Sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ thông qua sự truyền dẫn của lãi suất: Kết quả thực nghiệm trong khối ASEAN +3

3734 -0.507649 0.6118 C(9) 0.203571 0.027267 7.465945 0.0000 C(19) 0.525856 0.059314 8.865580 0.0000 C(29) 0.088433 0.029617 2.985891 0.0029 C(10) 0.059421 0.022809 2.605142 0.0093 C(20) 0.156030 0.064520 2.418313 0.0157 C(30) 0.135098 0.022045 6.128239 0.0000 C(11) 0.114259 0.089690 1.273929 0.2029 C(21) 0.190257 0.085632 2.221790 0.0265 C(31) 0.169530 0.088924 1.906468 0.0568 Determinant residual covariance 1.88E-12 Equation: D(DR_CHI)=C(1) + C(2)*D(MR_CHI) + C(12)*D(DR_CHI(-1)) + C(22)*D(MR_CHI(-1)) Observations: 130 R-squared 0.396757 Mean dependent var -0.025615 30 Adjusted R-squared 0.382394 S.D. dependent var 0.241712 S.E. of regression 0.189957 Sum squared resid 4.546520 Durbin-Watson stat 1.987730 Equation: D(DR_IND)= C(1) + C(3)*D(MR_IND) + C(13)*D(DR_IND(-1)) + C(23)*D(MR_IND(-1)) Observations: 130 R-squared 0.493712 Mean dependent var -0.071077 Adjusted R-squared 0.481657 S.D. dependent var 1.782744 S.E. of regression 1.283505 Sum squared resid 207.5704 Durbin-Watson stat 2.214267 Equation: D(DR_JAP)=C(1) + C(4)*D(MR_JAP) + C(14)*D(DR_JAP(-1)) + C(24)*D(MR_JAP(-1)) Observations: 130 R-squared 0.171302 Mean dependent var 0.002846 Adjusted R-squared 0.151571 S.D. dependent var 0.061891 S.E. of regression 0.057008 Sum squared resid 0.409492 Durbin-Watson stat 2.038548 Equation:D(DR_KOR)=C(1)+C(5)*D(MR_KOR) + C(15)*D(DR_KOR(-1))+C(25)*D(MR_KOR(-1)) Observations: 130 R-squared 0.760024 Mean dependent var -0.032462 Adjusted R-squared 0.754310 S.D. dependent var 0.481954 S.E. of regression 0.238891 Sum squared resid 7.190657 Durbin-Watson stat 2.282466 Equation:D(DR_MAL)=C(1) +C(6)*D(MR_MAL)+C(16)*D(DR_MAL(-1)) + C(26)*D(MR_MAL(-1)) Observations: 130 R-squared 0.194553 Mean dependent var -0.031308 Adjusted R-squared 0.175375 S.D. dependent var 0.348192 S.E. of regression 0.316189 Sum squared resid 12.59694 Durbin-Watson stat 1.851653 Equation:D(DR_MYA)=C(1)+C(7)*D(MR_MYA)+C(17)*D(DR_MYA(-1)) + C(27)*D(MR_MYA(-1)) Observations: 130 R-squared 0.883851 Mean dependent var -0.003846 Adjusted R-squared 0.881085 S.D. dependent var 0.295287 S.E. of regression 0.101827 Sum squared resid 1.306456 Durbin-Watson stat 2.061077 Equation: D(DR_PHI) = C(1) + C(8)*D(MR_PHI) + C(18)*D(DR_PHI(-1)) + C(28)*D(MR_PHI(-1)) Observations: 130 R-squared -0.002042 Mean dependent var -0.036808 Adjusted R-squared -0.025900 S.D. dependent var 0.949151 S.E. of regression 0.961364 Sum squared resid 116.4517 Durbin-Watson stat 2.072098 Equation: D(DR_SIN) = C(1) + C(9)*D(MR_SIN) + C(19)*D(DR_SIN(-1)) + C(29)*D(MR_SIN(-1)) Observations: 130 R-squared 0.555322 Mean dependent var -0.022308 Adjusted R-squared 0.544735 S.D. dependent var 0.204380 31 S.E. of regression 0.137902 Sum squared resid 2.396150 Durbin-Watson stat 2.026234 Equation:D(DR_THA)=C(1) + C(10)*D(MR_THA)+C(20)*D(DR_THA(-1))+C(30)*D(MR_THA(-1)) Observations: 130 R-squared 0.247208 Mean dependent var -0.057692 Adjusted R-squared 0.229285 S.D. dependent var 0.497609 S.E. of regression 0.436853 Sum squared resid 24.04591 Durbin-Watson stat 2.173239 Equation:D(DR_VNA)=C(1)+C(11)*D(MR_VNA)+C(21)*D(DR_VNA(-1))+ C(31)*D(MR_VNA(-1)) Observations: 130 R-squared 0.088427 Mean dependent var -0.020769 Adjusted R-squared 0.066723 S.D. dependent var 0.443696 S.E. of regression 0.428638 Sum squared resid 23.15006 Durbin-Watson stat 1.923271 System: SYS01_LR Estimation Method: Seemingly Unrelated Regression Date: 03/16/13 Time: 17:09 Sample: 1997M03 2007M12 Included observations: 130 Total system (unbalanced) observations 1299 Linear estimation after one-step weighting matrix Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -0.003295 0.001097 -3.002884 0.0027 C(2) 0.532379 0.041827 12.72817 0.0000 C(12) 0.089604 0.083045 1.078992 0.2808 C(22) -0.021846 0.060952 -0.358407 0.7201 C(3) 0.065466 0.008304 7.883404 0.0000 C(13) 0.372707 0.070045 5.320948 0.0000 C(23) 0.024308 0.009278 2.619953 0.0089 C(4) 0.122272 0.030830 3.965961 0.0001 C(14) 0.327754 0.082184 3.988050 0.0001 C(24) 0.113347 0.033601 3.373353 0.0008 C(5) 0.322721 0.017184 18.78077 0.0000 C(15) 0.523693 0.065554 7.988770 0.0000 C(25) -0.129973 0.029101 -4.466292 0.0000 C(6) 0.135872 0.025801 5.266195 0.0000 C(16) 0.252639 0.078662 3.211698 0.0014 C(26) 0.100554 0.026818 3.749452 0.0002 C(7) 0.448266 0.131890 3.398803 0.0007 C(17) -0.482860 0.075413 -6.402876 0.0000 C(27) 0.199862 0.135958 1.470023 0.1418 C(8) 0.080071 0.035109 2.280633 0.0227 C(18) -0.275253 0.080383 -3.424257 0.0006 C(28) 0.111148 0.034634 3.209218 0.0014 32 C(9) 0.108288 0.019501 5.553041 0.0000 C(19) 0.461798 0.062679 7.367710 0.0000 C(29) 0.048661 0.020908 2.327391 0.0201 C(10) 0.068433 0.013716 4.989206 0.0000 C(20) 0.269831 0.069197 3.899444 0.0001 C(30) 0.058854 0.013708 4.293366 0.0000 C(11) 0.030155 0.057406 0.525286 0.5995 C(21) 0.043610 0.076062 0.573344 0.5665 C(31) -0.003790 0.056851 -0.066670 0.9469 C(32) 0.312484 0.057154 5.467431 0.0000 Determinant residual covariance 5.72E-15 Equation: D(LR_CHI) = C(1) + C(2)*D(MR_CHI) + C(12)*D(LR_CHI(-1)) + C(22)*D(MR_CHI(-1)) Observations: 130 R-squared 0.517832 Mean dependent var -0.020077 Adjusted R-squared 0.506351 S.D. dependent var 0.195474 S.E. of regression 0.137340 Sum squared resid 2.376657 Durbin-Watson stat 2.088933 Equation: D(LR_IND) = C(1) + C(3)*D(MR_IND) + C(13)*D(LR_IND(-1)) + C(23)*D(MR_IND(-1)) Observations: 130 R-squared 0.464938 Mean dependent var -0.046154 Adjusted R-squared 0.452198 S.D. dependent var 0.873653 S.E. of regression 0.646623 Sum squared resid 52.68323 Durbin-Watson stat 2.288591 Equation: D(LR_JAP) =C(1) + C(4)*D(MR_JAP) + C(14)*D(LR_JAP(-1)) + C(24)*D(MR_JAP(-1)) Observations: 130 R-squared 0.493459 Mean dependent var -0.004338 Adjusted R-squared 0.481398 S.D. dependent var 0.014459 S.E. of regression 0.010413 Sum squared resid 0.013661 Durbin-Watson stat 2.173785 Equation: D(LR_KOR)=C(1)+C(5)*D(MR_KOR)+C(15)*D(LR_KOR(-1)) + C(25)*D(MR_KOR(-1)) Observations: 130 R-squared 0.815661 Mean dependent var -0.032692 Adjusted