squared resid
107777.1
Schwarz criterion
8.821298
Log likelihood
-1232.519
Durbin-Watson stat
1.820914
Bảng 28
Dependent Variable: E_SGD_01
Method: ML - ARCH (Marquardt)
Date: 04/21/06 Time: 21:10
Sample: 1 282
Included observations: 282
Convergence achieved after 21 iterations
Variance backcast: ON
Coefficient
Std. Error
z-Statistic
Prob.
C
158.4203
2.264856
69.94716
0.0000
Variance Equation
C
89.99167
43.47288
2.070065
0.0384
ARCH(1)
-0.035260
0.021114
-1.669989
0.0949
(RESID<0)*ARCH(1)
0.021659
0.021008
1.030993
0.3025
GARCH(1)
0.825716
0.083628
9.873641
0.0000
R-squared
-0.001580
Mean dependent var
157.6434
Adjusted R-squared
-0.016044
S.D. dependent var
19.57546
S.E. of regression
19.73186
Akaike info criterion
8.764725
Sum squared resid
107849.0
Schwarz criterion
8.829298
Log likelihood
-1230.826
Durbin-Watson stat
1.819701
MỤC LỤC
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- Các nghiệp vụ của ngân hàng thương mại và phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của ngân hàng Đông Á.DOC