Truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh giá tài sản tài chính - Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

Download

Nghiên Cứu & Trao Đổi

Truyền dẫn của chính sách tiền tệ

qua kênh giá tài sản tài chính:

Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

THS. NGUYỄN PHúC CảNH

Trường Đại học Kinh tế TP.HCM

hính sách tiền tệ (CSTT – Monetary Policy) luôn đóng vai trò quan

trọng trong thực thi chính sách kinh tế của các quốc gia. Ngoài các

vấn đề về công cụ thực thi CSTT, cơ quan thực thi CSTT, mục tiêu

CSTT thì cơ chế dẫn truyền của CSTT cũng là vấn đề quan trọng trong các nghiên

cứu về CSTT nói chung. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả thu thập dữ liệu về

CSTT và thị trường cổ phiếu VN giai đoạn 2000 – 2013 để nghiên cứu quá trình

truyền dẫn của CSTT qua kênh giá tài sản tài chính bằng mô hình tự hồi quy cấu

trúc (SVAR). Kết quả tại VN, CSTT có truyền dẫn mạnh qua TTCK thông qua

cung tiền, trong khi đó lãi suất không có tác động lớn đến TTCK ở cả hai chỉ số

VN-Index và HNX-Index và làm cho giá cả thay đổi.

Từ khóa: Chính sách tiền tệ, cơ chế dẫn truyền, giá tài sản tài chính,

SVAR.

1. Giới thiệu

ảnh hưởng đến quyết định đầu tư sự truyền dẫn của chính sách tiền

và tiêu dùng trong nền kinh tế và tệ đến thị trường chứng khoán

1.1. Tầm quan trọng của nghiên

cứu

ảnh hưởng đến lạm phát (Mankiw, (TTCK) tại VN (Loan, 2013). Tuy

2010). Tuy nhiên, tại các quốc gia nhiên, nghiên cứu chỉ dừng lại ở

đang phát triển, đặc biệt là những mức tìm hiểu tác động chung và

quốc gia có thị trường chứng khoán quan hệ nhân quả Granger mà chưa

kém phát triển hoặc đang phát triển đi vào đo lường sự truyền dẫn của

với sự kiểm soát cao các giao dịch CSTT qua giá cả các loại TSTC mà

thì kênh giá TSTC là kênh dẫn cụ thể là giá cả cổ phiếu trong chỉ

truyền yếu trong truyền dẫn CSTT số VN-Index và HNX-Index

(Poddar và cộng sự (2007), Lula, 1.2. Vấn đề nghiên cứu

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), Ganev và cộng sự (2002)).

Một trong những kênh dẫn truyền

quan trọng của CSTT tại các quốc

gia có nền kinh tế phát triển và thị

trường tài chính (TTTC) phát triển

ở trình độ cao là kênh giá cả tài

sản tài chính (TSTC). Khi CSTT

thay đổi thông qua sự thay đổi

trong lãi suất điều hành hoặc cung

tiền làm cho mức lãi suất trên thị

trường thay đổi và làm giá TSTC

(như cổ phiếu, trái phiếu…) thay

đổi. Một khi giá TSTC thay đổi

làm thay đổi thu nhập, thay đổi

giá trị tài sản của dân chúng từ đó

Mark (2013), Ramlogan (2007),

(Engert và cộng sự (1999), Allen, truyền dẫn của CSTT thông qua

Gale (2000, 2004)). kênh giá TSTC nói riêng. Sauđó

Nghiêncứutậptrungvàocơchế

Tại VN, thời gian qua đã có phân tích mối tương quan giữa

những nghiên cứu về tác động của CSTT giá TSTC cụ thể là chỉ số

chính sách tiền tệ của Ngân hàng VN-Index, HNX-Index trên hai sở

Nhà nước lên các biến số của nền giao dịch chứng khoán thành phố

kinh tế như Lạm phát (Trang, 2012; Hồ Chí Minh và Hà Nội. Thông

Kiên, 2013), Cán cân thương mại qua đó khái quát hóa kênh truyền

(Châm, 2012),Tỷ giá (Thơ, 2012), dẫn của CSTT VN qua kênh giá

tăng trưởng GDP (Ngọc, 2013)… TSTC giai đoạn 2000 – 2013.

Gần đây có đã có nghiên cứu về

Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP

Nghiên Cứu & Trao Đổi

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

mua sắm thêm tài sản cho hoạt chặt làm lãi suất tăng, giá cả chứng

Để làm rõ vấn đề nghiên cứu

trên, tác giả tập trung làm rõ ba câu

hỏi:

động của mình, cuối cùng đầu khoán giảm, của cải và sự giàu có

tư của xã hội tăng làm cho sản củangườidângiảmnênhọcắtgiảm

lượng nền kinh tế tăng lên.

chi tiêu làm cho tổng cầu giảm và

-MứcđộtruyềndẫncủaCSTT

VN qua kênh giá tài sản tài chính

thông qua hai chỉ số VN-Index

và HNX-Index như thế nào?

- Có hay không sự phản ứng

của giá cả trong nền kinh tế với

CSTT qua sự thay đổi giá chứng

khoán?

- Có hay không tác động của

khủng hoảng kinh tế lên quá trình

truyền dẫn của CSTT qua kênh

giá tài sản tài chính?

M tăng → Giá chứng khoán cuối cùng sản lượng giảm.

tăng → q tăng → I tăng → Y

tăng

TheoMukherjee,Bhattacharya

(2011) APC là một trong 4 kênh

truyền dẫn CSTT, còn Dabla-

Norris, Floerkemeier (2006) cho

rằng APC là một trong 6 kênh

Trong đó: M: cung tiền;

q: tỷ số Tobin’s q; I: đầu tư;

Y: sản lượng.

