Tóm lại, các yếu tố quyết định đến các cuộc khủng hoảng ngân hàng có thể phân chia thành ba nhóm lớn riêng biệt, bao gồm nhóm các yếu tố vĩ mơ (các khó khăn của người đi vay, lãi suất danh nghĩa, các chính sách mở rộng tiền tệ), nhóm
các yếu tố tài chính (các cuộc tấn cơng đầu cơ, tự do hóa tài chính) và cuối cùng là
nhóm các yếu tố do thể chế (chất lượng quản trị của hệ thống ngân hàng, chính sách bảo hiểm tiền gửi). Mặc dù từ các nguồn tài chính khác nhau, các yếu tố góp phần vào trong cuộc khủng hoảng theo những cách khác nhau và đơi khi có thể thấy được các tương tác của hai hay ba yếu tố đồng thời tác động tạo thành khủng hoảng (ví dụ biến lãi suất thực). Điều này làm vấn đề trở nên phức tạp và qua đó giới hạn đáng kể khả năng của đề tài trong việc tiếp cận đánh giá tác động riêng rẽ của từng yếu tố riêng biệt. Qua đó, thảo luận xa hơn về các phương pháp tập trung vào tác động của mỗi yếu tố đến khủng hoảng sẽ được tập trung đề cập đến trong phần tiếp theo. Bên cạnh đó, xem xét lại các nghiên cứu thực nghiệm cũng ít nhất cung cấp
hai giải pháp (mơ hình logit và mơ hình sử dụng tỷ lệ dấu hiệu cảnh báo tối thiểu) để tiếp cận mục tiêu chính của bài nghiên cứu này. Điều quan trọng là mỗi phương pháp đều có thuận lợi cũng như bất lợi riêng của nó. Do đó, trong chương tiếp theo đề tài này cần xem xét một cách cẩn trọng trong việc lựa chọn mơ hình cho bài nghiên cứu.
CHƢƠNG 2: MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ THU THẬP DỮ LIỆU
Trong phần trước, các giả thuyết thể hiện mối liên hệ giữa khủng hoảng ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô đã được đề cập và thảo luận trong lý thuyết về khủng hoảng ngân hàng. Bên cạnh đó, trong chương này tôi đã xem xét lại các nghiên cứu thực nghiệm về khủng hoảng ngân hàng trên thế giới.
Dựa trên cơ sở đã đề cập trong phần trước, bước tiếp theo trong chương này là việc đề xuất mơ hình phù hợp, thu thập dữ liệu, phương pháp thống kê và các phần có liên quan khác nhằm làm rõ các câu hỏi nghiên cứu. Chương này sẽ được phác thảo và sắp xếp thành 3 phần có liên quan: lựa chọn mơ hình nghiên cứu, định rõ mơ hình và nguồn thu thập dữ liệu.
2.1 Lựa chọn mơ hình nghiên cứu
Lý thuyết khủng hoảng ngân hàng trong chương trước đã hoàn thành một vấn đề rất cơ bản của bài nghiên cứu này, đó là làm rõ khả năng của các biến vĩ mô khác nhau tác động đến các cuộc khủng hoảng. Điều này rất quan trọng nhờ đó cung cấp khn khổ cho việc áp dụng các phương pháp thống kê vào việc dự đoán khả năng xảy ra khủng hoảng.
Xem xét các cơng trình nghiên cứu thực nghiệm đã đề cập đến hai khả năng có thể sử dụng để đạt được mục tiêu thứ hai của bài nghiên cứu này, đó là việc xác định giá trị giới hạn cho mỗi biến nhằm tối thiểu hóa khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng. Phương pháp thứ nhất là dựa trên tỷ lệ dấu hiệu cảnh báo tối thiểu. Như đã nói ở trên, việc giảm đến mức tối thiểu tỷ lệ dấu hiệu cảnh báo bằng việc thay thế các ngưỡng khác nhau cho phép Kaminsky and Reinhart (1996) hiểu được cách hạn chế tần suất của các cuộc khủng hoảng. Tuy nhiên, kết quả của phương pháp này là có thể chấp nhận về mặt tối thiểu hóa được khả năng xảy ra khủng hoảng. Do đó, có lẽ cách tiếp cận tốt nhất cho trường hợp này là sử dụng mơ hình logit đa biến. Mơ hình này cung cấp nền tảng cho việc đánh giá tác động biên của mỗi biến lên khả năng gây ra khủng hoảng và qua đó khả năng khủng hoảng có thể giảm bớt. Hơn
nữa, mơ hình logit cịn có thể được xử lý bằng các phần mềm kinh tế như: Sata, Eviews…nhờ đó q trình xử lý dữ liệu được rút ngắn. Từ các lý do trên, trong bài viết này, mơ hình logit đa biến được chọn cho việc xử lý các câu hỏi nghiên cứu.
