LI MU
1.2.3.Mô hình c nh báo sm kh ng hon gh th ng ngân hàng t iu
i v i ph ng pháp xác đ nh th i gian x y ra kh ng ho ng, ph ng pháp d a trên s ki n r t d dàng tìm ki m thông tin v s can thi p c a chính ph và nh ng thay đ i trong quy đnh c a các ngân hàng, nh ng nh Kibritcioglu (2002)14 đư ch ra, ph ng pháp này có nh ng h n ch sau:
- Xác đnh th i đi m x y ra kh ng ho ng là có th đ i v i các s li u theo t n su t n m nh ng l i khó kh n đ i v i s li u tháng;
- Th i gian can thi p c a chính ph th ng đ c dùng đ xác đnh th i gian kh ng ho ng, có th không th c s ph n ánh đúng th c t ;
- Không ph i luôn luôn d phán quy t r ng m t cu c kh ng ho ng là có tính h th ng hay không, đ c bi t n u ng i ta ch dùng thông tin v s can thi p c a chính ph ;
- Nhìn chung, vi c s d ng các n m kh ng ho ng b h n ch đ i v i nh ng mô hình b gi i h n bi n ph thu c (logit, probit…). Do đó, mô hình th ng đ c s d ng cho c c u đa qu c gia đ t ng s l ng kh ng ho ng đ c xem xét; - i v i nh ng nhà nghiên c u cá nhân, không d dàng đ tìm ki m thông tin v
nh ng khó kh n c a khu v c ngân hàng trên th gi i.
Ng c l i, ph ng pháp d a trên ch s cung c p m t công c đ ki m soát và gi i thích s phát tri n l nh v c ngân hàng theo s li u tháng. D a trên các m c đ c a các ch s , ng i ta có th xác đ nh các tiêu chí đ phân bi t s khác nhau gi a các cu c kh ng ho ng có tính h th ng và không có tính h th ng. Ngoài ra, ch s BSF theo tháng còn có th d dàng s d ng đ đ a ra c nh báo kh ng ho ng đ i v i t ng qu c gia riêng l .
Các h n ch c a ph ng pháp này ch y u liên quan đ n v n đ s li u. Các s li u tin c y c a khu v c ngân hàng không ph i lúc nào c ng s n có. S li u có đ c có
14 Aykut Kibritcioglu, β00β. “ Excessive Risk- Taking, Banking Sector Fragility, and Banking Crises”,
27
th th l i b sai l ch do các v n đ v báo cáo hay do nh ng quy đ nh c th c a m i qu c gia.
Vì nh ng u th n i tr i c a ph ng pháp ch s so v i ph ng pháp s ki n,
ph ng pháp ch s thông qua vi c xây d ng ch s BSF đ nh l ng tính đ v c a h
th ng ngân hàng đụ đ c l a ch n đ ồác đ nh các giai đo n kh ng ho ng.
i v i vi c c l ng xác su t x y ra kh ng ho ng ngân hàng, ph ng pháp
phi tham s đ a ra c nh báo kh ng ho ng d a trên vi c phát tín hi u c nh báo c a các ch s v t qua m c ng ng quy đ nh. T đó, mô hình cho phép k t lu n nh ng ch s t t nh t đ c nh báo kh ng ho ng đ i v i t ng qu c gia trong t ng giai đo n. Tuy v y, h n ch c a cách ti p c n này là vi c mô ph ng đ th s nh h ng c a các ch s đ i v i xác su t x y ra kh ng ho ng. Nói cách khác, cách ti p c n tín hi u không th đ a ra chính xác xác su t x y ra kh ng ho ng ngân hàng. H n ch này c a ph ng pháp phi tham s chính là u th n i b t c a ph ng pháp tham s . Cách ti p c n h i quy, mà trong nghiên c u này là mô hình Probit, có th tính toán chính xác xác su t và th i gian x y ra kh ng ho ng ngân hàng.
Ngoài ra, trong k t qu th c nghi m nghiên c u c a Goldstein, Kamisky và Reinhart (2000), ph ng pháp ti p c n theo tín hi u đư không ho t đ ng t t đ i v i c nh báo kh ng ho ng ngân hàng. Trong s 5 n c đ c xác đ nh là có kh n ng b t n nh t, ch có 2 n c đư có kh ng ho ng trong giai đo n ngoài m u nghiên c u. Và trong 5 n c đ c xác đnh là có kh n ng b t n th p nh t thì không có n c nào th c s có kh ng ho ng. Thêm vào đó, nghiên c u c a Juzhong Zhuang15 v kh ng ho ng tài ch nh châu Á t i 6 qu c gia ông Á c ng đư đ a ra k t lu n r ng, mô hình phi tham s đ a ra c nh báo v kh ng ho ng ti n t t t h n kh ng ho ng ngân hàng.
Chính vì v Ổ, ph ng pháp tham s , mà c th là mô hình Probit, đ c l a ch n
đ c l ng xác su t x y ra kh ng ho ng h th ng NHTM.
28
T nh ng phân tích phân tích trên, k t h p v i nh ng nghiên c u th c nghi m đáng tin c y trên th gi i, mô hình c nh báo s m kh ng ho ng ngân hàng t i u đ c đ a ra đó là mô hình d a trên ph ng pháp s d ng ch s BSạ đ xác đnh th i gian x y ra kh ng ho ng k t h p v i c l ng xác su t x y ra kh ng ho ng b ng
ph ng pháp tham s , sau đây g i là mô hình BSF – tham s đ xây d ng mô hình c nh báo s m kh ng ho ng ngân hàng cho n , M và Vi t Nam nh ng ch ng ti p theo.
29
CH NG II. KINH NGHI M XÂY D NG MÔ HÌNH C NH BÁO S M
KH NG HO NG H TH NG NGỂN HÀNG TH NG M I T I M T S QU C GIA TRÊN TH GI I VÀ BÀI H C CHO VI T NAM
2.1. Xây d ng mô hình c nh báo s m kh ng ho ng h th ng ngân hàng t i n
giai đo n 2000-2009
2.1.1. Nh ng khó kh n trong h th ng ngân hàng n giai đo n 2000-2009
K t sau cu c kh ng ho ng cán cân thanh toán đ u nh ng n m 1990, kinh t n đư ti n hành hàng lo t nh ng c i cách v th ng m i, công nghi p và đ u t . Nh ng thay đ i này đư ph n nào làm t do hóa n n kinh t m t cách hi u qu , k t thúc th i k đóng c a v i th tr ng hàng hóa và tài chính qu c t c a n . T đó, n n kinh t c a qu c gia này c ng tr nên h i nh p h n v i n n kinh t th gi i. S thay đ i đáng k trong vi c c i cách n n kinh t c a n đ c th hi n rõ ràng thông qua tài kho n v n c a qu c gia này. Dòng v n đ u t n c ngoài c a n đư t ng t 2 t USD vào n m tài khóa β001-2002 lên 29 t USD vào n m β007-2008. Ngu n v n đ u t tr c ti p n c ngoài (FDI) c ng t ng t 6.1 t USD vào n m β001-2002 lên 34.3 t vào n m β007-2008.
Luôn đ c đánh giá là n n kinh t có s t ng tr ng đ u đ n trong nhi u n m qua, n là m t trong s nh ng tr ng h p hi m hoi ít b ch u tác đ ng t cu c kh ng ho ng tài chính toàn c u n m β008 b t ngu n t Hoa K . Khu v c tài chính c a n , đ c bi t là ngành ngân hàng đ c đánh giá là không ch u nhi u nh h ng tr c ti p t cu c kh ng ho ng trên. Tuy nhiên, v i s liên k t càng ngày càng ch t ch v i n n kinh t th gi i, n ch c ch n đư b tác đ ng ít nhi u b i nh ng tác đ ng thay đ i bên ngoài. H th ng ngân hàng t i n c ng chu nh h ng m t cách gián ti p t nh ng b t n trong tình hình kinh t - tài chính trên th gi i. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Th nh t, s s p đ c a t p đoàn Lehman Brothers t i Hoa K đư gây ra nh ng tác đ ng tiêu c c v tính thanh kho n trên th tr ng th gi i, đ ng th i c ng khi n cho
30
các ngân hàng và doanh nghi p t i n chuy n c u tín d ng t các ngu n v n n c ngoài sang khu v c ngân hàng n i đa. S chuy n d ch này đư t o ra nhi u áp l c đ i v i tính thanh kho n t i th tr ng n i đa và d n đ n lãi su t cho vay ng n h n t ng đ t bi n. Lãi su t money-call16c ng t ng lên g n β0% trong tháng 10 n m β008 và duy trì m c cao trong kho ng th i gian m t tháng sau đó17.
Th hai, tín d ng ngân hàng dành cho khu v c phi th c ph m có nh ng bi n đ ng không n đ nh. Sau đ t t ng tr ng đ u n m β008 đ n tháng 5/2008, tín d ng cho khu v c phi th c ph m đ t ng t gi m t tháng 11/2008, d n đ n t ng tr ng tín d ng theo tháng có d u hi u g n v i m c 0 vào đ u n m 2009 (Bi u đ 1). Vi c ngu n c u v tín d ng gi m đư khi n cho l i nhu n c n biên theo tháng c a ngành ngân hàng
n c ng liên t c gi m t tháng 11/β008 đ n tháng 3/2009.18
Bi u đ 1: Thay đ i tín d ng ch a thanh toán cho khu v c phi th c ph m theo tháng c a các Ngơn hƠng Th ng m i n (Tính theo đ ng Rs.Crore)
Ngu n: Ngân hàng Trung ng n và tính toán c a nhóm nghiên c u
16 Là lãi su t cho vay ng n h n gi a ngân hàng và nh ng ng i môi gi i – nh ng ng i ng c l i s cho các nhà đ u t vay đ chi tr các tài kho n ký qu .
17 Ngân hàng Trung ng n , RBI Bulletin,
<http://www.rbi.org.in/scripts/BS_ViewBulletin.aspx?Id=13072>, xem ngày 28/03/2012.
18 Theo Trung tâm nghiên c u kinh t n - CMIE
-50000 0 50000 100000 150000
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
31
Th ba, ngu n v n đ u t gián ti p (FII) c a n đư có s đ o chi u k t đ u n m β008 (Bi u đ 2). N u nh trong n m β007, ngu n v n đ u t gián ti p vào n đ t 20.3 t USD thì sang n m β008, t ng v n đ u t gián ti p ròng đư gi m xu ng m c – 15 t USD. i u này đ c gi i thích là do nhi u nhà đ u t n c ngoài mu n rút v n v n c đ c i thi n tình hình thanh kho n t i các công ty chính qu c. S ch y v n m nh này c a FII đư gây ra m t cú s c l n trên th tr ng ch ng khoán
n .
Bi u đ 2: V n đ u t gián ti p ròng theo tháng c a n (Rs. Crore)
Ngu n: y ban Ch ng khoán và Ngo i h i n (SEBI)19
2.1.2. Xây d ng mô hình c nh báo s m kh ng ho ng h th ng ngân hàng
th ng m i t i n giai đo n 2000-2009
nghiên c u vi c xây d ng mô hình BSF – tham s đ c nh báo kh ng ho ng h th ng ngân hàng t i n , đ tài đư s d ng nghiên c u “Mô hình Ordered Probit c a h th ng c nh báo s m d đoán kh ng ho ng tài chính t i n ” c a tác gi Thangjam Rejeshwar thu c Ngân hàng Trung ng n nh ngu n tham kh o chính th c.
19 Website: <http://www.sebi.gov.in/Index.jsp?contentDisp=FIITrends>, xem ngày 29/03/2012
-20000 -15000 -10000 -5000 0 5000 10000 15000 20000 25000 FII
32
2.1.2.1. Xác đ nh các giai đo n x y ra kh ng ho ng ngân hàng t i n b ng
ph ng pháp ch s
Trong nghiên c u c a mình, Thangjam đư áp d ng ph ng pháp xây d ng ch s đ v ngành ngân hàng nh đư đ c trình bày trong nghiên c u c a Kibritciouglu (2002), tuy nhiên có m t s đi u ch nh nh t đ nh.
Tác gi nh n đnh các NHTM c a n ph i đ i m t v i 3 lo i r i ro l n nh t bao g m r i ro thanh kho n, r i ro tín d ng và r i ro t giá. T đó, ch s BSF theo tháng cho ngành ngân hàng n đư đ c xây d ng v i các bi n s đó là t ng ti n g i; tín d ng cho các ngành phi th c ph m20; đ u t vào các ch ng khoán không có t l thanh kho n b t bu c (non-SLR) và các ch ng khoán khác đ c niêm y t21; tài s n và n b ng ngo i t ; và d tr ngo i h i ròng c a các NHTM t i n . (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
02 công th c cho ch s BSF đư đ c xây d ng nh sau:
Trong đó:
Dept: ThaỔ đ i t ng ti n g i theo n m t i tháng t (%);
Credt: ThaỔ đ i tín d ng cho các ngành phi th c ph m theo n m t i tháng t
(%);
Invt: ThaỔ đ i đ u t vào các ch ng khoán khác đ c niêm y t và ch ng khoán
không yêu c u t l thanh kho n b t bu c (non-SLR) theo n m t i tháng t (%);
FCAt: ThaỔ đ i tài s n b ng ngo i t theo n m t i tháng t (%);
20 Tín d ng c a các NHTM n cho các ngành phi th c ph m luôn chi m h n 90% trong t ng tín d ng ngân hàng
33
FCLt: ThaỔ đ i n b ng ngo i t theo n m t i tháng t (%);
Resvt: ThaỔ đ i d tr ngo i h i ròng theo n m t i tháng t (%);
µ: Trung bình tr ng s thaỔ đ i t ng bi n theo n m t i t ng tháng (%);
: l ch chu n thaỔ đ i t ng bi n theo n m t i t ng tháng (%).
T t c d li u v 6 bi n s trên đư đ c đi u ch nh l m phát theo ch s WPI t ng ng (n m g c 1993-94). Ph n tr m thay đ i theo n m (t c là so v i cùng tháng c a n m tr c) đư đ c áp d ng v i m c đích lo i b b t k s bi n đ i mang tính th i v và c ng nh m nh n m nh r ng nh ng khó kh n trong h th ng ngân hàng s đ c ra tín hi u b i nh ng thay đ i trong dài h n, không ph i bi n đ ng thay ng n h n.
Ch s BSF-β đ c xây d ng đ xem xét đ n vi c li u s rút v n t trong h th ng ngân hàng n i đ a t i n có đóng b t k m t vai trò quan tr ng nào trong su t giai đo n y u kém c a h th ng ngân hàng t i qu c gia này hay không.
Vi c xác đ nh giai đo n x y ra kh ng ho ng đ c d a vào m t m c ng ng nh t đ nh. Theo đó:
BSF > 0: Giai đo n không có kh ng ho ng;
BSF < 0: Giai đo n x y ra đ v .
D a vào m c ng ng , các giai đo n x y ra đ v m c đ trung bình và cao đ c xác đ nh nh sau:
v m c trung bình (MF): - ≤ BSF ≤ 0
v m c cao (HF): BSF ≤ -
Trong đó: là đ l ch chu n c a các ch s BSF
Tác gi xác đ nh m t cu c kh ng ho ng h th ng ngân hàng x y ra khi nó ch a nhi u pha xen k nhau ph n ánh đ v m c trung bình và cao. Nh ng pha MF và HF tách bi t nhau s không đ c xem xét nh là kh ng ho ng h th ng ngân hàng. H th ng ngân hàng đ c xem xét là đư hoàn toàn ph c h i t kh ng ho ng khi giá tr c a ch s BSF quay v m c 0.
34
Hình 2: Ch s đ v ngành ngân hàng (BSF) cho n (3/2000-11/2009)
Ngu n: Thangjam Rajeshwar Singh, “Ordered Probit model of Early Warning System
for Preding ạinancial Crisis in Ấndia”, trang 11.
Hình 2 bi u di n các ch s BSF cho ngành ngân hàng n trong giai đo n t tháng γ n m β000 đ n tháng 11 n m β009. Giai đo n x y ra đ v m c cao đ c bi u di n b ng nh ng khu v c màu ghi. T bi u đ ta có th th y hai ch s BSF-1 và (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});