BÁO CÁO LUẬN BÀN VỀ KHỦNG HOẢNG NỢ TẠI MỸ

BÁO CÁO LUẬN BÀN VỀ KHỦNG HOẢNG NỢ TẠI MỸ

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

Tác động của các yếu tố

Đề xuất giải pháp

PHẦN I:

NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ

JEROME L STEIN

1.1 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU

 Nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa bong bóng giá tài sản và khủng hoảng tài chính.

 Xác định bong bóng giá tài sản.

 Xác định mức tối ưu của đòn bẩy, rủi ro thích hợp nhất hay quá mức và khả năng của một

cuộc khủng hoảng nợ.

1.2 LÝ THUYẾT NỀN TẢNG

 Đòn bẩy Tài chính

 Đòn bẩy Tài chính của quỹ Atlas

 Những dự đoán của TT nhà ở - cuộc khủng

hoảng nợ thế chấp

 Tỷ lệ hoàn nhập trung bình được sử dụng trong

dự báo: Mô hình Moody

 Nghiên cứu BIS về giá Tài sản và bất ổn tài

chính

 Báo cáo Quỹ Tiền tệ quốc tế WEO (8/2008)

 Kết luận

ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH

Nội dung: Giải thích cách thức lan truyền trong lĩnh vực Tài chính từ chấn động khu vực thế

chấp nhà ở đến toàn bộ khu vực Tài chính

 Đòn bẩy tài chính là mối quan hệ giữa tổng số

nợ và tổng vốn hiện có của doanh nghiệp Trong một số trường hợp đòn bẩy tài chính còn được gọi là hệ số nợ và được ký hiệu là:

ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH

 Đòn bẩy tài chính là một công cụ tài chính hiệu quả, nhưng việc sử dụng quá mức sẽ gây ra

một nguy cơ đáng kể cho các hệ thống tài chính:

 tỷ lệ nợ cao =>khi thay đổi lớn trong giá trị của tài sản => giá trị tài sản thực của tổ chức đó

thay đổi theo

 duy trì tỷ lệ nợ như trước => tăng vốn hoặc phải tăng tính thanh khoản cho tài sản.

A(t)/X(t): của tài sản/giá trị ròng

dX(t)/X(t):phần trăm thay đổi trong giá trị ròng

(1+f(t): đòn bẩy

dA(t)/A(t) : thay đổi phần trăm trong giá trị tài sản.

Tỷ lệ đòn bẩy rất khác nhau cho mỗi lĩnh vực:

 Môi giới-kinh doanh và quỹ đầu tư: 27

 Chính phủ tài trợ doanh nghiệp: 17

 Ngân hàng thương mại: 9,8

 Ngân hàng tiết kiệm: 6,9

 Trung bình: 12

Một sự suy giảm 3% về giá trị tài sản sẽ yêu cầu

 Tương tự như vậy, những nỗ lực của nhóm Gi bán 630 triệu tài sản để trả nợ các khoản vay sẽ có hậu quả nghiêm trọng

trong thị trường tài chính Các mức giá của các tài sản này sẽ giảm,và câu chuyện sử dụng quá mức tỷ lệ nợ sẽ lặp đi lặp lại cho các ngành khác

Kết luận:

Trong một hệ thống các mối quan hệ với nhau, một

tỷ lệ nợ cao có thể rất nguy hiểm Những gì có vẻ như một cú sốc nhỏ trong một thị trường có thể ảnh hưởng đến toàn bộ lĩnh vực tài chính

ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH CỦA QUỸ ATLAS

 Nội dung: Cho ví dụ về cách “lèo lái”

bằng cách chọn một đòn bẩy rất cao và

giải thích hậu quả của nó

một trong những người quản lý của Atlas , được trình bày tại một buổi Toán học ứng dụng của Đại học Brown Colloquium tháng

9 năm 2009

ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH CỦA QUỸ ATLAS

 Một nhóm các chuyên gia tài chính tài năng: nhà toán học, nhà vật lý học, chuyên gia trong lĩnh vực tài chính, đã quyết định thành lập một quỹ trong năm 2003 Quỹ này được gọi là quỹ Atlas Capital Fund.

ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH CỦA QUỸ ATLAS

 Atlas sẽ vay ngắn hạn và cho quỹ đầu tư vay dài hơn Lợi nhuận là phần chênh lệch giữa lãi suất cho vay quỹ đầu tư và lãi suất vay vốn ngắn

ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH CỦA QUỸ ATLAS

 Lúc đầu cực kỳ lợi nhuận Cổ đông nhận được 100%

tiền của họ trở lại trong năm đầu tiên hoạt động Điều

này là do sự thúc đẩy của $ 12tỷ USD tài sản / $ 10 triệu

đô = 1200 FED hỗ trợ bằng chính sách lãi suất thấp

 Khoảng 3 năm sau, các ngành công nghiệp tài chính Mỹ lâm vào một trong những cuộc khủng hoảng tồi tệ

nhất Các tầng hiệu ứng của đòn bẩy sau đó đã xảy

ra Atlas được đổ lỗi như là một trong những thủ phạm chính gây ra cuộc khủng hoảng

NHỮNG DỰ ĐOÁN CỦA THỊ TRƯỜNG NHÀ

Ở - CUỘC KHỦNG HOẢNG NỢ THẾ CHẤP

 Nội dung: Dự đoán thị trường thực tế nhà đất, các phương pháp được sử dụng và tại sao họ

đã quá sai lầm

 Gerardi et al và cộng sự tìm hiểu xem bất kỳ

người tham gia thị trường đã có dự kiến mức tăng lớn trong số nhà bị tịch thu xaỷ ra trong

năm 2007 Họ chia số nhà bị tịch thu ra làm hai thành phần: độ nhạy của nhà bị tịch thu đối với

sự thay đổi giá nhà và số lần thay đổi giá nhà

NHỮNG DỰ ĐOÁN CỦA THỊ TRƯỜNG NHÀ

Ở - CUỘC KHỦNG HOẢNG NỢ THẾ CHẤP

 Kết luận: Các nhà phân tích đầu tư đã có cảm

giác tốt về độ nhạy của nhà bị tịch thu đối với sự thay đổi giá nhà, nhưng đã bỏ lỡ một cách đáng

kể sự thay đổi dự kiến giá nhà đất

 Các tác giả đã không phân tích bất kỳ những

ngôi nhà đã định giá quá cao trong năm 2005-06 hoặc bất kỳ sự thay đổi giá nhà ở có thể dự

doán được.

NHỮNG DỰ ĐOÁN CỦA THỊ TRƯỜNG NHÀ

Ở - CUỘC KHỦNG HOẢNG NỢ THẾ CHẤP

Series: CAPGAIN

Mẫu 1980Q1 2007Q4 Quan sát 111

Có nghĩa 5.436757 Trung bình 5.220000 Tối đa 13,50000 Tối thiểu 0.270000 Tiêu chuẩn Dev 2.948092 Lệch 0.562681

Độ nhọn 3.187472 Jarque-Bera 6.019826 Xác suất 0.049296

Biểu đồ 1 Biểu đồ và số liệu thống kê của CAPGAINS = sự tăng giá nhà đất HPA,

giá nhà đất Mỹ gia tăng từ trước quý 4, trong đó trục hoành biểu thị %/năm, trục

tung là biểu thị tần số Nguồn dữ liệu: Văn Phòng Liên Bang Giám Sát Giá Nhà

Đất.

NHỮNG DỰ ĐOÁN CỦA THỊ TRƯỜNG NHÀ

Ở - CUỘC KHỦNG HOẢNG NỢ THẾ CHẤP

Người tham gia thị trường đã không dự đoán cuộc khủng hoảng nợ thế chấp xảy ra Vì theo

họ, khoảng thời gian từ 2004-2006:

- Thị trường cho vay dưới chuẩn đã được xem như là thành công lớn trong năm 2005.

- Thế chấp được xem là rủi ro thấp hơn.

NHỮNG DỰ ĐOÁN CỦA THỊ TRƯỜNG NHÀ

Ở - CUỘC KHỦNG HOẢNG NỢ THẾ CHẤP

- Các nhà phân tích sử dụng công cụ tinh vi,

nhưng không gian mẫu không chứa tập giá cả giảm

- Những dự đoán bi quan và không dựa trên

phân tích định lượng

- Các nhà phân tích khá lạc quan về giá nhà ở (HPA).

- Các nhà phân tích đã xem xét dữ liệu quá khứ

về giá nhà ở, chẳng hạn như đanh giá 04 quý,

có thể xây dựng các biểu đồ dưới đây Tổng

hợp, giá nhà đất không bao giờ sụt giá từ năm này sang năm khác trong giai đoan q1 năm

1980 đến q4 năm 2007.

MÔ HÌNH MOODY

Mô hình Moody có hai phương trình

 Một là giá nhà ở mức cân bằng P*(t) liên quan đến yếu tố cơ bản Z(t), có thể là thu nhập hộ gia đình, tài sản của hộ gia đình hay là sự phân

phối độ tuổi và các biến khác

 Phương trình thứ hai là sự thay đổi thực trong giá của phương trình dP(t), trong đó có các điều kiện tương quan, điều khoản bình quân và các yếu tố khác

Họ sử dụng phép ước lượng từ hai phương trình

để dự báo thay đổi giá nhà ở

MÔ HÌNH MOODY

Biểu đồ 2 Giá nhà đất / Thu nhập khả dụng

P(t) / Y(t) = PRICEINC, biểu đồ chuẩn hóa; CAPGAIN = HPA, giá nhà đất tăng cao từ trước quý IV, biểu đồ chuẩn hóa

NGHIÊN CỨU BIS

Nghiên cứu của Ngân hàng Thanh toán quốc tế và Quỹ Tiền tệ quốc tế về việc phát hiện những bong bóng thị

trường Tài chính và mối liên hệ giữa giá Tài sản với khủng hoảng Tài chính

NGHIÊN CỨU CỦA BIS VỀ GIÁ TÀI SẢN VÀ

BẤT Ổn TÀI CHÍNH

Mục đích nghiên cứu:

(a) Các chỉ số hữu dụng có thể được xây dựng bằng việc chỉ sử dụng thông tin có sẵn cho các nhà hoạch định chính sách tại thời điểm quyết định chính sách được thực hiện không?

(b) Các tín hiệu có thể được thực hiện chính xác hơn bằng cách xem xét đồng thời giá tài sản, tín dụng và đầu tư?

NGHIÊN CỨU CỦA BIS VỀ GIÁ TÀI SẢN VÀ

BẤT Ổn TÀI CHÍNH

Nền tảng:

 Nghiên cứu này dựa trên nghiên cứu của Kaminsky

và Reinhart (K-R) và của Bordo và những công trình

khác (2001) Nghiên cứu của BIS xác thực một ngưỡng giá trị của mỗi chỉ số chỉ dẫn liên quan Khi những chỉ số tiến đến một giá trị vượt quá ngưỡng giá trị đó, họ xác nhận điều này như là một sự bùng nổ và nó được xem

là dấu hiệu một khủng hoảng sắp đến

 Sử dụng mẫu bao gồm dữ liệu thường niên từ năm 1960-99 cho 34 quốc gia bao gồm cả các nước trong

nhóm G-10

NGHIÊN CỨU CỦA BIS VỀ GIÁ TÀI SẢN VÀ

BẤT Ổn TÀI CHÍNH

 Họ cho rằng:

+ Bùng nổ tín dụng: tỷ lệ tín dụng /GDP lệch khỏi khuynh hướng một

số lượng nhất định được gọi là “lổ hổng tín dụng”

+ Sự bùng nổ giá tài sản: giá tài sản thực lệch khỏi xu hướng một

lượng xác định: “lổ hổng giá tài sản”

-> Kết luận: Dấu hiệu cảnh báo sớm tốt nhất là kết hợp của một lổ

hổng tín dụng 4% điểm với một lổ hổng tài sản 40%.

 So sánh:

+ Nghiên cứu của BIS giống của K-R là tìm kiếm mối tương quan kinh nghiệm và không dựa trên một cấu trúc phân tích

+ điểm khác biệt là: nghiên cứu của BIS :

(i) Dựa trên quá trình tích lũy lâu dài hơn là chỉ một năm

(ii) Chỉ sử dụng những thông tin cũ có trước.

(iii) Xem xét kết hợp các chỉ số

QUỸ TIỀN TỆ QUỐC TẾ

Báo cáo nghiên cứu về :

Tính dễ bị tấn công vào sự hiểu chỉnh thị

trường nhà ở

Nó được đánh giá dựa trên 2 chỉ tiêu khác nhau:

+ Quy mô sự gia tăng trong giá nhà ở trong những năm gần đây

+ Kích cỡ của sự gia tăng tỷ lệ đầu tư dân cư/GDP theo kinh nghiệm trong suốt 10 năm trước

QUỸ TIỀN TỆ QUỐC TẾ

Báo cáo nghiên cứu có hai phần:

trị nhà ở” Mẫu là qua một khu vực tại những quốc gia

Ở mỗi quốc gia, tăng trưởng giá nhà là một hàm của một

“tỷ lệ khả năng chi trả” – tỷ lệ sụt giảm của giá nhà ở/thu nhập khả dụng, tăng trưởng thu nhập hữu dụng trên đầu người, lãi suất ngắn hạn, tăng trưởng tín dụng,thay đổi giá cân bằng và dân số trong tuổi lao động

dân cư / sản lượng, nó là một phép đo lường của sự tiếp xúc trực tiếp của nền kinh tế đến một thị trường nhà đất suy yếu

 Họ sử dụng phương bất kỳ để đánh giá sự dễ tổn

thương quốc gia đến sự sụt giảm trong xây dựng nhà

QUỸ TIỀN TỆ QUỐC TẾ

1.4 NHỮNG HẠN CHẾ CỦA CÁC TÀI LIỆU

TRÊN

 Theo quy luật, bong bóng giá nhà không được

dự báo trước Các tín hiệu cảnh báo hữu ích

nhất là sự gia tăng nhanh chóng trong tỉ lệ giá nhà ở / thu nhập khả dụng, tỷ lệ giá nhà ở / nhà thuê Ở cấp độ vĩ mô, đã có nghiên cứu thực

nghiệm về việc liệu tăng trưởng tín dụng hoặc giá tài sản có "Quá mức" hay không Biến cho

sự "quá mức" là chênh lệch giá Không có khái niệm tối ưu hóa như là một tiêu chuẩn trong việc

đo lường tăng trưởng tài sản hoặc giá tài sản

quá mức.Ở cả mức độ vĩ mô hay vi mô, không

có cơ sở phân tích nào về tỷ số giá hay tăng

trưởng giá tài sản lệch so với "cơ bản" để đưa

ra báo động.

NHỮNG HẠN CHẾ CỦA CÁC TÀI LIỆU TRÊN

hàm mật độ xác suất của giá cả hay thay đổi giá là tương đối ổn định và độc lập với hành vi của những người tham gia thị

trường Họ xem hàm phân phối của

những thay đổi giá giống như bảng thống

kê chết, nó không bị ảnh hưởng bởi

những người nghiên cứu chúng

NHỮNG HẠN CHẾ CỦA CÁC TÀI LIỆU

TRÊN

 Phương pháp định lượng đã thất bại trong việc hiểu nền những vấn đề kinh tế nền dưới cuộc khủng hoảng tài chính: điều gì tạo ra biến động giá, những người tham gia thị trường đã hành động theo cách như thế nào dựa trên những biến động giá kéo theo sự biến động giá sâu hơn và loại biến động giá nào là không chống

đỡ được Các kỹ thuật tài chính thông qua

phương pháp định lượng, Quỹ Atlas là một ví

dụ, được cho là phương pháp tiếp cận "ngu

ngốc"

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

nghiệm thành công trong việc giải thích về mặt lý thuyết?

1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

(SOC)

 Hàm lợi nhuận tiêu chuẩn

 Tính tự động của giá trị ròng

 Tiến trình ngẫu nhiên

 Tối ưu hóa tỷ lệ nợ - Đòn bẩy Tài chính

 Tóm tắt

KIỂM SOÁT TỐI ƯU NGẪU NHIÊN

Hàm Lợi nhuận tiêu chuẩn

Bên vay thế chấp: X1 là giá trị ròng, vốn K và nợ L1

Hiệu năng tiêu chuẩn: W(T) = max E ln X(T) (2)

SOC là lựa chọn những tỷ số nợ f(t) = L(t)/X(t) trong khoảng (0,T), nó

sẽ cực đại W(T) trong phương trình (2)

KIỂM SOÁT TỐI ƯU NGẪU NHIÊN

Giá trị ròng hiện tại X(t) thay đổi theo thời gian Tối đa hoá của W(T)

phải tuỳ thuộc vào giá trị ròng thay đổi như thế nào.

dP(t)/P(t): giá thay đổi

- dL(t) = [i(t)L(t) + I(t) + C(t) – Y(t)]dt (5)

i(t)L(t): khoản lãi chi trả cho khoản nợ hiện tại

- Y(t) = β(t)K(t) (6)

- Sự thay đổi trong giá trị ròng dX(t)

dX(t) = K(t)[dP(t)/P(t) + β(t)dt] – i(t)L(t)dt – C(t) dt (7)

KIỂM SOÁT TỐI ƯU NGẪU NHIÊN

Giả định khoản chi tiêu C(t) là một phần của giá trị ròng X(t), tỷ lệ đó chính là hiệu quả của vốn: C(t) = β(t)X(t)

Đặt f(t) = L(t)/X(t) là đòn bẩy tài chính (tỷ lệ nợ)

k(t) = K(t)/X(t) = (1+f(t) là tỷ số của vốn (tài sản) trên giá trị ròng

Phương trình cơ bản cho tính linh động của giá trị ròng.

dX(t) = X(t){(1+f(t))dP(t)/P(t) + [β(t) – i(t)]f(t)dt} (8)

[β(t) – i(t)]: không ổn định theo thời gian và có thể quan sát được Vốn thu được dP(t)/P(t) : không thể quan sát được khi mà dP(t) bao gồm cả tương lai.

KIỂM SOÁT TỐI ƯU NGẪU NHIÊN

P(t) = P exp (ρt + y(t)) P = 1,t + y(t)) P = 1, (9)

y(t) = ln P(t) – ln P – ρt + y(t)) P = 1,t (9a)

y(t) : độ lệch so với khuynh hướng

dy(t) = -αy(t)dt + σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.y(t)dt + σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.dw(t) ∞ > αy(t)dt + σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt (10)

y(t) là số hạng đảo ngược bình quân ergodic, theo đó giá hồi quy

theo một xu hướng

Số hạng ngẫu nhiên là σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.dw(t)

Vi phân ngẫu nhiên ta được:

lim y(t) ~ N(0, σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2/2αy(t)dt + σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt. (11)

Trong tối ưu hoá, người ta phải hạn chế khuynh hướng ρ không được

vượt quá tỷ lệ lãi suất i(t)

ρt + y(t)) P = 1, < i(t) (12)

KIỂM SOÁT TỐI ƯU NGẪU NHIÊN

Hình 3:

Tăng trưởng kỳ vọng của giá trị ròng W(f(t)) trong phương trình (13),

và phương sai của tăng trưởng giá trị ròng, rủi ro, phương trình (15)

Tỷ lệ nợ tối ưu f*(t)/đòn bẩy tài chính, là phương trình (16)

Khi f(t) vượt quá tối ưu f*(t), giá trị tăng trưởng kỳ vọng sụt giảm và rủi ro gia tăng

Ở f-max, giá trị tăng trưởng kỳ vọng là 0

KIỂM SOÁT TỐI ƯU NGẪU NHIÊN

 TỐI ƯU HÓA TỶ LỆ NỢ (Đòn bẩy Tài chính)

W(f(t)) = E[dln(X(t)]

= [(1+f(t))(ρt + y(t)) P = 1, + (1/2)σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2 – αy(t)dt + σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.y(t)]+ (β(t) – i(t)) f(t) – (1/2)(1+f(t))2σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2

(13)

r(t) = i(t) – ρt + y(t)) P = 1, > 0 - tỷ lệ thực của lãi suất (14)

var d[ln X(t)] = (1+f(t))2σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2dt rủi ro (15)

Tỷ lệ nợ tối ưu/giá trị ròng, đòn bẩy tài chính f(t)= L(t)/X(t).

f*(t) = {[β(t) – (i(t) – ρt + y(t)) P = 1,) - (1/2)σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2] - αy(t)dt + σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.y(t)}/σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2

 f*(t ) = {[β(t) – r(t)] - (1/2)σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2] - αy(t)dt + σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.y(t)}/σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2 (16)

Tương ứng với bất kỳ tỷ lệ nợ f(t) là tăng trưởng kỳ vọng của giá trị ròng W(f(t)) Đòn bẩy tài chính tối ưu, tỷ lệ nợ f*(t) tối đa tăng trưởng kỳ vọng của giá trị ròng W[f*(t)] = W*(t) Khi tỷ lệ nợ chệch hướng khỏi điều kiện tốt nhất, tăng trưởng kỳ vọng của giá trị sụt giảm

KIỂM SOÁT TỐI ƯU NGẪU NHIÊN

Nếu đòn bẩy tài chính f1 được chọn, sự sụt giảm của tăng trưởng giá trị ròng là W* - W1 Nợ vượt quá Ψ(t) = f(t) – f*(t) = f1 – f* thì khác nhau giữa khoản nợ thực tế f(t) = f1 và khoản

nợ tối ưu f*(t) Sự sụt giảm của tăng trưởng kỳ vọng là hàm bậc hai của nợ vượt quá:

 [W* – W(f(t))] = (1/2)σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2[f(t) – f*(t)]2 = (1/2)σdw(t) ∞ > α > 0, E(dw) = 0, E(dw)2 = dt.2Ψ(t)2

 Ψ(t) = f(t) – f*(t) nợ vượt quá (17)

 Tỷ lệ nợ vượt quá [f1 – f*(t)] > 0 giảm tăng trưởng kỳ vọng từ

W* -> W1 và tăng rủi ro Chức năng phân phối của tăng

trưởng kỳ vọng chuyển lên và sang bên trái Đến nỗi mà với khoản nợ vượt quá, khả năng thua lỗ giá trị ròng gia tăng