Nghiên cứu

Cập nhật: 16:32 GMT - thứ tư, 6 tháng 7, 2011

TÁC ĐỘNG CỦA KÊNH TÍN DỤNG TRONG TRUYỀN DẪN CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở VIỆT NAM

12:00 | 30/12/2016

Chính sách tiền tệ luôn đóng vai trò quan trọng trong thực thi chính sách kinh tế của các quốc gia. Bên cạnh việc xác định các mục tiêu ưu tiên và sử dụng những công cụ phù hợp trong từng thời kỳ nhất định thì quá trình truyền tải chính sách tiền tệ đến nền kinh tế đóng vai trò quyết định nhằm đạt được những mục tiêu trên. Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả thu thập dữ liệu theo tháng từ báo cáo tài chính của mười tám ngân hàng ở Việt Nam để nghiên cứu những tác động khác nhau của cú sốc chính sách tiền tệ đến bảng cân đối kế toán của ngân hàng và các biến số vĩ mô như: CPI trong giai đoạn từ tháng 11/2006 đến tháng 2/2016 bằng mô hình vecto tự hồi quy (VAR) và mô hình vecto hiệu chỉnh sai số (VECM) cùng với kiểm định đồng liên kết Trace Johansen.

1 Giới thiệu

1.1 Tầm quan trọng của nghiên cứu

Vấn đề mà tất các NHTW trên thế giới đều quan tâm là đảm bảo thực thi CSTT đạt được mục tiêu mong muốn, đó là cách thức CSTT tác động đến nền kinh tế hay kênh truyền tải CSTT như thế nào là nhanh nhất, hiệu quả nhất. Tuy nhiên, mức độ phát triển của thị trường tài chính khác nhau thì tác động của CSTT đến nền kinh tế cũng khác nhau do hệ thống tài chính của một quốc gia còn kém phát triển và cấu trúc tài chính đang trong quá trình thay đổi đó cũng chính là thực trạng ở các nước đang phát triển nói chung và Việt Nam nói riêng. Ở nước ta thị trường vốn chưa phải là kênh phân bổ vốn đa dạng và hiệu quả. Thị trường cổ phiếu và trái phiếu còn hạn chế, khối lượng hàng hóa không đủ để tạo nên một thị trường sôi động, hấp dẫn chính vì thế thị trường tín dụng giữ một vai trò đặc biệt quan trọng trong việc cung ứng nguồn vốn cho hoạt động sản xuất kinh doanh, góp phần đảm bảo sự ổn định và phát triển của nền kinh tế. CSTT tác động đến nền kinh tế thông qua nhiều kênh truyền dẫn khác nhau như: kênh lãi suất, kênh tỷ giá, kênh tín dụng, kênh giá cả tài sản (MishKin (2009), Cecchetti (1999),…). Những rõ ràng trong điều kiện thị trường tài chính chưa phát triển như nước ta thì kênh tín dụng thực sự trở thành kênh truyền dẫn tác động CSTT quan trọng và phổ biến. Ơ Việt Nam hiện nay có rất nhiều những nghiên cứu về tác động của kênh truyền dẫn CSTT nhưng nghiên cứu về tác động của kênh tín dụng còn rất hạn chế.

1.2 Vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào xem xét sự tồn tại của kênh tín dụng của CSTT đến nền kinh tế ở Việt Nam. Trong đó có hai kênh truyền dẫn CSTT cơ bản xuất phát từ kết quả của vấn đề thông tin bất cân xứng trong thị trường tín dụng là kênh cho vay ngân hàng và BCĐKT công ty.

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Để làm rõ những vấn đề nghiên cứu tác giả tập trung vào các câu hỏi sau:

-         nếu có tồn tại kênh tín dụng thì sự truyền dẫn của nó mạnh hay yếu ?

-         Giữa các biến đại diện CSTT, biến BCĐKT NH và biến vĩ mô có tồn tại mối quan hệ dài hạn không ?

2. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đó

2.1 Cơ sở lý thuyết

Theo quan điểm của Bernanke (1953)Blinder (1988), tác động của CSTT thông qua tín dụng được thể hiện qua hai kênh: cho vay và BCĐKT; thông qua hai con đường: hoạt động tín dụng của ngân hàng và quá trình điều chỉnh bảng tổng kết tài sản của khách hàng.

−Thứ nhất, ảnh hưởng qua hoạt động tín dụng của ngân hàng.

NHNN thực thi CSTT nới lỏng hay thắt chặt sẽ làm thay đổi mức cung tiền tệ, dẫn tới sự thay đổi về khối lượng tín dụng cung ứng của hệ thống ngân hàng, truyền ảnh hưởng đến tổng cầu nền kinh tế. Điều này thể hiện thông qua tác động về mặt lượng và mặt giá (lãi suất).

Về mặt giá: Lợi nhuận kỳ vọng của ngân hàng = Lãi suất cho vay * Xác suất thành công của dự án. (Giả định chi phí hoạt động của ngân hàng bằng không)

Về mặt lượng: M↑ → tiền gửi NH↑→ cho vay ↑→ I ↑→Y↑

−Thứ hai, quá trình điều chỉnh bảng cân đối tài sản của khách hàng

Bernanke (1953) và Blinder (1988) đã phân tích ảnh hưởng của kênh tín dụng ngân hàng đến tổng cầu kinh tế thông qua tình trạng cân đối kế toán hay giá trị tài sản ròng của khách hàng. CSTT của NHNN được thực thi sẽ làm thay đổi giá trị tài sản ròng trên bảng cân đối của doanh nghiệp, điều này kéo theo sự lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức và ảnh hưởng đến quyết định của ngân hàng về lượng tín dụng cung ứng. Có thể khái quát sự ảnh hưởng CSTT đến biến động tài sản ròng của doanh nghiệp theo bốn hướng:

1. M↑→P*↑→Giá trị tài sản ròng ↑→ Lựa chọn đối nghịch↓ và rủi ro đạo đức↓→  Cho vay↑→ I↑→ Y↑

2. Ảnh hưởng đến giá trị thị trường tài sản được dùng làm tài sản thế chấp cho các khoản vay. Lãi suất giảm do CSTT mở rộng sẽ làm tăng giá trị thị trường của tài sản thế chấp, giảm rủi ro lãi suất cho doanh nghiệp, tình trạng tài chính của doanh nghiệp được cải thiện, các doanh nghiệp có thể tiếp cận nguồn vốn của ngân hàng dễ dàng hơn và do đó lượng tín dụng gia tăng sẽ làm tăng tổng cầu.

3. M↑→P↑→ Giá trị tài sản ròng ↑→Lựa chọn đối nghịch ↓→ Cho vay↑→I ↑→Y ↑.

4. M↑→ ↑Dòng tiền vào → ↓lựa chọn đối nghịch và ↓rủi ro đạo đức cho vay →I↑ →Y↑.

2.2. Các nghiên cứu trước đó

Trước hết, về mặt lý thuyết, bài nghiên cứu “The channel of Monetary Transmission: lessons for Monetary Policy” của Frederic S. Mishkin 1996 đưa ra cái nhìn tổng quan về các cơ chế truyền dẫn CSTT. Trong đó, có hai kênh truyền dẫn tiền tệ cơ bản là xuất phát từ kết quả của vấn đề bất cân xứng thông tin trong thị trường tín dụng là kênh cho vay ngân hàng và kênh BCĐKT công ty.

Một điển hình tiếp theo là bài Bank loans and the effects of monetary policy in China: VAR/VECM approach của nhóm tác giả Lixin Sun, J. L. Ford, David G. Dickinson (China Economic Review, 2009). Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã nghiên cứu các tác động khác nhau của cú sốc CSTT Trung Quốc đến các biến trên BCĐKT ngân hàng (tiền gửi, khoản vay và chứng khoán) thông qua các danh mục ngân hàng (ngân hàng tổng hợp, ngân hàng nhà nước và ngân hàng ngoài quốc doanh) và đến các biến số vĩ mô Trung Quốc.