R-squared 0.811271 S.D. dependent var 0.410834 S.E. of regression 0.178478 Sum squared resid 4.013653 Durbin-Watson stat 1.886445 Equation:D(LR_MAL)=C(1) +C(6)*D(MR_MAL) + C(16)*D(LR_MAL(-1)) + C(26)*D(MR_MAL(-1)) Observations: 130 R-squared 0.354222 Mean dependent var -0.029538 Adjusted R-squared 0.338846 S.D. dependent var 0.247530 S.E. of regression 0.201270 Sum squared resid 5.104211 Durbin-Watson stat 2.127096 Equation:D(LR_MYA)=C(1)+C(7)*D(MR_MYA)+C(17)*D(LR_MYA(-1))+ C(27)*D(MR_MYA(-1)) Observations: 130 33 R-squared 0.277235 Mean dependent var 0.003846 Adjusted R-squared 0.260026 S.D. dependent var 0.654431 S.E. of regression 0.562953 Sum squared resid 39.93137 Durbin-Watson stat 2.287043 Equation: D(LR_PHI) = C(1) + C(8)*D(MR_PHI) + C(18)*D(LR_PHI(-1)) + C(28)*D(MR_PHI(-1)) Observations: 130 R-squared 0.155150 Mean dependent var -0.029669 Adjusted R-squared 0.135034 S.D. dependent var 1.031496 S.E. of regression 0.959328 Sum squared resid 115.9590 Durbin-Watson stat 2.022388 Equation: D(LR_SIN) = C(1) + C(9)*D(MR_SIN) + C(19)*D(LR_SIN(-1)) + C(29)*D(MR_SIN(-1)) Observations: 130 R-squared 0.483690 Mean dependent var -0.007154 Adjusted R-squared 0.471397 S.D. dependent var 0.139974 S.E. of regression 0.101768 Sum squared resid 1.304945 Durbin-Watson stat 2.093168 Equation:D(LR_THA)= C(1) + C(10)*D(MR_THA)+C(20)*D(LR_THA(-1))+C(30)*D(MR_THA(-1)) Observations: 130 R-squared 0.316555 Mean dependent var -0.047308 Adjusted R-squared 0.300282 S.D. dependent var 0.286743 S.E. of regression 0.239858 Sum squared resid 7.249003 Durbin-Watson stat 2.159007 Equation: D(LR_VNA) = C(1) +C(11)*D(MR_VNA) + C(21)*D(LR_VNA( -1))+ C(31)*D(MR_VNA(-1)) +C(32)*D(MR_VNA(-2)) Observations: 129 R-squared 0.175400 Mean dependent var -0.029612 Adjusted R-squared 0.148800 S.D. dependent var 0.302067 S.E. of regression 0.278689 Sum squared resid 9.630774 Durbin-Watson stat 2.017426 4.3.2 Thời kỳ sau khủng hoảng System: SYS01_DR Estimation Method: Seemingly Unrelated Regression Date: 03/16/13 Time: 14:20 Sample: 2008M03 2012M07 Included observations: 53 Total system (balanced) observations 530 Linear estimation after one-step weighting matrix Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -0.005274 0.015778 -0.334280 0.7383 C(11) 0.833525 0.100659 8.280681 0.0000 C(21) 0.133284 0.087272 1.527218 0.1273 34 C(2) 0.004831 0.018979 0.254552 0.7992 C(12) 0.182081 0.058699 3.101954 0.0020 C(22) 0.825788 0.059120 13.96791 0.0000 C(3) -0.001055 0.013374 -0.078852 0.9372 C(13) 0.022918 0.416362 0.055044 0.9561 C(23) 0.111927 0.128332 0.872172 0.3835 C(4) 0.005586 0.031263 0.178683 0.8583 C(14) 0.666137 0.119097 5.593250 0.0000 C(24) 0.385228 0.080635 4.777415 0.0000 C(5) 0.006681 0.007813 0.855198 0.3929 C(15) 1.196968 0.096529 12.40008 0.0000 C(25) -0.602095 0.100838 -5.970901 0.0000 C(6) -0.040679 0.038400 -1.059331 0.2900 C(16) 0.961815 0.133346 7.212908 0.0000 C(26) -0.019901 0.095295 -0.208840 0.8347 C(7) 0.011957 0.057940 0.206376 0.8366 C(17) 0.845549 0.323247 2.615795 0.0092 C(27) -0.133811 0.112553 -1.188864 0.2351 C(8) -0.004870 0.001988 -2.450397 0.0146 C(18) 0.013284 0.010048 1.322063 0.1868 C(28) 0.135877 0.126274 1.076053 0.2824 C(9) 0.029269 0.021506 1.360992 0.1741 C(19) 0.949311 0.115536 8.216599 0.0000 C(29) -0.587961 0.114257 -5.145948 0.0000 C(10) -0.033989 0.114347 -0.297246 0.7664 C(20) 0.433631 0.093405 4.642489 0.0000 C(30) 0.415197 0.100796 4.119199 0.0000 Determinant residual covariance 3.19E-18 Equation: D(DR_CHI) = C(1) + C(11)*D(MR_CHI) + C(21)*D(DR_CHI(-1)) Observations: 53 R-squared 0.642134 Mean dependent var -0.021509 Adjusted R-squared 0.627819 S.D. dependent var 0.193345 S.E. of regression 0.117953 Sum squared resid 0.695649 Durbin-Watson stat 1.752198 Equation: D(DR_IND) = C(2) + C(12)*D(MR_IND) + C(22)*D(DR_IND(-1)) Observations: 53 R-squared 0.786634 Mean dependent var -0.031887 Adjusted R-squared 0.778100 S.D. dependent var 0.296382 S.E. of regression 0.139615 Sum squared resid 0.974614 Durbin-Watson stat 1.848768 Equation: D(DR_JAP) = C(3) + C(13)*D(MR_JAP) + C(23)*D(DR_JAP(-1)) Observations: 53 R-squared 0.028175 Mean dependent var -0.001623 Adjusted R-squared -0.010698 S.D. dependent var 0.097343 S.E. of regression 0.097863 Sum squared resid 0.478854 Durbin-Watson stat 1.787401 35 Equation: D(DR_KOR) = C(4) + C(14)*D(MR_KOR) + C(24) *D(DR_KOR(-1)) Observations: 53 R-squared 0.507030 Mean dependent var -0.034906 Adjusted R-squared 0.487311 S.D. dependent var 0.323886 S.E. of regression 0.231910 Sum squared resid 2.689115 Durbin-Watson stat 1.938743 Equation: D(DR_MAL) = C(5) + C(15)*D(MR_MAL) + C(25)*D(DR_MAL(-1)) Observations: 53 R-squared 0.755355 Mean dependent var -0.003019 Adjusted R-squared 0.745569 S.D. dependent var 0.116596 S.E. of regression 0.058812 Sum squared resid 0.172944 Durbin-Watson stat 2.436589 Equation: D(DR_MYA) = C(6) + C(16)*D(MR_MYA) + C(26) *D(DR_MYA(-1)) Observations: 53 R-squared 0.490616 Mean dependent var -0.075472 Adjusted R-squared 0.470240 S.D. dependent var 0.384760 S.E. of regression 0.280046 Sum squared resid 3.921299 Durbin-Watson stat 2.002579 Equation: D(DR_PHI) = C(7) + C(17)*D(MR_PHI) + C(27)*D(DR_PHI(-1)) Observations: 53 R-squared 0.072109 Mean dependent var -0.006208 Adjusted R-squared 0.034994 S.D. dependent var 0.447453 S.E. of regression 0.439555 Sum squared resid 9.660408 Durbin-Watson stat 1.637830 Equation: D(DR_SIN) = C(8) + C(18)*D(MR_SIN) + C(28)*D(DR_SIN(-1)) Observations: 53 R-squared 0.024589 Mean dependent var -0.006038 Adjusted R-squared -0.014428 S.D. dependent var 0.013205 S.E. of regression 0.013300 Sum squared resid 0.008845 Durbin-Watson stat 2.044040 Equation: D(DR_THA) = C(9) + C(19)*D(MR_THA) + C(29)*D(DR_THA(-1)) Observations: 53 R-squared 0.536572 Mean dependent var 0.020755 Adjusted R-squared 0.518035 S.D. dependent var 0.232725 S.E. of regression 0.161566 Sum squared resid 1.305184 Durbin-Watson stat 2.176433 Equation: D(DR_VNA) = C(10) + C(20)*D(MR_VNA) + C(30) *D(DR_VNA(-1)) Observations: 53 R-squared 0.475375 Mean dependent var 0.000566 Adjusted R-squared 0.454390 S.D. dependent var 1.167435 S.E. of regression 0.862331 Sum squared resid 37.18074 Durbin-Watson stat 1.952531 36 System: SYS03 _LR Estimation Method: Seemingly Unrelated Regression Date: 03/16/13 Time: 14:38 Sample: 2008M03 2012M07 Included observations: 53 Total system (balanced) observations 530 Linear estimation after one-step weighting matrix Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -0.011498 0.016461 -0.698471 0.4852 C(11) 0.683672 0.100404 6.809216 0.0000 C(21) 0.217366 0.087214 2.492326 0.0130 C(2) -0.007520 0.019102 -0.393667 0.6940 C(12) 0.055057 0.055247 0.996557 0.3195 C(22) 0.502097 0.090233 5.564424 0.0000 C(3) -0.007529 0.001720 -4.377752 0.0000 C(13) 0.104185 0.039262 2.653620 0.0082 C(23) 0.146278 0.115907 1.262027 0.2075 C(4) 0.001909 0.016799 0.113649 0.9096 C(14) 0.634282 0.073947 8.577495 0.0000 C(24) 0.214814 0.073827 2.909700 0.0038 C(5) -0.024449 0.009195 -2.658919 0.0081 C(15) 0.514778 0.076012 6.772362 0.0000 C(25) 0.001188 0.107328 0.011067 0.9912 C(6) -0.038924 0.038386 -1.014001 0.3111 C(16) 1.007461 0.132518 7.602443 0.0000 C(26) -0.019473 0.094629 -0.205778 0.8370 C(7) -0.084474 0.063538 -1.329509 0.1843 C(17) 0.056724 0.389121 0.145775 0.8842 C(27) -0.612748 0.102199 -5.995630 0.0000 C(8) 4.05E-07 0.000659 0.000614 0.9995 C(18) 1.82E-05 0.003840 0.004733 0.9962 C(28) -0.552825 0.115484 -4.787044 0.0000 C(9) 0.008335 0.012124 0.687462 0.4921 C(19) 0.521314 0.070375 7.407679 0.0000 C(29) -0.130798 0.111387 -1.174266 0.2408 C(10) -0.001292 0.138658 -0.009314 0.9926 C(20) 0.408681 0.116232 3.516091 0.0005 C(30) 0.258272 0.123639 2.088918 0.0372 Determinant residual covariance 1.12E-21 Equation: D(LR_CHI) = C(1) + C(11)*D(MR_CHI) + C(21)*D(LR_CHI(-1)) Observations: 53 R-squared 0.621273 Mean dependent var -0.027736 Adjusted R-squared 0.606124 S.D. dependent var 0.197782 S.E. of regression 0.124127 Sum squared resid 0.770379 Durbin-Watson stat 1.407436 37 Equation: D(LR_IND) = C(2) + C(12)*D(MR_IND) + C(22)*D(LR_IND(-1)) Observations: 53 R-squared 0.433645 Mean dependent var -0.022264 Adjusted R-squared 0.410991 S.D. dependent var 0.188207 S.E. of regression 0.144443 Sum squared resid 1.043185 Durbin-Watson stat 1.783107 Equation: D(LR_JAP) = C(3) + C(13)*D(MR_JAP) + C(23)*D(LR_JAP(-1)) Observations: 53 R-squared 0.135126 Mean dependent var -0.009792 Adjusted R-squared 0.100531 S.D. dependent var 0.010208 S.E. of regression 0.009681 Sum squared resid 0.004687 Durbin-Watson stat 2.229937 Equation: D(LR_KOR) = C(4) + C(14)*D(MR_KOR) + C(24)*D(LR_KOR(-1)) Observations: 53 R-squared 0.610678 Mean dependent var -0.027358 Adjusted R-squared 0.595105 S.D. dependent var 0.200184 S.E. of regression 0.127380 Sum squared resid 0.811281 Durbin-Watson stat 1.673155 Equation: D(LR_MAL) = C(5) + C(15)*D(MR_MAL) + C(25)*D(LR_MAL(-1)) Observations: 53 R-squared 0.468385 Mean dependent var -0.029434 Adjusted R-squared 0.447121 S.D. dependent var 0.089042 S.E. of regression 0.066208 Sum squared resid 0.219176 Durbin-Watson stat 2.274302 Equation: D(LR_MYA) = C(6) + C(16)*D(MR_MYA) + C(26) *D(LR_MYA(-1)) Observations: 53 R-squared 0.490400 Mean dependent var -0.075472 Adjusted R-squared 0.470016 S.D. dependent var 0.384760 S.E. of regression 0.280106 Sum squared resid 3.922957 Durbin-Watson stat 2.001524 Equation: D(LR_PHI) = C(7) + C(17)*D(MR_PHI) + C(27)*D(LR_PHI(-1)) Observations: 53 R-squared 0.352986 Mean dependent var -0.051453 Adjusted R-squared 0.327106 S.D. dependent var 0.573078 S.E. of regression 0.470096 Sum squared resid 11.04953 Durbin-Watson stat 2.209856 Equation: D(LR_SIN) = C(8) + C(18)*D(MR_SIN) + C(28)*D(LR_SIN(-1)) Observations: 53 R-squared 0.247209 Mean dependent var 0.000000 Adjusted R-squared 0.217098 S.D. dependent var 0.005547 S.E. of regression 0.004908 Sum squared resid 0.001204 Durbin-Watson stat 2.265560 38 Equation: D(LR_THA) = C(9) + C(19)*D(MR_THA) + C(29)*D(LR_THA(-1)) Observations: 53 R-squared 0.545184 Mean dependent var 0.005283 Adjusted R-squared 0.526992 S.D. dependent var 0.131962 S.E. of regression 0.090757 Sum squared resid 0.411845 Durbin-Watson stat 2.312467 Equation: D(LR_VNA) = C(10) + C(20)*D(MR_VNA) + C(30) *D(LR_VNA(-1)) Observations: 53 R-squared 0.301653 Mean dependent var 0.024906 Adjusted R-squared 0.273719 S.D. dependent var 1.222236 S.E. of regression 1.041616 Sum squared resid 54.24819 Durbin-Watson stat 2.149111 4.3.3 Kết quả tổng hợp Để thể hiện rõ hơn kết quả hồi quy chúng ta có bảng tổng hợp kết quả hồi quy cho từng quốc gia với hai thời kỳ trước và sau khủng hoảng (Bảng 7 – 10). Với mức độ truyền dẫn ngắn hạn và dài hạn được tính bởi công thức Trong ngắn hạn: 𝐜𝟐,𝐤 𝐦 𝐤=𝟎 và 𝐜𝟓,𝐤 𝐦 𝐤=𝟎 tương ứng với truyền dẫn vào lãi suất huy động và cho vay Trong dài hạn: 𝐜𝟐,𝐤 𝐦 𝐤=𝟎 𝟏− 𝐜𝟑,𝐤 𝐦 𝐤=𝟎 và 𝐜𝟓,𝐤 𝐦 𝐤=𝟎 𝟏− 𝐜𝟔,𝐤 𝐦 𝐤=𝟎 cũng tương ứng với truyền dẫn vào lãi suất huy động và cho vay ∆dr1t = c1 + c2,k∆mr1t−k m k=0 + 𝑐3,𝑘∆𝑑𝑟1𝑡−1−𝑘 𝑚 𝑘=0 + 𝜀1𝑡 (2) ∆lr2t = c4 + c5,k∆mr2t−k m k=0 + 𝑐6,𝑘∆𝑙𝑟2𝑡−1−𝑘 𝑚 𝑘=0 + 𝜀2𝑡 (3) Bảng 7: Mức độ truyền dẫn vào lãi suất HUY ĐỘNG của các quốc gia giai đoạn TRƯỚC khủng hoảng Trung Quốc Mức ý nghĩa Indonesia Mức ý nghĩa Nhật Bản Mức ý nghĩa Hàn Quốc Mức ý nghĩa Malaysia Mức ý nghĩa Ngắn hạn 61.72% 1% 4.59% 1% 52.44% 1% 21.97% 1% 13.67% 1% Dài hạn 64.19% - 16.03% 5% 83.69% 5% 41.46% 1% 14.69% 10% R-squared 0.396757 0.493712 0.171302 0.760024 0.194553 D-Wstat 1.98773 2.214267 2.038548 2.282466 1.851653 Myanmar Mức ý nghĩa Philippin Mức ý nghĩa Singapore Mức ý nghĩa Thái Lan Mức ý nghĩa Việt Nam Mức ý nghĩa Ngắn hạn 77.09% 1% -0.44% - 20.36% 1% 5.94% 1% 11.43% - Dài hạn 78.13% - -0.44% - 52.78% 1% 8.38% 5% 17.85% 10% R-squared 0.883851 0.002042 0.555322 0.247208 0.088427 D-Wstat 2.061077 2.072098 2.026234 2.173239 1.923271 40 Bảng 8: Mức độ truyền dẫn vào lãi suất CHO VAY của các quốc gia giai đoạn TRƯỚC khủng hoảng Trung Quốc Mức ý nghĩa Indonesia Mức ý nghĩa Nhật Bản Mức ý nghĩa Hàn Quốc Mức ý nghĩa Malaysia Mức ý nghĩa Ngắn hạn 53.24% 1% 6.55% 1% 12.23% 1% 32.27% 1% 13.59% 1% Dài hạn 57.11% - 10.86% 1% 13.79% 1% 53.23% 1% 21.01% 1% R-squared 0.517832 0.464938 0.493459 0.815661 0.354222 D-Wstat 2.088933 2.288591 2.173785 1.886445 2.127096 Myanmar Mức ý nghĩa Philippin Mức ý nghĩa Singapore Mức ý nghĩa Thái Lan Mức ý nghĩa Việt Nam Mức ý nghĩa Ngắn hạn 44.83% 1% 8.01% 1% 10.83% 1% 6.84% 1% 31.25% 1% Dài hạn 30.23% 1% 6.88% 1% 22.12% 5% 10.19% 5% 32.54% - R-squared 0.277235 0.15515 0.48369 0.316555 0.1754 D-Wstat 2.287043 2.022388 2.093168 2.159007 2.017426 41 Bảng 9: Mức độ truyền dẫn vào lãi suất HUY ĐỘNG của các quốc gia giai đoạn SAU khủng hoảng Trung Quốc Mức ý nghĩa Indonesia Mức ý nghĩa Nhật Bản Mức ý nghĩa Hàn Quốc Mức ý nghĩa Malaysia Mức ý nghĩa Ngắn hạn 83.35% 1% 18.21% 1% 2.29% - 66.61% 1% 119.70% 1% Dài hạn 96.17% - 104.52% 1% 2.58% - 108.36% 1% 74.71% 1% R-squared 0.642134 0.786634 0.028175 0.50703 0.755355 D-Wstat 1.752198 1.848768 1.787401 1.938743 2.436589 Myanmar Mức ý nghĩa Philippin Mức ý nghĩa Singapore Mức ý nghĩa Thái Lan Mức ý nghĩa Việt Nam Mức ý nghĩa Ngắn hạn 96.18% 1% 84.55% 1% 1.33% - 94.93% 1% 43.36% 1% Dài hạn 94.30% - 74.58% - 1.54% - 59.78% 1% 74.15% 1% R-squared 0.490616 0.072109 0.024589 0.536572 0.475375 D-Wstat 2.002579 1.63783 2.04404 2.176433 1.952531 42 Bảng 10 : Mức độ truyền dẫn vào lãi suất CHO VAY của các quốc gia giai đoạn SAU khủng hoảng Trung Quốc Mức ý nghĩa Indonesia Mức ý nghĩa Nhật Bản Mức ý nghĩa Hàn Quốc Mức ý nghĩa Malaysia Mức ý nghĩa Ngắn hạn 68.37% 1% 5.51% - 10.42% 1% 63.43% 1% 51.48% 1% Dài hạn 87.36% 1% 11.06% 1% 12.20% - 80.78% 1% 51.54% - R-squared 0.621273 0.433645 0.135126 0.610678 0.468385 D-Wstat 1.407436 1.783107 2.229937 1.673155 2.274302 Myanmar Mức ý nghĩa Philippin Mức ý nghĩa Singapore Mức ý nghĩa Thái Lan Mức ý nghĩa Việt Nam Mức ý nghĩa Ngắn hạn 100.75% 1% 5.67% - 0.00% - 52.13% 1% 40.87% 1% Dài hạn 98.82% - 3.52% 1% 0.00% - 46.10% 1% 55.10% 5% R-squared 0.4904 0.352986 0.247209 0.545184 0.301653 D-Wstat 2.001524 2.209856 2.26556 2.312467 2.149111 Kết quả hồi quy theo phương pháp Hồi quy có vẻ không liên quan cho phép chúng ta loại bỏ các tác động của những hiện tượng thường xuyên xảy ra trong hồi quy thông thương như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và đặc biệt là thể hiện được sự tương quan giữa các phần dư. Do đó, khi sử dụng phương pháp SUR, chúng ta có thể chắc chắn hơn về kết quả hồi quy, kết quả đáng tin cậy hơn và có ý nghĩa thống kê cao hơn. Sau khi hồi quy theo phương pháp SUR, chúng ta có thể nhìn tổng quan sự truyền dẫn lãi suất ở các nước trong khối ASEAN +3. Trong bài viết này chúng ta có thể chỉ ra bốn (04) đặc trưng cơ bản và tương đồng với các nghiên cứu trước đây đó là : Sự truyền dẫn giữa ngắn hạn và dài hạn; Sự truyền dẫn giữa trước và sau khủng hoảng; sự truyền dẫn giữa lãi suất huy động và lãi suất cho vay, và cuối cùng đó là sự không đồng nhất của mức độ truyền dẫn lãi suất giữa các nước trong cùng khối. Thứ nhất : Sự truyền dẫn khác nhau giữa ngắn hạn và dài hạn. Ở hầu hết các quốc gia đều cho thấy rằng mức độ truyền dẫn trong dài hạn lớn hơn so với mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn. Điều này cũng phù hợp với thực tế rằng, các loại lãi suất bán lẻ cần nhiều thời gian để điều chỉnh theo sự thay đổi của lãi suất chính sách. Như các kết quả nghiên cứu trước đây như Cottarelli & Kourelis (1995), Mozzami (1999), Mojon (2002), Kleimer and Sander (2000), Donnay and Degryse (2001), Espinosa- Vega and Rebucci (2003), and Bondt (2002) thì cũng đã cho thấy điều này. Cụ thể là do các loại chi phí chuyển đổi, chi phí thực đơn, hay do các ngân hàng tự hạn chế sự biến động của lãi suất để giữ khách hàng và các mối quan hệ làm ăn. Tuy nhiên sự truyền dẫn ở các quốc gia là không hoàn hoàn toàn trong khoảng thời gian trước khủng hoảng dù trong ngắn hạn hay dài hạn. Điều này cho thấy sự lãi suất bán lẻ phản ứng rất chậm chạp đối với sự thay đổi của lãi suất chính sách và sự thay đổi của lãi suất chính sách không được thể hiện hoàn toàn vào trong lãi suất bán lẻ. Sau giai đoạn khủng hoảng, mức độ truyền dẫn đã có nhiều sự thay đổi theo hướng khác nhau. Malaysia và Myanmar 44 cho thấy sự truyền dẫn hoàn toàn trong ngắn hạn và Hàn Quốc và Indonesia cũng cho thấy điều đó trong dài hạn.. Thứ hai : Sự truyền dẫn khác nhau giữa thời kỳ trước khủng hoảng và thời kỳ sau khủng hoảng. Chúng ta có thể thấy từ bảng kết quả là trong khoảng thời gian sau khủng hoảng thì có sự không đồng nhất giữa các quốc gia và giữa lãi suất huy động và cho vay. Trong khi một số nước thể hiện sự hiệu quả hơn thông qua mức độ truyền dẫn cao hơn sau thời kỳ khủng hoảng thì một số nước lại cho thấy điều ngược lại. Mức độ truyền dẫn không hề tăng lên mà thậm chí còn giảm xuống đáng kể. Điều đó có thể là do các nước đã có những chính sách để đối phó với khủng hoảng và hi vọng điều chỉnh kịp thời giúp ổn định lại nền kinh tế vĩ mô, tuy nhiên mức độ hiệu quả của các chính sách đó thì còn phụ phuộc vào nhiều vấn đề vĩ mô khác. Như trước khủng hoảng thì không có trường hợp nào thế hiện sự truyền dẫn hoàn toàn, nhưng đối với giai đoạn sau khủng hoảng thì đã có Malaysia, Myanmar, Indonesia và Hàn Quốc thể hiện một mức độ truyền dẫn hoàn toàn như đã nêu ở phần trên. Có một điều đáng lưu ý trường hợp của Nhật Bản và Singapore trong giai đoạn sau khủng hoảng không có ý nghĩa, điều cơ bản có thể gây ra điều này đó là giai đoạn lấy mẫu sau khủng hoảng chỉ khoảng bốn năm mà lãi suất của Nhật Bản và Singapore ít thay đổi trong ngắn hạn như vậy. Do đó, chúng ta chưa thể có kết luận rõ ràng về trường hợp này. Thứ ba : mức độ truyền dẫn khác nhau giữa lãi suất huy động và lãi suất cho vay. Theo Hofmann and Mizen (2004) đã nghiên cứu 13 sản phẩm huy động và thế chấp của các tổ chức tài chính cá nhân sử dụng mô hình phi tuyến tính và đã tìm thấy sự truyền dẫn đầy đủ vào lãi suất huy động nhưng không đầy đủ đối với lãi suất cho vay thế chấp. Pih Nee Tai, Siok Kun Sek, Wai Mun Har (1/2012) kiểm tra sự truyền dẫn ở các nước Châu Á. Trong hầu hết các trường hợp, tỷ lệ truyền dẫn vào trong lãi suất cho vay là hơi nhỏ hơn so với lãi suất huy động. Tương tự với các nghiên cứu trên, chúng ta cũng có thể thấy sự truyền dẫn vào lãi suất huy động hầu hết lớn hơn truyền dẫn vào lãi suất cho vay trong khối ASEAN +3. Ngoài ra theo Clemens Jobst, Claudia Kwapil (2008) Nhìn chung, chúng ta thấy 45 truyền dẫn lãi suất thị trường vào lãi suất cho vay đã trở nên suy yếu tạm thời (đặc biệt trong các khoản vay của các tập đoàn phi tài chính) kể từ khi nổ ra cuộc khủng hoảng tài chính vào mùa hè năm 2007. Chúng ta cũng có thể thấy vấn đề này trong bài viết này. Sự truyền dẫn vào lãi suất cho vay sau khủng hoảng có sự suy yếu hơn. Thứ tư : Mặc dù cộng đồng ASEAN đã được hình thành từ rất lâu, và các quốc gia trong khu vực đã mở cửa thị trường để thu hút nguồn đầu tư và nhằm tăng hội nhập tài chính (Trừ trường hợp của Myanmar chỉ mới mở cửa nền kinh tế trong vài năm gần đây) nhưng như chúng ta có thể thấy sự truyền dẫn lãi suất là không đồng nhất và có sự khác biệt rất lớn giữa các quốc gia. Điều này có thể chứng tỏ một phần là chưa thực sự có hội nhập tài chính trong khu vực hay chỉ đơn giản là hội nhập tài chính vỡi mức độ rất thấp, do chính sách của mỗi quốc gia còn sử dụng các công cụ tài chính khác nhau để điều hành thị trường. 5. Sự truyền dẫn của lãi suất : một số kết quả cho từng quốc gia 5.1 Indonesia Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Indonesia Mức ý nghĩa Indonesia Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 4.59% 1% 18.21% 1% Dài hạn 16.03% 5% 104.52% 1% R-squared 0.493712 0.786634 D-Wstat 2.214267 1.848768 Indonesia Mức ý nghĩa Indonesia Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 6.55% 1% 5.51% - Dài hạn 10.86% 1% 11.06% 1% R-squared 0.464938 0.433645 D-Wstat 2.288591 1.783107 Trong các nước được xem xét, Indonesia thể hiện sự truyền dẫn ngắn hạn là rất thấp chỉ ở mức 18% và 6% tương ứng với lãi suất cho vay và lãi suất huy động. Tuy nhiên, mức độ truyền dẫn trong dài hạn lại thể hiện mức độ cao hơn và đặc biệt là lãi suất huy động thể hiện sự truyền dẫn hoàn toàn trong dài hạn thời kỳ sau khủng hoảng với mức ý nghĩa 1%. Sự truyền dẫn sau khủng hoảng tăng lên gấp đôi so với thời kỳ trước khủng hoảng, từ đó cho chúng ta thấy một sự gia tăng 46 của lãi suất chính sách sẽ có tác động mạnh đến lãi suất bán lẻ tại Indonesia giai đoạn sau khủng hoảng. Sự hiệu quả hơn này có thể được giải thích bởi sự mở của của nền kinh tế thị trường và chính sách tiền tệ linh hoạt. 5.2 Thái Lan Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Thái Lan Mức ý nghĩa Thái Lan Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 5.94% 1% 94.93% 1% Dài hạn 8.38% 5% 59.78% 1% R-squared 0.247208 0.536572 D-Wstat 2.173239 2.176433 Thái Lan Mức ý nghĩa Thái Lan Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 6.84% 1% 52.13% 1% Dài hạn 10.19% 5% 46.10% 1% R-squared 0.316555 0.545184 D-Wstat 2.159007 2.312467 Mức độ truyền dẫn ở Thái Lan nhìn chung là được cải thiện hơn sau thời kỳ khủng hoảng với mức độ truyền dẫn ở vào khoảng từ 46% đến 95%. Trong khi đó, mức độ truyền dẫn trước khủng hoảng chỉ tối đa ở mức 11%. Kết quả này cho thấy sự hiệu quả hơn của chính sách tiền tệ tại Thái Lan. Có một sự khác biệt ở Thái Lan đó là giai đoạn trước khủng hoảng thì sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách sang lãi suất cho vay cao hơn so với sự truyền dẫn đến lãi suất huy động. Ngược lại, đối với giai đoạn sau khủng hoảng thì kết quả lại khác, sự truyền dẫn đến lãi suất huy động ở mức độ cao hơn. 5.3 Malaysia Malaysia dường như có kết quả tương tự với Thái lan. Với mức độ truyền dẫn sau khủng hoảng lớn hơn hẳn so với trước khủng hoảng. Đặc biệt, với sự truyền dẫn trong ngắn hạn vào lãi suất huy động thể hiện một sự truyền dẫn hoàn toàn (119.7%). Tương tự với nghiên cứu Siok Kun Sek và cộng sự nghiên cứu tại các nước Châu Á, cũng cho thấy sự hiệu quả của chính sách tiền tệ tại Malaysia so với các nước trong khu vực. 47 Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Malaysia Mức ý nghĩa Malaysia Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 13.67% 1% 119.70% 1% Dài hạn 14.69% 10% 74.71% 1% R-squared 0.194553 0.755355 D-Wstat 1.851653 2.436589 Malaysia Mức ý nghĩa Malaysia Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 13.59% 1% 51.48% 1% Dài hạn 21.01% 1% 51.54% - R-squared 0.354222 0.468385 D-Wstat 2.127096 2.274302 5.4 Trung Quốc Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Trung Quốc Mức ý nghĩa Trung Quốc Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 61.72% 1% 83.35% 1% Dài hạn 64.19% - 96.17% - R-squared 0.396757 0.642134 D-Wstat 1.98773 1.752198 Trung Quốc Mức ý nghĩa Trung Quốc Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 53.24% 1% 68.37% 1% Dài hạn 57.11% - 87.36% 1% R-squared 0.517832 0.621273 D-Wstat 2.088933 1.407436 Trường hợp của Trung Quốc là một trường hợp đặc biệt hơn khi mức độ truyền dẫn trước và sau khủng hoảng đều ở mức cao (trên 50%), tuy nhiên lại không có bằng chứng cho thấy một sự truyền dẫn hoàn toàn. Điều đó cho thấy các ngân hàng Trung Quốc chịu ảnh hưởng rất lớn bởi các loại chi phí nên họ không muốn làm biến động lãi suất cho vay. Khi mà lãi suất cho vay ít biến động thì các ngân hàng sẽ giữ được lòng tin của khách hàng, cũng như tạo sự ổn định chung cho sự phát triển kinh tế. Riêng đối với lãi suất huy động lại thể hiện một sự truyền dẫn cao hơn lãi suất cho vay và mức độ truyền dẫn cũng khá cao. 48 5.5 Nhật Bản Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Nhật Bản Mức ý nghĩa Nhật Bản Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 52.44% 1% 2.29% - Dài hạn 83.69% 5% 2.58% - R-squared 0.171302 0.028175 D-Wstat 2.038548 1.787401 Nhật Bản Mức ý nghĩa Nhật Bản Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 12.23% 1% 10.42% 1% Dài hạn 13.79% 1% 12.20% - R-squared 0.493459 0.135126 D-Wstat 2.173785 2.229937 Nhật Bản là một quốc gia giữ được lãi suất luôn ở mức thấp và khá ổn định, như kết quả cho thấy sự truyền dẫn của lãi suất được thể hiện rõ ràng nhất đối với lãi suất huy động giai đoạn trước khủng hoảng. Lãi suất cho vay dường như ít chịu ảnh hưởng của lãi suất thị trường tiền tệ (loại lãi suất chúng ta lấy làm lãi suất chính sách). Ngoài ra, đối với giai đoạn sau khủng hoảng các kết quả lại không có ý nghĩa, điều đó có thể do giai đoạn sau khủng hoảng 2008 mà chúng ta lấy mẫu là khá ngắn nên lãi suất của Nhật Bản không biến đổi nhiều do đó chưa thể có kết luận chính xác về giai đoạn này. 5.6 Singapore Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Singapore Mức ý nghĩa Singapore Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 20.36% 1% 1.33% - Dài hạn 52.78% 1% 1.54% - R-squared 0.555322 0.024589 D-Wstat 2.026234 2.04404 Singapore Mức ý nghĩa Singapore Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 10.83% 1% 0.00% - Dài hạn 22.12% 5% 0.00% - R-squared 0.48369 0.247209 D-Wstat 2.093168 2.26556 Trường hợp của Singapore cũng cho ra kết quả tương tự như của Nhật Bản, tuy nhiên mức đọ truyền dẫn đến lãi suất thì ở mức độ nhỏ hơn. Singapore được biết đến như là trung tâm tài chính lớn tại Châu Á, do đó lãi suất bán lẻ sẽ phụ thuộc 49 nhiều loại lãi suất khác nhau chứ không chỉ hẳn dựa và lãi suất thị trường tiền tệ, và có thể nó chỉ phụ thuộc cụ thể vào loại lãi suất chính sách khác tại Singapore. Do đó để nghiên cứu trường hợp của Singapore chúng ta cần thu thập nhiều loại lãi suất chính sách khác và giai đoạn sau khủng hoảng dài hơn. 5.7 Philippin Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Philippin Mức ý nghĩa Philippin Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn -0.44% - 84.55% 1% Dài hạn -0.44% - 74.58% - R-squared -0.002042 0.072109 D-Wstat 2.072098 1.63783 Philippin Mức ý nghĩa Philippin Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 8.01% 1% 5.67% - Dài hạn 6.88% 1% 3.52% 1% R-squared 0.15515 0.352986 D-Wstat 2.022388 2.209856 Các kết quả cho thấy sự truyền dẫn lãi suất tại Philippin chỉ có ý nghĩa ở một số các kiểm tra như sự truyền dẫn vào lãi suất huy động ngắn hạn sau khủng hoảng là 84% với mức ý nghĩa 1%. Đối với lãi suất cho vay thì cho thấy có ý nghĩa nhiều hơn nhưng mức độ truyền dẫn ở mức khá thấp chỉ từ 4%-8%. Từ kết quả trên chúng ta có thể nhận xét rằng lãi suất bán lẻ tại Philippin không hẳn phụ thuộc vào lãi suất thị trường tiền tệ. 5.8 Hàn Quốc Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Hàn Quốc Mức ý nghĩa Hàn Quốc Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 21.97% 1% 66.61% 1% Dài hạn 41.46% 1% 108.36% 1% R-squared 0.760024 0.50703 D-Wstat 2.282466 1.938743 Hàn Quốc Mức ý nghĩa Hàn Quốc Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 32.27% 1% 63.43% 1% Dài hạn 53.23% 1% 80.78% 1% R-squared 0.815661 0.610678 D-Wstat 1.886445 1.673155 50 Kết quả nghiên cứu tại Hàn Quốc cho thấy lãi suất bán lẻ chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ lãi suất thị trường tiền tệ. Với mức độ truyền dẫn đều ở mức cao và đều có ý nghĩa. Giai đoạn sau khủng hoảng có một sự gia tăng mạnh mẽ của sự truyền dẫn, đặc biệt sự truyền dẫn vào lãi suất huy động trong dài hạn thể hiện một sự truyền dẫn hoàn toàn (108%). Bên cạnh đó sự truyền dẫn vào lãi suất cho vay cũng thể hiện một sự gia tăng đáng kể từ 32 – 53% trước khủng hoảng lên 64 – 81% sau khủng hoảng. 5.9 Myanmar Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Myanmar Mức ý nghĩa Myanmar Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 77.09% 1% 96.18% 1% Dài hạn 78.13% - 94.30% - R-squared 0.883851 0.490616 D-Wstat 2.061077 2.002579 Myanmar Mức ý nghĩa Myanmar Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 44.83% 1% 100.75% 1% Dài hạn 30.23% 1% 98.82% - R-squared 0.277235 0.4904 D-Wstat 2.287043 2.001524 Myanmar là một quốc gia bị cấm vận trong nhiều năm nay và chỉ mới thực hiện bình thường hóa quan hệ với Mỹ trong năm gần đây. Do đó, một nền kinh tế có thể nói là đóng cửa nhiều năm và ít có sự tác động bởi sự biến động tài chính từ phía bên ngoài thì chúng ta có thể hiểu được rằng các chính sách tiền tệ trong nước sẽ có tác động nhiều đến lãi suất bán lẻ trong nước. Như kết quả cũng cho thấy sự truyền dẫn lãi suất tại Myanmar là rất lớn và có ý nghĩa. Sự truyền dẫn vào lãi suất huy động trước và sau khủng hoảng đều ở mức cao trên 70% nhưng đối với sự truyền dẫn vào lãi suất cho vay, giai đoạn trước khủng hoảng chỉ ở mức 40% nhưng sau khủng hoảng thì thể hiện một sự truyền dẫn hoàn toàn trong ngắn hạn (101%) trong dài hạn thì không có ý nghĩa. 51 5.10 Việt Nam Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng Việt Nam Mức ý nghĩa Việt Nam Mức ý nghĩa H u y đ ộ n g Ngắn hạn 11.43% - 43.36% 1% Dài hạn 17.85% 10% 74.15% 1% R-squared 0.088427 0.475375 D-Wstat 1.923271 1.952531 Việt Nam Mức ý nghĩa Việt Nam Mức ý nghĩa C h o v ay Ngắn hạn 31.25% 1% 40.87% 1% Dài hạn 32.54% - 55.10% 5% R-squared 0.1754 0.301653 D-Wstat 2.017426 2.149111 Riêng trường hợp của Việt Nam, điều chúng ta quan tâm nhất ở đây, sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách sang lãi suất huy động và cho vay đều ở mức độ thấp, hầu hết nhỏ hơn 50% (trừ sự truyền dẫn vào lãi suất huy động trong dài hạn – 74%). Sự truyền dẫn vào lãi suất huy động trong dài hạn giai đoạn trước khủng hoảng là 18% (ngắn hạn không có ý nghĩa) trong khi đó sự truyền dẫn vào lãi suất cho vay lại thể hiện mức độ truyền dẫn cao hơn ở mức 31%. Điều này có thể là do yêu cầu chính sách của ngân hàng nhà nước buộc các ngân hàng thương mại phải thay đổi theo lãi suất chính sách để thúc đẩy kinh tế. Như chúng ta có thể thấy trong biểu đồ lãi suất của Việt Nam từ 1997 đến 2007 thì lãi suất nhìn chung là có xu hướng giảm, do đó để thúc đẩy sự phát triển kinh tế, kích thích kinh tế thì lãi suất cho vay yêu cầu phải giữ ở tỷ lệ thấp tương ứng với lãi suất điều hành của Việt Nam cũng ở mức thấp. Vì vậy, sự truyền dẫn từ lãi suất chính sách sang lãi suất cho vay của Việt Nam là cao hơn hẳn sự truyền dẫn đến lãi suất huy động. Nên nhớ một điều rằng hiện nay Việt Nam còn có tới 4 ngân hàng nhà nước (VCB, AGRI, BIDV, VIETIN) giữ vai trò dẫn đầu trong ngành ngân hàng, vì thế cũng dễ dàng hiểu được vì sao lãi suất cho vay có thể hay đổi nhanh hơn lãi suất huy động khi lãi suất chính sách có xu hướng giảm. Ngược lại, giai đoạn sau khủng hoảng từ 2008 đến 2012, lãi suất có xu hướng tăng lên. Theo các nghiên cứu trước đây như Berger (1991) và Neuman (1992) là những người đầu tiên nghiên cứu về sự kết dính của lãi suất huy động. Họ đã tìm ra sự điều chỉnh không cân xứng trong lãi suất huy động, nghĩa là các ngân hàng điều 52 chỉnh lãi suất huy động tăng chậm hơn khi họ điều chỉnh lãi suất huy động giảm và họ quy kết cho quyền ảnh hưởng thị trường (độc quyền) của các ngân hàng trên thị trường tiền gửi. Mojon (2000) đã kiểm tra sự truyền dẫn trong ngắn hạn vào lãi suất huy động và cho vay tại 5 nước khu vực EU ( Bỉ, Đức, Pháp, Hà Lan, Tây Ban Nha ). Sự truyền dẫn vào lãi suất cho vay sẽ nhiều hơn khi lãi suất thị trường tăng so với khi lãi suất thị trường giảm, nhưng điều ngược lại lại đúng đối với lãi suất huy động. Chong và cộng sự (2005) đã kiểm tra lãi suất huy động có kỳ hạn khác nhau và lãi suất cho vay của cả ngân hàng thương mại và công ty tài chính ở Singapore và đã nhận ra rằng các tổ chức tài chính điều chỉnh lãi suất của họ lên chậm hơn xuống. Họ cũng chỉ ra rằng tốc độ điều chỉnh khác nhau giữa các sản phẩm tài chính và giữa ngân hàng với các công ty tài chính. Nhưng họ không thấy sự truyền dẫn hoàn toàn vào lãi suất. Các kết quả trên đều cho rằng có sự bất cân xứng đối với sự truyền dẫn đến lãi suất huy động và cho vay khi lãi suất chính sách tăng lên hay giảm xuống. Trường hợp của Việt Nam cũng phần nào thể hiện điều này khi mà lãi suất huy động tăng mạnh hơn khi lãi suất chính sách tăng lên, cụ thể mức độ truyền dẫn đến lãi suất huy động sau khủng hoảng, giai đoạn lãi suất chính sách tăng, cao hơn so với lãi suất cho vay. Tuy có biểu hiện của sự điều chỉnh bất cân xứng nhưng nó không phải là trọng tâm của bài viết này nên chúng ta sẽ không xem xét ở đây. Có điều đáng chú ý là có thể sau khi thị trường trường chứng khoán Việt Nam bùng nổ nhưng không chất lượng trong giai đoạn 2006 – 2007 thì nó đã quay trở về với bản chất thực sự thì ngân hàng nhà nước đã điều chỉnh lãi suất tăng để thu hút vốn vào ngân hàng thương mại và cung cấp cho các thị trường cần vốn khác mà không muốn tiền đổ vào thị trường chứng khoán nữa. Do đó, lãi suất huy động thể hiện sự phản ứng mạnh mẽ hơn sau giai đoạn khủng hoảng cũng như sau sự đi xuống của thị trường chứng khoán. Đây cũng là một ý kiến chủ quan của bài viết này mà chưa thể có bằng chứng thực nghiệm nên đây cũng là một hướng nghiên cứu mới trong tương lai. 53 Sự truyền dẫn của lãi suất tại Việt Nam có sự tương đồng với các nghiên cứu khác trên thế giới và về các nguyên nhân gây nên sự truyền dẫn không hoàn toàn. Tuy nhiên, có thể nêu ra thêm một số đặc điểm của thị trường tài chính – ngân hàng của Việt Nam như : quyền lực thị trường của các ngân hàng thương mại nhà nước như đã nêu ở phần trên đã làm hiệu ứng truyền dẫn không thể phản ánh hết hiệu quả của nó. Ngoài ra, các chính sách của ngân hàng nhà nước cũng như của chính phủ chưa thực sự công khai và minh bạch các nội dung, nó cũng có thể làm cho thị trường phản ứng khác đi với mong muốn của người làm chính sách khi mà thị trường tài chính Việt Nam chưa thực sự phát triển. Bên cạnh đó, sự cạnh tranh không lành mạnh giữa các ngân hàng thương mại cổ phần thể hiện ở chỗ thường xuyên lách trần lãi suất, gây áp lực, nắm thế chủ động khi cho các doanh nghiệp, cá nhân vay vốn. Và vấn đề quan trọng hơn cả đó là Việt Nam đang trong quá trình hội nhập tài chính, thị trường tài chính đang phát triển nên các chính sách sẽ phải rất linh hoạt nếu muốn nền kinh tế hoạt động hiệu quả. 6. Kết luận và kiến nghị 6.1 Kết luận Với mục tiêu ban đầu đưa ra là nghiên cứu sự truyền dẫn của lãi suất trước và sau khủng hoảng tài chính 2008, thì chúng ta đã đưa ra được một vài kết quả đáng chú ý như sau: Thứ nhất đó là sự truyền dẫn khác nhau giữa ngắn hạn và dài hạn. Ở Hình 10 : Biểu đồ lãi suất Việt Nam 1997 -2012 0 4 8 12 16 20 24 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 DR_VNA LR_VNA MR_VNA Hình 10 : Viêt Nam 54 hầu hết các quốc gia đều cho thấy rằng mức độ truyền dẫn trong dài hạn lớn hơn so với mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn. Điều này cũng phù hợp với thực tế rằng, trong ngắn hạn các loại lãi suất bán lẻ cần nhiều thời gian để điều chỉnh theo sự thay đổi của lãi suất chính sách. Tuy nhiên sự truyền dẫn ở các quốc gia là không hoàn hoàn toàn(Trừ trường hợp của Malaysia, Myanmar, Indonesia, Hàn Quốc - ở một số giai đoạn nhỏ) trong khoảng thời gian trước khủng hoảng dù trong ngắn hạn hay dài hạn. Thứ hai là sự truyền dẫn khác nhau giữa thời kỳ trước khủng hoảng và thời kỳ sau khủng hoảng. Trong khi một số nước thể hiện sự hiệu quả hơn thông qua mức độ truyền dẫn cao hơn sau thời kỳ khủng hoảng thì một số nước lại cho thấy điều ngược lại. Mức độ truyền dẫn không hề tăng lên mà thậm chí còn giảm xuống đáng kể. Kết quả đáng chú ý thứ ba là mức độ truyền dẫn khác nhau giữa lãi suất huy động và lãi suất cho vay. Trong hầu hết các trường hợp mà lãi suất chính sách giảm, tỷ lệ truyền dẫn vào trong lãi suất cho vay là lớn hơn so với lãi suất huy động, ngược lại khi lãi suất chính sách tăng thì sự truyền dẫn vào lãi suất cho vay thấp hơn. Sự truyền dẫn vào lãi suất cho vay sau khủng hoảng có sự suy yếu hơn và không thấy một sự truyền dẫn hoàn toàn nào từ lãi suất chính sách sang lãi suất cho vay trước và sau khủng hoảng. Từ những kết quả trên chúng ta có thể nhận thấy một điều khá thú vị đó là sự không đồng nhất về sự truyền dẫn lãi suất giữa các quốc gia trong khu vực ASEAN +3. Thêm vào đó mức độ truyền dẫn khác nhau đến lãi suất bán lẻ cũng rất khác nhau giữa các quốc gia trong ngắn hạn hay dài hạn và trước và sau khủng hoảng. Trái ngược với kỳ vọng của chúng ta về kết quả hội nhập tài chính, điều này có thể là do thiếu sự hội nhập tài chính của các quốc gia, thiếu sự hội nhập của lĩnh vực ngân hàng và các thể chế tài chính trong khối ASEAN. Điều này không hẳn thể hiện là sự thất bại hoàn toàn của thị trường tiền tệ và hệ thống ngân hàng khi mà sự truyền dẫn ở mức độ thấp. Còn có nhiều nguyên nhân khác gây nên sự truyền dẫn thấp như chi phí chuyển đổi, chi phí thực đơn hay cả mức độ cạnh tranh của hệ thống ngân hàng như nhiều nghiên cứu đã nhắc đến trước đây. Kết quả của bài này cũng đã cho thấy sự thiếu hội nhập tài chính của 55 các nền kinh tế trong khu vực. Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển chung của cả khối ASEAN + thì cần cân nhắc đến sự hình thành của một khối kinh tế có ngân hàng trung ương chung và đồng tiền chung của khu vực giống như đồng tiền chung châu Âu. Điều này cũng khá phù hợp khi hiện nay các nước ASEAN đang nỗ lực xúc tiến đẩy mạnh đàm phán nhằm tiến tới hình thành Cộng đồng kinh tế ASEAN vào năm 2015. 6.2 Kiến nghị Với sự khác nhau rõ rệt của mức độ truyền dẫn của các nước thuộc khối ASEAN+3, chúng ta có thể thấy sự thiếu hội nhập trong khu vực do đó cần có những nghiên cứu để tìm ra giải pháp giúp thu hẹp sự khác biệt về sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ giữa các quốc gia. Điều này hướng đến hình thành khối tiền tệ chung trong tương lai và ngân hàng trung ương khu vực. Một vấn đề đáng chú ý mà bài này chưa thể làm được đó là đánh giá sự truyền dẫn lãi suất từ lãi suất chính sách đến từng loại lãi suất bán lẻ của ngân hàng như lãi suất tiết kiệm, cho vay tiêu dùng, lãi suất ngắn hạn, lãi suất dài hạn. Khi nắm rõ được cơ chế truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến các loại lãi suất bán lẻ trên thì việc điều hành chính sách tiền tệ sẽ hiệu quả hơn khi nắm rõ được cơ chế truyền dẫn. Bên cạnh việc thu thập thêm số liệu về các loại lãi suất bán lẻ thì chúng ta cũng cần làm sáng tỏ thêm mỗi loại lãi suất bán lẻ đó phụ thuộc chủ yếu vào loại lãi suất chính sách, lãi suất thị trường tiền tệ nào. Cụ thể đó là cần thu thập thêm các loại lãi suất thị trường tiền tệ như : lãi suất trái phiếu chính phủ, lãi suất tín phiếu, lãi suất liên ngân hàng, lãi suất cơ bản. Chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia đều dựa trên một loạt các lãi suất điều hành của ngân hàng nhà nước hoặc chính phủ do đó phải xác định được loại lãi suất chính sách nào tác động mạnh nhất đến từng loại lãi suất bán lẻ. Khi đó, điều hành chính sách tiền tệ sẽ hiệu quả hơn. Như đã nêu ra ở phần nhận xét của Việt Nam, đó là sự điều chỉnh bất cân xứng giữa ngắn hạn với dài hạn, giữa lãi suất huy động và cho vay. Trong bài viết này 56 cũng có dấu hiệu của sự điều chỉnh bất cân xứng đó nhưng chưa thể kết luận vì chưa có bằng chứng thực nghiệm. Đây là một hướng nghiên cứu mới cho các nước thuộc khối ASEAN+3 nên được thực hiện trong tương lai. 57 Tài liệu tham khảo - References Ahmed H. Youssef : A New Distribution Form for SURE Estimates Alireza Tourani-Rad (2007) : Monetary policy transparency and pass- through of retail interest rates - Journal of Banking & Finance 32 (2008) 501– 511 Amelia Pais : The Transmission of Interest Rate Changes in the New Zealand Economy Christiano, L. J., Eichenbaum, M., and Evans, C. (1996). Identification and Effects of Monetary Policy Shocks. In M. Blejer, Z. Eckstein, Z. Hercowitz., and L. Leiderman(ads.), Fiancial Factors in Economic Stabilization and Growth, Cambridge University Press, Cambridge., pp. 36-74 Cottarelli, C., & Kourelis, A. (1994). Financial structure, bank lending rates, and the transmission mechanism of monetary policy. IMF Staff Papers, 41(4), 587- 623. De Bondt, G. (2002). Retail bank interest rate pass-through: New evidence at the Euro area level. ECB working paper 136. Donnay, M. and H. Degryse, (2001), “Bank Lending Rate Pass-Through and Differences in the Transmission of a single EMU Monetary Policy”, Discussion Paper 17, Center for Economic Studies, K. U. Leuven EViews 7 User’s Guide II Copyright © 1994–2009 Quantitative Micro Software, LLC - Part V. Panel and Pooled Data Federico Podestà : Recent Developments In Quantitative Comparative Methodology : The Case Of Pooled Time Series Cross Section Analysis Harald, Sander at el. (2006): Interest Rate Pass-Through In the Common Monetary Area of the SACU Countries. In: Research Memoranda. RePEc:dgr:umamet:2006023. 58 Hofmann, B. (2002) :The pass-through of money market rates to business loan rates in the euro area countries. Center for European Integration Studies (ZEI), University of Bonn Kwapil, C. and J. Scharler (2009) “Interest rate pass-through, monetary policy rules and macroeconomic stability”, Journal of International Money and Finance, Doi:10.1016/ j.jimonfin.2009.06.010. Meshach Jesse Aziakpono(2010) : Interest Rate Pass-Through and Monetary Policy Regimes in South Africa Michel Cyrille Samba & Yu Yan (2010) : nterest Rate Pass-through in the Central African Economic and Monetary Community (CAEMC) Area: Evidence from an ADRL Analysis Mojon, B. (2000). Financial structure and the interest rate channel of ECB monetary policy. Working Paper No 40 Mozzami, B. (1999). Lending Rate Stickiness and Monetary Policy Transmission: the Case of Canada and the United States. Applied Financial Economics, Vol. 9, 533-538. Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng : Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright Nikoloz Gigineishvili (July 2011) : Determinants of Interest Rate Pass- Through: Do Macroeconomic Conditions and Financial Market Structure Matter? Nikoloz, Gigineishvili. (2011) : Determinants of Interest Rate Pass- Through: Do Macroeconomic Conditions and Financial Market Structure Matter?. In: IMF Working Papers. RePEc:imf:imfwpa:11/176 Sander, H. and S. Kleimeier. 2004a. Convergence in Euro-Zone Retail Banking? What Interest Rate Pass-Through Tells Us about Monetary Policy 59 Transmission, Competition and Integration. In: Journal of International Money and Finance 23(3). 461–492 Siok Kun Sek at el ( 2012) : Interest Rate Pass-Through and Monetary Transmission in Asia Sophia , Mueller-Spahn. (2008): The Pass Through From Market Interest Rates to Retail Bank Rates in Germany. In: Discussion Papers. RePEc:not:notcfc:08/05 Sørensen ; Michiel, Van Leuvensteijn. (2008): Impact of bank competition on the interest rate pass-through in the euro area.. In: Working Paper Series.RePEc:ecb:ecbwps:20080885. The McGraw-Hill Companies, 2004 : Gujarati: Basic Econometrics, Fourth Edition Ur Rehman, H. (2009) : Interest rate pass-through and banking market Integration in ASEAN: A Cross Country Comparison. Degree of Master thesis, University of Malaya. Z. Chinzara at el (2011) : Bank concentration and the interest rate pass- through in Sub-Saharan African countries. In: Working Papers.RePEc:rza:wpaper:233. 60 PHỤ LỤC A : Dữ liệu lãi suất các quốc gia.