Ứng dụng mô hình Stress Testing trong đánh giá phản ứng của yếu tố kinh tế vĩ mô đối với các cú sốc bên ngoài
MỤC LỤC
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Dữ liệu và lựa chọn biến
Phương pháp
Stress Testing được xem như một công cụ quản trị rủi ro đo lường tác động của rủi ro thị trường (các khoản lỗ xảy ra khi có sự thay đổi trong giá hay lãi suất), rủi ro tín dụng (các khoản lỗ xuất hiện khi người đi vay hay người được cấp tín dụng bị phá sản), rủi ro thanh khoản (sự mất thanh khoản của các tài sản và sự rút vốn ồ ạt của người cho vay). Với công cụ thống kê VAR, chúng ta có thể phản ánh được sự biến động của giá cả thị trường hằng ngày do những số liệu trong quá khứ được sử dụng để làm cơ sở dự đoán 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 Testing khắc phục được nhược điểm này. Công cụ Stress Testing được xem như là một khung nền, một công cụ quản trị rủi ro ngân hàng, vì vậy nó sẽ giúp cho các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định khi phải đối diện với các sự kiện không mong muốn, có thể làm giảm giá trị ngân hàng hay không với các giả định và các mục tiêu mà ngân hàng đang theo đuổi.
Phương pháp phân tích định lượng: mô hình VAR được sử dụng và ứng dụng chức năng hàm phản ứng xung IRF (Impulse Response Function), phân rã phương sai (Variance decomposition) để đo lường và phân tích sự truyền dẫn GDP nước ngoài đến các biến số vĩ mô; đồng thời thông qua chức năng phân rã phương sai, tác giả phân tích vai trò của các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến các biến vĩ mô khác. 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 vụ của Việt Nam – đại diện cho yếu tố thương mại, chỉ số sản lượng công nghiệp – đại diện cho yếu tố sản lượng trong nước, tỷ lệ thất nghiệp trên cơ sở ILO – đai diện cho yếu tố thị trường lao động. Với mục tiêu là giúp cho các nhà điều hành chính sách xác định được nguồn gốc xảy ra đối với các tổ chức tài chính, từ đó tiến hành đề ra các chính sách nhằm củng cố sức mạnh cho hệ thống tài chính và với những nghiên cứu có được từ chương trình đánh giá kiểm soát vốn được thực hiện bởi Dự trữ Liên bang và các giám sát viên để xác định liệu các tổ chức tài chính lớn nhất ở Mỹ đã có bộ đệm vốn cần thiết để chịu đựng trước các cú sốc do khủng hoảng tài chính mang lại, luận văn tiến hành Stress.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kiểm định tác động của cú sốc bên ngoài lên nền kinh tế vĩ mô Việt Nam
Hồi quy dữ liệu bảng hoặc chuỗi thời gian, nếu dữ liệu không dừng thì sẽ vi phạm độ tin cậy của hồi quy, đó là hiện tượng hồi quy giả mạo được giải thích đầu tiên bởi Phillips (1986). Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định tính dừng Augmented Dickey-Fuller (ADF) và đối chiệu lại bằng kiểm định tính dừng DF-GLS được đề nghị bởi Elliott, Rothenberg and Stock (ERS) in (1992, 1996). Mô hình VAR là sự kết hợp của 2 phương pháp: tự hồi quy đơn chiều (univariate autoregression - AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (simultanous equations - SEs).
Để tránh hiện tượng bỏ sót tác động trễ của các yếu tố vĩ mô trong tác động biến độc lập đến biến phụ thuộc mô hình, tác giả sử dụng kiểm định chọn được độ trễ tối ưu cho mô hình VAR, với công cụ Lag Structure trong Eview đối với mô hình VAR. Kết quả kiểm định độ ổn định mô hình VAR và BVAR với chuỗi nhiễu sai số của mô hình dừng hầu hết, các điểm hầu hết đều nằm trong vòng tròn đơn vị, cho thấy mô hình VAR và BVAR các quốc gia là tương đối ổn định. Ngoài ra, mô hình BVAR có các sai số có tính dừng cao hơn mô hình VAR (các điểm tập trung gần hơn giá trị 0 trong vòng tròn đơn vị) cho thấy mô hình BVAR kiểm soát các yếu tố chưa đưa vào mô hình tốt hơn, cho kết quả ổn định hơn mô hình VAR.
Kết quả ước lượng mô hình BVAR
Theo Todd (1984), ưu điểm của mô hình Bayersian VAR là có thể phân tích các ảnh hưởng các yếu tố đầu vào mà cần phải điều chỉnh mang tính chủ quan của người nghiên cứu (như thay đổi ma trận, hệ số trên các mô hình SVAR) mà vẫn cho kết quả phù hợp dựa trên phân tỷ trọng xác suất của thống kê Bayeresian. Với độ mở của nền kinh tế Việt Nam, với phần lớn sản lượng sản xuất của Việt Nam và một phần ngày càng tăng của các dịch vụ đầu ra được dành cho thị trường xuất khẩu, cú sốc tích cực đến GDP Mỹ dẫn đến một sự gia tăng trong xuất khẩu của Việt Nam trong mô hình VAR. Biến tỷ lệ thất nghiệp tương tự có hệ số tương quan âm với cú sốc tích cực từ GDP Mỹ, xu hướng tăng dần theo thời gian, hệ số đạt giá trị tuyệt đối lớn nhất ở kỳ thứ tư sau đó hệ số các hệ số giảm dần (xét về giá trị tuyệt đối).
Kết quả hàm phản ứng đẩy mô hình VAR cho kết quả tương tự ở tác động của cú sốc trên GDP Mỹ tới xuất khẩu (dương trong tất cả các kỳ), tuy nhiên đối với tác động cú sốc lên chỉ số sản xuất công nghiệp đại diện đầu ra nền kinh tế và thất nghiệp, cú sốc giao động trên dưới giá trị 0 với biên độ giao động lớn, chưa thể hiện được rừ ràng tỏc động của cỳ sốc trong GDP Mỹ tới chỉ số sản xuất cụng nghiệp và tỷ lệ thất nghiệp là có tác động hay không và tác động là dương hay âm. Giả định cho nền kinh tế mở này là cú sốc trong nước không có ảnh hưởng đến nền kinh tế thế giới (ở đây đại diện bởi Mỹ) là một phương pháp được áp dụng trong các nghiên cứu khác, nơi mô hình VAR được ước tính cho các doanh nghiệp nhà nước (SOEs), ví dụ Linde (2003) nghiên cứu cho Thụy Điển. Nghiên cứu cũng đưa ra một phiên bản của mô hình mà khi đó tốc độ tăng trưởng GDP của Mỹ hoàn toàn ngoại sinh trước những thay đổi trong nền kinh tế Việt Nam, những thay đổi này không được phép tác động đến GDP của Mỹ trong bất kỳ khoảng thời gian nào.
Kiểm tra cú sốc vĩ mô bằng cách sử dụng mô hình Stress Testing: ứng dụng cho nợ quá hạn
Theo báo cáo triển vọng kinh tế 2016 vừa được Ủy ban Giám sát tài chính quốc gia công bố: năm 2016, giá hàng hóa thế giới được dự báo tiếp tục giảm, yếu tố góp phần hạ thấp giá hàng hóa tiêu dùng cũng như chi phí sản xuất trong nước, đồng thời báo cáo cũng dự báo giá cả dù giảm vẫn thấp hơn năm 2015. Mặt khác, chính sách ổn định kinh tế vĩ mô như cung tiền được kiểm soát, cầu tiêu dùng được phục hồi, bên cạnh đó áp lực tăng giá một số mặt hàng như điện, nước, lương công chức,…cho nên Ủy ban cho rằng lạm phát cơ bản năm 2016 sẽ không cao hơn nhiều so với năm 2015, ở khoảng 3% và lạm phát sẽ thấp hơn lạm phát cơ bản, ở khoảng 2-3%. Trong đó lãi suất thực phi rủi ro luôn thay đổi theo các biến động cung cầu vốn trong thị trường tài chính, phần bù rủi ro thay đổi tùy vào nhận định của người đi vay và người cho vay, điều đó sẽ khiến lãi suất có những biến động thất thường.
Theo các chuyên gia kinh tế, ở kịch bản tích cực, tức chỉ số lạm phát cơ bản thấp tương đương khoảng 2% (đã loại bỏ các yếu tố giảm của lương thực và năng lượng) và giữ nguyên tuyên bố không giảm giá tiền đồng thêm sẽ giúp lãi suất diễn biến đi ngang và không tăng đột biến. Nguyên nhân thứ hai khiến nhiều chuyên gia kinh tế dự báo lãi suất cho vay sẽ tăng vì hiện nhiều ngân hàng thương mại điều chỉnh lãi suất huy động tăng như Viet Capital Bank áp dụng tăng thêm 0,05% - 0,2%/năm ở một số kỳ hạn, Sacombank cũng tăng lãi suất huy động VND thêm từ 0,2% - 0,3%/năm;. Từ đây, các nhà chính sách có thể xác định được nguồn gốc của những rủi ro hệ thống, bước tiếp theo là việc chuẩn bị cho hệ thống ngân hàng đầu tiên là về vấn đề tài chính, quy mô vốn, đảm bảo tình trạng thanh khoản, hoạt động hiệu quả và khả năng sinh lời.
