Luận văn thạc sĩ UEH nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn lãi suất tại việt nam , luận văn thạc sĩ

Khái quát công cụ lãi suất

Vai trò của công cụ lãi suất

Ngân hàng Nhà nước (NHTW) thiết lập khung lãi suất hoặc trần lãi suất cho vay nhằm hướng dẫn các ngân hàng thương mại (NHTM) điều chỉnh lãi suất trong giới hạn đó Điều này không chỉ ảnh hưởng đến quy mô tín dụng trong nền kinh tế mà còn giúp NHTW quản lý hiệu quả mức cung tiền.

Việc điều chỉnh lãi suất, dù tăng hay giảm, sẽ tác động trực tiếp đến quy mô huy động và cho vay của các ngân hàng thương mại, từ đó làm thay đổi lượng tiền cung ứng trong nền kinh tế.

Lãi suất cho vay có ảnh hưởng trực tiếp đến vốn của doanh nghiệp, quyết định việc thu hẹp hay mở rộng sản xuất Sự thay đổi này tác động đến số lượng việc làm trong xã hội, dẫn đến tình trạng thất nghiệp tăng hay giảm Do đó, lãi suất tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề thất nghiệp.

Tăng hoặc giảm lãi suất tiền gửi, đặc biệt là lãi suất tái chiết khấu, sẽ tác động trực tiếp đến lượng ngoại tệ vào trong nước Sự thay đổi này ảnh hưởng đến cung cầu ngoại tệ, từ đó làm biến động tỷ giá và quan hệ xuất nhập khẩu trong từng giai đoạn.

Ngân hàng Trung ương (NHTW) cần quản lý lượng tiền cung ứng theo từng giai đoạn để đạt được mục tiêu kinh tế, đặc biệt là trong bối cảnh các quốc gia chưa thể áp dụng các công cụ gián tiếp Tuy nhiên, việc này có thể làm giảm tính khách quan của lãi suất, vì lãi suất thực chất là "giá cả" của vốn và phải dựa trên quan hệ cung cầu trong nền kinh tế Hơn nữa, sự thay đổi quy định về lãi suất có thể khiến các Ngân hàng Thương mại (NHTM) gặp khó khăn và gia tăng chi phí trong hoạt động kinh doanh.

Trong nền kinh tế, những đột biến không lường trước có thể xảy ra, ảnh hưởng đến các khu vực hoặc toàn bộ nền kinh tế quốc dân Để ứng phó với những hiện tượng này, Chính phủ thường sử dụng các công cụ kinh tế, bao gồm lãi suất tín dụng, nhằm điều chỉnh các mối quan hệ kinh tế Ví dụ, trong bối cảnh lạm phát, Chính phủ có thể tăng lãi suất tiền gửi để hạn chế lượng tiền trong lưu thông, hoặc áp dụng lãi suất khác nhau giữa các khu vực nhằm tạo ra sự cân bằng giá cả hợp lý, từ đó hỗ trợ sản xuất và lưu thông hàng hóa phát triển.

Lãi suất tín dụng là công cụ quan trọng trong điều chỉnh kinh tế vi mô, vì vậy cần phải được xử lý một cách kịp thời và chính xác Để đạt được điều này, hệ thống ngân hàng phải nắm vững thông tin kinh tế và có khả năng phân tích, từ đó đưa ra những quyết định đúng đắn trong việc thực hiện chính sách lãi suất.

Lãi suất tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích cạnh tranh giữa các ngân hàng thương mại (NHTM) Để tăng cường huy động vốn và mở rộng quan hệ tín dụng, các NHTM thường nâng lãi suất tiền gửi và hạ lãi suất cho vay, từ đó tạo ra sự cạnh tranh mạnh mẽ Quá trình này không chỉ giúp phân chia khối lượng tiền gửi mà còn mở rộng ảnh hưởng của ngân hàng trên thị trường Mỗi NHTM đều có chiến lược khách hàng riêng, thường được thực hiện thông qua lãi suất ưu đãi Để đạt được điều này, các NHTM nỗ lực giảm thiểu chi phí kinh doanh và quản lý Sự cạnh tranh lành mạnh giữa các NHTM không chỉ mang lại lợi ích cho từng ngân hàng mà còn góp phần tạo ra lợi ích kinh tế chung cho toàn bộ nền kinh tế quốc dân.

Lãi suất tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích tiết kiệm và đầu tư Theo lý thuyết tài chính, có thể xây dựng một phương trình đơn giản để mô tả mối quan hệ giữa thu nhập và lãi suất.

Thu nhập của một cá nhân hay hộ gia đình được xác định bằng tổng tiêu dùng và tiết kiệm Phương trình này áp dụng không chỉ cho hộ gia đình mà còn cho doanh nghiệp và nền kinh tế quốc gia Trong một nền kinh tế bình thường, tỷ lệ tiêu dùng và tiết kiệm cần phải hợp lý Để tăng cường tỷ lệ tiết kiệm và khuyến khích đầu tư, biện pháp hiệu quả nhất là nâng cao lãi suất huy động vốn Khi lãi suất tăng, các hộ gia đình sẽ xem xét lại chi tiêu hàng tháng, có thể giảm hoặc hoãn một số khoản chi để tăng tiết kiệm Khoản tiết kiệm này sau đó có thể được đầu tư vào ngân hàng, quỹ bảo hiểm hoặc thị trường chứng khoán khi có lợi hơn.

Lãi suất đóng vai trò quan trọng trong việc phân chia nguồn quỹ tiêu dùng và tiết kiệm Tuy nhiên, việc tăng lãi suất huy động vốn cần được xem xét một cách thận trọng để đảm bảo sự phát triển bền vững của nền kinh tế quốc dân.

Các loại lãi suất và mối quan hệ giữa chúng

Lãi suất danh nghĩa là lãi suất được tính dựa trên giá trị danh nghĩa của tiền tệ, tức là loại lãi suất này chưa được điều chỉnh để loại trừ tác động của tỷ lệ lạm phát.

Lãi suất thực là lãi suất đã được điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát, tức là loại lãi suất này loại trừ tác động của lạm phát Mối quan hệ giữa lãi suất thực và lãi suất danh nghĩa được thể hiện qua phương trình Fisher.

Lãi suất danh nghĩa = lãi suất thực + tỷ lệ lạm phát

Lãi suất thực được điều chỉnh theo lạm phát, phản ánh chính xác thu nhập thực từ tiền lãi mà người cho vay nhận được và chi phí thực của việc vay tiền Sự phân biệt giữa lãi suất thực và lãi suất danh nghĩa rất quan trọng, vì lãi suất thực mới là yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.

Mỗi quốc gia đều sử dụng các công cụ để thực thi chính sách tiền tệ nhằm đạt được những mục tiêu như kiềm chế lạm phát Lãi suất là một trong những công cụ quan trọng mà các ngân hàng trung ương (NHTW) sử dụng để tác động đến lãi suất thị trường Họ có thể thực hiện điều này thông qua nghiệp vụ thị trường mở, chẳng hạn như mua trái phiếu chính phủ để tăng tổng lượng tiền trong lưu thông, dẫn đến việc giảm lãi suất thị trường Ngoài ra, NHTW cũng có thể tác động trực tiếp bằng cách điều chỉnh lãi suất tái cấp vốn và lãi suất tái chiết khấu, những loại lãi suất được ấn định trong quan hệ mua bán giấy tờ có giá với các ngân hàng thương mại (NHTM).

Lãi suất cơ bản, theo định nghĩa, là lãi suất do Ngân hàng Nhà nước công bố, làm nền tảng cho các tổ chức tín dụng xác định lãi suất kinh doanh Tuy nhiên, lãi suất này không thực sự là công cụ thực hiện chính sách tiền tệ quốc gia theo đúng nghĩa như thông lệ quốc tế.

Chính vì thế mà thời gian vừa qua NHNN đã giảm nhẹ tầm quan trọng của loại lãi suất này

1.1.2.3 Mối quan hệ giữa lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn

Lãi suất tái chiết khấu là tỷ lệ áp dụng khi Ngân hàng Trung ương (NHTW) cung cấp vốn cho các ngân hàng thông qua việc chiết khấu các giấy tờ có giá ngắn hạn chưa đến hạn thanh toán.

Lãi suất do Ngân hàng Trung ương quy định dựa trên mục tiêu chính sách tiền tệ trong từng giai đoạn và sự biến động của lãi suất trên thị trường tiền tệ.

Lãi suất tái chiết khấu đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát và điều tiết sự biến động lãi suất trên thị trường Đối với các ngân hàng thương mại, lãi suất này là cơ sở để xác định lãi suất chiết khấu và lãi suất cho vay khác.

Lãi suất tái cấp vốn là lãi suất mà Ngân hàng Trung ương (NHTW) áp dụng cho các giao dịch tái cấp vốn cho hệ thống ngân hàng trung gian, bao gồm Ngân hàng Thương mại (NHTM) Tại Việt Nam, NHTW thực hiện tái cấp vốn cho NHTM qua các hình thức như cho vay lại theo hồ sơ tín dụng, chiết khấu và tái chiết khấu thương phiếu cùng các giấy tờ có giá ngắn hạn khác, cũng như cho vay lại thông qua cầm cố các giấy tờ có giá ngắn hạn.

Lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn khác nhau chủ yếu ở loại tài sản được sử dụng làm thế chấp cho khoản vay.

Lãi suất tái chiết khấu được áp dụng cho các loại giấy tờ có độ rủi ro thấp, bao gồm trái phiếu chính phủ, thương phiếu và chứng chỉ tiền gửi ngắn hạn.

