Ước Lượng Cân Bằng Ngắn Hạn Và Hành Vi Điều Chỉnh Lãi Suất Bán Lẻ Của

Trong đó, yt là lãi suất tiền gửi hoặc lãi suất cho vay. xt đại diện cho lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc lãi suất chính sách, εt là phần sai số. α0 và α1 là các tham số trong mối quan hệ cân bằng. Các chuỗi dữ liệu lãi suất được kỳ vọng là tổ hợp I(1) và sai số là chuỗi dừng42. Hệ số α0 đo lường markup hoặc markdown. Hệ số α1 đo lường hệ số truyền dẫn lãi suất bán lẻ. Nếu α1 =1 gọi là truyền dẫn hoàn toàn, α1

< 1 gọi là truyền dẫn không hoàn toàn và nếu α1 > 1 gọi là truyền dẫn quá mức (Wang & Lee, 2009; Liu và các tác giả, 2008; Bondt, 2002).

Trong nghiên cứu này, phương trình (3.3) được sử dụng để đo lường truyền dẫn lãi suất bán lẻ bao gồm: (1) tác động truyền dẫn của lãi suất thị trường liên ngân hàng và lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ (lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi); (2) tác động truyền dẫn từ lãi suất chính sách, lãi suất tín phiếu kho bạc đến lãi suất liên ngân hàng.

Với việc kiểm định có tồn tại tổ hợp đồng liên kết giữa các chuỗi lãi suất trong mô hình (3.3) sẽ giúp Luận án chỉ ra bằng chứng có mối quan hệ cân bằng lâu dài giữa các chuỗi lãi suất hay không. Sau đó các kiểm định giả thuyết α1 =1 giúp phát hiện có truyền dẫn lãi suất bán lẻ hoàn toàn hay không hoàn toàn ở Việt Nam.

Phương trình (3.3) có thể được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất được đề xuất bởi Engle-Granger (EG-OLS). Phương pháp ước lượng này cho kết quả đúng nhất với hai chuỗi dữ liệu lãi suất có đặc điểm chuỗi thời gian không dừng và tồn tại đồng liên kết. Tuy nhiên phương pháp này có hạn chế khi các kiểm định thống kê từ phương pháp ước lượng OLS của phương trình (3.3) không tiệm cận phân phối chuẩn. Điều này tạo ra giới hạn khi kiểm định giả thuyết tồn tại truyền dẫn hoàn toàn từ lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc lãi suất chính sách đến lãi suất bán lẻ. Trong trường hợp này phương pháp do Phillips và Loretan (1991) đề xuất nên được áp dụng.

Ước lượng của Phillips và Loretan (1991) tiệm cận tính chất không chệch và phân phối chuẩn, đồng thời cho kết quả tốt trong trường hợp mẫu quan sát nhỏ. Mặc dù

42 Để thỏa mãn điều kiện tồn tại đồng liên kết như nêu trong phần 3.1

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 191 trang tài liệu này.

phương pháp EG-OLS cho kết quả ước lượng đúng nhất. Nhưng phương pháp này vẫn không đạt ước lượng không chệch và tiệm cận phân phối chuẩn. Đối với mẫu nhỏ đặc điểm này càng trở nên trầm trọng. Do đó, có hai vấn đề quan trọng khi sử dụng phương pháp EG-OLS để ước lượng và kiểm định giá trị truyền dẫn cân bằng (ví dụ α1). Thứ nhất, tính chất chệch của mẫu quan sát nhỏ có thể dẫn đến ước lượng không chính xác về tính hiệu quả cơ chế truyền dẫn sách tiền tệ từ đó tạo dẫn đến khả năng sai lầm trong điều hành chính sách tiền tệ. Ví dụ với kết quả ước lượng mức độ truyền dẫn thấp ngân hàng trung ương có thể mắc sai lầm khi tăng lãi suất để kiểm soát lạm phát và điều này gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tăng trưởng và việc làm. Thứ hai, trong trường hợp không có tiệm cận phân phối chuẩn, phương pháp EG-OLS rất phức tạp để xác định ý nghĩa thống kê ngay cả khi mẫu lớn. Ví dụ không sử dụng giá trị thống kê t hoặc phân phối x2 để kiểm định giả thuyết tồn tại truyền dẫn hoàn toàn trong dài hạn (α1=1) từ lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc chính sách sang lãi suất bán lẻ.

Liu và các tác giả (2008) cho biết có thể thực hiện ước lượng trên hệ phương trình sau:

yt = α0 + α1xt + u1t (3.3a)

xt = xt-1 +u2t (3.3b)

Trong đó u=[ u1t, u2t ]′ là các chuỗi dừng.

Hai phương trình trên thể hiện mối liên kết dài hạn được mô tả trong phương trình (3.3) giữa lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc lãi suất chính sách với lãi suất bán lẻ. Trong đó các biến lãi suất được xác định là tổ hợp đồng liên kết bậc 1 và giả thiết u1t và u2t là các chuỗi dừng. Nếu u1t là chuỗi không dừng khi đó giữa các biến lãi suất không tồn tại đồng liên kết, giá trị ước lượng không đáng tin cậy. Một khó khăn nữa, nếu u1t là chuỗi dừng ước lượng của (3.3) hoặc (3.3a) sẽ không đạt phân phối chuẩn ngay cả trường hợp mẫu lớn khi u1t và u2t có tương quan.

Liu và các tác giả (2008) đã đề nghị áp dụng phương pháp Phillips và Loretan (1991) đề xuất khi đưa vào phương trình ước lượng biến trễ và biến tới. Ước lượng ngụ ý mối quan hệ động phi tuyến.

௞ୀଵ

ݕ௧ = ߙ + ߙଵݔ௧ + ∑௄

݀ଵ௞ (ݕ௧ି௞ + ߙ଴ + ߙଵݔ௧ି௞) + ∑௅

݀ଶ௜∆ݔ௧ି௜ + ݒଵ௧ (3.3c)

௜ୀିଵ

Phương trình (3.3c) đã được bổ sung các yếu tố mô phỏng mối quan hệ cân bằng giữa lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc lãi suất chính sách và lãi suất bán lẻ với quan hệ động từ quá khứ, hiện tại đến tương lai trước những thay đổi của lãi suất thị trường. Quá trình này cho biết phản ứng của thị trường đối với chênh lệch khỏi vị trí cân bằng trong quá khứ. Theo Phillips & Loretan (1991) các hệ số ước lượng trong (3.3c) tương đương với ước lượng maximum likelihood của hệ phương trình đồng thời VAR. Nghĩa là ước lượng này hiệu quả.

Hơn nữa, các tham số ước lượng tiệm cận tính chất không chệch và phân phối chuẩn. Điều này trái ngược với ước lượng OLS trong phương trình (3.3). Do vậy, kết quả ước lượng thu được từ (3.3) có thể lệch xa giá trị đúng với mẫu giới hạn. Hiện tượng chệch trong hệ số ước lượng cân bằng sẽ ảnh hưởng đến sai số εt. Sai số này lại được sử dụng trong phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ tức thời. Tương tự, ước lượng cân bằng thu được từ phương pháp Johansen có thể không vững chắc trong trường hợp mất cân bằng tồn tại dai dẳng.

Ngoài ra còn có hai thuận lợi chính khi sử dụng phương trình (3.3c) để ước lượng cân bằng dài hạn. Thứ nhất, phương trình này giải thích rõ ràng những diễn biết bất ngờ đã từng xảy ra trong chính sách quá khứ và những diễn biến kỳ vọng trong tương lai xét trong mối quan hệ giữa lãi suất bán lẻ và các công cụ chính sách. Thứ hai, đây là một mô hình phù hợp trong tình huống mối quan hệ giữa lãi suất bán lẻ và lãi suất chính sách chịu tác động bởi những thay đổi cấu trúc (chứ không phải thay đổi do chu kỳ).

3.2.2 Ước lượng cân bằng ngắn hạn và hành vi điều chỉnh lãi suất bán lẻ của

NHTM

Phương trình (3.3) mô tả cân bằng giữa các biến lãi suất43. Như nêu trong 3.1, mô hình ECM giúp Luận án phân tích cơ chế điều chỉnh về trạng thái cân bằng khi các chuỗi lãi suất tồn tại mối quan hệ đồng liên kết. Điều này cần thiết, bởi vì khi lãi suất chính sách hoặc lãi suất thị trường liên ngân hàng thay đổi, các ngân hàng có thể nhận thấy mình không có lợi đối với điều chỉnh lãi suất bán lẻ ngay lập tức. Chẵng hạn như trong điều kiện thị trường có mức độ tập trung cao, lãi suất bán lẻ chậm chạp thay đổi đối với những thay đổi của thị trường và đường cầu các sản phẩm của ngân hàng dường như ít co dãn trong ngắn hạn hơn trong dài hạn.