Ngược lại, khi NHTW thực truyền dẫn CSTT. Hầu hết các

hiện thắt chặt tiền tệ, lãi suất tăng nước kinh tế phát triển đều tồn tại

làm giá cả chứng khoán giảm, tỷ APC, nhưng chỉ một số quốc gia

số Tobin’s q giảm nên DN cắt giảm đang phát triển có tồn tại APC.

đầu tư và làm cho sản lượng giảm. Mishra, Montiel (2012) phát hiện

- Hiệu ứng của cải (Wealth ra rằng hầu hết các quốc gia đang

effect):

phát triển đều thiếu thị trường

2. Cơ sở lý thuyết và phương

pháp nghiên cứu

Một kênh khác khi CSTT chứng khoán nợ và vốn. Vì vậy

truyền dẫn qua APC là hiệu ứng mà APC bị hạn chế trong truyền

của cải trong tiêu dùng của hộ dẫn CSTT. Các nghiên cứu thực

gia đình, cá nhân. Theo Ando, nghiệm cho thấy APC tồn tại ở

Modigliani (1963) của cải và sự các quốc gia, đặc biệt ở các quốc

giàu có của cá nhân, hộ gia đình gia phát triển. Pigou (1943) cho

quyết định hành vi tiêu dùng của rằng khi kinh tế bị giảm phát sẽ

họ. Bởi vì lãi suất có liên quan làm gia tăng hiệu ứng của cải và

đến giá cả của các loại tài sản tài làm gia tăng tổng cầu. Modigliani

chính do đó ảnh hưởng đến của (1943, 1963), Ando, Modigliani

cải và sự giàu có của các gia đình (1963) thì phát hiện rằng hiệu

và cá nhân nên ảnh hưởng đến ứng của cải còn tác động đến thị

quyết định chi tiêu của họ. Vì trường lao động, thị trường tiền

vậy một khi CSTT thắt chặt, lãi tệ. Kinh tế vĩ mô những năm

suất tăng, làm cho giá cả các loại 1960 và 1970 sử dụng nhiều mô

tài sản giảm, trên quan điểm của hình để đo lường kênh truyền

hộ gia đình và cá nhân thì tài sản dẫn của CSTT qua hiệu ứng của

của họ giảm giá trị, sự giàu có cải. Ludvigson, Steindel, Lettau

giảm đi. Để đảm bảo sự an toàn (2002) nghiên cứu tại Mỹ về

trong cuộc sống dài hạn và cân APC và phát hiện APC tồn tại.

đối thu chi hộ gia đình, cá nhân Boivin, Kiley, Mishkin (2010)

sẽ cắt giảm bớt chi tiêu hiện tại cũng khẳng định kênh hiệu ứng

làm cho tổng cầu giảm và làm của cải cũng là một kênh khác

2.1. Cơ sở lý thuyết

Kênh giá cả tài sản (APC) trong

truyền dẫn CSTT có hai cơ chế liên

quan là Thuyết Tobin’q (Tobin’s q

theory)vàHiệuứngcủacải(Wealth

effect), cả hai cơ chế liên quan này

đều truyền dẫn CSTT thông qua

giá cả các tài sản và quyết định đầu

tư của doanh nghiệp và tiêu dùng

của tư nhân.

- Thuyết Tobin q (Tobin’s q

theory):

Giáo sư James Tobin là người

phát triển học thuyết Tobin’s q

Theory, học thuyết này đi vào giải

thích tác động của CSTT lên giá

cả của các loại tài sản tài chính

(chủ yếu là cổ phiếu) rồi sau đó

truyền dẫn tác động đến các biến

khác trong nền kinh tế (Mishkin,

2004). Tobin (1969) đưa ra tỷ số

q = giá trị thị trường của DN/chi

phí thay thế vốn. Nếu q cao có

nghĩa rằng giá trị thị trường của

DN cao hơn so với chi phí thay

thế vốn, do đó mua sắm tài sản

mới sẽ có giá rẻ hơn so với giá trị

thị trường của tài sản của DN. Do

đó khi tỷ số q cao, DN sẵn sàng

phát hành thêm cổ phần mới để

giảm sản lượng đầu ra.

trong cơ chế truyền dẫn của

M tăng → Giá chứng khoán CSTT bên cạnh kênh lãi suất.

tăng → Của cải tăng → C tăng Fair (2004) phát hiện hiệu ứng

→ Y tăng

Trong đó: M: cung tiền;

của cải khi giá cả tài sản tăng giai

đoạn 1995 – 2000 có tác động tốt

đến sự phát triển cao của Mỹ giai

đoạn này.

C: tiêu dùng tư nhân;

Y: sản lượng.

Và ngược lại, khi CSTT thắt

APC không chỉ truyền dẫn

PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014

Nghiên Cứu & Trao Đổi

thông qua giá cả chứng khoán dữ liệu từ 1996 – 2007 của Brazil. quy và phương trình theo véc tơ tự

mà còn truyền dẫn thông qua các Kết quả cho thấy kênh truyền hồi quy theo cấu trúc (SVAR) có

kênh giá tài sản khác như giá bất dẫn qua hiệu ứng của cải tồn tại dạng:

động sản (BĐS). Maki, Palumbo ở Brazil và khi quốc gia có nợ

(2001) phát hiện tại Mỹ người công càng lớn sự truyền dẫn của

dân chi tiêu khoảng từ 3 – 5% CSTT càng yếu.

