Luận văn Ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam

Nội dung text: Luận văn Ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ONG MỸ TÚ ẢNH HƢỞNG CỦA CÚ SỐC CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN CÁC NGÀNH KINH TẾ Ở VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2013
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ONG MỸ TÚ ẢNH HƢỞNG CỦA CÚ SỐC CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN CÁC NGÀNH KINH TẾ Ở VIỆT NAM CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. BÙI HỮU PHƯỚC Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2013
3. LỜI CẢM ƠN Trước tiên, tôi xin chân thành cảm ơn các Quý thầy cô, những người đã truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt hai năm học cao học vừa qua, cũng như gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Bùi Hữu Phước đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp này. Những lời cảm ơn sau cùng tôi xin cảm ơn cha mẹ, cảm ơn anh em và bạn bè đã hết lòng quan tâm và tạo điều kiện tốt nhất để tôi hoàn thành luận văn tốt nghiệp này. Tác giả Ong Mỹ Tú
4. - 1 - LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ từ Người hướng dẫn khoa học là TS Bùi Hữu Phước. Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trình nào. Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu tham khảo. Luận văn có sử dụng một số nhận xét, đánh giá của một số bài nghiên cứu khoa học, bài báo, Tất cả đều có chú thích nguồn gốc sau mỗi trích dẫn để người đọc dễ tra cứu, kiểm chứng. Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước Hội đồng, cũng như kết quả luận văn mình. TP.HCM, ngày tháng năm 2013 Tác giả Ong Mỹ Tú
5. - 2 - MỤC LỤC CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 6 CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 9 2.1 Chính sách tiền tệ 9 2.2 Tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây 18 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 3.1 Mô hình nghiên cứu. 26 3.2 Nguồn dữ liệu 28 3.3 Mô phỏng các bƣớc thực hiện 29 3.3.1 Kiểm định tính dừng. 29 3.3.2 Lựa chọn độ trễ tối ưu. 29 3.3.3 Kiểm định nhân quả Granger. 29 3.3.4 Hàm phản ứng xung (Impulse response function - IRF) 30 3.3.5 Phân rã phương sai (Variance decomposition) 30 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 31 4.1 Kiểm định tính dừng. 31 4.2 Lựa chọn độ trễ tối ưu 32 4.3 Kiểm định tính ổn định của mô hình. 34 4.4 Kiểm định nhân quả Pair wise Granger. 34 4.5 Hàm phản ứng xung 36 4.6 Phân tích phương sai 40 KẾT LUẬN CHƢƠNG 4 42 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 43 5.1 Kết luận chung 43 5.2 Hạn chế của nghiên cứu và gời ý hƣớng nghiên cứu tiếp theo. 43
6. - 3 - DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nội dung ADF Kiểm định Dickey – Fuller mở rộng GSO Tổng cục thống kê IMF’S IFS Nguồn dữ liệu tài chính quốc tế của IMF NHNN Ngân hàng nhà nước USD Đồng Dollar Mỹ VAR Vector tự hồi quy VND Đồng Việt Nam
7. - 4 - DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU Trang Bảng 3.1 Các biến trong mô hình 28 Bảng 4.1 Kết quả kiểm định tính dừng 32 Bảng 4.2 Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu 33 Bảng 4.3 Kiểm định nhân quả Pair-wise granger 35 Bảng 4.4 Kết quả phân rã phương sai của các ngành kinh tế 40 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 4.1 Dữ liệu sử dụng trong mô hình VAR 31 Hình 4.2 Kiểm định tính ổn định của mô hình 34 Hình 4.3 Phản ứng của ngành nông nghiệp trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ-37 Hình 4.4 Phản ứng của ngành sản xuất trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ 39 Hình 4.5 Phản ứng của ngành dịch vụ trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ 39
8. - 5 - TÓM TẮT Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam. Các ngành kinh tế được phân tích là các ngành đóng góp thành GDP của Việt Nam bao gồm: ngành nông nghiệp, sản xuất và dịch vụ. Dữ liệu bài nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2012. Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định nhân quả Granger và mô hình VAR đệ quy. Kết quả của bài nghiên cứu đã chỉ ra mỗi lĩnh vực kinh tế chịu ảnh hưởng bởi các kênh khác nhau. Đối với lĩnh vực nông nghiệp thì tỷ giá và lãi suất là kênh truyền dẫn tiền tệ hiệu quả nhất, nhưng kênh lãi suất có độ trễ hơn so với kênh tỷ giá. Đối với lĩnh vực sản xuất thì lãi suất là kênh truyền dẫn tiền tệ có hiệu quả nhất. Đối với lĩnh vực dịch vụ thì kênh tín dụng là kênh truyền dẫn tiền tệ có hiệu quả. Do mỗi lĩnh vực bị tác động bởi các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ là khác nhau nên các nhà lập chính sách cần cân nhắc kỹ trước khi đưa ra công cụ thực hiện chính sách tiền tệ nhằm đảm bảo sự phát triển đồng bộ giữa các lĩnh vực kinh tế.
9. - 6 - CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU Điều hành chính sách tiền tệ một cách hiệu quả luôn là một trong các mục tiêu hàng đầu của tất cả các quốc gia trên thế giới. Khái niệm hiệu quả trong điều hành chính sách tiền tệ được hiểu là việc thực hiện chính sách đó sẽ đem đến tác động như mong muốn của nhà điều hành và gây ảnh hưởng tiêu cực ít nhất đến các yếu tố khác trong nền kinh tế. Trong thực tế, rất khó để tìm được một chính sách tiền tệ đem lại hiệu quả toàn diện. Các chính sách được lựa chọn chỉ đáp ứng một phần yêu cầu mà nhà điều hành đặt ra trong một thời điểm nhất định. Làm cách nào để đánh giá được tác động của các biến chính sách tiền tệ lên các yếu tố kinh tế vĩ mô luôn là một vấn đề quan trọng đối với các nhà điều hành chính sách và các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới. Cú sốc chính sách tiền tệ là thuật ngữ dùng để ám chỉ sự biến động mạnh và đột ngột của các biến đại diện cho chính sách tiền tệ, phổ biến nhất là lãi suất và cung tiền. Các cú sốc chính sách tiền tệ thường xuất hiện khi nhà điều hành chính sách muốn theo đuổi một mục tiêu nào đó hoặc muốn cải thiện ngay lập tức tình trạng hiện tại của nền kinh tế. Trước khi thực hiện một cú sốc chính sách tiền tệ, nhà điều hành chính sách cần phải cân nhắc thật kỹ và đánh giá đầy đủ các tác động của cú sốc này đối với nền kinh tế. Nếu sử dụng cú sốc chính sách tiền tệ không hợp lý, chẳng những không đạt được mục tiêu mong muốn mà còn gây ra tác động tiêu cực đến các yếu tố khác trong nền kinh tế. Nói cách khác, thực hiện cú sốc chính sách tiền tệ là một quyết định chính sách tiền tệ quan trọng và có thể gây ra những phản ứng mạnh mẽ từ các biến vĩ mô khác trong nền kinh tế. Nhận thức được tầm quan trọng trong việc đánh giá phản ứng của các biến vĩ mô trước tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ, nhiều lý thuyết đã được xây dựng để tìm ra câu trả lời cho vấn đề này. Từ nghiên cứu nền tảng ban đầu của Sims (1992) về những tác động của chính sách tiền tệ, ngày càng nhiều nghiên cứu được thực hiện theo hướng phân tích ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ lên các biến tỷ giá, sản lượng và lạm phát. Và đề tài nghiên cứu về cơ chế lan truyền của chính
10. - 7 - sách tiền tệ đã trở thành một đề tài khá phổ biến đối với các nước phát triển lẫn các nước có nền kinh tế nhỏ mở. Tại Việt Nam có một số nghiên cứu định lượng điển hình về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ với các mô hình khác nhau như: + Lê Việt Hùng và Wade D. Pfau (2008) phân tích sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ, sử dụng mô hình VAR. + Phạm Thế Anh (2008) nghiên cứu chính sách tiền tệ và ảnh hưởng của nó đối với lạm phát, sản lượng và các biến vĩ mô khác, sử dụng mô hình SVAR. + Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013) nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam, sử dụng mô hình SVAR. Các nghiên cứu ở Việt Nam chỉ tập trung vào tác động của chính sách tiền tệ đối với tăng trưởng tổng sản lượng thực tế. Chưa phát hiện bằng chứng thực nghiệm và các tài liệu liên quan đến tác động của chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam. Điều này đặt ra câu hỏi nghiên cứu quan trọng: Làm thế nào để các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế phản ứng với tác động của chính sách tiền tệ? Đối với một nền kinh tế nhỏ mở như Việt Nam, đề tài về nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế quan trọng cho ít nhất hai lý do. Đầu tiên, có bằng chứng thực nghiệm ở các nước trên thế giới về tác động của chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế rất khác nhau. Hai, một phân tích về sản lượng ngành sẽ hỗ trợ trong việc làm rõ cơ chế truyền tải chính sách trong các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế. Thông qua đó giúp cho việc điều hành chính sách tiền tệ được đảm bảo tăng trưởng cân bằng trong nền kính tế. Để có thêm cơ sở kết luận về cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành kinh tế. Bài nghiên cứu sẽ phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam bao gồm ba thành phần kinh tế: nông nghiệp, sản xuất và dịch vụ là những ngành đóng góp vào tăng trưởng GDP của Việt Nam. Mục tiêu của bài nghiên cứu sẽ trả lời các câu hỏi sau: - Cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành kinh tế như thế nào? - Cú sốc của chính sách tiền tệ sẽ truyền dẫn vào các ngành kinh tế thông qua kênh nào?
11. - 8 - - Mất bao lâu cú sốc của chính sách tiền tệ sẽ ảnh hưởng đến các ngành kinh tế? Luận văn này được bố cục thành 5 chương chính. Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu. Chương 2 tổng quan các nghiên cứu trước đây. Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu. Chương 4 là kết quả của nghiên cứu. Chương 5 là chương kết luận.
12. - 9 - CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 2.1 Chính sách tiền tệ Chính sách tiền tệ là tổng thể các biện pháp, công cụ mà NHNN sử dụng để điều tiết khối lượng tiền tệ, tín dụng nhằm ổn định tiền tệ, thực hiện các mục tiêu của các chính sách tiền tệ. Thực chất chính sách tiền tệ là chính sách cung tiền của NHNN. NHNN căn cứ vào thực trạng của nền kinh tế, thực trạng điều chỉnh lượng tiền cung ứng bằng cách tăng hay giảm khối lượng cung tiền cho phù hợp với tổng cầu, nhằm duy trì sự cân bằng giữa cung và cầu tiền. - Cung ứng thêm tiền (thực hiện chính sách nới lỏng tiền tệ): nền kinh tế được dồi dào tiền tệ, mọi chi phí giảm, các doanh nghiệp và người tiêu dùng có nhiều tiền và kiếm tiền dễ dàng. Thị trường phồn vinh, kích thích mọi sản xuất được mở rộng liên tục, tăng thêm nhiều việc làm, thu nhập quốc dân và ngân sách nhà nước đều tăng. Tốc độ tăng trưởng kinh tế nhanh hơn và giá cả tăng. Nới lỏng tiền tệ bằng cách mở rộng khối lượng tiền cung ứng, hạ lãi suất hoặc tăng tỷ giá. - Giảm cung ứng tiền (thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ): làm cho tiền trở nên khan hiếm, các doanh nghiệp lớn, nhỏ đều bị thiếu vốn, người tiêu dùng thiếu tiền mua hàng buộc họ phải giảm cả tiêu dùng và đầu tư. Tiêu dung giảm làm tổng cầu giảm, giá cả hạ thấp, sức mua toàn xã hội giảm hẳn, sản xuất thu hẹp, thất nghiệp tăng, thu nhập toàn xã hội giảm, GDP giảm. Mục tiêu chính của thắt chặt chính sách tiền tệ nhằm giảm mức lạm phát. Thắt chặt tiền tệ thông qua việc tăng lãi suất, giảm khối lượng tiền cung ứng, giảm tỷ giá. Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ được mô tả là qúa trình mà những thay đổi trong chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các biến vĩ mô trọng yếu như tiêu dùng, giá cả, đầu tư và sản lượng. Theo Mishkin (1996, 2004) cung cấp một cái nhìn tổng quan về các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ bao gồm: - Kênh lãi suất
13. - 10 - - Kênh giá tài sản - Kênh tín dụng 2.1.1 Kênh lãi suất Kênh lãi suất là kênh cơ bản được đề cập tới trong nhiều lý thuyết kinh tế trong hơn năm mươi năm qua và là cơ chế truyền dẫn tiền tệ quan trọng trong mô hình IS-LM của trường phái Keynes, một nền tảng cho lý thuyết kinh tế học vĩ mô hiện nay. Quan điểm của trường phái Keynes với mô hình IS-LM được thể hiện thông qua sơ đồ truyền dẫn sau: M ↑⇒ ir ↓ ⇒I ↑ ⇒ Y ↑ (2.1) M↑ thể hiện việc nới lỏng chính sách tiền tệ, khiến 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 ảnh hưởng tới đến quyết định của doanh nghiệp và người tiêu dùng. Thêm vào đó, cơ chế này cho rằng lãi suất thực dài hạn chứ không phải lãi suất thực ngắn hạn mới tác động mạnh đến chi tiêu. Làm thế nào để sự thay đổi lãi suất danh nghĩa ngắn hạn mà ngân hàng trung ương đưa ra dẫn đến một sự thay đổi tương ứng ở mức lãi suất thực trên cả trái phiếu ngắn và dài hạn? Điểm quan trọng ở đây là giá cả có tính cố định, do đó khi chính sách tiền tệ nới lỏng làm giảm lãi suất danh nghĩa trong ngắn hạn cũng đồng thời làm giảm lãi suất thực ngắn hạn; điều này sẽ vẫn đúng ngay cả khi có các kỳ vọng hợp lý. Lý thuyết kỳ vọng về cấu trúc kỳ hạn phát biểu rằng lãi suất dài hạn là trung bình của các lãi suất ngắn hạn trong tương lai, tức là việc giảm lãi suất thực ngắn hạn sẽ làm giảm lãi suất thực dài hạn. Mức lãi suất thực thấp hơn này sẽ làm tăng đầu tư tài sản cố định của doanh nghiệp, đầu tư nhà ở, chi tiêu hàng lâu bền và đầu tư hàng tồn kho và kết quả là làm gia tăng tổng sản lượng. Việc lãi suất thực có tác động đến chi tiêu chứ không phải là lãi suất danh nghĩa cho thấy một cơ chế quan trọng cho chính sách tiền tệ kích thích nền kinh tế như thế
14. - 11 - nào, ngay cả trong trường hợp lãi suất danh nghĩa chạm sàn trong thời kỳ lạm phát. Khi lãi suất danh nghĩa ở mức 0%, một sự mở rộng cung tiền tệ (M ↑) có thể tăng mức giá dự kiến (Pe ↑) khiến lạm phát dự kiến tăng (πe ↑), qua đó giảm mức lãi suất thực ( ir =[i - πe] ↓); 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. Cụ thể: M ↑⇒ Pe ↑ ⇒ πe ↑⇒ ir ↓ ⇒ I ↑⇒Y ↑ (2.2) 2.1.2 Các kênh giá tài sản Một số quan điểm phê phán trường 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. Những người theo trường phái trọng tiền đã hình dung ra một cơ chế truyền dẫn mà ở đó giá của các loại tài sản khác và cả của cải thực cũng tham gia vào quá trình truyền dẫn những tác động của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế. Ngay cả những người theo học thuyết Keynes như là Franco Modigliani cũng thừa nhận điều này khi xem xét những tác động từ giá cả các tài sản khác như là then chốt đối với cơ chế truyền dẫn tiền tệ. 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. • Kênh tỷ giá hối đoái Với sự mở rộng của nền kinh tế Mỹ và việc hướng tới tỷ giá hối đoái thả nổi ở nhiều nền kinh tế, đã có nhiều sự chú ý tới hoạt động truyền dẫn chính sách tiền tệ thông qua việc tỷ giá hối đoái tác động lên xuất khẩu ròng. Kênh này cũng liên quan tới những tác động của lãi suất, vì khi lãi suất thực trong nước giảm, tiền gửi bằng nội tệ trở nên kém hấp dẫn hơn so với những khoản tiền gửi bằng các ngoại tệ khác, dẫn tới sự sụt giảm trong giá trị của tiền gửi bằng nội tệ so với tiền gửi bằng các đồng tiền khác, đó chính là sự giảm giá của đồng nội tệ (E ↓). Giá trị của đồng nội tệ thấp hơn làm cho hàng hóa nước đó trở nên rẻ hơn so với hàng hóa nước ngoài, và do đó làm tăng xuất khẩu ròng (NX ↑) và dẫn đến sản lượng tăng (Y ↑). Sơ đồ về
15. - 12 - hoạt động của cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua tỷ giá hối đoái được biểu diễn như sau: M ↑⇒ir ↓ ⇒ Ε ↓ ⇒ NX ↑ ⇒Y ↑ (2.3) Vai trò quan trọng của kênh tỷ giá hối đoái trong việc truyền dẫn tác động của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế trong nước đã được dẫn chứng trong những nghiên cứu gần đây của Bryant, Hooper, Mann (1993), và Taylor (1993). • Kênh giá cổ phiếu Có hai kênh quan trọng có liên quan đến giá cổ phiếu trong cơ chế truyền dẫn tiền tệ: kênh liên quan tới học thuyết q của Tobin về đầu tư và những tác động của mức độ giàu có lên tiêu dùng. Học thuyết q của Tobin (Tobin’s q Theory). Học thuyết q của Tobin đưa ra một cơ chế sử dụng các công cụ chính sách tiền tệ tác động tới nền kinh tế thông qua tác động lên giá trị của vốn cổ phần (xem Tobin [1969]). Tobin định nghĩa q là giá thị trường của doanh nghiệp chia cho chi phí thay thế vốn thay thế. Nếu q cao, giá thị trường của công ty sẽ cao so với chi phí thay thế vốn hay vốn mở nhà xưởng mới và thiết bị mới sẽ rẻ hơn so với giá trị thị trường của công ty. Các công ty khi đó có thể phát hành vốn cổ phần và thu được giá cao so với chi phí trang thiết bị và nhà xưởng mà họ đang mua. Do đó, đầu tư sẽ nhiều hơn vì doanh nghiệp có thể mua được rất nhiều hàng hóa đầu tư mới bằng một lượng nhỏ vốn cổ phần phát hành. Mặt khác, khi q thấp, công ty sẽ không mua hàng hóa đầu tư mới vì giá trị thị trường của công ty là thấp so với chi phí vốn. Nếu công ty muốn thu được vốn khi q thấp, họ mua một công ty khác với giá rẻ và nhận được lượng vốn cũ thay thế. Đầu tư vì thế mà giảm sút. Điểm then chốt của cuộc tranh luận này đó là mối liên hệ q và chi phí đầu tư. Nhưng chính sách tiền tệ tác động lên giá cổ phiếu như thế nào? Trong lý thuyết tiền tệ, khi cung tiền tệ tăng, công chúng nhận thấy họ có nhiều tiền hơn so với họ muốn và vì vậy họ cố gắng giảm lượng tiền nắm giữ bằng cách tăng mức tiêu dung và đầu tư. Nơi mà công chúng có thể chọn để đầu tư nhiều hơn cả là thị trường chứng khoán, nhu cầu nắm giữ chứng khoán gia tăng cho nên giá của chúng tăng.
