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

TÓM TẮT Trong phạm vi bài luận này, người viết tiến hành đo lường truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam, cụ thể là hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ tại Việt Na

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Đối với một quốc gia, hệ thống tài chính luôn giữ vai trò cực kỳ quan trọng trong nền kinh tế với chức năng chủ yếu là phân bổ các nguồn lực trong nền kinh tế Đó vừa là kênh tiết kiệm cho khu vực hộ gia đình, vừa là kênh đầu tư cho khu vực doanh ghiệp, và cũng là kênh dẫn truyền các chính sách kinh tế vĩ mô của chính phủ Đối với Việt Nam, trong những năm qua chính sách tiền tệ đã trở thành một trong những chính sách trọng tâm để thúc đẩy nền kinh tế tăng trưởng bền vững với mức lạm phát mục tiêu và lãi suất được xem là công cụ quan trọng giúp thực thi chính sách tiền tệ một cách hiệu quả bằng cách chi phối hoạt động của người đi vay, người gửi tiền và các định chế tài chính Có thể nhận thấy rằng hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào mức độ và tốc độ truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ

Trong năm 2013 và những tháng đầu năm 2014, công tác điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước đã bám sát tinh thần chỉ đạo của Chính phủ, kiên định với các mục tiêu lớn của nền kinh tế, đảm bảo hoạt động ngân hàng an toàn, hiệu quả Bên cạnh những tác động tích cực đến kinh tế vĩ mô đó là ổn định tỷ giá và kiềm chế lạm phát, vẫn có những tác động trái chiều như giảm khả năng tiếp cận vốn tín dụng của nền kinh tế, gia tăng nợ xấu Để chính sách tiền tệ thực hiện thành công vai trò điều chỉnh nền kinh tế, các nhà hoạch định chính sách phải có những đánh giá chính xác về tính kịp thời và ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Và lãi suất chính là một công cụ chính sách tiền tệ mạnh và điều hành chính sách lãi suất ở Việt Nam trải qua nhiều giai đoạn Không chỉ vậy, lãi suất còn là công cụ giúp chính phủ phát tín hiệu về phương thức điều hành chính sách tiền tệ, qua đó điều tiết thị trường

Các nguyên tắc kinh tế kinh điển luôn phát huy vai trò là kim chỉ nam trong việc điều hành các chính sách của chính phủ Trong đó, nguyên tắc Taylor sẽ giúp cho một Ngân hàng Trung Ương xác định được lãi suất danh nghĩa trong ngắn hạn khi các điều kiện kinh tế thay đổi, để đạt được hai mục tiêu là ổn định kinh tế trong ngắn hạn và kiểm soát lạm phát trong dài hạn Tuy nhiên, có nhiều bằng chứng thực nghiệm cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh một cách chậm chạp với sự thay đổi trong lãi suất chính sách Nói cách khác, lãi suất chính sách thay đổi 1% thì lãi suất bán lẻ thay đổi ít hơn 1% Trong trường hợp này thì cách xác định lãi suất danh nghĩa theo nguyên lý Taylor chuẩn sẽ không đảm bảo cho trạng thái cân bằng xác định được nữa Khi đó, sự dẫn truyền từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ được cho là không hoàn toàn Hiệu lực trong việc điều hành chính sách tiền tệ của Ngân Hàng Nhà Nước phụ thuộc rất nhiều vào sự truyền dẫn này; vì vậy, nếu mức truyền dẫn là nhỏ và không tương xứng với những thay đổi của Ngân Hàng Nhà Nước thì những tác động điều tiết của nhà điều hành tới thị trường sẽ không còn hiệu quả

Chính vì tầm quan trọng của biến lãi suất đối với sự ổn định kinh tế vĩ mô, nên đã có khá nhiều bài báo cáo phân tích về chỉ số này cũng như vấn đề truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ và tính minh bạch của chính sách tiền tệ, phạm vi nghiên cứu tập trung ở các quốc gia có nền kinh tế phát triển Cụ thể hơn, các nghiên cứu trước đây đã nghiên cứu sự thành công của việc áp dụng nguyên tắc Taylor vào chính sách tiền tệ cũng như tiến hành thực nghiệm sự điều chỉnh lãi suất bán lẻ trước sự thay đổi của lãi suất chính sách ở một số khu vực điển hình Tuy nhiên, vẫn còn hạn chế những bài nghiên cứu về thực trạng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ cũng như hiệu quả thực hiện mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô, đặc biệt đối với các nước có nền kinh tế đang phát triển, trong đó có Việt Nam

Với ý nghĩa đó, nghiên cứu về truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam, đặc biệt là sự dẫn truyền từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ là một bước đi rất quan trọng trên tiến trình đánh giá hiệu quả của việc điều hành chính sách tiền tệ trong nước, từ đó có những điều chỉnh thích hợp.

Mục đích nghiên cứu

Bài nghiên cứu này tiến hành kiểm định hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam, xem xét có hay không sự bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất và phân tích mức độ truyền dẫn lãi suất để từ đó cung cấp những đánh giá về quy luật và hiệu quả của chính sách tiền tệ mà Ngân hàng Trung Ương đang điều hành nhằm mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô Mục tiêu nghiên cứu được thực hiện thông qua việc tìm hiểu hai vấn đề chính sau: Thứ nhất, liệu có sự khác biệt trong truyền dẫn các loại lãi suất tại Việt Nam, lãi suất nào hấp thụ sự dẫn truyền từ lãi suất chính sách nhanh hơn hay nói cách khác hiệu quả của chính sách tiền tệ phản ánh rõ ràng ở lãi suất bán lẻ nào hơn; thứ hai, có hay không sự bất cân xứng trong quá trình truyền dẫn lãi suất.

Phương pháp nghiên cứu

Trong phạm vi bài này, tác giả tiến hành xây dựng các phương trình xác định sự cân bằng với kì vọng hợp lý dựa trên các mô hình và công thức phổ biến như: mô hình chu kỳ kinh doanh chuẩn theo quan điểm kinh tế học Keynes mới, đường cong Phillips

Tiến hành mô tả thực nghiệm hiệu ứng truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam, dựa trên đặc tính dữ liệu, sử dụng mô hình hồi quy phân phối trễ (Autoregressive Distributed Lag- ARDL) cùng với các kiểm định cơ bản như kiểm định nghiệm đơn vị, tự tương quan, đồng liên kết, kiểm định sự phù hợp của mô hình để phân tích tác động dẫn truyền từ lãi suất chính sách (đại diện bởi lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn) đến lãi suất bán lẻ (đại diện bởi lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ), kiểm định sự bất cân xứng trong quá trình truyền dẫn.

Kết cấu của đề tài

Với mục tiêu và hướng nghiên cứu như trên, bài luận văn được bố cục như sau: chương hai trình bày khung lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm, khung lý thuyết được nhắc đến trong bài bao gồm nguyên tắc Taylor, hiệu ứng truyền dẫn lãi suất, mô hình giá cứng nhắc, các bằng chứng thực nghiệm được đề cập đến trong bài là các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn lãi suất cũng như ý nghĩa thực tiễn của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ, những điều kiện cho trạng thái cân bằng xác định dưới những tình huống chắc chắn Phương pháp nghiên cứu và các bước xây dựng mô hình được mô tả trong phần 3 của bài Tiếp theo, phần 4 trình bày kết quả các kiểm định, nghiên cứu thực nghiệm về hiện tượng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ ở Việt Nam, bao gồm kết quả của các kiểm định cơ bản, kết quả về truyền dẫn và bất cân xứng từ mô hình hồi quy ARDL Cuối cùng, phần 5, từ kết quả định lượng về cơ cấu, mức độ dẫn truyền từ lãi suất chính sách sang lãi suất bán lẻ ở Việt Nam để đưa ra kết luận cho vấn đề nghiên cứu cùng một số kiến nghị nhằm gia tăng sự truyền dẫn lãi suất hay nói cách khác là gia tăng hiệu quả ổn định kinh tế vĩ mô của công cụ điều hành chính sách tệ.

KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

Khung lý thuyết

Năm 1993, nhà nghiên cứu John B.Taylor, giáo sư đại học Stanford (Mỹ) đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm đối với chính sách lãi suất của Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ- FED trong vòng một thập niên trong giai đoạn 1980-1990 và nhận ra rằng biến động lãi suất điều hành của FED tuân thủ theo một nguyên tắc nhất định trong mối tương quan với lạm phát và tăng trưởng kinh tế Từ quan sát trên, Taylor đã mở rộng nghiên cứu và khái quát hóa thành một nguyên tắc điều hành lãi suất của NHTW gọi là Nguyên tắc Taylor (the Taylor Rule) Theo Nguyên tắc Taylor, lãi suất điều hành cần điều chỉnh phù hợp với thay đổi của chênh lệch sản lượng (output gap - chênh lệch giữa GDP tiềm năng và GDP thực tế trong một thời kỳ) và chênh lệch lạm phát (chênh lệch giữa mức lạm phát thực tế và mức lạm phát mục tiêu) trong nền kinh tế Nguyên tắc Taylor được biểu hiện bằng hàm phản ứng chính sách sau:

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

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

𝜋 𝑡 ∗ : là tỷ lệ lạm phát mục tiêu;

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

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

𝑦̅ 𝑡 : tăng trưởng GDP tiềm năng

Quy tắc Taylor quy định ngân hàng trung ương nên thay đổi lãi suất danh nghĩa ra sao để đáp ứng các thay đổi của lạm phát, GDP hoặc các điều kiện kinh tế khác Theo đó, quy tắc nói rằng nếu lạm phát tăng thêm 1% thì ngân hàng trung ương nên tăng lãi suất danh nghĩa thêm hơn 1%

Theo Taylor, lãi suất điều hành của FED biến động cùng xu hướng và bám sát với lãi suất khuyến nghị theo nguyên tắc Taylor Nguyên tắc Taylor được cả giới nghiên cứu và các Ngân Hàng Trung Ương quan tâm và dần trở thành chỉ báo được quan tâm đối với việc phân tích và điều hành chính sách tiền tệ

Có thể nhận thấy rằng ưu điểm nổi bật của nguyên tắc Taylor là tính đơn giản, dễ tính toán, do đó giúp tăng cường tính minh bạch trong chính sách tiền tệ tuân thủ nguyên tắc này Nguyên tắc Taylor cho phép điều chỉnh linh hoạt trọng số của sản lượng và lạm phát phù hợp với mục tiêu trọng tâm của Ngân hàng Trung Ương trong việc quyết định lãi suất điều hành Điều này đặc biệt có ý nghĩa với các Ngân hàng Trung Ương sử dụng cơ chế điều hành chính tiền tệ theo mục tiêu lạm phát Tuy nhiên, bên cạnh những ưu điểm kể trên, vẫn tồn tại mặt hạn chế làm cho không hiệu quả trong việc áp dụng Hạn chế kể đến đó là nguyên tắc Taylor không tính đến cũng như đưa vào mô hình các biến động bất thường của nền kinh tế và các điều kiện kinh tế vĩ mô khác ngoài tăng trưởng, điều này làm ảnh hưởng đến tính chỉ báo trong ngắn hạn Do đó, để việc áp dụng nguyên tắc Taylor đạt hiệu quả, nền kinh tế cần phải đáp ứng các điều kiện tiên quyết

Tại các quốc gia, nguyên tắc Taylor được áp dụng với các mức độ khác nhau với vai trò bổ trợ cho các mô hình đánh giá chính sách tiền tệ Tuy nhiên, hiện nay có nhiều bằng chứng thực nghiệm cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh một cách chậm chạp với sự thay đổi trong lãi suất chính sách Nói cách khác, lãi suất chính sách thay đổi 1% thì lãi suất bán lẻ thay đổi ít hơn 1% Trong trường hợp này thì cách xác định lãi suất danh nghĩa theo nguyên lý Taylor chuẩn sẽ không đảm bảo cho trạng thái cân bằng xác định được nữa Khi đó, sự dẫn truyền từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ được cho là không hoàn toàn Hiệu lực trong việc điều hành chính sách tiền tệ của Ngân Hàng Nhà Nước phụ thuộc rất nhiều vào sự truyền dẫn này; vì vậy, nếu mức truyền dẫn là nhỏ và không tương xứng với những thay đổi của Ngân Hàng Nhà Nước thì những tác động điều tiết của nhà điều hành tới thị trường sẽ không còn hiệu quả

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

Khi khối lượng tiền M mở rộng, mức lãi suất thực i giảm xuống làm giảm giá vốn vay Nhu cầu đầu tư I vì thế tăng lên dẫn đến tăng tổng cầu và tăng sản lượng Y Vấn đề chủ yếu của kênh truyền dẫn này là: sự thay đổi mức lãi suất ngắn hạn được khống chế trực tiếp bởi NHTW có thể ảnh hưởng đến các mức lãi suất khác của nền kinh tế và cuối cùng ảnh hưởng lan truyền tới toàn bộ hệ thống lãi suất của nền kinh tế Hiệu quả của sự tác động này phụ thuộc vào đặc điểm tổ chức của thị trường tài chính và mức độ trông đợi của thị trường

Hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ là một vấn đề được đặc biệt quan tâm trong hoạch định chính sách của Ngân hàng Trung Ương, bởi đó chính là công cụ quan trọng giúp thực thi chính sách tiền tệ một cách hiệu quả Do đó, có thể nói rằng hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào mức độ và tốc độ truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ

Nhiều bằng chứng thực nghiệm cho thấy tại nhiều nền kinh tế, do tác động của các biến kinh tế khác cùng với ảnh hưởng của các cú sốc kinh tế mà lãi suất bán lẻ điều chỉnh một cách chậm chạp với sự thay đổi trong lãi suất chính sách Nói cách khác, lãi suất chính sách thay đổi 1% thì lãi suất bán lẻ thay đổi ít hơn 1% Trong trường hợp này thì cách xác định lãi suất danh nghĩa theo nguyên lý Taylor chuẩn sẽ không đảm bảo cho trạng thái cân bằng xác định được nữa Khi đó, sự dẫn truyền từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ được cho là không hoàn toàn

2.1.3 Mô hình giá cứng nhắc

Là một cách tiếp cận nhằm giải thích tại sao đường tổng cung ngắn hạn AS lại dốc lên bằng cách giả định rằng giá cả hàng hoá và dịch vụ cũng chậm điều chỉnh để đáp lại các điều kiện kinh tế thay đổi Sự thay đổi chậm chạp trong giá cả một phần là do:

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

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

+ Chi phí để điều chỉnh giá cả Những chi phí này, bao gồm chi phí in và phân phối các catalog và thời gian để thay đổi các nhãn giá Vì lý do này, giá cả có thể cứng nhắc trong ngắn hạn

Trong phạm vi bài này, người viết muốn nói đến sự cứng nhắc trong lãi suất, tức là phải mất một khoảng thời gian để sự điều chỉnh trong chính sách tiền tệ nhằm đạt được mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô lên lãi suất chính sách (lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn) mới có thể tác động làm thay đổi ở lãi suất bán lẻ (bao gồm lãi suất cho vay, lãi suất tiền gửi, lãi suất trái phiếu chính phủ) Hơn nữa sự tác động này có thể là không hoàn toàn Nguyên nhân của sự truyền dẫn không hoàn toàn có thể là do tính cứng nhắc trong lãi suất, các ngân hàng thương mại e ngại trong việc điều chỉnh lãi suất bán lẻ theo những thay đổi của lãi suất chính sách do lo ngại về những bất lợi của chính sách lãi suất mang lại, tồn tại những thỏa thuận ngầm về lãi suất giữa ngân hàng thương mại và khách hàng nhằm đảm bảo yếu tố cạnh tranh

2.2 Các bằng chứng thực nghiệm

Như đã nói ở trên, để chính sách tiền tệ thực hiện thành công vai trò điều chỉnh nền kinh tế, các nhà hoạch định chính sách phải có những đánh giá chính xác về tính kịp thời và ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Đó cũng là lý do có không ít bài nghiên cứu tìm hiểu về ý nghĩa thực tiễn của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ hay thực nghiệm sự điều chỉnh của lãi suất bán lẻ trước sự thay đổi của lãi suất chính sách ở một số nước phát triển cũng như điều kiện của trạng thái cân bằng, hay những điều kiện cho trạng thái cân bằng xác định dưới những tình huống chắc chắn Các nghiên cứu đã đưa ra kết quả khác nhau về sự truyền dẫn lãi suất: hoàn toàn- không hoàn toàn, cân xứng- bất cân xứng

Về cơ bản, chính sách tiền tệ dẫn đến trạng thái cân bằng xác định nếu như phản ứng là đủ mạnh đến lạm phát Để tránh tình trạng không xác định, tỷ lệ lãi suất danh nghĩa phải phản ứng hoàn toàn với sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng để đảm bảo tính ổn định và đồng nhất của trạng thái cân bằng Kết quả này đã được đề cập trong Taylor principle (Woodford,2003)

Với mục tiêu tìm hiểu ý nghĩa của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ, nhiều bài nghiên cứu cho rằng sự thành công rộng rãi của chính sách tiền tệ kể từ những năm đầu thập niên 80s chủ yếu là do việc thực thi các chính sách thỏa mãn nguyên tắc Taylor Các nghiên cứu này đều đưa ra kết luận về sự truyền dẫn lãi suất hoàn toàn, phù hợp với nguyên tắc Taylor Cụ thể, trong bài nghiên cứu mình, Judd, J.F., Rudebush, G.D., (1998) đã ước lượng một mô hình đơn giản về hàm phản ứng của cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ (Federal Reserve- Fed) để xem xét mối quan hệ giữa phát triển kinh tế và phản ứng của Fed Tác giả tập trung vào sự thay đổi theo thời gian của hàm phản ứng với hàm phản ứng được thực hiện trên ba mẫu quan sát ứng với các nhiệm kỳ Chủ Tịch Fed gần đây Cụ thể là xem xét các chính sách tiền tệ của Fed trong ba giai đoạn: Arthur Burns (1970.Q1–1978.Q1), Paul Volcker (1979.Q3–1987.Q2), và Alan Greenspan (1987.Q3–1998) Từ đó rút ra kết luận nguyên lý Taylor là công cụ hữu ích giúp nắm bắt những yếu tố quan trọng của chính sách tiền tệ và giúp nền kinh tế phát triển ổn định Trong khi đó, các nghiên cứu của Clarida và các cộng sự (1998), Clarida và các cộng sự (2000) đã tiến hành ước lượng hàm phản ứng của chính sách tiền tệ đối với biến động của nền kinh tế lần lượt cho khu vực G3 (Đức, Nhật, Mỹ), E3 (Anh, Pháp,Ý) và riêng nước Mỹ Các tác giả đã cung cấp những mô tả thực nghiệm cho thấy các phản ứng của chính sách tiền tệ vẫn phù hợp với nguyên tắc Taylor Cùng mục tiêu tìm hiểu việc áp dụng nguyên tắc Taylor vào chính sách tiền tệ, với bài nghiên cứu khác “A historical analysis of monetary policy”, Taylor, J.B., (1999) đã xem xét một số giai đoạn và thời kỳ trong lịch sử tiền tệ của Mỹ trên quan điểm các bài nghiên cứu về quy luật chính sách tiền tệ Với mục tiêu tìm hiểu những lý do thời gian và kinh tế chính trị cho những thay đổi trong chính sách tiền tệ từ quy luật chính sách này sang quy luật chính sách khác và nhằm đánh giá hiệu quả của những chính sách tiền tệ

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu

Áp dụng mô hình hồi quy tổng quát từ nghiên cứu của Claudia Kwapil và Johann Scharler (2010) Mô hình được tiến hành xây dựng dựa trên các phương trình xác định sự cân bằng với kì vọng hợp lý dựa trên các mô hình và công thức phổ biến như : mô hình chu kỳ kinh doanh chuẩn theo quan điểm kinh tế học Keynes mới, đường cong Phillips Đo lường hiệu ứng dẫn truyền lãi suất tại Việt Nam, sử dụng mô hình hồi quy phân phối trễ (Autoregressive Distributed Lag- ARDL), cùng với kiểm định nghiệm đơn vị và đồng liên kết

Mô hình ARDL được sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích hiện tượng truyền dẫn trong dài hạn của lãi suất chính sách (bao gồm lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn) đến lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ) ARDL là mô hình được sử dụng để nắm bắt sự tác động và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa nhiều chuỗi thời gian Đây là mô hình kết hợp giữa mô hình Var và mô hình tự hồi quy thông thường.

Mô hình ứng dụng

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

3.2.1 Các giả định ban đầu

- Các chủ thể trong nền kinh tế bao gồm: các doanh nghiệp, khu vực trung gian tài chính (đối với Việt Nam là các ngân hàng) và các hộ gia đình

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

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

- Tuy nhiên, các hộ gia đình không thể mua trực tiếp trái phiếu mà phải gửi tiền Dt tại các trung gian tài chính với lãi suất R D t Các trung gian tài chính tổ chức một môi trường cạnh tranh hoàn toàn và dùng khoản tiền này để đầu tư vào trái phiếu (giả định 3)

- Hơn nữa, hoạt động của các trung gian tài chính là tốn kém và chi phí này được biểu thị bằng một hàm thay đổi theo lãi suất (giả định 4)

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

3.2.2 Phản ứng của các chủ thể trong nền kinh tế

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

Như giả định 3 ở trên, các hộ gia đình không thể mua trực tiếp trái phiếu mà phải gửi tiền tại các trung gian tài chính, các trung gian tài chính sẽ dùng khoản tiền này để mua trái phiếu

Giả định 4 cho phép đưa sự làm mượt lãi suất (interest rate smoothing) vào mô hình dưới dạng đơn giản Một vài giải thích cho sự cứng nhắc của lãi suất bán lẻ (the stickiness of retail interest rates) đã được đề xuất trong các nghiên cứu Trong bài nghiên cứu của mình, Hofmann và Mizen (2004) đã giới thiệu một mô hình dựa vào chi phí hiệu chỉnh Berger và Udell (1992) đã chỉ ra rằng việc làm mượt thanh khoản là đặc trưng của môi trường kinh tế mà mối quan hệ gắn kết với khách hàng phát triển theo thời gian Điều đó có nghĩa là các ngân hàng muốn giữ chặt mối quan hệ với khách hàng của họ có thể đề nghị mức bảo hiểm ngầm cho tỷ lệ lãi suất và giữ tỷ lệ lãi suất liên quan cố định mặc dù có những thay đổi trong chính sách tiền tệ Berlin và Mester (1999) đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho nhận định này Tuy nhiên, vẫn chưa tìm được sự nhất trí trong nghiên cứu Cách tiếp cận của tác giả trong bài nghiên cứu này nhằm tìm hiểu sự giới hạn trong truyền dẫn lãi suất

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

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

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

Tham số ψ 0 được chọn sao cho Ψ t >1

Với giả định 5, các trung gian sẽ đầu tư vào trái phiếu một khoản Dt = Bt, ước lượng gần đúng của hàm logarit tuyến tính (log-linear) thì điều kiện tối đa hóa lợi nhuận của các trung gian tài chính là:

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

1+ψ : thể hiện hiệu ứng truyền dẫn trực tiếp từ trái phiếu với giả định tỷ lệ lãi suất được quyết định bởi chính sách tiền tệ ψv

1+ψ : thể hiện tính ỳ của lãi suất tiền gửi

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

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

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

L phản ánh cung lao động ở thời kì t

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

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

Các hộ gia đình bắt đầu mỗi kỳ hạn với số dư tiền gửi ngân hàng mang sang từ cuối kỳ hạn trước, 𝐷 𝑡−1 Hơn nữa, các hộ gia đình cung cấp 𝐿 𝑡 đơn vị lao động với mức lương danh nghĩa 𝑊 𝑡 Hộ gia đình đại diện sở hữu các doanh nghiệp và các trung gian tài chính, do đó thu nhập họ nhận được còn có cổ tức Như vậy, khoản tiền gửi ngân hàng được rút ra theo hàm: 𝐷 𝑡 = 𝑊 𝑡 𝐿 𝑡 + 𝑅 𝑡 𝐷 𝐷 𝑡−1 − 𝑃 𝑡 𝐶 𝑡 + Π 𝑡

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

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

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

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

2 Solow không những sáng tạo một lý thuyết mới về vận động kinh tế vĩ mô (bổ sung thêm nhân tố mới cho mô hình Harrod-Domar : năng suất lao động) với giải thưởng Nobel về Kinh tế, mà còn đưa ra một dạng hàm sản xuất mới với độ co giãn thay thế giữa vốn và lao động là một hằng số (Constant Elasticity of Substitution (CES) Production Function) CES là một hàm sản xuất đồng nhất tuyến tính có độ co giãn thay thế đầu vào không đổi

Hơn nữa, giả định theo nghiên cứu của Galí và các cộng sự 3 (1999, 2001) thì sự lệch giữa mức giá và lạm phát phụ thuộc vào chính giá trị lịch sử của chính nó Điều đó có nghĩa là trong mỗi thời kỳ, tỷ lệ các doanh nghiệp có thể điều chỉnh mức giá là (1 − 𝜃) Hơn nữa, tỷ lệ các doanh nghiệp trong số các doanh nghiệp này có thể điều chỉnh mức giá hiện tại một cách tối ưu là (1 − 𝜔), các doanh nghiệp còn lại tuân theo quy tắc neo theo giá quá khứ (a backward looking rule) Từ các giả định về hành vi thiết lập mức giá của các doanh nghiệp này, Galí và các cộng sự

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

𝑚 𝑐 : phản ánh chi phí biên thực trung bình Áp dụng các điều kiện cân bằng thị trường 𝑌 𝑡 = 𝐶 𝑡 4 , 𝐻 𝑡 = 𝐿 𝑡 5 và phương trình cung lao động (4), mô hình logarit tuyến tính (3) (5) và (1) biến đổi thành:

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

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

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

𝐴 𝑖𝑡 𝐻 𝑖𝑡 1−𝛼 , trong đó A i biểu thị nhân tố công nghệ của doanh nghiệp i Trong bài nghiên cứu, hàm sản xuất được đơn giản hóa và lược bỏ nhân tố công nghệ Từ đó, (1- 𝛼) biểu thị độ co giãn của sản lượng theo lao động và (𝛼) biểu thị độ co giãn của nhân tố khác

4 Điều kiện cân bằng thị trường hàng hóa

5 Điều kiện cân bằng thị trường lao động

Phương trình đường cong IS (the intertemporal IS curve) (6) và phương trình đường cong Phillips (7) tạo thành mô hình cơ sở, được sử dụng rộng rãi để đánh giá chính sách tiền tệ, theo Clarida, R., Galí, J., Gertler, M., (1999)

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

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

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

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

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

𝜌: Phản ánh mức ỳ của chính sách tiền tệ

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

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

Trong phạm vi bài nghiên cứu, tác giả phân tích ảnh hưởng của truyền dẫn lãi suất đến tính cân bằng của mô hình Mô hình (6)-(9) có thể được viết lại dưới dạng

A và B là các ma trận hệ số với các phần tử là hàm của tham số cấu trúc

Dữ liệu

Dữ liệu bao gồm: số liệu hàng tháng của lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay, lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất liên ngân hàng, GDP, lạm phát giai đoạn 2000-2013 Chi tiết thể hiện tại Bảng 3.1

Chỉ tiêu Biến đại diện Nguồn Thời kỳ nghiên cứu

Lãi suất tái chiết khấu Ngân hàng nhà nước Việt Nam

Lãi suất tái cấp vốn Ngân hàng nhà nước Việt Nam

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

Trong đó, lãi suất tiền gửi được đại diện bởi lãi suất tiền gửi kỳ hạn 3 tháng trung bình của 4 ngân hàng thương mại lớn có cổ phần chi phối của Nhà nước (bao gồm Vietcombank, Agribank, BIDV, Vietinbank), lãi suất cho vay được đại diện bởi lãi suất cho vay kỳ hạn dưới 12 tháng của 4 ngân hàng thương mại lớn có cổ phần chi phối của Nhà nước, lãi suất trái phiếu chính phủ được đại diện bởi lãi suất trung bình hàng tháng của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 360 ngày

Khung thời gian nghiên cứu được tính từ năm 2000, khi mà thị trường liên ngân hàng mới bắt đầu được hình thành cùng với qúa trình hội nhập và phát triển kinh tế đất nước, thị trường tiền tệ Việt Nam nói chung và thị trường cho vay- gửi tiền giữa các tổ chức tín dụng có những biến chuyển gắn liền với những thay đổi lớn lao của kinh tế trong nước và thế giới.

Các bước thực hiện

Với mục tiêu kiểm định hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường và từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam, mô hình thực nghiệm được sử dụng dựa trên phương trình (8) Vì mô hình chưa tính đến đầu tư một cách rõ ràng, Ct được hiểu theo nghĩa rộng như là phần nhạy cảm của với lãi suất của GDP và không chỉ là chi tiêu dùng Do đó, bài nghiên cứu dựa trên lãi suất bán lẻ thích hợp cho hộ gia đình với lãi suất tiền gửi và các doanh nghiệp với lãi suất cho vay, lãi suất trái phiếu chính phủ

Quá trình kiểm định bao gồm các bước :

- Xem xét riêng biệt hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách (gồm lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tái chiết khấu) đến lãi suất bán lẻ (gồm lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ)

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

 Nếu các chuỗi lãi suất là dừng ở sai phân bậc 1, và không tồn tại đồng liên kết giữa cặp lãi suất đang xét, thì thực hiện lấy sai phân sau đó hồi quy OLS

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

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

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

Nếu các biến là hỗn hợp I(0) và I(1) hay một số biến I(1) là đồng liên kết : sử dụng mô hình phân bố trễ tự hồi quy- ARDL (Autoregressive Distributed-Lag) để rút ra mối quan hệ dài hạn giữa các biến và mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến.

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

Thống kê mô tả

Hình 4.1: Đồ thị biến động của lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ Đồ thị 4.1 thể hiện biến động của lãi suất chính sách và lãi suât bán lẻ trong thời gian nghiên cứu Qua đó, có thể thấy rằng lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ có xu hướng biến động không tương ứng xét theo từng thời điểm, đặc biệt thể hiện rõ ở lãi suất cho vay Điều đó cho thấy rằng trong cùng một thời điểm có thể sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ là chậm chạp, tác động truyền dẫn thể hiện rõ trong dài hạn

Kiểm định tính dừng của các biến đại diện

Dữ liệu của bất kỳ chuỗi thời gian nào đều có thể được coi là được tạo ra từ một quá trình ngẫu nhiên và một tập hợp dữ liệu cụ thể, có thể được coi là một kết quả (cá biệt) của quá trình ngẫu nhiên đó Hay nói các khác, có thể xem quá trình ngẫu nhiên là tổng thể và kết quả là một mẫu của tổng thể đó Một tính chất của quá trình ngẫu nhiên được các nhà phân tích về chuỗi thời gian đặc biệt quan tâm và xem xét kỹ lưỡng là tính dừng Một quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là dừng nếu kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ của nó không đổi theo thời gian

Trong mô hình hồi quy cổ điển, giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau Với dữ liệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mất hiệu lực, ước lượng và dự báo không hiệu quả hay nói cách khác phương pháp OLS không áp dụng cho các chuỗi không dừng Điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo: nếu mô hình tồn tại ít nhất một biến độc lập có cùng xu thế với biến phụ thuộc, khi ước lượng mô hình ta có thể thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số xác định

R 2 rất cao Nhưng điều này có thể chỉ là giả mạo, R 2 cao có thể là do hai biến này có cùng xu thế chứ không phải do chúng tương quan chặt chẽ với nhau

Trong thực tế, phần lớn các chuỗi thời gian đều là chuỗi không dừng cho nên phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thông qua kiểm định nghiệm đơn vị Nếu chuỗi dữ liệu là không dừng ở level thì phải biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng bằng cách lấy sai phân

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

ADF Test PP Test NgP Test

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

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

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

Theo kết quả các kiểm định tại bảng 4.1 cho thấy chuỗi lãi suất tiền gửi và lĩa suất trái phiếu chính phủ ở Việt Nam đều là chuỗi không dừng và là liên kết bậc nhất I(1), nghĩa là dừng ở sai phân bậc 1 Ngoại trừ chuỗi lãi suất cho vay được ADF test cho kết quả là chuỗi dừng, với mức ý nghĩa 5% nhưng vẫn chưa đủ cơ sở kết luận là chuỗi dừng Do đó vẫn xem chuỗi lãi suất cho vay dừng ở sai phân bậc 1.

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

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

Khi nền kinh tế phát triển cả chiều sâu lẫn chiều rộng, Ngân hàng Trung Ương chuyển sang điều hành lãi suất một cách gián tiếp, mang nặng yếu tố kinh tế Công cụ được Ngân hàng Trung Ương sử dụng phổ biến để thực hiện vai trò điều hành chính là lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn Có thể thấy rằng, lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn có hơi hướng giống nhau Tuy nhiên, lãi suất tái chiết khấu là lãi suất thực hiện trên cơ sở đối tượng là các loại giấy tờ có giá như hối phiếu, lệnh phiếu, trái phiếu…

Biểu đồ tại hình 4.1 thể hiện mối quan hệ tương quan giữa hai chuỗi dữ liệu lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn Kết quả từ biểu đồ cho thấy lãi suất tái cấp vốn thông thường cao hơn lãi suất tái chiết khấu, tuy nhiên giữa chúng có mối tương quan cùng chiều với xác suất 96,23% thể hiện ở Bảng 4.2

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan

4.3.2 Lựa chọn biến đại diện

Từ kết quả kiểm định cho thấy mối tương quan cùng chiều ở mức cao giữa lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, biến lãi suất tái chiết khâú được lựa chọn làm đại diện cho lãi suất chính sách, phản ánh công cụ điều hành của ngân hàng Trung Ương

Lãi suất tái chiết khấu chủ yếu ảnh hưởng đến cung ứng tiền tệ bằng cách ảnh hưởng đến khối lượng cho vay tái chiết khấu và cơ số tiền tệ Một sự cho tăng lên trong cho vay tái chiết khấu sẽ làm tăng cơ số tiền tệ Ngoài ra, lãi suất tái chiết khấu còn được sử dụng để giúp cho việc tránh khỏi những khủng hoảng tài chính vì Ngân Hàng Trung Ương đóng vai trò là người cho vay cuối cùng, không chỉ cho các ngân hàng thương mại mà còn cho cả hệ thống tài chính nói chung Có thể thấy rằng lãi suất tái chiết khấu có hai tác dụng: tác dụng về lượng đối với khối lượng tiền tệ trong lưu thông và tác dụng về giá đối với cơ cấu lãi suất trong nền kinh tế Cụ thể như sau:

- Tác động về lượng: Việc phân tích quá trình tạo tiền đã cho thấy các Ngân hàng thương mại sau khi tạo ra tiền ghi sổ còn cần một khoản dự trữ để đảm bảo Nhu cầu này khiến các ngân hàng thương mại phải đi vay ở Ngân hàng Trung Ương bằng cách tái chiết khấu một phần chứng từ có giá của mình Việc tái cấp vốn của Ngân hàng Trung Ương cho các Ngân Hàng Thương Mại có tác dụng về lượng đối với khối lượng tiền tệ vì nó dẫn đến việc phát hành tiền của Ngân hàng Trung Ương cho các Ngân Hàng Thương Mại để chi trả việc rút vốn khỏi các ngân hàng thương mại

- Tác dụng về giá: Ngân hàng Trung Ương tái chiết khấu các chứng từ có giá do Ngân hàng Thương Mại xuất trình với điều kiện ngân hàng thương mại phải trả một mức lãi suất nhất định do Ngân Hàng Trung Ương đơn phương quy định Lãi suất này gọi là lãi suất tái chiết khấu Các loại lãi suất cho vay tư nhân tức là lãi suất tín dụng cấp cho nền kinh tế và lãi suất cho vay Nhà nước đều gắn chặt với lãi suất tái chiết khấu

Mỗi khi tỷ lãi suất tái chiết khấu thay đổi đều có xu hướng làm tăng hay giảm chi phí cho vay của Ngân Hàng Trung Ương đối với các ngân hàng thương mại và do đó khuyến khích hoặc cản trở nhu cầu xin vay Mặt khác, khi kho bạc muốn bán tín phiếu kho bạc cho lĩnh vực ngân hàng thì họ phải chào một lãi suất tương đương với lãi suất tái chiết khấu Nói cách khác, khi ấn định lãi suất chiết khấu, Ngân Hàng Trung Ương cũng như ấn định luôn mức lãi suất đi vay của Nhà nước

Như vậy, lãi suất chiết khấu chính là một công cụ để Ngân hàng Trung Ương điều hành chính sách lãi suất tín dụng ngân hàng sao cho phù hợp với mục tiêu của chính sách tiền tệ quốc gia

Từ những ảnh hưởng trên của lãi suất tái chiết khấu và kết quả kiểm định mối tương quan cùng chiều của lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, ủng hộ cho việc lấy chuỗi dữ liệu lãi suất tái chiết khấu làm đại diện cho lãi suất chính sách Phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ kiểm định lần lượt sự truyền dẫn trong dài hạn của lãi suất tái chiết khấu đến lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ.

Xác định độ trễ tối ưu

Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình sẽ được thực hiện bằng cách ứng dụng mô hình VAR cho các chuỗi dữ liệu ban đầu của các biến Mô hình VAR sẽ tự động lựa chọn độ trễ tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn: tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SC) và tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn (HQ) để lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình Bước trễ được xác định với độ trễ dài nhất được đề xuất trong kiểm định là 13

4.4.1 Đối với lãi suất tiền gửi

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

VAR Lag Order Selection Criteria

Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) DR(-1)

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

HQ: Hannan-Quinn information criterion Độ trễ tối ưu nhỏ nhất theo tiêu chuẩn SC và HQ là 1 Tuy nhiên, với mục tiêu đo lường mối quan hệ, dẫn truyền trong dài hạn nên độ trễ được chọn theo điều kiện Akaike Information cho kết quả tại bảng 4.3, độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi là 5

4.4.2 Đối với lãi suất cho vay

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

Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) LR(-1)

HQ: Hannan-Quinn information criterion

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

4.4.3 Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ

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

Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) GR(-1)

HQ: Hannan-Quinn information criterion

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

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan

Một giả định quan trọng của mô hình tuyến tính là không có quan hệ tự tương quan giữa các biến quan sát hay giả định rằng phần dư không có hiện tượng tự tương quan (Cov(𝑢 𝑖 , 𝑢 𝑗 ) = 0 với i ≠ 𝑗) Để bảo đảm sai số của các quan sát không phụ thuộc lẫn nhau, và ngăn chặn hiện tượng các hệ số ước lượng có được từ hồi quy OLS vẫn là không chệch (unbiased) nhưng không còn hiệu quả, hay không còn thuộc tính BLUE ngay cả với mẫu dữ liệu lớn, cũng như R 2 có thể bị phóng đại so với mức giá trị đúng của nó cho trường hợp tương quan dương, phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ tiến hành các kiểm định để đảm bảo rằng phần dư của mô hình sẽ không có hiện tượng tự quan

4.5.1.1 Đối với lãi suất tiền gửi

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

Giá trị thống kê DW sẽ kiểm định giả thiết H0: 𝜌 = 0 hay không có hiện tượng tự tương quan

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

White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

S.E of regression 0.603980 Akaike info criterion 1.853391

Sum squared resid 58.73141 Schwarz criterion 1.928687

Log likelihood -148.9048 Hannan-Quinn criter 1.883956

Bảng 4.6 thể hiện kết quả kiểm định tự tương quan với biến lãi suất tiền gửi Theo đó, giá trị DW gần bằng 2 đã không bác bỏ giả thiết H0 nên có rất ít khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan

4.5.1.2 Đối với lãi suất cho vay

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

Kết quả kiểm định thể hiện tại bảng 4.7 với giá trị DW (=2.43) ~ 2 đã không bác bỏ giả thiết H0 và cho rằng có rất ít khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan ở phần dư của biến lãi suất cho vay

4.5.1.3 Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ

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

Akaike info criterion 2.624048 Sum squared resid 128.4773

Tương tự như lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay, kiểm định Durbin- Watson tại bảng 4.8 về tự tương quan đối với lãi suất trái phiếu chính phủ cho giá trị DW ( 1.96) ~2 đã ủng hộ giả thuyết H0 cho rằng không có hiện tượng tự tương quan

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

Khi đó, giả thiết H0 : 𝜌 1 = 0 𝑣à 𝜌 2 = 0 𝑣à … 𝜌 𝑟 = 0 hay không có hiện tượng tự tương quan

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

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

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

Presample and interior missing value lagged residuals set to zero

Bảng 4.9 thể hiện kết quả kiểm định với cả LM và F-statistics đều nhỏ hơn giá trị Critical value, P-value > 1% đã ủng hộ giả thuyết H0 cho rằng không có hiện tượng tự tương quan

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

Kết quả kiểm định ở bảng 4.10 của biến lãi suất cho vay có giá trị LM và F- statistics đều nhỏ hơn giá trị Critical value với P-value > 1% đã ủng hộ giả thuyết

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

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

Tương tự với kết quả kiểm định tự tương quan của lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay đều chấp nhận giả thuyết H0 rằng không có hiện tượng tự tương quan, kiểm định Breusch- Godfrey với chuỗi dữ liệu lãi suất trái phiếu chính phủ tại bảng 4.11 có giá trị LM và F-statistics đều nhỏ hơn giá trị Critical value với P-value > 1% một lần nữa lại ủng hộ giả thuyết H0 hay không hiện tượng tự tương quan ở phần dư của biến lãi suất trái phiếu chính phủ

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

Kiểm định mối quan hệ đồng liên kết

Hồi qui các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến kết quả hồi qui giả mạo Tuy nhiên, Engle và Granger 7 (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Hay nói cách khác, nếu phần dư trong mô hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy là thực và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình Mục đích của kiểm định đồng liên kết là xác định xem một nhóm các chuỗi không dừng có đồng liên kết hay không Phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định mối quan hệ đồng liên kết bằng hai kiểm định: kiểm định nghiệm đơn vị phần dư và kiểm định dựa trên phương pháp VAR của Johansen

4.6.1 Kiểm định tính dừng của phần dư mô hình ECM

Kiểm định Dickey- Fuller được sử dụng để kiểm định tính dừng của phần dư với giả thiết H0 : 𝜌 = 1 hay chuỗi không dừng Kiểm định lần lượt với các biến đại diện cho lãi suất bán lẻ thu được kết quả như sau :

7 Đạt giải Nobel kinh tế năm 2003

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

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root

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

Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.49765 0.0000

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Theo kết quả thể hiện tại bảng 4.12, ta có ׀ ׀ = 10.5 lớn hơn tất cả các giá trị ׀ 0,01 ׀ ׀, ,,,0 ׀ và ׀ 0,1׀ nên ta bác bỏ giả thiết H0: ρ=1 tức là phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1% hay tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa biến lãi suất tiền gửi và lãi suất tái chiết khấu

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

Theo kết quả tại bảng 4.13, ta có ׀ ׀ = 15.69 lớn hơn tất cả các giá trị ׀ 0,01׀, ׀ ,,,0 ׀ và ׀ 0,1׀ nên ta bác bỏ giả thiết H0: ρ=1 tức là phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1% hay tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa biến lãi suất cho vay và lãi suất tái chiết khấu

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

Tương tự với biến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay, kết quả kiểm định tính dừng tại bảng 4.14 của phần dư cho biến lãi suất trái phiếu chính phủ cho kết quả ׀ ׀ 12.37 lớn hơn tất cả các giá trị ׀ 0,01׀, ׀ ,,,0 ׀ và ׀ 0,1׀ nên ta bác bỏ giả thiết H0: ρ=1 tức là phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1%

4.6.2 Kiểm định dựa trên phương pháp VAR của Johasen

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

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

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

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

Trend assumption: Linear deterministic trend

Warning: Critical values assume no exogenous series

Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

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

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

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

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

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

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

Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted)

Kết quả thể hiện tại Bảng 4.15 với kiểm định tính dừng ngẫu nhiên và Bảng 4.16 với kiểm định tính dừng theo xu hướng đều có giá trị Trace Statistic > Critical Value dẫn đến bác bỏ giả thiết H0 hay có hiện tượng đồng liên kết giữa biến lãi suất tiền gửi và lãi suất tái chiết khấu

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

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

Kết quả thể hiện tại Bảng 4.17 với kiểm định tính dừng ngẫu nhiên và Bảng 4.18 với kiểm định tính dừng theo xu hướng đều có giá trị Trace Statistic > Critical Value dẫn đến bác bỏ giả thiết H0 hay có hiện tượng đồng liên kết giữa biến lãi suất cho vay và lãi suất tái chiết khấu

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

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

Tương tự, kết quả thể hiện tại Bảng 4.19 với kiểm định tính dừng ngẫu nhiên và Bảng 4.20 với kiểm định tính dừng theo xu hướng của biến lãi suất trái phiếu chính phủ đều có giá trị Trace Statistic > Critical Value dẫn đến bác bỏ giả thiết H0 hay có hiện tượng đồng liên kết giữa biến lãi suất trái phiếu chính phủ và lãi suất tái chiết khấu

Như vậy, qua kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phần dư và kiểm định dựa trên phương pháp VAR của Johansen lần lượt với các biến đại diện lãi suất bán lẻ đều ủng hộ giả thiết cho rằng có hiện tượng đồng liên kết hay tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến và kết quả hồi quy là thực Điều này có nghĩa là trong ngắn hạn có thể sự thay đổi của lãi suất chính sách không tạo nên sự thay đổi cần thiết lên lãi suất bán lẻ theo như mục tiêu ban đầu của chính sách tiền tệ Tuy nhiên, lãi suất chính sách có tác động làm thay đổi lãi suất bán lẻ trong dài hạn.

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

(Autoregressive Distributed Lag- ARDL) Đồ thị “Inverse roots” được sử dụng để kiểm định tính ổn định của mô hình ARDL Với mô hình ECM có k biến với r mối quan hệ đồng liên kết, ta sẽ có k-r unit eigenvalue Theo đó, để đảm bảo tính ổn định của mô hình, “moduli” của các giá trị

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

Hình 4.3 : Vòng tròn đơn vị

Inverse Roots of AR/MA Polynomial(s)

Hình 4.2 thể hiện kết quả cho kiểm định tính ổn định của mô hình ARDL với các giá trị “eigenvalue” đều nhỏ hơn 1 Do đó, có thể kết luận rằng mô hình ARDL là ổn định.

Kết quả kiểm định truyền dẫn lãi suất

Ở phần này, người nghiên cứu cung cấp những ước tính cho sự truyền dẫn lãi suất trong ngắn và dài hạn dựa trên phương trình (8) Do các chuỗi lãi suất được kiểm định không có tính dừng, là chuỗi liên kết bậc nhất I(1), nên các biến số được lấy vi phân bậc 1 Bên cạnh đó, tính đồng liên kết giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ được tìm thấy Sự truyền dẫn lãi suất trong dài hạn được ước tính dựa trên mô hình hồi quy phân phối trễ (Autoregressive Distributed Lag- ARDL) điều chỉnh độ trễ hồi quy

Phương trình (8) được biến đổi thành hàm hồi quy tổng quát (10) Các biến trễ của lãi suất tái chính sách (lãi suất tái chiết khấu) và lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ) được thêm vào trong quá trình hồi quy Số lượng biến trễ được lựa chọn dựa trên điều kiện Akaike Information với số lượng biến trễ tối đa

Trong đó : m và n thể hiện số độ trễ được chọn dựa trên điều kiện Akaike Information với số lượng biến trễ tối đa là 5 với biến lãi suất tiền gửi, 7 với biến lãi suất cho vay và biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Các biến đều ở dạng sai phân bậc 1

Hiệu ứng truyền dẫn ngắn hạn được đo lường bằng a0, cho biết tác động trực tiếp của lãi suất chính sách hiện hành đến lãi suất bán lẻ hiện hành

Hiệu ứng truyền dẫn dài hạn được đo lường bằng λ ADL , cho biết tác động của lãi suất chính sách hiện hành đến lãi suất bán lẻ hiện hành trong dài hạn Với λ ADL được đo lường như sau: 𝝀 𝑨𝑫𝑳 = 𝟏−∑ ∑ 𝒏 𝒊=𝟎 𝒂 𝒊 𝒃

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

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

Như vậy, kết quả kiểm định truyền dẫn từ lãi suất chính sách (lãi suất tái chiết khấu) đến lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay, lãi suất trái phiếu chính phủ) thể hiện tại bảng 4.21 như sau :

Trong ngắn hạn, sự truyền dẫn ở mức thấp (0.05 đối với lãi suất trái phiếu chính phủ, 0.26 với lãi suất tiền gửi và 0.33 với lãi suất cho vay) Điều này cho thấy trong ngắn hạn, các lãi suất bán lẻ điều chỉnh ít hơn so với thay đổi lãi suất chính sách Mặt khác, quan sát hình A3 có thể thấy tính biến động ngắn hạn của lãi suất tái chiết khấu, tuy nhiên lãi suất bán lẻ không biến động nhiều trong ngắn hạn

Trong dài hạn, sự truyền dẫn lãi suất ở mức tương đối cao tuy nhiên vẫn không đạt được mức truyền dẫn hoàn toàn (0.72 với lãi suất cho vay, 0.79 với lãi suất tiền gửi và 0.42 lãi suất trái phiếu chính phủ)

8 Phương pháp delta dùng để ước tính xấp xỉ với sai số chuẩn của các biến ngẫu nhiên đã chuyển đổi bằng cách sử dụng phép tính xấp xỉ first- order Taylor Đối với mối quan hệ giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ, khi lệch ra khỏi vị trí cân bằng, quá trình hiệu chỉnh là chậm và cần thời gian để trở lại trạng thái cân bằng.

Kiểm định sự bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất

Một số nghiên cứu trước đây đã cho thấy rằng các ngân hàng phản ứng không đối xứng trong tăng và giảm lãi suất bán lẻ 9 Mặc dù các nghiên cứu đã tập trung vào bất cân xứng trong quá trình điều chỉnh nhưng truyền dẫn lãi suất trong dài hạn cũng có thể xảy ra hiện tượng bất cân xứng Quá trình truyền dẫn lãi suất được đặc trưng bởi các ngưỡng và bất cân xứng

Ngưỡng và cơ chế điều chỉnh cân xứng cần được xem xét vì hai lý do chính 10 : thứ nhất, liệu việc điều chỉnh trong lãi suất bán lẻ có thực sự thường xuyên hoặc không cân xứng hoặc chỉ xảy ra vượt quá một ngưỡng nhất định; thứ hai kiểm tra sự bất cân xứng giúp phát hiện ra đồng liên kết trong trường hợp bất cân xứng, giúp chuyển hướng nghiên cứu của mô hình truyền dẫn lãi suất Để tìm hiểu sự bất cân xứng, người viết ước tính lại dựa trên phương trình (10) và cho α0 thể hiện những giá trị khác nhau phụ thuộc vào ΔRt 11

Bảng 5.19 thể hiện kết quả; trong đó, ∝ 0 + và λ + lần lượt phản ánh sự truyền dẫn lãi suất ngay lập tức và trong dài hạn khi ΔRt > 0; ∝ 0 − và λ - khi ΔRt < 0 Cột cuối cùng trình bày kết quả Wald test với giả định H0: λ + = λ - hay không có sự bất cân xứng trong truyền dẫn trong dài hạn

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

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

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

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

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

Bảng 4.22 thể hiện kết quả của kiểm định Wald test về sự bất cân xứng trong truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ Theo đó, có thể thấy rằng đối với lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay hay lãi suất trái phiếu chính phủ đều có giá trị Prob(F-Statistic) = 0 < α = 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0 hay có sự bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất Do đó, có sự truyền dẫn không hoàn toàn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Để chắc chắn về tính chính xác của mô hình, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định sai mô hình Ramsey Reset Test Kết quả kiểm định tương ứng với các biến được trình bày lần lượt trong Bảng 4.23, 4.24 và 4.25 bên dưới

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

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

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

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

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

Với kết quả thu được tại bảng 4.23, 4.24 và 4.25, xác suất xảy ra đều rất nhỏ so với mức ý nghĩa 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 hay mô hình đang sử dụng là phù hợp.

Tiêu đề	Đo Lường Truyền Dẫn Lãi Suất Tại Việt Nam
Tác giả	Đoàn Thúy Vy
Người hướng dẫn	PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Tp HCM
Chuyên ngành	Kinh Tế
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2014
Thành phố	Tp Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	81
Dung lượng	1,63 MB