Phân tích cơ chế hiệu chỉnh của mô hình ECM (mô hình 3.4) giúp Luận án xác định được tốc độ và thời gian điều chỉnh về trạng thái cân bằng khi mối quan hệ giữa các chuỗi lãi suất trong (3.3) không được duy trì. Kết hợp với phân tích cấu trúc hiệu chỉnh sai số (mô hình 3.6) Luận án có thể trả lời cho câu hỏi có hay không điều chỉnh bất cân xứng lãi suất bán lẻ ở Việt Nam.

Để phân tích những thay đổi động của lãi suất bán lẻ44 đáp ứng với những thay đổi của lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc lãi suất chính sách, mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) và mô hình hiệu chỉnh sai số cấu trúc (SECM) được sử dụng. ECM triển khai theo cơ chế mô hình ARDL (p,q) tổng quát như (3.4). ECM được các nghiên cứu sử dụng phân tích tốc độ hiệu chỉnh sai số (Hendry & Ericsson, 1991), trong phần tích truyền dẫn lãi suất ECM đượcc sử dụng để đo lường truyền dẫn tức thời và tốc độ hiệu chỉnh sai số ( Scholnick, 1999; Bondt, 2002; Liu và các tác giả, 2008)

௜ୀଵ

∆ݕ௧ = ߚ଴∆ݔ௧ + ߜ(ݕ௧ିଵ + ߙ଴ + ߙଵݔ௧ିଵ) + ∑௤

ߚ௜∆ݔ௧ି௜ + ∑௣

ߛ௜∆ݕ௧ି௜ + ݒ௧(3.4)

௜ୀଵ

Trong đó ߝෞ௧ିଵ= (yt-1=α0– α1xt-1) mô tả mất cân bằng tại thời điểm (t-1) và đây là giá

trị phần dư của quan hệ cân bằng thể hiện trong phương trình (3.3) nhưng với hệ số

43 Chuổi dữ liệu gốc, các chuỗi này đều là chuổi không dừng và tổ hợp đồng liên kết là chuổi dừng.

44 Chuổi dữ liệu sai phân

ước lượng từ phương trình (3.3c). Độ lớn β0 đo lường mối quan hệ hiện tại, βi và γi là các hệ số điều chỉnh động. Độ lớn δ cho thấy có bao nhiêu phần trăm sai lệch khỏi vị trí cân bằng của kỳ trước được điều chỉnh trong kỳ này. Trong trường hợp độ co dãn mức cầu đối với các sản phẩm bán lẻ của ngân hàng càng lớn thì ngân hàng càng tốn kém chi phí để duy trì lãi suất lệch khỏi vị trí cân bằng. Do đó, Luận án kỳ vọng ngân hàng sẽ điều chỉnh lãi suất nhanh hơn khi có sự thay đổi lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc lãi suất chính sách. Dấu của δ kỳ vọng mang giá trị âm do bản chất quy trở lại trạng thái cân bằng của lãi suất và khẳng định mối liên hệ đồng liên kết.

Độ trễ điều chỉnh trung bình (MAL) của truyền dẫn hoàn toàn trong mô hình ARDL(p,q) tổng quát tương ứng với các tham số trong ECM trong trường hợp ARDL(1,1) được tính như (3.5). Phương pháp tính này đã được Hendry (1995) đề xuất. Phương pháp này đúng cho cả mô hình ARDL có bậc cao hơn và cả trường hợp hệ số truyền dẫn không hoàn toàn45. :

MAL = (β0-1)/δ (3.5)

MAL đơn giản là trung bình trọng số các độ trễ và đo lường tốc độ mà lãi suất bán lẻ phản ứng đối với các chuyển động của lãi suất thị trường liên ngân hàng hoặc lãi suất chính sách theo bước trễ.

Một vài nghiên cứu như Chong và các tác giả (2006), Kleimeier & Sander (2006) cho rằng tốc độ điều chỉnh về cân bằng có thể khác nhau tùy theo mất cân bằng ở vị trí bên trên hay bên dưới trạng thái cân bằng. Do đó để kiểm định điều chỉnh bất cân xứng của lãi bán lẻ cần quan tâm đến vị trí lệch khỏi trạng thái cân bằng. Trường hợp này biến giả (λ) được sử dụng. Trong đó λ nhận giá trị 1 khi εt-1 > 0 và nhận giá trị 0 khi εt-1 < 0. Đậy chính là dạng mô hình SECM. Mô hình này đã được Chong và các tác giả (2006), Kleimeier & Sander (2006), Liu và các tác giả (2008) sử dụng. Phương trình (3.18) được viết lại như sau:

