BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
------------------
HOÀNG THỊ THÙY VY
CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN CHÍNH SÁCH TIỀN
TỆ Ở VIỆT NAM – NGHIÊN CỨU QUA
KÊNH TÍN DỤNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. HỒ CHÍ MINH – Năm 2017
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
------------------
HOÀNG THỊ THÙY VY
CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN CHÍNH SÁCH TIỀN
TỆ Ở VIỆT NAM – NGHIÊN CỨU QUA
KÊNH TÍN DỤNG
Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
Mã số: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO
TP. HỒ CHÍ MINH – Năm 2017
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh Tế với đề tài “Cơ chế truyền dẫn chính
sách tiền tệ ở Việt Nam – Nghiên cứu qua kênh tín dụng” là công trình nghiên cứu
của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo.
Các số liệu, kết quả trong luận văn là trung thực. Tôi sẽ chịu trách nhiệm về nội
dung tôi đã trình bày trong luận văn này.
TP. Hồ Chí Minh, tháng 7 năm 2017
Tác giả
Hoàng Thị Thùy Vy
MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................................ i
MỤC LỤC .................................................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................................... vi
DANH MỤC BẢNG ............................................................................................................... viii
DANH MỤC HÌNH................................................................................................................... ix
TÓM TẮT ĐỀ TÀI .................................................................................................................... x
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ................................................................................... 1
1.1 Lý do chọn đề tài ................................................................................................ 1
1.2 Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................... 2
1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...................................................................... 2
1.3.1 Đối tượng nghiên cứu ......................................................................................... 2
1.3.2 Phạm vi nghiên cứu ............................................................................................ 3
1.4 Phương pháp nghiên cứu .................................................................................... 3
1.5 Ý nghĩa của luận văn .......................................................................................... 3
1.6 Bố cục bài nghiên cứu ........................................................................................ 4
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG
THỰC NGHIỆM TRƯỚC ĐÂY. ......................................................................................... 6
2.1 Chính sách tiền tệ ............................................................................................... 6
2.1.1 Khái niệm chính sách tiền tệ .............................................................................. 6
2.1.2 Mục tiêu của chính sách tiền tệ .......................................................................... 6
2.1.3 Công cụ của chính sách tiền tệ: .......................................................................... 6
2.1.4 Các quy tắc chính sách tiền tệ ............................................................................ 7
2.2 Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ .................................................................. 8
2.2.1 Khái niệm ........................................................................................................... 8
2.2.2 Kênh tỷ giá hối đoái ........................................................................................... 9
2.2.3 Kênh lãi suất ....................................................................................................... 9
2.2.4 Kênh giá tài sản ................................................................................................ 10
2.2.5 Kênh tín dụng ................................................................................................... 10
2.2.5.1 Kênh cho vay của ngân hàng .................................................................................... 10
2.2.5.2 Kênh bảng cân đối kế toán ........................................................................................ 11
2.2.5.3 Kênh bảng cân đối kế toán của hộ gia đình .......................................................... 11
2.2.5.4 Điều kiện tồn tại của kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn chính sách tiền
tệ ...................................................................................................................... 12
.......................................................................................................................................... 12
2.2.5.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn chính sách
tiền tệ
2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây ............................................................ 13
2.3.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài ........................................................................... 14
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước .............................................................................. 19
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................... 26
3.1 Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 26
3.1.1 Kiểm định tính dừng ......................................................................................... 26
3.1.2 Mô hình nghiên cứu .......................................................................................... 27
3.1.2.1 Tóm lược mô hình SVAR ......................................................................................... 27
3.1.2.2 Phản ứng xung .............................................................................................................. 31
3.1.2.3 Phân rã phương sai ...................................................................................................... 31
3.2 Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................................... 32
3.3 Tiến trình thực hiện và giả thiết nghiên cứu..................................................... 34
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................................ 37
4.1 Phân tích tổng quan chuỗi dữ liệu .................................................................... 37
4.2 Kết quả kiểm định tính dừng và bậc dừng ....................................................... 38
4.3 Lựa chọn độ trễ tối ưu và mô hình phù hợp ..................................................... 39
4.4 Kết quả ước lượng ma trận A0 của mô hình ..................................................... 41
4.5 Phân tích phản ứng xung .................................................................................. 42
4.6 Phân rã phương sai ........................................................................................... 49
4.7 Phân tích kiểm định Robustness ....................................................................... 55
4.8 Thảo luận kết quả nghiên cứu .......................................................................... 56
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ..................................................................................................... 62
5.1 Kết luận ............................................................................................................ 62
5.2 Những gợi ý chính sách .................................................................................... 62
5.3 Hạn chế của bài nghiên cứu.............................................................................. 64
5.4 Hướng phát triển của đề tài .............................................................................. 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................................... 66
PHỤ LỤC .................................................................................................................................... 71
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
ADF : Augmented Dickey-Fuller
AIC : Akaike Information Criterion
CPI Consumer Price Index :
CSTT Chính Sách Tiền Tệ :
DF : Dickey-Fuller
DSGE : Dynamic Stochastic General Equilibrium
ECM : Error Correction Model
EGARCH : Exponential Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedastic
FED Federal Reserve Systen :
FEVD Forecast Error Variance Decomposition :
FPE Final Prediction error :
GDP : Gross Domestic Product
GMM : General Method of Moments
GSO : General Statistics Office Of Viet Nam
HQIC : Hanna-Quinn Information Criterion
IMF International Monetary Fund :
IRFs Impulse Responses Functions :
LR Sequential modified LR test statistic :
MPTM : Monetary Policy Transmission Mechanism
OLS : Ordinary Least Squares
PP Phillips-Perron :
SBIC Schwarz information criterion :
SVAR Structural Vector autoregression :
TTCK Thị Trường Chứng Khoán :
UIPC : Uncovered Interest Parity Condition
VAR : Vector autoregression
VECM : Vector Error Correction Model
WTI : West Texas Intermediate
WTO : World Trade Organization
DANH MỤC BẢNG
Trang
Bảng 2. 1: Tóm lược một số nghiên cứu điển hình trên thế giới có liên quan đến đề
tài ............................................................................................................................... 17
Bảng 2. 2: Tóm lược một số nghiên cứu điển hình trong nước có liên quan đến đề
tài ............................................................................................................................... 24
Bảng 3. 1: Mô tả nguồn dữ liệu nghiên cứu của các biến ......................................... 33
Bảng 4. 1: Thống kê mô tả các biến .......................................................................... 37
Bảng 4. 2: Tương quan giữa các biến ....................................................................... 38
Bảng 4. 3: Kiểm định tính dừng và bậc dừng ........................................................... 39
Bảng 4. 4: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu ............................................................... 40
Bảng 4. 5: Kết quả ước lượng ma trận A0 ................................................................. 41
Bảng 4. 6: Phân rã phương sai tỷ giá danh nghĩa ...................................................... 49
Bảng 4. 7: Phân rã phương sai lãi suất ...................................................................... 50
Bảng 4. 8: Phân rã phương sai cung tiền................................................................... 51
Bảng 4. 9: Phân rã phương sai tín dụng .................................................................... 52
Bảng 4. 10: Phân rã phương sai sản lượng ................................................................ 53
Bảng 4. 11: Phân rã phương sai chỉ số giá tiêu dùng ................................................ 54
Bảng 4. 12: Các loại puzzle phổ biến trong các tài liệu nghiên cứu thực nghiệm .... 58
DANH MỤC HÌNH
Trang
Hình 4. 1: Kiểm định tính ổn định của mô hình với độ trễ là 1 ................................ 40
Hình 4. 2: Các phản ứng xung đối với cú sốc lãi suất. ............................................. 44
Hình 4. 3: Các phản ứng xung đối với cú sốc tín dụng ............................................. 45
Hình 4. 4: Các phản ứng xung đối với cú sốc giá dầu .............................................. 47
Hình 4. 5: Các lần điều chỉnh tỷ lệ dự trữ bắt buộc của Ngân Hàng Trung Ương .... 59
TÓM TẮT ĐỀ TÀI
Trong xu hướng phát triển của nền kinh tế hội nhập, chính sách tiền tệ có vai
trò đặc biệt quan trọng đối với nền kinh tế của một quốc gia. Là một trong những
chính sách vĩ mô thúc đẩy sự tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Với cách nhìn tổng quan
về cơ chế tác động mà chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến nền kinh tế, có nhiều thảo
luận về sự tồn tại của các kênh: tỷ giá, lãi suất, giá tài sản và đặc biệt là kênh tín dụng-
một kênh được các nhà nghiên cứu đặc biệt quan tâm trong những năm gần đây.
Rất nhiều nghiên cứu trên thế giới và trong nước đã nghiên cứu về cơ chế truyền
dẫn chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng. Với mong muốn thực hiện một nghiên
cứu tương tự thông qua việc sử dụng mô hình cấu trúc tự hồi quy vector (SVAR) để
phân tích, tác giả thực hiện đề tài: “Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt
Nam: Nghiên cứu qua kênh tín dụng” để làm luận văn tốt nghiệp cao học ngành
tài chính doanh nghiệp của mình.
Với một tập hợp mẫu gồm các quan sát theo tháng của hai nhóm biến ngoại sinh
và nội sinh bao gồm: giá dầu quốc tế, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) nước ngoài, lãi suất,
cung tiền, tỷ giá hối đoái danh nghĩa, sản lượng, tín dụng của ngân hàng, và chỉ số
giá cả từ tháng 01/2005 đến tháng 12/2015 để làm dữ liệu cho toàn bộ bài nghiên cứu.
Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng được phân tích bằng cách sử
dụng mô hình SVAR và các kiểm định liên quan để đo lường tính vững của mô hình.
Bài nghiên cứu này đã tìm thấy rằng cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ thông
qua kênh tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến các mức giá cả
trong nước. Bên cạnh đó, Ngân Hàng Trung Ương đóng một vai trò ổn định trong
việc thực hiện các biện pháp gia tăng cung tiền để đáp ứng với cú sốc tăng tín dụng
trong nền kinh tế. Các cú sốc từ bên ngoài cũng có ý nghĩa quan trọng đối với các
biến vĩ mô và đặc biệt là tín dụng trong nước
Từ khóa: Tín dụng, chính sách tiền tệ, VAR cấu trúc.
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 Lý do chọn đề tài
Vai trò quan trọng của tín dụng trong hoạt động kinh tế đã được nhấn mạnh
trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2010. Tín dụng ngân hàng chính là yếu
tố nội sinh cho quá trình thực hiện chính sách tiền tệ (Lown & Morgan 2002) và kết
nối với nền kinh tế thực phụ thuộc vào mức độ thâm nhập tài chính của một nền kinh
tế.
Vai trò của việc mở rộng tín dụng là làm cho ngành ngân hàng trở thành nguồn
trở ngại tài chính tiềm ẩn trong cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (Gambacorta &
Marques – Ibanez 2011). Tín dụng là một biến số kinh tế vĩ mô quan trọng làm tăng
hoạt động kinh tế thực và thường được xem xét thông qua kênh cho vay truyền thống.
Ngược lại, tín dụng cũng phụ thuộc vào mức độ hoạt động kinh tế.
Chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến ngành tài chính và thông qua đó đã ảnh hưởng
đến sản xuất thực. Với quy mô, sự phát triển của ngành tài chính, kết hợp với sản xuất
thực có thể xác định sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ tới nền kinh tế.
Trong một đánh giá toàn diện về cấu trúc của ngành tài chính và chính sách tiền
tệ của các quốc gia với các nhóm thu nhập khác nhau, Montiel và cộng sự (2010) cho
thấy rằng kênh cho vay có thể sẽ chiếm ưu thế hơn đối với các nước có thu nhập thấp.
Do đó, bài nghiên cứu này tiến hành điều tra các quan sát cùng với các quy tắc thực
nghiệm của cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ và thị trường tín dụng của Việt Nam
như là một ví dụ về một quốc gia đang phát triển mới nổi.
Việc thực hiện thành công một quan điểm chính sách tiền tệ thì phụ thuộc vào
nhận thức đúng đắn của người làm chính sách về các kênh truyền dẫn hoạt động trong
nền kinh tế.
Chính vì vậy, tác giả quyết định thực hiện đề tài “Cơ chế truyền dẫn chính
sách tiền tệ ở Việt Nam: Nghiên cứu qua kênh tín dụng” làm đề tài khóa luận. Tác
giả thực hiện đề tài dựa trên khuôn khổ mô hình SVAR của một nền kinh tế tổng hợp
có đặc điểm đặc trưng của quốc gia, nhằm cung cấp bằng chứng đáng tin cậy về sự
tồn tại của kênh tín dụng ở Việt Nam mà các tài liệu trước đây dường như đã bỏ qua.
Đây cũng là phương pháp mà tác giả Sadia Afrin (2016) đã sử dụng để phân tích tác
động của tín dụng và cú sốc chính sách tiền tệ đối với giá cả, nền kinh tế thực với sự
nhấn mạnh đặc biệt về kênh tín dụng.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách
tiền tệ thông qua kênh tín dụng bằng cách sử dụng mô hình SVAR cho nền kinh tế
Việt Nam trong giai đoạn 2005-2015. Tức là trả lời cho hai câu hỏi nghiên cứu chính:
Thứ nhất, các cú sốc chính sách tiền tệ ảnh hưởng như thế nào đến tín dụng ngân
hàng (kênh cho vay), giá cả tổng thể và các biến khác trong nền kinh tế Việt Nam?
Thứ hai, Ngân Hàng Trung Ương và nền kinh tế phản ứng như thế nào với cú sốc
tín dụng?
Ngoài việc tìm ra câu trả lời cho hai câu hỏi trên, mô hình còn phân tích các phản
ứng của nền kinh tế đối với các cú sốc bên ngoài cụ thể là giá dầu thế giới.
1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1 Đối tượng nghiên cứu
Bài viết tập trung làm sáng tỏ cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ và kênh tín
dụng tại Việt Nam trong giai đoạn 01/2005 – 12/2015.
Để làm sáng tỏ sự tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các
biến thực khác thông qua kênh tín dụng, tác giả tập trung nghiên cứu vào các biến số:
Giá dầu quốc tế (opw)
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của các nước đối tác nhập khẩu lớn của Việt Nam (pw)
Lãi suất danh nghĩa ngắn hạn (i)
Cung tiền trong nước M2 (m)
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (neer)
Sản lượng (y)
Tín dụng (cho vay của ngân hàng) (cr)
Giá cả trong nước (p)
1.3.2 Phạm vi nghiên cứu
Để thuận tiện cho quá trình thực hiện bài nghiên cứu, tác giả đã giới hạn phạm
vi nghiên cứu lại như sau: Chọn dữ liệu của các biến số trong bài nghiên cứu là dữ
liệu theo tháng, bao gồm 132 quan sát, bắt đầu từ 01/2005 đến 12/2015.
Tác giả chọn mốc thời điểm 01/2005 làm mốc dữ liệu thu thập để thực hiện bài
nghiên cứu. Vì lúc này, nước ta bắt đầu áp dụng thi hành Quyết định 1452/2004/QĐ-
NHNN về giao dịch hối đoái của các tổ chức tín dụng được phép hoạt động ngoại hối.
Đây là thời điểm mà thị trường ngoại hối được mở rộng các loại hình giao dịch hối
đoái, mở ra cánh cửa mới trên con đường hội nhập khu vực. Do đó với khoảng thời
gian này, bài nghiên cứu sẽ xác thực hơn.
1.4 Phương pháp nghiên cứu
Tác giả đã sử dụng các nghiên cứu trước đây trên thế giới và trong nước làm
nền tảng lý thuyết và sử dụng mô hình SVAR cùng các phương pháp xác định nhằm
nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ và kênh tín dụng trong các nghiên
cứu trước để vận dụng trong bài nghiên cứu của mình.
Phần mềm được dùng để ước lượng mô hình SVAR là phần mềm Eview 9.5.
Bên cạnh đó, luận văn cũng sử dụng thêm Excel để hỗ trợ cho việc xử lý số liệu.
1.5 Ý nghĩa của luận văn
Về mặt học thuật, trên cơ sở hệ thống hóa, tổng quan các lý thuyết và tài liệu
liên quan trước đây, vận dụng mô hình ứng dụng trên thế giới đã đưa ra trong khi xác
định mô hình SVAR cho Việt Nam.
Thứ nhất, nghiên cứu này góp phần vào tài liệu về chính sách tiền tệ đối với các
nền kinh tế đang phát triển và mới nổi một cách tổng quát, bằng cách kiểm tra cơ chế
truyền dẫn chính sách tiền tệ của nền kinh tế bán nhỏ mở tại Việt Nam. Đặc biệt,
nghiên cứu kênh tín dụng và vai trò của kênh tín dụng trong nền kinh tế.
Thứ hai, sự phát hiện thông qua mô hình trong bài nghiên cứu trong khoảng cấu
trúc đệ quy tự do của các bất thường thực nghiệm như các output puzzle, liquidity
puzzle, price puzzle, exchange rate puzzle mà một số nghiên cứu trước đây đã gặp
phải khi sử dụng SVAR đệ quy.
Về mặt thực tiễn, bài nghiên cứu cung cấp một bằng chứng thực nghiệm về cơ
chế truyền dẫn chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng, các yếu tố tác động đến
kênh tín dụng tại một nền kinh tế đang phát triển. Đem lại nhiều hữu ích cho các nhà
hoạch định chính sách, nhà quản lý, nhà đầu tư và các chủ thể có liên quan trong nền
kinh tế, làm nguồn tài liệu tham khảo và cái nhìn rõ hơn ở thị trường Việt Nam.
1.6 Bố cục bài nghiên cứu
Ngoài phần tóm tắt, tài liệu tham khảo và phụ lục, bố cục của luận văn sẽ bao
gồm năm chương với cấu trúc như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài. Trong chương này tác giả làm rõ lý do thực hiện
đề tài, mục tiêu, các vấn đề cần nghiên cứu, phạm vi, đối tượng, phương pháp nghiên
cứu, ý nghĩa khoa học và bố cục bài nghiên cứu.
Chương 2: Tổng quan cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm trước đây.
Ở chương này, tác giả hệ thống một số lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu trước
đây của các nhà nghiên cứu trên thế giới và trong nước. Dựa trên cơ sở những bằng
chứng thực nghiệm này, tác giả xây dựng chương phương pháp nghiên cứu và thực
hiện kiểm định với dữ liệu.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Trình bày mô hình nghiên cứu thực
nghiệm, các giả định, mô tả các biến được sử dụng, làm rõ cách thức thu thập và xử
lý dữ liệu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu. Tác giả trình bày các kết quả kiểm định của đề
tài cho thị trường Việt Nam mà tác giả phát hiện được và thảo luận các kết quả nhận
được.
Chương 5: Kết luận. Cụ thể là tác giả đã tóm tắt đưa ra kết luận chung cho toàn
bộ nội dung luận văn, đề xuất một số kiến nghị, đồng thời xác định những điểm hạn
chế của đề tài để tiếp tục hoàn thiện những điểm này trong các nghiên cứu tiếp theo.
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG
CHỨNG THỰC NGHIỆM TRƯỚC ĐÂY.
2.1 Chính sách tiền tệ
2.1.1 Khái niệm chính sách tiền tệ
Chính sách tiền tệ là một trong những chính sách kinh tế vĩ mô mà trong đó
Ngân Hàng Trung Ương thông qua các công cụ của mình thực hiện việc kiểm soát và
điều tiết khối lượng tiền cung ứng, nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế xã hội đã đề
ra (Trương Mộc Lâm, 2013).
2.1.2 Mục tiêu của chính sách tiền tệ
Mục tiêu cuối cùng của chính sách tiền tệ hầu như được thống nhất ở các quốc
gia. Xuất phát từ sự điều chỉnh lượng tiền cung ứng nhằm đạt được các mục tiêu,
trước hết là ổn định giá trị tiền tệ, trên cơ sở đó, góp phần tăng trưởng kinh tế và giải
quyết công ăn việc làm (giảm thất nghiệp).
Mục tiêu trung gian được Ngân Hàng Trung Ương lựa chọn là tổng khối lượng
tiền cung ứng (M1,M2,M3) hoặc mức lãi suất thị trường (ngắn và dài hạn) để thông
qua đó nhằm đạt được mục tiêu cuối cùng của chính sách tiền tệ.
Mục tiêu hoạt động bao gồm: Tổng lượng dự trữ (dự trữ bắt buộc), lãi suất liên
ngân hàng, lãi suất chiết khấu, lãi suất tái chiết khấu của Ngân Hàng Trung Ương.
Đây là những biến số nằm giữa công cụ của chính sách tiền tệ và mục tiêu trung gian.
2.1.3 Công cụ của chính sách tiền tệ
Công cụ của chính sách tiền tệ là các hoạt động được thực hiện trực tiếp bởi
Ngân Hàng Trung Ương, nhằm ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến lượng tiền
trong lưu thông và lãi suất, từ đó đạt được các mục tiêu của chính sách tiền tệ. Ngân
Hàng Trung Ương sử dụng hai nhóm công cụ Chính sách tiền tệ đó là nhóm công cụ
trực tiếp (hành chính) và nhóm công cụ gián tiếp (thị trường) (Nguyễn Văn Tiến,
2011).
Công cụ trực tiếp tác động trực tiếp vào khối lượng tiền trong lưu thông, được
các nước áp dụng phổ biến nhất là hạn mức tín dụng.
Nhóm công cụ gián tiếp bao gồm dự trữ bắt buộc, chính sách tái cấp vốn (chính
sách lãi suất, chính sách chiết khấu); nghiệp vụ thị trường mở, được Ngân Hàng Trung
Ương sử dụng thông qua cơ chế thị trường để tác động đến mục tiêu của chính sách
tiền tệ.
2.1.4 Các quy tắc chính sách tiền tệ
Theo Phạm Thế Anh (2008), các quy tắc chính sách tiền tệ được Ngân Hàng
Trung Ương sử dụng phổ biến ở các nước gồm:
Đặt mục tiêu cho cung tiền: Được ủng hộ rộng rãi bởi các nhà kinh tế rằng cung
tiền là nguyên nhân chính gây ra các biến động của nền kinh tế. Ngân Hàng Trung
Ương sẽ ấn định mức tăng trưởng cung tiền hàng năm ở mức thấp và ổn định nhằm
duy trì sự ổn định của sản lượng, việc làm và giá cả. Tuy nhiên, quy tắc chính sách
tiền tệ này không phải là quy tắc tối ưu theo như quan điểm của các nhà kinh tế.
Bời vì sự ổn định của cung tiền chỉ có thể giúp ổn định tổng cầu nếu như tốc độ
lưu chuyển của tiền là không thay đổi. Nhiều cú sốc kinh tế gây ra sự thay đổi của
cầu tiền là do tốc độ lưu chuyển. Tăng trưởng cung tiền cần được điều chỉnh linh
hoạt và phù hợp.
Đặt mục tiêu cho GDP danh nghĩa: Ngân Hàng Trung Ương sẽ công bố mức mục
tiêu của GDP danh nghĩa (GDP tính theo giá hiện hành). Nếu GDP danh nghĩa
thấp hơn mức GDP mục tiêu, Ngân Hàng Trung Ương sẽ tăng cung tiền nhằm kích
thích tổng cầu và ngược lại. Bởi vì mục tiêu GDP danh nghĩa cho phép các chính
sách tiền tệ phản ứng với những thay đổi của tốc độ lưu chuyển tiền tệ cho nên hầu
hết các nhà kinh tế cho rằng có thể mang lại sự ổn định về sản lượng và giá cả tốt
hơn so với các quy tắc của các nhà kinh tế tiền tệ.
Đặt mục tiêu cho mức giá: Với quy tắc này, Ngân Hàng Trung Ương sẽ công bố
mức lãi suất mục tiêu đối với tỉ lệ lạm phát và điều chỉnh cung tiền, khi lạm phát
thực tế lệch khỏi tỉ lệ lạm phát mục tiêu. Giống với như quy tắc mục tiêu GDP
danh nghĩa, quy tắc này cũng giúp nền kinh tế trung hòa được các cú sốc về cầu
tiền. Quy tắc mục tiêu mức giá có tính minh bạch đối với công chúng.
Quy tắc Taylor: Được đề xuất bởi nhà kinh tế học John – Taylor, ông cho rằng
Ngân Hàng Trung Ương sẽ điều chỉnh cung tiền và lãi suất bất cứ khi nào lạm phát
lệch khỏi mức lạm phát mục tiêu hoặc tỉ lệ thất nghiệp lệch khỏi mức thất nghiệp
tự nhiên, GDP lệch khỏi mức GDP tiềm năng. Bởi vì mối quan hệ ngược chiều
giữa lạm phát và thất nghiệp khi điều chỉnh tiền tệ cho nên điều quan trọng đối với
các nhà hoạch định chính sách là phải kết hợp hài hòa được giữa hai mục tiêu này
một cách đồng thời. Quy tắc này cũng quy định Ngân Hàng Trung Ương nên thay
đổi lãi suất danh nghĩa ra sao để đáp ứng với các thay đổi của lạm phát, GDP hoặc
các điều kiện kinh tế khác.
2.2 Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ
2.2.1 Khái niệm
Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (Monetary Policy Transmission
Mechanism – MPTM) là quá trình từ thay đổi trong lãi suất (hoặc cung tiền) của cơ
quan điều hành chính sách tiền tệ làm ảnh hưởng đến mức giá và sản lượng của nền
kinh tế. Có thể thấy cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ là một quá trình mà sự thay
đổi trong chính sách tiền tệ dẫn đến hàng loạt sự thay đổi khác trong các biến số của
nền kinh tế như lãi suất, giá cả tài sản, chi tiêu, tiêu dùng, tỷ giá hối đoái, dòng tiền,
khả năng cấp tín dụng của hệ thống Ngân Hàng Thương Mại và cuối cùng là hướng
tới mục tiêu mức giá, sản lượng và thất nghiệp (Mishkin, 2004).
Theo Mishkin (2004) dựa trên học thuyết của Keynes, các kênh truyền dẫn chính
sách tiền tệ bao gồm các kênh chính như: tỷ giá, giá tài sản, lãi suất và kênh tín dụng.
Từ đó, tác động đến sản lượng, thất nghiệp và lạm phát trong nền kinh tế.
2.2.2 Kênh tỷ giá hối đoái
Tác động của tỷ giá hối đoái lên xuất khẩu ròng là một kênh truyền dẫn quan trọng
của chính sách tiền tệ. Trong trường hợp Ngân Hàng Trung Ương thực hiện chính
sách tiền tệ mở rộng, cung ngoại tệ tăng, lãi suất thực giảm, gây áp lực giảm giá lên
đồng nội tệ. Tức là tỷ giá hối đoái theo phương pháp yết giá trực tiếp sẽ tăng.
Do đồng nội tệ giảm giá nên giá cả hàng hóa trong nước sẽ rẻ hơn so với hàng
hóa nước ngoài, làm cho nhập khẩu giảm, xuất khẩu tăng và cán cân thương mại được
cải thiện theo hướng thặng dư. Điều này làm cho tổng cầu tăng dẫn đến làm tổng sản
lượng tăng và ngược lại.
M tăng ⇒ ir giảm ⇒ E tăng ⇒ XK tăng ⇒ Y tăng
2.2.3 Kênh lãi suất
Khi Ngân Hàng Trung Ương thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng (tức là M
tăng) sẽ làm cho lãi suất thực giảm. Điều này làm giảm chi phí vốn vay, tăng nhu cầu
đầu tư vào vốn lưu động để mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh, gia tăng chi tiêu
đầu tư. Do đó làm tăng tổng cầu và sản lượng Y trong nền kinh tế
Mô hình IS – LM truyền thống của Keynes có thể được đặc trưng bởi hiệu ứng
mở rộng tiền tệ như sau:
M tăng ⇒ if giảm ⇒ I tăng ⇒ Y tăng
Nếu lãi suất danh nghĩa chạm mức sàn zero trong suốt giai đoạn giảm phát, với
lãi suất danh nghĩa bằng 0, khi cung tiền mở rộng (M tăng) làm gia tăng mức giá cả
kỳ vọng (Pe tăng), dẫn đến lạm phát kỳ vọng tăng (𝜋e tăng), lãi suất thực giảm (if
giảm), kích thích chi tiêu và do đó làm tăng sản lượng Y. Cụ thể được biểu diễn qua
phương trình sau:
M tăng ⇒ Pe tăng ⇒ 𝜋e tăng ⇒ ir giảm ⇒ I tăng ⇒ Y tăng
2.2.4 Kênh giá tài sản
Trong trường hợp chính sách tiền tệ của Ngân Hàng Trung Ương thay đổi, giá
cổ phiếu trên thị trường chứng khoán sẽ thay đổi và qua đó tác động đến đầu tư của
doanh nghiệp (Lý thuyết Tobin’s q) và tiêu dùng của cá nhân (hiệu ứng của cải của
Modigliani). Đầu tư của doanh nghiệp và tiêu dùng của cá nhân thay đổi sẽ tác động
đến tăng trưởng của nền kinh tế.
Kết hợp những quan điểm cùng các trường phái kinh tế học cho thấy, với giá cổ
phần tăng lên (Pe tăng) sẽ dẫn đến giá trị thị trường của công ty chia cho chi phí thay
thế của vốn cao hơn (q tăng). Do đó tăng chi tiêu đầu tư và sản lượng.
M tăng ⇒ Pe tăng ⇒ q tăng ⇒ I tăng ⇒ Y tăng
Kênh giá tài sản tồn tại hầu hết ở các quốc gia phát triển nhưng chỉ tồn tại ở một
số các quốc gia đang phát triển bởi vì thị trường nợ và thị trường vốn ở các quốc gia
này vẫn chưa phát triển mạnh (Mishra and Montiel, 2012)
2.2.5 Kênh tín dụng
2.2.5.1 Kênh cho vay của ngân hàng
Kênh cho vay (bank lending channel) là một kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ
quan trọng, đặc biệt là ở các quốc gia mà thị trường chứng khoán còn chưa phát triển
và hệ thống Ngân Hàng Thương Mại còn giữ vai trò chính trong quá trình chu chuyển
vốn. Điều này được thấy điển hình ở nền kinh tế Việt Nam.
Cơ chế truyền dẫn của kênh cho vay được mô tả qua quá trình tác động của sự
thay đổi chính sách tiền tệ. Với chính sách tiền tệ mở rộng, làm cho hệ thống các
Ngân Hàng Thương Mại có sự gia tăng trong nguồn vốn khả dụng dẫn đến làm tăng
nguồn cung tín dụng. Từ đó, các hoạt động sản xuất kinh doanh được cung ứng vốn,
làm tăng chi tiêu đầu tư của doanh nghiệp, tăng chi tiêu tiêu dùng cá nhân và cuối
cùng làm tăng GDP của quốc gia.
Các khách hàng là doanh nghiệp thường thông qua ngân hàng để tiếp cận với
thị trường vốn nói chung. Chính sách tiển tệ có thể tác động đến nền kinh tế thông
qua hoạt động này theo cơ chế sau:
M tăng ⇒ Tiền gửi ngân hàng tăng ⇒ Tiền vay tăng⇒ I tăng ⇒ Y tăng
Theo cơ chế này, chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đến nhu cầu chi tiêu của
các doanh nghiệp vừa và nhỏ hơn là các doanh nghiệp lớn – những cá thể có khả năng
tiếp cận với thị trường tài chính thông qua phát hành các chứng khoán có giá.
2.2.5.2 Kênh bảng cân đối kế toán
Chính sách tiền tệ nới lỏng làm giảm lãi suất, giá cổ phần sẽ tăng lên, kéo theo
giá trị tài sản ròng của công ty gia tăng. Lúc này, người đi vay sẽ có nhiều tài sản thế
chấp có giá trị hơn, làm giảm vấn đề rủi ro đạo đức và sự lựa chọn đối nghịch. Từ đó,
các ngân hàng có thể tăng dư nợ cho vay, dẫn đến tăng chi tiêu đầu tư của doanh
nghiệp. Cuối cùng, làm cho tổng sản lượng của quốc gia tăng theo.
M tăng ⇒ I giảm ⇒ Pe tăng ⇒ Giá trị tài sản ròng tăng ⇒ Rủi ro đạo đức, lựa
chọn đối nghịch giảm ⇒ Dư nợ cho vay tăng ⇒ I tăng ⇒ Y tăng.
2.2.5.3 Kênh bảng cân đối kế toán của hộ gia đình
Bảng cân đối tài sản của hộ gia đình có ảnh hưởng quan trọng tới ước tính khả
năng gặp khó khăn tài chính. Khi chính sách tiền tệ mở rộng, giá cổ phiếu tăng sẽ
làm cho giá trị tài sản tài chính của các hộ gia đình đang nắm giữ tăng lên. Khi tỷ
trọng tài sản tài chính/ nợ tăng lên, khả năng gặp khó khăn về tài chính của các hộ gia
đình sẽ giảm. Điều này làm tăng chi tiêu cho nhà ở và các tài sản dài hạn khác, thúc
đầy tăng trưởng kinh tế và gia tăng sản lượng. Điều này dẫn đến một cơ chế truyền
dẫn tiền tệ thông qua liên kết giữa cung tiền và giá cổ phiếu:
M tăng ⇒ Pe tăng ⇒ Tài sản tài chính tăng ⇒ Khả năng khó khăn tài chính
giảm ⇒ Chi tiêu cho tài sản dài hạn (nhà ở và hàng hóa lâu bền) tăng ⇒ Y tăng.
Tài sản dài hạn của hộ gia đình có tính thanh khoản thấp. Do đó, khi chính sách
tiền tệ thắt chặt làm tăng lãi suất sẽ dẫn đến dòng tiền tiêu dùng giảm, chi tiêu cho tài
sản lâu bền giàm và làm giảm tổng sản lượng. Sự khác biệt giữa quan điểm về ảnh
hưởng của dòng tiền đối với doanh nghiệp và hộ gia đình không phải do người vay
không sẵn lòng cho người tiêu dùng vay dẫn đến tiêu dùng giảm, mà do người tiêu
dùng không muốn chi tiêu.
2.2.5.4 Điều kiện tồn tại của kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn chính
sách tiền tệ
Kênh tín dụng chỉ tồn tại khi nền kinh tế có một số điều kiện nhất định. Đó là
các doanh nghiệp dựa vào nguồn vốn của Ngân Hàng Thương Mại, Ngân Hàng không
thể thay thế toàn bộ nguồn vốn cho vay từ tiền gởi (theo Bernanke and Blinder, 1998).
Ngoài ra Ngân Hàng Trung Ương còn phải có khả năng tác động đến nguồn cung tín
dụng của hệ thống Ngân Hàng Thương Mại (Kashyap and Stein, 1995).
2.2.5.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn
chính sách tiền tệ
Kênh tín dụng chịu sự tác động của các yếu tố bao gồm cả các yếu tố vĩ mô và
vi mô làm cho hiệu quả truyền dẫn của chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng có
sự khác biêt ở các quốc gia và qua các giai đoạn thời kỳ.
Các nhân tố vĩ mô:
- Quy mô và độ mở của nền kinh tế: Đối với các quốc gia có nền kinh tế nhỏ mở nói
chung, cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ bị ảnh hưởng mạnh mẽ từ các cú sốc
bên ngoài tới nền kinh tế. Trong bài nghiên cứu của Trần Ngọc Thơ và cộng sự
(2013) cũng đã cho thấy Việt Nam giai đoạn sau gia nhập WTO, ảnh hưởng của
các cú sốc bên ngoài đến nền kinh tế trong nước là mạnh hơn.
- Khủng hoảng kinh tế: Hiệu quả truyền dẫn của kênh tín dụng đến nền kinh tế trong
thời kỳ khủng hoảng sẽ thấp hơn so với các giai đoạn khác.
- Sự phát triển của thị trường tài chính: Kênh tín dụng chịu ảnh hưởng của quy mô,
cấu trúc thị trường tài chính, chi phí giao dịch và các cải tiến trong thị tường tài
chính. Đặc biệt là quy mô, sự phát triển của thị trường chứng khoán và thị trường
liên ngân hàng cũng đóng vai trò quan trọng đến hiệu quả truyền dẫn chính sách
tiền tệ.
- Luật pháp trong ngành ngân hàng: Môi trường pháp lý và hệ thống pháp luật cũng
có ảnh hưởng đến hiệu quả tác động của chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia. Cụ
thể là các quy định và điều kiện quản lý vốn, cơ chế giám sát của Ngân Hàng Trung
Ương, các quy định về lãi suất, sự minh bạch trong ngành tài chính…
- Sự cạnh tranh trong ngành: Ở các quốc gia mà tính cạnh tranh trong ngành ngân
hàng cao hơn thì sự phát triển kênh tín dụng sẽ mạnh hơn.
- Ngoài ra, các yếu tố như cấu trúc của nền kinh tế, mức nợ công quốc gia, các đặc
điểm riêng của nền kinh tế cũng góp phần làm cho kênh tín dụng có sự khác biệt
ở các quốc gia, các khu vực.
Các nhân tố vi mô:
- Về phía cung tín dụng: hiệu quả truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng
phụ thuộc vào các yếu tố như quy mô, cấu trúc vốn, sở hữu, khả năng thanh khoản,
rủi ro của ngành Ngân Hàng Thương Mại. Với quy mô Ngân Hàng Thương Mại
nhỏ hơn, các rào cản về vốn nhiều hơn, tính thanh khoản của ngân hàng cao hơn
thì các phản ứng của chính sách tiền tệ qua nguồn cung tín dụng sẽ mạnh hơn.
- Về phía cầu tín dụng: Mức độ phụ thuộc của người đi vay, nhu cầu vốn, hành vi
và đặc trưng của khách hàng vay sẽ phản ứng khác nhau đối với chính sách tiền tệ.
2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Các nghiên cứu tiêu biểu sẽ được tóm lược trong phần này. Một vài nghiên cứu
trên thế giới và trong nước trước đây có liên quan cũng được đề cập.
2.3.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài
Một số công trình đầu tiên về tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ trong
nền kinh tế được thực hiện bởi Bernanke & Blinder (1992), Sims (1992), Christiano
và cộng sự (1998).
Kim và Rubini (2000) thực hiện nghiên cứu có ảnh hưởng trong tài liệu chính
sách tiền tệ cụ thể đối với sáu nước công nghiệp hóa. Mô hình SVAR với các giới
hạn đồng thời phi đệ quy của nhóm tác giả đã thành công trong việc xác định cú sốc
chính sách tiền tệ và giải quyết các bất thường thực nghiệm trong một nền kinh tế mở
như là các liquidity puzzle, price puzzle, exchange rate puzzle cho các quốc gia không
phải là Hoa Kỳ, tất cả đều được tìm thấy trong các bài nghiên cứu VAR trước đó.
Đồng thời, cung cấp một số bằng chứng ban đầu rằng độ trễ quá mức (độ lệch chuẩn
của UIPC) có thể xảy ra không có hệ thống.
Lown và Morgan (2002) đã nghiên cứu về hiệu quả của tín dụng trong cơ chế
truyền dẫn bằng cách sử dụng mô hình tự hồi quy vec tơ kinh tế vĩ mô VAR bao gồm
cả thị trường cho vay thương mại. Thông qua đó, tìm kiếm bằng chứng về tác động
nội sinh (với cơ chế tiền tệ) và ngoại sinh (tiêu chuẩn tín dụng của Ngân Hàng Thương
Mại) của tín dụng. Nhóm tác giả tìm thấy rằng cú sốc tín dụng ngân hàng chính là
yếu tố nội sinh cho quá trình chính sách tiền tệ và kết nối với nền kinh tế thực phụ
thuộc vào mức độ thâm nhập tài chính của một nền kinh tế. Các cú sốc chính sách
tiền tệ có tác động đáng kể đến cho vay và tiêu chuẩn tín dụng thì phần lớn tác động
ngoại sinh với chính sách tiền tệ.
Disyatat & Vongsinsirikul (2003) đã phân tích bằng mô hình VAR cơ bản bao
gồm các biến sản lượng (GDP), CPI, lãi suất tái chiết khấu 14 ngày với số liệu điều
chỉnh theo quý từ Q1 năm 1993 đến Q4 năm 2001. Tìm thấy bằng chứng yếu về sự
tồn tại của kênh cho vay ngân hàng ở Thái Lan, mặc dù các ngân hàng là nguồn tài
chính chủ yếu ở đó. Sự suy giảm về mức độ tín dụng trong sản xuất cho thấy các công
ty ngày càng chuyển sang các nguồn tài chính phi ngân hàng như thu nhập giữ lại và
các vấn đề trái phiếu doanh nghiệp.
Younus (2004) xem xét tác động của chính sách tiền tệ đối với tiền gửi ngân
hàng và tín dụng trong nền kinh tế ở Bangladesh. Sử dụng dữ liệu hàng quý từ năm
1975 đến năm 2000 kết hợp với các hàm phản ứng xung IRFs và phân rã phương sai,
mô hình VAR cấu trúc (Bernanke, 1986) và mô hình VAR với phân rã Cholesky. Kết
quả bài nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ đo lường bằng cơ chế tiền tệ thì không
có ảnh hưởng đáng kể đến tiền gửi và tín dụng, tức là không có kênh tiền hoặc kênh
tín dụng ở Bangladesh do dự trữ vượt mức trong ngân hàng. Sự phụ thuộc ít hơn của
các Ngân Hàng Thương Mại đối với thanh khoản của Ngân Hàng Trung Ương sẽ góp
phần làm mất hiệu quả của chính sách tiền tệ trong việc làm thay đổi danh mục đầu
tư ngân hàng.
Berkelmans (2005) đã kiểm tra mối quan hệ nội sinh giữa tín dụng và chính
sách tiền tệ của nền kinh tế Úc bằng cách sử dụng một phương pháp tiếp cận mô hình
SVAR với 7 biến. Các phát hiện của tác giả đã gợi ý rằng một cú sốc tích cực tới
chính sách lãi suất làm giảm cả lạm phát và tín dụng, trong khi chính sách tiền tệ đóng
vai trò quan trọng trong phản ứng với cú sốc tín dụng. Tác động của cú sốc tín dụng
đối với sản lượng và tỷ giá hầu như đã được bù lại bởi phản ứng của chính sách tiền
tệ.
Ahmed & Islam (2006) nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở
Bangladesh qua kênh cho vay và kênh tỷ giá. Sử dụng cách tiếp cận VAR không giới
hạn bằng cách sử dụng dữ liệu hàng quý từ 7/9/1979 đến 4/6/2005 và sắp xếp các
biến như tiền dự trữ, tổng tiền gởi, đầu tư tư nhân CPI và GDP thực. Kết quả phân
tích thực nghiệm cho thấy bằng chứng yếu về sự tồn tại của cả kênh cho vay và tỷ giá
trong nền kinh tế Bangladesh.
Montiel và cộng sự (2010) xem xét cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở các
nước có thu nhập thấp. Họ tìm thấy rằng kênh cho vay của ngân hàng có thể là kênh
chi phối chủ yếu cho việc truyền dẫn tiền tệ đối với các nước có thu nhập thấp. Tài
liệu cho thấy hiệu quả và độ tin cậy của mối liên hệ giữa các hành động chính sách
tiền tệ với sự sẵn có và chi phí tín dụng ngân hàng, có thể bị suy yếu bởi yếu tố cạnh
tranh trong ngành ngân hàng và môi trường thể chế kém.
Gambacorta và Marques – Ibanez (2011) sử dụng dữ liệu theo theo quý từ
năm 1999 đến năm 2009 cùng với phương pháp GMM được phát triển bởi Arellano
và Bond (1991), Blundell và Bond (1998) để đo lường tác động ngắn hạn của những
thay đổi chính sách tiền tệ đối với cho vay ngân hàng. Bài nghiên cứu đã tìm thấy
những thay đổi đáng kể trong hoạt động của kênh cho vay ngân hàng trong việc
chuyển đổi chính sách tiền tệ do cải cách tài chính và thay đổi mô hình kinh doanh
của các ngân hàng.
Maria Josefina Angelica C. Aban (2013) kiểm tra sự hiện diện của một kênh
cho vay ngân hàng của chính sách tiền tệ ở Philipines. Sử dụng số liệu hàng quý từ
2008-2011 và phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS). Kết quả cho thấy tăng
trưởng tín dụng của các ngân hàng nhỏ rất nhạy cảm với các chính sách tiền tệ, cung
cấp bằng chứng sự tồn tại kênh cho vay ở Philipines. Tăng tỷ lệ chính sách dẫn đến
việc giảm nguồn cung cho vay của các ngân hàng nhỏ.
Anthony Simpasa và cộng sự (2014) cũng dùng phương pháp ước lượng dữ
liệu bảng GMM động tuyến tính theo Arellano và Bond (1991) tìm hiểu tác động của
chính sách tiền tệ đối với hành vi cho vay của các Ngân Hàng Thương Mại tại Zambia.
Tương tác các yếu tố ngân hàng cụ thể với các chỉ số về chính sách tiền tệ, nhóm tác
giả tìm thấy bằng chứng về kênh cho vay ngân hàng hoạt động chủ yếu qua các ngân
hàng lớn, vừa phải ở các ngân hàng trung bình và không tồn tại ở các ngân hàng nhỏ.
Philippo Ippolito và cộng sự (2016) sử dụng mô hình động lực cân bằng một
phần để nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ thông qua cho vay, tìm thấy
rằng kênh cho vay ngân hàng đóng một vai trò quan trọng trong cơ chế truyền dẫn
chính sách tiền tệ. Chính sách tiền tệ thắt chặt làm tăng gánh nặng nợ nần của người
đi vay và làm giảm giá trị tài sản thế chấp và trái phiếu của họ, từ đó làm tăng các
khoản nợ ròng của ngân hàng.
Sadia Afrin (2016) nghiên cứu chính sách tiền tệ và thị trường tín dụng ở
Bangladesh (đại diện cho một quốc gia đang phát triển mới nổi) bằng cách xây dựng
một khối đệ quy SVAR cho nền kinh tế Bangladesh trong giai đoạn 2003 -2013. Kết
quả thu được làm rõ sự ảnh hưởng đáng kể của chính sách tiền tệ lên giá cả và kênh
tín dụng ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ. Một
cú sốc tích cực đối với tín dụng có thể là lạm phát và Ngân Hàng Trung Ương đóng
vai trò ổn định tỷ lệ chính sách. Các cú sốc ngoại sinh thì quan trọng trong hoạt động
của các nhân tố vĩ mô trong nước.
Bảng 2. 1: Tóm lược một số nghiên cứu điển hình trên thế giới có liên quan đến đề tài
Tác giả
Tên bài nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Kim và Rubini (2000)
SVAR phi đệ quy
Exchange rate anomalies in the industrial countries: A solution with a structural VAR approach
* Xác định được cú sốc CSTT * Giải quyết các liquidity puzzle, price puzzle, exchange rate puzzle * Độ lệch chuẩn có thể xảy ra không có hệ thống
Mô hình VAR
Credit effects in the monetary mechanism
* Tín dụng ngân hàng chính là yếu tố nội sinh của CSTT
Lown và Morgan (2002)
Mô hình VAR cơ bản
Disyatat & Vongsinsirikul (2003)
Monetary Policy and the Transmission Mechanism in Thailand
* Tìm thấy bằng chứng yếu của sự tồn tại kênh tín dụng ở Thái Lan
Younus (2004)
The Impact of Monetary Policy on the Bank Portfolio in Bangladesh
* Không có kênh tiền tệ hoặc kênh tín dụng ở Bangladesh do tiền gởi dự trữ vượt mức trong ngân hàng
* Mô hình SVAR (Bernanke, 1986) * Mô hình VAR với phân rã Cholesky
Mô hình SVAR
Berkelmans (2005)
Credit and monetary policy: An Australian SVAR
* CSTT đóng vai trò quan trọng trong phản ứng với cú sốc tín dụng * Tác động của cú sốc tín dụng đối với sản lượng và tỷ giá được bù lại bởi phản ứng của CSTT
Ahmed & Islam (2006)
Mô hình VAR không giới hạn
* Tìm thấy bằng chứng yếu về sự tồn tại của cả kênh cho vay ngân hàng và tỷ giá trong nền kinh tế Bangladesh
The Monetary Transmission Mechanism in Bangladesh: Bank Lending and Exchange Rate Channels
Montiel và cộng sự (2010)
Monetary Transmission in Low Income Countries
Mô hình hồi quy truyền thống
* Kênh cho vay của ngân hàng có thể là kênh chi phối chủ yếu cho việc truyền dẫn đối với các nước có thu nhập thấp *Cho thấy hiệu quả và độ tin cậy của mối liên hệ giữa các hành động CSTT với chi phí tín dụng ngân hàng
Gambacorta và Marques – Ibanez (2011)
The bank lending channel: lessons from the crisis.
Những thay đổi đáng kể trong hoạt động của kênh cho vay ngân hàng trong việc chuyển đối CSTT
Phương pháp GMM theo Arellano và Bond (1991), Blundell và Bond (1998)
Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS)
Maria Josefina Angelica C. Aban (2013)
Transmission of Monetary Policy through the Bank Lending Channel in the Philippines
* Cung cấp bằng chứng về sự tồn tại kênh cho vay ở Philipines * Tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng nhỏ rất nhạy cảm với các CSTT
Anthony Simpasa và cộng sự (2014)
* Tương tác các yếu tố ngân hàng cụ thể với các chỉ số về chính sách tiền tệ
Bank Lending Channel of Monetary Policy Transmission in Zambia: Evidence from Bank-Level Data
Phương pháp ước lượng dữ liệu bảng GMM động tuyến tính theo Arellano và Bond (1991)
Mô hình động lực cân bằng.
Philippo Ippolito và cộng sự (2016)
* Kênh cho vay đóng một vai trò quan trọng trong cơ chế truyền dẫn CSTT
The Transmission of Monetary Policy through Bank Lending: The Floating Rate Channel
Mô hình SVAR
Sadia Afrin (2016)
Monetary policy and the transmission in Bangladesh: exploring the lending channel
* CSTT ảnh hưởng đáng kể lên giá cả và kênh tín dụng ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc truyền dẫn CSTT. * Ngân Hàng Trung Ương đóng vai trò quan trọng bằng cách gia tăng lãi suất để giảm tác động của cú sốc tín dụng
Nguồn: Theo thống kê của tác giả
Các tài liệu nghiên cứu trước đây trên thế giới về cơ chế truyền dẫn chính sách
tiền tệ phần lớn cho thấy sự truyền dẫn đều thông qua các kênh truyền thống như
kênh lãi suất, kênh tỷ giá, kênh giá tài sản và kênh tín dụng. Hiệu quả của cơ chế
truyền dẫn qua các kênh cũng có sự khác nhau giữa các quốc gia, các giai đoạn thời
kỳ dựa trên quy mô, đặc thù và sự phát triển của từng nền kinh tế. Đặc biệt, đối với
kênh tín dụng, nhiều bài nghiên cứu đã tìm thấy bằng chứng của sự tồn tại và vai trò
quan trọng của kênh tín dụng trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ.
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Từ trước đến nay cũng đã có nhiều nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn chính sách
tiền tệ nghiên cứu ở Việt Nam, đa số là phân tích vai trò của các kênh truyền dẫn
chính sách tiền tệ truyền thống. Tuy nhiên, nghiên cứu xem xét đầy đủ và hoàn thiện
nhất về truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng thì chưa nhiều. Một số nghiên
cứu có liên quan cũng chưa được công bố rộng rãi trên các tạp chí chuyên ngành.
Lê Việt Hùng & Wade. DPfau (2008): VAR analysis of the monetary
transmission mechanism in Vietnam. Phân tích cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền
tệ bằng việc sử dụng mô hình VAR. Tập trung vào các mối quan hệ giữa cung tiền,
sản lượng thực, mức giá cả, lãi suất thực, tỷ giá thực và tín dụng. Nhóm tác giả đã
tìm thấy rằng chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đến sản lượng thực hoặc mức giá
cả. Trong cơ chế truyền dẫn thì kênh tín dụng và kênh tỷ giá đóng vai trò quan trọng
hơn là kênh lãi suất. Bằng chứng thể hiện qua mức ý nghĩa thống kê qua từng kênh
rất yếu, chỉ có kênh tín dụng và kênh tỷ giá hối đoái có mức ý nghĩa thống kê cao
hơn. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu đã tìm thấy một mối quan hệ mạnh mẽ giữa cung
tiền và sản lượng thực, mặc dù mối quan hệ giữa tiền và lạm phát thì chưa được tìm
thấy rõ ràng trong trường hợp của Việt Nam. Cụ thể là khi gia tăng cung tiền làm tăng
sản lượng thực và thêm lãi suất thực vào mô hình cơ bản để kiểm tra tác động của
kênh lãi suất, cung tiền vẫn ảnh hưởng đến sản lượng và lãi suất thực.
Phạm Thế Anh (2008): Lạm phát và các quy tắc chính sách tiền tệ. Dựa trên
các nghiên cứu thực nghiệm từ mô hình chính sách tiền tệ ở Việt Nam, tác giả đã
nhận thấy rằng: Với một nền kinh tế nhỏ mở, chính sách tiền tệ trong nước khá nhạy
cảm và dễ bị tác động bởi các nhân tố bên ngoài. Vai trò của các công cụ chính sách
trong việc gây tác động hoặc chịu ảnh hưởng bởi các cú sốc kinh tế vĩ mô đã cho thấy
chưa thực sự hiệu quả. Từ kết quả thực nghiệm, cho thấy sự gia tăng khối lượng tiền
trong lưu thông đóng vai trò đáng kể trong sự tăng trưởng kinh tế cũng như biến động
lạm phát.Hệ thống các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam hoạt động chưa
mang lại hiệu quả cao, trong đó có cả những kênh truyền dẫn truyền thống như kênh
lãi suất và tỷ giá hối đoái.
Nguyễn Phi Lân (2010): Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định
lượng. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ SVAR để mô hình
hóa khuôn khổ chính sách tiền tệ của Việt Nam trong giai đoạn sau khủng khoảng tài
chính khu vực năm 1997. Tập trung nghiên cứu mức độ phản ứng của nền kinh tế và
công tác điều hành chính sách tiền tệ Việt Nam trước sự biến động của cung tiền, lãi
suất, tỷ giá và các cú sốc bên ngoài nền kinh tế, tác giả cho thấy: Cung tiền M2 có xu
hướng tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế nhưng mức độ tác động của cung tiền
M2 tới khu vực sản xuất công nghiệp vẫn chưa lớn mặc dù cung tiền M2 và tín dụng
đã tăng. Bên cạnh đó, sự biến động của tỷ giá phụ thuộc rất lớn vào lãi suất và lượng
tiền cung ứng ra lưu thông. Khu vực tiền tệ ngân hàng trong nước khá nhạy cảm và
chịu tác động đáng kể của các cú sốc bên ngoài. Trước các cú sốc tăng trưởng kinh
tế, CPI tương đối nhạy cảm và phản ứng mạnh với việc thắt chặt chính sách tiền tệ.
Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013): Cơ chế truyền dẫn chính sách
tiền tệ ở Việt Nam tiếp cận theo mô hình SVAR. Sử dụng 7 biến (giá dầu, lãi suất
FED, sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền, lãi suất, tỷ giá danh
nghĩa) để phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (lãi suất và tỷ giá) ở Việt
Nam qua giai đoạn trước và sau khi gia nhập WTO. Tác giả nhận thấy lãi suất tạo ra
phản ứng trễ đối với biến lạm phát trong khi tỷ giá hối đoái lại có phản ứng ngay tức
thì. Điều này chỉ ra rằng, lạm phát ở Việt Nam thì nhạy cảm nhiều hơn với kênh tỷ
giá hối đoái. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy có sự đối lập về các trường hợp xuất
hiện puzzle giữa mô hình trước và sau WTO. Với mô hình sau WTO xuất hiện 3 loại
puzzle ( output puzzle, liquidity puzzle, price puzzle) trong khi mô hình này ở giai
đoạn trước chỉ xuất hiện price puzzle.
Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013): Nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ
lên nền kinh tế Việt Nam. Xem xét cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam
và sự tương tác giữa các biến vĩ mô trong đó đề cập đến ảnh hưởng chính sách tiền tệ
của Mỹ lên nền kinh tế Việt Nam. Tác giả đã sử dụng mô hình vectơ hiệu chỉnh sai
số VECM cùng với các biến là giá dầu, lãi suất cơ bản Mỹ đại diện cho các cú sốc
ngoại sinh, còn biến sản lượng công nghiệp, lạm phát, cung tiền, lãi suất, tỷ giá hối
đoái danh nghĩa và giá chứng khoán đại diện cho nền kinh tế trong nước. Kết quả
nghiên cứu cho thấy rằng mức độ truyền dẫn chính sách tiền tệ thông qua kênh lãi
suất không có ảnh hưởng lớn đến sản lượng công nghiệp, lạm phát và thị trường
chứng khoán khi so với các kênh còn lại. Thêm vào đó, bài nghiên cứu còn thực hiện
thêm phản ứng xung với cấu trúc mới về trật tự các biến nội sinh trong mô hình dựa
vào giả định sản lượng và chỉ số giá tiêu dùng không chịu tác động bởi các cú sốc
cung tiền, lãi suất, giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái. Các phát hiện cho thấy, việc
có mặt của các biến chỉ số chứng khoán trong mô hình đã tạo ra các puzzle ngoại trừ
the liquidity puzzle. Khả năng puzzle xuất hiện nhiều hơn khi đề cập đến kênh giá tài
sản. Tuy nhiên, mối quan hệ ngược chiều giữa khối lượng tiền M2 và lãi suất không
bị thay đổi khi thay đổi trật tự các biến.
Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh (2013): Hiệu quả của chính sách
tiền tệ thông qua kênh truyền dẫn lãi suất. Bài nghiên cứu phân tích về cơ chế truyền
dẫn lãi suất từ lãi suất chính sách qua lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ ở Việt
Nam và một số nền kinh tế mới nổi khác ở Châu Á bằng việc sử dụng mô hình ECM
và ECM – EGARCH(1,1). Nhóm tác giả tìm thấy rằng truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam
xảy ra không hoàn toàn với cơ chế truyền dẫn đối xứng. Tuy nhiên, tốc độ điều chỉnh
về mức cân bằng dài hạn của lãi suất tiền gởi và cho vay có sự chênh lệch trong trường
hợp lãi suất cao hơn hoặc thấp hơn mức cân bằng. Trong một số trường hợp, độ biến
động lãi suất làm tăng biên độ truyền dẫn, nhưng cũng có một số trường hợp cho thấy
kết quả ngược lại.
Chu Khánh Lân, (2013): Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn chính sách
tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam. Bằng cách sử dụng mô hình tự hồi quy vector
VAR (Vector Autogressive) để đánh giá vai trò của kênh tín dụng trong truyền tải
chính sách tiền tệ tới nền kinh tế thông qua đo lường mối quan hệ giữa sản lượng,
lạm phát, lãi suất, cung tiền và tín dụng của nền kinh tế Việt Nam. Kết quả nghiên
cứu cho thấy truyền tải chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng đã chỉ ra đối với một
quốc gia mà tín dụng đóng vai trò quan trọng thì những tác động của chính sách tiền
tệ đối với nền kinh tế qua các kênh truyền thống phụ thuộc khá nhiều vào hiệu quả
truyền tải của kênh tín dụng. Tín dụng có tác động khuếch đại sự ảnh hưởng của cung
tiền tới nền kinh tế nhưng lại chưa có tác động hỗ trợ tăng trưởng kinh tế do những
vướng mắc về phía cung và cầu tín dụng.
Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014): Truyền dẫn của chính sách tiền tệ,
một số mô hình kiểm định phù hợp. Nhóm tác giả đã khảo lược các mô hình kiểm
định sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ và các bằng chứng thực nghiệm về áp dụng
những mô hình này trong các nghiên cứu trên thế giới. Kết quả cho thấy mô hình
VAR và SVAR là hai mô hình phù hợp nhất cho các nghiên cứu về kênh truyền dẫn
của chính sách tiền tệ. Tuy nhiên, SVAR có nhiều ưu thế hơn so với VAR trong đo
lường sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ vì SVAR khắc khục được một số nhược
điểm của VAR.
Nguyễn Phúc Cảnh (2014): Truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh giá tài
sản tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam. Tác giả thu thập dữ liệu về chính
sách tiền tệ và thị trường cổ phiếu Việt Nam để nghiên cứu quá trình truyền dẫn của
chính sách tiền tệ qua kênh giá tài sản tài chính bằng mô hình tự hồi quy cấu trúc
SVAR. Kết quả cho thấy chính sách tiền tệ có truyền dẫn mạnh qua thị trường chứng
khoán thông qua cung tiền, trong khi đó lãi suất không có tác động lớn đến thị trường
chứng khoán ở cả hai chỉ số VN- Index và HNX – Index và làm cho giá cả thay đổi.
Chính sách tiền tệ truyền dẫn qua kênh giá tài sản tài chính thông qua kênh tiền tệ.
Khi cung tiền tăng, lượng tiền trong nền kinh tế thay đổi dẫn đến dòng tiền chảy vào
các loại tài sản tài chính làm thay đổi giá cả các loại tài sản tài chính. Bên cạnh đó,
lạm phát cũng ảnh hưởng mạnh đến giá các loại tài sản tài chính, lạm phát cao dẫn
đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn và làm giảm giá chứng khoán.
Cao Thị Ý Nhi và Lê Thu Giang (2015): Ứng dụng mô hình SVAR nghiên
cứu kênh truyền dẫn tiền tệ và gợi ý chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Trên cơ sở phân
tích khuôn khổ chính sách tiền tệ và cơ chế truyền dẫn cũng như các tác động của các
cú sốc bên ngoài tới chính sách tiền tệ Việt Nam, mô hình SVAR được nhóm tác giả
trong bài sử dụng gồm 11 biến và cũng được chia làm 2 khu vực (trong nước và quốc
tế). Kết quả bài nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa tổng tín dụng và chỉ số giá tiêu
dùng là chặt chẽ và thuận chiều. Đây là kênh truyền dẫn quan trọng từ công cụ của
chính sách tiền tệ tới các biến mục tiêu lạm phát của hệ thống chính sách tiền tệ ở
Việt Nam. Từ giai đoạn 2011 trở lại đây, hiệu quả truyền dẫn của kênh tín dụng bị
giảm đi đáng kể.
Trần Thị Kim Oanh và cộng sự (2016): Hiệu quả các kênh truyền dẫn chính
sách tiền tệ ở Việt Nam. Nhóm tác giả đã dùng mô hình SVAR để phân tích và so
sánh hiệu quả giữa các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong giai
đoạn Q4/2000 đến Q4/2015. Bài nghiên cứu đã tìm thấy rằng tín dụng phản ứng tích
cực với cú sốc cung tiền, phản ứng tiêu cực với cú sốc lãi suất và không phản ứng với
cú sốc giá dầu. Khi so sánh hiệu quả của các kênh truyển dẫn thì kênh lãi suất đóng
vai trò quan trọng nhất trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Kênh lãi
suất giải thích cao nhất được 3,68% sự biến động của sản lượng thực, trong khi giá
tài sản, tỷ giá hối đoái và các kênh cho vay ngân hàng tỏ ra yếu kém hơn. Kênh giá
tài sản đóng vai trò quan trọng thứ 2 với 3,17% và cuối cùng là kênh tín dụng và kênh
tỷ giá với 2,51% và 0,39%.
Tác giả sẽ tóm lược một số nghiên cứu điển hình từ các nghiên cứu có liên quan
đến đề tài nghiên cứu được thu thập, để từ đó có thể chọn được mô hình và phương
pháp nghiên cứu phù hợp cho đề tài nghiên cứu của tác giả.
Bảng 2. 2: Tóm lược một số nghiên cứu điển hình trong nước có liên quan đến đề tài
Tác giả
Kết quả nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Mô hình VAR
Lê Việt Hùng & Wade. DPfau (2008)
* Kênh tín dụng và kênh tỷ giá đóng vai trò quan trọng hơn là kênh lãi suất * Tìm thấy mối quan hệ giữa cung tiền và sản lượng thực
Tên bài nghiên cứu VAR analysis of the monetary transmission mechanism in Vietnam
Phạm Thế Anh (2008)
Lạm phát và các quy tắc chính sách tiền tệ
Thực hiện phân rã CPI thành các thành phần khác nhau để làm rõ biến động của từng thành phần
Nguyễn Phi Lân (2010)
Mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR)
* CSTT trong nước khá nhạy cảm và dễ bị tác động bởi các nhân tố bên ngoài * Sự gia tăng khối lượng tiền trong lưu thông đóng vai trò đáng kể. * Hệ thống các kênh truyền dẫn CSTT ở Việt Nam chưa mang lại hiệu quả cao * Cung tiền M2 có xu hướng tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế * Sự biến động của tỷ giá phụ thuộc rất lớn vào lãi suất và lượng tiền cung ứng
Mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR)
Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013)
* Lạm phát ở Việt Nam thì nhạy cảm hơn kênh tỷ giá hối đoái * Sự đối lập về các trường hợp xuất hiện puzzle giữa mô hình trước và sau WTO
Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định lượng Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tê ở Việt Nam tiếp cận theo mô hình SVAR
Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013)
Mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM)
Nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế Việt Nam
* Mức độ truyền dẫn CSTT thông qua kênh lãi suất không có ảnh hưởng lớn so với các kênh còn lại * Mối quan hệ ngược chiều giữa khối lượng tiền M2 và lãi suất không bị thay đổi khi thay đổi trật tự các biến
* Mô hình ECM * Mô hình ECM - EGARCH (1,1)
Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh (2013)
Hiệu quả của chính sách tiền tệ thông qua kênh truyền dẫn lãi suất
* Truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam xảy ra không hoàn toàn với cơ chế truyền dẫn đối xứng * Tốc độ điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn của lãi suất tiền gởi và cho vay có sự chênh lệch trong trường hợp lãi suất cao hơn hoặc thấp hơn mức cân bằng
Chu Khánh Lân, (2013)
Mô hình tự hồi quy vector VAR
Tín dụng có tác động khuếch đại sự ảnh hưởng của cung tiền tới nền kinh tế nhưng lại chưa có tác động hỗ trợ tăng trưởng kinh tế do những vướng mắc về phía cung và cầu tín dụng
Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam
Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014)
* Mô hình VAR và SVAR là hai mô hình phù hợp nhất cho nghiên cứu về truyền dẫn CSTT * Tuy nhiên SVAR có nhiều ưu thế hơn VAR
Truyền dẫn của chính sách tiền tệ, một số mô hình kiểm định phù hợp
Khảo lược các mô hình kiểm định sự truyền dẫn của CSTT ( VAR, SVAR, FAVAR, VECM, DSGE)
Nguyễn Phúc Cảnh (2014)
Mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR)
* CSTT truyền dẫn mạnh qua TTCK thông qua cung tiền * Chính sách tiền tệ truyền dẫn qua kênh giá tài sản tài chính thông qua kênh tiền tệ
Cao Thị Ý Nhi và Lê Thu Giang (2015)
Mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR)
* Chỉ ra mối quan hệ giữa tổng tín dụng và chỉ số giá tiêu dùng chặt chẽ và thuận chiều *Kênh tín dụng là kênh truyền dẫn quan trọng từ công cụ CSTT tới các biến mục tiêu
Truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh giá tài sản tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam Ứng Dụng mô hình SVAR nghiên cứu kênh truyền dẫn tiền tệ và gợi ý chính sách tiền tệ ở Việt Nam
Mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR)
Hiệu quả các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam
Trần Thị Kim Oanh và cộng sự (2016)
* Tín dụng phản ứng tích cực với cú sốc cung tiền, phản ứng tiêu cực với cú sốc lãi suất, không phản ứng với cú sốc giá dầu * Thứ tự vai trò quan trọng của các kênh là: kênh lãi suất, giá tài sản, tín dụng, tỷ giá
Nguồn: Theo thống kê của tác giả
Tóm lại, các nghiên cứu có liên quan đến truyền dẫn tiền tệ đã cho thấy kênh
tín dụng có tồn tại ở Việt Nam. Tuy nhiên, nghiên cứu về truyền dẫn chính sách tiền
tệ thông qua kênh tín dụng có tác động cụ thể như thế nào đến tất cả các biến vĩ mô
trong nền kinh tế như cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá cả thì chưa nhiều. Bên
cạnh đó, các phản ứng của Ngân Hàng Trung Ương đứng trước cú sốc tín dụng còn
rất ít được các nhà nghiên cứu trước đây trong nước phân tích làm rõ.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Phương pháp nghiên cứu
Tham khảo những bài nghiên cứu ở chương 2 cho thấy, phần lớn cho thấy các
bài nghiên cứu, bao gồm cả bài báo “Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở
Bangladesh: Nghiên cứu qua kênh cho vay” của Sadia Afrin (2016) đã đưa ra một
quá trình xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. Trong bài nghiên cứu này, tác giả cũng sẽ đi
theo cách tiếp cận SVAR đệ quy của Dungey & Pagan (2000) và Dungey & (2009)
để xây dựng mô hình SVAR cho nền kinh tế Việt Nam.
3.1.1 Kiểm định tính dừng
Một chuỗi thời gian là dừng khi chuỗi có xu hướng trở về giá trị trung bình và
những dao động xung quanh giá trị trung bình sẽ là như nhau. Một chuỗi thời gian là
dừng thì sẽ tránh được hiện tượng hồi quy giả mạo, giúp hồi quy hiệu quả và việc dự
báo đáng tin cậy.
Về mặt toán học, chuỗi thời gian (Yt) được gọi dừng nếu thỏa mãn hết cả 3 điều
kiện sau:
(1) Kỳ vọng không đổi theo thời gian: E(Yt) = 𝜇(∀𝑡)
Phương sai không đổi theo thời gian: var (Yt) = E(Yt - 𝜇)2 = 𝜎2(∀𝑡) (2)
Hiệp phương sai không đổi theo thời gian. Hệ số tương quan giữa Yt và Yt + k chỉ
phụ thuộc vào độ dài của (k) về thời gian giữa t và t + k chứ không phụ thuộc vào
thời điểm t.
cov(Yt , Yt+k) = E[(Yt - 𝜇)(Yt+k - 𝜇)] = 𝛾𝑘(∀𝑡) (3)
Chuỗi Yt được gọi là không dừng nếu như chuỗi vi phạm ít nhất một trong ba
điều kiện trên.
Có nhiều phương pháp để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian như kiểm định
Dickey – Fuller (DF), kiểm định Phillip – Person (PP), kiểm định Zivot Andrews,
kiểm định Dickey – Fuller mở rộng (ADF) và kiểm tra bằng giản đồ tự tương
quan, ….Nhưng trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng phương pháp phổ biến
nhất là ADF.
Hồi quy theo phương trình sau:
𝑖 Yt-1 + t
(4) Yt = 1 + 2t + Yt – 1 + i ∑ ∆𝑚
Sau đó kiểm định giả thiết:
H0: = 0 ⇒ Y có nghiệm đơn vị hay Y không dừng
H1: 0 ⇒ Y là chuỗi dừng.
Tiến hành dùng thống kê (tau), được tính bằng cách lấy giá trị của ước lượng
chia cho sai số chuẩn của chính nó. Tiếp theo dùng trị tuyệt đối giá trị này đem so
sánh với giá trị tới hạn. Giả sử trị tuyệt đối của giá trị kiểm định lớn hơn thì có thể
chấp nhận giả thiết H1: tức là chuỗi dừng. Ngược lại thì chấp nhận giả thiết H0: chuỗi
không dừng.
3.1.2 Mô hình nghiên cứu
Hầu hết, các công trình nghiên cứu về truyền dẫn tiền tệ thường sử dụng mô
hình SVAR và đặc biệt ởViệt Nam thì mô hình SVAR là hoàn toàn phù hợp cho xu
hướng nghiên cứu chung.
3.1.2.1 Tóm lược mô hình SVAR
Mô hình VAR được Sim (1980) đề ra, điểm đặc biệt của phương pháp này là
khả năng phân tách từng cú sốc ngẫu nhiên trong mô hình để chỉ ra nguyên nhân nào
dẫn đến lạm phát hay suy thoái kinh tế. Tuy nhiên, mô hình VAR lại tồn tại khuyết
điểm là không cho phép tác động đồng thời của các biến trong cùng một giai đoạn.
Do đó, Sims và Zha (1995) đã đưa ra mô hình VAR cấu trúc (SVAR) có thể khắc
phục các nhược điểm của mô hình VAR. Mô hình SVAR đưa ra phương trình tất cả
các biến là biến nội sinh. Đây là một mô hình tổng quát, cho phép các giá trị của mỗi
biến phụ thuộc vào độ trễ của chính nó và độ trễ của các biến trong quá khứ.
