CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị
Như đã trình bày ở chương 3 phần phương pháp nghiên cứu, phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (hồi quy OLS) chỉ phù hợp với các chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng chúng ta phải áp dụng phương pháp hồi quy đồng liên kết. Đó là lý do tại sao phải kiểm định tính dừng. Ngồi ra dữ liệu thời gian thường là khơng dừng nên việc kiểm định tính dừng là cần thiết để áp dụng các phương pháp kiểm định phù hợp.
Sử dụng phần mềm EVIEWS, thực hiện kiểm định Unit Root Test loại Augmented Dickey-Fuller và Phillips Perron cho kết quả như sau: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ban đầu cho thấy các chuỗi đều khơng dừng. Sau đó chuyển sang sai phân bậc 1 các chuỗi đều dừng.
- Giả thuyết Ho: ρ = 1 nghĩa là chuỗi có nghiệm đơn vị (tức là chuỗi không dừng)
- H1: ρ < 1 chuỗi khơng có nghiệm đơn vị (tức là chuỗi dừng)
- Giá trị tuyệt đối của t > giá trị tuyệt đối của tα thì bác bỏ giả thuyết H0 tức là chuỗi dừng.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng bằng phƣơng pháp ADF
ADF 1% 5% 10% Prob LSCB -3.430771 -3.530030 -2.904848 -2.589907 1.32% TG_6M -2.967341 -3.531592 -2.905519 -2.590262 4.32% TG_12M -2.637213 -3.530030 -2.904848 -2.589907 9.06% TG_18M -3.140896 -3.531592 -2.905519 -2.590262 2.83% TG_24M -2.707540 -3.530030 -2.904848 -2.589907 7.80% VTC_NH -2.701824 -3.531592 -2.905519 -2. 590262 7.90% VTC_TDH -2.358871 -3.531592 -2.905519 -2.590262 15.72% D(LSCB) -4.258222 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.11% D(TG_6M) -3.800889 -3.531592 -2.905519 -2.590262 0.46% D(TG_12M) -6.461018 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00% D(TG_18M) -6.548740 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00%
34
D(TG_24M) -5.939847 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00%
D(VTC_NH) -3.569939 -3.531592 -2.905519 -2.590262 0.90%
D(VTC_TDH) -3.635782 -3.531592 -2.905519 -2.590262 0.74%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng4.4: Kết quả kiểm định tính dừng bằng phƣơng pháp PP
Chuỗi PP 1% 5% 10% Prob LSCB -2.512383 -3.528515 -2.904198 -2.589562 11.70% TG_06M -2.323701 -3.528515 -2.904198 -2.589562 16.76% TG_12M -2.550992 -3.528515 -2.904198 -2.589562 10.82% TG_18M -2.462518 -3.528515 -2.904198 -2.589562 12.91% TG_24M -2.50394 -3.528515 -2.904198 -2.589562 11.89% VTC_NH -2.127951 -3.528515 -2.904198 -2.589562 23.46% VTC_TDH -1.949349 -3.528515 -2.904198 -2.589562 30.83% D(LSCB) -4.258222 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.11% D(TG_06M) -7.197038 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00% D(TG_12M) -6.506778 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00% D(TG_18M) -6.668239 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00% D(TG_24M) -6.035121 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00% D(VTC_NH) -8.765898 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00% D(VTC_TDH) -9.086491 -3.530030 -2.904848 -2.589907 0.00%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Tính dừng của các chuỗi lãi suất gốc phản ánh các mối quan hệ mang tính dài hạn xung quanh kỳ vọng và phương sai của chúng; còn sai phân của các chuỗi lãi suất phản ánh các các mối quan hệ mang tính ngắn hạn quanh giá trị kỳ vọng và phương sai ngắn hạn của chúng. Như vậy kết quả bảng 4.3 và 4.4 cho thấy các chuỗi khơng có kỳ vọng và phương sai ổn định trong dài hạn mà chỉ có thể xem xét ngắn hạn. Với hiện tượng của chuỗi dữ liệu như trên, nêu chúng có thể kết hợp với nhau dưới dạng các vectơ có phần dư ổn định thì có nghĩa đã tồn tại quan hệ dài hạn giữa các chuỗi lãi suất và LSCB; và khi đó chúng ta có thể nghiên cứu sự truyền dẫn của LSCB trong dài hạn; cũng như xem xét ngắn hạn và các sai lệch giữa dài hạn và ngắn hạn. Kết quả kiểm định tính dừng cho tác giả định hướng tiếp tục xử lý các chuỗi dữ liệu như sau:
35
- Kiểm tra tính đồng liên kết với các chuỗi lãi suất gốc với mục đích kiểm tra xem các chuỗi có có kết hợp được với nhau và tạo được trạng thái cân bằng dài hạn.
- Hồi quy trên sai phân của các chuỗi vì đã đảm bảo tính dừng; tuy nhiên có hiệu chỉnh sai số (vì các chuỗi sau khi đã lấy sai phân thì có sai lêch khá lớn so với ban đầu, dẫn tới có thể đưa ra các kết quả sai lệch)
4.3 Kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen.
Do các biến sử dụng trong mơ hình hồi qui đều ở dạng tuyến tính và khơng dừng nên phải kiểm định khả năng xảy ra các vectơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian. Tác giả sử dụng phương pháp Johansen và Juselius (1990) để thực hiện kiểm định giả thuyết này. Đây là kỹ thuật kiểm định đồng liên kết được sử dụng phổ biến nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại của các vectơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian không dừng. Kết quả đều bác bỏ giả thuyết không tồn tại véc tơ đồng liên kết và khẳng định có tồn tại ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết của các biến trong mơ hình. Như vậy, có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến lựa chọn trong mơ hình.
Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen
H0 Giá trị riêng của ma trận (Eigenvalue) Giá trị thống kê vết của ma trận (Trace Statistic) Prob Thống kê giá trị riêng cực đại của
ma trận (Max eigen Statistic) Prob TG_06M r=0 0.16883 14.20059 0.07760 12.39002 0.09680 r<=1 0.02666 1.81056 0.17840 1.81056 0.17840 TG_12M r=0 0.17841 15.70768 0.04640 13.16657 0.07400 r<=1 0.03722 2.54111 0.11090 2.54111 0.11090 TG_18M r=0 0.19134 16.73971 0.03230 14.22940 0.05060 r<=1 0.03677 2.51031 0.11310 2.51031 0.11310 TG_24M r=0 0.19035 17.07383 0.02870 14.14704 0.05220 r<=1 0.04274 2.92679 0.08710 2.92679 0.08710 VTC_NH r=0 0.24434 22.87921 0.00320 18.77075 0.00910 r<=1 0.05948 4.10846 0.04270 4.10846 0.04270 VTC_TDH r=0 0.22024 20.44658 0.00820 15.49471 0.02040
36 r<=1 0.05484 3.77875 0.05190 3.84147 0.05190 Giá trị tới hạn r=0 15.49471 14.264600 r<=1 3.841466 3.841466
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Kiểm định Johansen cho thấy rằng:
- Đối với lãi suất tiền gửi kỳ hạn 6 tháng: Không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết. Điều này nghĩa là không tồn tại quan hệ cân bằng dài hạn giữa tiền gửi ngắn hạn (kỳ hạn sáu tháng) và lãi suất cơ bản; điều này là khá thực tế vì lãi suất huy động tiền gửi ngắn hạn trong giai đoạn 2007 – 2012 có nhiều biến động bất thường khơng theo các quy luật cơ bản về lãi suất; chẳng hạn giai đoạn năm 2011, TG_6M cao hơn LSCB, TG_12M, TG_18M, TG_24M rất nhiều. Nó thường phụ thuộc vào trạng thái thanh khoản và yếu tố cạnh tranh của NHTM hơn là các điều tiết của NHNN. - Đối với lãi suất tiền gửi các kỳ hạn 12 tháng, 18 tháng, 24 tháng: Có 1
đồng liên kết ở mức yếu. Kết quả này cho thấy có sự tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa tiền gửi các kỳ hạn 12 tháng, 18 tháng, 24 tháng với lãi suất cơ bản; tuy nhiên mối quan hệ này khá yếu. Biểu hiện về mặt thống kê là giá trị kiểm định trace chỉ thỏa mãn điều kiện đồng liên kết ở mức 5% với kết luận là “bác bỏ giả thiết khơng có đồng liên kết”. Trong khi đó kiểm định Max-Eigen thì khơng cho kết luận là có đồng liên kết ở các mức ý nghĩa. Hiện tượng thống kê này cũng có thể lý giải bằng việc trong ngắn hạn các quan hệ lãi suất của Việt Nam khá “méo mó”; tuy nhiên khi thời hạn ngày càng kéo dài ra thì tính quy luận dần dần được bộc lộ.
- Đối với lãi suất vay thế chấp ngắn hạn và trung dài hạn: Có ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết. Kiểm đinh Trace và Max – Eigen đều bác bỏ giả thiết “ Khơng có đồng liên kết” và “ Có tối thiểu 1 đồng liên kết” ở mức ý nghĩa 5%. Như vậy tác giả có thể kết luận tồn tại ít nhất một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa lãi suất cho vay và lãi suất cơ bản.
37
Từ hai tiêu chuẩn kiểm định Trace Value và Maximum Eigenvalue, nghiên cứu đưa ra việc lựa chọn phương trình thích hợp từ các vectơ đồng tích hợp ở Bảng trên, đồng thời sẽ kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số trong phương trình
4.4 Chọn bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mơ hình
Luận văn nghiên cứu ứng dụng mơ hình VAR cho các chuỗi dữ liệu ban đầu của các biến với độ trễ tối đa là 10 để mơ hình VAR tự động lựa chọn độ trễ tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn: Akaike information criterion (AIC) (Akaike, 1969), Schwarz criterion (SC) và Likelihood ration (LR). Bảng kết quả như sau:
Bảng 4.6: Kết quả lựa chọn độ trễ của VAR(1) đến VAR(10)
Độ trễ tối ƣu LR AIC SC
TG_06M 3 -116.1970 4.339901* 4.828582* TG_12M 3 -115.3389 4.311297* 4.799977* TG_18M 2 -103.6116 3.787053* 4.136111* TG_24M 2 -100.5214 3.684047* 4.033104* VTC_NH 3 -127.2314 4.707712* 5.196393* VTC_TDH 3 -130.0261 4.800871* 5.289551*
Nguồn: Tính tốn của tác giả Ghi chú: - LR: Likelihood ration
- AIC: Akaike information criterion - SC: Schwarz information criterion
Kết hợp với phân tích độ trễ cho cặp các lãi suất với lãi suất cơ bản cho thấy các chuỗi TG_06M, TG_12M, VTC_NH, VTC_TDH có độ trễ là 3; TG_18M, TG_24M có độ trễ là 2, kết quả này sẽ được sử dụng cho mơ hình tính tốn.
4.5 Đo lƣờng mức độ truyền dẫn của lãi suất cơ bản vào lãi suất bán lẻ trong dài hạn.
Như đã trình bày ở trên, khi hồi quy mơ hình với các biến là chuỗi thời gian thì yêu cầu đặt ra là các chuỗi này phải dừng. Trong trường hợp chuỗi chưa dừng
38
thì ta phải lấy sai phân của chúng cho đến khi có được chuỗi dừng. Tuy nhiên, khi mà ta hồi quy các giá trị sau khi đã lấy sai phân có thể sẽ bỏ sót những thông tin dài hạn trong mối quan hệ giữa các biến.
Bảng 4.7: Mức độ truyền dẫn của lãi suất cơ bản lên lãi suất bán lẻ trong dài hạn Chuỗi Hệ số góc (ECM) Log likelihood AIC SC Hệ số góc (OLS) DW TG_12M 1.672 -122.424 4.255 4.852 1.163 0.452 (0.979) (0.131) TG_18M 1.531 -107.644 3.631 4.092 0.869 0.328 (0.670) (0.102) TG_24M 1.148 -105.488 3.567 4.027 0.834 0.317 (0.564) (0.099) VTC_NH 3.957 -131.724 4.607 5.209 1.485 0.308 (1.881) (0.173) VTC_TDH 3.015 -119.168 5.153 6.468 1.457 0.224 (1.431) (0.206)
Nguồn: Tính tốn của tác giả Ghi chú: - Mức độ của truyền dẫn được đo lường bởi hệ số góc α1
- Đo lường ở mức ý nghĩa 5%
- Giá trị trong () là sai số chuẩn của ước lượng - AIC, SC: các giá trị thống kê Akaike và Schwarz
Bảng trên thiết lập mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất cơ bản với các loại lãi suất bán lẻ khác nhau. Sau đó chúng ta ước lượng mức độ truyền dẫn dài hạn cho toàn bộ các mẫu. Các kết quả của những ước lượng được theo mơ hình ECM và OLS được báo cáo trong bảng trên cho thấy rằng ước lượng theo mơ hình ECM có thể khác hồn tồn với ước tính của OLS. Giá trị DW với hồi quy OLS là khá thấp cho thấy sự hiện diện của tự tương quan và có thể bỏ qua những tác động này.
- Đối với lãi suất tiền gửi kỳ hạn 12 tháng: mức truyền dẫn của lãi suất cơ bản là 1.672 nghĩa là trong dài hạn khi lãi suất cơ bản tăng 1% thì sẽ tác động làm cho lãi suất tiền gửi kỳ hạn 12 tháng tăng lên 1.672%.
39
- Đối với lãi suất tiền gửi kỳ hạn 18 tháng: mức truyền dẫn của lãi suất cơ bản là 1.531 nghĩa là trong dài hạn khi lãi suất cơ bản tăng 1% thì sẽ tác động làm cho lãi suất tiền gửi kỳ hạn 18 tháng tăng lên 1.531%.
- Đối với lãi suất tiền gửi kỳ hạn 24 tháng: mức truyền dẫn của lãi suất cơ bản là 1.148 nghĩa là trong dài hạn khi lãi suất cơ bản tăng 1% thì sẽ tác động làm cho lãi suất tiền gửi kỳ hạn 24 tháng tăng lên 1.148 %.
- Đối với lãi suất vay thế chấp ngắn hạn: mức truyền dẫn của lãi suất cơ bản là 3.957 nghĩa là trong dài hạn khi lãi suất cơ bản tăng 1% thì sẽ tác động làm cho lãi suất tiền cho vay thế chấp ngắn hạn tăng lên 3.957%. - Đối với lãi suất vay thế chấp trung dài hạn: mức truyền dẫn của lãi suất
cơ bản là 3.015 nghĩa là trong dài hạn khi lãi suất cơ bản tăng 1% thì sẽ tác động làm cho lãi suất tiền cho vay thế chấp ngắn hạn tăng lên 3.015%. Kết quả cho thấy cho mức độ truyền dẫn của lãi suất cơ bản là hoàn toàn đối với tất cả các loại lãi suất bán lẻ. Hệ số góc biểu hiện mức độ truyền dẫn của lãi suất cơ bản đến lãi suất bán lẻ trong khoảng từ 1.18 đến 3.95. Nói chung, mức độ truyền dẫn của lãi suất bán lẻ ngắn hạn thì cao hơn lãi suất bán lẻ dài hạn. Đây là điều phù hợp với các giả thuyết kì vọng của cấu trúc kì hạn của lãi suất. Lãi suất ngắn hạn có độ tương quan cao hơn so với lãi suất dài hạn. Lãi suất dài hạn bị ảnh hưởng không chỉ bởi lãi suất ngắn hạn hiện tại mà còn cả lãi suất ngắn hạn tương lai.
Mức độ truyền dẫn của lãi suất cho vay cao hơn so với lãi suất tiền gửi các kỳ hạn.
4.6 Mức độ truyền dẫn và tốc độ truyền dẫn trong ngắn hạn.
Như đã trình bày ở phần trên, độ trễ tối ưu của các chuỗi lãi suất bán lẻ trong mơ hình là từ 2 đến 3 kỳ. Cụ thể, TG_06M, TG_12M, VTC_NH, VTC_TDH có 3 trễ; TG_18M, TG_24M có 2 trễ có thể được sử dụng cho mơ hình tính tốn.
40
Vì vậy, với mong muốn phần dư có ý nghĩa thống kê trong mơ hình, tác giả xem xét mức độ truyền dẫn của lãi suất cơ bản trong ngắn hạn vào lãi suất bán lẻ không những chịu sự ảnh hửởng của lãi suất cơ bản ở kỳ này đó mà cịn chịu sự ảnh hưởng của độ trễ của sự thay đổi trước đó.
Bảng 4.8: Mức độ truyền dẫn của lãi suất cơ bản lên lãi suất bán lẻ trong ngắn hạn
Chuỗi β0 t-value t_value MAL
TG_06M 0.704378 3.932981* -0.179707 -2.976366* 0.10 TG_12M 0.438962 2.250676* -0.289345 -4.007064* 1.94 TG_18M 0.563420 4.119002* -0.188525 -2.882850* 2.32 TG_24M 0.561707 4.279053* -0.179268 -2.769526* 2.44 VTC_NH 0.761162 3.520243* -0.148809 -2.435194* 1.60 VTC_TDH 0.668019 3.058000* -0.113556 -2.202087* 2.92 Ghi chú:
- MAL: Độ trễ của sự điều chỉnh trung bình (Hendry 1995)
- *: Mức ý nghĩa 5%
Bảng trên trình bày kết quả của các mơ hình hai biến số được hiệu chỉnh sai số cấu trúc để ước lượng các động lực ngắn hạn của sự điều chỉnh cho lãi suất bán lẻ. Tác giả chỉ thể hiện các ước lượng cho ảnh hưởng và hệ số hiệu chỉnh sai số. Các ước lượng hệ số cho các biến khác ở phương trình lãi suất bán lẻ và các kết quả của phương trình lãi suất cơ bản được thể hiện trong phụ luc 06. Tất cả các tham số đều có dấu hiệu đáng kì vọng và có ý nghĩa thống kê.
Các hệ số dẫn truyền ảnh hưởng β0 thì dương và có ý nghĩa thống kê. Hệ số β0 thể hiện mức độ truyền dẫn của lãi suất cơ bản đến lãi suất bán lẻ, β0 chạy từ 43.8% cho đến 76.11% cho ta thấy mức độ truyền dẫn là khơng hồn tồn với tất cả các loại lãi suất bán lẻ. Với số liệu tính tốn được, ta có thể kết luận:
- Trong ngắn hạn, mức độ truyền dẫn của các loại lãi suất ngắn hạn cao hơn các loại lãi suất trung dài hạn.
41
- Trong ngắn hạn, mức độ truyền dẫn của các loại lãi suất tiền gửi thấp hơn so với lãi suất cho vay.
- Riêng với lãi suất tiền gửi kỳ hạn 06 tháng, mức độ truyền dẫn tốt và nhanh hơn so với các loại lãi suất tiền gửi kỳ hạn khác.
Trên thực tế, cơ chế điều hành lãi suất cơ bản của NHNN phần nào đã ngăn chặn được nguy cơ xáo trộn thị trường tiền tệ và mất khả năng thanh toán của các NHTM trong những tháng đầu năm 2008, nhất là đối với NHTM cổ phần