KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
Tổng quan lý thuyết về các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ
Chính sách tiền tệ (CSTT) là tập hợp các quy tắc và hành động của Ngân hàng Trung ương nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế vĩ mô Trong đó, lãi suất điều hành là công cụ phổ biến, ảnh hưởng đến sản lượng và giá cả thông qua bốn kênh truyền dẫn chính: kênh lãi suất thị trường, kênh tín dụng, kênh giá tài sản và kênh tỷ giá hối đoái.
2.1.1 Truyền dẫn CSTT qua kênh lãi suất
Theo Mishkin (2007), việc mở rộng cung tiền thông qua CSTT sẽ dẫn đến giảm lãi suất thực trong nền kinh tế, làm giảm chi phí vay vốn Điều này khuyến khích các doanh nghiệp gia tăng đầu tư mở rộng sản xuất và người tiêu dùng cũng tăng cường chi tiêu cho các khoản đầu tư dài hạn như nhà ở Kết quả là tổng cầu trong nền kinh tế tăng lên, dẫn đến sự gia tăng sản lượng để đáp ứng nhu cầu này, tạo ra một mức cân bằng mới với sản lượng và giá cả cao hơn Hơn nữa, Mishkin nhấn mạnh rằng ngay cả khi lãi suất danh nghĩa đạt mức 0, sự mở rộng cung tiền vẫn có thể làm tăng mức giá kỳ vọng, gây ra lạm phát và tiếp tục làm giảm lãi suất thực trong nền kinh tế.
Cơ chế dẫn truyền này được thể hiện như sau:
Trong đó, M là cung tiền; P e là mức giá kỳ vọng; 𝜋 𝑒 là lạm phát; ir là lãi suất thực; I là đầu tư; Y là sản lượng
2.1.2 Truyền dẫn CSTT qua kênh tỷ giá hối đoái
Theo Mishkin, việc Ngân hàng Trung ương mở rộng chính sách tiền tệ và giảm lãi suất thực sẽ làm giảm sức hấp dẫn của các tài sản tính bằng nội tệ so với tài sản bằng ngoại tệ Hệ quả là dòng vốn có xu hướng rút ra khỏi nền kinh tế, dẫn đến việc đồng nội tệ mất giá tương đối so với đồng ngoại tệ.
Khi giá hàng hóa trong nước giảm so với hàng hóa nước ngoài, cán cân thương mại của quốc gia sẽ được cải thiện Sự chênh lệch giá này không chỉ thúc đẩy xuất khẩu ròng mà còn làm tăng tổng cầu trong nền kinh tế, dẫn đến sự gia tăng sản lượng quốc gia.
Biến động tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng lớn đến giá trị tài sản ngoại tệ trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, Chính phủ, cá nhân và doanh nghiệp, từ đó tác động đến quyết định chi tiêu của họ Ở các quốc gia với chế độ tỷ giá cố định, chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đến tỷ giá thực qua biến động giá cả hàng hóa trong nước, dẫn đến thay đổi trong xuất khẩu ròng và sản lượng kinh tế, nhưng mức độ ảnh hưởng và thời gian tác động thường chậm Ngược lại, các nền kinh tế nhỏ, mở với chế độ tỷ giá linh hoạt cho thấy hiệu quả truyền dẫn cao hơn, trong đó kênh tỷ giá đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến tổng cầu và tổng cung, cũng như cán cân thương mại Do đó, các quốc gia này thường duy trì biên độ dao động tỷ giá rộng.
Cơ chế truyền dẫn qua kênh tỷ giá được tóm tắt như sau:
CSTT mở rộng -> Dòng vốn có xu hướng ra khỏi nền kinh tế -> Tỷ giá thực giảm -> Xuất khẩu ròng tăng -> Sản lượng tăng
2.1.3 Truyền dẫn CSTT qua kênh tín dụng
Kênh truyền dẫn tín dụng tập trung vào các vấn đề do bất cân xứng thông tin và các ràng buộc “phí” trong hợp đồng cho vay Hai tác động chính của kênh tín dụng đến các chủ thể trong nền kinh tế là từ ngân hàng và bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp.
Truyền dẫn qua kênh tín dụng ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với các trung gian tài chính và nền kinh tế, đặc biệt là đối với doanh nghiệp nhỏ không thể huy động vốn qua phát hành cổ phiếu và trái phiếu Mức độ truyền dẫn này phụ thuộc vào sự phát triển của thị trường tài chính, đặc biệt ở các quốc gia có thị trường tư nhân kém phát triển hoặc bị can thiệp bởi Chính phủ Chính sách tiền tệ mở rộng có thể tăng cường khả năng tiếp cận nguồn vốn của doanh nghiệp, từ đó khuyến khích đầu tư và thúc đẩy tổng cầu cũng như sản lượng kinh tế.
Cơ chế truyền dẫn CSTT qua kênh tín dụng ngân hàng như sau:
CSTT mở rộng -> Lượng dư tiền gửi tăng -> Cho vay tăng -> Đầu tư tăng ->
Truyền dẫn qua kênh bảng cân đối kế toán liên quan đến các lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức của doanh nghiệp, dẫn đến biến động trong giá trị thực của chúng Theo Mishkin, khi giá trị ròng của doanh nghiệp giảm, chủ sở hữu có thể đưa ra quyết định đầu tư rủi ro hơn, làm tăng rủi ro cho các chủ nợ Điều này khiến ngân hàng hạn chế cho vay đầu tư, cho thấy rằng chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ làm giảm giá trị cổ phần và giá trị ròng của doanh nghiệp, dẫn đến lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức, từ đó giảm cho vay Ngược lại, chính sách tiền tệ mở rộng sẽ tăng giá trị ròng và thanh khoản của doanh nghiệp, cải thiện thông tin về doanh nghiệp, giảm vấn đề lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức, và gia tăng số lượng cũng như quy mô khoản vay.
Cơ chế truyền dẫn tiền tệ theo bảng cân đối kế toán được thể hiện như sau:
CSTT mở rộng -> Giá trị doanh nghiệp tăng -> Lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức giảm -> Cho vay tăng -> Đầu tư tăng -> Sản lượng tăng
2.1.4 Truyền dẫn qua kênh giá tài sản
Truyền dẫn giá cả tài sản qua kênh giá trị cổ phần của doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán chịu ảnh hưởng chủ yếu từ hai tác động: tác động đầu tư theo lý thuyết của Tobin và tác động hiệu ứng của cải đến tiêu dùng theo nghiên cứu của Ando và Modigliani (1963).
Tác động từ đầu tư được giải thích bởi Tobin (1969) thông qua biến số q, phản ánh giá trị thị trường của doanh nghiệp so với chi phí thay thế vốn Khi chính sách tiền tệ (CSTT) mở rộng, lãi suất thị trường giảm, dẫn đến việc dòng tiền được chuyển hướng vào các kênh đầu tư chứng khoán, từ đó gia tăng giá trị thị trường của doanh nghiệp.
Việc phát hành thêm cổ phần mới giúp doanh nghiệp mua sắm tài sản với giá thấp hơn giá trị thị trường, từ đó phục vụ hiệu quả cho các hoạt động sản xuất kinh doanh.
Cơ chế truyền dẫn được mô tả như sau:
CSTT mở rộng -> Thị giá chứng khoán tăng -> q tăng -> Đầu tư tăng -> Sản lượng tăng
Hiệu ứng của cải, theo lý thuyết của Ando và Modigliani (1963) về mô hình vòng đời và tiết kiệm, cho thấy rằng sự giàu có của cá nhân và hộ gia đình có ảnh hưởng lớn đến hành vi tiêu dùng Khi Ngân hàng Trung ương thực hiện chính sách mở rộng, giá trị tài sản tài chính tăng lên, dẫn đến việc cá nhân và hộ gia đình cảm thấy giàu có hơn và có xu hướng chi tiêu nhiều hơn Sự gia tăng chi tiêu này không chỉ làm tăng tổng cầu mà còn thúc đẩy sản lượng kinh tế tăng trưởng.
Cơ chế dẫn truyền được thực hiện như sau:
CSTT mở rộng -> Giá cổ phiếu tăng-> Của cải tăng -> Tiêu dùng tăng -> Sản lượng tăng
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm
Nghiên cứu của Bjornland và Leitemo (2008) về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ (CSTT) và nền kinh tế Mỹ, sử dụng dữ liệu tháng từ 1/1983 đến 12/2012, cho thấy lãi suất ảnh hưởng ngược chiều đến sự ổn định lạm phát và gia tăng sản lượng Hơn nữa, nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ nhân quả có ý nghĩa thống kê giữa lãi suất và giá chứng khoán trên thị trường.
