5. HANWEN CHEN, JEFF ZEYUN CHEN, GERALD J LOBO VÀ YANYAN WANG (2010), The Effects of Audit Quality on Earnings Management and Cost of Capital
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu
Kiểm định nghiệm đơn vị
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp ADF cho thấy các chuỗi dữ liệu không dừng ở chuỗi gốc mà dừng ở sai phân bậc 1, ngoại trừ biến cung tiền M dừng ở chuỗi gốc. Kết quả này cho thấy rằng ngoại trừ biến cung tiền, các biến cịn lại có mối liên hệ đồng liên kết. Các chuỗi khơng dừng và có quan hệ đồng liên kết khi sử dụng trong mơ hình VAR sẽ bỏ qua một sồ thông tin về mối quan hệ dài hạn. Tuy nhiên, mục tiêu của bài nghiên cứu này là tập trung phân tích các cú sốc ngắn hạn nên VAR vẫn phù hợp để phân tích các cú sốc đó. Điều này được ủng hộ bởi Piti & Pinnarat (2003), Mala & Param (2007), Abdul (2010).
Lựa chọn độ trễ tối ưu
Mục đích của việc lựa chọn độ trễ tối ưu là để đạt được mơ hình dự báo tốt nhất. Nếu độ trễ không phù hợp sẽ làm tăng sai số bình phương trung bình trong khi nếu chọn độ trễ quá dài thường sẽ phát sinh hiện tượng tự tương quan. Với mơ hình SVAR, nghiên cứu này tiến hành kiểm định Pormanteau. Kết quả cho thấy độ trễ tối ưu của mơ hình SVAR là 4. Do đó, việc ước lượng mơ hình VAR sẽ sử dụng 4 bước trễ.
Kiểm định tính ổn định của mơ hình
Bước kiểm định này nhằm mục tiêu đảm bảo rằng mơ hình ước lượng đạt tính ổn định. Sử dụng phương thức kiểm định nghiệm đa thức, mơ hình đạt tính ổn định khi nghiệm của đa thức trong cấu trúc VAR có giá trị trong khoảng 1. Kết quả cho thấy các
nghiệm của đa thức đều nằm trong khoảng 1 nên kết quả thu được từ chức năng hàm phản ứng đẩy phát sinh từ mơ hình sẽ có ý nghĩa trong nghiên cứu.
Ước lượng ma trận Ao
Với mơ hình SVAR đã thiết lập, nghiên cứu tiến hành ước lượng các tham số cho ma trận hệ số, ý nghĩa của các ràng buộc được kiểm định bằng phương pháp LR test. Ta có giả thuyết Ho: Những ràng buộc đã thiết lập trong mơ hình là thích hợp.
Kết quả ước lượng được trình bày trong phụ lục cho thấy chỉ số Chi-square = 0.42<6 và p- value = 0.4786. Điều này đưa ra kết quả rằng, chưa có cơ sở để bác bỏ Ho, tức là mơ hình được thiết lập là phù hợp trong việc mô tả mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Dựa vào ma trận Ao, lãi suất Việt Nam chịu ảnh hưởng cùng chiều với các biến động của tỷ lệ lạm phát thế giới, lãi suất công bố của FED, sản lượng công nghiệp Việt Nam, tỷ lệ lạm phát Việt Nam và cung tiền Việt Nam. Mặt khác, lãi suất Việt Nam chịu ảnh hưởng ngược chiều với các biến động của tỷ lệ lạm phát ở Hoa Kỳ và tỷ giá hối đối đồng USD và VND.
Phân tích hàm phản ứng đẩy
Phản ứng của lãi suất trước các cú sốc bên trong và bên ngoài nền kinh tế
Các cú sốc từ các biến số bên trong nền kinh tế có tác động đến lãi suất Việt Nam bao gồm các cú sốc từ sản lượng, tỷ lệ lạm phát Việt Nam, cung tiền mở rộng và tỷ giá hối đối.
Hình 1. Phản ứng của lãi suất Việt Nam trước cú sốc từ VSL, VI, M, EX
Các cú sốc nước ngồi có tác động đến lãi suất của Việt Nam bao gồm cú sốc từ tỷ lệ lạm phát Mỹ và lãi suất cơng bố của FED.
Hình 2. Phản ứng của lãi suất Việt Nam trước cú sốc từ UI, UR
Lãi suất Việt Nam hầu như không chịu tác động từ các cú sốc của sản lượng công nghiệp Mỹ, điều này phù hợp với giới hạn thiết lập các tham số trong ma trận Ao của mơ hình SVAR.
Hình 3. Phản ứng của lãi suất Việt Nam trước cú sốc từ USL
Nhìn chung, lãi suất trong nước chịu sự tác động của các cú sốc trong và ngoài nước với thời gian và cường độ khác nhau. Các cú sốc từ lãi suất công bố của FED, sản lượng công nghiệp Việt Nam, lạm phát Việt Nam gây ra hiệu ứng cùng chiều lên lãi suất trong nước. Tác động nhanh và mạnh đến lãi suất trong nước là các cú sốc từ sản lượng công nghiệp trong nước và lạm phát Việt Nam. Một biến số cũng tác động mạnh đến lãi suất Việt Nam là lạm phát của Mỹ, tuy nhiên hiệu ứng ngược chiều và có độ trễ tương đối lớn.
Phản ứng của các biến số kinh tế trong nước trước cú sốc lãi suất
Có nhiều nhân tố tác động đến lãi suất Việt Nam như đã thảo luận ở phần trên. Khi các cú sốc này xảy ra, cung cầu tiền tệ sẽ thay đổi, buộc ngân hàng Nhà nước Việt Nam phải can thiệp thay đổi chính sách tiền tệ,
trong đó có việc thay đổi chính sách điều hành lãi suất ở Việt Nam. Khi lãi suất thay đổi, đây lại là tín hiệu để các chỉ số kinh tế vĩ mơ khác thay đổi.
Hình 4. Phản ứng của VI, M, EX, VSL trước cú sốc VR
Nhìn chung, việc thay đổi lãi suất công bố của ngân hàng nhà nước Việt Nam sẽ gây ra những hiệu ứng lên các biến số kinh tế khác. Một sự gia tăng trong lãi suất cơ bản sẽ làm thu hẹp quy mô và mức độ của các hoạt động kinh tế thể hiện ở việc sản lượng công nghiệp sụt giảm. Việc điều chỉnh tăng lãi suất cơ bản làm gia tăng chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp, tạo khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn, hạn chế quy mô sản xuất. Bên cạnh đó, tác động của việc thắt chặt tiền tệ bằng việc tăng lãi suất sẽ làm giảm lạm phát và tiến tới ổn định kinh tế. Điều này được ủng hộ bởi các nghiên cứu của Mala & Param (2007), Phạm Thế Anh (2008).
Phân rã phương sai
Dựa vào ma trận Ao và B trong mơ hình SVAR, phân tích phân rã phương sai trong nghiên cứu này dựa trên kỹ thuật phân rã cấu trúc.
Kết quả thuật toán từ phần mềm thống kê trong phần này chủ yếu được sử dụng để đánh giá (i) mức độ đóng góp của các cú sốc trong và ngoài nước vào sự thay đổi lãi suất trong nước và (ii) mức độ đóng góp của cú sốc lãi suất vào sự thay đổi của các chỉ số kinh tế vĩ mô trong nước.
Bảng 1: Phân rã phương sai nhân tố VR
Period Shock1 Shock2 Shock3 Shock4 Shock5 Shock6 Shock7 Shock8 Shock9
1 3.64 0.70 7.81 3.01 21.70 45.53 0.38 0.38 3.85 3 4.52 5.33 6.56 5.25 15.81 36.72 2.77 7.36 0.67 3 4.52 5.33 6.56 5.25 15.81 36.72 2.77 7.36 0.67 6 5.56 5.99 9.62 4.86 14.89 30.70 3.19 9.81 0.37 9 5.82 6.75 9.38 4.93 13.61 30.31 3.41 10.18 0.60 12 7.38 6.12 8.48 5.36 13.06 29.02 3.05 9.33 3.19 24 10.37 5.84 8.80 3.97 12.03 26.51 4.50 8.81 4.16 36 10.39 6.38 8.85 3.83 11.77 26.11 4.83 8.73 4.10 48 10.39 6.52 8.93 3.78 11.69 26.00 4.99 8.66 4.08 Factorization: Structural
Ghi chú: Shock1(WI), Shock2(USL), Shock3(UI), Shock4(UR), Shock5(VSL), Shock6(VI), Shock7(M), Shock8(VR), Shock9(EX)
Bảng 2: Phân rã phương sai nhân tố VSL, VI, M, EX trước các cú sốc VR.
Period VI M EX VSL 1 15.35 79.09 14.46 1.03 3 21.92 67.15 11.86 0.83 6 19.41 58.47 10.96 1.34 9 18.00 46.15 11.03 6.47 12 17.07 42.30 11.54 7.09 24 16.03 38.25 11.75 6.77 36 15.88 37.71 11.67 6.93 48 15.76 37.57 11.64 6.93 Factorization: Structural
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả thu được thống nhất với các nghiên cứu của Lê Việt Hùng & Wade (2008) về tác động của lãi suất đến sản lượng và giá cả, Rina (2013), Trần Ngọc Thơ & cộng sự (2013) về tốc độ tác động của lãi suất lên lạm phát, Đồng Thị Ngọc Hiền (2013) về tác động của lãi suất lên sản lượng và cung tiền, Trần Nguyễn Minh Hải (2013) về tác động của lãi suất lên tổng cầu. Kết quả phân tích được tóm tắt như sau:
Trong ngắn hạn, dựa vào việc phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai từ các tham số trong mơ hình SVAR, có thể thấy lãi suất trong nước chịu ảnh hưởng rất nhanh và mạnh bởi các yếu tố trong nước là lạm phát và sản lượng với mức ảnh hưởng trên 29% và 13%, đồng thời lãi suất trong nước cũng chịu sự chi phối bởi yếu tố ngoại như tỷ lệ lạm phát Mỹ với mức giải thích gần 8.5%. Bên cạnh đó, trong ngắn hạn, những động thái
trong chính sách điều hành lãi suất của ngân hàng Trung ương cũng gây ra những biến động lớn trong cung tiền, lạm phát và tỷ giá hối đoái với mức độ tham gia là hơn 40%, 17% và 11%. Tuy nhiên, cú sốc lãi suất lại tác động rất yếu đến sản lượng công nghiệp trong ngắn hạn, chỉ giải thích ở mức hơn 1% trong tháng đầu tiên và 7% sau 1 năm. Việc phản ứng yếu của sản lượng trước sự thay đổi trong lãi suất được lý giải trong lý thuyết trật tự phân hạng được đưa ra bởi Mayers & Majluf (1984) và được kiểm định sự phù hợp tại thị trường Việt Nam thông qua nghiên cứu của Trần Nguyễn Anh Minh & Võ Hồng Đức (2015). Theo đó, khi doanh nghiệp có nhu cầu vốn, ưu tiên đầu tiên được doanh nghiệp sử dụng là sử dụng dòng vốn nội bộ trước khi nghĩ đến vốn vay và phát hành thêm vốn cổ phần. Như vậy, sau khi các biến số kinh tế vĩ mô khác như cung tiền, lạm phát, tỷ giá thay đổi, tín hiệu từ cú sốc lãi
suất mới được truyền dẫn vào sản lượng và mức đóng góp này đạt trên 7% trong thời gian sau 1 năm.
Trong trung hạn, trên 26%, 11% và 8% trong
sự biến động của lãi suất trong nước có nguồn gốc từ các cú sốc lạm phát trong nước, sản lượng trong nước và chính cú sốc lãi suất trong nước trong quá khứ. Về mặt lý thuyết, vai trò của các cú sốc cung tiền, tỷ giá trong sự biến động của lãi suất trong nước là rất quan trọng. Tuy nhiên, dựa vào kết quả phân rã phương sai này có thể thấy, mức độ tham gia của chúng tương đối yếu. Điều này có thể