Tóm tắt Luận án Vận dụng quy tắc Taylor trong cơ chế điều hành lãi suất của ngân hàng nhà nước Việt Nam

uất và it TAYLOR được tính toán ở bước hai theo công thức: Độ lệch = it - it TAYLOR . Biến it đại diện cho LSCB, TLS, LSTCK và LSTCV. Giá trị trung bình tuyệt đối là giá trị bình quân của các giá trị tuyệt đối (>0) của các độ lệch (ký hiệu t là n đối với dữ liệu năm, q đối với dữ liệu quý). + Bước bốn: Kết quả các giá trị về hệ số βπ, βy và tỉ lệ lạm phát mục tiêu có độ lệch giữa it và in TAYLOR có mức khác biệt thấp nhất (giá trị tuyệt đối nhỏ nhất) từ phân tích theo năm sẽ áp dụng cho phân tích theo quý. Thực hiện các bước hai và ba đối với các hệ số βπ, βy và tỉ lệ lạm phát mục tiêu đã xác định để phân tích theo quý. + Bước năm: Phân tích chính sách lãi suất của NHNN qua kết quả tính toán năm và quý, từ đó đưa ra nhận xét về chính sách lãi suất của NHNN. + Bước sáu: Kiểm định và dự đoán lãi suất theo công thức (1.5) ở thời kỳ năm 2015 – 2016. 2.2 Phƣơng pháp phân tích chính sách lãi suất bằng mô hình kinh tế lƣợng 2.2.1 Mô hình kinh tế lƣợng theo quy tắc Taylor Phương trình (1.4) được viết lại: Đặt c = r* + (1 – βπ)π*, ta có biểu thức it = c + βππt + βyyt + ut (2.1) Các biến được đưa vào mô hình hồi qui như sau: + INF: biến số tỉ lệ lạm phát bốn quý liền kề (πt). + OGAP: biến số độ lệch sản lượng (yt). + it nhận các giá trị lãi suất khác nhau là LSCB, TLS, LSTCK, LSTCV. Trong đó, LSCB là biến số lãi suất cơ bản quý; TLS là biến số trần lãi suất huy động quý (tính giá trị lớn nhất bằng 1,5 x LSCB khi áp dụng); LSTCK: biến số lãi suất tái chiết khấu quý và LSTCV: biến số lãi suất tái cấp vốn quý. LSCB, TLS, LSTCK, và LSTCV được tính theo quý, năm theo phương pháp bình quân gia quyền với quyền số là tổng số ngày hiệu lực áp dụng các mức lãi suất tương ứng trong một quý hoặc một năm. Như vậy, phương trình (2.1) có thể viết lại như sau: it = c + βπINF + βyOGAP + ut (2.2) Phƣơng pháp ƣớc lƣợng mô hình kinh tế lƣợng ba biến theo quy tắc Taylor: - Bước 1: Kiểm định tính dừng của các biến. - Bước 2: Ước lượng mô hình hồi qui theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) đối với từng biến it (LSCB, TLS, LSTCK, và LSTCV). - Bước 3: Chọn lựa mô hình ước lượng của it (LSCB, TLS, LSTCK, và LSTCV) tương thích nhất với quy tắc Taylor thông qua việc xác định LSTN của mô hình phù hợp nhất với LSTN theo số liệu kinh tế vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Do it nhận các giá trị lãi suất khác nhau là LSCB, TLS, LSTCK, LSTCV nên việc chọn lựa mô hình hồi qui tương thích nhất dựa trên các bước đánh giá sau: 21 (i) Các hệ số hồi qui của biến INF và OGAP phải có ý nghĩa thống kê. (ii) Các hệ số hồi qui của biến INF và OGAP phải lớn hơn không. (iii) Tính mức LSTN từ hệ số hồi qui đã ước lượng so sánh với mức LSTN ước tính của Việt Nam, qua đó chọn lựa mức LSTN của mô hình gần nhất với mức LSTN thực tế ở Việt Nam đã ước tính theo phương pháp bình quân các lãi suất thực trong trung hạn. Sau khi ước lượng hồi qui mô hình theo công thức (2.2), ta có giá trị c và βπ, từ đó tính được giá trị của r*: c = r* + (1 – βπ)π*, suy ra r* = (1 – βπ)π* – c (2.3) - Bước 4: Tiến hành dự báo lãi suất đã chọn cho năm 2016. Quy tắc Taylor (2.2) bao gồm ba biến chính là lãi suất, tỉ lệ lạm phát và độ lệch sản lượng, do đó về cơ bản khó có thể bỏ biến hay thêm biến khác ngoài biến chính vào mô hình để đảm bảo không làm mất bản chất của mô hình quy tắc Taylor gốc. Một trong các giải pháp cơ bản là đưa độ trễ của các biến chính vào mô hình được sử dụng rộng rãi trên thế giới theo phương pháp thử và sai (độ trễ từ 1 đến 4) cho đến khi tìm được mô hình có độ trễ thích hợp của biến có các giá trị thống kê AIC, SC nhỏ nhất được xem là mô hình tốt nhất. 2.2.2 Các mô hình dự báo tỉ lệ lạm phát và sản lƣợng Mô hình dự báo tỉ lệ lạm phát Theo Rudebusch và Svensson (1998) mô hình được biểu diễn dưới dạng sau: πt+1 = φπ1πt + φπ2πt-1 + φπ3πt-2 + φπ4πt-3 + φyyt + єt+1 (2.4) Trong đó: πt+1: tỉ lệ lạm phát quý thời kỳ t+1; єt+1: là sốc cầu tại thời kỳ t+1; yt: độ lệch sản lượng ở thời kỳ t. Mô hình dự báo sản lƣợng Mô hình dự báo độ lệch sản lượng (yt) theo Svensson (1996) và Rudebusch và Svensson (1998) được biểu diễn dưới dạng sau: (2.5) Trong đó, ηt+1 là sốc cung tại thời kỳ t+1. 2.3 Phân tích tác động giữa các biến it, INF và OGAP qua mô hình VAR(p) Mô hình tự hồi qui theo vector (VAR) là một mô hình kinh tế được dùng để khảo sát sự tác động và phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến trong mô hình theo thời gian. Trong mô hình VAR, mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số chính nó và các giá trị trễ của các biến số khác trong mô hình. Hay nói một cách khác, mô hình VAR được sử dụng để phân tích rõ hơn sự tác động do bởi thay đổi của một biến lên các biến còn lại. Do các biến kinh tế vĩ mô là lãi suất it, lạm phát (INF), và độ lệch sản lượng (OGAP) có thể có tác động quan hệ nhân quả lẫn nhau, do đó mô hình VAR(p) với hai công cụ phân tích là hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai được sử dụng để xem xét tác động qua lại giữa các biến. Mô hình tổng quát của VAR có độ trễ p (ký hiệu là VAR(p)): Đối với một chuỗi dữ liệu n biến thời gian dạng Yt = (y1t, y2t, ynt), mô hình VAR theo thứ tự p (VAR(p)) được biểu diễn dưới dạng: ; với p < t (2.6) Trong đó: yt = (y1t, y2t, ynt)’ là các biến số của mô hình VAR(p); Ai là ma trận hệ số (m x m); ut = (u1t, u2t, , umt)’ là số dư ngẫu nhiên phân bố độc lập có trung bình bằng 0 không quan sát được (unobservable independent identically-distributed (i.i.d.) zero mean error term) nghĩa là ∑ và E(utu’t) = Ʃu, i ϵ (1,m). 22 2.3.1 Lựa chọn độ trễ tối ƣu của mô hình VAR Để lựa chọn độ trễ tối ưu, việc chọn lựa mô hình tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn thông tin là LR, FPE, AIC, SC và HQ. Khi nghiên cứu về chọn lựa bậc của độ trễ thích hợp trong mô hình VAR đối với phân tích phản ứng đẩy, Ivanov và Kilian (2005) đã đi đến kết luận rằng với mô hình VAR theo tháng, tiêu chuẩn AIC hướng đến việc ước lượng phản ứng đẩy chính xác nhất đối với các kích thước mẫu thực tế của mô hình VAR bán cấu trúc và cấu trúc. Đối với mô hình VAR theo quý, chọn tiêu chuẩn HQ hay SC là tùy thuộc vào cỡ mẫu. Với kích thước mẫu nhỏ hơn 120, tiêu chuẩn SC được chọn là tốt nhất và cỡ mẫu lớn hơn 120 thì tiêu chuẩn HQ là tối ưu. 2.3.2 Kiểm định tính ổn định của mô hình VAR(p) Xét mô hình VAR(p) biểu diễn theo độ trễ p như sau: (2.7) Trong đó: yt = (y1t, ,yKt)’ là vector ngẫu nhiên (K x 1); Ai là ma trận hệ số cố định (K x K); v = (v1, ,vk)’ là vector của (K x 1) hệ số chặn cho phép khả năng trung bình khác không (nonzero mean) của E(yt). ut = (u1t, ,uKt)’ là nhiễu trắng K chiều qui chiếu (K-dimension white noise), nghĩa là E(ui) = 0, E(ut, us’) là ma trận hiệp phương sai bằng 0 khi s ≠ t. E(ut, us’) được giả sử là ma trận không suy biến (nonsingular matrix) trừ khi nói khác đi. Theo Lutkepohl (1991) điều kiện để VAR(p) bền vững là các giá trị đặc trưng của ma trận Ai có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 1. Điều này tương đương với điều kiện sau: det(IKp – Az) = det(IK – A1z - - Apz p) ≠ 0, |z| ≤ 1 (2.8) det(IKp – Az) được gọi là đa thức đặc trưng nghịch đảo (reverse characteristic polynomial) của VAR(p). Đa thức (2.8) được xác định bởi các yếu tố quyết định của nhân tố tự hồi qui (AR) không có nghiệm đơn vị và thuộc trên vòng tròn đơn vị phức hợp. Nếu đa thức (2.8) có nghiệm đơn vị, nghĩa là các yếu tố quyết định bằng 0 khi z=1, lúc đó tất cả hoặc vài biến có hiện tượng đồng liên kết. 2.3.3 Kiểm định quan hệ nhân quả (causality test) trong mô hình VAR(p) Phương pháp kiểm định quan hệ nhân quả Granger (GCBEW) được áp dụng để xem xét có hay không các biến trễ của một biến ảnh hưởng đến các biến khác trong mô hình VAR. Giả thiết không (H0) là tất cả các biến trễ của một biến không có ảnh hưởng đến một biến (mục tiêu) khác. Giả thiết đối (H1) là tất cả các biến trễ của một biến ảnh hưởng đến một biến (mục tiêu) khác. 2.3.4 Hàm phản ứng đẩy (IRF) Hàm phản ứng đẩy đo lường mức độ ảnh hưởng của cú sốc của phần dư (hay còn gọi cú kích – innovation) của mỗi phương trình trong mô hình VAR tại một thời điểm có ảnh hưởng đến các biến nội sinh ở hiện tại và tương lai. Trong mô hình VAR, một cú sốc của biến i không chỉ có tác động đến biến i mà còn có tác động đến các biến nội sinh khác thông qua cấu trúc động của mô hình VAR. 2.3.5 Phân rã phƣơng sai Phân rã phương sai cho biết mức độ thay đổi của một biến cho trước dưới ảnh hưởng của cú sốc của biến đó và cú sốc của các biến khác. Phân rã phương sai phân 23 tách sự thay đổi của sai số dự báo đối với từng biến trong mô hình hay nói cách khác, mỗi biến được giải thích như là sự liên kết tuyến tính giữa cú sốc hiện tại của chính nó và các cú sốc khác ở các giai đoạn trễ của tất cả các biến trong mô hình. Phân rã phương sai cũng nhạy cảm đến thứ tự của các biến trong mô hình VAR. Việc thay đổi thứ tự các biến ảnh hưởng đến kết quả từ phân rã phương sai. Do đó thứ tự trong phân rã phương sai có tầm quan trọng. Phân rã phương sai cho biết tỉ trọng ảnh hưởng của các biến ảnh hưởng đến thay đổi của một biến trong ngắn hạn và dài hạn. 2.4 Chính sách tiền tệ tối ƣu: tối thiểu hóa hàm tổn thất CSTT tối ưu mà các NHTW hướng đến nhằm xác định các hệ số độ lệch lạm phát và hệ số độ lệch sản lượng sao cho giá trị hàm tổn thất là nhỏ nhất. Các NHTW thường đối diện với khả năng đánh đổi giữa việc cân bằng sự biến động của lãi suất ngắn hạn và sản lượng trong ngắn hạn, do vậy việc xác định hệ số độ lệch lạm phát và hệ số độ lệch sản lượng tối ưu giúp các nhà hoạch định CSTT có thể vận dụng tốt hơn quy tắc Taylor trong việc ra quyết định về mức LSCS. 2.4.1 Mô hình hàm tổn thất của ngân hàng trung ƣơng Mục tiêu của các NHTW là tối thiểu hóa sự biến động của lạm phát và sản lượng trong nền kinh tế được diễn tả qua hàm tổn thất phúc lợi. Tác giả sử dụng ba dạng hàm tổn thất (với giả thiết σ = 0,5 và mức độ e ngại của nhà hoạch định chính sách về biến động sản lượng và sự thay đổi lãi suất là như nhau và bằng 1) như sau: (i) ∑ (Lee và Crowley 2010) (2.9) Trong đó: πt: tỉ lệ lạm phát thời kỳ t; π*: tỉ lệ lạm phát mục tiêu; yt: độ lệch sản lượng; It: sự thay đổi về LSCS (It = it TAYLOR – it là sự chêch lệch giữa LSCS (it TAYLOR ) tính theo quy tắc Taylor và mức lãi suất thực tế (it)). (ii) Lt = 1/2 [(πt – π*) 2 + yt 2 ] (Svensson 1998) (2.10) (iii) (Svensson 2002) (2.11) Trong đó: var(πt) là phương sai tỉ lệ lạm phát; var(yt) là phương sai độ lệch sản lượng. 2.4.2 Phƣơng pháp mô phỏng ngẫu nhiên tối ƣu hóa hàm tổn thất Để xác định các hệ số lạm phát và độ lệch sản lượng tối ưu đối với quy tắc Taylor gốc (1993), tác giả sử dụng phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên được thực hiện như sau: Bước 1: Tính toán giá trị LSCS của quy tắc Taylor (1993) dạng (1.4) theo các hệ số lạm phát (βπ) và hệ số độ lệch sản lượng (βy) giả định. Các hệ số βπ và βy nhận các giá trị từ 0,1 đến 1,5 với bước nhảy là 0,1 cho từng hệ số. Bước 2: Sử dụng phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên (stochastic simulation) để tính toán các giá trị mô phỏng của tỉ lệ lạm phát (πt), độ lệch sản lượng (yt) và LSCS (it TAYLOR ) theo các công thức (2.4) và (2.5) khi đưa các giá trị LSCS tính toán ở bước 1 vào mô hình. Mô hình được thiết lập theo phần mềm Eviews 6.0 có mức tính toán lập lại tối đa 5000 lần với độ tin cậy 99% cho từng cặp hệ số (βπ , βy) để có được giá trị tối ưu của hàm tổn thất. Bước 3: Tính toán các giá trị của hàm tổn thất theo công thức (2.9), (2.10) và (2.11) với các giá trị mô phỏng của πt, yt, it TAYLOR được tính toán từ phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên với các hệ số βπ và βy giả định ở bước 2. Kết quả các cặp hệ số tối ưu được chọn có ít nhất một giá trị hàm tổn thất đạt giá trị tối thiểu. 24 Bước 4: Cuối cùng là so sánh giá trị hàm tổn thất tính toán từ phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên của các cặp hệ số tối ưu đã chọn và các cặp hệ số cố định với giá trị hàm tổn thất thực tế theo quy tắc Taylor (1.4). 2.5 Quy tắc Taylor với tổng phƣơng tiện thanh toán M2 Mô hình theo Mehrotra và Sánchez-Fung (2010) có dạng như sau: (2.12) Mô hình khi bỏ qua yếu tố tỉ giá hối đoái biểu diễn quan hệ giữa các thành tố tăng trưởng, lạm phát và mục tiêu tiền tệ có nét tương đồng với quy tắc Taylor mô hình kinh tế lượng: với c = r* + (1 – βπ)π*. Giả thiết chỉ xét hai biến lạm phát và tăng trưởng sản lượng ở vế phải, thay tỉ lệ tăng cơ số tiền cơ sở ∆m ở vế trái bằng tỉ lệ tăng tổng phương tiện thanh toán (M2) là ∆M, đồng thời đặt b = µm – βπmπ*, ta có: (2.13) Để đạt được mức LSCS it theo quy tắc Taylor với tỉ lệ tăng M2 tương ứng, ta có hệ phương trình đồng thời (2.14) như sau: Hay nói khác đi, ∆M = f (it) và viết theo công thức kinh tế lượng, ta có: (2.15) Từ (2.14) xác định được hệ số c và βπ do đó sẽ tính được r*. 2.6 Cơ sở dữ liệu nghiên cứu 2.6.1 Nguồn gốc dữ liệu Số liệu sử dụng cho phân tích thực trạng chính sách lãi suất của NHNN trong thời kỳ năm 2000 – 2015 được lấy từ nguồn dữ liệu của các tổ chức tài chính – ngân hàng uy tín trên thế giới và Việt Nam, cụ thể: - Số liệu lãi suất thực từ Ngân hàng Thế giới (www.data.worldbank.org). Số liệu lãi suất huy động của các TCTD từ IMF ( - Số liệu về LSCB, TLS, LSTCK, LSTCV từ NHNN (www.sbv.gov.vn). - Số liệu về GDP thời kỳ 2000Q1 – 2004Q4: từ Datastream (Thomson Reuters), thời kỳ 2005Q1 – 2015Q4: từ Tổng cục Thống kê (www.gso.gov.vn). - Số liệu về tỉ lệ lạm phát (CPI) từ Tổng cục Thống kê (www.gso.gov.vn). - Số liệu về tổng phương tiện thanh toán M2 thời kỳ 2000Q1 – 2013Q4 từ IMF ( thời kỳ 2014Q1 – 2015Q4 từ NHNN (www.sbv. gov.vn). 2.6.2 Giả thiết điều kiện áp dụng quy tắc Taylor và phƣơng pháp xử lý dữ liệu Mức LSTN được tính bằng giá trị bình quân của lãi suất thực (Svensson 2001) ở Việt Nam thời kỳ năm 2000 – 2014 là 3,61%/năm phù hợp với nghiên cứu của hai tác giả Muinhos và Nakane 2006 về LSTN của các nước Đông Nam Á trong đó có Việt Nam ở thời kỳ năm 1990 – 2004 là 4%/năm. Tỉ lệ lạm phát mục tiêu π* theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là 5-7%/năm giai đoạn 2011 – 2015 theo Nghị quyết của Quốc hội số 10/2011/QH13 ngày 08/11/2011; πt là tỉ lệ lạm phát 4 quý liền kề tính theo chỉ số giá tiêu dùng CPI, gt là mức tăng trưởng GDP thực theo giá năm 1994 và g* là xu hướng tăng trưởng của GDP thực được đo lường bằng mức bình quân tỉ lệ tăng trưởng GDP thực theo giá năm 1994 thời kỳ năm 2000 – 2014 là 6,82%/năm, phù hợp với mục tiêu phát triển kinh tế - xã hội của VN trong giai đoạn 2010 – 2020 là 7%/năm (Nghị quyết Đại hội Đại biểu Toàn quốc lần thứ XI Đảng Cộng Sản Việt Nam năm 2011). Sản lượng tiềm năng được ước tính từ giá trị GDP quý theo giá năm 1994 tính 25 theo bộ lọc Hodrick-Prescott từ phần mềm Eviews 6.0 sau khi đã hiệu chỉnh thời vụ theo phương pháp X12; it là biến lãi suất (LSCB, TLS, LSTCK, LSTCV) được tính theo quý, năm theo phương pháp bình quân gia quyền với quyền số là tổng số ngày hiệu lực áp dụng các mức lãi suất tương ứng trong một quý hoặc một năm. TLS được qui đổi theo công thức TLS = 1,5 x LSCB áp dụng từ năm 2008. Năm 2000 lãi suất cho vay nội tệ = lãi suất cơ bản + [0,3%/tháng (ngắn hạn) hoặc 0,5%/tháng (trung, dài hạn)] cho thấy LSCB đóng vai trò giống như TLS và lãi suất cho vay như là TLSCV với biên độ được qui định từ 0,3% - 0,5%/tháng. Thời kỳ năm 2002 – 2007 thực hiện cơ chế lãi suất thỏa thuận giữa người đi vay và người cho vay, LSCB làm công cụ định hướng. Số liệu từ IMF ( cho thấy lãi suất huy động trong giai đoạn này không vượt quá LSCB công bố bởi NHNN. Như vậy LSCB trong giai đoạn năm 2000 – 2007 đóng vai trò như TLS. Bảng 2.1: Phƣơng pháp phân tích kinh tế lƣợng Mô hình Phƣơng pháp tính Biến của mô hình Mục đích Kết quả Quy tắc Taylor gốc OLS (độ trễ bằng 0) it (LSCB, TLS, LSTCK, LSTCV); πt, yt Phân tích các loại lãi suất để kiểm định sự tuân thủ quy tắc Taylor Chọn lựa các loại lãi suất tuân thủ theo quy tắc Taylor Quy tắc Taylor dạng làm phẳng lãi suất OLS (độ trễ khác 0) VAR Độ trễ tối ưu it đã chọn, πt, yt Xác định độ trễ tối ưu Độ trễ tối ưu Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến Xem xét mức độ tác động qua lại giữa các biến Mức độ ảnh hưởng của sự tác động giữa các biến -Hàm phản ứng đẩy -Phân rã phương sai Phản ứng của các biến khi có cú sốc xảy ra Mức độ phản ứng các biến khi có cú sốc xảy ra Hàm tổn thất Mô phỏng ngẫu nhiên it đã chọn, πt, yt, giá trị hàm tổn thất (L) Tính giá trị hàm tổn thất; tìm kiếm các giá trị tối ưu của hệ số lạm phát, hệ số độ lệch sản lượng của quy tắc Taylor Giá trị tối ưu của các hệ số. So sánh giá trị hàm tổn thất theo phương pháp mô phỏng và giá trị hàm tổn thất thực tế. Quy tắc Taylor kết hợp khối lượng tiền Two-stage least square it đã chọn, πt, yt, M2 Xem xét quan hệ giữa lãi suất và tổng phương tiện thanh toán M2 Phương trình biểu diễn mối quan hệ giữa lãi suất và M2 Nguồn: tác giả 26 Kết luận chƣơng 2: Nội dung ở chương 2 đề cập chi tiết các mô hình và phương pháp kỹ thuật áp dụng nhằm cụ thể hóa việc phân tích định lượng đề tài cần nghiên cứu trong luận án, trình tự và các bước thực hiện phân tích thực trạng chính sách lãi suất ở Việt Nam qua lăng kính quy tắc Taylor. Tác giả đã khái quát hóa toàn bộ các mô hình và phương pháp tính toán trong phân tích kinh tế lượng mô hình quy tắc Taylor, theo đó kết quả phân tích sẽ được trình bày ở chương 3 về thực trạng chính sách lãi suất của NHNN trong thời kỳ năm 2000 – 2015, cũng như hiệu quả của việc áp dụng quy tắc Taylor trong cơ chế điều hành lãi suất ở Việt Nam. CHƢƠNG 3: THỰC TRẠNG CƠ CHẾ ĐIỀU HÀNH LÃI SUẤT CỦA NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM QUA PHÂN TÍCH BẰNG QUY TẮC TAYLOR 3.1 Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam 3.1.1 Mục tiêu chính sách tiền tệ Mục tiêu của CSTT quốc gia là quyết định mục tiêu ổn định giá trị đồng tiền biểu hiện bằng chỉ tiêu lạm phát. NHNN xây dựng chỉ tiêu lạm phát hằng năm để Chính phủ trình Quốc hội quyết định và tổ chức thực hiện. Quốc hội quyết định chỉ tiêu lạm phát hằng năm được thể hiện thông qua việc quyết định chỉ số giá tiêu dùng và giám sát việc thực hiện CSTT quốc gia (điều 2 và điều 4 của Luật NHNN năm 2010). Khoản 1 điều 4 của Luật NHNN (2010) nêu rõ hoạt động của NHNN nhằm mục tiêu: ổn định giá trị đồng tiền; bảo đảm an toàn hoạt động ngân hàng và hệ thống các tổ chức tín dụng; bảo đảm sự an toàn, hiệu quả của hệ thống thanh toán quốc gia; góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội theo định hướng xã hội chủ nghĩa. Để đảm bảo thực hiện tốt các mục tiêu CSTT, NHNN phải chọn lựa công cụ CSTT phù hợp. 3.1.2 Công cụ chính sách tiền tệ quốc gia Điều 10 Luật NHNN năm 2010 qui định các công cụ CSTT quốc gia bao gồm tái cấp vốn, lãi suất, tỷ giá hối đoái, dự trữ bắt buộc, nghiệp vụ thị trường mở và các công cụ, biện pháp khác theo quy định của Chính phủ. 3.1.3 Cơ chế điều hành lãi suất của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam Điều 12 Luật NHNN năm 2010 qui định NHNN công bố lãi suất tái cấp vốn, lãi suất cơ bản và các loại lãi suất khác để điều hành CSTT, chống cho vay nặng lãi. Trong trường hợp thị trường tiền tệ có diễn biến bất thường, NHNN quy định cơ chế điều hành lãi suất áp dụng trong quan hệ giữa các tổ chức tín dụng với nhau và với khách hàng, các quan hệ tín dụng khác. Lãi suất là một trong những công cụ CSTT quốc gia được NHNN áp dụng để đạt được mục tiêu CSTT. Mục tiêu của CSTT quốc gia là quyết định mục tiêu ổn định giá trị đồng tiền biểu hiện bằng chỉ tiêu lạm phát. 3.1.4 Các loại lãi suất của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam + Lãi suất tái chiết khấu Lãi suất tái chiết khấu (LSTCK) là hình thức lãi suất tái cấp vốn được áp dụng khi NHNN tái chiết khấu thương phiếu và các giấy tờ có giá ngắn hạn khác cho các tổ chức tín dụng. (Điều 9 Luật NHNN năm 1997). LSTCK là một trong những công cụ lãi suất NHNN sử dụng để thực hiện CSTT thắt chặt hay mở rộng. 27 + Lãi suất tái cấp vốn Lãi suất tái cấp vốn (LSTCV) là lãi suất do NHNN áp dụng khi tái cấp vốn (Điều 9 Luật NHNN năm 1997). NHNN thực hiện việc tái cấp vốn cho các ngân hàng theo những hình thức sau đây: cho vay có bảo đảm bằng cầm cố giấy tờ có giá; chiết khấu giấy tờ có giá; và các hình thức tái cấp vốn khác (Điều 11 Luật NHNN năm 2010). Về phạm vi và đối tượng áp dụng, LSTCV áp dụng rộng hơn so với LSTCK. + Lãi suất cơ bản Lãi suất cơ bản (LSCB) là lãi suất điều hành của NHNN áp dụng đối với tiền Việt Nam do NHNN công bố định kỳ (thường là hàng tháng) trên cơ sở lãi suất thị trường nội tệ liên ngân hàng, lãi suất nghiệp vụ thị trường mở của NHNN, lãi suất huy động đầu vào của TCTD và xu hướng biến động cung - cầu vốn, mục tiêu điều hành CSTT trong ngắn hạn. Trần lãi suất là hình thức biến tướng của LSCB được NHNN thực hiện trong quá trình điều hành CSTT, bao gồm hai dạng là trần lãi suất huy động và trần lãi suất cho vay. Theo thông cáo báo chí của NHNN (tài liệu họp báo ngày 17/5/2008), LSCB do NHNN ấn định có hai chức năng: “Một là, làm cơ sở cho các TCTD ấn định lãi suất kinh doanh. Hai là, có tác dụng định hướng và điều tiết lãi suất thị trường nội tệ liên ngân hàng. Theo đó, lãi suất cơ bản được xác định dựa trên cơ sở lãi suất thị trường nội tệ liên ngân hàng, lãi suất nghiệp vụ thị trường mở của NHNN, lãi suất huy động đầu vào của TCTD và xu hướng biến động cung - cầu vốn, mục tiêu điều hành chính sách tiền tệ trong ngắn hạn.” Cũng theo thông báo trên, do LSCB vừa phản ánh thực tế lãi suất thị trường, vừa đóng vai trò là lãi suất chính sách của NHNN, nên góp phần tạo nên mặt bằng lãi suất huy động và cho vay hợp lý và đảm bảo hài hoà lợi ích giữa người gửi tiền - TCTD - người vay vốn. LSTCK, LSTCV tác động gián tiếp vào thị trường tài chính ảnh hưởng đến các TCTD. Trong khi đó LSCB và trần lãi suất tác động trực tiếp đến toàn bộ hoạt động của nền kinh tế, ảnh hưởng đến hoạt động chi tiêu và tiết kiệm của công chúng, quyết định đầu tư của các tổ chức kinh tế và hoạt động trên thị trường tài chính, tiền tệ của các TCTD. 3.1.5 Các cột mốc thay đổi cơ chế điều hành lãi suất của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam Cơ chế điều hành lãi suất của NHNN từ trước năm 1995 đến hiện nay có thể chia làm ba giai đoạn chính. Giai đoạn 1995 – 2001: Giai đoạn này lãi suất được NHNN sử dụng mang tính chất kết hợp giữa TLSCV và LSCB và qui định về biên độ lãi suất giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động. Giai đoạn 2002 – 2007: Trong giai đoạn này LSCB do NHNN công bố chỉ mang tính chất hướng dẫn. Lãi suất tiền gửi và cho vay do các TCTD, NHTM quyết định trên cơ sở cung, cầu vốn của thị trường. Giai đoạn 2008 – nay: NHNN sử dụng LSCB từ năm 2008 đến năm 2010, trần lãi suất từ năm 2011 đến nay. 3.1.6 Một số nhận xét về cơ chế điều hành lãi suất của NHNN Tổng quát, cơ chế điều hành lãi suất của NHNN bao gồm các dạng sau: - Cơ chế lãi suất thỏa thuận: áp dụng hoặc chỉ đối với cho vay, hoặc vừa cho vay, vừa huy động. - Cơ chế LSCB: gồm hai dạng: (i) bắt buộc; (ii) định hướng. - Cơ chế TLSCV và/hoặc TLS; 28 - Cơ chế TLSCV kết hợp LSCB. NHNN đã thực hiện nhiều loại cơ chế điều hành lãi suất khác nhau như cơ chế điều hành TLSCV; TLSCV kết hợp LSCB; TLS; LSCB, và cơ chế lãi suất thỏa thuận. Việc chọn loại lãi suất nào làm LSCS cố định trong cơ chế điều hành lãi suất của NHNN dường như còn bỏ ngỏ do tính chất chưa bền vững của nền tài chính Việt Nam và sản phẩm của thị trường tiền tệ còn quá ít và chưa đủ sức chi phối nền kinh tế biểu hiện bằng các chấn động trong nước gây ra bởi các cuộc khủng hoảng tài chính tiền tệ trên thế giới vào năm 2008 và 2011. Đây là vấn đề cần được phân tích làm rõ trong cơ chế điều hành lãi suất của NHNN thời gian qua. Việc phân tích thực trạng chính sách lãi suất của NHNN bằng quy tắc Taylor giúp làm rõ vai trò của các loại lãi suất điều hành của NHNN và cho biết loại lãi suất nào phù hợp nhất với quy tắc Taylor. 3.2 Phân tích thực trạng chính sách lãi suất của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam bằng quy tắc Taylor 3.2.1 Phƣơng pháp tính toán thông thƣờng với các hệ số mặc định 3.2.1.1 Phân tích chính sách lãi suất theo năm Bảng 3.1 trình bày độ lệch giữa các loại lãi suất của NHNN và LSCS được tính bằng quy tắc Taylor theo năm (in TAYLOR ) ở các mức lạm phát mục tiêu 5-7%/năm với các cặp hệ số (βπ, βy) nhận các giá trị là 0,5; 1 và 1,5. Kết quả trong Bảng 3.1 cho thấy, độ lệch trung bình (TB) và độ lệch trung bình tuyệt đối (TBTĐ) giữa TLS và LSCS tính bằng quy tắc Taylor (in TAYLOR ) của cặp hệ số (βπ=0,5, βy=0,5) với tỉ lệ lạm phát mục tiêu 5%/năm có mức độ khác biệt thấp nhất (giá trị tuyệt đối nhỏ nhất). Đây là cặp hệ số của quy tắc Taylor (1993) có giá trị LSCS gần sát với TLS của NHNN giai đoạn năm 2000-2014. Từ phân