Lý do nghiêncứu
Trướcchiếntranhthếgiớithứhai,cáccuộckhủnghoảngtàichínhxảyrakháít chủ yếu ở Hoa
Kỳ với tổng cộng 11 cuộc khủng hoảng nghiêm trọng giai đoạntrongthểkỷ19đếnđầuthếkỷ20.Từgiữathếkỷ20vớixuhướngtựdohóatàichínhdiễn ra ở nhiều khu vực và quốc gia trên thế giới thì các cuộc khủng hoảng tài chínhtrở nên thường xuyên hơn, phạm vi rộng hơn, và mức độ thiệt hại cũng như các tácđộngtănglênđángkể.HoaKỳtrảiquasựsụpđổcáctổchứctiếtkiệmvàothậpniên 80.KhủnghoảngngânhàngcũngxảyraởcácnướcpháttriểnChâuÂutrongkhoảngthờigiannàyvà đếnthậpniên90xuấthiệnđốivớiNhậtBản.Đốivớicácnướcđangphát triển, khủng hoảng cũng xảy ra ở nhiều nước ở các khu vực khác nhau Sự sụpđổhệthốngngânhàngxảyrađốivớicácnướcChile,Argentina,vàUruguayvàođầuthập niên 80, tiếp đến là Mexico năm 1994-1995, và khủng hoảng tài chính Châu Ánăm 1997-1998 Gần đây nhất là cuộc khủng hoảng nợ dưới chuẩn ở Hoa Kỳ năm2007nhanhchóngmởrộngthànhcuộckhủnghoảngtàichínhphạmvitoàncầu.Mứcđộlantru yềntớinhiều khuvựctrênthếgiới.Đốivớicácnướcđangpháttriểnvàthịtrường mới nổi, hệ thống tài chính cũng chịu ảnh hưởng nặng thông qua các kênhnhư: tác động lan truyền, sự dịch chuyển của dòng vốn đầu tư quốc tế (Cevik,Dibooglu, & Kenc,2016).
20 Nếu cuộc khủng hoảng ngân hàng ở Hoa Kỳ dẫn đến cuộc Đại suy thoái nhữngnăm 30, tổn thất cũng chỉ khoảng 3% GDP (Calomiris & Hubbard, 1989), thì cáccuộc khủng hoảng nữa cuối thế kỷ 20 trở lại đây mức thiệt hại tăng đáng kể.Khủnghoảngtàichínhtoàncầunăm2008vớichiphíchiếmtrên80%GDP2007củaHoa kỳ (Luttrell, Atkinson,& Rosenblum, 2013), chưa tính đến những thiệt hại ở cácquốcgia khác do bịảnhhưởng.
Ngoài ra, nền kinh tế cũng chịu những ảnh hưởng nặng nề sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 Hơn một nửa số quốc gia trên thế giới đã xảy ra tình trạng suy giảm kinh tế Mức suy giảm này cao hơn thời kỳ trước khủng hoảng Trong đó, 85% các nước trải qua khủng hoảng năm 2008 có hoạt động kinh tế thấp hơn so với trước khủng hoảng, trong khi con số này là khoảng 65% đối với các nước không bị ảnh hưởng trực tiếp (Wenjie, Mrakic & Nabar, 2018).
Xuấtpháttừbốicảnhthựctiễntrên,việcgiámsátsự ổnđịnhcủahệthốngtàichính có vai trò quan trọng đối với cơ quan quản lý tiền tệ các nước trên thế giớitrongviệcứngphóvớikhủnghoảngtàichính(BoriovàDrehemann,2010).Bêncạnhđó, để giảm tác động của bất ổn khu vực tài chính đến tăng trưởng kinh tế, các ngânhàng trung ương bắt đầu hướng đến mục tiêu ổn định hệ thống tài chính trong quảnlý giám sát và thực thi chính sách tiền tệ (Creel, Hubert & Labondance, 2015).
Nếu trước khủng hoảng tài chính toàn cầu, vai trò của khu vực tài chính, đặcbiệt là những bất ổn, rất mờ nhạt trong các lý thuyết về mô hình tăng trưởng kinh tếthì 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).Cóbavấnđềđặtratronglĩnhvựcnghiêncứucũngnhưvềkhíacạ nhchínhsách:
Thứnhấtlàvềxâydựngcôngcụđolườngbấtổntàichính.Đểgiámsáthiệuquảtình trạng ổn định của hệ thống tài chính, các nghiên cứu đưa ra nhiều phương phápđo lường khác nhau Một số phương pháp như bộ chỉ số an toàn tài chính của IMFvàECBdựavàodữliệukếtoán.Cácchỉsốnàychỉtậptrungvàođánhgiátrongquákhứ 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 tàichínhnhưchỉsốđánhgiákhảnăngvỡnợ(PD_Probabilityof Default).
Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, nhiều nghiên cứu tập trung vào đolườngbấtổntàichínhbằngchỉsốcăngthẳngtàichính(FSI).Đâylàchỉsốtổnghợpthôngtincủa cáckhuvựckhácnhaucủahệthốngtàichínhnhằmđánhgiábấtổncủatoànhệthống,đolườngmứcc ăngthẳngtàichínhmộtcáchliêntụcvàđánhgiáđượcnguồngốcgâyrakhủnghoảng(Cevikvàcộn gsự,2013).
Tuynhiên,đểxâydựngđượcchỉsốcăngthẳngtàichínhphảnánhhiệuquảtìnhtrạngbấtổ n củahệthốngtài chính tùy thuộcvàonhiềuyếu tốkhácnhaunhư:phạmviápdụngcủachỉsố(từngnướchaytừngnhómnước,nướcpháttriểnhayn ướcđangpháttriển),mức độpháttriển củahệ thống tàichính, sựsẵncócủa sốliệu (Elekdag,Cardarelli, &Lall,2009).Điều này đòi hỏi cósựcân nhắctrong việcchọn ra nhữngkhuvựcquantrọngcủahệthốngtàichính,lựa chọncácchỉsốbấtổntàichínhriênglẻ, sử dụng phương pháp tổng hợp phù hợp, cũng như phương pháp đánh giá chỉ số.Thứhailàvềxácđịnhvàđánhgiáđặcđiểmcủagiaiđoạnbấtổntàichính.Vớithướcđovề mứcđộbấtổncủahệthốngtàichính,mộtvấnđềquantrọnghơnlàđánhgiáxemtìnhtrạngbấtổntàich ínhcủamộtgiaiđoạnnàođócóphảimộtvấnđềquantâmvềmặtchínhsáchhaykhông,haynóicách khácgiaiđoạnđượcxemlàcóbấtổntàichínhđượcxácđịnhnhưthếnào.TheoLiang(2013),khủ nghoảngtàichínhtoàncầunăm2008vớitínhlantruyềntàichínhrộngvàtácđộngsâus ắcđếnsuythoáikinhtếthếgiớicóthểđượcxemlàgiaiđoạnbấtổntàichínhcaonhưngđốivớinhững giaiđoạnbấtổnkhácthìrấtkhóđểxácđịnh. Để phân biệt giai đoạn bất ổn với giai đoạn bình thường, các nghiên cứu chủ yếuđưaraphươngphápxácđịnhgiátrịngưỡngbằngthốngkêđơngiản, trongđóchỉsốđo lường bất ổn vượt quá giá trị ngưỡng nhất định Phương pháp này được đánh giálà mang tính chủ quan (Duprey, Klaus và Peltonen, 2017) Một số nghiên cứu gầnđâysửdụngmôhìnhđịnhlượngphituyếnđểxácđịnhcácgiaiđoạnbấtổntàichính(Duprey,Kl ausvàPeltonen,2017;DupreyvàKlaus,2017).Phươngphápđịnhlượngđược xem là khách quan và phản ánh được đặc trưng biến động của giai đoạn bất ổnđịnh tài chính Tuy nhiên, các nghiên cứu này còn khá ít và chỉ tập trung ở các nướcphát triển Đối với các nước đang phát triển, chưa có một nghiên cứu nào sử dụngphươngphápnàytrongđolườnggiaiđoạnbấtổntàichính.
Thứ balà về mối quan hệ giữa khu vực tài chính và sự tăng trưởng của khu vựckinh tế thực khi xảy ra bất ổn tài chính Trước khủng hoảng tài chính toàn cầu, vaitròcủathịtrườngtàichínhtrongnềnkinhtếkhôngđượcchútrọngcảvềnghiêncứuvà điều hành chính sách Các ngân hàng trung ương chủ yếu tập trung vào mục tiêuổn định giá nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Các qui định quản lý khu vực ngânhàngcũngnớilỏngdầnnhiềuthậpkỷchođếntrướckhủnghoảng.Tronghầuhếtcácmô hình kinh tế vĩ mô, thị trường tài chính chỉ được đề cập ở vai trò phát triển củathị trường và hầu như không đề cập đến sự mất cân đối hay căng thẳng khu vực tàichính(Aboura & Roye,2017).
Saukhủnghoảngtàichính,liênkếttàichínhvàkinhtếvĩmôđượcđánhgiálạicảvềlýthuyết lẫnnghiêncứuthựcnghiệm.Vaitròcủabấtổntàichínhbắtđầuđượcchúýđến.Mộttrongcáchlýgi ảicholiênkếtnàylàlýthuyếtvềgiatốctàichính.Sựtồn tại các ma sát tài chính trên thị trường, các cú sốc ngược từ bên ngoài bị khuếchđạivàtruyềndẫntạorasựtươngtácgiữathịtrườngtàichínhvàkhuvựckinhtếthực(Kiyotaki& Moore,1997).Đặcđiểmvềsựtươngtácgiữahaikhuvựccũngcónhiềutranhluận.Mộtsốnguyêncứu chorằng,cơchếgiatốctàichínhtạoratươngtácgiữahai khu vực sẽ giảm dần và đưa nền kinh tế về trạng thái cân bằng (Bernanke vàGilchrist, 1999), một số ý kiến khác lại cho thấy một cơ chế nội sinh tạo ra vòng lặptươngtácvàdẫnđếnvònxoáygiảmsâu(Brunnermeier vàSannikov,2014).
Về thực nghiệm, tương tác giữa bất ổn tài chính và kinh tế thực được nhiều nghiên cứu ở các nước phát triển chỉ ra Theo đó, bất ổn tài chính tác động đến kinh tế thực và ngược lại từ kinh tế thực đến bất ổn tài chính (Apostolakis & Papadopoulos, 2015; Polat & Ozkan, 2015).
2019) Các nghiên cứu khác đisâuhơntìmthấytínhchấtphụthuộctrạngtháicủamốiliênkếtnày.Tronggiaiđoạnbìnhthường, khôngtồntạitácđộnghoặcmứctácđộngkhôngđángkểgiữakhuvựctài chính và khu vực kinh tế thực. Nhưng khi nền kinh tế rơi vào trạng thái bất ổncao, tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực diễn ra mạnh hơn và kéodàihơn(Hollovàcộngsự,2012).Kếtquảnàychothấytồntạicơchếgiatốctàichínhdẫnđếnvòngx oáygiảmsâugiữakhuvựctàichínhvàkhuvựckinhtếthực. Đốivớicácnướcđangpháttriển,cácnghiêncứuchủyếutậptrungvàosựtươngtáchướngđếntrạ ngtháicânbằnghaytácđộngtuyếntính(Cevik,Dibooglu&Kenc,2016).Hầunhưkhôngcócácng hiêncứutậptrongvàotácđộngphituyếntrongmốiquanhệnày.
1.1.3 SựcầnthiếtnghiêncứuđốivớicácnướcđangpháttriểnkhuvựcASEANTrongnhững thậpkỷgầnđây,hệthốngtàichínhcácnước ASEANtrảiquanhiềubiếnđộng.Đỉn hđiểmlàcuộckhủnghoảngtiềntệởChâuÁnăm1997tácđộngnặngnhấtđếncácnướcthịtrườ ngmớinổinhưIndonesia,TháiLan,MalaysiavàPhilippines.ĐồngBahtcủaTháiLanb uộcphảithảnổivàsauđólansangcácnướccònlạivớisựsụpđổcủađồngnộitệ.Mộtsốnướccầnđ ếnsựtrợgiúpcủaIMFtronglúc Malaysiaápđặtkiểm soátvốn.Hệquảlà tỷlệtăng trưởngGDPcácnướcbịâmởmức8đến10% (Park,Ramayandi&Shin2013).Mặcdùcókinhnghiệmtrongxửlýkhủnghoảng,cácnướct rongđócóViệtNamvẫnchịuảnhhưởngbởicáccuộckhủnghoảngtiếptheosauđónhưkh ủnghoàngtàichínhtoàncầunăm2008,k h ủ n g hoảngnợcôngChâuâunăm2011vớisựsụtgiả mmạnhtrêncácthịtrườngcổphiếu,tráiphiếuvàthịtrườngngoạihốidodòngvốnđầutưgiántiếpsụ tgiảm(Brunschwigvàcộngsự,2011;Leevàcộngsự,2013).Bấtổncủacácthịtrườngtàichínhcácn ướcASEAN vẫn tiếp tụctănglên khi cócácbiếnđộng trênthị trường tàichính toàn cầunhưsựkiệnTaperTantrumnăm2013vàgầnđâynhấtlàđạidịchCovid- 19.Dovậy,việcgiámsátmứcđộbấtổncủakhuvựctàichínhđốivớicácnướcASEANvẫnluôn cầnthiếtởgócđộchínhsách.
