Bài viết tập trung vào nghiên cứu và xác định các mối liên kết đồng chuyển động của lãi suất, giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực tại thị trường Việt Nam, bằng cách sử dụng các biểu đồ sóng: cross -wavelet power, wavelet cohenrency và phương pháp độ lệch pha (phase difference), kết hợp với mô hình tự hồi quy véc tơ để tăng mức độ giải thích cho mô hình.
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Trong những năm gần đây, khi mà thị trường tài chính quốc tế ngày càng phát triển, việc tự do hóa thị trường tài chính và các tiến bộ công nghệ đã làm tăng sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thị trường chứng khoán, ngoại hối và tiền tệ Các mối liên kết động giữa giá chứng khoán, lãi suất và tỷ giá hối đoái đã thu hút sự chú ý đặc biệt từ các nhà nghiên cứu trên thế giới
Trong khi đó, những năm gần đây, hội nhập ngày càng tăng của Việt Nam vào nền kinh tế thế giới, đặc biệt khi mà hiện nay Việt Nam đã là thành viên chính thức của ASEAN, APEC, WTO, TPP… đã thúc đẩy hoạt động xuất khẩu, thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ngày càng tăng Đến tháng 6/2015, sau hơn 15 năm thị trường chứng khoán Việt Nam đi vào hoạt động và phát triển, đến nay đã có gần 700 công ty niêm yết với tổng giá trị vốn huy động qua thị trường chứng khoán đạt 1,7 triệu tỷ đồng, thu hút khoảng 15 tỷ USD vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài, với hơn 1,4 triệu tài khoản giao dịch của các nhà đầu tư (Thu Hương, 2015) Trước tình hình ngày càng phát triển của các thị trường chứng khoán, ngoại hối, lãi suất tại Việt Nam, bài nghiên cứu này muốn xem xét các mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất, giá chứng khoán có thực sự tồn tại tại thị trường Việt Nam hay không Nhằm góp phần vào tài liệu tham khảo cho các nhà đầu tư, các nhà hoạch định chính sách có cái nhìn tổng quát hơn về thị trường Việt Nam, và có những phản ứng thích hợp với thị trường Việt Nam nhằm giảm thiểu rủi ro, đảm bảo sự ổn định kinh tế và tài chính Bởi vì, nghiên cứu mối quan hệ giữa ba thị trường chứng khoán, lãi suất, ngoại hối là một điều rất quan trọng, nó có thể đem lại một số các lợi ích như sau: Với các nhà đầu tư, cơ cấu tương quan giữa các thị trường chứng khoán, lãi suất, ngoại hối này có thể được sử dụng để xây dựng các danh mục đầu tư chiến lược Các công ty xuất nhập khẩu, các tập đoàn đa quốc gia, các công ty thường xuyên sử dụng nhiều ngoại tệ có thể quản trị được rủi ro của mình thông qua các dự báo tỷ giá hối đoái từ các biến động giá chứng khoán hoặc lãi suất Đối với các nhà làm chính sách, khi phân tích tốt các kênh truyền dẫn giữa các thị trường có thể làm căn cứ để đưa ra những chính sách phù hợp và có thể dự báo được các tác động của các quyết định của họ lên thị trường.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài viết tập trung vào nghiên cứu và xác định các mối liên kết đồng chuyển động của lãi suất, giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực tại thị trường Việt Nam, bằng cách sử dụng các biểu đồ sóng: cross -wavelet power, wavelet cohenrency và phương pháp độ lệch pha (phase difference), kết hợp với mô hình tự hồi quy véc tơ để tăng mức độ giải thích cho mô hình
Trước hết, trong bài nghiên cứu này sử dụng thuật ngữ: “Mối liên kết đồng chuyển động” được dịch từ nguyên gốc bài nghiên cứu là: “co-movement” Theo Dirk Baur trong bài nghiên cứu “What is Co-movement?” năm 2003 đã định nghĩa: “Co- movement is the common movement of returns that is shared by all returns at time t.”
Do đó có thể hiểu co-movement trong bài nghiên cứu này là: sự đồng chuyển động, hoặc là: sự chuyển động đồng thời của tất cả các biến tại mọi thời điểm trong thời gian nghiên cứu
Các phương pháp wavelet còn khá mới và chưa được thực hiện nghiên cứu tại thị trường Việt Nam Cụ thể luận văn tập trung trả lời 3 câu hỏi nghiên cứu chính sau: o Câu hỏi thứ nhất: Liệu có mối liên kết đồng chuyển động của lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam hay không? o Câu hỏi thứ hai: Nếu có tồn tại các mối liên kết đồng chuyển động của các biến thì tồn tại trong ngắn hạn hay dài hạn? o Câu hỏi thứ ba: Các kết quả của các mô hình cross-wavelet power, wavelet coherency và phương pháp độ lệch pha có phù hợp với nền kinh tế Việt Nam hay không?
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu này tiến hành kiểm định thực nghiệm cho thị trường Việt Nam dựa theo mô hình tự hồi quy vec tơ VAR (vector-autoregression) và mô hình wavelet
Mô hình VAR được áp dụng khá rộng rãi trong kinh tế học, và thường chủ yếu được áp dụng để tìm ra sự phản ứng có tính chất lan truyền giữa các biến kinh tế (impulse response), trong khi đó mô hình wavelet thường được sử dụng trong các kỹ thuật phân tích tín hiệu sóng trong điện tử
Trong thực tế, wavelets được coi như một công cụ toán học mạnh mẽ để xử lý tín hiệu, nó có thể cung cấp hiểu biết nhiều hơn về các đồng chuyển động giữa các biến số tài chính thông qua một phân rã của các chuỗi thời gian vào không gian tần số- thời gian của nó Đặc biệt, sự phân rã thành các chuỗi tiểu thời gian và cục bộ hoá của biến phụ thuộc giữa các chuỗi thời gian là hai lĩnh vực được xem xét phổ biến nhất của phương pháp wavelet trong tài chính (Aloui và Hkiri, 2014)
Lý thuyết wavelet được sinh ra trong giữa thập niên 1980 (Morlet và cộng sự,
1984) Morlet đã phát triển phương pháp đa phân giải (multiresolution); trong đó, Morlet sử dụng một xung dao động, được hiểu là một “wavelet” (một sóng nhỏ) cho thay đổi kích thước và so sánh với tín hiệu ở từng đoạn riêng biệt Kỹ thuật này bắt đầu với sóng nhỏ (wavelet) chứa các dao động tần số khá thấp, sóng nhỏ này được so sánh với tín hiệu phân tích để có một bức tranh toàn cục của tín hiệu ở độ phân giải thô Sau đó sóng nhỏ được nén lại để nâng cao dần tần số dao động Quá trình này gọi là làm thay đổi tỉ lệ (scale) phân tích; khi thực hiện tiếp bước so sánh, tín hiệu sẽ được nghiên cứu chi tiết ở các độ phân giải cao hơn, giúp phát hiện các thành phần biến thiên nhanh còn ẩn bên trong tín hiệu
Việc áp dụng mô hình phân tích wavelet vào nghiên cứu trong kinh tế lượng có một số ưu điểm chính như: phân tích wavelet có khả năng phân rã các dữ liệu thành nhiều khoảng tỷ lệ thời gian, khả năng xử lý kể cả dữ liệu không dừng và cục bộ hóa trong không gian thời gian – tần suất Mối liên kết ngắn hạn và lâu dài được thiết lập rõ ràng thông qua quy mô thời gian wavelet, nó cung cấp cho chúng ta một bức tranh toàn diện về toàn bộ mối liên kết (Durai và Bhaduri, 2009).
Nội dung nghiên cứu
Bài nghiên cứu này dựa trên ý tưởng của bài nghiên cứu chính: “Analyzing time– frequency relationship between interest rate, stock price and exchange rate through continuous wavelet” của Alin Marius Andrieș, Iulian Ihnatov, Aviral Kumar Tiwari
(2014), được đăng tải trên tạp chí Economic Modelling 41 (2014) 227–238
Bài nghiên cứu này sẽ được thực hiện với ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam, cho thời gian từ 7/2000 -12/2014 theo các dữ liệu hàng tháng
Bắt đầu bài nghiên cứu này, được thực hiện bằng kiểm định Granger, kiểm định đồng liên kết Johansen, phân rã phương sai, hàm phản ứng đẩy Mục đích của các kiểm định này là: kiểm định xem liệu có mối quan hệ ngắn hạn hay dài hạn giữa mối liên kết động của ba biến tỷ giá hối đoái thực, lãi suất, giá chứng khoán Từ đó đưa ra các nhận định ban đầu, và kỳ vọng kết quả sẽ đạt được trong mô hình wavelet tại thị trường Việt Nam
Tiếp theo đi vào chuẩn hóa các dữ liệu và đưa vào kiểm định mối liên kết động của ba biến tỷ giá hối đoái thực, lãi suất, giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam theo ba phương pháp biểu đồ sóng: cross -wavelet power, wavelet cohenrency và phương pháp lệch pha So sánh các kết quả giữa các phương pháp biểu đồ sóng, và với kết quả kỳ vọng ban đầu bằng mô hình VAR đã thực hiện.
