Luận văn thạc sĩ về kiểm định đường cong lãi suất ở Việt Nam

Phân tích toàn diện kiểm định đường cong lãi suất tại Việt Nam, đề xuất mô hình mới, nâng cao hiệu quả ứng dụng trong chuyên ngành

• Tác giả: Châu Thùy Trang
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Uyên Uyên
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Kiểm Định Dạng Đường Cong Lãi Suất Ở Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Vấn đề nghiên cứu
• 1.4. Ý nghĩa của đề tài
• 1.5. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ KIỂM ĐỊNH DẠNG ĐƯỜNG CONG LÃI SUẤT ĐƯỢC XÂY DỰNG TỪ HAI MÔ HÌNH VASICEK VÀ CIR
• 2.1. Nền tảng lý thuyết về đường cong lãi suất
• 2.1.1. Đường cong lãi suất và các dạng đường cong lãi suất
• 2.1.2. Tầm quan trọng của đường cong lãi suất
• 2.2. Các nghiên cứu trên thế giới về kiểm định dạng đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR
• 3. CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU, MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Mô hình nghiên cứu
• 3.2.1. Mô hình Vasicek
• 3.2.2. Mô hình Cox, Ingersoll, Ross (CIR)
• 3.3. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3.1. Ước lượng các tham số của hai mô hình Vasicek và CIR
• 3.3.2. Xác định lãi suất của hai mô hình Vasicek và CIR
• 4. CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH DẠNG ĐƯỜNG CONG LÃI SUẤT ĐƯỢC XÂY DỰNG TỪ HAI MÔ HÌNH VASICEK VÀ CIR Ở VIỆT NAM
• 4.1. So sánh đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR – Giai đoạn lấy mẫu
• 4.2. So sánh đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình CIR
• 4.3. Thảo luận về kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
• 5.1. Kết luận về kết quả nghiên cứu
• 5.2. Hạn chế của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu đề tài

Đường cong lãi suất có vai trò quan trọng trong việc định hướng lãi suất và giám sát nền kinh tế. Nghiên cứu này nhằm kiểm định đường cong lãi suất tại Việt Nam, sử dụng hai mô hình Vasicek và CIR. Mục tiêu là so sánh sự phù hợp của các mô hình này với dữ liệu thực tế. Đề tài không chỉ có ý nghĩa lý thuyết mà còn thực tiễn, giúp các nhà đầu tư và hoạch định chính sách hiểu rõ hơn về tình hình kinh tế. Đường cong lãi suất là công cụ dự báo tình trạng nền kinh tế, từ đó hỗ trợ quyết định đầu tư và điều hành chính sách.

1.1 Lý do chọn đề tài

Việt Nam, với thị trường tài chính còn non trẻ, cần có những nghiên cứu sâu hơn về lãi suất Việt Nam. Đường cong lãi suất không chỉ ảnh hưởng đến các quyết định đầu tư mà còn là chỉ báo cho các nhà hoạch định chính sách. Việc kiểm định đường cong lãi suất giúp xác định mô hình nào phù hợp hơn với thực tế, từ đó đưa ra những khuyến nghị cho các nhà đầu tư và cơ quan quản lý. Nghiên cứu này sẽ góp phần làm phong phú thêm tài liệu về nghiên cứu kinh tế tại Việt Nam.

II. Nền tảng lý thuyết về đường cong lãi suất

Đường cong lãi suất phản ánh mối quan hệ giữa lãi suất và thời gian đáo hạn của các trái phiếu. Các dạng đường cong lãi suất bao gồm dốc lên, dốc xuống, nằm ngang và bướu. Mỗi dạng đường cong mang lại những thông tin khác nhau về kỳ vọng lạm phát và tình hình kinh tế. Đường cong lãi suất dốc lên thường cho thấy kỳ vọng tăng trưởng kinh tế, trong khi đường cong dốc xuống có thể là dấu hiệu của suy thoái. Việc hiểu rõ các dạng đường cong này là cần thiết để dự báo tình hình kinh tế và đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

