Nghiên cứu kinh điển và các mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính.doc

Nghiên cứu kinh điển và các mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

VÀ KHUYỀN NGHỊ CHO VIỆT NAM

THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU KINH ĐIỂN VỀ KHỦNG HOẢNG VÀ CÁC MÔ

HÌNH CẢNH BÁO KHỦNG HOẢNG TÀI CHÍNH ………… 1

1.1 Nghiên cứu kinh điển về khủng hoảng tài chính 1

1.1.1 Khủng hoảng tiền tệ (Currency Crisis) 1

Khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ nhất……… 1

Khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ hai……… 2

Khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ ba……… 2

1.1.2 Khủng hoảng ngân hàng (Banking Crisis) ……… 2

Sự lựa chọn đối nghịch……… 3

Rủi ro về đạo đức……… 3

Tâm lý bầy đàn……… 3

1.1.3 Khủng hoảng nợ ( Debt Crisis)……… ……… 4

1.1.4 Khủng hoảng kép (Twin crisis)……… 5

Khủng hoảng kép thế hệ thứ nhất 5

Khủng hoảng kép thế hệ thứ hai 8

1.1.5 Nguyên nhân của khủng hoảng tài chính……… .10

1.2.Các mô hình cảnh báo khủng hoảng 12

CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO KHỦNG HOẢNG TÀI

CHÍNH CHO VIỆT NAM 20

2.1 Lựa chọn mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính phù hợp cho ViệtNam ……… ………… 20

2.2 Ứng dụng mô hình Signal Approach vào cảnh báo khủng hoảng tài chính cho ViệtNam ……… ……… 21

2.2.1 Cơ sở dữ liệu 21

2 2.2 Xây dựng chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng 22

Lựa chọn biến số cho mô hình 23

Giải thích sự tác động của từng biến ………26

2.2.3 Chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng thực nghiệm ……… 27

Lưu ý của chuổi chỉ số 13 biến ……… ………… 28

Chuỗi chỉ báo khủng hoảng 10 biến……… … 29

2.2.4 Qua kết quả nhìn nhận xác suất Việt Nam rơi vào khủng hoảng tài chính ……… 33

Phương pháp luận……… 33

Thực nghiệm……… 34

CHƯƠNG 3: NHẬN XÉT VÀ CÁC KHUYỀN NGHỊ THÊM VỀ MÔ HÌNH ……… 37

3.1 Nhận xét kết quả dự báo của mô hình ……… 37

3.1.1 Đánh giá rủi ro quốc gia Việt Nam của EIU……… ………

.37Rủi ro chủ quyền ……… …… 38

Rủi ro riền tệ ……… ……… 38

Rủi ro ngân hàng………… ……… 38

3.1.2 IMF và đánh giá tính dễ tổn thương của hệ thồng tài chính Việt Nam …….38

Khả năng dễ bị tổn thương của hệ thống ngân hàng ……… … … 38

Thị trường chứng khoán sụt giảm và những rủi ro trên thị trường chứng khoán ……… ……… 39

3.1.3 Nét tương đồng giữa các báo cáo và mô hình Signal Approach …… 40

3.2 Khắc Phục những nhược điểm của mô hình……… ……… … 41

3.3 Khuyến nghị cho Việt Nam……….…41

Kiểm soát và theo dõi chặt chẽ các khoản vốn đầu tư của các tập đoàn nhà nước từ việc tiến hành vay nợ nước ngoài nhắm tránh rủi ro mất vốn nhà nước……… ……….………46

Xây dựng mô hình cảnh báo khủng hoảng cho toàn bộ nền kinh tế ViệtNam……… ……….47

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 : Khủng hoảng kép thế hệ thứ haiBảng 1.2 : Ngưỡng liên hệ của các chỉ số dự báo

Bảng 2.1: Giải thích cách chọn biến đầu vào và nguồn số liệu sử dụngBảng 2.2: Độ nhiễu của biến dự báo

Bảng 2.3: Ngưỡng khả thi cho các biến dự báoBảng 2.4: Chuỗi chỉ số khủng hoảng thực nghiệm.Bảng 2.5: Chuỗi chỉ số khủng hoảng 10 biến và 13 biến.

Bảng 2.6: Chuỗi chỉ số khủng hoảng cho 10 biến và 13 biến (năm gốc 1998 giá trị là 100) Bảng 2.7: Giá trị St và xác suất xảy ra khủng hoảng có điều kiện.

Bảng 2.8: Chuỗi chỉ số xác xuất xảy ra khủng hoảng thực nghiệm của Việt Nam

Bảng 2.9: Các mức cảnh báo khủng hoảng tương ứng với các mức xác suất khủng hoảngBảng 2.10 : Các mức cảnh báo khủng hoảng đối với Việt Nam giai đoạn 1998-2008

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 : Hàm xuất khẩuHình 1.2 : Hàm dự trữ ngoại tệ

Hình 2.1: Chuỗi chỉ số khủng hoảng thực nghiệm 13 biến giai đoạn 1998 – 2008 Hình 2.2: Biểu đồ so sánh chuỗi chỉ số khủng hoảng cho 10 biến và 13 biếnHình 2.4: Lãi suất tiền gửi thực tại Việt Nam giai đoạn 1998-2008

Hình 2.3: Chuỗi chỉ số Tín dụng nội địa/GDP Việt Nam giai đoạn 1998-2008Hình 2.5: Chỉ số M2/Dự trữ ngoại hối Việt Nam giai đoạn 1998-2008

Hình 2.6: Chuỗi xác suất xảy ra khủng hoảng có điều kiện cho Việt Nam 1998 – 2008Hình 2.7:Chuỗi xác suất khủng hoảng thực nghiệm VN giai đoạn 1998 – 2008 Hình 3.1: Biểu đồ tăng trưởng tỷ số M2/GDP giai đoạn 1998-2008

Hình 3.2: Mô hình trung tâm cảnh báo khủng hoảng chung cho toàn nền kinh tế

DANH MỤC HỘP

Hộp 1: Các dấu hiệu khủng hoảng Đông Á và thực trạng VN.

DANH MỤC PHỤ LỤC

Phụ lục 1 : Cơ chế truyền động khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ nhất Phụ lục 2 : Cơ chế truyền động khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ hai Phụ lục 3: Cơ chế truyền động khủng hoảng tiền thệ thế hệ thứ ba Phụ lục 4 : Các hậu quả của khủng hoảng tài chính

Phụ lục 5: Dữ liệu tính chỉ số cảnh báo khủng hoảng

PHẦN MỞ ĐẦU

1 LÝ DO NGHIÊN CỨU

Khủng hoảng tài chính gây ra nhiều thiệt hại ở cả khu vực kinh tế tài chính và khu vực kinh tế thực, cần rất nhiều thời gian và chi phí để giải quyết hậu quả và phục hồi nền kinh tế Thêm vào đó là các hậu quả về mặt xã hội, làm đảo lộn cuộc sống của hàng triệu con người Chính vì

vậy, trong tác phẩm: “Hãy kết toán cuộc sát phạt”, Helen Hayward đã viết: “…các cuộc khủng hoảng tài chính đã làm đảo lộn cuộc sống của hàng triệu con người Cái giá đối với con người rất nghiêm trọng, có lẽ không thể nào tính nổi và hậu quả của khủng hoảng vẫn tiếp tục được phơi bày Người nghèo bị tác động bởi thất nghiệp, đồng lương bị giảm, giá cả các nhu yếu phẩm tăng cao và các dịch vụ xã hội bị thu hẹp Trẻ em phải rời ghế nhà trường, lương thực và thực phẩm khan hiếm, nạn bạo hành và mại dâm tăng lên Thất nghiệp và cạnh tranh sinh tồn làm cho cộng đồng bị rạn nứt, chính trị trở nên bất ổn, bạo động vì thực phẩm và sắc tộctại Indonesia, nông dân phản kháng ở Thái Lan và công nhân bất bình ở Hàn Quốc…”(1)Tuy nhiên, “Việc bùng nổ khủng hoảng chắc chắn không thể dự báo được Tuy nhiên, có thể xác định được các dấu hiệu mất cân bằng tài chính Nói cách khác, chắc chắn có thể xác định được các yếu kém và nó khiến các cơ quan chức năng cẩn trọng hơn Tuy nhiên, không nên viển vông nghĩ rằng có thể dự báo được khủng hoảng.”2 Việc xây dựng công cụ cảnh báo khủng hoảng đã được thực hiện từ lâu tại các quốc gia khác nhau Cho tới nay, tại VN vẫn chưa có một công cụ cảnh báo nào đúng nghĩa Chính điều đó đã thôi thúc chúng tôi nghiên cứu đề tài “ Nghiên cứu kinh điển và các mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính”.

2 XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Đề tài nghiên cứu của này tập trung nghiên cứu những lý thuyết kinh điển về khủng hoảng tài chính cũng như các mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính Từ đó, xây dựng mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính cho VN dựa trên những mô hình đã được phát triển áp dụng thànhcông tại các quốc gia khác Cùng với đó, nhóm nghiên cứu cũng đưa ra những khuyến nghị để

1 Helen Hayward và Ducan Green, “Đồng vốn và trừng phạt”, NXB Chính trị quốc gia, 05/2005.2

Françoise Nicolas Nghiên cứu viên, Trung tâm châu Á , Viện Quan hệ quốc tế Pháp ,Giảng viên Đại học Paris-Est - Tham luận đánh giá, dự báo và các biện pháp phòng ngừa khủng hoảng tiền tệ và hệthống ngân hàng – 2008.

giúp VN có thể tránh được những cú sốc tài chính và xa hơn là những cuộc khủng hoảng tài chính trong tương lai.

3 CÂU HỎI VÀ MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU

Các hình thức khủng hoảng tài chính nào đã diễn ra trong quá khứ ? Cách thức các cuộc khủng hoảng này diễn ra như thế nào ?

Đâu là nguyên nhân gây ra các cuộc khủng hoảng tài chính?

Các mô hình cảnh bảo khủng hoảng tài chính nào đang được sử dụng và đâu là mô hình phù hợp với điều kiện của VN hiện nay?