Tác giả Chu Khánh Lân ở Việt Nam cũng có một bài “Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn CSTT qua kênh tín dụng tại Việt Nam”. Với số liệu được thu thập theo quý từ quý 2 năm 2000 đến quý 4 năm 2011 từ Tổng cục Thống kê và IFS, tác giả sử mô hình VAR để đánh giá vai trò của kênh tín dụng trong truyền tải CSTT tới nền kinh tế thông qua đo lường mối quan hệ giữa sản lượng, lạm phát, lãi suất, cung tiền và tín dụng của nền kinh tế Việt Nam.

Cuối cùng, với “The bank lending channel of monetary transmission in Brazil: A VECM approach”, Luiz de Mello and Mauro Pisu kiểm định sự tồn tại của kênh cho vay ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn CSTT ở Brazil bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp hàng tháng trong giai đoạn từ tháng 12/1995 đến tháng 6/2008. Kiểm định này được tiến hành bằng mô hình VECM, cho phép xem xét mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến số quan tâm.

3 Phương pháp nghiên cứu

3.1 Dữ liệu nghiên cứu:

Nhóm tác giả thu thập dữ liệu từ năm 11/2006 đến 2/2016 vì đặc thù dữ liệu lấy từ báo cáo tài chính của các ngân hàng (từ năm 2005 mới bắt đầu có nhiều ngân hàng công bố báo cáo tài chính) và tiến hành một số kỹ thuật để chuyển đổi dữ liệu từ dạng quý hoặc năm sang tháng. Từ đó, thu được mẫu dữ liệu gồm 8 biến.

Bảng 1: Thống kê các biến

Stt

Tên biến

Ký hiệu

Thời gian mẫu

Nguồn

1

Lãi suất liên ngân hàng

CIBR

11/2006 –

2/2016

NHNN

2

Tốc độ tăng trưởng của cung tiền M2

M2

11/2006 –

2/2016

IFS-IMF

3

Tổng tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng

Total deposits

11/2006 –

2/2016

BCĐKT của ngân hàng

4

Tổng cho vay khách hàng của các ngân hàng

Total loans

11/2006 –

2/2016

BCĐKT của ngân hàng

5

Chứng khoán ngân hàng

Securities

11/2006 –

2/2016

BCĐKT của ngân hàng

6

Chỉ số chứng khoán

Vnindex

11/2006 –

2/2016

www.cafef.vn

7

Sản lượng công nghiệp

Industrial production

11/2006 –

2/2016

Tổng cục thống kê Việt

Nam

8

Chỉ số giá tiêu dùng

CPI

11/2006 –

2/2016

IFS-IMF

 

Tất cả các biến được thể hiện dưới dạng log trừ chỉ số CSTT( bao gồm biến CIBR và M2). nhằm tránh yếu tố mùa vụ tác giả xử lý các yếu tố mùa vụ cho tất cả các biến bằng phương pháp X12.

 

3.2 Mô hình nghiên cứu

3.2.1. Mô hình Vector tự hồi quy VAR

VAR là mô hình vector các biến số tự hồi qui, mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác.

Mô hình VAR dạng tổng quát :

𝑌𝑡 = 𝐴1𝑌𝑡−1 + 𝐴2𝑌𝑡−2+ ⋯ + 𝐴𝑝𝑌𝑡−𝑝 + 𝑠𝑡 + 𝑢𝑡 Trong đó :

Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng ; Yt ;

u là vector các nhiễu trắng ; ;

Ai (i=1, 2, …, p) : ma trận vuông cấp m*m ;

𝑠𝑡=( : vector các yếu tố xác định.

Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có mô hình VAR cấp p, ký hiệu là VAR(p)

𝑌𝑡 = (𝐴1𝐿 + 𝐴2𝐿2+ ⋯ + 𝐴𝑝𝐿𝑝) + 𝑣 + 𝑢𝑡

Trong đó, v là hằng số, 𝑢𝑡 là các biến có trung bình bằng 0, phương sai hữu hạn (𝑢𝑡~𝑖(0, 𝜎2)), t biến thiên từ -  đến .