Một cú sốc tăng lãi suất 10 điểm cơ bản tại Mỹ có thể dẫn đến việc thị giá chứng khoán tăng 2% Ngược lại, nếu giá chứng khoán tăng 1%, lãi suất thị trường sẽ tăng lên 10 điểm cơ bản.
Bache và Leitemo (2008) thực hiện nghiên cứu về tác động ngắn hạn và dài hạn của các cú sốc chính sách tiền tệ (CSTT) đến sản lượng và lạm phát tại Na Uy, sử dụng dữ liệu tháng trong 15 năm và phương pháp phân tích VAR Nghiên cứu cho thấy hiện tượng "câu hỏi giá" trong cơ chế truyền dẫn CSTT, khi lạm phát có xu hướng gia tăng trong một số kỳ sau cú sốc CSTT thắt chặt, nhưng sẽ giảm trong các thời kỳ tiếp theo Các tác giả kết luận rằng có sự sai lệch tạm thời trong truyền dẫn CSTT ngắn hạn, và sự truyền dẫn này sẽ dần điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát mục tiêu trong dài hạn.
Nghiên cứu của Nakajima và cộng sự (2011) đã phân tích tác động của chính sách tiền tệ (CSTT) đến nền kinh tế Nhật Bản trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 1981 đến quý 3 năm 2011 Kết quả cho thấy sự truyền dẫn của CSTT có ảnh hưởng đáng kể đến các chỉ số kinh tế chính, góp phần vào việc hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và sự phát triển kinh tế trong bối cảnh Nhật Bản.
Năm 2008, các tác giả đã áp dụng thuật toán MCMC (Markov Chain Monte Carlo) trong mô hình TVP VAR, với các hệ số biến động ngẫu nhiên theo thời gian, cùng với các mô hình SVAR và Bayesian SVAR Kết quả cho thấy mô hình TVP VAR là phù hợp nhất để ước tính tác động của chính sách tiền tệ (CSTT) đến nền kinh tế Nhật Bản khi lãi suất ở mức 0, vì nó phản ánh tốt nhất khả năng xảy ra trong tương lai Do đó, các tác giả khuyến nghị rằng các quốc gia nhỏ nên áp dụng mô hình này để ước tính tác động của CSTT, nhằm phản ánh chính xác sự biến động qua từng giai đoạn thời gian.
Nghiên cứu của Raghavan và cộng sự (2012) về tác động của chính sách tiền tệ (CSTT) đến nền kinh tế Malaysia trước và sau khủng hoảng tài chính châu Á 1997 cho thấy rằng trước khủng hoảng, các cú sốc CSTT và tỷ giá hối đoái ảnh hưởng mạnh đến sản lượng Tuy nhiên, sau khủng hoảng, chỉ có cú sốc cung tiền mới tác động đáng kể đến sản lượng Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng truyền dẫn CSTT thay đổi khi có các yếu tố bên ngoài, đặc biệt là cú sốc giá hàng hóa và sản lượng toàn cầu Cuối cùng, các tác giả phát hiện hiện tượng câu hỏi giá, trong đó các cú sốc làm tăng lãi suất dẫn đến lạm phát gia tăng trong nền kinh tế Malaysia.
Nghiên cứu của Mohanty (2012) về tác động của kênh truyền dẫn lãi suất tại Ấn Độ cho thấy, trong bối cảnh phát triển thị trường tài chính và bãi bỏ quy định về lãi suất, một cú sốc gia tăng lãi suất sẽ làm giảm tốc độ tăng trưởng GDP của Ấn Độ với độ trễ 2 quý, và tác động này kéo dài từ 6 đến 8 quý Đồng thời, cú sốc này cũng làm giảm tỷ lệ lạm phát với độ trễ 3 quý, và tác động sẽ kéo dài từ 8 quý trở lên.
Nghiên cứu của Bhuiyan (2012) về truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) tại Canada cho thấy tỷ giá hối đoái phản ứng ngay lập tức với các cú sốc CSTT, trong khi sản lượng và lạm phát có độ trễ phản ứng lần lượt là 6 tháng và 1 năm Các cú sốc CSTT có tác động ngược chiều đến sản lượng và lạm phát Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng CSTT và sản lượng của Canada chịu ảnh hưởng đáng kể từ lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED).
Nghiên cứu của Abouwafia và Chambers (2014) đã chỉ ra mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ (CSTT), tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán tại năm quốc gia Trung Đông: Kuwait, Oman, Saudi Arabia, Ai Cập và Jordan Sử dụng dữ liệu tháng từ tháng 11 năm 2003 đến tháng 12 năm 2012 và mô hình SVAR với ràng buộc ngắn hạn, nghiên cứu cho thấy CSTT thắt chặt làm giảm giá chứng khoán ở tất cả các quốc gia, nhưng mức độ tác động khác nhau và chỉ có ý nghĩa thống kê ở Kuwait và Ai Cập Hai quốc gia này, với chế độ tỷ giá thả nổi, cho thấy sự độc lập cao hơn trong CSTT Hơn nữa, cú sốc gia tăng giá chứng khoán cũng dẫn đến tăng trưởng sản lượng và lạm phát, cho thấy vai trò quan trọng của kênh giá tài sản trong việc truyền dẫn CSTT tại các quốc gia Trung Đông.
Phiromsward (2014) thực hiện nghiên cứu về truyền dẫn CSTT tại Thái Lan
Tác giả đã tiến hành phân tích dữ liệu từ quý 1 năm 1999 đến quý 4 năm 2011 để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến số kinh tế và thiết lập các ràng buộc trong mô hình SVAR Mô hình cũng bao gồm các biến kiểm soát ngoại tác như tăng trưởng, lãi suất và lạm phát nước ngoài nhằm đánh giá mức độ truyền dẫn của chính sách tiền tệ (CSTT) Kết quả cho thấy CSTT có tác động tức thời đến chỉ số giá thông qua lãi suất dài hạn, trong khi kênh tín dụng thể hiện hiệu quả thấp và các kênh giá tài sản cùng tỷ giá hối đoái không ảnh hưởng đến nền kinh tế Thái Lan sau khủng hoảng.
Khi các biến kiểm soát ngoại tác được đưa vào mô hình, tác giả phát hiện rằng chúng có khả năng giảm thiểu tác động và thời gian ảnh hưởng của các cú sốc đến sản lượng và chỉ số giá trong nền kinh tế.
Nghiên cứu của Razmi và cộng sự (2016) tập trung vào vai trò của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) tại bốn quốc gia ASEAN, bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan, trong giai đoạn trước và sau khủng hoảng tài chính toàn cầu.
Bằng cách sử dụng chuỗi dữ liệu theo tháng từ tháng 1 năm 2002 đến tháng 4 năm 2013 và áp dụng phương pháp Zivote Andrews để kiểm định tính dừng, các tác giả đã phát hiện điểm gãy cấu trúc trong từng dữ liệu, xác định giai đoạn tác động của cuộc khủng hoảng tài chính đến các quốc gia Sử dụng mô hình SVAR với các ràng buộc, nghiên cứu đã phân tích ảnh hưởng của bốn kênh truyền dẫn chính của chính sách tiền tệ (CSTT) đến sản lượng và giá cả, bao gồm kênh lãi suất, kênh tỷ giá hối đoái, kênh tín dụng và kênh giá cả tài sản Kết quả cho thấy, trước khủng hoảng, các yếu tố nước ngoài có ít tác động đến các kênh truyền dẫn này.
Trong giai đoạn hậu khủng hoảng, giá dầu thế giới sẽ ảnh hưởng mạnh mẽ đến kênh tín dụng nội địa của Indonesia, đồng thời tác động đến giá cả tài sản và tỷ giá hối đoái của nền kinh tế Philippines, cũng như kênh truyền dẫn giá tài sản tại Malaysia.
2.2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm ở trong nước
Nghiên cứu của Le & Pfau (2009) về truyền dẫn của chính sách tiền tệ (CSTT) ở Việt Nam trong giai đoạn từ quý 1 năm 1996 đến quý 4 năm 2005 cho thấy rằng việc mở rộng CSTT sẽ dẫn đến sự gia tăng chỉ số giá cả và mức sản lượng thực tiềm năng của nền kinh tế Các tác giả đã sử dụng mô hình VAR để phân tích các chuỗi dữ liệu thời gian, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tác động của CSTT đối với nền kinh tế Việt Nam.
NGUỒN DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Lựa chọn các biến số nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả phân tích tác động của chính sách tiền tệ (CSTT) thông qua bốn kênh truyền dẫn chính: kênh lãi suất, kênh tỷ giá hối đoái, kênh tín dụng và kênh giá tài sản, trong cả hai bối cảnh nền kinh tế đóng và mở Dữ liệu nghiên cứu bao gồm các biến như Tổng giá trị sản xuất công nghiệp trong nước (IP), Chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI), Cung tiền M2, Lãi suất cho vay trên thị trường, Tỷ giá hối đoái thực đa phương, Tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, Chỉ số giá chứng khoán, Tăng trưởng nước ngoài và Giá dầu thế giới, nhằm làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của CSTT.
Nguồn dữ liệu và xử lý dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu trong bài nghiên cứu được lấy nguồn dữ liệu thứ cấp theo quý, từ tháng
Từ năm 2001 đến tháng 12 năm 2015, tổng cộng có 180 quan sát được thu thập Các nguồn dữ liệu và phương pháp tính toán các biến số được trình bày chi tiết trong bảng 3.1.
Tác giả sử dụng giá trị sản xuất công nghiệp thực (IP) của Việt Nam để phản ánh sự biến động về mức sản lượng hàng tháng Giá trị này được tính toán bằng cách điều chỉnh giá trị sản xuất công nghiệp danh nghĩa theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI), với năm gốc được xác định là năm cụ thể.
2010) nhằm loại trừ yếu tố lạm phát trong sự tăng trưởng
Cung tiền M2 bao gồm tiền mặt ngoài ngân hàng, tiền trong ngân hàng và các khoản gửi có thể dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt mà không gặp phải rủi ro mất mát.
Hiện nay, tại Việt Nam, M2 là chỉ số chủ yếu được sử dụng cho nghiên cứu Tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước đại diện cho tổng lượng cung tín dụng mà ngân hàng này cấp cho các ngân hàng thương mại Những điều chỉnh trong tổng lượng cung tín dụng sẽ phản ánh quan điểm điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước.
Trong bài nghiên cứu này, lãi suất được sử dụng là trung bình lãi suất cho vay của các ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam Việc chọn lãi suất cho vay trên thị trường là hợp lý, vì nghiên cứu tập trung vào việc truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) và tác động của kênh lãi suất.
Nghiên cứu này áp dụng tỷ giá hối đoái thực đa phương (REER) vì nó mang lại độ chính xác cao hơn so với việc chỉ dựa vào tỷ giá của một cặp ngoại tệ cụ thể với VND.
REER là chỉ số phản ánh khả năng cạnh tranh của các quốc gia thông qua tỷ giá của một rổ cặp ngoại tệ với VND, giúp đánh giá đầy đủ hơn tác động của tỷ giá hối đoái Trong nghiên cứu này, tác giả tính toán REER bằng cách điều chỉnh tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (NEER) theo chỉ số CPI, nhằm loại bỏ ảnh hưởng của lạm phát trong nước so với nước ngoài NEER được tính toán dựa trên trọng số của 41 quốc gia có giao thương lớn nhất với Việt Nam Giá trị REER được xác định theo cách yết giá gián tiếp, trong đó sự gia tăng của REER cho thấy đồng VND yếu đi so với các đồng ngoại tệ.
Nghiên cứu này sử dụng chỉ số Vn-Index để đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam, do quy mô, thanh khoản và giá trị giao dịch của Vn-Index vượt trội hơn so với chỉ số HNX-Index.
Bài nghiên cứu này xem xét các biến phản ánh tác động ngoại tác từ bên ngoài đến sự truyền dẫn của Việt Nam, sử dụng hai biến kiểm soát quan trọng là tăng trưởng nước ngoài (G_F) và giá dầu thế giới (OIL).
Để đánh giá biến số tăng trưởng nước ngoài, tác giả sẽ tính toán giá trị tăng trưởng trung bình theo tỷ trọng của bốn nền kinh tế lớn có ảnh hưởng đáng kể đến kinh tế toàn cầu và có giao dịch thương mại lớn với Việt Nam, bao gồm Mỹ, Nhật Bản, khối EU và Trung Quốc Trọng số của từng nền kinh tế này sẽ được xác định dựa trên tỷ trọng giao dịch ngoại thương (tổng giá trị xuất nhập khẩu) của Việt Nam với các quốc gia này qua từng năm Nghiên cứu của Phiromswad (2014) đã áp dụng phương pháp tương tự bằng cách sử dụng tăng trưởng sản lượng theo trọng số thương mại của ba nền kinh tế có quan hệ giao thương mạnh mẽ nhất với Thái Lan để phản ánh ảnh hưởng của các yếu tố nước ngoài đến quá trình truyền dẫn.
CSTT Đây chính là 3 nền kinh tế lớn nhất thế giới (Mỹ, Nhật Bản và khu vực EU)
Theo tác giả, việc chỉ xem xét tăng trưởng kinh tế của Mỹ như yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng toàn cầu không thể đầy đủ phản ánh tác động của tăng trưởng nước ngoài đến chính sách tiền tệ trong nước Do đó, tác giả đã mở rộng nghiên cứu để bao gồm các quốc gia có ảnh hưởng trực tiếp đến Thái Lan thông qua thương mại Bên cạnh ba nền kinh tế lớn nhất có giao dịch thương mại với Việt Nam, Trung Quốc cũng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam nhờ vào giao dịch ngoại thương lớn Vì vậy, tác giả quyết định sử dụng tăng trưởng kinh tế theo trọng số thương mại của bốn nền kinh tế này để thể hiện tác động của tăng trưởng nước ngoài đến Việt Nam.
Bài nghiên cứu sẽ sử dụng dữ liệu giá dầu thế giới từ trang web investing.com, với đơn vị đo lường là USD/thùng.
Bảng 3.1 Nguồn dữ liệu nghiên cứu
Tên biến Ký hiệu Nguồn dữ liệu
Giá trị sản xuất công nghiệp IP IMF – IFS
Chỉ số giá hàng tiêu dùng CPI IMF – IFS
Lãi suất cho vay INT IMF – IFS
Tỷ giá hối đoái thực đa phương (REER) có thể được tham khảo tại trang web brugel.com Chỉ số thị trường chứng khoán VN-Index (VNI) được cập nhật thường xuyên trên trang stockbiz.vn Thông tin về tín dụng từ Ngân hàng Nhà Nước có thể tìm thấy qua các nguồn như CREDIT IMF – IFS.
Cung tiền mở rộng M2 M2 IMF – IFS
Tăng trưởng nước ngoài G_F Tính dựa trên nguồn IMF
Giá dầu thế giới OIL Trang web: investing.com
Nguồn: Theo thu thập của tác giả
Tổng quan về các phương pháp hồi quy
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng các phương pháp mô hình VAR, SVAR và TVP VAR để phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ (CSTT) đến nền kinh tế.
VAR và SVAR là hai phương pháp phổ biến trong phân tích sự truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) ở Việt Nam, nhưng chúng có nhược điểm là các hệ số không thay đổi theo thời gian Trong khi đó, mối quan hệ giữa các biến số kinh tế thường xuyên biến động Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã áp dụng mô hình TVP VAR với các hệ số thay đổi theo thời gian, nhằm phản ánh chính xác hơn những biến động trong truyền dẫn CSTT tại từng thời điểm.
3.3.1 Mô hình Vecto tự hồi quy (VAR)
Mô hình VAR, theo Sim (1980), là một hệ phương trình gồm các biến nội sinh, trong đó giá trị hiện tại của mỗi biến phụ thuộc vào độ trễ của chính nó và các biến nội sinh khác Trong mô hình này, vai trò của các biến nội sinh là đồng nhất Mô hình VAR có thể được mô tả dưới dạng rút gọn.
Với 𝑒 𝑡 = 𝛽 −1 𝜀 𝑡 , trong đó 𝜀 𝑡 là nhiễu trắng, 𝑒 𝑡 có phân phối (0, 𝜎 2 )
Mô hình VAR rút gọn bao gồm hai thành phần chính: biến động phương sai của các cú sốc và mối quan hệ hiệp phương sai giữa chúng Đối với một mô hình VAR với hai biến đơn thuần, tổng số tham số cần ước tính là 6 hệ số, 2 phương sai và 1 hệ số hiệp phương sai.
Sims (1980) đã phát triển một hệ thống đệ quy cho mô hình VAR nhằm giảm thiểu số lượng tham số trong mô hình Trong trường hợp biến y bị ảnh hưởng bởi z tại thời điểm hiện tại, nhưng z lại không bị ảnh hưởng bởi y, hệ số tác động của y đối với z sẽ được xác định là 0 Điều này dẫn đến việc áp dụng các ràng buộc ma trận tam giác một phía theo phân rã Cholesky.