A(L)y_t+ c = v_t

Trong đó: y_tlà véc tơ N biến

kinh tế, v_tlà véc tơ của các cú sốc

(1)

tổng thu nhập cho nhà ở do đó có

Như vậy, APC cũng là một cấu trúc có thể đo lường, và ít nhất

ảnh hưởng rất lớn đến nền kinh kênh truyền dẫn quan trọng khác phải có một trong những cú sốc đó

tế và APC qua kênh BĐS càng của CSTT, qua APC CSTT tác có khả năng giải thích, c là véc tơ

mạnh. Hilde, Dag (2010) nghiên động trực tiếp và gián tiếp đến các hệ số chặn và A(L) là toán tử

cứu trường hợp của Na Uy, Thụy đầu tư và tiêu dùng thông qua Lý lùi của các hệ số hồi quy:

Điển và Anh, kết quả cho thấy thuyết Tobin’s q và hiệu ứng của

giá cả nhà đất phản ứng ngay và cải. APC không chỉ tác động thông A_pL^p

mạnh với sự thay đổi trong lãi qua giá cả chứng khoán mà còn tác Trong đó: L là độ trễ của các

A(L) = A₀− A₁L − A₂L²− .. −

(2)

suất, đồng thời sự giảm giá nhà động đến nền kinh tế thông qua thị biến tự hồi quy và A_i(i = 0, p) là

đất thúc đẩy sự giảm lạm phát và trường BĐS. Ogawa và cộng sự ma trận N x N. Thứ tự các biến y_tlà:

giảm GDP, tuy nhiên phản ứng (1996), Ogawa và Kitasaka(1998) Chỉsốgiáhànghóathếgiới(WCI),

của giá cả nhà đất với lãi suất lại khẳng định thêm rằng khi giá cả tài tỷ giá hối đoái danh nghĩa (NEER),

khácnhaugiữacácquốc gia.Theo sản biến động càng nhiều APC sẽ sản xuất công nghiệp (IP), chỉ số

Bernanke và cộng sự (2000), càng mạnh hơn vì APC sẽ tác động giá tiêu dùng (CPI), lãi suất ngắn

Bernanke, Gertler (1989) giá cả đến quyết định đầu tư của DN hạn (STR), cung tiền (M2) và chỉ

nhà đất có thể trở thành nguyên nhiều hơn.

nhân gây ra thay đổi các yếu tố vĩ 2.2. Phương pháp nghiên cứu

số thị trường chứng khoán (Stock

index).

mô và trong chính sách lạm phát

Nghiên cứu của Chami,

Các cú sốc cấu trúc được giả

mục tiêu các NHTW phải quan Cosimano and Fullerkamp (1999) định là không có tương quan và

tâm đến vấn đề này. Vì giá cả tài sử dụng mô hình VAR để kiểm độc lập từng đôi một với nhau. Khi

sản không chỉ thể hiện ý nghĩa định sự hiện hữu của APC tại Mỹ đó mô hình SVAR được rút gọn

về giá trị mà các loại tài sản như kết luận rằng kênh truyền dẫn thành mô hình VAR có dạng:

BĐS còn có vai trò phương tiện qua giá TSTC tồn tại nhưng cũng

cất trữ do đó giá cả của chúng yếu. Nghiên cứu của Stefano Neri

phản ứng rất nhanh với những (2002) sử dụng mô hình SVAR

thay đổi trong vĩ mô như lãi suất (Structural VAR) kiểm định sự

(Zettelmeyer (2004); Rigobon, hiện hữu của APC qua giá TSTC

y_t= c + B(L)y_t+ u_t

Trong đó B(L) có dạng:

B(L) = B₁L + B₂L²+ .. + B_pL^p

(4)

Và u là véc tơ của phần dư. Phần

(3)

Sack (2004); Bernanke, Kuttner tại Ý và phát hiện rằngAPC tồn tại. dư có liên quan đến các cú sốc cấu

(2005)). Case và cộng sự (2005) Nghiên cứu của Stefano dựa trên trúc theo mối quan hệ:

phát hiện rằng sự giàu có của dân mô hình SVAR đã được nghiên

chúng còn quan trọng hơn nhiều cứu trước đó của Kim (1999), Baks

u_t= A₀^-1v_t

Có nhiều cách ước lượng hệ

(5)

lần giá trị của thị trường chứng and Kramer (1999) nghiên cứu số của mô hình SVAR và tất cả

khoán ở nhiều nước. Khi giá cả cho các nước G-7, Rapach (2001) các phương pháp ước lượng đều

nhà đất gia tăng có thể ảnh hưởng nghiên cứu tại Mỹ, và cả nghiên cần các điều kiện (restrictions)

tới hoạt động xây dựng nhà cửa cứu của Lastrapes (1998) và nhiều để xác định những hệ số của mô

qua hiệu ứng Tobin’s q, Adam nghiên cứu khác. Dựa trên nghiên hình. Phương pháp đơn giản nhất

Elbourne (2008) tìm thấy bằng cứu của Stefano (2002), tác giả xây là sử dụng mô hình SVAR rút gọn

chứng tương tự tại Anh.

