STT Biến quan sát Tên biến Ký
hiệu Nguồn
1 Lãi suất tiền gửi VND trung b nh
kỳ hạn 3 tháng DEPOSIT_RATE DI IFS
2 Lãi suất cho vay VND trung bình
các kỳ hạn 12 tháng trở xuống LENDING_RATE LI IFS
3 Lãi suất liên ngân hàng VND kỳ
hạn 3 tháng INTEREST_RATE MI Reuter
Nguồn: từ dữ liệu IFS và Reuter
Hình 3.1: Diễn biến lãi suất giai đoạn 2005 - 2014
Hầu hết các nghiên cứu trước đây về lĩnh vực này sử dụng phương pháp kiểm tra đồng liên kết cân xứng (tuyến tính), chẳng hạn như phương pháp kiểm tra đồng liên kết Engle và Granger (1987), để kiểm tra sự tồn tại của cơ chế truyền dẫn, và các nghiên cứu thường nhận được các kết quả là không tồn tại cơ chế. Nói chung, các kiểm nghiệm này chịu giới hạn khi kiểm định mối quan hệ dài hạn, bất cân xứng giữa các lãi suất, dẫn đến kết quả có thể bị chênh lệch. Để giảm khả năng các mơ hình ước lượng sử dụng sai, chúng tơi tin rằng cách tốt nhất là sử dụng các mơ hình phi tuyến để điều tra sự tồn tại của cơ chế truyền dẫn.
Nghiên cứu thực nghiệm của đề tài được thực hiện theo trình tự sau:
Đầu tiên, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để xác nhận tính dừng của các biến lãi suất. Nếu các biến khơng dừng tại bậc gốc thì sẽ thực hiện sai phân bậc 1 các biến để kiểm định có tồn tại tính dừng hay khơng. Từ tính dừng này, tác giả xác định liệu có sự tồn tại mối liên hệ đồng liên kết trong dài hạn giữa lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất bán lẻ hay không.
0.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 2005 Jan 2005 May 2005 Se p 2006 Jan 2006 May 2006 Se p 2007 Jan 2007 May 2007 Se p 2008 Jan 2008 May 2008 Se p 2009 Jan 2009 May 0920 Se p 2010 Jan 2010 May 2010 Se p 2011 Jan 2011 May 2011 Se p 2012 Jan 2012 M ay 20 12 Se p 2013 Jan 2013 May 2013 Se p 2014 Jan 2014 May 2014 Se p
Thứ hai, với sự tồn tại của các mối liên hệ đồng liên kết trong dài hạn, tác giả thực hiện mô h nh TAR và MTAR để kiểm định xem mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến trong dài hạn có tính cân xứng hay là bất cân xứng.
Tiếp theo, với kết luận về tính cân xứng của mối liên hệ giữa các biến, tác giả sẽ sử dụng mơ hình EC-EGARCH-M tương ứng là EC-EGARCH-M cân xứng hoặc bất cân xứng để tiếp tục tìm ra có tồn tại sự tác động của các yếu tố phi tuyến (như kinh tế, tài chính, rủi ro,…) vào các quá tr nh điều chỉnh của lãi suất hay không và tác động này như thế nào. Đồng thời, tác giả cũng xác định quá tr nh điều chỉnh ngắn hạn của lãi suất trong mẫu. Cụ thể, thơng qua mơ hình EC-EGARCH-M tác giả sẽ giải đáp được các thắc mắc, (i) liệu có tồn tại tính cứng nhắc trong việc điều chỉnh lãi suất tăng lên hoặc giảm xuống hay không, (ii) các hệ số tác động của phương sai thay đổi có điều kiện có ý nghĩa hay khơng, (iii) có tồn tại tác động điều chỉnh bất cân xứng của phương sai có điều kiện hay khơng,
Từ các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đạt được với mẫu, tác giả sẽ đưa ra các hướng đóng góp giúp cho nền kinh tế được điều tiết và phát triển ổn định thông qua kênh truyền dẫn lãi suất.
Nguồn: Wang K.M. và Lee Y.M. (2009)
Hình 3.2: Lƣu đồ nghiên cứu thực nghiệm 3.2 Giới thiệu về kiểm định ngƣỡng đồng liên kết:
Trước khi tiến hành phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, điều đầu tiên cần làm là xác nhận lại tính dừng của tất cả các biến. Khi mỗi biến là I (1) và tồn tại ít nhất một mối liên hệ có tính dừng trong dài hạn, thì sẽ có mối liên hệ đồng liên kết trong tất cả các biến. Kiểm định Engle và Granger (1987) là kiểm tra mối liên hệ đồng liên kết tuyến tính. Enders và Siklós (2001) lập luận rằng mối liên hệ đồng liên kết có thể khơng cân xứng và họ đề xuất một kiểm định để kiểm tra mối liên hệ đồng liên kết bất cân xứng. Trong bài viết này, tác giả sử dụng các mơ hình TAR và MTAR được đề xuất bởi Enders và Siklós (2001) để kiểm định cho mối liên hệ đồng liên kết bất cân xứng trong dài hạn.
Giả sử các cấp bậc của các biến {y1t, ..., ynt} là I (1). Theo giả định của phương pháp kiểm định đồng liên kết Engle và Granger (1987), các mối liên hệ dài hạn giữa các biến là:
Trong đó:
βi là tham số được ước tính;
et là giới hạn sai số, và khi tồn tại mối quan hệ dài hạn, et là một dữ liệu chuỗi thời gian.
Để xác nhận các mối liên hệ đồng liên kết, chúng tôi sử dụng các phương tr nh sau đây để tiến hành kiểm định unit-root:
Trong đó:
t là dữ liệu nhiễu trắng, -2 < ρ < 0, có tồn tại mối liên hệ cân bằng dài hạn cân xứng. Trong mơ hình cân xứng, cho dù et-1 là dương hoặc âm thì giá trị thay đổi của et vẫn bằng ρet-1. Tuy nhiên, nếu sự cân bằng dài hạn là bất cân xứng, thì sử dụng phương tr nh (1) có thể gây ra vấn đề lỗi kỹ thuật. Enders và Granger (1998) và Enders và Siklós (2001) cho rằng sự điều chỉnh bất cân xứng lấy từ các giá trị âm và dương của sai số dài hạn. Trong nghiên cứu này, tác giả thiết lập mơ hình ngưỡng tự hồi quy để kiểm tra sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng bất cân xứng trong dài hạn (đồng liên kết). Mô h nh như sau:
Phương tr nh (4) nói rằng khi et-1 lớn hơn hoặc bằng với giá trị ngưỡng τ, hệ số điều chỉnh là ρ1 và biên độ điều chỉnh bằng ρ1et-1. Khi et-1 ít hơn so với τ, hệ số điều chỉnh là ρ2 và biên độ điều chỉnh bằng ρ2 et-1.
Từ những đặc điểm thực sự của mơ hình phi tuyến vẫn cịn chưa biết, Enders và Siklós (2001) cho rằng Δet-1, khác với giá trị của et-1, có thể đại diện cho mức độ điều chỉnh lãi suất và tiết lộ những điều chỉnh bất cân xứng của lãi suất. Mơ hình TAR bất cân xứng này cịn gọi là mơ hình MTAR và công thức như sau:
Phương tr nh (6) nói rằng khi Δet-1 lớn hơn hoặc bằng với giá trị ngưỡng τ, hệ số điều chỉnh là ρ1 và biên độ điều chỉnh bằng ρ1et-1 . Khi Δet-1 nhỏ hơn τ, hệ số điều chỉnh là ρ2 và biên độ điều chỉnh bằng ρ2et-1. Ngồi ra, nếu có tồn tại mối quan hệ tương quan giữa cơng thức (3) và (5), thì mơ hình TAR và MTAR nên sửa đổi như:
Cho d mô h nh được lựa chọn là phương tr nh (7) hoặc (8), điều kiện đủ cho dãy {et} dừng là -2 < (ρ1, ρ2) < 0. Trong hồn cảnh đó {et} là dừng và giá trị ngưỡng được xác định, các ước lượng OLS của ρ1 và ρ2 là ước lượng phù hợp theo phân phối chuẩn đa biến tiệm cận.
Enders và Siklós (2001) sử dụng thống kê Φ để kiểm tra sự tồn tại của mối liên hệ đồng liên kết bất cân xứng. Giả thuyết H0: ρ1 = ρ2 = 0 và thống kê Φ theo phân phối F. Sự bác bỏ H0 thể hiện mối liên hệ đồng liên kết tồn tại. Trong trường hợp này, người ta có thể kiểm định sự tồn tại của sự điều chỉnh cân xứng với giả thuyết quy định là ρ1 = ρ2. Nếu giả thuyết H0 được chấp nhận, điều này cho thấy sự tồn tại mối quan hệ cân xứng dài hạn được đề xuất bởi đồng liên kết Engle- Granger. Nếu giả thuyết H0 (ρ1 = ρ2) bị bác bỏ, điều này có nghĩa rằng có tồn tại mối liên hệ đồng liên kết bất cân xứng dài hạn giữa các lãi suất.
Ngoài ra, tác giả tận dụng ưu thế của phương pháp được đề xuất bởi Chan (1993) để ước tính giá trị ngưỡng τ trong mô h nh TAR và MTAR. Tác giả sử dụng { yj} để đại diện cho dãy số j = 1, ..., T. Đầu tiên tác giả lập các yếu tố của chuỗi { yj} với y1 < y2 < …< yn. Với mỗi yj, chúng ta gán τ = yj. Tác giả giữ 70% các quan sát và loại bỏ 15% đầu tiên và cuối cùng của các quan sát. Bằng cách này, tác giả có thể chắc chắn rằng các quan sát được sử dụng để ước tính giá trị ngưỡng là thích hợp. Sau đó, tác giả ước lượng một cách liên tục mơ hình sử dụng OLS và phương pháp tìm kiếm mạng lưới để tìm ra giá trị nhỏ nhất của tất cả sai số b nh phương từ ước lượng OLS. Giá trị ngưỡng tương ứng với sai số b nh phương tối thiểu là giá trị ngưỡng tối ưu. Các giá trị ngưỡng tối ưu kết hợp với các biến chỉ số sẽ được sử dụng cho kiểm định đồng liên kết. Giá trị quan trọng được thông qua từ các kết quả mô phỏng của Wane và cộng sự (2004).
Nếu mối liên hệ đồng liên kết tồn tại giữa các lãi suất, thì tác giả phải thiết lập mơ hình hiệu chỉnh sai số để có được một kết quả ước lượng tốt hơn. Mặt khác, nếu có tồn tại vấn đề biến phương sai phụ thuộc vào biến ngẫu nhiên khác thì các mơ hình hiệu chỉnh sai số truyền thống có thể dẫn đến một kết quả ước lượng chênh lệch. Để đối phó với vấn đề này, tác giả sử dụng mơ hình EC-EGARCH-M
3.3 Giới thiệu mơ hình EC-EGARCH (1, 1) –M:
Trong phần này tác giả sẽ mơ tả kỹ lưỡng mơ hình EC-EGARCH (1, 1) -M. Để thiết lập mô h nh, đầu tiên tác giả xác định mối liên hệ dài hạn của lãi suất bán lẻ và lãi suất thị trường tiền tệ:
Trong đó Rt là lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi, cho vay); MIt là viết tắt của lãi suất thị trường tiền tệ; et là sai số dài hạn; tham số d0 biểu thị sự tăng/giảm cố định của lãi suất bán lẻ; tham số d1 biểu thị cho tình trạng truyền dẫn: d1 < 1 biểu thị sự truyền dẫn khơng hồn tồn, d1 = 1 biểu thị truyền dẫn hoàn toàn, và d1 > 1 là truyền dẫn quá mức (Wang & Lee, 2009; Liu & cộng sự, 2008; Bondt, 2002).
Căn cứ vào phương tr nh (9), tác giả thiết lập mơ hình EC-EGARCH (1, 1)- M:
Phương tr nh (10) là phương tr nh trung b nh có điều kiện. Để hiệu chỉnh vấn đề tự tương quan, tác giả đặt ra một độ trễ của giới hạn hiệu chỉnh chỉnh sai số bất cân xứng, một độ trễ giới hạn tự hồi quy, AR (p), và giới hạn b nh quân trượt, MA (q). Hơn nữa, ảnh hưởng của sự biến động lãi suất (hoặc rủi ro) lên truyền dẫn cũng được thể hiện thông qua độ lệch chuẩn theo thời gian , Trong đó σ2
t là phương sai có điều kiện của νt. Do đó, khi tham số s tác động dương, điều này chỉ
ra rằng sự biến động của lãi suất tăng cường độ bất ổn trên lãi suất và ngược lại. Tham số η1 và η2 trong phương tr nh (10) là tốc độ điều chỉnh của sai số hiệu chỉnh dương và âm, êt-1 là giới hạn sai số hiệu chỉnh và giá trị sai số cân bằng dài hạn của giai đoạn trước. Khi các thông số tốc độ điều chỉnh là dương, điều này chỉ ra rằng lãi suất bán lẻ dao động đến một giá trị lớn hơn với sai số cân bằng dài hạn. Mặt khác, nếu các thông số tốc độ điều chỉnh là âm, thì lãi suất bán lẻ dao động đến một giá trị nhỏ hơn với sai số cân bằng dài hạn. Phương tr nh (11) là phương tr nh phương sai có điều kiện. Nếu γ là quan trọng và khác 0, thì tồn tại các tác động bất cân xứng trong các phương sai có điều kiện. Nếu γ khác 0 có ý nghĩa, th tồn tại tính bất cân xứng trong phương sai có điều kiện. Nếu γ nhỏ hơn 0 có ý nghĩa, th tồn tại hiệu ứng địn bẩy trong phương sai có điều kiện.
Phương tr nh (10) có thể được sử dụng để kiểm tra tính cứng nhắc trong điều chỉnh lãi suất bán lẻ. Khi Δêit-1 ≥τ, điều này thể hiện sau khi lãi suất thị trường tiền tệ điều chỉnh, những thay đổi của lãi suất bán lẻ lớn hơn so với những thay đổi của sai số dài hạn trong lãi suất thị trường tiền tệ. Do đó, biên độ điều chỉnh của lãi suất bán lẻ giảm. Khi Δêit-1 < τ, điều này chỉ ra rằng những thay đổi của lãi suất bán lẻ nhỏ hơn so với những thay đổi của sai số dài hạn trong lãi suất thị trường tiền tệ. Do đó, biên độ điều chỉnh lãi suất bán lẻ phải được mở rộng. Thông qua giới hạn hiệu chỉnh sai số Mitêit-1 và (1-Mit) êit-1, biên độ lãi suất bán lẻ có thể điều chỉnh với độ lới phù hợp. Tham số η1 và η2 là những tốc độ điều chỉnh của giới hạn hiệu chỉnh sai số dương và âm. Nếu η1 không bằng η2 thì tồn tại tính cứng nhắc trong điều chỉnh lãi suất bán lẻ. Nếu |η1| > |η2 thì tồn tại tính cứng nhắc trong điều chỉnh tăng lãi suất bán lẻ, ngược lại, tồn tại tính cứng nhắc trong điều chỉnh giảm lãi suất bán lẻ.
Tác giả ước lượng mơ hình EC-EGARCH (1, 1) -M bất cân xứng bằng cách sử dụng phương pháp Likelihood cực đại. hàm Log Likelihood như sau:
Ngoài ra, nếu mối liên hệ đồng liên kết là cân xứng, thì giới hạn hiệu chỉnh sai số trong phương tr nh (10) đuoợc sửa lại thành công thức cân xứng sau:
Nếu không có mối liên hệ đồng liên kết, thì tác giả sẽ sửa giới hạn hiệu chỉnh sai số trong phương tr nh (10) như sau:
Mơ hình của tác giả khác với các nghiên cứu trước đây. Trước tiên, theo kiến thức của tác giả, nghiên cứu này là một trong những nghiên cứu đầu tiên thiết lập mơ hình EC-EGARCH (1, 1)-M và áp dụng nó trong việc kiểm tra điều chỉnh bất cân xứng của lãi suất trong ngắn hạn. Thứ hai, tác giả đưa vào mơ h nh vấn đề biến có phương sai phụ thuộc vào biến ngẫu nhiên khác của sự điều chỉnh lãi suất ngắn hạn. Thứ ba, tác giả phân tích ảnh hưởng của biến động lãi suất lên sự điều chỉnh lãi suất. Thứ tư, chúng tôi điều tra sự tồn tại của hiệu ứng đòn bẩy bất cân xứng của các biến động lãi suất.
3.4 Kiểm định kỹ thuật của mơ hình EC-EGARCH (1, 1) –M:
Các đặc điểm kỹ thuật của mơ hình EC-EGARCH (1,1) -M là rất quan trọng để phân tích. Trong bài viết này, tác giả sử dụng kiểm định dấu hiệu chênh lệch của Engle và Ng (1993), kiểm định kích thước chênh lệch âm, và kiểm định kích thước chênh lệch dương để kiểm tra xem liệu có tồn tại các tác động bất cân xứng trong
Trong đó, (νt/σt) là sai số chuẩn hóa; ιt là giới hạn sai số; St- (S+t) là biến giả, bằng 1 khi νt-1 < 0, ngược lại thì bằng 0. Nếu mơ hình thiết lập tốt, thì tác giả sẽ tiếp tục kiểm định ý nghĩa của tham số: kiểm định đơn với giả thuyết H0: ci = 0 (i = 1-3) và kiểm định đồng thời với giả thuyết H0: c1 = c2 = c3 = 0.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã tr nh bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xây dựng, đánh giá các khái niệm nghiên cứu và kiểm nghiệm mơ hình lý thuyết. Chương 3 cũng đưa ra cách đo lường các biến trong mô h nh. Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thu được từ q trình phân tích số liệu của các biến lãi suất thị trường, lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay, trong thời gian từ tháng 01/2005 đến tháng 12/2014.
4.1 Phân tích thống kê mơ tả:
Thống kê mô tả giúp chúng ta có cái nhìn tổng quan về dữ liệu, phát hiện những quan sát sai biệt trong cỡ mẫu, kết quả trình bày theo bảng thống kê mơ tả trong bảng 4.1 dưới đây. Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung b nh và độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu này.