7. Kết cấu luận văn
1.2.1. Các nghiên cứu theo hƣớng tiếp cận phi tham số
Trong cách tiếp cận phi tham số, đa số các học giả trong và ngoài nƣớc đều sử dụng mô hình tiếp cận tín hiệu (Signal approach) để dự đoán khả năng xảy ra khủng hoảng trong tƣơng lai. Những nghiên cứu điển hình theo phƣơng pháp này ở nƣớc ngoài là Kaminsky và Reinhart (1996), tiếp theo là Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1997), Kaminsky và Reinhart (1999), Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000), Edison (2000) và Heun và Schlink (2004).
Kaminsky và Reinhart có thể đƣợc xem là những ngƣời tiên phong trong việc sử dụng mô hình Signal Approach để dự báo khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ. Trong Kaminsky et al (1996, 1997, 1999), nhóm tác giả đã nghiên cứu 76 cuộc khủng hoảng tiền tệ - ngân hàng ở 20 quốc gia (15 nƣớc phát triển và 5 nƣớc công nghiệp), đƣa ra hệ thống cảnh báo – “mô hình tiếp cận tín hiệu” . Về căn bản, hệ thống này liên quan đến việc theo dõi sự tiến triển của một số chỉ số kinh tế có xu hƣớng biến động có hệ thống trƣớc một cuộc khủng hoảng. Thời điểm một chỉ số này biến động khỏi một giá trị ngƣỡng xác định, nó phát ra một tín hiệu cảnh báo rằng một cuộc khủng hoảng tiền tệ có thể xảy ra trong vòng 24 tháng tiếp theo. Các giá trị ngƣỡng đƣợc tính toán để có sự cân bằng giữa rủi ro có nhiều tín hiệu sai (tín hiệu đƣợc phát ra khi khả năng xảy ra khủng hoảng thấp) và rủi ro bỏ lỡ nhiều cuộc khủng hoảng (tín hiệu chỉ đƣợc phát ra khi có bằng chứng rõ ràng) . Ngoài ra, việc xác định nhóm chỉ số phát tín hiệu giúp cung cấp thông tin về
nguồn gốc của những vấn đề làm cơ sở cho việc tính xác suất xảy ra một cuộc khủng hoảng.
Các biến số đƣợc xem là theo dõi tốt nhất trong dự đoán khủng hoảng theo mô hình tiếp cận tín hiệu gồm có: sản lƣợng, xuất khẩu, biến động tỷ giá thực, giá cổ phiếu, tỷ lệ tiền M2/dự trữ ngoại hối. Hơn nữa, về mặt trung bình, các chỉ số này và những chỉ số khác cung cấp những tín hiệu đầy đủ để cho phép các biện pháp chính sách dự phòng. Các nghiên cứu thực chứng không cung cấp sự ủng hộ cho vài chỉ số đƣợc xem xét khác nhƣ: nhập khẩu, chênh lệch lãi suất huy động trong và ngoài nƣớc, tỷ lệ Lãi suất cho vay/ lãi suất huy động, và tiền gửi ngân hàng. Nghiên cứu này cũng cho biết mối liên hệ giữa khủng hoảng ngân hàng và khủng hoảng tiền tệ: nếu nhƣ biết đƣợc các vấn đề liên quan đến hệ thống ngân hàng sẽ giúp cho việc dự đoán khủng hoảng tiền tệ, mà cụ thể hơn là khủng hoảng cán cân thanh toán dễ dàng hơn.
Edison (2000) vận dụng các điểm chính trong nghiên cứu của Kaminsky, Lizondo, Reinhart (1997) để xây dựng một mô hình nhằm phát hiện sớm những dấu hiệu của khủng hoảng tiền tệ nói riêng và khủng hoảng tài chính nói chung. Trong nghiên cứu của mình, Edison đã mở rộng phạm vi nghiên cứu bằng cách tăng thêm quốc gia (Hàn Quốc, ..) và thêm một số biến giải thích thể hiện mối quan hệ quốc tế giữa các quốc gia nhƣ sản lƣợng đầu ra (output) của Mỹ và các nƣớc G-7, giá dầu thế giới... Sau đó, ông kiểm tra sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu đƣợc tạo ra bởi sự khác biệt do khu vực và do việc thay đổi trong cách định nghĩa khủng hoảng ở từng quốc gia. Ông đã áp dụng một thuật toán để ƣớc tính khả năng xảy ra khủng hoảng trong trƣờng hợp nghiên cứu ở nhiều quốc gia và kết hợp với thử nghiệm cho một khu vực kinh tế cụ thể riêng biệt là Mexico. Ông sử dụng một mô hình hỗn hợp và cho ra kết luận rằng có nhiều tín hiệu phát ra sai, nhƣng ông cũng thừa nhận giới hạn trong nghiên cứu của mình nhƣ trong mẫu nghiên cứu có quá ít
cuộc khủng hoảng, do đó để có kết quả chính xác hơn thì cần tiếp tục nghiên cứu.