3.3.2 Mô hình VAR cấu trúc (SVAR)
Mô hình SVAR là hệ thống các phương trình liên quan đến các biến nội sinh, trong đó giá trị của mỗi biến tại một thời điểm cụ thể phụ thuộc vào hai yếu tố: (1) giá trị độ trễ của chính các biến đó và (2) giá trị tức thời cùng với giá trị độ trễ của các biến nội sinh trong mô hình.
Mối quan hệ đồng thời giữa các biến kinh tế được xác định bởi các lý thuyết kinh tế, dẫn đến việc tạo ra giả định ràng buộc cho mô hình Mô hình SVAR được coi là tổng quát nhất trong việc phản ánh mối quan hệ giữa các biến số kinh tế, vì việc xác định các hệ số trong ma trận hệ số tức thời phụ thuộc vào các mối quan hệ ràng buộc và ý nghĩa kinh tế của chúng Tính động của các mối quan hệ tương tác giữa các chuỗi biến số kinh tế được mô tả một cách chi tiết.
Với mô hình SVAR ở bên vế phải được trình bày như sau:
Trong đó: 𝑦 𝑡 là ma trận (𝑛 × 1) của 𝑛 biến nội sinh ;
𝐴 là ma trận vuông (𝑛 × 𝑛) thể hiện mối quan hệ đồng thời giữa các biến số kinh tế đang được xem xét ;
𝐶 là ma trận (𝑛 × 1) các biến ngoại sinh (hệ số chặn trong mô hình) ;
∏(𝐿) là ma trận đa thức của các độ trễ, ∏(𝐿) = ∏ 1 𝐿 + ∏ 2 𝐿 2 +
𝜀 𝑡 là vecto các cú sốc cấu trúc với 𝐸(𝜀 𝑡 ) = 0, 𝐸(𝜀 𝑡 𝜀 𝑠 ′ ) = ∑ 𝜀 = 𝐼 𝑛 khi 𝑠 = 𝑡 và 𝐸(𝜀 𝑡 𝜀 𝑠 ′ ) = 0 khi 𝑠 ≠ 𝑡 ;
𝐵 là ma trận vuông (𝑛 × 𝑛) thể hiện mối quan hệ đồng thời giữa các cú sốc cấu trúc của các biến kinh tế vĩ mô
Giản ước phương trình (3.1), ta có
Trong đó: 𝑢 𝑡 là sai số ước lượng thỏa 𝐸(𝑢 𝑡 ) = 0, 𝐸(𝑢 𝑡 𝑢 𝑠 ′ ) = ∑ 𝑢 khi 𝑠 = 𝑡 và 𝐸(𝑢 𝑡 𝑢 𝑠 ′ ) = 0 khi 𝑠 ≠ 𝑡 Từ (3.1) và (3.2), ta có:
Để ước lượng mô hình SVAR, cần thiết phải định dạng mô hình theo các ràng buộc cụ thể Điều kiện quan trọng để định dạng chính xác mô hình là các ma trận phải được xác định rõ ràng.
A, B phải có cùng số hệ số giống như số hệ số trong ma trận phương sai – hiệp phương sai của mô hình VAR rút gọn ∑ 𝑢 Nói cách khác, điều kiện này nhằm đảm bảo có thể khôi phục được các hệ số cấu trúc ban đầu từ mô hình dạng rút gọn
Theo phương trình (3.3), mối quan hệ giữa mô hình rút gọn và mô hình cấu trúc ban đầu được biểu diễn qua phương trình ∑ 𝑢 = 𝐴 −1 𝐵𝐵 ′ 𝐴 −1′ Để đảm bảo tính chính xác trong định dạng, ma trận A và B cần có tổng cộng 2𝑛².
Trong mô hình SVAR tiêu chuẩn, ma trận phương sai – hiệp phương sai ∑𝑒 chứa 𝑛(𝑛 + 1)/2 hệ số, do đó cần áp đặt thêm 2𝑛² − 𝑛 − 𝑛(𝑛 + 1)/2 ràng buộc giữa ma trận A và B Ma trận B là ma trận đường chéo với 𝑛(𝑛 − 1) hệ số chưa xác định, trong khi phương sai sai số của ma trận A (var 𝜀𝑡) có 𝑛 hệ số chưa xác định Tổng cộng, ma trận B có 𝑛(𝑛 − 1) + 𝑛 = 𝑛² hệ số chưa xác định.
Để thể hiện mối quan hệ tức thời giữa các biến số, B cần áp đặt ràng buộc 𝑛 2 − 𝑛(𝑛 + 1)/2 = 𝑛(𝑛 − 1)/2 Ma trận A có các giá trị trên đường chéo chính bằng 1, tương ứng với việc áp đặt n ràng buộc, do đó cần thiết phải áp đặt thêm 𝑛(𝑛 − 1) ràng buộc cho ma trận A.
Có nhiều phương pháp để áp đặt các hệ số cho ma trận 𝐴, trong đó Sims (1980) giới thiệu phương pháp áp đặt đệ quy, hay còn gọi là SVAR đệ quy, với ma trận 𝐴 được thiết lập dưới dạng tam giác dưới Tuy nhiên, phương pháp này đôi khi không phản ánh chính xác hoặc bỏ sót các mối quan hệ tức thời giữa các biến trong mô hình Do đó, các nhà nghiên cứu sau này đã phát triển hai dạng ràng buộc cho SVAR, bao gồm ràng buộc ngắn hạn (short-run) và dài hạn (long-run).
Ràng buộc ngắn hạn giúp giảm thiểu tác động tức thời của các cú sốc cấu trúc lên các biến nội sinh bằng cách thiết lập các giá trị bằng 0 trong ma trận A.
- Ràng buộc dài hạn hạn chế các cú sốc cấu trúc ảnh hưởng đến các biến nội sinh theo cách tích lũy
3.3.3 Mô hình vecto tự hồi quy biến động theo thời gian (TVP-VAR)
Mô hình TVP VAR được thiết lập như sau: Từ mô hình VAR rút gọn (3.2) ở trên: 𝑦 𝑡 = 𝛼 + 𝜑(𝐿)𝑦 𝑡 + 𝑒 𝑡 , lấy các hệ số trên từng hàng của ma trận ∏(𝐿) theo dạng
𝛽 và định nghĩa 𝑋 𝑡 = 𝐼 𝑘 ⊗ (𝑦 𝑡−1 ′ , … , 𝑦 𝑡−𝑠 ′ ) (với ⊗ là ký hiệu của phép nhân Kronecker), ta có:
Mô hình VAR rút gọn với các tham số cố định được biểu diễn bởi công thức 𝑦 𝑡 = 𝑋 𝑡 𝛽 + 𝐴 −1 ∑𝑒 𝑡 Để nâng cao tính linh hoạt, mô hình này có thể được mở rộng thành mô hình TVP VAR, cho phép các tham số thay đổi theo thời gian.
Khi đó, mô hình TVP VAR với các biến động ngẫu nhiên sẽ được biểu diễn như sau:
Mô hình nghiên cứu thực nghiệm
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ thực hiện hồi quy hai mô hình Mô hình đầu tiên bao gồm 7 biến số, phản ánh tác động của 4 kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ trong nền kinh tế đóng Mô hình thứ hai sẽ bổ sung thêm 2 biến số, đại diện cho tác động của các yếu tố nước ngoài, cụ thể là giá dầu thế giới và tăng trưởng kinh tế toàn cầu.
3.4.1 Mô hình 1: Truyền dẫn trong nền kinh tế đóng
Trong bài viết này, tác giả sẽ phân tích ảnh hưởng của bốn kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ trong nước mà không chịu tác động từ bên ngoài Dựa trên nghiên cứu của F Razmi và các cộng sự (2016), tác giả sẽ áp dụng ma trận các cú sốc cấu trúc theo thứ tự các biến số: GDP, CPI, M2, INT, CREDIT, REER, và VNI.
Trong hình 3.1, ma trận cấu trúc được áp đặt khi không có tác động từ bên ngoài Các chỉ số quan trọng trong mô hình bao gồm: IP, đại diện cho giá trị sản xuất công nghiệp thực trong nền kinh tế; CPI, chỉ số giá hàng tiêu dùng; M2, lượng cung tiền cho nền kinh tế; INT, lãi suất cho vay trên thị trường; CREDIT, tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước; REER, tỷ giá hối đoái thực đa phương được yết giá gián tiếp; và VNI, chỉ số chứng khoán Vn-Index của sàn giao dịch chứng khoán.
Hồ Chí Minh; 𝜀 𝑡 là các cú sốc cấu trúc tương ứng của từng biến số trong mô hình; 𝑢 𝑡 là sai số phần dư trong phương trình VAR rút gọn.
Trong ma trận hệ số tức thời, dòng đầu tiên thể hiện giá trị sản lượng, trong khi dòng thứ hai phản ánh chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI), hai biến số quan trọng cho sự cân bằng thị trường hàng hóa Razmi và các cộng sự (2016) chỉ ra rằng, trong mối quan hệ tức thời, sự cân bằng này xảy ra trước tiên và ảnh hưởng đến các biến số đại diện cho việc truyền dẫn chính sách tiền tệ trong nền kinh tế.
Trong nền kinh tế, cung tiền (M2) và cầu tiền là hai yếu tố quan trọng thể hiện mối quan hệ giữa lãi suất và chính sách tiền tệ Razmi và các cộng sự nhấn mạnh rằng lượng tiền cung ứng cần đủ để đáp ứng nhu cầu lưu thông, phản ánh cầu tiền trong nền kinh tế Theo Friedman (1956), cầu tiền bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tác động đến nhu cầu giữ tài sản như trái phiếu, cổ phiếu và hàng hóa Chi tiêu hộ gia đình cũng bị chi phối bởi thu nhập thường xuyên và các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ lạm phát kỳ vọng Khi lạm phát kỳ vọng tăng, người dân có xu hướng chuyển đổi tài sản từ tiền sang hàng hóa Razmi cho rằng lãi suất, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và GDP thực đều ảnh hưởng đến cung tiền Lãi suất điều hành phản ánh quan điểm của ngân hàng Nhà nước về cung tiền, và theo lý thuyết của Mishkin (2007), biến động trong cầu tiền sẽ tác động ngay lập tức đến cung tiền, từ đó ảnh hưởng đến lãi suất chính sách tiền tệ.
Trong ma trận hệ số áp đặt, biến số tổng cung tín dụng của Ngân hàng Nhà nước (CREDIT) nằm ở dòng thứ năm Theo Razmi và các cộng sự (2016), tổng cung tín dụng này chịu ảnh hưởng từ lãi suất và GDP Họ cho rằng mọi biến động trong sản lượng (hay thu nhập) và chi phí sử dụng vốn đều có tác động đến tổng mức tín dụng nội địa.
Razmi và các cộng sự (2016) chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái thực đa phương và giá cổ phiếu rất nhạy cảm với thông tin từ các biến số vĩ mô khác Hơn nữa, cả hai biến số này đều bị ảnh hưởng bởi các dự báo tương lai liên quan đến các biến số vĩ mô.
Tất cả các biến số trong hệ số ma trận tức thời đều ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán Các tác giả giả định rằng tỷ giá hối đoái có tác động một chiều đến giá chứng khoán, do đó, giá chứng khoán sẽ được đặt ở dòng cuối cùng.
3.4.2 Mô hình 2: Truyền dẫn CSTT trong nền kinh tế mở
Trong mô hình thứ hai, tác giả bổ sung hai biến số ngoại sinh là giá dầu thế giới và tăng trưởng các yếu tố nước ngoài vào hệ số ma trận tức thời Ma trận cú sốc cấu trúc sẽ được thiết lập theo thứ tự tác động: OIL, G_F, IP, CPI, M2, INT, CREDIT, REER, VNI.
Hình 3.2 minh họa việc áp đặt ma trận cấu trúc khi có các tác động từ bên ngoài, trong đó các yếu tố quan trọng bao gồm: OIL đại diện cho giá dầu thế giới, G_F thể hiện tăng trưởng kinh tế nước ngoài, IP là giá trị sản xuất công nghiệp thực trong nền kinh tế, CPI là chỉ số giá hàng tiêu dùng, M2 là lượng cung tiền trong nền kinh tế, INT là lãi suất cho vay trên thị trường, CREDIT là tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, và REER là tỷ giá hối đoái thực đa phương.
VNI là chỉ số chứng khoán Vn-Index của sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh;
𝜀 𝑡 là các cú sốc cấu trúc tương ứng của từng biến số trong mô hình; 𝑢 𝑡 là sai số phần dư trong phương trình VAR rút gọn
Giá dầu thế giới và tăng trưởng nước ngoài là hai biến số ngoại sinh quan trọng trong mô hình nghiên cứu Theo Razmi và các cộng sự (2016), giá dầu thế giới ảnh hưởng đến hầu hết các biến số trong nghiên cứu, ngoại trừ cung tiền M2 Tăng trưởng nước ngoài được đưa vào mô hình để phân tích tác động của chính sách tiền tệ trong nước trước các cú sốc từ bên ngoài Nghiên cứu sử dụng trọng số của bốn quốc gia có kim ngạch thương mại cao nhất với Việt Nam, nhằm phản ánh chính xác hơn mức độ tác động từ các quốc gia đến Việt Nam trong bối cảnh toàn cầu hóa hiện nay.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
Phân tích thống kê mô tả về đặc điểm các chuỗi dữ liệu nghiên cứu
Tác giả sẽ tiến hành phân tích thống kê mô tả để xem xét đặc điểm của các chuỗi dữ liệu trong bài nghiên cứu Trong quá trình này, tác giả sẽ chú trọng vào năm chỉ tiêu chính: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số lượng quan sát của dữ liệu.
Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả Đơn vị Trung bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Số quan sát
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Bảng 4.1 cho thấy kết quả thống kê mô tả của các biến số trong giai đoạn từ tháng
1 năm 2001 đến tháng 12 năm 2015 với một số đặc điểm như sau:
Trong giai đoạn nghiên cứu, giá dầu thế giới trung bình hàng tháng đạt khoảng 65,93 USD/barrel Trong tháng, giá dầu cao nhất ghi nhận là 133,88 USD/barrel, trong khi giá thấp nhất là 19,39 USD/barrel Độ lệch chuẩn của giá dầu thế giới là 28,07 USD/barrel, cho thấy mức độ biến động trung bình của giá so với giá trị trung bình là khoảng 28,07 USD/barrel.
Trong giai đoạn nghiên cứu, bình quân tăng trưởng nước ngoài đạt khoảng 3,82% mỗi tháng Giá trị tăng trưởng cao nhất ghi nhận được là 7,34% trong một tháng, trong khi giá trị thấp nhất là 0,61% mỗi tháng Biến động so với giá trị trung bình trong tăng trưởng của các quốc gia này là khoảng 1,15% mỗi tháng.
Trong giai đoạn nghiên cứu, giá trị sản xuất công nghiệp thực của Việt Nam đạt trung bình khoảng 72,4 nghìn tỷ đồng/tháng Giá trị cao nhất ghi nhận trong một tháng là khoảng 214 nghìn tỷ đồng, trong khi giá trị thấp nhất là khoảng 16,7 nghìn tỷ đồng Trung bình, biến động trong giá trị sản xuất công nghiệp so với giá trị trung bình hàng tháng là khoảng 53,4 nghìn tỷ đồng.
Trong giai đoạn nghiên cứu, chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI) trung bình hàng tháng của Việt Nam đạt khoảng 90,04 điểm so với năm gốc 2010 Chỉ số CPI ghi nhận cao nhất là 146,15 điểm và thấp nhất là 47,64 điểm trong một tháng Bình quân sai lệch của chỉ số CPI so với giá trị trung bình là 35,54 điểm.
Giá trị cung tiền M2 trung bình của nền kinh tế đạt khoảng 1.910 nghìn tỷ đồng/tháng, với giá trị cao nhất là 5.840 nghìn tỷ đồng và thấp nhất là 233 nghìn tỷ đồng trong một tháng Biến động trung bình trong giá trị cung tiền M2 so với giá trị trung bình là khoảng 1.650 nghìn tỷ đồng.
Trong giai đoạn nghiên cứu, lãi suất cho vay trung bình hàng tháng tại Việt Nam đạt khoảng 11,09% Mức lãi suất cao nhất ghi nhận trong một tháng là 20,25%, trong khi lãi suất thấp nhất là 6,96% Sai lệch trung bình của lãi suất so với giá trị trung bình hàng tháng là 2,85%.
Giá trị trung bình tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước đạt khoảng 51,2 nghìn tỷ đồng mỗi tháng Trong một tháng, giá trị tổng cung tín dụng cao nhất là khoảng 308 nghìn tỷ đồng, trong khi giá trị thấp nhất là 7,980 nghìn tỷ đồng Biến động bình quân trong tổng cung tín dụng so với giá trị trung bình là khoảng 57,9 nghìn tỷ đồng.
Giá trị REER trung bình hàng tháng của các đồng ngoại tệ so với VND đạt 108,99 điểm, với mức cao nhất là 146,96 điểm và thấp nhất là 87,1 điểm Biến động so với giá trị trung bình của REER ghi nhận là 15,41 điểm.
Chỉ số Vn-Index trung bình hàng tháng đạt 439,2 điểm, với mức cao nhất là 1.137,69 điểm và thấp nhất là 136,21 điểm Biến động sai lệch bình quân của chỉ số này là 212 điểm so với giá trị trung bình.
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng logarithm cho hầu hết các chuỗi dữ liệu, ngoại trừ biến tăng trưởng nước ngoài, CPI và tỷ giá hối đoái thực Việc này nhằm tạo sự đồng nhất về đơn vị, giảm biến động chung giữa các chuỗi dữ liệu và làm trơn các chuỗi dữ liệu nghiên cứu.
Tương quan Pearson – mối quan hệ đơn biến giữa các biến số
Tác giả sẽ phân tích mối quan hệ đơn biến giữa các biến và sản lượng trong mẫu dữ liệu bằng cách sử dụng ma trận tương quan Pearson.
Bảng 4.2 Tương quan Pearson – mối tương quan đơn biến giữa các biến số
Correlation Probability LIP G_F INT CPI LCREDIT LM2 LOIL REER LVNI LIP 1.000
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Bảng 4.2 trình bày kết quả kiểm định tương quan Pearson, cho thấy mối quan hệ tương quan đơn biến giữa các biến số Với mức ý nghĩa thống kê 10%, có thể rút ra một số kết luận về mối quan hệ đơn biến giữa các biến số này.
Các biến số trong nước như CPI, LCREDIT, LM2, REER và LVNI có tác động dương và ý nghĩa thống kê cao đến sản lượng, với p-value bằng 0.000 Điều này cho thấy rằng sự gia tăng chỉ số CPI, tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, tỷ giá hối đoái thực đa phương (khi Việt Nam đồng yếu đi so với rổ ngoại tệ) và chỉ số thị trường chứng khoán đều dẫn đến gia tăng sản lượng Như vậy, trong mối quan hệ đơn biến giữa các biến số, ba kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ (ngoại trừ kênh lãi suất) đều ảnh hưởng tích cực đến giá trị sản lượng của quốc gia.
Giá dầu có tác động dương và ý nghĩa thống kê cao (p-value = 0.000) đến giá trị sản xuất công nghiệp trong nước, trong khi tăng trưởng nước ngoài không có tác động đáng kể (p-value = 0.354) Điều này cho thấy rằng sự gia tăng giá dầu thế giới sẽ dẫn đến sự gia tăng giá trị sản xuất công nghiệp trong nước.
Phân tích mối quan hệ đa biến giữa các biến số
Sau khi phân tích mối quan hệ đơn biến giữa các biến số, tác giả sẽ nghiên cứu tác động của các biến số trong mối quan hệ đa biến thông qua mô hình SVAR.
4.3.1 Kết quả kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu
Bảng 4.3 Kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu
Chuỗi dữ liệu ADF test Kết luận
Log của giá dầu thế giới
Tăng trưởng nước ngoài G_F -3.355760** Dừng
Chỉ số giá hàng tiêu dùng CPI
Log của tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước
LCREDIT -1.394224 Không dừng DLCREDIT -19.03089 *** Dừng
Tỷ giá hối đoái thực đa phương
Log của chỉ số thị trường chứng khoán Vn-Index
để chỉ mức độ ý nghĩa thống kê.
Trong nghiên cứu này, mức ý nghĩa thống kê được xác định lần lượt là 1%, 10% và 10% Để lựa chọn độ trễ tối ưu trong kiểm định tính dừng, tiêu chí được sử dụng là SIC với độ trễ tối đa là 4.
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định tính dừng trong bảng 4.3 chỉ ra rằng hầu hết các chuỗi dữ liệu đạt trạng thái dừng ở sai phân bậc 1, ngoại trừ chuỗi dữ liệu liên quan đến tăng trưởng nước ngoài Điều này cho thấy các chuỗi dữ liệu đã đạt được tính dừng cần thiết sau khi thực hiện sai phân bậc 1.
Trong trường hợp 1, chúng tôi thực hiện hồi quy mô hình VAR và SVAR để phân tích sự truyền dẫn trong nước mà không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài Nghiên cứu sử dụng 7 chuỗi dữ liệu đã dừng ở sai phân bậc 1, bao gồm DLIPP, DCPI, DLM2, DINT, DLCREDIT, DREER, và DLVNI.
Trong trường hợp 2, chúng tôi thực hiện hồi quy mô hình VAR và SVAR để phân tích sự truyền dẫn trong nước dưới tác động từ bên ngoài Nghiên cứu sử dụng 9 chuỗi dữ liệu, trong đó có 8 chuỗi dừng ở sai phân bậc 1, bao gồm DLIP, DCPI, DLM2, DINT, DLCREDIT, DREER, DLVNI và DLOIL, cùng với 1 chuỗi dữ liệu dừng ở chuỗi gốc là G_F.
4.3.2 Truyền dẫn CSTT khi không có tác động từ bên ngoài
4.3.2.1 Lựa chọn độ trễ tối ưu khi không có tác động của từ bên ngoài
Tác giả sẽ kiểm định độ trễ tối ưu trong mô hình VAR rút gọn Dựa trên độ trễ này, tác giả sẽ thực hiện hồi quy mô hình SVAR nhằm phân tích tác động qua các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ khi loại trừ các yếu tố bên ngoài.
Bảng 4.4 Độ trễ tối ưu của mô hình VAR khi không có các yếu tố từ bên ngoài
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết qua kiểm định độ trễ tối ưu trong họ mô hình VAR cho thấy, tiêu chí SC và
Bài nghiên cứu lựa chọn độ trễ tối ưu trong mô hình VAR dựa trên các tiêu chí khác nhau: HQ cho bậc 1, FPE và AIC cho bậc 2, và LR cho bậc 5 Để xác định độ trễ phù hợp nhất, tác giả sẽ tiến hành hồi quy với các độ trễ 1, 2 và 5, sau đó sử dụng các tiêu chí Log Likelihood, AIC, và SC để đưa ra quyết định, trong đó ưu tiên AIC khi các tiêu chí không thống nhất Sau khi chọn được mô hình với độ trễ tối ưu, tác giả sẽ thực hiện các kiểm định hồi quy để đánh giá tính phù hợp của mô hình Nếu mô hình có tiêu chí tốt nhất nhưng không đáp ứng giả thiết kiểm định, tác giả sẽ tìm kiếm mô hình khác có tiêu chí tốt hơn và đáp ứng được giả thiết.
Bảng 4.5 Chỉ tiêu lựa chọn mô hình VAR rút gọn phù hợp trong trường hợp không có các yếu tố từ bên ngoài
Tiêu chuẩn VAR (1) VAR (2) VAR (5)
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy mô hình VAR độ trễ bậc 2 đạt được chỉ tiêu AIC và SIC tốt nhất, đồng thời đáp ứng được các kiểm định giả thiết cần thiết Do đó, mô hình VAR với bậc độ trễ 2 được xác định là bậc độ trễ tối ưu trong trường hợp này.
4.3.2.2 Ước lượng mô hình VAR rút gọn trong trường hợp không có các yếu tố từ bên ngoài
Sau khi xác định độ trễ tối ưu, tác giả tiến hành hồi quy mô hình VAR rút gọn và thực hiện các kiểm định, cho thấy rằng mô hình VAR rút gọn bậc 2 là lựa chọn phù hợp nhất.
Tác giả sẽ thực hiện hồi quy và phân tích mô hình SVAR với độ trễ bậc 2 nhằm khảo sát tác động của các kênh truyền dẫn trong điều kiện không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài.
(i) Kiểm định AR Root Test về sự ổn định của mô hình hồi quy
Bảng 4.6 Kiểm định AR Root về sự ổn định của mô hình hồi quy trong trường hợp không có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Bảng 4.6 chỉ ra rằng tất cả các nghiệm của mô hình đều có giá trị Modulus nhỏ hơn 1, cho thấy chúng nằm trong vòng tròn đơn vị Điều này chứng tỏ mô hình VAR rút gọn tại độ trễ bậc 2 có tính ổn định và bền vững.
(ii) Kiểm định về tự tương quan của mô hình hồi quy
Bảng 4.7 Kiểm định LM test về tự tương quan bậc cao của mô hình hồi quy trong trường hợp không có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định tự tương quan bậc cao cho thấy giá trị p-value ở các bậc của mô hình đều lớn hơn 10%, ngoại trừ bậc 3 với giá trị p-value lớn hơn 5% Điều này cho thấy mô hình không gặp phải hiện tượng tự tương quan bậc cao.
(iii) Kiểm định về phương sai thay đổi của mô hình hồi quy
Bảng 4.8 Kiểm định White về phương sai thay đổi của mô hình hồi quy trong trường hợp không có tác động từ các yếu tố bên ngoài Joint test:
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định White cho thấy p-value lớn hơn 10%, điều này chỉ ra rằng mô hình VAR với độ trễ bậc 2 không gặp phải hiện tượng phương sai thay đổi.
(iv) Kết quả kiểm định tự tính dừng của các phần dư trong mô hình hồi quy
Bảng 4.9 Kiểm định tính dừng phần dư của các mô hình sau khi hồi quy trong trường hợp không có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Group unit root test: Summary Series: RESID01, RESID02, RESID03, RESID04, RESID05, RESID06, RESID07 Sample: 2001M01 2015M12
Method Statistic Prob.** Cross- sections Obs
Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -35.2458 0.0000 7 1232
Null: Unit root (assumes individual unit root process) ADF - Fisher Chi-square 803.811 0.0000 7 1232
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định tính dừng phần dư từ ba phương pháp cho thấy rằng phần dư của mô hình hồi quy VAR tại độ trễ bậc 2 đạt tính dừng với mức ý nghĩa cao, cụ thể là p-value = 0.0000.
Kết quả TVP
Trong nghiên cứu này, phương pháp ước lượng mô hình TVP VAR được tham khảo từ tác giả Nakajima (2011) và dựa trên lý thuyết thuật toán của Primiceri (2005) Phương pháp này thực hiện các ước tính tiền nghiệm thông qua các ước lượng từ mô hình VAR bất biến theo thời gian, với việc lựa chọn một ước tính tiền nghiệm phẳng cho trạng thái ban đầu của các biến Các tham số ∑ 𝛽 , ∑ 𝑎 , ∑ ℎ được thiết lập một cách cụ thể.
Trạng thái ban đầu (tiên nghiệm) của các tham số được thiết lập theo các công thức tính toán sau: 𝜇 𝛽0 = 𝜇 𝑎0 = 𝜇 ℎ0 , và ∑ 𝛽0 = ∑ 𝑎0 = ∑ ℎ0 = 10 × 𝐼
4.4.1 Quá trình tạo mẫu dữ liệu cho các ước tính tiên nghiệm và hậu nghiệm Để thực hiện tính toán các ước lượng hậu nghiệm, tác sẽ tạo ra 10.000 mẫu dữ liệu, trong đó 1.000 mẫu đầu tiên bị loại bỏ khi thực hiện tính toán Hình 4.3 đưa ra kết quả về hàm tự tương quan mẫu, tương quan mẫu riêng phần và hàm phân phối về mức độ phân tán hậu nghiệm của các tham số được lựa chọn Từ đồ thị, có thể thấy mẫu dữ liệu riêng phần khá ổn định, đồng thời sự tự tương quan trong mẫu dữ liệu là khá ít
Hình 4.3: Kết quả ước lượng của mô hình TVP – VAR cho dữ liệu đồng thời
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Malab
4.4.2 Kết quả ước tính các tham số trong mô hình TVP – VAR
Bảng 4.22 trình bày kết quả ước lượng trung bình hậu nghiệm, độ lệch chuẩn, khoảng tin cậy 95%, kiểm định tính hội tụ theo Geweke (1992) và hệ số không hiệu quả của mẫu ước lượng dựa trên thuật toán MCMC Tại mức ý nghĩa thống kê 10%, chỉ có ước lượng của
Các kết quả từ ∑ 𝑎1 và ∑ 𝑏1 đã bác bỏ giả thiết về sự hội tụ của phân phối hậu nghiệm, trong khi các tham số ước lượng còn lại đều chấp nhận giả thiết này với mức ý nghĩa thống kê cao Điều này chứng tỏ rằng mẫu dữ liệu đã thực hiện các ước lượng tham số và các biến số trạng thái một cách hiệu quả.
Bảng 4.22: Kết quả ước lượng mô hình TVP – VAR
4.4.3 Kết quả ước lượng hậu nghiệm trong biến động ngẫu nhiên của các cú sốc cấu trúc trong mô hình TVP – VAR
Tác giả sẽ phân tích kết quả ước lượng hậu nghiệm cho các biến động ngẫu nhiên của cú sốc cấu trúc qua các thời điểm 0, 100 và 180 tháng Nội dung phân tích sẽ tập trung vào ước lượng hậu nghiệm của các cú sốc, chỉ số CPI và sản lượng trong mô hình TVP VAR.
Hình 4.4: Kết quả ước lượng hậu nghiệm đối với các cú sốc cấu trúc trong mô hình
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm Matlab
Từ các biến động trong hình 4.4, nhận thấy rằng hầu hết các biến số đều có sự thay đổi đáng kể trong tháng thứ 80, ngoại trừ tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước.
90 Theo mẫu dữ liệu, thời điểm này là giai đoạn từ đầu năm 2007 cho đến đầu năm 2008, khi Việt Nam chính thức gia nhập WTO Khi đó, dòng vốn đầu tư nước ngoài đi vào Việt Nam rất lớn dẫn tới cung ngoại tệ gia tăng đáng kể Chỉ số CPI hàng hóa cũng đã gia tăng rất cao (hình về CPI đã cho thấy điều đó): lạm phát gia tăng từ mức chỉ 6,57% trong năm 2006 lên mức 12,75% trong năm 2007 và đạt đỉnh là 19,47% trong năm 2008 Sản lượng trong thời điểm này cũng có nhiều sự gia tăng Lúc này, mục tiêu của CSTT chủ yếu là kiếm chế lạm phát nên các công cụ CSTT đã có những thay đổi đáng kể làm cho những dao động ở giai đoạn này rất lớn Mặt khác, biên độ dao động của CPI và sản lượng trong thời điểm này dần dần giảm xuống Đây là những nguyên nhân đã gây ra những biến động rất lớn và có thể được xem là một điểm gãy cấu trúc của nền kinh tế
4.4.4 Hàm phản ứng đẩy của các cú sốc đến sản lượng trong mô hình TVP VAR
Tác giả tiếp tục phân tích các phản ứng đẩy từ mô hình TVP - VAR để đánh giá mức độ phản ứng của sản lượng đối với các yếu tố trong điều kiện có biến động ngẫu nhiên Kết quả hàm phản ứng đẩy của sản lượng trước cú sốc từ các biến số tác động khác trong mô hình TVP VAR được thể hiện ở hình 4.5, cung cấp thông tin chi tiết về mức độ ảnh hưởng của từng biến số đến sản lượng.
Khi xảy ra cú sốc về chỉ số CPI, sản lượng có xu hướng tăng trong khoảng 80 kỳ tiếp theo Phản ứng của sản lượng sau 3 tháng và 6 tháng thường ít biến động, và khoảng chênh lệch giữa các cú sốc tại hai thời điểm này cũng không có sự thay đổi đáng kể.
Cú sốc cung tiền M2 có tác động tiêu cực đến sản lượng, với phản ứng trung bình trong 3 tháng giảm khoảng -1% điểm Sau 6 tháng, tác động này giảm xuống còn khoảng 0,2% điểm.
Các cú sốc lãi suất ảnh hưởng đến sản lượng một cách khác nhau trong khoảng thời gian 3 và 6 tháng Cụ thể, trong 3 tháng đầu tiên, sản lượng thường giảm trong 40 tháng tiếp theo, tăng trong 10 tháng và tiếp tục giảm trong 100 tháng sau đó Ngược lại, các cú sốc kéo dài 6 tháng có xu hướng giảm nhưng mức độ biến động không lớn.
Các cú sốc tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước thường dẫn đến phản ứng âm đối với sản lượng Cụ thể, sản lượng có xu hướng phản ứng mạnh nhất trong vòng 3 tháng với mức độ khoảng -0,01%, trong khi phản ứng trong 6 tháng có phần yếu hơn Thời gian chênh lệch giữa các cú sốc ở hai thời điểm cũng cho thấy ít sự thay đổi.
Sản lượng kinh tế thường phản ứng tiêu cực với các cú sốc tỷ giá hối đoái, với mức độ phản ứng tối đa khoảng -0,02% sau 3 tháng và -0,03% sau 6 tháng Thời gian chênh lệch giữa các cú sốc trong hai thời điểm cũng không có sự thay đổi đáng kể.
Các cú sốc chỉ số thị trường chứng khoán thường dẫn đến phản ứng âm của sản lượng, với mức độ phản ứng tối đa khoảng -1% sau 3 tháng và -3% sau 6 tháng Thời gian chênh lệch giữa các cú sốc trong hai thời điểm này không có sự thay đổi đáng kể.
