Truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng nghiên cứu thực nghiệm ở việt nam

BCĐKT của ngân hàng tiền gửi, khoản vay và chứng khoán cũng như các biến số vĩ mô khác sản lượng công nghiệp, CPI, xuất khẩu, nhập khẩu và dự trữ ngoại hối nhằm mục đích trả lời các câu

Mã số: ……….

TRUYỀN DẪN CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ QUA KÊNH TÍN DỤNG: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM

35

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

1 Lý do chọn đề tài:

Chính sách tiền tệ là chính sách vĩ mô quan trọng trong điều hành kinh tế của bất kỳ quốc gia nào với những mục tiêu như duy trì giá cả ổn định, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tạo công ăn việc làm và ổn định thị trường tài chính…Bên cạnh việc xác định mục tiêu ưu tiên

và sử dụng những công cụ phù hợp trong từng thời kỳ thì quá trình truyền tải CSTT tới nền kinh tế đóng vai trò quyết định nhằm đạt được những mục tiêu trên

Cơ chế truyền dẫn tiền tệ là một tiến trình thông qua CSTT (những thay đổi trong lượng tiền trong lưu thông hay mức lãi suất ngắn hạn danh nghĩa) gây nên những thay đổi trong các biến vĩ mô bằng các kênh truyền dẫn nào đó như kênh lãi suất, kênh tỷ giá, giá tài sản, kênh tín dụng, kênh tiền tệ… tùy đặc điểm của mỗi quốc gia, mà kênh nào sẽ đóng vai trò chủ đạo

Và theo báo cáo thường niên của ngân hàng Nhà nước, cung tiền, tín dụng ngân hàng, vốn đầu tư, GDP và CPI gần như biến động cùng chiều với nhau ở tất cả các thời kỳ, cho thấy giữa các biến này có mối liên hệ với nhau Hơn nữa, một số nghiên cứu trước đây ở Trung Quốc, Mỹ hay các nước khu vực đồng Euro đã chỉ ra rằng, tồn tại kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn CSTT đến nền kinh tế

Như vậy, mối liên hệ được tìm ra từ báo cáo thường niên của NHNN phải chăng chỉ là sự ngẫu nhiên, hay thật sự có tồn tại kênh tín dụng như ở các nước Trung Quốc, Mỹ, châu Âu? Và nếu tồn tại, tốc độ truyền dẫn là nhanh hay chậm, mức độ là mạnh hay yếu? Có sự khác biệt nào trong cơ chế truyền dẫn giữa các khoản cho vay khác nhau? Tác động của CSTT đến các ngành kinh tế khác nhau như thế nào? CSTT có tác động đến thương mại quốc tế?

Có quá nhiều câu hỏi thắc mắc, và nhóm chúng tôi đã quyết định tiến hành bài nghiên cứu

“Thực nghiệm về truyền dẫn chính sách tiền tệ đến nền kinh tế thông qua kênh tín dụng ở Việt Nam” nhằm làm rõ các vấn đề trên

2 Mục tiêu nghiên cứu:

Bằng cách sử dụng dữ liệu theo tháng về báo cáo tài chính của mười một ngân hàng ở Việt Nam trong giai đoạn tháng 11/2005 đến tháng 5/2013, chúng tôi tiến hành bài nghiên cứu này để nghiên cứu về những tác động khác nhau của cú sốc CSTT đến các khía cạnh của

BCĐKT của ngân hàng (tiền gửi, khoản vay và chứng khoán) cũng như các biến số vĩ mô khác (sản lượng công nghiệp, CPI, xuất khẩu, nhập khẩu và dự trữ ngoại hối) nhằm mục đích trả lời các câu hỏi sau:

Tồn tại những kênh truyền dẫn nào trong cơ chế truyền dẫn CSTT đến các biến vĩ mô, đặc biệt là kênh tín dụng?

Nếu có tồn tại kênh tín dụng, thì sự truyền dẫn của nó là mạnh hay yếu?

Tác động của CSTT Việt Nam đến khoản vay cho các lĩnh vực khác nhau có khác nhau hay không và nếu có, kênh cho vay trong lĩnh vực nào truyền dẫn tác động của CSTT đến nền kinh tế mạnh mẽ và hiệu quả nhất?

CSTT Việt Nam có ảnh hưởng đến thương mại quốc tế Việt Nam (xuất khẩu, nhập khẩu

và dự trữ ngoại hối) không?

Giữa các biến số đại diện cho CSTT, các biến BCĐKT ngân hàng và các biến vĩ mô khác

có tồn tại mối quan hệ dài hạn nào không?

3 Phương pháp nghiên cứu:

Dựa trên một bài nghiên cứu tương tự của nhóm tác giả ở Trung Quốc chúng tôi tiến hành bài nghiên cứu này với các mục tiêu như đã đề cập ở trên

Đầu tiên, về mặt định tính, chúng tôi tiến hành phân tích lý thuyết nền tảng về cơ chế truyền dẫn CSTT thông qua kênh tín dụng ngân hàng

Sau đó, về mặt định lượng, chúng tôi đã xác định và nghiên cứu sự tồn tại của các kênh truyền dẫn của CSTT ở Việt Nam, chú ý đặc biệt đến kênh tín dụng và mối tương quan dài hạn giữa các biến vĩ mô và các tham số CSTT bằng cách dùng mô hình VAR/ VECM với kiểm định đồng liên kết Trace Johansen

Thứ tự các bước nghiên cứu định lượng như sau:

Bước 1: Điều chỉnh yếu tố mùa vụ với chuỗi đã lấy logarit

Bước 2: Tiến hành kiểm định tính dừng ADF và kiểm định đồng liên kết Trace Johansen Bước 3: Lựa chọn độ trễ trong VAR

Bước 4: Kiểm định tính phù hợp và ổn định của mô hình VAR đã hồi qui

Bước 5: Thực hiện hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai

Bước 6: Hồi qui mô hình VECM

Sau đó, chúng tôi đưa ra bằng chứng về sự tồn tại của kênh tín dụng trong thực tế, những hạn chế đồng thời đưa ra kiến nghị để hoàn thiện hơn cơ chế truyền dẫn này

4 Nội dung nghiên cứu:

Bài nghiên cứu xem xét sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn CSTT Việt Nam đến nền kinh tế, các tác động khác nhau của CSTT đến các khoản vay ở các lĩnh vực khác nhau, tốc độ truyền dẫn khác nhau của các khoản vay thuộc các lĩnh vực khác nhau; bài cũng xem xét tác động của CSTT đến thương mại quốc tế Việt Nam và mối tương quan dài hạn giữa các biến số được xem xét Và cụ thể, bài nghiên cứu của chúng tôi gồm những nội dung sau :

Chương 1: Giới thiệu Phần này sẽ giới thiệu sơ lược về các kênh truyền dẫn CSTT khác nhau, tổng quát các nghiên cứu mà chúng tôi sẽ thực hiện và các kết quả đã đạt được

Trong chương 2: Lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tín dụng, chúng tôi trình bày những lý thuyết nền tảng về kênh tín dụng, bao gồm đặc điểm, cách truyền dẫn của nó, đồng thời nêu ra hai nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả của chúng Trong phần này, chúng tôi cũng trình bày một cách tổng quan các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn tín dụng

Các biến số được sử dụng, nguồn gốc, thời gian mẫu, cách xử lý số liệu sẽ được trình bày trong mục 3.1 dữ liệu của chương 3 (dữ liệu và phương pháp nghiên cứu); tiếp theo, trong mục 3.2 phương pháp nghiên cứu: chúng tôi trình các bước sẽ tiến hành:

1, Kiểm định tính dừng, đồng liên kết;

2, Mô hình vector tự hồi qui VAR;

3, Mô hình ước lượng vector hiệu chỉnh sai số

Trong phần này, cũng trình bày một số lý thuyết liên quan đến các kiểm định, mô hình được sử dụng

Chương 4: Kết quả nghiên cứu Trong chương này, chúng tôi thể hiện các kết quả hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai cho cả 4 nhóm dữ liệu (8 phương trình mô hình VAR)

và hai kết quả hồi qui VECM cho nhóm dữ liệu ngân hàng tổng hợp Đồng thời trình bày bằng chứng về kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở thực tế cũng như những hạn chế của kênh này

Cuối cùng, chương 5: kết luận sẽ tổng kết lại các kết quả thu được thì những phân tích trên Trình bày những giải pháp để tăng hiệu quả hoạt động của kênh tín dụng cũng như những hạn chế và hướng phát triển cho đề tài sau

5 Đóng góp của đề tài:

Trước hết, chúng ta có thể hiểu phần nào về cơ chế truyền dẫn CSTT đến nền kinh tế thông qua kênh tín dụng về mặt lý thuyết

Thứ hai, việc phát hiện ra sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng hàm ý rằng CSTT ở VN

có thể tác động đến các hoạt động vĩ mô bằng cách hạn chế hoặc tăng việc cho vay thông qua kênh tín dụng ngân hàng Hơn nữa, do thị trường vốn của VN có qui mô còn nhỏ và chưa trưởng thành, trong đó, huy động vốn trực tiếp thì khó khăn và hạn chế, kênh tín dụng ngân hàng đang và sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thi hành CSTT của VN để đạt được các mục tiêu của mình Việc xác nhận kênh giá cả tài sản trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở VN có thể đóng góp đáng kể đến việc phát triển thị trường tài chính VN

Thứ ba, sự đa dạng trong phản ứng của các khoản vay ngân hàng cho các lĩnh vực kinh tế khác nhau trước các cú sốc CSTT mở rộng cho thấy CSTT VN đóng vai trò trong việc phân phối nguồn vốn, tăng trưởng và ổn định kinh tế

Thứ tư, xác định rằng CSTT có tác động đến xuất khẩu và nhập khẩu, do đó, nó đã ảnh hưởng đến dự trữ ngoại hối và sản lượng

Thứ năm, cho thấy mối tương quan dài hạn giữa các chỉ số của CSTT VN, các biến trên BCĐKT và các biến kinh tế thực, khẳng định vai trò đáng kể của tín dụng ngân hàng trong nền kinh tế VN

6 Hướng phát triển của đề tài:

Hạn chế lớn nhất của bài nghiên cứu này là do vấn đề công bố thông tin còn hạn chế nên việc thu thập dữ liệu về BCĐKT ngân hàng và các khoản vay phân loại theo lĩnh vực kinh

tế khá khó khăn Việc chuyển dữ liệu BCĐKT ngân hàng từ quý và năm sang tháng; và nội suy tỷ lệ phần trăm các khoản vay theo lĩnh vực kinh tế chiếm bao nhiêu trong tổng các khoản vay ở những thời điểm NHNN không công bố có thể đã làm cho dữ liệu có sai số

(chênh lệch so với thực tế); và do đó, khi chúng tôi sử dụng những chuỗi dữ liệu đó vào trong hồi qui, thì kết quả không giống như mong đợi (kết quả về phản ứng của các khoản vay khác nhau phân theo lĩnh vực kinh tế trước cú sốc CSTT không được rõ nét)

Với bộ dữ liệu còn hạn chế nên kết quả của bài nghiên cứu không thật sự rõ nét, vì vậy để xác định vai trò đúng của kênh tín dụng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ, chúng ta có thể phát triển đề tài bằng cách gia tăng số quan sát cũng như thu thập số liệu chuẩn và có

