Nghiên Cứu Tác Động Của Lãi Suất Ngắn Hạn Trong Thời Kỳ COVID-19

Khóa luận phân tích sự đồng biến giữa các lãi suất ngắn hạn trong bối cảnh Covid-19, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tài chính ngân hàng.

• Tác giả: Nguyen Phuong Anh
• Người hướng dẫn: Dr. Le Hong Thai
• Trường học: University of Economics and Business
• Chuyên ngành: Finance and Banking
• Đề tài: Nghiên Cứu Tác Động Của Lãi Suất Ngắn Hạn Trong Thời Kỳ COVID-19
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• LIST OF ABBREVIATION
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Research background
• 1.2. Research objectives
• 1.3. Research questions
• 1.4. Research scope
• 1.5. Research contributions
• 1.6. Structure of the thesis
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Definition of monetary policy
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY
• 4. CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSION
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION
• 5.1. Summary of research results
• 5.2. Limitations of the present study and directions for future research
• LIST OF ABBREVIATION

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động Của Lãi Suất Ngắn Hạn Trong Thời Kỳ COVID 19

Trong bối cảnh đại dịch COVID-19, lãi suất ngắn hạn đã trở thành một công cụ quan trọng trong chính sách tiền tệ của các ngân hàng trung ương. Việc giảm lãi suất nhằm kích thích nền kinh tế đã được thực hiện rộng rãi. Các ngân hàng đã áp dụng nhiều biện pháp để giảm thiểu tác động tiêu cực của đại dịch lên nền kinh tế. Nghiên cứu này sẽ phân tích tác động của lãi suất ngắn hạn trong thời kỳ này.

1.1. Lãi Suất Ngắn Hạn Là Gì Và Tại Sao Quan Trọng

Lãi suất ngắn hạn là lãi suất áp dụng cho các khoản vay có thời gian ngắn, thường dưới một năm. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh hoạt động kinh tế, ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và tiêu dùng.

1.2. Tác Động Của COVID 19 Đến Kinh Tế Toàn Cầu

Đại dịch COVID-19 đã gây ra khủng hoảng kinh tế toàn cầu, dẫn đến sự sụt giảm mạnh trong hoạt động sản xuất và tiêu dùng. Các chính sách tiền tệ đã được áp dụng để giảm thiểu thiệt hại này.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Liên Quan Đến Lãi Suất Ngắn Hạn Trong Thời Kỳ COVID 19

Mặc dù lãi suất ngắn hạn đã được giảm xuống mức thấp kỷ lục, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc duy trì sự ổn định kinh tế. Các ngân hàng trung ương phải đối mặt với áp lực từ thị trường tài chính và sự không chắc chắn trong tương lai.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Duy Trì Lãi Suất Thấp

Việc duy trì lãi suất thấp trong thời gian dài có thể dẫn đến rủi ro tài chính, bao gồm việc hình thành các bong bóng tài sản và giảm khả năng sinh lời của các ngân hàng.

2.2. Tác Động Đến Doanh Nghiệp Nhỏ

Doanh nghiệp nhỏ thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận vốn, ngay cả khi lãi suất thấp. Điều này có thể dẫn đến sự phục hồi chậm chạp trong nền kinh tế.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Tác Động Của Lãi Suất Ngắn Hạn

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích định lượng để đánh giá tác động của lãi suất ngắn hạn đến các chỉ số kinh tế trong thời kỳ COVID-19. Dữ liệu từ nhiều quốc gia sẽ được so sánh để rút ra kết luận.

3.1. Phân Tích Dữ Liệu Kinh Tế

Dữ liệu kinh tế từ các quốc gia sẽ được thu thập và phân tích để xác định mối quan hệ giữa lãi suất ngắn hạn và các chỉ số kinh tế như GDP và tỷ lệ thất nghiệp.

3.2. Sử Dụng Mô Hình Kinh Tế

Mô hình kinh tế sẽ được áp dụng để dự đoán tác động của lãi suất ngắn hạn đến nền kinh tế trong bối cảnh COVID-19.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu Về Lãi Suất Ngắn Hạn

Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp trong việc điều chỉnh chiến lược tài chính. Việc hiểu rõ tác động của lãi suất ngắn hạn sẽ giúp cải thiện khả năng ứng phó với các khủng hoảng tương lai.

4.1. Đề Xuất Chính Sách Tiền Tệ

Nghiên cứu sẽ đưa ra các đề xuất về chính sách tiền tệ nhằm tối ưu hóa tác động của lãi suất ngắn hạn đến nền kinh tế.

4.2. Hướng Dẫn Cho Doanh Nghiệp

Doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin từ nghiên cứu để điều chỉnh chiến lược đầu tư và quản lý rủi ro tài chính.

V. Kết Luận Về Tác Động Của Lãi Suất Ngắn Hạn Trong Thời Kỳ COVID 19

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng lãi suất ngắn hạn có tác động mạnh mẽ đến nền kinh tế trong thời kỳ COVID-19. Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định chính xác hơn trong tương lai.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy lãi suất ngắn hạn đã ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh của nền kinh tế, từ đầu tư đến tiêu dùng.

5.2. Triển Vọng Tương Lai

Trong tương lai, các ngân hàng trung ương cần tiếp tục theo dõi tác động của lãi suất ngắn hạn để điều chỉnh chính sách kịp thời.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đại dịch COVID-19 bùng phát đã tạo ra cú sốc chưa từng có đối với nền kinh tế và hệ thống tài chính toàn cầu. Để đối phó với sự đình trệ kinh tế do các biện pháp phong tỏa và gián đoạn chuỗi cung ứng, các ngân hàng trung ương trên thế giới đã đồng loạt triển khai các chính sách tiền tệ nới lỏng quy mô lớn. Một trong những biện pháp chủ chốt là cắt giảm lãi suất chính sách danh nghĩa xuống mức thấp kỷ lục, thậm chí tiệm cận mức cận dưới bằng 0 (Zero Lower Bound - ZLB) hoặc rơi vào vùng lãi suất âm (Negative Interest Rate Policies - NIRPs). Khi lãi suất danh nghĩa chạm mức cận dưới, dư địa nới lỏng thông qua công cụ truyền thống bị triệt tiêu, buộc các cơ quan điều hành phải sử dụng các công cụ phi truyền thống như chương trình nới lỏng định lượng (Quantitative Easing - QE) và định hướng chính sách tương lai (Forward Guidance).

Trong bối cảnh đó, lãi suất danh nghĩa ngắn hạn không còn phản ánh đầy đủ lập trường nới lỏng thực tế của chính sách tiền tệ. Do đó, chỉ số lãi suất ẩn ngắn hạn (Shadow Short Rate - SSR) được sử dụng nhằm lượng hóa mức độ hỗ trợ tiền tệ khi lãi suất chính sách thực tế bị ràng buộc bởi ZLB. Việc nghiên cứu mức độ đồng chuyển động (co-movement) và sự lan tỏa (connectedness) giữa các mức lãi suất ẩn ngắn hạn phản ánh mức độ phối hợp hoặc phân kỳ chính sách giữa các nền kinh tế phát triển trong thời kỳ khủng hoảng.

Khóa luận xác định ba câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

1. Lãi suất ẩn ngắn hạn đã biến động như thế nào trong suốt thời kỳ đại dịch COVID-19?
2. Mức độ đồng chuyển động giữa các mức lãi suất ẩn ngắn hạn của các quốc gia/khu vực diễn ra ở mức độ nào trong đại dịch COVID-19?
3. Các phát hiện thực nghiệm mang lại những hàm ý chính sách và thực tiễn gì cho các nhà hoạch định chính sách và giới đầu tư?

Phạm vi nghiên cứu của đề tài được xác định rõ ràng:

• Phạm vi nội dung: Phân tích mối liên kết động và sự đồng chuyển động giữa các mức lãi suất ẩn ngắn hạn của các nền kinh tế phát triển.
• Phạm vi không gian: 9 quốc gia/khu vực và nhóm kinh tế trọng điểm gồm: Hợp chủng quốc Hoa Kỳ (US), Khu vực đồng Euro (Euro Area), Nhật Bản (Japan), Vương quốc Anh (UK), Thụy Sĩ (Switzerland), Canada, Úc (Australia), New Zealand và khối G4.
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian hàng ngày kéo dài từ ngày 02 tháng 01 năm 2019 đến ngày 27 tháng 03 năm 2023.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng nền tảng dựa trên các lý thuyết tiền tệ và tài chính vĩ mô chuẩn mực, kết hợp mô hình kinh tế lượng chuỗi thời gian hiện đại để phân tích cấu trúc liên kết biến thiên theo thời gian.

Cơ sở lý thuyết và các chỉ số đo lường

• Lý thuyết về chính sách tiền tệ: Tổng hợp các quan điểm từ Mishkin & Eakins (2016), Cecchetti & Schoenholtz (2018), Walsh, Mankiw, Krugman & Wells về các công cụ chính sách truyền thống (nghiệp vụ thị trường mở - OMO, lãi suất tái chiết khấu, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, truyền thông định hướng) và phi truyền thống (QE, kiểm soát đường cong lợi suất - YCC, NIRPs).
• Lý thuyết cấu trúc kỳ hạn lãi suất (Term Structure of Interest Rates): Khung lý thuyết gồm Thuyết quỹ cho vay (Loanable Funds Theory), Thuyết ưa thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory của Keynes), Thuyết kỳ vọng (Expectations Theory), Thuyết thị trường phân khúc (Market Segmentation Theory) và Thuyết lãi suất thực (Real Interest Rate Theory).
• Lãi suất ẩn ngắn hạn (Shadow Short Rate - SSR): Khóa luận sử dụng chỉ số SSR phát triển bởi Leo Krippner (2013) dựa trên mô hình cấu trúc kỳ hạn hai nhân tố (two-factor term structure model). Mô hình này loại bỏ quyền chọn nắm giữ tiền mặt danh nghĩa tại mức lãi suất 0%, cho phép xác định mức lãi suất chính sách tương đương trong vùng âm khi các NHTW nới lỏng định lượng. Ngoài ra, khóa luận cũng đối chiếu với chỉ số lãi suất ẩn Wu-Xia (Tao Wu & Fan Dora Xia, 2016) và chỉ số Krippner.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm

Nghiên cứu ứng dụng mô hình kinh tế lượng TVP-VAR (Time-Varying Parameter Vector Autoregression) phát triển bởi Koop & Korobilis (2014) kết hợp với phương pháp đo lường mức độ liên kết động (dynamic connectedness approach) của Diebold & Yilmaz (2014).

• Mô hình TVP-VAR: Cho phép ma trận phương sai - hiệp phương sai và các hệ số tự hồi quy thay đổi theo thời gian thông qua thuật toán Lọc Kalman (Kalman Filter) với hệ số suy giảm (decay factor $\kappa_1 = 0.99$), khắc phục triệt để nhược điểm mất quan sát và tính tùy tiện trong việc chọn kích thước cửa sổ trượt (rolling window) của mô hình VAR truyền thống. Tiêu chuẩn thông tin Bayes (BIC) lựa chọn mô hình độ trễ bậc 1: TVP-VAR(1).
• Phân rã phương sai sai số dự báo tổng quát (GFEVD): Dựa trên định lý biểu diễn Wold (TVP-VMA), mô hình trích xuất GFEVD với tầm dự báo $J = 10$ bước để tính toán các chỉ số:
  • Chỉ số liên kết tổng thể (Total Connectedness Index - TCI).
  • Liên kết định hướng phát đi tới các thị trường khác (Directional Connectedness TO others - $C_{i \to \cdot}$).
  • Liên kết định hướng tiếp nhận từ các thị trường khác (Directional Connectedness FROM others - $C_{\cdot \to i}$).
  • Mức độ liên kết định hướng ròng (Net Total Directional Connectedness - $NET_i = C_{i \to \cdot} - C_{\cdot \to i}$).
  • Mức độ liên kết định hướng từng cặp ròng (Net Pairwise Directional Connectedness - NPDC).

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm chuỗi lãi suất ẩn ngắn hạn hàng ngày của 9 thực thể kinh tế (Mỹ, Euro, Nhật Bản, Anh, Thụy Sĩ, Canada, Úc, New Zealand và G4) được ước lượng bởi Leo Krippner, thu thập từ cơ sở dữ liệu học thuật LJKmfa.com và Ngân hàng Dự trữ New Zealand (RBNZ).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Introduction

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các ngân hàng trung ương toàn cầu phản ứng với đại dịch COVID-19 bằng cách hạ lãi suất về ZLB và triển khai các gói kích thích chưa từng có. Tác giả chỉ ra các khoảng trống nghiên cứu trong y văn trước đây: phần lớn nghiên cứu chỉ tập trung vào lãi suất ngắn hạn danh nghĩa thay vì lãi suất ẩn; chủ yếu xem xét các nền kinh tế phát triển riêng lẻ mà thiếu tính bao quát đa quốc gia; và chỉ phân tích giai đoạn đầu của dịch bệnh thay vì theo dõi tính bền vững của các mối liên kết theo thời gian. Chương này cũng xác định mục tiêu, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi không gian/thời gian, đóng góp học thuật và cấu trúc 5 chương của khóa luận.

Chapter 2: Literature Review

Chương 2 tổng hợp hệ thống cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm liên quan.

• Lý luận chính sách tiền tệ và cấu trúc kỳ hạn: Phân tích các kênh truyền dẫn, các công cụ nới lỏng định lượng, chính sách lãi suất âm (NIRPs) tại Eurozone, Nhật Bản, Thụy Sĩ và các nguy cơ đối với biên lợi nhuận ngân hàng, sự dịch chuyển dòng vốn rủi ro và tính ổn định tài chính (Dell’Ariccia et al., 2018; Borio & Gambacorta, 2017).
• Phản ứng chính sách thực tế trong đại dịch COVID-19: Hệ thống hóa các biện pháp can thiệp tiền tệ và tài khóa khẩn cấp:
  • Hoa Kỳ (FED): Hai lần hạ lãi suất khẩn cấp vào tháng 3/2020 (giảm 0,5% ngày 03/03 và giảm 1,0% ngày 15/03 xuống biên độ 0-0,25%); khởi động gói mua tài sản QE 750 tỷ USD; phối hợp gói tài khóa Đạo luật CARES 2,2 nghìn tỷ USD và bơm thanh khoản 4 nghìn tỷ USD.
  • Anh (BoE): Hạ lãi suất 50 điểm cơ bản xuống 0,25% (11/03/2020) và tung gói cứu trợ tài khóa 330 tỷ GBP (15% GDP).
  • Khu vực Euro (ECB): Triển khai gói thu mua trái phiếu khẩn cấp 750 tỷ EUR (nâng tổng mức mua tài sản lên 1,1 nghìn tỷ EUR, tương đương 6% GDP); các gói tài khóa riêng lẻ của Pháp (45 tỷ EUR), Tây Ban Nha (200 tỷ EUR - 20% GDP), Ý (750 tỷ EUR tín dụng).
  • Các quốc gia khác: Canada (2 lần hạ lãi suất 50 bps, gói hỗ trợ 52 tỷ USD), New Zealand (hạ 75 bps, gói 12,1 tỷ NZD - 4% GDP), Úc (hạ lãi suất về 0,25%, gói 23 tỷ AUD), Hàn Quốc (BoK hạ 50 bps về 0,75% rồi 0,5%), Nhật Bản (bơm 500 tỷ JPY thanh khoản, ngân sách bổ sung 270 tỷ JPY), Thụy Sĩ (gói 30 tỷ USD).

Chapter 3: Research Methodology

Chương 3 trình bày chi tiết công thức toán học và quy trình ước lượng của phương pháp TVP-VAR kết hợp khung phân tích liên kết Diebold & Yilmaz (2014). Tác giả trình bày phương trình hệ thống trạng thái (State-space model), quá trình lọc Kalman với ma trận hiệp phương sai biến thiên, chuyển đổi sang biểu diễn Wold TVP-VMA và công thức phân rã GFEVD. Bên cạnh đó, chương này phân tích bản chất kinh tế của hai chỉ số lãi suất ẩn phổ biến là Wu-Xia SSR và Krippner SSR, đồng thời luận giải ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu tần suất cao hàng ngày (daily data) trong việc nhận diện chính xác các cú sốc chính sách mà không bị làm phẳng thông tin như dữ liệu tháng hay quý.

Chapter 4: Results and Discussion

Chương 4 cung cấp toàn bộ các kết quả định lượng và thảo luận chuyên sâu về các phát hiện thực nghiệm:

Chỉ tiêu thống kê / Kiểm định	Phát hiện chính trên chuỗi dữ liệu (02/01/2019 – 27/03/2023)
Giá trị trung bình (Mean)	Dương ở tất cả 9 quốc gia/nhóm; Khu vực Euro ghi nhận mức tăng lãi suất bình quân cao nhất.
Độ biến động (Variance)	Biến động mạnh nhất: Mỹ, Eurozone, Anh, Thụy Sĩ, Úc, New Zealand. Ít biến động hơn: Nhật Bản, Canada, G4.
Độ xiên (Skewness)	Xiên dương: Eurozone, Nhật Bản, Anh, Thụy Sĩ, Úc, New Zealand. Xiên âm: Mỹ, G4.
Độ nhọn (Kurtosis)	Tất cả các chuỗi đều có Kurtosis > 3, phân phối có đuôi dày (heavy-tailed) hơn phân phối chuẩn.
Kiểm định JB & ERS	JB test có ý nghĩa thống kê (bác bỏ giả thuyết phân phối chuẩn); ERS test khẳng định tính dừng ở mức ý nghĩa 1%.
Kiểm định Q(20) & Q²(20)	Đều có ý nghĩa thống kê, chứng minh sự hiện diện của hiệu ứng chuỗi và phương sai thay đổi ARCH/GARCH.
Tương quan Kendall	Tất cả các cặp đều dương. Cao nhất: Euro - Thụy Sĩ (0,709), G4 - Mỹ (0,703). Thấp nhất: Nhật - Anh, Nhật - Canada.

• Kết quả đo lường liên kết bình quân (Average Connectedness Measure): Chỉ số liên kết tổng thể (TCI) nằm trong khoảng 70% – 80%, khẳng định mức độ kết nối rất cao giữa các thị trường lãi suất ẩn ngắn hạn.
  • Nhóm phát tán sốc ròng (Shock Transmitters - NET > 0): G4, Mỹ, Khu vực Euro, Anh, Úc. Trong đó, G4 (chỉ số truyền dẫn $C_{\cdot \to i}$ đạt 80,75), Mỹ và Eurozone là ba nguồn phát tán sốc mạnh nhất toàn cầu.
  • Nhóm tiếp nhận sốc ròng (Shock Receivers - NET < 0): Nhật Bản, Thụy Sĩ, Canada, New Zealand. Trong đó, Nhật Bản và New Zealand là hai quốc gia tiếp nhận tác động từ bên ngoài lớn nhất.
• Biến động liên kết động theo thời gian (Dynamic Connectedness):
  • Chỉ số TCI biến động mạnh và tăng vọt lên sát 80% vào đầu các năm 2020 (cú sốc phong tỏa do COVID-19), đầu năm 2021 (giai đoạn phục hồi kinh tế và áp lực lạm phát khởi phát) và đầu năm 2022 (xung đột quân sự Nga - Ukraine làm đứt gãy thị trường năng lượng).
  • Sự kiện Brexit đầu năm 2019 khiến liên kết tiếp nhận của Anh tăng vọt trên 150 trước khi giảm mạnh xuống mức 30 khi đại dịch bùng phát.
  • Thụy Sĩ ghi nhận mức độ truyền dẫn sụt giảm trong giai đoạn giữa 2020 đến giữa 2021 rồi tăng trở lại.
  • Nhật Bản ghi nhận sự sụt giảm mạnh về mức tiếp nhận sốc đầu năm 2021 gắn liền với sự kiện Thủ tướng Shinzo Abe từ chức vì lý do sức khỏe, kích hoạt dòng tiền tìm kiếm tài sản an toàn vào trái phiếu chính phủ Nhật Bản và đẩy giá trị đồng Yên tăng cao.

Chapter 5: Conclusion

Chương 5 tóm tắt các kết luận chính của nghiên cứu, khẳng định sự đồng chuyển động và mức độ liên kết cao giữa lãi suất ẩn của các nền kinh tế phát triển trong thời kỳ khủng hoảng. Tác giả thảo luận về tính hiệu quả và hạn chế của các gói nới lỏng tiền tệ kết hợp tài khóa khi nền kinh tế chịu đồng thời cả cú sốc tổng cung lẫn tổng cầu, đồng thời chỉ ra các hạn chế và đề xuất định hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

1. Mức độ phụ thuộc lẫn nhau rất cao: Tất cả hệ số tương quan Kendall giữa các cặp lãi suất ẩn ngắn hạn đều mang giá trị dương, với mức độ liên kết tổng thể trung bình (TCI) đạt mức 70% – 80%. Điều này chứng minh các chính sách tiền tệ phi truyền thống đã đồng chuyển động rất chặt chẽ giữa các nền kinh tế phát triển trong suốt giai đoạn dịch bệnh.
2. Xác định vai trò mạng lưới tài chính: Mô hình TVP-VAR chỉ ra cấu trúc truyền dẫn bất đối xứng rõ rệt: khối G4, Hoa Kỳ và Eurozone giữ vai trò trung tâm trong việc định hình và phát tán các cú sốc chính sách tiền tệ sang phần còn lại của thế giới; ngược lại, các nền kinh tế như Nhật Bản, Canada, Thụy Sĩ và New Zealand đóng vai trò là bên tiếp nhận ròng.
3. Tính biến thiên theo các mốc sự kiện vĩ mô: Mức độ liên kết không cố định mà tăng đột biến tại các thời điểm xảy ra biến cố lớn toàn cầu: sự bùng phát đại dịch đầu năm 2020, chu kỳ tăng lãi suất đầu năm 2021 và khủng hoảng địa chính trị Nga - Ukraine đầu năm 2022.

Đóng góp học thuật của đề tài

• Bổ sung khoảng trống lý thuyết về lãi suất ẩn trong khủng hoảng: Khóa luận là một trong những công trình tiên phong lượng hóa mức độ đồng chuyển động của chuỗi lãi suất ẩn ngắn hạn (SSR) xuyên suốt giai đoạn đại dịch COVID-19, vượt qua giới hạn của các nghiên cứu trước đây vốn chỉ tập trung vào lãi suất danh nghĩa truyền thống.
• Đóng góp về mặt phương pháp luận: Ứng dụng thành công khung phân tích TVP-VAR kết hợp phân rã phương sai sai số GFEVD trên chuỗi dữ liệu hàng ngày tần suất cao, cung cấp công cụ đo lường mức độ lan tỏa chính sách một cách linh hoạt, liên tục và không bị nhiễu bởi việc phân chia mẫu chủ quan.
• Hàm ý thực tiễn cho cơ quan điều hành và nhà đầu tư: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm giúp các ngân hàng trung ương đánh giá mức độ lan tỏa chính sách từ bên ngoài khi hoạch định chính sách tiền tệ nội địa, đồng thời giúp các tổ chức tài chính và nhà đầu tư quốc tế tối ưu hóa danh mục đầu tư và quản trị rủi ro hệ thống trong các giai đoạn thị trường biến động mạnh.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra một số hạn chế nội tại và đề xuất hướng mở rộng cho các nghiên cứu tương lai:

• Phạm vi mẫu nghiên cứu: Dữ liệu mới chỉ tập trung vào 9 nền kinh tế và nhóm phát triển hàng đầu (Mỹ, Eurozone, Nhật Bản, Anh, Thụy Sĩ, Canada, Úc, New Zealand, G4), chưa bao quát được các nền kinh tế thị trường mới nổi (Emerging Markets) – khu vực chịu tác động lan tỏa mạnh từ chính sách của các nước phát triển. Hướng nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng mẫu sang các thị trường đang phát triển.
• Khung thời gian: Nghiên cứu kết thúc dữ liệu vào tháng 3/2023. Việc theo dõi chuỗi dữ liệu dài hơn trong giai đoạn bình thường hóa chính sách tiền tệ và thắt chặt hậu đại dịch sẽ cung cấp bức tranh toàn diện hơn.
• Cơ chế cấu trúc: Phương pháp tiếp cận TVP-VAR đo lường mức độ liên kết tổng thể và định hướng dựa trên phân rã phương sai nhưng chưa bóc tách cụ thể các kênh truyền dẫn cấu trúc vi mô (như kênh tỷ giá, kênh tín dụng hay kênh tâm lý thị trường). Nghiên cứu tương lai có thể kết hợp các mô hình cấu trúc (Structural VAR) để kiểm định sâu hơn từng kênh lan tỏa.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho:

• Sinh viên và học viên cao học ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế quốc tế: Cung cấp nguồn tài liệu chi tiết về việc ứng dụng chỉ số lãi suất ẩn ngắn hạn (SSR của Krippner) và phương pháp kinh tế lượng chuỗi thời gian hiện đại TVP-VAR kết hợp đo lường liên kết động Diebold - Yilmaz.
• Các nhà nghiên cứu kinh tế vĩ mô: Tham khảo quy trình xử lý dữ liệu tần suất cao hàng ngày, các kiểm định chuỗi thời gian (JB test, ERS unit root test, ARCH/GARCH test) và khung phân tích phản ứng chính sách tiền tệ phi truyền thống.
• Chuyên viên phân tích vĩ mô và quản lý danh mục tại các định chế tài chính: Cung cấp góc nhìn thực nghiệm về mức độ liên thông và truyền dẫn sốc lãi suất giữa các thị trường tài chính quốc tế trong các giai đoạn khủng hoảng toàn cầu.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại sử dụng lãi suất ẩn ngắn hạn (SSR) thay vì lãi suất chính sách danh nghĩa thông thường?

Trong đại dịch COVID-19, nhiều ngân hàng trung ương đã hạ lãi suất danh nghĩa xuống mức cận dưới 0 (ZLB) hoặc mức âm, khiến lãi suất danh nghĩa bị cố định và không thể giảm sâu hơn để phản ánh mức độ nới lỏng tiền tệ tiếp theo. Chỉ số lãi suất ẩn ngắn hạn (Shadow Short Rate - SSR) do Leo Krippner phát triển dựa trên mô hình cấu trúc kỳ hạn 2 nhân tố giúp loại bỏ hạn chế này, phản ánh được quy mô nới lỏng phi truyền thống (như QE và Forward Guidance) dưới dạng một mức lãi suất âm giả định tương đương.

2. Mô hình kinh tế lượng chính được sử dụng trong khóa luận là gì và có ưu điểm gì?

Nghiên cứu sử dụng mô hình TVP-VAR (Time-Varying Parameter Vector Autoregression) bậc 1 dựa trên thuật toán Lọc Kalman (hệ số suy giảm $\kappa_1 = 0,99$) kết hợp với phương pháp phân rã phương sai sai số dự báo tổng quát (GFEVD) 10 bước của Diebold & Yilmaz. Phương pháp này khắc phục nhược điểm của phương pháp cửa sổ trượt truyền thống (rolling-window), tránh việc chọn kích thước cửa sổ tùy tiện và giữ nguyên toàn bộ số lượng quan sát của chuỗi dữ liệu hàng ngày.

3. Những quốc gia/khu vực nào đóng vai trò phát tán sốc lãi suất chính trong mạng lưới tài chính giai đoạn 2019–2023?

Kết quả thực nghiệm từ bảng đo lường liên kết bình quân chỉ ra rằng khối G4, Hoa Kỳ và Khu vực đồng Euro là ba nguồn phát tán sốc lãi suất ròng (shock transmitters) lớn nhất trong hệ thống, với chỉ số lan tỏa từ nhóm G4 sang các nước khác đạt mức cao nhất (80,75). Ngược lại, Nhật Bản và New Zealand là hai quốc gia tiếp nhận sốc ròng lớn nhất từ mạng lưới quốc tế.

4. Các sự kiện thực tế nào đã làm gia tăng đột biến chỉ số liên kết tổng thể (TCI) trong giai đoạn nghiên cứu?

Chỉ số liên kết tổng thể (TCI) vọt lên mức xấp xỉ 80% tại ba thời điểm then chốt: đầu năm 2020 khi đại dịch COVID-19 bùng phát khiến các nước đồng loạt phong tỏa và nới lỏng tiền tệ khẩn cấp; đầu năm 2021 khi các nền kinh tế bước vào giai đoạn phục hồi và xuất hiện áp lực điều chỉnh lãi suất kiềm chế lạm phát; và đầu năm 2022 khi xung đột Nga - Ukraine nổ ra gây bất ổn sâu sắc trên thị trường năng lượng và tài chính toàn cầu.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Phương Anh đã cung cấp một phân tích định lượng toàn diện và chặt chẽ về sự đồng chuyển động cùng mạng lưới liên kết giữa các mức lãi suất ẩn ngắn hạn tại 9 nền kinh tế phát triển trong giai đoạn biến động 2019–2023. Bằng việc kết hợp mô hình lãi suất ẩn của Krippner với kỹ thuật kinh tế lượng TVP-VAR hiện đại, công trình đã chứng minh mức độ phụ thuộc và lan tỏa chính sách tiền tệ sâu rộng trên toàn cầu, đồng thời chỉ ra vai trò dẫn dắt của Hoa Kỳ, Eurozone và nhóm G4. Những phát hiện này không chỉ lấp đầy khoảng trống học thuật quan trọng về hành vi của lãi suất ẩn trong thời kỳ khủng hoảng mà còn cung cấp cơ sở thực nghiệm quý báu cho công tác điều hành vĩ mô và quản trị rủi ro tài chính quốc tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

"4 UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS FACULTY OF FINANCE AND BANKING Or’ 90O- GRADUATION THESIS EXAMINING THE CO-MOVEMENT AMONG SHORT SHADOW RATES DURING COVID-19 TEACHER INSTRUCTION : Dr. LE HONG THAI STUDENT NAME : NGUYEN PHUONG ANH STUDENT CODE : 19050606 CLASS : QH-2019-E TCNH CLC 1 Hanoi. May 2023 DECLARATION I hereby declare that this graduation thesis is my own work, with the support of my supervisor, and has not copied the work of others. This is my own research work.

The data and secondary information used in the thesis are sourced and clearly cited. This statement is entirely my responsibility. ACKNOWLEDGEMENTS First and foremost, I would like to express my sincere gratitude to my thesis advisor, Dr. Le Hong Thai, for his guidance, support, and valuable feedback throughout the entire process.

Their expertise and encouragement have been instrumental in the successful completion of this thesis. I would also like to thank the faculty and staff of the University of Economic and Business, Vietnam National University, especially Faculty of Finance and Banking, who provided me with the necessary resources, knowledge, and opportunities to pursue my academic interests and achieve my goals. Furthermore, I would like to express my appreciation to my family and friends for their unwavering support, love, and encouragement throughout my academic journey. Their belief in me has been a constant source of motivation and inspiration.

Last but not least, I would like to thank all the frontline workers, healthcare professionals, and essential workers who have been working tirelessly to keep our communities safe during the COVID-19 pandemic. Their dedication and sacrifice have been aninspiration to me and many others. In conclusion, this thesis would not have been possible without the support and contribution of all the individuals and organizations mentioned above. | am deeply grateful for their assistance and will always carry their influence with me in my future endeavors.

TABLE OF CONTENTS DECLARATTION. án HH HH HH TH HH TH TH KH THHHHYHTHHHTEHHTKELSETEEEEELHTEETrtirrtriei ii ACKNOWLEDGEMENTTS. HH HH HH1 HT rrerrerrrrer ili LIST OF ABBREVIATION .eesesssssessessesssssessessessesseeseesessessessssessssssssessnessssessneseessesneansaeeaeeaseaseaseaseessensessessees vi LIST OF TABLUES.- th HH HH HH HH TH TT HH HHEREEEEEEEETETETEEEEkrkrker vii LIST OF FIGURES. ch HH TH HH HH HH TH TH HH HH TH TH TH KHE EEEEEEESEEEETEEETSTk viii CHAPTER 1: INTRODUCTION .---e--s-s++kkekEkkEEEkxtEHkt HH HH HH TH HH HH HH1 H111.

2 IS ái co hố. _ Structure ofthe theSÌS. sen Hà Hàng HH HH1 111xrrrrtrerie 4 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW 0 ẻ. Monetary POlicy esssescsssessssssseessseessssessssesesssesssssssessssesssseesssseesssseeessseeessaeesssseesssseesssueesssueessanesssseeensneessnensaas 6 2.

Interest rate theory: term Structure Of interest F(GE@S. Factors affecting interest rates. Monetary policy responses of countries around the world during COVID-19 pandemic. 19 CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOY.

«5c HH HH rkt 26 3. _ The TVP-VAR-based dynamic connectedness approach.cchnhHnHHHYnHHHHnHHHHHH HH HH HH 1111111010111101111exkt 28 3. Indicators Of Monetary POLICY PPPPPRRARRh. «se hàng HH HH HH HH HH1 .11111111001111101111111eH0l 30 CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSION.

HH HH HH H111. Results of TVP-VAR Model. ng ni 36 CHAPTER 5: CONCLUSION.- c5 HH HH HH HH HH HH Hà 48 5. Summary of research results.

Limitations of the present study and directions for future researCh. nọ HH HH KH TH HH TH HH TH TH HH. 51 LIST OF ABBREVIATION [Abbreviations — |[Fullname COVID-19 Coronavirus disease 2019 VAR vector autoregression FED the US Federal Reserve GDP Gross Domestic Product NIRPs negative interest rate policies TCIS total connectedness indexes QE quantitative easing BoE The Bank of England UAE United Arab Emirates BoK The Bank of Korea BIC Bayesian information criterion NPDC net pairwise directional connectedness SSR Shadow Short Rate EU UK-European Union vi LIST OF TABLES Table 4. Average connectedness me€aSUIF©.

mm vii LIST OF FIGURES Figure 4. Dynamic total connectedneSS .-- -- -- 1t TT TH TH HH HH HH 38 Figure 4. Total directional connectedness to othe€rS.-- -- (S1 HH HH nh 40 Figure 4. 3 Total directional connectedness FROM othe:.

Net total directional connectedness.-- SH HH TH HH HH HH Hy 44 Figure 4. 46 viii CHAPTER 1: INTRODUCTION 1. Research background The COVID-19 pandemic has brought unprecedented challenges to the global economy and financial markets.