Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL

28 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 220- Tháng 9. 2020 © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL Trương Đông Lộc Khoa Kinh tế, Trường Đại học Cần Thơ Ngày nhận: 30/01/2020 Ngày nhận bản sửa: 10/04/2020 Ngày duyệt đăng: 17/04/2020 Nghiên cứu này kiểm định mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là chuỗi dữ liệu thời gian được thu thập theo tần suất tháng trong giai đoạn từ năm 2009 đến 2017. Sử dụng phương pháp tiếp cận kiểm định đường bao phân phối trễ tự hồi quy (ARDL bounds testing approach), kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối tương quan thuận trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Tuy nhiên, mối quan hệ này không phải là một- một như khẳng định của Hiệu ứng Fisher. Ngoài ra, nghiên cứu này còn tìm thấy mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát. Cụ thể là, trong ngắn hạn khi lạm phát tăng 1,0% thì lãi suất danh nghĩa sẽ được điều chỉnh tăng 0,4%. Từ khóa: ARDL, lãi suất, lạm phát, Việt Nam. The relationship between interest rate and inflation in Vietnam: An ARDL bound testing approach Abstract: This study is aimed at testing the long-term and short-term relationship between interest rate and inflation in Vietnam. Data used in the study are monthly series of selected indicators during the period from 2009 to 2017. Using ARDL bounds testing approach, the results show the presence of long-term positive relationship between interest rate and inflation in Vietnam. However, this relationahip is not one-to-one as postulation of Fisher efffect. In addition, this study finds the short- term relationship between interest rate and inflation. Specifically, in the short-term, 1% increase in inflation leads to 0.4% increase in nominal interest rate. Keywords: ARDL, inflation, interest rate, Vietnam. Loc Dong Truong Email: tdloc@ctu.edu.vn College of Economics, Can Tho University TRƯƠNG ĐÔNG LỘC 29Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 1. Giới thiệu Lãi suất và lạm phát là hai vấn đề thường được chính phủ các nước đặc biệt quan tâm trong điều hành kinh tế vĩ mô bởi vì nó có những tác động nhất định đến nền kinh tế. Lãi suất là một công cụ thường được ngân hàng trung ương sử dụng để thực hiện chính sách tiền tệ nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế vĩ mô và nó có thể ảnh hưởng đến lạm phát ở mỗi quốc gia. Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát là chủ đề nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong nhiều thập niên qua. Về mặt lý thuyết, mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát đã được xác nhận đầu tiên bởi Fisher (1930) và thường được gọi là Hiệu ứng Fisher. Cụ thể là, Hiệu ứng Fisher cho rằng khi lạm phát kỳ vọng tăng thì lãi suất danh nghĩa sẽ được điều chỉnh tăng để đảm bảo rằng lãi suất thực, được đo lường bằng lãi suất danh nghĩa trừ đi lạm phát, là không đổi. Nói một cách khác, trong dài hạn, lãi suất danh nghĩa có mối tương quan thuận với lạm phát kỳ vọng. Về mặt thực nghiệm, sự phù hợp của Hiệu ứng Fisher đã được kiểm định ở nhiều quốc gia trên thế giới. Các nghiên cứu ở các nước phát triển phần lớn đều đi đến kết luận rằng Hiệu ứng Fisher là phù hợp (Mishkin, 1992; Evans và Lewis, 1995; Crowder và Hoffman, 1996; Atkins và Coe, 2002). Tuy nhiên, ở các nước đang phát triển, kết quả của các nghiên cứu vẫn chưa thật sự thống nhất với nhau. Một số nghiên cứu đã tìm thấy mối tương quan thuận trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát (Thornton, 1996; Maghyereh và Al-Zoubi, 2006; Ayub và cộng sự, 2014), trong khi đó một số nghiên cứu khác lại không tìm thấy mối tương quan giữa hai biến số này ở một số quốc gia (Nusair, 2008; Ahmad, 2010; Payne và Ewing, 1997). Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm kiếm các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Ngoài ra, kết quả của nghiên cứu này còn là bằng chứng khoa học có giá trị giúp cho Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) có những chính sách điều hành lãi suất hợp lý nhằm hỗ trợ cho sự phát triển kinh tế của nước ta trong thời gian tới. Phần còn lại của bài viết được cấu trúc như sau: Mục 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát; Mục 3 mô tả số liệu được sử dụng và phương pháp nghiên cứu; Mục 4 tóm tắt các kết quả nghiên cứu; và cuối cùng, kết luận của bài viết được trình bày ở Mục 5. 2. Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát Về mặt kinh tế học, mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát có thể được giải thích bằng Hiệu ứng Fisher (Fisher effect). Hiệu ứng Fisher là lý thuyết kinh tế được đề xuất bởi Fisher (1930) dựa trên giả định thị trường vốn là hoàn hảo và các dòng vốn có thể dịch chuyển tự do. Hiệu ứng Fisher cho rằng lãi suất thực, được đo lường bằng chênh lệch giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát, ở các nước sẽ tiến về mức cân bằng. Nói một cách khác, trong dài hạn, lãi suất danh nghĩa có mối tương quan thuận với lạm phát kỳ vọng. Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát là chủ đề thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong suốt những thập niên qua. Nhiều nghiên cứu đã tìm thấy mối tương quan thuận giữa lãi suất và lạm phát ở các nước phát triển. Mishkin (1992) xem xét mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Mỹ trong giai đoạn 1953- 1990. Nghiên cứu này không tìm thấy sự tồn tại mối quan Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL 30 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020 hệ trong ngắn hạn, nhưng lại tìm thấy mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát, phù hợp với Hiệu ứng Fisher. Dựa trên các kết quả nghiên cứu, tác giả đã kết luận rằng Hiệu ứng Fisher chỉ tồn tại trong mẫu nghiên cứu với lãi suất và lạm phát thay đổi theo xu hướng. Tương tự, Evans và Lewis (1995) kiểm định Hiệu ứng Fisher ở Mỹ trong giai đoạn 1947- 1987. Nghiên cứu này cũng đi đến kết luận rằng tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát với tương quan một- một (1% thay đổi lạm phát dẫn đến 1% thay đổi lãi suất danh nghĩa như Hiệu ứng Fisher). Cũng ở nước Mỹ, Crowder và Hoffman (1996) kiểm định giả thuyết về mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa ngắn hạn và lạm phát. Các tác giả đã tìm thấy mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát theo hướng lạm phát ảnh hưởng đến lãi suất. Kết quả nghiên cứu này hàm ý rằng lạm phát chứa đựng thông tin để có thể dự báo lãi suất danh nghĩa trong tương lai. Booth và Ciner (2001) xem xét mối quan hệ giữa lãi suất của đồng Euro và lạm phát ở 9 nước thuộc Châu Âu và Mỹ. Kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa lãi suất và lạm phát ở tất cả các nước, trừ Pháp. Hiệu ứng Fisher còn được tìm thấy ở Mỹ và Canada trong nghiên cứu của Atkins và Coe (2002). Trong những năm gần đây, mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở các nước đang phát triển cũng được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Thornton (1996) kiểm định sự phù hợp của Hiệu ứng Fisher trong trường hợp của Mexico giai đoạn 1978- 1994. Sử dụng kiểm định đồng liên kết được phát triển bởi Engle và Granger (1987), nghiên cứu này đã đi đến kết luận rằng Hiệu ứng Fisher là phù hợp. Cụ thể là, lãi suất phản ứng hoàn toàn trước các sốc về lạm phát trong thời gian 12 tháng. Tương tự, Maghyereh và Al- Zoubi (2006) nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở nước đang phát triển (Argentina, Brazil, Malaysia, Mexico, Korea và Turkey). Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy tồn tại mối tương quan thuận trong hệ dài hạn giữa lãi suất và lạm phát. Đặc biệt là, nghiên cứu này đã chỉ ra rằng lãi suất danh nghĩa gần như thay đổi cùng độ lớn với sự thay đổi của lạm phát, thể hiện ở hệ số hồi quy trong mô hình ước lượng gần bằng 1 cho phần lớn các quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Ở khu vực Châu Á, Nusair (2008) kiểm định sự phù hợp của Hiệu ứng Fisher ở Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore và Thailand trong giai đoạn 1978- 2005. Sử dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết được phát triển bởi Gregory and Hansen (1996), kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại Hiệu ứng Fisher trong trường hợp của Hàn Quốc, Malaysia, Singapore và Thailand. Bên cạnh đó, Ahmad (2010) đo lường mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở các nước Nam Á (Ấn Độ, Bangladesh, Pakistan, Sri Lanka, Kuwait and Saudi Arabia). Dựa vào kết quả kiểm định đường bao ARDL, tác giả đã kết luận rằng tồn tại mối tương quan thuận giữa lãi suất và lạm phát ở Ấn Độ, Pakistan, Kuwait, Saudi Arabia và Sri Lanka nhưng lại không tìm thấy mối tương quan giữa hai biến số này ở Bangladesh. Trong một nghiên cứu gần đây, Ayub và cộng sự (2014) đo lường mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Pakistan trong giai đoạn 1973- 2010. Sử dụng phương pháp kiểm định đồng tích hợp Johansen và Engle-Granger, nhóm nghiên cứu đã chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát ở Pakistan. Tóm tại, phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm ở cả các nước phát triển và đang phát triển đều đi đến kết luận rằng tồn tại TRƯƠNG ĐÔNG LỘC 31Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng mối tương quan thuận trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu lại không tìm thấy mối tương quan một- một như khẳng định của Fisher (1930). Trên cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm được lược khảo ở trên, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất: Tồn tại mối tương quan thuận trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Giả thuyết này sẽ được kiểm định bằng các phương pháp phù hợp và được trình bày ở các nội dung tiếp theo. 3. Số liệu sử dụng và mô hình nghiên cứu 3.1. Số liệu sử dụng Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm chuỗi số liệu theo thời gian của lãi suất và lạm phát ở Việt Nam theo tần suất tháng trong giai đoạn từ năm 2009 đến 2017. Lạm phát được tính dựa trên mức tăng/giảm chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hàng tháng, trong khi lãi suất được sử dụng là lãi suất/năm được thu thập vào cuối mỗi tháng từ website của NHNN. 3.2. Mô hình nghiên cứu Để nghiên cứu mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam, nghiên cứu này sử dụng mô hình ước lượng tổng quát đã được sử dụng bởi Ahmad (2010), cụ thể như sau: LS t = β o + β1INFt +ut (1) Trong đó: LS t là lãi suất của VND ở tháng t (%/năm); INF t : Lạm phát ở Việt Nam được đo lường bằng chỉ số giá tiêu dùng ở tháng t (%). Do dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu thời gian nên để lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp, trước tiên các chuỗi dữ liệu sẽ được kiểm định tính dừng (stationary). Để kiểm tra tính dừng của các biến số thời gian, các nhà nghiên cứu đã đề xuất nhiều phương pháp kiểm định khác nhau, chẳng hạn như: Kiểm định Dickey- Fuller (DF), kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF) và kiểm định Phillips- Person (PP). Trong nghiên cứu này, kiểm định ADF được sử dụng để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu lãi suất và lạm phát. Phương trình của kiểm định ADF có dạng như sau: êy t = α0 + βyt-1+ ∑ = −∆ k j jtj y 1 φ + ε t (2) êy t = α0 +δt + βyt-1+ ∑ = −∆ k j jtj y 1 φ + ε t (3) Mô hình (3) khác với mô hình (2) là có thêm biến xu hướng về thời gian δ t . Các ký hiệu trong mô hình (2) và (3) được giải thích như sau: ê = y t - y t-1 Y t : chuỗi số liệu theo thời gian đang xem xét k: chiều dài độ trễ (lag time) ε t : nhiễu trắng Vì kết quả của kiểm định ADF rất nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ (k) nên tiêu chuẩn thông tin được phát triển bởi Akaike (Akaike Information Criterion - AIC) được sử dụng để chọn lựa k tối ưu cho phương trình hồi quy ADF (giá trị k được lựa chọn sao cho AIC nhỏ nhất). Giả thuyết H0 trong kiểm định ADF là tồn tại một nghiệm đơn vị (β = 0). Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF không theo phân phối chuẩn, vì vậy giá trị tới hạn được dựa trên bảng giá Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL 32 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020 trị tính sẵn của Mackinnon (1991). Trên cơ sở kết quả kiểm định ADF (sẽ được trình bày ở phần sau), mô hình kiểm định đường bao phân phối trễ tự hồi quy (ARDL - Autoregressive distributed lag bound testing approach) do Pesaran và cộng sự (2001) phát triển được sử dụng trong nghiên cứu này để ước lượng mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát. Mô hình này được xem là có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp ước lượng đồng liên kết (cointegration) khác. Cụ thể là, mô hình kiểm định đường bao ARDL không yêu cầu các biến số trong mô hình phải có tính dừng hoặc có cùng bậc liên kết. Thay vào đó, mô hình kiểm định đường bao ARDL chỉ yêu cầu các biến số có bậc liên kết nhỏ hơn 2 [I(0) hoặc I(1)]. Thêm vào đó, về mặt thống kê, mô hình kiểm định đường bao ARDL được xem là có ý nghĩa hơn trong việc xác định mối quan hệ đồng liên kết đối với mẫu nghiên cứu nhỏ. Ngoài ra, khác với các phương pháp ước lượng đồng liên kết khác, mô hình kiểm định đường bao ARDL không yêu cầu các biến được sử dụng trong mô hình phải có cùng độ trễ. Mô hình kiểm định đường bao ARDL được sử dụng trong nghiên cứu này có dạng như sau: 0 1 1 1 1 0 p q t i t i j t j t t t i j LS TS INF LS INFα β β λ λ ε− − − − = = ∆ = + ∆ + ∆ + + +∑ ∑ 0 1 1 1 1 0 p q t i t i j t j t t t i j LS TS INF LS INFα β β λ λ ε− − − − = = ∆ = + ∆ + ∆ + + +∑ ∑ (4) Kiểm định đồng liên kết được thực hiện bằng việc sử dụng giá trị thống kê F với giả thuyết H0 là 0 1 0λ λ= = . Nếu giá trị thống kê F lớn hơn giá trị tới hạn (critical value) thì giả thuyế H0 bị bác bỏ, điều đó có nghĩa là tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa 2 biến nghiên cứu. Nếu tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa 2 biến số nghiên cứu thì mối quan hệ dài hạn giữa 2 biến số này sẽ được ước lượng với các phương trình như sau: t t tLS INFα δ ε= + + (5) Lưu ý là mô hình (5) được rút ra từ mô hình (4) bởi vì nếu tồn tại mối quan hệ trong dài hạn thì ΔLS t = 0, ΔINF t = 0. Khi đó, hệ số hồi quy thể hiện mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát (δ) là 0 1/λ λ− . Ngoài ra, để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát, mô hình hiệu chỉnh sai số (error correction model - ECM) được sử dụng. Mô hình này có dạng như sau: 1 1 0 p q t i t i j t j t t i j LS LS INF ECMα β β δ ε− − − = = ∆ = + ∆ + ∆ + +∑ ∑ 1 1 0 p q t i t i j t j t t i j LS LS INF ECMα β β δ ε− − − = = ∆ = + ∆ + ∆ + +∑ ∑ (6) Trong đó, ECM t-1 = LS t-1 - α - δINF t-1 và được ước lượng từ mô hình (5). Ngoài ra, để đảm bảo độ tin cậy cho các kết quả nghiên cứu, một số kiểm định chẩn đoán còn được sử dụng trong nghiên cứu này. Các kiểm định này bao gồm: kiểm định phương sai sai số thay đổi, kiểm định tự tương quan, kiểm định tính ổn định của mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn. 4. Kết quả nghiên cứu 4.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Như đã trình bày ở trên, trước khi áp dụng mô hình kiểm định đường bao ARDL, kiểm định nghiệm đơn vị phải được thực hiện như là một điều kiện bắt buộc nhằm để kiểm tra mức độ liên kết của các chuỗi số liệu quan sát. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF có và không có xu hướng về TRƯƠNG ĐÔNG LỘC 33Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng thời gian được trình bày ở Bảng 1. Kết quả kiểm định ADF cho thấy giả thuyết H0 về tính không dừng (non-stationary) của biến LS không thể bị bác bỏ bởi vì giá trị kiểm định của nó nhỏ hơn giá trị tới hạn tương ứng. Tuy nhiên, khi lấy sai phân bậc 1, giả thuyết H0 về tính không dừng của biến này lại bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%. Ngoài ra, kết quả kiểm định ADF còn cho thấy giả thuyết về tính không dừng của biến INF bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%. Như vậy, biến LS có mức liên kết bậc 1, I(1), trong khi đó biến INF có mức liên kết bậc 0, I(0). Kết quả này cho phép tác giả kết luận rằng các biến nghiên cứu thoả mãn điều kiện của mô hình kiểm định đường bao ARDL. 4.2. Kết quả kiểm định đồng liên kết Mục đích của kiểm định đồng liên kết là kiểm định sự tồn tại mối quan hệ dài hạn của các biến số nghiên cứu. Như đã trình bày ở phần phương pháp nghiên cứu, nghiên cứu này sử dụng kiểm định đường bao được phát triển bởi Pesaran và cộng sự (2001) để kiểm định mối quan hệ trong dài hạn của lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Kết quả kiểm định đường bao được trình bày ở Bảng 2. Kết quả kiểm định đường bao cho thấy giá trị thống kê F (4,86) của mô hình lớn hơn giá trị tới hạn trên của kiểm định đường bao ở mức ý nghĩa 10% (4,78). Vì vậy, có thể kết luận rằng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết hay mối quan hệ trong dài hạn giữa biến lãi suất và lạm phát. Trên cơ sở kết quả kiểm định này, mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát sẽ được ước lượng và kết quả được trình bày ở phần tiếp theo. 4.3. Ước lượng mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn của mô hình ARDL Kết quả ước lượng được trình bày ở Bảng 3 cho thấy, tồn tại mối quan hệ thuận trong dài hạn giữa lạm phát và lãi suất ở Việt Nam. Cụ thể là, khi lạm phát bình quân/ tháng tăng 1% thì lãi suất danh nghĩa sẽ tăng 0,52%/tháng (tương đương 6,2%/năm). Về Bảng 1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF Chuỗi số liệu Không có xu hướng thời gian Có xu hướng thời gian LS (lãi suất) Dữ liệu gốc (k=0) -1,24 -2,33 Sai phân bậc 1 (k=0) -9,90* -9,88* INF (lạm phát) Dữ liệu gốc (k=0) -4,34* -4,91* *: Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9 Bảng 2. Kết quả kiểm định đường bao (bound test) Biến phụ thuộc Độ trễ tối ưu (AIC) Giá trị F Kết luận LS 1 4,86*** Đồng liên kết Giá trị tới hạn dưới, I(0), của kiểm định bao ở mức ý nghĩa 10% 4,04 Giá trị tới hạn trên, I(1), của kiểm định bao ở mức ý nghĩa 10% 4,78 Ghi chú: ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Giá trị tới hạn của kiểm định đường bao được xác định theo Pesaran và cộng sự (2001) Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9 Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL 34 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020 mặt thống kê, mối quan hệ này có ý nghĩa ở mức 1%. Mối tương quan thuận giữa lãi suất và lạm phát trong dài hạn được phát hiện trong nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết hiệu ứng Fisher bởi vì khi lạm phát tăng thì lãi suất danh nghĩa cũng tăng theo để đảm bảo lãi suất thực là không đổi. Cũng như nhiều nghiên cứu khác, mặc dù nghiên cứu này tìm thấy mối tương quan thuận trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát nhưng mối quan hệ này không phải là một- một như Hiệu ứng Fisher đã tuyên bố. Hiệu ứng Fisher không hoàn toàn phù hợp đối với trường hợp Việt Nam có thể là do chính sách lãi suất của NHNN bị ràng buộc bởi nhiều mục tiêu và các giả định của Hiệu ứng Fisher không được đáp ứng đầy đủ trong điều kiện ở Việt Nam. Ngoài việc ước lượng mối quan hệ dài hạn, mô hình kiểm định đường bao ARDL còn cho phép ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn giữa các biến số. Kết quả ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lãi suất và lạm phát được trình bày ở Bảng 4 cho thấy trong ngắn hạn, lạm phát cũng có mối tương quan thuận với lãi suất. Cụ thể là, khi lạm phát tăng 1,0% thì lãi suất sẽ được điều chỉnh tăng 0,4%. Mối tương quan này cũng có ý nghĩa thông kê ở mức 1%. Ngoài ra, hệ số hồi quy của biến hiệu chỉnh sai số (ECM) có giá trị -0,065 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là hoàn toàn phù hợp với mô hình ARDL (hệ số ECM mang dấu âm và trị tuyệt đối của nó phải nhỏ hơn 1). Kết quả này cho thấy tồn tại mối quan hệ trong ngắn hạn giữa lạm phát và lãi suất. Cụ thể là, sự thay đổi về lạm phát ảnh hưởng đến lãi suất được điều chỉnh giảm 6,5% ở tháng tiếp theo để đạt được sự cân bằng trong dài hạn. Kết quả nghiên cứu này hàm ý rằng tốc độ điều chỉnh trong ngắn hạn của lãi suất trước sự thay đổi của lạm phát để đạt sự cân bằng trong dài hạn là khá thấp. Ngoài ra, để xác nhận tính hiệu lực và độ tin cậy của các kết quả ước lượng ở trên, các kiểm định chẩn đoán được thực hiện ở bước tiếp theo. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan được trình bày ở Bảng 5. Các kết Bảng 3. Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn của mô hình ARDL Biến số Hệ số hồi quy Giá trị thống kê t Hằng số 2,938 1,64 INF 6,215 2,76* *: Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9 Bảng 4: Kết quả ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn của mô hình ARDL Biến số Hệ số hồi quy Giá trị thống kê t ΔLS(-1) 0,140 1,60 ΔINF 0,405 2,82* ECM(-1) -0,065 -2,60** *,**: Có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 1% và 5% Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9 Bảng 5. Kết quả kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Loại kiểm định Giá trị thống kê F Mức ý nghĩa Kiểm định tự tương quan (Breusch-Godfrey) 0,191 0,943 Kiểm định phương sai sai số thay đổi (ARCH) 0,111 0,740 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9 TRƯƠNG ĐÔNG LỘC 35Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng quả kiểm định cho thấy không tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong mô hình nghiên cứu. Hình 1. Kiểm định tổng tích lũy của phần dư (CUSUM) -30 -20 -10 0 10 20 30 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 CUSUM 5% Significance Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 CUSUM of Squares 5% Significance Hình 2. Kiểm định bình phương tổng tích lũy của phần dư (CUSUMSQ) Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm Eviews 9 Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao ARDL 36 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020 Để kiểm tra tính ổn định trong dài hạn của mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát, kiểm định tổng tích lũy của phần dư (cumulative sum of recursive residuals- CUSUM) và kiểm định bình phương tổng tích lũy của phần dư (cumulative sum of square of recursive residuals- CUSUMSQ) tiếp tục được thực hiện. Kết quả của các kiểm định được trình bày ở Hình 1 và Hình 2 cho thấy mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát là tương đối ổn định. Cụ thể là, đồ thị của CUSUM nằm trong đường bao ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, đồ thị của CUSUMSQ hơi bị lệch ra khỏi đường bao dưới ở mức nghĩa 5%. 5. Kết luận Nghiên cứu này đã góp phần làm sáng tỏ thêm mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở các nước đang phát triển thông qua trường hợp điển hình ở Việt Nam. Sử dụng mô hình kiểm định đường bao ARDL, các bằng chứng thực nghiệm cho thấy tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam. Cụ thể là, khi lạm phát tăng 1% thì lãi suất danh nghĩa sẽ được điều chỉnh tăng 6,2%. Trong ngắn hạn, kết quả ước lượng từ mô hình hiệu chỉnh sai số cho thấy khi lạm phát tăng 1,0% thì lãi suất sẽ được điều chỉnh tăng 0,4%. Tuy nhiên, tốc độ điều chỉnh trong ngắn hạn của lãi suất trước sự thay đổi của lạm phát để đạt sự cân bằng trong dài hạn là khá thấp. Kết quả của nghiên cứu này phù hợp với thực tế ở Việt Nam trong những năm gần đây khi mà lạm phát được kiềm chế ở mức thấp nhưng lãi suất danh nghĩa vẫn được duy trì ổn định ở mức tương đối cao. Điều này có nghĩa là lãi suất thực ở Việt Nam trong những năm gần đây có xu hướng tăng. Trong điều kiện nợ vay của doanh nghiệp đang ở mức khá cao như hiện nay thì việc gia tăng lãi suất sẽ ảnh hưởng rất lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, khi đó nợ xấu của hệ thống ngân hàng sẽ gia tăng. Bên cạnh đó, việc duy trì lãi suất thực ở mức cao sẽ kìm hãm sự tăng trưởng của nền kinh tế. Vì vậy, NHNN nên sử dụng những công cụ phù hợp để điều chỉnh giảm lãi suất danh nghĩa ở một mức hợp lý nhằm kích thích tăng trưởng kinh tế và tạo điều kiện cho các doanh nghiệp phát triển. Mặc dù đã tìm được một vài bằng chứng thực nghiệm có ý nghĩa khoa học về mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát ở Việt Nam, nghiên cứu này vẫn còn một số hạn chế nhất định. Trước tiên, nghiên cứu này chỉ tập trung xem xét mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa lãi suất và lạm phát mà chưa quân tâm đến các nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến lãi suất. Thứ hai, có thể tồn tại các khác biệt trong điều hành chính sách vĩ mô của Nhà nước trong từng giai đoạn trong mẫu nghiên cứu của đề tài nhưng chưa được ghi nhận giải quyết trong bài viết. Các hạn chế này có thể là chủ đề hấp dẫn cho các nghiên cứu tiếp theo ■ Tài liệu tham khảo 1. Ahmad, S., 2010. The long‐run Fisher effect in developing economies. Studies in Economics and Finance, 27(4), 268-275. 2. Atkins, F.J. và Coe, P.J., 2002. An ARDL bounds test of the longs run Fisher effect in the United States and Canada. Journal of Macroeconomics, 24, 255–266. 3. Ayub, G., Rehman, N.U., Iqbal, M., Zaman, Q. và Atif, M., 2014. Relationship between Inflation and Interest Rate: Evidence from Pakistan. Research Journal of Recent Sciences, 3(4), 51-55. 4. Booth, G. G. và Ciner, C., 2001. The relationship between nominal interest rates and inflation: international evidence. Journal of Multinational Financial Management, 11, 269-280. TRƯƠNG ĐÔNG LỘC 37Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 5. Crowder, W.J. và Hoffman, D.L., 1996. The long-run relationship between nominal interest rates and inflation: the Fisher equation revisited. Journal of Money, Credit and Banking, 28(1), 102-118. 6. Evans, M. and Lewis, K., 1995. Do expected shifts in inflation affect estimates of the long-run Fisher relations? Journal of Finance, 50, 225-253. 7. Engle, R. F. và Granger, C. W. J., 1987. Granger co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276. 8. Fisher, I., 1930. The theory of interest, as determined by impatience to spend income and opportunity to invest it. NewYork: Macmillan. 9. Gregory, A. W. và Hansen, B. E., 1996. Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts. Journal of Econometrics, 70, 99–126. 10. Maghyereh, A. và Al-Zoubi, H., 2006. Does fisher effect apply in developing countries: Evidence from a nonlinear cotrending test applied to Argentina, Brazil, Malysia, Mexico, Korea and Turkey. Applied Econometrics and International Development, 6(2), 31-46. 11. Mishkin, F. S., 1992. Is the Fisher effect for real?: A reexamination of the relationship between inflation and interest rates. Journal of Monetary Economics, 30(2), 195-215. 12. Nusair, S. A., 2008. Testing for the Fisher hypothesis under regime shifts: an application to Asian countries. International Economic Journal, 22(2), 273-284. 13. Payne, J. E. và Ewing, B. T., 1997. Evidence from lesser developed countries on the Fisher hypothesis: a cointegration analysis. Applied Economic Letters, 4, 683-687. 14. Pesaran, M. H., Shin, Y. và Smith, R. J., 2001. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics , 16(3), 289-326. 15. Thornton, J., 1996. The adjustment of nominal interest rates in Mexico: A study of the Fisher effect. Applied Economics Letters, 3, 255-257. Từ kết quả trên cũng cho thấy một số hạn chế của nghiên cứu. Đây là nghiên cứu khám phá với bối cạnh tại TP. HCM cũng như hạn chế về kinh phí nên qui mô mẫu bị hạn chế, do đó nhóm tác giả chưa đưa ra được tất cả các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động xuất khẩu hàng hóa, bên cạnh đó các nhân tố chỉ được phân tích độc lập mà chưa đánh giá đươc sự tác động tương quan trong nghiên cứu. Ngoài ra, các giải pháp được đưa ra mới chỉ dừng lại ở khía cạnh nâng cao năng lực cạnh tranh của các DN xuất nhập khẩu chứ chưa đưa ra được các giải pháp cụ thể giúp nâng cao giá trị xuất khẩu tại TP. HCM. Nhóm tác giả hi vọng một số hạn chế này sẽ được khắc phục ở những nghiên cứu tiếp theo ■ tiếp theo trang 80