Uganda là một quốc gia mà khủng hoảng tiền tệ chƣa xuất hiện một cách rõ nét. Tuy nhiên, nền kinh tế, tài chính của quốc gia này, theo nhận định của Heun và Schlink (2004), cũng chứa đựng nhiều nguy cơ và dễ xuất hiện khủng hoảng. Các tác giả đã sử dụng mô hình Signal Approach với 14 chỉ số là tỷ giá hối đoái thực, xuất khẩu, sản lƣợng kinh tế thực, nhập khẩu, cán cân thƣơng mại, số nhân cung tiền M2, dƣ thừa cung tiền M1 thực, tiền gửi ngân hàng, tỷ lệ lãi suất thực trong nƣớc và nƣớc ngoài, lãi suất tiền gửi thực, tỷ lệ M2/dự trữ ngoại hối, tổng dự trữ ngoại hối và tỷ lệ tín dụng nội địa và GDP danh nghĩa để đƣa ra đánh giá về khả năng phát sinh khủng hoảng tiền tệ. Khi so sánh sự biến động của các chỉ số với ngƣỡng giá trị đƣợc trích ra từ nghiên cứu của Kaminsky et al (1997), nhóm tác giả nhận thấy mô hình đã đƣa ra đƣợc những kết quả phù hơp và có giá trị thực tiễn về nguy cơ xảy ra khủng hoảng tiền tệ tại Uganda.
Phƣơng pháp tiếp cận tín hiệu cũng đƣợc đa số các nhà nghiên cứu trong nƣớc vận dụng để ƣớc tính xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam, nhƣ nghiên cứu của Lê Thị Thùy Vân (2013) hay Võ Thị Thúy Anh, Trần Nguyễn Trâm Anh và Hà Xuân Thùy (2016). Các tác giả này ƣớc lƣợng một chỉ số tổng hợp, từ đó tính xác suất khủng hoảng. Chỉ số tổng hợp đƣợc xây dựng dựa trên giả định số lƣợng các chỉ số phát tín hiệu cảnh báo khủng hoảng càng nhiều thì xác suất để cuộc khủng hoảng đó xảy ra trên thực tế càng cao. Một chỉ số tổng hợp có thể là tổng thuần túy hoặc tổng có trọng số của các giá trị nhị phân của tất cả các chỉ số cảnh báo đƣợc chọn (1 biểu thị một tín hiệu cảnh báo và 0 biểu thị không có tín hiệu cảnh báo). Theo Võ Thị Thúy Anh et al (2016), nhóm các biến số mà tác giả sử dụng trong nghiên cứu này là nhân tố thuộc cán cân vãng lai (Current Account Indicators), nhân tố
thuộc cán cân vốn (Capital Account Indicators), nhân tố thuộc lĩnh vực thực (Real Sector Indicators) và nhân tố thuộc lĩnh vực tài chính (Financial Sector Indicators). Các nhân tố thuộc về môi trƣờng thể chế đƣợc bỏ qua do những nhân tố này thƣờng có tính ổn định cao, không phù hợp với cách tiếp cận phi tham số. Còn trong Lê Thị Thùy Vân (2013), tác giả cho rằng xuất khẩu, nhập khẩu, cán cân vãng lai/dự trữ, cung tiền M2, tỷ giá hối đoái thực giữa VNĐ/USD là những nhân tố ảnh hƣởng đến khủng hoảng tiền tệ. Kết quả nghiên cứu của các tác giả trong nƣớc đều dự báo Việt Nam vẫn nằm trong vùng rủi ro thấp của khủng hoảng tiền tệ trong vòng 24 tháng tiếp theo của kỳ xem xét.