Tóm tắt Luận án Truyền dẫn chính sách tiền tệ và kênh cho vay tại Việt Nam

chính sách Theo lý thuyết kinh tế học truyền thống, ngân hàng trung ương thay đổi cung tiền để tác động đến lãi suất và sau đó tác động đến các biến kinh tế khác. Ngày nay, các ngân hàng trung ương thường thay đổi trực tiếp lãi suất chính sách để thực thi chính sách tiền tệ do đó lãi suất chính sách thường được xem là biến đại diện phù hợp nhất cho chính sách tiền tệ. 3.1.4.2. Cung tiền Bên cạnh lãi suất chính sách, cung tiền đương nhiên cũng là một biến đại diện quan trọng cho chính sách tiền tệ. Cung tiền cũng đồng thời là mục tiêu trung gian mà ngân hàng trung ương hướng đến khi thực thi chính sách tiền tệ. 3.1.5. Biến đại diện cho các đặc điểm của ngân hàng thương mại trong kênh cho vay Các nhà kinh tế học thống nhất rằng các đặc điểm của ngân hàng thương mại có tác động lên quá trình truyền dẫn của chính sách tiền tệ thông qua kênh cho vay và trong đó ba biến chính là: quy mô, vốn và thanh khoản của ngân hàng thương mại (Kashyap and Stein, 2000). Trong đó, quy mô ngân hàng đại diện bằng log của tổng tài sản, thanh khoản của ngân hàng đại diện bằng tỷ kệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, trong đó tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt, tiền gửi tại ngân hàng trung ương và ngân hàng khác, và chứng khoán ngắn hạn, vốn ngân hàng đại diện bằng tỷ tệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng trên tổng tài sản. 3.2. Mô hình kinh tế lượng kiểm định các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ 3.2.1. Mô hình VAR và các mô hình liên quan 3.2.1.1. Mô hình VAR VAR được giới thiệu đầu tiên bởi Sims (1972) và Sims (1980), VAR có thể sử dụng bởi các nhà kinh tế vĩ mô để đo lường phản ứng của các biến vĩ mô mà không đòi hỏi các điều kiện ràng buộc để xác định các cú sốc. Do đó, VAR dần trở thành một trong những mô hình phổ biến sử dụng chuỗi dữ liệu theo thời gian trong suốt hơn 40 năm qua. 3.2.1.2. Mô hình SVAR Bên cạnh VAR, mô hình VAR cấu trúc (SVAR) cũng phổ biến trong sử dụng ở các các nghiên cứu về truyền dẫn của chính sách tiền tệ nói chung và kênh cho vay nói riêng. SVAR được sử dụng rộng rãi bởi vì SVAR giúp phân biệt giữa cú sốc cấu trúc và cú sốc phi cấu trúc mà mô hình VAR không làm được, trong khi đó SVAR cũng có thể cung cấp hai công cụ để phân tích quá trình truyền dẫn của chính sách tiền tệ là hàm phản ứng xung và phân rã phương sai. 3.2.2. Mô hình đồng liên kết 3.2.2.1. ECM ECM là mô hình hệ thống biến đổi với đặc điểm là bất kỳ sự thay đổi nào đi khỏi xu hướng dài hạn của một chuỗi dữ liệu sẽ được điều chỉnh lại trong ngắn hạn. ECM là mô hình sử dụng cho nhiều chuỗi thời gian trong đó đo lường trực tiếp tốc độ mà biến phụ thường điều chỉnh để quay lại cân bằng trong dài hạn sau thay đổi của biến độc lập (Engle and Granger, 1987). 3.2.2.2. VECM VECM là mô hình cải tiến của ECM, trong đó đưa thêm thành phần hiệu chỉnh của nhiều hơn hai yếu tố vào phương trình véc tơ tự hồi quy. 3.2.2.3. ARDL Nếu hai hoặc nhiều chuỗi dữ liệu theo thời gian có đồng liên kết nhưng không dừng cùng bậc thì chúng ta phải sử dụng mô hình ARDL. ARDL được phát triển bởi Pesaran and Shin (1998), Pesaran et al. (2001) có nhiều đặc điểm được cải tiến mà nhiều nhà nghiên cứu cho rằng mô hình này có những lợi thế trong đo lường của các chuỗi có đồng liên kết khác bậc. 3.2.3. Mô hình DSGE Nhiều nhà nghiên cứu về truyền dẫn chính sách tiền tệ sử dụng VAR, nhưng mô hình cân bằng tổng thể năng động (DSGE) cũng được sử dụng trong nhiều trường hợp khi có các hàm số về hàm hữu dụng của các thành phần trong nền kinh tế (George et al., 2008, Cogley and Sargent, 2005). 3.2.4. Mô hình GMM cho dữ liệu bảng Mô hình GMM thường được đề xuất sử dụng cho nghiên cứu về kênh cho vay nói chung và kênh cho vay khi xem xét tác động cảu các đặc điểm ngân hàng lên kênh cho vay. GMM giúp xử lý hiện tượng nội sinh và các vấn đề khác do dữ liệu bảng gây ra (Arellano and Bond, 1991). Trong mô hình GMM, các phương pháp ước lượng phổ biến là phương pháp sử dụng sai phân bậc một của Arellano & Bond (1991) và phương pháp ước lượng GMM hệ thống của (Blundell and Bond, 1998). Mô hình GMM được thừa nhận có lợi thế hơn các phương pháp khác trong xử lý nội sinh, phương sai thay đổi, tự tương quan (Hall, 2003). 3.3. Phương pháp nghiên cứu sử dụng cho luận án 3.3.1. Quy trình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu Luận án này tiến hành kiểm tra sự tồn tại của kênh lãi suất, kênh giá tài sản, kênh tỷ giá và kênh cho vay ở Việt Nam thông qua sử dụng ba mô hình chính: VAR, SVAR và GMM ở 4 bước như sau: Bước 1 và 2. Để trả lời câu hỏi nghiên cứu số 1, luận án này sử dụng kết quả từ phần tổng hợp lý thuyết ở chương 2 để xác định các giả thuyết nghiên cứu sau: giả thuyết 1: kênh lãi suất có tồn tại tại Việt Nam, giả thuyết 2: kênh tỷ giá có thể tồn tại hoặc không tại Việt Nam, giả thuyết 3: kênh giá tài sản có thể tồn tại học không tồn tại tại Việt Nam. Để kiểm chứng các giả thuyết trên, luận án này xây dựng mô hình VAR và SVAR để kiểm tra ba kênh truyền dẫn chính của chính sách tiền tệ tại Việt Nam bao gồm kênh lãi suất, kênh tỷ giá và kênh giá tài sản. Bước 3 và 4. Luận án này tiến hành kiểm định sự tồn tại và tác động của các đặc điểm ngân hàng lên kênh cho vay bằng mô hình GMM với các giả thuyết sau: giả thuyết 4: kênh cho vay tồn tại ở Việt Nam, giả thuyết 5: kênh cho vay bị ảnh hưởng bởi quy mô, vốn, thanh khoản và rủi ro của ngân hàng thương mại, giả thuyết 6: kênh cho vay bị ảnh hưởng bởi khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008. Để kiểm định các giả thuyết trên, luận án sử dụng mô hình GMM được đề xuất trong nhiều nghiên cứu trước đây để sử dụng cho mô hình với dữ liệu vi mô từ ngân hàng thương mại. 3.3.2. Mô hình kiểm định truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Việt Nam 3.3.2.1. Mô hình VAR Luận án này sử dụng mô hình VAR từ nghiên cứu của Aleem (2010). VAR (p) có dạng: 𝜑*𝑌",*8*.( = 𝜃𝑋" + 𝜀" (3.18) Trong đó: Yt là véc tơ các biến nội sinh đại diện cho các yếu tố nội địa, Xt là các biến ngoại sinh, 𝜑, 𝜃 là véc tơ hệ số ước lượng, ɛ: véc tơ các phần dư. Các biến ngoại sinh bao gồm chỉ số giá hàng hóa thế giới (Compiworld), lãi suất chính sách của Mỹ (ius), và sản lượng của Mỹ (yus). Xt = [Compiworld ius yus] (3.19) Trong khi đó, véc tơ các biến nội sinh đại diện cho các yếu tố kinh tế của Việt nam bao gồm sản lượng công nghiệp Việt Nam (IPVN) đại diện cho sản lượng của Việt Nam, Chỉ số giá Việt Nam (Price), và lãi suất chính sách tiền tệ của Việt Nam (i) Yt = [IPVN Price i] (3.20) Để đo lường truyền dẫn của chính sách tiền tệ thông qua các kênh lãi suất, kênh tỷ giá, kênh giá tài sản, luận án này đồng thời đưa thêm các biến nội sinh đại diện cho các kênh đó bao gồm lãi suất thị trường, tỷ giá danh nghĩa USD/VND và chỉ số VNindex. 3.3.2.2. Mô hình SVAR Luận án này sử dụng mô hình SVAR từ nghiên cứu của Neri and d'Italia (2004) sau đó điều chính ma trận ràng buộc như sau Bảng 3.2. Ma trận ràng buộc của SVAR ɛcp 1 0 0 0 0 0 0 0 ucp ɛy a21 1 0 0 0 0 0 0 uy ɛms 0 a32 1 a34 a35 0 0 a38 ur ɛmd = 0 a42 a43 1 0 0 0 a48 um ɛexc a51 a52 a53 a54 1 0 0 0 uexc ɛle 0 a62 a63 a64 0 1 0 0 ulr ɛvni a71 a72 a73 a74 a75 a76 1 0 uvni ɛp a81 a82 a83 a84 a85 a86 a87 1 up Nguồn: xây dựng của tác giả Trong đó: cp (chỉ số giá hàng hóa thế giới), y (sản lượng công nghiệp Việt Nam), r (lãi suất chính sách của Việt Nam), ms (Cung tiền Việt Nam), md (cầu tiền Việt Nam), exc (Tỷ giá danh nghĩa của Việt Nam), le (Lãi suất cho vay của Việt Nam), vni (chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam), và p (chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam). Các cú sốc cấu trúc bao gồm: ucp, uy, ur, um, uexc, ulr, uvni, và up là cú sốc giá thế giới, cú sốc sản lượng nội địa, cú sốc từ chính sách tiền tệ, cú sốc cầu tiền, cú số quốc tế (cú sốc từ tỷ giá), cú sốc của lãi suất cho vay, cú sốc trong giá tài sản, và cú sốc trong mức giá. 3.3.3. Mô hình kiểm định kênh cho vay Mô hình được sử dụng từ nghiên cứu của Altunbas et al. (2010) có dạng: ∆ln (𝐿𝑜𝑎𝑛𝑠)*," = 𝛼∆ln (𝐿𝑜𝑎𝑛𝑠)*,",- + 𝛿H∆ln (𝐺𝐷𝑃)L,",H-H.( + 𝛽H∆iO,",H-H.( + ∅H∆iO,",H ∗ 𝐸𝐷𝐹*,",- + 𝜎H∆iO,",H ∗ 𝑆𝐼𝑍𝐸*,",--H.( + 𝛾H∆iO,",H ∗ 𝐿𝐼𝑄*,",- +-H.(-H.( 𝜋H∆iO,",H ∗ 𝐶𝐴𝑃*,",- + 𝜏𝑆𝐼𝑍𝐸*,",--H.( + 𝜗𝐿𝐼𝑄*,",- + 𝜖𝐶𝐴𝑃*,",- + 𝜑𝐿𝐿𝑃*,",- + 𝜔𝐸𝐷𝐹*,",- + 𝜀*," (3.33) Nguồn: Altunbas et al. (2010). Trong đó, Loan là dư nợ tín dụng của ngân hàng thuơng mại, GDP là sản lượng, i là lãi suất chính sách, EDF là khả năng phá sản, SIZE là quy mô ngân hàng, LIQ là thanh khoản ngân hàng, CAP là vốn ngân hàng, LLP là dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng. Phương trình ước lượng có dạng: Δln(loan)i,t = αln(loan)i,t-1 + σ2ln(GDP)t-1 + ϕ1Δit + ϕ2Δit-1 + φ1Δit*SIZEi,t-1 + τ1Δit*LIQi,t-1 + Ω1Δit*LLPi,t-1 + ¥1SIZEi,t-1 + ψ1Δit*CAPi,t-1 + ω1LIQi,t-1 + λ1CAPi,t-1 + µ1LLPi,t-1 + ɛi,t (3.34) Tất cả các biến trong mô hình được sử dụng giống như trong mô hình của Altunbas et al. (2010), trong đó tăng trưởng tín dụng bị ảnh hưởng bởi chính sách tiền tệ, cụ thể thông qua lãi suất chính sách. 3.3.4. Dữ liệu nghiên cứu Trước tiên, dữ liệu theo tháng từ năm 2003 đến 2012 sử dụng trong mô hình VAR và SVAR bao gồm chỉ số giá thế giới (Compiworld), lãi suất chính sách của Mỹ (ius), sản lượng của Mỹ (yus), sản lượng của Việt Nam (IPVN), chỉ số giá của Việt Nam (Prices), và lãi suất chính sách Việt Nam (i), lãi suất thị trường (LER), tỷ giá danh nghĩa của USD/VND (NEER), và chỉ số VNindex (VNI) được thu thập chủ yếu từ IMF, Tổng cục thống kê Việt Nam, và Ngân hàng nhà nước Việt Nam. Nghiên cứu này còn thu thập lãi suất tái chiết khấu (RDR), lãi suất tái cấp vốn (RFR), và cung tiền (M2) để thay thế cho VNIBOR đại diện cho chính sách tiền tệ Việt Nam khi kiểm tra tính bền vững của mô hình VAR và SVAR. Trong khi đó, dữ liệu theo năm được sử dụng trong mô hình GMM được thu thập từ báo cáo tài chính của từng ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2003 – 2012, nhưng vì một số ngân hàng thương mại không có đầy đủ tất cả các báo cáo tài chính cho cả giai đoạn trên nên một số năm bị thiếu hụt dữ liệu do đó luận án sử dụng dữ liệu bảng không cân bằng, trong khi đó GDP và lãi suất chính sách tiền tệ Việt Nam bao gồm VNIBOR, lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn được thu thập từ ADB và ngân hàng nhà nước Việt Nam. 3.4. Tóm lượt Luận án này sử dụng mô hình VAR để kiểm tra sự tồn tại của các kênh truyền dẫn chính của chính sách tiền tệ tại Việt Nam. Dựa trên kết quả của mô hình VAR, luận án sử dụng thêm mô hình SVAR với các điều kiện ràng buộc trong ngắn hạn để kiểm tra lại các kênh truyền dẫn đó trong cùng một hệ thống. Sau đó, nghiên cứu sử dụng mô hình GMM với dữ liệu từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại để kiểm tra kênh cho vay. Phương pháp nghiên cứu này đảm bảo rằng truyền dẫn của chính sách tiền tệ được kiểm định với mô hình phù hợp để tránh các sai sót trong việc đưa ra kết luận. Với các mô hình và dữ liệu được trình bày trong phần này, chương tiếp theo sử dụng cho nghiên cứu thực nghiệm ở chương tiếp theo. CHƯƠNG 4 BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TỪ VIỆT NAM 4.1. Truyền dẫn của chính sách tiền tệ 4.1.1. Dữ liệu Dữ liệu vĩ mô sử dụng trong mô hình VAR và SVAR được sắp xếp theo dạng dữ liệu chuỗi thời gian. Mô tả thống kê được trình bày ở bảng 4.1. Bảng 4.1. Mô tả thống kê dữ liệu OIL LIBOR IPUS IPVN CPI VNIBOR LER NEER VNI M2 RDR RFR Trung bình 69.71 2.16 103.81 52,001. 10.26 8.68 12.76 17,409. 443.09 1014930. 6.28 8.16 Trung vị 70.28 1.28 104.04 51,255. 8.41 7.51 11.18 16,115. 421.90 816798.0 4.90 6.60 Lớn nhất 133.93 5.50 112.98 86,118. 28.36 17.57 20.25 21,013. 1,137. 2590871. 13.00 15.00 Nhỏ nhất 28.13 0.25 91.70 25,122. 2.05 5.22 9.30 15,417. 136.20 163090. 3.00 4.80 Độ lệch chuẩn 24.81 1.90 4.80 16,939. 6.42 2.87 3.08 2,000. 233.89 726798. 3.23 3.15 N 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 Nguồn: tính toán của tác giả. Sau khi xử lý tính dừng, mối quan hệ trong ngắn hạn giữa các biến được kiểm định bằng kiểm định nhân quả Granger (Granger, 1969, Granger, 1980). Bảng 4.3. Kết quả kiểm định nhân quả Granger Biến H01: VNIBOR không có quan hệ nhân quả Granger với H02: Biến không có quan hệ nhân quả với CPI F-Statistic p-value F-Statistic p-value DLER 9.398 0.000 0.470 0.758 DLNEER 2.778 0.030 1.044 0.388 DLVNI 1.135 0.344 0.185 0.946 H03: VNIBOR không có quan hệ nhân quả với CPI F-Statistic p-value 2.210 0.073 Nguồn: tính toán của tác giả. Quan hệ nhân quả Granger cho thấy rằng VNIBOR có quan hệ nhân quả với CPI tại mức ý nghĩa 10% (H03). Điều này khẳng định rằng chính sách tiền tệ có tác động đến mức giá cả nhưng tác động đó được truyền dẫn qua các kênh: kênh lại suất (thông qua biến DLER), kênh tỷ giá (thông qua biến DLNEER), và nhưng có thể không thông qua kênh giá tài sản (thông qua biến DLVNI). 4.1.2. Kết quả mô hình VAR Mô hình VAR được sử dụng để kiểm định sự tồn tại của ba kênh: kênh lãi suất, kênh tỷ giá và kênh giá tài sản theo từng kênh một. Kênh lãi suất Hình 4.1. Hàm phản ứng xung cho IRC Nguồn: tính toán của tác giả. Lạm phát có phản ứng dương với lãi suất bình quân liên ngân hàng Việt Nam và lãi suất cho vay của ngân hàng thương mại xác định rằng kênh chi phí tồn tại ở Việt Nam. Kết quả này khẳng định có tồn tại kênh lãi suất ở Việt Nam như trong giả thuyết 1. Kênh tỷ giá Hình 4.2. Hàm phản ứng xung cho ERC Nguồn: tính toán của tác gỉa. Kết quả hàm phản ứng xung cho thấy chính sách tiền tệ dường như không truyền dẫn qua kênh tỷ giá khi mà lạm phát không hề có phản ứng với các cú sốc trong tỷ giá. Kết quả này xác nhận giả thuyết 2 rằng kênh tỷ giá có thể yếu hoặc hầu như không tồn tại ở Việt Nam. -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to LIPVN -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to VNIBOR -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLER -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to CPI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to LIPVN -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to VNIBOR -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLNEER -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to CPI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Kênh giá tài sản Hình 4.3. Hàm phản ứng xung cho APC Nguồn: tính toán của tác giả. Kênh truyền dẫn thông qua giá chứng khoán có thể không tồn tại ở Việt Nam do thị trường chứng khoán còn chưa phát triển, trong khi đó các trung gian tài chính bao gồm ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng trong thị trường tài chính. Kết quả này xác nhận giả thuyết 3 rằng kênh giá tài sản yếu hoặc không tồn tại ở Việt Nam. 4.1.3. Kết quả mô hình SVAR Hình 4.4. Hàm phản ứng xung của SVAR Nguồn: tính toán của tác giả. -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to LIPVN -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to VNIBOR -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLVNI -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to CPI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLOIL -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to LIPVN -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to VNIBOR -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLM2 -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLNEER -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLER -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLVNI -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to CPI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Trong khi lạm phát có phản ứng với lãi suất chính sách, cung tiền và lãi suất thị trường xác nhận lại rằng kênh chi phí có tồn tại ở Việt Nam, các kết quả khác cũng xác nhận lại kết quả của mô hình VAR ở phía trên. 4.1.4. Kiểm định tính bền Để kiểm tra tính bền của mô hình, biến M2 được thu thập để thay thế cho VNIBOR đại diện cho chính sách tiền tệ Việt Nam; các kênh lãi suất, tỷ giá và giá tài sản lần lượt được kiểm định bằng mô hình VAR theo từng kênh một. Hình 4.5. Hàm phản ứng xung cho IRC với biến DLM2 Nguồn: tính toán của tác giả. Kết quả này xác nhận lại rằng lãi suất chính sách hiệu quả hơn trong điều hành chính sách tiền tệ so với cùng tiền bởi vì cung tiền dường như không có tác động đến lãi suất cho vay của ngân hàng thương mại. Khi nghiên cứu sử dụng biến lãi suất tái chiết khấu thay cho biến VNIBOR, hàm phản ứng xung cho thấy rằng CPI có phản ứng dương mạnh với các biến DRDR, DLER cho bên kênh chi phí tồn tại ở Việt Nam. Phản ứng dương của CPI với lãi suất chính sách và lãi suất cho vay khẳng định lại sự tồn tại của kênh chi phí như ở các kết quả của VAR và SVAR đã trình bày ở trên. Để kiểm tra tính bền vững, nghiên cứu tiếp tục sử dụng lãi suất tái cấp vốn (RFR) để thay thế cho VNIBOR trong VAR. Kết quả với RFR cũng giống như RDR vì ngân hàng nhà nước Việt Nam thường thay đổi hai lãi suất này theo cùng xu hướng. 4.2. Kênh cho vay tại Việt Nam 4.2.1. Dữ liệu Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu từ bảng cân đối kế toán của ngân hàng thương mại và các biến vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn 2003 – 2012. Bộ dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, trong đó các đặc điểm của ngân hàng thương mại được thu thập từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên, trong khi đó các dữ liệu còn lại thu thập từ ADB, và các nguồn khác. Bảng 4.9. Mô tả thống kê dữ liệu sử dụng trong GMM LnLOAN SIZE LIQ CAP LLP Δi LnGDP ΔRFR ΔRDR Trung bình 16.320 17.260 0.381 0.130 1.180 0.188 14.271 0.663 0.631 Lớn nhất 19.990 20.242 0.823 0.712 7.425 6.143 14.795 5.330 -4.430 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to LIPVN -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLM2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to DLER -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of CPI to CPI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Nhỏ nhất 11.478 12.198 0.036 0.027 0.032 -5.339 13.481 -3.920 5.750 Độ lệch chuẩn 1.700 1.556 0.149 0.103 1.005 3.847 0.403 2.800 3.094 N 282 282 283 282 279 271 300 270 270 Nguồn: tính toán của tác giả. 4.2.2. Kết quả từ GMM và thảo luận Để kiểm định kênh cho vay, nghiên cứu đưa tất cả các yếu tố tác động vào trong một mô hình, kết quả được trình bày ở bảng 4.11. Bảng 4.11. Kênh cho vay với tổng thể các tác động từ đặc điểm của ngân hàng thương mại Δln(loan)t Chưa đưa yếu tố rủi ro vào Có yếu tố rủi ro Coeff. P-Value Coeff. P-Value ln(loan)t-1 -0.595*** 0.000 -0.621*** 0.000 Ln(GDP) t-1 0.417*** 0.003 0.420*** 0.003 Δi -0.207*** 0.009 -0.212** 0.029 Δit-1 -0.021*** 0.002 -0.021*** 0.002 Δi*sizet-1 0.010** 0.019 0.010* 0.080 Δi*capt-1 0.041 0.449 0.044 0.439 Δi*liqt-1 0.012 0.700 0.013 0.721 Δi*llpt-1 0.039 0.979 sizet-1 0.172 0.205 0.197 0.155 capt-1 -0.093 0.773 -0.007 0.984 liqt-1 0.174 0.542 0.144 0.620 llpt-1 2.439 0.552 2.926 0.503 AR(-2) test (p-value) 0.955 0.913 Sargan test (p-value) 0.128 0.125 N 182 182 *, **, *** xác định mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% Nguồn: tính toán của tác giả. Kết quả này trùng khớp với các kết quả đã được phát hiện rằng kênh cho vay tồn tại ở Việt Nam, đặc biệt các ngân hàng thương mại Việt Nam có hành động tìm kiếm rủi ro khi phản ứng lại với chính sách tiền tệ. Nhưng theo như nghiên cứu của Nguyen and Boateng (2013), và Nguyen and Boateng (2015a) và Nguyen and Boateng (2015b) có đề xuất rằng khi sử dụng các đặc điểm của ngân hàng thương mại để kiểm tra kênh cho vay chúng ta phải đối mặt với vấn đề chuẩn hóa trong dữ liệu do hiện tượng phương sai thay đổi cho nên nhất thiết phải tiến hành chuẩn hóa các dữ liệu liên quan đến ngân hàng thương mại để kết quả kiểm định có độ tin cậy cao hơn. Vì vậy, nghiên cứu này chuẩn hóa dữ liệu liên quan đến đặc điểm của ngân hàng thương mại bằng cách tính trung bình cho từng đặc điểm của từng ngân hàng thương mại sau đó lấy các dữ liệu hiện có trừ đi trung bình đó. Bảng 4.13 trình bày kết quả ước lượng sau khi tiến hành sử lý dữ liệu theo cách trên. Bảng 4.13. Kênh cho vay tại Việt Nam sau khi chuẩn hóa dữ liệu Δln(loan)t Chưa đưa yếu tố rủi ro vào Đã có yếu tố rủi ro Coeff. P-Value Coeff. P-Value ln(loan)t-1 -0.548*** 0.000 -0.548*** 0.000 Ln(GDP) t-1 0.323*** 0.005 0.322*** 0.005 Δi -0.040*** 0.000 -0.039*** 0.000 Δit-1 -0.025*** 0.000 -0.025*** 0.000 Δi*sizet-1 0.043*** 0.000 0.042*** 0.000 Δi*capt-1 0.222*** 0.001 0.217*** 0.001 Δi*liqt-1 -0.006 0.901 0.001 0.979 Δi*llpt-1 0.773 0.593 sizet-1 0.188 0.101 0.189* 0.099 capt-1 0.470 0.111 0.478 0.105 liqt-1 0.323 0.186 0.324 0.185 llpt-1 1.960 0.575 1.474 0.683 AR(-2) test (p-value) 0.967 0.955 Sargan test (p-value) 0.305 0.275 N 182 182 *, **, *** xác định mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% Nguồn: tính toán của tác giả. Kết quả ước lượng xác nhận các phát hiện đã tìm thấy rằng vốn và quy mô của ngân hàng thương mại có tác động mạnh đến kênh cho vay tại Việt Nam và kênh cho vay có tồn tại. 4.2.3. Kiểm tra tính bền vững Trước tiến, lãi suất tái chiết khấu (RDR), lãi suất tái cấp vốn (RFR) được sử dụng để thay thế VNIBOR đại diện cho chính sách tiền tệ, trong khi đó các dữ liệu liên quan đến đặc điểm của ngân hàng thương mại được đo lường theo cách đã chuẩn hóa để có kết quả GMM tốt hơn. Kết quả ước lượng của GMM cho biến các biến thay thế như RFR và RDR cho thấy kết quả có tính bền vững cao. 4.2.4. Tác động của khủng hoảng đến kênh cho vay tại Việt Nam Để kiểm tra tác động của khủng hoảng tài chính năm 2008 đến kênh cho vay tại Việt Nam, chúng ta có thể chia dữ liệu thành hai giai đoạn bao gồm giai đoạn trước và sau khủng hoảng, nhưng vì do bộ dữ liệu bị hạn chế cho nên nghiên cứu này không sử dụng phương pháp đó. Thay vào đó, nghiên cứu này sử dụng biến đại diện cho khủng hoảng tài chính năm 2008, đó là chỉ số VIX (chỉ số độ biến động ẩn của hợp đồng quyền chọn trên S&P 500) được đề xuất sử dụng để đo lường tác động của khủng hoảng năm 2008 (Druck et al., 2015). Kết quả ước lượng khi đưa thêm biến VIX vào mô hình giống như các kết quả ở phần 4.2.1 và 4.2.2 cho tất cả các biến. Trong khi đó tác động dương có ý nghĩa thống kê của VIX lên dư nợ tín dụng ngân hàng cho thấy các ngân hàng thương mại Việt Nam mở rộng tín dụng trong giai đoạn khủng hoảng, điều đó cho thấy rằng kênh cho vay mạnh hơn trong giai đoạn khủng hoảng. Trong khi đó, biến tương tác giữa lãi suất chính sách, quy mô ngân hàng, vốn ngân hàng và chỉ số VIX có tác động dương có ý nghĩa thống kê lên tín dụng ngân hàng xác định thêm rằng kênh cho vay mạnh hơn trong giai đoạn khủng hoảng đồng thời mạnh hơn tại ngân hàng có quy mô lớn hơn và cả tại ngân hàng có vốn tốt hơn. Những kết quả này xác nhận giả thuyết 6. Bảng 4.18. Tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 lên kênh cho vay tại Việt Nam Δln(loan)t Kênh cho vay với VNIBOR Kênh cho vay với RDR Kênh cho vay với RFR Coeff. P-Value Coeff. P-Value Coeff. P-Value ln(loan)t-1 -0.536*** 0.000 -0.671*** 0.000 -0.672*** 0.000 Ln(GDP) t-1 0.372*** 0.003 0.474*** 0.000 0.476*** 0.000 Δi -0.041*** 0.000 -0.043*** 0.000 -0.048*** 0.000 Δit-1 -0.031*** 0.000 -0.030*** 0.000 -0.032*** 0.000 Δi*sizet-1*vix 0.002*** 0.000 0.001*** 0.000 0.002*** 0.000 Δi*capt-1*vix 0.006*** 0.007 0.006** 0.031 0.006** 0.031 Δi*liqt-1*vix 0.000 0.917 -0.001 0.604 -0.001 0.603 Δi*llpt-1*vix 0.024 0.650 0.036 0.563 0.041 0.556 sizet-1 0.116 0.324 0.233** 0.046 0.230** 0.049 capt-1 0.060 0.843 0.540* 0.067 0.509* 0.084 liqt-1 0.354 0.152 0.364 0.153 0.363 0.154 llpt-1 2.634 0.467 2.493 0.495 2.418 0.507 Vix 0.010*** 0.001 0.007*** 0.011 0.007*** 0.010 AR(-2) test (p-value) 0.983 0.804 0.791 Sargan test (p-value) 0.357 0.182 0.180 N 182 182 182 *, **, *** xác định mức ý nghĩa thống kê tại 10%, 5% và 1%. Nguồn: tính toán của tác giả. CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 5.1. Giới thiệu Chương này đi đến kết luận và tổng hợp những đóng góp cũng như những điểm mới của luận án. 5.2. Tổng hợp lại câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và đóng góp của luận án 5.2.1. Câu hỏi nghiên cứu 1: “Kênh nào trong các kênh lãi suất, kênh tỷ giá và kênh giá tài sản tồn tại ở Việt Nam trong truyền dẫn chính sách tiền tệ?” Kết quả của mô hình VAR và SVAR xác nhận điểm mới đầu tiên của luận án: kênh chi phí tồn tại ở Việt Nam, trong khi đó nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng thống kê về kênh tỷ giá và kênh giá tài sản có nghĩa rằng hai kênh truyền dẫn này có thể yếu hoặc không tồn tại ở Việt Nam. Bằng chứng thực nghiệm của kênh chi phí đặt nhà hoạch định chính sách Việt Nam vào tình huống khó trong thực thi chính sách tiền tệ khi chính sách tiền tệ không hiệu quả trong kiểm soát lạm phát. 5.2.2. Câu hỏi nghiên cứu 2: “Kênh cho vay có tồn tại ở Việt Nam hay không? Và các yếu tố bao gồm quy mô, vốn, tính thanh khoản, rủi ro của ngân hàng thương mại và khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 có ảnh hưởng đến kênh cho vay tại Việt Nam hay không?” Thông qua mô hình GMM, nghiên cứu tìm ra một số phát hiện mới: thứ nhất, mức dư nợ hiện tại của ngân hàng thương mại Việt Nam có xu hướng hội tụ có nghĩa rằng các ngân hàng thương mại nhỏ dần dần sẽ mở rộng danh mục tín dụng của họ tiến gần với ngân hàng thương mại lớn, kết quả này sẽ giúp tính cạnh tranh trong hệ thống ngân hàng Việt Nam sẽ càng cạnh tranh hơn. Thứ hai, chính sách tiền tệ có tác động mạnh lên dư nợ tín dụng của ngân hàng thương mại ở Việt Nam cả ở kỳ hiện tại và kì tiếp theo, điều này có nghĩa rằng chính sách tiền tệ truyền dẫn thông qua kênh cho vay tại Việt Nam. Thứ ba, phát hiện mới chính của luận án và cũng là mục tiêu của nghiên cứu này là kênh cho vay tồn tại ở Việt Nam. Thứ tư, quy mô ngân hàng thương mại có tác động dương có ý nghĩa thống kê lên dư nợ tín dụng của ngân hàng thương mại Việt Nam, bên cạnh đó vốn của ngân hàng cũng có tác động dương có ý nghĩa thống kê lên dư nợ tín dụng khi ngân hàng thương mại phản ứng với thay đổi trong chính sách tiền tệ. Thứ tư, kênh cho vay mạnh hơn trong giai đoạn khủng hoảng, bên cạnh đó quy mô và vốn ngân hàng có tác động mạnh hơn lên kênh cho vay trong giai đoạn khủng hoảng. 5.3. Các đóng góp về mặt học thuật Luận án này có một số đóng góp quan trọng bao gồm cả lý thuyết về truyền dẫn chính sách tiền tệ và kênh cho vay. Những kết quả nghiên cứu cho câu hỏi nghiên cứu số 1 ở chương 4 cho thấy kết quả có ý nghĩa thống kê về kênh chi phí, trong khi đó các kết quả khác ở chương 4 không phát hiện bằng chứng của kênh tỷ giá và kênh giá tài sản ở Việt Nam. Do đó, cho đến hiện tại, đây là nghiên cứu đầu tiên sử dụng lý thuyết đồng thời đưa tất cả các kênh truyền dẫn vào một mô hình để kiểm định tại một nền kinh tế đang chuyển đổi như Việt Nam. Trong khi đó với khía cạnh phương pháp nghiên cứu trong nghiên cứu truyền dẫn chính sách tiền tệ, nhiều nghiên cứu như đã được trình bày ở mục 2.2 trong chương 2 cho thấy rằng lãi suất chính sách có hiệu quả hơn trong đo lường chính sách tiền tệ hơn cung tiền, đặc biệt tại nền kinh tế nhỏ và mở cửa như Việt Nam. Luận án này đồng thời đóng góp về mặt lý thuyết cho kênh cho vay, đồng thời quy mô ngân hàng và vốn ngân hàng có ý nghĩa quan trọng hơn trong kênh cho vay tại quốc gia mới nổi như Việt Nam. Bên cạnh đó, bên cạnh quy mô và vốn của ngân hàng, các biến kiểm soát khác liên quan đến câu hỏi nghiên cứu số 2 như dư nợ tín dụng trễ một kỳ và tăng trưởng kinh tế cũng có vai trò quan trọng với cung tín dụng của ngân hàng thương mại. Nghiên cứu này thêm vào lý thuyết về kênh tín dụng theo đó cả cung tín dụng và cầu tín dụng đều quan trọng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng. Về khía cạnh phương pháp nghiên cứu, luận án này cũng đưa ra một số cải tiến tiến cho các nghiên cứu hiện tại. Nghiên cứu này kiểm định kết quả nghiên cứu (liên quan đến câu hỏi nghiên cứu 2) với nhiều cách đo lường khác nhau cho biến đặc điểm của ngân hàng thương mại theo nhiều phương pháp ước lượng khác nhau để kiểm soát hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, do đó kết quả nghiên cứu có tính bền vững mạnh. 5.4. Hàm ý chính sách 5.4.1. Lựa chọn công cụ cho chính sách tiền tệ Ở Việt Nam, ngân hàng nhà nước có thể sử dụng hoạt động thị trường mở, công cụ lãi suất (bao gồm lãi suất cơ bản, lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn), dự trữ bắt buộc và công cụ khác theo luật ngân hàng nhà nước năm 2010 để điều hành chính sách tiền tệ. Theo kết quả nghiên cứu, cả lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn đều có hiệu quả trong truyền dẫn chính sách tiền tệ do đó ngân hàng nhà nước có thể sử dụng cả hai công cụ lãi suất này. Tuy nhiên, ngân hàng nhà nước nên tập trung vào lãi suất tái chiết khấu vì công cụ này giúp định hướng mong đợi của thị trường và điều chỉnh lãi suất thị trường tốt hơn. Bên cạnh đó, nếu ngân hàng nhà nước sử dụng lãi suất tái chiết khấu có thể hạn chế hành động tìm kiếm rủi ro của các ngân hàng thương mại trong hoạt động tín dụng do đó giúp ổn định hệ thống ngân hàng thương mại. 5.4.2. Áp dụng các chính sách tiền tệ phi truyền thống Thông thường, một ngân hàng trung ương có thể thực thi chính sách tiền tệ dễ dàng nếu không đối mặt với các tính huống khó khăn như giảm phát, lãi suất gần không, bẫy thanh khoản hay khủng hoảng. Do đó, chương trình nới lỏng định lượng và chính sách lạm phát mục tiêu được thực thi ở nhiều nước nhằm đối phó với các khó khăn đó. Việt Nam hiện nay đang ngày càng hội nhập sâu và rộng hơn vào thị trường quốc gia do đó khó khăn cũng xuất hiện nhiều hơn cho nhà làm chính sách, đặc biệt là ngân hàng nhà nước trong điều hành chính sách tiền tệ, do đó ngân hàng nhà nước nên học hỏi các cải tiến mới trong chính sách tiền tệ từ quốc gia khác để áp dụng cho Việt Nam trong tương lai. 5.4.3. Phát triển thị trường nợ và thị trường vốn Như đã đề cập, Việt Nam đã và đang phát triển thị trường tài chính bao gồm thị trường nợ và thị trường vốn. Mặc dù đã phát triển thị trường chứng khoán với sự ra đời của HSX và HNX nhưng số lượng công ty niêm ý còn rất nhỏ. Cho nên, các doanh nghiệp Việt Nam còn bị hạn chế trong khả năng tìm kiếm nguồn vốn mà chủ yếu dựa vào hệ thống ngân hàng thương mại. Do đó, Việt Nam nhất thiết phải phát triển thị trường tài chính mà trong đó tập trung vào thị trường nợ để cung cấp nguồn vốn cho nền kinh tế. 5.4.4. Khả năng của các ngân hàng thương mại Bênh cạnh thay đổi trong chính sách tiền tệ và thị trường tài chính, Việt Nam cần cải thiện các yếu tố liên quan đến khả năng của ngân hàng thương mại để hệ thống ngân hàng an toàn và hiệu quả hơn. Thứ nhất, các ngân hàng thương mại Việt Nam cần gia tăng nguồn vốn chủ sở hữu để có khả năng chống chọi với các cú sốc bên ngoài linh hoạt hơn. Thứ hai, bởi vì quy mô và thanh khoản của ngân hàng có tác động quan trọng đến truyền dẫn của chính sách tiền tệ do đó các ngân hàng thương mại Việt Nam nên: cân nhắc tất cả các yếu tố vĩ mô, cầu tín dụng, quy mô và thanh khoản của chính mình để đưa ra kế hoạch tăng trưởng tín dụng phù hợp. 5.4.5. Rủi ro của ngân hàng thương mại Rủi ro thanh khoản là một trong những rủi ro lớn nhất của hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn bất ổn từ năm 2008 đến năm 2012, rủi ro thanh khoản làm giảm sức khỏe tài chính của các ngân hàng thương mại. Ngân hàng nhà nước nên chia các ngân hàng thương mại thành các nhỏm nhỏ theo các yếu tố: vốn, tài sản, thanh khoản và rủi ro tín dụng, sau đó sử dụng các công cụ thích hợp để thực thi chính sách tiền tệ. Với chính sách tín dụng, ngân hàng nhà nước nên loại bỏ quy định về giới hạn tín dụng cho tất cả các ngân hàng thương mại, thay vào đó ngân hàng nhà nước nên đề ra mức tăng trưởng tín dụng cho từng nhóm ngân hàng dựa vào vốn, quy mô, thanh khoản và rủi ro của các ngân hàng thương mại đó. 5.5. Giới hạn và gợi ý nghiên cứu tiếp theo Bên cạnh các đóng góp mới, nghiên cứu này còn một số giới hạn. Mặc dù các giới hạn đó không ảnh hưởng đến ý nghĩa của luận án nhưng cũng cần được xem xét nghiêm túc: thứ nhất, nghiên cứu này kiểm tra ba kênh quan trọng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ nhưng chưa kiểm tra kênh mong đợi, đồng thời đó nghiên cứu này cũng chưa kiểm tra các kênh truyền dẫn phụ khác trong kênh tín dụng như kênh bảng cân đối tài sản, kênh dòng tiền, kênh mức giá không mong đợi, kênh hiệu ứng thanh khoản hộ gia đình; thứ hai, khi nghiên cứu về kênh cho vay nghiên cứu này chưa đưa các biến vĩ mô và biến liên quan đến hệ thống ngân hàng vào mô hình để kiểm tra các yếu tố này với kênh cho vay; thứ ba, nghiên cứu này chưa sử dụng bộ dữ liệu trong giai đoạn 2003 – 2012, cần có thêm bộ dữ liệu dài hơn để kiểm tra các thay đổi mang tính hệ thống. Tài liệu tham khảo ALEEM, A. 2010. Transmission mechanism of monetary policy in India. Journal of Asian Economics, 21, 186-197. ALTUNBAS, Y., FAZYLOV, O. & MOLYNEUX, P. 2002. Evidence on the bank lending channel in Europe. Journal of Banking & Finance, 26, 2093- 2110. ALTUNBAS, Y., GAMBACORTA, L. & MARQUES-IBANEZ, D. 2009. Securitisation and the bank lending channel. European Economic Review, 53, 996-1009. ALTUNBAS, Y., GAMBACORTA, L. & MARQUES-IBANEZ, D. 2010. Bank risk and monetary policy. Journal of Financial Stability, 6, 121-129. ALTUNBAS, Y., GAMBACORTA, L. & MARQUES-IBANEZ, D. 2012. Do bank characteristics influence the effect of monetary policy on bank risk? Economics Letters, 117, 220-222. ANGELONI, I. & EHRMANN, M. 2003. Monetary transmission in the euro area: early evidence. Economic policy, 18, 469-501. APERGIS, N. & CHRISTOU, C. 2015. The behaviour of the bank lending channel when interest rates approach the zero lower bound: Evidence from quantile regressions. Economic Modelling, 49, 296-307. ARAÚJO, E. 2015. Monetary policy objectives and Money’s role in U.S. business cycles. Journal of Macroeconomics, 45, 85-107. ARELLANO, M. & BOND, S. 1991. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The review of economic studies, 58, 277-297. ASAKO, K., KUNINORI, M., INOUE, T. & MURASE, H. 1989. Tochi Hyouka to Tobin no q/Multiple q no Keisoku (Land Valuation and Tobin’s q: Estimation by Multiple q). Japan Development Bank, Keizai Keiei Kenkyu, 10-3. BARRAN, F., COUDERT, V. & MOJON, B. 1996. The transmission of monetary policy in the European countries, Citeseer. BERNANKE, B. S. Alternative explanations of the money-income correlation. Carnegie-rochester conference series on public policy, 1986. Elsevier, 49- 99. BERNANKE, B. S. & BLINDER, A. S. 1988. Credit, Money, and Aggregate Demand. The American Economic Review, 435-439. BERNANKE, B. S. & BLINDER, A. S. 1992. The federal funds rate and the channels of monetary transmission. The American Economic Review, 901- 921. BERNANKE, B. S. & GERTLER, M. 1995. Inside the black box: the credit channel of monetary policy transmission. National bureau of economic research. BERNANKE, B. S., LOWN, C. S. & FRIEDMAN, B. M. 1991. The credit crunch. Brookings papers on economic activity, 205-247. BLINDER, A. S., EHRMANN, M., FRATZSCHER, M., DE HAAN, J. & JANSEN, D.-J. 2008. Central bank communication and monetary policy: A survey of theory and evidence. National Bureau of Economic Research. BLUNDELL, R. & BOND, S. 1998. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics, 87, 115-143. BREDIN, D., FITZPATRICK, T. & PATRICK, O. R. 2001. Retail Interest Rate Pass-Through: The Irish Experience. Central Bank of Ireland. BURGSTALLER, J. 2003. Interest Rate Transmission to Commercial Credit Rates in Austria. Department of Economics, Johannes Kepler University Linz, Austria. BUTI, M., ROEGER, W. & IN'T VELD, J. Monetary and fiscal policy interactions under a Stability Pact. t Veld, Jan, Monetary and Fiscal Policy Interactions Under a Stability Pact (February 1, 2001). Fiscal Rules Conference, 2001a. 279. BUTI, M., ROEGER, W. & VELD, J. I. T. 2001b. Stabilizing Output and Inflation: Policy Conflicts and Co-operation under a Stability Pact. JCMS: Journal of Common Market Studies, 39, 801-828. CANTERO-SAIZ, M., SANFILIPPO-AZOFRA, S., TORRE-OLMO, B. & LÓPEZ-GUTIÉRREZ, C. 2014. Sovereign risk and the bank lending channel in Europe. Journal of International Money and Finance, 47, 1-20. CECCHETTI, S. G. 1995. Distinguishing theories of the monetary transmission mechanism. Federal Reserve Bank of St. Louis working paper. CECCHETTI, S. G. & KRAUSE, S. 2002. Central bank structure, policy efficiency, and macroeconomic performance: exploring empirical relationships. Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 84. CHRISTIANO, L. J., EICHENBAUM, M. & EVANS, C. L. 1999. Monetary policy shocks: What have we learned and to what end? Handbook of macroeconomics, 1, 65-148. CHRYSTAL, A. & MIZEN, P. 2002. Modelling credit in the transmission mechanism of the United Kingdom. Journal of Banking & Finance, 26, 2131-2154. CICCARELLI, M., MADDALONI, A. & PEYDRÓ, J.-L. 2014. Trusting the bankers: A new look at the credit channel of monetary policy. Review of Economic Dynamics. COGLEY, T. & SARGENT, T. J. 2005. Drifts and volatilities: monetary policies and outcomes in the post WWII US. Review of Economic dynamics, 8, 262- 302. DABLA-NORRIS, E. & FLOERKEMEIER, H. 2006. Transmission mechanisms of monetary policy in Armenia: evidence from VAR analysis. International Monetary Fund. DE BONDT, G. 2002. Retail bank interest rate pass-through: new evidence at the Euro area level. European Central Bank. DE BONDT, G. 2004. The balance sheet channel of monetary policy: First empirical evidence for the euro area corporate bond market. International Journal of Finance & Economics, 9, 219-228. DEMIR, İ. 2014. Monetary policy responses to the exchange rate: Empirical evidence from the ECB. Economic Modelling, 39, 63-70. DIEPPE, A. & MCADAM, P. 2006. Monetary policy under a liquidity trap: Simulation evidence for the euro area. Journal of the Japanese and International Economies, 20, 338-363. DRAKOS, A. A. & KOURETAS, G. P. 2015. The conduct of monetary policy in the Eurozone before and after the financial crisis. Economic Modelling, 48, 83-92. DRUCK, P., MAGUD, N. E. & MARISCAL, R. 2015. Collateral Damage: Dollar Strength and Emerging Markets’ Growth. IMF working paper. IMF. EHRMANN, M. 2004. Firm size and monetary policy transmission: evidence from German business survey data. CESifo working papers. EHRMANN, M. & WORMS, A. 2004. Bank networks and monetary policy transmission. Journal of the European Economic Association, 2, 1148- 1171. ENGLE, R. F. & GRANGER, C. W. 1987. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276. FERRI, G. & KANG, T. S. 1999. The credit channel at work: lessons from the financial crisis in Korea. Economic Notes, 28, 195-221. FRIEDMAN, B. M. 1956. The Quantity Theory of Money: A Restatement. Studies in the Quantity Theory of Money, Chicago University Press, Chicago. FRIEDMAN, B. M. 1999. The future of monetary policy: the central bank as an army with only a signal corps? International Finance, 2, 321-338. FRIEDMAN, M. & MEISELMAN, D. 1963. The Relative Stability of the Investment Multiplier and Monetary Velocity in the United States, 1897- 1958. Stabilization Policies, Englewood Cliffs. New Jersey: Prentice-Hall. GEORGE, E. I., SUN, D. & NI, S. 2008. Bayesian stochastic search for VAR model restrictions. Journal of Econometrics, 142, 553-580. GERAATS, P. M. 2002. Central Bank Transparency. The economic journal, 112, F532-F565. GIRARDIN, E. & MOUSSA, Z. 2011. Quantitative easing works: Lessons from the unique experience in Japan 2001–2006. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 21, 461-495. GOLINELLI, R. & ROVELLI, R. 2005. Monetary policy transmission, interest rate rules and inflation targeting in three transition countries. Journal of Banking & Finance, 29, 183-201. GOODHART, C. & HOFMANN, B. Asset prices, financial conditions, and the transmission of monetary policy. conference on Asset Prices, Exchange Rates, and Monetary Policy, Stanford University, 2001. 2-3. GRANGER, C. W. 1969. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 424-438. GRANGER, C. W. 1980. Testing for causality: a personal viewpoint. Journal of Economic Dynamics and control, 2, 329-352. HALL, A. R. 2003. Generalized method of moments. A Companion to Theoretical Econometrics, 230-255. HANNAN, T. H. & LIANG, J. N. 1993. Inferring market power from time-series data: The case of the banking firm. International Journal of Industrial Organization, 11, 205-218. HAYASHI, F. & INOUE, T. 1991. The relation between firm growth and Q with multiple capital goods: theory and evidence from panel data on Japanese firms. Econometrica, 59, 731-753. HOLTEMÖLLER, O. 2003. Money Stock, Monetary Base and Bank Behavior in Germany, Geldmenge, Geldbasis und Bankenverhalten in Deutschland. Journal of Economics and Statistics (Jahrbuecher fuer Nationaloekonomie und Statistik), 223, 257-278. HOSHI, T. & KASHYAP, A. K. 1990. Evidence on q and investment for Japanese firms. Journal of the Japanese and International Economies, 4, 371-400. HÜLSEWIG, O., MAYER, E. & WOLLMERSHÄUSER, T. 2009. Bank behavior, incomplete interest rate pass-through, and the cost channel of monetary policy transmission. Economic Modelling, 26, 1310-1327. HULSEWIG, O., WINKER, P. & WORMS, A. 2001. Bank Lending and the Transmission of Monetary Policy: A VECM Analysis for Germany. International University in Germany Working Paper. 529 ed. Germany: International University. IACOVIELLO, M. & MINETTI, R. 2008. The credit channel of monetary policy: Evidence from the housing market. Journal of Macroeconomics, 30, 69- 96. ISSING, O. 2004. The role of macroeconomic projections within the monetary policy strategy of the ECB. Economic Modelling, 21, 723-734. JEAN LOUIS, R. & BALLI, F. 2013. Low-inflation-targeting monetary policy and differential unemployment rate: Is monetary policy to be blamed for the financial crisis?—Evidence from major OECD countries. Economic Modelling, 30, 546-564. KAKES, J. & STURM, J.-E. 2002. Monetary policy and bank lending: Evidence from German banking groups. Journal of Banking & Finance, 26, 2077- 2092. KASHYAP, A. K. & STEIN, J. C. The impact of monetary policy on bank balance sheets. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1995. Elsevier, 151-195. KASHYAP, A. K. & STEIN, J. C. 2000. What do a million observations on banks say about the transmission of monetary policy? American Economic Review, 407-428. KASHYAP, A. K., STEIN, J. C. & WILCOX, D. W. 1993. Monetary policy and credit conditions: Evidence from the composition of external finance. American Economic Review, 83, 78-98. KIM, H. E. 1999. Was the credit channel a key monetary transmission mechanism following the recent financial crisis in the Republic of Korea?, World Bank Publications. KISHAN, R. P. & OPIELA, T. P. 2000. Bank size, bank capital, and the bank lending channel. Journal of Money, Credit and Banking, 121-141. KLEIMEIER, S. & SANDER, H. 2000. Regionalisation versus globalisation in European financial market integration: Evidence from co-integration analyses. Journal of banking & finance, 24, 1005-1043. LÂN, C. K. 2012. Nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam. Tạp chí Ngân hàng, 13. LEITH, C., MOLDOVAN, I. & ROSSI, R. 2015. Monetary and fiscal policy under deep habits. Journal of Economic Dynamics and Control, 52, 55-74. LEROY, A. 2014. Competition and the bank lending channel in Eurozone. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 31, 296-314. LIU, C. & MINFORD, P. 2014. How important is the credit channel? An empirical study of the US banking crisis. Journal of Banking & Finance, 41, 119-134. LUCAS, R. E. 1980. Two illustrations of the quantity theory of money. The American Economic Review, 1005-1014. LYONNET, V. & WERNER, R. 2012. Lessons from the Bank of England on ‘quantitative easing’and other ‘unconventional’monetary policies. International Review of Financial Analysis, 25, 94-105. MANKIW, N. G. & TAYLOR, M. P. 2011. Macroeconomics, South-Western, Cengage Learning. MELITZ, J. 2000. Some Cross-country Evidence about Fiscal Policy Behaviour and Consequences for EMU, Department of Economics, Fraser of Allander Institute. MISHRA, P. & MONTIEL, P. J. 2012. How Effective Is Monetary Transmission in Low-Income Countries? A Survey of the Empirical Evidence. International Monetary Fund. MOJON, B. 2001. Financial structure and the interest rate channel of ECB monetary policy. Economie et Prevision, 147, 89-115. MOJON, B. T., SMETS, F. & VERMEULEN, P. 2002. Investment and monetary policy in the euro area. Journal of Banking & Finance, 26, 2111-2129. MUKHERJEE, S. & BHATTACHARYA, R. 2011. Inflation targeting and monetary policy transmission mechanisms in emerging market economies. International Monetary Fund. NERI, S. & D'ITALIA, B. 2004. Monetary policy and stock prices: theory and evidence, Banca d'Italia. NGUYEN, V. H. T. & BOATENG, A. 2013. The impact of excess reserves beyond precautionary levels on Bank Lending Channels in China. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 26, 358-377. NGUYEN, V. H. T. & BOATENG, A. 2015a. An analysis of involuntary excess reserves, monetary policy and risk-taking behaviour of Chinese Banks. International Review of Financial Analysis, 37, 63-72. NGUYEN, V. H. T. & BOATENG, A. 2015b. Bank excess reserves in emerging economies: A critical review and research agenda. International Review of Financial Analysis, 39, 158-166. OGAWA, K. & SUZUKI, K. 1998. Land value and corporate investment: evidence from Japanese panel data. Journal of the Japanese and International Economies, 12, 232-249. ORLOWSKI, L. T. 2015. Monetary expansion and bank credit: A lack of spark. Journal of Policy Modeling, 37, 510-520. PERERA, A., RALSTON, D. & WICKRAMANAYAKE, J. 2014. Impact of off- balance sheet banking on the bank lending channel of monetary transmission: Evidence from South Asia. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 29, 195-216. PESARAN, M. H. & SHIN, Y. 1998. An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis. Econometric Society Monographs, 31, 371-413. PESARAN, M. H., SHIN, Y. & SMITH, R. J. 2001. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of applied econometrics, 16, 289-326. PETTURSON, T. 2001. The transmission mechanism of monetary policy: Analyzing the financial market pass-through. Working paper. RAMEY, V. How important is the credit channel in the transmission of monetary policy? Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1993. Elsevier, 1-45. ROLNICK, A. J. & WEBER, W. E. 1994. Inflation, money, and output under alternative monetary standards. Federal Reserve Bank of Minneapolis. SÁNCHEZ, M. 2012. Inflation uncertainty and unemployment uncertainty: Why transparency about monetary policy targets matters. Economics Letters, 117, 119-122. SANDER, H. & KLEIMEIER, S. 2002. Asymmetric adjustment of commercial bank interest rates in the Euro area: An emperical investigation into interest rate pass-through. Kredit und Kapital, 2, 161-192. SANDER, H. & KLEIMEIER, S. 2004. Convergence in euro-zone retail banking? What interest rate pass-through tells us about monetary policy transmission, competition and integration. Journal of International Money and Finance, 23, 461-492. SIMS, C. A. 1972. Money, income, and causality. The American Economic Review, 540-552. SIMS, C. A. 1980. Macroeconomics and reality. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1-48. SPYROMITROS, E. & TUYSUZ, S. 2012. Do monetary policy transparency, independence and credibility enhance macro-financial stability? International Journal of Economics and Finance, 4, p44. SVENSSON, L. E. 2000. Open-economy inflation targeting. Journal of international economics, 50, 155-183. TAYLOR, J. B. 1995. The monetary transmission mechanism: an empirical framework. The Journal of Economic Perspectives, 11-26. THÀNH, S. Đ. & HẰNG, V. T. M. 2008. Nhập môn tài chính tiền tệ (1 ed.). , Hồ Chí Minh: NXB Đại học quốc gia Tp.HCM. TOBIN, J. 1970. Money and income: post hoc ergo propter hoc? The Quarterly Journal of Economics, 301-317. TOOLSEMA, L. A., STURM, J.-E. & DE HAAN, J. 2001. Convergence of Monetary Transmission in EMU New Evidence. CESifo Group Munich. VAN DER CRUIJSEN, C. & DEMERTZIS, M. 2007. The impact of central bank transparency on inflation expectations. European Journal of Political Economy, 23, 51-66. VON KALCKREUTH, U. 2001. Monetary transmission in Germany: New perspectives on financial constraints and investment spending. Discussion paper Series 1/Volkswirtschaftliches Forschungszentrum der Deutschen Bundesbank. WORMS, A. 2001. The reaction of bank lending to monetary policy measures in Germany.