1 Giới thiệu khái quát về thị trường vàng Việt Nam

1.1 Vai trò và vị trí:

  • Thị trường vàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam.

  • Vàng được xem là kênh đầu tư, tích trữ tài sản và phòng ngừa rủi ro được ưa chuộng.

  • Nhu cầu tiêu dùng vàng của người dân Việt Nam cao, đặc biệt là vàng trang sức.

1.2 Đặc điểm:

  • Thị trường vàng Việt Nam được quản lý bởi Ngân hàng Nhà nước (NHNN).

  • Có 3 loại thị trường vàng chính:

    • Thị trường vàng miếng: Bao gồm vàng miếng SJC và các loại vàng miếng khác.

    • Thị trường vàng nguyên liệu: Dành cho các doanh nghiệp sản xuất, kinh doanh vàng.

    • Thị trường vàng trang sức: Dành cho nhu cầu tiêu dùng của người dân.

1.3 Các thành phần tham gia:

  • NHNN: Cơ quan quản lý thị trường vàng.

  • Các tổ chức tín dụng: Ngân hàng thương mại, công ty tài chính,…

  • Các doanh nghiệp kinh doanh vàng: Doanh nghiệp được cấp phép kinh doanh vàng.

  • Các cá nhân tham gia giao dịch vàng.

1.4 Biến động giá vàng:

  • Giá vàng chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố:

    • Yếu tố vĩ mô: Lãi suất ngân hàng, tỷ giá hối đoái, tình hình kinh tế - chính trị,…

    • Yếu tố vi mô: Cung cầu vàng, hoạt động của các quỹ đầu tư,…

  • Giá vàng biến động liên tục, có thể tăng hoặc giảm mạnh trong một thời gian ngắn.

2 Phân tích biến động giá vàng của từng năm

Lưu ý: Tất cả dữ liệu giá vàng của bài đều lấy từ giá vàng SJC - loại hình vàng phổ biến rộng rãi ở thị trường Việt Nam.

2.1 Năm 2019

library(tidyverse)
library(csv)
library(ggplot2)
library(DT)
qh <- read.csv("D:\\Downloads\\tỉu luận.csv", header = T)
qh1 <- filter(qh,Năm == '2019')
qh1 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen', color = 'black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra), vjust = -0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2019')

qh1 <- filter(qh,Năm == '2019')
qh1 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color = 'black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào), vjust = -0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2019')

  • Xu hướng chung: Giá vàng có xu hướng tăng mạnh trong năm 2019

  • Giá vàng đạt mốc cao nhất ở tại tháng 9 với giá trung bình là 42.89tr/lượng với vàng bán ra và 42.6tr/lượng với vàng mua vào

  • Giá vàng thấp nhất rơi vào tháng 4 với giá trung bình là 36.29tr/lượng với vàng bán ra và 36.1tr/lượng với vàng mua vào

  • Các yếu tố ảnh hưởng:

    • Lãi suất ngân hàng: Lãi suất ngân hàng giảm làm cho giá vàng tăng.

    • Tỷ giá hối đoái: Tỷ giá USD/VND tăng kéo theo giá vàng tăng.

    • Tình hình kinh tế - chính trị: Căng thẳng thương mại Mỹ - Trung Quốc cũng làm 1 yếu tố khiến cho giá vàng tăng.

2.2 Năm 2020

qh2 <- filter(qh,Năm == '2020')
qh2 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen', color = 'black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2020')

qh2 <- filter(qh,Năm == '2020')
qh2 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2020')

  • Xu hướng chung: giá vàng trong năm 2020 có xu hướng tăng và tăng rất mạnh.

  • Giai đoạn từ tháng 4 đến tháng 8 là giai đoạn chứng kiến giá vàng leo dốc cao nhất. Giá vàng trung bình trong tháng 7 là 56.87tr/lượng với vàng bán ra và 56.32tr/lượng vơi vàng mua vào. Đã từng có thời điểm giá vàng lên đến 62.2tr/lượng bán ra và 61.7tr/lượng mua vào.

  • Tuy nhiên qua giai đoạn này, giá vàng giảm dần và kết thúc năm 2020 với mức ~ 56tr/lượng.

  • Các yếu tố ảnh hưởng:

    • Yếu tố đầu tiên không thể không nhắc đến đó là đại dịch Covid-19, đại dịch xảy ra khiến cho các nhà đầu tư lo ngại về sự bất ổn kinh tế toàn cầu, điều này khiến họ chọn đầu tư vào vàng nhiều hơn như một biện pháp giảm thiểu rủi ro. Bên cạnh đó việc lượng cung vàng giảm do đại dịch cũng góp phần khiến giá vàng tăng.

    • Căng thẳng chính trị giữa Mỹ - Trung cùng với việc lãi suất giảm cũng khiến cho giá vàng tăng trong năm.