Đóng góp của đề tài
Trong bối cảnh này, bài nghiên cứu này góp phần vào các tài liệu hiện có ở các khía cạnh sau đây:
+ Đầu tiên, trong khi nghiên cứu thường có xu hướng tập trung vào các cặp liên kết giữa giá chứng khoán, tỷ giá và lãi suất Trong bài nghiên cứu này, chúng ta xem xét các đồng chuyển động của tất cả ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER, giá chứng khoán VNINDEX
+ Thứ hai, bài nghiên cứu này được dựa trên phương pháp tiếp cận của cross- wavelet power, wavelet coherency, và độ lệch pha, cho phép chúng ta tránh những vấn đề tính không dừng của các chuỗi thời gian Ngoài ra, đưa ra mức độ liên kết giữa các chuỗi thời gian tài chính qua thời gian, cho ta nhìn thấy một cái nhìn toàn cục qua từng thời gian chi tiết, mô hình thông thường có thể cung cấp cho chúng ta một hình ảnh méo mó về các mối liên kết kinh tế, có xu hướng phản ánh trạng thái hoặc hành vi trung bình, chung của cả giai đoạn của nền kinh tế
+ Thứ ba, bài nghiên cứu này nghiên cứu các trường hợp cụ thể của nền kinh tế Việt Nam, đây là một thị trường ngày càng phát triển và hội nhập vào thị trường toàn cầu Mặc dù rằng, nhiều nghiên cứu về vấn đề này đã được thực hiện đối với Mỹ và các nước châu Âu, các nhà nghiên cứu thường nghi ngờ các mối liên kết sẽ không được chặt chẽ khi sử dụng dữ liệu từ một nền kinh tế mới nổi Bài nghiên cứu này kiểm định sự phù hợp của mô hình wavelet tại Việt Nam như thế nào
Kết quả thực nghiệm của bài nghiên cứu tại thị trường Việt Nam này cho thấy rằng: giá chứng khoán, tỷ giá và lãi suất được liên kết, tuy nhiên các liên kết này chỉ tồn tại trong ngắn hạn, không tồn tại trong dài hạn Và tác động theo cặp cặp chứng khoán- tỷ giá hối đoái, lãi suất và chứng khoán, và tỷ giá hối đoái - lãi suất giữa các biến là không giống nhau tại các không gian thời gian-tần số khác nhau Kết quả này là phù hợp với các kết quả nghiên cứu gần đây của các tác giả đã thực hiện tại một số nước đang phát triển trên thế giới, và phù hợp với kỳ vọng kết quả được thực hiện bằng mô hình tự hồi quy vectơ VAR
Kết quả này có ý nghĩa quan trọng xem xét hoạch định chính sách và các nhà đầu tư Đặc biệt, sự thay đổi biến động lan truyền tồn tại giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và thị trường chứng khoán, tuy nhiên hiệu ứng lây lan là tạm thời và mất dần đi sau một khoảng thời gian ngắn Như vậy, hoạch định chính sách nên không nhất thiết phải phản ứng để ngăn chặn tác động lan truyền trong thời kỳ biến động cao nếu đó là điều đã kỳ vọng tác động trong ngắn hạn, hoặc có chính sách phù hợp khi tác động vào từng thị trường và khả năng lây lan bất ổn có thể xảy ra Tương tự như vậy, các nhà đầu tư mà tự phòng ngừa bằng cách sử dụng cơ cấu danh mục đầu tư liên quan đến ba thị trường chứng khoán, lãi suất, tỷ giá hối đoái cho mục đích lợi nhuận của mình.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Cấu trúc của bài nghiên cứu được chia ra làm 5 mục chính như sau:
Mục 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Mục này sẽ tổng kết các bài nghiên cứu, và khung lý thuyết tại một số quốc gia trên thế giới mà đã được thực hiện kiểm định mối liên kết động giữa ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán, và các kết quả đã đạt được Đây là cơ sở để định hướng cho bài nghiên cứu
Mục 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Trong phần này sẽ đi tìm hiểu về mô hình biểu đồ đường sóng (wavelet) dựa theo khung lý thuyết của tác giả mô hình Đây chính là cơ sở để xây dựng biến, dữ liệu và phương pháp thực hiện chạy mô hình kiểm định
Mục 4: Kết quả nghiên cứu
Mục 5: Kết luận Đưa ra kết luận cho trường hợp Việt Nam và một số hạn chế gặp phải khi thực hiện mô hình tại Việt Nam, hướng phát triển trong tương lai của đề tài.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Các nghiên cứu đồng chuyển động của lãi suất, giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái
Một số bài nghiên cứu đã được tiến hành kiểm định kết hợp chuyển động chung của tất cả ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán như sau:
Mok (1993) bằng mô hình ARIMA và các kiểm định Granger đã nghiên cứu các đồng liên kết giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán tại Hồng Kông trong khoảng thời gian giữa năm 1986 và 1991 Bài nghiên cứu đã cho thấy ra rằng tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán, lãi suất nhìn chung là khá độc lập khi đưa chúng vào cùng một nhóm Tác giả chỉ tìm thấy mối quan hệ một chiều từ giá cổ phiếu tác động lên lãi suất từ kết quả kiểm định nhân quả, và mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa giá cổ phiếu và tỷ giá hối, nhưng kết quả này khá yếu
Gupta và các cộng sự (2002) đã đánh giá mối liên kết giữa lãi suất, tỷ giá và chứng khoán Jakarta tại Indonesia, cho giai đoạn từ năm 1/1993 đến 12/1997, bằng mô hình ARIMA để thiết lập các mối quan hệ nhân quả Nhưng các tác giả không thể xác định một liên kết nhân quả phù hợp trong giai đoạn từ năm 1993 đến năm 1997, tác giả chỉ tìm được các mối quan hệ nhân quả trong thời gian ngắn, tuy nhiên các kết quả này yếu
Mishra (2004) sử dụng kiểm định nhân quả Granger và kỹ thuật Vector Auto Regression trên tỷ suất sinh lợi hàng tháng chứng khoán, tỷ giá và lãi suất trên thị trường Ấn Độ cho thời gian từ tháng 4/1992 đến tháng 3/2002, cho thấy rằng có tồn tại một liên kết nhân quả một chiều giữa tỷ giá và lãi suất, nhưng không có liên kết nhân quả của Granger giữa tiền lãi tỷ giá hối đoái và tỷ suất sinh lợi chứng khoán Kết quả của dự báo phân rã phương sai cho thấy: lãi suất gây ra thay đổi tỷ giá hối đoái, tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán và lãi suất ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán Tác giả khẳng định: mặc dù tỷ suất sinh lợi chứng khoán, tỷ giá hối đoái và lãi suất là liên quan đến nhau, nhưng không có bất kỳ mối liên kết thống nhất phù hợp tồn tại giữa chúng
Hamrita (2011) đã dùng cách tiếp cận Wavelet đa tỷ lệ dựa trên phép wavelet rời rạc để xem xét các mối liên kết giữa lãi suất, tỷ giá và giá chứng khoán ở Mỹ Bài nghiên cứu này thực hiện theo dữ liệu hàng tháng từ 1/1990 đến 12/2008, với lãi suất được lấy theo lãi suất trái phiếu 3 tháng được cung cấp bởi Cục dự trữ Liên bang Mỹ, tỷ giá hối đoái giữa USD và EURO, giá đóng của chỉ số S&P500 Kết quả bài nghiên cứu này cho thấy: Mối liên hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái là gần bằng không ở mọi độ trễ, lãi suất và tỷ giá là khá độc lập ở tất cả giai đoạn nghiên cứu Nhưng mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi lãi suất và tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khác 0 đáng kể tại mức độ trễ là 4-5 tháng, tại các mức độ trễ khác thì gần bằng không, các phân tích cung cấp bằng chứng cho thấy tỷ suất sinh lợi của lãi suất sớm pha hơn các tỷ suất sinh lợi chứng khoán Tại các mức tần số thấp, tác giả tìm thấy một mối quan hệ hai chiều đáng kể giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán
Kasman (2011) đã thực hiện nghiên cứu tác động của lãi suất và tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ bằng cách sử dụng mô hình ước lượng OLS và GARCH, cho thời gian từ 27/7/1999 đến 9/4/2009, với dữ liệu hàng ngày Kết quả bài nghiên cứu cho thấy những thay đổi của lãi suất và tỷ giá hối đoái có tác động tiêu cực và đáng kể lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng Các kết quả còn chỉ ra rằng lãi suất, tỷ giá hối đoái là các nhân tố tác động chính của biến động tỷ suất sinh lợi các ngân hàng
Sensoy và Sobaci (2014) nghiên cứu tác động của những cú sốc bất ổn lên mối liên kết động giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và thị trường chứng khoán: Trường hợp của Thổ Nhĩ Kỳ Nghiên cứu này phân tích mối liên kết năng động giữa tỷ giá hối đoái (so với USD), lãi suất và thị trường chứng khoán (cả hai đều được tính bằng đồng tiền Thổ Nhĩ Kỳ) của Thổ Nhĩ Kỳ từ tháng 1 năm 2003 đến tháng chín năm
2013 Mục đích bài nghiên cứu được thực hiện để trả lời câu hỏi: nếu các mối tương quan giữa các biến quan trọng thay đổi đột ngột trong giai đoạn biến động cao, và nếu chúng xảy ra thì sự thay đổi này là tạm thời hay vĩnh viễn? Trong bài nghiên cứu này, đầu tiên tác giả ước tính các mối tương quan động giữa các biến này bằng cách sử dụng VAR (p) -FIAPARCH (1, d, 1) - cDCC (1, 1) Kết quả cho thấy những cú sốc bất ổn tạo ra những thay đổi đột ngột trong các mối tương quan động, tuy nhiên hiệu ứng này chỉ là ngắn hạn và không duy trì giữa các chế độ biến động cao liên tục
Như vậy, hoạch định chính sách và các nhà đầu tư không cần phải được quan tâm về lâu dài ảnh hưởng lây lan giữa các biến lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán
Như vậy, qua các bài nghiên cứu trước đây có thể rút ra một kết luận chung đó là: Đa số các kết quả đều chỉ ra các mối liên kết ngắn hạn, mối quan hệ này được thể hiện rõ nét qua thời gian khủng hoảng tài chính, và không tồn tại mối quan hệ dài hạn vững chắc giữa ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán qua thời gian
