CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨ U
4.1. Thống kê mô tả
24 20 16 12 8 4 0
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 khơng 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.
M4 2000 M10 2000 M4 2001 M10 2001
4.2. 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 q trình ngẫu nhiên là tổng thể và kết quả là một mẫu của tổng thể đó. Một tính chất của q 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 q trình ngẫu nhiên Yt được coi là dừng nếu kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ của nó khơng đổi theo thời gian. Trong mơ hình hồi quy cổ điển, giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng khơng, 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 khơng áp dụng cho các chuỗi khơng dừng. Điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo: nếu mơ hình tồn tại ít nhất một biến độc lập có cùng xu thế với biến phụ thuộc, khi ước lượng mơ hình ta có thể thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số xác định R2 rất cao. Nhưng điều này có thể chỉ là giả mạo, R2 cao có thể là do hai biến này có cùng xu thế chứ khơng 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 khơng 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.
Kiểm định Chỉ tiêu
ADF Test PP Test NgP Test
MZa MZt MSB MPT Lãi TCK -2.37 -2.28 -10.48** -2.28 0.21*** 2.33*** suất ∆TCK -8.05*** -8.21*** -67.45*** -5.80*** 0.08 0.37 chính TCV -2.4 -2.14 -8.64** -2.07** 0.24*** 2.84*** sách ∆TCV -7.47*** -7.55*** -62.96*** -5.60*** 0.89 0.39 DR -2.83 -2.39 -6.35* -1.77* 0.27*** 3.87** Lãi ∆DR -7.08*** -7.16*** -60.01*** -5.46*** 0.09 0.44 suất LR -3.29** -2.49 -25.06*** -3.53*** 0.14 1.01 bán lẻ ∆LR -6.65*** -8.66*** - 2702.24*** -36.75*** 0.01 0.00 GR -2.17 -2.12 -7.59* -1.94* 0.26*** 3.25** ΔGR -11.54*** -11.57*** -79.81*** -6.32*** 0.08 0.3 Ghi chú :
Δ đại diện cho sai phân bậc 1 của chuỗi lãi suất tương ứng.
Giả thiết H0 là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị hay khơng có tính dừng. Ký hiệu
***(**)[∗] cho biết giả thiết H0 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 khơng 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.
TCK TCV
4.3. Kiểm định mối quan hệ giữa các biến đại diện cho lãi suất chính sách.
4.3.1. Kết quả kiểm định. 16 14 12 10 8 6 4 2
Hình 4.2 : Mơ 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.
M4 2000 M10 2000 M4 2001 M10 2001
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan.
TCK TCV
TCK 1.000000 0.962371
TCV 0.962371 1.000000
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 trị là người cho vay cuối cùng, khơng chỉ cho các ngân hàng thương mại mà cịn 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 q 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 cơng 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.
4.4. Xác định độ trễ tối ưu.
Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình sẽ được thực hiện bằng cách ứng dụng mơ hình VAR cho các chuỗi dữ liệu ban đầu của các biến. Mơ 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 mơ 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 Endogenous variables: D(DR)
Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) DR(-1) Date: 09/15/14 Time: 22:06
Sample: 1 168
Included observations: 139
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -133.5129 NA 0.423476 1.978603 2.063048 2.012919 1 -118.9863 28.00812 0.348586 1.783975 1.889532* 1.826871* 2 -118.9863 7.14e-06 0.353646 1.798364 1.925032 1.849838 3 -118.7389 0.469802 0.357508 1.809193 1.956972 1.869247 4 -117.0329 3.215658 0.353909 1.799035 1.967925 1.867667 5 -113.8832 5.891544* 0.343148* 1.768103* 1.958105 1.845315 6 -112.9988 1.641484 0.343743 1.769767 1.980881 1.855558 7 -112.4401 1.029069 0.345961 1.776116 2.008341 1.870486 8 -111.8255 1.122955 0.347920 1.781662 2.034998 1.884611 9 -111.3505 0.861143 0.350599 1.789217 2.063664 1.900745 10 -111.3483 0.004046 0.355717 1.803573 2.099131 1.923680 11 -111.3475 0.001434 0.360925 1.817950 2.134619 1.946636 12 -111.3302 0.030651 0.366131 1.832089 2.169870 1.969354 13 -111.3108 0.034036 0.371410 1.846198 2.205091 1.992043 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion 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.
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(LR)
Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) LR(-1) Date: 09/15/14 Time: 22:08
Sample: 1 168
Included observations: 139
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -137.7559 NA 0.450135 2.039653 2.124098 2.073969 1 -132.6197 9.902850 0.424134 1.980140 2.085696 2.023035 2 -129.0186 6.891353 0.408563 1.942713 2.069381* 1.994188* 3 -129.0128 0.011075 0.414462 1.957018 2.104797 2.017072 4 -128.9868 0.048906 0.420329 1.971033 2.139924 2.039666 5 -125.5872 6.358986* 0.406086 1.936506 2.126508 2.013718 6 -124.7528 1.548806 0.407083 1.938889 2.150002 2.024679 7 -123.0973 3.048827 0.403295* 1.929458* 2.161683 2.023828 8 -122.9116 0.339427 0.408088 1.941174 2.194510 2.044123 9 -122.8933 0.033181 0.413942 1.955299 2.229746 2.066827 10 -122.3155 1.039266 0.416521 1.961374 2.256932 2.081481 11 -121.7418 1.023426 0.419151 1.967509 2.284178 2.096195 12 -121.6193 0.216866 0.424553 1.980134 2.317915 2.117399 13 -121.2153 0.709209 0.428298 1.988709 2.347602 2.134554 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion 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.
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GR)
Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) GR(-1) Date: 09/15/14 Time: 22:18
Sample: 1 168
Included observations: 139
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -187.4785 NA 0.920558 2.755086 2.839531* 2.789402* 1 -186.3886 2.101239 0.919383 2.753793 2.859350 2.796689 2 -186.3876 0.002030 0.932714 2.768167 2.894834 2.819641 3 -186.2768 0.210396 0.944754 2.780961 2.928740 2.841015 4 -186.0668 0.395810 0.955595 2.792328 2.961219 2.860961 5 -185.8636 0.380047 0.966666 2.803793 2.993795 2.881005 6 -184.8058 1.963372 0.965928 2.802962 3.014075 2.888753 7 -179.1309 10.45174* 0.903166* 2.735696* 2.967921 2.830066 8 -178.8209 0.566389 0.912268 2.745625 2.998961 2.848574 9 -178.6210 0.362468 0.922939 2.757137 3.031584 2.868665 10 -178.2269 0.708703 0.931149 2.765855 3.061414 2.885963 11 -178.1474 0.142015 0.943712 2.779099 3.095768 2.907785 12 -178.1409 0.011437 0.957473 2.793394 3.131175 2.930659 13 -178.0995 0.072638 0.970970 2.807187 3.166080 2.953032 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion 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.
4.5. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan.
Một giả định quan trọng của mơ hình tuyến tính là khơng có quan hệ tự tương quan giữa các biến quan sát hay giả định rằng phần dư khơng có hiện tượng tự tương quan (Cov(��, �� ) = 0 với i ≠ �). 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 khơng cịn hiệu quả, hay khơng cịn thuộc tính BLUE ngay cả với mẫu dữ liệu lớn, cũng như R2 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 mơ hình sẽ khơng có hiện tượng tự quan.
4.5.1. Kiểm định Durbin- Watson.
4.5.1.1. Đối với lãi suất tiền gửi.
Kiểm định Durbin- Watson (DW) là mức độ tự tương quan bậc 1: �� = ���−1 + �� với ��~~~~~~~~~~~~~~~(0, �2)
Giá trị thống kê DW sẽ kiểm định giả thiết H0: � = 0 hay khơng 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.
Dependent Variable: D(DR) Method: Least Squares Date: 09/16/14 Time: 14:32 Sample (adjusted): 2 168
Included observations: 165 after adjustments
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.391992 0.186519 2.101625 0.0371 D(TCK) 0.538877 0.129028 4.176426 0.0000 TCK(-1) -0.018298 0.025767 -0.710133 0.4786 DR(-1) -0.032676 0.035669 -0.916079 0.3610 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 Durbin-Watson stat 1.633582
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 khơng 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.
Dependent Variable: D(LR) Method: Least Squares Date: 09/16/14 Time: 14:35 Sample (adjusted): 3 168
Included observations: 163 after adjustments
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.904693 0.496538 1.822002 0.0703 D(TCK) 0.493297 0.126583 3.897031 0.0001 TCK(-1) 0.047931 0.045952 1.043052 0.2985 LR(-1) 0.159598 0.125513 1.271570 0.2054 LR(-2) -0.263247 0.178936 -1.471179 0.1432
R-squared 0.320111 Mean dependent var -0.009571 Adjusted R-squared 0.302898 S.D. dependent var 0.721646 S.E. of regression 0.602521 Akaike info criterion 1.854807 Sum squared resid 57.35903 Schwarz criterion 1.949707 Log likelihood -146.1668 Hannan-Quinn criter. 1.893335 F-statistic 18.59768 Durbin-Watson stat 2.425999