độ tin cậy cao hơn Từ đó có một sự đánh giá toàn diện vai trò kênh tín dụng trong truyền dẫn CSTT, giúp cho các nhà điều hành chính sách Việt Nam sẽ có một công cụ để điều hành cũng như phản ứng kịp thời trước những biến động trong nền kinh tế như hiện nay Ngoài ra, bài nghiên cứu còn chỉ ra sự tồn tại của kênh giá tài sản trong truyền dẫn CSTT tới nền kinh tế, song trong bài chưa được tập trung phân tích và đào sâu nghiên cứu, vì vậy đây cũng là một vấn đề đáng để phát triển nghiên cứu

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU viii

DANH MỤC HÌNH VẼ viii

1 GIỚI THIỆU 1

2 LÝ THUYẾT NỀN TẢNG VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ TRUYỀN DẪN TÍN DỤNG 3

2.1 Cơ sở lý thuyết 3

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tín dụng 7

3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 11

3.1 Dữ liệu 11

3.2 Phương pháp nghiên cứu 19

3.2.1 Kiểm định tính dừng, kiểm định đồng liên kết 19

3.2.2 Mô hình vector tự hồi qui VAR (Vector Eutoregressive Models) 22

3.2.3 Mô hình ước lượng vector hiệu chỉnh sai số VECM : 25

4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 26

4.1 Kết quả hồi qui mô hình vector tự hồi qui VAR 26

4.1.1 Kết quả cho nhóm ngân hàng tổng hợp (nhóm tổng khoản vay) 26

4.1.2 Các kết quả cho nhóm dữ liệu ngân hàng tách biệt (nhóm các loại ngân hàng) 31

4.1.3 Các kết quả cho nhóm các khách hàng vay khác nhau (khoản vay cho các lĩnh vực kinh tế khác nhau) 35

4.1.4 Các kết quả nghiên cứu về tác động của CSTT VN đến thương mại quốc tế VN: 39

4.2 Kết quả hồi qui mô hình ước lượng vector hiệu chỉnh sai số VECM 43

4.3 Bằng chứng về truyền dẫn CSTT đến nền kinh tế qua kênh tín dụng 46

5 KẾT LUẬN 48

5.1 Các kết quả nghiên cứu 48

5.2 Đề xuất nâng cao hiệu quả truyền dẫn CSTT thông qua kênh tín dụng 49

5.3 Hạn chế và hướng phát triển của đề tài 53

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1

PHỤ LỤC 2

Phụ lục 1 Kết quả kiểm định đồng liên kết 2

Phụ lục 2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với phần dư của các mô hình 5

Phụ lục 3 Kết quả kiểm định AR Roots Graphs 13

Phụ lục 4 Đổi mới về mặt cấu trúc của CIBR và tốc độ tăng M2: 14

VAR: Mô hình vector tự hồi qui

VECM: Mô hình ước lượng vector hiệu chỉnh sai số VN: Việt Nam

XK: Xuất khẩu

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1 Thống kê các khoản vay theo từng lĩnh vực kinh tế đơn vị, tỷ VNĐ Nguồn www.sbv.gov.vn 15

Bảng 2 Tóm tắt tên, nguồn các biến số trong bài Nguồn: Tự thống kê 17

Bảng 3 Kết quả kiểm định ADF Nguồn: Eviews 6.0 20

Bảng 4 Thống kê các nhóm và độ trễ được chọn Nguồn: tự thống kê 24

Bảng 5 Phân rã phương sai cho nhóm tổng khoản vay (60 tháng) Nguồn: Eviews 6.0 26

Bảng 6 Phân rã phương sai cho nhóm tổng khoản vay (60 tháng) Nguồn: eviews 6.0 29

Bảng 7 Phân rã phương sai cho nhóm loại ngân hàng (60 tháng) Nguồn: Eviews 6.0 32

Bảng 8 Phân rã phương sai cho nhóm loại ngân hàng (60 tháng) Nguồn: Eviews 6.0 35

Bảng 10 Phân rã phương sai cho nhóm loại khoản vay (60 tháng) Nguồn: eviews 6.0 35

Bảng 9 Phân rã phương sai cho nhóm loại khoản vay (60 tháng) Nguồn: eviews 6.0 35

Bảng 11.Phân rã phương sai cho nhóm thương mại quốc tế (60 tháng) Nguồn: eviews 6.0 39

Bảng 12.Phân rã phương sai cho nhóm thương mại quốc tế (60 tháng) Nguồn: eviews 6.0 39

Bảng 13 Kết quả hồi qui mô hình VECM của nhóm tổng khoản vay khi CIBR là một chỉ số CSTT Nguồn: eviews 6.0 43

Bảng 14 Kết quả hồi qui mô hình VECM của nhóm tổng khoản vay khi M2 là một chỉ số CSTT Nguồn: eviews 6.0 45

Bảng 15: Thống kê tốc độ tăng của một số chỉ tiêu Nguồn: Báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà nước 46

DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1 Sai số dự báo cho M0 và RRR Nguồn: eviews 6.0 12

Hình 2 Phân tích yếu tố mùa vụ của các biến số Nguồn: Tự vẽ (excel và eviews 6.0) 19

Hình 3 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm tổng các khoản vay trước cú sốc CIBR Nguồn: eviews 6.0 28

Hình 4 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm tổng các khoản vay trước cú sốc M2 Nguồn: eviews 6.0 30

Hình 5 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm các loại ngân hàng trước cú sốc CIBR Nguồn: Eviews 6.0 33

Hình 6 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm các loại ngân hàng trước cú sốc M2 Nguồn: Eviews 6.0 34

Hình 7 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm các loại khoản vay trước cú sốc CIBR Nguồn: Eviews 6.0 36

Hình 8 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm các loại khoản vay trước cú sốc M2 Nguồn: Eviews 6.0 37

Hình 9 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm thương mại quốc tế trước cú sốc CIBR Nguồn: Eviews 6.0 41

Hình 10 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm thương mại quốc tế trước cú sốc M2 Nguồn: Eviews 6.0 42

Hình 11 Đồ thị đồng liên kết cho nhóm tổng khoản vay khi CIBR là một chỉ số CSTT Nguồn: eviews 6.0 44

Hình 12 Đồ thị đồng liên kết cho nhóm tổng khoản vay khi M2 là một chỉ số CSTT Nguồn: eviews 6.0 45

Hình 13: Tốc độ tăng cung tiền và tiền gửi ngân hàng Nguồn: NHNN 46

Hình 14: Tốc độ tăng tiền gửi ngân hàng và tín dụng Nguồn: NHNN 47

Hình 15: Tốc độ tăng của một số chỉ tiêu Nguồn: NHNN 47

1 GIỚI THIỆU

Chính sách tiền tệ là chính sách vĩ mô quan trọng trong điều hành kinh tế của bất kỳ quốc gia nào với những mục tiêu như duy trì giá cả ổn định, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tạo công ăn việc làm và ổn định thị trường tài chính…Bên cạnh việc xác định mục tiêu ưu tiên và sử dụng những công cụ phù hợp trong từng thời kỳ thì quá trình truyền tải CSTT tới nền kinh tế đóng vai trò quyết định nhằm đạt được những mục tiêu trên

Cơ chế truyền dẫn tiền tệ (MTM) là một tiến trình thông qua CSTT (những thay đổi trong lượng tiền trong lưu thông hay mức lãi suất ngắn hạn danh nghĩa) gây nên những thay đổi trong các biến vĩ mô bằng các kênh truyền dẫn nào đó như kênh lãi suất, kênh tỷ giá, giá tài sản, kênh tín dụng, kênh tiền tệ…(xem Mishkin, 2010) “Money view” – kênh tiền tệ hoạt động bằng cách tác động lên lãi suất và tỷ giá Kênh giá tài sản hoạt động thông qua các hiệu ứng giàu có do CSTT, và các kênh kỳ vọng được xác định bởi những kỳ vọng hợp lý của công chúng Do Việt Nam theo cơ chế tỷ giá cố định và thả nổi có quản lý, cơ chế này cũng gần như cố định nên chúng tôi bỏ qua việc xem xét cơ chế tỷ giá Kênh lãi suất phản ánh rằng, khi ngân hàng trung ương tăng (giảm) cung tiền hoặc giảm (tăng) lãi suất danh nghĩa, nếu giá không thay đổi, lãi suất thực sẽ giảm (tăng), các ngân hàng thương mại sẽ tạo nhiều tiền hơn (ít tiền hơn) bằng cách phát hành tiền gửi, và cầu cho tiêu dùng và đầu tư ở các thành phần khác nhau sẽ tăng (giảm) dẫn đến tăng (giảm) GDP “Credit view” – kênh tín dụng hoạt động bằng cách tác động đến hoạt động cho vay của ngân hàng và việc phân bổ các khoản vay (BCĐKT) Trong đó, kênh cho vay ngân hàng chiếm ưu thế, nó giả định rằng hệ thống ngân hàng đóng một vai trò đáng kể trong việc truyền dẫn CSTT và chu kỳ kinh doanh Nó tập trung vào phần tài sản của bảng cân đối ngân hàng, giả định rằng CSTT thắt chặt không chỉ giảm tiền gửi và khoản nợ của ngân hàng, mà còn dẫn đến giảm cung khoản vay của ngân hàng Nó cũng tập trung vào mức độ giảm các khoản vay khác nhau ở các ngân hàng có qui

mô khác nhau Điều này ngụ ý rằng những khách hàng vay khác nhau xem trọng các thông tin bất cân xứng trước đó và các rào cản trong thị trường tín dụng Kênh cân đối kế toán thì tương tự; khi tiền tệ thu hẹp, sự suy giảm giá trị thực của công ty (khách hàng vay) sẽ làm tăng chi phí tài chính bên ngoài và do đó làm giảm nhu cầu vay vốn và đầu tư, dẫn tới giảm GDP

Theo như Ford et al (2003) and Bernanke and Blinder (1992), chúng tôi đã xác định và nghiên cứu sự tồn tại của các kênh truyền dẫn của CSTT ở Việt Nam, chú ý đặc biệt đến kênh tín dụng và mối tương quan dài hạn giữa các biến vĩ mô và các tham số CSTT bằng cách dùng

mô hình VAR/ VECM với kiểm định đồng liên kết Trace Johansen

Đầu tiên, chúng tôi sử dụng chuỗi dữ liệu tổng hợp theo tháng, tổng tiền ngân hàng cho khách hàng vay và tổng tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng, giai đoạn 2005 – 2013 để nghiên cứu mối tương quan giữa tín dụng ngân hàng và các biến số vĩ mô để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng

Thứ hai, chúng tôi nghiên cứu các tác động khác nhau của CSTT theo qui mô của ngân hàng: ngân hàng lớn, là các ngân hàng có vốn điều lệ từ 10.000 tỷ VNĐ trở lên; ngân hàng nhỏ, là các ngân hàng có vốn điều lệ dưới 10.000 tỷ VNĐ để tiếp tục tìm kiếm bằng chứng về kênh tín dụng, bởi vì các nghiên cứu gần đây (e.g.,Kashyap & Stein, 1995; Ford et al., 2003) chỉ ra rằng các kết quả từ dữ liệu ngân hàng tách biệt có thể phản ánh một lý thuyết dựa trên kênh tín dụng ngân hàng đã được phát triển, đó là thông tin bất cân xứng và khả năng có các rào cản tài chính trong thị trường vay vốn

