Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.

Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ VÂN TRÀ BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ KHU VỰC KINH TẾ THỰC TRƯỜNG HỢP CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN KHU VỰC ASEAN L.

GIỚI THIỆUTỔNGQUAN

Lý do nghiêncứu

Trướcchiếntranhthếgiớithứhai,cáccuộckhủnghoảngtàichínhxảyrakhá ít chủ yếu ở Hoa Kỳ với tổng cộng 11 cuộc khủng hoảng nghiêm trọng giai đoạn trongthểkỷ19đếnđầuthếkỷ20.Từgiữathếkỷ20vớixuhướngtựdohóatàichính diễn ra ở nhiều khu vực và quốc gia trên thế giới thì các cuộc khủng hoảng tài chính trở nên thường xuyên hơn, phạm vi rộng hơn, và mức độ thiệt hại cũng như các tác độngtănglênđángkể.HoaKỳtrảiquasựsụpđổcáctổchứctiếtkiệmvàothậpniên

80.KhủnghoảngngânhàngcũngxảyraởcácnướcpháttriểnChâuÂutrongkhoảng thờigiannàyvàđếnthậpniên90xuấthiệnđốivớiNhậtBản.Đốivớicácnướcđang phát triển, khủng hoảng cũng xảy ra ở nhiều nước ở các khu vực khác nhau Sự sụp đổhệthốngngânhàngxảyrađốivớicácnướcChile,Argentina,vàUruguayvàođầu thập niên 80, tiếp đến là Mexico năm 1994-1995, và khủng hoảng tài chính Châu Á năm 1997-1998 Gần đây nhất là cuộc khủng hoảng nợ dưới chuẩn ở Hoa Kỳ năm 2007nhanhchóngmởrộngthànhcuộckhủnghoảngtàichínhphạmvitoàncầu.Mức độlantruyềntớinhiều khuvựctrênthếgiới.Đốivớicácnướcđangpháttriểnvàthị trường mới nổi, hệ thống tài chính cũng chịu ảnh hưởng nặng thông qua các kênh như: tác động lan truyền, sự dịch chuyển của dòng vốn đầu tư quốc tế (Cevik, Dibooglu, & Kenc,2016).

Thiệt hại từ các cuộc khủng hoảng cũng tăng lên đáng kể từ giữa cuối thếkỷ

20 Nếu cuộc khủng hoảng ngân hàng ở Hoa Kỳ dẫn đến cuộc Đại suy thoái những năm 30, tổn thất cũng chỉ khoảng 3% GDP (Calomiris & Hubbard, 1989), thì các cuộc khủng hoảng nữa cuối thế kỷ 20 trở lại đây mức thiệt hại tăng đáng kể Khủng hoảngtàichínhtoàncầunăm2008vớichiphíchiếmtrên80%GDP2007củaHoa kỳ (Luttrell, Atkinson, & Rosenblum, 2013), chưa tính đến những thiệt hại ở các quốc gia khác do bị ảnh hưởng.

Bêncạnhđó,nhữnghệquảđếnnềnkinhtếtừsaukhủnghoảngtàichínhnăm 2008 cũng khá nặng nề Hoạt động kinh tế bị suy giảm xảy ra hơn một nữa số các quốc gia trên thế giới Mức suy giảm kinh tế cao hơn so với trước khủng hoảng Trong đó, trong số những nước trải qua khủng hoảng năm 2008 thì 85 phần trăm có hoạt động kinh tế giảm thấp hơn so với thời kỳ trước khủng hoảng Đối với những nước không chịu ảnh hưởng trực tiếp từ khủng hoảng con số nhỏ hơn với khoảng 65 phần trăm (Wenjie, Mrkaic & Nabar,2018).

Xuấtpháttừbốicảnhthựctiễntrên,việcgiámsátsự ổnđịnhcủahệthốngtài chính có vai trò quan trọng đối với cơ quan quản lý tiền tệ các nước trên thế giới trongviệcứngphóvớikhủnghoảngtàichính(BoriovàDrehemann,2010).Bêncạnh đó, để giảm tác động của bất ổn khu vực tài chính đến tăng trưởng kinh tế, các ngân hàng trung ương bắt đầu hướng đến mục tiêu ổn định hệ thống tài chính trong quản lý giám sát và thực thi chính sách tiền tệ (Creel, Hubert & Labondance, 2015) Do đó,nhucầucầncócôngcụgiámsáthiệuquảtìnhtrạngbấtổncủahệthốngtàichính trở nên quan trọng và cấpthiết.

1.1.2 Tổng quan các nghiên cứu

Nếu trước khủng hoảng tài chính toàn cầu, vai trò của khu vực tài chính, đặc biệt là những bất ổn, rất mờ nhạt trong các lý thuyết về mô hình tăng trưởng kinh tế thì sau sự kiện này, từ bối cảnh thực tiễn với những tác động của cuộc khủng hoảng, chủ đề này được rất nhiều các nghiên cứu về lý thuyết và thực nghiệm quan tâm (Aboura&vanRoye,2017).Cóbavấnđềđặtratronglĩnhvựcnghiêncứucũngnhư về khía cạnh chínhsách:

Thứnhấtlàvềxâydựngcôngcụđolườngbấtổntàichính.Đểgiámsáthiệuquả tình trạng ổn định của hệ thống tài chính, các nghiên cứu đưa ra nhiều phương pháp đo lường khác nhau Một số phương pháp như bộ chỉ số an toàn tài chính của IMF vàECBdựavàodữliệukếtoán.Cácchỉsốnàychỉtậptrungvàođánhgiátrongquá khứ hoặc hiện tại và ít hướng về dự báo trong tương lai (Borio và Drehmann, 2009) Các chỉ số dựa vào dữ liệu thị trường nhưng chỉ đánh giá một phần của hệ thống tài chính như chỉ số đánh giá khả năng vỡ nợ (PD_Probability ofDefault).

Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, nhiều nghiên cứu tập trung vào đo lườngbấtổntàichínhbằngchỉsốcăngthẳngtàichính(FSI).Đâylàchỉsốtổnghợp thôngtincủacáckhuvựckhácnhaucủahệthốngtàichínhnhằmđánhgiábấtổncủa toànhệthống,đolườngmứccăngthẳngtàichínhmộtcáchliêntụcvàđánhgiáđược nguồn gốc gây ra khủng hoảng (Cevik và cộng sự,2013).

Tuy nhiên, để xây dựng được chỉ số căng thẳng tài chính phản ánh hiệuq u ả tìnhtrạng bất ổn của hệ thống tài chính tùy thuộc vào nhiều yếu tố khác nhaunhư: phạmviápdụngcủachỉsố(từngnướchaytừngnhómnước,nướcpháttriểnhaynướcđangphát triển), mức độ phát triển của hệ thống tài chính, sự sẵn có của sốliệu (Elekdag,Cardarelli, & Lall, 2009) Điều này đòi hỏi có sự cân nhắc trong việc chọnranhữngkhu vực quan trọng của hệ thống tài chính, lựa chọn các chỉ số bất ổn tàichínhriênglẻ, sử dụng phương pháp tổng hợp phù hợp, cũng như phương pháp đánh giáchỉsố.Thứ hailà về xác định và đánh giá đặc điểm của giai đoạn bất ổn tàic h í n h Vớithướcđovềmứcđộbấtổncủahệthốngtàichính,mộtvấnđềquantrọnghơnlàđán hgiáxemtìnhtrạngbấtổntàichínhcủamộtgiaiđoạnnàođócóphảimộtvấnđềquantâmvềmặtchí nhsáchhaykhông,haynóicáchkhácgiaiđoạnđượcxemlàcóbấtổntài chính được xác định như thế nào Theo Liang (2013), khủng hoảng tàichínhtoàncầunăm2008vớitínhlantruyềntàichínhrộngvàtácđộngsâusắcđếnsu ythoáikinhtếthếgiớicóthểđượcxemlàgiaiđoạnbấtổntàichínhcaonhưngđốivớinhững giai đoạn bất ổn khác thì rất khó để xác định. Để phân biệt giai đoạn bất ổn với giai đoạn bình thường, các nghiên cứu chủ yếu đưa ra phương pháp xác định giá trị ngưỡng bằng thống kê đơn giản, trong đó chỉsố đo lường bất ổn vượt quá giá trị ngưỡng nhất định Phương pháp này được đánh giá là mang tính chủ quan (Duprey,

Klaus và Peltonen, 2017) Một số nghiên cứu gần đâysửdụngmôhìnhđịnhlượngphituyếnđểxácđịnhcácgiaiđoạnbấtổntàichính

(Duprey,KlausvàPeltonen,2017;DupreyvàKlaus,2017).Phươngphápđịnhlượng được xem là khách quan và phản ánh được đặc trưng biến động của giai đoạn bất ổn định tài chính Tuy nhiên, các nghiên cứu này còn khá ít và chỉ tập trung ở các nước phát triển Đối với các nước đang phát triển, chưa có một nghiên cứu nào sử dụng phương pháp này trong đo lường giai đoạn bất ổn tàichính.

Thứ balà về mối quan hệ giữa khu vực tài chính và sự tăng trưởng của khu vực kinh tế thực khi xảy ra bất ổn tài chính Trước khủng hoảng tài chính toàn cầu, vai tròcủathịtrườngtàichínhtrongnềnkinhtếkhôngđượcchútrọngcảvềnghiêncứu và điều hành chính sách Các ngân hàng trung ương chủ yếu tập trung vào mục tiêu ổn định giá nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Các qui định quản lý khu vực ngân hàngcũngnớilỏngdầnnhiềuthậpkỷchođếntrướckhủnghoảng.Tronghầuhếtcác mô hình kinh tế vĩ mô, thị trường tài chính chỉ được đề cập ở vai trò phát triển của thị trường và hầu như không đề cập đến sự mất cân đối hay căng thẳng khu vực tài chính (Aboura & Roye, 2017).

Saukhủnghoảngtàichính,liênkếttàichínhvàkinhtếvĩmôđượcđánhgiálại cảvềlýthuyếtlẫnnghiêncứuthựcnghiệm.Vaitròcủabấtổntàichínhbắtđầuđược chúýđến.Mộttrongcáchlýgiảicholiênkếtnàylàlýthuyếtvềgiatốctàichính.Sự tồn tại các ma sát tài chính trên thị trường, các cú sốc ngược từ bên ngoài bị khuếch đạivàtruyềndẫntạorasựtươngtácgiữathịtrườngtàichínhvàkhuvựckinhtếthực

(Kiyotaki&Moore,1997).Đặcđiểmvềsựtươngtácgiữahaikhuvựccũngcónhiều tranhluận.Mộtsốnguyêncứuchorằng,cơchếgiatốctàichínhtạoratươngtácgiữa hai khu vực sẽ giảm dần và đưa nền kinh tế về trạng thái cân bằng (Bernanke và Gilchrist, 1999), một số ý kiến khác lại cho thấy một cơ chế nội sinh tạo ra vòng lặp tương tác và dẫn đến vòn xoáy giảm sâu (Brunnermeier và Sannikov,2014).

Về khía cạnh thực nghiệm, quan hệ tác động giữa bất ổn khu vực tài chính và khuvựckinhtếthựcđượctìmthấytrongnhiềunghiêncứuđốivớicácquốcgiaphát triển.Bêncạnhmộtsốnghiêncứuchothấybấtổntàichínhcótácđộngđếnkhuvực kinh tế thực và ngược lại từ khu vực kinh tế thực đến bất ổn khu vực tài chính (Apostolakis &Papadopoulos, 2015; Polat & Ozkan, 2019) Các nghiên cứu khác đi sâuhơntìmthấytínhchấtphụthuộctrạngtháicủamốiliênkếtnày.Tronggiaiđoạn bình thường, không tồn tại tác động hoặc mức tác động không đáng kể giữa khuvực tài chính và khu vực kinh tế thực Nhưng khi nền kinh tế rơi vào trạng thái bất ổn cao, tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực diễn ra mạnh hơn và kéo dàihơn(Hollovàcộngsự,2012).Kếtquảnàychothấytồntạicơchếgiatốctàichính dẫn đến vòng xoáy giảm sâu giữa khu vực tài chính và khu vực kinh tếthực. Đốivớicácnướcđangpháttriển,cácnghiêncứuchủyếutậptrungvàosựtương táchướngđếntrạngtháicânbằnghaytácđộngtuyếntính(Cevik,Dibooglu&Kenc,

1.1.3 SựcầnthiếtnghiêncứuđốivớicácnướcđangpháttriểnkhuvựcASEANTrongnhữn gthậpkỷgầnđây,hệthốngtàichính cácnướcASEAN trảiquanhiềubiếnđộng.Đỉ nhđiểmlàcuộckhủnghoảngtiềntệởChâuÁnăm1997tácđộngnặngnhấtđếncácnướcthịtrư ờngmớinổinhưIndonesia,TháiLan,MalaysiavàPhilippines Đồng Baht của

Thái Lan buộc phải thả nổi và sau đó lan sangc á c nướccònlạivớisựsụpđổcủađồngnộitệ.MộtsốnướccầnđếnsựtrợgiúpcủaIMFtrongl úc Malaysia áp đặt kiểm soát vốn Hệ quả là tỷ lệ tăng trưởng GDP các nướcb ị âmởmức8đến10% (Park,Ramayandi&Shin2013).Mặcdùcókinhnghiệmtrongxửlýkhủnghoảng,cácnước trongđócóViệtNamvẫnchịuảnhhưởngbởicáccuộckhủng hoảng tiếp theo sau đó như khủng hoàng tài chính toàn cầu năm2008,k h ủ n g hoảngnợcôngChâuâunăm2011vớisựsụtgiảmmạnhtrêncácthịtrườngcổ phiếu,tráiphiếuvàthịtrườngngoạihốidodòngvốnđầutưgiántiếpsụtgiảm(Brunschwigvàcộn gsự,2011;Leevàcộngsự,2013).BấtổncủacácthịtrườngtàichínhcácnướcASEAN vẫn tiếp tục tăng lên khi có các biến động trên thị trường tài chínhtoàn cầunhưsựkiệnTaperTantrumnăm2013vàgầnđâynhấtlàđạidịchCovid- 19.Dovậy,việcgiámsátmứcđộbấtổncủakhuvựctàichínhđốivớicácnướcASEANvẫnluôn cần thiết ở góc độ chính sách.

Về tác động của bất ổn đến khu vực kinh tế thực, mặc dù không xuất phát từ khu vực các nước Đông Nam Á nhưng khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 cũng đã tác động đến hệ thống tài chính của các nước qua nhiều kênh như tác động lan truyền với sự đảo chiều dòng vốn và kênh thương mại xuất nhập khẩu Kết quả làhoạtđộngkinhtếbịthuhẹp.TốcđộtăngtrưởngGDPtrungbìnhkhuvựcASEAN giảm từ 6.4 phần trăm năm 2007 xuống còn 4.3 phần trăm năm 2008, và giảm tiếp dưới1phầntrămnăm2009(ADB,2009).Hệthốngtàichínhcácnướctrongkhuvực cũng chịu tác động bởi các cú sốc bên ngoài giai đoạn sau đó như khủng hoảng nợ Châu Âu 2011, sự kiện TaperTantrum.

Mục tiêunghiêncứu

Mục tiêu chung của luận án là đánh giá mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực đối với các nước đang phát triển khu vực ASEAN, từ đó luận án đưa ra một số gợi ý chính sách nhằm hạn đảm bảo sự ổn định của hệ thống tài chính của từng nước và trong khu vực ASEAN.

1.2.2 Mục tiêu cụthể Để hoàn thành mục tiêu chung, luận án cần hoàn thành các mục tiêu cụ thể như sau:

 Thứhai,xácđịnhcácgiaiđoạnbấtổntàichínhđốivớitừngnướcđangphát triển khu vực ASEAN

 Thứ ba, đánh giá sự khác biệt trong mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực giữa giai đoạn bất ổn tài chính cao và giai đoạn bất ổn tài chínhthấp

 Thứ tư, đưa ra các gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý và thực thichính sách đối với các nước trong khu vực ASEAN.

Câu hỏinghiêncứu

Từ các mục tiêu trên, các câu hỏi nghiên cứu được đưa ra như sau:

 Bất ổn tài chính tại các nước đang phát triển khu vực ASEAN được thể hiện thếnào?

 CácnướcđangpháttriểnkhuvựcASEANtrảiquacácgiaiđoạnbấtổntài chính như thế nào?

 Sự tương tác giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực khác nhau như thế nào giữa giai đoạn bất ổn tài chính cao và giai đoạn bất ổn tài chính thấp đối với các nước đang phát triển khu vựcASEAN?

 Cácgợiýchínhsáchnàochocáccơquanquảnlývàthựcthichínhsáchtrong việc giám sát và quản lý sự ổn định hệ thống tài chính đối với các nước trong khu vựcASEAN?

Đối tượng và phạm vinghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án là đo lường bất ổn tài chính bằng chỉ số căng thẳng tài chính, xác định giai đoạn bất ổn tài chính, và mối quan hệ giữa bấtổn tài chính và khu vực kinh tếthực

Về không gian nghiên cứu, đề tài tập trung nghiên cứu các nước khu vực kinh tế ASEAN bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan, và Việt Nam Đây là những nước thuộc nhóm các quốc gia đang phát triển và nằm trong khối ASEAN có những đặc điểm chung về mức độ hội nhập tài chính trong khu vực cũng như thị trườngtàichínhtoàncầunêncónhữngđiểmgiốngnhauvềbiếnđộngtàichínhtrước tác động của các cúsốc.

Về thời gian nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn từ tháng 1.2005 đến tháng 6.2020 Riêng trường hợp của Việt Nam, do dữ liệu nghiên cứu không đầy đủ, giai đoạn nghiên cứu từ tháng 1.2007 đến tháng 5.2020 Lý do chọn giai đoạn này bởi vì các nước trong mẫu nghiên cứu trải qua các cuộc khủng hoảng tài chính lớn như khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2011 Do vậy, dữ liệu sử dụng trong giai đoạn này phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệunghiên cứu

Về phương pháp nghiên cứu, luận án sử dụng phương pháp định lượng kết hợpvớiphươngpháptínhtoánthốngkênhằmđạtđượccácmụctiêunghiêncứu.Đối với mục tiêu nghiên cứu thứ nhất, luận án sử dụng các phương pháp tính toán tổng hợp khác nhau Cấu trúc xây dựng chỉ số FSI với 4 khu vực tài chính được chọn bao gồm:khuvựcngânhàng,thịtrườngcổphiếu,thịtrườngtráiphiếuvàthịtrườngngoại hốidựavàocáchtiếpcậncủaHollovàcộngsự(2011).Trongđó,cácchỉsốtàichính đơn lẻ được xõy dựng dựa vào phương phỏp của Balakrishnan và cộng sự (2011) và Kibritỗioglu,A. (2003).Cácchỉsốđơnlẻcủathịtrườngcổphiếuđượcxâydựngdựa vào phương pháp của Balakrishnan và cộng sự (2011), trong đó sử dụng mô hình GARCH(1,1)đểxácđịnhchỉsốbiếnđộngchỉsốgiáthịtrường.Cácchỉsốđơnlẻthị trường trái phiếu được xác định và xây dựng dựa vào phương pháp của Louzis & Vouldis (2013).

Và cuối cùng, chỉ số trên thị trường ngoại hối dựa vào Girton & Roper (1977) với chỉ số EMPI Phương pháp tổng hợp các chỉ số đơn lẻ thành chỉsố FSI dựa vào phương pháp của Balakrishnan và cộng sự(2011). Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu thứ hai, luận án dựa theo nghiên cứu của Hollo và cộng sự (2011) và Duprey, Klaus & Peltonen (2017) để xác định các giai đoạn bất ổn tài chính khác nhau và đặc điểm của từng giai đoạn bất ổn tài chính đối với từng nước trong mẫu nghiên cứu bằng mô hình tự hồi qui ngưỡng Markov- switching. Đối với mục tiêu nghiên cứu thứ ba, luận án sử dụng mô hình VAR đa trạng thái dưới hình thức Threshold VAR với hai biến nội sinh là chỉ số căng thẳng tài chính và biến đo lường hoạt động kinh tế thực Mô hình được xác định với hai trạng thái bao gồm trạng thái bất ổn tài chính cao và trạng thái bất ổn thấp, trong đó giátrị ngưỡngđượcxácbằngchỉsốcăngthẳngtàichính.Bêncạnhđó,nghiêncứusửdụng hàm phản ứng đẩy phi tuyến theo phương pháp của Koop, Pesaran và Potter (1996) để mô phỏng phản ứng của các biến trong mô hình trước các cú sốc gia tăng căng thẳng tài chính và cú sốc giảm căng thẳng tàichính.

Dữ liệu nghiên cứu về tài chính và khu vực kinh tế thực Khu vực tài chính bao gồm dữ liệu về giá các loại tài sản tài chính như: chỉ số giá thị trường cổ phiếu, chỉsốgiácổphiếungânhàng,lợisuấttráiphiếuchínhphủkỳhạn10năm,tỷgiáhối đoái Các dữ liệu về lượng như tổng tiền gửi khu vực ngân hàng, tổng tín dụng khu vựctưnhân,tổngnợnướcngoài,vàdựtrữngoạihối.Khuvựckinhtếthựcbaogồm chỉ số sản xuất công nghiệp, tổng giá trị xuất khẩu và nhập khẩu thương mại Chỉ số kinh tế vĩ mô bao gồm chỉ số lạm phát Dữ liệu được thu thập theo tháng từ tháng 1.2005 đến tháng6.2020 (riêng Việt Nam từ tháng 1.2007 đến tháng5.2020).

Đóng góp củanghiêncứu

Đóng góp đầu tiên của luận án là xây dựng được chỉ số căng thẳng tài chính có khả năng đo lường bất ổn của cả hệ thống tài chính đối với các nước đang phát triển khuvựcASEAN.Chỉsốcăngthẳngtàichínhđượcsửdụngnhiềutrongđolườngbất ổn tài chính từ sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và tập trung nhiều vào các nước phát triển có hệ thống tài chính phát triển sâu Để xây dựng được chỉ số FSI hiệu quả đối với từng nước hay từng khu vực đòi hỏi vào sự cân nhắc nhiều yếu tố nhưlựachọncáckhuvựcquantrọngcủahệthốngtàichính,cácchỉsốtàichínhriêng lẻ phù hợp để đo lường bất ổn của từng khu vực, phương pháp tổng hợp, cũng như phương pháp đánh giá và dữ liệu sẵn có với tần suấtcao.

Do vậy, trong điều kiện hạn chế về dữ liệu và mức độ phát triển của hệ thống tài chính khác nhau giữa các nước nghiên cứu, luận án đã xây dựng được chỉ số căng thẳngtàichínhchotừngnướcvàcókhảnăngđánhgiáhiệuquảtìnhtrạngbấtổncủa hệthốngtàichính.Kếtquảnàyđónggópnhữngthôngtinhữuíchvềkhíacạnhchính sách và lĩnh vực nghiên cứu Một là, với những ưu điểm của chỉ số căng thẳng tài chínhsovớicáccôngcụđolườngbấtổntàichínhkhác,kếtquảnghiêncứuchothấy khả năng xây dựng và áp dụng rộng rãi chỉ số căng thẳng tài chính đối với quốc gia đang phát triển trên thế giới Hai là, kết quả nghiên cứu cũng mở ra khả năngnghiên cứu sâu hơn về tác động của bất ổn tài chính đối với điều hành chính sách kinh tế vĩ mô như chính sách tiền tệ và chính sách tàikhóa.

Thứ hai, luận án đã vận dụng phương pháp mới trong việc xác định giai đoạn bất ổn tài chính đối với các nước nghiên cứu Rất nhiều các nghiên cứu trước xác định giai đoạn bất ổn tài chính thường dựa vào giá trị ngưỡng bằng phương pháp thốngkêđơngiản.Phươngphápnàyđượcxemcónhữnghạnchếnhưphụthuộcvào ý kiến chủ quan của người nghiên cứu và giá trị ngưỡng cần phải đánh giá lại khi bổ sungthêmdữliệumớitrongnhữngkhủnghoảngtiếptheo.Luậnánsửdụngmôhình định lượng phi tuyến Markov-switching với với biến FSI để xác định giai đoạn bất ổntàichính.Phươngphápnàycóưuđiểmlàmôtảđượcđặcđiểmbiếnđộngcủachỉ số FSI ở các trạng thái khác nhau, do đó có khả năng xác định được một cách khách quan các giai đoạn bất ổn tàichính.

Thứ ba, bằng việc tìm ra sự tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực có tính chất phụ thuộc trạng thái bất ổn đối với các nước nghiên cứu là những quốc gia đang phát triển, luận án đóng góp vào củng cố thêm nền tản lý thuyết về mối quan hệ phi tuyến giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực Cụ thể, một là tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực có tính phụ thuộc trạng thái trongđótácđộngởgiaiđoạnbấtổncaodiễnramạnhhơnvàkéodàihơn,cònởgiai đoạnbấtổnthấptácđộngnàyyếuhơnvàkhôngcóýnghĩathốngkê.Hailà,khuvực kinh tế thực được cải thiện khi nhận được cú sốc giảm căng thẳng tài chính và mức độ cải thiện diễn ra mạnh mẽ hơn trong giai đoạn bất ổn cao so với giai đoạn bất ổn thấp.Balà,đốivớihệthốngtàichínhđãtrảiquakhủnghoảngtàichínhđượctáicấu trúcvàquảntrịtốtcókhảnăngphụchồinhanhhơntrướccúsốcbấtổntàichính.Và sau cùng là việc giảm căng thẳng tài chính giúp hệ thống tài chính phục hồi nhanh hơntronggiaiđoạnbấtổntàichínhcaosovớigiaiđoạnbấtổnthấp.Cáckếtquảnày góp phần cung cấp thông tin quan trọng cho các hàm ý chính sách vĩmô.

Luận án được trình bày trong năm chương Trong đó, các chương có bố cụcn h ư sau:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan Nôi dung chương trình bày về lý do lựa chọn nghiên cứu và khoảng trống nghiên cứu, các mục tiêu nghiên cứu cần đạt được và các câu hỏi nghiên cứu để trả lời cho mục tiêu nghiên cứu Bên cạnh đó, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu được làm rõ cũng những những điểm mới của nghiên cứu được làm rõ.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết Nội dung chương trình bày cơ sở lý thuyết về bất ổn tàichínhvàmốiquanhệtácđộngcủabấtổntàichínhđếnkhuvựckinhtếthực.Bên cạnhđó,chươngtổngquancácnghiêncứuthựcnghiệmvềđolườngbấtổntàichính bằngchỉsốcăngthẳngtàichínhvàcácnghiêncứucóliênquanvềtácđộnggiữabất ổnvàkhuvựckinhtếthực.Trêncơsởđócónhữngphântíchthảoluận,rútranhững nhận xét, và chỉ ra các khoảng trống nghiên cứu có thể hoàn thiện trong nghiên cứu các nước đang phát triển khu vựcASEAN.

Chương3:Phươngphápnghiêncứu.Nộidungchươngtrìnhbàyvềphươngpháp xây dựng và đánh giá hiệu quả chỉ số căng thẳng tài chính áp dụng đối với các nước đang phát triển khu vực ASEAN, phương pháp Markov-switching ngưỡng để xác định đặc điểm giai đoạn bất ổn tài chính Tiếp theo là phương pháp VAR ngưỡng đánh giá tác động ngưỡng giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực áp dụng đối với các nước phát triển khu vực ASEAN với hai biến nội sinh là chỉ số căng thẳng tài chính và biến đại diện khu vực kinh tế thực Cuối cùng là phân tích về lựa chọn dữliệu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu Nội dung trong chương này trình bày về kết quả đolườngvàđánhgiáhiệuquảcủachỉsốcăngthẳngtàichínhđốivớitừngnướctrong mẫu nghiên cứu Dựa vào chỉ số căng thẳng tài chính được xây dựng, kết quả thực nghiệm về các giai đoạn bất ổn tài chính khác nhau được trình bày và thảo luận đối với từng nước trong mẫu nghiên cứu Sau cùng là trình bày kết quả ước lượng mô hình đo lường tác động ngưỡng của bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực đối với từng nước đang phát triển khu vực ASEAN và phân tích kết quả phản ứng của khu vực kinh tế thực và khu vực tài chính trước tác động của các cú sốc tàichính.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách Chương này tóm tắt lại các kết quả nghiên cứu của các chương trước đó và trên cơ sở đó đưa ra các hàm ý chính sách.Cuối cùng là chỉ ra những giới hạn nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu mở rộng tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG GIỮA BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀKHU VỰC KINHTẾTHỰC .12 2.1 Cơ sở lý thuyết về bất ổntàichính

Các khái niệm về bất ổntài chính

Nhiềuđịnhnghĩađượcđưaravềbấtổntàichínhvàđượcphânlàmhaihướng tiếp cận. Thứ nhất, các nghiên cứu định nghĩa ổn định tài chính là tình trạng ổn định mong muốn của hệ thống tài chính (Schinasi, 2004; Allen và Wood, 2006) Ổn định tàichínhđượchiểulàsựvắngmặtcủacăngthẳngtàichínhhoặccăngthẳngtàichính ởmứcthấp,tìnhtrạngkhôngchắcchắntrênthịtrườngtàichínhthấp(Apostolakis&

Papadopoulos, 2015) Thứ hai, các nghiên cứu khác tiếp cận khái niệm này ở khía cạnhbấtổncủakhuvựctàichính.Bấtổntàichínhlàtìnhtrạngbấtổntrênthịtrường tàichínhdovấnđềvềbấtcânxứngthôngtinlàmsuygiảmcácchứcnăngquantrọng của hệ thống tài chính và từ đó tác động ngược đến nền kinh tế (Mishkin,1997).

Theo Mishkin (1997), bất ổn tài chính xảy ra khi có các cú sốc ngoại sinh tác động đến hệ thống tài chính gây cản trở dòng chảy thông tin, làm cho hệ thống tài chính không còn thực hiện chức năng phân bổ vốn đến các cơ hội đầu tư sản xuất hiệu quả Nếu bất ổn tài chính đủ nghiêm trọng có thể dẫn đến sụp đổ hoàn toàn các chứcnăngcủathịtrườngtàichính,mộttìnhtrạngđượcxemlàkhủnghoảngtàichính.

Bên cạnh tác động của cú sốc tài chính, Illing & Liu (2006) cho rằng cú sốc ngoại sinh xảy ra trong một hệ thống tài chính dễ bị tổn thương mới dẫn đến bất ổn tài chính Hệ thống tài chính suy yếu là sự suy yếu của tình trạng tài chính hoặc (và) cấu trúc tài chính.

Cúsốctàichínhcóthểdẫnđếnbấtổntàichính(trườnghợpcựcđoanlàkhủng hoảng tài chính) khi tình trạng tài chính bị suy yếu, chẳng hạn như khi dòng tiền sụt giảm nhanh, bảng cân đối tài sản có đòn cân nợ tăng cao hoặc người cho vay trung lập với rủi ro Cú sốc có thể lan truyền nhanh khi cấu trúc tài chính bị suy yếu do những thất bại trong liên kết các hoạt động trên thị trường (market coordination), dòngthôngtinbịbấtcânxứngquácao.Quimôcúsốcvàsựtươngtácgiữatìnhtrạng tài chính và cấu trúc tài chính đang bị suy yếu tác động đến mức độ bất ổn tàichính.

Schinasi (2004) định nghĩa bất ổn tài chính từ gốc độ ổn định tài chính Một hệ thống tài chính trong phạm vi ổn định khi nó có khả năng hỗ trợ hoạt động của nền kinh tế và có khả năng loại bỏ sự mất cân bằng trên thị trường tài chính do các yếu tố hình thành từ bên trong hoặc từ kết quả của những cú sốc ngược bên ngoài. Phạm vi ổn định tài chính có tính đa chiều, nghĩa là được đánh giá dựa trên sự kết hợpđachiềucủacácthànhphầnkhácnhautronghệthốngtàichính(baogồmcácthị trường tài chính, hạ tầng tài chính, và các tổ chức tài chính) Do vậy, một sự nhiễu loạn nào xảy ra ở một thành phần bất kỳ nào cũng làm suy yếu tính ổn định của hệ thống tài chính Lúc đó, một hệ thống tài chính khi ở trong phạm vi bất ổn, nó có nguy cơ cản trở các hoạt động kinh tế và một khi khi nó cản trở hoạt động nền kinh tế thì có nguy cơ tiếp tục nhưvậy.

