Luận án tiến sĩ Kinh tế: Phân tích kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Việt Nam: Tiếp cận bằng mô hình VECM

Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Tr−êng ®¹i häc kinh tÕ quèc d©n (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)

§ç KH¾C H¦ëNG

PH¢N TÝCH K£NH TÝN DôNG NG¢N HµNG TRONG C¥ CHÕ TRUYÒN DÉN TIÒN TÖ ë VIÖT NAM: TIÕP CËN B»NG M¤ H×NH VECM

Hµ Néi – 2017

Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Tr−êng ®¹i häc kinh tÕ quèc d©n (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)

§ç KH¾C H¦ëNG

PH¢N TÝCH K£NH TÝN DôNG NG¢N HµNG TRONG C¥ CHÕ TRUYÒN DÉN TIÒN TÖ ë VIÖT NAM: TIÕP CËN B»NG M¤ H×NH VECM

Chuyªn ngµnh: KINH TÕ HäC KINH TÕ HäC Chuyªn ngµnh: KINH TÕ HäC KINH TÕ HäC Chuyªn ngµnh: Chuyªn ngµnh: M· sè: 62.31.03.01 M· sè: 62.31.03.01 M· sè: 62.31.03.01 M· sè: 62.31.03.01

Người hướng dẫn khoa học:

1: PGS.TS. VŨ KIM DŨNG

2: PGS.TS. TÔ TRUNG THÀNH

Hµ Néi – 2017

LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam

kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi tự thực hiện và không vi

phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.

Hà Nội, ngày 26 tháng 12 năm 2017

Người hướng dẫn khoa học PGS.TS. Vũ Kim Dũng PGS.TS. Tô Trung Thành Nghiên cứu sinh Đỗ Khắc Hưởng

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU PHẦN MỞ ĐẦU ........................................................................................................ 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TIỀN TỆ THÔNG QUA KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG….......................................................................................................................10 1.1. Tổng quan lý thuyết về cơ chế truyền dẫn tiền tệ…………………………………..10 1.1.1. Kênh lãi suất ............................................................................................. 10

1.1.2. Kênh tỉ giá ................................................................................................ 11 1.1.3. Kênh giá tài sản ........................................................................................ 12 1.1.4. Kênh tín dụng ngân hàng .......................................................................... 12 1.2. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm……………………………………...…………18 1.2.1. Nghiên cứu trên thế giới............................................................................ 18 1.2.2. Nghiên cứu tại Việt Nam .......................................................................... 21

1.3. Kết luận………………………………………………………………………………23 CHƯƠNG 2: THỰC THI CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM THÔNG QUA KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG ................................................................ 26 2.1. Mục tiêu điều hành……………………………………………………………...…..27 2.1.1. Mục tiêu lạm phát ..................................................................................... 28 2.1.2. Mục tiêu tăng trưởng kinh tế ..................................................................... 29

2.2. Mục tiêu trung gian…………………………………………………………………31 2.2.1. Mục tiêu tăng trưởng tín dụng ................................................................... 31

2.2.2. Mục tiêu tổng phương tiện thanh toán ....................................................... 33

2.3. Các công cụ thực thi chính sách tiền tệ……………………………………………..34 2.3.1. Công cụ dự trữ bắt buộc ............................................................................ 34

2.3.2. Hạn mức tín dụng ..................................................................................... 37 2.3.3. Công cụ lãi suất ........................................................................................ 38 2.3.4. Tỉ giá ........................................................................................................ 40 2.3.2. Thị trường mở ........................................................................................... 43

2.4. Diễn biến thực thi chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng………..45 2.5. Kết luận……………………………………………………………. ……………….53 CHƯƠNG 3: XÁC ĐỊNH SỰ TỒN TẠI KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG TRONG CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TIỀN TỆ Ở VIỆT NAM ................................ 54

3.1. Phương pháp nghiên cứu……………………………………………………………54 3.2. Thiết lập mô hình xác định kênh truyền dẫn tín dụng ngân hàng ở Việt Nam .......57 3.3. Phân tích dữ liệu và kiểm tra điều kiện áp dụng mô hình………………………….59 3.3.1. Phân tích dữ liệu ....................................................................................... 59

3.3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị.......................................................................... 64 3.3.3. Kiểm định lựa chọn bước trễ tối ưu và phương trình đồng tích hợp ........... 65 3.3.4. Xác định điều kiện để áp dụng kênh tín dụng ngân hàng ........................... 70

3.4. Kiểm định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam……………………..74 3.4.1. Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn đồng tích hợp .............................. 74 3.4.2. Kết quả ước lượng mối quan hệ động trong ngắn hạn ............................... 78 3.4.3. Chuẩn đoán mô hình ................................................................................. 80

3.4.4. Tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ ................................................ 81

3.5. Kết luận……………………………………………………………………………...85 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP ............................................... 87 4.1. Kết luận từ kết quả nghiên cứu……………………………………………………..87 4.2. Gợi ý điều hành chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng………….89 4.3. Định hướng nghiên cứu tiếp theo…………………………………………………...92 NHỮNG CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ ..................................... 94 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................. 95 Kiểm định biến tồn tại trong dài hạn ................................................................... 99 Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh .................................................................. 111

Chuẩn đoán mô hình ......................................................................................... 123

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng việt

Mô hình phân phối độ trễ tự hồi quy ARDL Autoregressive Distributed Lag model

Báo cáo thường niên BCTN

Chính sách tiền tệ CSTT

Dự trữ bắt buộc DTBB

Hạn mức tín dụng HMTD

Error Correction model Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM

International Monetary Fund Quỹ tiền tệ quốc tế IMF

International Financial Thống kê tài chính quốc tế IFS Statistics

Cung tiền M2

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam NHNN

Ngân hàng Trung ương NHTW

Tổng cục thống kê TCTK

Tổ chức tín dụng TCTD

VAR Vector Autoregressive model Mô hình vec-tơ tự hồi quy

VECM Vector Error Correction model Mô hình vec-tơ hiệu chỉnh sai số

Việt Nam đồng VND

Structural Vector Mô hình vec-tơ tự hồi quy cấu trúc SVAR Autoregressive model

Đô la Mỹ USD

CEMAC

Cameroon, the Central African Republic, Chad, the Republic of Congo, and Gabon

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

Trang Số thứ tự Nội dung

Biểu đồ 2.1: Diễn biến lạm phát mục tiêu và thực hiện 28

Biểu đồ 2.2: Diễn biến mục tiêu và thực hiện tăng trưởng kinh tế 29

Biểu đồ 2.3: 32 Diễn biến tăng trưởng tín dụng mục tiêu và thực hiện hàng năm

Diễn biến tổng phương tiện thanh toán mục tiêu và thực 33 Biểu đồ 2.4: hiện

Biểu đồ 2.5: 35 Diễn biến tỉ lệ DTBB đối với tiền gửi VND và USD, giai đoạn 1992-2014

Biểu đồ 2.6: 39 Diễn biến lãi suất chiết khấu & lãi suất tái cấp vốn, giai đoạn 2000-2014

Biểu đồ 2.7: Tỉ giá chính thức NHNN công bố ngày cuối tháng 40

Biểu đồ 2.8: Biên độ tỉ giá quy định của NHNN 2001-2014 41

Kết quả hoạt động nghiệp vụ thị trường mở, giai đoạn Bảng 2.9: 43 2000-2014

Biểu đồ 2.10: Diễn biến lạm phát, giai đoạn 2000-2014 44

Biểu đồ 2.11: 47 Diễn biến tăng trưởng kinh tế, lạm phát và tăng trưởng tín dụng hàng năm

Biểu đồ 2.12: 50 Diễn biến tăng trưởng kinh tế,lạm phát và tăng trưởng tín dụng hàng năm

Bảng 3.1: Thống kê mô tả của các chuỗi dữ liệu gốc 61

Diễn biễn các chuỗi dữ liệu trong mô hình nghiên cứu, Biểu đồ 3.2: 62 giai đoạn từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2014

Bảng 3.3: Kết quả giá trị thống kê kiểm định nghiệm đơn vị 64

Bảng 3.4: Kết quả kiểm định đồng tích hợp Johansen test 66

Bảng 3.5: Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu 68

Bảng 3.6: Hệ số ước lượng từ các vec-tơ đồng tích hợp theo 70

phương pháp kiểm định Johansen test

Bảng 3.7: Kết quả kiểm định loại bỏ biến dài hạn 72

Bảng 3.8: Kết quả kiểm định giới hạn biến ngoại sinh 73

Kết quả ước lượng hàm cung, hàm cầu tín dụng ngân Bảng 3.9: 75 hàng

Bảng 3.10: Hệ số ước lượng của phương trình hiệu chỉnh sai số 79

Bảng 3.11: Kết quả kiểm định chuẩn đoán mô hình 80

Bảng 3.12: Hàm phản ứng trước các cú sốc 82

Bảng 3.13: Phân rã phương sai 83

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Sự cần thiết của đề tài

Cơ chế truyền dẫn tiền tệ là một quá trình mà thông qua đó chính sách tiền tệ

(CSTT) gây ra sự thay đổi trong nền kinh tế bằng các kênh truyền dẫn khác nhau. Mặc dù tồn tại những tranh luận khác nhau về cơ chế truyền dẫn tiền tệ giữa các trường phái, song chung quy lại có hai quan điểm được hiểu và sử dụng phổ biến rộng rãi, đó

là quan điểm tiền tệ và quan điểm tín dụng. Các kênh theo quan điểm tiền tệ truyền thống bao gồm thông qua kênh lãi suất, kênh tỉ giá; trong khi các kênh theo quan điểm tín dụng được thể hiện thông qua kênh tín dụng ngân hàng và kênh bảng tổng kết tài sản của các doanh nghiệp, kênh giá tài sản, và kênh kỳ vọng của nền kinh tế. Tất cả

các kênh đều xác định phạm vi, mức độ ảnh hưởng của việc thực thi chính sách tiền tệ truyền dẫn đến nền kinh tế bằng các công cụ và phương thức khác nhau nhưng cuối cùng để đạt được mục tiêu lạm phát và tăng trưởng kinh tế.

Hàng năm, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đều thiết lập mức tăng trưởng tín dụng của cả hệ thống ngân hàng để kiểm soát lạm phát (Tô Thị Ánh Dương và các cộng sự, 2012), ổn định kinh tế vĩ mô và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, có những giai đoạn mục tiêu tăng trưởng kinh tế được ưu tiên hơn mục tiêu

kiểm soát lạm phát là vì lạm phát duy trì và kéo dài mức rất thấp. Chính vì lẽ đó mà mở rộng tín dụng để hỗ trợ và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế được sử dụng trong một khoảng thời gian tương đối; giai đoạn 2001-2005 là một minh chứng rõ. Đó là lý do

mục tiêu tăng trưởng tín dụng luôn bị phá vỡ bởi tăng trưởng tín dụng thực thế cao hơn rất nhiều trong giai đoạn này, dư nợ tín dụng năm 2005 đã tăng gần 3 lần so với dư nợ tín dụng năm 2001 và chỉ trong 2 năm 2006-2007 thì dư nợ tín dụng năm 2007 đã được đẩy tăng gần 2 lần so với năm 2005 (Báo cáo thường niên NHNN 2005, 2007).

Tăng trưởng tín dụng nóng và kéo dài liên tục để kích thích tăng trưởng có thể là nguyên nhân chủ yếu làm lạm phát tăng cao trong năm 2008. Khởi điểm lạm phát tăng trở lại trên hai con số bắt đầu từ tháng 11/2007, với mức tăng 10,1% so với cùng kỳ

năm trước và kết thúc năm ở mức tăng 12,63%. Tỉ lệ lạm phát tiếp tục tăng ngay trong tháng đầu tiên của năm 2008 và liên tục một mạch lên mức đỉnh 28,2% vào thời điểm tháng 8/2008, sau đó giảm dần và kết thúc năm ở mức 19,89% (Tổng cục thống kê - TCTK). Như vậy, phải chăng NHNN coi kênh tín dụng ngân hàng là một trong những kênh quan trọng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ, vừa sử dụng nó để kiểm soát lạm phát vừa sử dụng nó để hỗ trợ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế?

Lạm phát bùng nổ và ở mức cao thực sự đã tạo ra cú sốc lớn đến nền kinh tế, do đó NHNN đã phải siết chặt tín dụng để ngăn chặn lạm phát. NHNN quy định khống chế dư nợ cho vay đầu tư kinh doanh chứng khoán không quá 20% vốn điều lệ của tổ chức tín dụng (TCTD), giảm tỉ trọng dư nợ tín dụng cho lĩnh vực phi sản xuất từ 15%

xuống 13% (Báo cáo thường niên NHNN, 2008). Bên cạnh đó NHNN cũng đồng loạt tăng tỉ lệ dự trữ bắt buộc (DTBB) để giảm nguồn cung tín dụng có sẵn do các tổ chức tín dụng (TCTD) phải trích lại nhiều hơn số dư huy động vốn để tại NHNN cũng như

tăng lãi suất cho vay tái cấp vốn để hạn chế các TCTD sử dụng kênh này để có thêm cung tín dụng, từ đây biện pháp chặn đà sức nóng của tăng trưởng tín dụng. Biện pháp kiểm soát tín dụng vào các lĩnh vực tạo ra ít năng suất lao động và cũng thường là nguyên nhân của vòng xoáy lạm phát đã kịp thời ngăn chặn đà tăng của lạm phát trong

năm 2008. Để kiểm soát lạm phát năm 2009, NHNN tiếp tục thực hiện kiểm soát tín dụng đối với lĩnh vực phi sản xuất và kinh doanh chứng khoán, đồng thời thực hiện các gói hỗ trợ lãi suất (Báo cáo thường niên NHNN, 2009). Kết quả, lạm phát đến cuối

năm 2009 đã được kiểm soát ở mức 6,52% so với cùng kỳ năm trước. Theo dõi sự điều hành của NHNN thông qua công cụ tín dụng trực tiếp và các công cụ tiền tệ gián tiếp, câu hỏi đặt ra vậy kênh tín dụng ngân hàng thực sự tồn tại và hiệu quả ở Việt Nam hay không?

Lạm phát được kiểm soát nhưng tăng trưởng kinh tế đã chững lại do tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Tăng trưởng kinh tế năm 2008 ở mức 6,18% - mức thấp nhất kể từ năm 2000. Đà suy giảm kinh tế tiếp tục, quý I/2009 và 6

tháng/2009 tăng trưởng tương ứng ở mức 3,14% và 4,41% so với cùng kỳ năm trước (TCTK, 2009); trong khi cùng kỳ năm 2008 tăng trưởng ở mức 7,4% và 6,5% (TCTK, 2009). Nhằm chặn đà suy giảm kinh tế, thúc đẩy sản xuất kinh doanh là nhiệm vụ trọng tâm của NHNN trong năm 2009 (Báo cáo thường niên NHNN 2009, trang 25),

NHNN đã thực hiện CSTT mở rộng thông qua các gói tín dụng với lãi suất ưu đãi đối với cho vay ngắn hạn-trung dài hạn bằng VND; cho vay bằng VND để mua máy móc thiết bị, vật tư phục vụ sản xuất nông nghiệp và vật liệu xây dựng nhà ở khu vực nông

thôn; cho vay người nghèo và các đối tượng chính sách xã hội khác (Báo cáo thường niên của NHNN, 2009). Tổng dư nợ hỗ trợ lãi suất cho vay đến hết năm 2009 lên đến 385.824 tỉ đồng, đã góp phần không nhỏ làm tăng trưởng tín dụng lên mức 37,53%, cao hơn nhiều so với mức tăng 23,38% của năm 2008 (Báo cáo thường niên NHNN

2009). Rõ ràng, câu hỏi nghiên cứu lại tiếp tục được đặt ra là liệu có sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng hay không vì thông tin trình bày đã phản chiếu thực thi công

cụ kiểm soát hoặc nới lỏng tín dụng để chặn đà lạm phát hoặc để hỗ trợ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế?

Chính sách tín dụng mở rộng, đặc biệt là gói hỗ trợ lãi suất kéo dài đến năm 2010 đã có tác động không nhỏ đến lạm phát duy trì ở mức cao trong năm 2010. Lạm phát

bắt đầu tăng trở lại trên 2 con số kể từ tháng 11/2010 và tiếp tục tăng liên tục đến mức 23,15% trong tháng 10/2011 và 23,25% trong tháng 11/2011 (TCTK, 2011) so với cùng kỳ năm trước. Trước sức ép của lạm phát tăng trở lại gây hoang mang tâm lý cho

công chúng và là nguy cơ dẫn đến mất ổn định kinh tế vĩ mô, đã buộc NHNN phải sử dụng đến công cụ chính sách tín dụng để kiểm soát lạm phát. Cụ thể, tăng trưởng tín dụng 2011 đặt mục tiêu là 20%, nhưng NHNN đã có sự thu hẹp quyết liệt dư nợ tín dụng đối với lĩnh vực kinh doanh bất động sản và đầu tư chứng khoán. NHNN thực

hiện hạn chế tín dụng phi sản xuất, với các giới hạn cứng về dư nợ phi sản xuất trong tổng dư nợ của TCTD là 22% vào 31/6/2011 và 16% vào 31/12/2011 (Chỉ thị số 01/CT-NHNN ngày 1/3/2011 của Thống đốc NHNN ). Tăng trưởng tín dụng của khu

vực này có thể được giải thích là nguồn gốc để siết chặt tín dụng. Đỉnh điểm là năm 2009, tăng trưởng tín dụng của toàn hệ thống đạt 37,7% thì tín dụng cho lĩnh vực phi sản xuất (bất động sản, chứng khoán) tăng gần 42% và chiếm 19% tỷ trọng trong cơ cấu dư nợ của hệ thống. Năm 2010, tín dụng tăng trưởng 27,6% thì dư nợ cho vay

riêng bất động sản cũng tăng trưởng đến 23,5% (Văn Linh, 2015). Bên cạnh đó NHNN lại tăng trở lại tỉ lệ DTBB và lãi suất tái cấp vốn để hỗ trợ sử dụng thắt chặt tín dụng. Nhờ đó, lạm phát so với cùng kỳ đã bắt đầu đổ đèo từ tháng 8/2011 sau thời điểm ở

mức đỉnh 23% tại tháng 7/2011 so với tháng 7/2010. Tác động của kiểm soát tín dụng đã kéo lạm phát năm 2011 xuống mức 18,13%. Vậy, câu hỏi tiếp tục được đặt ra cho khoảng thời gian này là kiểm soát lạm phát thông qua việc sử dụng công cụ tín dụng và các công cụ gián tiếp tác động đến cung-cầu tín dụng có hiệu quả hay không?

Để kéo lạm phát về một con số, kiểm soát tín dụng được tiếp tục thực thi năm 2012 với việc phân chia hạn mức tín dụng thành 4 nhóm để ổn định kinh tế vĩ mô và kiểm soát lạm phát. Nhờ đó tỉ lệ lạm phát so với cùng kỳ năm trước đã trở lại mức một

con số kể từ tháng 8/2012, qua đó đã đẩy lạm phát đến thời điểm cuối năm 2012 chỉ tăng 6,8% so với cùng kỳ năm trước. Tiếp tục kiểm soát tăng trưởng tín dụng, lạm phát năm 2013 ổn định và chỉ tăng ở mức 6,03% so với cùng kỳ năm 2012, và đặc biệt năm 2014 lạm phát chỉ tăng 1,84% so với cùng kỳ năm 2013.

Như vậy, phân tích nêu trên đã đặt ra vị trí, vai trò của kênh tín dụng tại Việt Nam quan trọng như thế nào, liệu nó có tồn tại và cơ chế truyền dẫn thông qua các công cụ tiền tệ nào?

Để nghiên cứu vai trò của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền

tệ, Bernanke và Blinder (1998) đã xây dựng mô hình lý thuyết về quan hệ cung cầu tín dụng nhằm phân tích sự truyền dẫn tín dụng ngân hàng thông qua hệ thống các TCTD, để từ đó tác động đến nền kinh tế. Bernanke và Blinder (1998) gợi ý chính sách tiền tệ

ảnh hưởng đến cung tín dụng ngân hàng. Lãi suất chính sách giảm sẽ kéo theo chi phí đi vay giảm, qua đó tạo động lực mở rộng tín dụng. Trái ngược lại, lãi suất chính sách tăng sẽ đẩy chi phí đi vay của các ngân hàng tăng theo, do đó dư nợ tín dụng sẽ giảm khi các ngân hàng tăng lãi suất cho vay để bù đắp chi phí vốn tăng.

Để xác thực sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng theo mô hình lý thuyết được trình bày bởi Bernanke và Blinder (1998), Kashyap, Stein và Wilcox (1993) kiểm tra sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng thông qua việc kết hợp giữa tín dụng ngân hàng

và các sản phẩm thay thế gần nhất là thương phiếu mà các ngân hàng dùng để cấp tín dụng cho các doanh nghiệp. Kết quả ước lượng chỉ ra CSTT thắt chặt làm giảm tín dụng ngân hàng và làm tăng số lượng thương phiếu, như vậy chỉ ra thương phiếu là nguồn thay thế tín dụng ngân hàng. Kashyap và Stein (1995) sử dụng kiểm định sự tồn

tại của kênh tín dụng ngân hàng thông qua việc kiểm tra phản ứng của các ngân hàng khi CSTT thay đổi. Kết quả ước lượng chỉ ra tăng trưởng tín dụng trong nhóm ngân hàng có quy mô tài sản nhỏ nhất phản ứng nhiều nhất với CSTT. Tuy nhiên, tác giả

cũng thừa nhận kết quả ước lượng chưa đủ chặt chẽ để tách riêng ảnh hưởng của các cú sốc lên cung tín dụng. De Mello và Pisu (2010) xây dựng mô hình kênh tín dụng ngân hàng thông qua sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vec-tơ (Vector-Error Correction Model – VECM) để khắc phục được nhược điểm nêu trên. Kết quả ước

lượng đồng thời từ hàm cung - cầu tín dụng chỉ ra sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng ở Bra-xin. Sun và các cộng sự (2010) cũng sử dụng mô hình của de Mello và Pisu (2010) để nghiên cứu cho trường hợp của Trung Quốc, và kết quả nghiên cứu cũng chỉ

ra sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Trung Quốc. Tương tự như vậy, Cyrille (2014) đã chỉ ra sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng của các nước trong khu vực CEMAC1.

1 CEMAC là cụm từ viết tắt của các nước trong cộng đồng kinh tế và thuế quan Trung Phi, bao gồm các quốc gia sau: Cameroon, the Central African Republic, Chad, the Republic of Congo, và Gabon.

Ở Việt Nam, nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ cũng phổ biến, nhưng chỉ tập trung vào các kênh lãi suất, tỉ giá, giá tài sản. Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011) sử dụng mô hình vec-tơ hiệu chỉnh sai số để xem xét các yếu tố tác động đến lạm phát. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra không tồn tại mối quan hệ có ý nghĩa

thống kê giữa tín dụng ngân hàng và chỉ số giá tiêu dùng; ngược lại quan hệ giữa tín dụng ngân hàng và chỉ số giá bán của người sản xuất tồn tại ý nghĩa thống kê. Cao Thị Ý Nhi và Lê Thu Giang (2015) sử dụng mô hình vec-tơ dạng cấu trúc (Structural

Vector-Autoregressive Model – SVAR) để nghiên cứu và đưa ra kết luận mối quan hệ giữa tổng tín dụng và chỉ số giá tiêu dùng là chặt chẽ và thuận chiều. Chu Khánh Lân (2013) sử dụng mô hình vec-tơ tự hồi quy (Vector Autoregressive Model – VAR) để nghiên cứu và kết quả ước lượng cho thấy phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng trước

thay đổi của cung tiền được khuếch đại khá nhanh và mạnh trong trường hợp có kênh tín dụng so với trường hợp không có kênh tín dụng. Phạm Thị Hoàng Anh và Lê Hà Thu (2014) sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu và đã đưa ra kết luận các cú sốc của

tín dụng sẽ tác động đến lạm phát.

Như vậy, nghiên cứu tại Việt Nam chỉ tập trung vào cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua các kênh tài sản (thị trường chứng khoán), lãi suất và tỉ giá; đồng thời sử dụng các mô hình chủ yếu là VAR và SVAR. Thông tin tổng hợp nghiên cứu nêu trên

chưa cho thấy vai trò rất quan trọng của chính sách tín dụng cũng như sử dụng các công cụ tiền tệ gián tiếp khác để tác động lên tín dụng mà qua đó truyền dẫn đến nền kinh tế. Với khoảng trống trong nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam

trong việc xác định có tồn tại kênh tín dụng ngân hàng hay không là mục tiêu nghiên cứu của luận án. Dựa trên mục đích nghiên cứu như vậy, tên đề tài nghiên cứu sẽ là: “Phân tích kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Việt Nam: Tiếp cận bằng mô hình VECM”.

2. Mục đích nghiên cứu

• Mục đích nghiên cứu:

Nhằm để gợi mở điều hành các công cụ tiền tệ hiệu quả thông qua kênh tín

dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam.

• Câu hỏi nghiên cứu. Với các biến dư nợ tín dụng, lãi suất cho vay,tỉ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay tái cấp vốn, chỉ số sản suất công nghiệp, và chỉ số giá tiêu dùng, các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau:

+ Liệu có tồn tại tối đa 2 phương trình cung cầu tín dụng phụ thuộc vào các biến biến lãi suất cho vay; tỉ lệ dự trữ bắt buộc; lãi suất cho vay tái cấp vốn;

chỉ số sản suất công nghiệp; và chỉ số giá tiêu dùng, hay không?

+ Mối quan hệ giữa các biến trong mô hình tồn tại trong dài hạn hay trong

ngắn hạn hay cả hai?

+ Công cụ tiền tệ nào đóng vai trò để kênh tín dụng tồn tại ở Việt Nam? Mối quan hệ giữa tín dụng và lạm phát được thể hiện như thế nào trong kết quả phương tình cung-cầu tín dụng?

• Mục tiêu nghiên cứu:

+ Xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền

tệ tại Việt Nam;

+ Xác định vai trò và phạm vi tác động của chính sách tiền tệ đến cung, cầu tín

dụng thông qua việc sử dụng các công cụ tiền tệ;

+ Xác định mối quan hệ ngắn hạn, quan hệ dài hạn giữa các biến trong phương

trình cung-cầu tín dụng;

+ Xác định mối quan hệ giữa lạm phát và cung cầu tín dụng.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Để đạt được những mục đích nghiên cứu nêu trên luận án sẽ tập trung vào đối

tượng và giới hạn phạm vi nghiên cứu như sau:

• Đối tượng nghiên cứu: Đề tài tập trung nghiên cứu xác định về sự tồn tại của

kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam.

• Phạm vi nghiên cứu:

+ Do nguồn số liệu theo tháng không đầy đủ cho toàn bộ mẫu nghiên cứu kể từ năm 1991, năm nền kinh tế Việt Nam bắt đầu có hội nhập kinh tế và cải cách kinh tế, đề tài chỉ xem xét trong khoảng thời gian từ tháng

1/2001 đến tháng 12/2014.

+ Dựa trên mô hình lý thuyết của kênh tín dụng ngân hàng, đề tài sử dụng các biến lãi suất cho vay tới nền kinh tế, tỉ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay tái cấp vốn, dư nợ tín dụng, chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt

Nam. Do phạm vi ảnh hưởng sâu rộng, đề tài sẽ sử dụng lãi suất cho vay

VND của các ngân hàng thương mại Nhà nước hoặc cổ phần Nhà nước chi phối làm biến đại diện cho biến lãi suất trong mô hình. Tương tự như vậy, do chiếm tỉ trọng lớn và có mức tỉ lệ cao hơn, đề tài sử dụng tỉ lệ dự trữ bắt buộc bằng VND cho kỳ hạn dưới 12 tháng làm biến đại diện cho

biến tỉ lệ dự trữ bắt buộc trong mô hình.

+ Trong phạm vi xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng, đề tài sẽ xem xét vai trò của chính sách tiền tệ tác động đến hàm cung hay hàm cầu tín dụng; mối quan hệ giữa lạm phát và tín dụng được xác định bởi hàm cung hay hàm cầu hoặc cả hai. Đề tài cũng sẽ xác định phạm vi ảnh

hưởng của các công cụ chính sách tiền tệ (tỉ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay) đến cung cầu tín dụng, lạm phát và sản lượng công nghiệp. Trên cơ sở lý thuyết, mở rộng tín dụng sẽ hỗ trợ nền kinh tế tăng quy mô

sản xuất và tiêu dùng, cuối cùng là sản lượng tăng lên. Do vậy, đề tài cũng tập trung nghiên cứu mối quan hệ giữa cầu tín dụng với sản lượng của nền kinh tế.

• Giới hạn nghiên cứu

+ Do không thể thu thập được quy mô vốn điều lệ, vốn chủ sở hữu của các ngân hàng để tổng hợp lên thành biến quy mô vốn của hệ thống ngân hàng mà được đề cập trong mô hình lý thuyết cũng như trong một số

nghiên cứu về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng của các nước trên thế giới, vì vậy, đề tài không thể thử nghiệm mô hình có tính đến quy mô vốn của ngân hàng để xem xét mối quan hệ của chính sách tiền tệ, cung tín dụng, quy mô vốn của ngân hàng, tỉ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho

vay.

+ Do khó khăn trong việc thu thập thông tin, số liệu ở phạm vi mức từng ngân hàng thương mại, đề tài không thể xem xét kênh tín dụng ngân hàng ở cấp từng ngân hàng mà chỉ xác định được kênh tín dụng ngân hàng ở mức tổng toàn hệ thống ngân hàng.

4. Phương pháp nghiên cứu

Để phù hợp với nội dung, yêu cầu và mục đích nghiên cứu mà luận án đã đề ra,

luận án sử dụng một số phương pháp nghiên cứu khoa học, bao gồm:

• Phương pháp thống kê: Số liệu sử dụng trong luận án này được thu thập từ các nguồn gồm: Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và

Thống kê tài chính quốc tế của Quỹ tiền tệ quốc tế (IFS-IMF). Số liệu liên quan tới việc phân tích định lượng để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng và mối quan hệ giữa các biến gồm có: lãi suất cho vay; tỉ lệ dự trữ bắt buộc; lãi suất cho vay tái cấp vốn; dư nợ tín dụng ngân hàng; chỉ số sản suất công nghiệp; và chỉ

số giá tiêu dùng.

• Phương pháp so sánh đối chứng: Dựa trên cơ sở những số liệu thực tế thu thập được đề tài sẽ sử dụng để phân tích, đánh giá về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân

hàng thông qua đối chiếu, so sánh và kết nối diễn biến của nền kinh tế với các quyết định điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước.

• Phương pháp mô hình hóa: phương pháp này được sử dụng để làm rõ nội dung từ phương pháp so sánh đối chứng thông qua các các đồ thị, minh họa trên đồ thị.

• Phương pháp phân tích kinh tế lượng: luận án sử dụng phương pháp ước lượng theo mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số VECM (Vector Error Correction Model) để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại

Việt Nam và thông qua đó đưa ra những gợi ý về điều hành chính sách tiền tệ.

5. Ý nghĩa khoa học của luận án

Kết quả đạt được của luận án, với tên đề tài “Phân tích kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Việt Nam: Tiếp cận bằng mô hình VECM”, sẽ có đóng góp ý nghĩa khoa học nhất định. Cụ thể:

• Luận án đã giới thiệu cơ sở lý thuyết về kênh tín dụng ngân hàng, đồng thời sử dụng phương pháp đó để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt

Nam. Kết quả ước lượng đã chỉ ra cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam có đi qua kênh tín dụng ngân hàng. Như vậy, luận án đã cung cấp bằng chứng về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng để các nghiên cứu sau có thể tham khảo cho phần tổng quan nghiên cứu. Hơn nữa, với tư cách tiên phong áp dụng phương pháp

VECM để xác định kênh tín dụng ngân hàng bằng mối quan hệ cung cầu cũng sẽ là điểm khởi đầu để các nghiên cứu sau này có thể thay đổi biến hoặc chỉnh sửa mô hình với mục đích tìm kiếm nhiều bằng chứng hơn về sự tồn tại của kênh tín dụng

ngân hàng tại Việt Nam.

• Kết quả ước lượng đã mang lại những gợi ý trong việc điều hành chính sách tiền tệ để theo đuổi mục tiêu kiểm soát lạm phát và/hoặc hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Kết quả ước lượng chỉ ra mối quan hệ giữa cung-cầu tín dụng với các biến trong không

gian dài hạn cũng như đóng vai trò quan trọng trong ngắn hạn để hỗ trợ điều chỉnh

mối quan hệ dài hạn trở về trạng thái cân bằng sau mỗi cú sốc. Điều này có ngụ ý chỉ ra rằng công cụ kiểm soát tăng trưởng tín dụng nói chung cũng như giới hạn tăng trưởng tín dụng vào các khu vực ưu tiên vẫn là một công cụ tiền tệ truyền thống được sử dụng để kiểm soát lạm phát. Giới hạn tăng trưởng được các nước

trên thế giới sử dụng theo hai hình thức khác nhau: giới hạn tăng trưởng tín dụng chung và giới hạn tăng trưởng đối với một số lĩnh vực.

• Tương tự như vậy, lãi suất thị trường có mối quan hệ cả trong ngắn hạn và dài hạn

với cung tín dụng. Điều này đưa ra ngụ ý điều hành CSTT làm thay đổi lãi suất thị trường sẽ hiệu quả hơn để giảm cung tín dụng, và qua đó tín dụng sụt giảm sẽ tác động đến lạm phát. Rõ ràng, sản lượng nền kinh tế có mối quan hệ rất chặt với tín dụng, do đó cắt giảm tín dụng đột ngột sẽ tác động trực tiếp đến nền kinh tế, mặc

dù mục tiêu của thắt chặt tín dụng để chặn đà tăng của lạm phát. Từ đây, luận án mới mở mang tính khoa học nghiên cứu là NHNN không thắt chặt tín dụng đột ngột để kiểm soát lạm phát vì giải pháp này sẽ gây tổn thương đến nền kinh tế do

tác động của việc phân bổ lại nguồn lực.

6. Bố cục của luận án

Ngoài lời mở đầu, kết luận và danh mục các tài liệu tham khảo luận án được chia

thành 4 chương:

• Chương 1: Tổng quan lý thuyết và thực nghiệm về cơ chế truyền dẫn tiền tệ

thông qua kênh tín dụng ngân hàng

• Chương 2: Thực thi chính sách tiền tệ tại Việt Nam thông qua kênh tín dụng

ngân hàng

• Chương 3: Phân tích định lượng xác định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng

trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam

• Chương 4: Kết luận và giải pháp gợi ý

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TIỀN TỆ THÔNG QUA KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

Nội dung chính của chương này sẽ dẫn luận cơ sở lý thuyết về cơ chế truyền dẫn

tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng. Theo cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng, chính sách tiền tệ sử dụng các công cụ như lãi suất, tỉ lệ dự trữ bắt buộc để tác động đến hành vi của các tổ chức tín dụng trung gian đối với hoạt động huy động vốn (nguồn cung tín dụng) và hoạt động cho vay (cầu tín dụng), và qua

đó truyền dẫn đến nền kinh tế nhằm đạt được mục tiêu lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Từ cơ sở lý thuyết, đề tài tổng quan các nghiên cứu trên thế giới tập trung vào việc phân tích kênh tín dụng ngân hàng. Tổng quan nghiên cứu cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam được thực hiện để so sánh, đối chiếu với cơ sở lý thuyết và kết quả thực nghiệm trên thế giới về kênh tín dụng ngân hàng để tìm kiếm khoảng trống nghiên cứu chưa được khai thác. Vì vậy, cấu trúc của chương bao gồm 2 phần chính và một phần kết luận sau đó. Phần thứ nhất mô tả tổng quan lý thuyết về cơ chế truyền

dẫn tiền tệ. Phần thứ hai trình bày nghiên cứu thực nghiệm về kênh tín dụng ngân hàng, vai trò của tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ và thực tế nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ nói chung cũng như kênh tín dụng ngân hàng nói riêng.

1.1. Tổng quan lý thuyết về cơ chế truyền dẫn tiền tệ

Cơ chế truyền tải tiền tệ được hiểu là quá trình qua đó các quyết định điều hành

chính sách tiền tệ sẽ tác động đến sự thay đổi về GDP và lạm phát (Taylor, 1995). NHTW sử dụng các công cụ tiền tệ khác nhau để tác động đến nền kinh tế. Miskin (1995) đã khái quát hóa cơ chế truyền tải tiền tệ thông qua các kênh khác nhau, bao gồm: kênh tín dụng, kênh lãi suất, kênh tỉ giá và kênh giá tài sản. Nội dung trong phần

này khái quát hóa các kênh truyền dẫn tiền tệ và sau đó sẽ tập trung phân tích kỹ về kênh tín dụng ngân hàng – cơ sở lý thuyết đề tài để làm cơ sở xác định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam.

1.1.1. Kênh lãi suất

Chính sách lãi suất thay đổi tác động trực tiếp đến lãi suất huy động và lãi suất cho vay của các tổ chức tín dụng, giá tài sản, tỉ giá hối đoái và kỳ vọng của công

chúng về tăng trưởng kinh tế và lạm phát. Lần lượt, kỳ vọng về tăng trưởng kinh tế và lạm phát lại tác động trở lại đến giá tài sản, tỉ giá. Mặc dù, kênh lãi suất vận hành

thông qua 4 kênh chính nêu trên, nhưng mức độ quan trọng và tầm ảnh hưởng của chúng khác nhau giữa các nước và các thời điểm khác nhau.

Kênh lãi suất chủ yếu hướng đến tác động tới các mức lãi suất thị trường như lãi suất cho vay tiêu dùng, lãi suất cho vay mua nhà,… cũng như lãi suất tiền gửi tại các

định chế tài chính. Lãi suất thị trường giảm kéo theo chi phí đi vay và lãi tiền gửi sụt giảm, qua đó khuyến khích doanh nghiệp, người tiêu dùng mở rộng đầu tư và vay tiêu dùng. Kết quả, tổng cầu hàng hóa và dịch vụ tăng lên.

Một đặc điểm quan trọng của kênh lãi suất là nhấn mạnh đến chính sách lãi suất thực hơn là lãi suất danh nghĩa. Lãi suất thực trong dài hạn sẽ có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư, tiêu dùng của nền kinh tế và cung cấp cơ chế thực thi chính sách tiền tệ để thúc đẩy nền kinh tế. Với mức lãi suất danh nghĩa ở mức thấp, mở rộng cung tiền có

thể dẫn đến kỳ vọng giả cả tăng lên và từ đây là kỳ vọng về lạm phát, do đó lãi suất thực sẽ giảm (Mishkin, 1996).

1.1.2. Kênh tỉ giá

Truyền tải tiền tệ thông qua tỉ giá đóng một vai trò quan trọng trong nền kinh tế mở cũng như trong các nước phát triển nơi mà thị trường trái phiếu, cổ phiếu và bất động sản còn sơ khai. Dưới chế độ tỉ giá linh hoạt CSTT thắt chặt sẽ làm tăng lãi suất

và truyền tải đến tăng nhu cầu đối với tiền gửi nội tệ và các sản phẩm tài chính trong nước, đồng thời giảm nhu cầu đối với tiền gửi ngoại tệ và các sản phẩm tài chính nước ngoài và qua đó làm tăng giá danh nghĩa và thực tế đồng nội tệ. Tăng giá đồng nội tệ

có thể kéo theo tăng giá của hàng hóa trong nước so với hàng hóa của nước ngoài, do đó cầu về hàng hóa trong nước có thể sụt giảm. Giá cả hàng hóa trong nước tăng lên làm cho giá của hàng hóa nước ngoài rẻ đi tương đối, kết quả làm suy yếu cán cân thương mại. Tỉ giá thay đổi không chỉ tác động tới tổng cầu, mà còn có thể ảnh hưởng

đến tổng cung. Đồng nội tệ tăng giá có thể làm giảm chi phí sản xuất đối với các doanh nghiệp sử dụng nhiều đầu vào nhập khẩu. Như vậy, ngược với tổng cầu, sản lượng hàng hóa của các doanh nghiệp này tăng lên.

Ngoài tác động đến tổng cung, tổng cầu như đã đề cập ở phần trên, việc tăng giá đồng nội tệ cũng tác động trực tiếp đến cân đối kế toán và chi phí sản xuất của các doanh nghiệp trong nước. Việc tăng giá đồng nội tệ có thể tác động đến các doanh nghiệp đang vay nợ nước ngoài. Tăng giá đồng nội tệ sẽ giảm sức ép chi phí trả nợ nước ngoài, qua đó cải thiện trạng thái cân đối kế toán.

1.1.3. Kênh giá tài sản

Các nhà kinh tế theo trường phái tiền tệ cho rằng sự thay đổi của CSTT không chỉ truyền tải thông qua lãi suất và tỉ giá mà còn thông qua giá cả của tất cả các loại tài

sản, cụ thể là cổ phiếu. Theo cách tiếp cận này, cơ chế truyền tải tiền tệ ảnh hưởng đến

tổng cầu thông qua ảnh hưởng đến giá trị tài sản ròng và lý thuyết đầu tư của Tobin.

(cid:1)

Theo các nhà kinh tế theo trường phái tiền tệ, lãi suất tăng lên do CSTT thắt chặt tạo ra đầu tư vào trái phiếu hấp dẫn hơn là đầu tư vào cổ phiếu, kết quả là giá cổ phiếu

sụt giảm, do đó giá trị tài sản ròng sẽ thay đổi. Hơn nữa, khi CSTT thắt chặt, lãi suất tăng lên cũng cản trở công chúng sử dụng đòn bẩy để đầu tư cổ phiếu, qua đó tác động đến sự giảm giá cổ phiếu do cầu chững lại. Theo Tobin (1969), khi sự sụt giảm của Hệ

số giá trị thị trường của doanh nghiệp được tính thông qua giá cổ phiếu chia cho chi phí thay thế vốn kinh doanh, nhà xưởng và thiết bị thì doanh nghiệp sẽ giảm đầu tư vào vốn kinh doanh, nhà xưởng, thiết bị. Kết quả, chi đầu tư và sản lượng đều thấp hơn.

Sự giảm giá của cổ phiếu có thể làm xấu đi hệ số nợ/vốn và làm giảm khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ của doanh nghiệp. Trong trường hợp như vậy, doanh nghiệp phải cắt giảm chi tiêu đầu tư hoặc tạm dừng mở rộng sản xuất kinh doanh, do đó sản

lượng bị ảnh hưởng.

Như vậy, tổng quan cơ chế truyền dẫn tiền tệ đã cung cấp bức tranh chính sách tiền tệ thực thi có thể đi qua các kênh khác nhau để cuối cùng tác động đến nền kinh tế. Với phạm vi nghiên cứu đề tài chỉ tập trung vào phân tích và xác định cơ chế truyền

dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam. Do đó, phần kế tiếp sẽ trình bày kỹ hơn cơ sở lý thuyết của cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng.

1.1.4. Kênh tín dụng ngân hàng

Kênh tín dụng trong cơ chế chuyển tải tiền tệ tồn tại do thông tin bất đối xứng trên thị trường tiền tệ và hoạt động thông qua tác động lên tín dụng ngân hàng và bảng

cân đối tài sản của doanh nghiệp và hộ gia đình.

Theo Mishkin (1996), cơ chế truyền dẫn qua kênh tín dụng ngân hàng được thực thi thông qua thay đổi các công cụ chính sách. Tỉ lệ dự trữ giảm sẽ dẫn đến mở rộng nguồn vốn khả dụng của ngân hàng sau khi trích dự trữ bắt buộc theo tỉ lệ mới. Kết

quả ngân hàng có khả năng cho vay ra nhiều hơn cộng với chi phí vốn được kéo xuống, dẫn đến mở rộng đầu tư và gia tăng giá trị sản xuất và sau đó là lạm phát. Hệ

thống ngân hàng đóng vai trò trung gian quan trọng trong nền kinh tế thông qua việc thực hiện chức năng trung gian tín dụng – cầu nối giữa khu vực dư thừa vốn với khu vực có nhu cầu vốn cho mục đích sản xuất, kinh doanh hay tiêu dùng. Với chức năng này, các ngân hàng đã thực hiện truyền dẫn vốn cho nền kinh tế, qua đó thúc đẩy đầu

tư sản xuất, kinh doanh để tạo ra giá trị cho nền kinh tế. Chính sách tiền tệ thắt chặt, thông qua tăng tỉ lệ dự trữ bắt buộc hoặc tăng lãi suất cho vay cầm cố giấy tờ có giá, buộc các ngân hàng phải xem xét lại cơ cấu tiền gửi nhằm hạn chế tỉ trọng loại tiền gửi

phải dự trữ bắt buộc tăng lên; gia tăng loại hình tiền gửi mà ít chịu tác động của việc tăng dự trữ bắt buộc hoặc các ngân hàng phải cắt giảm dư nợ cho vay hay giảm đầu tư vào trái phiếu. Ngược lại, CSTT mở rộng sẽ tạo điều kiện cho các ngân hàng gia tăng nguồn vốn để mở rộng cho vay hoặc mở rộng đầu tư trái phiếu. Trên cơ sở lập luận

như vậy, Bernanke và Blinder (1988) đã đi tiên phong xây dựng mô hình giải thích kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ. Từ đây, rất nhiều học giả đã tìm kiếm bằng chứng để ủng hộ hay nghiên cứu mở rộng kênh tín dụng ngân hàng như

Bernanke và Blinder (1992); Kashyap, Stein và Wilcox (1993); Kashyap và Stein (1995).

Bernanke và Blinder (1988) đã thiết lập 3 giả định nhằm hỗ trợ xây dựng mối quan hệ cân bằng trong thị trường tiền tệ; thị trường tín dụng; và thị trường hàng hóa.

Thứ nhất, theo quan điểm lãi suất giá cả không điều chỉnh đồng thời và phản ứng toàn bộ với sự thay đổi của cung tiền. Nghĩa là, tiền tệ không phải trung tính, ít nhất là trong ngắn hạn. Thứ hai, hoạt động thị trường mở phải ảnh hưởng đến nguồn cung tín

dụng của các TCTD. Điều này có nghĩa NHTW sử dụng thị trường mở làm thay đổi nguồn thanh khoản của các TCTD, qua đó tác động đến nguồn cung tín dụng. Thứ ba, tín dụng và trái phiếu không phải là loại tài sản có thể thay thế hoàn hảo như là nguồn tín dụng đối với một số đối tượng vay vốn ngân hàng. Tất nhiên, điều kiện này có thể

được mở rộng ra bao gồm trái phiếu doanh nghiệp và khoản vay tín dụng phi ngân hàng cũng không phải là loại tài sản thay thế hoàn hảo với tín dụng ngân hàng như là một nguồn tín dụng mà một số người vay vốn ngân hàng có thể tiếp cận được. Điều

kiện thứ ba ngụ ý rằng một số người vay/các doanh nghiệp phải phụ thuộc vào nguồn vốn ngân hàng, mà không có khả năng phát hành công cụ nợ (trái phiếu) để bù đắp cho phần vốn thiếu hụt mà không tiếp cận được ngân hàng. Điều kiện thứ hai và thứ ba trong mô hình của Bernanke và Blinder (1988) chính là điều kiện để hình thành kênh

tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ.