Thứ ba, chúng tôi nghiên cứu tác động của CSTT đến các khu vực kinh tế khác nhau và tốc

độ truyền dẫn CSTT qua các kênh cho vay khác nhau bằng việc phân tách tổng các khoản vay thành các khoản vay riêng biệt cho từng khu vực kinh tế như: công nghiệp, thương mại và xây dựng

Thứ tư, chúng tôi nghiên cứu tác động của CSTT đến thương mại quốc tế Việt Nam (xuất khẩu, nhập khẩu và dự trữ ngoại hối)

Cuối cùng, chúng tôi xác định vector đồng liên kết giữa các biến và thiết lập mô hình VECM

để khám phá mối tương quan dài hạn giữa các biến đại diện cho CSTT, các biến số liên quan đến BCĐKT của ngân hàng và các biến vĩ mô khác ở Việt Nam

Và chúng ta có thể thấy được rằng, tồn tại kênh tín dụng trong cơ chế truyền dẫn CSTT đến nền kinh tế Việt Nam, tác động thì khác nhau giữa các ngân hàng lớn nhỏ, giữa các khách hàng vay khác nhau cũng có sự khác biệt nhỏ trong cách CSTT tác động đến nền kinh tế Chính sách tiền tệ cũng có tác động đến thương mại quốc tế Việt Nam Và cuối cùng, mối

tương quan dài hạn giữa các biến số được thiết lập Kết quả cụ thể sẽ được trình bày ở phần 4 kết quả thực nghiệm

Phần còn lại của bài bao gồm: phần 2 nói về các nghiên cứu trước đây, phần 3 phân tích dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, phần 4 là kết quả thực nghiệm, phần 5 phân tích thực trạng truyền dẫn CSTT thông qua kênh tín dụng và cuối cùng, phần 6 sẽ là kết luận của bài

2 LÝ THUYẾT NỀN TẢNG VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ TRUYỀN DẪN TÍN DỤNG

2.1 Cơ sở lý thuyết

Như chúng ta đã biết, vấn đề mà tất cả các NHTW trên thế giới quan tâm để đảm bảo thực thi CSTT đạt mục tiêu mong muốn, đó là cách thức CSTT tác động đến nền kinh tế, hay kênh truyền tải CSTT như thế nào là nhanh nhất, hiệu quả nhất Hiện nay giữa các nhà kinh tế còn

có những quan điểm rất khác nhau về vấn đề này nhất là tầm quan trọng của từng kênh truyền tải, bởi trong những điều kiện hay mức độ phát triển của thị trường tài chính khác nhau, thì tác động của CSTT tới nền kinh tế qua các kênh cũng không giống nhau Ở các nước đang phát triển và chuyển đổi, cơ chế truyền tải CSTT có phần không ổn định do hệ thống tài chính của các nước này còn kém phát triển và cấu trúc hệ thống tài chính đang trong quá trình thay đổi, Việt Nam cũng không ngoại lệ trong các nước đang phát triển

Đối với nước ta hiện nay, thị trường tài chính còn phát triển ở trình độ thấp Thị trường tiền tệ chưa tạo được tiền đề cho sự phát triển năng động và hiệu quả, việc sử dụng các công cụ tiền

tệ còn hạn chế Thị trường vốn thì chưa phải là kênh phân bổ vốn đa dạng và có hiệu quả của nền kinh tế Thị trường cổ phiếu và trái phiếu đều quá nhỏ bé, khối lượng hàng hóa không đủ

để tạo một thị trường vốn sôi động và hấp dẫn.Trong bối cảnh đó, thị trường tín dụng giữ một vai trò đặc biệt quan trọng Vốn đầu tư cho hoạt động sản xuất kinh doanh của nền kinh tế vẫn dựa chủ yếu vào nguồn vốn tín dụng của ngân hàng cung ứng Hệ thống TCTD trong đó TCTD nhà nước là chủ lực chính cung ứng vốn Thị trường tín dụng có ý nghĩa quyết định với huy động và phân bổ nguồn vốn nhàn rỗi một cách tiết kiệm và có hiệu quả Thị trường tín dụng phát triển lành mạnh là nhân tố cần thiết đảm bảo sự ổn định và phát triển của nền kinh tế

CSTT có thể tác động tới nền kinh tế qua nhiều kênh như lãi suất, giá tài sản và kênh tín dụng Nhưng rõ ràng trong điều kiện thị trường tài chính chưa phát triển như nước ta thì kênh tín dụng thực sự trở thành kênh truyền dẫn tác động CSTT quan trọng và phổ biến

Theo quan điểm của Bernanke (1953) và Blinder (1988), tác động của CSTT thông qua tín dụng được thể hiện qua hai kênh: cho vay và BCĐKT; thông qua hai con đường: hoạt động tín dụng của ngân hàng và quá trình điều chỉnh bảng tổng kết tài sản của khách hàng

−Thứ nhất, ảnh hưởng qua hoạt động tín dụng của ngân hàng

NHNN thực thi CSTT nới lỏng hay thắt chặt sẽ làm thay đổi mức cung tiền tệ, dẫn tới sự thay đổi về khối lượng tín dụng cung ứng của hệ thống ngân hàng, truyền ảnh hưởng đến tổng cầu nền kinh tế Điều này thể hiện thông qua tác động về mặt lượng và mặt giá (lãi suất)

Về mặt giá, sự thay đổi về mặt lãi suất của NHNN sẽ ảnh hưởng đến lãi suất thị trường, truyền dẫn tác động thay đổi lãi suất cho vay của hệ thống ngân hàng thương mại Theo quan điểm Stiglitz và Weiss (1981), lãi suất giảm xuống có thể tác động thuận chiều làm giảm lợi nhuận

kỳ vọng của ngân hàng, nhưng đồng thời cũng có thể tác động nghịch chiều làm gia tăng khả năng thành công dự án, tức là giảm thiểu rủi ro của các dự án (rủi ro thấp thường đi kèm với sinh lợi nhỏ và ngược lại) Ta có công thức:

Lợi nhuận kỳ vọng của ngân hàng = Lãi suất cho vay * Xác suất thành công của dự án (Giả định chi phí hoạt động của ngân hàng bằng không)

Sơ đồ: Tác động của kênh tín dụng tới tổng cầu và sản lượng

Hạn mức tín dụng Giá cổ phiếu

Lựa chọn nghiệp vụ

Thường thì, các ngân hàng sẽ ấn định mức lãi suất cho vay đem lại lợi nhuận kỳ vọng cho ngân hàng là cao nhất Tuy nhiên, trong điều kiện thông tin không cân xứng thì việc tăng lãi suất cho vay chỉ thu hút được các dự án có độ rủi ro cao, do đó làm giảm lợi nhuận kỳ vọng Nếu NHNN quy định trần lãi suất cho vay thì các ngân hàng lại sử dụng các công cụ phi lãi suất (như hạn mức tín dụng) để lựa chọn khách hàng và làm cho kênh truyền dẫn này hiệu quả hơn Và ngược lại, nếu lãi suất giảm do CSTT mở rộng của NHNN sẽ làm cho lượng tín dụng NHTM cấp cho nền kinh tế tăng làm tăng đầu tư và tăng tổng cầu

Về mặt lượng, công cụ hạn mức tín dụng có ảnh hưởng trực tiếp đến khối lượng tiền cung ứng

do đó ảnh hưởng đến đầu tư của xã hội Khi NHNN thực thi CSTT nới lỏng làm tăng lượng tiền gửi ngân hàng Để giải quyết vấn đề mất cân đối giữa cung cầu tín dụng, ngân hàng thương mại ngoài việc giảm lãi suất còn áp dụng mở rộng hạn mức tín dụng thông qua việc giảm các điều kiện vay vốn, điều kiện thẩm định tín dụng Lượng tín dụng cấp cho nền kinh tế do đó tăng lên, làm tăng đầu tư của doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ

M↑ → tiền gửi NH↑→ cho vay ↑→ I ↑→Y↑

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận thị trường vốn trực tiếp như việc phát hành các giấy tờ có giá trên thị trường tài chính để thu hút vốn như các doanh nghiệp lớn, do vậy mà tiếp cận vốn ngân hàng là hết sức cần thiết đối với họ

Ngoài ra, sự thay đổi lãi suất còn có ảnh hưởng đến giá trị tài sản trên bảng cân đối tài sản của ngân hàng thương mại Khi lãi suất giảm xuống do NHNN thực thi CSTT nới lỏng sẽ tác động lên giá trị thị trường tài sản dưới dạng chứng khoán, bất động sản trên bảng cân đối của ngân hàng thương mại tăng lên, khả năng cho vay của ngân hàng theo đó cũng tăng lên sẽ tác động tăng sản lượng và tổng cầu nền kinh tế

−Thứ hai, quá trình điều chỉnh bảng cân đối tài sản của khách hàng

Bernanke (1953) và Blinder (1988) đã phân tích ảnh hưởng của kênh tín dụng ngân hàng đến tổng cầu kinh tế thông qua tình trạng cân đối kế toán hay giá trị tài sản ròng của khách hàng CSTT của NHNN được thực thi sẽ làm thay đổi giá trị tài sản ròng trên bảng cân đối của doanh nghiệp, điều này kéo theo sự lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức và ảnh hưởng đến quyết

định của ngân hàng về lượng tín dụng cung ứng Có thể khái quát sự ảnh hưởng CSTT đến biến động tài sản ròng của doanh nghiệp theo bốn hướng:

1, Khi NHNN sử dụng CSTT nới lỏng, lãi suất giảm xuống làm tăng giá cổ phiếu của doanh nghiệp, giá trị tài sản ròng của doanh nghiệp do đó tăng lên, hạn chế rủi ro lãi suất cho doanh nghiệp và giảm rủi ro cho ngân hàng, rủi ro đạo đức và lựa chọn đối nghịch của ngân hàng giảm xuống Hoạt động cho vay của ngân hàng được mở rộng sản lượng và tổng cầu sẽ tăng lên

M↑→P*↑→Giá trị tài sản ròng ↑→ Lựa chọn đối nghịch↓ và rủi ro đạo đức↓→ Cho vay↑→ I↑→ Y↑

2, Ảnh hưởng đến giá trị thị trường tài sản được dùng làm tài sản thế chấp cho các khoản vay Lãi suất giảm do CSTT mở rộng sẽ làm tăng giá trị thị trường của tài sản thế chấp, giảm rủi

ro lãi suất cho doanh nghiệp, tình trạng tài chính của doanh nghiệp được cải thiện, các doanh nghiệp có thể tiếp cận nguồn vốn của ngân hàng dễ dàng hơn và do đó lượng tín dụng gia tăng

sẽ làm tăng tổng cầu

3, Ảnh hưởng qua mức giá cả chung của nền kinh tế: CSTT mở rộng làm cho mức giá cả chung nền kinh tế tăng lên (không dự tính trước được), làm giảm gánh nặng nợ nần của doanh nghiệp, giá trị tài sản ròng trên bảng cân đối tài sản do đó mà tăng lên, rủi ro đạo đức và lựa chọn đối nghịch của ngân hàng giảm xuống, khả năng mở rộng tín dụng gia tăng dẫn đến tăng sản lượng, tổng cầu

M↑→P↑→ Giá trị tài sản ròng ↑→Lựa chọn đối nghịch ↓→ Cho vay↑→I ↑→Y ↑

4, Tình trạng đồng tiền của doanh nghiệp Các dòng tiền vào (các khoản thu vào) là nguồn trả

nợ chủ yếu cho ngân hàng Với CSTT mở rộng, lãi suất giảm xuống làm tăng tính thanh khoản cho bảng tổng kết tài sản của doanh nghiệp, luồng tiền vào dễ dàng hơn Mức độ tín nhiệm của doanh nghiệp tăng lên, khả năng trả nợ tăng lên Ngân hàng có thể mở rộng cho vay, do

đó tăng đầu tư và sản lượng

M↑→ ↑Dòng tiền vào → ↓lựa chọn đối nghịch và ↓rủi ro đạo đức cho vay →I↑ →Y↑

Kênh tín dụng cũng tác động tới tiêu dùng của hộ gia đình với cơ chế chuyển tải tương tự như trường hợp các doanh nghiệp Lãi suất thị trường giảm xuống cũng có tác dụng làm tăng giá trị tài sản trên bảng cân đối của các hộ gia đình, vì thế khả năng cho vay của ngân hàng đối với hộ gia đình tăng lên, tổng cầu tăng lên nhờ hệ quả tất yếu của sự tăng tiêu dùng

Tuy nhiên, hiệu quả tác động của kênh tín dụng phụ thuộc vào các điều kiện sau:

−Nhu cầu vốn tín dụng của các doanh nghiệp Ảnh hưởng của lãi suất đến nhu cầu đầu tư doanh nghiệp trong điều kiện thông tin bất cân xứng là kém hiệu quả nếu thị trường tài chính phát triển, các doanh nghiệp có thể tiếp cận nhiều nguồn vốn khác nhau trên thị trường một cách dễ dàng (phát hành trái phiếu, cổ phiếu, tín dụng thương mại…) hoặc tỷ trọng vốn tín dụng ngân hàng trong tổng nhu cầu của doanh nghiệp ít Như đã nói ở trên, các doanh nghiệp vừa và nhỏ tỏ ra phản ứng với biến động lãi suất qua kênh tín dụng mạnh hơn, vì khả năng tiếp cận vốn trên thị trường tài chính trực tiếp bị hạn chế

−Sự phát triển của thị trường các công cụ tài chính phái sinh Khi lãi suất thay đổi sẽ làm giảm hoặc tăng giá trị tài sản ròng của doanh nghiệp, từ đó ảnh hưởng đến khả năng thu hẹp hoặc

mở rộng cho vay của NHTM Tuy nhiên, nếu một thị trường công cụ phái sinh phát triển (công

cụ hoán đổi lãi suất, hợp đồng tương lai, hợp đồng quyền chọn…) có thể giúp doanh nghiệp trang bị bảo hiểm rủi ro cho chính mình, chống đỡ rủi ro lãi suất, khi đó sự thay đổi lãi suất

do tác động của CSTT thông qua kênh tín dụng với thông tin không cân xứng tỏ ra kém hiệu quả

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tín dụng

Trong những năm gần đây, vấn đề kênh truyền dẫn tín dụng đã và đang nhận được nhiều sự quan tâm và nghiên cứu của các nhà kinh tế học Trước hết, về mặt lý thuyết, bài nghiên cứu

“The channel of Monetary Transmission: lessons for Monetary Policy” của Frederic S

Mishkin 1996 đưa ra cái nhìn tổng quan về các cơ chế truyền dẫn CSTT Trong đó, có hai

kênh truyền dẫn tiền tệ cơ bản là xuất phát từ kết quả của vấn đề bất cân xứng thông tin trong thị trường tín dụng là kênh cho vay ngân hàng và kênh BCĐKT công ty Kênh cho vay ngân hàng dựa trên quan điểm ngân hàng đóng vai trò đặc biệt trong hệ thống tài chính; trong kênh này, CSTT nới lỏng làm tăng tiền gửi ngân hàng và chất lượng khoản vay dẫn đến đầu tư tăng Kênh BCĐKT công ty: dựa trên quan điểm về vấn đề đối nghịch và rủi ro đạo đức; khi nới

lỏng CSTT, lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức giảm, làm giá cổ phiếu tăng, dẫn đến tăng giá trị ròng của công ty và do đó, làm cho đầu tư và tổng cầu tăng

Tiếp theo, Charles S.Morris and Gordon H Sellon, Jr trong bài nghiên cứu “Bank lending

and Monetary Policy Evidence on a Credit Channel” đã sử dụng dữ liệu BCĐKT ngân hàng

từ 1977 – 1995, tác giả nghiên cứu vai trò của cho vay ngân hàng (tín dụng ngân hàng) trong

cơ chế truyền dẫn CSTT thông qua việc trả lời hai câu hỏi: một là, những người vay mượn nào đó có phụ thuộc vào tín dụng ngân hàng nơi mà bất kỳ thay đổi nào trong sự sẵn có của ngân hàng đều tác động ngay lập tức đến quyết định đầu tư và tiêu dùng? Hai là, những thay đổi trong CSTT có trực tiếp hạn chế khoản vay ngân hàng? Kết quả chỉ ra rằng những thay đổi liên tục trong ngành ngân hàng đã mang lại sự chú ý mới về vai trò của ngân hàng trong

cơ chế truyền dẫn CSTT Thứ nhất, những người vay mượn trong 1 phạm vi nào đó phụ thuộc vào tín dụng ngân hàng, những sự gián đoạn đột ngột trong cho vay ngân hàng có thể thay đổi quyết định tiêu dùng của họ và ảnh hưởng đến mức độ hoạt động kinh tế Thứ hai, cho vay ngân hàng bị hạn chế bởi CSTT, chính sách thắt chặt có thể ảnh hưởng đến kinh tế thông qua kênh tín dụng Những thay đổi về mặt cấu trúc trong vai trò của ngân hàng đối với hệ thống tài chính có thể phản ánh CSTT bằng việc thay đổi kênh tín dụng đó

Một điển hình tiếp theo là bài “Bank loans and the effects of monetary policy in China:

VAR/VECM approach” của nhóm tác giả Lixin Sun, J L Ford, David G Dickinson (China

Economic Review, 2009) Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã nghiên cứu các tác động khác nhau của cú sốc CSTT Trung Quốc đến các biến trên BCĐKT ngân hàng (tiền gửi, khoản vay

và chứng khoán) thông qua các danh mục ngân hàng (ngân hàng tổng hợp, ngân hàng nhà nước và ngân hàng ngoài quốc doanh) và đến các biến số vĩ mô Trung Quốc (sản lượng, chỉ

số giá tiêu dùng, xuất khẩu, nhập khẩu và dự trữ ngoại hối) bằng các hồi qui các mô hình VAR/ VECM Với dữ liệu hơn 10 năm, từ tháng 1/1996 đến 12/2006, bài nghiên cứu đã xác nhận sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng, kênh lãi suất và kênh giá cả tài sản trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở Trung Quốc ở cả CSTT mở rộng và thắt chặt Hơn nữa, cú sốc CSTT dẫn đến các hành vi khác nhau của ngân hàng, tùy theo loại ngân hàng và khoản vay Các hành vi khác nhau theo loại ngân hàng và loại khoản vay (khách hàng vay) phản ánh thông tin bất cân xứng và các rào cản trong thị trường tín dụng Tác giả cũng tìm thấy rằng, CSTT Trung Quốc

có tác động đến xuất khẩu và nhập khẩu, do đó, nó đã ảnh hưởng đến dự trữ ngoại hối và sản lượng bằng cách tác động đến thành phần thương mại trước 2005, khi Trung Quốc duy trì hệ thống tỷ giá cố định Cuối cùng, việc xác định mối quan hệ đồng liên kết và các mô hình VEC cho thấy mối tương quan dài hạn giữa các chỉ số của CSTT Trung Quốc, các biến trên BCĐKT

và các biến kinh tế thực, nó xác nhận một lần nữa rằng khoản vay ngân hàng đóng vai trong đáng kể trong cơ chế truyền dẫn tác động của CSTT đến nền kinh tế của Trung Quốc

Tác giả Chu Khánh Lân ở Việt Nam cũng có một bài “Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn

CSTT qua kênh tín dụng tại Việt Nam” Với số liệu được thu thập theo quý từ quý 2 năm 2000

đến quý 4 năm 2011 từ Tổng cục Thống kê và IFS, tác giả sử mô hình VAR để đánh giá vai trò của kênh tín dụng trong truyền tải CSTT tới nền kinh tế thông qua đo lường mối quan hệ giữa sản lượng, lạm phát, lãi suất, cung tiền và tín dụng của nền kinh tế Việt Nam Thông qua hàm phản ứng đẩy của các biến sản lượng và chỉ số giá tiêu dùng trước thay đổi trong lãi suất

và cung tiền của hai mô hình, kết quả nghiên cứu sẽ giải quyết hai câu hỏi: (i) liệu có tồn tại kênh tín dụng tại Việt Nam hay không?; và (ii) mức độ khuếch đại của kênh tín dụng là mạnh hay yếu? Và nghiên cứu về truyền tải CSTT qua kênh tín dụng đã chỉ ra đối với một quốc gia

mà tín dụng đóng vai trò quan trọng như ở Việt Nam thì những tác động của CSTT tới nền kinh tế của các kênh truyền tải truyền thống phụ thuộc khá nhiều vào hiệu quả truyền tải của kênh tín dụng Tại Việt Nam, mức độ khuếch đại của kênh tín dụng trong truyền tải CSTT là khá nhanh và mạnh nên bên cạnh việc hoạch định và thực thi các chính sách, Chính phủ và NHNN cần tập trung vào nâng cao hiệu quả truyền tải CSTT của kênh này

Cũng sử dụng phương pháp VAR, dựa trên những câu trả lời từ cuộc khảo sát về cho vay ngân hàng ở khu vực đồng euro và cuộc khảo sát về khoản vay của các viên chức cao cấp ở Mỹ, bài

nghiên cứu “A new look at the credit channel of monetary policy”, của Matteo Ciccarelli,

Angela Maddaloni and Jose-Luis Peydro (7/2010) đã tìm thấy rằng: (1) kênh tín dụng hoạt

động thông qua BCĐKT của các hộ gia đình, công ty và ngân hàng; (2) kênh tín dụng phóng đại tác động của cú sốc CSTT đến GDP và lạm phát; (3) đối với khoản vay của doanh nghiệp, tác động thông qua kênh cho vay ngân hàng (cung) thì lớn hơn thông qua cầu tín dụng và kênh BCĐKT Đối với khoản vay hộ gia đình, kênh cầu tín dụng là lớn nhất; (4) trong giai đoạn khủng hoảng, những hạn chế cung cấp tín dụng cho các doanh nghiệp trong khu vực đồng

euro và các khoản vay thế chấp ở Mỹ đã góp phần đáng kể vào việc giảm GDP Và cũng với

13 quốc gia khu vực đồng euro và Mỹ, Philippe Bacchetta and Fernando Ballabriga với bài nghiên cứu “The impact of monetary policy and banks’balance sheets: some in ternational

evidence” đã so sánh các bằng chứng thực nghiệm về vai trò của thị trường tín dụng trong việc

truyền dẫn CSTT ở các nước này Bài nghiên cứu cho thấy phương pháp VAR cung cấp các kết quả hợp lý về việc giải thích các cú sốc lãi suất như cú sốc CSTT ở phần lớn các nước Kết quả cho thấy rằng cú sốc lãi suất có ảnh hưởng ngược chiều đến sản lượng ở 11/14 nước, hơn nữa, khoản vay và sản lượng phản ứng trước sự tăng lên của lãi suất có xu hướng xảy ra đồng thời, bằng chứng này hỗ trợ sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng

Năm 2003, Matteo Iacoviello and Raoul Minetti tiến hành bài nghiên cứu “The Credit Channel

of Monetary Policy: Evidence from the Housing Market” nhằm kiểm định sự tồn tại của kênh

tín dụng trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở thị trường nhà đất trong giai đoạn từ quý 2 năm 1974 đến quý 4 năm 1999 Tác giả tranh luận rằng sự phù hợp của kênh tín dụng phụ thuộc vào đặc điểm cấu trúc của hệ thống tài chính nhà đất Tác giả dùng phương pháp VAR để phân tích vấn đề này ở bốn thị trường nhà đất (Đức, Phần Lan, Na Uy và Anh) Kết quả hỗ trợ sự tồn tại của kênh tín dụng và kênh cho vay ngân hàng Quan trọng hơn, những phát hiện cho thấy,

ở các nước, có mối quan hệ rõ ràng giữa sự hiện diện của kênh tín dụng, hiệu quả của tài chính nhà đất và loại hình tổ chức hoạt động trong việc cung cấp thế chấp

Cuối cùng, với “The bank lending channel of monetary transmission in Brazil: A VECM

approach”, Luiz de Mello and Mauro Pisu kiểm định sự tồn tại của kênh cho vay ngân hàng

trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở Brazil bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp hàng tháng trong giai đoạn từ tháng 12/1995 đến tháng 6/2008 Kiểm định này được tiến hành bằng mô hình VECM, cho phép xem xét mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến số quan tâm Tác giả tìm thấy bằng chứng về 2 vector đồng liên kết, tác giả xác định nó như hàm cung và cầu khoản vay ngân hàng bằng việc kiểm tra các hạn chế loại trừ và các yếu tố ngẫu nhiên trong mối quan hệ đồng liên kết Cung khoản vay thì tương quan âm với lãi suất chứng chỉ tiền gửi liên ngân hàng trong dài hạn, điều này xác nhận sự tồn tại của kênh cho vay trong cơ chế truyền dẫn CSTT Bằng chứng cũng chỉ ra rằng những thay đổi trong tổng tín dụng thì dự báo kém cho lạm phát Mô hình VECM động ngắn hạn cho thấy cầu khoản vay thì cân bằng hiệu chỉnh

Nhưng trạng thái không cân bằng trong cung khoản vay ở ngắn hạn được điều chỉnh thông qua những thay đổi trong lãi suất chứng chỉ tiền gửi liên ngân hàng, đề xuất rằng CSTT đóng vai trò khôi phục lại trạng thái cân bằng trong thị trường tín dụng bằng cách tác động đến lãi suất vay ngân hàng mà phải đối mặt để huy động vốn không ký quỹ

3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu

Mục tiêu của bài nghiên cứu này là xem xét sự tồn tại của các kênh truyền dẫn của CSTT đến nền kinh tế Việt Nam, đặc biệt là kênh tín dụng, do đó các biến số cần thiết được lấy từ báo cáo tài chính của các ngân hàng Tuy nhiên, vấn đề tìm kiếm dữ liệu về báo cáo tài chính ở Việt Nam khá khó khăn, đa phần các ngân hàng chỉ công bố báo cáo tài chính ở những năm gần đây như 2005, 2006, do đó, nhằm tăng số quan sát trong mẫu để đạt được độ tin cậy cao, chúng tôi tiến hành thu thập dữ liệu từ 2005, thời điểm có khá nhiều ngân hàng công bố báo cáo tài chính trên website của các ngân hàng và tiến hành một số kỹ thuật để chuyển dữ liệu

từ dạng quý, năm sang dữ liệu tháng Cuối cùng, mẫu dữ liệu của chúng tôi gồm 16 biến số được chia thành 3 nhóm chính, mỗi chuỗi gồm 91 quan sát và thời gian mẫu là từ tháng 11/2005 đến 5/2013

Các biến số trong bài của chúng tôi gồm có:

Các biến số đại diện cho CSTT: chúng tôi sử dụng CIBR và tốc độ tăng cung tiền M2 (M2) như các chỉ số của CSTT Việt Nam (theo Ford et al (2003), Bernanke and Blinder (1992) and Wilbowo (2005))

Trong hệ thống VAR, những đổi mới về cơ cấu của biến CSTT được coi như là các cú sốc CSTT, nó thường được qui cho là đại diện cho những thay đổi trong CSTT, như Sims (1992)

và Bernanke and Blinder (1992) đã làm Tuy nhiên, mô hình VAR có một khó khăn là khi VAR được dùng để kiểm định tác động của cú sốc CSTT, có thể cung cấp hàm phản ứng đẩy không nhất quán với các chỉ số ngoại sinh khác của CSTT Quan tâm đến vấn đề đó, chúng tôi cũng nghiên cứu những đổi mới về cơ cấu của CIBR và tốc độ tăng M2 thay cho các chỉ số của CSTT ngoại sinh ở VN, hàm ý để chứng minh rằng CIBR và tốc độ tăng M2 là các chỉ số phù hợp đại diện cho CSTT VN Như chúng ta đã biết, trong khuôn khổ CSTT của VN, nó tổng hợp tiền tệ như các mục tiêu trung gian bằng cách kiểm soát tiền tệ cơ sở, do đó, chúng

tôi sử dụng những thay đổi bất ngờ trong tiền tệ cơ sở và tỷ lệ dự trữ bắt buộc như những thay đổi trong CSTT ngoại sinh do sự thay đổi trong công cụ CSTT trực tiếp Những thay đổi đột ngột trong tiền tệ cơ sở thông qua nghiệp vụ thị trường mở của NHNN có thể gây ra những điều chỉnh trong tốc độ tăng trưởng M2 và CIBR; và những thay đổi đột ngột trong tỷ lệ dự trữ bắt buộc cũng có thể mở đầu cho những thay đổi trong CIBR và tốc độ tăng trưởng M2

Để ước tính những thành phần bất ngờ trong M0 và RRR, chúng tôi sử dụng kỹ thuật “Hodrick Prescott Filter” (eviews 6.0) để ước lượng thành phần giá trị kỳ vọng (xu hướng) của M0t* và RRRt*

Sai số dự báo cho M0 và RRR được thể hiện ở hình 1

Hình 1 Sai số dự báo cho M0 và RRR Nguồn: eviews 6.0

Sau khi ước tính phần dư dự báo cho tiền tệ cơ sở và tỷ lệ dữ trữ bắt buộc, chúng tôi hồi qui những đổi mới về mặt cơ cấu của CIBR và tốc độ tăng M2 theo nó và độ trễ của nó Kết quả hồi qui được thể hiện ở phụ lục 4

Từ phụ lục 4, chúng ta quan sát một cách tổng thể rằng, khi chúng ta sử dụng CIBR như chỉ

số của CSTT VN, các kết quả hồi qui cho tất cả các nhóm cung cấp đều phù hợp trên tổng thể,

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

RESID_RRR

với R2 lần lượt cho mỗi phương trình là 13.19% đối với nhóm khoản vay, 12.75% đối với nhóm các loại ngân hàng, 10.73% cho nhóm các loại khoản vốn vay, 14.33% cho nhóm thương mại quốc tế Khi tốc độ tăng cung tiền được xem như một chỉ số, có bằng chứng về sự phù hợp mạnh hơn, với mức độ lần lượt là 25.59%, 25.47%, 25.30% và 20.35%

Trên cơ sở các kết quả và thảo luận ở trên, chúng tôi kết luận lại rằng, những đổi mới về cơ cấu trong các chỉ số đại diện cho CSTT của VN trong bài nghiên cứu này có thể được cho là

có phản ứng với những thay đổi trong CSTT ngoại sinh ở VN, do đó, CIBR và tốc độ tăng M2

có thể đại diện cho biến số CSTT ở VN

CIBR là lãi suất liên ngân hàng qua đêm, được thu thập từ Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam (www.sbv.gov.vn) Tốc độ tăng cung tiền M2 là tốc độ tăng trưởng hàng tháng của cung tiền M2, được tính theo công thức ln(M2t – M2t-1) với cung tiền M2 được thống kê từ International Financial Statistics (IFS) hoặc ngân hàng Phát triển châu Á (http://aric.adb.org) M0 được thu thập từ IFS trong khi RRR được thu thập bằng thủ công từ các thông tư cũng như các bài báo cáo có liên quan

Các biến vĩ mô đại diện cho nền kinh tế và thương mại quốc tế gồm: sản lượng công nghiệp (industrial production) là giá trị sản xuất công nghiệp hàng tháng, được thu thập từ tổng cục thống kê Việt Nam; Vnindex là chỉ số giá đóng cửa ngày giao dịch cuối cùng của tháng, được tổng hợp từ www.cophieu68.vn; CPI là chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng được thống kê từ IFS (2005 = 100) Xuất khẩu (export), nhập khẩu lần lượt là khối lượng hàng hóa xuất khẩu, nhập khẩu hàng tháng, đơn vị USD, được thống kê từ IFS, sau đó đổi sang đơn vị VNĐ theo tỷ giá USD/VND (tỷ giá được cập nhật vào thời điểm cuối mỗi tháng từ IFS) Dự trữ ngoại hối (fx_reserves) là lượng ngoại hối dự trữ hàng tháng theo đơn vị SDR, sau đó được chuyển sang đơn vị VNĐ theo tỷ giá SDR/VND tương ứng ở mỗi cuối tháng, cả hai đều được thống kê từ IFS

Các biến số liên quan đến BCĐKT ngân hàng bao gồm: tổng tiền gửi (total deposits), tổng tiền cho vay hay tổng khoản vay (total loans), chứng khoán ngân hàng (securities), khoản vay của nhóm ngân hàng lớn (big bank loans), khoản vay của nhóm ngân hàng nhỏ (small bank loans), khoản vay cho công nghiệp (loans to industry), khoản vay cho thương mại (loans to commercial sector), khoản vay cho xây dựng (loans to construction) Dữ liệu của các biến số

