ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngân hàng là một doanh nghiệp đặc biệt, nó hoạt động trong lĩnh vực nhạy
cảm nhất của xã hội – lĩnh vực tiền tệ. Đối với tất cả các nền kinh tế trên thế giới,
dù phát triển theo xu hướng nào thì ngân hàng đều giữ vai trò không thể thiếu – nó
là mạch máu của nền kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Trong bối
cảnh chung của nền kinh tế đang đổi mới từng ngày, hệ thống các ngân hàng không
ngừng phát triển để đáp ứng những nhu cầu ngày càng cao của công cuộc công
nghiệp hóa hiện đại hóa đất nước. Trong hoạt động của các Ngân hàng thương mại
hiện nay, kinh doanh ngoại tệ đã và đang là một hoạt động mang lại lợi nhuận
chiếm một tỷ trọng không nhỏ trong tổng số lợi nhuận chung của Ngân hàng. Phần
lớn các Ngân hàng thương mại nhận thức được tầm quan trọng của hoạt động kinh
doanh ngoại tệ đã đầu tư khá lớn cho hoạt động này. Tuy nhiên, cũng như các Ngân
hàng khác, hoạt động kinh doanh ngoại tệ của Ngân hàng NAVIBANK luôn phải
đối mặt với rất nhiều rủi ro, có khả năng gây thiệt hại lớn nếu không có biện pháp
phòng ngừa và quản lý hợp lý. Một trong những rủi ro đem lại thiệt hại rất lớn trong
hoạt động kinh doanh ngoại tệ đó là rủi ro tỷ giá. Việc quản lý tốt cũng đồng nghĩa
với việc tăng lợi nhuận cho Ngân hàng. Do vậy việc nghiên cứu quản lý rủi ro tỷ giá
trong hoạt động nhằm giảm thiểu những mất mát cho Ngân hàng là một điều hết sức
quan trọng có ý nghĩa thực tế rất lớn.
Thêm vào đó, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Việt – Navibank vừa
công bố kết quả kinh doanh quý 4 và năm 2011 của Ngân hàng mẹ. Kết quả cho
biết trong quý 4/2011, NVB lãi sau thuế 32,6 tỷ đồng, giảm gần 24% so với quý
4/2010; lũy kế cả năm 2011 Ngân hàng này lãi ròng 180 tỷ đồng, giảm 7,2% so với
năm 2010.Trong cơ cấu nguồn thu, trong khi mảng thu nhập lãi thuần đóng góp
nguồn thu lớn nhất với 213,2 tỷ đồng trong quý 4 và 738,9 tỷ đồng năm 2011, thì
hoạt động kinh doanh ngoại hối lại khiến NVB lỗ thuần 26,14 tỷ đồng trong quý 4
và gần 93 tỷ đồng năm 2011. Trong quý 4/2011, NAVIBANK phải trích lập dự
phòng rủi ro tín dụng 37,7 tỷ đồng, lũy kế cả năm là 69,48 tỷ đồng.
Từ thực tế đó, đề tài “Phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại

CHƯƠNG 1: Một số mô hình phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh
doanh ngoại hối
1.1 Mô hình kinh tế lượng


1.2 Mô hình VaR (Value at Risk )
1.2.1 Ước lượng VAR bằng phương pháp Risk Metrics
1.2.2 Ước lượng VAR bằng phương pháp kinh tế lượng ARMAvà GARCH
CHƯƠNG 2: Thực trạng kinh doanh ngoại tệ và diễn biến tỷ giá hối đoái tại
ngân hàng NAVIBank
2.1 Lý luận chung về rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh ngoại hối của
ngân hàng

a. Khái niệm về thị trường ngoại hối
b. Chức năng của thị trường ngoại hối
c. Đối tượng chính tham gia trên thị trường ngoại hối

a. Khái niệm tỷ giá hối đoái
b. Phân loại tỷ giá hối đoái
c. Các nhân tố ảnh hưởng tới tỷ giá hối đoái
 !"#"$%
a. Khái niệm về rủi ro tỷ giá
b. Nguyên nhân gây ra rủi ro tỷ giá
2.2 Diễn biến tỷ giá các đồng ngoại tệ của NAVIBank hai năm gần đây
a. US-Dollar lớn – vừa – nhỏ (USD)
b. Pound Sterling (GBP)
c. Euro (EUR)
d. Japanese Yen (JPY)
e. Swiss Franc (CHF)
f. Canadian Dollar (CAD)