Thảo luận về các kết quả nghiên cứu
Tác giả phân tích sự khác biệt trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) khi có và không có sự tác động của các yếu tố bên ngoài Qua đó, tác giả rút ra những kết luận quan trọng về vai trò của các yếu tố nước ngoài trong quá trình truyền dẫn này.
4.5.1 So sánh về phản ứng của sản lượng đối với các kênh truyền dẫn khi các cú sốc xảy ra
Không có tác động của các yếu tố nước ngoài Có tác động của các yếu tố nước ngoài
Response of DLIP to Cholesky One S.D DLM2 Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DINT Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DLCREDIT Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DLM2 Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DINT Innovation
Response of DLIP to CholeskyOne S.D DLCREDIT Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DREER Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DLVNI Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DREER Innovation
Response of DLIP to Cholesky One S.D DLVNI Innovation
Hình 4.6 minh họa sự so sánh kết quả phản ứng của sản lượng đối với các cú sốc tác động, trong đó phân tích sự khác biệt giữa điều kiện có và không có các yếu tố từ bên ngoài Việc này giúp hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố ngoại vi đến sản lượng trong các tình huống khác nhau.
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
So sánh phản ứng của biến động sản lượng trong điều kiện có và không có tác động từ bên ngoài cho thấy rằng các yếu tố bên ngoài làm cho các cú sốc kéo dài hơn, dẫn đến thời gian phục hồi về trạng thái ban đầu chậm hơn.
Phản ứng của sản lượng đối với cung tiền M2, lãi suất thị trường (INT) và tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước (CREDIT) cho thấy sự tương đồng trong cả hai trường hợp Tuy nhiên, mức độ phản ứng của sản lượng khi có các yếu tố bên ngoài thường mạnh mẽ hơn và kéo dài lâu hơn trong cùng khoảng thời gian xem xét.
Khi đối mặt với các cú sốc tỷ giá hối đoái (REER), sản lượng ngay lập tức phản ứng âm nếu không có yếu tố nước ngoài, và dao động với biên độ nhỏ quanh trạng thái cân bằng Tuy nhiên, khi có yếu tố nước ngoài, sản lượng chỉ bắt đầu phản ứng sau tháng thứ 4 và dao động với biên độ lớn hơn so với khi không có yếu tố nước ngoài.
Khi thị trường chứng khoán (VNI) không chịu tác động từ bên ngoài, sản lượng chỉ dao động quanh trạng thái cân bằng, với các cú sốc chỉ số giá chứng khoán hầu như không còn ảnh hưởng đến sản lượng sau khoảng 6 tháng Ngược lại, khi có tác động từ bên ngoài, sản lượng có phản ứng dương mạnh mẽ hơn so với các phản ứng âm, và đến khoảng tháng thứ 9, cú sốc này mới gần như trở lại trạng thái cân bằng.
4.5.2 So sánh về sự phân rã phương sai của các cú sốc tác động đến sản lượng
Bảng 4.23 So sánh về kết quả phân rã phương sai trong trường hợp có và không có tác động của các yếu tố bên ngoài
Trong điều kiện không có các yếu tố bên ngoài
Period S.E DLIP DCPI DLM2 DINT DLCREDIT DREER DLVNI
Trong điều kiện có các yếu tố bên ngoài
Period S.E DLOIL G_F DLIP DCPI DLM2 DINT DLCREDIT DREER DLVNI
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eviews 9
So sánh về sự phân rã của các cú sốc tác động đến sản lượng, có thể thấy rằng:
Trong cả hai trường hợp, biến động của sản lượng chủ yếu do chính sản lượng gây ra và các tác động này giảm dần theo thời gian Cụ thể, khi không có tác động từ bên ngoài, sản lượng ảnh hưởng đến chính nó khoảng 89%, trong khi có tác động từ bên ngoài thì tỷ lệ này giảm xuống còn 77% sau 12 tháng.
Tổng tác động của các biến số khác đến sản lượng tăng lên đáng kể khi có các tác động từ bên ngoài, với khoảng 23% so với 11% khi không có tác động này Trong bối cảnh không có tác động từ bên ngoài, tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước và cung tiền M2 là hai yếu tố chính ảnh hưởng đến sản lượng, với tổng mức độ tác động khoảng 8,9% Ngược lại, khi có tác động từ bên ngoài, cung tiền M2, tăng trưởng nước ngoài và tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước trở thành ba yếu tố quan trọng tiếp theo ảnh hưởng đến sản lượng Bên cạnh đó, tổng tác động từ giá dầu thế giới và tăng trưởng nước ngoài cũng đóng góp khoảng 7% vào sản lượng, cho thấy giá dầu thế giới và tăng trưởng nước ngoài có ảnh hưởng lớn trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ.
4.5.3 So sánh kết quả từ mô hình TVP VAR và kết quả từ mô hình SVAR trong truyền dẫn CSTT khi có sự ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài
Kết quả từ mô hình TVP VAR cho thấy rõ ràng tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ (CSTT) đến sản lượng, vượt trội hơn so với mô hình SVAR trong các khoảng thời gian sau đó Mặc dù có nhiều biến động, nhưng TVP VAR cho thấy sản lượng thường phản ứng âm với các kênh truyền dẫn CSTT, trong khi SVAR chỉ ra xu hướng trở về trạng thái cân bằng Điều này cho thấy rằng TVP VAR cung cấp thông tin có giá trị hơn cho phân tích chính sách, nhờ vào khả năng biến động theo thời gian của các hệ số ước lượng, phản ánh tốt hơn những biến động ngắn hạn Ngược lại, mô hình VAR và SVAR thích hợp hơn để phân tích xu hướng tác động của các hệ số trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu.
4.5.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu về tác động truyền dẫn CSTT khi có ảnh hưởng từ các yếu tố bên ngoài với các nghiên cứu trước đây
Nghiên cứu về truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) ở Việt Nam đã được một số tác giả thực hiện thông qua các mô hình VAR và SVAR không đổi theo thời gian, tuy nhiên, những mô hình này chưa phản ánh rõ xu hướng tác động của CSTT đến sản lượng Các hệ số của VAR và SVAR là bất biến trong suốt giai đoạn nghiên cứu, trong khi mô hình TVP VAR cho phép phản ánh sự thay đổi theo từng thời điểm Do đó, tác giả sẽ thảo luận về các kết quả của mô hình SVAR để nhìn nhận xu hướng trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu, đồng thời cũng sẽ xem xét kết quả của mô hình TVP VAR để đánh giá tác động theo từng thời điểm cụ thể.
Kết quả mô hình SVAR cho thấy sản lượng chủ yếu bị ảnh hưởng bởi chính nó, trong khi kênh tín dụng, kênh lãi suất, tăng trưởng nước ngoài và giá dầu thế giới cũng có tác động đáng kể Xu hướng này tương đồng với nghiên cứu của Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013), cho thấy sản lượng chịu ảnh hưởng lớn từ chính nó trước và trong giai đoạn Việt Nam gia nhập WTO, cũng như sự tác động mạnh mẽ của cú sốc giá dầu lên biến động sản lượng.
Le & Pfau (2009) chỉ ra rằng kênh tín dụng có ảnh hưởng lớn trong việc truyền dẫn kinh tế ở Việt Nam, nhưng kết quả từ mô hình SVAR của họ lại khác biệt so với các nghiên cứu trước Cụ thể, họ nhận thấy kênh tỷ giá không tác động nhiều đến sản lượng, điều này trái ngược với nghiên cứu của Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013), những người cho rằng kênh tỷ giá có ảnh hưởng đáng kể đến sản lượng sau khi Việt Nam gia nhập WTO Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi hai nguyên nhân chính.
Các tác giả Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn nhận định rằng kênh tỷ giá có ảnh hưởng lớn đến việc truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) trong bối cảnh Việt Nam thu hút nhiều dòng vốn ngoại Giai đoạn nghiên cứu từ 2000 đến 2015 cho thấy Việt Nam chủ yếu áp dụng chế độ tỷ giá neo cố định, chủ yếu theo đồng USD, dẫn đến việc kênh tỷ giá ít tác động đến sản lượng trong nước trong xu hướng chung.
+ Thứ hai, nghiên cứu của các tác giả Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn, Le
Pfau chưa đề cập đến sự xuất hiện của chỉ số thị trường chứng khoán và tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, mặc dù thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua nhiều biến động từ khi ra đời, đặc biệt trong giai đoạn 2007 – 2010 Tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước là công cụ quan trọng trong chính sách tiền tệ, giúp giải thích sự khác biệt về xu hướng tác động trong nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước.