Cảnh báo khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng hệ thống ngân hàng tại Việt Nam

Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HƠ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ MỸ PHƯỢNG CẢNH BÁO KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ VÀ KHỦNG HOẢNG HỆ THỐNG NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TỂ CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 62 34 02 01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.,TS HẠ THỊ THIỀU DAO TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2017 -i- LỜI CAM ĐOAN Luận án cơng trình nghiên cứu riêng tơi, kết nghiên cứu có tính độc lập riêng, không chép tài liệu chưa cơng bố tồn nội dung đâu; số liệu, nguồn trích dẫn luận án thích nguồn gốc rõ ràng, minh bạch Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm lời cam đoan danh dự TP Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 07 năm 2017 Tác giả Nguyễn Thị Mỹ Phượng -ii- LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS.,TS Hạ Thị Thiều Dao, người ln tận tình hướng dẫn, giúp đỡ động viên suốt thời gian thực luận án Đồng thời, xin chân thành cảm ơn Quý Thầy/Cô Trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh nói chung Khoa Kinh tế Quốc tế nói riêng, người tùng truyền đạt kiến thức kinh nghiệm nghiên cứu cho tơi suốt q trình tơi học tập nghiên cứu trường Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn đến Quý Thầy/Cô hội đồng chuyên đề tiến sĩ, hội đồng luận án tiến sĩ cấp mơn hai Thầy/Cơ phản biện độc lập có ý kiến phản biện, góp ý dẫn vơ q báu, giúp tơi hồn thiện nội dung luận án Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình ln bên cạnh tơi đơn vị nơi công tác tạo điều kiện thuận lợi cho tơi có thời gian để hồn thành luận án TP Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 07 năm 2017 Tác giả Nguyễn Thị Mỹ Phượng -iii- TÓM TẮT Luận án tập trung nghiên cứu hệ thống cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam sở lần tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS Bên cạnh đó, luận án cịn sử dụng phương pháp số áp lực thị trường ngoại hối để xác định giai đoạn khủng hoảng tiền tệ Việt Nam, sử dụng phương pháp số dễ tổn thương khu vực ngân hàng kết hợp với tham khảo thêm phương pháp kiện để xác định giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam Ngoài ra, luận án lần kiểm chứng mối quan hệ nhân khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam Luận án đạt kết nghiên cứu sau: Thứ nhất, phương pháp số áp lực thị trường ngoại hối, luận án xác định Việt Nam xảy khủng hoảng tiền tệ ngắn hạn giai đoạn 2008-2011 Thứ hai, phương pháp số dễ tổn thương khu vực ngân hàng, kết họp với tham khảo thêm phương pháp kiện, luận án xác định Việt Nam xảy khủng hoảng hệ thống ngân hàng giai đoạn tháng 01/2009 - tháng 05/2009 từ tháng 05/2011-tháng 12/2015 Thứ ba, việc tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Probit, BMA 2SLS, luận án tìm thấy chứng 11 biến số kinh tế vĩ mô đạt hiệu suất cao cảnh báo khủng hoảng tiền tệ Việt Nam gồm: Chỉ số giá chứng khoán tổng hợp, tỷ giá thực đa phương, xuất khẩu, M2/dự trữ ngoại hối, tiền gửi ngân hàng, dự trữ ngoại hoi, số nhân cung tiền M2, số dễ tổn thương khu vực ngân hàng, chênh lệch lãi suất ương nước so với nước ngoài, tượng la hóa kinh tế tác động khủng hoảng tài tồn cầu 2008 Thứ tư, việc tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Probit, BMA 2SLS, luận án tìm thấy chứng 15 biến số kinh tế vĩ mô đạt hiệu suất cao cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam gồm: Chỉ số giá chứng khoán tổng hợp, tỷ giá thực đa phương, xuất khẩu, M2/dự trữ ngoại hối, tiền gửi ngân hàng, dự trữ ngoại hối, số nhân cung tiền M2, tín dụng nội địa/GDP, lạm phát, lãi suất thực, số áp lực thị trường ngoại hối, sản lượng công nghiệp, nhập khẩu, tỷ lệ cho vay/tổng tiền gửi ngân hàng tác động khủng hoảng tài tồn cầu 2008 Thứ năm, kết nghiên cứu cho thấy khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam tồn mối quan hệ nhân hai chiều thông qua tác -iv- động mạnh mẽ số áp lực thị trường ngoại hối đến khả khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam số dễ tổn thương khu vực ngân hàng đến khả khủng hoảng tiền tệ Việt Nam Luận án phát biến số kinh tế vĩ mô vừa đạt hiệu suất cao cảnh báo khủng hoảng tiền tệ, vừa đạt hiệu suất cao cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam, bao gồm: Chỉ số giá chứng khoán tổng hợp, tỷ giá thực đa phương, xuất khẩu, M2/dự trữ ngoại hối, tiền gửi ngân hàng, dự trữ ngoại hoi, số nhân cung tiền M2 tác động khủng hoảng tài tồn cầu 2008 Thứ sáu, luận án tính tốn chuỗi xác suất cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam mẫu nghiên cứu giai đoạn 2002- 2015 mẫu nghiên cứu giai đoạn tháng 01/2016 - tháng 12/2016 với cửa sổ cảnh báo 24 tháng Dựa vào xác suất mẫu nghiên cứu giai đoạn 2014—2015 dao động từ - 0,46 cảnh báo khủng hoảng tiền tệ, từ 0,1 - 0,46 cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng; xác suất mẫu cho giai đoạn tháng 01/2016 - tháng 12/2016 dao động từ 0,1 - 0,33 đối vói cảnh báo khủng hoảng tiền tệ; từ 0,1 0,4 cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng, luận án dự báo khả xảy khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2017-2018 mức trung bình thấp Với kết đạt từ mơ hình thực nghiệm, mặt học thuật, luận án mang lại đóng góp sở bổ sung vào khoảng trống nghiên cứu thông qua cung cấp chứng thực nghiệm tác động tượng la hóa kinh tế đến khả xảy khủng hoảng tiền tệ tác động mạnh mẽ khủng hoảng tài tồn cầu đến khả xảy khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng kinh tế nhỏ mở cửa Việt Nam Đặc biệt, quốc gia có tượng la hóa kinh tế có nguy xảy khủng hoảng tiền tệ cao công đầu tiền tệ bối cảnh kinh tế vĩ mô bất ổn tác động khủng hoảng tài tồn cầu Bên cạnh đó, luận án cịn đóng góp thêm chứng tính dễ tổn thương khu vực ngân hàng quốc gia tác động đáng kể gây nên tình trạng căng thẳng tiền tệ thị trường ngoại hối lâu dài gây khủng hoảng tìền tệ Nghiên cứu tiếp tục củng cố chứng tình trạng áp lực thị trường ngoại hối có tác động làm tăng khả khủng hoảng hệ thống ngân hàng quốc gia Ngoài ra, luận án xác định tích hợp bốn cách -V- tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng phát huy hết lợi cách tiếp cận, mang lại hiệu tối ưu cảnh báo khủng hoảng Xét bối cảnh Việt Nam nói riêng, luận án mang lại đóng góp phương pháp tiếp cận đóng góp chứng thực nghiệm khẳng định vai trò quan trọng biến số kinh tế vĩ mô lĩnh vực cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam, đảm bảo giá trị ke thừa cho nghiên cứu có hên quan Việt Nam Luận án tìm thấy chứng mối quan hệ nhân hai chiều khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam đồng thời phát hệ thống biến số kinh tế vĩ mơ vừa có khả cảnh báo khủng hoảng tiền tệ, vừa có khả cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam Luận án tính chuỗi xác suất cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam, từ dự báo khả khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam tương lai Cuối cùng, luận án có đóng góp quan trọng hàm ý sách nhằm tăng cường cảnh báo sớm, hạn chế rủi ro xảy khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam đồng thời hoàn thiện hệ thống cảnh báo tương lai -vi- MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii MỤC LỤC vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIỂT TẮT xiv DANH MỤC BẢNG xvii DANH MỤC HÌNH XX CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Vấn đề nghiên cứu 1.1.1 Bối cảnh học thuật 1.1.2 Bối cảnh thực tiễn 1.2 Mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu 13 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu .13 1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu 14 1.3 Đối tượng nghiên cửu phạm vi nghiên cứu 14 1.4 Phương pháp nghiên cứu 14 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 15 1.5.1 Ý nghĩa khoa học 15 1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn 17 1.6 Quy trinh nghiên cứu 17 1.7 Cấu trúc nghiên cứu 19 CHƯƠNG 2: SỞ LÝ THUYẾT VỀ CẢNH BÁO KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ VÀ KHỦNG HOẢNG HỆ THỐNG NGÂN HÀNG 20 2.1 Tổng quan khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 20 2.1.1 Khủng hoảng tiền tệ 21 2.1.1.1 Định nghĩa khủng hoảng tiền tệ 21 2.1.1.2 Nguyên nhân khủng hoảng tiền tệ 22 2.1.2 Khủng hoảng hệ thống ngân hàng 27 2.1.2.1 Định nghĩa khủng hoảng hệ thống ngân hàng 27 2.1.2.2 Nguyên nhân khủng hoảng hệ thống ngân hàng 30 -vii- 2.1.3 Mối quan hệ nhân khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 34 2.2 Hệ thống cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 35 2.2.1 Xác định giai đoạn khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 36 2.2.1.1 Xác định giai đoạn khủng hoảng tiền tệ 36 2.2.1.2 Xác định giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng 37 2.2.2 Xác định số cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng tiềm 41 2.2.2 Nhóm số kinh tế nước 42 2.2.22 Nhóm số kinh tế tồn cầu 50 2.2.3 Các cách tiếp cận cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 52 2.2.3.1 Mơ hình Signal 52 2.2.3.2 Mơ hình Logit/Probit 55 2.2.3.3 Phương pháp BMA 57 2.2.3.4 Phương pháp 2SLS 58 2.2.3.5 Mơ hình Markov Switching 59 2.2.3.Ĩ Mơ hình mạng thần kinh nhân tạo ANNs 60 2.2.3.7 Mơ hình Neuro Fuzzy 61 2.3 Các nghiên cứu trước cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 63 2.3.1 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Signal 63 2.3.1.1 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Signal cảnh báo khủng hoảng tiền tệ 63 2.3.1.2 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Signal cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng 64 2.3.1.3 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Signal cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 65 2.3.2 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Logit/Probit 66 2.3.2.1 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Logit/Probit cảnh báo khủng hoảng tiền tệ 66 -viii- 2.3.2.2 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Logit/Probit cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng 67 2.3.2.3 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Logit/Probit cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 68 2.3.3 Các nghiên cứu trước sử dụng phương pháp BMA 69 2.3.3.1 Các nghiên cứu trước sử dụng BMA cảnh báo khủng hoảng tiền tệ 69 2.3.3.2 Các nghiên cứu trước sử dụng BMA cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng 69 2.3.3.3 Các nghiên cứu trước sử dụng BMA cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 69 2.3.4 Các nghiên cứu trước sử dụng phương pháp 2SLS 70 2.3.5 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Markov Switching 70 2.3.6 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình ANNs 70 2.3.7 Các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình Neuro Fuzzy 71 2.3.8 Các nghiên cứu trước sử dụng kết hợp cách tiếp cận 71 2.3.8.1 Các nghiên cứu trước sử dụng kết hợp cách tiếp cận cảnh báo khủng hoảng tiền tệ 71 2.3.8.2 Các nghiên cứu trước sử dụng kết hợp cách tiếp cận cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng 72 2.3.8.3 Các nghiên cứu trước sử dụng kết hợp cách tiếp cận cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng 72 2.4 Kết luận chương 75 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cứu VÀ DỮ LIỆU 77 3.1 Phương pháp nghiên cứu 77 3.1.1 Xác định giai đoạn khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 77 3.1.1.1 Xác định giai đoạn khủng hoảng tiền tệ Việt Nam 77 3.1.1.2 Xác định giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 78 3.1.2 Xác định mối quan hệ nhân khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 80 3.1.3 Xác định số cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng tiềm Việt Nam 81 -ix- 3.1.3.1 Xác định số cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ tiềm Việt Nam 81 3.1.3.2 Xác định số cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng tiềm Việt Nam 90 3.1.4 Các cách tiếp cận cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 94 3.1.4.1 Lựa chọn cách tiếp cận phù hợp hệ thống cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 94 3.1.4.2 Mơ hình Signal 97 3.1.4.3 Mơ hình Logit/Probit 98 3.1.4.4 Phương pháp BMA 99 3.1.4.5 Phương pháp 2SLS 99 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 100 3.3 Kết luận chương 101 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN cứu VÀ THẢO LUẬN 102 4.1 Các giai đoạn khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 102 4.1.1 Các giai đoạn khủng hoảng tiền tệ Việt Nam 102 4.1.2 Các giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 108 4.2 Kiểm định mối quan hệ nhân khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 112 4.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị 112 4.2.2 Lựa chọn độ trễ tối ưu mơ hình VAR 112 4.2.3 Kiểm định tính ổn định mơ hình VAR 113 4.2.4 Kiểm định nhân Granger 113 4.3 Cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam theo cách tiếp cận Signal 114 4.3.1 Cảnh báo khủng hoảng tiền tệ Việt Nam theo mơ hình Signal 114 4.3.1.1 Giá trị ngưỡng tỷ lệ nhiễu tín hiệu số cảnh báo khủng hoảng tiền tệ Việt Nam 114 4.3.1.2 Chuỗi số tổng hợp xác suất cảnh báo khủng hoảng tiền tệ Việt Nam theo mơ hình Signal 116 -88- Ngoài biến số diễn giải nêu trên, biến khác luận án chọn để đưa vào hệ thống cảnh báo sớm KHTT Việt Nam tham khảo dựa nghiên cứu trước trình bày chi tiết Bảng 3.1, sau cách tính toán chi tiết biến số này: - Xuất (EX): Là phần trăm thay đổi 12 tháng tổng giá trị xuất lấy từ IFS - Nhập (IM): Là phần trăm thay đổi 12 tháng tổng giá trị nhập lấy từIFS - Cung tiền M2/dự trữ ngoại hối (M2RES): Là phần trăm thay đổi 12 tháng cung tiền M2/dự trữ ngoại hối Cung tiền M2 dự trữ ngoại hối lấy từ IFS, cung tiền M2 quy đổi đon vị tính USD theo tỷ giá trung bình VND/USD lấy từ IFS, sau đem chĩa cho dự trữ ngoại hối - Dự trữ ngoại hối (RES): Là phần trăm thay đổi 12 tháng tổng dự trữ ngoại hối lấy từ IFS - Số nhân cung tiền M2 (M2): Là phần trăm thay đổi 12 tháng cung tiền M2/tìền sở lấy từ IFS - Tín dụng nội địa/GDP (DCGDP): Là phần trăm thay đổi 12 tháng tín dụng nội địa thực tế/GDP Tín dụng nội địa lấy từ IFS điều chỉnh theo lạm phát chia cho GDP, GDP GDP thực tính theo giá so sánh (năm gốc 1994) lấy từ Datastream Thomson Reuters tiến hành nội suy để có số liệu GDP theo tháng Việc sử dụng số liệu nội suy theo tháng từ số liệu năm hay quý sử dụng nhiều nghiên cứu trước Kaminsky, Reinhart & Lizondo (1998); Kaminsky & Reinhart (1999); Cornell! (2013), Cornell! (2016) - Lãi suất tiền gửi thực hong nước (RIR): Được tính theo hiệu ứng Fisher, lấy lãi suất tiền gửi danh nghĩa trừ tỷ lệ lạm phát, nguồn số liệu lấy từ IFS - Lãi suất cho vay/lãi suất tiền gửi (LDRR): Được tính cách lấy lãi suất cho vay chia cho lãi suất tiền gửi Lãi suất cho vay lãi suất tiền gửi lấy từ IFS - Tiền gửi ngân hàng (DEP): Là phần trăm thay đổi 12 tháng tổng tiền gửi ngân hàng thực Tổng tiền gửi ngân hàng lấy từ IFS, sau điều chỉnh lạm phát để có tổng tiền gửi ngân hàng thực - Chênh lệch lãi suất nước so với nước (RIRD): Là chênh lệch lãi suất thực Việt Nam so với lãi suất thực Mỹ Lãi suất danh nghĩa Việt Nam Mỹ lấy từ IFS sau loại trừ lạm phát để có giá trị lãi suất thực -89- - Sản lượng công nghiệp (OUTPUT): Luận án sử dụng tăng trưởng sản lượng công nghiệp lấy từ CEIC đại diện cho sản lượng kinh tế Trên 16 số cảnh báo sớm KHTT tiềm Việt Nam Theo đó, để trả lời câu hỏi nghiên cứu (4), luận án cần xác định số có khả cảnh báo sớm KHTT đạt hiệu cao Việt Nam (các số phát tín hiệu hay tác động đến khả KHTT Việt Nam) sở cần làm rõ 16 giả thuyết sau: - Giả thuyết H4.1: Tỷ giá thực giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.2: Xuất giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.3: Nhập tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.4: Cung tiền M2/dự trữ ngoại hối tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.5- Dự trữ ngoại hối giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam Giả thuyết H4.6: số nhân cung tiền M2 tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.7: Tín dụng nội địa/GDP tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.8: Lãi suất tiền gửi thực nước tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam Giả thuyết H4.9' Lãi suất cho vay/lãi suất tiền gửi tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam Giả thuyết H4.10: Tiền gửi ngân hàng giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam Giả thuyết H4.ll: Chỉ số dễ tổn thương khu vực ngân hàng giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.12: Chênh lệch lãi suất nước so với nước ngồi tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam Giả thuyết H4.13: Sản lượng cơng nghiệp giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam -90- - Giả thuyết H4.14: Chỉ số giá chứng khốn tổng hợp giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam Giả thuyết H4.15: Sự tồn tượng la hóa kinh tế có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam - Giả thuyết H4.16: Sự xuất KHTC tồn cầu có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHTT Việt Nam Để kiểm định 16 giả thuyết trên, luận án tích hợp bốn cách cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS (được trình bày chi tiết phần 3.1.4) 3.1.3.2 Xác định số cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng tiềm Việt Nam Dựa tảng nguồn liệu sẵn có Việt Nam theo tần suất tháng lược khảo nghiên cứu trước, kết hợp với bối cảnh thực tiễn Việt Nam, luận án đề xuất sử dụng 16 số cảnh báo KHHTNH cho Việt Nam lấy từ IFS, CEIC, Datastream Thomson Reuters, Bloomberg LP tính tốn tác giả giai đoạn từ tháng 01/2002 đến tháng 12/2015 (Bảng 3.2) Trong 16 số cảnh báo KHHTNH Việt Nam có 13 số gồm REER, EX, IM, M2RES, RES, M2, DCGDP, RIR, DEP, OUTPUT, SRI, RIRD RFC sử dụng tương tự hệ thống cảnh báo sớm KHTT Việt Nam Do đó, phần luận án đề cập đến cách tính tốn thu thập liệu so CD, EMP INF bổ sung thêm cho cảnh báo KHHTNH Việt Nam - Lạm phát (INF): Là phần trăm thay đổi 12 tháng số giá tiêu dùng nước, nguồn số liệu lấy từ IFS - Tỷ lệ cho vay/tổng tiền gửi (CD): Là phần trăm thay đổi 12 tháng tỷ lệ tổng cho vay tín dụng nội địa nước tổng tiền gửi ngân hàng điều chỉnh lạm phát, nguồn số liệu lấy từ IFS - Chỉ số áp lực thị trường ngoại hoi (EMP): Chỉ so EMP tác giả tính tốn dựa nghiên cứu Eichengreen, Rose & Wysplosz (1995, 1996), đại diện cho KHTT Nguồn số liệu để tính tốn số lấy từ IFS Đối với biến RFC, tương tự giải thích phần 3.1.3.1 KHTT, KHTC tồn cầu 2008 tác động đến khả KHHTNH Việt Nam, gây bất ổn kinh tế vĩ mơ nói chung (Hạ Thị Thiều Dao, 2013) Goldfajn & Valdes (1999) cho thấy KHTC giới khu vực tác động đến khả KHHTNH nội địa Do đó, biến RFC luận án sử dụng hệ thống cảnh báo sớm KHHTNH Việt Nam -91- Bảng 3.2: Các số cảnh háo KHHTNH tiềm Việt Nam Hướng STT Chỉ số Kí hiệu tác động Nguồn số liệu Nghiên cứu trước cảnh báo KHHTNH tham khảo Demũrguc-Kunt & Detragiache (1998); Eichengreen & Rose Tỷ giá thực REER - IFS (1998); Davis & Karim (2008); Kaminsky & Reinhart (1999); Singh (2011); Asanovfc (2013) Xuất EX - IFS Kaminsky & Reinhart (1999), Singh (2011) Nhập IM + IFS Kaminsky & Reinhart (1999); Singh (2011) M2RES + IFS Cung tiền M2/dự trữ ngoại hối Demnrguc-Kunt & Detragiache (1998); Kaminsky & Reinhart (1999); Davis & Karim (2008); Singh (2011) Dự trữ ngoại hối RES - IFS Kaminsky & Reinhart (1999); Singh (2011) Số nhân cung tiền M2 M2 + IFS Kaminsky & Reinhart (1999); Singh (2011) Demnrguc-Kunt & Detragiache (1998); Eichengreen & Rose (1998); Hutchison & McDill (1999); Kaminsky & Reinhart Tín dụng nội địa/GDP DCGDP + IFS, Datastream (1999); Eichengreen & Arteta (2000); Davis & Karim (2008); Borio & Drehman (2009); Yiu, Ho & Jin (2009); Drehman & Juselius (2013); Hosni (2014); Babecký & ctg (2014) Lãi suất tiền gửi thực nước RIR + IFS Demnrguc-Kunt & Detragiache (1998); Davis & Karim (2008); Kaminsky & Reinhart (1999); Singh (2011) -92- Hướng Chỉ số STT 10 Tiền gửi ngân hàng Tỷ lệ cho vay/tống tiền Kí hiệu tác động Nguồn số liệu DEP - IFS CD + IFS EMP + Tính tốn gửi 11 Chỉ số áp lực thị trường ngoại hối 12 Sản lượng công nghiệp OUTPUT - Nghiên cứu trước cảnh báo KHHTNH tham khảo Asanovíc (2013) Singh (2011); Asanovíc (2013); Lainà, Nyhohn & Sarlin (2014) tác giả Yiu, Ho & Jin 2009 CEIC Kaminsky & Reinhart (1999); Singh (2011); Yiu, Ho & Jin (2009); Babecký & ctg (2014) 13 Lạm phát INF + IFS Derrmrguc-Kunt & Detragiache (1998); Davis & Karim (2008); Yiu, Ho & Jin (2009); Singh (2011); Asanovic (2013); Babecký & ctg (2014) 14 Chênh lệch lãi suất RIRD + IFS nước so với nước Kaminsky & Reinhart (1999) ngồi 15 Chỉ số giá chứng khốn SRI tổng hợp 16 Sự tác động KHTC toàn cầu 2008 - Bloomberg LP Borio & Lowe (2002); Yiu, Ho & Jin (2009); Singh (2011); Asanovic (2013); Lainà, Nyholm & Sarlin (2014) RFC Chưa sử dụng Nguón: Tác giả tâng họp đê xuât -93- Trên 16 số cảnh báo sớm KHHTNH tiềm Việt Nam Theo đó, để trả lời câu hỏi nghiên cứu (5), luận án cần xác định số có khả cảnh báo sớm KHHTNH đạt hiệu cao Việt Nam sở cần làm rõ 16 giả thuyết sau: - Giả thuyết H5.1: Tỷ giá thực giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.2: Xuất giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.3: Nhập tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.4: Cung tiền M2/dự trữ ngoại hối tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.5: Dự trữ ngoại hối giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.6: số nhân cung tiền M2 tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam Giả thuyết H5.7: Tín dụng nội địa/GDP tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.8: Lãi suất tiền gửi thực nước tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam Giả thuyết H5.9: Tiền gửi ngân hàng giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam Giả thuyết H5.10: Tỷ lệ cho vay/tổng tiền gửi ngân hàng tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.ll: Chỉ số áp lực thị trường ngoại hối tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam Giả thuyết H5.12: Sản lượng cơng nghiệp giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam Giả thuyết H5.13: Lạm phát tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam - Giả thuyết H5.14: Chỉ số giá chứng khốn tổng hợp giảm có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam Giả thuyết H5.15: Sự xuất KHTC tồn cầu có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam -94- - Giả thuyết H5.16: Chênh lệch lãi suất nước so với nước ngồi tăng có tác động làm tăng (báo hiệu) khả KHHTNH Việt Nam Đe kiểm định 16 giả thuyết trên, luận án tích hợp bốn cách cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS (được trình bày chi tiết phần 3.1.4) 3.1.4 Các cách tiếp cận cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 3.1.4.1 Lụa chọn cách tiếp cận phù họp hệ thống cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam Qua lược khảo nghiên cứu trước cho thấy có hai cách tiếp cận phổ biến thường sử dụng lĩnh vực cảnh báo sớm KHTT KHHTNH Signal Logit/Probit Trong năm gần đây, số cách tiếp cận khác sử dụng 2SLS, Markov-Switching, ANNs Neuro-Fuzzy Tuy nhiên, luận án lựa chọn tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS cảnh báo KHTT KHHTNH Việt Nam sở loại bỏ ba cách tiếp cận Markov-Switching, ANNs Neuro- Fuzzy với lý sau: Cách tiếp cận Markov-Switching Mặc dù ưu điểm Markov-Switching thực cảnh báo khủng hoảng sở không cần xác định giai đoạn khủng hoảng Logit/Probit, BMA không cần thiết lập ngưỡng cảnh báo Signal Tuy nhiên, qua kiểm định, Ho (2004) cho rang Markov-Switching có khuynh hướng tạo nhiều khủng hoảng so vói thực tế mạnh mẽ so với cách tiếp cận khác, theo ơng kết luận ứng dụng ràng buộc Markov-Switching nhận dạng khủng hoảng đáng ngờ Trong đó, Candelon & ctg (2012) so sánh hiệu suất dự báo Markov-Switching với Logit cho thấy Logit có sức mạnh tiên đốn cao ln đạt kết tốt so với Markov-Switching tất quốc gia điều tra Do đó, luận án loại bỏ cách tiếp cận Cách tiếp cận mạng thần kỉnh nhân tạo ANNs ANNs với ưu điểm có khả mơ hình hóa linh hoạt áp dụng dễ dàng cho chuỗi thời gian khơng địi hỏi điều kiện trước tính dừng phân phối chuẩn (Sekmen & Kurkcu, 2014) Franck & Schmied (2003) tìm thấy chứng ANNs hoạt động tốt mơ hình Logit dự báo KHTT đặc biệt dự báo KHTT công đầu xảy Nga Brazil vào cuối năm 1990 Roy (2009) khẳng định ANNs vượt trội so với -95- Logit/Probit dự báo KHTT 23 quốc gia Châu Á Sekmen & Kurkcu (2014) kết luận ANNs đạt hiệu suất cao hon phưong pháp khác dự báo kiện KHTT Thổ Nhĩ Kỳ Tuy nhiên, ANNs có hai nhược điểm quan trọng khơng thể giải thích tham số mơ hình nguy overfitting Do đó, cách tăng tính linh hoạt, ANNs có mẫu gần hồn hảo, hữu ích cho việc dự báo mẫu (Sekmen & Kurkcu, 2014) Ngoài ra, thực nghiệm, Fioramanti (2008) khẳng định ANNs không cho phép giải thích khía cạnh cận biên số cảnh báo khủng hoảng cá thể, hữu ích trường hợp cơng cụ sách Theo đó, ANNs phổ biến cảnh báo sớm KHTT KHHTNH Như vậy, ANNs có tính linh hoạt cao, với nhược điểm nêu xét phạm vi nghiên cứu luận án với mục đích chuyển tải thơng tin kịp thời đến nhà hoạch định sách cho thấy ANNs cách tiếp cận phù hợp Cách tiếp cận Neuro Fuzzy Neuro Fuzzy hệ lai kết hợp khả học mạng nơ ron nhân tạo với chế suy luận logic mờ nên nói vượt trội so với ANNs Đây cách tiếp cận mạnh mẽ cho việc xây dựng mối quan hệ phức tạp phi tuyến liệu đầu vào đầu Theo đó, áp dụng ưong cảnh báo KHTT KHHTNH đảm bảo tính linh hoạt ưong định mơ hình sở nắm bắt mối quan hệ phức tạp biến số đầu vào Tuy nhiên, đặc điểm mơ hình yêu cầu số lượng lớn liệu huấn luyện phải đảm bảo phát triển hệ thống xác, với nhược điểm thuật toán lan truyền ngược sai số nên cho nhiều biến đầu vào, khả sai số cao Bên cạnh đó, việc xác định hình dạng chức thành viên vị trí cho biến mờ liên quan den logic mờ nên không ước lượng cụ thể hệ số cho biến giải thích mơ hình, khơng xác định yếu tố gây khủng hoảng mức độ tác động biến số lên xác suất xảy khủng hoảng Vì vậy, xét mặt điều hành sách, mơ hình bất lợi cơng tác cảnh báo phòng ngừa KHTT KHHTNH quốc gia Điển hình có nghiên cứu trước cảnh báo KHTT KHHTNH lựa chọn cách tiếp cận Do đó, luận án loại bỏ cách tiếp cận Tích họp bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS Thực tiễn chứng minh khơng có cách tiếp cận tối ưu cảnh báo KHTT KHHTNH cách tiếp cận có ưu nhược điểm -96- riêng Theo đó, sử dụng cách tiếp cận cảnh báo khủng hoảng khơng tránh khỏi hạn chế Vì vậy, để đạt hiệu chất lượng cao cảnh báo sớm KHTT KHHTNH sở phát huy hết lợi khắc phục hạn chế cách tiếp cận cần tích hợp nhiều cách tiếp cận Jung & Jeong (2011) chất lượng hệ thống cảnh báo sớm củng cố cải thiện sở tích hợp cách tiếp cận khác Tuy nhiên, khơng phải việc tích hợp nhiều cách tiếp cận lúc hữu hiệu nhất, mà cần phải có tích hợp hài hịa cho cách tiếp cận phát huy hết mạnh đồng thời khắc phục hạn chế Như vậy, tập hợp cách tiếp cận đáp ứng điều trở thành hệ thống cảnh báo sớm tối ưu Theo đó, luận án lựa chọn tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS hệ thống cảnh báo sớm KHTT KHHTNH Việt Nam Trong tập hợp bốn cách tiếp cận này, Signal Logit/Probit hai cách tiếp cận phổ biến nhất, thử nghiệm nhiều quốc gia khu vực xảy khủng hoảng nên chứng minh hiệu hai mơ hình lĩnh vực cảnh báo KHTT KHHTNH ADB(2005) khuôn khổ hợp tác ASEAN+3 xây dựng hệ thống cảnh báo sớm KHTT KHHTNH quốc gia Đông Á dựa hai cách tiếp cận Xét mặt kỹ thuật, bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA 2SLS xem có quan hệ tương hỗ lẫn (ưu điểm cách tiếp cận nhược điểm cách tiếp cận ngược lại) Chẳng hạn ưu điểm Signal mơ hình phi tham số, khơng phải qua kiểm định thống kê, thông qua cách tiếp cận tính tốn chuỗi xác suất cảnh báo KHTT KHHTNH cách trực tiếp khơng cần có mẫu đối chứng Logit/Probit Ngồi ra, Signal cịn có ưu điểm cho phép sử dụng nhiều tiêu cảnh báo lúc, từ giúp vừa theo dõi tiêu toàn diện, vừa theo dõi tiêu riêng lẻ, giúp đánh giá biến động bất thường tiêu, phận nhỏ kinh tế theo đánh giá nguy khủng hoảng tổng thể Tuy nhiên, nhược điểm Signal bỏ qua tương tác biến, thực tế khơng phải tất biến báo trước nguy khủng hoảng cung cấp tín hiệu cảnh báo cần thiết, mà tác động biến bị trung hịa, loại trừ đẩy mạnh biến Hạn chế Signal ưu điểm Logit/Probit Bên cạnh đó, BMA có tính chất hỗ trợ việc kiểm tra vững mạnh biến, lựa chọn biến có khả cảnh báo tốt tập hợp hàng loạt biến không chắn Nếu số lượng biến lớn, hồi quy theo Logit/Probit hay 2SLS vướng phải vấn đề đa cộng tuyến cao Logit/Probit hay 2SLS cho phép chạy mơ hình hồi -97- quy với số lượng biến hữu hạn Song, Signal, Logit/Probit BMA xây dựng hệ thống cảnh báo sớm sở đơn phương trình, chưa xét đen tính chất ngẫu nhiên, động đồng thời biến số kinh tế vĩ mô hệ thống Trong đó, kỹ thuật 2SLS ước lượng tham số dạng cấu hệ phương trình đồng thời, tránh thiên lệch khơng qn phương trình đồng thời Do đó, 2SLS hỗ trợ tốt cho ba cách tiếp cận Signal, Logit/Probit BMA Bên cạnh đó, việc tích họp bốn cách tiếp cận giúp cho việc đánh giá, so sánh kiểm chứng kết cảnh báo sớm KHTT KHHTNH nhằm tìm thấy chứng tương đồng kết nghiên cứu, theo làm cho nhận định thuyết phục 3.1.4.2 Mơ hình Signal Luận án trình bày cụ thể việc ứng dụng mơ hình Signal cảnh báo KHTT KHHTNH Việt Nam Đối vói cảnh báo KHTT Đe thực cảnh báo KHTT Việt Nam theo mơ hình Signal với cửa sổ tín hiệu 24 tháng, biến giải thích chọn cho mơ hình 14 số có khả cảnh báo sớm KHTT tiềm Việt Nam gồm REER, EX, IM, M2RES, RES, M2, DCGDP, RIR, LDRR, DEP, BSF, RIRD, OUTPUT SRI luận án trình bày cụ thể phần 3.1.3.1 Các bước thực sau: Bước 1: Xác định giá trị ngưỡng tỷ lệ nhiễu tín hiệu cho số cảnh báo KHTT tiềm Việt Nam Bước 2: Theo dõi biến động số cảnh báo KHTT, theo số vượt khỏi mức ngưỡng cho phép tửc phát tín hiệu cảnh báo KHTT xảy vịng 24 tháng sau Bước 3: Tính tốn số cảnh báo tổng hợp KHTT Việt Nam Bước 4: Tính tốn xác suất cảnh báo sớm KHTT Việt Nam Đối với cảnh báo KHHTNH Để thực cảnh báo KHHTNH Việt Nam theo mơ hình Signal với cửa sổ tín hiệu 24 tháng, biến giải thích chọn cho mơ hình 12 số có khả cảnh báo sớm KHHTNH tiềm Việt Nam dựa nghiên cứu Kaminsky Reinhart (1999) gồm REER, EX, M2RES, OUTPUT, RES, M2, DCGDP, RIR, IM, RIRD, DEP, SRI Các bước thực sau: Bước 1: Xác định giá trị ngưỡng tỷ lệ nhiễu tín hiệu cho số cảnh báo sớm KHHTNH Việt Nam -98- Bước 2: Theo dõi biến động số cảnh báo KHHTNH, theo số vượt khỏi mức ngưỡng cho phép tức phát tín hiệu cảnh báo KHHTNH xảy Việt Nam vòng 24 tháng sau Bước 3: Tính tốn số cảnh báo tổng hợp KHHTNH Việt Nam Bước 4: Tính toán xác suất cảnh báo sớm KHHTNH Việt Nam 3.1.4.3 Mơ hình Logit/Probit Comelli (2016) cho thấy kết hồi quy từ mơ hình Logit Probit tương tự cảnh báo KHTT nói riêng KHTC nói chung Do đó, luận án tiến hành hồi quy theo mơ hình Probit Để thực cảnh báo KHTT KHHTNH Việt Nam với cửa sổ cảnh báo 24 tháng theo mơ hình Probit, cần xác định biến phụ thuộc biến độc lập cho loại mô hình cảnh báo Đối với cảnh báo KHTT Biến phụ thuộc mơ hình: Biến KHTTt chuyển đổi thành biến phụ thuộc dự đoán KHTT Yt xác định sau: Yt =1 k = 1, 2, 3, 24 tương ứng với KHTTt=l Yt = khác Biến độc lập mơ hình: Các biến độc lập 16 số có khả cảnh báo sớm KHTT tiềm Việt Nam gồm REER, EX, IM, M2RES, RES, M2, DCGDP, RIR, LDRR, DEP, BSF, RIRD, OUTPUT, SRI, RFC, FCDM2 luận án trình bày cụ thể phần 3.1.3.1 Đối vói cảnh báo KHHTNH Biến phụ thuộc mơ hình: Biến KHHTNHt chuyển đổi thành biến phụ thuộc dự đoán KHHTNH Yt xác định sau: Yt =1 k = 1, 2, 3, 24 tương ứng với KHHTNHt=l Yt = khác Biến độc lập mơ hình: Các biến độc lập 15 số có khả cảnh báo sớm KHHTNH tiềm Việt Nam gồm REER, EX, M2RES, OUTPUT, RES, M2, DCGDP, RIR, IM, RIRD, DEP, SRI, EMP, INF RFC luận án trình bày cụ thể phần 3.1.3.2 Phương pháp phân tích liệu Probit luận án thực theo bước sau: Bước 1: Kiểm định tính dừng chuỗi liệu biến độc lập kiểm định ADF pp với hỗ trợ phần mềm Eviews -99- Bước 2: Kiểm định tượng đa cộng tuyến biến độc lập nhằm xem xét mối tương quan chúng mô hình vói hỗ trợ phần mềm Stata 11 Đe kiểm định tượng đa cộng tuyến dựa vào hệ số tương quan cặp biến giải thích mơ hình Neu hệ số tương cặp hai biến lớn 0,5 xem mơ hình có đa cộng tuyến cao Tuy nhiên, khơng có điều ngược lại, nghĩa hệ số tương quan cặp biến không cao nghĩa biến khơng có quan hệ đa cộng tuyến cao (Nguyễn Quang Dong, 2012) Do đó, để đảm bảo tính xác, cách khác xem xét hệ số phóng đại phương sai (VIF - variance inflation factor) biến độc lập Một quy ước chung VIF lớn 10 mơ hình có đa cộng tuyến cao Bước 3: Hồi quy theo mơ hình Probit với hỗ trợ phần mềm Eviews Bước 4: Kiểm định tỷ lệ dự báo mơ hình Probit (Expectation - Prediction Evaluation for Binary Specification) nhằm mục đích khẳng định độ tin cậy mơ hình với hỗ trợ phần mem Eviews Bước 5: Kiểm định mức độ phù hợp mơ hình Probit (Kiểm định HosmerLemeshow) với hỗ trợ phần mềm Eviews Bước 6: Ước tính xác suất cảnh báo sớm KHTT KHHTNH Việt Nam theo mơ hình Probit với hỗ trợ phần mem Eviews 3.1.4.4 Phương pháp BMA Để thực cảnh báo KHTT KHHTNH Việt Nam theo phương pháp BMA với biến độc lập biến phụ thuộc xác định tương tự mơ hình Probit nêu trên, luận án sử dụng hỗ trợ phần mềm R để xác định số có khả cảnh báo sớm KHTT KHHTNH mạnh mẽ Việt Nam tập hợp số cảnh báo sớm KHTT KHHTNH tiềm 3.1.4.5 Phương pháp 2SLS Để thực cảnh báo KHTT KHHTNH Việt Nam theo phương pháp 2SLS, luận án thiết lập hệ phương trình đồng thời sau: (1) (2) Trong đó: Y * Y^ * tương ứng hai biến nội sinh BSF đại diện cho KHHTNH EMP đại diện cho KHTT; ỵB ỵc tương ứng tham số phản ánh tác động lẫn -100- KHHTNH KHTT; x&, xft tương ứng biến ngoại sinh cảnh báo KHHTNH KHTT (các biến độc lập tương tự mơ hình Probit, BMA) Theo đó, luận án sử dụng hỗ trợ phần mềm Eviews để ước lượng hệ phương trình đồng thời nêu theo phương pháp 2SLS nhằm xác định số có khả cảnh báo KHTT KHHTNH đạt hiệu cao Việt Nam tập hợp số cảnh báo sớm KHTT KHHTNH tiềm 3.2 Dữ liệu nghiên cứu Đe đảm bảo độ tin cậy, xác liệu, luận án sử dụng nguồn liệu thứ cấp thu thập chủ yếu từ IFS số nguồn khác hỗ ttợ thêm CEIC, Bộ Tài chính, NHNN Việt Nam, Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (VCB), Bloomberg L.P, Datastream Thomson Reuters, World Development Indicators (WDI), ADB - Key Indicators for Asia and the Pacific, nghiên cứu trước tính tốn tác giả Cụ thể việc lấy liệu tính tốn biến luận án trình bày phần 3.1 Việc sử dụng liệu từ nhiều nguồn khác tạo thuận lợi cho trình nghiên cứu, giúp nghiên cứu thu thập đủ liệu cần thiết Tuy nhiên, liệu vĩ mô Việt Nam cập nhật quan thống kê khác chưa thống nhất, làm cho kết nghiên cứu có tính thiên lệch mức độ định Luận án sử dụng dạng liệu chuỗi thời gian theo tần suất tháng giai đoạn tháng 01/2002 đến tháng 12/2015 Thống kê mô tả liệu gốc lấy từ nguồn nêu thể chi tiết Bảng 3.3 Bảng 3.3: Thống kê mô tả liệu gốc biến Biến Mean Max Min std Obs BSF 0.027039 1.992804 -1.0395 0.769849 168 CD 1.124173 1.360511 0.97482 0.08084 168 DCGDP 9.562062 14.77427 4.6674 2.932354 168 DEP 1.72E+15 5.04E+15 1.8E+14 1.43E+15 168 EMP 0.007616 9.721514 -7.2582 1.908615 168 EX 6.13E+09 1.45E+10 9.1E+08 4.07E+09 168 FCDM2 0.183551 0.306746 0.10169 0.056332 168 IM 6.66E+09 1.49E+10 1.1E+09 3.93E+09 168 INF 8.377921 28.31169 -0.0063 6.281427 168 LDRR 1.401866 1.697248 1.0506 0.145268 168 -101- Biến Mean Max Min std Obs M2 4.553205 6.526202 2.6006 1.169013 168 M2RES 5.55044 10.77424 3.02657 1.989385 168 OUTPUT 12.59876 67.71751 -10.14 8.884228 168 REER 96.07106 113.57 82.0184 8.917414 168 RES 1.74E+10 3.73E+10 3.7E+09 9.84E+09 168 RFC 0.113095 0.317656 168 RIR -0.13402 6.970796 -16.647 4.337589 168 RIRD 0.441979 6.257908 -16.19 3.97128 168 SRI 447.3722 1110.986 135.248 216.2225 168 Nguồn: Tính tốn tác giả từ Eviews Tương tự nghiên cứu Kaminsky, Reinhart & Lizondo (1998), Kaminsky & Reinhart (1999), luận án sử dụng dạng liệu tăng trưởng (ngoại ưừ biến lãi suất) nhằm loại bỏ ảnh hưởng yếu tố mùa vụ liệu có tần suất thấp theo tháng, loại bỏ tính nhiễu đảm bảo cho liệu có tính dừng Mẩu liệu sau xử lý sử dụng cho nghiên cứu mô tả Phụ lục với tổng cộng 168 quan sát, tất biến độc lập có đơn vị tính đồng lần hay phần trăm, đảm bảo tính quán/không thiên lệch sử dụng liệu cho hồi quy 3.3 Kết luận chương Chương 3, luận án trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu nguồn liệu sử dụng cho nghiên cứu để giải mục tiêu nghiên cứu Đe xác định giai đoạn KHTT Việt Nam, luận án sử dụng phương pháp so EMP Trong đó, để xác định giai đoạn KHHTNH Việt Nam, luận án sử dụng phương pháp so BSF kết hợp vói tham khảo thêm phương pháp kiện Đe xác định mối quan hệ nhân KHTT KHHTNH Việt Nam, luận án sử dụng kiểm định nhân Granger Cuối cùng, để thực cảnh báo sớm KHTT KHHTNH Việt Nam, luận án kết họp áp dụng bốn cách tiếp cận Signal, Probit, BMA 2LSL cách tiếp cận có ưu nhược riêng, nên việc tích hợp lúc bốn cách tiếp cận cho phép phát huy hết lợi tối ưu khắc phục nhược điểm cách tiếp cận, mang lại hiệu cao cảnh báo sớm KHTT KHHTNH Việt Nam -102- CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN cứu VÀ THẢO LUẬN Trong chương 4, luận án trình bày chi tiết kết nghiên cứu thảo luận kết nghiên cứu hệ thong cảnh báo sớm KHĨÍ KHHTNH, bao gồm: Các giai đoạn KHTT KHHTNH Việt Nam; Kiểm định mối quan hệ nhân KHTT KHHTNH Việt Nam; Trình bày kết ước lượng theo bổn cách tiếp cận Signal, Probit, BMA 2SLS cảnh báo KHTT KHHTNH Việt Nam thảo luận kết nghiên cứu 4.1 Các giai đoạn khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam 4.1.1 Các giai đoạn khủng hoảng tiền tệ Việt Nam Bối cảnh kinh tế vĩ mô Việt Nam từ sau gia nhập WTO vào năm 2007 chứa đựng nhiều dấu hiệu bất ổn thực roi vào tình trạng bất ổn mức độ cao giai đoạn 2008-2011 (Hạ Thị Thiều Dao & Phạm Thị Tuyết Trinh, 2013) Theo đó, bối cảnh có tác động mạnh mẽ đến rủi ro KHTT Việt Nam Ket tính tốn so EMP Việt Nam luận án theo nghiên cứu Eichengreen, Rose & Wysplosz (1995, 1996) cho thấy mức ngưỡng KHTT xác định pEMp + 1,5 ƠEMP 2,9 (Phụ lục 4) Theo đó, giai đoạn mà số EMP vượt mức ngưỡng 2,9 xem có rủi ro KHTT xảy Hình 4.1 phản ánh diễn biến số EMP Bảng 4.1 cho thấy giai đoạn xác định có rủi ro KHTT Việt Nam xuất giai đoạn 2008-2011, tương ứng với giai đoạn kinh tế vĩ mô Việt Nam rơi vào tình trạng bất ổn cao Bảng 4.1: Chỉ số EMP giai đoạn KHTT Việt Nam Tháng KHTT EMP Tháng KHTT EMP Tháng 04/2008 2,95 Tháng 12/2009 6,82 Tháng 05/2008 6,61 Tháng 03/2010 5,16 Tháng 06/2008 4,11 Tháng 11/2010 3,78 Tháng 01/2009 3,15 Tháng 02/2011 9,72 Nguồn: Tính tốn tác giả từ sổ liệu IFS ... 4.5.1 Cảnh báo khủng hoảng tiền tệ Việt Nam theo BMA 126 4.5.2 Cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam theo BMA 128 4.6 Cảnh báo khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt. .. hàng Việt Nam Luận án tính chuỗi xác suất cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam, từ dự báo khả khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam tương... - 0,33 đối vói cảnh báo khủng hoảng tiền tệ; từ 0,1 0,4 cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng, luận án dự báo khả xảy khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2017-2018