Những bước đi cần thiết hiện nay để giúp thị trường tài chính vững mạnh và có thểtránh được những cú sốc và các cuộc khủng hoảng là gì?

Trong quá trình đi tìm lời giải cho những câu hỏi nghiên cứu vừa nêu để giải quyết vấn đềnghiên cứu đặt ra, đề tài này nhằm vào các đối tượng nghiên cứu cụ thể sau đây:

Phân tích các nghiên cưu kinh điển về khủng hoảng đặc biệt là các lý thuyết về “khủng hoảng kép” và cơ chế truyền động của từng loại khủng hoảng.

Tính toán và phân tích chuỗi chỉ số khủng hoảng dựa trên mô hình Signal Approach qua đó đánh giá về khả năng VN xảy ra khủng hoảng.

Xem xét sự phù hợp của mô hình và đưa ra các khuyến nghị về mô hình để nâng cao hiệu quả cảnh báo đồng thời đề xuất những khuyến nghị về mặt chính sách giúp cho thị trường tài chính VN phát triển bền vững.

Hướng đến đề xuất xây dựng một hệ thống cảnh báo chung cho toàn bộ nền kinh tế.

4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu sử dụng chủ yếu phương pháp định tính, định lượng, thống kê, so sánh và tổng hợp nhằm làm rõ những vấn đề cần nghiên cứu Đối với nghiên cứu định lượng trong được sử dụng trong nghiên cứu này, chúng tôi dùng phương pháp phi tham số dựa trên mô hình Signal Approach nhằm làm rõ vai trò của các biến số kinh tế vĩ mô góp phần gây ra khả năng khủng hoảng.

5 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Chương 1: Các nghiên cứu kinh điển về khủng hoảng bao gồm khủng hoảng ngân hàng, khủng hoảng tiền tệ, khủng hoảng nợ và đặc biệt là khủng hoảng kép thế hệ 1, thế hệ 2 Sau đó là các nguyên nhân dẫn tới khủng hoảng tài chính và cuối cùng là các mô hình cảnh báo tài chính đã có

Chương 2: Áp dụng mô hình Signal Approach vào VN để tính toán chuỗi chỉ số khủng hoảng cho giai đoạn 1998-2008 qua đó nhìn nhận xác suất VN rơi vào khủng hoảng.

Chương 3: Xem xét sự phù hợp của mô hình Signal Approach khi áp dụng vào VN qua đó đưa ra những đề xuất để nâng cao hiệu quả cảnh báo cho mô hình và đề xuất những chính sách cho sự phát triển bền vững của thị trường tài chính VN.

6 Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU CÔNG TRÌNH

Về lý luận đề tài này giúp cho chúng ta có một cái nhìn sâu hơn về khủng hoảng tài chính thông qua các lý thuyết kinh điển về khủng hoảng Bên cạnh đó, dựa trên mô hình Signal Approach đã được áp dụng khá thành công tại nhiều nước, đề tài này còn đóng góp được chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng tài chính cho VN trong giai đoạn 1998-2008 Một vấn đề cần lưu ý là mô hình này được phát triển chủ yếu dùng cho việc cảnh báo khủng hoảng tiền tệ và ngân hàng Tuy nhiên, trong nhiều công trình nghiên cứu về khủng hoảng kép đã kiểm chứng mối quan hệ khủng hoảng tiền tệ có liên quan mật thiết với khủng hoảng nợ (điều này được chúng tôi trình bày kỹ trong lý thuyết về khủng hoảng kép) do đó mô hình này cũng đồng thời có thể cảnh báo cho khủng hoảng nợ.

Về mặt thực tiễn, đề tài này đã đóng góp một công cụ cảnh báo định lượng giúp cho các nhà điều hành chính sách vĩ mô có một cái nhìn rõ hơn về khả năng dễ bị thương tổn của các bộ phận trong thị trường tài chính để từ đó có các giải pháp điều chỉnh thích hợp giúp cho hệ thống tài chính lành mạnh hơn Cuối cùng chúng tôi cũng đề xuất thêm những chính sách khác cho Việt Nam phát triển ổn định và bền vững trong cả ngắn hạn và dài hạn.

CHƯƠNG 1: NGHIÊN CỨU KINH ĐIỂN VÀ CÁC MÔ HÌNH CẢNH BÁO KHỦNG HOẢNG TÀI CHÍNH

1.1 Nghiên cứu kinh điển về khủng hoảng tài chính

Khủng hoảng tài chính, một cách tổng quát được hiểu là sự xấu đi một cách rõ ràng và nhanh chóng của tất cả hay hầu hết các nhóm chỉ tiêu tài chính của một nền kinh tế quốc gia như lãi suất ngắn hạn, giá trị tài sản, tình trạng không trả đuợc nợ và những thất bại của các định chế tài chính Khủng hoảng tài chính có thể được biểu hiện dưới một số dạng khủng hoảng đặc thù.

1.1.1 Khủng hoảng tiền tệ (Currency Crisis)

Khủng hoảng tiền tệ còn được gọi là khủng hoảng tỷ giá hối đoái hay khủng hoảng cán cân thanh toán nổ ra khi hoạt động đầu cơ tiền tệ dẫn đến sự giảm giá một cách đột ngột của đồng nội tệ hoặc trường hợp buộc các cơ quan có trách nhiệm phải bảo vệ đồng tiền của nước mình bằng cách nâng cao lãi suất hay chi ra một khối lượng lớn dự trữ ngoại hối.

Khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ nhất Paul Krugman (1979) và sau đó là Flood & Garber

(1984) đã giải thích cơ chế truyền động của khủng hoảng tiền tệ dựa vào mô hình tiền tệ đơn giản với tên gọi lý thuyết khủng hoảng thế hệ thứ nhất 3.

Khủng hoảng tiền tệ (hay khủng hoảng cán cân thanh toán) liên quan đến việc Chính phủ không còn đủ dự trữ ngoại tệ để đáp ứng nhu cầu sử dụng ngoại tệ của các khu vực khác nhau trong nền kinh tế và buộc phải phá giá đồng nội tệ Mọi chuyện thường bắt đầu từ việc Chính phủ duy trì cơ chế tỷ giá hối đoái cố định Chính phủ có thể bảo vệ tỷ giá này bằng cách can thiệp vào thị trường ngoại hối (trực tiếp mua hoặc bán ngoại tệ) Nếu có một thị trường tài chính phát triển, nghiệp vụ này có thể được thực hiện bằng các hoạt động thị trường mở hay can thiệp vào thị trường ngoại hối kỳ hạn Tuy nhiên, việc bảo vệ tỷ giá cũng có giới hạn của nó Trước sức ép giảm giá trị nội tệ (thường là do Chính phủ in tiền để bù đắp thâm hụt ngân sách), Chính phủ phải bán ngoại tệ để bảo vệ tỷ giá Dự trữ ngoại hối giảm và cuối cùng Chính phủ buộc phải chấm dứt tỷ giá cố định và chuyển sang thả nổi tỷ giá Điểm đặc biệt là ngay trước khi dự trữ cạn kiệt, sự suy yếu của các yếu tố kinh tế vĩ mô căn bản trở thành tín hiệucho các cuộc tấn công mang tính đầu cơ vào đồng nội tệ và đẩy nhanh khủng hoảng.

3

Xem Phụ lục 1.1 : Cơ chế truyền động của khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ nhất

Khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ hai Obsfeld đã phát triển mô hình khủng hoảng tiền tệ thế hệ

thứ hai (mô hình kỳ vọng xoay vòng) 4 Theo ông, việc quyết định bảo vệ tỷ giá hối đoái cố định có cả lợi ích và chi phí Đứng trước sức ép phải thả nổi tỷ giá, nếu Chính phủ quyết định bảo vệ tỷ giá cố định thì lợi ích có được sẽ là uy tín về chính sách trong dài hạn Nhưng việc bảo vệ tỷ giá tạo ra nhưng tác động tiêu cực tới nền kinh tế nội địa vì thường thì lãi suất phảităng lên Lãi suất tăng, trước hết làm suy giảm tăng trưởng kinh tế và gây ra thất nghiệp Tác động nữa là đối với hệ thống NH, lãi suất cao buộc các NH phải trả lãi cao hơn cho tiền gửi Những đối tượng vay nợ theo lãi suất thả nổi sẽ gặp khó khăn về khả năng thanh toán Tỷ lệ nợ khó đòi và tình trạng vỡ nợ vì thế gia tăng làm ảnh hưởng tới khả năng vững mạnh về mặt tài chính của cả hệ thống NH

Khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ ba Lý thuyết về khủng hoảng tiền tệ nhận được một bước

phát triển nữa sau khủng hoảng Châu Á năm 1997 Khủng hoảng xảy ra khi đất nước bị giảm sụt nhanh chóng về nguồn vốn do những hoảng sợ về tài chính Trong một số trường hợp, một số nước là đối tượng sự rút vốn ồ ạt ra khỏi NH với tỷ giá hối đoái cố định hoạt động như là chức năng của hợp đồng tiền gửi Các mô hình thuộc thế hệ thứ ba cho rằng khủng hoảng có thể do sự mất cân đối ngoại tệ của các NH, doanh nghiệp chính sự mất cân đối này có thể dẫn đến phát sinh nhu cầu về ngoại tệ Tổng hợp các nhu cầu về ngoại tệ có thể dẫn đến sức ép lên tỷ giá Tỷ giá hối đoái giảm làm lái suất của các nhà đầu tư nước ngoài giảm dẫn đến dòng chảy ngoại tệ ra ngoài và hệ quả là dẫn tới khủng hoảng tiền tệ.

Một dạng của khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ ba là do "rủi ro về hành vi dẫn đến khủng hoảng" Đầu tư quá mức, đặc biệt là những khoản đầu tư rủi ro của các NH, các tổ chức tài chính khác xẩy ra do những hành động hoặc chính sách của Chính phủ 5.

1.1.2 Khủng hoảng ngân hàng (Banking Crisis)

Theo quỹ tiền tệ quốc tế (IMF): “Khủng hoảng NH là trạng thái các NH lâm vào tình trạng rút tiền ổ ạt và bị phá sản Các NH buộc phải dừng việc thanh toán các cam kết của mình, hoặc để tránh tình trạng này, Nhà nước buộc phải can thiệp bằng biện pháp hỗ trợ đặc biệt Khủng hoảng NH có thể bùng phát tại một NH và lây truyền ra toàn bộ hệ thống”6.

Ngược lại với mô hình khủng hoảng tiền tệ, được xây dựng chủ yếu dựa trên những giả định về thông tin cân xứng, những lý thuyết về khủng hoảng NH lại cho rằng tính bất ổn (dễ đổ vỡ)

của hệ thống NH bắt nguồn từ những thông tin bất cân tương xứng, là tình trạng khi một bên trong mối quan hệ kinh tế hay giao dịch có ít thông tin về phía bên kia, điều này dẫn tới ba vấn đề cơ bản sau:

Sự lựa chọn đối nghịch: Lựa chọn đối nghịch là vấn đề thông tin bất tương xứng xuất hiện

trước khi giao dịch thực hiện, khi các nhà đầu tư đã tham gia vào những dự án chứa đựng nhiều rủi ro đang tìm kiếm một cách chủ động những khoản cho vay Vì vậy, những người đi vay đưa ra những kết quả không như mong đợi lại hầu như được lựa chọn.

Rủi ro về đạo đức: Rủi ro về đạo đức xuất hiện sau khi giao dịch được thực hiện Đứng trên

quan điểm của người cho vay, họ sẽ quan tâm tới việc khoản vay có được sử dụng đúng mục đích hay không Rủi ro về đạo đức có thể xảy ra khi người đi vay sử dụng tiền để đầu tư vào những dự án rủi ro cao Nếu dự án thành công, họ sẽ nhận được những lợi ích lớn Ngược lại khi sự dự án thất bại, người cho vay phải là người gánh chịu hầu hết hậu quả Mặt khác, rủi ro đạo đức còn là việc người đi vay sử dụng tiền vay cho mục đích chi dùng cá nhân hay thực hiện những dự án không có khả năng sinh lời mà chỉ nhằm vào việc tăng vị thế hay quyền lực.

Tâm lý bầy đàn: Những người cho vay thường cố gắng theo sự dẫn dắt của ngưới mà họ tin

tưởng là sẽ có những thông tin tốt hơn Hành vi bầy đàn có thể xuất hiện khi các nhà đầu tư thiếu thông tin về khả năng của những người quản lý quỹ của mình Những người quản lý quỹ khả năng kém sẽ nhận thấy là hợp lý khi thực hiện theo những quyết định của những nhà đầu tư khác để không bị phát hiện Và tính bầy đàn là hợp lý khi kết quả đối với một chủ thể theo sau một hành động gia tăng bởi vì nhiều chủ thể khác cũng thực hiện cùng hành động.

Trong thế giới tài chính đặc trưng bởi thông tin bất tương xứng, những nhà cung cấp quỹ gặp khó khăn trong việc quản lý các trung gian tài chính Các tổ chức này cũng gặp những khó khăn tương tự đối với những người sử dụng quỹ Vì vậy, trong khi những tài sản của NH đặc trưng bởi tính khó chuyển đổi và không dễ định giá trên thị trường, những NH với những khoản nợ của mình chủ yếu được cấu thành bởi nhu cầu tiền gửi rất dễ bị tổn thương đối với việc đánh giá lại kỳ vọng Điều này góp phần vào tính dễ đổ vỡ vốn có của NH Dễ dàng nhận thấy, với sự hiện diện của những thông tin không tương xứng hay không đầy đủ, nhà đầu tư sẽ thực hiện những hành động qua đó có thể khuyếch đại những biến động về giá và gây ra những cuộc khủng khoảng bất ngờ.

Những nhân tố, nguyên nhân dẫn đến khủng hoảng NH không chỉ là những vấn đề về bất tương xứng mà còn được gắn kết vào sự biến động có tính chu kỳ, những cú sốc bất lợi bên ngoài và tự do hóa tài chính Tuy nhiên, nhờ vào lý luận về việc phân tích thông tin bất tương

xứng ở trên, việc gia tăng trong lãi suất và gia tăng tính không chắc chắn là những nguyên nhân chủ yếu làm tăng sự đổ vỡ của NH và có thể dẫn tới sự phá sản Miskin đã thêm vào hai nguyên nhân tiềm ẩn làm cho khủng hoảng NH dễ xảy ra ở các nước đang phát triển hơn Đó là:

Thứ nhất, các nước đang phát triển thường là những nơi sản xuất hàng hóa thô, dễ bị tác động bởi

những cú sốc bên thương mại Điều này có thể phá hỏng bảng cân đối kế toán của NH, được cấu thành chủ yếu bởi khoản cho vay đến các doanh nghiệp trong nước Sự thiếu tính đa dạng hoá bên ngoài có thể đưa tới những vấn đề trầm trọng ở những quốc gia đang phát triển hơn là những quốc gia phát triển có sự đa dạng hoá tốt ở nhiều nước.

Thứ hai, các NH ở những nước đang phát triển huy động các quỹ với những khoản nợ bằng

ngoại tệ Vì vậy, một sự sụt giảm giá trị đồng nội tệ có thể gia tăng tình trạng nợ nần, trong khi giá trị tài sản của NH không tăng Kết quả la dẫn đến sự xấu đi của vốn chủ sở hữu sẽ làm gia tăng khả năng phá sản của NH.

1.1.3 Khủng hoảng nợ ( Debt Crisis)

Khủng hoảng nợ nước ngoài xảy ra khi một quốc gia không có khả năng trả nợ nước ngoài, bao gồm cả các khoản nợ của Chính phủ hay của khu vực tư nhân 7 Nghiên cứu của Detragiache và Spilimbergo (2001) cho rằng một cuộc khủng hoảng nợ có thể xảy ra khi thỏa một

hoặc cả hai điều kiện : đầu tiên, các nghĩa vụ nợ phải chi trả hoặc các khoản lãi vay đối với

nước ngoài của các chủ nợ là NH hoặc các chủ sở hữu trái phiếu vượt quá hơn 5% số nợ còn

lại; thứ hai, Các quốc gia xin giãn các khoản nợ hoặc thỏa thuận kéo dài thời gian chi trả

nợ đối với các chủ nợ được niêm yết trên danh sách của trung tâm phát triển tài chính toàn cầu thuộc NH thế giới (World Bank’s Global Development Finance).

Khác với những khoản nợ thông thường giữa các cá nhân là những khoản nợ có thể thu hồi dựa trên cơ sở luật pháp, nợ của các Chính phủ đứng ngoài luật pháp của một nước Nó hoàn toàn dựa vào lòng tin và sự tín nhiệm đối với chính phủ đi vay Trừ những trường hợp giữa 2 nước xảy ra những bất đồng lớn về chính trị, còn lại thì loại cho vay này – đôi khi thật đáng ngạc nhiên – lại là một sự mạo hiểm lớn đối với người cho vay, vì vậy trong trường hợp làm ăn không thành đạt, các chính phủ con nợ có thể bị cự tuyệt trong một thời gian dài, không thể vay tiếp được nữa Nợ nhà nước là phần trách nhiệm của toàn thể đấtnước, không phụ thuộc vào thành công hay thất bại của một hoạt động riêng lẻ nào được7

Quỹ tiền tệ Quốc tế, Triển vọng kinh tế thế giới 1998, năm 1998.

tài trợ bằng khoản tiền cho vay Triển vọng khả năng hoàn trả nợ của loại nợ không phải của nhà nước thì phụ thuộc vào cả sự tin cậy tín nhiệm của các đối tượng vay lẫn vào thành công hoặc thất bại trong hoạt động làm ăn của đối tượng này Do vậy mức rủi ro bị vỡ nợ còn lớn hơn khá nhiều kiểu cho vay nợ tư nhân ngay cả khi những khoản nợ này có thể thuhồi nhờ sức ép của luật pháp8.

8

Fulbright Economics Teaching Program , “Khủng hoảng nợ ở các nước đang phát triển”, năm 2003.

1.1.4 Khủng hoảng kép (Twin crisis)

Khủng hoảng kép thế hệ thứ nhất Thập niên “rối loạn” tài chính trong những năm 1990 đã

hướng mở các nhà nghiên cứu không chỉ còn xem xét khủng hoảng tiền tệ như một sự kiện cô lập, mà hiện nay, đã có nhiều công trình đi vào nghiên cứu mối tương quan giữa khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng NH Theo nghiên cứu của Chang và Velasco (1999), khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng NH có thể đi liền với nhau và có mối quan hệ nhân quả trực tiếp Thực nghiệm trong giai đoạn 1997 – 1998 cho thấy, khủng hoảng NH và khủng hoảng tiền tệ bùng nổ mạnh mẽ vào cùng một thời điểm ở Thái Lan, Indonesia, Malaysia, Hàn Quốc Các đợt tấn công đầu cơ vào đồng baht xảy ra vào tháng 7 năm 1997 đã làm Chính phủ Thái Lan phải bảo vệ đồng tiền của mình bằng cách sử dụng dự trữ ngoại tệ Khi dự trữ ngoại tệ gần cạn kiệt, Thái Lan buộc phải thả nổi tỷ giá, khủng hoảng nhanh chóng lan ra các nước Đông Á khác Đồng nội tệ của Hàn Quốc, Indonesia, Malaysia và Philipines đều chịu sức ép Sự phá giá đồng nội tệ ở các nước này cùng với lãi suất gia tăng đã làm nhiều doanh nghiệp nhanh chóng trở thành khó khăn của các tổ chức tài chính và dẫn tới khủng hoảng NH.

Obsfeld (1994) cho rằng lĩnh vực NH họat động yếu kém có thể làm tiền đề cho khủng hoảng tiền tệ nếu các nhà đầu cơ dự đoán được rằng Chính phủ sẽ ưu tiên kiềm chế lạm phát hơn là sự ổn định tỷ giá hối đoái Mục đích của sự ưu tiên chính sách này là để tránh nạn phá sản trong lĩnh vực NH Tuy nhiên, Velasco (1987) và Calvo (1997) lại tranh luận rằng khủng hoảng NH là nguyên nhân dẫn đến khủng hoảng tiền tệ nếu sự tăng cường khả năng thanh toán bằng tiền mặt cũng như sự hỗ trợ tài chính từ phía Chính phủ đối với hệ thống NH không đồng nhất cùng sự ổn định tỷ giá hối đoái Miller (1999) cũng cho rằng sự mất giá tiền tệ như là một phần của việc lựa chọn chính sách hợp lý cho một chính phủ bị đe dọa bởi khủng hoảng NH trong cơ chế tỷ giá hối đoái cố định Gonzalex – Hermosillo ( 1996) thì lại đưa ra nguyên nhân khủng hoảng kép nằm ở hệ thống tài chính nghèo nàn khi có thể thay thế vốn nội địa bằng vốn nước ngoài.

Nghiên cứu của Reuven Glick và Michael Hutchison (1999) đã phân tích những nguyên nhân

căn bản gây lên cuộc khủng hoảng NH và khủng hoảng tiền tệ ở 90 quốc gia phát triển và đang phát triển trong thời kỳ 1975 – 1997 Công trình đã tập trung nghiên cứu về tần số, mức độ tập trung theo khu vực, mối quan hệ và thời gian tương đối cho quá trình xảy ra hai cuộc khủng hoảng Thông qua việc sử dụng mô hình “độ nhiễu” (singal-to-noise), tác giả ước định vai trò của khủng hoảng NH trong việc dự đoán khủng hoảng tài chính trong tương lai, và ngược lại Kết hợp với ước lượng xác suất trong việc bùng nổ khủng hoảng bằng hồi quy, phương trình

hai biến và đa biến, kết quả đã chỉ ra mức tương quan rất mạnh giữa khủng hoảng NH và khủng hoảng tài chính tại các thị trường mới nổi Thậm chí, hiện tượng này vẫn xảy ra sau khi đã kiểm soát sự thay đổi trong cấu trúc tài chính và cấu trúc nền kinh tế Họ cũng đã chứng minh sự xuất hiện của khủng hoảng NH là một chỉ báo hữu hiệu đưa đến cuộc khủng hoảng tiền tệ Tuy nhiên, hiện tượng ngược lại thì không xảy ra, khủng hoảng tiền tệ không phải là một chỉ báo hữu dụng cho một cuộc khủng hoảng NH trong tương lai Kết quả cũng cho thấy, sự mở cửa của các thị trường mới nổi đối với dòng vốn đầu tư nước ngoài, song song với một cấu trúc tài chính tự do đã làm cho các thị trường này dễ bị tổn thương và dẫn tới khủng hoảngkép9.

Tiếp cận những nghiên cứu về mô hình khủng hoảng kép thế hệ một đã làm cho chúng ta hiểu nhiều hơn về khủng hoảng kép thông qua các chính sách nghèo nàn và đi sâu tập trung vào các yếu tố từ hệ thống tài chính Có nhiều mô hình cho thấy mực độ phù hợp cao trong việc giải thích khủng hoảng kép Tuy nhiên, trong nghiên cứu của Raphael H.Solomon (12 - 2003) đã chỉ ra những luận điểm mà các mô hình khủng hoảng kép cần khắc phục Thứ nhất, vì trong các mô hình này, hoàn toàn giả định rằng mọi sự rút tiền ồ ạt đều dẫn tới khủng hoảng tiền tệ, nên nó không giải thích được thực tế một vài trường hợp khủng hoảng NH đôi khi đưa tới một chế độ tiền tệ tốt hơn Ngoài ra, những mô hình trước không giải thích được sự lựa chọn cân bằng, do đó cũng ko ước lượng được mức độ rủi ro của chính sách cố định tỷ giá Thứ ba, các mô hình đó không cho phép cư dân trong và ngoài nước có kì vọng khác nhau do đó nó ko giải thích được các hành vi khác nhau trong thời kì xảy ra khủng hoảng.

Nghiên cứu của Raphael H.Solomon (12 - 2003) 10 “mổ xẻ” khủng hoảng kép thế hệ thứ nhất cũng như việc giải quyết ba vấn đề trên qua khía cạnh xuất phát từ hệ thống tài chính và đặc biệt là hiện tượng rút tiền ồ ạt từ NH Mô hình tiếp tục kế thừa nền tảng biến sunspots 11 đã được Cass và Shell (1983, 1984), Cole và Kehole (1996), cũng như Peck và Shell (2003) sử dụng Nhưng điểm mới của mô hình là ông đã sử dụng mô hình hai biến Sunspots có tươngquan (không tương quan hoàn toàn) vào mô hình rút tiền ồ ạt thay vì, Cass và Shell (1983,

9 Reuven Glick – Federal Reserve Bank of San Francisco và Michael Hutchison - Department of Economics University of California, “Banking and currency: how common are twins, năm

1999.10

Raphael H.Solomon - Monetary and Financial Analysis Department Bank of Canada , “Anatony of a twin crisis”, năm 2003.

11 Cass và Shell (1983, 1984) định nghĩa biến sunspot như là “biến ngoại sinh, đó là hiện tượng ngẫu nhiên không ảnh hưởng tới hàng hóa hoặc khả năng sản xuất” Trong một mô hình cân bằng đa chiều , biến sunspots sẽ đóng vai trò như cơ chế lựa chọn cân bằng.

1984) chỉ xem xét tới một biến Sunspots và Peck và Shell (2003) sử dụng hai biến sunspots không có tương quan12 Sự tương quan giữa hai biến Sunspot cho phép khoảng rộng hơn trong cân bằng của trò chơi rút tiền cũng như xác suất xảy ra khủng hoảng kép.

Kết quả của công trình đã trả lời được rất nhiều câu hỏi mà các công trình khác chưa trả lời được Đầu tiên, sự tương tác giữa nhà đầu tư trong nước và nước ngoài có ảnh hưởng tới thời điểm và tính chất của khủng hoảng kép Nếu không có yếu tố nước ngoài, mọi cuộc khủng hoảng tài chính đều xảy ra như nghiên cứu của Diamond và Dybvig (1983) Tuy nhiên, trong mô hình được trình bày sự xuất hiện của khủng hoảng phụ thuộc vào hành động của nhà đầu tư trong nước và nhà đầu tư nước ngoài Ở đây, cả nhà đầu tư trong nước và nước ngoài đều có thể rút tiền ồ ạt khỏi NH Nếu hành động một cách riêng rẽ, những nhà đầu tư nước ngoài không thể tự mình gây ra một cuộc khủng hoảng kép đột ngột Việc rút tiền ồ ạt của các nhà đầu tư nước ngoài mặc dù dẫn đến khủng hoảng tiền tệ nhưng không dẫn tới sự sụp đổ của NH bởi vì NH không buộc phải cung cấp những ngoại tệ hiếm để đến nỗi thiếu mất tính thanh khoản Một điều đáng ngạc nhiên là hành động của các nhà đầu tư trong nước lại có thể gây ra khủng hoảng kép Việc rút tiền ồ ạt của họ có thể dẫn đến sự sụp đổ của NH Các nhà đầu tư nước ngoài đến vào giai đoạn mà họ chỉ nhận được những đồng nội tệ vô giá trị Đồng ngoại tệ theo sau đồng nội tệ bị rút ra khỏi NH và kết quả là chế độ tỉ giá cố định bị sụp đổ và cuộc khủng hoảng tiền tệ diễn ra.

Thứ hai, một khả năng không được đề cập đến trong những mô hình trước đây là hiện tượng các nhà đầu tư trong và ngoài nước đồng loạt rút tiền ồ ạt Chính sự tấn công kết hợp này đã để lại nhiều hậu quả nghiêm trọng cho hệ thống tài chính Thực tế là khi nhà đầu tư nước ngoài rút tiền ồ ạt thì đảm bảo tiền gửi cho các nhà đầu tư trong nước bị đe dọa, có nghĩa là trong trường hợp này nhà đầu tư trong nước chịu thiệt và người ở ngoài được lợi Trong phạm vi các giá trị tham số mà tại đó một sự rút tiền đồng loạt của cả hai phía nhà đầu tư có khả năng xảy ra, mức lỗ của nhà đầu tư trong nước vượt quá mức lợi nhuận nhà đầu tư nước ngoài nhận được (với cơ sở tính là đô la Mỹ) Khi mức hữu dụng nhà đầu tư trong nước mất đi thấp hơn mức hữu dụng nhà đầu tư nước ngoài nhận được Không thể nói rằng một cuộc khủng hoảngkép có sự tham gia của nhà đầu tư nước ngoài sẽ tồi tệ hơn trường hợp không có sự tham gia

12

Với một biến sunpots, mô hình sẽ đưa lại kết quả là khủng hoảng kép chắc chắn xuất hiện kèm với rút tiền ồ ạt và khủng hoảng NH Đối với mô hình có 2 biến sunpot không tương quan hoàn toàn đưa đến kết luận là khủng hoảng kép sẽ dễ dàng xảy ra trong trường hợp có hiện tượng khủng hoảng NH nhưng không đảm bảo chắc chắn khủng hoảng sẽ xảy ra.

của họ, nếu một cuộc khủng hoảng không quyết định mức độ phân chia chức năng hữu dụng cho mỗi thành viên tham gia.

Khủng hoảng kép thế hệ thứ hai Không được mọi người biết đến như khủng khoảng kép thế

hệ một, cho tới nay nhiều công trình đã nghiên cứu và chỉ ra loại khủng hoảng kép thế hệ thứ hai, đó là sự xuất hiện đồng thời của khủng hoảng nợ và khủng hoảng tiền tệ Nhiều quốc gia (gần đây như: Argentina, Ecuador và Nga) đã phải đối mặt với những vấn đề trong cán cân thanh toán cũng cùng lúc đương đầu với những khoản nợ tới hạn.

Trong phân tích thực nghiệm của Bernhard Herz, Hui Tong 13 (12 – 2004) dựa trên cơ sở của

74 nước đang phát triển từ 1975 đến 2001 để ước lượng đồng thời khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng nợ Công trình đã tìm thấy bằng chứng rõ ràng cho quan hệ nhân quả từ khủng hoảng nợ tới khủng hoảng tiền tệ, và bằng chứng không chắc chắn cho quan hệ nhân quả theo chiều ngược lại 14 Đặc biệt những bằng chứng xác thực của hai tác giả còn chứng minh khủng hoảng nợ và khủng hoảng tiền tệ có chung những nguyên nhân như: dự trữ ngoại tệ trên tỷ lệ nhập khẩu thấp, tốc độ tăng trưởng GDP thấp và FDI trên tỷ lệ nợ nước ngoài thấp.

Bảng 1.1 : Khủng hoảng kép thế hệ thứ hai

Trong các nghiên cứu trước đây xem khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng nợ như những sự kiện cô lập, tại đó, các nhà khoa học đã phân tích quyết định “vỡ nợ” và quyết định phá giá nội tệ không có mối quan hệ trong sự lựa chọn chính sách của Chính phủ Trong khi các tác phẩm kinh điển nghiên cứu khủng hoảng kép thế hệ hai đã nhận định: “Các nhân tố kinh tế vĩ mô trong thời điểm Chính phủ quyết tâm thanh toán các khoản nợ đồng thời giữ cố định tỷ giáchính là nguồn gốc của khủng hoảng kép Và theo đó, những sự kiện này cũng được gây ra bởi

13

Bernhard Herz - Lehrstuhl für Wirtschaftspolitik Universität Bayreuth và Hui Tong - Economics Department

University of California at Berkeley, “The Interactions between Debt and Currency Crises – Common Causes or

Contagion”, 12 – 2004.

14

“Hệ số của chậm trễ một năm khủng hoảng nợ trong phương trình khủng hoảng tiền tệ là 0.52, hệ số này khác 0 với mức ý nghĩa 0.001% Hệ số độ trễ 2 năm khủng hoảng tiền tệ trong mô hình khủng hoảng nợ là 0.27, hệ sốnày khác 0 với mức ý nghĩa 8%” - Bernhard Herz, Hui Tong (12 – 2004)

một cơ chế truyền dẫn từ khủng hoảng nợ đến cuộc khủng hoảng tiền tệ hoặc theo một số cơchế khác”15.

Cũng theo các nghiên cứu này, quyết định “vỡ nợ” và quyết định phá giá đồng nội tệ có thể thay thế hoặc bổ sung cho nhau Quyết định phá giá nội tệ và quyết định không chi trả khoản nợ tới hạn là hai quyết định thay thế nhau nếu xét trên khía cạnh phân phối tài chính trong chi tiêu công dẫn tới Chính phủ bị áp chế trong các chính sách tài khóa và lượng dự trữ ngoại tệ không đủ lớn để thanh toán các khoản nợ đến hạn Ví dụ do những vấn đề trong thể chế hoặc áp lực chính trị, Chính phủ phải có sự lựa chọn để thay thế cho chi phí về tài chính Theo quan điểm này, khủng hoảng tiền tệ sẽ làm giảm áp lực tài chính lên chính phủ và lựa chọn thực hiện một cuộc khủng hoảng nợ là kém phù hợp hơn.

Ngược lại, khủng hoảng nợ và khủng hoảng tiền tệ là hai sự kiện bổ sung cho nhau nếu các kì vọng từ khủng hoảng này dẫn tới các yếu tố phát sinh khủng hoảng kia được đáp ứng Theo giả định của Bernhard Herz và Hui Tong (12 – 2004), những nhà đầu cơ kì vọng phá giá đồng nội tệ và yêu cầu lãi suất cao hơn, do đó làm tăng áp lực tài chính lên Chính phủ Tiếp đó, Chính phủ cố gắng làm giảm tỷ lệ nợ thực bằng lạm phát và đồng thời tuyên bố không chi trả khoản nợ tới hạn Lúc này, nhà đầu cơ sẽ yêu cầu một phần bù rủi ro cao hơn nữa và tăng sức ép lên tài chính công và ngày càng làm gia tăng khủng hoảng tiền tệ cũng như khủng hoảng nợ.Cho tới nay, những tác động qua lại giữa khủng hoảng nợ và khủng hoảng tiền tệ đã được trình bày trong nhiều lý thuyết và trong các nghiên cứu thực nghiệm (Chiodo và Owyang 2002 và Mussa 2002) Gần đây, một số nghiên cứu lý thuyết như Calvo (1998), Aizenman et al (2002), Benigno and Missale (2001), Bauer et al (2003), and Jahjah and Montiel (2003) đã thống nhất những khía cạnh của khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng nợ trong cơ cấu của sự đi ngược với dự trữ ngoại tệ Trong thực nghiệm, Goldstein (1998), Reinhart (2002), và Sy (2003) đã cung cấp những bước đi đầu tiên trong việc phân tích thực nghiệm của khủng hoảng nợ và khủng hoảng tiền tệ Goldstein (1998) đã đưa ra bằng chứng chỉ ra rằng khủng hoảng tiền tệ có liên hệ mật thiết với khả năng xảy ra vỡ nợ Reinhart (2002) tìm thấy tỷ lệ nợ có giới hạn thường bị đánh giá thấp sau khủng hoảng tiền tệ và sự đánh giá thấp đó là một dự báo cho khủng hoảng nợ Bà đã đưa ra như một chỉ báo, đó là khủng hoảng tiền tệ làm gia tăng rủi ro vỡ nợ Tuynhiên, Reinhart (2002) gián tiếp điều chỉnh khả năng có thể xảy ra, đó là khủng hoảng nợ và

15

Bernhard Herz và Hui Tong, The Interactions between Debt and Currency Crises – Common Causes orContagion, 12 – 2004.

khủng hoảng tiền tệ có thể có những nhân tố chung Ngược lại, Sy (2002) gần đây đã đưa ra kết luận rằng tại 13 thị trường mới nổi từ 1994 – 2002 thì khủng hoảng tiền tệ không có mối liên quan tới khả năng xảy ra một sự vỡ nợ Chính vì vậy, bản chất của khủng hoảng kép và khủng hoảng nợ vẫn là một câu hỏi mở.

Nghiên cứu của Obstfeld (1994) đã phân tích sự tác động qua lại giữa khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng nợ với sự thống nhất quan điểm: quyết định bảo vệ đến cùng chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ của Chính phủ bằng sự cân bằng chi phí thay cho chi phí về tài chính, đặc biệt là các chi phí cho việc tăng lạm pháp, phá giá nội tệ và chi phí cho vỡ nợ Như vậy, chính phủ không thể cam kết mình thực hiện các khoản nợ và tỷ giá hối đoái cố định Một mặt, chính phủ tăng chi phí tài chính bằng phát hành tiền làm gia tăng lạm phát và phá giá để chống lại chi phí của vỡ nợ Chi phí này bao gồm sự mất uy tín trên thị trường vốn quốc tế và giảm GDP trong lúc nền kinh tế rối loạn theo sau khủng hoảng nợ Mặt khác, Chính phủ tăng khả năng vỡ nợ chống lại chi phí của lạm phát và phá giá đồng nội tệ Như là một phương thức giải thoát, điều này có thể tạo ra tình trạng tự phát sinh khủng hoảng kép thế hệ hai Nó cũng tồn tại khả năng lan truyền, tác động từ chính sách này tới các chính sách khác của một quốc gia Sự kì vọng khủng hoảng nợ có thể làm tăng việc trả nợ định kỳ của một quốc gia vì lãi suất cao, do đó dẫn đến việc chính phủ làm tăng lạm phát và làm khủng hoảng tiền tệ xẩy ra dễ hơn.

1.1.5 Nguyên nhân của khủng hoảng tài chính

Những yếu tố gây mất cân đối và nguy hiểm cho hoạt động tài chính có thể chia ra các nhóm: kinh tế vĩ mô không ổn định, sự yếu kém trong cơ cấu tài chính, điều kiện tài chính toàn cấu, chế độ tỷ giá và mất ổn định chính trị Thêm vào đó, bản thân hoạt động kinh tế có xu hướng dao động, làm tăng tính nhạy cảm của thị trường góp phần tăng áp lực lên hệ thống tài chính.Tình trạng bất ổn định kinh tế vĩ mô là nguyên nhân sâu xa quan trọng trong nhiều cuộc khủng hoảng Chính sách mở rộng tiền tệ và tài chính thái quá gây nên sự bùng nổ cho vay tín dụng, tổng số nợ tăng lên đáng kể Đầu tư quá nhiều vào BĐS đưa giá cổ phiếu và BĐS đến tình trạng bất ổn định Khi lạm phát xảy ra, Chính phủ phải áp dụng thắt chặt các chính sách nhằm kìm giữ lạm phát, khuyến khích điều chỉnh khả năng thanh toán với bên ngoài cộng với những điều chỉnh về giá BĐS Từ đó đưa đến tình trạng giảm sút trong hoạt động kinh tế, khó khăn trong thanh toán nợ, giảm giá trị các tài sản thế chấp và làm tăng các khoản cho vay tín dụng không có lợi tức Những nguyên nhân kinh tế vĩ mô, nhất là bùng nổ tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra khu vực tài chính yếu kém ở nhiều nước Mỹ Latinh cũng như ở hàng loạt thị trường mới nổi.

Cơ cấu các luồng vốn vào cũng là một nguyên nhân quan trọng trong nhiều cuộc khủng hoảng tại các thị trường mới nổi Trong cả hai cuộc khủng hoảng tại Thái Lan và Mexico năm 1994 –1995, sự lệ thuộc quá lớn vào các khoản vay ngắn hạn để bù đắp những thâm hụt tài khoản vãng lai là một nhân tố cốt yếu gây nên khủng hoảng Chính sách mở rộng tiền tệ và tín dụng thu hút một số lượng lớn các luồng vốn chảy vào Dòng vốn chảy vào quy mô lớn sẽ sản sinh ra sự định giá cao tiền tệ và khích động sự bùng nổ đầu cơ tài chính, dẫn tới khủng hoảng.

Việc áp dụng chính sách tỷ giá phù hợp với đặc điểm nền kinh tế một quốc gia cũng là điều kiện cần thiết để giảm bớt khả năng xảy ra khủng hoảng Khi luồng vốn vào ngày càng tăng, một chính sách neo tỷ giá sẽ làm cho tiền tệ trong nước bị định giá cao Tiền tệ định giá cao làm tăng giá hàng xuất khấu, làm cho khu vực kinh tế thực suy giảm hoạt động Tuy nhiên lại kích thích những nhà cho vay vay mượn bằng ngoại tệ nhiều hơn Các nhà hoạch định chính sách tiền tệ cố duy trì việc định giá cao tiền tệ bằng cách dùng dự trữ ngân sách hoặc chính sách tiền tệ thắt chặt Khi dự trữ ngày càng suy yếu thì việc phá giá tiền tệ là không tránh khỏi.Ngoài những điều kiện kinh tế bên trong, điều kiện kinh tế bên ngoài cũng đóng vai trò quyết định trong khủng hoảng tài chính, đặc biệt tại các nền kinh tế thị trường mới nổi Đáng lưu ý nhất là những thay đổi lớn, đột ngột xảy ra về điều kiện thương mại quốc tế và lãi suất của thế giới Ví dụ giá xuất khẩu giảm bất ngờ có thể làm giảm khả năng trả nợ của các công ty trong nước và làm giảm danh mục các khoản cho vay đầu tư phân tán rủi ro Những động thái về lãi suất tín dụng tại các nước công nghiệp phát triển chính ngày càng trở nên quan trọng đối với các nền kinh tế thị trường mới nổi trên toàn thế giới, phản ánh xu hướng liên kết thị trường vốn thế giới và toàn cầu hoá đầu tư ngày càng tăng Lãi suất tín dụng của thế giới giảm liên tục trong thời gian dài, khiến dòng vốn chảy vào các thị trường mới nổi ngày càng tăng lên, trong khi các nhà đầu tư tài chính quốc tế luôn tìm kiếm lợi nhận đầu tư cao hơn và mức độ an toàn tín dụng đang có lợi cho các nước vay nợ nước ngoài do lãi suất thấp hơn Tuy nhiên, việc các nước công nghiệp phát triển đột ngột tăng lãi suất có thể chặn đứng luồng tài chính nước ngoài chảy vào các nền kinh tế thị trường mới nổi, làm tăng chi phí của các NH trong nước sử dụng vốn ngoài nước, tăng thêm mối đe dọa và nguy cơ sụp đổ hệ thống tài chính Một số công trình nghiên cứu gần đây cho thấy sự cố khủng hoảng NH tại các thị trường mới nổi có liên quan một cách hệ thống tới những thay đổi về các điều kiện tài chính toàn cầu.

Những rối loạn trong khu vực tài chính, gắn liền với bất ổn kinh tế vĩ mô là nhóm các nhân tố khác gây ra nhiều cuộc khủng hoảng Thường những rối loạn này nảy sinh khi việc tự do hoá và cải cách tài chính diễn ra nhanh trong điều kiện chính sách giám sát còn yếu kém Những

chính sách điều tiết không tuân thủ quy luật trong môi trường tài chính được nới lỏng, tạo ra sự mạo hiểm về tâm lý bởi chúng khuyến khích các thể chế tài chính có tỷ lệ vốn thấp chấp nhận những rủi ro thiếu cân nhắc Trong một số trường hợp, việc cho vay do thân quen, cho vay chỉ định và hoạt động gian lận đã làm xấu đi chất lượng và hiệu quả phân tán rủi ro Những quy định về kế toán, minh bạch thông tin và khung pháp lý không đầy đủ làm cho vấn đề trở nên trầm trọng thêm bởi nó cho phép các NH che đậy những khó khăn mới nảy sinh Cùng với những vấn đề nêu trên là các chính phủ không thi hành ngay những biện pháp đúng đắn khi có vấn đề phát sinh và hậu quả là những thiệt hại ngày càng lớn hơn và trở nên khó giải quyết.

1.2 Các mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính

1.2.1 Mô hình probit

Mô hình Probit được xây dựng dựa trên việc tính toán mức độ ảnh hưởng của các biến số kinh tế vĩ mô (được đại diện bằng một ma trận X đóng vai trò biến giải thích trong mô hình) lên xác suất xảy ra khủng hoảng tài chính.

Ở đây yêu cầu phải xây dựng 3 phương trình theo mô hình Probit khác nhau để mô tả tương tác của từng biến số kinh tế ứng với từng loại khủng hoảng (mô hình này xem xét khủng hoảng tài chính dưới 3 loại theo lý thuyết: khủng hoảng tiền tệ, khủng hoảng NH, khủng hoảng nợ) Dưới đây, chúng tôi sẽ trình bày chi tiết trường hợp của khủng hoảng tiền tệ Hai trường hợp còn lại cũng được xây dựng tương tự.

Trong mô hình khủng hoảng tiền tệ, biến số phụ thuộc là một biến số nhị phân, nhận một trong hai giá trị 1 hoặc 0 Ta có phương trình hồi quy:

Nó chính là hàm mật độ phân phối xác suất và giúp chúng ta tính được giá trị xác suất xảy ra khủng hoảng Thực hiện biến đổi xác suất, ta sẽ có phương trình hồi quy hoàn chỉnh hơn như sau:

Tương tự như vậy, đối với khủng hoảng NH và khủng hoảng nợ chúng ta cũng có các phương trình hồi quy:

DCt = F-1(Pt) = α+βX BCt = F-1(Pt) = α + β X

1.2.2 Mô hình Neuro Fuzzy

Nền tảng của mô hình Neuro Fuzzy là logic mờ (Fuzzy Logic) Logic mờ căn bản xem xét khả năng một chủ thể có thuộc về một tập hợp mà ta đang xem xét hay không Cho S là một tập

hợp và x là một phần tử của tập hợp đó Một tập con mờ F của S được định nghĩa bởi một hàmtư cách thành viên µ (x) đo “mức độ” mà theo đó x thuộc về tập F.

Trong đó : 0 ≤ µ (x) ≤ 1.F

Khi µ (x) = 0 nghĩa là x hoàn toàn không thuộc tập F.F

Khi µ (x) = 1 nghĩa là x thuộc F hoàn toàn.F

Sự khác biệt giữa mô hình Neuro Fuzzy và những mô hình đã thành công truyền thống nằm ởnhững quy luật mà logic mờ mô tả thông qua việc sử dụng những biến ngôn ngữ thay cho biến

số Ngoài ra, những biến ngôn ngữ này được mô tả bởi những giới hạn riêng Ví dụ, một quy luật của logic mờ đơn giản có thể được mô tả như sau:

Nếu xuất khẩu thấp và dự trữ ngoại tệ ở mức trung bìnhThì khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ là cao.

Ta có xuất khẩu, dự trữ ngoại tệ và khủng hoảng tiền tệ là các biến ngôn ngữ; thấp, trung bình và cao là các biến mô tả Mỗi mô tả có một hàm đi kèm Một mô hình Neuro Fuzzy được xây dựng bởi một loạt mối liên hệ “Nếu - Thì” để mô tả mối liên quan giữa các biến đầu ra và đầu vào Quá trình để xây dựng một mô hình Neuro Fuzzy bao gồm các bước chính: mờ hóa, suy luận và khử tính mờ.

Mờ hóa ( fuzzification ) Bước đầu tiên trong việc xây dựng một mô hình Neuro Fuzzy là định nghĩa một cách rõ ràng các biến ngôn ngữ với các mô tả “Nếu - Thì” Một biến ngôn ngữ có thể được miêu tả theo nhiều cách khác nhau Ví dụ, ta có thể dùng ba mô tả cao, trung bình, thấp để mô tả xuất khẩu và dự trữ ngoại tệ Mỗi mộ tả đi kèm với một hàm đáp ứng như trong hình 1.1 và hình 1.2 Có bốn hàm thường được dùng: Z, Λ, Π và S (Von Altrock, 1996) Vì không có quy luật cụ thể nên chúng ta cũng không có cơ sở để có thể chọn loại hàm nào và phần dẫn nhập thể hiện không có sự khác biệt thật sự rõ ràng cho bốn loại hàm trên nên chúng ta chọn loại thường được dùng nhất, kiểu Λ.

Hình 1.1 : Hàm xuất khẩu

Hình 1.2 : Hàm dự trữ ngoại tệ

Giả định rằng một đất nước với xuất khẩu và dự trữ ngoại tệ tương ứng với 0.872 và 0.578 Khả năng đưa đến một cuộc khủng hoảng của 2 biến trên tương ứng với các mô tả thấp, cao, trung bình là :

Xuất khẩu : µ low(0.872)=0, µ medium(0.872)=0.5, µ high(0.872)=0.5Dự trữ ngoại tệ : µ low(0.578)=0.13, µ medium(0.578)=0.87, µ high(0.578)=0.00Quá trình trên gọi là quá trình mờ hóa Vì các biến ngôn ngữ có thể được mô tả bởi vài mô tảkhác nhau nên phương pháp này có thể thoát khỏi sự ràng buộc của logic nhị phân.

Suy luận ( Inference ) Phương pháp luận của logic mờ được xây dựng bởi những hàm “Nếu-Thì” Mỗi hàm bao gồm hai phần, phần “Nếu” và phần “Thì” Phần “Nếu” tính toán quy mô bao nhiêu điều kiện được thoả mãn và phần “Thì” mô tả cách mà mô hình phản hồi với các biến đầu vào Vì vậy, mỗi kết quả bao gồm hai phép tính toán Quy mô của tính hiệu quả - hợp lệ của phần “Thì” phụ thuộc vào quy mô của phần “Nếu” được thoả mãn Theo Thole (1979), quy mô của phần ““Nếu”” được thoả mãn được xác định dựa trên giá trị nhỏ nhất của hàm trong phần “Nếu” Nói cách khác, µ AΛB = min {µ A, µ B} Lấy một chỉ số sau làm ví dụ Vìµ high(0.872) = 0.5 và µ medium(0.578)=0.87, giá trị nhỏ nhất của phần “nếu” là min{0.8720,

0.5780} = 0.5780 (1) Vì vậy, kết quả của chỉ số này tương đương với khả năng tạo ra khủng

khoảng thấp và bằng 0.578.

Khử mờ (Defuzzification) Sau khi mờ hoá và có kết quả, mỗi lệnh sẽ có một kết quả đầu ra

giống như hàm số (1), ví dụ cơ hội của một cuộc khủng hoảng tiền tệ là thấp với giá trị bằng

0.578 Giả sử chúng ta có một kết quả đầu ra khác với giá trị chỉ bằng 0.23 và một kết quả cao hơn với giá trị bằng 0.97 Quá trình chuyển đổi những biến ngôn ngữ sang số học gọi là quá

trình khử mờ Thông thường nó bao gồm hai bước Thứ nhất, chúng ta cần một giá trị trung

chuyển cho mỗi mô tả Thứ hai, chúng ta phải kết hợp các giá trị trung chuyển này lại Thông

thường giá trị trung chuyển được định nghĩa là giá trị lớn nhất mà hàm có thể có Sau đó chúng ta tính toán giá trị của các giá trị trung chuyển của mỗi mô tả với giá trị là giá trị hàm của chúng Ví dụ, “Nếu” giá trị trung chuyển cho mỗi mô tả là {0.2 , 0.5, 0.7}, thì giá trị trung bình theo giá trị là 0.5780*0.2 + 0.2300*0.5 + 0.9700*0.7 = 0.8236 Nói cách khác, khả năng xảy ra khủng hoảng là 0.8236 Phương pháp này thường được gọi là phương pháp trọng lực – lục hút (Von Altrock,1996).

Quá trình trên là cái mà chúng ta gọi là kết quả cơ học của hệ thống logic mờ Và vấn đề đặt ra là ảnh hưởng của mỗi chỉ số này là khác nhau Để cải thiện điều này ta cần đặt một giá trị cố định (DOS) cho mỗi chỉ số, đại diện cho sự quan trọng của mỗi chỉ số khi so sánh với những chỉ số khác Khi đấy việc tính toán trong phần “Thì” cũng phải được thay đổi tương ứng để phù hợp với việc thay đổi giá trị trong phần “Nếu” Tuy nhiên, làm thế nào có thể giúp cơ sở dữ liệu trở nên đúng đắn vì việc chuyển đỗi từ các biến ngôn ngữ sang các biến số học chỉ mang tính chất tương đối? Làm thế nào quyết định giá trị cho mỗi chỉ số? Khả năng “tự học” của hệ thống nơron mang lại nhiều hứa hẹn trong những vấn đề này Vì thế, một mô hình kết hợp giữa hệ thống nơron và logic mờ có thể là một giải pháp hứa hẹn trên phương pháp luận.Mô hình Neuro Fuzzy sử dụng khả năng học hỏi của hệ thống nơron đế tìm kiếm thông số trên hệ thống logic mờ Trong bài nghiên cứu này, chúng ta sử dụng hệ thống logic mờ của Kosko (1992) để thực hành quá trình học hỏi Mỗi chỉ số có thể xem như một nơron trong hệ thống nơron và tự tạo ra dữ liệu về các giá trị Hệ thống hiểu biết nên được chấp nhận khi các tiêu chíđưa ra được thoả mãn, thông thường các tiêu chí này được đặt như sau:

Bước 1: Hệ thống dữ liệu phân ra thành dự liệu để đào tạo và dữ liệu để kiểm tra.

Bước 2: Xây dựng một hệ thống nhận thức và cho giá trị tất cả bằng 0 như là giải pháp

đầu tiên.

Bước 3: Sử dụng khả năng tự học của hệ thống để tự nhận biết giá trị của mỗi chỉ số

“Nếu” mối quan hệ của một số chỉ số đã tồn tại sẵn trong cơ sở dữ liệu, nó sẽ được làm mạnh hơn, “Nếu” không giá trị được trả về 0 Quá trình học hỏi dừng lại khi mà các điều kiện dừng được thoả mãn Mọi chỉ số với giá trị nhỏ hơn giới hạn đã định sẽ bị bỏ đi, những chỉ số còn lại được ghi nhận vào cơ sở dữ liệu.

Bước 4: Sử dụng các dữ liệu đã được kiểm tra để tính toán mô hình Khi nào các kết quả

đầu ra có sai số chấp nhận được, mô hình sẽ bắt đầu quá trình dừng lại “nếu” không, lặp lại bước 3 và 4.

1.2.3 Mô hình Signal Approach

Mô hình Signal Approach được xây dựng dựa trên sự biến động của các biến kinh tế với mục tiêu là xem xét việc thay đổi bất thường của các biến chỉ số này tác động như thế nào đến nền kinh tế và khả năng của nó góp phần gây ra khủng hoảng tài chính.

Chỉ số khả năng xảy ra khủng hoảng tài chính được tịnh dựa theo công thức :

St,j = 1 ( có khủng hoảng ) nếu Xt,j vượt qua ngưỡng khả thiSt,j = 0 ( không có khủng hoảng ) trong trường hợp còn lại.

Chú ý là một vài chỉ số càng vượt qua ngưỡng càng làm thể hiện khả năng khủng hoảng tăng cao trong khi một số chỉ số là ngược lại, càng giảm vượt ngưỡng lại càng làm tăng nguy cơ khủng hoảng.

Bảng 1.2 : Ngưỡng liên hệ của các chỉ số dự báo

Tín dụng nội địa/GDP danh nghĩaCao hơn

Tỷ suất sinh lợi thực của tiền gửiCao hơn

Chênh lệch lãi suất trong và ngoài nướcCao hơnTỷ số lãi suất vay trên lãi suất tiền gửiCao hơn

Nguồn: Kaminsky, Lizondo và Reinhart, “Leading Indicators of Currency Crises” (1998)

Để xác định ngưỡng giá trị của từng chỉ số và tính được tín hiệu của chỉ số ta cần một vài định nghĩa sau đây.

Cửa sổ tín hiệu là khoảng thời gian mà mỗi chỉ số được trông đợi sẽ thể hiện khả năng dự báo khủng hoảng Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1998) đặt cửa sổ tín hiệu cho một cuộc khủng hoảng là khoảng 24 tháng trước cuộc khủng hoảng Khái niệm về cửa sổ tín hiệu có vẻ trừu tượng nhưng nó hoàn toàn thống nhất với những công trình nghiên cứu khác và đã thể hiện vai trò quan trọng trong các nghiên cứu của Kaminsky và Reinhart (1999), Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1998) và Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000) Phân tích độ nhạy với Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000) đã thể hiện một kết quả tương tự cho một cửa sổ tín hiệu 18 tháng và chứng minh một cửa sổ tín hiệu 12 tháng là có quá nhiều giới hạn.

Trong thực tế, một cửa sổ tín hiệu ngắn hơn thường được thấy trong một vài lĩnh vực riêng biệt, ví dụ như với các NH đầu tư (Berg, Borensztein và Patillo 2004) Tuy nhiên, một cửa sổ tín hiệu dài hơn có ích hơn cho những nhà hoạch định vì nó giúp họ điều chỉnh chính sách và có những bước đi đúng theo thứ tự để tránh xảy ra khủng hoảng – đã được dự báo – từ ban đầu.

Giải thích ωj

Với định nghĩa cửa sổ tín hiệu như trên, ta có thể ước tính được sự thể hiện của các chỉ số Nếu một chỉ số phát ra tín hiệu trong thời gian còn hiệu lực của cửa sổ tín hiệu, thì ta nói rằng, nó đã phát một “tín hiệu tốt” Nếu không có cuộc khủng hoảng nào xảy ra sau 24 tháng thì nó là một “tín hiệu sai” hay “nhiễu” Tỷ số của “tín hiệu sai” trên “tín hiệu tốt” gọi là “độ nhiễu” và có vai trò rất quan trọng.

Ta có ma trận sau:

Khủng hoảng(trong 24 tháng)

Không khủng hoảng(trong 24 tháng)

Với mỗi chỉ số ta sẽ tính một ma trận A,B,C,D có ý nghĩa như sau:

A = Số tháng mà chỉ số phát ra tín hiệu tốt vượt lên trên hay đi xuống dưới ngưỡng (dựbáo khủng hoảng và có khủng hoảng xảy ra trên thực tế )

B = Số tháng chỉ số phát ra tín hiệu sai hay nhiễu (dự báo có khủng hoảng và không xảy ra khủng hoảng trên thực tế)

C = Số tháng chỉ số không phát ra được tín hiệu tốt (dự báo không khủng hoảng và có khủng hoảng xảy ra trên thực tế)

D = Số tháng mà chỉ số không phát ra tín hiệu xấu ( dự báo không khủng hoảng và không có khủng hoảng xảy ra trên thực tế)

Một chỉ số lý tưởng chỉ phát sinh A và D Vì vậy với ma trận này ta có thể tính sự thể hiện của từng chỉ số Tư tưởng chính được phát triển bởi Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000) là khả năng xảy ra khủng hoảng không điều kiện: P(khủng hoảng)=(A+C)/(A+B+C+D), khảnăng xảy ra khủng hoảng có điều kiện quy định bởi tín hiệu là, P( khủng hoảng/S )=A/(A+B).Độ nhiễu của tín hiệu là:

B /( A B)C /(C D)

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO KHỦNG HOẢNG TÀI CHÍNH CHO VIỆT NAM

2.1 Lựa chọn mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính phù hợp cho Việt Nam

Trong ba mô hình chúng tôi đã trình bày, thì việc ứng dụng mô hình probit để cảnh báo khủng hoảng tài chính cho VN hiện nay là không khả thi Vì hồi quy mô hình probit để cảnh báo khủng hoảng có hiệu quả cần một lượng mẫu quan sát đủ lớn Trong khi đó, nền kinh tế VN chỉ mới phát triển trong khoảng thời gian gần đây do đó chúng tôi loại bỏ mô hình này.

Trong hai mô hình Neuro Fuzzy và Signal Approach, thực nghiệm đã cho thấy hai mô hình này hoạt động khá tốt tại các quốc gia được xem xét Tuy nhiên, chúng tôi lựa chọn mô hình Signal Approach để xây dựng mô hình cảnh báo khủng hoảng cho VN vì :

Thứ nhất, Mô hình Neuro Fuzzy mới chỉ được kiểm chứng và đưa ra kết quả bời Lin , Khan ,

Wang , Chang (năm 2006) 16 trên 4 nước Philipin, Thái lan, Indonexia, Malaixia Đây là những quốc gia có những đặc điểm kinh tế khá giống nhau và trong cùng một khu vực kinh tế chung nên tính độc lập giữa các nước là không cao, khả năng lan truyền khi có khủng hoảng xảy ra là lớn Trong khi đó mô hình Signal Approach đã được kiểm chứng tại nhiều quốc gia và nhiều khu vực kinh tế khác nhau.

Thứ hai, Mô hình Signal Approach được Kaminsky and Reinhart thử nghiệm với một lượng

mẫu lớn, bao gồm 5 quốc gia công nghiệp phát triển và 15 quốc gia đang phát triển xuyên suốt từ 1970 đến 1995 Cùng với đó, họ đã phân tích 76 cuộc khủng hoảng (những quốc gia nào không có khủng hoảng đã được loại khỏi mẫu) vì vậy tính đại diện của mô hình này sẽ cao hơn và nó tổng quát hơn mô hình Neuro Fuzzy.

Thứ ba, Xét về tính linh hoạt thì mô hình Signal Approach hơn hẳn so với mô hình Neuro

Fuzzy do nó có thể đưa ra một dự báo tại bất kỳ thời điểm nào mà không đòi hỏi quá nhiều mẫu số liệu quá khứ và quá trình thao tác phức tạp như Neuro Fuzzy Như vậy, mô hình Signal Approach sẽ phù hợp hơn với mục đích xây dựng mô hình cảnh báo khủng hoảng để truyền tải thông tin đến những nhà điều hành chính sách vĩ mô của chúng tôi Từ kết quả có được, chúng ta sẽ biết tình trạng của nền kinh tế VN, để từ đó, các nhà hoạch định có những chính

sách điều chỉnh đúng đắn và kịp thời.

16

Chin-Shien Lin, Haider A Khan, Ying-Chieh Wang, Ruei-Yuan Chang, “A New Approach to Modeling Early Warning Systems for Currency Crises: can a machine-learning fuzzy expert system predict the currency crises effectively”, năm 2006

2.2 Ứng dụng mô hình Signal Approach vào cảnh báo khủng hoảng tài chính cho Việt Nam

2.2.1 Cơ sở dữ liệu

Dữ liệu trong nghiên cứu của chúng tôi được tổng hợp, thu thập và tính toán từ nhiều nguồn khác nhau Tuy nhiên, để đảm bảo sự chính xác cho chuỗi dữ liệu trong quá trình xử lý, chúng tôi lựa chọn số liệu trong các báo cáo của những tổ chức uy tín như: IFS (Tổ chức thống kê tài chính quốc tế thuộc IMF), EIU (Cơ quan tình báo kinh tế Anh), Tổng cục thống kê VN ( TCTK ), US Treasury Department (Cục ngân khố Hoa Kỳ ), BLS ( Cục thống kê lao động Hoa Kỳ).

Bảng 2.1: Giải thích cách chọn biến đầu vào và nguồn số liệu sử dụng

Biến dự báo (Indicator)Biến đầu vàoGiải thích

Tỷ giá hối đoái có hiệu lựcREER

Chúng tôi dung tỷ giá hốiđoái thực tính dựa trên chênh lệch lạm phát giữa VN và Mỹ cho việc tính toán

( Nguồn: EIU, IFS )

( Nguồn: TCTK , IFS )

Sản lượng thực tếSản lượng công nghiệp

Sản lượng công nghiệpđóng một vai trò quan trọng và hầu hết các nghiên cứu trước đây cũng dùng chỉ số này Đơn vị tính ( tỷ đồng )

( Nguồn: EIU , IFS )

Dự trữ ngoại hối Đơn vị tính ( tỷ USD )

( Nguồn: EIU , IFS )

Số nhân tiền M2 Đơn vị tính ( tỷ USD )

( Nguồn: EIU ,IFS )

Term of trade Giá trị đơn vị xuất khẩu trên

đơn vị nhập khẩu

( Nguồn: EIU , IFS )

(Nguồn : EIU , IFS )

Chênh lệch lãi suất trong nước so với nước ngoài

Lãi suất trái phiếu CP 1 năm

Chỉ số giá tiêu dung VN

Lãi suất trái phiếu kho bạc Mỹ 1 năm

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ

(Lãi suất trái phiếu CP VN1 năm – lạm phát) – (Lãi suất trái phiếu kho bạc Mỹ1 năm – lạm phát Mỹ )

Đơn vị tính : % (Nguồn: IFS, TCTK, US Treasury Department, BLS)

Lãi suất cho vay / Lãi suất tiền gửi

Lãi suất cho vayLãi suất tiền gửi

Lãi suất cho vay chia lãi suất tiền gửi ( % )

( Nguồn: EIU , IFS )

Tổng tiền gửi NH Đơn vị tính ( tỷ Đồng )

(Nguồn : EIU , IFS )

Lãi suất tiền gửi thực

Lãi suất tiền gửi danh nghĩa

(Nguồn : EIU,IFS)

Tín dụng nội địa/GDP

Tín dụng nội địaGDP

Tín dụng nội địa chia GDP (Nguồn: EIU,IFS,TCTK)

2.2.2 Xây dựng chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng

Mục đích chính của phần này là xây dựng một chuỗi chỉ số cảnh báo khả năng khủng hoảng tài chính xảy ra ở các thời kỳ khác nhau tại VN Khả năng xảy ra khủng hoảng này chính là sự kết hợp những thông tin có được từ các biến số riêng biệt theo cách tốt nhất có thể có Trên nền tảng lý thuyết, những tín hiệu về một cuộc khủng hoảng được phát đi từ những chỉ số này càng cao thì khả năng xảy ra một cuộc khủng hoảng thực sự là càng lớn.

Như vậy, để biết được tính dễ tổn thương của một nên kinh tế thì có thể sử dụng những tín hiệu được phát ra từ những chỉ số dự báo này Theo Kaminsky (1999) cho rằng có nhiều cách khác nhau để tiến hành việc kết hợp các tín hiệu này Tuy nhiên, trong nghiên cứu này chúng tôi tập trung vào chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng bằng cách đưa ra một giá trị bình quân trọng số 17 dựa trên các tín hiệu phát ra của mỗi chỉ số Đây chính là những biến số hoạt động tốt mà nhiều công trình nghiên cứu thực nghiệm của Kaminsky.

Như đã nêu ở trên, chỉ số cảnh báo khủng hoảng được định nghĩa là :

Lựa chọn biến số cho mô hình.

Như chúng đã biết, VN chưa xảy ra bất kỳ cuộc khủng hoảng tài chính nào nên việc áp dụngcác bước để tính độ nhiễu và ngưỡng khả thi (như các nước đã xảy ra khủng hoảng) để dự báo khủng hoảng cho VN là không phù hợp Một phần vì ma trận trên chỉ xảy ra các tình huống B và D Do đó, trong bài nghiên cứu này chúng tôi đề xuất sử dụng các ngưỡng dự báo khả thi (Treshold ) và độ nhiễu ( Noise - to - signal ) đã được kiểm nghiệm trong các công trình nghiên cứu của Kaminsky, Reinhart ( KR 1999); Edison (2000); và Goldstein, Kaminsky, Reinhart ( GKR 2000) Những nghiên cứu này thực nghiệm trên nhiều quốc gia công nghiệp và các quốc gia đang phát triển từ năm 1979 – 1995, trong đó những quốc gia nào không xảy ra khủng hoảng đã được loại khỏi mẫu.

Qua đó, chúng tôi quyết định chọn một mức trung gian từ những kết quả thực nghiệm củaKaminsky, Reinhart (1999) ; Edison (2000) ; và Goldstein, Kaminsky, Reinhart (2000) để xây dựng một khung chuẩn về ngưỡng dự báo khả thi Chúng tôi lược ra 13 biến phù hợp nhất đối

17 Trọng số ở đây là giá trị nghịch đảo của độ nhiễu.

với VN, đó là : Tỷ giá hối đoái thực; Xuất khẩu; Nhập khẩu; M2 / Dự trữ ngoại hối; Sản lượng thực tế (real output ); Dự trữ ngoại hối; Mức cung tiền M2 ; Tín dụng nội địa / GDP, Giá đơn vị xuất khẩu/nhập khẩu (Term of Trade); Lãi suất tiền gửi thực; Chênh lệch lãi suất tiền gửi trong nước và ngoài nước; Lãi suất cho vay / Lãi suất tiền gửi thực; Tổng tiền gửi NH.

Bảng 2.2: Độ nhiễu của biến dự báo

Biến dự báo (Indicator)

Độ nhiễu ( noise-to-signal ratio )

KLR 1998EDISION

2000GKR 2000

Mức TrungGian

Bảng 2.3: Ngưỡng khả thi cho các biến dự báo

Biến dự báo(Indicator)

Ngưỡng dự báo khả thi ( Tresthold )

M2 / Dự trữ ngoại hối Cao hơn 0.13 0.1 0.1 0.11Sản lượng thực tế

Tín dụng nội địa /

Giá trị xuất khẩu /

Lãi suất tiền gửi thực Cao hơn 0.12 0.15 0.12 0.13

Chênh lệch lãi suất tiền gửi nội tệ so với

ngoại tệ thực

Lãi suất cho vay / Lãi

Tổng tiền gửi NH

Nguồn : Early warning systems of financial crises , implementation of acurrency crisis model forUganda - Michael Heun Torsten Schlink ,năm 2004, trang 34.