16. - 13 - Thuyết của Keynes cũng dẫn tới một kết luận tương tự, bởi vì lãi suất giảm do chính sách tiền tệ nới lỏng đã làm trái phiếu kém hấp dẫn hơn so với cổ phiếu, do đó làm tăng giá cổ phiếu. Khi giá cổ phiếu (Pe) cao hơn, sẽ dẫn đến hệ số q cao hơn và do đó đầu tư cao hơn lại dẫn đến một cơ chế chuyển dịch tiếp theo của chính sách tiền tệ đến biến Y: M ↑⇒ Pe ↑ ⇒ q ↑⇒I ↑⇒Y ↑ (2.5) Những tác động của sự giàu có (Wealth Effects): Một kênh khác thực hiện quá trình truyền dẫn tác động của chính sách tiền tệ thông qua giá cổ phiếu được mô tả qua tác động của sự giàu có lên tiêu dùng. Kênh này đã nhận được sự ủng hộ mạnh mẽ của Franco Modigliani và mô hình MPS của ông, và một phiên bản của nó đang được ứng dụng tại Hệ thống Dự trữ liên bang FED (xem Modigliani-1971). Giá trị vốn hoá thị trường q = Chi phí sử dụng thay thế vốn Mặt khác, khi q thấp, công ty sẽ không mua hàng hóa đầu tư mới vì giá trị thị trường của công ty là thấp so với chi phí vốn. Nếu công ty muốn thu được vốn khi q thấp, họ mua một công ty khác với giá rẻ và nhận được lượng vốn cũ thay thế. Đầu tư vì thế mà giảm sút. Điểm then chốt của cuộc tranh luận này đó là mối liên hệ q và chi phí đầu tư. Nhưng chính sách tiền tệ tác động lên giá cổ phiếu như thế nào? Trong lý thuyết tiền tệ, khi cung tiền tệ tăng, công chúng nhận thấy họ có nhiều tiền hơn so với họ muốn và vì vậy họ cố gắng giảm lượng tiền nắm giữ bằng cách tăng mức tiêu dung và đầu tư. Nơi mà công chúng có thể chọn để đầu tư nhiều hơn cả là thị trường chứng khoán, nhu cầu nắm giữ chứng khoán gia tăng cho nên giá của chúng tăng. Thuyết của Keynes cũng dẫn tới một kết luận tương tự, bởi vì lãi suất giảm do chính sách tiền tệ nới lỏng đã làm trái phiếu kém hấp dẫn hơn so với cổ phiếu, do đó làm tăng giá cổ phiếu. Khi giá cổ phiếu (Pe) cao hơn, sẽ dẫn đến hệ số q cao hơn và do đó đầu tư cao hơn lại dẫn đến một cơ chế chuyển dịch tiếp theo của chính sách tiền tệ đến biến Y: M ↑⇒ Pe ↑ ⇒ q ↑⇒I ↑⇒Y ↑ (2.5)
17. - 14 - Những tác động của sự giàu có (Wealth Effects): Một kênh khác thực hiện quá trình truyền dẫn tác động của chính sách tiền tệ thông qua giá cổ phiếu được mô tả qua tác động của sự giàu có lên tiêu dùng. Kênh này đã nhận được sự ủng hộ mạnh mẽ của Franco Modigliani và mô hình MPS của ông, và một phiên bản của nó đang được ứng dụng tại Hệ thống Dự trữ liên bang FED (xem Modigliani-1971). Giá trị vốn hoá thị trường (2.4) q = Chi phí sử dụng thay thế vốn Trong mô hình vòng đời của Modigliani, chi tiêu tiêu dùng được quyết định bởi những nguồn lực trong suốt cuộc đời của cá nhân, bao gồm cả nguồn vốn con người, tài sản thực và tài sản tài chính. Trong cấu phần của tài sản tài chính bao gồm cả cổ phiếu phổ thông. Khi giá cổ phiếu tăng, giá trị của tài sản tài chính cũng tăng, do vậy làm tăng nguồn lực của người tiêu dùng và vì vậy chi tiêu tiêu dùng sẽ tăng. Khi chúng ta thấy chính sách tiền tệ nới lỏng có thể dẫn đến một sự tăng giá cổ phiếu, ta sẽ có một cơ chế truyền dẫn tiền tệ khác: M ↑⇒ Pe ↑ ⇒ Sự giàu có ↑ ⇒ Tiêu dùng ↑⇒Y ↑ (2.6) Kênh giá nhà đất: Khung khổ lý thuyết q của Tobin ứng dụng trực tiếp vào thị trường nhà đất, nơi mà nhà ở cũng được xem như là một hình thức vốn cổ phần. Khi giá nhà tăng, sẽ làm tăng chi phí thay thế, dẫn đến tăng q trong mô hình của Tobin về nhà đất, từ đó khuyến khích sản xuất. Tương tự, giá nhà đất đang là một nhân tố cấu thành cực kỳ quan trọng của sự giàu có và do vậy khi giá này tăng sẽ làm tăng sự giàu có, vì vậy mà tiêu dùng tăng. Nới lỏng tiền tệ là nguyên nhân làm tăng giá nhà đất thông qua những cơ chế đã mô tả ở trên làm tăng tổng cầu. Bởi vậy, cơ chế truyền dẫn tiền tệ cũng được hình thành thông qua kênh giá nhà đất. 2.1.3 Các kênh tín dụng Có hai 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. • Kênh cho vay ngân hàng
18. - 15 - Kênh cho vay ngân hàng dựa trên quan điểm ngân hàng đóng vai trò đặc biệt trong hệ thống tài chính bởi vì các ngân hàng có đủ các điều kiện tốt để giải quyết các vấn đề thông tin không cân xứng trong thị trường tín dụng. Do vai trò đặc biệt của ngân hàng, một số người vay nhất định sẽ không thể gia nhập vào thị trường tín dụng trừ khi họ vay từ ngân hàng. Kênh truyền dẫn tiền tệ qua cho vay ngân hàng hoạt động như sau: Chính sách tiền tệ nới lỏng làm tăng dữ trữ ngân hàng và tiền gửi ngân hàng, tăng chất lượng các khoản vay ngân hàng hiện có. Do ngân hàng có vai trò đặc biệt quan trọng là người cho vay của những người đi vay ngân hàng, chính việc tăng các khoản vay sẽ dẫn đến đầu tư tăng. Theo sơ đồ, ảnh hưởng của chính sách tiền tệ là: M↑ ⇒ Tiền gửi ngân hàng ↑ ⇒ các khoản vay ngân hàng ↑ ⇒ I ↑⇒ Y↑ (2.7) Hàm ý quan trọng của quan điểm về kênh tín dụng là chính sách tiền tệ có ảnh hưởng lớn tới sự tiêu dùng của các công ty nhỏ phụ thuộc nhiều vào các khoản vay ngân hàng hơn là các công ty lớn có khả năng huy động vốn trực tiếp từ thị trường bằng cách phát hành cổ phiếu và trái phiếu. • Kênh bảng cân đối tài sản Giá trị ròng của các công ty càng thấp đi thì các vấn đề lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức khi tiến hành cho các công ty này vay càng trầm trọng hơn. Giá trị ròng thấp hơn nghĩa là người cho vay có ít tài sản thế chấp cho các khoản vay của họ, và vì vậy thua lỗ từ sự lựa chọn đối nghịch sẽ cao hơn. Giá trị ròng thấp của các công ty kinh doanh cũng làm tăng vấn đề rủi ro đạo đức, bởi vì điều này có nghĩa là những người chủ sở hữu có tiền đóng góp cổ phần thấp trong công ty của họ, khiến cho họ có nhiều động lực tham gia vào các dự án đầu tư rủi ro. Do thực hiện các dự án đầu tư rủi ro hơn có thể dẫn đến việc không trả được nợ, làm giảm giá trị ròng của các công ty sẽ dẫn đến giảm cho vay và vì thế giảm chi đầu tư. Chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng tới bảng cân đối tài sản của các công ty theo một số cách. Chính sách tiền tệ nới lỏng (M↑) dẫn đến giá chứng khoán tăng (Ps↑) như đã mô tả ở phần trước, làm tăng giá trị ròng của công ty và vì vậy dẫn đến chi
19. - 16 - đầu tư cao hơn (I ↑) và tăng tổng cầu (Y↑), nhờ giảm lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức. Sơ đồ của kênh bảng cân đối tài sản của truyền dẫn tiền tệ. M↑ ⇒ Ps↑ ⇒ lựa chọn đối nghịch & rủi ro đạo đức ↓ ⇒Cho vay↑ ⇒ I↑⇒ Y↑ (2.8) • Kênh dòng tiền Kênh dòng tiền là một kênh khác của bảng cân đối tài sản, hoạt động thông qua ảnh hưởng của nó đến dòng tiền. Chính sách tiền tệ nới lỏng làm giảm lãi suất, tạo nên một sự tăng trưởng trong bảng cân đối tài sản của công ty bởi vì dòng tiền tăng, do đó giảm lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức. Vì thế, sơ đồ cho kênh bảng cân đối tài sản được bổ sung như sau: M↑ ⇒i↓ ⇒ dòng tiền ↑⇒ lựa chọn đối nghịch & rủi ro đạo đức ↓ ⇒ Cho vay↑ ⇒ I↑ ⇒ Y↑ (2.9) Như Stiglitz và Weiss (1981) đề cập, hạn chế tín dụng xảy ra trong trường hợp người vay bị từ chối khoản vay ngay cả khi họ sẵn sàng trả lãi suất cao hơn. Đây là do các cá nhân và các công ty với các dự án đầu tư rủi ro nhất sẵn sàng trả lãi suất cao nhất, bởi vì nếu đầu tư mạo hiểm thành công, họ sẽ là người hưởng lợi. Vì vậy lãi suất cao làm tăng lựa chọn đối nghịch và lãi suất thấp làm giảm lựa chọn đối nghịch • Kênh mức giá tăng ngoài dự tính Kênh mức giá tăng ngoài dự tính là kênh thứ ba của bảng cân đối tài sản hoạt động thông qua chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến mức giá chung. Bởi vì các khoản nợ phải trả được cố định trong hợp đồng theo giá trị danh nghĩa và nới lỏng tiền tệ dẫn đến mức giá tăng ngoài dự tính (P↑ ), do đó làm tăng giá trị ròng thực, làm giảm lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức, dẫn đến tăng chi tiêu đầu tư và tổng sản lượng như sơ đồ dưới đây. M↑ ⇒ P↑ ⇒ lựa chọn đối nghịch & rủi ro đạo đức↓ ⇒Cho vay↑⇒ I↑⇒ Y↑ (2.10) • Ảnh hưởng thanh khoản của hộ gia đình Mặc dù hầu hết tài liệu nghiên cứu về kênh tín dụng tập trung vào chi tiêu của các công ty kinh doanh, nhưng cũng nên quan tâm đến chi tiêu của người tiêu dùng, đặc
20. - 17 - biệt là chi tiêu hàng lâu bền và nhà ở. Sự thắt chặt tiền tệ khiến các ngân hàng từ chối cho vay nên gây ra sự suy giảm trong hoạt động chi tiêu hàng lâu bền và nhà ở bởi người tiêu dùng không tiếp cận được các nguồn vốn tín dụng. Tương tự như vậy, việc tăng lãi suất khiến bảng cân đối tài sản của hộ gia đình xấu đi bởi vì dòng tiền của hộ gia đình bị tác động tiêu cực. Một cách khác để nhận ra kênh cân đối tài sản của hộ gia đình hoạt động như thế nào đó là xem xét những ảnh hưởng của thanh khoản đến chi tiêu hàng lâu bền và nhà ở - một yếu tố quan trọng được tìm thấy trong cuộc Đại suy thoái (Mishkin [1978]). Với quan điểm hiệu ứng thanh khoản ảnh hưởng lên bảng cân đối tài sản thông qua tác động của nó lên mong muốn chi tiêu của người tiêu dùng nhiều hơn so với mong muốn cho vay của người cho vay. Bởi vì thông tin không cân xứng về chất lượng, hàng hóa lâu bền và nhà ở là những tài sản có tính thanh khoản thấp. Nếu thu nhập xấu đi khiến người tiêu dùng cần bán hàng lâu bền hoặc nhà ở của họ để có thêm tiền, thì họ có thể bị lỗ bởi họ không thể thu về đầy đủ giá trị tài sản của họ trong hoàn cảnh túng quẫn đó. Ngược lại, nếu người tiêu dùng giữ tài sản tài chính (như là tiền trong nhà băng, chứng khoán và trái phiếu), họ sẽ dễ dàng bán chúng với giá bằng giá thị trường và thu về tiền mặt. Do đó, nếu người tiêu dung nhận thấy có nhiều khả năng lâm vào tình trạng khó khăn tài chính, họ sẽ ít muốn giữ tài sản thanh khoản thấp như hàng hóa lâu bền và nhà ở, mà giữ các tài sản tài chính có tính thanh khoản cao hơn. Bảng cân đối tài sản của hộ gia đình có ảnh hưởng quan trọng tới ước tính khả năng gặp khó khăn tài chính của họ. Cụ thể, khi người tiêu dùng có một khối lượng lớn các tài sản tài chính trên tổng các khoản nợ của họ và họ ước đoán khả năng khó khăn tài chính là thấp thì họ sẵn sàng chi tiêu cho hàng lâu bền và nhà ở. Khi giá cổ phiếu tăng, giá trị của tài sản tài chính cũng tăng lên, tiêu dùng hàng hóa lâu bền cũng tăng bởi người tiêu dùng sẽ cảm thấy an toàn tài chính hơn và khả năng gặp khó khăn tài chính cũng thấp hơn. Điều này dẫn đến một cơ chế truyền dẫn tiền tệ thông qua liên kết giữa cung tiền và giá cổ phiếu:
21. - 18 - M ↑⇒ Ps ↑⇒ Tài sản tài chính ↑ ⇒ Khả năng khó khăn tài chính ↓ ⇒ chi tiêu hàng hóa lâu bền và nhà ở ↑ ⇒ Y ↑ (2.11) Tính thanh khoản thấp của tài sản lâu bền và nhà ở giải thích lý do tại sao khi thắt chặt tiền tệ khiến tăng lãi suất và do đó làm giảm dòng tiền vào của người tiêu dùng, dẫn đến sự suy giảm chi tiêu cho hàng lâu bền và nhà ở. Dòng tiền tiêu dung giảm làm tăng khả năng gặp khó khăn tài chính, vì thế người tiêu dùng giảm mong muốn giữ hàng lâu bền và nhà ở, do đó giảm chi tiêu của họ và làm giảm tổng sản lượng. Sự khác biệt duy nhất giữa quan điểm về ảnh hưởng của dòng tiền đối với doanh nghiệp và hộ gia đình là không phải do người cho vay không sẵn lòng cho người tiêu dùng vay khiến cho tiêu dùng giảm, mà là người tiêu dùng không muốn chi tiêu. Ngoài những kênh truyền dẫn ở trên, theo các NHTW trên thế giới (NHTW Anh, NHTW Mexico, ) kỳ vọng cũng được xem xét là một kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ. Theo kênh truyền dẫn này, sự thay đổi trong chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến kỳ vọng của công chúng về lạm phát, việc làm, tăng trưởng, thu nhập và lợi nhuận trong tương lai. Sự thay đổi trong kỳ vọng ảnh hưởng đến quyết định các hoạt động kinh tế tư nhân. Tuy nhiên, tác động của kênh truyền dẫn phụ thuộc vào cách giải thích của công chúng về những thay đổi trong chính sách tiền tệ. Ví dụ, công chúng có thể xem lãi suất giảm là một tín hiệu cho thấy nền kinh tế sẽ mở rộng hơn trong tương lai, thúc đẩy họ tự tin để chi tiêu và đầu tư. Mặt khác, họ có thể tin rằng nền kinh tế đang yếu hơn, làm giảm lòng tin và cuối cùng giảm chi tiêu và đầu tư. 2.2 Tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây Chủ đề truyền dẫn chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế được nghiên cứu tại nhiều nước trên thế giới, từ các nước phát triển cho đến các nước có nền kinh tế mở nhỏ với nhiều mô hình nghiên cứu khác nhau, sau đây là một số nghiên cứu ở các nước phát triển, kế đến là ở các nước có nền kinh tế mở nhỏ: Ganley J. and C. Salmon (1997) nghiên cứu tác dụng theo nhóm của
22. - 19 - những cú sốc do chính sách tiền tệ tác động đến đầu ra của 24 lĩnh vực của nền kinh tế Anh. Mục đích của việc phân tích là để xác định tốc độ và cường độ của các phản ứng của các công ty trong các lĩnh vực này với một chính sách thắt chặt tiền tệ bất ngờ, và để xem xét liệu những phản ứng này có cung cấp bằng chứng về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ. Kết quả cho thấy độ nhạy của đầu ra với những thay đổi trong chính sách tiền tệ khác nhau rõ rệt giữa các ngành. Những tác động của một chính sách thắt chặt tiền tệ bất ngờ dường như được phân bố không đồng đều giữa các khu vực của nền kinh tế. Qui mô và thời điểm của các đợt giảm sản lượng đầu ra xác nhận rằng một số ngành công nghiệp đặc biệt nhạy cảm với việc thắt chặt các điều kiện tiền tệ. Đúng như dự đoán, các lĩnh vực như xây dựng cho thấy một sự suy giảm đáng kể và nhanh chóng trong sản lượng đầu ra trong khi những ngành khác, như dịch vụ hầu như không phản ứng. Tổng sản xuất cũng phản ứng khá mạnh đến việc thắt chặt tiền tệ tuy một số ngành công nghiệp lớn, đặc biệt là các công nghiệp nhẹ phản ứng không đáng kể. Trong ngành sản xuất có sự khác biệt trong phản ứng khá lớn. Mức độ nhẹ nhất là trong sản xuất thực phẩm, đồ uống và thuốc lá, những ngành này sản lượng chỉ suy giảm rất ít, trong khi những ngành khác, bao gồm cả các sản phẩm cao su và thiết bị điện-hiển thị thì thay đổi lớn hơn nhiều. Một số các ngành công nghiệp có những phản ứng lớn nhất được tạo thành từ các công ty tương đối nhỏ, điều này cho thấy thị trường tín dụng không hoàn hảo trong quá trình truyền dẫn chính sách tiền tệ. Hayo, B. and B. Uhlenbrock (1999) nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Đức, đặc biệt là tác động đến ngành công nghiệp của chính sách tiền tệ. Cụ thể, bài nghiên cứu muốn làm sáng tỏ câu hỏi liệu có sự khác biệt đáng kể trong các phản ứng của ngành công nghiệp Đức (ở miền Tây) với những cú sốc chính sách tiền tệ. Dữ liệu theo từng tháng, tập trung vào các phân ngành (phân loại ở mức hai chữ số) của khu vực khai thác mỏ và sản xuất. Sử dụng các phản ứng của khu vực sản xuất và khai thác khoáng sản làm tiêu chuẩn, bài nghiên cứu điều tra từng ngành
23. - 20 - công nghiệp riêng lẻ phản ứng như thế nào trong mối tương quan với các phản ứng của sản lượng và giá cả sản xuất có liên quan trong phân tích VAR Sau khi xem xét tổng thể các lĩnh vực sản xuất, bài nghiên cứu tập trung phân tích về vấn đề ảnh hưởng tương đối của một cú sốc chính sách tiền tệ vào các ngành công nghiệp riêng lẻ (phân loại ở mức 2chữ số) bằng cách so sánh sản lượng tương đối và giá sản xuất của các phản ứng. Kết quả trong phân tích VAR đối với ngành công nghiệp như sau: Gần một nửa số ngành công nghiệp cho thấy sự thay đổi trong sản lượng đầu ra khác biệt đáng kể so với toàn khu vực khai thác mỏ và sản xuất. Hơn một nửa các trường hợp quan sát cho thấy giá cả thay đổi đáng kể so với toàn khu vực. Sản xuất của năm trong số 28 ngành công nghiệp phản ứng tiêu cực rõ rệt với cú sốc chính sách thắt chặt tiền tệ: ngành công nghiệp kim loại màu, công nghiệp hóa chất, công nghiệp sắt thép, công nghiệp kỹ thuật điện và các nhà sản xuất máy móc thiết bị văn phòng. Điều thú vị là, ngoài ngành công nghiệp sắt thép, tất cả các ngành công còn lại đều được lựa chọn theo các chỉ số của chu kỳ kinh doanh như Thống kê kinh doanh hiệu chỉnh theo mùa của Bundesbank. Hai ngành còn lại lựa chọn theo các chỉ số của chu kỳ kinh doanh của Bundesbank, là kỹ thuật cơ khí và sản xuất xe, không hiển thị độ lệch đáng kể so với toàn ngành công nghiệp sản xuất và khai thác mỏ. Tám ngành công nghiệp phản ứng tích cực rõ rệt về sản lượng, cụ thể là ngành may mặc, công nghiệp thực phẩm, công nghiệp khai thác mỏ, công nghiệp lọc dầu, ngành công nghiệp in ấn, đóng tàu, sản xuất công cụ, và sản xuất các sản phẩm kết cấu kim loại. Về giá cả tương đối, bài nghiên cứu cho thấy tác động tiêu cực đáng kể về giá trong bốn trường hợp: hóa chất, sắt thép, ngành công nghiệp kim loại màu và chế biến giấy. Tác động tích cực về giá xuất hiện phổ biến hơn, bài nghiên cứu thể hiện trường hợp này trong mười một ngành công nghiệp. Trong một phân tích logarit, bài nghiên cứu chỉ ra rằng một số đặc điểm của ngành công nghiệp có thể giúp đỡ trong việc giải thích tại sao chính sách tiền tệ có tác động bất cân xứng. Đặc biệt, sử dụng vốn, định hướng xuất khẩu, và nhận trợ cấp là
24. - 21 - các yếu tố quan trọng đối với phản ứng của các ngành công nghiệp với những cú sốc chính sách tiền tệ. Đối với khu vực ảnh hưởng của chính sách tiền tệ người ta thấy rằng các Länder Đức cũng có khả năng bị ảnh hưởng bất cân xứng bởi những cú sốc tiền tệ vì có sự khác biệt lớn trong danh mục đầu tư ngành công nghiệp theo khu vực. Dựa theo phát hiện này ở góc độ châu Âu có thể dẫn đến kết luận rằng chính sách tiền tệ của ECB cũng có thể tạo ra hiệu ứng bất cân xứng trong khu vực miễn là khu vực Châu Âu có danh mục ngành công nghiệp khác nhau. Farès, J. and G. Srour (2001) nghiên cứu các cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ ở mức độ ngành ở Canada. Bài viết nhận thấy có hai mức độ có thể có khi phân tích dữ liệu của một nền kinh tế: một ở mức độ chi tiêu cuối cùng, theo đó nền kinh tế được chia thành tiêu thụ hàng hóa và dịch vụ, đầu tư, chi tiêu chính phủ, và nhập khẩu và xuất khẩu; và một ở cấp độ sản xuất, nơi nền kinh tế được chia thành các sản xuất cơ bản, xây dựng, sản xuất, dịch vụ, và chính phủ. Trước tiên, cơ chế truyền dẫn đã được kiểm tra đầu tiên ở cấp độ tổng hợp. Sau đó, đối với mỗi khu vực quan tâm, một VAR riêng biệt đã được xác định bằng cách gia tăng các VAR tập hợp bởi các đo lường về giá cả và sản lượng của khu vực đang xem xét. Hàm phản ứng xung với những cú sốc khác nhau sau đó được vẽ đồ thị điểm phân tán và so sánh giữa các mô hình VAR với nhau. Một số lượng lớn các thông tin có thể được thu thập từ các ước lượng của mô hìnhVAR. Trong số đó, chúng tôi thấy rằng, ở mức độ chi tiêu cuối cùng, xuất khẩu phản ứng tương đối nhanh chóng đối với chính sách thắt chặt tiền tệ, đầu tư (theo nghĩa rộng) phản ứng đáng kể hơn so với tiêu dùng hàng hóa, còn dịch vụ đáp ứng không đáng kể. Và đối với hàng hóa, đồ dùng lâu bền phản ứng đáng kể hơn so với đồ dùng bán lâu bền đối với chính sách thắt chặt tiền tệ, và đồ dùng không lâu bền không phản ứng đáng kể. Phân tích định lượng trên ra kết quả này rất phù hợp với lý thuyết. Ở cấp độ sản xuất, khi cắt giảm tiền tệ, xây dựng phản ứng đến mức đáy của chu kỳ đầu tiên, tuy sản xuất phản ứng mạnh mẽ gấp đôi. Phản ứng của khu vực dịch vụ là đáng kể, nhưng nó thể hiện độ trễ so với sản xuất.
