Dữ liệu được cập nhật từ nghiên cứu của Caprio-Klingebiel (1996b) về các cuộc khủng hoảng ngân hàng, sau đó là được thể hiện tiếp theo theo bài nghiên cứu của Honohan et al (2005) là nguồn dữ liệu chính để thu nhập về biến khủng hoảng. Bài nghiên cứu này thống kê dữ liệu mới về các cuộc khủng hoảng ngân hàng của các nước trên thế giới theo trình tự thời gian từ năm 1970-2010 và các chính sách của các chính phủ để giải quyết vấn đề này.
Biến bảo hiểm tiền gửi (biến dummy) được lấy từ nguồn dữ liệu từ bài nghiờn cu ca Demirgỹỗ-Kunt et al (2006b), v T chức thế giới về bảo hiểm tiền gửi IADI (International association of deposit insurance (2012). Trong bài nghiên cứu của Demirgỹỗ-Kunt et al (2006b) cung cp chi tit vic thc hiện bảo hiểm tiền gửi tại mỗi nước bao gồm năm đầu tiên hệ thống bảo hiểm được công bố và cả tên của các tổ chức chính phủ thực hiện, tác giả đã liệt kê danh sách của hơn 180 nước thực hiện việc bảo hiểm tiền gửi rõ ràng và cả không rõ ràng. Dữ liệu này tiếp tục được tổ chức quốc tế về bảo hiểm tiền gửi IADI cập nhật thông qua một bài nghiên cứu. Tổ chức này đã xây dựng một bảng câu hỏi với hơn 160 câu hỏi bao gồm 14 lĩnh vực liên quan đến bảo hiểm tiền gửi như: thông tin cơ bản, mục tiêu, nhiệm vụ, quyền hạn, nguồn nhân lực…… để qua đó hình thành các tiêu chí để đánh giá việc thực hiện bảo hiểm tiền gửi của các nước.
Dữ liệu chính được sử dụng trong bài viết được chiết xuất chủ yếu từ thống kê tài chính quốc tế (International Financial Statistic-IFS) - đây là nguồn dữ liệu đáng tin cậy của tổ chức IMF. IFS được giới thiệu thông qua nguồn CD-ROM và Internet. Đây là bộ dữ liệu thống kê số liệu của hơn 200 quốc gia trên thế giới và chứa khoảng 32.000 các chỉ tiêu kinh tế xã hội theo thời gian và được cập nhật thường xuyên. Các dữ liệu trong IFS có thể truy xuất theo thông tin quốc gia hoặc thơng tin chung tồn thế giới, hoặc có thể truy xuất các chỉ tiêu có so sánh chéo giữa các.
Trong bài viết này, các biến được rút trích từ IFS bao gồm: biến tỷ giá hối đoái, biến lạm phát, lãi suất thực, tốc độ tăng trưởng, biến tín dụng cá nhân trên GDP và biến M2 trên GDP. Thông tin cụ thể về các biến được thể hiện trong bảng phụ lục.
Dữ liệu được lọc bắt nguồn từ danh sách 180 nước được cho là thực hiện việc bảo hiểm tiền gửi. Sau đó, 75 nước bị loại bỏ do việc thiếu hụt các dữ liệu về kinh tế vĩ mơ và các yếu tố tài chính. Tiếp theo đó là 22 nước là các nước thành viên của OECD (là các quốc gia có thu nhập cao) bị loại bỏ do bài nghiên cứu này chỉ tập trung nghiên cứu trong trường hợp các quốc gia đang phát triển. Tiếp theo đó là 3 quốc gia (Argentina, Brazil và Bolivia) bị loại bỏ do việc không thu thập được dữ liệu về lạm phát và tỷ lệ lãi suất thực. Sau quá trình lọc bỏ, mẫu nghiên cứu trong bài viết được giới hạn trong phạm vi 80 nước đang phát triển. Danh sách các nước được thể hiện trong bảng phụ lục.