Mặc dù không trực tiếp xuất phát từ Đông Nam Á, nhưng khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã tác động mạnh đến khu vực thông qua các kênh lan truyền đảo chiều dòng vốn và thương mại xuất nhập khẩu, dẫn đến sự thu hẹp hoạt động kinh tế Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình của ASEAN giảm từ 6,4% năm 2007 xuống 4,3% năm 2008 và dưới 1% năm 2009 Hệ thống tài chính của các nước trong khu vực cũng chịu tác động từ các cú sốc bên ngoài sau đó như khủng hoảng nợ Châu Âu năm 2011 và sự kiện Taper Tantrum.
Nhưvậy,xuấtpháttừnhữngyếutốkhácbiệt trongxâydựngchỉsốcăngthẳngtàichínhđốivớitừngnướchaynhómnước,hạnchếtrongphương phápxácđịnhgiaiđoạnbấtổntàichínhđốivớicácnướcđangpháttriển,vànhữnghạnchếbằngchứ ngthực nghiệm về mối quan hệ tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thựcđốivớicácnướcđangpháttriển;vàxuấtpháttừthựctiễnhệthốngtàichínhcácnướcđang phát triển khu vực ASEAN trải qua nhiều biến động kể từ sau khủng hoảngChâu Á năm 1998 và ảnh hưởng đến hoạt động kinh tế của khu vực, tác giả quyếtđịnh lựa chọn đề tài: “Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp cácnước đang phát triển khu vực ASEAN”làm đề tài nghiên cứu cho luận án tiến sĩnhằmđónggópthêmbằngchứngthựcnghiệmcủngcốcơsởlýthuyếtvàđưaracáchàmýchín hsáchđốivớiổnđịnhtàichínhcủacácnướctrongkhuvực ASEAN.
Mụctiêunghiêncứu
Mục tiêu cốt lõi của luận án là phân tích mối tương quan giữa bất ổn tài chính và nền kinh tế thực tế tại các quốc gia đang phát triển trong khu vực ASEAN Trên cơ sở đó, luận án đề xuất các khuyến nghị chính sách để đảm bảo sự vững mạnh của hệ thống tài chính tại từng quốc gia và toàn khối ASEAN.
1.2.2 Mục tiêucụthể Đểhoànthànhmụctiêuchung,luậnáncầnhoànthànhcácmụctiêucụthểnhư sau:
Thứ ba, đánh giá sự khác biệt trong mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khuvực kinh tế thực giữa giai đoạn bất ổn tài chính cao và giai đoạn bất ổn tàichínhthấp
Thứtư,đưaracácgợiýchínhsáchchocáccơquanquảnlývàthựcthichính sáchđốivớicácnước trongkhuvực ASEAN.
Câuhỏi nghiêncứu
Sự tương tác giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực khác nhau như thếnào giữa giai đoạn bất ổn tài chính cao và giai đoạn bất ổn tài chính thấp đốivớicácnướcđangpháttriểnkhuvựcASEAN?
Cácgợiýchínhsáchnàochocáccơquanquảnlývàthựcthichínhsáchtrongviệc giám sát và quản lý sự ổn định hệ thống tài chính đối với các nước trongkhuvựcASEAN?
Đối tượngvàphạmvi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án là đo lường bất ổn tài chính bằng chỉ sốcăngthẳngtàichính,xácđịnhgiaiđoạnbấtổntàichính,vàmốiquanhệgiữabấtổntàichínhvà khuvựckinhtếthực
Về không gian nghiên cứu, đề tài tập trung nghiên cứu các nước khu vực kinh tếASEAN bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan, và Việt Nam Đây lànhững nước thuộc nhóm các quốc gia đang phát triển và nằm trong khối ASEAN cónhững đặc điểm chung về mức độ hội nhập tài chính trong khu vực cũng như thịtrườngtàichínhtoàncầunêncónhữngđiểmgiốngnhauvềbiếnđộngtàichínhtrướctácđộngcủa cáccúsốc.
Về thời gian nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn từtháng 1.2005 đến tháng 6.2020 Riêng trường hợp của Việt Nam, do dữ liệu nghiêncứu không đầy đủ, giai đoạn nghiên cứu từ tháng 1.2007 đến tháng 5.2020.
Lý do chọn giai đoạn này là vì các quốc gia trong mẫu nghiên cứu đã trải qua những cuộc khủng hoảng tài chính lớn như cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 và cuộc khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2011 Những sự kiện này tạo ra biến động đáng kể trong các biến kinh tế vĩ mô, phù hợp với mục tiêu nghiên cứu nhằm phân tích tác động của khủng hoảng tài chính đến tăng trưởng kinh tế.
Phươngpháp nghiên cứuvàdữliệu nghiên cứu
Đề tài luận án sử dụng phương pháp định tính kết hợp với phương pháp tính toán thống kê để đạt được mục tiêu nghiên cứu Đối với mục tiêu nghiên cứu thứ nhất, luận án sử dụng các phương pháp tính toán tổng hợp khác nhau.
FSI với 4 khu vực tài chính được chọn baogồm:khuvựcngânhàng,thịtrườngcổphiếu,thịtrườngtráiphiếuvàthịtrườngngoạihốidựavàocách tiếpcậncủaHollovàcộngsự(2011).Trongđó,cácchỉsốtàichínhđơn lẻ được xây dựng dựa vào phương pháp của Balakrishnan và cộng sự (2011) vàKibritỗioglu,A.
(2003).Cácchỉsốđơnlẻcủathịtrườngcổphiếuđượcxâydựngdựavào phương pháp của Balakrishnan và cộng sự (2011), trong đó sử dụng mô hìnhGARCH(1,1)đểxácđịnhchỉsốbiếnđộngchỉsốgiáthịtrường.Cácchỉsốđơnlẻthịtrường 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)vớichỉsốEMPI.PhươngpháptổnghợpcácchỉsốđơnlẻthànhchỉsốFSIdựavà ophươngphápcủaBalakrishnanvàcộngsự (2011). Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu thứ hai, luận án dựa theo nghiên cứu củaHollo và cộng sự (2011) và Duprey, Klaus & Peltonen (2017) để xác định các giaiđoạn bất ổn tài chính khác nhau và đặc điểm của từng giai đoạn bất ổn tài chính đốivới 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 trạngthái dưới hình thức Threshold VAR với hai biến nội sinh là chỉ số căng thẳng tàichính và biến đo lường hoạt động kinh tế thực Mô hình được xác định với hai trạngtháibaogồmtrạngthái bấtổntàichínhcaovà trạngtháibấtổnthấp,trongđógiátrịngưỡngđượcxácbằngchỉsốcăngthẳngtàichính.Bêncạnhđ ó,nghiêncứusửdụnghàm 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 căngthẳngtàichínhvàcúsốcgiảmcăngthẳng tàichính.
Dữ liệu nghiên cứu về tài chính và khu vực kinh tế thực Khu vực tài chínhbaogồmdữliệuvềgiácácloạitàisảntàichínhnhư:chỉsốgiáthịtrườngcổphiếu, chỉsốgiácổphiếungânhàng,lợisuấttráiphiếuchínhphủkỳhạn10năm,tỷgiáhốiđoái Các dữ liệu về lượng như tổng tiền gửi khu vực ngân hàng, tổng tín dụng khuvựctưnhân,tổngnợnướcngoài,vàdựtrữngoạihối.Khuvựckinhtếthựcbaogồmchỉ số sản xuất công nghiệp, tổng giá trị xuất khẩu và nhập khẩu thương mại Chỉ sốkinh tế vĩ mô bao gồm chỉ số lạm phát Dữ liệu được thu thập theo tháng từ tháng1.2005đếntháng6.2020(riêngViệtNamtừtháng1.2007đếntháng5.2020).
Đónggópcủa nghiêncứu
Đóng góp đầu tiên của luận án là xây dựng được chỉ số căng thẳng tài chính cókhả năng đo lường bất ổn của cả hệ thống tài chính đối với các nước đang phát triểnkhuvựcASEAN.Chỉsốcăngthẳngtàichínhđượcsửdụngnhiềutrongđolườngbấtổn tài chính từ sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và tập trung nhiều vào cácnước phát triển có hệ thống tài chính phát triển sâu Để xây dựng được chỉ số FSIhiệu quả đối với từng nước hay từng khu vực đòi hỏi vào sự cân nhắc nhiều yếu tốnhưlựachọncáckhuvựcquantrọngcủahệthốngtàichính,cácchỉsốtàichínhriênglẻ phù hợp để đo lường bất ổn của từng khu vực, phương pháp tổng hợp, cũng nhưphươngphápđánhgiávàdữ liệusẵncóvớitầnsuấtcao.
Chỉ số căng thẳng tài chính (FSI) do luận án xây dựng có thể đánh giá hiệu quả tình trạng bất ổn của hệ thống tài chính ở các quốc gia, bất chấp sự hạn chế về dữ liệu và mức phát triển khác nhau giữa các nước Chỉ số này vượt trội so với các công cụ đo lường bất ổn tài chính khác, mở ra khả năng xây dựng và áp dụng rộng rãi trên toàn thế giới, đặc biệt là các quốc gia đang phát triển Bên cạnh đó, FSI còn tạo tiền đề cho các nghiên cứu chuyên sâu về tác động của bất ổn tài chính đối với chính sách kinh tế vĩ mô, bao gồm chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa.
Thứ hai, luận án đã vận dụng phương pháp mới trong việc xác định giai đoạnbất ổn tài chính đối với các nước nghiên cứu Rất nhiều các nghiên cứu trước xácđịnh giai đoạn bất ổn tài chính thường dựa vào giá trị ngưỡng bằng phương phápthốngkêđơngiản.Phươngphápnàyđượcxemcónhữnghạnchếnhưphụthuộcvào ý kiến chủ quan của người nghiên cứu và giá trị ngưỡng cần phải đánh giá lại khi bổsungthêmdữliệumớitrongnhữngkhủnghoảngtiếptheo.Luậnánsửdụngmôhìnhđịnh lượng phi tuyến Markov-switching với với biến FSI để xác định giai đoạn bấtổntàichính.Phươngphápnàycóưuđiểmlàmôtảđượcđặcđiểmbiếnđộngcủachỉsố FSI ở các trạng thái khác nhau, do đó có khả năng xác định được một cách kháchquancácgiaiđoạnbấtổntàichính.
Thứ ba, bằng việc tìm ra sự tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tếthực có tính chất phụ thuộc trạng thái bất ổn đối với các nước nghiên cứu là nhữngquốc gia đang phát triển, luận án đóng góp vào củng cố thêm nền tản lý thuyết vềmối quan hệ phi tuyến giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực Cụ thể, một làtác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực có tính phụ thuộc trạng tháitrongđótácđộngởgiaiđoạnbấtổncaodiễnramạnhhơnvàkéodàihơn,cònởgiaiđoạnbấtổnt hấptácđộngnàyyếuhơnvàkhôngcóýnghĩathốngkê.Hailà,khuvựckinh tế thực được cải thiện khi nhận được cú sốc giảm căng thẳng tài chính và mứcđộ cải thiện diễn ra mạnh mẽ hơn trong giai đoạn bất ổn cao so với giai đoạn bất ổnthấp.Balà,đốivớihệthốngtàichínhđãtrảiquakhủnghoảngtàichínhđượctáicấutrúcvàquản trịtốtcókhảnăngphụchồinhanhhơntrướccúsốcbấtổntàichính.Vàsau cùng là việc giảm căng thẳng tài chính giúp hệ thống tài chính phục hồi nhanhhơntronggiaiđoạnbấtổntàichínhcaosovớigiaiđoạnbấtổnthấp.Cáckếtquảnàygópphầnc ungcấpthôngtinquantrọngchocáchàmýchínhsáchvĩ mô.
Chương 1: Giới thiệu tổng quan Nôi dung chương trình bày về lý do lựa chọnnghiên cứu và khoảng trống nghiên cứu, các mục tiêu nghiên cứu cần đạt được vàcác câu hỏi nghiên cứu để trả lời cho mục tiêu nghiên cứu Bên cạnh đó, đối tượngvà phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu được làm rõ cũng những nhữngđiểmmớicủanghiêncứuđược làm rõ.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết Nội dung chương trình bày cơ sở lý thuyết về bất ổntàichínhvàmốiquanhệtácđộngcủabấtổntàichínhđếnkhuvựckinhtếthực.Bên cạnhđó,chươngtổngquancácnghiêncứuthựcnghiệmvềđolườngbấtổntàichínhbằngchỉsốcă ngthẳngtàichínhvàcácnghiêncứucóliênquanvềtácđộnggiữabấtổnvàkhuvựckinhtếthực.T rêncơsởđócónhữngphântíchthảoluận,rútranhữngnhận xét, và chỉ ra các khoảng trống nghiên cứu có thể hoàn thiện trong nghiên cứucácnướcđangpháttriểnkhuvựcASEAN.
Chương3:Phươngphápnghiêncứu.Nộidungchươngtrìnhbàyvềphươngphápxây dựng và đánh giá hiệu quả chỉ số căng thẳng tài chính áp dụng đối với các nướcđang phát triển khu vực ASEAN, phương pháp Markov-switching ngưỡng để xácđịnh đặc điểm giai đoạn bất ổn tài chính Tiếp theo là phương pháp VAR ngưỡngđánh giá tác động ngưỡng giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực áp dụng đốivới các nước phát triển khu vực ASEAN với hai biến nội sinh là chỉ số căng thẳngtài chính và biến đại diện khu vực kinh tế thực Cuối cùng là phân tích về lựa chọndữliệu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu Nội dung trong chương này trình bày về kết quảđolườngvàđánhgiáhiệuquảcủachỉsốcăngthẳngtàichínhđốivớitừngnướctrongmẫu nghiên cứu. Dựa vào chỉ số căng thẳng tài chính được xây dựng, kết quả thựcnghiệm về các giai đoạn bất ổn tài chính khác nhau được trình bày và thảo luận đốivới từng nước trong mẫu nghiên cứu. Sau cùng là trình bày kết quả ước lượng môhình đo lường tác động ngưỡng của bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực đối vớitừng nước đang phát triển khu vực ASEAN và phân tích kết quả phản ứng của khuvựckinh tếthựcvàkhu vực tàichính trướctácđộngcủacáccúsốctàichính.
