Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Kiểm định dạng đường cong lãi suất ở Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:52

Thêm vào BST

Báo xấu

32
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Thông qua các phân tích kinh tế lượng, tác giả so sánh sự phù hợp với dữ liệu thực tế ở Việt Nam giữa đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR. Mời các bạn cùng tìm hiểu nội dung chi tiết.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Kiểm định dạng đường cong lãi suất ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH ----------------------------------------- CHÂU THÙY TRANG KIỂM ĐỊNH DẠNG ĐƯỜNG CONG LÃI SUẤT Ở VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ NGÀNH : 60340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP. Hồ Chí Minh - Năm 2013
LỜI CAM ĐOAN  Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Kiểm định dạng đường cong lãi suất ở Việt Nam” là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thị Uyên Uyên. Các số liệu, kết quả trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi sẽ chịu trách nhiệm về nội dung tôi đã trình bày trong luận văn này. TP.HCM, ngày tháng năm 2013 Tác giả Châu Thùy Trang
LỜI CẢM ƠN  Trước tiên, tôi xin chân thành cảm ơn Cô Nguyễn Thị Uyên Uyên đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn tốt nghiệp này, cũng như gửi lời cảm ơn đến tất cả các Thầy - Cô đặc biệt là Thầy Cô trong khoa TCDN - Trường Đại học Kinh Tế TP.HCM đã tận tình dạy bảo và truyền đạt cho tôi những kiến thức quý giá trong cả khóa học. Sau cùng, tôi xin cảm ơn các bạn trong lớp cao học TCDN Đêm 9 K19 đã giúp đỡ, chia sẽ những kiến thức mới mẻ cũng như những thông tin bổ ích để tôi có thể hoàn thành luận văn này. Châu Thùy Trang
MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT TÓM TẮT ..................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI .......................................................................... 2 1.1 Lý do chọn đề tài ................................................................................................. 2 1.2 Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................... 2 1.3 Vấn đề nghiên cứu .............................................................................................. 2 1.4 Ý nghĩa của đề tài ................................................................................................ 3 1.5 Bố cục luận văn ................................................................................................... 3 CHƯƠNG 2: NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ KIỂM ĐỊNH DẠNG ĐƯỜNG CONG LÃI SUẤT ĐƯỢC XÂY DỰNG TỪ HAI MÔ HÌNH VASICEK VÀ CIR .......................................................................... 5 2.1 Nền tảng lý thuyết về đường cong lãi suất .......................................................... 5 2.1.1 Đường cong lãi suất và các dạng đường cong lãi suất ........................................ 5 2.1.2 Tầm quan trọng của đường cong lãi suất ............................................................ 9 2.2 Các nghiên cứu trên thế giới về kiểm định dạng đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR ......................................................... 12 CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU, MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........ 16 3.1 Dữ liệu nghiên cứu ............................................................................................ 16 3.2 Mô hình nghiên cứu .......................................................................................... 