2.3 Năm 2021

qh3 <- filter(qh,Năm == '2021')
qh3 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen',color='black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2021')

qh3 <- filter(qh,Năm == '2021')
qh3 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2021')

  • Xu hướng chung: giá vàng trong năm 2021 vẫn có xu hướng tăng, tăng khá đều, những tốc độ tăng không bằng 2020, có 1 vài thời điểm giảm trong năm nhưng khá nhẹ không đáng kể

  • Vì tăng khá đều nên tháng 12 chính là tháng có giá vàng trung bình cao nhất năm với 61.3tr/lượng với vàng bán ra và 60.3tr/lượng với vàng mua vào

  • Các yếu tố ảnh hưởng:

    • Năm 2021, Vắc xin được phát hành, kinh tế đang từng bước phục hồi nên chính sách kinh tế được thắt chặt làm cho giá vàng không còn tăng quá mạnh như năm 2020

    • Sự thay đổi chỉnh sách của Fed cũng đã ảnh hưởng đến giá vàng thế giới và Việt Nam

    • Lãi suất tiền gửi tiết kiệm tăng nhẹ, khiến kênh đầu tư này trở nên hấp dẫn hơn so với vàng

2.4 Năm 2022

qh4 <- filter(qh,Năm == '2022')
qh4 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen',color='black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2022')

qh4 <- filter(qh,Năm == '2022')
qh4 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2022')

  • Xu hướng chung: vẫn tăng

  • Sau 2 tháng đầu giá vàng không biến đổi quá nhiều thì từ tháng 3 giá vàng có sự tăng lên rõ rệt,tháng 7 là tháng có mức giá trung bình cao nhất năm với 74tr/lượng với vàng bán ra và 73,2tr/lượng với vàng mua vào.

  • Bước vào quý cuối cùng của năm, giá vàng giảm dần và duy trì ở mức ~ 65-66tr/lượng

  • Các yếu tố ảnh hưởng:

    • Căng thẳng xung đột giữa Nga và Ukraine là yếu tố lớn dẫn sự leo dốc của giá vàng sau tháng 3

    • Vào những tháng cuối năm việc Fed tăng lãi suất đã làm giảm nhẹ giá vàng.

2.5 Năm 2023

qh5 <- filter(qh,Năm == '2023')
qh5 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen',color='black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2023')

qh5 <- filter(qh,Năm == '2023')
qh5 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2023')

  • Xu hướng chung: giá vàng có xu hướng đi ngang trong nửa đầu năm, và tăng khá mạnh trong nửa cuối năm. Dù vậy nhưng bình quân giá vàng của năm 2023 vẫn tăng thấp hơn so với mức tăng năm 2022.

  • Giá vàng trung bình cao nhất rơi vào tháng 12 với 77.2tr/lượng bán ra và 75.2tr/lượng mua vào.

  • Các yếu tố ảnh hưởng:

    • Thị trường bất động sản gặp nhiều khó khăn là yếu tố chủ yếu dễn đến vàng trở thành kênh trú ẩn được nhiều nhà đầu tư lựa chọn.

3 Phân tích tương quan giá vàng giữa các năm

3.1 Độ biến động

Độ biến động của giá vàng trong một năm phản ánh nhiều yếu tố, bao gồm:

  • Cung và cầu:

    • Khi cầu về vàng tăng cao, giá vàng có xu hướng tăng.

    • Ngược lại, khi cung vàng tăng cao, giá vàng có xu hướng giảm.

  • Lãi suất ngân hàng:

    • Khi lãi suất ngân hàng tăng, người dân có xu hướng giảm mua vàng để chuyển sang gửi tiết kiệm, dẫn đến giá vàng có thể giảm.

    • Ngược lại, khi lãi suất ngân hàng giảm, người dân có xu hướng tăng mua vàng, dẫn đến giá vàng có thể tăng.

  • Giá trị đồng USD:

    • Giá trị đồng USD và giá vàng thường tương quan nghịch.

    • Khi giá trị đồng USD tăng, giá vàng có xu hướng giảm.

    • Ngược lại, khi giá trị đồng USD giảm, giá vàng có xu hướng tăng.

  • Biến động kinh tế:

    • Khi nền kinh tế bấp bênh, người dân có xu hướng tìm kiếm nơi trú ẩn an toàn cho tài sản của họ, dẫn đến giá vàng có thể tăng.

    • Ngược lại, khi nền kinh tế ổn định, người dân có xu hướng giảm mua vàng để đầu tư vào các kênh khác, dẫn đến giá vàng có thể giảm.

  • Yếu tố tâm lý:

    • Tâm lý nhà đầu tư có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá vàng.

    • Khi nhà đầu tư lo lắng về nền kinh tế hoặc thị trường tài chính, họ có xu hướng mua vàng, dẫn đến giá vàng có thể tăng.

    • Ngược lại, khi nhà đầu tư tin tưởng vào nền kinh tế và thị trường tài chính, họ có xu hướng bán vàng, dẫn đến giá vàng có thể giảm.

  • Các yếu tố khác:

    • Sự kiện chính trị: Ví dụ, chiến tranh, khủng bố, bất ổn chính trị có thể khiến nhà đầu tư lo lắng và tìm kiếm nơi trú ẩn an toàn cho tài sản, dẫn đến giá vàng có thể tăng.