25. - 22 - Raddatz, C. and Rigobon, R. (2003) giới thiệu một phương pháp mới được thực hiện ở Mỹ cho phép điều tra cả tác động theo ngành của chính sách tiền tệ và vai trò của chính sách trong việc truyền dẫn các cú sốc ngành. Qua bài nghiên cứu thấy rằng có những khác biệt thú vị trong phản ứng với chính sách tiền tệ giữa các khu vực ở nước Mỹ. Ngoài ra, dựa trên những khác biệt này, vai trò của chính sách tiền tệ đối với việc duy trì sản lượng và giá cả chung sẽ có tác động bất cân xứng giữa các ngành: khu vực nhạy cảm cao với lãi suất sẽ có dao động lớn hơn các khu vực ít nhạy cảm hơn. Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng có tiềm ẩn khả năng chuyển dịch ngành. Nói cách khác, chính sách tiền tệ sẽ dẫn đến kết quả thúc đẩy mở rộng hoặc thu hẹp sản xuất ở những khu vực nhạy cảm lãi suất cao. Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng, chính sách tiền tệ không phải là trang bị tốt để đối phó với những cú sốc ngành. Nó thực sự phân bổ lại sản xuất trên diện rộng. Do đó, nó không thể đối phó với một cuộc suy thoái ngành, đặc biệt nếu khu vực đó không nhạy cảm với lãi suất, và nếu suy thoái kinh tế là do dư thừa công suất. Do đó chính sách tiền tệ là trang bị tốt để đối phó với những cú sốc tổng hợp. Những cú sốc ngành phải được xử lý với chính sách tài khóa. Một số nghiên cứu thực hiện tại các nền kinh tế mới nổi khác chỉ ra rằng chính sách tiền tệ thực sự có tác động đáng kể và khác biệt trên các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế. Karim và cộng sự (2006) tiếp cận mô hình VAR để nghiên cứu tác động của chính sách thắt chặt tiền tệ vào các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế Malaysia. Phát hiện của họ cho thấy tác động tiêu cực của chính sách thắt chặt tiền tệ có tác dụng lớn nhất trên các lĩnh vực nông nghiệp, sản xuất và khai thác mỏ ở Malaysia. Sahinoz và Cosar (2009) sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu phản ứng của sản lượng trong lĩnh vực sản xuất với một cú sốc chính sách thắt chặt tiền tệ ở Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả là lĩnh vực sản xuất phản ứng chủ yếu với một cú sốc chính sách thắt chặt tiền tệ thông qua kênh tỷ giá hối đoái. Tương tự như vậy, Mehdi và Reza (2011) sử dụng mô hình ARDL (the auto regressive distributed
26. - 23 - lag model) để thiết lập ảnh hưởng của chính sách tiền tệ vào lĩnh vực công nghiệp của Iran. Kết quả của họ cũng chỉ ra rằng chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến ngành công nghiệp của Iran chủ yếu thông qua tỷ giá hối đoái và các kênh tín dụng ngân hàng. Kênh tỷ giá hối đoái có tác động đáng kể đối với các công ty sản xuất có đầu vào và đầu ra với số lượng lớn về xuất khẩu, nhập khẩu tương ứng. Ifeakachukwu và Olufemi (2012) sử dụng mô hình unrestricted VAR để phân tích tác động của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế ở Nigeria. Kết quả nghiên cứu của họ cho thấy các ngành nông nghiệp và sản xuất bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi lãi suất, trong khi các ngành khác như xây dựng, khai thác mỏ, và lĩnh vực bán lẻ bị ảnh hưởng hơn bởi những cú sốc tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu tiếp tục kết luận rằng chính sách lãi suất và tỷ giá hối đoái là những biện pháp chính sách tiền tệ hiệu quả nhất trong việc kích thích tăng trưởng sản lượng ngành ở Nigeria. Gần đây nhất, Dorothy Nampewo, Ezra Munyambonera and Musa Mayanja Lwanga (2013) nghiên cứu về ảnh hưởng của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế ở Uganda trong giai đoạn 1999-2011. Các lĩnh vực được phân tích là các lĩnh vực chính đóng góp vào tăng trưởng GDP của Uganda. Bao gồm nông nghiệp , sản xuất và các ngành dịch vụ. Phân tích dựa trên kiểm tra quan hệ nhân quả và mô hình VAR đệ quy. Kết quả cho thấy rằng: kênh tỷ giá là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ hiệu quả nhất đối với cả ba lĩnh vực nghiên cứu, trong khi đó kênh lãi suất và kênh tín dụng ngân hàng vẫn là kênh tương đối yếu của chính sách tiền tệ đặc biệt là trong lĩnh vực sản xuất . Thêm vào đó, một cú sốc dương của tỷ giá hối đoái làm tăng GDP của nông nghiệp và GDP ngành dịch vụ, nhưng lại làm giảm GDP của ngành sản xuất. Ở VN, vấn đề nghiên cứu truyền dẫn chính sách tiền tệ còn rất mới mẻ không chỉ ở nghiên cứu định lượng mà cả nghiên cứu định tính. Trong những năm gần đây tác giả tìm thấy các bài nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ như sau:
27. - 24 - Lê Việt Hùng và Wade D.Pfau (2008) phân tích sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ ở Việt Nam, sử dụng mô hình VAR để kiểm tra mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ, sản lượng thực, giá, lãi suất thực, tỷ giá hối đoái thực và tín dụng. Sử dụng cung tiền như công cụ trực tiếp thực hiện chính sách tiền tệ và lãi suất như là công cụ trung gian truyền dẫn từ cung tiền đến các biến vĩ mô. Tác giả đã tìm thấy rằng chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến sản lượng và giá cả. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và lạm phát lại khá yếu. Tác giả tìm thấy kênh truyền dẫn lãi suất kém quan trọng hơn kênh tín dụng và tỷ giá hối đoái. Tác động của cú sốc chính sách tiền tệ đối với sản lượng kéo dài từ quý 1 đến quý 2 nhưng tác động đối với giá cả thì kéo dài từ 3 đến 8 quý. Sự thay đổi của sản lượng phụ thuộc phần lớn vào cú sốc của chính sách tiền chiếm 44.24% sau 4 quý. Phạm Thế Anh (2008) nghiên cứu chính sách tiền tệ và ảnh hưởng của nó đối với lạm phát, sản lượng, và các biến kinh tế vĩ mô khác. Sử dụng mô hình SVAR 4 biến (sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền, lãi suất). Tác giả tìm thấy khi lãi suất tăng làm giảm sản lượng và chỉ số giá tiêu dùng. Sự phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng là tương đối chậm hơn sản lượng. Chỉ số giá tiêu dùng chỉ bắt đầu giảm sau thời gian khoảng 2-3 tháng. Sự gia tăng lãi suất cũng đồng thời kéo theo sự giảm cung tiền M2. Ngoài ra, tác giả còn tìm thấy sự biến động của tốc độ tăng trưởng và lạm phát là do tác động của chính nó, chiếm khoảng 90% sau 12 tháng ảnh hưởng cú sốc. Cú sốc của M2 và lãi suất đóng góp rất nhỏ vào sự biến động của tăng trưởng và lạm phát. Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013) nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Sử dụng mô hình SVAR 7 biến (giá dầu, lãi suất FED, sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền, lãi suất, tỷ giá danh nghĩa) để phân tích các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ sẽ tác động như thế nào tới hoạt động kinh tế và kiểm soát giá cả ở Việt Nam trong 2 giai đoạn trước và sau gia nhập WTO. Kênh lãi suất mô phỏng tác động của chính sách tiền tệ thắt chặt, kênh tín dụng mô phỏng chính sách tiền tệ mở rộng. Tác giả
28. - 25 - tìm thấy, thắt chặt tiền tệ để giảm lạm phát phát huy hiệu quả sau khi Việt Nam gia nhập WTO, tuy nhiên hiệu quả chỉ thật sự đạt được sau 6 kỳ, lạm phát vẫn tăng ở những kỳ đầu tiên khi có cú sốc thắt chặt tiền tệ, chính sách tiền tệ mở rộng tạo ra sự gia tăng lạm phát ở cả hai thời kỳ trước và sau gia nhập WTO, trong khi sản lượng giảm trước WTO và tăng sau WTO, khi tỷ giá hối đoái tăng làm cho lạm phát tăng ở giai đoạn trước WTO tăng 0.006-0.007% ở kỳ thứ 2 và thứ 3, ở những kỳ sau mức tăng lạm phát ở mức 0.002-0.004%, trong khi cú sốc rất nhỏ của tỷ giá ở giai đoạn sau WTO (0.008%) đã tạo ra phản ứng tăng tích luỹ lạm phát 0.003-0.004% ngay ở những kỳ đầu tiên và giữ mức tăng này trong suốt những kỳ tiếp theo. Qua 3 kênh truyền dẫn, tác giả nhận thấy lãi suất và tín dụng tạo ra phản ứng trễ đối với biến lạm phát, trong khi tỷ giá hối đoái lại có phản ứng tức thì. Nghĩa là lạm phát ở Việt Nam nhạy cảm nhiều hơn đối với tỷ giá hối đoái. Điều này xảy ra theo tác giả là đô la hoá cao trong nhiều năm ở Việt Nam, có thể là lý do này mà lạm phát nhạy cảm nhiều với kênh tỷ giá hối đoái. Ngoài ra tác giả còn tìm thấy, trước WTO sản lượng gần như chỉ chịu tác động chính bởi cú sốc của chính nó nhưng sau WTO sản lượng nhạy cảm hơn với cả yếu tố bên trong và bên ngoài, khoảng 50% thay đổi sản lượng do yếu tố khác sau 12 tháng nhưng cầu tiền chỉ chiếm 2.53% và lãi suất chiếm 8.2%, điều này cho thấy chính sách tiền tệ ít tác động đến sản lượng. Qua những nghiên cứu trên, ta thấy các nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam về cơ chế lan truyền của chính sách tiền tệ chỉ tập trung vào phản ứng của các biến tổng hợp với những cú sốc tiền tệ và đo hiệu lực của các kênh khác nhau của cơ chế truyền dẫn. Tác giả chưa tìm thấy nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam lên các ngành kinh tế. Bài nghiên cứu này có một bước tiến đầu tiên trong việc điều tra các cơ chế lan truyền chính sách tiền tệ tại Việt Nam ở cấp ngành.
29. - 26 - CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mô hình nghiên cứu. Trên cơ sở xem xét phương pháp nghiên cứu của các tác giả Dorothy Nampewo, Ezra Munyambonera and Musa Mayanja Lwanga (2013) về đề tài “Sectoral effects of monetary policy in Uganda”; tác giả đã ứng dụng mô hình VAR đệ quy nhằm xem xét ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam. Lý do chọn và vận dụng phương pháp nghiên cứu của các tác giả trên là vì sự tương đồng trong tăng trưởng kinh tế; mặt khác cũng như ưu điểm của mô hình VAR trong việc phân tích các chuỗi dữ liệu có yếu tố thời gian và nó cung cấp một liên kết giữa các mô hình ước lượng dư với các cú sốc về cơ cấu của nền kinh tế vĩ mô cơ bản có liên quan để xác định hàm phản ứng xung và phân rã phương sai của các biến trong mô hình ước tính (Garratt.et.al , 1998). Trong bài nghiên cứu, có ba mô hình VAR được ước tính. Mỗi mô hình gồm 6 biến: cung tiền M2, biến đại diện cho chính sách tiền tệ; tỷ lệ lãi suất cho vay (LR), biến đại diện cho kênh lãi suất; tỷ giá hối đoái danh nghĩa (EXT), biến đại diện cho cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ linh hoạt thông qua kênh tỷ giá; tín dụng nội địa (Credit), đại diện cho kênh tín dụng ngân hàng; chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đại diện cho lạm phát và cuối cùng là GDP ngành nông nghiệp (Agric), sản xuất (Man) và dịch vụ (Ser), đại diện cho biến đầu ra của ngành. Theo Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013), có nhiều kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ chính yếu đã được tìm thấy ở các nền kinh tế khác nhau. Ở Việt Nam cũng không có ngoại lệ. Tuy nhiên, ở Việt Nam có thể có một số kênh truyền dẫn chưa trở thành chính yếu để NHNN thực thi chính sách như kênh giá tài sản. Thị trường chứng khoán non trẻ, thị trường bất động sản mang tính đầu cơ khá phổ biến nên kênh giá tài sản khó có thể phát huy hiệu quả truyền dẫn. Các kênh lãi suất, tín dụng và tỷ giá vẫn là những kênh truyền dẫn quan trọng ở Việt Nam. Theo Le Viet Hung và Wade D.Pfau (2008), biến cung tiền M2 là đại diện cho các biến động chính sách tiền tệ, vì sự biến động của M2 được xem như là một mục tiêu hoạt động trong xây dựng và thực hiện chính sách tiền tệ của NHNN. Phân tích được dựa trên số liệu hàng quý từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2012.
30. - 27 - Các biến được điều chỉnh theo mùa (SA) và dạng logarit ngoại trừ lãi suất được thể hiện ở tỷ lệ phần trăm. Mô hình VAR trong nghiên cứu này đã được mô tả như sau: Axt = B(L)Lxt+ εt (3.1) xt là vector (k x 1) của các biến nội sinh, A là ma trận hiệp phương sai tự hồi quy (k 2 k x k; B(L) = Bo + B1L + B2L + + BkL là độ trễ đa thức tự hồi quy, εt là vector của sai số ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn với đặc tính nhiễu trắng N(0, ζ2) Để nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế, mô hình VAR đệ quy được ước tính bằng mô hình VAR rút gọn. Vì vậy từ công thức (3.1), mô hình VAR rút gọn được ước tính như sau: -1 xt = A B(L)Lxt+ μt (3.2) với μt là vector phần dư của mô hình rút gọn với E(μtut’) =Ω. Các cú sốc cấu trúc được tạo ra sử dụng phân rã Cholesky với ma trận phương sai-hiệp phương sai của phần dư mô hình VAR rút gọn, Ω, từ phương trình (3.2). Mối quan hệ giữa phần dư mô hình VAR rút gọn và cấu trúc xáo trộn được trình bày trong phương trình (3.3) εm2 1 0 0 0 0 0 μm2 lr lr ε a21 1 0 0 0 0 μ credit credit ε = a31 a32 1 0 0 0 μ (3.3) ext ext ε a41 a42 a43 1 0 0 μ cpi cpi ε a51 a52 a53 a54 1 0 μ gdp gdp ε a61 a62 a63 a64 a65 1 μ Với μm2 biểu thị cú sốc chính sách tiền tệ, μlr biểu thị cú sốc lãi suất, μcredit biểu thị cú sốc tín dụng nội địa, μext biểu thị cú sốc tỷ giá hối đoái, μcpi biểu thị cú sốc lạm phát, μgdp biểu thị cú sốc tổng cầu/ngành kinh tế. Vì vậy mô hình cấu trúc được nhận dạng do có k(k-1)/2 hạn chế được thể hiện trên ma trận A và 0 hạn chế, với k là số biến nội sinh trong mô hình. Kết quả của ma trận chỉ ra rằng trong công thức đầu tiên, chính sách tiền tệ không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ cú sốc nào khác ngoại trừ chính nó. Trong công thức thứ hai, lãi suất chỉ bị ảnh hưởng bởi cú sốc chính sách tiền tệ. Trong công thức thứ
31. - 28 - ba, tín dụng nội địa bị ảnh hưởng bởi cú sốc chính sách tiền tệ và cú sốc lãi suất; trong công thức thứ tư, tỷ giá bị ảnh hưởng bởi cú sốc chính sách tiền tệ, lãi suất và tín dụng; trong công thức thứ năm và sáu, lạm phát và tổng cầu/GDP các ngành kinh tế bị ảnh hưởng bởi tất cả các biến trong mô hình. 3.2 Nguồn dữ liệu Bảng 3.1: các biến trong mô hình Các biến trong mô Viết tắt Đơn vị tính Nguồn dữ liệu hình GDP của ngành nông nghiệp Agr tỷ VND tổng cục thống kê GDP của ngành sản xuất Man tỷ VND tổng cục thống kê GDP của ngành dịch vụ Ser tỷ VND tổng cục thống kê Chỉ số giá tiêu dùng Chỉ số giá tiêu dùng CPI (năm 2005 = 100) IMF-IFS Tỉ lệ lãi suất cho vay Lr % IMF-IFS Tín dụng nội địa credit tỷ VND IMF-IFS Cung tiền, đơn vị tỷ Cung tiền M2 M2 VND IMF-IFS Tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa USD và VND Ext VND/USD IMF-IFS Nguồn: tác giả thống kê các biến Các biến được điều chỉnh theo mùa (SA) và dạng logarit ngoại trừ lãi suất được thể hiện ở tỷ lệ phần trăm.