Do đó tác giả kỳ vọng kết quả có thể đạt được khi thực hiện kiểm định tại Việt Nam là tương tự với các kết quả kiểm định tại thị trường các quốc gia mới nổi như Ấn Độ, Thổ Nhĩ Kỳ,… trong phần tổng quan nghiên cứu này.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Bên cạnh sử dụng mô hình tự hồi quy vec tơ VAR, bài nghiên cứu này còn được thực hiện chủ đạo trên mô hình Wavelet liên tục Ra đời trong những năm 1990, các công cụ Wavelet đã được tạo ra để phù hợp với các phân tích các liên kết thời gian- tần số giữa hai chuỗi thời gian Wavelet là các dạng sóng nhỏ có thời gian duy trì giới hạn và giá trị trung bình bằng không So sánh với sóng sin thì sóng sin không có thời gian giới hạn giống như sóng wavelet, mà trong khi đó sóng sin chạy từ âm vô cùng đến dương vô cùng Và trong khi đó sóng sin có tính chu kỳ và trơn, còn sóng wavelet thì bất thường và bất đối xứng Trong bài nghiên cứu này áp dụng sóng Morlet (Morlet và cộng sự, 1984)
Hình 3.1a: Sóng Morlet ψ 6 (t) - phần thực (nét liền) và phần ảo (nét đứt)
Nguồn: Fourier and Wavelet Signal Processing của Vetterli, M & cộng sự (2014)
Hình 3.1b: Biến đổi Fourier của Sóng Morlet ψ 6 (t) ở hình 3.1a
Nguồn: Fourier and Wavelet Signal Processing của Vetterli, M & cộng sự (2014)
Chi tiết mô hình Wavelet có thể tham khảo phụ lục G, trong bài nghiên cứu này chúng ta sẽ sử dụng ba phương pháp chính của mô hình Wavelet liên tục đó là:
“Cross-wavelet power”, “cross-wavelet coherency”, độ lệch pha Các phương pháp này được đề xuất bởi Hudgins (1993) và Torrence & Compo (1998), và đã được áp dụng trong các lĩnh vực khoa học khác nhau, từ y học (Kelly và các cộng sự, 2003), vật lý thiên văn (Bloomfield, 2004)…
3.1.1 Biến đổi wavelet liên tục (CWT):
Một wavelet được đặc trưng với cục bộ hóa về thời gian (Δt) và tần số (Δω hoặc dải băng) Theo nguyên lý bất định Heisenberg 1 cho rằng: luôn luôn có một sự đánh đổi giữa cục bộ hóa thời gian và tần số Lưu ý rằng có một giới hạn để làm sao làm cho các tích bất định Δt x Δω nhỏ nhất có thể Một wavelet Morlet được định nghĩa là: ψ 0 (𝜂) = 𝜋 −1/4 𝑒 𝑖𝜔 0 𝜂 𝑒 − 1 2 𝜂 2 (3.1)
1 Nguyên lý bất định là một nguyên lý quan trọng của cơ học lượng tử, do nhà Vật lý lý thuyết người Đức
Werner Heisenberg phát triển Nguyên lý này phát biểu rằng ta không bao giờ có thể xác định chính xác cả vị trí lẫn vận tốc (hay động lượng, hoặc xung lượng) của một hạt vào cùng một lúc Nếu ta biết một đại lượng càng chính xác thì ta biết đại lượng kia càng kém chính xác
Về mặt toán học, hạn chế đó được biểu hiện bằng bất đẳng thức sau: 𝜎 𝑥 𝜎 𝑝 ≥ ℏ 2
Trong đó: σ x là độ lệch chuẩn của vị trí, σ p là độ lệch chuẩn của động lượng, và ħ là hằng số Planck rút gọn
Trong đó: + ω0 là tần số
Khi sử dụng wavelets cho mục đích khai thác tính năng của wavelet Morlet (với ω0 = 6) là một lựa chọn tốt, vì nó cung cấp một sự cân bằng tốt giữa thời gian và tần số Do đó sẽ áp dụng lựa chọn trên Ý tưởng đằng sau CWT là áp dụng wavelet như một bộ lọc băng chuyền qua chuỗi thời gian Các wavelet được kéo căng thời gian bằng cỏch thay đổi tỷ lệ của nú (s), do đú η = s ã t và chuẩn húa nú về đơn vị năng lượng Đối với các wavelet Morlet (với ω0 = 6) giai đoạn Fourier (λwt) là gần như tương đương với tỉ lệ (λwt = 1,03 s) Các CWT của một chuỗi thời gian (xn, n = 1, , N) với bước thời gian thống nhất δt, được định nghĩa là tích chập của xn với wavelet chia tỷ lệ và chuẩn hóa Chúng ta viết:
Tác giả xác định năng lượng wavelet là |W X n (s)| 2 W X n (s) có thể được hiểu như là giai đoạn cục bộ hóa Các CWT có các công cụ góc vì wavelet không hoàn toàn được cục bộ hoá trong toàn thời gian Do đó sử dụng một hình nón ảnh hưởng (COI), trong đó các tác động biên không thể tác động vào khu vực phía trong hình nón COI này COI là khu vực mà trong đó năng lượng wavelet gây ra bởi sự gián đoạn ở mép đã giảm xuống e -2 của giá trị ở mép Ý nghĩa thống kê của wavelet năng lượng có thể được đánh giá qua giả thuyết H0 là tín hiệu được tạo ra bởi một quá trình dừng được đưa ra với một dải quang phổ năng lượng (Pk)
Mặc dù Torrence và Compo (1998) đã chỉ ra làm thế nào ý nghĩa thống kê của quang phổ wavelet có thể được đánh giá dựa trên giả thuyết H0 cho rằng quá trình tạo dữ liệu được đưa ra bởi một quy trình dừng AR (0) hay AR (1) với một nền tảng năng lượng quang phổ chắc chắn (Pk), cho nhiều hơn các quy trình nói chung người ta phải dựa vào mô phỏng Monte-Carlo Torrence và Compo (1998) tính toán năng lượng quang phổ wavelet nhiễu White và nhiễu Red , từ đó các tác giả suy ra được kết quả kiểm định dưới H0, sự phân bố tương ứng với năng lượng phổ quang wavelet cục bộ tại mỗi thời điểm n và tỷ lệ s như sau:
2𝑃 𝑘 𝜒 𝑣 2 (𝑝) (3.3) trong đó v là bằng 1 cho các wavelet thực và 2 cho các wavelet phức
3.1.2 Biến đổi wavelet chéo (XWT):
Wavelet biến đổi chéo (XWT) của hai chuỗi thời gian xn yn và được định nghĩa là: W XY = W X ã W Y* , 2 trong đú W X và W Y là cỏc phộp biến đổi wavelet tương ứng của x và y Tác giả tiếp tục xác định năng lượng wavelet chéo là: |W XY | Tham số arg (W xy ) phức có thể được hiểu như là pha liên kết cục bộ giữa xn và yn trong không gian tần số - thời gian Lý thuyết phân bố về năng lượng wavelet chéo của hai chuỗi thời gian với nền năng lượng quang phổ P X k và P Y k được đưa ra trong Torrence và Compo
𝑋 𝜎 𝑌 < 𝑝) = 𝑍 𝑛 𝑣 (𝑝) √𝑃 𝑘 𝑋 𝑃 𝑘 𝑌 (3.4) nơi Zv (p) là mức độ tin cậy liên quan với xác suất p cho một pdf được xác định bởi các căn bậc hai từ hai phân phối χ2
3.1.3 Biến đổi wavelet coherence (WTC):
Như trong các phương pháp quang phổ Fourier, wavelet coherence (WTC) có thể được định nghĩa là tỉ số của quang phổ chéo cho các tích của quang phổ của từng chuỗi, và có thể được coi như là sự tương quan cục bộ, cả về tần số và thời gian, giữa hai chuỗi thời gian Như vậy, wavelet coherence gần một cho thấy một sự tương đồng cao giữa các chuỗi thời gian, trong khi coherence gần bằng không cho thấy không có mối liên kết Trong khi năng lượng quang phổ Wavelet miêu tả phương sai của một chuỗi thời gian, với thời gian của phương sai lớn cho thấy năng lượng rộng, các năng lượng của Wavelet chéo của hai chuỗi thời gian mô tả hiệp phương sai giữa các chuỗi
2 Dấu “*” biểu thị phức liên hợp thời gian ở mỗi quy mô hoặc tần số Aguiar-Conraria và cộng sự (2008) định nghĩa Wavelet Coherence là "tỷ số của quang phổ chéo chia cho các tích quang phổ của các chuỗi, và có thể được coi như là các cục bộ hóa (cả về thời gian và tần số) tương quan giữa hai chuỗi thời gian"
Theo Torrence và Webster (1999), tác giả xác định các Wavelet Coherence của hai chuỗi thời gian như sau:
𝑆(𝑠 −1 |𝑊 𝑛 𝑋 (𝑠)| 2 ) 𝑆(𝑠 −1 |𝑊 𝑛 𝑌 (𝑠)| 2 ) (3.5) trong đó S đại diện cho quá trình làm mịn Chú ý rằng định nghĩa này gần giống như của một hệ số tương quan truyền thống, và nó rất hữu ích để suy luận của Wavelet Coherence như một hệ số tương quan cục bộ hóa trong không gian tần số - thời gian
Nếu không có quá trình làm mịn, coherency sẽ giống nhau ở tất cả các tỷ lệ và thời gian Với S như một chập của thời gian và tỷ lệ:
Trong đó: + Sscale cho thấy sự làm mượt theo dọc trục tỷ lệ wavelet
+ Stime biểu thị làm mịn trong thời gian
Chập thời gian được thực hiện với một Gaussian và chập quy mô được thực hiện với một cửa sổ chữ nhật (Torrence và Compo, 1998) Đối với các wavelet Morlet một quá trịnh làm mịn thích hợp được cho bởi:
𝑆 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 (𝑊)| 𝑛 = (𝑊 𝑛 (𝑠) 𝑐 2 Π(0,6𝑠)| 𝑛 (3.8) Trong đó: c1 và c2 là các hằng số chuẩn hóa
Các nhân tố “0,6” là được xác định tỷ lệ chiều dài thực nghiệm cho Morlet wavelet (Torrence và Compo, 1998) Trong thực tế cả hai phép tích chập được thực hiện riêng lẻ, rời rạc, và do đó các hệ số chuẩn hóa được xác định về số lượng Để đánh giá ý nghĩa thống kê của các ước tính wavelet coherency người ta phải dựa vào các phương pháp mô phỏng Monte Carlo
Tuy nhiên, theo Aguiar-Conraria và Soares (2011), thông thường sẽ tập trung vào các Wavelet Coherence thay vì quang phổ Wavelet chéo Aguiar-Conraria và Soares
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu theo tháng từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 12 năm 2014, có tổng cộng 174 quan sát cho tất cả các biến: chỉ số giá chứng khoán (VNINDEX), lãi suất (IR), tỷ giá hối đoái (REER) như sau:
Chỉ số giá chứng khoán (VNINDEX):
Giá chứng khoán Việt Nam áp dụng trong bài nghiên cứu được đại diện bởi chỉ số VN – Index, tức là lấy theo giá đóng cửa của chỉ số VN-Index vào cuối mỗi tháng
4 MATLAB là phần mềm cung cấp môi trường tính toán số và lập trình, do công ty MathWorks thiết kế MATLAB cho phép tính toán số với ma trận, vẽ đồ thị hàm số hay biểu đồ thông tin, thực hiện thuật toán, tạo các giao diện người dùng và liên kết với những chương trình máy tính viết trên nhiều ngôn ngữ lập trình khác Matlab là viết tắt từ "MATrix LABoratory", được Cleve Moler phát minh vào cuối thập niên 1970, và sau đó là chủ nhiệm khoa máy tính tại Đại học New Mexico
Với thư viện Toolbox, MATLAB cho phép mô phỏng tính toán, thực nghiệm nhiều mô hình trong thực tế và kỹ thuật Trong bài nghiên cứu này, chúng ta sử dụng gói Crosswavelet and Wavelet Coherence của Aslak Grinsted, John C Moore và Svetlana Jevrejeva, có thể tải từ website: http://noc.ac.uk/using- science/crosswavelet-wavelet-coherence
Dữ liệu chỉ số này được thu thập miễn phí tại website cophieu68.com sau 15h mỗi ngày
Tần số dữ liệu càng cao như các dữ liệu hàng tháng thường tồn tại biến động theo mùa, do đó thực hiện điều chỉnh mùa vụ bởi công cụ Censux X12 với Eview 7
Trong bài nghiên cứu này, áp dụng lãi suất cho vay theo tháng được thu thập từ Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF) mục Thống kê tài chính quốc tế (IFS)
Tỷ giá hối đoái hiệu lực thực (REER):
