28
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 220- Tháng 9. 2020
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X
Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam:
Phương pháp kiểm định đường bao ARDL
Trương Đông Lộc
Khoa Kinh tế, Trường Đại học Cần Thơ
Ngày nhận: 30/01/2020
Ngày nhận bản sửa: 10/04/2020
Ngày duyệt đăng: 17/04/2020
Nghiên cứu này kiểm định mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và
lạm phát ở Việt Nam. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là chuỗi dữ liệu thời gian
được thu thập theo tần suất tháng trong giai đoạn từ năm 2009 đến 2017. Sử dụng
phương pháp tiếp cận kiểm định đường bao phân phối trễ tự hồi quy (ARDL bounds
testing approach), kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối tương quan thuận trong
dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Tuy nhiên, mối quan hệ này không
phải là một- một như khẳng định của Hiệu ứng Fisher. Ngoài ra, nghiên cứu này
còn tìm thấy mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát. Cụ thể là, trong
ngắn hạn khi lạm phát tăng 1,0% thì lãi suất danh nghĩa sẽ được điều chỉnh tăng
0,4%.
Từ khóa: ARDL, lãi suất, lạm phát, Việt Nam.
The relationship between interest rate and inflation in Vietnam: An ARDL bound testing
approach
Abstract: This study is aimed at testing the long-term and short-term relationship between interest
rate and inflation in Vietnam. Data used in the study are monthly series of selected indicators during
the period from 2009 to 2017. Using ARDL bounds testing approach, the results show the presence
of long-term positive relationship between interest rate and inflation in Vietnam. However, this
relationahip is not one-to-one as postulation of Fisher efffect. In addition, this study finds the short-
term relationship between interest rate and inflation. Specifically, in the short-term, 1% increase in
inflation leads to 0.4% increase in nominal interest rate.
Keywords: ARDL, inflation, interest rate, Vietnam.
Loc Dong Truong
Email: tdloc@ctu.edu.vn
College of Economics, Can Tho University
TRƯƠNG ĐÔNG LỘC
29
Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
1. Giới thiệu
Lãi suất và lạm phát là hai vấn đề thường
được chính phủ các nước đặc biệt quan tâm
trong điều hành kinh tế vĩ mô bởi vì nó có
những tác động nhất định đến nền kinh tế.
Lãi suất là một công cụ thường được ngân
hàng trung ương sử dụng để thực hiện
chính sách tiền tệ nhằm đạt được các mục
tiêu kinh tế vĩ mô và nó có thể ảnh hưởng
đến lạm phát ở mỗi quốc gia. Mối quan hệ
giữa lãi suất và lạm phát là chủ đề nhận
được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên
cứu trong nhiều thập niên qua. Về mặt lý
thuyết, mối quan hệ giữa lãi suất và lạm
phát đã được xác nhận đầu tiên bởi Fisher
(1930) và thường được gọi là Hiệu ứng
Fisher. Cụ thể là, Hiệu ứng Fisher cho rằng
khi lạm phát kỳ vọng tăng thì lãi suất danh
nghĩa sẽ được điều chỉnh tăng để đảm bảo
rằng lãi suất thực, được đo lường bằng lãi
suất danh nghĩa trừ đi lạm phát, là không
đổi. Nói một cách khác, trong dài hạn, lãi
suất danh nghĩa có mối tương quan thuận
với lạm phát kỳ vọng.
Về mặt thực nghiệm, sự phù hợp của Hiệu
ứng Fisher đã được kiểm định ở nhiều quốc
gia trên thế giới. Các nghiên cứu ở các
nước phát triển phần lớn đều đi đến kết luận
rằng Hiệu ứng Fisher là phù hợp (Mishkin,
1992; Evans và Lewis, 1995; Crowder và
Hoffman, 1996; Atkins và Coe, 2002). Tuy
nhiên, ở các nước đang phát triển, kết quả
của các nghiên cứu vẫn chưa thật sự thống
nhất với nhau. Một số nghiên cứu đã tìm
thấy mối tương quan thuận trong dài hạn
giữa lãi suất và lạm phát (Thornton, 1996;
Maghyereh và Al-Zoubi, 2006; Ayub và
cộng sự, 2014), trong khi đó một số nghiên
cứu khác lại không tìm thấy mối tương
quan giữa hai biến số này ở một số quốc
gia (Nusair, 2008; Ahmad, 2010; Payne và
Ewing, 1997). Mục tiêu của nghiên cứu này
là tìm kiếm các bằng chứng thực nghiệm
về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát
ở Việt Nam. Ngoài ra, kết quả của nghiên
cứu này còn là bằng chứng khoa học có giá
trị giúp cho Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
(NHNN) có những chính sách điều hành lãi
suất hợp lý nhằm hỗ trợ cho sự phát triển
kinh tế của nước ta trong thời gian tới. Phần
còn lại của bài viết được cấu trúc như sau:
Mục 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các bằng
chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa lãi
suất và lạm phát; Mục 3 mô tả số liệu được
sử dụng và phương pháp nghiên cứu; Mục
4 tóm tắt các kết quả nghiên cứu; và cuối
cùng, kết luận của bài viết được trình bày
ở Mục 5.
2. Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng
thực nghiệm về mối quan hệ giữa lãi suất
và lạm phát
Về mặt kinh tế học, mối quan hệ giữa lãi
suất và lạm phát có thể được giải thích
bằng Hiệu ứng Fisher (Fisher effect). Hiệu
ứng Fisher là lý thuyết kinh tế được đề
xuất bởi Fisher (1930) dựa trên giả định thị
trường vốn là hoàn hảo và các dòng vốn
có thể dịch chuyển tự do. Hiệu ứng Fisher
cho rằng lãi suất thực, được đo lường bằng
chênh lệch giữa lãi suất danh nghĩa và lạm
phát, ở các nước sẽ tiến về mức cân bằng.
Nói một cách khác, trong dài hạn, lãi suất
danh nghĩa có mối tương quan thuận với
lạm phát kỳ vọng.
Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát là
chủ đề thu hút sự quan tâm của nhiều nhà
nghiên cứu trong suốt những thập niên qua.
Nhiều nghiên cứu đã tìm thấy mối tương
quan thuận giữa lãi suất và lạm phát ở
các nước phát triển. Mishkin (1992) xem
xét mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát
ở Mỹ trong giai đoạn 1953- 1990. Nghiên
cứu này không tìm thấy sự tồn tại mối quan
Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL
30 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020
hệ trong ngắn hạn, nhưng lại tìm thấy mối
quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm
phát, phù hợp với Hiệu ứng Fisher. Dựa
trên các kết quả nghiên cứu, tác giả đã kết
luận rằng Hiệu ứng Fisher chỉ tồn tại trong
mẫu nghiên cứu với lãi suất và lạm phát
thay đổi theo xu hướng. Tương tự, Evans
và Lewis (1995) kiểm định Hiệu ứng
Fisher ở Mỹ trong giai đoạn 1947- 1987.
Nghiên cứu này cũng đi đến kết luận rằng
tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi
suất và lạm phát với tương quan một- một
(1% thay đổi lạm phát dẫn đến 1% thay đổi
lãi suất danh nghĩa như Hiệu ứng Fisher).
Cũng ở nước Mỹ, Crowder và Hoffman
(1996) kiểm định giả thuyết về mối quan
hệ dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa ngắn
hạn và lạm phát. Các tác giả đã tìm thấy
mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và
lạm phát theo hướng lạm phát ảnh hưởng
đến lãi suất. Kết quả nghiên cứu này hàm
ý rằng lạm phát chứa đựng thông tin để có
thể dự báo lãi suất danh nghĩa trong tương
lai. Booth và Ciner (2001) xem xét mối
quan hệ giữa lãi suất của đồng Euro và lạm
phát ở 9 nước thuộc Châu Âu và Mỹ. Kết
quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan
hệ đồng liên kết giữa lãi suất và lạm phát ở
tất cả các nước, trừ Pháp. Hiệu ứng Fisher
còn được tìm thấy ở Mỹ và Canada trong
nghiên cứu của Atkins và Coe (2002).
Trong những năm gần đây, mối quan hệ giữa
lãi suất và lạm phát ở các nước đang phát
triển cũng được nhiều nhà nghiên cứu quan
tâm. Thornton (1996) kiểm định sự phù
hợp của Hiệu ứng Fisher trong trường hợp
của Mexico giai đoạn 1978- 1994. Sử dụng
kiểm định đồng liên kết được phát triển bởi
Engle và Granger (1987), nghiên cứu này
đã đi đến kết luận rằng Hiệu ứng Fisher là
phù hợp. Cụ thể là, lãi suất phản ứng hoàn
toàn trước các sốc về lạm phát trong thời
gian 12 tháng. Tương tự, Maghyereh và Al-
Zoubi (2006) nghiên cứu mối quan hệ dài
hạn giữa lãi suất và lạm phát ở nước đang
phát triển (Argentina, Brazil, Malaysia,
Mexico, Korea và Turkey). Kết quả nghiên
cứu cũng cho thấy tồn tại mối tương quan
thuận trong hệ dài hạn giữa lãi suất và lạm
phát. Đặc biệt là, nghiên cứu này đã chỉ ra
rằng lãi suất danh nghĩa gần như thay đổi
cùng độ lớn với sự thay đổi của lạm phát,
thể hiện ở hệ số hồi quy trong mô hình
ước lượng gần bằng 1 cho phần lớn các
quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Ở khu vực
Châu Á, Nusair (2008) kiểm định sự phù
hợp của Hiệu ứng Fisher ở Indonesia, Hàn
Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore
và Thailand trong giai đoạn 1978- 2005.
Sử dụng phương pháp kiểm định đồng
liên kết được phát triển bởi Gregory and
Hansen (1996), kết quả nghiên cứu cho
thấy tồn tại Hiệu ứng Fisher trong trường
hợp của Hàn Quốc, Malaysia, Singapore và
Thailand. Bên cạnh đó, Ahmad (2010) đo
lường mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát
ở các nước Nam Á (Ấn Độ, Bangladesh,
Pakistan, Sri Lanka, Kuwait and Saudi
Arabia). Dựa vào kết quả kiểm định đường
bao ARDL, tác giả đã kết luận rằng tồn
tại mối tương quan thuận giữa lãi suất và
lạm phát ở Ấn Độ, Pakistan, Kuwait, Saudi
Arabia và Sri Lanka nhưng lại không tìm
thấy mối tương quan giữa hai biến số này
ở Bangladesh. Trong một nghiên cứu gần
đây, Ayub và cộng sự (2014) đo lường mối
quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm
phát ở Pakistan trong giai đoạn 1973- 2010.
Sử dụng phương pháp kiểm định đồng tích
hợp Johansen và Engle-Granger, nhóm
nghiên cứu đã chỉ ra rằng tồn tại mối quan
hệ cân bằng trong dài hạn giữa lãi suất danh
nghĩa và lạm phát ở Pakistan.
Tóm tại, phần lớn các nghiên cứu thực
nghiệm ở cả các nước phát triển và đang
phát triển đều đi đến kết luận rằng tồn tại
TRƯƠNG ĐÔNG LỘC
31
Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
mối tương quan thuận trong dài hạn giữa
lãi suất và lạm phát. Tuy nhiên, nhiều
nghiên cứu lại không tìm thấy mối tương
quan một- một như khẳng định của Fisher
(1930). Trên cơ sở lý thuyết và các bằng
chứng thực nghiệm được lược khảo ở trên,
giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:
Tồn tại mối tương quan thuận trong dài
hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam.
Giả thuyết này sẽ được kiểm định bằng các
phương pháp phù hợp và được trình bày ở
các nội dung tiếp theo.
3. Số liệu sử dụng và mô hình nghiên cứu
3.1. Số liệu sử dụng
Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao
gồm chuỗi số liệu theo thời gian của lãi
suất và lạm phát ở Việt Nam theo tần suất
tháng trong giai đoạn từ năm 2009 đến
2017. Lạm phát được tính dựa trên mức
tăng/giảm chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hàng
tháng, trong khi lãi suất được sử dụng là lãi
suất/năm được thu thập vào cuối mỗi tháng
từ website của NHNN.
3.2. Mô hình nghiên cứu
Để nghiên cứu mối quan hệ giữa lãi suất và
lạm phát ở Việt Nam, nghiên cứu này sử
dụng mô hình ước lượng tổng quát đã được
sử dụng bởi Ahmad (2010), cụ thể như sau:
LSt = βo + β1INFt +ut (1)
Trong đó:
LSt là lãi suất của VND ở tháng t (%/năm);
INFt: Lạm phát ở Việt Nam được đo lường
bằng chỉ số giá tiêu dùng ở tháng t (%).
Do dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu
này là dữ liệu thời gian nên để lựa chọn
mô hình nghiên cứu phù hợp, trước tiên các
chuỗi dữ liệu sẽ được kiểm định tính dừng
(stationary). Để kiểm tra tính dừng của các
biến số thời gian, các nhà nghiên cứu đã
đề xuất nhiều phương pháp kiểm định khác
nhau, chẳng hạn như: Kiểm định Dickey-
Fuller (DF), kiểm định Augmented Dickey
Fuller (ADF) và kiểm định Phillips- Person
(PP). Trong nghiên cứu này, kiểm định
ADF được sử dụng để kiểm định tính dừng
của chuỗi dữ liệu lãi suất và lạm phát.
Phương trình của kiểm định ADF có dạng
như sau:
êyt = α0 + βyt-1+ ∑
=
−
∆
k
j
jtj y
1
φ
+ εt (2)
êyt = α0 +δt + βyt-1+ ∑
=
−
∆
k
j
jtj y
1
φ
+ εt
(3)
Mô hình (3) khác với mô hình (2) là có
thêm biến xu hướng về thời gian δt. Các
ký hiệu trong mô hình (2) và (3) được giải
thích như sau:
ê = yt - yt-1
Yt: chuỗi số liệu theo thời gian đang xem xét
k: chiều dài độ trễ (lag time)
εt: nhiễu trắng
Vì kết quả của kiểm định ADF rất nhạy cảm
với sự lựa chọn chiều dài độ trễ (k) nên tiêu
chuẩn thông tin được phát triển bởi Akaike
(Akaike Information Criterion - AIC) được
sử dụng để chọn lựa k tối ưu cho phương
trình hồi quy ADF (giá trị k được lựa chọn
sao cho AIC nhỏ nhất). Giả thuyết H0 trong
kiểm định ADF là tồn tại một nghiệm đơn vị
(β = 0). Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm
định ADF không theo phân phối chuẩn, vì
vậy giá trị tới hạn được dựa trên bảng giá
Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL
32 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020
trị tính sẵn của Mackinnon (1991).
Trên cơ sở kết quả kiểm định ADF (sẽ được
trình bày ở phần sau), mô hình kiểm định
đường bao phân phối trễ tự hồi quy (ARDL
- Autoregressive distributed lag bound
testing approach) do Pesaran và cộng sự
(2001) phát triển được sử dụng trong nghiên
cứu này để ước lượng mối quan hệ trong
dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm
phát. Mô hình này được xem là có nhiều
ưu điểm hơn so với các phương pháp ước
lượng đồng liên kết (cointegration) khác.
Cụ thể là, mô hình kiểm định đường bao
ARDL không yêu cầu các biến số trong mô
hình phải có tính dừng hoặc có cùng bậc
liên kết. Thay vào đó, mô hình kiểm định
đường bao ARDL chỉ yêu cầu các biến số
có bậc liên kết nhỏ hơn 2 [I(0) hoặc I(1)].
Thêm vào đó, về mặt thống kê, mô hình
kiểm định đường bao ARDL được xem
là có ý nghĩa hơn trong việc xác định mối
quan hệ đồng liên kết đối với mẫu nghiên
cứu nhỏ. Ngoài ra, khác với các phương
pháp ước lượng đồng liên kết khác, mô
hình kiểm định đường bao ARDL không
yêu cầu các biến được sử dụng trong mô
hình phải có cùng độ trễ. Mô hình kiểm
định đường bao ARDL được sử dụng trong
nghiên cứu này có dạng như sau:
10
pq
t i ti j t j
ij
LS TS INF
αβ β λ λ ε
− −− −
= =
∆=+ ∆ + ∆ + + +
∑∑
0 11 1t t t
LS INF
αβ β λ λ ε
− −− −
= =
∆=+ ∆ + ∆ + + +
∑∑
(4)
Kiểm định đồng liên kết được thực hiện
bằng việc sử dụng giá trị thống kê F với giả
thuyết H0 là 01
0
λλ
= =
. Nếu giá trị thống
kê F lớn hơn giá trị tới hạn (critical value)
thì giả thuyế H0 bị bác bỏ, điều đó có nghĩa
là tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa 2
biến nghiên cứu.
Nếu tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa
2 biến số nghiên cứu thì mối quan hệ dài
hạn giữa 2 biến số này sẽ được ước lượng
với các phương trình như sau:
t tt
LS INF
αδ ε
=++
(5)
Lưu ý là mô hình (5) được rút ra từ mô hình
(4) bởi vì nếu tồn tại mối quan hệ trong dài
hạn thì ΔLSt = 0, ΔINFt = 0. Khi đó, hệ số
hồi quy thể hiện mối quan hệ trong dài hạn
giữa lãi suất và lạm phát (δ) là
01
/
λλ
−
.
Ngoài ra, để ước lượng mối quan hệ trong
ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát, mô hình
hiệu chỉnh sai số (error correction model -
ECM) được sử dụng. Mô hình này có dạng
như sau:
10
pq
t i ti j t j
ij
LS LS INF
αβ β δ ε
− −−
= =
∆=+ ∆ + ∆ + +
∑∑
1
t t
ECM
αβ β δ ε
− −−
= =
∆=+ ∆ + ∆ + +
∑∑
(6)
Trong đó, ECMt-1 = LSt-1 - α - δINFt-1 và
được ước lượng từ mô hình (5).
Ngoài ra, để đảm bảo độ tin cậy cho các
kết quả nghiên cứu, một số kiểm định chẩn
đoán còn được sử dụng trong nghiên cứu
này. Các kiểm định này bao gồm: kiểm
định phương sai sai số thay đổi, kiểm định
tự tương quan, kiểm định tính ổn định của
mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Như đã trình bày ở trên, trước khi áp dụng
mô hình kiểm định đường bao ARDL,
kiểm định nghiệm đơn vị phải được thực
hiện như là một điều kiện bắt buộc nhằm
để kiểm tra mức độ liên kết của các chuỗi
số liệu quan sát. Kết quả kiểm định nghiệm
đơn vị ADF có và không có xu hướng về