(LUẬN văn THẠC sĩ) đo lường truyền dẫn lãi suất tại việt nam

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Hệ thống tài chính đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc gia, chủ yếu là phân bổ nguồn lực hiệu quả Nó không chỉ là kênh tiết kiệm cho hộ gia đình mà còn là kênh đầu tư cho doanh nghiệp, đồng thời truyền tải các chính sách kinh tế vĩ mô của chính phủ Tại Việt Nam, chính sách tiền tệ đã trở thành trọng tâm trong việc thúc đẩy tăng trưởng bền vững, với lạm phát mục tiêu và lãi suất là công cụ quan trọng để thực thi chính sách này Hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào mức độ và tốc độ truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ.

Trong giai đoạn 2013-2014, Ngân hàng Nhà nước đã thực hiện chính sách tiền tệ phù hợp với chỉ đạo của Chính phủ, nhằm đảm bảo an toàn và hiệu quả cho hoạt động ngân hàng Mặc dù đạt được những kết quả tích cực như ổn định tỷ giá và kiềm chế lạm phát, nhưng cũng đã xuất hiện một số vấn đề như giảm khả năng tiếp cận vốn tín dụng và gia tăng nợ xấu Để chính sách tiền tệ phát huy hiệu quả điều chỉnh nền kinh tế, các nhà hoạch định chính sách cần đánh giá chính xác ảnh hưởng và tính kịp thời của các biện pháp này Lãi suất được xem là công cụ chính yếu trong chính sách tiền tệ, giúp chính phủ truyền tải tín hiệu và điều tiết thị trường hiệu quả.

Nguyên tắc kinh tế kinh điển, đặc biệt là nguyên tắc Taylor, đóng vai trò quan trọng trong việc điều hành chính sách của chính phủ, giúp Ngân hàng Trung Ương xác định lãi suất danh nghĩa ngắn hạn nhằm ổn định kinh tế và kiểm soát lạm phát Tuy nhiên, thực tế cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh chậm hơn so với lãi suất chính sách, dẫn đến việc lãi suất bán lẻ không thay đổi tương ứng khi lãi suất chính sách thay đổi Điều này cho thấy khả năng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ không hoàn toàn, ảnh hưởng đến hiệu quả của chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà Nước Nếu mức truyền dẫn yếu, các tác động điều tiết của nhà điều hành sẽ không còn hiệu quả trên thị trường.

Biến lãi suất đóng vai trò quan trọng trong sự ổn định kinh tế vĩ mô, dẫn đến nhiều nghiên cứu về chỉ số này và quá trình truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ, chủ yếu tập trung vào các quốc gia phát triển Các nghiên cứu trước đã chỉ ra sự thành công của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ và thực nghiệm điều chỉnh lãi suất bán lẻ theo lãi suất chính sách ở một số khu vực điển hình Tuy nhiên, vẫn thiếu nghiên cứu về thực trạng truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ và hiệu quả trong việc đạt được mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô, đặc biệt là ở các nước đang phát triển như Việt Nam.

Nghiên cứu về truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam, đặc biệt là mối liên hệ giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của chính sách tiền tệ Qua đó, nghiên cứu này giúp đưa ra những điều chỉnh phù hợp nhằm cải thiện quản lý kinh tế trong nước.

Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu này kiểm định hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam, nhằm đánh giá sự bất cân xứng trong quá trình này và phân tích mức độ truyền dẫn lãi suất Mục tiêu của nghiên cứu là xác định sự khác biệt trong truyền dẫn các loại lãi suất, tìm ra loại lãi suất nào phản ứng nhanh hơn với lãi suất chính sách, từ đó làm rõ hiệu quả của chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung Ương trong việc ổn định kinh tế vĩ mô.

Phương pháp nghiên cứu

Trong bài viết này, tác giả xây dựng các phương trình xác định sự cân bằng với kỳ vọng hợp lý, dựa trên các mô hình và công thức phổ biến như mô hình chu kỳ kinh doanh chuẩn theo quan điểm kinh tế học Keynes mới và đường cong Phillips.

Bài viết mô tả thực nghiệm hiệu ứng truyền dẫn lãi suất tại Việt Nam thông qua việc sử dụng mô hình hồi quy phân phối trễ (ARDL) và thực hiện các kiểm định cơ bản như kiểm định nghiệm đơn vị, tự tương quan, đồng liên kết, và kiểm định sự phù hợp của mô hình Nghiên cứu phân tích tác động từ lãi suất chính sách, cụ thể là lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, đến lãi suất bán lẻ, bao gồm lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ, đồng thời kiểm tra sự bất cân xứng trong quá trình truyền dẫn.

Kết cấu của đề tài

Bài luận văn được cấu trúc thành các phần chính: Chương hai trình bày khung lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm, bao gồm nguyên tắc Taylor, hiệu ứng truyền dẫn lãi suất và mô hình giá cứng nhắc, cùng với các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn lãi suất và ý nghĩa của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ Phương pháp nghiên cứu và các bước xây dựng mô hình được mô tả trong phần ba Phần bốn trình bày kết quả kiểm định và nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam, bao gồm các kiểm định cơ bản và kết quả từ mô hình hồi quy ARDL Cuối cùng, phần năm đưa ra kết luận từ kết quả định lượng về mức độ truyền dẫn lãi suất, cùng với một số kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả ổn định kinh tế vĩ mô của chính sách tiền tệ.

KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

Khung lý thuyết

Năm 1993, nhà nghiên cứu John B Taylor, giáo sư tại đại học Stanford, đã thực hiện nghiên cứu về chính sách lãi suất của Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ (FED) trong giai đoạn 1980-1990 và phát hiện rằng biến động lãi suất của FED tuân theo nguyên tắc nhất định liên quan đến lạm phát và tăng trưởng kinh tế Từ đó, Taylor đã phát triển Nguyên tắc Taylor (Taylor Rule), theo đó lãi suất cần được điều chỉnh dựa trên chênh lệch sản lượng (output gap) và chênh lệch lạm phát giữa mức thực tế và mục tiêu trong nền kinh tế Nguyên tắc này được thể hiện qua hàm phản ứng chính sách.

𝑖 𝑡 : là lãi suất điều hành của NHTW theo nguyên tắc Taylor;

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

𝜋 𝑡 ∗ : là tỷ lệ lạm phát mục tiêu;

𝑟 𝑡 ∗ ∶ lãi suất thực cân bằng giả định;

𝑎 𝜋 𝑣à 𝑎 𝑦 : là các tham số phản ứng chính sách hay trọng số đối với tăng trưởng và lạm phát

𝑦̅ 𝑡 : tăng trưởng GDP tiềm năng

Quy tắc Taylor hướng dẫn ngân hàng trung ương điều chỉnh lãi suất danh nghĩa dựa trên các biến động của lạm phát, GDP và các yếu tố kinh tế khác Cụ thể, nếu lạm phát tăng 1%, ngân hàng trung ương nên tăng lãi suất danh nghĩa hơn 1% để ổn định nền kinh tế.

Theo Taylor, lãi suất điều hành của FED thay đổi theo xu hướng và tuân theo lãi suất khuyến nghị theo nguyên tắc Taylor Nguyên tắc này ngày càng thu hút sự chú ý của giới nghiên cứu và các Ngân hàng Trung ương, trở thành chỉ báo quan trọng trong phân tích và điều hành chính sách tiền tệ.

Nguyên tắc Taylor nổi bật với tính đơn giản và dễ tính toán, góp phần tăng cường tính minh bạch trong chính sách tiền tệ Nó cho phép các Ngân hàng Trung Ương điều chỉnh linh hoạt trọng số của sản lượng và lạm phát, phù hợp với mục tiêu lãi suất điều hành, đặc biệt hữu ích cho những ngân hàng theo đuổi mục tiêu lạm phát Tuy nhiên, nguyên tắc này cũng có những hạn chế, như không tính đến các biến động bất thường của nền kinh tế và các điều kiện kinh tế vĩ mô khác, ảnh hưởng đến tính chỉ báo trong ngắn hạn Do đó, để áp dụng hiệu quả nguyên tắc Taylor, nền kinh tế cần đáp ứng các điều kiện tiên quyết.

Nguyên tắc Taylor được áp dụng khác nhau tại các quốc gia, hỗ trợ các mô hình đánh giá chính sách tiền tệ Tuy nhiên, có nhiều bằng chứng cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh chậm với sự thay đổi của lãi suất chính sách; cụ thể, khi lãi suất chính sách tăng 1%, lãi suất bán lẻ chỉ tăng ít hơn 1% Điều này dẫn đến việc xác định lãi suất danh nghĩa theo nguyên lý Taylor không đảm bảo trạng thái cân bằng Sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ không hoàn toàn, ảnh hưởng lớn đến hiệu lực điều hành chính sách tiền tệ của Ngân Hàng Nhà Nước Nếu mức truyền dẫn nhỏ và không tương xứng với thay đổi của Ngân Hàng Nhà Nước, tác động điều tiết của nhà điều hành tới thị trường sẽ trở nên kém hiệu quả.

2.1.2 Truyền dẫn lãi suất Ảnh hưởng của sự biến đổi lượng tiền cung ứng đến nền kinh tế trước hết được truyền dẫn qua kênh lãi suất Đây là kênh tác động truyền thống được Keynes mô tả như sau: M↑⇒i↓⇒I↑⇒Y↑

Khi khối lượng tiền M mở rộng, lãi suất thực i giảm, dẫn đến chi phí vay giảm và nhu cầu đầu tư I tăng, từ đó làm tăng tổng cầu và sản lượng Y Tuy nhiên, vấn đề chính của kênh truyền dẫn này là sự thay đổi lãi suất ngắn hạn do NHTW kiểm soát có thể tác động đến các lãi suất khác trong nền kinh tế, ảnh hưởng lan tỏa đến toàn bộ hệ thống lãi suất Hiệu quả của tác động này phụ thuộc vào cấu trúc tổ chức của thị trường tài chính và mức độ kỳ vọng của thị trường.

Hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ là vấn đề quan trọng trong hoạch định chính sách của Ngân hàng Trung Ương, đóng vai trò then chốt trong việc thực thi chính sách tiền tệ hiệu quả Sự thành công của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào mức độ và tốc độ của quá trình truyền dẫn này.

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng trong nhiều nền kinh tế, lãi suất bán lẻ điều chỉnh chậm hơn so với sự thay đổi của lãi suất chính sách do ảnh hưởng của các biến kinh tế và cú sốc kinh tế Cụ thể, khi lãi suất chính sách tăng 1%, lãi suất bán lẻ chỉ thay đổi ít hơn 1% Điều này dẫn đến việc phương pháp xác định lãi suất danh nghĩa theo nguyên lý Taylor chuẩn không còn đảm bảo trạng thái cân bằng Do đó, quá trình truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ được coi là không hoàn toàn.

2.1.3 Mô hình giá cứng nhắc

Đường tổng cung ngắn hạn AS dốc lên vì giá cả hàng hóa và dịch vụ điều chỉnh chậm trước những biến động của điều kiện kinh tế Sự chậm trễ này trong việc điều chỉnh giá cả một phần là nguyên nhân chính giải thích cho hình dạng của đường AS.

+ Công ty có hợp đồng dài hạn với khách hàng,

+ Công ty giữ giá ổn định để không làm phiền khách hàng thường xuyên với những thay đổi giá thường xuyên

Chi phí điều chỉnh giá cả, bao gồm chi phí in ấn và phân phối catalog cũng như thời gian thay đổi nhãn giá, có thể khiến giá cả trở nên cứng nhắc trong ngắn hạn.

Bài viết này đề cập đến sự cứng nhắc trong lãi suất, cho thấy rằng cần một khoảng thời gian để chính sách tiền tệ điều chỉnh nhằm đạt được mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô trước khi ảnh hưởng đến lãi suất chính sách như lãi suất tái chiết khấu và tái cấp vốn Sự tác động này không hoàn toàn, do các ngân hàng thương mại thường ngần ngại điều chỉnh lãi suất bán lẻ theo biến động của lãi suất chính sách, vì lo ngại về những bất lợi và sự tồn tại của các thỏa thuận ngầm giữa ngân hàng và khách hàng để duy trì tính cạnh tranh.

2.2 Các bằng chứng thực nghiệm

Để chính sách tiền tệ phát huy hiệu quả trong việc điều chỉnh nền kinh tế, các nhà hoạch định chính sách cần có những đánh giá chính xác về tính kịp thời và tác động của chính sách này Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm tìm hiểu ý nghĩa thực tiễn của nguyên tắc Taylor trong chính sách tiền tệ, cũng như sự điều chỉnh của lãi suất bán lẻ theo biến động của lãi suất chính sách ở các nước phát triển Các nghiên cứu này đã chỉ ra những kết quả khác nhau về sự truyền dẫn lãi suất, từ hoàn toàn đến không hoàn toàn, và từ cân xứng đến bất cân xứng.

Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc xác định trạng thái cân bằng, đặc biệt khi phản ứng đủ mạnh với lạm phát Để duy trì tính ổn định và đồng nhất của trạng thái này, tỷ lệ lãi suất danh nghĩa cần phải phản ứng hoàn toàn với sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng Kết quả này được nêu rõ trong nguyên tắc Taylor (Woodford, 2003).

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự thành công của chính sách tiền tệ từ những năm 80 chủ yếu nhờ vào việc thực thi nguyên tắc Taylor Judd và Rudebush (1998) đã ước lượng mô hình phản ứng của Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ, phân tích mối quan hệ giữa phát triển kinh tế và phản ứng của Fed qua ba giai đoạn Chủ Tịch: Arthur Burns, Paul Volcker và Alan Greenspan Kết quả cho thấy nguyên lý Taylor là công cụ quan trọng giúp duy trì sự ổn định kinh tế Các nghiên cứu của Clarida và đồng nghiệp (1998, 2000) cũng khẳng định rằng phản ứng của chính sách tiền tệ tại khu vực G3 và E3 vẫn tuân thủ nguyên tắc Taylor Bên cạnh đó, Taylor (1999) đã thực hiện phân tích lịch sử chính sách tiền tệ của Mỹ, tìm hiểu lý do và hiệu quả của các thay đổi trong chính sách từ quy luật này sang quy luật khác.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu của Claudia Kwapil và Johann Scharler (2010) áp dụng mô hình hồi quy tổng quát để xác định sự cân bằng với kỳ vọng hợp lý Mô hình này dựa trên các phương trình phổ biến như mô hình chu kỳ kinh doanh theo quan điểm kinh tế học Keynes mới và đường cong Phillips Để đo lường hiệu ứng dẫn truyền lãi suất tại Việt Nam, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy phân phối trễ (ARDL) cùng với kiểm định nghiệm đơn vị và đồng liên kết.

