Giới thiệu
Lý do chọn đề tài
Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết nền kinh tế của Chính Phủ Hiểu rõ cơ chế, mức độ và thời gian tác động của các biến chính sách tiền tệ đến các mục tiêu như sản lượng và lạm phát sẽ giúp nhà làm chính sách có những quyết định chính xác và kịp thời.
Nền kinh tế Việt Nam đã hội nhập sâu rộng hơn từ khi gia nhập WTO vào năm 2007 và gần đây đạt được thỏa thuận ban đầu trong Hiệp định TPP, dự kiến sẽ thúc đẩy mạnh mẽ hoạt động xuất nhập khẩu Sự mở cửa thị trường tài chính ngày càng lớn, cho phép dòng vốn ngoại linh hoạt hơn và nâng cao tỷ lệ room cho khối ngoại trong các công ty cổ phần Các trung gian tài chính trong nước cũng đang thích ứng với những thay đổi từ bên trong và bên ngoài, làm cho hiệu quả của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ có sự thay đổi theo thời gian Trong bối cảnh này, nghiên cứu “Nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam – Ứng dụng mô hình SVAR” được thực hiện nhằm đánh giá ảnh hưởng của chính sách truyền dẫn đến tổng sản phẩm quốc nội và lạm phát trong nước.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm đo lường thời gian và mức độ truyền dẫn của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Việt Nam trong ngắn hạn Cụ thể, nghiên cứu xác định cách mà chính sách tiền tệ tác động đến tổng sản phẩm quốc nội thực và lạm phát thông qua các kênh lãi suất, tỷ giá, tín dụng và giá tài sản.
Nghiên cứu tại Việt Nam hiện nay chủ yếu sử dụng chỉ số giá tiêu dùng để đo lường giá cả, tuy nhiên, bài viết này áp dụng chỉ số giảm phát GDP để đo lường lạm phát, vì nó bao quát hơn và tính toán cho tất cả các hàng hóa trong nước Mục tiêu của nghiên cứu là xác định cách giá cả phản ứng với cú sốc từ chính sách tiền tệ Tác giả cũng hy vọng rằng cơ chế phản ứng của lạm phát tính bằng chỉ số giảm phát GDP sẽ tương đồng với cơ chế phản ứng của lạm phát tính bằng chỉ số giá tiêu dùng.
Truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam ảnh hưởng đến sản lượng và giá cả hàng hóa nội địa thông qua các kênh như lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá tài sản và tín dụng Trong ngắn hạn, việc điều chỉnh lãi suất có thể tác động trực tiếp đến chi phí vay mượn và đầu tư, trong khi tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa xuất nhập khẩu Kênh giá tài sản cũng đóng vai trò quan trọng khi sự thay đổi trong giá trị tài sản có thể tác động đến chi tiêu tiêu dùng và đầu tư Cuối cùng, kênh tín dụng là yếu tố quyết định trong việc cung cấp vốn cho các doanh nghiệp, ảnh hưởng đến sản lượng sản xuất và giá cả hàng hóa nội địa.
Chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến nền kinh tế thông qua các kênh như lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá tài sản và tín dụng, tuy nhiên, những tác động này thường có độ trễ Cần xác định thời gian trễ cụ thể và đỉnh điểm của các tác động này, cũng như thời gian cần thiết để các tác động này giảm dần và không còn ảnh hưởng đến sản lượng thực và giá cả hàng hóa nội địa.
Cú sốc lãi suất chính sách ảnh hưởng đến chỉ số CPI và chỉ số giảm phát GDP một cách khác nhau; trong khi CPI thường phản ánh mức giá tiêu dùng và có thể tăng lên do lãi suất cao, chỉ số GDP giảm phát lại cho thấy sự thu hẹp của nền kinh tế Tác động từ hai chỉ số giá này đến sản lượng cũng khác biệt, với CPI có thể dẫn đến sự giảm sút trong tiêu dùng do giá cả tăng, trong khi chỉ số GDP giảm phát cho thấy sự suy giảm tổng sản phẩm quốc nội, ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: chính sách tiền tệ ở Việt Nam, GDP thực, giá cả hàng hóa – dịch vụ nội địa
Nghiên cứu này chủ yếu áp dụng phương pháp định lượng để phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ qua các kênh truyền dẫn, sử dụng các mô hình VAR và SVAR với phần mềm Eviews 8 Bên cạnh đó, phương pháp tổng hợp và so sánh được kết hợp nhằm đảm bảo tính kế thừa, kiểm tra và đối chiếu với lý thuyết kinh tế cũng như các kết quả từ những nghiên cứu trước đó.
Dữ liệu thứ cấp cho nghiên cứu được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy, bao gồm các biến số quan sát từ quý 3 năm 2000 đến quý 4 năm 2014 Thời điểm quý 3 năm 2000 đánh dấu sự khởi đầu của các giao dịch cổ phiếu trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh.
1.4 Ý nghĩa thực tiễn Đề tài khái quát lại tác động của chính sách tiền tệ qua hầu hết các kênh truyễn dẫn với dữ liệu cập nhật nhất có thể Nghiên cứu này có những phát hiện mới về giá cả qua chỉ số giảm phát GDP Một số phát hiện về cơ chế, thời gian và mức độ tác động của các biến chính sách đến sản lượng và giá cả, và mối quan hệ nhân quả giữa các biến sẽ giúp hiểu rõ hơn về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam, cũng như có thể dự báo tốt hơn nền kinh tế khi có các cú sốc chính sách tiền tệ.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu được thiết kế gồm có 5 phần theo trình tự như sau:
1 Giới thiệu: Phần giới thiệu trình bày khái quát nội dung, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn và cấu trúc của bài nghiên cứu này.
Tổng quan về lý thuyết và các nghiên cứu trước đây
Tổng quan về các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ
2.1.1 Kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ
Chính sách tiền tệ là hệ thống quy tắc và hành động của ngân hàng Trung Ương nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế cụ thể Qua các công cụ chính sách, nó tác động đến sản lượng và giá cả trong nền kinh tế Ở các nước công nghiệp phát triển, đặc biệt là những nước theo đuổi khuôn khổ lạm phát mục tiêu, lãi suất là công cụ phổ biến nhất Sự thay đổi lãi suất điều hành của NHTW ảnh hưởng đến sản lượng và giá cả thông qua bốn kênh chính: kênh lãi suất thị trường, tín dụng, giá tài sản và kênh tỷ giá.
Theo Mishkin (2006), chính sách tiền tệ mở rộng (M tăng) làm cho lãi suất thực giảm
Giảm lãi suất thực (i r giảm) dẫn đến hạ chi phí vốn, khuyến khích doanh nghiệp tăng cường đầu tư (I tăng) và người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn cho nhà ở và các khoản chi phí lâu dài Sự gia tăng này trong chi tiêu đầu tư làm tăng tổng cầu và sản lượng (Y tăng) Các nhà kinh tế nhấn mạnh tầm quan trọng của lãi suất trong việc phản ứng với thay đổi chính sách tiền tệ và ảnh hưởng đến hoạt động kinh tế thực Nghiên cứu của Taylor (1995) cũng chỉ ra rằng lãi suất có tác động đáng kể đến chi tiêu đầu tư và tiêu dùng.
Nghiên cứu cho thấy lãi suất thực, không phải lãi suất danh nghĩa, ảnh hưởng đến chi tiêu, tạo ra cơ chế quan trọng để chính sách tiền tệ kích thích nền kinh tế, ngay cả khi lãi suất danh nghĩa ở mức 0 trong giai đoạn suy thoái Khi lãi suất danh nghĩa bằng 0, việc mở rộng cung tiền có thể làm tăng mức giá kỳ vọng (P e tăng), dẫn đến lạm phát gia tăng (ԓ e tăng) và làm giảm lãi suất thực (i r giảm), mặc dù lãi suất danh nghĩa vẫn giữ nguyên.
M tăng -> P e tăng -> ԓ e tăng -> i r giảm -> I tăng -> Y tăng
Cơ chế này giải thích tại sao chính sách tiền tệ vẫn hiệu lực ngay cả khi lãi suất danh nghĩa bằng 0 Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, Mỹ đã giữ lãi suất danh nghĩa ở mức rất thấp gần 0 trong thời gian dài và tăng cung tiền để kích thích tăng trưởng kinh tế, mang lại kết quả tích cực.
Theo Mishkin (2006), chính sách tiền tệ mở rộng làm lãi suất thực trong nước giảm
Sự mất giá của đồng nội tệ làm cho tài sản bằng nội tệ trở nên kém hấp dẫn hơn so với tài sản bằng ngoại tệ, dẫn đến sự giảm giá trị của đồng nội tệ (E giảm) Điều này khiến hàng hóa trong nước trở nên tương đối rẻ hơn so với hàng hóa nước ngoài, từ đó thúc đẩy xuất khẩu ròng tăng (NX tăng) và góp phần vào sự gia tăng sản lượng.
Biến động tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến giá trị tài sản bằng ngoại tệ trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, chính phủ, cá nhân và doanh nghiệp, dẫn đến việc các chủ thể này dựa vào xu hướng tỷ giá để quyết định chi tiêu Ở các quốc gia có chế độ tỷ giá cố định, chính sách tiền tệ tác động đến tỷ giá thực qua biến động giá cả trong nước, ảnh hưởng đến xuất khẩu ròng và sản lượng, nhưng mức độ và thời gian tác động thường thấp và chậm Trong các nền kinh tế nhỏ và mở với chế độ tỷ giá linh hoạt, kênh tỷ giá trở thành một kênh truyền dẫn quan trọng, ảnh hưởng đến cả tổng cầu và tổng cung Nếu tài sản trong nước và quốc tế không hoàn toàn thay thế cho nhau, sẽ có sự chênh lệch lãi suất, cho phép chính sách tiền tệ tác động đến tỷ giá thực ngay cả khi tỷ giá danh nghĩa cố định.
Cơ chế truyền dẫn qua kênh tỷ giá được tóm tắt như sau:
M tăng -> i r giảm -> E giảm -> NX tăng -> Y tăng
Kênh này chuyên nghiên cứu các vấn đề phát sinh từ thông tin bất đối xứng và chi phí cao trong các hợp đồng giữa người cho vay và người đi vay trong thị trường tài chính Hoạt động tín dụng diễn ra chủ yếu qua hai kênh: kênh tín dụng ngân hàng và các cân đối kế toán.
Kênh tín dụng ngân hàng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong thị trường tài chính, trở thành cầu nối giữa người vay và người cho vay, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ không thể huy động vốn qua phát hành cổ phiếu và trái phiếu Khi chính sách tiền tệ thắt chặt, khả năng tiếp cận vốn của doanh nghiệp giảm, dẫn đến giảm đầu tư và sụt giảm tổng cầu Ở những nước có thị trường tín dụng tư nhân kém phát triển hoặc bị can thiệp, tác động của chính sách tiền tệ đến tổng cầu qua thay đổi khối lượng tín dụng còn lớn hơn so với lãi suất Khi điều kiện tiền tệ bị thắt chặt, ngân hàng thường không chỉ dựa vào việc tăng lãi suất để hạn chế tín dụng cho các dự án rủi ro, điều này càng làm giảm cung tín dụng.
Mô tả truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng như sau:
M tăng -> Tiền gởi tăng -> Cho vay tăng -> I tăng -> Y tăng h
Kênh bảng cân đối kế toán hoạt động dựa trên giá trị thực của công ty, chịu ảnh hưởng từ lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức Khi giá trị ròng của công ty giảm, chủ sở hữu có ít vốn chủ hơn, điều này có thể dẫn đến quyết định đầu tư rủi ro hơn và làm tăng rủi ro cho người cho vay, như ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng Kết quả là, ngân hàng sẽ thận trọng hơn trong việc cho vay chi đầu tư, dẫn đến việc giảm chi tiêu đầu tư của doanh nghiệp (Theo Mishkin, 2006).
Chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ gây ra sự sụt giảm giá cổ phần, làm giảm giá trị ròng của các doanh nghiệp Điều này dẫn đến vấn đề lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức, khiến các ngân hàng trở nên thận trọng hơn trong việc cho vay Kết quả là, việc cho vay cho các chi đầu tư sẽ giảm sút.
Mishkin cho rằng việc giảm lãi suất danh nghĩa cải thiện bảng tổng kết tài sản của doanh nghiệp bằng cách tăng dòng tiền và thanh khoản Sự gia tăng tiền mặt giúp doanh nghiệp có tình hình tài chính tốt hơn Ngoài ra, việc hiểu rõ hơn về người đi vay giúp giảm vấn đề lựa chọn tiêu cực và rủi ro đạo đức, từ đó tổng quy mô cho vay sẽ tăng lên Cơ chế truyền dẫn tiền tệ qua bảng cân đối kế toán cũng góp phần vào quá trình này.
M tăng -> i giảm -> Dòng tiền tăng -> Lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức giảm -> Cho vay tăng -> I tăng -> Sản lượng tăng
Kênh giá tài sản khác
Kênh giá cổ phần: kênh này hoạt động chủ yếu thông qua hai tác động: lý thuyết
Tobin’s q về tác động của đầu tư và sự giàu lên nhờ tiêu dùng (Mishkin,1995)
Lý thuyết Tobin’s q, được phát triển bởi Tobin vào năm 1969, định nghĩa q là tỷ lệ giữa giá trị thị trường của một công ty và chi phí thay thế vốn Khi q cao, điều này cho thấy giá trị thị trường vượt quá chi phí thay thế, khuyến khích các công ty phát hành cổ phần để đầu tư vào máy móc và thiết bị mới Ngược lại, nếu q thấp, các doanh nghiệp sẽ giảm chi tiêu đầu tư vì giá trị thị trường không đủ hấp dẫn Từ góc độ tiền tệ, việc giảm cung tiền dẫn đến giảm chi tiêu và đầu tư vào thị trường chứng khoán, gây áp lực giảm giá cổ phiếu Trường phái Keynes cũng chỉ ra rằng khi chính sách tiền tệ mở rộng làm giảm lãi suất, cổ phiếu trở nên hấp dẫn hơn trái phiếu, dẫn đến tăng giá cổ phiếu và q Sự kết hợp này thúc đẩy chi tiêu đầu tư tăng lên, từ đó thúc đẩy sản lượng tăng trưởng.
M tăng -> P e tăng -> q tăng -> I tăng -> Y tăng
Hiệu ứng của cải theo mô hình vòng đời tiêu dùng của Modigliani (1971) chỉ ra rằng người tiêu dùng quyết định chi tiêu dựa trên các nguồn lực cá nhân, bao gồm nguồn nhân lực, vốn thực và tài sản tài chính.
Cổ phiếu phổ thông là một chỉ số quan trọng thể hiện sự giàu có tài chính của người tiêu dùng; khi giá cổ phiếu giảm, sự giàu có cũng giảm theo, dẫn đến việc người tiêu dùng chi tiêu ít hơn Chính sách tiền tệ thắt chặt làm giảm giá trị các tài sản tài chính như cổ phiếu, trái phiếu và bất động sản, khiến hộ gia đình điều chỉnh kỳ vọng thu nhập và tiêu dùng Sự thay đổi này cũng ảnh hưởng đến giá trị tài sản của các công ty, làm tăng tỷ lệ nợ/tài sản và khiến họ dễ bị tổn thương trước suy giảm tài chính, buộc họ phải cắt giảm chi tiêu và vay mượn để phục hồi bảng tổng kết Kết quả là, khi chính sách tiền tệ thắt chặt, cả đầu tư và tiêu dùng đều giảm, dẫn đến sản lượng kinh tế suy giảm Truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tài sản thông qua hiệu ứng của cải là một quá trình quan trọng trong nền kinh tế.
M tăng -> Pe -> Của cải tăng -> Tiêu dùng tăng -> Y tăng
Kênh giá đất và giá nhà có thể được phân tích qua khuôn khổ Tobin's q, xem bất động sản như một dạng cổ phần Khi giá trị bất động sản tăng so với chi phí thay thế, Tobin's q của nhà cửa và đất đai cũng tăng theo, từ đó thúc đẩy sự phát triển của thị trường nhà đất Sự gia tăng giá nhà và đất không chỉ tạo ra của cải mà còn kích thích tiêu dùng trong nền kinh tế.
2.1.2 Chính sách tiền tệ, các quy tắc chính sách tiền tệ và mối tương quan với cơ chế truyền dẫn
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Hashem E Abouwafia và Marcus J Chambers (2014) đã sử dụng mô hình VAR cấu trúc (SVAR) để phân tích ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái đến thị trường chứng khoán ở Kuwait, Oman, Saudi Arabia, Ai Cập và Jordan Khác với lý thuyết của các nghiên cứu trước, nghiên cứu này loại bỏ sự phụ thuộc đồng thời giữa các biến tài chính, cho phép mô tả rõ ràng hơn mối quan hệ giữa chúng Sự không đồng nhất trong kết quả phản ánh sự khác biệt về mô hình chính sách tiền tệ và đặc điểm thị trường chứng khoán của từng quốc gia Cú sốc chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đáng kể trong ngắn hạn đến giá chứng khoán, đồng thời cho thấy sự độc lập tương đối giữa chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái thả nổi.
Nghiên cứu của Piyachart Phiromsward (2015) đo lường mức độ truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Thái Lan từ quý 1 năm 1999 đến quý 4 năm 2011 bằng mô hình SVAR Nghiên cứu sử dụng các biến ngoại tác như tăng trưởng, lãi suất và lạm phát của nước ngoài, cụ thể là từ Mỹ, Nhật Bản và Khối EU, làm biến kiểm soát Kết quả cho thấy sự thay đổi trong cơ chế truyền dẫn khi kiểm soát các biến này Ngoài ra, nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm rằng việc tăng lãi suất chính sách có thể làm giảm GDP thực một cách đáng kể, và chính sách tiền tệ có tác động tức thời đến giá cả thông qua lãi suất Tuy nhiên, có bằng chứng yếu về ảnh hưởng của tín dụng đến lãi suất, cũng như không có chứng cứ cho thấy tác động trực tiếp của chính sách tiền tệ đối với giá tài sản hay tỷ giá hối đoái thực đa phương tại Thái Lan.
Nghiên cứu của Ismail Fasanya và cộng sự (2013) về tác động của chính sách tiền tệ tới tăng trưởng kinh tế ở Nigeria trong giai đoạn 1975 - 2010 sử dụng phương pháp ECM Kết quả cho thấy rằng ba chính sách tiền tệ tại Nigeria phụ thuộc vào các công cụ chính sách quan trọng như lãi suất, tỷ giá, dự trữ và tiền cơ sở Ngoài ra, sự đổi mới chính sách tiền tệ ở Nigeria cũng có ảnh hưởng đến các tham số kinh tế thực và danh nghĩa.
Deepak Mohanty (2012) đã nghiên cứu kênh truyền dẫn lãi suất tại Ấn Độ bằng phương pháp SVAR, cho thấy trong những năm gần đây, thị trường tài chính Ấn Độ đã phát triển mạnh mẽ với các công cụ lãi suất Quá trình này được củng cố bởi bằng chứng thực nghiệm cho thấy lãi suất chính sách truyền tải qua các cấu trúc kỳ hạn, mặc dù cường độ truyền dẫn có sự khác biệt Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng chính sách tăng lãi suất có ảnh hưởng trái chiều đến tăng trưởng sản lượng với độ trễ 2 quý và làm giảm nhẹ lạm phát với độ trễ 3 quý, trong khi thời gian đạt trạng thái cân bằng khoảng 8 – 10 quý.
Tai và cộng sự (2012) đã nghiên cứu hiệu quả kênh truyền dẫn lãi suất từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất bản lẻ của các ngân hàng tại các quốc gia Châu Á, bao gồm Hong Kong, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Singapore, Philippines và Thái Lan Sử dụng mô hình GLS (Generalized Least Squares), nghiên cứu cho thấy có sự truyền dẫn từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay của các ngân hàng, nhưng ở mức độ thấp và không có sự khác biệt đáng kể giữa hai loại lãi suất này.
Nghiên cứu của Rokon Bhuiyan (2012) về truyền dẫn chính sách tiền tệ trong nền kinh tế mở của Canada sử dụng mô hình BSVAR cho thấy chính sách này được truyền dẫn qua các kênh lãi suất và tỷ giá hối đoái Kết quả cho thấy sản lượng và lạm phát đều có phản ứng giảm khi có cú sốc thắt chặt chính sách tiền tệ, tuy nhiên, lạm phát giảm chậm hơn so với sản lượng, với lạm phát thực tế giảm sau 6 kỳ và tăng trở lại sau 12 kỳ (Trần Ngọc Thơ & Nguyễn Hữu Tuấn, 2013).
Nghiên cứu của Shahnawaz Karim và cộng sự (2011) phân tích tác động của cú sốc giá do chính sách tiền tệ ở New Zealand Bằng cách áp dụng mô hình kinh tế vĩ mô mở mới (NOEM), nghiên cứu xem xét các biến “giá sản xuất và giá đồng nội tệ” liên quan đến hoạt động thị trường của các nhà xuất khẩu nước ngoài Kết quả cho thấy không có hiện tượng puzzle giá và chỉ số giá sản xuất (PPI) phản ứng chậm hơn so với chỉ số giá tiêu dùng (CPI) do chính sách tiền tệ chặt chẽ trong nước Điều này chỉ ra sự khác biệt trong việc truyền dẫn tỷ giá qua các cú sốc chính sách tiền tệ đến CPI và PPI, xuất phát từ chiến lược giá xuất khẩu khác nhau.
Hilde C Bjứrnland và Kai Leitemo (2008) đã nghiên cứu sự phụ thuộc giữa chính sách tiền tệ Mỹ và chỉ số cổ phiếu S&P 500 bằng mô hình VAR cấu trúc Họ đề xuất giải pháp giải quyết vấn đề xác định giữa biến tiền tệ và giá chứng khoán thông qua các ràng buộc ngắn hạn và dài hạn, kế thừa lý thuyết của Christiano, Eichenbaum và Evans (1999) Nghiên cứu chỉ ra rằng lãi suất và giá chứng khoán thực có mối liên hệ chặt chẽ, với giá chứng khoán thực giảm 7-9% ngay lập tức khi lãi suất của FED tăng 100 điểm cơ bản Param Silvapulle (2007) đã nghiên cứu truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Malaysia, cho thấy rằng trong giai đoạn trước khủng hoảng, tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng lớn đến sản lượng và giá cả, trong khi sau khủng hoảng, chỉ có các cú sốc tiền tệ mới ảnh hưởng mạnh đến sản lượng Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng chính sách tiền tệ trong nước trở nên dễ bị tổn thương hơn trước các cú sốc nước ngoài, đặc biệt là các cú sốc giá hàng hóa và sản lượng sau khủng hoảng Cuộc khủng hoảng năm 1997 đã làm thay đổi vai trò của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Malaysia.
Nghiên cứu của Bernanke và Blinder (1992) chỉ ra rằng lãi suất vốn của FED (Fed funds rate) là một chỉ số quan trọng đại diện cho chính sách tiền tệ tại Mỹ, ít bị ảnh hưởng bởi các biến nội sinh cùng kỳ trong nền kinh tế so với tốc độ tăng tiền Họ cũng phát hiện rằng lãi suất của FED có khả năng dự đoán các biến vĩ mô thực tế tốt hơn lãi suất tiền tệ, lãi suất thương phiếu và trái phiếu Cuối cùng, nghiên cứu nhấn mạnh rằng chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến cấu trúc tài sản của các ngân hàng.
Friedman và Schwartz (1963) là những tác giả tiên phong trong việc nghiên cứu truyền dẫn chính sách tiền tệ Qua việc kiểm định dữ liệu về cung tiền và sản lượng trong giai đoạn trước Thế chiến II tại Mỹ, họ đã phát hiện ra rằng chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong sự biến đổi của tiền tệ và sản lượng, với các tác động của chính sách tiền tệ thường xảy ra trước những thay đổi trong sản lượng.
Những nghiên cứu điển hình tại Việt Nam về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ
Trầm Thị Xuân Hương, Võ Xuân Vinh và Nguyễn Phúc Cảnh (2014) đã nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Việt Nam thông qua kênh truyền dẫn lãi suất bằng mô hình VAR Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tháng từ tháng 1/2000 đến tháng 7/2013 và chia thành hai giai đoạn trước và sau năm 2008 Kết quả cho thấy, trước khủng hoảng tài chính 2008, kênh lãi suất hoạt động theo lý thuyết kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, trong giai đoạn khủng hoảng, khi lãi suất điều hành của NHNN tăng, lạm phát cũng gia tăng, chỉ ra sự tồn tại của kênh chi phí trong truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong thời gian này.
Huỳnh Thị Cẩm Hà, Lê Thị Lanh, Lê Thị Hồng Minh & Hoàng Thị Phương Anh
Nghiên cứu năm 2014 phân tích tác động của các biến số vĩ mô như cung tiền (MS), lãi suất cho vay (ITR), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái (EXR) và giá trị sản lượng công nghiệp (IP) đến thị trường chứng khoán Việt Nam (Vn-Index) trong giai đoạn 2001-2013 Sử dụng mô hình ECM để xác định mối quan hệ ngắn hạn và VECM để kiểm tra mối quan hệ dài hạn giữa các biến, kết quả cho thấy trong dài hạn, MS và IP có mối quan hệ cùng chiều với Vn-Index, trong khi ITR và CPI có mối quan hệ ngược chiều Khi xảy ra cú sốc từ các biến số vĩ mô, quá trình điều chỉnh của Vn-Index về mức cân bằng diễn ra khá chậm.
Nguyễn Phúc Cảnh (2014) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và thị trường cổ phiếu trong giai đoạn 2000-2013, tập trung vào việc truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh giá tài sản Sử dụng mô hình SVAR, nghiên cứu cho thấy rằng chính sách tiền tệ có sự truyền dẫn mạnh mẽ qua thị trường chứng khoán thông qua cung tiền, trong khi lãi suất không ảnh hưởng đáng kể đến thị trường chứng khoán, thể hiện qua hai chỉ số VN-Index và HNX-Index, đồng thời không làm biến động giá cả.
Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013) đã sử dụng mô hình SVAR để phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) tại Việt Nam, nghiên cứu các biến như giá dầu, lãi suất cơ bản của Mỹ, sản lượng công nghiệp, lạm phát, cầu tiền, lãi suất và tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương Để xác định tác động của điểm gãy cấu trúc, họ chia dữ liệu thành hai giai đoạn trước và sau khi Việt Nam gia nhập WTO Kết quả cho thấy lạm phát tại Việt Nam nhạy cảm hơn với kênh tỷ giá hối đoái so với kênh lãi suất, trong khi sau khi gia nhập WTO, sản lượng có sự nhạy cảm đáng kể với giá dầu và tỷ giá Ngoài ra, các cú sốc bên ngoài và tỷ giá cũng có ảnh hưởng lớn đến sự thay đổi của lãi suất, trong khi tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương bị tác động mạnh bởi lạm phát và sự biến động của lãi suất cơ bản của Mỹ.
Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013) đã thực hiện nghiên cứu sử dụng phương pháp VECM để phân tích tác động của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đến hoạt động kinh tế và giá cả tại Việt Nam, với dữ liệu khảo sát từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 7 năm 2013.
Phương pháp nghiên cứu
Mô tả dữ liệu
Dựa trên các lý thuyết về truyền dẫn chính sách tiền tệ và kế thừa những nghiên cứu trước đó, tác giả đã lựa chọn các biến nghiên cứu cho đề tài trong phần 2.
Dữ liệu thứ cấp cho các biến nghiên cứu được thu thập theo quý, bắt đầu từ quý 3 năm 2000 đến hết quý 4 năm 2014 Thông tin chi tiết về nguồn thu thập và mô tả các biến được trình bày trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1: Bảng Mô tả biến nghiên cứu
Tên Biến Ký hiệu Nguồn Đơn Vị Mô Tả
Tổng sản phẩm quốc nội thực
GDP_D Tính dựa trên nguồn Datastream &
GDP_D tính từ GDP danh nghĩa (4) và GDP thực năm gốc 1994
Lãi suất chính sách I_D IMF % Lãi suất cơ bản của
Tỷ giá hối đoái thực đa phương
Tỷ giá thực đa phương của Việt Nam với 41 đối tác
GDP thực của Việt Nam hiện tại được tính theo năm gốc 2010, nhưng Tổng Cục Thống Kê chưa cung cấp dữ liệu GDP theo quý cho các năm trước 2010 Do đó, trong nghiên cứu này, dữ liệu GDP thực của Việt Nam được sử dụng theo năm gốc 1994 để đảm bảo tính đồng bộ.
GDP danh nghĩa được cung cấp bởi Tổng cục Thống kê Việt Nam và chỉ được tính theo hình thức tích lũy hàng quý Tác giả đã tiến hành tính toán lại GDP cho từng quý.