Mô hình VAR chuẩn hay còn gọi là dạng rút gọn của SVAR được giả sử rằng
nền kinh tế của Việt Nam có thể đại diện bởi phương trình cấu trúc sau đây:
(5) A(L) Yt + (L) Xt = t ,
Trong đó:
Yt là một vec tơ cấp n x 1 của các biến nội sinh
Xt là một vec tơ cấp k x 1 của các biến nước ngoài ngoại sinh.
A(L) là (n x n) và (L) là một toán tử trể với đa thức ma trận (k x k),
t là một vec tơ (n x 1) của độ nhiễu cấu trúc với trung bình gốc tọa độ.
Giả định rằng các cú sốc không có tương quan với nhau. Hình thức rút gọn của
mô hình cấu trúc trong phương trình (5) được xác định bởi độ trễ p như sau:
(6) Yt = A1Yt-1 + A2Yt-2 + …+ ApYt-p + Xt + et ,
Trong đó, là một ma trận (n x k) và et là một phần dư VAR ( n x 1).
Trong giai đoạn đầu, hình thức rút gọn của VAR (p) (VAR chuẩn) được ước
lượng trong phương trình (6).
Tiếp theo, tác giả ước lượng các thông số trong phương trình cấu trúc bằng nhiều
cách. Hình thức rút gọn sai số và các cú sốc liên quan đến cấu trúc được tương quan
bởi:
(7) et = Bt ,
Trong đó B là ma trận không suy biến (n x n) liên quan đến phần dư VAR (et)
với các cú sốc cấu trúc (t).
Nhân 2 vế của phương trình (6) với lợi suất B-1
(8) B-1Yt = D1Yt-1 + D2Yt-2 + …+D pYt-p + B-1Xt + t
Ta có
Dl = B-1 Al với tất cả l = 1,..,p.
Thêm vào (In – B-1) Yt cho cả 2 vế của phương trình (8)
(9) Yt = (In – B-1) Yt + D1Yt-1 + D2Yt-2 + …+D pYt-p + B-1Xt + t
Trong đó, I là một ma trận đơn vị.
Có nhiều cách áp đặt các hệ số cho ma trận đồng thời, Sim (1980) đã đưa cách
áp đặt đệ quy (được gọi là SVAR đệ quy) theo dạng ma trận tam giác dưới. Tuy nhiên,
cách áp đặt này đôi khi phản ánh không đúng hoặc bỏ sót những mối quan hệ tức thời
giữa các biến trong mô hình. Cho nên, các nhà nghiên cứu sau này đưa ra hai dạng
ràng buộc để thực hiện SVAR là ràng buộc ngắn hạn (short –run) và dài hạn (long –
run):
Ràng buộc ngắn hạn ngăn chặn các cú sốc cấu trúc tác động tức thời đến các biến
nội sinh bằng cách thiết lập các số 0 trên ma trận.
Ràng buộc dài hạn ngăn chặn các cú sốc cấu trúc ảnh hưởng đến các biến nội sinh
theo cách tích lũy.
Mô hình VAR cấu trúc (SVAR) được sử dụng phổ biến ở các nghiên cứu về cơ
chế truyền dẫn chính sách tiền tệ. SVAR được sử dụng rộng hơn bởi vì nó có khả
năng phân biệt giữa cú sốc cấu trúc và cú sốc phi cấu trúc mà ở mô hình VAR không
làm được. Hơn nữa, SVAR cũng có thể cung cấp hai công cụ để phân tích quá trình
truyền dẫn của chính sách tiền tệ đó là hàm phản ứng xung và phân rã phương sai.
Sadia Afrin (2016), cho thấy cách tiếp cận SVAR có liên quan đặc biệt đến việc phân
tích chính sách tiền tệ cho các quốc gia với chuỗi thời gian ngắn hơn. Trong phạm vi
này, phương pháp SVAR có lợi thế hơn các mô hình cấu trúc lớn như các mô hình
cân bằng tổng thể ngẫu nhiên động (DSGE).
Phương pháp tiếp cận giới hạn tham số dựa trên mô hình SVAR theo Dungey
và Pagan (2000). Đặc biệt đi theo các lập luận ràng buộc của Sadia Afrin (2016) cho
một nền kinh tế nhỏ đang phát triển có nhiều đặc điểm tương đồng với nền kinh tế
Việt Nam. Các hạn chế được đặt trên hệ thống có hai loại:
Thứ nhất, tác giả giả sử hệ thống như là một hình thức khối đệ quy. Có hai khối
biến trong mô hình: Khối đầu tiên chứa các biến nước ngoài quan trọng đối với
Việt Nam và nhóm thứ hai chứa các biến trong nước. Khối biến nước ngoài được
đặt trước các biến trong nước để đảm bảo khối thứ hai không được đưa vào phương
trình của khối đầu tiên. Bởi vì, với một nền kinh tế nhỏ, Việt Nam chịu ảnh hưởng
bởi sự biến động của các biến nước ngoài nhưng không có chiều tác động ngược
lại, ví dụ như Việt Nam không thể ảnh hưởng đến giá dầu quốc tế. Thêm vào đó,
mục đích của việc sử dụng khối nước ngoài để giải thích các biến động trong các
biến trong nước chứ không phải là hướng ngược lại. Giá dầu quốc tế (opw) đại
diện cho phía cung. CPI nước ngoài (pw) là một thành phần quan trọng của cầu
nước ngoài.
Thứ hai, cấu trúc đệ quy được giả định bên trong của mỗi khối.
Thứ tự của các biến trong nước hàm ý rằng tỷ giá hối đoái chịu tác động hiệu
quả quốc tế đầu tiên và chuyển sang tất cả các biến khác bao gồm biến chính sách
tiền tệ. Bài nghiên cứu cho biến Neer trước I vì giả sử rằng các quyết định của chính
sách tiền tệ thì đồng thời bị ảnh hưởng bởi tỷ giá hối đoái nhưng lãi suất chính sách
không ảnh hưởng tới tỷ giá hối đoái.
Đặt cầu tiền trong nước sau lãi suất danh nghĩa vì giả định rằng nhu cầu tiền
trong nước thì bị tác động bởi các biến như lãi suất trong nước và tỷ giá hối đoái danh
nghĩa. Biến giá dầu không ảnh hưởng đồng thời đến cung tiền. Do đó, hệ số ràng buộc
giá dầu ảnh hưởng đến cung tiền sẽ bằng 0.
Từ quan điểm cung cho rằng nguồn cung tín dụng của ngân hàng thì bị tác động
đồng thời bởi các biến nước ngoài, tỷ giá hối đoái danh nghĩa, lãi suất và cung tiền.
Các biến động của giá cả và sản lượng sẽ ảnh hưởng đến tín dụng ngân hàng trong
giai đoạn tiếp theo. Điều này được tìm thấy trong thực tiễn khi mà điều kiện kinh tế
thuận lợi, thu nhập của các công ty tăng lên và do đó làm giảm nợ xấu, thu hồi khoản
vay tốt hơn dẫn đến ảnh hưởng đến nguồn cung tín dụng ngân hàng.
Đặt biến tín dụng trước sản lượng theo giả định từ các nghiên cứu của Safaei &
Cameron (2003) và Berkelmans (2005). Với chi phí đi vay, các công ty sẽ nhanh
chóng sử dụng nguồn tín dụng ngân hàng do đó ảnh hưởng liền đến sản lượng. Hàm
sản lượng sau hàm tín dụng vì giả định rằng tất cả các biến ngoại trừ giá cả trong
nước và nước ngoài, tác động đồng thời đến sản lượng.
Hàm giá cả thể hiện rằng giá cả nội địa chịu tác động đồng thời bởi tất cả các
biến trong cả hai khối do đó được đặt cuối cùng trong khối thứ hai.
Mối quan hệ giữa các biến và hạn chế được thể hiện theo phương trình A0ut =
0 1
0 0 1
0 0 0 1
1 𝑎21 𝑎31 𝑎32 𝑎41 𝑎42 𝑎43
(10)
0 0 0 0 1
0
0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 1
[
[
𝑜𝑝𝑤 𝑝𝑤 𝑛𝑒𝑒𝑟 𝑢𝑖 𝑢𝑚 𝑐𝑟 𝑦 𝑝 ] [
0 0 0 0 0 𝑎52 𝑎53 𝑎54 0 𝑎61 𝑎62 𝑎63 𝑎64 𝑎65 0 𝑎71 𝑎72 𝑎73 𝑎74 𝑎75 𝑎76 𝑎81 𝑎82 𝑎83 𝑎84 𝑎85 𝑎86 𝑎87 1]
𝑢𝑜𝑝𝑤 𝑏11 𝑢𝑝𝑤 0 𝑢𝑛𝑒𝑒𝑟 0 𝑢𝑖 0 = 𝑢𝑚 0 𝑢𝑐𝑟 0 𝑢𝑦 0 [ 𝑢𝑝 ] 0
0 𝑏22 0 0 0 0 0 0
0 0 𝑏33 0 0 0 0 0
0 0 0 𝑏44 0 0 0 0
0 0 0 0 𝑏55 0 0 0
0 0 0 0 0 𝑏66 0 0
0 0 0 0 0 0 𝑏77 0
0 0 0 0 0 0 0 𝑏88]
B t, tức là nghiên cứu xét cấu trúc mô hình sau:
Hệ phương trình trên gồm ma trận u tương ứng là phương trình giá dầu thế giới,
giá cả nước ngoài, tỷ giá danh nghĩa đa phương, lãi suất, cung tiền M2, tín dụng, chỉ
số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá cả trong nước. Ma trận là phần dư của phương
trình rút gọn tương ứng của các biến.
3.1.2.2 Phản ứng xung
Hàm phản ứng xung (IRFs) cung cấp một bản tóm tắt các mối quan hệ giữa các
biến nội sinh được đưa ra bởi các hệ số ước tính của hệ thống SVAR. Tác động của
cú sốc đối với bất kỳ biến nào trên phần còn lại của các biến số có thể được tìm thấy
từ mô hình ước lượng. Kiểm định phản ứng đẩy cho thấy rằng những tác động của
một cú sốc ngoại sinh trên toàn bộ tiến trình theo thời gian. Chính vì thế, người ta có
thể phát hiện các mối quan hệ động theo thời gian.
3.1.2.3 Phân rã phương sai
Quá trình phân rã phương sai chính là một sự thay thế cho phản ứng đẩy, để có
một cách nhìn tổng quan đơn giản về cấu trúc động của mô hình. Ngược lại với phản
ứng xung, nhiệm vụ của phân rã phương sai chính là để đạt được sự thông gọn về khả
năng dự báo. Ngay cả một mô hình hoàn hảo thì vẫn liên quan đến sự mơ hồ về việc
ước lượng các yi,t . Bởi vì các sai số có liên quan thì không chắc chắn. Mục đích của
phân rã là để giảm sự không chắc chắn trong một phương trình tới phương sai của sai
số trong toàn bộ các phương trình.
3.2 Dữ liệu nghiên cứu
Các biến trong mô hình được chia thành 2 khối đó là khối nước ngoài và khối
trong nước:
Mục đích của việc sử dụng khối nước ngoài là nhằm giải thích cho các biến
động của các biến trong nước chứ không có chiều ngược lại. Để tính toán với chiều
dài sẵn có của chuỗi thời gian trong nước, chỉ có hai biến nước ngoài được đưa vào
trong mô hình được biểu diễn dưới dạng Yf = (opw, pw)’. Trong đó opw là giá dầu
quốc tế và pw là CPI của các quốc gia đối tác nhập khẩu lớn của Việt Nam.
Trong thời gian nghiên cứu ngắn, quyết định biến nội địa nào được đưa vào mô
hình là sự cân bằng giữa mức độ linh động và các đặc điểm của một mô hình đúng.
Các biến thông thường được sử dụng như là lãi suất (i), tiền M2(m), tỷ giá hối đoái
danh nghĩa đa phương (neer) và sản lượng (y), tín dụng ngân hàng cho khu vực tư
nhân (cr) và chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI) đều được đưa vào trong mô hình. Đối
với mô hình cơ sở, tác giả đã theo cấu trúc được cung cấp bởi Zorzi và cộng sự (2007),
Bhattacharya và cộng sự (2011) để đưa ra các biến tương tự trong khối nội địa. Thứ
tự các biến trong khối nội địa như sau: Yd = (neer, i, m, cr, y, p)’.
Dữ liệu trong bài nghiên cứu được lấy từ 1/2005 -12/2015 để đảm bảo khung
thời gian nghiên cứu bao gồm cả giai đoạn trước và sau khủng hoảng kinh tế năm
2008 và trong giai đoạn nền kinh tế bước vào giai đoạn hội nhập khu vực, có những
thay đổi đáng kể đối với thị trường ngoại hối. Bộ dữ liệu được thu thập đạt được 132
quan sát với tần suất hàng tháng từ nhiều nguồn khác nhau, thông qua các nguồn và
các trang web có độ tin cậy.
Bảng 3. 1: Mô tả nguồn dữ liệu nghiên cứu của các biến
Ký Tên biến Nguồn dữ liệu hiệu
Tỷ giá danh nghĩa đa phương neer Data Stream
Lãi suất tiền gởi i IFS
Tiền rộng (M2) m Data Stream
Tín dụng ngân hàng cho khu cr World Bank vực tư nhân.
Chỉ số sản xuất công nghiệp Tổng cục thống kêcủa Việt Nam (GSO) y
CPI của Việt Nam IFS p
Giá dầu quốc tế (dollar/barrel) opw Index Mundi and World Bank
CPI của 9 quốc gia (đối tác Tính toán của tác giả theo thống kê từ
nhập khẩu của Việt Nam) pw Data Stream
Giá trị nhập khẩu của 9 quốc fob Data Stream gia nhập khẩu hàng VN
Nguồn: Theo thống kê của tác giả
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (NEER) được xem như là đại diện của
một biến thông tin thị trường, là giá trị tương đối của đồng tiền nội địa so với một rổ
những đồng tiền của các nước có giá trị giao thương lớn nhất của quốc gia. Chỉ số
này đã được tính toán sẵn từ Data Sream của Thomson Reuters. Các biến chính sách
tiền tệ bao gồm: lãi suất danh nghĩa ngắn hạn được đại diện bằng lãi suất tiền gởi
ngắn hạn có kỳ hạn 3 tháng của Ngân Hàng Thương Mại bởi vì lãi suất này chịu điều
tiết trực tiếp của lãi suất chính sách, thêm vào đó lãi suất cho vay trên thị trường cũng
dựa vào lãi suất tiền gởi tiết kiệm cộng với một biên độ nhất định; khối lượng tiền
rộng M2 chính là biến đại diện cho chính sách của Ngân Hàng Nhà Nước; tín dụng
ngân hàng cho khu vực tư nhân được xem như là đại diện biến cho vay của ngân hàng;
chỉ số sản xuất công nghiệp là đại diện tốt nhất cho sản lượng do dữ liệu GDP không
có tần suất hàng tháng; chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của Việt Nam cũng như biến giá
tổng hợp chính là biến mục tiêu của chính sách tiền tệ.
Giá dầu là một biến số thông thường trong các tài liệu về chính sách tiền tệ và
được xem là một nguyên tắc cho cú sốc cung lạm phát (Kim và Roubini 2000). Giá
dầu quốc tế được đại diện bởi nhiều loại chỉ số giá dầu khác nhau như dầu thô WTI
hay dầu thô Brent,…Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng giá dầu
thô giao ngay trung bình (Brent, WTI, DF) được đo lường bằng USD/barrel.
CPI tổng hợp của 9 đối tác nhập khẩu lớn của Việt Nam (Mỹ, EU, Trung Quốc,
Nhật Bản, Hàn Quốc, Úc, Hồng Kông, Ma-lay-si-a, Thái Lan) là các đối tác thương
mại hàng đầu của Việt Nam theo xếp hạng của tổng cục thống kê trong khoảng thời
gian nghiên cứu. Chỉ số này được tính toán dựa trên tỷ trọng của từng nước trong
tổng lượng hàng hóa nhập khẩu trong giai đoạn từ năm 2005 đến 2015 (tham khảo
phụ lục 1) và được đưa vào như là biến số nước ngoài. Do Việt Nam là một nền kinh
tế nhỏ, CPI của các quốc gia khác mà nhập khẩu hàng Việt Nam được giả định là
quan trọng trong việc xác định sự biến động giá cả nội địa.
Hầu hết trong các bài nghiên cứu, vì dữ liệu rất biến động kèm theo sự khác biệt
về đơn vị tính của từng biến mà việc lấy logarithm sẽ thuận lợi hơn cho việc chạy mô
hình, kiểm định và phân tích dữ liệu cho nên tác giả đã quyết định lấy logarithm tự
nhiên của các biến số trong mô hình ngoại trừ biến lãi suất. Ngoài ra, tất cả còn được
hiệu chỉnh mùa vụ bằng công cụ được tích hợp sẵn trong phần mềm Eviews 9.5.
3.3 Tiến trình thực hiện và giả thiết nghiên cứu
Bước 1: Xử lý số liệu.
Như đã trình bày ở mục 3.2, toàn bộ các biến dữ liệu trong bài được xử lý hiệu
chỉnh yếu tố mùa vụ bằng công cụ trong Eviews 9.5 và lấy Logarithm, ngoại trừ biến
lãi suất danh nghĩa (i). Ý nghĩa của biến dữ liệu dưới dạng Log biểu thị tốc độ tăng
trưởng của biến đang xét, giúp cho quá trình giải thích kết quả dễ dàng hơn.
Tiếp theo, thống kê mô tả chuỗi dữ liệu theo từng biến và đưa ra kết luận tổng
quan. Cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và thước đo thông qua việc sử dụng
thống kê mô tả. Biểu diễn dữ liệu thu thập được trong bài nghiên cứu bằng bảng số
liệu tóm tắt, sau đó tổng hợp các chỉ số thống kê chính như số trung bình, trung vị,
giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của chuỗi dữ liệu.
Bước 2: Kiểm định tính dừng và bậc dừng của chuỗi dữ liệu.
Sử dụng phương pháp ADF (Augmented Dickey – Fuller 1979) để kiểm định
tính dừng. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng ở bậc gốc, xử lý tính dừng bằng cách lấy
sai phân của chuỗi này và kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi sai phân này.
Bước 3: Lựa chọn độ trễ tối ưu.
Có nhiều cách để chọn được độ trễ khác nhau dựa trên các tiêu chuẩn thông tin
LogL, LR, FPE, AIC, HQ, SC. Lựa chọn độ trễ tối ưu là chọn độ trễ theo một hay
nhiều tiêu chí chọn độ trễ trên hoặc là chọn độ trễ mà nó có nhiểu tiêu chí chọn nhất.
Bước 4: VAR rút gọn.
Khi có các chuỗi dừng, và chọn được độ trễ phù hợp ta tiến hành chạy ước lượng
mô hình VAR rút gọn với độ trễ tạm được lựa chọn.
Bước 5: Kiểm định tính ổn định và lựa chọn mô hình phù hợp.
Tính ổn định của mô hình được thiết lập với độ trễ tối ưu đã chọn là phải được
kiểm định lại trước khi sử dụng mô hình để phân tích ở các bước tiếp theo. Điều này
rất quan trọng đối với các kết quả thu được từ hàm phản ứng xung (IRF).
Giả sử mô hình không đáp ứng các điều kiện về tính ổn định thì các kết quả sai
số chuẩn của phản ứng xung không có giá trị. Mô hình ổn định là mô hình có các
thành phần Modulus bé hơn hoặc bằng 1.
Sau khi đã hồi quy và kiểm định tính ổn định của mô hình, lựa chọn mô hình
với độ trễ mà ở đó các tiêu chí LogL, LR, FPE, AIC, SC, HQ cho thấy là mô hình
phù hợp.
Bước 6: Hồi quy SVAR.
Chạy SVAR với ma trận A, B được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết. Dựa
trên kết quả LR test cho thấy cách áp đặt có phù hợp hay không, tức là dựa trên kết
quả kiểm định độ tin cậy của giá trị giới hạn của ma trận.
Dấu hiệu nhận biết dựa vào P – value của kiểm định LR (kiểm định nhận dạng
giới hạn vượt mức). Với giả thiết H0: mô hình được thiết lập phù hợp.
Bước 7: IRF và phân rã phương sai.
IRF – Hàm phản ứng xung: Dựa vào kết quả thu được để xem xét các phản ứng
động của các biến tới các cú sốc biến khác trong mô hình SVAR, xem xét xu hướng
tác động của các cú sốc, phân tích dưới góc độ lý thuyết kinh tế.
Phân rã phương sai: dựa vào kết quả dự báo phân rã phương sai để mô tả tỷ lệ
cú sốc của một biến chịu tác động của chính nó và của các biến phụ thuộc khác, cho
thấy từng tác động của các cú sốc lên biến được xem xét.
Bước 8: Kiểm định Robustness.
Bằng cách thông thường, để kiểm định Robustness cho một mô hình SVAR
được ước lượng: Đầu tiên, ước lượng mô hình với giả định thay thế (đưa biến lãi suất
đặt trước biến tỷ giá). Tiếp theo tiến hành ước lại mô hình bằng cách sử dụng 2 nhóm
mẫu phụ. Nhóm mẫu thứ nhất (2003 -2008) là thời kỳ trước khủng hoảng tài chính
toàn cầu. Nhóm mẫu thứ hai (2009 -2015) là giai đoạn hậu khủng hoảng.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích tổng quan chuỗi dữ liệu
Qua bảng thống kê 4.1 cho thấy trung bình logarithm của các biến (giá dầu, CPI
nước ngoài, tỷ giá danh nghĩa đa phương và chỉ số sản xuất công nghiệp) dao động
xung quanh giá trị 4,5, riêng biến cung tiền M2 khá cao (khoảng 14,5) và biến tín
dụng có giá trị trung bình thấp nhất trong các biến. Độ lệch chuẩn cũng ở mức nhỏ,
chỉ có biến lãi suất có biến động nhiều hơn so với các biến trong mô hình. Thêm vào
đó, kiểm định Jarque–Bera có giá trị p–value nhìn chung khá nhỏ, có thể bác bỏ giả
thiết H0, tức là dữ liệu có phân phối chuẩn. Cho nên, việc sử dụng mô hình SVAR là
phù hợp với dữ liệu thu thập được.
OPW
PW
NEER
I
CR
M
Y
P
Trung bình
4.372076
4.588742
4.651378 8.744366
2.075661
14.48343
4.643904
4.59153
4.374329
4.58206
4.619892 7.633638
2.25221
14.59302
4.628409
4.59588
4.828611
4.764624
4.905683 16.27892
2.941221
15.5517
5.031772 4.979336
3.694639
4.403361
4.45305 4.644536
0.626731
13.10616
4.515394 4.050592
Trung vị Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn
0.314117
0.105198
0.158712 3.064286
0.603054
0.716696
0.077915 0.318416
Skewness
-0.25018
-0.10586
0.281934 0.838699
-0.54322
-0.30505
2.662971
-0.26462
Kurtosis
1.730003
1.846501
1.439232 2.709366
2.173804
1.941391
12.01119 1.608219
10.24786
7.564604
15.1467 15.93973
10.24624
8.210798
602.6198 12.19427
Jarque-Bera Giá trị P- value
0.005953
0.02277
0.000514 0.000346
0.005957
0.016483
0 0.002249
577.1141
605.7139
613.9819 1154.256
273.9873
1911.813
612.9954 606.0819
Tổng Tổng độ lệch chuẩn
12.92568
1.449727
3.299807
1230.07
47.64127
67.28854
0.795276 13.28189
Số quan sát
132
132
132
132
132
132
132
132
Bảng 4. 1: Thống kê mô tả các biến
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Theo bảng 4.2 cho thấy tương quan giữa các biến khá cao ngoại trừ biến chỉ số
sản xuất công nghiệp và lãi suất. Phân tích tương quan không thể làm nổi bật được
những mối quan hệ động theo thời gian. Phân tích tương quan chỉ có thể thấy được
các mối quan hệ đồng thời trong một giai đoạn hoặc một thời điểm.
OPW
PW
NEER
I
M
CR
Y
P
OPW
1 0.359097
-0.58608 0.530274 0.372323 0.381514
-0.22204 0.433371
PW
0.359097
1
-0.91424
-0.12511 0.994113 0.978088
-0.34499 0.988313
NEER
-0.58608
-0.91424
1
-0.14026
-0.92213
-0.91622 0.319859
-0.95186
I
0.530274
-0.12511
-0.14026
1
-0.11438
-0.0643
-0.11233
-0.04738
M
0.372323 0.994113
-0.92213
-0.11438
1 0.990748
-0.36069 0.985548
CR
0.381514 0.978088
-0.91622
-0.0643 0.990748
1
-0.37415 0.974012
Y
-0.22204
-0.34499 0.319859
-0.11233
-0.36069
-0.37415
1
-0.33487
P
0.433371 0.988313
-0.95186
-0.04738 0.985548 0.974012
-0.33487
1
Bảng 4. 2: Tương quan giữa các biến
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
4.2 Kết quả kiểm định tính dừng và bậc dừng
Trong phần phương pháp 3.1.1 đã trình bày, để kết quả mô hình nghiên cứu
được chính xác cụ thể là mô hình SVAR thì đòi hỏi chuỗi dữ liệu phải dừng. Tiến
hành kiểm định xem liệu rằng các biến có dừng ở chuỗi gốc hay không bằng phương
pháp phổ biến nhất là Augmented Dickey – Fuller (1979). Phương pháp này được
thực hiện bằng công cụ của phần mềm Eview 9.5.
Kết quả bảng 4.3 đã cho thấy hầu hết các chuỗi dữ liệu đều không dừng tại bậc
gốc ngoại trừ biến chỉ số sản xuất công nghiệp (Y). Do đó, tiến hành lấy sai phân bậc
1 để kiểm định thì thấy tất cả chuỗi dữ liệu đều dừng.
Bảng 4. 3: Kiểm định tính dừng và bậc dừng
-1.666958
-8.57738*
t - statistic Kết luận chọn Biến Sai phân bậc 1 Bậc gốc
-0.550526
-6.606898*
OPW I(1)
-1.268310
-10.61475*
PW I(1)
-2.177829
-6.743837*
NEER I(1)
-3.221140
-5.019834*
I I(1)
-2.257200
-6.853826*
M I(1)
-10.83296*
CR I(1)
-1.728479
-5.716711*
Y I(1)
P I(1)
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Ghi chú: Kiểm định giả thiết H0: chuỗi dữ liệu không có tính dừng (tức là có
nghiệm đơn vị); H1: chuỗi dữ liệu có tính dừng; I(1) là ký hiệu chuỗi dữ liệu ở sai
phân bậc 1; Ký hiệu“*” biểu thị cho hiện tượng dừng của biến với mức ý nghĩa 1%.
Trong các bước tiếp theo, chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1 sẽ được tác giả sử dụng
để thực hiện chạy mô hình nhằm tránh được hiện tượng hồi quy giả mạo, dự báo hiệu
quả và có được kết quả đáng tin cậy.
4.3 Lựa chọn độ trễ tối ưu và mô hình phù hợp
Một mô hình được gọi là ổn định khi nó tạo ra các giá trị biến dao động xung
quanh giá trị trung bình và phương sai không bị thay đổi theo thời gian. Nếu mô hình
không có tính ổn định thì giá trị thống kê mang lại cũng không đáng tin cậy. Do đó,
cần phải tiến hành ước lượng mô hình Var rút gọn với độ trễ được lựa chọn để tìm ra
được mô hình ổn định với độ trễ phù hợp nhất. Bằng cách tiến hành kiểm tra các tiêu
chí (LogL, LR, FPE, AIC, SC, HQ) để lựa chọn độ trễ tối ưu.
Với kết quả thể hiện trong bảng 4.4, ta thấy các tiêu chí FPE, AIC, HQ đã lựa
chọn độ trễ là 1. Chỉ có tiêu chí LR lựa chọn độ trễ là 5. Do đó, tác giả tiến hành chạy
lại mô hình Var rút gọn với độ trễ tạm là 1 để kiểm tra tính ổn định của mô hình.
AIC
HQ
Lag 0
LogL 2182.137
LR NA
FPE 1.42e-25
SC -34.51012 -34.33004* -34.43696
Bảng 4. 4: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu
1 2328.354 271.5453 3.86e-26* -35.81515* -34.19441 -35.15669*
2 2385.159 98.28220 4.38e-26 -35.70094 -32.63956 -34.45720
3 2455.203 112.2927 4.10e-26 -35.79688 -31.29485 -33.96784
4 2507.211 76.77328 5.25e-26 -35.60653 -29.66384 -33.19220
2577.460 94.78063*
5 5.23e-26 -35.70572 -28.32238 -32.70610 Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Ghi chú: 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
Hình 4. 1: Kiểm định tính ổn định của mô hình với độ trễ là 1
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Hình 4.1 đã cho thấy các giá trị nằm trong khoảng 1 (tức là nằm trong vòng
tròn đơn vị). Cho nên, với độ trễ được lựa chọn là 1 thì đáp ứng được các điều kiện
về sự ổn định của mô hình ước lượng.
Điều này chỉ ra rằng, độ trễ 1 là độ trễ tối ưu. Do đó, tác giả quyết định chọn
mô hình với độ trễ tối ưu là 1 làm mô hình ước lượng cho bài nghiên cứu này.
4.4 Kết quả ước lượng ma trận A0 của mô hình
Kết quả ước lượng ma trận A0 của mô hình được trình bày trong bảng 4.5 và
mức độ tin cậy của các giá trị giới hạn của ma trận này cho thấy cấu trúc của ma trận
được chấp nhận trong mức ý nghĩa thống kê.
1.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
-0.010743*
1.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.061418*
-0.275373
1.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
-2.286872*
-83.48112**
-3.827994
1.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
-1.262074***
0.059679
0.001330
1.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.101521
-5.767279**
0.177155
0.003323
0.197891
1.000000
0.000000
0.000000
0.039804
2.674054
-0.282741
0.008294
1.208686*
0.092877
1.000000
0.000000
-0.005983
-0.140775
-0.001437
-0.000889
8.83E-05
-0.023704
-0.008592
1.000000
Bảng 4. 5: Kết quả ước lượng ma trận A0
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Lưu ý: Mức ý nghĩa thống kê: *:1%; **5%; ***:10%
Dựa vào Cấu trúc mô hình (10) và Kết quả ước lượng ma trận A0 của mô hình
trong bảng 4.5, đã cho thấy hệ số có ý nghĩa thống kê ở mức dưới 1% là các hệ số
a21, a31, a41.Các hệ số có ý nghĩa thống kê ở mức dưới 5% là các hệ số a42, a62. Các hệ
số có ý nghĩa thống kê ở mức dưới 10% là hệ số a52, a75.
Nhìn chung, chỉ có một số các phần tử của ma trận A0 là có ý nghĩa thống kê và
dấu của hệ số phù hợp với lý thuyết. Một số phần tử còn lại thì không có ý nghĩa
thống kê. Tuy nhiên, kết quả kiểm định LR của các giới hạn xác định có 2 (9) =
1.027027, P-value (Prob) >2 =0.3109, tức là chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0. Điều
này cho thấy rằng cách áp đặt trúc ma trận (đã thiết lập) là phù hợp.
4.5 Phân tích phản ứng xung
Để vắn tắt, trong phần này tác giả chỉ phân tích các đồ thị IRFs của chính sách
tiền tệ (cú sốc lãi suất), tín dụng, và các cú sốc bên ngoài (cú sốc giá dầu thế giới) đối
với phần còn lại của nền kinh tế nhằm mô tả cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ. Độ
lớn của cú sốc đều được đo lường bằng một đơn vị độ lệch chuẩn của phần dư từ mô
hình SVAR.
Cú sốc chính sách tiền tệ.
Các hàm phản ứng xung trước cú sốc lãi suất với độ tin cậy 95% sẽ được thể
hiện trong hình 4.2
Kết quả hình 4.2 cho thấy, biến NEER chỉ có phản ứng giảm từ kỳ thứ 2 đến kỳ
thứ 6, đạt giá trị thấp nhất ở tháng thứ 2 (khoảng 0.0007%) và sau 7 kỳ thì hầu như
không còn biến động. Điều này đã cho thấy xuất hiện hiện tượng the exchange rate
puzzle. Theo lý thuyết thì đồng nội tệ phải tăng giá ngay lập tức khi lãi suất tăng và
mất giá trong tương lai như lý thuyết kinh doanh chênh lệch lãi suất không phòng
ngừa.
Cú sốc lãi suất duy trì xu hướng tăng. Trong khoảng thời gian dài hơn, mức độ
tăng giảm dần, đến kỳ thứ 7 dường như không còn biến động đáng kể.
Cung tiền giảm ngay lập tức khi lãi suất tăng, giảm nhiều nhất ở tháng thứ 2 sau
cú sốc tăng lãi suất xảy ra (khoảng 0.002%) và duy trì xu hướng giảm đến kỳ thứ 8.
Điều này phù hợp về mặt lý thuyết là khi lãi suất tăng thì cung tiền giảm.
Tín dụng tăng với cú sốc tăng lãi suất, lập đỉnh ở kỳ thứ 2 khoảng 0.005%, sau
4 kỳ thì không còn biến động. Chính sách tiền tệ ảnh hưởng tới sản lượng và tín dụng
theo hai chiều hướng (Catao & Pagan, 2010). Trong trường hợp này, thứ nhất, Catao
và Pagan (2010) đã giải thích rằng Ngân Hàng Trung Ương thực hiện chính sách tiền
tệ thắt chặt, tăng lãi suất đã tạo ra quá trình phát triển trong việc tăng giá nội tệ, giúp
cải thiện bảng cân đối của các công ty với các khoản nợ ngoại tệ lớn. Đồng thời, việc
tăng giá tiền tệ làm cho mức giá tương đối thuận lợi cho các lĩnh vực phi thương mại.
Do đó, hiệu quả mong đợi sẽ làm tăng tín dụng trong nước. Tuy nhiên, tác động này
phụ thuộc vào quy mô khoản nợ bằng ngoại tệ của các doanh nghiệp và quy mô lĩnh
vực phi thương mại thuộc sở hữu của ngân hàng. Thứ hai, khi lãi suất tăng làm nguồn
thu từ huy động tiền gởi tiết kiệm trong nước tăng, các ngân hàng có thêm nguồn vốn
để cho vay và nhờ đó có thể đẩy mạnh tăng tín dụng trong nước. Thứ ba, lãi suất tăng
làm đồng nội tệ tăng giá, lúc này giá cả hàng hóa trong nước mắc hơn so với nước
ngoài, sự cạnh tranh về mặt giá cả hàng hóa xuất khẩu trong nước giảm. Điều này
buộc các doanh nghiệp phải đẩy mạnh cải tiến quy trình, công nghệ, đầu tư trang thiết
bị để giảm chi phí sản xuất, giảm giá thành sản phẩm bằng cách vay thêm vốn đầu tư.
Chính vì có nhiều yếu tố ảnh hưởng của lãi suất đến tín dụng đã làm cho chiều hướng
phản ứng có thể không hoàn toàn với giống kỳ vọng lý thuyết.
Sản lượng công nghiệp cho thấy một sự phản ứng biến động ngược chiều với
lãi suất trong 2 kỳ đầu, giảm thấp nhất khoảng 0.012% ở độ trễ 2 kỳ và sau đó có xu
hướng biến động không rõ ràng. Mặc dù chỉ phản ứng giảm trong ngắn hạn, tuy nhiên
vẫn phù hợp với sự kỳ vọng trong lý thuyết của bài nghiên cứu. Ngân Hàng Trung
Ương dùng công cụ lãi suất để tác động đến mục tiêu tăng trưởng của nền kinh tế.
Trong trường hợp kiểm soát mức độ tăng trưởng quá nóng của nền kinh tế, Ngân
Hàng Trung Ương có thể điều tiết tăng lãi suất để tác động đến tổng cầu và sản lượng.
Để phản ứng với sự tăng lên của lãi suất, CPI trong nước tăng lên và mạnh nhất
ở tháng thứ 3 sau cú sốc (khoảng 0.0013%) và duy trì xu hướng tăng tới gần 12 kỳ
mới trở lại trạng thái ban đầu. Khi cú sốc tăng lãi suất xảy ra, nhu cầu đầu tư hoạt
động sản xuất kinh doanh bị hạn chế, nguồn cung hàng hóa trong nước giảm xuống,
điều này góp phần đẩy lạm phát gia tăng. Sự tăng lên của CPI còn có thể liên quan
đến cấu trúc lạm phát lương thực đặc thù của quốc gia.
Hình 4. 2: Các phản ứng xung đối với cú sốc lãi suất.
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Nhìn chung, những phản ứng đối với cú sốc chính sách tiền tệ xuất hiện khá nhanh
chóng và mạnh nhất ở độ trễ 2 tháng, toàn bộ hệ thống có xu hướng trở lại trạng thái
ổn định ban đầu trong vòng chưa đầy một năm. Tuy nhiên, hàm phản ứng xung cho
cú sốc lãi suất trong mô hình này đã xuất hiện the exchange rate puzzle và the price
puzzle.
Cú sốc tín dụng
Hình 4.3 thể hiện các phản ứng xung của cú sốc tín dụng và khoảng tin cậy
tương tự như hình 4.2.
Đầu tiên, cú sốc tín dụng của chính nó được so sánh tạm thời với cú sốc chính
sách tiền tệ, cho thấy xu hướng quay lại mức ổn định chỉ trong 4 kỳ. Bản chất truyền
dẫn của cú sốc tín dụng thì tương tự như Catao và Pagan (2010) cho Brazil và Chile.
Tỷ giá hối đoái chỉ phản ứng lại bằng cách tăng lên ở một quy mô nhỏ, với độ
trễ 2 kỳ (khoảng 0,0003%) đến kỳ thứ 4 thì không có phản ứng đáng kể với cú sốc
tăng tín dụng. Cung tiền gia tăng sẽ ảnh hưởng đến giá trị đồng nội tệ trong nước, dẫn
đến tỷ giá danh nghĩa tăng lên.
Lãi suất hầu như không có phản ứng với cú sốc tăng tín dụng. Điều này được
giải thích qua việc Ngân Hàng Trung Ương tăng cung tiền để đáp ứng cú sốc tín dụng
hơn là việc điều chỉnh lãi suất.
Cú sốc tín dụng làm tăng nhu cầu về tiền nhiều hơn theo như mong đợi, tăng
nhiều nhất ở độ trễ tháng thứ 2 (khoảng 0.002%). Trong thực tế, các doanh nghiệp có
nhu cầu về tiền mặt nhiều hơn cho hoạt động kinh doanh khi mà họ được cho vay
nhiều hơn. Các phản ứng tích cực của M2 so với cú sốc tăng tín dụng cũng thống nhất
về mặt thực nghiệm.
Đối với sản lượng công nghiệp, cho thấy cú sốc tín dụng làm cho sản lượng tăng
lên với độ trễ 2 tháng, sau đó giảm nhẹ và tăng trở lại ở tháng thứ 4. Mặc dù cú sốc
tăng tín dụng có tác động đến sản lượng, tuy nhiên mức độ phản ứng tích cực chỉ xảy
ra nhanh chóng. Điều này cho thấy khả năng hấp thụ vốn của các doanh nghiệp sản
xuất kinh doanh cũng cần phải được xem xét.
Giá cả tăng đáp lại cú sốc tín dụng tăng, sau đó tốc độ tăng giảm dần về vị trí
ban đầu, đến kỳ thứ 4 hầu như không còn phản ứng với sự biến động của tín dụng. Vì
trong thực tế CPI không chỉ bị ảnh hưởng bởi do yếu tố cung tiền mà còn phụ thuộc
vào nhiều nguyên nhân khác như do yếu tố chi phí đẩy. Do tình trạng chung của giá
cả các mặt hàng cơ bản, nguyên nhiên liệu trên toàn cầu trong suốt thời gian qua.
Hình 4. 3: Các phản ứng xung đối với cú sốc tín dụng
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Các phản ứng xung đối với cú sốc tín dụng có thể không giống hoàn toàn với
kỳ vọng lý thuyết. Bởi vì sự thay đổi nội sinh trong chính sách tiền tệ có thể là do sự
biến động của các biến nội sinh khác trong hệ thống (Berkelmans 2005).
Cú sốc bên ngoài (cú sốc giá dầu)
Giá dầu tăng là một trong những nguyên nhân của sự biến động kinh tế vĩ mô
và có thể ảnh hưởng tới nhiều nền kinh tế cùng một lúc. Do đó, các nhà kinh tế học
coi đây là một cú sốc toàn cầu (Blandchard & Gali 2010). Hình 4.4 cho thấy các phản
ứng xung đối với sự gia tăng trên giá dầu thế giới.
Tỷ giá hối đoái phản ứng tiêu cực với cú sốc giá dầu. Khi giá dầu tăng, làm cho
nguồn thu ngoại tệ từ việc xuất khẩu dầu thô tăng, do đó làm cho giá trị đồng ngoại
tệ có xu hướng giảm so với nội tệ, tức là tỷ giá giảm. Tỷ giá hối đoái danh nghĩa phản
ứng tức thời với sự gia tăng của giá dầu thế giới và kéo dài gần 1 năm.
Ngân Hàng Trung Ương thực hiện mục tiêu để ổn định giá cả bằng cách gia
tăng lãi suất, kịp thời đáp ứng với áp lực về giá. Mức gia tăng ban đầu đến 0.3 %, sau
đó duy trì xu hướng giảm dần về vị trí ổn định khoảng 10 tháng sau cú sốc.
Nhu cầu về nội tệ được đáp ứng ngay lập tức, sau đó bắt đầu giảm ở kỳ thứ 3
(mức thấp nhất với mức giảm 0.0023%) và duy trì xu hướng về đường cơ sở sau 10
kỳ.
Do chi phí sản xuất gia tăng, các doanh nghiệp giảm nhu cầu đầu tư mở rộng
hoạt động sản xuất kinh doanh, do đó tín dụng giảm ngay trong 4 kỳ sau cú sốc giá
dầu.
Sản lượng công nghiệp giảm ngay lập tức với cú sốc tăng giá dầu do áp lực chi
phí sản xuất tăng. Tuy nhiên, sau đó biến động theo không theo xu hướng ổn định với
cú sốc giá dầu. Ngân Hàng Trung Ương thực hiện mục tiêu ổn định, dùng các công
cụ điều hành chính sách tiền tệ để điều chỉnh ổn định sản lượng trở lại từ kỳ thứ 6.
Sự gia tăng đáng kể trong giá dầu là tình trạng gây ra lạm phát cao trong nước
bởi sự gia tăng chi phí sản xuất, gây bất lợi cho tăng trưởng kinh tế. CPI trong nước
tăng ngay sau cú sốc giá dầu, đạt mức tối đa ở kỳ thứ 3 khoảng 0,002% và sau đó trở
lại dần về mức ổn định sau 12 tháng.
Hình 4. 4: Các phản ứng xung đối với cú sốc giá dầu
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Nhìn chung, đặc trưng của các phản ứng này thì phù hợp về mặt lý thuyết và
điều này hỗ trợ cho tính hợp lệ của việc xác định mô hình SVAR trong bài nghiên
cứu này.
4.6 Phân rã phương sai
Một ứng dụng khác của mô hình SVAR được ước lượng là sự phân tích phương
sai sai số dự báo (FEVD), cho thấy phương sai trong sai số dự báo cho mỗi biến do
sự thay đổi cho tất cả các biến trong hệ thống.
S.E.
NEER
OPW
PW
M2
CR
Y
P
Period 1
I 0.079988 11.50413 0.066130 88.42974 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.086037 11.58879 0.375600 86.77780 0.238704 0.085868 0.091954 0.839631 0.001659
2
0.086483 11.61273 0.374786 86.36147 0.307656 0.093277 0.128705 1.102077 0.019302
3
0.086514 11.72893 0.385262 86.17469 0.309828 0.093617 0.128429 1.156695 0.022549
4
0.086518 11.73522 0.385801 86.13566 0.324994 0.093782 0.128592 1.172913 0.023035
5
0.086520 11.74648 0.387360 86.11737 0.325929 0.093799 0.128583 1.177297 0.023179
6
0.086521 11.74757 0.387474 86.11312 0.327620 0.093819 0.128588 1.178606 0.023204
7
0.086521 11.74885 0.387642 86.11117 0.327766 0.093820 0.128586 1.178959 0.023211
8
0.086521 11.74900 0.387656 86.11071 0.327946 0.093821 0.128587 1.179063 0.023212
9
0.086521 11.74914 0.387672 86.11052 0.327964 0.093821 0.128586 1.179091 0.023213
10
0.086521 11.74916 0.387673 86.11047 0.327982 0.093821 0.128586 1.179100 0.023213
11
0.086521 11.74917 0.387675 86.11045 0.327984 0.093821 0.128586 1.179102 0.023213
12
Bảng 4. 6: Phân rã phương sai tỷ giá danh nghĩa
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Kết quả phân rã phương sai tỷ giá danh nghĩa trong bảng 4.6 cho thấy sự thay
đổi của tỷ giá danh nghĩa phần lớn là do chính nó chiếm khoảng 86% trong thời gian
12 tháng sau ảnh hưởng của cú sốc. Giá dầu thế giới có ý nghĩa quan trọng đối với sự
biến động của tỷ giá danh nghĩa trong suốt thời gian báo cáo và đóng góp khoảng 11%
sự thay đổi trong tỷ giá.
S.E.
NEER
OPW
PW
M2
CR
Y
P
Period 1
I 0.001548 14.25347 3.011909 0.626250 82.10837 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2
0.001817 26.25186 3.587614 0.586526 68.66736 0.258803 0.014477 0.099186 0.534174
3
0.001903 29.55066 3.875275 1.325180 64.33990 0.250925 0.013368 0.091286 0.553405
4
0.001923 30.57979 3.970644 1.494469 63.05580 0.245527 0.014355 0.088985 0.550429
5
0.001929 30.95113 3.996793 1.547959 62.60956 0.243223 0.014901 0.088094 0.548333
6
0.001930 31.07354 4.003363 1.565500 62.46489 0.242406 0.015090 0.087813 0.547393
7
0.001930 31.11400 4.005232 1.571415 62.41732 0.242135 0.015130 0.087722 0.547044
8
0.001930 31.12664 4.005736 1.573242 62.40257 0.242049 0.015139 0.087692 0.546927
9
0.001930 31.13067 4.005892 1.573839 62.39787 0.242023 0.015140 0.087683 0.546889
10
0.001930 31.13190 4.005936 1.574020 62.39643 0.242015 0.015140 0.087680 0.546877
11
0.001930 31.13229 4.005951 1.574078 62.39598 0.242012 0.015140 0.087679 0.546873
12
0.001930 31.13241 4.005955 1.574096 62.39584 0.242012 0.015140 0.087679 0.546872
Bảng 4. 7: Phân rã phương sai lãi suất
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Kết quả phân rã phương sai lãi suất qua bảng 4.7 cho thấy sự thay đổi của lãi
suất chủ yếu cũng do chính nó trong cả 12 tháng sau cú sốc (82% - 62%). Giá dầu có
khả năng giải thích ý nghĩa cao nhất (khoảng 31% sau 12 tháng) so với các biến còn
lại đối với sự biến động của lãi suất. Tiếp theo là giá cả nước ngoài, với mức đóng
góp khoảng 4% qua 12 tháng. Khả năng giải thích ý nghĩa cho lãi suất của các biến
còn lại rất ít.
Period
S.E.
OPW
PW
NEER
I
M2
CR
Y
P
1
0.013787 2.585532 0.737618 0.247796 0.795177 95.63388 0.000000 0.000000 0.000000
2
0.013939 2.906732 3.558405 0.605670 3.399927 86.64276 2.493031 0.095682 0.297790
3
0.013977 6.489166 4.041545 0.565594 3.712454 81.29372 3.529535 0.089669 0.278312
4
0.013994 8.185110 4.045741 0.594751 3.922582 79.20389 3.673905 0.100623 0.273393
5
0.013997 8.758030 4.039293 0.629551 4.001221 78.52737 3.670729 0.100858 0.272947
6
0.013999 8.903161 4.036723 0.640099 4.035235 78.34548 3.664995 0.101086 0.273218
7
0.013999 8.945836 4.036596 0.644541 4.044636 78.29131 3.662571 0.101157 0.273352
8
0.014000 8.956882 4.036649 0.645725 4.048109 78.27621 3.661868 0.101168 0.273389
9
0.014000 8.960455 4.036731 0.646163 4.049055 78.27138 3.661643 0.101174 0.273397
10
0.014000 8.961481 4.036756 0.646278 4.049397 78.26994 3.661575 0.101175 0.273397
11
0.014000 8.961833 4.036768 0.646320 4.049492 78.26946 3.661553 0.101175 0.273397
12
0.014000 8.961938 4.036771 0.646331 4.049526 78.26932 3.661546 0.101175 0.273397
Bảng 4. 8: Phân rã phương sai cung tiền
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Kết quả phân rã phương sai cung tiền (Bảng 4.8) đã cho thấy, khả năng giải
thích cho sự biến động của cung tiền chịu ảnh hưởng của chính nó là chủ yếu (78%)
sau 12 tháng. Trong dài hạn, giá dầu có khả năng giải thích cao hơn các biến còn lại
khoảng 8%. Các biến giá cả nước ngoài, lãi suất danh nghĩa, và tín dụng đóng góp
mức ý nghĩa lần lượt khoảng 4%, 4% và 3%.
NEER
I
M2
CR
Y
Period
S.E.
OPW
PW
P
1
0.627120 0.867786 3.326871 0.396606 0.205141 0.335395 94.86820 0.000000
0.000000
2
0.710724 1.726263 4.234624 3.560921 1.558534 0.304688 86.98727 0.137623
1.490071
3
0.744270 1.748213 4.402682 3.524429 1.674560 0.330333 86.32337 0.144360
1.852056
4
0.755592 1.749352 4.404433 3.524740 1.679538 0.332930 86.23877 0.144285
1.925948
5
0.759528 1.749734 4.404204 3.525056 1.679239 0.333033 86.22400 0.144705
1.940031
6
0.760835 1.750499 4.405744 3.525757 1.679760 0.333372 86.21789 0.144695
1.942286
7
0.761263 1.752262 4.406552 3.526016 1.680602 0.333541 86.21374 0.144722
1.942566
8
0.761397 1.753861 4.406848 3.526139 1.681072 0.333573 86.21122 0.144718
1.942570
9
0.761440 1.754663 4.406922 3.526177 1.681314 0.333577 86.21007 0.144718
1.942556
10
0.761453 1.755015 4.406940 3.526194 1.681405 0.333576 86.20960 0.144718
1.942548
11
0.761457 1.755139 4.406944 3.526199 1.681441 0.333576 86.20944 0.144718
1.942545
0.761458 1.755183 4.406945 3.526201 1.681452 0.333576 86.20938 0.144718
12
1.942543
Bảng 4. 9: Phân rã phương sai tín dụng
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Kết quả phân rã phương sai tín dụng (Bảng 4.9) đã cho thấy, khả năng giải thích
cho sự biến động của tín dụng cũng chịu ảnh hưởng của chính nó. Chiếm khoảng từ
94% -86% trong 12 kỳ sau cú sốc. Giá cả nước ngoài, tỷ giá có khả năng giải thích
lần lược là 4% và 3%. Các biến giá dầu, lãi suất, giá cả trong nước cũng đóng góp
khả năng giải thích ý nghĩa cho biến tín dụng, tuy nhiên không đáng kể.
P
Period
S.E.
OPW
PW
NEER
I
M2
CR
Y
1
0.011174 1.453664 0.470185 0.221572 0.144879 2.182231 0.147169 95.38030 0.000000
2
0.012086 4.076870 1.092462 3.457477 1.435574 2.045977 0.272331 87.43683 0.182480
3
0.012508 4.648820 1.202948 3.740345 1.690368 1.932745 0.308817 86.27488 0.201079
4
0.012673 4.689525 1.192485 3.736741 1.834560 1.925897 0.309873 86.11130 0.199621
5
0.012728 4.778432 1.210175 3.755557 1.838796 1.916803 0.310515 85.99025 0.199470
6
0.012743 4.774071 1.208906 3.754161 1.855675 1.916169 0.311055 85.98072 0.199238
7
0.012747 4.785942 1.210511 3.756222 1.855250 1.915412 0.311018 85.96647 0.199177
8
0.012748 4.785397 1.210396 3.756019 1.857042 1.915322 0.311074 85.96559 0.199156
9
0.012749 4.786636 1.210533 3.756218 1.856976 1.915261 0.311070 85.96416 0.199150
10
0.012749 4.786589 1.210523 3.756197 1.857147 1.915252 0.311074 85.96407 0.199148
11
0.012749 4.786705 1.210535 3.756215 1.857141 1.915247 0.311074 85.96394 0.199148
12
0.012749 4.786702 1.210534 3.756213 1.857156 1.915246 0.311074 85.96393 0.199147
Bảng 4. 10: Phân rã phương sai sản lượng
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Kết quả phân rã phương sai sản lượng thể hiện qua bảng 4.10 đã cho thấy, lãi
suất, cung tiền và chỉ số giá cả nước ngoài đóng góp khả năng giải thích ý nghĩa cho
sự biến động của sản lượng nhưng không đáng kể. Riêng biến giá dầu có khả năng
giải thích khoảng 4% trong 12 tháng. Tương tự như sự biến động của các biến khác,
khả năng giải thích cho sự biến động của sản lượng cũng chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi
chính nó khoảng 85%.
S.E.
NEER
OPW
PW
M2
CR
Y
P
Period 1
I 0.037340 1.007532 0.382773 0.004631 0.484513 0.068365 1.764433 1.387908 94.89984
2
0.040822 6.359147 5.029100 4.271858 3.520261 0.884593 3.054318 1.063579 75.81714
3
0.041035 11.76042 7.308618 5.351702 5.900015 1.148821 2.772419 0.901702 64.85631
4
0.041055 15.32517 7.903452 5.559311 7.042022 1.173537 2.542228 0.832004 59.62227
5
0.041059 17.11295 8.002963 5.612668 7.510258 1.151642 2.446563 0.800432 57.36253
6
0.041061 17.85146 8.003999 5.626783 7.693991 1.137246 2.411483 0.788283 56.48675
7
0.041062 18.12593 7.996759 5.631688 7.759963 1.131176 2.398945 0.783861 56.17168
8
0.041062 18.21934 7.992836 5.633395 7.783003 1.129040 2.394645 0.782373 56.06537
9
0.041062 18.24986 7.991327 5.634045 7.790595 1.128340 2.393213 0.781888 56.03073
10
0.041063 18.25949 7.990812 5.634265 7.793076 1.128119 2.392753 0.781734 56.01976
11
0.041063 18.26250 7.990648 5.634341 7.793859 1.128049 2.392607 0.781686 56.01631
12
0.041063 18.26343 7.990596 5.634364 7.794108 1.128028 2.392561 0.781671 56.01524
Bảng 4. 11: Phân rã phương sai chỉ số giá tiêu dùng
Nguồn: Theo tính toán của tác giả trên Eview 9.5
Kết quả phân rã phương sai chỉ số giá tiêu dùng thể hiện qua bảng 4.11 đã cho
thấy, trong dài hạn sự biến động của giá cả trong nước chịu ảnh hưởng bởi chính nó
với mức độ giảm dần, từ 94% đến còn 56%. Giá dầu thế giới có khả năng giải thích
ý nghĩa cao nhất trong các biến còn lại, chiếm khoảng 18%. Chỉ số giá nước ngoài và
lãi suất danh nghĩa có khả năng giải thích cho cú sôc giá cả trong nước tương đương
nhau, đạt 7% sau 12 tháng. Bên cạnh đó, tín dụng và tỷ giá đóng góp mức ý nghĩa
tương đối thấp.
Nhìn chung qua các báo cáo phân rã phương sai trên, giá dầu và giá cả nước
ngoài có ý nghĩa quan trọng đối với sự biến động của các biến khác trong một thời
điểm dự báo cho trước, đặc biệt là giá dầu. Tỷ giá danh nghĩa chỉ có khả năng giải
thích cho các biến động của tín dụng, sản lượng và giá cả trong nước.Cung tiền M2
chỉ có khả năng giải thích sản lượng và giá cả, tuy nhiên không đáng kể. Khả năng
giải thích ý nghĩa của tín dụng và lãi suất danh nghĩa cho các biến khác cũng tương
đối thấp.CPI trong nước và sản lượng hầu như không đóng vai trò quan trọng trong
sự giải thích biến động của bất kỳ biến nào.
4.7 Phân tích kiểm định Robustness
Sự ổn định của mô hình VAR được thảo luận trong phần trước, cho thấy độ tin
cậy của các phản ứng xung đến một mức độ nào đó. SVAR có thể khá nhạy cảm với
các giả định của mô hình và độ dài mẫu. Như vậy, tác giả dùng kiểm định Robustness
cho mô hình SVAR được ước lượng trong bài nghiên cứu này để xem xét giá trị hợp
lệ của mô hình cơ bản ban đầu.
Mô hình thay thế giả định là cho lãi suất được đặt trước tỷ giá, tức là cho phép
biến NEER được ảnh hưởng đồng thời bởi chính sách tiền tệ. Điều này chỉ ra rằng,
sự gia tăng trong lãi suất làm cho việc đầu tư vào đồng nội tệ hấp dẫn hơn. Do đó,
nhu cầu nội tệ tăng lên. Các phản ứng xung của cú sốc chính sách tiền tệ và cú sốc
tín dụng theo sự sắp xếp giả định được trình bày trong phụ lục 8.
Với trật tự này, phản ứng của tất cả các biến đối với cú sốc về chính sách tiền
tệ đều tương tự như mô hình ban đầu. Kết quả từ trật tự được thay thế đối với phản
ứng thì vẫn tồn tại hiện tượng the exchange rate đối với tỷ giá và hiện tượng the price
puzzle đối với giá cả. Tương tự, các phản ứng xung đối với cú sốc tín dụng trong
trong mô hình với giả định thay thế cũng giống như mô hình ban đầu. Qua kết quả
của mô hình với giả định thay thế đã chứng tỏ rằng mô hình đưa ra trong bài nghiên
cứu là mô hình phù hợp.
Kết quả ước lượng lại mô hình bằng cách sử dụng 2 mẫu phụ: Nhóm mẫu phụ
thứ nhất (2003-2008) là thời kỳ trước khủng hoảng tài chính toàn cầu và nhóm mẫu
phụ thứ hai (2009 – 2013) là giai đoạn hậu khủng hoảng.
Các phản ứng xung đối với cú sốc lãi suất tích cực trong hai mẫu phụ có thể
được tìm thấy trong phụ lục 9:
Trong nhóm mẫu phụ thứ nhất (giai đoạn 2003 -2008), một sự gia tăng trong lãi
suất (chính sách tiền tệ) có những ảnh hưởng tương tự đối với các biến trong nước.
Thêm vào đó, biến tỷ giá và giá cảvẫn cho thấy xuất hiện các the puzzle. Về mức
độ phản ứng hầu hết đều lớn hơn mô hình cơ bản ban đầu. Ngoài ra, độ dài của
phản ứng đối với biến cung tiền và tín dụng cũng kéo dài hơn so với mô hình cơ
bản.
Trong mẫu phụ thứ hai (2009 -2015) cũng có những phản ứng tương tự. Tuy nhiên,
cung tiền và tín dụng phản ứng chậm và mức độ phản ứng nhỏ hơn. Ở giai đoạn
sau khủng hoảng này, cú sốc chính sách tiền tệ đã làm giảm giá trong hai kỳ đầu,
sau đó có xu hướng tăng lại như mô hình cơ bản tuy nhiên mức độ tăng ít hơn.
Các phản ứng xung đối với cú sốc tín dụng trong hai mẫu phụ được trình bày
lần lượt trong phụ lục 10:
- Một phát hiện đặc biệt là các phản ứng đối với cú sốc tín dụng trong mẫu phụ thứ
nhất (2005 -2008) ít theo một xu hướng hơn và mức độ phản ứng cũng nhỏ hơn so
với mô hình cơ bản. Để phản ứng lại cú sốc tín dụng tích cực, Ngân Hàng Trung
Ương đã gia tăng lãi suất, bắt đầu từ tháng thứ 3 và kéo dài tới tháng thứ 9 sau cú
sốc. Cung tiền có dấu hiệu giảm nhẹ từ tháng thứ 4 đến tháng thứ 11.
- Trong giai đoạn hậu khủng hoảng (2009 -2015), xu hướng biến động tương tự như
mô hình ban đầu, ngoại trừ biến lãi suất danh nghĩa và giá cả trong nước. Lãi suất
danh nghĩa thể hiện xu hướng giảm và kéo dài đến 8 tháng sau cú sốc. Giá cả trong
nước sau khi phản ứng tích cực trong 3 tháng đầu sau cú sốc thì có xu hướng phản
ứng tiêu cực với cú sốc tín dụng.
Tóm lại, mặc dù mức độ phản ứng của một số biến đối với cú sốc lãi suất trong
mẫu phụ thứ nhất có cao hơn, tuy nhiên toàn bộ kết quả có thể kết luận rằng mô hình
sử dụng hai mẫu phụ có hiệu ứng nhỏ hơn nhiều so với mô hình ban đầu.
4.8 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Những kết quả tóm lược trong bài nghiên cứu và một số điểm không phù hợp
với kỳ vọng lý thuyết sẽ được thảo luận ở phần này.
Tác động truyền dẫn của chính sách tiền tệ ở Việt Nam mặc dù có ảnh hưởng
đến sản lượng theo như mong đợi (rõ hơn trong giai đoạn trước khủng hoảng), tuy
nhiên mức độ tác động không cao và thường xảy ra trong khoảng thời gian rất ngắn.
Các nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam cũng cho thấy tác động của chính sách tiền
tệ ảnh hưởng rất ít đến sản lượng và kết quả của Sadia Afrin (2016) nghiên cứu ở nền
kinh tế Bangladesh cũng tìm thấy điều tương tự.
Đối với chính sách tiền tệ thắt chặt bằng cách gia tăng lãi suất, có xu hướng làm
giá cả biến động cùng chiều và kéo dài, tức là gia tăng lạm phát (Gia tăng ngay lập
tức ở giai đoạn trước khủng hoảng và gia tăng từ tháng thứ 2 sau cú sốc ở thời kỳ hậu
khủng hoảng). Hiện tượng the price puzzle này cũng được tìm thấy trước đó trong
nghiên cứu của Trần Ngọc Thơ & Nguyễn Hữu Tuấn (2013) ở cả hai giai đoạn trước
và sau WTO tại Việt Nam và cho rằng có thể là do kênh chi phí của chính sách tiền
tệ. Theo Munessh Kapur & Harenda Behera (2012) ở Ấn Độ cũng phát hiện có một
số thời điểm có hiện tượng tương tự. Tức là khi chính sách tiền tệ thắt chặt lạm phát
vẫn liên tục tăng và được lý giải là do các thành phần cấu trúc lạm phát lương thực.
Quan sát thực tế ở Việt Nam cũng cho thấy có sự biến động cùng chiều giữa lãi suất
và CPI trong nước. Bằng chứng cụ thể là lãi suất cơ bản của Ngân Hàng Nhà Nước
trong năm 2008 tăng từ 8.25%/năm lên 14%/năm và lạm phát lại gia tăng không
ngừng. Chỉ riêng 3 tháng đầu năm 2008, lạm phát đã tăng thêm 9.19% , lớn hơn ¾
năm 2007 và phần lớn là do chỉ số giá thực phẩm. Mặc dù chưa có một nghiên cứu
rõ ràng nào liên hệ đặc điểm chung giữa Việt Nam và Ấn Độ là những nước mà thành
phần lương thực, thực phẩm chiếm tỷ trọng cao trong rổ hàng hóa CPI và đặc điểm
này có thể tạo ra hiện tượng Price Puzzle.
Với cú sốc gia tăng lãi suất, tín dụng gia tăng kéo dài với độ trễ 3 kỳ, phản ứng
nhanh hơn ở giai đoạn thứ nhất và chậm hơn ở giai đoạn thứ hai. Chính sách tiền tệ
đã tác động tới quy mô của hoạt động tín dụng trong nước. Tuy nhiên, do sự biến
động trong quy mô tín dụng chủ yếu chỉ chịu ảnh hưởng của những yếu tố cấu thành
nên chính nó. Ở một khía cạnh khác, tốc độ tăng trưởng tín dụng mới có giảm xuống
nhưng khả năng trả nợ vay lại giảm do những người đi vay phải trả ở một mức lãi
suất cao hơn. Do đó làm tổng dư nợ tín dụng gia tăng. Điều này càng thể hiện rõ khi
mà tỷ lệ nợ xấu gia tăng đáng kể trong tổng dư nợ tín dụng trong nước.
Thêm vào đó, cung tiền có tác động ngược chiều với lãi suất khi Ngân hàng
Trung Ương thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt.
Phản ứng của tỷ giá danh nghĩa đối với cú sốc chính sách tiền tệ cho thấy hiện
tượng the exchange rate puzzle tương tự với nghiên cứu của Nguyễn Khắc Quốc Bảo
(2013) tìm thấy khi nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế Việt
Nam. Theo cơ chế kỳ vọng của lý thuyết kinh doanh chênh lệch lãi suất không phòng
ngừa chỉ xảy ra nếu thị trường là hoàn hảo. Tuy nhiên, trong thực tế tại Việt Nam,
nền kinh tế còn nhiều rào cản về khả năng chu chuyển vốn quốc tế, cơ chế tỷ
giá,....làm cho biến động kỳ vọng của tỷ giá không phản ánh hết được sự thay đổi hay
chênh lệch lãi suất giữa hai đồng tiền. Thêm vào đó, sự siết chặt đầu cơ ngoại tệ của
Ngân Hàng Nhà Nước làm cho những hành vi đầu cơ của các nhà đầu tư chưa thể tạo
ra áp lực làm đồng nội tệ giảm giá trong tương lai theo như lý thuyết mong đợi.
Để giải thích rõ hơn về các hiện tượng puzzle thường xuất hiện trong các nghiên
cứu thực nghiệm về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ, có bốn loại puzzle chính
được trình bày trong bảng 4.12.
Bảng 4. 12: Các loại puzzle phổ biến trong các tài liệu nghiên cứu thực nghiệm
STT Loại Mô tả
1 Sản lượng tăng khi thắt chặt CSTT
2 Mối quan hệ cùng chiều giữa cung tiền và lãi suất The output puzzle The liquydity puzzle
The price puzzle Giá cả tăng lên khi thắt chặt CSTT 3
4 The exchange rate puzzle
Đồng nội tệ mất giá (tỷ giá tăng) ngay lập tức hoặc tăng giá suốt thời gian dài khi có cú sốc tăng lãi suất. Theo đúng lý thuyết, đồng nội tệ tăng giá ngay lập tức khi tăng lãi suất và mất giá trong tương lai theo lý thuyết kinh doanh chênh lệch lãi suất không phòng ngừa.
Nguồn: Theo tổng hợp của tác giả.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã tìm thấy sự xuất hiện của hai loại puzzle
đó là loại 3 (The price puzzle) và loại 4 (The exchange rate puzzle).
Đối với chính sách tiền tệ mở rộng bằng cách gia tăng tín dụng khu vực tư nhân,
làm gia tăng cung tiền và kéo dài trong 7 kỳ liên tục. Từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh
tế, dẫn đến sản lượng tăng lên với độ trễ ở tháng thứ 2 và tháng thứ 4 sau cú sốc. Mặc
dù kênh tín dụng có tác động đến sự biến động sản lượng theo lý thuyết mong đợi,
tuy nhiên mức độ tác động không lớn.
Kênh truyền dẫn tín dụng đã tác động đến giá cả trong nước, việc nới lỏng tiền
tệ và bơm mạnh vốn ra nền kinh tế đã gây lạm phát tăng cao, thể hiện cụ thể qua biến
chỉ số giá tăng ngay lập tức và kéo dài trong 4 kỳ sau cú sốc tăng tín dụng.
Trong bài nghiên cứu này, tác động truyền dẫn của kênh tín dụng đến lãi suất
chỉ thể hiện rõ trong giai đoạn trước khủng hoảng kinh tế, làm tăng lãi suất từ tháng
thứ 2 và kéo dài gần 12 tháng. Giai đoạn sau khủng hoảng, biến động lãi suất lại có
xu hướng giảm với cú sốc tăng tín dụng.
Qua kết quả bài nghiên cứu và thực tế cho thấy, Ngân Hàng Trung Ương Việt
Nam hướng tới điều tiết cung tiền hơn là lãi suất bằng cách thực hiện và kết hợp đồng
thời một số biện pháp để thực hiện cung ứng tiền cho nền kinh tế phản ứng với cú sốc
gia tăng tín dụng:
- Gia tăng dự trữ ngoại hối: mức gia tăng trong tổng tiền liên quan đến dự trữ ngoại
hối càng cao thì khả năng đối phó với các cú sốc cầu tiền càng cao. Do đó, Ngân
Hàng Trung Ương dự tính về thời gian và phạm vi ảnh hưởng mà gia tăng dự trữ
ngoại tệ, bơm ra nền kinh tế một lượng nội tệ tương ứng với lượng ngoại tệ mua
vào khi nền kinh tế đối mặt với cú sốc tăng tín dụng. Giai đoạn 2005 -2007 cho
thấy một sự gia tăng đáng kể của dự trữ ngoại hối. Cuối năm 2007 tương ứng tăng
145% so với 2005. Tương ứng, tỷ lệ tín dụng cho khu vực tư nhân trên GDP tăng
từ 60,47% (2005) lên 85,64% (2007). Cuối năm 2013, dự trữ ngoại hối tăng 0.6 tỷ
USD tương ứng với việc gia tăng tín dung của khu vực tư nhân (từ 94.8% lên 96%).
Mặt khác, việc hút vào ngoại tệ để đối phó với cú sốc tín dụng là một phần nguyên
nhân làm tỉ giá danh nghĩa tăng và gia tăng lạm phát trong nước.
- Giảm tỷ lệ dự trữ bắt buộc: Thông qua việc điều chỉnh giảm tỷ lệ dự trữ bắt buộc,
Ngân Hàng Trung Ương có thể bơm thêm tiền cho thị trường. Công cụ này không
những thực hiện hai vai trò lớn là đảm bảo thanh khoản và quản lý cung tiền mà
còn có thể khuyến khích dòng vốn vào các lĩnh vực tín dụng ưu tiên. Tỷ lệ dự trữ
nước ta duy trì ở mức khá thấp và thấp hơn nhiều so với các nước trong khu vực.
Tỷ lệ dự trữ bắt buộc được điều chỉnh giảm qua các năm thể hiện qua hình 4.5.
Tuy nhiên, việc giảm tỷ lệ dự trữ bắt buộc thông qua tăng trưởng tín dụng để thúc
đẩy tăng trưởng kinh tế thì chưa mang lại hiệu quả cao do một số rào cản và đặc
trưng của nền kinh tế và có thể tạo ra sự biến động trong lạm phát và tỷ giá.
Hình 4. 5: Các lần điều chỉnh tỷ lệ dự trữ bắt buộc của Ngân Hàng Trung Ương
- Mua chứng khoán trên thị trường mở: Nghiệp vụ thị trường mở trở thành kênh chủ
đạo của Ngân Hàng Nhà Nước để bơm tiền ra nền kinh tế, thu tiền về từ lưu thông
và điều hòa vốn khả dụng của các Ngân Hàng Thương Mại. Cụ thể trong giai đoạn
2014 -2016, Ngân Hàng Nhà Nước thông qua việc điều hành thị trường mở theo
hướng chủ yếu là chào mua giấy tờ có giá với kỳ hạn 7 ngày và 28 ngày. Lãi suất
kênh này cũng được giảm đáng kể, từ 7.8%/ năm kỳ hạn hạn 7 ngày xuống còn
6.5% -6%/năm. Hoạt động thị trường mở được duy trì 2 phiên mỗi ngày, với khối
lượng trúng thầu liên tục ở mức cao, khoảng 5.000-8.000 tỷ đồng, cao hơn so với
trước kia. Trạng thái vốn ròng này được thị trường cho thấy Ngân Hàng Trung
Ương bơm tiền vào nền kinh tế thông qua các Ngân Hàng Thương Mại, các Ngân
Hàng Thương Mại có thêm lượng vốn khả dụng để cấp tín dụng.
