Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia và vấn đề đặt ra cho Việt Nam trong bối cảnh hội nhập tài chính

Tổng quan các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia Theo Hatzius và cộng sự (2010), Debuque- Gonzales và cộng sự (2013), Ian và cộng sự, (2018), hai phương phá[r]

quốc gia vấn đề đặt cho Việt Nam bối cảnh hội nhập tài chính

Nguyễn Thanh Phương Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng

Trần Thị Xuân Anh

Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng Phạm Tiến Mạnh

Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng

Trần Thị Thu Hương

Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 06/01/2021

Ngày nhận sửa: 19/01/2021 Ngày duyệt đăng: 28/01/2021

Financial condition index construction methods and the problems posed for Vietnam in the context of financial integration

Abstract: Domestic Financial Conditions (DFC) is discussed by researchers as well as policy makers, market experts in recent years because it does not only reflect the current economic situation but also market expectations about the future state of the economy This index is deployed in many countries or regions such as the UK, US, EU, Japan, Finland, South Africa, Asia or at international organizations such as IMF, OECD, aiming to produce a set of indicators to forecast the market, to forecast the growth or recession of the economy In Vietnam, there is no national financial condition index (FCI) that is constructed and officially published annually, and there are very few studies on the development of a national financial condition index In terms of global economic and financial integration as today, domestic financial conditions in the world can be strongly affected by global factors and Vietnam is also This paper reviews two main methods to construct FCI which are weighted-sum approach and principal components analysis, and poses some problems for Vietnam on selecting methods, collecting data, choosing area and variables to build FCI

Keywords: Domestic financial condition- DFC; Financial condition index-FCI; Financial condition index construction methods, Vietnam

Phuong Thanh Nguyen

Email: phuongnt@hvnh.edu.vn

Anh Thi Xuan Tran

Email: anhttx@hvnh.edu.vn

Manh Tien Pham

Email: manhpham@hvnh.edu.vn

Huong Thi Thu Tran

Email: tranhuong@hvnh.edu.vn

Thuật ngữ điều kiện tài quốc gia (Domestic Financial Conditions- DFC) các nhà nghiên cứu nhà hoạch định sách, chuyên gia thị trường đưa bàn thảo năm gần DFC không phản ánh tình hình kinh tế mà kỳ vọng thị trường trạng thái tương lai của kinh tế Nhiều quốc gia khu vực xây dựng số điều kiện tài quốc gia (Financial condition index-FCI) cho riêng Anh, Mỹ, EU, Nhật, Phần Lan, Nam Phi, Châu Á hay tổ chức quốc tế IMF, OECD, nhằm đưa số để dự báo thị trường, dự báo tăng trưởng suy thoái của kinh tế.Việt Nam chưa có số DFC xây dựng cơng bố chính thức thường niên, có nghiên cứu xây dựng số Trong điều kiện hội nhập kinh tế, tài tồn cầu sâu rộng nay, điều kiện tài quốc gia giới bị tác động mạnh mẽ nhân tố toàn cầu Việt Nam ngoại lệ Bài viết tổng quan hai phương pháp xây dựng số điều kiện tài (FCI hay số DFC), gồm phương pháp tổng có trọng số phương pháp phân tích thành phần chính, từ đặt vấn đề Việt Nam lựa chọn phương pháp xây dựng số, thu thập số liệu, lựa chọn khu vực xây dựng số, lựa chọn biến đưa vào số.

Từ khoá: Điều kiện tài quốc gia (DFC); Chỉ số điều kiện tài quốc gia (FCI); Các phương pháp xây dựng số điều kiện tài quốc gia, Việt Nam 1 Đặt vấn đề

Điều kiện tài quốc gia (DFC) hiểu biến số tài quốc gia có tác động đến hành vi chủ thể kinh tế, qua tác động đến tương lai kinh tế Nghiên cứu IMF (2014) khái quát hoá DFC với quan điểm DFC phản ánh mức độ dễ dàng việc tiếp nhận nguồn tài quốc gia Ngoài mức lãi suất ngắn hạn, DFC cịn bao gồm chi phí, điều kiện tiếp cận nguồn vốn, mức độ sẵn có nguồn vốn nước chí vị rủi ro tổ chức cung ứng cá nhân tiếp cận nguồn vốn Các DCF đóng vai trị trung tâm việc truyền tải sách tiền tệ (CSTT) sách vĩ mơ khác cuối tác động trực tiếp đến sản xuất, tiêu dùng, thương mại, đầu tư kinh tế Cụ thể, CSTT tác động đến phần lại kinh tế thông qua DFC qua hai

kênh truyền dẫn gồm:

Thứ nhất, thơng qua kênh “truyền thống”, tức trường phái Keyne (New Keynesian), hay gọi kênh CSTT Ở góc độ này, DFC nhấn mạnh tới tác động việc thay đổi sách lãi suất ngắn hạn kỳ vọng thay đổi lãi suất dài hạn, qua tác động đến định tiêu dùng đầu tư kinh tế Ngồi ra, DFC cịn xem xét tác động tỷ kênh truyền thống có tác động tới thương mại quốc gia

Thứ hai, DFC bao hàm xem xét yếu tố không hồn hảo nguồn cung tín dụng, phát sinh từ hạn chế từ trung gian tài chính, từ tượng bất cân xứng thông tin, từ bảng cân đối kế toán, từ nguồn vốn ngân hàng, từ yếu tố chấp nhận rủi ro chủ thể kinh tế

khi cung cấp thông tin, yếu tố thị trường chưa hồn chỉnh số quốc gia; từ làm cho lãi suất phi rủi ro chưa thể vai trị xác định chi phí tài trợ vốn kinh tế thực Chính vậy, DFC chắt lọc thông tin từ loạt biến số tài chính, bao gồm việc đánh giá mức độ chấp nhận rủi ro nhiều loại biến số tài khơng hồn hảo kinh tế, đặc biệt nắm bắt phổ biến hạn chế tín dụng, nhiều yếu tố khác cản trở việc tiếp cận tín dụng kinh tế DFC nắm bắt đánh giá chi phí vốn bình qn kinh tế, nhiều đối tượng khác tiếp cận với nhiều nguồn vốn khác nhau, với điều kiện khác Một số nghiên cứu khác đánh giá DFC hữu ích việc dự đốn triển vọng kinh tế việc sử dụng số để đánh giá hoạt động kinh tế khứ (Hatzius cộng sự, 2018; Koop Korobilis, 2014)

Trong điều kiện hội nhập kinh tế toàn cầu sâu rộng nay, DFC chuyển giao qua nước thông qua kênh khác Một nguyên tắc điều hành CSTT điều kiện kinh tế mở gọi “Bộ ba bất khả thi” Điều hàm ý nhà điều hành sách đạt hai số ba mục tiêu, (1) Ổn định tỷ giá; (2) Tự hóa dịng vốn; (3) CSTT độc lập Tuy nhiên điều kiện tài chuyển giao qua quốc gia thông qua chế khác Các điều kiện tài quốc gia giới bị tác động mạnh mẽ nhân tố tồn cầu, thay đổi với thay đổi điều kiện tài quốc gia khác thông qua chế tác động cách tự nhiên, quốc gia có mối quan hệ thương mại, việc hội nhập tài sâu rộng với

Các đặc tính riêng biệt quốc gia định việc điều kiện tài quốc gia nhạy cảm cú sốc tài tồn cầu Với bật Mỹ hệ thống tiền tệ quốc tế, DFC Mỹ coi yếu tố tác động đến điều kiện tài tồn cầu Do đó, đặc tính quan trọng quốc gia xem xét điều kiện tài có mối quan hệ chặt với Mỹ (như đầu tư trực tiếp nước ngoài, danh mục đầu tư nước ngoài…), mức độ phát triển độ mở thị trường tài chính, chất lượng tổ chức tài chính, chế tỷ giá hối đối… (Sahay cộng sự, 2015) Ví dụ, điều kiện tài quốc gia có kinh tế mở, có mối quan hệ chặt chẽ với Mỹ nhạy cảm với điều kiện tài tồn cầu Ngược lại, quốc gia có tảng sách tổ chức tài mạnh, thị trường tài phát triển theo chiều sâu, có mức độ nhạy cảm (Chinn Ito, 2007; Alfaro cộng sự, 2008)

Bên cạnh việc nghiên cứu tầm quan trọng kênh truyền dẫn DFC, việc tìm kiếm xây dựng số DFC nhà nghiên cứu, tổ chức tài thực nhằm lượng hố cụ thể điều kiện tài quốc gia chí khu vực với tăng trưởng kinh tế Chỉ số điều kiện tài (FCI- Financial Condition Index) số toàn diện xây dựng sở kết hợp nhiều biến số khác giá tiền tệ (bao gồm tỷ giá, lãi suất…), giá tài sản (chỉ số chứng khoán giá nhà) biến khác nhằm đánh giá toàn DFC Nhiều phương pháp khác quốc gia sử dụng để xây dựng FCI, phương pháp có ưu, nhược điểm khác

biệt bối cảnh hội nhập tài sâu rộng

2 Tổng quan phương pháp xây dựng số điều kiện tài quốc gia Theo Hatzius cộng (2010), Debuque-Gonzales cộng (2013), Ian cộng sự, (2018), hai phương pháp phổ biến sử dụng để xây dựng FCI phương pháp tổng có trọng số phương pháp phân tích thành phần với nhiều phiên mơ hình khác Khi xây dựng, FCI làm để loại bỏ ảnh hưởng chu kỳ biến kinh tế vĩ mô, phản ánh biến động ngắn hạn môi trường tài chính, cú sốc sách Tổng quan hai phương pháp xây dựng FCI sau:

2.1 Phương pháp tổng có trọng số

Phương pháp tổng có trọng số phương pháp với biến tài thường gán trọng số dựa đánh giá tác động đến GDP thực (Debuque - Gonzales cộng sự, 2017) Các phương pháp thống kê thường sử dụng để xác định trọng số thành phần tài bao gồm mơ mơ hình cấu trúc kinh tế vĩ mơ,

ước tính phương trình tổng cầu dạng rút gọn, ước tính hệ thống VAR hàm phản ứng

Theo cách trên, cơng thức xác định FCI là:

Trong qit giá trị số i thời điểm t, xu hướng giá trị số i dài hạn giá trị cân thời điểm t, wi tỷ trọng i

Bước 1: Lựa chọn biến

Trước tính FCI cần lựa chọn biến phù hợp CSTT chủ yếu truyền dẫn qua kênh cung tiền, lãi suất tỷ giá hối đoái Giá cổ phiếu giá nhà có tác động đến sản lượng giá thông qua hiệu ứng cải hiệu ứng cân Tất FCI bao gồm hai biến số lãi suất ngắn hạn tỷ giá hối đoái Kênh lãi suất công cụ quan trọng CSTT Mặt giá cả, sản lượng việc làm chịu ảnh hưởng thay đổi lãi suất ngắn hạn ngân hàng trung ương (NHTW) Lý thuyết kỳ vọng việc tăng lãi suất ngắn hạn dẫn đến tăng lãi suất dài hạn Sự thay đổi ảnh hưởng trực tiếp gián tiếp đến lãi suất thực tế đến chi phí vốn Việc thực

Bảng Các số thường sử dụng để xây dựng FCI nghiên cứu

Loại Các số

Cung Tiền Tiền hẹp (M1) tiền mở rộng (M2) Tỷ giá hối

đoái Tỷ giá hối đoái song phương Chỉ số tỷ tỷ giá hối đoái hiệu dụng

Lãi suất Lãi suất thị trường (lãi suất ngắn hạn, lãi suất trái phiếu, thu nhập lãi trái phiếu thuần) Lãi suất sách (lãi suất tiền gửi cho vay tham chiếu)

Thị trường

vốn Giá trị thị trường/GDP Tỷ số giá thu nhập

Giá trị tài sản chứng khoán nắm giữ người dân Giá chứng khoán

Giá bất

động sản Giá nhà trung bình

CSTT mở rộng dẫn đến cung tiền tăng, từ giảm lãi suất ngắn hạn Điều làm giảm chi phí sử dụng vốn, tăng đầu tư cuối tăng tổng cầu tăng việc làm cho kinh tế Ngoài ra, kinh tế mở chế tỷ giá linh hoạt, kênh truyền dẫn CSTT thơng qua tỷ giá trọng, biến số tỷ giá đưa vào xây dựng FCI

Bên cạnh đó, số FCI quốc gia FCI Canada, Colombia, hay số nước Châu Âu bao gồm lãi suất dài hạn phần bù rủi ro trái phiếu doanh nghiệp (Gauthier cộng sự, 2004; Gomez, 2011; Angelopoulou cộng sự, 2014) Mặc dù lãi suất dài hạn bị ảnh hưởng trực tiếp CSTT so với lãi suất ngắn hạn chúng lại liên quan nhiều đến định tài trợ doanh nghiệp hộ gia đình Chênh lệch lãi suất thêm vào để tính số cho có khả dự đoán lạm phát tốt sử dụng lãi suất ngắn hạn Tuy nhiên, sử dụng hai biến dẫn đến việc bị chồng chéo thơng tin Ngồi ra, JP Morgan sử dụng số cung tiền xây dựng FCI

Các FCI xây dựng học giả khác nhau, cho quốc gia khác có khác biệt lớn việc lựa chọn biến số đại diện cho thị trường vốn Một số biến sử dụng giá cổ phiếu, giá trị vốn hoá thị trường/ GDP, số cổ tức/ giá cổ phiếu Goodhart cộng (2001) Mayes cộng (2001) thêm biến số giá tài sản, cụ thể giá nhà giá cổ phiếu, vào tính toán FCI cho Anh Phần Lan để đánh giá ảnh hưởng yếu tố đến tổng cầu kiểm tra thơng tin góp phần vào dự đốn kết kinh tế tương lai bao gồm tỷ lệ tăng trưởng lạm phát

Ngoài ra, số nghiên cứu đưa thêm biến định khác vào tính FCI Guichard Turner (2008) Swiston

(2008) sử dụng đặc điểm tín dụng, phản ánh qua khảo sát tiêu chuẩn cho vay điều kiện hoạt động tài kinh tế Mỹ; hay Guichard cộng (2009) nhấn mạnh quan điểm cho vay Nhật, Anh nước Châu Âu so với Hoa Kỳ để điều chỉnh số; Shinkai Kohsaka (2010) xây dựng FCI cho Nhật Bản dựa vào điều kiện thị trường tín dụng; Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) sử dụng thêm biến phản ánh tăng trưởng tín dụng cho khu vực tư nhân, tiêu chuẩn cho vay biến khác (IMF, 2010); Hatzius cộng (2010) xây dựng mơ hình nhân tố cho Mỹ có đến 45 số tài chính, sử dụng số biến số tín dụng dựa số lượng khảo sát Các nghiên cứu trước cho thấy, việc mở rộng phạm vi biến tài giúp tạo DFC tốt hơn, đặc biệt cải thiện sức mạnh dự báo

Bước 2: Xác định trọng số biến tài chính

Có nhiều cách khác sử dụng để xác định trọng số biến tài Các mơ hình kinh tế lượng vĩ mơ quy mơ lớn thường có kết tốt lại khó chạy mơ hình Các mơ hình dạng rút gọn thường bao gồm phương trình tổng cầu liên quan đến chênh lệch sản lượng tăng trưởng sản lượng cho thành phần FCI sử dụng phổ biến Các mơ hình dễ ước lượng

(1) Mơ hình cân tổng cầu giảm (Reduced Aggregate Demand Equation model)

giữa chênh lệch sản lượng (GDP) thực tế sản lượng (GDP) tiềm năng, lãi suất, tỷ giá hối đoái biến số khác đường cong Phillips phản ánh mối quan hệ lạm phát chênh lệch sản lượng (GDP) thực tế sản lượng (GDP) tiềm tác động giá dầu, thuế suất thay đổi tỷ giá hối đối thực, sau tính trọng số FCI dựa hệ số (coefficients) xác suất có ý nghĩa thống kê biến mơ hình (Zheng cộng sự, 2014; Dugauy, 1994; Goodhart Hofmann, 2001) Gauthier cộng (2004) sử dụng đường IS gồm biến trễ sản lượng, giá tài sản, giá hàng hoá Các biến trễ sản lượng cho tính đến loại cú sốc khác cú sốc sản lượng tài khoá Mỹ Đường cong Phillips chứa giá trị trễ sản lượng lạm phát giá trị thời giá trị trễ giá dầu Hai phương trình thường có dạng sau:

Trong y chênh lệch sản lượng, xi là thành phần thứ i FCI (có thể bao gồm lãi suất ngắn hạn, lãi suất trái phiếu phủ 10 năm, tỷ giá, giá nhà, số chứng khoán, phần bù rủi ro trái phiếu doanh nghiệp chênh lệch lãi suất trái phiếu Mỹ ), pcom số giá hàng hoá, π lạm phát so với năm trước, poil mức tăng giá dầu hàng tháng