Bài nghiên cứu áp dụng tỷ giá hối đoái hiệu lực thực để đại diện cho biến tỷ giá hối đoái Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa NEER và tỷ giá hiệu lực thực REER được tính trong bài theo công thức sau:
+ t: thời gian Bài nghiên cứu được áp dụng dữ liệu hàng tháng từ 7/2000-12/2014
+ n: số lượng các đối tác thương mại chính của Việt Nam Trong bài nghiên cứu này, lựa chọn 27 quốc gia có tỷ trọng thương mại lớn với Việt Nam trong giai đoạn 2000-2013 theo số liệu của Tổng cục thống kê Việt Nam như sau: Australia, Áo, Bỉ, Brazil, Campuchia, Canada, Hồng Kông, Trung Quốc, Pháp, Đức, Ấn Độ, Ý, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Hà Lan, Thụy Sĩ, Philippin, Nga, Singapore, New Zealand, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thái Lan, Mỹ, Anh, Thổ Nhĩ Kỳ
+ ejt: tỷ giá danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND tại thời điểm t Trong bài nghiên cứu này, thì tỷ giá danh nghĩa ejt được tính bằng cách tỷ giá chéo thông qua đồng tiền thứ ba là USD, yết giá theo trực tiếp Dữ liệu được thu thập từ mục IFS (International Financial Statistics) của Quỹ tiền tệ Quốc Tế (IMF)
+ CPIt: chỉ số giá hàng hóa trong nước tại thời điểm t Dữ liệu được thu thập từ mục IFS (International Financial Statistics) của Quỹ tiền tệ Quốc Tế (IMF)
+ CPIjt: chỉ số giá hàng hóa ở nước j tại thời điểm t Dữ liệu được thu thập từ mục IFS (International Financial Statistics) của Quỹ tiền tệ Quốc Tế (IMF)
+ wjt: tỷ trọng của đồng tiền nước j tại thời điểm t, tương ứng với tỷ trọng thương mại của nước j trong tổng kim ngạch thương mại của Việt Nam với 27 nước được chọn Các chỉ số thương mại song phong giữa Việt Nam và 27 quốc gia này được thu thập từ cơ sở dữ liệu DOT (Direction of Trade Statistics) của Quỹ tiền tệ Quốc Tế (IMF)
Tại sao chúng ta không dùng tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu lực NEER mà lại dùng tỷ giá thực hiệu lực REER? Cả hai tỷ giá hối đoái hiệu lực danh nghĩa NEER và tỷ giá hối đoái hiệu lực thực REER thường được sử dụng để phản ánh khả năng cạnh tranh trong các hoạt động thương mại quốc tế của một quốc gia Tuy nhiên, từ hai công thức trên ta có thể thấy: NEER là trung bình có tỷ trọng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa nội tệ và các ngoại tệ, hay nói cách khác: NEER là đại diện cho giá trị tương đối của đồng tiền cục bộ so với một rổ những đồng tiền của các nước có giá trị giao thương lớn nhất với quốc gia đó REER là trung bình có tỷ trọng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa được điều chỉnh theo giá cả tương đối giữa trong nước và quốc tế, hay còn có thể gọi REER là NEER sau khi đã hiệu chỉnh lạm phát (trong bài nghiên cứu này, chỉ số được hiệu chỉnh bằng CPI hàng tháng) REER phản ảnh giá trị thực sự của đồng tiền cục bộ Ta có đồ thị biến động của NEER và REER cho giai đoạn 7/2000 -31/12/2014, ở biểu đồ này khi REER tăng thì VND tăng giá và ngược lại
Hình 3.3 Biến động NEER, REER của Việt Nam từ 7/2000-12/2014
Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn dữ liệu thu thập từ IMF
Từ đồ thị trên có thể nhận thấy: từ năm 2000 đến năm 2004 REER bám khá sát với NEER; nhưng bắt đầu từ khoảng năm 2005 đến năm 2014 thì REER tăng giá và NEER giảm giá, REER càng ngày càng đi ngược hoàn toàn lại xu hướng giảm giá của NEER Trong khi đó, sự gia tăng của NEER phản ánh sự tăng giá danh nghĩa, còn sự gia tăng của REER phản ánh sự mất giá thực của Việt Nam đồng so với đồng tiền của các đối tác thương mại, REER phản ánh tỷ lệ trao đổi giữa hàng hóa nước ngoài so với hàng hóa sản xuất trong nước cùng loại Do vậy, REER lớn hàm ý rằng hàng nước ngoài rẻ hơn một cách tương đối so với hàng hóa sản xuất trong nước, khiến xuất khẩu giảm, tăng nhập khẩu, và ngược lại Nếu so với thời điểm gốc là năm
2000, thì có thể thấy tại thời điểm cuối năm 2014, trong khi NEER mất giá khoảng 40% trong giai đoạn này thì REER lên giá gần 30% Đây là hệ quả của việc Việt Nam bị lạm phát cao so với các nước giao dịch thương mại chính của Việt Nam, và hậu quả là hàng Việt Nam ước tính trung bình sẽ mất khoảng 30% lợi thế so với hàng nước ngoài nếu chỉ tính riêng ảnh hưởng của REER (chưa tính đến ảnh hưởng khác)
Bài nghiên cứu này chúng ta sẽ không đi sâu nghiên cứu vào REER và NEER, mà chúng ta sẽ tập trung đi nghiên cứu mối liên kết giữa ba thị trường ngoại hối, lãi suất, chứng khoán tại thị trường Việt Nam
Kết quả thống kê mô tả dữ liệu:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kiểm định tính dừng
Trước khi tiến hành đo lường, tác giả sử dụng hai phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị: KPSS (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, và Shin, 1992), và ADF (Dickey và Fuller, 1979) dựa theo tiêu chí SIC, để xem xét đảm bảo tính dừng của chuỗi dữ liệu quan sát Bởi vì, trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng là điều rất quan trọng Bất kỳ một chuỗi thời gian nào có tính dừng mới cho ra một kết quả ước lượng đáng tin cậy, do đó vấn đề đầu tiên trong việc ước lượng là kiểm định xem chuỗi dữ liệu đang quan sát là dừng hay không Nếu chuỗi dữ liệu là dừng thì sẽ tiến hành ước lượng trên chuỗi dữ liệu này, nếu chuỗi không dừng thì sẽ phải lấy sai phân và xem xét tính dừng của các chuỗi sai phân này trước khi đưa vào mô hình
6 Cách đọc kết quả biểu đồ xem hướng dẫn chi tiết tại Phụ lục H cuối bài
Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu gốc:
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu gốc
Phương pháp Biến t-Statistic 1% level
LREER -0,1699 -3,4683 -2,8781 -2,5757 Không dừng LVNINDEX -2,27495 -3,4685 -2,8782 -2,5757 Không dừng
LIR 0,4683 0,73900 0,46300 0,347000 Không dừng LREER 1,35059 0,73900 0,46300 0,347000 Không dừng
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ bảng kết quả kiểm định trên bằng hai phương pháp KPSS và ADF đều cho thấy các số liệu thống kê t của 3 biến đều lớn hơn các giá trị test critical tại các mức ý nghĩa khác nhau, vì vậy các chuỗi giá trị này không dừng ở chuỗi giá trị gốc, và giữa 3 biến này có liên kết đồng liên kết trong thời gian đã chọn
Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1:
Tiến hành lấy sai phân bậc một cho cả ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán VNINDEX, và kiểm định tính dừng cho các chuỗi giá trị sai phân bậc một này Ta có bảng kết quả kiểm định đơn vị như sau:
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1
Phương pháp Biến t-Statistic 1% level 5% level 10% level Kết quả
DLIR -5,9881 -3,4687 -2,8783 -2,5757 Dừng DLREER -14,088 -3,4685 -2,8783 -2,5757 Dừng DLVNINDEX -10,0542 -3,4685 -2,8782 -2,5757 Dừng
DLIR 0,09716 0,73900 0,46300 0,347000 Dừng DLREER 0,26912 0,73900 0,46300 0,347000 Dừng DLVNINDEX 0,04670 0,73900 0,46300 0,347000 Dừng
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ kết quả bảng 4.2 cho thấy khi tiến hành sai phân bậc 1 thì tất cả các biến đều dừng ở tất cả các mức ý nghĩa
Như vậy khi kết hợp các tiêu chuẩn kiểm định, ta có thể kết luận các biến dừng ở mức sai phân bậc một.
Kết quả kiểm định Granger
Kết quả xác định độ trễ tối ưu:
Trước khi đi vào kiểm định nhân quả Granger, bước đầu tiên ta phải tiến hành xác định chọn độ trễ tối ưu Để chọn độ trễ tối ưu, ta dùng các thông số được đưa ra bởi các tiêu chí khác nhau như LR, FPE, AIC, HQ tại các thứ tự độ trễ khác nhau như bảng 4.3:
Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra chọn độ trễ
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Dấu * nghĩa là: độ trễ phù hợp được chọn theo các tiêu chí
LR: sequential modified LR test statistic (tại mức ý nghĩa 5%)
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Nguồn: Tính toán của tác giả
Như vậy từ bảng 4.3, dựa theo các tiêu chí LR, FPE, AIC ta có thể thấy độ trễ tối ưu cho mô hình được chọn là 2 tháng
Kết quả kiểm định AR Roots, một lần nữa cho chúng ta thấy không có nghiệm nào nằm ngoài vòng trong đơn vị Các giá trị đều nằm trong vòng tròn đơn vị nên mô hình ước lượng có sự ổn định cần thiết nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả
Hình 4.1: Kết quả kiểm định AR Roots
Nguồn: Tính toán của tác giả
Như vậy trong bài nghiên cứu này mô hình VAR cho ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán là tối ưu với bậc độ trễ là 2 tháng
Kết quả kiểm định Granger:
Kết quả của kiểm định Granger có thể sử dụng để kiểm tra chiềuhướng tác động trong ngắn hạn Với độ trễ được chọn là hai tháng, ta có kết quả kiểm định Granger cho ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán như sau:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Granger
Giả thuyết H0 Độ trễ F-Statistic Prob
DLREER không tác động lên DLIR 2 4,49530 0,0126 DLIR không tác động lên DLREER 3,44997 0,0340
DLVNINDEX không tác động lên DLIR 2 0,40602 0.6670 DLIR không tác động lên DLVNINDEX 0,09487 0,9095
DLVNINDEX không tác động lên DLREER 2 0,19357 0,8242 DLREER không tác động lên DLVNINDEX 0,81284 0,4454
Nguồn: Tính toán của tác giả
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Từ bảng kết quả kiểm định Granger ta có thể thấy:
Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER tác động nhân quả Granger lên lãi suất IR, và lãi suất IR tác động nhân quả Granger ngược lại lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER ở cùng mức ý nghĩa 5%
Giá chứng khoán VNINDEX và lãi suất IR không tác động nhân quả lên nhau
Giá chứng khoán VNINDEX và tỷ giá hối đoại thực hiệu lực không tác động nhân quả lên nhau.