Mô hình ARDL được áp dụng trong nghiên cứu này để phân tích sự truyền dẫn lâu dài của lãi suất chính sách, bao gồm lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, đến lãi suất bán lẻ như lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ ARDL là một công cụ hiệu quả để nắm bắt tác động và mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau giữa các chuỗi thời gian, kết hợp ưu điểm của mô hình VAR và mô hình tự hồi quy thông thường.

Mô hình ứng dụng

Mô hình bài nghiên cứu ứng dụng được xây dựng dựa trên mô hình chu kỳ kinh doanh chuẩn theo quan điểm mới của Keynesian 1

3.2.1 Các giả định ban đầu

Trong nền kinh tế, các chủ thể chính bao gồm doanh nghiệp, khu vực trung gian tài chính (chủ yếu là các ngân hàng tại Việt Nam) và các hộ gia đình.

- Tài sản duy nhất trong nền kinh tế là trái phiếu phi rủi ro Bt, có kỳ hạn, thanh toán với tỷ lệ lãi suất Rt (giả định 2)

1 Mô hình này có liên quan mật thiết đến mô hình trong nghiên cứu của Woodford (2003)

Các hộ gia đình không thể trực tiếp mua trái phiếu mà cần gửi tiền Dt tại các trung gian tài chính với lãi suất R Dt Các trung gian tài chính tạo ra một môi trường cạnh tranh hoàn toàn và sử dụng số tiền này để đầu tư vào trái phiếu.

Hoạt động của các trung gian tài chính thường tốn kém, và chi phí này có thể được biểu thị bằng một hàm phụ thuộc vào lãi suất.

- Các trung gian tài chính không có động cơ để dự trữ tiền gửi nên sẽ dùng tất cả tiền gửi vào đầu tư trái phiếu với D t = B t (giả định 5).

3.2.2 Phản ứng của các chủ thể trong nền kinh tế

3.2.2.1 Khu vực trung gian tài chính (các ngân hàng)

Theo giả định 3, các hộ gia đình không thể trực tiếp mua trái phiếu mà phải gửi tiền qua các trung gian tài chính, và các trung gian này sẽ sử dụng số tiền đó để thực hiện việc mua trái phiếu.

Giả định 4 cho phép tích hợp sự làm mượt lãi suất vào mô hình một cách đơn giản Nghiên cứu của Hofmann và Mizen (2004) đã giới thiệu mô hình dựa trên chi phí hiệu chỉnh, trong khi Berger và Udell (1992) cho rằng việc làm mượt thanh khoản phản ánh môi trường kinh tế, nơi mối quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng phát triển theo thời gian Điều này cho thấy các ngân hàng có thể giữ mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng bằng cách đề nghị mức bảo hiểm ngầm cho tỷ lệ lãi suất, giữ tỷ lệ này ổn định bất chấp sự thay đổi trong chính sách tiền tệ Bằng chứng thực nghiệm từ Berlin và Mester (1999) hỗ trợ nhận định này, tuy nhiên, vẫn chưa có sự đồng thuận trong nghiên cứu Bài viết này nhằm tìm hiểu những giới hạn trong quá trình truyền dẫn lãi suất.

Các trung gian tài chính tối đa hóa lợi nhuận với hàm lợi nhuận:

𝑅 𝑡 𝐵 𝑡 - ᴪ 𝑇 𝑅 𝑡 𝐷 𝐷 𝑡 bằng lựa chọn của trái phiếu và tiền gửi với lãi suất tiền gửi R D t Với ᴪ 𝑇 > 1 ∶ đại diện cho chi phí trung gian tài chính Cụ thể, giả định Ψ t = ψ 0 ( R t D

(R t−1 D ) v ) ψ Trong đó: ψ 0 > 0, 𝜓 > 0 và υ thể hiện hiệu quả của tỷ lệ tiền gửi trả lãi cuối kỳ

Tham số ψ 0 được chọn sao cho Ψ t >1

Giả định rằng các trung gian đầu tư vào trái phiếu với khoản Dt = Bt, điều kiện tối đa hóa lợi nhuận của họ được ước lượng thông qua hàm logarit tuyến tính (log-linear).

Trong đó, các biến mũ phản ánh tỷ lệ phần trăm thay đổi so với mức ổn định Như vậy:

1 1+ψ : thể hiện hiệu ứng truyền dẫn trực tiếp từ trái phiếu với giả định tỷ lệ lãi suất được quyết định bởi chính sách tiền tệ ψv

1+ψ : thể hiện tính ỳ của lãi suất tiền gửi

Các hộ gia đình tối đa hóa hữu dụng kỳ vọng suốt đời của họ qua hàm:

Trong đó: σ > 0 và η > 0, β là hệ số chiết khấu

𝐶 𝑡 phản ánh rổ hàng hóa tiêu dùng thời kì t

L phản ánh cung lao động ở thời kì t

Tổng tiêu dùng hàng hóa, 𝐶 𝑡 , là hàm CES 2 của lượng tiêu thụ các hàng hóa khác nhau, 𝐶 𝑡 (𝑖), trong đó i ∈ (0,1): 𝐶 𝑡 = (∫ 𝐶 0 1 𝑡 (𝑖) 𝜖−1 𝜖 𝑑𝑖)

𝜖 𝜖−1 với 𝜖 là độ co dãn thay thế giữa các hàng hóa của doanh nghiệp sảm xuất,theo nghiên cứu của Eric Miller,

Các hộ gia đình bắt đầu mỗi kỳ hạn với số dư tiền gửi ngân hàng từ kỳ hạn trước, 𝐷 𝑡−1 Họ cung cấp 𝐿 𝑡 đơn vị lao động với mức lương danh nghĩa 𝑊 𝑡 và đồng thời sở hữu doanh nghiệp cùng các trung gian tài chính, từ đó nhận được cổ tức Khoản tiền gửi ngân hàng được rút ra theo công thức: 𝐷 𝑡 = 𝑊 𝑡 𝐿 𝑡 + 𝑅 𝑡 𝐷 𝐷 𝑡−1 − 𝑃 𝑡 𝐶 𝑡 + Π 𝑡.

𝑃 𝑡 : Phản ánh chỉ số giá tổng hợp Π 𝑡 : Phản ánh cổ tức được phân phối vào cuối kỳ

Hành vi của hộ gia đình được trình bày ngắn gọn qua phương trình tiêu dùng Euler thông thường và phương trình cung lao động:

Trong đó 𝜋 𝑡 = log 𝑃 𝑡 − log 𝑃 𝑡−1 là tỷ lệ lạm phát

Khu vực doanh nghiệp trong nền kinh tế bao gồm chuỗi các doanh nghiệp cạnh tranh độc quyền, được tiêu chuẩn hóa thành các đơn vị phổ biến Mỗi doanh nghiệp i thuê một lượng lao động 𝐻 𝑖𝑡 và sản xuất ra sản lượng đầu ra tương ứng.

Robert Solow không chỉ phát triển lý thuyết mới về kinh tế vĩ mô, bổ sung yếu tố năng suất lao động vào mô hình Harrod-Domar, mà còn giới thiệu hàm sản xuất mới với độ co giãn thay thế giữa vốn và lao động là một hằng số, được gọi là hàm sản xuất CES (Constant Elasticity of Substitution) Hàm CES là một dạng hàm sản xuất đồng nhất tuyến tính với độ co giãn thay thế đầu vào không đổi.

Theo nghiên cứu của Galí và các cộng sự (1999, 2001), sự lệch giữa mức giá và lạm phát phụ thuộc vào giá trị lịch sử của chính nó Cụ thể, trong mỗi thời kỳ, tỷ lệ doanh nghiệp có khả năng điều chỉnh mức giá là (1 − 𝜃) Trong số các doanh nghiệp này, tỷ lệ có thể điều chỉnh mức giá hiện tại một cách tối ưu là (1 − 𝜔), trong khi các doanh nghiệp còn lại tuân theo quy tắc neo theo giá quá khứ Những giả định này về hành vi thiết lập mức giá của doanh nghiệp đã được Galí và các cộng sự đưa ra.

(2001) đã nâng dạng đường cong Phillips (a Phillips curve) thành dạng:

Chi phí biên thực trung bình được phản ánh qua 𝑚 𝑐 Dựa trên các điều kiện cân bằng thị trường 𝑌 𝑡 = 𝐶 𝑡 4 và 𝐻 𝑡 = 𝐿 𝑡 5, cùng với phương trình cung lao động (4), mô hình logarit tuyến tính (3), (5) và (1) đã được biến đổi.

1−𝛼− 1 + 𝜎 với 𝜎 là hệ số xác định độ co dãn thay thế theo thời gian

(the intertemporal elasticity of substitution), 𝜂 là hệ số xác định độ co dãn của cung lao động (the labor supply elasticity)

3 Theo nghiên cứu “European inflation dynamics”, Galí và công sự (2001), hàm sản xuất tổng quát là 𝑌 𝑖𝑡 =

Trong nghiên cứu này, hàm sản xuất được đơn giản hóa bằng cách loại bỏ nhân tố công nghệ, trong đó A i đại diện cho nhân tố công nghệ của doanh nghiệp i Kết quả là, (1-𝛼) thể hiện độ co giãn của sản lượng theo lao động, trong khi (𝛼) chỉ ra độ co giãn của các nhân tố khác.

4 Điều kiện cân bằng thị trường hàng hóa

5 Điều kiện cân bằng thị trường lao động

The IS curve and the Phillips curve form a foundational model widely utilized for assessing monetary policy, as noted by Clarida, R., Galí, J., and Gertler, M (1999).

Với 𝜆 1 = 1/(1 + 𝜓) và 𝜆 2 = 𝜓𝜈𝜆 1 , phương trình (1) trở thành:

Phương trình (8) thể hiện biến động của lãi suất tiền gửi Trong đó:

𝜆 1 : Phản ánh sự truyền dẫn lập tức từ lãi suất chính sách đến lãi suất tiền gửi

𝜆 2 : Phản ánh tính ỳ của lãi suất tiền gửi

3.2.3 Mô hình Để mô tả một cách đầy đủ những biến động trạng thái cân bằng của mô hình, một quy luật lãi suất nhằm mô tả chính sách tiền tệ được đưa vào Giả định rằng chính sách tiền tệ nhắm đến mục tiêu lãi suất trái phiếu, 𝑅 𝑡 Khi đó:

𝜌: Phản ánh mức ỳ của chính sách tiền tệ

𝑘 𝜋 , 𝑘 𝑦 : Mô tả phản ứng lần lượt của lãi suất chính sách đến lạm phát và sản lượng

3.2.4 Hiệu ứng truyền dẫn lãi suất và tính xác định của trạng thái cân bằng

Trong bài nghiên cứu này, tác giả xem xét tác động của việc truyền dẫn lãi suất đến sự cân bằng của mô hình Các mô hình (6)-(9) sẽ được tái cấu trúc để làm rõ hơn mối quan hệ này.

A và B là các ma trận hệ số với các phần tử là hàm của tham số cấu trúc

Dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu hàng tháng về lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay, lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất liên ngân hàng, GDP và lạm phát trong giai đoạn 2000-2013, được trình bày chi tiết trong Bảng 3.1.

Chỉ tiêu Biến đại diện Nguồn Thời kỳ nghiên cứu

Lãi suất tái chiết khấu Ngân hàng nhà nước Việt Nam

Lãi suất tái cấp vốn Ngân hàng nhà nước Việt Nam

Lãi suất trái phiếu chính phủ IFS 2000:04-2014:03

Lãi suất tiền gửi được thể hiện qua lãi suất tiền gửi kỳ hạn 3 tháng trung bình của bốn ngân hàng thương mại lớn có cổ phần chi phối của Nhà nước, bao gồm Vietcombank, Agribank, BIDV và Vietinbank Trong khi đó, lãi suất cho vay được đại diện bởi lãi suất cho vay kỳ hạn dưới 12 tháng của các ngân hàng này Ngoài ra, lãi suất trái phiếu chính phủ được tính dựa trên lãi suất trung bình hàng tháng của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 360 ngày.

Khung thời gian nghiên cứu bắt đầu từ năm 2000, đánh dấu sự hình thành của thị trường liên ngân hàng trong bối cảnh hội nhập và phát triển kinh tế Việt Nam Thị trường tiền tệ Việt Nam, đặc biệt là hoạt động cho vay và gửi tiền giữa các tổ chức tín dụng, đã có những biến chuyển đáng kể, phản ánh sự thay đổi lớn lao của nền kinh tế trong nước và quốc tế.

Các bước thực hiện

Bài nghiên cứu nhằm kiểm định hiệu ứng truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường và từ lãi suất thị trường đến lãi suất bán lẻ tại Việt Nam, sử dụng mô hình thực nghiệm dựa trên phương trình (8) Mô hình này hiểu Ct theo nghĩa rộng, phản ánh sự nhạy cảm của GDP với lãi suất, không chỉ giới hạn trong chi tiêu tiêu dùng Nghiên cứu tập trung vào lãi suất bán lẻ phù hợp cho hộ gia đình, lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay của doanh nghiệp, và lãi suất trái phiếu chính phủ.

Quá trình kiểm định bao gồm các bước :

Xem xét tác động riêng biệt của lãi suất chính sách, bao gồm lãi suất tái cấp vốn và lãi suất tái chiết khấu, đến lãi suất bán lẻ như lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ là rất quan trọng Việc phân tích này giúp hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa các loại lãi suất và ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đối với thị trường tài chính.

 Nếu các chuỗi lãi suất là dừng ở I(0) hay stationary thì có thể hồi quy OLS cho các biến levels

Nếu các chuỗi lãi suất chỉ dừng ở sai phân bậc 1 và không có sự liên kết giữa cặp lãi suất đang được xem xét, thì cần thực hiện sai phân và sau đó áp dụng hồi quy OLS để phân tích kết quả.

 Nếu các chuỗi lãi suất là dừng ở sai phân bậc 1, có tồn tại đồng liên kết giữa cặp lãi suất đang xét :

Hồi quy OLS cho biến level của dữ liệu để tìm ra mối quan hệ dài hạn giữa các biến (long-run equilibrating relationship)

Sử dụng mô hình Error-Correction model (ECM), ước lượng bằng OLS để tìm ra mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến (short-run dynamics of the relationship)

Khi các biến có sự kết hợp giữa I(0) và I(1) hoặc một số biến I(1) đồng liên kết, mô hình phân bố trễ tự hồi quy (ARDL) là phương pháp hiệu quả để xác định mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa các biến.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM HIỆU ỨNG TRUYỀN DẪN LÃI SUẤT Ở VIỆT NAM

Thống kê mô tả

Đồ thị 4.1 minh họa sự biến động của lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ trong thời gian nghiên cứu, cho thấy rằng hai loại lãi suất này không có sự tương ứng rõ ràng tại từng thời điểm, đặc biệt là ở lãi suất cho vay Điều này cho thấy rằng sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ diễn ra chậm chạp, với tác động chủ yếu thể hiện rõ trong dài hạn.

Kiểm định tính dừng của các biến đại diện

Dữ liệu chuỗi thời gian có thể được xem là kết quả của một quá trình ngẫu nhiên, trong đó mỗi tập hợp dữ liệu là một mẫu của tổng thể Một đặc điểm quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian là tính dừng, tức là quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là dừng khi kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ không thay đổi theo thời gian.

Trong mô hình hồi quy cổ điển, giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và không tương quan với nhau Tuy nhiên, khi làm việc với dữ liệu chuỗi không dừng, những giả định này thường bị vi phạm, dẫn đến việc các kiểm định t và F trở nên không hiệu lực Điều này khiến cho ước lượng và dự báo trở nên không hiệu quả, và phương pháp OLS không còn áp dụng được Một ví dụ điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo, khi tồn tại ít nhất một biến độc lập có cùng xu thế với biến phụ thuộc, có thể dẫn đến việc thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số xác định cao.

Mặc dù R² có giá trị rất cao, điều này có thể chỉ là một sự giả mạo Một R² cao có thể xuất phát từ việc hai biến có cùng xu thế, thay vì chúng có mối tương quan chặt chẽ với nhau.

Trong nghiên cứu này, phần lớn các chuỗi thời gian được xem là không dừng, vì vậy chúng tôi sẽ tiến hành kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thông qua kiểm định nghiệm đơn vị Nếu chuỗi dữ liệu không dừng ở mức độ nhất định, cần thực hiện biến đổi để chuyển đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng bằng cách lấy sai phân.

Bảng 4.1 : Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

ADF Test PP Test NgP Test

Ghi chú : Δ đại diện cho sai phân bậc 1 của chuỗi lãi suất tương ứng

Giả thiết H 0 là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị hay không có tính dừng Ký hiệu

***(**)[∗] cho biết giả thiết H 0 bị bác bỏ tại mức ý nghĩa 1% (5%) [10%] Tất cả kiểm định đều sử dụng kiểm định có hằng số

Kết quả kiểm định tại bảng 4.1 cho thấy chuỗi lãi suất tiền gửi và lãi suất trái phiếu chính phủ tại Việt Nam đều là chuỗi không dừng và có liên kết bậc nhất I(1), tức là dừng ở sai phân bậc 1 Trong khi đó, chuỗi lãi suất cho vay được kiểm tra bằng ADF cho kết quả là chuỗi dừng với mức ý nghĩa 5%, tuy nhiên, chưa đủ cơ sở để kết luận chắc chắn là chuỗi dừng Vì vậy, chuỗi lãi suất cho vay vẫn được xem là dừng ở sai phân bậc 1.

Kiểm định mối quan hệ giữa các biến đại diện cho lãi suất chính sách

Hình 4.2 : Mô tả sự tương quan giữa hai biến lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn

Khi nền kinh tế phát triển cả chiều sâu lẫn chiều rộng, Ngân hàng Trung Ương chuyển sang điều hành lãi suất một cách gián tiếp, tập trung vào yếu tố kinh tế Công cụ chủ yếu được sử dụng là lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, mặc dù chúng có nhiều điểm tương đồng Lãi suất tái chiết khấu được áp dụng cho các loại giấy tờ có giá như hối phiếu, lệnh phiếu và trái phiếu.

Biểu đồ trong hình 4.1 minh họa mối quan hệ giữa lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, cho thấy lãi suất tái cấp vốn thường cao hơn lãi suất tái chiết khấu Mối tương quan giữa hai chuỗi dữ liệu này có chiều hướng tích cực với xác suất 96,23%, như được thể hiện trong Bảng 4.2.

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan

4.3.2 Lựa chọn biến đại diện

Kết quả kiểm định cho thấy có mối tương quan tích cực mạnh giữa lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn Lãi suất tái chiết khấu được chọn làm đại diện cho lãi suất chính sách, phản ánh công cụ điều hành của ngân hàng Trung ương.

Lãi suất tái chiết khấu có tác động lớn đến cung ứng tiền tệ thông qua việc ảnh hưởng đến khối lượng cho vay tái chiết khấu và cơ sở tiền tệ Sự gia tăng cho vay tái chiết khấu sẽ dẫn đến việc mở rộng cơ sở tiền tệ Hơn nữa, lãi suất tái chiết khấu đóng vai trò quan trọng trong việc ngăn chặn khủng hoảng tài chính, khi Ngân Hàng Trung Ương hoạt động như người cho vay cuối cùng cho các ngân hàng thương mại và toàn bộ hệ thống tài chính Như vậy, lãi suất tái chiết khấu không chỉ tác động đến khối lượng tiền tệ trong lưu thông mà còn ảnh hưởng đến cơ cấu lãi suất trong nền kinh tế.

Việc phân tích quá trình tạo tiền cho thấy các ngân hàng thương mại cần duy trì một khoản dự trữ sau khi ghi sổ tiền Để đáp ứng nhu cầu này, các ngân hàng thương mại thường phải vay từ Ngân hàng Trung Ương thông qua việc tái chiết khấu chứng từ có giá Quá trình tái cấp vốn này của Ngân hàng Trung Ương có ảnh hưởng lớn đến khối lượng tiền tệ, dẫn đến việc phát hành tiền cho các ngân hàng thương mại nhằm chi trả cho việc rút vốn.

Ngân hàng Trung Ương thực hiện tái chiết khấu các chứng từ có giá từ Ngân hàng Thương Mại, yêu cầu ngân hàng này phải trả một lãi suất nhất định do Ngân hàng Trung Ương quy định, gọi là lãi suất tái chiết khấu Lãi suất này có ảnh hưởng trực tiếp đến lãi suất cho vay tư nhân và lãi suất cho vay Nhà nước, tạo ra sự liên kết chặt chẽ với lãi suất tái chiết khấu trong nền kinh tế.

Mỗi khi tỷ lệ lãi suất tái chiết khấu thay đổi, chi phí vay của Ngân hàng Trung ương đối với các ngân hàng thương mại cũng thay đổi, ảnh hưởng đến nhu cầu vay mượn Khi Kho bạc bán tín phiếu cho ngân hàng, lãi suất chào bán phải tương đương với lãi suất tái chiết khấu Do đó, việc ấn định lãi suất chiết khấu không chỉ ảnh hưởng đến ngân hàng mà còn xác định lãi suất vay của Nhà nước.

Lãi suất chiết khấu là công cụ quan trọng giúp Ngân hàng Trung ương điều chỉnh chính sách lãi suất tín dụng ngân hàng, nhằm đạt được các mục tiêu của chính sách tiền tệ quốc gia.

Dựa trên ảnh hưởng của lãi suất tái chiết khấu và kết quả kiểm định mối tương quan giữa lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, chúng tôi khẳng định rằng chuỗi dữ liệu lãi suất tái chiết khấu là đại diện cho lãi suất chính sách Bài nghiên cứu tiếp theo sẽ kiểm định sự truyền dẫn dài hạn của lãi suất tái chiết khấu đến lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ.

Xác định độ trễ tối ưu

Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình sẽ được thực hiện thông qua mô hình VAR, áp dụng cho các chuỗi dữ liệu ban đầu của các biến Mô hình VAR sẽ tự động xác định độ trễ tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn như tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SC) và tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn (HQ) Độ trễ dài nhất được đề xuất trong kiểm định là 13.

4.4.1 Đối với lãi suất tiền gửi

Bảng 4.3: Kết quả xác định độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi

VAR Lag Order Selection Criteria

Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) DR(-1)

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

Tiêu chí thông tin Hannan-Quinn (HQ) cho thấy độ trễ tối ưu nhỏ nhất theo tiêu chuẩn SC và HQ là 1 Tuy nhiên, để đo lường mối quan hệ và sự dẫn truyền trong dài hạn, độ trễ được chọn dựa trên tiêu chí thông tin Akaike, với kết quả tại bảng 4.3 chỉ ra rằng độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi là 5.

4.4.2 Đối với lãi suất cho vay

Bảng 4.4: Kết quả xác định độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất cho vay

Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) LR(-1)

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Kiểm định theo điều kiện Akaike Information cho kết quả tại bảng 4.4, theo đó độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi là 7

4.4.3 Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ

Bảng 4.5: Kết quả xác định độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất trái phiếu chính phủ

Exogenous variables: C D(TCK) TCK(-1) GR(-1)

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Tương tự, kiểm định theo điều kiện Akaike Information cho kết quả tại bảng 4.5, theo đó độ trễ tối ưu của chuỗi dữ liệu lãi suất tiền gửi là 7.

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan

Một giả định quan trọng trong mô hình tuyến tính là không có quan hệ tự tương quan giữa các biến quan sát, cụ thể là phần dư không có hiện tượng tự tương quan (Cov(𝑢 𝑖 , 𝑢 𝑗 ) = 0 với i ≠ 𝑗) Điều này giúp đảm bảo rằng sai số của các quan sát không phụ thuộc lẫn nhau, ngăn chặn hiện tượng các hệ số ước lượng từ hồi quy OLS trở nên không hiệu quả, mặc dù vẫn giữ tính không chệch (unbiased) Ngay cả với mẫu dữ liệu lớn, R² có thể bị phóng đại trong trường hợp tương quan dương Do đó, phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ thực hiện các kiểm định để xác nhận rằng phần dư của mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

4.5.1.1 Đối với lãi suất tiền gửi

Kiểm định Durbin- Watson (DW) là mức độ tự tương quan bậc 1:

Giá trị thống kê DW sẽ kiểm định giả thiết H0: 𝜌 = 0 hay không có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Durbin- Watson về tự tương quan của biến lãi suất tiền gửi

White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

S.E of regression 0.603980 Akaike info criterion 1.853391

Sum squared resid 58.73141 Schwarz criterion 1.928687

Log likelihood -148.9048 Hannan-Quinn criter 1.883956

Bảng 4.6 trình bày kết quả kiểm định tự tương quan đối với biến lãi suất tiền gửi Kết quả cho thấy giá trị DW gần bằng 2, điều này cho thấy giả thuyết H0 không bị bác bỏ, do đó khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan là rất thấp.

4.5.1.2 Đối với lãi suất cho vay

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Durbin- Watson về tự tương quan của biến lãi suất cho vay

Kết quả kiểm định tại bảng 4.7 cho thấy giá trị DW là 2.43, gần bằng 2, không bác bỏ giả thiết H0, cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan ở phần dư của biến lãi suất cho vay là rất thấp.

4.5.1.3 Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Durbin- Watson về tự tương quan của biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Akaike info criterion 2.624048 Sum squared resid 128.4773

Theo kiểm định Durbin-Watson tại bảng 4.8, giá trị DW đạt khoảng 1.96, cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong lãi suất trái phiếu chính phủ, từ đó ủng hộ giả thuyết H0.

4.5.2 Kiểm định Breush- Godfrey Đây là kiểm định tổng quát cho trường hợp giả định mô hình có hiện tượng tự tương quan đến bậc r :

Khi đó, giả thiết H0 : 𝜌 1 = 0 𝑣à 𝜌 2 = 0 𝑣à … 𝜌 𝑟 = 0 hay không có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.9 : Kết quả kiểm định Breusch- Godfrey về tự tương quan của biến lãi suất tiền gửi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 9.142180 Prob Chi-Square(2) 0.003

Presample and interior missing value lagged residuals set to zero

Kết quả kiểm định trong Bảng 4.9 cho thấy cả LM và F-statistics đều nhỏ hơn giá trị Critical value, với P-value lớn hơn 1%, điều này ủng hộ giả thuyết H0 rằng không có hiện tượng tự tương quan.

Bảng 4.10 : Kết quả kiểm định Breusch- Godfrey về tự tương quan của biến lãi suất cho vay

Kết quả kiểm định từ bảng 4.10 cho thấy biến lãi suất cho vay có giá trị LM và F-statistics nhỏ hơn giá trị Critical value, với P-value lớn hơn 1%, điều này đã hỗ trợ cho giả thuyết được đưa ra.

H0 cho rằng không có hiện tượng tự tương quan ở phần dư của biến lãi suất cho vay

Bảng 4.11 : Kết quả kiểm định Breusch- Godfrey về tự tương quan của biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Kết quả kiểm định tự tương quan cho lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay cho thấy chấp nhận giả thuyết H0, tức là không có hiện tượng tự tương quan Đối với lãi suất trái phiếu chính phủ, kiểm định Breusch-Godfrey tại bảng 4.11 cho thấy giá trị LM và F-statistics đều nhỏ hơn giá trị Critical value, với P-value > 1%, một lần nữa khẳng định giả thuyết H0 và không có hiện tượng tự tương quan ở phần dư của biến lãi suất trái phiếu chính phủ.

Từ các kiểm định trên, có thể kết luận rằng phần dư của các mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

Kiểm định mối quan hệ đồng liên kết

Hồi quy các chuỗi thời gian không dừng có thể dẫn đến kết quả giả mạo; tuy nhiên, Engle và Granger (1987) chỉ ra rằng nếu một kết hợp tuyến tính của các chuỗi không dừng tạo thành một chuỗi dừng, thì các chuỗi này được gọi là phương trình đồng liên kết, phản ánh mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Nếu phần dư trong mô hình hồi quy giữa các chuỗi không dừng là một chuỗi dừng, kết quả hồi quy sẽ chính xác và thể hiện mối quan hệ này Mục tiêu của kiểm định đồng liên kết là xác định xem liệu một nhóm chuỗi không dừng có đồng liên kết hay không, và phần tiếp theo của nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định này thông qua hai phương pháp: kiểm định nghiệm đơn vị phần dư và kiểm định VAR của Johansen.

4.6.1 Kiểm định tính dừng của phần dư mô hình ECM

Kiểm định Dickey-Fuller được áp dụng để xác định tính dừng của phần dư, với giả thuyết H0 là 𝜌 = 1, tức là chuỗi không dừng Kết quả kiểm định cho các biến đại diện cho lãi suất bán lẻ cho thấy những thông tin quan trọng về tính chất của chuỗi dữ liệu này.

7 Đạt giải Nobel kinh tế năm 2003

Bảng 4.12 : Kết quả kiểm định Dickey- Fuller về tính dừng của phần dư với biến lãi suất tiền gửi

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag) t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.49765 0.0000

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Theo bảng 4.12, giá trị ׀ ׀ = 10.5 lớn hơn tất cả các giá trị ׀ 0,01 ׀, ׀ 0 ׀ và ׀ 0,1׀, do đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0: ρ=1 Điều này cho thấy phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1%, xác nhận rằng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa biến lãi suất tiền gửi và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.13 : Kết quả kiểm định Dickey- Fuller về tính dừng của phần dư với biến lãi suất cho vay

Theo bảng 4.13, giá trị ׀ ׀ = 15.69 lớn hơn tất cả các giá trị ׀ 0,01׀, ׀ 0׀ và ׀ 0,1׀, do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết H0: ρ=1, nghĩa là phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy có sự tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa biến lãi suất cho vay và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.14 : Kết quả kiểm định Dickey- Fuller về tính dừng của phần dư với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Kết quả kiểm định tính dừng cho biến lãi suất trái phiếu chính phủ cho thấy giá trị kiểm định là 12.37, lớn hơn tất cả các giá trị ý nghĩa 0,01, 0 và 0,1 Do đó, chúng ta bác bỏ giả thiết H0: ρ=1, kết luận rằng phần dư dừng ở I(0) với mức ý nghĩa 1%.

4.6.2 Kiểm định dựa trên phương pháp VAR của Johasen

Kiểm định mối quan hệ đồng liên kết dựa trên phương pháp VAR của Johansen với giả thiết H0 cho rằng không có hiện tượng đồng liên kết

Nếu Trace Statistic < Critical Value thì chấp nhận giả thiết H0

Nếu Trace Statistic > Critical Value thì bác bỏ giả thiết H0

Bảng 4.15 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất tiền gửi

Trend assumption: Linear deterministic trend

Warning: Critical values assume no exogenous series

Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

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

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

Bảng 4.16 : Kiểm định tính dừng theo xu hướng dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất tiền gửi

Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted)

Kết quả từ Bảng 4.15 và Bảng 4.16 cho thấy giá trị Trace Statistic lớn hơn Critical Value, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 Điều này chứng minh rằng có hiện tượng đồng liên kết giữa lãi suất tiền gửi và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.17 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất cho vay

Bảng 4.18 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất cho vay

Kết quả từ Bảng 4.17 và Bảng 4.18 cho thấy giá trị Trace Statistic lớn hơn Critical Value, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 Điều này chỉ ra rằng có hiện tượng đồng liên kết giữa lãi suất cho vay và lãi suất tái chiết khấu.

Bảng 4.19 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Bảng 4.20 : Kiểm định tính dừng ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Kết quả từ Bảng 4.19 và Bảng 4.20 cho thấy kiểm định tính dừng ngẫu nhiên và kiểm định tính dừng theo xu hướng của biến lãi suất trái phiếu chính phủ đều có giá trị Trace Statistic lớn hơn Critical Value Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0, xác nhận sự tồn tại của hiện tượng đồng liên kết giữa lãi suất trái phiếu chính phủ và lãi suất tái chiết khấu.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phần dư và phương pháp VAR của Johansen cho thấy có hiện tượng đồng liên kết giữa lãi suất bán lẻ và các biến khác, xác nhận mối quan hệ cân bằng dài hạn Mặc dù trong ngắn hạn, sự thay đổi của lãi suất chính sách không ảnh hưởng trực tiếp đến lãi suất bán lẻ như dự kiến, nhưng về lâu dài, lãi suất chính sách vẫn có tác động đến lãi suất bán lẻ.

Kiểm định tính ổn định của mô hình hồi quy phân phối trễ (Autoregressive Distributed Lag- ARDL)

The "Inverse Roots" graph is utilized to test the stability of the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model In a Error Correction Model (ECM) with k variables and r cointegration relationships, there are k-r unit eigenvalues To ensure the model's stability, the "moduli" of these values must be considered.

“eigenvalue” còn lại phải nhỏ hơn đơn vị 1 hay nằm trong vòng tròn đơn vị

Hình 4.3 : Vòng tròn đơn vị

Inverse Roots of AR/MA Polynomial(s)

Mô hình ARDL được kiểm định tính ổn định với kết quả cho thấy các giá trị “eigenvalue” đều nhỏ hơn 1, cho phép kết luận rằng mô hình này là ổn định.

Kết quả kiểm định truyền dẫn lãi suất

Trong phần này, nghiên cứu đưa ra ước tính về sự truyền dẫn lãi suất trong ngắn và dài hạn dựa trên phương trình (8) Các chuỗi lãi suất được kiểm định cho thấy không có tính dừng, thuộc chuỗi liên kết bậc nhất I(1), do đó các biến số được lấy vi phân bậc 1 Nghiên cứu cũng phát hiện tính đồng liên kết giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ Sự truyền dẫn lãi suất trong dài hạn được ước tính thông qua mô hình hồi quy phân phối trễ (ARDL) với việc điều chỉnh độ trễ hồi quy.

Phương trình (8) đã được chuyển đổi thành hàm hồi quy tổng quát (10) bằng cách thêm các biến trễ của lãi suất tái chính sách và lãi suất bán lẻ, bao gồm lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ Số lượng biến trễ được lựa chọn dựa trên tiêu chí Akaike Information, với số lượng biến trễ tối đa được xem xét.

Trong nghiên cứu này, các giá trị m và n được xác định dựa trên tiêu chí Akaike Information Criterion (AIC), với số độ trễ tối đa là 5 cho biến lãi suất tiền gửi, 7 cho biến lãi suất cho vay, và tương tự cho biến lãi suất trái phiếu chính phủ.

Các biến đều ở dạng sai phân bậc 1

Hiệu ứng truyền dẫn ngắn hạn, được đo bằng a0, phản ánh tác động trực tiếp của lãi suất chính sách hiện tại lên lãi suất bán lẻ hiện tại.

Hiệu ứng truyền dẫn dài hạn, được đo bằng λ ADL, phản ánh tác động của lãi suất chính sách hiện tại đến lãi suất bán lẻ trong dài hạn Công thức tính λ ADL được xác định như sau: 𝝀 𝑨𝑫𝑳 = 𝟏−∑ ∑ 𝒏 𝒊=𝟎 𝒂 𝒊 𝒃.

Bảng 4.21 : Truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ

Ghi chú: a 0 phản ánh hiệu ứng truyền dẫn ngắn hạn, trong khi 𝜆 𝐴𝐷𝐿 biểu thị hiệu ứng truyền dẫn dài hạn, với sai số tiêu chuẩn được trình bày trong ngoặc Trong mô hình ADL, sai số tiêu chuẩn liên quan đến sự truyền dẫn lãi suất dài hạn được tính toán bằng phương pháp delta 8.

Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa lãi suất chính sách (lãi suất tái chiết khấu) và lãi suất bán lẻ (bao gồm lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ) được trình bày rõ ràng trong bảng 4.21.

Trong ngắn hạn, sự truyền dẫn lãi suất thấp cho thấy lãi suất bán lẻ điều chỉnh ít hơn so với thay đổi lãi suất chính sách, với mức 0.05 cho lãi suất trái phiếu chính phủ, 0.26 cho lãi suất tiền gửi và 0.33 cho lãi suất cho vay Mặc dù có sự biến động ngắn hạn của lãi suất tái chiết khấu, lãi suất bán lẻ không có sự thay đổi đáng kể trong cùng khoảng thời gian.

Trong dài hạn, lãi suất duy trì ở mức cao nhưng chưa đạt mức truyền dẫn hoàn toàn, với chỉ số truyền dẫn là 0.72 cho lãi suất cho vay, 0.79 cho lãi suất tiền gửi và 0.42 cho lãi suất trái phiếu chính phủ.

Phương pháp delta là một kỹ thuật hữu ích để ước tính sai số chuẩn của các biến ngẫu nhiên thông qua phép tính xấp xỉ first-order Taylor Trong mối quan hệ giữa lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ, khi có sự lệch khỏi trạng thái cân bằng, quá trình điều chỉnh diễn ra chậm và cần thời gian để quay trở lại trạng thái cân bằng.

Kiểm định sự bất cân xứng trong truyền dẫn lãi suất

Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng các ngân hàng thường phản ứng không đối xứng đối với sự thay đổi lãi suất bán lẻ Mặc dù các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào sự bất cân xứng trong điều chỉnh ngắn hạn, nhưng hiện tượng này cũng có thể xảy ra trong quá trình truyền dẫn lãi suất dài hạn Quá trình truyền dẫn lãi suất được đặc trưng bởi các ngưỡng và sự bất cân xứng, ảnh hưởng đến cách thức các ngân hàng điều chỉnh lãi suất của mình.

Ngưỡng và cơ chế điều chỉnh cân xứng cần được xem xét vì hai lý do chính: thứ nhất, để xác định liệu việc điều chỉnh lãi suất bán lẻ có thường xuyên hoặc không cân xứng hay chỉ xảy ra khi vượt qua một ngưỡng nhất định; thứ hai, việc kiểm tra sự bất cân xứng giúp phát hiện mối liên kết trong trường hợp bất cân xứng, từ đó định hướng nghiên cứu mô hình truyền dẫn lãi suất Để hiểu rõ hơn về sự bất cân xứng, tác giả đã ước tính lại dựa trên phương trình (10) với α0 thể hiện các giá trị khác nhau tùy thuộc vào ΔRt.

Bảng 5.19 trình bày kết quả nghiên cứu về sự truyền dẫn lãi suất, trong đó ∝ 0 + và λ + thể hiện sự truyền dẫn ngay lập tức và dài hạn khi ΔRt > 0, trong khi ∝ 0 − và λ - phản ánh tình hình khi ΔRt < 0 Kết quả Wald test ở cột cuối cùng kiểm tra giả định H0: λ + = λ - để xác định xem có sự bất cân xứng trong truyền dẫn dài hạn hay không.

9 Sander và Keimeier (2004), Mojon (2000), Mester và Saunders (1995)

10 Theo “Convergence in euro-zone retail banking? What interest rate pass-through tells us about monetary policy transmission, competition and integration”, Harald Sander và Stefanie Kleimeier, (2004)

11 Lưu ý rằng bất cân xứng thông tin cũng có thể liên quan đến phân tích đồng liên kết, phương pháp luận được đề xuất bởi Granger và Yoon (2002)

Bảng 4.22: Bất cân xứng của truyền dẫn lãi suất ở Việt Nam

Ghi chú: Cột cuối cùng thể hiện giá trị Prob(F-Statistic) của kiểm định Wald test

Kết quả kiểm định Wald test trong Bảng 4.22 cho thấy có sự bất cân xứng trong việc truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ, với giá trị Prob(F-Statistic) = 0 < α = 0.05 Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0, xác nhận rằng lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu chính phủ không hoàn toàn phản ánh lãi suất chính sách.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Để đảm bảo tính chính xác của mô hình, nghiên cứu đã thực hiện kiểm định sai mô hình bằng phương pháp Ramsey Reset Test Kết quả kiểm định cho các biến được trình bày chi tiết trong Bảng 4.23, 4.24 và 4.25 dưới đây.

Kiểm định được thực hiện với giả thiết H0 cho rằng dạng hàm sử dụng là phù hợp

Bảng 4.23 : Kết quả kiểm định sự phù hợp của dạng hàm với biến lãi suất tiền gửi

Log likelihood ratio 16.63178 Prob Chi-Square(2) 0.000245

Bảng 4.24: Kết quả kiểm định sự phù hợp của dạng hàm với biến lãi suất cho vay

Bảng 4.25 : Kết quả kiểm định sự phù hợp của dạng hàm với biến lãi suất trái phiếu chính phủ

Dựa vào kết quả từ bảng 4.23, 4.24 và 4.25, xác suất xảy ra rất nhỏ so với mức ý nghĩa 5%, do đó chúng ta chấp nhận giả thiết H0, xác nhận rằng mô hình đang sử dụng là phù hợp.

Tiêu đề	Đo Lường Truyền Dẫn Lãi Suất Tại Việt Nam
Tác giả	Đoàn Thúy Vy
Người hướng dẫn	PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Tp Hcm
Chuyên ngành	Tài Chính - Ngân Hàng
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2014
Thành phố	Tp Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	81
Dung lượng	2,39 MB