Tương tự như Schinasi (2004) và Allen & Wood (2006) cũng định nghĩa từ ổn định tài chính và tiếp cận dưới gốc độ khoa học vật lý Ổn định là đặc tính của một hệ thống Một hệ thống ổn định tại một điểm nếu nó trở lại trạng thái cân bằng từ tác động ban đầu của các nhiễu loạn Ổn định tài chính do vậy được xem là đặc tính của hệ thống tài chính Một hệ thống tài chính sẽ không trở nên bất ổn khi trải quamộtnhiễuloạnnàođó.Xétvềmặtkinhtế,nhiễuloạnđượchiểulànhữngsựkiện bất ngờ hay các cú sốc Tuy nhiên khác với các định nghĩa trên, theo tác giả, phản ứngcủahệthốngtàichínhtrướccácnhiễuloạncótínhchấtphituyến.Nócóthểlàm dịu các cú sốc nhỏ nhưng với các cú sốc lớn thì có thể phóng đại các cúsốc.

Từ các định nghĩa trên có thấy, bất ổn tài chính là sự phá vỡ các liên kết giữa cácthànhphầntrongkhuvựctàichínhdocáccúsốchìnhthànhtừbêntronghệthống hoặctừbênngoàitácđộngvàomộthoặcnhiềuthànhphầnkhácnhautronghệthống tài chính Phản ứng của hệ thống tài chính trước các cú sốc khác nhau tùy thuộc vào độ lớn và loại cú sốc, có thể làm tắt dần hoặc phóng đại các cú sốc.

Các đặc điểm của bất ổntài chính

Không có hai giai đoạn bất ổn tài chính nào hoàn toàn giống hệt nhau nhưng theoHakkio&Keeton(2009)nhìnchungcácgiaiđoạnbấtổntàichínhđềuliênquan ít nhất một trong năm hiện tượng sau đây, nhưng thường là hầu hết các hiện tượng này.

Thứ nhất, sự không chắc chắn về giá trị thực của các tài sản tăng lên Đối với người cho vay và nhà đầu tư, giá trị thực của tài sản là hiện giá của dòng tiền tương lai được tạo ra bởi tài sản tài chính họ cho vay hay đầu tư, gồm cổ tức và lãi Sự không chắn chắn này tăng lên làm cho sự biến động giá thị trường của tài sản tăng lên Điều này có thể là do sự khó đoán định về nền kinh tế trong tương lai hay sự ra đời các sản phẩm tài chính mới khó đánh giá triển vọng phát triển của chúng Do sự không chắc chắn này, nhà đầu tư có xu hướng phản ứng mạnh trước các thông tin mới (Pastor và cộng sự, 2008) Trước những thông tin mới, nhà đầu tư đánh giá lại mức sinh lợi của tài sản càng nhiều họ càng có xu hướng thay đổi giá bán tài sản đó trên thị trường.

Thứhai,sựkhôngchắcchắnvềhànhvicủacácnhàđầutưkháctănglên.Đối vớitàisảncầnbántrướckhiđếnhạn,suấtsinhlờikỳvọngcủanhàđầutưđốivớitài sản này phụ thuộc vào hành vi của các nhà đầu tư khác trên thị trường cũng như giá trị đến hạn của tài sản Loại hành vi này tăng lên khi nhàđầutư và người cho vay không chắc chắn về giá trị thực của tài sản Do vậy, trường hợp này tương tự như sự khôngchắcchắnvềgiátrịthực.Nhàđầutưnhậnthấynhậnđịnhcủahọtrởnênkhông chínhxácvàcóítkinh nghiệmquákhứđểđánhgiá.Sựkhôngchắcchắnnàylàmsự biếnđộnggiátàisảntănglên.Khinhàđầutưquyếtđịnhdựavàođánhgiáquyếtđịnh củacácnhàđầutưkhác,giátrịcủatàisảnítbịràngbuộcvàogiátrịthực.Giátàisản biến động nhiềuhơn.

Thứ ba, tình trạng bất cân xứng thông tin tăng lên Sự cân xứng thông tin xảy ra giữa người đi vay và người cho vay hoặc người mua và người bán các tài sản tài chính.Hệquảlàlựachọnngượcvàrủirođạođứcđẩychiphívaymượncủacôngty và hộ gia đình lên cao và giảm giá tài sản tài chính trên thị trường thứ cấp Trong giai đoạn bất ổn tài chính, tình trạng bất cân xứng tăng lên Thứ nhất, theo Mishkin

(1991) sự biến động chất lượng của tài sản tài chính hay người vay mượn tăng lên. Nếutàisảnthếchấpđượckỳvọngtănglên,tấtcảcáckhoảnvayđượcxemlàantoàn dùthunhậpngườivaynhưthếnào.Nhưngnếungượclại,ngườivaycóthunhậpthấp được xem có rủi ro cao hơn người vay có thu nhập cao vì người vay thu nhập thấp ít có khả năng trả nợ hơn nếu giá trị tài sản thế chấp giảm thấp hơn giá trị vay mượn Nếu người cho vay khó phân biệt người vay thu nhập thấp với người vay thu nhập cao,bấtcânxứngthôngtintănglênvàngườichovaykhôngđánhgiárủirocủangười đi vay Thứ hai, sự bất cân xứng thông tin tăng lên trong giai đoạn bất ổn tài chính bởi vì người cho vay không tin tưởng độ tin cậy thông tin họ có được về người đi vay.Thôngthường,nhữngthôngtinnàyđượccungcấpbởicáctổchứcxếphạngđộc lậpgiúpngườichovayđánhgiáđượcrủirongườiđivay.Nhưngnhữngnghingờvề mục đích của các tổ chức xếp hạng trong giai đoạn bất ổn đẩy sự không chắc chắn tănglên.

Thứ tư, mức độ sẵn sàng nắm giữa các tài sản rủi ro giảm xuống (hiện tượng này được gọi là Flight to quality) Trong giai đoạn bất ổn tài chính, nhu cầu nắmgiữ tài sản rủi ro giảm xuống dẫn đến suất sinh lời yêu cầu cao hơn đối với tài sản rủi ro và thấp hơn đối với tài sản an toàn Một sự dịch chuyển từ tài sản rủi ro sang tài sản an toàn dẫn đến mở rộng spread giữa hai loại tài sản và gia tăng chi phí vay mượn đốivớingườiđivayrủiro(Caballero,RicardovàPabloKurlat,2008).Nguyênnhân củahiệntượngflight-to-qualitylàvìtronggiaiđoạnbùngnổ,nhàđầutưquálạcquan có xu hướng đánh giá thấp rủi ro, những khoản vay và đầu tư xấu tăng lên và cuối cùngtổnthấtxảyra.Ngườichovayvànhàđầutưnhậnthấytổnthấtlàcóthềxảyra và trở lại đánh giá quá cao rủi ro Một lý do khác có thể giải thích là trong giai đoạn bấtổntàichính,sựkhôngchắcchắcvềtriểnvọngnềnkinhtế,thunhậpvàmứcsinh lời tăng lên, khẩu vị ưa thích rủi ro của nhà đầu tư giảmxuống.

Thứnăm,mứcsẵnlòngnắmgiữcáctàisảnkémthanhkhoảngiảmxuống.Tài sản kém thanh khoản do qui mô thị trường thứ cấp nhỏ hoặc thông tin bất cân xứng giữangườimuavàngườibándẫnđếntàisảnkhóbánđúngvớigiátrịthực.Trong giai đoạn bất ổn tài chính, hiện tượng này được gọi là flight-to-liquidity Nguyên nhân là do thông tin bất cân xứng tăng lên trong giai đoạn bất ổn giữa người mua và người bán, lựa chọn ngược dẫn đến giá tài sản giảm xuống dưới giá trị thực, tài sản được xem là kém thanh khoản.

Bên cạnh các đặc điểm trên, sức khỏe hệ thống ngân hàng là một chỉ số đánh giá quan trọng cho bất ổn tài chính (Cardarelli, Elekdag & Lall, 2009) Trong giai đoạn bất ổn tài chính, tài sản của khu vực doanh nghiệp phi tài chính giảm sút làm tăng nợ xấu, suy giảm lợi nhuận và tác động đến bảng cân đối tài sản của ngân hàng(Mishkin, 1999).

Các lý thuyết về bất ổntàichính

2.1.3.1 Lý thuyết nợ và suy yếu tàichính

Theo quan điểm của lý thuyết, khủng hoảng tài chính gắn liền với các chu kỳ tín dụng Nợ tăng lên do tác động của cú sốc dương, rủi ro bị đánh giá thấp dẫn đến bongbóngtàisản.Bongbóngbịphávỡkhixuấthiệncáccúsốcâmvàgâyrakhủng hoảng tàichính.

TheoSchumpeter(1934),kỷnguyêncôngnghiệpvớinhữnglànsóngđổimới làm tăng năng suất sản xuất tạo ra lợi nhuận độc quyền cho doanh nghiệp Kỳ vọng về lợi nhuận quá mức tạo ra sự bùng nổ về đầu tư đẩy giá hàng hóa tăng cao Các doanh nghiệp tài trợ một cách mù quáng vào hoạt động đầu tư đẩy nợ vượt khảnăng chi trả Lợi nhuận bắt đầu giảm, qui mô đầu tư bắt đầu thu hẹp, tình trạng mất khả năngtrảnợxuấthiện,dẫnđếngiảmphátgiácả,vàkéotheosuythoáikinhtế.Fisher (1932) cho rằng kỳ vọng quá mức diễn ra ở khu vực đầu tư kinh doanh tác động đến thịtrườngchứngkhoán.Cáchoạtđộngđầutưkhuvựcdoanhnghiệpvàtiêudùnghộ gia đình được tài trợ bởi nợ, các nhà đầu tư sử dụng đòn cân nợ để tài trợ cho danh mụcđầutư.Tấtcảlàmchokhuvựctàichínhcủanềnkinhtếvốnđangbùngnổtăng trưởngquámức,mộttìnhtrạngđượcFishergọilà“thảmhọanợ”.Mộtkhi“thảmhọa nợ trở nên nghiêm trọng, tình trạng thanh toán nợ và giảm phát dẫn đến vòng xoáy suy thoái do giảm phátnợ.

Minsky (1977) cho rằng không phải do sự đổi mới trong sản xuất, thị trường chứngkhoán,haysựđánhcượccủacácnhàđầutưtrênthịtrườngmàtìnhtrạngdòng tiền gắn với chu kỳ đầu tư của nền kinh tế mới là thành phần quan trọng giải thích chobấtổntàichính.Hệthốngtàichínhhoạtđộngtốtkhihoạtđộngđầutưtrongnền kinhtếtạoralợinhuận.Kỳvọngvềlợinhuậntácđộngđếnkhảnăngđượctàitrợnợ vànhucầuđầutư.Tìnhtrạngđầutưcủadoanhnghiệpcótácđộngđếnkhảnăngthực hiện các nghĩa vụ nợ Nếu lợi nhuận từ đầu tư không đủ để trả nợ thì doanh nghiệp phải tìm cách tạo thanh khoản từ các tài sản vốn được tài trợ từ nợ vay ban đầu để đáp ứng sẽ dẫn đến khủng hoảng tàichính.

2.1.3.2 Lý thuyết rủi ro và sự bấtđịnh

Mộtsốnghiêncứudựavàolýthuyếtvềrủirovàsựbấtđịnhđểgiảithíchtình trạngbấtổntrênthịtrườngtàichính.KháiniệmvềrủirovàsựbấtđịnhđượcKnight (1921) và Keynes (1936) lần đầu tiên đưa ra cho thấy sự khác biệt về bản chất Meltzer (1982) hồi sinh lại và chỉ ra tầm quan trọng của khái niệm bất định để hiểu được khủng hoảng tài chính Trong môi trường rủi ro, những sự kiện trong tương lai là không chắc chắn nhưng chúng ta có thể được đảm bảo rằng chúng có thể được dự đoánbằngphânphốixácsuấtvớigiátrịtrungbìnhvàphươngsai.Giảđịnhrằngcác chủ thể hành động dựa trên nguyên tắc hợp lý và thống nhất Tuy nhiên, do giả định nàykhôngbềnvững,cácthamsốkhôngổnđịnhkhidựđoáncácsựkiệntrongtương lai, dẫn đến sự bấtđịnh.

Theo Shafer (1986), có hai nhân tố cho thấy sự thay đổi cấu trúc tài chính có thể dẫn đến sự bất ổn tài chính Thứ nhất là sự bất định tác động đến việc ra quyết định và hành vi của hệ thống kinh tế vốn trước đây được xem là dựa trên sự kỳvọng hợp lý và sự tối ưu dựa trên đa dạng hóa rủi ro Theo các nghiên cứu về mô hình kỳ vọnghợplý,phânphốixácsuấtdựatrênkinhnghiệmquákhứđượcápdụngchocác quyết định kinh tế trong tương lai hình thành hành vi trên thị trường tài chính Lý thuyết kỳ vọng hợp lý giải thích được mối quan hệ của các biến vĩ mô như lạmphát, tăng lương, lãi suất và mức cung tiền Nhưng nó không giải thích được hành vi của các biến tài chính vĩ mô như tỷ giá hay khủng hoảng tài chính Sự bất định phản ánh sựthayđổiliêntụccấutrúcnềnkinhtế.Vềmặtkỹthuật,cónhữngyếutốngẫunhiên khôngđượcphảnánhđầyđủtrongphânphốixácsuấtdừngnhưđượcgiảđịnhtrong cácmôhìnhkỳvọnghợplý.Điềunàycónghĩalàkhôngchỉcácsựkiệntrongtương laikhôngthểbiếttrướcđượcmàquiluậtphânphốixácxuấtcũngđềutrởnênkhông tin cậy. Hơn nữa, các chủ thể kinh tế cũng không thể đa dạng hóa hay phòng vệ để loại bỏ chúng được Điều này gọi là rủi ro hệ thống trong lý thuyết về tài chính Vì chưacócơsởlýthuyếtvữngchắcnàochoviệcraquyếtđịnhtrongđiềukiệnbấtđịnh nênthườngbỏquatrongcácquyếtđịnhhằngngày.Nếulàquantrọng,bấtđịnhđược giảiquyếtđịnhbằngxácsuấtchủquanhoặcphầnbùrủirođốivớinhữngsựkiệnbất lợi Nói một cách khác, khi những cơ sở khách quan rất ít, hầu hết mọi người đều quan sát hành vi của người khác và có xu hướng không đi lệch những qui tắc thông thường mà họ sử dụng. Điều này không chỉ làm cho những cơ sở của các quyết định không vững chắc mà sự trừng phạt ít nghiêm trọng hơn khi hầu hết mọi người đều mắc sai lầm Với nhận thức muộn màng, đám đông có thể đúng hoặc có thể sai Nếu đám đông sai, khủng hoảng tài chính xảyra.

Thứ hai, sự bất định bắt nguồn từ “sự thay đổi” được xem là nguồn tạo ra lợi nhuận mới trên thị trường cạnh tranh Nếu tất cả xác suất xác định được và rủi ro có thể đa dạng hóa một cách tối ưu thì lợi nhuận sẽ biến mất bởi cạnh tranh Chỉ khi có những cơ hội mới với thông tin chưa đầy đủ, sự bất định tăng cao thì lợi nhuận trên mức an toàn mới đáng kể Đây là động lực cho sự đổi mới nhưng theo sau đó là sự ganh đua và sói mòn lợi nhuận Quá trình này, được gọi là “sự phá hủy có tính sáng tạo”vàđượcxemlàđộnglựcpháttrưởngchonềnkinhtếtưbản(Schumpeter,1943), đặctrưngchocácthịtrườngtàichính.Nếusựpháhủynàycóliênquanđếnxóimòn bảng tổng kết tài sản trên thị trường tài chính thì khủng hoảng có thể xảyra.

Những thay đổi trên thị trường tài chính tiếp tục làm thay đổi mức độ và bản chất của bất ổn tài chính Sự ổn định tài chính ở phần này thì làm tăng bất ổn ở phần khác.Sựđổimớitàichínhmởrộngkhảnăngquảnlýrủirocủacáctổchứctàichính Chẳng hạn chứng khoán hóa, một hình thức mở rộng chức năng giao dịch thị trường của các công cụ tài chính, giúp cải thiện dòng chảy thông tin và hỗ trợ cho định giá rủi ro Cụ thể nó cho phép giám sát liên tục giá thị trường của các khoản tín dụng hiệntạibằngthôngtinvềgiáđượccungcấpliêntục.Nhưngnhữngbấtđịnhmớigia tăngdomứcđộquanhệgiữangườiđivayvàngườichovayyếuđivànguồnthông tinchonhàđầutưđểphântíchbịgiảmđixuấthiệnnhữngkỳvọngngắnhạn,nhấtlà khi hoạt động kinh doanh bị suygiảm.

Vềcơbản,thịtrườngtàichínhcàngcótínhcạnhtranhcaothìcàngnuôidưỡng môitrườngbấtđịnh.Sựđổimớiđểđitìmlợinhuậnlàđặctrưnglâudàicủathịtrường cạnh tranh Do đổi mới tài chính không đảm bảo lợi nhuận lâu dài cho các nhà đầu tư, sẽ luôn có xu hướng liên tục tìm những công cụ và kỹ thuật mới Điều này dẫn đến sự bất định về khía cạnh pháp lý và quản lý tổ chức mặc dù những tiến bộ về xử lý thông tin và kỹ thuật phân tích Sự bất định không chỉ với những nhà đầu tư trên thị trường mà còn đối với việc giải thích các chỉ số tài chính vĩ mô Tình trạng này kéo dài khi các thị trường cạnh tranh liên tục có những đổi mới nhanh Sự bất định vĩ mô tiếp tục tăng cao và làm xói mòn chất lượng các quyết định tàichính.

Niềmtinlàcơsởnềntảnchocáchoạtđộngtàichính.Khicóniềmtinvàomột tổ chức tài chính, một hoạt động đầu tư hay một hệ thống tài chính được cho là đạt đượctrạngtháitốtnhấtvềnhiềukhíacạnh,bởivìkhôngthểbiếthếtmọithứhaytìm hiểu tất cả các thông tin khi đưa ra quyết định kinh doanh cho dù là thông tin cósẵn. Bêncạnhnhữngbấtđịnhkhôngdựtínhđượctrongmôitrườngđầutưtàichính,luôn cómộtsốrủirocóthểướctínhđược.Ngườiraquyếtđịnhcóxuhướngtậptrungvào kiểmsoátcácrủirovàbỏquasựbấtđịnh.Chẳnghạn,cáccánhângiaodịchvớimột tổ chức tài chính mà họ tin tưởng và không quan tâm đến nó có thể bị phá sản trong lúc đó lại đi đánh giá so sánh rủi ro lãi suất với đặc điểm lợi suất của tiền gửi kỳ hạn khác nhau Với cách suy nghĩ như vậy, niềm tin vào các hoạt động tài chính được xemlàmộthìnhthứccủasựsẵnlòngđầutư,ngaycảkhitấtcảnhữngquyếtđịnhnày không hẳn được suy nghĩ kỹ càng Những sự kiện bất lợi với xác suất rất nhỏ vàkhó định lượng được xem như là vấn đề của niềmtin.

Vấnđềbấtđịnhvàniềmtintrêncùngmộtthịtrườngnằmởsựđánhgiárủiro củacácchủthể.Chẳnghạn,mộtcánhângiaodịchvớimộtngânhàngdựatrêncơsở niềm tin. Ngược lại ngân hàng giới hạn cấp tín dụng đối với các ngân hàng khácdựa trênđánhgiávềnănglựcvàgiảmthiểurủirotừđadạnghóa.Điềunàytùythuộcvào tươngquanchiphíthôngtinvàmứcrủiro.Hầuhếtcácchủthểcạnhtranhtrênthị trường đều có những giới hạn giống nhau giữa rủi ro có thể xác định và sự bất định được xử lý bằng niềm tin.

Tuynhiên,niềmtinkhôngcốđịnh.Niềmtinđượchìnhthànhkhinhữngngười tiên phong đổi mới nhận thấy được lợi nhuận đang bị cạnh tranh Nó có thể bị lung lay khi điều gì đó xảy ra mà trước đó không được xem xét cẩn thận và có thể trởnên tệ hơn Những sự kiện thay đổi niềm tin có thể tác động đến thị trường tài chính ở mức độ lớn hơn giá trị nền tản bởi vì nó dẫn đến việc đánh giá lại qui trình ra quyết định cũng như các quyết định Đây được xem là một phần nguyên nhân của khủng hoảng tàichính.

Nhữngvụrúttiềnồạttạingânhàngvàtổchứctiềngửiđượcxemlàđặctrưng chủ yếu trong hầu hết các cuộc khủng hoảng tài chính Các nhà đầu tư duy lý nhận thấy là tối ưu khi nắm giữ tiền gửi tại một tổ chức cho tới khi giá trị tài sản ròng của tổchứccạnkiệtvàtấtcảrúttiềncùnglúc(FloodvàGarber,1981).Việcrúttiềnnhư vậykhôngphảidovấnđềniềmtinvìtấtcảngườigửitiềnđềuđượcbồithườngthiệt hại.Nhữngvụrúttiềnồạtđượcdựbáotrướckhôngphảilàđặctrưngcủanhữngsụp đổ trong quá khứ Tuy nhiên những tổn thất đối với người gửi tiền xảy ra khi những sựkiệnbấtngờtácđộnggâyranhữngthiệthạivượtquágiátrịròngcủatổchứctiền gửithìcóliênquanđếnsựbấtđịnhvàhệquảsauđólàniềmtin.Rúttiềngửiồạtxảy ra khi niềm tin bị lung lay do bất định và thông tin không hoàn hảo Niềm tin được duytrìkhikhảnăngthanhtoáncủatổ chứccònduytrì,ngượclạitài sảncủatổchức tiền gửi không đủ để trả các khoản nợ thì rút tiền xảy ra và những người chậm chân sẽ không được thanhtoán.

2.1.3.3 Lý thuyết bất ổn tài chính củaMinsky

MộttrongnhữnglýthuyếtnổitiếngđólàlýthuyếtbấtổntàichínhcủaMinsky(1982, 1986) Trong lý thuyết bất ổn tài chính của Minsky (Minsky, 1982 và 1986), bất ổn khôngphảilàhiệntượngbùngphátkhắpnơimàhiểuđúnghơnlàmộtquátrìnhtiềm ẩn hình thành trong thời kỳ kinh tế ổn định Theo cách giải thích về bất ổn tài chính của Minsky, nếu hệ thống kinh tế, trong đó có các thị trường tài chính, tiến hóa thì tươngquangiữacácthịtrườngcũngthayđổivàsựcanthiệpcủaconngườiphátsinh dưới hình thức hành vi đổi mới, lúc đó sẽ không có xu hướng tự nhiên để hướng về sự cân bằng nữa Chẳng hạn như xuất hiện xu hướng phát triển ngoài dự đoán, như toàn cầu hóa, tạo nên sự vận động mới trên thị trường tài chính mà các phươngpháp đolườngrủirodựavàodữliệulịchsửkhôngphảnánhđược.Kháiniệmvềgiáthực, rủi ro thực trở nên không rõràng.

Trong điều kiện bất định, sự bất ổn có thể tránh khỏi hay không là do những thông lệ về hành vi và nền tảng về thể chế Dù rất ít cơ sở cho các thước đo rủi ro địnhlượng,giácảvẫnđượcthiếtlậpvàcácquyếtđịnhđượcđưara.Chủthểraquyết định phải làm tốt nhất có thể trong điều kiện bất định Các kỳ vọng được hình thành dựa trên niềm tin Do vậy, chủ thể thị trường có lẽ tin rằng định giá truyền thống ở một mức độ nào đó phản ánh được giá trịthật.

Tuy nhiên, sự biến động giá có tính chất tâm lý (Towmshend, 1937) Việc định giá dễ có tiềm năng thay đổi do các kỳ vọng cũng như niềm tin về các kỳ vọng có thể được đánh giá lại Khi việc định giá không dựa trên rủi ro thực, chúng sẽthay đổi Lý thuyết của Minsky cho thấy phạm vi định giá và niềm tin trong định giá sẽ biếnđổivànhữngthayđổicấutrúctàichínhgắnliềnvớiđótiềmnăngdẫnđếnkhủng hoảng Các thị trường tăng trưởng thúc đẩy tăng trưởng đòn bẩy nợ từ đó thúc đẩy cấu trúc tài chính trở nên dễ bị tổn thương, tiềm năng tạo ra sự bất ổn tài chính Khi giá cả tăng lên trong thời kỳ bùng nổ, niềm tin cũng tăng theo, các công ty sẵn sàng vaymượnnhiềuđểđầutư,cáchộgiađìnhtăngchitiêuvàđầutưvàotàisảntàichính vàngânhàngsẵnlòngchovay.Đònbẩytàichínhđiềuchỉnhtheosựtănggiátàisản Nhưng cùng lúc đó, hệ thống tài chính trở nên dễ bị tổn thương Cụ thể, nếu chi phí vay mượn tăng lên, hộ gia đình, công ty và ngân hàng có nguy cơ bị đứt quãngdòng tiền Vay mượn trở nên khó khăn và việc bán tài sản nhận được mức sinh lợi thấp hơn kỳ vọng Trong lúc đó, bản chất hệ thống của thị trường tài chính làm tiêu tan chiến lược đa dạng hóa và phòng ngừa dựa trên giả định về sự tương quan của phân phốichuẩn,từđólàmgiảmniềmtinvàocácphươngphápđịnhgiátruyềnthống.Với tìnhtrạngdễbịtổnthươngnhưvậy,bấtkỳcúsốcnàocũngcóthểhạgiámộtsốloại tài sản xuống dưới mức kỳ vọng và đánh thủng kỳ vọng về giá của các tài sản khác.Vớicấutrúctàichínhcónhiềunguycơ,nhữngvấnđềliênquanđếndòngtiềnlan rộng cả hệ thống đòi hỏi phải bán tài sản, tạo áp lực giảm giá tài sản sâu hơn nữa và tăng rủi ro phá sản Ngân hàng, doanh nghiệp và hộ gia đình phản ứng lại bằng cách giảm chi tiêu và vay mượn, nền kinh tế đi xuống.

Tổng quan nghiên cứu về bất ổntàichính

2.2.1 Các nghiên cứu về đo lường bất ổn tàichính a) Các chỉ số an toàn tài chính từ dữ liệu kếtoán Đây là loại chỉ số đơn giản nhất được tính toán từ dự liệu thống kê dựa trên các hạng mục của bảng tổng kết tài sản Một trong bộ chỉ số đánh giá về lành mạnh củahệthốngtàichínhlàbộchỉsốFinancialSoundnessIndicators(FSI)củaQuỹtiền tệ quốc tế(IMF) Từ những năm 90, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) lần đầu đưa ra bộ chỉ số đánh giá tính vững mạnh của hệ thống tài chính, bộ chỉ số FSI (Financial Soundness Indicators) trong chương trình đánh giáhệthống tài chính (FSAP _FinancialSystemAssessmentProgram)nhằmgiảithíchchocáccuộckhủnghoảng ngânhàngtănglênvàothậpniên80và90.BanđầuIMFtậptrungvàobộchỉsốFSI cơ bản (còn được gọi là bộ lõi) giải thích về chất lượng, khả năng trả nợ và hiệu quả hoạt động của khu vực ngân hàng Sau đó, bộ chỉ số FSI khuyến nghị được bổ sung thêm để mở rộng phạm vi phân tích sang khu vực hộ gia đình, các doanh nghiệp phi tài chính, thị trường bất động sản và các tổ chức tài chính phi ngânhàng.

Tương tự như bộ chỉ số FSI của IMF, ngân hàng trung ương Châu Âu (ECB) cũngđềxuấtbộcácchỉsốgiámsátvĩmô(MacroPrudentialIndicators,MPIs)nhằm đánh giá sự ổn định hệ thống tài chính Bộ chỉ số MPIs của ECB về cơ bản sử dụng cùng loại chỉ số đánh giá rủi ro như của IMF nhưng các chỉ số đa dạng hơn và phạm vi đánh giá rộng hơn, chủ yếu tập trung vào hệ thống ngân hàng với nội dung phân tíchbaogồmbaphần:phầnthứnhấtđánhgiátìnhtrạngcủahệthốngngânhàngnhư bảng cân đối tài sản, lợi nhuận, chất lượng tài sản, hệ số đủ vốn Phần thứ hai đánh giá những nguy cơ rủi ro đối với hệ thống ngân hàng Nhiều chỉ số MPI được xây dựng nhằm đánh giá các khía cạnh khác nhau như tình trạng cạnh trong hệ thống ngânhàng,mứcđộtậptrungtrongkhuvực,biếnđộnggiátàisản,đánhgiárủirodựa vào thị trường, chu kỳ kinh tế và các chỉ số về tình trạng suy yếu tài chính của khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình Các chỉ số này không chỉ tập trung vào nội tại của hệ thống ngân hàng mà còn đánh giá những nguy cơ đến từ tình trạng vĩ mô và các khuvựckháccủanềnkinhtế.Phầnthứbađánhgiásứcchịuđựngcủakhuvựcngân hàng, cụ thể là khả năng hấp thu các rủi ro có thể xảy ra Kết quả phân tích còn dựa vàothôngtinđịnhtínhtừnhậnđịnhcủacáccơquangiámsátvànhậnđịnhchungtừ các chỉ số trong hai phầnđầu.

Bộ chỉ số an toàn tài chính của IMF và ECB cũng tồn tại những hạn chế nhất định Thứ nhất, do các nguyên tắc kế toán, các chỉ số có tính chất “backward- looking”, nghĩa là tập trung vào hiện tại nhiều hơn và đưa ra những dự đoán về thời kỳtiếptheo.Bêncạnhđó,ảnhhưởngtừdữliệungoạibảng,nhữngnguycơrủirorất khó dự đoán.Trên thực tế, nhiều tổ chức tài chính bị phá sản trước đó dữ liệu cho thấy là đáp ứng yêu cầu vốn tối thiểu (IMF, 2009) Thứ hai, các chỉ số phải đượckết hợp mới có thể đưa ra những phân tích hợp lý về ổn định tài chính Trong trường hợp,việcgiảithíchkhôngđúngvềmốiquanhệgiữacácchỉsốcóthểảnhhưởngđến kết quả phân tích Một số các chỉ số như tỷ lệ nợ xấu hay dự phòng rủi ro, hướngvề tình trạng đã xảy ra trong quá khứ hoặc hiện tại nên không đủ thông tin để trở thành những chỉ báo về bất ổn tài chính (Borio & Drehmann, 2009). b) Các chỉ số cảnh báosớm

Các chỉ số cảnh báo sớm, gọi tắt là EWI, là những chỉ số được xác địnhtrong mô hình nhằm dự báo về khả năng và thời điểm xảy ra khủng hoảng tài chính trong tương lai Dựa trên việc tìm ra mối quan hệ giữa giá trị của một số biến với những giaiđoạnkhủnghoảngtrongquákhứđểsuyluậnracácgiaiđoạnkhủnghoảngtương lai Phương pháp này chủ yếu tập trung vào việc dự báo hơn là đánh giá tình trạng củahệthốngtàichính.Đểxácđịnhđượccácchỉsốcảnhbáosớm,môhìnhđượcxây dựng qua babước.

Bước đầu tiên là xác định loại khủng hoảng Trong lịch sử khủng hoảng xảy radướinhiềuhìnhthứckhácnhaunhưkhủnghoảngtiềntệ,khủnghoảngngânhàng, khủnghoảngnợ,sựdừngđộtngột(suddenstop).Mộtsốcuộckhủnghoảngtàichính xảyracóliênquanđếnloạikhủnghoảngkhácvànổilênnhưkhủnghoảngképhoặc đa khủnghoảng.

Bước thứ hai là xác định các biến giải thích cho khủng hoảng tài chính Theo các nghiên cứu lý thuyết, có ba thế hệ mô hình lý thuyết về khủng hoảng tài chính tương ứng với các biến giải thích khác nhau Các biến giải thích trong mô hình phù hợpphảigiảithíchđượcnguyênnhâncănbảndẫnđếnkhủnghoảngthìmôhìnhcảnh báo sớm mới có hiệu quả trong dự đoán Các biến giải thích trong mô hình lý thuyết khủng hoảng thế hệ trước được chứng minh thực nghiệm là thất bại trong dự đoán cáccuộckhủnghoảngxảyrasauđódẫnđếnsựrađờicủacácmôhìnhkhủnghoảng thế hệ tiếp theo Như vậy, với sự biến đổi khác nhau của các cuộc khủng hoảng tài chính trên thực tế tạo ra nhiều thách thức phải liên tục phát triển mô hình cảnh báo sớm để duy trì khả năng dựbáo.

Trong bước thứ ba, nhiều phương pháp khác nhau bao gồm phương pháp thống kê và định lượng được sử dụng tùy thuộc vào loại khủng hoảng và các biến giải thích như: phương pháp chỉ số , phương pháp phát tín hiệu và mô hình biến nhị phân logit/probit model Các phương pháp định lượng mới gần đây được sử dụng như mô hình Markov switching, mạng nơ ron thần kinh (ANNs), binary recursive trees, hay unit root testing Như vậy, với nhiều phương pháp định lượng khác nhau gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu và nhà làm chính sách trong việc lựa chọn phươngphápphùhợpđểđưavàomôhìnhcảnhbáosớmbởivìthayđổiphươngpháp sẽ đưa ra kết quả dự báo khácnhau. c) Các chỉ số dựa theo dữ liệu thịtrường

Một là là xác suất vỡ nợ (PD _ Probability of Default) Xác suất vỡ nợ (PD) củamộttổchứctàichínhđượcxácđịnhdựavàomôhìnhvỡnợMerton(1974).Chủ sở hữu nắm giữ quyền chọn gọi đối với giá trị tài sản của công ty Khi giá trị tài sản rơi xuống dưới giá trị nợ, công ty sẽ vỡ nợ và quyền chọn gọi của chủ sở hữu không cógiátrị.Dựavàomôhìnhđịnhgiáquyềnchọnđểướctínhgiátrịnợvàvốncổphần và suy ra giá trị

DD ( Distance to Default) cũng như xác suất vỡ nợ (PD) Xác suất vợ nợ (PD) được hiểu là xác suất quyền chọn gọi đến hạn trong tình trạng bị lỗ và phụ thuộc vào ba nhân tố: giá trị thị trường của tài sản công ty, biến động giá tài sản và mức đòn bẩynợ.

Xác suất vỡ nợ được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm bao gồm xác suấtvỡnợriênglẻtừngtổchứctíndụngvàxácxuấtvỡnợđồngthờicủacáctổchức tài chính Để ước tính xác xuất vỡ nợ riêng lẻ, nguồn dữ liệu đầu vào sử dụng gồm hai nhóm: nhóm dữ liệu từ bảng cân đối kế toán và nhóm dữ liệu thị trường Đốivới DP sử dụng dữ liệu kế toán, một trong chỉ số nổi tiếng trong nghiên cứu về ổn định tàichínhđólàz- scoređượcxâydựngbởiBoydvàGraham(1986).Z-scoređượcxác địnhbằngcôngthức:z=(k+)/,trongđóklàtỷlệvốncổphầntrêntổngtàisản,là tỷ lệ sinh lời trên tài sản, vàlà độ lệch chuẩn của tỷ lệ sinh lời trên tài sản và được xem là là chỉ số phản ánh độ biến động của mức sinh lời Chỉ số Z-score có tươngquanngượcvớixácsuấtvỡnợcủatổchứctàichính.Nếuz-scorecaocónghĩa là xác suất vỡ nợ thấp Tuy nhiên, hạn chế của chỉ số z-score là dựa trên dữ liệu kế toán nên có tần suất dữ liệu thấp và sẽ không có tính khách quan nếu dữ liệu bị điều chỉnh.Đốivớixácsuấtvỡnợdựatrêndữliệuthịtrường(giácổphiếu,giátráiphiếu,

CDS),xácsuấtvỡnợcónhiềuưuđiểmhơndữliệukếtoánnhư:tầnsuấtdữliệucao, nhiềuquansáthơnvàđộtrễngắnhơn;dữliệugiáthịtrườngchứađựngthôngtindự đoán; và độ tin cậy cao hơn do dữ liệu được công bố trên thịtrường.

Xác suất vỡ nợ đồng thời của các tổ chức tài chính trong hệ thống Xác xuất này phụ thuộc vào các nhân tố như: giá thị trường của tài sản của các tổ chức tài chính, sự biến động giá tài sản và tương quan giữa tài sản của các tổ chức tài chính. Cóhaicáchtiếpcậnđểướctínhxácsuấtvỡnợđồngthờicủanhiềutổchứctàichính: phương pháp giá trị trung bình (có hoặc không có) trọng số và phương pháp tiếpcận danh mục (Tudela và Young, 2003; Chan-Lau và Gravelle, 2005) Ưu điểm của phương pháp này mô tả được sự liên kết mang tính hệ thống sự vỡ nợ giữa các tổ chức tài chính Nhược điểm là phạm vi phân tích chỉ tập trung vào các tổ chức tài chínhtrongkhiđóổnđịnhcủahệthốngtàichínhcầnxétđếncácthịtrườngtàichính và hạ tầng tàichính.

2009 cho thấy rủi ro hệ thống hình thành từ những tổn thất nhỏ thông qua nhiềukênhcóthểchuyểnthànhnhữngtổnthấtlớnvàcótínhhệthốngđedọađếnsự ổn định của hệ thống tài chính (Liang, N., 2013) Để đo lường rủi ro hệ thống, các nghiên cứu dựa vào các tổ chức tài quan trọng có tính hệ thống (SIFIs), trong đó đo lường mức đóng góp của một tổ chức tài chính vào rủi ro hệ thống Có hai cách tiếp cận Một là dựa vào thông tin về tình trạng và nguy cơ rủi ro của tổ chức Đây là những thông tin mà các tổ chức tài chính cung cấp cho cơ quan quản lý Hai là dựa vàodữliệuthịtrườngnhưsuấtsinhlờicổphần,giáquyềnchọn,DCSspreads,được xemlàphảnánhtấtcảnhữngthôngvềcáctổchứctàichínhniêmyếttrênthịtrường Bốn thước đo được sử dụng phổ biến trong cách tiếp cận này bao gồm: Marginal Expected Shortfall(MES) và Systemic Expected Shortfall (SES) của Acharya và cộngsự(2010),SRISKcủaAcharya,EnglevàRichardson(2012),DeltaConditional Value-at-Risk (CoVar) của Adrian và Brunnermeier (2011) MES là phương pháp định lượng đo lường mức tổn thất cổ phần dự kiến của công ty khi thị trường rơi xuống giá trị ngưỡng trong một khoảng thời gian Đối với các tổ chức tài chính có giá trịMES cao nhất được xem là thành phần đóng góp lớn nhất vào rủi ro hệthống.SESvàSRISKđolườngmứctổnthấtvốnkỳvọngcủamộttổchứctàichínhtrong điềukiệnkhủnghoảngtàichính.Tổchứccómứctổnthấtlớnnhấtxảyratrongkhủng hoảng hệ thống nên được xem là có rủi ro hệ thống lớn nhất CoVar tương ứng với Value-at- Riskcủahệthốngtàichínhtrongđiềukiệnmộttổchứctrongmộttìnhtrạng bịtácđộngnhấtđịnh.Dođó,đónggópcủamộttổchứctàichínhvàorủirohệthống (CoVar) là chênh lệch giữa CoVar khi tổ chức đang căng thẳng tài chính và khi tổ chức không bị căng thẳng tàichính. d) Các chỉ số tổng hợp

Cáccuộckhủnghoảngtàichínhnếuđượcdựbáotrướcthìsẽgiúpcáccơquan quảnlýgiámsátvàquảnlýcóthểcócócơhộiđểloạibỏnhữngthiệthạivàcũngcó thể tránh được Trong lịch sử, các cuộc khủng hoảng vẫn xảy ra và ngày càng lan rộng với tần suất dày hơn Điều này cho thấy các cơ quan quản lý giám sát đãkhông thểdựđoánđược,mộtphầnnguyênnhânlàhọthiếuđinhữngchỉsốgiámsátổnđịnh tài chính hiệu quả Khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 cho thấy sự thất bại trong dự đoán của các chỉ số ổn định tài chính trước đó Với độ sâu và phạm vi tác độngcủacuộckhủnghoảngtàichínhnàycùngvớisựđadạngvềhìnhthứccũngnhư tác động của các cú sốc khác nhau của các cuộc khủng hoảng gần đây cho thấy việc xây dựng thước đo bất ổn định tài chính không phải dễ dàng (Kliesen, Owyang & Vermann,2012). Để khắc phục những tồn tại này, các nghiên cứu tập trung vào xây dựng một chỉ số có thể tổng hợp dữ liệu từ các khu vực khác nhau trong hệ thống tài chính và khu vực kinh tế khác để có thể giám sát tất cả các thông tin quan trọng tác động đến sự ổn định của hệ thống tài chính.

Các chỉ số tổng hợp này có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp đo lường khác Thứ nhất, chỉ số được xây dựng chủ yếu dựa trên dữ liệu thị trường với tầnsuấtcaonênphảnánhđượctrạngtháibấtổncủahệthốngtàichínhtheothờigian thực Bởi vì thị trường tài chính về bản chất hướng về những kỳ vọng tương lai Khi cáccúsốcxuấthiệnlàmthayđổikỳvọngcủacácchủthểtrênthịtrường,tấtcảđược phản ánh vào trong giá tài sản và từ đó tác động đến phần còn lại của khu vực tài chính và nền kinh tế.Khi các điều kiện bị thay đổi do tác động của các cú sốc thì căngthẳngtàichínhtănglên.Thứhai,chỉsốđolườnglàmộtbiếnliêntụcvớigiátrị cực đại phản ánh trạng thái khủng hoảng tài chính Theo quan điểm về bất ổn tài chính trong những năm 80 và 90, khái niệm về rủi ro hệ thống và khủng hoảng tài chính được hiểu như nhau, do vậy thước đo về bất ổn tài chính dưới dạng biến nhị phân, nghĩa là khủng hoảng hoặc không khủng hoảng Điều này đã bỏ qua trạng thái tiệm cận đến khủng hoảng nhưng chưa phải là khủng hoảng Quan điểm này không mô tả một cách liên tục được tình trạng của hệ thống tài chính và mức độ khốc liệt của các giai đoạn rơi vào bất ổn tài chính Do vậy, chỉ số FSI với giá trị liên tục đáp ứng được đặc điểm này của bất ổn tài chính (Oet và cộng sự, 2012)

Thứhai,tìnhtrạngbấtổntàichínhđượckhuếchđạitheocáchthứckhácnhau ở các khu vực khác nhau trong hệ thống tài chính như ngân hàng, các trung gian tài chính, thị trường chứng khoán, thị trường ngoại hối nên khủng hoảng tài chính cũng có nhiều hình thức khác nhau tùy thuộc vào khu vực của hệ thống tài chính xảy ra khủng hoảng (Oet và cộng sự, 2012) Các phương pháp đo lường bất ổn tài chính trongcácnghiêncứudovậycũngthườngphảnánhriênglẻtừngkhuvực.Tuynhiên, bất ổn tài chính được xem là tổng hợp sự biến động của nhiều trạng thái khác nhau từ khu vực ngân hàng đến các thị trường tài chính khi có tác động của các cú sốc ngoạisinh(GadaneczvàJayaram,2009).Chỉsốđolườngbấtổntàichínhphảiđược tổng hợp từ dữ liệu của các khu vực quan trọng trong hệ thống tài chính và kinh tế thực nhằm phản ánh tính chất đa chiều của bất ổn tàichính.

Hai chỉ số được xây dựng và sử dụng phổ biến, đó là chỉ số Financial ConditionalIndex(FCI)vàFinancialStressIndex(FSI).FCIphảnánhtìnhtrạngbất ổntàichínhdựatrêncácbiếntừ khuvựctàichínhvàcáckhuvựckháccủanềnkinh tế(khuvựcdoanhnghiệp,cácbiếnvĩmô)chophépphảnánhchukỳbiếnđộngkinh tếvàotrongchỉsố.Điềunàyphảnánhbảnchấtngoạisinhcủabấtổntàichínhtrong chỉ số FCI.Đối với chỉ số FSI, phạm vi dữ liệu sử dụng chỉ trong khu vực tài chính và dựa trên loại biến về giá (suất sinh lời, lãi suất, độ biến động, độ chênh lệch) cho thấy chỉ số chỉ phản ánh biến động nội sinh của bất ổn tàichính.

2.2.2 Các nghiên cứu đo lường bất ổn tài chính bằng chỉ số căng thẳng tài chính

Cơ sở lý thuyết về khu vực kinhtếthực

2.3.1 Các khái niệm về khu vực kinh tếthực

Theo Pirounakis, N.G (1997), khu vực kinh tế thực theo định nghĩa rộng bao gồm hoạt động sản xuất, vận chuyển, bán hàng hóa và dịch vụ Đối ngược với hoạt động trao đổi các tài sản tài chính trong khu vực tài chính Theo nghĩa hẹp, khu vực kinh tế thực tập trung vào hàng hóa nguyên liệu như thương mại, công nghiệp, nông nghiệp,vậntải,siêuthị,xâydựng.Theocáchđịnhnghĩanàothìkhuvựckinhtếthực luôn là nền tản của nền kinh tế nóichung.

Tương tự, Batko (2013) cũng cho rằng nền kinh tế gồm hai khu vực bao gồm khu vực tài chính và khu vực nền kinh tế thực Khu vực kinh tế thực liên quan đến hoạt độngsảnxuất,muasắmtạothànhcácdòngchảyvềhànghóadịchvụtrongnềnkinh tế Bên cạnh đó, hoạt động chi tiêu khu vực hộ gia đình bao gồm các hoạt động chi lương cho lao động và mua sắm hàng hóa dịch vụ Ngược lại khu vực tài chính bao gồm các giao dịch tiền tệ và các tài sản tài chính khác phản ánh quyền sở hữu hoặc trái quyền đối với hàng hóa dịch vụ của khu vực kinh tếthực.

2.3.2 Các phương pháp đo lường khu vực kinh tếthực Đểđolườngquimôkhuvựckinhtếthực,thướcđođượcsửdụngphổbiếnvà đầy đủ nhất là tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (Callen, 2012) GDP được hiểu là giá trị của hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được mua bởi người sử dụng cuối cùng trong một khoảng thời gian nhất định (hàng quý hoặc hằng năm) Về lý thuyết, GDP được hiểutheobacách.Mộtlàphươngphápsảnxuất.GDPđượcđobằngtổnggiátrịtăng thêm ở mỗi giai đoạn sản xuất, trong đó giá trị tăng thêm bằng tổng doanh thu trừ đi giá trị các yếu tố trung gian trong quá trình sản xuất Hai là phương pháp chi tiêu, theo đó GDP bằng tổng giá trị hàng hóa được mua bởi người sử dụng cuối cùng Và ba là phương pháp thu nhận với GDP bằng tổng thu nhập được tạo ra từ hoạt động sản xuất bao gồm người làm thuê và côngty.

GDPthựcđượcxácđịnhbằngGDPdanhnghĩađượcđiềuchỉnhtáchkhỏitác động của lạm phát nhẳm phản ánh qui mô thực của nền kinh tế Bởi lẻ khi GDPtăng lên trong điều kiện lạm phát không ảnh hưởng thì việc làm và hoạt động sản xuất kinhdoanhđượccảithiện.DữliệubáocáoGDPcủamỗinướcthườngđượccôngbố theo năm hoặc theo quý nên thước đo này thường phù hợp với các nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo quý hoặc theo năm.

Trên thực tế, các chủ thể trong nền kinh tế bao gồm công ty, nhà đầu tư, các hộ gia đình, các nhà nghiên cứu cũng như các cơ quan quản lý chính sách phải đưa ra các quyết định liên tục, do vậy cần đến những ước tính chính xác và kịp thời về tình trạng của khu vực kinh tế thực.

Trongnhiềucácnghiêncứu,chỉsốsảnxuấtđượcsửdụngnhiềunhấtđểphản ánh tình trạng khu vực kinh tế thực theo thời gian thực Theo OECD, chỉ số sảnxuất côngnghiệplàthướcđotổngsảnlượngngànhcôngnghiệpbaogồmngànhsảnxuất, khaikhoáng,điện,gasvàđiệnlạnh.Chỉsốđượcđolườngdựatrênmứcthayđổitổng sản lượng so với thời kỳ tham chiếu Mặc dù chiếm tỷ trọng không lớn trong GDP nhưng chỉ số IP khá nhạy cảm với tổng nhu cầu tiêu dùng và lãi suất trên thị trường nên được xem là công cụ dự báo GDP và thành quả kinh tế trong tương lai (Shapiro và cộng sự,1989).

Bêncạnhchỉsốsảnxuấtcôngnghiệp,Aruoba&Diebold(2010)bổsungmột chỉsốcótầnsuấtdữliệucaonhưtỷlệcóviệclàm,thunhậpthựccủacánhânhộgia đình, doanh số thương mại và sảnxuất.

Hall, S G., & Zonzilos, N (2003) đưa thêm chỉ số về doanh số dịch vụ du lịch vàchỉsốvềdoanhsốbánlẻđốivớiHyLạp.T h e o Hall,S.G.,&Zonzilos,N.(2003), những chỉ số này phản ứng với những thay đổi chung của khu vực kinh tế thực Chỉ số về doanh số du lịch có sự gắn kết với biến động chung của khu vực kinh tế thực do du lịch giữ vai trò quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế của HyLạp.

Cơ sở lý thuyết về tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinhtếthực

Trong điều kiện sự không chắc chắn tăng lên, doanh nghiệp có thể trì hoãn đầu tư đến khi thị trường ổn định Cơ chế tác động này được giải thích thông qua lý thuyết quyền chọn thực Bernanke (1983), Bloom Bond & Van Reenen (2007) và Baum, Caglayan & Talavera (2010) Bất ổn tài chính theo lý thuyết quyền chọn thực được giảithíchthôngquasựkhôngchắcchắntănglên.Trọngtâmcủalýthuyếtquyềnchọn thực là giải thích được giá trị của việc chờ đợi trước khi ra quyết định đầu tư khi sự không chắc chắn tăng lên Chẳng hạn, nhà máy sản xuất có thể có lợi nhuận trong tương lai nếu giá hàng bán tăng lên và sẽ thua lỗ nếu giá giảm Bằng cách chờ đợi, côngtycónhiềuthôngtinhơnvềtriểnvọngkinhtếđểđưaraquyếtđịnhcónênxúc tiến đầu tư hay không Thuật ngữ “quyền chọn thực” nói đến quyền của công ty có thể trì hoãn trước quyết định đầu tư mới vào tài sản thực Mô hình quyền chọn thực cho thấy khi sự không chắc chắn tăng lên, việc trì hoãn quyết định đầu tư mới được xem là tối ưu. Điều này có nghĩa là khi sự không chắc chắn thấp, khả năng kết quả kinh doanh không lợi nhuận là thấp Do đó, công ty sẽ không có được thêm nhiều thông tin nếu trì hoãn đầu tư Trong trường hợp này, công ty sẽ đầu tư ngay và kỳ vọng mức sinh lợi dương Tuy nhiên, khi sự không chắc chắn cao, nghĩa là khảnăng kếtquảxấuxảyracao,côngtysẽtrìhoãnđầutưthuthậpthêmthôngtinđểđánhgiá sựkhôngchắcchắn.Nếukhảnăngkếtquảxấuxảyrathìcôngtysẽtừbỏđầutư,nếu khả năng xấu khả năng xảy ra thấp, công ty sẽ tiến hành đầu tư Hay nói cách khác, sự không chắc chắn cao dẫn đến thu hẹp đầu tư trong hiện tại và nếu sự không chắc chắn được đánh giá tốt sẽ làm tăng đầu tư trong tươnglai.

Trên cơ sở tác động của tính không chắc chắn, lý thuyết quyền chọn thựccho rằng bất ổn tài chính dẫn đến chi tiêu đầu tư bị thu hẹp Điều này xảy ra là bởi vì bất ổn tài chính được thể hiện qua sự biến động thị trường tài chính Các công ty giải thích sự biến động thị trường tài chính gia tăng chính là sự không chắc chắn về triển vọng kinh tế trong tương lai và tạm hoãn các kế hoạch đầu tưmới.

2.4.2 Lý thuyết chu kỳ tíndụng Đứng ở góc độ tài chính, tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thựcđượcgiảithíchbằngcácchukỳtíndụng.Chukỳtíndụnglàsựtănglênvàgiảm xuốngđịnhkỳcácđiềukiệntíndụng(cung,cầu,vàgiácảtíndụng)trongnềnkinh tế.Cáclýthuyếtvềchukỳtíndụngđãmôtảsựbiếnđộngcủatìnhtrạngtíndụngvà tác động đến chu kỳ kinh tế Những đặc điểm chung của các lý thuyết này baogồm: (i) Dòng chảy tín dụng là tự do không có liên kết với sự tăng trưởng khu vực kinh tế thực; (ii) Tài sản khác với tiền tệ; và (iii) Nợ đối trọng với tín dụng (Toporowski & Michell, 2012). Đầu tiên là tín dụng không ràng buộc (chẳng hạn như nợ không liên kết với sản xuất) chỉ có thể tồn tại nếu tín dụng (và tiền tín dụng) được xem là không tạo ra gì cả Ngược lại với quan điểm của các dòng lý thuyết kinh tế vĩ mô cân bằng tổng thể cho rằng không có nguồn lực hay tiết kiệm miễn phí trong khu vực kinh tế thực, trong đó các nguồn vốn có thể cho vay giới hạn mở rộng hệ thống tín dụng Tạo ra các khoản tín dụng ngân hàng là cách nguồn lực tài chính được tạo ra, vượt quá sản lượngcủanềnkinhtế.Liênkếtvớikhuvựckinhtếthựclàkhôngcầnthiết,dođómở rộng tín dụng diễn ra trong thời gian dài Hơn nữa nguồn vốn tín dụng trên mức cần thiết đối với khu vực thực phải được liên kết với các thị trường khác, cụ thể là thị trường tài sản; điều này không đề cập trong các mô hình GE nhưng là trung tâm của các lý thuyết tài chính chính yếu Các lý thuyết tài chính luôn xem nền kinh tế hai khu vực, khu vực tài chính và khu vực kinh tế thực và tài sản khác với tiền tệ Cuối cùng, với bảng tổng kết tài sản thì tín dụng cũng là nợ, là nguyên nhân chủ yếu của bong bóng tín dụng và suy giảm hoạt động kinh tế do giảm phát nợ (Debtdeflation).

Trường hợp thường thấy trong các lý thuyết chu kỳ tín dụng bắt đầu với vay mượn quá mức Wicksell, K (1936) đưa ra hai loại lãi suất Lãi suất tự nhiên (suất sinh lời của vốn hay lãi suất thực) và lãi suất tiền tệ (được xác định trong hệ thống tài chính và không cần thiết dựa trên lợi suất thực) Nếu lãi suất tự nhiên lớn hơn lãi suất tiền tệ (năng suất biên của vốn lớn hơn chi phí biên), việc vay mượn cho hoạt độngđầutưtrởnênhấpdẫnvàđầutưtăngcaohơntiếtkiệm.Nhucầuvượtmứcnày thúc đẩy doanh nghiệp vay mượn thêm nữa và do đó bong bóng tín dụng xuất hiện.Đỉnhđiểmlàkhingânhàngtănglãisuấtchovayhayhạnchếtíndụng,hoặckhilạm phát làm giảm lợi suất thực Điềy này cuối cùng dẫn đến lãi suất tiền tệ cao hơn lãi suấtthựcvàlàmgiảmđộngcơvaymượncủadoanhnghiệp.Nhưvậy,theoWicksell chu kỳ tín dụng gây ra cho chu kỳ kinh tế thông qua quyết định đầu tư và các thị trường khác nhau giữa vốn sản xuất và thị trường tài sản tài chính.

Veblen, T (1965) dựa trên giả định rằng định giá tài sản từ dòng lợi nhuận tươnglaikhácbiệtvớiđịnhgiátàisảndựatrênkỳvọngvềthunhậpvốn.Chovaycó đảmbảođượcxemlànguyênnhânbongbóngtíndụng,trongđóthunhậpvốnvàmở rộng tin dụng thúc đẩy lẫn nhau Một khu có sự khác biệt với thu nhập kỳ vọng, sự thay đổi tâm lý dẫn đến cắt giảm giá tài sản và tín dụng mà cón hoạt động đầu tư trong nền kinh tế.

Hệ quả là sự phân phối lại trái quyền đối với chủ nợ Khác với Wicksell, lý thuyết của Veblen liên kết hệ thống tín dụng với khu vực sản xuất dựa trên yếu tố tâm lý và tín dụng không có tác động gì đến khả năng sảnxuất.

TrườngpháiAutrianbắtnguồntừvonMises,L.(1971)dựatrênlýthuyếtcủa Wicksell và nhấn mạnh vào lựa chọn và sở thích cá nhân, cũng như vai trò của hoạt động đầu tư không đồng nhất khi nền kinh tế mở rộng Chu kỳ kinh doanh cũng bắt đầuvớichovayquámứcdongânhàngmởrộnghoạtđộngtíndụngthôngquadựtrữ ngânhàngrấtnhỏ.Kếtquảlàmởrộngnguồncungvốnvàlàmgiảmlãisuấthơnnữa, thúc đẩy các nhà đầu tư chuyển từ đầu tư cho tiêu dùng sang hàng hóa vốn với quá trình sản xuất dài hơn Mở rộng tiền tệ đánh lạc hướng nhà đầu tư thúc đẩy giá vốn tăng và giảm sự ưa thích về thời gian Kết quả là đầu tư quá mức và vay mượn đầu cơđểduytrìđiềunày.Bongbòngkếtthúckhităngcungtiềncuốicùngdẫnđếntăng lòng vòng. Tính trạng lạm phát này phục hồi sự ưa thích thời gian dẫn đến tiêu dùng tăng và giảm đầutư.

Irving Fisher (1933) cho rằng lãi suất thấp là nguyên nhân của vay mượn quá mức, đầu tư quá mức và đầu cơ tương tự như quan điểm của trường phái Austrian. Điểmkháccủalýthuyếtlàkhôngtậptrungvàogiaiđoạnbongbóngmàsaukhibong bóngvỡ.Nợquámứcxảyrasaukhichủtàisảnbántháotàisảnđểgiảmnợ,dẫnđến giá tài sản giảm Khoảng cách gia tăng giữa giá trị tài sản giảm và mức nợ cố định dẫn đến các vấn đền về bảng tổng kết tài sản, và áp lực bán tháo tài sản tiếp tục, ngừng đầu tư, và sụt giảm với giảm phát, phá sản và thất nghiệp Như vậy, Fisher nhấn mạnh vào vai trò của nợ và giá trị tài sản trong giai đoạn suygiảm.

HymanMinsky(1982)pháttriểnlýthuyếtchukỳdẫndắtbởitàichínhnhưng khác với Wicksell, nhấn mạnh vào giải thích bất ổn tài chính trong nền kinh tế tiền tệ là do những kỳ vọng Thời kỳ thịnh vượng kéo dài làm tăng những kỳ vọng lạc quan.Điềunàythúcđẩyhệthốngtàichínhtăngđònbẩy,suấtsinhlợivàrủiro,phát triểntừtàichínhphòngngừađếnđầucơvàcuốicùnglàtàichính“Ponzi”.Nhưvậy, nền kinh tế tiền tệ vốn dĩ luôn biến động vì các giao dịch kinh tế là sự trao đổi giữa tiền hôm nay (hàng hóa hiện tại) với tiền vào ngày mai (các tài sản tài chính) và các giao dịch trên các thị trường vốn luôn có sự bấtđịnh.

Các lý thuyết chu kỳ tín dụng hiện nay cũng phát triển dựa trên những quan điểm truyền thống Graziano, 2003) nhấn mạnh vào dòng vốn tuần hoàn cho rằngsự tuầnhoàncủatiềntệtíndụngtrongđótiềnđượctạoramộtcáchnộisinhvàcácngân hàngtáchbiệtvớikhuvựcdoanhnghiệpvàngườitiêudùng.Werner(2005)mởrộng phương trình trao đổi Fisher trong đó đưa thêm các thị trường tài sản và cho rằng sự mở rộng tín dụng quá mức trên các thị trường tài chính và bất động sản, và với sự biến động nợ sau đó dẫn đến chu kỳ tín dụng và tác động đến chu kỳ kinhdoanh.

2.4.3 Lý thuyết cơ chế gia tốc tàichính

Lý thuyết cơ chế gia tốc tài chính giải thích mối quan hệ giữa bất ổn tàichính và khu vực kinh tế thực bằng cơ chế gia tốc tài chính Cơ chế gia tốc tài chính được hiểu là cơ chế khuếch đại và truyền dẫn cú sốc giữa khu vực tài chính và nền kinhtế thực trong điều kiện tồn tại các ma sát trên thịtrường.

Giốngnhưlýthuyếtvềchukỳtíndụng,dònglýthuyếtcơchếgiatốctàichính cũng mô tả biến động của thị trường tài chính có tác động đến khu vực kinh tế thực Tuy nhiên, lý thuyết này phát triển khá sâu về mối quan hệ này Thứ nhất, khác với dòng lý thuyết chu kỳ tín dụng mô tả tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực xuất phát từ bản chất của tiền tệ và vai trò của tiền tệ trong nền kinh tế, dòng lýthuyếtvềcơchếgiatốctàichínhnhấnmạnhvàosựkhônghoànhảocủathịtrường tài chính và mô tả được sự tương tác trở lại của khu vực kinh tế thực đến khu vựctài chính Trong thập kỷ gần đây, đặc biệt sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, dòng lý thuyết cơ chế gia tốc tài chính phân tích sâu vào tác động phi tuyến trong mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tếthực.

2.4.3.1 Lý thuyết của Kiyotaki & Moore(1997)

Lý thuyết của Kiyotaki & Moore (1997), sau đây gọi là KM (1999), cho rằng cơ chế gia tốc tài chính bắt nguồn từ khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình, trong đó cócácdoanhnghiệphạnchếtíndụng(creditconstraint).Cúsốcxảyratừcôngnghệ hoặc phân phối thu nhập có thể làm cho sản lượng nền kinh tế và giá tài sản biến động mạnh và kéo dài Hạn chế tín dụng xảy ra khi người cho vay không thể buộc người vay trả nợ trừ khi khoản vay được đảmbảo.

Do vậy, những tài sản lâu bền như đất đai, nhà xưởng, máy móc thiết bịđược sử dụng làm tài sản đảm bảo và giá trị vay nợ của người vay phụ thuộc vào giá của các tài sản đảm bảo Đồng thời giá tài sản này lại bị ảnh hưởng bởi nguồn cung ứng tíndụng.Sựtươngtácgiữanguồncungtíndụngvàgiátàisảndẫnđếncơchếtruyền dẫn mạnh các cú sốc trong nền kinhtế.

Hình 2 2 Cơ chế gia tốc từ khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình của KM(1997)

Tươnglai Tương lai thời kỳ t+1 thời kỳ t+2,t+3,

Giá trị ròng của công ty hạn chế tài chính giảm

Giá trị ròng của công ty hạn chế tài chính giảm

Giá trị ròng của công ty hạn chế tài chính giảm

Nhu cầu tài sản công ty hạn chế tài chính giảm

Nhu cầu tài sản công ty hạn chế tài chính giảm

Nhu cầu tài sản công ty hạn chế tài chính giảm

Chi phí sử dụng đất giảm Chi phí sử dụng đất giảm Chi phí sử dụng đất giảm

Cơ chế truyền dẫn trong mô hình được mô tả như Hình 2.2 Giả sử trong một nền kinh tế, đất vừa thực hiện chức năng sản xuất vừa làm tài sản đảm bảo cho các khoảnvayvàcónguồncunggiớihạn.Cóhailoạicôngty,mộtlàcôngtycógiớihạn tín dụng có tỷ trọng vay nợ cao dựa vào tài sản chủ yếu là đất và còn lại là công ty không có giới hạn tín dụng Giả sử ở thời kỳ t, các công ty trải qua cú sốc về năng suất làm giảm giá trị tài sản ròng Không thể vay mượn thêm nữa, các công ty phải cắt giảm chi tiêu đầu tư trong đó có đất Điều này ảnh hưởng trong thời kỳ tiếptheo: doanh thu giảm, giá trị tài sản ròng giảm và tiếp tục cắt giảm đầu tư Quá trình này tiếp diễn qua nhiều kỳ làm giá đất giảm xuống, giá trị tài sản ròng của công ty vì thế cũng giảm xuống và tác động sâu đến cắt giảm đầu tư của côngty.

2.4.3.2 Lý thuyết của Bernanke, Gertler và Gilchrist(1994)

Lý thuyết của Bernanke, Gertler và Gilchrist (1994), sau đây gọi là BGG

Tổng quan nghiên cứu về tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinhtếthực

2.5.1 Các nghiên cứu về tác động tuyếntính

Hakkio&Keeton(2009)nghiêncứuvềtácđộngcủabấtổntàichínhđếnkhu vựckinhtếthựctrườnghợpHoaKỳgiaiđoạn1990-2009bằngphươngpháphồiqui riêng lẻ,với tần suất dữ liệu tháng Trong đó khu vực kinh tế thực được đo lường bằng các chỉ số khác nhau bao gồm việc làm, sản xuất, chi tiêu Kết quả cho thấy có sự tương quan ngược chiều trong suốt giai đoạn nghiên cứu, đặc biệt mạnh lêncuối năm 2008 khi căng thẳng tài chính vọt lên cao và suy thoái giảm sâu Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cho thấy tác động trở lại của khu vực kinh tế thực đến bất ổn khu vực tài chính không có ý nghĩa thống kê.

Tương tự, Apostolakis & Papadopoulos (2015) cũng nghiên cứu trường hợp Hoa Kỳ sử dụng dữ liệu theo quý với giai đoạn nghiên cứu dài hơn (1980-2009). Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR tuyến tính, trong đó khu vực kinh tế thực được đobằngtốcđộtăngtrưởngGDP.KếtquảnghiêncứucũngtươngtựnhưcủaHakkio vàKeeton(2009),trongđócúsốclàmtăngbấtổntàichínhcótácđộnglàmsuygiảm tốc độ tăng trưởng củaGDP.

Các nghiên cứu khác cũng sử dụng cách tiếp cận mô hình VAR tuyến tính tươngtựnhưApostolakis&Papadopoulos(2015)cókếtquảkhácnhau.Nghiêncứu của Cevik, Dibooglu & Kenc (2013) áp dụng đối với Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 1997 –

2010, cho thấy tác động của cú sốc bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực có ý nghĩa thống kê, nhưng chiều tác động ngược lại từ khu vực kinh tế đến bất ổn tài chính không có ý nghĩa thốngkê.

Cevik, Dibooglu & Kutan (2013) nghiên cứu các nước chuyển dịch khu vực Trung và Đông Âu (Bulgaria, Cộng hòa Séc, Hungary, Balan, Nga) trong giai đoạn 1995-2010 Mô hình sử dụng các chỉ số để đo lường qui mô hoạt động kinh tế thực như: chỉ số sản suất công nghiệp, tổng thương mại xuất nhập khẩu, và đầu tư gộp. Kết quả cho thấy tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực không đồng nhất giữa các nước nghiên cứu, trong đó ngoại trừ Bulgaria không cho thấy tồn tại mối quan hệ tác động này thì các nước còn lại đều có ý nghĩa thống kê. Chiều tác động ngược lại với cú sốc vào khu vực kinh tế thực tác động đến bất ổn tài chính cũng không đồng nhất giữa các nước Tương tự, Cevik, Dibooglu & Kenc

(2016) nghiên cứu đối với nhóm năm nước ASEAN (Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, và Thái Lan) giai đoạn nghiên cứu 1995-2013 đều cho thấy tác động của cú sốc bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ Philippines.

&Ozkan(2019)ướctínhthêmcơchếtácđộngcủngkỳkỳgiữabấtổntàichínhvà nên kinh tế thực bằng mô hình VAR cấu trúc Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 2005-2016 Kết quả mô hình cho thấy có ý nghĩa thống kê đối với chiều tác động của bất ổn tài chính và chiều tác động ngược lại từ khu vực kinh tế thực đến bất ổn tài chính.

Lall, Cardarelli & Elekdag (2009) muốn tìm ra những giai đoạn bất ổn tài chính có những đặc điểm tác động đến sự suy giảm sản lượng Dựa trên dữ liệu của 17nướcpháttriểngiaiđoạn30nămtừnăm1980,nghiêncứuxácđịnhcácgiaiđoạn bất ổn tài chính và chu kỳ kinh tế Giai đoạn bất ổn tài chính là giai đoạn chỉ số FSI lớn hơn một độ lệch chuẩn so với đường xu hướng Chu kỳ kinh tế được xác định qua sự biến động của GDP bằng phương pháp (Hodrick-Prescott)HP filter Kết quả cho thấy chỉ những giai đoạn bất ổn gắn với mở rộng tín dụng, leo tháng giá nhà ở, và đòn bẩy nợ lớn khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình mới làm suy giảm khu vực kinh tế. Nghiên cứu đã phân được sự khác biệt trong mối quan hệ giữa khu vực tài chính và kinh tế do đặc điểm của giai đoạn bất ổn tàichính.

2.5.2 Các nghiên cứu về tác động phituyến Để rõ hơn tác động của tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tếtính chất phụ thuộc trạng thái hay không, Davig & Hakkio (2010), sử dụng mô hình Markov-switching VAR với hai biến nội sinh bao gồm chỉ số KCSFI và chỉ số CFNAI.ChỉsốCFNAIđượctổnghợptừ85dữliệukinhtếvĩmôkhácnhauđolường được phạm vi khá rộng qui mô hoạt động của khu vực kinh tế và có thể thu thập dữ liệu theo tháng Do vậy, chỉ số này phù hợp với mô hình hơn so với chỉ số GDP vốn chỉ thu thập theo quý Mô hình Markov-switching VAR xác định hai trạng thái bất ổn tài chính gồm bất ổn cao và giai đoạn bình thường Chỉ số CFNAI đều giảm với cú sốc tài chính trong đó mức giảm của CFNAI mạnh hơn xảy ra ở giai đoạn bất ổn cao Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cho thấy phản ứng tăng lên của bất ổn tài chính trước các cú sốc tài chính và mức độ kéo dài hơn xảy ra ở giai đoạn bất ổn tài chính cao Điều này cho thấy hệ thống tài chính chậm phục hồi và tự sửa chữa trong giai đoạn xảy ra bất ổn tàichính.

Mở rộng ra nhằm xác định rõ khác biệt trong mối liên kết giữa khu vực tài chính và nền kinh tế theo mức độ bất ổn của hệ thống tài chính, Hollo và cộng sự

(2012) sử dụng mô hình VAR phi tuyến dưới dạng Threshold VAR (TVAR) trong đó biến ngưỡng là chỉ số căng thẳng tài chính, được gọi là chỉ số CISS Biến kinh tế thực được đo lường bằng chỉ số sản xuất công nghiệp do tần suất dữ liệu cao (theo tháng) phù hợp với tính chất biến động nhanh của khu vực tài chính Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của các nước khu vực Châu Âu trong giai đoạn 1999-2009 Mô hình TVAR mô tả được mối quan hệ hai biến ở các trạng thái bất ổn tài chính khác nhau vàsựphânbiệtcáctrạngtháibấtổndựavàogiátrịngưỡngcủabiếnbấtổntàichính.

Kếtquảnghiêncứuchothấytácđộnghaichiềugiữabấtổntàichínhvàkhuvựckinh tếthựcxảyraởtrạngtháibấtổncaonhưngkhôngxảyraởtrạngtháibấtổnthấp.Cụ thể, ở trạng thái bất ổn cao tác động của cú sốc tài chính làm suy giảm khu vực kinh tếthựcvớimứclớnđángkểvàcóýnghĩathốngkê,cònởtrạngtháibấtổnthấpmức tácđộngkhôngđángkểvàkhôngcóýnghĩathốngkê.Kếtquảtươngtựđốivớichiều ngượclại.

Các nghiên cứu khác có cùng phương pháp tương tự như Hollo và cộng sự

(2012) Cụ thể, nghiên cứu của Duprey (2020) đối với Canada trong giai đoạn1980-

2019 cho thấy phản ứng khu vực kinh tế đối với cú sốc tài chính ở giai đoạn bất ổn caokéodàihơngiaiđoạnbấtổnthấp,trongkhiđóphảnứngcủabấtổntàichínhđối với cú sốc kinh tế thực ở giai đoạn bất ổn cao lớn hơn so với giai đoạn bất ổnthấp.

Tương tự như cách nghiên cứu của Hollo và cộng sự (2012), nhưng Hubrich và cộng sự (2015) sử dụng mô hình Markov-switching VAR để mô tả cơ chế tương tác tài chính và kinh tế thực Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo tháng của nhóm các nước khu vực EU và một số nước thuộc tổ chức OECD trong giai đoạn 1987-2010.

Mô hình Markov-switching VAR tương tự như mô hình Threshold VAR nhưng có cácđặcđiểmcóthểmôtảsựthayđổinhanhvàđộtngộthànhvicủacácbiếnnộisinh trong mô hình, do vậy thích hợp để xác định các giai đoạn bất ổn tài chính và khủng hoảng tài chính Kết quả cũng tương tự như Hollo và cộng sự (2012) tồn tại sự khác biệt về tác động ở hai trạng thái bất ổn tài chính Một số nghiên cứu khác cũng sử dụng cùng phương pháp và có kết kết tương tự, cụ thể như Aboura & Roye (2017) nghiêncứuđốivớiPhápgiaiđoạn1970- 2010bằngmôhìnhBayesMarkov-switching

VAR;Stonavàcộngsự(2018)đốivớiBrazilgiaiđoạnnghiêncứutừ2000-2013với khu vực kinh tế thực đo bằng chi tiêu hộ gia đình, kết quả tác động của cú sốc tài chính ở giai đoạn bất ổn cao mạnh hơn và kéo dài hơn giai đoạn bình thường.

PHƯƠNG PHÁPNGHIÊNCỨU

Phương pháp xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính đối với nước đang phát triển khuvựcASEAN

3.1.1 Đo lường các chỉ số tài chính đơnlẻ Đề tài xây dựng chỉ số FSI cho từng nước đang phát triển khu vực ASEAN để đo lường bất ổn tài chính tại các nước này Dựa vào phương pháp của phương pháp của Balakrishnan và cộng sự (2011), đề tài tập trung vào bốn khu vực quan trọng trong hệ thống tài chính đối với các nước đang phát triển bao gồm: ngân hàng, thị trường cổ phiếu, thị trường ngoại hối, và thị trường trái phiếu Việc lựa chọn các chỉ số tài chính đơn lẻ dựa theo phương pháp của Balakrishnan và cộng sự (2011) và Cevik, Dibooglu và Kutan (2013) với tiêu chí lựa chọn phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Cụ thể: các chỉ số đơn lẻ phải phản ánh ít nhất một trong các đặc điểm của giai đoạn bất ổn tài chính, dữ liệu theo ngày, hoặc theo tháng để đảm bảo xây dựngđược chỉ số căng thẳng tài chính theo tháng và các chỉ số phải có sẵn trong khoảng thời gian xảy ra một số sự kiện bất ổn trên thị trường (Hakkio và Keeton, 2009), ngoàira dựa vào Park và Mercado (2014) đề tài ưu tiên tính đồng nhất giữa các nước trong mẫu nghiên cứu Tính đồng nhất này được xem xét dựa trên đặc điểm phát triển hệ thống tài chính cũng như giới hạn về dữ liệu nghiêncứu. Đốivớikhuvựcngânhàng,đềtàisửdụngchỉsốBetađểđolườngbấtổnkhu vực ngân hàng Hệ số Beta khu vực ngân hàng phản ánh tương quan biến động của khuvựcngânhàngsovớitoànbộthịtrường.CôngthứcxácđịnhBetangânhàngcủa mỗi nước nhưsau:

Trong đó, rt M, rt Blà tỷ suất sinh lời hàng năm của toàn thị trường cổ phiếu vàkhuvựcngânhàng,thuthậptheothángbằngphươngphápRollingwindow12tháng Hệ số Beta lớn hơn 1 cho thấy khu vực ngân hàng có rủi ro cao hơn cả thị trường, là mộtdấuhiệuchothấybấtổntrongkhuvựcngânhàng.Giátrịcủahệsốcàngcaothì bất ổn khu vực cànglớn.

Do dữ liệu chỉ số khu vực ngân hàng trên thị trường trong giai đoạn nghiên cứu không đầy đủ, đề tài sử dụng chỉ số BSF (Banking sector fragility) của Kibritỗioglu, A (2003) để đỏnh giỏ bất ổn khu vực ngõn hàng của Việt Nam Chỉ số BSF cũng được sử dụng trong nghiên cứu của Cevik, Dibooglu và Kutan (2013) đối vớicácnướcchuyểndịch.ChỉsốBSFđượctínhtoándựatrêndữliệucủababiếnđó là tổng tiền gửi (DEP), tổng tín dụng ngân hàng cho khu vực tư nhân (CPS) và tổng nợ nước ngoài ngắn hạn (FL) Công thức xác định nhưsau:

Trong đó,chỉ tỷ lệ thay đổi theo năm Tỷ lệ thay đổi theo năm phù hợphơn theo thỏng vỡ trỏnh được yếu tố mựa vụ và vỡ tỷ lệ theo thỏng quỏ khụng đủ dài để phản ỏnh bất ổn trong khu vực ngõn hàng (Kibritỗioglu,

2003).vàtương ứng là giátrịtrungbìnhvàđộlệchchuẩncủabiến.CácbiếnDEP,CPSvàFLđượcđolường theo giá trị thực sử dụng chỉ số CPI Chỉ số BSF giảm đột ngột được xem là chỉ số cảnh báo sớm cho khủng hoảng sắp xảy ra Điều này có thể bởi vì tiền gửi giảm sút bởi do tiền gửi bị rút ra khỏi hệ thống ngân hàng, qui mô tín dụng giảm do phảnứng trước tình hình nợ xấu tăng lên, và bởi vì nợ nước ngoài tăng do tác động của giảm giá đồng nội tệ Chỉ số BSF được nhân với (-1) trước khi tổng hợp vào chỉ số căng thẳng tài chính để giá trị giảm cho thấy căng thẳng tài chính tănglên. Đối với thị trường cổ phiếu, bất ổn tài chính được đo lường bằng hai biến tài chính,tỷsuấtsinhlờivàmứcbiếnđộngcủathịtrườngcổphiếu.Tỷsuấtsinhlờicủa

𝑡 thị trường cổ phiếu được xác định theo tỷ lệ thay đổi theo năm của chỉ số giá thị trườngcổphiếuvàđolườngtheotháng.TươngtựnhưchỉsốBSF,chỉsốđượcnhân với(- 1)đểkhigiátrịgiảmchothấydấuhiệubấtổntàichínhtănglên.Mứcbiếnđộng của thị trường cổ phiếu được xác định bằng mô hình GARCH(1,1) Mô hình hình GARCH đo lường phương sai thay đổi của chuỗi thời gian nên rất nhiều nghiên cứu sử dụng để dự đoán biến động trên thị trường chứng khoán (Engle, 1982 ), trong đó môhìnhGARCH(1,1)đặcbiệtthíchhợpvớichuỗithờigianvớidữliệutầnsuấtcao (Andersen

& Bollerslev, 1998) Mô hình GARCH(1,1) của Bollerslev (1986) đo lường bất ổn trên thị trường cổ phiếu nhưsau:

Trongđó,rtlàsuấtsinhlờithịtrườngcổphiếu,đượcđolườngbằngtỷlệthay đổi chỉ số giá thị trường cổ phiếu theo tháng; Xt ’là hệ số chặn và thành phần tự hồi qui của suất sinh lời thị trường;tlà sai số; và2tlà phương sai của sai sốt. Đối với thị trường trái phiếu, do qui mô thị trường chủ yếu ở khu vực chính phủ, đề tài tập trung đo lường bất ổn ở khu vực thị trường trái phiếu Dựa theo cách tiếpcậncủaHollovàcộngsự(2012)vàLouzis&Vouldis(2013),đềtàisửdụnghai chỉ số đo lường, đó là chênh lệch lợi suất trái phiếu chính phủ và biến động lợi suất trái phiếu chínhphủ.

Chỉ số chênh lệch lợi suất trái phiếu chính phủ cùng kỳ hạn giữa nước đang nghiên cứu và Singapore Vì Singapore là nước phát triển nên được xem là có mức rủiroquốcgiathấpnhấttrongkhốiAsean).ChỉsốnàytheoLouzis,D.P.,&Vouldis,

A T (2013) phản ánh được rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đối với khu vực chính phủ một nước.

Biến động lợi suất trái phiếu chính phủ Độ biến động cao cho thấy sự không chắc chắn về triển vọng nền kinh tế tăng lên, báo hiệu cho bất ổn tài chính trên thị trường nợ chính phủ Để đo lường, đề tài dựa vào dữ liệu lợi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm theo ngày để tính động lệch theo từng ngày Tổng bình phương các độ lệch trong tháng xác định được chỉ số biến động lợi suất trái phiếu chính phủ theo tháng.

Cuối cùng, đối với thị trường ngoại hối, do các nước có cơ chế kiểm soát tỷ giáhốiđoái,khủnghoảngtiềntệđượcxácđịnhlàgiaiđoạngiảmgiáđồngnộitệ,tổn thất dự trữ ngoại hối nghiêm trọng Do vậy đồng nội tệ giảm giá và tổn thất dự trữ ngoại hối là biểu hiện của căng thẳng tài chính trên thị trường ngoại hối Đề tài dựa theo phương pháp của Cevik, Dibooglu & Kutan (2013) sử dụng chỉ số EMPI, được xâydựngbởiGirton,L.,&Roper,D.(1977),đểđolườngbấtổntrênthịtrườngngoại hối Chỉ số được đo lường theo theo tháng (t), công thức nhưsau:

Trong đó, e và RES là tỷ giá và tổng dự trữ (trừ vàng); các ký hiệu, μ và σ tương ứng là tỷ lệ thay đổi 12 tháng, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.

3.1.2 Tổng hợp các chỉ số tài chính đơnlẻ

Các chỉ số tài chính đơn lẻ được tính toán theo các thang đo khác nhau Để tổnghợpthànhchỉsốcăngthẳngtàichínhduynhất,cácchỉsốđơnlẻcầnđượcđược chuyển hóa về cùng một cơ sở đơn vị Trong thống kê, có hai phương pháp chuyển hóa Thứ nhất là chuyển hóa dữ liệu dựa trên hàm phân phối tích lũy (DCF), một dạngcủathốngkêxếphạng(orderstatistics).Tấtcảcácgiátrịcủabộdữliệuthôcủa một chỉ số được sắp xếp lại và gán cho một giá trị theo thứ tự tăng dần trong phạm vi từ 0 đến1.

Phương pháp thứ hai là chuyển hóa dữ liệu dựa trên phương pháp phân phối chuẩn hóa, theo đó bộ dữ liệu được chuyển hóa về dạng phân phối chuẩn hóa có giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 Mỗi giá trị của chỉ số trừ cho trung bìnhvàsauđóchiachođộlệchchuẩntrongmẫu.Giátrịchỉsốđơnlẻtạithờikỳthứ t được tính theo công thứcsau:

Trong đó, t = 1,2,…, n với n là tổng số quan sát của mẫu;𝑥̅là trung bình mẫu và S là độ lệch chuẩn của mẫu Các giá trị chuẩn hóa của chỉ số nhận giá trị dương nếudữliệuthôtrêngiátrịtrungbìnhvàgiátrịâmnếudướigiátrịtrungbình.Phương pháp chuyển hóa này được đề tài sử dụng trong nghiêncứu.

Sau khi được chuẩn hóa dữ liệu, các chỉ số số đơn lẻ được tập hợp lại theo từng khu vực thị trường tài chính bằng phương pháp bình quân đều để xác định chỉ sốbấtổnthànhphần.Cácchỉsốbấtổnthànhphầnđượcxácđịnhởbốnkhuvựcquan trọng của hệ thống tài chính các nước đang phát triển ASEAN bao gồm: khu vực ngânhàng,thịtrườngcổphiếu,thịtrườngtráiphiếu,vàthịtrườngngoạihối.Cácchỉ số này sau đó được tổng hợp lại theo phương pháp tỷ trọngđều.

Phương pháp đo lường giai đoạn bất ổn tại các nước đang phát triển khu vựcASEAN 81 1 Mô hìnhnghiêncứu

Nhằm xác định sự tồn tại các giai đoạn bất ổn tài chính khác nhau đối với các nướcnghiêncứu,đềtàiápdụngphươngphápđịnhlượngướctínhcácđặcđiểmkhác biệt về hành vi của chuỗi dữ liệu FSI đối với từng nước Dựa vào nghiên cứu của Hollo và cộng sự

(2011) và Duprey, Klaus và Peltonen (2017), nghiên cứu sử dụng mô hình tự hồi quy Markov-switching với phương trình hồi quy nhưsau:

Phương trình (3.4) được áp dụng cho từng nước nghiên cứu, trong đó sự biếnđộng của FSI t phụ thuộc vào hành vi của biến trong quá khứ với độ trễ (p) và phụthuộcvàotrạngtháis.Sốtrạngtháiđượcgiảđịnhtrongmôhìnhlà2đến3trạngthái, s={1,2,3}.

Sự khác biệt về hành vi của chuỗi FSI ở mỗi trạng thái phụ thuộc vàoh ệ sốchặn,hệsốtựhồiqui,vàphươngsaisaisố.Nghiêncứukhôngđưasựkhác biệtcủavàotrongphươngtrìnhhồiqui.ĐiềunàycóthểgiảithíchlàdochỉsốFSI đã phản ánh mức căng thẳng của hệ thống tài chính nên trạng thái với giá trị trung bình ước tính cao cho biết giai đoạn bất ổn tài chính cao Hơn nữa, trong thành phần củachỉsốFSIcócácbiếnvềđộbiếnđộngcủatàisảntàichínhnênđộbiếnđộngcủa các biến tài chính càng lớn thì giá trị FSI cũng càng cao Việc cho phép phương sai sai số thay đổi theo trạng thái trong mô hình không phản ánh được sự khác biệt của giaiđoạnbấtổntàichínhvớigiaiđoạnbấtổntàichínhthấp(Duprey&Klaus,2 0 1 7 ) V ề s ố t r ạ n g t h á i t r o n g m ô h ì n h đ ư ợ c l ự a c h ọ n t ố i đ a l à 3 t r ạ n g t h á i d ự a t h e o k ế t q u ả n g h i ê n c ứ u c ủ a H o l l o v à c ộ n g s ự ( 2 0 1 2 ) B ở i v ì g i a i đ o ạ n n g h i ê n c ứ u c ủ a H o l l o v à c ộ n g s ự ( 2 0 1 2 ) c ũ n g b a o g ồ m h a i c u ộ c k h ủ n g h o ả n g t à i c h í n h l ớ n ( k h ủ n g h o ả n g t à i c h í n h năm2008vàkhủnghoảngnợcôngChâuÂunăm2011)tươngtựnhưgiaiđoạn của nghiêncứu.

Sự chuyển dịch giữa các trạng thái của biến FSI được xác định bằng quá trìnhMarkov-Chain trong đó các xác suất chuyển dịch p(s t = i|st-1= j) = pijđược xác địnhtheo ma trận P:

CáctrạngtháiđượcxácđịnhtheoquátrìnhMarkovđượcgiảđịnhrằngtrạngthái của kỳ tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái của kỳ hiện tại, không phụ thuộc vào trạng thái của kỳ trước đó (Hamilon,1994).

3.2.2 Trìnhtự thực hiện mô hình hồi quiMarkov-switching

Trước khi tiến hành hồi qui mô hình, nghiên cứu tiến hành các kiểm định đối với biến FSI của từng nước nghiên cứu bao gồm: kiểm định tính dừng và kiểm định phi tuyến Đối với kiểm định tính dừng, nghiên cứu sử dụng kiểm định ADF của Dickey và Fuller (1979) với độ trễ tối ưu của chuỗi FSI Độ trễ tối ưu được xác định bằng tiêu chí AIC của quá trình tự hồi qui chuỗi FSI Để tăng độ tin cậy, kiểm định

PP test của Phillips and Perron (1988) được sử dụng.

Kiểm định tính phi tuyến của chuỗi FSI nhằm xác định tính chất phụ thuộc trạng thái của chuỗi từ đó kết luận dữ liệu có phù hợp với mô hình nhiều trạng thái haykhôngGranger(1993)vàFranses&Dijk(2000).Nghiêncứusửdụngkiểmđịnh BDS của Brock và cộng sự (1996) vì được đánh giá là hiệu quả nhất trong các kiểm định phi tuyến đối với mô hình chuỗi thời gian Bisaglia & Gerolimetto (2014) Bên cạnh đó, kiểm định McLeod-Li của Mcleod và Li (1983) để tăng tính vững chắc của kết quả kiểmđịnh.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp MLE (Maximum likelihood estimator) để ước lượng các tham số hồi qui của mô hình bao gồm hệ số chặn, các hệ số quá trình tự hồi qui biến phụ thuộc, các xác suất chuyển dịch giữa các trạng thái và xác suất ở mỗi trạng thái Phương pháp ước lượng MLE sử dụng trong mô hình Markov- switchinglàphươngphápsửdụngthuậttoánlặp(iterativealgorithm),haythuậttoán cực đại hóa kỳ vọng (expected maximization) thực hiện ước lượng hai thành phầncủamôhình:biếntrạngtháis tkhông quansátđượcvàcácthamsốcủamôhìnhtươngứngvớitừng trạngthái.Ởbước1,Hamilton(1989)sửdụngphươngphápthuậttoán Filter để ước tính các biến trạng thái không quan sát được, tương tự như Kalman filter Tuy nhiên, điểm khác biệt là Kalman filter thực hiện cập nhật tuyến tính dựa trên biến không quan sát được có giá trị liên tục còn thuật toán Filter của Hamilton (1989) là thuật toán phi tuyến với các biến không quan sát được có giá trị rời rạc ở một trong các trạng thái. Bước 2, ở mỗi trạng thái, Maximum likelihood được sử dụng để ước tính các tham số của mô hình Markov-switching và cả các xác suất chuyển dịch Bước 1 và 2 lặp đi lặp lại cập nhật các tham số ước lượng mới cho đến khi đạt giá trị hộitụ.

Saubướchồiquimôhình,cáckiểmđịnhđốivớiphầndưcủamôhìnhđượcthực hiện Để lựa chọn mô hình, nghiên cứu sử dụng tiêu chí AIC và log likelihood ratio Tiêu chíAIC là tiêu chí được sử dụng phổ biến nhất (Pan, 2001) AIC được Akaike(1973)xâydựngđểsosánhcácmôhìnhkhácnhauvớicùngkếtquảđầura.Vớicùng một bộ dữ liệu cho ra nhiều mô hình khác nhau, mô hình có AICnhỏnhất được ưu tiênlựachọn.Tươngtự,Loglikelihoodratio(BevingtonvàRobinson,2003)được sử dụng để đánh giá mực độ phù hợp của mô hình Mô hình có giá trị log likelihood lớn nhất sẽ được lựa chọn.

Bên cạnh đó, việc lựa chọn mô hình cũng dựa theo tiêu chí phân loại trạng thái RCM(RegimeClassificationMeasure)đượcđềxuấtbởiAngvàBekaert(2002).Giá trị RCM được tính toán theo công thứcsau:

Trong đó K là số trạng thái, T là số quan sát của chuỗi dữ liệu, và pitlà xác suấtlàm mượt (smoothed probability) ở trạng thái j =1,…,K tại thời kỳ t Chỉ số RCM được chuẩn hóa nằm trong khoảng giá trị từ 0 đến 100 Giá trị 0 cho thấy phân biệt trạng thái là hoàn hảo Ngược lại, giá trị 100 cho thấy mô hình không cho biết thông tin nào về các trạng thái vì tất cả các trạng thái đều có xác suất bằng nhau ở mọithời điểm.GiátrịphânloạitrạngtháiyếukhigiátrịRCMgầnvớigiátrị100,chobiếtmô hìnhMarkov-switching không thể phân biệt các trạng thái thành công từ hành vicủa chuỗi dữ liệu và có thể cho biết đặc điểm của mô hình không đúng (Sarno, Valente và Wohar,20003).

Phương pháp đánh giá tác động bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực đối vớicác nước đang phát triển khuvựcASEAN

3.3.1 Môhình nghiêncứu Để lượng hóa được cơ chế tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực, các mô hình VAR tuyến tính cũng được sử dụng để mô tả cơ chế tác động này nhưnghiêncứuCevik,DiboogluandKutan(2013)đốivớicácnướcchuyểndịchkhu vực Châu Âu, nghiên cứu của Cevik, Dibooglu & Kenc (2016) đối với các nướckhu vực ASEAN, hay nghiên cứu của Apostolakis and Papadopoulos (2015) đối với trường hợp của Mỹ Tuy nhiên, hạn chế của mô hình VAR tuyến tính là chỉ mô tả đượcđặcđiểmchungcủaphảnứngđốivớicáccúsốcvàohệthốnghaymốiquanhệ cụcbộgiữacácbiếntrongmôhình,dovậykhôngphảnánhtínhchấtkhuếchđạigây nên tác động xói mòn của lý thuyết gia tốc tàichính.

Do vậy, nghiên cứu tập trung vào các mô hình VAR đa trạng thái (Multi- regime VAR) có thể khắc phục nhược điểm này Dạng mô hình VAR phi tuyếnn à y phản ánh được các đặc điểm thay đổi theo trạng thái, từ đó có thể mô tả được tính chấtkhácnhaucủacácphảnứngđốivớicáccúsốcởcáctrạngtháikhácnhau.Trong các dạng mô hình VAR đa trạng thái, nghiên cứu chọn mô hình VAR ngưỡng (Threshold VAR) của Tong (1983) và Tsay (1998) để mô tả thực hiện mục tiêu nghiên cứu Mô hình VAR ngưỡng các ưu điểm Thứ nhất, đây là phương pháp mô tả tính chất phi tuyến một cách đơn giản và có tính tiết kiệm về mặt thống kê định lượng (Hansen, 2000) Bên cạnh việc tìm được sự tồn tại các trạng thái khác nhau trongmôhình,trongđómứcđộphảnứngkhácnhaucủacúsốcởmỗitrạngthái,mô hình VAR ngưỡng có cho biết đặc điểm khác biệt này đối với các loại cú sốc, bao gồm cú sốc âm và cú sốc dương, cũng như qui mô của cú sốc Thứ hai, sự chuyển dịchcáctrạngtháidotácđộngcủabiếnnộisinhtrongmôhìnhnêndễhiểutrongviệc giảithíchkếtquảcũngnhưđưaracáchàmývềchínhsách(Hollovàcộngsự,2012).

DựavàoTsay(1998),nghiêncứusửdụngmôhìnhVARngưỡngvớihaibiến nội sinh bao gồm chỉ số FSI và chỉ số khu vực kinh tế thực, trong đó biến FSI được xem là biến ngưỡng, được mô tả nhưsau:

- y là vetor các biến nội sinh bao gồm chỉ số FSI và chỉ số phản ánh khu vực kinh tếthực

- ri-dlà giá trị của biến ngưỡng tại thời kỳ t-d và các trạng thái được xác định bởi giá trị ngưỡng:0