    • Thiên tai: Ví dụ, hạn hán, lũ lụt có thể khiến người dân lo lắng về nguồn cung lương thực và năng lượng, dẫn đến giá vàng có thể tăng.

qh %>% group_by(Năm) %>% summarise(v= var(Bán.ra)) %>%
  ggplot(aes(x = Năm, y = v)) +
  geom_col(fill = 'pink',color = 'black',width = 0.5) +
  geom_text(aes(label=round(v,2),vjust=-0.2)) +
  labs(title = 'Độ biến động của giá bán ra qua các năm (var)', x = 'Năm', y = 'Biến động')

qh %>% group_by(Năm) %>% summarise(v= var(Mua.vào)) %>%
  ggplot(aes(x = Năm, y = v)) +
  geom_col(fill = 'pink',color = 'black',width = 0.5) +
  geom_text(aes(label=round(v,2),vjust=-0.2)) +
  labs(title = 'Độ biến động của giá mua vào qua các năm (var)', x = 'Năm', y = 'Biến động')

Nhìn vào 2 biểu đồ trên ta có thể thấy năm 2020 là năm có độ biến động về giá vàng cao nhất. Điều này cũng thể hiện việc 2020 là 1 năm mà nền kinh tế gặp nhiều biến động. Tiếp theo đó lần lượt là năm 2022, 2023, 2019 và 2021 là năm có ít biến động về giá vàng nhẩt.

Qua 2 biểu đồ trên ta cũng thấy được độ biến động của giá bán ra và mua vào gần như là bằng nhau.

qh %>% ggplot(aes(x=Thời.gian, y = Bán.ra)) +
  geom_line(color = 'lightgreen') +
  geom_point(color = 'green',size=1) +
  labs(title = 'Giá vàng bán ra theo thời gian', x = 'Thời gian (Tháng)', y = 'Giá bán ra')

qh %>% ggplot(aes(x=Thời.gian, y = Mua.vào)) +
  geom_line(color = 'lightblue') +
  geom_point(color = 'blue', size=1) +
  labs(title = 'Giá vàng mua vào theo thời gian', x = 'Thời gian (Tháng)', y = 'Giá mua vào')

Hai biểu đồ tiếp theo cho ta cái nhìn rõ ràng hơn về đường đi của giá vàng qua 60 tháng (5 năm). Nhìn vào ta có thể thấy được những đoạn lên dốc khá cao như từ Tháng 16 đến tháng 20 (thuộc năm 2020) hay từ tháng 39 đến tháng 43 (thuộc năm 2022).Bên cạnh đó cũng có những đoạn giảm sâu nhưng kéo dài không quá lâu nên nhìn chung ta có thể thấy được rõ giá vàng tăng khá mạnh trong giai đoạn này.

Giả sử ta mua một lượng vàng vào tháng 1 năm 2019 với giá 36.64 triệu thì đến tháng 12 năm 2023 ta bán được nó với giá 75.2 triệu, tương đương với việc lãi 38.56 triệu hay 105% sau 5 năm. Nếu so với các kênh đầu tư khác như gửi tiết kiệm, chứng khoán thì đây cũng là 1 khoảng lời không hề nhỏ.

qh %>% ggplot(aes(x=Tháng, y = Bán.ra, group = Năm, color = Năm)) +
  geom_line() +
  geom_point(size=1) +
  labs(title = 'Đường đi giá vàng bán ra của từng năm',x = 'Tháng', y ='Giá bán ra')

qh %>% ggplot(aes(x=Tháng, y = Mua.vào, group = Năm, color = Năm)) +
  geom_line() +
  geom_point(size=1) +
  labs(title = 'Đường đi giá vàng mua vào của từng năm', x = 'Tháng', y ='Giá mua vào')

Hai biểu đồ tiếp theo cho ta cái nhìn trực diện và tương quan về giá vàng của 5 năm với nhau. Nhìn vào đây ta cũng thấy được rằng giá vàng không hề có tính chu kì khi có thể tăng mạnh vào một giai đoạn của năm này nhưng lại có thể giảm hay không thay đổi quá nhiều ở cùng giai đoạn vào năm khác.

3.2 Chênh lệch giá bán ra mua vào

Ngoài sự tăng giảm của giá bán ra hay mua vào thì sự chênh lệch giữa loại giá cũng là điều mà nhiều nhà đầu tư quan tâm.

qh %>% group_by(Năm) %>% summarise(m=mean(Chênh.lệch)) %>%
  ggplot(aes(x=Năm, y=m)) +
  geom_col(fill='yellow',color='black', width = 0.5) +
  geom_text(aes(label=round(m,2),vjust=-0.2)) +
  labs(title='Chênh lệch trung bình giá bán ra mua vào qua các năm ', y = 'Chênh lệch')

Ta có thể thấy được rằng sự chênh lệch giá vàng bán ra mua vào có xu hướng lớn hơn qua thời gian. Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự chênh lệch giá vàng bán ra mua vào ngày càng lớn:

  • Chi phí hoạt động:

    • Cửa hàng vàng phải trả chi phí cho việc vận hành, bảo quản vàng, nhân viên, mặt bằng,…

    • Chi phí này ngày càng tăng cao do giá cả leo thang, khiến cho chênh lệch giá vàng bán ra mua vào cũng tăng theo.

  • Rủi ro thị trường:

    • Giá vàng có thể biến động mạnh trong thời gian ngắn, do đó cửa hàng vàng phải bù đắp rủi ro này bằng cách tăng chênh lệch giá bán ra mua vào.

