Trong phần này, bài nghiên cứu tiến hành phân tích phản ứng xung nhằm kiểm tra ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến ba ngành kinh tế.
Ngành nông nghiệp (Mô hình VAR: M2, LR, Credit, EXT, CPI, Agr)
Trong lĩnh vực nông nghiệp, hàm phản ứng xung cho thấy một cú sốc độ lệch chuẩn trong lãi suất cho vay làm tăng GDP nông nghiệp và có ảnh hưởng đầy đủ sau 5 quý. Mặt khác, một cú sốc trong tín dụng làm giảm GDP nông nghiệp. Tác động tối đa các cú sốc đối với lĩnh vực này được thực hiện sau 6 quý. Tương tự như vậy, một cú sốc trong tỷ giá hối đoái tác động dai dẳng đến GDP nông nghiệp. GDP nông nghiệp phản ứng mạnh ngay với cú sốc tỷ giá ở ngay thời kỳ đầu tiên. Các kết quả phân tích phản ứng xung trong ngành nông nghiệp cho thấy rằng phản ứng của ngành nông nghiệp nhạy cảm với kênh truyền dẫn tỷ giá, và kênh lãi suất hơn so với kênh tín dụng.
-.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(AGR) to Cholesky One S.D. LR Innovation -.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(AGR) to Cholesky One S.D. DLOG(CREDIT) Innovation
-.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(AGR) to Cholesky One S.D. DLOG(EXT) Innovation
Hình 4.3 Phản ứng của ngành nông nghiệp trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ
Ngành sản xuất (Mô hình VAR: M2, LR, Credit, EXT, CPI, Man)
Một cú sốc lãi suất cho vay cho thấy một phản ứng tăng ngay đối với tăng trưởng GDP sản xuất như thể hiện trong hình 4.4, sau đó giảm dần và giảm mạnh nhất là quý 3 với độ lớn gần 0.02%. Phản ứng của GDP sản xuất với một cú sốc trong tín dụng ít hơn 0.01%. Tương tự như vậy phản ứng của GDP sản xuất cũng phản ứng yếu đối với cú sốc tỷ giá, phản ứng cũng ít hơn 0.01%. Do đó ta kết luận rằng kênh lãi suất là một kênh quan trọng hơn kênh tỷ giá và tín dụng trong việc truyền chính sách tiền tệ trong lĩnh vực sản xuất. Kênh tỷ giá và tín dụng vẫn còn tương đối yếu trong truyền chính sách tiền tệ trong lĩnh vực này . Điều này đúng cho trường hợp của Việt Nam vì lĩnh vực sản xuất phụ thuộc chủ yếu vào nguyên liệu đầu vào, sự gia tăng lãi suất làm tăng chi phí sản xuất cho khu vực do đó sản xuất thấp.
Ngành dịch vụ (Mô hình VAR: M2, LR, Credit, EXT, CPI, Ser)
Cuối cùng là lĩnh vực dịch vụ. Hàm phản ứng xung cho thấy cú sốc một độ lệch chuẩn trong lãi suất cho vay là kết làm tăng GDP ngành dịch vụ nhưng với độ lớn ít hơn 0.01%. Phản ứng tăng mạnh nhất ngay sau quý 4. Liên quan đến kênh tín dụng ngân hàng, một cú sốc tín dụng ngân hàng làm tăng GDP dịch vụ, tăng mạnh nhất là ngay sau quý 3. Và phản ứng của GDP dịch vụ trước cú sốc của tỷ giá là không rõ ràng lúc tăng lúc giảm với độ lớn rất nhỏ chưa đến 0.005%. Do đó ta kết luận rằng kênh tín dụng là một kênh quan trọng hơn kênh tỷ giá và lãi suất trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ trong lĩnh vực dịch vụ. Kênh lãi suất vẫn còn tương đối yếu trong truyền chính sách tiền tệ trong lĩnh vực này. Riêng kênh tỷ giá không có xu hướng rõ ràng.
-.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(MAN) to Cholesky One S.D. LR Innovation -.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(SER) to Cholesky One S.D. LR Innovation -.020 -.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 .020 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(MAN) to Cholesky One S.D. DLOG(CREDIT) Innovation
-.012 -.008 -.004 .000 .004 .008 .012 .016 .020 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(SER) to Cholesky One S.D. DLOG(CREDIT) Innovation
-.020 -.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 .020 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(MAN) to Cholesky One S.D. DLOG(EXT) Innovation
-.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 5 10 15 20 25 30 35
Response of DLOG(SER) to Cholesky One S.D. DLOG(EXT) Innovation
Hình 4.4 Phản ứng của ngành sản xuất trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ
Hình 4.5 Phản ứng của ngành dịch vụ trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ
4.6 Phân tích phƣơng sai
Bảng 4.4 Kết quả phân rã phƣơng sai của các ngành kinh tế Variance Decomposition of DLOG(AGR):
Period S.E. LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(AGR)
1 0.05587 3.0227 0.345836 12.08037 81.70278
4 0.08169 4.92991 1.736299 7.776874 51.31733
8 0.09181 10.8946 5.507698 9.090218 43.50047 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
12 0.09311 10.9534 5.501415 9.344313 42.78763
Variance Decomposition of DLOG(MAN):
Period S.E. LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(MAN)
1 0.04228 14.2567 2.862459 0.376036 81.38952
4 0.04764 12.4428 2.989622 1.260467 78.48621
8 0.05002 11.711 3.480808 1.44379 77.00681
12 0.0504 11.667 4.022014 1.552953 76.32114
Variance Decomposition of DLOG(SER):
Period S.E. LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(SER)
1 0.02889 1.75135 0.446277 0.201064 91.10921
4 0.03555 4.76107 7.77161 3.282919 69.71071
8 0.0378 5.1233 8.626662 3.961769 62.45408
12 0.03811 5.17693 8.942452 4.440222 61.53133
Nguồn: tác giả chạy kết quả từ phần mềm Eview 6.0
Bảng 4.6 ở trên thể hiện các ước tính phân rã phương sai của các ngành kinh tế qua các kỳ 1, 4, 8, và 12 quý. Đối với lĩnh vực nông nghiệp cú sốc của lãi suất giải thích tốc độ tăng trưởng của nông nghiệp là 3% ở kỳ 1, nó tăng lên gần 5% ở kỳ 4, và tăng mạnh lên gần 11% ở kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Riêng về sự đóng góp của tỷ giá hối đoái đối với sự tăng trưởng của nông nghiệp ngay ở kỳ đầu tiên là rất lớn 12%.
Sau đó giảm xuống ở kỳ 4 còn khoảng 7%, tuy nhiên lại tăng lên 9% ở kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Sự đóng góp của kênh tín dụng ở kỳ đầu tiên ít hơn 1%, sau đó tăng lên khoảng gần 2% và tăng dần đến 5.5% ở kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Qua phân tích mức độ đóng góp của ba kênh chính sách tiền tệ đối với lĩnh vực nông nghiệp, ta thấy kênh lãi suất và tỷ giá hối đoái có tác động mạnh mẽ vào lĩnh vực nông nghiệp hơn biến chính sách tín dụng. Có thể lý giải cho việc này ngành nông nghiệp nước ta có số lượng lớn về xuất khẩu nên sự thay đổi của kênh tỷ giá sẽ ảnh hưởng rất lớn đến lượng xuất khẩu của nước ta. Nhà nước luôn có chính sách hỗ trợ về lãi suất đối với nông nghiệp để thúc đẩy ngành này tăng trưởng.
Đối với lĩnh vực sản xuất: cú sốc lãi suất chiếm tỷ lệ lớn trong tăng trưởng sản lượng xây dựng trong kỳ đầu tiên: 14.3% và sau đó giảm nhẹ còn khoảng 11.7% trong kỳ 8 và kỳ 12. Sự đóng góp của kênh tín dụng tăng nhẹ từ kỳ 1 đến kỳ 12 từ 2.8% lên khoảng 4%. Còn cú sốc tỷ giá đóng góp vào sự tăng trưởng sản lượng tăng nhẹ từ khoảng 1.25% trong kỳ 4 đến 1.5% trong kỳ 12. Qua trên ta thấy kênh lãi suất là một công cụ chính sách tiền tệ có tác động mạnh vào lĩnh vực sản xuất hơn các kênh khác. Kết quả ủng hộ giả thuyết cho rằng kênh lãi suất đóng vai trò quan trọng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với sản lượng kinh tế. Phát hiện này cũng phù hợp với nghiên cứu của Ganley và Salmon (1997). Sự nhạy cảm của kênh lãi suất đối với khu vực sản xuất có thể phản ánh mức độ cường độ vốn trong ngành. Ngành sản xuất là ngành đóng góp lớn nhất đối với tăng trưởng tổng GDP của cả nước. Do đó thay đổi sản lượng ngành sẽ có tác động vào tổng sản lượng. Kết quả này cũng phù hợp với bài nghiên cứu của Phạm Thế Anh (2008): kênh lãi suất có tác động mạnh đến tổng sản lượng.
Đối với lĩnh vực dịch vụ: nhìn vào bảng 4.6 ta thấy cú sốc tín dụng đã giải thích cho sự thay đổi lớn nhất đối với tăng trưởng sản lượng dịch vụ. Mặc dù cú sốc tín dụng đóng góp ít hơn 1% trong kỳ đầu tiên nhưng nó tăng lên đến hơn 7% trong kỳ 4 và tiếp tục tăng đến gần 9% trong kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Cú sốc của kênh lãi suất đóng góp trung bình khoảng 5% từ kỳ 4 đến kỳ 12. Sự đóng góp của kênh tỷ giá cũng đóng góp nhỏ hơn 1% trong kỳ đầu tiên, sau đó tăng lên 3% trong kỳ 4, và
tăng nhẹ lên 4% trong kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Phát hiện đã chỉ ra kênh tín dụng vốn ít được quan đến ở các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam lại là kênh đóng góp lớn nhất đối với việc tăng trưởng GDP của ngành dịch vụ. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Lê Việt Hưng (2008) kênh tín dụng là kênh tác động mạnh đến tăng trưởng GDP. Kết quả này khác với kết quả nghiên cứu ở Uganda của tác
giả Dorothy Nampewo, Ezra Munyambonera and Musa Mayanja Lwanga
(2013), và ở Nigeria của tác giả Philip Ifeakachukwu, Nwosa and Muibi Olufemi, Saibu (2012): đối với lĩnh vực dịch vụ thì kênh tỷ giá là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ hiệu quả nhất. Qua phân tích cơ cấu ngành đối với việc đóng góp vào tổng GDP của cả nước, ngành dịch vụ đóng góp thứ hai chỉ sau ngành sản xuất và đang có xu hướng tăng lên thì việc phát hiện kênh tín dụng là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ có tác động mạnh nhất đối với ngành dịch vụ cực kỳ quan trọng. Để thúc đẩy tăng trưởng tổng GDP ta có thể tác động đến việc tăng trưởng GDP của ngành dịch vụ.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Các phân tích các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế đã chỉ ra có sự khác biệt về kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế. Kênh lãi suất là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với ngành nông nghiệp và sản xuất. Kênh tín dụng là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với ngành dịch vụ. Kênh tỷ giá chỉ có tác động mạnh nhất đối với ngành nông nghiệp nhưng kiểm định nhân quả Granger lại chỉ ra một chiều nhân quả từ nông nghiệp ảnh hưởng đến tỷ giá.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận chung
Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến 2012. Các ngành kinh tế được phân tích là các ngành có đóng góp vào tổng GDP bao gồm ngành nông nghiệp, ngành sản xuất và ngành dịch vụ. Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp kiểm định Granger và mô hình VAR đệ quy. Và kết quả của phân tích là có sự khác nhau giữa các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với mỗi lĩnh vực kinh tế. Đối với lĩnh vực nông nghiệp thì kênh tỷ giá tác động tức thì còn kênh lãi suất có tác động mạnh nhưng có độ trễ hơn kênh tỷ giá. Đối với lĩnh vực sản xuất thì kênh lãi suất có tác động mạnh. Và đối với lĩnh vực dịch vụ thì kênh tín dụng là kênh có tác động mạnh nhất. Do mỗi lĩnh vực bị tác động bởi các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ là khác nhau nên các nhà lập chính sách cần cân nhắc kỹ trước khi đưa ra công cụ thực hiện chính sách tiền tệ nhằm đảm bảo sự phát triển đồng bộ giữa các lĩnh vực kinh tế.