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách Chương này tóm tắt lại các kết quảnghiên 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 mởrộngtiếptheo.
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG
Nội dung của chương trình bày cơ sở lý thuyết về bất ổn tài chính và về mốiquanhệgiữabấtổntàichínhvàkhuvựckinhtếthực.Bêncạnhđó,tácgiảlượckhảocác nghiên cứu về đo lường bất ổn tài chính bằng chỉ số căng thẳng tài chính, cácnghiên cứu về xác định giai đoạn bất ổn tài chính, và về mối quan hệ tác động giữabấtổntàichínhvàkhuvựckinhtếthực.Trêncơsởđó,tácgiảrútrađượccáckhoảngtrốngtrongng hiêncứu.
Cơsở lýthuyết về bấtổntàichính
Nhiềuđịnhnghĩađượcđưaravềbấtổntàichínhvàđượcphânlàmhaihướngtiếp cận Thứ nhất, các nghiên cứu định nghĩa ổn định tài chính là tình trạng ổn địnhmong muốn của hệ thống tài chính (Schinasi, 2004; Allen và Wood,
2006) Ổn địnhtàichínhđượchiểulàsựvắngmặtcủacăngthẳngtàichínhhoặccăngthẳngtàichínhởmứcthấp,tì nhtrạngkhôngchắcchắntrênthịtrườngtàichínhthấp(Apostolakis&Papadopoulos, 2015) Thứ hai, các nghiên cứu khác tiếp cận khái niệm này ở khíacạnhbấtổncủakhuvựctàichính.Bấtổntàichínhlàtìnhtrạngbấtổntrênthịtrườngtàichínhdov ấnđềvềbấtcânxứngthôngtinlàmsuygiảmcácchứcnăngquantrọngcủahệthốngtàichínhvàtừ đótácđộngngượcđếnnềnkinhtế( M i s h k i n , 1997).
Theo Mishkin (1997), bất ổn tài chính xảy ra khi có các cú sốc ngoại sinh tácđộng đến hệ thống tài chính gây cản trở dòng chảy thông tin, làm cho hệ thống tàichính không còn thực hiện chức năng phân bổ vốn đến các cơ hội đầu tư sản xuấthiệu quả Nếu bất ổn tài chính đủ nghiêm trọng có thể dẫn đến sụp đổ hoàn toàn cácchứcnăngcủathịtrườngtàichính,mộttìnhtrạngđượcxemlàkhủnghoảngtàichính.
Bên cạnh tác động của cú sốc tài chính, Illing & Liu (2006) cho rằng cú sốcngoại sinh xảy ra trong một hệ thống tài chính dễ bị tổn thương mới dẫn đến bất ổntài chính Hệ thống tài chính suy yếu là sự suy yếu của tình trạng tài chính hoặc(và)cấutrúctàichính.
Cúsốctàichínhcóthểdẫnđếnbấtổntàichính(trườnghợpcựcđoanlàkhủnghoảng tài chính) khi tình trạng tài chính bị suy yếu, chẳng hạn như khi dòng tiền sụtgiảm nhanh, bảng cân đối tài sản có đòn cân nợ tăng cao hoặc người cho vay trunglập với rủi ro Cú sốc có thể lan truyền nhanh khi cấu trúc tài chính bị suy yếu donhững thất bại trong liên kết các hoạt động trên thị trường (market coordination),dòngthôngtinbịbấtcânxứngquácao.Quimôcúsốcvàsựtươngtácgiữatìnhtrạng tàichínhvàcấutrúctài chínhđangbịsuy yếu tácđộngđếnmứcđộbấtổntàichính.
Bất ổn tài chính được định nghĩa là tình trạng hệ thống tài chính không còn khả năng hỗ trợ nền kinh tế hoặc loại bỏ mất cân bằng trên thị trường khi có yếu tố bên trong hoặc cú sốc bên ngoài tác động Phạm vi bất ổn tài chính bao gồm nhiều thành phần khác nhau trong hệ thống tài chính như thị trường tài chính, hạ tầng tài chính và tổ chức tài chính Khi bất kỳ thành phần nào trong hệ thống bị xáo trộn đều có khả năng làm suy yếu tính ổn định tài chính Lúc này, hệ thống tài chính sẽ cản trở hoạt động kinh tế và khi hoạt động kinh tế bị cản trở sẽ tiếp tục dẫn đến bất ổn tài chính.
Tương tự như Schinasi (2004) và Allen & Wood (2006) cũng định nghĩa từổn định tài chính và tiếp cận dưới gốc độ khoa học vật lý Ổn định là đặc tính củamột hệ thống Một hệ thống ổn định tại một điểm nếu nó trở lại trạng thái cân bằngtừ tác động ban đầu của các nhiễu loạn Ổn định tài chính do vậy được xem là đặctính của hệ thống tài chính Một hệ thống tài chính sẽ không trở nên bất ổn khi trảiquamộtnhiễuloạnnàođó.Xétvềmặtkinhtế,nhiễuloạnđượchiểulànhữngsựkiệnbất ngờ hay các cú sốc Tuy nhiên khác với các định nghĩa trên, theo tác giả, phảnứngcủahệthốngtàichínhtrướccácnhiễuloạncótínhchấtphituyến.Nócóthểlàmdịucáccús ốc nhỏnhưngvớicáccúsốclớnthìcóthểphóngđạicáccúsốc.
Từ các định nghĩa trên có thấy, bất ổn tài chính là sự phá vỡ các liên kết giữacácthànhphầntrongkhuvựctàichínhdocáccúsốchìnhthànhtừbêntronghệthốnghoặctừbênn goàitácđộngvàomộthoặcnhiềuthànhphầnkhácnhautronghệthống tàichính Phảnứng củahệthống tài chínhtrướccáccúsốckhácnhautùy thuộc vào độlớnvàloạicúsốc,cóthểlàmtắtdầnhoặcphóngđạicáccúsốc.
Không có hai giai đoạn bất ổn tài chính nào hoàn toàn giống hệt nhau nhưngtheoHakkio&Keeton(2009)nhìnchungcácgiaiđoạnbấtổntàichínhđềuliênquanít nhất một trong năm hiện tượng sau đây, nhưng thường là hầu hết các hiện tượngnày.
Thứ nhất, sự không chắc chắn về giá trị thực của các tài sản tăng lên Đối vớingười cho vay và nhà đầu tư, giá trị thực của tài sản là hiện giá của dòng tiền tươnglai được tạo ra bởi tài sản tài chính họ cho vay hay đầu tư, gồm cổ tức và lãi Sựkhông chắn chắn này tăng lên làm cho sự biến động giá thị trường của tài sản tănglên Điều này có thể là do sự khó đoán định về nền kinh tế trong tương lai hay sự rađời các sản phẩm tài chính mới khó đánh giá triển vọng phát triển của chúng Do sựkhông chắc chắn này, nhà đầu tư có xu hướng phản ứng mạnh trước các thông tinmới (Pastor và cộng sự, 2008) Trước những thông tin mới, nhà đầu tư đánh giá lạimức sinh lợi của tài sản càng nhiều họ càng có xu hướng thay đổi giá bán tài sản đótrênthịtrường.
Thứhai,sựkhôngchắcchắnvềhànhvicủacácnhàđầutưkháctănglên.Đốivớitàisảncần bántrướckhiđếnhạn,suấtsinhlờikỳvọngcủanhàđầutưđốivớitàisản này phụ thuộc vào hành vi của các nhà đầu tư khác trên thị trường cũng như giátrị đến hạn của tài sản Loại hành vi này tăng lên khi nhà đầu tư và người cho vaykhông chắc chắn về giá trị thực của tài sản Do vậy, trường hợp này tương tự như sựkhôngchắcchắnvềgiátrịthực.Nhàđầutưnhậnthấynhậnđịnhcủahọtrởnênkhôngchínhxácvàcóítki nh nghiệmquákhứđểđánhgiá.Sựkhôngchắcchắnnàylàmsựbiếnđộnggiátàisảntănglên.Khinhà đầutưquyếtđịnhdựavàođánhgiáquyếtđịnhcủacácnhàđầutưkhác,giátrịcủatàisảnítbịràngbuộ cvàogiátrịthực.Giátàisảnbiếnđộngnhiềuhơn.
Thứ ba, tình trạng bất cân xứng thông tin tăng lên, làm gia tăng chi phí đi vay của doanh nghiệp và hộ gia đình, đồng thời giảm giá tài sản tài chính trên thị trường thứ cấp Trong giai đoạn bất ổn tài chính, tình trạng bất cân xứng gia tăng do sự biến động chất lượng tài sản tài chính và người vay, cũng như sự khó khăn trong việc đánh giá rủi ro của người vay do thông tin không đáng tin cậy.
Thứ tư, mức độ sẵn sàng nắm giữa các tài sản rủi ro giảm xuống (hiện tượngnày được gọi là Flight to quality) Trong giai đoạn bất ổn tài chính, nhu cầu nắm giữtài sản rủi ro giảm xuống dẫn đến suất sinh lời yêu cầu cao hơn đối với tài sản rủi rovà thấp hơn đối với tài sản an toàn Một sự dịch chuyển từ tài sản rủi ro sang tài sảnan toàn dẫn đến mở rộng spread giữa hai loại tài sản và gia tăng chi phí vay mượnđốivớingườiđivayrủiro(Caballero,RicardovàPabloKurlat,2008).Nguyênnhâncủahiệ ntượngflight-to-qualitylàvìtronggiaiđoạnbùngnổ,nhàđầutưquálạcquancó xu hướng đánh giá thấp rủi ro, những khoản vay và đầu tư xấu tăng lên và cuốicùngtổnthấtxảyra.Ngườichovayvànhàđầutưnhậnthấytổnthấtlàcóthềxảyravà trở lại đánh giá quá cao rủi ro Một lý do khác có thể giải thích là trong giai đoạnbấtổntàichính,sựkhôngchắcchắcvềtriểnvọngnềnkinhtế,thunhậpvàmứcsinhlờitănglên ,khẩuvịưathíchrủiro củanhàđầutư giảmxuống.
Thứnăm,mứcsẵnlòngnắmgiữcáctàisảnkémthanhkhoảngiảmxuống.Tàisản kém thanh khoản do qui mô thị trường thứ cấp nhỏ hoặc thông tin bất cân xứnggiữangườimuavàngườibándẫnđếntàisảnkhóbánđúngvớigiátrịthực.Trong giai đoạn bất ổn tài chính, hiện tượng này được gọi là flight-to-liquidity. Nguyênnhân là do thông tin bất cân xứng tăng lên trong giai đoạn bất ổn giữa người mua vàngười bán, lựa chọn ngược dẫn đến giá tài sản giảm xuống dưới giá trị thực, tài sảnđượcxem làkém thanhkhoản.
Bên cạnh các đặc điểm trên, sức khỏe hệ thống ngân hàng là một chỉ số đánhgiá quan trọng cho bất ổn tài chính (Cardarelli, Elekdag & Lall, 2009) Trong giaiđoạn bất ổn tài chính, tài sản của khu vực doanh nghiệp phi tài chính giảm sút làmtăng nợ xấu, suy giảm lợi nhuận và tác động đến bảng cân đối tài sản của ngân hàng(Mishkin, 1999).
Trên góc nhìn lý thuyết, khủng hoảng tài chính có liên quan mật thiết đến các chu kỳ tín dụng Nợ gia tăng do tác động của cú sốc dương, rủi ro bị đánh giá thấp dẫn đến bong bóng tài sản Bong bóng bị vỡ khi xuất hiện các cú sốc âm và gây ra khủng hoảng tài chính.
TheoSchumpeter(1934),kỷnguyêncôngnghiệpvớinhữnglànsóngđổimớilàm tăng năng suất sản xuất tạo ra lợi nhuận độc quyền cho doanh nghiệp Kỳ vọngvề lợi nhuận quá mức tạo ra sự bùng nổ về đầu tư đẩy giá hàng hóa tăng cao.
Cácdoanhnghiệptàitrợmộtcáchmùquángvàohoạtđộngđầutưđẩynợvượtkhảnăngchi trả Lợi nhuận bắt đầu giảm, qui mô đầu tư bắt đầu thu hẹp, tình trạng mất khảnăngtrảnợxuấthiện,dẫnđếngiảmphátgiácả,vàkéotheosuythoáikinhtế.Fisher(1932) cho rằng kỳ vọng quá mức diễn ra ở khu vực đầu tư kinh doanh tác động đếnthịtrườngchứngkhoán.Cáchoạtđộngđầutưkhuvựcdoanhnghiệpvàtiêudùnghộgia đình được tài trợ bởi nợ, các nhà đầu tư sử dụng đòn cân nợ để tài trợ cho danhmụcđầutư.Tấtcảlàmchokhuvựctàichínhcủanềnkinhtếvốnđangbùngnổtăngtrưởngquá mức,mộttìnhtrạngđượcFishergọilà“thảmhọanợ”.Mộtkhi“thảmhọanợ trở nên nghiêm trọng, tình trạng thanh toán nợ và giảm phát dẫn đến vòng xoáysuythoáidogiảmphátnợ.
Tổngquannghiên cứuvềbấtổntàichính
2.2.1 Cácnghiêncứuvề đo lườngbấtổntàichính a) Cácchỉsốantoàntài chínhtừdữliệukếtoán Đây là loại chỉ số đơn giản nhất được tính toán từ dự liệu thống kê dựa trêncác hạng mục của bảng tổng kết tài sản Một trong bộ chỉ số đánh giá về lành mạnhcủahệthốngtàichínhlàbộchỉsốFinancialSoundnessIndicators(FSI)củaQuỹtiềntệ quốc tế(IMF) Từ những năm 90, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) lần đầu đưa ra bộ chỉsố đánh giá tính vững mạnh của hệ thống tài chính, bộ chỉ số FSI(FinancialSoundness Indicators) trong chương trình đánh giá hệ thống tài chính (FSAP_FinancialSystemAssessmentProgram)nhằmgiảithíchchocáccuộckhủnghoảng ngânhàngtănglênvàothậpniên80và90.BanđầuIMFtậptrungvàobộchỉsốFSIcơ bản (còn được gọi là bộ lõi) giải thích về chất lượng, khả năng trả nợ và hiệu quảhoạt động của khu vực ngân hàng Sau đó, bộ chỉ số FSI khuyến nghị được bổ sungthêm để mở rộng phạm vi phân tích sang khu vực hộ gia đình, các doanh nghiệp phitàichính,thịtrườngbất độngsản vàcáctổchứctài chính phi ngân hàng.
Tương tự như bộ chỉ số FSI của IMF, ngân hàng trung ương Châu Âu (ECB)cũngđềxuấtbộcácchỉsốgiámsátvĩmô(MacroPrudentialIndicators,MPIs)nhằmđánh giá sự ổn định hệ thống tài chính Bộ chỉ số MPIs của ECB về cơ bản sử dụngcùng loại chỉ số đánh giá rủi ro như của IMF nhưng các chỉ số đa dạng hơn và phạmvi đánh giá rộng hơn, chủ yếu tập trung vào hệ thống ngân hàng với nội dung phântíchbaogồmbaphần:phầnthứnhấtđánhgiátìnhtrạngcủahệthốngngânhàngnhưbảng cân đối tài sản, lợi nhuận, chất lượng tài sản, hệ số đủ vốn Phần thứ hai đánhgiá những nguy cơ rủi ro đối với hệ thống ngân hàng Nhiều chỉ số MPI được xâydựng nhằm đánh giá các khía cạnh khác nhau như tình trạng cạnh trong hệ thốngngânhàng,mứcđộtậptrungtrongkhuvực,biếnđộnggiátàisản,đánhgiárủirodựavào thị trường, chu kỳ kinh tế và các chỉ số về tình trạng suy yếu tài chính của khuvực doanh nghiệp và hộ gia đình Các chỉ số này không chỉ tập trung vào nội tại củahệ thống ngân hàng mà còn đánh giá những nguy cơ đến từ tình trạng vĩ mô và cáckhuvựckháccủanềnkinhtế.Phầnthứbađánhgiásứcchịuđựngcủakhuvựcngânhàng, cụ thể là khả năng hấp thu các rủi ro có thể xảy ra Kết quả phân tích còn dựavàothôngtinđịnhtínhtừnhậnđịnhcủacáccơquangiámsátvànhậnđịnhchungtừcácchỉsốtr onghaiphầnđầu.
Các chỉ số an toàn tài chính của IMF và ECB cũng có một số hạn chế nhất định Trước hết, do dựa trên các nguyên tắc kế toán, chúng thường mang tính "hướng nhìn về quá khứ", tức là tập trung nhiều hơn vào tình hình hiện tại và đưa ra dự đoán về tương lai Ngoài ra, những nguy cơ rủi ro khó lường từ dữ liệu ngoài bảng cân đối kế toán cũng ảnh hưởng đến các chỉ số này Thứ hai, các chỉ số phải được kết hợp với nhau để đưa ra những phân tích hợp lý về ổn định tài chính.
Cácchỉsốcảnhbáosớm,gọitắtlàEWI,lànhữngchỉsốđượcxácđịnhtrongmô hình nhằm dự báo về khả năng và thời điểm xảy ra khủng hoảng tài chính trongtương lai Dựa trên việc tìm ra mối quan hệ giữa giá trị của một số biến với nhữnggiaiđoạnkhủnghoảngtrongquákhứđểsuyluậnracácgiaiđoạnkhủnghoảngtươnglai. Phương pháp này chủ yếu tập trung vào việc dự báo hơn là đánh giá tình trạngcủahệthốngtàichính.Đểxácđịnhđượccácchỉsốcảnhbáosớm,môhìnhđượcxâydựngquaba bước.
Bước đầu tiên là xác định loại khủng hoảng Trong lịch sử khủng hoảng xảyradướinhiềuhìnhthứckhácnhaunhưkhủnghoảngtiềntệ,khủnghoảngngânhàng,khủngho ảngnợ,sựdừngđộtngột(suddenstop).Mộtsốcuộckhủnghoảngtàichínhxảyracóliênquanđếnl oạikhủnghoảngkhácvànổilênnhưkhủnghoảngképhoặcđakhủnghoảng.
Bước thứ hai là xác định các biến giải thích cho khủng hoảng tài chính. Theocác nghiên cứu lý thuyết, có ba thế hệ mô hình lý thuyết về khủng hoảng tài chínhtương ứng với các biến giải thích khác nhau Các biến giải thích trong mô hình phùhợpphảigiảithíchđượcnguyênnhâncănbảndẫnđếnkhủnghoảngthìmôhìnhcảnhbáo sớm mới có hiệu quả trong dự đoán Các biến giải thích trong mô hình lý thuyếtkhủng hoảng thế hệ trước được chứng minh thực nghiệm là thất bại trong dự đoáncáccuộckhủnghoảngxảyrasauđódẫnđếnsựrađờicủacácmôhìnhkhủnghoảngthế hệ tiếp theo Như vậy, với sự biến đổi khác nhau của các cuộc khủng hoảng tàichính trên thực tếtạo ra nhiều thách thức phải liên tục phát triển mô hình cảnh báosớmđểduytrìkhảnăngdự báo.
Trong bước thứ ba, nhiều phương pháp khác nhau bao gồm phương phápthống kê và định lượng được sử dụng tùy thuộc vào loại khủng hoảng và các biếngiải thích như: phương pháp chỉ số , phương pháp phát tín hiệu và mô hình biến nhịphânlogit/probitmodel.Cácphươngphápđịnhlượngmớigầnđâyđ ư ợ c sửdụ ng như mô hình Markov switching, mạng nơ ron thần kinh (ANNs), binary recursivetrees, hay unit root testing Như vậy, với nhiều phương pháp định lượng khác nhaugây khó khăn cho các nhà nghiên cứu và nhà làm chính sách trong việc lựa chọnphươngphápphùhợpđểđưavàomôhìnhcảnhbáosớmbởivìthayđổiphươngphápsẽđưarak ếtquảdự báokhácnhau. c) Cácchỉsố dựatheodữliệuthịtrường
Một là là xác suất vỡ nợ (PD _ Probability of Default) Xác suất vỡ nợ
Mô hình vỡ nợ Merton xác định giá trị của một công ty dựa trên khả năng vỡ nợ của công ty Chủ sở hữu nắm giữ quyền chọn gọi đối với tài sản của công ty, nếu giá trị tài sản thấp hơn giá trị nợ thì công ty sẽ vỡ nợ và quyền chọn gọi trở nên vô giá trị Mô hình này sử dụng định giá quyền chọn để tính toán giá trị nợ và giá trị cổ phần, từ đó xác định giá trị công ty.
DD ( Distance to Default) cũng như xác suất vỡ nợ (PD) Xác suấtvợ nợ (PD) được hiểu là xác suất quyền chọn gọi đến hạn trong tình trạng bị lỗ vàphụ thuộc vào ba nhân tố: giá trị thị trường của tài sản công ty, biến động giá tài sảnvàmức đòn bẩynợ.
Xác suất vỡ nợ được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm bao gồm xácsuấtvỡnợriênglẻtừngtổchứctíndụngvàxácxuấtvỡnợđồngthờicủacáctổchứctài chính Để ước tính xác xuất vỡ nợ riêng lẻ, nguồn dữ liệu đầu vào sử dụng gồmhai nhóm: nhóm dữ liệu từ bảng cân đối kế toán và nhóm dữ liệu thị trường Đối vớiDP sử dụng dữ liệu kế toán, một trong chỉ số nổi tiếng trong nghiên cứu về ổn địnhtàichínhđólàz-scoređượcxâydựngbởiBoydvàGraham(1986).Z- scoređượcxácđịnhbằngcôngthức:z=(k+)/,trongđóklàtỷlệvốncổphầntrêntổngtàisản,là tỷ lệ sinh lời trên tài sản, vàlà độ lệch chuẩn của tỷ lệ sinh lời trên tài sản vàđược xem là là chỉ số phản ánh độ biến động của mức sinh lời Chỉ số Z-score cótươngquanngượcvớixácsuấtvỡnợcủatổchứctàichính.Nếuz-scorecaocónghĩalà xác suất vỡ nợ thấp Tuy nhiên, hạn chế của chỉ số z-score là dựa trên dữ liệu kếtoán nên có tần suất dữ liệu thấp và sẽ không có tính khách quan nếu dữ liệu bị điềuchỉnh.Đốivớixácsuấtvỡnợdựatrêndữliệuthịtrường(giácổphiếu,giátráiphiếu,CDS),xácsuấ tvỡnợcónhiềuưuđiểmhơndữliệukếtoánnhư:tầnsuấtdữliệucao, nhiềuquansáthơnvàđộtrễngắnhơn;dữliệugiáthịtrườngchứađựngthôngtindựđoán;vàđộtinc ậy caohơndodữ liệuđượccôngbốtrênthịtrường.
Xác suất vỡ nợ đồng thời của các tổ chức tài chính trong hệ thống phụ thuộc vào giá thị trường tài sản, sự biến động giá và tương quan giữa tài sản của các tổ chức Phương pháp tiếp cận danh mục mô tả được sự liên kết mang tính hệ thống giữa các vỡ nợ, nhưng chỉ tập trung vào các tổ chức tài chính mà không xét đến các thị trường tài chính và hạ tầng tài chính khác.
Tiếpđếnlàcácchỉsốđolườngrủirohệthống.Khủnghoảngtàichínhtoàncầu 2007-2009 cho thấy rủi ro hệ thống hình thành từ những tổn thất nhỏ thông quanhiềukênhcóthểchuyểnthànhnhữngtổnthấtlớnvàcótínhhệthốngđedọađếnsựổn định của hệ thống tài chính (Liang, N., 2013) Để đo lường rủi ro hệ thống, cácnghiên cứu dựa vào các tổ chức tài quan trọng có tính hệ thống (SIFIs), trong đó đolường mức đóng góp của một tổ chức tài chính vào rủi ro hệ thống Có hai cách tiếpcận Một là dựa vào thông tin về tình trạng và nguy cơ rủi ro của tổ chức Đây lànhững thông tin mà các tổ chức tài chính cung cấp cho cơ quan quản lý.
Hai là dựavàodữliệuthịtrườngnhưsuấtsinhlờicổphần,giáquyềnchọn,DCSspreads,đượcxemlàp hảnánhtấtcảnhữngthôngvềcáctổchứctàichínhniêmyếttrênthịtrường.Bốn thước đo được sử dụng phổ biến trong cách tiếp cận này bao gồm: MarginalExpected Shortfall (MES) và Systemic Expected
Shortfall (SES) của Acharya vàcộngsự(2010),SRISKcủaAcharya,EnglevàRichardson(2012),DeltaConditionalValue-at- Risk (CoVar) của Adrian và Brunnermeier (2011) MES là phương phápđịnh lượng đo lường mức tổn thất cổ phần dự kiến của công ty khi thị trường rơixuống giá trị ngưỡng trong một khoảng thời gian Đối với các tổ chức tài chính cógiátrịMEScaonhấtđượcxemlàthànhphần đónggóplớnnhấtvàorủirohệthống.SESvàSRISKđolườngmứctổnthấtvốnkỳvọngcủa mộttổchứctàichínhtrong điềukiệnkhủnghoảngtàichính.Tổchứccómứctổnthấtlớnnhấtxảyratrongkhủnghoảng hệ thống nên được xem là có rủi ro hệ thống lớn nhất CoVar tương ứng vớiValue-at- Riskcủahệthốngtàichínhtrongđiềukiệnmộttổchứctrongmộttìnhtrạngbịtácđộngnhấtđịnh.Do đó,đónggópcủamộttổchứctàichínhvàorủirohệthống(CoVar) là chênh lệch giữa CoVar khi tổ chức đang căng thẳng tài chính và khi tổchứckhôngbịcăng thẳngtàichính. d) Cácchỉsố tổnghợp
Những cuộc khủng hoảng tài chính có khả năng dự báo trước, vì vậy các cơ quan quản lý có thể can thiệp để ngăn chặn hoặc giảm thiểu tác động tiêu cực của chúng Tuy nhiên, các cuộc khủng hoảng vẫn tiếp tục xảy ra và trở nên thường xuyên hơn, chỉ ra rằng các cơ quan quản lý không thể dự đoán chúng một cách hiệu quả Phần lớn nguyên nhân là do thiếu các chỉ số ổn định tài chính đáng tin cậy Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 là minh chứng rõ ràng cho sự thất bại của các chỉ số ổn định tài chính hiện có trong việc dự đoán các cuộc khủng hoảng.
Với độ sâu và phạm vi tácđộngcủacuộckhủnghoảngtàichínhnàycùngvớisựđadạngvềhìnhthứccũngnhưtác động của các cú sốc khác nhau của các cuộc khủng hoảng gần đây cho thấy việcxây 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 mộtchỉ số có thể tổng hợp dữ liệu từ các khu vực khác nhau trong hệ thống tài chính vàkhu vực kinh tế khác để có thể giám sát tất cả các thông tin quan trọng tác động đếnsựổnđịnhcủahệthốngtàichính.
Các chỉ số tổng hợp này có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp đolường khác Thứ nhất, chỉ số được xây dựng chủ yếu dựa trên dữ liệu thị trường vớitầnsuấtcaonênphảnánhđượctrạngtháibấtổncủahệthốngtàichínhtheothờigianthực Bởi vì thị trường tài chính về bản chất hướng về những kỳ vọng tương lai. Khicáccúsốcxuấthiệnlàmthayđổikỳvọngcủacácchủthểtrênthịtrường,tấtcảđượcphản ánh vào trong giá tài sản và từ đó tác động đến phần còn lại của khu vực tàichính và nền kinh tế Khi các điều kiện bị thay đổi do tác động của các cú sốc thìcăngthẳngtàichínhtănglên.Thứhai,chỉsốđolườnglàmộtbiếnliêntụcvớigiátrị cực đại phản ánh trạng thái khủng hoảng tài chính Theo quan điểm về bất ổn tàichính trong những năm 80 và 90, khái niệm về rủi ro hệ thống và khủng hoảng tàichính được hiểu như nhau, do vậy thước đo về bất ổn tài chính dưới dạng biến nhịphân, nghĩa là khủng hoảng hoặc không khủng hoảng Điều này đã bỏ qua trạng tháitiệm cận đến khủng hoảng nhưng chưa phải là khủng hoảng Quan điểm này khôngmô tả một cách liên tục được tình trạng của hệ thống tài chính và mức độ khốc liệtcủa các giai đoạn rơi vào bất ổn tài chính Do vậy, chỉ số FSI với giá trị liên tục đápứngđược đặc điểmnàycủa bấtổntàichính(Oetvàcộngsự,2012)
Cơsởlýthuyết vềkhuvựckinhtếthực
Theo Pirounakis, N.G (1997), khu vực kinh tế thực theo định nghĩa rộng bao gồmhoạt động sản xuất, vận chuyển, bán hàng hóa và dịch vụ Đối ngược với hoạt độngtrao đổi các tài sản tài chính trong khu vực tài chính Theo nghĩa hẹp, khu vực kinhtế thực tập trung vào hàng hóa nguyên liệu như thương mại, công nghiệp, nôngnghiệp,vậntải,siêuthị,xâydựng.Theocáchđịnhnghĩanàothìkhuvựckinhtếthựcluônlànề ntảncủanềnkinhtếnóichung.
Tương tự, Batko (2013) cũng cho rằng nền kinh tế gồm hai khu vực bao gồm khuvực tài chính và khu vực nền kinh tế thực Khu vực kinh tế thực liên quan đến hoạtđộngsảnxuất,muasắmtạothànhcácdòngchảyvềhànghóadịchvụtrongnềnkinhtế Bên cạnh đó, hoạt động chi tiêu khu vực hộ gia đình bao gồm các hoạt động chilương cho lao động và mua sắm hàng hóa dịch vụ Ngược lại khu vực tài chính baogồm các giao dịch tiền tệ và các tài sản tài chính khác phản ánh quyền sở hữu hoặctráiquyềnđốivới hànghóadịch vụcủakhuvực kinhtếthực.
2.3.2 Cácphươngphápđolườngkhuvựckinhtế thực Đểđolườngquimôkhuvựckinhtếthực,thướcđođượcsửdụngphổbiếnvàđầy đủ nhất là tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (Callen, 2012) GDP được hiểu là giátrị của hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được mua bởi người sử dụng cuối cùng trongmột khoảng thời gian nhất định (hàng quý hoặc hằng năm) Về lý thuyết, GDP đượchiểutheobacách.Mộtlàphươngphápsảnxuất.GDPđượcđobằngtổnggiátrịtăngthêm ở mỗi giai đoạn sản xuất, trong đó giá trị tăng thêm bằng tổng doanh thu trừ đigiá 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 Vàba là phương pháp thu nhận với GDP bằng tổng thu nhập được tạo ra từ hoạt độngsảnxuấtbaogồmngườilàmthuêvàcôngty.
GDPthựcđượcxácđịnhbằngGDPdanhnghĩađượcđiềuchỉnhtáchkhỏitác độngcủalạmphátnhẳmphảnánhquimôthựccủanềnkinhtế.BởilẻkhiGDPtăng lên trong điều kiện lạm phát không ảnh hưởng thì việc làm và hoạt động sản xuấtkinhdoanhđượccảithiện.DữliệubáocáoGDPcủamỗinướcthườngđượccôngbốtheo năm hoặc theo quý nên thước đo này thường phù hợp với các nghiên cứu sửdụngdữ liệutheoquýhoặc theo năm.
Trên thực tế, các chủ thể trong nền kinh tế bao gồm công ty, nhà đầu tư, cáchộ gia đình, các nhà nghiên cứu cũng như các cơ quan quản lý chính sách phải đưara các quyết định liên tục, do vậy cần đến những ước tính chính xác và kịp thời vềtìnhtrạngcủakhuvực kinh tếthực.
Trong các nghiên cứu kinh tế thực, chỉ số sản xuất được sử dụng nhiều nhất để phản ánh tình trạng kinh tế thực khu vực theo thời gian thực Theo OECD, chỉ số sản xuất công nghiệp là thước đo tổng sản lượng ngành công nghiệp, bao gồm công nghiệp chế biến, khai khoáng, điện, khí đốt và nước Chỉ số này được đo lường dựa trên mức độ thay đổi tổng sản lượng so với thời kỳ tham chiếu Mặc dù chiếm tỷ trọng không cao trong GDP, chỉ số sản xuất công nghiệp rất nhạy cảm với nhu cầu tiêu dùng và lãi suất thị trường, nên được coi như công cụ dự báo GDP và thành quả kinh tế trong tương lai.
Bêncạnhchỉsốsảnxuấtcôngnghiệp,Aruoba&Diebold(2010)bổsungmộtchỉsốcótầns uấtdữliệucaonhưtỷlệcóviệclàm,thunhậpthựccủacánhânhộgiađình,doanhsố thươngmạivàsảnxuất.
Hall, S G., & Zonzilos, N (2003) đưa thêm chỉ số về doanh số dịch vụ du lịchvàchỉsốvềdoanhsốbánlẻđốivớiHyLạp.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 Chỉsố về doanh số du lịch có sự gắn kết với biến động chung của khu vực kinh tế thựcdodulịchgiữ vaitròquantrọngđốivới tăngtrưởngkinhtếcủaHyLạp.
Cơsở lýthuyết vềtác động giữa bất ổntàichínhvàkhu vực kinhtếthực
Thịtrườngtàichínhtácđộngđếnnềnkinhtếthựctheonhiềucáchkhácnhau.Đứngởgócđ ộkhuvựcdoanhnghiệp,tácđộngnàycóthểđượcnhậnthấythôngquacáchmàcácdoanhnghi ệpraquyếtđịnhđầutưtrongđiềukiệnkhôngchắcchắn.
Trong điều kiện sự không chắc chắn tăng lên, doanh nghiệp có thể trì hoãn đầu tưđến khi thị trường ổn định Cơ chế tác động này được giải thích thông qua lý thuyếtquyền chọn thực Bernanke (1983), Bloom Bond & Van Reenen (2007) và Baum,Caglayan & Talavera (2010) Bất ổn tài chính theo lý thuyết quyền chọn thực đượcgiảithíchthôngquasựkhôngchắcchắntănglên.Trọngtâmcủalýthuyếtquyềnchọnthực là giải thích được giá trị của việc chờ đợi trước khi ra quyết định đầu tư khi sựkhông chắc chắn tăng lên Chẳng hạn, nhà máy sản xuất có thể có lợi nhuận trongtương lai nếu giá hàng bán tăng lên và sẽ thua lỗ nếu giá giảm Bằng cách chờ đợi,côngtycónhiềuthôngtinhơnvềtriểnvọngkinhtếđểđưaraquyếtđịnhcónênxúctiến đầu tư hay không Thuật ngữ “quyền chọn thực” nói đến quyền của công ty cóthể trì hoãn trước quyết định đầu tư mới vào tài sản thực Mô hình quyền chọn thựccho thấy khi sự không chắc chắn tăng lên, việc trì hoãn quyết định đầu tư mới đượcxem là tối ưu Điều này có nghĩa là khi sự không chắc chắn thấp, khả năng kết quảkinh doanh không lợi nhuận là thấp Do đó, công ty sẽ không có được thêm nhiềuthông tin nếu trì hoãn đầu tư. Trong trường hợp này, công ty sẽ đầu tư ngay và kỳvọngmứcsinhlợidương.Tuynhiên,khisựkhôngchắcchắncao,nghĩalàkhảnăngkếtquảxấ uxảyracao,côngtysẽtrìhoãnđầutưthuthậpthêmthôngtinđểđánhgiásựkhôngchắcchắn.Nếuk hảnăngkếtquảxấuxảyrathìcôngtysẽtừbỏđầutư,nếukhả 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 chắcchắnđượcđánhgiátốtsẽlàmtăngđầutưtrongtươnglai.
Trêncơsởtácđộngcủa tínhkhôngchắcchắn,lýthuyếtquyềnchọnthựcchorằng bất ổn tài chính dẫn đến chi tiêu đầu tư bị thu hẹp Điều này xảy ra là bởi vì bấtổn tài chính được thể hiện qua sự biến động thị trường tài chính Các công ty giảithích sự biến động thị trường tài chính gia tăng chính là sự không chắc chắn về triểnvọngkinhtếtrongtươnglai vàtạmhoãncáckếhoạch đầutưmới.
2.4.2 Lýthuyếtchukỳtíndụng Đứng ở góc độ tài chính, tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tếthựcđượcgiảithíchbằngcácchukỳtíndụng.Chukỳtíndụnglàsựtănglênvàgiảmxuốngđịnhkỳ cácđiềukiệntíndụng(cung,cầu,vàgiácảtíndụng)trongnềnkinh tế.Cáclýthuyếtvềchukỳtíndụngđãmôtảsựbiếnđộngcủatìnhtrạngtíndụngvà tácđộng đến chukỳkinh tế.Những đặcđiểmchungcủacáclýthuyết nàybaogồm:
(i) Dòng chảy tín dụng là tự do không có liên kết với sự tăng trưởng khu vực kinh tếthực; (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 vớisản xuất) chỉ có thể tồn tại nếu tín dụng (và tiền tín dụng) được xem là không tạo ragì cả Ngược lại với quan điểm của các dòng lý thuyết kinh tế vĩ mô cân bằng tổngthể 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 racác khoản tín dụng ngân hàng là cách nguồn lực tài chính được tạo ra, vượt quá sảnlượngcủanềnkinhtế.Liênkếtvớikhuvựckinhtếthựclàkhôngcầnthiết,dođómởrộng tín dụng diễn ra trong thời gian dài Hơn nữa nguồn vốn tín dụng trên mức cầnthiết đối với khu vực thực phải được liên kết với các thị trường khác, cụ thể là thịtrường tài sản; điều này không đề cập trong các mô hình GE nhưng là trung tâm củacác lý thuyết tài chính chính yếu Các lý thuyết tài chính luôn xem nền kinh tế haikhu vực, khu vực tài chính và khu vực kinh tế thực và tài sản khác với tiền tệ Cuốicùng, với bảng tổng kết tài sản thì tín dụng cũng là nợ, là nguyên nhân chủ yếu củabongbóngtíndụngvàsuygiảmhoạtđộngkinhtếdogiảmphátnợ(Debtdeflation).
Trường hợp thường thấy trong các lý thuyết chu kỳ tín dụng bắt đầu với vaymượn quá mức Wicksell, K (1936) đưa ra hai loại lãi suất Lãi suất tự nhiên(suấtsinh lời của vốn hay lãi suất thực) và lãi suất tiền tệ (được xác định trong hệ thốngtài chính và không cần thiết dựa trên lợi suất thực) Nếu lãi suất tự nhiên lớn hơn lãisuất tiền tệ (năng suất biên của vốn lớn hơn chi phí biên), việc vay mượn cho hoạtđộngđầutưtrởnênhấpdẫnvàđầutưtăngcaohơntiếtkiệm.Nhucầuvượtmứcnàythúc đẩy doanh nghiệp vay mượn thêm nữa và do đó bong bóng tín dụng xuất hiện.Đỉnhđiểmlàkhingânhàngtănglãisuấtchovayhayhạnchếtíndụng,hoặckhilạmphát làm giảm lợi suất thực Điềy này cuối cùng dẫn đến lãi suất tiền tệ cao hơn lãisuấtthựcvàlàmgiảmđộngcơvaymượncủadoanhnghiệp.Nhưvậy,theoWicksell chu kỳ tín dụng gây ra cho chu kỳ kinh tế thông qua quyết định đầu tư và các thịtrườngkhácnhaugiữavốnsảnxuấtvàthịtrườngtàisảntàichính.
Dựa trên luận điểm của Veblen (1965), giá tài sản dựa trên kỳ vọng lợi nhuận tương lai khác biệt với giá tài sản dựa trên kỳ vọng về thu nhập vốn Cho vay có bảo đảm được xem là nguyên nhân dẫn đến bong bóng tín dụng, trong đó thu nhập vốn và mở rộng tín dụng thúc đẩy lẫn nhau Tuy nhiên, sự thay đổi tâm lý khi có sự khác biệt với thu nhập kỳ vọng có thể dẫn đến giảm giá tài sản và tín dụng, cản trở hoạt động đầu tư trong nền kinh tế Điều này dẫn đến sự phân phối lại trái phiếu đối với chủ nợ Trái ngược với Wicksell, lý thuyết của Veblen liên kết hệ thống tín dụng với khu vực sản xuất dựa trên yếu tố tâm lý, trong đó tín dụng không tác động đến khả năng sản xuất.
TrườngpháiAutrianbắtnguồntừvonMises,L.(1971)dựatrênlýthuyếtcủaWicksell và nhấn mạnh vào lựa chọn và sở thích cá nhân, cũng như vai trò của hoạtđộng đầu tư không đồng nhất khi nền kinh tế mở rộng Chu kỳ kinh doanh cũng bắtđầuvớichovayquámứcdongânhàngmởrộnghoạtđộngtíndụngthôngquadựtrữngânhàngr ấtnhỏ.Kếtquảlàmởrộngnguồncungvốnvàlàmgiảmlãisuấthơnnữa,thúc đẩy các nhà đầu tư chuyển từ đầu tư cho tiêu dùng sang hàng hóa vốn với quátrình sản xuất dài hơn Mở rộng tiền tệ đánh lạc hướng nhà đầu tư thúc đẩy giá vốntăng và giảm sự ưa thích về thời gian Kết quả là đầu tư quá mức và vay mượn đầucơđểduytrìđiềunày.Bongbòngkếtthúckhităngcungtiềncuốicùngdẫnđếntănglòng vòng. Tính trạng lạm phát này phục hồi sự ưa thích thời gian dẫn đến tiêu dùngtăngvàgiảmđầutư.
Irving Fisher (1933) cho rằng lãi suất thấp là nguyên nhân của vay mượn quámức, đầu tư quá mức và đầu cơ tương tự như quan điểm của trường pháiAustrian.Điểmkháccủalýthuyếtlàkhôngtậptrungvàogiaiđoạnbongbóngmàsaukhibongbóngvỡ.Nợquámứcxảyrasaukhichủtàisảnbántháotàisảnđểgiảmnợ,dẫnđếngiá tài sản giảm Khoảng cách gia tăng giữa giá trị tài sản giảm và mức nợ cố địnhdẫn 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, Fishernhấnmạnhvàovaitrò của nợvàgiátrịtàisản tronggiaiđoạnsuygiảm.
Lý thuyết chu kỳ Hyman Minsky (1982) đưa ra rằng kỳ vọng đóng vai trò cốt yếu trong sự bất ổn tài chính của nền kinh tế tiền tệ Thịnh vượng tạo nên kỳ vọng lạc quan, thúc đẩy hệ thống tài chính đòn bẩy, rủi ro và lợi suất tăng, từ tài chính thận trọng chuyển sang đầu cơ và cuối cùng là tài chính "Ponzi" Kinh tế tiền tệ vốn không ổn định do bản chất của giao dịch, liên quan đến sự trao đổi tiền hôm nay (hàng hóa thực) với tiền tương lai (tài sản tài chính), và sự bất định luôn hiện hữu trên thị trường vốn.
Các lý thuyết chu kỳ tín dụng hiện nay cũng phát triển dựa trên những quanđiểmtruyềnthống.Graziano,2003)nhấnmạnhvàodòngvốntuầnhoànchorằngsựtuầnh oàncủatiềntệtíndụngtrongđótiềnđượctạoramộtcáchnộisinhvàcácngânhàngtáchbiệtvớikhuv ựcdoanhnghiệpvàngườitiêudùng.Werner(2005)mởrộngphương trình trao đổi Fisher trong đó đưa thêm các thị trường tài sản và cho rằng sựmở rộng tín dụng quá mức trên các thị trường tài chính và bất động sản, và với sựbiếnđộng nợsau đódẫnđếnchukỳ tíndụngvàtácđộngđếnchukỳkinhdoanh.
Lýthuyếtcơchếgiatốctàichínhgiảithíchmốiquanhệgiữabấtổntàichínhvà khu vực kinh tế thực bằng cơ chế gia tốc tài chính Cơ chế gia tốc tài chính đượchiểulàcơchế khuếchđạivàtruyềndẫncúsốc giữakhuvựctàichínhvànềnkinhtếthựctrongđiềukiệntồntạicácmasáttrênthịtrường.
Giốngnhưlýthuyếtvềchukỳtíndụng,dònglýthuyếtcơchếgiatốctàichínhcũng 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 vớidòng lý thuyết chu kỳ tín dụng mô tả tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinhtế thực xuất phát từ bản chất của tiền tệ và vai trò của tiền tệ trong nền kinh tế,dònglýthuyếtvềcơchếgiatốctàichínhnhấnmạnhvàosựkhônghoànhảocủathịtrườngtàichínhvàm ôtảđượcsựtươngtáctrởlạicủakhuvựckinhtếthựcđếnkhuvựctàichính 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 trongmốiquanhệgiữabấtổntàichínhvàkhuvực kinh tếthực.
Hiện tại thời kỳ t Tương lai thời kỳ t+1
Chi phí sử dụng đất giảm Chi phí sử dụng đất giảm
Chi phí sử dụng đất 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
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
Lý thuyết của Kiyotaki & Moore (1997), sau đây gọi là KM (1999), cho rằngcơ chế gia tốc tài chính bắt nguồn từ khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình, trong đócócácdoanhnghiệphạnchếtíndụng(creditconstraint).Cúsốcxảyratừcôngnghệhoặc phân phối thu nhập có thể làm cho sản lượng nền kinh tế và giá tài sản biếnđộng mạnh và kéo dài Hạn chế tín dụng xảy ra khi người cho vay không thể buộcngườivaytrảnợtrừ khikhoảnvayđượcđảmbảo.
Dovậy,nhữngtàisảnlâubềnnhưđấtđai,nhà xưởng,máymócthiết bịđượcsử dụng làm tài sản đảm bảo và giá trị vay nợ của người vay phụ thuộc vào giá củacác tài sản đảm bảo Đồng thời giá tài sản này lại bị ảnh hưởng bởi nguồn cung ứngtíndụng.Sựtươngtácgiữanguồncungtíndụngvàgiátàisảndẫnđếncơchếtruyềndẫnmạnh cáccúsốctrongnềnkinhtế.
Hình2 2.Cơchếgia tốctừkhu vựcdoanhnghiệpvà hộgia đình củaKM(1997)
Cơ chế truyền dẫn trong mô hình được mô tả như Hình 2.2 Giả sử trong mộtnền kinh tế, đất vừa thực hiện chức năng sản xuất vừa làm tài sản đảm bảo cho cáckhoảnvayvàcónguồncunggiớihạn.Cóhailoạicôngty,mộtlàcôngtycógiớihạn tín dụng có tỷ trọng vay nợ cao dựa vào tài sản chủ yếu là đất và còn lại là công tykhông có giới hạn tín dụng Giả sử ở thời kỳ t, các công ty trải qua cú sốc về năngsuất làm giảm giá trị tài sản ròng Không thể vay mượn thêm nữa, các công ty phảicắtgiảmchitiêuđầutư trongđócóđất.Điềunàyảnhhưởngtrongthờikỳtiếptheo:doanh thu giảm, giá trị tài sản ròng giảm và tiếp tục cắt giảm đầu tư Quá trình nàytiếp diễn qua nhiều kỳ làm giá đất giảm xuống, giá trị tài sản ròng của công ty vì thếcũnggiảmxuống và tác độngsâuđến cắtgiảm đầutư của côngty.
Lý thuyết của Bernanke, Gertler và Gilchrist (1994), sau đây gọi là BGG(1994), mô tả cơ chế gia tốc tài chính được hình thành bởi sự tương tương tác giữaphầnbùrủirotàitrợbênngoàivàgiátrịtàisảnròngcủakhuvựcdoanhnghiệptrongđiều kiện tồn tại ma sát trên thị trường tín dụng.Ma sát trên thị trường tín dụngtồntạidovấnđềbấtcânxứngthôngtingiữangườichovayvàđivay.Phầnbùrủirotàitrợ bên ngoàilà chênh lệch giữa chi phí công ty phải chịu khi tài trợ các hoạt độngđầu tư bằng nguồn vốn bên ngoài với chi phí tài trợ bằng vốn bên trong Trong thực tế, do thông tin trên thị trường là bất cân xứng gây ra vấn đề ủy quyền, người đi vayphảitrảphầnchiphíphátsinhdovấnđềủyquyềnchongườichovay,xemnhưphầnbùchorủiro màngười chovaygánhchịu.Giátrịtàisảnròngcủangườiđivaykhuvực phi tài chính (công ty) hình thành từ lợi nhuận giữ lại Giá trị tài sản ròng thểhiện khả năng tài chính của công ty, do đó là yếu tố quyết định chi phí tài trợ bênngoàicủacôngty.
Tổngquannghiên cứuvềtácđộnggiữabất ổntài chính vàkhu vựckinhtếthực
Hakkio&Keeton(2009)nghiêncứuvềtácđộngcủabấtổntàichínhđếnkhuvựckinhtếth ựctrườnghợpHoaKỳgiaiđoạn1990-2009bằngphươngpháphồiquiriêng lẻ, với tần suất dữ liệu tháng.
Trong đó khu vực kinh tế thực được đo lườngbằng các chỉ số khác nhau bao gồm việc làm, sản xuất, chi tiêu Kết quả cho thấy cósựtươngquanngượcchiềutrongsuốtgiaiđoạnnghiêncứu,đặcbiệtmạnhlêncuối 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 khuvựctài chính không cóý nghĩathốngkê.
Tương tự, Apostolakis & Papadopoulos (2015) cũng nghiên cứu trường hợpHoa 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 đượcđobằngtốcđộtăngtrưởngGDP.KếtquảnghiêncứucũngtươngtựnhưcủaHakkiovàKeet on(2009),trongđócúsốclàmtăngbấtổntàichínhcótácđộnglàmsuygiảmtốcđộtăngtrưởngcủa GDP.
Khác với nghiên cứu của Apostolakis & Papadopoulos (2015), các nghiên cứu khác sử dụng phương pháp mô hình VAR tuyến tính có kết quả khác nhau Ví dụ, nghiên cứu của Cevik, Dibooglu & Kenc (2013) tại Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 1997 - 2010 cho thấy cú sốc bất ổn tài chính có tác động đáng kể đến nền kinh tế thực, trong khi tác động ngược lại từ nền kinh tế thực đến bất ổn tài chính không có ý nghĩa thống kê.
Cevik, Dibooglu & Kutan (2013) nghiên cứu các nước chuyển dịch khu vựcTrung và Đông Âu (Bulgaria, Cộng hòa Séc, Hungary, Balan, Nga) trong giai đoạn1995-2010 Mô hình sử dụng các chỉ số để đo lường qui mô hoạt động kinh tế thựcnhư: 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 đồngnhất giữa các nước nghiên cứu, trong đó ngoại trừ Bulgaria không cho thấy tồn tạimối quan hệ tác động này thì các nước còn lại đều có ý nghĩa thống kê Chiều tácđộng ngược lại với cú sốc vào khu vực kinh tế thực tác động đến bất ổn tài chínhcũng 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 củacú sốc bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực có ý nghĩa thống kê, ngoại trừPhilippines.
&Ozkan(2019)ướctínhthêmcơchếtácđộngcủngkỳkỳgiữabấtổntàichínhvà nên kinh tế thực bằng mô hình VAR cấu trúc Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của ThổNhĩ Kỳ trong giai đoạn 2005-2016 Kết quả mô hình cho thấy có ý nghĩa thống kêđối với chiều tác động của bất ổn tài chính và chiều tác động ngược lại từ khu vựckinhtếthực đếnbấtổntàichính.
Lall, Cardarelli & Elekdag (2009) muốn tìm ra những giai đoạn bất ổn tàichính có những đặc điểm tác động đến sự suy giảm sản lượng Dựa trên dữ liệu của17nướcpháttriểngiaiđoạn30nămtừnăm1980,nghiêncứuxácđịnhcácgiaiđoạnbất ổn tài chính và chu kỳ kinh tế Giai đoạn bất ổn tài chính là giai đoạn chỉ số FSIlớn hơn một độ lệch chuẩn so với đường xu hướng Chu kỳ kinh tế được xác địnhqua sự biến động của GDP bằng phương pháp (Hodrick-Prescott)HP filter Kết quảcho 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 vựckinh tế Nghiên cứu đã phân được sự khác biệt trong mối quan hệ giữa khu vực tàichínhvàkinh tế do đặcđiểmcủagiaiđoạnbấtổntàichính.
2.5.2 Cácnghiêncứuvềtác độngphituyến Đểrõhơntácđộngcủatácđộngcủabấtổntàichínhđếnkhuvựckinhtếtínhchất phụ thuộc trạng thái hay không, Davig & Hakkio (2010), sử dụng mô hìnhMarkov-switching VAR với hai biến nội sinh bao gồm chỉ số KCSFI và chỉ sốCFNAI.ChỉsốCFNAIđượctổnghợptừ85dữliệukinhtếvĩmôkhácnhauđolườngđược phạm vi khá rộng qui mô hoạt động của khu vực kinh tế và có thể thu thập dữliệu theo tháng Do vậy, chỉ số này phù hợp với mô hình hơn so với chỉ số GDP vốnchỉ thu thập theo quý Mô hình Markov-switching VAR xác định hai trạng thái bấtổn tài chính gồm bất ổn cao và giai đoạn bình thường Chỉ số CFNAI đều giảm vớicú sốc tài chính trong đó mức giảm của CFNAI mạnh hơn xảy ra ở giai đoạn bất ổncao Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cho thấy phản ứng tăng lên của bất ổn tài chínhtrước các cú sốc tài chính và mức độ kéo dài hơn xảy ra ở giai đoạn bất ổn tài chínhcao Điều này cho thấy hệ thống tài chính chậm phục hồi và tự sửa chữa trong giaiđoạnxảyrabất ổntàichính.
Mở rộng ra nhằm xác định rõ khác biệt trong mối liên kết giữa khu vực tàichínhvànềnkinhtếtheomứcđộbấtổncủahệthốngtàichính,Hollovàcộngsự
(2012) sử dụng mô hình VAR phi tuyến dưới dạng Threshold VAR (TVAR) trongđó biến ngưỡng là chỉ số căng thẳng tài chính, được gọi là chỉ số CISS Biến kinh tếthực được đo lường bằng chỉ số sản xuất công nghiệp do tần suất dữ liệu cao (theotháng) phù hợp với tính chất biến động nhanh của khu vực tài chính Nghiên cứu sửdụng dữ liệu của các nước khu vực Châu Âu trong giai đoạn 1999-2009 Mô hìnhTVAR mô tả được mối quan hệ hai biến ở các trạng thái bất ổn tài chính khác nhauvàsựphânbiệtcáctrạngtháibấtổndựavàogiátrịngưỡngcủabiếnbấtổntàichính.Kếtquảng hiêncứuchothấytácđộnghaichiềugiữabấtổntàichínhvàkhuvựckinhtếthựcxảyraởtrạngtháibấ tổncaonhưngkhôngxảyraởtrạngtháibấtổnthấp.Cụthể, ở trạng thái bất ổn cao tác động của cú sốc tài chính làm suy giảm khu vực kinhtếthựcvớimứclớnđángkểvàcóýnghĩathốngkê,cònởtrạngtháibấtổnthấpmứctácđộngkhô ngđángkểvàkhôngcóýnghĩathốngkê.Kếtquảtươngtựđốivớichiềungượclại.
Nghiên cứu của Duprey (2020) về Canada trong giai đoạn 1980-2019 đã chỉ ra rằng trong giai đoạn bất ổn cao kéo dài, phản ứng của khu vực kinh tế đối với cú sốc tài chính lớn hơn so với giai đoạn bất ổn thấp Ngược lại, phản ứng của bất ổn tài chính đối với cú sốc kinh tế thực ở giai đoạn bất ổn cao cũng lớn hơn đáng kể so với giai đoạn bất ổn thấp.
Tương tự như mô hình nghiên cứu của Hollo et al (2012), Hubrich et al (2015) đã sử dụng mô hình Markov-switching VAR để phân tích cơ chế tương tác giữa tài chính và nền kinh tế thực Các dữ liệu hàng tháng của nhóm các nước EU và một số nước OECD được sử dụng trong nghiên cứu trong giai đoạn 1987-2010 Mô hình Markov-switching VAR có bản chất tương tự như mô hình ngưỡng.
VAR có thể mô tả sự thay đổi nhanh chóng và đột ngột thành vị trí cực trị của các biến nội sinh trong mô hình, do đó thích hợp để xác định các giai đoạn bất ổn tài chính và khủng hoảng tài chính Kết quả tương tự như nghiên cứu của Hollo và cộng sự (2012) cho thấy sự khác biệt về tác động ở hai trạng thái bất ổn tài chính Aboura và Roye (2017) sử dụng phương pháp này để nghiên cứu Pháp giai đoạn 1970-2010 bằng mô hình Bayes Markov-switchingVAR Stona và cộng sự (2018) nghiên cứu Brazil giai đoạn 2000-2013 với khu vực kinh tế thực đo bằng chi tiêu hộ gia đình, kết quả cho thấy tác động của cú sốc tài chính ở giai đoạn bất ổn cao mạnh hơn và kéo dài hơn giai đoạn bình thường.
Nghiên cứu của Mittnik và Semmler (2013) sử dụng mô hình TVAR với biến FSI và chỉ số sản xuất công nghiệp để đánh giá tác động của cú sốc khu vực tài chính lên kinh tế thực Phân tích phản ứng đẩy phi tuyến của Koop và cộng sự (1996) giúp nghiên cứu này phân tích sâu về cơ chế tác động Kết quả cho thấy cú sốc tăng bất ổn tài chính làm giảm sản xuất công nghiệp, trong khi cú sốc giảm căng thẳng tài chính có tác động ngược lại Tác động ở trạng thái bất ổn cao hơn trạng thái ổn định Ngoài ra, nghiên cứu còn phát hiện điểm ngưỡng về qui mô cú sốc âm dẫn đến tăng vọt chỉ số sản xuất công nghiệp, giúp kinh tế dễ dàng chuyển về trạng thái ổn định.
2010 Kết quả phân tích đối với các loại cú sốc tài chính cho thấy,phản ứng của sản xuất công nghiệp đối với cú sốc dương ở qui mô bằng với mứcphản ứng đối với cú sốc âm Điều này xảy ra tương tự ở cả giai đoạn bất ổn cao vàgiaiđoạnbìnhthường.
Thay vì sử dụng chỉ số tổng hợp FSI, Mittnik & Semmler (2018) tách cácthànhphầnchỉsốtàichínhriênglẻravàsửdụngmôhìnhTVARđểphântíchcơchếtác động phi tuyến cho từng biến Các chỉ số riêng lẻ gồm bảy chỉ số ở ba khu vực:khu vực ngân hàng (chênh lệch TED, chênh lệch kỳ hạn đảo ngược và hệ số betangân hàng), khu vực thị trường chứng khoán (chênh lệch lợi suất nợ công ty, suấtsinh lời cổ phiếu, độ biến động lợi suất cổ phiếu) và khu vực thị trường ngoại hốiđượcđobằngđộbiếnđộngtỷgiáhốiđoái.Môhìnhxácđịnhhaitrạngtháibấtổntài chính thông qua giá trị ngưỡng của biến tài chính Giá trị ngưỡng được xác định làgiá trị trung bình trong toàn mẫu Kết quả tương tác khác nhau giữa hai nhóm biến.Thứ nhất là các biến về chênh lệch (bao gồm TED spread, term spread và corporatespread) Cú sốc vào biến tài chính (bao gồm cú sốc dương và cú sốc âm) tác độngđến IP ở trạng bất ổn tài chính mạnh hơn trạng thái bất ổn thấp Mức tác động có ýnghĩathốngkêkhácnhauởcácnướctrongmẫunghiêncứuvàkhácnhauởtừngbiếnbất ổn tài chính riêng lẻ Thứ hai, các biến tài chính còn lại có mức độ tác động yếuhơnhoặckhôngcóýnghĩathốngkê.
Prieto, Eickmeier & Marcellino (2016) đưa thêm yếu tố thay đổi cấu trúc dàihạn của nền kinh tế trong mô hình đánh giá cơ chế tác động phi tuyến bằng mô hìnhtime-varying parameter VAR (TV-VAR) Trong đó, bất ổn tài chính được đo lườngbằng các chỉ số riêng lẻ như chỉ số thị trường chứng khoán S&P500, chênh lệch lợisuất trái phiếu công ty. Khác với MS -VAR, mô hình TV-VAR mô tả sự thay đổichậm nên phản ánh được thay đổi cấu trúc nền kinh tế Nghiên cứu sử dụng dữ liệutheo quý với thời gian nghiên cứu dài từ 1958-2012 tập trung vào Hoa Kỳ Kết quảcho thấy, trong giai đoạn suy thoái, tác động của cú sốc tài chính đến tăng trưởngGDPtănglên50%sovới20%tronggiaiđoạnbìnhthường,trongđógiánhàvàchênhlệch tín dụng (credit spread) đóng góp 2/3 trong tổng mức tác động này Qui mô cúsốc càng lớn, sự truyền dẫn vào khu vực kinh tế càng mạnh Sự hồi phục kinh tế saukhủng hoảng tài chính toàn cầu chậm và yếu là do sự suy giảm thị trường nhà ở kéotheohạnchếtíndụng.
Bảng 2.6 và bảng 2.7 dưới đây hệ thống lại các nghiên cứu thực nghiệm vềtácđộngcủabấtổntàichínhđếnkhuvựckinhtếthựcbaogồm:Phạmvinghiêncứu,phươngpháp nghiêncứu,vànhữngkếtquảchínhcủanghiêncứu.
Bảng2.6.Tóm tắtcácnghiêncứu vềtácđộng giữabấtổntài chínhvàkhu vựckinh tếthựcđốivớinướcpháttriển
Chỉ số KCFSIvàchỉsố CFNAI (việclàm,sảnx uất, chitiêu)
Hồiqui OLS Tác động của bất ổn tài chính đến hoạt độngkinhtế ngượcchiều và cóýnghĩathống kê
Chỉ số KCFSIvàchỉsố CFNAI (việclàm, sảnxuất, chitiêu)
Tácđộngcủa bất ổnt ài chínhđốivớikinhtết hựcở giaiđoạnbấtổnlớnhơn và kéo dàihơn
Chỉ số FSI vàtỷ lệ tăngGDP
Giai đoạn bất ổn gắn với sự mở rộng tín dụngvà leo thang giá nhà và tỷ trọng nợ cao có tácđộnglàmsuy giảmhoạtđộng kinhtế
Chỉ số CISSvà chỉ số sảnxuất côngnghiệp(I P)
Phương pháp xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính đối với nước đang phát triển
3.1.1 Đolườngcácchỉsố tàichính đơnlẻ Đề tài xây dựng chỉ số FSI cho từng nước đang phát triển khu vực ASEAN đểđo lường bất ổn tài chính tại các nước này Dựa vào phương pháp của phương phápcủa Balakrishnan và cộng sự
Đề tài lựa chọn các chỉ số tài chính đơn lẻ theo tiêu chí phản ánh đặc điểm bất ổn tài chính, có dữ liệu theo ngày hoặc tháng để xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính theo tháng Các chỉ số phải có sẵn trong khoảng thời gian xảy ra một số sự kiện bất ổn trên thị trường Đề tài ưu tiên tính đồng nhất giữa các nước trong mẫu nghiên cứu về đặc điểm phát triển hệ thống tài chính và giới hạn về dữ liệu nghiên cứu Đối với khu vực ngân hàng, đề tài sử dụng hệ số Beta để đo lường bất ổn khu vực ngân hàng, phản ánh tương quan biến động của khu vực ngân hàng so với toàn bộ thị trường.
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, làmộtdấuhiệuchothấybấtổntrongkhuvựcngânhàng.Giátrịcủahệsốcàngcaothìbấtổnkhuvực càng lớn.
Do dữ liệu chỉ số khu vực ngân hàng trên thị trường trong giai đoạn nghiờncứukhụngđầyđủ,đềtàisửdụngchỉsốBSF(Bankingsectorfragility)củaKibritỗioglu, A.
(2003) để đánh giá bất ổn khu vực ngân hàng của Việt Nam Chỉ sốBSF cũng được sử dụng trong nghiên cứu của Cevik, Dibooglu và Kutan (2013) đốivớicácnướcchuyểndịch.ChỉsốBSFđượctínhtoándựatrêndữliệucủababiếnđólà tổng tiền gửi (DEP), tổng tín dụng ngân hàng cho khu vực tư nhân (CPS) và tổngnợnướcngoàingắn hạn(FL).Côngthứcxácđịnhnhưsau:
Trongđó,chỉtỷlệthayđổitheonăm.Tỷlệthayđổitheonămphùhợphơntheo tháng vì tránh được yếu tố mùa vụ và vì tỷ lệ theo tháng quá không đủ dài đểphản ánh bất ổn trong khu vực ngân hàng
(Kibritỗioglu, 2003).vàtương ứng làgiátrịtrungbìnhvàđộlệchchuẩncủabiến.CácbiếnDEP,CPSvàFLđượcđolườngtheo giá trị thực sử dụng chỉ số CPI Chỉ số BSF giảm đột ngột được xem là chỉ sốcảnh báo sớm cho khủng hoảng sắp xảy ra. Điều này có thể bởi vì tiền gửi giảm sútbởidotiềngửibịrútrakhỏihệthốngngânhàng,quimôtíndụnggiảmdophảnứngtrước tình hình nợ xấu tăng lên, và bởi vì nợ nước ngoài tăng do tác động của giảmgiá đồng nội tệ Chỉ số BSF được nhân với
(-1) trước khi tổng hợp vào chỉ số căngthẳngtàichínhđểgiátrịgiảmchothấycăngthẳngtàichínhtănglên. Đối với thị trường cổ phiếu, bất ổn tài chính được đo lường bằng hai biến tàichính,tỷsuấtsinhlờivàmứcbiếnđộngcủathịtrườngcổphiếu.Tỷsuấtsinhlờicủa
𝑡 thị trường cổ phiếu được xác định theo tỷ lệ thay đổi theo năm của chỉ số giá thịtrườngcổphiếuvàđolườngtheotháng.TươngtựnhưchỉsốBSF,chỉsốđượcnhânvới(- 1)đểkhigiátrịgiảmchothấydấuhiệubấtổntàichínhtănglên.Mứcbiếnđộngcủa thị trường cổ phiếu được xác định bằng mô hình GARCH(1,1) Mô hình hìnhGARCH đo lường phương sai thay đổi của chuỗi thời gian nên rất nhiều nghiên cứusử dụng để dự đoán biến động trên thị trường chứng khoán (Engle, 1982 ), trong đómôhìnhGARCH(1,1)đặcbiệtthíchhợpvớichuỗithờigianvớidữliệutầnsuấtcao(Andersen & Bollerslev, 1998) Mô hình GARCH(1,1) của Bollerslev (1986) đolườngbấtổntrênthịtrườngcổphiếunhư sau:
Trongđó,rtlàsuấtsinhlờithịtrườngcổphiếu,đượcđolườngbằngtỷlệthayđổi chỉ số giá thị trường cổ phiếu theo tháng; Xt ’là hệ số chặn và thành phần tự hồiquicủasuất sinhlờithịtrường;tl à s a isố;và2tl àphươngsaicủasaisốt. Đối với thị trường trái phiếu, do qui mô thị trường chủ yếu ở khu vực chínhphủ, đề tài tập trung đo lường bất ổn ở khu vực thị trường trái phiếu Dựa theo cáchtiếpcậncủaHollovàcộngsự(2012)vàLouzis&Vouldis(2013),đềtàisửdụnghaichỉ số đo lường, đó là chênh lệch lợi suất trái phiếu chính phủ và biến động lợi suấttráiphiếuchínhphủ.
Chỉ số chênh lệch lợi suất trái phiếu chính phủ cùng kỳ hạn giữa nước đang nghiên cứu và Singapore là thước đo rủi ro quốc gia Singapore được coi là quốc gia có rủi ro quốc gia thấp nhất trong khối ASEAN, vì vậy, chênh lệch lợi suất trái phiếu phản ánh mức độ rủi ro quốc gia của nước đang nghiên cứu so với Singapore (Louzis, D.P., & Vouldis, 2010).
A T (2013) phản ánh được rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đối với khu vựcchínhphủmộtnước.
Biến động lợi suất trái phiếu chính phủ Độ biến động cao cho thấy sự khôngchắc chắn về triển vọng nền kinh tế tăng lên, báo hiệu cho bất ổn tài chính trên thịtrường nợ chính phủ Để đo lường, đề tài dựa vào dữ liệu lợi suất trái phiếu chínhphủkỳhạn10nămtheongàyđểtínhđộnglệchtheotừngngày.Tổngbìnhphương các độ lệch trong tháng xác định được chỉ số biến động lợi suất trái phiếu chính phủtheotháng.
Cuối cùng, đối với thị trường ngoại hối, do các nước có cơ chế kiểm soát tỷgiáhốiđoái,khủnghoảngtiềntệđượcxácđịnhlàgiaiđoạngiảmgiáđồngnộitệ,tổnthất dự trữ ngoại hối nghiêm trọng.Do vậy đồng nội tệ giảm giá và tổn thất dự trữngoại hối là biểu hiện của căng thẳng tài chính trên thị trường ngoại hối Đề tài dựatheo phương pháp của Cevik, Dibooglu & Kutan (2013) sử dụng chỉ số EMPI, đượcxâydựngbởiGirton,L.,&Roper,D.
(1977),đểđolườngbấtổntrênthịtrườngngoạihối.Chỉsốđượcđolườngtheotheotháng(t),côngt hứcnhư sau:
Trong đó, e và RES là tỷ giá và tổng dự trữ (trừ vàng); các ký hiệu, μ và σtươngứnglàtỷ lệthayđổi12tháng,giátrịtrungbìnhvàđộlệchchuẩn.
Các chỉ số tài chính đơn lẻ được tính toán theo các thang đo khác nhau. Đểtổnghợpthànhchỉsốcăngthẳngtàichínhduynhất,cácchỉsốđơnlẻcầnđượcđượcchuyển hóa về cùng một cơ sở đơn vị Trong thống kê, có hai phương pháp chuyểnhóa Thứ nhất là chuyển hóa dữ liệu dựa trên hàm phân phối tích lũy (DCF), mộtdạngcủathốngkêxếphạng(orderstatistics).Tấtcảcácgiátrịcủabộdữliệuthôcủamột chỉ số được sắp xếp lại và gán cho một giá trị theo thứ tự tăng dần trong phạmvitừ 0đến1.
Phương pháp thứ hai là chuyển hóa dữ liệu dựa trên phương pháp phân phốichuẩn hóa, theo đó bộ dữ liệu được chuyển hóa về dạng phân phối chuẩn hóa có giátrị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 Mỗi giá trị của chỉ số trừ cho trungbìnhvàsauđóchiachođộlệchchuẩntrongmẫu.Giátrịchỉsốđơnlẻtạithờikỳthứtđược tínhtheo côngthức sau:
Trongđó,t=1,2,…,nvớinlàtổngsốquansátcủamẫu;𝑥̅làtrungbìnhmẫuvà S là độ lệch chuẩn của mẫu Các giá trị chuẩn hóa của chỉ số nhận giá trị dươngnếudữliệuthôtrêngiátrịtrungbìnhvàgiátrịâmnếudướigiátrịtrungbình.Phươngphápchuyể nhóanàyđược đềtàisử dụngtrongnghiêncứu.
Sau khi chuẩn hóa dữ liệu, các chỉ số số đơn lẻ được tổng hợp theo từng khu vực thị trường tài chính bằng phương pháp bình quân đều để xác định chỉ số bất ổn thành phần Các chỉ số bất ổn thành phần này được xác định tại bốn khu vực quan trọng của hệ thống tài chính các nước đang phát triển ASEAN: ngành ngân hàng, thị trường cổ phiếu, thị trường trái phiếu và thị trường ngoại hối Sau đó, các chỉ số này được tổng hợp lại theo phương pháp tỷ trọng đều để cho ra chỉ số bất ổn tổng hợp.
3.1.3 Phươngphápđánhgiáhiệuquảcủachỉsố căngthẳngtàichính ĐềtàidựavàophươngphápcủaHakkiovàKeeton(2009)đểđánhgiáchỉsốcăngthẳng tài chính, theo đó các đỉnh điểm biến động của chỉ số bất ổn tài chính phải rơivàoxungquanhthờiđiểmxảyracácsựkiệncăngthẳngtàichính.Mộtchỉsốtốtnêncó ít dấu hiệu sai lầm ở các đỉnh điểm của chỉ số bất ổn và cũng ít dấu hiệu sai lầmcácđiểmthấpcủa chỉsốbấtổn.
Phương pháp đo lường giai đoạn bất ổn tại các nước đang phát triển khu vực ASEAN 81 1 Mô hìnhnghiêncứu
Để xác định các giai đoạn bất ổn tài chính khác nhau, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng ước tính các đặc điểm khác biệt về hành vi của chuỗi dữ liệu FSI đối với từng quốc gia Mô hình được sử dụng là mô hình tự hồi quy Markov-switching với phương trình hồi quy như sau:
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}.Sựk hácbiệtvềhànhvicủachuỗiFSIởmỗitrạngtháiphụthuộcvàohệ sốchặn,hệsốtựhồiqui,vàphươngsaisaisố.Nghiêncứukhôngđưasựkhácbiệtcủavàotr ongphươngtrìnhhồiqui.ĐiềunàycóthểgiảithíchlàdochỉsốFSIđã phản ánh mức căng thẳng của hệ thống tài chính nên trạng thái với giá trị trungbình ước tính cao cho biết giai đoạn bất ổn tài chính cao.
Hơn nữa, trong thành phầncủachỉsốFSIcócácbiếnvềđộbiếnđộngcủatàisảntàichínhnênđộbiếnđộngcủacác biến tài chính càng lớn thì giá trị FSI cũng càng cao Việc cho phép phương saisai số thay đổi theo trạng thái trong mô hình không phản ánh được sự khác biệt củagiaiđoạnbấtổntàichínhvớigiaiđoạnbấtổntàichínhthấp(Duprey&Klaus,2 0 1 7 ) Về số trạng thái trong mô hình được lựa chọn tối đa là 3 trạng thái dựa theo kết quảnghiên cứu của Hollo và cộng sự (2012). Bởi vì giai đoạn nghiên cứu của Hollo vàcộng sự (2012) cũng bao gồm hai cuộc khủng hoảng tài chính lớn (khủng hoảng tàichínhnăm2008vàkhủnghoảngnợcôngChâuÂunăm2011)tươngtựnhưgiaiđoạncủanghiênc ứu.
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 địnhtheomatrậnP:
CáctrạngtháiđượcxácđịnhtheoquátrìnhMarkovđượcgiảđịnhrằngtrạngtháicủa kỳ tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái của kỳ hiện tại, không phụ thuộc vàotrạngtháicủa kỳtrướcđó(Hamilon,1994).
Để chuẩn bị cho việc hồi qui mô hình, nghiên cứu tiến hành kiểm định dừng ADF và kiểm định phi tuyến đối với biến FSI của từng quốc gia nghiên cứu Kiểm định dừng ADF sử dụng độ trễ tối ưu của chuỗi FSI, xác định bằng tiêu chí AIC Kiểm định PPtest của Phillips và Perron được sử dụng để tăng độ tin cậy.
Kiểm định tính phi tuyến của chuỗi FSI nhằm xác định tính chất phụ thuộctrạng thái của chuỗi từ đó kết luận dữ liệu có phù hợp với mô hình nhiều trạng tháihaykhôngGranger(1993)vàFranses&Dijk(2000).NghiêncứusửdụngkiểmđịnhBDS của Brock và cộng sự (1996) vì được đánh giá là hiệu quả nhất trong các kiểmđịnh phi tuyến đối với mô hình chuỗi thời gian Bisaglia & Gerolimetto (2014) Bêncạnh đó, kiểm định McLeod-Li của Mcleod và Li (1983) để tăng tính vững chắc củakếtquảkiểmđịnh.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp MLE (Maximum likelihood estimator) đểước lượng các tham số hồi qui của mô hình bao gồm hệ số chặn, các hệ số quá trìnhtự hồi qui biến phụ thuộc, các xác suất chuyển dịch giữa các trạng thái và xác suất ởmỗi trạng thái Phương pháp ước lượng MLE sử dụng trong mô hình Markov- switchinglàphươngphápsửdụngthuậttoánlặp(iterativealgorithm),haythuậttoáncực đại hóa kỳ vọng (expected maximization) thực hiện ước lượng hai thành phầncủamôhình:biếntrạngtháis tkhông quansátđượcvàcácthamsốcủamôhìnhtươngứngvớitừngtr ạngthái.Ởbước1,Hamilton(1989)sửdụngphươngphápthuậttoánFilter để ước tính các biến trạng thái không quan sát được, tương tự như Kalmanfilter Tuy nhiên, điểm khác biệt là Kalman filter thực hiện cập nhật tuyến tính dựatrên 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 ởmột trong các trạng thái Bước 2, ở mỗi trạng thái, Maximum likelihood được sửdụng để ước tínhcác tham số của mô hình Markov- switching và cả các xác suấtchuyển dịch Bước 1 và 2 lặp đi lặp lại cập nhật các tham số ước lượng mới cho đếnkhiđạtgiátrịhộitụ.
Để lựa chọn mô hình tối ưu, nghiên cứu sử dụng các tiêu chí AIC và log likelihood ratio Tiêu chí AIC phổ biến nhất và được dùng để so sánh các mô hình khác nhau cho cùng một kết quả đầu ra Mô hình có AIC nhỏ nhất được ưu tiên lựa chọn Log likelihood ratio được sử dụng để đánh giá mức 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 tháiRCM(RegimeClassificationMeasure)đượcđềxuấtbởiAngvàBekaert(2002).GiátrịRCM được tínhtoántheo công thứcsau:
Chỉ số RCM cho biết hiệu quả phân biệt trạng thái của mô hình chuyển đổi Markov, dao động từ 0 đến 100 RCM bằng 0 biểu thị phân biệt trạng thái hoàn hảo, trong khi RCM bằng 100 nghĩa là mô hình không cung cấp thông tin về các trạng thái RCM thấp (gần 100) cho thấy mô hình không thể phân biệt các trạng thái hiệu quả, dẫn đến đặc tả mô hình không chính xác.
Phươngpháp đánhgiá tácđộng bấtổn tài chínhvàkhu vựckinhtếthựcđốivới các nướcđangpháttriểnkhuvựcASEAN
3.3.1 Môhìnhnghiêncứu Để lượng hóa được cơ chế tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tếthực, các mô hình VAR tuyến tính cũng được sử dụng để mô tả cơ chế tác động nàynhưnghiêncứuCevik,DiboogluandKutan(2013)đốivớicácnướcchuyểndịchkhuvựcChâu u,nghiêncứucủaC e v i k , Dibooglu&Kenc(2016)đốivớicácnướckhuvực ASEAN, hay nghiên cứu của Apostolakis and Papadopoulos (2015) đối vớitrường hợp của Mỹ Tuy nhiên, hạn chế của mô hình
VAR tuyến tính là chỉ mô tảđượcđặcđiểmchungcủaphảnứngđốivớicáccúsốcvàohệthốnghaymốiquanhệcụcbộgiữac ácbiếntrongmôhình,dovậykhôngphảnánhtínhchấtkhuếchđạigâynêntácđộngxóimòncủa lýthuyếtgiatốctàichính.
Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR đa trạng thái, đặc biệt là mô hình VAR ngưỡng của Tong (1983) và Tsay (1998), để khắc phục nhược điểm của VAR tuyến tính Mô hình VAR ngưỡng có ưu điểm trong mô tả tính phi tuyến đơn giản, tìm được các trạng thái khác nhau, mức độ phản ứng khác nhau của các cú sốc, phân biệt được loại cú sốc (âm/dương) và qui mô của cú sốc Thêm vào đó, sự chuyển dịch giữa các trạng thái được phản ánh rõ trong mô hình, giúp giải thích kết quả và đưa ra hàm ý về chính sách.
DựavàoTsay(1998),nghiêncứusửdụngmôhìnhVARngưỡngvớihaibiếnnội sinh bao gồm chỉ số FSI và chỉ số khu vực kinh tế thực, trong đó biến FSI đượcxemlàbiếnngưỡng,được mô tảnhư sau:
- y là vetor các biến nội sinh bao gồm chỉ số FSI và chỉ số phản ánh khu vựckinhtếthực
- ri-dlà giá trị của biến ngưỡng tại thời kỳ t-d và các trạng thái được xác địnhbởigiátrịngưỡng:0