2.1 Tầm quan trọng của đường cong lãi suất

Đường cong lãi suất không chỉ dự báo lạm phát mà còn phản ánh tình hình kinh tế trong tương lai. Nghiên cứu cho thấy rằng độ dốc của đường cong lãi suất có thể dự báo sự thay đổi của lạm phát. Khi đường cong lãi suất dốc lên, điều này thường chỉ ra rằng lạm phát sẽ tăng trong tương lai. Ngược lại, đường cong dốc xuống có thể là dấu hiệu cho thấy lạm phát sẽ giảm. Đường cong lãi suất cũng có thể dự báo sự tăng trưởng GDP, giúp các nhà đầu tư và hoạch định chính sách có cái nhìn tổng quan về tình hình kinh tế.

III. Dữ liệu mô hình và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu lãi suất bình quân liên ngân hàng từ năm 2006 đến 2012. Hai mô hình chính được áp dụng là Vasicek và CIR. Mô hình Vasicek dự đoán lãi suất dựa trên các yếu tố kinh tế vĩ mô, trong khi mô hình CIR tập trung vào sự biến động của lãi suất. Phương pháp nghiên cứu bao gồm ước lượng các tham số của hai mô hình và so sánh sự phù hợp của chúng với dữ liệu thực tế. Kết quả sẽ giúp xác định mô hình nào phù hợp hơn với điều kiện thị trường tài chính Việt Nam.

3.1 Mô hình Vasicek và CIR

Mô hình Vasicek được xây dựng dựa trên giả thuyết rằng lãi suất có xu hướng trở về mức trung bình. Mô hình này giúp dự đoán lãi suất trong tương lai dựa trên các yếu tố hiện tại. Ngược lại, mô hình CIR cho phép lãi suất có thể âm, điều này làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt hơn trong việc dự đoán lãi suất. Việc so sánh hai mô hình này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức hoạt động của thị trường tài chính tại Việt Nam.

IV. Kiểm định dạng đường cong lãi suất

Kết quả kiểm định cho thấy đường cong lãi suất từ mô hình Vasicek phù hợp hơn với dữ liệu thực tế so với mô hình CIR. Trong giai đoạn lấy mẫu, ở các kỳ hạn dưới 3 tháng, không có sự khác biệt rõ rệt giữa hai mô hình. Tuy nhiên, ở các kỳ hạn trên 3 tháng, mô hình Vasicek cho kết quả tốt hơn. Điều này cho thấy rằng biến động lãi suất tại Việt Nam có thể được dự đoán chính xác hơn bằng mô hình Vasicek trong bối cảnh hiện tại.

4.1 So sánh kết quả giữa hai mô hình

Khi so sánh kết quả dự báo từ hai mô hình, mô hình Vasicek cho thấy sự ổn định và chính xác hơn trong việc dự đoán lãi suất dài hạn. Mô hình CIR, mặc dù có ưu điểm trong một số trường hợp, nhưng không thể hiện được sự phù hợp tốt như Vasicek trong bối cảnh thị trường Việt Nam. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn mô hình phù hợp trong nghiên cứu định lượng và dự báo lãi suất.

V. Kết luận và hạn chế của đề tài

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình Vasicek là lựa chọn tốt hơn cho việc dự đoán đường cong lãi suất tại Việt Nam. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng có một số hạn chế, bao gồm việc chỉ sử dụng dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định và không xem xét các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng đến lãi suất. Các nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng phạm vi dữ liệu và xem xét thêm các yếu tố kinh tế vĩ mô khác để có cái nhìn toàn diện hơn.

5.1 Hạn chế của nghiên cứu

Một trong những hạn chế lớn nhất của nghiên cứu là việc chỉ sử dụng dữ liệu từ giai đoạn 2006-2012. Thời gian này có thể không phản ánh đầy đủ các biến động kinh tế sau này. Hơn nữa, nghiên cứu chưa xem xét các yếu tố như chính sách tiền tệ và các sự kiện kinh tế lớn có thể ảnh hưởng đến lãi suất. Do đó, cần có những nghiên cứu sâu hơn để làm rõ hơn về mối quan hệ giữa lãi suất và các yếu tố kinh tế khác.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Đường cong lãi suất là một công cụ quan trọng trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng, phản ánh mối quan hệ giữa lãi suất và thời gian đáo hạn của các công cụ nợ. Ở Việt Nam, thị trường tài chính còn non trẻ với tính thanh khoản thấp và quy mô nhỏ, dẫn đến việc nghiên cứu về đường cong lãi suất còn hạn chế. Luận văn này tập trung kiểm định dạng đường cong lãi suất tại Việt Nam trong giai đoạn 2006-2012, sử dụng dữ liệu lãi suất bình quân liên ngân hàng. Mục tiêu chính là so sánh sự phù hợp của hai mô hình kinh điển trong xây dựng đường cong lãi suất là mô hình Vasicek và mô hình Cox-Ingersoll-Ross (CIR). Nghiên cứu nhằm cung cấp cơ sở khoa học cho việc lựa chọn mô hình phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam, từ đó hỗ trợ các nhà đầu tư, nhà hoạch định chính sách và học giả trong việc dự báo và phân tích thị trường tài chính. Kết quả nghiên cứu có thể giúp nâng cao độ chính xác trong dự báo lãi suất và cải thiện công cụ giám sát kinh tế vĩ mô, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường tài chính Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai mô hình lý thuyết chủ đạo trong phân tích cấu trúc kỳ hạn lãi suất:

• Mô hình Vasicek: Đây là mô hình một nhân tố, mô tả lãi suất ngắn hạn theo quá trình Ornstein-Uhlenbeck với tham số tốc độ hồi phục, lãi suất trung bình dài hạn và độ biến động. Mô hình cho phép lãi suất có thể âm nhưng có ưu điểm về tính toán và kiểm soát tham số.

• Mô hình Cox-Ingersoll-Ross (CIR): Cũng thuộc nhóm mô hình một nhân tố, mô hình CIR có đặc điểm độ biến động tỷ lệ với căn bậc hai của lãi suất, giúp tránh lãi suất âm, phù hợp với thực tế hơn trong nhiều trường hợp.

Ba khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: đường cong lãi suất (yield curve), chỉ số sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) để đánh giá độ phù hợp mô hình, và tốc độ hồi phục (speed of mean reversion) thể hiện khả năng điều chỉnh lãi suất về mức trung bình dài hạn.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là lãi suất bình quân liên ngân hàng Việt Nam từ ngày 05/09/2006 đến 05/08/2012, với các quan sát cách nhau một tháng, lấy từ website Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu gồm:

• Ước lượng tham số mô hình Vasicek bằng phương pháp Ước lượng khả năng cực đại (Maximum Likelihood Estimator - MLE).

• Ước lượng tham số mô hình CIR bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Least Squares) trên mô hình rời rạc, sau đó chuyển sang dạng liên tục.

• Xác định lãi suất tại từng thời điểm dựa trên các tham số ước lượng của hai mô hình.

• So sánh sự phù hợp của hai mô hình thông qua kiểm định t (t-statistic) và chỉ tiêu MAPE, đánh giá sai số phần trăm tuyệt đối trung bình giữa lãi suất mô hình và lãi suất thực tế.

Quy trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian 6 năm, với cỡ mẫu khoảng 72 quan sát (mỗi tháng một quan sát), đảm bảo tính đại diện cho giai đoạn nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Sự phù hợp tổng thể của mô hình Vasicek vượt trội hơn mô hình CIR: Trong giai đoạn lấy mẫu, trung bình MAPE của mô hình Vasicek là 0.81, thấp hơn đáng kể so với mô hình CIR (khoảng 1.1), với kiểm định t cho giá trị 2.81 ở mức ý nghĩa 1%. Độ lệch chuẩn MAPE của Vasicek cũng thấp hơn (0.18 so với 0.2).

2. Phân tích theo kỳ hạn trong giai đoạn lấy mẫu: Ở các kỳ hạn ngắn dưới 3 tháng (1 tuần, 2 tuần, 1 tháng, 3 tháng), không có sự khác biệt đáng kể giữa hai mô hình. Tuy nhiên, ở kỳ hạn 6 tháng và 12 tháng, mô hình Vasicek cho kết quả phù hợp hơn với trung bình MAPE lần lượt là 0.32 và 0.18, so với CIR là 0.44 và 0.41, với mức ý nghĩa 5% và 15%.

3. Kết quả dự báo tương tự: Trong giai đoạn dự báo, trung bình MAPE của mô hình Vasicek là 0.51, thấp hơn đáng kể so với CIR, với kiểm định t = 3.51 (mức ý nghĩa 1%). Ở các kỳ hạn 1 tuần, 2 tuần và 1 tháng, hai mô hình không khác biệt. Ở các kỳ hạn dài hơn (3 tháng, 6 tháng, 12 tháng), mô hình Vasicek thể hiện sự phù hợp tốt hơn với dữ liệu thực tế.

4. Tốc độ hồi phục trung bình của mô hình Vasicek cao hơn đáng kể: Tốc độ hồi phục k trong mô hình Vasicek là 1.51, trong khi chỉ khoảng 0.05 ở mô hình CIR. Điều này giúp mô hình Vasicek điều chỉnh lãi suất nhanh hơn về mức trung bình dài hạn, phù hợp hơn với biến động thực tế của thị trường Việt Nam.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Vasicek phù hợp hơn mô hình CIR trong việc mô phỏng đường cong lãi suất tại Việt Nam, đặc biệt ở các kỳ hạn dài hơn 1 tháng. Nguyên nhân chính là tốc độ hồi phục cao trong mô hình Vasicek giúp phản ánh nhanh chóng sự điều chỉnh của lãi suất về mức cân bằng dài hạn, phù hợp với đặc điểm biến động của thị trường liên ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

So với các nghiên cứu quốc tế, kết quả này có phần khác biệt khi một số nghiên cứu cho rằng mô hình CIR có ưu thế hơn do tránh được lãi suất âm. Tuy nhiên, trong điều kiện thị trường Việt Nam với dữ liệu lãi suất liên ngân hàng làm đầu vào, mô hình Vasicek thể hiện sự linh hoạt và phù hợp hơn.

Dữ liệu được trình bày qua các bảng MAPE phân loại theo kỳ hạn và giai đoạn lấy mẫu/dự báo giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt về độ chính xác giữa hai mô hình. Biểu đồ so sánh đường cong lãi suất thực tế và mô hình cũng có thể được sử dụng để trực quan hóa sự phù hợp này.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Ưu tiên sử dụng mô hình Vasicek trong xây dựng đường cong lãi suất tại Việt Nam: Các tổ chức tài chính và nhà hoạch định chính sách nên áp dụng mô hình Vasicek để dự báo và phân tích lãi suất dài hạn, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong quản lý rủi ro và hoạch định chính sách tiền tệ. Thời gian áp dụng: ngay lập tức.

2. Mở rộng nghiên cứu với các mô hình đa nhân tố và tham số: Các học giả và nhà nghiên cứu nên tiếp tục kiểm định các mô hình phức tạp hơn để so sánh và tìm ra mô hình phù hợp nhất với thị trường Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh thị trường ngày càng phát triển. Thời gian thực hiện: 2-3 năm tới.

3. Cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào: Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan liên quan cần nâng cao tính minh bạch và tính thanh khoản của thị trường trái phiếu chính phủ để có thể sử dụng dữ liệu TPCP làm cơ sở xây dựng đường cong lãi suất chuẩn, thay thế dần lãi suất liên ngân hàng có độ biến động cao. Thời gian thực hiện: 1-2 năm.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực phân tích mô hình cho cán bộ tài chính: Các tổ chức tài chính nên tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mô hình kinh tế lượng và phân tích đường cong lãi suất để nâng cao năng lực dự báo và quản lý rủi ro. Thời gian thực hiện: liên tục.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư tài chính: Giúp hiểu rõ hơn về cách thức dự báo lãi suất và lựa chọn công cụ đầu tư phù hợp dựa trên đường cong lãi suất, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

2. Nhà hoạch định chính sách tiền tệ: Cung cấp cơ sở khoa học để lựa chọn mô hình dự báo lãi suất phù hợp, hỗ trợ trong việc điều chỉnh chính sách tiền tệ và giám sát thị trường tài chính.

3. Các học giả và sinh viên nghiên cứu tài chính-ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá về phương pháp ước lượng tham số mô hình Vasicek và CIR, cũng như ứng dụng thực tiễn tại thị trường Việt Nam.

4. Các tổ chức tài chính và ngân hàng thương mại: Hỗ trợ trong việc xây dựng các mô hình quản lý rủi ro lãi suất và phát triển sản phẩm tài chính dựa trên dự báo lãi suất chính xác.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao chọn lãi suất bình quân liên ngân hàng làm dữ liệu đầu vào thay vì lãi suất trái phiếu chính phủ?
   Do lãi suất trái phiếu chính phủ tại Việt Nam chưa phản ánh đúng quan hệ cung cầu do bị ấn định bởi Bộ Tài chính và tính thanh khoản thấp, lãi suất liên ngân hàng được xem là dữ liệu ổn định và phản ánh thực tế hơn.

2. Mô hình Vasicek có nhược điểm gì khi áp dụng?
   Mô hình Vasicek có thể cho ra lãi suất âm trong một số trường hợp, điều này không phù hợp với thực tế, nhưng trong nghiên cứu này, mô hình vẫn cho kết quả phù hợp hơn mô hình CIR.

3. MAPE là gì và tại sao được sử dụng để đánh giá mô hình?
   MAPE (Mean Absolute Percentage Error) là chỉ số đo sai số trung bình phần trăm tuyệt đối giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế, giúp đánh giá độ chính xác của mô hình một cách trực quan và dễ hiểu.

4. Tại sao mô hình CIR không phù hợp bằng Vasicek trong nghiên cứu này?
   Tốc độ hồi phục trong mô hình CIR thấp hơn nhiều, làm cho lãi suất dự báo không điều chỉnh nhanh về mức trung bình dài hạn, dẫn đến sai số lớn hơn so với dữ liệu thực tế.

5. Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu này cho các thị trường khác không?
   Kết quả chủ yếu phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu; các thị trường khác có đặc điểm khác biệt về thanh khoản và cấu trúc thị trường nên cần kiểm định riêng biệt.

Kết luận

• Đường cong lãi suất xây dựng từ mô hình Vasicek phù hợp hơn với dữ liệu lãi suất liên ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2006-2012 so với mô hình CIR.
• Ở các kỳ hạn ngắn dưới 3 tháng, hai mô hình không có sự khác biệt đáng kể về độ phù hợp.
• Ở các kỳ hạn dài hơn 3 tháng, mô hình Vasicek thể hiện sự phù hợp vượt trội, đặc biệt trong giai đoạn dự báo.
• Tốc độ hồi phục cao trong mô hình Vasicek là yếu tố chính giúp mô hình này phản ánh tốt hơn biến động thực tế của lãi suất.
• Nghiên cứu mở ra hướng phát triển cho các mô hình phức tạp hơn và cải thiện dữ liệu đầu vào nhằm nâng cao chất lượng dự báo lãi suất tại Việt Nam.

Next steps: Mở rộng nghiên cứu với dữ liệu mới và mô hình đa nhân tố, đồng thời thúc đẩy cải thiện chất lượng dữ liệu thị trường.

Call to action: Các nhà nghiên cứu và tổ chức tài chính nên áp dụng mô hình Vasicek trong phân tích lãi suất và tiếp tục phát triển nghiên cứu để nâng cao hiệu quả quản lý tài chính.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: ệ đề à Trong chương này, tác giả trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, vấn đề nghiên cứu và bố cục của luận văn. -3- 123doc Chương 2: Những nghiên cứu thực nghiệm trên thế gi i về kiểm định dạng đường cong lãi suấ được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR Đầu tiên, tác giả trình bày các nghiên cứu trên thế giới về đường cong lãi suất như: các dạng đường cong lãi suất và tầm quan trọng của đường cong lãi suất. Kế tiếp, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu trên thế giới về kiểm định đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR. Chương 3: Dữ liệu, mô hình và p ương p áp ng ên cứu Ở chương này, tác giả trình bày cách thức lấy dữ liệu nghiên cứu, giới thiệu hai mô hình Vasicek và CIR và phương pháp nghiên cứu.

Các nội dung được trình bày ở chương này làm cơ sở cho các phân tích tiếp theo ở Chương 4. Chương 4: Kiểm định dạng đường cong lãi suất được xây dựng từ hai mô hình Vasicek và CIR ở Việt Nam Trong chương này, tác giả sẽ trình bày các kết quả sau: - So sánh đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất được xây dựng từ mô hình CIR – Giai đoạn lấy mẫu. - So sánh đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình Vasicek với đường cong lãi suất dự báo được xây dựng từ mô hình CIR. Chương 5: ế n Ở chương này, tác giả tổng kết lại vấn đề nghiên cứu, cũng như các hạn chế của bài nghiên cứu.

-4- 123doc CHƯƠNG 2: NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ KIỂM ĐỊNH DẠNG ĐƯỜNG CONG LÃI SUẤT ĐƯỢC XÂY DỰNG TỪ HAI MÔ HÌNH VASICEK VÀ CIR 2.1 Nền tảng lý thuyết về đường cong lãi suất Trong phần này, tác giả tóm lược lại một số các kết quả nghiên cứu trên thế giới liên quan đến lý thuyết đường cong lãi suất cũng như tầm quan trọng của đường cong lãi suất trong tài chính cũng như trong kinh tế.1 Đường cong lãi suất và các dạng đường cong lãi suất Tác giả Ali Umut Irturk (2006), trong bài nghiên cứu Term structure of interest rates – Cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, cho rằng đường cong lãi suất là một đồ thị miêu tả mối quan hệ giữa lãi suất và thời gian đáo hạn của các trái phiếu cùng loại và cùng bản chất, nhưng khác nhau về thời gian đáo hạn. Cũng theo Ali Umut Irturk (2006) thì đường cong lãi suất có các dạng cơ bản là dạng dốc lên, dạng dốc xuống, dạng nằm ngang và dạng bướu. Đường cong lãi suất dạng dốc lên Đường cong lãi suất dạng dốc lên khi lãi suất dài hạn cao hơn lãi suất ngắn hạn. Điều này xuất phát từ kỳ vọng của nhà đầu tư về sự tăng trưởng của nền kinh tế cũng như xu hướng gia tăng của lãi suất trong tương lai.

Chính kỳ vọng tăng trưởng này gây ra kỳ vọng gia tăng lạm phát trong tương lai. Do đó, khi đường cong lãi suất có dạng dốc lên, các nhà đầu tư sẽ yêu cầu lãi suất cao hơn cho thời gian đáo hạn dài hơn trong tương lai.1: Đường cong lãi suất dạng dốc lên Tuy nhiên, khi lạm phát gia tăng, ngân hàng trung ương sẽ thắt chặt chính sách tiền tệ bằng cách tăng lãi suất ngắn hạn ở tương lai để giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế cũng như kiềm hãm áp lực lạm phát, từ đó làm giảm độ dốc của đường cong lãi suất. Hầu hết sau khủng hoảng, đường cong lãi suất sẽ có dạng dốc lên. Đồ thị bên dưới cho thấy đường cong lãi suất dạng dốc lên của trái phiếu chính phủ Mỹ vào đầu năm 1992 khi nền kinh tế Mỹ bắt đầu phục hồi sau khủng hoảng năm 1990-1991.2: Đường cong lãi suất của trái phiếu chính phủ Mỹ vào đầu năm 1992 Đường cong lãi suất dạng dốc xuống -6- 123doc Đường cong lãi suất dạng dốc xuống khi lãi suất dài hạn thấp hơn lãi suất ngắn hạn.Thông thường, các mức lãi suất ngắn hạn và dài hạn biến động theo chu kỳ.

Các mức lãi suất này tăng lên trong giai đoạn tăng trưởng của nền kinh tế và giảm đi khi nền kinh tế suy thoái. Do đó, khi nền kinh tế bắt đầu có dấu hiệu suy thoái, các nhà đầu tư tin rằng lãi suất trái phiếu dài hạn có thể thấp hơn nữa trong tương lai và đây là cơ hội để mua trái phiếu ở mức lãi suất cao hơn. Điều này làm gia tăng nhu cầu mua trái phiếu dài hạn, và kết quả là giá của các công cụ nợ ngắn hạn sẽ giảm xuống và giá của các công cụ nợ dài hạn sẽ tăng lên dẫn tới sự gia tăng trong lãi suất ngắn hạn và giảm đi ở lãi suất dài hạn do giá công cụ nợ và lãi suất có quan hệ nghịch biến.3: Đường cong lãi suất dạng dốc xuống Một đường cong lãi suất dạng dốc xuống sẽ cho thấy tình trạng tồi tệ của nền kinh tế trong tương lai như khủng hoảng vốn. Đường cong lãi suất dạng nằm ngang Đường cong lãi suất dạng nằm ngang còn được gọi là đường cong lãi suất nông hay đường cong lãi suất phẳng.

Đường cong lãi suất có dạng nằm ngang khi lãi suất ngắn hạn bằng hoặc khác biệt không đáng kể so với lãi suất dài hạn. Điều này thường xảy ra -7- 123doc sau một chu kỳ kinh tế khi tiền không có sẵn trong nền kinh tế, bởi vì chính sách tiền tệ thắt chặt đi kèm với kỳ vọng lạm phát cao trong chu kỳ kinh tế sau.4: Đường cong lãi suất dạng nằm ngang Một đường cong lãi suất dạng nằm ngang thường ít xảy ra và là một chỉ số đặc trưng cho sự chuyển tiếp độ nghiêng đi lên hoặc đi xuống. Đường cong lãi suất dạng bướu Do mối quan hệ giữa lãi suất và thời gian đáo hạn của trái phiếu thường không tuyến tính, vì vậy, đường cong lãi suất thường được xem là có dạng hình bướu.5: Đường cong lãi suất dạng bướu -8- 123doc Dạng đường cong lãi suất này thường được thấy khi ban đầu thị trường kỳ vọng lãi suất sẽ tăng trong một giai đoạn và sau đó sẽ giảm trong giai đoạn khác, hoặc ngược lại, thị trường kỳ vọng lãi suất sẽ giảm trong một giai đoạn và sau đó sẽ tăng trong giai đoạn khác.2 Tầm quan trọng của đường cong lãi suất 2.1 Dự báo mức độ lạm phát Năm 1990, Frederic S. Với dữ liệu là tỷ lệ lạm phát và lãi suất trái phiếu Kho bạc Mỹ từ một đến năm năm trong giai đoạn từ 1953 đến 1987, tác giả thấy rằng: - Hệ số dương cho thấy độ dốc của đường cong lãi suất và lạm phát có quan hệ đồng biến với nhau.

Điều đó có nghĩa là khi đường cong lãi suất có dạng dốc lên sẽ là một dấu chỉ cho thấy tỷ lệ lạm phát sẽ tăng trong tương lai, và ngược lại, khi đường cong lãi suất có dạng dốc xuống sẽ là tín hiệu cho thấy tỷ lệ lạm phát trong tương lai sẽ giảm. - Bên cạnh đó, hệ số có giá trị khá cao và tăng dần theo thời gian. Điều này cho thấy sự thay đổi tỷ lệ lạm phát trong tương lai được giải thích khá nhiều bởi sự thay đổi trong đường cong lãi suất tương lai và thời gian dự báo càng xa thì độ dốc đường cong lãi suất càng chiếm tỷ trọng cao trong việc giải thích sự thay đổi của lạm phát. -9- 123doc Từ đó cho thấy độ dốc của đường cong lãi suất là một công cụ rất tốt để dự báo lạm phát.2 Dự báo nền kinh tế trong tương lai Theo hai tác giả Estrella và Miskin (1997), sự chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và lãi suất ngắn hạn, khi đường cong lãi suất có dạng dốc xuống, đã dự báo được suy thoái giai đoạn 1990-1991, mặc dù đỉnh điểm của cuộc suy thoái trong dự báo xảy ra sớm hơn một tí so với thực tế.

Nguyên nhân là do chính sách thắt chặt tiền tệ làm cho cầu tiền hiện tại cao hơn tương lai, làm cho mức lãi suất ngắn hạn tăng cao tương đối so với mức lãi suất dài hạn, từ đó làm cho đường cong lãi suất có dạng dốc xuống hoặc làm cho đường cong lãi suất trở nên ít dốc hơn. Bên cạnh đó, trong bài nghiên cứu này hai tác giả cũng thấy rằng nếu kết hợp chênh lệch lãi suất giữa các kỳ hạn và chỉ số chứng khoán sẽ cho ra kết quả dự báo tốt hơn, đặc biệt sự kết hợp này có thể cung cấp một số cảnh báo suy thoái trong 4 quý tiếp theo. Năm 2005, nhóm tác giả Andrew Anga, Monika Piazzesi và Min Wei trong bài nghiên cứu “What does the yield curve tell us about GDP growth? – Đường cong lãi suất cung cấp gì cho chúng ta về tăng trưởng GDP?”, đã nghiên cứu khả năng dự báo tăng trưởng kinh tế tại Mỹ của đường cong lãi suất, trong giai đoạn từ năm 1964 đến năm 2001. Nhóm tác giả thấy rằng lãi suất danh nghĩa ngắn hạn có mối tương quan đồng biến với tăng trưởng GDP, nghĩa là khi lãi suất danh nghĩa ngắn hạn tăng thì GDP cũng sẽ tăng.3 Phản ánh tính thanh khoản của thị trường Theo giải thích của Issing (2000), khi thị trường trái phiếu chính phủ chiếm ưu thế và có tính thanh khoản, những người tham gia thị trường có thể kiếm được lợi nhuận từ mỗi sự khác biệt nhỏ về giá giữa các trái phiếu có ngày đáo hạn tương tự nhau.

Khi có - 10 - 123doc sự khác biệt giá, thì một số ít các chuyên gia sẽ đặt lệnh mua hoặc bán với giá thấp hoặc cao hơn một tí so với giá thị trường, và khi điều này diễn ra thường xuyên thì hoạt động của những người tham gia thị trường đã góp phần nhanh chóng làm trơn bất kỳ sự khác biệt về giá, từ đó, làm tăng mức độ trơn của đường cong lãi suất. Vì vậy, độ trơn của đường cong lãi suất cho thấy mức độ thâm nhập và tính thanh khoản của thị trường trái phiếu chính phủ. Năm 2001, Vincent Brousseau và Benjamin Sahel thấy rằng độ trơn của đường cong lãi suất có thể cung cấp các chỉ dẫn liên quan đến kỳ vọng thị trường, mức độ lo ngại rủi ro và tính thanh khoản của thị trường…. Khi so sánh độ trơn trong thị trường trái phiếu chính phủ của năm nước: Đức, Tây Ban Nha, Pháp, Nhật và Mỹ, nhóm tác giả thấy rằng độ trơn giảm trong giai đoạn thị trường tài chính có nhiều biến động và tính thanh khoản thấp.

Điển hình đường cong lãi suất của thị trường Mỹ, Nhật và Pháp trong giai đoạn biến động thị trường tài chính vào mùa thu 1998 có độ trơn rất thấp.