Tác động của kênh lãi suất đến chính sách tiền tệ của Việt Nam

ThS. Nguyễn Thị Kiều Nga

(Taichinh) - Chính sách tiền tệ giữ vai trò quan trọng nhằm thúc đẩy nền kinh tế tăng trưởng bền vững. Để điều tiết nền kinh tế, các nhà hoạch định chính sách phải có đánh giá chính xác về những ảnh hưởng của chính sách tiền tệ. Kết quả nghiên cứu của bài viết góp phần khẳng định và làm rõ vai trò và tác động của chính sách tiền tệ đối với việc kiềm chế lạm phát và điều tiết kinh tế vĩ mô của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
Ảnh minh họa. Nguồn: InternetẢnh minh họa. Nguồn: Internet

Tổng quan về các kết quả nghiên cứu trước đây

Truyền dẫn chính sách tiền tệ là một vấn đề được đưa ra nghiên cứu sâu rộng, đặc biệt là kể từ bài viết chuyên đề của Bernanke vào năm 1986, trong đó cung cấp cách giải thích khác là nguồn gốc thực tế và danh nghĩa của giá để giải thích mối quan hệ giữa thu nhập và tiền. Tuy nhiên, những phát hiện về hiệu quả từ các kênh khác nhau của truyền dẫn là một vấn đề chưa được giải quyết.

Vì những quan điểm tương phản, để hiểu rõ hơn về truyền dẫn chính sách tiền tệ, Frederic S.Mishkin (1996) đã hệ thống cái nhìn bao quát và đầy đủ về các cơ chế truyền dẫn này trong công trình nghiên cứu “The Channels of Monetary Transmission Lessons for Monetary Policy”. Kết quả nghiên cứu được tóm tắt như sau:

- Kênh lãi suất truyền thống: Kênh lãi suất là kênh cơ bản, quan điểm của phái Keynes với mô hình IS-LM phát biểu rằng, khi nới lỏng chính sách tiền tệ, lãi suất thực giảm ( ir↓), do đó làm giảm chi phí vốn, dẫn đến tăng chi tiêu cho đầu tư (I↑), từ đó dẫn đến tăng tổng cầu và tăng sản lượng (Y↑).

Một điểm quan trọng của kênh lãi suất này là nhấn mạnh vào lãi suất thực hơn lãi suất danh nghĩa khi lãi suất có ảnh hưởng tới đến quyết định của doanh nghiệp và người tiêu dùng. Việc lãi suất thực có tác động đến chi tiêu chứ không phải là lãi suất danh nghĩa. Khi lãi suất danh nghĩa ở mức 0%, sự mở rộng cung tiền tệ (M↑) có thể tăng mức giá dự kiến (Pe↑) khiến lạm phát dự kiến tăng

qua đó giảm mức lãi suất thực (ir↓); ngay cả khi lãi suất danh nghĩa cố định ở 0%, vẫn khuyến khích chi tiêu thông qua kênh truyền dẫn bằng lãi suất đã nêu ở trên. Vì vậy, cơ chế này chỉ ra rằng chính sách tiền tệ vẫn có thể có hiệu quả ngay cả khi lãi suất danh nghĩa bị đẩy xuống 0%.

- Những kênh giá tài sản khác: Một số quan điểm phê phán phái trọng tiền đối với thuyết IS-LM trong phân tích những tác động của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế cho rằng, nó chỉ tập trung chủ yếu vào giá của một loại tài sản là tiền tệ, tức là lãi suất, mà không đề cập đến giá của các tài sản khác. Bên cạnh trái phiếu, có hai loại tài sản chính được quan tâm đặc biệt trong lý thuyết về cơ chế truyền dẫn là ngoại hối và cổ phiếu.

- Các kênh tín dụng: Có 2 kênh truyền dẫn tiền tệ cơ bản đều xuất phát từ kết quả của vấn đề thông tin không cân xứng trong thị trường tín dụng là: Kênh cho vay ngân hàng và kênh bảng cân đối tài sản.

Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu được thống kê theo quý trong giai đoạn từ quý I/2000 đến quý IV/2014. Dữ liệu gồm 5 biến sau đây:

GDP: Tổng sản phẩm quốc dân (tỷ VND). Nguồn dữ liệu: Thống kê các chỉ tiêu tài chính quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF).

CPI: Chỉ số giá tiêu dùng (năm gốc 2005). Nguồn dữ liệu: Thống kê các chỉ tiêu tài chính quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF).

M2: Cung tiền M2 (tỷ VND). Nguồn dữ liệu: Thống kê các chỉ tiêu tài chính quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF).

LSCB: Lãi suất cơ bản (%). Nguồn: Website của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

LSTCV: Lãi suất tái cấp vốn (%). Nguồn: Website của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu này ứng dụng mô hình SVAR đối với 4 biến y1, y2, y3, y4 tương ứng với 4 biến tổng quát là sản lượng, lạm phát, lãi suất chính sách và cung tiền. Khi sử dụng mô hình SVAR để nghiên cứu thực nghiệm, thứ tự các biến là quan trọng nên dựa vào bài nghiên cứu của Deepak Mohanty (2012), thứ tự các biến như sau: Sản lượng, lạm phát, lãi suất chính sách và cung tiền.

Cấu trúc biến này giả định rằng, những cú sốc sản lượng thực tế là ngoại sinh, đồng thời cũng không bị ảnh hưởng bởi các biến khác trong mô hình. Lạm phát được giả định bị ảnh hưởng bởi những cú sốc sản lượng thực tế nhưng không phải bởi những cú sốc khác. Lãi suất chính sách được giả định bị ảnh hưởng đồng thời bởi cả cú sốc đầu ra và cú sốc giá. Cuối cùng, cung tiền (hoặc tín dụng) được giả định bị ảnh hưởng, đồng thời bởi những cú sốc sản lượng thực tế những cú sốc giá và những cú sốc chính sách tiền tệ. Như vậy, mối quan hệ giữa các cú sốc được áp đặt như sau:

ảnh 2
Đối với dữ liệu ở Việt Nam, tác giả sử dụng biến GDP như là một đại diện cho biến sản lượng, CPI đại diện cho biến lạm phát, biến lãi suất chính sách sử dụng hai biến thể, đó là lãi suất cơ bản và lãi suất tái cấp vốn và cuối cùng sử dụng cung tiền rộng M2 để đại diện cho biến cung tiền. Dựa theo Mohanty (2012) và Balkovskaya (2012), các biến đều được sử dụng dưới dạng log, riêng đối với biến GDP theo quý được hiệu chỉnh loại bỏ tính mùa vụ bằng X12_ARMA.

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

Kết quả kiểm định tính dừng cho chuỗi dữ liệu

Như đã trình bày trong phần lý thuyết mô hình, việc kiểm định tính dừng nhằm mục đích đảm bảo việc sử dụng mô hình SVAR là hợp lý và đáng tin cậy. Trong trường hợp chuỗi dữ liệu hay các sai phân của nó không dừng, mô hình SVAR sẽ không thể sử dụng được. Bài nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định tính dừng của các biến qua kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) test. Đầu tiên, chúng ta sẽ kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu gốc đã được lấy logarit, kết quả như bảng 1:

Giả thuyết H0 của kiểm định này là chuỗi Y có nghiệm đơn vị (chuỗi không dừng), nếu giá trị tuyệt đối của t - statistic ADF test lớn hơn giá trị tuyệt đối của giá trị t tra bảng (Test critical values) và p-value < 0,01 thì bác bỏ H0, tức là chuỗi dừng.

Trong 5 chuỗi dữ liệu sử dụng, theo kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Unit root test, T – Statistic ADF test > Test Critical values với mức ý nghĩa 5%, do đó, kết luận tất cả chuỗi dữ liệu gốc đều không dừng. Sau đó, tiến hành lấy sai phân từng chuỗi và lần lượt kiểm định tính dừng của từng chuỗi. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị như sau:

ảnh 3
Từ bảng kết quả trên, có thể kết luận chuỗi L_GDP_SA và L_M2 dừng ở sai phân bậc 2 với mức ý nghĩa 1%, các chuỗi còn lại là L_CPI, L_LSCB, L_LSTCV dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%. Dựa trên kết quả kiểm định này, những bước định lượng tiếp theo, nghiên cứu sẽ không sử dụng các chuỗi gốc để ước lượng mà sẽ sử dụng những chuỗi đã lấy sai phân để ước lượng, cụ thể sẽ sử dụng 5 chuỗi sau:

D_L_GDP_SA: Sai phân bậc 2 của logarit chuỗi GDP có hiệu chỉnh mùa vụ.

ảnh 4
D_L_CPI: Sai phân bậc 1 của logarit chuỗi CPI.

D_L_LSCB: Sai phân bậc 1 của logarit chuỗi CPI .
D_L_LSTCV: Sai phân bậc 1 của logarit chuỗi LSTCV.
D_L_M2: Sai phân bậc 2 của logarit chuỗi M2.

ảnh 5

Lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình VAR rút gọn

Tiếp theo, nghiên cứu thực hiện quan sát tối đa là 8 trễ để tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mô hình. Với nhiều tiêu chí đánh giá khác nhau, việc lựa chọn trễ là thực sự khó khăn. Nghiên cứu sẽ tiến hành lựa chọn độ trễ dựa trên số lượng các tiêu chí chấp nhận độ trễ đó. Theo đó, dựa vào Bảng 3, chúng ta nhận thấy, tiêu chuẩn SC lựa chọn 3 trễ cho mô hình, tiêu chuẩn FPE, LR, AIC, HQ đều lựa chọn 4 trễ cho mô hình. Như vậy, độ trễ tối ưu của mô hình là 4.

Ước lượng mô hình SVAR

Như trong phần phương pháp nghiên cứu đã trình bày, chúng ta cần ước lượng mối quan hệ giữa cú sốc et trong dạng SVAR rút gọn và cú sốc et trong mô hình SVAR: A.et = B.t

Tuy nhiên, để ước lượng được mối quan hệ này chúng ta cần áp đặt những hạn chế, dựa vào bài nghiên cứu của Mohanty (2012), tác giả chọn loại áp đặt Short-run, ma trận A là ma trận đơn vị, ma trận B là ma trận tam giác dưới.

ảnh 6
Dựa vào bảng kết quả trên, mối quan hệ trực giao được viết lại là: ety1= 0,004835  ty1 ety2 = -0,0054697.   ty1 + 0,099018.   ty2 ety3 = -0,008119.   ty1 + 0,005634. ty2 + 0,014135. ty3 ety4 = 0,012542.  ty1 + (-0,006485). ty2 + (-0,015109). ty3

Kết luận và khuyến nghị

Lãi suất là một công cụ chính sách tiền tệ mạnh và đã được nghiên cứu ở nhiều nước phát triển trên thế giới. Ở Việt Nam, cơ chế điều hành lãi suất có sự thay đổi qua nhiều giai đoạn. Từ giữa tháng 5/2008 đến nay, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam áp dụng cơ chế điều hành lãi suất cơ bản.

Nhờ vào mô hình tự hồi quy vector cấu trúc (SVAR) theo quý với dữ liệu của Việt Nam giai đoạn 2000-2014, bài viết đưa ra bằng chứng rằng, lãi suất chính sách có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP và lạm phát. Cụ thể là tác động nghịch biến đến tăng trưởng GDP với độ trễ là 3 quý và tác động làm giảm lạm phát với độ trễ là 2 quý.

Như vậy, việc điều hành linh hoạt lãi suất cơ bản, vừa là công cụ điều tiết thị trường, vừa là động thái phát tín hiệu về chủ trương của Chính phủ và giải pháp điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước là “thắt chặt” hay “nới lỏng” tiền tệ, đã và đang trở thành một chỉ số kinh tế quan trọng trên thị trường tài chính tiền tệ, được các doanh nghiệp, người dân, nhà đầu tư trong và ngoài nước, các ngân hàng thương mại quan tâm, theo dõi, dự báo và có phản ứng khá nhanh nhạy, tích cực về hoạt động đầu tư, tiết kiệm và tiêu dùng.

Kết quả này như là một bằng chứng thực tế thể hiện được vai trò và những tác động tích cực của chính sách tiền tệ đối với việc kiềm chế lạm phát và điều tiết kinh tế vĩ mô của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Tài liệu tham khảo

1. Acosta-Ormaechea, Santiago and David Coble [2011]. “Monetary transmission in dollarized and non-dollarized economies: The cases of Chile, New Zealand, Peru and Uruguay”, IMF Working Paper No.11/87, International Monetary Fund;

2. Nguyễn Phi Lân (2005), Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định lượng, Vụ Dự báo, thống kê tiền tệ - Ngân hàng Nhà nước;

3. Nguyễn Ngọc Bảo, Ngân hàng Nhà nước.  “Một số vấn đề về cơ chế điều hành lãi suất hiện nay của Ngân hàng Nhà nước đối với ổn định thị trường tiền tệ”.

Bài đăng trên tạp chí Tài chính kỳ II tháng 11/2016

Bình luận

Ý kiến của bạn sẽ được biên tập trước khi đăng. Xin vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
  • tối đa 150 từ
  • tiếng Việt có dấu

Cùng chuyên mục