    • Khi thị trường biến động mạnh, rủi ro thị trường cũng cao hơn, dẫn đến chênh lệch giá vàng càng lớn.

  • Lợi nhuận:

    • Cửa hàng vàng cần kiếm lời từ việc mua bán vàng.

    • Khi nhu cầu mua vàng cao, cửa hàng vàng có thể tăng chênh lệch giá để kiếm thêm lợi nhuận.

  • Cung cầu thị trường:

    • Khi nhu cầu mua vàng cao hơn so với nguồn cung, giá vàng bán ra sẽ cao hơn giá vàng mua vào.

    • Ngược lại, khi nguồn cung vàng cao hơn nhu cầu mua, giá vàng bán ra sẽ thấp hơn giá vàng mua vào.

  • Ảnh hưởng từ thị trường quốc tế:

    • Giá vàng trong nước chịu ảnh hưởng bởi giá vàng thế giới.

    • Khi giá vàng thế giới tăng, giá vàng trong nước cũng tăng theo, dẫn đến chênh lệch giá vàng bán ra mua vào cũng tăng.

  • Tâm lý nhà đầu tư:

    • Khi tâm lý nhà đầu tư lo ngại, họ có xu hướng mua vàng nhiều hơn, dẫn đến giá vàng bán ra tăng cao và chênh lệch giá vàng cũng tăng theo.

Để giảm thiểu chênh lệch giá vàng bán ra mua vào, cần thực hiện một số giải pháp như:

  • Tăng cường cạnh tranh trong thị trường kinh doanh vàng.

  • Nâng cao hiệu quả hoạt động của các cửa hàng vàng.

  • Giảm thiểu rủi ro thị trường.

  • Bình ổn giá vàng bằng các biện pháp kinh tế.

4 Dự đoán xu hướng trong năm 2024

Việc dự đoán xu hướng giá vàng trong năm 2024 là một việc phức tạp do chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố, bao gồm:

  • Yếu tố thúc đẩy giá vàng:

    • Lạm phát: Lạm phát dự kiến sẽ tiếp tục gia tăng trong năm 2024, thúc đẩy nhu cầu đầu tư vào vàng như một kênh trú ẩn an toàn.

    • Căng thẳng địa chính trị: Căng thẳng Nga - Ukraine và xung đột Israel - Hamas có thể tiếp tục leo thang, dẫn đến bất ổn kinh tế và gia tăng nhu cầu đầu tư vào vàng.

    • Nhu cầu từ các ngân hàng trung ương: Nhu cầu mua vàng từ các ngân hàng trung ương dự kiến sẽ tăng trong năm 2024, góp phần hỗ trợ giá vàng.

  • Yếu tố kìm hãm giá vàng:

    • Chính sách tiền tệ thắt chặt: Fed dự kiến sẽ tiếp tục tăng lãi suất trong năm 2024, khiến đồng USD mạnh lên và gây áp lực lên giá vàng.

    • Sự phục hồi của nền kinh tế: Nền kinh tế toàn cầu dự kiến ​​sẽ phục hồi trong năm 2024, khiến nhà đầu tư có thể chuyển hướng sang các tài sản rủi ro hơn, gây áp lực lên giá vàng.

Dự đoán: Dựa trên các yếu tố trên, dự đoán giá vàng trong năm 2024 sẽ có xu hướng biến động mạnh. Mức giá có thể tăng cao trong ngắn hạn do ảnh hưởng của các yếu tố như lạm phát và căng thẳng địa chính trị. Tuy nhiên, về dài hạn, giá vàng có thể giảm nhẹ do ảnh hưởng của chính sách tiền tệ thắt chặt và sự phục hồi của nền kinh tế.

5 Kết luận

Phân tích giá vàng giai đoạn 2019-2023 cho thấy thị trường biến động mạnh mẽ với nhiều yếu tố tác động. Nhìn chung, giá vàng có xu hướng tăng trong giai đoạn này, đạt đỉnh cao vào năm 2022 do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, căng thẳng địa chính trị và lạm phát gia tăng.

Nhìn chung vàng vẫn là một kênh đầu tư tiềm năng với nhiều ưu điểm như tính thanh khoản cao, khả năng chống lạm phát và bảo vệ tài sản trong thời kỳ bất ổn. Tuy nhiên, nhà đầu tư cần cẩn trọng khi đầu tư vào vàng do thị trường biến động khá mạnh mẽ.

6 Tài liệu tham khảo

Dữ liệu giá vàng:

---
title: "**PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG GIÁ VÀNG Ở VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2019 - 2023**"
author: "Nguyễn Quốc Hải"
date: "`r format(Sys.time(), '%H:%M:%S, %d - %m - %Y')`"
output:
  html_document:
    code_download: true
    code_folding: hide
    toc_float: true
    toc: true
    number_sections: true
  word_document:
    toc: true
---

![\Downloads](bìaa.png){width=900}

<style>
body {
  font-family: "Times New Roman", sans-serif;
  font-size: 17px;
}
</style>

# **Giới thiệu khái quát về thị trường vàng Việt Nam**

## **Vai trò và vị trí:**

- Thị trường vàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam.

- Vàng được xem là kênh đầu tư, tích trữ tài sản và phòng ngừa rủi ro được ưa chuộng.

- Nhu cầu tiêu dùng vàng của người dân Việt Nam cao, đặc biệt là vàng trang sức.

## **Đặc điểm:**

- Thị trường vàng Việt Nam được quản lý bởi Ngân hàng Nhà nước (NHNN).

- Có 3 loại thị trường vàng chính:

  - Thị trường vàng miếng: Bao gồm vàng miếng SJC và các loại vàng miếng khác.
  
  - Thị trường vàng nguyên liệu: Dành cho các doanh nghiệp sản xuất, kinh doanh vàng.
  
  - Thị trường vàng trang sức: Dành cho nhu cầu tiêu dùng của người dân.

## **Các thành phần tham gia:**

- NHNN: Cơ quan quản lý thị trường vàng.

- Các tổ chức tín dụng: Ngân hàng thương mại, công ty tài chính,...

- Các doanh nghiệp kinh doanh vàng: Doanh nghiệp được cấp phép kinh doanh vàng.

- Các cá nhân tham gia giao dịch vàng.

## **Biến động giá vàng:**

- Giá vàng chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố:

  - Yếu tố vĩ mô: Lãi suất ngân hàng, tỷ giá hối đoái, tình hình kinh tế - chính trị,...
  
  - Yếu tố vi mô: Cung cầu vàng, hoạt động của các quỹ đầu tư,...
  
- Giá vàng biến động liên tục, có thể tăng hoặc giảm mạnh trong một thời gian ngắn.

# **Phân tích biến động giá vàng của từng năm**

**Lưu ý:** Tất cả dữ liệu giá vàng của bài đều lấy từ giá vàng SJC - loại hình vàng phổ biến rộng rãi ở thị trường Việt Nam.

## **Năm 2019**

```{r message=FALSE, warning=FALSE}
library(tidyverse)
library(csv)
library(ggplot2)
library(DT)
```


```{r}
qh <- read.csv("D:\\Downloads\\tỉu luận.csv", header = T)
qh1 <- filter(qh,Năm == '2019')
qh1 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen', color = 'black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra), vjust = -0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2019')
```

```{r}
qh1 <- filter(qh,Năm == '2019')
qh1 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color = 'black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào), vjust = -0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2019')
```

- Xu hướng chung: Giá vàng có xu hướng tăng mạnh trong năm 2019

- Giá vàng đạt mốc cao nhất ở tại tháng 9 với giá trung bình là 42.89tr/lượng với vàng bán ra và 42.6tr/lượng với vàng mua vào

- Giá vàng thấp nhất rơi vào tháng 4 với giá trung bình là 36.29tr/lượng với vàng bán ra và 36.1tr/lượng với vàng mua vào

- Các yếu tố ảnh hưởng:

  - Lãi suất ngân hàng: Lãi suất ngân hàng giảm làm cho giá vàng tăng.
  
  - Tỷ giá hối đoái: Tỷ giá USD/VND tăng kéo theo giá vàng tăng.
  
  - Tình hình kinh tế - chính trị: Căng thẳng thương mại Mỹ - Trung Quốc cũng làm 1 yếu tố khiến cho giá vàng tăng.

## **Năm 2020**

```{r}
qh2 <- filter(qh,Năm == '2020')
qh2 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen', color = 'black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2020')
```

```{r}
qh2 <- filter(qh,Năm == '2020')
qh2 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2020')
```

- Xu hướng chung: giá vàng trong năm 2020 có xu hướng tăng và tăng rất mạnh. 

- Giai đoạn từ tháng 4 đến tháng 8 là giai đoạn chứng kiến giá vàng leo dốc cao nhất. Giá vàng trung bình trong tháng 7 là 56.87tr/lượng với vàng bán ra và 56.32tr/lượng vơi vàng mua vào. Đã từng có thời điểm giá vàng lên đến 62.2tr/lượng bán ra và 61.7tr/lượng mua vào.

- Tuy nhiên qua giai đoạn này, giá vàng giảm dần và kết thúc năm 2020 với mức ~ 56tr/lượng.

- Các yếu tố ảnh hưởng:

  - Yếu tố đầu tiên không thể không nhắc đến đó là đại dịch Covid-19, đại dịch xảy ra khiến cho các nhà đầu tư lo ngại về sự bất ổn kinh tế toàn cầu, điều này khiến họ chọn đầu tư vào vàng nhiều hơn như một biện pháp giảm thiểu rủi ro. Bên cạnh đó việc lượng cung vàng giảm do đại dịch cũng góp phần khiến giá vàng tăng. 
  
  - Căng thẳng chính trị giữa Mỹ - Trung cùng với việc lãi suất giảm cũng khiến cho giá vàng tăng trong năm.
  
## **Năm 2021**

```{r}
qh3 <- filter(qh,Năm == '2021')
qh3 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen',color='black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2021')
```

```{r}
qh3 <- filter(qh,Năm == '2021')
qh3 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2021')
```

- Xu hướng chung: giá vàng trong năm 2021 vẫn có xu hướng tăng, tăng khá đều, những tốc độ tăng không bằng 2020, có 1 vài thời điểm giảm trong năm nhưng khá nhẹ không đáng kể

- Vì tăng khá đều nên tháng 12 chính là tháng có giá vàng trung bình cao nhất năm với 61.3tr/lượng với vàng bán ra và 60.3tr/lượng với vàng mua vào

- Các yếu tố ảnh hưởng:

  - Năm 2021, Vắc xin được phát hành, kinh tế đang từng bước phục hồi nên chính sách kinh tế được thắt chặt làm cho giá vàng không còn tăng quá mạnh như năm 2020
  
  - Sự thay đổi chỉnh sách của Fed cũng đã ảnh hưởng đến giá vàng thế giới và Việt Nam
  
  - Lãi suất tiền gửi tiết kiệm tăng nhẹ, khiến kênh đầu tư này trở nên hấp dẫn hơn so với vàng

## **Năm 2022**

```{r}
qh4 <- filter(qh,Năm == '2022')
qh4 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen',color='black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2022')
```

```{r}
qh4 <- filter(qh,Năm == '2022')
qh4 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2022')
```

- Xu hướng chung: vẫn tăng

- Sau 2 tháng đầu giá vàng không biến đổi quá nhiều thì từ tháng 3 giá vàng có sự tăng lên rõ rệt,tháng 7 là tháng có mức giá trung bình cao nhất năm với 74tr/lượng với vàng bán ra và 73,2tr/lượng với vàng mua vào. 

- Bước vào quý cuối cùng của năm, giá vàng giảm dần và duy trì ở mức ~ 65-66tr/lượng

- Các yếu tố ảnh hưởng:

  - Căng thẳng xung đột giữa Nga và Ukraine là yếu tố lớn dẫn sự leo dốc của giá vàng sau tháng 3
  
  - Vào những tháng cuối năm việc Fed tăng lãi suất đã làm giảm nhẹ giá vàng.

## **Năm 2023**

```{r}
qh5 <- filter(qh,Năm == '2023')
qh5 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Bán.ra)) +
  geom_col(fill='lightgreen',color='black') +
  geom_text(aes(label = Bán.ra),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá bán ra trung bình theo tháng năm 2023')
```

```{r}
qh5 <- filter(qh,Năm == '2023')
qh5 %>% ggplot (aes(x = Tháng, y = Mua.vào)) +
  geom_col(fill='lightblue',color='black') +
  geom_text(aes(label = Mua.vào),vjust=-0.2,size=3.5) +
  labs(title = 'Giá mua vào trung bình theo tháng năm 2023')
```

- Xu hướng chung: giá vàng có xu hướng đi ngang trong nửa đầu năm, và tăng khá mạnh trong nửa cuối năm. Dù vậy nhưng bình quân giá vàng của năm 2023 vẫn tăng thấp hơn so với mức tăng năm 2022.

- Giá vàng trung bình cao nhất rơi vào tháng 12 với 77.2tr/lượng bán ra và 75.2tr/lượng mua vào.

- Các yếu tố ảnh hưởng:

  - Thị trường bất động sản gặp nhiều khó khăn là yếu tố chủ yếu dễn đến vàng trở thành kênh trú ẩn được nhiều nhà đầu tư lựa chọn.
  

# **Phân tích tương quan giá vàng giữa các năm**

## **Độ biến động**

Độ biến động của giá vàng trong một năm phản ánh nhiều yếu tố, bao gồm:

- Cung và cầu:

  - Khi cầu về vàng tăng cao, giá vàng có xu hướng tăng.
  
  - Ngược lại, khi cung vàng tăng cao, giá vàng có xu hướng giảm.

- Lãi suất ngân hàng:

  - Khi lãi suất ngân hàng tăng, người dân có xu hướng giảm mua vàng để chuyển sang gửi tiết kiệm, dẫn đến giá vàng có thể giảm.

  - Ngược lại, khi lãi suất ngân hàng giảm, người dân có xu hướng tăng mua vàng, dẫn đến giá vàng có thể tăng.

- Giá trị đồng USD:

  - Giá trị đồng USD và giá vàng thường tương quan nghịch.

  - Khi giá trị đồng USD tăng, giá vàng có xu hướng giảm.

  - Ngược lại, khi giá trị đồng USD giảm, giá vàng có xu hướng tăng.

- Biến động kinh tế:

  - Khi nền kinh tế bấp bênh, người dân có xu hướng tìm kiếm nơi trú ẩn an toàn cho tài sản của họ, dẫn đến giá vàng có thể tăng.
  
  - Ngược lại, khi nền kinh tế ổn định, người dân có xu hướng giảm mua vàng để đầu tư vào các kênh khác, dẫn đến giá vàng có thể giảm.
  
- Yếu tố tâm lý:

  - Tâm lý nhà đầu tư có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá vàng.

  - Khi nhà đầu tư lo lắng về nền kinh tế hoặc thị trường tài chính, họ có xu hướng mua vàng, dẫn đến giá vàng có thể tăng.
  
  - Ngược lại, khi nhà đầu tư tin tưởng vào nền kinh tế và thị trường tài chính, họ có xu hướng bán vàng, dẫn đến giá vàng có thể giảm.

- Các yếu tố khác:

  - Sự kiện chính trị: Ví dụ, chiến tranh, khủng bố, bất ổn chính trị có thể khiến nhà đầu tư lo lắng và tìm kiếm nơi trú ẩn an toàn cho tài sản, dẫn đến giá vàng có thể tăng.
  
  - Thiên tai: Ví dụ, hạn hán, lũ lụt có thể khiến người dân lo lắng về nguồn cung lương thực và năng lượng, dẫn đến giá vàng có thể tăng.
  
```{r}
qh %>% group_by(Năm) %>% summarise(v= var(Bán.ra)) %>%
  ggplot(aes(x = Năm, y = v)) +
  geom_col(fill = 'pink',color = 'black',width = 0.5) +
  geom_text(aes(label=round(v,2),vjust=-0.2)) +
  labs(title = 'Độ biến động của giá bán ra qua các năm (var)', x = 'Năm', y = 'Biến động')
```

```{r}
qh %>% group_by(Năm) %>% summarise(v= var(Mua.vào)) %>%
  ggplot(aes(x = Năm, y = v)) +
  geom_col(fill = 'pink',color = 'black',width = 0.5) +
  geom_text(aes(label=round(v,2),vjust=-0.2)) +
  labs(title = 'Độ biến động của giá mua vào qua các năm (var)', x = 'Năm', y = 'Biến động')
```

Nhìn vào 2 biểu đồ trên ta có thể thấy năm 2020 là năm có độ biến động về giá vàng cao nhất. Điều này cũng thể hiện việc 2020 là 1 năm mà nền kinh tế gặp nhiều biến động. Tiếp theo đó lần lượt là năm 2022, 2023, 2019 và 2021 là năm có ít biến động về giá vàng nhẩt.

Qua 2 biểu đồ trên ta cũng thấy được độ biến động của giá bán ra và mua vào gần như là bằng nhau.

```{r}
qh %>% ggplot(aes(x=Thời.gian, y = Bán.ra)) +
  geom_line(color = 'lightgreen') +
  geom_point(color = 'green',size=1) +
  labs(title = 'Giá vàng bán ra theo thời gian', x = 'Thời gian (Tháng)', y = 'Giá bán ra')
```

```{r}
qh %>% ggplot(aes(x=Thời.gian, y = Mua.vào)) +
  geom_line(color = 'lightblue') +
  geom_point(color = 'blue', size=1) +
  labs(title = 'Giá vàng mua vào theo thời gian', x = 'Thời gian (Tháng)', y = 'Giá mua vào')
```

Hai biểu đồ tiếp theo cho ta cái nhìn rõ ràng hơn về đường đi của giá vàng qua 60 tháng (5 năm). Nhìn vào ta có thể thấy được những đoạn lên dốc khá cao như từ Tháng 16 đến tháng 20 (thuộc năm 2020) hay từ tháng 39 đến tháng 43 (thuộc năm 2022).Bên cạnh đó cũng có những đoạn giảm sâu nhưng kéo dài không quá lâu nên nhìn chung ta có thể thấy được rõ giá vàng tăng khá mạnh trong giai đoạn này.

Giả sử ta mua một lượng vàng vào tháng 1 năm 2019 với giá 36.64 triệu thì đến tháng 12 năm 2023 ta bán được nó với giá 75.2 triệu, tương đương với việc lãi 38.56 triệu hay 105% sau 5 năm. Nếu so với các kênh đầu tư khác như gửi tiết kiệm, chứng khoán thì đây cũng là 1 khoảng lời không hề nhỏ. 

```{r}
qh %>% ggplot(aes(x=Tháng, y = Bán.ra, group = Năm, color = Năm)) +
  geom_line() +
  geom_point(size=1) +
  labs(title = 'Đường đi giá vàng bán ra của từng năm',x = 'Tháng', y ='Giá bán ra')
```


```{r}
qh %>% ggplot(aes(x=Tháng, y = Mua.vào, group = Năm, color = Năm)) +
  geom_line() +
  geom_point(size=1) +
  labs(title = 'Đường đi giá vàng mua vào của từng năm', x = 'Tháng', y ='Giá mua vào')
```

Hai biểu đồ tiếp theo cho ta cái nhìn trực diện và tương quan về giá vàng của 5 năm với nhau. Nhìn vào đây ta cũng thấy được rằng giá vàng không hề có tính chu kì khi có thể tăng mạnh vào một giai đoạn của năm này nhưng lại có thể giảm hay không thay đổi quá nhiều ở cùng giai đoạn vào năm khác.  

## **Chênh lệch giá bán ra mua vào**

Ngoài sự tăng giảm của giá bán ra hay mua vào thì sự chênh lệch giữa loại giá cũng là điều mà nhiều nhà đầu tư quan tâm.

```{r}
qh %>% group_by(Năm) %>% summarise(m=mean(Chênh.lệch)) %>%
  ggplot(aes(x=Năm, y=m)) +
  geom_col(fill='yellow',color='black', width = 0.5) +
  geom_text(aes(label=round(m,2),vjust=-0.2)) +
  labs(title='Chênh lệch trung bình giá bán ra mua vào qua các năm ', y = 'Chênh lệch')
```

Ta có thể thấy được rằng sự chênh lệch giá vàng bán ra mua vào có xu hướng lớn hơn qua thời gian. Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự chênh lệch giá vàng bán ra mua vào ngày càng lớn:

- Chi phí hoạt động:

  - Cửa hàng vàng phải trả chi phí cho việc vận hành, bảo quản vàng, nhân viên, mặt bằng,...
  
  - Chi phí này ngày càng tăng cao do giá cả leo thang, khiến cho chênh lệch giá vàng bán ra mua vào cũng tăng theo.

- Rủi ro thị trường:

  - Giá vàng có thể biến động mạnh trong thời gian ngắn, do đó cửa hàng vàng phải bù đắp rủi ro này bằng cách tăng chênh lệch giá bán ra mua vào.
  
  - Khi thị trường biến động mạnh, rủi ro thị trường cũng cao hơn, dẫn đến chênh lệch giá vàng càng lớn.

- Lợi nhuận:

  - Cửa hàng vàng cần kiếm lời từ việc mua bán vàng.
  
  - Khi nhu cầu mua vàng cao, cửa hàng vàng có thể tăng chênh lệch giá để kiếm thêm lợi nhuận.

- Cung cầu thị trường:

  - Khi nhu cầu mua vàng cao hơn so với nguồn cung, giá vàng bán ra sẽ cao hơn giá vàng mua vào.
  
  - Ngược lại, khi nguồn cung vàng cao hơn nhu cầu mua, giá vàng bán ra sẽ thấp hơn giá vàng mua vào.

- Ảnh hưởng từ thị trường quốc tế:

  - Giá vàng trong nước chịu ảnh hưởng bởi giá vàng thế giới.
  
  - Khi giá vàng thế giới tăng, giá vàng trong nước cũng tăng theo, dẫn đến chênh lệch giá vàng bán ra mua vào cũng tăng.

- Tâm lý nhà đầu tư:

  - Khi tâm lý nhà đầu tư lo ngại, họ có xu hướng mua vàng nhiều hơn, dẫn đến giá vàng bán ra tăng cao và chênh lệch giá vàng cũng tăng theo.

Để giảm thiểu chênh lệch giá vàng bán ra mua vào, cần thực hiện một số giải pháp như:

- Tăng cường cạnh tranh trong thị trường kinh doanh vàng.

- Nâng cao hiệu quả hoạt động của các cửa hàng vàng.

- Giảm thiểu rủi ro thị trường.

- Bình ổn giá vàng bằng các biện pháp kinh tế.

# **Dự đoán xu hướng trong năm 2024**

Việc dự đoán xu hướng giá vàng trong năm 2024 là một việc phức tạp do chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố, bao gồm:

- Yếu tố thúc đẩy giá vàng:

  - Lạm phát: Lạm phát dự kiến sẽ tiếp tục gia tăng trong năm 2024, thúc đẩy nhu cầu đầu tư vào vàng như một kênh trú ẩn an toàn.

  - Căng thẳng địa chính trị: Căng thẳng Nga - Ukraine và xung đột Israel - Hamas có thể tiếp tục leo thang, dẫn đến bất ổn kinh tế và gia tăng nhu cầu đầu tư vào vàng.
  
  - Nhu cầu từ các ngân hàng trung ương: Nhu cầu mua vàng từ các ngân hàng trung ương dự kiến sẽ tăng trong năm 2024, góp phần hỗ trợ giá vàng.
  
- Yếu tố kìm hãm giá vàng:

  - Chính sách tiền tệ thắt chặt: Fed dự kiến sẽ tiếp tục tăng lãi suất trong năm 2024, khiến đồng USD mạnh lên và gây áp lực lên giá vàng.

  - Sự phục hồi của nền kinh tế: Nền kinh tế toàn cầu dự kiến ​​sẽ phục hồi trong năm 2024, khiến nhà đầu tư có thể chuyển hướng sang các tài sản rủi ro hơn, gây áp lực lên giá vàng.

Dự đoán: Dựa trên các yếu tố trên, dự đoán giá vàng trong năm 2024 sẽ có xu hướng biến động mạnh. Mức giá có thể tăng cao trong ngắn hạn do ảnh hưởng của các yếu tố như lạm phát và căng thẳng địa chính trị. Tuy nhiên, về dài hạn, giá vàng có thể giảm nhẹ do ảnh hưởng của chính sách tiền tệ thắt chặt và sự phục hồi của nền kinh tế.

# **Kết luận**

Phân tích giá vàng giai đoạn 2019-2023 cho thấy thị trường biến động mạnh mẽ với nhiều yếu tố tác động. Nhìn chung, giá vàng có xu hướng tăng trong giai đoạn này, đạt đỉnh cao vào năm 2022 do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, căng thẳng địa chính trị và lạm phát gia tăng.

Nhìn chung vàng vẫn là một kênh đầu tư tiềm năng với nhiều ưu điểm như tính thanh khoản cao, khả năng chống lạm phát và bảo vệ tài sản trong thời kỳ bất ổn. Tuy nhiên, nhà đầu tư cần cẩn trọng khi đầu tư vào vàng do thị trường biến động khá mạnh mẽ.

# **Tài liệu tham khảo**

Dữ liệu giá vàng: 

- https://sjc.com.vn 

- https://thebank.vn