௜ୀଵ

∆ݕ௧= ߚ଴∆ݔ௧+ ߜଶߣߝෞ௧ିଵ + ߜଷ(1 − ߣ)ߝෞ௧ିଵ + ∑௤

ߚ௜∆ݔ௧ି௜ + ∑௣

ߛ௜∆ݕ௧ି௜ + ߟ௧(3.6)

௜ୀଵ

45 Trường hợp truyền dẫn không hoàn toàn MAL = (β0-α1)/δ với α1 là hệ số truyền dẫn cân bằng dài hạn

Trong đó δ2 tương ứng với δ trong trường hợp khi εt-1 > 0 và δ3 tương ứng với δ trong trường hợp khi εt-1 < 0. Để phát hiện điều chỉnh bất cân xứng, kiểm định Wald được thực hiện. Giả thuyết H0 của kiểm định này là δ2 = δ3. Nếu H0 chưa có được chấp nhận trong mức ý nghĩa thống kê, khi đó mô hình tồn tại δ2 ≠ δ3. Điều này hàm ý rằng vấn đề điều chỉnh bất cân xứng lãi suất bán lẻ đang tồn tại.

Tương tự như truyền dẫn lãi suất bán lẻ cân xứng, khi tồn tại truyền dẫn hoàn toàn bất cân xứng, với trường hợp ARDL (1,1) cách tính MAL theo Hendry (1995) được sử dụng. Độ trễ điều chỉnh trung bình bất cân xứng như sau:

MAL+ = (β0-1)/δ2 (3.7)

MAL- = (β0-1)/δ3 (3.8)

MAL+ ngụ ý tốc độ điều chỉnh trung bình khi lãi suất bán lẻ nằm phía trên vị trí cân

bằng, ngược lại với MAL-

Như đã nêu trong 1.2.2, điều chỉnh bất cân xứng có thể được giải thích theo giả thuyết hành vi thỏa hiệp định giá và giả thuyết hành vi người tiêu dùng. Bằng cách so sánh giá trị tuyệt đối của δ2 và δ2 có thể xác định điều chỉnh bất cân xứng lãi suất bán lẻ theo hướng tăng lên hay giảm xuống. Chẳng hạn, với lãi suất tiền gửi nếu

|ߜଶ | > |ߜଷ| cho biết tồn tại điều chỉnh bất cân xứng theo hương tăng cứng nhắc. Điều này đồng nghĩa với giả thuyết thỏa hiệp định giá. Ngược lại nếu |ߜଶ| < |ߜଷ| cho biết tồn tại điều chỉnh bất cân xứng theo hương giảm cứng nhắc. Điều này đồng nghĩa với giả thuyết hành vi người tiêu dùng (Wang & Lee, 2009; Haughton & Iglesias, 2012).

3.2.3 Mô hình cấu trúc- ảnh hưởng của minh bạch CSTT và đô la hóa

Để phân tích ảnh hưởng của thay đổi cấu trúc bao gồm minh bạch CSTT và đô la hóa đến truyền dẫn lãi suất bán lẻ, Luận án sử dụng kỹ thuật biến giả. Kỹ thuật này giúp phát hiện ra chênh lệch hệ số truyền dẫn trước và sau khi xuất hiện điểm gãy. Kỹ thuật này được thực hiện bằng cách bổ sung biến giả và biến tương tác của biến giả vào mô hình thực nghiệm. Kiểm định Wald được sử dụng để kiểm tra khả năng

có hay không chênh lệch hệ số truyền dẫn giữa hay thời kỳ. Nếu kết quả kiểm định khẳng định có chênh lệch hệ số truyền dẫn lãi suất bán lẻ, khi đó Luận án dễ dàng kết luận về ảnh hưởng của minh bạch CSTT và đô la hóa đến truyền dẫn lãi suất bán lẻ. Các phần chi tiết được Luận án tóm lược bên dưới.

Ảnh hưởng của minh bạch chính sách tiền tệ đến truyền dẫn lãi suất

Liu và các tác giả (2008) sử dụng thời điểm ngân hàng trung ương áp dụng chính sách lạm phát mục tiêu như thời điểm minh bạch CSTT. Việt Nam đến nay vẫn chưa thực hiện chính sách lạm phát mục tiêu vì vậy Luận án sử dụng các khía cạnh khác của minh bạch chính sách tiền tệ như Geraats (2002) đã nêu. Các khía này bao gồm: (1) Công khai các mục tiêu chính sách tiền tệ; (2) Minh bạch về thủ tục; (3) Thông báo và giải thích các quyết định chính sách. Collins-Williams & Wolfe (2010) cũng cho biết gia nhập WTO như một công cụ chính sách mới trong thực hiện minh bạch chính sách ở các quốc gia mà Luận án đã phân tích ở phần 1.2.3. Trong suốt giai đoạn nghiên cứu 1999-2014, Luận án tìm thấy tháng 11 năm 2007 là mốc thay đổi quan trọng về chính sách tiền tệ của Việt Nam. Như đã phân tích trong phần 2.2, đây là thời điểm Việt Nam trở thành thành viên chính thức của WTO. Luận án xem đây là điểm gãy cấu trúc trong minh bạch chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Bhattacharya (2014) cũng xác định thời điểm quý 4/2007 là điểm gãy cấu trúc của Việt Nam do thời điểm này Việt nam gia nhập WTO nên cho phép các ngân hàng nước ngoài tham gia vào thị trường tài chính, làm tăng cạnh tranh trong hệ thống ngân hàng nội địa, vấn đề chu chuyển vốn và tỷ giá hối đoái linh hoạt hơn. Điều này hàm ý CSTT của Việt Nam minh bạch hơn. Một số nghiên cứu khác như Sử Đình Thành (2012), Trần Ngọc Thơ & Nguyễn Hữu Tuấn (2012), Nguyễn Thị Ngọc Hà & Vũ Thanh Hương (2012), Trần Ngọc Thơ & Nguyễn Hữu Tuấn (2013) cũng sử dụng điểm gãy cấu trúc tháng 11/2007 để phân tích các thay đổi về CSTT ở Việt Nam.

Như vậy, để phân tích ảnh hưởng của minh bạch chính sách tiền tệ đến truyền dẫn lãi suất, biến giả D07 và biến tương tác của biến giả D07 được đưa vào trong

phương trình (3.3c), D07 nhận giá trị 0 cho những quan sát trước tháng 11 năm

2007 và nhận giá trị 1 cho những quan sát từ tháng 11 năm 2007 trở về sau.

Ngoài ra, có quan điểm cho rằng các cam kết của Việt Nam trong WTO thực hiện theo lộ trình, cột mốc quan trọng trong lộ trình này là Quốc hội thông qua Luật các tổ chức tín dụng và Luật NHNN vào tháng 6 năm 2010. Phần 2.2, Luận án cũng thảo luận sâu về vấn đề này.

Luật NHNN 2010 đã phân định rõ thẩm quyền quyết định chính sách tiền tệ của Việt Nam. So với Luật NHNN năm 1997 và Luật NHNN được sửa đổi, bổ sung năm 2003, Luật NHNN năm 2010 đã xác định vị trí của “Ngân hàng Nhà nước là cơ quan ngang Bộ của Chính phủ”. Đồng thời Luật này cũng xác định rõ các chức năng, nhiệm vụ của Ngân hàng Nhà nước với tư cách là “ngân hàng trung ương, thực hiện các chức năng về quản lý nhà nước trên lĩnh vực tiền tệ và hoạt động ngân hàng” (Điều 2 Luật NHNN năm 2010).

Nội dung đổi mới của Luật NHNN năm 2010 đã xác định rõ vị trí, thẩm quyền quyết định của NHNN trong cơ cấu bộ máy điều hành của Chính phủ. Luật mới cũng tăng mức độ tự chủ, linh động khi sử dụng các công cụ chính sách tiền tệ cho NHNN. Đặc biệt Luật cũng quy định rõ trách nhiệm giải trình, báo cáo của NHNN trước Quốc hội, Chính phủ và công chúng (Điều 37 và Điều 40). Đây là nội dung mới thể hiện quan điểm minh bạch và công khai các quyết định trong điều hành của NHNN không chỉ với cơ quan quản lý cấp trên mà còn với công chúng và thị trường. Bên cạnh đó, NHNN được giao nhiệm vụ tham mưu các vấn đề kinh tế vĩ mô nên nguồn dữ liệu là thông tin rất quan trọng giúp NHNN xây dựng chính sách, đánh giá diễn biến thị trường và đưa ra các chính sách điều tiết. Do đó Điều 35 Luật NHNN năm 2010 cũng quy định các vấn đề liên quan đến nghĩa vụ của các cá nhân, tổ chức trong việc cung cấp thông tin, số liệu cho NHNN.

Cùng với Luật NHNN 2010, Luật các TCTD năm 2010 cũng đánh dấu điểm đổi liên quan đến minh bạch chính sách tiền tệ (Nguyễn Đại Lai, 2010). Với quy định của Luật này, từ tháng 3/2010, các NHTM bắt đầu áp dụng mức lãi suất cho vay