4.3 Kết quả nghiên cứu
4.3.6.2 Phân rã phương sai (Variance decomposition)
Một trong những ứng dụng quan trọng của mơ hình VECM là chức năng phân rã phương sai nhằm phân tích mức tác động của cú sốc mỗi biến trong việc giải
được mức độ mối quan hệ giữa các biến, nhưng khơng phản ánh được vai trị tác động của mỗi biến. Phân rã phương sai nhằm đo lường vai trò tác động giữa các biến, tỷ trọng tác động để đánh giá được vai trị của lãi suất chính sách lên lãi suất bán lẻ.
Bảng 4.10 : Kết quả phân rã phương sai mức giải thích của các biến đến sự thay đổi của lãi suất tiền gửi
Period S.E. GDP P S RD 1 0.192023 1.876090 33.18156 15.33147 49.61088 2 0.260925 7.076292 51.89238 10.59442 30.43691 3 0.314983 9.138728 62.41752 6.258023 22.18573 4 0.347775 9.827951 65.83843 6.719144 17.61447 5 0.420346 16.27657 61.28999 6.254258 16.17919 6 0.468254 29.06260 52.14552 5.240213 13.55167 7 0.519322 40.20138 43.57989 4.734757 11.48397 8 0.551761 46.76509 37.69675 5.634767 9.903400 9 0.590260 52.09555 31.50868 8.219985 8.175784 10 0.622038 56.51862 27.28185 9.226222 6.973309 11 0.651131 59.88529 24.43918 9.491477 6.184057 12 0.672151 62.90488 21.88506 9.569625 5.640439 13 0.699000 65.97522 19.25159 9.765424 5.007765 14 0.720545 68.35729 17.06133 10.14202 4.439351 15 0.738655 69.72850 15.43822 10.73785 4.095434 16 0.750918 70.46434 14.22157 11.46233 3.851758 17 0.766271 71.12660 13.27647 11.96630 3.630632 18 0.780018 71.82814 12.56473 12.17104 3.436089 19 0.794017 72.56464 11.99305 12.16817 3.274144 20 0.805300 73.33745 11.47631 12.05495 3.131291
21 0.821146 74.09812 10.98012 11.91801 3.003745 22 0.835724 74.72988 10.54660 11.81891 2.904616 23 0.850673 75.19950 10.18738 11.78929 2.823829 24 0.862354 75.59339 9.888218 11.77636 2.742035
Cholesky Ordering: GDP P S RD
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 14)
Bảng 4.11 : Kết quả phân rã phương sai mức giải thích của các biến đến sự thay đổi lãi suất cho vay
Period S.E. GDP P S RL 1 0.212956 0.978273 36.19743 7.673232 55.15107 2 0.278634 0.727118 65.90152 4.343040 29.02833 3 0.332141 4.251925 72.26249 4.036899 19.44869 4 0.362239 5.751542 64.14358 12.06860 18.03628 5 0.432203 7.888318 54.94055 15.51408 21.65705 6 0.472721 12.77124 44.94546 16.36203 25.92128 7 0.515923 17.47539 36.89432 16.59550 29.03478 8 0.545242 20.95760 32.57220 15.95747 30.51273 9 0.583713 26.45283 29.65129 14.51759 29.37829 10 0.615643 33.83467 26.65272 12.96593 26.54668 11 0.643539 40.31604 23.90107 11.85456 23.92833 12 0.665123 45.79496 21.53619 10.71638 21.95247 13 0.690489 50.45256 19.48580 9.896897 20.16475 14 0.713735 53.99175 17.75917 9.646445 18.60264 15 0.733197 56.27551 16.60899 9.687757 17.42774
17 0.763381 59.30248 14.91955 10.24924 15.52874 18 0.778634 60.64033 14.31726 10.14898 14.89343 19 0.792166 61.71296 13.84063 9.915480 14.53092 20 0.803203 62.50000 13.41085 9.707211 14.38194 21 0.816528 63.09520 13.05323 9.539798 14.31177 22 0.830912 63.54735 12.82986 9.356530 14.26625 23 0.844848 63.95057 12.67349 9.152788 14.22315 24 0.856909 64.41346 12.48972 8.936228 14.16060 Cholesky Ordering: GDP P S RL
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 14)
Kết quả phân rã phương sai cho thấy tác động của các lãi suất chính sách đối với lãi suất tiền gửi đóng vai trị tương đối cao ở kỳ đầu tiên, và giảm dần mức ảnh hưởng điều chỉnh trong các kỳ tiếp theo. Sau đó nhường lại vai trị cho lạm phát và mức độ GDP thực. Ở kỳ đầu tỷ lệ ảnh hưởng của GDP thực, chỉ số giá, lãi suất chính sách lần lượt là 2%, 33% và 15%; sau đó biến đổi thành 76%, 10% và 12% trong kỳ thứ 24.
Kết quả tìm thấy tương tự ở lãi suất cho vay, vai trò ảnh hưởng của lãi suất chính sách đến lãi suất cho vay giảm mức ảnh hưởng dẫn sau GDP thực và lạm phát dần qua các kỳ kế tiếp. Ban đầu, biến động lãi suất cho vay chịu ảnh hưởng nhiều của lạm phát, sau đó lạm phát nhường vai trò ảnh hưởng cho GDP thực. Ở kỳ đầu tỷ lệ ảnh hưởng của GDP thực, chỉ số giá, lãi suất chính sách lần lượt là 1%, 36% và 8%; sau đó biến đổi thành 64%, 12% và 9% trong kỳ thứ 24. Lãi suất chính sách tìm thấy có ảnh hưởng đều đặn ở mức tương đối từ ~10% trong toàn bộ 24 kỳ lên lãi suất cho vay.
Đối với cả lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay, kết quả thực nghiệm của tác giả tìm thấy tại Việt Nam mức độ truyền dẫn cao trong kỳ đầu và thấp dần trong các kỳ
tiếp theo. Mức độ truyền dẫn này đều là khơng hồn tồn, cao nhất là 15% đối với lãi suất tiền gửi là 17% đối với lãi suất cho vay. Sự truyền dẫn khơng hồn tồn này phù hợp với quan điểm của Sebastian (2012), nghiên cứu Muhamed Zulkhibri (2010) về mức độ truyền dẫn lãi suất tại các tổ chức tài chính ở Malaysia, cũng đồng quan điểm với các nghiên cứu của Việt Nam của Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh (2013), Nguyễn Khắc Quốc Bảo & Nguyễn Hữu Huy Nhựt (2013), Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Hữu Tuấn (2014), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014) đều cho rằng truyền dẫn lãi suất khơng hồn tồn.
Truyền dẫn về mức độ biến động trong lãi suất bán lẻ theo các kỳ càng sau này nhường lại sự ảnh hưởng về biến động thông qua các yếu tố vĩ mô, mạnh nhất là GDP tiếp đến lạm phát. Kết quả này đồng nhất quan điểm với Nikolay Hristov và các cộng sự (2014) khi cũng sử dụng mơ hình VAR các quốc gia thành viên ở khu vực châu âu để khám phá những ngân hàng đã điều chỉnh lãi suất bán lẻ như thế nào để phản ứng lại sự thay đổi của lãi suất thị trường tiền tệ giai đoạn 2003-1011. Tác giả lý giải sự suy giảm trong truyền dẫn lãi suất có thể liên quan đến sự thay đổi trong đặc tính cấu trúc của nền kinh tế và gia tăng quy mô của những cú sốc cấu trúc như chính sách tiền tệ, tổng cầu, tổng cung. Tại thực nghiệm Việt Nam, những yếu tố như tổng cung, tổng cầu của nền kinh tế về tốc độ tăng trưởng, cũng như mục tiêu điều chỉnh lạm phát, xem xét sự biến động lạm phát ảnh hưởng chính sách lãi suất.
Sự so sánh truyền dẫn của lãi suất chính sách đến lãi suất cho vay và giữa lãi suất tiền gửi tại Việt Nam có mức tương đồng. Kết quả này cũng cùng quan điểm với Pih Nee Tai và Cộng sự (2011) khi nghiên cứu tại một số quốc gia khu vực Châu á như Thailand, Singapore, Philippines, Malaysia, Korea, Indonesia, Hongkong, tìm thấy khơng có sự khác biệt nhiều giữa tốc độ truyền dẫn đến lãi suất tiền gửi và cho vay. Lãi suất tiền gửi có xu hướng phản ứng chậm hơn lãi suất cho vay từ sự thay đổi chính sách tiền tệ tuy nhiên mức chậm này khơng đáng kể. Về
Tóm tắt chương 4
Trong chương này, tác giả sử dụng một số phương pháp nghiên cứu như sau: - Phân tích thống kê mơ tả: dữ liệu được thu thập tính tốn, xác định số quan sát, cỡ mẫu nghiên cứu và đánh giá sự phù hợp của dữ liệu đầu vào.
- Kiểm định giả thuyết định lượng:
+ Kiểm định tính dừng: sử dụng 2 phương pháp Kiểm định nghiệm đơn vị Augment Dickey Fuller (1984) và Kiểm định nghiệm đơn vị Phillips-Perron (1988) để kiểm định tính dừng cho mơ hình hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian nhằm tránh hiện tượng hồi quy giả mạo sẽ vi phạm độ tin cậy của hồi quy.
+ Kiểm định đồng liên kết: nhằm xác định mơ hình phân tích phù hợp. Nếu tồn tại đồng liên kết thì sử dụng mơ hình VECM trong phân tích, trong khi các chuỗi dữ liệu không tồn tại đồng liên kết thì mơ hình ARDL được sử dụng.
+ Độ trễ tối đa cho mơ hình VECM: nhằm tránh hiện tượng bỏ sót tác động trễ của các yếu tố vĩ mô trong tác động biến độc lập đến biến phụ thuộc mơ hình.
+ Kiểm định nhân quả Granger test: nhằm củng cố việc sử dụng hệ phương trình VECM phân tích là phù hợp nếu tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều khẳng định sự tồn tại hiện tượng nội sinh trong mơ hình, tồn tại tương quan qua lại giữa các biến vĩ mô.
+ Kiểm định tính ổn định cho mơ hình: kiểm sốt các yếu chưa đưa vào mơ hình.
- Phân tích mơ hình VECM:
+ Hàm phản ứng xung: để đo lường mức độ mối quan hệ giữa các biến.
+ Phân rã phương sai: đo lường vai trò tác động giữa các biến, tỷ trọng tác động để đánh giá vai trị của lãi suất chính sách lên lãi suất bán lẻ.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