Giới thiệu
Lý do chọn đề tài
Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết nền kinh tế của Chính Phủ Hiểu rõ cơ chế, mức độ và thời gian ảnh hưởng của các biến chính sách tiền tệ đến các mục tiêu như sản lượng và giá cả (lạm phát) sẽ giúp nhà làm chính sách đưa ra những hành động chính xác và kịp thời.
Nền kinh tế Việt Nam đã hội nhập sâu rộng hơn từ khi gia nhập WTO vào năm 2007 và gần đây, đã đạt được thỏa thuận ban đầu trong Hiệp định TPP vào tháng 10 năm 2015, dự kiến sẽ thúc đẩy mạnh mẽ hoạt động xuất nhập khẩu Sự mở cửa của thị trường tài chính gia tăng, cho phép dòng vốn ngoại vào và ra linh hoạt hơn, cùng với việc nâng dần tỷ lệ room cho khối ngoại tại các công ty cổ phần trong nước Các trung gian tài chính cũng đang hoạt động tích cực, dẫn đến sự thay đổi trong mức độ và hiệu quả của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ theo thời gian Trong bối cảnh mới này, nghiên cứu “Nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam – Ứng dụng mô hình SVAR” được thực hiện nhằm đánh giá cơ chế và mức độ ảnh hưởng của các thay đổi chính sách đến tổng sản phẩm quốc nội và lạm phát.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm đo lường thời gian và mức độ truyền dẫn của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Việt Nam trong ngắn hạn Cụ thể, nghiên cứu xác định cách thức mà các kênh lãi suất, tỷ giá, tín dụng và giá tài sản ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội thực và lạm phát trong nước.
Nghiên cứu tại Việt Nam chủ yếu sử dụng chỉ số giá tiêu dùng để đo lường giá cả, tuy nhiên, bài viết này áp dụng chỉ số giảm phát GDP, một phương pháp bao quát hơn vì tính đến tất cả hàng hóa trong nước Mục tiêu của nghiên cứu là xác định phản ứng của giá cả trước các cú sốc từ chính sách tiền tệ Tác giả cũng kỳ vọng rằng cơ chế phản ứng của lạm phát tính bằng chỉ số giảm phát GDP sẽ tương đồng với cơ chế phản ứng lạm phát dựa trên chỉ số giá tiêu dùng.
Truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam ảnh hưởng đến sản lượng và giá cả hàng hóa nội địa thông qua các kênh như lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá tài sản và tín dụng trong ngắn hạn Các kênh này đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh nền kinh tế, góp phần ổn định giá cả và thúc đẩy tăng trưởng sản xuất.
Chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến sản lượng thực và giá cả hàng hóa nội địa thông qua các kênh như lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá tài sản và tín dụng Tuy nhiên, sự truyền dẫn này thường có độ trễ và thời gian trễ có thể khác nhau Đỉnh điểm của các tác động này xảy ra vào một thời gian nhất định, và sau đó sẽ có khoảng thời gian mà các tác động này giảm dần cho đến khi không còn hiệu lực.
Cú sốc lãi suất chính sách ảnh hưởng khác nhau đến chỉ số CPI và chỉ số giảm phát GDP Chỉ số CPI phản ánh sự thay đổi trong giá cả hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng, trong khi chỉ số giảm phát GDP đo lường sự suy giảm giá trị tổng sản phẩm quốc nội Sự biến động của hai chỉ số này có thể dẫn đến những tác động khác nhau đối với sản lượng kinh tế, với CPI thường phản ánh tình trạng lạm phát và ảnh hưởng tiêu cực đến sức mua, còn chỉ số giảm phát GDP có thể chỉ ra sự thu hẹp trong hoạt động kinh tế Do đó, việc hiểu rõ mối quan hệ giữa cú sốc lãi suất và hai chỉ số này là rất quan trọng để dự đoán xu hướng sản lượng trong nền kinh tế.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: chính sách tiền tệ ở Việt Nam, GDP thực, giá cả hàng hóa – dịch vụ nội địa
Phương pháp nghiên cứu chủ yếu trong bài viết này là phương pháp định lượng, sử dụng các mô hình VAR và SVAR để phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ qua các kênh truyền dẫn, với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 8 Bên cạnh đó, phương pháp tổng hợp và so sánh cũng được áp dụng nhằm đảm bảo tính kế thừa, kiểm tra và đối chiếu với lý thuyết kinh tế cũng như các kết quả từ các nghiên cứu trước đó.
Dữ liệu thứ cấp của nghiên cứu được thu thập từ các nguồn tin cậy, với các biến số quan sát từ quý 3 năm 2000 đến quý 4 năm 2014, đánh dấu thời điểm bắt đầu các giao dịch cổ phiếu trên sàn thành phố Hồ Chí Minh.
1.4 Ý nghĩa thực tiễn Đề tài khái quát lại tác động của chính sách tiền tệ qua hầu hết các kênh truyễn dẫn với dữ liệu cập nhật nhất có thể Nghiên cứu này có những phát hiện mới về giá cả qua chỉ số giảm phát GDP Một số phát hiện về cơ chế, thời gian và mức độ tác động của các biến chính sách đến sản lượng và giá cả, và mối quan hệ nhân quả giữa các biến sẽ giúp hiểu rõ hơn về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam, cũng như có thể dự báo tốt hơn nền kinh tế khi có các cú sốc chính sách tiền tệ.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu được thiết kế gồm có 5 phần theo trình tự như sau:
1 Giới thiệu: Phần giới thiệu trình bày khái quát nội dung, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn và cấu trúc của bài nghiên cứu này.
Tổng quan về lý thuyết và các nghiên cứu trước đây
Tổng quan về các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ
2.1.1 Kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ
Chính sách tiền tệ là hệ thống quy tắc và hành động của ngân hàng Trung Ương nhằm đạt mục tiêu kinh tế cụ thể Nó sử dụng các công cụ chính sách để tác động đến sản lượng và giá cả trong nền kinh tế Ở các quốc gia công nghiệp với thị trường tài chính phát triển, đặc biệt là những nước áp dụng khuôn khổ lạm phát mục tiêu, lãi suất là công cụ phổ biến nhất Thay đổi lãi suất điều hành của ngân hàng Trung Ương sẽ ảnh hưởng đến sản lượng và giá cả thông qua bốn kênh chính: kênh lãi suất thị trường, kênh tín dụng, kênh giá tài sản và kênh tỷ giá.
Theo Mishkin (2006), chính sách tiền tệ mở rộng (M tăng) làm cho lãi suất thực giảm
Sự giảm lãi suất thực (i r giảm) dẫn đến hạ chi phí vốn, khuyến khích doanh nghiệp tăng cường đầu tư (I tăng) và người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn cho nhà ở và các khoản chi phí lâu dài, được coi là chi tiêu đầu tư Tăng chi tiêu đầu tư thúc đẩy tổng cầu và sản lượng (Y tăng) Các nhà kinh tế nhấn mạnh vai trò quan trọng của lãi suất trong việc phản ứng với thay đổi chính sách tiền tệ và tác động đến hoạt động kinh tế thực Nghiên cứu của Taylor (1995) cung cấp bằng chứng đáng tin cậy về ảnh hưởng của lãi suất đối với chi tiêu đầu tư và tiêu dùng.
Nghiên cứu cho thấy lãi suất thực, không phải lãi suất danh nghĩa, ảnh hưởng đến chi tiêu, tạo ra cơ chế quan trọng cho chính sách tiền tệ kích thích nền kinh tế, ngay cả khi lãi suất danh nghĩa bằng 0 trong giai đoạn giảm phát Khi lãi suất danh nghĩa ở mức 0, việc mở rộng cung tiền có thể làm tăng mức giá kỳ vọng, dẫn đến lạm phát gia tăng và giảm lãi suất thực, mặc dù lãi suất danh nghĩa không thay đổi.
M tăng -> P e tăng -> ԓ e tăng -> i r giảm -> I tăng -> Y tăng
Cơ chế này giải thích vì sao chính sách tiền tệ vẫn có hiệu lực ngay cả khi lãi suất danh nghĩa bằng 0 Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, Mỹ đã duy trì lãi suất danh nghĩa rất thấp gần bằng 0 trong một thời gian dài và tăng cung tiền để kích thích tăng trưởng kinh tế, mang lại kết quả tích cực.
Theo Mishkin (2006), chính sách tiền tệ mở rộng làm lãi suất thực trong nước giảm
Khi tài sản được tính bằng nội tệ trở nên kém hấp dẫn hơn so với các tài sản bằng ngoại tệ, điều này dẫn đến sự mất giá của đồng nội tệ (E giảm), làm cho hàng hóa trong nước trở nên tương đối rẻ hơn so với hàng hóa nước ngoài Kết quả là, xuất khẩu ròng tăng (NX tăng) và sản lượng cũng tăng theo.
Biến động tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến giá trị tài sản ngoại tệ trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, chính phủ, cá nhân và doanh nghiệp, khiến họ phải xem xét xu hướng tỷ giá khi quyết định chi tiêu Ở các quốc gia có chế độ tỷ giá cố định, chính sách tiền tệ tác động đến tỷ giá thực qua biến động giá cả trong nước, ảnh hưởng đến xuất khẩu ròng và sản lượng, nhưng mức độ và thời gian tác động thường thấp và chậm Ngược lại, với nền kinh tế nhỏ và mở cùng chế độ tỷ giá linh hoạt, kênh tỷ giá trở thành yếu tố quan trọng, ảnh hưởng đến cả tổng cầu lẫn tổng cung Thêm vào đó, sự chênh lệch lãi suất giữa tài sản trong nước và quốc tế vẫn tồn tại nếu các tài sản này không hoàn toàn thay thế cho nhau, cho phép chính sách tiền tệ tác động đến tỷ giá thực thông qua mức giá ngay cả khi tỷ giá danh nghĩa cố định.
Cơ chế truyền dẫn qua kênh tỷ giá được tóm tắt như sau:
M tăng -> i r giảm -> E giảm -> NX tăng -> Y tăng
Kênh này phân tích các vấn đề do thông tin bất đối xứng và chi phí cao trong các hợp đồng giữa người cho vay và người đi vay trong thị trường tài chính Hoạt động tín dụng diễn ra chủ yếu qua hai kênh: kênh tín dụng ngân hàng và các cân đối kế toán.
Kênh tín dụng ngân hàng ngày càng trở nên quan trọng trong việc kết nối người vay và người cho vay, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ không thể huy động vốn qua phát hành cổ phiếu và trái phiếu Sự thắt chặt chính sách tiền tệ dẫn đến giảm khả năng tiếp cận nguồn vốn, từ đó làm giảm đầu tư và tổng cầu Ở những quốc gia có thị trường tín dụng tư nhân kém phát triển hoặc bị can thiệp bởi Chính phủ, tác động của chính sách tiền tệ đến tổng cầu thông qua thay đổi khối lượng tín dụng còn mạnh mẽ hơn so với lãi suất Khi điều kiện tiền tệ bị thắt chặt, ngân hàng thường không chỉ dựa vào việc tăng lãi suất để hạn chế tín dụng cho các dự án rủi ro, dẫn đến việc cung tín dụng bị giảm.
Mô tả truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng như sau:
M tăng -> Tiền gởi tăng -> Cho vay tăng -> I tăng -> Y tăng
Kênh bảng cân đối kế toán hoạt động dựa trên giá trị thực của công ty, bị ảnh hưởng bởi lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức Khi giá trị ròng của công ty suy giảm, điều này cho thấy chủ sở hữu có ít vốn chủ hơn, dẫn đến khả năng họ đưa ra quyết định đầu tư rủi ro cao hơn, làm gia tăng rủi ro cho các tổ chức cho vay như ngân hàng Hệ quả là các ngân hàng sẽ thắt chặt cho vay đầu tư, từ đó làm giảm chi tiêu đầu tư của doanh nghiệp (Theo Mishkin, 2006).
Chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ gây ra sự sụt giảm giá cổ phần, làm giảm giá trị ròng của doanh nghiệp Điều này dẫn đến vấn đề lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức, khiến các ngân hàng trở nên thận trọng hơn khi cho doanh nghiệp vay, do chi đầu tư giảm.
Mishkin nhấn mạnh rằng việc giảm lãi suất danh nghĩa có tác động tích cực đến bảng tổng kết tài sản của doanh nghiệp, nhờ vào việc tăng dòng tiền Sự gia tăng tiền mặt không chỉ cải thiện bảng tổng kết mà còn nâng cao thanh khoản cho doanh nghiệp Bằng cách hiểu rõ hơn về người đi vay, chính sách tiền tệ giúp giảm thiểu vấn đề lựa chọn tiêu cực và rủi ro đạo đức, từ đó tổng quy mô cho vay có thể tăng trưởng hiệu quả hơn Cơ chế truyền dẫn tiền tệ qua kênh bảng cân đối kế toán cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.
M tăng -> i giảm -> Dòng tiền tăng -> Lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức giảm -> Cho vay tăng -> I tăng -> Sản lượng tăng
Kênh giá tài sản khác
Kênh giá cổ phần: kênh này hoạt động chủ yếu thông qua hai tác động: lý thuyết
Tobin’s q về tác động của đầu tư và sự giàu lên nhờ tiêu dùng (Mishkin,1995)
Lý thuyết Tobin’s q, được đề xuất bởi Tobin vào năm 1969, định nghĩa q là tỷ lệ giữa giá trị thị trường của một công ty và chi phí thay thế vốn Mối liên hệ giữa q và chi tiêu đầu tư rất quan trọng: khi q cao, giá trị thị trường vượt trội so với chi phí thay thế, khuyến khích các công ty phát hành cổ phần để đầu tư vào nhà máy và thiết bị mới Ngược lại, nếu q thấp, doanh nghiệp sẽ giảm chi đầu tư do giá trị thị trường không đủ để biện minh cho chi phí thay thế Từ góc độ tiền tệ, khi cung tiền giảm, người tiêu dùng sẽ cắt giảm chi tiêu, dẫn đến giảm đầu tư vào thị trường chứng khoán và giá cổ phiếu Theo quan điểm của trường phái Keynes, việc mở rộng chính sách tiền tệ làm giảm lãi suất, khiến cổ phiếu trở nên hấp dẫn hơn trái phiếu, từ đó làm tăng giá cổ phần Sự tăng giá cổ phần (P_e) dẫn đến q cao hơn (q tăng), thúc đẩy chi tiêu đầu tư gia tăng và cuối cùng làm tăng sản lượng.
M tăng -> P e tăng -> q tăng -> I tăng -> Y tăng
Hiệu ứng của cải theo mô hình vòng đời tiêu dùng của Modigliani (1971) chỉ ra rằng người tiêu dùng quyết định mức chi tiêu dựa trên các nguồn lực cá nhân, bao gồm nhân lực, vốn thực và tài sản tài chính.
Cổ phiếu phổ thông đóng vai trò quan trọng trong việc phản ánh sự giàu có tài chính của người tiêu dùng; khi giá cổ phiếu giảm, sự giàu có cũng giảm theo, dẫn đến việc tiêu dùng giảm Chính sách tiền tệ thắt chặt làm giảm giá trị tài sản tài chính như cổ phiếu, trái phiếu và bất động sản, khiến hộ gia đình điều chỉnh kỳ vọng thu nhập và tiêu dùng Thay đổi trong chính sách tiền tệ cũng ảnh hưởng đến giá trị tài sản của các công ty, làm tăng tỷ lệ nợ/tài sản và tạo ra rủi ro tài chính, buộc các công ty phải cắt giảm chi tiêu và vay mượn để phục hồi bảng tổng kết Kết quả là, cả đầu tư và tiêu dùng đều giảm, dẫn đến sản lượng kinh tế suy giảm.
M tăng -> Pe -> Của cải tăng -> Tiêu dùng tăng -> Y tăng
Kênh giá đất và giá nhà có thể được phân tích qua khuôn khổ Tobin’q, xem bất động sản như một loại cổ phần Khi giá nhà và đất tăng so với chi phí thay thế, Tobin’q của bất động sản cũng tăng, từ đó thúc đẩy sự phát triển của thị trường nhà đất Sự gia tăng này không chỉ làm tăng giá trị tài sản mà còn dẫn đến gia tăng tiêu dùng do cải thiện của cải.
2.1.2 Chính sách tiền tệ, các quy tắc chính sách tiền tệ và mối tương quan với cơ chế truyền dẫn
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Hashem E Abouwafia và Marcus J Chambers (2014) đã sử dụng mô hình VAR cấu trúc (SVAR) để phân tích ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái đến thị trường chứng khoán ở Kuwait, Oman, Saudi Arabia, Ai Cập và Jordan Khác với các nghiên cứu trước, nghiên cứu này đã loại bỏ sự phụ thuộc đồng thời giữa các biến tài chính, cho phép mô tả toàn diện hơn mối quan hệ giữa chúng Sự khác biệt trong kết quả phản ánh sự đa dạng trong mô hình chính sách tiền tệ và đặc điểm thị trường chứng khoán của từng quốc gia Nghiên cứu cho thấy cú sốc từ chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng quan trọng trong ngắn hạn đến giá chứng khoán và chỉ ra sự độc lập tương đối giữa chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái thả nổi.
Nghiên cứu của Piyachart Phiromsward (2015) đã sử dụng mô hình SVAR để đo lường mức độ truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Thái Lan trong giai đoạn từ quý 1 năm 1999 đến quý 4 năm 2011 Ông đã chọn các biến ngoại tác như tăng trưởng, lãi suất và lạm phát nước ngoài từ Mỹ, Nhật Bản và Khối EU làm biến kiểm soát Kết quả cho thấy, khi kiểm soát các biến này, cơ chế truyền dẫn có sự thay đổi rõ rệt Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy việc tăng lãi suất chính sách dẫn đến giảm mạnh GDP thực, và chính sách tiền tệ có tác động tức thời đến giá cả thông qua lãi suất Tuy nhiên, có bằng chứng yếu về tác động của tín dụng đến lãi suất, và không có bằng chứng cho tác động trực tiếp của chính sách tiền tệ lên giá tài sản hay tỷ giá hối đoái thực đa phương tại Thái Lan.
Nghiên cứu của Ismail Fasanya và cộng sự (2013) đã phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng kinh tế ở Nigeria trong giai đoạn 1975 - 2010 Sử dụng phương pháp ECM, kết quả cho thấy ba chính sách tiền tệ tại Nigeria phụ thuộc vào các công cụ chính sách quan trọng như lãi suất, tỷ giá, dự trữ và tiền cơ sở Ngoài ra, sự đổi mới trong chính sách tiền tệ cũng có ảnh hưởng đến các tham số kinh tế thực và danh nghĩa.
Deepak Mohanty (2012) đã nghiên cứu kênh truyền dẫn lãi suất tại Ấn Độ bằng phương pháp SVAR, cho thấy thị trường tài chính Ấn Độ đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, đặc biệt là qua các công cụ lãi suất Nghiên cứu chỉ ra rằng lãi suất chính sách được truyền tải qua các cấu trúc kỳ hạn, mặc dù cường độ truyền dẫn có sự khác biệt Bằng chứng thực nghiệm cho thấy việc tăng lãi suất có tác động trái chiều đến tăng trưởng sản lượng với độ trễ 2 quý và làm giảm nhẹ lạm phát với độ trễ 3 quý, trong khi thời gian đạt trạng thái cân bằng khoảng 8 – 10 quý.
Tai và cộng sự (2012) đã nghiên cứu hiệu quả của kênh truyền dẫn lãi suất từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất bản lẻ của các ngân hàng ở các quốc gia Châu Á, bao gồm Hong Kong, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Singapore, Philippines và Thái Lan Sử dụng mô hình GLS (Generalized Least Squares), nghiên cứu cho thấy có sự truyền dẫn từ lãi suất thị trường tiền tệ đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay của các ngân hàng, tuy nhiên mức độ truyền dẫn này là thấp và không có sự khác biệt đáng kể giữa hai loại lãi suất này.
Nghiên cứu của Rokon Bhuiyan (2012) về truyền dẫn chính sách tiền tệ trong nền kinh tế mở của Canada theo mô hình BSVAR cho thấy chính sách tiền tệ tác động qua các kênh lãi suất và tỷ giá hối đoái Kết quả cho thấy sản lượng và lạm phát đều giảm khi có cú sốc từ chính sách tiền tệ thắt chặt, tuy nhiên, lạm phát giảm chậm hơn so với sản lượng Cụ thể, lạm phát thực sự giảm sau 6 kỳ và có xu hướng tăng trở lại sau kỳ thứ 12, như được chỉ ra bởi Trần Ngọc Thơ & Nguyễn Hữu Tuấn (2013).
Nghiên cứu của Shahnawaz Karim và cộng sự (2011) phân tích tác động của cú sốc giá từ chính sách tiền tệ ở New Zealand, áp dụng mô hình kinh tế vĩ mô mở mới (NOEM) với các biến "giá sản xuất và giá đồng nội tệ" Kết quả cho thấy không có hiện tượng puzzle giá, và chỉ số giá sản xuất (PPI) phản ứng chậm hơn so với chỉ số giá tiêu dùng (CPI) do chính sách tiền tệ chặt chẽ trong nước Điều này chỉ ra sự khác biệt trong truyền dẫn tỷ giá qua các cú sốc chính sách tiền tệ đối với CPI và PPI, xuất phát từ chiến lược giá xuất khẩu khác nhau.
Hilde C Bjứrnland và Kai Leitemo (2008) đã nghiên cứu sự phụ thuộc giữa chính sách tiền tệ Mỹ và chỉ số cổ phiếu S&P 500 bằng mô hình VAR cấu trúc, đề xuất giải pháp kết hợp ràng buộc ngắn hạn và dài hạn để giải quyết vấn đề xác định giữa biến tiền tệ và giá chứng khoán Nghiên cứu cho thấy, khi lãi suất của FED tăng 100 điểm cơ bản, giá chứng khoán thực giảm ngay lập tức từ 7-9%, trong khi cú sốc giá chứng khoán làm tăng giá lên 1% và dẫn đến tăng lãi suất gần 4 điểm cơ bản Tương tự, Param Silvapulle (2007) đã phân tích truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Malaysia, đặc biệt sau khủng hoảng tài chính 1997, khi nước này áp dụng chế độ tỷ giá cố định Nghiên cứu cho thấy trước khủng hoảng, tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng lớn đến sản lượng và lãi suất, nhưng sau khủng hoảng, chỉ các cú sốc tiền tệ mới tác động mạnh đến sản lượng Hơn nữa, chính sách tiền tệ nội địa trở nên dễ bị tổn thương trước các cú sốc bên ngoài, đặc biệt là cú sốc giá hàng hóa thế giới, cho thấy cuộc khủng hoảng năm 1997 đã làm thay đổi vai trò của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Malaysia.
Nghiên cứu của Bernanke và Blinder (1992) về lãi suất vốn của FED và các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Mỹ chỉ ra rằng lãi suất vốn của FED (Fed funds rate) là một chỉ số đại diện hiệu quả cho chính sách tiền tệ, ít bị ảnh hưởng bởi các biến nội sinh cùng kỳ trong nền kinh tế so với tốc độ tăng tiền Hơn nữa, lãi suất của FED được xác định là một biến thông tin đặc biệt, với khả năng dự báo các biến vĩ mô thực tế tốt hơn so với lãi suất tiền tệ, lãi suất thương phiếu và trái phiếu Cuối cùng, nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến cấu thành tài sản của các ngân hàng.
Friedman và Schwartz (1963) là những tác giả tiên phong trong nghiên cứu về truyền dẫn chính sách tiền tệ Qua việc kiểm định dữ liệu về cung tiền và sản lượng trong giai đoạn trước Chiến tranh Thế giới thứ II tại Mỹ, họ đã phát hiện rằng chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc thay đổi tiền tệ và sản lượng, với các tác động của chính sách tiền tệ thường xảy ra trước những biến động trong sản lượng.
Những nghiên cứu điển hình tại Việt Nam về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ
Nghiên cứu của Trầm Thị Xuân Hương, Võ Xuân Vinh và Nguyễn Phúc Cảnh (2014) sử dụng mô hình VAR để phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Việt Nam qua kênh lãi suất, với dữ liệu tháng từ 1/2000 đến 7/2013 Các tác giả chia nghiên cứu thành hai giai đoạn trước và sau năm 2008 Kết quả cho thấy, trước khủng hoảng tài chính 2008, kênh lãi suất tại Việt Nam hoạt động phù hợp với lý thuyết kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, trong giai đoạn khủng hoảng, khi lãi suất điều hành của Ngân hàng Nhà nước tăng, đã dẫn đến gia tăng lạm phát, cho thấy sự hiện diện của kênh chi phí trong truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong thời điểm đó.
Huỳnh Thị Cẩm Hà, Lê Thị Lanh, Lê Thị Hồng Minh & Hoàng Thị Phương Anh
Nghiên cứu năm 2014 phân tích tác động của các biến số vĩ mô như cung tiền (MS), lãi suất cho vay (ITR), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái (EXR) và giá trị sản lượng công nghiệp (IP) đến thị trường chứng khoán Việt Nam (Vn-Index) trong giai đoạn 2001-2013 Sử dụng mô hình ECM để xác định mối quan hệ ngắn hạn và VECM để kiểm tra mối quan hệ dài hạn, kết quả cho thấy MS và IP có mối quan hệ cùng chiều với Vn-Index, trong khi ITR và CPI có mối quan hệ ngược chiều Đặc biệt, quá trình điều chỉnh của Vn-Index về mức cân bằng sau các cú sốc từ các biến số vĩ mô diễn ra khá chậm.
Nguyễn Phúc Cảnh (
Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013) đã sử dụng mô hình SVAR để phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) tại Việt Nam, với các biến nghiên cứu bao gồm giá dầu và lãi suất cơ bản của Mỹ đại diện cho yếu tố nước ngoài, cùng với sản lượng công nghiệp, lạm phát, cầu tiền, lãi suất và tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương đại diện cho nền kinh tế Việt Nam Nghiên cứu chia dữ liệu thành hai giai đoạn trước và sau khi Việt Nam gia nhập WTO để nhận diện tác động của điểm gãy cấu trúc Kết quả cho thấy lạm phát tại Việt Nam nhạy cảm hơn với kênh tỷ giá hối đoái so với kênh lãi suất, trong khi sau khi gia nhập WTO, sản lượng có sự nhạy cảm đáng kể với giá dầu và tỷ giá Ngoài ra, các cú sốc bên ngoài và tỷ giá có ảnh hưởng lớn đến sự thay đổi lãi suất, và tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương bị tác động mạnh bởi lạm phát cùng với sự biến động của lãi suất cơ bản của Mỹ.
Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013) đã tiến hành nghiên cứu sử dụng phương pháp VECM để phân tích ảnh hưởng của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đến hoạt động kinh tế và giá cả tại Việt Nam Dữ liệu khảo sát được thu thập từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 7 năm 2013.
Phương pháp nghiên cứu
Mô tả dữ liệu
Dựa trên lý thuyết về truyền dẫn chính sách tiền tệ và các nghiên cứu trước đó, tác giả đã lựa chọn biến nghiên cứu cho đề tài trong phần 2.
Dữ liệu thứ cấp cho các biến nghiên cứu được thu thập theo quý, bắt đầu từ quý 3 năm 2000 đến hết quý 4 năm 2014 Thông tin chi tiết về nguồn thu thập và các mô tả được trình bày trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1: Bảng Mô tả biến nghiên cứu
Tên Biến Ký hiệu Nguồn Đơn Vị Mô Tả
Tổng sản phẩm quốc nội thực
GDP_D Tính dựa trên nguồn Datastream &
GDP_D tính từ GDP danh nghĩa (4) và GDP thực năm gốc 1994
Lãi suất chính sách I_D IMF % Lãi suất cơ bản của
Tỷ giá hối đoái thực đa phương
Tỷ giá thực đa phương của Việt Nam với 41 đối tác
GDP thực của Việt Nam hiện nay được tính theo năm gốc 2010, nhưng Tổng Cục Thống Kê không cung cấp số liệu GDP theo quý cho các năm trước 2010 Do đó, trong nghiên cứu này, dữ liệu GDP thực của Việt Nam sẽ được đồng bộ theo năm gốc 1994.
GDP danh nghĩa được cung cấp bởi Tổng cục Thống kê Việt Nam và chỉ được tính theo hình thức tích lũy hàng quý Tác giả đã thực hiện việc tính toán lại cho từng quý một cách chi tiết.
Tên Biến Ký hiệu Nguồn Đơn Vị Mô Tả
VNI HOSE Điểm Trung Bình giá đóng cửa hàng ngày chỉ số VN-Index
Tín dụng từ Ngân hàng Nhà Nước
Lãi suất cho vay MLR IMF % Lãi suất cho vay trung bình của các Ngân Hàng
Tăng trưởng kinh tế nước ngoài
GDP_F Tính dựa trên nguồn IMF
GDP của 4 khối nước gồm Mỹ, EU, Nhật Bản, Trung Quốc
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tỷ giá danh nghĩa đa phương REER được thu thập từ nguồn dữ liệu thứ cấp và có thể tìm thấy trên website http://bruegel.org/ Công thức tính REER sẽ được trình bày trong nghiên cứu này.
NEER t là tỷ giá danh nghĩa đa phương, phản ánh chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam và chỉ số giá tiêu dùng của đối tác thứ i, cùng với tỷ giá danh nghĩa song phương giữa Việt Nam và đối tác i (yết giá gián tiếp) Tỉ trọng của đối tác thứ i cũng được tính đến Khi đồng tiền Việt Nam tăng, tỷ giá danh nghĩa tăng và dẫn đến việc REER cũng tăng theo.
Việc lựa chọn các biến nghiên cứu được dựa trên các lý thuyết nền của Mishkin (1996 & 2004), Tobin (1969), Modigliani (1971) và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó.
Các biến số trong nước bao gồm biến tổng sản phẩm quốc nội thực (GDP_R), được coi là sản lượng theo lý thuyết của Mishkin, và cũng được sử dụng bởi các tác giả như Piyachart Phiromsward (2015) và Bernanke Bên cạnh đó, biến số giá cả được thể hiện thông qua chỉ số giảm phát GDP (GDP_D) theo Piyachart Phiromsward.
Chỉ số giảm phát GDP là một công cụ quan trọng để đo lường lạm phát và phản ánh chính xác hơn về giá cả nội địa so với chỉ số giá tiêu dùng, vì nó bao gồm tất cả hàng hóa trong nước Trong chính sách tiền tệ, biến tổng sản phẩm quốc nội và lạm phát là hai biến số chủ yếu, trong khi lãi suất chính sách (I_D) và lãi suất cho vay đóng vai trò là công cụ điều tiết Tỷ giá thực đa phương, được nghiên cứu bởi Piyachart Phiromsward (2015) và đề xuất bởi Le Viet Hung & Wade Pfau (2008), được lựa chọn để phản ánh giao thương đa dạng của Việt Nam từ năm 1995 đến nay, đồng thời loại trừ ảnh hưởng của lạm phát Biến tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước đại diện cho kênh tín dụng, trong khi chỉ số giá thị trường chứng khoán (VNI) thể hiện một phần kênh giá tài sản theo nghiên cứu của Piyachart Phiromsward (2015), với VNI được tính từ giá đóng cửa trung bình.
Chỉ số giảm phát GDP được tính bằng công thức 100 x (GDP danh nghĩa/GDP thực) và phản ánh mức giá chung của tất cả hàng hóa, dịch vụ trong nước Theo nghiên cứu của Hilde C Bjørnland & Kai Leitemo (2008) cùng với Hashem E Abouwafia & Marcus J Chambers (2014), chỉ số giá chứng khoán trung bình được xem là đại diện tốt hơn cho tài sản cổ phiếu.
Việt Nam là một nền kinh tế nhỏ và mở, với giá trị xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ chiếm trung bình 75% GDP từ năm 2000 đến 2014 Từ sau năm 2000, Việt Nam đã tăng cường giao thương với các cường quốc kinh tế, và sự biến động của các nền kinh tế này ảnh hưởng đến Việt Nam qua dòng vốn và thương mại, theo quan điểm của các nghiên cứu trước đây Trong nghiên cứu này, biến ngoại tác tăng trưởng nước ngoài (GDP_F) được chọn làm biến kiểm soát, đại diện cho tác động bên ngoài đến nền kinh tế Việt Nam Các nền kinh tế lớn như Mỹ, Nhật Bản, EU và Trung Quốc được lựa chọn vì ảnh hưởng toàn cầu của họ, với khoảng 47% giao thương của Việt Nam tập trung vào các đối tác này Mặc dù GDP_F tác động đến kinh tế Việt Nam, nhưng do quy mô nhỏ, giả định rằng Việt Nam không ảnh hưởng đến GDP_F Biến GDP_F được đưa vào như một biến kiểm soát nhằm phản ánh chính xác hơn tác động của các nền kinh tế bên ngoài đối với nền kinh tế trong nước.
(6) Tỷ trọng đối tác i = (Tổng giá trị nhập khẩu cộng xuất khẩu giữa Việt Nam với đối tác i)/Tổng giá trị giao thương
Việt Nam với các đối tác), i chạy từ 1 đến 4 Tỷ trọng giao thương được lấy từ nguồn Tổng Cục Hải Quan Việt Nam
Trong quá trình kiểm tra và xử lý dữ liệu mùa vụ, một số biến số được điều chỉnh theo phương pháp so sánh số liệu giữa các quý trong năm và quý cùng thời điểm năm trước, dựa trên phương pháp điều chỉnh X11/X12 do Bureau of Census của Mỹ phát triển Bên cạnh đó, việc so sánh chuỗi dữ liệu giữa hai kỳ liền kề cũng cần phải được xử lý mùa vụ để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của các phân tích.
Sau khi xử lý mùa vụ, các biến GDP_R, GDP_D, REER và CREDIT được chuyển đổi bằng cách lấy logarithm (log) Việc này không chỉ giúp dữ liệu trở nên ổn định hơn mà còn đảm bảo rằng các biến số trong mô hình đều có cùng đơn vị tính toán (%).
Các chuỗi dữ liệu, kết quả được xử lý qua phần mềm Excel 2007 và Eviews 8
3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong ngắn hạn Mô hình VAR được xây dựng dựa trên bốn biến vĩ mô cơ bản: GDP_R, GDP_D, I_D và REER, được gọi là mô hình cơ bản Để phân tích sâu hơn, ba biến đại diện cho các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ, bao gồm tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước (CREDIT), chỉ số giá Vn-Index (VNI) và lãi suất cho vay (MLR), đã được thêm vào mô hình, tạo thành mô hình SVAR Các mô hình VAR và SVAR là công cụ kinh điển cho nghiên cứu về truyền dẫn và phù hợp cho phân tích ngắn hạn.
Ma trận ràng buộc A của mô hình SVAR
Để xây dựng các ràng buộc cho ma trận A, có thể dựa vào lý thuyết kinh tế, nghiên cứu thực nghiệm hoặc các áp đặt từ dữ liệu Trong nghiên cứu này, các ràng buộc của ma trận A được xác định dựa trên lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu quốc tế được công nhận.
Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận:
Các ràng buộc của ma trận dựa theo lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu của Sim
(1980), Bernanke (1986), Bernanke & Blinder (1992), Uhlig (2005), Hilde C
Bjứrnland & Kai Leitemo (2008), Hashem E Abouwafia & Marcus J Chambers
Nội dung và các kết quả nghiên cứu
Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến
GDP_R GDP_D I_D REER VNI CREDIT MLR
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Biến GDP_R đạt giá trị lớn nhất là 212,589.0 tỷ đồng vào quý 4/2014, nhỏ nhất là 117,500.1 tỷ đồng vào quý 1/2001, với giá trị trung bình trong giai đoạn là 117,500.1 tỷ đồng Trong khi đó, biến GDP_D ghi nhận giá trị lớn nhất là 604.4356 vào quý 1/2014, nhỏ nhất là 159.9098 tỷ đồng vào quý 2/2001, và cũng có giá trị trung bình cho cả giai đoạn là 117,500.1 tỷ đồng.
Biến I_D lớn nhất là 15% (quý 2, quý 3 năm 2008 hay quý 4/2011), nhỏ nhất là 4.8% (quý 2/2002), và trung bình cho cả giai đoạn là 7.35%
Biến REER lớn nhất là 143,78 (quý 4/2014), nhỏ nhất là 86,14 (quý 1/2004) và trung bình cho cả giai đoạn là 105,79
Chỉ số Vn-Index (VNI) đạt mức cao nhất là 1,105.779 điểm vào quý 1 năm 2007 và thấp nhất là 120.2 điểm trong quý 3 năm 2000, với giá trị trung bình trong toàn bộ giai đoạn là 421.4499 điểm.
CREDIT lớn nhất 216,000 tỷ đồng (quý 4/2011), nhỏ nhất 9940 tỷ đồng (quý 3/2006) và trung bình cho cả giai đoạn là 47,447.24 tỷ đồng
Biến MLR lớn nhất là 20.1% (quý 3 năm 2008), nhỏ nhất là 8.16% (quý 4/2014) và trung bình cho cả giai đoạn là 11.356%
4.1.2 Kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu
Bảng 4.2: Kiểm tra tính dừng cho các chuỗi dữ liệu
Kiểm Định Kiểm định PP (Hệ số chặn và không có xu hướng)
Level Kết Luận 1 st Diff Kết Luận
Theo tính toán từ phần mềm Eview 8, ký hiệu L đại diện cho các chuỗi dữ liệu sau khi lấy logarithm, trong khi D biểu thị sai phân bậc 1, viết tắt là I(1) Giả thiết Ho được đưa ra là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị, tức là không có tính dừng Giá trị kiểm định được trình bày trong bảng là giá trị t-statistics.
***, **, * thể hiện chuỗi dừng ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%
4.1.3 Kiểm định độ trễ tối ưu
Sau khi xác định tính dừng của các chuỗi dữ liệu, tác giả sẽ tiến hành kiểm định độ trễ cho các mô hình VAR/VECM Để đảm bảo số bậc tự do của mô hình được tối ưu trong giai đoạn nghiên cứu, nghiên cứu này sẽ chọn độ trễ tối đa ban đầu là 3.
Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình cơ bản
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu mô hình cơ bản
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Các giá trị FPE và AIC cho thấy rằng độ trễ 1 là lựa chọn tối ưu cho mô hình cơ bản Mô hình này được gọi là VAR4, bao gồm 4 biến đầu vào: DLGDP_R, DLGP_D, DI_D và DLREER.
Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình SVAR
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu mô hình SVAR
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Các giá trị FPE, AIC, ủng hộ đô trễ tối ưu của mô hình SVAR là 3 Tiêu chí SC và
HQ hỗ trợ lựa chọn độ trễ 0, nhưng trong VAR và VECM không xem xét độ trễ này Độ trễ tối ưu được đề xuất cho mô hình SVAR là 3.
4.2 Kết quả các mô hình
Trật tự xắp xếp các biến đầu vào của mô hình cơ bản như sau: dlgdp_r dlgdp_d di_d dlreer, với độ trễ tối ưu chọn là 1
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định mô hình cơ bản
Kiểm tra tính ổn định của mô hình Kiểm định phương sai thay đổi và tương quan chuỗi
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial Kiểm định phương sai thay đổi
Giá trị P_Value của kiểm định 0.7995 nên chấp nhận giả thiết H0: Không có Phương sai thay đổi
Kiểm định tương quan chuỗi
Kiểm định tương quan chuỗi
Kết quả kiểm định LM mô hình VARD tại độ trễ 1 cho thấy giá trị p-value là 0.127, lớn hơn mức 10%, do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 Kết luận cho thấy mô hình không có tương quan chuỗi tại độ trễ 1.
Kết luận: Mô hình VAR4 ổn định vì các root nằm trong vòng tròng
Mô hình VAR4 không có phương sai thay đổi và không bị tương quan chuỗi với độ trễ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
4.2.2 Mô hình SVAR mô hình SVAR phân tích trên bảy biến: log của GDP_R, log của chỉ số giảm phát GDP, lãi suất cho vay, log của tỷ giá thực đa phương, log của chỉ số giá Vn-Index, log của tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, và lãi suất cho vay Các biến được xử lý mùa vụ trước khi lấy log và sau đó được lấy sai phân bậc 1 để đảm bảo chuỗi dữ liệu là dừng Đầu tiên là xây dựng mô hình VAR cho 7 biến trên sau khi đã kiểm tra tính dừng và lấy sai phân bậc 1 (mô hình VAR này gọi tên là VAR7), VAR7 sẽ được dùng làm môi trường để chạy SVAR Trật tự xắp xếp bảy biến đầu vào của mô hình VAR7 như sau: dlgdp_r, dlgdp_d, di_d, dlreer, dlvni, dlcredit, dmlr, với độ trễ tối ưu đề xuất là 3 (độ trễ 3 dựa trên kết quả phân tích ở mục 4.1.4)
Kiểm tra tính ổn định của mô hình hồi quy VAR7
Sau khi kiểm tra mô hình VAR7 tại độ trễ tối ưu 3, kết quả cho thấy mô hình này hoạt động tốt Chi tiết các kết quả kiểm tra mô hình VAR7 được thể hiện trong bảng 4.8.
Kết quả từ mô hình SVAR được phát triển dựa trên mô hình VAR7 với các ràng buộc của ma trận Do đó, việc kiểm định lại mô hình VAR7 là cần thiết để đảm bảo tính chính xác của các kết quả từ mô hình SVAR.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định mô hình VAR7 Kiểm định tính ổn định của mô hình Kiểm định phương sai thay đổi
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Giá trị p_value của kiểm định phương sai thay đổi là 0.284, cao hơn nhiều so với mức ý nghĩa 10% Do đó, chúng ta chấp nhận giả thiết H0, tức là không có phương sai thay đổi.
VAR7 rất ổn định với trễ 3, vì các giá trị roots đều ở trong vòng tròn đơn vị
Kết luận mô hình VAR7 không bị phương sai thay đổi
Kiểm định Tương quan chuỗi LM Kiểm định portmanteau
Giả thiết H0 cho rằng không có tương quan chuỗi tại độ trễ h Với h = 3, giá trị P_value của kiểm định là 0.267, cao hơn mức ý nghĩa 10%, do đó chúng ta chấp nhận giả thiết H0.
Lags Q-Stat Prob Adj Q-Stat Prob df
4 150.971 0.00 158.8456 0.00 49 mô hình VAR7 với độ trễ 3 không có tương quan chuỗi theo LM test
Kiểm định portmanteau cho kết quả mô hình không có tương quan chuỗi tại trễ
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Ký hiệu ***, **, * ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%
Kết quả ước lượng các giá trị ràng buộc của ma trận mô hình SVAR
Bảng 4.7: Kết quả ma trận A của mô hình SVAR
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Ký hiệu ***, **, * hệ số khác không ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%
Kết quả kiểm định LR test cho thấy giả thiết H0 về các ràng buộc thiết lập phù hợp với giá trị p_value là 0.681, cao hơn nhiều so với mức 0.1 Điều này cho phép chúng ta chấp nhận giả thiết H0, nghĩa là các ràng buộc được thiết lập là phù hợp.
Kết quả kiểm định các mối quan hệ nhân quả
Bảng 4.8: Kết luận của kiểm định nhân quả Granger
Mô hình cơ bản Mô hình VAR7
DGDP_D***; DI_D** nguyên nhân của
DLVNI* nguyên nhân của DLGDP_R DLVNI*** nguyên nhân của DLGDP_D DLREER**; DLCREDIT** nguyên nhân của DI_D
DLGDP_D** nguyên nhân của DLREER DLGDP_R **; DLGDP_D**; DI_D***; DLCREDIT*** nguyên nhân của DMLR
Nguồn: Rút trích từ kết quả kiểm định Granger trên Eviews 8
Ký hiệu ***, **, * ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%
Kết quả kiểm định nhân quả Granger trong mô hình VAR cho thấy có mối quan hệ nhân quả giữa sản lượng và lãi suất chính sách, với độ trễ 1 Cụ thể, sự thay đổi trong sản lượng và lãi suất chính sách được xác định là nguyên nhân dẫn đến sự biến động của tỷ giá thực.
Mô hình VAR7 với độ trễ 3 cho thấy nhiều mối quan hệ nhân quả, trong đó DLVNI là nguyên nhân của DLGDP_R với mức tin cậy 90% Điều này cho thấy rằng sự thay đổi trong chỉ số giá Vn-Index có thể dự đoán sự thay đổi của tổng sản phẩm quốc nội thực trong tương lai, phù hợp với lý thuyết truyền dẫn kênh giá tài sản Khi chỉ số Vn-Index tăng, sự giàu có của nhà đầu tư và doanh nghiệp gia tăng, kích thích chi tiêu Hơn nữa, chỉ số chứng khoán còn được coi là phong vũ biểu của nền kinh tế, phản ánh trước biến động của nền kinh tế thực Mối quan hệ nhân quả giữa DLGDP_D và DLREER cũng có thể được giải thích qua lý thuyết ngang giá sức mua.
Phân tích phản ứng xung
Trật tự sắp xếp các biến trong mô hình SVAR rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phản ứng xung Nghiên cứu này sử dụng trật tự biến theo đề xuất của Piyachart Phiromswad (2015), bao gồm các biến GDP_R, GDP_D, I_D, REER, VNI, CREDIT, MLR Để kiểm tra sự phù hợp của trật tự sắp xếp này với chuỗi dữ liệu tại Việt Nam, tác giả đã áp dụng chế độ Generallized impulse, cho phép tính toán phản ứng xung mà không cần khai báo trật tự sắp xếp biến Kết quả cho thấy hai phương pháp có sự tương đồng cao ở hầu hết các trường hợp, chứng tỏ tính chính xác của trật tự biến đã chọn.
Một số kết quả trong phân tích không hoàn toàn hợp lý, chẳng hạn như cú sốc 1% của chỉ số Vnindex có tác động tức thời và mạnh mẽ đến lãi suất chính sách, dẫn đến việc I_D giảm 0.51% Mức độ biến động của chỉ số Vnindex rất lớn, do đó, phản ứng tăng 0.51% của lãi suất chính sách trước cú sốc 1% của Vnindex là điều chưa hợp lý Hơn nữa, còn tồn tại sự bất hợp lý trong mối quan hệ giữa Vnindex và tín dụng (CREDIT).
Tác giả nhận thấy sự tương đồng giữa kết quả của hai trường hợp phản ứng xung, nhưng mức độ hợp lý của kết quả từ Mô hình SVAR tốt hơn do có trật tự sắp xếp biến phù hợp hơn Do đó, kết quả phản ứng xung từ mô hình SVAR sẽ được ưu tiên trình bày.
4.4.1 Phân tích kết quả phản ứng xung của biến tổng sản phẩm quốc nội thực Phản ứng của tổng sản phẩm quốc nội thực với cú sốc giá chỉ số giảm phát GDP, cú sốc lãi suất chính sách, cú sốc tỷ giá và chính nó Đầu tiên, tác giả đối chiếu các kết quả phản ứng xung giữa mô hình SVAR và mô hình cơ bản (Mô hình VAR4)
Response of DLGDP_R to DLGDP_R
Response of DLGDP_R to DLGDP_D
Response of DLGDP_R to DI_D
Response of DLGDP_R to DLREERResponse to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Res pons e of DLGDP_R to DLGDP_R
Response of DLGDP_R to DLGDP_D
Response of DLGDP_R to DI_D
Response of DLGDP_R to DLREER Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.1: Phản ứng GDP_R với cú sốc của GDP_D, I_D, REER và của chính nó
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
Kết quả từ mô hình SVAR cho thấy có sự khác biệt trong phản ứng của GDP_R đối với các cú sốc thu, tuy nhiên cơ chế tác động của GDP_R và REER lên GDP_R tương đồng ở cả hai mô hình Các cú sốc chủ yếu ảnh hưởng đến GDP_R sẽ giảm dần sau quý thứ 6 Mô hình SVAR cho thấy GDP_R phản ứng tích cực với cú sốc lạm phát, phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Trung Chính (2009), cho thấy tăng trưởng kinh tế và lạm phát có mối quan hệ cùng chiều trong nền kinh tế hiện nay Đối với tác động của chỉ số giảm phát GDP, cú sốc lạm phát có tác động cùng chiều nhưng mức độ nhỏ, kéo dài đến quý thứ 6 với đỉnh tại quý thứ 4 Tác động của lạm phát đến GDP_R sẽ ổn định từ quý thứ 10 Cú sốc lãi suất chính sách tiền tệ có nhiều biến động, ban đầu không tác động nhưng sau đó có tác động âm đạt cực đại sau 3 quý và kéo dài thêm 1 quý, trước khi có tác động dương trong 6 quý tiếp theo, với đỉnh tại quý thứ 4 Sau 10 quý, tác động của cú sốc lãi suất giảm dần và ổn định Mô hình cơ bản cho thấy cú sốc tăng I_D không tác động ở quý đầu nhưng sản lượng tăng nhẹ, đỉnh ở quý 2 và tắt sau 7 quý Đối với cú sốc tỷ giá hối đoái thực đa phương (REER), mô hình SVAR cho thấy tác động âm lên GDP_R từ quý 1 đến quý 5 và từ quý 7 đến quý 9, với đỉnh tại quý 4 Các tác động dương giữa các giai đoạn này rất nhỏ và gần như không còn đáng kể sau quý 11 Mô hình cơ bản cũng cho thấy cú sốc REER tăng làm giảm GDP_R, khẳng định rằng khi REER tăng sẽ làm giảm GDP_R.
Do đó việc điều chỉnh REER thông qua kiểm soát CPI, và điều chỉnh tỷ giá cần được chú trọng
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) phản ứng mạnh mẽ trước các cú sốc từ chỉ số giá thị trường chứng khoán, cú sốc tín dụng từ Ngân hàng Trung ương và cú sốc lãi suất cho vay Sự biến động của chỉ số giá thị trường chứng khoán có thể ảnh hưởng đến niềm tin của nhà đầu tư và tiêu dùng, từ đó tác động đến tăng trưởng kinh tế Bên cạnh đó, các chính sách tín dụng từ NHTW cũng đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hoạt động kinh tế, khi chúng có thể kích thích hoặc kìm hãm đầu tư Cuối cùng, sự thay đổi lãi suất cho vay ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí vay mượn của doanh nghiệp và hộ gia đình, góp phần quyết định đến sức tiêu thụ và đầu tư trong nền kinh tế.
Response of DLGDP_R to DLVNI
Response of DLGDP_R to DLCREDIT
Response of DLGDP_R to DMLR Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.2: Phản ứng của GDP_R với cú sốc VNI và cú sốc CREDIT, cú sốc MLR
Theo phân tích từ phần mềm Eview 8, tác động của cú sốc giá chứng khoán đến GDP_R có sự biến đổi rõ rệt qua các giai đoạn Trong 5 quý đầu tiên, cú sốc này có tác động tích cực, đạt đỉnh vào quý thứ 2, sau đó từ quý thứ 5 đến quý thứ 6, tác động trở nên âm nhưng ở mức độ rất nhỏ Đến quý thứ 10, ảnh hưởng của cú sốc gần như không còn Việc chỉ số Vn-Index tăng có thể dự đoán xu hướng tích cực của nền kinh tế trong tương lai, với khả năng GDP_R tăng trong các kỳ tiếp theo Đối với cú sốc tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, tác động đến GDP_R không xảy ra ngay lập tức mà tạo ra cú sốc âm đạt đỉnh sau 3 quý Từ quý thứ 4, các tác động này dần chuyển sang dương, với giá trị cực đại vào quý thứ 6 Từ quý thứ 7 trở đi, các tác động giảm dần và ổn định sau khoảng 6 quý, phản ánh chính sách tiền tệ mở rộng.
Sản lượng trong các quý 2 và 3 có xu hướng âm, cho thấy hiện tượng puzzle sản lượng Đối với tác động của lãi suất cho vay đến GDP_R, cú sốc tăng lãi suất ban đầu tạo ra tác động dương, đạt đỉnh ở quý thứ 2 Tuy nhiên, đến quý thứ 3, tác động này giảm mạnh xuống mức âm nhưng với cường độ nhỏ hơn Đến quý thứ 6, các cú sốc lãi suất cho vay sẽ ổn định và ít biến động hơn Việc tăng lãi suất cho vay nhưng vẫn làm sản lượng tăng ở các quý đầu là minh chứng cho hiện tượng puzzle sản lượng.
4.4.2 Phân tích Kết quả phản ứng của biến chỉ số giảm phát GDP
Phản ứng của lạm phát với cú sốc sản lượng, cú sốc lãi suất chính sách, cú sốc tỷ giá thực đa phương và cú sốc của chính nó
Res pons e of DLGDP_D to DLGDP_R
Res pons e of DLGDP_D to DLGDP_D
Res pons e of DLGDP_D to DI_D
Res pons e of DLGDP_D to DLREERResponse to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.3: Phản ứng của GDP_D với cú sốc GDP_R, I_D, REER, và với chính nó
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8 Đối với tác động của GDP_R đến chỉ số giảm phát GDP kết quả từ mô hình SVAR:
Cú sốc GDP_R có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát, với nhiều biến động xảy ra Khi cú sốc GDP_R gia tăng, chỉ số giảm phát GDP giảm ngay lập tức và kéo dài đến quý thứ 2 Từ quý thứ 3 đến quý thứ 6, cú sốc này tạo ra tác động tích cực đến chỉ số giảm phát GDP Tuy nhiên, trong quý thứ 7 và thứ 8, tác động chuyển sang âm đối với lạm phát Đến quý thứ 9, tình hình tiếp tục diễn biến phức tạp.
Cú sốc tăng sản lượng có tác động tích cực đến GDP_D, tương tự như kết quả từ mô hình SVAR, cho thấy mối quan hệ giữa sản lượng và lạm phát Điều này chỉ ra rằng nền kinh tế Việt Nam vẫn chưa đạt trạng thái toàn dụng, khi mà tăng trưởng sản lượng có thể giúp giảm lạm phát.
Cả hai mô hình SVAR và mô hình cơ bản đều chỉ ra rằng cú sốc của chỉ số giảm phát có tác động lớn trong kỳ đầu tiên nhưng nhanh chóng giảm dần Đối với cú sốc lãi suất chính sách tiền tệ, tác động tích cực đến chỉ số giảm phát GDP diễn ra trong 2 quý đầu, với mức cực đại đạt được ở quý thứ 2 Tuy nhiên, từ quý thứ 3 đến quý thứ 7, tác động sẽ chuyển sang tiêu cực đối với lạm phát Đến quý thứ 8 và kéo dài đến quý thứ 10, các cú sốc này sẽ có tác động tích cực trở lại.
Trong 8 quý tới, tác động của lãi suất sẽ giảm dần và ảnh hưởng không đáng kể đến chỉ số giảm phát GDP Mô hình cơ bản cho thấy cú sốc tăng I_D không ngay lập tức làm tăng lạm phát, nhưng sẽ dẫn đến sự gia tăng lạm phát trong các kỳ tiếp theo, với đỉnh điểm xảy ra ở quý 2 Đối với tác động của cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER) lên chỉ số giảm phát GDP, kết quả từ mô hình SVAR chỉ ra rằng cú sốc này có tác động tích cực đến chỉ số giảm phát GDP từ quý 1 đến quý 3 và từ quý 5 đến quý 7, với giá trị cực đại ở quý 2 Sau quý 7, tác động của tỷ giá đến chỉ số giảm phát GDP gần như không còn đáng kể Cả hai mô hình đều cho thấy phản ứng của lạm phát trong quý đầu tiên khi có cú sốc REER là không đáng kể, nhưng chủ yếu là một cú sốc dương dẫn đến tăng lạm phát.
Phản ứng của lạm phát với cú sốc chỉ số giá chứng khoán, cú sốc tín dụng và cú sốc lãi suất cho vay
Response of DLGDP_D to DLVNI
Response of DLGDP_D to DLCREDIT
Response of DLGDP_D to DMLR Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.4: Phản ứng của lạm phát với cú sốc VNI, CREDIT và MLR
Theo tính toán từ phần mềm Eview 8, cú sốc chỉ số chứng khoán ảnh hưởng khác nhau đến chỉ số giảm phát GDP trong từng giai đoạn.
Cú sốc trên thị trường chứng khoán có ảnh hưởng tích cực đến chỉ số giảm phát GDP, với đỉnh điểm vào quý 2 và kéo dài đến quý 3 Tuy nhiên, từ quý 4 đến quý 6, tác động này chuyển sang âm Sau quý 8, các tác động trở nên ổn định và hướng đến trạng thái cân bằng vào quý 11 Dự báo rằng cú sốc tăng của VNI sẽ dẫn đến lạm phát gia tăng Đối với tín dụng Ngân hàng Nhà nước, cú sốc tín dụng không ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số giảm phát GDP trong quý đầu tiên, nhưng lại có tác động rõ rệt làm tăng lạm phát trong quý 7 và 8, đạt cực đại ở quý 7 Sau quý 11, cú sốc tín dụng có xu hướng ổn định, mặc dù việc tăng cung tín dụng chưa gây áp lực lạm phát ngay lập tức.
Trong 6 quý qua, hành động tăng lãi suất cho vay đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể của lạm phát Ban đầu, cú sốc lãi suất cho vay gây ảnh hưởng tiêu cực đến chỉ số giảm phát GDP, nhưng mức độ tác động này rất nhỏ Đến quý thứ 3, tác động tiêu cực đạt đỉnh, sau đó chuyển sang tích cực từ quý 3 đến quý 5, với đỉnh điểm vào quý 4 Sau đó, các cú sốc lãi suất có sự biến động nhưng ở mức độ nhỏ hơn, và đến quý thứ 8, chúng gần như trở lại trạng thái cân bằng Tương tự như lãi suất chính sách, cú sốc lãi suất cho vay cũng cần thời gian để phát huy tác động mạnh mẽ đến lạm phát.
4.4.3 Phân tích kết quả phản ứng xung của biến lãi suất chính sách
Res pons e of DI_D to DLGDP_R
Res pons e of DI_D to DLGDP_D
Res pons e of DI_D to DI_D
Response of DI_D to DMLR Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Hình 4.5: Phản ứng của I_D với cú sốc GDP_R, GDP_D, MLR và cú sốc của chính nó
Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8