Như vậy Bernanke và Blinder (1988) gợi ý một mô hình đơn giản để xây dựng kênh tín dụng ngân hàng. Khu vực tư nhân sẽ phân bổ và lựa chọn giữa hai loại tài sản 13

là tiền và trái phiếu; đồng thời nợ của khu vực này chính là các khoản tín dụng ngân hàng. Các ngân hàng tham gia quá trình phân bổ tài sản thông qua hoạt động tạo tiền từ việc huy động tiền gửi, mua trái phiếu hay cấp tín dụng cho khu vực tư nhân.

Khu vực tư nhân có thể lựa chọn vay vốn từ ngân hàng hay sẽ phát hành trái

và lãi suất cho phiếu, do đó hàm cầu tín dụng sẽ phụ thuộc vào lãi suất trái phiếu,

(cid:2)(cid:3)(cid:4), vay của các ngân hàng, . Hơn nữa, cầu tín dụng ngân hàng còn phụ thuộc vào quy

(cid:2)(cid:6)(cid:4) mô hoạt động của nền kinh tế, , nghĩa là quy mô kinh tế mở rộng thì nhu cầu vốn

(cid:9) (cid:8)

(cid:2)(cid:7)(cid:4) tăng lên. Từ đây, hàm cầu tín dụng, , được định nghĩa như sau:

(cid:9) (cid:8)

(cid:14) ≡ (cid:8) (cid:11) , (cid:7) + (cid:6) − (cid:3) , + Giả định bỏ qua giá trị tài sản ròng, nguồn vốn của ngân hàng được hình thành từ

toàn bộ tiền gửi, , của nền kinh tế. Sử dụng vốn của ngân hàng được phân chia thành

(cid:19)

(cid:16) ba loại tài sản khác nhau, bao gồm: dự trữ bắt buộc, ; trái phiếu, ; và cho vay

(cid:20) (cid:8)

(cid:19)

(cid:17) (cid:18) khách hàng, . Như vậy, bảng cân đối của ngân hàng được định nghĩa như sau:

(cid:20) + (cid:8) Do cung cầu vốn và thanh khoản của thị trường mà ngân hàng đang tham gia, nên việc tính toán chính xác được dự trữ vừa đủ theo yêu cầu của NHTW là không thể,

(cid:17) + (cid:18) = (cid:16)

do đó dự trữ của ngân hàng, , thường được tách thành 2 phần: dự trữ bắt buộc của

(cid:17) NHTW, , và phần dự trữ dư thừa, là tỉ lệ dự trữ bắt buộc mà các TCTD dựa

(cid:22)(cid:16) . (cid:22) (cid:23) để tại NHTW. Như vậy, vào đó để tính ra mức tiền gửi dự trữ bắt buộc

(cid:22)(cid:16) (cid:17) = (cid:22)(cid:16) + . Từ đây, nguồn vốn có sẵn của ngân hàng được phép sử dụng để cho vay nền kinh tế

(cid:19) (cid:18) Từ đây, hàm cung tín dụng,

(cid:23) sẽ là:

(cid:20) + (cid:8) (cid:20) (cid:8)

(cid:20) (cid:8)

+ (cid:23) = (cid:16)(cid:2)1 − (cid:22)(cid:4) , được thiết lập như sau:

= (cid:25) (cid:11) , (cid:14) (cid:16)(cid:2)1 − (cid:22)(cid:4) (cid:6) + (cid:3) − Như vậy, điều kiện cân bằng của thị trường tín dụng là:

(cid:9) (cid:8)

(cid:20) = (cid:8)

⟺ (cid:8) (cid:11) , , , (cid:14) (cid:16)(cid:2)1 − (cid:22)(cid:4) (cid:7) + (cid:6) + (cid:6) − (cid:3) + (cid:3) −

(cid:14) = (cid:25) (cid:11) Phần dự trữ dư thừa phụ thuộc vào lãi suất tín dụng và lãi suất trái phiếu, khi nhu cầu tín dụng tăng cao, các ngân hàng luôn rơi vào trạng thái thiếu nguồn vừa cho nhu

cầu thanh khoản vừa cho nhu cầu tín dụng mới, do vậy phần vượt dự trữ thường là bằng không, thậm chí các ngân hàng còn sử dụng cả phần DTBB và sau đó bù lại vào

những ngày tiếp theo để đảm bảo trong kỳ vẫn tuân thủ quy định của NHTW, do đó được xác định bởi

(cid:19)

(cid:23) = (cid:27)(cid:2)(cid:6)̅, (cid:29)̅(cid:4) (cid:16)(cid:2)1 − (cid:22)(cid:4) Tương tự vậy, trái phiếu được xác định bởi

(cid:18) = (cid:30) (cid:11) , (cid:14) (cid:16)(cid:2)1 − (cid:22)(cid:4) (cid:6) − (cid:3) + Trong nền kinh tế, tỉ trọng khu vực tư nhân vay của hệ thống ngân hàng sẽ lớn

hơn rất nhiều so với việc khu vực này phát hành công cụ nợ. Với thực tế đó, Bernanke và Blinder (1988) giả định tác động của lãi suất cho vay đến cung tín dụng đủ lớn vượt xa tác động đến trái phiếu, do đó lãi suất cho vay không ảnh hưởng đến phần dự trữ vượt so với quy định của NHTW. Từ đây, phần dự trữ bắt buộc phụ trội được định

nghĩa như sau:

(cid:20)

(cid:14) (cid:16)(cid:2)1 − (cid:22)(cid:4) (cid:23) = (cid:27) (cid:11) (cid:3) − Như vậy, hàm cung tiền gửi được định nghĩa như sau:

(cid:14) (cid:17) = (cid:31) (cid:11) (cid:16) (cid:3) + Với giả định nền kinh tế không có tiền mặt lưu thông ngoài thị trường, cầu tiền

(cid:9)

gửi sẽ được xác định như sau:

(cid:14) ≡ (cid:16) (cid:11) (cid:16) (cid:7) + (cid:3) , − Cầu tiền gửi được hiểu là nhu cầu nhu cầu vốn của nền kinh tế mong muốn được

sử dụng từ nguồn tiền mà TCTD nhận gửi, huy động. Trong khi đó, cầu tiền là mục đích nắm giữ tiền để giao dịch, nghĩa là thông qua hình thức tiền mặt, tiền gửi (sử dụng phương thức chuyển khoản). Như vậy, cầu tiền gửi sử dụng phân tích trong mô hình và cầu tiền là không khác nhau về ý nghĩa kinh tế (loại trừ giả định trong mô hình

nghiên cứu của Bernanke và Blinder (1988) để thuận tiện biến đổi mô hình là đã loại bỏ không có tiền mặt giao dịch).

(cid:9)

(cid:20)

Do đó, cân bằng trong thị trường tiền tệ được thiết lập như sau:

⟺ (cid:16) (cid:11) ≡ (cid:16) (cid:16) (cid:14) = (cid:31) (cid:11) (cid:14) (cid:17) (cid:3) − (cid:3) + (cid:7) , + Thay điều kiện cân bằng của thị trường tiền tệ vào điều kiện cân bằng của thị

trường tín dụng sẽ đạt được

(cid:9) (cid:8)

(cid:20) = (cid:8)

⟺ (cid:8) (cid:11) , , (cid:14) = (cid:25) (cid:11) (cid:14) (cid:31) (cid:11) , (cid:14) (cid:17)(cid:2)1 − (cid:22)(cid:4) (cid:7) + (cid:6) + (cid:6) − (cid:3) + (cid:3) + (cid:3) − Phần trên mới chỉ đề cập đến thị trường tiền tệ, thị trường tín dụng mà chưa đề

cập đến thị trường hàng hóa thì mới đảm bảo sự vận hành của kênh tín dụng ngân hàng. Dựa trên đường cong IS truyền thống, sản lượng của nền kinh tế được xác định như sau:

(cid:14) (cid:7) = (cid:11) , (cid:6) − (cid:3) − Giả định không quá lớn, cân bằng trong thị trường tín dụng được viết lại

!(cid:31)/!(cid:3) như sau:

(cid:14) , , (cid:6) = # (cid:11) (cid:7) + (cid:3) + (cid:17) − Từ đây,

(cid:14)% , , (cid:7) = $ (cid:7) + (cid:3) + (cid:3) − (cid:17) −

, # (cid:11) và được Bernanke và Blinder (1988) gọi là đường cong hàng hóa và tín dụng CC. Rõ ràng, đường cong CC có độ dốc âm như đường cong IS trong cơ sở lý thuyết IS-LM. Do vậy, mối quan hệ giữa đường cong CC và đường cong LM được thiết lập cân bằng

theo đồ thị minh họa dưới đây:

Đồ thị 1.1: Mối quan hệ giữa lãi suất và sản lượng

Nguồn: Bernanke và Blinder (1988)

Chính sách tiền tệ thay đổi thông qua công cụ tỉ lệ DTBB và cú sốc từ thị trường tín dụng sẽ làm dịch chuyển hoặc cầu tín dụng hoặc là cung tín dụng, nghĩa là sự dịch chuyển của một trong hai đường cong CC hoặc LM. Đường cong hàng hóa và tín dụng CC trở thành đường cong IS trong mô hình tiền tệ truyền thống nếu các khoản tín dụng

và trái phiếu có thể thay thế nhau hoàn hảo, nghĩa là người đi vay hoặc

&(cid:8)' ⟶ −∞* người cho vay hoặc nếu cầu về hàng hóa không nhạy cảm với lãi suất

&(cid:25)' ⟶ −∞* cho vay Khi CSTT thắt chặt thông qua tăng tỉ lệ DTBB, theo đó số tiền phải

& ' = 0*.

trích cho dự trữ bắt buộc tăng lên. Điều này đồng nghĩa nguồn vốn của các TCTD giảm xuống, do đó các TCTD phải gia tăng huy động tiền gửi để bù đắp phần nguồn mất đi do tỉ lệ DTBB tăng thêm hoặc phải tìm kiếm phần tiền gửi ít chịu DTBB hoặc

phải giảm sử dụng vốn như là giảm dư nợ cho vay hay giảm đầu tư trái phiếu.

Như vậy, từ nghiên cứu của Bernanke và Blinder (1988), mô hình kênh tín dụng

• Tỉ lệ dự trữ bắt buộc giảm • Lãi suất cho vay cầm cố giấy

tờ có giá giảm

Nguồn vốn (Tiền gửi còn lại sau dự trữ bắt buộc, nguồn vốn từ hoạt động chiết khấu) tăng lên

Tín dụng mở rộng

Sản lượng tăng

Giá cả tăng và lạm phát đi kèm

ngân hàng được khái quát theo sơ đồ dưới đây:

Sơ đồ 1.2: Sơ đồ kênh tín dụng ngân hàng tóm tắt từ Bernanke và Blinder (1988)

Nguồn: Bernanke và Blinder (1988)

Nỗ lực làm sáng tỏ lý thuyết về kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ, Bernanke và Blinder (1992) xem xét các thành phần trong bảng cân đối ngân hàng phản ứng như thế nào trước sự thay đổi của CSTT, chẳng hạn sử dụng biến đại

diện là lãi suất của Cục dự trữ liên bang Mỹ (Fed). Kết quả nghiên cứu thấy rằng khi

Fed thắt chặt tiền tệ, tiền gửi ngân hàng giảm ngay lập tức. Các ngân hàng nắm giữ trái phiếu cũng giảm ngay tức thì. Tín dụng ngân hàng cũng phản ứng với CSTT thắt chặt theo sau độ trễ nhất định, nhưng rồi cũng giảm. Cuối cùng, tổng cầu cũng phản ứng với CSTT theo độ trễ tương tự và với mức giảm tương đương với tín dụng ngân hàng.

Tuy nhiên, sử dụng kết quả nghiên cứu thực nghiệm để nhắc về mô hình lý thuyết kênh tín dụng ngân hàng từ Bernanke và Blinder (1992) vẫn chưa chắc chắn vì chính họ cũng có cách giải thích theo cách khác. Cụ thể, CSTT thắt chặt thực hiện duy nhất

thông qua kênh tiền tệ chuẩn để giảm cầu tín dụng và kìm hãm sản lượng của nền kinh tế. Điều này được suy luận ra sự tương quan giữa CSTT, tín dụng ngân hàng và nền kinh tế vẫn xảy ra thậm chí không có kênh tín dụng ngân hàng.

1.2. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm

Một trong những quan tâm chủ yếu của các nhà hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô tại các nước đang phát triển là để kiểm soát lạm phát. Nền kinh tế lạm phát dễ dẫn đến bóp méo quyết định chi tiêu và tiết kiệm của người tiêu dùng, quyết định đầu tư của các doanh nghiệp vì lạm phát sẽ làm thay đổi kế hoạch và gây sói mòn niềm tin. Với các nước đang phát triển, huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán và phát hành các công cụ nợ khác là rất khó khăn, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Trong trường hợp như vậy, các doanh nghiệp phải phụ thuộc rất lớn và nguồn cung tín dụng của hệ thống ngân hàng. Chính vì vậy, xác định phạm vi và vai trò của tín dụng ngân hàng trong mối quan hệ với lạm phát và tăng trưởng kinh tế đã được nghiên cứu

rộng rãi trên thế giới. Từ đây, nội dung chính của phần này sẽ tổng quan nghiên cứu kênh tín dụng ngân hàng, vai trò của tín dụng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ trên thế giới; đồng thời tổng quan tình hình nghiên cứu về các kênh truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam.

1.2.1. Nghiên cứu trên thế giới

Mô hình lý thuyết về kênh tín dụng ngân hàng được giới thiệu bởi Bernanke và

Blinder (1988) đã là cơ sở lý thuyết để rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại các nước trên thế giới. Từ cơ sở lý thuyết, các tác giả đã thay đổi các biến để phù hợp với đặc thù hệ thống ngân hàng của mỗi nước cũng như sử dụng nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau để đo lường. Hsing (2013) mở

rộng mô hình cách bổ sung thêm tỉ giá, lãi suất thị trường và lãi suất thế giới đối với hàm cung tín dụng tại Ba Lan. Thông qua phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất ba giai đoạn, kết quả ước lượng chỉ ra lãi suất cho vay giảm, sản lượng tăng lên, lãi suất trái phiếu cao hơn sẽ làm gia tăng cầu tín dụng. Lãi suất cho vay tăng lên, tiền gửi

ngân hàng tăng, lãi suất thị trường tiền tệ giảm đồng nội tệ tăng giá và lợi tức trái phiếu giảm sẽ kéo theo cung tín dụng ngân hàng tăng lên. Yarasevika và các cộng sự (2015) nghiên cứu kênh tín dụng ngân hàng tại Indonesia chỉ thông qua phía cầu tín dụng. Dựa trên mô hình VECM, kết quả ước lượng đã chỉ ra trong ngắn hạn, tỉ lệ dự

trữ bắt buộc, tăng trưởng kinh tế và chỉ số giá tiêu dùng có tác động dương đến tín dụng ngân hàng, trong khi bị tác động âm bởi lãi suất cho vay. Trong dài hạn, tỉ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay và chỉ số giá tiêu dùng duy trì ở mức thấp sẽ cải thiện tín

dụng ngân hàng.

Tuy nhiên những cách tiếp cận nêu trên tồn tại nhiều nhược điểm trong đánh giá mối quan hệ giữa lạm phát và tín dụng ngân hàng như phân tích tác động ngắn hạn, dài hạn của các chính sách lên tín dụng, tiền gửi ngân hàng. Hơn nữa, cung tín dụng và

cầu tín dụng là hai khía cạnh trên bảng cân đối ngân hàng, do đó trong một phạm vi nhất định giữa chúng sẽ tồn tại mối quan hệ nhân quả. Điều này chỉ ra ước lượng theo phương pháp bình phương nhỏ nhất hai hay ba giai đoạn sẽ không khắc phục được

hiện tượng mối quan hệ nhân quả, do đó có thể gây ra hiện tượng hồi quy giả tạo. Do vậy, ước lượng đồng thời phương trình cung, cầu tín dụng và xem xét mối quan hệ nhân quả giữa chúng cũng như mối quan hệ giữa lạm phát và tín dụng được nhiều tác giả sử dụng thông qua mô hình vec-tơ hiệu chỉnh sai số VECM.

Dựa trên cơ sở lý thuyết được xây dựng bởi Bernanke và Blinder (1988), De Mello và Pisu (2010) đã sử dụng mô hình VECM để nghiên cứu kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Bra-xin. Tác giả chỉ ra tính phù hợp của mô hình VECM để

làm cơ sở xác định sự tồn tại đồng thời quan hệ cung, cầu tín dụng trong kênh tín dụng ngân hàng. Nếu thiếu hay thừa số phương trình thì đều không thỏa mãn điều kiện cần để xác định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng thông qua mô hình VECM. Kết quả ước lượng chỉ ra tồn tại kênh tín dụng ngân hàng ở Bra-xin. Sun và cộng sự (2010)

tiếp tục thừa kế nghiên cứu thực nghiệm của De Mello và Pisu (2010) để phát triển nghiên cứu kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ của Trung Quốc thông qua sử dụng mô hình VECM. Kết quả nghiên cứu chỉ ra tồn tại kênh tín dụng

ngân hàng tại Trung Quốc. Lãi suất cho vay và tỉ lệ dự trữ bắt buộc có tương quan nghịch với tín dụng. Lạm phát tỉ lệ thuận và có ý nghĩa thống kê với cung tín dụng ngân hàng; trong khi tỉ lệ nghịch với cầu tín dụng ngân hàng nhưng không có ý nghĩa thống kê. Cyrille (2014) cũng dựa trên phương pháp tiếp cận của de Mello và Pisu

(2010) để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại khu vực CEMAC.

Kassim và Majid (2008) sử dụng cả hai phương pháp VECM và ARDL để nghiên cứu kênh truyền dẫn tín dụng ngân hàng ở Malaysia. Kết quả nghiên cứu của mô hình ARDL trong dài hạn chỉ ra rằng tín dụng không phải là một kênh chủ động của CSTT để truyền dẫn đến nền kinh tế; trong khi đó, tiền gửi của ngân hàng bị tác động của lãi

suất qua đêm và sản lượng công nghiệp. Điều này có ngụ rằng trong dài hạn cú sốc của CSTT được truyền dẫn thông qua tiền gửi ngân hàng mà không thông qua tín dụng ngân hàng. Dưới mô hình VECM, mối quan hệ dài hạn được đo lường thông qua hệ số

sửa sai sai số. Kết quả ước lượng cho thấy tiền gửi ngân hàng là một kênh quan trọng của CSTT để tác động đến nền kinh tế trong dài hạn. Ngược lại, tín dụng ngân hàng vẫn không phải là một kênh của CSTT trong dài hạn khi mà hệ số sửa sai sai số không có ý nghĩa thống kê. Kết quả tìm thấy trong mô hình VECM tương đồng với kết luận

rút ra từ mô hình ARDL nêu trước đó. Mặc dù tiền gửi ngân hàng là một kênh quan trọng của CSTT được rút ra từ kết quả ước lượng, nhưng chính tiền gửi ngân hàng cũng không truyền dẫn đến lạm phát thông qua sản lượng vì mối quan hệ dài hạn giữa

chúng không tồn tại ý nghĩa thống kê.

Tang (2001) sử dụng mô hình ARDL hay còn gọi là mô hình ECM tổng quát (Unrestricted ECM) để ước lượng các nhân tố tác động đến lạm phát của Malaysia. Kết quả kiểm định đường bao (bound testing) chỉ ra có mối quan hệ dài hạn tồn tại

giữa lạm phát với các yếu tố như chỉ số giá nhập khẩu và GDP. Eslamloueyan và Darvishi (2007) cũng sử dụng mô hình của Tang (2001) để xem xét tác động của mở rộng tín dụng ngân hàng đến lạm phát của nền kinh tế Iran. Kết quả nghiên cứu chỉ ra

sự tồn tại mối quan hệ giữa lạm phát với các nhân tố quyết định đến lạm phát, nghĩa là tín dụng ngân hàng, GDP, tỉ giá thị trường tự do và chỉ số giá nhập khẩu. Cả ba yếu tố tín dụng ngân hàng, GDP, tỉ giá thị trường tự do và chỉ số giá nhập khẩu đều có tác động cùng chiều đến lạm phát của Iran.

Khác với Eslamloueyan và Darvishi (2007), Ziramba (2008) không những áp dụng cả hai mô hình của Tang (2001) mà còn mở rộng thêm một mô hình thông qua sử dụng cấu phần chi tiêu để xem xét tác động đến lạm phát. Kết quả ước lượng chỉ ra

kiểm định đường bao khẳng định tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát với các biến trong cả ba mô hình. Các biến tiền tệ, bao gồm cung tiền mở rộng và tín dụng ngân hàng không có ý nghĩa thống kê trong dài hạn. Trong ngắn hạn, tín dụng ngân hàng có ý nghĩa thống kê nhưng không có ý nghĩa kinh tế vì kết quả nghiên cứu chỉ ra

mối quan hệ nghịch giữa tín dụng ngân hàng và lạm phát.

Như vậy, nghiên cứu ở nước ngoài về mối quan hệ giữa tín dụng ngân hàng và lạm phát được xem xét rất đa dạng về mô hình sử dụng cũng như tập hợp các biến được lựa chọn. Tổng quát hóa nghiên cứu về quan hệ giữa tín dụng và lạm phát được các tác giả xem xét theo hai khía cạnh, hoặc thông qua kênh truyền dẫn tiền tệ từ tín

dụng ngân hàng và huy động vốn hoặc xem xét mối quan hệ trực tiếp giữa tín dụng ngân hàng với lạm phát và các biến kinh tế vĩ mô khác. Với mục đích xem xét và đánh giá liệu quan hệ giữa tín dụng ngân hàng và tỉ lệ lạm phát tồn tại trong ngắn hạn hay

trong dài hạn hay cả trong ngắn hạn và dài hạn, các tác giả đã lựa chọn mô hình VECM (de Mello và Pisu, 2010; Sun và cộng sự, 2010) hay mô hình ARDL (Tang, 2001; 2007; Ziramba, 2008) hay sử dụng cả hai mô hình VECM và ARDL (Kassim và Majid, 2008) để nhìn nhận về mối quan hệ đó.

Theo cơ chế của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ, thực thi CSTT thông qua các công cụ chính sách như tỉ lệ dự trữ bắt buộc, tỉ lệ lãi suất tái cấp vốn, hạn mức tín dụng để tác động đến cung tiền gửi và cung tín dụng của các ngân

hàng. Cụ thể, giảm tỉ lệ dự trữ bắt buộc dẫn đến giảm chi phí huy động và mở rộng khả năng cung tín dụng của các ngân hàng thông qua việc giảm số dư huy động phải giữ lại theo quy định về dự trữ bắt buộc, qua đó dẫn đến đầu tư mở rộng và kết quả là sản lượng tăng lên. Dựa trên cơ chế truyền dẫn của kênh tín dụng, mô hình thực nghiệm

được khởi xướng của de Mello và Pisu (2010) là tương đối phù hợp với nội dung lý thuyết được trình bày bởi Bernanke và Blinder (1988). Đây cũng là mô hình được lựa chọn để nghiên cứu kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam vì nó cũng là phương pháp

nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam chưa được nghiên cứu trước đây. Hơn nữa, phương pháp này cũng nhằm mục đích củng cố cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu tại một nước mới để bổ sung thêm một trường hợp nghiên cứu thực tế trong việc ủng hộ sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng.

1.2.2. Nghiên cứu tại Việt Nam

Nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Việt Nam cũng được nhiều tác giả

phân tích và đánh giá, đặc biệt là trong thời gian gần đây nhiều tác giả đã sử dụng mô hình tự hồi quy vec-tơ (VAR), mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vec-tơ (Vector Error- Correction Model – VECM) và mô hình vec-tơ tự hồi quy cấu trúc (SVAR) để xác định sự tồn tại của các cơ chế truyền dẫn.

Sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam được sử dụng phổ biến (Chu Khánh Lân, 2013; Phạm Thị Hoàng Anh và Lê Hà Thu, 2014; Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự, 2014). Kết quả ước lượng mang lại những

màng màu sắc khác nhau về sự truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam. Chu Khánh Lân (2013) chỉ ra phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng trước thay đổi của cung tiền được khuếch đại khá nhanh và mạnh trong trường hợp có kênh tính dụng so với trường hợp không có kênh tín dụng. Phạm Thị Hoàng Anh và Lê Hà Thu (2014) phân rã phương sai của

tổng dư nợ tín dụng trong nền kinh tế để thấy mối quan hệ đồng thuận giữa tín dụng và lạm phát. Nghĩa là các cú sốc của tín dụng sẽ tác động đến lạm phát. Mặc dù lạm phát là một mục tiêu trong điều hành chính sách tiền tệ, nhưng các tác giả chỉ tập trung giải

thích tương quan giữa tín dụng với tổng phương tiện thanh toán và lãi suất điều hành. Đó là lý do giải thích tại sao các tác giả không xem xét liệu có mối tương quan ngắn hạn hay dài hạn hay cả hai giữa tín dụng và lạm phát. Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014) chỉ ra rằng thời gian trước khủng hoảng thì kênh lãi suất tồn tại đúng với lí

thuyết tại Việt Nam thông qua cả lãi suất cho vay và lãi suất huy động của các ngân hàng. Lạm phát sẽ giảm khi lãi suất điều hành tăng, CSTT truyền dẫn qua kênh lãi suất nhanh chóng và kết thúc sau khoảng 5 tháng. Ngược lại, giai đoạn khủng hoảng thì

kênh lãi suất không phát huy hiệu quả. 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.

Sử dụng mô hình vec-tơ tự hồi quy cấu trúc khắc phục được nhược điểm của mô

hình VAR nên được sử dụng rộng rãi hơn (Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng 2013; Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn, 2013; Cao Thị Ý Nhi và Lê Thu Giang, 2015). Kết quả ước lượng có tích cực hơn so với sử dụng mô hình VAR. Cao Thị Ý

Nhi và Lê Thu Giang chỉ ra rằng tín dụng làm cho giá tiêu dùng giảm ở quý 1, sau đó tăng lên từ quý 2 và trở về trạng thái ban đầu không có sự biến động sau 6 quý. Hơn nữa, nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ giữa tổng tín dụng và chỉ số giá tiêu dùng là chặt chẽ và thuận chiều. Do vậy, tác giả đã đi đến kết luận tín dụng là một kênh truyền

dẫn quan trọng từ công cụ của CSTT tới biến mục tiêu lạm phát của CSTT ở Việt Nam. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013) chỉ ra lãi suất tạo ra phản ứng trễ đối với biến lạm phát trong khi tỷ giá hối đoái lại có phản ứng ngay tức thì. Cú sốc

tăng lãi suất 0.50% tạo ra phản ứng tăng lạm phát tích lũy 0.014% sau 12 kỳ. Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013) đưa ra nhận xét lạm phát ở VN có nguồn gốc chủ yếu từ khu vực trong nước, bị tác động bởi yếu tố chi phí đẩy nhiều hơn là yếu tố cầu kéo. Chính sách tiền tệ trong nước có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát, đặc biệt là

cung tiền M2. Tuy nhiên, tác động của cung tiền đến lạm phát trong nước có một độ trễ nhất định (khoảng 6 tháng). Tỷ giá có tác động đến lạm phát trong nước nhưng mức tác động không nhiều và chủ yếu thể hiện vai trò kênh truyền dẫn.

Sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vec-tơ sẽ khắc phục được nhước điểm của mô hình VAR, SVAR trong nghiên cứu truyền dẫn tiền tệ. Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011) chỉ ra rằng quán tính lạm phát tại Việt Nam là rất cao và là một nhân tố quan trọng quyết định lạm phát của Việt Nam trong hiện tại. Thêm vào

đó, mức chuyển tỉ giá vào lạm phát là đáng kể trong ngắn hạn; cung tiền và lãi suất có tác động đến lạm phát nhưng với độ trễ. Như vậy, nghiên cứu của tác giả cho thấy quan hệ giữa tín dụng ngân hàng và chỉ số giá tiêu dùng không tồn tại ý nghĩa thống

kê; ngược lại quan hệ giữa tín dụng ngân hàng và chỉ số giá bán của người sản xuất tồn tại ý nghĩa thống kê. Phạm Thế Anh (2009) chỉ ra sự thay đổi của cung tiền có tác động mạnh đến lạm phát kể từ quý thứ ba trở đi sau khi thực hiện sự điều chỉnh chính sách. Ngoài ra, kết quả đối với biến lãi suất cho thấy sự phản ứng chậm chạp của chính

sách tiền tệ trong giai đoạn này đối với lạm phát. Biến lãi suất với độ trễ 1 có mối quan hệ dương đối với lạm phát hàm ý sự phản ứng của lãi suất đối với lạm phát mang tính thích ứng chứ không mang tính chủ động ngăn chặn. Tức là, khi lạm phát xảy ra rồi thì

lãi suất được điều chỉnh tăng theo. Cuối cùng, dấu dương của các tham số đi liền với biến GDP phản ánh tác động cùng chiều của GDP, và do vậy là tổng cầu, đối với lạm phát ở các độ trễ khác nhau.

Như vậy, nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân

hàng dựa trên cơ sở lý thuyết được mô tả bởi Bernanke và Blinder (1988) chưa được nghiên cứu tại Việt Nam. Hơn nữa, các công trình nghiên cứu về kênh truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam phần lớn chỉ tập trung sử dụng mô hình truyền thống trong phân tích

kinh tế vĩ mô là mô hình VAR và SVAR. Tuy nhiên, các chuỗi dữ liệu tài chính thường hay bị tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị gốc, do đó, sử dụng mô hình VAR hay SVAR sẽ khó xử lý được toàn bộ đặc điểm tính không dừng của chuỗi dữ liệu. Chính vì vậy, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh

tín dụng ngân hàng dựa trên cơ sở lý thuyết của Bernanke và Blinder (1988) để có cái nhìn khác với các nghiên cứu trước trong việc xem xét vị trí, vai trò của các tổ chức tín dụng trong việc thực thi chính sách tiền tệ để tác động đến nền kinh tế - kiểm soát lạm

phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế.

1.3. Kết luận

Như vậy, nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã khẳng định vai trò tín dụng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở một số nước. Tuy nhiên, không phải nghiên cứu nào cũng đề cập đến vai trò của tín dụng thông qua kênh tín dụng ngân hàng được đề xuất bởi Bernanke và Blinder (1988). Các phương pháp được sử dụng để xác định vai trò

của tín dụng ngân hàng rất khác nhau, nhưng phần lớn đều xoay quanh mô hình gốc kinh điển được sử dụng để đánh giá tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô – đó là mô hình VAR. Các mô hình tổng quát hóa hay gọi là mô hình loại bỏ các ràng buộc từ mô hình VAR điển hình là hai dạng mô hình VECM và ARDL được sử dụng nghiên cứu

thực nghiệm về các kênh truyền dẫn tiền tệ. Tuy nhiên, việc sử dụng phương pháp ARDL trong một số nghiên cứu đã không giới thiệu các biến chính sách vào trong mô hình để xem xét tác động của các cú sốc mà chỉ dừng lại ở việc xem xét vai trò của tín

dụng ngân hàng. Hơn nữa, phương pháp ARDL chỉ đo lường mối quan hệ giữa các biến trong mô hình dưới dạng từng phương trình đơn lẻ. Do đó, phương pháp này không thể sử dụng để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng theo gợi ý từ cơ sở lý thuyết của Bernanke và Blinder (1988). Mô hình VAR giải quyết được nhược

điểm của mô hình ARDL nhưng lại chứa đựng nhược điểm là số phương trình bằng đúng số biến trong mô hình ước lượng, do đó cũng không thể áp dụng được vào trong cơ sở lý thuyết của Bernanke và Blinder (1988).

Dựa trên đề xuất của Bernanke và Blinder (1988), de Mello và Pisu (2010), Sun và các cộng sự (2010) đã ủng hộ cơ sở lý thuyết từ Bernanke và Blinder (1988) và đi đến kết luận là tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Bra-xin, Trung Quốc, và các nước trong khu vực CEMAC. Đây cũng là mô hình được lựa chọn để nghiên cứu kênh tín

dụng ngân hàng tại Việt Nam bởi đây cũng là phương pháp nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam chưa được khai thác. Hơn nữa, phương pháp này cũng nhằm mục đích củng cố cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu tại một nước mới để bổ

sung thêm một trường hợp nghiên cứu thực tế trong việc ủng hộ sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng.

Nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam đã được tập trung chủ yếu vào các kênh truyền dẫn thông qua lãi suất, tỉ giá, giá trị tài sản tài chính. Trong khi

đó, tín dụng ngân hàng vẫn là kênh dẫn vốn quan trọng của nền kinh tế, đồng thời thực thi chính sách tiền tệ thường trực tiếp, hay gián tiếp tác động thông qua tín dụng ngân hàng để từ đó truyền dẫn đến nền kinh tế. Như vậy, mặc dù một số nghiên cứu đề cập

đến tín dụng trong nghiên cứu mối quan hệ với lạm phát nhưng chỉ sử dụng nó như là một biến vĩ mô trong mô hình ước lượng mà không phản ánh được bản chất của kênh tín dụng ngân hàng. Hơn nữa, các công trình nghiên cứu về kênh truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam phần lớn chỉ tập trung sử dụng mô hình truyền thống trong phân tích kinh tế

vĩ mô là mô hình VAR và SVAR. Tuy nhiên, các chuỗi dữ liệu tài chính thường hay bị tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị gốc, do đó, sử dụng mô hình VAR hay SVAR sẽ khó xử lý được toàn bộ đặc điểm tính không dừng của chuỗi dữ liệu. Do đó, đề tài sẽ 24

tập trung nghiên cứu cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng được giới thiệu bởi Bernanke và Blinder (1988) và các mô hình thực nghiệm được nghiên cứu bởi de Mello và Pisu (2010) cho trường hợp Bra-xin, Sun và các cộng sự (2010) cho trường hợp Trung Quốc để có cái nhìn khác với các nghiên cứu trước trong

việc xem xét vị trí, vai trò của các tổ chức tín dụng trong việc thực thi chính sách tiền tệ để tác động đến nền kinh tế - kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế.

CHƯƠNG 2: THỰC THI CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM THÔNG QUA KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

Ngày 6 tháng 5 năm 1951, Chủ tịch Hồ Chí Minh đã ký Sắc lệnh số 15/SL thành

lập Ngân hàng Quốc gia Việt Nam và được đổi tên thành Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) kể từ ngày 26/10/1961. Nhiệm vụ của NHNN trong thời kỳ này chủ yếu là: quản lý việc phát hành giấy bạc và tổ chức lưu thông tiền tệ; quản lý Kho bạc nhà nước; tăng cường quản lý, điều hoà lưu thông tiền tệ theo các nguyên tắc quản lý kinh

tế XHCN; xây dựng và hoàn thiện chế độ tín dụng hướng vào phục vụ phát triển kinh tế quốc doanh và kinh tế tập thể; mở rộng phạm vi và cải tiến nghiệp vụ thanh toán không dùng tiền mặt, thiết lập vai trò ngân hàng là trung tâm thanh toán của nền kinh tế; mở rộng quan hệ thanh toán và tín dụng quốc tế; thực hiện chế độ Nhà nước độc quyền quản lý ngoại hối (NHNN).

Thời kỳ 1975-1985 là giai đoạn khôi phục kinh tế sau chiến tranh. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã thực hiện thanh lý hệ thống Ngân hàng của chế độ cũ ở miền

Nam; thu hồi tiền cũ ở cả hai miền Nam - Bắc; phát hành các loại tiền mới của nước Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Việt Nam. Trong giai đoạn này, hệ thống Ngân hàng Nhà nước về cơ bản vẫn hoạt động như là một công cụ ngân sách, chưa thực hiện các hoạt động kinh doanh tiền tệ theo nguyên tắc thị trường (NHNN).

Tháng 3/1988, Hội đồng Bộ trưởng ban hành Nghị định 53/HĐBT với định hướng cơ bản là chuyển hẳn hệ thống ngân hàng sang hoạt động kinh doanh. Tháng 5/1990, Hội đồng Nhà nước thông qua và công bố Pháp lệnh Ngân hàng Nhà nước

Việt Nam và Pháp lệnh ngân hàng, hợp tác xã tín dụng và công ty tài chính. Sự ra đời của 2 Pháp lệnh ngân hàng đã chính thức chuyển cơ chế hoạt động của hệ thống Ngân hàng Việt Nam từ một cấp sang hai cấp. Trong đó, Ngân hàng Nhà nước thực hiện chức năng quản lý nhà nước về hoạt động kinh doanh tiền tệ, ngân hàng và thực thi

nhiệm vụ của một Ngân hàng trung ương; các ngân hàng thương mại và tổ chức tín dụng kinh doanh tiền tệ, tín dụng, thanh toán, ngoại hối và dịch vụ ngân hàng trong khuôn khổ pháp luật (NHNN).

Từ năm 1990 đến nay, chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của NHNN tiếp tục được bổ sung, hoàn thiện theo quy định của Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam năm 1997 (sửa đổi, bổ sung năm 2003), Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam năm 2010 và các nghị định của Chính phủ quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền

hạn và cơ cấu tổ chức của NHNN (Nghị định số 88/1998/NĐ-CP ngày 02/11/1998, 26

Nghị định số 52/2003/NĐ-CP ngày 19/5/2003, Nghị định số 96/2008/NĐ-CP ngày 26/8/2008, Nghị định số 156/2013/NĐ-CP ngày 11/11/2013) (NHNN).

Sự phát triển và thay đổi của hệ thống ngân hàng kể từ khi NHNN được thành lập trải qua nhiều giai đoạn khác nhau theo sự thay đổi của đất nước. Tuy nhiên, để

phù hợp cho giai đoạn nghiên cứu, nội dung chính của chương tập trung tổng quan về điều hành chính sách tiền tệ của NHNN trong giai đoạn nghiên cứu để cung cấp bức tranh tổng thể về mục tiêu trung gian, mục tiêu cuối cùng cũng như sự vận hành các

công cụ tiền tệ. Các công cụ tiền tệ được sử dụng để điều hành CSTT sẽ được trình bày với mục đích vừa cung cấp thông tin tổng quát diễn biến NHNN thực thi CSTT vừa để hỗ trợ thông tin cho phần phân tích định lượng xác định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam.

Như vậy, cấu trúc của chương sẽ gồm 4 phần chính, không kể phần kết luận. Phần thứ nhất trình bày các mục tiêu điều hành hay mục tiêu cuối cùng CSTT cần đạt được. Phần tiếp theo giới thiệu các mục tiêu trung gian được sử dụng để kiểm soát

hoặc hỗ trợ theo đuổi mục tiêu cuối cùng. Phần ba đề cập đến các công cụ sử dụng để thực thi CSTT. Phần cuối cùng mô tả NHNN vận dụng công cụ tiền tệ tác động thông qua hoạt động tiền gửi, hoạt động tín dụng để kiểm soát lạm phát hoặc để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế theo thứ tự ưu tiên tùy thuộc vào tình hình kinh tế vĩ mô từng thời kỳ.

2.1. Mục tiêu điều hành

Luật NHNN 1997 quy định rõ quan điểm điều hành CSTT thực hiện đa mục tiêu,

bao gồm ổn định giá trị đồng tiền, kiềm chế lạm phát, góp phần thúc đẩy kinh tế xã hội, đảm bảo quốc phòng, an ninh, nâng cao đời sống xã hội. Tuy nhiên, mục tiêu điều hành của CSTT đã thay đổi theo Luật NHNN 2010 có hiệu lực từ 1/1/2011 chỉ quy định một mục tiêu của thực hiện CSTT để ổn định giá trị đồng tiền biểu hiện bằng chỉ

tiêu lạm phát (Khoản 1, Điều 3, Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, năm 2010). Mặc dù Luật quy định mục tiêu điều hành của NHNN là để kiểm soát lạm phát, nhưng diễn biến kinh tế hàng năm sẽ có sự thay đổi, bổ sung mục tiêu cuối cùng mà NHNN phải

thực thi thông qua các công cụ điều hành.

Mục tiêu cuối cùng mà NHNN theo đuổi thay đổi hàng năm tùy thuộc vào diễn biến kinh tế vĩ mô trong năm trước cũng như định hướng phát triển kinh tế xã hội của Chính phủ năm tiếp theo. Nội dung Nghị quyết họp phiên đầu năm của Chính Phủ chỉ đạo điều hành chính sách tiền tệ đã thể hiện rất rõ nội dung. Cụ thể, năm 2011 Chính phủ chỉ đạo thực hiện chính sách tiền tệ chặt chẽ, thận trọng, phối hợp hài hòa giữa chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa để kiềm chế lạm phát (Nghị quyết 11/NQ-CP 27

ngày 24/02/2011). Năm 2012: Điều hành chính sách tiền tệ chặt chẽ, thận trọng, linh hoạt, phối hợp hài hòa giữa chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa để kiểm soát lạm phát theo mục tiêu đề ra (Nghị quyết 01/NQ-CP ngày 3/1/2012). Năm 2013: Điều hành chính sách tiền tệ thận trọng, hiệu quả; sử dụng linh hoạt, hiệu quả các công cụ

của chính sách tiền tệ; gắn kết chặt chẽ, đồng bộ với chính sách tài khoá nhằm bảo đảm thực hiện mục tiêu kiềm chế lạm phát, tăng cường ổn định vĩ mô và bảo đảm tăng trưởng hợp lý (Nghị quyết 01/NQ-CP ngày 7/1/2013). Năm 2014: Điều hành chủ

động, linh hoạt các công cụ chính sách tiền tệ, phối hợp chặt chẽ với chính sách tài khóa nhằm kiểm soát lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô và hỗ trợ tăng trưởng hợp lý; bảo đảm thanh khoản của các tổ chức tín dụng và của nền kinh tế (Nghị quyết 01/NQ-CP ngày 2/1/2014).

2.1.1. Mục tiêu lạm phát

Biểu đồ 2.1 mô tả diễn biến mục tiêu lạm phát đặt ra hàng năm để NHNN sử dụng các công cụ tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát trong phạm vi đã đặt ra. Đồ thị chỉ ra hình dạng của lạm phát thực tế xảy ra và lạm phát mục tiêu đặt ra hàng năm thay đổi rất lớn trong giai đoạn nghiên cứu. Sự thay đổi này chủ yếu được diễn giải là do chính sách tiền tệ thực thi nhằm theo đuổi các mục tiêu ưu tiên khác nhau - kiểm soát lạm

phát hoặc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế - tùy thuộc vào tình hình kinh tế vĩ mô tại mỗi thời điểm. Chính vì sự thay đổi của chính sách tiền tệ mở rộng để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế hay thắt chặt để kiểm soát lạm phát đã tạo ra khoảng cách không đồng đều giữa

mục tiêu lạm phát hàng năm và thực tế xảy ra. Trong giai đoạn 2001-2007, khoảng cách chênh lệch không quá lớn giữa mục tiêu lạm phát hàng năm và thực tế xảy ra. Tuy nhiên, khoảng cách chênh lệch được nới rộng ra rất nhiều giữa mục tiêu lạm phát hàng năm và thực tế trong giai đoạn 2008-2011, và sau đó thu hẹp lại trong giai đoạn

2012-2014 do cú sốc về lạm phát tăng quá nhanh trong giai đoạn 2010-2011.

Biểu đồ 2.1: Diễn biến lạm phát mục tiêu và thực hiện

25%

20%

15%

10%

Lạm phát mục tiêu

-5%

Lạm phát thực tế

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Báo cáo thường niên NHNN, 2000-2014.

Chính vì sự thay đổi quá nhanh giữa mục tiêu lạm phát hàng năm và lạm phát thực tế xảy ra, chính sách tiền tệ thực thi trong giai đoạn này sẽ cung cấp bức tranh rất sinh động để xem xét phản ứng của các biến kinh tế vĩ mô trước các cú sốc tiền tệ. Hơn nữa, sự thay đổi của CSTT cũng cung cấp thông tin để phân tích NHNN sử dụng các công cụ tiền tệ như thế nào để truyền dẫn sự thay đổi của tiền tệ đến nền kinh tế. Do đó, trong nội dung của các phần tiếp theo, dựa trên cơ sở lý thuyết đề tài sẽ khai

thác NHNN thực thi các công cụ như thế nào trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng.

2.1.2. Mục tiêu tăng trưởng kinh tế

Tăng trưởng kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 2000-2014 trải qua nhiều cung bậc khác nhau. Tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng dần đều cả về quy mô số tuyệt đối cũng như tốc độ tăng trưởng trong giai đoạn 2000-2007, và bắt đầu giảm tốc độ tăng trưởng

trong năm 2008 và rơi tiếp xuống mức 5,3% trong năm 2009 sau đó mới bật trở lại năm 2010 và duy trì ở mức tăng trưởng thấp hơn trong giai đoạn 2011-2014.

Biểu đồ 2.2: Diễn biến mục tiêu và thực hiện tăng trưởng kinh tế

10%

25%

20%

15%

10%

-5%

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Mục tiêu

Thực hiện

Tỉ lệ lạm phát (RHS)

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của Tổng cục Thống kê, 2000 – 2014

Nhìn vào Biểu đồ 2.2 cho thấy mục tiêu tăng trưởng năm 2009-2010 đã phải hạ thấp xuống để thực hiện mục tiêu ưu tiên là kiểm soát lạm phát. Rõ ràng sức ép lạm phát cũng như tác hại của nó đến nền kinh tế đã buộc Chính phủ phải đặt mục tiêu ưu

tiên số một là kiểm soát lạm phát trong năm 2011. Nghị quyết số 11/NQ-CP của Chính phủ về điều hành kinh tế năm 2011 đã chỉ rõ tập trung kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, bảo đảm an sinh xã hội là mục tiêu, nhiệm vụ trọng tâm, cấp bách hiện nay vì

tình hình kinh tế thế giới hiện đang diễn biến phức tạp, lạm phát tăng, giá dầu thô, giá nguyên vật liệu cơ bản đầu vào của sản xuất, giá lương thực, thực phẩm trên thị trường thế giới tiếp tục xu hướng tăng cao cũng như bất ổn vĩ mô trong nước do hậu quả của việc phải nới lỏng chính sách tiền tệ, tài khoá để ngăn chặn suy giảm, duy trì tăng

trưởng kinh tế trong những năm trước. Với việc ưu tiên theo đuổi mục tiêu lạm phát mà NHNN đã sử dụng lại công cụ kiểm soát hạn mức tăng trưởng tín dụng trong năm 2011 (Báo cáo thường niên NHNN, 2011).