17 3.2.1 Mô hình Vasciek ............................................................................................... 17 3.2.2 Mô hình Cox, Ingersoll, Ross (CIR) .................................................................. 18 3.3 Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 18 3.3.1 Ước lượng các tham số của hai mô hình Vasicek và CIR ................................ 19 3.3.2 Xác định lãi suất của hai mô hình Vasicek và CIR .......................................... 22
CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH DẠNG ĐƯỜNG CONG LÃI SUẤT ĐƯỢC XÂY DỰNG TỪ HAI MÔ HÌNH VASICEK VÀ CIR Ở VIỆT NAM ........................... 25 4.1 So sánh đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR – Giai đoạn lấy mẫu .................. 25 4.2 So sánh đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình CIR ............................ 27 4.3 Thảo luận về kết quả nghiên cứu ...................................................................... 29 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI ...................................... 31 5.1 Kết luận về kết quả nghiên cứu ......................................................................... 31 5.2 Hạn chế của đề tài ............................................................................................. 31 TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 33 PHỤ LỤC 1 ................................................................................................................. 35 PHỤ LỤC 2 ................................................................................................................. 37 PHỤ LỤC 3 ................................................................................................................. 39
DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Kết quả ước lượng các tham số trong mô hình Vasicek............................... 20 Bảng 3.2: Kết quả ước lượng các tham số trong mô hình CIR ..................................... 23 Bảng 4.1: Kết quả kiểm định MAPE – Giai đoạn lấy mẫu ........................................... 25 Bảng 4.2: Kết quả kiểm định MAPE phân loại theo kỳ hạn – Giai đoạn lấy mẫu ...... 26 Bảng 4.3: Kết quả kiểm định MAPE – Giai đoạn dự báo ............................................. 27 Bảng 4.4: Kết quả kiểm định MAPE phân loại theo kỳ hạn – Giai đoạn dự báo ......... 28
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT CIR : Cox, Ingersoll, Ross HNX : Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội LS : Lãi suất Lãi suất qua đêm : Lãi suất bình quân liên ngân hàng qua đêm Lãi suất 1 tháng : Lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn 1 tháng MAPE : Mean Absolute Percenage Error – Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình các sai số khoảng chênh lệch MLE : Maximum Likelihood Estimator - Ước lượng khả năng có thể xảy ra nhiều nhất NHNN : Ngân hàng nhà nước TPCP : Trái phiếu chính phủ
TÓM TẮT Bài nghiên cứu này tác giả kiểm định dạng đường cong lãi suất ở Việt Nam. Trong đó, tác giả sử dụng hai mô hình Vasicek và CIR để xây dựng đường cong lãi suất, với dữ liệu đầu vào là lãi suất bình quân liên ngân hàng trong giai đoạn 2006-2012. Kết quả nghiên cứu cho thấy đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek có sự phù hợp với dữ liệu thực tế tốt hơn đường cong lã suất được xây dựng từ mô hình CIR. Trong đó, trong giai đoạn lấy mẫu, ở các kỳ hạn dưới 3 tháng, thì không có sự khác biệt giữa đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek và đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR, ở các kỳ hạn trên 3 tháng thì đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek cho kết quả phù hợp với dữ liệu thực tế hơn đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR. Trong giai đoạn dự báo, ở các 1 tuần, 2 tuần và 1 tháng, thì không có sự khác biệt giữa đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek và đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR, ở các kỳ hạn trên 1 tháng thì đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek cho kết quả phù hợp với dữ liệu thực tế hơn đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR. Từ khóa chính: Đường cong lãi suất, mô hình Vasicek, mô hình CIR, chỉ số MAPE -1-
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý do chọn đề tài Đường cong lãi suất có ý nghĩa quan trọng không chỉ đối với các nhà phát hành, các nhà đầu tư, mà còn rất có ý nghĩa đối với các nhà hoạch định chính sách và các tổ chức tài chính, vì đường cong lãi suất giúp định hướng lãi suất, đồng thời là một công cụ quan trọng giúp giám sát nền kinh tế. Vì vậy, đã có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới về nội dung này. Tuy nhiên, các nghiên cứu chủ yếu tập trung ở các nước phát triển như: Mỹ, Nhật, Anh và các nước Châu Âu, còn đối với các nước đang phát triển như Việt Nam, do thị trường còn nhỏ lẻ và tính thanh khoản khá thấp, nên số lượng các nghiên cứu về đường cong lãi suất còn khá khiêm tốn. Xuất phát từ đặc điểm trên cũng như để xem xét dạng đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình nào và dữ liệu nào phù hợp với điều kiện thực tế của thị trường Việt Nam, tác giả đã chọn đề tài “Kiểm định dạng đường cong lãi suất ở Việt Nam” để làm luận văn bảo vệ khóa học thạc sĩ của mình. 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Thông qua các phân tích kinh tế lượng, tác giả so sánh sự phù hợp với dữ liệu thực tế ở Việt Nam giữa đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR. 1.3 Vấn đề nghiên cứu Từ mục tiêu nghiên cứu trên, bài nghiên cứu sẽ tập trung giải quyết các vấn đề sau: Một là, so sánh sự phù hợp với dữ liệu thực tế ở Việt Nam trong giai đoạn lấy mẫu giữa đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR. -2-
Hai là, so sánh sự phù hợp với dữ liệu thực tế ở Việt Nam giữa đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình CIR. 1.4 Ý nghĩa của đề tài Đề tài nghiên cứu mang lại một số ý nghĩa về mặt lý thuyết và thực tiễn đối với không chỉ các nhà đầu tư tham gia thị trường và các nhà hoạch định chính sách mà còn có ích cho các học giả quan tâm tới vấn đề này, cụ thể: - Đối với các nhà đầu tư: đường cong lãi suất là được xem là tín hiệu dự báo về tình trạng nền kinh tế trong tương lai, giúp các nhà đầu tư năm bắt được cơ hội trong kinh doanh cũng như đề phòng những rủi ro. - Đối với nhà điều hành chính sách: đường cong lãi suất được xem là bức tranh tổng quát về thị trường tài chính tiền tệ để từ đó những nhà hoạch định đưa ra những chính sách điều tiết vĩ mô thích hợp. - Đối với các học giả: kết quả của bài nghiên cứu có thể dùng làm tài liệu tham khảo có ích cho những học giả muốn nghiên cứu về kiểm định dạng đường cong lãi suất ở Việt Nam. 1.5 Bố cục luận văn Ngoài phần tóm tắt, danh mục hình, danh mục bảng, danh mục chữ viết tắt, tài liệu tham khảo, phụ lục, đề tài sẽ bao gồm 5 chương, như sau: Chương 1: ệ đề à Trong chương này, tác giả trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, vấn đề nghiên cứu và bố cục của luận văn. -3-
Chương 2: Những nghiên cứu thực nghiệm trên thế gi i về kiểm định dạng đường cong lãi suấ được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR Đầu tiên, tác giả trình bày các nghiên cứu trên thế giới về đường cong lãi suất như: các dạng đường cong lãi suất và tầm quan trọng của đường cong lãi suất. Kế tiếp, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu trên thế giới về kiểm định đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR. Chương 3: Dữ liệu, mô hình và p ương p áp ng ên cứu Ở chương này, tác giả trình bày cách thức lấy dữ liệu nghiên cứu, giới thiệu hai mô hình Vasicek và CIR và phương pháp nghiên cứu. Các nội dung được trình bày ở chương này làm cơ sở cho các phân tích tiếp theo ở Chương 4. Chương 4: Kiểm định dạng đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR ở Việt Nam Trong chương này, tác giả sẽ trình bày các kết quả sau: - So sánh đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR – Giai đoạn lấy mẫu. - So sánh đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình CIR. Chương 5: ế n Ở chương này, tác giả tổng kết lại vấn đề nghiên cứu, cũng như các hạn chế của bài nghiên cứu. -4-
CHƯƠNG 2: NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ KIỂM ĐỊNH DẠNG ĐƯỜNG CONG LÃI SUẤT ĐƯỢC XÂY DỰNG TỪ HAI MÔ HÌNH VASICEK VÀ CIR 2.1 Nền tảng lý thuyết về đường cong lãi suất Trong phần này, tác giả tóm lược lại một số các kết quả nghiên cứu trên thế giới liên quan đến lý thuyết đường cong lãi suất cũng như tầm quan trọng của đường cong lãi suất trong tài chính cũng như trong kinh tế. 2.1.1 Đường cong lãi suất và các dạng đường cong lãi suất Tác giả Ali Umut Irturk (2006), trong bài nghiên cứu Term structure of interest rates – Cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, cho rằng đường cong lãi suất là một đồ thị miêu tả mối quan hệ giữa lãi suất và thời gian đáo hạn của các trái phiếu cùng loại và cùng bản chất, nhưng khác nhau về thời gian đáo hạn. Cũng theo Ali Umut Irturk (2006) thì đường cong lãi suất có các dạng cơ bản là dạng dốc lên, dạng dốc xuống, dạng nằm ngang và dạng bướu. Đường cong lãi suất dạng dốc lên Đường cong lãi suất dạng dốc lên khi lãi suất dài hạn cao hơn lãi suất ngắn hạn. Điều này xuất phát từ kỳ vọng của nhà đầu tư về sự tăng trưởng của nền kinh tế cũng như xu hướng gia tăng của lãi suất trong tương lai. Chính kỳ vọng tăng trưởng này gây ra kỳ vọng gia tăng lạm phát trong tương lai. Do đó, khi đường cong lãi suất có dạng dốc lên, các nhà đầu tư sẽ yêu cầu lãi suất cao hơn cho thời gian đáo hạn dài hơn trong tương lai. -5-
Hình 1.1: Đường cong lãi suất dạng dốc lên Tuy nhiên, khi lạm phát gia tăng, ngân hàng trung ương sẽ thắt chặt chính sách tiền tệ bằng cách tăng lãi suất ngắn hạn ở tương lai để giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế cũng như kiềm hãm áp lực lạm phát, từ đó làm giảm độ dốc của đường cong lãi suất. Hầu hết sau khủng hoảng, đường cong lãi suất sẽ có dạng dốc lên. Đồ thị bên dưới cho thấy đường cong lãi suất dạng dốc lên của trái phiếu chính phủ Mỹ vào đầu năm 1992 khi nền kinh tế Mỹ bắt đầu phục hồi sau khủng hoảng năm 1990-1991. Hình 1.2: Đường cong lãi suất của trái phiếu chính phủ Mỹ vào đầu năm 1992 Đường cong lãi suất dạng dốc xuống -6-
