Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

Nguyễn Thị Phux

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT CHÍNH SÁCH

ĐẾN LÃI SUẤT TIỀN GỬI VÀ LÃI SUẤT CHO VAY

TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp.Hồ Chí Minh – Năm 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

Nguyễn Thị Phux

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT CHÍNH SÁCH

ĐẾN LÃI SUẤT TIỀN GỬI VÀ LÃI SUẤT CHO VAY

TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính -Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS.TRƯƠNG THỊ HỒNG

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn Thạc sĩ kinh tế “Mức độ truyền dẫn lãi suất chính

sách đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt

Nam” là công trình nghiên cứu của bản thân được thực hiện dưới sự hướng dẫn của

PGS.TS.Trương Thị Hồng. Nguồn số liệu sử dụng trong luận văn được thu thập

trung thực từ các nguồn hợp pháp và đáng tin cậy.

Tp.HCM, ngày…..tháng…..năm 2017

Tác giả

Nguyễn Thị Phux

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các chữ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục các hình vẽ, biểu đồ

MỞ ĐẦU

Chương 1 – Giới thiệu ............................................................................................... 1

1.1 Lý do chọn đề tài .............................................................................................. 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 2

1.3 Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................... 2

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................... 3

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu ................................................................................ 3

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu ................................................................................... 3

1.5 Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 3

1.6 Kết cấu luận văn ............................................................................................... 4

1.7 Ý nghĩa khoa học của đề tài .............................................................................. 4

Chương 2 – Cơ sở lý thuyết về sự truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất

tiền gửi và cho vay tại các ngân hàng thương mại ................................................. 6

2.1 Tổng quan về lãi suất ........................................................................................ 6

2.1.1 Cơ sở lý thuyết về lãi suất ......................................................................... 6

2.1.2 Các loại lãi suất ......................................................................................... 6

2.1.3 Khái quát về công cụ lãi suất ..................................................................... 8

2.1.4 Nguyên tắc Taylor về điều hành công cụ lãi suất .................................... 8

2.2 Lý thuyết về truyền dẫn lãi suất ...................................................................... 10

2.2.1 Các kênh trong truyền dẫn chính sách tiền tệ .......................................... 10

2.2.2 Cơ chế truyền dẫn lãi suất ...................................................................... 11

2.2.2.1 Khái niệm truyền dẫn lãi suất .......................................................... 11

2.2.2.2 Cơ chế truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ ................ 13

2.3 Nhân tố ảnh hưởng đến truyền dẫn lãi suất .................................................... 13

2.4 Lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan đến truyền dẫn lãi suất .......... 15

2.4.1 Nghiên cứu nước ngoài ........................................................................... 15

2.4.2 Nghiên cứu trong nước ............................................................................ 17

Tóm tắt chương 2 ...................................................................................................... 22

Chương 3 - Thực trạng lãi suất chính sách của Ngân hàng Nhà nước, lãi suất

tiền gửi và cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam .............................. 23

3.1 Diễn biến GDP Việt Nam giai đoạn 2000 –2016 ........................................... 23

3.2 Diễn biến CPI Việt Nam giai đoạn 2000 –2016 ............................................. 25

3.3 Diễn biến lãi suất tại Việt Nam giai đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016 ............. 26

3.3.1 Diễn biến lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn giai đoạn từ năm

2000 – 2016 ..... ................................................................................................ 26

3.3.2 Diễn biến lãi suất bình quân liên ngân hàng giai đoạn quý 1/2000 – quý

3/2016 ... ........................................................................................................... 27

3.3.3 Diễn biến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay tại các NHTM Việt nam

giai đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016 .................................................................. 29

Tóm tắt chương 3 ...................................................................................................... 31

Chương 4 - Đo lường mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất tiền

gửi và cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam ..................................... 32

4.1 Mô hình nghiên cứu ........................................................................................ 32

4.2 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 34

4.3 Kết quả nghiên cứu ......................................................................................... 37

4.3.1 Phân tích thống kê mô tả ......................................................................... 37

4.3.2 Kiểm định giả thiết định lượng ............................................................... 38

4.3.2.1 Kiểm định tính dừng ........................................................................ 38

4.3.2.2 Kiểm định đồng liên kết ................................................................... 40

4.3.3 Độ trễ tối đa cho mô hình VECM ........................................................... 41

4.3.4 Kiểm định nhân quả GRANGER test ..................................................... 43

4.3.5 Kiểm định tính ổn định mô hình ............................................................. 47

4.3.6 Thảo luận kết quả ước lượng mô hình VECM ........................................ 48

4.3.6.1 Hàm phản ứng xung (impulse response) ......................................... 49

4.3.6.2 Phân rã phương sai (Variance decomposition) ................................ 52

Tóm tắt chương 4 ...................................................................................................... 57

Chương 5 - Kết luận và khuyến nghị ................................................................... 58

5.1 Tóm tắt các kết quả chính của đề tài ............................................................... 58

5.2 Một số khuyến nghị ........................................................................................ 59

5.3 Hạn chế của đề tài và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo ................................ 60

Tóm tắt chương 5 ...................................................................................................... 62

Kết luận ........ ........................................................................................................... 63

Danh mục tài liệu tham khảo

Phụ lục

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Tiếng Việt

CSTT : Chính sách tiền tệ

NHNN VN : Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

NHTM : Ngân hàng thương mại

NHTW : Ngân hàng Trung ương

VND : Việt nam đồng

Tiếng Anh

CPI : Consumer Price Index – Chỉ số giá tiêu dùng

FED : Federal Reserve - Cục Dự trữ Liên bang Mỹ

GDP : Gross domestic product – Tổng sản phẩm quốc nội

IFS : International Financial Statistics - Dữ liệu thống kê tài chính quốc tế

IRF : Impulse Response Function – Hàm phản ứng xung

PP : Phillips và Perron

SVAR : Structual Vector Autoregression – Mô hình vector tự hồi quy cấu trúc

TR : The Taylor Rule - Nguyên tắc Taylor

VAR : Vector Autoregression – Mô hình vectơ tự hồi quy

VECM : Mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số

DANH MỤC CÁC BẢNG

SỐ HIỆU TÊN BẢNG TRANG

Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu trước 19-21

Bảng 4.1 Tóm tắt các biến và nguồn sử dụng 34

Bảng 4.2 Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình 37

Bảng 4.3 Kiểm định tính dừng bậc gốc dữ liệu 39

Bảng 4.4 Kiểm định đồng liên kết mô hình lãi suất tiền gửi 40

Bảng 4.5 Kiểm định đồng liên kết mô hình lãi suất cho vay 40-41

Bảng 4.6 Độ trễ tối đa cho mô hình lãi suất tiền gửi 41-42

42-43 Bảng 4.7 Độ trễ tối đa cho mô hình lãi suất cho vay

Bảng 4.8 Kiểm định nhân quả GRANGER mô hình lãi suất tiền gửi 43-45

Bảng 4.9 Kiểm định nhân quả GRANGER mô hình lãi suất cho vay 45-46

Bảng 4.10 53-54

Bảng 4.11 54-55 Kết quả phân rã phương sai mức giải thích của các biến đến sự thay đổi của lãi suất tiền gửi Kết quả phân rã phương sai mức giải thích của các biến đến sự thay đổi lãi suất cho vay

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 2.1 Cơ chế truyền dẫn lãi suất

Hình 3.1 Diễn biến GDP Việt Nam giai đoạn 2000 – 2016

Hình 3.2 Diễn biến CPI Việt Nam giai đoạn 2000 –2016

Hình 3.3 Diễn biến lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn giai đoạn 2000 – 2016

Hình 3.4 Diễn biến lãi suất bình quân liên ngân hàng giai đoạn quý quý 1/2000 –

quý 3/2016

Hình 3.5 Diễn biến lãi suất tiền gửi, cho vay giai đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016

Hình 4.1 Kiểm định tính ổn định mô hình lãi suất tiền gửi

Hình 4.2 Kiểm định tính ổn định mô hình lãi suất cho vay

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 4.1: IRF lãi suất tiền gửi

Biểu đồ 4.2: IRF lãi suất cho vay

Chương 1: GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài:

So với nhiều chính sách kinh tế vĩ mô khác thì chính sách tiền tệ có tác động khá

rõ nét và có uy lực tới nền kinh tế nói chung và thị trường tài chính nói riêng trong

suốt quá trình vận hành của nền kinh tế. Vì vậy chính sách tiền tệ được xem là một

công cụ chính sách quan trọng nhằm tác động đến nền kinh tế để đạt được các mục

tiêu như ổn định kinh tế vĩ mô và kiểm soát giá cả. Tuy nhiên để có một chính sách

tiền tệ phù hợp thì đòi hỏi các nhà hoạch định chính sách phải có một sự hiểu biết rõ

ràng về cơ chế truyền dẫn tiền tệ và tầm quan trọng của các kênh truyền dẫn khác

nhau như tín dụng, lãi suất, tỷ giá hối đoái… Trong những kênh truyền dẫn đó thì

kênh truyền dẫn lãi suất đóng vai trò hết sức quan trọng, góp phần nâng cao hiệu

quả của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế.

Về phương diện lý thuyết, mục tiêu đầu tiên và quan trọng nhất của phần lớn

Ngân hàng Trung ương (NHTW) của các nước trên thế giới cũng như Ngân hàng

Nhà nước Việt Nam (NHNN) là ổn định giá trị đồng tiền quốc gia - thông qua việc

kiểm soát lạm phát. Trong đó lãi suất là một trong những công cụ điều hành chính

sách tiền tệ của NHTW để đạt được mục tiêu đó. Các nghiên cứu nước ngoài và

trong nước nghiên cứu mối quan hệ truyền dẫn lãi suất có thể kể như Kok SØrensen

& Werner (2006), Karagiannis & cộng sự (2010), Blot & Labondance (2011),

Hansen & Welz (2011), Van Leuvensteijn & cộng sự (2013); Đinh Thị Thu Hồng &

Phan Đình Mạnh (2013), Nguyễn Ngọc Trang & Nguyễn Hữu Tuấn (2014),… Với

sự đa dạng về phương pháp nghiên cứu và các nhân tố kiểm soát như cạnh tranh

ngân hàng, rủi ro tín dụng, sức khỏe tài chính ngân hàng, sự phát triển thị trường tài

chính và hệ thống pháp lý. Tuy nhiên, ở mỗi nước NHTW căn cứ vào luật định,

điều kiện và bối cảnh phát triển kinh tế - xã hội, thị trường tài chính – tiền tệ ở mỗi

nước, cũng như mục tiêu của chính sách tiền tệ để áp dụng cơ chế điều hành lãi suất

phù hợp trong từng thời kỳ nhằm ổn định và phát triển thị trường tiền tệ, tạo điều

kiện thuận lợi cho hoạt động ngân hàng và sự phân bổ có hiệu quả các nguồn vốn

trong nền kinh tế. Vì vậy nghiên cứu về truyền dẫn lãi suất là cần thiết.

Về mặt thực tiễn, khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2008 đã có những ảnh hưởng

nhất định đến nền kinh tế Việt Nam nói chung và hệ thống ngân hàng Việt Nam nói

riêng. Tuy nhiên việc áp dụng kịp thời cơ chế điều hành lãi suất đã ngăn chặn được

nguy cơ xáo trộn trên thị trường tiền tệ và mất khả năng thanh toán của các Ngân

hàng thương mại (NHTM) trong những tháng đầu năm 2008, an toàn hệ thống ngân

hàng được đảm bảo, củng cố lòng tin của các nhà đầu tư, doanh nghiệp và người

dân đối với hệ thống ngân hàng. Năm 2008 và những tháng đầu năm 2009, tăng

trưởng tổng phương tiện thanh toán và tín dụng phù hợp với diễn biến tình hình

thực tế. Và đến năm 2015-2016 hoạt động ngân hàng đã có sự phục hồi và phát triển

vượt bậc về nhiều mặt và đạt được kết quả tích cực. Trên cơ sở diễn biến vĩ mô, tiền

tệ, lạm phát, NHNN duy trì ổn định các mức lãi suất điều hành và thông qua các

công cụ của chính sách tiền tệ để đảm bảo thanh khoản, tín dụng tăng trưởng ở mức

hợp lý. Những kết quả tích cực trên đã góp phần quan trọng vào việc tiếp tục ổn

định kinh tế vĩ mô, kiểm soát lạm phát, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Để đạt được

kết quả trên là do NHNN Việt Nam đã thực hiện việc điều hành chính sách lãi suất

một cách linh hoạt nhằm thực thi chính sách tiền tệ hợp lý. Đó chính là lý do tác giả

muốn thực hiện luận văn thực nghiệm về “Mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách

đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay tại các Ngân hàng thương mại Việt

Nam”.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:

Bài luận văn này được thực hiện với mục tiêu nghiên cứu là:

- Đo lường mức độ truyền dẫn và phân tích kết quả truyền dẫn lãi suất chính sách

đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các Ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam.

- Từ kết quả nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị về điều hành lãi suất đến lãi

suất tiền gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam.

1.3 Câu hỏi nghiên cứu:

Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, hai câu hỏi nghiên cứu được đặt ra:

(1) Mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các

NHTM Việt Nam giai đoạn 2000-2016 như thế nào?

(2) Những khuyến nghị nào có thể được đề xuất về điều hành lãi suất đến lãi suất

tiền gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

Bài nghiên cứu về mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách của Ngân hàng nhà

nước đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu

Không gian nghiên cứu: các NHTM tại Việt Nam.

Thời gian nghiên cứu: dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian

từ quý 1/2000 – quý 3/2016.

1.5 Phương pháp nghiên cứu:

Trong quá trình thực hiện luận văn những phương pháp nghiên cứu được thực

hiện nhằm làm rõ các mục tiêu nghiên cứu bao gồm:

- Tổng hợp và phân tích số liệu lấy từ nhiều nguồn tin cậy như: dữ liệu thống kê

tài chính quốc tế (IFS) và NHNN Việt Nam, Tổng cục thống kê.

- Thu thập tài liệu và kế thừa những kết quả và phương pháp từ các nghiên cứu

thực nghiệm trước đây để giải thích và so sánh.

- Sử dụng mô hình vector tự hồi quy (VAR/VECM) dựa trên mô hình nghiên cứu

của Nikolay Hristov và cộng sự (2014) để đo lường mức độ truyền dẫn của lãi suất

chính sách đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

giai đoạn từ quý 1/2000 – quý 3/2016. Lần lượt kiểm định tính dừng, đồng liên kết,

độ trễ tối đa cũng như độ ổn định của mô hình. Tác giả sử dụng hàm phản ứng xung

đo lường cú sốc lãi suất chính sách tác động tới lãi suất bán lẻ, và phân rã phương

sai trong đo lường tỷ trọng ảnh hưởng đến phương sai lãi suất bán lẻ tại Việt Nam.

1.6 Kết cấu luận văn:

Luận văn được kết cấu như sau:

Chương 1: Giới thiệu. Trong chương này tác giả trình bày lý do chọn đề tài, xác

định mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp

nghiên cứu, kết cấu của đề tài và ý nghĩa khoa học của đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về sự truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất

tiền gửi và lãi suất cho vay tại các NHTM. Trong chương này tác giả trình bày cơ

sở lý thuyết chính của cơ chế truyền dẫn lãi suất, tổng quan các nghiên cứu trước

đây.

Chương 3: Thực trạng lãi suất chính sách của NHNN, lãi suất tiền gửi và

cho vay tại các NHTM Việt Nam.Trong chương này tác giả trình bày diễn biến lãi

suất chính sách và lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay tại các NHTM Việt Nam giai

đoạn từ quý 1/2000 – quý 3/2016.

Chương 4: Đo lường mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất tiền

gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam. Trong chương này tác giả sẽ làm rõ

phương pháp nghiên cứu như cách thu thập số liệu, mô hình nghiên cứu, phương

pháp ước lượng và trình bày kết quả nghiên cứu từ mô hình thực nghiệm nhằm trả

lời các câu hỏi nghiên cứu.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị: Trong chương này tác giả sẽ tổng kết các

kết quả mà đề tài đạt được và đề xuất một số khuyến nghị.

1.7 Ý nghĩa khoa học của đề tài:

Với phương pháp tiếp cận dựa trên nghiên cứu của Nikolay Hristov & cộng sự

(2014) đã kiểm định độ ổn định phù hợp với dữ liệu Việt Nam, đề tài đóng góp

bằng chứng thực nghiệm về mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách của NHNN Việt

Nam đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam, cụ thể là khi có sự

thay đổi lãi suất chính sách thì sẽ làm cho lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay tại các

NHTM Việt Nam sẽ có biến động ra sao trong giai đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016,

khi cập nhật thời gian nghiên cứu so với các đề tài trước.

Từ bằng chứng thực nghiệm, đề tài thực hiện nhằm củng cố kết quả một số

nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, từ đó đưa ra các khuyến nghị trong phạm vi kết

quả nghiên cứu đến điều hành chính sách lãi suất.

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ SỰ TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT CHÍNH

SÁCH ĐẾN LÃI SUẤT TIỀN GỬI VÀ CHO VAY TẠI CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI

2.1 Tổng quan về lãi suất

2.1.1 Cơ sở lý thuyết về lãi suất

Trong nền kinh tế thị trường hiện nay, một trong những biến số được xem là

quan trọng, có ảnh hưởng và quan hệ mật thiết đến từng cá nhân, tổ chức trong xã

hội đó là lãi suất. Có nhiều quan điểm khác nhau về lãi suất, chẳng hạn như:

Theo quan điểm của các nhà kinh tế học hiện đại: “Lãi suất là giá cả cho vay, là

chi phí của việc sử dụng vốn và các dịch vụ tài chính khác”.

Theo quan điểm của K.Mark: “Lãi suất là một phần của giá trị thặng dư mà nhà

tư bản sản xuất phải trả cho nhà tư bản tiền tệ vì việc đã sử dụng vốn trong một

khoản thời gian nhất định”.

Theo quan điểm của các nhà kinh tế học về lượng cầu tài sản: “Lãi suất là cơ sở

để xác định chi phí cơ hội của việc nắm giữ tiền”.

Theo quan điểm của Ngân hàng Thế giới: “Lãi suất là tỷ lệ phần trăm của tiền lãi

so với tiền vốn”.

Tóm lại, lãi suất là giá cả của quyền được sử dụng vốn vay trong một thời gian

nhất định mà người sử dụng trả cho người sở hữu nó. Hay nói cách khác, lãi suất là

tỷ lệ phần trăm giữa tiền lãi (hay chi phí phải trả) trên một số lượng tiền nhất định

để được sở hữu và sử dụng số tiền đó trong một khoảng thời gian đã thỏa thuận

trước.

2.1.2 Các loại lãi suất

Tùy theo mục đích, tiêu chí phân loại sẽ có nhiều loại lãi suất khác nhau, trong

nền kinh tế thị trường tồn tại một vài lãi suất như sau:

Lãi suất tái chiết khấu là lãi suất được áp dụng cho các nghiệp vụ chiết khấu, tái

chiết khấu thương phiếu và các giấy tờ có giá khác như tín phiếu kho bạc, chứng chỉ

tiền gửi ngắn hạn chưa đến hạn thanh toán của NHTM. Lãi suất này do NHTW ấn

định căn cứ vào mục tiêu của chính sách tiền tệ trong từng thời kỳ và chiều hướng

biến động lãi suất trên thị trường tiền tệ. Đối với NHTM, lãi suất tái chiết khấu là

lãi suất gốc để từ đó ấn định lãi suất chiết khấu và lãi suất cho vay khác.

Lãi suất tái cấp vốn là lãi suất NHTW áp dụng cho các nghiệp vụ tái cấp vốn cho

các NHTM. Ở Việt Nam, NHTW tái cấp vốn cho NHTM qua các hình thức: cho

vay lại theo hồ sơ tín dụng, chiết khấu, tái chiết khấu thương phiếu và các giấy tờ có

giá ngắn hạn khác. Chúng là những khoản vay ngắn hạn để giải quyết tình trạng mất

thanh khoản tạm thời tại các NHTM hoặc để thực hiện những lý do điều hành đặc

biệt khác trong hoạt động ngân hàng. Các khoản vay ngắn hạn này thường được

đảm bảo bằng các khoản vay hiện hữu tại NHTM mà NHTM được nắm giữ hợp

pháp.

Như vậy, sự khác biệt giữa lãi suất tái chiết khấu và tái cấp vốn là các tài sản

dùng để thế chấp cho việc vay mượn tiền khác nhau. Lãi suất tái chiết khấu áp dụng

đối với các giấy tờ có độ rủi ro thấp như trái phiếu chính phủ, thương phiếu, chứng

chỉ tiền gửi ngắn hạn. Còn lãi suất tái cấp vốn là lãi suất áp dụng cho các loại tài sản

thế chấp có độ rủi ro cao hơn, trong đó có các khoản cho vay của các NHTM.

Lãi suất tiền gửi là lãi suất ngân hàng trả cho các khoản tiền gửi vào ngân hàng.

Lãi suất tiền gửi ngân hàng có nhiều mức khác nhau tùy thuộc vào loại tiền gửi

(không kỳ hạn, tiết kiệm...), thời hạn gửi và quy mô tiền gửi, loại tiền tệ.

Lãi suất thị trường liên ngân hàng là lãi suất mà các ngân hàng áp dụng khi cho

vay trên thị trường liên ngân hàng. Lãi suất liên ngân hàng thường được ấn định bởi

quan hệ cung cầu vốn vay trên thị trường liên ngân hàng và chịu sự chi phối bởi lãi

suất mà Ngân hàng Trung ương cho các ngân hàng trung gian vay. Mức độ chi phối

phụ thuộc vào sự phát triển của hoạt động thị trường mở và tỷ trọng sử dụng vốn

vay Ngân hàng trung ương của các ngân hàng trung gian. Ngân hàng Trung ương là

tổ chức công bố thông tin sẽ tập hợp số liệu của các ngân hàng, tính toán và đưa ra

một con số bình quân (lãi suất bình quân liên ngân hàng).

Lãi suất cho vay là lãi suất mà người đi vay phải trả cho ngân hàng khi đi vay từ

ngân hàng để được sử dụng vốn vay trong một thời gian nhất định. Lãi suất cho vay

có nhiều loại khác nhau tùy theo loại tiền tệ, thời hạn, phương thức thanh toán, mục

đích sử dụng vốn vay,...

2.1.3 Khái quát về công cụ lãi suất

Ngân hàng Trung ương sử dụng lãi suất như một công cụ để tác động đến lượng

tiền trong lưu thông nhằm đạt được mục tiêu của chính sách tiền tệ, không phải là

lãi suất kinh doanh các ngân hàng thương mại áp dụng mà đó là lãi suất chính sách.

