CHƯƠNG 2: HIỆU LỰC TÁC ĐỘNG CỦA KÊNH LÃI SUẤT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở VIỆT NAM VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG
2.2. HIỆU LỰC TÁC ĐỘNG CỦA KÊNH LÃI SUẤT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM
2.2.2. Mô hình định lƣợng đánh giá hiệu lực tác động của kênh lãi suất trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam
2.2.2.1. Mô hình đánh giá hiệu lực truyền dẫn từ lãi suất điều hành đến lãi suất bán lẻ
i/Xây dựng mô hình
Luận án sử dụng mô hình truyền dẫn căn cứ trên cách tiếp cận theo chi phí vốn của De Bondt (2002), tức dựa vào lãi suất thị trường tiền tệ để xem xét mức độ thay đổi của lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi của ngân hàng. Đây là mô hình được sử dụng phổ biến trong việc đo lường, đánh giá hiệu lực truyền dẫn từ lãi suất điều hành đến lãi suất huy động và cho vay của hệ thống ngân hàng. Quá trình dẫn truyền sẽ đƣợc phân làm hai giai đoạn:
- Giai đoạn 1: Xem xét hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất điều hành của NHNN (lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn) đến lãi suất thị trường tiền tệ (lãi suất liên ngân hàng qua đêm).
- Giai đoạn 2: Xem xét hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất thị trường tiền tệ (lãi suất liên ngân hàng qua đêm) đến lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi và cho vay của hệ thống ngân hàng).
Mô hình truyền dẫn trong dài hạn
Mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất điều hành và lãi suất thị trường tiền tệ cũng như giữa lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất bán lẻ được thế hiện qua hàm hồi quy OLS theo phương trình sau:
Yt = α + β.Xt (1) Trong đó:
Yt: là lãi suất thị trường tiền tệ tương ứng với xt là lãi suất điều hành (giai
đoạn1) và là lãi suất bán lẻ tương ứng với xt là lãi suất thị trường tiền tệ (giai đoạn2).
α: Hằng số
β: Hệ số đo lường mức truyền dẫn trong dài hạn. cho biết sự thay đổi trong dài hạn của lãi suất thị trường LNH và lãi suất huy động, lãi suất cho vay trước sự thay đổi của lãi suất điều hành và lãi suất thị trường LNH tương ứng. Hệ số β càng lớn cho thấy mức độ truyền dẫn càng cao giữa 2 cặp lãi suất đang xét; β < 1 hàm ý quá trình truyền dẫn lãi suất không hoàn toàn; β = 1, là trường hợp lý tưởng nhất, tức khi lãi suất điều hành và lãi suất thị trường LNH thay đổi 1% thì lãi suất thị trường LNH và lãi suất huy động, lãi suất cho vay cũng sẽ thay đổi tương ứng 1%, đây là một quá trình truyền dẫn lãi suất hoàn toàn; β > 1 đƣợc xem là một quá trình truyền dẫn quá mức, thường ít xảy ra trong thực tế (Coricelli, Egert và McDonald, 2006).
Mô hình truyền dẫn trong ngắn hạn và độ trễ điều chỉnh trung bình
Mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn được đo lường bằng mô hình hiệu chỉnh sai số EMC và lấy biến trễ của các cặp lãi suất tương ứng với mô hình VAR.
∆yt = μ + ρ(yt-1 – α – β.xt-1) + γ.∆xt + ε (2) Trong đó:
ρ đo lường tốc độ điều chỉnh của sai số hiệu chỉnh, ρ cho biết tốc độ điều chỉnh về mức cân bằng của yt.
γ đo lường mức độ truyền dẫn trực tiếp trong ngắn hạn, γ cho biết mức độ điều chỉnh của lãi suất y trước sự thay đổi của lãi suất x trong cùng thời kỳ đó. Khi γ=1 thì quá trình truyền dẫn là hoàn toàn và khi γ<1, quá trình truyền dẫn là không hoàn toàn.
Theo Hendry (1995) ta có độ trễ điều chỉnh trung bình MAL của sự truyền dẫn hoàn toàn trong mô hình EMC đƣợc tính nhƣ sau:
MAL = (γ-1)/ρ (3)
Như vậy MAL là bình quân trọng số của tất cả độ trễ và đo lường tốc độ phản ứng của lãi suất thị trường LNH và lãi suất huy động, lãi suất cho vay khi lãi suất điều hành và lãi suất thị trường LNH thay đổi tương ứng. Độ trễ điều chỉnh trung bình (MAL) là thời gian cần thiết để lãi suất thị trường LNH và lãi suất huy động, lãi suất cho vay (tương ứng ở giai đoạn 1 và 2) điều chỉnh về mức cân bằng
dài hạn. MAL lớn hàm ý tính cứng nhắc cao hay sự điều chỉnh chậm trong phản ứng của lãi suất thị trường LNH và lãi suất huy động, lãi suất cho vay khi lãi suất điều hành và lãi suất thị trường LNH thay đổi. Ngược lại, MAL nhỏ hàm ý tính linh động hay sự điều chỉnh nhanh của lãi suất thị trường LNH và lãi suất huy động, lãi suất cho vay theo lãi suất điều hành và lãi suất thị trường LNH (tương ứng ở giai đoạn 1 và 2). Như đã đề cập trong chương 1 của luận án, nhiều nghiên cứu cho thấy sự điều chỉnh trong ngắn hạn là bất cân xứng, hay nói cách khác, tốc độ điều chỉnh lãi suất là khác nhau khi lãi suất trên và dưới mức cân bằng (Chong, 2005 và Scholnick, 1996).
ii/Mô tả số liệu
Các biến đƣợc lựa chọn trong mô hình đƣợc lấy theo tháng từ M1/2006 đến M12/2015, bao gồm:
-Lãi suất tái chiết khấu và tái cấp vốn đƣợc sử dụng làm đại diện cho lãi suất điều hành của chính sách tiền tệ ở Việt Nam đƣợc lấy từ website NHNN Việt Nam
-Do ở Việt Nam thị trường tài chính phát triển chưa hoàn thiện nên lãi suất bình quân liên ngân hàng sẽ được sử dụng để đại diện cho lãi suất thị trường tiền tệ.
Nghiên cứu sử dụng lãi suất bình quân liên ngân hàng qua đêm đƣợc tổng hợp từ website của NHNN Việt Nam
-Lãi suất bán lẻ gồm lãi suất tiền gửi và cho vay trung bình đƣợc lấy từ nguồn dữ liệu của IMF.
Bảng 2.4: Dữ liệu lãi suất
Tên lãi suất Ký hiệu Nguồn
Lãi suất tái chiết khấu LSTCK NHNN Việt Nam
Lãi suất tái cấp vốn LSTCV NHNN Việt Nam
Lãi suất bình quân LNH qua đêm IB1 NHNN Việt Nam Lãi suất tiền gửi bình quân DR Cơ sở dữ liệu của IMF Lãi suất cho vay bình quân LR Cơ sở dữ liệu của IMF
iii/ Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF test) và kiểm định Phillips- Perron (PP test) cho kết quả tất cả các chuỗi số liệu lãi suất đều không dừng ở chuỗi gốc I(0) và dừng ở sai phân bậc một I(1). Tuy nhiên khi kiểm định phần dƣ cho thấy: tất cả các cặp lãi suất: lãi suất tái chiết khấu và lãi suất LNH qua đêm; lãi suất tái cấp vốn và lãi suất LNH qua đêm; lãi suất LNH và lãi suất huy động; lãi suất LNH và lãi suất cho vay đều có mối quan hệ đồng liên kết ở mức ý nghĩa 1% (phụ lục). Do đó, theo Engle và Ganger (1997), có thể sử dụng mô hình OLS để đo lường sự dẫn truyền trong dài hạn và mô hình ECM để đo lường sự dẫn truyền trong ngắn hạn.
iv/ Lựa chọn độ trễ tối ƣu của mô hình
Các tiêu chuẩn Sequential modified LR, Final prediction error, Akaike information criterion, Shcwarz information criterion và Hannan-Quinn information criterion đƣợc sử dụng để xác định độ trễ tối ƣu của mô hình. Kết quả kiểm định độ trễ tối đa của mô hình đƣợc trình bày ở Phụ lục. Kết quả cho thấy mô hình áp dụng đỗ trễ là 2 tháng theo khuyến nghị của tiêu chuẩn AIC.
v/ Kết quả mô hình
Kết quả mô hình thực nghiệm truyền dẫn từ lãi suất điều hành đến lãi suất thị trường LNH tại Việt Nam giai đoạn 2006-2015 được trình bày trong bảng sau:
Bảng 2.5: Truyền dẫn từ lãi suất điều hành đến lãi suất thị trường LNH
LSTCK LSTCV
Ngắn hạn Dài hạn Ngắn hạn Dài hạn
Hệ số truyền dẫn trực
tiếp (γ)
Hệ số của sai số
hiệu chỉnh (ρ)
MAL Hệ số truyền dẫn (β)
Hệ số truyền dẫn trực
tiếp (γ)
Hệ số của sai số
hiệu chỉnh (ρ)
MAL Hệ số truyền dẫn (β)
IB1 0.913163 -0.192009 0.45 0.836436 0.879360 -0.188113 0.64 0.721558
Truyền dẫn từ lãi suất TCK đến lãi suất LNH
Trong dài hạn, truyền dẫn từ lãi suất TCK đến lãi suất LNH ở mức tương đối cao (0.83) và trong ngắn hạn sự truyền dẫn trực tiếp này ở mức cao hơn nữa (0.91).
Độ trễ điều chỉnh trung bình cho thấy phải mất khoảng 0.45 tháng (13,5 ngày) để lãi suất LNH qua đêm điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn.
Truyền dẫn từ lãi suất TCV đến lãi suất LNH
Trong dài hạn, truyền dẫn từ lãi suất TCV đến lãi suất LNH ở mức thấp hơn so với sự truyền dẫn từ lãi suất TCK, tuy nhiên vẫn ở mức tương đối cao (0.72).
Trong ngắn hạn sự truyền dẫn trực tiếp này ở mức cao (0.87). Độ trễ điều chỉnh trung bình cho thấy phải mất khoảng 0.64 tháng (gần 20 ngày) để lãi suất LNH qua đêm điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn.
Như vậy có thể thấy lãi suất LNH qua đêm tương đối nhạy cảm với sự thay đổi của lãi suất TCK và lãi suất TCV cả trong ngắn hạn và dài hạn. Tuy nhiên sự truyền dẫn này là không hoàn toàn và lãi suất LNH nhạy cảm với lãi suất TCK hơn là lãi suất TCV.
Kết quả mô hình thực nghiệm truyền dẫn từ lãi suất thị trường LNH đến lãi suất huy động và cho vay của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2006-2015 đƣợc trình bày trong bảng sau:
Bảng 2.6: Truyền dẫn từ lãi suất thị trường LNH đến lãi suất huy động và lãi suất cho vay
IB1
Ngắn hạn Dài hạn
Hệ số truyền dẫn trực tiếp (γ)
Hệ số của sai số hiệu chỉnh (ρ)
MAL Hệ số truyền dẫn (β)
DR 0.293763 -0.282030 2.88 0.498546
LR 0.325342 -0.207357 3.25 0.572079
Truyền dẫn từ lãi suất LNH đến lãi suất huy động
Trong dài hạn, truyền dẫn từ lãi suất LNH đến lãi suất tiền gửi ở mức thấp (0.49) và trong ngắn hạn sự truyền dẫn trực tiếp này ở mức thấp hơn nữa (0.29). Độ trễ điều chỉnh trung bình cho thấy phải mất gần 3 tháng để lãi suất huy động điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn.
Truyền dẫn từ lãi suất LNH đến lãi suất cho vay
Trong dài hạn, truyền dẫn từ lãi suất LNH đến lãi suất cho vay ở mức thấp nhƣng cao hơn so với sự truyền dẫn từ lãi suất LNH đến lãi suất tiền gửi (0.57).
Trong ngắn hạn sự truyền dẫn trực tiếp này ở mức thấp (0.32). Độ trễ điều chỉnh trung bình cho thấy phải mất hơn 3 tháng để lãi suất cho vay điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn.
Nhƣ vậy có thể thấy sự truyền dẫn từ lãi suất LNH đến lãi suất huy động và lãi suất cho vay của hệ thống NHTM Việt Nam là khá thấp, trong đó lãi suất cho vay truyền dẫn cao hơn lãi suất huy động.
2.2.2.1. Mô hình đánh giá hiệu lực truyền dẫn từ lãi suất bán lẻ đến tăng trưởng và lạm phát
Luận án sử dụng mô hình vector tự hồi quy Var đƣợc thực hiện trong nghiên cứu của Bernanke & Blinder (1992) và Sim (1992) và nhiều nghiên cứu khác để đánh giá hiệu lực cơ chế truyền tải CSTT từ lãi suất cho vay của hệ thống NHTM Việt Nam đến tăng trưởng và lạm phát giai đoạn 2006-2015. Đây là mô hình được sử dụng phổ biến do nó tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu xây dựng và kiểm định khả năng xảy ra đồng thời các biến số trong mô hình. Hàm phản ứng xung của Var giúp đo lường mức độ phản ứng cũng như độ trễ trong phản ứng của các biến nghiên cứu đến các cú sốc trong các biến khác. Công cụ phân rã phương sai giúp phân tích mức độ đóng góp của các yếu tố vào dự báo độ biến động phương sai của biến nghiên cứu trong tương lai.
Trên cơ sở mô hình VAR luận án sẽ chứng minh hiệu lực cơ chế truyền tải CSTT qua kênh lãi suất trên giả thuyết: NHNN Việt Nam theo đuổi CSTT nới lỏng thông qua giảm lãi suất liên ngân hàng hoặc tăng lượng cung tiền M2 sẽ giúp hạ mặt bằng lãi suất cho vay của hệ thống ngân hàng, lạm phát tăng và kinh tế tăng trưởng.
Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tỷ lệ lạm phát (CPI), lãi suất thực cho vay bình quân của hệ thống ngân hàng (RLR), tăng trưởng cung tiền (M2), lãi suất thực liên ngân hàng (RBIR). Hai biến tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội và tỷ lệ lạm phát là các mục tiêu cuối cùng của CSTT mà NHTW hướng tới. Biến lãi suất thực liên ngân hàng và tăng trưởng cung tiền M2 đại diện cho công cụ CSTT cũng như phản ánh rõ định hướng thắt chặt hay nới lỏng CSTT của NHNN, thêm vào đó biến tăng trưởng M2, lãi suất thực cho vay của hệ thống ngân hàng đại diện cho mục tiêu trung gian trong điều hành về lƣợng của CSTT. Tất cả các số liệu này đƣợc lấy từ nguồn dữ liệu của IMF trừ biến tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội được lấy từ tổng cục thống kê. Bảng tóm tắt thống kê các biến đƣợc trình bày trong phụ lục.
Để phân tích hiệu lực kênh lãi suất, các biến trong mô hình var đƣợc sắp xếp theo thứ tự GDP CPI RLR M2 RIBR. Thứ tự này phản ánh thực tế là thay đổi trong liên ngân hàng và cung tiền M2 sẽ ảnh hưởng tới lãi suất thực cho vay của hệ thống ngân hàng, từ đó ảnh hưởng đầu tư và tiêu dùng. Sự gia tăng của lãi suất thực theo lý thuyết đƣợc kỳ vọng sẽ làm giảm đầu tƣ và tiêu dùng, do đó có tác động giảm tăng trưởng và lạm phát.
Kiểm định tính dừng ADF cho thấy các biến GDP, RIBR dừng ở chuỗi gốc;
các biến còn lại không dừng ở chuỗi gốc nhƣng dừng ở sai phân bậc 1 (phụ lục).
Lựa chọn độ trễ tối ƣu của mô hình
Các tiêu chuẩn Sequential modified LR, Final prediction error, Akaike information criterion, Shcwarz information criterion và Hannan-Quinn information criterion đƣợc sử dụng để xác định độ trễ tối ƣu của mô hình. Kết quả kiểm định độ trễ tối đa của mô hình đƣợc trình bày ở Phụ lục. Kết quả cho thấy mô hình áp dụng đỗ trễ là 4 quý theo khuyến nghị của tiêu chuẩn AIC.
Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
Kết quả của mô hình đều vƣợt qua qua các kiểm tra về khuyết tật của mô hình như kiểm định tính ổn định của mô hình, phương sai sai số thay đổi, tính chuẩn của phần dƣ và tính dừng của phần dƣ. Kết quả kiểm tra các khuyết tật của mô hình đƣợc trình bày ở phần Phụ lục
Kết quả mô hình
Hình 2.20: Hàm phản ứng đẩy của lãi suất cho vay trước cú sốc cung tiền
Hình 2.21: Hàm phản ứng đẩy của lãi suất cho vay trước cú sốc lãi suất
Hình 2.22: Hàm phản ứng đẩy của GDP trước cú sốc lãi suất cho vay
Hình 2.23: Hàm phản ứng đẩy của lạm phát trước cú sốc lãi suất cho vay
Từ kết quả của hàm phản ứng cho thấy:
Thứ nhất, lãi suất cho vay trên thị trường phản ứng cùng chiều với cú sốc tăng trong lãi suất liên ngân hàng và ngược chiều với tăng trưởng cung tiền.
Thứ hai, ngay trong quý đầu tiên, cú số lãi suất đã phát huy ảnh hưởng và làm giảm tốc độ tăng trưởng GDP. Tuy nhiên các ảnh hưởng từ cú sốc lãi suất tới GDP mờ nhạt và kết thúc vào giữa quý 5.
Thứ ba, đối với phản ứng của CPI, cú sốc lãi suất không tác động ngay lập tức đến CPI mà có độ trễ 2 quý. Mức ảnh hưởng đạt giá trị lớn nhất vào quý 5 và sau đó sẽ có tác động dai dẳng tới lạm phát. Nhƣ vậy có thể thấy khi NHNN thực thi CSTT nới lỏng sẽ có tác động hạ lãi suất thị trường và nhanh chóng mang lại ảnh hưởng tích cực đến nền kinh tế thông qua sự gia tăng của sản lượng nhưng ảnh hưởng tiêu cực của nó tới ổn định giá cả phải cần thời gian mới bộc lộ. Bên cạnh đó, tác động dai dẳng của cú sốc lãi suất tới CPI cho thấy để ổn định giá cả CSTT thắt chặt cần được thực hiện kiên trì và chấp nhận sự ảnh hưởng không tốt tới tăng trưởng kinh tế.
Bảng phân rã phương sai cho thấy đóng góp của lãi suất cho vay đối với sự biến động của GDP và CPI là rất hạn chế.
Bảng 2.7: Phân rã phương sai của GDP và CPI
Variance Decomposition of GDP:
Period S.E. GDP DCPI DRLR DM2 RIBR
1 0.016177 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.016921 95.06724 0.261635 1.562422 1.191260 1.917446 3 0.020809 74.55102 17.49902 2.209718 3.239915 2.500322 4 0.022063 70.35213 21.14652 2.455363 3.810290 2.235693 5 0.022162 69.82519 21.14136 2.435863 3.776304 2.821274 6 0.024151 66.63296 24.63978 2.510181 3.786557 2.430520 7 0.026138 64.39721 27.64177 2.649848 3.235187 2.075984 8 0.026304 64.62555 27.46781 2.629364 3.224809 2.052460 9 0.026836 63.30752 28.10088 3.024982 3.454743 2.111880 10 0.027835 61.82694 27.73909 4.571053 3.251935 2.610982 Variance Decomposition of DCPI:
Period S.E. GDP DCPI DRLR DM2 RIBR
1 2.120886 24.72984 75.27016 0.000000 0.000000 0.000000 2 4.055938 33.48048 65.95591 0.202334 0.344099 0.017182 3 5.542624 39.11294 60.50054 0.115414 0.207543 0.063565 4 6.766314 43.84950 55.37517 0.086843 0.340979 0.347505 5 7.331830 47.68092 51.15270 0.212975 0.343422 0.609982 6 7.509547 49.30692 49.12520 0.445541 0.347185 0.775148 7 7.667647 48.73503 47.12129 2.283460 0.369256 1.490965 8 8.075478 44.52437 43.10273 7.693563 0.768634 3.910699 9 8.535058 40.01126 40.05557 11.64890 1.263977 7.020286 10 8.847634 37.27873 38.92245 13.29419 1.625757 8.878873
Nhƣ vậy qua phân tích kết quả của mô hình có thể thấy sự tồn tại và hiệu lực tác động hạn chế của kênh lãi suất trong điều hành CSTT của NHNN Việt Nam.