Nelson (1991).
Trong phạm vi chuyên đề, với mô hình kinh tế lượng, em sử dụng mô hình
ARCH, và mô hình GARCH để phân tích rủi ro tỷ giá trong hoạt động kinh doanh
ngoại hối của NAVIBANK.
1.1.1 Mô hình ARCH
Năm 1982 Engle đã đề xuất mô hình ARCH. Đây là mô hình đầu tiên đưa ra
cơ sở lý thuyết để mô hình hóa rủi ro. Tư tưởng cơ bản của mô hình này là (a) cú
sốc u
t
của một loại tài sản không tương quan chuỗi, nhưng phụ thuộc; (b) sự phụ
thuộc của u
t
có thể được mô tả bằng một hàm bậc hai của các giá trị trễ.
Mô hình ARCH (m) có dạng:
r
t
= µ
t
+ u
t
(2.1)
u
t
= σ
t
ε
t
, (2.2)
σ
t

phân bố t-Student.
Từ (2.1) có thể là các cú sốc trong quá khứ lớn đưa đến phương sai có điều
kiện đối với u
t
lớn. u
t
có xu hướng lớn. Điều này có nghĩa rằng, theo mô hình
ARCH, các cú sốc lớn có xu hướng do cú sốc lớn gây ra. Đặc điểm này giống như
tính chất bầy đàn của độ rủi ro.
5
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
Để đơn giản ta xét mô hình ARCH(1) :
u
t
= σ
t
ε
t
,
σ
t
2
=
0
α
+
2
11
−


/F
t-1
))
= E(
0
α
+
2
11
−

3
α
) =
0
α
+
1
α
E(
2
1−
3
)
Do u
t
là dừng với E(u
t
) = 0,Var(u
t

Nếu giả thiết u
t
~ N(0, 1) thì :
E(u
t
4
/F
t-1
) = 3 E(u
t
2
/F
t-1
)
2
= 3(
0
α
+α
1
2
1−
3
)
2
E(u
t
4
) = E(E(u
t

t
dừng với mô men bậc bốn m
4
= E(u
t
4
), ta có :
m
4
= 3(
2
110
2
0
)(2
αααα
++

39"
m
4
)
= 3
2
111
2
0
3))1/(21(
αααα
+−+

của u
t
là :
2
4
))((
)(


39"
3&
=
)31)(1(
)1(3
2
11
1
2
0
αα
αα
−−
+
2
0
2
1
)1(
α
α

• Mô hình giả thiết rằng các cú sốc dương và cú sốc âm có cùng ảnh
hưởng đến độ rủi ro, vì trong phương trình phương sai các u
t-i
đều được bình
phương. Trong thực tế giá của một tài sản tài chính phản ứng khác nhau đối với các
cú sốc âm và cú sốc dương.
• Mô hình ARCH là mô hình có điều kiện ràng buộc α
1
2
phải nằm trong
khoảng [0, 1/3) để mô men cấp 4 là hữu hạn. Các điều kiện ràng buộc sẽ phức tạp
hơn trong mô hình ARCH bậc cao.
• Mô hình ARCH chỉ đưa ra cơ chế biến đổi của phương sai có điều
kiện, không đưa ra một giải thích nào vì sao lại có cơ chế như vậy, không cho chúng
ta biết được nguồn gốc biến thiên của các chuỗi tài chính.
• Mô hình ARCH thường dự báo cao độ rủi ro vì mô hình phản ứng
chậm đối với những cú sốc lớn cô lập.
1.1.2 Mô hình GARCH
Năm 1986, Bollerslev đã mở rộng mô hình ARCH, và đặt tên mô hình
ARCH tổng quát (GARCH).
Mô hình có dạng:
r
t
= µ
t
+ u
t
, (2.5)
u
t

