Bài nghiên cứu về cuộc khủng khoảng nợ trên thị trường tài chính Hoa Kỳ

Bài nghiên cứu về cuộc khủng khoảng nợ trên thị trường tài chính Hoa Kỳ

BÀI NGHIÊN CỨU VỀ CUỘC KHỦNG KHOẢNG

NỢ TRÊN THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH HOA KỲ

Jerome L.Stein

Bài nghiên cứu của CESifo số 2924 Chuyên đề: Tài chính công Tháng 1 năm 2010 File điện tử có thể tải về từ:

- www.SSRN.com

- www.RePEc.org

- www.CESifo-group.org/wp

-

Tóm tắt

Một hệ thống tài chính lành mạnh khuyến khích việc phân bổ vốn và các rủi ro một cách hiệu quả Sự sụp đổ của bong bóng giá nhà đã dẫn đến cuộc khủng hoảng tài chính bắt đầu vào năm 2007 Có một nghiên cứu thực nghiệm lớn liên quan đến mối quan hệ giữa bong bóng giá tài sản và khủng hoảng tài chính Tôi đánh giá đây là nghiên cứu quan trọng liên quan đến các câu hỏi sau đây Đến mức độ nào làm các mối quan hệ dựa trên kinh nghiệm trong các tài liệu hiện có giúp xác định giá tài sản trước và sau khi có hiện tượng bong bóng về giá? Có phải các nghiên cứu thực nghiệm dựa trên cơ sở lý thuyết nền tảng? Trên cơ sở phê bình đó, tôi giải thích tại sao việc áp dụng các điều khiển tối ưu ngẫu nhiên (SOC) /quản lý rủi ro động là một cách tiếp cận hiệu quả để xác định mức độ tối ưu của đòn bẩy, rủi ro và xác suất xảy ra cuộc khủng hoảng nợ Về mặt lý thuyết, nghiên cứu này sẽ thiết lập các tín hiệu cảnh báo sớm về các cuộc khủng hoảng đến các cấp thẩm quyền

Tôi chân thành cám ơn Peter Clark vì những đóng góp và gợi ý của ông

1 Báo cáo đặc biệt của Ban giám sát Quốc hội (COP) về việc cải cách các quy định

Báo cáo COP rút ra các bài học từ cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ và thảo luận các vấn đề hoặc các thiếu sót của hệ thống tài chính: Việc sử dụng đòn bẩy quá nhiều và hệ thống tài chính ngầm không kiểm soát là nguồn gốc của rủi ro hệ thống Nhiều tổ chức tài chính đã sử dụng đòn bẩy quá “nguy hiểm” Rủi ro hệ thống thì không được xác định hoặc không được quy định cho đến khi cuộc khủng hoảng sắp xảy ra Báo cáo bao gồm các phần sau: Những bài học từ quá khứ; Các thiếu sót của

hệ thống hiện nay; Đòn bẩy, Các yêu cầu về vốn; Hệ thống pháp lý của Nhà nước; Các vấn đề nguy kịch và những khuyến nghị cần thiết để cải thiện

Có nhiều tài liệu đã mô tả về cuộc khủng hoảng tài chính Tôi bỏ qua các nghiên cứu liên quan đến cải cách và điều chỉnh của thị trường tài chính Tôi tập trung vào các vấn đề chính nêu ra trong Báo cáo COP Những vấn đề này chứa đựng các mối liên kết với nhau Các mối liên kết đó là: (i) giá tài sản, tỷ lệ nợ/đòn bẩy tác động đến các ngành đặc biệt dễ bị tổn thương như nhà ở, các cú sốc, (ii) tính

dễ tổn thương này lại được chuyển đến khu vực tài chính lớn hơn thông qua các đòn bẩy và mối quan hệ, và (iii) nền kinh tế thực sự là sau đó bị ảnh hưởng Tôi diễn giải và đánh giá các nghiên cứu quan trọng này thông qua các câu hỏi sau đây Đến mức độ nào thì lý thuyết nghiên cứu giúp cho việc xác định giá của bong bóng tài sản trước và sau khủng hoảng? Có phải các nghiên cứu thực nghiệm có cơ sở lý thuyết nền tảng hay không?

Trên cơ sở phê bình đó, tôi giải thích tại sao việc áp dụng các điều khiển tối ưu ngẫu nhiên (SOC) / quản lý rủi ro động là một cách tiếp cận hiệu quả để xác định mức độ tối ưu của đòn bẩy, nguy cơ và xác suất xảy ra cuộc khủng hoảng nợ Về mặt lý thuyết, nghiên cứu này sẽ thiết lập các tín hiệu cảnh báo sớm về các cuộc khủng hoảng đến các cấp thẩm quyền Hơn nữa, các phân tích SOC cung cấp cơ sở

lý thuyết hữu ích để giải thích cho các giải pháp này

1.1 Bối cảnh

Các cuộc khủng hoảng tài chính thì không hề xa lạ Từ 1792-1933, cứ khoảng 15-20 năm lại xảy ra cuộc khủng hoảng tài chính Hoa Kỳ sau cuộc đại khủng hoảng đã đưa ra các quy định tài chính mới như thành lập FDIC (Federal Deposit Insurance Corporation: Tổ chức bảo hiểm tiền gửi liên bang), các quy định về chứng khoán và tăng cường giám sát các ngân hàng để bảo vệ hệ thống tài chính hoạt động hiệu quả

Trong vòng 50 năm sau đó, kinh tế Mỹ tăng trưởng trở lại mà không có một cuộc khủng hoảng tài chính nào Mặc dù cũng có những dự báo về các cuộc khủng hoảng tài chính Tuy nhiên, các chuyên gia kinh tế tránh đề cập về chúng bởi vì chưa có cơ

sở lý luận để định lượng và kiểm chứng Những tiếng nói của các thảm họa tài chính giống như những người đã được dự báo thiên tai động đất Xem Seth Stein,

"thiên tai hoãn lại", trong chương 2 có một cuộc thảo luận về dự báo động đất đã gieo hoang mang như thế nào

Giai đoạn từ năm 1933 đến những năm 1980 được xem là khá yên tĩnh Cuộc khủng hoảng tiết kiệm và nợ vay của năm 1980 đã không tạo ra rủi ro hệ thống Tình hình thay đổi vào những năm 1980 và 1990 Việc bãi bỏ các quy định cùng với

sự tăng trưởng của thị trường không được kiểm soát, đi kèm với việc tiếp thị gần như không hạn chế của các công cụ tài chính ngày càng phức tạp Alan Greenspan (2002) giải thích quan điểm của ông về các quy định và công bố thông tin trong thị trường phái sinh như sau:

"Theo thiết kế, thị trường này liên quan đến các giao dịch giữa các chuyên gia và được miễn phần lớn các quy định của chính phủ Các quy định, chế tài là không cần thiết cho các thị trường, và nó có thể gây hại Bởi vì nếu có sự can thiệp bởi các quy định sẽ làm giảm đi các sáng kiến trong thị trường tài chính cũng như trong thị trường bất động sản"

Các nỗ lực của CFTC (Commodity Futures Trading Commission - Ủy ban giao dịch hàng hóa kỳ hạn) để điều tiết thị trường OTC – giao dịch hàng hóa phái sinh trong năm 1997-98 đã bị ngăn chặn bởi Greenspan - Chủ tịch Fed và Bộ trưởng Tài chính Rubin Họ cáo buộc rằng với việc đưa ra các quy định điều tiết thị trường

có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng tài chính Hơn nữa, Quốc hội trong năm 2000 cũng bị cấm đưa ra quy định liên quan đến thị trường phái sinh

Cuộc khủng hoảng tài chính bắt đầu trong năm 2007 đã phơi bày những điểm yếu quan trọng trong kiến trúc tài chính của quốc gia và trong thiết kế của hệ thống luật pháp để đảm bảo sự ổn định, an toàn và hiệu quả Lý thuyết được sử dụng chủ yếu trong hệ thống các quy định của thị trường tài chính Mỹ cho rằng thị trường tư nhân và các tổ chức tài chính tư nhân có thể tự điều chỉnh đã không giải thích được hiện tượng tại sao giá tài sản giảm mạnh

Krugman trong bài viết “Các nhà kinh tế đã gây nên sai lầm như thế nào” đã lập luận rằng “Rất ít các nhà kinh tế nhìn thấy cuộc khủng hoảng hiện tại của chúng

ta và quan trọng hơn là các chuyên gia giống như là người mù khi không thấy được khả năng thất bại rất thê thảm của nền kinh tế thị trường Trong suốt những năm vàng son, các nhà kinh tế tài chính đều tin rằng cổ phiểu và các tài sản khác luôn được trả đúng giá Các nhà kinh tế học vĩ mô đưa ra các quan điểm khác nhau Có quan điểm cho rằng nền kinh tế thị trường tự do không bao giờ đi lạc lối Và cũng

có người tin rằng nền kinh tế có thể đi chệch hướng Nhưng tất cả đều tin rằng nếu

có sự chệch hướng ra khỏi con đường của sự thịnh vượng thì với sức mạnh của mình, Fed sẽ sửa chữa các sai lầm ấy”

Với triết lý chi phối kinh tế vĩ mô của ngành kinh tế học, cuộc khủng hoảng 2007-08 đã làm FED bất ngờ FED đã không cảm nhận được bong bóng giá nhà ở Greenspan (2004) nói rằng việc gia tăng giá trị nhà "chưa đủ là mối bận tâm chính của chúng tôi " Bernanke (2005) cho rằng bong bóng nhà đất là "một khả năng rất khó xảy ra" Hơn nữa, vào năm 2007 FED cho rằng "sự lan toả lớn từ thị trường cho vay dưới chuẩn với phần còn lại của nền kinh tế là không đáng kể"

Các lý thuyết kinh tế vĩ mô chi phối kinh tế và tài chính không thể giải thích các hiện tượng trong thực tế Trong những năm 1980 có một lý thuyết về "bong bóng hợp lý" Việc không thích hợp của lý thuyết này được chứng thực bởi một thực tế là nó bị bỏ qua trong bài viết về việc mô tả và phân tích cuộc khủng hoảng nhà ở và tài chính năm 2007- 2008

Alan Greenspan trong lời khai của mình trước Ủy ban giám sát của thượng viện vào tháng 10 năm 2008 cho biết: "Tất cả chúng ta, trong đó có tôi nhìn vào lãi suất của các tổ chức cho vay đều tin rằng chúng ta đang bảo vệ vốn cổ phần của cổ đông, đang ở trong một trạng thái không thể tin được” Vào Tháng Tư 2008 cho biết, Paul Volcker đã nói rằng vấn đề là chúng ta đã chuyển từ một hệ thống tài chính được quy định chặt chẽ, trung tâm là các NHTM, đến một nơi mà ở đó có nhiều các trung gian tài chính diễn ra ở các thị trường vượt ra ngoài sự giám sát chính thức của chính phủ "Sự phức tạp, sự mờ ảo, và rủi ro hệ thống được nhúng tất cả vào trong các thị trường mới, trong khi những người có trách nhiệm lại không thấy được

sự phức tạp và nguy cơ tiềm ẩn của thị trường là nguồn gốc của tất cả các cuộc khủng hoảng "

Bài nghiên cứu của tôi được thiết kế như sau Phần 1.2 giải thích việc sử dụng đòn bẩy cao trong lĩnh vực tài chính sẽ chuyển các cú sốc từ khu vực cầm cố nhà sang khu vực tài chính như thế nào Phần 1.3 cho một ví dụ cụ thể về cách các

"Quants" đã chọn việc sử dụng đòn bẩy rất cao và giải thích hậu quả của nó Phần 2 liên quan đến dự đoán giá thực tế của thị trường nhà đất Phần 3 thảo luận về một bài nghiên cứu cũ sử dụng phương pháp hoàn nguyên giá trị trung bình để phát hiện hiện tượng bong bóng trong giá nhà ở Phần 4 thảo luận về các nghiên cứu của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế và Quỹ tiền tệ quốc tế phát hiện những bong bóng thị trường tài chính và mối liên hệ giữa giá tài sản và khủng hoảng tài chính Phần 5 kết luận với một đánh giá những hạn chế của các tài liệu hiện có Cho nên trong phần 6 sẽ trình bày về cách tiếp cận của phương pháp SOC Tôi tập trung vào các câu hỏi sau đây: cơ sở lý thuyết và hiệu quả thực sự trong việc dự đoán bong bóng giá nhà so với các thảo luận nghiên cứu trước đây là gì? Người ta nên giải thích mối liên hệ trong thực tế đến bài nghiên cứu này như thế nào?

1.2 Đòn bẩy

Bây giờ mọi người đều tin rằng việc sử dụng đòn bẩy “quá mức” hay tỉ số nợ

“quá cao” của các tổ chức tài chính đã đẩy những biến động từ việc cho vay dưới chuẩn vào năm 2007 thành một cuộc khủng hoảng tài chính nghiêm trọng vào năm

2008 Đòn bẩy là tỷ số giữa nợ L(t) với giá trị ròng X(t), hay còn gọi là tỷ lệ nợ, và được ký hiệu f(t) = L(t)/X(t) Mặc dù đòn bẩy là một công cụ tài chính có giá trị, nhưng việc tận dụng "quá mức" đặt ra một nguy cơ đáng kể cho các hệ thống tài chính Đối với một tổ chức mà sử dụng đòn bẩy cao, những thay đổi trong giá trị tài sản sẽ dẫn đến những thay đổi trong giá trị ròng Để duy trì tỷ lệ nợ tương tự khi giá trị tài sản giảm thì tổ chức phải tăng vốn hoặc phải thanh lý tài sản

Các mối quan hệ được thấy thông qua phương trình (i) – (iii) Trong (i), giá trị ròng X(t) bằng với giá trị tài sản A(t) trừ đi nợ L(t) Phương trình (ii) chỉ là một cách thể hiện tỷ lệ nợ Phương trình (iii) liên quan đến tỷ lệ nợ f (t) = L(t)/X(t) với

tỷ lệ A(t)/X(t) là tỷ lệ giữa tài sản và giá trị ròng Phương trình (iv) cho thấy sự thay

đổi phần trăm trong giá trị ròng dX(t)/X(t) là bằng đòn bẩy (1 + f(t)) nhân cho dA(t)/A(t) phần trăm thay đổi trong giá trị tài sản

là rất khác nhau, cụ thể như sau:

- Công ty môi giới và quỹ đầu cơ: 27

- Công ty bảo lãnh của chính phủ: 17

- Các ngân hàng thương mại: 9.8

- Các ngân hàng tiết kiệm: 6.9

- Tỷ lệ đòn bẩy trung bình: 12

Hãy xem xét mức trung bình, trong đó A (t) = 23,000 tỷ USD, X (t) = 1,900 tỷ USD, L (t) = 21,100 tỷ USD, thì đòn bẩy f = 11.1 Từ phương trình (iv), giảm 3% trong giá trị tài sản sẽ giảm giá trị ròng X là dX(t)/X(t) = (1 + 11,1)*(0,03) = 36% Vậy giá trị ròng sẽ mất đi 1 lượng bằng (0,36)*(1,900 tỷ USD) = 690 tỷ USD Để duy trì cùng một đòn bẩy f = 11, các tổ chức phải hoặc huy động vốn để bù đắp sự suy giảm trong giá trị tài sản dX = dA <0, hoặc phải bán đi tài sản giảm nợ của mình bằng cách cùng một tỷ lệ dL (t) / L (t) = dx (t) / X (t), có nguồn gốc từ phương trình (ii) Một sự suy giảm 3% về giá trị tài sản sẽ yêu cầu bán (0,03) (21,100) =

630 tỷ USD tài sản để trả nợ

Cả hai hành động đều gây ra hậu quả xấu cho nền kinh tế Các công ty trong lĩnh vực tài chính, các trung gian tài chính, có quan hệ với nhau như người đi vay – người cho vay Các ngân hàng cho vay ngắn hạn để các quỹ đầu tư vào tài sản dài hạn và cũng có thể mua các hợp đồng hoán đổi tín dụng mặc định Các công ty bị mất 690 tỷ USD trong giá trị tài sản sẽ gặp khó khăn trong huy động vốn để khôi

phục lại giá trị thực, mà không suy giảm mạnh mẽ trong giá cổ phiếu Tương tự như

có hậu quả nghiêm trọng trong thị trường tài chính Các mức giá của các tài sản này

nắm giữ các tài sản này sẽ thấy rằng giá trị của danh mục đầu tư của họ đã bị giảm, giá trị thực cũng giảm tương ứng Trong một số trường hợp, sẽ gây nên hiệu ứng

vỡ buck") các quỹ phải giải chấp và bán tài sản của mình Đây có thể bao gồm các

đầu tư trong nhóm này đã từng nghĩ rằng họ đang nắm giữ tài sản rất an toàn, nhưng

họ vẫn bị lỗ vốn Kết luận là trong một hệ thống có mối quan hệ chặt chẽ, "việc sử dụng đòn bẩy cao" có thể rất nguy hiểm Những gì có vẻ như một cú sốc nhỏ trong một thị trường nhưng thông qua đòn bẩy có thể ảnh hưởng đến toàn bộ lĩnh vực tài chính FED dường như không biết gì về hiện tượng rủi ro hệ thống này

1.3 Việc sử dụng nợ khó tin của công ty quản lý quỹ Atlas

Câu chuyện của công ty quản lý quỹ Atlas là một ví dụ điển hình về việc sử dụng đòn bẩy Điều này là dựa trên một bài báo của Jichuan Yang, một trong những giám đốc của Atlas, đưa ra trong hội thảo chuyên đề về Toán học ứng dựng tại Đại học Brown vào tháng 9 năm 2009 Xem thêm bài báo cáo của Ren Cheng (cựu Giám đốc Đầu tư của Fidelity) ở buổi hội thảo trên Một nhóm các kỹ sư tài chính tài năng: nhà toán học, nhà vật lý học chuyên về toán tài chính, quyết định thành lập một quỹ trong năm 2003 với tổng tài sản là 12 tỷ USD, 10 triệu USD vốn, do đó đòn bẩy là 1200 Quỹ này được gọi Quỹ đầu tư vốn Atlas, do kích thước quá lớn của nó Các danh mục đầu tư quỹ sẽ có hàng ngàn trái phiếu riêng lẻ, khoản vay và các loại chứng khoán tài chính khác Đây là các khoản có kỳ hạn dài, thường là 8 năm Các khoản nợ thường là các thương phiếu và các mid term note với kỳ hạn từ

30 ngày đến 5 năm Atlas sẽ đi vay ngắn hạn và cho các quỹ đầu cơ vay dài hạn Các Quỹ được thành lập không phải để tự phòng ngừa rủi ro, mà là để tìm kiếm lợi nhuận tối đa và họ chấp nhận các rủi ro xảy ra Atlas sẽ có lợi nhuận từ chênh lệch giữa lãi suất cho vay tính cho các quỹ đầu cơ và chi phí phải trả cho các khoản vay ngắn hạn Nếu Atlas được xếp hạng là AAA thì lãi suất đi vay của Atlas sẽ ở mức

tối thiểu Đây là điểm đáng chú ý vì hầu hết các ngân hàng toàn cầu được đánh giá không cao hơn AA

Khi danh mục đầu tư có kỳ hạn dài hạn hơn các khoản vay, Atlas sẽ gặp các rủi ro trong lãi suất cho vay ngắn hạn Khi các khoản vay 30 ngày đến hạn, Atlas sẽ phải quay vòng để tiếp tục khoản vay 30 ngày với lãi suất hiện hành Tuy nhiên, nếu Atlas gặp khó khăn trong việc thanh toán này, Atlas sẽ được cung cấp các khoản vay “khẩn cấp” từ các ngân hàng được gọi là “nhà cung cấp tính thanh khoản” Các "kỹ sư tài chính" xây dựng một mô hình để đánh giá các rủi ro và họ sử dụng mô hình này để thuyết phục các tổ chức tín nhiệm xếp hạng AAA cho Altas Một đánh giá cao từ tổ chức xếp hạng sẽ làm giảm chi phí vay vốn Mô hình sẽ mô phỏng sự biến động của 12 tỷ USD tài sản cá nhân cũng như các hành vi tương quan của chúng Những tài sản này là từ trái phiếu, khoản vay vốn, các chứng khoán có cấu trúc phức tạp được kết hợp bởi tất cả các loại tài sản thế chấp Các điểm không phù hợp của dòng tiền từ tài sản và các khoản nợ phải trả, các biến động giá, sự thay đổi trong xếp hạng tín nhiệm, sẽ được đưa vào mô hình tính toán, phân tích và mô phỏng lại Đối với mỗi biến động của giá tài sản trong tương lai,

mô hình sẽ tính toán lại Sau khoảng hàng chục ngàn mô phỏng như vậy, các kỹ sư tài chính sẽ tính toán được chi phí kỳ vọng và lợi nhuận kỳ vọng Những mô phỏng trên thực tế đã thuyết phục các cơ quan đánh giá xếp hạng AAA cho Atlas và do đó chi phí vay nợ thấp

Lúc đầu Atlas có lợi nhuận cực kỳ cao Các cổ đông nhận được 100% số tiền của họ trở lại trong năm đầu tiên hoạt động Điều này là do đòn bẩy của $ 12 tỷ tài sản / $ 10 triệu đô vốn = 1200 FED lại đưa ra chính sách lãi suất thấp Hơn nữa, Chủ tịch Alan Greenspan là nhà vô địch của các phát minh mới trong tài chính và chống lại các quy định can thiệp, cải cách 3 năm sau khi Atlas bắt đầu hoạt động, ngành công nghiệp tài chính Mỹ đã rơi vào một trong những cuộc khủng hoảng tồi

tệ nhất Các hiệu ứng của đòn bẩy sẽ thảo luận ở phần sau Atlas được xem như là một trong những thủ phạm chính gây ra cuộc khủng hoảng Jichuan Yang, một trong những giám đốc của Atlas, đã viết trong năm 2009: "Hôm nay, nếu ai đó nói với tôi rằng tất cả những điều này có thể được mô phỏng bởi một mô hình toán học

với bất kỳ độ chính xác thực tế nào, tôi sẽ nói với ông ta rằng ông có thể là một thằng ngốc quá tự tin"

2 Những tiên liệu từ cuộc khủng hoảng nợ thế chấp nhà

Thị trường cầm cố cho vay dưới chuẩn thường được cho là nguồn gốc của cuộc khủng hoảng Tuy nhiên, điều đó không phải là hoàn toàn chính xác, bởi vì mặc dù thị trường cho vay dưới chuẩn đã kích hoạt cho cuộc khủng hoảng, thì việc

sử dụng đòn bẩy quá cao của các trung gian tài chính đã gây ra cuộc khủng hoảng ngày càng nghiêm trọng hơn, như được giải thích trong phần (1.2) ở trên Bây giờ tôi quay trở lại với những dự đoán thị trường giá nhà đất: các phương pháp được sử dụng và lý giải tại sao các phương pháp ấy là quá sai lầm

Gerardi và các cộng sự tìm hiểu xem số lượng những người tham gia thị trường bị tịch thu nhà xảy ra trong năm 2007 Họ phân tích các thay đổi trong nhà

bị tịch thu vào hai thành phần: độ nhạy của số nhà bị tịch thu với số lần thay đổi của giá nhà Các tác giả là các nhà phân tích đầu tư đã có dự cảm về số nhà bị tịch thu với những thay đổi trong giá nhà đất, nhưng đã bỏ qua sự thay đổi dự kiến giá nhà đất Các tác giả không phân tích được rằng nhà ở đã được định giá quá cao trong giai đoạn 2005-06 hoặc có thể cho rằng những thay đổi giá nhà ở đã được dự đoán Các tác giả đã xem xét dữ liệu của những người tham gia thị trường từ năm

2004 đến năm 2006 để hiểu tại sao giới đầu tư đã không dự đoán cuộc khủng hoảng thế chấp tín dụng dưới chuẩn Và có 5 vấn đề như sau Đầu tiên là thị trường cho vay dưới chuẩn đã được xem như là một câu chuyện thành công lớn trong năm

2005 Thứ hai, thế chấp được xem là có rủi ro thấp hơn vì các khoản thanh toán là

ổn định Thứ ba, các nhà phân tích sử dụng công cụ tin học phức tạp nhưng tập hợp mẫu thì không bao gồm giá trị các căn nhà giảm giá Thứ tư, tình cảm và dự đoán thì chủ quan và không dựa trên phân tích định lượng Thứ năm, các nhà phân tích đã khá lạc quan trước các bảng đánh giá tốt đẹp về giá nhà (HPA)

Các nhà phân tích đã xem xét dữ liệu về giá nhà trong quá khứ, chẳng hạn như giá nhà trong các quý của năm, có thể xem xét ở biểu đồ dưới đây (theo báo cáo của Stein (2010)) Trong bảng tổng hợp, giá nhà đất không bao giờ giảm từ năm này sang năm khác trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2007 Mức tăng trung bình là 5,4% / năm với độ lệch chuẩn là 2,94% / năm Sự lạc quan

này có thể được hiểu nếu một ai đấy hỏi: Với 111 mẫu quan sát thì xác suất để giá nhà sẽ giảm là bao nhiêu? Với mức tăng trung bình và độ lệch chuẩn như trên thì chỉ có 3% khả năng là giá nhà sẽ giảm Chính điều này đã làm cho các nhà đầu tư rất lạc quan

Hình 1: Biểu đồ và số liệu thống kê của CAPGAINS = HPA, các thay đổi trong

giá nhà Mỹ trong các quý từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2007, trục ngang với đơn vị là %/năm, trục đứng là tần số Nguồn dữ liệu: Văn phòng giám sát giá nhà của Liên bang

Các nhà phân tích cho rằng trong 2005 - 2006 giá nhà tăng từ 10 đến 11% / năm sẽ không thể được lặp lại và nó sẽ trở lại mức trung bình trong dài hạn (theo CAPGAIN hay HPA) Một báo cáo của Citi trong tháng 12 năm 2005 nói rằng " rủi ro giá nhà giảm là rất thấp Các báo cáo thường niên của HPA không bao giờ đưa ra các đánh giá tiêu cực về giá nhà ở Mỹ" Vì vậy, cuộc khủng hoảng nợ thế chấp đã không được dự đoán

Không có bất kỳ một lý thuyết kinh tế hoặc phân tích nào về vấn đề này Nó chỉ đơn giản là nghiên cứu từ một mẫu dựa trên dữ liệu tương đối gần đây Không

có xem xét về những gì sẽ xảy ra nếu các phân bố xác suất / biểu đồ sẽ thay đổi Ngoài ra, cũng không xem xét tác động của các yếu tố kinh tế đến phân phối xác suất Đây là một lỗi rất nghiêm trọng

3 Tỷ lệ quay lại giá trị trung bình được sử dụng trong dự báo: Mô hình của Moody

Có một phương pháp khác đã được thực hiện để đánh giá và dự báo các thay đổi trong giá nhà ở Vấn đề xoay quanh những thách thức trong việc đánh giá nếu giá trị thị trường thực tế của một biến tài chính phù hợp với giá trị tiềm ẩn hay "cơ bản" của nó Nếu giá trị thị trường sai lệch so với giá trị "cơ bản" cơ bản của nó, thì

sẽ chuyển sang dự đoán Loại phân tích này được sử dụng thành công trong việc đánh giá tỷ giá hối đoái thực Đây là mô hình động do sự biến động của tỉ giá hối đoái thực bình quân trong dài hạn xoay quanh giá trị “cơ bản”, gọi là tỷ giá hối đoái thực tự nhiên NATREX Quy trình này sẽ chỉ ra cách tỷ giá hối đoái thực hội tụ về NATREX Xem Stein (2006) lý giải về lý thuyết của mô hình NATREX và ứng dụng nó vào Euro và các đồng tiền của Trung và Đông Âu Nhiều tác giả áp dụng thành công mô hình NATREX để giải thích sự biến động của tỷ giá hối đoái thực của các nước ở Châu Âu, Châu Á, Trung Quốc, Mỹ Latin, Canada, và châu Phi

Vì vậy, phương pháp là xác định được một phương trình cho giá trị "cân bằng" của các tài sản dựa trên giá trị “cơ bản” và sau đó là một phương trình cho việc điều chỉnh giá thực tế của tài sản với giá trị "cân bằng" Trong trường hợp nhà ở, các số liệu thống kê cơ bản là chỉ số giá nhà P(t) của Fiserv Case-Shiller Moody's Economy (2008) đưa ra ví dụ phát triển một mô hình kinh tế của thị trường nhà ở để xác định giá trị P(t) và đánh giá ở mức độ nào đó có thể được giải thích bởi giá trị

"cơ bản" và là kết quả của yếu tố thời gian Một số phương pháp được đưa ra Một

là, biến phụ thuộc là tỷ số giữa giá nhà ở với thu nhập hộ gia đình Một biến phụ thuộc khác là tỷ số giữa giá nhà ở với giá cho thuê căn hộ Về logic thì việc sở hữu một căn nhà và việc thuê một căn hộ là 2 sản phẩm thay thế cho nhau, mặc dù không hoàn hảo Phương pháp này đưa ra giả thuyết là giá nhà đất sẽ quay trở lại giá trị trung bình

Mô hình Moody có hai phương trình Một là mối quan hệ giữa giá nhà cân bằng P*(t) đến giá trị cơ bản Z (t), có thể là thu nhập hộ gia đình, “sức khỏe” của hộ gia đình, phân bố độ tuổi và các biến khác Phương trình thứ hai là phương trình chỉ

ra sự thay đổi thực sự trong giá dP(t), trong trong đó có tính đến hệ số tương quan,

giá trị trung bình và các yếu tố khác Họ thường sử dụng các ước lượng từ hai phương trình trên để dự báo về những thay đổi trong giá nhà Phương pháp này là một tiến bộ đáng kể so với phương pháp VaR được trình bày ở phần 2 Mọi người

sẽ thấy được cảm giác là “giá nhà quá cao” hoặc bong bóng về giá nhà trong phần trình bày này Tôi đã xây dựng tỷ số PRICEINC giữa giá nhà P(t) với thu nhập khả dụng Y(t) Điều này gần như giống hệt với tỷ số của Shiller giửa Giá nhà trung bình cho với mức thu nhập trung bình

Mô hình thứ hai đến từ FRED tập hợp dữ liệu của Ngân hàng Dự trữ Liên bang St Louis Chỉ số giá nhà ở được dựa trên số liệu 4 quý được công bố bởi Văn phòng giám sát doanh nghiệp của Liên bang, đường CAPGAIN trong hình số 2 Giá nhà ở P(t) bắt nguồn từ một phương trình P(t) = P(t-1) [1+ CAPGAIN], với giá trị ban đầu P(quý 1-1980) = 1 Tỷ số giữa giá nhà ở với thu nhập khả dụng, PRICEINC

= P(t)/Y(t) Trong hình 2, cả hai biến được chuẩn hóa, giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1

Tỷ số PRICEINC = P(t)/Y(t) rất ổn định, gần như không đổi 1980-2000 Sau

đó khi có hiện tượng bong bóng nhà đất, CAPGAIN tăng vọt từ 2000 đến 2005 Kết quả là tỷ lệ giá nhà đất trên thu nhập khả dụng đã tăng lên đáng kể Độ lệch lớn của giá nhà trên tỷ lệ thu nhập so với giá trị trung bình dài trong dài hạn có thể gợi ý rằng có hiện tượng bong bóng trong giá nhà và giá nhà đất đã rất cao Một cuộc khủng hoảng nhà ở đã được dự báo, trong đó tỷ lệ P(t)/Y(t) sẽ trở lại mức trung bình trong dài hạn, đó là dòng số 0

Hình 2: Giá nhà/ Thu nhập khả dụng P(t)/Y(t) = PRICEINC, được chuẩn hóa,

CAPGAIN=HPA

4 Nghiên cứu của BIS và IMF

4.1 Nghiên cứu của BIS về giá tài sản và sự bất ổn của thị trường tài chính

Năm 2002, Borio và Lowe thuộc Ngân hàng Thanh toán quốc tế (BIS) đã trình bày nghiên cứu chứng mình bằng thực nghiệm rằng sự mất cân bằng tài chính và duy trì tăng trưởng lớn trong tín dụng kết hợp với giá tài sản tăng nhanh sẽ làm tăng xác suất bất ổn cho thị trường tài chính và khủng hoảng của hệ thống ngân hàng Họ viết rằng các tài liệu hiện có cung cấp những câu hỏi quan trọng cho ngân hàng trung ương và các cơ quan giám sát (i) Khi nào tăng trưởng tín dụng được đánh giá

là "quá nhanh"? (ii) hậu quả của một thời gian dài tăng trưởng tín dụng mạnh là gì? (iii) Có phải có nhiều khả năng bùng nổ những khó khăn trong thị trường cho vay đến cuối năm cho nền kinh tế nếu chúng xảy ra đồng thời với sự mất cân bằng khác trong lĩnh vực này hoặc là tài chính, trong nền kinh tế thực sự? Có phải nếu xảy ra đồng thời sự mất cân bằng trong lĩnh vực tài chính và trong nền kinh tế thì việc cho vay quá mức sẽ kết thúc và gây ra các vấn đề cho nền kinh tế?

Mục đích của bài báo là để điều tra sự hữu dụng của tín dụng, giá tài sản và đầu tư cũng như dự đoán / đưa ra các Tín hiệu cảnh báo sớm (EWS) các vấn đề của

hệ thống tài chính trong tương lai Cụ thể là họ quan tâm đến hai câu hỏi (a) Có phải các thông tin hữu ích này được xây dựng để các nhà hoạch định chính sách sử dụng trong việc đưa ra các quyết định hay không? (b) Có phải các tín hiệu có thể được thực hiện chính xác hơn bằng cách kết hợp giá tài sản, tín dụng và đầu tư hay không?

Công việc của họ được xây dựng dựa trên nghiên cứu trước đó của Kaminsky

và Reinhart (K-R) và của Bordo cùng các cộng sự (2001) Họ cho rằng khi đạt đến mức độ nhất định, sự xuất hiện của một sự bùng nổ về giá tài sản, tín dụng, đầu tư cung cấp một tín hiệu hữu ích cho biết rằng một cuộc khủng hoảng tài chính sắp xảy

ra Giống như K-R, nghiên cứu BIS xác định một giá trị ngưỡng dựa trên một loạt chỉ số có liên quan Khi các chỉ số này có một giá trị vượt quá giá trị ngưỡng, họ xác định đã đến giai đoạn "bùng nổ" và nó được cho là tín hiệu của một cuộc khủng hoảng Nghiên cứu BIS khác nghiên cứu của K-R ở ba khía cạnh Nghiên cứu của BIS thì: (i) tập trung vào các quá trình tích lũy hơn là chỉ dựa vào số liệu của một năm, (ii) chỉ sử dụng thông tin trong quá khứ, (iii) xem xét sự kết hợp của các chỉ

số Mẫu này bao gồm dữ liệu từ năm 1960-1999 ở 34 quốc gia bao gồm tất cả các nước trong G-10

Họ xác định giai đoạn bùng nổ tín dụng là giai đoạn mà tỷ lệ tín dụng/GDP lệch khỏi xu hướng của chính nó bằng một số tiền cụ thể được gọi là "credit gap" Tương tự họ xác định sự bùng nổ giá tài sản là lúc mà giá tài sản thực sự đi chệch khỏi xu hướng chung bằng cách quy định số tiền Điều này được định nghĩa là

"asset price gap" Nghiên cứu của BIS kết luận rằng EWS (Những tín hiệu cảnh báo sớm) là một sự kết hợp của “credit gap” là 4% và “asset price gap” là 40%

Nghiên cứu của BIS cũng tương tự như của K-R là tìm kiếm các mối quan hệ dựa trên kinh nghiệm thực tế chứ không phải là dựa trên một cấu trúc phân tích Ví

dụ, tại sao là tài sản và “price gap” có liên quan với nhau? Họ sử dụng phân tích từ thực tế ở mỗi quốc gia, và họ đã sử dụng những biện pháp thực tế nào cho từng quốc gia cụ thể? Có phải cách tiếp cận của họ có thể làm sáng tỏ cuộc khủng hoảng nhà ở 2007-08 đã dẫn đến một cuộc khủng hoảng tài chính ra sao?

Họ đưa ra đề nghị cần phải nghiên cứu thêm (1) Cần chú ý hơn đến những mô hình khái niệm và cần được thiết kế chặt chẽ hơn với nhu cầu của các nhà hoạch định chính sách: kinh nghiệm trong việc xác định quá trình tích lũy, việc sử dụng các thông tin trong quá khứ, các lỗi cân bằng loại I / II (2) Các định nghĩa về các khuynh hướng tài chính phải được kiểm tra một cách kỹ lưỡng hơn (3) Các nghiên cứu phân tích liên quan đến sự tương tác giữa sự mất cân bằng tài chính với nền kinh tế thực

4.2 Quỹ tiền tệ quốc tế : Các lỗ hổng cần phải được khắc phục trên thị trường nhà ở

Trong báo cáo WEO của Quỹ tiền tệ quốc tế vào tháng tư 2008 mục 3.1 có thể được xem giống như một nghiên cứu của BIS Nghiên cứu của IMF đưa ra các kiến thức liên quan đến việc đánh giá các lỗ hổng cần phải khắc phục trên thị trường nhà

ở Nghiên cứu này đặt ra vấn đề: Những quốc gia nào có nhiều khả năng trải qua tình trạng giảm nghiêm trọng của thị trường nhà đất và sự đầu tư vào khu dân cư? Giống như nghiên cứu của BIS, nghiên cứu WEO là một cách tiếp cận dựa trên thực

tế Các lỗ hổng cần phải khắc phục trên thị trường nhà ở dựa trên 2 tiêu chí khác nhau Thứ nhất: mức độ gia tăng của giá nhà trong những năm gần đây không thể được giải thích bởi nguyên tắc cơ bản Thứ hai: kích cỡ của sự gia tăng trong tỉ lệ đầu tư vào khu dân cư trên GDP trong mười năm qua

Phần đầu tiên là tập trung đánh giá "Định giá nhà quá cao" Mẫu được thu thập

ở các quốc gia Đối với mỗi quốc gia, giá nhà tăng trưởng được mô hình hóa như là một chức năng của "tỷ lệ khả năng chi trả" – bao gồm tỷ lệ giá nhà/thu nhập khả dụng, tăng trưởng trong thu nhập khả dụng bình quân đầu người, lãi suất ngắn hạn, tăng trưởng tín dụng, thay đổi trong giá vốn chủ sở hữu và dân số trong độ tuổi lao động Sự gia tăng không giải thích được về giá nhà ở - “house price gap” có thể được hiểu như một cách đo lường “định giá quá cao” và vì vậy dùng để xác định những quốc gia cần phải được điều chỉnh về giá nhà Các hình trong trang 113 của WEO đưa ra các “house price gap” ở các nước từ năm 1997-2007 Ireland, Hà Lan, Anh và Australia đang ở mức cao, và Hoa Kỳ đang ở phạm vi thấp về các lỗ hổng cần phải khắc phục trên thị trường nhà ở

Phần thứ hai của nghiên cứu liên quan đến tỷ lệ đầu tư vào khu dân cư/sản lượng là một thước đo của sự tiếp xúc trực tiếp của nền kinh tế với thị trường nhà đất suy yếu Đầu tư vào khu dân cư chiếm một phần lớn của nền kinh tế Trung bình của các nền kinh tế tiên tiến là 6,5% Ireland và Tây Ban Nha chiếm tỉ lệ cao hơn và tại Hoa Kỳ là 4% dưới mức trung bình Họ sử dụng các biện pháp đặc biệt để đánh giá lỗ hổng của một quốc gia khi có một sự suy giảm trong xây dựng nhà ở Có phải

tỉ lệ đầu tư vào khu dân cư/GDP là xu hướng lịch sử không? Từ năm 2006, sự sụt giảm tỷ lệ này tại Hoa Kỳ Các nước đặc biệt dễ bị chỉnh hơn nữa giá nhà ở là Ireland, Anh, Hà Lan và Pháp

Những hạn chế của nghiên cứu IMF WEO / có thể được nhìn thấy từ những thuận lợi của năm 2009 Các báo cáo Hội nghị thượng đỉnh London tháng ba năm

2009 đưa ra một kế hoạch phục hồi Đó là kiến nghị của nó đã được hoàn thành 1 phần với việc thành lập Liên minh châu Âu / Hội đồng quản lý rủi ro có hệ thống Châu Âu, dành cho việc giám sát các rủi ro hệ thống Báo cáo nhấn mạnh rằng các

cuộc khủng hoảng và đặc biệt là sự suy thoái từ thị trường bất động sản đã không

được dự đoán từ "các tín hiệu cảnh bảo vĩ mô truyền thống đã vắng mặt", và rằng

“việc thiếu các tín hiệu cảnh báo chính xác dường như có mặt trong tất cả các cuộc khủng hoảng bao gồm cả trong hiện tại"- (phần in nghiêng)

Tóm lại cả nghiên cứu của BIS và nghiên cứu WEO để lại chưa trả lời các câu hỏi: (i) Các lý thuyết dựa trên nguyên tắc cơ bản? (Ii) Có phải các quốc gia là các nhà dự báo tài ba? Có phải lỗ hổng trong giá nhà được giải thích bởi thực tế tại Hoa

Kỳ gần đây?

5 Kết luận

Một số câu hỏi trong tài liệu này là tập trung về cuộc khủng hoảng tài chính ở Hoa Kỳ Đến mức độ nào thì tài liệu này có thể giúp xác định giá tài sản trước và sau khi có hiện tượng bong bóng tài sản? Có phải các nghiên cứu thực nghiệm này dựa trên các cơ sở lý thuyết hay không? Việc sử dụng đòn bẩy quá mức hoặc tỷ lệ

nợ cao làm tăng khả năng xảy ra một cuộc khủng hoảng nợ hay không?

Các bài nghiên cứu này có những hạn chế Bong bóng giá nhà đã không được

dự báo trước Các tín hiệu cảnh báo hữu ích nhất chính là sự gia tăng nhanh chóng trong tỷ lệ giữa giá nhà ở/thu nhập khả dụng, tỷ lệ giữa giá nhà ở / cho thuê Ở cấp

độ vĩ mô, đã có nhiều nghiên cứu về việc tăng trưởng “quá mức” của tín dụng hoặc giá của tài sản Việc xác định “quá mức” trong giá nhà khá là tùy tiện Không có 1 tiêu chuẩn nào để đánh giá, đo lường tăng trưởng “quá mức” của giá tài sản Ở cấp

độ vĩ mô cũng như vi mô, không có cơ sở phân tích nền tảng nào cho rằng tỷ số giá hoặc tốc độ gia tăng của giá tài sản đã đi lệch với giá trị “cơ bản” Do đó không thể

có những cảnh báo kịp thời đến thị trường

Trong phần 2, tôi đã chỉ ra cách mà các nhà tài chính “Quants”đã sử dụng để đánh giá rủi ro Cách tiếp cận này đã dẫn đến việc đánh giá thấp các rủi ro Họ giả định rằng giá của các quan sát hoặc những thay đổi của giá là các mẫu từ một phân phối với một giá trị trung bình μ và phương sai hữu hạn σ2 Họ sử dụng các định lý giới hạn trung tâm nói rằng các mẫu này có phân phối chuẩn với giá trị trung bình μ

và phương sai σ2 với n là kích thước mẫu Do đó họ có thể sử dụng giá trị Var để ước tính xác suất của việc thua lỗ

Lỗi nghiêm trọng của họ là giả sử rằng hàm phân phối xác suất của giá hoặc

sự thay đổi giá là tương đối ổn định và độc lập với hành vi của những người tham gia thị trường Họ xem các hàm phân phối của những thay đổi giá giống như là bảng số liệu tỉ lệ tử vong, do đó sẽ không bị ảnh hưởng bởi những người nghiên cứu chúng

Các "Quants" đã không cho thấy sự hiểu biết về kinh tế dưới góc độ các cuộc khủng hoảng tài chính: những gì tạo ra biến động giá, cách thức mà các nhà tham gia thị trường đã hành động khi có biến động giá dẫn đến biến động giá nào nữa trong tương lai và những biến động giá nào gây ra hoặc không gây ra sự bất ổn Các công nghệ tài chính được thiết kế bởi các "Quants" được một trong những người lãnh đạo Quỹ Atlas cho rằng các phương pháp tiếp cận này là "ngu ngốc"

Các phương pháp mà tôi đang thảo luận là mối quan tâm gần đây của tôi Phương pháp này áp dụng kỹ thuật điều khiển tối ưu ngẫu nhiên để lấy được một tỷ

lệ nợ tối ưu hoặc sử dụng đòn cân nợ “tối ưu” mà cân bằng được rủi ro và tỷ suất sinh lợi dự kiến trong một thế giới mà tương lai là không thể đoán trước Tôi giải thích: Hậu quả của một tỷ lệ nợ lệch hướng với tỷ lệ tối ưu là gì? Tại sao những đòn bẩy quan sát đi chệch hướng với đòn bẩy tối ưu? Thế nào là tín hiệu cảnh báo sớm của một cuộc khủng hoảng nợ? Làm thế nào để các nghiên cứu thực nghiệm có thể

thành công hơn và được giải thích về lý thuyết? Những câu trả lời cho những câu hỏi có ý nghĩa quan trọng cho cả giám sát nội bộ của các công ty và của

"regulation" “Regulation” là chủ đề nghiên cứu chính của một tài liệu khác, nhưng

nó không phải là thảo luận trong bài báo này Các kỹ thuật phân tích được phát triển bởi Fleming và Stein (2006) Sự trình bày tại văn bản dưới đây là một sự phát triển của Stein (2010) Tôi cố gắng trình bày trực quan, tập trung vào những ý tưởng và kết quả liên quan đến kinh tế

6 Điều khiển tối ưu ngẫu nhiên (SOC) / Quản lý rủi ro động

6.1 Hàm tiêu chuẩn thực hiện:

Cuộc khủng hoảng tài chính đã bị dồn đẩy bởi cuộc khủng hoảng thế chấp và lây lan qua khu vực tài chính Đầu tiên của chuỗi tài chính là bên thế chấp / người vay

từ trung gian tài chính - ngân hàng, quỹ đầu tư, doanh nghiệp được chính phủ tài trợ Sau đó là chủ nợ của bên thế chấp, nhưng những người cuối cùng là người đầu

tư thể chế Ví dụ FNMA vay trong thị trường trái phiếu thế giới và sử dụng các quỹ

để mua gói thế chấp Nếu bên thế chấp không đáp ứng được các khoản thanh toán

nợ của họ, các kết quả đều được cảm nhận như một đường thẳng Sự ổn định của trung gian tài chính và giá trị giao dịch của các sản phẩm phái sinh CDO, CDS, phụ thuộc vào khả năng của bên thế chấp để trả nợ Vì lý do này, tôi tập trung vào những người thế chấp

Một là phải có tiêu chí thực hiện để trả lời câu hỏi: đòn bẩy tối ưu trong một môi trường ngẫu nhiên là bao nhiêu Các kỹ thuật phân tích được rút ra từ tài liệu toán học kiểm soát tối ưu ngẫu nhiên chỉ đơn thuần là quản lý rủi ro tối ưu động Như tiêu chí của tôi về việc thực hiện, tôi có thể xem xét tối đa hóa giá trị ròng kỳ vọng vừa của các bên thế chấp và vừa của kinh doanh hợp nhất giữa bên thế chấp và trung gian tài chính Giá trị ròng của một khu vực X bằng tài sản (vốn) K trừ Nợ L, phương trình (1) Sự khác biệt duy nhất là trong trường hợp đầu tiên, nợ L(t) là của bên thế chấp và trong trường hợp thứ hai là của các trung gian tài chính