Bài viết nghiên cứu này kiểm định mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là chuỗi dữ liệu thời gian được thu thập theo tần suất tháng trong giai đoạn từ năm 2009 đến 2017.
Trang 1Phương pháp kiểm định đường bao ARDL
Trương Đông Lộc
Khoa Kinh tế, Trường Đại học Cần Thơ
Ngày nhận: 30/01/2020
Ngày nhận bản sửa: 10/04/2020
Ngày duyệt đăng: 17/04/2020
Nghiên cứu này kiểm định mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là chuỗi dữ liệu thời gian được thu thập theo tần suất tháng trong giai đoạn từ năm 2009 đến 2017 Sử dụng phương pháp tiếp cận kiểm định đường bao phân phối trễ tự hồi quy (ARDL bounds testing approach), kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối tương quan thuận trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam Tuy nhiên, mối quan hệ này không phải là một- một như khẳng định của Hiệu ứng Fisher Ngoài ra, nghiên cứu này còn tìm thấy mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát Cụ thể là, trong ngắn hạn khi lạm phát tăng 1,0% thì lãi suất danh nghĩa sẽ được điều chỉnh tăng 0,4%.
Từ khóa: ARDL, lãi suất, lạm phát, Việt Nam.
The relationship between interest rate and inflation in Vietnam: An ARDL bound testing
approach
Abstract: This study is aimed at testing the long-term and short-term relationship between interest
rate and inflation in Vietnam Data used in the study are monthly series of selected indicators during the period from 2009 to 2017 Using ARDL bounds testing approach, the results show the presence
of long-term positive relationship between interest rate and inflation in Vietnam However, this relationahip is not one-to-one as postulation of Fisher efffect In addition, this study finds the short-term relationship between interest rate and inflation Specifically, in the short-short-term, 1% increase in inflation leads to 0.4% increase in nominal interest rate.
Keywords: ARDL, inflation, interest rate, Vietnam.
Loc Dong Truong
Email: tdloc@ctu.edu.vn
College of Economics, Can Tho University
Trang 21 Giới thiệu
Lãi suất và lạm phát là hai vấn đề thường
được chính phủ các nước đặc biệt quan tâm
trong điều hành kinh tế vĩ mô bởi vì nó có
những tác động nhất định đến nền kinh tế
Lãi suất là một công cụ thường được ngân
hàng trung ương sử dụng để thực hiện
chính sách tiền tệ nhằm đạt được các mục
tiêu kinh tế vĩ mô và nó có thể ảnh hưởng
đến lạm phát ở mỗi quốc gia Mối quan hệ
giữa lãi suất và lạm phát là chủ đề nhận
được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên
cứu trong nhiều thập niên qua Về mặt lý
thuyết, mối quan hệ giữa lãi suất và lạm
phát đã được xác nhận đầu tiên bởi Fisher
(1930) và thường được gọi là Hiệu ứng
Fisher Cụ thể là, Hiệu ứng Fisher cho rằng
khi lạm phát kỳ vọng tăng thì lãi suất danh
nghĩa sẽ được điều chỉnh tăng để đảm bảo
rằng lãi suất thực, được đo lường bằng lãi
suất danh nghĩa trừ đi lạm phát, là không
đổi Nói một cách khác, trong dài hạn, lãi
suất danh nghĩa có mối tương quan thuận
với lạm phát kỳ vọng
Về mặt thực nghiệm, sự phù hợp của Hiệu
ứng Fisher đã được kiểm định ở nhiều quốc
gia trên thế giới Các nghiên cứu ở các
nước phát triển phần lớn đều đi đến kết luận
rằng Hiệu ứng Fisher là phù hợp (Mishkin,
1992; Evans và Lewis, 1995; Crowder và
Hoffman, 1996; Atkins và Coe, 2002) Tuy
nhiên, ở các nước đang phát triển, kết quả
của các nghiên cứu vẫn chưa thật sự thống
nhất với nhau Một số nghiên cứu đã tìm
thấy mối tương quan thuận trong dài hạn
giữa lãi suất và lạm phát (Thornton, 1996;
Maghyereh và Al-Zoubi, 2006; Ayub và
cộng sự, 2014), trong khi đó một số nghiên
cứu khác lại không tìm thấy mối tương
quan giữa hai biến số này ở một số quốc
gia (Nusair, 2008; Ahmad, 2010; Payne và
Ewing, 1997) Mục tiêu của nghiên cứu này
là tìm kiếm các bằng chứng thực nghiệm
về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát
ở Việt Nam Ngoài ra, kết quả của nghiên cứu này còn là bằng chứng khoa học có giá trị giúp cho Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) có những chính sách điều hành lãi suất hợp lý nhằm hỗ trợ cho sự phát triển kinh tế của nước ta trong thời gian tới Phần còn lại của bài viết được cấu trúc như sau: Mục 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát; Mục 3 mô tả số liệu được
sử dụng và phương pháp nghiên cứu; Mục
4 tóm tắt các kết quả nghiên cứu; và cuối cùng, kết luận của bài viết được trình bày
ở Mục 5
2 Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa lãi suất
và lạm phát
Về mặt kinh tế học, mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát có thể được giải thích bằng Hiệu ứng Fisher (Fisher effect) Hiệu ứng Fisher là lý thuyết kinh tế được đề xuất bởi Fisher (1930) dựa trên giả định thị trường vốn là hoàn hảo và các dòng vốn
có thể dịch chuyển tự do Hiệu ứng Fisher cho rằng lãi suất thực, được đo lường bằng chênh lệch giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát, ở các nước sẽ tiến về mức cân bằng Nói một cách khác, trong dài hạn, lãi suất danh nghĩa có mối tương quan thuận với lạm phát kỳ vọng
Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát là chủ đề thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong suốt những thập niên qua Nhiều nghiên cứu đã tìm thấy mối tương quan thuận giữa lãi suất và lạm phát ở các nước phát triển Mishkin (1992) xem xét mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát
ở Mỹ trong giai đoạn 1953- 1990 Nghiên cứu này không tìm thấy sự tồn tại mối quan
Trang 3hệ trong ngắn hạn, nhưng lại tìm thấy mối
quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm
phát, phù hợp với Hiệu ứng Fisher Dựa
trên các kết quả nghiên cứu, tác giả đã kết
luận rằng Hiệu ứng Fisher chỉ tồn tại trong
mẫu nghiên cứu với lãi suất và lạm phát
thay đổi theo xu hướng Tương tự, Evans
và Lewis (1995) kiểm định Hiệu ứng
Fisher ở Mỹ trong giai đoạn 1947- 1987
Nghiên cứu này cũng đi đến kết luận rằng
tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi
suất và lạm phát với tương quan một- một
(1% thay đổi lạm phát dẫn đến 1% thay đổi
lãi suất danh nghĩa như Hiệu ứng Fisher)
Cũng ở nước Mỹ, Crowder và Hoffman
(1996) kiểm định giả thuyết về mối quan
hệ dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa ngắn
hạn và lạm phát Các tác giả đã tìm thấy
mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và
lạm phát theo hướng lạm phát ảnh hưởng
đến lãi suất Kết quả nghiên cứu này hàm
ý rằng lạm phát chứa đựng thông tin để có
thể dự báo lãi suất danh nghĩa trong tương
lai Booth và Ciner (2001) xem xét mối
quan hệ giữa lãi suất của đồng Euro và lạm
phát ở 9 nước thuộc Châu Âu và Mỹ Kết
quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan
hệ đồng liên kết giữa lãi suất và lạm phát ở
tất cả các nước, trừ Pháp Hiệu ứng Fisher
còn được tìm thấy ở Mỹ và Canada trong
nghiên cứu của Atkins và Coe (2002)
Trong những năm gần đây, mối quan hệ giữa
lãi suất và lạm phát ở các nước đang phát
triển cũng được nhiều nhà nghiên cứu quan
tâm Thornton (1996) kiểm định sự phù
hợp của Hiệu ứng Fisher trong trường hợp
của Mexico giai đoạn 1978- 1994 Sử dụng
kiểm định đồng liên kết được phát triển bởi
Engle và Granger (1987), nghiên cứu này
đã đi đến kết luận rằng Hiệu ứng Fisher là
phù hợp Cụ thể là, lãi suất phản ứng hoàn
toàn trước các sốc về lạm phát trong thời
gian 12 tháng Tương tự, Maghyereh và
Al-Zoubi (2006) nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở nước đang phát triển (Argentina, Brazil, Malaysia, Mexico, Korea và Turkey) Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy tồn tại mối tương quan thuận trong hệ dài hạn giữa lãi suất và lạm phát Đặc biệt là, nghiên cứu này đã chỉ ra rằng lãi suất danh nghĩa gần như thay đổi cùng độ lớn với sự thay đổi của lạm phát, thể hiện ở hệ số hồi quy trong mô hình ước lượng gần bằng 1 cho phần lớn các quốc gia trong mẫu nghiên cứu Ở khu vực Châu Á, Nusair (2008) kiểm định sự phù hợp của Hiệu ứng Fisher ở Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore
và Thailand trong giai đoạn 1978- 2005
Sử dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết được phát triển bởi Gregory and Hansen (1996), kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại Hiệu ứng Fisher trong trường hợp của Hàn Quốc, Malaysia, Singapore và Thailand Bên cạnh đó, Ahmad (2010) đo lường mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát
ở các nước Nam Á (Ấn Độ, Bangladesh, Pakistan, Sri Lanka, Kuwait and Saudi Arabia) Dựa vào kết quả kiểm định đường bao ARDL, tác giả đã kết luận rằng tồn tại mối tương quan thuận giữa lãi suất và lạm phát ở Ấn Độ, Pakistan, Kuwait, Saudi Arabia và Sri Lanka nhưng lại không tìm thấy mối tương quan giữa hai biến số này
ở Bangladesh Trong một nghiên cứu gần đây, Ayub và cộng sự (2014) đo lường mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Pakistan trong giai đoạn 1973- 2010
Sử dụng phương pháp kiểm định đồng tích hợp Johansen và Engle-Granger, nhóm nghiên cứu đã chỉ ra rằng tồn tại mối quan
hệ cân bằng trong dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát ở Pakistan
Tóm tại, phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm ở cả các nước phát triển và đang phát triển đều đi đến kết luận rằng tồn tại
Trang 4mối tương quan thuận trong dài hạn giữa
lãi suất và lạm phát Tuy nhiên, nhiều
nghiên cứu lại không tìm thấy mối tương
quan một- một như khẳng định của Fisher
(1930) Trên cơ sở lý thuyết và các bằng
chứng thực nghiệm được lược khảo ở trên,
giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:
Tồn tại mối tương quan thuận trong dài
hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam
Giả thuyết này sẽ được kiểm định bằng các
phương pháp phù hợp và được trình bày ở
các nội dung tiếp theo
3 Số liệu sử dụng và mô hình nghiên cứu
3.1 Số liệu sử dụng
Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao
gồm chuỗi số liệu theo thời gian của lãi
suất và lạm phát ở Việt Nam theo tần suất
tháng trong giai đoạn từ năm 2009 đến
2017 Lạm phát được tính dựa trên mức
tăng/giảm chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hàng
tháng, trong khi lãi suất được sử dụng là lãi
suất/năm được thu thập vào cuối mỗi tháng
từ website của NHNN
3.2 Mô hình nghiên cứu
Để nghiên cứu mối quan hệ giữa lãi suất và
lạm phát ở Việt Nam, nghiên cứu này sử
dụng mô hình ước lượng tổng quát đã được
sử dụng bởi Ahmad (2010), cụ thể như sau:
LSt = βo + β1INFt +ut (1)
Trong đó:
LSt là lãi suất của VND ở tháng t (%/năm);
INFt: Lạm phát ở Việt Nam được đo lường
bằng chỉ số giá tiêu dùng ở tháng t (%)
Do dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu
này là dữ liệu thời gian nên để lựa chọn
mô hình nghiên cứu phù hợp, trước tiên các chuỗi dữ liệu sẽ được kiểm định tính dừng (stationary) Để kiểm tra tính dừng của các biến số thời gian, các nhà nghiên cứu đã
đề xuất nhiều phương pháp kiểm định khác nhau, chẳng hạn như: Kiểm định Dickey- Fuller (DF), kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF) và kiểm định Phillips- Person (PP) Trong nghiên cứu này, kiểm định ADF được sử dụng để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu lãi suất và lạm phát Phương trình của kiểm định ADF có dạng như sau:
êyt = α0 + βyt-1+ ∑
∆
k
y
1
φ + ε t (2)
êyt = α0 +δt + βyt-1+ ∑
∆
k
y
1
φ + ε t (3)
Mô hình (3) khác với mô hình (2) là có thêm biến xu hướng về thời gian δt Các
ký hiệu trong mô hình (2) và (3) được giải thích như sau:
ê = yt - yt-1
Yt: chuỗi số liệu theo thời gian đang xem xét k: chiều dài độ trễ (lag time)
εt: nhiễu trắng
Vì kết quả của kiểm định ADF rất nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ (k) nên tiêu chuẩn thông tin được phát triển bởi Akaike (Akaike Information Criterion - AIC) được
sử dụng để chọn lựa k tối ưu cho phương trình hồi quy ADF (giá trị k được lựa chọn sao cho AIC nhỏ nhất) Giả thuyết H0 trong kiểm định ADF là tồn tại một nghiệm đơn vị (β = 0) Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF không theo phân phối chuẩn, vì vậy giá trị tới hạn được dựa trên bảng giá
Trang 5trị tính sẵn của Mackinnon (1991).
Trên cơ sở kết quả kiểm định ADF (sẽ được trình bày ở phần sau), mô hình kiểm định đường bao phân phối trễ tự hồi quy (ARDL
- Autoregressive distributed lag bound testing approach) do Pesaran và cộng sự (2001) phát triển được sử dụng trong nghiên cứu này để ước lượng mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát Mô hình này được xem là có nhiều
ưu điểm hơn so với các phương pháp ước lượng đồng liên kết (cointegration) khác
Cụ thể là, mô hình kiểm định đường bao ARDL không yêu cầu các biến số trong mô hình phải có tính dừng hoặc có cùng bậc liên kết Thay vào đó, mô hình kiểm định đường bao ARDL chỉ yêu cầu các biến số
có bậc liên kết nhỏ hơn 2 [I(0) hoặc I(1)]
Thêm vào đó, về mặt thống kê, mô hình kiểm định đường bao ARDL được xem
là có ý nghĩa hơn trong việc xác định mối quan hệ đồng liên kết đối với mẫu nghiên cứu nhỏ Ngoài ra, khác với các phương pháp ước lượng đồng liên kết khác, mô hình kiểm định đường bao ARDL không yêu cầu các biến được sử dụng trong mô hình phải có cùng độ trễ Mô hình kiểm định đường bao ARDL được sử dụng trong nghiên cứu này có dạng như sau:
∆ = +∑ ∆ +∑ ∆ + + + (4)
Kiểm định đồng liên kết được thực hiện bằng việc sử dụng giá trị thống kê F với giả thuyết H0 là λ0 =λ1 =0 Nếu giá trị thống
kê F lớn hơn giá trị tới hạn (critical value) thì giả thuyế H0 bị bác bỏ, điều đó có nghĩa
là tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa 2 biến nghiên cứu
Nếu tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa
2 biến số nghiên cứu thì mối quan hệ dài hạn giữa 2 biến số này sẽ được ước lượng với các phương trình như sau:
Lưu ý là mô hình (5) được rút ra từ mô hình (4) bởi vì nếu tồn tại mối quan hệ trong dài hạn thì ΔLSt = 0, ΔINFt = 0 Khi đó, hệ số hồi quy thể hiện mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát (δ) là −λ λ0 / 1 Ngoài ra, để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát, mô hình hiệu chỉnh sai số (error correction model - ECM) được sử dụng Mô hình này có dạng như sau:
1
1
∆ = +∑ ∆ +∑ ∆ + + (6)
Trong đó, ECMt-1 = LSt-1 - α - δINFt-1 và được ước lượng từ mô hình (5)
Ngoài ra, để đảm bảo độ tin cậy cho các kết quả nghiên cứu, một số kiểm định chẩn đoán còn được sử dụng trong nghiên cứu này Các kiểm định này bao gồm: kiểm định phương sai sai số thay đổi, kiểm định
tự tương quan, kiểm định tính ổn định của mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn
4 Kết quả nghiên cứu
4.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Như đã trình bày ở trên, trước khi áp dụng
mô hình kiểm định đường bao ARDL, kiểm định nghiệm đơn vị phải được thực hiện như là một điều kiện bắt buộc nhằm
để kiểm tra mức độ liên kết của các chuỗi
số liệu quan sát Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF có và không có xu hướng về
Trang 6thời gian được trình bày ở Bảng 1.
Kết quả kiểm định ADF cho thấy giả thuyết
H0 về tính không dừng (non-stationary) của
biến LS không thể bị bác bỏ bởi vì giá trị
kiểm định của nó nhỏ hơn giá trị tới hạn
tương ứng Tuy nhiên, khi lấy sai phân bậc
1, giả thuyết H0 về tính không dừng của
biến này lại bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%
Ngoài ra, kết quả kiểm định ADF còn cho
thấy giả thuyết về tính không dừng của biến
INF bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1% Như vậy,
biến LS có mức liên kết bậc 1, I(1), trong
khi đó biến INF có mức liên kết bậc 0, I(0)
Kết quả này cho phép tác giả kết luận rằng
các biến nghiên cứu thoả mãn điều kiện của
mô hình kiểm định đường bao ARDL
4.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết
Mục đích của kiểm định đồng liên kết là
kiểm định sự tồn tại mối quan hệ dài hạn của các biến số nghiên cứu Như đã trình bày ở phần phương pháp nghiên cứu, nghiên cứu này sử dụng kiểm định đường bao được phát triển bởi Pesaran và cộng sự (2001) để kiểm định mối quan hệ trong dài hạn của lãi suất
và lạm phát ở Việt Nam Kết quả kiểm định đường bao được trình bày ở Bảng 2
Kết quả kiểm định đường bao cho thấy giá trị thống kê F (4,86) của mô hình lớn hơn giá trị tới hạn trên của kiểm định đường bao ở mức ý nghĩa 10% (4,78) Vì vậy, có thể kết luận rằng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết hay mối quan hệ trong dài hạn giữa biến lãi suất và lạm phát Trên cơ sở kết quả kiểm định này, mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát sẽ được ước lượng và kết quả được trình bày
ở phần tiếp theo
4.3 Ước lượng mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn của mô hình ARDL
Kết quả ước lượng được trình bày ở Bảng
3 cho thấy, tồn tại mối quan hệ thuận trong dài hạn giữa lạm phát và lãi suất ở Việt Nam Cụ thể là, khi lạm phát bình quân/ tháng tăng 1% thì lãi suất danh nghĩa sẽ tăng 0,52%/tháng (tương đương 6,2%/năm) Về
Bảng 1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF
Chuỗi số liệu Không có xu hướng thời gian Có xu hướng thời gian
LS (lãi suất)
Dữ liệu gốc (k=0) -1,24 -2,33
Sai phân bậc 1 (k=0) -9,90* -9,88*
INF (lạm phát)
Dữ liệu gốc (k=0) -4,34* -4,91*
*: Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9
Bảng 2 Kết quả kiểm định đường bao (bound test)
Biến phụ thuộc Độ trễ tối ưu (AIC) Giá trị F Kết luận
Giá trị tới hạn dưới, I(0), của kiểm định bao ở mức ý
Giá trị tới hạn trên, I(1), của kiểm định bao ở mức ý
Ghi chú: ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Giá trị tới hạn của kiểm định đường bao được xác định theo Pesaran và cộng sự (2001)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9
Trang 7mặt thống kê, mối quan hệ này có ý nghĩa
ở mức 1% Mối tương quan thuận giữa lãi
suất và lạm phát trong dài hạn được phát
hiện trong nghiên cứu này hoàn toàn phù
hợp với lý thuyết hiệu ứng Fisher bởi vì khi
lạm phát tăng thì lãi suất danh nghĩa cũng
tăng theo để đảm bảo lãi suất thực là không
đổi Cũng như nhiều nghiên cứu khác, mặc
dù nghiên cứu này tìm thấy mối tương quan
thuận trong dài hạn giữa lãi suất và lạm
phát nhưng mối quan hệ này không phải
là một- một như Hiệu ứng Fisher đã tuyên
bố Hiệu ứng Fisher không hoàn toàn phù
hợp đối với trường hợp Việt Nam có thể là
do chính sách lãi suất của NHNN bị ràng buộc bởi nhiều mục tiêu và các giả định của Hiệu ứng Fisher không được đáp ứng đầy
đủ trong điều kiện ở Việt Nam
Ngoài việc ước lượng mối quan hệ dài hạn,
mô hình kiểm định đường bao ARDL còn cho phép ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn giữa các biến số Kết quả ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lãi suất
và lạm phát được trình bày ở Bảng 4 cho thấy trong ngắn hạn, lạm phát cũng có mối tương quan thuận với lãi suất Cụ thể là, khi lạm phát tăng 1,0% thì lãi suất sẽ được điều chỉnh tăng 0,4% Mối tương quan này cũng có ý nghĩa thông kê ở mức 1% Ngoài
ra, hệ số hồi quy của biến hiệu chỉnh sai số (ECM) có giá trị -0,065 và có ý nghĩa thống
kê ở mức 5% là hoàn toàn phù hợp với mô hình ARDL (hệ số ECM mang dấu âm và trị tuyệt đối của nó phải nhỏ hơn 1) Kết quả này cho thấy tồn tại mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lạm phát và lãi suất Cụ thể
là, sự thay đổi về lạm phát ảnh hưởng đến lãi suất được điều chỉnh giảm 6,5% ở tháng tiếp theo để đạt được sự cân bằng trong dài hạn Kết quả nghiên cứu này hàm ý rằng tốc độ điều chỉnh trong ngắn hạn của lãi suất trước sự thay đổi của lạm phát để đạt
sự cân bằng trong dài hạn là khá thấp Ngoài ra, để xác nhận tính hiệu lực và độ tin cậy của các kết quả ước lượng ở trên, các kiểm định chẩn đoán được thực hiện ở bước tiếp theo Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan được trình bày ở Bảng 5 Các kết
Bảng 3 Kết quả ước lượng mối quan hệ
dài hạn của mô hình ARDL
Biến số Hệ số hồi quy Giá trị thống kê t
*: Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm
Eviews 9
Bảng 4: Kết quả ước lượng mối quan hệ
trong ngắn hạn của mô hình ARDL
Biến số Hệ số hồi quy Giá trị thống kê t
ECM(-1) -0,065 -2,60**
*,**: Có ý nghĩa thống kê tương ứng
ở mức 1% và 5%
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm
Eviews 9
Bảng 5 Kết quả kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan (Breusch-Godfrey) 0,191 0,943
Kiểm định phương sai sai số thay đổi (ARCH) 0,111 0,740
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9
Trang 8quả kiểm định cho thấy không tồn tại hiện
tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong mô hình nghiên cứu.
Hình 1 Kiểm định tổng tích lũy của phần dư (CUSUM)
-30
-20
-10
0
10
20
30
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
CUSUM 5% Significance
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
CUSUM of Squares 5% Significance
Hình 2 Kiểm định bình phương tổng tích lũy của phần dư (CUSUMSQ)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9
Trang 9Để kiểm tra tính ổn định trong dài hạn của
mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát, kiểm
định tổng tích lũy của phần dư (cumulative
sum of recursive residuals- CUSUM) và
kiểm định bình phương tổng tích lũy của
phần dư (cumulative sum of square of
recursive residuals- CUSUMSQ) tiếp tục
được thực hiện Kết quả của các kiểm định
được trình bày ở Hình 1 và Hình 2 cho thấy
mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và
lạm phát là tương đối ổn định Cụ thể là,
đồ thị của CUSUM nằm trong đường bao
ở mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, đồ thị của
CUSUMSQ hơi bị lệch ra khỏi đường bao
dưới ở mức nghĩa 5%
5 Kết luận
Nghiên cứu này đã góp phần làm sáng
tỏ thêm mối quan hệ giữa lãi suất và lạm
phát ở các nước đang phát triển thông qua
trường hợp điển hình ở Việt Nam Sử dụng
mô hình kiểm định đường bao ARDL, các
bằng chứng thực nghiệm cho thấy tồn tại
mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và
lạm phát ở Việt Nam Cụ thể là, khi lạm
phát tăng 1% thì lãi suất danh nghĩa sẽ được
điều chỉnh tăng 6,2% Trong ngắn hạn, kết
quả ước lượng từ mô hình hiệu chỉnh sai số
cho thấy khi lạm phát tăng 1,0% thì lãi suất
sẽ được điều chỉnh tăng 0,4% Tuy nhiên,
tốc độ điều chỉnh trong ngắn hạn của lãi
suất trước sự thay đổi của lạm phát để đạt
sự cân bằng trong dài hạn là khá thấp
Kết quả của nghiên cứu này phù hợp với thực tế ở Việt Nam trong những năm gần đây khi mà lạm phát được kiềm chế ở mức thấp nhưng lãi suất danh nghĩa vẫn được duy trì ổn định ở mức tương đối cao Điều này có nghĩa là lãi suất thực ở Việt Nam trong những năm gần đây có xu hướng tăng Trong điều kiện nợ vay của doanh nghiệp đang ở mức khá cao như hiện nay thì việc gia tăng lãi suất sẽ ảnh hưởng rất lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, khi đó nợ xấu của hệ thống ngân hàng sẽ gia tăng Bên cạnh đó, việc duy trì lãi suất thực ở mức cao sẽ kìm hãm sự tăng trưởng của nền kinh tế Vì vậy, NHNN nên sử dụng những công cụ phù hợp để điều chỉnh giảm lãi suất danh nghĩa ở một mức hợp lý nhằm kích thích tăng trưởng kinh tế và tạo điều kiện cho các doanh nghiệp phát triển Mặc dù đã tìm được một vài bằng chứng thực nghiệm có ý nghĩa khoa học về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam, nghiên cứu này vẫn còn một số hạn chế nhất định Trước tiên, nghiên cứu này chỉ tập trung xem xét mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa lãi suất và lạm phát mà chưa quân tâm đến các nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến lãi suất Thứ hai, có thể tồn tại các khác biệt trong điều hành chính sách vĩ mô của Nhà nước trong từng giai đoạn trong mẫu nghiên cứu của
đề tài nhưng chưa được ghi nhận giải quyết trong bài viết Các hạn chế này có thể là chủ
đề hấp dẫn cho các nghiên cứu tiếp theo ■
Tài liệu tham khảo
1 Ahmad, S., 2010 The long‐run Fisher effect in developing economies Studies in Economics and Finance, 27(4), 268-275
2 Atkins, F.J và Coe, P.J., 2002 An ARDL bounds test of the longs run Fisher effect in the United States and
Canada Journal of Macroeconomics, 24, 255–266.
