Lãi suất huy động USD một số kỳ hạn tại một số thời điểm năm 2010 (đơn vị: %) Ngày 1 tháng 2 tháng 3 tháng 6 tháng 9 tháng 12 tháng 18 tháng 24 tháng 36 tháng 31/12/09 2.73 2.87 3.2 3.42 3.53 3.693 3.86 3.886 3.91 26/06/10 3.4 3.61 3.9 4.04 4.15 4.21 4.39 4.33 4.39 31/12/10 3.96 4.21 4.56 4.76 4.7 4.76 4.89 4.689 4.73 (Nguồn: http://www.sbv.gov.vn) Về lãi suất cho vay tuy đã có sự điều chỉnh giảm ở một số lĩnh vực và ngành nghề nhƣng nhìn chung vẫn cịn ở mức khá cao.
(Nguồn tổng hợp của NHNN Việt Nam)
Lãi suất cho vay trong năm 2010 thể hiện ba phân khúc: trƣớc khi thực hiện lãi suất thỏa thuận theo Thơng tƣ số 07/2010/TT-NHNN thì lãi suất cho vay nằm ở mức dao động 12% -15%; các tháng giữa năm bắt đầu từ tháng 5/2010, Chính phủ đã ban
hành Nghị Quyết 23 ngày 7/5/2010 chỉ đạo NHNN có biện pháp phù hợp để khẩn trƣơng hạ lãi suất huy động xuống khoảng 10%, lãi suất cho vay khoảng 12% và hai
tháng cuối năm thì lãi suất cho vay tăng cao trở lại ở mức dao động khoảng 14,5 – 18% do những diễn biến không thuận lợi của kinh tế vĩ mô.
Bƣớc sang năm 2011, trong 8 tháng đầu năm, lãi suất huy động và cho vay VND ở mức cao, nhiều TCTD có lãi suất huy động thực tế trên 14%/năm. Với việc tăng cƣờng thanh tra, giám sát và xử lý nghiêm các trƣờng hợp vi phạm trần lãi suất huy động và các giải pháp khơi thông vốn của NHNN đã tạo điều kiện giảm dần mặt bằng lãi suất huy động và cho vay. Từ tháng 9 đến nay, hầu hết các NHTM thực hiện nghiêm túc trần lãi suất huy động. Nhiều NHTM đã giảm lãi suất cho vay VND đối với lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn và xuất khẩu, phổ biến ở mức 15-17%/năm, giảm so với mức phổ biến từ 18-21%/năm trƣớc khi triển khai Hội nghị toàn ngành ngày 07/9; một số trƣờng hợp doanh nghiệp vay vốn nhằm khắc phục hậu quả bão lụt hoặc doanh nghiệp xuất khẩu cam kết bán ngoại tệ cho TCTD đƣợc vay vốn với mức lãi suất khoảng 13,5-14,5%/năm. Lãi suất cho vay đối với lĩnh vực sản xuất kinh doanh khác thấp nhất là 17%/năm (mức phổ biến là 18-21%/năm).
Nhƣ vậy, sau 8 năm với nhiều biến động trên thị trƣờng một lần nữa lãi suất huy động đồng Việt nam trở về 9%/năm trên biểu niêm yết.
Từ những diễn biến thực tế lãi suất và lạm phát tại Việt Nam trong thời gian qua, chúng ta sẽ tiến hành xây dựng mơ hình kiểm định để đánh giá lại thực sự giữa hai biến số kinh tế này có mối quan hệ với tƣơng tác với nhau hay không? Mức độ và khuynh hƣớng tác động nhƣ thế nào? Hiệu ứng Fisher có thực sự có ý nghĩa với dữ liệu khảo sát tại Việt Nam hay khơng?