Như vậy, mặc dù Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định rõ Thủ tướng Chính phủ, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước quyết định việc sử dụng các công cụ tiền tệ và biện pháp điều hành để thực hiện mục tiêu chính sách tiền tệ quốc gia theo quy định của Chính phủ (Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2010, Khoản 4, Điều 3),

nhưng tùy vào tình hình thực tế mà mục tiêu lạm phát và mục tiêu tăng trưởng kinh tế được hoán đổi vị trí cho nhau để trở thành mục tiêu ưu tiên số một. Đó là lý do giải thích tại sao Biểu đồ 2.2 chỉ ra sự thay đổi liên tục về mục tiêu hàng năm về tỉ lệ lạm

phát và tăng trưởng kinh tế.

2.2. Mục tiêu trung gian

Với đặc thù mục tiêu trung gian là những biến số tiền tệ mà NHTW có thể đo lường được chính xác và kiểm soát được kịp thời, do đó, các mục tiêu trung gian

thường gắn với các biến số kinh tế vĩ mô hay kết hợp chặt chẽ với các mục tiêu cuối cùng (Tô Thị Ánh Dương và các cộng sự, 2012). Như vậy, các mục tiêu trung gian được sử dụng bao gồm tổng khối lượng tiền cung ứng trên thị trường, lãi suất, tổng

khối lượng tín dụng, tỷ giá,… Với tính chất đặc thù của hệ thống ngân hàng hiện tại ở Việt Nam và sự phát triển của thị trường chứng khoán cũng như các công cụ nợ khác chưa phát triển, nhu cầu vốn của nền kinh tế vẫn chủ yếu phải dựa vào nguồn cung tín dụng từ các tổ chức định chế tài chính và định chế tài chính phi ngân hàng. Chính vì lẽ

đó, song hành với mục tiêu tổng phương tiện thanh toán kiểm soát tăng trưởng tín dụng vẫn là mục tiêu trung gian cần được kiểm soát hỗ trợ thực thi chính sách tiền tệ. Theo phân định chức năng hiện tại được quy định bởi Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam năm 2010, Chính phủ trình Quốc hội quyết định chỉ tiêu lạm phát hàng năm. Thủ tướng Chính phủ, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước quyết định việc sử dụng các công cụ và biện pháp điều hành để thực hiện mục tiêu chính sách tiền tệ quốc gia theo quy định của Chính phủ (Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2010, Khoản 4, Điều 3).

2.2.1. Mục tiêu tăng trưởng tín dụng

Tăng trưởng tín dụng là mục tiêu trung gian mà NHNN sử dụng vừa để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế vừa là công cụ để điều tiết hoặc sử dụng để tác động đến các chính

sách tiền tệ khác.

Khuôn mẫu về diễn biến giữa mục tiêu tăng trưởng tín dụng và thực tế phát sinh được trình bày tại Biểu đồ 2.3. Giai đoạn 2000-2003, sự chênh lệch giữa mục tiêu tăng

trưởng tín dụng và nhu cầu tín dụng thực tế của nền kinh tế không có sự khác biệt lớn. Tuy nhiên, khoảng cách giữa mục tiêu và tăng trưởng tín dụng thực tế đã nới rộng ra rất lớn trong giai đoạn 2004-2007, sau đó chỉ thu hẹp lại năm 2008 và tiếp tục nới rộng

ra trong 2 năm 2009-2010. Khoảng cách giữa mục tiêu và thực hiện lại bắt đầu thu hẹp lại trong giai đoạn 2011-2012 do tác động của cú sốc lạm phát tăng cao trong 2 năm 2010-2011, vì vậy tín dụng tăng trưởng thực tế thấp hơn mục tiêu đặt ra trong 2 năm 2011-2012. Lạm phát tiềm ẩn luôn đe dọa dẫn đến mục tiêu kiểm soát lạm phát được

ưu tiên hơn.

Tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2004-2008 tăng cao hơn nhiều so với mục tiêu đặt ra hàng năm có thể chính sách tín dụng được mở rộng cho phép khách hàng vay vốn để trả nợ cho tổ chức, cá nhân trong và ngoài nước. Hơn nữa, cơ chế tín dụng mở 31

rộng cho phép TCTD cho vay ngoại tệ để trả nợ trước hạn cho nước ngoài trong trường hợp khoản vay nước ngoài không có bảo lãnh của các TCTD trong nước. Bên cạnh đó cơ chế tự chủ cho vay của các TCTD cũng khuyến khích mở rộng tín dụng trong giai đoạn này. Các chính sách khuyến khích mở rộng tín dụng để thúc đẩy phát

triển nông nghiệp cũng góp phần làm cho tín dụng tăng trưởng cao hơn mục tiêu đặt ra.

25%

60%

20%

50%

15%

40%

10%

30%

20%

10%

-5%

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Tín dụng mục tiêu

Tín dụng thực tế

Lạm phát

Biểu đồ 2.3: Diễn biến tăng trưởng tín dụng mục tiêu và thực hiện hàng năm

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của NHNN; Tổng cục Thống kê, 2000-2014

Tăng trưởng tín dụng cao và kéo dài đã gây ra lạm phát tăng vọt trở lại trong năm 2007-2008 và giảm xuống trong năm 2009 nhưng lại tăng ngược trở lại trong năm 2010-2011 đã buộc NHNN phải kiểm soát tăng trưởng tín dụng để chặn đà lạm phát và

ổn định giá cả thị trường. Chính vì vậy, mục tiêu tăng trưởng tín dụng năm 2011 đã giảm xuống còn 20%, so với mục tiêu 25% của năm 2010. Tuy nhiên, lạm phát tăng cao năm 2011 đã buộc NHNN phải sử dụng lại công cụ hạn mức tăng trưởng tín dụng

cho 4 nhóm ngân hàng trong năm 2012. Hơn nữa, kiểm soát tăng trưởng tín dụng đã giới hạn rất chặt cho những ngành tín dụng tăng trưởng nóng trong lĩnh vực bất động sản và đầu tư chứng khoán.

Như vậy, mục tiêu tăng trưởng tín dụng được xem xét rất chặt chẽ với bối cảnh

lạm phát. Khi lạm phát ở mức thấp, NHNN đã ưu tiên theo đuổi tăng trưởng kinh tế, và kết quả tín dụng được mở rộng để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Ngược lại, khi lạm phát ở mức cao, gây tâm lý bất ổn trong công chúng, NHNN sử dụng quyết liệt kiểm

soát tăng trưởng tín dụng để ngăn chặn lạm phát. Do vậy, công cụ chính sách tín dụng

vẫn giữ vai trò quan tọng trong việc theo đuổi mục tiêu ổn định giá cả và tỉ lệ lạm phát duy trì ở mức thấp trong trung-dài hạn.

2.2.2. Mục tiêu tổng phương tiện thanh toán

Tổng phương tiện thanh toán phản ánh khối lượng tiền tệ trong nền kinh tế tại một thời điểm nhất định, giúp các nhà hoạch định chính sách có thể theo dõi, đánh giá diễn biến khối lượng tiền tệ trong nền kinh tế để từ đó đưa ra quyết định việc sử dụng

các công cụ điều hành chính sách tiền tệ, kiểm soát cung ứng tiền tệ, duy trì sự ổn định của hệ thống ngân hàng, kiềm chế lạm phát và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tổng phương tiện thanh toán gồm: Tiền mặt trong lưu thông; Tiền gửi và tiền ký quỹ của các tổ chức kinh tế bằng đồng Việt Nam và ngoại tệ loại không kỳ hạn và có kỳ hạn;

Tiền gửi tiết kiệm bằng đồng Việt Nam, bằng ngoại tệ và vàng loại không kỳ hạn và có kỳ hạn; Phát hành giấy tờ có giá bằng đồng Việt Nam, ngoại tệ và vàng (TCTK, 2015). Phương pháp tính Tiền mặt trong lưu thông được tính bằng tổng số tiền do Ngân hàng Nhà nước phát hành trừ đi tiền mặt tồn quỹ tại Ngân hàng Nhà nước, Kho bạc Nhà nước và tại các tổ chức tín dụng và các tổ chức tài chính khác thuộc khu vực thể chế tài chính. Các chỉ tiêu được thể hiện dưới dạng số dư và được trích ra từ các tài khoản trong hệ thống tài khoản kế toán của Ngân hàng Nhà nước, tổ chức tín dụng,

các tổ chức tài chính khác, Kho bạc Nhà nước (TCTK, 2015).

50%

25%

20%

40%

15%

30%

10%

20%

10%

-5%

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

TPTTT mục tiêu

TPTTT thực hiện

Lạm phát

Biểu đồ 2.4: Diễn biến tổng phương tiện thanh toán mục tiêu và thực hiện

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của Tổng cục Thống kê, 2000-2014

Diễn biến mục tiêu tổng phương tiện thanh toán thực tế và mức mục tiêu được

đặt ra qua các năm được tình bày tại Biểu đồ 2.4 chỉ ra rất rõ sự biến động tương đối

của cung tiền. Từ đây, giai đoạn 2001-2003 thể hiện cung tiền được thắt chặt vì tổng phương tiện thanh toán thực tế thấp hơn mục tiêu đặt ra. Tương tự như vậy, giai đoạn 2004-2007, cung tiền được mở rộng liên tục được thể hiện khoảng cách giữa tổng phương tiện thanh toán thực tế so với mục tiêu cần kiểm soát roãng rộng. Tuy nhiên,

lạm phát xuất hiện và tăng liên tục từ cuối năm 2007 và trong năm 2008 đã buộc NHNN phải thắt chặt tiền tệ, kết quả là tốc độ tăng tổng phương tiện thanh toán năm 2008 được kéo xuống. Khủng hoảng toàn cầu đã làm giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế

trong nửa sau của năm 2008 và đầu năm 2009 (TCTK). Do đó, mục tiêu tăng trưởng kinh tế lại được ưu tiên và cung tiền được mở rộng thông qua gói kích cầu khoảng 143.000 tỉ đồng, tương đương 8 tỷ đô la Mỹ (Lê Châu, 2009). Chính vì lẽ đó, tổng phương tiện thanh toán tăng cao và vượt qua mục tiêu cần kiểm soát trong giai đoạn

2009-2010. Tuy nhiên, bất ổn của lạm phát lại tái diễn đã buộc NHNN phải thận trọng hơn trong điều hành CSTT, và kết quả dẫn đến khoảng cách được thu hẹp giữa mục tiêu và thực tế của tổng phương tiện thanh toán trong giai đoạn 2011-2014.

2.3. Các công cụ thực thi chính sách tiền tệ

Các công cụ chính sách tiền tệ được NHNN sử dụng rất linh hoạt tùy thuộc vào bối cảnh của lạm phát và mức độ tăng trưởng kinh tế. Chính vì lẽ đó, có những công

cụ không được sử dụng trong cả khoảng thời gian dài thì lại được tái sử dụng để kiểm soát lạm phát. Do đó, phần nội dung này sẽ tổng quan các công cụ chính sách tiền tệ được sử dụng nhưng sẽ tập trung vào công cụ có liên quan làm thay đổi cung, cầu tín

dụng ngân hàng.

2.3.1. Công cụ dự trữ bắt buộc

Dự trữ bắt buộc là công cụ tiền tệ được nhiều ngân hàng trung ương các nước sử

dụng vì tính truyền dẫn nhanh đến hệ thống ngân hàng. NHTW muốn điều chỉnh nhanh tổng phương tiện thanh toán hay cung tiền cũng như hạn chế tăng trưởng tín dụng nóng, thì việc điều chỉnh tăng tỉ lệ dự trữ bắt buộc sẽ là biện pháp mà các NHTW

thường nghĩ đến và sử dụng nó. Tuy nhiên, các nước có hệ thống tài chính phát triển thì thường không sử dụng các công cụ trực tiếp như DTBB mà thay vào đó sẽ sử dụng các công cụ thông qua hoạt động thị trường mở. Ngược lại, NHTW muốn mở rộng tín dụng để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế, giảm tỉ lệ DTBB và duy trì ở mức thấp trong thời

gian dài sẽ tạo ra hệ số nhân tiền tệ lớn hơn, các ngân hàng tăng khả năng mở rộng tín dụng.

Điều 45 Pháp lệnh Ngân hàng Nhà nước Việt Nam năm 1990 là văn bản pháp quy đầu tiên quy định về việc thực hiện công cụ dự trữ bắt buộc (DTBB) đối với các 34

TCTD, từ mức 10% đến 35% trên tổng số dư tiền gửi huy động. Tỉ lệ dự trữ bắt buộc (DTBB) được NHNN điều hành chính thức kể từ tháng 7/1992 sau khi Qui chế dự trữ bắt buộc đối với tổ chức tín dụng được ban hành ngày 9/6/1992. Quy định về tỉ lệ DTBB đã thay đổi sau khi luật NHNN ra đời vào năm 1997. Tỉ lệ DTBB được điều

chỉnh giảm và quy định trong biên độ từ 0% đến 20%. Cải thiện phương thức điều hành công cụ DTBB được thể hiện trong Quyết định số 581/2003/QĐ-NHNN1, ngày 9/6/2003, về việc Ban hành Quy chế DTBB đối với các TCTD. Tỉ lệ DTBB quy định

riêng biệt với nội tệ, ngoại tệ, khác nhau giữa thời hạn huy động không kì hạn, có kì hạn dưới 12 tháng và trên 12 tháng; Phân biệt giữa TCTD đô thị, nông thôn, NHTM, TCTD hợp tác, quỹ tín dụng nhân dân.

Công cụ DTBB chỉ thực sự được phát huy sau năm 2000 bởi sự thay đổi linh

hoạt của nó theo mục tiêu CSTT mở rộng hay thắt chặt của NHNN (Biểu đồ 2.5). DTBB bằng tiền gửi VND bắt đầu giảm xuống mức 7% từ mức 10% kể từ tháng 3/1999 và xuống mức đáy 2% duy trì trong giai đoạn 08/2003-06/2004 và tăng bật trở

lại do sức ép của lạm phát. Trước bối cảnh CPI tăng cao trong những tháng đầu năm 2004, để ổn định tiền tệ và theo đuổi mục tiêu tăng trưởng kinh tế, NHNN đã điều chỉnh DTBB từ tháng 7/2004. Cụ thể, tiền gửi kỳ hạn dưới 12 tháng tăng từ 2% lên 5% đối với VND và từ 4% lên 8% đối với tiền gửi ngoại tệ. Đối với tiền gửi kỳ hạn từ 12

tháng trở lên đến dưới 24 tháng, tăng từ 1% lên 2% áp dụng cho cả tiền gửi VND và ngoại tệ (BCTN NHNN 2004). Để giữ ổn định lạm phát, NHNN tiếp tục duy trì tỉ lệ DTBB ở mức trên đến tháng 5/2007.

Biểu đồ 2.5: Diễn biến tỉ lệ DTBB đối với tiền gửi VND và USD giai đoạn 2000-2014

16%

14%

12%

10%

VND (KH<12 tháng)

VND≥12 tháng

USD (KH<12 tháng)

USD≥12 tháng

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của NHNN, 2000-2014

Mặc dù NHNN giữ tỉ lệ DTBB cao để ổn định tiền tệ, nhưng các công cụ khác lại được sử dụng để hỗ trợ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Trong giai đoạn 9/2003-1/2008,

lãi suất chiết khấu dao động từ 3% đến 4,5%, trong khi lãi suất tái cấp vốn chỉ ở mức 5% đến 6,5% đã góp phần hỗ trợ các ngân hàng mở rộng tín dụng. Tín dụng tăng trưởng cao và liên tục đã gây sức ép lớn lên lạm phát, do vậy, NHNN phải tăng tỉ lệ

DTBB tiền gửi có kỳ hạn dưới 12 tháng lên tiếp 10% từ tháng 5/2007. Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng nóng trong thời gian dài đã đẩy lạm phát vượt lên 2 con số từ tháng 11/2007, sau một thời gian dài duy trì ở mức trên 5% kể từ tháng 3/2004. Đây là điểm bắt đầu của giai đoạn lạm phát tăng nhanh cho đến hết 2008. Đứng trước lạm phát lên

tới hơn 20% trong năm 2008 đã buộc NHNN tiếp tục điều chỉnh tăng tỉ lệ DTBB lên tiếp 11% từ tháng 2/2008, áp dụng cho tiền gửi kỳ hạn dưới 12 tháng đối với cả VND và ngoại tệ.

Do NHNN quá tập trung vào kiểm soát lạm phát, thắt chặt tiền tệ đã có tác động không nhỏ đến tăng trưởng kinh tế. Năm 2008, tăng trưởng kinh tế chỉ đạt mức 6,3% - mức thấp nhất so với mức tăng trưởng cao từ 6,8% đến 8,5% trong chu kỳ từ năm 2000-2007. Chính vì vậy, NHNN đã nới lỏng tiền tệ thông qua giảm nhanh và sâu tỉ lệ

DTBB. Nếu tháng 12/2008 tỉ lệ DTBB đối với tiền gửi VND kỳ hạn dưới 12 tháng giảm xuống còn 6% từ mức 10% áp dụng trong tháng 11/2008, thì đến tháng 1/2009

chỉ còn 2% và xuống tiếp 1% ngay trong tháng 3/2009 và kéo dài đến tháng 12/2009, và sau đó NHNN tăng trở lại mức 3% kể từ tháng 1/2010 và duy trì đến thời điểm hiện tại đang thực thi. Tỉ lệ DTBB đối với tiền gửi ngoại tệ giảm ít hơn nhằm tiếp tục theo đuổi mục tiêu chống đô la hóa (Báo cáo thường niên NHNN, 2009).

2.3.2. Hạn mức tín dụng

Hạn mức tín dụng (HMTD) là công cụ can thiệp trực tiếp, mang tính hành chính

của NHNN, được sử dụng để khống chế tổng dư nợ tín dụng, qua đó khống chế mức tăng trưởng tổng phương tiện thanh toán theo mục tiêu đề ra trong điều hành chính sách tiền tệ hàng năm. Như vậy, hạn mức tín dụng là công cụ hành chính thông qua đó NHNN áp đặt cho các TCTD và kiểm soát thực hiện trong năm.

Hạn mức tín dụng được NHNN sử dụng từ năm 1994 thông qua việc áp đặt hạn mức tăng trưởng tín dụng cho 4 NHTM quốc doanh. Sau đó, việc áp dụng HMTD được mở rộng sang NHTM cổ phần và các chi nhánh ngân hàng nước ngoài lớn nhằm hạn chế tốc độ cho vay, để kiểm soát lạm phát. Trong điều kiện thị trường thứ cấp chưa phát triển, Ngân hàng Nhà nước chưa thể sử dụng thị trường mở để kiểm soát sự gia tăng tổng phương tiện thanh toán, thì việc sử dụng công cụ này là cần thiết. Hạn mức tín dụng tiếp tục được phát triển thông qua quy chế cho phép các TCTD mua, bán

hạn mức tín dụng lẫn nhau trong trường hợp không sử dụng hết hạn mức được phân bổ (Quyết định số 43/QĐ-NH14 ngày 26/02/1996 về Quy chế mua bán hạn mức tín dụng giữa các TCTD).

Sau hơn 13 năm được dỡ bỏ, đến năm 2011, công cụ HMTD lại được Ngân hàng Nhà nước sử dụng trong điều hành. Cụ thể, theo Chỉ thị 01/CT-NHNN, ngày 01/3/2011 về thực hiện giải pháp tiền tệ và hoạt động ngân hàng, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước yêu cầu các NHTM xây dựng kế hoạch tăng trưởng tín dụng cho năm

2011 không được tăng quá 20% dư nợ so với cuối năm 2010 và phải được Ngân hàng Nhà nước phê duyệt. Bên cạnh HMTD nói chung, trong năm 2011, Ngân hàng Nhà nước còn quy định HMTD đối với lĩnh vực phi sản xuất, như: bất động sản, chứng

khoán, vay tiêu dùng khác... đến ngày 31/12/2011 còn tối đa 16%. Có thể thấy rằng, việc cơ quan quản lý nhà nước kiên quyết giảm tốc độ và tỷ trọng tín dụng phi sản xuất là đúng! Bởi, hoạt động cho vay khu vực này lại chủ yếu nằm ở các NHTM trong nước (Nguyễn Văn Hà, 2013). Kết quả thực hiện đến hết năm 2011, dư nợ tín dụng cả nền kinh tế chỉ đạt 12%, thấp hơn nhiều kế hoạch đề ra, HMTD đối với lĩnh vực phi sản xuất cũng đảm bảo thực hiện nghiêm túc.

Năm 2012 NHNN quyết định phân bổ hạn mức tín dụng cho từng NHTM theo các tiêu chí: chất lượng tài sản nợ, tài sản có, quy mô vốn, năng lực quản trị điều hành, quản trị rủi ro, chất lượng nhân lực và tuân thủ các quy định. Theo đó, các nhóm được phân loại bởi NHNN được áp dụng các hạn mức như sau: Nhóm thứ nhất tăng trưởng

tín dụng ở mức tối đa 17%; nhóm thứ hai tăng trưởng tín dụng ở mức tối đa 15%; nhóm ba được tăng trưởng 8%; nhóm thứ tư thuộc diện phải cơ cấu lại, không được tăng trưởng tín dụng. Sau 6 tháng thực hiện, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam xem xét

điều chỉnh chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng đối với các tổ chức tín dụng phù hợp với diễn biến tiền tệ, tín dụng, hoạt động ngân hàng, đảm bảo đạt được mục tiêu chính sách tiền tệ (Chỉ thị 01/CT-NHNN, ngày 13 tháng 02 năm 2012).

Mục tiêu điều hành chính sách tiền tệ năm 2013 tiếp tục chặt chẽ, thận trọng, linh

hoạt, gắn kết chặt chẽ với chính sách tài khóa nhằm kiểm soát lạm phát thấp hơn, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cao hơn năm 2012 đã buộc NHNN phải kiểm soát tăng trưởng tín dụng đối với các tổ chức tín dụng để đảm bảo mở rộng tín dụng phù hợp với khả

năng huy động vốn của tổ chức tín dụng và định hướng tín dụng cả năm tăng khoảng 12%, đồng thời với việc kiểm soát chất lượng tín dụng và xử lý nợ xấu. Khác với việc giao hạn mức tăng trưởng tín dụng theo nhóm ngân hàng, NHNN thông báo chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng đối với các tổ chức tín dụng phù hợp với quy mô, chất lượng tín

dụng, khả năng quản lý thanh khoản, khả năng quản trị điều hành của tổ chức tín dụng và chủ trương của Chính phủ về tháo gỡ khó khăn cho hoạt động sản xuất kinh doanh, hỗ trợ thị trường (Chỉ thị 01/CT-NHNN, ngày 31 tháng 01 năm 2013). Ám ảnh hậu

quả của lạm phát cao, điều hành chính sách tiền tệ năm 2014 vẫn phải phối hợp chặt chẽ với chính sách tài khóa nhằm kiểm soát lạm phát theo mục tiêu đề ra, ổn định kinh tế vĩ mô, hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ở mức hợp lý. Chính vì vậy, hạn mức tăng trưởng tín dụng tiếp tục được thực thi và được giao đến từng TCTC như năm 2013 (Chỉ thị

01/CT-NHNN, ngày 15 tháng 01 năm 2011).

2.3.3. Công cụ lãi suất

Lãi suất tái cấp vốn, Lãi suất chiết khấu

Lãi suất tái cấp vốn và lãi suất chiết khấu là công cụ tác động đến tiền gửi/tín dụng ngân hàng. Rõ ràng, giai đoạn 2000-2008 Ngân hàng Nhà nước duy trì tín dụng mở rộng để hỗ trợ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (Biểu đồ 2.6) thông qua việc duy trì kéo dài mức lãi suất cho vay tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu ở mức thấp, qua đó các TCTD có thể vay với mức chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, trước sức ép của lạm phát năm 2009 có thể gây bất ổn cho công chúng và làm mất niềm tin, NHNN đã đẩy lãi suất

cho vay tái cấp vốn và lãi suất chiết khấu lên rất cao, gấp đôi so với năm 2008 để giảm bớt tín dụng và qua đó kiểm soát được lạm phát.

30%

16%

14%

25%

12%

20%

10%

15%

10%

-5%

LS chiết khấu

LS tái cấp vốn

y-o-y lạm phát

Biểu đồ 2.6: Diễn biến lãi suất chiết khấu & lãi suất tái cấp vốn giai đoạn 2000- 2014

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của NHNN, 2000-2014

Sau khi lạm được kiểm soát năm 2010, NHNN đã cắt giảm lãi suất tái cấp vốn và lãi suất chiết khấu về mức thấp. Tuy nhiên, do tín dụng tăng trưởng kéo dài và tăng trưởng nóng nên mức độ tác động trễ đến lạm phát và kết quả lạm phát lại tăng cao trở

lại năm 2010-2011 đã buộc NHNN phải tăng mức lãi suất cho vay tái cấp vốn và lãi suất chiết khấu. Biểu đồ 2.6 chỉ ra hai thời điểm NHNN điều chỉnh lãi suất tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu là hai thời điểm lạm phát đang ở mức rất cao và sau đó sẽ giảm khi lạm phát đã được kiểm soát. Như vậy, rõ ràng 2 công cụ này chỉ sử dụng trong ngắn hạn để hỗ trợ ngăn chặn lạm phát đang đà tăng cao, và sau đó nó trở lại vị trí của nó là duy trì ở mức thấp để hỗ trợ thanh khoản và nhu cầu vốn ngắn hạn là chủ yếu. Và như đã trình bày ở trên, NHNN bắt đầu sử dụng chặt chẽ hạn mức tín dụng tăng trưởng cho

từng ngân hàng, từng nhóm ngân hàng trong giai đoạn từ cuối năm 2011 để mục tiêu kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô.

Trần lãi suất tiền gửi

Diễn biến kinh tế vĩ mô có nhiều khó khăn, lạm phát tăng cao, thị trường vàng và

ngoại tệ biến động phức tạp, thị trường chứng khoán và bất động sản suy giảm mạnh đã buộc NHNN có những biện pháp mạnh để kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô. Hệ thống ngân hàng Việt Nam đối mặt với những rủi ro ngày càng gia tăng, nổi

bật là rủi ro tín dụng, rủi ro tỉ giá và rủi ro lãi suất khiến nhiều tổ chức tín dụng (TCTD) tiếp tục gặp khó khăn về thanh khoản do nợ xấu tăng cao, gây mất an toàn hệ thống ngân hàng. Chính vì vậy, trong những tháng cuối năm 2011, tình hình thanh khoản của một số TCTD bị thiếu hụt lớn và nằm trong tình trạng báo động, thị trường

tiền tệ tiềm ẩn nhiều rủi ro bất ổn, lãi suất cho vay ở mức cao lên đến 20-25%/năm. Để bảo đảm trật tự, kỷ cương thị trường tiền tệ, ngày 7/9/2011, NHNN ban hành Chỉ thị số 02/CT-NHNN yêu cầu các TCTD ấn định lãi suất huy động bao gồm cả khoản chi

khuyến mại dưới mọi hình thức không được vượt quá 14%/năm và đưa ra các chế tài xử lý đối với cá nhân là người quản lý, điều hành của TCTD và TCTD vi phạm quy định về lãi suất. Mặc dù lãi suất thị trường đã được kéo xuống mức sâu nhưng NHNN vẫn duy trì trần lãi suất tiền gửi để nhằm mục đích giảm giá vốn và qua đó các TCTD

sẽ giảm lãi suất cho vay. Từ đây, các doanh nghiệp sẽ giảm bớt được gánh nặng chi phí lãi.

2.3.4. Tỉ giá

Điều hành tỉ giá của NHNN giai đoạn 2001-2014 đã có nhiều sự thay đổi, ít tạo ra các cú sốc sau mỗi lần điều chỉnh so với giai đoạn trước. Cụ thể, giai đoạn 1997- 1998, chính sách tỉ giá điều hành dưới sức ép của cuộc khủng hoảng tài chính Đông

Nam Á đã buộc NHNN phải điều chỉnh biên độ tỉ giá mở rộng tới ±5% trong tháng 2/1997 và tiếp tục tăng lên ±10% trong tháng 10/1997. Thêm vào đó, NHNN điều chỉnh tỉ giá từ mức 11.175VND/USD lên mức 11.800VND/USD trong tháng 2/1998

để giảm sức ép đồng VND lên giá tương đối, điều chỉnh tỉ giá chuẩn (NHNN).

Biểu đồ 2.7: Tỉ giá chính thức NHNN công bố ngày cuối tháng

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của NHNN, 2001-2014

Chính vì vậy, NHNN đã thực hiện một bước đổi mới cơ bản về điều hành tỉ giá từ quản lý có tính chất hành chính sang điều hành theo hướng thị trường trong giai đoạn 1999-2001. Theo Quyết định số 64/1999/QĐ-NHNN7 và Quyết định số

65/1999/QĐ-NHNN7 ngày 25/2/1999, kể từ ngày 26/2/1999, thay bằng việc công bố tỉ giá chính thức, NHNN công bố tỉ giá giao dịch bình quân trên thị trường ngoại tệ liên ngân hàng, đồng thời biên độ tỉ giá (Biểu đồ 2.8) cũng được thu hẹp lại để hạn chế tính đầu cơ găm tỉ giá của nền kinh tế, qua đó giảm thiểu sự bất ổn của thị trường cũng như

hỗ trợ hiệu quả việc thực thi chính sách tỉ giá. Các TCTD được phép kinh doanh ngoại tệ tham chiếu tỉ giá này để xác định tỉ giá mua bán ngoại tệ trong biên độ cho phép (BCTN NHNN 1999). Cơ chế điều hành thay đổi thông qua thu hẹp hay mở rộng biên độ tỉ giá của các TCTD được phép giao dịch so với tỉ giá giao dịch bình quân trên thị trường liên ngân hàng do NHNN công bố hàng ngày. Sau khi thay đổi cơ chế điều hành tỉ giá từ tháng 2/1999, tỉ giá giao dịch bình quân liên ngân hàng được công bố hàng ngày có khác nhau nhưng bản chất vẫn theo một xu hướng – giá trị đồng VND

giảm so với đồng USD qua thời gian. Trong giai đoạn 1999-2001, NHNN đã điều chỉnh tỉ giá nhiều đợt khác nhau tùy thuộc vào sức ép.

Biểu đồ 2.8: Biên độ tỉ giá quy định của NHNN 2001-2014

Biên độ sàn

Biên độ trần

4% 3% 2% 1%

0% -1% -2% -3% -4%

Jan-01

Jan-03

Jan-05

Jan-07

Jan-09

Jan-11

Jan-13

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của NHNN, 2001-2014

Giai đoạn 2002-2006, NHNN áp dụng trở lại biên độ sàn sau một thời gian nhằm hạn chế sự cạnh tranh không lành mạnh giữa các tổ chức tín dụng trong việc sử dụng

công cụ tỉ giá để bán các sản phẩm khác như tín dụng, tiền gửi,.... Tỉ giá trong giai đoạn này cũng được kiểm soát chặt chẽ.

Giai đoạn 2007-2014 tiếp tục có những sự thay đổi trong điều hành chính sách tỉ

giá. Kể từ khi thay đổi cơ chế điều hành tỉ giá từ tháng 2/1999, NHNN điều chỉnh lần đầu vào tháng 6/2008 – tỉ giá chính thức điều chỉnh khoảng 2,7%; tiếp tục tháng 12/2008 điều chỉnh tiếp 3%. Tháng 11/2009, NHNN điều chỉnh tỷ giá +5,4%. Trong năm 2010, NHNN có 2 lần điều chỉnh tỉ giá. Tháng 2/2011 NHNN đã tạo ra cú sốc

tương đối khi điều chỉnh tỉ giá tăng tới 9,2%, đồng thời thu hẹp biên độ giao dịch từ ±3% xuống ±1% (Biểu đồ 2.8). Để hạn chế tác động lan truyền về kỳ vọng tỉ giá dưới sức ép của lạm phát, NHNN đã chính thức công bố cam kết điều chỉnh tỉ giá kỳ vọng

không quá 2% mỗi năm. Sự cam kết này đã thành công đến hết năm 2014, và cũng chính điều này góp phần thúc đẩy ổn định kinh tế vĩ mô hơn và mục tiêu kiểm soát lạm phát hiệu quả hơn.

Như vậy, rõ ràng vai trò của tỉ giá trong việc kiểm soát lạm phát là khó có thể

nhìn rõ thông qua động thái điều hành của NHNN. Các lần điều chỉnh tỉ giá chủ yếu phát sinh do sức ép nhu cầu ngoại tệ của thị trường tăng cao hoặc sức ép từ sự dịch chuyển của dòng vốn ra khỏi Việt Nam tăng cao tại một thời điểm. Tuy nhiên, sự thay

đổi trong điều hành tỉ giá từ năm 2012 cũng là cơ sở hỗ trợ kiểm soát lạm phát. Sự cam kết tỉ giá thay đổi có thể dẫn đến tác động của kỳ vọng tỉ giá lên lạm phát. NHNN bắt đầu thay đổi cơ chế tỉ giá kể từ tháng 1/2016, thay vì tỉ giá neo vào đồng USD, tỉ

giá trung tâm dựa trên 3 cấu phần, gồm: tỷ giá bình quân gia quyền liên ngân hàng;

biến động của 8 đồng tiền của các nước, vùng lãnh thổ có quan hệ thương mại, đầu tư lớn với Việt Nam gồm gồm Nhân dân tệ (Trung Quốc), Baht (Thái Lan), SGD (Singapore), Euro (EU), Won (Hàn Quốc), TWD (Đài Loan), Yên (Nhật Bản) và USD; và dựa vào cân

đối vĩ mô.

2.3.2. Thị trường mở

Thị trường mở (TTM) bắt đầu hoạt động từ 12/07/2000 nhằm chủ động điều tiết

vốn khả dụng của các tổ chức tín dụng thông qua đấu thầu khối lượng và đấu thầu lãi suất đối với các giấy tờ có giá theo quy định bằng các phương thức mua kỳ hạn, bán kỳ hạn, mua hẳn và bán hẳn nhằm thực hiện chính sách tiền tệ quốc gia. Tùy vào trạng

thái của thị trường tiền tệ và nhu cầu vốn khả dụng cho mục đích thanh khoản cũng như mục đích điều hành CSTT, Thống đốc NHNN quyết định việc mua hoặc bán các giấy tờ có giá giữa NHNN với các TCTD. Giá mua hoặc giá bán được xác định trên cơ sở cung - cầu trên thị trường và lãi suất chỉ đạo của NHNN, phù hợp với diễn biến lãi

suất thị trường và mục đích điều hòa thanh khoản cũng như việc thực thi CSTT mở rộng hay thắt chặt mà NHNN đang theo đuổi.

Do mới đi vào hoạt động nên vai trò của thị trường mở trong giai đoạn 2000-

2002 còn mờ nhạt được thể hiện thông qua doanh số hoạt động. Doanh số điều hòa thanh khoản cả năm 2001 chưa đến 4000 tỉ đồng và có tăng lên gần gấp đôi trong năm 2002. Tuy nhiên, doanh số gần 8000 tỉ đồng năm 2002 cũng chưa thực sự phản ánh vai trò của TTM nếu so doanh số giao dịch trên TTM với tổng phương tiện thanh toán.

Quy mô hoạt động của TTM đã được cải thiện đáng kể trong giai đoạn 2003- 2007. Hơn nữa, nghiệp vụ mua có kỳ hạn và bán hẳn có sự thay đổi đáng kể và phản ánh vai trò tăng lên của TTM trong việc điều tiết CSTT và điều hòa thanh khoản của thị trường. Nghiệp vụ TTM tiếp tục thay đổi nhằm nâng cao hiệu quả quản trị thanh

khoản và khắc phục hạn chế của thị trường tiền tệ. NHNN cố định các phiên mua để định hướng các TCTD điều hòa thanh khoản, góp phần bình ổn thị trường tiền tệ. Để thực hiện cấp bách kiềm chế tốc độ tăng giá thị trường, NHNN hút tiền qua nghiệp vụ

thị trường mở bằng cách tăng số phiên giao dịch từ 3 phiên/1 tuần lên thực hiện giao dịch các ngày làm việc trong tuần. Mặc dù NHNN thực hiện hút tiền để kiểm soát lạm phát nhưng NHNN vẫn phát tín hiệu thông qua chào mua giấy tờ có giá mỗi phiên để các TCTD có thể bù đắp thanh khoản.

Bảng 2.9: Kết quả hoạt động nghiệp vụ thị trường mở, giai đoạn 2000-2014

Khối lượng trúng thầu (tỉ đồng)

Thời gian

Mua hẳn

Mua có kỳ hạn

Bán hẳn

Bán có kỳ hạn

2000

480

874

550

2001

3.254

570

2002

7.246

1.900

2003

9.844

11.340

2004

60.986

1.100

950

2005

100.679

87.202

700

2006

36.833

356.844

200

2007

61.133

76.837

12.023

2008

947.206

100

2009

966.880

7.295

2010

2.096.573

2011

2.801.626

2012

448.164

173.841

2013

178.842

201.390

2014

101.321

937.370

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của NHNN, 2000-2014

Kể từ năm 2008 trở đi thì điều tiết thị trường tiền tệ thông qua TTM mới trở nên mạnh mẽ hơn. Bằng chứng cho việc này là doanh số giao dịch tăng lên gần 1 triệu tỉ đồng vào năm 2008 so với doanh số gần 150 nghìn tỉ đồng năm 2007, tức là doanh số

giao dịch tăng hơn 6 lần. Cũng từ năm 2008 trở đi, NHNN rất linh hoạt trong việc sử dụng các phương thức giao dịch mà qua đó có thể nhìn rõ động thái của NHNN trong việc thực thi CSTT thắt chặt hay mở rộng để điều tiết lãi suất thị trường và quản lý thanh khoản thị trường. Nếu giai đoạn 2009-2011 NHNN phần lớn sử dụng giao dịch

mua có kỳ hạn thì trong giai đoạn 2012-2014 giao dịch này sụt giảm đáng kể. Điều này có nghĩa trong giai đoạn 2009-2011 tình trạng thanh khoản căng thẳng và kéo dài đã buộc NHNN phải bơm tiền ra lưu thông thông qua việc mua có kỳ hạn giấy tờ có giá (tín phiếu KBNN, trái phiếu chính phủ). Tuy nhiên, giai đoạn 2012 trở đi thanh khoản

thị trường đã được cải thiện nhờ cú huých cơ cấu lại ngân hàng yếu kém cũng như

chính sách tín dụng được thắt chặt hơn để kiểm soát lạm phát thì hút tiền khỏi lưu thông được NHNN sử dụng. Do vậy, doanh số nghiệp vụ bán hẳn giấy tờ có giá của NHNN để hút tiền khỏi lưu thông tăng rất nhanh giữa năm 2012 và năm 2014.

Như vậy, công cụ TTM đã trở nên hiệu quả hơn trong việc điều tiết cung cầu

thanh khoản của thị trường. Tín hiệu lãi suất và số lượng được phép giao dịch mà NHNN công bố đã trở thành một hàn thử biểu mà các TCTD nhìn vào đó sẽ biết được trạng thái thanh khoản của thị trường cũng như mục đích điều hành của NHNN.

2.4. Diễn biến thực thi chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng

Thực thi các công cụ tiền tệ để kiểm soát lạm phát và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế

Nội dung phần này tập trung vào nội dung phân tích các quyết định của NHNN

trong việc sử dụng các công cụ tiền tệ liên quan đến kênh tín dụng ngân hàng để kiểm soát lạm phát hay hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Phân tích hành động ra quyết định của NHNN thông qua các công cụ liên quan đến kênh tín dụng ngân hàng sẽ được liên kết với các khoảng thời gian lạm phát tăng cao hoặc trong các thời điểm tăng trưởng kinh tế chững lại. Nội dung phân tích trong phần này sẽ cung cấp một bức tranh về sự thay đổi liên tục của chính sách tiền tệ vừa để thực hiện kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô vừa để hỗ trợ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Chính sách tiền tệ mở rộng liên tục trong môi trường lạm phát ổn định ở mức thấp

Lạm phát duy trì ở mức thấp trong giai đoạn 2000-2003 là điều kiện tiền đề hỗ trợ tích cực NHNN thực thi chính sách tiền tệ mở rộng nhằm thúc đẩy tăng trưởng

kinh tế. Trong cả giai đoạn này, lạm phát hàng tháng so với cùng kỳ năm trước duy trì ở mức dưới 5%, ngoại trừ 2 tháng cuối năm 2003. Lạm phát duy trì ở mức thấp và kéo dài là tín hiệu tốt để NHNN thực thi giải pháp mở rộng tiền tệ nhằm hỗ trợ tăng trưởng kinh tế thoát khỏi mức đáy của năm 1999. Tỉ lệ dự trữ bắt buộc đối với tiền gửi VND

kỳ hạn dưới 12 tháng giảm từ 10% tại thời điểm tháng 2/1999 xuống mức 5% vào tháng 7/1999 và kéo dài đến tháng 4/2001, và tiếp tục giảm xuống còn 3% từ tháng 5/2001. Tỉ lệ DTBB cho tiền gửi VND dưới 12 tháng tiếp tục giảm xuống còn 2% và

kéo dài đến 6/2004. Song hành với việc giảm tỉ lệ DTBB, lãi suất tái cấp vốn cũng tạo ra cú sốc, giảm từ mức 13,2% tại thời điểm tháng 1/1999 xuống mức 6% tại thời điểm tháng 11/2009, và tiếp tục giảm xuống mức 5,4% từ tháng 4/2000 rồi sau đó duy trì ở mức 4,8% đến tháng 2/2003. Kết quả của việc mở rộng tiền tệ, tăng trưởng tín dụng bình quân năm giai đoạn 2000-2003 ở mức 33,3%. Nhờ tín dụng mở rộng và kéo dài liên tục đã có tác động không nhỏ đến kết quả tăng trưởng kinh tế. Kết quả, tăng

trưởng kinh tế trở lại và tăng liên tục qua các năm, năm 2000 đạt mức 6,8%; năm 2001 mức 6,9%; năm 2002 mức 7,1% và năm 2003 mức 7,3%.

30%

25%

20%

15%

10%

-1%

So với tháng trước (RHS)

So với cùng kỳ (LHS)

-5%

-2%

Biểu đồ 2.10: Diễn biến lạm phát, giai đoạn 2000-2014

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của Tổng cục Thống kê, 2000-2014

Mặc dù diễn biến lạm phát trong giai đoạn 2004-2006 vẫn trong tầm kiểm soát dưới một con số, nhưng mức lạm phát đã ở mức cao gấp đôi so với giai đoạn 2000- 2003, đôi khi có những tháng lạm phát đã vượt qua mức một con số. Đó chính là lý do NHNN đã tăng tỉ lệ DTBB từ 2% lên 5% đối với tiền gửi VND kể từ tháng 7/2004 và

duy trì mức đó đến tháng 5/2007. Tương tự vậy, lãi suất cho vay tái cấp vốn cũng tăng khoảng 1,5% trong thời gian đó.

Chính sách tiền tệ thắt chặt để ưu tiên kiểm soát lạm phát

Dưới dấu hiệu lạm phát tăng cao hơn mục tiêu đặt ra trong năm 2007 cùng với

diễn biến bất lợi của thế giới, NHNN phải triển khai quyết liệt các giải pháp tiền tệ, tín dụng và hoạt động ngân hàng theo chỉ đạo của Chính phủ. NHNN đã sử dụng các biện pháp trực tiếp để kiểm soát lạm phát mục tiêu ở mức 10%. Tuy nhiên, mục tiêu lạm

phát dưới mức 10% khó khả thi vì ngay tháng 1/2008, lạm phát so với cùng kỳ năm trước tiếp tục tăng lên 14,2% từ mức 12,8% tháng 12/2007 và 10,1% tháng 11/2007. Lạm phát không dừng lại và tăng lên luôn mức 19,5% trong tháng 3/2008. Trước sức ép lạm phát, tại cuộc họp thường kỳ phiên tháng 3/2008, Chính phủ đã buộc phải thay

đổi mục tiêu, kiềm chế lạm phát là mục tiêu ưu tiên hàng đầu và đưa ra 7 giải pháp

nhằm ngăn chặn lạm phát gồm: (1) Thực hiện chính sách tiền tệ chặt chẽ; (2) Cắt giảm đầu tư công và chi phí thường xuyên của của các cơ quan nhà nước; (3) Đẩy mạnh xuất khẩu, kiểm soát chặt chẽ nhập khẩu; (4) Tăng cường kiểm soát quản lý thị trường; (5) Tập trung phát triển sản xuất, khắc phục hậu quả thiên tai dịch bênh; (6) Triệt để

tiết kiệm trong sản xuất và tiêu dung; (7) Đảm bảo an sinh xã hội (Nghị quyết của Chính phủ số 08/2008/NĐ-CP ngày 31/03/2008). Thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt, NHNN sử dụng nhiều công cụ tiền tệ khác nhau. Tỉ lệ dự trữ bắt buộc điều chỉnh

tăng 1% từ tháng 2/2008 nhằm giảm bớt tiền trong lưu thông, qua đó giảm sức ép lên lạm phát. Để giảm bớt tiền lưu thông, NHNN còn yêu cầu 41 TCTD phải mua tín phiếu NHNN 20.300 tỉ đồng vào ngày 17/3/2008. Nhằm quyết liệt chặn đà lạm phát, NHNN điều chỉnh tăng lãi suất điều hành từ 0,5% đến 1,5%; lãi suất cơ bản tăng từ

8,25% lên 8,75%; lãi suất tái cấp vốn tăng từ 6,5% lên 7,5%. Để kiểm soát hiệu quả lạm phát, NHNN tiếp tục thực thi chính sách lãi suất thông quan áp đặt trần lãi suất tiền gửi tối đa là 12%; trần lãi suất cho vay giữa các ngân hàng thương mại nhà nước

với các TCTD khác là 10% (TCTK, 2008). Mặc dù Chính phủ đã có các giải pháp quyết liệt ngay từ đầu năm nhưng lạm phát vẫn tăng liên tục cho đến hết tháng 8/2008 và sau đó mới giảm dần với kết thức năm ở mức 19,89%, cao hơn nhiều so với mục tiêu. Lạm phát năm 2008 tăng mà không giảm sau khi thực hiện bảy giải pháp của

Chính phủ. Nguyên nhân lạm phát vẫn tăng có thể nhìn nhận dưới góc độ tăng trưởng tín dụng. Quy mô tín dụng vẫn tiếp tục mở rộng, đồng thời NHNN còn mở rộng tín dụng thông qua mở rộng cho vay đối với lĩnh vực kinh doanh chứng khoán và lĩnh vực

kinh doanh bất động sản.

Rõ ràng, để kiểm soát lạm phát tăng nhanh ngay từ đầu năm 2008 buộc NHNN phải sử dụng tổ hợp các công cụ tiền tệ để tác động đến hành vi của các TCTD. Tăng tỉ lệ DTBB và lãi suất chiết khấu nhằm hạn chế cung tín dụng mở rộng. Bên cạnh đó,

biện pháp hành chính yêu cầu các TCTD mua tín phiếu NHNN cũng để giảm khả năng cung tín dụng. Ngụ ý này rõ ràng chỉ ra NHNN muốn sử dụng các công cụ đó gián tiếp làm giảm tăng trưởng tín dụng thông qua thu hẹp cung tín dụng. Hơn nữa, áp trần lãi

suất tiền huy động cũng gây khó khăn hơn cho các TCTD huy động vốn trong thời điểm 2008 khi mà cạnh tranh giữa các ngân hàng rất gay gắt. Như vậy, công cụ điều hành CSTT năm 2008 tập trung chủ yếu làm giảm khả năng cung tín dụng của các TCTD và qua đó giảm sức nóng tăng trưởng tín dụng, và cuối cùng giảm sức ép lên

lạm phát.

Tiềm ẩn lạm phát do tác động đồng thời mở rộng cả hai chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa

Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu xảy ra năm 2008 đã tác động không nhỏ đến Việt Nam, đặc biệt là thời gian nửa sau năm 2008 thể hiện rõ qua tốc độ tăng

trưởng kinh tế, quý 3 năm 2007 tăng trưởng kinh tế ở mức 8,7%; trong khi cùng kỳ năm 2008 chỉ ở mức 6,5. Cả năm 2007 ở mức 9,2% và giảm sâu xuống mức 5,8% trong năm 2008 (TCTK, 2010). Lo sợ tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn

cầu sẽ hạn chế tăng trưởng kinh tế Việt Nam kéo dài, Chính phủ và NHNN đã có các gói kích cầu nền kinh tế trong năm 2009 thông qua một loạt các giải pháp mở rộng tiền tệ đồng thời. Biện pháp trực tiếp tác động đến doanh nghiệp là thực hiện chương trình lãi suất cho vay ưu đãi 4%/năm. Tổng hỗ trợ lãi suất cho vay ưu đãi khoảng 17.000 tỉ

đồng. Ngoài ra, Chính phủ cũng thực hiện các giải pháp khác như miễn giảm thuế cho các doanh nghiệp lên tới 28.000 tỉ đồng; mở rộng đầu tư vốn ngân sách khoảng 90.800 tỉ đồng; tăng chi anh sinh xã hội khoảng 9.800 tỉ đồng (Hà An, 2009). Chính sách tiền

tệ mở rộng năm 2009 đã tạo ra tăng trưởng tín dụng thực tế ở mức 37,5%, cao hơn mức tăng trưởng tín dụng mục tiêu 23%. Đây có thể là tín hiệu sẽ kéo lạm phát quay trở lại.

Rõ ràng, sự đồng thuận mở rộng của chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa

năm 2009 đã kéo tăng trưởng kinh tế trở lại ở mức 7,7%, cao hơn mức 5,8% của năm 2008 (TCTK). Vì mục tiêu tăng trưởng kinh tế được ưu tiên hơn nên mở rộng của chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa đã mang lạm phát trở lại ở mức hai con số

11,8% so với cuối năm 2009 ở mức một con số 6,5%.

Hạn mức tín dụng được sử dụng trở lại

Với lạm phát tiềm ẩn còn ở mức cao đã xảy ra trong năm 2008 được tạm thời kiểm soát, cộng với tác động trễ của chính sách tiền tệ mở rộng năm 2009 có thể là

nguyên nhân giải thích lạm phát bắt đầu quay trở lại, lạm phát hàng năm bắt đầu tăng ở mức 2 con số kể từ tháng 7/2010 và tăng liên tục cho đến tháng 8/2011 thì mới bắt đầu giảm dần (TCTK). Lạm phát tăng cao đã buộc NHNN phải sử dụng đến công cụ

chính sách tín dụng trực tiếp để kiểm soát lạm phát – đó là thắt chặt tăng trưởng tín dụng tức thì ngay trong năm 2011. Cụ thể, tăng trưởng tín dụng 2011 đặt mục tiêu là 20%, nhưng NHNN đã có sự thu hẹp quyết liệt dư nợ tín dụng đối với lĩnh vực kinh doanh bất động sản và đầu tư chứng khoán. NHNN thực hiện hạn chế tín dụng phi sản

xuất, với các giới hạn cứng về dư nợ phi sản xuất trong tổng dư nợ của các tổ chức tín dụng là 22% vào 31/6/2011 và 16% vào 31/12/2011 (Điểm b khoản 2 Chỉ thị số 01/CT-

NHNN ngày 1/3/2011 của Thống đốc NHNN ). Nhờ chính sách kiểm soát tăng trưởng tín dụng, tỉ lệ tăng trưởng lạm phát so với cùng kỳ đã bắt đầu đổ đèo từ tháng 8/2011 sau thời điểm ở mức đỉnh 23% tại tháng 7/2011 so với tháng 7/2010. Tác động của kiểm soát tín dụng đã kéo lạm phát năm 2011 xuống mức 18,13%.

25%

60%

50%

20%

40%

15%

30%

10%

20%

10%

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Tăng trưởng kinh tế (LHS)

y-o-y lạm phát (RHS)

Tăng trưởng tín dụng (LHS)

Biểu đồ 2.11: Diễn biến tăng trưởng kinh tế, lạm phát và tăng trưởng tín dụng hàng năm

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của Tổng cục Thống kê, 2001-2014

Kiểm soát lạm phát bằng công cụ hạn chế mức tăng trưởng tín dụng không chỉ

được áp dụng tại các nước đang phát triển, nơi mà vốn của nền kinh tế phụ thuộc chủ yếu vào hệ thống ngân hàng, mà còn được các nước phát triển sử dụng như Pháp, Ý,… Monnet (2009) đã mô tả chi tiết NHTW Pháp sử dụng kiểm soát tín dụng để theo đuổi các mục tiêu kinh tế vĩ mô thông qua 6 giai đoạn trong khoảng thời gian từ năm 1945 đến năm 1973. NHTW Pháp sử dụng đa dạng các công cụ kiểm soát tín dụng từ trực tiếp đến gián tiếp tùy thuộc vào tình hình kinh tế vĩ mô tại mỗi thời điểm. Hạn mức tăng trưởng tín dụng được áp dụng khi lạm phát tăng cao. Khi lạm phát bắt đầu được

kiểm soát thì NHTW Pháp sử dụng công cụ gián tiếp là tăng tỉ lệ chiết khấu và mức trần chiết khấu của các ngân hàng để giảm cầu tín dụng. Tiếp theo NHTW Pháp quyết định tăng lãi suất chiết khấu từ 3% lên 4% để kiểm soát lạm phát. Tuy nhiên, biện pháp này không hiệu quả nên hạn mức tín dụng quay trở lại được áp dụng, đồng thời

sử dụng thêm công cụ dự trữ bắt buộc để tạo ra ảnh hưởng cộng sinh nhằm thực hiện ổn định vĩ mô và kiểm soát lạm phát và kéo xuống mức thấp theo kỳ vọng.

Rõ ràng hiệu quả tức thì của công cụ hạn mức tín dụng sử dụng trong nửa sau năm 2011 đã phát huy hiệu quả để kiềm chế lạm phát tăng liên tục cũng như được sử dụng tại nhiều nước trên thế giới (Monnet, 2009), công cụ hạn mức tín dụng tiếp tục được sử dụng trong năm 2012 để chắc chắn duy trì lạm phát thấp hơn mục tiêu lạm

phát 2012 được Quốc hội đề ra <10%; và đến cuối tháng 4/2012 Bộ chính trị đặt ra mục tiêu tiếp tục kiềm chế lạm phát năm 2012 ở mức 8-9% (Kết luận của Bộ chính trị tại cuộc họp ngày 26/4/2012).

70%

30%

60%

25%

50%

20%

40%

15%

30%

10%

20%

10%

-5%

-10%

Tăng trưởng tín dụng (LHS)

y-o-y lạm phát (RHS)

Biểu đồ 2.12: Tăng trưởng tín dụng và lạm phát hàng tháng hàng tháng so với cùng kỳ

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ BCTN của NHNN; Tổng cục Thống kê, 2000-2014

Chính vì vậy hạn mức tín dụng được tiếp tục thực thi năm 2012 với việc phân chia hạn mức tín dụng thành 4 nhóm. Năm 2012 là năm đầu tiên NHNN quyết định phân bổ hạn mức tín dụng cho từng NHTM theo các tiêu chí: chất lượng tài sản nợ, tài

sản có, quy mô vốn, năng lực quản trị điều hành, quản trị rủi ro, chất lượng nhân lực và tuân thủ các quy định. Theo đó, các nhóm được phân loại bởi NHNN được áp dụng các hạn mức như sau: Nhóm thứ nhất tăng trưởng tín dụng ở mức tối đa 17%; nhóm thứ hai tăng trưởng tín dụng ở mức tối đa 15%; nhóm ba được tăng trưởng 8%; nhóm

thứ tư thuộc diện phải cơ cấu lại không được tăng trưởng tín dụng. Bên cạnh đó, NHNN cũng sử dụng các công cụ tiền tệ khác để hỗ trợ thông qua việc giảm lãi suất chính sách, lãi suất tiền gửi nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp. Hơn nữa, giảm lãi suất

cũng là biện pháp hữu hiệu để hỗ trợ duy trì lạm phát ở mức thấp. Do đó, từ tháng

3/2012 NHNN đã kịp thời giảm mặt bằng lãi suất liên tiếp: Điều chỉnh giảm 08 lần đối với lãi suất tái cấp vốn từ 15% xuống 7%, lãi suất chiết khấu từ từ 13% xuống 5%. Điều chỉnh giảm 07 lần trần lãi suất tiền gửi tối đa bằng VND 14%/năm xuống 7%/năm đối với tiền gửi có kỳ hạn từ 1 tháng đến 12 tháng. Lãi suất huy động kỳ hạn

6 tháng trở lên do các NHTM tự ấn định trên cơ sở cung cầu vốn của thị trường.

Bên cạnh sử dụng công cụ hạn mức trần tăng trưởng tín dụng cho các tổ chức tín dụng để kiểm soát lạm phát, các biện pháp tài khóa cũng được sử dụng tích cực

nhằm hỗ trợ công cụ tiền tệ (Nghị quyết số 01/NQ-CP, ngày 03 tháng 01 năm 2012). Cụ thể, Nhà nước tăng cường các biện pháp quản lý, kiểm tra, giám sát, bảo đảm bình ổn giá cả, cung - cầu, nhất là những mặt hàng thiết yếu cho sản xuất và đời sống, không để xảy ra thiếu hàng, sốt giá, đặc biệt là các thời điểm mùa vụ, các dịp lễ, Tết,

đầu năm, cuối năm...; tăng cường chống buôn lậu, gian lận thương mại và hàng giả; xử phạt công khai, nghiêm minh các vi phạm pháp luật. Bên cạnh đó, do tác động của chi ngân sách để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế năm 2008-2009 cũng đã góp phần không nhỏ

gây ra lạm phát quay trở lại và tăng cao trong năm 2010-2011, nên Chính phủ cũng đã yêu cầu các cơ quan, chính quyền trung ương và địa phương tiếp tục tăng cường kiểm tra, giám sát, thanh tra, kiểm toán các khoản chi trong và ngoài cân đối ngân sách nhà nước.

Nhờ sự kết hợp đồng bộ của chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa, lạm phát năm 2012 thực sự được kiểm soát hiệu quả ngay từ những tháng đầu năm mà thường tăng do yếu tố mùa vụ. Lạm phát tháng 1/2012 tăng 1,0% và tháng 2/2009 tăng 1,37%

so với tháng trước, nhưng nhìn vào tỉ lệ lạm phát hàng năm thì mức tăng thấp hơn rất nhiều so với cùng kỳ năm 2011 – giai đoạn lạm phát tăng cao thậm chí vẫn thấp hơn cùng kỳ năm 2010 – năm bắt đầu của dấu hiệu lạm phát tăng (TCTK). Lạm phát tiếp tục được kiểm soát qua các tháng trong năm 2012 và kết quả lạm phát tháng 12/2012

chỉ tăng 6,81% so với cùng kỳ năm trước, nhưng lạm phát bình quân năm 2012 vẫn tăng 9,21% so với bình quân năm 2011 (TCTK).

Sử dụng đồng bộ nới lỏng hạn mức tăng trưởng tín dụng với việc sử dụng các công cụ lãi suất.

Lạm phát năm 2014 tiếp tục được kiểm soát ở mức thấp, CPI tháng 12/2014 tăng 1,84% so với cùng kỳ năm 2013. CPI bình quân năm 2014 tăng 4,09% so với bình quân năm 2013, mức tăng khá thấp bằng một nửa tỷ lệ tăng trung bình 10 năm gần đây, cụ

thể CPI bình quân các năm so với năm trước: Năm 2005 tăng 8,3%; năm 2006 tăng 7,5%; năm 2007 tăng 8,3%; năm 2008 tăng 22,97%; năm 2009 tăng 6,88%; năm 2010

tăng 9,19%; năm 2011 tăng 18,58%; năm 2012 tăng 9,21%; năm 2013 tăng 6,6% (Tổng cục thống kê). Đóng góp chủ yếu vào lạm phát thấp là sự suy giảm kéo dài của lạm phát lõi (các hàng hóa không bao gồm lương thực, thực phẩm và xăng dầu). Kể từ năm 2012, lạm phát lõi hàng năm giảm một nửa xuống còn khoảng 6% vào cuối năm

2013 và đến cuối năm 2014 chỉ còn 3,2%. Nhóm hàng hóa thuộc nhóm lương thực, thực phẩm và xăng dầu, sau một thời gian tăng nhẹ đã có xu hướng giảm trong nửa sau năm 2014 theo xu hướng giảm toàn cầu (Nguyễn Đức Thành và Ngô Quốc Thái,

2015). Lạm phát năm 2014 tiếp tục xu hướng giảm bền vững từ năm 2012 và ở mức thấp trong vòng nhiều năm gần đây là kết quả của nhiều tác động: (i) Giá thế giới giảm khiến chỉ số giá nhập khẩu năm 2014 giảm 1,0% so với năm 2013; (ii) Mức độ điều chỉnh giá đối với một số nhóm hàng do Nhà nước quản lý (dịch vụ giáo dục, dịch vụ y tế) thấp hơn so với năm trước; (iii) Giá lương thực, thực phẩm thấp; (iv) Nguồn cung hàng hóa dịch vụ dồi dào trong khi tổng cầu chưa phục hồi hoàn toàn; (v) Kỳ vọng lạm phát có xu hướng giảm so với năm 2013, đặc biệt trong điều kiện tỷ giá USD/VND

được giữ ổn định để neo kỳ vọng lạm phát (Báo cáo thường niên NHNN, 2014, tr. 7).

Bên cạnh những nhân tố hỗ trợ lạm phát ở mức thấp trong năm 2014, điều hành chính sách tiền tệ đồng bộ cũng góp phần không nhỏ đem lại kết quả kiểm soát lạm phát tốt. Chính sách tiền tệ mở rộng thông qua điều chỉnh giảm các công cụ lãi suất để hỗ trợ

tăng trưởng kinh tế nhưng lại được kiểm soát chặt thông qua giới hạn tăng trưởng tín dụng được áp cho các TCTD. Cụ thể, lãi suất cho vay tái cấp vốn và lãi suất tái chiết khấu giảm 0,5%; tương ứng giảm từ 7% xuống 6,5% và giảm từ 5% xuống 4,5%.

Giảm trần lãi suất tiền gửi VND kỳ hạn dưới 1 tháng từ 1,2% xuống 1%; giảm 2 lần trần lãi suất huy động VND, từ mức 7% xuống mức 5,5%. Giảm 2 lần trần lãi suất cho vay ngắn hạn đối với các lĩnh vực chiến lược trong phát triển kinh tế từ mức 9% xuống 7% (Báo cáo thường niên NHNN, 2014, tr. 22). Để kiểm soát chỉ tiêu tăng trưởng tín

dụng định hướng cả năm 2014 khoảng 12-14%, Ngân hàng Nhà nước thông báo chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng cho tổ chức tín dụng và trong quá trình thực hiện, xem xét điều chỉnh chỉ tiêu này đối với các tổ chức tín dụng có nhu cầu và khả năng mở rộng

tín dụng an toàn, hiệu quả, tiếp tục triển khai quyết liệt các giải pháp tháo gỡ khó khăn trong quan hệ tín dụng giữa tổ chức tín dụng với khách hàng (Báo cáo thường niên NHNN, 2014, tr. 25).

Như vậy, diễn biến lạm phát trong giai đoạn 2000-2014 và quá trình thực thi

CSTT đã cung cấp bức tranh sinh động để có thể nhìn thấy được việc điều hành chính sách tiền tệ dẫn đến lạm phát và sau đó lại sử dụng chính những công cụ tiền tệ để kiểm soát lạm phát. Một vòng tròn lặp diễn ra nhiều lần trong giai đoạn 2000-2014 52

được trình bày phần trên đã chỉ ra thực thi chính sách tiền tệ đang bị chi phối bởi hai mục tiêu: vừa kiểm soát lạm phát vừa thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Khi tăng trưởng kinh tế xuống mức thấp thì đồng loạt mở rộng tiền tệ ngay tức thì. Do đó, việc kiểm soát tăng trưởng hợp lý vừa tạo điều kiện thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và kiểm soát

lạm phát là mục tiêu mà thực thi chính sách tiền tệ cần hướng đến.

2.5. Kết luận

Mục tiêu trung gian như tăng trưởng tín dụng và tổng phương tiện thanh toán được NHNN thiết lập để điều hành CSTT nhằm theo đuổi mục tiêu cuối cùng là kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, các mục tiêu này không được theo đuổi kiên định qua từng năm nên dẫn đến mục tiêu và kết quả thực hiện khác

nhau rất lớn tùy thuộc vào diễn biến của lạm phát và tăng trưởng kinh tế. Chính vì sự hoán đổi liên tục về mục tiêu ưu tiên hơn giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát buộc NHNN thay đổi liên tục các công cụ tiền tệ trong mỗi giai đoạn hoặc trong một khoảng thời gian.

Như vậy, thông qua phân tích định tính và mô tả bằng đồ thị tăng trưởng tín dụng là kênh truyền dẫn lạm phát quan trọng ở Việt Nam. Rõ ràng NHNN đã coi tín dụng là nguyên nhân trọng yếu tác động đến lạm phát trong thời gian qua. Để kiểm soát lạm

phát và kéo trở lại mức dưới một con số, NHNN đã sử dụng quyết liệt hạn chế tăng trưởng tín dụng, đặc biệt là tín dụng đối với những nghành phi sản xuất và có mức tăng trưởng nóng như cho vay kinh doanh trong lĩnh vực bất động sản và kinh doanh

chứng khoán. Do đó, dưới góc độ định tính, tín dụng là kênh quan trọng trong việc truyền dẫn đến lạm phát. Nói cách khác, tín dụng ngân hàng và tỉ lệ lạm phát có mối quan hệ. Dựa trên quan điểm điều hành chính sách tín dụng gần đây trong mục tiêu kiểm soát lạm phát thì mối quan hệ đó phản ánh đúng như cơ sở lý thuyết: tín dụng

tăng trưởng nóng và liên tục sẽ là nguyên nhân dẫn đến lạm phát bùng nổ. Để giảm lạm phát ngay tức thì, giải pháp thu hẹp tín dụng là biện pháp sử dụng tức thì. Vì vậy, trong phần định lượng tại chương sau tác giả sẽ kiểm định lại phân tích định tính về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng ngân hàng với tỉ lệ lạm phát.

CHƯƠNG 3: XÁC ĐỊNH SỰ TỒN TẠI KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG TRONG CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TIỀN TỆ Ở VIỆT NAM

3.1. Phương pháp nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết nếu và nghiên cứu thực hiện, sử dụng mô hình VAR để nghiên

cứu sẽ không phù hợp với bản chất xác định hàm cung, hàm cầu tín dụng. Trong mô hình VAR, các biến đều là biến phụ thuộc cũng như biến độc lập, do đó nếu mô hình có từ 3 biến trở lên thì sẽ tồn tại 3 phương trình và như vậy bản chất của quan hệ cung cầu là không thể được thiết lập. Từ đây, để có thể xác định cung cầu tín dụng mô hình

VECM được Sun và cộng sự (2010); Cyrille (2014) sử dụng để xác định cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng.

Để áp dụng mô hình VECM, các điều kiện phải thỏa mãn bao gồm: các chuỗi dữ liệu trong mô hình nghiên cứu phải đảm bảo không có tính dừng ở số liệu gốc và dừng ở sai phân bậc nhất; mẫu dữ liệu phải đủ lớn để đảm bảo ước lượng cho cả hệ phương trình; các chuỗi dữ liệu phải tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp.

Để kiểm định các chuỗi dữ liệu vĩ mô có thỏa mãn tính dừng hay không, một

trong nhiều phương pháp được sử dụng để kiểm tra là phương pháp Augmented

có

-. Dickey-Fuller test (ADF test). Phương trình tổng quát để kiểm tra chuỗi dữ liệu tồn tại nghiệm đơn vị được mô tả như sau:

9;5

∆0. = 12 + 30.45 + 67 + 8 19∆0.49 + (cid:27).

trong đó phản ánh chuỗi vận động theo xu hướng thời gian; hệ số

67 3

đại diện cho chuỗi có tính dừng hay không. Kiểm định ADF test đối với chuỗi có tồn tại nghiệm đơn vị được định nghĩa như sau:

γ≠ =2: 3 = 0, không dừng

< =F: 3 < 0, dừng nếu 6 = 0; dừng quanh xu hướng nếu 0 Bằng các công cụ ước lượng khác nhau, giá trị xác suất của hệ số ước lượng

nhỏ hơn giá trị 0,05 (hay ở mức ý nghĩa 5%), thì điều kiện 3P không thể bác bỏ. Như

=2 vậy, chuỗi dữ liệu được kết luận là không tồn tại nghiệm đơn vị hay thỏa mãn điều

0. kiện có tính dừng.

Nếu mỗi chuỗi dữ liệu tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị, thì câu hỏi tiếp theo liệu giữa các chuỗi có tồn tại nghiệm đơn vị hay không. Nghĩa là, giữa các chuỗi dữ

liệu tồn tại đồng tích hợp. Để kiểm tra đồng tích hợp, Johansen (1988) đã giới thiệu

phương pháp để tổng quát hóa kiểm định nghiệm đơn vị từng chuỗi theo phương pháp ADF test.

, mô hình vec-tơ tự hồi quy ở mức giá trị Với các chuỗi,

-. = 05., 0Q., … , 0:. được trình bày như sau:

9;5

-. = 8 A9 -.49 + T., (cid:3) = 1,2, ⋯ , W

Với mô hình VAR có thể được viết dưới dạng sau:

:45

W > 1,

9;5

∆-. = Π-. + 8 Γ9 ∆-.45 + T., 7 = 1,2, ⋯ , [

: 9;5

trong đó

Π = &∑ Π9 * − ]^

Γ9 = −&Π9_5 + ⋯ + Π:*, (cid:3) = 1, ⋯ , W − 1 là ma trận đơn vị chiều; là số biến trong mô hình. Hạng của ma trận nằm

]^ trong trong khoảng vec-tơ đồng liên kết trong mô hình Π biến,

` . Với bất kỳ c ` ` a0, `b , ma trận sẽ là tích của 2 ma trận và , trong đó cả hai và 0 ≤ đều là ma trận

1 e 1 e chỉ ra mô hình sai phân và sử dụng mô hình VAR để hồi c ≤ ` đa chiều

Π . Hạng (cid:2)` × c(cid:4) c = 0 chỉ ra các chuỗi dữ liệu có tính dừng và mô hình không cần sai phân; quy;

c = ` trường hợp còn lại sẽ sử dụng mô hình VECM. Ma trận chứa các hệ số phản ánh

e phản ánh tốc

:45

1 mối quan hệ dài hạn hay chính là số vec-tơ đồng tích hợp và ma trận độ điều chỉnh của các tham số. Như vậy, mô hình nêu trên có thể viết dưới dạng sau:

9;5

∆-. = 1e -. + 8 Γ9 ∆-.45 + T., 7 = 1,2, ⋯ , [

Để kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến trong

, phương pháp được sử dụng rộng rãi chính là kiểm định Johansen (Johansen test) được giới thiệu bởi Johansen và Juselius (1990). Theo phương pháp Johansen và Juselius (1990). Giá trị kiểm định vết ma trận (Trace) và kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận (maximal

eigenvalue) được sử dụng để đưa ra kết luận bác bỏ hay không thể bác bỏ giả thuyết không.

Tiêu chuẩn kiểm định vết (Trace test) được tính thông qua phương trình sau:

(cid:25).hijk(cid:2)c(cid:4) = −[ 8 ln (cid:2)1 − (cid:25)m9(cid:4)

9;h_5 là số quan sát trong mô hình;

Trong đó, là giá trị ước lượng từ giải phương

[ (cid:25)m9 . Giả thuyết để quyết định bác bỏ hay chấp nhận tiêu

Π trình ước lượng của ma trận chuẩn kiểm định vết được định nghĩa như sau:

=5: ` − c vec − tơ không tồn tại đồng liên kết

=2: tồn tại c vec − tơ đồng liên kết trong mô hình

Bác bỏ giả thuyết nếu giá trị Trace Statistic tìm được lớn hơn giá trị tới hạn.

=2 Xác định số đồng liên kết trong mô hình cũng được dựa trên tiêu chuẩn kiểm

định trị riêng tối đa (max-eigenvalues test). Theo cách tiếp cận này, giá trị của tiêu chuẩn kiểm định được tính như sau:

(cid:25)}i~(cid:2)c, c + 1(cid:4) = −[ln (cid:2)1 − (cid:25)mh_5(cid:4) Giả thuyết để quyết định bác bỏ hay chấp nhận tiêu chuẩn kiểm định trị riêng tối

=2: tồn tại c vec − tơ đồng liên kết trong mô hình

=5: ` − c vec − tơ không tồn tại đồng liên kết

đa được định nghĩa như sau:

Bác bỏ giả thuyết nếu giá trị Max-eigenvalues Statistic tìm được lớn hơn giá

=2 trị tới hạn.

Sau khi kiểm định để xác định số phương trình đồng tích hợp, thì đây cũng

c, ; qua đó xác định được số dòng độc lập tuyến tính của ma chính là hạng của ma trận

Π trận. Khi , điều kiện bổ sung cần phải kiểm định các thành phần của hệ số dài

c > 1 và các hệ số điều chỉnh

e 1 hạn với mục đích để loại bỏ các biến không tồn tại ý nghĩa thống kê trong không gian dài hạn đồng tích hợp cũng như loại bỏ các biến tồn tại là

biến ngoại sinh trong ngắn hạn. Trường hợp không cần kiểm định bổ sung hệ số

và c = 1 vì trong trường hợp này không có sự khác biệt giữa hàm rút gọn loại bớt biến

1 e không có mối quan hệ dài hạn cũng như mô hình đầy đủ biến.

Phân tích nêu trên đã đi đến kết luận định tính về mối quan hệ của các biến (tiền gửi, tín dụng và công cụ tiền tệ) với lạm phát, đồng thời cũng xác định không thể sử dụng hồi quy tuyến tính thông thường để đo lường do tồn tại nghiệm đơn vị của các

chuỗi. Rõ ràng, phân tích mới chỉ dừng lại xem xét độc lập từng phần trong cơ chế

truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng. Khi mà các biến trong mô hình tác động qua lại với nhau sau khi phân tích định tính, đồng thời tồn tại nghiệm đơn vị (không có tính dừng), vậy câu hỏi đặt ra liệu có tồn tại mối quan hệ giữa chúng thông qua dạng vec-tơ hay không.

3.2. Thiết lập mô hình xác định kênh truyền dẫn tín dụng ngân hàng ở Việt Nam

Mô hình thực nghiệm của de Mello và Pisu (2010) giới thiệu 2 yếu tố tác động

đến nguồn cung tín dụng là tỉ lệ DTBB và vốn ngân hàng. Tỉ lệ DTBB sẽ làm thay đổi nguồn cung khi NHTW điều chỉnh tăng/giảm mức DTBB các TCTD phải giữ tại NHTW; trong khi đó vốn ngân hàng là phần vốn bổ sung khi cần thiết để mở rộng đầu tư. Tại Việt Nam, vốn ngân hàng sẽ khó thu thập trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy

nhiên, một hình thức khác cũng làm gia tăng khả năng cung tín dụng đó chính là loại hình cho vay tái cấp vốn. Các TCTD sử dụng loại giấy tờ có giá đang nắm giữ như tín phiếu kho bạc nhà nước; trái phiếu chính phủ;… để thế chấp vay vốn. Các TCTD có thể sử dụng nguồn vốn đó cho mục đích thanh khoản hay cho vay với các kỳ hạn ngắn. Do vậy, đề tài sẽ sử dụng biến lãi suất cho vay tái cấp vốn như là một công cụ cùng với tỉ lệ DTBB để xác định liệu có sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam hay không.

Dựa trên nội dung giới thiệu chi tiết về mô hình kênh tín dụng ngân hàng được nghiên cứu tại Bra-xin của de Mello và Pisu (2010), ở Trung Quốc của Sun và cộng sự (2010), và tại các nước trong khu vực CEMAC của Cyrille (2014), mô hình kênh tín

(cid:20)

dụng ngân hàng tại Việt Nam được định nghĩa như sau:

(cid:9)

= 12 − 15cc − 1Qc€ + 1(cid:129)c(cid:127) + 1‚ƒ„] + (cid:27). (cid:2)3.1(cid:4) (cid:127) n (cid:127) = e2 − e5c(cid:127) + eQ]„] − e(cid:129)ƒ„] + †. (cid:2)3.2(cid:4) Trong đó,

(cid:20)

: cung tín dụng ngân hàng

(cid:9)

(cid:127) : cầu tín dụng ngân hàng

(cid:127) tỉ lệ dự trữ bắt buộc bằng VND cho kỳ hạn tiền gửi dưới 12 tháng

cc: tỉ lệ lãi suất cho vay tái cấp vốn bằng VND

c€: : lãi suất cho vay bằng VND của các ngân hàng thương mại

c(cid:127) Chỉ số giá tiêu dùng

ƒ„]: Chỉ số sản xuất công nghiệp

]„]:

Thủ tục ước lượng để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam thông qua mô hình VECM cũng bắt đầu các bước như thông lệ. Tuy nhiên, để 57

kênh tín dụng ngân hàng thỏa mãn điều kiện ước lượng thông qua mô hình VECM, một số tiêu chuẩn bắt buộc phải được đáp ứng. Bước thứ nhất để áp dụng mô hình VECM, các chuỗi dữ liệu phải đảm bảo chỉ có tính dừng ở mức sai phân bậc nhất.

Nghĩa là, chuỗi dữ liệu gốc là một chuỗi dữ liệu kết hợp bậc một, , qua đó thỏa

](cid:2)1(cid:4) mãn điều kiện thứ nhất để áp dụng mô hình VECM.

Bước thứ hai đảm bảo điều kiện để tiếp tục áp dụng kênh tín dụng ngân hàng trong việc xem xét mối quan hệ giữa lạm phát và tín dụng ngân hàng là kiểm định số phương trình đồng tích hợp. Vì kênh tín dụng ngân hàng là xem xét tác động của CSTT thông qua việc sử dụng các công cụ để làm thay đổi cả cung tín dụng và cầu tín dụng, qua đó tác động đến nền kinh tế. Chính vì vậy, số phương trình đồng tích hợp trong mô hình nghiên cứu phải tồn tại ý nghĩa thống kê tối đa là 2 phương trình.

Sau khi số phương trình đồng tích hợp được xác định là 2 phương trình, thì bước tiếp theo sẽ xác định là phương trình đồng tích hợp nào là hàm cầu và phương trình còn lại sẽ làm hàm cung. Xác định hàm cung, hàm cầu dựa trên kết quả kiểm định số phương trình đồng tích hợp thông qua phương pháp kiểm định hệ phương trình đồng

tích hợp Johansen. Hệ số vec-tơ đồng tích hợp được sử dụng để phân biệt hàm cầu, hàm cung tín dụng chính là lãi suất cho vay. Lãi suất cho vay chính là giá phản ánh mối quan hệ cung cầu tín dụng. Như vậy, sản lượng phản ánh trong đồ thị quan hệ với

giá (lãi suất) chính là nguồn cung và cầu tín dụng ngân hàng.

Xác định được hàm cầu, hàm cung là điều kiện tiên quyết nhưng chưa đủ cho việc áp dụng mô hình VECM để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng cũng như mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Thủ tục tiếp theo phải được thực hiện là kiểm

định liệu các biến có tồn tại ý nghĩa thống kê trong không gian dài hạn, qua đó để loại bỏ biến không có mối quan hệ trong không gian dài hạn giữa cung-cầu tín dụng, tỉ lệ DTBB, lãi suất cho vay, chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng.

Thủ tục cuối cùng trước khi xây dựng được mô hình VECM là việc xem xét liệu các biến có tác động ngắn hạn hay không đến việc điều chỉnh cân bằng trong dài hạn. Kiểm định này sẽ loại bỏ các biến tác động trong ngắn hạn từ phương trình hiệu chỉnh sai số.

Khi bước kiểm tra từng biến có tác động hay không trong ngắn hạn đến mối quan hệ dài hạn, thủ tục ước lượng mô hình VECM được thực hiện để xác định hàm cung, hàm cầu trong không gian dài hạn, cũng như tác động của các biến trong ngắn hạn để

qua đó cung cấp thông tin và đưa ra kết luận về mối quan hệ giữa lạm phát và tín dụng ngân hàng.

Rõ ràng, dựa trên mô hình gốc từ Mello và Pisu (2010), các biến trong mô hình nghiên cứu của Sun và cộng sự (2010) nghiên cứu về Trung Quốc và Cyrille (2014) nghiên cứu cho các nước tronng khu vực CEMAC đã có sự thay đổi tương đối. Lý do thay đổi được phản ánh thông qua các công cụ tiền tệ mà NHNTW sử dụng để điều

hành chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Tương tự như vậy, mô hình nghiên cứu về Việt Nam được sử dụng trong luận án cũng có những thay đổi để phù hợp với môi trường kinh tế cũng như các công cụ tiền tệ mà

NHNN sử dụng để điều hành.

Dựa trên phân tích định tính tại chương 2 về điều hành chính sách tiền tệ thông qua sử dụng các công cụ nhằm kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế đã chỉ ra tầm quan tọng của công cụ lãi suất tái cấp vốn và tỉ lệ DTBB. Mỗi thời điểm khi có

lạm phát, thì NHNN đều điều chỉnh lãi suất tái cấp vốn và tỉ lệ DTBB. Chính vì lý do này, đề tài sử dụng cả 2 công cụ lãi suất tái cấp vốn và tỉ lệ DTBB để thay thế công cụ lãi suất huy động như mô hình của Mello và Pisu (2010).

3.3. Phân tích dữ liệu và kiểm tra điều kiện áp dụng mô hình

3.3.1. Phân tích dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này được khai thác từ nguồn cơ sở dữ liệu từ trang điện tử của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF-IFS). Giai đoạn nghiên cứu từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2014. Lý do lựa chọn giai đoạn nghiên cứu từ tháng 1/2001 là do giới hạn của nguồn dữ liệu tín dụng ngân hàng không có sẵn theo tháng cho giai đoạn kể từ

tháng 12/2000 trở về trước. Các biến số và thang đo của các biến số như sau:

− Chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI): Chỉ số này được tính toán trên cơ sở biến động về khối lượng sản xuất của các sản phẩm công nghiệp chủ yếu với quyền số là giá trị tăng thêm của các ngành khai khoáng; công nghiệp chế biến, chế tạo; sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước nóng và điều hoà không khí; cung cấp nước, hoạt

động quản lý và xử lý rác thải, nước thải.

− Tín dụng (Credit): Dư nợ tín dụng là chỉ tiêu phản ánh lượng vốn do hệ thống tổ chức tín dụng đã cung ứng cho nền kinh tế tại một thời điểm nhất định đồng thời cũng phản ánh nguồn vốn mà các tổ chức này huy động được sử dụng như thế nào cho các loại hình kinh tế. Dư nợ tín dụng của các tổ chức tín dụng là số vốn bằng

đồng Việt Nam, bằng ngoại tệ và vàng mà tại một thời điểm nhất định, các tổ chức, cá nhân (không thuộc khu vực tài chính) đang còn nợ các tổ chức tín dụng. Các khoản nợ này được các tổ chức tín dụng đầu tư dưới hình thức cho vay, chiết

khấu, cho thuê tài chính, trả thay khách hàng trong trường hợp khách hàng không thực hiện được nghĩa vụ của mình (bao gồm các khoản nợ xấu mà các tổ chức này đang còn nợ các tổ chức tín dụng). Dư nợ tín dụng của các tổ chức tín dụng gồm: Tín dụng bằng đồng Việt Nam: Tín dụng bằng đồng Việt Nam loại ngắn hạn,

trung hạn và dài hạn (trong đó: nợ xấu); Tín dụng bằng ngoại tệ: Tín dụng bằng ngoại tệ loại ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Phương pháp tính là dựa trên căn cứ vào số dư cuối kỳ của các tài khoản liên quan trong hệ thống tài khoản kế toán của

các tổ chức tín dụng đã được khoá sổ ở thời điểm lập chỉ tiêu để tính chỉ tiêu này theo các loại phân tổ, đơn vị tính là tỉ đồng.

− Lãi suất cho vay (RL): Lãi suất cho vay là tỷ lệ giữa số tiền lãi và số tiền cho vay. Lãi suất cho vay, phân loại thành lãi suất cho vay bằng đồng Việt Nam và ngoại tệ, gồm lãi suất cho vay ngắn hạn, trung hạn, dài hạn. Do khó khăn trong việc thu

thập lãi suất cho vay bình quân VND của cả hệ thống ngân hàng, nên đề tài sử dụng lãi suất cho vay VND đại diện của 4 Ngân hàng thương mại nhà nước hoặc Nhà nước chiếm cổ phần chi phối mà Quỹ tiền tệ quốc tế thống kê hàng tháng.

− Tỉ lệ dự trữ bắt buộc (RR): Là tỉ lệ phần trăm mà NHNN áp dụng để yêu cầu các TCTD trích số dư huy động từ tổ chức kinh tế và xã hội theo tỉ lệ quy định tại từng

thời kỳ. Theo quy định của NHNN, các tổ chức tín dụng phải duy trì tiền gửi DTBB đối với hai loại tiền gửi: VND và USD. Mỗi loại tiền sẽ có mức tỉ lệ DTBB khác nhau cũng như khác nhau ở kỳ hạn tiền gửi. Tỉ lệ DTBB cho kỳ hạn dưới 12 tháng sẽ cao hơn tỉ lệ DTBB từ 12 tháng trở lên (Biểu đồ 2.5 nêu trên đã cung cấp

thông tin đầy đủ). Do NHNN theo đuổi mục tiêu chống đô la hóa nên tỉ trọng tiền gửi USD giảm dần. Hơn nữa, xu hướng thị trường và yếu tố lạm phát cũng khiến người dân gửi kỳ hạn ngắn. Với các lý do như vậy, đề tài sẽ sử dụng tỉ lệ DTBB tiền gửi VND cho kỳ hạn dưới 12 tháng làm biến đại diện cho công cụ DTBB.

Hơn nữa, Biểu đồ 2.5 đã chỉ rõ tiền gửi DTBB cho kỳ hạn từ 12 tháng trở lên đối với cả huy động vốn VND và USD không liên tục trong cả giai đoạn nghiên cứu, do đó sẽ được loại bỏ trong việc lựa chọn làm biến đại diện nghiên cứu.

− Chỉ số giá tiêu dùng (CPI): CPI là thước đo của giá tiêu dùng, đó là giá được người tiêu dùng thực tế đã trả cho những hàng hoá và dịch vụ đã mua. Giá tiêu

dùng không bao gồm các loại giá niêm yết, giá khuyến mại hay giá danh nghĩa (không thực tế). Trong CPI không tính đến những sản phẩm do hộ gia đình tự sản xuất ra để tiêu dùng, giá thuê nhà của chính người chủ nhà và dịch vụ tài chính.

CPI được tính cho tất cả các tỉnh (63 tỉnh/thành phố), 8 vùng kinh tế và cả nước.

− Lãi suất tái cấp vốn

(cid:2)(cid:17)ƒ(cid:4) : Tái cấp vốn là hình thức cấp tín dụng của Ngân hàng Nhà nước nhằm cung ứng vốn ngắn hạn và phương tiện thanh toán cho tổ chức tín

dụng. Ngân hàng Nhà nước quy định và thực hiện việc tái cấp vốn cho tổ chức tín dụng theo các hình thức, bao gồm: Cho vay có bảo đảm bằng cầm cố giấy tờ có giá, Chiết khấu giấy tờ có giá, và các hình thức khác (Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam 2010, Điều 11). Như vậy, việc lựa chọn lãi suất tái cấp vốn hay lãi suất

chiết khấu là tương đương, chỉ khác nhau về hình thức trả lãi khi cầm cố giấy tờ có giá tại NHNN để đổi lại lấy tiền cho mục đích thanh khoản, mở rộng nguồn vốn ngắn hạn (GSO). Vì vậy, đề tài sẽ sử dụng lãi suất tái cấp vốn là biến lãi suất chính

sách đại diện cho cả hai công cụ lãi suất chính sách.

Từ số liệu thu thập được, kết quả số liệu thống kê mô tả của các chuỗi dữ liệu về giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất cũng như độ lệch so với phân phối chuẩn được trình bày tại bảng 3.1 dưới đây:

Bảng 3.1: Thống kê mô tả của các chuỗi dữ liệu gốc

Sample: 2001M01 2014M12

Credit RR RC RL IPI CPI

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis 0.040893 0.058071 0.113940 78.68740 86.13044 1569707. 0.030000 0.045000 0.110050 80.05279 75.41004 1109502. 4386153. 0.110000 0.130000 0.202500 144.9013 145.0731 158012.6 0.010000 0.030000 0.080000 27.19338 47.55651 0.024903 0.028349 0.027140 31.49576 33.51516 1327630. 0.590375 1.687583 1.598787 1.436949 0.013720 0.471441 1.876141 5.142725 4.409871 4.548269 1.823048 1.739705

Jarque-Bera Probability 18.60060 111.8811 85.48550 74.59503 9.701775 17.34158 0.000091 0.000000 0.000000 0.000000 0.007821 0.000172

Sum Sum Sq. Dev. 2.64E+08 6.870000 9.756000 19.14200 13219.48 14469.91 2.94E+14 0.103566 0.134215 0.123012 165661.2 187585.4

Observations 168 168 168 168 168 168

Độ lệch được sử dụng để xem xét mức độ phân phối mất cân xứng của chuỗi dữ liệu (Biểu đồ 3.2 phản ánh rõ biến thiên của chuỗi hoặc là theo xu hướng tăng qua thời gian hoặc là dịch chuyển tăng, giảm với tần xuất và phạm vi khác nhau). Giá trị của

độ lệch càng lớn thì mức độ mất cân xứng của chuỗi dữ liệu càng lớn. Bảng 3.1 chỉ ra

độ lệch phải của các chuỗi dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay của 4 ngân hàng, tín dụng, và chỉ số giá tiêu dùng vì có giá trị độ lệch là dương; còn lại chỉ số sản xuất công nghiệp có độ lệch trái vì giá trị độ lệch là âm. Tỉ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho vay tái cấp vốn có mức độ mất cân xứng cao so với các biến còn lại trong mô hình.

Độ nhọn (Kurtosis) dùng để xem xét dạng phân phối của chuỗi dữ liệu so với dạng phân phối chuẩn có độ nhọn bằng 0. Phân phối của chuỗi dữ liệu ở dạng nhọn nếu giá trị là dương và ở dạng bẹt nếu giá trị là âm. Nhìn vào kết quả của bảng 3.1, độ

nhọn của tất cả các chuối dữ liệu trong mô hình đều là dương, do đó hình dạng phân phối của các chuỗi dữ liệu đều cao hơn hình dạng của phân phối chuẩn. Tỉ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho vay đều có hình dạng phân phối cao hơn hình dạng phân phối chuẩn và có giá trị lớn hơn 2. Do vậy, hai chuỗi dữ liệu này thường được xếp vào

nhóm phân phối không bình thường. Còn lại ba chuỗi dữ liệu là tín dụng và tỉ giá có giá trị độ nhọn nhỏ hơn 2 nên được xếp vào nhóm phân phối bình thường.

Giá trị xác suất của kiểm định Jarque-Bera đều nhỏ hơn 0,05; phản ánh đầy đủ tất

cả các biến đều không tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Điều này tương đồng với kết quả độ nhọn và độ lệch phải, trái của các chuỗi dữ liệu trong mô hình.

Biểu đồ 3.2: Diễn biễn các chuỗi dữ liệu trong mô hình nghiên cứu, giai đoạn

Du no tin dung

Ti le DTBB

.12

5,000,000

.10

4,000,000

.08

3,000,000

.06

2,000,000

.04

1,000,000

.02

.00

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

Lai suat tai cap von

Lai suat cho vay VND

.14

.24

.12

.20

.10

.16

.08

.12

.06

.08

.04

.02

.04

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

Chi so san xuat cong nghiep

Chi so gia tieu dung

160

140

120

100

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2014

Nhìn vào đồ thị phân phối giá trị của các biến qua thời gian sẽ thấy rõ sự phân phối không đồng đều giữa các biến trong mô hình. Chỉ số giá tiêu dùng và dư nợ tín dụng ngân hàng phản ánh chuỗi có xu hướng thời gian. Các chuỗi dữ liệu tỉ lệ

DTBB và lãi suất cho vay thể hiện rõ sự khác biệt về thời gian và giá trị, thời điểm thay đổi của chính sách tiền tệ. Chuỗi dữ liệu chỉ số sản xuất công nghiệp phản ánh yếu tố mùa vụ. Để kết quả ước lượng không bị lệch do yếu tố mùa vụ

IPI_IR

1.04

1.02

1.00

0.98

0.96

0.94

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

IPI_SF

1.02

1.01

1.00

0.99

0.98

0.97

0.96

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

IPI_TC

5.2

4.8

4.4

4.0

3.6

3.2

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

gây ra, loại trừ tính mùa vụ là cần thiết. Sử dụng phần mềm Eviews 8 và phương pháp cencus X-12 để bóc tách chuỗi dữ liệu chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) thành 3 cấu phần: tính bất thường của chuỗi (IR, Irregular), tính mùa vụ của chuỗi (SF, Seasonal Factor) và xu hướng thời gian (TC, Trend Cycle). Phần giá trị của chuỗi theo xu hướng thời gian sẽ được sử dụng để nghiên cứu.

3.3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị

Để xem xét liệu các chuỗi có tính dừng ở mức giá trị hay ở mức sai phân bậc nhất, đề tài sử dụng phương pháp ADF test, trong đó các biến tiền gửi ngân hàng, tín

5/‚

dụng ngân hàng và chỉ số sản xuất công nghiệp được lô-ga-rit trước khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị. Theo Schwert (1989), bước trễ tối đa sử dụng để kiểm định nghiệm đơn vị được xác định thông qua công thức sau:

‹ W}i~ = (cid:3)‡7 ˆ12 × ‰ [ Š 100 Trong đó, là ký hiệu lấy phần nguyên của kết quả tính ra để tìm ; là

W}i~ 12 (cid:3)‡7 đại diện cho chuỗi dữ liệu theo tháng; đại diện cho số quan sát trong mẫu kiểm định

[ quan sát. Từ công thức

5/‚

[ = 168 nghiệm định vị. Trong mẫu nghiên cứu của đề tài thì nêu trên, bước trễ sẽ là:

Š ‹ = (cid:3)‡7(cid:2)13.66182(cid:4) = 13 168 100 W}i~ = (cid:3)‡7 ˆ12 × ‰ Như vậy, với bước trễ tối đa,

sử dụng để kểm định nghiệm đơn vị, W}i~ = 13, bằng phần mềm Eviews kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở mức giá trị gốc được trình bày tại bảng 3.3 và đã chỉ ra rằng không có chuỗi dữ liệu nào thoả mãn tính dừng. Do

đó, việc sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để đánh giá mối quan hệ giữa tiền gửi và tín dụng ngân hàng với các biến không thể áp dụng được vì hậu quả tồn tại nghiệm đơn vị có thể bóp méo kết quả ước lượng. Kiểm tra tính dừng sau khi sai phân

bậc nhất đã không thể bác bỏ giả thuyết không của phương pháp ADF test – không tồn tại nghiệm đơn vị (tồn tại tính dừng).

Bảng 3.3: Kết quả giá trị thống kê kiểm định nghiệm đơn vị

Mức

Sai phân bậc 1

giá trị gốc

(t-statistic)

Kết luận bậc

Các biến

(t-statistic)

Có xu thế

tích hợp

Không có xu thế

Có xu thế Không có xu thế

-1,597

-0,361

-4,827*

-5,094*

I(1)

Tín dụng ngân hàng

(cid:2)ƒcŽ!(cid:3)7(cid:4)

Chỉ số sản xuất công nghiệp

-2,79***

-0,951

-3,558*

-4,474*

I(1)

(cid:2)]„](cid:4)

-0,591

-2,282

-3,994*

-3,894**

I(1)

Chỉ số giá tiêu dùng,

-3,175**

-2,219

-6,628*

-6,738*

I(1)

(cid:2)ƒ„](cid:4)

Lãi suất cho vay

-2,332

-2,337

-9,854*

-9,824*

I(1)

Dự trữ bắt buộc,

I(1)

-2,092

-3,1169

-9,756*

-9,731*

, (cid:2)(cid:17)(cid:8)(cid:4) (cid:2)(cid:17)(cid:17)(cid:4) Lãi suất tái cấp vốn,

(cid:2)(cid:17)ƒ(cid:4) Giá trị thống kê:

Mức 1%

-3,469

-4,014

-3,470

-4,014

Mức 5%

-2,878

-3,437

-2,878

-3,437

Mức 10%

-2,576

-3,142

-2,576

-3,142

Chú thích: *, **, *** trình bày ý nghĩa thống kê ở mức tương ứng 10%, 5% và 1%.

Như vậy, tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị chỉ ra các biến có chung đặc điểm

tự hồi quy trong mô hình.

3.3.3. Kiểm định lựa chọn bước trễ tối ưu và phương trình đồng tích hợp

Kiểm tra độ trễ tối ưu là bước tiếp theo tiến đến xác định bước trễ trong kiểm

định số phương trình đồng tích hợp cũng như bước trễ tối ưu trong ước lượng mô hình VECM. Vì mô hình VECM là cách thức biến đổi khác của mô hình VAR sau khi sai phân bậc nhất trong điều kiện các biến tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị gốc, do đó

xác định độ trễ tối ưu cho mô hình VECM có thể sử dụng mô hình VAR để ước lượng.

Từ bước trễ nêu trên, bước trễ tối đa trong mô hình VAR được xác định

W}i~

trong khoảng từ bước trễ 1 đến bước trễ 13. Quy trình xác định bước trễ tối ưu thông qua phương pháp đơn giản là sử dụng từng bước trễ để ước lượng mô hình VAR, qua đó tìm ra giá trị cho từng tiêu chí Information Criteria of Akaike (AIC), Hannan-Quinn (HQC), Schwartz (SC) và Final prediction error (FPE).

Sử dụng phần mềm Eviews để tìm kiếm độ trễ tối ưu từ bước trễ 1 đến bước trễ 13 chỉ ra rằng tất cả các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC và HQC cùng có bước trễ tối ưu ở

bậc 4 trong phạm vi từ bước trễ 4 đến bước trễ 6. Từ bước trễ 7 đến bước 10, tiêu chí LR bắt đầu chạy theo và duy trì tối ưu ở bước 7. Tương tự như vậy, từ bậc 11 đến bậc 13, tiêu chí LR đạt bước trễ tối ưu ở bậc 11. Điều này có nghĩa nếu thử thêm bước trễ,

thì bước trễ tối ưu theo tiêu chí LR sẽ dịch chuyển tăng lên. Tiêu chí AIC dừng ở bước trễ tối ưu bậc 4 đến phép thử bước trễ 11, sau đó dừng ở bước trễ tối ưu bậc 12 khi thử ở bậc 12 và 13. Các tiêu chí FPE, SC và HQC đều cho bước trễ tối ưu ở bước 4 cho đến phép thử ở bước trễ 13 (Bảng 3.4). Bước trễ tối ưu trong mô hình nghiên cứu của

Theo Melo and Pisu (2010) cũng sử dụng tiêu chí SC và HQC để quyết định độ trễ tối ưu. Hơn thế, để khẳng định độ trễ tối ưu, Melo and Pisu (2010) sẽ kiểm định tương

mà ở đó không thể chấp nhận giả thuyết không “ quan chuỗi phần dư tới bậc thứ

ℎ

ℎ Không tồn tại tương quan chuỗi đến bậc thứ ”. Nếu kết hợp cả hai phương pháp trên và đều đưa ra kết quả cùng bước trễ giống nhau thì đó là bước trễ được lựa chọn

nghiên cứu.

∗

Theo Lutkepohl (1990, trang 133), độ trễ tối ưu, , được xác định phải thỏa mãn

∗

(cid:2)=’ƒ(cid:4) ≤ ` (cid:2)‘ƒ(cid:4) ≤ ` (cid:2)“]ƒ(cid:4) `

. Kết quả kiểm định độ trễ từ bước trễ 1 đến điều kiện bước trễ 13 đã chỉ ra thỏa mãn điều kiện như kết luận của Lutkepohl (1990). Hơn nữa, kiểm định Lag Exclusion Wald Tests cung cấp bước trễ tối ưu chung giữa các biến ở

bậc 4. Từ đây, bước trễ tối ưu được lựa chọn để đánh giá mô hình ở bước trễ thứ tư. Tuy nhiên, mô hình VAR và mô hình VECM có mối quan hệ với nhau thông qua hai đặc tính. Mô hình VECM là mô hình dạng đặc biệt của mô hình VAR khi và chỉ khi

các biến trong mô hình không có tính dừng ở mức giá trị và tồn tại đồng tích hợp bậc nhất.

LR NA 3782.369 437.1843 255.2404 170.8067 37.64387 48.15168 59.61974 42.80765 53.08577 38.92703 55.40773* 48.19748 30.98075

FPE 2.37e-16 3.01e-27 2.21e-28 5.40e-29 2.33e-29* 2.78e-29 3.01e-29 2.91e-29 3.24e-29 3.21e-29 3.64e-29 3.40e-29 3.39e-29 4.15e-29

SC -18.83232 -43.21749 -45.12488 -45.83027 -45.97279* -45.10500 -44.34169 -43.70263 -42.93510 -42.29458 -41.53732 -40.99558 -40.41198 -39.64824

Bảng 3.4: Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu

AIC -18.95013 -44.04216 -46.65641 -48.06866 -48.91804 -48.75711 -48.70066 -48.76846 -48.70779 -48.77413 -48.72373 -48.88885 -49.01211* -48.95523

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

HQ -18.90228 -43.70720 -46.03434 -47.15948 -47.72175* -47.27370 -46.93014 -46.71083 -46.36305 -46.14228 -45.80477 -45.68278 -45.51893 -45.17494

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: CREDIT RR RC RL IPI_TC CPI Exogenous variables: C Sample: 2001M01 2014M12 Included observations: 155 LogL 1474.635 3455.268 3693.872 3839.321 3941.148 3964.676 3996.301 4037.556 4068.854 4109.995 4142.089 4190.886 4236.438 4268.030

FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion VAR Lag Exclusion Wald Tests

Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values

RC [7.7e-15]

RR [1.2e-10]

CPI [0.0000]

IPI_TC [0.0000]

[0.9658]

[0.3444]

[0.0000]

[8.9e-08]

[0.0848]

[0.5607]

[0.5079]

[8.7e-07]

[0.1212]

[0.8658]

[0.0450]

[0.0211]

[0.9705]

[0.6949]

[0.1372]

[0.9321]

[0.2049]

[0.3524]

[0.8413]

[0.7633]

[0.3445]

[0.2542]

[0.7400]

[0.1690]

[0.2327]

[0.5771]

[0.4435]

[0.6627]

[0.3582]

[0.1824]

[0.1804]

[0.9803]

[0.2983]

[0.1139]

[0.3420]

[0.7389]

[7.3e-06]

[0.1544]

[0.2989]

[0.6807]

[0.7242]

[0.0048]

[0.5798]

[0.1285]

CREDIT RL Joint 165.5116 57.80679 78.37960 78.92008 912.1244 253.3822 1520.437 [0.0000] [6.0e-15] [0.0000] 3.401323 1.399458 6.750917 6.645900 151.2897 43.58923 213.7396 [0.0000] [0.3548] [0.7570] 5.266615 4.869111 5.283646 4.642644 38.56178 11.11703 76.45411 [9.7e-05] [0.5903] [0.5101] 5.504336 2.523490 12.87834 4.924360 14.89118 10.08160 63.54601 [0.0030] [0.5535] [0.4809] 1.547357 1.320132 3.865074 3.842428 9.712572 1.859207 25.75091 [0.8971] [0.6979] [0.9562] 1.241355 2.734869 6.670041 6.351087 8.480504 3.353447 31.43776 [0.6853] [0.3850] [0.9747] 4.470500 3.529651 7.785018 12.38189 6.750739 9.080723 43.03905 [0.1953] [0.0539] [0.6132] 13.72907 5.821192 4.742899 1.473634 8.073682 4.102775 41.37220 [0.2476] [0.9612] [0.0328] 10.44603 8.880302 8.846026 4.668961 6.611816 1.126628 47.02068 [0.1033] [0.5869] [0.1070] 3.255214 6.775864 10.26372 12.22890 7.249439 3.537800 41.21697 [0.2529] [0.0570] [0.7762] 3.516926 7.243210 33.81395 11.69462 9.358031 3.969745 64.65575 [0.0023] [0.0691] [0.7417] 2.778078 4.722931 18.60526 6.840569 3.647305 9.907986 50.24946 [0.0576] [0.3358] [0.8361] 5.603511 3.391979 8.254561 8.658718 3.136410 7.304729 33.22625 [0.6012] [0.1937] [0.4690]

[0.7915]

[0.2200]

[0.7582]

Lag 1 Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7 Lag 8 Lag 9 Lag 10 Lag 11 Lag 12 Lag 13

[0.2935]

df Bước trễ tối ưu được xác định thông qua mô hình VAR nêu trên được sử dụng để làm căn cứ xác định phương trình đồng tích hợp. Dựa trên kết quả tìm bước trễ tối ưu bậc 7 đối với từng biến và bước trễ tối ưu chung áp dụng cho tất cả các biến từ mô

hình VAR, đề tài sẽ sử dụng lần lượt từng bước trễ trong phạm vi từ 1 đến 6 để tìm ra bước trễ tối ưu nhất mà thỏa mãn điều kiện tồn tại tối đa 2 phương trình tích hợp cho cả hai phương pháp kiểm định: Trace test và Maximum Eigenvalue test. Với bước trễ

tối ưu bậc 1, cả hai kiểm định đều cho kết luận tồn tại tối đa 3 phương trình đồng tích hợp. Từ bước trễ thứ 3 đến bước trễ thứ 6, kết quả chỉ ra tồn tại 1 phương trình đồng tích hợp dưới kiểm định Trace test và tối đa 2 phương trình đồng tích hợp theo kiểm định Maximum Eigenvalue test. Duy nhất chỉ 2 bước trễ tối ưu mới đem lại kết quả

tồn tại tối đa 2 phương trình tích hợp cho cả 2 phương pháp kiểm định nêu trên. Đó chính là lý do đề tài sẽ sử dụng bước trễ tối ưu bậc 2 để ước lượng mô hình VECM.

=2 Kết quả kiểm định đồng tích hợp Johansen được mô tả trong bảng 3.5. Giả thuyết ở cột thứ nhất của Bảng 3.5 mô tả số lượng phương trình tồn tại đồng tích hợp nhiều

nhất có thể. Dưới phương pháp kiểm định Unrestricted Cointegration Rank Test

=2: (Trace) thì giả thuyết không tồn tại phương trình đồng tích hợp trong mẫu nghiên cứu bị bác bỏ ở mức 5% do giá trị giá trị thống kê Trace Statistic (127,76) lớn hơn giá

=2 ở mức nhiều hơn 1 phương trình trị tới hạn (95,75). Tương tự như vậy, giả thuyết đồng liên kết không thể bị bác bỏ ở mức 5% vì giá trị kiểm định Trace Statistic (69,65)

nhỏ hơn giá trị tới hạn (69,81). Như vậy, theo phương pháp tiếp cận Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) mô hình tồn tại tối đa một phương trình đồng liên kết.

Bảng 3.5: Kết quả kiểm định đồng tích hợp Johansen test

Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: CREDIT RR RC RL IPI_TC CPI Lags interval (in first differences): 1 to 3

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace

0.05 Critical Value Prob.** Statistic

No. of CE(s) Eigenvalue 0.298374 None * 127.7657 95.75366 0.0001

At most 1 At most 2 At most 3 At most 4 At most 5 0.212993 0.075010 0.055135 0.034304 0.015473 69.65151 30.37048 17.58297 8.282008 2.557442 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466 0.0515 0.6999 0.5969 0.4357 0.1098

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 Max-Eigen

0.05 Critical Value Statistic Prob.**

No. of CE(s) Eigenvalue

0.298374 0.212993 0.075010 0.055135 0.034304 0.015473 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466 0.0002 0.0103 0.8963 0.8074 0.6488 0.1098

None * At most 1 * At most 2 At most 3 At most 4 At most 5

58.11420 39.28103 12.78751 9.300960 5.724566 2.557442 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):

IPI_TC 2.235157 -26.05769 1.267059 11.34737 5.838323 -2.607540 RC -85.18702 -6.072601 -119.5545 31.93364 -17.23097 5.686886 RR 5.626595 64.21254 -26.37292 -3.503892 16.32281 -28.46547

CPI 20.02357 -30.70855 6.181668 -9.093181 17.68006 -1.268668 CREDIT -7.810536 21.81847 -2.592172 -2.079115 -9.109984 0.421056

D(RR) D(RC) D(RL) 6.13E-06 2.08E-06 RL 136.7281 -25.41441 92.37252 -21.85855 3.698657 21.01528 Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): 5.89E-05 D(CREDIT) -0.000363 0.001739 -0.000667 -0.001610 0.000705 -0.000206 0.000350 -0.002486 0.000337 0.000214 0.000411 D(IPI_TC) -7.53E-05 0.000440 D(CPI) 0.001254 0.000204 -0.000179 0.000609 -0.000350 0.000176 0.001249 -0.000565 0.000270 -0.000163 0.000105 -0.000442 -0.000238 -0.000183 3.67E-05 8.81E-05 0.000381 -0.000183 -0.000373 -8.89E-05

Tương tự như vậy, theo phương pháp kiểm định Maximum Eigenvalue, tại giả

thuyết ở mức nhiều nhất 2 phương trình đồng liên kết đều bị bác bỏ ở mức 5% vì Max-Eigen Statistic (12,78) nhỏ hơn giá trị tới hạn (27,58). Do đó, theo cách kiểm định này, mô hình VECM nghiên cứu tồn tại tối đa 2 phương trình đồng tích hợp.

Như vậy, kết quả kiểm định mối quan hệ đồng tích hợp đã cung cấp thông tin tồn tại nhiều nhất hai vec-tơ đồng tích hợp giữa các biến trong mô hình và cũng thỏa mãn điều kiện đầu tiên để có thể nghiên cứu kênh tín dụng ngân hàng thông qua sử dụng mô hình VECM.

3.3.4. Xác định điều kiện để áp dụng kênh tín dụng ngân hàng

Như đã nêu tại phần thiết lập mô hình và trình bày các bước để xác định sự tồn

tại của kênh tín dụng ngân hàng, bước đầu tiên sẽ là tìm kiếm thông tin để qua đó làm cơ sở xác định điều kiện cần để tồn tại hàm cung - cầu tín dụng. Từ đây, các biến trong mô hình sẽ được chỉ định dựa trên cơ sở lý thuyết của Bernanke và Blinder (1988) và nghiên cứu thực nghiệm của de Mello và Pisu (2010), Sun và các cộng sự (2010), và

Cyrille (2014). Kết quả kiểm định xác định số phương trình đồng tích hợp trong phần 3.4.3 cung cấp thông tin hệ số ước lượng dài hạn đồng tích hợp được tóm tắt lại trong bảng dưới đây.

CREDIT

CPI

Bảng 3.6: Hệ số ước lượng từ các vec-tơ đồng tích hợp theo phương pháp kiểm định Johansen test

-7.81

5.62

-85.18

136.72

2.23

20.02

21.81

64.21

-6.07

-25.41

-26.05

-30.71

eQ Theo de Mello và Pisu (2010), việc xác định hàm cung, hàm cầu trong mô hình kênh tính dụng ngân hàng phải dựa vào dấu của lãi suất cho vay đạt được từ kết quả của hai phương trình đồng tích hợp. Bảng 3.6 chỉ ra phương trình đồng tích hợp thứ

IPI_TC

nhất cho kết quả ước lượng dấu dương với lãi suất cho vay và dấu âm với lãi suất

(cid:2)e5(cid:4)

(cid:2)eQ(cid:4)

cho vay tại phương trình đồng tích hợp thứ hai . Xét theo biến lãi suất tái cấp vốn, phương trình thứ hai chỉ ra biến tín dụng và biến lãi suất tái cấp vốn mang dấu ngược nhau. Điều này chỉ ra khi lãi suất tái cấp vốn giảm thì nhu cầu vay tái cấp vốn của các

tổ chức tín dụng tăng lên. Đó chính là mối quan hệ thể hiện của phương trình cung tín dụng. Như vậy, phương trình thứ nhất được xác định là phương trình cầu tín dụng và phương trình thứ hai là hàm cung tín dụng. Kết quả này cũng tương đồng với hệ số ước lượng từ phương trình đồng tích hợp trong bài báo thực nghiệm gốc của de Mello 70

và Pisu (2010), Sun và các cộng sự (2010). Điều này có nghĩa cũng tồn tại điều kiện cần để ước lượng hàm cung-cầu tín dụng như trường hợp của Việt Nam.

Sau khi xác định được hàm cung, hàm cầu tín dụng, thì việc loại bỏ biến không tồn tại mối quan hệ dài hạn trong mô hình là cần thiết. Kiểm định loại bỏ biến dài hạn

(long-run exlusion test) sẽ được thực hiện.

Kiểm định loại bỏ biến dài hạn

Với 2 phương trình đồng tích hợp đã được kiểm định và có ý nghĩa thống kê, ma

, được định nghĩa trong phần lý thuyết cùng với 6 trận hệ số mối quan hệ dài hạn,

e biến trong mô hình sẽ được viết lại như sau:

e55 e5Q

eQ5 eQQ

e(cid:129)5 e(cid:129)Q e = e‚5 e‚Q

e—5 e—Q

– • • • • • • • • • ”

hk(cid:9)9.

› š š š š š š š š š e˜5 e˜Q™ Như vậy, để kiểm tra mỗi biến có tồn tại mối quan hệ trong dài hạn hay không, giả thuyết kiểm định loại bỏ biến không tồn tại trong không gian dài hạn được thiết lập cho mỗi biến được định nghĩa như sau:

¡¡

=2 : e55 = e5Q = 0

: eQ5 = eQQ = 0 =2

¡¢

Ÿ (cid:157) (cid:157) (cid:157) (cid:157) =2 : e(cid:129)5 = e(cid:129)Q = 0

£¤£

=2 : e‚5 = e‚Q = 0

¤£

: e—5 = e—Q = 0 =2

ž (cid:157) (cid:157) (cid:157) (cid:157) œ =2 : e˜5 = e˜Q = 0 Bác bỏ giả thuyết nếu giá trị thống kê lớn hơn giá trị phê phán

=2 ¥(cid:20).i.9(cid:20).9j với bậc tự do là 2 – số phương trình đồng tích hợp hoặc giá trị nhỏ

W − §¨(cid:127)TŽ ¥jh9.9ji¦ hơn mức ý nghĩa thống kê 5%.

Với mỗi giả thuyết nêu trên, sử dụng phần mềm Eviews cung cấp kết kiểm định loại bỏ biến dài hạn được trình bày tại bảng 3.7 dưới đây (Giá trị trong ngoặc đơn tại

): mỗi biến phản ánh giá trị thống kê

CREDIT

CPI

7 − ©7¨7(cid:3)©7(cid:3)€© Bảng 3.7: Kết quả kiểm định loại bỏ biến dài hạn

27,95***

21,50***

15,90***

31,64***

24,91***

28,74***

IPI_TC

[0.00]

Giá trị thống kê với bậc tự do 2: Mức 10%: 4,605 Mức 5%: 5,991 Mức 1%: 9,210

Chú thích: *, **, *** trình bày ý nghĩa thống kê ở mức tương ứng 10%, 5% và 1%.

Long-run exclusion test

Như vậy, kiểm định loại bỏ biến dài hạn chỉ ra không một biến nào trong mô

hình VECM bị loại bỏ trong mối quan hệ dài hạn ở mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là, các biến sẽ được sử dụng để đo lường mối quan hệ dài hạn giữa chúng là phù hợp trong kênh tín dụng ngân hàng và cũng tương đồng với các biến được lựa chọn trong các nghiên cứu của de Mello và Pisu (2010); Sun và các cộng sự (2010), và Cyrille (2014).

Hay nói cách khác, các biến sẽ xuất hiện hoặc trong phương trình cung tín dụng hoặc trong phương trình cầu tín dụng hoặc trong cả hai phương trình. Như đã phân tích tại phần Kiểm định số phương trình đồng tích hợp để xác định liệu điều kiện cần để có thể

áp dụng mô hình kênh tín dụng ngân hàng cũng như điều kiện cần tồn tại dấu ngược nhau của biến lãi suất cho vay giữa hai phương trình đồng tích hợp đối với mô hình sử dụng huy động vốn thay thế cho dư nợ tín dụng ngân hàng và lãi suất huy động thay thế cho tỉ lệ DTBB, bước tiếp theo là xác định sự tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các

biến. Kiểm định sự tồn tại của biến tiền gửi trong không gian dài hạn đã không thể bác

do giá trị thống kê (3,176) nhỏ hơn giá trị phê phán

¥(cid:20).i.9(cid:20).9j =2

bỏ giả thuyết ¥jh9.9ji¦ (4,605) với bậc tự do là 2 và ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Như vậy, việc sử dụng huy động vốn thay thế cho dư nợ tín dụng ngân hàng và lãi suất huy động thay thế cho tỉ lệ DTBB là không thể tiếp tục các bước cần ước lượng của mô hình kênh tín dụng ngân

hàng vì biến tiền gửi huy động là biến quan trọng, nghĩa là biến số lượng để phản ánh với quan hệ cung-cầu tín dụng, đã bị loại bỏ trong không gian dài hạn (Chi tiết kết quả tại Phụ lục 3).

Kết quả kiểm định không loại bỏ bất cứ biến nào từ mối quan hệ dài hạn giữa các

biến trong mô hình VECM, nhưng điều này không thể đưa ra kết luận là các biến đó 72

cũng có tác động trong ngắn hạn đến việc điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn sau mỗi cú sốc. Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh (weak exogeneity restriction test) sẽ xem xét loại bỏ các biến không có tác động ngắn hạn hoặc có tác động rất yếu đến cân bằng trong dài hạn giữa các biến.

Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh

Một biến được kiểm định là biến ngoại sinh yếu là khi loại bớt biến đó trong mô

hình sẽ không ảnh hưởng đến tương quan dài hạn giữa các biến.

Với hai phương trình đồng tích hợp, giả thuyết kiểm định giới hạn biến ngoại

sinh yếu với mỗi hệ số , trong đó và cho mỗi biến trong mô

hk(cid:9)9.

19ª (cid:3) = 1,2 « = 1,2, … ,6 hình VECM được thiết lập như sau:

¡¡

=2 :155 = 15Q = 0

=2 : 1Q5 = 1QQ = 0

¡¢

Ÿ (cid:157) (cid:157) (cid:157) (cid:157) 1(cid:129)5 = 1(cid:129)Q = 0 =2

£¤£

=2 : 1‚5 = 1‚Q = 0

¤£

=2 : 1—5 = 1—Q = 0

ž (cid:157) (cid:157) (cid:157) (cid:157) œ =2 : 1˜5 = 1˜Q = 0 Bác bỏ giả thuyết nếu giá trị thống kê lớn hơn giá trị tới hạn

=2 ¥(cid:20).i.9(cid:20).9j ¥jh9.9ji¦ nhỏ hơn

W − §¨(cid:127)TŽ với bậc tự do là 2 – số phương trình đồng tích hợp hoặc giá trị mức ý nghĩa thống kê 5%.

Với mỗi giả thuyết nêu trên, sử dụng phần mềm Eviews cung cấp kết quả kiểm

định giới hạn biến ngoại sinh được trình bày tại bảng 3.8 dưới đây:

Bảng 3.8: Kết quả kiểm định giới hạn biến ngoại sinh

CREDIT RR RL IPI_TC CPI RC

9,13** 12,48*** 35,69*** 10,79*** 6,00** 0,66 Weak

Giá trị thống kê với bậc tự do 2:

Mức 10%: 4,605

Mức 5%: 5,991

exogeneity test [0,01] [0,00] [0,71] [0,00] [0,00] [0,04]

Mức 1%: 9,210

Chú thích: *, **, *** trình bày ý nghĩa thống kê ở mức tương ứng 10%, 5% và 1%.

Nhìn vào Bảng 3.8 thấy rõ không thể bác bỏ giả thuyết

với các biến lãi suất cho vay, tỉ lệ dự trữ bắt buộc, chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Tín dụng vẫn có tác động trong ngắn hạn ở mức ý nghĩa

Q ¥(cid:20).i.9(cid:20).9j với mức ý nghĩa thống kê 10%. Như vậy, lãi

thống kê 5%. Ngược lại, giá trị thống kê của lãi suất cho vay tái cấp vốn nhỏ

hơn giá trị phê phán

¥jh9.9ji¦ (cid:2)2(cid:4) = 4,605

suất cho vay tái cấp vốn không ảnh hưởng đến cung, cầu tín dụng trong ngắn hạn. Do đó, trong mô hình hiệu chỉnh sai số, lãi suất cho vay tái cấp vốn được xử lý bằng

không khi xem xét quá trình điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn sau tác động của mỗi cú sốc. Kiểm định biến ngoại sinh không thể bác bỏ phạm vi ảnh hưởng của chỉ số giá tiêu dùng lên cung-cầu tín dụng. Từ đây, tín dụng cung cấp thông tin định hướng lạm phát trong tương lai.

Như vậy, kiểm định loại bỏ biến dài hạn đã khẳng định giữa 6 biến (dư nợ tín dụng, lãi suất cho vay, tỉ lệ DTBB, lãi suất cho vay tái cấp vốn, chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng) trong mô hình tồn tại mối quan hệ trong không gian dài

hạn. Điều này có nghĩa cả 6 biến đều thỏa mãn điều kiện xuất hiện trong phương trình dài hạn của mô hình VECM. Tiếp tục, kiểm định loại biến ngoại sinh đã chỉ ra lãi suất cho vay tái cấp vốn tác động rất yếu đến các biến còn lại trong mô hình VECM. Điều này có nghĩa, lãi suất cho vay tái cấp vốn sẽ được loại bỏ trong phương trình hiệu

chỉnh sai số của mô hình VECM. Từ đây, các điều kiện tiên quyết để áp dụng mô hình VECM trong việc xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam.

3.4. Kiểm định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam

3.4.1. Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn đồng tích hợp

Kiểm định loại bỏ biến trong dài hạn và kiểm định giới hạn biến ngoại sinh đã

cung cấp cơ sở xác định không loại bỏ biến trong không gian mối quan hệ dài hạn và xác thực biến chỉ số sản xuất công nghiệp không có tác động đến cung cầu tín dụng trong ngắn hạn. Tuy nhiên, mô hình VECM được sử dụng để ước lượng hàm cung cầu

¡¡

£¤£

tín dụng với mục đích xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam cần phải sử dụng kết hợp cả hai điều kiện kiểm định nêu trên. Do vậy, kiểm định chung giữa kiểm định loại biến trong dài hạn và kiểm định giới hạn biến ngoại sinh trong mô hình VECM được định nghĩa như sau:

=2: e5 = eQ 74 = 15 = 1Q = 0

Giả thuyết trên có ngụ ý rằng nếu kết quả ước lượng không đủ bằng chứng để bác

, thì hàm cầu tín dụng, , không bị tác động bởi công cụ chính sách bỏ giả thuyết

(cid:2)e5(cid:4) =2 tiền tệ là tỉ lệ dự trữ bắt buộc; trong khi hàm cung tín dụng, , không bị tác động

(cid:2)eQ(cid:4)

bởi các hoạt động của nền kinh tế. Hơn nữa, giả thuyết không bị bác bỏ thì chỉ số sản xuất công nghiệp trong ngắn hạn không ảnh hưởng đến mối quan hệ dài hạn giữa các biến. Thực hiện kiểm định thông qua Eviews chỉ ra với hai phương trình đồng tích

hợp và giá trị thống kê =0,6624 nhỏ hơn giá trị phê phán

¥(cid:20).i.9(cid:20).9j (cid:2)2(cid:4) =4,605 ở mức ý nghĩa thống kê 10%

(cid:2)2(cid:4) Như vậy, kết quả kiểm định chỉ ra . ¥(cid:20).i.9(cid:20).9j không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết về sự kết hợp kiểm định loại bỏ biến

=2 trong dài hạn và giới hạn biến ngoại sinh trong ngắn hạn.

¡¡

£¤£

Từ kết quả kiểm định chung giữa kiểm định loại biến trong dài hạn và kiểm định giới hạn biến ngoại sinh, các ràng buộc được thiết lập và chuẩn hóa biến dư nợ tín dụng để xác định hàm cung, hàm cầu được định nghĩa như sau:

= eQ = 15 = 1Q e5 = 0

hk(cid:9)9.

e5 = eQ = 1

Dựa trên các ràng buộc nêu trên và sử dụng phần mềm Eviews để thực hiện ước lượng mô hình VECM và chuẩn hóa biến dư nợ tín dụng và đạt được kết quả như sau:

Bảng 3.9: Kết quả ước lượng hàm cung, cầu tín dụng ngân hàng

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: B(1,1)=1, B(2,1)=1, B(1,2)=0, B(2,5)=0, A(3,1)=0, A(3,2)=0 Convergence achieved after 208 iterations. Restrictions identify all cointegrating vectors LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2

1.000000 1.000000 0.662425 0.718052 CREDIT(-1) RR(-1) 0.000000 -1.805375

(0.25782) [-7.0024]

9.120486 14.60771 (1.5760) (2.5000) [5.8428] [5.7869]

-14.60773 -22.62167 (1.5931) (2.5222) [-9.1688] [-8.9687]

-0.445337 0.000000 (0.03384) [-13.158]

-2.362787 -2.929961 (0.0631) (0.0773) [-37.429] [-37.886]

-0.401566 0.848674

D(CREDI T)

RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C

D(RR) D(RC) D(RL) D(IPI_TC) D(CPI)

0.106946 -0.090968 0.000000 0.026657 0.012708 0.016898 (0.03168) (0.02647) (0.00000) (0.02202) (0.00409) (0.01273) [ 1.21059] [ 3.10602] [ 1.32729] [ 3.37576] [-3.43636] [NA]

Error Correction: CointEq1 CointEq2 -0.064110 0.060582 0.000000 -0.001930 -0.007454 -0.013425 (0.01970) (0.01646) (0.00000) (0.01369) (0.00254) (0.00792) [-0.14094] [-2.92990] [-1.69593] [-3.25443] [ 3.68039] [NA]

R-squared 0.666816 0.379642 0.375669 0.560666 0.986555 0.811483 Adj. R-squared 0.620217 0.292878 0.288350 0.499220 0.984675 0.785117 Sum sq. resids 0.007098 0.004837 0.005091 0.003689 0.000115 0.001345 S.E. equation 0.007045 0.005816 0.005967 0.005079 0.000898 0.003067 F-statistic 14.30964 4.375600 4.302256 9.124618 524.6519 30.77770 Log likelihood 591.2161 622.6581 618.4599 644.8851 928.9589 727.6164 Akaike AIC -6.953854 -7.337294 -7.286097 -7.608354 -11.07267 -8.617274 -6.556920 -6.940360 -6.889163 -7.211420 -10.67573 -8.220340 Schwarz SC Mean dependent 0.020043 -0.000122 -1.83E-05 -8.84E-05 0.009018 0.006779 0.011432 0.006916 0.007073 0.007177 0.007258 0.006616 S.D. dependent

Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid 7.91E-30 3.48E-30

covariance Log likelihood 4165.688 Akaike information criterion -49.11815 -46.50973 Schwarz criterion

Dựa trên kết quả ước lượng từ Bảng 3.9, phương trình cung - cầu tín dụng được

): viết như sau (giá trị trong ngoặc vuông phản ánh giá trị thống kê

(cid:9)

= 0,401 −

9,120RC a5,78b

14,607 RL a9,16b

2,362 CPI a37,42b

0,445 IPI_TC a13,15b

Ÿ(cid:127) (cid:157)

(cid:20)

0,848

−

(cid:127)

14,607 RC a5,84b

22,621 RL a8,96b

2,929 CPI a37,88b

1,805 RR a7,00b

ž (cid:157) œ Phương trình thứ nhất được xác định là hàm cầu trong kênh tín dụng ngân hàng. Các hệ số ước lượng đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Cầu tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng. Tuy nhiên, mối

7 − ©7¨7(cid:3)©7(cid:3)€©

quan hệ giữa cầu tín dụng và lãi suất cho vay không được như kỳ vọng từ lý thuyết: lãi suất tăng thì cầu tín dụng giảm. Kết quả ước lượng chỉ ra hoạt động kinh tế không phải là nhân tố trọng yếu tác động đến cầu tín dụng, và không mong đợi như ước lượng từ

De Mello và Pisu (2010) có độ co giãn của thu nhập với cầu tín dụng tại Bra-xin ở mức 2,16; trong khi Cyrille (2014) cung cấp độ co giãn ở mức 1,335 đối với các nước ở khu vực CEMAC.

Đúng là kết quả ước lượng chỉ ra cầu tín dụng và lãi suất cho vay không phù hợp

nhưng tại sao dư nợ cho vay nền kinh tế vẫn tăng trưởng đều đặn qua thời gian. Lý do được hiểu là phần lớn nhu cầu vốn của nền kinh tế vẫn phụ thuộc vào hệ thống ngân hàng. Điều này có nghĩa là khi lãi suất cho vay tăng cũng chỉ làm chậm tiến độ vay

vốn đầu tư mở rộng của doanh nghiệp mà không thể chuyển sang sử dụng các nguồn vốn thay thế như phát hành trái phiếu doanh nghiệp, vay vốn nước ngoài,..

Phương trình thứ hai được xác định là hàm cung tín dụng. Cung tín dụng có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỉ lệ dự trữ bắt buộc buộc, lãi suất cho

vay và chỉ số giá tiêu dùng; trong khi mối quan hệ âm với lãi suất cho vay tái cấp vốn. Mối quan hệ âm giữa lãi suất cho vay tái cấp vốn và cung tín dụng ngân hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này đưa đến kết luận về sự tồn tại của kênh tín dụng

ngân hàng tại Việt Nam; chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ kéo theo sự sụt giảm nguồn cung tín dụng của các ngân hàng. Kết quả tìm được cũng phù hợp với kết luận từ nghiên cứu của de Mello và Pisu (2010) đối với Bra-xin; Sun và các cộng sự (2010) 77

cho trường hợp của Trung Quốc; và Cyrille (2014) đối với các nước trong khu vực CEMAC.

Độ co giãn của chính sách lãi suất tái cấp vốn với cung tín dụng tại Việt Nam ở mức cao thể hiện đây là công cụ hữu hiệu mà NHNN vẫn sử dụng trong điều kiện kinh

tế vĩ mô bất ổn. Nhận định đó được thể hiện thông qua các thời điểm lạm phát tăng cao, đồng nghĩa NHNN tăng lãi suất tái cấp vốn để hạn chế các TCTD mở rộng hệ số sử dụng vốn thông qua hình thức vay tái cấp vốn NHNN.

Mối quan hệ dương giữa tỉ lệ dự trữ bắt buộc và cung tín dụng không phản ánh được như mong đợi từ cơ sở lý thuyết: tỉ lệ DTBB tăng kéo theo sụt giảm nguồn cung tín dụng. Lãi suất cho vay có mối quan hệ thuận với cung tín dụng. Điều này có nghĩa lãi suất cho vay tăng sẽ kéo theo các TCTD cố gắng tăng khả năng nguồn cung để đáp

ứng. Mối quan hệ dương giữa lãi suất cho vay và cung tín dụng phản ánh đúng quan hệ cung cầu tín dụng: lãi suất cho vay tăng sẽ khuyến khích các các TCTD tăng cường huy động vốn.

Theo lập luận của de Mello và Pisu (2010), không có dấu xác định trước về mối quan hệ giữa lạm phát và cầu tín dụng trong mô hình. Nếu kết quả ước lượng chỉ ra mối quan hệ dương giữa chúng, thì khi lạm phát tăng, giá trị thực của chi phí tín dụng sẽ giảm. Dấu âm chỉ ra các doanh nghiệp giảm nhu cầu vay vốn khi lạm phát tăng vì

lạm phát làm xói mòn năng suất và tiêu dùng. Kết quả ước lượng chỉ ra mối quan hệ dương giữa tín dụng và lạm phát tại Việt Nam với hệ số 2,36 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này có nghĩa lạm phát tăng và tín dụng vẫn tăng. Rõ ràng kết luận

nghiên cứu đã đúng với thực tế tại Việt Nam là khi có lạm phát thì tín dụng vẫn tiếp tục tăng. Và đó cũng là một phần lý do giải thích tại sao khi NHNN ngăn chặn lạm phát thì đều nghĩ đến sử dụng phương thức kiểm soát tăng trưởng tín dụng điển hình là gần đây nhất đó là thời gian từ 2011 đến 2014, đặc biệt là nửa cuối năm 2011 và 2012.

3.4.2. Kết quả ước lượng mối quan hệ động trong ngắn hạn

Kiểm định các hệ số ngắn hạn trong kết quả ước lượng từ hàm cung, hàm cầu để

khẳng định hệ số hiệu chỉnh sai số của mỗi biến kinh tế vĩ mô điều chỉnh cung-cầu tín dụng về trạng thái cân bằng trong dài hạn. Ma trận chuyển tải các mối quan hệ được

được trình bày trong

7 − ©7¨7(cid:3)©7(cid:3)€© trình bày tại Bảng 3.10 dưới đây (giá trị thống kê ngoặc đơn) phản ánh các hệ số từ phương trình hiệu chỉnh sai số của mô hình VECM.

Bảng 3.10: Hệ số ước lượng của phương trình hiệu chỉnh sai số

Phương trình cầu Phương trình cung

CREDIT 0,106 (3,37) -0,064 (-3,25) ∆

-0,090 0,060 RR (-3,43) (3,68) ∆

- - RC

∆

IPI_TC 0,026 (1,21) 0,012 (3,10) -0,001 (-0,14) -0,007 (-2,92) ∆

CPI 0,016 1,32) -0,013 (-1,69) ∆

Bảng 3.10 cung cấp kết quả hệ số hiệu chỉnh của tín dụng ngân hàng đối với quan hệ cung cầu tín dụng. Kết quả ước lượng chỉ ra cả hai phương trình cung, cầu tín

dụng hiệu chỉnh về trạng thái cân bằng trong dư nợ tín dụng ngân hàng. Giữ các yếu tố khác không thay đổi, mất cân bằng trong ngắn hạn trong hàm cung, hàm cầu tín dụng có thể tự hiệu chỉnh. Trong phương trình cầu tín dụng, tỉ lệ DTBB và chỉ số sản xuất công nghiệp điều chỉnh hướng đến cân bằng trong mối quan hệ đồng tích hợp, các biến

còn lại không hội tụ đến trạng thái cân bằng. Tại phương trình cung tín dụng, cũng chỉ có hai biến – tỉ lệ DTBB và chỉ số sản xuất công nghiệp – hiệu chỉnh mất cân bằng trong ngắn hạn để hội tụ cân bằng trong dài hạn.

Như vậy, với 4 biến vĩ mô có tác động ngắn hạn đến quan hệ cung - cầu tín dụng thì không phải cú sốc của cả 4 biến này đều có tác động làm điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn cho cả cung tín dụng lẫn cầu tín dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và chỉ số sản xuất công nghiệp tác động đến cung tín dụng; trong khi đó cú sốc hoạt

động kinh tế có tác động đến cầu tín dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và lãi suất tác động rất chậm đến điều chỉnh trạng thái cân bằng của cung tín dụng, nhưng ngược lại sự đình trệ của nền kinh tế thì có tốc độ điều chỉnh với cầu tín dụng rất nhanh, hơn ba lần

cú sốc của cả hai tỉ lệ DTBB và lãi suất cho vay. Điều này có thể nhận thấy sự điều chỉnh tăng cao và liên tục của công cụ DTBB để cắt giảm nguồn cung tín dụng và qua đó lần lượt làm giảm dư nợ tín dụng để giảm sức ép lên lạm phát phát huy hiệu quả rất 79

chậm. Nhận định này phần nào giải thích bản chất của chính sách tiền tệ là các hành động thực thi CSTT để theo đuổi mục tiêu lạm phát hay hỗ trợ tăng trưởng kinh tế đều có độ trễ nhất định. Như vậy tổng hợp kết quả từ kết luận về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong không gian dài hạn và hệ số hiệu chỉnh sai số từ phương trình

cung-cầu tín dụng đối với biến dư nợ tín dụng đã đưa đến kết luận đầy đủ chứng minh sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam.

3.4.3. Chuẩn đoán mô hình

Kết quả kiểm định chuẩn đoán mô hình thông qua ba kiểm định tương quan chuỗi, tính chuẩn và phương sai không đồng nhất của phần dư. Với bậc tự do 1, giá trị thống kê Chi-square statistic ở mức 41,546 và cao hơn nhiều so với giá trị phê phán ở

mức 10,812 mức ý nghĩa thống kê 1%. Như vậy, kết quả chỉ ra bằng chứng thất bại bác bỏ giả thuyết không về sự tồn tại tương quan chuỗi của phần dư ước lượng từ mô hình VECM ngay tại bước trễ thứ nhất.

Bảng 3.11: Kết quả kiểm định chuẩn đoán mô hình

Kiểm định phần dư Giả thuyết không Bậc tự do Xác suất

Chi-square statistic (5%)

41,546 1 0,241

VEC Residual Serial Correlation LM Tests Phần dư ước lượng không tồn tại tương quan chuỗi tại bước trễ thứ h

1,177 4 0,277

Phần dư ước lượng là tuân theo quy luật phân phối chuẩn VEC Residual Normality Tests Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl)

1260,85 840 0,000 Phần dư ước lượng tồn tại phương sai đồng nhất EC Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross Terms (only levels and squares)

Giá trị thống kê ở mức 0,277 cũng chỉ ra bằng chứng thất bại trong

W − §¨(cid:127)TŽ

việc bác bỏ giả thuyết không về phần dư ước lượng mô hình không tuân theo quy luật phân phối chuẩn ở bước trễ thứ 4. Điều này khẳng định việc lựa chọn độ trễ tối ưu ở bước 4 đối với mô hình VAR là hợp lý. Tuy nhiên, bằng chứng lại chỉ ra sự tồn tại

nhỏ hơn 0,5%. Điều này

W − §¨(cid:127)TŽ 80 của phương sai không đồng đều vì giá trị thống kê

có thể giải thích chuỗi phần dư đang tồn tại hiện tượng ảnh hưởng ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ) mà rất nhiều chuỗi vĩ mô đều có cùng bản chất này.

3.4.4. Tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ

Phân tích cú sốc của chính sách tiền tệ tác động đến nền kinh tế cũng như cú sốc của nền kinh tế kéo theo sự thay đổi trong thực thi chính sách tiền tệ bằng việc sử dụng

hàm phản ứng và phân rã phương sai. Sử dụng hàm phản ứng và phân rã phương sai sẽ cung cấp thông tin về mối quan hệ động giữa cung - cầu tín dụng ngân hàng với biến chính sách là tỉ lệ dự trữ bắt buộc, với biến thị trường là lãi suất cho vay và với các biến kinh tế vĩ mô là chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng.

Phân tích hàm phản ứng

Hàm phản ứng chỉ ra phản ứng đẩy của các biến trước cú sốc thay đổi của từng biến sẽ cung cấp thông tin bổ sung về mối quan hệ của các biến kinh tế trong mô hình nghiên cứu. Trước cú sốc của cung/cầu tín dụng (cột thứ nhất của Bảng 3.12), lạm phát phản ứng tức thì ngay sau khoảng thời gian 5 tháng. Điều này chỉ ra tín dụng mở rộng có thể gây ra lạm phát trong ngắn hạn. Tương tự như vậy, cú sốc của (cung) tín dụng mở rộng dẫn đến lãi suất cho vay và lãi suất tái cấp vốn giảm trong khoảng 5-6

tháng trước khi phục hồi trở lại.

Cú sốc của sự thay đổi tỉ lệ dự trữ bắt buộc chỉ có tác động hiệu quả đến lạm phát; trong khi tín dụng vẫn tiếp tục mở rộng cho dù NHNN gia tăng tỉ lệ DTBB các

TCTD. Như vậy, áp tỉ lệ DTBB tăng lên là biện pháp hiệu quả để kiểm soát lạm phát.

Tại cột thứ 3 của Bảng 3.12 trình bày cú sốc của tỉ lệ lãi suất cho vay tái cấp vốn. Lãi suất cho vay có phản ứng chỉ kéo dài trong khoảng thời gian ngắn 5 tháng và sau đó giảm dần tới mức không bị ảnh hưởng của cú sốc sau 10 tháng. Điều này chỉ ra vai

trò truyền dẫn của công cụ chính sách lãi suất cho vay tái cấp vốn ít hiệu quả trong dài hạn.

Trước cú sốc của lãi suất cho vay, chiỉ số sản xuất công nghiệp giảm rõ rệt. Điều

này có ngụ ý rằng lãi suất cho vay là công cụ truyền dẫn quan trọng hỗ trợ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Cuối cùng, trước cú sốc của lạm phát (cột cuối cùng của Bảng 3.12), chỉ số sản xuất công nghiệp và dư nợ tín dụng sụt giảm ngay tức thì; ngược lại lãi suất cho vay tái cấp vốn, tỉ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho vay tăng trong khoảng 10 tháng trước khi giảm dần và hướng đến mức độ ảnh hưởng trung tính trong dài hạn.

Khuôn mẫu phản ứng của các biến trước cú sốc lạm phát rõ rang phản ánh những phân tích định tính về hành vi điều hành chính sách tiền tệ trong giai đoạn 2000-2014.

Response to Cholesky One S.D. Innovations

Response of CREDIT to CREDIT

Response of CREDIT to RR

Response of CREDIT to RC

Response of CREDIT to RL

Response of CREDIT to IPI_TC

Response of CREDIT to CPI

.04

.02

.00

-.02

-.04

Response of RR to CREDIT

Response of RR to RR

Response of RR to RC

Response of RR to RL

Response of RR to IPI_TC

Response of RR to CPI

.006

.004

.002

.000

-.002

-.004

Response of RC to CREDIT

Response of RC to RR

Response of RC to RC

Response of RC to RL

Response of RC to IPI_TC

Response of RC to CPI

.008

.004

.000

-.004

Response of RL to CREDIT

Response of RL to RR

Response of RL to RC

Response of RL to RL

Response of RL to IPI_TC

Response of RL to CPI

.006

.004

.002

.000

-.002

-.004

Response of IPI_TC to CREDIT

Response of IPI_TC to RR

Response of IPI_TC to RC

Response of IPI_TC to RL

Response of IPI_TC to IPI_TC

Response of IPI_TC to CPI

.02

.01

.00

-.01

-.02

Response of CPI to CREDIT

Response of CPI to RR

Response of CPI to RC

Response of CPI to RL

Response of CPI to IPI_TC

Response of CPI to CPI

.016

.012

.008

.004

.000

-.004

-.008

Biểu 3.12: Hàm phản ứng xung trước các cú sốc

Phân tích phân rã phương sai

Tín dụng chịu ảnh hưởng rất lớn từ các cú sốc biến động do chính nó tạo ra (Bảng 3.13). Mức độ tự giải thích của dư nợ tín dụng đến kỳ thứ 10 là 63,17% cú sốc của chính nó, CPI đóng góp 10,3% cú sốc, lãi suất cho vay tái cấp vốn đóng góp khoản

14% cú sốc và theo thời gian vai trò của CPI và lãi suất cho vay tái cấp vốn trong việc giải thích biến động của dư nợ tín dụng tăng dần nhưng không nhiều, riêng biến động trong lãi suất cho vay, tỉ lệ DTBB và giá trị sản lượng công nghiệp gây ảnh hưởng ít hơn. Tương tự như vậy, phạm vi cú sốc do chính tỉ lệ DTBB thay đổi tạo ra với nól à

chủ yếu, và phần còn lại là cú sốc của lãi suất tái cấp vốn và chỉ số giá tiêu dùng.

Cú sốc của chính lãi suất cho vay tái cấp vốn đóng góp tới 68,7%, chỉ số CPI đóng góp khoảng 18% và lãi suất cho vay khoảng 6% sau 10 kỳ đánh giá; phần còn lại

đóng góp không đáng kể của các biến còn lại.

Sau 10 kỳ đánh giá, cú sốc của lãi suất cho vay chỉ chịu sự tác động của nó khoảng 25%; đóng góp của lãi suất tái cấp vốn lên tới 45% và của CPI 18%. Như vậy, sử dụng công cụ lãi suất tái cấp vốn để điều chỉnh lãi suất cho vay vẫn là công cụ sử dụng hiệu quả trong điều hành chính sách tiền tệ. Hơn nữa, đóng góp của CPI cũng chỉ

ra vai trò điều hành lãi suất cho vay thông qua các biện pháp gián tiếp, trực tiếp để kiểm soát lạm phát.

CPI

S.E.

IPI_TC

CREDIT

CPI

S.E.

IPI_TC

CREDIT

IPI_TC

S.E.

CPI

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

RC 0.007045 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.013306 94.98379 0.909834 2.550495 1.183698 0.153270 0.218916 0.020555 88.86229 2.233998 5.855906 1.730372 0.330917 0.986515 0.028181 83.42230 3.317722 8.082786 2.605732 0.489826 2.081637 0.036124 78.65282 4.089799 9.716401 3.580727 0.599628 3.360628 0.044207 74.45156 4.670523 11.09665 4.408536 0.654336 4.718394 0.052299 70.90485 5.102041 12.14985 5.034148 0.657902 6.151211 0.060299 67.90404 5.398779 12.93935 5.525046 0.624063 7.608718 0.068138 65.35176 5.585438 13.53302 5.943382 0.568452 9.017954 0.075766 63.17877 5.693914 13.97235 6.305206 0.504777 10.34498 RC 0.005816 0.025619 99.97438 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.008457 0.720035 93.51548 0.840495 4.419663 0.089225 0.415104 0.010702 0.480985 82.98230 3.791813 10.64734 0.077190 2.020366 0.012785 0.391454 75.13532 7.069193 12.42322 0.098021 4.882787 0.014703 0.334412 69.11270 9.942677 11.98882 0.293640 8.327750 0.016440 0.274347 64.98964 12.00550 10.62131 0.575890 11.53331 0.017943 0.240352 62.63654 13.17723 9.186892 0.808506 13.95049 0.019202 0.299139 61.61551 13.57806 8.045812 0.942719 15.51876 0.020256 0.493822 61.37224 13.51580 7.239412 1.010714 16.36801 0.021148 0.808195 61.48502 13.23974 6.699984 1.071896 16.69517 RC 0.005967 2.496060 0.089702 97.41424 0.000000 0.000000 0.000000 0.008560 4.181785 0.693909 91.68212 0.987224 0.002291 2.452671 0.011208 5.405254 1.327713 81.85871 4.688523 0.012551 6.707251 0.014034 5.334327 0.928139 75.74033 9.348893 0.017549 8.630762 0.016655 5.201252 0.662744 73.87118 9.590059 0.018854 10.65591 0.018862 4.734970 0.532173 72.24902 9.300971 0.019232 13.16363 0.020792 4.114782 0.632522 70.96651 8.972809 0.017542 15.29584 0.022456 3.535139 0.959973 70.21986 8.586021 0.015316 16.68369 0.023833 3.209078 1.466645 69.57166 8.126460 0.013598 17.61256 0.024988 3.242374 2.173866 68.75927 7.679970 0.012374 18.13214

Bảng 3.13: Phân rã phương sai

CPI

S.E.

IPI_TC

CREDIT

CPI

S.E.

IPI_TC

CREDIT

IPI_TC

S.E.

CPI

RC 0.005079 2.535564 0.380973 7.991395 89.09207 0.000000 0.000000 0.007999 4.920147 0.543333 31.13333 61.42492 0.026112 1.952160 0.010716 7.167030 1.158345 35.08787 50.66713 0.041725 5.877890 0.013216 8.217472 0.835234 38.03432 42.40372 0.037748 10.47151 0.015365 8.008249 0.625149 41.00430 36.77548 0.028064 13.55875 0.016970 7.198480 0.620244 43.34284 32.76046 0.035566 16.04241 0.018096 6.355786 0.865268 44.71996 30.09682 0.062044 17.90012 0.018909 6.000101 1.421150 45.41318 28.21088 0.092277 18.86242 0.019535 6.468647 2.208781 45.51891 26.67205 0.111751 19.01986 0.020065 7.827764 3.128791 44.97944 25.33020 0.118159 18.61564 RC 0.000898 1.185913 0.252828 0.017502 0.526342 98.01742 0.000000 0.003150 1.481958 0.403025 0.028171 0.989150 96.97435 0.123347 0.006826 1.526039 0.679703 0.008718 1.261750 95.81292 0.710867 0.011541 1.340918 0.963018 0.134214 1.665916 94.09690 1.799034 0.016685 1.057801 1.227067 0.476499 2.265086 91.57964 3.393907 0.021689 0.766310 1.465910 0.994149 3.092146 88.19796 5.483520 0.026211 0.540396 1.652790 1.587994 4.144925 84.09245 7.981448 0.030177 0.411966 1.764304 2.148766 5.344590 79.61448 10.71589 0.033701 0.360713 1.794556 2.587494 6.563462 75.22377 13.47001 0.036980 0.340117 1.754016 2.867236 7.675023 71.31493 16.04868 RC 0.003067 2.127529 0.636389 15.65440 2.050140 0.082531 79.44901 0.006695 1.217086 0.831016 21.71357 2.299084 0.080070 73.85917 0.010298 0.733536 1.487973 19.68118 5.950893 0.090012 72.05641 0.013790 0.422995 2.758934 17.92752 6.562880 0.112810 72.21486 0.017107 0.694406 4.550479 15.40368 6.847653 0.152362 72.35142 0.020350 1.645406 6.923185 12.99260 6.714653 0.201211 71.52294 0.023534 3.280188 9.509997 10.84987 6.463245 0.252284 69.64442 0.026689 5.470457 12.15158 8.989817 6.108309 0.297830 66.98201 0.029836 8.046391 14.74155 7.423080 5.704050 0.337670 63.74726 0.032983 10.81713 17.21196 6.146388 5.279722 0.377653 60.16716

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Cú sốc của chỉ số sản xuất công nghiệp của nó đóng góp tới 71,3% sau 10 kỳ đánh giá, phần còn lại chủ yếu là từ chỉ số CPI, trong khi tín dụng hầu như không tạo ra cú sốc

do đóng góp chỉ ở mức 0,04%.

Cuối cùng, vú sốc của chỉ số CPI do nó đóng góp tới 60% sau 10 kỳ đánh giá, trong khi tín dụng đóng góp khoảng 11% và tỉ lệ DTBB khoảng 17%. Điều này có ngụ ý

tỉ lệ DTBB vẫn là công cụ sử dụng để kiểm soát lạm phát trong thời gian nghiên cứu. Kết quả phân rã phương sai cũng phù hợp với nhận định định tính tại chương 2 về vai trò của công cụ tỉ lệ DTBB mà NHNN sử dụng để kiểm soát lạm phát.

3.5. Kết luận

Chương 3 xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam bằng việc áp dụng mô hình vec-tơ hiệu chỉnh sai số. Cơ sở mô hình

để áp dụng là dựa vào mô hình đã được nghiên cứu thực nghiệm từ de Mello và Pisu (2010), và được mở rộng bởi Sun và các cộng sự (2010), Cyrille (2014). Hiệu quả của kênh tín dụng ngân hàng phụ thuộc vào CSTT có khả năng tác động đến cung cầu tín

dụng.

Kỹ thuật Johansen (1988) được sử dụng để ước lượng kênh tín dụng ngân hàng với các giả định phù hợp dựa trên cơ sở lý thuyết được mô tả bởi Bernake và Blinder (1988) cũng như nghiên cứu thực nghiệm của de Mello và Pisu (2010), Sun và các

cộng sự (2010) đã là cơ sở xác định tiền điều kiện để tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2001-2014. Kết quả kiểm định xác thực thỏa mãn điều kiện tồn tại hai phương trình đồng tích hợp tối đa đủ để ước lượng mối quan hệ cung-cầu tín dụng thông qua kênh tín dụng ngân hàng.

Kiểm định loại bỏ biến dài hạn đã chỉ ra không một biến nào trong mô hình nghiên cứu (bao gồm: tín dụng ngân hàng, tỉ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay, lãi suất tái cấp vốn, chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng) bị loại bỏ trong

mối quan hệ dài hạn ở mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là, giữa chúng tồn tại mối quan hệ dài hạn và được sử dụng trong mô hình VECM. Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh đã loại bỏ sự tác động ngắn hạn của chỉ số sản xuất công nghiệp đến mối quan hệ cân

bằng trong dài hạn giữa các biến trong mô hình.

Trên cơ sở lý thuyết của Bernake và Blinder (1988) cũng như nghiên cứu thực nghiệm của de Mello và Pisu (2010), Sun và các cộng sự (2010) thì cầu tín dụng sẽ không phụ thuộc vào tỉ lệ DTBB, lãi suất tái cấp vốn và cung tín dụng không phụ

thuộc vào giá trị sản lượng công nghiệp. Vì vậy, kiểm định chung về bác bỏ tác động trong dài hạn của tỉ lệ DTBB và lãi suất cho vay tái cấp vốn đối với hàm cầu tín dụng, loại bỏ chỉ số sản xuất công nghiệp tác động đến cung tín dụng, và loại bỏ giả thuyết

tác động ngắn hạn của chỉ số sản xuất công nghiệp đến mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát và các biến còn lại trong mô hình đã chỉ ra bác bỏ giả thuyết nêu trên.

Dựa trên các điều kiện đã được kiểm định thông qua, ước lượng mô hình VECM đã khẳng định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2014. Kết quả ước lượng chỉ ra cung tín dụng có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỉ lệ dự trữ bắt buộc buộc, lãi suất cho vay và chỉ số giá tiêu dùng; trong khi mối quan hệ âm với lãi suất cho vay 85

tái cấp vốn. Mối quan hệ âm giữa lãi suất cho vay và cung tín dụng ngân hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này đưa đến kết luận về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam; chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ kéo theo sự sụt giảm nguồn cung tín dụng của các ngân hàng. Mối quan hệ dương giữa tỉ lệ dự trữ bắt buộc và

cung tín dụng không phản ánh được như mong đợi từ cơ sở lý thuyết: tỉ lệ DTBB tăng kéo theo sụt giảm nguồn cung tín dụng. Lãi suất cho vay có mối quan hệ tỉ lệ thuận với cung tín dụng.

Cầu tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa cầu tín dụng và lãi suất cho vay không được như kỳ vọng từ lý thuyết: lãi suất tăng thì cầu tín dụng giảm. Kết quả ước lượng chỉ ra mối quan hệ dương giữa chỉ số giá tiêu dùng và lạm phát tại Việt Nam với hệ số

2,229 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này có nghĩa lạm phát tăng và tín dụng vẫn tăng, và đó cũng là một phần lý do giải thích tại sao khi NHNN ngăn chặn lạm phát thì đều nghĩ đến sử dụng phương thức kiểm soát tăng trưởng tín dụng.

Phương trình hiệu chỉnh sai số chỉ ra với 3 biến vĩ mô có tác động ngắn hạn đến quan hệ cung - cầu tín dụng thì không phải cú sốc của cả 3 biến này đều có tác động làm điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn cho cả cung tín dụng lẫn cầu tín dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và lãi suất cho vay tác động đến cung tín dụng; trong khi

đó cú sốc hoạt động kinh tế có tác động đến cầu tín dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và lãi suất tác động rất chậm đến điều chỉnh trạng thái cân bằng của cung tín dụng, nhưng ngược lại sự đình trệ của nền kinh tế thì có tốc độ điều chỉnh với cầu tín dụng rất

nhanh, hơn ba lần cú sốc của cả hai tỉ lệ DTBB và lãi suất cho vay. Điều này có thể nhận thấy sự điều chỉnh tăng cao và liên tục của công cụ DTBB để cắt giảm nguồn cung tín dụng và qua đó lần lượt làm giảm dư nợ tín dụng để giảm sức ép lên lạm phát phát huy hiệu quả rất chậm. Nhận định này phần nào giải thích bản chất của chính sách

tiền tệ là các hành động thực thi CSTT để theo đuổi mục tiêu lạm phát hay hỗ trợ tăng trưởng kinh tế đều có độ trễ nhất định.

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP

4.1. Kết luận từ kết quả nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết về kênh truyền dẫn tiền tệ thông qua cung, cầu tín dụng ngân hàng Bernanke và Blinder (1988) làm nền tảng để các nghiên cứu thực nghiệm xem xét vai trò của tín dụng ngân hàng so với các kênh truyền dẫn tiền tệ khác đã được

nghiên cứu phổ biến như thông qua lãi suất, tỉ giá, giá tài sản,… Theo kênh tín dụng ngân hàng, chính sách tiền tệ được thực thi và truyền dẫn qua bảng cân đối của các ngân hàng thương mại, và từ đó truyền dẫn đến các hoạt động của nền kinh tế.

Dựa trên đề xuất của Bernanke và Blinder (1988), de Mello và Pisu (2010), Sun

và các cộng sự (2010), và Cyrille (2014) đã ủng hộ cơ sở lý thuyết từ Bernanke và Blinder (1988) và đi đến kết luận là tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Bra-xin, Trung Quốc, cung như các nước trong khu vực CEMAC. Đây cũng là mô hình được lựa chọn

để nghiên cứu kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam vì phương pháp nghiên cứu này chưa được nghiên cứu tại Việt Nam. Hơn nữa, phương pháp này cũng nhằm mục đích củng cố cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu tại một nước mới để bổ sung thêm một trường hợp nghiên cứu thực tế trong việc ủng hộ sự tồn tại của kênh tín dụng ngân

hàng.

Nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam đã được tập trung chủ yếu vào các kênh truyền dẫn thông qua lãi suất, tỉ giá, giá tài sản. Trong khi đó, tín dụng ngân hàng vẫn là kênh dẫn vốn quan trọng của nền kinh tế, đồng thời thực thi chính

sách tiền tệ thường trực tiếp, hay gián tiếp tác động thông qua hoạt động huy động vốn, cho vay của các TCTD để từ đó truyền dẫn đến nền kinh tế. Như vậy, mặc dù một số nghiên cứu đề cập đến vai trò của tín dụng trong nghiên cứu mối quan hệ với lạm

phát nhưng chỉ sử dụng nó như là một biến vĩ mô trong mô hình ước lượng mà không phản ánh được bản chất của kênh tín dụng ngân hàng. Hơn nữa, các công trình nghiên cứu về kênh truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam phần lớn chỉ tập trung sử dụng mô hình

truyền thống trong phân tích kinh tế vĩ mô là mô hình VAR và SVAR. Tuy nhiên, các chuỗi dữ liệu tài chính thường hay bị tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị gốc, do đó, sử dụng mô hình VAR hay SVAR sẽ khó xử lý được toàn bộ đặc điểm tính không dừng của chuỗi dữ liệu, và qua đó không bóc tách được mối quan hệ dài hạn cũng như

tác động trong ngắn hạn của các biến trong mô hình. Chính vì vậy, nghiên cứu cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng để có cái nhìn khác với các nghiên cứu trước trong việc xem xét vị trí, vai trò của các tổ chức tín dụng trong việc thực thi chính sách tiền tệ để tác động đến nền kinh tế - kiểm soát lạm phát và hỗ trợ

tăng trưởng kinh tế đã được phân tích trong đề tài.

Từ việc chưa có nghiên cứu nào xác thực sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam, đề tài đã sử dụng phương pháp vec-tơ hiệu chỉnh sai số để thực hiện. Cơ sở mô hình để áp dụng là dựa vào mô hình lỳ thuyết đã được nghiên cứu thực nghiệm

từ de Mello và Pisu (2010), và được mở rộng bởi Sun và các cộng sự (2010), và Cyrille (2014).

Kỹ thuật Johansen (1988) được sử dụng để ước lượng kênh tín dụng ngân hàng

với các giả định phù hợp dựa trên cơ sở lý thuyết được mô tả bởi Bernake và Blinder (1988) cũng như nghiên cứu thực nghiệm của de Mello và Pisu (2010), Sun và các cộng sự (2010), Cyrille (2014) đã là cơ sở xác định tiền điều kiện để kiểm định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2001 - 2014. Kết

quả kiểm định xác thực thỏa mãn đủ điều kiện để kiểm định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng thông qua áp dụng mô hình VECM.

Dựa trên các điều kiện đã được kiểm định thông qua, ước lượng mô hình VECM

khẳng định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2014. Kết quả ước lượng chỉ ra cung tín dụng có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỉ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay và chỉ số giá tiêu dùng; trong khi mối quan hệ âm với lãi suất cho vay tái

cấp vốn. Mối quan hệ âm giữa lãi suất cho vay và cung tín dụng ngân hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này đưa đến kết luận về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam; chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ kéo theo sự sụt giảm nguồn cung tín

dụng của các ngân hàng.

chỉ ra mối quan hệ dương giữa chỉ số giá tiêu dùng và lạm phát tại Việt Nam với hệ số 2,229 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này có nghĩa lạm phát tăng và tín dụng vẫn tăng, và đó cũng là một phần lý do giải thích tại sao khi NHNN ngăn chặn lạm

phát thì đều nghĩ đến sử dụng phương thức kiểm soát tăng trưởng tín dụng.

Phương trình hiệu chỉnh sai số chỉ ra với 4 biến vĩ mô có tác động ngắn hạn đến quan hệ cung - cầu tín dụng thì không phải cú sốc của cả 4 biến này đều có tác động làm điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn cho cả cung tín dụng lẫn cầu tín

dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và lãi suất cho vay tác động đến cung tín dụng; trong khi đó cú sốc hoạt động kinh tế có tác động đến cầu tín dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và lãi

suất tác động rất chậm đến điều chỉnh trạng thái cân bằng của cung tín dụng, nhưng ngược lại sự đình trệ của nền kinh tế thì có tốc độ điều chỉnh với cầu tín dụng rất nhanh, hơn ba lần cú sốc của cả hai tỉ lệ DTBB và lãi suất cho vay. Điều này có thể nhận thấy sự điều chỉnh tăng cao và liên tục của công cụ DTBB để cắt giảm nguồn

cung tín dụng và qua đó lần lượt làm giảm dư nợ tín dụng để giảm sức ép lên lạm phát phát huy hiệu quả rất chậm. Nhận định này phần nào giải thích bản chất của chính sách tiền tệ là các hành động thực thi CSTT để theo đuổi mục tiêu lạm phát hay hỗ trợ tăng

trưởng kinh tế đều có độ trễ nhất định.

4.2. Gợi ý điều hành chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng

Thắt chặt và giới hạn tăng trưởng tín dụng đối với một số lĩnh vực không ưu tiên cần được cân nhắc.

Kết quả ước lượng chỉ ra mối quan hệ giữa cung - cầu tín dụng với các biến trong không gian dài hạn cũng như đóng vai trò quan trọng trong ngắn hạn để hỗ trợ điều chỉnh mối quan hệ dài hạn trở về trạng thái cân bằng sau mỗi cú sốc. Điều này có ngụ ý chỉ ra rằng công cụ kiểm soát tăng trưởng tín dụng nói chung cũng như giới hạn tăng trưởng tín dụng vào các khu vực ưu tiên vẫn là một công cụ tiền tệ truyền thống được sử dụng để kiểm soát lạm phát. Giới hạn tăng trưởng được các nước trên thế giới sử

dụng theo hai hình thức khác nhau: giới hạn tăng trưởng tín dụng chung và giới hạn tăng trưởng đối với một số lĩnh vực.

Kiểm soát tín dụng chung là hình thức NHTW áp đặt giới hạn tăng trưởng tín

dụng cho hệ thống ngân hàng nói chung và có thể chi tiết đến từng ngân hàng/nhóm ngân hàng để đảm bảo mục tiêu kiểm soát giới hạn tăng trưởng tín dụng được thực thi hiệu quả. Hình thức kiểm soát này không phân biệt là giới hạn tín dụng vào bất cứ lĩnh vực nào, thậm chí kể cả các lĩnh vực không ưu tiên hoặc là những lĩnh vực tạo ra năng

suất thấp. Tuy nhiên, do chỉ kiểm soát mức tăng trưởng tín dụng chung nên kế thể dẫn đến hậu quả lãi suất tăng lên nếu mức tăng trưởng tín dụng được kiểm soát rất chặt. Điều này có thể được giải thích rằng kiểm soát chặt tăng trưởng tín dụng có thể dẫn

đến một số khách hàng không thể tiếp cận vốn, do đó sẵn sàng phải trả chi phí cao hơn để có thể tiếp cận vốn ngân hàng. Để mục tiêu tăng trưởng tín dụng chung đạt được các công cụ hỗ trợ thường được NHTW sử dụng là tăng tỉ lệ DTBB, tăng lãi suất chiết khấu với mục đích giảm nguồn vốn khả dụng từ số dư huy động vốn hay hạn chế các TCTD tăng nguồn vốn khả dụng thông qua hoạt động thị trường mở.

Kiểm soát tín dụng đối với một số lĩnh vực có cách thức tiếp cận khác với kiểm soát giới hạn tín dụng chung. Cụ thể, NHTW sẽ áp đặt giới hạn tăng trưởng tín dụng 89

theo mục đích sử dụng vốn hoặc vào các lĩnh vực không ưu tiên hay vào các lĩnh vực tạo ra năng suất thấp nhưng lại chính là nguyên nhân có thể gây ra vòng xoáy lạm phát. Ưu điểm của biện pháp này là không kiểm soát mức tăng trưởng tín dụng chung, do đó các TCTD có thể phân bổ lại nguồn lự cho các lĩnh vực khác.

Rõ ràng, với hai phương pháp nêu trên, một điều có thể nhận ra phương pháp giới hạn tín dụng tăng trưởng chung được sử dụng trong trung-dài hạn để giảm dần mức độ tăng trưởng tín dụng nóng. Lý do giải thích cho nhận định này là việc tăng tỉ lệ

DTBB không thể ép các TCTD cắt giảm ngay dư nợ tín dụng mà họ cần có thời gian để điều chỉnh hoạt động tín dụng thông qua các hoạt động thu nợ từ các dự án đã cho vay và giải ngân đối với các dự án cho vay. Phương pháp giới hạn tăng trưởng tín dụng đối với một số lĩnh vực có thể sử dụng trong ngắn hạn vì theo hình thức này

NHTW có thể ngay lập tức giảm được mục tiêu tăng trưởng tín dụng.

Như vậy, rõ ràng nếu kéo dài thời gian sử dụng phương pháp giới hạn tăng trưởng tín dụng đối với một số lĩnh vực không ưu tiên hay không tạo ra năng suất thì

dẫn đến nhiều hệ lụy của những khu vực này và có thể tác động xấu đến hệ thống ngân hàng. Siết chặt tín dụng tức thì cho khu vực này sẽ dẫn đến có thể bóp méo hiệu quả phân bổ vốn. Như chúng ta đã rõ, trong dư nợ tín dụng thì luôn có một tỉ trọng nhất định là dư nợ xấu và các khoản cho vay này khó có thể thu hồi được cả gốc và lãi. Do

đó, siết chặt tăng trưởng tín dụng ngay lập tức cho lĩnh vực này có thể buộc các TCTD phải giảm dư nợ tín dụng cho khách hàng có chất lượng tốt, từ đây lợi nhuận thu được giảm và ngân hàng khó khăn hơn để gia tăng dự phòng hỗ trợ để xử lý đối với các

khoản nợ xấu đã phát sinh. Cụ thể minh họa cho lĩnh vực bất động sản, NHTW yêu cầu các tổ chức tín dụng cắt giảm tỉ trọng cho vay lĩnh vực phi sản xuất so với tổng dư nợ giống nhau đã gián tiếp đẩy các TCTD có dư nợ tốt buộc phải cắt giảm tín dụng trong khi lĩnh vực bất động sản phần lớn dựa vào nguồn vốn từ hệ thống ngân hàng.

Hơn nữa, dư nợ cho vay phi sản xuất rất đa dạng như cho vay mua nhà ở cho người thu nhập thấp, cho vay sửa chữa nhà,… Kiểm soát tín dụng hành chính như vậy đã trực tiếp bóp nghẹt thị trường bất động sản.

Từ đây, kết hợp kết quả nghiên cứu và phân tích cách thức sử dụng hai phương pháp giới hạn tín dụng đã đưa ra gợi ý kiểm soát tín dụng chung cần được sử dụng ngay khi tăng trưởng tín dụng của hệ thống ngân hàng bắt đầu nóng lên; trường hợp giới hạn tăng trưởng tín dụng đối với các lĩnh vực không ưu tiên chỉ sử dụng trong thời

gian ngắn để kiểm soát lạm phát và sau đó phải nới lỏng để giảm thiểu hậu quả gây ra từ chính sách. Hơn nữa, nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra tín dụng đóng vai trò rất thấp

trong ngắn hạn để điều chỉnh mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô, do đó, việc sử dụng kiểm soát tăng trưởng tín dụng của NHNN vào các lĩnh vực không ưu tiên kể từ giữa năm 2011 kéo dài đến 2013 cần được xem xét là một bài học trong thực thi CSTT. Chính những biện pháp hành chính trong kiểm soát tín dụng để kiềm chế lạm

phát cấp tốc đã tạo ra cú sốc đến nền kinh tế trong năm 2011 mà cuối cùng NHNN cũng phải thừa nhận trong báo cáo tổng kết điều hành chính sách tiền tệ năm 2011 về những hạn chế của các biện pháp này (Báo cáo thường niên NHNN 2011).

Tỉ lệ dự trữ bắt buộc cần được giảm dần vai trò trong việc sử dụng kiềm chế lạm phát để phù hợp với xu hướng tự do hóa tài chính và được thay thế bằng các cụ thị trường.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra tỉ lệ DTBB đóng vai trò ngắn hạn trong việc kiểm soát

cung tín dụng để hạn chế sức nóng của tăng trưởng tín dụng, và qua đó chặn đà lạm phát đang gia tăng. Vai trò trong dài hạn của tỉ lệ DTBB không có ảnh hưởng đến kiểm soát cung tín dụng để theo đuổi mục tiêu lạm phát. Như vậy, kết quả nghiên cứu

về vai trò của tỉ lệ DTBB không hỗ trợ công cụ kiểm soát tín dụng trong dài hạn. Điều này gợi ý thực thi giới hạn tăng trưởng tín dụng bằng công cụ DTBB là không hiệu quả tại Việt Nam.

Từ đây, công cụ dự trữ bắt buộc chỉ nên được sử dụng để có tác động cộng sinh

với các công cụ tiền tệ khác trong việc điều hành chính sách tiền tệ. Gợi ý này được đưa ra là bởi vì DTBB hiện nay các TCTD không phải duy trì một tỉ lệ nguồn tiền gửi cố định tại NHNN mà chỉ cần duy trì bình quân. Cách thức duy trì mức DTBB tại

NHNN đã cho phép các TCTD rất linh hoạt trong việc sử dụng tối đa nguồn vốn huy động. Và có lẽ đó là lý do làm giảm phạm vi ảnh hưởng của công cụ tỉ lệ DTBB trong ngắn hạn và không còn ảnh hưởng trong dài hạn. Như vậy, việc NHNN điều chỉnh tăng tỉ lệ DTBB trong ngắn để hỗ trợ theo đuổi mục tiêu kiểm soát lạm phát là hợp lý.

Như vậy, gợi ý khi thực thi kiểm soát giới hạn tăng trưởng tín dụng đối với các lĩnh vực không ưu tiên có thể được thay thế bằng sử dụng công cụ DTBB thông qua việc áp đặt mức tỉ lệ DTBB cao đối với các lĩnh vực này. Cách thức này gián tiếp thu

hẹp tăng trưởng tín dụng ở khu vực này mà không tạo ra các cú sốc lớn như đã giải thích tại nội dung gợi ý điều hành kiểm soát tăng trưởng tín dụng.

Công cụ lãi suất chính sách cần được phát huy hiệu quả sử dụng để điều tiết thị trường và kiểm soát lạm phát

Kết quả ước lượng gợi ý lãi suất tái cấp vốn và cung tín dụng có mối quan hệ như

mong đợi. Lãi suất cho vay tái cấp vốn tăng 1% kéo theo cung tín dụng giảm khoảng 10%. Tuy nhiên, vai trò của công cụ lãi suất tái cấp vốn không phải lúc nào cũng quan trọng. Nó chỉ kiểm soát được cung tín dụng khi các TCTD rơi vào trạng thái thiếu hụt thanh khoản kéo dài, đặc biệt là vào các thời điểm thị trường tiền tệ căng thẳng và lãi

suất liên ngân hàng được đẩy lên rất cao, và lúc đó cầu từ hoạt động tái cấp vốn tăng nhanh. Chỉ trong trường hợp như vậy, hạn chế vay vốn thông qua nghiệp vụ tái cấp vốn mới thực sự hiệu quả.

Như vậy, gợi ý tổng thể trong điều hành chính sách tiền tệ là thực sự phải linh hoạt và phải sử dụng đồng bộ các công cụ mới đem lại hiệu quả cao. Tín dụng và lạm phát có mối quan hệ trong dài hạn. Do vậy, tăng trưởng tín dụng cần ở mức hợp lý, tránh tăng trưởng quá nóng để thúc đẩy hỗ trợ tăng trưởng kinh tế, sẽ đảm bảo giảm

thiểu lạm phát tiềm ẩn, và qua đó cũng giảm các cú sốc giật cục của việc cắt/kiểm soát tín dụng vào các khu vực không ưu tiên. Công cụ DTBB được sử dụng để kiểm soát lạm phát chỉ nên thực thi trong ngắn hạn để tạo ra hiệu ứng của cú sốc, và sau đó cần

trở về trạng thái cân bằng trong dài hạn. Có như vậy, các TCTD mới giảm sức ép về thiếu hụt vốn cho thanh khoản cũng như đáp ứng nhu cầu DTBB theo quy định của NHNN. Chính sách lãi suất cho vay tái cấp vốn chỉ hiệu quả trong dài hạn chỉ ra việc điều hành công cụ này cần phù hợp với cung cấu vốn và tình trạng thanh khoản của thị

trường.

4.3. Định hướng nghiên cứu tiếp theo

Nội dung của đề tài chứa đựng những giới hạn nghiên cứu nhất định mà cần được tiếp tục thực hiện trong tương lai để chủ đề xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng ngày càng có nhiều bằng chứng thuyết phục hơn. Thứ nhất, đề tài sử dụng số liệu dư nợ tín dụng của cả hệ thống ngân hàng – tổng dư nợ tín dụng của các tổ chức tín

dụng nên khó phản ảnh được tính đa dạng, hành vi của mỗi tổ chức tín dụng trước sự thay đổi của chính sách tiền tệ hay trước diễn biến thay đổi của nền kinh tế. Trong tình huống này, kiểm định sự thay đổi có sẵn cung tín dụng ngân hàng của các tổ chức tín

dụng theo điều hành chính sách tiền tệ chỉ nhìn nhận được ở mức toàn hệ thống ngân hàng mà không thể xác định được phạm vi nhạy cảm khác nhau giữa các ngân hàng hay nhóm ngân hàng. Xác định độ nhạy cảm của mỗi tổ chức tín dụng với sự thay đổi của các công cụ tiền tệ và lãi suất thị trường sẽ cung cấp thông tin hữu ích đối với việc điều hành chính sách tiền tệ.

Thứ hai, dư nợ tín dụng không bóc tách được thành hai phần – dư nợ bằng đồng Việt Nam và dư nợ tín dụng bằng ngoại tệ – để xem xét chính xác tương quan của biến

công cụ dự trữ bắt buộc và lãi suất đều bằng tiền đồng Việt Nam. Thứ ba, đề tài chưa sử dụng chuỗi dữ liệu quý để xem xét sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng, nếu thay vì dùng chỉ số sản xuất công nghiệp thì sử dụng tổng sản phẩm quốc nội để ước lượng.

Như vậy, nghiên cứu tiếp theo cần làm rõ cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng nhưng được nhìn qua lăng kính của mỗi ngân hàng sẽ cung cấp thông tin hữu ích hơn đối với NHNN. Hơn nữa, nghiên cứu trong tương lai cũng

cần trả lời câu hỏi liệu có sự khác biệt về kết quả nghiên cứu khi sử dụng dư nợ tín dụng ngân hàng thay vì sử dụng tổng dư nợ của các ngân hàng.

NHỮNG CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ

1. Đỗ Khắc Hưởng (2015), ‘Phân tích và đánh giá kiểm soát tín dụng của ngân hàng Nhà nước hiện nay’, Kỷ yếu hội thảo khoa học quốc gia: Kinh tế Việt Nam trước những thách thức mới của hội nhập quốc tế. Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân, tr. 343-353

2. Đỗ Khắc Hưởng (Chủ nhiệm đề tài) (2015), Ứng dụng mô hình vec-tơ tự hồi quy (VAR) trong phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và tín dụng ngân hàng tại Việt Nam, Học viện Tài chính.

3. Ðỗ Khắc Hưởng (2016), ‘Kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam: Tiếp cận bằng mô hình Vector hiệu chỉnh sai số’, Tạp chí nghiên cứu Tài chính kế toán, số 01(150), tr. 30-33.

4. Ðỗ Khắc Hưởng (2016), ‘Phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và tín dụng ngân hàng tại Việt Nam’, Tạp chí nghiên cứu Tài chính kế toán, số 03(152), tr. 61- 63.

5. Ðỗ Khắc Hưởng (2016), ‘Kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam: Tiếp cận bằng mô hình phân phối độ trễ tự hồi quy’, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 225, tr. 73-79.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bernanke, B. S. and Blinder A. S, (1988), ‘Credit, Money, and Aggregate

Demand’, The American Economic Review, tập 78, số 2, tr. 435-439.

2. Bernanke, B.S., Blinder, A.S. (1992), ‘The federal funds rate and the channels of monetary transmission’, American Economic Review, số 82, tr. 901-921.

3. Bùi Quốc Dũng và Hoàng Việt Phương (2014), ‘Ứng dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector vào dự báo lạm phát tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam’, Tạp chí Ngân hàng, số 144, tr. 9-14.

4. Cao Thị Ý Nhi và Lê Thu Giang (2015), ‘Ứng dụng mô hình SVAR nghiên cứu kênh truyền dẫn tiền tệ và gợi ý chính sách tiền tệ ở Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 216, tr. 37-47.

5. Chu Khánh Lân (2013), ‘Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn chính sách tiền

tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam’, Tạp chí Ngân hàng, số 5, tr. 17-23.

6. Cyrille, S. M. (2014), ‘A Thorough Analysis of the Bank Lending Channel of Monetary Transmission in the CEMAC area’, Asian Journal of Business and Management Sciences, tập 2, số 8, tr. 8-15.

7. De Melo, L. and Pisu, M. (2010), ‘The bank lending channel of monetary transmission in Brazil: A VECM approach’, The Quarterly Review of Economics and Finance, số 50, tr. 50-60.

tháng ngày năm truy cập 30 9

8. Eslamloueyan, K. và Darvishi, A. (2007), ‘Credit expansion and inflation in iran: An unrestricted error correction model’, Iranian Economic Review, số từ 12(19), 2013, http://ier.ut.ac.ir/pdf_32644_6695e3e7f7ca56774b15f6065a75611c.html.

9. Hà An (2009), ‘Những điểm nhấn trong điều hành chính sách tiền tệ năm 2009’, truy cập ngày 30 tháng 9 năm 2013, từ http://tapchi.hvnh.edu.vn /upload/5744/20130831/HaAn-Tongketcstt200966.pdf.

10. Kashyap, A.K., Stein, J.C. (1995), ‘The impact of monetary policy on bank balance sheet’, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, số 42,

tr. 151-195

11. Kashyap, A.K., Stein, J.C. (2000), ‘What do a million observations on banks say about the transmission of monetary policy?’, American Economic Review, số 90, tr. 407-448

12. Kashyap, A.K., Stein, J.C., Wilcox, D.W. (1993), ‘Monetary policy and credit conditions: evidence from the composition of external finance’, American Economic Review, số 83, tr. 78-99

13. Kassim, S. H. and Majid, M. S. A. (2008), ‘The role of bank lending in the

monetary transmission process of a developing economy: Evidence from Malaysia’, Savings and Development, tập số 32(4), tr. 301-319.

14. Lutkepohl (1990), Introduction to multiple time series analysis, truy cập ngày

30 tháng 9 năm 2013, từ http://www.afriheritage.org

15. Mishkin, F. S. (1996), ‘The Channels of Monetary Transmission: Lessons for từ cập ngày 30 tháng 9 năm 2013,

Monetary Policy’, truy http://www.nber.org/papers

16. Ngân hàng Nhà nước (2000-2014), Báo cáo thường niên, truy cập ngày 30

tháng 5 năm 2015, từ https://www.sbv.gov.vn

17. Nguyễn Đức Thành và Ngô Quốc Thái (2015), ‘Bức tranh kinh tế Việt Nam năm 2014 và triển vọng năm 2015’, truy cập ngày 30 tháng 5 năm 2015, từ

http:// http://tapchitaichinh.vn/kinh-te-vi-mo/kinh-te-dau-tu/buc-tranh-kinh-te- viet-nam-nam-2014-va-trien-vong-nam-2015-58342.html.

18. Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013), ‘Nghiên cứu lạm phát tại Việt Nam theo phương pháp SVAR’, Tạp chí Nghiên cứu và Trao đổi, số 10, tr. 32-38.

19. Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011), ‘Các nhân tố vĩ mô quyết

t Nam giai đoạn 2000-2010: các bằng chứng và thảo luạ ̂ định lạm phát ở Viẹ ̂ ngày 2013, tháng năm 30 9 n’, từ cập

truy http://www.vn.undp.org/content/dam/vietnam/docs/Publications/24640_Inflation FinalReport-V-formatx.pdf

tài chí 20. Nguyễn Văn Hà (2013), ‘Khống chế hạn mức tín dụng: Nên hay không?’, Tạp từ tháng năm 20 4 chính, truy cập

2014 ngày http://tapchitaichinh.vn/nghien-cuu--trao-doi/trao-doi-binh-luan/khong-che- han-muc-tin-dung-nen-hay-khong-32135.html.

21. Phạm Thế Anh (2009), ‘Xác định các nhân tố quyết định lạm phát ở Việt Nam’,

Tạp chí Kinh tế Phát triển, ISSN: 1859-0012, số 150.

22. Phạm Thị Hoàng Anh và Lê Hà Thu (2014), ‘Đánh giá hiệu lực cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam’, Tạp chí Khoa học đào tạo ngân hàng, số 149, tr. 1-12.

23. Phan Minh Ngọc (2016), ‘Nới lỏng chính sách đã đến ngưỡng’, truy cập ngày 30 tháng 4 năm 2016 từ http://cafef.vn/noi-long-chinh-sach-da-den-nguong- 20160630134809219.chn.

24. Schwert, G. W. (1989), ‘Tests for unit roots: A Monte Carlo investigation’,

Journal of Business & Economic Statistics, số 7, tập 2, tr. 147-159.

25. Sun, S., Gan C., and Hu, B. (2010), ‘Bank lending channel in China’s monetary policy transmission mechanism: A VECM approach’, Investment Management and Financial Innovations, số 7(2), tr. 59-71, truy cập ngày 30 tháng 9 năm từ 2013 http://businessperspectives.org/journals_free/imfi/2010/imfi_en_2010_02_Sun.pdf.

26. Tang, T. C. (2001), ‘Bank lending and inflation in Malaysia: Assessment from unrestricted error-correction model’, Asian Economic Journal, Số 15(3), tr. 275-289.

27. TK (2008), ‘Các giải pháp tiền tệ, tín dụng và hoạt động ngân hàng nhằm kiềm

chế lạm phát và ổn định vĩ mô’, Tạp chí ngân hàng¸ Số 4, tr. 26-27.

28. Tô Ánh Dương, Bùi Quang Tuấn, Phạm Sỹ An, Dương Thị Thanh Bình, và Trần Thị Kim Chi (2012), ‘Lạm phát mục tiêu và hàm ý đối với khuôn khổ CSTT ở Việt Nam’, NXB Tri thức, Hà Nội.

29. Tổng cục thống kê (2000-2014), ‘Báo cáo thường niên’, truy cập ngày 30 tháng

5 năm 2015, từ http://gso.gov.vn

30. Trầm Thị Xuân Hương, Võ Xuân Vinh và Nguyễn Phúc Cảnh (2014), ‘Truyền dẫn của chính sách tiền tệ: Một số mô hình kiểm định phù hợp’, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, Số 16 (26), tr. 41-46.

31. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013), ‘Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam tiếp cận theo mô hình SVAR’, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, Số 10 (20), tr. 8-16.

32. Ziramba, E (2008), ‘Bank lending, expenditure components and inflation in South Africa: Assessment from bound testing approach’, SAJEMS, Số 11(2), tr. 217-228.

PHỤ LỤC

Kiểm định biến tồn tại trong dài hạn Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: B(1,1)=0, B(2,1)=0 Convergence achieved after 36 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

27.95891 0.000001 CointEq1 0.000000 24.73662 -66.43575 107.2732 -6.076891 7.821790 -17.67930 D(CREDIT) -0.000333 (0.00071) [-0.46705] 0.001585 (0.00133) [ 1.19388] 0.511392 (0.08544) [ 5.98518] 0.217350 (0.09537) [ 2.27907] 0.030688 (0.08868) [ 0.34604] 0.115109 (0.09894) [ 1.16347] 0.059723 (0.09636) [ 0.61980]

CointEq2 0.000000 5.682952 -69.21537 66.94942 -2.770321 3.427039 -7.018447 D(RR) -0.001365 (0.00059) [-2.32521] 0.000456 (0.00109) [ 0.41707] -0.114037 (0.07032) [-1.62170] 0.131780 (0.07849) [ 1.67898] -0.098574 (0.07299) [-1.35055] 0.083778 (0.08142) [ 1.02890] 0.015558 (0.07930) [ 0.19618]

D(RC) -0.001089 (0.00057) [-1.90435] 0.002895 (0.00106) [ 2.72115] -0.053170 (0.06847) [-0.77655] -0.036043 (0.07642) [-0.47163] 0.056863 (0.07107) [ 0.80013] -0.107717 (0.07928) [-1.35866] -0.096692 (0.07722) [-1.25222]

D(RL) -0.002329 (0.00051) [-4.54687] -9.08E-05 (0.00095) [-0.09528] -0.009192 (0.06134) [-0.14984] -0.039418 (0.06847) [-0.57570] 0.052668 (0.06367) [ 0.82719] -0.032285 (0.07103) [-0.45453] -0.042586 (0.06918) [-0.61559]

D(CPI) 0.000315 (0.00030) [ 1.04859] 0.000817 (0.00056) [ 1.46290] 0.054995 (0.03595) [ 1.52969] 0.008019 (0.04013) [ 0.19985] 0.059700 (0.03732) [ 1.59988] 0.001288 (0.04163) [ 0.03093] 0.040256 (0.04054) [ 0.99289]

D(IPI_TC) -7.02E-05 (9.1E-05) [-0.77247] 0.000198 (0.00017) [ 1.16957] 0.010899 (0.01089) [ 1.00120] -0.007725 (0.01215) [-0.63582] -0.001753 (0.01130) [-0.15515] -0.000788 (0.01260) [-0.06250] 0.009747 (0.01228) [ 0.79395]

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2))

D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

-0.050824 (0.09103) [-0.55835] -0.194737 (0.11387) [-1.71022] -0.054880 (0.11651) [-0.47101] -0.012263 (0.11752) [-0.10435] -0.261170 (0.11486) [-2.27381] -0.015776 (0.12347) [-0.12778] -0.011236 (0.12421) [-0.09046] 0.552774 (0.43883) [ 1.25965] -0.793545 (0.74635) [-1.06324] 0.358395 (0.43151) [ 0.83057] -0.161521 (0.19596) [-0.82426] 0.071513 (0.24338) [ 0.29384] 0.129837 (0.19102) [ 0.67971] 0.003523 (0.00197) [ 1.78454] 0.645623 0.596060 0.007549 0.007266 13.02624 586.1593 -6.892186 -6.495252 0.020043 0.011432

0.046352 (0.07491) [ 0.61873] -0.079122 (0.09371) [-0.84430] -0.178210 (0.09589) [-1.85846] -0.088652 (0.09672) [-0.91659] 0.409061 (0.09453) [ 4.32730] 0.300960 (0.10162) [ 2.96175] 0.038094 (0.10222) [ 0.37266] -0.418299 (0.36116) [-1.15821] 0.886485 (0.61425) [ 1.44321] -0.560544 (0.35513) [-1.57841] 0.175964 (0.16128) [ 1.09108] -0.026321 (0.20030) [-0.13141] 0.042953 (0.15721) [ 0.27322] 0.001129 (0.00162) [ 0.69465] 0.344225 0.252508 0.005113 0.005980 3.753128 618.1054 -7.281773 -6.884839 -0.000122 0.006916

0.062635 (0.07294) [ 0.85869] -0.094483 (0.09125) [-1.03547] -0.212404 (0.09337) [-2.27493] -0.093913 (0.09417) [-0.99722] 0.036553 (0.09204) [ 0.39714] 0.233818 (0.09894) [ 2.36321] 0.250463 (0.09953) [ 2.51636] -0.224951 (0.35166) [-0.63969] 0.291462 (0.59808) [ 0.48733] -0.134880 (0.34578) [-0.39007] 0.510135 (0.15703) [ 3.24863] 0.083729 (0.19503) [ 0.42932] -0.110910 (0.15307) [-0.72456] -0.002001 (0.00158) [-1.26464] 0.405534 0.322392 0.004848 0.005822 4.877599 622.4794 -7.335114 -6.938180 -1.83E-05 0.007073

0.108362 (0.06535) [ 1.65815] 0.269689 (0.08175) [ 3.29893] -0.139201 (0.08365) [-1.66409] -0.047462 (0.08437) [-0.56252] 0.106640 (0.08246) [ 1.29318] 0.252344 (0.08864) [ 2.84671] 0.012952 (0.08917) [ 0.14524] 0.197798 (0.31506) [ 0.62781] -0.288871 (0.53584) [-0.53910] 0.113258 (0.30980) [ 0.36559] 0.464810 (0.14069) [ 3.30383] 0.009759 (0.17473) [ 0.05585] 0.139591 (0.13714) [ 1.01787] -0.004456 (0.00142) [-3.14346] 0.536545 0.471726 0.003891 0.005216 8.277609 640.5023 -7.554906 -7.157972 -8.84E-05 0.007177

-0.009428 (0.01160) [-0.81299] 0.018868 (0.01451) [ 1.30058] -0.000979 (0.01484) [-0.06595] -0.013787 (0.01497) [-0.92078] -0.010570 (0.01463) [-0.72231] 0.016833 (0.01573) [ 1.07008] -0.014532 (0.01582) [-0.91831] 2.335073 (0.05591) [ 41.7656] -2.148996 (0.09509) [-22.6002] 0.763415 (0.05498) [ 13.8864] -0.032200 (0.02497) [-1.28976] -0.033671 (0.03101) [-1.08592] 0.037356 (0.02434) [ 1.53497] 0.000607 (0.00025) [ 2.41288] 0.985728 0.983732 0.000123 0.000926 493.8333 924.0636 -11.01297 -10.61604 0.009018 0.007258

0.023259 (0.03830) [ 0.60729] 0.165869 (0.04791) [ 3.46199] -0.104654 (0.04902) [-2.13470] 0.016361 (0.04945) [ 0.33086] -0.062914 (0.04833) [-1.30178] 0.137948 (0.05195) [ 2.65531] -0.254753 (0.05226) [-4.87447] -0.041977 (0.18465) [-0.22734] 0.034728 (0.31404) [ 0.11059] -0.037238 (0.18156) [-0.20510] 0.854784 (0.08245) [ 10.3669] -0.222668 (0.10240) [-2.17440] 0.114030 (0.08037) [ 1.41875] -0.000332 (0.00083) [-0.39971] 0.812661 0.786460 0.001337 0.003057 31.01613 728.1303 -8.623540 -8.226606 0.006779 0.006616

100

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

9.37E-30 4.12E-30 4152.040 -48.95171 -46.34329

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: B(1,2)=0, B(2,2)=0 Convergence achieved after 12 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

21.50877 0.000021 CointEq1 -9.093525 0.000000 -88.08605 141.0270 3.793409 21.75909 2.915517 D(CREDIT) -0.000375 (0.00057) [-0.65903] 0.001596 (0.00099) [ 1.61252] 0.482454 (0.08730) [ 5.52647] 0.190677 (0.09642) [ 1.97751] -0.015811 (0.09261) [-0.17073] 0.110348 (0.09860) [ 1.11919] 0.050697

CointEq2 6.676652 0.000000 -46.20656 27.75247 -7.799430 -9.898944 -15.86703 D(RR) -0.000542 (0.00048) [-1.13199] -0.000159 (0.00083) [-0.19114] -0.118731 (0.07358) [-1.61360] 0.134478 (0.08127) [ 1.65467] -0.086887 (0.07806) [-1.11311] 0.088847 (0.08310) [ 1.06911] 0.018434

D(RC) -8.42E-05 (0.00046) [-0.18227] 0.001810 (0.00080) [ 2.24974] -0.070218 (0.07096) [-0.98948] -0.048962 (0.07838) [-0.62466] 0.037770 (0.07528) [ 0.50171] -0.100681 (0.08015) [-1.25619] -0.092378

D(RL) -0.002481 (0.00040) [-6.21096] 0.000408 (0.00070) [ 0.58677] -0.071406 (0.06135) [-1.16398] -0.084479 (0.06776) [-1.24678] -0.017105 (0.06508) [-0.26284] -0.049798 (0.06929) [-0.71874] -0.071419

D(IPI_TC) -6.88E-05 (7.2E-05) [-0.96037] 0.000283 (0.00012) [ 2.27060] 0.005117 (0.01100) [ 0.46539] -0.012784 (0.01214) [-1.05264] -0.009742 (0.01166) [-0.83522] -0.001408 (0.01242) [-0.11336] 0.007829

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2))

D(CPI) 0.000487 (0.00024) [ 2.03455] 0.000957 (0.00042) [ 2.29552] 0.052032 (0.03678) [ 1.41468] 0.003351 (0.04062) [ 0.08248] 0.053351 (0.03902) [ 1.36737] 0.005542 (0.04154) [ 0.13342] 0.042549

101

D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC

(0.09600) [ 0.52811] -0.048820 (0.08974) [-0.54404] -0.233176 (0.11361) [-2.05234] -0.059714 (0.11547) [-0.51715] -0.018858 (0.11682) [-0.16143] -0.256427 (0.11333) [-2.26263] -0.012501 (0.12322) [-0.10146] 0.005403 (0.12392) [ 0.04360] 0.460041 (0.43524) [ 1.05698] -0.635216 (0.74063) [-0.85766] 0.280950 (0.42288) [ 0.66437] -0.131910 (0.19416) [-0.67940] 0.103744 (0.24205) [ 0.42861] 0.181468 (0.18830) [ 0.96371] 0.004901 (0.00221) [ 2.21507] 0.650021 0.601073 0.007456 0.007221 13.27982 587.1834 -6.904676

(0.08091) [ 0.22783] 0.040184 (0.07564) [ 0.53128] -0.067836 (0.09576) [-0.70838] -0.189813 (0.09732) [-1.95035] -0.093655 (0.09847) [-0.95112] 0.433751 (0.09552) [ 4.54077] 0.307998 (0.10385) [ 2.96567] 0.022759 (0.10445) [ 0.21790] -0.295196 (0.36685) [-0.80467] 0.684271 (0.62426) [ 1.09613] -0.409578 (0.35643) [-1.14910] 0.131421 (0.16365) [ 0.80306] -0.056625 (0.20401) [-0.27755] -0.028916 (0.15871) [-0.18219] 0.001276 (0.00187) [ 0.68425] 0.320720 0.225715 0.005297 0.006086 3.375845 615.2177 -7.246557

(0.07804) [-1.18379] 0.071125 (0.07295) [ 0.97502] -0.121962 (0.09236) [-1.32055] -0.227368 (0.09386) [-2.42238] -0.101670 (0.09497) [-1.07059] 0.063718 (0.09213) [ 0.69163] 0.248518 (0.10016) [ 2.48119] 0.258107 (0.10073) [ 2.56231] -0.183531 (0.35381) [-0.51873] 0.226461 (0.60206) [ 0.37614] -0.061670 (0.34376) [-0.17940] 0.496833 (0.15783) [ 3.14791] 0.083063 (0.19676) [ 0.42216] -0.133683 (0.15307) [-0.87334] -0.001218 (0.00180) [-0.67687] 0.395864 0.311370 0.004927 0.005870 4.685092 621.1563 -7.318979

(0.06746) [-1.05870] 0.083039 (0.06306) [ 1.31682] 0.231527 (0.07984) [ 2.89990] -0.156521 (0.08114) [-1.92902] -0.065504 (0.08210) [-0.79790] 0.137818 (0.07964) [ 1.73051] 0.259691 (0.08659) [ 2.99924] 0.016342 (0.08708) [ 0.18766] 0.169410 (0.30585) [ 0.55389] -0.228740 (0.52046) [-0.43950] 0.136129 (0.29717) [ 0.45809] 0.468789 (0.13644) [ 3.43591] 0.030854 (0.17009) [ 0.18140] 0.156433 (0.13232) [ 1.18220] -0.001708 (0.00155) [-1.09838] 0.561505 0.500177 0.003682 0.005074 9.155774 645.0419 -7.610267

(0.01209) [ 0.64750] -0.010500 (0.01130) [-0.92903] 0.015608 (0.01431) [ 1.09070] -0.000699 (0.01454) [-0.04807] -0.014614 (0.01471) [-0.99322] -0.012422 (0.01427) [-0.87022] 0.014263 (0.01552) [ 0.91905] -0.014941 (0.01561) [-0.95730] 2.315286 (0.05482) [ 42.2355] -2.115917 (0.09328) [-22.6829] 0.746834 (0.05326) [ 14.0220] -0.028563 (0.02445) [-1.16802] -0.028998 (0.03049) [-0.95120] 0.045222 (0.02372) [ 1.90678] 0.000902 (0.00028) [ 3.23601] 0.986225 0.984299 0.000118 0.000909 511.9129 926.9707 -11.04842

(0.04044) [ 1.05203] 0.025782 (0.03781) [ 0.68193] 0.169631 (0.04787) [ 3.54377] -0.098557 (0.04865) [-2.02597] 0.018703 (0.04922) [ 0.37999] -0.079107 (0.04775) [-1.65676] 0.124260 (0.05191) [ 2.39365] -0.261723 (0.05221) [-5.01308] -0.096128 (0.18337) [-0.52422] 0.121100 (0.31204) [ 0.38809] -0.091901 (0.17816) [-0.51582] 0.860783 (0.08180) [ 10.5229] -0.216055 (0.10198) [-2.11866] 0.128937 (0.07933) [ 1.62524] -3.91E-05 (0.00093) [-0.04199] 0.814506 0.788562 0.001323 0.003042 31.39565 728.9417 -8.633435

102

Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

-6.507742 0.020043 0.011432

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

-6.849623 -0.000122 0.006916 9.01E-30 3.96E-30 4155.265 -48.99104 -46.38262

-6.922045 -1.83E-05 0.007073

-7.213333 -8.84E-05 0.007177

-10.65149 0.009018 0.007258

-8.236501 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: B(1,3)=0, B(2,3)=0 Convergence achieved after 6 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

15.90670 0.000351 CointEq1 -4.414917 12.60804 0.000000 50.32887 2.412521 9.713550 1.769837 D(CREDIT) -0.000226 (0.00067) [-0.33846] 0.001749 (0.00055) [ 3.17009] 0.417322 (0.08889) [ 4.69497] 0.153399 (0.09524) [ 1.61066] -0.068083 (0.09238) [-0.73696] 0.088738

CointEq2 22.05797 64.72948 0.000000 -31.58391 -26.04778 -31.43230 -54.23744 D(RR) -0.001006 (0.00055) [-1.83720] -0.001635 (0.00045) [-3.60663] -0.026455 (0.07303) [-0.36222] 0.192650 (0.07826) [ 2.46182] -0.005581 (0.07591) [-0.07353] 0.112069

D(RC) -0.001141 (0.00056) [-2.05341] 0.000283 (0.00046) [ 0.61622] -0.062580 (0.07409) [-0.84463] -0.045163 (0.07939) [-0.56890] 0.028086 (0.07701) [ 0.36473] -0.115733

D(RL) -0.002609 (0.00050) [-5.27124] 0.000329 (0.00041) [ 0.80206] -0.060697 (0.06602) [-0.91936] -0.077542 (0.07074) [-1.09616] 0.007522 (0.06862) [ 0.10962] -0.036672

D(IPI_TC) -9.66E-05 (8.5E-05) [-1.13991] 0.000213 (7.0E-05) [ 3.03213] -0.001358 (0.01130) [-0.12015] -0.016369 (0.01211) [-1.35142] -0.015305 (0.01175) [-1.30262] -0.004366

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1))

D(CPI) 0.000186 (0.00029) [ 0.63653] 0.000392 (0.00024) [ 1.61907] 0.040013 (0.03905) [ 1.02467] -0.003398 (0.04184) [-0.08121] 0.034937 (0.04059) [ 0.86081] -0.007458

103

D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids

(0.09637) [ 0.92084] 0.017966 (0.09477) [ 0.18957] -0.088116 (0.08862) [-0.99431] -0.265057 (0.10311) [-2.57056] -0.098257 (0.11261) [-0.87253] -0.047671 (0.11448) [-0.41640] -0.180188 (0.10665) [-1.68957] 0.019332 (0.11374) [ 0.16997] 0.001208 (0.11478) [ 0.01053] 0.604787 (0.41934) [ 1.44223] -0.856230 (0.71477) [-1.19791] 0.501894 (0.41045) [ 1.22277] -0.171854 (0.18943) [-0.90724] 0.088918 (0.23630) [ 0.37629] 0.116257 (0.18670) [ 0.62270] 0.007484 (0.00235) [ 3.19102] 0.665869 0.619138 0.007118

(0.07918) [ 1.41536] 0.056405 (0.07787) [ 0.72435] 0.082774 (0.07282) [ 1.13675] -0.020879 (0.08472) [-0.24644] -0.142643 (0.09253) [-1.54162] -0.054349 (0.09407) [-0.57777] 0.352449 (0.08763) [ 4.02211] 0.278794 (0.09346) [ 2.98307] 0.030326 (0.09431) [ 0.32155] -0.368273 (0.34456) [-1.06883] 0.783994 (0.58730) [ 1.33491] -0.572022 (0.33725) [-1.69611] 0.164348 (0.15564) [ 1.05592] -0.052499 (0.19416) [-0.27040] 0.032419 (0.15340) [ 0.21133] -0.002775 (0.00193) [-1.43983] 0.383708 0.297513 0.004806

(0.08033) [-1.44078] -0.101165 (0.07900) [-1.28064] 0.078011 (0.07387) [ 1.05606] -0.170167 (0.08595) [-1.97985] -0.237075 (0.09387) [-2.52565] -0.102989 (0.09543) [-1.07923] 0.098568 (0.08890) [ 1.10881] 0.292081 (0.09481) [ 3.08068] 0.309870 (0.09567) [ 3.23878] -0.127398 (0.34954) [-0.36447] 0.143933 (0.59580) [ 0.24158] -0.014670 (0.34213) [-0.04288] 0.529383 (0.15790) [ 3.35275] 0.105400 (0.19697) [ 0.53512] -0.087222 (0.15562) [-0.56048] -0.002108 (0.00195) [-1.07852] 0.393541 0.308721 0.004946

(0.07158) [-0.51235] -0.073346 (0.07039) [-1.04198] 0.051664 (0.06582) [ 0.78488] 0.347659 (0.07659) [ 4.53938] -0.099408 (0.08364) [-1.18849] -0.035032 (0.08503) [-0.41198] 0.026799 (0.07921) [ 0.33832] 0.152558 (0.08448) [ 1.80577] -0.076751 (0.08525) [-0.90027] 0.074759 (0.31147) [ 0.24002] -0.094850 (0.53090) [-0.17866] 0.041224 (0.30487) [ 0.13522] 0.434366 (0.14070) [ 3.08726] 0.009506 (0.17551) [ 0.05416] 0.166825 (0.13867) [ 1.20304] -0.001776 (0.00174) [-1.01934] 0.532305 0.466893 0.003927

(0.01226) [-0.35624] 0.003919 (0.01205) [ 0.32512] -0.014655 (0.01127) [-1.30026] 0.010629 (0.01311) [ 0.81057] -0.005245 (0.01432) [-0.36621] -0.017694 (0.01456) [-1.21526] -0.002572 (0.01356) [-0.18961] 0.019536 (0.01447) [ 1.35053] -0.013491 (0.01460) [-0.92420] 2.335725 (0.05333) [ 43.7970] -2.147322 (0.09090) [-23.6223] 0.775325 (0.05220) [ 14.8529] -0.032170 (0.02409) [-1.33540] -0.030190 (0.03005) [-1.00460] 0.039269 (0.02374) [ 1.65389] 0.001128 (0.00030) [ 3.78082] 0.986591 0.984716 0.000115

(0.04234) [-0.17616] 0.033661 (0.04163) [ 0.80849] 0.028436 (0.03893) [ 0.73040] 0.116594 (0.04530) [ 2.57386] -0.125036 (0.04947) [-2.52741] 0.004599 (0.05030) [ 0.09145] -0.021071 (0.04685) [-0.44972] 0.175084 (0.04997) [ 3.50381] -0.219959 (0.05043) [-4.36210] -0.013193 (0.18423) [-0.07161] -0.002760 (0.31401) [-0.00879] 0.003493 (0.18032) [ 0.01937] 0.871304 (0.08322) [ 10.4701] -0.207310 (0.10381) [-1.99701] 0.126279 (0.08202) [ 1.53962] 0.000111 (0.00103) [ 0.10808] 0.807445 0.780514 0.001374

104

S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.007055 14.24882 590.9833 -6.951016 -6.554082 0.020043 0.011432

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

0.005797 4.451643 623.1974 -7.343870 -6.946936 -0.000122 0.006916 8.71E-30 3.83E-30 4158.066 -49.02520 -46.41677

0.005881 4.639745 620.8415 -7.315140 -6.918206 -1.83E-05 0.007073

0.005240 8.137748 639.7556 -7.545799 -7.148865 -8.84E-05 0.007177

0.000897 526.0904 929.1804 -11.07537 -10.67844 0.009018 0.007258

0.003099 29.98222 725.8783 -8.596077 -8.199143 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: B(1,4)=0, B(2,4)=0 Convergence achieved after 9 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

31.64446 0.000000 CointEq1 0.975796 22.78719 26.07071 0.000000 -1.903485 -0.380408 -6.102673 D(CREDIT) -9.72E-05 (0.00095) [-0.10213] 0.001693 (0.00057) [ 2.96271] 0.430515 (0.08835) [ 4.87257] 0.164169 (0.09509) [ 1.72642] -0.045967

CointEq2 20.18057 61.07394 -26.84921 0.000000 -25.25695 -26.93075 -53.33770 D(RR) -0.001495 (0.00078) [-1.92308] -0.001454 (0.00047) [-3.11434] -0.027947 (0.07220) [-0.38707] 0.190691 (0.07771) [ 2.45400] -0.008667

D(RC) -0.002040 (0.00078) [-2.60985] 0.000691 (0.00047) [ 1.47169] -0.066072 (0.07261) [-0.90991] -0.049482 (0.07815) [-0.63316] 0.026893

D(RL) -0.002686 (0.00074) [-3.64041] 0.000374 (0.00044) [ 0.84326] -0.024701 (0.06852) [-0.36049] -0.047733 (0.07375) [-0.64728] 0.066314

D(IPI_TC) -0.000138 (0.00012) [-1.14306] 0.000226 (7.3E-05) [ 3.10918] 0.000245 (0.01122) [ 0.02180] -0.015201 (0.01208) [-1.25877] -0.012594

D(CPI) -0.000102 (0.00041) [-0.24645] 0.000512 (0.00025) [ 2.05605] 0.032915 (0.03850) [ 0.85503] -0.009919 (0.04143) [-0.23942] 0.024772

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3))

105

D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

(0.09037) [-0.50865] 0.097357 (0.09641) [ 1.00984] 0.025634 (0.09477) [ 0.27048] -0.089170 (0.08936) [-0.99786] -0.231543 (0.10317) [-2.24435] -0.087006 (0.11363) [-0.76572] -0.040017 (0.11493) [-0.34820] -0.203104 (0.11032) [-1.84103] -0.002223 (0.11707) [-0.01899] -0.022573 (0.11612) [-0.19439] 0.612738 (0.42525) [ 1.44089] -0.876592 (0.72338) [-1.21181] 0.505037 (0.41658) [ 1.21235] -0.190266 (0.18956) [-1.00374] 0.072750 (0.23675) [ 0.30729] 0.094774 (0.18644) [ 0.50834] 0.007022 (0.00232) [ 3.02211]

(0.07385) [-0.11736] 0.113829 (0.07878) [ 1.44486] 0.057658 (0.07745) [ 0.74449] 0.084486 (0.07302) [ 1.15697] -0.022344 (0.08431) [-0.26504] -0.142640 (0.09285) [-1.53621] -0.055118 (0.09392) [-0.58689] 0.348609 (0.09015) [ 3.86693] 0.275660 (0.09566) [ 2.88156] 0.028655 (0.09489) [ 0.30198] -0.392701 (0.34750) [-1.13007] 0.822972 (0.59112) [ 1.39222] -0.596759 (0.34042) [-1.75303] 0.169169 (0.15490) [ 1.09211] -0.049273 (0.19346) [-0.25469] 0.038831 (0.15235) [ 0.25488] -0.002650 (0.00190) [-1.39594]

(0.07427) [ 0.36209] -0.109182 (0.07923) [-1.37800] -0.101731 (0.07789) [-1.30609] 0.067540 (0.07344) [ 0.91965] -0.131950 (0.08479) [-1.55625] -0.217165 (0.09338) [-2.32554] -0.094548 (0.09445) [-1.00101] 0.052739 (0.09067) [ 0.58168] 0.247262 (0.09621) [ 2.57002] 0.272479 (0.09543) [ 2.85517] -0.209954 (0.34949) [-0.60075] 0.270723 (0.59450) [ 0.45538] -0.095060 (0.34236) [-0.27766] 0.525048 (0.15579) [ 3.37030] 0.104443 (0.19457) [ 0.53680] -0.072254 (0.15322) [-0.47157] -0.001682 (0.00191) [-0.88069]

(0.07008) [ 0.94620] -0.011474 (0.07477) [-0.15346] -0.046527 (0.07350) [-0.63303] 0.061103 (0.06930) [ 0.88171] 0.410847 (0.08001) [ 5.13511] -0.085991 (0.08812) [-0.97586] -0.023517 (0.08913) [-0.26385] -0.007589 (0.08556) [-0.08870] 0.120221 (0.09079) [ 1.32422] -0.121976 (0.09005) [-1.35448] 0.116425 (0.32979) [ 0.35303] -0.180246 (0.56099) [-0.32130] 0.070024 (0.32306) [ 0.21675] 0.390800 (0.14700) [ 2.65842] -0.032976 (0.18360) [-0.17961] 0.096487 (0.14458) [ 0.66734] -0.003076 (0.00180) [-1.70684]

(0.01148) [-1.09738] -0.002923 (0.01224) [-0.23871] 0.004901 (0.01204) [ 0.40722] -0.015206 (0.01135) [-1.33988] 0.016733 (0.01310) [ 1.27714] -0.002704 (0.01443) [-0.18741] -0.016231 (0.01460) [-1.11208] -0.008026 (0.01401) [-0.57286] 0.014462 (0.01487) [ 0.97279] -0.018286 (0.01475) [-1.23997] 2.331650 (0.05400) [ 43.1750] -2.142031 (0.09187) [-23.3171] 0.770536 (0.05290) [ 14.5650] -0.034387 (0.02407) [-1.42845] -0.032066 (0.03007) [-1.06654] 0.037864 (0.02368) [ 1.59922] 0.001086 (0.00030) [ 3.68185]

(0.03937) [ 0.62914] -0.009456 (0.04200) [-0.22512] 0.028530 (0.04129) [ 0.69092] 0.022247 (0.03893) [ 0.57141] 0.121924 (0.04495) [ 2.71247] -0.118562 (0.04951) [-2.39487] 0.006575 (0.05007) [ 0.13131] -0.034367 (0.04807) [-0.71499] 0.162178 (0.05101) [ 3.17960] -0.227212 (0.05059) [-4.49089] -0.052550 (0.18528) [-0.28363] 0.061290 (0.31517) [ 0.19447] -0.033284 (0.18150) [-0.18338] 0.876970 (0.08259) [ 10.6184] -0.200362 (0.10315) [-1.94245] 0.145188 (0.08123) [ 1.78737] 0.000477 (0.00101) [ 0.47139]

106

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.663260 0.616164 0.007174 0.007083 14.08300 590.3454 -6.943237 -6.546303 0.020043 0.011432

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

0.385665 0.299744 0.004790 0.005788 4.488608 623.4582 -7.347052 -6.950117 -0.000122 0.006916 9.59E-30 4.21E-30 4150.197 -48.92924 -46.32081

0.405854 0.322757 0.004845 0.005821 4.884082 622.5235 -7.335653 -6.938719 -1.83E-05 0.007073

0.486158 0.414292 0.004314 0.005493 6.764776 632.0393 -7.451699 -7.054765 -8.84E-05 0.007177

0.986525 0.984641 0.000116 0.000899 523.4728 928.7768 -11.07045 -10.67352 0.009018 0.007258

0.809127 0.782431 0.001362 0.003086 30.30946 726.5978 -8.604851 -8.207917 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: B(1,5)=0, B(2,5)=0 Convergence achieved after 58 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

24.91725 0.000004 CointEq1 -6.081644 9.997882 -84.91743 134.1755 0.000000 17.83188 -5.017474 D(CREDIT) -0.000566 (0.00056) [-1.01756] 0.004101 (0.00121) [ 3.38869] 0.435458 (0.08602) [ 5.06245] 0.167211 (0.09358)

CointEq2 1.726881 11.47866 -12.51097 7.534220 0.000000 -5.352555 -0.973357 D(RR) -0.000782 (0.00048) [-1.63101] -0.000227 (0.00104) [-0.21712] -0.117603 (0.07416) [-1.58576] 0.132581 (0.08068)

D(RC) -0.000196 (0.00047) [-0.41497] 0.000262 (0.00103) [ 0.25440] -0.039672 (0.07317) [-0.54221] -0.022348 (0.07960)

D(RL) -0.002413 (0.00040) [-5.96767] -0.000514 (0.00088) [-0.58361] -0.035538 (0.06256) [-0.56804] -0.059253 (0.06806)

D(IPI_TC) -7.59E-05 (7.3E-05) [-1.04058] 0.000224 (0.00016) [ 1.40821] 0.006904 (0.01129) [ 0.61143] -0.010400 (0.01228)

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2))

D(CPI) 0.000467 (0.00024) [ 1.90889] 0.000112 (0.00053) [ 0.20987] 0.065723 (0.03786) [ 1.73608] 0.016126 (0.04118)

107

D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3))

[ 1.78691] -0.034489 (0.08889) [-0.38802] 0.077661 (0.09627) [ 0.80667] 0.030672 (0.09352) [ 0.32799] -0.065854 (0.08718) [-0.75537] -0.261582 (0.10771) [-2.42857] -0.106100 (0.11173) [-0.94957] -0.062081 (0.11418) [-0.54369] -0.189739 (0.10466) [-1.81292] 0.039850 (0.11401) [ 0.34953] 0.027239 (0.11716) [ 0.23250] 0.379496 (0.41873) [ 0.90630] -0.476675 (0.71511) [-0.66658] 0.164079 (0.41030) [ 0.39990] -0.128687 (0.18907) [-0.68062] 0.096343 (0.23526) [ 0.40952] 0.094749 (0.18281) [ 0.51828]

[ 1.64333] -0.094168 (0.07663) [-1.22879] 0.087753 (0.08300) [ 1.05721] 0.017845 (0.08063) [ 0.22133] 0.044625 (0.07516) [ 0.59370] -0.078970 (0.09286) [-0.85038] -0.187248 (0.09633) [-1.94375] -0.091821 (0.09845) [-0.93270] 0.429773 (0.09023) [ 4.76286] 0.309620 (0.09830) [ 3.14984] 0.032933 (0.10101) [ 0.32605] -0.326102 (0.36102) [-0.90328] 0.735524 (0.61655) [ 1.19297] -0.445415 (0.35375) [-1.25913] 0.147929 (0.16301) [ 0.90747] -0.043831 (0.20284) [-0.21609] -0.000167 (0.15762) [-0.00106]

[-0.28077] 0.070481 (0.07561) [ 0.93219] -0.105098 (0.08189) [-1.28337] -0.082161 (0.07955) [-1.03288] 0.092561 (0.07416) [ 1.24815] -0.162088 (0.09162) [-1.76912] -0.253036 (0.09504) [-2.66231] -0.108141 (0.09713) [-1.11339] 0.126998 (0.08903) [ 1.42654] 0.316273 (0.09698) [ 3.26120] 0.310978 (0.09966) [ 3.12054] -0.012143 (0.35618) [-0.03409] -0.047204 (0.60829) [-0.07760] 0.091742 (0.34901) [ 0.26286] 0.495339 (0.16083) [ 3.07991] 0.070339 (0.20012) [ 0.35149] -0.172051 (0.15551) [-1.10640]

[-0.87061] 0.017306 (0.06465) [ 0.26769] -0.040465 (0.07002) [-0.57789] -0.054994 (0.06802) [-0.80855] 0.102479 (0.06341) [ 1.61617] 0.234281 (0.07834) [ 2.99058] -0.151891 (0.08127) [-1.86905] -0.055834 (0.08305) [-0.67231] 0.135617 (0.07612) [ 1.78160] 0.270298 (0.08292) [ 3.25964] 0.029818 (0.08521) [ 0.34994] 0.224073 (0.30455) [ 0.73575] -0.323877 (0.52011) [-0.62271] 0.169633 (0.29842) [ 0.56844] 0.469794 (0.13752) [ 3.41630] 0.023462 (0.17111) [ 0.13712] 0.153726 (0.13296) [ 1.15615]

[-0.84664] -0.005980 (0.01167) [-0.51248] -0.003143 (0.01264) [-0.24871] 0.008386 (0.01228) [ 0.68318] -0.008807 (0.01144) [-0.76956] 0.010720 (0.01414) [ 0.75818] -0.005597 (0.01467) [-0.38163] -0.017209 (0.01499) [-1.14812] -0.002529 (0.01374) [-0.18405] 0.023995 (0.01497) [ 1.60331] -0.008567 (0.01538) [-0.55706] 2.332019 (0.05497) [ 42.4259] -2.141487 (0.09387) [-22.8128] 0.759606 (0.05386) [ 14.1034] -0.029343 (0.02482) [-1.18228] -0.031500 (0.03088) [-1.02001] 0.035562 (0.02400) [ 1.48189]

[ 0.39156] 0.069066 (0.03912) [ 1.76553] 0.003008 (0.04237) [ 0.07100] 0.046773 (0.04116) [ 1.13644] 0.034927 (0.03837) [ 0.91029] 0.149141 (0.04740) [ 3.14614] -0.112918 (0.04918) [-2.29623] 0.014760 (0.05025) [ 0.29372] -0.043698 (0.04606) [-0.94867] 0.159634 (0.05018) [ 3.18138] -0.235988 (0.05156) [-4.57682] 0.004810 (0.18429) [ 0.02610] -0.040419 (0.31473) [-0.12843] 0.004546 (0.18058) [ 0.02518] 0.856256 (0.08321) [ 10.2900] -0.224565 (0.10354) [-2.16885] 0.104739 (0.08046) [ 1.30178]

108

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.007647 (0.00230) [ 3.32576] 0.669158 0.622886 0.007048 0.007020 14.46153 591.7944 -6.960907 -6.563973 0.020043 0.011432

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

0.001187 (0.00198) [ 0.59865] 0.328120 0.234151 0.005239 0.006053 3.491787 616.1160 -7.257512 -6.860578 -0.000122 0.006916 9.20E-30 4.04E-30 4153.561 -48.97026 -46.36183

-0.003093 (0.00196) [-1.58147] 0.374660 0.287200 0.005100 0.005972 4.283782 618.3276 -7.284483 -6.887548 -1.83E-05 0.007073

-0.003479 (0.00167) [-2.08023] 0.555954 0.493850 0.003728 0.005106 8.951937 644.0104 -7.597687 -7.200753 -8.84E-05 0.007177

0.000798 (0.00030) [ 2.64459] 0.985855 0.983877 0.000121 0.000922 498.3340 924.7970 -11.02191 -10.62498 0.009018 0.007258

-0.000941 (0.00101) [-0.93015] 0.808651 0.781889 0.001365 0.003090 30.21635 726.3937 -8.602363 -8.205429 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: B(1,6)=0, B(2,6)=0 Convergence achieved after 23 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

28.74587 0.000001 CointEq1 3.204878 27.26884 -45.25397 81.20866 -7.287363 0.000000 -20.80738 D(CREDIT) 0.000125 (0.00078) [ 0.16056] 0.000969 (0.00099) [ 0.97449] 0.507491 (0.08568) [ 5.92305]

CointEq2 4.955486 28.44181 -74.00869 65.68164 -11.47831 0.000000 -23.63309 D(RR) -0.000683 (0.00063) [-1.07810] -0.001522 (0.00081) [-1.88146] -0.080834 (0.06969) [-1.15990]

D(RC) -0.001378 (0.00062) [-2.21026] 0.002204 (0.00080) [ 2.76973] -0.050614 (0.06856) [-0.73820]

D(RL) -0.002553 (0.00057) [-4.49991] 0.000443 (0.00072) [ 0.61254] 0.009922 (0.06239) [ 0.15904]

D(IPI_TC) -8.24E-05 (9.9E-05) [-0.83497] 0.000226 (0.00013) [ 1.79063] 0.009847 (0.01085) [ 0.90720]

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1))

D(CPI) 0.000345 (0.00033) [ 1.05162] 0.000590 (0.00042) [ 1.40804] 0.048648 (0.03609) [ 1.34811]

109

D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3))

0.218495 (0.09515) [ 2.29641] 0.033026 (0.08821) [ 0.37441] 0.117620 (0.09877) [ 1.19088] 0.059137 (0.09658) [ 0.61233] -0.056342 (0.09174) [-0.61413] -0.197173 (0.11013) [-1.79039] -0.066144 (0.11577) [-0.57133] -0.016566 (0.11741) [-0.14110] -0.236838 (0.11089) [-2.13576] -0.005462 (0.12089) [-0.04518] -0.017075 (0.12284) [-0.13900] 0.659646 (0.42808) [ 1.54094] -0.969707 (0.72931) [-1.32963] 0.494428 (0.41806) [ 1.18267] -0.186342 (0.19577) [-0.95186] 0.054750 (0.24298) [ 0.22532] 0.094370 (0.19279)

0.156626 (0.07739) [ 2.02387] -0.063577 (0.07175) [-0.88613] 0.092863 (0.08033) [ 1.15594] 0.039088 (0.07855) [ 0.49759] 0.082107 (0.07462) [ 1.10030] -0.110930 (0.08958) [-1.23840] -0.194943 (0.09416) [-2.07024] -0.089477 (0.09550) [-0.93698] 0.451016 (0.09020) [ 5.00037] 0.351794 (0.09833) [ 3.57775] 0.082411 (0.09992) [ 0.82478] -0.301924 (0.34819) [-0.86712] 0.699293 (0.59320) [ 1.17885] -0.465961 (0.34004) [-1.37031] 0.168621 (0.15923) [ 1.05897] -0.038393 (0.19764) [-0.19426] -0.001158 (0.15681)

-0.032945 (0.07614) [-0.43270] 0.048457 (0.07059) [ 0.68648] -0.109707 (0.07904) [-1.38805] -0.104285 (0.07728) [-1.34936] 0.054963 (0.07342) [ 0.74865] -0.115832 (0.08813) [-1.31435] -0.221688 (0.09264) [-2.39292] -0.094679 (0.09395) [-1.00773] 0.060690 (0.08874) [ 0.68391] 0.249201 (0.09674) [ 2.57600] 0.258256 (0.09830) [ 2.62712] -0.111761 (0.34256) [-0.32625] 0.102029 (0.58362) [ 0.17482] 0.014262 (0.33454) [ 0.04263] 0.515510 (0.15666) [ 3.29067] 0.086225 (0.19444) [ 0.44344] -0.083222 (0.15427)

-0.024841 (0.06928) [-0.35855] 0.074351 (0.06423) [ 1.15758] -0.024732 (0.07192) [-0.34389] -0.041063 (0.07032) [-0.58391] 0.096578 (0.06680) [ 1.44570] 0.314416 (0.08019) [ 3.92085] -0.119146 (0.08430) [-1.41337] -0.033862 (0.08549) [-0.39608] 0.067237 (0.08075) [ 0.83269] 0.215492 (0.08803) [ 2.44803] -0.022907 (0.08945) [-0.25609] 0.209478 (0.31171) [ 0.67203] -0.322088 (0.53105) [-0.60651] 0.128594 (0.30441) [ 0.42243] 0.456686 (0.14255) [ 3.20372] -0.002020 (0.17693) [-0.01141] 0.154892 (0.14038)

-0.008170 (0.01205) [-0.67778] -0.002760 (0.01117) [-0.24700] -0.000853 (0.01251) [-0.06816] 0.008487 (0.01223) [ 0.69369] -0.011919 (0.01162) [-1.02554] 0.020466 (0.01395) [ 1.46690] -0.000880 (0.01467) [-0.05999] -0.013718 (0.01487) [-0.92227] -0.010771 (0.01405) [-0.76672] 0.015004 (0.01531) [ 0.97973] -0.017498 (0.01556) [-1.12439] 2.342335 (0.05423) [ 43.1914] -2.161645 (0.09239) [-23.3964] 0.775092 (0.05296) [ 14.6349] -0.033703 (0.02480) [-1.35898] -0.034603 (0.03078) [-1.12411] 0.038075 (0.02442)

0.004152 (0.04007) [ 0.10360] 0.051720 (0.03715) [ 1.39219] -0.000820 (0.04160) [-0.01972] 0.036909 (0.04068) [ 0.90740] 0.021075 (0.03864) [ 0.54544] 0.153936 (0.04638) [ 3.31886] -0.111584 (0.04876) [-2.28851] 0.012630 (0.04945) [ 0.25543] -0.048368 (0.04670) [-1.03563] 0.147270 (0.05091) [ 2.89250] -0.249509 (0.05174) [-4.82258] -0.011570 (0.18029) [-0.06417] -0.013270 (0.30716) [-0.04320] 0.005706 (0.17607) [ 0.03241] 0.853617 (0.08245) [ 10.3532] -0.221890 (0.10234) [-2.16824] 0.112570 (0.08120)

110

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

[ 0.48950] 0.003450 (0.00194) [ 1.77895] 0.646143 0.596653 0.007538 0.007261 13.05592 586.2798 -6.893656 -6.496722 0.020043 0.011432

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

[-0.00738] -0.000490 (0.00158) [-0.31042] 0.360421 0.270969 0.004987 0.005906 4.029223 620.1560 -7.306781 -6.909847 -0.000122 0.006916 9.42E-30 4.14E-30 4151.647 -48.94691 -46.33849

[-0.53944] -0.002842 (0.00155) [-1.83122] 0.408053 0.325263 0.004827 0.005810 4.928778 622.8275 -7.339360 -6.942426 -1.83E-05 0.007073

[ 1.10338] -0.005484 (0.00141) [-3.88393] 0.523967 0.457389 0.003997 0.005287 7.869968 638.3065 -7.528128 -7.131194 -8.84E-05 0.007177

[ 1.55897] 0.000611 (0.00025) [ 2.48511] 0.985909 0.983939 0.000121 0.000920 500.2811 925.1122 -11.02576 -10.62882 0.009018 0.007258

[ 1.38642] -0.000184 (0.00082) [-0.22544] 0.812581 0.786369 0.001337 0.003058 30.99990 728.0954 -8.623115 -8.226181 0.006779 0.006616

Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: A(1,1)=0, A(1,2)=0 Convergence achieved after 9 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2

9.135331 0.010382 CointEq1 -7.891520 5.773748 -84.37177 135.9587 2.628687 19.73965 0.288395 D(CREDIT) 0.000000 (0.00000) [NA] 0.000000 (0.00000) [NA]

CointEq2 22.41389 63.19396 -12.19948 -19.68727 -29.01925 -28.52511 -59.76377 D(RR) -0.000657 (0.00045) [-1.45271] -0.001673 (0.00044) [-3.78110]

D(RL) -0.002531 (0.00039) [-6.48418] 0.000556 (0.00038) [ 1.45487]

D(CPI) 0.000417 (0.00024) [ 1.76270] 0.000521 (0.00023) [ 2.25357]

D(RC) -0.000260 (0.00046) [-0.56602] 0.000615 (0.00045) [ 1.36921] 111

D(IPI_TC) -6.90E-05 (7.0E-05) [-0.99023] 0.000181 (6.8E-05) [ 2.65450]

D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2))

0.451425 (0.08862) [ 5.09372] 0.175106 (0.09598) [ 1.82438] -0.043216 (0.09354) [-0.46201] 0.098716 (0.09772) [ 1.01016] 0.031537 (0.09579) [ 0.32922] -0.070602 (0.08983) [-0.78590] -0.264796 (0.10983) [-2.41103] -0.087739 (0.11363) [-0.77214] -0.033830 (0.11583) [-0.29207] -0.191432 (0.10673) [-1.79365] 0.021872 (0.11636) [ 0.18796] 0.013398 (0.11979) [ 0.11185] 0.648886 (0.41926) [ 1.54771] -0.936097 (0.71561) [-1.30811] 0.533915 (0.41049) [ 1.30069] -0.163041 (0.19269) [-0.84612] 0.090391

-0.036516 (0.07173) [-0.50906] 0.189359 (0.07769) [ 2.43748] -0.007663 (0.07571) [-0.10121] 0.104427 (0.07910) [ 1.32025] 0.058754 (0.07753) [ 0.75778] 0.094207 (0.07271) [ 1.29562] -0.061704 (0.08889) [-0.69413] -0.175484 (0.09197) [-1.90802] -0.075706 (0.09375) [-0.80753] 0.408972 (0.08638) [ 4.73430] 0.329575 (0.09418) [ 3.49933] 0.064089 (0.09695) [ 0.66101] -0.338092 (0.33934) [-0.99631] 0.747095 (0.57921) [ 1.28985] -0.553141 (0.33224) [-1.66486] 0.165643 (0.15596) [ 1.06206] -0.056662

-0.057952 (0.07372) [-0.78611] -0.035417 (0.07984) [-0.44360] 0.049200 (0.07781) [ 0.63232] -0.107861 (0.08129) [-1.32688] -0.091858 (0.07968) [-1.15278] 0.080627 (0.07473) [ 1.07894] -0.166744 (0.09136) [-1.82518] -0.254687 (0.09452) [-2.69449] -0.110249 (0.09635) [-1.14427] 0.131776 (0.08878) [ 1.48431] 0.310565 (0.09679) [ 3.20854] 0.303096 (0.09964) [ 3.04183] 0.005902 (0.34875) [ 0.01692] -0.075892 (0.59527) [-0.12749] 0.138343 (0.34145) [ 0.40516] 0.489586 (0.16029) [ 3.05442] 0.073411

-0.073775 (0.06266) [-1.17736] -0.085914 (0.06786) [-1.26598] -0.021752 (0.06614) [-0.32889] -0.049465 (0.06910) [-0.71590] -0.073760 (0.06773) [-1.08902] 0.080018 (0.06352) [ 1.25977] 0.227455 (0.07765) [ 2.92910] -0.157947 (0.08034) [-1.96591] -0.064958 (0.08190) [-0.79318] 0.143786 (0.07546) [ 1.90540] 0.261254 (0.08227) [ 3.17543] 0.015818 (0.08470) [ 0.18676] 0.206543 (0.29644) [ 0.69675] -0.290371 (0.50597) [-0.57388] 0.188326 (0.29024) [ 0.64888] 0.464551 (0.13624) [ 3.40970] 0.030074

0.000806 (0.01115) [ 0.07233] -0.014853 (0.01207) [-1.23018] -0.013871 (0.01177) [-1.17885] -0.003458 (0.01229) [-0.28129] 0.004926 (0.01205) [ 0.40881] -0.013298 (0.01130) [-1.17672] 0.009066 (0.01382) [ 0.65622] -0.005610 (0.01429) [-0.39249] -0.017083 (0.01457) [-1.17246] -0.000886 (0.01343) [-0.06596] 0.021308 (0.01464) [ 1.45569] -0.011961 (0.01507) [-0.79380] 2.347118 (0.05274) [ 44.5038] -2.166492 (0.09002) [-24.0670] 0.788194 (0.05164) [ 15.2643] -0.032625 (0.02424) [-1.34592] -0.030676

0.045902 (0.03789) [ 1.21154] 0.002214 (0.04103) [ 0.05395] 0.047683 (0.03999) [ 1.19241] -0.001022 (0.04178) [-0.02446] 0.036711 (0.04095) [ 0.89643] 0.022798 (0.03840) [ 0.59362] 0.144578 (0.04695) [ 3.07929] -0.115786 (0.04858) [-2.38351] 0.010930 (0.04952) [ 0.22072] -0.038395 (0.04563) [-0.84149] 0.154871 (0.04975) [ 3.11328] -0.243440 (0.05121) [-4.75379] 0.009405 (0.17923) [ 0.05247] -0.046014 (0.30593) [-0.15041] 0.033188 (0.17549) [ 0.18912] 0.851891 (0.08238) [ 10.3413] -0.221316

112

D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

(0.23977) [ 0.37699] 0.141517 (0.18619) [ 0.76009] 0.005676 (0.00219) [ 2.58771] 0.656340 0.608276 0.007321 0.007155 13.65546 588.6774 -6.922896 -6.525961 0.020043 0.011432

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

(0.19407) [-0.29197] -0.016900 (0.15070) [-0.11214] -0.002211 (0.00178) [-1.24513] 0.384917 0.298892 0.004796 0.005791 4.474450 623.3584 -7.345834 -6.948900 -0.000122 0.006916 8.02E-30 3.53E-30 4161.452 -49.06649 -46.45806

(0.19945) [ 0.36807] -0.164461 (0.15487) [-1.06189] -0.002406 (0.00182) [-1.31872] 0.378814 0.291935 0.005066 0.005952 4.360239 618.8741 -7.291147 -6.894213 -1.83E-05 0.007073

(0.16953) [ 0.17740] 0.159143 (0.13164) [ 1.20890] -0.001774 (0.00155) [-1.14388] 0.564097 0.503131 0.003660 0.005059 9.252721 645.5280 -7.616195 -7.219261 -8.84E-05 0.007177

(0.03016) [-1.01704] 0.039572 (0.02342) [ 1.68961] 0.000985 (0.00028) [ 3.56955] 0.986507 0.984620 0.000116 0.000900 522.7662 928.6676 -11.06912 -10.67218 0.009018 0.007258

(0.10250) [-2.15912] 0.109320 (0.07960) [ 1.37345] -0.000120 (0.00094) [-0.12801] 0.812460 0.786231 0.001338 0.003059 30.97520 728.0423 -8.622468 -8.225533 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: A(2,1)=0, A(2,2)=0 Convergence achieved after 13 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

12.48612 0.001944 CointEq1 -7.983624 2.423691 -91.19442 142.0708 2.889696 19.67526 0.560337 D(CREDIT) -0.000341 (0.00055) [-0.62295] 0.001802

CointEq2 21.05336 51.83295 -30.30432 -4.156066 -23.49603 -31.80458 -50.50358 D(RR) 0.000000 (0.00000) [NA] 0.000000

D(RL) -0.002518 (0.00039) [-6.37743] 0.000272

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2

D(CPI) 0.000472 (0.00024) [ 1.99036] 0.000496

D(RC) -0.000179 (0.00046) [-0.38623] 0.000487 113

D(IPI_TC) -7.31E-05 (7.0E-05) [-1.04531] 0.000216

D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1))

(0.00053) [ 3.40505] 0.402997 (0.08910) [ 4.52321] 0.139918 (0.09519) [ 1.46983] -0.083317 (0.09290) [-0.89683] 0.086056 (0.09600) [ 0.89643] 0.014401 (0.09411) [ 0.15302] -0.090647 (0.08828) [-1.02686] -0.256033 (0.10833) [-2.36346] -0.088337 (0.11147) [-0.79250] -0.047491 (0.11374) [-0.41755] -0.206154 (0.10488) [-1.96569] -0.001366 (0.11497) [-0.01188] -0.007294 (0.11815) [-0.06173] 0.477323 (0.41312) [ 1.15540] -0.644652 (0.70535) [-0.91395] 0.358873 (0.40076) [ 0.89549] -0.159779 (0.18878) [-0.84636]

(0.00000) [NA] -0.048632 (0.07563) [-0.64301] 0.183288 (0.08081) [ 2.26818] -0.022816 (0.07886) [-0.28931] 0.104833 (0.08149) [ 1.28642] 0.048804 (0.07989) [ 0.61089] 0.078195 (0.07494) [ 1.04349] -0.068671 (0.09196) [-0.74676] -0.182509 (0.09462) [-1.92882] -0.076440 (0.09655) [-0.79172] 0.430497 (0.08903) [ 4.83552] 0.331790 (0.09760) [ 3.39965] 0.053623 (0.10030) [ 0.53464] -0.205911 (0.35070) [-0.58715] 0.527332 (0.59876) [ 0.88071] -0.365416 (0.34020) [-1.07413] 0.144430 (0.16025) [ 0.90125]

(0.00045) [ 1.08666] -0.067079 (0.07551) [-0.88832] -0.041740 (0.08068) [-0.51735] 0.044223 (0.07874) [ 0.56165] -0.109834 (0.08136) [-1.34992] -0.094130 (0.07976) [-1.18009] 0.076769 (0.07482) [ 1.02608] -0.160147 (0.09181) [-1.74425] -0.254000 (0.09447) [-2.68861] -0.113077 (0.09640) [-1.17304] 0.125910 (0.08889) [ 1.41652] 0.303488 (0.09744) [ 3.11457] 0.295976 (0.10014) [ 2.95567] -0.037532 (0.35014) [-0.10719] -0.002788 (0.59781) [-0.00466] 0.090173 (0.33966) [ 0.26548] 0.487953 (0.16000) [ 3.04967]

(0.00038) [ 0.71142] -0.072486 (0.06441) [-1.12534] -0.084031 (0.06882) [-1.22101] -0.018313 (0.06716) [-0.27266] -0.051482 (0.06940) [-0.74177] -0.072818 (0.06804) [-1.07022] 0.082639 (0.06382) [ 1.29488] 0.221669 (0.07832) [ 2.83036] -0.163520 (0.08059) [-2.02915] -0.068567 (0.08223) [-0.83387] 0.153252 (0.07582) [ 2.02121] 0.271455 (0.08312) [ 3.26589] 0.023028 (0.08542) [ 0.26959] 0.209967 (0.29867) [ 0.70300] -0.293729 (0.50994) [-0.57601] 0.184273 (0.28973) [ 0.63601] 0.466344 (0.13648) [ 3.41687]

(6.8E-05) [ 3.18702] -0.002236 (0.01139) [-0.19625] -0.017133 (0.01217) [-1.40740] -0.015857 (0.01188) [-1.33474] -0.004437 (0.01228) [-0.36142] 0.004206 (0.01204) [ 0.34951] -0.014016 (0.01129) [-1.24157] 0.010345 (0.01385) [ 0.74673] -0.005411 (0.01425) [-0.37959] -0.018190 (0.01454) [-1.25062] -0.002994 (0.01341) [-0.22326] 0.019486 (0.01470) [ 1.32539] -0.013150 (0.01511) [-0.87032] 2.327404 (0.05283) [ 44.0544] -2.133218 (0.09020) [-23.6499] 0.765147 (0.05125) [ 14.9301] -0.031590 (0.02414) [-1.30855]

(0.00023) [ 2.15944] 0.039714 (0.03874) [ 1.02515] -0.002606 (0.04139) [-0.06295] 0.044356 (0.04039) [ 1.09808] -0.002329 (0.04174) [-0.05579] 0.035722 (0.04092) [ 0.87296] 0.021090 (0.03838) [ 0.54947] 0.151111 (0.04710) [ 3.20812] -0.113385 (0.04847) [-2.33944] 0.009502 (0.04945) [ 0.19214] -0.047149 (0.04560) [-1.03393] 0.147254 (0.04999) [ 2.94569] -0.248867 (0.05137) [-4.84429] -0.040576 (0.17963) [-0.22589] 0.037379 (0.30669) [ 0.12188] -0.025141 (0.17425) [-0.14428] 0.853141 (0.08208) [ 10.3934]

114

D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.102071 (0.23510) [ 0.43416] 0.134031 (0.18219) [ 0.73568] 0.008578 (0.00247) [ 3.47465] 0.669570 0.623356 0.007039 0.007016 14.48850 591.8967 -6.962154 -6.565220 0.020043 0.011432

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

-0.065231 (0.19957) [-0.32686] -0.020208 (0.15465) [-0.13067] -0.002230 (0.00210) [-1.06426] 0.349479 0.258497 0.005072 0.005956 3.841183 618.7650 -7.289817 -6.892883 -0.000122 0.006916 8.09E-30 3.56E-30 4159.777 -49.04606 -46.43763

0.073418 (0.19926) [ 0.36846] -0.172380 (0.15441) [-1.11638] -0.001771 (0.00209) [-0.84643] 0.379951 0.293230 0.005056 0.005946 4.381338 619.0242 -7.292979 -6.896045 -1.83E-05 0.007073

0.028745 (0.16997) [ 0.16912] 0.149934 (0.13171) [ 1.13833] -0.001808 (0.00178) [-1.01306] 0.561805 0.500519 0.003679 0.005072 9.166930 645.0980 -7.610951 -7.214017 -8.84E-05 0.007177

-0.029657 (0.03006) [-0.98645] 0.038312 (0.02330) [ 1.64444] 0.001210 (0.00032) [ 3.83340] 0.986593 0.984718 0.000115 0.000897 526.1509 929.1897 -11.07548 -10.67855 0.009018 0.007258

-0.219641 (0.10222) [-2.14864] 0.106257 (0.07922) [ 1.34135] 0.000389 (0.00107) [ 0.36230] 0.813466 0.787378 0.001331 0.003051 31.18086 728.4835 -8.627847 -8.230913 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: A(3,1)=0, A(3,2)=0 Convergence achieved after 8 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

0.662030 0.718194 CointEq1 -7.875677 5.230070 -88.19380 138.8997 2.177143 20.30076 -0.548866 D(CREDIT) -0.000402 (0.00054) [-0.73974]

CointEq2 21.98855 65.32929 2.042957 -31.30224 -25.90559 -31.43264 -54.06178 D(RR) -0.000665 (0.00045) [-1.46551]

D(RC) 0.000000 (0.00000) [NA]

D(RL) -0.002435 (0.00038) [-6.44837]

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1

D(CPI) 0.000485 (0.00022) [ 2.22299]

D(IPI_TC) -7.46E-05 (7.0E-05) [-1.06371]

115

CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1))

0.001804 (0.00054) [ 3.32485] 0.412839 (0.08901) [ 4.63801] 0.149898 (0.09516) [ 1.57523] -0.076294 (0.09304) [-0.82005] 0.085270 (0.09643) [ 0.88429] 0.016762 (0.09448) [ 0.17741] -0.083493 (0.08846) [-0.94389] -0.287435 (0.10877) [-2.64255] -0.108113 (0.11222) [-0.96340] -0.053477 (0.11438) [-0.46752] -0.161372 (0.10594) [-1.52325] 0.037598 (0.11451) [ 0.32833] 0.018369 (0.11781) [ 0.15592] 0.610636 (0.41290) [ 1.47890] -0.861444 (0.70493) [-1.22202] 0.507987 (0.40320) [ 1.25990] -0.162755

-0.001621 (0.00045) [-3.57435] -0.026654 (0.07348) [-0.36273] 0.194676 (0.07856) [ 2.47813] -0.004228 (0.07681) [-0.05505] 0.110746 (0.07960) [ 1.39121] 0.059870 (0.07800) [ 0.76757] 0.091949 (0.07302) [ 1.25916] -0.049288 (0.08980) [-0.54889] -0.162368 (0.09264) [-1.75263] -0.064171 (0.09443) [-0.67958] 0.390703 (0.08746) [ 4.46739] 0.312405 (0.09453) [ 3.30466] 0.052981 (0.09726) [ 0.54474] -0.304690 (0.34086) [-0.89388] 0.684952 (0.58195) [ 1.17700] -0.504667 (0.33285) [-1.51619] 0.161862

0.000000 (0.00000) [NA] -0.049931 (0.07539) [-0.66230] -0.029277 (0.08060) [-0.36326] 0.059806 (0.07880) [ 0.75898] -0.106545 (0.08167) [-1.30459] -0.086925 (0.08002) [-1.08624] 0.086550 (0.07492) [ 1.15524] -0.165370 (0.09213) [-1.79505] -0.255613 (0.09505) [-2.68935] -0.110309 (0.09688) [-1.13863] 0.132515 (0.08973) [ 1.47688] 0.315330 (0.09699) [ 3.25122] 0.307289 (0.09978) [ 3.07953] 0.002687 (0.34971) [ 0.00768] -0.070568 (0.59705) [-0.11819] 0.122085 (0.34149) [ 0.35751] 0.490301

0.000251 (0.00038) [ 0.66533] -0.073870 (0.06418) [-1.15106] -0.085033 (0.06861) [-1.23940] -0.018357 (0.06708) [-0.27367] -0.051197 (0.06952) [-0.73642] -0.071639 (0.06812) [-1.05164] 0.084331 (0.06378) [ 1.32232] 0.220974 (0.07842) [ 2.81775] -0.164788 (0.08091) [-2.03672] -0.069988 (0.08247) [-0.84867] 0.153953 (0.07638) [ 2.01563] 0.272401 (0.08256) [ 3.29937] 0.023651 (0.08494) [ 0.27844] 0.198186 (0.29769) [ 0.66574] -0.273561 (0.50824) [-0.53825] 0.169240 (0.29070) [ 0.58219] 0.466122

0.000212 (7.0E-05) [ 3.02602] -0.001486 (0.01135) [-0.13089] -0.016213 (0.01214) [-1.33591] -0.015259 (0.01187) [-1.28604] -0.004551 (0.01230) [-0.37008] 0.004361 (0.01205) [ 0.36191] -0.013443 (0.01128) [-1.19160] 0.006957 (0.01387) [ 0.50150] -0.007748 (0.01431) [-0.54139] -0.018988 (0.01459) [-1.30166] 0.002181 (0.01351) [ 0.16141] 0.023756 (0.01460) [ 1.62664] -0.010582 (0.01503) [-0.70428] 2.342672 (0.05266) [ 44.4881] -2.158021 (0.08990) [-24.0039] 0.782574 (0.05142) [ 15.2190] -0.032296

0.000332 (0.00022) [ 1.52070] 0.046500 (0.03875) [ 1.20011] 0.003006 (0.04142) [ 0.07256] 0.049999 (0.04050) [ 1.23461] -0.001671 (0.04197) [-0.03982] 0.037810 (0.04113) [ 0.91934] 0.024624 (0.03850) [ 0.63952] 0.143350 (0.04735) [ 3.02763] -0.117880 (0.04885) [-2.41316] 0.009195 (0.04979) [ 0.18468] -0.035757 (0.04611) [-0.77541] 0.158477 (0.04985) [ 3.17930] -0.240828 (0.05128) [-4.69602] 0.002449 (0.17973) [ 0.01363] -0.033480 (0.30685) [-0.10911] 0.020242 (0.17551) [ 0.11534] 0.852703

116

D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

(0.18970) [-0.85795] 0.095573 (0.23608) [ 0.40484] 0.119816 (0.18303) [ 0.65464] 0.007621 (0.00234) [ 3.25032] 0.666824 0.620226 0.007098 0.007045 14.31014 591.2180 -6.953878 -6.556944 0.020043 0.011432

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

(0.15661) [ 1.03356] -0.056678 (0.19489) [-0.29082] 0.006580 (0.15109) [ 0.04355] -0.002896 (0.00194) [-1.49633] 0.379658 0.292897 0.004837 0.005816 4.375904 622.6603 -7.337321 -6.940387 -0.000122 0.006916 7.91E-30 3.48E-30 4165.689 -49.11815 -46.50973

(0.16067) [ 3.05161] 0.070396 (0.19995) [ 0.35207] -0.173503 (0.15502) [-1.11926] -0.002693 (0.00199) [-1.35608] 0.375658 0.288338 0.005091 0.005967 4.302058 618.4585 -7.286080 -6.889146 -1.83E-05 0.007073

(0.13677) [ 3.40804] 0.028516 (0.17021) [ 0.16754] 0.144699 (0.13196) [ 1.09656] -0.001661 (0.00169) [-0.98236] 0.560584 0.499127 0.003689 0.005079 9.121586 644.8698 -7.608168 -7.211234 -8.84E-05 0.007177

(0.02419) [-1.33490] -0.030580 (0.03011) [-1.01568] 0.036142 (0.02334) [ 1.54838] 0.001121 (0.00030) [ 3.74708] 0.986555 0.984674 0.000115 0.000898 524.6285 928.9552 -11.07262 -10.67569 0.009018 0.007258

(0.08258) [ 10.3264] -0.222092 (0.10276) [-2.16122] 0.103425 (0.07967) [ 1.29818] -8.67E-05 (0.00102) [-0.08496] 0.811500 0.785137 0.001345 0.003067 30.78109 727.6238 -8.617363 -8.220429 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: A(4,1)=0, A(4,2)=0 Convergence achieved after 22 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

35.69119 0.000000 CointEq1 -5.332361 4.044024 -107.9493 148.6803 -3.156392 20.57182 -13.93856 D(CREDIT) -0.001111

CointEq2 21.29128 64.61669 -0.959506 -28.13271 -24.88818 -30.85047 -51.50137 D(RR) -0.000839

D(RL) 0.000000

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction: CointEq1

D(CPI) 0.000837

D(RC) 0.000830 117

D(IPI_TC) -8.36E-05

CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3))

(0.00051) [-2.19514] 0.001854 (0.00054) [ 3.45693] 0.397716 (0.08863) [ 4.48725] 0.139083 (0.09440) [ 1.47338] -0.093694 (0.09156) [-1.02326] 0.076827 (0.09570) [ 0.80282] 0.012522 (0.09356) [ 0.13384] -0.080660 (0.08791) [-0.91751] -0.317578 (0.10946) [-2.90145] -0.127243 (0.11216) [-1.13450] -0.070476 (0.11403) [-0.61805] -0.140243 (0.10647) [-1.31717] 0.058990 (0.11509) [ 0.51254] 0.036043 (0.11738) [ 0.30708] 0.530712 (0.41180) [ 1.28877] -0.723779 (0.70326) [-1.02918] 0.414253 (0.40296) [ 1.02803]

(0.00043) [-1.96735] -0.001588 (0.00045) [-3.51295] -0.031993 (0.07377) [-0.43366] 0.191910 (0.07857) [ 2.44251] -0.007988 (0.07621) [-0.10481] 0.108416 (0.07965) [ 1.36112] 0.060182 (0.07787) [ 0.77283] 0.095058 (0.07317) [ 1.29909] -0.064343 (0.09110) [-0.70625] -0.174658 (0.09335) [-1.87092] -0.073079 (0.09491) [-0.76996] 0.408021 (0.08862) [ 4.60402] 0.327555 (0.09580) [ 3.41925] 0.062175 (0.09770) [ 0.63641] -0.312772 (0.34276) [-0.91251] 0.701428 (0.58536) [ 1.19829] -0.515917 (0.33540) [-1.53821]

(0.00042) [ 1.99834] 0.000197 (0.00044) [ 0.44732] -0.043753 (0.07568) [-0.57815] -0.022966 (0.08060) [-0.28494] 0.074189 (0.07818) [ 0.94893] -0.100949 (0.08171) [-1.23546] -0.082999 (0.07988) [-1.03898] 0.083039 (0.07506) [ 1.10626] -0.141410 (0.09346) [-1.51308] -0.249618 (0.09577) [-2.60654] -0.105833 (0.09736) [-1.08699] 0.121686 (0.09091) [ 1.33850] 0.301647 (0.09827) [ 3.06952] 0.288675 (0.10022) [ 2.88040] 0.031813 (0.35161) [ 0.09048] -0.122834 (0.60048) [-0.20456] 0.155146 (0.34407) [ 0.45092]

(0.00000) [NA] 0.000000 (0.00000) [NA] -0.066584 (0.06755) [-0.98574] -0.071676 (0.07194) [-0.99632] 0.017236 (0.06978) [ 0.24699] -0.043605 (0.07293) [-0.59790] -0.055128 (0.07130) [-0.77317] 0.091397 (0.06700) [ 1.36417] 0.237791 (0.08342) [ 2.85063] -0.190500 (0.08548) [-2.22868] -0.090594 (0.08690) [-1.04248] 0.173136 (0.08114) [ 2.13368] 0.285565 (0.08771) [ 3.25565] 0.005724 (0.08945) [ 0.06399] 0.177876 (0.31384) [ 0.56678] -0.243329 (0.53596) [-0.45400] 0.122083 (0.30710) [ 0.39754]

(6.6E-05) [-1.26973] 0.000213 (7.0E-05) [ 3.05533] -0.001792 (0.01140) [-0.15721] -0.016165 (0.01214) [-1.33145] -0.014630 (0.01178) [-1.24236] -0.004564 (0.01231) [-0.37080] 0.004706 (0.01203) [ 0.39113] -0.013324 (0.01131) [-1.17846] 0.007073 (0.01408) [ 0.50244] -0.008987 (0.01442) [-0.62301] -0.020149 (0.01467) [-1.37387] 0.002939 (0.01369) [ 0.21459] 0.024342 (0.01480) [ 1.64443] -0.011084 (0.01510) [-0.73426] 2.338244 (0.05296) [ 44.1489] -2.150734 (0.09045) [-23.7786] 0.776726 (0.05183) [ 14.9873]

(0.00022) [ 3.88548] 0.000356 (0.00023) [ 1.55956] 0.051418 (0.03857) [ 1.33322] 0.006011 (0.04108) [ 0.14634] 0.054644 (0.03984) [ 1.37149] 0.001240 (0.04164) [ 0.02978] 0.037903 (0.04071) [ 0.93103] 0.021371 (0.03825) [ 0.55867] 0.158339 (0.04763) [ 3.32452] -0.106983 (0.04880) [-2.19211] 0.017702 (0.04962) [ 0.35677] -0.049542 (0.04633) [-1.06933] 0.145005 (0.05008) [ 2.89542] -0.250487 (0.05107) [-4.90442] 0.026445 (0.17919) [ 0.14758] -0.075895 (0.30601) [-0.24801] 0.050911 (0.17534) [ 0.29036]

118

D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

-0.134373 (0.18861) [-0.71245] 0.110231 (0.23389) [ 0.47129] 0.129635 (0.17859) [ 0.72589] 0.008458 (0.00239) [ 3.54452] 0.672213 0.626369 0.006983 0.006988 14.66296 592.5552 -6.970185 -6.573251 0.020043 0.011432

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

0.167521 (0.15699) [ 1.06711] -0.055566 (0.19468) [-0.28542] -0.003521 (0.14865) [-0.02369] -0.002608 (0.00199) [-1.31305] 0.379580 0.292808 0.004838 0.005816 4.374459 622.6500 -7.337195 -6.940261 -0.000122 0.006916 8.45E-30 3.71E-30 4148.174 -48.90456 -46.29614

0.470074 (0.16104) [ 2.91896] 0.055190 (0.19971) [ 0.27635] -0.198056 (0.15249) [-1.29883] -0.002918 (0.00204) [-1.43212] 0.375723 0.288412 0.005091 0.005967 4.303255 618.4671 -7.286184 -6.889250 -1.83E-05 0.007073

0.449031 (0.14374) [ 3.12393] -0.004371 (0.17825) [-0.02452] 0.053865 (0.13610) [ 0.39576] -0.001494 (0.00182) [-0.82137] 0.516957 0.449399 0.004056 0.005326 7.651997 637.1078 -7.513510 -7.116576 -8.84E-05 0.007177

-0.031958 (0.02426) [-1.31747] -0.031222 (0.03008) [-1.03790] 0.033612 (0.02297) [ 1.46336] 0.001159 (0.00031) [ 3.77731] 0.986547 0.984666 0.000116 0.000899 524.3377 928.9104 -11.07208 -10.67514 0.009018 0.007258

0.842316 (0.08207) [ 10.2635] -0.226088 (0.10177) [-2.22147] 0.106273 (0.07771) [ 1.36757] -0.000373 (0.00104) [-0.35966] 0.814683 0.788764 0.001322 0.003041 31.43245 729.0199 -8.634389 -8.237455 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: A(5,1)=0, A(5,2)=0 Convergence achieved after 14 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

10.79092 0.004537 CointEq1 -7.825812 4.378310 -87.12097 138.9100 2.179393 20.03978 -0.131280 D(CREDIT)

CointEq2 21.89922 69.99292 3.761161 -36.03212 -25.81449 -30.81405 -55.68169 D(RR)

D(RC)

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C Error Correction:

D(RL)

D(CPI)

D(IPI_TC)

119

CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2)) D(IPI_TC(-3))

-0.000293 (0.00055) [-0.53515] 0.001531 (0.00054) [ 2.81381] 0.416778 (0.08901) [ 4.68219] 0.153358 (0.09520) [ 1.61083] -0.072016 (0.09303) [-0.77412] 0.080366 (0.09679) [ 0.83032] 0.012836 (0.09494) [ 0.13520] -0.086585 (0.08886) [-0.97444] -0.284815 (0.10878) [-2.61823] -0.103061 (0.11230) [-0.91776] -0.048016 (0.11445) [-0.41952] -0.157619 (0.10632) [-1.48247] 0.042463 (0.11468) [ 0.37028] 0.025760 (0.11791) [ 0.21848] 0.660932 (0.41337) [ 1.59888] -0.940529 (0.70556) [-1.33303] 0.557520

-0.000630 (0.00045) [-1.39334] -0.001737 (0.00045) [-3.86452] -0.024368 (0.07314) [-0.33316] 0.195591 (0.07823) [ 2.50019] -0.002125 (0.07644) [-0.02780] 0.116535 (0.07953) [ 1.46525] 0.065753 (0.07801) [ 0.84285] 0.097053 (0.07301) [ 1.32923] -0.048344 (0.08939) [-0.54084] -0.164520 (0.09228) [-1.78293] -0.066773 (0.09405) [-0.71000] 0.383921 (0.08737) [ 4.39443] 0.307161 (0.09423) [ 3.25969] 0.046715 (0.09688) [ 0.48217] -0.346517 (0.33967) [-1.02015] 0.749419 (0.57976) [ 1.29263] -0.550438

-0.000190 (0.00047) [-0.40887] 0.000262 (0.00046) [ 0.56532] -0.050063 (0.07525) [-0.66527] -0.029376 (0.08049) [-0.36498] 0.059244 (0.07865) [ 0.75329] -0.107779 (0.08182) [-1.31719] -0.088057 (0.08026) [-1.09713] 0.085896 (0.07512) [ 1.14348] -0.166174 (0.09196) [-1.80696] -0.255024 (0.09493) [-2.68631] -0.109655 (0.09676) [-1.13330] 0.133631 (0.08988) [ 1.48672] 0.316603 (0.09695) [ 3.26575] 0.309281 (0.09968) [ 3.10283] 0.009246 (0.34946) [ 0.02646] -0.080471 (0.59647) [-0.13491] 0.128777

-0.002521 (0.00039) [-6.38894] 0.000431 (0.00039) [ 1.10021] -0.074923 (0.06397) [-1.17117] -0.085571 (0.06842) [-1.25063] -0.019629 (0.06686) [-0.29359] -0.054563 (0.06956) [-0.78438] -0.075376 (0.06823) [-1.10469] 0.080742 (0.06386) [ 1.26434] 0.222356 (0.07818) [ 2.84414] -0.161910 (0.08071) [-2.00616] -0.067571 (0.08226) [-0.82147] 0.155021 (0.07641) [ 2.02873] 0.273107 (0.08242) [ 3.31372] 0.025993 (0.08474) [ 0.30675] 0.218320 (0.29709) [ 0.73487] -0.304543 (0.50708) [-0.60058] 0.191222

0.000000 (0.00000) [NA] 0.000000 (0.00000) [NA] -0.000336 (0.01139) [-0.02950] -0.015333 (0.01218) [-1.25884] -0.014062 (0.01190) [-1.18149] -0.004943 (0.01238) [-0.39917] 0.004212 (0.01215) [ 0.34678] -0.013478 (0.01137) [-1.18559] 0.007562 (0.01392) [ 0.54332] -0.006939 (0.01437) [-0.48294] -0.018118 (0.01464) [-1.23732] 0.002285 (0.01360) [ 0.16800] 0.024291 (0.01467) [ 1.65562] -0.009628 (0.01508) [-0.63823] 2.348852 (0.05289) [ 44.4129] -2.167886 (0.09027) [-24.0158] 0.788100

0.000434 (0.00024) [ 1.81446] 0.000414 (0.00024) [ 1.73995] 0.046561 (0.03869) [ 1.20352] 0.003158 (0.04138) [ 0.07632] 0.050000 (0.04043) [ 1.23663] -0.002673 (0.04207) [-0.06355] 0.036959 (0.04126) [ 0.89569] 0.024079 (0.03862) [ 0.62350] 0.142865 (0.04728) [ 3.02176] -0.117537 (0.04881) [-2.40823] 0.009733 (0.04974) [ 0.19567] -0.034322 (0.04621) [-0.74274] 0.159876 (0.04984) [ 3.20774] -0.239155 (0.05124) [-4.66694] 0.010586 (0.17966) [ 0.05892] -0.046060 (0.30665) [-0.15020] 0.028630

120

D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

(0.40472) [ 1.37754] -0.171390 (0.19006) [-0.90175] 0.092818 (0.23648) [ 0.39250] 0.116061 (0.18344) [ 0.63270] 0.007305 (0.00231) [ 3.16352] 0.665655 0.618894 0.007123 0.007058 14.23512 590.9308 -6.950376 -6.553442 0.020043 0.011432

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

(0.33256) [-1.65514] 0.169476 (0.15618) [ 1.08516] -0.055464 (0.19432) [-0.28543] 0.010183 (0.15073) [ 0.06756] -0.002878 (0.00190) [-1.51674] 0.383243 0.296984 0.004809 0.005799 4.442904 623.1356 -7.343117 -6.946183 -0.000122 0.006916 7.95E-30 3.50E-30 4160.624 -49.05639 -46.44797

(0.34215) [ 0.37638] 0.489859 (0.16068) [ 3.04870] 0.070870 (0.19992) [ 0.35450] -0.172560 (0.15508) [-1.11273] -0.002714 (0.00195) [-1.39024] 0.375786 0.288484 0.005090 0.005966 4.304411 618.4754 -7.286285 -6.889351 -1.83E-05 0.007073

(0.29087) [ 0.65742] 0.462164 (0.13660) [ 3.38341] 0.028341 (0.16996) [ 0.16675] 0.145237 (0.13184) [ 1.10165] -0.001680 (0.00166) [-1.01249] 0.561835 0.500553 0.003679 0.005072 9.168046 645.1036 -7.611019 -7.214085 -8.84E-05 0.007177

(0.05178) [ 15.2202] -0.033267 (0.02432) [-1.36808] -0.031036 (0.03025) [-1.02580] 0.035716 (0.02347) [ 1.52183] 0.001052 (0.00030) [ 3.56218] 0.986421 0.984522 0.000117 0.000903 519.4130 928.1470 -11.06277 -10.66583 0.009018 0.007258

(0.17590) [ 0.16276] 0.851564 (0.08261) [ 10.3088] -0.222257 (0.10278) [-2.16249] 0.102879 (0.07973) [ 1.29041] -0.000114 (0.00100) [-0.11337] 0.811420 0.785045 0.001345 0.003067 30.76491 727.5888 -8.616936 -8.220002 0.006779 0.006616

Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegration Restrictions: A(6,1)=0, A(6,2)=0 Convergence achieved after 10 iterations. Not all cointegrating vectors are identified LR test for binding restrictions (rank = 2): Chi-square(2) Probability

Cointegrating Eq: CREDIT(-1) RR(-1) RC(-1) RL(-1) IPI_TC(-1) CPI(-1) C

6.005905 0.049640 CointEq1 -8.219948 7.600480 -76.88855 130.0561 2.829759 20.30846 1.632628

CointEq2 21.24754 67.22768 6.902883 -35.83274 -25.18924 -30.36689 -51.41316

121

Error Correction: CointEq1 CointEq2 D(CREDIT(-1)) D(CREDIT(-2)) D(CREDIT(-3)) D(RR(-1)) D(RR(-2)) D(RR(-3)) D(RC(-1)) D(RC(-2)) D(RC(-3)) D(RL(-1)) D(RL(-2)) D(RL(-3)) D(IPI_TC(-1)) D(IPI_TC(-2))

D(CREDIT) -0.000209 (0.00054) [-0.38397] 0.001884 (0.00054) [ 3.47693] 0.413378 (0.08880) [ 4.65530] 0.151309 (0.09501) [ 1.59264] -0.074541 (0.09291) [-0.80229] 0.084625 (0.09635) [ 0.87829] 0.016694 (0.09443) [ 0.17679] -0.084234 (0.08829) [-0.95406] -0.289667 (0.10769) [-2.68985] -0.112893 (0.11219) [-1.00624] -0.056901 (0.11436) [-0.49756] -0.156173 (0.10573) [-1.47705] 0.041719 (0.11381) [ 0.36658] 0.018343 (0.11704) [ 0.15672] 0.612308 (0.41306) [ 1.48239] -0.864746 (0.70515) [-1.22633]

D(RR) -0.000747 (0.00045) [-1.65586] -0.001695 (0.00045) [-3.76690] -0.027101 (0.07317) [-0.37040] 0.192670 (0.07828) [ 2.46120] -0.006470 (0.07656) [-0.08451] 0.111928 (0.07939) [ 1.40981] 0.059274 (0.07781) [ 0.76180] 0.091016 (0.07275) [ 1.25109] -0.040651 (0.08873) [-0.45812] -0.152166 (0.09244) [-1.64603] -0.057487 (0.09423) [-0.61006] 0.376935 (0.08712) [ 4.32652] 0.300675 (0.09377) [ 3.20639] 0.048618 (0.09644) [ 0.50413] -0.314218 (0.34035) [-0.92322] 0.700296 (0.58103) [ 1.20527]

D(RC) -0.000600 (0.00042) [-1.41684] -4.68E-05 (0.00042) [-0.11073] -0.049538 (0.07522) [-0.65856] -0.030007 (0.08048) [-0.37285] 0.056622 (0.07871) [ 0.71941] -0.107927 (0.08162) [-1.32228] -0.087665 (0.07999) [-1.09590] 0.088391 (0.07479) [ 1.18182] -0.171613 (0.09123) [-1.88120] -0.255363 (0.09504) [-2.68689] -0.110062 (0.09688) [-1.13609] 0.132740 (0.08957) [ 1.48200] 0.318076 (0.09641) [ 3.29930] 0.313435 (0.09915) [ 3.16128] -0.008938 (0.34991) [-0.02555] -0.050641 (0.59734) [-0.08478]

D(RL) -0.002672 (0.00038) [-6.99810] 0.000169 (0.00038) [ 0.44428] -0.073649 (0.06385) [-1.15341] -0.086709 (0.06832) [-1.26921] -0.020388 (0.06681) [-0.30517] -0.050249 (0.06929) [-0.72525] -0.073427 (0.06790) [-1.08134] 0.080764 (0.06349) [ 1.27210] 0.234767 (0.07744) [ 3.03167] -0.151735 (0.08068) [-1.88078] -0.062115 (0.08224) [-0.75533] 0.133530 (0.07603) [ 1.75624] 0.254842 (0.08184) [ 3.11404] 0.014643 (0.08416) [ 0.17398] 0.176698 (0.29702) [ 0.59489] -0.240091 (0.50707) [-0.47349]

D(IPI_TC) -7.30E-05 (7.0E-05) [-1.04183] 0.000214 (7.0E-05) [ 3.06604] -0.001308 (0.01133) [-0.11539] -0.016052 (0.01213) [-1.32363] -0.015176 (0.01186) [-1.27963] -0.004667 (0.01230) [-0.37947] 0.004337 (0.01205) [ 0.35983] -0.013405 (0.01127) [-1.18947] 0.006521 (0.01375) [ 0.47439] -0.008105 (0.01432) [-0.56597] -0.019244 (0.01460) [-1.31829] 0.002525 (0.01350) [ 0.18710] 0.024196 (0.01453) [ 1.66564] -0.010302 (0.01494) [-0.68957] 2.342016 (0.05272) [ 44.4202] -2.156990 (0.09001) [-23.9644]

D(CPI) 0.000000 (0.00000) [NA] 0.000000 (0.00000) [NA] 0.049078 (0.03891) [ 1.26142] 0.004706 (0.04163) [ 0.11304] 0.050881 (0.04071) [ 1.24987] -0.002334 (0.04222) [-0.05529] 0.038805 (0.04137) [ 0.93788] 0.027817 (0.03868) [ 0.71908] 0.136149 (0.04718) [ 2.88547] -0.121031 (0.04916) [-2.46212] 0.007610 (0.05011) [ 0.15186] -0.030727 (0.04633) [-0.66327] 0.165354 (0.04986) [ 3.31608] -0.233983 (0.05128) [-4.56266] 0.001044 (0.18098) [ 0.00577] -0.030640 (0.30896) [-0.09917]

122

D(IPI_TC(-3)) D(CPI(-1)) D(CPI(-2)) D(CPI(-3)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.508788 (0.40333) [ 1.26147] -0.159905 (0.18930) [-0.84469] 0.094149 (0.23593) [ 0.39905] 0.117296 (0.18354) [ 0.63908] 0.007563 (0.00232) [ 3.25489] 0.667339 0.620812 0.007087 0.007040 14.34332 591.3447 -6.955423 -6.558488 0.020043 0.011432

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

-0.512884 (0.33234) [-1.54326] 0.157475 (0.15598) [ 1.00956] -0.054567 (0.19441) [-0.28069] 0.013960 (0.15123) [ 0.09231] -0.002818 (0.00191) [-1.47196] 0.382948 0.296647 0.004812 0.005801 4.437349 623.0963 -7.342638 -6.945704 -0.000122 0.006916 7.95E-30 3.50E-30 4163.017 -49.08557 -46.47715

0.107333 (0.34167) [ 0.31414] 0.498141 (0.16036) [ 3.10632] 0.076158 (0.19986) [ 0.38105] -0.161412 (0.15548) [-1.03816] -0.002737 (0.00197) [-1.39040] 0.376388 0.289170 0.005086 0.005963 4.315471 618.5545 -7.287250 -6.890316 -1.83E-05 0.007073

0.148151 (0.29003) [ 0.51081] 0.464230 (0.13613) [ 3.41027] 0.031553 (0.16966) [ 0.18598] 0.159160 (0.13198) [ 1.20593] -0.001619 (0.00167) [-0.96893] 0.563557 0.502517 0.003664 0.005062 9.232455 645.4266 -7.614959 -7.218025 -8.84E-05 0.007177

0.781568 (0.05148) [ 15.1811] -0.031541 (0.02416) [-1.30532] -0.030392 (0.03012) [-1.00918] 0.036704 (0.02343) [ 1.56669] 0.001108 (0.00030) [ 3.73505] 0.986552 0.984671 0.000115 0.000899 524.5301 928.9401 -11.07244 -10.67551 0.009018 0.007258

0.014580 (0.17672) [ 0.08250] 0.859155 (0.08294) [ 10.3582] -0.219533 (0.10338) [-2.12365] 0.107738 (0.08042) [ 1.33972] -0.000239 (0.00102) [-0.23458] 0.809307 0.782637 0.001360 0.003084 30.34487 726.6753 -8.605796 -8.208862 0.006779 0.006616

Chuẩn đoán mô hình VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Sample: 2001M01 2014M12 Included observations: 164

Lags 1 2 3 4

Prob 0.2418 0.3515 0.6726 0.0798

LM-Stat 41.54673 38.63354 31.71519 48.49292 Probs from chi-square with 36 df. VEC Residual Normality Tests Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl) Null Hypothesis: residuals are multivariate normal Sample: 2001M01 2014M12 Included observations: 164

123

Component Skewness

1 2 3 4 5 6 Joint Component 1 2 3 4 5 6 Joint

-1.084095 4.243055 2.691416 -0.207595 0.188443 0.270557 Kurtosis 16.63236 35.40807 22.02076 11.45700 3.303418 7.973361

Chi-sq 32.12381 492.0961 197.9951 1.177949 0.970623 2.000830 726.3643 Chi-sq 1269.915 7176.935 2472.226 488.7261 0.629094 169.0179 11577.45 df

df 1 1 1 1 1 1 6 df 1 1 1 1 1 1 6 Prob.

Component Jarque-Bera

1 2 3 4 5 6

1302.038 7669.031 2670.221 489.9041 1.599717 171.0187

2 2 2 2 2 2

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4494 0.0000

Joint

12303.81

0.0000

Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.2778 0.3245 0.1572 0.0000 Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4277 0.0000 0.0000

VEC Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross Terms (only levels and squares) Sample: 2001M01 2014M12 Included observations: 164

Chi-sq

Prob.

1260.858

840

0.0000

Joint test: Individual components:

Dependent R-squared

res1*res1 res2*res2 res3*res3 res4*res4 res5*res5 res6*res6 res2*res1 res3*res1 res3*res2 res4*res1 res4*res2 res4*res3

0.306832 0.159608 0.452481 0.421124 0.238609 0.671778 0.615700 0.562589 0.433595 0.415297 0.236127 0.438060

F(40,123) 1.361153 0.584009 2.541244 2.237020 0.963661 6.293670 4.926551 3.954999 2.353981 2.184083 0.950538 2.397114

Prob. 0.1025 0.9738 0.0000 0.0004 0.5395 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0006 0.5603 0.0001

Chi-sq(40) 50.32043 26.17578 74.20689 69.06436 39.13188 110.1717 100.9747 92.26457 71.10965 68.10875 38.72483 71.84184

Prob. 0.1270 0.9549 0.0008 0.0029 0.5092 0.0000 0.0000 0.0000 0.0018 0.0037 0.5276 0.0015

124

res5*res1 res5*res2 res5*res3 res5*res4 res6*res1 res6*res2 res6*res3 res6*res4 res6*res5

0.344729 0.299962 0.332471 0.353913 0.491103 0.408981 0.517509 0.433081 0.608431

1.617712 1.317618 1.531541 1.684419 2.967475 2.127881 3.298175 2.349056 4.778030

0.0240 0.1280 0.0400 0.0159 0.0000 0.0009 0.0000 0.0002 0.0000

56.53549 49.19375 54.52523 58.04169 80.54082 67.07293 84.87147 71.02530 99.78275

0.0432 0.1511 0.0626 0.0324 0.0002 0.0047 0.0000 0.0018 0.0000

125

126

Luận án tiến sĩ Kinh tế: Phân tích kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Việt Nam: Tiếp cận bằng mô hình VECM

Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Tr−êng ®¹i häc kinh tÕ quèc d©n (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)

§ç KH¾C H¦ëNG

PH¢N TÝCH K£NH TÝN DôNG NG¢N HµNG TRONG C¥ CHÕ TRUYÒN DÉN TIÒN TÖ ë VIÖT NAM: TIÕP CËN B»NG M¤ H×NH VECM

Hµ Néi – 2017

Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Tr−êng ®¹i häc kinh tÕ quèc d©n (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)

§ç KH¾C H¦ëNG

PH¢N TÝCH K£NH TÝN DôNG NG¢N HµNG TRONG C¥ CHÕ TRUYÒN DÉN TIÒN TÖ ë VIÖT NAM: TIÕP CËN B»NG M¤ H×NH VECM

Người hướng dẫn khoa học:

1: PGS.TS. VŨ KIM DŨNG

2: PGS.TS. TÔ TRUNG THÀNH

LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

PHẦN MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM VỀ CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TIỀN TỆ THÔNG QUA KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

1.1. Tổng quan lý thuyết về cơ chế truyền dẫn tiền tệ

1.1.1. Kênh lãi suất

1.1.2. Kênh tỉ giá

1.1.3. Kênh giá tài sản

1.1.4. Kênh tín dụng ngân hàng

1.2. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm

1.2.1. Nghiên cứu trên thế giới

1.2.2. Nghiên cứu tại Việt Nam

1.3. Kết luận

CHƯƠNG 2: THỰC THI CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM THÔNG QUA KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

2.1. Mục tiêu điều hành

2.1.1. Mục tiêu lạm phát

2.1.2. Mục tiêu tăng trưởng kinh tế

2.2. Mục tiêu trung gian

2.2.1. Mục tiêu tăng trưởng tín dụng

2.2.2. Mục tiêu tổng phương tiện thanh toán

2.3. Các công cụ thực thi chính sách tiền tệ

2.3.1. Công cụ dự trữ bắt buộc

2.3.2. Hạn mức tín dụng

2.3.3. Công cụ lãi suất

2.3.4. Tỉ giá

2.3.2. Thị trường mở

2.4. Diễn biến thực thi chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng

2.5. Kết luận

CHƯƠNG 3: XÁC ĐỊNH SỰ TỒN TẠI KÊNH TÍN DỤNG NGÂN HÀNG TRONG CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TIỀN TỆ Ở VIỆT NAM

3.1. Phương pháp nghiên cứu

3.2. Thiết lập mô hình xác định kênh truyền dẫn tín dụng ngân hàng ở Việt Nam

3.3. Phân tích dữ liệu và kiểm tra điều kiện áp dụng mô hình

3.3.1. Phân tích dữ liệu

3.3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị

Mức

Sai phân bậc 1

giá trị gốc

(t-statistic)

Kết luận bậc

Các biến

(t-statistic)

tích hợp

3.3.3. Kiểm định lựa chọn bước trễ tối ưu và phương trình đồng tích hợp

FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion VAR Lag Exclusion Wald Tests

3.3.4. Xác định điều kiện để áp dụng kênh tín dụng ngân hàng

3.4. Kiểm định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam

3.4.1. Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn đồng tích hợp

3.4.2. Kết quả ước lượng mối quan hệ động trong ngắn hạn

3.4.3. Chuẩn đoán mô hình

3.4.4. Tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ

3.5. Kết luận

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP

4.1. Kết luận từ kết quả nghiên cứu

4.2. Gợi ý điều hành chính sách tiền tệ thông qua kênh tín dụng ngân hàng

4.3. Định hướng nghiên cứu tiếp theo

NHỮNG CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Kiểm định biến tồn tại trong dài hạn Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Chuẩn đoán mô hình VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Sample: 2001M01 2014M12 Included observations: 164

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính