Dự báo biến động giá cà phê – Giải pháp ứng dụng mô hình quyền chọn để phòng ngừa rủi ro biến động giá cà phê tại tỉnh Kon Tum

DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG GIÁ CÀ PHÊ – GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH QUYỀN CHỌN ĐỂ PHÒNG NGỪA RỦI RO BIẾN ĐỘNG GIÁ CÀ PHÊ TẠI TỈNH KON TUM TS Nguyễn Thị Mỹ Linh & ThS Bùi Ngọc Toản1 Tóm tắt Nhằm dự báo xu hướng biến động giá cà phê trong tương lai cũng như đưa ra các giải pháp phòng ngừa rủi ro biến động giá cà phê một cách hữu hiệu nhất, các tác giả đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm dựa trên mô hình GARCH với dữ liệu về giá cà phê được thu thập trên địa bàn tỉnh Kon Tum trong giai đoạn 04/01/2010 – 31/12/2013. Kết quả nghiên cứu cho thấy, giá cà phê tại tỉnh Kon Tum biến động khá nhiều qua các năm và bị tác động mạnh nhất bởi sự biến động về diễn biến giá cà phê trong quá khứ, kế tiếp là bởi những biến đổi bất thường (những cú sốc) về giá cà phê trong quá khứ. Trên cơ sở đó, các tác giả đã dự báo xu hướng biến động giá cà phê trong tương lai và đưa ra giải pháp ứng dụng mô hình quyền chọn để phòng ngừa rủi ro biến động giá cà phê tại tỉnh Kon Tum. Từ khóa: Dự báo, biến động giá, rủi ro, giá cà phê, quyền chọn, phòng ngừa rủi ro, tỉnh Kon Tum. ORCASTING FLUCTUATION OF COFFEE PRICES – SOLUTIONS BASED OPTIONAL MODELING TO HEDGE RISKS OF EVOLVING THESE PRICES IN KONTUM PROVINCE Abstract GARCH model is used to forecast the fluctuating trend of coffee prices in the future and introduce solutions to hedge risks of evolving these prices effectively with data collected in Kon Tum province from 04/01/2010 – 21/12/2013. As the results, coffee prices in this area have significantly fluctuated for years and been effected strongly by themselves as well as fairly unexpected shocks in the past. From this conclusion, writers make some assumptions for their trends in the future and solutions based optional modeling to manage risks of evolving coffee prices in Kon Tum province. Keywords: Forecasting, price fluctuations, risks, coffee prices, option, risk management, Kon Tum province. 1. Giới thiệu Cà phê được coi là cây chủ lực trong các loại cây công nghiệp của tỉnh Kon Tum. Có thể nói, cây cà phê đã góp phần quan trọng trong việc giải quyết công ăn việc làm và tăng thu nhập, cải thiện đời sống người dân tại tỉnh Kon Tum. Bên cạnh những thuận lợi mang lại 1 Trường Đại học Công Nghiệp Tp.Hồ Chí Minh. 1 cho phát triển kinh tế xã hội của Tỉnh, thì vấn đề mà các chủ thể liên quan quan tâm đến chính là sự biến động của giá cà phê bán ra. Không chỉ vậy, rủi ro biến động giá cà phê cũng thường là chủ đề trung tâm của nhiều diễn đàn, hội thảo trong và ngoài nước trong thời gian qua. Xu hướng biến động giá cà phê thường rất khó lường trước, những biến động này có thể ảnh hưởng rất lớn đến sự phát triển kinh tế xã hội, người nông dân, các thương lái, các doanh nghiệp chế biến, xuất khẩu cà phê. Do đó, việc dự báo xu hướng biến động giá cà phê trong tương lai cũng như đưa ra các giải pháp phòng ngừa rủi ro biến động giá cà phê một cách hiệu quả là hết sức cần thiết. Nghiên cứu này tập trung dự báo xu hướng biến động giá cà phê trong tương lai thông qua mô hình GARCH và đưa ra giải pháp ứng dụng mô hình quyền chọn để phòng ngừa rủi ro biến động giá cà phê tại tỉnh Kon Tum. Ở các nước phát triển, có khá nhiều công cụ để phòng ngừa rủi ro biến động giá cà phê, trong đó phổ biến nhất là ứng dụng các công cụ phái sinh. Tuy nhiên, với các công cụ phái sinh thông thường như: hợp đồng kỳ hạn, hợp đồng hoán đổi, hợp đồng tương lai,… người nông dân có thể sử dụng để phòng ngừa rủi ro khi giá giảm, tuy nhiên những công cụ này đều hạn chế lợi nhuận tiềm năng khi giá tăng. Với hợp đồng quyền chọn, đây là một công cụ bảo vệ người mua trước những dao động giá bất lợi trong khi vẫn tạo cơ hội tìm kiếm lợi nhuận khi giá thay đổi theo chiều hướng có lợi. Do đó, hợp đồng quyền chọn là công cụ phái sinh thích hợp nhất mà người nông dân cũng như các chủ thể liên quan tại Kon Tum có thể sử dụng để phòng ngừa rủi ro cà phê. 2. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu 2.1 Phương pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng dựa trên cơ sở thống kê mô tả, phân tích mô hình GARCH (Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) để dự báo rủi ro biến động giá cà phê tại tỉnh Kon Tum, công cụ được chọn sử dụng là phần mềm phân tích thống kê Stata. 2.2 Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu là chuỗi dữ liệu về giá cà phê bình quân theo tuần tại tỉnh Kon Tum, được thu thập từ nguồn của Công ty Xuất nhập khẩu cà phê Đắk Hà. Thời gian nghiên cứu trong giai đoạn 04/01/2010 – 31/12/2013 với 208 quan sát. 3. Xây dựng và kiểm định mô hình dự báo biến động giá cà phê 3.1Xây dựng mô hình nghiên cứu Gọi giá cà phê tại thời điểm t là St, khi đó lợi suất của cà phê trong khoảng thời gian một chu kỳ nắm giữ từ thời điểm (t-1) đến thời điểm t sẽ là: Y = St − St−1 với t 1. t−1 Vì thế, ta có thể phân tích chuỗi giá cà phê St thông qua việc phân tích chuỗi Yt. 2 Mô hình GARCH được xây dựng để lập mô hình và dự báo về phương sai có điều kiện. Mô hình GARCH(p,q) có dạng sau đây: Yt = β1 + β2Xt + ut (*) ut  N 0,ht p q 2 t 0 i=1 i t−i j=1 j t− j Trong đó: (**) p: Bậc của mô hình GARCH. . q: Bậc của mô hình ARCH. Yt: Biến phụ thuộc (lợi suất của cà phê trong khoảng thời gian một chu kỳ nắm giữ từ thời điểm (t-1) đến thời điểm t). Xt: Các biến giải thích, có thể bao gồm các biến trễ của Yt và các biến giải thích khác có ảnh hưởng đến Yt. Ut: hạng nhiễu. Ở đây, phương trình (*) được gọi là phương trình ước lượng giá trung bình của cà phê; phương trình (**) là phương trình ước lượng giá trị phương sai (sự biến động về giá cà phê), phương trình này nói lên rằng phương sai ht bây giờ phụ thuộc vào cả giá trị quá khứ của những cú sốc, đại diện bởi các biến trễ của hạng nhiễu bình phương; và các giá trị quá khứ của bản thân ht đại diện bởi các biến ht-i . 3.2Kiểm định mô hình nghiên cứu 3.2.1. Thống kê mô tả dữ liệu Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ Công ty Xuất nhập khẩu cà phê Đắk Hà, Kon Tum giai đoạn từ 04/01/2010 đến 31/12/2013 với 208 quan sát, được thống kê các thông số như sau: Bảng 1: Thông số thống kê mô tả Chỉ tiêu thống kê Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Tổng số quan sát Đơn vị tính: đồng/kg Giá cà phê 37.252,5 7.059,5 21.985 50.325 208 Nguồn: Công ty Xuất nhập khẩu cà phê Đắk Hà Nhìn chung, giá cà phê tại Kon Tum biến động khá mạnh qua các năm và đạt giá trị trung bình là 37.252,5 đồng/kg, đạt mức thấp nhất vào khoảng 21.985 đồng/kg vào tháng 2/2010 và đạt mức cao nhất vào khoảng 50.325 đồng/kg vào tháng 6/2011. 3 3.2.2. Kiểm định tính dừng Theo Nguyễn Trọng Hoài và các cộng sự (2009), một chuỗi thời gian dừng có các đặc điểm sau đây: −Dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn. −Dữ liệu có giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian. −Dữ liệu có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần khi độ trễ tăng lên. Cũng theo Nguyễn Trọng Hoài và các cộng sự (2009), nếu Yt là một chuỗi không dừng, thì sai phân bậc một của nó có thể là một chuỗi dừng vì một chuỗi thời gian sau khi lấy sai phân bậc một thì nó đã loại trừ yếu tố xu thế hoặc ngẫu nhiên. Điều này rất có ý nghĩa trong việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian không dừng, cụ thể là nhà dự báo có thể biến một chuỗi không dừng thành một chuỗi dừng nhằm phục vụ cho quá trình dự báo. Để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không dừng, kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến. Ta có giả thuyết H0: Yt là chuỗi không dừng. Với chuỗi dữ liệu về giá cà phê tại tỉnh Kon Tum, kết quả kiểm định cho thấy chuỗi dừng ở sai phân bậc một, cụ thể như sau: Bảng 2: Kiểm định tính dừng Nguồn: Tính toán tổng hợp của các tác giả Với mức ý nghĩa alpha là 1%, kiểm định cho kết quả là: P-value = 0,0000 (nhỏ hơn 1%) nên bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận Yt là chuỗi dừng ở sai phân bậc một. Việc lấy sai phân giúp chuỗi giá cà phê dừng vì đã loại trừ yếu tố xu thế hoặc ngẫu nhiên, điều này có ý nghĩa rằng chuỗi dữ liệu phù hợp để đưa vào phân tích ở những bước tiếp theo và dự báo biến động giá cà phê. 3.2.3. Kiểm định hiện tượng phương sai có điều kiện của chuỗi giá cà phê thay đổi theo thời gian Các tác giả kiểm định hiện tượng phương sai có điều kiện của chuỗi giá cả thay đổi theo thời gian bằng kiểm định hiệu ứng ARCH. Ta có giả thiết H0: Không tồn tại hiệu ứng ARCH Với bộ dữ liệu hiện có, kết quả kiểm định như sau: Bảng 3: Kiểm định hiện tượng phương sai có điều kiện của chuỗi giá cà phê thay đổi theo thời gian 4 Nguồn: Tính toán tổng hợp của các tác giả Với mức ý nghĩa alpha là 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0,0000. Vậy, với Prob < 0,01 nên bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận tồn tại hiệu ứng ARCH trong mô hình. Kết quả kiểm định hiệu ứng ARCH có ý nghĩa rất quan trọng vì giúp chúng ta có thể kết luận rằng chuỗi giá cà phê có thể tồn tại hiệu ứng ARCH hay không. Nói cách khác, ta có thể sử dụng hiệu ứng ARCH để xác định phương trình ước lượng giá trị phương sai (sự biến động về giá cà phê), phương trình ước lượng này sẽ cho ta thấy diễn biến về giá cà phê sẽ bị tác động mạnh nhất bởi sự biến động về diễn biến giá cà phê trong quá khứ hay chịu tác động bởi những biến đổi bất thường (những cú sốc) về giá cà phê trong quá khứ. 3.3Thảo luận kết quả nghiên cứu Bảng 4: Kết quả mô hình GARCH Nguồn: Tính toán tổng hợp của các tác giả Dựa vào bảng kết quả trên, ta thấy phương trình ước lượng giá trị phương sai (sự biến động về giá cà phê) phù hợp và kết quả có thể sử dụng được, với: - Hiệu ứng ARCH trong mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, với hệ số hồi quy là 0,2806. Điều này cho thấy, diễn biến về giá cà phê ở hiện tại bị tác động bởi giá trị quá khứ của những cú sốc (những biến đổi bất thường của giá cà phê trong quá khứ). Kết quả này có nghĩa rằng, khi có một sự biến đổi bất thường về giá cà phê trong quá khứ thì sẽ tác động làm cho giá cà phê ở hiện tại có nguy cơ cũng sẽ biến đổi bất thường theo. - Hiệu ứng GARCH trong mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, với hệ số hồi quy là 0,4802. Điều này nói cho thấy, diễn biến về giá cà phê ở hiện tại bị tác động bởi những biến động về giá cà phê trong quá khứ. Kết quả này có nghĩa rằng, diễn biến giá cà phê trong quá khứ biến động nhiều sẽ làm cho giá cà phê ở hiện tại cũng biến động theo. 5 ... - tailieumienphi.vn