32. - 29 - 3.3 Mô phỏng các bƣớc thực hiện 3.3.1 Kiểm định tính dừng. Theo Box-Jenkins và Reinsel (1970), phân tích chuỗi dữ liệu thời gian để có một kết quả tin cậy thì đòi hỏi chuỗi dữ liệu thời gian phải dừng. Do đó, vấn đề đầu tiên trong việc ước lượng và nhận dạng mô hình VAR là kiểm định xem chuỗi dữ liệu đang quan sát có dừng hay không. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì ta phải biến chúng thành chuỗi dừng (ví dụ: phương pháp lấy sai phân bằng cách tính xt – xt-1 và xem xét tính dừng của chuỗi sai phân). Việc lấy sai phân sẽ dừng lại khi kết quả của chuỗi sai phân là dừng. Nếu chuỗi sai phân dừng khi lấy sai phân p lần, ta gọi chuỗi dữ liệu ban đầu tích hợp bậc p, ký hiệu I(p). Trong bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiệm đơn vị của Dickey- Fuller (1979) để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu quan sát (xem thêm phần phụ lục). 3.3.2 Lựa chọn độ trễ tối ƣu. Việc lựa chọn độ trễ tối ưu trong mô hình VAR phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người sử dụng mô hình. Tuy nhiên, người ta thường dựa vào một số tiêu chuẩn được đề cập sau đây: tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criteria ), tiêu chuẩn LR (Likelihood ratio). (Xem thêm phần phụ lục). Với độ trễ được lựa chọn sẽ thực hiện kiểm định tính ổn định của mô hình bằng kiểm định tự tương quan LM. 3.3.3 Kiểm định nhân quả Granger. Để kiểm định liệu có tồn tại mối quan hệ nhân quả Grangergiữa hai chuỗi thời gian Y và X trên Eviews, ta xây dựng hai phương trình sau: Yt = α0 + α1Yt-1 + αnYt-1 + β1Xt-1 + βnXt-1 + εt Yt = α0 + α1Xt-1 + αnXt-1 + β1Yt-1 + βnYt-1 + εt Để xem các biến trễ của X có giải thích cho Y (X tác động nhân quả Granger lên Y) và các biến trễ của Y có giải thích cho X (Y tác động nhân quả Granger lên X) hay không ta kiểm định giả thiết sau đây cho mỗi phương trình: Ho: β1= β2= = βn= 0 Để kiểm định giả thiết đồng thời này, ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald và cách quyết định như sau: Nếu giá trị thống kê F tính toán lớn hơn giá trị thống kê F
33. - 30 - phê phán ở một mức ý nghĩa xác định ta bác bỏ giả thiết H0 và ngược lại. Có bốn khả năng như sau: Nhân quả Granger một chiều từ X sang Y nếu các biến trễ của X có tác động lên Y, nhưng các biến trễ của Y không có tác động lên X. Nhân quả Granger một chiều từ Y sang X nếu các biến trễ của Y có tác động lên X, nhưng các biến trễ của X không có tác động lên Y. Nhân quả Granger hai chiều giữa X và Y nếu các biến trễ của X có tác động lên Y và các biến trễ của Y có tác động lên X. Không có quan hệ nhân quả Granger giữa X và Y nếu các biến trễ của X không có tác động lên Y và các biến trễ của Y không có tác động lên X. 3.3.4 Hàm phản ứng xung (Impulse response function - IRF) Hàm phản ứng xung là một trong những chức năng quan trọng trong mô hình VAR. Hàm phản ứng xung sẽ cho biết các biến còn lại trong mô hình phản ứng như thế nào khi xảy ra cú sốc đối với một biến trong mô hình với độ trễ nhất định. 3.3.5 Phân rã phƣơng sai (Variance decomposition) Phân rã phương sai phân tích tầm quan trọng của các cú sốc của các biến trong việc giải thích cho sự biến động của 1 biến trong mô hình theo thời gian.
34. - 31 - CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kiểm định tính dừng. Dựa trên các đặc điểm về mô hình VAR được nêu ở phần 3.1, dữ liệu trong mô hình được xác định là chuỗi thời gian. Các thuộc tính chuỗi thời gian của các biến nội sinh được thể hiện ở hình 4.1. Tất cả các biến xuất hiện có chứa một xu hướng xác định ngoại trừ lãi suất cho vay. LOG(M2) LR LOG(CREDIT) 15.5 20 15.2 15.0 14.8 18 14.5 14.4 16 14.0 14.0 13.6 13.5 14 13.2 13.0 12 12.8 12.5 12.4 10 12.0 12.0 11.5 8 11.6 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 LOG(EXT) LOG(CPI) LOG(SER) 10.0 5.6 12.8 5.4 12.4 9.9 5.2 12.0 9.8 5.0 11.6 4.8 9.7 11.2 4.6 9.6 10.8 4.4 9.5 4.2 10.4 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 LOG(MAN) LOG(SER) 12.8 12.8 12.4 12.4 12.0 12.0 11.6 11.6 11.2 11.2 10.8 10.8 10.4 10.4 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 Hình 4.1 Dữ liệu sử dụng trong mô hình VAR (2000Q1-2012Q4). Dữ liệu đã được điều chỉnh mùa vụ và lấy log (ngoại trừ lãi suất) Nguồn: tác giả minh họa từ phần mềm Eview 6.0
35. - 32 - Để kiểm tra tính dừng, bài nghiên cứu áp dụng phương pháp Augmented Dickey- Fuller unit root test để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu. Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng Level Sai phân bậc 1 ADF ADF Intercept & Intercept kết Biến trend &trend luận lm2 -2.15553 -4.675047* I(1) lext -1.01361 -7.625529* I(1) lman -2.451419 -8.41145* I(1) lagr -2.201062 -7.416601* I(1) lser -1.533402 -5.885747* I(1) lcpi -2.175997 -5.032961* I(1) lcredit -1.328039 -4.07858 I(1) lr -5.418897* - I(0) mức ý nghĩa thống kê: *:1%, : 5%, : 10% Nguồn: Kết quả kiểm định trên phần mềm Eview 6.0 Qua bảng 4.1, ta thấy tất cả các biến đều dừng ở sai phân bậc một I(1) với mức ý nghĩa 1%, trừ biến lãi suất (lr) dừng ở chuỗi gốc với mức ý nghĩa 1% và biến tín dụng dừng ở sai phân bậc một I(1) với mức ý nghĩa 5%. Đối với các biến không dừng, sau khi lấy sai phân dừng thì có thể tồn tại mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn. Tuy nhiên, mục tiêu của bài nghiên cứu quan tâm cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành kinh tế, không xét mối quan hệ trong dài hạn nên bài nghiên cứu không xét trường hợp có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến với nhau. 4.2 Lựa chọn độ trễ tối ƣu Bài nghiên cứu bao gồm ba mô hình VAR, câu hỏi đặt ra là nên xác định độ trễ riêng cho mỗi mô hình hay xác định độ trễ chung cho cả ba mô hình? Granley và Salmon (1997) đề nghị tính toán độ trễ tối ưu cho mỗi mô hình VAR và có độ trễ tối
36. - 33 - ưu khác nhau giữa mỗi mô hình, tuy nhiên với độ trễ khác nhau giữa các mô hình khi so sánh kết quả của cú sốc chính sách tiền tệ tác động đến các ngành kinh tế không phân biệt được sự khác nhau là do cú sốc chính sách tiền tệ hay sự khác nhau là do độ trễ của mỗi mô hình VAR. Do đó sẽ chọn độ trễ chung cho ba mô hình VAR. Việc xác định số bước trễ thường gặp 2 lỗi phổ biến. Nếu số bước trễ nhỏ có thể dẫn đến kết quả sai lệch. Việc xác định số bước trễ quá dài có thể làm giảm hiệu quả của việc ước lượng. Trong nghiên cứu có nhiều tiêu chuẩn để xác định bước trễ tối ưu. Bài nghiên cứu chọn độ trễ là 3 (xem bảng 4.2), phù hợp với độ trễ chung của nhiều bài nghiên cứu, theo Sarat Dhal (2011) số bước trễ phổ biến đối với dữ liệu quý thường là từ 3 đến 4, dữ liệu tháng thường 12 đến 13. Và kiểm định độ trễ theo tiêu chí LR và AIC. Và có kết quả tương đồng với tác giả Ifeakachukwu và Olufemi (2012). Do tính chất quan trọng của việc xác định bước trễ, bài nghiên cứu thực hiện thêm kiểm định Portmanteau và đưa ra độ trễ tối ưu cũng là 3 (xem bảng 4.3). Bảng 4.2 Kết quả kiểm định độ trễ tối ƣu VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLOG(M2) LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(CPI) DLOG(SER) DLOG(AGR) DLOG(MAN) Exogenous variables: C Date: 12/01/13 Time: 16:36 Sample: 2000Q1 2012Q4 Included observations: 48 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 656.5975 NA 2.53e -22 -27.02489 -26.71303* -26.90704 1 779.0953 199.0590 2.29e-23 -29.46230 -26.65550 -28.40161* 2 847.2642 88.05150 2.40e-23 -29.63601 -24.33427 -27.63248 3 945.3862 94.03354* 1.11e-23* -31.05776* -23.26109 -28.11138 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion Nguồn: tác giả chạy kết quả từ phần mềm Eview 6.0
37. - 34 - 4.3 Kiểm định tính ổn định của mô hình. Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình với độ trễ tối ưu là 3 được trình bày trong hình 4.2. Các nghiệm đơn vị đều nằm trong khoảng +-1. Vì vậy, kết quả mô hình ổn định. Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Hình 4.2 Kiểm định tính ổn định của mô hình Nguồn: tác giả chạy kết quả từ phần mềm Eview 6.0 4.4 Kiểm định nhân quả Pair wise Granger. Kiểm định nhân quả Pair wise Granger được sử dụng để xác định các kênh có thể truyền dẫn chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế. Với mục đích này, Kiểm định nhân quả Pair wise Granger được sử dụng giữa mỗi GDP các ngành với mỗi biến chính sách tiền tệ (lãi suất cho vay, tín dụng ngân hàng và tỷ giá hối đoái). Các kết quả được trình bày trong bảng 4.5. Kết quả cho thấy một quan hệ nhân quả một chiều từ mỗi biến tiền tệ vào GDP của ngành ngoại trừ biến tỷ giá. Điều này có nghĩa rằng tất cả các kênh của chính sách tiền tệ là cơ bản trong truyền hiệu ứng chính sách tiền tệ để tăng trưởng GDP của ngành ngoại trừ biến tỷ giá, có thể giải thích do Việt Nam áp dụng chế độ tỷ giá cố định (tuy Việt Nam đăng kí trên bảng chính thức với IMF, tên gọi hệ thống tỷ giá của VN là thả nổi có quản lý) theo Trần
38. - 35 - Ngọc Thơ và Nguyễn Ngọc Định (2011)1 nên tác động của chính sách tiền tệ qua kênh tỷ giá hối đoái đến sản lượng là yếu. Bảng 4.3 Kiểm định nhân quả Pair-wise granger Ho: F-Statistic Prob. Nông nghiệp does not Granger Cause lãi suất 7.16347 0.002 Lãi suất does not Granger Cause nông nghiệp 3.35197 0.044 Nông nghiệp does not Granger Cause tín dụng 0.52398 0.5957 Tín dụng does not Granger Cause nông nghiệp 2.91866 0.0643 Nông nghiệp does not Granger Cause tỷ giá 2.24053 0.1181 Tỷ giá does not Granger Cause nông nghiệp 0.49703 0.6116 Sản xuất does not Granger Cause lãi suất 0.84648 0.4356 Lãi suất does not Granger Cause Sản xuất 8.4622 0.0008 Sản xuất does not Granger Cause tín dụng 0.28915 0.7503 Tín dụng does not Granger Cause Sản xuất 3.30618 0.0457 Sản xuất does not Granger Cause tỷ giá 0.87323 0.4246 Tỷ giá does not Granger Cause Sản xuất 0.52719 0.5939 Dịch vụ does not Granger Cause lãi suất 10.8371 0.0001 Lãi suất does not Granger Cause Dịch vụ 0.45947 0.6345 Dịch vụ does not Granger Cause tín dụng 5.96278 0.0183 Tín dụng does not Granger Cause Dịch vụ 4.08642 0.0488 Dịch vụ does not Granger Cause tỷ giá 1.23003 0.3019 Tỷ giá does not Granger Cause Dịch vụ 0.41031 0.6659 Nguồn: tác giả chạy kết quả từ phần mềm Eview 6.0 1 Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Ngọc Định, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Nguyễn Thị Liên Hoa, Nguyễn Khắc Quốc Bảo, Tài Chính Quốc Tế (2011), trường đại học Kinh tế TP.HCM
39. - 36 - 4.5 Hàm phản ứng xung Trong phần này, bài nghiên cứu tiến hành phân tích phản ứng xung nhằm kiểm tra ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến ba ngành kinh tế. Ngành nông nghiệp (Mô hình VAR: M2, LR, Credit, EXT, CPI, Agr) Trong lĩnh vực nông nghiệp, hàm phản ứng xung cho thấy một cú sốc độ lệch chuẩn trong lãi suất cho vay làm tăng GDP nông nghiệp và có ảnh hưởng đầy đủ sau 5 quý. Mặt khác, một cú sốc trong tín dụng làm giảm GDP nông nghiệp. Tác động tối đa các cú sốc đối với lĩnh vực này được thực hiện sau 6 quý. Tương tự như vậy, một cú sốc trong tỷ giá hối đoái tác động dai dẳng đến GDP nông nghiệp. GDP nông nghiệp phản ứng mạnh ngay với cú sốc tỷ giá ở ngay thời kỳ đầu tiên. Các kết quả phân tích phản ứng xung trong ngành nông nghiệp cho thấy rằng phản ứng của ngành nông nghiệp nhạy cảm với kênh truyền dẫn tỷ giá, và kênh lãi suất hơn so với kênh tín dụng.
40. - 37 - Response of DLOG(AGR) to Cholesky One S.D. LR Innovation .05 .04 .03 .02 .01 .00 -.01 -.02 -.03 -.04 5 10 15 20 25 30 35 Response of DLOG(AGR) to Cholesky One S.D. DLOG(CREDIT) Innovation .04 .03 .02 .01 .00 -.01 -.02 -.03 -.04 5 10 15 20 25 30 35 Response of DLOG(AGR) to Cholesky One S.D. DLOG(EXT) Innovation .04 .03 .02 .01 .00 -.01 -.02 -.03 -.04 5 10 15 20 25 30 35 Hình 4.3 Phản ứng của ngành nông nghiệp trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ Nguồn: tác giả tổng hợp trên phần mềm Eview 6.0
41. - 38 - Ngành sản xuất (Mô hình VAR: M2, LR, Credit, EXT, CPI, Man) Một cú sốc lãi suất cho vay cho thấy một phản ứng tăng ngay đối với tăng trưởng GDP sản xuất như thể hiện trong hình 4.4, sau đó giảm dần và giảm mạnh nhất là quý 3 với độ lớn gần 0.02%. Phản ứng của GDP sản xuất với một cú sốc trong tín dụng ít hơn 0.01%. Tương tự như vậy phản ứng của GDP sản xuất cũng phản ứng yếu đối với cú sốc tỷ giá, phản ứng cũng ít hơn 0.01%. Do đó ta kết luận rằng kênh lãi suất là một kênh quan trọng hơn kênh tỷ giá và tín dụng trong việc truyền chính sách tiền tệ trong lĩnh vực sản xuất. Kênh tỷ giá và tín dụng vẫn còn tương đối yếu trong truyền chính sách tiền tệ trong lĩnh vực này . Điều này đúng cho trường hợp của Việt Nam vì lĩnh vực sản xuất phụ thuộc chủ yếu vào nguyên liệu đầu vào, sự gia tăng lãi suất làm tăng chi phí sản xuất cho khu vực do đó sản xuất thấp. Ngành dịch vụ (Mô hình VAR: M2, LR, Credit, EXT, CPI, Ser) Cuối cùng là lĩnh vực dịch vụ. Hàm phản ứng xung cho thấy cú sốc một độ lệch chuẩn trong lãi suất cho vay là kết làm tăng GDP ngành dịch vụ nhưng với độ lớn ít hơn 0.01%. Phản ứng tăng mạnh nhất ngay sau quý 4. Liên quan đến kênh tín dụng ngân hàng, một cú sốc tín dụng ngân hàng làm tăng GDP dịch vụ, tăng mạnh nhất là ngay sau quý 3. Và phản ứng của GDP dịch vụ trước cú sốc của tỷ giá là không rõ ràng lúc tăng lúc giảm với độ lớn rất nhỏ chưa đến 0.005%. Do đó ta kết luận rằng kênh tín dụng là một kênh quan trọng hơn kênh tỷ giá và lãi suất trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ trong lĩnh vực dịch vụ. Kênh lãi suất vẫn còn tương đối yếu trong truyền chính sách tiền tệ trong lĩnh vực này. Riêng kênh tỷ giá không có xu hướng rõ ràng.
42. - 39 - Response of DLOG(MAN) to Cholesky One S.D. LR Innovation Response of DLOG(SER) to Cholesky .03 One S.D. LR Innovation .015 .02 .010 .01 .005 .00 .000 -.01 -.005 -.02 -.010 -.03 -.015 5 10 15 20 25 30 35 5 10 15 20 25 30 35 Response of DLOG(MAN) to Cholesky Response of DLOG(SER) to Cholesky One S.D. DLOG(CREDIT) Innovation One S.D. DLOG(CREDIT) Innovation .020 .020 .015 .016 .010 .012 .005 .008 .000 .004 -.005 .000 -.010 -.004 -.015 -.008 -.020 -.012 5 10 15 20 25 30 35 5 10 15 20 25 30 35 Response of DLOG(MAN) to Cholesky Response of DLOG(SER) to Cholesky One S.D. DLOG(EXT) Innovation One S.D. DLOG(EXT) Innovation .020 .015 .015 .010 .010 .005 .005 .000 .000 -.005 -.005 -.010 -.010 -.015 -.020 -.015 5 10 15 20 25 30 35 5 10 15 20 25 30 35 Hình 4.4 Phản ứng của ngành sản xuất trước Hình 4.5 Phản ứng của ngành dịch vụ trước cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ cú sốc của các kênh chính sách tiền tệ Nguồn: tác giả tổng hợp trên phần mềm Eview 6.0
43. - 40 - 4.6 Phân tích phƣơng sai Bảng 4.4 Kết quả phân rã phƣơng sai của các ngành kinh tế Variance Decomposition of DLOG(AGR): S.E. LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(AGR) Period 1 0.05587 3.0227 0.345836 12.08037 81.70278 4 0.08169 4.92991 1.736299 7.776874 51.31733 8 0.09181 10.8946 5.507698 9.090218 43.50047 12 0.09311 10.9534 5.501415 9.344313 42.78763 Variance Decomposition of DLOG(MAN): S.E. LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(MAN) Period 1 0.04228 14.2567 2.862459 0.376036 81.38952 4 0.04764 12.4428 2.989622 1.260467 78.48621 8 0.05002 11.711 3.480808 1.44379 77.00681 12 0.0504 11.667 4.022014 1.552953 76.32114 Variance Decomposition of DLOG(SER): S.E. LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(SER) Period 1 0.02889 1.75135 0.446277 0.201064 91.10921 4 0.03555 4.76107 7.77161 3.282919 69.71071 8 0.0378 5.1233 8.626662 3.961769 62.45408 12 0.03811 5.17693 8.942452 4.440222 61.53133 Nguồn: tác giả chạy kết quả từ phần mềm Eview 6.0 Bảng 4.6 ở trên thể hiện các ước tính phân rã phương sai của các ngành kinh tế qua các kỳ 1, 4, 8, và 12 quý. Đối với lĩnh vực nông nghiệp cú sốc của lãi suất giải thích tốc độ tăng trưởng của nông nghiệp là 3% ở kỳ 1, nó tăng lên gần 5% ở kỳ 4, và tăng mạnh lên gần 11% ở kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Riêng về sự đóng góp của tỷ giá hối đoái đối với sự tăng trưởng của nông nghiệp ngay ở kỳ đầu tiên là rất lớn 12%.
44. - 41 - Sau đó giảm xuống ở kỳ 4 còn khoảng 7%, tuy nhiên lại tăng lên 9% ở kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Sự đóng góp của kênh tín dụng ở kỳ đầu tiên ít hơn 1%, sau đó tăng lên khoảng gần 2% và tăng dần đến 5.5% ở kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Qua phân tích mức độ đóng góp của ba kênh chính sách tiền tệ đối với lĩnh vực nông nghiệp, ta thấy kênh lãi suất và tỷ giá hối đoái có tác động mạnh mẽ vào lĩnh vực nông nghiệp hơn biến chính sách tín dụng. Có thể lý giải cho việc này ngành nông nghiệp nước ta có số lượng lớn về xuất khẩu nên sự thay đổi của kênh tỷ giá sẽ ảnh hưởng rất lớn đến lượng xuất khẩu của nước ta. Nhà nước luôn có chính sách hỗ trợ về lãi suất đối với nông nghiệp để thúc đẩy ngành này tăng trưởng. Đối với lĩnh vực sản xuất: cú sốc lãi suất chiếm tỷ lệ lớn trong tăng trưởng sản lượng xây dựng trong kỳ đầu tiên: 14.3% và sau đó giảm nhẹ còn khoảng 11.7% trong kỳ 8 và kỳ 12. Sự đóng góp của kênh tín dụng tăng nhẹ từ kỳ 1 đến kỳ 12 từ 2.8% lên khoảng 4%. Còn cú sốc tỷ giá đóng góp vào sự tăng trưởng sản lượng tăng nhẹ từ khoảng 1.25% trong kỳ 4 đến 1.5% trong kỳ 12. Qua trên ta thấy kênh lãi suất là một công cụ chính sách tiền tệ có tác động mạnh vào lĩnh vực sản xuất hơn các kênh khác. Kết quả ủng hộ giả thuyết cho rằng kênh lãi suất đóng vai trò quan trọng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với sản lượng kinh tế. Phát hiện này cũng phù hợp với nghiên cứu của Ganley và Salmon (1997). Sự nhạy cảm của kênh lãi suất đối với khu vực sản xuất có thể phản ánh mức độ cường độ vốn trong ngành. Ngành sản xuất là ngành đóng góp lớn nhất đối với tăng trưởng tổng GDP của cả nước. Do đó thay đổi sản lượng ngành sẽ có tác động vào tổng sản lượng. Kết quả này cũng phù hợp với bài nghiên cứu của Phạm Thế Anh (2008): kênh lãi suất có tác động mạnh đến tổng sản lượng. Đối với lĩnh vực dịch vụ: nhìn vào bảng 4.6 ta thấy cú sốc tín dụng đã giải thích cho sự thay đổi lớn nhất đối với tăng trưởng sản lượng dịch vụ. Mặc dù cú sốc tín dụng đóng góp ít hơn 1% trong kỳ đầu tiên nhưng nó tăng lên đến hơn 7% trong kỳ 4 và tiếp tục tăng đến gần 9% trong kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Cú sốc của kênh lãi suất đóng góp trung bình khoảng 5% từ kỳ 4 đến kỳ 12. Sự đóng góp của kênh tỷ giá cũng đóng góp nhỏ hơn 1% trong kỳ đầu tiên, sau đó tăng lên 3% trong kỳ 4, và
45. - 42 - tăng nhẹ lên 4% trong kỳ 8 và kỳ 12 tương ứng. Phát hiện đã chỉ ra kênh tín dụng vốn ít được quan đến ở các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam lại là kênh đóng góp lớn nhất đối với việc tăng trưởng GDP của ngành dịch vụ. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Lê Việt Hưng (2008) kênh tín dụng là kênh tác động mạnh đến tăng trưởng GDP. Kết quả này khác với kết quả nghiên cứu ở Uganda của tác giả Dorothy Nampewo, Ezra Munyambonera and Musa Mayanja Lwanga (2013), và ở Nigeria của tác giả Philip Ifeakachukwu, Nwosa and Muibi Olufemi, Saibu (2012): đối với lĩnh vực dịch vụ thì kênh tỷ giá là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ hiệu quả nhất. Qua phân tích cơ cấu ngành đối với việc đóng góp vào tổng GDP của cả nước, ngành dịch vụ đóng góp thứ hai chỉ sau ngành sản xuất và đang có xu hướng tăng lên thì việc phát hiện kênh tín dụng là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ có tác động mạnh nhất đối với ngành dịch vụ cực kỳ quan trọng. Để thúc đẩy tăng trưởng tổng GDP ta có thể tác động đến việc tăng trưởng GDP của ngành dịch vụ. KẾT LUẬN CHƢƠNG 4 Các phân tích các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế đã chỉ ra có sự khác biệt về kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế. Kênh lãi suất là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với ngành nông nghiệp và sản xuất. Kênh tín dụng là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với ngành dịch vụ. Kênh tỷ giá chỉ có tác động mạnh nhất đối với ngành nông nghiệp nhưng kiểm định nhân quả Granger lại chỉ ra một chiều nhân quả từ nông nghiệp ảnh hưởng đến tỷ giá.
46. - 43 - CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận chung Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến 2012. Các ngành kinh tế được phân tích là các ngành có đóng góp vào tổng GDP bao gồm ngành nông nghiệp, ngành sản xuất và ngành dịch vụ. Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp kiểm định Granger và mô hình VAR đệ quy. Và kết quả của phân tích là có sự khác nhau giữa các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ đối với mỗi lĩnh vực kinh tế. Đối với lĩnh vực nông nghiệp thì kênh tỷ giá tác động tức thì còn kênh lãi suất có tác động mạnh nhưng có độ trễ hơn kênh tỷ giá. Đối với lĩnh vực sản xuất thì kênh lãi suất có tác động mạnh. Và đối với lĩnh vực dịch vụ thì kênh tín dụng là kênh có tác động mạnh nhất. Do mỗi lĩnh vực bị tác động bởi các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ là khác nhau nên các nhà lập chính sách cần cân nhắc kỹ trước khi đưa ra công cụ thực hiện chính sách tiền tệ nhằm đảm bảo sự phát triển đồng bộ giữa các lĩnh vực kinh tế. 5.2 Hạn chế của nghiên cứu và gời ý hƣớng nghiên cứu tiếp theo. Nghiên cứu cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành kinh tế ở Việt Nam đã cho thấy ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế như thế nào. Mặc dù, đã có rất nhiều cố gắng để hoàn thành bài nghiên cứu nhưng bài nghiên cứu chưa thể bao quát hết các kênh truyền dẫn chính tiền tệ để phân tích như kênh giá tài sản, và kênh kỳ vọng. Ngoài ra, bài nghiên cứu chỉ nêu các ngành lớn hình thành nên tổng GDP của nền kinh tế, chưa đi chi tiết vào mỗi khu vực kinh tế gồm nhiều ngành nhỏ hơn để có thể tìm hiểu được chính sách tiền tệ tác động đến từng ngành nhỏ của nền kinh tế. Do đó, một trong những hướng mà bài nghiên cứu có thể mở rộng sâu hơn bằng cách đưa kênh giá tài sản như giá chứng khoán, giá bất động sản, và kênh kỳ vọng để phân tích chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành lớn và phân tách mỗi ngành lớn ra ngành nhỏ hơn ở Việt Nam.
47. - 44 - TÀI LIỆU THAM KHẢO A. TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT 1. Lê Thị Ngọc Duyên, 2011. Sử dụng phương pháp VAR để phân tích cơ chế lan truyền chính sách tiền tệ của Việt Nam. Luận văn thạc sĩ kinh tế. Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh. 2. Nguyễn Phi Lân, 2010.Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định lượng.Tạp chí Ngân hàng số 18/2010. 3. Nguyễn Như Mai, 2013. Ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các biến vĩ mô ở Việt Nam. . Luận văn thạc sĩ kinh tế. Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh. 4. Phạm Trí Cao, 2010. Kinh tế lượng ứng dụng. Nhà xuất bản thống kê. 5. Phạm Thế Anh, 2008. Ứng dụng mô hình SVAR trong việc xác định hiệu ứng của chính sách tiền tệ và dự báo lạm phát ở Việt Nam. Khoa Kinh tế học, Đại học kinh tế quốc dân. 6. Trần Ngọc Thơ, 2005. Tài chính doanh nghiệp hiện đại. Nhà xuất bản thống kê. 7. Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2013. Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam, Đề tài nghiên cứu khoa học – mã số: CS- 2013-21, Đại học kinh tế kinh tế TP.HCM. 8. Trần Ngọc Thơ – Nguyễn Ngọc Định, 2011. Tài chính quốc tế. Lưu hành nội bộ. B. TÀI LIỆU TIẾNG ANH
48. - 45 - 9. Dorothy Nampewo, Ezra Munyambonera and Musa Mayanja Lwanga (2013). Sectoral effects of monetary policy in Uganda. Journal of Statistical and Econometric Methods, vol.2, no.4, 2013, 17-40 10. Farès, J. and G. Srour (2001). The monetary transmission mechanism at the sectorallevel. Bank of Canada Working paper 2001-27. 11. Ganley J. and C. Salmon (1997). The industrial impact of monetary policy shocks: Some stylized facts. Bank of England Working Paper No.68, Bank of England,London. 12. Hayo, B. and B. Uhlenbrock (1999). Industry effects of monetary policy in Germany. Manuscript. 13. Le Viet Hung & Wade D. Pfau (2008), VAR Analysis of the monetary transmission mechanism in Viet Nam, VDF Working Paper No. 081 14. Philip Ifeakachukwu, Nwosa and Muibi Olufemi, Saibu (2012). The Monetary Transmission Mechanism in Nigeria: A Sectoral Output Analysis, International Journal of Economics and Finance. 15. Mohd Zaini Abd Karim, Amy Azhar Mohd Harif and Azira Adziz (2006), The Monetary Policy and Sectoral Bank Lending in Malaysia. Global Economic Review, Taylor and Francis Journals, 35(3), 303-326. 16. Raddatz, C. and Rigobon, R. (2003). Monetary policy and sectoral shocks: did the Fedreact properly to the high-tech crisis?. Policy research working paper 3160, The WorldBank. 17. Safdari Mehdi and Motiee Reza (2011), Effects of Monetary Policy on Industry sector Growth in Iran. pelagiaresearchlibrary.com European-journal.
49. - 46 - 18. S Sahinöz, EE Cosar (2009). Understanding Sectoral Growth Cycles and the Impact of Monetary Policy in the Turkish Manufacturing Industry. Journal of Business Cycle Measurement and Analysis.
50. - 47 - PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC Phụ lục 1: Lý thuyết nghiên cứu. Phụ lục 2: Bảng số liệu. Phụ lục 3: Kết quả phân tích thực nghiệm
51. - 48 - PHỤ LỤC 1: Lý thuyết nghiên cứu 1.1 Chuỗi dữ liệu dừng – Stationary 1.1.1 Khái niệm Một khái niệm quan trọng trong các quy trình phân tích chuỗi thời gian là tính dừng. Một chuỗi dừng là chuỗi có giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai không thay đổi theo thời gian. Điều này ngụ ý rằng các giá trị này giống nhau tại bất kỳ thời điểm t. Các đặc điểm của chuỗi dừng bao gồm: Chuỗi có xu hướng trở lại trạng thái trung bình và dữ liệu dao động xungquanh giá trị trung bình trong dài hạn. Hay E(Yt) là hằng số tại tất cả thời điểm t; E(Yt)=µ, với µ là trung bình tổngthể. Chuỗi có giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian. 2 2 Hay Var(Yt) là hằng số tại tất cả thời điểm t; Var(Yt)=E(Yt-µ) = ζ , ζ là độ lệch chuẩn của tổng thể. Hiệp phương sai Cov(Yt,Yt+k) là hằng số tại các thời điểm t và phụ thuộc khoảng cách giữa hai giai đoạn, với k khác 0. Cov(Yt,Yt+k)=E(Yt- µ)E(Yt+k- µ)=γk Trong đó, γk là hiệp phương sai ở độ trễ k, là hiệp phương sai giữa các giá trị Yt và Yt+k (hoặc Yt-k); nghĩa là, giữa hai giá trị Y cách nhau k thời đoạn. Chuỗi thời gian dừng quan trọng, có hai lý do: Thứ nhất, Gujarati (2003) cho rằng nếu một chuỗi thời gian không dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó trong thời gian đang được xem xét. Mỗi một mẫu dữ liệu thời gian sẽ mang một tình tiết nhất định và chỉ thể hiện những hành vi cụ thể trong khoảng thời gian đó. Kết quả là, chúng ta không thể khái quát hóa cho các giai đoạn khác nghĩa là không thể lấy đặc điểm của chuỗi thời gian giai đoạn này làm đặc điểm của một chuỗi thời gian giai đoạn khác. Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng như vậy có thể sẽ không có giá trị thực tiễn.Vì như chúng ta đã biết, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta ngầm định xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn trong tương lai. Thế nhưng, nếu bản thân dữ liệu luôn thay đổi thì
52. - 49 - chúng ta không thể dự báo được điều gì cho tương lai. Hơn nữa, đối với phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian không dừng thì tất cả các kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính cổ điển sẽ không có giá trị cho việc dự báo, và thường được gọi là hiện tượng “hồi quy giả mạo”. Do vậy, điều kiện cơ bản nhất cho việc dự báo một chuỗi thời gian là nó phải có tính dừng. Thứ hai, khi biết dữ liệu dừng hay không, chúng ta sẽ giới hạn được số mô hình dự báo phù hợp nhất cho dữ liệu. 1.1.2 Chuỗi dừng sai phân Nếu chuỗi thời gian là một chuỗi không dừng nhưng sai phân bậc 1 của nó là chuỗi dừng thì ta ký hiệu là I(1): Xt=Xt-Xt-1. Tương tự, một chuỗi dừng ở sai phân bậc 2 2 được ký hiệu là I(2): Xt=Xt-Xt-2. Nếu bản thân chuỗi thời gian là chuỗi dừng thì cũng có thể gọi là chuỗi dừng sai phân bậc 0, ký hiệu I(0). Một cách tổng quát, k một chuỗi dừng ở sai phân bậc k được ký hiệu là I(k): Xt=Xt-Xt-k 1.1.3 Phương pháp kiểm định chuỗi dừng Có hai phương pháp thường được sử dụng để kiểm định chuỗi dừng là sử dụng giản đồ tự tương quan (dựa vào thống kê t và thống kê Q) và kiểm định nghiệm đơn vị (dựa vào thống kê t của Dickey-Fuller) 1.1.3.1 Giản đồ tự tương quan Khi một biến được đo lường theo thời gian, thì các quan sát ở các giai đoạn thời gian khác nhau thường tương quan với nhau. Sự tương quan này thường được đo bằng hệ số tự tương quan. Tự tương quan là sự tương quan giữa một biến trễ một hoặc k giai đoạn với chính bản thân biến đó. Chúng ta sẽ thảo luận các hệ số tự tương quan cho các độ trễ khác nhau của một chuỗi thời gian nhất định được sử dụng như thế nào để nhận biết các dạng dữ liệu khác nhau Hệ số tự tương quan tổng thể có độ trễ bậc k (ký hiệu là ρk) được xác định theo công thức sau đây: Nếu chia các tử và mẫu của phương trình trên cho n, thì hệ số tự tương quan trên có
53. - 50 - thể được viết lại như sau: Phương trình (2) và (3) được gọi là hàm tự tương quan, ký hiệu là ACF Do thực tế ta chỉ làm việc với dữ liệu mẫu, nên ta chỉ có thể ước lượng hệ số tương quan mẫu (ký hiệu ) theo công thức sau đây: Trong đó, Ȳ là giá trị trung bình mẫu của chuỗi Yt; k là độ trễ; n là số quan sát của mẫu. Kiểm định hệ số tương quan là cơ sở quan trọng nhất để giúp người phân tích dữ liệu và dự báo biết một chuỗi thời gian đang xem xét thuộc dạng dữ liệu nào: ngẫu nhiên, dừng, có yếu tố xu thế (không dừng), hoặc có yếu tố mùa vụ Có hai phương pháp kiểm định xem hệ số tự tương quan có ý nghĩa thống kê hay không: Thống kê t, và Thống kê Q. a. Thống kê t Gọi ρk là hệ số tự tương quan tổng thể (rk là ước lượng không chệch của ρk), ta có các giả thiết sau đây: H0: = 0 H1: ≠ 0 Nếu một chuỗi thời gian ngẫu nhiên thì các hệ số tự tương quan là một biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai là 1/N. Như vậy, với sai số chuẩn của hệ số tự tương quan se(rk) là , ta có thể xây dựng khoảng tin cậy cho ρk hoặc tìm được giá trị thống kê t tính toán ở một mức ý nghĩa xác định. Nếu ρk nằm ngoài khoảng tin cậy đó hoặc giá trị t tính toán lớn hơn giá trị t quan sát ta bác bỏ giả thiết H0. Việc bác bỏ hay không bác bỏ một giả thiết H0 phụ thuộc vào cỡ mẫu và mức ý nghĩa được chọn.
54. - 51 - b. Thống kê Q Thống kê Q kiểm định giả thiết đồng thời là tất cả các hệ số cho tới một độ trễ đồng thời bằng không. Giá trị thống kê Q do Box và Pierce lập nên được tính toán theo công thức sau đây: Q= n Trong đó, n: độ lớn của mẫu m: thời lượng của độ trễ. Một biến thể của Trị thống kê Q dạng Box và Pierce là trị thống kê Ljung-Box (LB) được xác định dưới đây: LB= n(n+2) Mặc dù trong các mẫu lớn, cả trị thống kê Q lẫn trị thống kê LB đều tuân theo phân phối Chi bình phương, trị thống kê LB được coi là có các tính chất tốt hơn (mạnh/hữu hiệu hơn, về mặt thống kê) đối với các mẫu nhỏ so với trị thống kê Q. Với cỡ mẫu lớn, Q có phân phối theo Chi bình phương với bậc tự do bằng số độ trễ. Nếu giá trị thống kê Q tính toán lớn hơn giá trị thống kê Q quan sát ở một mức ý nghĩa xác định, ta bác bỏ giả thiết H0. Nếu hệ số tự tương quan đầu tiên khác không nhưng các hệ số tự tương quan tiếp theo bằng không một cách có ý nghĩa thống kê, thì đó là một chuỗi dừng. Nếu một số hệ số tự tương quan khác không một cách có ý nghĩa thống kê thì đó là một chuỗi không dừng. 1.2.3.2 Kiểm định nghiệm đơn vị Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng. Khi thực hiện nghiên cứu khoa học với dữ liệu chuỗi thời gian, chúng ta nên áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị (thay vì giản đồ tự tương quan), vì loại kiểm định này có tính học thuật và chuyên nghiệp cao hơn. Giả sử ta có phương trình tự hồi quy như sau: Yt = ρYt-1+ ut (-1 ≤ ρ ≤ 1) (6) Giả thiết H0: ρ = 1 (Yt là chuỗi không dừng)
55. - 52 - H1: ρ < 1 (Yt là chuỗi dừng) Phương trình (1) tương đương với phương trình sau: Yt – Yt-1 = ρYt-1 - Yt-1 + ut = (ρ - 1)Yt-1 + ut Yt= δYt-1 + ut (7) Như vậy các giả thiết ở trên có thể được viết lại như sau: Giả thiết H0: δ = 0 (Yt là chuỗi không dừng) H1: δ < 0 (Yt là chuỗi dừng) Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất η (tau statistic, η = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ). Kiểm định thống kê η còn được gọi là kiểm định Dickey - Fuller (DF). Kiểm định DF được ước lượng với 3 hình thức:  Khi Yt là một bước ngẫu nhiên không có hằng số: Yt = δYt-1 + ut (DF1)  Khi Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số: Yt = β1 + δYt-1 + ut (DF2)  Khi Yt là một bước ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đường xu thế ngẫu nhiên: Yt = β1 + β2TIME + δYt-1 + ut (DF3) Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê η tính toán với giá trị thống kê η tra bảng DF (các phần mềm kinh tế lượng đều cung cấp giá trị thống kê η). Nếu giá trị tuyệt đối của thống kê η lớn hơn giá trị η tra bảng, ta bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là Yt là một chuỗi dừng. Ngược lại, nếu giá trị tuyệt đối của thống kê η nhỏ hơn giá trị η tra bảng, ta không bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là Yt là một chuỗi không dừng.  Do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các ut do thiếu biến, nên người ta thường sử dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey - Fuller Test). Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vàophương trình (DF3) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc Yt: Yt = β1 + β2TIME + δYt-1 + αi  Yt-i + t (DF4) 1.3 Các tiêu chí lựa chọn độ trễ tối ưu
56. - 53 - Một số tiêu chí thường được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của một mô hình hồi quy như AIC, FPE, SBC, và HQC (có sẵn trong kết quả hồi quy trên Eviews) Khi tăng biến số giải thích trong một mô hình hồi quy bội sẽ làm giảm RSS, và vì thế R2 sẽ tăng. Tuy nhiên, cái giá của việc tăng R2 là giảm số bậc tự do trong mô hình. Một phương pháp khác –ngoài R2 , cho phép số biến giải thích thay đổi khi đánh giá mức độ phù hợp là sử dụng các tiêu chí khác cho việc so sánh giữa các mô hình, chẳng hạn như Akaike Information Criterion (AIC) của Akaike (1974): Tiêu chí Schwarz Bayesian Criterion (SBC) của Schwarz (1978): Tiêu chí Finite Prediction Error (FPE) của Akaike (1970): Và tiêu chí Hannan and Quin Criterion (HQC) của Quin (1979): Asteriou (2007) cho rằng chúng ta nên chọn mô hình với các tiêu chí trên sao cho chúng có giá trị nhỏ nhất. Nói chung, thường thì các tiêu chí này có thể cho các kết quả trái ngược nhau, dẫn đến có thể có các kết luận khác nhau. Tuy nhiên, nguyên tắc chung là nên chọn mô hình nào có nhiều tiêu chí có giá trị nhỏ hơn so với các mô hình khác. Tiêu chí AIC là tiêu chí được sử dụng phổ biến nhất trong phân tích chuỗi thời gian.
57. - 54 - PHỤ LỤC 2: BẢNG SỐ LIỆU date agr man ser CPI M2 lr ext credit 2000Q1 13,671 35,876 32,451 81.57 160,759 10.80 14,062 119,730 2000Q2 28,114 47,126 41,787 80.32 168,407 10.80 14,085 130,069 2000Q3 21,689 37,061 39,032 79.42 179,577 10.40 14,215 135,924 2000Q4 38,400 46,230 48,318 79.94 196,994 10.20 14,514 155,236 2001Q1 15,361 41,237 38,632 80.45 216,185 10.65 14,545 163,569 2001Q2 32,691 54,168 49,161 79.67 226,933 9.35 14,845 167,600 2001Q3 22,592 43,094 45,386 79.62 235,255 9.00 15,003 177,047 2001Q4 41,739 54,389 54,907 80.12 250,846 8.68 15,084 191,204 2002Q1 17,456 48,514 44,405 82.50 256,018 8.52 15,250 201,387 2002Q2 39,387 66,059 59,230 82.88 263,877 8.75 15,321 211,385 2002Q3 30,123 51,921 54,031 83.05 269,684 9.50 15,347 224,637 2002Q4 46,898 65,528 64,596 83.69 284,144 9.48 15,403 239,921 2003Q1 19,395 55,763 52,863 85.72 300,781 9.41 15,443 246,524 2003Q2 46,889 77,716 68,081 85.85 324,527 9.45 15,499 274,776 2003Q3 34,440 63,318 63,566 85.38 341,303 9.54 15,557 290,358 2003Q4 51,491 78,010 77,826 85.85 378,060 9.52 15,646 317,771 2004Q1 19,434 61,284 56,352 89.41 404,093 9.54 15,724 341,468 2004Q2 47,827 70,651 63,627 91.98 420,263 9.54 15,723 372,387 2004Q3 35,439 69,713 68,079 93.67 445,393 9.68 15,755 391,389 2004Q4 53,293 85,967 83,640 94.35 495,447 10.13 15,777 442,978 2005Q1 25,768 70,679 67,796 97.50 517,024 10.82 15,823 473,036 2005Q2 58,301 80,655 77,070 99.39 544,601 10.88 15,857 511,064 2005Q3 37,018 90,915 78,896 100.74 577,793 11.08 15,895 548,234
58. - 55 - 2005Q4 55,314 101,558 95,241 102.37 648,574 11.33 15,916 597,715 2006Q1 26,563 79,569 78,227 105.58 699,988 11.18 15,927 607,180 2006Q2 61,776 93,300 87,110 106.73 727,165 11.18 15,996 642,557 2006Q3 47,162 107,212 93,916 107.99 753,012 11.18 16,055 669,875 2006Q4 62,765 124,672 111,518 109.24 841,011 11.18 16,054 734,391 2007Q1 30,042 91,276 89,560 112.49 949,181 11.18 16,024 768,309 2007Q2 72,029 108,815 101,733 114.59 1,029,562 11.18 16,125 837,905 2007Q3 55,880 127,933 109,963 117.26 1,110,983 11.18 16,105 927,617 2007Q4 74,237 147,656 134,890 120.88 1,253,997 11.18 16,114 1,100,085 2008Q1 34,846 107,458 111,782 130.93 1,300,249 12.32 15,960 1,198,369 2008Q2 101,297 138,434 131,921 142.67 1,295,492 16.64 16,514 1,252,777 2008Q3 83,392 159,253 148,120 149.78 1,347,514 20.10 16,517 1,251,155 2008Q4 106,970 182,012 172,232 149.37 1,513,544 14.08 16,977 1,403,754 2009Q1 46,261 131,593 133,282 151.27 1,645,309 9.54 16,954 1,501,838 2009Q2 116,896 155,968 147,600 152.24 1,775,952 9.57 16,953 1,706,594 2009Q3 87,003 174,427 164,047 153.41 1,842,315 10.19 16,991 1,888,724 2009Q4 96,626 205,335 199,351 156.24 1,910,587 10.98 17,941 2,040,049 2010Q1 54,106 155,146 153,643 162.61 1,982,389 12.00 18,544 2,063,083 2010Q2 132,981 186,509 172,815 165.12 2,166,591 13.44 18,544 2,244,801 2010Q3 100,642 215,618 192,736 166.58 2,325,022 13.17 18,932 2,421,726 2010Q4 119,918 256,792 240,008 173.18 2,478,310 13.93 18,932 2,689,967 2011Q1 67,807 190,166 183,734 183.42 2,495,422 16.05 20,703 2,796,323 2011Q2 175,860 236,731 215,632 197.11 2,544,739 18.02 20,618 2,818,588 2011Q3 123,970 268,499 247,815 204.12 2,673,757 17.91 20,628 2,859,059 2011Q4 190,647 325,012 310,758 207.51 2,774,281 15.84 20,828 3,063,869 2012Q1
59. - 56 - 84,602 235,010 226,155 212.63 2,827,346 15.30 20,828 3,013,313 2012Q2 192,626 269,275 244,909 214.00 2,987,087 13.87 20,828 3,102,963 2012Q3 134,064 304,089 282,055 215.61 3,149,681 12.49 20,828 3,206,544 2012Q4 227,481 390,985 359,433 221.96 3,455,221 12.23 20,828 3,404,895 (Nguồn: GSO, IMF’s IFS)
60. - 57 - Phụ lục 3: Kết quả phân tích thực nghiệm 3.1 Kiểm định tính dừng của các biến Null Hypothesis: LOG(AGR) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -2.201062 0.4788 Test critical values: 1% level -4.148465 5% level -3.500495 10% level -3.179617 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(AGR)) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 18:10 Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4 Included observations: 51 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. LOG(AGR( -1)) -0.215143 0.097745 -2.201062 0.0326 C 2.160269 0.973015 2.220180 0.0312 @TREND(2000Q1) 0.008843 0.003711 2.382816 0.0212 R-squared 0.117093 Mean dependent var 0.039835 Adjusted R-squared 0.080305 S.D. dependent var 0.071127 S.E. of regression 0.068211 Akaike info criterion -2.475403 Sum squared resid 0.223331 Schwarz criterion -2.361766 Log likelihood 66.12277 Hannan-Quinn criter. -2.431979 F-statistic 3.182931 Durbin-Watson stat 1.905958 Prob(F-statistic) 0.050345 Null Hypothesis: D(LOG(AGR)) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -7.416601 0.0 000 Test critical values: 1% level -4.152511 5% level -3.502373 10% level -3.180699 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(AGR),2) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 18:06
61. - 58 - Sample (adjusted): 2000Q3 2012Q4 Included observations: 50 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. D(LOG(AGR( -1))) -1.129361 0.152275 -7.416601 0.0000 C 0.026307 0.021465 1.225555 0.2265 @TREND(2000Q1) 0.000739 0.000703 1.051081 0.2986 R-squared 0.539877 Mean dependent var 0.004840 Adjusted R-squared 0.520298 S.D. dependent var 0.103122 S.E. of regression 0.071423 Akaike info criterion -2.382272 Sum squared resid 0.239758 Schwarz criterion -2.267550 Log likelihood 62.55679 Hannan-Quinn criter. -2.338585 F-statistic 27.57333 Durbin-Watson stat 1.941240 Prob(F-statistic) 0.000000 Null Hypothesis: LOG(CPI) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -2.175997 0.4918 Test critical values: 1% level -4.156734 5% level -3.504330 10% level -3.181826 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(CPI)) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 19:01 Sample (adjusted): 2000Q4 2012Q4 Included observations: 49 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. LOG(CPI( -1)) -0.051804 0.023807 -2.175997 0.0350 D(LOG(CPI(-1))) 0.947569 0.124586 7.605769 0.0000 D(LOG(CPI(-2))) -0.484878 0.124800 -3.885228 0.0003 C 0.217914 0.099086 2.199252 0.0332 @TREND(2000Q1) 0.001502 0.000555 2.705805 0.0097 R-squared 0.693867 Mean dependent var 0.021039 Adjusted R-squared 0.666036 S.D. dependent var 0.018858 S.E. of regression 0.010898 Akaike info criterion -6.103998 Sum squared resid 0.005226 Schwarz criterion -5.910955 Log likelihood 154.5479 Hannan-Quinn criter. -6.030757 F-statistic 24.93205 Durbin-Watson stat 2.138316 Prob(F-statistic) 0.000000
62. - 59 - Null Hypothesis: D(LOG(CPI)) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -5.032 961 0.0008 Test critical values: 1% level -4.156734 5% level -3.504330 10% level -3.181826 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(CPI),2) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 19:01 Sample (adjusted): 2000Q4 2012Q4 Included observations: 49 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. D(LOG(CPI( -1))) -0.531749 0.105653 -5.032961 0.0000 D(LOG(CPI(-1)),2) 0.527348 0.128278 4.110967 0.0002 C 0.002430 0.003515 0.691131 0.4930 @TREND(2000Q1) 0.000327 0.000133 2.449096 0.0183 R-squared 0.402348 Mean dependent var 0.000749 Adjusted R-squared 0.362504 S.D. dependent var 0.014205 S.E. of regression 0.011341 Akaike info criterion -6.042607 Sum squared resid 0.005788 Schwarz criterion -5.888173 Log likelihood 152.0439 Hannan-Quinn criter. -5.984015 F-statistic 10.09821 Durbin-Watson stat 2.127898 Prob(F-statistic) 0.000033 log(cpi) log(m2) log(ext) log(agr) log(man) log(ser) log(lr) log(credit) Null Hypothesis: LOG(M2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -2.155530 0.5031 Test critical values: 1% level -4.152511 5% level -3.502373 10% level -3.180699 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(M2)) Method: Least Squares
63. - 60 - Date: 11/27/13 Time: 20:44 Sample (adjusted): 2000Q3 2012Q4 Included observations: 50 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. LOG(M2( -1)) -0.097126 0.045059 -2.155530 0.0364 D(LOG(M2(-1))) 0.599506 0.125942 4.760172 0.0000 C 1.180334 0.533077 2.214190 0.0318 @TREND(2000Q1) 0.006055 0.002861 2.116402 0.0398 R-squared 0.347942 Mean dependent var 0.060114 Adjusted R-squared 0.305417 S.D. dependent var 0.025142 S.E. of regression 0.020954 Akaike info criterion -4.816357 Sum squared resid 0.020197 Schwarz criterion -4.663395 Log likelihood 124.4089 Hannan-Quinn criter. -4.758108 F-statistic 8.181969 Durbin-Watson stat 1.672759 Prob(F-statistic) 0.000180 Null Hypothesis: D(LOG(M2)) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5) t-Stat istic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -4.675047 0.0024 Test critical values: 1% level -4.156734 5% level -3.504330 10% level -3.181826 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(M2),2) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 20:45 Sample (adjusted): 2000Q4 2012Q4 Included observations: 49 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. D(LOG(M2( -1))) -0.638799 0.136640 -4.675047 0.0000 D(LOG(M2(-1)),2) 0.349606 0.139636 2.503702 0.0160 C 0.040549 0.011144 3.638496 0.0007 @TREND(2000Q1) -8.84E-05 0.000212 -0.417065 0.6786 R-squared 0.328999 Mean dependent var -6.81E -05 Adjusted R-squared 0.284266 S.D. dependent var 0.024445 S.E. of regression 0.020681 Akaike info criterion -4.841096 Sum squared resid 0.019247 Schwarz criterion -4.686662 Log likelihood 122.6069 Hannan-Quinn criter. -4.782504 F-statistic 7.354659 Durbin-Watson stat 1.979801 Prob(F-statistic) 0.000411
64. - 61 - Null Hypothesis: LOG(EXT) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -1.013610 0.9329 Test critical values: 1% level -4.148465 5% level -3.500495 10% level -3.179617 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(EXT)) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 20:46 Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4 Included observations: 51 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. LOG(EXT( -1)) -0.050185 0.049511 -1.013610 0.3159 C 0.482715 0.471996 1.022709 0.3116 @TREND(2000Q1) 0.000482 0.000376 1.281762 0.2061 R-squared 0.036667 Mean dependent var 0.007716 Adjusted R-squared -0.003471 S.D. dependent var 0.015347 S.E. of regression 0.015373 Akaike info criterion -5.455332 Sum squared resid 0.011344 Schwarz criterion -5.341695 Log likelihood 142.1110 Hannan-Quinn criter. -5.411908 F-statistic 0.913516 Durbin-Watson stat 2.144379 Prob(F-statistic) 0.407971 Null Hypothesis: D(LOG(EXT)) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dick ey-Fuller test statistic -7.625529 0.0000 Test critical values: 1% level -4.152511 5% level -3.502373 10% level -3.180699 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
65. - 62 - Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(EXT),2) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 20:46 Sample (adjusted): 2000Q3 2012Q4 Included observations: 50 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. D(LOG(EXT( -1))) -1. 122773 0.147239 -7.625529 0.0000 C 0.004859 0.004635 1.048419 0.2998 @TREND(2000Q1) 0.000149 0.000155 0.959336 0.3423 R-squared 0.553468 Mean dependent var -0.000214 Adjusted R-squared 0.534467 S.D. dependent var 0.022842 S.E. of regression 0.015585 Akaike info criterion -5.426914 Sum squared resid 0.011416 Schwarz criterion -5.312193 Log likelihood 138.6729 Hannan-Quinn criter. -5.383228 F-statistic 29.12784 Durbin-Watson stat 1.916048 Prob(F-statistic) 0.000000 Null Hypothesis: LOG(MAN) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -2.451419 0.3500 Test critical values: 1% level -4.148465 5% level -3.500495 10% level -3.179617 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(MAN)) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 20:47 Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4 Included observations: 51 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. LOG(MAN( -1)) -0.245362 0.100090 -2.451419 0.0179 C 2.607166 1.050596 2.481605 0.0166 @TREND(2000Q1) 0.010266 0.004053 2.532633 0.0146 R-squared 0.128798 Mean dependent var 0.041376 Adjusted R-squared 0.092498 S.D. dependent var 0.038810 S.E. of regression 0.036972 Akaike info criterion -3.700310 Sum squared resid 0.065611 Schwarz criterion -3.586673 Log likelihood 97.35790 Hannan-Quinn criter. -3.656886 F-statistic 3.548160 Durbin-Watson stat 2.107424 Prob(F-statistic) 0.036547
66. - 63 - Null Hypothesis: D(LOG(MAN)) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -8.411450 0.0000 Test critical values: 1% level -4.152511 5% level -3.502373 10% level -3.180699 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(MAN),2) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 20:48 Sample (adjusted): 2000Q3 2012Q4 Included observations: 50 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. D(LOG(MAN( -1))) -1.220386 0.145086 -8.411450 0.0000 C 0.038433 0.012439 3.089800 0.0034 @TREND(2000Q1) 0.000445 0.000381 1.168108 0.2487 R-squared 0.601382 Mean dependent var 0.001184 Adjusted R-squared 0.584419 S.D. dependent var 0.059979 S.E. of regression 0.038666 Akaike info criterion -3.609590 Sum squared resid 0.070268 Schwarz criterion -3.494869 Log likelihood 93.23976 Hannan-Quinn criter. -3.565904 F-statistic 35.45365 Durbin-Watson stat 2.048921 Prob(F-statistic) 0.000000 Null Hypothesis: LOG(SER) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -1.533402 0.8048 Test critical values: 1% level -4.148465 5% level -3.500495 10% level -3.179617 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(SER)) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 20:48 Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4
67. - 64 - Included observations: 51 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. LOG(SER( -1)) -0.107291 0.069969 -1.533402 0.1317 C 1.155646 0.731904 1.578959 0.1209 @TREND(2000Q1) 0.004535 0.002789 1.626194 0.1105 R-squared 0.06 6082 Mean dependent var 0.040677 Adjusted R-squared 0.027169 S.D. dependent var 0.029124 S.E. of regression 0.028726 Akaike info criterion -4.205038 Sum squared resid 0.039607 Schwarz criterion -4.091402 Log likelihood 110.2285 Hannan-Quinn criter. -4.161614 F-statistic 1.698192 Durbin-Watson stat 1.598811 Prob(F-statistic) 0.193824 Null Hypothesis: LOG(CREDIT) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -1.328039 0.8693 Test critical values: 1% level -4.152511 5% level -3.502373 10% level -3.180699 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG(CREDIT)) Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 20:49 Sample (adjusted): 2000Q3 2012Q4 Included observations: 50 after adjustments Variable Coefficie nt Std. Error t- Statistic Prob. LOG(CREDIT( -1)) -0.083057 0.062541 -1.328039 0.1907 D(LOG(CREDIT(-1))) 0.526682 0.142917 3.685234 0.0006 C 0.997797 0.720185 1.385472 0.1726 @TREND(2000Q1) 0.005640 0.004440 1.270258 0.2104 R-squared 0.258979 Mean dependent var 0.064672 Adjusted R-squared 0.210651 S.D. dependent var 0.030593 S.E. of regression 0.027180 Akaike info criterion -4.296042 Sum squared resid 0.033983 Schwarz criterion -4.143080 Log likelihood 111.4011 Hannan-Quinn criter. -4.237794 F-statistic 5.358835 Durbin-Watson stat 1.828838 Prob(F-statistic) 0.002999 Null Hypothesis: D(LOG(CREDIT)) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend