Mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá tài sản

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH



BÙI VIỆT CHƯƠNG



MỐI QUAN HỆ GIỮA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ
GIÁ TÀI SẢN



LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ






TP. HCM, tháng 10/2013




BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH



BÙI VIỆT CHƯƠNG


MỐI QUAN HỆ GIỮA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ
GIÁ TÀI SẢN

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã số : 60340201


LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học : TS. Nguyễn Khắc Quốc Bảo



TP. HCM, tháng 10/2013




LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan, đây là công trình nghiên cứu độc lập của riêng tôi. Các số liệu và nội dung luận văn là
trung thực. Kết quả nghiên cứu trong luận văn này chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào
khác.

Tác giả




Bùi Việt Chương
















MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
TÓM TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1
CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
ĐÂY 4
2.1. Cơ chế truyền dẫn của Chính sách tiền tệ 4
2.2. Tranh luận về chính sách tiền tệ với mục tiêu ổn định giá tài sản 6
2.3. Chính sách tiền tệ trong thời kỳ bong bóng giá tài sản 8
2.4. Những nghiên cứu về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và biến động giá trên thị
trường chứng khoán 9
3.1. Lựa chọn mô hình nghiên cứu 11
3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) 12
3.3. Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test) 13
3.4. Thiết lập mô hình nghiên cứu với sáu biến 13
3.5. Thiết lập mô hình nghiên cứu với ba biến 14
CHƯƠNG 4: DỮ LIỆU 16
4.1. Nguồn dữ liệu và lý giải việc lựa chọn số liệu 16
4.2. Thống kê mô tả dữ liệu 16
4.3. Kiểm định tính dừng 18
4.4. Kiểm định đồng liên kết 20




CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ 23
5.1. Kết quả kiểm định từ mô hình VECM với ba biến LOGCPI, RATE, LOGVNI 23
5.2. Kết quả kiểm định từ mô hình VECM với sáu biến LOGCPI, RATE, LOGVNI
LOGGDP, LOGM2, REER 36
CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN 42
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 4-1: Dữ liệu thống kê mô tả từ thời gian tháng 1. 2001 đến 05.2012. 16
Bảng 4-2: Dữ liệu thống kê mô tả từ thời gian tháng 7. 2007 đến 05.2012 17
Bảng 4-3: Hệ số tương quan 18
Bảng 4-4: Kiểm định tính dừng 19
Bảng 4-5: Kiểm định đồng liên kết (mô hình 3 biến) 20
Bảng 4-6: Kiểm định đồng liên kết (mô hình 6 biến) 21
Bảng 5-1: Kết quả kiểm định nhân quả Granger (mô hình 3 biến) 23
Bảng 5-2: Xác định độ trễ tối ưu (mô hình 3 biến) 24
Bảng 5-3: Kết quả từ mô hình VECM với ba biến 25

Bảng 5-4: Kết quả kiểm định nhân quả Granger (mô hình 6 biến) 36
Bảng 5-5: Xác định độ trễ tối ưu (mô hình 6 biến) 39
Bảng 5-6: Kết quả từ mô hình VECM với sáu biến 40














DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 2-1: Các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ 5
Hình 5-1: Phản ứng của LOGCPI đến LOGCPI 30
Hình 5-2: Phản ứng của RATE đến LOGCPI 31
Hình 5-3: Phản ứng của LOGVNI đến LOGCPI 32
Hình 5-4: Phản ứng của LOGCPI đến RATE 33
Hình 5-5: Phản ứng của LOGCPI đến LOGVNI 34
Hình 5-6: Phản ứng của RATE đến LOGVNI 35
Hình 5-7: Phản ứng của LOGVNI đến LOGVNI 35

TÓM TẮT

Kể từ sau giai đoạn khủng hoảng bắt đầu vào mùa hè năm 2007, nhiều nhà nghiên cứu
đã đánh giá cao vai trò của chính sách tiền tệ, các cuộc tranh luận về tầm quan trọng của
chính sách tiền tệ trong vai trò ổn định giá tài sản được đề cập trong nhiều tài liệu nghiên
cứu gần đây. Với mục tiêu xem xét mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá tài sản tại
Việt Nam, chúng tôi đã thực hiện nghiên cứu này trong giai đoạn từ tháng 01/2001 đến
tháng 05/2012.
Chúng tôi đã sử dụng phương pháp VECM để thực hiện bài nghiên cứu này, vì dữ liệu
hàng tháng có nhược điểm là biến GDP (chỉ được công bố hàng quý), tỷ giá hiệu dụng
thực chưa được tính toán chính thức từ các tổ chức có uy tín nên chúng tôi tiếp cận theo
hai bước, với mô hình ban đầu dựa trên các tài liệu nghiên cứu trước chúng tôi xem xét
mối quan hệ giữa giá tài sản và chính sách tiền tệ thông qua sáu biến gồm chỉ số giá hàng
hóa, chỉ số giá chứng khoán, lãi suất tái chiết khấu, GDP thực, tỷ giá hối đoái hiệu dụng
thực và cung tiền M2. Sau đó, chúng tôi thiết lập mô hình ba biến gồm chỉ số giá hàng

hóa, chỉ số giá chứng khoán, lãi suất tái chiết khấu với nguồn dữ liệu đáng tin cậy nhằm
mục đích xem xét sự thay đổi so với mô hình gốc. Kết quả chúng tôi tìm được Ngân hàng
trung ương nên để giá cả tự vận hành theo cơ chế thị trường. Và phải mất thời gian khá
dài Chính sách tiền tệ mới tác động vào nền kinh tế nhằm mục đích ổn định giá cả.
1



CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

Cuộc khủng hoảng kinh tế vào mùa hè năm 2007 bắt đầu từ Mỹ và mau chóng lan
rộng ra toàn cầu, gây ra sự đổ vỡ hàng loạt các ngân hàng, tình trạng đói tín dụng, tình
trạng sụt giá chứng khoán và mất giá tiền tệ quy mô lớn tại nhiều quốc gia. Nguyên nhân
chính của cuộc khủng hoảng được cho là do tình trạng quản lý lỏng lẻo hệ thống chính
sách tiền tệ của Mỹ. Papademos (2009) đã phát biểu rằng đây là cuộc khủng hoảng với
sức tàn phá lớn nhất kể từ cuộc đại suy thoái năm 1930.
Cuộc khủng hoảng đã gợi lại nhiều tranh luận sôi nổi với nhiều luồng quan điểm trái
chiều về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và ổn định giá tài sản. Luồng quan điểm thứ
nhất cho rằng chính sách tiền tệ ổn định sẽ bảo đảm cho hệ thống tài chính ổn định, hàm ý
các nhà làm chính sách không nên can thiệp vào hệ thống tài chính hay giá cả tài sản mà
hãy để chúng vận động theo quy luật thị trường, Ngân hàng trung ương chỉ nên can thiệp
vào nền kinh tế khi khủng hoàng tài chính xảy ra (điều mà rất hiếm khi xảy ra) với vai trò
là người cho vay cuối cùng (Claudio và Lowe, 2002).
Luồng quan điểm thứ hai cho rằng chính sách tiền tệ với mục tiêu ổn định giá tài sản
có thể kích hoạt tính bất ổn hệ thống tài chính. Các nhà làm chính sách cần nhận thức
được những thay đổi giá cả trong hoạt động giao dịch hàng ngày để có thể đưa ra các
chính sách phù hợp. Nghiên cứu của Bean (2003) đã chỉ ra rằng giá tài sản ổn định trong
giai đoạn kinh tế phát triển bền vững sẽ làm tăng niềm tin lạc quan về viễn cảnh tương lai
tươi sáng của nền kinh tế và khuynh hướng tài sản sẽ được định giá cao, tạo nên bong
bóng giá tài sản là nguyên nhân gây ra sự thiếu ổn định.

Luồng quan điểm thứ ba, dẫn đầu bởi Tymoigne (2006) cho rằng không tìm thấy một
chính sách tiền tệ phù hợp cho các Ngân hàng trung ương. Trong trường hợp này, tác giả
đề nghị Ngân hàng trung ương nên chú trọng vào việc duy trì tính ổn định giá tài sản, các
vấn đề khác của nền kinh tế thì nên được kiểm soát và tổ chức thực hiện bởi các tổ chức
công chuyên biệt khác.
2



Tại Việt Nam không có nhiều nghiên cứu định lượng về mối quan hệ giữa chính sách
tiền tệ và giá tài sản, một số ít các nghiên cứu định lượng chủ yếu sử dụng phương pháp
OLS (ordinary least squares), Bùi Duy Phú (2007) đã nghiên cứu dữ liệu trong giai đoạn
đổi mới của nền kinh tế Việt Nam và tìm thấy khi cung tiền (M2) tăng 10% thì CPI tăng
3,33%.
Trong cuộc khủng hoảng kinh tế vừa qua, Việt Nam cũng sử dụng công cụ lãi suất như
một công cụ chính trong điều hành nền kinh tế, cụ thể năm 2008, với tám lần điều chỉnh
lãi suất cơ bản, về mặt thực tế Ngân hàng trung ương đã kiềm chế được lạm phát. Tuy
nhiên, thành quả có được là do công cụ chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương là
hiệu quả, hay là do những nỗ lực khác từ Chính phủ trong việc hạ nhiệt chỉ số giá. Mục
tiêu nghiên cứu của chúng tôi xem xét mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ với giá tài sản,
thông qua mối quan hệ giữa lãi suất và chỉ số giá CPI để giải quyết câu hỏi nghiên cứu
liệu Việt Nam có nên xem công cụ lãi suất trong chính sách tiền tệ là công cụ có tính
quyết định trong việc ổn định giá cả.
Giai đoạn khởi đầu của chuỗi dữ liệu mà chúng tôi quan sát, cũng là giai đoạn đầu thị
trường chứng khoán Việt Nam đi vào hoạt động. Những diễn biến hàng ngày của thị
trường chứng khoán thường được ví như biểu kế đo lường sức khỏe của nền kinh tế. Vậy
những thay đổi của chính sách tiền tệ có tác động như thế nào đến thị trường chứng khoán
và liệu rằng thông tin từ thị trường chứng khoán có hữu ích cho các nhà thực thi chính
sách ban hành hay điều chỉnh chính sách tiền tệ cho phù hợp với diễn biến từ thị trường
chứng khoán. Đây là mục tiêu thứ hai của chúng tôi trong bài nghiên cứu này.

Các dữ liệu về chỉ số giá (CPI), lãi suất (RATE), chỉ số giá chứng khoán (VNI) và
cung tiền (M2) được chúng tôi thu thập từ kho dữ liệu IFS (International Financial
Statistics) của IMF (International Monetary Fund), GDP (Gross Domestic Product) và tỷ
giá hối đoái hiệu dụng thực (REER) hàng tháng là số liệu tự tính toán. Dữ liệu nghiên cứu
được chúng tôi thu thập từ tháng 01/2001 đến tháng 05/2012 trong phạm vi nền kinh tế
Việt Nam.
3



Vì mối quan hệ chúng tôi xem xét là mối quan hệ tương quan đồng thời (nghĩa là biến
nghiên cứu vừa là biến độc lập, vừa là biến phụ thuộc trong một hệ phương trình đồng
thời) và chúng tôi cũng tìm thấy tồn tại ít nhất hai chuỗi dữ liệu đồng liên kết, nên chúng
tôi sử dụng phương pháp VECM (Vector Autogressive Error Correction Model) thay cho
VAR (Vector Auto Regression) như các nghiên cứu khác.
Cấu trúc của bài nghiên cứu được chúng tôi trình bày như sau:
Chương 1: Giới thiệu khái quát về bài nghiên cứu cùng với các mục tiêu mà chúng tôi
sẽ đi tìm câu trả lời trong phần còn lại của bài nghiên cứu này.
Chương 2: Khung lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ
giữa chính sách tiền tệ với giá tài sản.
Chương 3: Mô tả về phương pháp mà chúng tôi sử dụng để tìm câu trả lời cho các
mục tiêu đề ra.
Chương 4: Mô tả chi tiết về dữ liệu và đặc tính của dữ liệu.
Chương 5: Kết quả.
Chương 6: Kết luận, nơi chúng tôi đúc kết lại và đưa ra những giải pháp.

4



CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN
CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1. Cơ chế truyền dẫn của Chính sách tiền tệ
Có nhiều công cụ của chính sách tiền tệ như lãi suất, dự trữ bắt buộc hay thông qua
thị trường mở. Nhưng bằng công cụ nào thì mục đích của chính sách tiền tệ vẫn là tác
động vào cung tiền và từ đó ổn định giá cả. Nyamongo và Misati (2010) đã dựa trên nhiều
tài liệu nghiên cứu khác nhau của nhiều tác giả và chỉ ra rằng chính sách tiền tệ đi vào nền
kinh tế thông qua 04 kênh chính là: Kênh lãi suất (interest rate channel), Kênh tỷ giá
(exchange rate channel), Kênh tín dụng (credit channel) và Kênh kỳ vọng (expectations
channel) được phác họa như hình 2-1.
Kênh tín dụng – thông qua hoạt động cho vay cá nhân và doanh nghiệp. Khi Ngân
hàng trung ương muốn ổn định giá cả bằng cách giảm lượng tiền đang lưu thông, Ngân
hàng trung ương có thể yêu cầu các ngân hàng thương mại tăng dự trữ và vì vậy giảm đi
lượng tiền có thể cho vay. Khi cung tiền giảm các cá nhân và doanh nghiệp sẽ khó tiếp
cận được nguồn vốn từ các ngân hàng thương mại trong hoạt động đầu tư tài sản. Mặc
khác việc khó tiếp cận nguồn vốn từ ngân hàng sẽ đưa các doanh nghiệp và cá nhân tập
trung vào các dự án có rủi ro cao (hiệu quả cao nhưng xác suất thành công thấp), gây ra
những sự lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức. Và để tránh sự lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo
đức, các ngân hàng thương mại sẽ chủ động sàng lọc cẩn thận hơn các khách hàng của

mình và điều này sẽ càng hạn chế lượng tiền từ các ngân hàng thương mại cung ra bên
ngoài. Như vậy, hoạt động đầu tư giảm, làm giảm đầu ra và giảm tổng cầu của nền kinh tế
từ đó giảm áp lực lạm phát góp phần ổn định giá tài sản. Lập luận này dựa trên giả định
quan trọng là nguồn vốn tài trợ từ các ngân hàng thương mại là nguồn chính trên bảng cân
đối kế toán của doanh nghiệp và cá nhân hình thành nên tài sản.

5



Hình 2-1: Các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ


















Nguồn: Nyamongo và Misati (2010)

Kênh lãi suất – đây là kênh truyền thống và lãi suất cũng là công cụ quan trọng bậc
nhất trong các công cụ của chính sách tiền tệ. Thông qua việc điều chỉnh lãi suất cơ bản,
lãi suất tái chiết khấu, Ngân hàng trung ương sẽ tác động vào lãi suất danh nghĩa ngắn hạn
và từ đó tác động đến lãi suất dài hạn được cung cấp bởi các ngân hàng thương mại đến
khách hàng của họ. Lãi suất trung dài hạn cao sẽ hạn chế các doanh nghiệp đầu tư vào tài
sản cố định, đồng thời chi phí vay cao cũng sẽ hạn chế các cá nhân mua sắm hàng hóa có
Chính sách
tiền tệ
Lãi suất ngắn hạn
Lãi suất dài hạn
Kỳ vọng
Dự trữ ngân hàng
Giá tài sản, vốn
và Bất động sản
Tín dụng khu
vực tư nhân
Sự lựa chọn bất lợi,
rủi ro đạo đức
Cầu nội địa
Tổng cầu
Cầu từ bên ngoài
Chệch lệch lãi suất
nội địa và bên ngoài
Tài khoản vốn
Tỷ giá hối đoái
Xuất khẩu ròng
Áp lực lạm
phát
Giá nhập

khẩu
Lạm phát
6



tính lâu bền, điều này sẽ làm giảm tổng cầu trong nền kinh tế và qua đó sẽ làm giảm áp
lực lạm phát và giữ cho giá cả ổn định.
Kênh tỷ giá hối đoái – khi Ngân hàng trung ương theo đuổi chính sách tiền tệ thắt
chặt, lãi suất trong nước sẽ tăng tương đối so với lãi suất bên ngoài. Theo lý thuyết về
ngang giá lãi suất, đồng nội tệ sẽ tăng giá và từ đó làm giảm xuất khẩu ròng và giảm tổng
cầu trong nền kinh tế. Thêm nữa việc lãi suất đồng nội tệ cao hơn ngoại tệ sẽ càng thu hút
dòng vốn vào và càng làm đồng nội tệ tăng giá.
Kênh kỳ vọng và niềm tin – khi những thay đổi về lãi suất cơ bản, lãi suất tái chiết
khấu được Ngân hàng trung ương công bố sẽ làm thay đổi kỳ vọng của dân chúng về
tương lai của nền kinh tế, và khi niềm tin này càng củng cố thì kỳ vọng càng có thể trở
thành hiện thực. Sự thay đổi trong chính sách tiền tệ sẽ làm thay đổi nhận thức của người
tham gia vào thị trường tài chính và gián tiếp ảnh hưởng đến các hoạt động khác trong
nền kinh tế. Tuy nhiên, thực khó để có thể đo lường được các cách thức mà hiệu ứng kỳ
vọng này hoạt động và tác động đến tổng cầu và giá tài sản.

2.2. Tranh luận về chính sách tiền tệ với mục tiêu ổn định giá tài sản
Có nhiều lý thuyết giải thích về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá tài sản.
Nhưng hầu như không có những tranh luận nào đưa ra được lý thuyết chung về mối quan
hệ nhân quả giữa chúng, liệu chính sách tiền tệ sẽ là nền tảng để điều chỉnh giá tài sản,
hay ngược lại giá tài sản là cơ sở để đưa ra các chính sách tiền tệ hay cả hai có mối tương
quan đồng thời tác động qua nhau.
Ổn định trong chính sách tiền tệ sẽ đảm bảo cho sự ổn định tài chính (Claudio và
Lowe, 2002; Bordo và Wheelock, 1998). Lập luận này cho rằng nếu lạm phát thấp hơn so
với mức kỳ vọng sẽ làm tăng giá trị thực của các khoản nợ và làm tăng khả năng vỡ nợ,

ngược lại một sự gia tăng trong lạm phát sẽ khuyến khích việc sử dụng đòn bẩy để thâu
tóm tài sản dẫn đến sự phân bổ tài sản bất hợp lý và cả hai điều này sẽ làm tổn thương nền
kinh tế. Điều này hàm ý có sự tương quan hai chiều giữa chính sách tiền tệ và ổn định giá
7



tài sản, khi giá tài sản được duy trì ổn định thì lãi suất sẽ trở nên dễ dự đoán hơn và phần
bù lạm phát trong lãi suất trung hạn sẽ được tối thiểu hóa, hay nói cách khác lãi suất trung
hạn và ngắn hạn sẽ rất gần nhau và điều này sẽ góp phần ổn định giá tài sản.
Ngược lại, Garcia và Pedro (2003), Bean (2003) đã chỉ ra rằng chính sách tiền tệ với
mục tiêu ổn định giá cả có thể kích hoạt sự bất ổn tài chính. Lập luận cho rằng chính sách
tiền tệ giúp cho giá cả ổn định trong một thời gian dài sẽ tạo động lực cho tăng trưởng
kinh tế, các ngân hàng thương mại sẽ dư thừa tiền và điều này sẽ thúc đẩy hoạt động cho
vay, các tài sản thế chấp giờ đây sẽ được định giá cao hơn, ở khía cạnh khác ổn định giá
cả sẽ khiến cho các doanh nghiệp tăng cường đầu tư và làm sản lượng vượt quá nhu cầu
của nền kinh tế gây ra lạm phát. Để kiểm soát lạm phát lãi suất cần điều chỉnh nhanh
chóng và kịp thời, nhưng các ngân hàng thương mại không thể ngay lập tức điều chỉnh lãi
suất cân đối với rủi ro thị trường vì các hợp đồng tín dụng đã ký.
Quan điểm thứ ba được đưa ra bởi Tymoigne (2006) cho rằng không nên tìm kiếm vai
trò của ổn định giá tài sản đến các chính sách của Ngân hàng trung ương và ngược lại.
Theo quan điểm này, Ngân hàng trung ương chỉ cần tập trung các nguồn lực vào duy trì
tính ổn định tài chính, còn các vấn đề khác của nền kinh tế, hãy để các tổ chức công khác
lo liệu. Lý do này được rút ra từ một định đề của Keynes (1936) và Fazzari với các cộng
sự (1988), đã chỉ ra rằng Ngân hàng trung ương chỉ ảnh hưởng rất yếu vào lạm phát bởi vì
họ không được toàn quyền kiểm soát dự trữ và cung tiền tệ, và quan trọng nhất lạm phát
không phải là một hiện tượng kinh tế bị ảnh hưởng duy nhất bởi các chính sách tiền tệ.
Hơn nữa, tác động của Ngân hàng trung ương vào đầu ra rất gián tiếp bởi vì phải thông
qua hoạt động đầu tư, và hiệu quả của hoạt động tư mới quyết định đến sản lượng của nền
kinh tế chứ không phải là lãi suất trung dài hạn.

Ngoài các tranh luận còn nhiều tranh cãi như trên, các nghiên cứu về chính sách tiền tệ
và ổn định giá tài sản, các tác giả còn chỉ ra các vấn đề như: Claudio và Lowe (2002) đã
tìm thấy bằng chứng rằng áp lực lạm phát có thể dễ tìm thấy bằng chứng trong thị trường
tài sản tài chính hơn là thị trường hàng hóa và những chính sách tháo gỡ nhằm tạo sự cân
8



bằng giá tài sản từ các thời kỳ trước sẽ tạo ra sự bất ổn ở thời điểm hiện tại, điều này hàm
ý ngay chính bản thân giá tài sản từ các thời kỳ trước cũng ảnh hưởng đến chính chúng ở
thời điểm hiện tại và gây ra sự bất ổn tài chính.

2.3. Chính sách tiền tệ trong thời kỳ bong bóng giá tài sản
Bordo và Olivier (2002) nhận định vẫn còn nhiều bất đồng trong việc sử dụng chính
sách tiền tệ để giải quyết tình trạng bong bóng giá tài sản. Liệu Ngân hàng trung ương nên
có các hành động để làm xì hơi bóng bóng giá tài sản hay là để mặc bong bóng giá tài sản
cho cơ chế tự điều chỉnh về trạng thái cân bằng của thị trường. Nhiều tác giả trong đó có
Prasad (2010) ủng hộ cho ý tưởng Ngân hàng trung ương nên theo sát diễn biến giá tài
sản và cần có những hành động can thiệp khi bong bóng giá tài sản hình thành. Trong
trường hợp này chính sách tiền tệ thắt chặt được xem là có hiệu quả trong việc làm xì hơi
quả bóng giá tài sản. Theo Kontonikas và Montagnoli (2006) trong một thị trường không
hoàn hảo, Ngân hàng trung ương nên thiết lập một mức giá mục tiêu, từ đó các chính sách
tiền tệ sẽ phục vụ cho mục tiêu duy nhất này. Dù vậy, nhiều học giả khác lại cho rằng một
chiến thuật “thuận theo chiều gió” sẽ là hữu ích trong việc giảm tính biến động mạnh của
giá tài sản (Issing, 2009; De Grauwe, 2008). Papademos (2009) thì cho rằng Ngân hàng
trung ương nên chú trọng vào vai trò của chính sách tiền tệ từ trước để có thể giảm thiểu
tổn thất từ các cú sốc như khủng hoảng tài chính.
Gregorio (2010) đại diện cho nhóm các học giả phản đối quan điểm chính sách tiền tệ
thắt chặt là một công cụ hiệu quả để làm xì hơi quả bóng giá tài sản. Luận điểm cho rằng
thực tế các thiết lập chính sách về lãi suất ngắn hạn và thị trường mở của Ngân hàng trung

ương chỉ ảnh hưởng một tỷ lệ rất nhỏ đến thị trường vốn, những hành động này chỉ là
truyền đi tín hiệu kỳ vọng của Ngân hàng trung ương, và rất khó để tìm ra cơ chế hoạt
động giữa kỳ vọng của nhà đầu tư và chính sách tiền tệ thắt chặt. Nếu nhà đầu tư tin rằng
có bong bóng tài sản hình thành trong tương lai. Tùy vào khẩu vị rủi ro, một số nhà đầu tư
sẽ cho đây là cơ hội để gia tăng thu nhập, và vì vậy quá đơn giản khi nghĩ rằng việc gia
9



tăng lợi ích biên trong lãi suất có thể thay đổi quan điểm đầu tư của các nhà đầu tư có
khẩu vị rủi ro cao này. Một vấn đề nữa là, Ngân hàng trung ương và các ngân hàng
thương mại không phải là nguồn cung tiền duy nhất trong nền kinh tế. Theo luận điểm
này, để giải quyết vấn đề bong bóng giá tài sản cần giám sát chặt vào hệ thống tài chính
hơn là chỉ dựa vào các công cụ của chính sách tiền tệ (Posen, 2006).

2.4. Những nghiên cứu về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và biến động giá trên
thị trường chứng khoán
Mansor và Hassanudddeen (2003), Kam và Mohammed (2006), Erra Floerkemeier
(2006), Samkharadze (2008) đã chỉ ra rằng chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đến tính
ổn định của giá chứng khoán thông qua ba kênh.
Hiệu ứng Tobin q: Trong mô hình Tobin q, nếu q cao hàm ý giá trị thị trường của công
ty cao hơn so với các chi phí hoạt động và đầu tư tài sản mới, trong trường hợp này công
ty sẽ phát hành cổ phiếu để trang trải cho các chi phí đầu tư. Nếu Ngân hàng trung ương
thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng, việc nắm giữ trái phiếu sẽ không có lợi bằng việc
nắm giữ cổ phiếu (do lãi suất thấp), điều này sẽ gia tăng nhu cầu về cổ phiếu, và làm tăng
giá cổ phiếu trên thị trường.
Mishkin (2001) cho rằng khi giá cổ phiếu tăng các doanh nghiệp sẽ tận dụng cơ hội
này để đầu tư thêm các tài sản dài hạn, làm tăng sản lượng đầu ra, có thể mô tả qua cơ chế
như sau:
M


 P
s


 q


 I


 Y


(1)
Hay M

 P
s


 c


 I


 Y


(2)
Theo đó, M đại diện cho chính sách tiền tệ, P
s
là giá chứng khoán, q trong mô hình
Tobin q, c là chi phí của vốn, I là đầu tư, Y là sản lượng đầu ra,

đại diện cho việc gia
tăng hoặc mở rộng đối với trường hợp đứng cạnh M và

đại diện cho giảm.
Hiệu ứng bảng cân đối kế toán: Chính sách tiền tệ mở rộng sẽ làm lãi suất giảm, kích
thích hoạt động đầu tư và làm gia tăng tiêu dùng, việc giảm lãi suất cũng làm giảm rủi ro
10



đạo đức trong vấn đề bất cân xứng thông tin, điều này làm cho bảng cân đối kế toán của
công ty trở nên trong sạch và lành mạnh từ đó thúc đẩy tăng giá chứng khoán trên thị
trường.
Mishkin (2001) thì mô tả cơ chế chính sách tiền tệ thông qua thị trường chứng khoán
tác động vào sản lượng đầu ra như sau:
M

 P
s


 NW


 L


 I


 Y


(3)
Ngân hàng trung ương thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng (M

) làm giá cổ phiếu
tăng (P
s

) và gia tăng giá trị của công ty (NW

). Khi giá trị của công ty gia tăng đồng
nghĩa vốn chủ sở hữu gia tăng và chủ doanh nghiệp lúc này sẽ thận trọng hơn trong việc
đầu tư vào các dự án có mức độ rủi ro cao, làm giảm rủi ro đạo đức và sự lựa chọn bất lợi,
và như đã đề cập các ngân hàng thương mại sẽ không quá thận trọng trong việc cung cấp
vốn cho công ty trong hoạt động đầu tư, mua sắm tài sản (I

) và cuối cùng sẽ làm sản
lượng đầu ra gia tăng (Y

).
Ba nhân tố ảnh hưởng đến giá chứng khoán: Lkhagvajav và các cộng sự (2008) trong
nghiên cứu mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và thị trường chứng khoán đã phát hiện ba

nhân tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán. Đầu tiên, những tin tức về việc chia cổ
tức trong thời gian tới sẽ làm gia tăng giá chứng khoán. Thứ hai, những tin tức về việc
tăng lãi suất trong thời gian tới sẽ làm giảm giá cổ phiếu. Và cuối cùng, thông tin về
những nhà đầu tư lớn đang chịu một phần bù rủi ro cao trong việc nắm giữ chứng khoán
sẽ làm giảm giá cổ phiếu. Như vậy, lãi suất cao sẽ làm giảm giá trị cổ tức khi chiết khấu
dòng tiền về thời điểm hiện tại, lãi suất cao làm việc nắm giữ cổ phiếu không có lợi so với
việc nắm giữ trái phiếu. Do vậy, Ngân hàng trung ương nên theo dõi động thái của các
nhà đầu tư phản ứng như thế nào để có những chính sách phù hợp.




11



CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Lựa chọn mô hình nghiên cứu
Trong khi các nhà kinh tế học vẫn còn nhiều tranh cãi về mối quan hệ giữa chính sách
tiền tệ và giá tài sản. Về mặt quan điểm chúng tôi cho rằng, tùy mỗi giai đoạn thời gian
khác nhau và tùy thuộc vào đặc điểm của từng quốc gia mà mối quan hệ này có thể được
giải thích hợp lý theo từng luồng quan điểm. Misati và Nyamongo (2012), đã sử dụng
phương pháp VAR (vector auto regression) để xem xét mối quan hệ giữa chính sách tiền
tệ và giá tài sản. Mô hình đã sử dụng sáu biến bao gồm logarit của GPD thực, logarit của
chỉ số giá (CPI), logarit của cung tiền (M3), lãi suất ngắn hạn (R) và tỷ giá hối đoái hiệu
lực danh nghĩa (NEER) với dữ liệu nghiên cứu từ Quý 1 năm 1996 đến Quý 2 năm 2009.
Chúng tôi đánh giá phương pháp mà hai tác giả sử dụng có ưu điểm trong việc thu thập số
liệu, tuy nhiên nhược điểm là chỉ có 56 quan sát và việc xác định độ trễ theo sáu biến sẽ
làm hạn chế đi khả năng giải thích của mô hình.

Sử dụng cùng ý tưởng xem xét mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá tài sản từ
Misati và Nyamongo (2012), nhưng chúng tôi sử dụng phương pháp VECM (Vector
Autogressive Error Correction Model – Phương pháp này đòi hỏi phải có tối thiểu một
cặp chuỗi dữ liệu đồng liên kết) để ước lượng các hàm phản ứng (impulse response
functions) theo hai bước. Bước một, chúng tôi kiểm định mối quan hệ giữa sáu biến gồm
logarit của chỉ số giá (CPI), logarit của chỉ số giá chứng khoán (VNI), lãi suất tái chiết
khấu được ban hành bởi Ngân hàng trung ương, logarit của cung tiền (M2), logarit của
GDP được chuyển từ dữ liệu hàng quý sang hàng tháng bằng phương pháp Cubic Spline
Interpolation, và tỷ giá hối đoái thực (REER) được chúng thu thập từ nguồn tự tính toán,
nhược điểm của bước này là số liệu có độ tin cậy không cao, nhưng số biến đưa vào mô
hình phù hợp với các nghiên cứu trước đây. Do vậy, chúng tôi thực hiện bước thứ hai,
kiểm định mối quan hệ của ba biến chính gồm logarit của chỉ số giá (CPI), logarit của chỉ
số giá chứng khoán (VNI), lãi suất tái chiết khấu, mục tiêu của bước này là chúng tôi sử
12



dụng nguồn dữ liệu có độ tin cậy cao từ IMF để ước lượng với các biến cần quan tâm, tuy
nhiên nhược điểm của việc kiểm định này số biến được đưa vào mô hình quá ít so với các
nghiên cứu khác. Nếu không có sự khác biệt về mối quan hệ giữa các biến cần quan tâm
trong hai mô hình, chúng tôi sẽ sử dụng mô hình ba biến trong việc phân tích và đề xuất
các gợi ý chính sách do dữ liệu có tính tin cậy cao hơn so với mô hình sáu biến.
Ngoài ra, ưu điểm của VECM (cũng tương tự như VAR) so với phương pháp bình
phương bé nhất (OLS) là nó xem xét mọi mối tương quan đồng thời giữa các biến theo
thời gian, theo đó phân tích được tác động trong ngắn hạn, cũng như quá trình điều chỉnh
đến quan hệ ổn định trong dài hạn. Việc phân tích dữ liệu chuỗi thời gian (times series
analysis) cũng tránh được một số yếu điểm của phương pháp OLS đơn thuần như hồi quy
giả hay tự tương quan (Tô Trung Thành, 2012).

3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test)

Các dữ liệu kinh tế Vĩ mô thường không dừng và nếu sử dụng dữ liệu không dừng
trong hồi quy sẽ đưa ra kết quả hồi quy giả, kiểm định t và F sẽ không có ý nghĩa (Nelson
và Plosser, 1982). Do vậy bước đầu tiên của việc nghiên cứu, chúng tôi sẽ kiểm định tính
dừng của các chuỗi dữ liệu, với phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller) và
phương pháp kiểm định tính dừng của Philips – Perron thường được sử dụng nhiều trong
các nghiên cứu liên quan đến dữ liệu chuỗi thời gian như Liu, Margaritis và Tourani-Rad
(2008) Mukhatar, Javed và Ilyas (2010), Misati và Nyamongo (2012), Tô Trung Thành
(2012)…. Dựa trên phương trình kiểm định tính dừng được mô tả như sau:


= α + βt + Ф
t


+







+ ε
t
(4)
Theo đó X là biến cần được kiểm tra tính dừng,  được hiểu là lấy sai phân bậc một, t
là biến xu thế theo thời gian, ε
t
là sai số ngẫu nhiên tại thời điểm t, n là độ trễ tối ưu, việc
lựa chọn độ trễ phải đảm bảo sai số (error term) là ngẫu nhiên (white noise). α, β, Ф,  là

các tham số được ước lượng từ mô hình. Nếu chúng tôi không thể bác bỏ giả thuyết
không (Ф = 0), điều đó có nghĩa là chuỗi dữ liệu xem xét không dừng.
13



3.3. Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test)
Cùng với việc kiểm định tính dừng thì kiểm định tính đồng liên kết đóng vai trò rất
quan trọng, nó quyết định việc chúng tôi có thể sử dụng mô hình VECM cho mục đích
nghiên cứu của mình hay không. Áp dụng phương pháp của Johansen (1988) và Johansen
và Juselius (1990), để đảm bảo việc tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ
liệu nghiên cứu. Phương trình kiểm định đồng liên kết được biểu diễn như sau:
Z
t
= K
0
+ K
1
Z
t-1
+ K
2
Z
t-2
+ …+ K
p-1
Z
t-p
+ ΠZ
t-p

+ v
t
(5)
Theo đó Z
t
= a6x1 vector của những biến được đồng liên kết bậc 1 (i.e.I(1)).
Z bao gồm các biến LOGPCI (logarit của chỉ số giá), RATE (lãi suất), LOGVNI
(logarit của chỉ số giá chứng khoán), LOGGDP (logarit của GDP), LOGM2 (logarit của
cung tiền), REER (tỷ giá hiệu dụng thực), K là tham số được biểu diễn theo ma trận 6x6,
Π ma trận tham số 6x6 và v
t
sai số từ phương trình hồi quy trên.
r là số vector đồng liên kết, Z bao gồm sáu biến nên hạng của r = [0,5]. Để xác định số
lượng vector đồng liên kết Johansen đã phát triển hai chỉ số kiểm định bao gồm trace test
(λ
trace
) và maximum eigenvalue test (λ
max
). Dutta và Ahmed (1997); Odhiambo (2005)
khuyên dùng chỉ số λ
max
trong trường hợp λ
trace
và λ
max
cho ra kết quả trái ngược nhau.

3.4. Thiết lập mô hình nghiên cứu với sáu biến
Engle và Granger (1987) đã chứng minh rằng nếu tồn tại một cặp chuỗi dữ liệu đồng
liên kết, thì sự thay đổi trong một biến phụ thuộc sẽ kéo theo sự thay đổi trong một biến

giải thích khác. Nếu tồn tại mối quan hệ đồng liên kết thì chúng sẽ có khuynh hướng cùng
tìm đến trạng thái cân bằng trong dài hạn. Đây là ưu điểm của mô hình VECM.


= 

+







+







+








+







+















+








+ 

(6)


= 

+







+







+








+







+















+








+ 

(7)
14





= 

+







+








+







+







+
















+







+ 

(8)


= 

+







+








+







+







+















+







+ 

(9)


= 

+








+







+







+







+
















+







+ 

(10)


= 

+








+







+







+







+
















+







+ 

(11)
Theo đó LOGCPI là logarit của chỉ số giá, RATE là lãi suất, LOGVNI là logarit của
chỉ số giá chứng khoán, LOGGDP là logarit của GDP thực, LOGM2 là logarit của cung
tiền, REER là tỷ giá hối đoái hiệu dụng thực.
  , ,,   là các hệ số hồi quy
ECT là sai số cân bằng (equilibrium error)
Bằng việc chứng minh tồn tại ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết thì các biến

LOGCPI, RATE, LOGVNI, LOGGDP, LOGM2, REER sẽ có mối quan hệ trong dài hạn,
tuy nhiên trong ngắn hạn mối quan hệ này có thể không cân bằng, ECT được xem sai số
hiệu chỉnh cho biết sự chênh lệch giữa trạng thái cân bằng trong dài hạn và ngắn hạn, hệ
số  cho biết mức độ điều chỉnh từ ngắn hạn về dài hạn.

3.5. Thiết lập mô hình nghiên cứu với ba biến
Tuy nhiên, như đã phân tích với những giới hạn về dữ liệu nghiên cứu trong mô hình
sáu biến, các biến GDP (số liệu được chuyển từ quý sang tháng) và REER (số liệu từ
nguồn tự tính toán) có độ tin cậy không cao. Chúng tôi thiết lập mô hình VECM với ba
biến LOGCPI, LOGVNI, RATE có nguồn dữ liệu đáng tin cậy từ IMF và các biến này đủ
để giải quyết mục tiêu nghiên cứu mà chúng tôi đã đề ra.
15





= 

+







+








+








+







+ 

(12)


= 

+








+







+








+








+ 

(13)


= 

+







+







+









+







+ 

(14)
Theo đó LOGCPI là logarit của chỉ số giá, RATE là lãi suất, LOGVNI là logarit của
chỉ số giá chứng khoán
  , ,  là các hệ số hồi quy
ECT là sai số cân bằng (equilibrium error)

16



CHƯƠNG 4: DỮ LIỆU

4.1. Nguồn dữ liệu và lý giải việc lựa chọn số liệu
Chỉ số giá (CPI), lãi suất (RATE) và chỉ số giá chứng khoán (VNI), cung tiền (M2)
được tổng hợp từ kho dữ liệu IFS của IMF, tại mục dữ liệu kinh tế Vĩ mô của Việt Nam,
khung thời gian nghiên cứu từ tháng 01 năm 2001 đến tháng 5 năm 2012 với 137 quan
sát.
Chỉ số VNI được tính theo bình quân giá trị vốn hóa các công ty trên thị trường chứng
khoán, nên số liệu từ IMF khác với diễn biến của chỉ số giá trên hai sàn chứng khoán Hà
Nội và Thành Phố Hồ Chí Minh. Dữ liệu bắt đầu được IMF tổng hợp từ tháng 12 năm
2000. Tuy nhiên để dữ liệu có yếu tố thời gian chúng tôi bắt đầu lấy dữ liệu bắt đầu từ
tháng 01 năm 2001.
Dữ liệu GDP thực chỉ được công bố định kỳ hàng quý, chúng tôi sử dụng kỹ thuật
Cubic Spline Interpolation để chuyển đổi dữ liệu từ quý sang tháng. Dữ liệu GDP hàng
quý được chúng tôi thu thập từ World Bank.
Tỷ giá hối đoái hiệu dụng thực (REER) được thu thập từ nguồn tự tính toán.
Chỉ số CPI được IMF tính theo giá quy đổi vào năm 2005.
Các dữ liệu về CPI, VNI, GDP, M2 trong mô hình chúng tôi xem xét, thể hiện sự tăng
trưởng theo thời gian và yếu dần do tính quy mô nên chúng tôi thực hiện lấy logarit và
được ký hiệu là LOGCPI, LOGVNI, LOGGDP, LOGM2 trong bài nghiên cứu này.

4.2. Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4-1: Dữ liệu thống kê mô tả từ thời gian tháng 01.2001 đến 05.2012.
Chuỗi
Trung bình
Trung vị
Tối đa
Tối thiểu
Độ lệch chuẩn
CPI
123,93
108,33
214,32
79,49
41,00
17



RATE
7,26
7,26
15,00
4,80
3,20
VNI
156,05
148,04
431,13
51,62

88,41
GDP
111.628,7
109.476,4
177.765,0
65.456,69
26.341,54
M2
110,5559
753,012
2,921,580
208,380
845,547,8
REER
1,066175
1,058281
1,255632
0,933400
0,069557

Bảng 4-2: Dữ liệu thống kê mô tả từ thời gian tháng 7. 2007 đến 05.2012
1

Chuỗi
Trung bình
Trung vị
Tối đa
Tối thiểu
Độ lệch chuẩn
CPI

164,67
157,96
214,32
116,65
28,46
RATE
9,95
8,00
15,00
6,50
3,25
VNI
192,49
174,75
403,62
93,12
69,32
GDP
136.732,7
136.008,6
177.765,0
105.663,5
15.089,64
M2
1,952,124
1,910,590
2,921,580
1,056,450
573,212,3
REER

1,122369
1,121925
1,255632
1,037062
0,052942

Bảng 4-1 chúng tôi quan sát dữ liệu cho toàn bộ giai đoạn nghiên cứu và bảng 4-2
chúng tôi chỉ xem xét dữ liệu trong giai đoạn khủng hoảng và thời gian sau đó. Nhìn
chung thì bản dữ liệu cho thấy các số trung bình trong giai đoạn khủng hoảng tăng so với
toàn bộ mẫu nghiên cứu, điều này phù hợp bởi khi bước vào khủng hoảng chỉ số giá các
mặt hàng điều tăng, lãi suất cũng tăng, còn chỉ số giá chứng khoán tuy có biến động giảm,
nhưng cũng có thể nói trong giai đoạn này vẫn phát triển so với thời kỳ đầu của nó.


1
Theo Xiang, V., Chng, M., & Fang, V. (2013), chúng tôi xác định giai đoạn bắt đầu khủng hoảng là tháng 07 năm
2007