được thu thập từ báo cáo tài chính của các ngân hàng ở Việt Nam, và các báo cáo này thu được

từ website của các ngân hàng; như đã đề cập ở trên, do vấn đề thời gian công bố báo cáo tài chính, để đảm bảo được độ tin cậy của kết quả hồi qui, chúng tôi đã chọn 11 ngân hàng có công bố báo cáo tài chính từ 2005 đến 2013, những ngân hàng khác hoặc có năm báo cáo trễ hơn, hoặc chưa kịp công bố báo cáo tài chính của năm 2013 sẽ bị loại ra khỏi mẫu; cuối cùng các ngân hàng được chọn bao gồm: ngân hàng TMCP Á Châu, ngân hàng TMCP Nam Việt, ngân hàng TMCP Việt Nam – Thịnh Vượng, ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương, ngân hàng TMCP Ngoại thương, ngân hàng Công thương Việt Nam, ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín, ngân hàng TMCP Quân đội, ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam, ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam, ngân hàng TMCP Đông Á Thứ nhất, với biến tổng tiền gửi, chúng tôi lấy giá trị của khoản mục III, Tiền gửi của khách hàng ở BCĐKT ngân hàng Với tổng tiền cho vay, chúng tôi lấy giá trị của khoản mục VI, Cho vay khách hàng từ BCĐKT ngân hàng Tổng giá trị của hai khoản mục IV, Chứng khoán kinh doanh và VII, Chứng khoán đầu tư sẽ đại diện cho biến số chứng khoán ngân hàng Tuy nhiên, một khó khăn gặp phải đó

là, dữ liệu liên quan đến báo cáo tài chính là những dữ liệu được thu thập theo quý hoặc năm, nếu chúng tôi sử dụng chuỗi số liệu đó thì số quan sát khá nhỏ, chỉ khoảng 27 quan sát ( quý 1/2005 đến quý 3/2013), do đó, chúng tôi sử dụng kỹ thuật Quadratic-match average (eviews 6.0) để chuyển dữ liệu từ quý, năm sang dữ liệu theo tháng nhằm tăng số quan sát để đảm bảo

độ tin cậy cho kết quả thực nghiệm

Đối với việc phân loại khoản vay theo qui mô ngân hàng, chúng tôi phân loại dựa trên vốn điều lệ của chúng, những ngân hàng có vốn điều lệ từ 10.000 tỷ VNĐ trở lên được xếp vào nhóm ngân hàng lớn, còn lại là ngân hàng nhỏ, và dữ liệu của biến số khoản vay của nhóm ngân hàng lớn được tính bằng cách lấy khoản vay của năm ngân hàng lớn là Công thương, Ngoại thương, Xuất Nhập khẩu, Sài Gòn Thương Tín và Quân đội; và tổng khoản vay của sáu ngân hàng còn lại sẽ là giá trị của biến khoản vay của nhóm ngân hàng nhỏ

Một khó khăn nữa trong quá trình thu thập dữ liệu của chúng tôi là phân loại khoản vay theo lĩnh vực kinh tế: do các ngân hàng không thống kê các khoản vay theo lĩnh vực kinh tế, trong khi NHNN chỉ thống kê khoản cho vay theo các lĩnh vực kinh tế từ giai đoạn 4/2012 đến 10/2013 (bảng 1), do đó, chúng tôi dựa trên chuỗi số liệu này, áp dụng một số kĩ thuật trong

excel, để tính toán xem mỗi khoản vay cho từng lĩnh vực kinh tế chiếm bao nhiêu % trong tổng khoản vay Các kỹ thuật được sử dụng là: data analysis để hồi qui % khoản vay cho từng lĩnh vực theo thời gian, ví dụ lĩnh vực công nghiệp (phương trình là % khoản vay cho công nghiệp = 𝛽0+ 𝛽1∗ 𝑡 + 𝜀), sau đó áp dụng kỹ thuật data – table, chúng tôi tính được tỷ lệ % khoản vay cho công nghiệp ở những tháng trước, tương tự đối với % khoản vay cho xây dựng

và thương mại

Tháng Nông

nghiệp

Công nghiệp

Xây dựng

Thương mại

Vận tải - viễn thông

HĐ dịch

vụ khác

Tổng

Thg4-12 250,288 899,420 253,245 608,818 143,928 678,219 2,833,918 Thg5-12 255,122 900,788 255,495 605,248 149,477 689,314 2,855,444 Thg6-12 254,432 917,622 257,560 605,968 148,239 703,876 2,887,697 Thg7-12 257,829 894,013 266,621 610,184 147,426 703,989 2,880,062 Thg8-12 267,169 898,363 270,487 616,486 149,502 701,962 2,903,969 Thg9-12 293,962 871,540 281,344 578,110 148,231 742,507 2,915,694 Thg10-12 294,688 869,654 274,017 584,268 148,783 768,571 2,939,981 Thg11-12 292,664 882,510 277,181 586,323 140,914 804,722 2,984,314 Thg12-12 297,862 904,928 287,781 603,882 132,315 864,136 3,090,904 Thg1-13 303,379 903,305 293,053 586,567 135,463 857,642 3,079,409 Thg2-13 301,571 909,772 285,729 580,103 130,813 881,286 3,089,274 Thg3-13 307,145 920,816 285,894 589,907 135,536 887,847 3,127,145 Thg4-13 312,884 932,190 292,348 591,626 134,366 895,988 3,159,402 Thg5-13 325,194 926,800 297,719 592,231 133,759 911,935 3,187,638 Thg6-13 335,627 930,390 302,185 602,487 132,945 933,152 3,236,786 Thg7-13 338,019 947,882 305,570 608,760 133,239 923,073 3,256,543 Thg8-13 343,405 956,034 306,771 626,243 131,971 925,575 3,289,999 Thg9-13 347,755 959,259 313,259 622,498 131,298 929,182 3,303,251 Thg10-13 349,164 944,442 321,585 625,864 130,862 943,849 3,315,766

Bảng 1 Thống kê các khoản vay theo từng lĩnh vực kinh tế đơn vị, tỷ VNĐ Nguồn www.sbv.gov.vn

Stt Tên biến Ký hiệu Thời gian mẫu Nguồn

1 Lãi suất liên ngân hàng qua

11/2005 – 5/2013

11/2005 – 5/2013

11/2005 – 5/2013

NHNN và tự tính bằng

excel

9 Khoản vay cho thương mại

Loans to commercial sector

11/2005 – 5/2013

14 Dự trữ ngoại hối Fx reserves 11/2005 –

15 Sản lượng công nghiệp Industrial

production

11/2005 – 5/2013

Tổng cục thống kê Việt

Nam

Bảng 2 Tóm tắt tên, nguồn các biến số trong bài Nguồn: Tự thống kê

Tất cả các biến được biểu diễn dưới dạng logarit tự nhiên ngoại trừ các chỉ số của CSTT Để tránh vấn đề yếu tố mùa vụ, chúng tôi tiến hành phân tích các yếu tố mùa vụ cho tất cả các biến bằng phương pháp X12 (ngoại trừ biến M2, do phương pháp X12 không thực hiện được với chuỗi có giá trị âm) Kết quả phân tích yếu tố mùa vụ được thể hiện ở hình 2, trong đó

“_(SA)” đại diện cho các biến được điều chỉnh loại bỏ yếu tố mùa vụ bằng phương pháp X12

Từ hình 2, chúng ta có thể thấy rằng các biến số sản lượng công nghiệp, kim ngạch xuất khẩu

và nhập khẩu có yếu tố mùa vụ nên chúng tôi đã điều chỉnh để loại yếu tố mùa vụ này ra Như vậy, trong hệ thống, giá trị đã điều chỉnh yếu tố mùa vụ của 3 biến này được sử dụng và các biến còn lại được giữ nguyên không đổi

1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 TOTAL DEPOSITS

1 7 1319253137434955616773798591 SECURITIES SECURITIES_SA

1 7 1319253137434955616773798591 BIG BANK LOANS

BIG BANK LOANS_SA

31,00000 32,00000 33,00000 34,00000

1 7 1319253137434955616773798591 LOANS TO COMMERCIAL SECTOR LOANS TO COMMERCIAL SECTOR_SA

-1 7 -13-19253-1374349556-1677379859-1 VNINDEX VNINDEX_SA

1 7 1319253137434955616773798591 IMPORT IMPORT_SA

FOREIGN EXCHANGE RESERVES

FOREIGN EXCHANGE RESERVES_SA

30,00000 31,00000 32,00000 33,00000

1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 INDUSTRIAL PRODUCTION INDUSTRIAL PRODUCTION_SA

Hình 2 Phân tích yếu tố mùa vụ của các biến số Nguồn: Tự vẽ (excel và eviews 6.0)

3.2 Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Kiểm định tính dừng, kiểm định đồng liên kết

Trong phân tích hồi qui chuỗi dữ liệu theo thời gian, vấn đề tiên quyết đầu tiên mà chúng ta quan tâm đó là đặc tính dừng của một chuỗi

Một chuỗi thời gian được gọi là dừng nếu kỳ vọng và phương sai không đổi theo thời gian, đồng thời hiệp phương sai giữa hai giai đoạn quan sát (trong chuỗi đang xét) chỉ phụ thuộc vào khoảng cách độ trễ của chúng chứ không phụ thuộc vào thời điểm tính toán

Về mặt toán học, một chuỗi Yt được gọi là dừng nếu thỏa mãn cả 3 điều kiện sau:

3 điều kiện trên Điều này hàm ý là trong tương lai, chuỗi dữ liệu có thể không còn giữ những đặc điểm cũ Nghĩa là ta chỉ có thể biết được đặc điểm của chuỗi này trong giai đoạn đang được nghiên cứu Nhưng không thể khái quát những đặc điểm này cho các giai đoạn sau đó

để phục vụ cho công tác dự báo Trong khi đó, bản chất của dự báo trong kinh tế lượng giả định rằng những gì đã xảy ra trong quá khứ sẽ tiếp tục được duy trì trong tương lai Và như vậy, ta sẽ không thể dự báo hiệu quả nếu bản thân chuỗi dữ liệu luôn thay đổi

Chuỗi dừng cũng giúp hồi quy hiệu quả: Nếu ta có từ hai chuỗi không dừng trở lên, và thực hiện phân tích hồi quy đối với những chuỗi không dừng này, thì rất có thể gặp phải hiện tượng hồi quy giả mạo Cụ thể, ta có thể thu được hệ số R2 rất cao cùng với những hệ số hồi quy

𝛽1, 𝛽2… đều có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, điều này có thể chỉ là giả mạo, R2 cao có thể là

do hai biến này có cùng xu thế chứ không phải do chúng tương quan chặt chẽ với nhau, do đó, những giá trị có được trong trường hợp này đều không đáng tin cậy

Trong bài nghiên cứu này, để kiểm định tính dừng của các chuỗi, chúng tôi sử dụng kiểm định ADF Kết quả được thể hiện ở bảng 3

Biến số Level P-value 1st differences P-value Integration order

I(.) Cibr -1.15611 0.22422 -12.15298 0.00000 1

M2 -2.53882 0.01150 -11.58544 0.00000 1 Total deposits 6.58877 1.00000 -3.21434 0.00159 1