2.5 Kết quả hồi quy và kiểm định các lý thuyết
2.5.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu về các tác nhân tác động đến khủng hoảng ngân hàng tại các quốc gia đang phát triển
Theo kinh nghiệm nghiên cứu của nhiều tác giả, khi xây dựng bất kỳ mơ hình hồi quy nào, mục tiêu cần hướng đến là tìm kiếm để ước lượng hệ số hồi quy của các mơ hình mang lại một số tính chất mong muốn sau: ước lượng là (1) khơng thiên lệch, (2) có tính chất nhất qn và (3) có hiệu quả nhất. Để đạt được mơ hình
cuối cùng phù hợp nhất cần có sự kết hợp hài hòa giữa kinh nghiệm thực tiễn, lý thuyết kinh tế và các kiểm định thống kê. Hay nói cách khác, mơ hình kỳ vọng phải có ý nghĩa về mặt thống kê (các β đúng với kỳ vọng) và phù hợp với các tiêu chuẩn lý thuyết đề ra. Do đó, trước khi ước lượng mơ hình, việc thảo luận các dấu (hay sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích) của các hệ số hồi quy kỳ vọng là rất hữu ích, cơng việc này dựa vào các lý thuyết kinh tế, trực quan và kinh nghiệm trong quá khứ.
Mơ hình nghiên cứu dự kiến phương trình (2.7):
i i i i U th Creditgrow Deposit serve M TOT Inflation Ex erest al Growth P P Ln L 8 7 6 5 4 3 2 1 1 Re int 2/Re 1
Theo như các lý thuyết về khủng hoảng ngân hàng, tốc độ tăng trưởng kinh tế có ý nghĩa rất quan trọng, ảnh hưởng đến khủng hoảng, một tác động xấu của kinh tế vĩ mô sẽ tác động đến nền kinh tế trong khi nếu hệ thống ngân hàng khơng thực hiện việc đa dạng hóa thường dẫn đến việc gia tăng các khoản nợ xấu và do đó, cũng đồng thời gia tăng khả năng xảy ra khủng hoảng, nên tôi kỳ vọng hệ số
1
sẽ âm. Trong khi đó, trong lĩnh vực ngân hàng các tác động của: tấn cơng tiền tệ, các chính sách mở rộng tiền tệ trong dài hạn và chính sách tự do hóa tài chính, có khả năng dẫn đến cuộc đua lãi suất trong ngắn hạn giữa các ngân hàng và qua đó, các ngân hàng phải đối mặt với áp lực thanh khoản. Như vậy, lãi suất trong ngắn hạn được kỳ vọng có khả năng giải thích nguy cơ khủng hoảng ngân hàng, điều này có nghĩa tơi kỳ vọng một hiệu ứng tích cực ở đây, hệ số 2 được kỳ vọng sẽ dương.
Khi thị trường vốn quốc tế mất lòng tin vào thị trường nội địa, điều này có khả năng cao dẫn đến việc người gửi tiền đồng loạt rút vốn khỏi hệ thống ngân hàng, làm tăng sự bất ổn của thị trường tài chính, dẫn đến sự biến động của tỷ giá hối đối. Do đó, hệ số3kỳ vọng sẽ âm.
Tại các thị trường mới nổi, việc các nhà hoạch định chính sách áp dụng tự do hóa tài chính đưa đến việc bãi bỏ một số quy định của lĩnh vực tài chính, nhằm
mục đích tăng khả năng cạnh tranh trong hệ thống ngân hàng trong nước. Dưới áp lực cạnh tranh, các ngân hàng hoạt động kém có thể buộc phải sáp nhập hoặc phá sản. Theo lý thuyết đã đề cập ở trên, biến đại diện cho việc tự do hóa tài chính làm gia tăng khả năng đỗ vỡ của ngân hàng, qua đó, hệ số 8 được kỳ vọng có tương quan dương với xác suất xảy ra khủng hoảng ngân hàng.
Trong phần lý thuyết ở trên, yếu tố lạm phát được đề cập đến không chỉ là biến đại diện cho khả năng quản lý kinh tế vĩ mơ của chính phủ mà cịn là một thành phần của nhân tố lãi suất. Vì thế, hệ số 4 có cùng khuynh hướng với biến lãi suất thực hệ số2, và được kỳ vọng sẽ có tương quan dương với khả năng xảy ra khủng hoảng. Biến tỷ lệ thay đổi của tỷ giá hối đoái và tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu là các yếu tố có khả năng giải thích cao tình trạng khó khăn của ngân hàng. Sự mất giá của tỷ giá hối đoái làm gia tăng gánh nặng nợ nước ngoài của ngân hàng và của cả những người đi vay. Trong khi đó việc suy giảm của tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu làm giảm khả năng tài chính của những người vay tiền của ngân hàng. Mặc dù vậy, ở đây có sự khác biệt trong cách tác động của những yếu tố này đến khu vực ngân hàng, nhưng hậu quả dường như là như nhau, đó là ngân hàng trở nên dễ đổ vỡ hơn. Khơng có gì là ngạc nhiên khi hệ số tỷ giá hối đoái 6 được kỳ vọng là dương và dấu hiệu kỳ vọng của biến tỷ giá thương mại 5là tương quan âm. Cuối cùng, theo lý thuyết khủng hoảng ngân hàng thì dấu hiệu tác động của bảo hiểm tiền gửi là không thực sự rõ nét trong việc giải thích tác động đến khả năng gây ra khủng hoảng. Một mặt sự có mặt của biến bảo hiểm tiền gửi sẽ hạn chế sự xuất hiện của khủng hoảng. Mặt khác, dù thực hiện việc bảo hiểm tiền gửi, khủng hoảng ngân hàng vẫn có thể xảy ra bởi việc bảo hiểm ngân hàng làm gia tăng động cơ cho các ngân hàng thực hiện các dự án có tính rủi ro cao hơn. Theo nghiên cứu của Demirguc-Kunt và Detragrache (2002) cho thấy rằng rủi ro của hệ thống ngân hàng lại dường như tăng cao tại các quốc gia có thực hiện việc bảo hiểm tiền gửi, trong khi đó, hai tác giả Hagen và Ho (2003) trong bài nghiên cứu của mình, họ khơng tìm thấy bất kỳ kết quả thuyết phục nào liên quan đến yếu tố tiền gửi ngân hàng. Vì vậy,
DẤU HIỆU KỲ VỌNG CÁC BIẾN TRONG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
Tên biến Nội dung
Đơn vị tính
Dấu hiệu
kỳ vọng Nguồn Growth Tỷ lệ thay đổi GDP thực - IFS dòng 99bvp
Deposit
Biến bảo hiểm tiền gửi (Biến Dummy trong mơ hình logit (biến giả) nhận giá trị là 1 khi quốc gia thực hiện bảo hiểm tiền gửi, và ngược lại giá trị 0)
Không rõ ràng International association of deposit insurance (2012) Credit growth
Biến tự do hóa tài chính (Tỷ lệ
tín dụng trên GDP) +
GDP- IFS dòng 99B.