Lãi suất tái cấp vốn là lãi suất áp dụng cho tài sản thế chấp có rủi ro cao, thường liên quan đến các khoản vay ngắn hạn nhằm giải quyết tình trạng mất thanh khoản tạm thời của ngân hàng thương mại (NHTM) hoặc phục vụ các mục đích điều hành đặc biệt Khoản vay này thường được đảm bảo bằng tài sản của các khoản vay hiện hữu mà NHTM nắm giữ hợp pháp Ngoài ra, cho vay tái cấp vốn còn có thể diễn ra dưới hình thức NHTM bán lại các khoản nợ vay cho Ngân hàng Nhà nước (NHTW) để nhận lại một lượng tiền nhất định.

Lãi suất tái cấp vốn thường cao hơn lãi suất tái chiết khấu do sự chênh lệch về rủi ro giữa hai hình thức cho vay này Với đặc điểm của nghiệp vụ và tài sản đảm bảo, rủi ro của cho vay tái cấp vốn lớn hơn, dẫn đến phần bù rủi ro cao hơn Bên cạnh đó, cho vay tái chiết khấu thường yêu cầu thu lãi ngay từ đầu kỳ, làm cho lãi suất thực của nó cao hơn lãi suất danh nghĩa Để cân bằng lãi suất thực giữa hai hoạt động này, lãi suất danh nghĩa của tái chiết khấu cần phải lớn hơn lãi suất tái cấp vốn.

1.1.2.4 Lãi suất liên ngân hàng

Lãi suất liên ngân hàng, hay còn gọi là lãi suất qua đêm, là mức lãi suất mà các ngân hàng áp dụng khi vay mượn lẫn nhau trên thị trường liên ngân hàng Thuật ngữ "qua đêm" phản ánh tính chất ngắn hạn của các giao dịch này, thường diễn ra trong vòng 24 giờ.

(Overnight) ở đây bắt nguồn từ thuật ngữ tiếng Anh: overnight rate

Lãi suất biến động theo thời gian trong ngày, phụ thuộc vào quan hệ cung cầu vốn vay trên thị trường liên ngân hàng và lãi suất cho vay của Ngân hàng Trung ương (NHTW) đối với các ngân hàng trung gian Mức độ chi phối của NHTW lên lãi suất này liên quan đến sự phát triển của hoạt động thị trường mở và tỷ lệ sử dụng vốn vay từ NHTW của các ngân hàng Các tổ chức công bố thông tin sẽ tổng hợp dữ liệu từ các ngân hàng và đưa ra một con số bình quân vào buổi sáng.

Cơ chế điều hành lãi suất tại Việt Nam

Từ thời điểm nước ta chuyển từ cơ chế bao cấp sang nền kinh tế thị trường, chính sách lãi suất đã trải qua các giai đoạn như sau:

Giai đoạn áp dụng cơ chế lãi suất theo khuôn khổ mệnh lệnh hành chính:

Giai đoạn từ 1986 đến tháng 5/1992 chứng kiến lãi suất ngân hàng âm, thấp hơn nhiều so với lạm phát, khiến người gửi tiền không chỉ không có lãi mà còn mất giá trị vốn Tuy nhiên, đến năm 1992, lạm phát đã được kiểm soát và duy trì ở mức thấp, tạo điều kiện cho lãi suất chuyển sang trạng thái thực dương.

Từ tháng 6/1992 đến tháng 12/1995, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) áp dụng cơ chế khung lãi suất, quy định rõ ràng sàn lãi suất tiền gửi và trần lãi suất cho vay cho nền kinh tế Trong khung này, các ngân hàng thương mại (NHTM) tự do đưa ra lãi suất phù hợp với điều kiện của mình.

Giai đoạn từ 1/1996 đến tháng 7/2000 đánh dấu việc thực hiện cơ chế trần lãi suất tại Việt Nam, với Ngân hàng Nhà nước quy định mức lãi suất trần theo thời hạn cho vay và giới hạn chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động vốn bình quân ở mức 0,35%/tháng Đến cuối tháng 1/1998, quy định chênh lệch lãi suất đã được xóa bỏ, chỉ giữ lại quy định về trần lãi suất cho vay, đánh dấu bước đầu trong quá trình tự do hóa lãi suất huy động.

- Giai đoạn tháng 8/2000 đến tháng 5/2002: cơ chế điều hành lãi suất kèm biên độ

Dựa vào mức lãi suất cơ bản và biên độ giao động do NHNN công bố từng thời kỳ, các

NHTM đã thiết lập lãi suất cho vay VND theo quy định hiện hành Đối với các khoản vay bằng ngoại tệ, cơ chế lãi suất thỏa thuận sẽ chính thức được áp dụng.

Từ tháng 6/2002 đến tháng 4/2008, các ngân hàng thương mại được phép áp dụng lãi suất thỏa thuận với khách hàng Trong giai đoạn này, lãi suất cơ bản vẫn được duy trì nhưng chỉ mang tính chất tham khảo và định hướng cho thị trường.

Từ tháng 5/2008 đến tháng 12/2008, dưới tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế tại Mỹ, NHNN đã thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt nhằm kiểm soát lạm phát Để đối phó với tình hình này, NHNN ban hành Quyết định số 16/2008/QĐ-NHNN vào ngày 16/05/2008, quy định lãi suất kinh doanh của các ngân hàng thương mại không được vượt quá 150% lãi suất cơ bản do NHNN công bố Mặc dù cơ chế lãi suất này đã góp phần ổn định thị trường trong bối cảnh suy thoái, nhưng nó cũng bộc lộ những hạn chế, như việc lãi suất không phản ánh đúng cung cầu thị trường và các tổ chức tín dụng đã tìm cách lách trần lãi suất thông qua các loại phí.

Từ tháng 1/2009 đến tháng 2/2010, lãi suất thỏa thuận được áp dụng cho nhu cầu vay tiêu dùng Vào ngày 26/02/2010, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã ban hành Thông tư số 07/2010/TT-NHNN, quy định về việc áp dụng cơ chế lãi suất thỏa thuận cho khách hàng vay trung và dài hạn nhằm phục vụ nhu cầu vốn sản xuất kinh doanh, dịch vụ, đầu tư phát triển, cũng như các nhu cầu vốn cho đời sống cá nhân, hộ gia đình và hoạt động cho vay tiêu dùng thông qua thẻ tín dụng.

- Từ tháng 2/2010 đến nay, cơ chế lãi suất thỏa thuận đối với lãi suất cho vay tiếp tục được duy trì.

Khái quát cơ chế truyền dẫn lãi suất

Khái niệm cơ chế truyền dẫn lãi suất

Trong suốt chu kỳ kinh tế, khi Ngân hàng Trung ương điều chỉnh chính sách tiền tệ, các lãi suất chính sách như lãi suất tái chiết khấu sẽ ảnh hưởng đến lãi suất thị trường, chẳng hạn như lãi suất vay qua đêm Trong bối cảnh này, các Ngân hàng Thương mại có thể chuyển chi phí gia tăng từ việc thay đổi lãi suất thị trường sang lãi suất bán lẻ, bao gồm lãi suất cho vay và lãi suất huy động Đây là quá trình truyền dẫn lãi suất theo nghiên cứu của Wang và Lee (2009, 2010).

Tính cứng của truyền dẫn lãi suất

Sự truyền dẫn lãi suất không hoàn toàn linh hoạt do nhiều yếu tố gây ra tính cứng trong quá trình này Một trong những yếu tố chính là chi phí thực đơn, theo Dutta et al (1999), khiến các ngân hàng ngần ngại thay đổi lãi suất khi họ nhận thấy sự biến động chỉ là tạm thời Các chi phí điều chỉnh, bao gồm in ấn và phân phát tài liệu, làm cho ngân hàng cẩn trọng với những thay đổi nhỏ trong chính sách tiền tệ Tuy nhiên, khi có sự thay đổi vĩnh viễn trong chính sách lãi suất, các ngân hàng sẽ phản ứng nhanh chóng hơn.

Theo giả thuyết chi phí chuyển đổi của Hefferman (1997), khách hàng thường ngại chuyển đổi sản phẩm tài chính do chi phí cao Việc chuyển đổi giữa các ngân hàng đòi hỏi thời gian và có thể gây tổn thất tài chính đáng kể Khi khách hàng muốn trả nợ vay hoặc rút vốn gốc trước hạn, một số ngân hàng áp dụng phí phạt hoặc lãi suất không kỳ hạn, tạo ra rào cản cho việc chuyển đổi Nếu ngân hàng tận dụng sự chần chừ của khách hàng, họ có thể tăng lãi suất huy động và giảm lãi suất cho vay một cách chậm chạp, dẫn đến bất cân xứng trong điều chỉnh lãi suất.

Giả thuyết thị trường cạnh tranh không hoàn hảo, theo Hannan và Berger (1991) cũng như Neuman và Sharp (1992), cho rằng trong các thị trường này, các ngân hàng có thể thống nhất giá cả, dẫn đến việc điều chỉnh lãi suất trở nên bất cân xứng và cứng nhắc.

Theo giả thuyết thông tin bất cân xứng của Stiglitz và Weis (1981), các ngân hàng phải đối mặt với hai lựa chọn trái ngược khi tăng lãi suất cho vay để theo kịp lãi suất thị trường Chi phí cơ hội khiến nhiều ngân hàng chỉ muốn tăng lãi suất trong thời gian ngắn, nhưng điều này làm tăng khó khăn trong khả năng trả nợ của doanh nghiệp, dẫn đến nguy cơ gia tăng nợ xấu Nếu lãi suất của ngân hàng không thấp hơn mức quy định và lãi suất thị trường vẫn cao, ngân hàng sẽ tiếp tục tăng lãi suất cho vay Ngược lại, áp lực tăng lãi suất buộc các ngân hàng hạn chế mở rộng tín dụng, khiến lãi suất cho vay khó điều chỉnh theo mô hình thông tin bất cân xứng.

Sự kết hợp giữa các nhân tố như chi phí chuyển đổi, chi phí thực đơn, thị trường cạnh tranh không hoàn hảo và thông tin bất đối xứng ảnh hưởng đến sự điều chỉnh lãi suất Trong ngắn hạn, chi phí chuyển đổi và chi phí thực đơn là yếu tố chính quyết định tốc độ điều chỉnh, trong khi thị trường cạnh tranh không hoàn hảo và thông tin bất đối xứng tác động lâu dài đến quá trình này (Bondt 2002).

Sự khác biệt lãi suất giữa các sản phẩm tài chính, như lãi suất cho vay và lãi suất huy động, thường phụ thuộc vào sức ì của khách hàng và chi phí chuyển đổi Đặc biệt, đối với các khoản tiền gửi tiết kiệm, sức ì thường cao hơn so với tài khoản tiền gửi, điều này giải thích sự khác nhau trong lãi suất.

Các yếu tố tác động đến truyền dẫn lãi suất

Có hai yếu tố chính thúc đẩy sự gia tăng tính minh bạch của Ngân hàng Trung ương (NHTW): mối quan hệ giữa tính minh bạch và hiệu quả của chính sách tiền tệ, cùng với trách nhiệm giải trình của NHTW Tính minh bạch trong chính sách tiền tệ yêu cầu NHTW phải công khai mục tiêu, quy trình truyền tải tiền tệ, đánh giá triển vọng kinh tế và lạm phát, cũng như thiết lập tỷ lệ lãi suất chính sách Nhìn chung, tính minh bạch góp phần cải thiện chức năng của chính sách tiền tệ trong nhiều khía cạnh khác nhau.

Tính minh bạch trong chính sách tiền tệ giúp công chúng hiểu rõ hơn về thị trường và các quyết định kinh tế, từ đó tạo ra sự ủng hộ cần thiết Việc thắt chặt chính sách tiền tệ có thể cần thiết để kiểm soát bong bóng bất động sản và ngăn chặn sự phát triển quá nóng của nền kinh tế, nhưng điều này cũng đặt ra sự đánh đổi giữa lạm phát và tăng trưởng Ngân hàng Trung ương (NHTW) cần nhấn mạnh rằng mục tiêu chính của chính sách tiền tệ là kiềm chế lạm phát lâu dài, vì một môi trường lạm phát thấp sẽ thúc đẩy tăng trưởng năng suất cao hơn Khi công chúng hiểu và tin tưởng vào những mục tiêu này, lạm phát kỳ vọng sẽ giảm, dẫn đến giảm chi phí trong việc kiểm soát lạm phát.

Mối quan hệ giữa tính minh bạch và chức năng của chính sách tiền tệ liên quan đến hành vi của các bên tham gia thị trường tài chính Khi thị trường tài chính có khả năng hiểu và dự đoán các động thái của Ngân hàng Trung ương (NHTW), cơ chế truyền tải tiền tệ giữa các chính sách và hoạt động kinh tế, cũng như lạm phát, sẽ diễn ra một cách trôi chảy hơn.

1.2.3.2 Tính cạnh tranh trong hệ thống ngân hàng

Ngân hàng thương mại (NHTM) hiện nay đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế bằng cách cung cấp vốn cho các hoạt động sản xuất Thông qua việc huy động vốn từ xã hội qua hoạt động tín dụng, NHTM đáp ứng kịp thời nhu cầu vốn cho mọi lĩnh vực kinh tế.

NHTM đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối nền tài chính quốc gia với nền tài chính quốc tế thông qua các hoạt động như nhận tiền gửi, cho vay, và thanh toán Đặc biệt, NHTM tham gia vào các hoạt động thanh toán quốc tế và kinh doanh ngoại tệ, đồng thời thiết lập quan hệ tín dụng với các ngân hàng Nhà nước Những hoạt động này không chỉ thúc đẩy thanh toán xuất nhập khẩu mà còn giúp NHTM điều tiết tài chính trong nước, phù hợp với sự phát triển của nền tài chính quốc tế.

NTTM là công cụ quan trọng cho Nhà nước trong việc điều tiết vĩ mô nền kinh tế, với hệ thống ngân hàng được chia thành hai cấp: NHNN và các Ngân hàng thương mại (NHTM) Nhà nước cấp vốn cho NHTM để quản lý hoạt động tiền tệ và điều tiết chính sách tiền tệ quốc gia Qua việc điều tiết ngân hàng, NHTM dẫn dắt thị trường thông qua hoạt động tín dụng và thanh toán, góp phần mở rộng khối lượng tiền cung ứng trong lưu thông NHTM thực hiện việc tập hợp và phân chia vốn, điều khiển các luồng tiền một cách hiệu quả, hỗ trợ sự phát triển của các ngành trong nền kinh tế.

Các ngân hàng thương mại huy động vốn từ dân cư thông qua dịch vụ tiền gửi và đầu tư dài hạn, nhưng điều này cũng tiềm ẩn rủi ro trong bối cảnh bất ổn tài chính Do đó, mục tiêu hàng đầu của các nhà quản lý là duy trì sự ổn định tài chính, dẫn đến việc cạnh tranh ít được chú trọng Tuy nhiên, cần xem xét liệu tổn thất do khủng hoảng tài chính có lớn hơn chi phí từ hoạt động không hiệu quả của hệ thống ngân hàng hay không.

Theo nghiên cứu của Franklin Allen và Douglas Gale (2003), sự kết hợp giữa cạnh tranh và ổn định tài chính giúp kiểm soát lãi suất chặt chẽ hơn, giảm sự truyền dẫn từ lãi suất thị trường sang lãi suất bán lẻ Cạnh tranh trong ngành ngân hàng đã thúc đẩy việc giảm lãi suất cho vay, từ đó gia tăng đầu tư trong nền kinh tế và giảm rủi ro thanh khoản, góp phần vào việc ổn định cấu trúc tài chính.

Nghiên cứu của Benoit Bojon (2000) và Harald Sander cùng Stefanie Kleimeiner (2004) chỉ ra rằng tính cạnh tranh cao trong thị trường tiền gửi ngân hàng làm tăng tính dẫn truyền Lãi suất tiền gửi ở mọi kỳ hạn phản ứng nhanh chóng và mạnh mẽ trước những biến động của lãi suất thị trường.

1.2.3.3 Cấu trúc tài chính của ngân hàng

Cấu trúc tài chính ảnh hưởng đến hiệu quả dẫn truyền lãi suất, đặc biệt là mức độ phụ thuộc vào tài chính quốc tế và tỷ lệ nợ nước ngoài Khi nợ nước ngoài vượt quá giới hạn an toàn, hoạt động cho vay trong nước bị ảnh hưởng, dẫn đến việc các nhà làm chính sách khó đạt được mục tiêu cải cách Điều này làm giảm hiệu quả của chính sách tiền tệ quốc gia Để thoát khỏi tình trạng phụ thuộc vào vốn nước ngoài, có hai phương pháp cải cách tài chính: cải cách đồng bộ và cải cách từng bước Cải cách đồng bộ bao gồm tự do hóa lãi suất và tỷ giá, nhưng thường không hiệu quả với các quốc gia có hệ thống tài chính yếu kém Ngược lại, cải cách từng bước được coi là phù hợp hơn, tuy nhiên cần thực hiện nhanh chóng để tránh gây sức ỳ cho nền kinh tế.

Để giảm thiểu tình trạng phụ thuộc vào nợ nước ngoài, Nhà nước cần thực hiện các biện pháp giảm rủi ro ngoại hối bằng cách sử dụng các công cụ tài chính phái sinh như giao dịch hoán đổi ngoại hối và hoán đổi lãi suất chéo Nhờ đó, chi phí vay nước ngoài sẽ tương đương với chi phí vay trong nước, giúp loại bỏ rào cản thương mại giữa các quốc gia.

Sự liên kết giữa các ngân hàng là một yếu tố quan trọng trong cấu trúc tài chính Khi các ngân hàng thao túng thị trường, việc thực hiện chính sách tiền tệ sẽ gặp khó khăn Ngược lại, trong môi trường cạnh tranh không bị chi phối, lãi suất sẽ được xác định bởi cung cầu thị trường, giúp các ngân hàng không thể ảnh hưởng đến hiệu quả của chính sách tiền tệ Sự dẫn truyền từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ diễn ra ngay lập tức và hoàn toàn.

1.3 Các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn lãi suất 1.3.1 Nghiên cứu ở các nước đang phát triển

Nghiên cứu của Marco A Espinosa-Vega và Alessandro Rebucci (2003) chỉ ra rằng quá trình truyền dẫn lãi suất ở Chile không hoàn toàn ổn định trong dài hạn Lãi suất tại Chile có sự biến động lớn và ít cố định so với nhiều quốc gia khác Tuy nhiên, trong ngắn hạn, tốc độ truyền dẫn lãi suất lại cao hơn đáng kể so với các nước này, cho thấy rằng quá trình truyền dẫn lãi suất ở Chile nhanh hơn hầu hết các quốc gia khác.

Nghiên cứu của Daniel O Boamaha, Mahalia N Jackman và Nlandu Mamingi (2011) tại Barbados chỉ ra rằng lãi suất cho vay phản ứng chậm chạp với sự thay đổi lãi suất của Ngân hàng Trung ương (NHTW) trong ngắn hạn, nhưng hiệu quả hơn trong dài hạn Tuy nhiên, ở Barbados, lãi suất cho vay gần như hoàn toàn phản ứng với sự thay đổi lãi suất chính sách của NHTW cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn Nguyên nhân cho sự truyền dẫn lãi suất này là chi phí điều chỉnh thấp.

Bài nghiên cứu này phân tích các loại chính sách tiền tệ chủ yếu và các yếu tố liên quan, giải thích lý do tại sao các nền kinh tế tương đồng lại có phản ứng khác nhau trước các cú sốc từ chính sách tiền tệ.

1.3.2 Nghiên cứu ở các nước Châu Á

Các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn lãi suất

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Mô hình VAR

Mô hình VAR là một hệ thống phương trình bao gồm độ trễ của các biến số, cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến trong thời gian Trong mô hình này, một biến không chỉ chịu ảnh hưởng từ tác động hiện tại của các biến khác mà còn bị tác động bởi độ trễ của chính nó và các biến khác trong quá khứ Mô hình VAR tổng quát cho hai biến Y1 và Y2 với độ trễ p bước được thể hiện một cách rõ ràng.

Trong đó : Y1t , Y2t là các chuỗi dừng và là biến nội sinh

2.1.2 Các dạng mô hình VAR

Mô hình VAR dạng cấu trúc là một phương pháp trong đó mỗi biến được thể hiện dưới dạng hàm tuyến tính của các biến khác hiện tại, biến trễ của chính nó và biến trễ của các biến khác Cụ thể, mô hình VAR cấu trúc đơn giản với hai biến và một bước trễ có thể được diễn đạt như sau: y1t = a10 + a11y2t + a12y1(1-t) + a13y2(t-1) + ε1t và y2t = a20 + a21y1t + a22y1(t-1) + a23y2(t-1) + ε2t.

Mô hình Var dạng cấu trúc tổng quát với m biến và độ trễ p bước được viết dưới dạng ma trận:

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Mô hình VAR

Mô hình VAR là một hệ thống phương trình cho phép phân tích các biến số với độ trễ Trong mô hình này, mỗi biến không chỉ bị ảnh hưởng bởi tác động hiện tại của các biến khác mà còn bởi độ trễ của chính nó và các biến khác trong quá khứ Mô hình VAR tổng quát cho hai biến Y1 và Y2 với độ trễ p bước có cấu trúc đặc trưng riêng.

Trong đó : Y1t , Y2t là các chuỗi dừng và là biến nội sinh

2.1.2 Các dạng mô hình VAR

Mô hình VAR dạng cấu trúc là một phương pháp thống kê trong đó mỗi biến được biểu diễn như một hàm tuyến tính của các biến khác tại thời điểm hiện tại, biến trễ của chính nó, và biến trễ của các biến khác trong mô hình Cấu trúc đơn giản của mô hình VAR với hai biến và độ trễ một bước có thể được biểu diễn qua hai phương trình: y1t = a10 + a11y2t + a12y1(1-t) + a13y2(t-1) + ε1t và y2t = a20 + a21y1t + a22y1(t-1) + a23y2(t-1) + ε2t.

Mô hình Var dạng cấu trúc tổng quát với m biến và độ trễ p bước được viết dưới dạng ma trận:

Trong đó Yt = (Y1t, ,Ymt)’; Ai là các ma trận cấp m×m, A là ma trận cấp m×1, εt là ma trận cấp m×1

Mô hình VAR dạng rút gọn (SVAR) cho phép một biến chỉ chịu tác động từ độ trễ của chính nó và độ trễ của biến khác trong quá khứ Nhiễu trắng trong phương trình phản ánh tính chất của các biến, và nếu các biến có tương quan, nhiễu trắng của chúng cũng sẽ tương quan Cụ thể, mô hình VAR với hai biến và độ trễ một bước có thể được biểu diễn như sau: y1t = b10 + b11y1(t-1) + b12y2(t-1) + e1t và y2t = b20 + b21y1(t-1) + b22y2(t-1) + e2t.

Mô hình Var dạng rút gọn tổng quát với m biến và độ trễ p bước được viết dưới dạng ma trận:

Trong đó Yt = (Y1t, ,Ymt)’ , Bi là các ma trận cấp m×m, B là ma trận cấp m×1, vt là ma trận cấp m×1 yếu tố ngẫu nhiên

• Mô hình VAR đệ quy (recursive VAR)

Trong mô hình này, các nhiễu trắng trong từng phương trình được thiết kế để không tương quan với các nhiễu trắng trong các phương trình hồi quy trước đó Phương pháp phân rã Cholesky được áp dụng để xử lý mô hình này.

Mô hình VAR dạng cấu trúc được coi là mô hình không định dạng, vì vậy cần đưa ra thêm ràng buộc cho các tham số Một phương pháp tiếp cận hiệu quả là sử dụng phân rã Cholesky Ví dụ, trong mô hình đơn giản với hai biến và một độ trễ, phân rã Cholesky giả định rằng a11=0, tức là biến y2 không ảnh hưởng tức thời đến y1, mặc dù vẫn có tác động qua các thời kỳ sau nhờ cơ chế trễ của mô hình.

Sắp xếp thứ tự (Cholesky ordering)

Trong một hệ thống các biến, thứ tự giả định được thiết lập, trong đó biến đứng trước được coi là nguyên nhân gây ra tác động cho các biến đứng sau Ngược lại, các biến đứng sau không có ảnh hưởng đến biến đứng trước.

Thứ tự sắp xếp có ảnh hưởng lớn đến kết quả đạt được Vì vậy, người ta thường áp dụng lý thuyết kinh tế để tìm ra các phương pháp sắp xếp hợp lý và hiệu quả.

2.1.4 Ứng dụng của mô hình VAR

Về bản chất VAR là sự kết hợp của 2 phương pháp: tự hồi quy đơn chiều (univariate autoregression - AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (simultanous equations - SEs)

VAR kết hợp ưu điểm của AR và SEs, cho phép ước lượng dễ dàng thông qua phương pháp tối thiểu hóa phần dư (OLS) và xử lý nhiều biến trong cùng một hệ thống Nó khắc phục nhược điểm của SEs bằng cách không cần chú ý đến tính nội sinh của các biến kinh tế, điều này rất quan trọng vì các biến kinh tế vĩ mô thường có tính nội sinh khi chúng tương tác với nhau Sự tương tác này có thể dẫn đến sai lệch trong ước lượng khi sử dụng phương pháp hồi quy cổ điển Những lý do này đã khiến VAR trở thành công cụ phổ biến trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô.

Mô hình Var thường được dùng trong các bài toán liên quan đến các biến kinh tế vĩ mô như:

• Dự báo, đặc biệt là dự báo trung hạn và dài hạn

Phân tích cơ chế truyền tải sốc là quá trình nghiên cứu tác động của một cú sốc lên các biến phụ thuộc trong hệ thống Điều này được thực hiện thông qua hàm phản ứng xung, cho phép xác định cách mà các biến phụ thuộc khác phản ứng và thay đổi sau khi có sự can thiệp Việc hiểu rõ cơ chế này giúp cải thiện khả năng dự đoán và quản lý các biến động trong hệ thống.

Phân tích mức tác động của cú sốc từng biến là rất quan trọng trong việc giải thích sự biến động của một biến trong mô hình Chức năng phân rã phương sai (Variance decomposition) giúp xác định tỷ lệ đóng góp của các yếu tố khác nhau vào sự biến động của biến phụ thuộc Qua đó, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến và cách chúng ảnh hưởng lẫn nhau trong bối cảnh phân tích dữ liệu.

2.1.5 Hạn chế của mô hình VAR

Bên cạnh những ưu điểm nổi trội của mô hình Var thì mô hình Var còn vướng phải một số hạn chế:

• Do trọng tâm mô hình được đặt vào dự báo nên VAR ít phù hợp cho phân tích chính sách

Khi áp dụng mô hình VAR, việc kiểm tra tính dừng của các biến là rất quan trọng Tất cả các biến trong mô hình cần phải dừng; nếu không, cần thực hiện sai phân để đảm bảo tính dừng cho chuỗi dữ liệu Thách thức càng tăng khi mô hình chứa cả biến dừng và không dừng, khiến cho việc biến đổi dữ liệu trở nên phức tạp hơn.

Việc lựa chọn khoảng trễ thích hợp trong mô hình VAR gặp nhiều khó khăn, đặc biệt khi mô hình có ba biến và mỗi biến có 8 trễ, dẫn đến tổng số hệ số cần ước lượng lên tới 32.8 + 3u Khi số lượng biến và số trễ tăng lên, số hệ số cần ước lượng cũng sẽ gia tăng đáng kể Thêm vào đó, việc kéo dài khoảng trễ sẽ làm giảm bậc tự do, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng các ước lượng.

2.2 Tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian

Theo Gujarati (2003), một quá trình ngẫu nhiên được xem là dừng khi trung bình và phương sai của nó không thay đổi theo thời gian Đồng thời, giá trị đồng phương sai giữa hai thời đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ thời gian giữa chúng, không phụ thuộc vào thời điểm cụ thể mà đồng phương sai được tính toán.

Xét Yt là một chuỗi thời gian có các tính chất sau:

Trung bỡnh: E (Yt) = à Đồng phương sai: γk = E [(Yt - à) Yt+k - à)]

Giả sử chúng ta có chuỗi dữ liệu ban đầu là Yt, sau đó ta dịch chuyển chuỗi Yt đến Yt+m

Trong trường hợp chuỗi Yt là chuỗi dừng, trung bình, phương sai và tự đồng phương sai của Yt+m sẽ giữ nguyên giá trị như của Yt Điều này có nghĩa là nếu một chuỗi thời gian là dừng, các thông số này sẽ không thay đổi theo thời gian, bất kể thời điểm xác định.

Nếu một chuỗi thời gian không có những đặc tính như cách hiểu vừa xác định ở trên, thì nó được gọi là chuỗi thời gian không dừng

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ tập trung vào phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root Test) để đánh giá tính dừng của chuỗi thời gian Mặc dù có nhiều phương pháp khác nhau để kiểm định tính dừng, nhưng phương pháp này sẽ được phân tích chi tiết trong luận văn này.

DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Xác định thời gian và quy mô chọn mẫu

Sự dẫn truyền lãi suất được kiểm định qua hai giai đoạn, bao gồm các lãi suất như lãi suất tái cấp vốn, tái chiết khấu, qua đêm, trái phiếu Chính phủ, cho vay và tiền gửi ở các kỳ hạn khác nhau Các lãi suất chính sách như tái chiết khấu và tái cấp vốn được quyết định bởi NHNN và giữ nguyên trong trường hợp không có biểu lãi suất mới Lãi suất qua đêm cũng được lấy từ dữ liệu của NHNN, trong khi lãi suất trái phiếu Chính phủ, tiền gửi và tiền vay được trích từ dữ liệu IFS Ngoài ra, thông tin cũng có thể được lấy từ báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại và công ty chứng khoán.

Thời gian thu thập dữ liệu cho nghiên cứu này kéo dài từ tháng 4/2000 đến tháng 5/2013, tập trung vào chuỗi lãi suất tái chiết khấu và tái cấp vốn Dữ liệu về lãi suất tiền gửi, tiền vay và lãi suất trái phiếu chính phủ được thu thập từ tháng 1/2000 đến tháng 11/2012 Trong khi đó, lãi suất qua đêm có khoảng thời gian ngắn hơn, từ tháng 7/2009 đến tháng 6/2013.

Các bước thực hiện

Chuỗi dữ liệu đưa vào mô hình, được thực hiện tuần tự như sau với công cụ Eview:

Để đảm bảo tính chính xác của mô hình VAR, việc kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian là cần thiết Điều này được thực hiện thông qua phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey-Fuller), nhằm xác định xem chuỗi dữ liệu có dừng hay không.

Tìm độ trễ tối ưu cho mô hình VAR với các biến đã đưa vào bằng công cụ VAR Lag Other Selection Criteria trong Eview

Kiểm định đồng liên kết của chuỗi dữ liệu thời gian

Tính toán hệ số truyền dẫn lãi suất qua hàm phản ứng xung Impulse Response

Dùng chức năng phân rã phương sai (Variance decomposition) phân tích mức độ truyền dẫn của lãi suất.

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam

Utilizing Eviews software, the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test is employed to assess the stationarity of both the original data series and the first-differenced series.

Giả sử ta có phương trình tự tương quan như sau:

Ta có các giả thiết:

Ho: ρ =1 nghĩa là chuỗi có nghiệm đơn vị ( Tức là chuỗi không dừng) H1: ρ < 1 chuỗi không có nghiệm đơn vị (tức là chuỗi dừng)

Nếu |t | >|tα| thì bác bỏ Ho, tức là chuỗi dừng

Để đảm bảo tính ổn định của mô hình, tất cả các chuỗi dữ liệu được chuyển đổi sang dạng logarit, và chuỗi sai phân cũng được tính dựa trên chuỗi logarit.

Ta có bảng tổng hợp kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp ADF như sau:

Bảng 3.1 Kiểm định chuỗi dữ liệu gốc và chuỗi sai phân bậc một bằng phương pháp ADF test

Chuỗi sai phân bậc một

Nguồn: tính toán của tác giả

Kết quả kiểm định ADF chỉ ra rằng chuỗi dữ liệu không dừng ở mức gốc mà dừng ở sai phân bậc một Tuy nhiên, lãi suất tiền vay lại dừng ở mức ý nghĩa 5% và 10%.

Do vậy có thể kết luận rằng các chuỗi thời gian không dừng ở chuỗi dữ liệu gốc mà dừng ở sai phân bậc một

3.3.2 Độ trễ cho mô hình VAR Để chọn được độ trễ tối ưu cho mô hình VAR, ta dùng công cụ Lag Structure trong Eview đối với mô hình VAR Kết quả lựa chọn độ trễ với các tiêu chuẩn lựa chọn khác nhau

Bảng 3 2 Độ trễ tối ưu Độ trễ tối ưu OVERNIGHT RATE GOVERNMENT RATE

REFINANCING RATE 2 8 Độ trễ tối ưu DEPOSIT RATE LENDING RATE

3.3.3 Kiểm định đồng liên kết

Các chuỗi lãi suất gốc không dừng lại mà chỉ dừng ở sai phân bậc một, do đó chúng chỉ phản ánh mối quan hệ ngắn hạn Để kiểm tra mối quan hệ dài hạn của các chuỗi dữ liệu, chúng ta tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các chuỗi lãi suất gốc.

Bảng 3.3 Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen Test giữa lãi suất chính sách và lãi suất thị trường

Lãi suất qua đêm Lãi suất trái phiếu chính phủ

Lãi suất tái chiết khấu

Không có đồng liên kết Có đồng liên kết *,**

Lãi suất tái cấp vốn Không có đồng liên kết Có đồng liên kết *

Bảng 3.4 Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen Test giữa lãi suất thị trường và lãi suất bán lẻ

Lãi suất tiền gửi Lãi suất tiền vay

Lãi suất trái phiếu chính phủ

biểu thị việc bác bỏ H0 tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% Trong bài viết này, chúng ta quan tâm đến hai giả thuyết H0: “None*”, tức là không có đồng liên kết, và “At most 1”, nghĩa là tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0, cần so sánh giá trị “Trace Statistic” hoặc Max-Eigen Statistic với giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa đã xác định trong ô MHM.

Nếu Trace Statistic hoặc Max-Eigen Statistic < Critical Value, ta chấp nhận giả thiết H0

Nếu Trace Statistic hoặc Max-Eigen Statistic > Critical Value, ta bác bỏ giả thiết H0

3.3.4 Hàm phản ứng xung (impulse response)

Hàm phản ứng xung trong mô hình VAR được sử dụng để đo lường tác động của cơ chế truyền dẫn lãi suất Tốc độ truyền dẫn lãi suất được xác định qua ảnh hưởng từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường, và từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ Để ước lượng hệ số truyền dẫn lãi suất theo định nghĩa, bước tiếp theo sau khi đo lường là chuyển cú sốc từ 1 độ lệch chuẩn thành giá trị tương ứng.

Nhiều nghiên cứu đã sử dụng phương pháp chuẩn hóa cú sốc độ lệch chuẩn để đo lường mức độ truyền dẫn, đạt được kết quả 1%.

Kết quả tính toán hệ số truyền dẫn lãi suất được trình bày trong bảng sau:

Bảng 3 5 Hệ số truyền dẫn lãi suất

Lãi suất qua đêm Lãi suất trái phiếu chính phủ

Lãi suất tái chiết khấu 0.018264785 0.0222981175

Lãi suất tái cấp vốn 0.0395934643 0.005753749

Lãi suất tiền gửi Lãi suất cho vay

Lãi suất trái phiếu chính phủ

Kết quả hồi quy chỉ ra rằng quá trình truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường, cũng như từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ, không diễn ra hoàn toàn Điều này cho thấy rằng sự nhạy cảm của truyền dẫn lãi suất là tương đối thấp.

Hệ số truyền dẫn của cặp lãi suất tái chiết khấu và lãi suất qua đêm là 0,018%, cho thấy rằng một sự tăng 1% trong lãi suất tái chiết khấu chỉ làm lãi suất qua đêm tăng 0,018% Điều này chứng tỏ rằng lãi suất qua đêm ít nhạy cảm với biến động của lãi suất tái chiết khấu Nguyên nhân là do lãi suất tái chiết khấu chủ yếu là công cụ hành chính, bị ảnh hưởng bởi các quy định của chính phủ về lượng trái phiếu phát hành và tỷ lệ dự trữ bắt buộc Vì vậy, lãi suất qua đêm thường phản ứng chậm trước sự thay đổi của lãi suất tái chiết khấu.

Sự truyền dẫn từ lãi suất tái cấp vốn đến lãi suất qua đêm diễn ra chậm chạp, với một sự gia tăng 1% trong lãi suất tái cấp vốn chỉ dẫn đến mức tăng 0,04% trong lãi suất qua đêm Các khoản cho vay tái cấp vốn là các khoản vay mà Ngân hàng Trung ương cấp tín dụng có bảo đảm cho các Ngân hàng Thương mại nhằm cung ứng vốn ngắn hạn Do tính chất hành chính của các hoạt động này, lãi suất qua đêm cũng phản ứng chậm và mối quan hệ giữa lãi suất trái phiếu chính phủ với lãi suất tiền gửi và cho vay chưa đạt trạng thái hoàn toàn.

Hệ số truyền dẫn từ lãi suất qua đêm đến lãi suất tiền gửi và tiền vay lần lượt là 0.0137% và 0.026% Trong ngắn hạn, lãi suất tiền gửi và tiền vay ổn định và ít bị ảnh hưởng bởi biến động của lãi suất qua đêm Ngân hàng Nhà nước (NHNN) điều hành lãi suất bán lẻ thông qua lãi suất cơ bản và kiểm soát không cho lãi suất vượt quá mức trần quy định Sự cạnh tranh giữa các ngân hàng thương mại cũng góp phần giữ lãi suất bán lẻ ổn định trong ngắn hạn, trong khi lãi suất qua đêm biến động liên tục theo quan hệ cung cầu vốn vay trên thị trường liên ngân hàng.

Tùy thuộc vào trạng thái nợ có của ngân hàng vào cuối ngày, các ngân hàng thương mại (NHTM) thường xuyên tham gia vào hoạt động vay mượn trên thị trường qua đêm Điều này dẫn đến việc lãi suất qua đêm biến động mạnh hơn so với lãi suất bán lẻ trong ngắn hạn Trong dài hạn, các NHTM sẽ điều chỉnh lãi suất tiền gửi và vay để phù hợp với cung cầu vốn trên thị trường, nhằm đạt được sự cân bằng hợp lý giữa lợi nhuận và chi phí Chỉ khi đó, sự chuyển dịch hoàn toàn từ lãi suất qua đêm sang lãi suất bán lẻ mới diễn ra.

Quá trình truyền dẫn lãi suất trái phiếu chính phủ đến lãi suất bán lẻ diễn ra không hoàn toàn ngay lập tức trong ngắn hạn, nhưng sẽ hoàn tất trong dài hạn.

Quá trình truyền dẫn lãi suất luôn có độ trễ nhất định, với hệ số là 0.04% cho lãi suất tiền gửi và 0.038% cho lãi suất tiền vay Điều này xảy ra do lãi suất tiền gửi và tiền vay bị ảnh hưởng bởi chính sách của Ngân hàng Nhà nước thông qua công cụ lãi suất cơ bản, dẫn đến hiệu quả truyền dẫn không cao trong ngắn hạn Tuy nhiên, trong dài hạn, nhờ vào sự điều tiết phù hợp với thị trường, hiệu ứng truyền dẫn lãi suất sẽ tốt hơn.

3.3.5 Phân rã phương sai (Variance decomposition)

GIẢI PHÁP PHÁT HUY TÍCH CỰC CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ QUA CÔNG CỤ LÃI SUẤT

Giải pháp nâng cao hiệu quả truyền dẫn lãi suất

Minh bạch yếu kém đã cản trở sự phát triển kinh tế Việt Nam, dẫn đến sự bất ổn kinh tế hiện nay Thiếu dữ liệu kinh tế kịp thời và đáng tin cậy, cùng với việc truyền thông kém về chính sách, là nguyên nhân chính Công khai thông tin có thể giảm thiểu tính kém hiệu quả của thị trường và làm giảm bất ổn do chủ quan của các nhà hoạch định chính sách Tính minh bạch giúp chính sách tiền tệ trở nên dễ dự đoán hơn, nhận được sự ủng hộ từ công chúng và cải thiện hoạt động của các thị trường tài chính Trong môi trường minh bạch, mức độ truyền dẫn lãi suất cũng sẽ được nâng cao.

Theo Hahn (2002), minh bạch có thể được phân loại thành ba khía cạnh: minh bạch về mục tiêu, thông tin và hoạt động Để đảm bảo minh bạch thông tin, Ngân hàng Trung ương (NHTW) nên phát hành các dự báo định kỳ về các chỉ số kinh tế Minh bạch trong hoạt động được thể hiện qua việc NHTW công khai các quyết định liên quan đến việc sử dụng các công cụ chính sách tiền tệ, bao gồm việc công bố các mức lãi suất mục tiêu.

4.1.3 Tự do hóa lãi suất, thông thoáng cấu trúc tài chính

Tự do hóa lãi suất giúp cải thiện cấu trúc tài chính, cho phép lãi suất bán lẻ điều chỉnh nhanh chóng theo biến động của thị trường Sự tự do hóa này tạo điều kiện cho hệ thống ngân hàng hoạt động độc lập hơn, dẫn đến lãi suất bán lẻ biến động phù hợp với cung cầu trên thị trường.

Những biến động trong lĩnh vực tài chính sẽ ảnh hưởng đến cả doanh nghiệp và hộ gia đình, dẫn đến sự điều chỉnh trong hành vi tiết kiệm và đầu tư của họ, từ đó tạo ra lợi ích cho nền kinh tế.

Tự do hóa lãi suất đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa phân bổ vốn giữa các thành phần kinh tế, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư và góp phần vào sự phát triển bền vững của nền kinh tế.

4.1.4 Xây dựng thị trường cạnh tranh hoàn hảo

Sự cứng nhắc về giá trong thị trường cạnh tranh không hoàn hảo xuất phát từ sự không chắc chắn về phản ứng của đối thủ với thay đổi giá Để khắc phục tình trạng này, cần xây dựng một thị trường cạnh tranh hoàn hảo, nơi có sự cạnh tranh về giá giữa các ngân hàng và các định chế tài chính trung gian khác Cạnh tranh này sẽ buộc các ngân hàng giảm lãi suất cho vay, từ đó gia tăng đầu tư trong nền kinh tế và giảm rủi ro thanh khoản, giúp cấu trúc tài chính trở nên ổn định hơn.

4.1.5 Ổn định lãi suất, hạn chế những biến động xấu của thị trường Ở nước ta, do điều kiện thị trường tài chính chưa phát triển, các kênh huy động vốn đối với doanh nghiệp còn rất hạn chế nên nguồn vốn từ các Ngân hàng luôn đóng một vai trò hết sức quan trọng, do đó, mặt bằng lãi suất trên thị trường hiện nay luôn có tác động rất lớn đến hoạt động của các doanh nghiệp Mọi sự biến động lãi suất trên thị trường cũng đều ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của DN hay nói cách khác là ảnh hưởng trực tiếp đến quy mô và phạm vi của các hoạt động SXKD trong nền kinh tế Ổn định lãi suất, tránh những biến động không tốt của lãi suất ảnh hưởng đến tính ổn định của kinh tế vĩ mô

Các yếu tố phi lãi suất như chi phí thực đơn và chi phí chuyển đổi có ảnh hưởng đến việc truyền dẫn lãi suất Ngân hàng thường không điều chỉnh lãi suất khi họ nhận thấy sự thay đổi trong lãi suất thị trường tiền tệ chỉ là tạm thời Những biến động trong lãi suất ở các thị trường tiền tệ có tính thanh khoản không ổn định sẽ không dẫn đến sự thay đổi trong chính sách tiền tệ Do đó, việc điều chỉnh lãi suất cho vay sẽ ở mức thấp hơn.

4.1.6 Phát triển thị trường tài chính

Phát triển thị trường tài chính lý tưởng đòi hỏi loại bỏ mọi rào cản trong việc di chuyển vốn và thúc đẩy các công cụ tiền tệ ngắn hạn như chứng chỉ tiền gửi và trái phiếu Các nhà làm chính sách cần tạo ra một môi trường cạnh tranh không có rào cản giữa các ngân hàng và xóa bỏ mọi trở ngại gia nhập thị trường Nhờ đó, nguồn vốn trong nền kinh tế sẽ được lưu thông tự do, nâng cao mức độ lưu hành tiền tệ Kết quả là, mức độ và tốc độ truyền dẫn lãi suất sẽ được cải thiện đáng kể.

Ngân hàng Trung ương cần thiết lập các chính sách linh hoạt và phù hợp với từng giai đoạn và bối cảnh cụ thể, nhằm tối ưu hóa hiệu quả của chính sách tiền tệ thông qua kênh truyền dẫn lãi suất.

Định hướng chính sách lãi suất

Chính sách lãi suất là một công cụ quan trọng trong chính sách tiền tệ (CSTT), với mục tiêu chính là ổn định tiền tệ, kiểm soát lạm phát, hỗ trợ tăng trưởng kinh tế và duy trì sự ổn định kinh tế vĩ mô Việc điều chỉnh cơ chế lãi suất cần phải tránh gây ra cú sốc thị trường, đồng thời đảm bảo hiệu quả trong việc kiểm soát lạm phát và thúc đẩy tăng trưởng Ổn định lãi suất cũng góp phần nâng cao hiệu quả truyền dẫn lãi suất Để đạt được mục tiêu này, cần có sự nỗ lực từ toàn ngành Ngân hàng, cùng với sự chỉ đạo chặt chẽ của Chính phủ và sự phối hợp giữa các bộ, ngành trong việc tái cấu trúc thị trường tài chính, giảm dần cho vay lãi suất ưu đãi, và phát triển các thị trường nợ hiệu quả, nhằm giảm bớt gánh nặng cho ngân hàng trong việc cung cấp vốn cho phát triển kinh tế quốc gia.

4.2.2 Thực hiện đồng bộ kiềm chế lạm phát và tăng trưởng kinh tế, ổn định kinh tế vĩ mô thông qua tự do hóa lãi suất

Chính sách lãi suất cần giải quyết hai vấn đề chính: áp lực lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế, đồng thời đảm bảo ổn định kinh tế vĩ mô Điều này đòi hỏi chính sách phải xử lý các mối quan hệ ràng buộc hiện tại và thúc đẩy phát triển thị trường tiền tệ thông qua các công cụ chính sách khác Mục tiêu tự do hóa lãi suất là cần thiết để thị trường hoạt động theo quy luật cung cầu và phân bổ nguồn vốn hợp lý Tuy nhiên, trong bối cảnh kinh tế hiện tại với nhiều bất cập, việc áp dụng cơ chế kiểm soát lãi suất trực tiếp là cần thiết, đồng thời từng bước tạo ra các điều kiện để tiến tới tự do hóa lãi suất.

4.2.3 Hoàn thiện cơ chế hình thành lãi suất cơ bản

Để thiết lập một mức lãi suất cơ bản hiệu quả, ngân hàng trung ương cần xác định các mục tiêu điều hành cụ thể dựa trên các chỉ số định lượng như lạm phát, tăng trưởng và lãi suất ngắn hạn Việc này sẽ giúp lãi suất cơ bản phát huy vai trò định hướng cho lãi suất thị trường, đặc biệt là trong các thị trường liên ngân hàng và tiền tệ Do đó, hoàn thiện cơ chế hình thành lãi suất cơ bản là một nhiệm vụ cấp thiết trong thời gian tới.