Total loans 3.11913 0.99949 -4.06029 0.00182 1

Securities 2.33515 0.99517 -3.23797 0.00147 1

Small bank loans 2.27023 0.99428 -3.51373 0.00977 1

Big bank loans 3.75446 0.99994 -4.53923 0.00040 1

Bảng 3 Kết quả kiểm định ADF Nguồn: Eviews 6.0

Các kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho thấy rằng, giả thiết H0: có nghiệm đơn vị được chấp nhận khi chuỗi là I(0) và bị bác bỏ với chuỗi I(1) ở mức ý nghĩa 1%, đồng nghĩa rằng các biến đều dừng ở sai phân bậc nhất Do đó, chúng tôi kết luận rằng tất cả các biến tích hợp

ở I(1) (mức ý nghĩa 1%), và do đó, có thể tồn tại một số đồng liên kết giữa các biến được dùng, do đó, chúng tôi tiến hành kiểm định đồng liên kết Trace Johansen

Khái niệm về đồng liên kết được Granger nhắc đến đầu tiên và sau đó đã được các tác giả khác nghiên cứu kỹ hơn Các chuỗi thời gian trong kinh tế gây ra một vấn đề khó khăn tiềm tàng trong nghiên cứu kinh tế lượng thực nghiệm vì vấn đề hồi quy giả mạo như đã đề cập ở trên Một cách để giải quyết vấn đề đó là lấy sai phân của chuỗi cho đến khi nào tính dừng đạt được thì dừng lại Tuy nhiên, ý tưởng này không phải là tối ưu vì chúng ta sẽ mất đi tính dài hạn, những thông tin dài hạn quý giá của chuỗi dữ liệu Một sự kết hợp tuyến tính của hai chuỗi dữ liệu không dừng thông thường sẽ được kỳ vọng là không dừng Tuy nhiên, vì tính chất đặc biệt, trong một số trường hợp nhất định, chúng ta kỳ vọng rằng chúng sẽ di chuyển cùng nhau và do đó sự kết hợp của hai chuỗi này là dừng (phần dư trong mô hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng) Trong những trường hợp như vậy, ta gọi hai chuỗi dữ liệu này là có tính đồng liên kết

Với mỗi nhóm các biến được đề cập trong bảng 4, chúng tôi tiến hành kiểm định Trace Johansen

Kiểm định của Johansen là cách tiếp cận căn bản nhằm kiểm định đồng liên kết trong một phương trình

Giả thuyết H0: Có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết (r = 0, 1, 2, …, k-1)

H1: Có K mối quan hệ đồng liên kết Những thống kê LR (Likelihood Ratio, LR) của Johansen thì không có phân phối chuẩn theo giả thuyết H0 và phụ thuộc vào kích thước của K-r (trong đó, K là số lượng biến và r là số vector đồng liên kết theo giả thuyết H0) và các yếu tố của điều kiện xác định

3.2.2 Mô hình vector tự hồi qui VAR (Vector Eutoregressive Models)

VAR là mô hình vector các biến số tự hồi qui, mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác

Mô hình VAR dạng tổng quát :

𝑌𝑡 = 𝐴1𝑌𝑡−1+ 𝐴2𝑌𝑡−2+ ⋯ + 𝐴𝑝𝑌𝑡−𝑝+ 𝑠𝑡+ 𝑢𝑡Trong đó :

Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng ; Yt=[

𝑌1𝑡

𝑌2𝑡

…

𝑌𝑚𝑡] ;

Ai (i=1, 2, …, p) : ma trận vuông cấp m*m ;

𝑠𝑡=(𝑠1𝑡, 𝑠2𝑡, … , 𝑠𝑚𝑡) : vector các yếu tố xác định

Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có mô hình VAR cấp p, ký hiệu là VAR(p)

𝑌𝑡 = (𝐴1𝐿 + 𝐴2𝐿2+ ⋯ + 𝐴𝑝𝐿𝑝)𝑌𝑡+ 𝑣 + 𝑢𝑡Trong đó, v là hằng số, 𝑢𝑡 là các biến có trung bình bằng 0, phương sai hữu hạn (𝑢𝑡~𝑖𝑖𝑑(0, 𝜎2)), t biến thiên từ -∞ đến ∞

VAR là một trong những mô hình phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng các CSTT Bởi

lẽ mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không đơn thuần chỉ theo một chiều, biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp nó còn có ảnh hưởng ngược lại, mô hình VAR đã giải quyết được việc phải xem xét ảnh hưởng qua lại giữa các biến cùng một lúc Việc chọn lãi suất liên ngân hàng qua đêm và tốc độ tăng trưởng cung tiền như các chỉ số của CSTT Việt Nam có thể giúp chúng tôi nghiên cứu quá trình truyền dẫn của CSTT lần lượt trong hoạt động thu hẹp hoặc mở rộng

Như đã phân tích ở trên, trong bài nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành phân tích trên bốn nhóm dữ liệu: nhóm dữ liệu tổng hợp, nhóm dữ liệu theo qui mô ngân hàng, nhóm dữ liệu theo loại khách hàng vay và nhóm dữ liệu liên quan đến thương mại quốc tế Với hai đại diện cho CSTT mở rộng và thắt chặt là tốc độ tăng M2 và CIBR, với mỗi nhóm dữ liệu, chúng tôi

tiến hành hồi qui hai mô hình, như vậy chúng tôi có tám mô hình VAR cần ước lượng (cụ thể trong bảng 2)

Thứ nhất, theo Ford et al 2003 and Wilbowo 2005, chúng tôi phát triển một hệ thống bao gồm

7 biến số với thứ tự sắp xếp trong VAR như sau: lãi suất liên ngân hàng (cibr) hoặc tốc độ tăng trưởng cung tiền M2, tổng tiền gửi ngân hàng, tổng tiền cho vay của ngân hàng, chứng khoán ngân hàng, chỉ số thị trường chứng khoán Vnindex, sản lượng công nghiệp (đại diện cho sản lượng) và giá (CPI) Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp này giúp khảo sát xem kênh truyền dẫn tín dụng ngân hàng có tồn tại hay không?

Thứ hai, bằng việc tách biệt các khoản vay vốn ngân hàng thành các khoản vay từ các ngân hàng lớn và từ các ngân hàng nhỏ, chúng tôi hồi qui mô hình VAR để tìm kiếm thêm bằng chứng về sự tồn tại của kênh tín dụng Thứ tự trong hệ thống VAR sẽ là: CIBR/M2, total deposits, big bank loans, small bank loans, securities, vnindex, industrial production, CPI

Thứ ba, chúng tôi chia các khoản vay ngân hàng theo lĩnh vực kinh tế: công nghiệp, thương mại và xây dựng để đánh giá tác động của cú sốc CSTT đến khoản vay của các lĩnh vực kinh

tế khác nhau và tốc độ truyền dẫn CSTT qua các kênh cho vay khác nhau Và các biến loans

to industry, loans to commercial sector và loans to construction sẽ thay thế vị trí của biến total loans trong hệ thống VAR

Cuối cùng, nghiên cứu về tác động của CSTT đến thương mại quốc tế, chúng tôi sử dụng hệ thống VAR tương tự Tuy nhiên, tỷ giá thì không được đưa vào mô hình vì Việt Nam theo cơ chế tỷ giá cố định và thả nổi có quản lý cũng gần như cố định Trong trường hợp này, kim ngạch xuất khẩu, nhập khẩu và dự trữ ngoại hối được thiết lập theo thứ tự trước sản lượng công nghiệp

Một vấn đề khó khăn trong mô hình VAR là lựa chọn độ trễ Ivanov and Kilian 2005 đã đề xuất 6 tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ: the Schwarz Information Criterion (SC), the Hannan–Quinn Criterion (HQC), the Akaike Information Criterion (AIC), the general-to-specific sequential Likelihood Ratio test (LR), a small-sample correction to that test (SLR), and the Lagrange Multiplier (LM) test Một vài nhà toán kinh tế tranh luận rằng SC nên được áp dụng cho mẫu nhỏ và AIC nên được dùng cho mẫu lớn, nhưng các nhà toán kinh tế khác khi nghiên cứu thực

nghiệm lại có các kết luận ngược lại Trong bài nghiên cứu này, sau khi để các chuỗi số liệu thỏa điều kiện về tính dừng, chúng tôi chọn độ trễ theo tiêu chuẩn LR và SC

Tên nhóm Phân nhóm

Độ trễ VARs (LR, SC)

Phương trình đồng liên kết

Mô hình 2 : tốc độ tăng M2 là chỉ số 1 2

Tốc độ tăng M2, tổng tiền gửi, tổng vay vốn, tổng chứng khoán, chỉ số thị trường chứng khoán, sản lượng công nghiệp, CPI

6

5

CIRB, tổng tiền gửi, vay vốn NH lớn, vay vốn NH nhỏ, tổng chứng khoán, chỉ số thị trường chứng khoán, sản lượng công nghiệp, CPI

Mô hình 4 : tốc độ tăng M2 là chỉ số 1 1

tốc độ tăng M2, tổng tiền gửi, vay vốn NH lớn, vay vốn NH nhỏ, tổng chứng khoán, chỉ số thị trường chứng khoán, sản lượng công nghiệp, CPI Loại khách

Mô hình 6 : tốc độ tăng M2 là chỉ số 1 4

Tốc độ tăng M2, vay cho công nghiệp, vay cho thương mại, vay cho xây dựng, tổng chứng khoán, chỉ số thị trường chứng khoán, sản lượng công nghiệp, CPI

Mô hình 8 : tốc độ tăng M2 là chỉ số 1 3

Tốc độ tăng M2, tổng tiền gửi, tổng vay vốn, tổng chứng khoán, chỉ số thị trường chứng khoán, xuất khẩu, nhập khẩu, dự trữ ngoại hối, sản lượng công nghiệp, CPI

Bảng 4 Thống kê các nhóm và độ trễ được chọn Nguồn: tự thống kê

Sau khi lựa chọn được độ trễ tối ưu, chúng tôi tiến hành kiểm định sự phù hợp và ổn định của

mô hình vừa hồi qui thông qua việc kiểm định tính dừng cho phần dư và kiểm định AR Roots Graphs Kết quả kiểm định cho tất cả các nhóm được thể hiện ở phụ lục 2 và phụ lục 3 Các kết quả kiểm định đều cho thấy các phần dư ở mỗi mô hình đều dừng và nhìn vào vòng tròn,

ta thấy các điểm đều nằm trong vòng tròn, cho thấy mô hình phù hợp và ổn định Do đó, mô hình VAR/ VECM đã ước lượng có thể dùng để phân tích

Với các mô hình VAR đã được lựa chọn, chúng tôi tiến hành phân tích các hàm phản ứng đẩy

và phân rã phương sai cho 60 tháng Hàm phản ứng đẩy IRF xem xét tác động của một cú sốc riêng rẽ đến các biến nội sinh khác như thế nào, trong khi quá trình phân rã phương sai giúp

ta đạt được sự thông gọn về khả năng dự báo

3.2.3 Mô hình ước lượng vector hiệu chỉnh sai số VECM :

Mô hình VECM thực chất là mô hình VAR đã được hiệu chỉnh sai số bằng phương pháp ECM

Mô hình VECM chỉ sử dụng khi các biến dạng chuỗi được kiểm định là có hiện tượng đồng tích hợp, nghĩa là trong dài hạn chúng sẽ cân bằng, từ đó chúng ta khắc phục được nhược điểm của mô hình VAR, rằng mô hình VAR chỉ xem xét được trong ngắn hạn bỏ qua mất các yếu

Π gần 0 là mức điều chỉnh yếu, Π gần 1 là mức điều chỉnh mạnh

Số hạng Π𝑦𝑡−1 là phần hiệu chỉnh sai số ECM Với 𝛼(cấp m*r) là ma trận các tham số hiệu chỉnh; 𝛽′(cấp r*m): mỗi một cột của 𝛽 là một vector đồng tích hợp

Γ𝑗 = - (Aj+1 + …+ Ap); (j=1 ,…, p-1)

Một lưu ý khi sử dụng mô hình VECM là các dữ liệu đưa vào mô hình là dữ liệu chưa dừng Trong bài nghiên cứu này, do dữ liệu tích hợp ở I(1) và có đồng liên kết, nên hai mô hình VECM sẽ được hồi qui để kiểm tra mối tương quan dài hạn giữa các biến số dữ liệu tổng hợp

Vì mô hình 3-6 (nhóm các khoản vay phân theo ngân hàng và nhóm các khoản vay phân theo

lĩnh vực) được sử dụng để hỗ trợ mô hình 1 và 2, điều này hỗ trợ bằng chứng về kênh tín dụng ngân hàng và kênh lãi suất, đó là lý do chúng tôi chỉ tập trung vào mô hình 1-2 (nhóm tổng khoản vay) để giải thích và xác định mối tương quan dài hạn giữa các chỉ số của CSTT, các biến số ở BCĐKT (tổng tiền gửi, tổng khoản vay và chứng khoán ngân hàng), và các biến kinh tế thực (sản lượng, CPI và chỉ số chứng khoán)

4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Kết quả hồi qui mô hình vector tự hồi qui VAR

Như đã được đề cập ở trên, các biến được chia thành 8 nhóm để nghiên cứu kênh truyền dẫn phù hợp (dữ liệu ngân hàng tổng hợp và dữ liệu ngân hàng phân tách) Ở mỗi nhóm của mô hình VARs, chỉ số của CSTT là CIBR hoặc tốc độ tăng cung tiền; tiền gửi, khoản vay và chứng khoán là các biến ở BCĐKT của ngân hàng; chỉ số thị trường chứng khoán là biến phản ánh sự giàu có hoặc giá tài sản; các biến vĩ mô quan trọng khác gồm sản lượng công nghiệp, CPI, xuất khẩu, nhập khẩu và dự trữ ngoại hối

4.1.1 Kết quả cho nhóm ngân hàng tổng hợp (nhóm tổng khoản vay)

A CIBR như một chỉ số đại diện cho CSTT:

Bảng 5 Phân rã phương sai cho nhóm tổng khoản vay (60 tháng) Nguồn: Eviews 6.0

Chúng tôi tiến hành phân tích tác động của một cú sốc CSTT thắt chặt (một đổi mới S.D của CIBR) đến tổng tiền gửi, tổng khoản vay, tổng chứng khoán (các thành phần tổng hợp trên BCĐKT của ngân hàng), chỉ số Vnindex, sản lượng công nghiệp và CPI bằng mô hình VAR

7 biến

Hàm phản ứng đẩy được trình bày ở hình 3 (đường chấm chấm thể hiện khoảng tin cậy 68%) Các kết quả hàm phân rã phương sai 60 tháng được thể hiện ở bảng 5

Từ hình 3, ta thấy, theo sau cú sốc CSTT thắt chặt, các biến BCĐKT giảm ngay lập tức (% thay đổi âm), sản lượng không giảm ngay mà giảm sau 4 tháng, chỉ số thị trường chứng khoán giảm ngay lập tức, lạm phát CPI giảm sau 5 tháng Như vậy, một kết quả tăng lên trong lãi suất liên ngân hàng, khoản vay và tiền gửi giảm lập tức, và sản lượng công nghiệp, giá (CPI) giảm sau 4-5 tháng Điều này cho thấy sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong việc truyền dẫn CSTT ở Việt Nam: sản lượng giảm là do nguồn cung các khoản vay (tiền gửi) giảm, không phải do cầu tín dụng giảm Sự sụt giảm sau đó của sản lượng có thể cũng bị ảnh hưởng của CSTT thông qua kênh lãi suất do giảm đầu tư và do đó, giảm sản xuất công nghiệp

Do đó, kết luận rằng tác động của cú sốc CSTT thắt chặt được truyền dẫn thông qua tác động qua lại của kênh tín dụng ngân hàng và kênh lãi suất Sự sụt giảm ngay lập tức của chỉ số thị trường chứng khoán Vnindex sau cú sốc lãi suất chỉ ra bằng chứng phù hợp về tồn tại của kênh giá tài sản trong việc truyền dẫn CSTT ở Việt Nam

Hàm phân rã phương sai ở bảng 5 cung cấp một số hỗ trợ cho những tranh luận trên: tổng tiền gửi và khoản vay đóng góp hơn 5% vào những thay đổi trong sản lượng công nghiệp

Tóm lại, ta có thể kết luận rằng, khi CIBR là một chỉ số đại diện cho CSTT (CSTT là thắt chặt), có bằng chứng về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng và kênh lãi suất trong cơ chế truyền dẫn CSTT VN, tuy nhiên, tốc độ thì chậm vài tháng và tác động của cú sốc CSTT đến nền kinh tế thực không được mạnh Và phản ứng của chỉ số thị trường chứng khoán cho thấy

bằng chứng về kênh giá tài sản

Hình 3 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm tổng các khoản vay trước cú sốc CIBR Nguồn: eviews 6.0

R es pons e of D TOTAL_D EPOSI TS t o D C I BR

-.008 -.006 -.004 -.002 000 002

R es pons e of D VN I N D EX to D C IBR

-.03 -.02 -.01 00 01 02 03

B, Tốc độ tăng M2 như một chỉ số đại diện cho CSTT:

Như đã được đề cập ở trên, NHNN VN đã lấy tăng trưởng trong cung tiền M2 làm mục tiêu tức thời Do đó, chúng ta có thể dùng tốc độ tăng M2 như một chỉ số đại diện cho CSTT ở TQ Hình 4 cho thấy hàm phản ứng đẩy của các biến trước một cú sốc CSTT mở rộng Hàm phân

rã phương sai cho mỗi tình huống được thể hiện ở bảng 6

Nhìn chung, theo sau một cú sốc CSTT mở rộng (đổi mới trong tốc độ tăng M2), tiền gửi và khoản vay, sản lượng công nghiệp cũng như giá cả tăng ngay tức thì Sự tăng lên trong các khoản vay và tiền gởi tạo ra sự tăng lên trong đầu tư, và do đó, làm tăng sản lượng

Như vậy, thông qua sự kết hợp của các kênh truyền dẫn: kênh tín dụng và kênh lãi suất, cú sốc CSTT tác động đến nền kinh tế thực Chỉ số Vnindex tăng một lần nữa chỉ ra bằng chứng

về kênh giá tài sản

Bảng 6 Phân rã phương sai cho nhóm tổng khoản vay (60 tháng) Nguồn: eviews 6.0

Bảng 6 cho thấy tiền gửi và khoản vay đóng góp không nhiều vào phương sai dự báo của sản lượng công nghiệp (chỉ là 1.87% và 2.67%), tuy nhiên, cũng hỗ trợ bằng chứng về sự tồn tại của kênh truyền dẫn tín dụng ngân hàng

So sánh hình 3 với hình 4, chúng ta có thể thấy rằng các tác động của cú sốc CSTT đến nền kinh tế thực dưới CSTT mở rộng thì được truyền dẫn nhanh hơn khi CSTT là thắt chặt Tuy nhiên, so sánh phân rã phương sai ở bảng 5 và 7, chúng ta thấy rằng khi tốc độ tăng M2 là chỉ

số đại diện cho CSTT, đóng góp của tiền gửi và khoản vay vào những thay đổi trong sản lượng công nghiệp và CPI thì ít hơn đóng góp của chúng khi CIBR đại diện cho CSTT, điều này

R es pons e of D TOTAL_D EPOSI TS t o DM2

-.002 -.001 000 001 002 003 004

Response of DVNINDEX to DM2

-.03 -.02 -.01 00 01 02 03 04

Response to Nonf actorized One S.D Innovations ± 2 S.E.

Hình 4 Hàm phản ứng đẩy cho nhóm tổng các khoản vay trước cú sốc M2 Nguồn: eviews 6.0

phản ánh rằng CSTT thắt chặt (tăng lãi suất-công cụ giá cả) có ảnh hưởng đến nền kinh tế thực VN nhiều hơn so với CSTT mở rộng (tăng cung tiền-công cụ số lượng)

Tóm lại, việc sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai trong mô hình VAR cho dữ liệu ngân hàng tổng hợp, chúng ta có thể xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng, kênh lãi suất và kênh giá cả tài sản trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở VN Hơn nữa, chúng ta

có thể kết luận rằng các tác động của cú sốc CSTT đến các hoạt động kinh tế thông qua kênh tín dụng ngân hàng và kênh lãi suất thì khác nhau khi chúng ta sử dụng công cụ số lượng và công cụ giá cả Bài nghiên cứu của chúng tôi hỗ trợ tranh luận rằng CSTT có tác động đến nền kinh tế thực (sản lượng) trong ngắn hạn Hơn nữa, tốc độ tăng M2 đóng góp khoảng 1.50% vào phân rã phương sai dự báo của lạm phát CPI, chỉ ra mối tương quan giữa cung tiền và lạm phát

4.1.2 Các kết quả cho nhóm dữ liệu ngân hàng tách biệt (nhóm các loại ngân hàng)

Bằng cách tách tổng các khoản vay thành các khoản vay từ ngân hàng lớn và các khoản vay

từ ngân hàng nhỏ, chúng ta có thể nghiên cứu các trạng thái khác nhau của ngân hàng qua qui

mô khác nhau và tìm kiếm nhiều bằng chứng hơn về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng

và các kênh khác trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở VN

Như đã làm ở trên, chúng tôi chọn CIBR và tốc độ tăng M2 như các chỉ số của CSTT, để nghiên cứu tác động của cú sốc CSTT mở rộng và thắt chặt đến nền kinh tế thông qua các kênh truyền dẫn khác nhau

Hình 5 thể hiện hàm phản ứng đẩy của các biến trên BCĐKT (tiền gửi, khoản vay và chứng khoán ) của cả 2 loại ngân hàng (ngân hàng nhà nước và ngân hàng ngoài quốc doanh) cũng như các biến vĩ mô (chỉ số thị trường chứng khoán, sản lượng công nghiệp và CPI) Theo sau một đổi mới trong CIBR, khoản vay ngân hàng lớn giảm ngay lập tức và tăng sau 1 năm; khoản vay ngân hàng nhỏ phản ứng cũng không khác nhiều so với của ngân hàng lớn, cũng giảm ngay lập tức, tuy nhiên, sau gần 1,5 năm, nó mới tăng trở lại Ngược lại, trước một cú sốc trong cung tiền (hình 6), phản ứng ban đầu của khoản vay ở hai ngân hàng là khác nhau, với ngân hàng lớn, khoản vay tăng, nhưng ở ngân hàng nhỏ thì sau khoảng 2 tháng, nó mới tăng và đạt đỉnh sau đó 1 tháng