Nội dung nghiên cứu
- Phần 1: giới thiệu đề tài, đƣa ra mục tiêu nghiên cứu
- Phần 2: tóm tắt các kết quả nghiên cứu trước đây
- Phần 3: mô tả dữ liệu và phương pháp được sử dụng trong mô hình hồi quy của luận văn
- Phần 4: kết quả nghiên cứu
- Phần 5: tóm tắt luận văn, các đóng góp cũng nhƣ hạn chế của luận văn, gợi ý cho những nghiên cứu khác.
DỮ LIỆU, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình và dữ liệu nghiên cứu
Dựa trên nghiên cứu của Lê và Pfau (2008), luận văn áp dụng phương pháp tự hồi quy Vector (VAR) để phân tích tác động của cú sốc chính sách tiền tệ đối với kinh tế vĩ mô Phương pháp này cho phép làm rõ vai trò của các công cụ chính sách tiền tệ như lãi suất, tín dụng trong nước, tỷ lệ dự trữ và tỷ giá hối đoái đối với sản lượng và lạm phát mà không cần một mô hình cấu trúc toàn thể Theo Sims (1980), VAR là công cụ hữu ích để khảo sát hiệu ứng động của cú sốc giữa các biến Nó cũng phù hợp để kiểm tra các chuỗi thời gian, cung cấp tiêu chí để xác định độ dài tối ưu cho các biến, đồng thời cho phép các biến có mối quan hệ với nhau trong một hệ thống phương trình đồng thời, coi tất cả các biến là biến nội sinh.
Mô hình VAR cơ bản: Đầu tiên, mô hình VAR rút gọn đơn giản sẽ đƣợc ƣớc lƣợng bao gồm 3 biến GDP thực, CPI và M2:
CPI = 0 + ∑ 1i GDP t-i + ∑ 2i CPI t-i + ∑ 3i M2 t-i + u i M2 = 0 + ∑ 1i GDP t-i + ∑ 2i CPI t-i + ∑ 3i M2 t-i + u i
Cung tiền M2 là thước đo quan trọng cho cú sốc chính sách tiền tệ, vì Ngân hàng Nhà nước Việt Nam xem tỷ lệ tăng trưởng của M2 là mục tiêu điều hành chính trong việc tính toán và thực hiện chính sách tiền tệ.
Mô hình VAR mở rộng:
Các biến như lãi suất cho vay, tín dụng và tỷ giá hối đoái được thêm vào mô hình cơ bản để kiểm tra tác động độc lập của chúng đối với sản lượng và lạm phát Việc phân chia thành nhiều mô hình riêng lẻ giúp đánh giá rõ ràng hơn Đồng thời, mở rộng mô hình cho phép phân tích tỷ lệ đóng góp của M2 trong sự thay đổi của sản lượng và lạm phát khi có sự xuất hiện của các biến mới.
- Mô hình với lãi suất cho vay: gồm 4 biến: GDP thực, CPI, M2 và Lendrate
- Mô hình với tín dụng trong nước: gồm 4 biến: GDP thực, CPI, M2 và Credit
Mô hình tỷ giá hối đoái bao gồm bốn biến chính: GDP thực, CPI, M2 và Exrate.
3.1.2 Lựa chọn các biến nghiên cứu
Trong luận văn, GDP và CPI được chọn làm đại diện cho tăng trưởng kinh tế và lạm phát tại Việt Nam Các chỉ tiêu tiền tệ như cung tiền M2, tín dụng, lãi suất và tỷ giá hối đoái đóng vai trò quan trọng, vì chính sách tiền tệ hiện nay chủ yếu tác động đến nền kinh tế thông qua ba kênh chính: kênh tín dụng, kênh lãi suất và kênh tỷ giá hối đoái.
Nhƣ vậy, mô hình bao gồm 6 biến sau:
GDP thực tế, tính theo giá so sánh năm 1994 và đơn vị tỷ đồng, là chỉ số đại diện cho đầu ra của nền kinh tế Việc sử dụng sản lượng thực tế thay vì sản lượng danh nghĩa là cần thiết, vì sản lượng danh nghĩa không được điều chỉnh theo biến động giá theo thời gian, do đó không phản ánh chính xác sự thay đổi của sản lượng Sau khi điều chỉnh theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI), GDP thực tế cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về sự biến động của sản lượng.