3.2.2 Mô hình ước lượng vector hiệu chỉnh sai số VECM

Mô hình VECM thực chất là mô hình VAR đã được hiệu chỉnh sai số bằng phương pháp ECM. Mô hình VECM chỉ sử dụng khi các biến dạng chuỗi được kiểm định là có hiện tượng đồng tích hợp, nghĩa là trong dài hạn chúng sẽ cân bằng, từ đó chúng ta khắc phục được nhược điểm của mô hình VAR, rằng mô hình VAR chỉ xem xét được trong ngắn hạn bỏ qua mất các yếu tố dài hạn.

Mô hình VECM có dạng tổng quát như sau:

𝑝−1

∆𝑦𝑡 = Π𝑦𝑡−1 + ∑ Γ𝑗∆𝑦𝑡−1 + 𝑢𝑡

𝑗=1

Trong đó: các ma trận là ma trận cấp m*m

Π = 𝛼𝛽 = - (Im – A1 - … - Ap)   gần 0 là mức điều chỉnh yếu,  gần 1 là mức điều chỉnh mạnh

Số hạng Π𝑦𝑡−1 là phần hiệu chỉnh sai số ECM. Với (cấp m*r) là ma trận các tham số hiệu chỉnh; 𝛽(cấp r*m): mỗi một cột của  là một vector đồng tích hợp.

Γ𝑗 = - (Aj+1 + …+ Ap); (j=1 ,…, p-1)

4 Kết quả nghiên cứu

Sau khi xử lý số liệu tác giả đã thực hiện các kiểm định của mô hình VAR cụ thể là kiểm định tính dừng và kiểm định đồng liên kết. Một khó khan trong mô hình VAR là chọn độ trễ, trong bài nghiên cứu này nhóm tác giả chọn độ trễ theo tiêu chuẩn LR và SC sau khi để chuỗi dữ liệu thõa mãn tính dừng.

Sau khi đã lựa chọn được độ trễ tối ưu, nhóm tác giả tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định AR Roots graphs. Kết quả cho thấy mô hình thực sự phù hợp và ổn định.

 

4.1. Kết quả hồi quy bằng mô hình VAR

Bảng 2 :phân rã phương sai cho nhóm tổng các khoảng vay

 

Dtotal_dep

osits

Dtotal_loans

Dsecurities

Dvnindex

Dindustrial

Dcpi

Dcibr

1.00551

3.177548

0.641552

1.772532

0.639996

3.218627

Dtotal_deposits

71.44442

32.77202

29.08905

1.398286

2.13424

17.45341

Dtotal_loans

7.035519

47.72925

8.079352

2.888185

3.43112

19.13826

Dsecurities

10.42462

0.891219

55.16957

3.319912

2.646716

2.996025

Dvnindex

1.678388

2.837822

0.697223

83.75819

1.092978

3.511862

Dindustrial

7.221355

12.17745

4.191377

0.74118

84.2097

6.16289

Dcpi

1.19018

0.414693

2.131879

6.121714

5.845254

47.51892

Nguồn: kết quả phân tích của tác giả

Hình 1: hàm phản ứng đẩy cho nhóm tổng các khoản vay

 

Nguồn: kết quả phân tích của tác giả

Từ hình trên, ta thấy theo sau cú sốc CSTT thắt chặt các biến BCĐKT giảm ngay lập tức, sản lượng không giảm ngay mà giảm sau thời gian khoảng 4 tháng, chỉ số chứng khoán giảm ngay, lạm phát CPI giảm sau 5 tháng. Như vậy, nếu tăng lãi suất, khoản vay và tiền gửi giảm ngay và sản lượng công nghiệp , CPI giảm sau khoản 4 đến 5 tháng. Hàm phân rã phương sai cũng cung cấp một số hỗ trợ: tổng tiền gửi và khoản vay đóng góp hơn 5% vào thay đổi sản lương công nghiệp.

Kết luận có tồn tại kênh tín dụng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ ở VN nhưng tác động thì khá chậm sau khoảng thời gian vài tháng chứng tỏ tác động không mạnh đến nền kinh tế.

Bảng 3: Phân rã phương sai theo M2:

 

Dtotal_de posits

Dtotal_loans

Dsecurities

Dvnindex

Dindustrial

Dcpi

Dm2

1.148695

0.037378

0.122566

1.887094

3.346405

1.503016

Dtotal_deposits

60.51022

19.2443

25.47971

3.307781

1.874132

9.465343

Dtotal_loans

16.5637

75.58623

14.80159

0.134646

2.674574

26.64811

Dsecurities

15.00604

0.512244

54.47502

4.4188

2.517433

3.497004

Dvnindex

1.545947

1.180171

0.870567

88.94128

0.663255

0.730822

Dindustrial

2.407976

2.404142

1.825065

0.085009

88.66797

1.038731

Dcpi

2.817416

1.03554

2.425493

1.225387

0.256229

57.11697

Nguồn: kết quả phân tích của tác giả

Hình 2: Hàm phản ứng đẩy của M2

 

Nguồn: kết quả phân tích của tác giả

Nhìn chung, theo sau một cú sốc CSTT mở rộng, tiền gửi và khoản vay, sản lượng công nghiệp cũng như giá cả tăng ngay tức thì. Sự tăng lên trong các khoản vay và tiền gởi tạo ra sự tăng lên trong đầu tư, và do đó, làm tăng sản lượng.

Bảng 3 cho thấy tiền gửi và khoản vay đóng góp không nhiều vào phương sai dự báo của sản lượng công nghiệp (chỉ là 1.87% và 2.67%), tuy nhiên, cũng hỗ trợ bằng chứng về sự tồn tại của kênh truyền dẫn tín dụng ngân hàng.

So sánh hình 1 với hình 2, chúng ta có thể thấy rằng các tác động của cú sốc CSTT đến nền kinh tế thực dưới CSTT mở rộng thì được truyền dẫn nhanh hơn khi CSTT là thắt chặt. Tuy nhiên, so sánh phân rã phương sai ở bảng 2 và 3, chúng ta thấy rằng khi tốc độ tăng M2 là chỉ số đại diện cho CSTT, đóng góp của tiền gửi và khoản vay vào những thay đổi trong sản lượng công nghiệp và CPI thì ít hơn đóng góp của chúng khi CIBR đại diện cho CSTT, điều này chứng tỏ rằng CSTT thắt chặt(tăng lãi suất-công cụ giá cả) có ảnh hưởng đến nền kinh tế VN nhiều hơn so với mở rộng (tăng cung tiền-tăng số lượng).

4.2 Kết quả hồi quy bằng mô hình VECM

Bảng 4: Kết quả mô hình ước lượng vector hiệu chỉnh sai số (VECM)

Cointegrating eq

Cointeq1

Cointeq2

Cointegrating eq

Cointeq1

Cointeq2

CIBR

1.00

0.00

M2

1.00

0.00

DEPOSITS

0.00

1.00

DEPOSITS

0.00

1.00

LOAN

0.12

(0.07)

[1.79]

-1.09

(0.19)

[-5.53]

LOAN

0.1

(0.03)

[4.35]

-0.92

(0.2)

[-4.64]

SECURITIES

0.01

(0.04)

[0.31]

-0.35

(0.12)

[-2.86]

SECURITIES

-0.03

(0.02)

[-5.62]

-4.25

(0.12)

[-3.66]

VNIDEX

0.03

(0.02)

[1.31]

-0.04

(0.06)

[-0.7]

VNIDEX

-0.06

(0.007)

[-1.12]

-0.04

(0.05)

[-0.67]

INDUSTRIAL

-0.12

(0.03)

[-3.16]

0.21

(0.11)

[1.85]

INDUSTRIAL

-0.01

(0.01)

[-1.35]

0.14

(0.12)

[1.45]

CPI

-0.26

(0.15)

[-1.82]

1.54

(0.31)

[5.32]

CPI

-0.04

(0.03)

[-1.22]

1.46

(0.32)

[4.56]

Nguồn: kết quả phân tích của tác giả

Hình 3: kết quả phân rã phương sai:

-         Kết quả hồi quy mô hình VECM của biến CIBR:

 

-         Kết quả hồi quy mô hình VECM của biến M2:

 

Nguồn: kết quả phân tích của tác giả

 

Từ bảng 4 trên ta thu được các phương trình dài hạn sau:

(1)  Log(deposits) = -0.21log(industrial) + 0.04log(vnidex) + 0.35log(securities) + 1.09log(loan) – 1.54log(CPI)

Phương trình trên giải thích khi tổng tiền gửi tăng sẽ làm giảm sản lượng công nghiệp và tăng các chỉ số chứng khoán trong dài hạn.

(2)  CIBR = -0.12log(Loan) – 0.01log(securities) – 0.03log(vnidex) + 0.12log(industrial) + 0.26log(CPI)

Phương trình cho thấy nếu tăng lãi suất , tổng khoản vay sẽ giảm và chỉ số chứng khoán sẽ giảm.

Hai phương trình (1) và (2) cho thấy rằng các biến trong BCĐKT ngân hàng có tác động đến nền kinh tế ở VN, nó liên kết các biến CSTT với các biến vĩ mô cho thấy sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng và kênh giá cả tài sản trong cơ chế truyền dẫn CATT ở Việt Nam.

(3)  M2=0.04log(CPI)+0.01log(industrial)+0.06log(vnidex)+0.03log(securities)

Phương trình (3) cho thấy sự tăng cung tiền có thể làm tăng lạm phát CPI, sản lượng và giá trị chứng khoán trong dài hạn

(4)  Log(deposits)=-0.14log(industrial)+0.04log(vnidex)-1.46log(CPI)+0.92log(loan)+4.25log(securities)

Phương trình (4) cho thấy tiết kiệm tăng, sản lượng sẽ giảm và giá trị chứng khoán sẽ tăng trong dài hạn.

5 Kết Luận

Hai hàm phản ứng đẩy đều xác nhận sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng trong cơ chế truyền dẫn CSTT VN (cả CSTT mở rộng và thắt chặt). Cụ thể, cú sốc CSTT dẫn đến các hành vi khác nhau của ngân hàng, tùy theo loại ngân hàng và khoản vay. Các hành vi khác nhau theo loại ngân hàng và loại khoản vay (khách hàng vay) phản ánh thông tin bất cân xứng và các rào cản trong thị trường tín dụng, hỗ trợ lý thuyết dựa trên kênh tín dụng ngân hàng đã được phát triển. Bằng chứng này hàm ý rằng CSTT ở VN có thể tác động đến các hoạt động vĩ mô bằng cách hạn chế hoặc tăng việc cho vay thông qua kênh tín dụng ngân hàng. Hơn nữa, do thị trường vốn của VN có qui mô còn nhỏ, kênh tín dụng ngân hàng đang và sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thi hành CSTT của VN để đạt được các mục tiêu của mình. Việc xác định mối quan hệ đồng liên kết và các mô hình VECM cho thấy mối tương quan dài hạn giữa các chỉ số của CSTT VN, các biến trên BCĐKT và các biến kinh tế thực, một lần nữa giúp ta xác nhận rằng khoản vay ngân hàng đóng vai trong đáng kể trong cơ chế truyền dẫn tác động của CSTT đến nền kinh tế của Việt Nam.

Tài liệu tham khảo:

1. Frederic S. Mishkin. 1996; The channel of Monetary Transmission: lessons for Monetary Policy.

2. Lixin Sun⁎, J.L. Ford, David G. Dickinson; 2009; China Economic Review; Bank loans and the effects of monetary policy in China: VAR/VECM approach.

3. Chu Khánh Lân; Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam.

4. Luiz de Mello and Mauro Pisu; enocomics department working paper no. 711; the bank lending channel of monetary transmission in Brazil: A VECM approach.

Nguyễn Thị Kiều Nga - Phan Khánh Duy/Trường Đại học Công nghiệp Tp. Hồ Chí Minh

undefined