Joaquim, Manoel (2011) tìm sự truyền dẫn CSTT qua giá TSTC hiệp phương sai của phần dư trong

hiểu ảnh hưởng của nợ công lên (cổ phiếu) tại VN. VAR thông qua phương pháp phân

quá trình truyền dẫn của CSTT Theo kinh tế học thì các biến rã phương sai Cholesky. Có những

dựng mô hình SVAR để kiểm định thành VAR và sử dụng ma trận

thông qua hiệu ứng của cải bằng vĩ mô theo thời gian có tính tự hồi phương pháp phức tạp hơn là đưa

Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP

Nghiên Cứu & Trao Đổi

ra các điều kiện ngắn hạn và dài bên vế trái của ma trận dại diện cho giá của nền kinh tế. Những ràng

hạn như của Gali (1992) hoặc đưa những sự thay đổi không lường buộc này giúp mô hình phân biệt

ra các điều kiện về dấu của các hệ trước trong các biến của mô hình rõ cú sốc do CSTT với cú sốc do

số hồi quy của Uhlig (1999) hoặc VAR. Cần nhớ rằng theo lý thuyết cầu tiền. Còn chỉ số giá hàng hóa

đưa ra điều kiện về dấu và tương về các cú sốc cấu trúc, chỉ duy nhất thế giới và tỷ giá hối đoái để xác

quan chéo như của Canova và De cú sốc cung tiền và có thể cả cú sốc định cú sốc từ bên ngoài lên TTCK

Nicolo (2000). Stefano (2002) cầu tiền có ràng buộc, còn những do áp lực lạm phát. Những cú sốc

đề xuất vì TTCK (cụ thể là giá biến khác được xác định giống như giá hàng hóa thế giới và tỷ giá hối

cổ phiếu) phản ứng rất nhanh với Kim (1999). Kết quả mô hìnhVAR đoái giúp mô hình tránh được hiện

biến động trong lãi suất điều hành được xác định thông qua một điều tượng đảo ngược (Price puzzle) mà

và các thay đổi vĩ mô khác và còn kiện, đó là mối quan hệ giữa cung Sims (1992) đã đề cập: khi CSTT

phụ thuộc vào những yếu tố ngắn tiền và cầu tiền theo phương trình: thắt chặt nhưng vẫn làm tăng mức

hạn khác như tâm lý hành vi…nên

trong nghiên cứu về truyền dẫn của

CSTT qua giá TSTC thông qua mô

hình SVAR sẽ đưa ra các điều kiện

trong ngắn hạn để ước lượng còn

các điều kiện trong dài hạn sẽ được

bỏ qua. Khi đó ước lượng các hệ

số cho SVAR sẽ được thực hiện

bằng phương pháp trung bình xác

suất cao nhất (mean of maximum

likelihood). Ma trận hệ số của mô

hình VAR được rút gọn từ SVAR

do Stefano (2002) xác định có

dạng:

giá trong nền kinh tế. Kim (1999)

giả định NHTW các quốc gia có

đầy đủ thông tin về sản xuất công

nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng khi

đưa các quyết định của CSTT. Tuy

nhiên, điều này rất khó thực hiện

trong thực tế vì bản thân các dữ

liệu sẽ khó có thể được tổng hợp

thường xuyên và nhanh chóng kịp

với thời điểm đưa ra quyết định

chính sách. Tuy nhiên, dữ liệu về

sản xuất công nghiệp và chỉ số giá

thường được công bố hàng tháng.

Tỷ giá danh nghĩa thường được

sử dụng trong mô hình VAR sử

dụng ở các nước có nền kinh tế nhỏ

và mở vì hầu hết các quốc gia này

thường điều chỉnh tỷ giá để hướng

đến các mục tiêu chính sách. Tuy

nhiên, ở những quốc gia này vì có

nền kinh tế nhỏ và mở cũng như

chính phủ can thiệp sâu vào tỷ giá

nên kinh tỷ giá (ERC) cũng là kênh

quan trọng trong truyền dẫn CSTT.

Nghiên cứu của Smets (1997) phát

hiện mô hình VAR tốt hơn khi

nghiên cứu truyền dẫn CSTT ở các

nước Đức, Pháp, Ý khi đưa thêm

biến tỷ giá hối đoái vào mô hình.

Vì vậy, trong mô hình này tác giả

đưa ra điều kiện của mô hình bao

gồm chỉ số giá hàng hóa thế giới,

tỷ giá hối đoái danh nghĩa, chỉ số

giá tiêu dùng và sản xuất công

nghiệp. Giả định này đã được nêu

ra trong rất nhiều nghiên cứu như

u_r+ a₅₁u_cp+ a₅₂u_exc+ a₅₃u_y+ a₅₄

u_p+ u₅₆u_m= v_ms(6)

u_m+ a₆₃u_y+ a₆₄u_p+ a₆₅u_r= v_md

(7)

Trong mô hình này chỉ sử dụng

điều kiện trong ngắn hạn và loại bỏ

điều kiện phản ứng dài hạn bởi vì

các cú sốc của CSTT không phải

là những cú sốc duy nhất tác động

đến các biến số thực của nền kinh

tế trong dài hạn mà tổng cầu là một

ví dụ của những cú sốc như vậy.

Thêm vào đó, theo Smets (1997)

đề xuất rằng khi đo lường truyền

dẫn CSTT ở một số quốc gia sẽ tốt

hơn khi đưa biến tỷ giá danh nghĩa

vào trong mô hình VAR.

Còn trong phương trình (6) và

(7) là điều kiện của VAR và xác

định cung và cầu tiền. Trong đó

cung tiền sẽ phụ thuộc vào cầu tiền,

tỷ giá danh nghĩa, sản xuất công

nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng và chỉ

số giá hàng hóa thế giới. Còn cầu

tiền phụ thuộc vào lãi suất, cơ hội

phí, sản xuất công nghiệp và mức

Trong đó: cp (chỉ số giá hàng

hóa thế giới), exc (tỷ giá hối đoái

danh nghĩa), y (sản lượng công

nghiệp), p (chỉ số giá tiêu dùng), r

(lãi suất), m (cung tiền), s (chỉ số

giá chứng khoán). Còn các cú sốc

cấu trúc bao gồm: v_ms, v_md, v_cp, v_exc,

v_p, v_yvà v_slà các cú sốc cung tiền,

cú sốc cầu tiền, cú sốc do giá hàng

hóa thế giới, cú sốc từ bên ngoài,

cú sốc do sản lượng, cú sốc do giá

cả và cú sốc do TTCK. Véc tơ u

PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014

Nghiên Cứu & Trao Đổi

Bảng 1. Các biến và nguồn các biến trong mô hình

của Christiano, Eichenbaum và

Evans (1997) và Bernanke, Mihov

(1998). Còn với phương trình tự

hồi quy của chỉ số giá chứng khoán

không có điều kiện nào kèm theo.