Kết quả hàm phản ứng đẩy
Từ phụ lục C – Đồ thị các hàm phản ứng đẩy cho thấy:
+ Các cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đã tác động kéo lãi suất giảm xuống 0,08%, và kéo dài 7 tháng sau đó trước khi về trạng thái cân bằng Cú sốc trong giá chứng khoán có tác động làm tăng lãi suất nhưng không lớn, chỉ ở mức khoảng 0,3%, tuy nhiên tác động này không tức thời nhưng lại kéo dài từ tháng 2 đến tháng thứ 8
Cú sốc từ nội tại bản thân lãi suất có tác động lớn nhất lên sự thay đổi trong lãi suất, và kéo dài trong 10 tháng sau đó để về vị thế cân bằng
+ Phản ứng của tỷ giá trước chính các cú sốc tỷ giá được thể hiện rõ rang và chiếm tỷ lệ cao nhất, và kéo dài trong 6 tháng trước sau đó Trong khi đó, phản ứng của tỷ giá thực hiệu lực trước các cú sốc lãi suất là không có xu hướng rõ ràng, tăng giảm bất thường với biên độ gần 4% trong 4 tháng đầu Các cú sốc của giá chứng khoán có tác động không đáng kể đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, với biên độ nhỏ tăng/giảm khoảng 0,1% xảy ra trong 4 tháng đầu
+ Phản ứng của giá chứng khoán trước các cú sốc lãi suất là không đáng kể, gần với mức 0, và chỉ xảy ra trong hai tháng đầu Các cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu lực tác động làm tăng giá chứng khoán với biên độ nhỏ khoảng 0,1%, và ảnh hưởng trong vòng 4 tháng đầu Cú sốc từ nội tại bản thân chính giá chứng khoán VNINDEX có tác động lớn nhất lên sự thay đổi trong giá chứng khoán VNINDEX, và kéo dài trong
7 tháng sau đó để về vị trí cân bằng
Như vậy qua các hàm phản ứng đẩy và kiểm định nhân quả Granger có thể nhận thấy rằng là: Giữa các biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán VNINDEX là rất ít có sự tác động lẫn nhau Đặc biệt là các tác động của các cú sốc giá chứng khoán VNINDEX lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, lãi suất là rất nhỏ; và ngược lại tác động của các cú sốc lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực hầu như không có tác động lên giá chứng khoán VNINDEX Tuy nhiên tồn tại mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, nhưng kết quả còn khá yếu, và biến động hàm phản ứng đẩy không rõ ràng
Có thể lý giải theo quan điểm của tác giả đó là: lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán VNIDEX còn chịu chi phối mạnh bởi nhiều các yếu tố khác trong nền kinh tế Chính phủ Việt Nam duy trì chế độ tỷ giá gần như là cố định, chỉ điều chỉnh trong biên độ rất hẹp; trong khi đó chính sách lãi suất được xem như là một công cụ của chính sách tiền tệ bị chi phối bởi nhiều mục tiêu khác nhau; thị trường chứng khoán Việt Nam còn khá non trẻ, tâm lý của các nhà đầu tư còn mang tính “bầy đàn”…
4.4 Kết quả phân rã phương sai: Để phân tích mức độ đóng góp của các cú sốc của các biến tác động lên nhau và khẳng định lại kết quả thu được từ các hàm phản ứng đẩy tác giả đã sử dụng thêm kết quả phân rã phương sai
Bảng 4.5: Kết quả phân rã phương sai của lãi suất
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ bảng 4.5 của kết quả phân rã phương sai của lãi suất cho thấy ngay từ thời điểm đầu tiên, lãi suất hoàn toàn chịu ảnh hưởng 100% bởi cú sốc của chính nó, và giảm dần qua thời gian, tuy nhiên vẫn luôn chiếm tỷ trọng cao trên 93% trong tất cả các thời gian tiếp theo Tác động của cú sốc trong tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán là không đáng kể, trong đó tác động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực chiếm gần 6,5%, nhiều hơn các tác động từ cú sốc của giá chứng khoán chỉ có 0,5% Kết quả này là thống nhất với các kết quả thu được từ các kiểm định Granger và hàm phản ứng đẩy ở trên
Bảng 4.6: Kết quả phân rã phương sai của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực
Nguồn: Tính toán của tác giả
Trong khi đó các kết quả phân rã phương sai của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực từ bảng 4.6 cũng cho thấy kết quả này là thống nhất với các kết quả thu được từ các kiểm định Granger và hàm phản ứng đẩy ở trên như sau: Tại thời điểm đầu tiên trong bảng phân rã phương sai của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, tỷ giá chịu ảnh hưởng 99,9% bởi cú sốc của chính nó, và 1% bởi cú sốc lãi suất Trong kỳ tiếp theo thì cú sốc từ lãi suất tác động lên tỷ giá thực hiệu lực tăng lên 3,69% và giữ tỷ lệ gần 3,9% trong toàn bộ thời gian tiếp theo Trong khi đó các tác động từ cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu lực lên chính nó tuy có giảm nhưng vẫn chiếm tỷ trọng cao trên 95% trong toàn bộ thời gian còn lại Các tác động từ giá chứng khoán là rất yếu ớt, không đáng kể, chỉ chiếm khoảng 0,39%
Bảng 4.7: Kết quả phân rã phương sai của giá chứng khoán
Cholesky Ordering: DLIR DLREER DLVNINDEX
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ kết quả phân rã phương sai của giá chứng khoán tại bảng 4.7 cho thấy tại thời điểm đầu tiên, tỷ giá chịu ảnh hưởng 99,2% bởi cú sốc của chính nó, 0,35% bởi cú sốc lãi suất, và 0,39% bởi cú sốc tỷ giá thực hiệu lực Trong kỳ tiếp theo thì cú sốc từ tỷ giá hối đoái thực hiệu lực tăng lên 1,48% và giữ tỷ lệ gần 1,8% trong toàn bộ thời gian tiếp theo Trong khi đó các tác động từ lãi suất không có sự thay đổi lớn, các tác động từ giá chứng khoán giảm trong các thời gian tiếp theo, tuy nhiên vẫn chiếm tỷ trọng lớn 97,7%
4.5 Kết quả kiểm định đồng liên kết:
Nghiên cứu sử dụng độ trễ trong VAR để kiểm định tồn tại đồng liên kết giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán Bằng phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen, ta có bảng kết quả đồng liên kết dựa theo kết quả thống kê Trace và thống kê Maximum Eigenvalue như sau:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa 3 biến
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Thống kê Maximum Eigenvalue
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Nguồn: Tính toán của tác giả
Căn cứ vào giá trị thống kê Trace, giá trị riêng lớn nhất của các ma trận (Max Eigenvalue) đều khẳng định không có mối liên hệ đồng liên kết trong dài hạn của ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER, giá chứng khoán VNINDEX
Như vậy, nếu kết hợp kết quả này với các kết quả của phần tổng quan tài liệu nghiên cứu trước đây, thì có thể nhìn thấy điểm chung đó là: không tồn tại một mối liên kết dài hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái, và giá chứng khoán Do đó, kết quả này là phù hợp với kỳ vọng đã đặt ra, và phù hợp với các bài nghiên cứu kiểm định thực nghiệm trước đây
4.6 Kiểm định wavelet liên tục (Continuous wavelet transform - CWT):
Trước khi thực hiện các phương pháp biến đổi wavelet, các chuỗi thời gian sẽ được chuyển các chuỗi thời gian sang chuỗi của các phân vị Đưa các chuỗi giá trị trở thành hàm mật độ xác suất, như vậy các biến đổi chuỗi giá trị có thể phản ứng
“tuyến tính hơn” với xu hướng 7
Các biểu đồ wavelet liên tục, wavelet chéo, wavelet cohenrence trương ứng cho các chuỗi dữ liệu thô được trình bày trong Phụ lục D, E, F So với các chuỗi dữ liệu thời gian trước khi được chuẩn hóa thì các biểu đồ sau khi đưa về hàm mật độ xác suất pdf có sự tập trung mật độ năng lượng các chính xác hơn, và không phân bố rải rác lung tung nhiều so với các chuỗi dữ liệu thô
Kết quả kiểm định đồng liên kết
Nghiên cứu sử dụng độ trễ trong VAR để kiểm định tồn tại đồng liên kết giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán Bằng phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen, ta có bảng kết quả đồng liên kết dựa theo kết quả thống kê Trace và thống kê Maximum Eigenvalue như sau:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa 3 biến
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Thống kê Maximum Eigenvalue
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Nguồn: Tính toán của tác giả
Căn cứ vào giá trị thống kê Trace, giá trị riêng lớn nhất của các ma trận (Max Eigenvalue) đều khẳng định không có mối liên hệ đồng liên kết trong dài hạn của ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER, giá chứng khoán VNINDEX
Như vậy, nếu kết hợp kết quả này với các kết quả của phần tổng quan tài liệu nghiên cứu trước đây, thì có thể nhìn thấy điểm chung đó là: không tồn tại một mối liên kết dài hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái, và giá chứng khoán Do đó, kết quả này là phù hợp với kỳ vọng đã đặt ra, và phù hợp với các bài nghiên cứu kiểm định thực nghiệm trước đây.
Kiểm định wavelet liên tục (Continuous wavelet transform - CWT)
Trước khi thực hiện các phương pháp biến đổi wavelet, các chuỗi thời gian sẽ được chuyển các chuỗi thời gian sang chuỗi của các phân vị Đưa các chuỗi giá trị trở thành hàm mật độ xác suất, như vậy các biến đổi chuỗi giá trị có thể phản ứng
“tuyến tính hơn” với xu hướng 7
Các biểu đồ wavelet liên tục, wavelet chéo, wavelet cohenrence trương ứng cho các chuỗi dữ liệu thô được trình bày trong Phụ lục D, E, F So với các chuỗi dữ liệu thời gian trước khi được chuẩn hóa thì các biểu đồ sau khi đưa về hàm mật độ xác suất pdf có sự tập trung mật độ năng lượng các chính xác hơn, và không phân bố rải rác lung tung nhiều so với các chuỗi dữ liệu thô
Các wavelet mở rộng cho từng chuỗi thời gian lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán vào không gian tần số -thời gian như sau:
Hình 4.2: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa của lãi suất
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
7 Theo giải thích của tác giả mô hình và các code sử dụng trong mô hình bài nghiên cứu này được tham khảo tại: http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence
Hình 4.3: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa của tỷ giá
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Hình 4.4: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa giá chứng khoán
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a Qua ba hình 4.2, 4.3, 4.4 có thể thấy rằng:
Cả ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán VNINDEX có xu hướng biến động mạnh tại các mức năng lượng của giai đoạn khủng hoảng từ năm 2007 đến năm 2011(tương ứng trong hình vẽ là các màu đỏ đậm).