5.2 Hạn chế của nghiên cứu và gời ý hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
Nghiên cứu cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành kinh tế ở Việt Nam đã cho thấy ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế như thế nào. Mặc dù, đã có rất nhiều cố gắng để hoàn thành bài nghiên cứu nhưng bài nghiên cứu chưa thể bao quát hết các kênh truyền dẫn chính tiền tệ để phân tích như kênh giá tài sản, và kênh kỳ vọng. Ngoài ra, bài nghiên cứu chỉ nêu các ngành lớn hình thành nên tổng GDP của nền kinh tế, chưa đi chi tiết vào mỗi khu vực kinh tế gồm nhiều ngành nhỏ hơn để có thể tìm hiểu được chính sách tiền tệ tác động đến từng ngành nhỏ của nền kinh tế. Do đó, một trong những hướng mà bài nghiên cứu có thể mở rộng sâu hơn bằng cách đưa kênh giá tài sản như giá chứng khoán, giá bất động sản, và kênh kỳ vọng để phân tích chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành lớn và phân tách mỗi ngành lớn ra ngành nhỏ hơn ở Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO A. TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
1. Lê Thị Ngọc Duyên, 2011. Sử dụng phương pháp VAR để phân tích cơ chế lan truyền chính sách tiền tệ của Việt Nam. Luận văn thạc sĩ kinh tế. Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
2. Nguyễn Phi Lân, 2010.Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định lượng.Tạp chí Ngân hàng số 18/2010. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3. Nguyễn Như Mai, 2013. Ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các biến vĩ mô ở Việt Nam. . Luận văn thạc sĩ kinh tế. Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
4. Phạm Trí Cao, 2010. Kinh tế lượng ứng dụng. Nhà xuất bản thống kê. 5. Phạm Thế Anh, 2008. Ứng dụng mô hình SVAR trong việc xác định hiệu ứng của chính sách tiền tệ và dự báo lạm phát ở Việt Nam. Khoa Kinh tế học, Đại học kinh tế quốc dân.
6. Trần Ngọc Thơ, 2005. Tài chính doanh nghiệp hiện đại. Nhà xuất bản thống kê.
7. Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2013. Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam, Đề tài nghiên cứu khoa học – mã số: CS- 2013-21, Đại học kinh tế kinh tế TP.HCM.
8. Trần Ngọc Thơ – Nguyễn Ngọc Định, 2011. Tài chính quốc tế. Lưu hành nội bộ.
9. Dorothy Nampewo, Ezra Munyambonera and Musa Mayanja Lwanga (2013). Sectoral effects of monetary policy in Uganda. Journal of Statistical and Econometric Methods, vol.2, no.4, 2013, 17-40
10. Farès, J. and G. Srour (2001). The monetary transmission mechanism at the sectorallevel. Bank of Canada Working paper 2001-27.
11. Ganley J. and C. Salmon (1997). The industrial impact of monetary policy shocks: Some stylized facts. Bank of England Working Paper No.68, Bank of England,London.
12. Hayo, B. and B. Uhlenbrock (1999). Industry effects of monetary policy in Germany. Manuscript.
13. Le Viet Hung & Wade D. Pfau (2008), VAR Analysis of the monetary transmission mechanism in Viet Nam, VDF Working Paper No. 081
14. Philip Ifeakachukwu, Nwosa and Muibi Olufemi, Saibu (2012). The Monetary Transmission Mechanism in Nigeria: A Sectoral Output Analysis, International Journal of Economics and Finance.
15. Mohd Zaini Abd Karim, Amy Azhar Mohd Harif and Azira Adziz (2006),
The Monetary Policy and Sectoral Bank Lending in Malaysia. Global Economic Review, Taylor and Francis Journals, 35(3), 303-326.
16. Raddatz, C. and Rigobon, R. (2003). Monetary policy and sectoral shocks: did the Fedreact properly to the high-tech crisis?. Policy research working paper 3160, The WorldBank.
17. Safdari Mehdi and Motiee Reza (2011), Effects of Monetary Policy on Industry sector Growth in Iran. pelagiaresearchlibrary.com European-journal.
18. S Sahinöz, EE Cosar (2009). Understanding Sectoral Growth Cycles and the Impact of Monetary Policy in the Turkish Manufacturing Industry. Journal of Business Cycle Measurement and Analysis.
PHỤ LỤC
DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Lý thuyết nghiên cứu. Phụ lục 2: Bảng số liệu.
PHỤ LỤC 1: Lý thuyết nghiên cứu 1.1 Chuỗi dữ liệu dừng – Stationary
1.1.1 Khái niệm
Một khái niệm quan trọng trong các quy trình phân tích chuỗi thời gian là tính dừng. Một chuỗi dừng là chuỗi có giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai không thay đổi theo thời gian. Điều này ngụ ý rằng các giá trị này giống nhau tại bất kỳ thời điểm t. Các đặc điểm của chuỗi dừng bao gồm:
Chuỗi có xu hướng trở lại trạng thái trung bình và dữ liệu dao động xungquanh giá trị trung bình trong dài hạn.
Hay E(Yt) là hằng số tại tất cả thời điểm t; E(Yt)=µ, với µ là trung bình tổngthể.
Chuỗi có giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian.