Phản ứng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đối với các cú sốc bên ngoài ứng dụng mô hình stre

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINHNGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN PHẢN ỨNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐỐI VỚI CÁC CÚ SỐC BÊN NGOÀI - ỨNG DỤNG MÔ HÌNH STRESS – TES

NGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN

PHẢN ỨNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ

MÔ ĐỐI VỚI CÁC CÚ SỐC BÊN NGOÀI - ỨNG

DỤNG MÔ HÌNH STRESS – TESTING

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN

PHẢN ỨNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐỐI VỚI CÁC CÚ SỐC BÊN NGOÀI - ỨNG DỤNG MÔ

HÌNH STRESS – TESTING

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2016

PGS.TS Nguyễn Ngọc Định Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực

và có nguồn gốc rõ ràng

TPHCM, ngày 05 tháng 05 năm 2016

NGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN

MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 4

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13

3.1 Dữ liệu và lựa chọn biến 13

3.2 Phương pháp 21

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 30

4.1 Kiểm định tác động của cú sốc bên ngoài lên nền kinh tế vĩ mô Việt Nam 30 4.2 Kết quả ước lượng mô hình BVAR 34

4.3 Kiểm tra cú sốc vĩ mô bằng cách sử dụng mô hình Stress Testing: ứng dụng cho nợ quá hạn 40

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ 53

5.1 Kết luận về kết quả nghiên cứu 53

5.2 Hạn chế hướng nghiên cứu tiếp theo 54

5.3 Hướng mở rộng 54

5.4 Một số khuyến nghị 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

BVAR: Mô hình vector tự hồi quy theo phương pháp Bayesian (Bayesian Vector Autoregression)

CPI: Chỉ số giá tiêu dùng

FED: Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ

FEM: Hiệu ứng tác động cố định (Fixed Effect)

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội

GMM: Phương pháp ước lượng Moment tổng quát (Generalized Method ofMoments)

ILO: Tổ chức lao động quốc tế

HNX: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội

HOSE: Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

NHNN: Ngân hàng Nhà Nước

NHTM: Ngân hàng thương mại

SVAR: Mô hình vector tự hồi quy cấu trúc (Structural Vector Autoregression hay Structural VAR)

REM: Hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect)

TCTD: Tổ chức tín dụng

TTCK: Thị trường chứng khoán

VAR: Mô hình vector tự hồi quy (Vector Autoregression)

VAMC: Công ty quản lý tài sản

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Mô hình hóa Stress Testing ngân hàng

Hình 3.1 Các thị trường xuất nhập khẩu lớn nhất của Việt Nam Hình

3.2 Stress Testing và các sự kiện bất ngờ có tầm ảnh hưởng lớn Hình

4.1 Lạm giai đoạn năm 2006 – năm 2015 (%)

Hình 4.2 Tình hình xuất khẩu Việt Nam giai đoạn 2010 – 2015 và dự báo năm 2016Hình 4.3 Thay đổi các mức lãi suất giai đoạn năm 2011 – năm 2014

Bảng 3.2 Các biến dùng trong mô hình hồi quy

Bảng 4.1 Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình

Bảng 4.2 Kiểm định tính dừng bậc gốc dữ liệu

Bảng 4.3 Kiểm định độ trễ tối ưu

Bảng 4.4 Kiểm định tính ổn định mô hình

Bảng 4.5 Biều đồ IRF và bảng phân rã theo tác động từ cú sốc trong GDP_F của

mô hình US theo BVAR

Bảng 4.6 Biều đồ IRF và bảng phân rã theo tác động từ cú sốc trong GDP_F của

mô hình US theo VAR

Bảng 4.7 Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi mô hình

Bảng 4.8 Kết quả kiểm tra tự tương quan mô hình

Bảng 4.9 Kết quả hồi quy mô hình

Bảng 4.10 Dự báo lạm phát 2016 cho một số nước Đông Nam Á

Bảng 4.11 Kịch bản vĩ mô

TÓM TẮT

Nền kinh tế Việt Nam vừa qua có nhiều biến động do ảnh hưởng của cuộc khủnghoảng tài chính toàn cầu 2007 – 2009 và khủng hoảng nợ công châu Âu 2010 Cóhai vấn đề lớn trong nền kinh tế Việt Nam Đầu tiên là tăng trưởng kinh tế chậmchạp do sự sụt giảm cầu quốc tế Vấn đề thứ hai là sự ổn định của hệ thống ngânhàng khi nợ xấu có khuynh hướng ngày càng gia tăng Bài viết ứng dụng công cụStress Testing - một công cụ quản trị rủi ro để xem xét khả năng chịu đựng của cácngân hàng trước tác động của các biến nội sinh và ngoại sinh Kết quả cho thấy, thứnhất là tăng trưởng kinh tế của Việt Nam bị tác động từ phía đối tác thương mạiquốc tế và suy thoái kinh tế thế giới là có ảnh hưởng đến tăng trưởng của Việt Nam.Thứ hai, bài nghiên cứu cũng tiến hành phân tích các rủi ro ảnh hưởng đến mô hìnhhoạt động toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam và thấy rằng tỷ lệ nợ xấu chịu tácđộng từ các yếu tố vĩ mô và các yếu tố đặc trưng nội bộ ngân hàng Từ đó, bàinghiên cứu đề xuất một số giải pháp nhằm cải thiện cán cân thương mại và hoạtđộng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

Xem xét khoảng thời gian từ năm 2000 đến nay, tình hình kinh tế, chính trịtrên thế giới biến đổi nhanh với những diễn biến phức tạp Trong thời gian qua, quátrình tự do thương mại và hội nhập thị trường đã đem lại nhiều kết quả tích cực.Tiến trình Việt Nam gia nhập các hiệp hội, diễn đàn quốc tế như Hiệp hội các quốcgia Đông Nam Á (ASEAN), diễn đàn hợp tác kinh tế Châu Á – Thái Bình Dương(APEC), diễn đàn hợp tá Á Âu (ASEM); các tổ chức quốc tế như Ngân hàng thếgiới (Worldbank), Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), tổ chức thương mại thế giới (WTO) và

ký kết các hiệp ước thương mại quốc tế với nhiều quốc gia, khu vực trên thế giới đãtác động sâu sắc đến nền kinh tế và xã hội trong nước, cụ thể như việc tiếp cận thịtrường xuất nhập khẩu dễ dàng hơn, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăngnhanh, môi trường kinh doanh được cải thiện và minh bạch hơn, thể chế kinh tế theođịnh hướng thị trường được củng cố và hoàn thiện Tuy nhiên, tiến trình này cũngđặt ra không ít khó khăn, thách thức như sức ép cạnh tranh cho các ngành côngnghiệp trong nước, đặc biệt việc hội nhập sâu rộng hơn cũng làm cho nền kinh tế dễ

bị tổn thương trước các cú sốc bên ngoài, dẫn đến các rủi ro và bất ổn kinh tế vĩ mô.Minh chứng cho điều này chính là những ảnh hưởng sâu sắc từ cuộc khủng hoảngkinh tế toàn cầu năm 2007 – 2009 và khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2010khiến cầu đầu tư và tiêu dùng Việt Nam đều giảm và nguy cơ khủng hoảng nợ trong

hệ thống ngân hàng tăng cao Từ đó làm nảy sinh nhu cầu cấp thiết cần phải nghiêncứu: thứ nhất là tác động của các cú sốc kinh tế bên ngoài liệu có ảnh hưởng đếnnền kinh tế Việt Nam hay không, ảnh hưởng như thế nào, mức độ ảnh hưởng ra saođối với nền kinh tế trong nước; thứ hai là xem xét hoạt động của hệ thống ngânhàng thương mại Việt Nam hiện nay mà cụ thể là xem xét tỷ lệ nợ xấu đang cókhuynh hướng gia tăng sẽ chịu ảnh hưởng từ các yếu tố nào (đại diện bởi các yếu tốkinh tế vĩ mô và các yếu tố đặc trưng nội bộ ngân hàng) Đây cũng chính là lý do tôi

chọn đề tài: “Phản ứng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đối với các cú sốc bên ngoài

Trong các nghiên cứu trước đây về việc đo lường ảnh hưởng của các cú sốckinh tế, thông thường có thể sử dụng rất nhiều phương pháp và mô hình khác nhaunhư mô hình hiệu chỉnh sai số vector - VECM (Vector Error Correction Model), môhình Vectơ tự hồi quy - VAR (Vector Autoregressive Model), phương pháp GMM(generalized method of moments),…Bài nghiên cứu sử dụng mô hình VAR nhằmđánh giá khả năng phục hồi cho nền kinh tế Việt Nam trước các cú sốc bên ngoài ,

cụ thể là cú sốc đến từ nền kinh tế Mỹ trong giai đoạn từ quý I năm 2000 đến quý IInăm 2015, dữ liệu được lấy theo quý Cú sốc bên ngoài trong bài là cú sốc từ GDPcủa Mỹ được lấy dữ liệu Ngân hàng dự trữ Liên bang St Louis, các biến vĩ môtrong nước bao gồm tổng kim ngạch xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ Việt Nam, dữliệu từ Worldbank; sản lượng công nghiệp, dữ liệu từ Tổng cục thống kê, tỷ lệ thấtnghiệp trên cơ sở ILO, dữ liệu lấy từ Worldbank

Phương pháp thứ hai mà bài sử dụng là GMM và Stress Testing cho việc đolường tác động của các các yếu tố vĩ mô và các yếu tố nội bộ đặc trưng của ngânhàng lên tỷ lệ nợ xấu bao gồm các biến vĩ mô như tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ lạmphát hàng năm, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, lãi suất thực; các yếu tố đặc trưng nội

bộ ngân hàng như thị phần tương đối của ngân hàng, tốc độ tăng trưởng nợ,…với dữliệu lấy theo năm từ năm 2005 đến năm 2014 của các ngân hàng thương mại ViệtNam, dữ liệu vĩ mô lấy từ Tổng cục thống kê, Ngân hàng Nhà nước, Worldbank vàcác biến đặc trưng ngân hàng lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toáncủa các ngân hàng thương mại Việt Nam

Bài nghiên cứu tiến hành giải quyết các mục tiêu chính sau:

- Thứ nhất là đo lường phản ứng của các yếu tố kinh tế vĩ mô Việt Nam trước cú sốc bên ngoài mà cụ thể là tác động từ một cú sốc đến từ nền kinh tế Mỹ

-Thứ hai, luận văn tiến hành đo lường ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô

và các yếu tố đặc trưng nội bộ ngân hàng lên tỷ lệ nợ xấu

Bài nghiên cứu dựa theo hai nghiên cứu chính của Colin Bermingham, Thomas Conefrey (2014) và Sukrishnalall Pasha (2005) nhằm làm sáng tỏ các câu

hỏi nghiên cứu sau:

- Thứ nhất, phản ứng của nền kinh tế Việt Nam trước cú sốc đến từ Mỹ

Bố cục luận văn gồm 05 phần, cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu Phần này sẽ trình bày những dẫn nhập về vấn đề

nghiên cứu của luận văn

Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây Phần này sẽ trình bày

những nghiên cứu trước đây của các tác giả trong và ngoài nước về các vấn đề được

đề cập trong luận văn

Chương 3: Dữ liệu và Phương pháp nghiên cứu Phần này sẽ trình bày lý

do lựa chọn mô hình, đồng thời trình bày về cách thức thu thập và xử lý dữ liệu đầuvào và phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu Phần này sẽ trình bày việc chạy mô hình,

các kiểm định, kết quả rút ra được từ mô hình nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và Một số kiến nghị Phần này sẽ trình bày tổng kết bài

nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo Phần này cũng sẽ tiến hành đềxuất một số kiến nghị cho vấn đề nghiên cứu trong bài

Luận văn đầu tiên sẽ xem xét về phản ứng của nền kinh tế vĩ mô Việt Namtrước cú sốc bên ngoài Cuộc khủng hoảng tài chính không chỉ gây ra vấn đề lớn đốivới nhiều nước châu Âu, đặc biệt là những chương trình hỗ trợ tài chính quốc tế, màcòn truyền dẫn vào nền kinh tế các nước châu Á Các vấn đề quan trọng là việc đề

ra chính sách thế nào để hồi phục sức khỏe nền tài chính của các nước này.Claessens, DellAriccia, Igan, và Laeven (2010) đã ghi lại các yếu tố dẫn đến cuộckhủng hoảng tài chính trên 58 quốc gia Vấn đề với hệ thống ngân hàng là cốt lõicủa cuộc khủng hoảng, tuy nhiên sự thanh khoản của các ngân hàng lại phụ thuộcvào các khoản nợ quốc tế quy mô lớn và các khoản nợ này bị suy giảm nghiêmtrọng khả năng thanh toán do cuộc khủng hoảng Trong cuộc khủng hoảng tài chínhtoàn cầu, nguyên nhân chính là do các chính sách kinh tế vĩ mô và các quy định,giám sát của các ngân hàng và các tổ chức phi ngân hàng mà cụ thể bắt nguồn từbong bóng bất động sản, bùng nổ tín dụng, các khoản cho vay cận biên, có rủi ro hệthống và do các quy định và giám sát của các ngân hàng và các tổ chức phi ngânhàng thiếu tính nhất quán và sự gắn kết Tuy nhiên, cũng có những yếu tố mới phầnnào gây nên cuộc khủng hoảng như hội nhập tài chính và liên kết lẫn nhau giữa cáckhu vực, các quốc gia, vai trò của yếu tố đòn bẩy, vai trò trung tâm của các hộ giađình Và giải pháp cho vấn đề trên là phải cải cách hệ thống tài chính, bao gồm cảchính sách kinh tế vĩ mô, quy chế tài chính, và các cấu trúc tài chính toàn cầu.Akyuz, Y (2010) cũng phát hiện ra rằng thông qua cuộc khủng hoảng tài chính toàncầu năm 2008, tác giả đã tìm thấy những yếu kém mang tính cấu trúc và hệ thống,cũng như tính dễ tổn thương của nền kinh tế các quốc gia châu Á đối với cú sốcthương mại Tác giả cho thấy mức độ nhạy cảm cao của các quốc gia này với chu kỳbùng nổ tài chính và sự hoàn chuyển vốn cổ phần, thị trường bất động sản và tiền tệ.Đặc biệt là khủng hoảng cho vay dưới chuẩn đã khuếch đại mức độ nghiêm trọngcủa các vấn đề kinh tế và tài khóa của các quốc gia Tác giả cũng đề xuất gợi ý pháttriển một thị trường giữa những nền kinh tế phát triển và những nền kinh tế

mới nổi, các quốc gia châu Á nên dừng việc lệ thuộc vào nguồn nhân lực và tiền tệgiá rẻ, mà thay vào đó bắt đầu cho phép tiền lương và tiêu dùng tư phát triển songsong với năng suất nhằm củng cố việc mở rộng năng lực sản xuất bằng cách pháttriển thị trường nội bộ và thị trường khu vực Hạ Thị Thiều Dao (2013) cho rằngmức độ hội nhập của một nền kinh tế đối với nền kinh tế toàn cầu sẽ chi phối sự ảnhhưởng của các yếu tố bên ngoài mà cụ thể là khủng hoảng toàn cầu lên nền kinh tếnước đó thông qua các kênh đầu tư trực tiếp, đầu tư gián tiếp, kiều hối, ngoạithương, nghiên cứu được thực hiện cho Việt Nam Do đó cần có một chính sáchnhằm thúc đẩy một môi trường thuận lợi để tăng trưởng kinh tế bền vững Các tổchức như IMF và OECD từ lâu đã ủng hộ một chính sách thương mại mở cửa manglại lợi ích về tăng trưởng kinh tế Theo IMF (1997, p 84), "Các chính sách ngoạithương là một trong những yếu tố quan trọng nhất thúc đẩy tăng trưởng kinh tế vàđặc biệt là ở các nước đang phát triển" Việt Nam nhờ lợi thế về địa lý và nguồn tàinguyên dồi dào đã giúp cho nền kinh tế đất nước khai thác thế mạnh trong sản xuấthàng hóa hướng về xuất khẩu Trong nhiều năm qua Việt Nam luôn mở cửa đónnhận luồng vốn đầu tư trực tiếp và gián tiếp từ các quốc gia trên thế giới, cũng nhưcho phép việc thành lập công ty liên doanh, chi nhánh công ty nước ngoài và cáccông ty xuất khẩu đa quốc gia Bài nghiên cứu sẽ định lượng tầm quan trọng củahoạt động thương mại này và thảo luận về các tác động chính sách.

Về phương pháp tiếp cận thực nghiệm cho vấn đề đầu tiên, bài nghiên cứu sửdụng mô hình VAR để tiến hành phân tích các cú sốc cầu quốc tế Trong bối cảnhcủa một nền kinh tế mở nhỏ, Cushman và Zha (1997) sử dụng mô hình SVAR đểnghiên cứu về chính sách tiền tệ của Đài Loan, đã tìm thấy những ảnh hưởng nhỏ vàkhông đáng kể lên đầu ra Nghiên cứu cũng xem xét tác dụng những can thiệp củangoại hối của Ngân hàng trung ương Đài Loan với dữ liệu lấy theo tháng từ tháng 4năm 1989 đến tháng 8 năm 2006 Biến tỷ giá hối đoái được kiểm soát chặt chẽ bởiNgân hàng trung ương Đài Loan với năm biến nội sinh: chỉ số sản xuất côngnghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, các biện pháp trong chính sách tiền tệ, tỷ giá hối đoáiNDT/USD, tỷ lệ tăng trưởng hàng tháng của tài sản nước ngoài ròng (sau khi loại

bỏ những ảnh hưởng của biến động tỷ giá hối đoái) Cushman và Zha (1997) xácđịnh tác động của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế mở, nhỏ và nêu bật tầm quantrọng của tỷ giá hối đoái như một cơ chế truyền dẫn Một nghiên cứu khác củaLinde (2003) vẫn sử dụng công cụ VAR cho nền kinh tế mở, nhỏ, với giả định thôngthường cho các nền kinh tế mở, nhỏ này là các nền kinh tế trong nước phụ thuộc rấtlớn của sự phát triển quốc tế (tức là các biến bên ngoài không bị ảnh hưởng bởi cácbiến trong nước), xem xét các cú sốc ngoại sinh lên chu kỳ kinh doanh của ThụyĐiển trong giai đoạn từ năm 1986 đến năm 2002, cho thấy rằng điều hành chínhsách tiền tệ là quan trọng đối với kết quả kinh tế vĩ mô, dữ liệu lấy theo quý tronggiai đoạn 1970 – 2000 với các biến GDP, CPI, lãi suất danh nghĩa kỳ hạn 3 tháng, tỷgiá hối đoái thực theo trọng số thương mại và tỷ lệ lạm phát hàng hóa nhập khẩu.Bartosz Mackowiak (2006) sử dụng mô hình SVAR với các biến lãi suất ngắn hạn,

tỷ giá hối đoái, sản lượng thực, chỉ số giá cả, cung tiền của Mỹ tại 08 nước mới nổigồm HongKong, Hàn Quốc, Malaysia, Phillipines, Singapore, Thái Lan, Chilê vàMexico, với dữ liệu lấy từ tháng 1 năm 1986 đến tháng 12 năm 2000 cho thấy rằngcác cú sốc bên ngoài đóng một vai trò quan trọng trong các mô hình áp dụng cho thịtrường mới nổi các biến chịu tác động mạnh bởi cú sốc bên ngoài tỷ giá và mứcgiá, tác động ít hơn đối với biến động lãi suất và sản lượng thực Cũng sử dụng môhình SVAR, nghiên cứu của Mala Raghavan và Param Silvapulle (2007) xác địnhcác biến động trong cơ chế truyền dẫn tiến tệ thay đổi ra sao trước và sau khủnghoảng, góp phần ổn định kinh tế Giai đoạn trước khủng hoảng sản lượng, giá, lãisuất, cung tiền và tỷ giá chịu tác động đáng kể dưới tác động của cú sốc tiền tệ và tỷgiá Tuy nhiên, giai đoạn sau khủng hoảng, biến sản lượng chịu tác động đáng kể doảnh hưởng của cung tiền Dữ liệu bao gồm các biến như chỉ số giá hàng hóa thếgiới, chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ, chỉ số giá tiêu dùng Mỹ, lãi suất Fed, chỉ sốsản xuất công nghiệp Malaysia, chỉ số giá tiêu dùng Malaysia, cung tiền M1, lãi suấtqua đêm và tỷ giá danh nghĩa với dữ liệu từ tháng 01 năm 1980 đến tháng 05 năm

2006 ở Malaysia Sử dụng mô hình GVAR, Castren, Dees, và Zaher (2008) với cácbiến GDP thực, chỉ số giá thị trường chứng khoán thực, chỉ số giá

tiêu dùng, lãi suất ngắn hạn, giá dầu tính bằng USD/ thùng và tỷ giá hối đoái củađồng tiền so với USD, dữ liệu lấy hàng quý trong giai đoạn 1979 đến năm 2005 cho

33 quốc gia từ các vùng khác nhau trên thế giới phát hiện ra rằng ở cấp độ toàn bộkhu vực đồng Euro, tần suất vỡ nợ của công ty phản ứng nhất với những cú sốc lênGDP, tỷ giá và giá cổ phiếu Kilian (2009) sử dụng VAR để phân tích đánh giá tácđộng của các cú sốc giá dầu lên các biến kinh tế vĩ mô bao gồm các biến phần trămthay đổi trong sản lượng dầu thô toàn cấu, các chỉ số hoạt động kinh tế thực (mứcgiá vận chuyển hàng hóa lớn, trung bình tốc độ tăng trưởng, CPI Mỹ, ), giá dầuthực với ba cú sốc: cung dầu, cú sốc cầu toàn cầu đối với các mặt hàng công nghiệp,

cú sốc cầu dầu mỏ Bài viết ước tính các tác động của các cú sốc về giá thực tế củadầu Những cú sốc có thể có tác động trực tiếp đến nền kinh tế Mỹ cũng như các tácđộng gián tiếp thông qua giá dầu Những thay đổi trong thành phần của những cúsốc giúp giải thích tại sao hồi quy của tập hợp các biến kinh tế vĩ mô về giá dầu có

xu hướng không ổn định

Xét về các nghiên cứu trong nước, Nguyễn Phúc Cảnh (2013) nghiên cứu cácbiến bao gồm giá dầu, tỷ giá danh nghĩa, thay đổi trong chỉ số giá theo năm, lãi suấttái cấp vốn của ngân hàng Nhà Nước theo năm, lãi suất tái chiết khấu của ngân hàngNhà Nước theo năm, lãi suất điều hành, cung tiền M2, chỉ số VN-Index, chỉ sốHNX-Index trong giai đoạn năm 2000 đến năm 2013 Với mô hỉnh SVAR, bài viếtcho thấy chỉ số VN-Index phản ứng rất mạnh với sự thay đổi trong chỉ số lạm phátcủa Việt Nam và cung tiền M2 Chỉ số VN-Index phản ứng không rõ ràng với các cúsốc từ giá dầu thế giới và lãi suất điều hành của Ngân hàng Nhà nước và sản lượngcông nghiệp của Việt Nam Chính sách tiền tệ của Việt nam có tác động mạnh lênthị trường chứng khoán thông qua lạm phát và cung tiền, trong khi đó lãi suất không

có tác động lớn đến thị trường chứng khoán ở cả hai chỉ số VN-Index và Index Chính sách tiền tệ truyền dẫn qua kênh giá tài sản tài chính thông qua kênhtiền tệ Nghiên cứu trong nước thứ hai là của Huỳnh Thị Cẩm Hà, Lê Thị Lanh, LêThị Hồng Minh và Hoàng Thị Phương An (2014) thông qua việc sử dụng mô hìnhVAR, mô hình Vector hiệu chỉnh sai số VECM kiểm định cho các biến chỉ

số giá thị trường chứng khoán, lạm phát, cung tiền, tỷ giá hối đoái, giá trị sản lượngcông nghiệp và lãi suất dữ liệu theo tháng từ năm 2001 đến năm 2013 thấy rằng cótồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến vĩ mô với thị trường chứng khoán Biếncung tiền có khả năng dự báo biến động thị trường chứng khoán VN-INDEX ítnhạy cảm với các cú sốc của thông tin vĩ mô và có xu hướng phản ứng giảm khi xảy

ra cú sốc, ngoại trừ cú sốc của cung tiền

Vấn đề thứ hai mà luận văn xem xét là vấn đề nợ xấu ngân hàng Chor vàManova (2012) cho thấy dòng chảy thương mại trong cuộc khủng hoảng tài chính bịảnh hưởng bởi tính sẵn có của tín dụng Các công ty phải đối mặt với các hạn chế tàichính dẫn đến xuất khẩu ít hơn tương đối sang Mỹ so với những công ty có đầy đủtài chính Điều này có nghĩa rằng chính sách hỗ trợ cho vay ngân hàng cũng sẽ dẫnđến sự cải thiện trong GDP thông qua kênh thương mại ngoài các kênh thôngthường Bên cạnh đó, Claessens, DellAriccia, Igan, và Laeven (2010) đã ghi lại cácyếu tố dẫn đến cuộc khủng hoảng tài chính trên 58 quốc gia và cho rằng vấn đề với

hệ thống ngân hàng là cốt lõi của cuộc khủng hoảng Ảnh hưởng của các cú sốc bênngoài từ một quốc gia sẽ tác động lên các biến số kinh tế vĩ mô trong nước theo cácphương thức truyền dẫn và với các mức độ khác nhau Khi có một cú sốc cầu quốc

tế tích cực, điều này không chỉ kích thích tăng cầu nước ngoài đối với hàng hóa sảnxuất trong nước mà còn tăng cầu nội địa đối với hàng hóa sản xuất trong nước nhằmthay thế hàng hóa nước ngoài Đây là điều đáng mừng vì điều này giúp do tăng cầu

về lao động Tuy nhiên, về lâu dài, tác động tích cực từ cú sốc tích cực ban đầu sẽdần mất đi do áp lực về giá hàng hóa xuất khẩu và hàng hóa thay thế trở nên đắthơn, áp lực tiền lương cao hơn Cuối cùng dẫn đến kết quả giá tiêu dùng tăng Giátiêu dùng tăng gây ra lạm phát, giá cả tăng cao trong khi đó thu nhập chưa tăng kịp

đã làm giảm mức tiêu thụ hàng hóa, kéo theo sản xuất trì trệ, lại làm tăng tỷ lệ thấtnghiệp Thêm vào đó, các doanh nghiệp xuất khẩu ban đầu nhờ vào sự hỗ trợ từ cácngân hàng nhằm gia tăng sản xuất giờ đây khi việc kinh doanh không còn hiệu quả,đầu tư giảm theo, dẫn đến các khoản nợ xấu cho ngân hàng Các doanh nghiệp trongnước cũng gặp trường hợp tương tự Kết quả nợ xấu càng leo thang, có nguy cơ

khủng hoảng Luận văn tập trung vào các yếu tố chi phối nợ xấu ngân hàng và cácchính sách giải quyết vấn đề trên nhằm cải thiện hệ thống tài chính cốt lõi của nềnkinh tế Có rất nhiều nghiên cứu trước đây về vấn đề này Nghiên cứu thực nghiệmcủa tác giả liên kết các biến kinh tế vĩ mô và các biến nội tại thuộc về bản thân ngânhàng tác động đến các khoản nợ quá hạn, như là một phần mở rộng của bài nghiêncứu Nghiên cứu sẽ đưa vào mô hình thứ hai ba biến vĩ mô nội địa từ mô hình một

để kiểm tra tác động của các cú sốc cầu quốc tế lên tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng

Bài nghiên cứu sẽ ứng dụng công cụ Stress Testing cho nghiên cứu thựcnghiệm Theo định nghĩa chung, Stress Testing là khái niệm để chỉ công cụ đolường mức độ biến động của danh mục khi có sự xuất hiện đột ngột của các biến cố

vĩ mô có tầm ảnh hưởng lớn Hiện nay, công cụ này ngày càng được sử dụng rộngrãi và phổ biến là được biết đến với vai trò đo lường độ nhạy cảm của hệ thống tàichính trước tác động của một cú sốc nào đó

Hoggarth, Sorensen, và Zicchino (2005) kiểm tra các liên kết giữa các biếnkinh tế vĩ mô và rủi ro tín dụng ở Anh, đề xuất một công cụ bổ sung để thực hiệncác bài kiểm tra căng thẳng về sự vững mạnh của hệ thống ngân hàng Anh vớinhững cú sốc bất lợi kinh tế vĩ mô Đặt rủi ro tín dụng trực tiếp trong mô hình VARvới ba biến kinh tế vĩ mô khác, các tác giả nhận ra rằng rủi ro tín dụng tổng hợpphản ứng với những thay đổi trong tốc độ tăng trưởng và lãi suất Mô hình chínhbao gồm các biến như tỷ lệ tổn thất trên tổng nợ, chênh lệch sản lượng, tỷ lệ lạmphát hàng năm của giá bán lẻ (không bao gồm các khoản thanh toán có thế chấp), lãisuất danh nghĩa ngắn hạn được áp dụng cho mô hình đối với doanh nghiệp và môhình đối với hộ gia đình với dữ liệu theo quý từ quý I năm 1988 đến quý II năm

2004 Jimenez và Mencia (2009) ước lượng rủi ro tín dụng cho Tây Ban Nha trongmười khu vực doanh nghiệp và hai khu vực tư nhân Sử dụng Stress Testing, bài biếtchỉ ra rằng chu kỳ kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến mức độ tiếp cận rủi ro Phươngpháp Stress Testing thấy rằng cú sốc GDP có ảnh hưởng lớn hơn so với cú sốc lãisuất và có được độ nhạy cảm cao hơn khi giải thích rủi ro mặc định trên các chu kỳ.Bài viết sử dụng hai biến vĩ mô chính là tốc độ thay đổi GDP thực theo quý và sự

biến động của lãi suất thực kỳ hạn 3 tháng và các biến ngầm khác đo lường xác suất

vỡ nợ và sự tăng trưởng dư nợ áp dụng cho trong mười khu vực doanh nghiệp vàhai khu vực tư nhân Tây Ban Nha trong giai đoạn quý IV năm 1984 đến quý IV năm

2006 Nghiên cứu khác của Sommer và Shahnazarian (2009) sử dụng mô hìnhVector hiệu chỉnh sai số (VECM), Stress Testing với dữ liệu về xác suất vỡ nợ đốivới các công ty niêm yết phi tài chính, sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng,lãi suất trái phiếu kỳ hạn 3 tháng, dữ liệu hàng tháng trong giai đoạn năm 1997 đếnnăm 2006 Nhóm nghiên cứu dự đoán chất lượng tín dụng tương lai khu vực doanhnghiệp, cho thấy tăng sản lượng sản xuất đi kèm với EDF thấp hơn dự kiến, lạmphát tăng cao làm tăng EDF làm giảm chất lượng tín dụng, lãi suất có tác độngmạnh nhất trong ba biến vĩ mô Ngoài ra, Funda Yurdakul (2013) cho thấy tỷ lệ nợxấu (NPL) đại diện cho rủi ro tín dụng Cả hai phương pháp sử dụng trong bài chothấy sự gia tăng trong chỉ số ISE và tốc độ tăng trưởng dẫn đến suy giảm rủi ro tíndụng ngân hàng Tăng cung tiền, tỷ giá, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát, lãi suất,mặt khác làm tăng rủi ro tín dụng của các ngân hàng Kết quả của các mô hình cụthể chứng minh rằng rủi ro tín dụng trong giai đoạn trước có tác động đáng kể đếnrủi ro tín dụng trong giai đoạn hiện tại Việc tăng lãi suất và tỷ lệ thất nghiệp ở kỳtrước dẫn đến sự gia tăng rủi ro tín dụng của các ngân hàng

Tháng 4 năm 1995, Ủy ban Basel đề xuất các ngân hàng cần thực hiện StressTesting, buộc các ngân hàng gia tăng lượng vốn cần thiết để hấp thụ các cú sốc khi

nó xảy ra Tháng 1 năm 2009, Ủy ban Basel xuất bản tài liệu tư vấn về StressTesting Khủng hoảng tài chính toàn cầu và khủng hoảng nợ công Châu Âu cho thấytổn thất của hệ thống ngân hàng do các cú sốc bên ngoài Đe dọa khả năng thanhkhoản ngân hàng đến từ rủi ro kinh tế vĩ mô là chính Cụ thể, hệ thống Dự trữ Liênbang và các giám sát viên Mỹ đã đưa ra chương trình kiểm soát vốn (SCAP) với haikịch bản vĩ mô là kịch bản chuẩn và kịch bản xấu hơn nhằm đánh giá bộ đệm vốncủa hệ thống ngân hàng trong năm 2009 và năm 2010 Stress Testing toàn EU củaEBA 2011 tiến hành theo phương pháp bottom-up cho 903 ngân hàng trong giaiđoạn năm 2010 đến năm 2012 nhằm đánh giá khả năng phục hồi của hệ thống

ngân hàng dựa trên kịch bản đối với các biến số vĩ mô như GDP, thất nghiệp và giánhà Kết quả cho thấy chỉ có 20 ngân hàng có CT1 giảm xuống dưới ngưỡng Ngoài

ra, các ngân hàng phải tiến hành những biện pháp mở rộng như việc sử dụng các dựphòng phản chu kỳ, thoái vốn, huy động vốn và back-stop, cũng như các hoạt độngquản lý khác nhằm giảm thiểu tác động từ cú sốc theo kịch bản bất lợi hơn StressTesting cũng được thực hiện cho thị trường mới nổi ở Nga (2009), kết quả cho thấy

hệ thống ngân hàng Nga khá nhạy cảm với những thay đổi trong môi trường kinh tế

được trình bày trong hình trên

(A) Có một hoặc những cú sốc kinh tếbất lợi xảy ra như sựbùng nổcủabongbóng bất động sản Những cú sốc gây ra những thay đổi mạnh mẽ trong các chỉ số kinh

tế cơ bản chủ yếu của quốc gia như lãi suất tăng, tịch biên tài sản, và sự

sụt giảm chỉ số thị trường chứng khoán

(B) Từ góc độ riêng một ngân hàng, những tác động tiêu cực của những

cú sốc có thể gây ra cho một hoặc nhiều ngân hàng đối tác (tức là, các ngân hàng cónghĩa vụ thanh toán cho i) phải chịu thiệt hại lớn và do đó thất bại trong việc thực hiện nghĩa vụ cho i

(C) Trong khi đó, giá nhà đất giảm cũng gây ra những thiệt hại lớn trongdanh mục đầu tư có thế chấp nhằm hỗ trợ an toàn của ngân hàng i Cùng với rủi rotín dụng, rủi ro thị trường liên quan sẽ làm giảm khả năng thanh toán các nghĩa vụcủa ngân hàng i cho những đối tác khác (Sự kiện D)

(D) Nếu tổn thất lớn hơn vốn dự phòng của i, ngân hàng i sẽ không thể để

thực hiện nghĩa vụ của mình đối với các ngân hàng khác (Sự kiện F) Sau đó, sựsống còn của i phụ thuộc vào việc ngân hàng trung ương sẽ bơm vốn vào nó Nếungân hàng trung ương cho rằng sự vỡ nợ của i góp phần đáng kể vào sự sụp đỗ dâytruyền trong hệ thống ngân hàng, ngân hàng trung ương có thể bơm vốn cho i nhằmngăn chặn một cuộc khủng hoảng toàn hệ thống (Sự kiện E)

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu và lựa chọn biến

 Để giải quyết vấn đề đầu tiên của bài, các biến được sử dụng trong bài

luận văn dựa trên các biến của Colin Bermingham, Thomas Conefrey (2014) trong

bài nghiên cứu “The Irish macroeconomic response to an external shock with an

application to Stress Testinging” Mô hình VAR bao gồm hệ thống các biến kinh tế

vĩ mô chính như sau: GDP thực được điều chỉnh theo mùa của nước bên ngoài (cụ

thể Mỹ), giá dầu tính theo USD/thùng, tổng kim ngạch xuất khẩu hàng hóa và dịch

vụ của Việt Nam, chỉ số sản xuất công nghiệp, và tỷ lệ thất nghiệp trên cơ sở ILO

Tương tác giữa những biến này sẽ quyết định việc ứng phó với các cú sốc bên ngoài

và các quy định ảnh hưởng đến các biến này Dữ liệu GDP Mỹ đến từ ngân hàng dữ

liệu của Ngân hàng Dự trữ Liên bang St Louis, dữ liệu còn lại đến từ cơ sở dữ liệu

của từng ngân hàng Mô hình được ước lượng bằng cách sử dụng dữ liệu từ quý I

năm 2000 đến quý II năm 2015 Dữ liệu được trình bày trong bảng 3.1

Bảng 3.1 Các biến kinh tế vĩ mô được xem xét lựa chọn

Biến nghiên cứu

Với nghiên cứu gốc, biến trong nước sẽ bao gồm GDP thực trong nước, tổngkim ngạch xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ, tỷ lệ thất nghiệp trên cơ sở ILO, tiềnlương được đo bằng tiền công cho mỗi nhân công Tuy nhiên, do hạn chế về mặt sốliệu khi nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam, luận văn thay thế biến GDP thựcthành biến sản lượng công nghiệp Điều này được cho là phù hợp vì sản lượng côngnghiệp là chỉ tiêu đánh giá tốc độ phát triển sản xuất ngành công nghiệp hàng tháng,quý, năm; là một chỉ tiêu quan trọng phản ánh khái quát tình hình phát triển toànngành công nghiệp nói chung và tốc độ phát triển của từng sản phẩm, nhóm ngànhsản phẩm nói riêng Biến này cũng được lựa chỏn phản ánh tình hình kinh tế trongnước như nghiên cứu của Cushman và Zha (1997), Mala Raghavan và ParamSilvapulle (2007).

Trong các biến nội sinh, biến EXPORT đại diện cho hoạt động sản xuất

thương mại - một kênh quan trọng thông qua đó sự phát triển trong nền kinh tế thếgiới tác động vào Việt Nam Biến sản lượng công nghiệp đại diện cho yếu tố sảnlượng Biến tỷ lệ thất nghiệp đại diện cho thị trường lao động.

Hình 3.1 Các thị trường xuất nhập khẩu lớn nhất của Việt Nam

Nguồn: Niên giám thống kê hải quan về hàng hóa xuất nhập khẩu Việt Nam năm 2014

Luận văn lựa chọn Mỹ để nghiên cứu vì theo thống kê hải quan về hàng hóaxuất nhập khẩu Việt Nam, Mỹ luôn là đối tác chính với tổng kim ngạch xuất nhậpkhẩu chỉ đứng sau Trung Quốc Nền kinh tế Mỹ là nền kinh tế lớn có sức ảnh hưởngđối với nền kinh tế toàn cầu

 Về việc giải quyết vấn đề kiểm tra cú sốc vĩ mô bằng cách sử dụng

mô hình VAR: ứng dụng cho nợ quá hạn

Theo khung thảo luận ở trên, bài viết áp dụng một mô hình rủi ro tín dụngkinh tế vĩ mô để ước lượng mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô, biến số đặctrưng ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu (NPLR) của hệ thống ngân hàng Bởi vì tầm quantrọng của việc lựa chọn các biến thích hợp, dưới đây trình bày một bản tóm tắt ngắngọn về biến được xem xét trong nghiên cứu trước đó, sau đó thông báo cho sự lựachọn của các biến đối với Việt Nam

Bài nghiên cứu tiến hành đưa thêm ba biến EXPORT, IPI,UNEMPLOYMENT RATE có được từ mô hỉnh BVAR vào mô hình nợ quá hạntrên để đánh giá tác động của cú sốc cầu quốc tế trong thị trường nợ thế chấp Babiến vĩ mô này đều được lấy logarit tự nhiên Mô hình chạy ở năm t và năm t-1.

Bảng 3.2 Các biến dùng trong mô hình hồi quy

2003; Fofack, 2005; và Jimenez và Saurina, 2005) GDP đo lường sự phát triển kinh

tế của một quốc gia Biến này cũng nắm bắt chất lượng thể chế của quốc gia đó (La

Porta et al., 2002) GDP có tác động tích cực lên hiệu suất hoạt động ngân hàng.Đây là hiển nhiên vì khi nền kinh tế phát triển, nó mang lại sự phát triển của mỗingành, cụ thể ở các ngân hàng, sự gia tăng của đầu tư và tiêu dùng sẽ làm tăng tíndụng Kết quả là, hiệu suất sẽ tốt hơn (Schwaiger và Liebeg, 2008) Mặt khác, khiGDP tăng trưởng mạnh mẽ sẽ dẫn tới sự gia tăng trong thu nhập, làm tăng khả năngtrả nợ của người vay, kết quả, nợ xấu giảm Tương tự, tổng kim ngạch xuất khẩuhàng hóa và dịch vụ và biến sản lượng công nghiệp cũng có tương quan nghịch biếnvới tỷ lệ nợ xấu vì hai biến này cũng như biến GDP đều phản ánh sự phát triển củanền kinh tế quốc gia, do đó khi xuất khẩu hay gia tăng sản lượng công nghiệp đều

có tác động tích cực lên hiệu suất hoạt động ngân hàng

Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu được chứng minh là có mối quan

hệ đồng biến Lạm phát đo ổn định kinh tế vĩ mô, tác động đến rủi ro của hệ thốngngân hàng Staikouras và Wood (2003) chỉ ra rằng lạm phát có tác động trực tiếp vàgián tiếp, có nghĩa là tăng giá lao động, lợi nhuận và giá tài sản các ngân hàngtương ứng Mối quan hệ giữa lạm phát và hiệu suất hoạt động ngân hàng phụ thuộcvào tăng trưởng của chi phí hoạt động (Revell, 1979, Demirgüç-Kunt và Huizinga,

1999, Perry, 1992) Nó có nghĩa rằng nếu lạm phát được dự đoán tốt nhất, chi phí sẽđược điều chỉnh một cách thích hợp nhất; điều này mang đến tác động tích cực đốivới lợi nhuận Ngược lại, nếu lạm phát không được dự đoán hoàn toàn, lãi suất sẽđược điều chỉnh từ từ và sự phát triển của chi phí sẽ cao hơn so với lạm phát, do đó,dẫn đến tác động tiêu cực Trong lời giải thích khác, Ben Naceur và Kandil (2009)cho rằng, hoạt động của ngân hàng thương mại với cho vay là chủ yếu Khi có sựgia tăng lạm phát, điều này làm các nhà đầu tư lo lắng về sự không chắc chắn trongtương lai, làm giảm nhu cầu vay vốn, hạn chế đầu tư của các cá nhân hoặc doanhnghiệp Điều này tác động trực tiếp và tiêu cực đến hoạt động tín dụng của các ngânhàng và làm giảm hiệu suất của ngân hàng

Đối với tỷ giá thực hiệu lực (REER), mối quan hệ được xem là đồng biến.Cũng theo nhà kinh tế Fofack (2005), khi tỷ giá hối đoái tăng lên sẽ có tác động làmgia tăng NPLs của các ngân hàng thương mại đang hoạt động theo chế độ tỷ giá cố

định

Đối với tỷ lệ thất nghiệp, mối quan hệ được xem là đồng biến Khi có một cúsốc tiêu cực từ cầu quốc tế sẽ dẫn đến gia tăng tỷ lệ thất nghiệp, hệ quả kéo theo sẽlàm gia tăng các khoản nợ xấu

Các biến kinh tế được đề cập trong mô hình này sử dụng dữ liệu hiện thời và

dữ liệu có độ trễ một năm so với thời điểm xảy ra cú sốc

 Các biến đặc trưng của ngân hàng

Bài nghiên cứu xem xét sử dụng bốn biến thuộc khu vực ngân hàng là lãisuất thực (RIR), quy mô của ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng hàng năm của nợ(∆LOANS) và tỷ số nợ trên tổng tài sản (L_A)

Đối với lãi suất thực, tác động của nó đến NPLs được chứng minh là đồngbiến khi mức lãi suất cao Lãi suất thực được tính bằng cách lấy lãi suất cho vaytheo trung bình tỷ trọng của ngân hàng trừ đi tỷ lệ lạm phát hàng năm

Phần trăm thay đổi trong danh mục cho vay của ngân hàng (ΔLOANS) được

sử dụng đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín dụng, dữ liệu của biến đưa vào mô hìnhbao gồm dữ liệu hiện thời và dữ liệu có độ trễ hai năm Cũng giống như tốc độ tăngtrưởng GDP, logarit của ΔLOANS không tính được bởi vì kết quả có thể âm khi cácngân hàng thắt chặt tín dụng hơn so với các năm trước khi xảy ra khủng hoảng

Với độ lớn của ngân hàng thì mối tương quan vẫn còn khá nhiều tranh luận.Pasiouras và Kosmidou (2007) phát hiện ra một tác động tích cực của kích thướccủa ngân hàng trên hiệu suất ngân hàng Các nhà nghiên cứu đưa ra bằng chứngrằng các ngân hàng lớn có lợi thế về chi phí, có nghĩa là các ngân hàng lớn có thểgiảm chi phí hoặc huy động vốn với chi phí thấp hơn theo yêu cầu của nền kinh tếnhờ quy mô Sufian và Zulkhibri (2011) sử dụng biến quy mô ngân hàng là đại diệncho kích thước để nắm bắt được lợi thế cạnh tranh (quy mô lớn sẽ có lợi thế về chiphí, …), kết quả cho thấy quan hệ đồng biến giữa quy mô và hiệu suất hoạt độngngân hàng Trong khi nhóm thứ hai, nghiên cứu của Stiroh và Rumble (2006) trong

đó sử dụng mẫu của các công ty tài chính Mỹ trong giai đoạn 1997-2002 cho thấymột tác động tiêu cực của kích thước ngân hàng Họ nhấn mạnh rằng kích thước lớngây khó khăn hơn để quản lý Theo quan điểm này, Kasman (2010) sử dụng mẫucủa 431 ngân hàng tại 39 quốc gia và con số ra một tác động tiêu cực kích thước củaNIM De Jonghe (2010); Barros et al (2007) kết luận rằng các ngân hàng nhỏ có thểchống lại với những trở ngại của các điều kiện kinh tế tốt hơn so với các ngân hànglớn Nathan and Neave (1992) đã phân tích hiệu quả hoạt động của các ngân hàngCanada trong giai đoạn 1983-1987 sử dụng phương pháp biên ngẫu nhiên thông quahai phương pháp để ước tính chi phí hoạt động Các kết quả nghiên cứu cho thấycác ngân hàng lớn không có lợi thế về chi phí hơn so với các ngân hàng nhỏ Vớilập luận là mối tương quan ngược chiều (Rajan và Dhal, 2003; Salas và Saurina,2002; Hu và các tác giả khác, 2006), cho rằng khi một ngân hàng có quy mô lớn sẽ

có nhiều hành động hơn trong việc quản trị rủi ro do đó sẽ giúp giảm thiểu cáckhoản nợ xấu Trong bài nghiên cứu này, quy mô của ngân hàng sẽ được xây dựngbằng cách tính tỷ trọng theo giá trị trường của tài sản trên tổng tài sản của hệ thốngngân hàng

Cuối cùng là tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (L_A), biến đại diện này đượcnghiên cứu là tương quan thuận với NPLs (Sinkey và Greenwalt, 1991) Lý do là vìlợi nhuận thu được từ các khoản cho vay có giá trị cao hơn chi phí khi rủi ro tănglên, được biểu hiện trong sự gia tăng của NPLs trong suốt thời kỳ khủng hoảng

Bài nghiên cứu tiến hành lấy dữ liệu các biến vĩ mô từ hệ thống dữ liệuWorld Bank, Ngân hàng Nhà Nước và các biến nội bộ đặc trưng ngân hàng từ báocáo tài chính đã được kiểm toán của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn

từ năm 2005 đến năm 2014

3.2 Phương pháp

3.2.1 Khái quát công cụ đánh giá rủi ro – Stress Testing

3.2.1.1 Khái niệm Stress Testing

Theo định nghĩa chung, Stress Testing là khái niệm dùng để chỉ công cụ mô

tả mức độ biến động của danh mục khi có sự xuất hiện đột ngột của các biến cố vĩ

mô có tầm ảnh hưởng lớn Stress Testing được xem là một công cụ hữu dụng bởi nócung cấp các thông tin về sự thay đổi của thị trường dưới tác động của các sự kiệnlớn trong khi hầu hết các tài sản thị trường và các khoản thu nhập trong quá khứkhông cho chúng ta biết về các tín hiệu đó

Dần dần, công cụ này được ứng dụng với quy mô rộng hơn, mục đích để đolường độ nhạy cảm của một nhóm các tổ chức hay rộng hơn cho toàn bộ hệ thốngtài chính dưới tác động của cú sốc Stress Testing được xem như một công cụ quảntrị rủi ro đo lường tác động của rủi ro thị trường (các khoản lỗ xảy ra khi có sự thayđổi trong giá hay lãi suất), rủi ro tín dụng (các khoản lỗ xuất hiện khi người đi vayhay người được cấp tín dụng bị phá sản), rủi ro thanh khoản (sự mất thanh khoảncủa các tài sản và sự rút vốn ồ ạt của người cho vay)

3.2.1.2 Phân loại Stress Testing

 Theo mức độ kiểm địnhStress Testing được chia làm hai loại: Stress Testing hệ thống (vĩ mô) vàStress Testing danh mục (vi mô)

Khác biệt đầu tiên là Stress Testing là về quy mô Các nhà phân tích thườngthông qua Stress Testing hệ thống để tìm hiểu sự thay đổi của toàn bộ hệ thống tàichính khi môi trường kinh tế thay đổi Trong khi Stress Testing danh mục chỉ xemxét đến các nhân tố riêng của từng danh mục đầu tư

Khác biệt thứ hai, sự khác biệt được thể hiện ở sự phức tạp và mức độ tậphợp Stress Testing hệ thống thường có mức độ tập hợp hay sự so sánh của nhiềudanh mục khác nhau, và thường dựa vào các giả định và các phương pháp tính toán

khác nhau Việc sử dụng Stress Testing hệ thống được thiết kế để giúp cung cấp mộtcái nhìn rộng hơn về độ nhạy cảm của toàn bộ hệ thống khi có sự xuất hiện của các

cú sốc khác nhau Thông thường, Stress Testing hệ thống sử dụng cùng một kịchbản như nhau cho các tổ chức khác nhau

 Theo phương pháp kiểm địnhTheo phương pháp này Stress Testing sẽ được chia làm hai loại: Phân tích độnhạy và phân tích kịch bản

 Phân tích độ nhạy

Phân tích độ nhạy là loại kiểm định đơn giản nhất, xem xét sự thay đổi củatừng biến rủi ro khi các biến tài chính thay đổi một đơn vị Loại kiểm định này cho

ra kết quả tương đối nhanh và thường được sử dụng bởi các nhà quản lý cấp cao để

có cái nhìn đầu tiên tương đối khi có sự thay đổi của các biến tài chính Tác dụngthứ hai của phân tích độ nhạy là kiểm định sự di chuyển của thị trường trong quákhứ với nhiều nhân tố khác nhau

Phân tích kịch bản lại phức tạp hơn so với việc phân tích độ nhạy Phân tíchkịch bản không xem xét từng nhân tố rủi ro riêng lẻ khi có sự xuất hiện của các biến

cố bất thường mà xem xét toàn bộ rủi ro ngân hàng có thể gánh chịu cùng một lúc

Có hai cách tiếp cận theo phương pháp này: cách tiếp cận thứ nhất là tậptrung vào danh mục và cách tiếp cận thứ hai là tập trung vào các sự kiện bất thường

có thể diễn ra trong tương lai Với cách tiếp cận thứ nhất, ban đầu các nhà quản lýrủi ro sẽ thảo luận và xác lập các khoản lỗ có thể có của danh mục đầu tư được xâydựng bởi ngân hàng Khi các khoản lỗ này đã được thiết lập, bước tiếp theo là cácnhà quản trị rủi ro cần phải xây dựng các kịch bản ứng với từng khoản lỗ đó Ngượclại, với cách tiếp cận các sự kiện bất thường, thì kịch bản ở đây sẽ dựa vào các sựkiện đặc biệt có khả năng xảy ra và xem xét các sự kiện này sẽ tác động đến giá trịtài sản của ngân hàng như thế nào thông qua các nhân tố rủi ro Các kịch bản này

thường được đưa ra bởi các quản lý cấp cao, thông thường là theo các tin tức mớinhất ví dụ như sự tăng lên của lãi suất ngắn hạn sẽ ảnh hưởng như thế nào Ngoài rakhi xem xét cần phải tìm hiểu xem giữa các tài sản, khoản mục đầu tư có các mốitương quan ngầm hay không để đảm bảo kết quả không mang quá nhiều tính chấtchủ quan

3.2.1.3 Vai trò của Stress Testing

Stress Testing được sử dụng để hỗ trợ các mô hình thống kê như VaR, và chủyếu là để bù đắp các khuyết điểm của các phương pháp thống kê khi các phươngpháp này không còn hiệu quả trong trường hợp xảy ra các biến cố lớn, đặc biệt làkhủng hoảng

Stress Testing giúp nắm bắt được các tác động lên ngân hàng khi các sựkiện không thường xuyên xảy ra và gây nên tổn thất lớn Với công cụ thống

kê VAR, chúng ta có thể phản ánh được sự biến động của giá cả thị trườnghằng ngày do những số liệu trong quá khứ được sử dụng để làm cơ sở dựđoán các biến động trong tương lai, tuy nhiên đó cũng là khuyết điểm bởi các

xu hướng trong quá khứ có thể không được lặp lại và công cụ Stress Testingkhắc phục được nhược điểm này

Hình 3.2 Stress Testing và các sự kiện bất ngờ có tầm ảnh hưởng lớn

Các sự kiện có khả

năng xuất hiện thấp

được nắm bắt bởi

công cụ Stress

Rủi ro được thể hiện

bởi VaR đã từng xuất

hiện trong quá khứ

Nhân tố rủi ro

Xác định và kiểm soát rủi ro Stress Testing xem xét các rủi ro tiềm tàng màcác tổ chức tài chính có thể phải đối mặt, với phương pháp kiểm tra độ nhạychúng ta có thể tính toán được mức độ nhạy cảm của từng khoản mục ứngvới mỗi rủi ro cụ thể Từ đó có thể xem xét tổng thể rủi ro và tác động tổnghợp của chúng.

Đánh giá rủi ro của các tổ chức tài chính Công cụ Stress Testing được xemnhư là một khung nền, một công cụ quản trị rủi ro ngân hàng, vì vậy nó sẽgiúp cho các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định khi phải đối diện vớicác sự kiện không mong muốn, có thể làm giảm giá trị ngân hàng hay khôngvới các giả định và các mục tiêu mà ngân hàng đang theo đuổi

Đưa ra quyết định về mức độ chịu đựng rủi ro và phân bổ nguồn lực Ở một

số tổ chức, từ các kết quả được tính toán về mức độ thiệt hại có thể có trongtương lai, các nhà quản lý cấp cao sẽ dùng làm cơ sở đưa ra mức độ chịuđựng rủi ro của từng bộ phận Sau đó chúng được liên kết lại và đưa ra quyếtđịnh phân bổ nguồn lực một cách tốt nhất cho toàn ngân hàng

3.2.2 Giới thiệu mô hình VAR ((Vector Auto-regressive)

Phương pháp VAR - véc tơ tự hồi quy (Vector Auto-regressive) được giớithiệu lần đầu tiên vào năm 1980 bởi Chrishtopher H Sims, người vừa đạt được giảiNobel kinh tế 2011

Phương pháp phân tích định lượng: mô hình VAR được sử dụng và ứng dụngchức năng hàm phản ứng xung IRF (Impulse Response Function), phân rã phươngsai (Variance decomposition) để đo lường và phân tích sự truyền dẫn GDP nướcngoài đến các biến số vĩ mô; đồng thời thông qua chức năng phân rã phương sai, tácgiả phân tích vai trò của các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến các biến vĩ mô khác.Phương pháp này, cùng các bước thực hiện, thu thập và xử lý dữ liệu sẽ được trìnhbày cụ thể sau đây

Về bản chất VAR là sự kết hợp của 2 phương pháp: tự hồi quy đơn biến(univariate autoregression - AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (simultanous

equations - SEs) VAR có ưu điểm của AR là dễ ước lượng bằng phương pháp tốithiểu hóa phần dư (OLS) và ưu điểm của SEs là ước lượng nhiều biến trong cùngmột hệ thống Đồng thời khắc phục nhược điểm của SEs là không cần lưu tâm đếntính nội sinh của các biến kinh tế Tức là các biến kinh tế vĩ mô thường mang tínhnội sinh khi chúng tác động qua lại lẫn nhau Thuộc tính này làm cho phương pháp

cổ điển hồi quy bội dùng một phương trình hồi quy nhiều khi bị sai lệch khi ướclượng Đây là những lý do cơ bản khiến VAR trở nên phổ biến trong nghiên cứukinh tế vĩ mô

Trong mô hình VAR, một biến không những chịu ảnh hưởng từ tác động hiệntại của các biến khác mà còn chịu ảnh hưởng bởi độ trễ của chính nó và độ trễ của các biến khác trong quá khứ Mô hình VAR về cấu trúc gồm nhiều phương trình (mô hình hệ phương trình) và có các trễ của các biến số VAR là mô hình động của một số biến thời gian Mô hình VAR tổng quát đối với hai biến số Y1, Y2 và trễ bước có dạng sau đây:

Phân rã Cholesky

Mô hình BVAR được xếp là mô hình không định dạng được Để xử lý vấn đềnày chúng ta đưa ra thêm ràng buộc lên các tham số của mô hình Một trong nhữngcách tiếp cận dạng này là phân rã Cholesky Để minh họa phân rã Cholesky cho môhình đơn giản hai biến và một trễ, phân rã này giả sử, chẳng hạn rằng b21=0, nghĩa

là y2 không có tác động tức thời lên y1 (tuy nhiên nó vẫn có tác động trong các thời

kỳ sau, thông qua cơ chế trễ của mô hình)

Sắp xếp thứ tự (Cholesky ordering)

- Các biến sắp xếp theo một thứ tự giả định, khi đó biến đứng trước được giảđịnh sẽ gây ra tác động cho những biến ở sau nó, trong khi các biến sau không gây

ra tác động tới biến đứng trước nó

- Với thứ tự sắp xếp khác nhau sẽ cho ra kết quả khác nhau Do đó thôngthường người ta thường vận dụng đến lý thuyết kinh tế để đưa ra các cách sắp xếp

lý thuyết phù hợp

3.2.4 Mô hình của bài nghiên cứu

Một mô hình VAR chuẩn với 05 biến ước lượng cho dữ liệu quý trong mẫu

có sẵn sẽ gặp phải vấn đề chọn biến Điều này dẫn đến tình trạng ước lượng bất địnhcao, dẫn đến sai lệch (overfitting and poor out) những dự báo ngoài mẫu Một

trong những cách giải quyết vấn đề này là sử dụng phương pháp Bayes để ướclượng Phương pháp Bayes đưa vào các biến tiên nghiệm vào quá trình ước lượng.Tác giả sử dụng mô hình VAR với độ trễ s:

dữ liệu quan trọng thì nó sẽ không gần 0, còn nếu độ trễ không quan trọng thì nó sẽgần bằng 0 Điều này làm giảm tác động của những hệ số không quan trọng, nhằmmong muốn tránh sự vượt quá cũng như đem đến kết quả hàm phản ứng đẩy (IRF)

Nó cho phép tác giả xác định những tương tác và phản ứng chính trong hệ thống,những thứ có thể được nhắm đến cho việc can thiệp chính sách sau đó

Bài nghiên cứu sẽ giải quyết hai vấn đề chính: 1 Phản ứng của các yếu tốkinh tế vĩ mô Việt Nam trước cú sốc đến từ Mỹ; 2 Xem xét các yếu tố ảnh hưởngđến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, tiến hành đánh giá hoạt động ngân hàng dưới các kịchbản vĩ mô được xác định

 Với vấn đề đầu tiên của bài, cú sốc bên ngoài đến từ nền kinh tế Mỹ,các biến nội địa sẽ bao gồm biến: tổng kim ngạch xuất khẩu hàng hóa và dịch vụcủa Việt Nam – đại diện cho yếu tố thương mại, chỉ số sản lượng công nghiệp – đạidiện cho yếu tố sản lượng trong nước, tỷ lệ thất nghiệp trên cơ sở ILO – đai diệncho yếu tố thị trường lao động Dữ liệu sẽ trình bày dưới dạng dữ liệu bảng Nghiên

cứu tiến hành các bước:

Bước đầu tiên, với những dữ liệu đã được thu thập, bài nghiên cứu tiến hànhthống kê mô tả để xem xét phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn từng biếntrong mô hình

Bước thứ hai là kiểm định tính dừng của các biến Nếu các biến đều dừng,cho phép dùng mô hình VAR Nếu không dừng sẽ tiến hành kiểm định đồng liênkết: có hiện tượng đồng liên kết dùng mô hình VECM

Bước thứ ba sẽ tiến hành kiểm định giá trị độ trễ tối ưu cho mô hình VAR

Bước thứ tư là kiểm định tính ổn định của mô hình Thông qua vòng tròn đơn

vị sẽ xác định mô hình VAR có thực sự dừng hay chưa

Bước thứ năm sẽ phân tích hàm phản ứng đẩy và phân tách phương sai

Bước cuối cùng, bài nghiên cứu tiến hành thay đổi thứ tự các biến nội địatrong mô hình VAR để xem xét xem liệu tác động của GDP Mỹ đến các biến vĩ môtrong nước có thay đổi không

 Vấn đề thứ hai kiểm định tỷ lệ nợ xấu Việt Nam sẽ được tiến hành theo trình tự sau

Như đã giới thiệu ở phần 2.1, Stress Testing là khái niệm dùng để chỉ công cụ

mô tả mức độ biến động của danh mục khi có sự xuất hiện đột ngột của các biến cố

vĩ mô có tầm ảnh hưởng lớn Stress Testing được chia làm hai loại là Stress Testing

vi mô cho từng ngân hàng và Stress Testing vĩ mô cho toàn hệ thống Với mục tiêu

là giúp cho các nhà điều hành chính sách xác định được nguồn gốc xảy ra đối vớicác tổ chức tài chính, từ đó tiến hành đề ra các chính sách nhằm củng cố sức mạnhcho hệ thống tài chính và với những nghiên cứu có được từ chương trình đánh giákiểm soát vốn được thực hiện bởi Dự trữ Liên bang và các giám sát viên để xác địnhliệu các tổ chức tài chính lớn nhất ở Mỹ đã có bộ đệm vốn cần thiết để chịu đựngtrước các cú sốc do khủng hoảng tài chính mang lại, luận văn tiến hành Stress

Testing cho hệ thống ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2014 Môhình áp dụng loại hình phân tích kịch bản bao gồm kịch bản chuẩn và kịch bản bấtlợi hơn để đánh giá

Bước đầu tiên, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến

tỷ lệ nợ xấu ngân hàng Do dữ liệu ở dạng dữ liệu bảng có thể sử dụng mô hình , cóthể sử dụng hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect – FEM),hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect – REM) hayGMM Tuy nhiên FEM và REM không kiểm soát được hiện tượng phương sai thayđổi và tự tương quan và đặc biệt vấn đề nội sinh trong mô hình, nghiên cứu tiếnhành kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng và kiểmđịnh hiện tượng tự tương quan phần dư, từ đó kết luận lựa chọn mô hình phù hợp

Bước thứ hai, từ mô hình lựa chọn tiến hành hồi quy dữ liệu bảng để xem xét

sự tác động của các yếu tố lên tỷ lệ nợ xấu

Bước thứ ba là xác định kịch bản vĩ mô cho mô hình bao gồm kịch bản chuẩn

và kịch bản bất lợi hơn

Bước thứ tư là tính toán tỷ lệ nợ xấu thông qua các biến số vĩ mô được dựbáo và đưa ra đánh giá

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Kiểm định tác động của cú sốc bên ngoài lên nền kinh tế vĩ mô Việt Nam

4.1.1 Thống kê mô tả

Dữ liệu sau khi thu thập tính toán, kết quả trình bày theo bảng thống kê mô tảtrong bảng 4.1 dưới đây Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩncủa các biến sử dụng trong nghiên cứu này

Bảng 4.1: Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Eviews trên số liệu thu thập

Biến GDP_US có độ biến động trong khoảng từ giá trị 4,3 tới giá trị 4.733 vớigiá trị trung bình của cỡ mẫu 4.527, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.132 Dữliệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trungbình

Biến OIL_PRICE có độ biến động trong khoảng từ giá trị 3.015 tới giá trị 4.82với giá trị trung bình của cỡ mẫu 4.05, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.504 Dữliệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trungbình

Biến EXPORT có độ biến động trong khoảng từ giá trị 8.068 tới giá trị 10.55với giá trị trung bình của cỡ mẫu 9.354, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.786

Biến UNEMPLOYMENT_RATE có độ biến động trong khoảng từ giá trị 0.581tới giá trị 1.114 với giá trị trung bình của cỡ mẫu 0.859, ứng với độ lệch chuẩn củamẫu là 0.139 Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn sovới giá trị trung bình.

Mô tả thống kê heo bảng 4.1 cho thấy, trong mô hình các biến có độ lệchchuẩn đều nhỏ hơn so với giá trị trung bình mẫu của từng biến quan sát Dữ liệunhìn chung mang tính đồng đều giữa các biến với nhau, cỡ mẫu nghiên cứu gồm 62quan sát, là cỡ tương đối trong thống kê

4.1.2 Kiểm định tính dừng ADF

Hồi quy dữ liệu bảng hoặc chuỗi thời gian, nếu dữ liệu không dừng thì sẽ viphạm độ tin cậy của hồi quy, đó là hiện tượng hồi quy giả mạo được giải thích đầutiên bởi Phillips (1986) Nếu chuỗi dữ nghiên cứu dừng tại bậc gốc, có thể cho phépthực hiện hồi quy tránh được hồi quy giả mạo Trong bài nghiên cứu, tác giả sửdụng kiểm định tính dừng Augmented Dickey-Fuller (ADF) và đối chiệu lại bằngkiểm định tính dừng DF-GLS được đề nghị bởi Elliott, Rothenberg and Stock (ERS)

in (1992, 1996)