4.2.4 Hình thành đồng bộ các mức lãi suất chỉ đạo

Dựa trên mức lãi suất cơ bản, cần hình thành đồng bộ các mức lãi suất chỉ đạo như lãi suất tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu, lãi suất cho vay qua đêm và lãi suất nghiệp vụ thị trường mở Điều này nhằm chủ động điều tiết lãi suất thị trường và các hành vi cho vay, đi vay của các thành viên trong thị trường tiền tệ Đồng thời, lượng tiền cung ứng sẽ được điều tiết hợp lý để đảm bảo các mức lãi suất mục tiêu.

4.2.5 Hỗ trợ thanh khoản đối với NHTM với kỳ hạn dài và tiến tới dỡ bỏ trần lãi suất huy động Đối với lãi suất huy động, do những bất cập về cấu trúc thị trường hiện nay làm nảy sinh tình trạng cạnh tranh lãi suất thiếu lành mạnh, cũng như là diễn biến của lãi suất thực huy động có thể làm kỳ vọng lạm phát gia tăng nên việc thực hiện duy trì mức lãi suất trần trong giai đoạn này là cần thiết để bình ổn mặt bằng lãi suất Đồng thời trong thời gian này, NHNN cũng sẽ tích cực hỗ trợ thanh khoản đối với NHTM với kỳ hạn dài hơn, khối lượng lớn hơn so với trước đây, hỗ trợ thông qua tái cấp vốn và hoán đổi ngoại tệ và chỉ đạo các NHTM nhà nước giữ vai trò chủ đạo trong cung ứng vốn và điều chỉnh lãi suất giảm dần phù hợp diễn biến nền kinh tế

Khi các xu hướng đầu tư trở nên rõ ràng và nền kinh tế ổn định hơn, việc gỡ bỏ trần lãi suất huy động sẽ được tiến hành để tuân thủ các nguyên tắc của quá trình tự do hóa lãi suất.

Mặt bằng lãi suất giảm và tỷ giá ổn định đã tạo nên điểm sáng trong bức tranh kinh tế vĩ mô năm qua Sau thời gian bất ổn, chính sách tiền tệ đã dần lấy lại sự ổn định, củng cố lòng tin vào đồng Việt Nam và hỗ trợ sản xuất kinh doanh Tình trạng đô la hóa giảm, dự trữ ngoại hối tăng, giúp duy trì ổn định thị trường ngoại hối Thành công này nhờ vào việc thực hiện linh hoạt và đồng bộ các giải pháp trong chính sách tiền tệ, nhằm mục tiêu ổn định lãi suất và kiểm soát lạm phát, góp phần vào sự ổn định kinh tế vĩ mô.

KẾT LUẬN Tổng kết kết quả nghiên cứu

Bài viết này nghiên cứu truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam, tập trung vào việc xác định mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn và dài hạn Nghiên cứu bắt đầu bằng việc kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu gốc và chuỗi sai phân bậc một Sau đó, kiểm định đồng liên kết được thực hiện để xác định mối quan hệ dài hạn giữa các loại lãi suất Cuối cùng, mô hình VAR được sử dụng để xác định hệ số truyền dẫn và mức độ tác động của cơ chế truyền dẫn lãi suất.

Nghiên cứu cho thấy chuỗi lãi suất dừng ở sai phân bậc một, không chỉ ở dữ liệu gốc Thực nghiệm chỉ ra rằng quá trình truyền dẫn lãi suất từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường, cũng như từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ, không hoàn toàn hiệu quả Trong số đó, lãi suất qua đêm cho thấy hiệu quả truyền dẫn tốt nhất, ảnh hưởng lớn đến cả lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi Luận văn này góp phần làm sáng tỏ những khía cạnh này.

Nghiên cứu thực nghiệm đã xác định hiệu quả và mức độ truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam, từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường và từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ Thông tin này giúp các nhà hoạch định chính sách điều hành chính sách tiền tệ một cách hợp lý, cho phép họ chọn thời điểm thích hợp để thay đổi lãi suất, điều chỉnh mức tăng giảm và xác định các loại lãi suất cần thay đổi nhằm tối ưu hóa hiệu quả truyền dẫn.

Nghiên cứu cho thấy truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam hiện chưa đạt hiệu quả mong muốn, với phần lớn lãi suất không được truyền dẫn hoàn toàn Nguyên nhân chủ yếu là do lãi suất điều hành mang tính hành chính và chỉ thị, chưa phát huy tác dụng tối đa Để cải thiện tình trạng này, cần xác định nền tảng kỹ thuật cụ thể cho lãi suất cơ bản, nhằm điều hành lãi suất phù hợp với thực tế và hướng tới cơ chế vận hành theo quy luật thị trường Hơn nữa, cần phối hợp nhịp nhàng giữa các kênh truyền dẫn lãi suất khác nhau Cuối cùng, chính sách tiền tệ cần minh bạch và khuyến khích sự cạnh tranh lành mạnh giữa các ngân hàng thương mại để đảm bảo lãi suất được truyền dẫn một cách hoàn toàn và hiệu quả.

Chính sách lãi suất thường có độ trễ và việc truyền dẫn lãi suất cũng không phải là ngoại lệ, do đó, các nhà điều hành cần có lộ trình quản lý hợp lý Hiện tại, chính phủ đang chủ trương hạ lãi suất nhằm ổn định nền kinh tế và hỗ trợ doanh nghiệp duy trì sản xuất Nghị quyết tháng 3-2013 yêu cầu Ngân hàng Nhà nước tiếp tục giảm lãi suất cho vay, vì lãi suất cao gây khó khăn cho doanh nghiệp và ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế Tuy nhiên, việc hạ lãi suất quá nhanh có thể là rủi ro, bởi lộ trình thực hiện luôn có độ trễ và phụ thuộc vào tiêu chí của các ngân hàng đối với khoản vay.

KẾT QUẢ HỒI QUY KIỂM ĐỊNH CHUỖI DỮ LIỆU GỐC BẰNG PHƯƠNG

PHÁP ADF UNIT ROOT TEST

Null Hypothesis: DEP_RATE has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG) t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.809299 0.0593 Test critical values: 1% level -3.473382

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DEP_RATE) Method: Least Squares

Date: 07/14/14 Time: 20:14 Sample (adjusted): 2000M03 2012M11 Included observations: 153 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.321868 Mean dependent var 0.035294 Adjusted R-squared 0.312826 S.D dependent var 0.718447 S.E of regression 0.595564 Akaike info criterion 1.820797

Null Hypothesis: GOV_RATE has a unit root Exogenous: Constant

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GOV_RATE) Method: Least Squares

R-squared 0.028203 Mean dependent var 0.006234 Adjusted R-squared 0.021809 S.D dependent var 0.915617 S.E of regression 0.905578 Akaike info criterion 2.652415 Sum squared resid 124.6508 Schwarz criterion 2.691856 Log likelihood -202.2359 Hannan-Quinn criter 2.668436 F-statistic 4.411192 Durbin-Watson stat 1.766052 Prob(F-statistic) 0.037355 t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LEND_RATE) Method: Least Squares

Date: 07/14/14 Time: 20:16 Sample (adjusted): 2000M04 2012M11 Included observations: 152 after adjustments

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

LEND_RATE(-1) -0.065867 0.020042 -3.286473 0.0013 D(LEND_RATE(-1)) 0.324814 0.077799 4.175062 0.0001 D(LEND_RATE(-2)) 0.256386 0.079463 3.226464 0.0015

R-squared 0.243837 Mean dependent var 0.010329 Adjusted R-squared 0.228509 S.D dependent var 0.737476 S.E of regression 0.647758 Akaike info criterion 1.995365 Sum squared resid 62.09946 Schwarz criterion 2.074941 Log likelihood -147.6478 Hannan-Quinn criter 2.027692 F-statistic 15.90832 Durbin-Watson stat 2.023548 Prob(F-statistic) 0.000000

Null Hypothesis: OVER_RATE has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(OVER_RATE) Method: Least Squares

- 0.101821 Adjusted R-squared -0.019363 S.D dependent var 1.208327 S.E of regression 1.219969 Akaike info criterion 3.277150 Sum squared resid 66.97465 Schwarz criterion 3.355880 Log likelihood -75.01302 Hannan-Quinn criter 3.306777 F-statistic 0.126236 Durbin-Watson stat 1.557808 Prob(F-statistic) 0.724027

Null Hypothesis: REDIS_RATE has a unit root Exogenous: Constant

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(REDIS_RATE) Method: Least Squares

Null Hypothesis: REFINAN_RATE has a unit root Exogenous: Constant

Sample (adjusted): 2000M06 2013M05 Included observations: 156 after adjustments

KẾT QUẢ HỒI QUY KIỂM ĐỊNH CHUỖI DỮ LIỆU GỐC BẰNG PHƯƠNG

PHÁP ADF UNIT ROOT TEST

Null Hypothesis: D(DEP_RATE) has a unit root Exogenous: Constant

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 153 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.232517 Mean dependent var 1.15E-17 Adjusted R-squared 0.227435 S.D dependent var 0.692871 S.E of regression 0.609004 Akaike info criterion 1.859002 Sum squared resid 56.00379 Schwarz criterion 1.898616 Log likelihood -140.2137 Hannan-Quinn criter 1.875094 F-statistic 45.74709 Durbin-Watson stat 1.948863 Prob(F-statistic) 0.000000

Null Hypothesis: D(GOV_RATE) has a unit root Exogenous: Constant

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GOV_RATE,2) Method: Least Squares

- 0.001307 Adjusted R-squared 0.449944 S.D dependent var 1.237354 S.E of regression 0.917693 Akaike info criterion 2.679078 Sum squared resid 127.1662 Schwarz criterion 2.718692 Log likelihood -202.9495 Hannan-Quinn criter 2.695170 F-statistic 125.3355 Durbin-Watson stat 1.984119 Prob(F-statistic) 0.000000

Null Hypothesis: D(LEND_RATE) has a unit root Exogenous: Constant

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LEND_RATE,2) Method: Least Squares

D(LEND_RATE(-1)) -0.724764 0.110589 -6.553657 0.0000 D(LEND_RATE(-1),2) 0.004678 0.107444 0.043540 0.9653 D(LEND_RATE(-2),2) 0.242381 0.102136 2.373115 0.0190

R-squared 0.403795 Mean dependent var -3.50E-17 Adjusted R-squared 0.382949 S.D dependent var 0.821045 S.E of regression 0.644952 Akaike info criterion 2.000153 Sum squared resid 59.48270 Schwarz criterion 2.121118 Log likelihood -143.0114 Hannan-Quinn criter 2.049299 F-statistic 19.37009 Durbin-Watson stat 2.062434 Prob(F-statistic) 0.000000

Null Hypothesis: D(OVER_RATE) has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(OVER_RATE,2) Method: Least Squares

F-statistic 30.14473 Durbin-Watson stat 2.047633 Prob(F-statistic) 0.000002

Null Hypothesis: D(REDIS_RATE) has a unit root Exogenous: Constant

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(REDIS_RATE,2) Method: Least Squares

R-squared 0.393119 Mean dependent var -5.69E-18 Adjusted R-squared 0.389178 S.D dependent var 0.986359 S.E of regression 0.770889 Akaike info criterion 2.330194 Sum squared resid 91.51767 Schwarz criterion 2.369295 Log likelihood -179.7551 Hannan-Quinn criter 2.346075 F-statistic 99.75645 Durbin-Watson stat 2.039758

Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG) t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(REFINAN_RATE,2) Method: Least Squares

R-squared 0.352349 Mean dependent var -1.42E-17 Adjusted R-squared 0.348144 S.D dependent var 0.877092 S.E of regression 0.708143 Akaike info criterion 2.160397 Sum squared resid 77.22589 Schwarz criterion 2.199498 Log likelihood -166.5110 Hannan-Quinn criter 2.176278 F-statistic 83.78243 Durbin-Watson stat 2.033385 Prob(F-statistic) 0.000000

PHỤ LỤC 3: XÁC ĐỊNH ĐỘ TRỄ TỐI ƯU

VAR Lag Order Selection Criteria

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Endogenous variables: REDISCOUNT_RATE GOVERNMENT_RATE

Exogenous variables: C Date: 07/18/14 Time: 21:41 Sample: 2000M01 2013M06 Included observations: 142

Endogenous variables: REFINANCING_RATE OVERNIGHT_RATE

Endogenous variables: REFINANCING_RATE GOVERNMENT_RATE

Endogenous variables: OVERNIGHT_RATE DEPOSIT_RATE

Endogenous variables: OVERNIGHT_RATE LENDING_RATE

Date: 07/18/14 Time: 21:48 Sample: 2000M01 2013M06 Included observations: 143

GOVERNMENT_RATE LENDING_RATE Exogenous variables: C

PHỤ LỤC 4: HÀM PHẢN ỨNG XUNG

Period REDIS_RATE OVER_RATE

Period REDIS_RATE GOV_RATE

Period OVER_RATE DEP_RATE

: Period OVER_RATE LEND_RATE

Response of GOV_RATE : Period GOV_RATE DEP_RATE

Period GOV_RATE DEP_RATE

Period GOV_RATE LEND_RATE

PHỤ LỤC 5: PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI

Variance Decomposition of REFINAN_RAT

RATE REDIS_RATE OVER_RATE

Variance Decomposition of REDIS_RATE:

Period S.E REFINAN_ REDIS_RATE OVER_RATE

Variance Decomposition of OVER_RATE:

RATE REDIS_RATE OVER_RATE

Period S.E _RATE REDIS_RATE GOV_RATE

Variance Decomposition of REDIS_RATE:

REFINAN _RATE REDIS_RATE GOV_RATE

Variance Decomposition of GOV_RATE:

REFINAN_RATE REDIS_RATE GOV_RATE

Variance Decomposition of OVER_RATE:

Period S.E OVER_RATE GOV_RATE DEP_RATE

Variance Decomposition of DEP_RATE:

Period S.E OVER_RATE GOV_RATE DEP_RATE

OVER_RATE GOV_RATE DEP_RATE

Period S.E OVER_RATE GOV_RATE LEND_RATE

Variance Decomposition of LEND_RATE:

Period S.E OVER_RATE GOV_RATE LEND_RATE

OVER_RATE GOV_RATE LEND_RATE

PHỤ LỤC 6 KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT THEO PHƯƠNG PHÁP JOHANNSEN TEST OVERNIGHT_RATE REFINANCING_RATE

Date: 07/16/13 Time: 22:05 Sample (adjusted): 2009M12 2013M05 Included observations: 42 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE REFINANCING_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

No of CE(s) Eigenvalue Statistic

Trace test indicates no cointegration at the 0.01 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.01 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.01 level

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) OVERNIGHT_RATE REFINANCING_RATE

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(OVERNIGHT_RATE) -0.018919

Date: 07/16/13 Time: 22:07 Sample (adjusted): 2009M12 2013M05 Included observations: 42 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend

At most 1 0.081232 3.558315 3.841466 0.0592 Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level

Date: 07/16/13 Time: 22:07 Sample (adjusted): 2009M12 2013M05 Included observations: 42 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE REFINANCING_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

OVERNIGHT_RATE REDISCOUNT_RATE Mức ý nghĩa 1%

Date: 07/16/13 Time: 22:11 Sample (adjusted): 2009M12 2013M05 Included observations: 42 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE REDISCOUNT_RATE

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.01 level

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) OVERNIGHT_RATE REDISCOUNT_RATE

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(OVERNIGHT_RATE) 0.073361

Date: 07/16/13 Time: 22:12 Sample (adjusted): 2009M12 2013M05 Included observations: 42 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE REDISCOUNT_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Date: 07/16/13 Time: 22:13 Sample (adjusted): 2009M12 2013M05 Included observations: 42 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE REDISCOUNT_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Sample (adjusted): 2000M09 2012M11 Included observations: 147 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: REDISCOUNT_RATE GOVERNMENT_SECURITIES T Lags interval (in first differences): 1 to 4

No of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.**

Log likelihood -322.9048 Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

Date: 07/16/13 Time: 22:14 Sample (adjusted): 2000M09 2012M11 Included observations: 147 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series:REDISCOUNT_RATE GOVERNMENT_SECURITIES T Lags interval (in first differences): 1 to 4

Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(REDISCOUNT_RATE) -0.104548

Included observations: 147 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: REDISCOUNT_RATE GOVERNMENT_SECURITIES T Lags interval (in first differences): 1 to 4

Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.1 level

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(REDISCOUNT_RATE) -0.104548

REFINANCING RATE-GOVERNMENT SECURITIES, TREASURY BILSS Mức ý nghĩa 1%

Date: 07/16/13 Time: 22:16 Sample (adjusted): 2000M09 2012M11 Included observations: 147 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: REFINANCING_RATE GOVERNMENT_SECURITIES T Lags interval (in first differences): 1 to 4

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(REFINANCING_RATE) -0.081563

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

OVERNIGHT_RATE LENDING_RATE Mức ý nghĩa 1%

Date: 07/16/13 Time: 22:24 Sample (adjusted): 2009M12 2012M11 Included observations: 36 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE LENDING_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

At most 1 0.116889 4.474953 6.634897 0.0344 Trace test indicates no cointegration at the 0.01 level

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) OVERNIGHT_RATE LENDING_RATE

OVERNIGHT_RATE DEPOSIT_RATE Mức ý nghĩa 1%

Date: 07/16/13 Time: 22:27 Sample (adjusted): 2009M12 2012M11 Included observations: 36 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE DEPOSIT_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) OVERNIGHT_RATE DEPOSIT_RATE

Included observations: 36 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE DEPOSIT_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Date: 07/16/13 Time: 22:28 Sample (adjusted): 2009M12 2012M11 Included observations: 36 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: OVERNIGHT_RATE DEPOSIT_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

GOVERNMENT SECURITIES, TREASURY BILLS- DEPOSIT RATE Mức ý nghĩa 1%

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) GOVERNMENT_SECURITIES T DEPOSIT_RATE

Date: 07/16/13 Time: 22:30 Sample (adjusted): 2000M06 2012M11 Included observations: 150 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: GOVERNMENT_SECURITIES T DEPOSIT_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

At most 1 0.015106 2.283214 3.841466 0.1308 Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(GOVERNMENT_SECURITIES T) -0.036118

GOVERNMENT SECURITIES, TREASURY BILLS-LENDING RATE Mức ý nghĩa 1%

Date: 07/16/13 Time: 22:31 Sample (adjusted): 2000M06 2012M11 Included observations: 150 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: GOVERNMENT_SECURITIES T LENDING_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Trend assumption: Linear deterministic trend Series: GOVERNMENT_SECURITIES T LENDING_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) GOVERNMENT_SECURI

Date: 07/16/13 Time: 22:32 Sample (adjusted): 2000M06 2012M11 Included observations: 150 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: GOVERNMENT_SECURITIES T LENDING_RATE Lags interval (in first differences): 1 to 4

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.1 level

Tiêu đề	Nghiên cứu về Cơ chế Truyền dẫn Lãi suất tại Việt Nam
Tác giả	Nguyễn Hồ Anh Thơ
Người hướng dẫn	PGS-TS Phạm Văn Năng
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Kinh Tế
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2013
Thành phố	TPHCM

Định dạng
Số trang	164
Dung lượng	3,81 MB