Để điều hành chính sách tiền tệ thông qua công cụ lãi suất, Ngân hàng Trung ương

sẽ ấn định và công bố một số lãi suất chính sách như sau: lãi suất cơ bản, lãi suất tái

chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn,…Trên cơ sở đó, các ngân hàng thương mại sẽ xây

dựng cho mình một hệ thống lãi suất riêng, phù hợp với điều kiện huy động tiền gửi

tiết kiệm và cho vay của mỗi ngân hàng, với những mức lãi suất khác nhau tùy

thuộc vào thời hạn, mức độ rủi ro cao hay thấp của các khoản huy động và cho vay,

mức độ tín nhiệm của mỗi ngân hàng đối với khách hàng của mình. Ngoài ra các

ngân hàng thương mại không chỉ huy động vốn trong dân mà còn có thể vay mượn

lẫn nhau trên thị trường tiền tệ liên ngân hàng, thường là với một thời hạn ngắn có

khi chỉ qua đêm theo một mức lãi suất liên ngân hàng thay đổi liên tục mỗi ngày tùy

thuộc vào nguồn cung cầu vốn ngắn hạn trên thị trường. Ngân hàng trung ương

thường xuyên can thiệp trên thị trường tiền tệ liên ngân hàng nhằm hỗ trợ thanh

khoản cho hệ thống ngân hàng đồng thời duy trì một mức lãi suất liên ngân hàng

phù hợp với mục tiêu của chính sách tiền tệ.

2.1.4 Nguyên tắc Taylor về điều hành công cụ lãi suất

Việc ra quyết định trong điều hành chính sách tiền tệ nói chung và lãi suất nói

riêng của Ngân hàng Trung ương liên quan đến một vấn đề cố hữu là tính tự quyết

hay quyết định có nguyên tắc. Với xu thế minh bạch hóa và giải trình ngày càng cao

đối với các quyết định chính sách, các NHTW nói chung đều đưa ra các nguyên tắc

cơ sở để điều hành lãi suất.

Năm 1993, nhà nghiên cứu John B. Taylor, Giáo sư Đại học Stanford (Mỹ) đã

tiến hành nghiên cứu thực nghiệm đối với chính sách lãi suất của Cục Dự trữ Liên

bang Mỹ (Federal Reserve - FED) trong vòng một thập niên trong giai đoạn 1980-

1990 và phát hiện ra rằng biến động lãi suất điều hành của FED tuân thủ theo một

nguyên tắc nhất định trong mối tương quan với lạm phát và tăng trưởng kinh tế. Từ

quan sát trên, Taylor đã mở rộng nghiên cứu và khái quát hóa thành một nguyên tắc

điều hành lãi suất của NHTW gọi là Nguyên tắc Taylor (the Taylor Rule - TR).

Theo TR, lãi suất điều hành cần điều chỉnh phù hợp với thay đổi của chênh lệch sản

lượng (chênh lệch giữa GDP tiềm năng và GDP thực tế trong một thời kỳ) và chênh

lệch lạm phát (chênh lệch giữa mức lạm phát thực tế và mức lạm phát mục tiêu)

trong nền kinh tế. TR được hiện bằng hàm phản ứng chính sách sau:

Trong đó:

it : lãi suất điều hành của NHTW theoTR;

* : là tỷ lệ lạm phát mục tiêu;

πt : là tỷ lệ lạm phát tính theo chỉ số GDP deflator;

* : là lãi suất thực cân bằng giả định;

πt

aπ và ay : là các tham số phản ứng chính sách hay trọng số đối với tăng

trưởng và lạm phát;

yt : tăng trưởng GDP;

𝑦̅: tăng trưởng GDP tiềm năng.

Theo nguyên tắc Taylor, Ngân hàng Trung ương nên thay đổi lãi suất danh

nghĩa ra sao để đáp ứng các thay đổi của lạm phát, GDP hay các điều kiện kinh

tế khác. Theo đó, nguyên tắc này nói rằng nếu lạm phát tăng thêm 1% thì Ngân

hàng Trung ương nên tăng lãi suất danh nghĩa thêm hơn 1%.

Ưu điểm của nguyên tắc Taylor:

- Đơn giản;

- Phản ánh chính xác diễn biến lãi suất chính sách của FED về giai đoạn 1987-

1992;

- Là công cụ mang tính hướng dẫn trong việc hoạch định chính sách tiền tệ của

các Ngân hàng Trung ương;

- Là công cụ giúp xem xét và đánh giá chính sách tiền tệ (CSTT) của các NHTW

qua các thời kỳ khác nhau;

- Được nghiên cứu và phát triển dưới nhiều dạng khác nhau bởi các nhà kinh tế

học và các NHTW trên thế giới.

Hạn chế của TR là không tính tới và đưa vào mô hình các diễn biến bất thường

và các điều kiện kinh tế vĩ mô khác ngoài tăng trưởng, lạm phát có thể tác động đến

lãi suất; do đó, tính chỉ báo trong ngắn hạn.

2.2 Lý thuyết về truyền dẫn lãi suất

2.2.1 Kênh lãi suất trong truyền dẫn chính sách tiền tệ

Chính sách tiền tệ được xem như các hành động được thực hiện bởi Ngân hàng

trung ương nhằm tác động đến lượng cung tiền hoặc lãi suất của nền kinh tế (Lico

Reis, Roberto de Paula, 2008). Với mục tiêu ổn định mức giá, thúc đẩy kinh tế phát

triển, NHTW sử dụng các công cụ của CSTT như: Lãi suất điều hành, hoạt động thị

trường mở, dự trữ bắt buộc để tác động đến các biến số trong nền kinh tế. Quá trình

tác động đó chính là quá trình truyền dẫn lãi suất của CSTT (Trầm Thị Xuân Hương

và cộng sự, 2014). Các nghiên cứu cho thấy CSTT truyền dẫn thông qua nhiều kênh

khác nhau, những kênh truyền dẫn chính bao gồm: Kênh lãi suất, kênh tỷ giá hối

đoái, kênh tài sản, kênh tín dụng, kênh kỳ vọng.

Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào kênh truyền dẫn lãi suất.

Theo trường phái kinh tế học Keynes, kênh lãi suất là kênh truyền dẫn chính của

chính sách tiền tệ (Friedman, 1956). Theo lý thuyết Keynes, khi chính sách tiền tệ

thay đổi làm tăng giảm cung tiền, từ đó làm thay đổi mức lãi suất thực và làm thay

đổi sản lượng của nền kinh tế. Quan điểm này có thể được mô tả bằng sơ đồ sau đây

về ảnh hưởng của sự mở rộng tiền tệ:

M tăng → r giảm → I tăng → Y tăng

Trong đó: M là cung tiền, M tăng chỉ ra rằng chính sách tiền tệ mở rộng dẫn tới

sự giảm sút của lãi suất thực (r giảm), sự suy giảm lãi suất thực lại làm giảm chi phí

đầu tư, làm gia tăng chi tiêu vào các khoản mục đầu tư (I tăng), qua đó làm tăng

mức tổng cầu và sản lượng (Y tăng) của nền kinh tế.

Mặc dù Keynes nhấn mạnh quyết định đầu tư của doanh nghiệp phụ thuộc vào

mức lãi suất thực, nhưng quyết định tiêu dùng của các hàng hóa thiết yếu lâu bền

của hộ gia đình, cá nhân cũng bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi trong mức lãi suất thực.

Do đó, kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ là kênh truyền dẫn ảnh hưởng bởi các

cú sốc liên quan đến đầu tư của doanh nghiệp và tiêu dùng cá nhân hàng thiết yếu

lâu bền trong khu vực cá nhân.

Điều quan trọng trong truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh lãi suất là quan

tâm đến lãi suất thực chứ không phải mức lãi suất danh nghĩa. Bởi vì lãi suất thực sẽ

ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp và quyết định tiêu dùng của cá

nhân.

2.2.2 Cơ chế truyền dẫn lãi suất

2.2.2.1 Khái niệm truyền dẫn lãi suất

Truyền dẫn lãi suất đóng vai trò quan trọng trong quá trình truyền tải chính

sách tiền tệ và là vấn đề xuất hiện khá nhiều trong các bài nghiên cứu trên thế giới

trong thời gian qua. Khi đề cập đến truyền dẫn lãi suất, người ta muốn nhấn mạnh

đến sự tác động của lãi suất chính sách, lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ của

của ngân hàng (Kazaziova, 2010). Mỗi nhà nghiên cứu đưa ra một cách nhìn và

định nghĩa về truyền dẫn lãi suất khác nhau, tuy nhiên về cơ bản các định nghĩa đó

về bản chất đều giống nhau.

Theo Qayyum và Khawaya (2005), Ozdemir (2009), quá trình truyền dẫn lãi

suất là quá trình trong đó lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay) của

các ngân hàng điều chỉnh trước sự điều chỉnh của lãi suất chính sách hay lãi suất thị

trường tiền tệ, quá trình này gồm hai yếu tố đặc trưng là mức độ và tốc độ điều

chỉnh của lãi suất bán lẻ.

Theo Rehman (2009), truyền dẫn lãi suất được xem là mức độ và tốc độ thay

đổi của lãi suất bán lẻ khi lãi suất chính sách được điều chỉnh. Truyền dẫn lãi suất

có thể chia thành hai giai đoạn: giai đoạn một đo lường sự thay đổi của lãi suất

chính sách đến lãi suất thị trường tiền tệ trong ngắn hạn, dài hạn và giai đoạn hai đo

lường sự thay đổi của lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho

vay của các ngân hàng.

Theo Wang và Lee (2009), Wang và Nguyen (2010), quá trình truyền dẫn lãi

suất là quá trình khi Ngân hàng trung ương điều chỉnh chính sách tiền tệ (chẳng hạn

như lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tái chiết khấu), khi đó lãi suất thị trường (chẳng hạn

như lãi suất liên ngân hàng) sẽ bị ảnh hưởng. Theo đó, ngân hàng thương mại sẽ

chuyển chi phí gia tăng do thay đổi lãi suất thị trường sang lãi suất bán lẻ (chẳng

hạn như lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay).

Theo Sebastian (2012), khi lãi suất chính sách tăng, các ngân hàng sẽ tăng lãi

suất cho vay một cách tương đối nhanh với một tỷ lệ tương đương. Tuy nhiên, khi

lãi suất chính sách giảm, lãi suất cho vay của ngân hàng sẽ điều chỉnh chậm hơn và

không hoàn toàn. Nếu tồn tại điều kiện ràng buộc về vốn và tính thanh khoản sẽ dẫn

đến lãi suất cho vay tăng (giảm) cao (thấp) hơn lãi suất chính sách khi lãi suất chính

sách tăng (giảm).

Tóm lại, truyền dẫn lãi suất là quá trình mà sự điều chỉnh của lãi suất chính

sách ảnh hưởng đến lãi suất thị trường, những thay đổi trong trong lãi suất thị

trường sẽ sau đó sẽ gây ra những thay đổi của lãi suất tiền gửi và cho vay của các

ngân hàng. Trong đó, truyền dẫn hoàn toàn hàm ý rằng khi lãi suất chính sách tăng

lên (hay giảm đi) bao nhiêu phần trăm thì lãi suất bán lẻ cũng tăng lên (hay giảm đi)

bấy nhiêu phần trăm. Tương tự, truyền dẫn không hoàn toàn hàm ý rằng lãi suất bán

lẻ điều chỉnh một lượng ít hơn so với sự điều chỉnh của lãi suất chính sách. Tuy

nhiên vẫn có khả năng xảy ra trường hợp đặc biệt là lãi suất bán lẻ thay đổi một

lượng lớn hơn so với thay đổi của lãi suất chính sách (Wang và Lee, 2009).

2.2.2.2 Cơ chế truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ

Theo Nguyễn Khắc Quốc Bảo & Nguyễn Hữu Huy Nhựt (2013), nguyên tắc

Taylor do tác giả John Brian Taylor lần đầu tiên công bố nghiên cứu của mình vào

năm 1993 cũng đưa ra một nguyên tắc làm tiền đề cho các nghiên cứu về truyền dẫn

lãi suất sau này. Nguyên tắc này là một hàm phản ứng liên kết sự biến động trong

lãi suất danh nghĩa với sự biến động trong các biến nội sinh. Bằng cách ước lượng

một mô hình đơn giản về hàm phản ứng của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ, Taylor đã

giúp một NHTW xác định lãi suất danh nghĩa trong ngắn hạn khi điều kiện kinh tế

thay đổi để đạt được hai mục tiêu là ổn định kinh tế trong ngắn hạn và kiểm soát

lạm phát trong dài hạn.

Theo Sebastian (2012), khi lãi suất chính sách tăng, các ngân hàng sẽ tăng lãi

suất cho vay một cách tương đối nhanh với một tỷ lệ tương đương. Tuy nhiên, khi

lãi suất chính sách giảm, lãi suất cho vay của ngân hàng sẽ được điều chỉnh chậm

hơn và không hoàn toàn. Nếu tồn tại điều kiện ràng buộc về vốn và tính thanh

khoản sẽ dẫn đến lãi suất cho vay tăng (giảm) cao (thấp) hơn lãi suất chính sách khi

lãi suất tăng (giảm).

Lãi suất thị trường Lãi suất bán lẻ Lãi suất chính sách

Nguồn: Ming-Hua Liu, Dimitri Margaritis, Alireza Tourani-Rad (2008)

Hình 2.1 Cơ chế truyền dẫn lãi suất

2.3 Nhân tố ảnh hưởng đến truyền dẫn lãi suất

Hiệu lực tác động từ lãi suất điều hành của NHTW đến lãi suất tiền gửi và lãi

suất cho vay của hệ thống ngân hàng được đo lường bởi mức độ và tốc độ điều

chỉnh của lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay của hệ thống ngân hàng thương mại

trước những điều chỉnh trong lãi suất điều hành của NHTW. Sau đây là một số nhân

tố ảnh hưởng đến truyền dẫn lãi suất.

Nhóm nhân tố ảnh hưởng từ thị trường quốc tế bao gồm cơ chế tỷ giá mà quốc

gia đó theo đuổi; tình trạng đô la hóa nền kinh tế. Tùy vào mỗi cơ chế tỷ giá sẽ có

ảnh hưởng nhất định đến việc truyền dẫn chính sách tiền tệ của NHTW thông qua

kênh lãi suất, nếu quốc gia theo đuổi cơ chế tỷ giá thả nổi trong điều kiện khả năng

tiếp cận nguồn vốn từ nước ngoài dễ dàng cho phép tỷ giá phản ứng ngay lập tức

trước những thay đổi về lãi suất và từ đó ảnh hưởng đến xuất nhập khẩu ròng. Còn

khi mức độ đô la hóa cao có thể làm giảm ảnh hưởng của sự thay đổi lãi suất điều

hành của NHTW đến lãi suất nội tệ của hệ thống ngân hàng. Mức độ mà các ngân

hàng có thể truyền tải sự gia tăng của lãi suất điều hành NHTW đưa ra đến lãi suất

kinh doanh nội tệ của các ngân hàng có thể bị giới hạn do người đi vay có thể sử

dụng “khả năng chuyển đổi đồng tiền”. Ví dụ khi NHTW sử dụng CSTT thắt chặt,

tăng các mức lãi suất điều hành (lãi suất tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu, thực hiện

các nghiệp vụ mua vào trên OMO, …). Các động thái này sẽ có tác động làm tăng

lãi suất cho vay nội tệ của hệ thống ngân hàng. Trong trường hợp nền kinh tế bị đô

la hóa, sự gia tăng lãi suất nội tệ sẽ có sự dịch chuyển giữa đồng nội tệ và ngoại tệ,

các khách hàng của ngân hàng chuyển sang vay bằng ngoại tệ với lãi suất tương đối

thấp hơn, và do đó làm giảm hiệu lực tác động từ lãi suất điều hành đến lãi suất cho

vay nội tệ của hệ thống ngân hàng.

Nhóm nhân tố về chất lượng bảng cân đối kế toán của hệ thống ngân hàng bao

gồm tỷ lệ thanh khoản; chất lượng tài sản của ngân hàng… Khi thanh khoản của hệ

thống ngân hàng dồi dào, sự thay đổi trong lãi suất điều hành của NHTW dù có tác

động làm thay đổi trong lãi suất cho vay của hệ thống ngân hàng thì cũng ít có tác

động làm thay đổi cung hoặc cầu vốn ngân hàng. Các ngân hàng có chất lượng tài

sản thấp có thể phản ứng với chính sách tiền tệ mở rộng bằng cách củng cố thanh

khoản hơn là mở rộng tín dụng khi NHTW thực hiện CSTT mở rộng, giảm lãi suất

điều hành. Do đó, sự thay đổi trong lãi suất điều hành của NHTW có thể chỉ tác

động hạn chế đến lãi suất thị trường. Về bản chất, các khoản vay mới tiềm năng bị

“thoái lui” bởi sự hiện diện của các khoản nợ xấu trên bảng cân đối của NHTM.

Hơn nữa, các ngân hàng phải tuân thủ các yêu cầu của NHTW, ngụ ý rằng năng lực

của họ để mở rộng cho vay phụ thuộc mức độ đầy đủ vốn của bản thân ngân hàng.

Thêm vào đó các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao thường phải trích lập dự phòng rủi

ro lớn và thậm chí phải sử dụng dự phòng rủi ro để xử lý nợ xấu, và do đó, khi

NHTW mở rộng CSTT, lãi suất cho vay sẽ khó giảm.

Nhóm nhân tố về đặc điểm môi trường vận hành hệ thống tài chính bao gồm mức

độ cạnh tranh của hệ thống ngân hàng; sự phát triển của hệ thống tài chính; môi

trường pháp lý… Mức độ cạnh tranh kém của hệ thống Ngân hàng làm giảm phản

ứng của các ngân hàng đối với sự điều chỉnh lãi suất của NHTW, và do đó có thể

làm giảm hiệu lực cơ chế truyền dẫn lãi suất.

Nhóm nhân tố khác như các nhân tố vĩ mô; tính độc lập của NHTW.

2.4 Lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan đến truyền dẫn lãi suất

2.4.1 Nghiên cứu nước ngoài

Minh-Hua Liu và các cộng sự (2005) nghiên cứu mức độ truyền dẫn và tốc độ

điều chỉnh của lãi suất bán lẻ khi lãi suất chính sách thay đổi trong giai đoạn 1994-

2004 tại New Zealand. Tác giả đã sử dụng phương pháp Phillip Loretan trong dài

hạn và mô hình hiệu chỉnh sai số ECM trong ngắn hạn để đo lường mức độ truyền

dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ. Các kết quả thực nghiệm cho thấy:

một là, mức độ truyền dẫn trong dài hạn là khác nhau đối với từng loại lãi suất bán

lẻ; hai là, lãi suất ngắn hạn có mức độ truyền dẫn và tốc độ điều chỉnh nhanh hơn lãi

suất dài hạn; ba là, có một vài bằng chứng về bất đối xứng trong việc điều chỉnh lãi

suất bán lẻ.

Nghiên cứu mức độ truyền dẫn lãi suất tại các tổ chức tài chính ở Malaysia,

Muhamed Zulkhibri (2010) sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM để nghiên

cứu mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách và sự điều chỉnh lãi suất bán lẻ trong

ngắn hạn và dài hạn. Kết quả cho thấy cả truyền dẫn lãi suất tiền gửi và cho vay đều

không hoàn toàn. Tuy nhiên, mức độ truyền dẫn và tốc độ điều chỉnh khác nhau

giữa các tổ chức tài chính và các lãi suất bán lẻ. Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng

những điều chỉnh lãi suất là bất đối xứng, những điều chỉnh sẽ có ý nghĩa hơn khi

áp dụng chính sách nới lỏng tiền tệ. Những kết quả cung cấp sự hỗ trợ cho sự tồn tại

kênh lãi suất của chính sách tiền tệ tại Malaysia.

Tại một số quốc gia khu vực Châu á như Thailand, Singapore, Philippines,

Malaysia, Korea, Indonesia, Hongkong, Pih Nee Tai và Cộng sự (2011) xem xét

hiệu quả của cơ chế truyền dẫn lãi suất từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất ngân

hàng bán lẻ. Đặc biệt, tác giả dự định điều tra những sự khác nhau trong mức độ

truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi và cho vay thông qua các quốc

gia và giữa thời kỳ trước và sau khủng hoảng năm 1997. Bài nghiên cứu sử dụng

phương trình hồi quy SUR (hồi quy gần như không liên quan). Kết quả cho thấy tốc

độ truyền dẫn từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất tiền gửi và cho vay là chậm

và yếu qua các nền kinh tế. Không có sự khác biệt nhiều giữa tốc độ truyền dẫn đến

lãi suất tiền gửi và cho vay nhưng tốc độ truyền dẫn vào lãi suất tiền gửi khá cao so

với lãi suất cho vay. Hầu hết các quốc gia có tốc độ điều chỉnh chậm hơn sau cuộc

khủng hoảng 1997, cho thấy hiệu quả thấp của chính sách tiền tệ, thị trường tài

chính bất hoàn hảo và thiếu hội nhập tài chính.

Nghiên cứu của Nikolay Hristov và các cộng sự (2014) sử dụng mô hình tự hồi

quy vector (VAR) các quốc gia thành viên ở khu vực châu âu để khám phá những

ngân hàng đã điều chỉnh lãi suất bán lẻ như thế nào để phản ứng lại sự thay đổi của

lãi suất thị trường tiền tệ giai đoạn 2003-1011. Kết quả tìm thấy truyền dẫn lãi suất

là hoàn toàn trong giai đoạn trước khủng hoảng và chỉ một phần trong thời kỳ

khủng hoảng. Sự suy giảm trong truyền dẫn lãi suất có thể liên quan đến sự thay đổi

trong đặc tính cấu trúc của nền kinh tế và gia tăng quy mô của những cú sốc cấu

trúc như chính sách tiền tệ, tổng cầu, tổng cung.

Anil Perera và J. Wickrammanayake (2014) nghiên cứu những yếu tố quyết

định đến sự điều chỉnh lãi suất bán lẻ của các ngân hàng thương mại dựa trên mô

hình dữ liệu bảng của 122 quốc gia. Các yếu tố này gồm các yếu tố vĩ mô, các yếu

tố khu vực tài chính hay ngân hàng cũng như các yếu tố then chốt liên quan đến

chất lượng tổ chức và thống trị. Trong thực tế, mức độ phát triển của thị trường tài

chính vẫn là yếu tố vĩ mô then chốt, trong khi đó mức độ cạnh tranh trong khu vực

ngân hàng được phản ánh trong sức mạnh thị trường tồn tại như một yếu tố đặc biệt

khu vực ngân hàng và tài chính then chốt. Thêm vào đó, những yếu tố chất lượng tổ

chức và thống trị giữ vai trò quan trọng.

2.4.2 Nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn dưới góc độ phân tích định lượng của tác giả

Nguyễn Phi Lân (2010). Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình vector tự

hồi quy cấu trúc (SVAR) để mô hình hóa khuôn khổ chính sách tiền tệ của một nền

kinh tế thị trường với độ mở lớn như Việt Nam trong giai đoạn sau khủng hoảng tài

chính khu vực 1997. Các phương pháp SVAR được xem là linh hoạt vì nó có thể

chứa nhiều mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô dựa trên lý thuyết kinh tế và

lần lượt cho phép chúng ta xác định được những cú sốc tiền tệ trực giao. Kết quả

cho thấy: thứ nhất, việc thay đổi lãi suất Việt Nam đồng (VND) trên thị trường tiền

tệ thông qua sử dụng các công cụ tiền tệ như thị trường mở hay tái cấp vốn... sẽ mất

thời gian khoảng là 3 - 5 tháng để có hiệu lực. Việc VND bị mất giá cũng khiến lãi

suất VND trên thị trường tiền tệ giảm xuống nhưng sẽ mất khoảng thời gian từ 5

đến 10 tháng; thứ hai, trước các cú sốc về tăng trưởng kinh tế, cụ thể là nền kinh tế

đang ở trạng thái tăng trưởng nóng, chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price – CPI) có

xu hướng tăng nhanh và liên tục trong khoảng thời gian 5 - 10 tháng. Tuy nhiên, chỉ

số CPI tương đối nhạy cảm và phản ứng mạnh trước động thái thắt chặt chính sách

tiền tệ, cụ thể là giảm mạnh trong khoảng thời gian 6 - 9 tháng kể từ khi thực hiện

chính sách tiền tệ thắt chặt.

Cũng nghiên cứu cơ chế truyền dẫn lãi suất từ lãi suất chính sách qua lãi suất thị

trường đến lãi suất bán lẻ nhóm tác giả Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh

(2013) đã thực hiện nghiên cứu ở Việt Nam và một số nền kinh tế mới nổi khác ở

Châu á. Tác giả sử dụng mô hình ECM để kiểm tra tính đối xứng và tính bất dối

xứng trong truyền dẫn lãi suất và mô hình ECM-EGARCH(1,1)-M để kiểm tra tác

động của độ bất ổn lãi suất, tính cứng nhắc trong quá trình điều chỉnh và hiệu ứng

đòn bẩy lên truyền dẫn. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ truyền dẫn từ lãi suất

thị trường sang lãi suất bán lẻ là không hoàn toàn, với cơ chế truyền dẫn đối xứng

hoặc bất đối xứng. Trong một số trường hợp, độ biến động của lãi suất làm tăng

biên độ truyền dẫn, nhưng trong một số trường hợp khác lại cho thấy kết quả ngược

lại.

Nguyễn Khắc Quốc Bảo & Nguyễn Hữu Huy Nhựt (2013) nghiên cứu tìm

kiếm bằng chứng và các yếu tố giải thích cho các mối quan hệ bất cân xứng trong

truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam. Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu dữ liệu gồm 6

NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2012. Kết quả nghiên cứu cho thấy

những điều kiện ràng buộc về vốn và tính thanh khoản của các NHTM chính là

nguyên nhân của hiện tượng bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam. Các

ngân hàng bị giới hạn về nguồn vốn cho vay với lãi suất cao hơn so với ngân hàng

không bị giới hạn; sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách sang lãi suất cho vay thì

không rõ ràng đối với cả hai nhóm ngân hàng bị giới hạn và không bị giới hạn; và

lãi suất cho vay của ngân hàng bị giới hạn về vốn thì nhạy cảm hơn đối với sự thay

đổi trong tổng cầu.

Bằng việc sử dụng phương pháp hồi quy đồng liên kết đề xuất bởi Phillips &

Loretan (1991) và mô hình ARDL để xác định mối quan hệ cân bằng dài hạn của

các chuỗi lãi suất, Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Hữu Tuấn (2014) nghiên

cứu sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách (lãi suất tái cấp vốn) và lãi suất liên ngân

hàng đến lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay) ở Việt Nam. Ngoài ra,

để phân tích phản ứng tức thời của lãi suất, tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng,

độ trễ điều chỉnh trung bình, sử dụng mô hình ECM. Kết quả nghiên cứu tìm thấy

mức độ truyền dẫn không hoàn toàn từ lãi suất liên ngân hàng và lãi suất chính sách

đến lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi.

Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014) nhóm tác giả sử dụng mô hình VAR

nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế thông qua kênh truyền

dẫn lãi suất và mức độ truyền dẫn giai đoạn trước và sau khủng hoảng năm 2008.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tại Việt Nam giai đoạn trước khủng hoảng tài chính,

kênh lãi suất tồn tại đúng với lý thuyết tại Việt Nam thông qua cả lãi suất cho vay

lẫn lãi suất huy động của NHTM. Lạm phát sẽ giảm khi lãi suất điều hành tăng. Giai

đoạn khủng hoảng, lãi suất điều hành không còn truyền dẫn mạnh qua lãi suất cho

vay và huy động của NHTM như lý thuyết. Khi có cú sốc tăng trong lãi suất điều

hành, lãi suất huy động tăng mạnh, lãi suất cho vay cũng tăng, tuy nhiên lạm phát

lại không giảm mà lại tăng.

Bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu trước

Nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

Mức độ truyền dẫn trong dài hạn là khác nhau đối với từng loại lãi suất bán lẻ. Mức độ truyền dẫn và tốc độ điều chỉnh của lãi suất bán lẻ khi lãi suất chính sách thay đổi.

Minh-Hua Liu và các cộng sự (2005) Lãi suất ngắn hạn có mức độ truyền dẫn và tốc độ điều chỉnh nhanh hơn lãi suất dài hạn.

Có một vài bằng chứng về bất đối xứng trong việc điều chỉnh lãi suất bán lẻ.

Mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách và sự điều chỉnh lãi suất bán lẻ. Cả truyền dẫn lãi suất tiền gửi và cho vay đều không hoàn toàn.

Muhamed Zulkhibri (2010)

Mức độ truyền dẫn và tốc độ điều chỉnh khác nhau giữa các tổ chức tài chính và các lãi suất bán lẻ.

Tốc độ truyền dẫn từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất tiền gửi và cho vay là chậm. Hiệu quả của cơ chế truyền dẫn lãi suất từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất ngân hàng bán lẻ. Pih Nee Tai và Cộng sự (2011)

Không có sự khác biệt nhiều giữa tốc độ truyền dẫn đến lãi suất tiền gửi và cho vay.

Sự điều chỉnh của lãi suất bán lẻ khi có sự thay của lãi suất thị trường tiền tệ giai đoạn 2003-1011. Nikolay Hristov và các cộng sự (2013) Truyền dẫn lãi suất là hoàn toàn trong giai đoạn trước khủng hoảng và chỉ một phần trong thời kỳ khủng hoảng.

Những yếu tố quyết định đến sự điều chỉnh lãi suất bán lẻ

Anil Perera và J. Wickrammanayake (2014)

Các yếu tố này gồm các yếu tố vĩ mô, các yếu tố khu vực tài chính hay ngân hàng cũng như các yếu tố then liên quan đến chất chốt lượng tổ chức và thống trị.

Cơ chế truyền dẫn dưới góc độ phân tích định lượng

Nguyễn Phi Lân (2010)

Việc thay đổi lãi suất Việt Nam đồng (VND) trên thị trường tiền tệ thông qua sử dụng các công cụ tiền tệ như thị trường mở hay tái cấp vốn... sẽ mất thời gian khoảng là 3 - 5 tháng để có hiệu lực.

Cơ chế truyền dẫn lãi suất từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ Mức độ truyền dẫn từ lãi suất thị trường sang lãi suất bán lẻ là không hoàn toàn. Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh (2013)

Tìm kiếm bằng chứng và các yếu tố giải thích cho các mối quan hệ bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam Những điều kiện ràng buộc về vốn và tính thanh khoản của các NHTM chính là nguyên nhân của hiện tượng bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam.

Nguyễn Khắc Quốc Bảo & Nguyễn Hữu Huy Nhựt (2013)

Sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách sang lãi suất cho vay thì không rõ ràng đối với cả hai nhóm ngân hàng bị giới hạn và không bị giới hạn.

Mức độ truyền dẫn không hoàn toàn từ lãi suất liên ngân hàng và lãi suất chính sách đến lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi. Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Hữu Tuấn (2014) Sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách (lãi suất tái cấp vốn) và lãi suất liên ngân hàng đến lãi suất bán lẻ (lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay) ở Việt Nam

Giai đoạn trước khủng hoảng kênh lãi suất tồn tại đúng với lý thuyết. Lạm phát giảm khi lãi suất điều hành tăng.

Tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế thông qua kênh truyền dẫn lãi suất và mức độ truyền dẫn giai đoạn trước và sau khủng hoảng năm 2008.

Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014)

Giai đoạn khủng hoảng, lãi suất điều hành không còn truyền dẫn mạnh qua lãi suất cho vay và huy động của NHTM như lý thuyết.

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Tóm tắt chương 2

Trong chương này, tác giả trình bày tổng quan cơ sở lý thuyết về sự truyền dẫn

lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các ngân hàng thương mại.

Đồng thời lược khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến truyền

dẫn lãi suất.

Chương 3: THỰC TRẠNG LÃI SUẤT CHÍNH SÁCH CỦA NGÂN HÀNG

NHÀ NƯỚC, LÃI SUẤT TIỀN GỬI VÀ CHO VAY TẠI CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Trong chương này, tác giả với công cụ phân tích biểu đồ, xem xét tổng quan giá

trị dữ liệu nhằm mục đích xem xét xu hướng biến động, cũng như các sự kiện thay

đổi nổi bật của các nhân tố nghiên cứu. Chương sau với phương pháp nghiên cứu

định lượng kiểm định dữ liệu tin cậy hơn trong nghiên cứu mối quan hệ truyền dẫn

lãi suất và các yếu tố vĩ mô.

3.1 Diễn biến GDP Việt Nam giai đoạn 2000 –2016

%

Tốc độ tăng trưởng GDP

2000

2003

2006

2009

2012

2015

Hình 3.1: Diễn biến GDP Việt Nam giai đoạn 2000–2016

Nguồn: tác giả tổng hợp từ nguồn dữ liệu Tổng cục thống kê.

Các số liệu thống kê cho thấy, GDP nước ta tăng liên tục từ năm 2000 đến 2005,

đạt mức 8,44% năm 2005, giảm nhẹ xuống còn 8,23% trong năm 2006 và tăng trở

lại ở mức 8,48% năm 2007.

Giai đoạn 2008-2009 GDP có sự sụt giảm mạnh năm 2008 ở mức 6,18% và 2009

là 5,32%. Năm 2008 thế giới cũng như Việt Nam đã chứng kiến diễn biến phức tạp

và những hậu quả nặng nề của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Với độ mở cửa

nền kinh tế lớn, kinh tế Việt Nam không tránh khỏi chịu tác động bởi những diễn

biến phức tạp của môi trường kinh tế thế giới. Trong nước, kinh tế vĩ mô phải đối

mặt với nhiều yếu tố không thuận lợi như tình trạng lạm phát và nhập siêu tăng

mạnh, tình trạng tăng trưởng kinh tế tăng chậm lại, sản xuất kinh doanh của doanh

nghiệp gặp nhiều khó khăn do kinh tế toàn cầu suy giảm. Năm 2009, do ảnh hưởng

của suy thoái kinh tế thế giới đã tác động tiêu cực đến cán cân thương mại và cán

cân thanh toán quốc tế, đồng thời thiên tai, dịch bệnh trong nước liên tiếp xảy ra…

làm suy giảm đà tăng trưởng kinh tế.

Năm 2010 lại tăng lên 6,78%, hai năm tiếp theo 2011 và 2012 lại tiếp tục sụt

giảm và ở mức 5,89% và 5,03%. Năm 2012 có tỷ lệ tăng GDP thấp nhất trong vòng

nhiều năm. Bình quân thời kỳ 2006-2010, tăng trưởng kinh tế đạt 7,01%/năm, trong

đó bình quân giai đoạn 2006-2007 đạt 8,34%; bình quân giai đoạn 2008-2010 đạt

6,14% do ảnh hưởng của lạm phát tăng cao và suy thoái kinh tế thế giới.

Tổng sản phẩm trong nước năm 2015 ước tính tăng 6,68% so với năm 2014, mức

tăng trưởng năm nay cao hơn mức tăng của các năm từ 2011-2014, cho thấy nền

kinh tế phục hồi rõ nét. Mức tăng trưởng GDP năm 2016 đạt 6,21%, theo Tổng cục

trưởng Tổng cục Thống kê đánh giá: “Mức tăng trưởng GDP năm nay tuy thấp hơn

mức tăng 6,68% của năm 2015 và không đạt mục tiêu tăng trưởng 6,7% đề ra,

nhưng trong bối cảnh kinh tế thế giới không thuận, giá cả và thương mại toàn cầu

giảm, trong nước gặp nhiều khó khăn do thời tiết, môi trường diễn biến phức tạp thì

đạt được mức tăng trưởng trên là một thành công, khẳng định tính đúng đắn, kịp

thời, hiệu quả của các biện pháp, giải pháp được Chính phủ ban hành, chỉ đạo quyết

liệt các cấp, các ngành, các địa phương cùng thực hiện“.

2000

2003

2006

2009

2012

2015

-5

CPI

3.2 Diễn biến CPI Việt Nam giai đoạn 2000 –2016

Hình 3.2: Diễn biến CPI Việt Nam giai đoạn 2000 –2016

Nguồn:tác giả tổng hợp từ nguồn dữ liệu Tổng cục thống kê.

Mức lạm phát tính theo chỉ số giá tiêu dùng năm 2004 tăng 9,5% so với năm

trước là mức cao nhất từ năm 2000, nguyên nhân quan trọng làm chỉ số giá tiêu

dùng tăng trong năm 2004 là kinh tế thế giới tăng trưởng mạnh làm gia tăng cầu của

nước ngoài đối với hàng hóa xuất khẩu của Việt Nam. Trong năm 2004 cùng với

các chính sách tích cực về mở rộng thị trường, đẩy mạnh xuất khẩu, sự tăng trưởng

của kinh tế thế giới, đặc biệt là những nền kinh tế lớn, đã làm tăng nhu cầu nhập

khẩu về lượng và kéo theo tăng giá có lợi cho các nước xuất khẩu, trong đó có Việt

Nam.

Mức tăng CPI năm 2005 giảm nhẹ nhưng vẫn đứng ở mức cao 8,4% và giảm còn

6,6% tháng 12 năm 2006. Năm 2008 chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài

chính toàn cầu, lạm phát tăng mạnh, chỉ số giá tiêu dùng tăng 19,89% cao hơn nhiều

so với mức tăng 12,63% của năm 2007, chính phủ đã thắt chặt chính sách tiền tệ để

kiềm chế lạm phát. Đến cuối năm 2008 và 2009 CPI đã giảm tốc mạnh ở mức

6,52%.

Lạm phát năm 2010 tăng cao so với năm 2009, thể hiện chỉ tiêu lạm phát CPI

tăng 11,75% và tiếp tục tăng lên 18,13% trong năm 2011 là do kinh tế Việt Nam đối

mặt với nhiều rủi ro thách thức do kinh tế thế giới biến động phức tạp dưới tác động

của cuộc khủng hoảng nợ công Châu âu.

Bước sang năm 2012, trong bối cảnh kinh tế toàn cầu tăng chậm lại, kinh tế Việt

Nam tiếp tục giữ được sự ổn định, lạm phát được kiềm chế thể hiện mức tăng CPI

giảm từ 18,13% cuối năm 2011 xuống còn 6,81% cuối năm 2012 và tiếp tục giảm

cuối năm 2015 chỉ tăng 0,6%. Năm 2015, trong bối cảnh kinh tế thế giới biến động

phức tạp kể từ sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, kinh tế trong nước lại có sự phục

hồi tích cực. CPI của năm 2016 tăng ở mức độ thấp cụ thể tháng 12/2016 tăng

4,74% so với tháng 12/2015. Nguyên nhân khách quan là do CPI năm 2016 diễn ra

trong bối cảnh kinh tế thế giới có những diễn biến phức tạp, kinh tế thế giới dần phục

hồi tuy nhiên vẫn ở mức chậm và tiềm ẩn nhiều rủi ro cũng đã gây ảnh hưởng nhất

định thị trường trong nước.

3.3 Diễn biến lãi suất Việt Nam giai đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016

3.3.1 Diễn biến lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn giai đoạn năm

2000-2016

LÃI SUẤT TÁI CHIẾT KHẤU, LÃI SUẤT TÁI CẤP VỐN

%

16.0

14.0

12.0

10.0

8.0

6.0

4.0

2.0

0.0

LÃI SUẤT TÁI CHIẾT KHẤU

LÃI SUẤT TÁI CẤP VỐN

Hình 3.3: Diễn biến lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn giai đoạn

2000 – 2016

Nguồn: tác giả tổng hợp từ nguồn dữ liệu Ngân hàng Nhà nước

Tại Việt Nam, NHTW điều hành chính sách lãi suất thông qua 3 loại lãi suất là: lãi

suất cơ bản, lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn. Tuy nhiên NHNN đã

ngừng công bố lãi suất cơ bản kể từ cuối năm 2010. Theo đó lãi suất tái chiết khấu,

lãi suất tái cấp vốn có độ biến động tương đương nhau và hầu như không biến động

qua một thời gian dài. Cụ thể NHNN ban hành một mức lãi suất và áp dụng mức lãi

suất này trong vài năm như mức lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn đã

được công bố và áp dụng lần lượt là 4,5%/năm; 6,5%/năm kể từ ngày 18/03/2014

đến nay.

3.3.2 Diễn biến lãi suất bình quân liên ngân hàng giai đoạn quý 1/2000 – quý

3/2016

20.00

18.00

16.00

14.00

12.00

10.00

8.00

6.00

4.00

2.00

3 Q 1 0 0 2

1 Q 0 0 0 2

4 Q 0 0 0 2

2 Q 2 0 0 2

1 Q 3 0 0 2

4 Q 3 0 0 2

3 Q 4 0 0 2

2 Q 5 0 0 2

1 Q 6 0 0 2

4 Q 6 0 0 2

3 Q 7 0 0 2

2 Q 8 0 0 2

1 Q 9 0 0 2

4 Q 9 0 0 2

3 Q 0 1 0 2

2 Q 1 1 0 2

1 Q 2 1 0 2

4 Q 2 1 0 2

3 Q 3 1 0 2

2 Q 4 1 0 2

1 Q 5 1 0 2

4 Q 5 1 0 2

3 Q 6 1 0 2

Lãi suất bình quân liên ngân hàng

Hình 3.4: Diễn biến lãi suất bình quân liên ngân hàng bình quân 3 tháng giai

đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016

Nguồn: tác giả tổng hợp từ nguồn dữ liệu IMF

Tại Việt Nam việc đo lường lãi suất Ngân hàng Trung Ương dựa trên lãi suất liên

ngân hàng, tiếp cận dựa trên nhiều nghiên cứu trước đây. Cụ thể trích trong nghiên

cứu Trầm Thị Xuân Hương, Võ Vinh Xuân và Nguyễn Phúc Cảnh (2014) cho rằng

“Về mặt lãi suất chính sách, tại Việt Nam có ba lãi suất chính: lãi suất bình quân

liên ngân hàng, lãi suất tái cấp vốn và lãi suất tái chiết khấu. Tuy nhiên, cửa chiết

khấu và vay tái cấp vốn tại Việt Nam hoạt động không nhiều và hiệu quả, trong khi

đó hoạt động trên thị trường liên ngân hàng là kênh điều hành chính của Ngân hàng

Trung ương trong thực thi chính sách tiền tệ, do đó nhóm tác giả sử dụng lãi suất

bình quân liên ngân hàng đại diện cho lãi suất của chính sách tiền tệ tại Việt Nam”.

Trong các năm 2000 và 2007, lãi suất bình quân liên ngân hàng đã ở mức dao

động thấp từ 6,47 – 8,85%. Năm 2008, nền kinh tế thế giới trải qua nhiều sự kiện

phức tạp, khó lường xuất phát từ cuộc khủng hoảng tài chính tại Mỹ, trong nước

lạm phát và nhập siêu tăng mạnh đe dọa đến sự ổn định kinh tế vĩ mô, cùng với các

giải pháp thắt chặt tiền tệ NHNN đã điều chỉnh tăng các lãi suất chính sách. Trong

đó sự leo thang của lãi suất bình quân liên ngân hàng với đỉnh điểm là mức lãi suất

18,19% trong tháng đầu quý 3/2008 nhưng từ giữa quý 3/2008 đến quý 2/2009 liên

tục giảm từ 18,19% xuống còn 7,97%. Tiếp tục tăng nhẹ đến quý 4/2010 đạt

13,50% và giữ ổn định ở mức 13,50% trong suốt năm 2011.

Bước sang năm 2012, trong bối cảnh kinh tế toàn cầu tăng chậm lại, kinh tế Việt

Nam tiếp tục giữ được sự ổn định, lãi suất giảm liên tục phù hợp với diễn biến kinh

tế vĩ mô, tiền tệ đặc biệt là diễn biến lạm phát. Đến quý 3/2016 lãi suất bình quân

trên thị trường liên ngân hàng đã giảm xuống mức 3,68%/năm, đây là mức thấp kỷ

lục của lãi suất này trong rất nhiều năm qua.

3.3.3 Diễn biến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay tại các NHTM Việt Nam

25.00

20.00

15.00

10.00

5.00

0.00

1 Q 9 0 0 2

4 Q 2 1 0 2

1 Q 0 0 0 2

4 Q 0 0 0 2

3 Q 1 0 0 2

2 Q 2 0 0 2

1 Q 3 0 0 2

4 Q 3 0 0 2

3 Q 4 0 0 2

2 Q 5 0 0 2

1 Q 6 0 0 2

4 Q 6 0 0 2

3 Q 7 0 0 2

2 Q 8 0 0 2

4 Q 9 0 0 2

3 Q 0 1 0 2

2 Q 1 1 0 2

1 Q 2 1 0 2

3 Q 3 1 0 2

2 Q 4 1 0 2

1 Q 5 1 0 2

4 Q 5 1 0 2

3 Q 6 1 0 2

Lãi suất tiền gửi

Lãi suất cho vay

giai đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016

Hình 3.5 Diễn biến lãi suất tiền gửi, cho vay giai đoạn quý 1/2000 – quý 3/2016

Nguồn: tác giả tổng hợp từ nguồn dữ liệu IMF

• Lãi suất tiền gửi:

Lãi suất tiền gửi giai đoạn từ năm 2000-2007 không theo một xu hướng biến

động nhất định với biên độ nhỏ, như từ lãi suất 3,54%/năm trong quý 3 năm 2000

có xu hướng tăng qua các quý nhưng trong một vài thời điểm thì có sự biến động

giảm nhẹ và đến cuối năm 2007 thì lãi suất ở mức 7,28%/năm.

Từ sau năm 2007, trong công tác điều hành chính sách tiền tệ nói chung và cơ

chế điều hành lãi suất nói riêng của NHNN, lãi suất trên thị trường huy động vốn từ

dân cư và tổ chức kinh tế có nhiều biến động. Chính sách thắt chặt tiền tệ đầu năm

2008 của Ngân hàng Nhà nước gắn liền với sự căng thẳng về thanh khoản của các

ngân hàng thương mại. Lãi suất huy động VND có kỳ biến động mạnh nhất từ trước

tới nay. Trong đó, ở nhiều thời điểm lãi suất huy động tăng cao đột biến và cùng với

nó là những cuộc chạy đua lãi suất giữa các NHTM với nhau, điển hình là quý 3

năm 2008 lãi suất đạt mức 16,99%/năm. Trong những quý năm 2009 lãi suất huy

động giảm mạnh so với năm 2008, tăng nhẹ trong năm 2010. Phù hợp với xu hướng

điều hành chặt chẽ về tiền tệ của NHNN, giảm lượng cung tiền, tăng lãi suất điều

hành, lãi suất tiền gửi chịu áp lực gia tăng trong nửa năm đầu 2011 và duy trì ở mức

14%/năm trong nửa cuối năm.

Giai đoạn 2012 đến quý 3 năm 2015 lãi suất tiền gửi có xu hướng giảm qua các

năm từ 13,65%/năm trong quý 1 năm 2012 xuống còn 4,72%/năm trong quý 3 năm

2015. Trong 3 quý năm 2016, lãi suất tiền gửi có xu hướng biến động tăng nhẹ

trong quý 2 và giảm nhẹ trong quý 3 đạt 5,10%/năm.

• Lãi suất cho vay:

Dưới tác động của cơ chế điều hành lãi suất của NHNN, theo xu hướng tăng

giảm của lãi suất huy động, lãi suất cho vay trên thị trường trong nhiều thời điểm

cũng có những biến động mạnh, đã có những tác động không nhỏ đến hoạt động

kinh doanh của các NHTM cũng như các đối tượng có nhu cầu tiếp cận vốn vay

ngân hàng trong nền kinh tế. Trong đó lãi suất cho vay trên thị trường có xu hướng

dịch chuyển khá nhịp nhàng theo xu hướng biến động của lãi suất tiền gửi.

Năm 2008 là thời điểm mà hoạt động cho vay của nhiều ngân hàng thương mại

cầm chừng, doanh nghiệp vay vốn khó khăn cả về lãi suất cao lẫn khả năng tiếp cận

vốn, tín dụng tiêu dùng gần như bị cắt bỏ, tốc độ tăng trưởng tín dụng bước vào

vùng thấp nhất trong năm. Lãi suất cho vay tăng cao, có thời điểm lên mức trên

20%/năm như trong quý 3 năm 2008 nhưng sau đó giảm mạnh và tăng nhẹ trở lại kể

từ quý 3 năm 2009. Trong 6 tháng đầu năm 2011 lãi suất cho vay chịu áp lực gia

tăng phù hợp với xu hướng điều hành chặt chẽ về tiền tệ của NHNN giảm lượng

cung tiền, tăng lãi suất điều hành, quý 2 đạt 18,02%/năm và kể từ quý 2 năm 2011

đến quý 4 năm 2015, lãi suất cho vay có xu hướng giảm qua từng quý và duy trì ổn

định ở mức 6,96%/năm trong 3 quý đầu năm 2016. Năm 2015, NHNN điều hành lãi

suất ổn định, phù hợp với diễn biến kinh tế vĩ mô, thị trường tiền tệ; định hướng các

tổ chức tín dụng phấn đấu giảm lãi suất cho vay trung và dài hạn, góp phần hỗ trợ,

tháo gỡ khó khăn cho sản xuất kinh doanh.

Tóm tắt chương 3

Trong chương này, tác giả trình bày thực trạng của lãi suất tái chiết khấu, lãi suất

tái cấp vốn, lãi suất bình quân liên ngân hàng, lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay, tốc

độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (CPI) của nền kinh tế Việt Nam trong

giai đoạn năm 2000 đến năm 2016.

Chương 4: ĐO LƯỜNG MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT CHÍNH SÁCH

ĐẾN LÃI SUẤT TIỀN GỬI VÀ CHO VAY TẠI CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

4.1 Mô hình nghiên cứu

Khi nghiên cứu về truyền dẫn lãi suất có khá nhiều mô hình và phương pháp

được áp dụng, mỗi mô hình có ưu, nhược điểm khác nhau và phù hợp với từng mục

tiêu nghiên cứu và đặc điểm dữ liệu.

Theo Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014), mô hình vectơ tự hồi quy (VAR

– Vector Autoregression) được giới thiệu bởi Sims (1980) là mô hình lượng hóa

phản ứng động của một nhóm nhiều biến vĩ mô mà không đòi hỏi các điều kiện

mạnh để xác định các cú sốc vĩ mô. Sau đó VAR dần trở thành một trong những mô

hình phổ biến nhất sử dụng cho chuỗi dữ liệu theo thời gian. Cụ thể VAR được sử

dụng để đo lường sự phụ thuộc và tương quan tuyến tính giữa nhiều biến theo chuỗi

thời gian. VAR rất thích hợp trong đó đo lường tương tác giữa các biến vĩ mô theo

số liệu chuỗi thời gian. Bởi vì dữ liệu vĩ mô theo thời gian có đặc điểm:

Các yếu tố vĩ mô thường có tính tự tương quan do đó giá trị của kì trước thường

có ảnh hưởng đến kỳ này. Tính tự tương quan khiến các biến vĩ mô thường biến

động có xu hướng và có độ trễ.

Các biến vĩ mô thường tương tác lẫn nhau theo mô hình mạng, có nghĩa là tất cả

các biến đều có tương tác với nhau theo dạng mạng. Do đó bất kỳ biến vĩ mô nào

cũng có thể bị tác động bởi những biến vĩ mô khác và ngược lại.

Để nghiên cứu cơ chế và đo lường mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi

suất tiền gửi và cho vay của các NHTM tại Việt Nam, tác giả sử dụng mô hình

VAR được thực hiện trong nghiên cứu của Nikolay Hristov & cộng sự (2014) và

Trầm Thị Xuân Hương & cộng sự (2014) cũng như nhiều nghiên cứu khác.

i,t-j + εi,t

𝑝 𝑗=1

Yi,t= ci + ∑ 𝐴𝑗 𝑌

Trong đó Yi,t là một vectơ của các biến nội sinh.

Ứng dụng tiếp cận mô hình Vector tự hồi quy để đo lường mức truyền dẫn lãi

suất chính sách đến các lãi suất bán lẻ, tác giả sử dụng mô hình Nikolay Hristov,

Oliver Hülsewig, Timo Wollmershäuser (2014) với dữ liệu sử dụng hàng quý từ

quý 1 năm 2000 đến quý 3 năm 2016 tại Việt Nam.

Mô hình VAR dựa trên mô hình "chuỗi phân phối" và bao gồm bốn biến gồm

GDP thực, chỉ số giá P đo lường bằng chỉ số lạm phát CPI, S đo lường lãi suất danh

nghĩa ngắn hạn của ngân hàng trung ương, và R đo lường lãi suất bán lẻ, gồm lãi

suất cho vay và lãi suất tiền gửi.

Tại Việt Nam việc đo lường lãi suất NHTW dựa trên lãi suất liên ngân hàng, tiếp

cận dựa trên nhiều nghiên cứu trước đây. Cụ thể trích trong nghiên cứu Trầm Thị

Xuân Hương, Võ Vinh Xuân và Nguyễn Phúc Cảnh (2014) cho rằng “Về mặt lãi

suất chính sách, tại Việt Nam có ba lãi suất chính: lãi suất bình quân liên ngân hàng,

lãi suất tái cấp vốn và lãi suất tái chiết khấu. Tuy nhiên, cửa chiết khấu và vay tái

cấp vốn tại Việt Nam hoạt động không nhiều và hiệu quả, trong khi đó hoạt động

trên thị trường liên ngân hàng là kênh điều hành chính của Ngân hàng Trung ương

trong thực thi chính sách tiền tệ. Do đó nhóm tác giả sử dụng lãi suất bình quân liên

ngân hàng đại diện cho lãi suất của chính sách tiền tệ tại Việt Nam”.

Lãi suất ngắn hạn (ba tháng) được đưa vào mô hình để cho phép các tác động

tiềm năng của chính sách tiền tệ và các dữ liệu được lấy từ IFS.

Mô hình này được tóm tắt trong dạng rút gọn của VAR:

Với Yt là một vector 4 × 1 của các , Ai là ma trận hệ số 1

× 4, €it là sai số, và ci là hệ số chặn. Tất cả các biến đều sử dụng logarit tự nhiên.

Độ trễ trong VAR được thiết lập tại chiều dài trễ ngắn nhất có thể cung cấp dư độ

nhiễu trắng, theo kiểm định lựa chọn độ trễ trong mô hình.

Bảng 4.1: Tóm tắt các biến và nguồn sử dụng

Tên biến Ký hiệu biến Nguồn dữ liệu

Tổng sản phẩm quốc nội thực Tổng cục thống kê Y năm gốc 2010.

Chỉ số giá lạm phát CPI Tổng cục thống kê P

Lãi suất bình quân liên ngân Ngân hàng nhà nước S hàng 3 tháng

Lãi suất bán lẻ tiền gửi 3 tháng Ngân hàng nhà nước RD

Lãi suất bán lẻ cho vay 3 tháng Ngân hàng nhà nước RL

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

4.2 Phương pháp nghiên cứu

Trong bài luận văn này, tác giả sử dụng một số phương pháp nghiên cứu như sau:

- Phương pháp so sánh, tổng hợp;

- Phương pháp mô hình hóa;

- Phương pháp phân tích định lượng: mô hình VAR – (Vector autoregression

model) được sử dụng và ứng dụng chức năng hàm phản ứng xung IRF (Impulse

Response Function), để biểu diễn tác động của truyền dẫn lãi suất. Đồng thời, thông

qua chức năng phân rã phương sai (Variance decomposition), tác giả đo lường vai

trò tác động giữa các biến, tỷ trọng tác động để đánh giá được vai trò của lãi suất

chính sách đến lãi suất bán lẻ. Phương pháp này, cùng các bước thực hiện, thu thập

và xử lý dự liệu sẽ được trình bày cụ thể sau đây.

Trong việc đo lường mức truyền dẫn, có hai phương pháp thường được dùng ở

một số bài nghiên cứu. Phương pháp đầu tiên là phương trình hồi quy tiêu chuẩn

đơn trong các bài nghiên cứu của Olivei (2002), Campa và Goldberg (2005),

Campa, Goldberg và Gonzalez – Minguez (2005); Otani, Shiratsuka và Shirota

(2005). Họ áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS để đo lường mức

truyền dẫn, với mức R2 trong mô hình hồi quy xác định mức truyền dẫn. Nhưng

hạn chế của phương pháp này là bỏ qua tính chất chuỗi thời gian của dữ liệu. Do đó

những giả thiết trong đo lường OLS bị vi phạm, dẫn đến những vấn đề của hồi quy

giả mạo (spurious regression). Hơn nữa, đo lường có thể bị thất bại từ những vấn đề

không nhất quán do việc xác định biến nội sinh.

Phương pháp thứ hai có tên là VAR, véctơ tự hồi quy được giới thiệu lần đầu tiên

vào năm 1980 bởi Chrishtopher H. Sims, người vừa đạt được giải Nobel kinh tế

2011.

Mô hình VAR

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

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

biến khác trong quá khứ. Mô hình VAR về cấu trúc gồm nhiều phương trình (mô

hình hệ phương trình) và có các trễ của các biến số. VAR là mô hình động của một

số biến thời gian. Mô hình VAR tổng quát đối với hai biến số Y1, Y2 và trễ p bước

𝑝

có dạng sau đây:

𝑝

𝑌1𝑡 = ∝ + ∑ 𝛽𝑖𝑌1𝑡−𝑖 + ∑ 𝛾𝑖𝑌2𝑡−𝑖 + 𝑈1𝑡

𝑌2𝑡 = 𝛿 + ∑ 𝜕𝑖𝑌1𝑡−𝑖 + ∑ 𝜃𝑖𝑌2𝑡−𝑖 + 𝑈2𝑡

Với Y1t ,Y2t là các chuỗi dừng và là biến nội sinh, U1t và U2t là các nhiễu trắng.

Vai trò các biến số Y1t ,Y2t hoàn toàn tương đương nhau trong mô hình.

Phân rã Cholesky

Mô hình VAR dạng cấu trúc được xếp là mô hình không định dạng được. Để xử

lý vấn đề này chúng ta đưa ra thêm ràng buộc lên các tham số của mô hình. Một

trong những cách tiếp cận dạng này là phân rã Cholesky. Để minh họa phân rã

Cholesky cho mô hình đơn giản hai biến và một trễ, phân rã này giả sử, chẳng hạn

rằng a11=0, nghĩa là y2 không có tác động tức thời lên y1 (tuy nhiên nó vẫn có tác

động trong các thời kì sau, thông qua cơ chế trễ của mô hình).

Sắp xếp thứ tự (Cholesky ordering)

- Các biến sắp xếp theo một thứ tự giả định, khi đó biến đứng trước được 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 trước nó.

-Với thứ tự sắp xếp khác nhau sẽ cho ra kết quả khác nhau. Do đó thông thường

người ta thường vận dụng đến lý thuyết kinh tế để đưa ra các cách sắp xếp lý thuyết

phù hợp.

Ứng dụng của mô hình VAR

Về bản chất VAR là sự kết hợp của 2 phương pháp: tự hồi quy đơn chiều

(univariate autoregression - AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (simultanous

equations - SEs). VAR hay ở chỗ có được ưu điểm của AR là dễ ước lượng bằng

phương pháp tối thiểu hóa phần dư (OLS) và ưu điểm của SEs là ước lượng nhiều

biến trong cùng một hệ thống. Đồng thời khắc phục nhược điểm của SEs là không

cần lưu tâm đến tính nội sinh của các biến kinh tế. Tức là các biến kinh tế vĩ mô

thường mang tính nội sinh khi chúng tác động qua lại lẫn nhau. Thuộc tính này làm

cho phương pháp cổ điển hồi quy bội dùng một phương trình hồi quy nhiều khi bị

sai lệch khi ước lượng. Đây là những lý do cơ bản khiến VAR trở nên phổ biến

trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô.

Mô hình VAR thường được dùng trong các bài toán liên quan đến các biến kinh

tế vĩ mô như:

- Dự báo, đặc biệt là dự báo trung hạn và dài hạn.

- Phân tích cơ chế truyền tải sốc, nghĩa là xem xét tác động của một cú sốc trên

một biến phụ thuộc lên các biến phụ thuộc khác trong hệ thống qua hàm phản ứng

xung.

- Phân tích mức tác động của cú sốc mỗi biến trong việc giải thích biến động của

một biến trong mô hình qua chức năng phân rã phương sai.

4.3 Kết quả nghiên cứu

Phần trên trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dung để xây dựng, đánh giá

các khái niệm nghiên cứu và kiểm nghiệm mô hình lý thuyết. Phần tiếp theo sẽ trình

bày kết quả nghiên cứu thu được từ quá trình phân tích số liệu.

4.3.1 Phân tích thống kê mô tả

Dữ liệu sau khi thu thập tính toán, kết quả trình bày theo bảng thống kê mô tả

trong bảng 4.2 dưới đây. Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn

của các biến sử dụng trong nghiên cứu này.

Bảng 4.2: Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình

GDP P S RD RL

Mean 12.04523 4.414299 2.027178 1.970054 2.358772

Median 11.69739 4.448496 2.020162 1.928619 2.341806

Maximum 13.73552 5.011568 2.901122 2.832625 3.000720

Minimum 10.97452 3.862728 1.303247 1.264127 1.940179

Std. Dev. 0.887436 0.423538 0.347453 0.358304 0.238717

Observations 67 67 67 67 67

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 6)

Mô tả thống kê theo bảng 4.2 cho thấy, trong mô hình các biến có độ lệch chuẩn

đều nhỏ hơn so với giá trị trung bình mẫu của từng biến giải thích. Nhìn chung, dữ

liệu mang tính đồng đều giữa các quan sát, cỡ mẫu nghiên cứu gồm 67 quan sát, là

cỡ mẫu tương đối chấp nhận được trong thống kê. Dữ liệu đầu vào phù hợp thực

hiện hồi quy.

4.3.2 Kiểm định giả thiết định lượng

4.3.2.1 Kiểm định tính dừng

Kiểm định nghiệm đơn vị Augment Dickey Fuller (1984)

Xem xét quá trình tự hồi quy:

Giả thuyết H0 và giả thuyết H1 của kiểm định t ADF:

H0: y = 0

H1: y < 0

Chúng ta có thể kiểm tra sự tồn tại của một đơn vị gốc bằng cách sử dụng

kiểm định t Dickey-Fuller:

Thống kê này không tuân theo phân phối thông thường của t-student. Các

giá trị quan trọng được tính toán bởi Dickey và Fuller phụ thuộc vào hệ số chặn, xu

hướng.

Kiểm định nghiệm đơn vị Phillips-Perron (1988):

Phillips và Perron (1988) (sau đây gọi là PP) đã đề xuất chuyển đổi tham số

của thống kê t từ hồi quy gốc DF dưới dạng the unit root giả thuyết H0, thống kê

được chuyển đổi (thống kê Z) có phân phối DF.

Kiểm định hồi quy cho kiểm định PP là:

(3.5)

Với là I(0) có thể bị phương sai sai số thay đổi. Kiểm định PP đúng cho bất

kỳ chuỗi tương quan nào và phương sai sai số thay đổi trong sai số ut của kiểm định

hồi quy bằng cách điều chỉnh trực tiếp thống kê và .

Với giả thuyết không của đơn vị gốc cho tất cả N quan sát, sử dụng thuộc tính

phụ: được phân phối bởi , và được phân

phối bởi N (0,1).

Hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian, nếu dữ liệu không dừng thì sẽ vi phạm độ tin

cậy của hồi quy, đó là hiện tượng hồi quy giả mạo được giải thích đầu tiên bởi

Phillips (1986). Nếu chuỗi dữ nghiên cứu dừng tại bậc gốc, có thể cho phép thực

hiện hồi quy tránh được hồi quy giả mạo. Bài nghiên cứu thực hiện kiểm định tính

dừng Augment Dickey Fuller và đối chiếu lại với kết quả kiểm định tính dừng của

Phillips và Perron.

Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng bậc gốc dữ liệu

Giá trị thống kê

Biến Dữ liệu bậc gốc Dữ liệu sai phân bậc 1

ADF PP ADF PP

Y -0.414635 -0.621542 -3.504623** -14.78646***

P -0.301151 0.120244 -4.755192*** -3.868276***

S -1.579219 -1.288136 -6.956731*** -6.903794***

RD -2.146112 -2.065370 -6.628759*** -4.719168***

RL -1.094245 -1.451537 -7.054247*** -4.726098***

*, **, *** ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%.

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 7)

Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy tất cả các biến dừng ở sai phân bậc

một, với cả kiểm định Augment Dickey Fuller và Phillips Perron. Với dữ liệu dừng

ở bậc một, theo Gujarati (2004), bước tiếp theo để phân tích chuỗi thời gian là kiểm

định đồng liên kết, nếu tồn tại đồng liên kết thì sử dụng VECM trong phân tích,

trong khi các chuỗi dữ liệu không tồn tại đồng liên kết, mô hình ARDL sẽ được sử

dụng.

4.3.2.2 Kiểm định đồng liên kết

Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen, nếu tồn tại đồng

liên kết có nghĩa các chuỗi dữ liệu có quan hệ dài hạn.

Bảng 4.4: Kiểm định đồng liên kết mô hình lãi suất tiền gửi

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

Critical

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Value Prob.**

None * 0.480811 78.36220 47.85613 0.0000

At most 1 * 0.283480 36.41097 29.79707 0.0075

At most 2 0.183204 15.07665 15.49471 0.0577

At most 3 0.032661 2.125222 3.841466 0.1449

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 8)

Bảng 4.5: Kiểm định đồng liên kết mô hình lãi suất cho vay

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

Critical

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Value Prob.**

None * 0.455971 62.13228 47.85613 0.0013

At most 1 0.193508 23.17215 29.79707 0.2377

At most 2 0.131680 9.408263 15.49471 0.3290

At most 3 0.005792 0.371796 3.841466 0.5420

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 8)

Kết quả kiểm định Johansen cho thấy cả hai mô hình đều tồn tại hiện tượng

đồng liên kết với bậc của mô hình lãi suất tiền gửi là 2 và mô hình lãi suất cho vay

là 1.

Kết quả này cho phép thực hiện phân tích hồi quy, tránh trường hợp hồi quy

giả mạo và cho phép sử dụng mô hình VECM phân tích.

4.3.3 Độ trễ tối đa cho mô hình VECM

Mô hình VAR là sự kết hợp của 2 phương pháp: tự hồi quy đơn chiều (univariate

autoregression - AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (simultanous equations - SEs).

Để tránh hiện tượng bỏ sót tác động trễ của các yếu tố vĩ mô trong tác động biến

độc lập đến biến phụ thuộc mô hình, tác giả sử dụng kiểm định chọn được độ trễ tối

ưu cho mô hình VAR, với công cụ Lag Structure trong Eview đối với mô hình

VAR. Kết quả lựa chọn độ trễ với các tiêu chuẩn lựa chọn khác nhau. Từ bảng kết

quả dưới đây, ta thấy độ trễ 6 phù hợp với các tiêu chuẩn LR, AIC, FPE SC và HQ.

Bảng 4.6: Độ trễ tối đa cho mô hình lãi suất tiền gửi

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: GDP P S RD

Exogenous variables: C

Sample: 2000Q1 2016Q3

Included observations: 61

Lag LogL FPE AIC SC HQ LR

0 -5.660451 1.61e-05 0.316736 0.455154 0.370983 NA

1 293.4312 549.1519 1.50e-09 -8.964958 -8.272869* -8.693722

318.4676 42.68498 1.13e-09 -9.261233 -8.015472 -8.773007 2

352.1091 52.94395* 6.43e-10* -9.839642 -8.040208 -9.134427* 3

367.8759 22.74560 6.71e-10 -9.831997 -7.478892 -8.909793 4

381.7804 18.23536 7.60e-10 -9.763291 -6.856514 -8.624098 5

402.2224 24.12828 7.17e-10 -9.908931* -6.448482 -8.552749 6

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 9)

Bảng 4.7: Độ trễ tối đa cho mô hình lãi suất cho vay

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: GDP P S RL

Exogenous variables: C

Sample: 2000Q1 2016Q3

Included observations: 61

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

NA -9.473416 1.83e-05 0.441751 0.580169 0.495999 0

301.2496 570.5079 1.16e-09 -9.221300 -8.529210* -8.950064 1

326.5033 43.05532 8.66e-10 -9.524697 -8.278935 -9.036471 2

355.3421 45.38575* 5.78e-10* -9.945643 -8.146210 -9.240428* 3

368.3068 18.70320 6.61e-10 -9.846126 -7.493020 -8.923922 4

384.9859 21.87424 6.84e-10 -9.868392 -6.961614 -8.729198 5

404.7570 23.33628 6.60e-10 -9.992031* -6.531582 -8.635849 6

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 9)

Kiểm định lựa chọn độ trễ và kiểm định VAR cho thấy độ trễ tối đa của mô

hình VAR là 6, tương ứng với các tiêu chuẩn AIC.

Kết luận: Độ trễ tối đa trong dữ liệu bài nghiên cứu là 6.

4.3.4 Kiểm định nhân quả GRANGER test

Tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều khẳng định sự tồn tại hiện tượng nội sinh

trong mô hình, tồn tại tương quan qua lại giữa các biến vĩ mô, cho thấy việc sử

dụng hệ phương trình VECM phân tích là phù hợp. Nếu không tồn tại tương quan

nhân quả giữa các biến, lúc đó mô hình hồi quy đơn giản được sử dụng.

Kết quả kiểm định loại mối quan hệ nhân quả Granger cho kết quả với p-value

nhỏ hơn 0.05 với đa số các mô hình. Cho thấy sự tồn tại quan hệ nội sinh hay nhân

quả giữa các biến.

Bảng 4.8: Kiểm định nhân quả GRANGER mô hình lãi suất tiền gửi

VEC Granger Causality/Block Exogeneity Wald

Tests

Sample: 2000Q1 2016Q3

Included observations: 60

Dependent variable: D(GDP)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(P) 27.56854 6 0.0001

D(S) 10.18779 6 0.1170

D(RD) 11.35616 6 0.0780

All 37.76952 18 0.0042

Dependent variable: D(P)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(GDP) 11.32454 6 0.0788

D(S) 6.063696 6 0.4161

D(RD) 5.846584 6 0.4406

All 24.33661 18 0.1443

Dependent variable: D(S)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(GDP) 20.73516 6 0.0020

D(P) 12.09112 6 0.0600

D(RD) 16.23554 6 0.0125

All 43.89113 18 0.0006

Dependent variable: D(RD)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(GDP) 17.00899 6 0.0093

D(P) 8.512981 6 0.2029

D(S) 11.52315 6 0.0735

All 49.15002 18 0.0001

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 11)

Bảng 4.9: Kiểm định nhân quả GRANGER mô hình lãi suất cho vay

VEC Granger Causality/Block Exogeneity Wald

Tests

Sample: 2000Q1 2016Q3

Included observations: 60

Dependent variable: D(GDP)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(P) 15.43207 6 0.0171

D(S) 6.607499 6 0.3587

D(RL) 1.924424 6 0.9265

All 24.56652 18 0.1373

Dependent variable: D(P)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(GDP) 9.171755 6 0.1641

D(S) 4.299465 6 0.6362

D(RL) 6.108542 6 0.4111

24.46396 All 18 0.1404

Dependent variable: D(S)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(GDP) 14.43302 6 0.0252

D(P) 14.39022 6 0.0256

D(RL) 8.169712 6 0.2259

37.96649 All 18 0.0039

Dependent variable: D(RL)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(GDP) 16.33606 6 0.0121

13.69598 D(P) 6 0.0332

9.335264 D(S) 6 0.1556

42.72202 All 18 0.0009

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 11)

Kiểm định nhân quả Granger tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa các

biến phân tích củng cố việc lựa chọn các dạng mô hình VECM trong phân tích quan

hệ giữa các nhân tố nghiên cứu là hợp lệ.

4.3.5 Kiểm định tính ổn định mô hình

Sai số trong mô hình đại diện cho các yếu tố chưa đưa vào mô hình trong nghiên

cứu định lượng. Kiểm định độ ổn định của mô hình VECM dựa trên kiểm định tính

dừng của chuỗi dữ liệu sai số trong mô hình VECM. Các sai số dừng hàm ý rằng

các chuỗi sai số là nhiễu trắng, mô hình VECM ổn định trong phân tích.

Hình 4.1: Kiểm định tính ổn định mô hình lãi suất tiền gửi

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 10)

Hình 4.2: Kiểm định tính ổn định mô hình lãi suất cho vay

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 10)

Kết quả kiểm định độ ổn định mô hình VECM với chuỗi nhiễu sai số của mô

hình dừng hầu hết, các điểm hầu hết đều nằm trong vòng tròn đơn vị, cho thấy mô

hình VECM ổn định. Các yếu tố chưa đưa vào mô hình đã được kiểm soát.

4.3.6 Thảo luận kết quả ước lượng mô hình VECM

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 biến kinh tế vĩ mô thường mang tính nội sinh khi chúng tác động qua lại lẫn

nhau. Thuộc tính này làm cho phương pháp cổ điển hồi quy bội dùng một phương

trình hồi quy nhiều khi bị sai lệch khi ước lượng. Đây là những lý do cơ bản khiến

VECM trở nên phổ biến trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô.

Mô hình VECM thường được dùng trong các bài toán liên quan đến các biến

kinh tế vĩ mô như:

- Phân tích cơ chế truyền tải sốc, nghĩa là xem xét tác động của một cú sốc trên

một biến phụ thuộc lên các biến phụ thuộc khác trong hệ thống qua hàm phản ứng

xung.

- Phân tích mức tác động của cú sốc mỗi biến trong việc giải thích biến động của

một biến trong mô hình qua chức năng phân rã phương sai.

4.3.6.1 Hàm phản ứng xung (impulse response)

Hàm phản ứng xung trong mô hình VECM được ứng dụng để đo lường mức

tác động của cú sốc của lãi suất chính sách lên lãi suất bán lẻ. Kết quả ước lượng

hàm phản ứng xung của mô hình VECM cho 24 kỳ, tác giả thu được kết quả sau:

Biểu đồ 4.1: IRF lãi suất tiền gửi

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 13)

Biểu đồ 4.2: IRF lãi suất cho vay

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 13)

Khi có một cú sốc vào lãi suất chính sách, các lãi suất bán lẻ gồm lãi suất cho

vay và lãi suất tiền gửi phản ứng với cú sốc. Lãi suất tiền gửi chịu tác động tiếp theo

trong tất cả các kỳ, ổn định dương sau 24 kỳ trong khi lãi suất cho vay chịu ảnh

hưởng và suy yếu ở kỳ thứ 24.

Lãi suất tiền gửi phản ứng tích lũy cùng chiều trong suốt toàn bộ giai đoạn từ

kỳ đầu đến kỳ 24. Ở kỳ thứ 3 đến thứ 6, phản ứng tức thời của lãi suất tiền gửi trước

lãi suất chính sách là ngược chiều tuy nhiên xét về mức độ tích lũy của kỳ 1 đến kỳ

3 cộng dồn vẫn tác động cùng chiều.

Lãi suất cho vay tương tự lãi suất tiền gửi, phản hồi dương với cú sốc trong

giai đoạn 2 kỳ đầu, đến kỳ thứ 3 đến kỳ thứ 12, tác động này là ngược chiều, sau kỳ

thứ 12 tác động cùng chiều với cú sốc và tiến về không ở kỳ thứ 24.

Về thời gian nhận phản hồi từ lãi suất chính sách của cả hai lãi suất bán lẻ là

từ quý 3. Kết quả này cùng quan điểm với Nguyễn Phi Lân (2010) sử dụng phương

pháp mô hình cấu trúc tự hồi quy vector (SVAR) để mô hình hóa khuôn khổ chính

sách tiền tệ của một nền kinh tế thị trường với độ mở lớn như Việt Nam trong giai

đoạn sau khủng hoảng tài chính khu vực 1997. Tác giả tìm thấy việc thay đổi lãi

suất VND trên thị trường tiền tệ thông qua sử dụng các công cụ tiền tệ như thị

trường mở hay tái cấp vốn... sẽ mất thời gian khoảng là 3 - 5 tháng để có hiệu lực.

Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu Pih Nee Tai và Cộng sự (2011) khi

nghiên cứu tại một số quốc gia khu vực Châu á như Thailand, Singapore,

Philippines, Malaysia, Korea, Indonesia, Hongkong, xem xét hiệu quả của cơ chế

truyền dẫn lãi suất từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất ngân hàng bán lẻ. Kết

quả cho thấy tốc độ truyền dẫn từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất tiền gửi và

cho vay là chậm qua các nền kinh tế. Không có sự khác biệt nhiều giữa tốc độ

truyền dẫn đến lãi suất tiền gửi và cho vay, cho thấy hiệu quả thấp của chính sách

tiền tệ, thị trường tài chính bất hoàn hảo và thiếu hội nhập tài chính.

Lãi suất cho vay nhận truyền dẫn nhanh hơn so với lãi suất tiền gửi. Ở biểu đồ

phản ứng xung tích lũy cộng dồn các kỳ trước, lãi suất cho vay sau 2 quý đã có dịch

chuyển rõ rệt trong khi lãi suất tiền gửi đến quý thứ 7 trở đi mới có sự gia tăng rõ

rệt. Sự truyền dẫn chậm này phù hợp quan điểm của Sebastian (2012), khi lãi suất

chính sách tăng, các ngân hàng sẽ tăng lãi suất cho vay một cách tương đối nhanh

với một tỷ lệ tương đương. Tuy nhiên, khi lãi suất chính sách giảm, lãi suất cho vay

của ngân hàng sẽ điều chỉnh chậm hơn.

Biên độ dao động cú sốc trong lãi suất bản lẻ nhận phản hồi từ lãi suất chính

sách của lãi suất tiền gửi cao hơn so với lãi suất cho vay. Kết quả tìm thấy ở Việt

Nam trong giai đoạn nghiên cứu phù hợp với Pih Nee Tai và Cộng sự (2011) khi

nghiên cứu tại một số quốc gia khu vực Châu á như Thailand, Singapore,

Philippines, Malaysia, Korea, Indonesia, Hongkong tìm thấy tốc độ truyền dẫn vào

lãi suất tiền gửi khá cao so với lãi suất cho vay.

4.3.6.2 Phân rã phương sai (Variance decomposition)

Một trong những ứng dụng quan trọng của mô hình VECM là chức năng phân

rã phương sai nhằm phân tích mức tác động của cú sốc mỗi biến trong việc giải

thích biến động của một biến trong mô hình. Với hàm phản ứng xung, ta đo lường

được mức độ mối quan hệ giữa các biến, nhưng không phản ánh được vai trò tác

động của mỗi biến. Phân rã phương sai nhằm đo lường vai trò tác động giữa các

biến, tỷ trọng tác động để đánh giá được vai trò của lãi suất chính sách lên lãi suất

bán lẻ.

Bảng 4.10 : Kết quả phân rã phương sai mức giải thích của các biến đến sự

thay đổi của lãi suất tiền gửi

Period S.E. GDP P S RD

1 0.192023 1.876090 33.18156 15.33147 49.61088

2 0.260925 7.076292 51.89238 10.59442 30.43691

3 0.314983 9.138728 62.41752 6.258023 22.18573

4 0.347775 9.827951 65.83843 6.719144 17.61447

5 0.420346 16.27657 61.28999 6.254258 16.17919

6 0.468254 29.06260 52.14552 5.240213 13.55167

7 0.519322 40.20138 43.57989 4.734757 11.48397

8 0.551761 46.76509 37.69675 5.634767 9.903400

9 0.590260 52.09555 31.50868 8.219985 8.175784

10 0.622038 56.51862 27.28185 9.226222 6.973309

11 0.651131 59.88529 24.43918 9.491477 6.184057

12 0.672151 62.90488 21.88506 9.569625 5.640439

13 0.699000 65.97522 19.25159 9.765424 5.007765

14 0.720545 68.35729 17.06133 10.14202 4.439351

15 0.738655 69.72850 15.43822 10.73785 4.095434

16 0.750918 70.46434 14.22157 11.46233 3.851758

17 0.766271 71.12660 13.27647 11.96630 3.630632

18 0.780018 71.82814 12.56473 12.17104 3.436089

19 0.794017 72.56464 11.99305 12.16817 3.274144

20 0.805300 73.33745 11.47631 12.05495 3.131291

0.821146 74.09812 10.98012 11.91801 3.003745 21

0.835724 74.72988 10.54660 11.81891 2.904616 22

0.850673 75.19950 10.18738 11.78929 2.823829 23

0.862354 75.59339 9.888218 11.77636 2.742035 24

Cholesky Ordering: GDP P S RD

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 14)

Bảng 4.11 : Kết quả phân rã phương sai mức giải thích của các biến đến sự

thay đổi lãi suất cho vay

Period S.E. GDP P S RL

0.212956 0.978273 36.19743 7.673232 55.15107 1

0.278634 0.727118 65.90152 4.343040 29.02833 2

0.332141 4.251925 72.26249 4.036899 19.44869 3

0.362239 5.751542 64.14358 12.06860 18.03628 4

0.432203 7.888318 54.94055 15.51408 21.65705 5

0.472721 12.77124 44.94546 16.36203 25.92128 6

0.515923 17.47539 36.89432 16.59550 29.03478 7

0.545242 20.95760 32.57220 15.95747 30.51273 8

0.583713 26.45283 29.65129 14.51759 29.37829 9

0.615643 33.83467 26.65272 12.96593 26.54668 10

0.643539 40.31604 23.90107 11.85456 23.92833 11

0.665123 45.79496 21.53619 10.71638 21.95247 12

0.690489 50.45256 19.48580 9.896897 20.16475 13

0.713735 53.99175 17.75917 9.646445 18.60264 14

0.733197 56.27551 16.60899 9.687757 17.42774 15

0.747657 57.88257 15.70817 9.998279 16.41099 16

0.763381 59.30248 14.91955 10.24924 15.52874 17

0.778634 60.64033 14.31726 10.14898 14.89343 18

0.792166 61.71296 13.84063 9.915480 14.53092 19

0.803203 62.50000 13.41085 9.707211 14.38194 20

0.816528 63.09520 13.05323 9.539798 14.31177 21

0.830912 63.54735 12.82986 9.356530 14.26625 22

0.844848 63.95057 12.67349 9.152788 14.22315 23

0.856909 64.41346 12.48972 8.936228 14.16060 24

Cholesky Ordering: GDP P S RL

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập

(Phụ lục 14)

Kết quả phân rã phương sai cho thấy tác động của các lãi suất chính sách đối

với lãi suất tiền gửi đóng vai trò tương đối cao ở kỳ đầu tiên, và giảm dần mức ảnh

hưởng điều chỉnh trong các kỳ tiếp theo. Sau đó nhường lại vai trò cho lạm phát và

mức độ GDP thực. Ở kỳ đầu tỷ lệ ảnh hưởng của GDP thực, chỉ số giá, lãi suất

chính sách lần lượt là 2%, 33% và 15%; sau đó biến đổi thành 76%, 10% và 12%

trong kỳ thứ 24.

Kết quả tìm thấy tương tự ở lãi suất cho vay, vai trò ảnh hưởng của lãi suất

chính sách đến lãi suất cho vay giảm mức ảnh hưởng dẫn sau GDP thực và lạm phát

dần qua các kỳ kế tiếp. Ban đầu, biến động lãi suất cho vay chịu ảnh hưởng nhiều

của lạm phát, sau đó lạm phát nhường vai trò ảnh hưởng cho GDP thực. Ở kỳ đầu tỷ

lệ ảnh hưởng của GDP thực, chỉ số giá, lãi suất chính sách lần lượt là 1%, 36% và

8%; sau đó biến đổi thành 64%, 12% và 9% trong kỳ thứ 24. Lãi suất chính sách

tìm thấy có ảnh hưởng đều đặn ở mức tương đối từ ~10% trong toàn bộ 24 kỳ lên

lãi suất cho vay.

Đối với cả lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay, kết quả thực nghiệm của tác giả

tìm thấy tại Việt Nam mức độ truyền dẫn cao trong kỳ đầu và thấp dần trong các kỳ

tiếp theo. Mức độ truyền dẫn này đều là không hoàn toàn, cao nhất là 15% đối với

lãi suất tiền gửi là 17% đối với lãi suất cho vay. Sự truyền dẫn không hoàn toàn này

phù hợp với quan điểm của Sebastian (2012), nghiên cứu Muhamed Zulkhibri

(2010) về mức độ truyền dẫn lãi suất tại các tổ chức tài chính ở Malaysia, cũng

đồng quan điểm với các nghiên cứu của Việt Nam của Đinh Thị Thu Hồng và Phan

Đình Mạnh (2013), Nguyễn Khắc Quốc Bảo & Nguyễn Hữu Huy Nhựt (2013),

Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Hữu Tuấn (2014), Trầm Thị Xuân Hương và

cộng sự (2014) đều cho rằng truyền dẫn lãi suất không hoàn toàn.

Truyền dẫn về mức độ biến động trong lãi suất bán lẻ theo các kỳ càng sau này

nhường lại sự ảnh hưởng về biến động thông qua các yếu tố vĩ mô, mạnh nhất là

GDP tiếp đến lạm phát. Kết quả này đồng nhất quan điểm với Nikolay Hristov và

các cộng sự (2014) khi cũng sử dụng mô hình VAR các quốc gia thành viên ở khu

vực châu âu để khám phá những ngân hàng đã điều chỉnh lãi suất bán lẻ như thế nào

để phản ứng lại sự thay đổi của lãi suất thị trường tiền tệ giai đoạn 2003-1011. Tác

giả lý giải sự suy giảm trong truyền dẫn lãi suất có thể liên quan đến sự thay đổi

trong đặc tính cấu trúc của nền kinh tế và gia tăng quy mô của những cú sốc cấu

trúc như chính sách tiền tệ, tổng cầu, tổng cung. Tại thực nghiệm Việt Nam, những

yếu tố như tổng cung, tổng cầu của nền kinh tế về tốc độ tăng trưởng, cũng như mục

tiêu điều chỉnh lạm phát, xem xét sự biến động lạm phát ảnh hưởng chính sách lãi

suất.

Sự so sánh truyền dẫn của lãi suất chính sách đến lãi suất cho vay và giữa lãi

suất tiền gửi tại Việt Nam có mức tương đồng. Kết quả này cũng cùng quan điểm

với Pih Nee Tai và Cộng sự (2011) khi nghiên cứu tại một số quốc gia khu vực

Châu á như Thailand, Singapore, Philippines, Malaysia, Korea, Indonesia,

Hongkong, tìm thấy không có sự khác biệt nhiều giữa tốc độ truyền dẫn đến lãi suất

tiền gửi và cho vay. Lãi suất tiền gửi có xu hướng phản ứng chậm hơn lãi suất cho

vay từ sự thay đổi chính sách tiền tệ tuy nhiên mức chậm này không đáng kể. Về

vai trò của các biến vĩ mô và mức độ ảnh hưởng trong biến động của lãi suất tiền

gửi và cho vay cũng tương tự giống nhau tại Việt Nam.

Tóm tắt chương 4

Trong chương này, tác giả sử dụng một số phương pháp nghiên cứu như sau:

- Phân tích thống kê mô tả: dữ liệu được thu thập tính toán, xác định số quan sát,

cỡ mẫu nghiên cứu và đánh giá sự phù hợp của dữ liệu đầu vào.

- Kiểm định giả thuyết định lượng:

+ Kiểm định tính dừng: sử dụng 2 phương pháp Kiểm định nghiệm đơn vị

Augment Dickey Fuller (1984) và Kiểm định nghiệm đơn vị Phillips-Perron (1988)

để kiểm định tính dừng cho mô hình hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian nhằm tránh

hiện tượng hồi quy giả mạo sẽ vi phạm độ tin cậy của hồi quy.

+ Kiểm định đồng liên kết: nhằm xác định mô hình phân tích phù hợp. Nếu

tồn tại đồng liên kết thì sử dụng mô hình VECM trong phân tích, trong khi các

chuỗi dữ liệu không tồn tại đồng liên kết thì mô hình ARDL được sử dụng.

+ Độ trễ tối đa cho mô hình VECM: nhằm tránh hiện tượng bỏ sót tác động trễ

của các yếu tố vĩ mô trong tác động biến độc lập đến biến phụ thuộc mô hình.

+ Kiểm định nhân quả Granger test: nhằm củng cố việc sử dụng hệ phương

trình VECM phân tích là phù hợp nếu tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều khẳng

định sự tồn tại hiện tượng nội sinh trong mô hình, tồn tại tương quan qua lại giữa

các biến vĩ mô.

+ Kiểm định tính ổn định cho mô hình: kiểm soát các yếu chưa đưa vào mô

hình.

- Phân tích mô hình VECM:

+ Hàm phản ứng xung: để đo lường mức độ mối quan hệ giữa các biến.

+ Phân rã phương sai: đo lường vai trò tác động giữa các biến, tỷ trọng tác

động để đánh giá vai trò của lãi suất chính sách lên lãi suất bán lẻ.

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

5.1 Tóm tắt các kết quả chính của đề tài:

Trong bài nghiên cứu này, tác giả tiến hành nghiên cứu thực nghiệm xem xét

mức độ truyền dẫn và phân tích kết quả truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất

tiền gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình

vector tự hồi quy có hiệu chỉnh sai số VECM nhằm kiểm soát tác động tự hồi quy

của chuỗi thời gian, tác động qua lại nội sinh của các biến vĩ mô và tính chất đồng

liên kết dài hạn của dữ liệu. Giai đoạn nghiên cứu của tác giả trong thời kỳ từ 2000-

2016 với dữ liệu theo quý.

Kết quả nghiên cứu tìm ra bằng chứng thực nghiệm cho thấy truyền dẫn của lãi

suất chính sách đến lãi suất cho vay và giữa lãi suất tiền gửi tại Việt Nam có mức

tương tự nhau. Kết quả này phù hợp với thực trạng một số quốc gia khu vực Châu á

như Thailand, Singapore, Philippines, Malaysia, Korea, Indonesia, Hongkong, Pih

Nee Tai và Cộng sự (2011). Lãi suất tiền gửi có xu hướng phản ứng chậm hơn lãi

suất cho vay từ sự thay đổi chính sách tiền tệ tuy nhiên mức chậm này không đáng

kể. Về vai trò của các biến vĩ mô và mức độ ảnh hưởng trong biến động của lãi suất

tiền gửi và cho vay cũng tương tự giống nhau tại Việt Nam.

Khi có một cú sốc vào lãi suất chính sách, các lãi suất bán lẻ gồm lãi suất cho vay

và lãi suất tiền gửi phản ứng với cú sốc tuy nhiên không hoàn toàn. Về thời gian

nhận phản hồi từ lãi suất chính sách của cả hai lãi suất bán lẻ là từ quý 3. Tương tự

như nghiên cứu của Nguyễn Phi Lân (2010) tìm thấy việc thay đổi lãi suất VND

trên thị trường tiền tệ thông qua sử dụng các công cụ tiền tệ như thị trường mở hay

tái cấp vốn... sẽ mất thời gian khoảng là 3 - 5 tháng để có hiệu lực. Thực nghiệm

này cho thấy tốc độ truyền dẫn từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất tiền gửi và

cho vay là chậm qua các nền kinh tế. Không có sự khác biệt nhiều giữa tốc độ

truyền dẫn đến lãi suất tiền gửi và cho vay, cho thấy hiệu quả thấp của chính sách

tiền tệ, thị trường tài chính bất hoàn hảo và thiếu hội nhập tài chính.

Lãi suất cho vay nhận truyền dẫn nhanh hơn so với lãi suất tiền gửi. Sự truyền

dẫn này phù hợp quan điểm của Sebastian (2012), khi lãi suất chính sách tăng, các

ngân hàng sẽ tăng lãi suất cho vay một cách tương đối nhanh với một tỷ lệ tương

đương. Tuy nhiên, khi lãi suất chính sách giảm, lãi suất cho vay của ngân hàng sẽ

điều chỉnh chậm hơn. Biên độ dao động cú sốc trong lãi suất bản lẻ nhận phản hồi

từ lãi suất chính sách của lãi suất tiền gửi cao hơn so với lãi suất cho vay, tương tự

với Pih Nee Tai và Cộng sự (2011).

Ngoài ra, đối với cả lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay, kết quả thực nghiệm của

tác giả tìm thấy tại Việt Nam cho thấy mức độ truyền dẫn cao trong kỳ đầu và thấp

dần trong các kỳ tiếp theo. Mức độ truyền dẫn này đều là không hoàn toàn, cao nhất

là 15% đối với lãi suất tiền gửi là 17% đối với lãi suất cho vay, đồng quan điểm với

các nghiên cứu của Việt Nam của Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh (2013),

Nguyễn Khắc Quốc Bảo & Nguyễn Hữu Huy Nhựt (2013), Nguyễn Thị Ngọc Trang

và Nguyễn Hữu Tuấn (2014), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014) đều cho

rằng truyền dẫn lãi suất không hoàn toàn. Các tác giả này lý giải nguyên nhân sự

suy giảm trong truyền dẫn lãi suất có thể là do liên quan đến sự thay đổi trong đặc

tính cấu trúc của nền kinh tế và gia tăng quy mô của những cú sốc cấu trúc như

chính sách tiền tệ, tổng cầu, tổng cung.Tại thực nghiệm Việt Nam, những yếu tố

như tổng cung, tổng cầu của nền kinh tế về tốc độ tăng trưởng, cũng như mục tiêu

điều chỉnh lạm phát, xem xét sự biến động lạm phát ảnh hưởng chính sách lãi suất,

vai trò ảnh hưởng của lãi suất chính sách đến lãi suất cho vay giảm mức ảnh hưởng

dẫn sau GDP thực và lạm phát mạnh dần qua các kỳ kế tiếp.

5.2 Một số khuyến nghị

Từ những phân tích kết quả nghiên cứu ở Chương 4 xem xét mức độ truyền dẫn

và phân tích kết quả truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi và cho vay

tại các NHTM Việt Nam, tác giả xin đề xuất một số khuyến nghị tới nhà chính sách

nhằm thực hiện điều chỉnh chính sách lãi suất:

Cả hai lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi đều chịu tác động tương tự như nhau

đối từ lãi suất chính sách. Khi thực hiện các giải pháp nhằm mục tiêu điều chỉnh lãi

suất cho vay (hoặc lãi suất tiền gửi) đều cần lường trước tác động đối với lãi suất

còn lại, cụ thể tác động lãi suất chính sách đến lãi suất cho vay và tiền gửi ở phần

kết quả nghiên cứu.

Khi xem xét thời điểm ra chính sách để tác động tới lãi suất bán lẻ, nhà làm chính

sách cần quan tâm ra chính sách sớm hơn 2 quý trước thời điểm cho là phù hợp để

tác dụng lên thị trường. Lãi suất bán lẻ của thị trường hấp thụ chính sách hiệu quả

bắt đầu từ sau hai quý.

Về các công cụ để điều chỉnh lãi suất bán lẽ, cần lưu tâm tới việc lãi suất chính

sách chỉ điều chỉnh được ở mức khoảng 15% đối với lãi suất tiền gửi là 17% đối với

lãi suất cho vay và càng ngày càng giảm dần, nhường lại vai trò cho tổng cung cầu

nền kinh tế như tổng sản phẩm quốc dân và mức lạm phát chỉ số giá. Do đó nhà làm

chính sách cần phối hợp cũng như theo dõi tình hình thay đổi tổng sản phẩm quốc

dân và chỉ số giá trong việc lường trước biến động cũng như xem xét các phản hồi

từ hai yếu này trong việc kết hợp thay đổi lãi suất chính sách nhằm mục tiêu điều

chỉnh lãi suất bán lẻ hiệu quả.

Cuối cùng, các quyết định ra chính sách phải dựa trên cơ sở tổng hòa các yếu tố

chứ không chỉ dựa trên một yếu tố cá biệt nào. Các khuyến nghị trên đây, được rút

ra từ nghiên cứu mang tính thực nghiệm các dữ liệu quá khứ dữ liệu tại thị trường

Ngân hàng Việt Nam, do đó sẽ là thông tin tham khảo đáng tin cậy cho các nhà

hoạch định chính sách trong quá trình phân tích trước khi đưa ra quyết định của

mình. Trong phạm vi hạn hẹp những câu hỏi mà bài nghiên cứu trả lời, căn cứ vào

đó tác giả đưa ra những khuyến nghị, tương ứng với phạm vi giới hạn của các

khuyến nghị.

5.3 Hạn chế của đề tài và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo

Bên cạnh các vấn đề được nghiên cứu trong bài, luận văn đã cố gắng thực hiện

với phạm vi và dữ liệu tối đa trong khả năng của mình. Tuy nhiên, vì điều kiện

khách quan và chủ quan bài viết còn tồn tại một số hạn chế.Trước hết, đề tài sử

dụng bộ dữ liệu có kích thước mẫu trong giai đoạn năm từ 2000-2016 chưa quá lớn.

Mẫu quan sát còn hạn chế có thể dẫn đến kết quả hồi quy từ mô hình chưa thể giải

thích hết các vấn đề cần quan sát và có thể giảm bớt độ tin cậy kết quả định lượng.

Thêm nữa, về xét mức độ truyền dẫn và phân tích kết quả truyền dẫn lãi suất

chính sách đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam. Đề tài mới

quan tâm được hai phân tích phản ứng xung và phân rã phương sai trong dạng mô

hình vector tự hồi quy có điều chỉnh, vẫn còn nhiều khía cạnh hơn như nghiên cứu

sự biến động phương sai của lãi suất chính sách tác động tới lãi suất bán lẻ trong các

dạng mô hình ARCH-GARCH.

Ngoài ra, nghiên cứu của tác giả thực hiện trong giai đoạn có khủng hoảng thế

giới xảy ra, mặc dù giai đoạn 2008 thị trường tài chính Việt Nam hội nhập chưa

đang kể so với thế giới, tuy nhiên thực trạng cho thấy giai đoạn khủng hoảng các

biến đo lường lãi suất biến động tương đối lớn.Tuy nhiên sẽ tốt hơn nên các nghiên

cứu sau kiểm soát khủng hoảng thế giới và so sánh kết quả với nghiên cứu hiện tại.

Từ những giới hạn nêu trên tác giả xin đưa ra hướng nghiên cứu tiếp theo để

cũng cố thêm đóng góp trả lời làm rõ bức tranh về truyền dẫn lãi suất tại thị trường

Việt Nam. Trước hết, bài nghiên cứu sẽ mở rộng cỡ mẫu quan sát mà cụ thể là tăng

số năm được mở rộng trong các năm tiếp theo. Tiếp theo, đề tài thực hiện việc

nghiên cứu sự biến động phương sai của lãi suất chính sách tác động tới lãi suất bán

lẻ thông qua các dạng mô hình ARCH-GARCH. Mở rộng tiếp nữa có thể đó là kiểm

soát vấn đề khủng hoảng thế giới để so sánh kết quả với nghiên cứu hiện tại, xem

xét khủng hoảng tác động cụ thể tới mối quan hệ nghiên cứu rõ ràng hơn. Nghiên

cứu sâu hơn có thể cung cấp những thông tin hữu ích, rõ ràng các khía cạnh từ đó

đưa ra những khuyến nghị sát thực hơn cho các nhà làm chính sách để đưa ra những

chiến lược phù hợp nhất để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và duy trì môi trường vĩ

mô đạt mục tiêu.

Tóm tắt chương 5

Chương này tóm tắt lại những điểm chính của luận văn và một số hàm ý cho các

nhà làm chính sách về quản trị truyền dẫn mục tiêu trên cơ sở lý thuyết, phân tích

thực nghiệm mức độ truyền dẫn và phân tích kết quả truyền dẫn lãi suất chính sách

đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam. Kết quả nghiên cứu:

- Tìm ra bằng chứng thực nghiệm cho thấy truyền dẫn của lãi suất chính sách

đến lãi suất cho vay và giữa lãi suất tiền gửi tại Việt Nam có mức tương tự nhau.

- Khi có một cú sốc vào lãi suất chính sách, các lãi suất bán lẻ gồm lãi suất cho

vay và lãi suất tiền gửi phản ứng với cú sốc tuy nhiên không hoàn toàn.Về thời gian

nhận phản hồi từ lãi suất chính sách của cả hai lãi suất bán lẻ là từ quý 3.

- Lãi suất cho vay nhận truyền dẫn nhanh hơn so với lãi suất tiền gửi.

- Ngoài ra, đối với cả lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay, kết quả thực nghiệm

của tác giả tìm thấy tại Việt Nam cho thấy mức độ truyền dẫn cao trong kỳ đầu và

thấp dần trong các kỳ tiếp theo.

Bên cạnh đó, nội dung chương cũng đã trình bày về một số hạn chế của đề tài

nghiên cứu và đưa ra các hướng gợi ý nghiên cứu tiếp theo về chủ đề này ở các bài

nghiên cứu tiếp theo.

KẾT LUẬN

Chính sách tiền tệ luôn là một trong những chính sách trọng tâm để thúc đẩy nền

kinh tế tăng trưởng bền vững với mức lạm phát thấp. Một trong những công cụ quan

trọng của chính sách tiền tệ là kênh lãi suất, chính vì vậy phân tích mức độ truyền

dẫn lãi suất có ý nghĩa vô cùng quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả chính sách

tiền tệ của NHTW.

Bài luận văn này đã hệ thống hóa các lý thuyết về truyền dẫn lãi suất, tiến hành

đo lường mức độ truyền dẫn và phân tích kết quả truyền dẫn lãi suất chính sách đến

lãi suất tiền gửi và cho vay tại các ngân hàng thương mại. Từ kết quả nghiên cứu

bài luận văn đã đề xuất một số khuyến nghị về điều hành lãi suất nhằm giảm những

tác động tiêu cực đến lãi suất tiền gửi và cho vay tại các NHTM Việt Nam.

Tuy nhiên, mức độ truyền dẫn lãi suất chịu tác động của tình hình kinh tế - xã hội

cũng như của ngành ngân hàng không chỉ ở trong nước mà còn trên thế giới. Do đó,

những đề xuất và những gợi mở khoa học của bài luận văn này vẫn cần được tiếp

tục bổ sung và hoàn thiện hơn nữa.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

Báo cáo thường niên NHNN năm 2000-2015.

Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh, 2013. Hiệu quả của chính sách tiền tệ

thông qua kênh truyền dẫn lãi suất. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, số 12, trang 39-

47.

Nguyễn Khắc Quốc Bảo và Nguyễn Hữu Huy Nhựt, 2013. Bằng chứng thực nghiệm

của truyền dẫn lãi suất bất cân xứng ở Việt Nam. Tạp chí Phát triển kinh tế, số 274,

trang 11-22.

Nguyễn Phi Lân, 2010. Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định lượng.

Tạp chí ngân hàng, số 18.

Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Hữu Tuấn, 2014. Minh bạch chính sách tiền tệ

và truyền dẫn lãi suất bán lẻ ở Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, số 15,

tháng 03-04, trang 11-17.

Tổng cục thống kê.

Trầm Thị Xuân Hương, Võ Xuân Vinh và Nguyễn Phúc Cảnh, 2014. Truyền dẫn

của chính sách tiền tệ qua kênh lãi suất ngân hàng tại Việt Nam trước và sau khủng

hoảng. Tạp chí Phát triển kinh tế, số 283, tháng 05, trang 42-67.

Danh mục tài liệu tiếng Anh

Anil Perera & J. Wickramanayake, 2016. Determinants of commercial bank retail

interest rate adjustments: Evidence from a panel data model. Journal of

International Financial Markets, Institution & Money.

Blot, C., Lab ondance, F., 2011. Bank interest rate pass-through i n t he eurozone:

monetary policy transmission during the boom and since the financial crash.mieo.

Hansen, N.-J. H., Welz, P., Apr. 2011. Interest rate pass-through during the global

financial crisis: The case of Sweden. OECD Economics Department Working

Papers 855, OECD Publishing.

John B. Taylor (1993), Discretion versus Policy Rules in Practice, Carnegie-

Rochester Conference Series on Public Policy, 39, pp.195-214.

Karagiannis, S., Panagopoulos, Y., Vlamis, P., May 2010. Interest rate passthrough

in Europe and the US: Monetary policy after the financial crisis. Journal of Policy

Modeling 32 (3), 323-338.

Kok Sørensen, C., Werner, T., Jan. 2006. Bank interest rate pass–through in the

euro area: A cross country comparison. Working Paper Series 580, European

Central Bank.

Ming-Hua Liu, Dimitri Margaritis & Alireza Tourani-Rad. 2008. Monetary policy

transparency and pass-through of retail interest rates. Journal of Banking &

Finance, Volume 32, Issue 4, pages 501-511.

Muhamed Zulkhibri, 2012. Policy rate pass-through and the adjustments of retail

interest rates: Empirical evidence from Malaysia financial institution. Journal of

Asian Economics, Volume 23, Issue 4, pages 409-422.

Nikolay Hristov, Oliver Hulsewig & Timo Wollmershauser, 2014. The interate

pass-through in the Euro area during the global financial crisis. Journal of Banking

& Finance, Volume 48, pages 104-119.

Rehman, H., 2009. Interest rate pass-through and banking market Integration in

ASEAN: A Cross Country Comparison. Degree of Master thesis, University of

Malaya.

Sebastian Roelands (2012), Asymmetric Interest Rate Pass-Through from Monetary

Policy: The Role of Bank Regulation, Bowling Greenn State University; University

of Notre Dame.

Van L euvensteijn, M., S ¨orensen, C. K., Bikker, J. A., van Rixtel, A. A., April

2013. Impact of bank competition on the interest rate pass-through in the euro

area. Applied Economics 45 (11), 1359–1380.

Wang, K.-M., Lee, Y.-M., 2009. Market volatility and retail interest rate pass

through. Economic Modelling 26, 1270-1282.

PHỤ LỤC

VAR

GDP = C(1)GDP(-1) + C(2)GDP(-2) + C(3)GDP(-3) + C(4)GDP(-4) + C(5)GDP(-5) + C(6)GDP(-6)+ C(7)P(-1) + C(8)P(-2) + C(9)P(-3) + C(10)P(-4) + C(11)P(-5) + C(12)P(-6) + C(13)S(-1) + C(14)S(-2) + C(15)S(-3) + C(16)S(-4) + C(17)S(-5) + C(18)S(-6) + C(19)RD(-1) + C(20)RD(-2) + C(21)RD(-3) + C(22)RD(-4) + C(23)RD(-5) + C(24)RD(-6) P = C(25)GDP(-1) + C(26)GDP(-2) + C(27)GDP(-3) + C(28)GDP(-4) + C(29)GDP(-5) + C(30)GDP(-6) + C(31)P(-1) + C(32)P(-2) + C(33)P(-3) + C(34)P(-4) + C(35)P(-5) + C(36)P(-6) + C(37)S(-1) + C(38)S(- 2) + C(39)S(-3) + C(40)S(-4) + C(41)S(-5) + C(42)S(-6) + C(43)RD(-1) + C(44)RD(-2) + C(45)RD(-3) + C(46)RD(-4) + C(47)RD(-5) + C(48)RD(-6) S = C(49)GDP(-1) + C(50)GDP(-2) + C(51)GDP(-3) + C(52)GDP(-4) + C(53)GDP(-5) + C(54)GDP(-6) + C(55)P(-1) + C(56)P(-2) + C(57)P(-3) + C(58)P(-4) + C(59)P(-5) + C(60)P(-6) + C(61)S(-1) + C(62)S(- 2) + C(63)S(-3) + C(64)S(-4) + C(65)S(-5) + C(66)S(-6) + C(67)RD(-1) + C(68)RD(-2) + C(69)RD(-3) + C(70)RD(-4) + C(71)RD(-5) + C(72)RD(-6) RD = C(73)GDP(-1) + C(74)GDP(-2) + C(75)GDP(-3) + C(76)GDP(-4) + C(77)GDP(-5) + C(78)GDP(-6) + C(79)P(-1) + C(80)P(-2) + C(81)P(-3) + C(82)P(-4) + C(83)P(-5) + C(84)P(-6) + C(85)S(-1) + C(86)S(- 2) + C(87)S(-3) + C(88)S(-4) + C(89)S(-5) + C(90)S(-6) + C(91)RD(-1) + C(92)RD(-2) + C(93)RD(-3) + C(94)RD(-4) + C(95)RD(-5) + C(96)RD(-6) VECM D(GDP) = C(1)( GDP(-1) - 1.82648719735P(-1) + 0.0306861900216S(-1) + 1.27500950142RD(-1) - 6.61896242572 ) + C(2)D(GDP(-1)) + C(3)D(GDP(-2)) + C(4)D(GDP(-3)) + C(5)D(GDP(-4)) + C(6)D(GDP(-5)) + C(7)D(GDP(-6)) + C(8)D(P(-1)) + C(9)D(P(-2)) + C(10)D(P(-3)) + C(11)D(P(-4)) + C(12)D(P(-5)) + C(13)D(P(-6)) + C(14)D(S(-1)) + C(15)D(S(-2)) + C(16)D(S(-3)) + C(17)D(S(-4)) + C(18)D(S(-5)) + C(19)D(S(-6)) + C(20)D(RD(-1)) + C(21)D(RD(-2)) + C(22)D(RD(-3)) + C(23)D(RD(-4)) + C(24)D(RD(-5)) + C(25)D(RD(-6)) + C(26) D(P) = C(27)( GDP(-1) - 1.82648719735P(-1) + 0.0306861900216S(-1) + 1.27500950142RD(-1) - 6.61896242572 ) + C(28)D(GDP(-1)) + C(29)D(GDP(-2)) + C(30)D(GDP(-3)) + C(31)D(GDP(-4)) + C(32)D(GDP(-5)) + C(33)D(GDP(-6)) + C(34)D(P(-1)) + C(35)D(P(-2)) + C(36)D(P(-3)) + C(37)D(P(-4)) + C(38)D(P(-5)) + C(39)D(P(-6)) + C(40)D(S(-1)) + C(41)D(S(-2)) + C(42)D(S(-3)) + C(43)D(S(-4)) + C(44)D(S(-5)) + C(45)D(S(-6)) + C(46)D(RD(-1)) + C(47)D(RD(-2)) + C(48)D(RD(-3)) + C(49)D(RD(-4)) + C(50)D(RD(-5)) + C(51)D(RD(-6)) + C(52) D(S) = C(53)( GDP(-1) - 1.82648719735P(-1) + 0.0306861900216S(-1) + 1.27500950142RD(-1) - 6.61896242572 ) + C(54)D(GDP(-1)) + C(55)D(GDP(-2)) + C(56)D(GDP(-3)) + C(57)D(GDP(-4)) + C(58)D(GDP(-5)) + C(59)D(GDP(-6)) + C(60)D(P(-1)) + C(61)D(P(-2)) + C(62)D(P(-3)) + C(63)D(P(-4)) + C(64)D(P(-5)) + C(65)D(P(-6)) + C(66)D(S(-1)) + C(67)D(S(-2)) + C(68)D(S(-3)) + C(69)D(S(-4)) + C(70)D(S(-5)) + C(71)D(S(-6)) + C(72)D(RD(-1)) + C(73)D(RD(-2)) + C(74)D(RD(-3)) + C(75)D(RD(-4)) + C(76)D(RD(-5)) + C(77)D(RD(-6)) + C(78) D(RD) = C(79)( GDP(-1) - 1.82648719735P(-1) + 0.0306861900216S(-1) + 1.27500950142RD(-1) - 6.61896242572 ) + C(80)D(GDP(-1)) + C(81)D(GDP(-2)) + C(82)D(GDP(-3)) + C(83)D(GDP(-4)) + C(84)D(GDP(-5)) + C(85)D(GDP(-6)) + C(86)D(P(-1)) + C(87)D(P(-2)) + C(88)D(P(-3)) + C(89)D(P(-4)) + C(90)D(P(-5)) + C(91)D(P(-6)) + C(92)D(S(-1)) + C(93)D(S(-2)) + C(94)D(S(-3)) + C(95)D(S(-4)) + C(96)D(S(-5)) + C(97)D(S(-6)) + C(98)D(RD(-1)) + C(99)D(RD(-2)) + C(100)D(RD(-3)) + C(101)D(RD(- 4)) + C(102)D(RD(-5)) + C(103)D(RD(-6)) + C(104)

Phụ lục 1: Tổng hợp số liệu tốc độ tăng trưởng GDP từ năm 2000 - 2016

TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG GDP

Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Giá trị (%/năm) 6.79 6.84 7.08 7.34 7.79 8.44 8.23 8.48 6.18 5.32 6.78 5.89 5.03 5.42 5.98 6.68 6.21

Phụ lục 2: Tổng hợp số liệu chỉ số giá tiêu dùng CPI từ năm 2000 - 2016

CPI Giá trị (%/năm) -0.60 0.80 4.00 3.00 9.50 8.40 6.60 12.60 19.89 6.52 11.75

Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

2011 2012 2013 2014 2015 2016 18.13 6.81 6.04 1.84 0.60 4.74

Phụ lục 3: Tổng hợp số liệu lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn giai đoạn

2000 – 2016

LÃI SUẤT TÁI CHIẾT KHẤU 4.5 4.5 5.0 6.0 7.0 11.0 11.0 11.0 12.0 13.0 13.0 7.0 7.0 7.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 5.0 5.0 5.0 7.5 10.0 10.0 LÃI SUẤT TÁI CẤP VỐN 6.5 6.5 7.0 10.0 10.0 10.0 11.0 12.0 15.0 15.0 13.0 13.0 9.0 8.0 8.0 14.0 8.0 8.0 8.0 8.0 7.0 11.0 11.0 11.0 13.0 NGÀY ÁP DỤNG 31/12/2016 18/03/2014 13/05/2013 26/03/2013 24/12/2012 01/07/2012 11/06/2012 11/04/2012 13/03/2012 10/10/2011 01/05/2011 01/04/2011 01/12/2010 05/11/2010 01/10/2010 01/09/2010 01/08/2010 01/06/2010 01/02/2010 01/12/2009 01/10/2009 10/04/2009 22/12/2008 05/12/2008 21/11/2008

05/11/2008 21/10/2008 19/05/2008 01/02/2008 01/12/2005 01/04/2005 15/01/2005 01/08/2003 01/03/2003 01/07/2001 01/04/2001 06/11/2000 01/08/2000 05/04/2000 6.0 6.0 6.0 6.0 3.5 3.5 3.5 3.0 4.8 4.8 4.8 5.4 4.2 4.8 13.0 14.0 13.0 6.5 6.5 6.0 5.0 5.0 6.6 4.8 5.4 6.0 4.8 5.4

Phụ lục 4: Tổng hợp số liệu lãi suất liên ngân hàng giai đoạn quý 1/2000 – quý

3/2016

LÃI SUẤT BÌNH QUÂN LIÊN NGÂN HÀNG

Thời gian 2000 Q1 2000 Q2 2000 Q3 2000 Q4 2001 Q1 2001 Q2 2001 Q3 2001 Q4 2002 Q1 2002 Q2 2002 Q3 2002 Q4 2003 Q1 2003 Q2 2003 Q3 2003 Q4 2004 Q1 2004 Q2

Giá trị 7.57 7.34 6.49 8.88 6.64 6.57 7.30 6.78 7.09 7.21 7.77 7.54 7.55 7.79 6.86 6.51 6.47 6.97

2004 Q3 2004 Q4 2005 Q1 2005 Q2 2005 Q3 2005 Q4 2006 Q1 2006 Q2 2006 Q3 2006 Q4 2007 Q1 2007 Q2 2007 Q3 2007 Q4 2008 Q1 2008 Q2 2008 Q3 2008 Q4 2009 Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2010 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2011 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2012 Q1 2012 Q2 2012 Q3 2012 Q4 2013 Q1 2013 Q2 2013 Q3 2013 Q4 2014 Q1 2014 Q2

7.04 7.32 7.53 7.52 7.71 7.93 7.98 7.90 7.74 8.54 7.30 7.86 7.74 8.85 9.90 17.64 18.19 11.58 8.16 7.97 8.68 11.01 11.75 10.60 10.23 13.50 13.50 13.50 13.50 13.50 13.18 8.57 8.21 7.31 6.25 4.59 5.39 5.81 4.63 4.39

2014 Q3 2014 Q4 2015 Q1 2015 Q2 2015 Q3 2015 Q4 2016 Q1 2016 Q2 2016 Q3

4.03 4.52 4.61 4.67 4.87 5.06 5.08 4.63 3.68

Phụ lục 5: Tổng hợp số liệu lãi suất tiền gửi và cho vay giai đoạn quý 1/2000 –

quý 3/2016

Thời gian 2000 Q1 2000 Q2 2000 Q3 2000 Q4 2001 Q1 2001 Q2 2001 Q3 2001 Q4 2002 Q1 2002 Q2 2002 Q3 2002 Q4 2003 Q1 2003 Q2 2003 Q3 2003 Q4 2004 Q1 2004 Q2 2004 Q3 2004 Q4 2005 Q1 2005 Q2 2005 Q3 2005 Q4 2006 Q1 Lãi suất tiền gửi 3.60 3.58 3.54 3.89 5.24 4.96 5.20 5.82 5.90 6.39 6.70 6.80 6.87 7.04 6.61 5.97 5.97 5.97 6.22 6.53 6.54 7.20 7.31 7.53 7.61 lãi suất cho vay 10.80 10.80 10.40 10.20 10.65 9.35 9.00 8.68 8.52 8.75 9.50 9.48 9.41 9.45 9.54 9.52 9.54 9.54 9.68 10.13 10.82 10.88 11.08 11.33 11.18

7.61 7.65 7.65 7.67 7.58 7.44 7.28 9.12 13.80 16.99 11.01 6.88 7.33 7.90 9.53 10.26 11.12 11.10 12.29 13.96 14.00 14.00 14.00 13.65 10.68 9.00 8.68 7.86 7.04 6.85 6.81 6.42 5.85 5.76 5.00 4.82 4.72 4.72 4.73 4.99

11.18 11.18 11.18 11.18 11.18 11.18 11.18 12.32 16.64 20.10 14.08 9.54 9.57 10.19 10.98 12.00 13.44 13.17 13.93 16.05 18.02 17.91 15.84 15.30 13.87 12.49 12.23 11.85 10.20 9.82 9.63 9.58 8.60 8.32 8.16 7.23 7.23 7.05 6.96 6.96

2006 Q2 2006 Q3 2006 Q4 2007 Q1 2007 Q2 2007 Q3 2007 Q4 2008 Q1 2008 Q2 2008 Q3 2008 Q4 2009 Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2010 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2011 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2012 Q1 2012 Q2 2012 Q3 2012 Q4 2013 Q1 2013 Q2 2013 Q3 2013 Q4 2014 Q1 2014 Q2 2014 Q3 2014 Q4 2015 Q1 2015 Q2 2015 Q3 2015 Q4 2016 Q1

2016 Q2 2016 Q3

5.25 5.10

6.96 6.96

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

Jarque-Bera Probability

Sum Sum Sq. Dev.

RL 2.358772 2.341806 3.000720 1.940179 0.238717 0.438945 3.217481 2.283554 0.319251 158.0378 3.761056 67

GDP 12.04523 11.69739 13.73552 10.97452 0.887436 0.783935 1.995009 9.682126 0.007899 807.0306 51.97781 67

P 4.414299 4.448496 5.011568 3.862728 0.423538 0.084583 1.426674 6.990258 0.030345 295.7581 11.83937 67

S 2.027178 2.020162 2.901122 1.303247 0.347453 0.305506 3.018814 1.043217 0.593565 135.8209 7.967757 67

RD 1.970054 1.928619 2.832625 1.264127 0.358304 0.362197 2.823597 1.551787 0.460292 131.9936 8.473210 67

Observations

Phụ lục 6: Thống kê mô tả

Null Hypothesis: GDP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -0.414635 -3.540198 -2.909206 -2.592215

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GDP) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:49 Sample (adjusted): 2001Q2 2016Q3 Included observations: 62 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable GDP(-1) D(GDP(-1)) D(GDP(-2))

-0.014622 -0.237471 -0.040011

0.035265 0.127733 0.125938

-0.414635 -1.859121 -0.317702

Prob.* 0.8996 Prob. 0.6800 0.0683 0.7519

Phụ lục 7: Tính dừng

-0.251677 0.412969 0.223553

0.130923 0.129316 0.422032

-1.922331 3.193500 0.529707

D(GDP(-3)) D(GDP(-4)) C

0.0597 0.0023 0.5984

0.042029 0.297958 -0.084300 0.121552 -0.003477 1.842849

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.492296 Mean dependent var 0.446965 S.D. dependent var 0.221580 Akaike info criterion 2.749473 Schwarz criterion 8.613288 Hannan-Quinn criter. 10.86008 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: D(GDP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -3.504623 -3.540198 -2.909206 -2.592215

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GDP,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:50 Sample (adjusted): 2001Q2 2016Q3 Included observations: 62 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.171283 -0.082563 -0.134536 -0.400932 0.049032

0.334211 0.268236 0.208737 0.125096 0.030610

-3.504623 -0.307802 -0.644526 -3.204992 1.601815

Prob.* 0.0110 Prob. 0.0009 0.7594 0.5218 0.0022 0.1147

Variable D(GDP(-1)) D(GDP(-1),2) D(GDP(-2),2) D(GDP(-3),2) C

0.005468 0.522125 -0.113492 0.058051 -0.046140 1.836406

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.834155 Mean dependent var 0.822517 S.D. dependent var 0.219965 Akaike info criterion 2.757914 Schwarz criterion 8.518263 Hannan-Quinn criter. 71.67355 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: GDP has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 28 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Adj. t-Stat

Prob.*

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-0.621542 -3.533204 -2.906210 -2.590628

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(GDP) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:51 Sample (adjusted): 2000Q2 2016Q3 Included observations: 66 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.039695 0.513684

0.041550 0.500812

-0.955350 1.025701

Variable GDP(-1) C

0.8581 0.083012 0.055530 Prob. 0.3430 0.3089

0.036471 0.292388 0.409707 0.476061 0.435927 2.960593

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.014060 Mean dependent var -0.001345 S.D. dependent var 0.292584 Akaike info criterion 5.478761 Schwarz criterion -11.52034 Hannan-Quinn criter. 0.912693 Durbin-Watson stat 0.342996

Null Hypothesis: D(GDP) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 9 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -14.78646 -3.534868 -2.906923 -2.591006

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.0000 0.062304 0.052687

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(GDP,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:51

Sample (adjusted): 2000Q3 2016Q3 Included observations: 65 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.519595 0.056672

0.107554 0.031691

-14.12866 1.788280

Variable D(GDP(-1)) C

Prob. 0.0000 0.0785

0.001309 0.513589 0.123678 0.190582 0.150076 1.888245

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.760109 Mean dependent var 0.756301 S.D. dependent var 0.253538 Akaike info criterion 4.049729 Schwarz criterion -2.019538 Hannan-Quinn criter. 199.6190 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: P has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -0.301151 -3.536587 -2.907660 -2.591396

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(P) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:53 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.001416 0.733618 -0.246876 0.015511

0.004701 0.124478 0.122699 0.020729

-0.301151 5.893566 -2.012039 0.748273

Variable P(-1) D(P(-1)) D(P(-2)) C

Prob.* 0.9183 Prob. 0.7643 0.0000 0.0487 0.4572

0.017951 0.019202 -5.452959 -5.318029 -5.399803 1.909480

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.390166 Mean dependent var 0.359675 S.D. dependent var 0.015365 Akaike info criterion 0.014165 Schwarz criterion 178.4947 Hannan-Quinn criter. 12.79582 Durbin-Watson stat 0.000001

Null Hypothesis: D(P) has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -4.755192 -3.536587 -2.907660 -2.591396

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(P,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:53 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.517395 0.251361 0.009322

0.108806 0.120881 0.002689

-4.755192 2.079415 3.466523

Variable D(P(-1)) D(P(-1),2) C

Prob.* 0.0002 Prob. 0.0000 0.0418 0.0010

0.000309 0.017569 -5.482699 -5.381501 -5.442832 1.908597

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.270473 Mean dependent var 0.246554 S.D. dependent var 0.015250 Akaike info criterion 0.014187 Schwarz criterion 178.4464 Hannan-Quinn criter. 11.30790 Durbin-Watson stat 0.000066

Null Hypothesis: P has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat 0.120244 -3.533204 -2.906210 -2.590628

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.9650 0.000380 0.000871

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(P) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:53

Sample (adjusted): 2000Q2 2016Q3 Included observations: 66 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

0.002496 0.006006

0.005841 0.025848

0.427350 0.232348

Variable P(-1) C

Prob. 0.6706 0.8170

0.017003 0.019665 -4.977492 -4.911139 -4.951273 0.778814

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.002845 Mean dependent var -0.012735 S.D. dependent var 0.019790 Akaike info criterion 0.025064 Schwarz criterion 166.2572 Hannan-Quinn criter. 0.182628 Durbin-Watson stat 0.670559

Null Hypothesis: D(P) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 11 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -3.868276 -3.534868 -2.906923 -2.591006

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(P,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 14:54 Sample (adjusted): 2000Q3 2016Q3 Included observations: 65 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.408175 0.007363

0.098393 0.002564

-4.148433 2.871498

Variable D(P(-1)) C

Prob.* 0.0038 0.000235 0.000173 Prob. 0.0001 0.0056

0.000370 0.017438 -5.455768 -5.388864 -5.429370 1.707058

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.214557 Mean dependent var 0.202089 S.D. dependent var 0.015577 Akaike info criterion 0.015286 Schwarz criterion 179.3125 Hannan-Quinn criter. 17.20949 Durbin-Watson stat 0.000102

Null Hypothesis: S has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.579219 -3.534868 -2.906923 -2.591006

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(S) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:18 Sample (adjusted): 2000Q3 2016Q3 Included observations: 65 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.094831 0.171464 0.183989

0.060049 0.130336 0.124221

-1.579219 1.315546 1.481150

Variable S(-1) D(S(-1)) C

Prob.* 0.4874 Prob. 0.1194 0.1932 0.1436 -0.010608 0.159395 -0.810700 -0.710344 -0.771103 1.916912

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.051277 Mean dependent var 0.020673 S.D. dependent var 0.157739 Akaike info criterion 1.542651 Schwarz criterion 29.34776 Hannan-Quinn criter. 1.675487 Durbin-Watson stat 0.195582

Null Hypothesis: D(S) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -6.956731 -3.534868 -2.906923 -2.591006

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0000

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(S,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:18 Sample (adjusted): 2000Q3 2016Q3

Included observations: 65 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.883763 -0.009728

0.127037 0.019819

-6.956731 -0.490838

Variable D(S(-1)) C

Prob. 0.0000 0.6252 -0.003038 0.210558 -0.802033 -0.735129 -0.775635 1.931211

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.434451 Mean dependent var 0.425474 S.D. dependent var 0.159598 Akaike info criterion 1.604703 Schwarz criterion 28.06606 Hannan-Quinn criter. 48.39611 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: S has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.288136 -3.533204 -2.906210 -2.590628

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(S) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:18 Sample (adjusted): 2000Q2 2016Q3 Included observations: 66 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.073593 0.139074

0.057733 0.119253

-1.274719 1.166207

Variable S(-1) C

Prob.* 0.6304 0.024033 0.024294 Prob. 0.2070 0.2479 -0.010920 0.158184 -0.829847 -0.763494 -0.803627 1.665333

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.024761 Mean dependent var 0.009522 S.D. dependent var 0.157429 Akaike info criterion 1.586174 Schwarz criterion 29.38494 Hannan-Quinn criter. 1.624907 Durbin-Watson stat 0.207018

Null Hypothesis: D(S) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 10 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -6.903794 -3.534868 -2.906923 -2.591006

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(S,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:19 Sample (adjusted): 2000Q3 2016Q3 Included observations: 65 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.883763 -0.009728

0.127037 0.019819

-6.956731 -0.490838

Variable D(S(-1)) C

Prob.* 0.0000 0.024688 0.013914 Prob. 0.0000 0.6252 -0.003038 0.210558 -0.802033 -0.735129 -0.775635 1.931211

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.434451 Mean dependent var 0.425474 S.D. dependent var 0.159598 Akaike info criterion 1.604703 Schwarz criterion 28.06606 Hannan-Quinn criter. 48.39611 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: RD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.146112 -3.536587 -2.907660 -2.591396

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.2279

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RD) Method: Least Squares

Date: 03/25/17 Time: 15:19 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.088272 0.570937 -0.350183 0.180356

0.041131 0.113436 0.117452 0.083070

-2.146112 5.033136 -2.981500 2.171130

Variable RD(-1) D(RD(-1)) D(RD(-2)) C

Prob. 0.0359 0.0000 0.0041 0.0339

0.005705 0.130057 -1.570372 -1.435442 -1.517217 1.944826

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.354631 Mean dependent var 0.322363 S.D. dependent var 0.107061 Akaike info criterion 0.687725 Schwarz criterion 54.25192 Hannan-Quinn criter. 10.99003 Durbin-Watson stat 0.000008

Null Hypothesis: D(RD) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -6.628759 -3.536587 -2.907660 -2.591396

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RD,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:19 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.845129 0.414726 0.004413

0.127494 0.116844 0.013791

-6.628759 3.549400 0.320008

Variable D(RD(-1)) D(RD(-1),2) C

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0008 0.7501 -0.000277 0.142206 -1.527663 -1.426465 -1.487796 1.968987

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.418760 Mean dependent var 0.399702 S.D. dependent var 0.110180 Akaike info criterion 0.740517 Schwarz criterion 51.88521 Hannan-Quinn criter. 21.97398 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: RD has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -2.065370 -3.533204 -2.906210 -2.590628

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RD) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:19 Sample (adjusted): 2000Q2 2016Q3 Included observations: 66 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.085587 0.174329

0.043349 0.087001

-1.974376 2.003762

Variable RD(-1) C

Prob.* 0.2591 0.015225 0.018477 Prob. 0.0527 0.0493

0.005277 0.128064 -1.286353 -1.220000 -1.260134 1.167270

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.057412 Mean dependent var 0.042684 S.D. dependent var 0.125302 Akaike info criterion 1.004830 Schwarz criterion 44.44966 Hannan-Quinn criter. 3.898162 Durbin-Watson stat 0.052657

Null Hypothesis: D(RD) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 21 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -4.719168 -3.534868 -2.906923 -2.591006

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.0002 0.013748 0.007033

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RD,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:19 Sample (adjusted): 2000Q3 2016Q3 Included observations: 65 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.597735 0.003109

0.115414 0.014787

-5.179032 0.210268

Variable D(RD(-1)) C

Prob. 0.0000 0.8341 -0.000360 0.141093 -1.387465 -1.320560 -1.361067 1.664978

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.298616 Mean dependent var 0.287483 S.D. dependent var 0.119097 Akaike info criterion 0.893604 Schwarz criterion 47.09260 Hannan-Quinn criter. 26.82237 Durbin-Watson stat 0.000002

Null Hypothesis: RL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -1.094245 -3.536587 -2.907660 -2.591396

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RL) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:20 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.052371 0.596126 -0.410831 0.118838

0.047861 0.114084 0.122002 0.114030

-1.094245 5.225325 -3.367398 1.042164

Variable RL(-1) D(RL(-1)) D(RL(-2)) C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic

0.350572 Mean dependent var 0.318101 S.D. dependent var 0.081070 Akaike info criterion 0.394345 Schwarz criterion 72.04914 Hannan-Quinn criter. 10.79634 Durbin-Watson stat

Prob.* 0.7132 Prob. 0.2782 0.0000 0.0013 0.3015 -0.006275 0.098175 -2.126536 -1.991606 -2.073380 1.858520

Prob(F-statistic)

0.000009

Null Hypothesis: D(RL) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.054247 -3.536587 -2.907660 -2.591396

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RL,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:20 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.878532 0.460279 -0.005442

0.124540 0.113508 0.010186

-7.054247 4.055041 -0.534209

Variable D(RL(-1)) D(RL(-1),2) C

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0001 0.5951

0.000590 0.107693 -2.138026 -2.036828 -2.098159 1.882905

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.449515 Mean dependent var 0.431467 S.D. dependent var 0.081201 Akaike info criterion 0.402214 Schwarz criterion 71.41683 Hannan-Quinn criter. 24.90571 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: RL has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.451537 -3.533204 -2.906210 -2.590628

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.5517 0.009020 0.011534

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RL) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:20 Sample (adjusted): 2000Q2 2016Q3 Included observations: 66 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.060114 0.135520

0.050949 0.121085

-1.179883 1.119220

Variable RL(-1) C

Prob. 0.2424 0.2672 -0.006657 0.096734 -1.809878 -1.743525 -1.783659 1.159603

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.021289 Mean dependent var 0.005996 S.D. dependent var 0.096444 Akaike info criterion 0.595290 Schwarz criterion 61.72598 Hannan-Quinn criter. 1.392123 Durbin-Watson stat 0.242414

Null Hypothesis: D(RL) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 21 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -4.726098 -3.534868 -2.906923 -2.591006

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RL,2) Method: Least Squares Date: 03/25/17 Time: 15:20 Sample (adjusted): 2000Q3 2016Q3 Included observations: 65 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.601865 -0.004068

0.115572 0.011207

-5.207694 -0.363026

Variable D(RL(-1)) C

Prob.* 0.0002 0.007874 0.003136 Prob. 0.0000 0.7178

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression

0.300933 Mean dependent var 0.289836 S.D. dependent var 0.090131 Akaike info criterion

5.71E-18 0.106954 -1.944816

-1.877912 -1.918418 1.630507

Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.511788 Schwarz criterion 65.20652 Hannan-Quinn criter. 27.12008 Durbin-Watson stat 0.000002

Date: 03/25/17 Time: 14:55 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: GDP P S RD Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 At most 3

0.480811 0.283480 0.183204 0.032661

78.36220 36.41097 15.07665 2.125222

47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0075 0.0577 0.1449

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)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 At most 3

0.480811 0.283480 0.183204 0.032661

41.95123 21.33432 12.95142 2.125222

27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0004 0.0468 0.0798 0.1449

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

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

GDP -5.007668 1.326272 -2.747633 -0.308939

P 8.213850 -0.946275 5.517597 3.751922

S -5.798822 8.076801 1.189186 1.805593

RD -2.392225 -8.513169 0.008031 -3.052706

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(GDP) D(P) D(S) D(RD)

0.051425 -0.002098 0.072717 0.028328

-0.029397 -0.002092 -0.019323 0.021448

0.054217 0.003107 0.007293 0.014705

0.029041 -0.002103 -0.014900 -0.007440

Log likelihood

339.7401

1 Cointegrating Equation(s):

Phụ lục 8: Đồng liên kết

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

S 1.157988 (0.22959)

RD 0.477712 (0.26406)

GDP 1.000000

P -1.640254 (0.10154)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(GDP) D(P) D(S) D(RD)

-0.257519 (0.14894) 0.010504 (0.00983) -0.364145 (0.08096) -0.141857 (0.04991)

Log likelihood

350.4072

2 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

GDP 1.000000 0.000000

P 0.000000 1.000000

S 9.886712 (1.77319) 5.321567 (1.09402)

RD -11.72829 (2.16059) -7.441532 (1.33305)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(GDP) D(P) D(S) D(RD)

-0.296507 (0.15268) 0.007729 (0.01007) -0.389773 (0.08264) -0.113411 (0.04937)

0.450214 (0.24368) -0.015249 (0.01607) 0.615575 (0.13190) 0.212386 (0.07879)

Log likelihood

356.8830

3 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

GDP 1.000000 0.000000 0.000000

P 0.000000 1.000000 0.000000

S 0.000000 0.000000 1.000000

RD 74.99834 (17.8246) 39.23947 (9.51576) -8.772040 (1.87969)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(GDP) D(P) D(S) D(RD)

-0.445475 (0.16732) -0.000807 (0.01112) -0.409811 (0.09336) -0.153815 (0.05464)

0.749360 (0.28363) 0.001892 (0.01885) 0.655815 (0.15826) 0.293522 (0.09262)

-0.471165 (0.28573) -0.001040 (0.01899) -0.569073 (0.15943) 0.026450 (0.09330)

Date: 03/25/17 Time: 14:57 Sample (adjusted): 2000Q4 2016Q3 Included observations: 64 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: GDP P S RL Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 At most 2 At most 3

0.455971 0.193508 0.131680 0.005792

62.13228 23.17215 9.408263 0.371796

47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0013 0.2377 0.3290 0.5420

Trace test indicates 1 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)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 At most 2 At most 3

0.455971 0.193508 0.131680 0.005792

38.96012 13.76389 9.036467 0.371796

27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0011 0.3847 0.2831 0.5420

Max-eigenvalue test indicates 1 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 Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

GDP -5.230530 2.250578 -1.438878 0.691726

P 7.907875 -4.589855 3.259804 -3.636515

S -7.984294 4.786024 5.789473 -0.484917

RL 0.715335 -9.809242 -7.812681 3.683665

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(GDP) D(P) D(S) D(RL)

0.063668 -0.000730 0.083205 0.017520

-0.049063 -0.002530 -0.003345 0.006629

0.033554 0.001805 0.005394 0.017370

-0.011954 0.000911 0.005602 0.002105

Log likelihood

353.9406

1 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

GDP 1.000000

P -1.511869 (0.08167)

S 1.526479 (0.22979)

RL -0.136762 (0.36747)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(GDP) D(P) D(S) D(RL)

-0.333016 (0.15994) 0.003817 (0.01011) -0.435207 (0.08409) -0.091637 (0.04300)

Log likelihood

360.8225

2 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

GDP 1.000000 0.000000

P 0.000000 1.000000

S -0.193319 (2.73881) -1.137531 (1.77529)

RL 11.96231 (4.66475) 8.002726 (3.02368)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(GDP) D(P) D(S) D(RL)

-0.443437 (0.16992) -0.001876 (0.01083) -0.442734 (0.09151) -0.076718 (0.04653)

0.728670 (0.27285) 0.005839 (0.01738) 0.673327 (0.14694) 0.108117 (0.07472)

Log likelihood

365.3408

3 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

GDP 1.000000 0.000000 0.000000

P 0.000000 1.000000 0.000000

S 0.000000 0.000000 1.000000

RL 11.61239 (2.72771) 5.943732 (1.59469) -1.810055 (0.35004)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(GDP) D(P) D(S) D(RL)

-0.491717 (0.17320) -0.004473 (0.01107) -0.450495 (0.09428) -0.101712 (0.04594)

0.838049 (0.28626) 0.011723 (0.01830) 0.690910 (0.15583) 0.164741 (0.07593)

-0.548901 (0.32328) 0.004170 (0.02067) -0.649114 (0.17598) -0.007592 (0.08575)

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDP P S RD Exogenous variables: C Date: 03/25/17 Time: 14:58 Sample: 2000Q1 2016Q3 Included observations: 61

FPE 1.61e-05 1.50e-09 1.13e-09 6.43e-10* 6.71e-10 7.60e-10 7.17e-10

Lag 0 1 2 3 4 5 6

LogL -5.660451 293.4312 318.4676 352.1091 367.8759 381.7804 402.2224

LR NA 549.1519 42.68498 52.94395* 22.74560 18.23536 24.12828

AIC 0.316736 -8.964958 -9.261233 -9.839642 -9.831997 -9.763291 -9.908931*

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

SC 0.455154 -8.272869* -8.015472 -8.040208 -7.478892 -6.856514 -6.448482

HQ 0.370983 -8.693722 -8.773007 -9.134427* -8.909793 -8.624098 -8.552749

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDP P S RL Exogenous variables: C Date: 03/25/17 Time: 15:00 Sample: 2000Q1 2016Q3 Included observations: 61

FPE 1.83e-05 1.16e-09 8.66e-10 5.78e-10* 6.61e-10 6.84e-10 6.60e-10

Lag 0 1 2 3 4 5 6

LogL -9.473416 301.2496 326.5033 355.3421 368.3068 384.9859 404.7570

LR NA 570.5079 43.05532 45.38575* 18.70320 21.87424 23.33628

AIC 0.441751 -9.221300 -9.524697 -9.945643 -9.846126 -9.868392 -9.992031*

SC 0.580169 -8.529210* -8.278935 -8.146210 -7.493020 -6.961614 -6.531582

HQ 0.495999 -8.950064 -9.036471 -9.240428* -8.923922 -8.729198 -8.635849

Phụ lục 9: Độ trễ tối đa

Phụ lục 10: Độ ổn định mô hình

Dependent variable: D(GDP)

Excluded D(P) D(S) D(RD) All

Chi-sq 27.56854 10.18779 11.35616 37.76952

df 6 6 6 18

Dependent variable: D(P)

Excluded D(GDP) D(S) D(RD) All

Chi-sq 11.32454 6.063696 5.846584 24.33661

df 6 6 6 18

Dependent variable: D(S)

Excluded D(GDP) D(P) D(RD) All

Chi-sq 20.73516 12.09112 16.23554 43.89113

df 6 6 6 18

Dependent variable: D(RD)

Excluded D(GDP) D(P) D(S) All

Chi-sq 17.00899 8.512981 11.52315 49.15002

df 6 6 6 18

Prob. 0.0001 0.1170 0.0780 0.0042 Prob. 0.0788 0.4161 0.4406 0.1443 Prob. 0.0020 0.0600 0.0125 0.0006 Prob. 0.0093 0.2029 0.0735 0.0001

VEC Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests

Phụ lục 11: Kiểm định Granger VEC Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 03/25/17 Time: 15:02 Sample: 2000Q1 2016Q3 Included observations: 60

Date: 03/25/17 Time: 15:03 Sample: 2000Q1 2016Q3 Included observations: 60

Dependent variable: D(GDP)

df 6 6 6 18

Excluded D(P) D(S) D(RL) All

Chi-sq 15.43207 6.607499 1.924424 24.56652

Dependent variable: D(P)

df 6 6 6 18

Excluded D(GDP) D(S) D(RL) All

Chi-sq 9.171755 4.299465 6.108542 24.46396

Dependent variable: D(S)

df 6 6 6 18

Excluded D(GDP) D(P) D(RL) All

Chi-sq 14.43302 14.39022 8.169712 37.96649

Dependent variable: D(RL)

Prob. 0.0171 0.3587 0.9265 0.1373 Prob. 0.1641 0.6362 0.4111 0.1404 Prob. 0.0252 0.0256 0.2259 0.0039 Prob. 0.0121 0.0332 0.1556 0.0009

df 6 6 6 18

Excluded D(GDP) D(P) D(S) All

Chi-sq 16.33606 13.69598 9.335264 42.72202

Vector Error Correction Estimates Date: 03/25/17 Time: 15:12 Sample (adjusted): 2001Q4 2016Q3 Included observations: 60 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: GDP(-1) P(-1) S(-1) RD(-1) C Error Correction: CointEq1 D(GDP(-1)) D(GDP(-2)) D(GDP(-3)) D(GDP(-4)) D(GDP(-5)) D(GDP(-6))

CointEq1 1.000000 -1.826487 (0.13011) [-14.0384] 0.030686 (0.41400) [ 0.07412] 1.275010 (0.46985) [ 2.71365] -6.618962 D(GDP) -0.202997 (0.22701) [-0.89421] 0.115784 (0.26063) [ 0.44425] 0.117205 (0.22140) [ 0.52938] 0.052256 (0.23938) [ 0.21830] 0.559923 (0.21221) [ 2.63850] -0.213224 (0.20576) [-1.03627] -0.139012 (0.18130) [-0.76674]

D(P) -0.006334 (0.01619) [-0.39130] -0.005042 (0.01858) [-0.27132] 0.021050 (0.01579) [ 1.33338] 0.007612 (0.01707) [ 0.44594] -0.027105 (0.01513) [-1.79122] 0.004826 (0.01467) [ 0.32894] 0.006346 (0.01293) [ 0.49088]

D(S) -0.215702 (0.13507) [-1.59694] 0.097840 (0.15507) [ 0.63094] 0.207823 (0.13173) [ 1.57763] -0.037149 (0.14243) [-0.26082] -0.324722 (0.12627) [-2.57173] -0.019084 (0.12243) [-0.15588] 0.099873 (0.10787) [ 0.92582]

D(RD) -0.290270 (0.08746) [-3.31877] 0.140824 (0.10041) [ 1.40245] 0.244683 (0.08530) [ 2.86850] 0.176547 (0.09223) [ 1.91427] -0.045491 (0.08176) [-0.55640] 0.104460 (0.07928) [ 1.31769] 0.042928 (0.06985) [ 0.61455]

Phụ lục 12: Ước lượng hệ phương trình

D(P(-1)) D(P(-2)) D(P(-3)) D(P(-4)) D(P(-5)) D(P(-6)) D(S(-1)) D(S(-2)) D(S(-3)) D(S(-4)) D(S(-5)) D(S(-6)) D(RD(-1)) D(RD(-2)) D(RD(-3))

1.075198 (0.19346) [ 5.55763] -0.448273 (0.23548) [-1.90367] -0.062503 (0.21227) [-0.29445] 0.540197 (0.21448) [ 2.51861] -0.856477 (0.24341) [-3.51872] 0.412330 (0.21852) [ 1.88689] -0.050732 (0.02811) [-1.80484] -0.009074 (0.03260) [-0.27835] 0.023870 (0.02610) [ 0.91450] -0.009819 (0.02400) [-0.40920] 0.002848 (0.02503) [ 0.11378] 0.016707 (0.02701) [ 0.61850] 0.064763 (0.03751) [ 1.72648] -0.019952 (0.04482) [-0.44512] -0.036856 (0.03528)

-5.821131 (2.71316) [-2.14552] 3.400043 (3.30239) [ 1.02957] 9.560780 (2.97689) [ 3.21166] -7.903146 (3.00793) [-2.62743] 13.85682 (3.41356) [ 4.05934] -10.00184 (3.06460) [-3.26367] -0.146845 (0.39420) [-0.37251] -0.850155 (0.45715) [-1.85967] 0.236811 (0.36606) [ 0.64692] -0.307799 (0.33651) [-0.91468] -0.150964 (0.35102) [-0.43007] -0.191886 (0.37882) [-0.50654] 1.410397 (0.52607) [ 2.68101] -0.463411 (0.62862) [-0.73719] 0.506700 (0.49475)

5.177104 (1.61432) [ 3.20700] -3.211371 (1.96490) [-1.63437] 1.913468 (1.77124) [ 1.08030] -1.759016 (1.78971) [-0.98285] -2.882094 (2.03105) [-1.41901] 2.177103 (1.82342) [ 1.19396] -0.486410 (0.23455) [-2.07381] -0.148045 (0.27200) [-0.54428] 0.260627 (0.21780) [ 1.19662] 0.185543 (0.20022) [ 0.92668] -0.280421 (0.20886) [-1.34264] -0.329896 (0.22539) [-1.46364] 0.713290 (0.31301) [ 2.27882] -0.367321 (0.37402) [-0.98208] -0.627600 (0.29438)

2.736676 (1.04532) [ 2.61804] -1.540535 (1.27233) [-1.21080] 0.791618 (1.14693) [ 0.69021] -0.731741 (1.15889) [-0.63142] -0.433806 (1.31516) [-0.32985] -0.147810 (1.18072) [-0.12519] 0.047718 (0.15188) [ 0.31419] -0.269815 (0.17613) [-1.53190] 0.088674 (0.14103) [ 0.62875] 0.091921 (0.12965) [ 0.70899] -0.273642 (0.13524) [-2.02336] -0.016886 (0.14595) [-0.11570] 0.633371 (0.20268) [ 3.12496] -0.118915 (0.24219) [-0.49099] -0.264692 (0.19062)

D(RD(-4)) D(RD(-5)) D(RD(-6)) 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

[ 1.02415] -0.733463 (0.50935) [-1.44001] 0.221272 (0.44097) [ 0.50178] 0.076841 (0.28899) [ 0.26590] -0.045257 (0.07195) [-0.62899] 0.764842 0.591932 1.253679 0.192023 4.423350 30.91156 -0.163719 0.743831 0.040027 0.300599

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

[-1.04470] 0.046510 (0.03632) [ 1.28060] -0.017549 (0.03144) [-0.55810] 0.009941 (0.02061) [ 0.48241] 0.006116 (0.00513) [ 1.19208] 0.707220 0.491940 0.006374 0.013692 3.285119 189.3584 -5.445281 -4.537732 0.019105 0.019210 1.59E-10 1.64E-11 404.3933 -9.879778 -6.109958

[-2.13197] 0.239754 (0.30306) [ 0.79112] 0.163662 (0.26238) [ 0.62377] 0.311463 (0.17194) [ 1.81141] -0.045442 (0.04281) [-1.06145] 0.686645 0.456237 0.443826 0.114253 2.980124 62.06370 -1.202123 -0.294574 -0.011417 0.154939

[-1.38861] 0.203217 (0.19624) [ 1.03556] 0.060128 (0.16990) [ 0.35391] 0.046539 (0.11134) [ 0.41799] -0.042268 (0.02772) [-1.52474] 0.807190 0.665419 0.186093 0.073982 5.693591 88.13926 -2.071309 -1.163760 -0.000324 0.127901

Vector Error Correction Estimates Date: 03/25/17 Time: 15:12 Sample (adjusted): 2001Q4 2016Q3 Included observations: 60 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: GDP(-1) P(-1) S(-1) RL(-1)

CointEq1 1.000000 -1.584547 (0.06213) [-25.5058] 0.729588 (0.21517) [ 3.39082] 1.089349 (0.43450) [ 2.50714]

C Error Correction: CointEq1 D(GDP(-1)) D(GDP(-2)) D(GDP(-3)) D(GDP(-4)) D(GDP(-5)) D(GDP(-6)) D(P(-1)) D(P(-2)) D(P(-3)) D(P(-4)) D(P(-5)) D(P(-6)) D(S(-1))

D(P) -0.025589 (0.01961) [-1.30520] 0.009864 (0.02102) [ 0.46926] 0.024367 (0.02002) [ 1.21695] 0.028945 (0.02011) [ 1.43901] -0.005009 (0.01810) [-0.27680] 0.011748 (0.01696) [ 0.69259] 0.017640 (0.01327) [ 1.32958] 1.086028 (0.21046) [ 5.16021] -0.575855 (0.25064) [-2.29752] -0.040897 (0.21340) [-0.19164] 0.579534 (0.22226) [ 2.60748] -0.782694 (0.25802) [-3.03344] 0.418089 (0.22815) [ 1.83251] -0.016868

-9.115064 D(GDP) -0.469667 (0.30495) [-1.54016] 0.319924 (0.32694) [ 0.97855] 0.304971 (0.31144) [ 0.97923] 0.233489 (0.31286) [ 0.74630] 0.795795 (0.28146) [ 2.82742] 0.066014 (0.26384) [ 0.25021] 0.024288 (0.20636) [ 0.11770] -4.572996 (3.27352) [-1.39697] 3.429853 (3.89849) [ 0.87979] 7.422507 (3.31921) [ 2.23623] -6.729346 (3.45700) [-1.94659] 11.53389 (4.01327) [ 2.87394] -5.817613 (3.54865) [-1.63939] 0.772620

D(S) -0.583820 (0.16981) [-3.43816] 0.422860 (0.18205) [ 2.32276] 0.387106 (0.17342) [ 2.23217] 0.294063 (0.17421) [ 1.68796] 0.054690 (0.15673) [ 0.34895] 0.184068 (0.14691) [ 1.25290] 0.262798 (0.11491) [ 2.28700] 6.473395 (1.82282) [ 3.55131] -3.221747 (2.17082) [-1.48411] 1.971916 (1.84826) [ 1.06691] -0.793610 (1.92498) [-0.41227] -2.207307 (2.23474) [-0.98773] 2.527193 (1.97602) [ 1.27893] 0.066121

D(RL) -0.373893 (0.08931) [-4.18668] 0.287507 (0.09574) [ 3.00284] 0.289969 (0.09121) [ 3.17925] 0.311056 (0.09162) [ 3.39496] 0.147036 (0.08243) [ 1.78385] 0.162130 (0.07727) [ 2.09835] 0.131569 (0.06043) [ 2.17707] 3.224096 (0.95867) [ 3.36311] -2.053542 (1.14169) [-1.79869] 0.328701 (0.97205) [ 0.33815] 0.729442 (1.01240) [ 0.72051] -1.278553 (1.17530) [-1.08785] 1.596382 (1.03924) [ 1.53611] 0.285915

D(S(-2)) D(S(-3)) D(S(-4)) D(S(-5)) D(S(-6)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(RL(-4)) D(RL(-5)) D(RL(-6)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC

(0.02794) [-0.60369] 0.001142 (0.02881) [ 0.03963] -0.001709 (0.02347) [-0.07285] -0.021122 (0.02080) [-1.01524] 0.001544 (0.02143) [ 0.07207] -0.028722 (0.02239) [-1.28297] 0.032177 (0.04688) [ 0.68635] 0.054925 (0.04592) [ 1.19604] -0.009997 (0.04512) [-0.22159] 0.056215 (0.04517) [ 1.24458] 0.040213 (0.04161) [ 0.96640] 0.044013 (0.03020) [ 1.45731] 0.003733 (0.00713) [ 0.52327] 0.707259 0.492008 0.006373 0.013691 3.285741 189.3625 -5.445415

(0.43461) [ 1.77774] -0.110123 (0.44811) [-0.24575] -0.004443 (0.36497) [-0.01217] -0.482922 (0.32359) [-1.49237] -0.486358 (0.33326) [-1.45938] -0.335420 (0.34821) [-0.96326] -0.030168 (0.72918) [-0.04137] 0.068676 (0.71428) [ 0.09615] 0.656446 (0.70173) [ 0.93547] 0.333945 (0.70255) [ 0.47533] 0.606545 (0.64722) [ 0.93715] 0.202855 (0.46976) [ 0.43183] -0.116925 (0.11095) [-1.05381] 0.710778 0.498115 1.541906 0.212956 3.342272 24.70344 0.043219

(0.24201) [ 0.27322] 0.025584 (0.24952) [ 0.10253] -0.055047 (0.20323) [-0.27086] 0.018132 (0.18019) [ 0.10063] -0.137352 (0.18557) [-0.74015] -0.584779 (0.19390) [-3.01589] 0.099990 (0.40604) [ 0.24626] 0.398062 (0.39774) [ 1.00081] -0.240577 (0.39075) [-0.61568] 0.343840 (0.39120) [ 0.87893] 0.515124 (0.36040) [ 1.42932] 0.517534 (0.26158) [ 1.97850] -0.155893 (0.06178) [-2.52322] 0.662450 0.414251 0.478095 0.118582 2.669030 59.83239 -1.127746

(0.12728) [ 2.24640] 0.114658 (0.13123) [ 0.87371] -0.029735 (0.10688) [-0.27820] -0.030480 (0.09477) [-0.32164] -0.207320 (0.09760) [-2.12422] -0.221169 (0.10198) [-2.16882] 0.355088 (0.21355) [ 1.66282] 0.021189 (0.20918) [ 0.10129] 0.054116 (0.20550) [ 0.26333] 0.389579 (0.20574) [ 1.89351] 0.311589 (0.18954) [ 1.64390] 0.129547 (0.13757) [ 0.94168] -0.096767 (0.03249) [-2.97806] 0.775100 0.609732 0.132240 0.062365 4.687133 98.38818 -2.412939

Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.950768 0.040027 0.300599

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

-4.537866 0.019105 0.019210 1.65E-10 1.71E-11 403.2847 -9.842825 -6.073005

-0.220197 -0.011417 0.154939

-1.505390 -0.004284 0.099830

Phụ lục 13: Hàm phản ứng xung IRF

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

S.E. 0.192023 0.260925 0.314983 0.347775 0.420346 0.468254 0.519322 0.551761 0.590260 0.622038 0.651131 0.672151 0.699000 0.720545 0.738655 0.750918 0.766271 0.780018 0.794017 0.805300 0.821146 0.835724 0.850673 0.862354

GDP 1.876090 7.076292 9.138728 9.827951 16.27657 29.06260 40.20138 46.76509 52.09555 56.51862 59.88529 62.90488 65.97522 68.35729 69.72850 70.46434 71.12660 71.82814 72.56464 73.33745 74.09812 74.72988 75.19950 75.59339

P 33.18156 51.89238 62.41752 65.83843 61.28999 52.14552 43.57989 37.69675 31.50868 27.28185 24.43918 21.88506 19.25159 17.06133 15.43822 14.22157 13.27647 12.56473 11.99305 11.47631 10.98012 10.54660 10.18738 9.888218

S 15.33147 10.59442 6.258023 6.719144 6.254258 5.240213 4.734757 5.634767 8.219985 9.226222 9.491477 9.569625 9.765424 10.14202 10.73785 11.46233 11.96630 12.17104 12.16817 12.05495 11.91801 11.81891 11.78929 11.77636

RD 49.61088 30.43691 22.18573 17.61447 16.17919 13.55167 11.48397 9.903400 8.175784 6.973309 6.184057 5.640439 5.007765 4.439351 4.095434 3.851758 3.630632 3.436089 3.274144 3.131291 3.003745 2.904616 2.823829 2.742035

Cholesky Ordering: GDP P S RD

Phụ lục 14: Phân rã phương sai

S.E. 0.212956 0.278634 0.332141 0.362239 0.432203 0.472721 0.515923 0.545242 0.583713 0.615643 0.643539 0.665123 0.690489 0.713735 0.733197 0.747657 0.763381 0.778634 0.792166 0.803203 0.816528 0.830912 0.844848 0.856909

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

GDP 0.978273 0.727118 4.251925 5.751542 7.888318 12.77124 17.47539 20.95760 26.45283 33.83467 40.31604 45.79496 50.45256 53.99175 56.27551 57.88257 59.30248 60.64033 61.71296 62.50000 63.09520 63.54735 63.95057 64.41346

P 36.19743 65.90152 72.26249 64.14358 54.94055 44.94546 36.89432 32.57220 29.65129 26.65272 23.90107 21.53619 19.48580 17.75917 16.60899 15.70817 14.91955 14.31726 13.84063 13.41085 13.05323 12.82986 12.67349 12.48972

S 7.673232 4.343040 4.036899 12.06860 15.51408 16.36203 16.59550 15.95747 14.51759 12.96593 11.85456 10.71638 9.896897 9.646445 9.687757 9.998279 10.24924 10.14898 9.915480 9.707211 9.539798 9.356530 9.152788 8.936228

RL 55.15107 29.02833 19.44869 18.03628 21.65705 25.92128 29.03478 30.51273 29.37829 26.54668 23.92833 21.95247 20.16475 18.60264 17.42774 16.41099 15.52874 14.89343 14.53092 14.38194 14.31177 14.26625 14.22315 14.16060

Cholesky Ordering: GDP P S RL

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mức độ truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

Nguyễn Thị Phux

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT CHÍNH SÁCH

ĐẾN LÃI SUẤT TIỀN GỬI VÀ LÃI SUẤT CHO VAY

TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp.Hồ Chí Minh – Năm 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

Nguyễn Thị Phux

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT CHÍNH SÁCH

ĐẾN LÃI SUẤT TIỀN GỬI VÀ LÃI SUẤT CHO VAY

TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính -Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS.TRƯƠNG THỊ HỒNG

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

%

LÃI SUẤT TÁI CHIẾT KHẤU, LÃI SUẤT TÁI CẤP VỐN

%

KẾT LUẬN

TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG GDP

Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Giá trị (%/năm) 6.79 6.84 7.08 7.34 7.79 8.44 8.23 8.48 6.18 5.32 6.78 5.89 5.03 5.42 5.98 6.68 6.21

Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

LÃI SUẤT BÌNH QUÂN LIÊN NGÂN HÀNG

Thời gian 2000 Q1 2000 Q2 2000 Q3 2000 Q4 2001 Q1 2001 Q2 2001 Q3 2001 Q4 2002 Q1 2002 Q2 2002 Q3 2002 Q4 2003 Q1 2003 Q2 2003 Q3 2003 Q4 2004 Q1 2004 Q2

Giá trị 7.57 7.34 6.49 8.88 6.64 6.57 7.30 6.78 7.09 7.21 7.77 7.54 7.55 7.79 6.86 6.51 6.47 6.97

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok