Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

11
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đánh giá tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng, biến động giá cổ phiếu và trái phiếu thông qua mô hình kết nối động với tham số biến đổi TVP-VAR cho khoảng thời gian từ 2010 tới hết quý 2 năm 2023.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR

Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR Lê Hải Trung Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 25/10/2023 Ngày nhận bản sửa: 24/11/2023 Ngày duyệt đăng: 01/12/2023 Tóm tắt: Bài viết đánh giá tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng, biến động giá cổ phiếu và trái phiếu thông qua mô hình kết nối động với tham số biến đổi TVP-VAR cho khoảng thời gian từ 2010 tới hết quý 2 năm 2023. Kết quả cho thấy mức độ kết nối giữa tăng trưởng tín dụng, biến động giá trái phiếu và cổ phiếu biến thiên theo thời gian. Trong đó, tăng trưởng tín dụng là biến lan truyền tác động chính tới biến động của hệ thống. Tuy nhiên, tác động lan truyền của tăng trưởng chủ yếu do sự liên thông với biến động giá cổ phiếu, trong khi tính kết nối của tăng trưởng tín dụng và biến động giá trái phiếu là không rõ ràng. Ngược lại, biến động của giá cổ phiếu có tác động lan truyền tới biến động giá trái phiếu, cho thấy sự thay đổi của mức độ chấp nhận rủi ro của các chủ thể trên thị trường trong các giai đoạn của chu kỳ tài chính. Trên cở sở kết quả thực nghiệm, tác giả đề xuất một số hàm ý chính sách cho các cơ quan quản lý. Từ khóa: Tác động tràn, Tăng trưởng tín dụng, Giá tài sản tài chính Spillovers between credit growth and financial assets: Evidence from TVP-VAR connectedness model Abstract: The article assesses the spillover effects among credit growth, stock, and bond returns through a dynamic network model with time-varying parameters, TVP-VAR, from 2010 to 2023Q2. The findings reveal a dynamic interconnection among credit growth, stock price volatility, and bond prices over time. Notably, credit growth emerges as the primary shock spillover to the system. However, credit growth spillover effects are mainly toward stock returns dynamics, while the connection between credit growth and bond returns is much less clear. Conversely, stock return exhibits spillover effects on bond return, indicating changes in risk appetite among market participants during various financial market cycles. Based on the empirical results, the authors propose some policy implications. Keywords: Spillover, Credit Growth, Financial Assets Prices Doi: 10.59276/TCKHDT.2024.1.2.2609 Le, Hai Trung Email: trunglh@hvnh.edu.vn Banking Academy of Vietnam Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng © Học viện Ngân hàng Số 260+261- Tháng 1&2. 2024 46 ISSN 1859 - 011X
LÊ HẢI TRUNG 1. Giới thiệu dụng và biến động giá tài sản tài chính, cụ thể là biến động giá trái phiếu và cổ phiếu, Mối quan hệ tương quan giữa tăng trưởng tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2010 tín dụng và biến động giá tài sản là một tới Quí 2 năm 2023 thông qua mô hình chủ đề được nhiều nhà nghiên cứu và các liên kết động với tham số biến đổi TVP- cơ quan quản lý quan tâm. Reinhart và VAR (Time-varying Parameter Vector Rogoff (2009) chỉ ra rằng, khủng hoảng tài Autorgresesive Model). Phương pháp này chính thường xuất phát từ một chu kỳ tăng cho phép đánh giá mức độ kết nối tổng thể trưởng tín dụng quá mức và không ổn định giữa các biến số trong hệ thống qua thời dẫn đến bong bóng giá tài sản. Tỷ lệ nợ gian. Đồng thời, phương pháp này cho phép cao trong nền kinh tế cùng với sự sụt giảm đánh giá mức độ lan truyền rủi ro giữa các mạnh của giá tài sản khiến cho nền kinh biến số trong hệ thống cũng như giữa các tế thực đối mặt với rủi ro suy thoái kinh tế cặp biến số trong hệ thống. Trên cơ sở đánh dài hạn, như đã xảy ra trong cuộc khủng giá mức độ tương quan và tính lan truyền hoảng tài chính toàn cầu 2007-2009 (Jordà giữa tăng trưởng tín dụng và biến động của và cộng sự, 2013). Ngược lại, sự tăng giá giá tài sản tài chính, cơ quan quản lý Việt của tài sản cũng góp phần thúc đẩy tăng Nam có thể nhận diện sớm các thời kỳ tăng trưởng tín dụng bởi sự gia tăng của các tài trưởng tín dụng quá mức và bùng nổ giá tài sản bảo đảm (Bleck & Liu, 2018), tăng khả sản nhằm thiết kế các chính sách an toàn vĩ năng và mức độ sẵn sàng vay nợ của các mô phù hợp để giảm thiểu rủi ro hệ thống chủ thể trong nền kinh tế nhờ sự tự tin về và thúc đẩy ổn định thị trường tài chính. tiềm tàng tăng giá của tài sản trong tương lai (Goodhart & Tsomocos, 2012). 2. Tổng quan nghiên cứu Việc đánh giá mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và biến động giá tài sản tài Bernanke và cộng sự (1999) là một trong chính càng trở nên quan trọng đối với hệ những nghiên cứu bản lề mô tả mối quan thống tài chính phụ thuộc vào ngân hàng hệ giữa tăng trưởng tín dụng và biến động như Việt Nam. Bats và Houben (2020) chỉ giá tài sản với lý thuyết về “phóng đại tài ra rằng bong bóng giá tài sản xuất phát từ chính” (Financial Accelerator Theory). tăng trưởng tín dụng quá mức sẽ dẫn đến Theo đó, tăng trưởng tín dụng và biến động rủi ro hệ thống cao hơn và khủng hoảng tài giá tài sản có mối quan hệ hai chiều và tác chính nghiêm trọng hơn ở các quốc gia có động lẫn nhau. Tăng trưởng tín dụng có thể hệ thống tài chính dựa trên ngân hàng. Bên giúp mở rộng nguồn vốn khả dụng, làm gia cạnh đó, thị trường cổ phiếu và trái phiếu tăng chi tiêu và mức độ đầu tư của các chủ Việt Nam đã có những phát triển mạnh mẽ thể trong nền kinh tế, từ đó làm gia tăng giá trong thời gian gần đây. Tính tới cuối năm tài sản. Giá tài sản gia tăng, ngược lại, có 2022, quy mô vốn hoá của thị trường cổ thể giúp cho các chủ thể dễ dàng vay vốn phiếu và trái phiếu Việt Nam lần lượt ở mức hơn do sự gia tăng của tài sản sản bảo đảm 55,2% và 25,1% GDP. Điều này khiến cho và giá trị gia sản. Ở chiều ngược lại, khi tín mối quan hệ tương quan giữa tăng trưởng dụng thu hẹp, các chủ thể trong nền kinh tế tín dụng và biến động giá tài sản tài chính gặp hạn chế trong việc tiếp cận tài chính, ở Việt Nam ngày càng chặt chẽ. suy giảm đầu tư và buộc phải bán tài sản Trong nghiên cứu này, tác giả đánh giá tác để giảm đòn bẩy tài chính khiến giá tài sản động lan truyền động giữa tăng trưởng tín suy giảm. Khi sụt giảm giá tài sản quá mức, Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 47
Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR cùng với tín dụng suy giảm nhanh chóng cổ phiếu cũng như giảm mức hấp dẫn đối do khả năng vay vốn sụt giảm của các chủ với các công cụ thu nhập cố định như trái thể, nền kinh tế có xác suất cao rơi vào suy phiếu. Bên cạnh đó, các giai đoạn của chu thoái kinh tế (Borio & Lowe, 2002). kỳ tín dụng cũng có tác động tới mối quan Mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và hệ giữa các loại tài sản tài chính (Dong biến động giá tài sản cũng có thể được giải và cộng sự, 2018). Giai đoạn tín dụng mở thích thông qua lý thuyết về bất ổn tài chính rộng làm gia tăng hành vi chấp nhận rủi (Financial Instability Theory) của Minsky ro, làm tăng sự hấp dẫn của các tài sản tài (1980). Theo đó, tăng trưởng tín dụng có chính có mức độ rủi ro cao như cổ phiếu tính chu kỳ và gắn liền với mức độ chấp so với trái phiếu. Ngược lại, giai đoạn thu nhận rủi ro của các chủ thể trong nền kinh hẹp tín dụng làm giảm mức chấp nhận rủi tế. Trong giai đoạn tín dụng mở rộng, mức ro của các chủ thể do khả năng tiếp cận vốn độ đầu tư và tiêu dùng gia tăng làm tăng suy giảm, làm tăng sức hấp dẫn của các tài mức độ lạc quan và sẵn sàng chấp nhập rủi sản tài chính có mức độ an toàn cao hơn ro của các chủ thể trong nền kinh tế. Điều như trái phiếu chính phủ so với cổ phiếu này làm tăng giá tài sản vượt ra khỏi giá trị (Claessens và cộng sự, 2012). thực, đặc biệt là các tài sản có tính đầu cơ Thứ hai, tác động lan truyền giữa tăng như bất động sản hay cổ phiếu (Allen & trưởng tín dụng và biến động giá tài sản Gale, 2000). Khi mức độ rủi ro gia tăng dẫn tài chính có thể thông qua kênh kỳ vọng đến bất ổn tài chính, sự sụt giảm của giá tài và hành vi đầu tư của thị trường. Zeldes sản khiến các ngân hàng buộc phải thu hẹp (2002) chỉ ra rằng, tăng trưởng tín dụng tín dụng nhằm giảm thiểu rủi ro dẫn đến dẫn tới sự gia tăng của giá trị gia sản của suy giảm tăng trưởng tín dụng. các hộ gia đình cũng như mở rộng giá trị Như vậy, có thể thấy rằng tăng trưởng tín bảng cân đối tài sản của các doanh nghiệp. dụng và biến động giá tài sản tài chính có Điều này làm gia tăng mức độ kỳ vọng và mối quan hệ chặt chẽ. Trên cơ sở lý thuyết lạc quan của nền kinh tế, giảm kỳ vọng về kể trên, các nghiên cứu thực nghiệm đã suy thoái kinh tế, giúp các chủ thể trong phát triển và chỉ ra các kênh tác động và nền kinh tế sẵn sàng thực hiện đầu tư vào lan truyền biến động giữa tăng trưởng tín các tài sản tài chính. Mức độ tăng gia sản dụng và tài sản tài chính. của các cá nhân và mở rộng bảng cân đối Thứ nhất, tăng trưởng tín dụng và biến động kế toán của các doanh nghiệp, ngược lại, giá tài sản tài chính có thể lan truyền thông làm tăng khả năng vay nợ của các chủ qua biến động lãi suất thị trường (Bernanke thể, từ đó thúc đẩy tăng trưởng tín dụng & Gertler, 2000a). Giai đoạn tín dụng mở (Žukauskas & Hülsmann, 2019). Bên cạnh rộng thường gắn liền với lãi suất suy giảm đó, việc mở rộng bảng cân đối tài sản cùng do mức độ khả dụng vốn gia tăng. Điều chi phí vốn rẻ hơn giúp kỳ vọng về giá trị này giúp giảm chi phí vốn cho các chủ thể của các doanh nghiệp gia tăng, làm tăng trong nền kinh tế, thúc đẩy gia tăng đầu tư giá cổ phiếu, cùng với giảm xác suất vỡ nợ vào các tài sản tài chính. Ngược lại, giai của doanh nghiệp, làm giảm tỷ suất sinh lời đoạn tín dụng thu hẹp gắn liền với mức gia trái phiếu cả doanh nghiệp (Bleck & Liu, tăng của lãi suất thị trường, làm tăng chi 2018). Đặc biệt, cơ chế lan truyền thông phí vốn của các chủ thể trong nền kinh tế. qua kỳ vọng của nhà đầu tư được gia tăng Điều này khiến cho tăng mức lãi suất chiết bởi các hành vi đầu tư theo cảm xúc hoặc khấu trên thị trường tài chính, làm giảm giá tâm lý bầy đàn (herd behavior) và sợ bị bỏ 48 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
LÊ HẢI TRUNG lỡ (Fear of missing out), khiến mối quan hệ cách cụ thể mối quan hệ liên kết giữa tăng giữa tăng trưởng tín dụng và biến động giá trưởng tín dụng và biến động giá tài sản tài tài sản tài chính rõ ràng hơn ở các giai đoạn chính. Đặc biệt, việc sử dụng mô hình biến mở rộng và thu hẹp cực đại của chu kỳ tài động kết hợp với tham số biến đổi TVP- chính (Claessens và cộng sự, 2012; Gerba VAR cho phép đánh giá mức độ kết nối tổng và cộng sự, 2023). thể giữa tăng trưởng tín dụng và biến động Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra giá cổ phiếu, trái phiếu qua thời gian. Đồng mối quan hệ lan truyền giữa tăng trưởng thời, phương pháp này cho phép đánh giá tín dụng và biến động giá tài sản tài chính. mức độ lan truyền rủi ro giữa các biến số Sử dụng dữ liệu từ 18 quốc gia phát triển, trong hệ thống cũng như giữa các cặp biến Bruggeman (2007) chỉ ra rằng tăng trưởng số trong hệ thống qua thời gian nhằm phát tín dụng cùng sự gia tăng của thanh khoản hiện biến số khởi tạo tác động lan truyền tại các tài sản thường sẽ được tiếp diễn bởi các thời điểm khác nhau. một giai đoạn tăng giá mạnh của tài sản. Tương tự, Nasseh và Strauss (2000) chỉ ra 3. Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ tương quan giữa tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng kinh tế và tăng giá 3.1. Mô hình đo lường chu kỳ tài chính cổ phiếu tại các quốc gia Châu Âu. Gần đây hơn, Singh và Nadkarni (2020) nghiên Trong hai nghiên cứu bản lề của mình, cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng, Diebold và Yilmaz (2012); Diebold và biến động giá tài sản tài chính và chính Yılmaz (2014) đã mở rộng mô hình mô hình sách tiền tệ tại cả các quốc gia phát triển vector tự hồi quy (Vector Autoregressive và đang phát triển. Các tác giả đã chỉ tăng Regression- VAR) của Sims (1980) và trưởng tín dụng tác động tới biến động giá giới thiệu khái niệm về mô hình kết nối cổ phiếu cũng như bất động sản thông qua (connectedness) để đo lường mức độ kết các biến động của các biến số kinh tế vĩ nối giữa các biến thời gian thông qua sự mô. Đối với các quốc gia đang phát triển, tương quan động và mức độ phụ thuộc lẫn mức độ liên kết của tăng trưởng tín dụng nhau của các biến. Phương pháp này cho và biến động giá tài sản tài chính chủ yếu phép đo lường mức độ ảnh hưởng, hay tác thông qua kênh kỳ vọng và hành vi rủi ro động tràn (spillover), của biến thời gian của các chủ thể trong nền kinh tế. Điều này này đối với biến thời gian trong hệ thống. là bởi các quốc gia đang phát triển có mức Tuy nhiên, để xác định sự thay đổi trong độ bất cân xứng thông tin cao và tỷ lệ nhà mức độ liên kết của các biến trong hệ thống đầu tư cá nhân với nhiều hành vi đầu tư qua thời gian, Diebold và Yilmaz (2012); theo cảm xúc. Diebold và Yılmaz (2014) đề xuất ước Rất ít các nghiên cứu ở Việt Nam đã đánh lượng hệ thống VAR với cấu trúc cửa sổ giá sự liên kết và lan truyền giữa tăng trưởng trượt (rolling window estimatinos). Theo tín dụng và biến động giá tài sản tài chính. đó, mô hình VAR được ước lượng liên tục Một số nghiên cứu trước đây mới chỉ đánh qua các cửa sổ khác nhau và mức độ liên giá tác động của tăng trưởng tín dụng tới kết giữa các biến được xác định thông qua biến động giá cổ phiếu gián tiếp thông qua hàm phân rã phương sai tại mỗi cửa sổ. biến động của lãi suất như Hằng (2022) hay Cách tiếp cận này có hai nhược điểm lớn, Hà (2023). Trong phạm vi hiểu biết của tác bao gồm (i) ước lượng của mô hình VAR giả, đây là nghiên cứu đầu tiên đánh giá một phụ thuộc vào độ dài cửa sổ ước lượng và Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 49
Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR (ii) có thể gặp phải ước lượng chệch do các tự của các biến số thời gian trong mô hình quan sát ngoại lai tại mỗi cửa sổ ước lượng VAR. GFEVD có thể được hiểu là tác động (Chatziantoniou và cộng sự, 2023). Để cải của cú sốc của biến j tới cú sốc của biến i thiện vấn đề này, Koop và Korobilis (2014) dựa trên phương sai của lỗi dự báo của biến đề xuất mô hình VAR với tham số biến i, được viết như sau: thiên (TVP-VAR), cho phép tham số của θijt(H) = ((Σt)jj-1∑Hh=0((ΨhΣt)ijt)2) × mô hình VAR biến thiên theo thời gian. (∑ h=0(ΨhΣtΨ'h)ii) H -1 Gabauer và Gupta (2018) kết hợp mô hình θijt(H) = (θijt(H))(∑Nk=1 θijt(H))-1 này vào mô hình liên kết của Diebold và với θijt(H) là mức độ đóng góp của biến Yilmaz (2012); Diebold và Yılmaz (2014) j tới phương sai của lỗi dự báo của biến để đo lường mức độ liên kết của các biến i với khung dự báo (H). θijt(H) là giá trị thời gian mà không phụ thuộc vào cửa sổ chuẩn hóa của θijt(H), thỏa mãn điều kiện: ước lượng cũng như tác động chệch của ∑Ni=1θijt(H) = 1 và ∑Nj=1∑Ni=1θijt(H) = N. quan sát ngoại lai. Tiếp theo, mức độ kết nối giữa các biến thời Nhóm nghiên cứu ứng dụng phát triển của gian trong mô hình có thể được xác định Gabauer và Gupta (2018) để đánh giá tác như sau. Với mỗi cặp biến thời gian trong hệ động của tăng trưởng tín dụng đến biến thống, chúng ta có thể xác định được mức động giá tài sản tài chính. Cụ thể, nhóm độ liên kết: NPDCijt(H) = θijt(H) − θijt(H). tác giả ước lượng mô hình TVP-VAR(1), Nếu NPDCijt(H) > 0 ( NPDCijt(H) < 0 ), thì với độ trễ 1 chu kỳ được lựa chọn từ chỉ số nghĩa là biến j lan truyền tác động tới biến i BIC (Bayesian Information Criterion) để nhiều hơn (ít hơn) là chiều ngược lại. đánh giá mức độ liên kết của tăng trưởng Tổng giá trị kết nối của một biến thể hiện tín dụng và biến động giá tài sản tài chính qua giá trị TOit(H), đo lường mức độ truyền như sau: tải cú sốc của biến i tới tất cả các biến khác xt = Φtxt−1 + ϵt ϵt ~ N(0, Σt) trong hệ thống. vec(Φt) = vec(Φt−1) + υt υt ~ N(0, Rt) TOit(H) = ∑Ni = 1,i ≠ jθijt(H) (1) Ngược lại, tổng giá trị kết nối FROMit(H), đo với xt, xt−1 và ϵt là các vector N×1, thể hiện lường mức độ bị ảnh hưởng của biến i bởi các tăng trưởng tín dụng, biến động giá trái cú sốc từ các biến j còn lại trong hệ thống: phiếu và biến động giá cổ phiếu ở các quý FROMit(H) = ∑Nj = 1,i ≠ jθijt(H) t, t−1 cùng với phần sai số của mô hình. Φt Từ đó, mức độ kết nối thuần của biến i và Σt là các ma trận N×N lần lượt thể hiện tới tất cả các biến trong hệ thống có thể các hệ số của phương trình VAR và ma được đo lường bằng chênh lệch giữa giá trị trận phương sai-hiệp phương sai biến thiên truyền tải cú sốc của biến i tới hệ thống so theo thời gian. vec(Φt) và υt là các vector với giá trị bị truyền tải của biến i bởi các N2×1 và Rt là ma trận N2×N2. biến còn lại trong hệ thống. Để đo lường mức độ liên kết giữa các biến NETit(H) = TOit(H) − FROMit(H) thời gian với tham số biến thiên, nhóm Nếu giá trị thuần NETit(H) > 0 cho thấy nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tách biến i có tác động lan truyền thuần (bị lan phương sai lỗi dự báo tổng quát (Generalized truyền, bị ảnh hưởng) các cú sốc của mình Forecast Error Variance Decomposition- tới các biến j khác trong mô hình và ngược GFEVD) của Pesaran và Shin (1998). lại. Nói cách khác, trong trường hợp này, Phương pháp phân tách phương sai này có biến i được gọi là biến lan truyền tác động. ưu điểm là không cần phải chú ý tới thứ Giá trị NET càng lớn thì mức độ lan truyền 50 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
LÊ HẢI TRUNG ảnh hưởng (hoặc bị ảnh hưởng) của biến i của BASEL III trong yêu cầu về vốn thuận với hệ thống càng lớn. chu kỳ cũng như phương pháp xác định Tổng mức độ kết nối của hệ thống được các giai đoạn và chu kỳ suy thoái kinh tế xác định như sau: của Cục nghiên cứu quốc gia Mỹ (National (TCIt(H) = N(N-1)-1∑Ni=1TOit(H) Bureau of Economic Research- NBER). = N(N-1)-1∑Ni=1 FROMit(H) Trong nghiên cứu này, để xác định các điểm 0 ≤ TCIt(H) ≤ 1 if H → ∞ chuyển chu kỳ, tác giả sử dụng tăng trưởng Theo đó, giá trị TCIt(H) càng cao càng thể tín dụng và biến động giá cổ phiếu, trái hiện mức độ liên kết cao giữa các biến số phiếu theo quý. Dữ liệu của tổng tín dụng thời gian trong hệ thống. trong nền kinh tế được thu thập từ Ngân hàng Nhà nước, dữ liệu về biến động của 3.2. Dữ liệu nghiên cứu VN-Index được thu thập từ số liệu công bố của Ủy ban chứng khoán Nhà nước, trong Nhóm nghiên cứu sử dụng thay đổi của tỷ khi dữ liệu về tỷ lệ sinh lời trái phiếu chính lệ tổng tín dụng trên tổng thu nhập quốc nội phủ kỳ hạn 10 năm được thu thập từ Ngân (GDP) của nền kinh tế (∆cr), tỷ lệ sinh lời hàng Phát triển Châu Á (ADB), chỉ tiêu chỉ số giá VN-Index (∆Pe) và tỷ lệ sinh lời tổng sản phẩm quốc nội và chỉ số giá tiêu trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm (∆Pb). dùng CPI được thu thập từ Tổng cục Thống Việc lựa chọn nhóm các chỉ số tài chính kê. Do hạn chế về độ dài của số liệu trái này dựa trên cơ sở như sau. Thứ nhất, đây phiếu và GDP, mẫu nghiên cứu kéo dài từ là những chỉ báo tài chính gắn liền với chu Quý 1 năm 2010 tới hết Quý 3 năm 2023. kỳ tài chính của quốc gia (Schüler và cộng Tiếp theo, tương tự như Schüler và cộng sự, 2020). Tăng trưởng tín dụng là chỉ tiêu sự (2020), nhóm nghiên cứu tiến hành loại quan trọng nhất trong việc xác định biến bỏ các thành tố chu kỳ dài hơn 20 năm ra động về trạng thái của hệ thống tài chính. khỏi biến động của các chỉ báo chu kỳ tài Boissay và cộng sự (2016) chỉ ra rằng chính, sử dụng bộ lọc dải của Christiano và khủng hoảng tài chính thường xuất hiện Fitzgerald (2003). Cuối cùng, tất cả các chỉ sau những giai đoạn tăng trưởng tín dụng báo đều được điều chỉnh cho tỷ lệ thay đổi bùng nổ với biến động mạnh trong giá tài chỉ số giá tiêu dùng CPI, được thu thập từ sản, từ đó ảnh hưởng sâu rộng hơn tới các Tổng cục Thống kê. thành phần của nền kinh tế. Bernanke và Gertler (2000b) chỉ ra rằng sự biến động 4. Kết quả nghiên cứu của giá các loại tài sản khác và tương quan của biến động giá tài sản và tăng trưởng 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu tín dụng là yếu tố cần thiết để đánh giá một cách toàn diện trạng thái và biến động Bảng 1 thể hiện thống kê mô tả của các chỉ tài chính quốc gia. Cụ thể, giá tài sản biến báo chu kỳ tài chính được sử dụng để xác động tác động tới bảng cân đối tài sản của định chu kỳ tài chính của Việt Nam. Có các chủ thể trong nền kinh tế, từ đó ảnh thể thấy, mặc dù ∆cr và ∆Pe có giá trị bình hưởng tới quyết định cũng như khả năng quân âm trong giai đoạn nghiên cứu, trong và mức độ vay nợ và cho vay của các chủ khi đó ∆Pb có giá trị bình quân dương thể trong nền kinh tế. Thứ hai, đây cũng nhưng các giá trị không quá lớn. Mặc dù là nhóm các biến tài chính được sử dụng vậy, cả ba chỉ báo chu kỳ tài chính đều cho trong phương pháp xác định chu kỳ kinh tế thấy mức độ biến động lớn với giá trị độ Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 51
Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR Bảng 1. Thống kê mô tả các chỉ báo chu kỳ tài chính Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất ∆cr -0,0011 0,0189 -0,0533 0,0373 ∆Pb 0,0002 0,0054 -0.0169 0,0164 ∆Pe -0,0007 0,1187 -0,3091 0,2087 Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu Nguồn: Tính toán của tác giả Hình 1. Biến động của các biến số chu kỳ tài chính lệnh chuẩn lớn hơn nhiều giá trị bình quân, Bảng 2 thể hiện mức độ kết nối của tăng cùng với mức độ sai biệt lớn giữa giá trị trưởng tín dụng, biến động giá trái phiếu và nhỏ nhất và giá trị lớn nhất. Hình 1 thể hiện giá cổ phiếu của Việt Nam trong giai đoạn biến động của các chỉ báo chu kỳ tài chính nghiên cứu. Các ô bên trong bảng thể hiện này qua thời gian. mức độ biến động phương sai của một biến được giải thích bởi cú sốc của chính biến 4.2. Kết quả mô hình TVP-VAR đó và cú sốc của các biến còn lại trong hệ 52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
LÊ HẢI TRUNG Bảng 2. Mức độ kết nối của tăng trưởng tín dụng, biến động giá trái phiếu và biến động giá cổ phiếu Tăng trưởng tín dụng Biến động giá trái phiếu Biến động giá cổ phiếu FROM Tăng trưởng tín dụng 83,77 10,08 6,15 16,23 Biến động giá trái phiếu 8,74 53,04 38,22 46,96 Biến động giá cổ phiếu 13,83 34,84 51,32 48,67 TO 22,57 44,92 44,37 TCI NET 6,34 -2,04 -4,3 55,93 Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả thống. Ví dụ, diễn biến tăng trưởng tín dụng thay đổi theo thời gian do tuỳ thuộc vào được lý giải 83,77% bởi các cú sốc nội tại, mức độ phát triển và biến động riêng biệt trong khi biến động giá trái phiếu gây tác của mỗi thị trường tại mỗi thời điểm, biến động dẫn tới thay đổi của tăng trưởng tín động giá của mỗi thị trường có thể bị ảnh dụng 10,08%, biến động giá cổ phiếu gây hưởng nhiều hơn hoặc ít hơn bởi cú sốc từ tác động tới thay đổi tín dụng 6,15% các thị trường bên ngoài. Để đánh giá cụ Cột FROM tổng hợp mức độ biến động thể hơn về tác động qua lại và mức độ kết phương sai của một biến được giải thích nối của tăng trưởng tín dụng, biến động giá bởi cú sốc của các biến khác trong hệ thống. trái phiếu và giá cổ phiếu theo thời gian, Hàng TO tổng hợp mức độ truyền tải cú sốc nhóm nghiên cứu tiến hành đánh giá mức của một biến tới biến động phương sai của độ kết nối động của các biến trong hệ thống các biến còn lại. Hàng NET tổng hợp mức thông qua phương pháp ước lượng với cửa độ lan truyền thuần của biến tới hệ thống. sổ trượt (rolling-window estimation). Cụ Kết quả cho thấy tăng trưởng tín dụng, biến thể, thay vì sử dụng toàn bộ số liệu để tiến động giá trái phiếu và biến động giá cổ hành đánh giá mức độ kết nối của các biến, phiếu mức độ kết nối bình quân là 55,93%, nhóm nghiên cứu tiến hành ước lượng mô thể hiện ở giá trị của TCI. Trong đó, tăng hình TVP-VAR với khung cửa sổ trượt dài trưởng tín dụng đóng vai trò truyền dẫn 12 quý. Với mỗi khung cửa sổ ước lượng, (Net Shock Transmisster) cú sốc tới biến mức độ kết nối và phân rã phương sai của động của giá trái phiếu và giá cổ phiếu, các biến được tiến hành đánh giá lại. Việc trong khi đó, cả trái phiếu và cổ phiếu đều sử dụng mô hình TVP-VAR cho phép ước bị tác động bởi các cú sốc thay đổi trong lượng của các tiếp cận này không phụ thuộc tăng trưởng tín dụng (Net Shock Receiver). vào khung thời gian của một cửa sổ, cũng Cụ thể, tác động lan truyền ròng bình quân như khả năng ước lượng chệch bởi các quan của tăng trưởng tín dụng tới biến động sát ngoại lai do phương sai- hiệp phương sai giá trái phiếu và biến động giá cổ phiếu là của các biến trong hệ thống được cho phép 6,34%. Trong khi đó, tác động bị lan truyền biến thiên theo thời gian, thay vì cố định bình quân của biến động giá trái phiếu và như mô hình VAR truyền thống. giá cổ phiếu lần lượt là-2,04 và-4.3%. Hình 2 thể hiện biến động của mức độ liên Bảng 2 mới chỉ cung cấp mối quan hệ kết kết tổng (Total Connectedness Index- TCI) nối giữa các biến trong hệ thống ở góc độ giữa tăng trưởng tín dụng, biến động giá bình quân. Thực tế thì tác động qua lại lẫn trái phiếu và biến động giá cổ phiếu qua nhau của các biến số trong hệ thống có thời gian dựa trên mô hình kết nối TVP- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 53
Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả Hình 2. Biến động mức độ liên kết giữa các biến số VAR. Tổng mức độ kết nối của các biến phiếu giai đoạn này có những bước phát số trong hệ thống biến động theo thời gian triển mạnh mẽ cả về quy mô lẫn sản phẩm và dao động trong khoảng từ 35% tới 68%. trên thị trường. Tổng khối lượng huy động Mức độ kết nối của các biến số đạt đỉnh vốn qua thị trường trái phiếu tăng trưởng vào thời điểm đầu năm 2012, 2016 và giai bình quân 23,3% trong giai đoạn này, với đoạn 2020-2021. Ngược lại, mức độ kết giá trị giao dịch bình quân trên thị trường nối của các biến số thấp nhất tại thời điểm trái phiếu năm 2014 tăng trưởng hơn 90% cuối 2013, đầu năm 2014 và giai đoạn đầu so với giai đoạn trước đó (Bộ Tài chính, năm 2023. Đây là những giai đoạn mà nền 2014). Sự vận động trái chiều giữa các chỉ kinh tế và hệ thống tài chính Việt Nam gặp số tài chính có thể là nguyên nhân làm cho nhiều khó khăn. Với giai đoạn 2013-2014, mức kết nối giữa tăng trưởng tín dụng và đây là giai đoạn hệ thống tài chính Việt biến động giá cổ phiếu, trái phiếu giai đoạn Nam có sự biến động mạnh. Tỷ lệ tín dụng này xuống thấp. Với giai đoạn đầu 2023, ngân hàng có mức tăng trưởng tương đối những bất ổn lớn trên kinh tế thế giới với thấp do ảnh hưởng của giai đoạn lạm phát căng thẳng chính trị cùng tình trạng lạm và nợ xấu cao trước đó với tỷ lệ nợ xấu của phát kéo dài đã ảnh hưởng tiêu cực tới nền hệ thống ngân hàng Việt Nam tăng từ mức kinh tế Việt Nam. Điều này làm thị trường 1,8% năm 2010 lên 3,1% năm 2011 và cổ phiếu và trái phiếu có những biến động 4,5% năm 2012 (Thắng, 2014). Đối với thị mạnh, trong khi tăng trưởng tín dụng duy trường cổ phiếu, đây cũng là giai đoạn mà trì ở mức khiêm tốn do khả năng hấp thụ thị trường chứng khoán biến động mạnh vốn thấp của các chủ thể trong nền kinh tế. với căng thẳng trên biển Đông từ tháng Các phát hiện kể trên cho thấy mức độ kết 5-7/2014. Trong khi đó, thị trường trái nối của thay đổi tỷ lệ tín dụng trên GDP, tỷ 54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
LÊ HẢI TRUNG Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả Hình 3. Biến động của mức độ lan truyền ròng (NET) của tăng trưởng tín dụng, biến động giá trái phiếu và giá cổ phiếu lệ sinh lời trái phiếu và tỷ lệ sinh lời cổ phiếu động của mức độ lan truyền ròng của tăng có biến động mạnh qua thời gian, với mức trưởng tín dụng và biến động giá cổ phiếu, độ kết nối thay đổi trong các giai đoạn khác hình ở hàng dưới thể hiện biến động mức độ nhau của hệ thống tài chính và nền kinh tế. lan truyền ròng của biến động giá trái phiếu. Để đánh giá cụ thể tác động lan truyền lẫn Có thể thấy, trước năm 2010, tăng trưởng nhau của tăng trưởng tín dụng, Hình 3 thể tín dụng chịu tác động lan truyền và bị ảnh hiện biến động theo thời gian của mức độ lan hưởng bới biến động của giá trái phiếu và truyền ròng (NET) của tăng trưởng tín dụng, cổ phiếu. Bắt đầu từ 2011, tới hết 2019, biến động giá trái phiếu và biến động giá tăng trưởng tín dụng là kênh tác động và cổ phiếu theo phương pháp ước lượng cửa lan truyền thay đổi chính tới biến động giá sổ trượt. Trong đó, hàng trên thể hiện biến trái phiếu và cổ phiếu. Điểm thú vị là 2011 Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 55
Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR cũng là thời điểm mà Ngân hàng Nhà nước đoạn trước năm 2011, thì giai đoạn năm Việt Nam bắt đầu thực hiện kiểm soát tăng 2018-2019, cùng với tăng trưởng tín dụng trưởng tín dụng của các tổ chức tín dụng thì kênh trái phiếu cũng là kênh truyền tải bằng việc áp room tăng trưởng tín dụng của biến động tới thị trường cổ phiếu. Điều này các ngân hàng thương mại (NHTM), tuỳ có thể được lý giải bởi biến động mạnh của thuộc vào năng lực quản trị rủi ro và kinh thị trường chứng khoán năm 2018 do ảnh doanh của các NHTM. Điều này phần nào hưởng của khủng hoảng nợ công thế giới có thể cho thấy việc áp room tín dụng, bên cũng như tác động từ rủi ro chính trị do sự cạnh việc kiểm soát và đảm bảo an toàn kiện HD981, khiến dòng vốn dịch chuyền cho hoạt động tín dụng của các NHTM, từ kênh đầu tư rủi ro là cổ phiếu sang trái tránh tăng trưởng tín dụng nóng gây ảnh phiếu. Trong khi đó thị trường cổ phiếu trở hưởng tiêu cực đến an toàn trên hệ thống thành kênh lan truyền biến động chính tới tài chính thì còn góp phần tạo ra một kênh biến động của giá trái phiếu. Điều này có thể phát tín hiệu cho thị trường tài chính và nền được lý giải bởi mức độ gia tăng mạnh mẽ kinh tế. Một sự thay đổi hoặc biến động của thị trường cổ phiếu giai đoạn Covid-19 trong tăng trưởng tín dụng có lan truyền với số lượng tài khoản chứng khoán gia tăng lớn tới biến động của giá trái phiếu và giá lớn của các nhà đầu tư cá nhân, cùng với trái phiếu. Kể từ sau 2020, mặc dù vậy, tác mức biến động lớn của giá cổ phiếu. động lan truyền của kênh tăng trưởng tín Để đánh giá cụ thể hơn về mức độ liên kết dụng trở nên không rõ ràng và bớt mức độ giữa tăng trưởng tín dụng, biến động giá trái liên kết đối với giá cổ phiếu và trái phiếu. phiếu và biến động số giá cổ phiếu, Hình 4 Đối với biến động của trái phiếu chính phủ, thể hiện mức độ liên kết của của các cặp biến bên cạnh vai trò lan truyền biến động giai số (Net Pairwise Dynamic Connectedness- Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả Hình 4. Biến động kết nối tương quan cặp (NPDC) giữa các biến trong hệ thống 56 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
LÊ HẢI TRUNG NPDC) qua thời gian. Hình trên bên trái ngân hàng được hướng tới thị trường cổ thể hiện mức độ lan truyền và liên kết giữa phiếu. Tuy nhiên, mối quan hệ này trở nên tăng trưởng tín dụng và biến động giá trái ít rõ ràng hơn và thậm chí là đảo chiều kể phiếu. Hình dưới bên trái thể hiện mức độ từ 2020 khi xảy ra đại dịch Covid-19. Điều lan truyền và liên kết giữa tăng trưởng tín này có thể được lý giải do mức tăng trưởng dụng và biến động giá cổ phiếu. Hình trên tín dụng tương đối thấp của các tổ chức tín bên phải thể hiện thể hiện mức độ lan truyền dụng trong giai đoạn này, dẫn đến biến động và liên kết giữa biến động gía trái phiếu và của thị trường cổ phiếu ít bị ảnh hưởng bởi biến động giá cổ phiếu. thay đổi của tăng trưởng tín dụng. Kết quả cho thấy năm 2010, tăng trưởng tín Đối với mối quan hệ giữa trái phiếu và cổ dụng chịu tác động chủ yếu từ biến động phiếu, có thể thấy phần lớn thời gian, biến của giá trái phiếu và một phần nhỏ của biến động của giá trái phiếu chịu ảnh hưởng từ động giá cổ phiếu. Tác động qua lại giữa biến động của giá cổ phiếu, trừ giai đoạn tăng trưởng tín dụng và biến động giá trái 2018-2019. Điều này có thể được lý giải phiếu sau năm 2010 là không rõ ràng và ít bởi thị trường trái phiếu Việt Nam vẫn sự kết nối. Ngược lại, tăng trưởng tín dụng đang ở giai đoạn phát triển thấp, với sản có tác động lan truyền biến động lớn tới phẩm chính là trái phiếu chính phủ và biến thị trường cổ phiếu từ sau 2010 đến 2019. động của giá trái phiếu thể hiện biến động Điều này cho thấy cú sốc trong tăng trưởng của lợi suất trái phiếu chính phủ. Do vậy, tín dụng sẽ có tác động mạnh tới biến động mối liên kết giữa tỷ suất sinh lời của thị của thị trường chứng khoán. Nói cách khác, trường chứng khoán và tỷ suất sinh lời trái điều này có thể phần nào cho thấy rằng một phiếu chính phủ có thể thông qua kênh chấp bộ phận tăng trưởng tín dụng của hệ thống nhận rủi ro của các chủ thể trong nền kinh Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu Hình 5. Mạng lưới liên kết giữa tăng trưởng tín dụng và biến động giá tài sản tài chính Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 57
Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR tế giữa cổ phiếu và trái phiếu. Giai đoạn yếu tác động tới biến động của giá cổ phiếu, 2018-2019 là giai đoạn mà thị trường cổ trong khi tính kết nối của tăng trưởng tín phiếu có mức sụt giảm lớn, do đó, sự đảo dụng và biến động giá trái phiếu là không rõ chiều trong mối liên kết giữa biến động giá ràng. Ngược lại, biến động của giá cổ phiếu cổ phiếu và giá trái phiếu có thể giải thích có tác động lan truyền tới biến động trên thị qua hành vi tìm kiếm kênh đầu tư an toàn trường trái phiếu, chủ yếu do thay đổi của trong giai đoạn biến động (Flight to Safety) mức độ chấp nhận rủi ro của các chủ thể trên của các chủ thể tham gia trên thị trường. thị trường trong các giai đoạn của chu kỳ tài Cuối cùng, Hình 5 thể hiện mạng liên chính, tương tự như phát hiện của Singh và kết giữa tăng trưởng tín dụng, biến động Nadkarni (2020). giá trái phiếu và biến động giá cổ phiếu. Nghiên cứu này có một số hàm ý chính Độ lớn của các nút thể hiện mức độ ảnh sách như sau. Thứ nhất, Ngân hàng Nhà hưởng/bị ảnh hưởng của nút tới biến động nước vẫn cần tiếp tục quản lý đối với mức của các nút còn lại trong mạng. Các nút tăng trưởng tín dụng mục tiêu của các tổ có màu xanh là các biến có tác động lan chức tín dụng bởi tăng trưởng tín dụng vẫn truyền biến động tới các biến khác, trong là kênh truyền tải biến động chính tới thị khi các nút có màu vàng là các nút chịu trường các tài sản tài chính. Với hệ thống sự tác động lan truyền từ các biến khác. tài chính phụ thuộc vào hệ thống ngân hàng Mũi tên thể hiện chiều hướng của tác động. cùng mức độ phát triển chưa cao của thị Tương tự như phân tích về mức độ kết nối trường cổ phiếu và trái phiếu, tăng trưởng động ở trên thì tăng trưởng tín dụng là biến tín dụng của các tổ chức tín dụng cần được truyền tải tác động chính tới biến động của kiểm soát hợp lý, phù hợp với năng lực của hệ thống. Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng các tổ chức tín dụng. Việc tăng trưởng tín chủ yếu tác động gây ra biến động của giá dụng là biến truyền tải tác động chính tới cổ phiếu. Trong khi đó, mặc dù biến động biến động giá trái phiếu và cổ phiếu hàm ý giá cổ phiếu là biến chịu tác động, nhưng rằng một cú sốc trong tăng trưởng tín dụng biến động của giá cổ phiếu cũng gây ra có thể gây ra biến động mạnh đối với thị biến động của giá trái phiếu. trường tài chính, từ đó tiềm tàng gây ra bong bóng và đổ vỡ bong bóng giá của các 5. Kết luận và một số hàm ý chính sách tài sản tài chính. Thứ hai, các cơ quan quản lý cần tiếp tục Bài viết đánh giá tác động lan truyền giữa có các biện pháp phù hợp để phát triển lành tăng trưởng tín dụng, biến động giá cổ phiếu mạnh thị trường cổ phiếu và trái phiếu. và trái phiếu thông qua mô hình kết nối động Phân tích tác động tràn ròng qua thời gian với tham số biến đổi TVP-VAR. Kết quả cho thấy mức độ lan truyền biến động của cho thấy sự kết nối của tăng trưởng tín dụng, thị trường cổ phiếu có xu hướng gia tăng biến động giá trái phiếu và giá cổ phiếu tại kể từ năm 2020. Một trong những nguyên Việt Nam biến động theo thời gian). Tăng nhân có thể tới từ việc thị trường chứng trưởng tín dụng là biến truyền tải tác động khoán Việt Nam có tính đầu cơ cao, với chính tới biến động của hệ thống, chủ yếu là biến động mạnh từ các hành vi đầu tư cảm giai đoạn sau năm 2011 khi Ngân hàng Nhà xúc của các nhà đầu tư cá nhân do mức độ nước bắt đầu thực hiện giới hạn hạn mức bất cân xứng thông tin lớn. Điều này tiềm tăng trưởng tín dụng đối với các tổ chức tín tàng những rủi ro bất ổn của thị trường dụng. Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng chủ tài chính và ảnh hưởng đến khả năng phát 58 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
LÊ HẢI TRUNG triển dài hạn của thị trường chứng khoán yếu hiện tại là trái phiếu Chính phủ cùng như một kênh huy động vốn dài hạn cho với nhà đầu tư chủ yếu là các định chế tài các doanh nghiệp. Do vậy, việc tiếp tục chính. Để thị trường trái phiếu thực sự phát nâng cao hiệu quả hoạt động của thị trường triển với vai trò là kênh huy động nợ dài cổ phiếu đóng vai trò quan trọng trong việc hạn cho các doanh nghiệp, cơ quan quản nâng hạng và tiếp tục phát triển lành mạnh lý cần tiếp tục hoàn thiện các quy định liên thị trường chứng khoán. quan đến việc phát triển thị trường thứ cấp Thứ ba, thị trường trái phiếu có mức độ của trái phiếu, tăng tính minh bạch thông kết nối tương đối thấp với thị trường tín tin trên thị trường, tiến tới niêm yết trái dụng và thị trường chứng khoán. Điều này phiếu doanh nghiệp nhằm nâng cao mức cho thấy mức độ phát triển còn hạn chế của độ tiếp cận của nhà đầu tư. ■ thị trường chứng khoán với hàng hóa chủ Tài liệu tham khảo Allen, F., & Gale, D. (2000). Bubbles and crises. The Economic Journal, 110(460), 236-255. Bộ Tài chính (2014). Báo cáo thường niên. Truy cập tại: https://mof.gov.vn/webcenter/ShowProperty?nodeId=/UCM12/ MOF304275//idcPrimaryFile&revision=latestreleased&rid=1 Bats, J. V., & Houben, A. C. (2020). Bank-based versus market-based financing: Implications for systemic risk. Journal of Banking & Finance, 114, 105776. Bernanke, B. S., & Gertler, M. (2000a). Monetary policy and asset price volatility. Retrieved from Bernanke, B. S., & Gertler, M. (2000b). Monetary policy and asset price volatility. NBER Working Paper. doi:https:// doi.org/10.3386/w7559 Bernanke, B. S., Gertler, M., & Gilchrist, S. (1999). The financial accelerator in a quantitative business cycle framework. Handbook of macroeconomics, 1, 1341-1393. Bleck, A., & Liu, X. (2018). Credit expansion and credit misallocation. Journal of Monetary Economics, 94, 27-40. Boissay, F., Collard, F., & Smets, F. (2016). Booms and banking crises. Journal of Political Economy, 124(2), 489-538. Borio, C., & Lowe, P. W. (2002). Asset prices, financial and monetary stability: exploring the nexus. BIS Working Paper Series. doi:https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.846305 Bruggeman, A. (2007). Can excess liquidity signal an asset price boom? National Bank of Belgium Working Paper(117). Chatziantoniou, I., Gabauer, D., & Gupta, R. (2023). Integration and risk transmission in the market for crude oil: New evidence from a time-varying parameter frequency connectedness approach. Resources Policy, 84, 103729. Christiano, L. J., & Fitzgerald, T. J. (2003). The band pass filter. international economic review, 44(2), 435-465. Claessens, S., Kose, M. A., & Terrones, M. E. (2012). How do business and financial cycles interact? Journal of International Economics, 87(1), 178-190. Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of forecasting, 28(1), 57-66. Diebold, F. X., & Yılmaz, K. (2014). On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms. Journal of econometrics, 182(1), 119-134. Dong, F., Miao, J., & Wang, P. (2018). The perils of credit booms. Economic Theory, 66, 819-861. Gabauer, D., & Gupta, R. (2018). On the transmission mechanism of country-specific and international economic uncertainty spillovers: Evidence from a TVP-VAR connectedness decomposition approach. Economics Letters, 171, 63-71. Gerba, E., Leiva-Leon, D., & Poeschl, J. (2023). Noisy credit cycles. SSRN Papers. Retrieved from https://dx.doi. org/10.2139/ssrn.4409154 Goodhart, C., & Tsomocos, D. (2012). Default, credit growth and asset prices. In Financial Stability in Practice (pp. 331-358): Edward Elgar Publishing. Hà, N. T. M. (2023). Các đại lượng phản ánh mức ảnh hưởng sinh lời và nhân tố ảnh hưởng đến giá trái phiếu. Tạp chí Tài chính, 1(4/2023), 67-71. Hằng, N. T. (2022). Sự tác động của các yếu tô vĩ mô đến thị giá cổ phiếu các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2016-2020. Tap chí Kinh tế và Dự báo, 36, 11-14. Jordà, Ò., Schularick, M., & Taylor, A. M. (2013). When credit bites back. Journal of Money, Credit and Banking, 45(s2), 3-28. Koop, G., & Korobilis, D. (2014). A new index of financial conditions. European Economic Review, 71, 101-116. Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 59
Tác động lan truyền giữa tăng trưởng tín dụng và giá tài sản tài chính: Bằng chứng từ mô hình TVP-VAR Minsky, H. P. (1980). Capitalist financial processes and the instability of capitalism. Journal of Economic Issues, 14(2), 505-523. Nasseh, A., & Strauss, J. (2000). Stock prices and domestic and international macroeconomic activity: a cointegration approach. The Quarterly Review of Economics and Finance, 40(2), 229-245. Pesaran, H. H., & Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, 58(1), 17-29. Reinhart, C. M., & Rogoff, K. S. (2009). The aftermath of financial crises. American Economic Review, 99(2), 466-472. Schüler, Y. S., Hiebert, P. P., & Peltonen, T. A. (2020). Financial cycles: Characterisation and real-time measurement. Journal of International Money and Finance, 100, 102082. Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1-48. Singh, B., & Nadkarni, A. R. (2020). Role of credit and monetary policy in determining asset prices: Evidence from emerging market economies. The North American Journal of Economics and Finance, 51, 100874. Thắng, B. T. (2014). Kinh tế Việt Nam giai đoạn 2011-2013 và triển vọng 2014-2015. Tap chí Kinh tế và Dự báo, 1. Zeldes, S. (2002). Monetary policy transmission through the consumption-wealth channel: commentary. Economic Policy Review, 8(May), 135-138. Žukauskas, V., & Hülsmann, J. G. (2019). Financial asset valuations: The total demand approach. The Quarterly Review of Economics and Finance, 72, 123-131. 60 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024