NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN XẾP HẠNG TÍN NHIỆM QUỐC GIA KHU VỰC ĐÔNG VÀ ĐÔNG NAM CHÂU Á: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM BẰNG ORDERED LOGIT BAYES

NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN XẾP HẠNG TÍN NHIỆM QUỐC GIA KHU VỰC ĐÔNG VÀ ĐÔNG NAM CHÂU Á: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM BẰNG ORDERED LOGIT BAYES Nguyễn Ngọc Thạch Nguyễn Trần Xuân Linh Tóm tắt Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp Ordered Logit Bayes để đánh giá nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm 11 quốc gia Đông Đông Nam Á Kết nghiên cứu cho thấy thu nhập bình quân đầu người, dự trữ ngoại hối tính minh bạch (ít tham nhũng) có tác động tích cực đến xếp hạng tín nhiệm quốc gia, kết phù hợp với nghiên cứu thực Tuy nhiên, biến nợ công/tổng sản phẩm quốc nội (GDP) lại có tác động chiều với xếp hạng tín nhiệm quốc gia Điều giải thích quốc gia mẫu nghiên cứu có nợ cơng cao lại quốc gia phát triển, có thu nhập đầu người cao, có trình độ quản lý nợ cơng tốt, tham nhũng, xếp hạng tín nhiệm cao Điều hàm ý rằng, nợ công/GDP yếu tố định đến xếp hạng tín nhiệm quốc gia Từ khóa: xếp hạng tín nhiệm quốc gia, Ordered Logit Bayes Mã số: 682 | Ngày nhận bài: 7/10/2019 | Ngày hoàn thành biên tập: 23/1/2020 | Ngày duyệt đăng: 23/1/2020 Abstract The study applies the Ordered Logit regression method, which is based on the Bayes approach, to evaluate the factors affecting the national credit rating of 11 countries in East and Southeast Asia The results show that per capita income, foreign exchange reserves and transparency, which is measured by less corruption, positively impact on the national credit rating These ndings are consistent with previous studies The ratio of public debt to gross domestic product (GDP) has a positive correlation with the national credit rating As the sampled countries with high public debt are developed countries, they have high per capita income, good debt management capacity, and are less corrupt, thus, ranking credit is high This nding implies that the ratio is not a decisive factor to national credit rating Keywords: sovereigns credit ratings, Ordered Logit Bayes Paper No 682 | Date of receipt: 7/10/2019 | Date of revision: 23/1/2020 | Date of approval: 23/1/2020 Trường Đại học Ngân Hàng Tp HCM, Email: thachnn@buh.edu.vn Trường Cao đẳng Công thương Tp HCM, Email: xuanlinh86@gmail.com Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế Số 125 (1/2020) Lời mở đầu Xếp hạng tín nhiệm quốc gia xem số then chốt để đánh giá phát triển hệ thống tài quốc gia Nó phản ánh khả thực nghĩa vụ nợ nước Chỉ số xếp hạng tín nhiệm tác động đến mơi trường kinh doanh quốc gia theo nhiều cách Tác động quan trọng số mức lãi suất mà quốc gia thỏa thuận thực vay vốn thị trường quốc tế Tiếp theo, số ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng doanh nghiệp nước, từ ảnh hưởng đến khả thu hút nhà đầu tư nước tổ chức thực huy động vốn thị trường quốc tế Các nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm quốc gia thực tương đối nhiều, nhiên theo mức độ lược khảo chúng tôi, nghiên cứu sử dụng chủ yếu liệu chéo quốc gia giới chưa thực phân tích cho khu vực cụ thể, phần lớn, nghiên cứu thường theo cách tiếp cận tần suất (frequentist) truyền thống Tuy nhiên, cách tiếp cận tỏ thiếu hiệu suy diễn dự báo thống kê nhiều trường hợp (Briggs & Hung, 2019; Nguyen et al., 2019, Thach, 2020) Cụ thể, theo cách tiếp cận truyền thống, hệ số hồi quy chưa biết cố định, giả định quan trọng hệ số tính từ vơ số lần thí nghiệm giống lặp đi, lặp lại Giả định phù hợp với lĩnh vực khoa học tự nhiên khoa học xã hội, thật khó thuyết phục nhà hoạch định sách nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm thí nghiệm lặp lặp lại điều kiện giống hồn tồn Đối với phương pháp Bayes ngược lại, hệ số hồi quy đại lượng ngẫu nghiên, có dao động cách Số 125 (1/2020) ngẫu nhiên ảnh hưởng yếu tố gây nhiễu Ví dụ, trường hợp xem xét yếu tố tác động đến xếp hạng tín nhiệm quốc gia, hệ số nhân tố dao động, yếu tố gây nhiễu tùy vào đặc thù quốc gia mẫu Mức gây nhiễu yếu tố giảm xuổng số lượng mẫu tăng lên, khơng phải thí nghiệm lặp lại điều kiện giống Điều giúp việc suy diễn thống kê theo phương pháp Bayes phù hợp khoa học xã hội Bằng việc sử dụng nguyên lý xác suất Bayes, phân tích Bayes cung cấp hình thức để kết hợp thông tin tiền nghiệm với chứng từ liệu có nhằm hình thành phân phối hậu nghiệm tham số mơ hình Điều dẫn đến ưu điểm quan trọng phương pháp Bayes độ xác mơ hình khơng phụ thuộc q nhiều vào độ lớn liệu Như vậy, thuật toán phương pháp Bayes phức tạp, địi hỏi chi phí tính tốn lớn, nhiên nay, với phát triển khoa học máy tính, thuật tốn giải dễ dàng Do vậy, với ưu vượt trội diễn giải thống kê so với cách tiếp cận truyền thống phương pháp Bayes ngày trở nên phổ biến, đặc biệt lĩnh vực khoa học xã hội Vì lý này, nhóm tác giả sử dụng mơ hình Ordered Logit Bayes để đánh giá mối quan hệ yếu tố chọn lọc xếp hạng tín nhiệm quốc gia 11 nước thuộc khu vực Đông Đông Nam Á Đây khu vực mà mức độ tín nhiệm quốc gia cải thiện đáng kể, nhóm nghiên cứu muốn tìm hiểu nhân tố dẫn đến biến chuyển tích cực Với mục tiêu giới thiệu phương pháp Bayes, nhóm nghiên cứu sâu vào khung lý thuyết quy trình phân tích Bayes Ngồi ra, nghiên cứu khám phá nhân tố nợ cơng có kết khác biệt Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế với nghiên cứu trước, theo đó, nước mẫu nghiên cứu có nợ cơng cao lại có xếp hạng tín nhiệm cao Điều giải thích do, yếu tố khác, đặc biệt thu nhập tính minh bạch có tác động mạnh lấn át biến nợ công xu hướng tác động đến xếp hạng tín nhiệm quốc gia, quốc giá phát triển có trình độ quản lý nợ công tốt nước phát triển Điều hàm ý rằng, mức nợ công lúc nhân tố then chốt việc đánh giá tín nhiệm quốc gia tố ảnh hưởng đến tín nhiệm quốc gia là: thu nhập bình qn đầu người, tăng trưởng kinh tế, mức độ phát triển kinh tế, lịch sử vỡ nợ, lạm phát, nợ nước ngồi, ba yếu tố đầu có tác động tích cực, cịn ba yếu tố sau có tác động tiêu cực đến xếp hạng tín nhiệm quốc gia Sau nghiên cứu Cantor Packer (1996), xếp hạng tín nhiệm quốc gia thu hút khác nhiều quan tâm nhà nghiên cứu, nhiều phương pháp khác mơ hình hồi quy đa biến, mơ hình hồi Tổng quan nghiên cứu liên quan quy Logit, Probit thứ bậc, liệu bảng, Cantor Packer (1996) xem với số liệu nhiều khu vực quốc người tiên phong lĩnh vực này, gia giới, nhân tố ảnh hưởng đến với liệu 49 quốc gia, thông qua hồi mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia quy OLS, hai tác giả kết luận sáu nhân đưa vào xem xét tóm tắt sau: Bảng Các nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm quốc gia Các nhân tố Tác động Tác giả Thu nhập đầu người Afonso (2002), Alexe cộng (2003), Rowland Torres (2004), Mellios Paget-Blanc (2004), Bissoondoyal-Bheenick (2005), Butler Fauver (2006), Afonso cộng (2007), Gaillard (2009), Afonso, Gomes Rother (2011), Connolly (2014), Hadzi-Vaskov Ricci (2019) Tỷ lệ tăng trưởng GDP Afonso (2002), Afonso cộng (2007), Afonso, Gomes Rother (2011), Connolly (2014), Hadzi-Vaskov Ricci (2019) Tỷ lệ lạm phát - Afonso, Alexe cộng (2003), Rowland Torres (2004), Mellios Paget-Blanc (2004), Bissoondoyal-Bheenick (2005), Butler Fauver (2006), Hadzi-Vaskov Ricci (2019) Nợ nước - Afonso (2002), Butler Fauver (2006), Afonso cộng (2007) Lịch sử vỡ nợ - Afonso (2002), Rowland Torres (2004), Mellios Paget-Blanc (2004), Butler Fauver (2006), Gaillard (2009), Connolly (2014) Cán cân thương mại Tỷ giá hối đoái Alexe cộng (2003) +/- Alexe cộng (2003), Mellios Paget-Blanc (2004) Sự ổn định trị Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế Alexe cộng (2003), Số 125 (1/2020) Các nhân tố Tác động Tính hiệu phủ Mức độ tham nhũng Tác giả Alexe cộng (2003), Afonso, Gomes Rother (2011), Butler Fauver (2006) - Alexe cộng (2003), Connolly (2014) Dự trữ ngoại hối Rowland Torres (2004), Bissoondoyal-Bheenick (2005),Afonso cộng (2007), Butler Fauver (2006) Nợ công - Rowland Torres (2004), Afonso cộng (2007), Afonso, Gomes Rother (2011), Butler Fauver (2006), Hadzi-Vaskov Ricci (2019) Tỷ lệ nợ/xuất - Rowland Torres (2004), Connolly (2014) Thu nhập phủ Mellios Paget-Blanc (2004) Cân ngân sách Bissoondoyal-Bheenick (2005), Afonso, Gomes Rother (2011) Mức phát triển chung Butler Fauver (2006) Chỉ số vỡ nợ quốc gia - Afonso cộng (2007) Nợ ròng/thu ngân sách - Gaillard (2009) Lãi suất - Gaillard (2009) Lãi suất Mỹ - Hadzi-Vaskov Ricci (2019) Nguồn: Tổng hợp nhóm tác giả Cơ sở lý luận xếp hạng tín nhiệm quốc gia nhân tố ảnh hưởng hạng tín nhiệm q trình phản ảnh quan điểm tổ chức xếp hạng thời điểm cụ thể mức độ tin cậy với khả trả nợ 3.1 Xếp hạng tín nhiệm quốc gia chủ thể nhà phát hành nghĩa Theo Michael (2003) xếp hạng tín nhiệm vụ nợ cam kết Cụ thể hơn, xếp hạng tín quốc gia q trình đánh giá phân loại nhiệm phản ảnh khả thiện chí trả nợ mức độ tín nhiệm đối tượng từ thấp đến nhà phát hành, nghĩa vụ nợ đơn lẻ cao theo tiêu chí cụ thể rủi ro Hiện việc đánh giá khả thiện chí trả nay, khái niệm rủi ro gắn với ước tính nợ Cơ sở để xếp hạng tín nhiệm xác suất mức tổn thất xảy ra; tổn thất lớn vỡ nợ đối tượng xếp hạng Có thể rủi ro cao, mức độ tín nhiệm thấp nói, có nhiều khái niệm xếp hạng ngược lại Theo Michael Hille (2008), xếp tín nhiệm nghiên cứu tài chính, Số 125 (1/2020) Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế bản, xếp hạng tín nhiệm q trình phân loại mức độ tin cậy khả trả nợ đối tượng từ cao đến thấp 3.2 Các nhân tố ảnh hưởng Từ sở lý luận lược khảo nghiên cứu trước, nhóm nghiên cứu xác định nhân tố tiềm ẩn đến xếp hạng tín nhiệm bao gồm: nợ cơng, thu nhập bình qn đầu người; dự trữ ngoại hối; tham nhũng; tỷ lệ tăng trưởng GDP; tỷ lệ lạm phát; cán cân thương mại; tỷ lệ nợ/xuất khẩu; lãi suất Mỹ Sau tiến hành thu thập liệu phân tích định lượng sơ bộ, nhóm nghiên cứu loại biến Tỷ lệ tăng trưởng GDP; Tỷ lệ lạm phát; Cán cân thương mại; Tỷ lệ nợ/xuất khẩu; Lãi suất Mỹ biến không đạt hội tụ chuỗi MCMC, điều kiện tiên phân tích Bayes Các nhân tố cịn lại bao gồm: Nợ cơng; thu nhập bình quân đầu người; dự trữ ngoại hối; tham nhũng tiến hành phân tích chi tiết xếp hạng tín nhiệm lại cải thiện Do vậy, nhóm nghiên cứu kiểm định lại nhân tố phương pháp Bayes Thu nhập bình quân cao mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia cao Theo Carton Packer (1996), khoản thu tiềm tàng từ thuế thể lực tài quốc gia vay nợ, nên quốc gia có thu nhập bình qn cao triển vọng trả nợ quốc gia cao, xếp hạng tín nhiệm tín dụng cao Anfoso (2003) nhận định quốc gia có thu nhập bình quân cao tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá tích cực Đây nhân tố nhận nhà nghiên cứu lựa chọn nhiều xem xét đánh giá xếp hạng tín nhiệm quốc gia Lượng dự trữ ngoại hối lớn xếp hạng tín nhiệm quốc gia cao Theo Peter (2004), dự trữ ngoại hối dùng để đảm bảo khoản vay, đặc biệt vay nước ngồi, vậy, quốc gia có lượng dự trữ ngoại hối lớn khả trả nợ cao Nợ cơng cao xếp hạng tín nhiệm điều tác động tích cực đến xếp hạng thấp Theo Brůha cộng (2017), tín nhiệm Dù vậy, mẫu nghiên cứu này, yếu tố tác động đến xếp hạng tín dự trữ ngoại hối tổng nợ số quốc nhiệm quốc gia nợ cơng xem nhân gia Nhật Bản hay Hàn Quốc thấp tố quan trọng Mức nợ cơng tăng lên nhìn so với Trung Quốc hai quốc gia lại chung làm tăng rủi ro tổn thương tài khóa có vị trí bảng xếp hạng tín nhiệm tốt làm gia tăng nghi ngại khả thực Trung Quốc, vậy, nhóm tác giả kiểm nghĩa vụ tài quốc gia, dẫn định nhân tố theo cách tiếp cận Bayes đến tổ chức tín nhiệm thường xếp hạng Quốc gia có tham nhũng thấp có thấp quốc gia Các nghiên cứu thực xếp hạng tín nhiệm quốc gia thường mức xếp hạng tín nhiệm cao Theo Michael có nhận định chung nợ biến giải thích Connolly (2007), tham nhũng khiến tính quan trọng xếp hạng tín nhiệm hiệu khoản vay giảm xuống, (Afonso cộng sự, 2011; Metodij Ricci, khoản vay bị chi tiêu cách hoang phí, bất 2019) Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu có hợp lý Hậu suất sinh lợi vốn đầu quốc gia có nợ cơng cao Nhật tư thấp lãi suất phải trả cho khoản vay đó, Bản, Singapore xếp hạng tín nhiệm dẫn đến khả cao quốc gia vỡ nợ Do cao, quốc gia lại phần vậy, quốc gia có mức tham nhũng cao lớn dù có mức nợ cơng tăng theo thời gian bị xếp hạng tín nhiệm thấp, ngược lại Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế Số 125 (1/2020) Mơ hình nghiên cứu chúng tơi có dạng sau: CodeRating = β1GrossDebtGDP + β2LogGDPper + β LogCorruption + β ReserveDebt (1) Trong đó: CodeRating mã hóa biến giả xếp hạng tín nhiệm quốc gia GrossDebtGDP: Tổng nợ cơng/GDP LogGDPper: Log GDP bình qn đầu người LogCorruption: Log số tham nhũng ReserveDebt: Dự trữ ngoại hối/Tổng nợ cơng Khung phân tích Ordered Logit Bayes Ordered Logit Model mơ hình hồi quy cho phép mơ hình hóa liệu thang đo thứ bậc (ordinal data), ví dụ: mạnh, trung bình, yếu; đồng ý, đồng ý, không đồng ý… với nhiều biến độc lập, mơ hình thường sử dụng khoa học xã hội (Wang, 2014) Cách phổ biến để phân tích liệu thang đo giả định biến tiềm ẩn Si phải gắn với mối quan sát trả (observed response) Yi Trong trường hợp mơ hình nhị phân, liệu trả có hai giá trị Trong đó: γ = (γ ,… γ ) biên biến tiềm ẩn cho nhóm Xác suất quan sát nhóm là: Pr(Yi=c) = Pr(γ(c-1)