Tên Biến Ký hiệu Nguồn Đơn Vị Mô Tả
VNI HOSE Điểm Trung Bình giá đóng cửa hàng ngày chỉ số VN-Index
Tín dụng từ Ngân hàng Nhà Nước
Lãi suất cho vay MLR IMF % Lãi suất cho vay trung bình của các Ngân Hàng
Tăng trưởng kinh tế nước ngoài
GDP_F Tính dựa trên nguồn IMF
GDP của 4 khối nước gồm Mỹ, EU, Nhật Bản, Trung Quốc
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tỷ giá danh nghĩa đa phương REER được thu thập từ nguồn dữ liệu thứ cấp trên website http://bruegel.org/ Công thức tính REER sẽ được áp dụng trong nghiên cứu này.
NEER (Tỷ giá danh nghĩa đa phương) được tính toán dựa trên chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam và chỉ số giá tiêu dùng của các đối tác thương mại Tỷ giá danh nghĩa song phương h giữa Việt Nam và đối tác i, cùng với tỉ trọng của đối tác i, cũng đóng vai trò quan trọng trong công thức này Khi yết giá đồng tiền theo phương pháp gián tiếp, sự tăng giá trị đồng Việt Nam sẽ dẫn đến sự gia tăng của tỷ giá danh nghĩa và đồng thời làm tăng REER (Tỷ giá thực hiệu chỉnh).
Việc lựa chọn biến nghiên cứu được căn cứ trên các lý thuyết nền của Mishkin (1996 & 2004), Tobin (1969), Modigliani (1971) cùng với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây.
Các biến số trong nước bao gồm tổng sản phẩm quốc nội thực (GDP_R), được xem là sản lượng theo lý thuyết của Mishkin Các tác giả như Piyachart Phiromsward (2015) và Bernanke cũng sử dụng các biến sản lượng thực Bên cạnh đó, biến số giá cả được thể hiện qua chỉ số giảm phát GDP (GDP_D) theo Piyachart Phiromsward.
Chỉ số giảm phát GDP là một công cụ quan trọng để đo lường lạm phát và phản ánh giá cả trong nước một cách toàn diện, bao gồm tất cả hàng hóa nội địa, khác với chỉ số giá tiêu dùng chỉ tập trung vào một rổ hàng hóa và dịch vụ cụ thể Tổng sản phẩm quốc nội và lạm phát là hai biến số chính trong chính sách tiền tệ, trong khi lãi suất chính sách (I_D) và lãi suất cho vay đại diện cho kênh lãi suất Tỷ giá thực đa phương, được nghiên cứu bởi Piyachart Phiromsward (2015) và Le Viet Hung & Wade Pfau (2008), phản ánh sự giao thương đa dạng của Việt Nam từ năm 1995 đến nay, giúp loại trừ tác động của lạm phát Biến tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước đại diện cho kênh tín dụng, trong khi chỉ số giá thị trường chứng khoán (VNI) thể hiện một phần kênh giá tài sản theo nghiên cứu của Piyachart Phiromsward (2015), được tính bằng giá đóng cửa trung bình.
Chỉ số giảm phát GDP được tính bằng công thức 100 x (GDP danh nghĩa/GDP thực), phản ánh mức giá chung của tất cả hàng hóa và dịch vụ trong nước Theo nghiên cứu của Hilde C Bjørnland & Kai Leitemo (2008) và Hashem E Abouwafia & Marcus J Chambers (2014), chỉ số giá chứng khoán trung bình được coi là đại diện tốt hơn cho tài sản cổ phiếu.
Việt Nam là một nền kinh tế nhỏ và mở, với tổng giá trị xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ đạt trung bình 75% GDP từ năm 2000 đến 2014 Kể từ sau năm 2000, Việt Nam đã tăng cường giao thương với các cường quốc kinh tế, dẫn đến sự tác động từ các nền kinh tế lớn như Mỹ, Nhật Bản, EU và Trung Quốc đến nền kinh tế Việt Nam thông qua dòng vốn và thương mại Biến ngoại tác tăng trưởng nước ngoài (GDP_F) được chọn làm biến kiểm soát, đại diện cho tác động bên ngoài đến kinh tế Việt Nam, với GDP_F tính theo tỷ trọng của tốc độ tăng trưởng GDP hàng quý của các nền kinh tế lớn Giao thương với bốn nền kinh tế này chiếm khoảng 47% tổng giao thương của Việt Nam Mặc dù GDP_F ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam, nhưng do quy mô nhỏ, giả định không có tác động ngược lại Việc đưa GDP_F vào mô hình SVAR giúp phản ánh chính xác hơn diễn biến thực tế của nền kinh tế trong nước, như đã được Dario Caldara & Christophe Kamps (2008) và Piyachart Phiromsward (2015) chứng minh.
(6) Tỷ trọng đối tác i = (Tổng giá trị nhập khẩu cộng xuất khẩu giữa Việt Nam với đối tác i)/Tổng giá trị giao thương
Việt Nam với các đối tác), i chạy từ 1 đến 4 Tỷ trọng giao thương được lấy từ nguồn Tổng Cục Hải Quan Việt Nam h
Các biến số trong nghiên cứu được kiểm tra và xử lý theo mùa vụ, trong đó một số biến được điều chỉnh theo phương pháp so sánh dữ liệu giữa các quý trong năm và quý tương ứng của năm trước (theo phương pháp X11/X12 do Bureau of Census của Mỹ phát triển) Hơn nữa, việc so sánh các chuỗi dữ liệu giữa hai kỳ liền kề cũng cần phải được xử lý mùa vụ để đảm bảo tính chính xác.
Sau khi xử lý mùa vụ, các biến GDP_R, GDP_D, REER, và CREDIT được chuyển đổi bằng cách lấy logarithm Việc này không chỉ giúp dữ liệu trở nên ổn định hơn mà còn đảm bảo rằng các biến trong mô hình có cùng đơn vị tính toán (%).
Các chuỗi dữ liệu, kết quả được xử lý qua phần mềm Excel 2007 và Eviews 8
3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong ngắn hạn Mô hình VAR được xây dựng trên bốn biến vĩ mô cơ bản: GDP_R, GDP_D, I_D, và REER, tạo thành mô hình cơ bản Để phân tích sâu hơn, ba biến đại diện cho các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ được bổ sung, bao gồm tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước (CREDIT) cho kênh tín dụng, chỉ số giá Vn-Index (VNI) cho kênh giá tài sản, và lãi suất cho vay (MLR) cho kênh lãi suất truyền thống Mô hình SVAR được hình thành từ mô hình cơ bản với ba biến bổ sung này Các mô hình VAR và SVAR là công cụ lý tưởng cho nghiên cứu về truyền dẫn chính sách tiền tệ trong ngắn hạn.
Ma trận ràng buộc A của mô hình SVAR
Để xây dựng các ràng buộc cho ma trận A, có thể áp dụng lý thuyết kinh tế, nghiên cứu thực nghiệm hoặc các yêu cầu từ dữ liệu tính toán Trong nghiên cứu này, các ràng buộc của ma trận A được thiết lập dựa trên lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu được công nhận quốc tế.
Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận:
Các ràng buộc của ma trận dựa theo lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu của Sim
(1980), Bernanke (1986), Bernanke & Blinder (1992), Uhlig (2005), Hilde C h
Bjứrnland & Kai Leitemo (2008), Hashem E Abouwafia & Marcus J Chambers
Nội dung và các kết quả nghiên cứu
Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến
GDP_R GDP_D I_D REER VNI CREDIT MLR
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Biến GDP_R đạt giá trị cao nhất là 212,589.0 tỷ đồng vào quý 4 năm 2014, trong khi giá trị thấp nhất là 117,500.1 tỷ đồng vào quý 1 năm 2001, với giá trị trung bình cho cả giai đoạn cũng là 117,500.1 tỷ đồng Đối với biến GDP_D, giá trị lớn nhất ghi nhận là 604.4356 vào quý 1 năm 2014, giá trị nhỏ nhất là 159.9098 tỷ đồng vào quý 2 năm 2001, và giá trị trung bình cho toàn bộ giai đoạn là 117,500.1 tỷ đồng.
Biến I_D lớn nhất là 15% (quý 2, quý 3 năm 2008 hay quý 4/2011), nhỏ nhất là 4.8% (quý 2/2002), và trung bình cho cả giai đoạn là 7.35%
Biến REER lớn nhất là 143,78 (quý 4/2014), nhỏ nhất là 86,14 (quý 1/2004) và trung bình cho cả giai đoạn là 105,79
Chỉ số Vn-Index (VNI) đạt mức cao nhất là 1,105.779 điểm vào quý 1 năm 2007 và thấp nhất là 120.2 điểm vào quý 3 năm 2000, với mức trung bình trong suốt giai đoạn là 421.4499 điểm.
CREDIT lớn nhất 216,000 tỷ đồng (quý 4/2011), nhỏ nhất 9940 tỷ đồng (quý 3/2006) và trung bình cho cả giai đoạn là 47,447.24 tỷ đồng
Biến MLR lớn nhất là 20.1% (quý 3 năm 2008), nhỏ nhất là 8.16% (quý 4/2014) và trung bình cho cả giai đoạn là 11.356% h
4.1.2 Kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu
Bảng 4.2: Kiểm tra tính dừng cho các chuỗi dữ liệu
Kiểm Định Kiểm định PP (Hệ số chặn và không có xu hướng)
Level Kết Luận 1 st Diff Kết Luận
Theo tính toán từ phần mềm Eview 8, L đại diện cho giá trị logarithm của các chuỗi dữ liệu, trong khi D biểu thị sai phân bậc 1, được ký hiệu là I(1) Giả thiết Ho cho rằng chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị, nghĩa là không có tính dừng Giá trị kiểm định được trình bày trong bảng là giá trị t-statistics.
***, **, * thể hiện chuỗi dừng ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%
4.1.3 Kiểm định độ trễ tối ưu
Sau khi kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu, tác giả sẽ tiến hành kiểm định độ trễ cho các mô hình VAR/VECM Để đảm bảo số bậc tự do của mô hình không quá nhỏ trong quá trình nghiên cứu, bài nghiên cứu sẽ chọn độ trễ tối đa ban đầu cho các mô hình là 3.
Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình cơ bản
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu mô hình cơ bản
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Các giá trị FPE và AIC cho thấy rằng độ trễ 1 là lựa chọn tối ưu cho mô hình cơ bản Mô hình này, được gọi là VAR4, bao gồm 4 biến đầu vào: DLGDP_R, DLGP_D, DI_D và DLREER.
Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình SVAR
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu mô hình SVAR
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Các giá trị FPE, AIC, ủng hộ đô trễ tối ưu của mô hình SVAR là 3 Tiêu chí SC và
HQ ủng hộ độ trễ 0, nhưng trong VAR và VECM không xem xét độ trễ này Độ trễ tối ưu được đề xuất cho mô hình SVAR là 3.
4.2 Kết quả các mô hình
Trật tự xắp xếp các biến đầu vào của mô hình cơ bản như sau: dlgdp_r dlgdp_d di_d dlreer, với độ trễ tối ưu chọn là 1
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định mô hình cơ bản
Kiểm tra tính ổn định của mô hình Kiểm định phương sai thay đổi và tương quan chuỗi
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial Kiểm định phương sai thay đổi
Giá trị P_Value của kiểm định 0.7995 nên chấp nhận giả thiết H0: Không có Phương sai thay đổi
Kiểm định tương quan chuỗi
Kiểm định tương quan chuỗi
Giả thuyết H0 cho rằng không có tương quan chuỗi tại độ trễ 1 Kết quả kiểm định LM mô hình VARD tại độ trễ 1 cho thấy giá trị p-value là 0.127, lớn hơn mức 10%, do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 Kết luận là mô hình không có tương quan chuỗi.
Kết luận: Mô hình VAR4 ổn định vì các root nằm trong vòng tròng
Mô hình VAR4 không có phương sai thay đổi và không bị tương quan chuỗi với độ trễ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
4.2.2 Mô hình SVAR mô hình SVAR phân tích trên bảy biến: log của GDP_R, log của chỉ số giảm phát GDP, lãi suất cho vay, log của tỷ giá thực đa phương, log của chỉ số giá Vn-Index, log của tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, và lãi suất cho vay Các biến được xử lý mùa vụ trước khi lấy log và sau đó được lấy sai phân bậc 1 để đảm bảo chuỗi dữ liệu là dừng Đầu tiên là xây dựng mô hình VAR cho 7 biến trên sau khi đã kiểm tra tính dừng và lấy sai phân bậc 1 (mô hình VAR này gọi tên là VAR7), VAR7 sẽ được dùng làm môi trường để chạy SVAR Trật tự xắp xếp bảy biến đầu vào của mô hình VAR7 như sau: dlgdp_r, dlgdp_d, di_d, dlreer, dlvni, dlcredit, dmlr, với độ trễ tối ưu đề xuất là 3 (độ trễ 3 dựa trên kết quả phân tích ở mục 4.1.4)
Kiểm tra tính ổn định của mô hình hồi quy VAR7
Mô hình VAR7 đã được kiểm tra tại độ trễ tối ưu 3, dựa trên kết quả từ phần 4.1, và cho thấy hiệu suất tốt Kết quả kiểm tra mô hình VAR7 được trình bày chi tiết trong bảng 4.8.
Các kết quả từ mô hình SVAR được xác định dựa trên mô hình VAR7 với các ràng buộc của ma trận Do đó, việc kiểm định lại mô hình VAR7 là cần thiết để đảm bảo tính chính xác của các kết quả từ mô hình SVAR.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định mô hình VAR7 Kiểm định tính ổn định của mô hình Kiểm định phương sai thay đổi
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Giá trị p-value của kiểm định phương sai thay đổi là 0.284, cao hơn mức ý nghĩa 10% Do đó, chúng ta chấp nhận giả thiết H0, tức là không có phương sai thay đổi.
VAR7 rất ổn định với trễ 3, vì các giá trị roots đều ở trong vòng tròn đơn vị
Kết luận mô hình VAR7 không bị phương sai thay đổi
Kiểm định Tương quan chuỗi LM Kiểm định portmanteau
Giả thiết H0 cho rằng không có tương quan chuỗi tại độ trễ h Với h = 3, giá trị P_value của kiểm định là 0.267, cao hơn mức ý nghĩa 10%, do đó chúng ta chấp nhận giả thiết H0.
Lags Q-Stat Prob Adj Q-Stat Prob df
4 150.971 0.00 158.8456 0.00 49 mô hình VAR7 với độ trễ 3 không có tương quan chuỗi theo LM test
Kiểm định portmanteau cho kết quả mô hình không có tương quan chuỗi tại trễ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Ký hiệu ***, **, * ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10% h
Kết quả ước lượng các giá trị ràng buộc của ma trận mô hình SVAR
Bảng 4.7: Kết quả ma trận A của mô hình SVAR
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Ký hiệu ***, **, * hệ số khác không ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%
Kiểm định LR test cho giả thiết H0 cho thấy giá trị p_value là 0.681, cao hơn đáng kể so với mức 0.1 Do đó, chúng ta chấp nhận giả thiết H0, xác nhận rằng các ràng buộc được thiết lập là phù hợp.
Kết quả kiểm định các mối quan hệ nhân quả
Bảng 4.8: Kết luận của kiểm định nhân quả Granger
Mô hình cơ bản Mô hình VAR7
DGDP_D***; DI_D** nguyên nhân của
DLVNI* nguyên nhân của DLGDP_R DLVNI*** nguyên nhân của DLGDP_D DLREER**; DLCREDIT** nguyên nhân của DI_D
DLGDP_D** nguyên nhân của DLREER DLGDP_R **; DLGDP_D**; DI_D***; DLCREDIT*** nguyên nhân của DMLR
Nguồn: Rút trích từ kết quả kiểm định Granger trên Eviews 8
Ký hiệu ***, **, * ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10% h
Kết quả kiểm định nhân quả Granger trong mô hình VAR cho thấy có hai mối quan hệ nhân quả chính Cụ thể, sự thay đổi của sản lượng và lãi suất chính sách được xác định là nguyên nhân dẫn đến sự biến động của tỷ giá thực.
Mô hình VAR7 với độ trễ 3 cho thấy nhiều mối quan hệ nhân quả, trong đó DLVNI được xác định là nguyên nhân của DLGDP_R với mức tin cậy 90% Điều này chỉ ra rằng sự thay đổi trong chỉ số giá Vn-Index có thể dự đoán sự thay đổi trong tổng sản phẩm quốc nội thực Kết quả này phù hợp với lý thuyết truyền dẫn kênh giá tài sản, khi chỉ số Vn-Index tăng, sự giàu có của nhà đầu tư và doanh nghiệp sẽ thúc đẩy chi tiêu Chỉ số chứng khoán cũng được coi là phong vũ biểu của nền kinh tế, phản ánh trước các biến động của nền kinh tế thực Thêm vào đó, mối quan hệ nhân quả giữa DLGDP_D và DLREER có thể được giải thích qua lý thuyết ngang giá sức mua.
Phân tích phản ứng xung
Trật tự sắp xếp các biến trong mô hình SVAR rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả đầu ra của các phản ứng xung Nghiên cứu này sử dụng trật tự biến theo đề xuất của Piyachart Phiromswad (2015), bao gồm các biến GDP_R, GDP_D, I_D, REER, VNI, CREDIT, MLR Để kiểm tra tính phù hợp của trật tự này với chuỗi dữ liệu tại Việt Nam, tác giả đã áp dụng chế độ Generallized impulse, cho phép tính toán phản ứng xung mà không cần khai báo trật tự sắp xếp biến Kết quả cho thấy sự tương đồng cao giữa hai trường hợp có sắp xếp trật tự biến và trường hợp Generallized ở hầu hết các tình huống.
Một số kết quả trong phân tích có vẻ không hợp lý, chẳng hạn như cú sốc 1% tăng của chỉ số Vnindex gây ra tác động mạnh mẽ và tức thời lên lãi suất chính sách, làm giảm I_D 0.51% Mức độ biến động cao của chỉ số Vnindex khiến cho phản ứng tăng 0.51% của lãi suất chính sách trước cú sốc này trở nên không hợp lý Hơn nữa, còn tồn tại một số bất hợp lý trong mối quan hệ giữa Vnindex và tín dụng (CREDIT).
Dựa trên việc so sánh kết quả của hai trường hợp, tác giả nhận thấy sự tương đồng giữa các phản ứng xung, nhưng mức độ hợp lý của kết quả từ Mô hình SVAR cao hơn do có trật tự sắp xếp biến phù hợp hơn Do đó, các phản ứng xung từ mô hình SVAR sẽ được lựa chọn để trình bày.
4.4.1 Phân tích kết quả phản ứng xung của biến tổng sản phẩm quốc nội thực Phản ứng của tổng sản phẩm quốc nội thực với cú sốc giá chỉ số giảm phát GDP, cú sốc lãi suất chính sách, cú sốc tỷ giá và chính nó Đầu tiên, tác giả đối chiếu các kết quả phản ứng xung giữa mô hình SVAR và mô hình cơ bản (Mô hình VAR4)
Response of DLGDP_R to DLGDP_R
Response of DLGDP_R to DLGDP_D
Response of DLGDP_R to DI_D
Response of DLGDP_R to DLREER Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E. h
Res pons e of DLGDP_R to DLGDP_R
Response of DLGDP_R to DLGDP_D
Response of DLGDP_R to DI_D
Response of DLGDP_R to DLREER Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.1: Phản ứng GDP_R với cú sốc của GDP_D, I_D, REER và của chính nó
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Kết quả từ mô hình SVAR cho thấy sự phản ứng của GDP_R đối với các cú sốc thu nhập và lạm phát có sự tương đồng với mô hình cơ bản, nhưng phản ánh thực tế hơn Cú sốc lạm phát có tác động tích cực đến GDP_R, phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Trung Chính (2009), cho thấy trong bối cảnh hiện tại, tăng trưởng kinh tế và lạm phát diễn ra đồng thời Tác động của cú sốc giảm phát GDP lên GDP_R sẽ kéo dài đến quý thứ 6, với đỉnh tác động ở quý thứ 4 Về cú sốc lãi suất chính sách, tác động âm đến GDP_R đạt cực đại sau 3 quý và dần ổn định sau 10 quý Mô hình cơ bản cho thấy cú sốc tăng I_D có tác động nhẹ đến sản lượng, đạt đỉnh ở quý 2 và tắt sau 7 quý Cuối cùng, cú sốc tỷ giá hối đoái thực đa phương (REER) có tác động âm đến GDP_R từ quý 1 đến quý 5 và từ quý 7 đến quý 9, với tác động dương nhỏ giữa các giai đoạn này Tóm lại, khi REER tăng sẽ làm giảm GDP_R.
Do đó việc điều chỉnh REER thông qua kiểm soát CPI, và điều chỉnh tỷ giá cần được chú trọng
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) phản ứng mạnh mẽ trước các cú sốc từ chỉ số giá thị trường chứng khoán, tín dụng từ Ngân hàng Trung ương, và lãi suất cho vay Những biến động này ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh tế, làm thay đổi mức tiêu dùng và đầu tư Cú sốc chỉ số giá thị trường chứng khoán có thể dẫn đến sự mất niềm tin của nhà đầu tư, trong khi cú sốc tín dụng từ NHTW có thể hạn chế khả năng tiếp cận vốn của doanh nghiệp Cuối cùng, sự thay đổi lãi suất cho vay tác động đến chi phí vay mượn, từ đó ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và tiêu dùng của người dân.
Response of DLGDP_R to DLVNI
Response of DLGDP_R to DLCREDIT
Response of DLGDP_R to DMLR Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.2: Phản ứng của GDP_R với cú sốc VNI và cú sốc CREDIT, cú sốc MLR
Theo tính toán từ phần mềm Eview 8, cú sốc giá chứng khoán có tác động khác nhau đến GDP_R trong các giai đoạn Trong 5 quý đầu, cú sốc này có tác động dương, đặc biệt đạt cực đại ở quý thứ 2 Từ quý thứ 5 đến quý thứ 6, tác động trở nên âm nhưng không đáng kể, sau đó lại chuyển sang dương với mức độ giảm dần Đến quý thứ 10, tác động gần như không còn Cú sốc tăng chỉ số Vn-Index dự báo GDP_R sẽ tăng trong tương lai Đối với tác động của tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, cú sốc tín dụng không ảnh hưởng ngay đến GDP_R, nhưng tạo ra cú sốc âm đạt đỉnh sau 3 quý Từ quý thứ 4, tác động này tăng dần và trở thành dương, với giá trị cực đại ở quý thứ 6 Từ quý thứ 7, tác động giảm dần và ổn định sau khoảng 6 quý, phản ánh chính sách tiền tệ mở rộng.
Sản lượng trong các quý 2 và 3 có xu hướng âm, thể hiện hiện tượng puzzle sản lượng Cú sốc tăng lãi suất cho vay ban đầu tác động dương đến GDP_R, đạt đỉnh ở quý thứ 2 Tuy nhiên, đến quý thứ 3, tác động này giảm mạnh và chuyển sang giá trị âm, mặc dù mức độ tác động nhỏ hơn Đến quý thứ 6, các cú sốc lãi suất cho vay sẽ ổn định hơn và ít biến động Hiện tượng này cho thấy rằng việc tăng lãi suất cho vay có thể dẫn đến sự gia tăng sản lượng trong các quý đầu.
4.4.2 Phân tích Kết quả phản ứng của biến chỉ số giảm phát GDP
Phản ứng của lạm phát với cú sốc sản lượng, cú sốc lãi suất chính sách, cú sốc tỷ giá thực đa phương và cú sốc của chính nó
Res pons e of DLGDP_D to DLGDP_R
Res pons e of DLGDP_D to DLGDP_D
Res pons e of DLGDP_D to DI_D
Res pons e of DLGDP_D to DLREER Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E. h
Hình 4.3: Phản ứng của GDP_D với cú sốc GDP_R, I_D, REER, và với chính nó
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8 Đối với tác động của GDP_R đến chỉ số giảm phát GDP kết quả từ mô hình SVAR:
Cú sốc GDP_R ảnh hưởng đến lạm phát với nhiều biến động rõ rệt Khi cú sốc GDP_R gia tăng, chỉ số giảm phát GDP sẽ giảm ngay lập tức và kéo dài đến quý thứ 2 Từ quý thứ 3 đến quý thứ 6, cú sốc này tạo ra tác động tích cực đối với chỉ số giảm phát GDP Tuy nhiên, trong quý thứ 7 và thứ 8, tác động chuyển sang tiêu cực đối với lạm phát Cuối cùng, từ quý thứ 9 trở đi, tình hình tiếp tục diễn biến phức tạp.
Cú sốc tăng sản lượng có tác động tích cực đến GDP_D, tương tự như kết quả của mô hình SVAR, cho thấy rằng nền kinh tế Việt Nam chưa đạt được trạng thái toàn dụng Sự gia tăng sản lượng giúp giảm lạm phát, phản ánh những tiềm năng chưa được khai thác trong nền kinh tế.
Cả hai mô hình SVAR và mô hình cơ bản đều cho thấy cú sốc của chỉ số giảm phát có tác động mạnh mẽ trong kỳ đầu tiên, nhưng tác động này nhanh chóng giảm dần Đối với cú sốc lãi suất chính sách tiền tệ, sự tăng lãi suất sẽ ảnh hưởng tích cực đến chỉ số giảm phát GDP trong hai quý đầu tiên, với đỉnh điểm tác động xảy ra trong quý thứ hai Tuy nhiên, từ quý thứ ba đến quý thứ bảy, các cú sốc này sẽ gây tác động tiêu cực đến lạm phát Đến quý thứ tám và kéo dài đến quý thứ mười, tác động sẽ đảo chiều và trở nên tích cực.
Trong vòng 8 quý, tác động của lãi suất sẽ giảm dần và ảnh hưởng không đáng kể đến chỉ số giảm phát GDP Mô hình cơ bản cho thấy cú sốc tăng I_D không ngay lập tức làm tăng lạm phát, nhưng sẽ có tác động tăng lạm phát ở các kỳ sau, đạt đỉnh vào quý 2 Đối với cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER), mô hình SVAR chỉ ra rằng cú sốc này có tác động cùng chiều với chỉ số giảm phát GDP từ quý 1 đến quý 3 và từ quý 5 đến quý 7, với tác động dương đạt giá trị cực đại ở quý 2 Sau quý 7, tác động của tỷ giá đến chỉ số giảm phát GDP gần như không còn đáng kể Cả hai mô hình đều cho thấy phản ứng của lạm phát trong quý đầu tiên khi có cú sốc REER là không đáng kể, nhưng chủ yếu vẫn là cú sốc dương làm tăng lạm phát.
Phản ứng của lạm phát với cú sốc chỉ số giá chứng khoán, cú sốc tín dụng và cú sốc lãi suất cho vay
Response of DLGDP_D to DLVNI
Response of DLGDP_D to DLCREDIT
Response of DLGDP_D to DMLR Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.4: Phản ứng của lạm phát với cú sốc VNI, CREDIT và MLR
Theo tính toán từ phần mềm Eview 8, tác động của cú sốc chỉ số chứng khoán đến chỉ số giảm phát GDP có sự khác biệt rõ rệt qua các giai đoạn.
Cú sốc trên thị trường chứng khoán có tác động dương đến chỉ số giảm phát GDP với đỉnh điểm vào quý 2 và kéo dài đến quý 3, sau đó chuyển sang tác động âm từ quý 4 đến quý 6 Từ quý 7 đến quý 8, cú sốc này lại tác động tích cực đến GDP_D, nhưng từ quý 8 trở đi, các tác động này trở nên ít biến động và hướng về trạng thái cân bằng vào quý 11 Dự báo rằng cú sốc tăng của VNI sẽ dẫn đến lạm phát gia tăng Đối với tác động của tín dụng Ngân hàng Nhà nước, cú sốc tín dụng không ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số giảm phát GDP trong quý đầu tiên, nhưng có tác động rõ rệt làm tăng lạm phát ở quý 7 và 8, đạt cực đại vào quý 7 Sau quý 11, cú sốc này có xu hướng ổn định, với việc tăng cung tín dụng từ NHTW dẫn đến gia tăng lượng tiền lưu thông trên thị trường.
Trong 6 quý qua, hành động tăng lãi suất cho vay đã dẫn đến lạm phát gia tăng đáng kể Ban đầu, cú sốc lãi suất cho vay gây ra tác động âm lên chỉ số giảm phát GDP, nhưng mức độ ảnh hưởng này rất nhỏ Đến quý thứ 3, tác động âm đạt cực đại và sau đó chuyển sang tác động dương từ quý 3 đến quý 5, với đỉnh điểm ở quý 4 Sau đó, các cú sốc lãi suất có biến động nhưng mức độ nhỏ hơn, và đến quý thứ 8, chúng gần như trở lại trạng thái cân bằng Tương tự như lãi suất chính sách, cú sốc lãi suất cho vay cần một thời gian nhất định để phát huy tác động mạnh mẽ đến lạm phát.
4.4.3 Phân tích kết quả phản ứng xung của biến lãi suất chính sách
Res pons e of DI_D to DLGDP_R
Res pons e of DI_D to DLGDP_D
Res pons e of DI_D to DI_D
Response of DI_D to DMLR Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.5: Phản ứng của I_D với cú sốc GDP_R, GDP_D, MLR và cú sốc của chính nó
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8