Đường cong lãi suất dạng dốc xuống khi lãi suất dài hạn thấp hơn lãi suất ngắn hạn.Thông thường, các mức lãi suất ngắn hạn và dài hạn biến động theo chu kỳ. Các mức lãi suất này tăng lên trong giai đoạn tăng trưởng của nền kinh tế và giảm đi khi nền kinh tế suy thoái. Do đó, khi nền kinh tế bắt đầu có dấu hiệu suy thoái, các nhà đầu tư tin rằng lãi suất trái phiếu dài hạn có thể thấp hơn nữa trong tương lai và đây là cơ hội để mua trái phiếu ở mức lãi suất cao hơn. Điều này làm gia tăng nhu cầu mua trái phiếu dài hạn, và kết quả là giá của các công cụ nợ ngắn hạn sẽ giảm xuống và giá của các công cụ nợ dài hạn sẽ tăng lên dẫn tới sự gia tăng trong lãi suất ngắn hạn và giảm đi ở lãi suất dài hạn do giá công cụ nợ và lãi suất có quan hệ nghịch biến. Hình 1.3: Đường cong lãi suất dạng dốc xuống Một đường cong lãi suất dạng dốc xuống sẽ cho thấy tình trạng tồi tệ của nền kinh tế trong tương lai như khủng hoảng vốn. Đường cong lãi suất dạng nằm ngang Đường cong lãi suất dạng nằm ngang còn được gọi là đường cong lãi suất nông hay đường cong lãi suất phẳng. Đường cong lãi suất có dạng nằm ngang khi lãi suất ngắn hạn bằng hoặc khác biệt không đáng kể so với lãi suất dài hạn. Điều này thường xảy ra -7-
sau một chu kỳ kinh tế khi tiền không có sẵn trong nền kinh tế, bởi vì chính sách tiền tệ thắt chặt đi kèm với kỳ vọng lạm phát cao trong chu kỳ kinh tế sau. Hình 1.4: Đường cong lãi suất dạng nằm ngang Một đường cong lãi suất dạng nằm ngang thường ít xảy ra và là một chỉ số đặc trưng cho sự chuyển tiếp độ nghiêng đi lên hoặc đi xuống. Đường cong lãi suất dạng bướu Do mối quan hệ giữa lãi suất và thời gian đáo hạn của trái phiếu thường không tuyến tính, vì vậy, đường cong lãi suất thường được xem là có dạng hình bướu. Hình 1.5: Đường cong lãi suất dạng bướu -8-
Dạng đường cong lãi suất này thường được thấy khi ban đầu thị trường kỳ vọng lãi suất sẽ tăng trong một giai đoạn và sau đó sẽ giảm trong giai đoạn khác, hoặc ngược lại, thị trường kỳ vọng lãi suất sẽ giảm trong một giai đoạn và sau đó sẽ tăng trong giai đoạn khác. 2.1.2 Tầm quan trọng của đường cong lãi suất 2.1.2.1 Dự báo mức độ lạm phát Năm 1990, Frederic S. Mishkin [1990b] sử dụng phương trình hồi quy tuyến tính để xem xét khả năng dự báo mức độ lạm phát của đường cong lãi suất như sau: [ ] Trong phương trình này sự thay đổi trong tương lai của tỷ lệ lạm phát ( ) là hồi quy của độ dốc của đường cong lãi suất tương ứng với chênh lệch giữa lãi suất m năm ( ) và lãi suất một năm ( ). Với dữ liệu là tỷ lệ lạm phát và lãi suất trái phiếu Kho bạc Mỹ từ một đến năm năm trong giai đoạn từ 1953 đến 1987, tác giả thấy rằng: - Hệ số dương cho thấy độ dốc của đường cong lãi suất và lạm phát có quan hệ đồng biến với nhau. Điều đó có nghĩa là khi đường cong lãi suất có dạng dốc lên sẽ là một dấu chỉ cho thấy tỷ lệ lạm phát sẽ tăng trong tương lai, và ngược lại, khi đường cong lãi suất có dạng dốc xuống sẽ là tín hiệu cho thấy tỷ lệ lạm phát trong tương lai sẽ giảm. - Bên cạnh đó, hệ số có giá trị khá cao và tăng dần theo thời gian. Điều này cho thấy sự thay đổi tỷ lệ lạm phát trong tương lai được giải thích khá nhiều bởi sự thay đổi trong đường cong lãi suất tương lai và thời gian dự báo càng xa thì độ dốc đường cong lãi suất càng chiếm tỷ trọng cao trong việc giải thích sự thay đổi của lạm phát. -9-
Từ đó cho thấy độ dốc của đường cong lãi suất là một công cụ rất tốt để dự báo lạm phát. 2.1.2.2 Dự báo nền kinh tế trong tương lai Theo hai tác giả Estrella và Miskin (1997), sự chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và lãi suất ngắn hạn, khi đường cong lãi suất có dạng dốc xuống, đã dự báo được suy thoái giai đoạn 1990-1991, mặc dù đỉnh điểm của cuộc suy thoái trong dự báo xảy ra sớm hơn một tí so với thực tế. Nguyên nhân là do chính sách thắt chặt tiền tệ làm cho cầu tiền hiện tại cao hơn tương lai, làm cho mức lãi suất ngắn hạn tăng cao tương đối so với mức lãi suất dài hạn, từ đó làm cho đường cong lãi suất có dạng dốc xuống hoặc làm cho đường cong lãi suất trở nên ít dốc hơn. Bên cạnh đó, trong bài nghiên cứu này hai tác giả cũng thấy rằng nếu kết hợp chênh lệch lãi suất giữa các kỳ hạn và chỉ số chứng khoán sẽ cho ra kết quả dự báo tốt hơn, đặc biệt sự kết hợp này có thể cung cấp một số cảnh báo suy thoái trong 4 quý tiếp theo. Năm 2005, nhóm tác giả Andrew Anga, Monika Piazzesi và Min Wei trong bài nghiên cứu “What does the yield curve tell us about GDP growth? – Đường cong lãi suất cung cấp gì cho chúng ta về tăng trưởng GDP?”, đã nghiên cứu khả năng dự báo tăng trưởng kinh tế tại Mỹ của đường cong lãi suất, trong giai đoạn từ năm 1964 đến năm 2001. Nhóm tác giả thấy rằng lãi suất danh nghĩa ngắn hạn có mối tương quan đồng biến với tăng trưởng GDP, nghĩa là khi lãi suất danh nghĩa ngắn hạn tăng thì GDP cũng sẽ tăng. 2.1.2.3 Phản ánh tính thanh khoản của thị trường Theo giải thích của Issing (2000), khi thị trường trái phiếu chính phủ chiếm ưu thế và có tính thanh khoản, những người tham gia thị trường có thể kiếm được lợi nhuận từ mỗi sự khác biệt nhỏ về giá giữa các trái phiếu có ngày đáo hạn tương tự nhau. Khi có - 10 -
sự khác biệt giá, thì một số ít các chuyên gia sẽ đặt lệnh mua hoặc bán với giá thấp hoặc cao hơn một tí so với giá thị trường, và khi điều này diễn ra thường xuyên thì hoạt động của những người tham gia thị trường đã góp phần nhanh chóng làm trơn bất kỳ sự khác biệt về giá, từ đó, làm tăng mức độ trơn của đường cong lãi suất. Vì vậy, độ trơn của đường cong lãi suất cho thấy mức độ thâm nhập và tính thanh khoản của thị trường trái phiếu chính phủ. Năm 2001, Vincent Brousseau và Benjamin Sahel thấy rằng độ trơn của đường cong lãi suất có thể cung cấp các chỉ dẫn liên quan đến kỳ vọng thị trường, mức độ lo ngại rủi ro và tính thanh khoản của thị trường…. Khi so sánh độ trơn trong thị trường trái phiếu chính phủ của năm nước: Đức, Tây Ban Nha, Pháp, Nhật và Mỹ, nhóm tác giả thấy rằng độ trơn giảm trong giai đoạn thị trường tài chính có nhiều biến động và tính thanh khoản thấp. Điển hình đường cong lãi suất của thị trường Mỹ, Nhật và Pháp trong giai đoạn biến động thị trường tài chính vào mùa thu 1998 có độ trơn rất thấp. 2.1.2.4 Dự báo tỷ giá hối đoái Năm 2012, tác giả Anh Tuan Bui đã sử dụng đường cong lãi suất để dự báo sự thay đổi của tỷ giá trong tương lai. Kết quả nghiên cứu cho thấy độ dốc tương đối và độ cong tương đối của đường cong lãi suất tại Úc so với đường cong lãi suất tại Mỹ đều có ý nghĩa trong việc giải thích sự chuyển động của tỷ giá hối đoái và chênh lệch lãi suất giữa hai quốc qia Úc và Mỹ. Cụ thể như sau: - Đối với chuyển động của tỷ giá hối đoái: 1% gia tăng trong nhân tố độ cong tương đối dự báo 3.4%, 4.5% và 2.1% tăng giá của đồng đô la Úc so với đồng đô la Mỹ trong 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng trong tương lai. Ngoài ra, sự gia tăng 1% trong nhân tố độ dốc tương đối, khi đường cong lãi suất Mỹ trở nên dốc hơn đường cong lãi suất Úc, dự báo hơn 3.2% và 2.6% tăng giá hàng năm của Đô la Úc so với Đô la Mỹ trong 18 tháng và 24 tháng tương lai. - 11 -
- Đối với chênh lệch lãi suất giữa hai quốc gia: 1% gia tăng trong độ dốc tương đối dự báo 2.6% và 2.1% giảm chênh lệch lãi suất giữa hai quốc gia trong 18 và 24 tháng sắp tới, và 1% gia tăng trong độ cong tương đối dự báo 4.5% và 2% giảm chênh lệch lãi suất giữa hai quốc gia trong 3 tháng và 6 tháng tiếp theo. Khi so sánh khả năng dự báo của độ dốc tương đối và độ cong tương đối, tác giả thấy rằng độ dốc tương đối thể hiện khả năng dự báo trong tương lai xa hơn so với độ cong tương đối. Trong khi độ dốc tương đối có khả năng dự báo hơn 18 tháng, thì độ cong tương đối chỉ có thể giải thích sự chuyển động của tỷ giá và chênh lệch lãi suất dưới 12 tháng. 2.2 Các nghiên cứu trên thế giới về kiểm định dạng đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR Trong phần này, tác giả tóm lược lại những quan điểm và kết quả nghiên cứu của các tác giả trên thế giới về kết quả kiểm định đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR. Các nghiên cứu này sẽ được trình bày theo thứ tự thời gian. Năm 2000, hai tác giả L.C.G. Rogers và Wolfgang Stummer đã nghiên cứu sự phù hợp của các mô hình một nhân tố với hai bộ dữ liệu là lợi tức đến kỳ đáo hạn của các giao dịch từ ngày 24/12/1992 đến ngày 25/05/1993 của lãi suất Bảng Anh và lãi suất Đô la Mỹ. Kết quả phân tích cho thấy cả hai mô hình CIR và Vasicek đều có sự phù hợp với dữ liệu thực tế. Tuy nhiên, mô hình CIR có sự ổn định trong dài hạn tốt hơn và không có lãi suất âm, nên mô hình CIR có ưu điểm hơn một ít so với mô hình Vasicek. Bên cạnh đó, do sự khác biệt đáng kể trong lãi suất dài hạn so với dữ liệu thực tế, nên mô hình Vasicek có tổng trung bình các phần dư lớn hơn mô hình CIR. Năm 2007, tác giả Chalita Promchansử dụng dữ liệu tín phiếu kho bạc và trái phiếu chính phủ cho giai đoạn từ tháng Một năm 1999 đến Tháng Một năm 2004 từ Trung tâm xử lý Trái phiếu Thái (Thai BDC) để xây dựng đường cong lãi suất từ mô hình - 12 -
Vasicek và mô hình CIR. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình CIR là mô hình phù hợp với dữ liệu của thị trường Thái Lan cũng như hiệu quả hơn trong dự báo giá trái phiếu trong tương lai. Cũng trong năm 2007, hai tác giả S. Zeytun và A. Gupta tập trung vào việc nghiên cứu hai mô hình một nhân tố, cụ thể là mô hình Vasicek và CIR. Trong phần đầu tiên, nhóm tác giả nghiên cứu các đặc tính cơ bản của hai mô hình và đã tiến hành so sánh để xem cách thức các tham số khác nhau ảnh hưởng đến sự thay đổi của giá trái phiếu như thế nào. Phân tích cho thấy rằng hai mô hình khá tương tự nhau trong cách phản ứng lại với những thay đổi của tham số. Do trong mô hình CIR, độ giao động được tính theo căn bậc hai, nên một thay đổi trong căn bậc hai không ảnh hưởng nhiều đến giá của trái phiếu như đã tác động trong mô hình Vasicek. Tuy nhiên, một biến động cao trong mô hình Vasicek có thể dẫn đến lãi suất âm, điều này không phù hợp với thực tế. Do đó, với một bộ dữ liệu đã cho, rõ ràng hai mô hình đều có sự phù hợp. Trong trường hợp lãi suất khác xa 0, thì mô hình Vasicek có lợi thế hơn mô hình CIR, do mô hình dễ kiểm soát và có sẵn giải pháp đóng cho lãi suất của những chứng khoán phái sinh phức tạp. Tuy nhiên, nếu lãi suất gần với 0, thì việc áp dụng mô hình Vasicek có thể trở nên cồng kềnh do khả năng xuất hiện lãi suất âm.Tuy nhiên, trong dữ liệu có sự biến động nhiều, thì mô hình có tham số phụ thuộc vào thời gian sẽ giải thích các đặc tính của đường cong lãi suất tốt hơn. Thông thường, mô hình Vasicek và CIR không hiệu quả khi xử lý cấu trúc kỳ hạn phức tạp. Trong trường hợp này, tham số nhỏ hơn sẽ ngăn chặn một sự hiệu chỉnh thỏa đáng theo dữ liệu thị trường và đường cong lãi suất chiết khấu và đường cong lãi suất dạng dốc xuống sẽ không thể được giải thích bởi các mô hình này. Năm 2010, Emile A.L.J. van Elen đã so sánh dữ liệu thực tế của Canada với dữ liệu được tạo ra bởi các mô phỏng của mô hình Vasicek, tác giả thấy rằng có rất nhiều sai lệch, điển hình như đường cong lãi suất danh nghĩa quan sát được có dạng dốc lên - 13 -