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

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