Mơ hình cân tổng cầu giảm thường xem biến tài yếu tố ngoại

sinh mối quan hệ với Do đó, ảnh hưởng lẫn tác động nhân biến động biến phụ thuộc độc lập tách biệt Tuy nhiên nhà nghiên cứu tính tốn số CSTT ban đầu nhận vấn đề tính đến tác động trực tiếp gián tiếp lãi suất lên biến giải thích khác biến độc lập Do phương pháp sử dụng rộng rãi để dự báo nắm bắt tác động cú sốc tiền tệ đến kinh tế vĩ mô (Christiano cộng sự, 1999; Justiniano, 2009)

(2) Mơ hình VAR

Khung VAR, khơng có đánh giá cụ thể chế truyền dẫn, sử dụng rộng rãi khả đánh giá tác động biến Bên cạnh việc ước tính mối liên kết thị trường tài kinh tế thực, phân tích VAR chế phản hồi biến tài FCI tăng trưởng, lạm phát với biến tài FCI, đặc biệt với cú sốc tài (Swiston, 2008) Hạn chế phương pháp có số lượng hạn chế thành phần FCI đưa cho vào mơ hình Ngun nhân đưa q nhiều tham số (biến) vào mơ hình, đồng thời số quan sát hạn chế, ước lượng nhiều tham số sử dụng nhiều bậc tự cho kết khơng xác Theo phương pháp này, trước tiên cần thiết lập mơ hình VAR, phản ánh tác động thành phần cung tiền, lãi suất, tỷ giá giá tài sản đến tổng cầu Trong phép lập mơ hình VAR, giá trị biến biểu diễn hàm tuyến tính giá trị khứ hay trễ biến tất biến khác mơ hình

Theo Sims (1980), mơ hình VAR theo thứ tự p viết sau:

lượt vector cột p biến độc lập, ma trận n-n hệ số VAR, hệ số chặn vector cột p sai số, độc lập với giá trị trễ yt cho εt ~ N(0,Σ) Σ đại diện cho ma trận hiệp phương sai sai số ma trận xác định dương Cách tiếp cận truyền thống theo VAR Sims (1980) đề xuất sử dụng phân rã phương sai theo phương pháp Cholesky để trực giao hoá cú sốc, xem tác động cú sốc vĩ mô lên phương sai sai số Hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Function- IRF) phát phản ứng biến phụ thuộc hệ VAR cú sốc số hạng sai số Tiếp theo, tính toán trọng số biến dựa mức độ tác động IRF cho phép xác định trọng số biến thơng qua ước tính tác động cú sốc lên biến phản hồi biến hồi quy khác Tuy nhiên trước cần lựa chọn tiêu chí xếp biến Việc xếp biến theo cách hay cách khác ảnh hưởng đến phân rã Cholesky ma trận phương sai- hiệp phương sai sau việc tính tốn IRF, kết làm sai lệch trình xác định tỷ trọng Goodhart Hofmann (2001) xây dựng FCI cho nước G7 với mục đích đánh giá tác động thông tin giá tài sản tổng cầu thực thi CSTT, cách tiếp cận VAR, thứ tự biến theo quy tắc giảm dần độ trễ phản ứng chọn cho phân rã Cholesky Do đó, mức độ phản ứng với cú sốc biến định vị trí biến đó, chuyển từ biến kinh tế vĩ mơ ngoại sinh sang biến tài So sánh trọng số có từ OLS VAR, kết cho thấy giống trọng số thu mơ hình Shinkai Kohsaka (2010) xây dựng FCI cho Nhật Bản xếp biến theo thứ tự giảm dần mức độ ngoại sinh Do giá dầu đặt trước, biến tài tất biến kinh tế thực

đặt cuối coi nội sinh Tương tự, Charleroy Stemmer (2014) dùng liệu điều chỉnh theo mùa vụ với tần suất hàng tháng, xếp biến từ ngoại sinh nhiều đến Đầu tiên VAR chạy với biến bản, biến tài ước tính phản ứng tăng trưởng GDP biến tài riêng lẻ Sau giữ lại biến tài quan trọng có mối quan hệ phù hợp với GDP Trọng số biến xác định từ IRF dựa phản ứng GDP với đơn vị sốc Charleroy Stemmer (2014) tính toán phản ứng GDP cú sốc mơ biến tài khoảng thời gian định p FCI cho quốc gia định thời điểm t với m biến tài giữ lại là:

Trong cơng thức này, FCI giai đoạn t trung bình IRF khoảng thời gian p đến cú sốc mơ biến tài j; wj

i tỷ trọng, phản ứng đẩy độ trễ tháng thứ i GDP nước với cú sốc biến; vj

t-1 cú sốc cấu trúc biến thời điểm, xác định độ lệch biến tài so với giá trị trung bình Nghiên cứu Charleroy Stemmer (2014) chọn khoảng thời gian p tháng sau tính tốn giá trị trung bình phản ứng tháng

thứ tự biến VAR, hàm phản ứng đẩy tổng quát lại có Hàm phản ứng đẩy tổng quát tính đến mối tương quan lịch sử cú sốc Sau đó, FCI xây dựng cách tính trọng số biến theo tác động trung bình tương đối chúng sản lượng 18- 24 tháng tiếp theo, khoảng thời gian mà CSTT cho có tác động đủ đến sản lượng lạm phát Nhiều nghiên cứu trước dùng VAR để phân tích điều kiện tài xây dựng số nghiên cứu Guichard Turner (2008), Swiston (2008), Shinkai Kohsaka (2010), IMF (2010) Ưu điểm FCI dựa VAR so với phương pháp khác khả tính tốn mối quan hệ phụ thuộc lẫn biến tài (Ho cộng sự, 2013) Như tác động việc thắt chặt CSTT bao gồm tác động trực tiếp việc tăng lãi suất hoạt động kinh tế tác động gián tiếp thông qua tác động việc tăng lãi suất đến biến số thị trường tài khác

2.2 Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA)

Phương pháp phân tích thành phần (PCA) liên quan đến việc xác định thành tố từ loạt biến tài thơng qua phân tích thành tố phương pháp liên quan Giả định thành tố tạo thay đổi lớn tập hợp biến tài chính, coi đại diện cho thành tố ảnh hưởng đến hệ thống tài sử dụng để tính FCI

FCI xác định PCA theo cơng thức:

Trong Fit là giá trị thành phần

i thời điểm t, wi tỷ trọng thành phần i

Giống VAR, PCA không phụ thuộc vào loại mơ hình kinh tế cụ thể (English cộng sự, 2005; Gauthier cộng sự, 2004) Phương pháp đánh giá đóng góp số tài phù hợp với biến động quan trọng lịch sử mở rộng hệ thống tài cho phép giải thích tầm quan trọng hệ thống thành phần (Brave Butters, 2011) Phương pháp giúp giải vấn đề hạn chế số liệu Nghiên cứu Debuque-Gonzales cộng (2013) sử dụng phân tích nhân tố chung cho phạm vi liệu rộng lớn dễ sử dụng so với mô hình cấu trúc quy mơ lớn Hatzius cộng (2010) sử dụng chuỗi liệu dài, sử dụng liệu bảng không cân bằng, đưa chuỗi thời gian có độ dài khác Để ước tính FCI theo phương pháp này, số tài tách khỏi thành phần kinh tế vĩ mô nội sinh cách sử dụng hồi quy:

Xit = At (L)Yt + vit

Trong đó: Xit đại diện cho biến tài thứ i thời điểm t; Yt vector biến kinh tế vĩ mô; vit phần dư, không tương quan với giá trị giá trị trễ Yt, coi số tài độc lập với chuyển động chu kỳ kinh doanh Nó phân tách thêm:

vit = λi'Ft + uit

bình phương nhỏ mang lại ước lượng đủ xác để sử dụng cho hồi quy phân tích báo (Hatzius cộng sự, 2010) Các chuỗi tài chuyển đổi cần thiết (ví dụ đảm bảo tính dừng) tiêu chuẩn hố trước ước tính để hạn chế tác động biến động đơn vị đo lường Sau đó, biến hồi quy với biến trễ số tăng trưởng lạm phát để tách biến khỏi chuyển động theo chu kỳ Phương pháp PCA hoạt động với cú sốc tài cách loại bỏ ảnh hưởng theo chu kỳ

Với phần dư ước lượng vit, cơng cụ ước lượng bình phương nhỏ giải

quyết vấn đề

Với liệu khơng cân bằng, q trình lặp lặp lại sử dụng để tìm giải pháp cho vấn đề giảm thiểu thay tính tốn đơn giản thành phần tính tốn từ mơ hình yếu tố bao gồm số điều kiện tài tỷ lệ tỷ trọng tiêu tài với hệ số

Nhiều nghiên cứu trước sử dụng PCA để xây dựng FCI nghiên cứu Lê Đạt Chí cộng (2015), Osorio (2011), Hatzius (2010), Gomez (2011), Angelopoulou (2013) Brave Butters (2010) tăng cường cách tiếp cận PCA (phân tích thành tố chính) phân biệt thành tố động để đưa số tần suất cao sử dụng thông tin từ 100 số tài tác động đến phát triển thị trường tiền tệ, nợ thị trường chứng khoán hệ thống ngân hàng Mỹ Trong nghiên cứu xây dựng FCI cho Trung Quốc, Zheng Guihuan Wang Yu (2014) sử dụng biến số cung tiền, lãi suất, tỷ giá, số chứng khoán số giá nhà Theo PCA, tác giả lựa chọn thành phần theo ngun tắc giá trị đóng góp tích luỹ 80% xác định trọng số

thành phần dựa xác suất thành phần phản ánh vai trị thành phần Thompson cộng (2013) xây dựng FCI cho kinh tế Nam Phi nhằm đo lường điều kiện tài để hiểu rõ mối liên kết tài vĩ mơ nước Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp khác để xây dựng FCI thấy phương pháp phân tích thành phần hồi quy (PCA) mang lại kết tốt nhất, tức FCI tính theo phương pháp PCA phản ánh đầy đủ, toàn diện thực trạng DFC

3 Những vấn đề đặt cho Việt Nam trong xây dựng số điều kiện tài quốc gia

Ngày 18/9/2020, Bộ trưởng Tài Thống đốc NHTW thuộc ASEAN + nhóm họp trực tuyến tuyên bố chung nhấn mạnh tầm quan trọng việc nâng cao hợp tác tài khu vực xuất nhiều thách thức đại dịch Covid-19 Đồng thời, nước trí tiếp tục phối hợp để thúc đẩy ổn định kinh tế tài khu vực, tăng tính linh hoạt Thỏa thuận Đa phương hóa sáng kiến Chiang Mai, hướng tới giải khó khăn cán cân tốn khoản ngắn hạn khu vực vào thời điểm khủng hoảng Như vậy, Việt Nam thực bước vào hội nhập tài tồn diện từ góc độ chủ thể, công cụ, hệ thống pháp luật Từ kinh nghiệm nước kiểm soát điều kiện tài rõ, việc thực tự hóa tài chưa tạo lập đầy đủ điều kiện tiền đề cần thiết gây hậu không tốt cho kinh tế, chí dẫn tới khủng hoảng méo mó điều kiện tài Do đó, để kiểm sốt DFC bối cảnh hội nhập, Việt Nam cần xây dựng FCI nhằm đánh giá cách tồn diện thực trạng điều kiện tài tại, mức độ nhạy cảm điều kiện tài quốc tế từ xây dựng lộ trình kiểm sốt hiệu

Thực tế cho thấy Việt Nam chưa có số DFC xây dựng mang tính hệ thống thường niên, đồng thời có nghiên cứu xây dựng số DFC, nhằm đưa số để dự báo thị trường, dự báo tăng trưởng suy thoái kinh tế Nghiên cứu Lê Đạt Chí Trần Hồi Nam (2015) nghiên cứu điều kiện tài quốc tế, sau thử xây dựng điều kiện tài Việt Nam, bao gồm (1) chênh lệch lãi suất cho vay lãi suất bản; (2) tăng trưởng tỷ giá thực có hiệu lực; (3) tăng trưởng tín dụng ngân hàng cho khu vực tư nhân; (4) tăng

trưởng số thị trường chứng khoán Kết nghiên cứu cho thấy, với bốn nhân tố DFC xác nhận tính hiệu khả dự báo số tăng trưởng GDP thực Việt Nam Bên cạnh đó, năm 2018, trường Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh (UEH) tổ chức hội thảo khoa học công bố Chỉ số điều kiện tài FCI, cho thấy với FCI UEH xây dựng, có biến động tương thích với giai đoạn thắt chặt hay nới lỏng điều kiện tài Việt Nam giai đoạn khác thời gian nghiên cứu (2002- 2017) (https://www.ueh.edu.vn/tin-tuc/ ueh-cong-bo-chi-so-dieu-kien-tai-chinh-fci-dau-tien-tai-viet-nam_3466) Tuy nhiên kết phương pháp hai nghiên cứu cần có thêm thời gian để kiểm định độ xác, tính thực tiễn điều kiện tài Việt Nam thay đổi tương lai Cụ thể bối cảnh hội nhập tài nay, việc xây dựng số DFC cần xem xét số vấn đề tác động trực tiếp đến kết FCI là:

các biến cắt ngang bị phụ thuộc lẫn không đồng biến nghiên cứu Nguyên nhân chủ yếu quốc gia nghiên cứu có mối quan hệ qua lại thông qua việc giao thương, bn bán; có biến động giống nhau, phụ thuộc thời điểm nghiên cứu số liệu biến động thị trường tài Chính vậy, nên nghiên cứu quốc gia đơn lẻ, sau xem xét biến động FCI so với biến động bình quân thị trường tài giới, so sánh với quốc gia/ khu vực lớn làm tham chiếu, Mỹ Châu Âu để đưa nhận xét

Thứ hai, thời gian thu thập số liệu. Nhiều nghiên cứu xây dựng FCI sử dụng số liệu hàng năm (annual data) thu thập số liệu Tuy nhiên thực tế cho thấy, nhà điều hành sách nhà đầu tư thường quan tâm đến biến động thị trường tài cách thường xuyên để đưa định Ví dụ, thông thường định CSTT thường đưa theo quý; tương tự doanh nghiệp đưa báo cáo tài theo q Vì sử dụng liệu thu thập theo năm, dẫn đến nhiều liệu, kiện bị bỏ qua thiếu sót, làm cho kết nghiên cứu khơng bám sát diễn biến liên tục thị trường Chính vậy, nghiên cứu, xây dựng FCI quốc gia, tốt hết sử dụng liệu thường xuyên tốt, ví dụ sử dụng liệu thu thập theo quý theo tháng

Thứ ba, phương pháp tính số. Có nhiều phương pháp để tính tốn FCI, phần lớn sử dụng phương pháp phương pháp tổng trọng số1, phương pháp phân tích thành phần (PCA)2 Trong phương

1 The weighted-sum approach 2 Principal Component Analysis

pháp tổng trọng số, tỷ trọng báo tài định thơng qua việc ước tính tác động tới biến vĩ mơ, GDP thực tế, khoảng cách sản lượng đầu ra, lạm phát Trong số nghiên cứu, trọng số biến đưa vào nghiên cứu đặt mức nhau, dựa biến tài đầu vào lựa chọn nghiên cứu (Mayes Viren, 2001) Tuy nhiên, việc coi tất biến có tỷ trọng khơng phù hợp, thực tế nhân tố lại có tác động khác định đến số điều kiện tài quốc gia Phương pháp vec-tơ tự hồi quy (VAR) dần trở nên phổ biến việc tính trọng số FCI, phù hợp để nắm bắt mối quan hệ biến số vĩ mô biến số tài Ưu điểm lớn phương pháp tổng trọng số mối liên hệ trực tiếp biến tài kinh tế thực Tuy nhiên, phương pháp gặp phải vấn đề cố hữu số lượng biến đưa vào Ngày có nhiều biến số đưa vào mơ hình thực tế, hệ thống tài đại phức tạp việc xác định đầy đủ đặc tính cần thiết phải bao hàm nhiều biến nghiên cứu khác Tuy nhiên việc đưa nhiều tham số vào mơ hình VAR với số bậc tự lớn dẫn đến kết khơng xác số quan sát hạn chế

cịn có nhược điểm nữa, báo xuất với dấu hiệu “sai” bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu Tuy nhiên, thực tế, phương pháp PCA nhiều học giả sử dụng để xây dựng FCI Angelopoulou cộng (2014); Osorio cộng (2014); Hakkio Keeton (2009); Micallef (2015); Hatzius cộng (2010)

Thứ tư, lựa chọn biến để xây dựng số điều kiện tài chính. Việc xây dựng FCI nhằm mục đích tìm báo xem xét tác động loạt biến tài tác động đến điều kiện tài quốc gia khu vực trọng tâm nghiên cứu Chính vậy, việc lựa chọn biến nghiên cứu cho vào mơ hình đặc biệt quan trọng, định đến tính xác, kịp thời nâng cao khả dự báo FCI biến động kinh tế Biến nghiên cứu có tương quan mạnh với biến nghiên cứu khác tỷ trọng đưa vào lớn Đồng thời, biến cần phải đại diện cho thành phần khác hệ thống tài Một yếu tố quan trọng việc lựa chọn biến nghiên cứu, biến phải sẵn có để thu thập thời gian đủ dài, đặc biệt giai đoạn tăng trưởng, suy thoái kinh tế khu vực, giới; nhằm tìm biến có mối liên hệ thật hay không Hơn xây dựng FCI bối cảnh hội nhập tài cần đưa vào biến phù hợp phản ánh nhân tố bên tác động đến DFC Nghiên cứu Debuque-Gonzales cộng (2017) đưa biến chênh lệch lãi suất TPCP Mỹ- đại diện cho cấu trúc lãi suất quốc tế vào tính FCI số nước khu vực Châu

Á nhằm phản ánh điều kiện quốc tế Hay nghiên cứu Gauthier cộng (2004) bao gồm biến chênh lệch lãi suất Mỹ vào tính FCI cho Canada cho biến tác động đến tăng trưởng kinh tế Canada

4 Kết luận

Xây dựng số DFC (FCI) thực phổ biến nước phát triển hạn chế quốc gia khác có Việt Nam Trong bối cảnh hội nhập tài sâu rộng nay, việc xây dựng số DFC đứng trước thách thức Nhiều vấn đề đặt xây dựng số phương pháp xây dựng số, thu thập số liệu, lựa chọn khu vực xây dựng số, lựa chọn biến đưa vào số Các phương pháp xây dựng FCI từ đơn giản đến phức tạp có ưu nhược điểm cho kết số FCI khác Vì lựa chọn phương pháp phù hợp quan trọng Đồng thời, bối cảnh hội nhập tài việc lựa chọn biến đưa vào xây dựng FCI cần cân nhắc kỹ lưỡng nhằm xây dựng FCI phản ánh đầy đủ trạng DFC có khả dự báo triển vọng kinh tế tương lai

Bài viết tổng hợp hai phương pháp để xây dựng FCI đồng thời vấn đề cần lưu ý xây dựng FCI cho Việt Nam bối cảnh hội nhập tài Tuy nhiên viết chưa xây dựng FCI cho Việt Nam phương pháp đưa hạn chế mặt số liệu Hiện có nghiên cứu thực nghiệm xây dựng số FCI cho Việt Nam, hướng nghiên cứu có giá trị ý nghĩa thực tiễn triển khai thời gian tới ■

Tài liệu tham khảo

Angelopoulou, E., Balfoussia, H., & Gibson, H D (2014) Building a financial conditions index for the euro area and selected euro area countries: What does it tell us about the crisis? Economic Modelling, 38, 392–403 https://doi. org/10.1016/j.econmod.2014.01.013

Brave, Scott, and R Andrew Butters 2010 Gathering Insights on the Forest from the Trees: A New Metric for Finan-cial Conditions Working Paper 2010-07 Chicago, Illinois: Federal Reserve Bank of Chicago

Charleroy, R and Stemmer, M.A., 2014 An Emerging Market Financial Conditions Index: A VAR Approach Chinn, Menzie D., and Hiro Ito 2007, “Current Account Balances, Financial Development and Institutions: Assaying

the World ‘Saving Glut,” Journal of International Money and Finance 26 (4): 546–69

Christiano, L J., M Eichenbaum, and C L Evans 1999 “Monetary policy shocks: what we have learned and to what end?” In: Handbook of Macroeconomics, Vol 1, ch Taylor, J B., and M Woodford (eds.) Elsevier: Amster-dam; 65-148 


Debuque-Gonzales, M., & Gochoco-Bautista, M S (2013) Financial conditions indexes for Asian economies (No 333) ADB Economics Working Paper Series.

Debuque-Gonzales, M., & Gochoco-Bautista, M S (2017, June 1) Financial Conditions Indexes and Monetary Policy in Asia Asian Economic Papers, Vol 16, pp 83–117 https://doi.org/10.1162/ASEP_a_00522

Dugauy, P 1994 “Empirical Evidence on the Strength of the Monetary Transmission Mechanism in Can- ada.” Jour-nal of Monetary Economics 33: 39-61

English, William, Kostas Tsatsaronis, and Edda Zoli 2005 Assessing the Predictive Power of Measures of Financial Conditions for Macroeconomic Variables In Investigating the Relationship between the Financial and Real Economy BIS Paper No 22 Basel: Bank for International Settlements February

Gauthier, C., Graham, C., & Liu, Y (2004) Financial conditions indexes for Canada (No 2004-22) Bank of Canada. Gomez Financial Conditions Index: Early and Leading Indicator for Colombia Ensayos sobre Politica Economica

2011; 66: 174-220

Goodhart, C., & Hofmann, B (n.d.) A Service of zbw Financial Variables and the Conduct of Monetary Policy * Retrieved from http://hdl.handle.net/10419/82468www.econstor.eu

Guichard, Stéphanie, David Haugh, and David Turner 2009 Quantifying the Effect of Financial Conditions in the Euro Area, Japan, United Kingdom and United States OECD Economics Department Working Paper No 677 Paris: Organisation for Economic Co- operation and Development

Guichard, Stéphanie, and David Turner 2008 Quantifying the Effect of Financial Conditions on U.S Activity OECD Economics Department Working Paper No 635 Paris: Organisation for Economic Co-operation and Develop-ment

Hatzius, J., Hooper, P., Mishkin, F S., Schoenholtz, K L., & Watson, M W (2010) Financial Conditions Indexes: A Fresh Look after the Financial Crisis NBER Working Papers Retrieved from https://ideas.repec.org/p/nbr/ nberwo/16150.html.

Hatzius, J & Stehn, S J (2018) The Case for a Financial Conditions Index Goldman Sachs, Economics Research, Global Economics Paper

Ho, G., & Lu, Y (2013) A financial conditions index for Poland(No 13-252) International Monetary Fund.

Koop, G & Korobilis, D (2014) A New Index of Financial Conditions European Economic Review, Issue 71, pp 101-116

Ian, B., & Brian, M (2018) Constructing a financial condition index for a small-open economy: The case of Malta Re-search in Applied Economics, 10(3), 89-105.

International Monetary Fund (IMF), 2014, “How Do Changes in the Investor Base and Financial Deepening Affect Emerging Market Economies? Global Financial Stability Report, Chapter 2, April, International Monetary Fund, Washington, DC

International Monetary Fund 2010 A Financial Conditions Index for Asia In Regional Economic Outlook: Asia and Pacific Washington, DC October

Justiniano, A., G E Primiceri, and A Tambalotti 2009 “Investment Shocks and Business Cycles” NBER Working Paper, 15570.

Lê Đạt Chí, & Trần Hồi Nam (2015) Xây dựng số điều kiện tài cho Việt Nam Tạp Chí Phát Triển Hội Nhập, 31(21), 18–22 Retrieved from https://www.uef.edu.vn/newsimg/tap-chi-uef/2015-03-04-21/3-so-21.pdf Mayes, D ;, & Virén, M (2001) A Service of zbw Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft Leibniz Information Centre

for Economics Standard-Nutzungsbedingungen Retrieved from www.econstor.eu Micallef, B (2015) Estimating a Credit Gap for Non-Financial Corporations in Malta.

Osorio, C., Unsal, D F., & Pongsaparn, R (2014) A Quantitative Assessment of Financial Conditions in Asia IMF Working Papers https://doi.org/10.5089/9781462314331.001

Sahay, Ratna, Martin Čihák, Papa M N’Diaye, Adolfo Barajas, Ran Bi, Diana Ayala, Yuan Gao, Annette Kyobe, Lam Nguyen, Christian Saborowski, Katsiaryna Svirydzenka, and Seyed Reza Yousefi, 2015, “Rethinking Financial Deepening: Stability and Growth in Emerging Markets,” IMF Staff Discussion Note 15/08, International Mon-etary Fund, Washington, DC

Sims, C A 1980 “Macroeconomics and Reality” Econometrica, Vol 48: 1-48 


Shinkai, Jun-ichi, and Akira Kohsaka 2010 Financial Linkages and Business Cycles of Japan: An Analysis Using Financial Conditions Index OSIPP Discussion Paper 2010-E-008 Osaka, Japan: Osaka School of International Public Policy

Swiston, Andrew 2008 A U.S Financial Conditions Index: Putting Credit Where Credit Is Due IMF Working Paper 08/161 Washington, DC: International Monetary Fund

Thompson, K., van Eyden, R and Gupta, R., 2013 Identifying a financial conditions index for South Africa Studies in Economics and Finance, 32, pp 256-274

Nguyễn Văn Tiến

Trọng tài viên Trung tâm Trọng tài quốc tế Việt Nam (VIAC) Trưởng Khoa Kinh doanh Quốc tế, Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 07/12/2020

Ngày nhận sửa: 15/12/2020 Ngày duyệt đăng: 21/12/2020

Đo lường quản trị rủi ro tỷ giá mối quan tâm hàng đầu doanh nghiệp nhằm giảm thiểu tổn thất tỷ giá biến động mạnh Thế giới Việt Nam từng chứng kiến kiện biến động tỷ giá tác động đến hoạt động ngoại thương nội thương, đầu tư trực tiếp danh mục đầu tư gián tiếp nước ngoài, hoạt động vay cho vay ngoại tệ Tác động rủi ro tỷ giá đến kinh tế thường kéo dài, làm giảm sức cạnh tranh quốc tế ngành kinh tế, cuối là đến kết kinh doanh doanh nghiệp Để có biện pháp phòng ngừa kịp thời hiệu quả, cơng việc đầu tiên, khơng thể thiếu, làm sở cho các biện pháp tiếp theo, nhận diện loại rủi ro tỷ giá doanh nghiệp Dựa đúc kết kinh nghiệm cá nhân, Bài viết tổng hợp tình rủi ro tỷ giá doanh nghiệp hoạt động kinh doanh xuất nhập khẩu, đầu tư trực tiếp nước ngoài, đầu tư gián tiếp nước tín dụng quốc tế Đây xem sở cho việc thiết lập khung quản trị sử dụng cơng cụ phịng ngừa rủi ro tỷ giá doanh nghiệp.

Identifying exchange rate risk for businesses

Abstract: Measuring and managing exchange rate risk exposure is of utmost importance for reducing a firm’s vulnerabilities from major exchange rate movements The world and Vietnam have witnessed constant currency fluctuations which affected the market adversely, causing it to become volatile, affecting bothdomestic and foreign trade, foreign direct investment, portfolio investment, currency lending and borrowing This caused a drag on the economy over the long term, as entire industries are rendered noncompetitive and operations of economic agents are detrimentally affected

Selecting the appropriate timely and effective exchange rate risk prevention measures is often a daunting task and therefore there is a demand of identifying different types of exchange rate risks for businesses This will also act as the basis for exchange rate risk management and various hedging approaches for firms

Keywords: Exchange rate risk, Identification of exchange rate risk, Foreign exchange positon

Tien Van Nguyen

Email: tiennv@hvnh.edu.vn