- Thay đổi hạn mức tín dụng: về cơ chế tác động, hạn mức tín dụng được sử dụng
để khống chế tổng dư nợ tín dụng, qua đó khống chế tổng lượng tiền cung ứng cho
nền kinh tế và kiểm soát lạm phát. Ở Việt Nam, đến năm 2011 công cụ này mới
được Ngân Hàng Trung Ương sử dụng trở lại sau 13 năm dỡ bỏ. Ngân Hàng Trung
Ương quy định các hạn mức tín dụng riêng từng lĩnh vực ngành và kiên quyết giảm
tốc độ và tỷ trọng tín dụng phi sản xuất.
- Cùng với các biện pháp tiền tệ như tăng khối lượng cho vay tái cấp vốn, hỗ trợ
thanh khoản trực tiếp cho các Ngân Hàng Thương Mại quy mô nhỏ đã góp phần
không nhỏ đến việc ổn định thị trường tệ khi phản ứng với cú sốc tăng tín dụng.
Kết quả cũng cho thấy kênh tín dụng cũng có tác động truyền dẫn và đóng vai
trò quan trọng trong cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ. Mặc dù chưa tác động đến
tăng trưởng kinh tế một cách rõ ràng được thể hiện qua chỉ số sản xuất công nghiệp,
tuy nhiên tác động tích cực đến chỉ số giá cả trong nước.
Các yếu tố bên ngoài cũng góp phần quan trọng đối với sự biến động của các
tập hợp vĩ mô trong nước. Phân rã phương sai cũng cho thấy khả năng giải thích ý
nghĩa của các biến nước ngoài (đặc biệt là giá dầu quốc tế) cho sự biến động của các
biến trong nước ở mức khá cao.
Với cú sốc giá dầu thế giới tăng đã tác động đáng kể đến các kênh truyền dẫn
chính sách tiền tệ trong nước. Gây ra tác động tiêu cực đối với tỷ giá danh nghĩa, cầu
tiền và tín dụng trong nước. Sản lượng công nghiệp giảm ngay lập tức với cú sốc tăng
giá dầu do áp lực chi phí sản xuất tăng. Biến động giá dầu gây ra lạm phát cao trong
nước bởi sự gia tăng chi phí sản xuất, gây bất lợi cho tăng trưởng kinh tế.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
5.1 Kết luận
Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã xem xét cơ chế truyền dẫn chính sách tiền
tệ ở Việt Nam với sự nhấn mạnh đặc biệt về kênh tín dụng trong giai đoạn 2005 -
2015 dựa trên dữ liệu được thu thập với tần suất hàng tháng. Tác giả đã phân tích tác
động của sự bùng nổ tín dụng và các cú sốc bên ngoài trong khuôn khổ mô hình
SVAR. Để kết quả nghiên cứu mang tính thuyết phục hơn, tác giả còn sử dụng thêm
kiểm định Robustness. Kết quả cũng cho thấy bằng chứng cấu trúc mô hình SVAR
được đưa ra là phù hợp và có tính ổn định. Các hàm phản ứng xung và phân tích phân
rã phương sai của tập hợp một số yếu tố vĩ mô đối với cú sốc chính sách tiền tệ thì
tương tự như các quy tắc thực nghiệm được tìm thấy ở các nền kinh tế mới nổi.
Cú sốc chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng đóng vai trò quan trọng trong
việc ảnh hưởng đến các yếu tố vĩ mô trong nền kinh tế. Tuy nhiên, hiệu quả truyền
dẫn của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng kinh tế được thể hiện qua sản lượng và giá
cả chưa cao. Các phản ứng chỉ xảy ra trong ngắn hạn và nhanh chóng trở lại vị trí ổn
định ban đầu. Ngân Hàng Trung Ương đóng một vai trò quan trọng trong việc phản
ứng đối với cú sốc tín dụng bằng cách gia tăng cung tiền cho nền kinh tế. Bên cạnh
đó, nghiên cứu này cũng thấy rằng, các yếu tố bên ngoài cũng rất quan trọng trong sự
biến động của các tập hợp vĩ mô trong nước.
5.2 Những gợi ý chính sách
Để nâng cao hiệu quả truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng, trong
công tác định hướng điều hành chính sách tiền tệ và hoạt động của ngân hàng phải
đưa ra quan điểm rõ ràng. Các chiến lược thực hiện mục tiêu đối với việc điều hành
chính sách tiền tệ phải chủ động, linh hoạt. Một chính sách tiền tệ chỉ có thể thành
công khi nó được xây dựng dựa trên các quy luật kinh tế nhưng có sự điều chỉnh để
phù hợp với tính chất riêng của từng nền kinh tế và phù hợp với điều kiện kinh tế
trong từng giai đoạn nhất định.Thực hiện chiến lược bám sát các chính sách kinh tế
vĩ mô khác để đảm bảo cả hệ thống hoạt động hiệu quả, tiến tới mục tiêu cuối cùng
là ổn đinh giá cả và tăng trưởng kinh tế.
Hệ thống ngân hàng đóng vai trò then chốt trong tổng thể cơ cấu tài chính của
nền kinh tế. Là thành phần chính yếu trong việc điều hành và hoạt động của cơ chế
chính sách tiền tệ quốc gia, là cầu nối vốn cho các chủ thể trong nền kinh tế. Chính
vì vậy, muốn thực hiện giải pháp điều hành chính sách tiền tệ và hoạt động của hệ
thống ngân hàng phải được thực hiện đồng bộ ở cả hai phía Ngân Hàng Nhà Nước và
hệ thống các Ngân Hàng Thương Mại.
Về phía Ngân Hàng Nhà Nước:
- Trong công tác điều hành chính sách tiền tệ, Ngân Hàng Nhà Nước phải áp dụng
các chiến lược chủ động và linh hoạt, phù hợp với các chính sách kinh tế vĩ mô
khác để mang lại hiệu quả trong việc theo đuổi mục tiêu chính sách tiền tệ.
- Định hướng phát triển tín dụng vào các ngành có khả năng hấp thụ vốn cao, có tốc
độ tăng trưởng ổn định. Phát triển các sản phẩm tín dụng phù hợp với đặc điểm
riêng của từng ngành, từng lĩnh vực, với bối cảnh kinh tế của Việt Nam hiện nay.
- Thực hiện các biện pháp kiểm soát tăng trưởng cũng như rủi ro tín dụng, hạn chế
duy trì chính sách tiền tệ nới lỏng trong dài hạn, điều này có thể dẫn tới tình trạng
nguồn tín dụng đầu tư vào bong bóng tài sản và các lĩnh vực rủi ro. Thực hiện các
biện pháp mang tính thị trường để định hướng dòng tín dụng đầu tư vào khu vực
sản xuất.
- Định hướng hệ thống Ngân Hàng Thương Mại mở rộng tín dụng phải đi kèm với
việc nâng cao chất lượng tín dụng, quản lý cơ cấu tín dụng ở tầm vĩ mô phải hướng
tới mục tiêu giảm thiểu rủi ro, giảm tỷ lệ nợ xấu của ngành.
- Trong việc sử dụng các công cụ để thực hiện chính sách tiền tệ cần phải thận trọng.
Đồng thời kiểm soát chặt chẽ cung tiền sao cho phù hợp với tốc độ tăng trưởng
của nền kinh tế, bởi vì tăng trưởng tín dụng có dấu hiệu nóng, vượt qua tốc độ tăng
trưởng của GDP danh nghĩa có thể dẫn đến nguy cơ bùng nổ lạm phát.
- Hướng tới việc thực hiện chính sách tự do hóa lãi suất, hạn chế các biện pháp điều
hành lãi suất bằng cách sử dụng các công cụ gián tiếp của chính sách tiền tệ.
- Hoàn thiện công tác điều hành chính sách tiền tệ để phù hợp với bối cảnh của nền
kinh tế, thực hiện hiệu quả các biện pháp thanh tra - giám sát thị trường tín dụng -
tiền tệ của toàn hệ thống.
Về phía các Ngân Hàng Thương Mại:
- Các Ngân Hàng Thương Mại cần phải tuân thủ thực hiện các quy định của thị
trường tín dụng – tiền tệ. Khai thác và sử dụng nguồn vốn hiệu quả. Cơ cấu lại
nguồn vốn theo hướng giảm tỷ trọng cho vay trung và dài hạn, tăng tỷ trọng các
khoản tiền gửi có kỳ hạn dài.
- Phải tích cực xử lý nợ xấu, chủ động kiểm soát và siết chặt rủi ro ngay từ khi thẩm
định. Tập trung các giải pháp tăng trưởng tín dụng có hiệu quả song song với việc
thực hiện các giải pháp xử lý nợ xấu nhằm gia tăng hiệu quả truyền dẫn trong cơ
chế chính sách tiền tệ.
- Đẩy mạnh phát triển các mô hình hợp tác, triển khai các sản phẩm tín dụng và các
dịch vụ tiện ích. Mở rộng mạng lưới thị phần nhằm thu hút khách hàng.
- Các Ngân Hàng Thương Mại cần đa dạng hóa danh mục đầu tư như trái phiếu
chính phủ và tín phiếu kho bạc để đảm duy trì sự ổn định và phát triển trong hoạt
động khi có các biến động trong nền kinh tế.
5.3 Hạn chế của bài nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng chỉ số sản xuất công nghiệp để
làm đại diện cho GDP của Việt Nam vì dữ liệu GDP của Việt Nam không có tần suất
hàng tháng. Bên cạnh đó dùng lãi suất tiền gửi ngân hàng có kỳ hạn 3 tháng làm đại
diện cho lãi suất danh nghĩa ngắn hạn vì dữ liệu lãi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 3
tháng hiện nay ở nước ta cũng còn hạn chế.
Mặc dù nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng,
tuy nhiên chưa tách biệt tác động của các kênh cho vay ngân hàng, kênh bảng cân đối
tài sản, kênh cho vay hộ gia đình trong cơ chế truyền dẫn. Đồng thời, cũng chưa đưa
thêm các biến vĩ mô và các biến có liên quan trong hệ thống ngân hàng vào mô hình
để xem xét các yếu tố này đối với kênh tín dụng.
5.4 Hướng phát triển của đề tài
Với một số hạn chế còn tồn tại trong bài nghiên cứu, tác giả mong rằng những
bài nghiên cứu sau có thể khắc phục được những nhược điểm này bằng cách sử dụng
dữ liệu theo quý nhưng với khung thời gian nghiên cứu dài để có thể tìm thấy bằng
chứng đáng tin cậy hơn về các kênh truyền dẫn tiền tệ ở Việt Nam, đặc biệt là kênh
tín dụng.
Xem xét việc sử dụng thay thế lãi suất tiền gửi bằng một loại lãi suất chính sách
hoặc tương đương
Nghiên cứu cụ thể cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ tách biệt qua từng kênh
(kênh cho vay của ngân hàng, kênh bảng cân đối kế toán, kênh bảng cân đối kế toán
của hộ gia đình).
Ngoài ra, mở rộng nghiên cứu bằng cách đưa vào các biến có liên quan đến hệ
thống ngân hàng để xem xét ảnh hưởng và tác động của các biến đến hiệu quả truyền
dẫn của kênh tín dụng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Cao Thị Ý Nhi và Lê Thu Giang, 2015. Ứng Dụng mô hình SVAR nghiên cứu
kênh truyền dẫn tiền tệ và gợi ý chính sách tiền tệ ở Việt Nam.Tạp chí Kinh Tế và
Phát triển, Số 216 tháng 6/2015, Trang 37 -47.
2. Chu Khánh Lân, 2013. Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn chính sách tiền tệ
qua kênh tín dụng tại Việt Nam, Tạp chí Ngân Hàng, Số 5, Trang 17 -23.
3. Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh, 2013. Hiệu quả của chính sách tiền tệ
thông qua kênh truyền dẫn lãi suất.Tạp chí Phát Triển và Hội Nhập, Số 12(22),
Trang 39 -47.
4. Nguyễn Khắc Quốc Bảo, 2013. Nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ lên
nền kinh tế Việt Nam. Đề tài nghiên cứu khoa học – mã số: CS- 2013 -19, Đại
học Kinh Tế TP.HCM.
5. Nguyễn Phi Lân, 2010. Cơ chế truyển dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định
lượng, Tạp chí Ngân Hàng, Số 18/2010.
6. Nguyễn Phúc Cảnh, 2014,Truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh giá tài sản
tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Tạp chí Phát Triển và Hội Nhập,
Số 19 (29).
7. Nguyễn Văn Tiến, 2011. Giáo trình tài chính tiền tệ. Nhà xuất bản Thống Kê.
8. Phạm Thế Anh, 2008. Lạm phát và các quy tắc chính sách tiền tệ.Bài thảo luận
chính sách CS-05, Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách.
9. Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự, 2014. Truyền dẫn của chính sách tiền tệ, một
số mô hình kiểm định phù hợp. Tạp chí Phát Triển và Hội Nhập, Số 16 (26), Trang
41- 46.
10. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013). Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền
tệ ở Việt Nam tiếp cận theo mô hình SVAR, Tạp chí Phát Triển và Hội Nhập, Số
10 (20), Trang 8 -16.
11. Trần Thị Kim Oanh và cộng sự, 2016. Hiệu quả các kênh truyền dẫn chính sách
tiền tệ ở Việt Nam. Tạp chí Ngân Hàng, Số 23, Trang 1 -15.
12. Trương Mộc Lâm, 2013. Giáo trình Lý thuyết Tài chính - tiền tệ. Nhà xuất bản
Thống Kê Hà Nội.
Tiếng Anh
13. Ahmed, S. & Islam, E, 2006. The monetary transmission mechanism in
bangladesh: bank leniding and exchange rate channels, Working paper,
Bangladesh Bank. (0702/2006).
14. Anthony Simpasa at el, 2014. Bank Lending Channel of Monetary Policy
Transmission in Zambia: Evidence from Bank-Level Data, African Development
Bank.
15. Berkelmans, L., 2005. Credit and Monetary Policy: An Australian SVAR, RBA
Research Discussion Papers rdp2005-06, Reserve Bank of Australia.
16. Bernanke and Blinder, 1998. Credit, Money, and Aggregate Demand, American
Economic Review, Papers and Proceedings, 78: 435 -439.
17. Bernanke, 1986. Alternative Explanations of the Money-Income Correlation,
NBER Workind Paper No.1842, pp.49 -99.
18. Bernanke, B. S. & Blinder, A. S, 1992. The Federal Funds Rate and the Channels
of Monetary Transmission, American Economic Review 82(4), 90121.
19. Bhattacharya, R., Patnaik, I. & Shah, A., 2011.Monetary policy transmission in
an emerging market setting, Working Papers 11/78, National Institute of Public
Finance and Policy.
20. Blanchard, O. J. & Gali, J., 2010, International Dimensions of Monetary Policy,
University of Chicago Press, chapter The macroeconomic effects of oil price
shocks: why are the 2000s so different from the 1970s, pp. 373-421
21. Catao, L. & Pagan, A. ,2010.The credit channel and monetary transmission in
brazil and chile: A structured var approach, NCER Working Paper Series 53,
National Centre for Econometric Research.
22. Christiano, L. J., Eichenbaum, M. & Evans, C. L., 1998. Monetary Policy Shocks:
What Have We Learned and to What End?, NBER Working Papers 6400,
National Bureau of Economic Research, Inc.
23. Disyatat, P. & Vongsinsirikul, P., 2003. Monetary policy and the transmission
mechanism in Thailand, Journal of Asian Economics 14(3). 389 -418.
24. Dungey & Pagan, 2000. A structural var model of the Australian economy,
Economic Record 76(235), 321-342.
25. Dungey, M. & Pagan, A., 2009. Extending a svar model of the australian
economy, Economic Record 85(268), 1-20.
26. Gambacorta, L. & Marques-Ibanez, D., 2011.The bank lending channel: lessons
from the crisis, Working Paper Series 1335, European Central Bank.
27. Kashyap and Stein, 1995. The Impact of Monetary Policy on Bank Balance Sheets.
NBER Working Paper No. 4821.
28. Kim, S. & Roubini, N., 2000. Exchange rate anomalies in the industrial countries:
A solution with a structural VAR approach, Journal of Monetary Economics
45(3), 561 - 586.
29. Le Viet Hung & Wade. DPfau, 2008. VAR analysis of the monetary transmission
mechanism in Vietnam. Applied Econometrics and International Development
(January – June 2009) Vol. 9, No. 1, 165-179.
30. Lown, C. S. & Morgan, D. P., 2002.Credit effects in the monetary mechanism,
Economic Policy Review (May), 217 - 235.
31. Maria Josefina Angelica C. Aban, 2013. Transmission of Monetary Policy
through the Bank Lending Channel in the Philippines, International Journal of
Trade, Economics and Finance, Vol. 4, No. 1, February 2013, 37-42.
32. Mishkin, 2004. The economics of Money, Banking and Financial Markets. 7th
edition Pearson. The Addison Wesley.
33. Mishra and Montiel, 2012. How Effective is Monetary Transmission in Low-
Income Countries? A Survey of the Empirical Evidence," IMF Working Papers
12/143, International Monetary Fund.
34. Montiel, P., Spilimbergo, A. & Mishra, P., 2010.Monetary Transmission in Low
Income Countries, IMF Working Papers 10/223, International Monetary Fund.
35. Philippo Ippolito at el, 2016.The Transmission of Monetary Policy through Bank
Lending: The Floating Rate Channel. Finance and Economics Discussion Series
2017-026.
36. Sadia Afrin, 2016.Monetary policy transmission in Bangladesh: exploring the
lending channel, Journal of Asian Economics, April 2017, Pages 60–80.
37. Safaei, J. & Cameron, N. E., 2003.Credit channel and credit shocks in Canadian
macrodynamics - a structural VAR approach, Applied Financial Economics
13(4), 267-277.
38. Sims & Zha, 1995. Error Bands for Impulse Responses, Cowles Foundation
Discussion Papers 1085, Cowles Foundation for Research in Economics,
39. Yale University.Sims, C. A., 1980. Macroeconomics and relality, Econometrica
48, 1-48.
40. Sims, C. A, 1992.Interpreting the Macroeconomic Time Series Facts: The Effects
of Monetary Policy, Cowles Foundation Discussion Papers 1011, Cowles
Foundation for Research in Economics, Yale University.
41. Younus, S., 2004. The impact of monetary policy on the bank portfolio in
bangladesh, Bank Parikrama 27 / 29.
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Bảng trọng số để tínhCPI của 9 nước đối tác thưong mại lớn của Việt
Nam dựa trên giá trị nhập khẩu, giai đoạn 2005-2015
EU
China
Japan Korea Autralia
Malaysia Thailand
United States
0.24
0.14
0.14
0.06
0.05
0.04
0.03
Hong Kong 0.04
0.26
1.00
Countries: Weights Total
Nguồn: Theo tính toán của tác giả
Phụ lục 2: Kết quả kiểm định tính dừng các biến
Null Hypothesis: OPW has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -1.666958 Prob.* 0.4456
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level -3.481217 -2.883753 -2.578694
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: D(OPW) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -8.577385 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. -3.481217 -2.883753 -2.578694 1% level 5% level 10% level
Null Hypothesis: PW has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -0.550526 Prob.* 0.8763
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level -3.481217 -2.883753 -2.578694
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: D(PW) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -6.606898 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 1% level 5% level 10% level -3.481217 -2.883753 -2.578694
Null Hypothesis: NEER has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -1.268310 Prob.* 0.6430
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
-3.480818 -2.883579 -2.578601 1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(NEER) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -10.61475 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
-3.481217 -2.883753 -2.578694 1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: I has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -2.177829 Prob.* 0.2154
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
-3.481217 -2.883753 -2.578694 1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: D(I) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -6.743837 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. -3.481217 -2.883753 -2.578694 1% level 5% level 10% level
Null Hypothesis: M has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -3.221140 Prob.* 0.0210
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 1% level 5% level 10% level -3.481217 -2.883753 -2.578694
Null Hypothesis: D(M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -5.019834 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 1% level 5% level 10% level -3.481623 -2.883930 -2.578788
Null Hypothesis: CR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -2.257200 Prob.* 0.1876
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
-3.482035 -2.884109 -2.578884 1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(CR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -6.853826 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level -3.482453 -2.884291 -2.578981
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: Y has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -10.83296 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 1% level 5% level 10% level -3.480818 -2.883579 -2.578601
Null Hypothesis: D(Y) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic -11.99523 Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
-3.482035 -2.884109 -2.578884 1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: P has a unit root
Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level Test critical values: 5% level 10% level t-Statistic -1.728479 -3.481217 -2.883753 -2.578694 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Prob.* 0.4146
Null Hypothesis: D(P) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level Test critical values: 5% level 10% level t-Statistic -5.716711 -3.481217 -2.883753 -2.578694 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Prob.* 0.0000
Phụ lục 3: Chạy Var rút gọn với độ trễ 5 Vector Autoregression Estimates Date: 07/24/17 Time: 14:20 Sample (adjusted): 2005M07 2015M12 Included observations: 126 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] DPW 0.004870 (0.00260) DNEER 0.003337 (0.02299) DM 0.020279 (0.01863) DCR -0.078488 (0.06064)
-0.033269 (0.02280) 0.053788 (0.06016) -0.002595 (0.00258) 0.023619 (0.01849)
0.049193 (0.06096) 0.028451 (0.02311) -0.005489 (0.00261) -0.019600 (0.01873)
-0.003834 (0.02291) -0.112753 (0.06044) -0.000824 (0.00259) -0.010825 (0.01857)
DOPW DI DY 0.031057 0.322254 0.114840 (0.13331) (0.98749) (0.12765) [ 0.24330] [ 1.87417] [ 0.14517] [ 0.32634] [ 1.08828] [-1.29427] [ 0.86142] -0.157013 -2.639757 0.050796 (0.12663) (0.13226) (0.97965) [ 0.40112] [-1.00675] [-1.45891] [-2.69460] [ 1.27767] [ 0.89407] [-1.18719] 0.078984 -0.830612 -0.074736 (0.12832) (0.13401) (0.99266) [-0.58244] [-2.10136] [ 1.23128] [-0.83676] [-1.04638] [ 0.80698] [ 0.58938] 0.016095 -1.595178 -0.009981 (0.12722) (0.13287) (0.98417) [-0.07845] [-0.31806] [-0.16735] [-1.62084] [-0.58289] [-1.86558] [ 0.12113] DP 0.003160 (0.01000) [ 0.31597] 0.004971 (0.00992) [ 0.50108] 0.003324 (0.01005) [ 0.33070] -0.007128 (0.00997) [-0.71521] DOPW(-1) DOPW(-2) DOPW(-3) DOPW(-4)
0.016297 (0.01922) -0.035019 (0.06256) -0.011579 (0.02372) 0.004720 (0.00268)
-2.267173 (0.91441) -0.512603 (1.12801) 0.336225 (0.12751) 1.677754 (2.97583)
-0.456644 (1.00451) -3.850028 (3.26908) 1.195290 (1.23916) -0.004064 (0.14008)
0.145384 (0.13769) -0.168487 (1.21804) -2.121082 (3.21336) 1.253258 (0.98739)
3.053380 (1.12785) 0.001523 (0.12750) -0.087495 (2.97542) -1.159462 (0.91428)
-0.051656 (1.10731) -0.101504 (0.12517) 0.143670 (2.92123) -0.381936 (0.89763)
0.022339 (0.10716) -0.008369 (0.01211) -0.291438 (0.28270) 0.082325 (0.08687) DOPW(-5) DPW(-1) DPW(-2) DPW(-3) DPW(-4) DPW(-5) DNEER(-1) -0.026753 3.217233 0.351050 (0.13169) (0.13754) (1.01878) [ 2.66567] [ 1.76063] [-0.48824] [ 3.15793] [ 0.84774] [-0.55973] [-0.19451] 8.779161 96.28798 2.765991 (6.54201) (48.4578) (6.26392) [ 0.44158] [ 2.63680] [-0.45443] [ 1.98705] [-2.47939] [ 0.56379] [ 1.34197] 3.393457 37.85854 -4.892553 (6.88118) (7.18668) (53.2330) [-0.71100] [-0.02901] [ 0.96459] [ 0.71119] [-0.45459] [-1.17771] [ 0.47219] -2.150194 36.31125 5.325873 (6.76390) (7.06419) (52.3257) [ 0.78740] [ 1.05587] [-0.13833] [ 0.69395] [ 1.26926] [-0.66008] [-0.30438] -0.483840 24.27955 -4.183366 (6.26306) (6.54111) (48.4512) [-0.66794] [ 0.01195] [ 2.70725] [ 0.50111] [-1.26817] [-0.02941] [-0.07397] -6.318850 -134.2119 -15.90305 (6.14900) (6.42199) (47.5688) [-2.58628] [-0.81090] [-0.04665] [-2.82143] [-0.42549] [ 0.04918] [-0.98394] -0.184855 -4.509539 -1.031318 (0.62149) (4.60347) (0.59507) [-1.73311] [-0.69088] [ 0.20847] [-0.97960] [ 0.94770] [-1.03090] [-0.29744] 0.001170 (0.01032) [ 0.11336] 0.730344 (0.49073) [ 1.48827] 0.737194 (0.53909) [ 1.36748] 0.055298 (0.52990) [ 0.10436] 0.460666 (0.49067) [ 0.93886] 0.605751 (0.48173) [ 1.25745] -0.111242 (0.04662) [-2.38618]
0.082596 (0.08669) -0.159100 (0.28214) -0.103836 (0.10695) -0.004117 (0.01209)
0.049331 (0.08848) 0.255367 (0.28794) -0.010584 (0.10915) -0.008564 (0.01234)
0.055372 (0.09005) -0.014002 (0.11109) 0.014164 (0.01256) 0.181418 (0.29307)
0.247000 (0.11045) 0.027093 (0.01249) 0.368910 (0.29139) -0.147575 (0.08954)
-0.000978 (0.00233) 0.000489 (0.00026) 0.010432 (0.00616) -0.002696 (0.00189)
0.003040 (0.00252) -0.000579 (0.00029) -0.007026 (0.00666) -0.000726 (0.00205)
DNEER(-2) DNEER(-3) DNEER(-4) DNEER(-5) DI(-1) DI(-2) DI(-3) -0.931371 -13.38559 0.096657 (0.62024) (4.59423) (0.59388) [-1.56829] [-0.34053] [-0.97093] [-2.91356] [ 0.95273] [-0.56391] [ 0.15584] -0.064957 -11.05089 0.047347 (0.60610) (0.63300) (4.68877) [ 0.07812] [-0.69409] [-0.09697] [-2.35688] [ 0.55755] [ 0.88687] [-0.10262] -0.075350 2.224915 0.783178 (0.61689) (0.64427) (4.77224) [ 1.26957] [ 1.12788] [-0.12604] [ 0.46622] [ 0.61489] [ 0.61903] [-0.11695] 0.203608 7.084591 0.265555 (0.61335) (0.64058) (4.74491) [ 0.43296] [ 2.16992] [ 2.23625] [ 1.49309] [-1.64820] [ 1.26604] [ 0.31785] -0.015896 0.228613 0.023249 (0.01353) (0.10024) (0.01296) [ 1.79418] [ 1.85237] [-0.41891] [ 2.28061] [-1.42530] [ 1.69456] [-1.17460] -0.021104 -0.070206 0.007336 (0.01463) (0.10838) (0.01401) [-1.50634] [-2.03184] [ 1.20507] [-0.64775] [-0.35495] [-1.05552] [ 0.50137] 0.274354 (0.11463) 0.038349 (0.01482) -0.055535 (0.01548) 0.000888 (0.00030) -0.004740 (0.00267) 0.006620 (0.00704) 0.000702 (0.00216) -0.054259 (0.04653) [-1.16622] -0.087078 (0.04748) [-1.83387] -0.031982 (0.04833) [-0.66177] -0.015632 (0.04805) [-0.32531] 0.001343 (0.00102) [ 1.32299] -0.003553 (0.00110) [-3.23693] -0.000735 (0.00116)
-4.43E-05 (0.00231) -0.000305 (0.00032) -0.004895 (0.00285) 0.003265 (0.00751)
0.002928 (0.00220) 0.001410 (0.00715) 0.001701 (0.00271) -0.000180 (0.00031)
0.041849 (0.10729) 0.061677 (0.13236) -0.021913 (0.01496) -0.141522 (0.34917)
0.403991 (0.34498) 0.007241 (0.01478) -0.065148 (0.13077) 0.153651 (0.10601)
0.013141 (0.01407) -0.076208 (0.12444) 0.060238 (0.32830) 0.036845 (0.10088)
0.024810 (0.01346) -0.152113 (0.11903) 0.071782 (0.31401) 0.279177 (0.09649)
DI(-4) DI(-5) DM(-1) DM(-2) DM(-3) DM(-4) DM(-5) [ 2.58808] [ 2.94542] [-1.77628] [ 2.39339] [ 0.32440] [ 0.94043] [-3.58859] 0.020020 -0.006562 -0.037027 (0.01580) (0.01650) (0.12222) [-2.34369] [-0.94934] [-1.72041] [-0.05369] [-0.01922] [ 0.43500] [ 1.21335] 0.016607 -0.326837 -0.010521 (0.01505) (0.01572) (0.11646) [-0.69890] [-0.58723] [ 0.62748] [-2.80642] [ 1.33218] [ 0.19718] [ 1.05626] 0.633789 -5.865643 -0.669111 (0.73498) (0.76761) (5.68583) [-0.91038] [-1.46460] [ 0.46599] [-1.03162] [ 0.39004] [-0.40531] [ 0.82566] -0.620895 -1.755855 0.243298 (0.75841) (5.61765) (0.72617) [ 0.33504] [ 0.48984] [-0.49819] [-0.31256] [ 1.44945] [ 1.17104] [-0.81868] 0.092476 4.125351 -0.097704 (0.69104) (0.72172) (5.34591) [-0.14139] [ 0.93417] [-0.61239] [ 0.77168] [ 0.36525] [ 0.18349] [ 0.12813] -0.463927 -0.437243 0.910050 (0.66098) (0.69032) (5.11334) [ 1.37682] [ 1.84389] [-1.27795] [-0.08551] [ 2.89334] [ 0.22859] [-0.67204] 6.500693 -0.885881 -0.187290 -0.018351 -0.110115 0.780511 0.012937 [-0.63318] 0.000369 (0.00124) [ 0.29785] -0.000227 (0.00118) [-0.19262] -0.091344 (0.05758) [-1.58638] -0.004332 (0.05689) [-0.07615] 0.004818 (0.05414) [ 0.08900] 0.058028 (0.05178) [ 1.12061] -0.012396
(0.09483) (0.01322) (0.30862) (0.11699)
0.104457 (0.03329) 0.426366 (0.10833) -0.003496 (0.00464) 0.007781 (0.04106)
0.007408 (0.03681) -0.003739 (0.00513) 0.052109 (0.04541) -0.020422 (0.11979)
-0.017675 (0.04340) 0.004583 (0.00491) -0.577356 (0.11451) 0.076490 (0.03519)
0.315635 (0.13701) 0.011317 (0.05193) 0.001364 (0.00587) 0.057385 (0.04210)
-0.008322 (0.00457) 0.047632 (0.04045) -0.196937 (0.10672) -0.003979 (0.03279)
-0.017105 (0.04706) 0.000695 (0.00202) 0.011729 (0.01784) 0.004404 (0.01446)
DCR(-1) DCR(-2) DCR(-3) DCR(-4) DCR(-5) DY(-1) (0.64963) (0.67847) (5.02556) [ 1.20147] [ 0.97830] [-0.94127] [ 1.29352] [-0.19351] [-0.60686] [-1.30570] 0.026866 -2.221430 -0.152791 (0.22802) (0.23814) (1.76398) [-0.67007] [-0.75326] [ 0.18951] [-1.25933] [ 3.13811] [ 3.93592] [ 0.11282] -0.133094 -2.879333 -0.153971 (0.26335) (1.95067) (0.25215) [-0.61062] [-0.72836] [ 1.14757] [-1.47607] [ 0.20126] [-0.17048] [-0.50539] 0.783518 2.642558 -0.184680 (0.25173) (1.86461) (0.24103) [ 3.25071] [ 0.93412] [-0.40721] [ 1.41722] [ 2.17390] [-5.04209] [-0.73364] -0.265157 -0.426430 -0.174286 (0.28840) (0.30120) (2.23103) [-0.60433] [ 0.23236] [ 0.21792] [-0.19114] [ 1.36306] [ 2.30375] [-0.88034] 0.016871 1.197567 -0.072856 (0.22464) (0.23462) (1.73784) [-0.32432] [-1.81988] [ 1.17744] [ 0.68911] [-0.12135] [-1.84533] [ 0.07191] -0.893821 1.317020 -0.076585 (0.09906) (0.10345) (0.76630) [-0.77315] [ 0.34484] [ 0.65751] [ 1.71867] [ 0.30455] [-0.36347] [-8.63980] (0.05089) [-0.24357] 0.026762 (0.01786) [ 1.49810] 0.010395 (0.01975) [ 0.52621] -0.042620 (0.01888) [-2.25707] 0.017601 (0.02259) [ 0.77903] 0.014958 (0.01760) [ 0.84993] -0.005188 (0.00776) [-0.66848]
0.022673 (0.01834) 0.059217 (0.05968) 0.009678 (0.02262) 0.000118 (0.00256)
0.023542 (0.01991) 0.001174 (0.00278) -0.038283 (0.02456) 0.047455 (0.06479)
0.016510 (0.01982) -0.001120 (0.02445) 0.001270 (0.00276) 0.019184 (0.06449)
-0.002763 (0.00206) -0.029027 (0.04804) -0.011665 (0.01821) 0.011258 (0.01476)
0.043850 (0.02847) -0.204861 (0.25185) 0.441183 (0.66440) 0.137600 (0.20416)
-0.037775 (0.67486) -0.231289 (0.25581) -0.045618 (0.02892) 0.052808 (0.20737)
0.054504 (0.23739) 0.725467 (0.62627) 0.023313 (0.02684) 0.152847 (0.19244) DY(-2) DY(-3) DY(-4) DY(-5) DP(-1) DP(-2) DP(-3) -0.770380 0.461257 -0.122540 (0.12561) (0.13119) (0.97174) [-0.97554] [ 0.04622] [ 0.42785] [ 0.47467] [ 1.23645] [ 0.99232] [-5.87228] -0.633596 1.479900 0.048512 (0.14243) (1.05498) (0.13637) [ 0.35573] [ 0.42296] [-1.55887] [ 1.40277] [ 1.18258] [ 0.73247] [-4.44857] -0.302941 0.401190 -0.063641 (0.13576) (0.14178) (1.05022) [-0.46878] [ 0.45960] [-0.04582] [ 0.38200] [ 0.83307] [ 0.29746] [-2.13663] -0.099931 0.081555 -0.179492 (0.10112) (0.10561) (0.78228) [-1.77502] [-1.34200] [-0.64056] [ 0.10425] [ 0.76264] [-0.60422] [-0.94622] -1.136391 12.26341 1.391752 (1.39853) (1.46061) (10.8190) [ 0.99516] [ 1.54023] [-0.81344] [ 1.13350] [ 0.67399] [ 0.66403] [-0.77802] 1.353837 0.017632 -1.750989 (1.42054) (1.48360) (10.9893) [-1.23263] [-1.57753] [-0.90414] [ 0.00160] [ 0.25466] [-0.05598] [ 0.91253] 1.102305 -0.035660 0.541132 (1.37678) (10.1980) (1.31825) [ 0.41049] [ 0.86873] [ 0.22960] [-0.00350] [ 0.79426] [ 1.15840] [ 0.80064] -0.009430 (0.00984) [-0.95823] -0.007466 (0.01068) [-0.69879] 0.011871 (0.01064) [ 1.11617] 0.008034 (0.00792) [ 1.01408] 0.311257 (0.10956) [ 2.84087] 0.118475 (0.11129) [ 1.06458] 0.098245 (0.10328) [ 0.95129]
-0.299282 (0.17783) -0.327033 (0.57872) 0.098737 (0.21937) 0.028078 (0.02480)
0.065919 (0.15986) -0.118887 (0.52023) 0.144629 (0.19720) -0.022855 (0.02229)
0.013623 (0.00486) -0.006392 (0.00600) 0.001069 (0.00068) 0.020700 (0.01582)
DP(-4) DP(-5) C R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
0.503581 0.269972 0.434607 0.071505 2.155657 178.3983 -2.180925 -1.258008 -0.001772 0.083689
2.254934 10.29140 -0.838075 (1.27224) (9.42370) (1.21816) [ 1.85110] [ 1.13227] [ 0.45010] [ 1.09208] [-1.68300] [-0.56510] [-0.65874] 0.237445 -13.23155 -1.353097 (1.09505) (1.14367) (8.47135) [-1.23565] [-1.02529] [ 0.73342] [-1.56192] [ 0.41236] [-0.22853] [ 0.20762] 0.013861 -0.334110 0.008610 (0.03329) (0.03477) (0.25757) [ 0.25861] [ 1.57747] [-1.06609] [-1.29716] [ 2.80290] [ 1.30864] [ 0.39860] 0.627135 0.451670 26.00947 0.553167 3.574118 -79.38352 1.910850 2.833767 -0.018447 0.747025 0.671082 0.516298 0.474052 0.074680 4.335586 172.9251 -2.094049 -1.171132 -0.002038 0.107378 0.492525 0.253713 0.098089 0.033970 2.062398 272.1779 -3.669491 -2.746574 0.015525 0.039323 0.524789 0.301160 0.009262 0.010438 2.346693 420.8584 -6.029498 -5.106581 0.018591 0.012487 0.590376 0.397612 0.000180 0.001456 3.062684 669.0857 -9.969615 -9.046698 0.002789 0.001875 5.49E-27 2.36E-28 0.395335 0.110787 0.014094 0.012877 1.389345 394.4068 -5.609631 -4.686714 -0.002757 0.013655 -0.101261 (0.09543) [-1.06106] 0.074766 (0.08579) [ 0.87151] -0.004118 (0.00261) [-1.57878] 0.714673 0.580401 0.002667 0.005602 5.322590 499.2778 -7.274250 -6.351333 0.007074 0.008648 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance
Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
2577.460 -35.70572 -28.32238
HQ AIC
Phụ lục 4: Lựa chọn độ trễ VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DOPW DPW DNEER DI DM CR DY DP Exogenous variables: C Date: 07/24/17 Time: 14:22 Sample: 2005M01 2015M12 Included observations: 126 LR LogL NA 2182.137 271.5453 2328.354 98.28220 2385.159 112.2927 2455.203 2507.211 76.77328 2577.460 94.78063*
Lag 0 1 2 3 4 5 SC FPE 1.42e-25 -34.51012 -34.33004* -34.43696 3.86e-26* -35.81515* -34.19441 -35.15669* -34.45720 4.38e-26 -33.96784 4.10e-26 -33.19220 5.25e-26 -32.70610 5.23e-26 -32.63956 -31.29485 -29.66384 -28.32238 -35.70094 -35.79688 -35.60653 -35.70572
* 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
Vector Autoregression Estimates Date: 07/24/17 Time: 14:27 Sample (adjusted): 2005M03 2015M12 Included observations: 130 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] DPW 0.005158 (0.00218)
Phụ lục 5: Mô hình Var rút gọn với độ trễ 1
DY 0.095118 (0.12405) DI 2.057223 (0.88349) DCR -0.109638 (0.05261) DM 0.016897 (0.01574) DNEER 0.004897 (0.01942) DP DOPW -0.002589 0.132655 (0.11269) (0.00884) [ 1.17719] [ 2.36549] [ 0.25213] [ 2.32852] [ 1.07334] [-2.08417] [ 0.76679] [-0.29306]
6.638459 (5.80283) 43.12515 (41.3289) 0.230836 (0.10201) -0.513962 (0.90857) 1.603167 (2.46082) -1.880056 (0.73642)
0.965834 -2.367378 (0.41332) (5.27144) [-0.44909] [ 2.26285] [-0.56568] [ 1.04346] [-2.55297] [ 0.65148] [ 1.14400] [ 2.33677]
-1.189238 (0.61131) -3.014009 (4.35384) -0.539293 (0.25924) -0.018003 (0.01075) 0.057274 (0.09571) 0.091157 (0.07758) -1.305990 -0.128947 (0.04354) (0.55533) [-2.35175] [-1.67526] [ 0.59838] [-0.69226] [ 1.17502] [-2.08030] [-1.94540] [-2.96146]
-0.023769 (0.01364) 0.260314 (0.09715) -0.001110 (0.00214) 0.009967 (0.00578) 0.000537 (0.00024) -0.003037 (0.00173) 0.002027 0.026842 (0.01239) (0.00097) [ 2.16609] [ 2.23768] [-0.51991] [ 2.67939] [-1.75407] [ 1.72291] [-1.74242] [ 2.08596]
0.593921 -0.003341 -0.017125 -3.039872 0.249771 -0.018028 0.044337 -0.054319 DOPW(-1) DPW(-1) DNEER(-1) DI(-1) DM(-1)
(0.66166) (4.71248) (0.01163) (0.28059) (0.10360) (0.08397) (0.60107) (0.04713) [ 0.98811] [-0.28724] [-0.16530] [-0.64507] [ 2.97455] [-0.06425] [ 0.06701] [-1.15257]
0.084825 (0.17806) -0.412490 (1.26820) 0.327363 (0.07551) -0.001687 (0.00313) 0.012781 (0.02788) 0.049507 (0.02260) 0.018867 0.109294 (0.16176) (0.01268) [ 0.67567] [-0.53902] [ 0.45844] [-0.32526] [ 2.19083] [ 4.33526] [ 0.47637] [ 1.48757]
-0.551893 (0.07266) 0.187241 (0.51746) -0.010603 (0.03081) 0.014773 (0.01138) 0.001048 (0.00128) -0.005275 (0.00922) -0.000535 -0.006781 (0.00518) (0.06600) [-0.10274] [ 0.82021] [ 1.29864] [ 0.36184] [-0.57209] [-0.34412] [-7.59607] [-0.10337]
-0.736399 (1.01198) 8.502102 (7.20755) -0.815605 (0.42915) -0.005903 (0.01779) 0.009294 (0.15845) 0.107950 (0.12843) -1.067340 0.415351 (0.07208) (0.91931) [-1.16102] [-0.33182] [ 0.05865] [ 1.17961] [ 0.84055] [-1.90049] [-0.72768] [ 5.76228]
-0.019235 (0.02267) -0.133779 (0.16148) 0.002213 (0.00040) 0.010773 (0.00961) -0.000915 (0.00355) 0.017737 (0.00288) 0.001910 -0.003261 (0.02060) (0.00161) [-0.15833] [ 5.55281] [-0.25769] [-0.82846] [ 6.16435] [ 1.12049] [-0.84836] [ 1.18297]
DCR(-1) DY(-1) DP(-1) C R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC 0.146465 0.090033 0.774173 0.079988 2.595420 148.5651 -2.147155 -1.948634 0.355919 0.313335 0.000290 0.001548 8.358078 661.4120 -10.03711 -9.838586 0.030354 -0.033755 0.022998 0.013787 0.473477 377.1298 -5.663535 -5.465014 0.320652 0.275737 47.58686 0.627120 7.139004 -119.1385 1.971361 2.169882 0.236979 0.186531 0.015109 0.011174 4.697520 404.4387 -6.083673 -5.885151 0.193619 0.140304 0.168709 0.037340 3.631636 247.6005 -3.670776 -3.472255 0.371737 0.330198 0.938122 0.088052 8.949295 136.0796 -1.955071 -1.756549 0.510325 0.477949 0.004759 0.006272 15.76282 479.5238 -7.238828 -7.040307
Mean dependent S.D. dependent
-0.001643 0.083852
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
0.002749 0.001868 2.51E-26 1.41E-26 2393.170 -35.71031 -34.12214 -0.002517 0.013560 -0.016476 0.736890 0.018651 0.012389 0.015909 0.040272 -8.48E-05 0.107588 0.007136 0.008680
Phụ lục 6: Kiểm định tính ổn định của mô hình với độ trễ 1
VAR Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 07/24/17 Time: 14:30 Sample: 2005M01 2015M12 Included observations: 130 Prob LM-Stat 0.0101 93.14213 Probs from chi-square with 64 df.
Lags 1
Structural VAR Estimates Date: 07/24/17 Time: 14:36 Sample (adjusted): 2005M03 2015M12 Included observations: 130 after adjustments Estimation method: method of scoring (analytic derivatives) Convergence achieved after 1 iterations Structural VAR is over-identified (1 degrees of freedom)
Model: Ae = Bu where E[uu']=I Restriction Type: short-run pattern matrix A =
1 C(1) C(2) C(3) 0 C(4) C(5) C(6)
0 1 C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12)
B =
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
0 C(29) 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 C(18) C(19) C(20) C(21) 0 0 0 C(31) 0 0 0 0
C(28) 0 0 0 0 0 0 0 C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) C(15) C(16) C(17) C(18) C(19) C(20) C(21) C(22)
0 0 1 C(13) C(14) C(15) C(16) C(17) 0 0 C(30) 0 0 0 0 0 -0.010743 0.001412 -7.610306 0.061418 0.017091 3.593588 -2.286872 0.785458 -2.911513 0.101521 0.051884 1.956698 0.039804 0.124470 0.319786 -0.005983 0.008847 -0.676254 -0.275373 0.883177 -0.311798 -83.48112 38.72588 -2.155693 -1.262074 0.673327 -1.874385 -5.767279 2.548986 -2.262577 2.674054 6.144467 0.435197 -0.140775 0.436868 -0.322238 -3.827994 3.844320 -0.995753 0.059679 0.070791 0.843034 0.177155 0.247589 0.715522 -0.282741 0.586562 -0.482031 -0.001437 0.041711 -0.034442 0.001330 0.001641 0.810533 0.003323 0.005627 0.590616 0.008294 0.013322 0.622573 -0.000889 0.000948 -0.938191 0.197891 0.290751 0.680620
0 0 0 0 1 C(22) C(23) C(24) 0 0 0 0 C(32) 0 0 0 0.0000 0.0003 0.0036 0.0504 0.7491 0.4989 0.7552 0.0311 0.0609 0.0237 0.6634 0.7473 0.3194 0.3992 0.4743 0.6298 0.9725 0.4176 0.5548 0.5336 0.3481 0.4961
0 0 0 0 0 1 C(25) C(26) 0 0 0 0 0 C(33) 0 0
0 0 0 0 0 0 1 C(27) 0 0 0 0 0 0 C(34) 0
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 C(35)
Phụ lục 7: Xây dựng ma trận A, B
C(23) C(24) C(25) C(26) C(27) C(28) C(29) C(30) C(31) C(32) C(33) C(34) C(35)
2355.350
1.208686 0.688689 1.755054 8.83E-05 0.049506 0.001784 0.092877 0.207376 0.447869 -0.023704 0.014745 -1.607605 -0.008592 0.006231 -1.378857 0.079988 0.004961 16.12452 0.001287 7.98E-05 16.12452 0.012964 0.000804 16.12452 0.568257 0.035242 16.12452 0.010971 0.000680 16.12452 0.036369 0.002256 16.12452 0.085994 0.005333 16.12452 0.006110 0.000379 16.12452
Log likelihood LR test for over-identification: Chi-square(1) 1.027027
Estimated A matrix:
Probability
1.000000 -0.010743 0.061418 -2.286872 0.000000 0.101521 0.039804 -0.005983
Estimated B matrix:
0.079988 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.0793 0.9986 0.6542 0.1079 0.1679 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3109 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.275373 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -83.48112 -3.827994 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.262074 0.059679 0.001330 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -5.767279 0.177155 0.003323 0.197891 1.000000 0.000000 0.000000 2.674054 -0.282741 0.008294 1.208686 0.092877 1.000000 0.000000 -0.140775 -0.001437 -0.000889 8.83E-05 -0.023704 -0.008592 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.001287 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.012964 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.568257 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.010971 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.036369 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.085994 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.006110
Phụ lục 8: Kiểm định Robustness
Hàm phản ứng xung đối với cú sốc lãi suất
Hàm phản ứng xung đối với cú sốc tín dụng
Phụ lục 9:Hàm phản ứng xung đối với cú sốc lãi suất ở hai mẫu phụ
Mẫu phụ thứ nhất: giai đoạn 2005 -2008
Mẫu phụ thứ hai: giai đoạn 2009 -2015
Phụ lục 10:Hàm phản ứng xung đối với cú sốc tín dụng ở hai mẫu phụ
Mẫu phụ thứ nhất: giai đoạn 2005 -2008
Mẫu phụ thứ hai: giai đoạn 2009 -2015
