Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam - Nguyễn Thị Hải Huyền

O V O T O TRƯỜN HỌ K NH TẾ TP.H M -------------------- Phạm Thái Huyền Trân

CƠ HẾ TRUYỀN ẪN HÍNH S H T ỀN TỆ

Ở V ỆT NAM

LUẬN VĂN TH SĨ K NH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2013

O V O T O

TRƯỜN HỌ K NH TẾ TP.H M --------------------

Phạm Thái Huyền Trân

Ơ HẾ TRUYỀN ẪN HÍNH S H T ỀN TỆ

Ở V ỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng

Mã số

: 60340201

LUẬN VĂN TH SĨ K NH TẾ

N ƯỜ HƯỚN ẪN KHOA HỌ : P S.TS. N UYỄN THỊ N Ọ TRAN

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan:

- Luận văn này là sản phẩm nghiên cứu của tôi.

- Số liệu trong luận văn đƣợc điều tra trung thực.

- Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình.

Tác giả

Phạm Thái Huyền Trân

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

LỜI MỞ ĐẦU .................................................................................................................. 1

1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY................................................ 3

2. TỒNG QUAN VỀ CÁC KÊNH TRUYỀN DẪN CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ........... 7

2.1. Kênh lãi suất ....................................................................................................... 7

2.2. Kênh tỷ giá .......................................................................................................... 7

2.3. Kênh giá tài sản khác .......................................................................................... 8

2.4. Kênh tín dụng ..................................................................................................... 9

3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................................... 11

3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu .................................................................................. 11

3.2. Các bƣớc thực hiện nghiên cứu ........................................................................ 12

3.3. Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................................... 14

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ...................................................................................... 16

4.1. Sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ ................................... 16

4.1.1. Kiểm tra tính dừng ..................................................................................... 16

4.1.2. Kết quả hồi quy OLS cho lãi suất bán lẻ ................................................... 17

4.1.3. Kiểm tra đồng liên kết ............................................................................... 18

4.1.4. Xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất bán lẻ và lãi suất cho vay

.................................................................................................................... 20

4.2. Kết quả nghiên cứu về các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ bằng mô hình

VAR .......................................................................................................................... 26

4.2.1. Kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình VAR ............................ 26

4.2.2. Kiểm định chọn độ trễ phù hợp cho các mô hình ...................................... 28

4.2.3. Kiểm tra tính ổn định và sự phù hợp của các mô hình VAR ..................... 30

4.2.4. Kênh lãi suất - Mô hình VAR cơ bản ........................................................ 31

4.2.5. Kênh tín dụng ............................................................................................. 34

4.2.6. Kênh tỷ giá: ................................................................................................ 38

4.2.7. Kênh giá tài sản .......................................................................................... 43

4.2.8. So sánh phản ứng của sản lƣợng và mức giá với cú sốc lãi suất trong tổng

hợp các kênh truyền dẫn .......................................................................................... 47

5. KẾT LUẬN ............................................................................................................. 51

TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................. 53

PHỤ LỤC ....................................................................................................................... 55

Phụ lục 1: Mô hình số nhân năng động (Dynamic Multiplier Model) ....................... 55

Phụ lục 2: Mô hình VAR ............................................................................................ 56

Phụ lục 3: Kiểm định phƣơng sai thay đổi cho các mô hình hồi quy lãi suất bán lẻ..60

Phụ lục 4: Kiểm định sự ổn định của các mô hình VAR ............................................ 62

Phụ lục 5: Kiểm định tính dừng của các phần dƣ từ các mô hình VAR .................... 65

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

ADF : Kiểm định Dickey-Fuller

CPI : Chỉ số giá tiêu dùng

GDP : Tổng sản phẩm trong nƣớc

GSO : Tổng cục thống kê

IFS : Thống kê tài chính quốc tế

IMF : Quỹ tiền tệ quốc tế

NHNN : Ngân hàng nhà nƣớc

OLS : Ordinary Least Squares

REER : Tỷ giá hối đoái thực đa phƣơng

SBV : Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam

VAR : Mô hình ƣớc lƣợng tự hồi quy theo vector (Vector Autoregression)

VECM : Mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector (Vector error correction model)

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1: Mô tả các biến sử dụng trong nghiên cứu bằng mô hình VAR .................... 14

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tiền gửi

và lãi suất cho vay .......................................................................................... 16

Bảng 4.2: Kết quả ƣớc lƣợng lãi suất bán lẻ ................................................................. 17

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đồng liên kết ................................................................... 19

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định chọn độ trễ ..................................................................... 21

Bảng 4.5: Kết quả ƣớc lƣợng lãi suất bán lẻ bằng mô hình VECM ............................. 22

Bảng 4.6: Tổng hợp kết quả về sự truyền dẫn lãi suất tái cấp vốn đến lãi suất tiền gửi

và lãi suất cho vay .......................................................................................... 24

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho các biến sử dụng trong mô hình VAR

........................................................................................................................ 26

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định độ trễ .............................................................................. 28

Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả kiểm định sự ổn định của các mô hình VAR .................. 30

Bảng 4.10: Tổng hợp kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các phần dƣ từ các mô hình

VAR nghiên cứu ............................................................................................ 31

Bảng 4.11: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trong kênh lãisuất ............................ 33

Bảng 4.12: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trong kênh tín dụng ......................... 37

Bảng 4.13: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trong kênh tỷgiá .............................. 42

Bảng 4.14: quả phân rã phƣơng sai các biến trong kênh giá tài sản ............................. 46

Bảng 4.15: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến sản lƣợng và lạm phát trong kênh tổng

hợp ................................................................................................................. 48

Bảng 4.16: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến sản lƣợng và lạm phát trong kênh

truyền thống ................................................................................................... 50

DANH MỤC HÌNH

Hình 4.1: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát và lãi suất với cú sốc lãi suất ................. 32

Hình 4.2: Phản ứng của lãi suất với cú sốc lạm phát .................................................... 32

Hình 4.3: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát và tín dụng với cú sốc lãi suất và tín dụng

...................................................................................................................... 34

Hình 4.4: Phản ứng của sản lƣợng và lạm phát trong trƣờng hợp biến tín dụng là biến

nội sinh và biến tín dụng là biến ngoại sinh ................................................. 35

Hình 4.5: Phản ứng của tín dụng với cú sốc lạm phát .................................................. 36

Hình 4.6: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát, tỷ giá với cú sốc lãi suất và tỷ giá ........ 38

Hình 4.7: Phản ứng của sản lƣợng và lạm phát với cú sốc lãi suất trong trƣờng hợp biến

tỷ giá là biến nội sinh và biến tỷ giá là ngoại sinh ....................................... 40

Hình 4.8: Phản ứng của tỷ giá với cú sốc lạm phát ....................................................... 41

Hình 4.9: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát, giá tài sản với cú sốc lãi suất và giá tài

sản ................................................................................................................ 43

Hình 4.10: Phản ứng của sản lƣợng và lạm phát với cú sốc lãi suất trong trƣờng hợp

biến giá tài sản là biến nội sinh và biến giá tài sản là ngoại sinh ................. 44

Hình 4.11: Phản ứng của giá tài sản với cú sốc lạm phát ............................................. 45

Hình 4.12: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát với cú sốc lãi suất trong kênh tổng hợp

và kênh truyền thống .................................................................................... 47

- 1 -

LỜI MỞ ĐẦU

Chính sách tiền tệ đƣợc xem là một công cụ chính sách quan trọng nhằm tác động đến

nền kinh tế để đạt đƣợc các mục tiêu nhƣ ổn định kinh tếvĩ mô và kiểm soát giá cả. Tác

động của chính sách tiền tệ luôn đƣợc thể hiện rõ nét tới nền kinh tế nói chung và thị

trƣờng tài chính nói riêng trong suốt quá trình vận hành của nền kinh tế, đặc biệt là

trong ngắn hạn, thông qua các chỉ tiêu tiền tệ nhƣ: lãi suất, tín dụng, tỷ giá hối đoái, giá

tài sản,…. Chính sách tiền ngày nay đã trở thành một công cụ mạnh mẽ để chính phủ

can thiệp vào nền kinh tế, nắm bắt đƣợc cơ chế tác động của các kênh truyền dẫn tiền

tệ hiện có sẽ giúp tăng hiệu quả của các chính sách tiền tệ và cho phép Ngân hàng

trung ƣơng duy trì các biến vĩ mô tại mức mục tiêu.

Thực trạng nền kinh tế vĩ mô Việt Nam trong những năm gần đây đã có nhiều biến

động và bất ổn nhƣ lạm phát, lãi suất tăng cao làm cho hoạt động của các doanh nghiệp

gặp khó khăn, tăng trƣởng chậm lại và tỷ lệ thất nghiệp tăng cao. Trong bối cảnh khó

khăn này NHNN đã dùng công cụ chính sách tiền tệ để tác động vào nền kinh tế nhằm

điều tiết cải thiện tình hình này. Nhƣng thực tế cho thấy không phải dễ dàng áp dụng

các công cụ chính sách tiền tệ để điều tiết nền kinh tế theo mục tiêu của NHNN. Do đó

bài nghiên cứu này sẽ phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam thông

qua các kênh truyền dẫn là lãi suất, tín dụng, tỷ giá và giá tài sản.

Mục tiêu của bài nghiên cứu là đo lƣờng mức độ truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến

lãi suất bán lẻ, phân tích tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Việt

Nam thông qua hai biến sản lƣợng và lạm phát.

Bài nghiên cứu sử dụng mô hình số nhân năng động (Dynamic Multiplier Model) và

mô hình Vector hiệu chỉnh sai số để xem xét mức độ truyền dẫn của lãi suất chính sách

đến lãi suất bán lẻ ở Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 5 năm

- 2 -

2013. Và tác giả cũng sử dụng mô hình tự hồi quy vector (VAR) với chuỗi số liệu thời

gian theo quý từ quý 3 năm 2000 đến quý 2 năm 2013 để phân tích tác động của các cú

sốc chính sách tiền tệ đến sản lƣợng và lạm phát.

Kết cấu của bài nghiên cứu gồm năm phần nhƣ sau:

- Giới thiệu các nghiên cứu trƣớc đây về sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ.

- Tổng quan về bốn kênh truyền dẫn tiền tệ là kênh lãi suất, kênh tỷ giá, kênh tín

dụng và kênh tài sản.

- Phƣơng pháp và dữ liệu nghiên cứu.

- Kết quả nghiên cứu.

- Kết luận.

- 3 -

1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ mô tả quá trình mà những thay đổi từ chính sách

tiền tệ ảnh hƣởng đến các biến số vĩ mô quan trọng của nền kinh tế nhƣ tổng sản

lƣợng, mức giá, tiêu dùng và đầu tƣ,… Các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ chủ yếu

nhƣ lãi suất, tỷ giá, giá tài sản, cung tiền và tín dụng. Đã có nhiều nghiên cứu về cơ chế

truyền dẫn của chính sách tiền tệ, sau đây là một vài nghiên cứu sẽ đƣợc giới thiệu tóm

lƣợc trong phần này.

Bernanke và Gertler (1995) cho thấy giá trị tài sản cũng đóng vai trò quan trọng trong

cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng, chính sách tiền tệ không

chỉ tác động đến mặt bằng lãi suất chung mà còn tác động đến mức chênh lệch lãi suất

phải trả khi vay vốn từ bên ngoài. Có 2 cơ chế giải thích cho mối tƣơng quan này: kênh

Bảng cân đối tài sản và kênh Tín dụng ngân hàng.

Gert Peersman và Frank Smets (2001) dùng mô hình VAR để nghiên cứu tác động của

các cú sốc chính sách tiền tệ trong khu vực đồng Euro. Các tác giả phát hiện phản ứng

đẩy hợp lý của các biến số kinh tế vĩ mô chính với một chính sách tiền tệ thắt chặt bất

ngờ trong khu vực đồng Euro. Bài nghiên cứu cũng phân tích phản ứng của các biến

sốvĩ mô khác và các thành phần GDP với một cú sốc chính sách tiền tệ: phản ứng của

sản lƣợng chủ yếu là do sự sụt giảm trong đầu tƣ, việc làm giảm nhƣng năng suất lao

động phản ứng ít mạnh mẽ. Tác giả tìm thấy một hiệu ứng thanh khoản ngay lập tức

trên M1 nhƣng giảm dần dần đến M3 và tập hợp tín dụng khác. Lãi suất dài hạn phản

ứng yếu ớt với sự gia tăng tạm thời trong lãi suất ngắn hạn phù hợp với lý thuyết kỳ

vọng của cấu trúc kỳ hạn, giá cổ phiếu giảm đáng kể tác động, trong khi giá nhà phản

ứng chậm chạp hơn.

- 4 -

Piti Disyatat, Pinnarat Vongsinsirikul (2003), các tác giả đã tìm ra bằng chứng cho sự

truyền dẫn từ lãi suất thị trƣờng đến lãi suất bán lẻ ở Thái Lan và nhìn chung sự truyền

dẫn này thấp hơn so với các nƣớc phát triển. Bài nghiên cứu này cũng cho thấ kênh lãi

suất có ảnh hƣởng lớn ở Thái Lan. Ngoài kênh lãi suất truyền thống, thì kênh tín dụng

cũng có vai trò quan trọng nhƣng vai trò của tín dụng ngân hàng dƣờng nhƣ đã giảm

sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 1997. Ngoài ra, bằng cách hạn chế nhu cầu đầu

tƣhiệu quả, công suất dƣ thừa và điểm yếu của bảng cân đối trong khu vực doanh

nghiệp cũng làm giảm cả kênh tín dụng và kênh lãi suất truyền thống.

Mala Raghavan và Param Silvapulle (2009) sử dụng mô hình VARMA, VAR và

SVAR để mô hình hóa khung chính sách tiền tệ một nền kinh tế mở nhỏ - Maylaysia.

Tác giả đã so sánh các phản ứng đẩy của những mô hình này cho các cú sốc tiền tệ, lãi

suất, tỷ giá và các cú sốc tiền tệ nƣớc ngoài. Kết quả thực nghiệm cho thấy có sự khác

nhau đáng kể trong những cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở thời kỳ trƣớc và sau

khủng hoảng do những thay đổi trong kinh tếvà hệ thống tài chính ở Malaysia và chế

độ tỷ giá cố định áp dụng vào năm 1998 có ảnh hƣởng đặc biệt đến mối quan hệ giữa

chính sách tiền tệ và nền kinh tế thực. Thời kỳ trƣớc khủng hoảng, các cú sốc tiền tệ

trong nƣớc và nƣớc ngoài đều có tác động đáng kể tới sản lƣợng, giá cả, cung tiền, lãi

suất và tỷ giá. Ngƣợc lại, thời kỳ sau khủng hoảng các cú sốc này ít ảnh hƣởng đến các

biến trong nƣớc chỉ có những cú sốc tiền tệ mới có ảnh hƣởng mạnh hơn đến sản

lƣợng.

Jarkko P. Jääskelä và David Jennings (2011) nghiên cứu nhằm kiểm tra khả năng của

từng mô hình VAR trong việc xác định cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ. Tác

giả sử dụng mô hình sign-restricted VAR (mô hình VAR áp dụng dấu hiệu giới hạn) có

khả năng tái tạo đƣợc phản ứng đẩy gần giống với phản ứng đẩy thực hơn so với mô

hình mô hình VAR đệ quy. Các tác giả cho rằng mô hình VAR sử dụng dấu hiệu giới

hạn dƣờng nhƣ có thể giải quyết đƣợc các puzzle liên quan đến giá và tỷ giá hối đoái

- 5 -

thực, với điều kiện các loại cú sốc khác nhau đƣợc xác định đủ. Tuy nhiên, mô hình

VAR dấu hiệu giới hạn vẫn có những hạn chế riêng, đó là, mặc dù mô hình VAR dấu

hiệu giới hạn cung cấp dấu hiệu chính xác của các phản ứng đẩy, nhƣng những phản

ứng đẩy trung tâm (và gần trung tâm), lại sai hƣớng và khó có thể trùng với các phản

ứng đẩy thực (true impulses). Phát hiện này gây nghi ngờ về các khái niệm phổ biến

rằng các phản ứng đẩy trung tâm (median impulses) là những mô tả khả thi nhất của

quá trình tạo dữ liệu mô phỏng.

Ở Việt Nam cũng đã có những nghiên cứu định lượng về truyền dẫn chính sách tiền

tệ chủ yếu là phân tích vai trò của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ như cung

tiền, lãi suất, tỷ giá và tín dụng.

Lê Việt Hùng (2008) cho thấy chính sách tiền tệ đã ảnh hƣởng đến sản lƣợng, mức giá.

Khi gia tăng cung tiền làm tăng sản lƣợng thực tế và thêm lãi suất thực vào mô hình cơ

bản để kiểm tra tác động của kênh lãi suất, cung tiền vẫn ảnh hƣởng đến sản lƣợng và

lãi suất thực. Đối với kênh tỷ giá hối đoái, tỷ giá thực đã ảnh hƣởng đến sản lƣợng

nhƣng không bị ảnh hƣởng bởi cung tiền.

Nguyễn Phi Lân (2010)sử dụng phƣơng pháp 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 hoảng tài chính khu vực năm 1997. Qua bài nghiên cứu tác giả cho thấy:

Cung tiền M2 có xu hƣớng tác động tích cực tới tăng trƣởng kinh tế tuy nhiên mức độ

tác động của cung tiền M2 tới khu vực sản xuất công nghiệp còn chƣa lớn; biến động

của tỷ giá phụ thuộc rất lớn vào lãi suất, lƣợng tiền cung ứng ra lƣu thông, nó cũng bị

tác động bởi các nhân tố bên ngoài nền kinh tế nhƣng không quá lớn; việc thay đổi lãi

suất sẽ mất thời gian khoảng là 3 - 5 tháng để có hiệu lực; đồng VND bị mất giá cũng

khiến lãi suất VND giảm xuống nhƣng sẽ mất khoảng thời gian từ 5 đến 10 tháng; CPI

tƣơng đối nhạy cảm và phản ứng mạnh với việc thắt chặt chính sách tiền tệ.

- 6 -

Nguyễn Phi Lân (2012) sử dụng phƣơng pháp tự hồi quy hiệu chỉnh dạng vector để

nghiên cứu và kết quả ƣớc lƣợng cho thấy Việt Nam có dấu hiệu của tác động trung

chuyển của tỷ giá tới chỉ số giá nhập khẩu và tiêu dùng trong nƣớc. Độ mở của nền

kinh tế cũng tác động không nhỏ tới chỉ số giá tiêu dùng trong nƣớc nói chung và chỉ

số giá nhập khẩu nói riêng. Ðiều này cho thấy, với một nền kinh tế có độ mở lớn rất dễ

bị tổn thƣơng trƣớc các cú sốc bên ngoài. Bên cạnh đó, biến động của giá cả hàng hóa

quốc tế cũng tác động không nhỏ tới chỉ số giá cả hàng hóa trong nƣớc. Tuy nhiên,

trong dài hạn, việc mở rộng tổng cung hay nói cách khác nếu năng suấtlao động của

nền kinh tế thì sẽ tác động kiểm soát tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng trong nƣớc cũng

nhƣ chỉ số giá hàng hóa nhập khẩu.

Chu Khánh Lân (2013), tác giả sử dụng mô hình VAR để đánh giá vai trò của kênh tín

dụng trong truyền tải chính sách tiền tệ tới nền kinh tế thông qua đo lƣờng mối quan hệ

giữa sản lƣợng, 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. Mức độ khuếch đại của kênh tín dụng trong

truyền tải chính sách tiền tệ là khá nhanh và mạnh.

Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013), tác giả sử dụng mô hình SVAR để phân

tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (lãi suất và tỷ giá) ở Việt Nam qua hai giai

đoạn trƣớc và sau khi gia nhập WTO. Kết quả nghiên cứu cho thấy có một số puzzle

tồn tại trong đó có Price Puzzle. Bài nghiên cứu cho thấy sau khi Việt Nam gia nhập

WTO thì thắt chặt chính sách tiền tệ để giảm lạm phát có hiệu quả, tuy nhiên hiệu quả

này xuất hiện sau 6 tháng. Kênh lãi suất tạo ra phản ứng trễ đối biến lạm phát trong khi

tỷ giá hối đoái lại có phản ứng ngay tức thì trƣớc cú sốc tỷ giá hối đoái cho thấy ở Việt

Nam lạm phát nhạy cảm nhiều hơn.

- 7 -

2. TỒNG QUAN VỀ CÁC KÊNH TRUYỀN DẪN CHÍNH

SÁCH TIỀN TỆ

Chính sách tiền tệ, thông qua các công cụ và qua các kênh truyền dẫn tác động đến

mức sản lƣợng và giá cả trong nền kinh tế. Tại hầu hết các nƣớc công nghiệp có thị

trƣờng tài chính phát triển, đặc biệt tại những nƣớc theo đuổi khuôn khổ mục tiêu lạm

phát, công cụ phổ biến nhất của chính sách tiền tệ là lãi suất. Việc thay đổi lãi suất điều

hành của ngân hàng trung ƣơng sẽ tác động đến sản lƣợng và giá cả theo bốn kênh chủ

yếu: lãi suất thị trƣờng, tín dụng, giá tài sản và tỷ giá.

2.1. Kênh lãi suất

Theo Mishkin (2006), chính sách tiền tệ mở rộng làm cho lãi suất thực giảm, có nghĩa

là chi phí vốn đƣợc hạ xuống. Sự sụt giảm trong lãi suất thực làm cho các doanh

nghiệp tăng chi tiêu về đầu tƣ và ngƣời tiêu dùng tăng chi tiêu về nhà ở và các chi phí

lâu dài, đó cũng đƣợc coi là đầu tƣ. Sự gia tăng chi tiêu đầu tƣ lần lƣợt dẫn đến sự gia

tăng tổng cầu và tăng sản lƣợng. Các nhà kinh tế đã nhấn mạnh vai trò của lãi suất

trong việc phản ứng trƣớc những thay đổi của chính sách tiền tệ cũng nhƣ trong việc

tác động tới các hoạt động kinh tế thực.

2.2. Kênh tỷ giá

Theo Mishkin (2006), chính sách tiền tệ mở rộng làm lãi suất thực trong nƣớc giảm.

Do đó, tài sản đƣợc tính bằng nội tệ là kém hấp dẫn hơn so với các tài sản bằng ngoại

tệ, dẫn đến sự mất giá của đồng nội tệ. Sự mất giá của đồng nội tệ làm cho hàng hóa

trong nƣớc tƣơng đối rẻ hơn so với hàng hóa nƣớc ngoài, do đó gây ra xuất khẩu ròng

và sản lƣợng tăng.

Ngoài ra biến động tỷ giá hối đoái còn ảnh hƣởng đến giá trị tài sản đƣợc xác định

bằng bằng ngoại tệ trên bảng cân đối kế toán của các chủ thể kinh tế nhƣ các ngân

- 8 -

hàng, chính phủ, cá nhân, doanh nghiệp…. Do đó các chủ thể này sẽ dựa vào xu hƣớng

biến động tỷ giá để ra các quyết định chi tiêu. Ở những quốc gia theo chế độ tỷ giá cố

định, chính sách tiền tệ có thể tác động tới tỷ giá thực thông qua biến động giá cả trong

nƣớc từ đó sẽ ảnh hƣởng đến xuất khẩu ròng và sản lƣợng. Tuy nhiên mức độ ảnh

hƣởng và thời gian tác động tƣơng đối thấp và chậm. Với những nền kinh tế nhỏ và mở

kèm theo một chế độ tỷ giá linh hoạt, với hiệu quả truyền dẫn tƣơng đối cao, kênh tỷ

giá đƣợc đánh giá là một kênh truyền dẫn đặc biệt quan trọng, khác với các kênh trên,

nó không chỉ tác động đến tổng cầu mà còn tác động đến tổng cung. Thƣờng thì các

nƣớc duy trì một biên độ tỷ giá dao động rộng. Hơn nữa, nếu các tài sản trong nƣớc và

nƣớc ngoài không thể thay thế hoàn toàn cho nhau thì vẫn có sự chênh lệch giữa lãi

suất trong nƣớc và lãi suất quốc tế. Vì thế, thậm chí nếu tỷ giá danh nghĩa cố định thì

chính sách tiền tệ vẫn có thể tác động đến tỷ giá thực thông qua mức giá.

2.3. Kênh giá tài sản khác

Các kênh này hoạt động chủ yếu thông qua hai tác động: lý thuyết Tobin’s q về tác

động của đầu tƣ và sự giàu lên nhờ tiêu dùng (Mishkin, 1995).

Theo Tobin (1969), q đƣợc định nghĩa là giá trị thị trƣờng của một công ty chia cho chi

phí thay thế vốn. Nếu q cao, chi phí thay thế vốn thấp hơn so với giá trị thị trƣờng của

công ty. Điều này cho phép các công ty mua thêm nhà máy và thiết bị vì giá trị vốn cổ

phần của họ bây giờ đã cao hơn do đó, chi đầu tƣ tăng lên. Ngƣợc lại, nếu q thấp, thì

giá trị thị trƣờng của các doanh nghiệp còn thấp so với chi phí thay thế vốn và công ty

sẽ chi vào việc đầu tƣ hàng hoá do vậy đầu tƣ giảm. Theo quan điểm tiền tệ, tác động

này đƣợc giải thích bởi thực tế là nếu cung tiền giảm, công chúng có ít tiền và muốn cố

gắng giảm chi tiêu của họ. Một cách để giảm chi tiêu này là giảm lƣợng tiền đầu tƣ vào

thị trƣờng chứng khoán, do đó làm giảm nhu cầu và giá chứng khoán.

Hiệu ứng giàu có nhờ tiêu dùng dựa trên mô hình vòng đời tiêu dùng của Modigliani

(1971). Trong mô hình của ông, ngƣời tiêu dùng xác định chi tiêu tiêu dùng của họ

- 9 -

bằng cách xem xét các nguồn lực của cuộc đời họ, bao gồm cả nguồn nhân lực, vốn

thực, và sự giàu có về tài chính. Cổ phiếu phổ thông là một thành phần chính của sự

giàu có về tài chính của ngƣời tiêu dùng. Khi giá cổ phiếu giảm, sự giàu có của ngƣời

tiêu dùng cũng giảm và họ chi tiêu ít hơn. Một chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ làm giảm

giá các tài sản tài chính khác, nhƣ cổ phiếu, trái phiếu, bất động sản v.v... khiến cho các

hộ gia đình giảm những kỳ vọng về thu nhập và họ phải điều chỉnh tiêu dùng. Ngoài ra,

những thay đổi trong chính sách tiền tệ làm thay đổi giá trị các tài sản mà các công ty

đang nắm giữ, làm giảm giá trị thị trƣờng của công ty, làm tăng tỷ lệ nợ/tài sản, khiến

các công ty gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ. Các hộ gia đình và các

công ty trở nên dễ bị tổn thƣơng hơn trƣớc những suy giảm tài chính, họ cố gắng phục

hồi bảng tổng kết tài sản của mình thông qua cắt giảm chi tiêu và vay mƣợn. Nhƣ vậy,

đầu tƣ và tiêu dùng đều giảm và kết quả cuối cùng là sản lƣợng của nền kinh tế giảm.

2.4. Kênh tín dụng

Kênh này chủ yếu liên quan với các vấn đề phát sinh từ các thông tin bất đối xứng và

các ràng buộc tốn kém của các hợp đồng giữa ngƣời cho vay và đi vay trong thị trƣờng

tài chính. Kênh tín dụng hoạt động thông qua hai kênh chính, đó là kênh tín dụng ngân

hàng và các cân đối kế toán (Mishkin, 1995).

Kênh tín dụng ngân hàng phát triển cùng với sự phát triển của thị trƣờng tài chính, vai

trò trung gian của các ngân hàng ngày càng quan trọng nó là cầu nối giữa ngƣời đi vay

và ngƣời cho vay. Kênh này lại đặc biệt quan trọng với những doanh nghiệp nhỏ không

đủ khả năng tìm nguồn vốn cho mình bằng phát hành cổ phiếu và trái phiếu. Khi thắt

chặt chính sách tiền tệ cung tiền giảm dẫn đến việc giảm khả năng cung cấp tín dụng

của các ngân hàng. Việc giảm tín dụng sẽ làm giảm khả năng tiếp cận nguồn vốn của

các doanh nghiệp do đó làm giảm đầu tƣ và cuối cùng là giảm tổng cầu.

Ở các nƣớc có thị trƣờng tín dụng tƣ nhân kém phát triển hoặc chịu sự can thiệp của

Chính phủ, tác động của chính sách tiền tệ đến tổng cầu thông qua việc thay đổi khối

- 10 -

lƣợng tín dụng còn lớn hơn là thông qua lãi suất. Khi các điều kiện tiền tệ bị thắt chặt,

các ngân hàng không muốn chỉ dựa duy nhất vào việc tăng lãi suất để hạn chế khối

lƣợng tín dụng mà còn muốn thắt chặt các điều khoản tín dụng để ngăn chặn khách

hàng đầu tƣ vào các dự án rủi ro. Điều này làm giảm cung tín dụng.

Kênh bảng cân đối kế toán hoạt động thông qua giá trị thực của công ty, với những ảnh

hƣởng của lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức. Sự suy giảm trong giá trị ròng của công

ty có nghĩa là ngƣời cho vay có thể dựa vào tài sản thế chấp thấp hơn cho các khoản

cho vay, vì vậy đặt ra vấn đề lựa chọn bất lợi và giảm cho vay đối với chi đầu tƣ. Giá

trị tài sản thấp hơn cũng tác động trong các vấn đề rủi ro đạo đức bởi vì các chủ doanh

nghiệp có cổ phần thấp hơn trong công ty, và họ có động lực để tham gia vào các dự án

rủi ro. Kết quả là, cho vay và chi tiêu đầu tƣ giảm (Mishkin, 1995).

Một chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ dẫn đến sự sụt giảm trong giá cổ phần, nâng cao các

vấn đề của lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức kết quả là chovay đối với chi đầu tƣ giảm.

Một chính sách tiền tệ cũng tác động đến khả năng tiếp cận nguồn tín dụng của ngƣời

đi vay. Một ngƣời đi vay có tình trạng tài chính không lành mạnh, giá trị tài sản ròng

nhỏ, sẽ phải chịu chi phí lớn hơn và các điều kiện tín dụng khắt khe hơn. Chính sách

tiền tệ thắt chặt sẽ tác động trực tiếp đến bảng tổng kết tài sản của ngƣời đi vay thông

qua viêc lãi suất tăng lên trực tiếp làm tăng chi phí trả lãi của ngƣời đi vay, làm giảm

luồng tiền mặt ròng và trạng thái tài chính của ngƣời vay yếu kém do đó làm tăng các

vấn đề về lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức. Những thay đổi trong chính sách tiền tệ sẽ

tác động đến trạng thái tài chính của ngƣời vay, do đó tác động đến các quyết định đầu

tƣ và chi tiêu của họ.

- 11 -

3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu

Một khía cạnh quan trọng của cơ chế dẫn truyền chính sách tiền tệ là mức độ dẫn

truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ. Do đó, đầu tiên tác giả sẽ nghiên

cứu cơ chế truyền dẫn lãi suất chính sách ở Việt Nam bằng cách đánh giá mức độ

truyền dẫn từ lãi suất chính sách mà đại diện là lãi suất tái cấp vốn tới lãi suất bán lẻ

đại diện bởi lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay của các ngân hàng.

Tác giả sử dụng phƣơng pháp số nhân năng động (Dynamic Multiplier Model) để phân

tích sự truyền dẫn của lãi suất chính sách tới lãi suất bán lẻ. Phƣơng pháp số nhân năng

động này đƣợc phổ biến trong nghiên cứu của Cottarelli và Kourelis (1994), liên quan

đến ƣớc tính một mô hình động đơn giản trong đó lãi suất bán lẻ có liên quan đƣợc hồi

quy với độ trễ của chính nó và lãi suất chính sách. Mức độ truyền dẫn sau đó đƣợc đo

bằng các tác động ƣớc tính của lãi suất bán lẻ do những thay đổi trong lãi suất chính

sách gây ra và xét ở những giai đoạn khác nhau. Trong bài nghiên cứu này tác giả tập

trung vào số nhân tác động (số nhân ngắn hạn, tức thời), số nhân 3 tháng, 6 tháng và số

nhân dài hạn. Mô hình số nhân năng động đƣợc trình bày trong Phụ lục 1.

Một nhƣợc điểm của mô hình hồi quy sử dụng các biến lấy sai phân là sự mất mát

thông tin lâu dài của các biến. Vì vậy để xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi

suất bán lẻ với lãi suất chính sách tác giả sử dụng kỹ thuật đồng liên kết. Nếu các biến

có đồng liên kết tác giả sẽ sử dụng mô hình VECM để xác định mối quan hệ trong dài

hạn giữa các biến và qua mô hình này xác định mức độ truyền dẫn trong dài hạn cũng

nhƣ mức độ điều chỉnh về cân bằng trong dài hạn của lãi suất bán lẻ.

Ngoài ra tác giả còn sử dụng mô hình VAR – Vector autoregressionđƣợc giới thiệu lần

đầu tiên vào năm 1980 bởi Chrishtopher H.Sims để phân tích cơ chế truyền dẫn chính

- 12 -

sách tiền tệ ở Việt Nam. Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình VAR đệ

quy từ đó phân tích các phản ứng xung và phân rã phƣơng sai (theo trật tự Cholesky)

để xác định mức độ tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ đến sản lƣợng và lạm

phát thông qua các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ là lãi suất, tín dụng, tỷ giá và giá

tài sản.

3.2. Các bƣớc thực hiện nghiên cứu

Nghiên cứu sự truyền dẫn của lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ qua mô

hình số nhân năng động.

 Kiểm định tính dừng cho các biến lãi suất bằng phƣơng pháp Dickey-Fuller

(ADF).

 Chạy hồi quy OLS để ƣớc lƣợng lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay với độ trễ

thích hợp.

 Kiểm định đồng liên kết để xem xét mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến lãi

suất bán lẻ và lãi suất cho vay.

 Kiểm định chọn độ trễ phù hợp để chạy mô hình VECM. Sử dụng mô hình

VAR để chọn độ trễ, tác giả sử dụng các tiêu chuẩn thống kê nhƣ LR

(Likelihood-Ratio test), FPE (Final Prediction Error), AIC (Akaik’s Information

Criterion), SBIC (Schwarz’s Bayesian Information Criterion) và HQIC (Hannan

and Quinn Information Criterion)

 Dùng mô hình VECM để xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa các lãi suất

bán lẻ với lãi suất chính sách từ đó xác định mức độ truyền dẫn trong dài hạn và

mức độ điều chỉnh về cân bằng trong dài hạn của các lãi suất bán lẻ.

Nghiên cứu các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ là lãi suất, tỷ giá, tín dụng,

giá tài sản và kênh tổng hợp bằng mô hình VAR

Các bước thực hiện kiểm định kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ:

- 13 -

 Kiểm định tính dừng của các biến trong bài nghiên cứu vì mô hình VAR chỉ áp

dụng cho các chuỗi dừng.

 Kiểm định tính ổn định của mô hình, kiểm tra sự phù hợp của mô hình thông

qua kiểm định tính dừng của các phần dƣ tƣơng ứng trong mỗi mô hình.

 Thực hiện mô hình VAR và các kiểm định quan trọng trong mô hình VAR nhƣ:

Kiểm định để lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình.

Phản ứng xung và phân rã phƣơng sai với theo trật tự Cholesky để phân tích tác

động của các cú sốc chính sách tiền tệ.

Tác giả sẽ lần lượt thực hiện các kiểm định mô hình VAR với năm mô hình như

sau:

 Mô hình đầu tiên là mô hình VAR cơ bản tƣơng ứng với kênh lãi suất, các biến

nội sinh của mô hình này là (GDP, CPI, IR).

 Mô hình thứ hai là mô hình tƣơng ứng với kênh tín dụng và thêm biến CREDIT

vào mô hình cơ bản, các biến nội sinh là (GDP, CPI, IR, CREDIT).

 Mô hình thứ ba là mô hình tƣơng ứng với kênh tỷ giá và thêm biến REER vào

mô hình cơ bản, các biến nội sinh là (GDP, CPI, IR, REER).

 Mô hình thứ tƣ là mô hình tƣơng ứng với kênh giá tài sản và thêm biến ASSET

vào mô hình cơ bản, các biến nội sinh là (GDP, CPI, IR, ASSET).

 Mô hình thứ năm là mô hình tổng hợp bốn kênh truyền dẫn, các biến nội sinh là

(GDP, CPI, IR, CREDIT, REER, ASSET), phần này chủ yếu so sánh tác động

của cú sốc lãi suất đến sản lƣợng và mức giá với kênh truyền dẫn lãi suất và

kênh tổng hợp.

- 14 -

3.3. Dữ liệu nghiên cứu

Tác giả sử dụng số liệu ở Việt Nam theo quý từ quý 3 năm 2000 đến quý 2 năm 2013,

các biến trong bài nghiên đƣợc thể hiện trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1: Mô tả các biến sử dụng trong nghiên cứu bằng mô hình VAR

Các biến Diễn giải Thời gian -Quý Nguồn

Tổng sản phẩm quốc nội 2000:3 – 2013:2 IMF GDP (theo giá năm 2000)

Chỉ số CPI trong nƣớc 2000:3 – 2013:2 IMF CPI 2000= 100

Lãi suất tái cấp vốn 2000:3 – 2013:2 SBV IR

Lãi suất tiền gửi IMF DIR

Lãi suất cho vay IMF LIR

Tỷ giá hối đoái thực đa

phƣơng giữa Việt Nam và

20 nƣớc có mậu dịch lớn

với Việt Nam là: Trung Datastream, IMF, Quốc, Hồng Kông, Hàn 2000:3 – 2013:2 Tradingeconomics, REER Quốc, Nhật, Singapore, và tác giả tự tính Thái Lan, Anh, Mỹ,

Malaysia, Philippines,

Indonesia, Úc, Pháp, Đức,

Hà Lan, Nga, Bỉ, Ấn Độ,

- 15 -

Thụy Sĩ, Ý.

Dƣ nợ tín dụng trong nền 2000:3 – 2013:2 SBV, EIA CREDIT kinh tế

Chỉ số VNI-Index của Thị

HSX trƣờng chứng khoán Việt 2000:3 – 2013:2 ASSET

Nam

Trong số liệu lãi suất tác giả lấy lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất tái cấp vốn

theo tháng từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 5 năm 2013 cho các phân tích về mức độ

truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ.

Tác giả điều chỉnh yếu tố mùa vụ cho các số liệu bằng phƣơng pháp Census X12 và

tiến hành lấy logarit cho các biến trên ngoại trừ biến lãi suất sau đó mới đƣa vào mô

hình VAR.

Tác giả sử dụng chỉ số VNI-Index của Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam để đại diện

cho kênh giá tài sản, dƣ nợ tín dụng trong nền kinh tế đại diện cho kênh tín dụng và tỷ

giá hối đoái thực đa phƣơng đại diện cho kênh tỷ giá.

- 16 -

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ

4.1.1. Kiểm tra tính dừng

Kết quả kiểm định ADF của ba biến lãi suất đƣợc trình bày trong bảng 4.1 dƣới đây.

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tiền

Null Hypothesis: D(LSTG) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic based on AIC, MAXLAG=13)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.557018 -3.472813 -2.880088 -2.576739

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: D(LSCV) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic based on AIC, MAXLAG=13)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.569389 -3.472813 -2.880088 -2.576739

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: D(LSTCV) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 5 (Automatic based on AIC, MAXLAG=13)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -5.466334 -3.471719 -2.879610 -2.576484

Prob.* 0.0000

gửi và lãi suất cho vay

- 17 -

Kết quả kiểm định cho thấy cả ba biến lãi suất đều dừng ở sai phân bậc một ở mức ý

nghĩa 5%. Vì vậy tác giả sẽ đƣa ba biến lãi suất này vào mô hình hồi quy OLS dƣới

dạng sai phân bậc một.

4.1.2. Kết quả hồi quy OLS cho lãi suất bán lẻ

Tác giả dùng OLS để ƣớc lƣợng lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay theo lãi suất tái cấp

vốn với độ trễ của các biến đều là một. Kết quả ƣớc lƣợng trình bày trong bảng 4.2.

Bảng 4.2: Kết quả ƣớc lƣợng lãi suất bán lẻ

Dependent Variable: DLSTG Method: Least Squares Sample (adjusted): 2000M03 2013M05 Included observations: 159 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

0.430857 0.227544 0.241873

0.064679 0.074336 0.072955

6.661514 3.061031 3.315365

Variable DLSTCV DLSTCV(-1) DLSTG(-1)

Prob. 0.0000 0.0026 0.0011

0.020943 0.711482 1.524576 1.582480 1.548090

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.485169 Mean dependent var 0.478568 S.D. dependent var 0.513762 Akaike info criterion 41.17649 Schwarz criterion -118.2038 Hannan-Quinn criter. 1.781340

Bảng 4.2 (a): Lãi suất tiền gửi

- 18 -

Dependent Variable: DLSCV Method: Least Squares Sample (adjusted): 2000M03 2013M05 Included observations: 159 after adjustments

t-Statistic

Std. Error

Coefficient

0.462389 0.295222 0.082595

0.070189 0.080645 0.075715

Variable DLSTCV DLSTCV(-1) DLSCV(-1)

Prob. 0.0000 0.0003 0.2770

-0.003774 0.730118 1.709947 1.767851 1.733461

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

3

6.587814 3.660773 1.090865 0.411546 Mean dependent var 0.404002 S.D. dependent var 0.563657 Akaike info criterion 49.56270 Schwarz criterion -132.9408 Hannan-Quinn criter. 1.997056

Bảng 4.2 (a): Lãi suất cho vay

Tác giả dùng phƣơng pháp Breusch-Pagan-Godfrey để kiểm định phƣơng sai thay đổi

cho hai mô hình hồi quy trên và cho kết quả là cả hai mô hình đều có phƣơng sai không

thay đổi với mức ý nghĩa 1%. Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi đƣợc trình bày

trong phần Phụ lục 3.

Tác giả sẽ loại bỏ các biến có p-value của hệ số hồi quy lớn hơn mức ý nghĩa 1% nên

phƣơng trình lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay sẽ có dạng nhƣ sau:

DLSTG = 0.430857*DLSTCV + 0.227544*DLSTCV(-1) + 0.241873*DLSTG(-1)

(4.1)

DLSCV = 0.462389*DLSTCV + 0.295222* DLSTCV(-1) (4.2)

4.1.3. Kiểm tra đồng liên kết

Tác giả dùng kiểm định Johansen kiểm định đồng liên kết giữa các cặp lãi suất là lãi

suất tái cấp vốn và lãi suất tiền gửi, lãi suất tái cấp vốn và lãi suất cho vay. Kết kiểm

định đƣợc trình bày trong Bảng 4.3.

- 19 -

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đồng liên kết

Sample (adjusted): 2000M06 2013M05 Included observations: 156 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LSTCV LSTG Lags interval (in first differences): 1 to 4 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 *

0.093122 0.065093

25.74866 10.50011

15.49471 3.841466

0.0010 0.0012

Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Hypothesized No. of CE(s)

Prob.**

None * At most 1 *

0.093122 0.065093

15.24855 10.50011

14.26460 3.841466

0.0348 0.0012

Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Bảng 4.3 (a): Giữa lãi suất tiền gửi và lãi suất tái cấp vốn

- 20 -

Sample (adjusted): 2000M06 2013M05 Included observations: 156 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LSTCV LSCV Lags interval (in first differences): 1 to 4 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

0.05

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

Critical Value Prob.**

None * At most 1 *

0.195649 0.052339

42.35069 8.386359

15.49471 3.841466

0.0000 0.0038

Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue

None * At most 1 *

0.195649 0.052339

33.96433 8.386359

14.26460 3.841466

0.0000 0.0038

Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Bảng 4.3 (a): Lãi suất cho vay và lãi suất tái cấp vốn

Kết quả cho thấy các lãi suất bán lẻ đều có mối liên hệ dài hạn với lãi suất tái cấp vốn

với mức ý nghĩa 5% nên tác giả dùng mô hình VECM để xác định mối quan hệ trong

dài hạn giữa lãi suất bán lẻ và lãi suất tái cấp vốn.

4.1.4. Xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất bán lẻ và lãi suất cho

vay

Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ phù hợp đƣợc thể hiện trong Bảng 4.4.

- 21 -

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định chọn độ trễ

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLSTG DLSTCV Sample: 2000M01 2013M05 Included observations: 159

Lag 0 1

LogL -304.0792 -270.3083

LR NA 66.26745*

AIC 3.850052 3.475575*

SC 3.888655 3.591383*

HQ 3.865728 3.522604*

FPE 0.161105 0.110784*

Bảng 4.4 (a): Lãi suất tiền gửi và lãi suất tái cấp vốn

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLSCV DLSTCV Sample: 2000M01 2013M05 Included observations: 159

Lag 0 1

LogL -311.5101 -286.7834

LR NA 48.52033*

AIC 3.943523 3.682810*

SC 3.982126 3.798618*

HQ 3.959199 3.729838*

FPE 0.176889 0.136295*

Bảng 4.4 (b): Lãi suất cho vay và lãi suất tái cấp vốn

Qua kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ trong Bảng 4.4 tác giả chọn độ trễ cho mô hình

ƣớc lƣợng lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay đều bằng một.

- 22 -

Bảng 4.5: Kết quả ƣớc lƣợng lãi suất bán lẻ bằng mô hình VECM

Vector Error Correction Estimates Included observations: 159 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: LSTG(-1) LSTCV(-1) C Error Correction: CointEq1 D(LSTG(-1)) D(LSTCV(-1)) 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

Bảng 4.5 (a): Kết quả ước lượng lãi suất tiền gửi bằng mô hình VECM

CointEq1 1.000000 -0.784785 (0.08778) [-8.94018] -2.350071 D(LSTG) -0.068994 (0.03284) [-2.10119] 0.393484 (0.08172) [ 4.81509] 0.324071 (0.08248) [ 3.92919] 0.007513 (0.04570) [ 0.16438] 0.357178 0.344736 51.41328 0.575933 28.70806 -135.8551 1.759184 1.836389 0.020943 0.711482

Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

D(LSTCV) 0.110134 (0.03528) [ 3.12144] 0.199927 (0.08781) [ 2.27680] 0.166705 (0.08863) [ 1.88100] -0.000561 (0.04911) [-0.01141] 0.216771 0.201612 59.36380 0.618864 14.29960 -147.2863 1.902972 1.980177 0.006289 0.692609 0.090750 0.086242 -256.3998 3.350941 3.543954

- 23 -

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2000M03 2013M05 Included observations: 159 after adjustments

Cointegrating Eq: LSCV(-1) LSTCV(-1) C Error Correction: CointEq1 D(LSCV(-1)) D(LSTCV(-1)) 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

Bảng 4.5 (b): Kết quả ước lượng lãi suất cho vay bằng mô hình VECM

CointEq1 1.000000 -0.759441 (0.05632) [-13.4848] -5.927325 D(LSCV) -0.100871 (0.04949) [-2.03814] 0.237554 (0.08913) [ 2.66514] 0.411295 (0.08855) [ 4.64480] -0.008230 (0.05005) [-0.16445] 0.267597 0.253422 61.68688 0.630856 18.87738 -150.3380 1.941359 2.018564 -0.003774 0.730118 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

D(LSTCV) 0.180839 (0.04847) [ 3.73066] 0.080931 (0.08730) [ 0.92705] 0.215023 (0.08673) [ 2.47929] 0.003829 (0.04902) [ 0.07811] 0.219264 0.204153 59.17489 0.617878 14.51019 -147.0329 1.899785 1.976990 0.006289 0.692609 0.107188 0.101863 -269.6344 3.517414 3.710427

- 24 -

Qua kết quả ƣớc lƣợng bằng mô hình VECM trong Bảng 4.5, tác giả có thể xác định

phƣơng trình ảnh hƣởng của lãi suất tái cấp vốn đến lãi suất bán lẻ và lãi suất cho vay

nhƣ sau:

LSTG(-1) = 2.350071+ 0.784785*LSTCV(-1)

LSCV(-1) = 5.927325+ 0.759441*LSTCV(-1)

Từ các hệ số trong phƣơng trình (4.1) và (4.2) tác giả tính các số nhân 3 tháng, 6 tháng

và dài hạn cho lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay theo công thức trong phần Phụ lục 1.

Các kết quả về mức độ truyền dẫn trong mô hình số nhân năng động và trong mô hình

VECM sẽ đƣơc tổng hợp trong bảng 4.6.

Bảng 4.6: Tổng hợp kết quả về sự truyền dẫn lãi suất tái cấp vốn đến lãi suất tiền

gửi và lãi suất cho vay

Tức thời 3 Tháng 6 Tháng Dài hạn Mức độ điều chỉnh

Dynamic Multiplier (1 độ trễ)

Lãi suất tiền gửi 0.431 0.862 0.868 0.868

0.462 0.758 0.758 0.758

0.785 0.759 0.069 0.101 Lãi suất cho vay VECM (1 độ trễ) Lãi suất tiền gửi Lãi suất cho vay

Số nhân tác động trong mô hình số nhân năng động của cả hai lãi suất bán lẻ gần bằng

nhau (0,431 và 0,462)cho thấy sự truyền dẫn tức thời từ lãi suất chính sách đến lãi suất

tiền gửi và lãi suất cho vay gần nhƣ cùng mức độ. Khi NHNN có sự thay đổi lãi suất

chính sách thì ngay lập tức 43,1% sự thay đổi đó truyền dẫn vào lãi suất tiền gửi và

46,2% sự thay đổi của lãi suất chính sách truyền dẫn vào lãi suất cho vay. Mở rộng thời

- 25 -

kỳ nghiên cứu thì tốc độ truyền dẫn có tăng lên nhƣng từ sau 3 tháng thì mức độ truyền

dẫn gần nhƣ không thay đổi.

Ngoại trừ số nhân tức thời thì số nhân 3 tháng, 6 tháng và dài hạn trong mô hình số

nhân năng động và số nhân dài hạn trong mô hình VECM của lãi suất tiền gửi đều cao

hơn lãi suất cho vay cho thấy sự dẫn truyền của lãi suất chính sách vào lãi suất tiền gửi

mạnh hơn lãi suất cho vay. Lý giải cho sự khác biệt trong truyền dẫn này có thể do các

nguyên nhân sau: (i) Do các ngân hàng ở Việt Nam phần nhiều còn chịu sự quản lý, tác

động của NHNN và NHNN thì luôn cố gắng đảm bảo lãi suất cho vay hợp lý tạo điều

kiện để các doanh nghiệp hoạt động, (ii) Có thể do chi phí thay đổi tƣơng đối cao, sự

phức tạp trong thị trƣờng cho vay cao hơn trong thị trƣờng huy động vốn. (iii) Các

ngân hàng thƣơng mại thƣờng phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn huy động, ngoài ra sự

thiếu hụt vốn và hoạt động yếu kém của các ngân hàng cũng là nguyên nhân làm cho

các ngân hàng chạy đua lãi suất tiền gửi và thay đổi lãi suất thƣờng xuyên khi có sự

thay đổi từ lãi suất chính sách.

Tuy mức độ truyền dẫn của lãi suất tiền gửi mạnh hơn lãi suất cho vay nhƣng mức độ

điều chỉnh về cân bằng của lãi suất cho vay lại cao hơn lãi suất tiền gửi (hệ số điều

chỉnh của lãi suất cho vay là 0,101, lãi suất tiền gửi là 0,069). Nguyên nhân có thể là do

ở Việt Nam ít có sự lựa chọn về nguồn huy động vốn nên ngân hàng vẫn là kênh vay

vốn quan trọng đối với các doanh nghiệp dẫn tới việc các ngân hàng sẽ điều chỉnh lãi

suất cho vay mạnh hơn.

Tóm lại, ở Việt Nam có sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ và

mức độ truyền dẫn dài hạn cao nhưng sự truyền dẫn này không hoàn toàn. Mức độ

truyền dẫn của lãi suất tiền gửi cao hơn lãi suất cho vay nhưng mức độ điều chỉnh

của lãi suất cho vay lại cao hơn mức độ điều chỉnh của lãi suất tiền gửi.

- 26 -

4.2. Kết quả nghiên cứu về các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ bằng mô

hình VAR

4.2.1. Kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình VAR

Tác giả sử dụng kiểm định ADF để kiểm định tính dừng của các biến, kết quả đƣợc

trình bày trong bảng 4.7.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định tính dừngcho các biến sử dụng trong mô hình VAR

Prob.* t-Statistic -13.59739 0.0000

1% level 5% level 10% level

-3.577723 -2.925169 -2.600658

Prob.* t-Statistic -4.634021 0.0004

1% level 5% level 10% level

-3.571310 -2.922449 -2.599224

Prob.* t-Statistic -5.429901 0.0000

critical

Null Hypothesis: D(LOGGDP,2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: Null Hypothesis: D(LOGCPI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: Null Hypothesis: D(IR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test values: -3.571310 -2.922449 -2.599224 1% level 5% level 10% level

- 27 -

t-Statistic Prob.* -7.813356 0.0000

critical

Null Hypothesis: D(LOGEX) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test values: -3.568308 -2.921175 -2.598551 1% level 5% level 10% level

Prob.* t-Statistic -3.617467 0.0088

critical

Null Hypothesis: D(LOGCREDIT) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test values: -3.568308 -2.921175 -2.598551 1% level 5% level 10% level

Prob.* t-Statistic -6.340002 0.0000

critical

Null Hypothesis: D(LOGASSET) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test values: -3.568308 -2.921175 -2.598551 1% level 5% level 10% level

Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến đều dừng ở sai phân bậc một I(1) ngoại trừ

biến sản lƣợng (GDP) dừng ở sai phân bậc hai I(2) với mức ý nghĩa 5%. Do kết quả

kiểm định này nên khi đƣa các biến vào mô hình tác giả đều lấy sai phân bậc một ngoại

trừ biến sản lƣợng lấy sai phân bậc 2.

- 28 -

4.2.2. Kiểm định chọn độ trễ phù hợp cho các mô hình

Kết quả kiểm định độ trễ đƣợc trình bày trong bảng 4.8.

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định độ trễ

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR Exogenous variables: C Sample: 2000Q3 2013Q2 Included observations: 48

Lag 0 1 2

LogL 192.4168 218.4683 237.3612

LR NA 47.76105 32.27543*

HQ SC AIC -7.848171 -7.775416 -7.892366 -8.602845 -8.426062 -8.135044 -9.015050* -8.196400* -8.705681*

FPE 7.50e-08 3.69e-08 2.46e-08*

Bảng 4.8 (a): Kênh lãi suất

Bảng 4.8 (b): Kênh tín dụng

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT Exogenous variables: C Sample: 2000Q3 2013Q2 Included observations: 48

LR NA 98.58256

FPE LogL 7.82e-11 290.1013 345.1241 1.54e-11 363.9784 30.63830* 1.39e-11* -13.66577* -12.26237 SC AIC HQ -11.86196 -11.76495 -11.92089 -13.54684 -12.76717* -13.25220* -13.13542 Lag 0 1 2

- 29 -

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_REER Exogenous variables: C Sample: 2000Q3 2013Q2 Included observations: 48 AIC -12.37519 -13.55154 -13.72512*

FPE 4.96e-11 1.53e-11 1.31e-11*

LR NA 79.24980 32.76961*

LogL 301.0045 345.2370 365.4029

Lag 0 1 2

HQ SC -12.21925 -12.31626 -12.77187* -13.25690* -13.19477 -12.32172

Bảng 4.8 (c): Kênh tỷ giá

Bảng 4.8 (d): Kênh giá tài sản

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_ASSET Exogenous variables: C Sample: 2000Q3 2013Q2 Included observations: 48

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT D_REER D_ASSET Exogenous variables: C Sample: 2000Q3 2013Q2 Included observations: 48

Lag 0 1 2

LogL 409.1877 484.2796 511.4410

LR NA 128.2820* 39.61029

FPE 2.04e-15 4.05e-16* 6.28e-16

HQ AIC SC -16.79949 -16.71110 -16.56559 -18.42832* -16.79102* -17.80958* -16.91096 -15.01934 -18.06004

FPE 3.30e-09 2.01e-09 LR NA 50.18548 SC AIC HQ LogL -8.177540 -8.021607* -8.118613 200.2610 -8.383340 -7.898311 -8.677978 228.2715 254.3873 42.43823* 1.34e-09* -9.099471* -7.696070 -8.569124* Lag 0 1 2 Bảng 4.8 (e): Kênh tổng hợp

- 30 -

Qua kết quả kiểm định trong Bảng 4.8 tác giả nhận thấy kết quả độ trễ phù hợp cho

kênh tổng hợp là 1 nhƣng để phù hợp với các mô hình VAR còn lại tác giả chọn độ trễ

là 2 cho cả năm mô hình VAR.

4.2.3. Kiểm tra tính ổn định và sự phù hợp của các mô hình VAR

Tác giả thực hiện kiểm định sự ổn định và kiểm định tính dừng của các phần dƣ của

năm mô hình VAR, kết quả đƣợc trình bày trong Phụ lục 4 và Phụ lục 5. Tác giả tổng

hợp lại các kết quả này trong Bảng 4.9 và Bảng 4.10.

Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR

Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT

Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_REER

Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_ASSET

Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT D_REER D_ASSET

Modulus 0.766742 0.766742 0.691958 0.691958 0.494446 0.313452

Modulus 0.774994 0.774994 0.700710 0.677369 0.677369 0.426018 0.390933 0.061409

Modulus 0.759129 0.759129 0.711065 0.711065 0.578776 0.526319 0.526319 0.369729

Modulus 0.759240 0.759240 0.725535 0.725535 0.719524 0.578062 0.578062 0.553253 0.463386 0.137440 0.093403 0.093403

Modulus 0.763689 0.763689 0.659409 0.659409 0.501823 0.408578 0.286182 0.286182

Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả kiểm định sự ổn định của các mô hình VAR

Bảng 4.9 tổng hợp kết quả kiểm định sự ổn định của năm mô hình VAR đều cho kết

quả là các mô hình đều ổn định, các biến đều nằm trong vòng tròn đơn vị.

- 31 -

Bảng 4.10: Tổng hợp kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các phần dƣ từ

các mô hình VAR nghiên cứu

t-Statistic t-Statistic t-Statistic

Kênh lãi suất Kênh tỷ giá Kênh tổng hợp

RESID01 RESID02 RESID03 -12.28 RESID08 -6.304 RESID09 -6.602 RESID10 RESID11

Kênh tín dụng Kênh giá tài sản

-12.39204 RESID16 -6.358256 RESID17 -6.483203 RESID18 -6.672672 RESID19 RESID20 -12.50903 RESID21

RESID04 RESID05 RESID06 RESID07 -12.25 RESID12 -6.659 RESID13 -6.714 RESID14 -6.766 RESID15 -6.32258 -6.800344 -6.651611 -11.64579 -5.030361 -6.973151 -7.058605 -6.90666 -6.635235

Kiểm định tính dừng của các phần dƣ từ các mô hình VAR cho kết quả là tất cả các

phần dƣ đều dừng ở bậc I(0) với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này cũng cho thấy năm mô

hình VAR đều phù hợp với các biến nghiên cứu.

4.2.4. Kênh lãi suất - Mô hình VAR cơ bản

Mô hình VAR cơ bản là mô hình đại diện cho kênh lãi suất gồm các biến sản lƣợng

thực (GDP), giá cả (CPI), và lãi suất tái cấp vốn (IR).

Hình 4.1 cho thấy khi có cú sốc lãi suất (lãi suất tăng) thì sản lƣợng tăng sau hai quý

mới giảm và đếnquý 3 giảm thấp nhất (khoảng 0,33%) và lại tăng lên đến quý 4 (tăng

0,23%) rồi tiếp tục giảm trở lại. Cứ nhƣ vậy biến động của sản lƣợng có tínhchu kỳ

nhƣng biên độ dao động giảm dần và hấp thụ hết cú sốc sau khoảng ba năm.

Tác giả nhận thấy có hiện tƣợng puzzle sản lƣợng trong kênh lãi suất. Puzzle sản lƣợng

là hiện tƣợng sản lƣợng tăng khi thắt chặt chính sách tiền tệ.

- 32 -

Hình 4.1: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát và lãi suất với cú sốc lãi suất

Tƣơng tự nhƣ phản ứng của sản lƣợng, lạm phát cũng tăng ngay khi có cú sốc lãi suất

và chỉ giảm sau hai quý, quý 4 giảm thấp nhất ở mức 0,36%. Từ quý 6 đến quý 9 lạm

phát tăng nhẹ lại và nó hấp thụ hết cú sốc lãi suất sau ba năm. Tác giả thấy có xảy ra

hiện tƣợng puzzle về giá trong trƣờng hợp này. Puzzle giá là hiện tƣợng lạm phát tăng

lên khi thắt chặt chính sách tiền tệ.

Phân tích tác động của lạm phát đến lãi suất:

Hình 4.2: Phản ứng của lãi suất với cú sốc lạm phát

- 33 -

Hình 4.2 cho thấy khi có cú sốc lạm phát thì lãi suất tăng ngay và đạt mức tăng cao

nhất trong quý 2 (tăng khoảng 80%) và từ cuối quý 3 đến quý 6 lãi suất giảm. Lãi suất

hấp thụ hết cú sốc lãi suất sau khoảng 12 quý.

Bảng 4.11: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trong kênh lãi suất

S.E. 0.010 0.014 0.014 0.014 D_CPI 0.000 1.348 1.523 1.508 Period 1 4 8 12 D_IR 0.000 9.235 10.576 10.768

D_CPI 99.434 93.071 91.923 91.904 S.E. 0.011 0.019 0.019 0.019 Period 1 4 8 12 D_IR 0.000 6.218 7.385 7.403

Variance Decomposition of D2_GDP: D2_GDP 100.000 89.416 87.901 87.724 Variance Decomposition of D_CPI: D2_GDP 0.566 0.711 0.691 0.693 Variance Decomposition of D_IR: D2_GDP 0.985 1.148 1.232 1.247 D_CPI 24.035 43.476 45.421 45.456 S.E. 1.326 1.632 1.670 1.672 Period 1 4 8 12 D_IR 74.980 55.376 53.347 53.297

Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trong Bảng 4.11 cho thấy sau 12 quý lãi suất chỉ

giải thích đƣợc 10,8% biến động của sản lƣợng và 7,4% biến động của lạm phát. Lạm

phát giải thích đƣợc tới 43,5% biến động của lãi suất sau 4 quý.

Tóm lại, việc thắt chặt chính sách tiền tệ bằng công cụ lãi suất tái cấp vốn chỉ phát

huy tác dụng làm cho sản lượng và lạm phát giảm sau hai quý. Sản lượng và lạm

phát hấp thụ hết cú sốc lãi suất sau khoảng ba năm. Tuy cú sốc lãi suất có làm cho

sản lượng và lạm phát biến động nhưng lãi suất không giải thích được nhiều sự

biến động này. Ngoài ra kết quả nghiên cứu cho thấy biến động của lãi suất bị ảnh

hưởng nhiều bởi cú sốc lạm phát.

- 34 -

4.2.5. Kênh tín dụng

Để đánh giá tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tác giả thêm

biến tổng dƣ nợ tín dụng của nền kinh tế Việt Nam (CREDIT) vào mô hình VAR cơ

bản. Mô hình kênh tín dụng gồm bốn biến: GDP, CPI, IR và CREDIT.

Hình 4.3: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát và tín dụng

với cú sốc lãi suất và tín dụng

Qua kết quả phản ứng xung trong Hình 4.3 tác giả nhận thấy tác động của cú sốc lãi

suất ảnh hƣởng đến biến động của sản lƣợng không khác trong kênh lãi suất nhƣng

mạnh hơn biến động khi có cú sốc tín dụng (dƣ nợ tín dụng tăng). Khi có cú sốc tín

dụng sản lƣợng cũng tăng trong hai quý đầu và giảm từ quý 3 đến quý 6 sau đó tăng

lại, đến quý 8 thì sản lƣợng hấp thụ hết cú sốc tín dụng.

Lạm phát tăng khi có cú sốc tín dụng và tăng cao nhất vào quý 3 (0,62%), sau 6 quý

lạm phát biến động rất ít và nó hấp thụ gần hết cú sốc tín dụng sau 12 quý. Hiện tƣợng

puzzle giá trong trƣờng hợp này giảm so với trong kênh lãi suất, lạm phát trong hai quý

đầu có tăng nhƣng tăng ít hơn do có thêm biến tín dụng.

- 35 -

Hình 4.4: Phản ứng của sản lƣợng và lạm phát trong trƣờng hợp biến tín dụng là

Response of GDP to IR

0.0030

0.0020

0.0010

0.0000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15

-0.0010

-0.0020

CREDIT Endogenous CREDIT Exogenous

-0.0030

-0.0040

Response of CPI to IR

0.0020

0.0010

0.0000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15

-0.0010

-0.0020

CREDIT Endogenous

CREDIT Exogenous

-0.0030

-0.0040

-0.0050

biến nội sinh và biến tín dụng là biến ngoại sinh

Hình 4.4 cho thấy biến tín dụng không có ảnh hƣởng đến biến động của sản lƣợng

nhƣng có ảnh hƣởng tới biến động của lạm phát khi có cú sốc lãi suất.Cụ thể là tín

dụng khuếch đại phản ứng của lạm phát, thúc đẩy lạm phát thay đổi nhanh hơn. Trong

thời gian đầu khi có cú sốc lãi suất lạm phát sẽ giảm nhanh và mạnh hơn nếu thêm biến

tín dụng vào mô hình VAR cơ bản (với vai trò biến nội sinh) và cũng sẽ phục hồi lại

nhanh hơn.

- 36 -

Phân tích tác động của lạm phát đến tổng dư nợ tín dụng:

Hình 4.5: Phản ứng của tín dụng với cú sốc lạm phát

Hình 4.5 mô tả phản ứng của tín dụng với cú sốc lạm phát, tác giả nhận thấy ngay khi

có cú sốc lạm phát thì tín dụng giảm ngay và đạt mức thấp nhất trong quý 2 và kéo dài

sang quý đầu quý 3 (giảm khoảng 1,22%). Tín dụng biến động mạnh với cú sốc lạm

phát trong khoảng 5 quý đầu và hấp thụ hết cú sốc này sau khoảng 12 quý.

- 37 -

Variance Decomposition of D2_GDP:

Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR 8.838 89.329 10.112 87.793 10.325 87.599

1.173 1.270 1.253

0.014 0.015 0.015

4 8 12

D_CREDIT 0.660 0.825 0.822

Variance Decomposition of D_CPI:

Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR 0.000 0.392 8.419 0.632 8.857 0.653 8.868 0.654

99.608 63.684 63.746 63.670

0.010 0.019 0.020 0.020

1 4 8 12

D_CREDIT 0.000 27.265 26.744 26.808

Variance Decomposition of D_IR:

Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR 24.748 55.044 1.233 28.769 51.833 1.330 28.763 51.735 1.361

1.651 1.710 1.713

4 8 12

D_CREDIT 18.976 18.068 18.141

Variance Decomposition of D_CREDIT:

Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR 8.460 1.561 8.835 1.661 8.815 1.675

30.569 30.641 30.741

0.035 0.035 0.035

4 8 12

D_CREDIT 59.410 58.863 58.769

Bảng 4.12: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trongkênh tín dụng

Kết quả phân rã phƣơng sai ở Bảng 4.12 cho thấy lãi suất giải thích đƣợc 10,1% và

8,9% biến động của sản lƣợng và lạm phát sau 8 quý. Tín dụng giải thích rất ít biến

động của sản lƣợng nhƣng giải thích đƣợc 27,3% biến động của lạm phát sau 4 quý,

còn lạm phát giải thích đƣợc 30,6% biến động của tín dụng sau 4 quý.

Tín dụng ảnh hưởng đến lạm phát rất dễ nhận diện trong thực tế. Ở Việt Nam trong

những năm 2007 – 2008 khi nguồn cung tín dụng dồi dào kéo theo hệ quả là lạm phát

trong nước cũng ngày một tăng cao (CPI năm 2008 tăng 22,97%) và lãi suất ngân

hàng không ngừng leo thang, đỉnh điểm lên trên 20% là bằng chứng cho sự truyền dẫn

chính sách tiền tệ khá là mạnh của kênh tín dụng.

- 38 -

Tóm lại, kênh tín dụng tuy không có tác động truyền dẫn mạnh đến sản lượng

nhưng có tác động mạnh đến lạm phát. Khi có cú sốc tín dụng thì lạm phát tăng

ngay sau khi có cú sốc và chỉ sau 3 quý biến động đạt mức cao nhất, sau 6 quý thì

gần như hấp thu hết cú sốc tín dụng. Kết quả cũng cho thấy tín dụng khếch đại sự

biến động của lạm phát so với khi biến tính dụng đóng vai trò ngoại sinh và nólàm

giảmhiện tượng puzzle giá.

4.2.6. Kênh tỷ giá:

Tác giả đƣa thêm vào mô hình VAR cơ bản biến tỷ giá hối đoái thực đa phƣơng để

kiểm tra vai trò truyền dẫn của chính sách tiền tệvà mô hình gồm bốn biến: GDP, CPI,

IR và REER.

Hình 4.6: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát, tỷ giá với cú sốc lãi suất và tỷ giá

Hình 4.6 cho thấykhi có cú sốc tỷ giá (tỷ giá thực tăng – VND giảm giá) sản lƣợng

cũng tăng nhẹ trong hai quý đầu sau đó mới giảm trong quý 3 đến quý 4, tăng nhẹ từ

quý 4 đến quý 6 và hấp thụ hết cú sốc tỷ giá sau 6 quý.

- 39 -

Lạm phát tăng ngay khi có cú sốc tỷ giá, tăng mạnh nhất sau hai quý ở mức 0,66%.

Lạm phát giảm từ quý 5 đến quý 7 và sau 8 quý thì hấp thụ gần hết cú sốc tỷ giá.

Khi lãi suất tăng thì tỷ giá tăng ngay lên mức cao nhất là 1%, tỷ giá hấp thụ hết cú sốc

lãi suất sau khoảng hai năm và trong trƣờng hợp này có puzzle tỷ giá.

Puzzle tỷ giá là hiện tƣợng đồng nội tệ mất giá ngay lập tức hoặc tỷ giá 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 sau đó mất giá theo lý thuyết kinh doanh chênh lệch lãi suất

không phòng ngừa.

- 40 -

Hình 4.7: Phản ứng của sản lƣợng và lạm phát với cú sốc lãi suất trong trƣờng

Response of GDP to IR

0.0030

0.0020

0.0010

0.0000

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15

-0.0010

-0.0020

REER Endogenous REER Exogenous

-0.0030

-0.0040

Response of CPI to IR

0.002

0.001

0.000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15

-0.001

-0.002

REER Endogenous

REER Exogenous

-0.003

-0.004

hợp biến tỷ giá là biến nội sinh và biến tỷ giá là ngoại sinh

Hình 4.7 mô tả phản ứng của sản lƣợng và lạm phát với cú sốc lãi suất trong trƣờng

hợp biến tỷ giá thực đóng vai trò là biến ngoại sinh và nội sinh, tác giả nhận thấy:

- Phản ứng của sản lƣợng trong hai trƣờng hợp giống nhau chứng tỏ là tỷ giá thực

không ảnh hƣởng đến biến động của sản lƣợng khi có cú sốc lãi suất.

- Phản ứng của lạm phát trong hai trƣờng hợp cũng không khác nhau nhiều. Hiện

tƣợng puzzle giá trong hai quý đầu có mạnh hơn một chút nếu biến tỷ giá thêm

vào nhƣ biến nội sinh. Và trong thời kỳ từ quý thứ 6 đến quý thứ 9 nếu thêm

biến tỷ giá nhƣ biến nội sinh thì lạm phát tăng ít hơn.

- 41 -

Phân tích tác động của lạm phát đến tỷ giá:

Hình 4.8: Phản ứng của tỷ giá với cú sốc lạm phát

Trong hình 4.8 cũng cho thấy không chỉ tỷ giá có tác động tới lạm phát mà lạm phát

cũng tác động đáng kể tới biến động của tỷ giá thực. Khi có cú sốc lạm phát, tỷ giá

tăng ngay lên 0,2% và giảm ngay trong quý 1, giảm thấp nhất trong quý 3 ở mức giảm

1,14%. Tỷ giá giảm đến hết quý 5 và tăng nhẹ lại, nó hấp thụ hết cú sốc lạm phát sau

khoảng 8 quý.

Có thể nhận thấy rõ vai trò quan trọng của lạm phát tới tỷ giả khi xem xét nó trong

thực trạng của Việt Nam năm 2010 - 2011. Năm 2010 lạm phát Việt Nam tăng 11,75%

và đến năm 2011 tăng 18,12%, NHNN phải thực hiện thắt chặt chính sách tiền tệ bằng

cách tăng lãi suất tái cấp vốn từ 9% lên 15% trong năm 2011 nhưng tỷ giá thực chỉ

tăng trong quý 1 năm 2011 từ 0,93 lên 0,99 và từ quý 2 trở đi lại giảm xuống đến cuối

năm 2011 chỉ còn 0,88. Trong khi tỷ giá thực đa phương giảm thì tỷ giá danh nghĩa

VND/USD trong năm 2011 tăng từ 18.932đồng lên 20.828 đồng. Qua đó có thể thấy

rằng nỗ lực phá giá VND của Việt Nam đã bị lạm phát xóa hết.

- 42 -

Period 4 8 12

Variance Decomposition of D2_GDP: S.E. 0.014 0.015 0.015

D2_GDP 88.761 87.147 86.971

D_CPI 1.007 1.203 1.194

D_IR D_REER 9.414 10.683 10.871

0.818 0.967 0.964

Period 4 8 12

Variance Decomposition of D_CPI: S.E. 0.020 0.020 0.020

D2_GDP 0.765 0.798 0.813

D_CPI 74.991 73.965 73.927

D_IR D_REER 4.767 5.725 5.736

19.476 19.512 19.523

Variance Decomposition of D_IR:

Period 4 8 12

D_CPI 32.064 33.540 33.565

D2_GDP 1.182 1.160 1.165

D_IR D_REER 53.698 51.417 51.362

13.056 13.882 13.908

Period 4 8 12

S.E. 1.666 1.708 1.709 Variance Decomposition of D_REER: S.E. 0.034 0.035 0.035

D2_GDP 8.004 9.282 9.480

D_CPI 24.310 23.887 23.829

D_IR D_REER 8.818 10.976 11.007

58.868 55.856 55.683

Bảng 4.13: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trong kênh tỷ giá

Trong kết quả phân rã phƣơng sai cho kênh tỷ giá Bảng 4.13 cho thấy tỷ giá giải thích

rất ít sự biến động của sản lƣợng, sau 12 quý giải thích chƣa tới 1% biến động sản

lƣợng nhƣng giải thích đƣợc 19,5% biến động của lạm phát chỉ sau 4 quý. Bảng phân

rã còn cho thấy kết quả lạm phát giải thích đƣợc 23,9% biến động của tỷ giá trong khi

lãi suất chỉ giải thích đƣợc 11% sau 8 quý.

Tóm lại, việc thêm biến tỷ giá thực vào mô hình VAR cơ bản như một biến nội sinh

không làm thay đổi phản ứng của sản lượng với cú sốc lãi suất nhưng làm cho hiện

tượng puzzle về giá càng mạnh. Trong kênh truyền dẫn này xuất hiện thêm puzzle tỷ

giá do khi tăng lãi suất thì tỷ giá thực cũng tăng hầu như trong suốt thời kỳ. Lạm

phát có tác động đến sự biến động của tỷ giá thực và là nguyên nhân giải thích cho

hiện tượng tỷ giá danh nghĩa VND/USD tăng nhưng tỷ giá thực thì lại giảm.

- 43 -

4.2.7. Kênh giá tài sản

Tác giả chọn chỉ số VNI-Index của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam là biến đại diện

cho kênh tài sản. Mô hình kênh tài sản này gồm bốn biến: GDP, CPI, IR và ASSET.

Hình 4.9: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát, giá tài sản với cú sốc lãi suất và giá

tài sản

Qua phân tích phản ứng xung Hình 4.9 cho thấy khi có cú sốc trong giá tài sản thì sản

lƣợng cũng tăng lên ngay 0,09% trong quý 2, quý thứ 3 giảm mạnh nhất ở mức 0,35%

và quý 5 tăng trở lại. Cú sốc giá tài sản tác động không đáng kể đến sản lƣợng.

Khi có cú sốc trong giá tài sản thì lạm phát giảm và giảm thấp nhất trong quý 2 ở mức

0,12% và sau 2 quý mới tăng trở lại, lạm phát tăng cao nhất vào quý 4 (tăng 0,25%) và

sau 10 quý thì hấp thụ gần hết cú sốc giá tài sản.

Khi có cú sốc lãi suất thì giá tài sản giảm ngay 2,1% trong quý đầu và quý 2 tăng 2,8%

đến quý 3 lại giảm 6%. Nó hấp thụ hết cú sốc sau khoảng 12 quý.

- 44 -

Hình 4.10: Phản ứng của sản lƣợng và lạm phát với cú sốc lãi suất trongtrƣờng

Response of GDP to IR

0.003

0.002

0.001

0.000

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15

-0.001

-0.002

ASSET Endogenous ASSET Exogenous

-0.003

-0.004

Response of CPI to IR

0.002

0.001

0.000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15

-0.001

-0.002

ASSET Endogenous

-0.003

ASSET Exogenous

-0.004

-0.005

hợp biến giá tài sản là biến nội sinh và biến giá tài sản là ngoại sinh

Hình 4.10 mô phỏng phản ứng của sản lƣợng và lạm phát với cú sốc lãi suất trong

trƣờng hợp biến giá tài sản là biến nội sinh và biến giá tài sản là ngoại sinh, tác giả

nhận thấy:

- Biến động của sản lƣợng trong hai trƣờng hợp không khác nhau có nghĩa là giá

tài sản là biến có tác động rất ít đến phản ứng của sản lƣợng khi có cú sốc lãi

suất.

- Biến động của lạm phát trong hai trƣờng hợp có sự khác nhau, cụ thể là biến

động của lạm phát với cú sốc lãi suất khi biến giá tài sản là biến ngoại sinh thì

- 45 -

mạnh hơn so với trƣờng hơp giá tài sản là biến nội sinh (giảm mạnh hơn 0,15%

trong quý 4).

Phân tích tác động của lạm phát đến giá tài sản:

Hình 4.11: Phản ứng của giá tài sản với cú sốc lạm phát

Khi có cú sốc lạm phát thì giá tài sản giảm ngay xuống mức thấp nhất khoảng 7%

(Hình 4.11), giảm đến quý 6 tăng lại đến quý hết quý 8 thì không biến động nhiều nữa.

Qua kết quả phân rã phƣơng sai Bảng 4.14 tác giả nhận thấy giá tài sản giải thích rất ít

biến động của sản lƣợng và lạm phát. Lãi suất giải thích đƣợc 10,5 % biến động sản

lƣợng và 6,7% biến động của lạm phát sau 8 quý còn lạm phát giải thích đƣợc 14,3%

biến động của giá tài sản sau 8 quý.

- 46 -

Variance Decomposition of D2_GDP: Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR D_ASSET

4 8 12

0.023 0.130 0.137

0.014 0.015 0.015

89.498 87.885 87.637

1.333 1.514 1.511

9.146 10.471 10.715

Variance Decomposition of D_CPI: Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR D_ASSET

4 8 12

2.303 3.324 3.345

0.019 0.020 0.020

0.931 0.936 0.941

91.541 89.023 88.955

5.225 6.717 6.759

Variance Decomposition of D_IR: Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR D_ASSET

4 8 12

42.315 52.637 43.751 50.873 43.837 50.774

3.805 4.043 4.053

1.243 1.333 1.336

1.669 1.700 1.702 Variance Decomposition of D_ASSET: Period S.E. D2_GDP D_CPI D_IR D_ASSET

4 8 12

1.669 1.700 1.702

1.442 1.807 1.911

13.489 9.453 14.278 10.001 14.290 10.006

75.616 73.914 73.793

Bảng 4.14: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến trong kênh giá tài sản

Tóm lại kênh giá tài sản chưa thể hiện rõ vai trò trong cơ chế truyền dẫn chính sách

tiền tệ đến sản lượng và lạm phát.Giá tài sản với vai trò biến nội sinh sẽ làm cho lạm

phát ít biến động với cú sốc lãi suất hơn là trường hợp giá tài sảnđóng vai trò biến

ngoại sinh.

Kênh giá tài sản chưa thể hiện tốt sự truyền dẫn một phần là do hạn chế của tác giả

chỉ lấy biến đại diện cho kênh giá tài sản là chỉ số VNI-Index của thị trường chứng

khoán Việt Nam chỉ mới thành lập từ năm 2000 và chỉ là đại diện cho một trong số

các kênh giá tài sản chưa phản ánh được hết tất cả các giá tài sản của nền kinh tế.

- 47 -

4.2.8. So sánh phản ứng của sản lƣợng và mức giá với cú sốc lãi suất trong

tổng hợp các kênh truyền dẫn

Tác giả muốn xem xét sự truyền dẫn của kênh lãi suất trong trƣờng hợp có đầy đủ các

các kênh truyền dẫn: lãi suất, tín dụng, tỷ giá và giá tài sản. Kênh lãi suất trong trƣờng

hợp này sẽ là mô hình VAR cơ bản thêm vào ba biến tín dụng, tỷ giá và giá tài sản nhƣ

là ba biến ngoại sinh, tác giả tạm gọi kênh này là kênh truyền thống. Kênh tổng hợp sẽ

là mô hình VAR cơ bản và thêm vào ba biến tín dụng, tỷ giá và giá tài sản nhƣ là ba

biến nội sinh. Tác giả sẽ so sánh tác động của cú sốc lãi suất đến sản lƣợng và lạm phát

trong kênh truyền thống và kênh tổng hợp.

Hình 4.12: Phản ứng của sản lƣợng, lạm phát với cú sốc lãi suất trong kênh tổng

Response of GDP to IR

0.003

0.002

0.001

0.000

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15

-0.001

-0.002

Kênh truyền thống Kênh tổng hợp

-0.003

-0.004

Response of CPI to IR

0.003

0.002

0.001

0.000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15

-0.001

-0.002

Kênh truyền thống

-0.003

Kênh tổng hợp

-0.004

-0.005

hợp và kênh truyền thống

- 48 -

Qua phân tích phản ứng của sản lƣợng, lạm phát với cú sốc lãi suất trong kênh truyền

thống và kênh tổng hợp Hình 4.12 cho thấy:

- Phản ứng của sản lƣợng khi có cú sốc lãi suất trong cả hai kênh đều không có sự

khác biệt đáng kể. Điều này có nghĩa là các kênh truyền dẫn nhƣ tín dụng, tỷ giá

và giá tài sản có hoạt động hay không hoạt động thì không có ảnh hƣởng đáng

kể đến mức độ truyền dẫn của lãi suất đến sản lƣợng.

- Trong kênh tổng hợp thì biến động của lạm phát có giảm hơn, biến động ổn định

hơn và thời gian biến động ngắn hơn so với kênh truyền thống.

Cụ thể là biến động lạm phát trong kênh truyền thống đạt mức giảm thấp nhất ở

quý 4 (giảm 0,41%), quý 6 đến quý 9 lạm phát có tăng lại (cao nhất ở quý 7 tăng

0,17%) và hấp thụ hết cú sốc lãi suất sau khoảng 12 quý. Còn biến động lạm

phát trong kênh tổng hợp giảm từ cuối quý 2 đến quý 9, đạt mức giảm thấp nhất

ở quý 5 (giảm 0,2%) và hấp thụ hết cú sốc lãi suất sau khoảng 9 quý.

Vậy khi các kênh truyền dẫn tín dụng, tỷ giá và giá tài sản hoạt động đã làm

giảm mức độ truyền dẫn của lãi suất đến lạm phát.

Bảng 4.15: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến sản lƣợng và lạm phát trong

Variance Decomposition of D2_GDP: Period 4 8 12

S.E. D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT D_REER D_ASSET 0.015 0.016 0.016

8.748 0.922 1.068 9.958 1.067 10.266

89.022 87.161 86.826

0.523 0.732 0.743

0.647 0.876 0.881

0.137 0.205 0.217

Variance Decomposition of D_CPI: Period 4 8 12

S.E. D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT D_REER D_ASSET 0.020 0.021 0.021

51.975 8.213 49.876 9.576 49.747 9.701

11.527 11.700 11.681

24.560 24.374 24.362

0.179 0.741 0.763

3.546 3.732 3.747

kênh tổng hợp

- 49 -

Bảng 4.16: Kết quả phân rã phƣơng sai các biến sản lƣợng và lạm phát trong

Variance Decomposition of D2_GDP:

Period 1 4 8 12

S.E. 0.010 0.014 0.015 0.015

0.000 0.824 1.131 1.138

D2_GDP D_CPI D_IR 0.000 100.000 8.865 90.311 9.779 89.090 10.042 88.820 Variance Decomposition of D_CPI:

Period 1 4 8 12

S.E. 0.011 0.018 0.019 0.019

D2_GDP D_CPI D_IR 0.000 9.721 11.281 11.397

99.220 89.386 87.823 87.707

0.780 0.893 0.896 0.896

kênh truyền thống

Từ kết quả phân rã phƣơng sai biến sản lƣợng và lạm phát trong kênh tổng hợp và kênh

truyền thống Bảng 4.15 và 4.16 cho kết quả là:

- Trong kênh tổng hợp các biến tín dụng, tỷ giá và giá tài sản không ảnh hƣởng

nhiều đến biến động của sản lƣợng (giải thích chƣa tới 1%), lãi suất giải thích

đƣợc 10,3% biến động của sản lƣợng sau 12 quý. Trong kênh truyền thống lãi

suất cũng giải thích đƣợc 10% biến động của sản lƣợng sau 12 quý.

- Trong kênh tổng hợp các biến lãi suất, tín dụng, tỷ giá và giá tài sản lần lƣợt giải

thích đƣợc 9,7%; 24,4%; 11,7% và 3,7% biến động của lạm phát sau 12 quý.

Biến tín dụng và tỷ giá là hai biến giải thích đƣợc nhiều sự biến động của lạm

phát hơn là biến lãi suất. Trong kênh truyền thống lãi suất giải thích đƣợc 11,4

% biến động của lạm phát sau 12 quý, cao hơn trong kênh tổng hợp.

Qua so sánh cú sốc lãi suất đến sản lượng và lạm phát trong hai trường hợp là tất cả

các kênh truyền dẫn đều hoạt động và trường hợp chỉ có kênhlãi suất hoạt động

(khóa các kênh truyền dẫn còn lại) tác giả nhận thấy mức độ truyền dẫn của lãi suất

đến sản lượng không thay đổi đáng kể. Còn đối với lạm phát thì khi tất cả các kênh

truyền dẫn hoạt động thì mức độ truyền dẫn và thời gian truyền dẫn của lãi suất đến

- 50 -

lạm phát giảm xuống, biến động lạm phát lúc sẽ ổn định hơn khi chỉ có kênh lãi

suất hoạt động.

- 51 -

5. KẾT LUẬN

Bằng nghiên cứu thực nghiệm với mô hình số nhân năng động và mô hình vector hiệu

chỉnh sai số tác giả đã tìm ra bằng chứng là có sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách (lãi

suất tái cấp vốn) đến lãi suất bán lẻ là lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay ở Việt

Nam.Tuy kết quả cho thấy sự truyền dẫn lãi suất này không hoàn toàn nhƣng cũng

tƣơng đối cao và lãi suất tiền gửi cho thấy sự dẫn truyền mạnh hơn lãi suất cho vay (hệ

số truyền dẫn trong dài hạn của lãi suất tiền gửi là 0,785, lãi suất cho vay là 0,759)

nhƣng mức độ điều chỉnh về cân bằng trong dài hạn của lãi suất cho vay cao hơn.

Bài nghiên cứu này còn phân tích tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ đếnsản

lƣợng và lạm phát của Việt Nam thông qua mô hình VAR phân rã theo trật tự Cholesky

với các kênh truyền dẫn là lãi suất, tín dụng, tỷ giá, giá tài sản và kênh tổng hợp các

kênh truyền dẫn nêu trên.Qua phân tích phản ứng xung và phân rã phƣơng sai các biến

trong các kênh truyền dẫn kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Ở Việt Nam các kênh truyền dẫn phần lớn phát huy tác dụng sau hai quý.

- Có xuất hiện ba loại puzzle là puzzle sản lƣợng, puzzle giá cả và puzzle tỷ giá,

hiện tƣợng puzzle giá mạnh lên khi nghiên cứu trong kênh tỷ giá, kênh giá tài

sản nhƣng trong kênh tín dụng thì ngƣợc lại kênh này làm giảm puzzle về giá so

với trong mô hình cơ bản.

- Kênh tín dụng, tỷ giá và giá tài sản không có ảnh hƣởng đáng kể đến biến động

của sản lƣợng khi có cú sốc lãi suất nhƣng ba kênh này có tác động làm giảm

mức độ truyền dẫn từ lãi suất đến lạm phát, làm cho lạm phát biến động ổn định

với thời gian biến động ngắn hơn so với trƣờng hợp ba kênh truyền dẫn này

không hoạt động. Sự biến động của lạm phát với cú sốc lãi suất đƣợc khuếch đại

lên bởi biến tín dụng còn biến giá tài sản làm cho sự biến động lạm phát giảm đi

và ổn định hơn, biến tỷ giá không tác động nhiều đến sự biến động này.

- 52 -

- Lạm phát có tác động đáng kể đến sự biến động của lãi suất, tín dụng và tỷ giá.

Lạm phát còn là nguyên nhân giải thích cho hiện tƣợng tỷ giá danh nghĩa

VND/USD tăng nhƣng tỷ giá thực thì lại giảm.

Bài nghiên cứu này vẫn còn nhiều hạn chế nhƣ: tác giả chƣa thể phân tích hết tất cả

các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ, tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ

đến các biến kinh tế vĩ mô khác, mô hình nghiên cứu trong bài chỉ sử dụng các yếu tố

trong nƣớc chƣa nghiên cứu các tác động của các yếu tố nƣớc ngoài ảnh hƣởng đến

chính sách tiền tệ trong nƣớc nhƣ thế nào,... Do đó, một trong các hƣớng nghiên cứu

rộng hơn là:

- Thêm các biến đại diện cho các yếu tố nƣớc ngoài có tác động vào chính sách

tiền tệ của Việt Nam vào mô hình nghiên cứu.

- Nghiên cứu sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh giá tài sản với biến

giá tài sản bao quát hơn không chỉ là giá chứng khoán mà còn có giá bất động

sản và các tài sản khác.

- Nghiên cứu sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh kỳ vọng.

- 53 -

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu Tiếng Việt:

1. 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.

2. Nguyễn Phi Lân (2010). Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định

lượng, Tạp chí Ngân hàng số 18/2010.

3. Nguyễn Phi Lân (2012). Tác động trung chuyển của tỷ giá hối đoái tới giá cả

hàng hóa nhập khẩu và tiêu dùng trong nước: Nghiên cứu thực nghiệm về Việt

Nam, .

4. 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.

Tài liệu Tiếng Anh:

5. Bernanke và Gertler (1995).In the black box : the credit channel of monetary

policy transmission, Journal of Economic Perspectives, Vol.9, No.4, pp. 27 - 48.

6. Gert Peersman, Frank Smets (2001).The monetary transmission mechanism in

the Euro area: more evidence from VAR analysis, ECB Working Paper No. 91

7. Jarkko P. Jääskelä* và David Jennings (2011). Monetary policy and the

exchange rate: Evaluation of VAR models,Journal of International Money and

Finance 30 (2011) 1358–1374.

8. Le Viet Hung (2008).A Vector Autoregression (VAR) Analysis of the Monetary

Transmission Mechanism in Vietnam,[Online] Available

at:

- 54 -

9. Mala Raghavan, George Athanasopoulos và Param Silvapulle (2009). VARMA

models for Malaysian - Monetary Policy Analysis,[Online] Available at:

10. Mishkin, F. (1996).Symposium on the Monetary Transmission Mechanism. The

Journal of Economic Perspectives, Vol. 9, No. 4.(Autumn, 1995), 3–10.

11. Mishkin, F. (2006). The Economics of Money, Banking, and Financial

Markets(8thed.). Boston: Addison-Wesley.

12. Piti Disyatat, Pinnarat Vongsinsirikul (2003).Monetary policy and the

transmission mechanism in Thailand, Journal of Asian Economics, 14 (2003),

389 – 418.

13. Hsiao Chink Tang (2006). The relative importance of monetary policy

transmission channels in Malaysia, CAMA Working Paper Series, No.23,

[Online] Available at:

monetary-policy-transmission-channels-malaysia>

- 55 -

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Mô hình số nhân năng động (Dynamic Multiplier Model)

Mô hình số nhân năng động liên quan đến việc ƣớc lƣợng:

it=∑

(1) + ut +∑

Trong đó it và mt lần lƣợt là lãi suất bán lẻ và lãi suất thị trƣờng. Phƣơng trình (3.1) sử

dụng độ trễ có thể viết lại nhƣ sau:

(1 – α1L – α2L2– …… – αnLn)it = (β0+ β 1L + β 2L2+ …… + β mLm) mt + ut

(2) it= mt +

Tác động lên it+j của những thay đổi trong mt đƣợc tính theo công thức sau:

(3) δj = ∑ + βj với 1≤ j ≤ m α

δj = ∑ với j ≥ m

Số nhân tác động hay còn gọi là số nhân ngắn hạn là: δ0 = β0

Số nhân tạm thời: ∑ với j = 0, 1,2,3,…..

= B(1)/A(1)

Số nhân dài hạn: ∑ (4)

- 56 -

Phụ lục 2: Mô hình VAR

Mô hình VAR căn bản

Trong mô hình VAR, một biến không những chịu ảnh hƣởng từ tác động hiện tại của

các biến khác mà còn chịu ảnh hƣởng bởi độ trễ của chính nó và độ trễ của các biến

khác trong quá khứ.Mô hình VAR về cấu trúc gồm nhiều phƣơng trình (vector) và các

giá trị trễ của các biến số (autoregressive). Ta xét hai chuỗi thời gian Y1 và Y2. Mô

hình VAR tổng quát đối với Y1 và Y2 có dạng sau đây:

(6) ∑ ∑

(7) ∑ ∑

Với Y1t, Y2t là các chuỗi dừng và là biến nội sinh, v là sai số ngẫu nhiên gọi là cú sốc

trong ngôn ngữ VAR.

Theo đó, Y1 đƣợc coi là phụ thuộc với các giá trị quá khứ của chính nó và phụ thuộc

vào các giá trị quá khứ của các biến còn lại (theo ví dụ trên là Y2). Đồng thời Y2 phụ

thuộc vào các giá trị quá khứ của chính nó và phụ thuộc vào các giá trị quá khứ của các

biến còn lại.

Trong mô hình trên, mỗi phƣơng trình đều chứa p giá trị trễ của mỗi biến.Với hai biến, mô hình có (22 p) hệ số góc và 2 hệ số chặn.Vậy trong trƣờng hợp tổng quát nếu mô hình có k biến thì sẽ có (k2p) hệ số góc và k hệ số chặn, khi k càng lớn thì số hệ số phải

ƣớc lƣợng càng tăng. Điều này đòi hỏi số quan sát phải nhiều thì kết quả mới có ý

nghĩa.

Với một vài độ trễ của cùng các biến, từng hệ số ƣớc lƣợng sẽ không có ý nghĩa thống

kê, có thể là do đa cộng tuyến.Nhƣng cùng kết hợp với nhau có thể có ý nghĩa trên cơ

sở của kiểm định F.

- 57 -

Mô hình VAR dạng cấu trúc

Trong mô hình này mỗi biến đƣợc biểu diễn dƣới dạng hàm tuyến tính của biến khác ở

hiện tại, biến trễ của chính nó và biến trễ của biến khác trong mô hình. Mô hình Var

dạng cấu trúc tổng quát với m biến và độ trễ p bƣớc đƣợc viết dƣới dạng ma trận:

(8) Yt = A0Yt + ... + ApYt-p + εt

Trong đó: Yt là vector n 1 các biến trong mô hình tại thời kỳ t, Ai i = 0,…,p là ma trận

n n các hệ số và t là vector nx1 các cú sốc cấu trúc với ma trận hiệp phƣơng sai

E(tt’) = I

Mô hình VAR dạng rút rọn hay dạng tiêu chuẩn (Standar VAR – SVAR)

Trong mô hình này một biến chỉ chịu tác động của độ trễ của chính nó và độ trễ của

biến khác trong quá khứ.Các sai số ngẫu nhiên trong phƣơng trình bao hàm trong đó

tính chất các biến.Nếu các biến khác nhau có tƣơng quan với nhau thì sai số ngẫu nhiên

của chúng cũng tƣơng quan với nhau. Mô hình VAR dạng rút gọn tổng quát với n biến

và độ trễ p bƣớc đƣợc viết dƣới dạng ma trận:

(9) Yt = B1Yt-1 + ...+ BpYt-p + ut

Trong đó: ut là vector n 1 yếu tố ngẫu nhiên với ma trận phƣơng hiệp phƣơng saiE(ut

ut’) = .

Xác định B0 = (I-A0)-1, Bi = B0Ai và i = 1,…,p. Các cú sốc cấu trúc và sai số ngẫu nhiên

(phần dƣ) dạng rút gọn có quan hệ nhƣ sau:

(10) ut = B0 εi

(11) Do đó  = B0 B0’

Để đạt đƣợc phƣơng trình phản ứng đẩy, phƣơng trình (3.8) và (3.9) đƣợc viết lại nhƣ

sau:

- 58 -

(12) Yt = [I – A(L)]-1 εt

(13) Và Yt = [I – B(L)]-1 ut

(14) Từ (3.10), (3.12), (3.13) ta có: [I – A(L)]-1= [I – B(L)]-1 B0

Trong khi các phần tử của B(L) có thể đƣợc lấy trực tiếp từ các hồi quy, không phải tất cả các yếu tố n2 của B0 đƣợc xác định mà không có sự áp đặt các giả định thêm. Những cái gọi là "xác định những giả định" là cần thiết để khôi phục lại các cú sốc cấu trúc εt,

từ các phần dƣ ut. Ma trận phƣơng sai - hiệp phƣơng sai thu đƣợc từ ƣớc lƣợng phƣơng

trình (3.11), n(n+1)/2 những hạn chế về B0, để lại n(n-1)/2 hạn chế bổ sung cần thiết để

xác định đầy đủ. Có bốn phƣơng pháp tiếp cận chung đã sử dụng để có đƣợc sự xác

định: một là hạn chế về những ảnh hƣởng hiện tại của các cú sốc thông qua B0, hai là

hạn chế về mối quan hệ hiện tại của các biến thông qua A0, ba là hạn chế dài hạn thông

qua A (1) hoặc B (1) và bốn là sự kết hợp của ba phƣơng pháp trên.

Các nghiên cứu chƣa thống nhất về một tập hợp các giả định riêng để xác định những

cú sốc mặc dù có đồng thuận rộng rãi trong những ảnh hƣởng về chất lƣợng của những

cú sốc chính sách tiền tệ qua một tập hợp lớn các mô hình nhận dạng.

Mô hình VAR đệ quy

Dựa trên mô hình VAR cơ bản nhƣ trên, mô hình VAR đệ quy sẽ đặt ra trật tự các

biến, theo trật tự đó thì biến đứng sau sẽ phụ thuộc vào các giá trị quá khứ của chính nó

và các giá trị quá khứ của các biến khác cộng thêm giá trị hiện tại của các biến đứng

trƣớc, và trật tự này gọi là thứ tự Cholesky (Cholesky ordering). Với cách sắp xếp thứ

tự Cholesky các biến sắp xếp theo một thứ tự giả định, khi đó biến đứng trƣớc đƣợc giả

định sẽ gây ra tác động cho những biến ở sau nó, trong khi các biến sau không gây ra

tác động tới biến đứng trƣớc nó. Với thứ tự sắp xếp khác nhau sẽ cho ra kết quả khác

nhau. Do đó thông thƣờng ngƣời ta thƣờng vận dụng đến lý thuyết kinh tế để đƣa ra

các cách sắp xếp lý thuyết phù hợp.

- 59 -

Ta xét hai chuỗi thời gian theo thứ tự lần lƣợt là Y1 và Y2. Mô hình VAR đệ quy đối

với Y1 và Y2 có dạng sau đây:

(15) ∑ ∑

(16) ∑ ∑

Ưu điểm của mô hình VAR:

- Phƣơng pháp đơn giản, không cần xác định biến nào là biến nội sinh và biến nào là

biến ngoại sinh.

- Phép ƣớc lƣợng đơn giản, có thể sử dụng phƣơng pháp OLS cho từng phƣơng trình

riêng rẽ. Các kết quả phân tích không bị che lấp bởi các cấu trúc mô hình lớn và phức

tạp.

- Các dự báo tính bằng phƣơng pháp này trong nhiều trƣờng hợp tốt hơn các dự báo

tính đƣợc từ các mô hình phƣơng trình đồng thời phức tạp hơn. Ngoài ra, các kết quả

sẽ đƣợc phân tích một cách dễ dàng và riêng rẽ.

- VAR có thể phân tích cơ chế truyền tải của các cú sốc thông qua các hàm phản ứng

xung (Impulse response function - IRF). Hàm phản ứng xung sẽ cho biết các biến còn

lại trong mô hình phản ứng nhƣ thế nào khi xảy ra cú sốc đối với một biến trong mô

hình.

- VAR còn có thể phân tích tầm quan trọng của các cú sốc của các biến trong việc giải

thích cho sự biến động của 1 biến trong mô hình thông qua chức năng phân rã phƣơng

sai (Variance decomposition)

- 60 -

Phụ lục 3: Kiểm định phƣơng sai thay đổi cho các mô hình hồi quy lãi suất bán lẻ

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

0.0935 0.0930 0.0000

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

2.172663 Prob. F(3,155) 6.416378 Prob. Chi-Square(3) 61.66876 Prob. Chi-Square(3)

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.091110 0.144549 0.166131 0.163111

2.891224 -1.915043 0.674243 -1.061208

0.0044 0.0573 0.5012 0.2902

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 2000M03 2013M05 Included observations: 159 Variable C DLSTCV DLSTCV(-1) DLSTG(-1)

0.263419 -0.276818 0.112013 -0.173094

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.040355 Mean dependent var 0.021781 S.D. dependent var 1.148194 Akaike info criterion 204.3443 Schwarz criterion -245.5579 Hannan-Quinn criter. 2.172663 Durbin-Watson stat 0.093480

0.258972 1.160907 3.139094 3.216299 3.170446 1.919485

Bảng1: Lãi suất tiền gửi

- 61 -

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 2000M03 2013M05 Included observations: 159

Std. Error

t-Statistic

Variable C DLSTCV DLSTCV(-1) DLSCV(-1)

0.097533 0.153095 0.175947 0.165175

Coefficient 0.307688 -0.269222 0.367548 -0.363505

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

3.272682 Prob. F(3,155) 9.471471 Prob. Chi-Square(3) 73.50859 Prob. Chi-Square(3) 3.154700 -1.758530 2.088973 -2.200722 0.059569 Mean dependent var 0.041367 S.D. dependent var 1.229424 Akaike info criterion 234.2801 Schwarz criterion -256.4265 Hannan-Quinn criter. 3.272682 Durbin-Watson stat 0.022804

0.0228 0.0236 0.0000 Prob. 0.0019 0.0806 0.0383 0.0292 0.311715 1.255670 3.275805 3.353010 3.307157 1.866683

Bảng 2: Lãi suất cho vay

- 62 -

Phụ lục 4: Kiểm định sự ổn định của các mô hình VAR Bảng 1: Kênh lãi suất

Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR Exogenous variables: C Lag specification: 1 2

Root

-0.313271 - 0.699824i

Modulus 0.766742

-0.313271 + 0.699824i 0.395357 - 0.567890i 0.395357 + 0.567890i 0.494446 -0.313452

0.766742 0.691958 0.691958 0.494446 0.313452

Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Root -0.318664 - 0.706448i

Modulus 0.774994

-0.318664 + 0.706448i 0.700710 0.397173 - 0.548710i 0.397173 + 0.548710i 0.426018 -0.390933 -0.061409

0.774994 0.700710 0.677369 0.677369 0.426018 0.390933 0.061409

Bảng 2: Kênh tín dụng

- 63 -

Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_REER Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Root

Modulus

-0.313473 - 0.696388i -0.313473 + 0.696388i 0.382980 - 0.536792i 0.382980 + 0.536792i 0.501823 -0.408578 -0.014971 - 0.285790i -0.014971 + 0.285790i

0.763689 0.763689 0.659409 0.659409 0.501823 0.408578 0.286182 0.286182

Bảng 3: Kênh tỷ giá

Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_ASSET Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Root

Modulus

-0.311858 - 0.692114i -0.311858 + 0.692114i 0.492100 - 0.513274i 0.492100 + 0.513274i 0.578776 -0.068153 - 0.521888i -0.068153 + 0.521888i -0.369729

0.759129 0.759129 0.711065 0.711065 0.578776 0.526319 0.526319 0.369729

Bảng 4: Kênh giá tài sản

- 64 -

Root

Modulus

-0.321082 - 0.688005i -0.321082 + 0.688005i 0.484683 - 0.539892i 0.484683 + 0.539892i 0.719524 -0.174551 - 0.551079i -0.174551 + 0.551079i 0.553253 -0.463386 -0.13744 0.092037 - 0.015918i 0.092037 + 0.015918i

0.75924 0.75924 0.725535 0.725535 0.719524 0.578062 0.578062 0.553253 0.463386 0.13744 0.093403 0.093403

Bảng 5: Kênh giá tổng hợp Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D2_GDP D_CPI D_IR D_CREDIT D_REER D_ASSET Exogenous variables: C Lag specification: 1 2

- 65 -

Phụ lục 5: Kiểm định tính dừng của các phần dƣ từ các mô hình VAR Bảng 1: Kênh lãi suất

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -12.27773 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID02 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.304276 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID03 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.602419 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

- 66 -

Null Hypothesis: RESID04 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -12.25138 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID05 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.658908 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID06 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.713888 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID07 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.766091 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Bảng 2: Kênh tín dụng

- 67 -

Null Hypothesis: RESID08 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -12.39204 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID09 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.358256 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID10 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.483203 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID11 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.672672 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Bảng 3: Kênh tỷ giá

- 68 -

Null Hypothesis: RESID12 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -12.50903 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID13 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.322580 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID14 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.800344 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID15 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.651611 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Bảng 4: Kênh giá tài sản

- 69 -

Null Hypothesis: RESID16 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -11.64579 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID17 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -5.030361 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID18 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.973151 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Bảng 5: Kênh giá tổng hợp

Null Hypothesis: RESID19 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.058605 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID20 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.906660 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: RESID21 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.635235 -3.584743 -2.928142 -2.602225

Prob.* 0.0000

- 70 -