Luận văn thạc sĩ UEH đo lường truyền dẫn lãi suất tại việt nam

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Hệ thống tài chính đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế của một quốc gia, với chức năng phân bổ nguồn lực hiệu quả Tại Việt Nam, chính sách tiền tệ đã trở thành trọng tâm thúc đẩy tăng trưởng bền vững, trong đó lãi suất và mức lạm phát mục tiêu là công cụ thiết yếu để thực thi chính sách này Sự hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào mức độ và tốc độ truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ, ảnh hưởng đến hành vi của người vay, người gửi tiền và các định chế tài chính.

Trong giai đoạn 2013 - 2014, Ngân hàng Nhà nước đã thực hiện chính sách tiền tệ phù hợp với chỉ đạo của Chính phủ, nhằm đảm bảo an toàn và hiệu quả cho hoạt động ngân hàng Chính sách này đã góp phần ổn định tỷ giá và kiềm chế lạm phát, nhưng cũng làm giảm khả năng tiếp cận vốn tín dụng và gia tăng nợ xấu Để đạt được hiệu quả trong điều chỉnh nền kinh tế, các nhà hoạch định chính sách cần đánh giá kịp thời và chính xác tác động của chính sách tiền tệ Lãi suất là công cụ quan trọng trong chính sách tiền tệ, đã trải qua nhiều giai đoạn điều hành tại Việt Nam, đồng thời cũng là tín hiệu cho phương thức điều hành chính sách tiền tệ, giúp điều tiết thị trường.

Nguyên tắc kinh tế kinh điển, đặc biệt là nguyên tắc Taylor, đóng vai trò quan trọng trong việc điều hành chính sách của chính phủ, giúp Ngân hàng Trung ương xác định lãi suất danh nghĩa ngắn hạn nhằm ổn định kinh tế và kiểm soát lạm phát Tuy nhiên, thực tế cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh chậm hơn so với lãi suất chính sách, với sự thay đổi 1% của lãi suất chính sách dẫn đến thay đổi lãi suất bán lẻ ít hơn 1% Điều này cho thấy nguyên lý Taylor không còn đảm bảo trạng thái cân bằng, và sự dẫn truyền từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ không hoàn toàn Hiệu quả của chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước phụ thuộc vào mức độ truyền dẫn này; nếu mức truyền dẫn thấp và không tương xứng, tác động điều tiết của nhà điều hành tới thị trường sẽ không còn hiệu quả.

Biến lãi suất có vai trò quan trọng trong việc duy trì sự ổn định kinh tế vĩ mô, dẫn đến nhiều nghiên cứu phân tích chỉ số này và quá trình truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ, chủ yếu tập trung vào các quốc gia phát triển Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra sự thành công của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ và thực nghiệm điều chỉnh lãi suất bán lẻ theo biến động của lãi suất chính sách ở một số khu vực Tuy nhiên, vẫn còn thiếu sót trong việc nghiên cứu thực trạng truyền dẫn lãi suất và hiệu quả đạt được mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô, đặc biệt ở các nước đang phát triển như Việt Nam.

Nghiên cứu về truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam, đặc biệt là mối quan hệ giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả điều hành chính sách tiền tệ Qua đó, giúp đưa ra những điều chỉnh phù hợp nhằm cải thiện tình hình kinh tế trong nước.

Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu này kiểm tra hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam, phân tích sự bất cân xứng trong quá trình này và đánh giá mức độ hiệu quả của chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung Ương nhằm ổn định kinh tế vĩ mô Hai vấn đề chính được xem xét là: Thứ nhất, sự khác biệt trong việc truyền dẫn các loại lãi suất tại Việt Nam, xác định lãi suất nào hấp thụ nhanh hơn từ lãi suất chính sách; Thứ hai, nghiên cứu sự bất cân xứng trong quá trình truyền dẫn lãi suất.

Phương pháp nghiên cứu

Bài viết này xây dựng các phương trình xác định sự cân bằng với kỳ vọng hợp lý, dựa trên các mô hình và công thức phổ biến như mô hình chu kỳ kinh doanh chuẩn theo quan điểm kinh tế học Keynes mới và đường cong Phillips.

Bài viết mô tả thực nghiệm về hiệu ứng truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam, sử dụng mô hình hồi quy phân phối trễ (ARDL) để phân tích tác động từ lãi suất chính sách, bao gồm lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, đến lãi suất bán lẻ như lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ Nghiên cứu cũng thực hiện các kiểm định cơ bản như kiểm định nghiệm đơn vị, tự tương quan, đồng liên kết và sự phù hợp của mô hình, đồng thời kiểm tra tính bất cân xứng trong quá trình truyền dẫn lãi suất.

Kết cấu của đề tài

Bài luận văn được cấu trúc thành năm phần chính Chương hai trình bày khung lý thuyết bao gồm nguyên tắc Taylor, hiệu ứng truyền dẫn lãi suất, và mô hình giá cứng nhắc, cùng với các bằng chứng thực nghiệm từ các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn lãi suất và vai trò của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ Phương pháp nghiên cứu và quy trình xây dựng mô hình được diễn giải trong phần ba Phần bốn trình bày kết quả nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam, với các kiểm định cơ bản và kết quả từ mô hình hồi quy ARDL Cuối cùng, phần năm tổng kết các kết quả định lượng về mức độ truyền dẫn lãi suất, từ đó đưa ra kết luận và kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả ổn định kinh tế vĩ mô thông qua công cụ điều hành chính sách tiền tệ.

KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

Khung lý thuyết

Vào năm 1993, nhà nghiên cứu John B Taylor, giáo sư tại Đại học Stanford, đã tiến hành nghiên cứu về chính sách lãi suất của Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ (FED) trong giai đoạn 1980-1990 Ông nhận thấy rằng biến động lãi suất của FED tuân theo một nguyên tắc nhất định liên quan đến lạm phát và tăng trưởng kinh tế Từ đó, Taylor đã phát triển và khái quát hóa nguyên tắc điều hành lãi suất của Ngân hàng Trung ương, được gọi là Nguyên tắc Taylor Nguyên tắc này yêu cầu lãi suất điều hành được điều chỉnh dựa trên chênh lệch sản lượng (output gap) và chênh lệch lạm phát giữa mức thực tế và mục tiêu trong nền kinh tế.

𝑖 𝑡 : là lãi suất điều hành của NHTW theo nguyên tắc Taylor;

𝜋 𝑡 : là tỷ lệ lạm phát tính theo chỉ số GDP deflator;

𝜋 𝑡 ∗ : là tỷ lệ lạm phát mục tiêu;

𝑟 𝑡 ∗ ∶ lãi suất thực cân bằng giả định;

𝑎 𝜋 𝑣à 𝑎 𝑦 : là các tham số phản ứng chính sách hay trọng số đối với tăng trưởng và lạm phát

𝑦̅ 𝑡 : tăng trưởng GDP tiềm năng

Quy tắc Taylor hướng dẫn ngân hàng trung ương điều chỉnh lãi suất danh nghĩa nhằm phản ứng với biến động của lạm phát, GDP và các điều kiện kinh tế khác.

Theo đó, quy tắc nói rằng nếu lạm phát tăng thêm 1% thì ngân hàng trung ương nên tăng lãi suất danh nghĩa thêm hơn 1%

Theo Taylor, lãi suất điều hành của FED thay đổi theo xu hướng và tuân theo lãi suất khuyến nghị theo nguyên tắc Taylor Nguyên tắc này đang thu hút sự chú ý từ cả giới nghiên cứu và các Ngân Hàng Trung Ương, trở thành một chỉ báo quan trọng trong việc phân tích và điều hành chính sách tiền tệ.

Nguyên tắc Taylor nổi bật với tính đơn giản và dễ tính toán, giúp tăng cường tính minh bạch trong chính sách tiền tệ Nguyên tắc này cho phép Ngân hàng Trung Ương linh hoạt điều chỉnh trọng số của sản lượng và lạm phát, phù hợp với mục tiêu trọng tâm trong quyết định lãi suất điều hành Điều này đặc biệt quan trọng đối với các Ngân hàng Trung Ương áp dụng cơ chế điều hành chính tiền tệ theo mục tiêu lạm phát.

Mặc dù nguyên tắc Taylor có nhiều ưu điểm, nhưng vẫn tồn tại những hạn chế ảnh hưởng đến hiệu quả áp dụng của nó Một trong những hạn chế chính là nguyên tắc này không xem xét các biến động bất thường trong nền kinh tế và các yếu tố kinh tế vĩ mô khác ngoài tăng trưởng, điều này làm giảm tính chính xác trong ngắn hạn Do đó, để nguyên tắc Taylor được áp dụng hiệu quả, nền kinh tế cần phải đáp ứng các điều kiện tiên quyết.

Nguyên tắc Taylor được áp dụng khác nhau ở các quốc gia, đóng vai trò hỗ trợ cho các mô hình đánh giá chính sách tiền tệ Tuy nhiên, có nhiều bằng chứng cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh chậm hơn so với lãi suất chính sách Cụ thể, khi lãi suất chính sách thay đổi 1%, lãi suất bán lẻ chỉ thay đổi ít hơn 1% Điều này khiến việc xác định lãi suất danh nghĩa theo nguyên lý Taylor không còn đảm bảo trạng thái cân bằng Sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ không hoàn toàn, ảnh hưởng lớn đến hiệu lực điều hành chính sách tiền tệ của Ngân Hàng Nhà Nước Nếu mức truyền dẫn thấp và không tương xứng với thay đổi của Ngân Hàng Nhà Nước, tác động điều tiết của nhà điều hành sẽ giảm hiệu quả.

2.1.2 Truyền dẫn lãi suất Ảnh hưởng của sự biến đổi lượng tiền cung ứng đến nền kinh tế trước hết được truyền dẫn qua kênh lãi suất Đây là kênh tác động truyền thống được Keynes mô tả như sau: M↑⇒i↓⇒I↑⇒Y↑

Khi khối lượng tiền M tăng, lãi suất thực i giảm, dẫn đến giá vốn vay giảm Điều này làm tăng nhu cầu đầu tư I, từ đó thúc đẩy tổng cầu và sản lượng Y tăng lên.

Sự thay đổi mức lãi suất ngắn hạn do NHTW kiểm soát có thể tác động đến các lãi suất khác trong nền kinh tế, dẫn đến ảnh hưởng lan tỏa đến toàn bộ hệ thống lãi suất Hiệu quả của tác động này phụ thuộc vào cấu trúc tổ chức của thị trường tài chính và mức độ kỳ vọng của thị trường.

Hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ đóng vai trò quan trọng trong hoạch định chính sách của Ngân hàng Trung Ương Đây là công cụ thiết yếu để thực thi chính sách tiền tệ hiệu quả Do đó, hiệu quả của chính sách tiền tệ chịu ảnh hưởng lớn từ mức độ và tốc độ truyền dẫn giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ.

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh chậm hơn so với lãi suất chính sách trong nhiều nền kinh tế, đặc biệt khi chịu ảnh hưởng từ các biến động kinh tế và cú sốc kinh tế Cụ thể, khi lãi suất chính sách thay đổi 1%, lãi suất bán lẻ thường chỉ thay đổi ít hơn 1% Điều này cho thấy nguyên lý Taylor chuẩn trong việc xác định lãi suất danh nghĩa không còn đảm bảo trạng thái cân bằng Do đó, sự dẫn truyền từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ không hoàn toàn hiệu quả.

2.1.3 Mô hình giá cứng nhắc

Đường tổng cung ngắn hạn AS dốc lên do giá cả hàng hoá và dịch vụ điều chỉnh chậm trước các biến động kinh tế Sự điều chỉnh chậm này một phần xuất phát từ những yếu tố như chi phí sản xuất, kỳ vọng của người tiêu dùng và các rào cản trong việc thay đổi giá cả.

+ Công ty có hợp đồng dài hạn với khách hàng,

+ Công ty giữ giá ổn định để không làm phiền khách hàng thường xuyên với những thay đổi giá thường xuyên

Chi phí điều chỉnh giá cả, bao gồm chi phí in ấn và phân phối catalog cũng như thời gian cần thiết để thay đổi nhãn giá, có thể khiến giá cả trở nên cứng nhắc trong ngắn hạn.

Bài viết này đề cập đến sự cứng nhắc trong lãi suất, cho thấy rằng cần có thời gian để chính sách tiền tệ điều chỉnh nhằm đạt được mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô, từ đó mới ảnh hưởng đến lãi suất bán lẻ như lãi suất cho vay, tiền gửi và trái phiếu chính phủ Sự tác động này thường không hoàn toàn, do các ngân hàng thương mại ngần ngại điều chỉnh lãi suất bán lẻ theo thay đổi của lãi suất chính sách, lo ngại về những bất lợi có thể xảy ra Hơn nữa, sự tồn tại của các thỏa thuận ngầm về lãi suất giữa ngân hàng và khách hàng cũng góp phần vào tính cứng nhắc này, nhằm duy trì yếu tố cạnh tranh.

2.2 Các bằng chứng thực nghiệm

Để chính sách tiền tệ đạt hiệu quả trong việc điều chỉnh nền kinh tế, các nhà hoạch định chính sách cần đánh giá chính xác tính kịp thời và tác động của chính sách này Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để khám phá ý nghĩa thực tiễn của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ, cũng như sự điều chỉnh của lãi suất bán lẻ trước thay đổi của lãi suất chính sách ở các nước phát triển Các nghiên cứu này cũng xem xét điều kiện cân bằng và các yếu tố xác định trạng thái cân bằng trong các tình huống chắc chắn Kết quả nghiên cứu cho thấy sự truyền dẫn lãi suất có thể hoàn toàn hoặc không hoàn toàn, và có thể là cân xứng hoặc bất cân xứng.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu

Mô hình hồi quy tổng quát được áp dụng từ nghiên cứu của Claudia Kwapil và Johann Scharler (2010) nhằm xác định sự cân bằng với kỳ vọng hợp lý Nghiên cứu sử dụng các mô hình phổ biến như mô hình chu kỳ kinh doanh chuẩn theo quan điểm kinh tế học Keynes mới và đường cong Phillips Để đo lường hiệu ứng dẫn truyền lãi suất tại Việt Nam, nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy phân phối trễ (ARDL) cùng với kiểm định nghiệm đơn vị và đồng liên kết.

Mô hình ARDL được áp dụng trong nghiên cứu này nhằm phân tích sự truyền dẫn dài hạn của lãi suất chính sách, bao gồm lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, đến lãi suất bán lẻ như lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ ARDL là công cụ hiệu quả để nắm bắt mối quan hệ tác động và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa nhiều chuỗi thời gian, kết hợp ưu điểm của mô hình VAR và mô hình tự hồi quy thông thường.

Mô hình ứng dụng

Mô hình bài nghiên cứu ứng dụng được xây dựng dựa trên mô hình chu kỳ kinh doanh chuẩn theo quan điểm mới của Keynesian 1

3.2.1 Các giả định ban đầu

Trong nền kinh tế, các chủ thể chính bao gồm doanh nghiệp, khu vực trung gian tài chính (đặc biệt là các ngân hàng tại Việt Nam) và các hộ gia đình.

- Tài sản duy nhất trong nền kinh tế là trái phiếu phi rủi ro Bt, có kỳ hạn, thanh toán với tỷ lệ lãi suất Rt (giả định 2)

1 Mô hình này có liên quan mật thiết đến mô hình trong nghiên cứu của Woodford (2003)

Các hộ gia đình không thể mua trái phiếu trực tiếp mà phải gửi tiền Dt tại các trung gian tài chính với lãi suất R D t Những trung gian tài chính này tạo ra một môi trường cạnh tranh hoàn toàn và sử dụng số tiền này để đầu tư vào trái phiếu.

Hoạt động của các trung gian tài chính thường tốn kém, và chi phí này có thể được thể hiện qua một hàm phụ thuộc vào lãi suất.

- Các trung gian tài chính không có động cơ để dự trữ tiền gửi nên sẽ dùng tất cả tiền gửi vào đầu tư trái phiếu với D t = B t (giả định 5).

3.2.2 Phản ứng của các chủ thể trong nền kinh tế

3.2.2.1 Khu vực trung gian tài chính (các ngân hàng)

Theo giả định 3, các hộ gia đình không thể trực tiếp mua trái phiếu mà phải gửi tiền qua các trung gian tài chính, những trung gian này sẽ sử dụng số tiền đó để thực hiện việc mua trái phiếu.

Giả định 4 cho phép tích hợp sự làm mượt lãi suất vào mô hình một cách đơn giản Nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự cứng nhắc của lãi suất bán lẻ có thể được giải thích qua nhiều lý do Hofmann và Mizen (2004) đã phát triển một mô hình dựa trên chi phí hiệu chỉnh, trong khi Berger và Udell (1992) nhấn mạnh rằng việc làm mượt thanh khoản phản ánh môi trường kinh tế và mối quan hệ gắn kết giữa ngân hàng và khách hàng Điều này cho thấy các ngân hàng có thể cung cấp mức bảo hiểm ngầm cho tỷ lệ lãi suất để duy trì mối quan hệ với khách hàng, giữ tỷ lệ lãi suất ổn định bất chấp biến động chính sách tiền tệ Bằng chứng thực nghiệm từ Berlin và Mester (1999) hỗ trợ quan điểm này, nhưng vẫn còn thiếu sự đồng thuận trong nghiên cứu Bài nghiên cứu này tập trung vào việc khám phá những giới hạn trong quá trình truyền dẫn lãi suất.

Các trung gian tài chính tối đa hóa lợi nhuận với hàm lợi nhuận:

𝑅 𝑡 𝐵 𝑡 - ᴪ 𝑇 𝑅 𝑡 𝐷 𝐷 𝑡 bằng lựa chọn của trái phiếu và tiền gửi với lãi suất tiền gửi R D t Với ᴪ 𝑇 > 1 ∶ đại diện cho chi phí trung gian tài chính Cụ thể, giả định Ψ t = ψ 0 ( R t D

(R t−1 D ) v ) ψ Trong đó: ψ 0 > 0, 𝜓 > 0 và υ thể hiện hiệu quả của tỷ lệ tiền gửi trả lãi cuối kỳ

Tham số ψ 0 được chọn sao cho Ψ t >1

Giả định rằng với tỷ lệ 5, các trung gian tài chính sẽ đầu tư vào trái phiếu một khoản Dt = Bt Theo ước lượng gần đúng của hàm logarit tuyến tính (log-linear), điều kiện tối đa hóa lợi nhuận của các trung gian tài chính được xác định như sau.

Trong đó, các biến mũ phản ánh tỷ lệ phần trăm thay đổi so với mức ổn định Như vậy:

Hiệu ứng truyền dẫn trực tiếp từ trái phiếu được thể hiện qua tỷ lệ lãi suất, với giả định rằng tỷ lệ này được quyết định bởi chính sách tiền tệ Đồng thời, tính ỳ của lãi suất tiền gửi cũng được phản ánh trong công thức này.

Các hộ gia đình tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng suốt đời của họ qua hàm:

Trong đó: σ > 0 và η > 0, β là hệ số chiết khấu

𝐶 𝑡 phản ánh rổ hàng hóa tiêu dùng thời kì t

L phản ánh cung lao động ở thời kì t

Tổng tiêu dùng hàng hóa, 𝐶 𝑡 , là hàm CES 2 của lượng tiêu thụ các hàng hóa khác nhau, 𝐶 𝑡 (𝑖), trong đó i ∈ (0,1): 𝐶 𝑡 = (∫ 𝐶 0 1 𝑡 (𝑖) 𝜖−1 𝜖 𝑑𝑖)

𝜖 𝜖−1 với 𝜖 là độ co dãn thay thế giữa các hàng hóa của doanh nghiệp sảm xuất,theo nghiên cứu của Eric Miller,

Các hộ gia đình bắt đầu mỗi kỳ hạn với số dư tiền gửi ngân hàng từ kỳ hạn trước, 𝐷 𝑡−1 Họ cung cấp 𝐿 𝑡 đơn vị lao động với mức lương danh nghĩa 𝑊 𝑡 Là đại diện sở hữu doanh nghiệp và trung gian tài chính, hộ gia đình còn nhận thu nhập từ cổ tức Do đó, số tiền gửi ngân hàng được rút ra theo công thức: 𝐷 𝑡 = 𝑊 𝑡 𝐿 𝑡 + 𝑅 𝑡 𝐷 𝐷 𝑡−1 − 𝑃 𝑡 𝐶 𝑡 + Π 𝑡.

𝑃 𝑡 : Phản ánh chỉ số giá tổng hợp Π 𝑡 : Phản ánh cổ tức được phân phối vào cuối kỳ

Hành vi của hộ gia đình được trình bày ngắn gọn qua phương trình tiêu dùng Euler thông thường và phương trình cung lao động:

Trong đó 𝜋 𝑡 = log 𝑃 𝑡 − log 𝑃 𝑡−1 là tỷ lệ lạm phát

Khu vực doanh nghiệp trong nền kinh tế bao gồm chuỗi các doanh nghiệp cạnh tranh độc quyền, được tiêu chuẩn hóa thành các đơn vị phổ biến Mỗi doanh nghiệp i thuê một lượng lao động 𝐻 𝑖𝑡 và sản xuất ra một lượng sản phẩm đầu ra nhất định.

Robert Solow không chỉ phát triển lý thuyết mới về vận động kinh tế vĩ mô, bổ sung yếu tố năng suất lao động vào mô hình Harrod-Domar, mà còn giới thiệu hàm sản xuất mới với độ co giãn thay thế giữa vốn và lao động là một hằng số, được gọi là hàm sản xuất Constant Elasticity of Substitution (CES) Hàm CES là một dạng hàm sản xuất đồng nhất tuyến tính với độ co giãn thay thế đầu vào không đổi, góp phần quan trọng vào nghiên cứu kinh tế.