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI, 2005 = 100) là đại diện cho lạm phát và được Ngân hàng Nhà nước sử dụng như thước đo chính để đo lường lạm phát Mặc dù có nhiều biện pháp khác để đo lường lạm phát như giảm phát GDP, CPI vẫn là chỉ số quan trọng nhất trong việc đánh giá tình hình kinh tế.
- M2: Cung tiền M2 (Đơn vị: tỷ đồng) Theo định nghĩa của IMF, cung tiền M2 là tổng của tiền thực và các tài sản dễ dàng chuyển thành tiền mặt
- LENDRATE: Lãi suất cho vay từ Ngân hàng Nhà nước (Đơn vị:
Ngân hàng Nhà nước kiểm soát hai công cụ cho vay chính là lãi suất chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn, trong đó lãi suất tái cấp vốn được xem như trần và lãi suất chiết khấu là sàn, tạo ra một giới hạn cho vay Lãi suất cho vay trong mô hình hồi quy này đại diện cho kênh lãi suất như một công cụ của chính sách tiền tệ Bên cạnh đó, lãi suất cơ bản do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thiết lập, mặc dù đôi khi được coi là công cụ chính sách tiền tệ, nhưng hiếm khi thay đổi và không phản ánh đúng cung cầu trên thị trường tiền tệ Do đó, lãi suất cơ bản chỉ là mức tham khảo cho các ngân hàng thương mại trong việc xác định lãi suất tiền gửi và cho vay, không có nhiều ảnh hưởng trong mô hình về Chính sách tiền tệ của Việt Nam.
CREDIT: Tín dụng trong nước (Đơn vị: tỷ đồng) là một kênh quan trọng mà chính sách tiền tệ có thể tác động đến sự thay đổi trong sản lượng Đây là một trong những mục tiêu hàng năm của Ngân hàng Nhà nước theo quy định của Chính phủ.
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa VND/USD, được gọi là EXRATE, là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá chính sách tiền tệ thông qua kênh tỷ giá hối đoái Trong luận văn này, tỷ giá này được sử dụng như một thước đo để phân tích tác động của chính sách tiền tệ.
Dữ liệu trong luận văn được thu thập từ Cục Thống kê Tài chính Quốc tế (IFS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), với biến GDP thực lấy từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GOS) Dữ liệu hàng quý từ Quý 1 năm 1999 đến Quý 4 năm 2011 đã được điều chỉnh theo phương pháp Census X12, tổng cộng có 54 quan sát Việc điều chỉnh dữ liệu theo mùa giúp cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về xu hướng của chuỗi dữ liệu, do ảnh hưởng của văn hóa, sự kiện trong năm và yếu tố thời tiết đến hoạt động kinh tế.
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Phillips và Perron (1988) đề xuất một phương pháp trong việc kiểm soát sự tương quan theo thứ tự khi kiểm định cho 1 nghiệm đơn vị Kiểm định
Kiểm định Phillips-Perron (PP) được sử dụng trong phân tích chuỗi thời gian để kiểm tra giả thuyết H0 rằng một chuỗi thời gian được tích hợp tại toán tử bậc 1 Kiểm định này dựa trên kiểm định Dickey-Fuller với giả thuyết H0: δ = 0 trong mô hình Δ, trong đó Δ là sai phân bậc 1 Tương tự như kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF), kiểm định Phillips-Perron giải quyết vấn đề tự tương quan bậc cao hơn trong quá trình phát sinh dữ liệu, điều này có thể dẫn đến việc bác bỏ kiểm định Dickey-Fuller t-test Trong khi kiểm định ADF xử lý vấn đề này bằng cách giới thiệu độ trễ của Δ như các biến hồi quy độc lập, kiểm định Phillips-Perron thực hiện điều chỉnh không tham số đối với giá trị thống kê t-test.
Giả thuyết H0 cho rằng tồn tại một nghiệm đơn vị sẽ bị bác bỏ khi giá trị tuyệt đối của kiểm định PP vượt quá giá trị tới hạn Khi điều này xảy ra, chúng ta có thể kết luận rằng chuỗi thời gian là chuỗi dừng.
3.2.2 Kiểm định đồng liên kết
Khi hồi quy các chuỗi thời gian không dừng, thường dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp các chuỗi thời gian không dừng, chúng có thể trở thành một chuỗi dừng và được coi là đồng liên kết Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết, thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình Kiểm định đồng liên kết dựa trên phương pháp luận VAR của Johansen (1991, 1995a) với giả thiết H0.
“None” nghĩa là không có đồng liên kết và H 0 “At most” nghĩa là có mối quan hệ đồng liên kết
3.2.3 Hàm phản ứng xung (Impulse response function)
Một cú sốc đến biến thứ i không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến biến đó mà còn lan tỏa đến các biến nội sinh khác thông qua mô hình động lực của VAR Hàm phản ứng xung theo dõi tác động của cú sốc trong quá khứ đối với sự thay đổi của các giá trị hiện tại và tương lai của các biến nội sinh Điều này cho thấy cách mà các biến còn lại trong mô hình phản ứng khi có cú sốc xảy ra đối với một biến cụ thể.
3.2.4 Phân tích phương sai (Variance decompotition)
Trong khi các hàm đáp ứng xung phân tích tác động của cú sốc lên biến nội sinh trong mô hình VAR, phân tích phương sai lại phân tách sự thay đổi của biến nội sinh thành các cú sốc thành phần Điều này giúp xác định tầm quan trọng của từng thay đổi ngẫu nhiên ảnh hưởng đến các biến trong VAR.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả kiểm định tính dừng
Tất cả các biến trong nghiên cứu đều được sử dụng theo dạng log, ngoại trừ biến Lendrate Kiểm định nghiệm đơn vị, hay còn gọi là kiểm định tính dừng, được thực hiện theo phương pháp Phillips-Perron (1988) Kết quả cho thấy tất cả các biến không dừng tại chuỗi gốc mà chỉ dừng tại sai phân bậc 1.
Kết quả kiểm định phương pháp cho các biến LogGDP, LogCPI, LogM2, LogCREDIT, LENDRATE và LogEXRATE cho thấy tất cả đều không dừng tại mức 1%, 5% và 10% Tuy nhiên, sai phân bậc 1 của dLogGDP và dLogCPI đều dừng lại tại các mức kiểm định này.
The analysis indicates significant stopping points at 5% and 10% for various financial metrics, including dLogM2, dLogCREDIT, dLENDRATE, and dLogEXRATE, with respective values of -5.41674, -8.02482, -5.28908, and -7.69429 These metrics reflect critical thresholds in financial performance, highlighting the importance of monitoring these indicators for effective decision-making For further insights, please contact via email at vbhtj mk gmail.com regarding the latest research and thesis work.
Kết quả kiểm định đồng liên kết
Sau khi kiểm tra tính dừng, các biến nghiên cứu không dừng tại mức hay chuỗi gốc mà dừng tại sai phân bậc 1 Để xác định mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến, bước kiểm định tiếp theo là kiểm định đồng liên kết dựa trên phương pháp VAR của Johansen Các giả thiết cho kiểm định Trace được thiết lập như sau:
H 0 : Có r mối quan hệ đồng liên kết (r = 0, 1)
H 1 : Có r+1 mối quan hệ đồng liên kết
Nếu Trace Statistic > Critical Value => Bác bỏ giả thiết H 0
Nếu Trace Statistic < Critical Value => Chấp nhận giả thiết H 0
4.2.1 Kiểm định đồng liên kết giữa hai biến GDP và CPI
Bảng 4.1: Kiểm định đồng liên kết giữa biến GDP và CPI
Giả thiết H 0 Giá trị thống kê
Ghi chú: *: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 5%
**: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 1%
Dưới giả thiết H0: r = 0, do giá trị thống kê Trace lớn hơn giá trị phê phán kiểm định tại cả hai mức 1% và 5%, chúng ta bác bỏ giả thiết H0, tức là bác bỏ giả thiết “không có mối quan hệ đồng liên kết nào giữa hai biến GDP và CPI”.
Tại giả thiết H0: r = 1, giá trị thống kê Trace lớn hơn giá trị phê phán kiểm định tại mức 5%, nhưng nhỏ hơn tại mức 1% Do đó, chỉ bác bỏ giả thiết H0 tại mức 5% và chấp nhận tại mức 1% Điều này cho thấy tại mức 1%, có một mối quan hệ đồng liên kết giữa hai biến GDP và CPI.
4.2.2 Kiểm định đồng liên kết giữa hai biến GDP và M2
Bảng 4.2: Kiểm định đồng liên kết giữa biến GDP và M2
Giả thiết H 0 Giá trị thống kê
Ghi chú: *: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H o tại mức ý nghĩa 5%
**: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H o tại mức ý nghĩa 1%
Dưới giả thiết H0: r = 0, do giá trị thống kê Trace lớn hơn giá trị phê phán kiểm định ở cả hai mức 1% và 5%, chúng ta bác bỏ giả thiết H0, cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết giữa hai biến GDP và M2.
Dưới giả thiết H0: r = 1, giá trị thống kê Trace nhỏ hơn giá trị phê phán kiểm định ở cả hai mức 1% và 5%, do đó chúng ta bác bỏ giả thiết H0 Điều này cho thấy có một mối quan hệ đồng liên kết giữa hai biến GDP và M2.
4.2.3 Kiểm định đồng liên kết giữa hai biến GDP và Credit
Bảng 4.3: Kiểm định đồng liên kết giữa biến GDP và Credit
Giả thiết H 0 Giá trị thống kê
H0: r = 0** 61.00179 19.96 24.6 tot nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
Giả thiết H 0 Giá trị thống kê
Ghi chú: *: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 5%
**: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 1%
Giả thiết H 0 : r = 0 bị bác bỏ ở mức 1% và 5%, trong khi giả thiết H 0 : r = 1 được chấp nhận tại cả hai mức này Kết luận cho thấy có một mối quan hệ đồng liên kết giữa GDP và Credit.
4.2.4 Kiểm định đồng liên kết giữa hai biến GDP và Lendrate
Bảng 4.4: Kiểm định đồng liên kết giữa biến GDP và Lendrate
Giả thiết H 0 Giá trị thống kê
Ghi chú: *: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 5%
**: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 1%
Giả thiết H0 về mối quan hệ đồng liên kết giữa GDP và lãi suất cho vay (Lendrate) đã bị bác bỏ do giá trị thống kê Trace statistic nhỏ hơn giá trị kiểm định Critical value ở mức 1% và 5% Tuy nhiên, khi r = 1, giả thiết H0 được chấp nhận, cho thấy có mối quan hệ dài hạn giữa tăng trưởng thực GDP và lãi suất cho vay.
4.2.5 Kiểm định đồng liên kết giữa hai biến GDP và Exrate
Bảng 4.5: Kiểm định đồng liên kết giữa biến GDP và Exrate
Giả thiết H 0 Giá trị thống kê
Ghi chú: *: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 5%
**: ký hiệu cho việc bác bỏ giả thiết H 0 tại mức ý nghĩa 1%
Giả thiết H0: r = 0 bị bác bỏ, trong khi giả thiết H0: r = 1 được chấp nhận tại cả hai mức 1% và 5% Kết luận cho thấy rằng GDP thực và tỷ giá hối đoái Exrate có mối quan hệ trong dài hạn.
Phân tích hàm phản ứng đẩy và phân tích phương sai
4.3.1 Mô hình cơ bản (3 biến: GDP, CPI và M2)
Trước tiên, phải lựa chọn độ trễ tối ưu cho các mô hình ước lượng
Theo tiêu chuẩn AIC, độ trễ tối ƣu cho mô hình cơ bản là 8 quý:
Bảng 4.6: Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình cơ bản
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
8 458.0189 12.93461 6.06E-12 -17.81483* -14.74297 -16.68203 tot nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
Hình 4.1: Phản ứng của GDP thực đối với cung tiền M2
Trong 4 quý đầu, GDP phản ứng cùng chiều khi M2 tăng Nhƣ vậy, phản ứng của GDP đối với cú sốc chính sách tiền tệ mở rộng đúng với lý thuyết tiền tệ vốn cho thấy rằng sự gia tăng cung tiền sẽ gây ra sự tăng giá cũng nhƣ sự gia tăng sản lƣợng tiềm năng Tuy nhiên, từ sau quý 4 đến quý 6 thì có sự phản ứng trái chiều của GDP đối với sự thay đổi của cung tiền M2
Hình 4.2: Phản ứng của CPI đối với cung tiền M2
Biến CPI ban đầu phản ứng cùng chiều với sự thay đổi M2, nhưng sau quý thứ 4 lại phản ứng ngược chiều, điều này trái ngược với lý thuyết cho rằng sự gia tăng cung tiền sẽ dẫn đến lạm phát Kinh tế học Keynes cho rằng trong thời kỳ suy thoái, sẽ xuất hiện hiện tượng công suất dư trong nền kinh tế Do đó, sự gia tăng cung tiền chủ yếu giúp đưa các nguồn lực dư thừa trở lại sản xuất, và trong trường hợp khủng hoảng, việc tăng cung tiền gần như không gây ra lạm phát.
Mặc dù cung tiền M2 của Việt Nam tăng gần 7% vào cuối tháng 6/2012, gấp đôi mức tăng GDP, nhưng chỉ số CPI lại không tăng Điều này cho thấy vòng quay tiền tệ trong nền kinh tế đang chậm lại, với tổng phương tiện thanh toán tăng nhanh hơn GDP Theo lý thuyết, khi cung tiền lớn hơn hàng hóa, giá cả sẽ tăng, nhưng thực tế giá cả lại giảm trong 6 tháng qua Nguyên nhân chính là do tổng cầu của nền kinh tế, đặc biệt là cầu tiêu dùng, đã tăng chậm lại.
Hình 4.3: Kết quả phân tích phương sai biến GDP thực
(trong mô hình cơ bản)
Phân tích phương sai cho thấy chỉ số CPI có sự biến động đáng kể, bắt đầu từ quý 3 và tiếp tục tăng dần trong các quý tiếp theo.
Biến CPI giải thích hơn 6.5% sự biến động của GDP thực trong quý 4 và quý 8, trong khi biến M2 đóng góp trên 2.8% cho sự biến động này Do đó, sự thay đổi trong sản lượng phụ thuộc vào các cú sốc sản lượng trong quá khứ.
The article discusses the derivatives of logarithmic functions related to key economic indicators: the derivative of the logarithm of the money supply (D(LOG(M2))), the derivative of the logarithm of the Consumer Price Index (D(LOG(CPI))), and the derivative of the logarithm of Gross Domestic Product (D(LOG(GDP))).
4.3.2 Mô hình với lãi suất cho vay (4 biến: GDP, CPI, M2 và Lendrate) Độ trễ tối ƣu của mô hình 4 biến GDP, CPI, M2 và Lendrate đƣợc xác định là 8:
Bảng 4.7: Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình với lãi suất cho vay
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Hình 4.4: Phản ứng của GDP thực đối với lãi suất
Theo lý thuyết kinh tế cổ điển, lãi suất và sản lượng có mối quan hệ nghịch chiều, tức là lãi suất tăng sẽ làm giảm đầu tư và sản lượng Tuy nhiên, tại Việt Nam, mức phản ứng của tăng trưởng GDP đối với lãi suất gần như bằng 0, do đó chưa có đủ bằng chứng để khẳng định tác động của lãi suất lên sản lượng.
Hình 4.5: Phản ứng của CPI đối với lãi suất
Phản ứng của lạm phát đối với sự thay đổi lãi suất cho vay tại Việt Nam vẫn chưa rõ ràng, với sự dao động gần mức 0 Hầu hết biến động trong GDP thực và lạm phát chủ yếu là do các cú sốc nội tại Nguyên nhân có thể là do lãi suất đã bị kiểm soát lâu dài, không phản ánh đúng cầu và cung tiền trong nền kinh tế Do đó, lãi suất chưa thể được xem là công cụ chính sách tiền tệ hiệu quả của ngân hàng nhà nước trong việc can thiệp vào kinh tế vĩ mô.
Hình 4.6: Kết quả phân tích phương sai biến GDP thực
(trong mô hình với lãi suất cho vay)
The article discusses the derivatives of the logarithmic transformations of key economic indicators, including the lending rate (LENDRATE), money supply (M2), consumer price index (CPI), and gross domestic product (GDP) These transformations are essential for analyzing economic trends and relationships.
Theo phân tích phân rã phương sai, việc thêm biến lãi suất cho vay vào mô hình không làm thay đổi nhiều tỷ trọng giải thích của các biến CPI và M2 đối với sự thay đổi của GDP Cụ thể, trong quý 8, biến CPI đóng góp hơn 6.2%, M2 2.8% và Lendrate 1.1% vào sự thay đổi của GDP.
4.3.3 Mô hình với tín dụng trong nước (4 biến: GDP, CPI, M2 và Credit) Độ trễ tối ƣu của mô hình 4 biến GDP, CPI, M2 và Credit cũng đƣợc xác định là 8 quý:
Bảng 4.8: Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình với tín dụng trong nước
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Hình 4.7 minh họa phản ứng của GDP thực đối với tín dụng trong nước Tín dụng có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển của GDP Việc phân tích mối quan hệ này giúp hiểu rõ hơn về tác động của chính sách tín dụng đối với nền kinh tế.
Mặc dù tín dụng đã tăng, nhưng tốc độ tăng trưởng GDP lại giảm, và chỉ đến quý 6 GDP mới bắt đầu phản ứng tích cực với sự thay đổi của tín dụng trong nước Nguyên nhân có thể do việc sử dụng vốn không hiệu quả, khi một số tổ chức kinh tế và dân cư không sử dụng nguồn vốn tín dụng ngân hàng cho mục đích sản xuất kinh doanh, mà lại đầu tư vào các lĩnh vực rủi ro cao như chứng khoán và bất động sản Những lĩnh vực này càng gia tăng rủi ro và thua lỗ, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế suy thoái từ năm 2008.
Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, đến cuối tháng 8-2012, tổng phương tiện thanh toán (M2) ước tăng 10,37% so với cuối năm 2011, trong khi tổng số dư tiền gửi của khách hàng tại các tổ chức tín dụng ước tăng 11,23% Dư nợ tín dụng đối với nền kinh tế trong chín tháng tăng 2,35% so với cuối năm 2011, với tín dụng trong tháng 9 tăng gần 1% Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam trong chín tháng đầu năm 2012 chỉ đạt 4,73%, thấp hơn chỉ tiêu 5,5% mà Chính phủ đề ra và cũng thấp hơn mức 5,77% của năm 2011, đánh dấu một trong những mức tăng trưởng GDP thấp nhất trong năm năm qua Sản lượng khu vực thương mại dịch vụ tăng 5,97%, trong khi tăng trưởng sản lượng công nghiệp chỉ đạt 4,36%, giảm gần một nửa so với mức tăng 7,8% cùng thời điểm năm trước.
Phản ứng nghịch của GDP thực đối với tín dụng liên quan đến GDP danh nghĩa Khi Ngân hàng Nhà nước thực hiện chính sách mở rộng tín dụng, sản lượng danh nghĩa sẽ tăng, nhưng lạm phát cũng gia tăng Kết quả là, mặc dù sản lượng danh nghĩa tăng, nhưng sự gia tăng tỷ lệ lạm phát dẫn đến sự giảm của GDP thực.
Hình 4.8: Phản ứng của CPI đối với tín dụng trong nước