Kiểm định Cross wavelet transform (XWT)
Các biến đổi wavelet chéo sẽ tìm thấy miền trong không gian tần số - thời gian các vị trí mà các chuỗi thời gian thể hiện năng lượng chung cao
4.5.1 Xem xét mối liên kết của cặp lãi suất – tỷ giá REER
Hình 4.5: Quang phổ Wavelet chéo theo dữ liệu chuẩn hóa lãi suất-tỷ giá
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Từ hình 4.5 ta có các nhận xét như sau:
+ Khoảng từ 8/2000 đến 6/2001: các mũi tên di chuyển đi xuống và hướng mũi tên qua phải, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái cùng pha, và lãi suất đang sớm pha hơn tại mức 2-4 tháng chu kỳ Tức là trong thời gian này, lãi suất tăng và tỷ giá hối đoái cùng tăng, tuy nhiên so với lãi suất thì tỷ giá hối đoái cần thêm 2-4 tháng để phản ánh trước những thay đổi thông tin thị trường Khi mà vào tháng 8 năm 2000, Ngân hàng Nhà nước đưa ra một cơ chế lãi suất mới trong đó lãi suất cho vay nội tệ của ngân hàng được điều chỉnh theo lãi suất cơ bản do Ngân hàng Nhà nước công bố.
Tuy nhiên, các ngân hàng không được tính lãi suất cho vay vượt quá lãi suất cơ bản cộng 0,3%/tháng đối với vốn ngắn hạn và 0,5%/tháng đối với vốn trung, dài hạn Tính tích cực của cơ chế lãi suất cơ bản này đó là: trong phạm vi biên độ cho phép, các ngân hàng giờ đây có thể định mức lãi suất cho vay khác nhau tùy theo mức độ rủi ro, chứ không còn áp dụng một mức chung cho tất cả các khách hàng như trước đây Do đó, cạnh tranh trong hệ thống các tổ chức tín dụng đã có sự gia tăng khiến cho lãi suất tiền gửi tăng lên và hiệu quả phân bổ vốn cũng được cải thiện, thu hút nguồn ngoại tệ đổ vào, gây tác động làm tăng giá nội tệ
+ Khoảng từ 3/2005-10/2005: các mũi tên sang phải và di chuyển lên trên, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái là cùng pha, tỷ giá hối đoái đang sớm pha hơn 2,5-3 tháng chu kỳ Năm 2005, đứng trước tình hình các yếu tố bất lợi như thâm hụt ngân sách của Mỹ ngày càng cao, giá dầu cao, các cơn bão lớn ảnh hưởng tới nền kinh tế
Mỹ, các nhà phân tích dự đoán rằng đồng USD sẽ bị giảm mạnh Tại Việt Nam, đồng USD có xu hướng trở nên kém hấp dẫn Mặc dù, đồng USD chiếm 65% tổng giá trị trong kho dự trữ ngoại tệ nhưng cả năm 2005 tỷ giá của đồng USD chỉ tăng 0,7%, mức khiêm tốn so với mức tăng 30,7% của vàng Mức sinh lời của đồng USD thấp hơn nhiều so với những phương thức tiết kiệm khác Khi đồng USD có xu hướng giảm giá, nhu cầu về vàng trên thế giới tăng cao trong điều kiện nguồn cung khai thác có hạn, khiến giá vàng tăng mạnh, người dân thường đổi USD lấy tiền đồng để gửi tiết kiệm hoặc mua vàng cất trữ, bởi vì mức sinh lời của USD khi gửi kỳ hạn 1 năm thấp hơn chỉ số tăng giá hàng hoá tiêu dùng là 3% (năm 2005) và so với lãi suất gửi tiết kiệm bằng đồng Việt Nam kỳ hạn 1 năm tại một số ngân hàng cổ phần thì thấp hơn 4% Trong khi đó, trong năm 2005 Ngân hàng Nhà nước 3 lần quyết định điều chỉnh tăng lãi suất tái cấp vốn và lãi suất chiết khấu, 2 lần điều chỉnh tăng lãi suất cơ bản, lãi suất tiền gửi Cụ thể, từ tháng 1/2005, lãi suất tái cấp vốn tăng từ 5,0%/năm lên 5,5%/năm và lãi suất chiết khấu từ 3,0% lên 3,5%/năm Từ tháng 2/2005 lãi suất cơ bản tăng từ 7,5%/năm lên 7,8%/năm 8 Thêm vào đó, nguồn cung USD có xu
8 Theo Tổng cục thống kê: http://www.gso.gov.vn/ hướng tăng từ kiều hối, viện trợ và đầu tư nước ngoài, khách du lịch càng làm cho sức hút của USD tại thị trường trong nước càng giảm Như vậy, trong giai đoạn này, tỷ giá hối đoái chỉ tăng nhẹ, lãi suất cũng tăng nhưng không phải chịu ảnh hưởng từ tác động của tỷ giá hối đoái mà là do các áp lực từ giá vàng tăng mạnh và các điều kiện kinh tế vĩ mô
+ Khoảng từ 2/2008-11/2008 thì các mũi tên di chuyển đi ngang và mũi tên hướng sang trái, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang ngược pha, và lãi suất đang sớm pha hơn ở mức 3,5-6 tháng Năm 2008 với nhiều các biến động bất ổn, lãi suất thay đổi tăng trong các tháng đầu năm, và giảm trong các tháng sau, do đó tác giả xem xét theo 2 giai đoạn Đầu tiên đối với gian đoạn đầu năm 2008, do các chính sách thắt chặt tiền tệ của chính phủ thông qua việc tăng lãi suất, và phát hành tín phiếu NHNN bằng VND dưới hình thức bắt buộc đối với các ngân hàng thương mại như sau: ngày 15/01/2008 chính phủ ra văn bản số 75/TTg-KTTH nhằm tăng cường biện pháp kiềm chế lạm phát bằng chính sách thắt chặt tiền tệ thông qua tăng các lãi suất chủ chốt từ 1%-2.5% Quyết định này đã ảnh hưởng đến tính thanh khoản của các ngân hàng thương mại Thêm vào đó, ngày 13/02/2008, NHNN ra Quyết định 346/QĐ-NHNN về việc phát hành tín phiếu bắt buộc với tổng giá trị tín phiếu phát hành là 20.300 tỷ đồng, kỳ hạn 364 ngày, lãi suất 7,8% Khi quyết định này đi vào thực hiện vào ngày 17/3 đã rút lượng tiền trong lưu thông một cách ép buộc và đột ngột này đã làm cho nhiều NHTM rơi vào tình trạng kém thanh khoản và phải nâng lãi suất để tăng cường huy động vốn Lãi suất huy động giai đoạn này đã bị đẩy lên đến 14%, cuộc đua lãi suất bắt đầu bùng nổ, sự leo thang của lãi suất qua đêm trên liên ngân hàng với các kỷ lục 20%, 25% liên tục bị đánh đổ, Lãi suất huy động trên thị trường tăng từ 8.5% vào tháng 1/2008 lên trên 10% vào cuối tháng 2/2008, một số ngân hàng thương mại có lãi suất cao như: DongA Bank và ABBank có lãi suất cao nhất 13,56%/năm và 13,8%/năm, SeABank tại ngày 27/2/2008 với lãi suất áp tới 14,4%/năm 9 Chính sự tăng lãi suất của chính sách thắt chặt tiền tệ của chính phủ này
9 Theo Thời báo kinh tế Việt Nam http://vneconomy.vn/tai-chinh/ đã gây áp lực làm giảm tỷ giá hối đoái, khi mà từ tháng 1 đến tháng 3 năm 2008, tỷ giá USD/VND trên thị trưởng liên ngân hàng giảm mạnh từ 16.112 đồng xuống còn 15.960 đồng Bên cạnh tác động của lãi suất, sự sụt giảm của tỷ giá hối đoái trong giai đoạn này còn chịu tác động của các nguyên nhân khác như: sụt giảm này do: thứ nhất là, thời điểm đầu năm gần Tết dương lịch, do đó lượng kiều hối chuyển về nước khá lớn (5,5 tỷ USD) Thứ hai là, do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng toàn cầu bắt nguồn từ Mỹ đã ảnh hưởng đến tâm lý của các nhà đầu tư, cộng với những thành công của nền kinh tế Việt Nam năm 2007 khi gia nhập WTO, tăng trưởng GDP cao, thị trường chứng khoán sôi động Đã làm cho Việt Nam trở thành một thị trường đầu tư hấp dẫn, FDI, FII trên đà tăng, lượng cung USD tăng mạnh trong những tháng cuối năm 2007, và các tháng đầu năm 2008, các nhà đầu tư dự đoán rằng VND sẽ tăng giá so với USD, đã tạo nên cung cầu ảo VND trên thị trường làm cho VND lên giá so với USD, làm cho tỷ giá VND/USD giảm Bên cạnh đó NHNN không thực hiện mua ngoại tệ USD nhằm hạn chế việc bơm tiền ra lưu thông, mà cho tăng biên độ tỷ giá USD/VND từ 0,75% /năm lên 1%/năm trong ngày 10/03/2008 Thứ ba là, trong thời điểm này Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ (FED) cắt giảm mạnh lãi suất USD từ 5,25% năm 2007 xuống còn 3%/năm trong năm 2008, do đó lãi suất huy động vốn USD của các ngân hàng thương mại cũng giảm xuống dưới mức 4%/năm Tỷ giá giảm mạnh, lãi suất USD thấp, lãi suất VND tăng nhanh chóng, đã khiến cho xảy ra hiện tượng thừa USD, người dân và các nhà đầu tư không còn xu hướng giữ USD như trước nữa mà chuyển sang mua vàng hoặc giữ tiền đồng để gửi tiết kiệm hưởng lãi suất cao Tuy nhiên, để đối phó với tình trạng chạy đua lãi suất trong những tháng đầu năm
2008 này, ngày 16/05/2008 NHNN đã thông qua quyết định số 16/2008/QĐ-NHNN quy định về mức trần lãi suất cho vay không vượt quá 150% lãi suất cơ bản Như vậy với mức lãi suất cơ bản tại thời điểm này là 8.75% thì mức trần lãi suất tương ứng là 13.125%
Hình 4.6 : Biểu đồ diễn biến các lãi suất chủ chốt từ đầu năm 2008 (%)
Tuy nhiên với tình hình lạm phát cao, và thực tế các ngân hàng thương mại cũng không thể huy động ở mức thấp như vậy nên NHNN đã tăng lãi suất cơ bản từ 8.75% lên 12% trong ngày 19/05/2008, sau đó lên 14% vào 11/06/2008 Sau khi có sự can thiệp của NHNN từ tháng 7/2008 lãi suất bắt đầu hạ nhiệt, và đến cuối năm lãi suất được ổn định trở về mức 9%/năm Như vậy trong giai đoạn nửa sau năm 2008, ngược lại với sự hạ nhiệt trong lãi suất thì tỷ giá lại tăng lên, do nhu cầu mua ngoại tệ trả nợ của các doanh nghiệp xuất và nhập khẩu đến kỳ hạn cao, đồng thời do sự tăng nhập khẩu vàng do chênh lệch lớn giữa giá vàng trong nước và quốc tế, cộng với sự rút vốn của các nhà đầu tư nước ngoài ra khỏi Việt Nam bằng việc bán trái phiếu chính phủ khi lo ngại tình hình kinh tế và do tình hình thanh khoản thấp trên thị trường thế giới, tăng trưởng kinh tế Mỹ đã có khởi sắc hơn trong quý 2/2008, đẩy nhu cầu mua USD chuyển vốn về nước cao Cung ngoại tệ thấp do NHNN không cho phép cho vay ngoại tệ đối với doanh nghiệp xuất khẩu theo quyết định số 09/2008/QĐ làm giảm hiện tượng doanh nghiệp xuất khẩu vay ngoại tệ bán lại trên thị trường
Như vậy có thể thấy trong giai đoạn này, lãi suất và tỷ giá di chuyển ngược pha với nhau, các thay đổi trong lãi suất đi trước sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái, tuy nhiên sự thay đổi trong tỷ giá còn chịu tác động của nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô khác bên cạnh các tác động lãi suất
+ Khoảng từ 11/2009-2/2010: các mũi tên thể hiện sự phân tán xu hướng, không cho thấy một xu hướng rõ ràng, tuy nhiên các mũi tên đều hướng sang phải, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực cùng pha tại mức 3-4 tháng Có thể lý giải cho sự biến động không rõ xu hướng này đó là: do sự điều chỉnh tỷ giá và lãi suất của NHNN trước tình hình nền kinh tế quốc gia, chứ không phải là do sự tác động của lãi suất và tỷ giá lên nhau, và phù hợp với thời gian biến động có ý nghĩa được thể hiện trên biểu đồ là khá ngắn chỉ trong vòng từ 2-3 tháng cuối năm 2009 đầu năm 2010
Lý do của sự điều chỉnh lãi suất và tỷ giá của NHNN trước tình hình biến động như sau: đứng trước biến động giá vàng cả trong nước lẫn quốc tế Tại thị trường thế giới, đầu năm 2009 với mức giá khoảng 880 USD/oz, giá vàng giao ngay thị trường thế giới đến ngày 23/12 đóng cửa ở mức gần 1.090 USD/oz, tăng xấp xỉ 24% Khiến cho giá vàng trong nước chịu tác động không kém khi tăng từ mức gần 18 triệu đồng/lượng vào đầu năm lên đến mức 26,5 triệu đồng/lượng vào tháng 12, tăng 8,5 triệu đồng/lượng, tương đương 47% 10 Do sự ảnh hưởng của cơn sốt vàng làm cho giá USD tăng mạnh từ đầu năm đến tháng 11/2009 Trước tình hình này, NHNN đã công bố cho nhập khẩu vàng nhằm giảm sức ép lên cung vàng, qua đó hạ bớt sức nóng của USD, bên cạnh đó NHNN can thiệp vào tỷ giá bằng cách điều chỉnh tỷ giá bình quân liên ngân hàng tăng 5,44% bắt đầu áp dụng từ 26/11/2009, thu hẹp biên độ tỷ giá diao dịch USD/VND từ mức 5% xuống còn 3%, và tăng lãi suất cơ bản tiền đồng lên 8% Bên cạnh đó NHNN cũng đã có chính sách hổ trợ bán ngoại tệ cho các tổ chức tín dụng đang có mức âm ngoại tệ, ban hành văn bản số 2578/TTg-KTTH ngày 30/12/2009 yêu cầu 7 tập đoàn, tổng công ty nhà nước bán ngay số ngoại tệ dưới dạng tiền gửi và các nguồn thu vãng lai cho các tổ chức tín dụng được phép hoạt
10 Theo thời báo kinh tế Việt Nam: http://vneconomy.vn/ động ngoại hối nhằm làm giảm áp lực đề nặng lên nguồn cung ngoại tệ, khiến cho ngoại tệ và lãi suất có những thay đổi bất thường trong 2 tháng cuối năm 2009
+ Khoảng từ 8/2010-12/2010: các mũi tên hướng sang trái và di chuyển lên trên ở mức 2-3 tháng chu kỳ, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang ngược pha, và lãi suất đang sớm pha hơn 2-3 tháng chu kỳ Giai đoạn này chịu tác động theo thông tư số 03/2010/TT-NHNN ngày 10/2/2010 quy định mức lãi suất tiền gửi tối đa bằng đô la Mỹ của tổ chức kinh tế (trừ tổ chức tín dụng) tại tổ chức tín dụng là 1,0%/năm Đây được coi như là một cú sốc đến các tổ chức/các nhân đang có tiền gửi bằng USD, khi mà lãi suất trước đó là 4-4.5%/năm Điều này khiến cho thị trường có xu hướng bán USD để chuyển sang VND có lãi suất cao hơn, tuy nhiên sự chuyển hướng không thực hiện một cách ồ ạt hay ngay lập tức, bởi vì chủ yếu tiền gửi USD đa số là của các doanh nghiệp xuất nhập khẩu gửi thanh toán cho các hợp đồng từ trước Và sự thay đổi trong lãi suất và tỷ giá chỉ xảy ra trong một thời gian ngắn, bên cạnh đó sự thay đổi tỷ giá không chỉ do sự tác động của sự thay đổi trong lãi suất, mà chịu tác động của các quyết định khác của ngân hàng nhà nước như:ngày 18/01/2010 Ngân hàng Nhà nước ra quyết định số 74/QĐ-NHNN giảm mạnh tỷ lệ dự trữ bắt buộc bằng ngoại tệ đối với các tổ chức tín dụng, làm tăng nguồn vốn cho các ngân hàng thương mại để cho vay USD trên thị trường
Kiểm định Wavelet cohenrence (WTC)
Khác với các biến đổi wavelet chéo sẽ xác định các vị trí mà có mức năng lượng cao, các wavelet cohenrence sẽ tìm thấy miền trong không gian tần số - thời gian các vị trí mà tại đó hai chuỗi thời gian đồng chuyển động (nhưng không nhất thiết phải có năng lượng cao)
4.6.1 Xem xét mối liên kết của cặp lãi suất – tỷ giá REER
Hình 4.9: Wavelet cohenrence theo dữ liệu chuẩn hóa lãi suất-tỷ giá hối đoái
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Từ kết quả của hình 4.9 và kết hợp so sánh các kết quả từ Wavelet chéo từ mục 4.5, ta có các nhận xét sau:
Tồn tại một số điểm trương đồng trong mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái từ kết quả của wavelet chéo với wavelet cohenrence tại một số thời gian sau đây:
+ Khoảng từ 8/2000 -1/2002: các mũi tên qua phải, và di chuyển đi xuống, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực cùng pha, và lãi suất đang sớm pha hơn tại mức 3.5-4.5 tháng chu kỳ Từ tháng 8/2000 đến tháng 5/2002, NHNN điều hành lãi suất cơ bản kèm biên độ Lãi suất cơ bản và biên độ được công bố định kỳ hàng tháng, trường hợp cần thiết, NHNN sẽ công bố điều chỉnh kịp thời Từ mức lãi suất cơ bản do NHNN công bố, TCTD ấn định lãi suất cho vay bằng nội tệ đối với khách theo nguyên tắc: lãi suất cho vay không được vượt quá mức lãi suất cơ bản cộng biên độ - do Thống đốc NHNN quy định từng thời kỳ Cơ chế này hạn chế phần nào tính thị trường của lãi suất Tuy nhiên, cơ chế lãi suất cơ bản có ưu điểm là: trong phạm vi biên độ cho phép, các ngân hàng giờ đây có thể định mức lãi suất cho vay khác nhau tùy theo mức độ rủi ro, chứ không còn áp dụng một mức chung cho tất cả các khách hàng như trước đây Do đó, cạnh tranh trong hệ thống các tổ chức tín dụng đã có sự gia tăng khiến cho lãi suất tiền gửi tăng lên và hiệu quả phân bổ vốn cũng được cải thiện, thu hút nguồn ngoại tệ đổ vào, gây tác động áp lực làm tăng giá nội tệ Kết quả từ wavelet cohenrence này là có thời gian rộng hơn so với kết quả từ wavelet chéo, tuy nhiên đều có điểm tương đồng là từ 8/2000-6/2001, và lãi suất là sớm pha hơn tỷ giá trong khoảng gần từ 3-4 tháng chu kỳ
+ Khoảng từ 5/2004-12/2005: các mũi tên sang trái và di chuyển lên trên, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái là ngược pha, và lãi suất đang sớm pha hơn tại mức 4,5-7 tháng chu kỳ Kết quả từ wavelet cohenrence này là có thời gian rộng hơn so với kết quả từ wavelet chéo, và dường như ngược lại kết quả với wavelet chéo về biến sớm pha, tuy nhiên có thể lý giải được đó là do mức độ trễ trong kết quả wavelet cohenrence lấy tại 4,5-7 tháng, trong khi đó thì wavelet chéo lại cho kết quả tại độ sớm pha 2,5-3 tháng Và theo giải thích trong kết quả wavelet chéo thì trong giai đoạn này, tỷ giá hối đoái chỉ tăng nhẹ, lãi suất cũng tăng nhưng không phải chịu ảnh hưởng từ tác động của tỷ giá hối đoái mà là do các áp lực từ giá vàng tăng mạnh và các điều kiện kinh tế vĩ mô Do đó các biến động giữa hai biến này không thống nhất giữa hai phương pháp là phù hợp
+ Khoảng từ 7/2007-9/2009: các mũi tên đi ngang và di chuyểnsang trái, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực là ngược pha, lãi suất đang sớm pha hơn 4- 7,5 tháng chu kỳ Kết quả này là khá tương tự với kết quả tại wavelet chéo, tuy nhiên mức sớm pha của wavelet cohenrence là 4-7,5 tháng, rộng hơn so với mức 3,5-6 tháng tại kết quả từ wavelet chéo Như vậy có thể rút ra kết quả thống nhất từ hai phương pháp cho giai đoạn này đó là: lãi suất và tỷ giá di chuyển ngược pha với nhau, các thay đổi trong lãi suất đi trước sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái, tuy nhiên sự thay đổi trong tỷ giá còn chịu tác động của nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô khác bên cạnh các tác động từ lãi suất
Tồn tại một số điểm khác biệt trong mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái từ wavelet cohenrence với kết quả của wavelet chéo tại một số thời gian sau đây:
+ Khoảng từ 9/2003-11/2003: các mũi tên sang phải và di chuyển lên trên, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực là cùng pha, và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang sớm pha hơn tại mức 3-4 tháng chu kỳ Khoảng từ tháng 4/2014-12/2014: các mũi tên hướng sang trái và di chuyển đi xuống tại mức 2-2.5 tháng chu kỳ, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang ngược pha, và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang sớm pha 2-2.5 tháng chu kỳ Tuy nhiên, qua đồ thị ta có thể thấy rằng biến động trong các mũi tên của các mối quan hệ này chưa thực sự rõ ràng để chỉ ra các xu hướng, và chỉ tồn tại trong một thời gian quá ngắn
+ Bên cạnh đó, có một số khoảng thời gian có độ trễ pha/sớm pha dài hạn như sau: Khoảng từ 3/2002 -10/2004: các mũi tên qua trái, và di chuyển lên trên, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang ngược pha, và lãi suất đang sớm pha hơn tại mức 12-20 tháng chu kỳ Khoảng từ 3/2007 – 5/2010: các mũi tên đi xuống và hướng sang trái, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang ngược pha, và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang sớm pha hơn ở mức 32-40 tháng chu kỳ Khoảng từ 11/2008-1/2012: các mũi tên hướng sang phải và di chuyển xuống dưới, ở mức từ 16-10 tháng chu kỳ, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang ngược pha, và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực sớm pha hơn Khoảng từ tháng 9/2012-11/2013: các mũi tên hướng sang phải và di chuyển đi xuống tại mức 8-14 tháng chu kỳ, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang cùng pha, và lãi suất đang sớm pha 8-14 tháng chu kỳ Khoảng từ tháng 3/2012-11/2013: các mũi tên hướng sang phải và di chuyển đi xuống tại mức 8-15 tháng chu kỳ, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái đang cùng pha, và lãi suất đang sớm pha 8-15 tháng chu kỳ Tuy nhiên các thời gian có độ sớm pha/trễ pha quá dài như các chu kỳ này sẽ rất khó để có ý nghĩa trong thực tiễn, do đó bài nghiên cứu tập trung vào các tác động với độ trễ trong ngắn hạn hơn là các tác động với chu kỳ độ sớm pha/ trễ pha dài hạn này
4.6.2 Xem xét mối liên kết của cặp tỷ giá REER –giá chứng khoán VNINDEX:
Hình 4.10: Wavelet cohenrence dữ liệu chuẩn hóa tỷ giá hối đoái - giá chứng khoán
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Từ kết quả của hình 4.10 và kết hợp so sánh các kết quả từ Wavelet chéo từ mục 4.5.2, ta có các nhận xét sau:
Tồn tại một số điểm trương đồng trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán từ kết quả wavelet chéo với kết quả wavelet cohenrence tại như sau:
+ Khoảng 6/2004-12/2004: các mũi tên qua phải, và di chuyển lên trên, cho thấy tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán là cùng pha, và giá chứng khoán đang sớm pha hơn tại mức 3-4 tháng chu kỳ Kết quả này là khá giống với kết quả từ wavelet chéo về khung thời gian, độ sớm pha của giá chứng khoán Như vậy kết hợp kết quả từ 2 phương pháp cho giai đoạn này thì nhìn chung chỉ số Vnindex tăng trong thời gian này, thị trường Việt Nam trở nên hấp dẫn thu hút vốn đầu tư từ nước ngoài, nhu cầu VND tăng, tác động áp lực lên thay đổi trong tỷ giá
+ Khoảng từ 2/2008-4/2008: các mũi tên sang trái và di chuyển đi lên, cho tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán là ngược pha, và tỷ giá hối đoái đang sớm pha hơn tại mức 6-6.5 tháng chu kỳ Và trong khoảng thời gian từ 11/2008 – 5/2009: các mũi tên đi lên và hướng sang trái, cho thấy tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán là ngược pha, và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang sớm pha hơn ở mức 2-3 tháng chu kỳ Kết quả này là tương đồng với kết quả từ wavelet chéo cho khoảng thời gian 2/2008-5/2009, khi chịu tác dụng từ những biện pháp kiềm chế lạm phát, thắt chặt tiền tệ ngay từ quý 1/2008 đã tạo nên cú sốc thanh khoản và lan tỏa đến toàn bộ thị trường tài sản, lãi suất tăng nhanh, tỷ giá hối đoái biến động tăng mạnh Do các tác động của vĩ mô trong và ngoài nước, và các chính sách thắt chặt tiền tệ trong giai đoạn này, giá bất động sản bắt đầu đảo chiều giảm, các nhà đầu tư nước ngoài rút vốn ào ạt, và thị trường chứng khoán Việt Nam rơi vào sụt giảm
Tồn tại một số điểm khác biệt trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán từ wavelet cohenrence với kết quả của wavelet chéo tại một số thời gian sau đây:
+ Khoảng từ 3/2014-12/2014: các mũi tên hướng sang trái và đi xuống, ở mức từ 2-3 tháng chu kỳ, cho thấy tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán là ngược pha, và giá chứng khoán là sớm pha hơn Tuy nhiên, qua đồ thị ta có thể thấy rằng biến động trong các mũi tên của các mối quan hệ này chưa thực sự rõ ràng để chỉ ra các xu hướng, và chỉ tồn tại trong một thời gian quá ngắn Và bên cạnh đó trong biểu đồ cũng cho thấy thời gian này chịu tác động của ảnh hưởng góc biên, do đó ý nghĩa từ mối quan hệ này chưa thực sự thuyết phục Hơn nữa, năm 2014 là năm thị trường chứng khoán chịu nhiều các tác động từ những yếu tố bên ngoài hơn, mà tiêu biểu nhất là sự kiện biển Đông và những đột biến của giá dầu thế giới Bằng chứng là: "Sự kiện biển Đông" bắt đầu tác động đến thị trường từ cuối tháng 4, chính là thời điểm VN-Index đã sụt giảm hơn 11%, rơi xuống mức thấp nhất 508,51 điểm, HNX-Index giảm hơn 13%, còn 68,74 14 điểm
+ Trong khoảng thời gian khác như: khoảng từ 3/2007-1/2008: các mũi tên sang trái và di chuyển đi lên, cho tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán đang là ngược pha, và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang sớm pha hơn tại mức 8-11 tháng chu kỳ Khoảng từ 8/2013 – 4/2014: các mũi tên đi lên và hướng sang phải, cho thấy tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán là cùng pha, và giá chứng khoán đang sớm pha hơn ở mức 7-8,5 tháng chu kỳ Khoảng từ 6/2004 – 3/2012: các mũi tên đi xuống và hướng sang trái, cho thấy tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán là ngược pha, và chỉ số giá chứng khoán đang sớm pha hơn ở mức 30-64 tháng chu kỳ Tuy nhiên thời gian sớm pha/trễ pha quá dài như các chu kỳ này sẽ rất khó để có ý nghĩa trong thực tiễn, do đó bài nghiên cứu tập trung vào các tác động với độ trễ trong ngắn hạn hơn là các tác động với chu kỳ độ trễ dài hạn này
4.6.3 Xem xét mối liên kết của cặp lãi suất – chỉ số giá chứng khoán VNINDEX:
Từ kết quả của hình 4.11 và kết hợp so sánh các kết quả từ Wavelet chéo từ mục 4.5.3, ta có các nhận xét sau:
14 Số liệu theo Thời Báo Kinh Tế Sài Gòn
Tồn tại một số điểm trương đồng trong mối quan hệ giữa lãi suất và giá chứng khoán từ kết quả wavelet chéo với kết quả wavelet cohenrence tại một số thời gian sau:
So sánh kết quả kiểm định của hai mô hình VAR và Wavelet
Kết quả từ mô hình tự hồi quy vectơ VAR:
Đầu tiên thu được từ kiểm định Granger ta có thể thấy: Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER tác động nhân quả Granger lên lãi suất IR, và lãi suất IR tác động nhân quả Granger ngược lại lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER ở cùng mức ý nghĩa 5% Giá chứng khoán VNINDEX và lãi suất IR không tác động nhân quả lên nhau Giá chứng khoán VNINDEX và tỷ giá hối đoại thực hiệu lực không tác động nhân quả lên nhau
Tiếp theo từ bảng kết quả đồng liên kết mục 4.4 ở trên, ta có thể thấy là không có mối liên hệ đồng liên kết trong dài hạn của ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER, giá chứng khoán VNINDEX
Như vậy, nếu kết hợp kết quả này với các kết quả của phần tổng quan tài liệu nghiên cứu trước đây tại các quốc gia mới nổi trên thị trường thế giới, thì có thể nhìn thấy điểm chung đó là: không tồn tại một mối liên kết dài hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái, và giá chứng khoán Và các mối liên kết ngắn hạn thường được tìm thấy là yếu, không rõ ràng
Kết quả từ mô hình wavelet:
+ Thứ nhất theo phương pháp wavelet chéo: Các mối quan hệ động giữa ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán được thể hiện rõ qua mức năng lượng biến động cao của giai đoạn khủng hoảng (thuộc khoảng thời gian 3/2007 - 7/2010) Những giai đoạn ổn định của nền kinh tế thì các mối liên kết giữa ba biến không xuất hiện Như vậy, bước đầu có thể thấy kết quả này là khá phù hợp với các bài nghiên cứu trước đây của các tác giả trên thế giới thực hiện cho các thị trường mới nổi Qua các biểu đồ ta có thể thấy chỉ có một sự đồng liên kết ngắn hạn diễn ra trong khoảng thời gian năm năm 2008, ở mức 2-6 tháng chu kỳ, lãi suất sớm pha so với giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán VININDEX sớm pha so với tỷ giá hối đoái Hàm ý tại thời điểm này, đó là các chính sách thắt chặt tiền tệ năm
2008 đã dẫn đến các cuộc chạy đua lãi suất, đã tạo nên cú sốc thanh khoản và lan tỏa đến toàn bộ thị trường tài sản Giá bất động sản bắt đầu đảo chiều giảm, và thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức bước vào một chu kỳ sụt giảm do lo ngại bất ổn vĩ mô Các nhà đầu tư nước ngoài đẩy mạnh rút vốn, nhu cầu mua ngoại tệ tăng, gây áp lực lên tỷ giá Các biến động còn lại có mối liên kết ở mức 32- 48 tháng từ 3/2007 -7/2010, tuy nhiên mối biến động này không có nhiều ý nghĩa đem lại, bởi độ lệch pha 32-48 tháng là quá lớn Do đó, có thể nói các đồng chuyển động thu được là các mối liên kết trong ngắn hạn, và khá yếu, không rõ ràng
+ Thứ hai: Các liên kết trong dài hạn giữa ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, giá chứng khoán là không được tìm thấy trong kết quả của các biến đổi wavelet chéo và wavelet cohenrence
Như vậy, từ hai kết quả từ hai mô hình trên, ta có thể thấy sự tương đồng trong kết quả đem lại từ cùng một bộ dữ liệu Cho thấy mô hình wavelet là phù hợp khi thực hiện cho thị trường Việt Nam Hơn nữa, các biểu đồ đường sóng wavelet còn có thể cho ta biết được diễn biến của các mối liên kết này theo thời gian cụ thể trên biểu đồ, cũng như cái nhìn toàn cục cho nền kinh tế.