 M
3
α α β σ
− −
= =
+ +
∑ ∑
,
α
0
> 0; α
1
, α
2
,…, α
m
≥ 0, β
1,
β
2
,…, β
s
≥ 0 và
ax(m,s)
i
1
( )
'
M


, từ đó

3
ησ
−=
22
;
1
2
1
2
1 −−−
−=

3
ησ
, …
Phương trình (2.7) được viết lại:

3
ησ
−=
22
=
∑∑
=
−−
=
−
−++


3
βαα
+

η
-
∑
=
−
+
M
MM
1
ηβ
. (2.8)
E(

η
) = E((
2
)

εσ
-
2

σ
) = 0; Cov(
),


)>0.
Xét những điểm mạnh và những điểm yếu của mô hình GARCH. Để đơn
giản ta xét GARCH(1,1):
2
11
2
110
2
−−
++=

3
σβαασ
(2.9)
α
0
> 0; α
1
, β
1
≥ 0 và α
1
+β
1
< 1.
u
2
1−
hoặc

2
1
)(
βαα
+−
> 0, thì chúng ta có thể chỉ ra hệ số nhọn:
2
1
2
11
2
11
2
4
2)(1
))(1(3
)(
)(
αβα
βα
−+−
+−
=


3&
3&
> 3.
Do vậy, hàm mật độ của u thoải hơn hàm mật độ trong phân bố chuẩn.
1.2 Mô hình VaR (Value at Risk )

)
Trong đó: µ
t
là trung bình có điều kiện của r
t
σ
2
t
là phương sai có điều kiện
• RiskMetrics giả định rằng , r
t
/F
t
~
( )
2
,
 
8
µ σ
, ở đây μ
t
là trung bình có điều
kiện &
2

σ
là phương sai có điều kiện của r
t
.

thường ở trong khoảng (0.9;1)
Một thuộc tính tốt của bước ngẫu nhiên trong mô hình IGARCH là phân
phối có điều kiện của tổng lợi suất thì dễ dàng đạt được. Đặc biệt, cho k thời kỳ , lợi
suất từ điểm (t+1) đến thời điểm (t+k) là:
[ ]
1 1

   
   
+ + − +
= + + +
Chúng ta sử dụng ngoặc vuông [k] biểu thị lợi suất k thời kỳ.
Dưới mô hình đặc biệt IGARCH(1,1) trong phương trình (3.2), phân phối có
điều kiện của


[k]: F
t
là chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai
2

σ
[k].
Ở đây,
[ ]


2
σ
có thể được tính theo phương pháp dự báo mô hình độ dao động. Sử

*
−−−−
==

3
εσ
, chúng ta có thể viết lại phương độ dao động
của phương trình IGARCH(1,1) trong phương trình (3.2) như sau:
)1(**)1(
2
1
2
1
2
1
2
−−+=
−−−

εσασσ

∀
Trong trường hợp riêng, ta có:
)1(**)1(
2
1
2
1
2
1

1
*)1(*


ασασ
−+=
+
Vì thế, phương trình (3.3) cho thấy
2
1
)/(
++
=

N9"
σ
với
1≥
. Từ đó,
[ ]
2
1
2
*
+
=


σσ
Kết quả chỉ ra rằng

+

σ
Ứng với k ngày là:
VaR(k) = Giá trị của tài sản hoặc danh mục tại t *
1
*65,1
+


σ
Ở đây đối số k của VaR thì được sử dụng để biểu thị cho trục thời gian. Vì
vậy trong Risk Metrics chúng ta có :
( )
*9" 9"=
Điều này chỉ ra quy tắc căn bậc hai của thời gian tính toán VaR trong Risk
Metrics.
Nhận xét phương pháp Risk Metrics:
 O3P': Tính VaR theo mô hình RiskMetrics là khá dễ dàng, dễ hiểu do ðó
10
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
phýõng pháp này ðýợc nhiều ngân hàng, tổ chức tài chính sử dụng. Một lợi ích khác
là phương pháp này tính toán rủi ro khá rõ ràng trên thị trường tài chính.
 8I#P':
• Khi mức lợi suất có phần đuôi dày, chuỗi lợi suất không tuân theo phân bố
chuẩn (tức có đồ thị hàm mật độ không đối xứng) thì khi ước lượng VaR là thấp.
Một cách tiếp cận khác để tính VaR là tránh đưa ra giả định.
• Quy tắc căn bậc hai của thời gian là một kết quả của mô hình đặc biệt sử
dụng Risk Metrics. Nếu giả định giá trị trung bình bằng 0 hoặc giả định mô hình
đặc biệt IGARCH(1,1) của lợi suất là không đạt được thì quy tắc trên là không có

=
−
(3.4)
∑∑
=
−
=
−
++=
'
M
MM



3
1
2
1
2
0
2
**
σβαασ
(3.5)
Phương trình (3.4) và (3.5) là phương trình trung bình và phương trình độ
dao động của


, chúng thuộc lớp ARMA(p,q) và GARRCH(n,m). Hai phương trình

3
1 1
2
1
2
10
2
)1(
ˆ
σβαασ
Nếu giả định rằng ε
t
là nhiễu Gauxơ, thì phân phối có điều kiện của
1+

thông tin có thể có tại thời điểm t là
( )
)1(
ˆ
);1(
ˆ
2

8
σ
.
Sử dụng các điểm phân vị của phân phối có điều kiện ta có thể tính VaR như
sau:
11
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A

+…r
h+k
Nếu lợi suất r
t
theo mô hình chuỗi thời gian trong phương trình (3.4) và (3.5)
thì giá trị trung bình có điều kiện và biến số r
h
[k] /F
k
có thể đạt được bởi những
phương pháp dự báo mô hình phương sai sai số thay đổi và chuỗi thời gian.
 Dự báo lợi suất kỳ vọng
Giá trị trung bình có điều kiện E(r
h
[k] /F
k
) có thể thu được bởi phương pháp
dự báo mô hình ARIMA. Đặc biệt, chúng ta có

ˆ
[k] = r
h
[1]+…+r
h
[k] . Ở đây, r
h
[

] là giá trị dự báo lợi suất của bước tiếp theo tại thời điểm dự báo gốc h =>
, ,2


– r
h
(

) = u
h+


+ ψ
h+

u
h+

-1
+… ,
, ,2
=

Ta có dự báo MA với
l
bước tiếp theo:
ˆ
( )

 l
= μ + ψ
l
u

h+k
/F
h
)+(1+ψ
1
)
2
.
VaR(u
h+k1
/F
h
)+…+(
∑
−
=
1
0


ψ
i
)
2
.
VaR(u
h+k
/F
h
)

= α
0
+ α
1
* u
t-1
2

+ β
1
*σ
t-1
2
Vì chúng ta có, ψ
i
=0 với mọi i>0. Điểm dự báo lợi suất k thời kỳ tiếp theo tại
thời điểm dự báo gốc h là:
[ ]
µ
.
ˆ


=
và sai số dự báo liên kết là:
e
h
[k] = u
h+k
+

1
* u
h
2

+ β
1
*σ
h
2
σ
h
2

(

) = α
0
+ (α
1
+ β
1
)
)1(
2
−


σ
,

Thị trường ngoại hối (The Foreign Exchange Market), được viết tắt là FOREX,
là thị trường tiền tệ quốc tế nơi diễn ra việc mua bán các loại ngoại tệ, các phương
tiện thanh toán được sử dụng trong thanh toán quốc tế có giá trị như ngoại tệ. Trong
đó, phương tiện thanh toán là những thứ có sẵn để chi trả, thanh toán lẫn cho nhau.
Đối với một quốc gia, ngoại hối bao gồm:
- Ngoại tệ: là đồng tiền nước ngoài. Ngoại tệ có thể là tiền kim loại, tiền
giấy, tiền trên tài khoản, séc du lịch, tiền điện tử…
- Các giấy tờ có giá ghi bằng ngoại tệ như séc thương mại, kỳ phiếu, trái
phiếu, cổ phiếu và các giấy tờ có giá khác ghi bằng ngoại tệ.
- Vàng tiêu chuẩn quốc tế: Là vàng được sử dụng với vai trò là tiền (phương
tiện thanh toán trong thanh toán quốc tế).
- Đồng tiền quốc gia do người không cư trú nắm giữ
Trong phạm vi bài chuyên đề ta chỉ tập trung nghiên cứu bộ phận chính của thị
trường ngoại hối đó là ngoại tệ và tỷ giá ngoại tệ liên quan.
Trong thực tế, do hoạt động mua bán tiền tệ xảy ra chủ yếu giữa các ngân
hàng (chiếm khoảng 85% tổng doanh số giao dịch), chính vì vậy, theo nghĩa hẹp
(nghĩa thực tế) thì S%*'3"6BT"##$
%GU#V>6" 
b. Chức năng của thị trường ngoại hối
14
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
c. Đối tượng chính tham gia trên thị trường ngoại hối
Nhóm khách hàng mua bán lẻ (retail clients hay bank customers) bao gồm
các công ty nội địa và đa quốc gia, những nhà đầu tư quốc tế và tất cả những ai có
nhu cầu mua bán ngoại hối nhằm hai mục đích: chuyển đổi tiền tệ và phòng ngừa
rủi ro tỷ giá.
Các Ngân hàng Thương mại (Commercial Banks)
Các NHTM tiến hành giao dịch ngoại hối nhằm hai mục đích:
• Cung cấp dịch vụ cho khách hàng, bằng cách mua hộ và bán hộ cho
nhóm khách hàng mua bán lẻ. Vì là mua bán hộ nên ngân hàng không phải bỏ vốn,

Tỷ giá mua và tỷ giá bán:
• '3"W:!">X: là tỷ giá mà tại đó ngân hàng yết giá để mua đồng
tiền đó
• 6W+ ">X: là tỷ giá mà tại đó ngân hàng yết giá sẵn sàng bán
ra đồng tiền yết giá.
Tỷ giá mở cửa và tỷ giá đóng cửa:
• 'Y#Z": là tỷ giá áp dụng cho hợp đồng giao dịch đầu tiên trong
ngày.
• A#Z": là tỷ giá áp dụng trong hợp đồng giao dịch cuối trong
ngày.
Tỷ giá giao ngay và tỷ giá kỳ hạn:
• ""1: là tỷ giá niêm yết giá giữa hai đồng tiền để chuyển giao
ngay lập tức. Nói cách khác tỷ giá giao ngay là tỷ giá hiện hành giữa hai đồng tiền.
•  [ : ngoài tỷ giá giao ngay thì các tổ chức kinh tế còn có thể
cam kết với nhau ngày hôm nay để trao đổi đồng tiền với nhau vào một ngày nhất
định trong tương lai.
Tỷ giá tiền mặt và tỷ giá chuyển khoản:
• ?'\: là tỷ giá tiền áp dụng cho ngoại tệ tiền kim loại, tiền giấy,
tiền séc và thẻ tín dụng.
• #31P ): là tỷ giá chuyển khoản áp dụng cho các khoản mua
bán ngoại tệ là các khoản tiền gửi tại ngân hàng.
16
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
c. Các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái
• Mức chênh lệch lạm phát giữa các quốc gia.
• Mức độ tăng hay giảm thu nhập quốc dân giữa các nước
• Mức chênh lệch lãi suất giữa các nước.
• Những dự đoán về tỷ giá hối đoái.
• Tình trạng cán cân thanh toán quốc tế.
• Sự can thiệp của chính phủ.

dịch làm giảm quyền sở hữu về một ngoại tệ sẽ làm phát sinh trạng thái đoản ngoại
tệ nào đó. SFC được tính cho một thời kỳ nhất định, do đó nó phản ánh doanh số
giảm quyền sở hữu ngoại tệ trong kỳ tính toán.
 BD` Là chênh lệch giữa tài sản có và tài sản nợ (nội và
ngoại bảng) của một ngoại tệ tại một thời điểm. Nếu tài sản có lớn hơn tài sản nợ thì
ngoại tệ ở trạng thái trường ròng và ngược lại. Vì là trạng thái tại một thời điểm nên
trạng thái ngoại hối ròng của một ngoại tệ phản ánh số dư của ngoại tệ đó tại thời
điểm tính toán.
Trạng thái ngoại tệ ròng = Ngoại tệ mua vào – Ngoại tệ bán ra
 #$6cBWbQ3">&(#">=+X` tài sản có và tài
sản nợ của cùng một loại ngoại tệ là bằng nhau. Khi đó, những thay đổi tỷ giá
không ảnh hưởng đến lãi hay lỗ ngoại hối.
 P'=+B` Là ngay tại thời điểm ký kết hợp
đồng, chứ không phải thời điểm thanh toán. Do đó, kể cả khi một doanh nghiệp
thực hiện hợp đồng kỳ hạn thì ngay sau thời điểm ký kết thì trạng thái ngoại tệ được
ghi nhận.
Một NHTM duy trì trạng thái ngoại tệ trường sẽ gặp rủi ro hối đoái nếu như
ngoại tệ giảm giá; và ngược lại, họ sẽ gặp rủi ro khi ngoại tệ tăng giá trong trường
hợp NHTM đó duy trì trạng thái ngoại tệ đoản. Điều đó có nghĩa là khả năng rủi ro
hối đoái sẽ xảy ra nếu như NHTM đó duy trì trạng thái ngoại tệ mở và tỷ giá trên thị
trường biến động.
b.2 Biên độ dao động của tỷ giá
Cơ chế tỷ giá từng bước được thả nổi đã dần hiện hữu khi vào cuối năm 2005 Quỹ
Tiền tệ Quốc tế (IMF) chính thức công nhận VN thực hiện hoàn toàn việc tự do hóa
các giao dịch vãng lai. Năm 2006, thị trường ngoại hối của Việt Nam bắt đầu chịu
áp lực thực sự của quá trình hội nhập kinh tế quốc tế. Lượng ngoại tệ đổ vào Việt
Nam bắt đầu tăng mạnh. Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)
cũng đã sớm cảnh báo về việc Ngân hàng Nhà nước (NHNN) cần tăng cường sự
linh hoạt của tỷ giá trong bối cảnh nguồn vốn đổ vào Việt Nam ngày càng lớn. Sự
can thiệp về tỷ giá hối đoái kịp thời sẽ góp phần giảm áp lực trong điều hành tiền tệ

cho khách hàng. Bên cạnh đó, trình độ của các bộ kinh doanh ngoại tệ chưa cao,
kinh nghiệm còn ít. Điều này là nguyên nhân quan trọng dẫn tới rủi ro tỷ giá. Do đó,
phân tích tốt sự biến động tỷ giá sẽ giúp cho ngân hàng quản lý rủi ro tỷ giá một
cách có hiệu quả, đồng thời cần chú ý đào tạo và quan tâm nhiều hơn tới đội ngũ
cán bộ công nhân viên để ngân hàng không chỉ phát triển về lượng mà cả về chất.
Một điểm bất lợi của các NHTM ở Việt Nam là chưa có hệ thống EBS
(Electronic Brokerage System) nên tỷ giá mà các ngân hàng được cung cấp bởi
Reuters hay các hãng tin khác cũng chỉ là tỷ giá tham khảo, chưa phải là tỷ giá giao
19
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
dịch thật sự trên thị trường.
2.2 Diễn biến tỷ giá các đồng ngoại tệ của NAVIBank hai năm gần đây

Sử dụng phần mềm EVIEWS cho bộ số liệu tỷ giá ta có bảng thống kê mô tả
một số đặc trưng của các loại tỷ giá như dưới đây. Ký hiệu 1 cho tỷ giá mua vào
bằng tiền mặt của đồng tiền đó theo đồng Việt Nam ; ký hiệu 2 cho tỷ giá mua vào
bằng chuyển khoản; và ký hiệu 3 cho tỷ giá bán ra.
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
AUD1 19468.04 20280 22550 15137 2161.737 -0.485602 1.658494
AUD2 19608.14 20423 22905 15244 2180.326 -0.482077 1.659779
AUD3 20058.83 20919 23231 15549 2206.044 -0.487358 1.648278
CAD1 19691.23 20253 21685 16787 1336.95 -0.444711 1.732088
CAD2 19833.49 20396 21894 16906 1349.742 -0.438694 1.734524
CAD3 20272.55 20846 22216 17428 1360.138 -0.425028 1.679071
CHF1 20872.66 21272 28337 15891 2822.914 -0.05156 1.923521
CHF2 21025.46 21422 28537 16003 2851.438 -0.04578 1.932201
CHF3 21513.84 21919 29495 16446 2913.064 -0.023989 1.968149
EUR1 27016.49 27436 30178 22238 2051.466 -0.489262 2.133532
EUR2 27140.79 27594 30712 2535 2290.564 -2.348439 23.25048
EUR3 27743.85 28173 30927 22796 2090.708 -0.514274 2.15292

Đồng đô la lớn là đồng đô la có mệnh giá cao như 50$ hoặc 100$, đồng đô la vừa
thường có mệnh giá 10$, 20$, và đồng đô la nhỏ có mệnh giá là 1$, 2$ hoặc 5$.
Như vậy tỷ giá mua vào bằng tiền mặt của đồng đô la Mỹ tỷ lệ thuận với mệnh giá
của nó. Đồng đôla lớn được mua với giá cao hơn 2 loại còn lại do sự tiện lợi trong
thanh toán của nó. Hơn thế nữa, tỷ giá mua vào bằng tiền mặt của cả 3 loại tiền này
đều có xu thế tăng theo thời gian. Tuy nhiên sự tăng lên này ko diễn ra liên tục mà
theo từng giai đoạn, thường kéo dài trong vài tháng sau đó mới có sự di chuyển lên.
Năm 2010, tỷ giá đồng đôla tăng trong mức 18.500 đến 19.000 VND. Đến cuối năm
tăng lên mức 19.500 VND và sang đầu năm 2011 thì tăng lên 21.000. những tháng
giữa và cuối năm có giảm xuống mức 20.500 VND nhưng sau đó lại vượt ngwongx
21.000 VND. Theo như đồ thị chuỗi tỷ giá tại những quan sát cuối, ta thấy tỷ giá
đang có xu hướng đi xuống trong 1 vài tháng tới.
• Đồ thị tỷ giá bán của cả 3 loại đồng đô la Mỹ
21
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
Tỷ giá mua vào của 3 loại đồng đô la Mỹ tuy có khác nhau dù cho mua bởi tiền mặt
hay chuyển khoản, nhưng tỷ giá bán ra là chung cho cả 3. Động thái giá của 3 loại
đồng tiền này có xu thế tăng dần qua từng giai đoạn và thay đôi tương ứng với tỷ
giá mua vào. So sánh 2 đồ thị ta có thể thấy khi tỷ giá mua vào tăng thì tỷ giá bán
cũng tăng, nhưng tăng 1 lượng tương ứng hay không thì ta xem xét đồ thị dưới đây.
• Đồ thị so sánh tỷ giá mua vào bằng tiền mặt, bằng chuyển khoản và
bán ra của đồng đô la vừa
Như vậy tỷ giá bán ra đều thay đổi theo tỷ giá mua vào nhưng mức thay đổi là
không đồng nhất về tỷ lệ. Thêm vào đó, ta thấy đường USD_V2 nằm trên đường
USD_V1, điều đó có nghĩa rằng tỷ giá mua vào bằng chuyển khoản do giảm được
chi phí trong giao dịch nên có mức tỷ giá cao hơn so với tỷ giá mua bằng tiền mặt.
b. Pound Sterling (GBP)
22
ĐỒNG THỊ AN TOÁN TÀI CHÍNH 50A
Năm 2010, tỷ giá đồng Pound Sterling có nhiều biến động. Cụ thể giảm mạnh vào