M2/Reser ve
Biến tấn công tiền tệ (Tỷ lệ M2 trên dự trữ ngoại tệ của ngân hàng nhà nước) + M2, IFSdòng 34+35, dự trữ ngoại tệ từ dòng IFS 1d.d Real Interest
Lãi suất thực (Lãi suất danh
nghĩa trừ đi tỷ lệ lạm phát) % +
IFS- dòng 60L trừ tỷ lệ lạm phát từ WDI 2012
Ex
Biến tỷ giá hối đoái (tỷ lệ thay đổi của tỷ giá)
%
+
IFS-dòng ae (tỷ giá cuối năm của đồng tiền 1 QG so với đola Mỹ
Inflation Biến tỷ lệ lạm phát (Tỷ lệ thay đổi của chỉ số giá tiêu dung)
%
+ IFS- dòng 64.x
TOT
Biến tỷ lệ giá trị thương mại
xuất khẩu -
Kết quả mơ hình nghiên cứu
Bảng 1: Kết quả hồi quy các nhân tố tác động đến khủng hoảng ngân hàng: Loại bỏ các quan sát ngay sau các năm kết thúc khủng hoảng
(1) (2) (3) (4) (5) Biến Hệ số Kết quả sau khi bỏ biến M2 Kết quả sau khi bỏ biến M2 và Credit Kết quả sau khi bỏ biến M2 và TOT Kết quả sau khi bỏ biến M2, Credit và TOT GROWTH -0.02344*** -0.02533** -0.01056 -0.02644** -0.02698** TOT 2.75E-14 2.40E-14 1.36E-14
EX 7.26E-05 0.000145** 0.000116** 0.000149** 0.000168*** REALINTEREST 0.018093*** 0.01828*** 0.006342 0.018077*** 0.018151*** INFLATION 0.01791*** 0.018088*** 0.006536 0.017893*** 0.017963** M2_RESERVE 0.000246
CREDIT -5.62E-07 2.45E-07 1.06E-07
DEPOSIT 0.735357*** 0.766834*** 0.357668** 0.766113*** 0.77133*** C -2.07402 -2.05633 -1.3852 -2.05208 -2.05047 McFadden R- squared 0.056425 0.047494 0.001976 0.045878 0.045383 LR statistic 60.24826 50.71278 2.110404 48.98678 48.45878 Prob(LR statistic) 0 0 0.90927 0 0 SL quan sát 1217 1217 1217 1217 1217 Ghi chú:
- Một, hai và ba sao (*) chỉ các mức ý nghĩa lần lượt của 10%, 5% và 1% - Kết quả hồi quy có được của (1) với đầy đủ các hệ số, (2) sau khi lượt bỏ
biến M2/Reserve, (3) sau khi lượt bỏ biến M2/Reserve và Credit growth, (4) sau khi lượt bỏ các biến M2/Reserve và TOT, (5) sau khi loại bỏ các biến M2/Reserve, Credit growth và TOT
Bảng 1, mô tả các bước thực hiện của mơ hình từ tổng qt đến đơn giản. như đã thảo luận ở trên, phương pháp này bắt đầu từ việc loại bỏ các hệ số khơng thật sự có ý nghĩa để qua đó cuối cùng đạt được mơ hình khơng chệch tốt nhất. Theo kết quả hồi quy thu được từ bảng (1), các biến tỷ giá, biến tấn công tiền tệ, biến tự do hóa tài chính là những biến có khả năng bị loại trừ do các mức ý nghĩa của các biến này có p-value >10%, nên ít có khả năng ảnh hưởng hay tác động đến khủng
hoảng ngân hàng. Từ kết quả hồi quy (1) tất cả hệ số của các biến đều phù hợp với kỳ vọng đặt ra, ngoại trừ biến Biến Tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu (TOT), theo lý thuyết tôi đã đề cập ở trên thì biến Tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu (TOT) kỳ vọng sẽ có dấu hiệu âm (-) bởi vì sự sụt giảm của Tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu (TOT) được dự đoán sẽ làm tăng các khoản nợ xấu của ngân hàng, qua đó, góp phần làm tăng rủi ro xảy ra khủng hoảng. Qua dấu hiệu đó, cho thấy biến Tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu (TOT) cũng có khả năng sẽ bị loại ra khỏi mơ hình nghiên cứu, đồng thời từ các nghiên cứu của các tác giả trước là Demirguc-Kunt và Detragrache (1998a), Caprio và Klingebiel (1996c) cũng cho thấy chưa bao giờ biến này được xem như là nhân tố quan trọng tác động đến khủng hoảng ngân hàng, theo quan điểm của các tác giả này thì biến Tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu (TOT) cũng cần được loại bỏ ngay cả khi biến có p-value là nhỏ, điều này sẽ được tôi kiểm chứng qua các bước tiếp theo.
Theo kết quả hồi quy (2) biến tự do hóa tài chính (biến có mức ý nghĩa 38%, cao nhất) bị loại bỏ khỏi mô hình. Các hệ số của các biến thay đổi theo hướng tốt hơn so với kết quả hồi quy (1), trong trường hợp này biến Tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu (TOT) vẫn mang dấu dương (+) và có mức ý nghĩa tăng từ 15,65 % lên 20.86%, ngược với kỳ vọng ban đầu. Các hệ số khác có thay đổi nhưng khơng đáng kể, ví dụ như hệ số McFadden R-squared giảm từ 0.056 cịn 0.047. Những thay đổi này khơng làm giảm nhiều giá trị của mơ hình. Trước khi chuyển sang kết quả hồi quy (3), kết quả hồi quy cho thấy cần chú ý đến hai biến có thể phải loại bỏ tiếp theo là biến Tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu (TOT) và biến tự do hóa tài chính với các mức ý nghĩa lần lượt: 21.96% và 20.86%. Phương pháp mơ hình từ tổng quát đến đơn giản thực hiện theo cách lượt bỏ các hệ số ít có ý nghĩa thống kê trước để hướng đến mơ hình tốt nhất. Do đó, bước tiếp theo tơi sẽ lượt bỏ biến tự do hóa tài chính (là biến có mức ý nghĩa 21.96%). Thật bất ngờ, mơ hình nghiên cứu trở nên xấu đi hẳn, kết quả hồi quy (3) chỉ ra rằng các nhân tố tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, biến tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu, lãi suất thực và lạm phát lại trở nên không có ý nghĩa thống kê với các giá trị p-value tăng đột biến, bên cạnh đó, hệ số
McFadden R-squared giảm mạnh ở mức 0.0019. Các biểu hiện này cho thấy, việc loại bỏ biến tự do hóa tài chính có thể là một sai lầm trong nghiên cứu mà tôi gặp phải.
Bước tiếp theo để đạt được mơ hình tốt nhất, tơi sẽ loại bỏ hai biến là tỷ lệ giá trị thương mại xuất khảu và biến tấn cơng tiền tệ (M2/Reserve) ra khỏi mơ hình tổng quát ban đầu. Trong trường hợp này, mức ý nghĩa của hầu hết các biến trong mơ hình dự kiến đều rất tốt (mức ý nghĩa dưới 5%), ngoại trừ biến tự do hóa tài chính (Credit), đồng thời hệ số McFadden R-squared đạt 0.0458. Bước tiếp theo là biến biến tự do hóa tài chính (Credit) cũng cần được loại bỏ khỏi mơ hình dự kiến. Theo kết quả hồi quy (5) khi loại bỏ các biến M2, TOT và Credit, các biến cịn lại trong mơ hình dự kiến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và dấu hiệu phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tôi, các chỉ số LR test và McFadden R-squared đạt mức có ý nghĩa thống kê rất cao. Nhìn chung, nếu so sánh kết quả hồi quy từ mơ hình tổng quát (kết quả thống kê 1) đến mơ hình đơn giản (kết quả thống kê 5) qua việc quan sát các kết quả hồi quy đạt được là khơng có nhiều sự thay đổi về giá trị của các hệ số trong quá trình lọc bỏ các biến khơng phù hợp. Điều đó cho thấy, cách thực hiện của tôi đã thực sự đi đúng hướng và so với mơ hình tổng qt ban đầu, kết quả hồi quy (5) dường như là mơ hình tối ưu tốt nhất, là mơ hình tơi cần thiết lập trong