cũng có tác động trong ngắn hạn đến việc điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn sau mỗi cú sốc. Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh (weak exogeneity restriction test) sẽ xem xét loại bỏ các biến không có tác động ngắn hạn hoặc có tác động rất yếu đến cân bằng trong dài hạn giữa các biến.
Kiểm định giới hạn biến ngoại sinh
Một biến được kiểm định là biến ngoại sinh yếu là khi loại bớt biến đó trong mô hình sẽ không ảnh hưởng đến tương quan dài hạn giữa các biến.
Với hai phương trình đồng tích hợp, giả thuyết kiểm định giới hạn biến ngoại sinh yếu với mỗi hệ số 19ª, trong đó = 1,2 và « = 1,2, … ,6 cho mỗi biến trong mô hình VECM được thiết lập như sau:
= hk 9.:1 = 1 = 0
Ÿ 2 55 5Q
2
=¡¡: 1Q5 = 1QQ = 0
2
=¡ 15 = 1Q = 0
2
=¡¢: 1‚5 = 1‚Q = 0
2
=£¤£: 1—5 = 1—Q = 0
2
œ = ¤£ : 1˜5 = 1˜Q = 0
Bác bỏ giả thuyết =2 nếu giá trị thống kê ¥Q lớn hơn giá trị tới hạn ¥Q
.i.9 .9j jh9.9ji¦
với bậc tự do là 2 – số phương trình đồng tích hợp hoặc giá trị W − §¨T nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 5%.
Với mỗi giả thuyết nêu trên, sử dụng phần mềm Eviews cung cấp kết quả kiểm
định giới hạn biến ngoại sinh được trình bày tại bảng 3.8 dưới đây:
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định giới hạn biến ngoại sinh
CREDIT | RR | RC | RL | IPI_TC | CPI | |
Weak exogeneity test | 9,13** | 12,48*** | 0,66 | 35,69*** | 10,79*** | 6,00** |
[0,01] | [0,00] | [0,71] | [0,00] | [0,00] | [0,04] |
Có thể bạn quan tâm!
-
Diễn Biến Tăng Trưởng Kinh Tế, Lạm Phát Và Tăng Trưởng Tín Dụng Hàng Năm -
Thiết Lập Mô Hình Xác Định Kênh Truyền Dẫn Tín Dụng Ngân Hàng Ở Việt Nam -
Kiểm Định Lựa Chọn Bước Trễ Tối Ưu Và Phương Trình Đồng Tích Hợp -
Tác Động Của Các Cú Sốc Chính Sách Tiền Tệ -
Gợi Ý Điều Hành Chính Sách Tiền Tệ Thông Qua Kênh Tín Dụng Ngân Hàng -
Phân tích kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Việt Nam: Tiếp cận bằng mô hình VECM - 14
Xem toàn bộ 138 trang tài liệu này.
Giá trị thống kê với bậc tự do 2:
Mức 10%: 4,605
Mức 5%: 5,991
Mức 1%: 9,210
Chú thích: *, **, *** trình bày ý nghĩa thống kê ở mức tương ứng 10%, 5% và 1%.
jh9.9ji¦
.i.9 .9j
Nhìn vào Bảng 3.8 thấy rõ không thể bác bỏ giả thuyết =2 với các biến lãi suất cho vay, tỉ lệ dự trữ bắt buộc, chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Tín dụng vẫn có tác động trong ngắn hạn ở mức ý nghĩa thống kê 5%. Ngược lại, giá trị thống kê ¥Q của lãi suất cho vay tái cấp vốn nhỏ hơn giá trị phê phán ¥Q2 = 4,605 với mức ý nghĩa thống kê 10%. Như vậy, lãi suất cho vay tái cấp vốn không ảnh hưởng đến cung, cầu tín dụng trong ngắn hạn. Do đó, trong mô hình hiệu chỉnh sai số, lãi suất cho vay tái cấp vốn được xử lý bằng không khi xem xét quá trình điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn sau tác
động của mỗi cú sốc. Kiểm định biến ngoại sinh không thể bác bỏ phạm vi ảnh hưởng của chỉ số giá tiêu dùng lên cung-cầu tín dụng. Từ đây, tín dụng cung cấp thông tin định hướng lạm phát trong tương lai.
Như vậy, kiểm định loại bỏ biến dài hạn đã khẳng định giữa 6 biến (dư nợ tín dụng, lãi suất cho vay, tỉ lệ DTBB, lãi suất cho vay tái cấp vốn, chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng) trong mô hình tồn tại mối quan hệ trong không gian dài hạn. Điều này có nghĩa cả 6 biến đều thỏa mãn điều kiện xuất hiện trong phương trình dài hạn của mô hình VECM. Tiếp tục, kiểm định loại biến ngoại sinh đã chỉ ra lãi suất cho vay tái cấp vốn tác động rất yếu đến các biến còn lại trong mô hình VECM. Điều này có nghĩa, lãi suất cho vay tái cấp vốn sẽ được loại bỏ trong phương trình hiệu chỉnh sai số của mô hình VECM. Từ đây, các điều kiện tiên quyết để áp dụng mô hình VECM trong việc xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam.
3.4. Kiểm định sự tồn tại kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam
3.4.1. Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn đồng tích hợp
Kiểm định loại bỏ biến trong dài hạn và kiểm định giới hạn biến ngoại sinh đã cung cấp cơ sở xác định không loại bỏ biến trong không gian mối quan hệ dài hạn và xác thực biến chỉ số sản xuất công nghiệp không có tác động đến cung cầu tín dụng trong ngắn hạn. Tuy nhiên, mô hình VECM được sử dụng để ước lượng hàm cung cầu tín dụng với mục đích xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam cần phải sử dụng kết hợp cả hai điều kiện kiểm định nêu trên. Do vậy, kiểm định chung giữa kiểm định loại biến trong dài hạn và kiểm định giới hạn biến ngoại sinh trong mô hình VECM được định nghĩa như sau:
=2: e¡¡ = e£¤£ = 1¡ = 1¡ = 0
5 Q 5 Q
Giả thuyết trên có ngụ ý rằng nếu kết quả ước lượng không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết =2, thì hàm cầu tín dụng, e5, không bị tác động bởi công cụ chính sách tiền tệ là tỉ lệ dự trữ bắt buộc; trong khi hàm cung tín dụng, eQ, không bị tác động bởi các hoạt động của nền kinh tế. Hơn nữa, giả thuyết =2 không bị bác bỏ thì chỉ số
sản xuất công nghiệp trong ngắn hạn không ảnh hưởng đến mối quan hệ dài hạn giữa
.i.9 .9j
các biến. Thực hiện kiểm định thông qua Eviews chỉ ra với hai phương trình đồng tích hợp và giá trị thống kê ¥Q2 =0,6624 nhỏ hơn giá trị phê phán
.i.9 .9j
¥Q2 =4,605 ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Như vậy, kết quả kiểm định chỉ ra không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết =2về sự kết hợp kiểm định loại bỏ biến trong dài hạn và giới hạn biến ngoại sinh trong ngắn hạn.
Từ kết quả kiểm định chung giữa kiểm định loại biến trong dài hạn và kiểm định giới hạn biến ngoại sinh, các ràng buộc được thiết lập và chuẩn hóa biến dư nợ tín dụng để xác định hàm cung, hàm cầu được định nghĩa như sau:
e¡¡ = e£¤£ = 1¡ = 1¡ = 0
5 Q 5 Q
®
e hk 9. = e hk 9. = 1
5 Q
Dựa trên các ràng buộc nêu trên và sử dụng phần mềm Eviews để thực hiện ước lượng mô hình VECM và chuẩn hóa biến dư nợ tín dụng và đạt được kết quả như sau:
Bảng 3.9: Kết quả ước lượng hàm cung, cầu tín dụng ngân hàng
Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): 2001M05 2014M12
Included observations: 164 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegration Restrictions:
B(1,1)=1, B(2,1)=1, B(1,2)=0, B(2,5)=0, A(3,1)=0, A(3,2)=0
Convergence achieved after 208 iterations. Restrictions identify all cointegrating vectors LR test for binding restrictions (rank = 2):
0.662425 | |
Probability | 0.718052 |
Cointegrating Eq: | CointEq1 CointEq2 |
CREDIT(-1) | 1.000000 1.000000 |
RR(-1) | 0.000000 -1.805375 |
(0.25782) | ||||||
[-7.0024] | ||||||
RC(-1) | 9.120486 14.60771 | |||||
(1.5760) (2.5000) | ||||||
[5.7869] [5.8428] | ||||||
RL(-1) | -14.60773 -22.62167 | |||||
(1.5931) (2.5222) | ||||||
[-9.1688] [-8.9687] | ||||||
IPI_TC(-1) | -0.445337 0.000000 | |||||
(0.03384) | ||||||
[-13.158] | ||||||
CPI(-1) | -2.362787 -2.929961 | |||||
(0.0631) (0.0773) | ||||||
[-37.429] [-37.886] | ||||||
C | -0.401566 0.848674 | |||||
Error Correction: | D(CREDI T) D(RR) | D(RC) | D(RL) | D(IPI_TC) D(CPI) | ||
CointEq1 | 0.106946 -0.090968 | 0.000000 | 0.026657 | 0.012708 0.016898 | ||
(0.03168) (0.02647) | (0.00000) | (0.02202) | (0.00409) (0.01273) | |||
[ 3.37576] [-3.43636] | [NA] | [ 1.21059] | [ 3.10602] [ 1.32729] | |||
CointEq2 | -0.064110 0.060582 | 0.000000 -0.001930 -0.007454 -0.013425 | ||||
(0.01970) (0.01646) | (0.00000) (0.01369) (0.00254) (0.00792) | |||||
[-3.25443] [ 3.68039] | [NA] [-0.14094] [-2.92990] [-1.69593] | |||||
R-squared | 0.666816 | 0.379642 | 0.375669 | 0.560666 | 0.986555 | 0.811483 |
Adj. R-squared | 0.620217 | 0.292878 | 0.288350 | 0.499220 | 0.984675 | 0.785117 |
Sum sq. resids | 0.007098 | 0.004837 | 0.005091 | 0.003689 | 0.000115 | 0.001345 |
S.E. equation | 0.007045 | 0.005816 | 0.005967 | 0.005079 | 0.000898 | 0.003067 |
F-statistic | 14.30964 | 4.375600 | 4.302256 | 9.124618 | 524.6519 | 30.77770 |
Log likelihood | 591.2161 | 622.6581 | 618.4599 | 644.8851 | 928.9589 | 727.6164 |
Akaike AIC | -6.953854 -7.337294 -7.286097 -7.608354 -11.07267 -8.617274 | |||||
Schwarz SC | -6.556920 -6.940360 -6.889163 -7.211420 -10.67573 -8.220340 | |||||
Mean dependent | 0.020043 -0.000122 -1.83E-05 -8.84E-05 0.009018 0.006779 | |||||
S.D. dependent | 0.011432 0.006916 0.007073 0.007177 0.007258 0.006616 | |||||
Determinant resid
covariance (dof adj.) 7.91E-30
covariance
Log likelihood 4165.688
Akaike information criterion -49.11815 Schwarz criterion -46.50973
Dựa trên kết quả ước lượng từ Bảng 3.9, phương trình cung - cầu tín dụng được viết như sau (giá trị trong ngoặc vuông phản ánh giá trị thống kê 7 − ©7¨7 ©7 €©):
Ÿ= 0,401 − 9,120RC
+ 14,607 RL + 0,445 IPI_TC
+ 2,362 CPI
a5,78b
a9,16b
a13,15b
a37,42b
=
1,805 RR
œ a7,00b −
14,607 RC a5,84b +
22,621 RL a8,96b +
2,929 CPI a37,88b −
0,848
Phương trình thứ nhất được xác định là hàm cầu trong kênh tín dụng ngân hàng. Các hệ số ước lượng đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Cầu tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa cầu tín dụng và lãi suất cho vay không được như kỳ vọng từ lý thuyết: lãi suất tăng thì cầu tín dụng giảm. Kết quả ước lượng chỉ ra hoạt động kinh tế không phải là nhân tố trọng yếu tác động đến cầu tín dụng, và không mong đợi như ước lượng từ De Mello và Pisu (2010) có độ co giãn của thu nhập với cầu tín dụng tại Bra-xin ở mức 2,16; trong khi Cyrille (2014) cung cấp độ co giãn ở mức 1,335 đối với các nước ở khu vực CEMAC.
Đúng là kết quả ước lượng chỉ ra cầu tín dụng và lãi suất cho vay không phù hợp nhưng tại sao dư nợ cho vay nền kinh tế vẫn tăng trưởng đều đặn qua thời gian. Lý do được hiểu là phần lớn nhu cầu vốn của nền kinh tế vẫn phụ thuộc vào hệ thống ngân hàng. Điều này có nghĩa là khi lãi suất cho vay tăng cũng chỉ làm chậm tiến độ vay vốn đầu tư mở rộng của doanh nghiệp mà không thể chuyển sang sử dụng các nguồn vốn thay thế như phát hành trái phiếu doanh nghiệp, vay vốn nước ngoài,..
Phương trình thứ hai được xác định là hàm cung tín dụng. Cung tín dụng có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỉ lệ dự trữ bắt buộc buộc, lãi suất cho vay và chỉ số giá tiêu dùng; trong khi mối quan hệ âm với lãi suất cho vay tái cấp vốn. Mối quan hệ âm giữa lãi suất cho vay tái cấp vốn và cung tín dụng ngân hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này đưa đến kết luận về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam; chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ kéo theo sự sụt giảm nguồn cung tín dụng của các ngân hàng. Kết quả tìm được cũng phù hợp với kết luận từ nghiên cứu của de Mello và Pisu (2010) đối với Bra-xin; Sun và các cộng sự (2010)
cho trường hợp của Trung Quốc; và Cyrille (2014) đối với các nước trong khu vực CEMAC.
Độ co giãn của chính sách lãi suất tái cấp vốn với cung tín dụng tại Việt Nam ở mức cao thể hiện đây là công cụ hữu hiệu mà NHNN vẫn sử dụng trong điều kiện kinh tế vĩ mô bất ổn. Nhận định đó được thể hiện thông qua các thời điểm lạm phát tăng cao, đồng nghĩa NHNN tăng lãi suất tái cấp vốn để hạn chế các TCTD mở rộng hệ số sử dụng vốn thông qua hình thức vay tái cấp vốn NHNN.
Mối quan hệ dương giữa tỉ lệ dự trữ bắt buộc và cung tín dụng không phản ánh được như mong đợi từ cơ sở lý thuyết: tỉ lệ DTBB tăng kéo theo sụt giảm nguồn cung tín dụng. Lãi suất cho vay có mối quan hệ thuận với cung tín dụng. Điều này có nghĩa lãi suất cho vay tăng sẽ kéo theo các TCTD cố gắng tăng khả năng nguồn cung để đáp ứng. Mối quan hệ dương giữa lãi suất cho vay và cung tín dụng phản ánh đúng quan hệ cung cầu tín dụng: lãi suất cho vay tăng sẽ khuyến khích các các TCTD tăng cường huy động vốn.
Theo lập luận của de Mello và Pisu (2010), không có dấu xác định trước về mối quan hệ giữa lạm phát và cầu tín dụng trong mô hình. Nếu kết quả ước lượng chỉ ra mối quan hệ dương giữa chúng, thì khi lạm phát tăng, giá trị thực của chi phí tín dụng sẽ giảm. Dấu âm chỉ ra các doanh nghiệp giảm nhu cầu vay vốn khi lạm phát tăng vì lạm phát làm xói mòn năng suất và tiêu dùng. Kết quả ước lượng chỉ ra mối quan hệ dương giữa tín dụng và lạm phát tại Việt Nam với hệ số 2,36 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này có nghĩa lạm phát tăng và tín dụng vẫn tăng. Rõ ràng kết luận nghiên cứu đã đúng với thực tế tại Việt Nam là khi có lạm phát thì tín dụng vẫn tiếp tục tăng. Và đó cũng là một phần lý do giải thích tại sao khi NHNN ngăn chặn lạm phát thì đều nghĩ đến sử dụng phương thức kiểm soát tăng trưởng tín dụng điển hình là gần đây nhất đó là thời gian từ 2011 đến 2014, đặc biệt là nửa cuối năm 2011 và 2012.
3.4.2. Kết quả ước lượng mối quan hệ động trong ngắn hạn
Kiểm định các hệ số ngắn hạn trong kết quả ước lượng từ hàm cung, hàm cầu để khẳng định hệ số hiệu chỉnh sai số của mỗi biến kinh tế vĩ mô điều chỉnh cung-cầu tín dụng về trạng thái cân bằng trong dài hạn. Ma trận chuyển tải các mối quan hệ được trình bày tại Bảng 3.10 dưới đây (giá trị thống kê 7 − ©7¨7 ©7 €© được trình bày trong ngoặc đơn) phản ánh các hệ số từ phương trình hiệu chỉnh sai số của mô hình VECM.
Bảng 3.10: Hệ số ước lượng của phương trình hiệu chỉnh sai số
Phương trình cầu | Phương trình cung | |
∆CREDIT | 0,106 (3,37) | -0,064 (-3,25) |
∆RR | -0,090 (-3,43) | 0,060 (3,68) |
∆RC | - | - |
∆RL | 0,026 (1,21) | -0,001 (-0,14) |
∆IPI_TC | 0,012 (3,10) | -0,007 (-2,92) |
∆CPI | 0,016 1,32) | -0,013 (-1,69) |
Bảng 3.10 cung cấp kết quả hệ số hiệu chỉnh của tín dụng ngân hàng đối với quan hệ cung cầu tín dụng. Kết quả ước lượng chỉ ra cả hai phương trình cung, cầu tín dụng hiệu chỉnh về trạng thái cân bằng trong dư nợ tín dụng ngân hàng. Giữ các yếu tố khác không thay đổi, mất cân bằng trong ngắn hạn trong hàm cung, hàm cầu tín dụng có thể tự hiệu chỉnh. Trong phương trình cầu tín dụng, tỉ lệ DTBB và chỉ số sản xuất công nghiệp điều chỉnh hướng đến cân bằng trong mối quan hệ đồng tích hợp, các biến còn lại không hội tụ đến trạng thái cân bằng. Tại phương trình cung tín dụng, cũng chỉ có hai biến – tỉ lệ DTBB và chỉ số sản xuất công nghiệp – hiệu chỉnh mất cân bằng trong ngắn hạn để hội tụ cân bằng trong dài hạn.
Như vậy, với 4 biến vĩ mô có tác động ngắn hạn đến quan hệ cung - cầu tín dụng thì không phải cú sốc của cả 4 biến này đều có tác động làm điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn cho cả cung tín dụng lẫn cầu tín dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và chỉ số sản xuất công nghiệp tác động đến cung tín dụng; trong khi đó cú sốc hoạt động kinh tế có tác động đến cầu tín dụng. Cú sốc của tỉ lệ DTBB và lãi suất tác động rất chậm đến điều chỉnh trạng thái cân bằng của cung tín dụng, nhưng ngược lại sự đình trệ của nền kinh tế thì có tốc độ điều chỉnh với cầu tín dụng rất nhanh, hơn ba lần cú sốc của cả hai tỉ lệ DTBB và lãi suất cho vay. Điều này có thể nhận thấy sự điều chỉnh tăng cao và liên tục của công cụ DTBB để cắt giảm nguồn cung tín dụng và qua đó lần lượt làm giảm dư nợ tín dụng để giảm sức ép lên lạm phát phát huy hiệu quả rất
chậm. Nhận định này phần nào giải thích bản chất của chính sách tiền tệ là các hành động thực thi CSTT để theo đuổi mục tiêu lạm phát hay hỗ trợ tăng trưởng kinh tế đều có độ trễ nhất định. Như vậy tổng hợp kết quả từ kết luận về sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong không gian dài hạn và hệ số hiệu chỉnh sai số từ phương trình cung-cầu tín dụng đối với biến dư nợ tín dụng đã đưa đến kết luận đầy đủ chứng minh sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng tại Việt Nam.
3.4.3. Chuẩn đoán mô hình
Kết quả kiểm định chuẩn đoán mô hình thông qua ba kiểm định tương quan chuỗi, tính chuẩn và phương sai không đồng nhất của phần dư. Với bậc tự do 1, giá trị thống kê Chi-square statistic ở mức 41,546 và cao hơn nhiều so với giá trị phê phán ở mức 10,812 mức ý nghĩa thống kê 1%. Như vậy, kết quả chỉ ra bằng chứng thất bại bác bỏ giả thuyết không về sự tồn tại tương quan chuỗi của phần dư ước lượng từ mô hình VECM ngay tại bước trễ thứ nhất.
Bảng 3.11: Kết quả kiểm định chuẩn đoán mô hình
Giả thuyết không | Chi-square statistic (5%) | Bậc tự do | Xác suất | |
VEC Residual Serial Correlation LM Tests | Phần dư ước lượng không tồn tại tương quan chuỗi tại bước trễ thứ h | 41,546 | 1 | 0,241 |
VEC Residual Normality Tests Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl) | Phần dư ước lượng là tuân theo quy luật phân phối chuẩn | 1,177 | 4 | 0,277 |
EC Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross Terms (only levels and squares) | Phần dư ước lượng tồn tại phương sai đồng nhất | 1260,85 | 840 | 0,000 |
Giá trị thống kê W − §¨T ở mức 0,277 cũng chỉ ra bằng chứng thất bại trong việc bác bỏ giả thuyết không về phần dư ước lượng mô hình không tuân theo quy luật phân phối chuẩn ở bước trễ thứ 4. Điều này khẳng định việc lựa chọn độ trễ tối ưu ở bước 4 đối với mô hình VAR là hợp lý. Tuy nhiên, bằng chứng lại chỉ ra sự tồn tại của phương sai không đồng đều vì giá trị thống kê W − §¨T nhỏ hơn 0,5%. Điều này