Thêm vào đó, trong nghiên cứu

của Stefano (2002), các nước G7

và Tây Ban Nha (bao gồm Mỹ,

Nhật, Anh, Pháp, Đức, Ý, Canada)

đều có tỷ giá hối đoái thả nổi cho

nên biến các cú sốc từ tỷ giá hối

đoái sẽ tác động đến các biến

khác và là cú sốc bên ngoài. Tuy

nhiên, trong trường hợp tác giả

nghiên cứu cho VN thì tỷ giá hối

đoái là một trong những mục tiêu

mà CSTT của NHNN VN hướng

đến. Do đó, tỷ giá hối đoái (Riedel

và Turley (1999), Vuong và Ngo

(2002), Adam và cộng sự (2002),

Packard (2007)) bị ảnh hưởng bởi

nhiều yếu tố khác bao gồm các cú

sốc từ bên ngoài: giá hàng hóa thế

giới, sản lượng quốc gia, chỉ số giá

tiêu dùng trong nước, cung tiền,

cầu tiền. Cho nên trong nghiên cứu

của mình, tác giả vẫn sử dụng mô

hình SVAR của Stefano (2002)

nhưng biến đổi thứ tự biến để bảo

đảm tính hợp lý trong đo lường các

cú sốc trong khi giữ nguyên các

điều kiện ràng buộc.

Chỉ tiêu

Tên gọi

Nguồn

Oil Price, giá dầu WTI Texas, USD/thùng (2003M1

– 2012M12)

Oil

IFS, IMF

Nominal Exchange rate, Tỷ giá danh nghĩa USD/

VND (2003M1 – 2012M12)

NEER

IFS, IMF

Industrial Production, Sản xuất công nghiệp VN tỷ

VND (2003M1 – 2012M12)

Tổng cục Thống kê

IFS, IMF

Thay đổi trong chỉ số giá theo năm, %/năm (2003M1

– 2012M12)

CPI

RFR

Reﬁnance Rate, Lãi suất tái cấp vốn của NHNN VN, NHNN VN, Thống kê

%/năm (2003M1 – 2012M12) chính sách tiền tệ

Discount Rate, Lãi suất tái chiết khấu của NHNN VN, NHNN VN, Thống kê

%/năm (2003M1 – 2012M12) chính sách tiền tệ

Policy Rate, Lãi suất điều hành (lấy VNibor cho VN), NHNN VN, Thống kê

%/năm (2003M1 – 2012M12)

chính sách tiền tệ

Cung tiền rộng M2, Triệu USD (2003M1 – 2012M7)

IFS, IMF

[1]

Cung tiền rộng M2 được dự báo, triệu USD (2012M8 Kết quả từ mô hình

– 2012M12) SARIMA

M2e

VNI

HNX

VN-Index, Chỉ số VN-Index lấy ở thời điểm ngày giao Sở Giao dịch Chứng

dịch cuối trong tháng (2003M1 – 2012M12) khoán TP.HCM

HNX-Index, Chỉ số HNX-Index lấy ở thời điểm ngày Sở Giao dịch Chứng

giao dịch cuối trong tháng (2006M1 – 2012M12)

khoán Hà Nội

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Stefano (2002); có nghĩa rằng

ràng buộc trong ngắn hạn được

xây dựng cho hàm cung tiền và

cầu tiền có dạng:

v_ms= u_r+ a₄₁u_cp+ a₄₂u_y+ a₄₃u_p+

a₄₅u_m+ a₄₆u_exc

hàng hóa quan trọng nhất trên toàn

cầu cũng như có tác động rất mạnh

đến nền kinh tế của các quốc gia)

như trong nghiên cứu của Byung,

Kiseok, Ronald (2001).

Các dữ liệu được thu thập theo

tháng từ báo cáo IFS của IMF và

thu thập theo dữ liệu được công bố

từ trang thông tin trực tuyến của

NHNN VN và Tổng cục Thống

kê VN¹. Tuy nhiên, theo số liệu từ

IFS của IMF thì cung tiền M2 của

VN bị thiếu hụt mất thông tin của

5 tháng từ tháng 8/2012 đến tháng

12/2012. Để giải quyết vấn đề này,

tác giả sử dụng mô hình SARIMA

để dự báo 5 tháng còn lại cho M2.

Vì các dữ liệu theo tháng nên

có thể có tính mùa vụ (Seasonal

effect); tác giả tiến hành kiểm định

tính mùa vụ, sau đó điều chỉnh dữ

liệu để loại bỏ yếu tố mùa vụ bằng

công cụ thống kê X12 trong phần

mềm Eviews. Kết quả như sau:

v_md= u_m+ a₅₂u_y+ a₅₃u_p+ a₅₄u_r

3. Dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong bài

nghiên cứu được thu thập từ nhiều

nguồn khác nhau. Để đại diện cho

biến chỉ số giá hàng hóa thế giới

Ma trận hệ số xây dựng cho mô

hình SVAR biến đổi từ nghiên cứu

của Stefano (2002) có dạng:

v_cp

v_y

u_cp

u_y

a₂₁

v_p

a₃₁a₃₂

u_p

v_ms

v_md

v_exc

v_s

a₄₁a₄₂a₄₃

a₄₅a₄₆

u_r

a₅₂a₅₃a₅₄

u_m

u_exc

u_s

a₆₁a₆₂a₆₃a₆₄a₆₅

a₇₁a₇₂a₇₃a₇₄a₇₅a₇₆

tác giả sử dụng giá dầu để dại diện

(bởi vì dầu là một trong những

Các điều kiện ràng buộc vẫn

giữ nguyên như mô hình gốc của

^1.Website của NHNN VN là www. Sbv.gov.

vn, còn của Tổng cục thống kê VN là www.gso.

gov.vn

Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP

Nghiên Cứu & Trao Đổi

Bảng 2: Mô tả dữ liệu nghiên cứu

Chỉ tiêu

Trung bình

Trung vị

OIL

NEER

CPI RFR DR

VNI

HNX

69.70723 17409.56 52001.70 10.26190 8.161667 6.283750 8.683083 76467.36 443.0875 156.9988

70.27659 16115.52 51255.50 8.412442 6.600000 4.900000 7.510000 78134.24 421.9000 146.3500

133.9271 21013.59 86118.44 28.35694 15.00000 13.00000 17.57000 156655.7 1137.700 404.1000

28.13238 15417.35 25122.64 2.051623 4.800000 3.000000 5.220000 19352.18 136.2000 51.00000

24.80779 2000.436 16939.06 6.422449 3.147259 3.230359 2.871645 42336.62 233.8886 88.12633

0.198493 0.774461 0.143759 1.215853 1.103548 1.137698 1.266000 0.185943 1.270048 0.998528

2.464050 1.971622 1.931308 3.675660 2.914786 2.964778 3.692266 1.627328 4.316806 3.245128

Lớn nhất

Nhỏ nhất

Độ lệch chuẩn

Skewness

Kurtosis

120

84 [2]

Nguồn: Kết quả từ tính toán của tác giả.

Bảng 3. Mô tả dữ liệu đã xử lý tính mùa vụ

IP_SA CPI_SA RFR_SA DR_SA PR_SA

OIL_SA NEER_SA

M2_SA VNI_SA [3]

HNX

Trung bình

Trung vị

69.69801 17411.56 51913.31 10.28500 8.156574 6.275415 8.676874 76432.95 442.4609 156.9988

67.54975 16107.02 51751.88 8.507118 6.746486 4.758234 7.544189 77612.94 413.8397 146.3500

125.0997 21125.77 80691.39 29.65850 15.54534 13.69984 17.56028 152316.3 1113.527 404.1000

27.64210 15421.83 26471.77 2.175615 4.772601 2.875807 5.311857 18932.65 129.5043 51.00000

24.36889 2003.153 16540.27 6.567436 3.116571 3.198976 2.849678 42271.93 231.7787 88.12633

0.083770 0.776230 0.078161 1.351152 1.076848 1.118371 1.320426 0.179484 1.230856 0.998528

2.121832 1.977958 1.835294 4.139878 2.888764 2.956838 3.909055 1.614907 4.186226 3.245128

Lớn nhất

Nhỏ nhất

Độ lệch chuẩn

Skewness

Kurtosis

120

84 [4]

Nguồn: Kết quả từ tính toán của tác giả.

Bảng 4. Kết quả ước lượng ma trận ràng buộc A cho mô hình SVAR của VN-Index

Ma trận ràng buộc A:

1.000000

0.000000

1.000000

0.000000

1.000000

0.021218

0.083184

0.020938

0.000000

1.000000

-1.155888***

-0.028818

0.000000

80.50813***

1.000000

-1.456937

0.000000

1.000000

0.007837

0.068598

0.137012

1.000000

-0.874772***

-2.839245***

0.000000

-0.296360***

2.504415***

0.000000

-0.801945***

4.569221***

-0.504678***

-0.022876

0.113516

0.032222

LR kiểm định các ràng buộc quá đáng:

Chi-square(8) 2728.073

P-value

0.0000

Nguồn: Kết quả từ tính toán của tác giả.

Eviews để phân tích hàm phản Index tăng mạnh và nhanh chóng

ứng xung cho biến VN-Index với hết phản ứng sau 3 tháng.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo

luận

các cú sốc trong Hình 2. Kết quả

cho thấy:

- Chỉ số VN-Index phản ứng

không rõ ràng với các cú sốc từ giá

Mô hình SVAR cho chuỗi VN-

Index cho kết quả ở Bảng 4.

- Chỉ số VN-Index phản ứng dầu thế giới và lãi suất điều hành

rất mạnh với sự thay đổi trong chỉ của Ngân hàng Nhà nước VN và

số lạm phát của VN và Cung tiền sản lượng công nghiệp của VN.

M2. Khi lạm phát tăng, làm chỉ số Trong khi đó VN-Index có xu

VN-Index giảm mạnh và kéo dài hướng phản ứng dương với cú sốc

nhiều kỳ. Trong khi đó khi có cú trong tỷ giá USD/VND nhưng sau

sốc trong cung tiền M2, chỉ số VN- đó lại giảm nhanh và có xu hướng

Từ kết quả của SVAR cho

thấy hầu hết các hệ số đều có

ý nghĩa thống kê với mức 1%.

Kiểm định LR cho ý nghĩa thống

kê, do đó ràng buộc của SVAR là

phù hợp. Nhóm tác giả sử dụng

PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014

Nghiên Cứu & Trao Đổi

Hình 1: Hàm phản ứng xung của VN-Index

phản ứng ngược lại.

Response of DLVNI_SA to DLOIL_SA

Response of DLVNI_SA to DLNEER_SA

Như vậy, tại VN, CSTT VN

.03

.02

.03

.02

có tác động mạnh đến chỉ số VN-

Index thông qua tác động của cung

tiền và lạm phát. Để xác nhận thêm

tác động của CSTT lên TTCK VN,

nhóm tác giả kiểm định mô hình

SVAR cho HNX-Index. Kết quả

ước lượng ma trận ràng buộc A ở

Bảng 5.

.01

.00

-.01

-.02

-.03

-.01

-.02

-.03

10 11 12

Response of DLVNI_SA to DLIP_SA

Response of DLVNI_SA to CPI_SA

.03

.02

.03

.02

.01

.00

-.01

-.02

-.03

-.01

-.02

-.03

10 11 12

Response of DLVNI_SA to PR_SA

Response of DLVNI_SA to DLM2_SA

Kết quả của SVAR cho thấy

hầu hết các hệ số đều có ý nghĩa

thống kê với mức 1%. Kiểm định

LR cho ý nghĩa thống kê, do đó

ràng buộc của SVAR là phù hợp.

Nhóm tác giả sử dụng Eviews để

phân tích hàm phản ứng xung cho

biến HNX-Index với các cú sốc

trong Hình 3. Kết quả cho thấy:

- Chỉ số HNX-Index phản ứng

rất mạnh với sự thay đổi trong chỉ

số lạm phát của VN và Cung tiền

M2. Khi lạm phát tăng, làm chỉ số

HNX-Index giảm mạnh dừng phản

ứng ở kỳ thứ 5. Trong khi đó khi có

cú sốc trong cung tiền M2, chỉ số

HNX-Index tăng mạnh và nhanh

chóng hết phản ứng sau 3 tháng.

- Chỉ số VN-Index phản ứng

không rõ ràng với các cú sốc từ giá

dầu thế giới và lãi suất điều hành

của ngân hàng nhà nước VN và sản

lượng công nghiệp của VN. Trong

khi đóVN-Index có xu hướng phản

ứng dương với cú sốc trong tỷ giá

USD/VND nhưng sau đó lại giảm

.03

.02

.03

.02

.01

.00

-.01

-.02

-.01

-.02

Hình 2: Hàm phản ứng xung của HNX-Index

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of DLHNX to DLOIL_SA

Response of DLHNX to DLIP_SA

.08

.04

.08

.04

.00

-.04

-.08

-.04

-.08

10 11 12

Response of DLHNX to CPI_SA

Response of DLHNX to PR_SA

.08

.04

.08

.04

.00

-.04

-.08

-.04

-.08

10 11 12

Response of DLHNX to DLM2_SA

Response of DLHNX to DLNEER_SA

.08

.04

.00

.08

.04

.00

Bảng 5. Ma trận ràng buộc SVAR cho HNX-Index

Ma trận ràng buộc A:

1.000000

0.000000

1.000000

0.000000

1.000000

-0.063743

0.107865

-0.003647

0.018503

0.000000

162.1208***

0.000000

1.000000

-1.565545

0.000000

1.000000

0.037325

-0.987367***

-2.120207***

0.000000

-1.701446***

17.65959***

-3.139855***

-0.197838

0.050889

0.000000

1.000000

50.47554***

1.000000

-0.993622***

-0.494511***

-0.027269

0.638129***

0.271337

-63.97366***

-2.805460

LR kiểm định các ràng buộc quá đáng:

Chi-square(8) 1160.981

P-value

0.0000

Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP

Nghiên Cứu & Trao Đổi

Volume 120, p. 327–359.

De Castro Pires (2011), “Implications

Of Public Debt Indexation For Monetary

PolicyTransmission”,JournalofApplied

Economics, 14(2), pp. 257-268.

nhanh ở kỳ thứ 3. Như vậy, tại VN,

CSTT VN có tác động mạnh đến

chỉ số HNX-Index thông qua tác

động của cung tiền lên thị trường

và lạm phát.

Canova, F., G. De Nicolo (2000), Monetary

Disturbances Matter For Business

Cycle Fluctuations In The G7, Board

of Governors of the Federal System,

International Finance Discussion Paper

No. 660.

Kiên, N. T. (2013), “Kiềm chế lạm phát với

sự phối hợp chính sách tiền tệ và chính

sách tài khoá”, Nghiên cứu tài chính kế

toán, Volume 3, pp. 5 - 7.

5. Kết luận

Case, K.E., Quigley, J.M., Shiller, R.J.

(2005), Comparing Wealth Effects:

The Stock Market Versus the Housing

Market. dv. Macroecon, 5(1), p. 1.

Cecchetti, S., (1995), “Distinguishing

Theories Of The Monetary Transmission

Mechanism”, Review, Federal Reserve

Bank of St. Louis, Volume 77, p. 83–97.

Chami, R., Cosimano, T. (2001), The

Conduct Of Monetary Policy Under

The Basel Accord, s.l.: International

Monetary Fund and University of Notre

Dame.

CSTTcủaVNcótácđộngmạnh

lên TTCK thông qua lạm phát và

cung tiền, trong khi đó lãi suất

không có tác động lớn đến TTCK

ở cả hai chỉ số VN-Index và HNX-

Index. CSTT truyền dẫn qua kênh

giá tài sản tài chính thông qua kênh

tiền tệ. Khi cung tiền tăng, lượng

tiền trong nền kinh tế thay đổi dẫn

đến dòng tiền chảy vào các loại tài

sản tài chính làm thay đổi giá cả

các loại tài sản tài chính. Bên cạnh

đó, lạm phát cũng ảnh hưởng mạnh

đến giá các loại tài sản tài chính,

lạm phát cao dẫn đến tỷ suất sinh

lợi đòi hỏi cao hơn và làm giảm giá

chứng khoánl

Rigobon, R., Sack, B. (2003), “Measuring

The Reaction Of Monetary Policy To

The Stock Market”, Quarterly Journal

of Economics, 118(2), p. 639–669.

Rigobon, R., Sack, B., (2004), The Impact

Of Monetary Policy On Asset Prices,

Journal of Monetary Economics, Volume

51, p. 1553–1575.

Thơ, T. N. (2012), Nghiên cứu sơ thảo về

phá giá tiền tệ và một số khuyến nghị

chính sách cho VN, Đề tài nghiên cứu

khoa học cấp cơ sở, Trường Đại học

Kinh tế TP.HCM.

Châm, L. T. N. (2012), Chính sách điều hành

tỷ giá và cán cân thương mại của VN:

Thực trạng và giải pháp, Luận văn Thạc

sĩ kinh tế, Issue Trường Đại học kinh tế

Tp.HCM.

Tobin, J., (1969), A General Equilibrium

Approach To Monetary Theory, Journal

of Money, Credit, and Banking, 1(1), p.

15–29.

Dabla-Norris, E., Floerkemeier, H., (2006),

Transmission Mechanisms Of Monetary

Policy In Armenia: Evidence From Var

Analysis, IMF Working Paper 06/248,

Issue Washington, DC.

Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Hữu Tuấn (2013),

“Cơ chế truyền dẫn CSTT ở VN tiếp cận

theo mô hình SVAR”, Tạp chí Phát triển

và Hội nhập, 10(UEF), pp. 8-16.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Trang, N. T. N. (2012), Lạm phát và hành

vi giá cả trong hoạch định chính sách

tiền tệ tại VN, Đề tài nghiên cứu khoa

học cấp cơ sở, Trường đại học kinh tế

TP.HCM.

Adam Elbourne, Jakob de Haan (2006),

“Financial Structure And Monetary

Policy Transmission In Transition

Countries”, Journal of Comparative

Economics, Volume 34, p. 1–23.

Engert, W.B., Nott F.L., Selody, J., (1999),

Restructuring the Canadian Financial

System: Explanations and Implications,

prepared for the Autumn Meeting of

G-10 Central Bank Economists, BIS..

Fair, Ray C., (2004), Estimating How

The Macroeconomy Works, Harvard

University Press.

Zettelmeyer, J. (2004), “The Impact Of

Monetary Policy On The Exchange

Rate: Evidence From Three Small

Open Economies”, Journal of Monetary

Economics, Volume 51, p. 635–652.

Allen, F., Gale, D. (2000), Comparing

Financial Systems, Cambridge, MA:

MIT Press.

Barth, M.J., Ramey, V.A. (2001), “The cost

channel of monetary transmission” In:

Bernanke, B., Rogoff, K. (Eds.), NBER

Macroeconomics Annual, Volume 16, p.

199–240.

Gali, J., (1992), “How Well Does The Is-

Lm Model Fit Post-War U.S. Data”,

Quarterly Journal of Economics,

Volume 107, p. 975–1009.

GHI CHÚ

[1] Trong thống kê IFS của IMF chỉ có M2

đến cuối tháng 7 năm 2012, do đó tác

giả sẽ sử dụng mô hình SARIMA để dự

báo cho 4 tháng còn lại trong năm 2012

để sử dụng cho mô hình SVAR (tham

khảo phụ lục 1 để rõ thêm về mô hình

SARIMA được sử dụng).

Ganev, Georgy, Molnar, Krisztina, Rybinski,

Krysztof, Wozniak, Przemyslaw (2002),

“Transmission Mechanism Of Monetary

Policy In Central And Eastern Europe”,

Case Report No. 52. Center for Social

and Economic Research, Warsaw,

Poland.

Bernanke, B.S, Gertler, M. (1989), “Agency

Costs, Net Worth, And Business

Fluctuations”, American Economic

Review, Volume 79, p. 14 –31.

Boivin, Jean, Michael T. Kiley and Frederic

Mishkin (2010), How Has The Monetary

Transmission Mechanism Evolved Over

Time?, s.l.: Working Paper 15879,

NBER.

[2] Dữ liệu của HNX-Index có từ năm 2006

nên chỉ có 84 quan sát.

Hilde C. Bjørnland, Dag Henning Jacobsen,

(2010), “The Role Of House Prices

In The Monetary Policy Transmission

Mechanism In Small Open Economies”,

Journal of Financial Stability, Volume

6, p. 218–229.

[3] Những biến có “_SA” là chuỗi dữ liệu

đã được điều chỉnh tính mùa vụ.

Canova, F., Ciccarelli, M. (2003),

“Forecasting and turning points

prediction in a Bayesian Panel VAR

[4] Dữ liệu của HNX-Index có từ năm

2006 nên chỉ có 84 quan sát và HNX-

Index không có tính mùa vụ nên vẫn giữ

model”,

Journal of Econometrics,

Joaquim Pinto De Andrade, Manoel Carlos

nguyên.

PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014

8 trang Hứa Trọng Đạt 09/01/2024 200

Download

Bạn đang xem tài liệu "Truyền dẫn của chính sách tiền tệ qua kênh giá tài sản tài chính - Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

truyen_dan_cua_chinh_sach_tien_te_qua_kenh_gia_tai_san_tai_c.pdf