3 Ayub, G., Rehman, N.U., Iqbal, M., Zaman, Q và Atif, M., 2014 Relationship between Inflation and Interest Rate: Evidence from Pakistan Research Journal of Recent Sciences, 3(4), 51-55.
4 Booth, G G và Ciner, C., 2001 The relationship between nominal interest rates and inflation: international evidence Journal of Multinational Financial Management, 11, 269-280.
Trang 105 Crowder, W.J và Hoffman, D.L., 1996 The long-run relationship between nominal interest rates and inflation: the Fisher equation revisited Journal of Money, Credit and Banking, 28(1), 102-118.
6 Evans, M and Lewis, K., 1995 Do expected shifts in inflation affect estimates of the long-run Fisher relations?
Journal of Finance, 50, 225-253.
7 Engle, R F và Granger, C W J., 1987 Granger co-integration and error correction: representation, estimation, and testing Econometrica, 55(2), 251-276.
8 Fisher, I., 1930 The theory of interest, as determined by impatience to spend income and opportunity to invest it NewYork: Macmillan.
9 Gregory, A W và Hansen, B E., 1996 Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts Journal
of Econometrics, 70, 99–126.
10 Maghyereh, A và Al-Zoubi, H., 2006 Does fisher effect apply in developing countries: Evidence from a nonlinear cotrending test applied to Argentina, Brazil, Malysia, Mexico, Korea and Turkey Applied Econometrics and
International Development, 6(2), 31-46.
11 Mishkin, F S., 1992 Is the Fisher effect for real?: A reexamination of the relationship between inflation and
interest rates Journal of Monetary Economics, 30(2), 195-215.
12 Nusair, S A., 2008 Testing for the Fisher hypothesis under regime shifts: an application to Asian countries
International Economic Journal, 22(2), 273-284.
13 Payne, J E và Ewing, B T., 1997 Evidence from lesser developed countries on the Fisher hypothesis: a
cointegration analysis Applied Economic Letters, 4, 683-687.
14 Pesaran, M H., Shin, Y và Smith, R J., 2001 Bounds testing approaches to the analysis of level relationships
Journal of Applied Econometrics , 16(3), 289-326.
15 Thornton, J., 1996 The adjustment of nominal interest rates in Mexico: A study of the Fisher effect Applied
Economics Letters, 3, 255-257.
Từ kết quả trên cũng cho thấy một số hạn
chế của nghiên cứu Đây là nghiên cứu
khám phá với bối cạnh tại TP HCM cũng
như hạn chế về kinh phí nên qui mô mẫu
bị hạn chế, do đó nhóm tác giả chưa đưa
ra được tất cả các nhân tố ảnh hưởng đến
hoạt động xuất khẩu hàng hóa, bên cạnh đó
các nhân tố chỉ được phân tích độc lập mà
chưa đánh giá đươc sự tác động tương quan
trong nghiên cứu Ngoài ra, các giải pháp
được đưa ra mới chỉ dừng lại ở khía cạnh
nâng cao năng lực cạnh tranh của các DN
xuất nhập khẩu chứ chưa đưa ra được các
giải pháp cụ thể giúp nâng cao giá trị xuất
khẩu tại TP HCM Nhóm tác giả hi vọng
một số hạn chế này sẽ được khắc phục ở
những nghiên cứu tiếp theo ■