Mục tiêu của mơ hình logit là nghiên cứu mối tương quan giữa một (hay nhiều) yếu tố nguy cơ và đối tượng phân tích. Chẳng hạn như đối với bài nghiên cứu này là mối tượng quan giữa khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng đến từ các yếu tố kinh tố vĩ mơ, các yếu tố tài chính, và các yếu tố từ thể chế… Trong mơ hình hồi quy logit thì các đối tượng nghiên cứu thường được thể hiện qua các biến số nhị phân (binary) như xảy ra/khơng xảy ra, có/khơng… Nếu một mơ hình hồi quy thơng thường nào đó được sử dụng trong trường hợp này thì khơng có gì đảm bảo rằng giá trị dự báo trước sẽ nằm trong khoảng 0 và 1, tức là có hoặc khơng việc xảy ra khủng hoảng ngân hàng
Dựa trên Bài kinh tế lượng cơ bản của Gujarati (2003), mơ hình logit dựa trên hàm phân phối xác suất logistic. Mơ hình này có thể được tính tốn bằng cơng thức sau: Pi = E( Y = 1/ Xi ) = 1 + e 1 −( β1 + β 2 X i +...+βk X k +Ui) (2.1)
Do đó có thể viết lại cơng thức trên dưới dạng:
Với Zi=β1+ β2X2+…+ βkXk+Ui (2.2)
Cơng thức có thể được viết lại như sau:
z P = 1 = 1+e e 1 + e (2.3)
Khơng khó để nhận thấy trong khi Zi nhận các giá trị (-∞, +∞) thì Pi nhận các giá trị trong khoảng (0,1) và Pi có quan hệ phi tuyến với Zi.
Với Pi là khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng và (1-Pi) là khả năng không xảy ra khủng hoảng, cơng thức có thể viết
1− P1
- 32-
−
=1+1 ezi
(2.4) - 33-
Hay Pi 1− Pi 1 + e Zi = = eZi 1− e−Zi (2.5)
Với Pi/(1-Pi) là tỷ số nguy cơ (Odds Ratio-OR) là chỉ số thống kê quan trọng trong hồi quy logit, tạm dịch là khả năng, (là tỷ số giữa p (là xác suất để biến phụ thuộc nhận giá trị là 1) và 1-p là xác suất còn lại để biến phụ thuộc nhận giá trị là 0
Lấy ln cả hai vế, phương trình:
P L = lni = = β + β + ...+ β+ (2.6) i 1 − P Zi 1 2 X 2 k Xk U j i
L khơng chỉ tuyến tính đối với biến số mà cịn tuyến tính với các tham số. Khi Z biến thiên (-∞, +∞) thì P biến thiên từ (0,1), L biến thiên từ (-∞, +∞). Như vậy dù P chỉ lấy giá trị thuộc khoảng (0, 1) nhưng L khơng bị giới hạn
Trong mơ hình logit, các nhà kinh tế khơng nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc mà xem xét ảnh hưởng của các biến độc lập đến khả năng xảy ra khủng hoảng hay kỳ vọng của P. Một điều cần lưu ý là việc thay đổi một đơn vị của các biến giải thích khơng ảnh hưởng đến khả năng xảy ra khủng hoảng. Công thức (2.6) cho thấy rằng, các hệ số thể hiện tác động của việc thay đổi một đơn vị của các biến giải thích lên hàm log của tỷ số odd (tỷ số khả năng). Vì vậy, tác động biên của mỗi biến lên khả năng xảy ra khủng hoảng thay đổi theo thời gian tùy thuộc vào các hệ số của nó. Bên cạnh đó, hình dạng của hàm logic (hình dạng S) cũng cho thấy điều thú vị, đó là sự thay đổi của các biến giải thích có tác động khác nhau lên khả năng xảy ra khủng hoảng tùy thuộc vào tình trạng ban đầu của nó. Hay nói cách khác, nếu khả năng xảy ra khủng hoảng của một nước đang ở mức độ thấp (khó xảy ra), tác động biên của các biến độc lập lên khả năng xảy ra khủng hoảng là thật sự không đáng kể, nhưng cùng một mức độ tác động
biên đó sẽ ảnh hưởng mạnh hơn lên khả năng khủng hoảng nếu các nước đó đang có dấu hiệu cảnh báo khủng hoảng trong hệ thống ngân hàng.
Hình 1: Đường cong Logit