Thứ Hai, ngày 21 tháng 10 năm 2019

Tính liên thông lãi suất ở Việt Nam những năm gần đây - một số kết quả phân tích định lượng

Ngày đăng:10:39 11/09/2019
Lượt xem: 542
Cỡ chữ
Lãi suất là một trong những công cụ điều hành quan trọng của chính sách tiền tệ (CSTT). Nghiên cứu thực hiện đánh giá tính liên thông giữa lãi suất chính sách với lãi suất thương mại ở Việt Nam những năm gần đây thông qua một số phân tích định lượng. Nghiên cứu phản ảnh quan điểm và kết quả nghiên cứu, phân tích của các tác giả, không đại diện cho bất kỳ quan điểm, định hướng chính sách của các cơ quan chủ quản.
 
1.  Tổng quan về lý thuyết
 
Lãi suất là một trong những kênh truyền dẫn CSTT quan trọng. Theo một số học giả như Bernanke, B. và Blinder, A. (1988), Fredic S.Mishkin (2009), Peter Morgan (2013), Bhattacharya R. (2014), đây là kênh tác động truyền thống của CSTT đến nền kinh tế được mô tả như sau: Khi nới lỏng CSTT, lãi suất thực giảm ( ir↓), do đó, làm giảm chi phí vốn, dẫn đến thúc đẩy đầu tư (I↑), từ đó dẫn đến tăng tổng cầu (AD) và tăng sản lượng GDP của nền kinh tế (Y↑).
 
CSTT nới lỏng ⇒ ir↓ ⇒ I↑ ⇒ AD↑ ⇒ Y↑ 
 
Một điểm nhấn quan trọng của kênh lãi suất là tập trung vào lãi suất thực hơn lãi suất danh nghĩa khi giải thích vai trò và khả năng ảnh hưởng của lãi suất đến quyết định của doanh nghiệp và người tiêu dùng. Thêm vào đó, về mặt lý thuyết, cơ chế này chỉ ra lãi suất thực tế dài hạn chứ không phải lãi suất thực tế ngắn hạn mới tác động có ý nghĩa về mặt thống kê đến chi tiêu. Làm thế nào để sự thay đổi các công cụ lãi suất chính sách danh nghĩa ngắn hạn mà ngân hàng trung ương điều hành có thể dẫn đến sự thay đổi tương ứng ở mức lãi suất thương mại thực cả ngắn và dài hạn trong nền kinh tế? Điểm nhấn cần lưu ý ở đây là giá cả, xét về mặt dài hạn, thường có mức ổn định (theo quan điểm của các nhà kinh tế học tân cổ điển, Neo-classical và các nhà kinh tế học hậu Keynes, Post-Keynesian), do đó, khi CSTT nới lỏng làm giảm lãi suất danh nghĩa trong ngắn hạn cũng đồng thời làm giảm lãi suất thực ngắn hạn; điều này sẽ vẫn đúng ngay cả khi tồn tại các kỳ vọng hợp lý. Lý thuyết kỳ vọng hợp lý về cấu trúc kỳ hạn của lãi suất chỉ ra lãi suất dài hạn là trung bình của các lãi suất ngắn hạn trong tương lai, điều đó có nghĩa là việc giảm lãi suất thực ngắn hạn sẽ có xu hướng làm giảm lãi suất thực dài hạn. Mức lãi suất thực thấp hơn sẽ làm gia tăng đầu tư tài sản cố định của doanh nghiệp, đầu tư nhà ở, chi tiêu hàng lâu bền, đầu tư hàng tồn kho và kết quả là làm gia tăng tổng sản lượng của nền kinh tế. 
 
Việc lãi suất thực có tác động đến chi tiêu chứ không phải là lãi suất danh nghĩa cho thấy một cơ chế quan trọng cho phép CSTT kích thích nền kinh tế như thế nào. Thậm chí khi lãi suất danh nghĩa ở mức sát ngưỡng 0%, việc cam kết mở rộng CSTT trong tương lai có thể làm tăng mức giá kỳ vọng và (Pe ) khiến lạm phát kỳ vọng tăng (πe), qua đó, giảm mức lãi suất thực (ir); ngay cả khi lãi suất danh nghĩa cố định ở mức 0%, vẫn khuyến khích chi tiêu thông qua kênh truyền dẫn lãi suất nêu trên.[1]
 
Vì vậy, cơ chế truyền tải qua kênh lãi suất chỉ ra rằng CSTT vẫn có thể có hiệu quả trong ngắn hạn ngay cả khi lãi suất danh nghĩa bị đẩy xuống 0%. Và trong thực tế, kênh truyền tải này là một nhân tố chủ chốt được nhắc đến trong những cuộc tranh luận giữa các chuyên gia kinh tế về nguyên nhân kinh tế Mỹ không rơi vào bẫy thanh khoản trong suốt cuộc Đại suy thoái và lý do CSTT nới lỏng có thể ngăn ngừa sự sụt giảm mạnh của sản lượng (GDP) trong suốt thời kỳ đó.
 
2. Dữ liệu và thời kỳ nghiên cứu
 
Nghiên cứu sử dụng các số liệu theo chuỗi thời gian từ các nguồn khác nhau, cụ thể: Các chuỗi số liệu về kinh tế vĩ mô thu thập từ Tổng cục Thống kê, bao gồm: Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) - đại diện cho lạm phát; Chỉ số sản lượng công nghiệp (IND) - đại diện cho tăng trưởng GDP. Đây là các biến mục tiêu điều hành kinh tế vĩ mô của Chính phủ nói chung và điều hành CSTT nói riêng. Các chuỗi số liệu về tiền tệ, lãi suất bao gồm: Lãi suất tái cấp vốn (RE), lãi suất tiền gửi phổ biến (kỳ hạn 3 tháng bằng VND - DEVND3M) và lãi suất cho vay phổ biến của các ngân hàng thương mại (lãi suất cho vay VND kỳ hạn 1 năm - LEVNDS); và tổng lượng tiền (M1). 
 
Các số liệu trên được thu thập, sử dụng với tần suất theo tháng (giai đoạn từ tháng 1/2006 đến tháng 12/2016), và được tác giả tính toán quy về dạng chỉ số theo gốc là tháng 1/2006, sau đó, được biến đổi về dạng log để làm cơ sở tính toán mức độ tăng trưởng của các chuỗi số liệu này theo thời gian. Nghiên cứu đã tiến hành kiểm định tính dừng của các biến qua kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) sử dụng phần mềm Eviews 8, với số biến trễ tối đa là 12 và bao gồm hệ số cắt cho các số liệu giai đoạn từ tháng 1/2006 đến tháng 12/2016. Kết quả (Bảng 1) cho thấy giá trị tiêu chuẩn của kiểm định ở mức ý nghĩa thống kê 5%, cụ thể là: Các biến đều không dừng ở dạng mức; tuy nhiên, tất cả các biến đều dừng ở dạng sai phân bậc nhất. Kết quả này là tiền đề để xây dựng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) và mô hình véc tơ tự hồi quy (VAR) cho mục đích nghiên cứu ở phần tiếp theo.
 
3. Kiểm tra tính liên thông từ lãi suất chính sách đến lãi suất thương mại thông qua mô hình ECM  
 
Vấn đề quan trọng của một cơ chế truyền tải CSTT được xem là có hiệu lực, hiệu quả nằm ở quy mô và tốc độ; trong đó lãi suất huy động/cho vay của các tổ chức tín dụng (gọi tắt là lãi suất thương mại) phản ứng với những thay đổi trong lãi suất chính sách hay lãi suất trên thị trường tiền tệ (gọi tắt là lãi suất chính sách). Lãi suất thương mại quan trọng do chúng thể hiện chi phí biên của tín dụng cũng như chi phí cơ hội của các khoản tiền nhàn rỗi trong nền kinh tế, đặc biệt là tại các quốc gia như Việt Nam, là nơi mà các nguồn tài trợ phi ngân hàng vẫn bị giới hạn và hầu như toàn bộ nhu cầu vốn của nền kinh tế vẫn dựa chính vào tín dụng ngân hàng. Do đó, nghiên cứu này tiến hành đo lường tính liên thông từ lãi suất chính sách (sử dụng lãi suất tái cấp vốn - RE) tới lãi suất tiền gửi phổ biến (kỳ hạn 3 tháng bằng VND - DEVND3M) và lãi suất cho vay phổ biến của các ngân hàng thương mại (lãi suất cho vay VND kỳ hạn 1 năm - LEVNDS). 
 
Để có được đánh giá tốt hơn về việc lãi suất thương mại ở Việt Nam nhạy như thế nào với lãi suất chính sách, về tốc độ và quy mô, Nghiên cứu tiến hành phân tích và sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model - ECM) bằng cách kết hợp thông tin dài hạn trong hồi quy sai phân bậc nhất qua việc sử dụng kỹ thuật đồng liên kết. Ý tưởng cơ bản của phương pháp và cách tiếp cận này là các chuỗi thời gian không dừng có thể sai lệch trong ngắn hạn, nhưng được điều tiết bởi một quan hệ cân bằng ổn định trong dài hạn. Nếu các biến là đồng liên kết, quan hệ giữa chúng có thể được mô hình hóa thông qua một mô hình hiệu chỉnh sai số. Vì không thể bác bỏ tính đồng liên kết giữa mỗi mức lãi suất thương mại và lãi suất chính sách, nghiên cứu ước lượng ECM sử dụng thủ tục Engel-Granger hai bước. Định dạng mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VEC) giới hạn hành vi dài hạn của các biến nội sinh để hội tụ về các quan hệ đồng liên kết, trong khi cho phép một phạm vi rộng các biến động ngắn hạn. Số hạng đồng liên kết chính là số hạng hiệu chỉnh sai số vì độ chệch so với cân bằng dài hạn được hiệu chỉnh thường xuyên qua một chuỗi các điều chỉnh ngắn hạn từng phần. Do đó, phương trình đồng liên kết cụ thể như sau: 
 
retailt = α + β*policyt                          (1)
và VEC với hai biến nội sinh retail và policy không có xu hướng tuyến tính là: 
Δ policyt = γ1(retailt-1 - α - β*policyt-1) + εtpolicy         (2)
Δ retailt = γ2(retailt-1 - α - β*policyt-1) + εtretail            (3)

Các hệ số γ1 và γ2 đo lường tốc độ điều chỉnh. Trong đó: 
retail = LEVNDS hay DEVND3M; policy = RE.
Vì kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) chỉ ra tại giá trị tiêu chuẩn ở mức 5% tất cả các chuỗi lãi suất (xem Bảng 1) trong giai đoạn nghiên cứu đều không dừng ở dạng mức mà dừng dạng sai phân bậc nhất.
Vì thế, dựa trên tính chất dừng của các chuỗi lãi suất tại Việt Nam và cũng dựa trên gợi ý từ phương trình (1), (2), (3), nghiên cứu có thể phát triển và áp dụng phương trình sau cho kiểm định tính liên thông lãi suất ở Việt Nam:
 
Δ log(retailt) = c+b* Δ log(policyt-1) + ∑i=1k bi Δ log(retailt-i) + vt (4)
 
Những thay đổi trong lãi suất chính sách có ý nghĩa thống kê và tác động dương đối với những thay đổi của lãi suất thương mại. Bảng 2 dưới đây cũng chỉ ra những tác động ngắn hạn và dài hạn của thay đổi trong lãi suất chính sách vào lãi suất thương mại. Tác động ngắn hạn là hệ số b và tác động dài hạn được tính toán là b/(1-∑i=1k bi), trong đó b và bi nhận được từ phương trình (4).
 
Tính liên thông ngay lập tức từ lãi suất chính sách (RE) tới lãi suất tiền gửi 3 tháng (DEVND3M) và lãi suất cho vay 1 năm (LEVNDS) là thuận chiều (tác động liên thông dương) và có ý nghĩa thống kê. Do đó, có thể kết luận rằng thực sự có quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa lãi suất chính sách và lãi suất thương mại tại Việt Nam. Điều quan trọng là, các kết quả này góp phần khẳng định rằng tính liên thông dài hạn hầu như không thay đổi so với những tác động ngắn hạn. Mặt khác, xét về mức độ thì lãi suất chính sách tác động tới lãi suất tiền gửi mạnh hơn so với tác động tới lãi suất cho vay. Những kết quả này phù hợp với cơ sở lý thuyết và phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam. 
 

 
4. Kiểm tra hiệu quả truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến nền kinh tế bằng mô hình VAR  
 
Trên đây, nghiên cứu đã thực hiện phân tích, đánh giá tính liên thông từ lãi suất chính sách đến lãi suất thương mại của thị trường thông qua mô hình ECM. Phần tiếp theo của nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình VAR để kiểm tra hiệu quả truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến các biến kinh tế vĩ mô như lạm phát và sản lượng của nền kinh tế thông qua mô hình tự hồi qui vectơ (VAR); trong đó sử dụng các biến số như Chỉ số giá tiêu dùng (CPI); Chỉ số sản lượng công nghiệp (IND); Lãi suất tái cấp vốn (RE) và tổng lượng tiền (M1) để xây dựng, ước lượng mô hình VAR.
 
4.1. Lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình VAR
 
Từ kết quả kiểm định tính dừng ở trên, nghiên cứu sử dụng các biến dạng sai phân để xây dựng, ước lượng mô hình VAR. Tuy nhiên, trước khi ước lượng mô hình VAR thì điều tối quan trọng cho các mô hình VAR là lựa chọn độ dài biến trễ. Vì vậy, nghiên cứu đã sử dụng các tiêu chuẩn Likelihood-ratio test (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) và Hannan-Quinn Information Criterion (HQ) để xem xét, lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VAR. Kết quả nghiên cứu lựa chọn độ dài trễ tối ưu theo tiêu chuẩn AIC, LR, FPE là 12 trễ (độ dài trễ tối ưu theo tiêu chuẩn SC là 1 trễ và HQ là 2 trễ; tuy nhiên, độ trễ này quá ngắn để nắm bắt những thay đổi của hệ thống cũng như để cho CSTT có đủ thời gian phát huy tác dụng). Điều này cũng phù hợp với thực tiễn diễn ra tại Việt Nam và đây cũng là khoảng thời gian đủ để CSTT phát huy tác dụng. (Bảng 3)

 
4.2. Kết quả từ mô hình VAR
 
Hàm phản ứng: Kết quả cho thấy, ảnh hưởng của cú sốc tổng tiền M1 và lãi suất chính sách tới sản lượng (đại diện là chỉ số sản xuất công nghiệp LIND) là không rõ ràng. Ảnh hưởng của cú sốc lãi suất chính sách tới lạm phát (CPI) chủ yếu trong ngắn hạn (khoảng 11 tháng đầu), trong đó tác động thuận chiều trong khoảng 3-4 tháng đầu nhưng ngược chiều trong khoảng từ tháng thứ 5 đến tháng thứ 11 tiếp sau đó. Ảnh hưởng của cú sốc tổng tiền M1 tới CPI thuận chiều và tương đối rõ trong khoảng 18 tháng. Mặt khác, ảnh hưởng của cú sốc CPI tới lãi suất chính sách và tổng tiền M1 là rõ ràng; trong đó, lãi suất chính sách phản ứng thuận chiều với CPI trong khoảng 8 tháng đầu; tổng lượng tiền M1 phản ứng nghịch chiều với CPI và cũng phản ứng mạnh trong khoảng 8 tháng đầu. Điều này chứng tỏ, khi có cú sốc về lạm phát thì có sự phản ứng rất nhạy thông qua việc điều chỉnh các công cụ CSTT tương ứng. (đồ thị)
 
Phân rã phương sai: Thứ tự các biến khi thực hiện phân rã phương sai theo phương pháp Cholesky: lãi suất chính sách, tổng tiền M1, sản lượng, lạm phát. Kết quả cho thấy, sau khoảng 1 năm, sự thay đổi trong lãi suất chính sách giải thích được khoảng 11,44% sự thay đổi của sản lượng và giải thích khoảng 12,73% sự thay đổi của CPI (trong khi sự biến động của CPI giải thích khoảng 27,27% sự biến động của lãi suất chính sách). Sự thay đổi trong tổng lượng tiền M1 giải thích khoảng 17,33% sự thay đổi của sản lượng và giải thích tới khoảng 23,81% sự thay đổi của CPI. (Bảng 4)
5. Tóm lược chung 
 
Trên đây là một số kết quả phân tích thực chứng, kiểm định về tính liên thông về lãi suất ở Việt Nam dựa trên nền tảng mô hình ECM và mô hình VAR. Kết quả phân tích thực chứng cho thấy, tính liên thông từ lãi suất chính sách tới lãi suất thương mại là thuận chiều (có tác động liên thông dương có ý nghĩa thống kê); tính liên thông dài hạn hầu như không thay đổi so với những tác động ngắn hạn. Mặt khác, xét về mức độ thì lãi suất chính sách tác động tới lãi suất tiền gửi mạnh hơn so với tác động tới lãi suất cho vay. Ảnh hưởng của cú sốc lãi suất chính sách tới sản lượng trong nền kinh tế là không rõ ràng. Ảnh hưởng của cú sốc lãi suất chính sách tới lạm phát (CPI) chủ yếu trong ngắn hạn (khoảng 11 tháng đầu), trong đó tác động thuận chiều trong khoảng 3-4 tháng đầu nhưng ngược chiều trong khoảng từ tháng thứ 5 đến tháng thứ 11 sau đó. Mặt khác, lãi suất chính sách phản ứng rõ ràng và thuận chiều với CPI trong khoảng 8 tháng đầu. Điều này hàm ý khi có cú sốc về lạm phát thì có thể có sự điều chỉnh tức thì các công cụ CSTT tương ứng. Những kết quả phân tích thực chứng này phù hợp với cơ sở lý thuyết và khá phù hợp với thực tiễn diễn ra tại Việt Nam. Đây là những kết quả có ý nghĩa thống kê và có giá trị tham khảo cho các nhà quản lý, điều hành kinh tế vĩ mô trong quá trình sử dụng, vận hành các công cụ lãi suất hướng tới các mục tiêu ổn định thị trường tiền tệ, kiểm soát lạm phát, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế...
____________
 
[1] Bên cạnh hiệu ứng nêu trên, khi mức lãi suất ở mức 0% kéo dài thì cũng có thể dẫn đến một hệ lụy khác mà được Keynes đề cập trong lý thuyết của mình đó là hiện tượng Bẫy thanh khoản (Liquidity Trap). Theo đó, các thành viên giao dịch trên thị trường và nhà hoạch định chính sách (các NHTW) rất có thể sẽ đón nhận tín hiệu nhầm lẫn từ thị trường về nhu cầu thanh khoản của thị trường vẫn đang tồn tại và ở mức cao, mặc dù trong thực tế nhu cầu đó hoàn toàn không có. 
 
TÀI LIỆU THAM KHẢO: 
1. Angeloni, I. K., Anil K.; Mojon, Benoît; Terlizzese, Daniele. (2003). Monetary transmission in the euro area : does the interest rate channel explain all? : Cambridge, Mass. : National Bureau of Economic Research.
2. Bernanke, B. và Blinder, A. 1988. Credit, Money, and Aggregate Demand. American Economic Review. Vol. 78, pp. 435-439.
3. Bhattacharya R,  2014, Inflation dynamics and monetary policy transmission in Vietnam and emerging Asia, Journal of Asian Economics, Volume 34, pp. 16-26.
4. Đinh Thị Thu Hồng và Phan Đình Mạnh, (2013). Hiệu quả của CSTT thông qua kênh truyền dẫn lãi suất, Tạp chí phát triển và hội nhập, 12 (22), 39-47.
5. Frederic S. Mishkin, 2011. The economics of money, banking and financial markets. 4th. Canadian edition.
6. Le Viet Hung and Pflau Wade D (2009), VAR Analysis of the Monetary Transmission Mechanism in Vietnam, Applied Econometrics and International Development, Vol.9-1 (2009).
7. Mishkin, F. S. 2010. The economics of money, banking and financial markets. 9th. Addison-Wesley edition.
8. Nguyen Thi Thuy Vinh (2015), The Role of Different Channels in Transmitting Monetary Policy into Output and Price in Vietnam, Journal of Economics and Development, Vol.17, No.1.
9. Peter Morgan, 2013, Monetary Policy Frameworks in Asia: Experience, Lessons, and Issues, ADBI Working Paper 435, Asian Development Bank Institute.
10. Pham Chi Quang, Vo Tri Thanh, Tran Sy Manh (2006), Monetary Transmission Mechanism in Vietnam: A VAR Approach in The Period of 1990-2004, Working  paper, East asian development network.
11. Sajid Anwar and Nguyen Phi Lan (2018), Channels of monetary policy transmission in Vietnam, Journal of Policy Modeling.
12. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013). Cơ chế truyền dẫn CSTT ở Việt Nam tiếp cận theo mô hình SVAR, Tạp chí Phát triển và hội nhập Số 10 (20), 8-16.
13. Vo Xuan Vinh and Nguyen Phuc Canh (2016), Monetary Policy Transimission: Evidence From A VAR approach, Conference Paper, www.researchgate.net, pp. 13-14.

TS. Phạm Chí Quang
ThS. Nguyễn Hữu Tú


Nguồn: TCNH số 24/2018
Bình luận Ý kiến của bạn sẽ được biên tập trước khi đăng. Xin vui lòng gõ tiếng Việt có dấu