Mục Lục
1. Giới thiệu 1
2. Phương pháp 4
2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root tests) 4
2.2. Kiểm định tỷ lệ phương sai (Variance-ratio tests) 5
2.2.1. Lo and MacKinlay (L-M) VR 5
2.2.2. Wright’s alternative VR 6
2.2.3. Những giá trị tới hạn đối với kiểm định Wright’s 7
3. Dữ liệu 7
4. Kết quả thực nghiệm 8
4.1. Kết quả từ kiểm định nghiệm đơn vị 8
4.2. Kết quả từ kiểm định tỷ lệ phương sai 10
5. Kết luận từ bài nghiên cứu 16
6. Định hướng nghiên cứu áp dụng tại Việt Nam 18
BƯỚC ĐI NGẪU NHIÊN VÀ KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ
TRONG THỊ TRƯỜNG NGOẠI HỐI CHÂU Á – THÁI BÌNH DƯƠNG:
BẰNG CHỨNG TỪ DỮ LIỆU SAU CUỘC KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ CHÂU Á
Bằng thực nghiệm, bài viết này kiểm tra giả thiết bước đi ngẫu nhiên và hiệu quả
“random walk and efficiency” cho 12 thị trường ngoại hối Châu Á - Thái Bình Dương. Giả
thuyết được kiểm định riêng lẻ như là kiểm định nghiệm đơn vị trên số liệu dạng bảng và
kiểm định hai tỷ lệ phương sai. Nghiên cứu bao gồm dữ liệu tỷ giá giao ngay sau cuộc
khủng hoảng Châu Á với tuần suất cao (hằng ngày) và trung bình (hằng tuần) từ tháng
1/1998 – 7/2007. Các kết quả suy luận không có sự khác biệt đáng kể giữa kiểm định
nghiệm đơn vị và kiểm định tỷ lệ phương sai khi sử dụng dữ liệu hàng ngày nhưng có sự
khác biệt đáng kể khi sử dụng dữ liệu hàng tuần. Với dữ liệu hàng ngày, cả 2 loại kiểm
định nghiệm đơn vị xác định các thành phần nghiệm đơn vị “unit root” cho tất cả các chuỗi
và kiểm định hai tỷ lệ phương sai cung cấp bằng chứng về hành vi kiểm soát “martingale”
cho hầu hết tỷ giá hối đoái được kiểm tra. Với dữ liệu hàng tuần, kiểm định nghiệm đơn vị
trên số liệu dạng bảng xác định các thành phần nghiệm đơn vị cho tỷ giá hối đoái và, kiểm
định nghiệm đơn vị trên cơ sở chuỗi đơn xác định thành phần nghiệm đơn vị cho 10 thị
trường ngoại hối. Tuy nhiên, kiểm định tỷ lệ phương sai bác bỏ giả thuyết kiềm chế cho đa

số các tỷ giá hối đoái khi sử dụng dữ liệu hàng tuần.
1. Giới thiệu:
Nghiên cứu hiện tại trong hiệu quả thị trường tài chính chỉ ra sự khác biệt các loại
phương pháp và dữ liệu tần số được sử dụng để giải thích hành vi bước đi ngẫu nhiên của
thị trường tài chính. Một cách công bằng có thể nói rằng các nhà kinh tế học chưa đạt đến
một sự đồng thuận về việc liệu rằng tỷ giá hối đoái là không thể dự đoán trước (hoặc thị
trường ngoại hối là hiệu quả). Tuy nhiên, suy luận từ các phương pháp khác nhau và từ dữ
liệu tần số cao hay thấp cần phải được phân biệt với những chính sách ẩn có lợi cho tình
trạng phát triển của thị trường ngoại hối (tài chính) liên quan. Nếu không, cả nhà đầu tư và
các nhà hoạch định chính sách sẽ lúng túng và lạc đường. Sự khác biệt của các kết quả qua
các phương pháp và tần số dữ liệu là rất quan trọng vì vài lý do. Đầu tiên, nó làm giảm các
cuộc tranh luận đang diễn ra giữa người làm tài chính và các học giả liên quan đến tính
hiệu quả của thị trường; trước đây cho rằng các thị trường là không hiệu quả và sau này tin
rằng các thị trường là hiệu quả. Thứ hai, thậm chí trong những thị trường tài chính phát
triển như nhau, những người giao dịch hành xử khác nhau. Ví dụ, một số nhà giao dịch cư
xử lý trí, chủ yếu dựa vào phân tích cơ bản và vì thế được coi là nhà kinh doanh chênh lệch
giá dựa trên lý trí “rational arbitraguers”, trong khi một số nhà giao dịch không cư xử lý trí
mà chủ yếu dựa vào cảm tính “sentiments” và/ hoặc nhiễu “noises” và do đó được coi là
nhà đầu tư ít thông tin không lý trí “less rational noise traders” (xem Menkhoff, 1998). Thứ
ba, các dữ liệu tần số cao là những ước lượng tốt hơn cho thị trường hiệu quả của các thị
trường phát triển, trong đó khối lượng giao dịch là rất cao, thị trường ngoại hối đang tương
đối phát triển, thị trường rất cạnh tranh và người tham gia thị trường được thông tin tốt hơn
so với các thị trường nhỏ hay kém phát triển. Điều này cho thấy rằng các dữ liệu tần số
thấp và trung bình là ước tính tốt hơn cho thị trường hiệu quả của các thị trường chuyển
tiếp (chuyển đổi và chưa phát triển/phát triển). Vì vậy, không giống như Lo and
2
MacKinlay (1988), Liu and He (1991) and Wright (2000), người đề nghị sử dụng dữ liệu
tần số trung bình (hàng tuần) để tránh những thiếu sót với dữ liệu tần số cao và thấp, chúng
tôi cho rằng việc lựa chọn các dữ liệu đưa ra những kết luận về hiệu quả thị trường phải
dựa vào loại và sự phát triển của những thị trường có liên quan. Los (1999), Lee et al.

(2001), Jeon and Seo (2003), Lo and Lee (2006) và những người khác sử dụng dữ liệu tần
số cao để giải thích tính hiệu quả của thị trường ngoại hối. Chúng tôi sử dụng cả dữ liệu
tần số cao và trung bình sao cho những chính sách phù hợp có lợi cho sự phát triển thị
trường vốn của các nước tương ứng có thể chuyển nhượng.
Xem xét từ quan điểm kinh tế, bước đi ngẫu nhiên hàm ý cả chuỗi có thành phần
nghiệm đơn vị và số gia của chuỗi là không tương quan (hoặc chuỗi có thuộc tính
martingale). Nếu cả hai thuộc tính được tìm thấy tồn tại trong thị trường tài chính, chuỗi tài
chính được nói là thực hiện theo bước đi ngẫu nhiên.
Tuy nhiên, chuỗi có thể có thành phần nghiệm đơn vị nhưng không có thuộc tính kiềm
chế và ngược lại. Trong khi thuộc tính đầu tiên của bước đi ngẫu nhiên được xác định bới
kiểm định nghiệm đơn vị, những số gia không tương quan được xác định bởi kiểm định tỷ
lệ phương sai (VR tests). Những kiểm định này bổ sung cho nhau trong việc nghiêm cứu
hành vi bước đi ngẫu nhiên của thị trường tài chính. Lo and MacKinlay (1988, 1989),
Cecchetti and Lam (1994) and Gilmore and McManus (2003) lập luận rằng kiểm định tỷ lệ
phương sai đáng tin cậy hơn kiểm định nghiệm đơn vị truyền thống.
Những tiền đề của bước đi ngẫu nhiên và lý thuyết thị trường hiệu quả là nếu sự định
giá trong thị trường ngoại hối là ngẫu nhiên và tỷ suất sinh lợi từ thị trường đó là không thể
dự đoán trước, vậy thì chúng ta không bác bỏ giả thiết của thị trường hiệu quả. Trong thị
trường hiệu quả này, thật khó đối với các nhà kinh doanh ngoại tệ để đạt được tỷ suất sinh
lợi vượt trội thông qua đầu cơ, bởi vì giá cả phản ánh đầy đủ các thông tin thị trường sẵn
có và liên quan. Ngược lại, nếu quay trở lại thị trường tài chính có thể dự đoán và theo
nghĩa này là không ngẫu nhiên thì thị trường không hiệu quả, ngụ ý rằng các nhà kinh
doanh ngoại tệ có thể tạo ra tỷ suất sinh lợi bất thường thông qua đầu cơ.
Có thể có một vài lý do tại sao thị trường không hiệu quả.
Thứ nhất, giá cả chậm thay đổi, không nhanh chóng điều chỉnh những thông tin mới
(Fama, 1970; Melvin, 2004).
Thứ hai, giá tại thị trường này không được đặt ở mức cân bằng do sự sai lệch trong giá
vốn và định giá trị rủi ro (Smith et al., 2002).
Thứ ba, sự xuất hiện của thị trường song hành/chợ đen do sự tồn tại kiểm soát tỷ giá
hối đoái và dẫn đến chênh lệch giữa tỷ giá cân bằng và tỷ giá chính thức (xem Diamandis

Et Al., 2007).
Thứ tư, chế độ tỷ giá cũng là một yếu tố quyết định chính của thị trường ngoại hối hiệu
quả. Nếu các cơ quan quản lý không cho phép các ngân hàng nước ngoài tiếp cận tự do vào
các thị trường ngoại hối và các sản phẩm, thị trường ngoại hối có thể không hiệu quả.
Một số nước ở lưu vực Thái Bình Dương, cụ thể là Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia,
Philippines, Singapore và Thái Lan đã có kinh nghiệm thị trường “song hành” hay “ chợ
đen” cho đồng USD do các loại hình khác nhau của kiểm soát ngoại hối. Phụ lục B cho
thấy sự tăng trưởng giá trị giao dịch ngoại hối ở các nước Châu Á Thái Bình Dương được
3
lựa chọn và Phụ lục C cho thấy chế độ tỷ giá hối đoái của các nước được lựa chọn cho
nghiên cứu này.
Thị trường có thể không hiệu quả cũng do những lý do khác. Grossman and Stiglitz
(1980) lập luận rằng thị trường hiệu quả về mặt thông tin hoàn hảo là không thể, bởi vì nếu
thị trường là hoàn toàn hiệu quả, lợi nhuận từ việc giao dịch trên thông tin sẽ là số không,
trong khi chi phí thu thập thông tin và giao dịch trên là lớn hơn không. Nói cách khác, hoặc
thị trường không hiệu quả đến một điểm để đảm bảo đủ những cơ hội lợi nhuận hoặc thị
trường sẽ sụp đổ. Những cơ hội lợi nhuận có thể phát sinh từ các lý do khác nhau. Nó có
thể có được từ tiền thuê của các nhà đầu tư trong việc tìm kiếm thông tin. Lợi nhuận dồn
về các chuyên gia đầu tư không cần thiết ở thị trường không hiệu quả, mà chỉ đơn giản là
phần thưởng công bằng cho những bước đột phá trong công nghệ tài chính hoặc lợi thế
cạnh tranh khác (ví dụ: thông tin vượt trội). Lợi nhuận có thể đến từ sự hiện diện của các
nhà đầu tư bất hợp lý tức là nhà đầu tư kinh doanh vào những gì họ nghĩ là thông tin nhưng
trên thực tế chỉ đơn thuần là gây nhiễu. Nó có thể là kết quả của các nhà đầu tư, những
người giao dịch vì những lý do khác hơn là thông tin, ví dụ: nhu cầu thanh khoản bất ngờ.
Vì thế, thật khó đối với các nhà kinh tế và những người làm tài chính để xác định lý do tại
sao một thị trường tài chính cụ thể là không hiệu quả. Vì mục đích chính của bài viết này là
chỉ đơn giản là phác họa bản chất của thị trường ngoại hối hiệu quả, nên chúng tôi không
tập trung một cách tỉ mỉ vào những yếu tố/lý do thể chế và kinh tế có ảnh hưởng đến thị
trường hiệu quả của tỷ giá hối đoái được xem xét.
Mặc dù các lý thuyết hiện có về kiểm định bước đi ngẫu nhiên trong thị trường chứng

khoán là phong phú, nhưng không có nghiên cứu nào đáng chú ý về bước đi ngẫu nhiên và
kiểm định hiệu quả trong tỷ giá hối đoái của các nước khu vực Châu Á – Thái Bình
Dương. Dĩ nhiên, có rất nhiều nghiên cứu về các khía cạnh khác nhau của thị trường ngoại
hối. Trong những năm 1980, một số nghiên cứu xem xét bước đi ngẫu nhiên và kiểm định
hiệu quả trong thị trường ngoại hối. Darby (1983), Adler and Lehmann (1983), Huizinga
(1987), Baillie and Selover (1987) and Taylor (1988) áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị để
kiểm tra hành vi bước đi ngẫu nhiên trong tỷ giá hối đoái của các nước phát triển. Tất cả
các bài nghiên cứu này không bác bỏ giả thiết nghiệm đơn vị cho tỷ giá hối đoái thực.
Coughlin and Koedijk (1990) and Lothian (1990) tiến hành kiểm định bước đi ngẫu nhiên
bằng cách sử dụng (Dickey-Fuller and Augmented Dickey-Fuller) kiểm định nghiệm đơn
vị và kiểm định đồng liên kết. Kiểm định Ng and Perron (2001) đã không phát triển vào
thời điểm những nghiên cứu trên được tiến hành. Trong nghiên cứu gần đây, Jeon and Seo
(2003), Chortareas and Kapetaneos (2003), Chen and Leung (2003), Aroskar et al. (2004),
Sweeney (2006), Chu and Lu (2006) and Phengpis (2006) dùng các kiểm định khác nhau
để nghiên cứu thị trường ngoại hối hiệu quả. Tuy nhiên họ không áp dụng kiểm định Ng
and Perron (2001) cũng như kiểm định tỷ lệ phương sai. Chúng tôi chọn phương pháp Ng
and Perron’s (2001) bởi vì tự bản thân nó có bốn bài kiểm định. Ng and Perron (2001) lập
luận rằng những hỗ trợ AIC (MIC) cung cấp các bài kiểm định đó với kích thước và độ
mạnh kỳ vọng. Để kiểm tra xem kết quả từ những kiểm định Ng and Perron (2001) (được
áp dụng cho chuỗi thời gian đơn) là thiết thực đến việc sử dụng kỹ thuật dữ liệu bảng,
chúng tôi thực hiện nhiều loại khác nhau của kiểm định nghiệm đơn vị trên số liệu dạng
bảng với giả định cả cách thức xử lý đơn vị chung và xử lý đơn vị đơn. Liu and He (1991),
Smoluk et al. (1998), Wright (2000), Lee et al. (2001) and Chang (2004), những người
khác, sử dụng kiểm định phương sai đến thị trường ngoại hối hiệu quả.
4
Chúng tôi tập trung vào các thị trường khác nhau trong khu vực Châu Á – Thái Bình
Dương. Mục đích chính của bài viết này được xác định như sau:
(i) Kiểm tra hành vi bước đi ngẫu nhiên trong 12 thị trường ngoại hối Châu Á – Thái
Bình Dương sau cuộc khủng hoảng tiền tệ châu Á;
(ii) để phát hiện xem loạt tỷ giá hối đoái có thành phần đơn vị;

(iii) để so sánh các kết quả của kiểm định phương sai của Lo and MacKinlay
(1988) với Wright(2000) liên quan đến hành vi kiểm soát giai đoạn từ tháng 1/1998
– 7/2007.
Phần còn lại của bài báo được sắp xếp như sau. Phần 2 mô tả các phương pháp và báo
cáo giá trị tới hạn có được qua phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Phần 3 thảo luận về
cấu trúc dữ liệu. Phần 4 thể hiện kết quả thực nghiệm. Bài viết kết thúc với một số kết luận
nhận xét tại mục 5.
2. Phương pháp:
2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root tests):
Kiểm định nghiệm đơn vị là một thủ tục thông thường để xác định xem liệu một biến
tài chính theo bước đi ngẫu nhiên. Giả thiết H
o
là nếu tồn tại đơn vị cho một dãy cụ thể
không thể bị bác bỏ, thì dãy đáp ứng tiêu chí đầu tiên của RHW, tức là, dãy được cho là
theo bước đi ngẫu nhiên. Chúng tôi thảo luận ở đây kiểm định nghiệm được đề xuất bởi Ng
và Perron (2001). Để tiết kiệm không gian, bảng số liệu kiểm định nghiệm đơn vị không
được thảo luận ở đây. Hai dãy của bảng số liệu kiểm định nghiệm đơn vị được áp dụng:
các kiểm định được giả định xử lý đơn vị thông thường và các kiểm định được giả định xử
lý đơn vị riêng lẻ. Kiểm định Levin, Lin and Chu (LLC,2002) and Breitung (2000) giả định
xử đơn vị thông thường, trong khi đó, kiểm định Im, Pesaran and Shin (IPS, 2003) and the
Fisher-type giả định xử lý đơn vị riêng lẻ. Kiểm định Fisher-type dựa trên kiểm định ADF
và PP và bao gồm kiểm định Maddala and Wu(1999), kiểm định Hadri (2000) và kiểm
định Choi (2001).
Ng and Perron (2001) xây dựng bốn thống kê kiểm định được dựa trên GLS với dữ liệu
đã loại bỏ xu hướng y
t
d
. Những thống kê kiểm định này được hỗ trợ cho hình thức thống
kê Phillips and Perron (1988) Z
α

và Z
t
, thống kê Bhargava (1986), và ERS (Elliott et al.,
1996) chỉ thống kê tối ưu. Những hỗ trợ thống kê kiểm định được xây dựng bởi Ng and
Perron (2001) như sau:
5
Với , nếu và x
t
là biến hồi quy ngoại sinh tùy ý, trong
đó có thể bao gồm hằng số, hoặc hằng số và xu hướng (chuỗi). Số liệu thống kê thử
nghiệm có thể được so sánh với giá trị tới hạn theo hằng số duy nhất hoặc cả hằng số và xu
hướng. Kiểm định Ng and Perron (2001) đòi hỏi một thống kê kỹ thuật cho x
t
và lựa chọn
một phương pháp ước lượng cho f
0
. Chúng tôi sử dụng phương pháp tự hồi quy (AR) tại
tần số 0 dựa trên phương sai thặng dư và ước lượng hệ số từ hồi quy phụ sau:
Hơn nữa, có ba phương pháp ước tự hồi quy AR: OLS, OLS tách xu hướng và GLS
tách xu hướng, phụ thuộc vào sự lựa chọn khác nhau cho chuỗi tài chính. Chúng tôi sử
dụng GLS tách xu hướng và MIC được đề xuất bởi Ng and Perron (2001) cho một loạt tỷ
giá hối đoái. Ng and Perron (2001) lập luận rằng MIC cùng với GLS với dữ liệu đã loại bỏ
xu hướng cung cấp một kiểm định với tính chất kích thước và độ mạnh kỳ vọng.
2.2. Kiểm định tỷ lệ phương sai (Variance-ratio tests)
Kiểm định tỷ lệ phương sai “Variance-ratio” là một kiểm định phi tham số. Các kiểm
định ban đầu được đề xuất bởi Lo and MacKinlay (1988). Cả phương sai không đổi và
phương sai thay đổi đều được giải thích bởi mô hình. Trong thử nghiệm Monte Carlo, Lo
and MacKinlay (1989) chứng minh rằng thống kê tỷ lệ phương sai VR có độ mạnh lớn hơn
kiểm định dựa trên nghiệm đơn vị hay kiểm định dựa trên tự tương quan.
Trong số những kiểm định tỷ lệ phương sai, ranks and signs based tests có độ mạnh lớn

hơn kiểm định tỷ lệ phương sai thông thường. Các kiểm định là do Wright (2000). Wright
(2000) đề xuất kiểm định tỷ lệ phương sai thay thế dựa trên Ranks và Signs của một chuỗi
thời gian để kiểm định giả thiết H
0
rằng chuỗi là dãy sự kiểm soát khác biệt (mds). Wright
(2000) áp dụng những kiểm định mới của mình đến 5 chuỗi lợi suất tỷ giá hối đoái (đồng
đô la Canada, franc Pháp, marc Đức, Yên Nhật và Bảng Anh) và tìm thấy rằng những kiểm
định đó có khả năng phát hiện vi phạm của giả thuyết có sự kiểm soát. Wright (2000) xây
dựng chuỗi tỷ suất sinh lợi (return series) như là sự khác biệt đầu tiên của tỷ giá hối đoái
danh nghĩa và theo những lập luận tương tự như Liu and He (1991) and Lo and
MacKinlay (1988) cho việc lựa chọn các dữ liệu hàng tuần.
2.2.1. Lo and MacKinlay (L–M) VR
Theo Lo and MacKinlay (L–M, 1988), nếu y
t
là một chuỗi thời gian của tỷ giá hối
đoái hồi tố với kích thước mẫu T như nhau, tỷ lệ phương sai kiểm tra giả thuyết rằng y
t
là
iid hay là mds, được định nghĩa:
Với . Thống kê kiểm định tỷ lệ phương sai được định nghĩa là tỷ lệ
1/k lần phương sai của k – kỳ hồi tố đến phương sai của một thời kỳ hồi tố. Thống kê này
nên gần 1 cho tất cả các giá trị của k nếu y
t
là iid nếu không thì có tương quan mật thiết. Lo
and MacKinlay (1988) cho thấy nếu y
t
là iid thì
6
Vì thế, thống kê kiểm định:
là tiêu chuẩn tiệm cận bình thường với điều kiện idd null (phương sai không đổi).

Nhưng nó không áp dụng nếu y
t
hiển thị phương sai thay đổi có điều kiện. Vì vậy, Lo and
MacKinlay (1988) đề xuất kiểm định thống kê robustified (kiểm định tính vững) để giải
thích cho phương sai thay đổi có điều kiện. Kiểm định thống kê:
Với
Họ thấy rằng nếu y
t
là mds, thì M
2
phân phối với trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn 1
2.2.2. Wright’s alternative VR:
Wright (2000) lập luận rằng rank and sign based tests của mình có khả năng bác bỏ
dứt khoát mô hình có kiểm soát của chuỗi tài chính mà kiểm định tỷ lệ phương sai thông
thường cho kết quả khá mơ hồ. Ông đề xuất dãy Ranks (R
1
và R
2
) và dấu hiệu Signs (S
1
và
S
2
) như là lựa chọn thay thế để kiểm định VR chuẩn (M
1
và M
2
).
và
với

Với r(y
t
) là bậc của y
t
giữa y
1,
y
2,
, y
T
. Ф là hàm phân phối tích lũy chuẩn. VR test
dựa trên signs (dấu hiệu) của lợi suất hơn là ranks (dãy) có thể được xác định:
7
Với giả định chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi tổng tài sản (ROA) là mds, nếu µ =
0 thì S
1
có phân phối tương tự như:
Với {S
t
*
}
T
t=1
là chuỗi iid, mỗi yếu tố trong đó là 1 với xác suất 0.5 và -1 khác. Kiểm
định S
2
, liên quan đến kiểm định bảo toàn rằng chuỗi là random walk với xu hướng (xem,
Campbell and Dufour, 1997), kiểm soát xác suất mắc sai lầm loại I trong các mẫu hữu hạn
và (có tính) vững đến phương sai thay đổi có điều kiện.
Những kiểm định Wright’s (2000) về cơ bản thay thế r

1t
và r
2t
thay vì y
t
như được
xác định trong M
1
, lưu ý rằng những dãy này có trung bình 0 và phương sai 1. Wright
(2000) cho rằng rank tests R
1
và R
2
luôn luôn mạnh hơn một trong hai M
1
và M
2
tests của
Lo and MacKinlay (1988). Cả R
1
và R
2
đều chiếm ưu thế kiểm định phương sai thay đổi
có điều chỉnh M
2
về độ mạnh. Wright (2000) cũng cho thấy mặc dù kiểm định sign-based
thường ít mạnh hơn kiểm định rank-based, kiểm định sign-based vẫn mạnh hơn kiểm định
tỷ lệ phương sai LM.
2.2.3. Những giá trị tới hạn đối với kiểm định Wright’s
Những giá trị tới hạn Wright’s (2000) cho kiểm định R

1
, R
2
và S
1
được tính bằng
việc mô phỏng phân phối mẫu chính xác. Chúng tôi không xem xét S
2
Wright’s (2000), bởi
trong mô phỏng Monte Carlo, Wright’s tìm thấy tính chất kích thước và độ mạnh của S
2
kém hơn so với S
1
. Bảng 1 cho thấy những giá trị tới hạn cho các thống kê kiểm định R
1
,
R
2
và S
1
gắn với kích thước mẫu như nhau và thời kì.
Kiểm định tỷ lệ phương sai được kiểm tra cho một vài giá trị của k (và T = 500 và T =
2500). Giả thuyết sự kiểm soát có thể bị từ chối một cách chắc chắn khi các thống kê kiểm
định bị bác bỏ với tất cả k. Tuy nhiên, giả thuyết có thể bị bác bỏ nếu có nhiều hơn hai sự
bác bỏ (Azad, forthcoming; Hoque et al., 2007).
3. Dữ liệu:
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng ngày và hàng tuần từ sau cuộc khủng hoảng tiền tệ châu
Á từ tháng 01/2008 đến tháng 7/2007 cho 12 quốc gia châu Á-Thái Bình Dương, cụ thể là
đồng đô la Úc, nhân dân tệ Trung Quốc, đồng đô la Hồng Kông, đồng rupiah Indonesia,
yên Nhật, đồng ringgit Malaysia, New USD Zealand, Philippine peso, đô la Singapore,

won Hàn Quốc, đồng đôla Đài Loan và đồng baht Thái Lan, tất cả so với đồng đô la Mỹ.
Lưu ý rằng, trong khi ảnh hưởng của đồng yên Nhật là đáng kể trong việc xác định tỷ giá
hối đoái trong khu vực Châu Á Thái Bình Dương sau cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á,
đồng đô la Mỹ vẫn là tiền tệ chính đối với ảnh hưởng trong khu vực (Kearney và
Muckley , 2005). Cả hai tần số của dữ liệu được đưa đến qua các vấn đề như sự sai lệch
với dữ liệu hàng ngày (ví dụ, không mang tính thương mại, chênh lệch mua bán, giá không
đồng bộ, vv… ). Giả định với các dữ liệu hàng tuần (giá ngày thay thế trong trường hợp
không giao dịch trên ngày trong tuần quan sát) và hạn chế của các quan sát với dữ liệu
hàng tháng.
8
Bảng 1: Giá trị quan trọng đối với R
1
, R
2
và S
1
trong Wright's (2000)
k T=2500 T=500
R
1
2
5
10
20
30
R
2
2
5
10

20
30
S
1
2
5
10
20
30
-1.970
-1.997
-1.950
-1.979
-1.972
-1.965
-2.025
-1.965
-1.974
-1.975
-1.920
-1.950
-1.910
-1.883
-1.876
1.915
1.919
1.928
1.888
1.873
1.919

1.933
1.913
1.852
1.848
1.960
1.980
2.995
2.015
1.999
-2.025
-2.042
-1.995
-1.935
-1.888
-2.036
-2.037
-1.984
-1.939
-1.893
-2.057
-1.911
-1.865
-1.816
-1.777
1.853
1.862
1.831
1.689
1.650
1.892

1.855
1.812
1.716
1.609
1.878
2.009
2.029
2.017
2.007
Ghi chú: Các giá trị quan trọng đã được mô phỏng với 10.000 lần nhắc lại trong
từng trường hợp. Đối với mỗi mục, số đầu tiên (trong cột 2 và 4) cho 2,5 phần trăm của sự
phân bố của các số liệu thống kê kiểm tra (đối với giá trị quy định của Tandk) và số thứ hai
(trong các cột 3 và 5) cung cấp cho 97,5 phần trăm của phân phối.
Các dữ liệu hàng ngày mang lại 2.403 quan sát và các dữ liệu hàng tuần cung cấp
499 quan sát. Trong trường hợp dữ liệu hàng tuần, giá được quan sát vào ngày thứ tư hoặc
vào ngày giao dịch tiếp theo nếu thị trường đóng cửa vào thứ Tư. The return series được
xây dựng như là sự khác biệt đầu tiên của logarit của tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Tất cả các
dữ liệu được thu thập từ Dịch vụ tỉ giá hối đoái Thái Bình Dương. Ba phần mềm kinh tế
khác nhau được sử dụng cho ba tính toán khác nhau. R được sử dụng để tính toán các giá
trị quan trọng đối với kiểm định Wright's (2000). Các bài kiểm tra đơn vị gốc được thực
hiện bằng cách sử dụng E-views 6.1. Các Win RATS được sử dụng để tính toán các số liệu
thống kê kiểm tra tỷ lệ phương sai.
4. Kết quả thực nghiệm
4.1. Kết quả từ kiểm định nghiệm đơn vị
Trước khi chúng tôi kiểm tra đơn vị gốc trong chuỗi tỷ giá hối đoái, đầu tiên chúng
tôi kiểm tra xu hướng tại các cấp độ của họ. Tất cả các nước trong trường hợp dữ liệu hàng
ngày và ngoại trừ Đài Loan trong trường hợp dữ liệu hàng tuần, chuỗi tỷ giá hối đoái thể
hiện một xu hướng ở các cấp độ của họ.
Bảng 2 và 3 cho thấy các kết quả của Ng và Perron (2001) kiểm tra đơn vị gốc của
tỷ giá hối đoái châu Á-Thái Bình Dương hàng ngày và hàng tuần tương ứng. Sử dụng cả

dữ liệu tần số cao và trung bình, thử nghiệm của Ng và Perron (2001) xác định một hợp
phần đơn vị gốc trong tất cả các chuỗi (trừ Đài Loan và Indonesia cho dữ liệu hàng tuần)
chỉ ra rằng chuỗi tỷ giá hối đoái có một mức thời gian biến động ý nghĩa hoặc phương sai
9
hoặc cả hai. Trong khi các quy ước truyền thống là tỷ giá hối đoái của các nước công
nghiệp / các nước phát triển chứa đựng các đơn vị gốc, và thật thú vị khi thấy rằng tỷ giá
hối đoái của các nước mới nổi và đang phát triển cũng có thể chứa đựng các đơn vị gốc.
Đài Loan là một trường hợp đặc biệt, đây là một quốc gia công nghiệp mới nhưng không
có đơn vị gốc trong tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu của Ng và Perron (2001) đã bác bỏ mạnh
mẽ (5%) giả thuyết của đơn vị gốc cho đồng đô la Đài Loan. Đơn vị gốc vô giá trị cũng bị
bác bỏ cho đồng rupiah của Indonesia ở mức ý nghĩa 10%.
Để kiểm tra xem các kết quả bên trên từ các cuộc thử nghiệm cá nhân đơn vị gốc có
mạnh mẽ đến việc sử dụng bảng dữ liệu kỹ thuật, chúng tôi áp dụng các bảng kiểm tra đơn
vị gốc, giả sử cả hai quá trình đơn vị gốc thông thường và quá trình đơn vị gốc riêng lẽ. Kỹ
thuật này được lựa chọn bởi vì các nghiên cứu gần đây (Xem ví dụ Wu and Chen, 1999)
cho thấy rằng các kiểm tra bảng dữ liệu cơ bản đơn vị có sức mạnh tốt hơn so với kiểm tra
đơn vị gốc dựa trên chuỗi thời gian riêng lẽ. Các kiểm tra bảng đơn vị gốc được thực hiện
bằng cách sử dụng hiệu ứng cố định riêng lẽ như biến hồi quy, độ trễ tự động khác biệt
(sửa đổi AIC) và lựa chọn băng thông (Newey-Westmethod và hạt nhân Bartlett cho băng
thông). Các kiểm tra LLC (2002) và Breitung (2000) giả định rằng có một quá trình đơn vị
gốc thông thường để các hệ số hồi quy là giống hệt nhau trên mặt cắt, trong khi IPS (2003)
và các cuộc thử nghiệm Fisher-type (ADF và PP) cho phép cho quá trình đơn vị gốc cá
nhân để hệ số hồi quy có thể thay đổi trên mặt cắt. Vì vậy, kiểm tra IPS (2003) và Fisher-
type được đặc trưng bằng cách kết hợp kiểm tra đơn vị gốc cá nhân để lấy được một bảng
kết quả cụ thể. Các kết quả từ các đơn vị kiểm tra bảng dữ liệu gốc (với xu hướng thời
gian) được thể hiện trong Bảng 4. Như vậy, có thể thấy từ các bảng kiểm tra đơn vị gốc,
chỉ (2002) kiểm tra các LLC (trong trường hợp dữ liệu hàng ngày), trong đó giả định một
quá trình đơn vị gốc giống hệt nhau, từ chối các đơn vị gốc vô giá trị ở 10%. Các kiểm tra
còn lại không từ chối đơn vị gốc sử dụng cả dữ liệu hàng tuần và hàng ngày. Như vậy, kết
quả kiểm tra từ đơn vị gốc trên hàng loạt cá nhân mạnh mẽ hơn đến việc sử dụng các cuộc

bảng kiểm tra đơn vị gốc.Do đó, chúng tôi kết luận rằng tỷ giá hối đoái châu Á Thái Bình
Dương thể hiện một thành phần đơn vị gốc.
10
4.2. Kết quả từ kiểm định tỷ lệ phương sai
Bảng 5 và 6 cho thấy số liệu thống kê kiểm tra cho hàng ngày và hàng tuần thị
trường ngoại hối.Trong khi M1 và M2 là thống kê kiểm tra phương sai của Lo và
Mackinlay (1988), R1, R2 và S1 là thống kê kiểm tra phương sai của Wright (2000). Các
giá trị quan trọng giả định rằng các kiểm tra được tiến hành cho một giá trị đơn nhất của k.
"Nếu thử nghiệm được tiến hành cho một số giá trị của k, xác suất bác bỏ một số giá trị của
k là lớn hơn kích cỡ của các kiểm tra, thậm chí tiệm cận" (Wright, 2000, trang 8).
11
Các kết quả từ dữ liệu hàng ngày (Bảng 5) sử dụng các bài kiểm tra phương sai của
Lo và Mackinlay (1988) được kết hợp. Các iid / mds vô giá trị được từ chối cho đồng đô la
Hồng Kông, đồng rupiah Indonesia, đồng ringgit Malaysia, đồng peso Philippines (đối với
một số nhưng không phải tất cả k) và đồng đô la Singapore theo các điều kiện của hiệp
phương sai đồng nhất. Do đó, các tỷ giá hối đoái không thể hiện hành vi bước ngẫu nhiên.
Tuy nhiên, đối với các loại tiền tệ giống nhau các bài kiểm tra cung cấp các bằng chứng về
hành vi bước ngẫu nhiên theo các điều kiện phụ thuộc vào một biến ngẫu nhiên khác. Các
thị trường khác về ngoại hối ghi rõ bằng chứng về hiệu quả của thị trường.
Kiểm tra của Wright (2000) cho kết quả khá phù hợp với ngoại lệ của đồng đô la
Hồng Kông, đồng đô la Đài Loan và baht Thái, mà iid / mds null được bác bỏ ở một số
nhưng không phải tất cả k (chủ yếu là tại k> 10). Điều này cho thấy thị trường có hiệu quả
trong ngắn hạn nhưng không phải với thời gian dài nắm giữ. Một cách giải thích có thể là
nó được kết nối với cơ hội sinh lời phát sinh với sự xuất hiện của thông tin mới. Thông tin
này có xu hướng được kết hợp một cách nhanh chóng vào giá cả và biến mất trong một
khoảng thời gian ngắn (chưa đầy một tuần, một ngày hoặc thậm chí vài phút). Đây có thể
được coi là phát triển nhanh chóng của thị trường ngoại hối. Nhân dân tệ Trung Quốc,
đồng đô la Hồng Kông và đồng ringgit Malaysia không có một xu hướng tăng trưởng tài
sản có thể dự báo được. Lý do chính là thị trường ngoại hối ở các nước này là quy định rất
chặt chẽ so với các nước khác. Đối với các nước còn lại, chúng tôi không từ chối giả thiết

vô giá trị iid/mds ở tất cả các độ trễ chứng minh rằng các thị trường này thể hiện bước đi
ngẫu nhiên và tạo thành (mẫu yếu) hiệu quả.
12
13
Bảng 6 cho thấy số liệu thống kê cho dữ liệu hàng tuần. Theo kiểm định L-M,
iid/mds null bị bác bỏ mạnh mẽ cho phần lớn các loại tiền tệ khi điều kiện phương sai thay
đổi không được chú ý đến. Kết quả là khác nhau nếu điều kiện phương sai thay đổi được
xem xét, ví dụ, giả thuyết bước đi ngẫu nhiên không thể bác bỏ cho hầu hết các loại tiền tệ.
Đối với các loại tiền tệ cụ thể, yên Nhật, đô la Hồng Kông, đồng rupiah Indonesia, đồng
ringgit Malaysia, Philippine peso, đô la Singapore, won Hàn Quốc và baht Thái Lan, kiểm
định L-M không bác bỏ iid/mds null. Kiểm định Wright’s (2000) bác bỏ khá mạnh cho tất
cả các loại tiền tệ ngoại trừ đồng yên Nhật và đồng ringgit của Malaysia. Đối với một số
loại tiền tệ khác (đô la Úc, đồng won Hàn Quốc), kiểm định Wright’s (2000) cho kết quả
hỗn hợp, bác bỏ iid/mds null cho một số giá trị k và bởi một số kiểm định: R
1,
R
2
và S
1
.
Không khác thường để quan sát thị trường ngoại hối Malaysia hiệu quả trong thời gian dài.
Điều này cho thấy các nhà đầu tư không có những phạm vi đầu cơ rủi ro trong thị trường
này; thay vào đó, họ chờ đợi sự xuất hiện của thông tin thị trường mới trong đó phản ánh tỷ
suất sinh lợi của họ.
Sự khác biệt giữa dữ liệu hàng ngày và hàng tuần cho thấy các nhà nghiên cứu nên
thận trọng trong việc lựa chọn các dữ liệu và kỹ thuật kinh tế để giải thích thị trường hiệu
quả. Trong khi các nghiên cứu gần đây đang ngày càng dựa vào dữ liệu tần số cao để suy
luận, logic của giao dịch không đồng bộ trong trường hợp dữ liệu hàng ngày không thể
chứng minh là đúng dưới những lý do mạnh mẽ. Cũng rất khó để hoàn toàn dựa vào những
ứng dụng kinh tế để rút ra kết luận về hành vi thị trường. Như vậy, mặc dù tỷ suất sinh lợi

từ thị trường tài chính có thể được dự báo, việc sử dụng các mô hình kinh tế phức tạp kết
hợp với dữ liệu chuỗi thời gian tài chính và các yếu tố ảnh hưởng đến mọi thay đổi trong
chuỗi thời gian có liên quan đó cần được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu tương lai.
Mặc dù phần lớn các loại tiền tệ không biểu hiện hành vi bước đi ngẫu nhiên trong
khoảng thời gian lâu hơn, rõ ràng là giả thuyết bước đi ngẫu nhiên dường như có nhiều khả
năng thất bại trong thời gian ngắn hơn. Có thể giả thích là nó được kết nối với những cơ
hội lợi suất, phát sinh với sự xuất hiện của thông tin mới. Thông tin này có xu hướng được
kết hợp một cách nhanh chóng vào giá cả và biến mất trong một khoảng thời gian ngắn (ít
hơn một tuần).
Ba thị trường ngoại hối cụ thể là, Trung Quốc, Hồng Kông và Malaysia được tìm
thấy là không hiệu quả từ khi Wright’s (2000) kiểm định tỷ lệ phương sai bác bỏ iid/mds
null cho các thị trường này. Trường hợp Malaysia là thú vị. Thị trường này không hiệu quả
trong phạm vi ngắn hạn nhưng hiệu quả trong phạm vi dài hạn. Chỉ có thị trường Nhật Bản
là hiệu quả ở cả ngắn hạn và dài hạn.
14
Bảng 6: Kết quả kiểm định VR cho tỷ suất sinh lợi ngoại hối hàng tuần (Tháng 1/1998 –
7/2007)
15
Có nhiều lý do tại sao nhiều kết quả khác nhau liên quan đến thị trường hiệu quả
được quan sát bằng việc sử dụng tần số dữ liệu khác nhau. Đây là, ví dụ, kích thước mẫu,
độ mạnh của kiểm định, tập hợp thời gian, điều kiện của sự phát triển thị trường tài chính
và v v Kim and Shamsuddin (2008), người áp dụng, cùng với các phương pháp khác,
kiểm định VR, thấy rằng những thị trường tài chính (vốn) tương tự có thể hiệu quả nếu dữ
liệu hàng ngày được sử dụng nhưng không với dữ liệu hàng tuần. Sau khi đưa tất cả mọi
thứ vào cân nhắc, họ thấy rằng những thị trường phát triển được tìm thấy thể hiện hành vi
martingale ở cả phạm vi ngắn và dài. Về vấn đề này, chúng ta có thể suy ra rằng thị trường
có thể hoàn toàn hiệu quả nó được tìm thấy hành động một cách ngẫu nhiên ở bất kỳ mức
độ tần số dữ liệu nào. Nguyên tắc/phát hiện chung là mong đợi bằng chứng về hiệu quả từ
dữ liệu tần số thấp (ví dụ, dữ liệu hàng tuần) và không hiệu quả từ dữ liệu tần số cao (ví dụ,
hàng ngày, trong ngày, hoặc cả dữ liệu tần số cao hơn). Sự vi phạm của quy tắc này có thể

liên quan đến phần bù rủi ro tỷ giá hối đoái, dự đoán nhiều ở phạm vi dài hơn phạm vi
ngắn. Wright (2000) thấy rằng thị trường ngoại hối là không hiệu quả khi sử dụng dữ liệu
hàng tuần, trong khi những người khác bao gồm Lee et al. (2001) báo cáo rằng thị trường
ngoại hối hiệu quả chủ yếu khi sử dụng dữ liệu hàng ngày. Như vậy, kết quả của chúng tôi
phù hợp với những kết quả trên, nhưng bất đồng ý kiến với những kết luận thông thường.
Có nhiều lý do tại sao một số thị trường hiệu quả ở cả phạm vi ngắn hạn và dài hạn và tại
sao các thị trường khác lại không hiệu quả. Một trong những lý do chính tại sao thị trường
ngoại hối ở Trung Quốc, Hồng Kông và Malaysia không hiệu quả (ở ngắn hạn) là những
thị trường này được điều tiết cao. Những thị trường này duy trì một cái neo với đồng tiền
chính (đô la Mỹ) hay một rổ tiền tệ (đô la Mỹ, Yên Nhật) hoặc cả một ban tiền tệ hay sự
16
can thiệp tích cực của ngân hàng trung ương trong hoạt động để xác định mục tiêu cố
định / lãi suất cố định. Thứ hai, vai trò của các ngân hàng nước ngoài để tăng quy mô và
phạm vi của các thị trường và các sản phẩm còn hạn chế. Tuy nhiên, tác động sự can thiệp
của ngân hàng trung ương hay quyết định của ngân hàng trung ương không mở cửa thị
trường ngoại hối cho bên ngoài. Chúng tôi cũng đã đề cập trước đó rằng chế độ tỷ giá hối
đoái là một yếu tố quyết định quan trọng của hiệu quả thị trường ngoại hối. Nếu các cơ
quan quản lý không cho phép các ngân hàng nước ngoài tiếp cận tự do vào các thị trường
ngoại hối và các sản phẩm, thị trường ngoại hối có thể không hiệu quả. Do sự khác biệt
cách thức kiểm soát ngoại hối, các quốc gia này không thể cố gắng gây ảnh hưởng nhiều
tại các thị trường ngoại hối. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của thị trường song hành hay
thị trường chợ đen cho các đồng tiền chính. Các ngân hàng nước ngoài cũng như các ngân
hàng nội địa lớn, tích cực tham gia vào thương mại quốc tế, không có vai trò / ảnh hưởng
đến việc xác định tỷ giá hối đoái. Vì những đặc trưng như vậy, tỷ giá hối đoái ổn định hơn
thị trường khác trong khu vực và do đó, tỷ suất sinh lợi từ các thị trường này có thể dự
đoán (thị trường không hiệu quả). Thứ ba, mặc dù có sự đột biến của doanh thu (đối với
giao dịch giao ngay, hợp đồng kỳ hạn và hợp đồng hoán đổi tỷ giá, các sản phẩm phái sinh
lãi suất như trong phụ lục B) tại các thị trường ngoại hối khác, doanh thu vẫn không tăng
lên đáng kể trong những thị trường đó ngoại trừ Trung Quốc.
5. Kết luận:

Mục đích của nghiên cứu này là báo cáo những kết quả khác biệt từ các ứng dụng
kinh tế trong việc giải thích hành vi và hiệu quả thị trường tài chính. Vì kết luận có thể
thay đổi, rất khó khăn để đơn giản dựa vào những kỹ thuật ước lượng trong việc rút ra
những kết luận trên thị trường hiệu quả. Hai đặc tính chủ yếu của giả thuyết bước đi ngẫu
nhiên: (i) thành phần unit root và (ii) giả thuyết martingale được quan sát rõ rệt ở hầu hết
các đồng tiền trong ngắn hạn nhưng không có trong dài hạn. Đối với những thị trường
không hiệu quả trong chu kì ngắn hạn, ảnh hưởng của ngân hàng trung ương và ban tiền tệ
phải giảm để biến các thị trường này thành những thị trường hiệu quả.
Sử dụng cả dữ liệu tần số cao và trung bình, kiểm định Wright’s (2000) VR cho kết
quả khá ổn định trong điều kiện của những vi phạm iid/mds. Tuy nhiên, kiểm định L–M
VR cho kết quả lẫn lộn dưới giả định phương sai thay đổi và phương sai không đổi. Hơn
nữa, các kiểm định L–M VR được mô tả như là phù hợp cho dữ liệu hàng tuần.
Chúng ta có thể rút ra một số kết luận khác từ các kết quả. Vì dữ liệu hàng ngày
phản ánh những thông tin mới nhất về giá cả, chúng tôi nhận thấy phần lớn các loạt tỷ giá
hối đoái thể hiện hành vi bước đi ngẫu nhiên và do đó không có nhiều động lực cho các
nhà đầu tư. Tuy nhiên, một số các nhà đầu tư thường giữ các loại tiền tệ trong danh mục
đầu tư của họ trong hơn một ngày giao dịch để bù đắp bất kỳ tổn thất từ các giao dịch hàng
ngày. Trong trường hợp đó, dữ liệu hàng tuần có thể cho ra những kết luận. Các kết quả từ
dữ liệu hàng tuần cho thấy tỷ suất sinh lợi từ phần lớn các tỷ giá hối đoái khảo sát là tương
quan và do đó, giả thuyết hành vi bước đi ngẫu nhiên có thể bị bác bỏ mạnh mẽ cho những
thị trường này. Trên cơ sở này, các nhà đầu tư cố gắng đánh cược vào cơ hội kinh doanh
chênh lệch giá. Trong cả hai trường hợp, nhà đầu tư nên đánh giá kỹ lưỡng các rủi ro liên
quan tới các đồng tiền mà mình kinh doanh, các chính sách thị trường tài chính có liên
quan và các chế độ tỷ giá hối đoái. Trong các thị trường nơi việc tiếp cận thị trường hối
17
đoái chính thức bị hạn chế, có sự chi phối của thị trường song hành/chợ đen. Trong các thị
trường, những tác động chính sách cần phải được liên kết với các dữ liệu tần số thấp và
trung bình.
Đúng là những kết luận sẽ khác nhau giữa các bộ dữ liệu lấy để phân tích. Bất kỳ
những gợi ý chính sách cần gắn với chế độ tỷ giá hối đoái, kích thước và sự phát triển của

thị trường tài chính. Bởi vì có nhiều lý do tìm thấy bằng chứng của thị trường hiệu quả cho
thị trường phát triển với các dữ liệu tần số cao nhưng không với các dữ liệu tần số thấp
hoặc trung bình. Ngược lại là đúng cho những thị trường mới nổi/ kém phát triển, nơi mà
các chính sách cần được liên kết với các dữ liệu tần số thấp hoặc trung bình.
Những kết quả của chúng tôi chỉ ra rằng thị trường là hiệu quả với dữ liệu tần số
cao nhưng không với dữ liệu tần số trung bình hoặc thấp. Một trong những chính sách
hướng tới làm cho các thị trường hiệu quả là áp dụng các biện pháp bãi bỏ quy định về tài
chính, bao gồm cả việc nới lỏng can thiệp thị trường ngoại hối và cho phép mở rộng vai trò
của các ngân hàng nước ngoài để tăng quy mô và phạm vi của các thị trường và sản phẩm.
Ngược lại, sự kém hiệu quả của thị trường qua các gia đoạn thời gian như quan sát thấy ở
một số thị trường với thời kì nắm giữ dài và/hoặc dữ liệu tần số thấp có thể thuyết phục các
nhà đầu tư đưa ra quyết định mạo hiểm trên các đồng tiền họ giao dịch. Trong trường hợp
này, chủ yếu là các nhà đầu tư nhỏ chịu thiệt hại cả lợi suất và thua lỗ vốn trừ khi họ giao
dịch trên những thị trường song hành/ chợ đen, nơi việc tiếp cận với thị trường hối đoái
chính thức bị hạn chế và/ hoặc giao dịch trực tuyến vẫn chưa được phát triển. Sự phát triển
tự nhiên của thị trường vốn cũng bị cản trở. Trong các thị trường phát triển, nơi giao dịch
chủ yếu là xử lý trực tuyến và những trường hợp đầu cơ là chưa đến 1 phút, những nhà đầu
tư nhỏ không thể chờ đợi lâu để có quyết định đầu tư. Nếu họ làm như vậy, họ sẽ làm thiệt
hại rất lớn mà không thể thể bù đắp bằng một số tiền vốn ít ỏi. Ngược lại, các nhà đầu tư
lớn có khả năng cho phép giá biến động và điều chỉnh với thông tin thị trường mới. Tuy
nhiên, cả những rủi ro và lợi ích cho họ là vô cùng cao và bất kỳ thông tin xấu nào cũng sẽ
gây thiệt hại cho họ nhưng vốn của họ là đủ bù đắp các khoản lỗ để tồn tại trong kinh
doanh.
Bài viết kết thúc bằng một số hướng nghiên cứu trong tương lai. Trong khi bài viết
khảo sát một số tỷ giá hối đoái song phương với Mỹ, không phải tất cả các loại tiền tệ, tuy
nhiên, hành động theo trôi nổi tự do. Một số nước, như đã nêu trong Phụ lục C, được tìm
thấy để duy trì cái neo với đồng đô la. Do đó, một số thị trường không hiệu quả do chính
sách quy định tỷ giá hối đoái mà họ làm theo. Lưu ý rằng tỷ giá hối đoái song phương
không mô tả đầy đủ bản chất tam giác của giá danh nghĩa. Ví dụ, tỷ giá hối đoái song
phương của Hàn Quốc và Nhật Bản với Mỹ và sự vận động của nó cũng ảnh hưởng đến

hành vi của tỷ giá hối đoái giữa Hàn Quốc và Nhật Bản do chênh lệch giá. Điều này cho
thấy tỷ giá hối đoái phụ thuộc lẫn nhau, và lần lượt, có thể liên quan khá thường xuyên. Kể
từ khi tỷ giá hối đoái (và sự đổi mới của tỷ giá) đang có khả năng tương quan, điều đó có
thể hợp lý hơn để tìm thấy những đặc tính chuỗi thời gian của dữ liệu chung cho tất cả các
nước. Nhà nghiên cứu trong tương lai có thể cố gắng tìm hiểu những vấn đề theo các chế
độ tỷ giá hối đoái và các yếu tố ảnh hưởng đến sự kém hiệu quả của thị trường ngoại hối.
6. Định hướng nghiên cứu áp dụng tại Việt Nam:
18
Thị trường ngoại hối Việt Nam còn nhiều bất cập, còn tồn tại thị trường chợ đen song
hành. Do vậy, cần thực hiện nghiên cứu để tìm ra các bất cập của thị trường hiện tại và đề
xuất các giải pháp thị trường hiệu quả hơn trong tương lai.
Từ kết quả phân tích của bài báo, chúng ta có một số nhận định áp dụng tại Việt Nam như
sau:
- Khó có thể thực hiện được lý thuyết thị trường hiệu quả vào thị trường ngoại hối
của Việt Nam. Các giới hạn biên độ dao động giá USD trong ngày không cho thấy
có khả năng giảm phương sai mặc dù chúng được thiết kế để giảm thiểu rủi ro phát
sinh từ các dao động lớn
- Thị trường ngoại hối tại Việt Nam còn chịu sự điều tiết của Ngân hàng Nhà nước
theo các định hướng kinh tế xã hội trong từng thời kỳ, do vậy yếu tố bước đi ngẫu
nhiên không được thực hiện đầy đủ.
- Với việc can thiệp của Nhà nước, thị trường ngoại hối của Việt Nam sẽ không đạt
được các hiệu quả kinh tế hoàn hảo
- Do thị trường Việt Nam có sự can thiệp, do đó dữ liệu ít biến động, có thể sử dụng
dữ liệu tần suất trung bình: theo tuần
19