Theo nghiên cứu của Galí và các cộng sự (1999, 2001), sự lệch giữa mức giá và lạm phát phụ thuộc vào giá trị lịch sử của chính nó Cụ thể, trong mỗi thời kỳ, tỷ lệ doanh nghiệp có khả năng điều chỉnh mức giá là (1 − 𝜃), trong đó tỷ lệ doanh nghiệp có thể điều chỉnh mức giá hiện tại một cách tối ưu là (1 − 𝜔) Các doanh nghiệp còn lại sẽ tuân theo quy tắc neo theo giá quá khứ Những giả định này về hành vi thiết lập mức giá của doanh nghiệp được Galí và các cộng sự đưa ra nhằm phân tích sự tương tác giữa giá cả và lạm phát.

(2001) đã nâng dạng đường cong Phillips (a Phillips curve) thành dạng:

Mô hình logarit tuyến tính phản ánh chi phí biên thực trung bình, với các điều kiện cân bằng thị trường như 𝑌 𝑡 = 𝐶 𝑡 4 và 𝐻 𝑡 = 𝐿 𝑡 5 Phương trình cung lao động và các yếu tố liên quan đã được điều chỉnh để phù hợp với các biến đổi trong mô hình này.

1−𝛼− 1 + 𝜎 với 𝜎 là hệ số xác định độ co dãn thay thế theo thời gian

(the intertemporal elasticity of substitution), 𝜂 là hệ số xác định độ co dãn của cung lao động (the labor supply elasticity)

3 Theo nghiên cứu “European inflation dynamics”, Galí và công sự (2001), hàm sản xuất tổng quát là 𝑌 𝑖𝑡 =

Trong nghiên cứu này, hàm sản xuất được đơn giản hóa bằng cách loại bỏ yếu tố công nghệ, với A i đại diện cho nhân tố công nghệ của doanh nghiệp i Kết quả là (1-𝛼) thể hiện độ co giãn của sản lượng theo lao động, trong khi (𝛼) phản ánh độ co giãn của các nhân tố khác.

4 Điều kiện cân bằng thị trường hàng hóa

5 Điều kiện cân bằng thị trường lao động

The intertemporal IS curve and the Phillips curve form a foundational model widely used for assessing monetary policy, as discussed by Clarida, R., Galí, J., and Gertler, M (1999).

Với 𝜆 1 = 1/(1 + 𝜓) và 𝜆 2 = 𝜓𝜈𝜆 1 , phương trình (1) trở thành:

Phương trình (8) thể hiện biến động của lãi suất tiền gửi Trong đó:

𝜆 1 : Phản ánh sự truyền dẫn lập tức từ lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi

𝜆 2 : Phản ánh tính ỳ của lãi suất tiền gửi

3.2.3 Mô hình Để mô tả một cách đầy đủ những biến động trạng thái cân bằng của mô hình, một quy luật lãi suất nhằm mô tả chính sách tiền tệ được đưa vào Giả định rằng chính sách tiền tệ nhắm đến mục tiêu lãi suất trái phiếu, 𝑅 𝑡 Khi đó:

𝜌: Phản ánh mức ỳ của chính sách tiền tệ

𝑘 𝜋 , 𝑘 𝑦 : Mô tả phản ứng lần lượt của lãi suất chính sách đến lạm phát và sản lượng

3.2.4 Hiệu ứng truyền dẫn lãi suất và tính xác định của trạng thái cân bằng

Dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu hàng tháng về lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay, lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất liên ngân hàng, GDP và lạm phát trong giai đoạn 2000-2013, được trình bày chi tiết trong Bảng 3.1.

Chỉ tiêu Biến đại diện Nguồn Thời kỳ nghiên cứu

Lãi suất tái chiết khấu Ngân hàng nhà nước Việt Nam

Lãi suất tái cấp vốn Ngân hàng nhà nước Việt Nam

Lãi suất trái phiếu chính phủ IFS 2000:04-2014:03

Lãi suất tiền gửi được tính dựa trên lãi suất tiền gửi kỳ hạn 3 tháng trung bình của bốn ngân hàng thương mại lớn có cổ phần chi phối của Nhà nước, bao gồm Vietcombank, Agribank, BIDV và Vietinbank Trong khi đó, lãi suất cho vay được xác định từ lãi suất cho vay kỳ hạn dưới 12 tháng của cùng bốn ngân hàng này Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ, nó được thể hiện qua lãi suất trung bình hàng tháng của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 360 ngày.

Khung thời gian nghiên cứu bắt đầu từ năm 2000, đánh dấu sự hình thành của thị trường liên ngân hàng trong bối cảnh hội nhập và phát triển kinh tế Việt Nam Thị trường tiền tệ Việt Nam, đặc biệt là hoạt động cho vay-gửi tiền giữa các tổ chức tín dụng, đã có những biến chuyển mạnh mẽ, phản ánh những thay đổi lớn trong nền kinh tế trong nước và quốc tế.

Các bước thực hiện

Mục tiêu của nghiên cứu này là kiểm định hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường và từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam Mô hình thực nghiệm được xây dựng dựa trên phương trình (8), trong đó Ct được hiểu rộng rãi như phần nhạy cảm của GDP với lãi suất, không chỉ giới hạn ở chi tiêu tiêu dùng Nghiên cứu tập trung vào lãi suất bán lẻ phù hợp cho hộ gia đình, bao gồm lãi suất tiền gửi, và lãi suất cho vay của doanh nghiệp cũng như lãi suất trái phiếu chính phủ.

Quá trình kiểm định bao gồm các bước :

Xem xét tác động riêng biệt của lãi suất chính sách, bao gồm lãi suất tái cấp vốn và lãi suất tái chiết khấu, đến lãi suất bán lẻ như lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ.

 Nếu các chuỗi lãi suất là dừng ở I(0) hay stationary thì có thể hồi quy OLS cho các biến levels

Nếu các chuỗi lãi suất chỉ dừng ở sai phân bậc 1 và không có sự liên kết đồng giữa cặp lãi suất đang xem xét, thì cần thực hiện sai phân trước, sau đó áp dụng hồi quy OLS để phân tích.

 Nếu các chuỗi lãi suất là dừng ở sai phân bậc 1, có tồn tại đồng liên kết giữa cặp lãi suất đang xét :

Hồi quy OLS cho biến level của dữ liệu để tìm ra mối quan hệ dài hạn giữa các biến (long-run equilibrating relationship)

Sử dụng mô hình Error-Correction model (ECM), ước lượng bằng OLS để tìm ra mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến (short-run dynamics of the relationship)

Khi các biến có sự kết hợp giữa I(0) và I(1) hoặc một số biến I(1) có tính đồng liên kết, mô hình phân bố trễ tự hồi quy ARDL (Autoregressive Distributed-Lag) sẽ được áp dụng để xác định mối quan hệ dài hạn cũng như mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM HIỆU ỨNG TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT Ở VIỆT NAM

Thống kê mô tả

Đồ thị 4.1 minh họa sự biến động của lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ trong thời gian nghiên cứu, cho thấy rằng hai loại lãi suất này không có sự tương ứng rõ ràng tại từng thời điểm, đặc biệt là ở lãi suất cho vay Điều này chỉ ra rằng sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ diễn ra chậm chạp và tác động của nó chủ yếu thể hiện rõ trong dài hạn.

Kiểm định tính dừng của các biến đại diện

Dữ liệu chuỗi thời gian có thể được xem như kết quả của một quá trình ngẫu nhiên, trong đó dữ liệu cụ thể là một mẫu của tổng thể ngẫu nhiên Tính dừng là một đặc điểm quan trọng của quá trình ngẫu nhiên mà các nhà phân tích chuỗi thời gian chú ý Một quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là dừng khi kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ không thay đổi theo thời gian.

Trong mô hình hồi quy cổ điển, giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và không tương quan với nhau Tuy nhiên, với dữ liệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, dẫn đến việc các kiểm định t và F mất hiệu lực Điều này khiến cho ước lượng và dự báo không hiệu quả, và phương pháp OLS không thể áp dụng cho các chuỗi không dừng Một ví dụ điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo, trong đó nếu mô hình có ít nhất một biến độc lập cùng xu thế với biến phụ thuộc, ta có thể thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số xác định.

R² rất cao có thể gây hiểu lầm, vì điều này không nhất thiết phản ánh sự tương quan chặt chẽ giữa hai biến Thay vào đó, một R² cao có thể xuất phát từ việc hai biến này có cùng xu thế, dẫn đến giả mạo trong việc đánh giá mối quan hệ thực sự giữa chúng.

Trong thực tế, hầu hết các chuỗi thời gian đều không dừng, vì vậy bài nghiên cứu sẽ kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thông qua kiểm định nghiệm đơn vị Nếu chuỗi dữ liệu không dừng ở mức độ nhất định, cần phải biến đổi nó thành chuỗi dừng bằng cách thực hiện sai phân.

Bảng 4.1 : Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

ADF Test PP Test NgP Test

Ghi chú : Δ đại diện cho sai phân bậc 1 của chuỗi lãi suất tương ứng

Giả thiết H 0 là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị hay không có tính dừng Ký hiệu

***(**)[∗] cho biết giả thiết H 0 bị bác bỏ tại mức ý nghĩa 1% (5%) [10%] Tất cả kiểm định đều sử dụng kiểm định có hằng số

Kết quả kiểm định tại bảng 4.1 cho thấy chuỗi lãi suất tiền gửi và lãi suất trái phiếu chính phủ tại Việt Nam đều là chuỗi không dừng và có liên kết bậc nhất I(1), tức là dừng ở sai phân bậc 1 Trong khi đó, chuỗi lãi suất cho vay được kiểm định bằng ADF cho kết quả là chuỗi dừng với mức ý nghĩa 5%, nhưng chưa đủ cơ sở để khẳng định chắc chắn điều này, do đó vẫn coi chuỗi lãi suất cho vay dừng ở sai phân bậc 1.

Kiểm định mối quan hệ giữa các biến đại diện cho lãi suất chính sách

Hình 4.2 : Mô tả sự tương quan giữa hai biến lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn

Khi nền kinh tế phát triển cả chiều sâu lẫn chiều rộng, Ngân hàng Trung Ương chuyển sang điều hành lãi suất một cách gián tiếp, tập trung vào các yếu tố kinh tế Công cụ chính mà Ngân hàng Trung Ương sử dụng để thực hiện vai trò này là lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn Mặc dù lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn có nhiều điểm tương đồng, nhưng lãi suất tái chiết khấu được áp dụng cho các loại giấy tờ có giá như hối phiếu, lệnh phiếu và trái phiếu.

Biểu đồ 4.1 minh họa mối quan hệ giữa lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, cho thấy lãi suất tái cấp vốn thường cao hơn lãi suất tái chiết khấu Mối tương quan giữa hai lãi suất này có cùng chiều với xác suất đạt 96,23%, như được thể hiện trong Bảng 4.2.

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan

4.3.2 Lựa chọn biến đại diện

Kết quả kiểm định chỉ ra mối tương quan tích cực mạnh mẽ giữa lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn Lãi suất tái chiết khấu được chọn làm đại diện cho lãi suất chính sách, thể hiện công cụ điều hành của ngân hàng Trung ương.

Lãi suất tái chiết khấu ảnh hưởng lớn đến cung ứng tiền tệ thông qua khối lượng cho vay tái chiết khấu và cơ số tiền tệ Việc tăng cho vay tái chiết khấu sẽ dẫn đến gia tăng cơ số tiền tệ Hơn nữa, lãi suất tái chiết khấu cũng giúp ngăn chặn khủng hoảng tài chính, với Ngân Hàng Trung Ương đóng vai trò là người cho vay cuối cùng cho cả ngân hàng thương mại và hệ thống tài chính Tóm lại, lãi suất tái chiết khấu có hai tác dụng chính: tác động về lượng đối với khối lượng tiền tệ lưu thông và tác động về giá đối với cấu trúc lãi suất trong nền kinh tế.

Việc phân tích quá trình tạo tiền cho thấy các ngân hàng thương mại cần một khoản dự trữ sau khi ghi sổ tiền, dẫn đến việc họ phải vay từ Ngân hàng Trung Ương thông qua tái chiết khấu chứng từ có giá Tái cấp vốn từ Ngân hàng Trung Ương cho các ngân hàng thương mại có tác động lớn đến khối lượng tiền tệ, vì nó dẫn đến việc phát hành tiền để chi trả cho việc rút vốn khỏi các ngân hàng thương mại.

Ngân hàng Trung Ương thực hiện tái chiết khấu các chứng từ có giá do Ngân hàng Thương Mại trình, với điều kiện ngân hàng thương mại phải trả một lãi suất do Ngân hàng Trung Ương quy định, gọi là lãi suất tái chiết khấu Lãi suất này có mối liên hệ chặt chẽ với lãi suất cho vay tư nhân và lãi suất cho vay Nhà nước, ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế.

Mỗi khi tỷ lệ lãi suất tái chiết khấu thay đổi, chi phí vay của Ngân Hàng Trung Ương đối với các ngân hàng thương mại cũng thay đổi, ảnh hưởng đến nhu cầu vay Khi kho bạc bán tín phiếu cho ngân hàng, lãi suất chào bán thường phải tương đương với lãi suất tái chiết khấu Do đó, việc ấn định lãi suất chiết khấu không chỉ ảnh hưởng đến chi phí vay của các ngân hàng mà còn xác định lãi suất vay của Nhà nước.

Lãi suất chiết khấu là công cụ quan trọng mà Ngân hàng Trung Ương sử dụng để điều chỉnh chính sách lãi suất tín dụng ngân hàng, nhằm đạt được các mục tiêu của chính sách tiền tệ quốc gia.

Lãi suất tái chiết khấu có ảnh hưởng đáng kể đến lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ, cho thấy sự tương quan tích cực giữa chúng Nghiên cứu này sẽ kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất tái chiết khấu và các loại lãi suất khác, từ đó khẳng định vai trò của lãi suất tái chiết khấu như một đại diện cho lãi suất chính sách.

Xác định độ trễ tối ưu

Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình được thực hiện thông qua mô hình VAR, áp dụng cho các chuỗi dữ liệu ban đầu của các biến Mô hình VAR sẽ tự động xác định độ trễ tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn như tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SC) và tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn (HQ) Độ trễ tối đa được đề xuất trong kiểm định là 13.

4.4.1 Đối với lãi suất tiền gửi

Bảng 4.3: Kết quả xác định độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(DR) Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) DR(-1) Date: 09/15/14 Time: 22:06

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

Tiêu chí thông tin Akaike (AIC), tiêu chí thông tin Schwarz (SC) và tiêu chí thông tin Hannan-Quinn (HQ) đều được sử dụng để xác định độ trễ tối ưu trong phân tích chuỗi thời gian Đối với SC và HQ, độ trễ tối ưu nhỏ nhất được xác định là 1 Tuy nhiên, để đo lường mối quan hệ và dẫn truyền trong dài hạn, độ trễ được chọn theo tiêu chí AIC, cho thấy độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi là 5, như thể hiện trong bảng 4.3.

4.4.2 Đối với lãi suất cho vay

Bảng 4.4: Kết quả xác định độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất cho vay

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(LR) Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) LR(-1) Date: 09/15/14 Time: 22:08

AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Kiểm định theo điều kiện Akaike Information cho kết quả tại bảng 4.4, theo đó độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi là 7

4.4.3 Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ

Bảng 4.5: Kết quả xác định độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất trái phiếu chính phủ

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GR) Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) GR(-1) Date: 09/15/14 Time: 22:18

AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Tương tự, kiểm định theo điều kiện Akaike Information cho kết quả tại bảng 4.5, theo đó độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi là 7.

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan

Một giả định quan trọng trong mô hình tuyến tính là không có quan hệ tự tương quan giữa các biến quan sát, tức là phần dư không có hiện tượng tự tương quan (Cov(𝑢 𝑖 , 𝑢 𝑗 ) = 0 với i ≠ 𝑗) Điều này đảm bảo rằng sai số của các quan sát không phụ thuộc lẫn nhau, ngăn chặn việc các hệ số ước lượng từ hồi quy OLS trở nên không chệch nhưng không còn hiệu quả, và không giữ được thuộc tính BLUE, ngay cả với mẫu dữ liệu lớn Ngoài ra, R² có thể bị phóng đại so với giá trị thực của nó trong trường hợp có tương quan dương Do đó, phần tiếp theo của nghiên cứu sẽ thực hiện các kiểm định để xác nhận rằng phần dư của mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

4.5.1.1 Đối với lãi suất tiền gửi

Kiểm định Durbin- Watson (DW) là mức độ tự tương quan bậc 1:

𝑢 𝑡 = 𝜌𝑢 𝑡−1 + 𝑣 𝑡 với 𝑣 𝑡 ~𝑁(0, 𝜎 𝑣 2 ) Giá trị thống kê DW sẽ kiểm định giả thiết H0: 𝜌 = 0 hay không có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Durbin- Watson về tự tương quan của biến lãi suất tiền gửi

Dependent Variable: D(DR) Method: Least Squares Date: 09/16/14 Time: 14:32 Sample (adjusted): 2 168 Included observations: 165 after adjustments White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

S.E of regression 0.603980 Akaike info criterion 1.853391 Sum squared resid 58.73141 Schwarz criterion 1.928687 Log likelihood -148.9048 Hannan-Quinn criter 1.883956 Durbin-Watson stat 1.633582

Kết quả kiểm định tự tương quan với biến lãi suất tiền gửi được thể hiện trong Bảng 4.6 Giá trị DW gần bằng 2 cho thấy không bác bỏ giả thiết H0, điều này chỉ ra rằng khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan là rất thấp.

4.5.1.2 Đối với lãi suất cho vay

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Durbin- Watson về tự tương quan của biến lãi suất cho vay

Dependent Variable: D(LR) Method: Least Squares Date: 09/16/14 Time: 14:35 Sample (adjusted): 3 168 Included observations: 163 after adjustments White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

S.E of regression 0.602521 Akaike info criterion 1.854807

Sum squared resid 57.35903 Schwarz criterion 1.949707

Log likelihood -146.1668 Hannan-Quinn criter 1.893335

Kết quả kiểm định trong bảng 4.7 cho thấy giá trị DW là 2.43, gần bằng 2, không bác bỏ giả thuyết H0, điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan trong phần dư của biến lãi suất cho vay là rất thấp.

4.5.1.3 Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Durbin- Watson về tự tương quan của biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Dependent Variable: D(GR) Method: Least Squares Date: 09/16/14 Time: 14:37 Sample (adjusted): 2 168 Included observations: 165 after adjustments White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

S.D dependent var 0.895279 S.E of regression 0.890545 Akaike info criterion 2.624048 Sum squared resid 128.4773

Theo kiểm định Durbin-Watson tại bảng 4.8, giá trị DW khoảng 1.96 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan đối với lãi suất trái phiếu chính phủ, từ đó ủng hộ giả thuyết H0.

4.5.2 Kiểm định Breush- Godfrey Đây là kiểm định tổng quát cho trường hợp giả định mô hình có hiện tượng tự tương quan đến bậc r :

𝑢 𝑡 = 𝜌 1 𝑢 𝑡−1 + 𝜌 2 𝑢 𝑡−2 + 𝜌 3 𝑢 𝑡−3 + ⋯ + 𝜌 𝑟 𝑢 𝑡−𝑟 + 𝑣 𝑡 𝑣ớ𝑖 𝑣 𝑡 ~𝑁(0, 𝜎 𝑣 2 ) Khi đó, giả thiết H0 : 𝜌 1 = 0 𝑣à 𝜌 2 = 0 𝑣à … 𝜌 𝑟 = 0 hay không có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.9 : Kết quả kiểm định Breusch- Godfrey về tự tương quan của biến lãi suất tiền gửi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 9.142180 Prob Chi-Square(2) 0.003

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 09/22/14 Time: 16:40 Sample: 3 168

Included observations: 163 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero

Adjusted R-squared 0.026026 S.D dependent var 0.556930 S.E of regression 0.549635 Akaike info criterion 1.676989 Sum squared resid 47.42941 Schwarz criterion 1.790869 Log likelihood -130.6746 Hannan-Quinn criter 1.723223 F-statistic 1.865777 Durbin-Watson stat 2.014885 Prob(F-statistic) 0.103301

Bảng 4.9 cho thấy kết quả kiểm định với cả LM và F-statistics đều nhỏ hơn giá trị Critical value, trong khi P-value lớn hơn 1% Điều này hỗ trợ giả thuyết H0, xác nhận rằng không tồn tại hiện tượng tự tương quan.

Bảng 4.10 : Kết quả kiểm định Breusch- Godfrey về tự tương quan của biến lãi suất cho vay

Adjusted R-squared 0.054350 S.D dependent var 0.562293 S.E of regression 0.546800 Akaike info criterion 1.666217 Sum squared resid 47.53939 Schwarz criterion 1.779161 Log likelihood -131.4629 Hannan-Quinn criter 1.712065 Durbin-Watson stat 1.975350

Kết quả kiểm định ở bảng 4.10 cho thấy biến lãi suất cho vay có giá trị LM và F-statistics nhỏ hơn giá trị Critical value, với P-value lớn hơn 1%, điều này đã xác nhận giả thuyết.

H0 cho rằng không có hiện tượng tự tương quan ở phần dư của biến lãi suất cho vay

Bảng 4.11 : Kết quả kiểm định Breusch- Godfrey về tự tương quan của biến lãi suất trái phiếu chính phủ

S.E of regression 0.859119 Akaike info criterion 2.564194 Sum squared resid 117.3555 Schwarz criterion 2.658702 Log likelihood -205.2639 Hannan-Quinn criter 2.602561 Durbin-Watson stat 2.059037

Kết quả kiểm định tự tương quan cho lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay đều cho thấy không có hiện tượng tự tương quan, khi kiểm định Breusch-Godfrey với dữ liệu lãi suất trái phiếu chính phủ cho thấy giá trị LM và F-statistics nhỏ hơn giá trị Critical value, với P-value > 1% Điều này một lần nữa khẳng định giả thuyết H0 về việc không có hiện tượng tự tương quan ở phần dư của biến lãi suất trái phiếu chính phủ.

Từ các kiểm định trên, có thể kết luận rằng phần dư của các mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

Kiểm định mối quan hệ đồng liên kết

Hồi qui các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến kết quả hồi qui giả mạo

Engle và Granger (1987) cho rằng nếu một kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng tạo thành một chuỗi dừng, thì các chuỗi thời gian này được gọi là phương trình đồng liên kết, phản ánh mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Nếu phần dư trong mô hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy là hợp lệ và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Mục đích của kiểm định đồng liên kết là xác định xem một nhóm các chuỗi không dừng có đồng liên kết hay không Phần tiếp theo của nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định mối quan hệ đồng liên kết thông qua hai phương pháp: kiểm định nghiệm đơn vị phần dư và kiểm định dựa trên phương pháp VAR của Johansen.

4.6.1 Kiểm định tính dừng của phần dư mô hình ECM

Kiểm định Dickey-Fuller được áp dụng để xác định tính dừng của phần dư, với giả thuyết H0 là 𝜌 = 1, tức là chuỗi không dừng Kết quả kiểm định đối với các biến đại diện cho lãi suất bán lẻ cho thấy những thông tin quan trọng về tính ổn định của chuỗi dữ liệu này.

7 Đạt giải Nobel kinh tế năm 2003

Bảng 4.12 : Kết quả kiểm định Dickey- Fuller về tính dừng của phần dư với biến lãi suất tiền gửi

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant

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

Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.49765 0.0000

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID01) Method: Least Squares

Date: 09/15/14 Time: 22:54 Sample (adjusted): 3 168 Included observations: 163 after adjustments

Theo bảng 4.12, giá trị ׀ ׀ = 10.5 lớn hơn tất cả các giá trị ׀ 0,01 ׀, ׀ 0 ׀ và ׀ 0,1 ׀, do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết H0: ρ=1, cho thấy phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1% Điều này chứng tỏ tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa biến lãi suất tiền gửi và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.13 : Kết quả kiểm định Dickey- Fuller về tính dừng của phần dư với biến lãi suất cho vay

Theo bảng 4.13, giá trị ׀ ׀ = 15.69 lớn hơn tất cả các giá trị ׀ 0,01׀, ׀ ,,,0 ׀ và ׀ 0,1׀, do đó giả thiết H0: ρ=1 bị bác bỏ Điều này cho thấy phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1%, đồng thời xác nhận sự tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa biến lãi suất cho vay và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.14 : Kết quả kiểm định Dickey- Fuller về tính dừng của phần dư với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Kết quả kiểm định tính dừng cho biến lãi suất trái phiếu chính phủ cho thấy giá trị kiểm định 12.37 lớn hơn tất cả các giá trị 0.01, 0 và 0.1, do đó chúng ta bác bỏ giả thiết H0: ρ=1, điều này cho thấy phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1%.

4.6.2 Kiểm định dựa trên phương pháp VAR của Johasen

Kiểm định mối quan hệ đồng liên kết dựa trên phương pháp VAR của Johansen với giả thiết H0 cho rằng không có hiện tượng đồng liên kết

Nếu Trace Statistic < Critical Value thì chấp nhận giả thiết H0 Nếu Trace Statistic > Critical Value thì bác bỏ giả thiết H0

Bảng 4.15 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất tiền gửi

Date: 09/16/14 Time: 23:39 Sample (adjusted): 5 168 Included observations: 159 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: D(DR)

Exogenous series: D(TCK) Warning: Critical values assume no exogenous series Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

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

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

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

Bảng 4.16 : Kiểm định tính dừng theo xu hướng dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất tiền gửi

Date: 09/16/14 Time: 23:42 Sample (adjusted): 5 168 Included observations: 159 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: D(DR)

Kết quả từ Bảng 4.15 và Bảng 4.16 cho thấy giá trị Trace Statistic lớn hơn Critical Value, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 Điều này chỉ ra rằng có hiện tượng đồng liên kết giữa biến lãi suất tiền gửi và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.17 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất cho vay

Date: 09/16/14 Time: 23:43 Sample (adjusted): 5 168 Included observations: 159 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: D(LR)

Bảng 4.18 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất cho vay

Date: 09/16/14 Time: 23:44 Sample (adjusted): 5 168 Included observations: 159 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: D(LR)

Kết quả từ Bảng 4.17 và Bảng 4.18 cho thấy giá trị Trace Statistic lớn hơn Critical Value, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 Điều này chứng tỏ có sự đồng liên kết giữa biến lãi suất cho vay và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.19 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Date: 09/16/14 Time: 23:44 Sample (adjusted): 5 168 Included observations: 159 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: D(GR)

Bảng 4.20 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Date: 09/16/14 Time: 23:45 Sample (adjusted): 5 168 Included observations: 159 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: D(GR)

Kết quả từ Bảng 4.19 và Bảng 4.20 cho thấy kiểm định tính dừng ngẫu nhiên và kiểm định tính dừng theo xu hướng của biến lãi suất trái phiếu chính phủ đều có giá trị Trace Statistic lớn hơn Critical Value Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0, cho thấy có hiện tượng đồng liên kết giữa lãi suất trái phiếu chính phủ và lãi suất tái chiết khấu.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phần dư và phương pháp VAR của Johansen cho thấy có sự đồng liên kết giữa lãi suất bán lẻ và các biến khác, xác nhận mối quan hệ cân bằng dài hạn Điều này chỉ ra rằng trong ngắn hạn, thay đổi lãi suất chính sách có thể không ảnh hưởng đến lãi suất bán lẻ như dự kiến trong chính sách tiền tệ Tuy nhiên, lãi suất chính sách sẽ tác động đến lãi suất bán lẻ trong dài hạn.

Kiểm định tính ổn định của mô hình hồi quy phân phối trễ (Autoregressive Distributed Lag- ARDL)

(Autoregressive Distributed Lag- ARDL) Đồ thị “Inverse roots” được sử dụng để kiểm định tính ổn định của mô hình ARDL

Trong mô hình ECM với k biến và r mối quan hệ đồng liên kết, sẽ có k-r giá trị eigenvalue Để đảm bảo tính ổn định cho mô hình, cần chú ý đến "moduli" của các giá trị này.

“eigenvalue” còn lại phải nhỏ hơn đơn vị 1 hay nằm trong vòng tròn đơn vị

Hình 4.3 : Vòng tròn đơn vị

Inverse Roots of AR/MA Polynomial(s)

Mô hình ARDL được kiểm định tính ổn định qua hình 4.2, cho thấy tất cả các giá trị "eigenvalue" đều nhỏ hơn 1 Kết quả này khẳng định rằng mô hình ARDL là ổn định.

Kết quả kiểm định truyền dẫn lãi suất

Trong phần này, nghiên cứu trình bày ước tính về sự truyền dẫn lãi suất trong ngắn và dài hạn dựa trên phương trình (8) Các chuỗi lãi suất được kiểm định không có tính dừng, thuộc loại chuỗi liên kết bậc nhất I(1), do đó các biến số được lấy vi phân bậc 1 Ngoài ra, nghiên cứu cũng xác định được tính đồng liên kết giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ Sự truyền dẫn lãi suất trong dài hạn được ước tính thông qua mô hình hồi quy phân phối trễ (ARDL) với điều chỉnh độ trễ hồi quy.

Phương trình (8) đã được chuyển đổi thành hàm hồi quy tổng quát (10), trong đó bao gồm các biến trễ của lãi suất tái chính sách và lãi suất bán lẻ, như lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ Số lượng biến trễ được lựa chọn dựa trên tiêu chí Akaike Information, với số lượng biến trễ tối đa được xem xét.

Trong nghiên cứu này, các độ trễ m và n được xác định dựa trên tiêu chí Akaike Information, với số lượng biến trễ tối đa là 5 cho biến lãi suất tiền gửi, 7 cho biến lãi suất cho vay và biến lãi suất trái phiếu chính phủ.

Các biến đều ở dạng sai phân bậc 1

Hiệu ứng truyền dẫn ngắn hạn, được đo bằng a0, thể hiện tác động trực tiếp của lãi suất chính sách hiện tại lên lãi suất bán lẻ hiện tại.

Hiệu ứng truyền dẫn dài hạn, được đo lường bằng λ ADL, phản ánh ảnh hưởng của lãi suất chính sách hiện tại đến lãi suất bán lẻ trong dài hạn Công thức tính λ ADL được thể hiện như sau: 𝝀 𝑨𝑫𝑳 = 𝟏−∑ ∑ 𝒏 𝒊=𝟎 𝒂 𝒊 𝒃.

Bảng 4.21 : Truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ

Ghi chú: Hệ số 0 phản ánh hiệu ứng truyền dẫn ngắn hạn, trong khi 𝜆 𝐴𝐷𝐿 thể hiện hiệu ứng truyền dẫn dài hạn, với sai số tiêu chuẩn được ghi trong ngoặc Trong mô hình ADL, sai số tiêu chuẩn tương ứng với sự truyền dẫn lãi suất dài hạn được tính bằng phương pháp delta 8.

Kết quả kiểm định cho thấy lãi suất chính sách, cụ thể là lãi suất tái chiết khấu, có tác động đến lãi suất bán lẻ, bao gồm lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ, như được trình bày trong bảng 4.21.

Trong ngắn hạn, sự truyền dẫn lãi suất ở mức thấp cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh ít hơn so với thay đổi lãi suất chính sách, với 0.05 đối với lãi suất trái phiếu chính phủ, 0.26 với lãi suất tiền gửi và 0.33 với lãi suất cho vay Mặc dù có sự biến động ngắn hạn của lãi suất tái chiết khấu, lãi suất bán lẻ vẫn không biến động nhiều trong cùng khoảng thời gian này.

Trong dài hạn, lãi suất vẫn duy trì ở mức cao, nhưng sự truyền dẫn chưa đạt mức tối ưu, với chỉ số truyền dẫn là 0.72 cho lãi suất cho vay, 0.79 cho lãi suất tiền gửi và 0.42 cho lãi suất trái phiếu chính phủ.

Phương pháp delta là một kỹ thuật hữu ích để ước tính sai số chuẩn của các biến ngẫu nhiên thông qua phép tính xấp xỉ first-order Taylor Trong bối cảnh lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ, khi có sự lệch khỏi trạng thái cân bằng, quá trình điều chỉnh thường diễn ra chậm và cần thời gian để trở lại trạng thái cân bằng.

Kiểm định sự bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất

Nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng các ngân hàng thường phản ứng không đối xứng đối với sự thay đổi lãi suất bán lẻ Mặc dù đã có sự chú trọng vào bất cân xứng trong điều chỉnh ngắn hạn, nhưng hiện tượng này cũng có thể xảy ra trong quá trình truyền dẫn lãi suất dài hạn Quá trình truyền dẫn lãi suất được đặc trưng bởi sự tồn tại của các ngưỡng và bất cân xứng.

Ngưỡng và cơ chế điều chỉnh cân xứng cần được xem xét vì hai lý do chính: đầu tiên, cần xác định xem việc điều chỉnh lãi suất bán lẻ có thường xuyên hoặc không cân xứng hay chỉ xảy ra khi vượt qua một ngưỡng nhất định; thứ hai, việc kiểm tra sự bất cân xứng giúp phát hiện đồng liên kết, từ đó chuyển hướng nghiên cứu mô hình truyền dẫn lãi suất Để nghiên cứu sự bất cân xứng, tác giả đã ước tính lại dựa trên phương trình (10) và cho α0 thể hiện các giá trị khác nhau tùy thuộc vào ΔRt.

Bảng 5.19 trình bày kết quả nghiên cứu về sự truyền dẫn lãi suất, trong đó ∝ 0 + và λ + phản ánh sự truyền dẫn ngay lập tức và dài hạn khi ΔRt > 0, trong khi ∝ 0 − và λ - thể hiện trường hợp ΔRt < 0 Cuối cùng, cột kết quả Wald test kiểm tra giả định H0: λ + = λ - nhằm xác định sự bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất dài hạn.

9 Sander và Keimeier (2004), Mojon (2000), Mester và Saunders (1995)

10 Theo “Convergence in euro-zone retail banking? What interest rate pass-through tells us about monetary policy transmission, competition and integration”, Harald Sander và Stefanie Kleimeier, (2004)

11 Lưu ý rằng bất cân xứng thông tin cũng có thể liên quan đến phân tích đồng liên kết, phương pháp luận được đề xuất bởi Granger và Yoon (2002)

Bảng 4.22: Bất cân xứng của truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam

Ghi chú: Cột cuối cùng thể hiện giá trị Prob(F-Statistic) của kiểm định Wald test

Bảng 4.22 cho thấy kết quả của kiểm định Wald test về sự bất cân xứng trong việc truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ Kết quả cho thấy rằng lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ đều có giá trị Prob(F-Statistic) = 0 < α = 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0, chứng tỏ có sự bất cân xứng trong việc truyền dẫn lãi suất Điều này chỉ ra rằng sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ là không hoàn toàn.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Để đảm bảo tính chính xác của mô hình, nghiên cứu đã thực hiện kiểm định sai mô hình bằng phương pháp Ramsey Reset Test Kết quả kiểm định cho các biến được trình bày lần lượt trong Bảng 4.23, 4.24 và 4.25 dưới đây.

Kiểm định được thực hiện với giả thiết H0 cho rằng dạng hàm sử dụng là phù hợp

Bảng 4.23 : Kết quả kiểm định sự phù hợp của dạng hàm với biến lãi suất tiền gửi

Log likelihood ratio 16.63178 Prob Chi-Square(2) 0.000245

Bảng 4.24: Kết quả kiểm định sự phù hợp của dạng hàm với biến lãi suất cho vay

Bảng 4.25 : Kết quả kiểm định sự phù hợp của dạng hàm với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Dựa trên kết quả từ bảng 4.23, 4.24 và 4.25, xác suất xảy ra rất nhỏ so với mức ý nghĩa 5%, do đó chúng ta chấp nhận giả thiết H0, cho thấy mô hình đang sử dụng là phù hợp.

Tiêu đề	Đo lường truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam
Tác giả	Đoàn Thúy Vy
Người hướng dẫn	PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Tp HCM
Chuyên ngành	Kinh tế
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2014
Thành phố	Tp Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	81
Dung lượng	2,39 MB