2.2 Mơ hình kiểm định VAR và kết quả kiểm định 2.2.1 Giả thuyết mơ hình 2.2.1 Giả thuyết mơ hình
Mơ hình kiểm định sẽ dựa trên hai giả thuyết sau: a) Giả thuyết 1: Lạm phát tác động dƣơng đến lãi suất
Giả thuyết này dựa trên luận điểm cho rằng:
Dựa theo lý thuyết của hiệu ứng Fisher đã đƣợc chứng minh và chấp nhận rộng rãi ở một số quốc gia và trong một số thời kỳ nhất định về mối quan hệ giữa lạm phát kỳ vọng và lãi suất danh nghĩa. Khi lạm phát kỳ vọng tăng thì lãi suất danh nghĩa tăng.
Khi lạm phát tăng cao nghĩa là đồng tiền trong nƣớc bị mất giá, các nhà đầu tƣ sẽ có xu hƣớng chuyển sang đầu tƣ vào vàng và ngoại tệ. Vì lợi tức từ việc gửi tiền đã sụt giảm thậm chí âm nếu trƣờng hợp lạm cao quá cao. Khối lƣợng tiền gửi vào các ngân hàng sẽ giảm đi đáng kể dẫn đến cung quỹ cho vay giảm. Đƣờng cung dịch chuyển sang trái làm lãi suất tăng. Ngồi ra, lạm phát khơng chỉ ảnh hƣởng đến cung quỹ cho vay và còn tác động đến cầu quỹ cho vay. Bởi vì với lãi suất danh nghĩa cho trƣớc , khi lạm phát dự tính tăng lên, chi phí thực của việc vay tiền giảm xuống, kích thích ngƣời ta đi vay hơn là cho vay. Cầu quỹ cho vay sẽ tăng dẫn đến lãi suất tăng. Một sự giảm xuống của cung và sự tăng lên của cầu sẽ càng đẩy lãi suất tăng cao hơn. Điều này chúng ta đã thấy rõ trong năm 2007 - 2008 vừa qua, giữa các ngân hàng thƣơng mại đã có một cuộc chạy đua cạnh tranh về lãi suất huy động, luôn tạo ra mặt bằng lãi suất huy động mới rồi lại tiếp tục cạnh tranh đẩy lãi suất huy động lên, thậm chí có ngân hàng đƣa lãi suất huy động gần sát lãi suất tín dụng. Khi lãi suất huy động tăng cao thì kéo theo lãi suất cho vay cũng sẽ tăng vì để đảm bảo lợi nhuận của hệ thống ngân hàng.
Khi lạm phát tăng cao thì Ngân hàng Nhà nƣớc sẽ thực thi các chính sách nhƣ chính sách thặt chặt tiền tệ để giảm khối lƣợng tiền trong lƣu thông, thắt chặt
chính sách tài chính,kìm hãm thâm hụt thƣơng mại,…Tất cả các chính sách này đều tác động đến cung cầu tiền tệ và cung cầu hàng hoá trên thị trƣờng nên sẽ tác động đến lãi suất trên thị trƣờng.
Vì vậy, khi lạm phát tăng thì lãi suất sẽ tăng.
b) Giả thuyết 2: Lãi suất tác động âm với lạm phát
Lãi suất là một cơng cụ quan trọng của chính sách tiền tệ. Nó đƣợc áp dụng nhất qn trong một lãnh thổ và đƣợc NHNN điều hành chặt chẽ và mềm dẻo tuỳ theo từng thời kì cho phù hợp với nhu cầu huy động vốn và cung ứng vốn. Khi NHTW tăng giảm lãi suất sẽ tác động đến cung cầu tiền tệ và dẫn đến lạm phát cũng sẽ biến động theo sự thay đổi này.
Cụ thể khi lạm phát cao, NHNN sẽ tăng lãi suất tiền gửi. Điều này kích thích dân chúng và các doanh nghiệp đầu tƣ vào ngân hàng (gửi tiền vào ngân hàng) có lợi hơn đầu tƣ vào sản xuất kinh doanh. Nhƣ vậy, một lƣợng tiền lớn trong lƣu thông sẽ đƣợc rút về làm giảm áp lực lạm phát. Đồng thời khi lãi suất tăng sẽ làm giảm đầu tƣ của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp sẽ tăng trƣởng chậm và cả nền kinh tế cũng vậy. Đây là hi sinh tăng trƣởng để cứu lạm phát. Việc tăng trƣởng chậm lại sẽ tốt hơn, đảm bảo bền vững, tránh kinh tế tăng quá nóng. Khi tiền đồng thiếu, các NHTM buộc phải cân nhắc hơn khi cho vay, chỉ cho vay các dự án thực sự hiệu quả, tránh rủi ro. Nhờ đó, hiệu quả sử dụng vốn của nền kinh tế sẽ tốt hơn. Nhƣ vậy dùng cơng cụ lãi suất có thể tăng hoặc giảm khối lƣợng tín dụng của NHTM để đạt mục đích của chính sách tiền tệ ổn định lạm phát. Ở Việt Nam đã áp dụng rất thành cơng chính sách lãi suất vào những năm cuối thập kỷ 80 trong việc giảm tỉ lệ lạm phát từ 3 con số xuống còn một con số.
Ngƣợc lại, khi NHNN thực thi chính sách cắt giảm lãi suất để kích thích tăng trƣởng kinh tế. Điều này sẽ khuyến khích các doanh nghiệp vay vốn để mở rộng đầu tƣ. Khối lƣợng tiền tệ sẽ đổ vào lƣu thông. Nếu các dự án đầu tƣ hiệu quả sẽ làm gia tăng khối lƣợng hàng hoá cho thị trƣờng làm giảm lạm phát. Tuy nhiên, nếu việc mở
rộng tín dụng cung ứng cho các dự án đầu cơ nhƣ đầu tƣ vào bất động sản, chứng khốn,… khơng tạo ra giá trị gia tăng cho nền kinh tế sẽ tạo ra sự mất cân bằng giữa cung cầu hàng hoá va tiền tệ dẫn đến lạm phát tăng cao.
Nhƣ vậy, có sự đánh đổi giữa lãi suất để đạt đƣợc mục tiêu lạm phát nhƣ mong đợi. Vấn đề đặt ra lãi suất sẽ tác động cùng chiều hay ngƣợc chiều với lạm phát và liệu có phải lúc nào giữa chúng cũng tồn tại mối tƣơng tác này hay không. Trong giả thuyết này, chúng ta sẽ giả định lãi suất tác động ngƣợc chiều với lạm phát.
2.2.2 Dữ liệu và phần mềm sử dụng để kiểm định
Dữ liệu dùng để tính tốn là dữ liệu tỷ lệ lạm phát và lãi suất cơ bản của Việt Nam ( theo tháng) trong giai đoạn từ tháng 01/2004 đến 12/2012. Nguồn dữ liệu này đƣợc mua bản quyền từ website TradingEconomics. Đây là một trang web cung cấp thông tin chỉ số kinh tế của hơn 232 quốc gia. Dữ liệu của họ đƣợc cập nhật và kiểm tra chính xác từ các nguồn thơng tin chính thống từ Ngân hàng Thế Giới (World Bank), tổ chức Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), NHTW và các tổ chức thống kê của mỗi quốc gia.
Tỷ lệ lạm phát đƣợc tính tốn từ tốc độ tăng trƣởng của chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Và lãi suất là: lãi suất cơ bản của NHNN Việt Nam.
Phần mềm sử dụng cho việc thực hiện các kiểm định là phần mềm Eviews phiên bản 6.0
2.2.3 Mơ hình và kết quả kiểm định
2.2.3.1 Mơ hình kiểm định VAR và kiểm định nhân quả Granger
Trong bài nghiên cứu này chúng ta sẽ sử dụng mơ hình VAR (Vector Autoregression ) hay cịn gọi là mơ hình tự hồi quy véc tơ để nghiên cứu sự tác động giữa hai biến lạm phát và lãi suất. Đây là mơ hình tƣơng đối đơn giản nghiên cứu sự tác động giữa các biến mà không cần phải quan tâm đến việc xác định biến nào là biến
nội sinh và biến nào là biến ngoại sinh. Vì tất cả các biến trong VAR đều là biến nội sinh.
Với giả định rằng khi các yếu tố khác khơng thay đổi thì dữ liệu chuỗi thời gian là chuỗi dữ liệu duy nhất hàm chứa đầy đủ các thơng tin thích hợp để giải thích cho những sự thay đổi trong mối quan hệ giữa các biến. Gujarati (2003,696) cho rằng khi hồi quy chuỗi thời gian thì một vấn đề cần quan tâm là phải kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến để xem xét trong các biến, biến nào là biến nguyên nhân và biến nào là biến kết quả. Để xem xét mối quan hệ đó, tác giả đã sử dụng mơ hình nhân quả Granger (1969).
Phƣơng pháp phân tích các mối quan hệ nhân quả của Granger đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Ví dụ: Để kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa X và Y, chúng ta sẽ kiểm tra cách biểu diễn Y theo X và X theo Y. Nếu biến X (Lạm phát) gây ra sự đổi của biến Y (Lãi suất) thì sự thay đổi của X sẽ có trƣớc sự thay đổi của Y với 2 điều kiện:
Thứ nhất, nếu X giúp dự đoán cho Y tức là trong hồi quy của Y đối với các giá trị trễ của Y và những giá trị trễ của X nhƣ là các biến độc lập, sẽ đóng góp một cách có ý nghĩa vào khả năng giải thích của hồi quy.
Thứ hai, Y sẽ không giúp cho dự đốn của X. Vì rằng nếu X giúp cho dự đoán cho Y và Y lại giúp dự đốn cho X thì điều này dƣờng nhƣ là có một số biến khác đang gây ra sự thay đổi của cả X và Y.
Đây là cách xem xét cả hai chiều tác động (X là nguyên nhân của Y và ngƣợc lại Y là nguyên nhân của X).
Theo Granger, chúng ta sẽ tiến hành ƣớc lƣợng các phƣơng trình hồi quy giữa lạm phát và lãi suất nhƣ sau:
Xt = n∑αi Yt − i + n∑ βj Xt − j + u1t (1) i=1 j=1
Xt : Lãi suất kỳ t
αi : Hệ số tƣơng quan của lạm phát Yt – i : Lạm phát kỳ t-i
βj : Hệ số tƣơng quan của lãi suất
Xt – j : Lãi suất kỳ t-j
u1t : sai số ngẫu nhiên Yt = n∑£i Xt − i + n ∑ γj Yt − j + u2t
i=1 j=1 Trong đó:
Yt : Lạm phát kỳt
£i : Hệ số tƣơng quan của lãi suất Xt – I : Lãi suất kỳ thứ t-i
γj : Hệ số tƣơng quan của lạm phát Yt – j : Lãi suất kỳ t-j
u2t : Sai số ngẫu nhiên
Từ đó, chúng ta sẽ kiểm định xem có sự tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa hai chuỗi thời gian X và Y. Để xem các biến trễ X có giải thích cho Y (X tác động nhân quả Granger lên Y) và các biến trễ của Y có giải thích cho X (Y tác động nhân quả Granger lên X) hay không, ta sẽ kiểm định Granger – Causity Test với giả thuyết sau:
H0 : X không tác động đến Y
H1 : X tác động đến Y
Nếu kết quả Prob < α → Bác bỏ H0 thì điều đó có nghĩa X tác động Y Tƣơng tự các bƣớc cho kiểm định Y tác động X.
Đối với phƣơng pháp kiểm định nhân quả Granger, các điều kiện cần thoả mãn nhƣ sau:
Các biến lạm phát và lãi suất phải là các chuỗi dừng hoặc đồng liên kết (khơng có hiện tƣợng tƣơng quan giả).
Các phần dƣ khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan. Trƣờng hợp có hiện tƣợng tƣ tƣơng quan thì phải chuyển sang dạng mơ hình khác thích hợp hơn.
Chiều hƣớng của mối quan hệ nhân quả có thể phụ thuộc vào số biến trong mơ hình. Nói cách khác, kết quả kiểm định Granger rất nhạy cảm với việc lựa chọn độ trễ của các biến. Nếu độ trễ đƣợc chọn bé hơn độ trễ thực sự thì việc bỏ sót biến trễ thích hợp có thể làm chệch kết quả. Ngƣợc lại, nếu lớn hơn thì số biến trễ khơng thích hợp sẽ làm cho các ƣớc lƣợng không hiệu quả.
Từ lý thuyết của mơ hình đã trình bày ở trên, áp dụng thực tế để kiểm định mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất, chúng ta thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
2.2.3.2 Kết quả kiểm định a. Kiểm tra tính dừng a. Kiểm tra tính dừng
Nhìn vào đồ thị bên dƣới (Biểu đồ 2.6), ta có thể đƣa ra dự đốn lạm phát là một chuỗi không dừng và lãi suất cơ bản là một chuỗi dừng .
0 5 10 15 20 25 30 04 05 06 07 08 09 10 11 12 INFLATION 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 04 05 06 07 08 09 10 11 12 INTEREST
Tuy nhiên, để có thể đƣa ra một kết luận chính xác về tính dừng của 2 chuỗi thời gian này chúng ta sẽ dùng kiểm định Unit Root test theo 2 phƣơng pháp: ADF(Augmented
Dickey Fuller) và PP( Philips Perron)
Với giả thuyết:
H0: Lạm phát là một chuỗi không dừng H1: Lạm phát là một chuỗi dừng
Kiểm định unit root test theo phƣơng pháp ADF (Augmented Dickey Fuller) Bảng 2.3 Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi lạm phát theo ADF
Null Hypothesis: INFLATION has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 6 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.566462 0.1033
Test critical values: 1% level -3.496346
5% level -2.890327
10% level -2.582196
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(INFLATION)
Method: Least Squares
Date: 01/29/13 Time: 15:28
Sample (adjusted): 2004M08 2012M12
Included observations: 101 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
INFLATION(-1) -0.043591 0.016985 -2.566462 0.0119 D(INFLATION(-1)) 0.774366 0.093979 8.239796 0 D(INFLATION(-2)) -0.097132 0.116669 -0.832547 0.4072 D(INFLATION(-3)) 0.352606 0.108359 3.254055 0.0016 D(INFLATION(-4)) -0.355482 0.111876 -3.177472 0.002 D(INFLATION(-5)) 0.45953 0.116708 3.937451 0.0002 D(INFLATION(-6)) -0.32482 0.101404 -3.203209 0.0019
C 0.483639 0.205286 2.355933 0.0206
R-squared 0.746531 Mean dependent var -0.02287
Adjusted R-squared 0.727453 S.D. dependent var 1.430217
S.E. of regression 0.74666 Akaike info criterion 2.329481
Sum squared resid 51.84757 Schwarz criterion 2.536619
Log likelihood -109.6388 Hannan-Quinn criter. 2.413336
F-statistic 39.12986 Durbin-Watson stat 1.947676
Prob(F-statistic) 0
Theo bảng kết quả trên, ta thấy prob = 0.1033 > α → Chấp nhận giả thuyết H0 → Kết luận : Lạm phát là một chuỗi không dừng.
Đối với một chuỗi thời gian không dừng, ta sẽ lấy sai phân bậc 1và tiếp tục với kiểm định này. Kết quả nhƣ sau:
Bảng 2.4 Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi lạm phát ở sai phân bậc nhất. Null Hypothesis: D(INFLATION) has a unit root Null Hypothesis: D(INFLATION) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.619603 0.0002
Test critical values: 1% level -3.496346
5% level -2.890327
10% level -2.582196
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(INFLATION,2)
Method: Least Squares
Date: 01/29/13 Time: 15:36
Sample (adjusted): 2004M08 2012M12
Included observations: 101 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(INFLATION(-1)) -0.319231 0.069104 -4.619603 0