2.2 Lý thuyết mơ hình và mơ hình chi tiết
2.2.2.4 Biến lạm phát (inflation)
Một nhân tố khác được đề xuất trong mơ hình nghiên cứu này để dự đoán khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng là yếu tố liên quan đến lạm phát. Trong bài nghiên cứu của mình, Demirguc-Kunt và Detragrache (1998a) sử dụng tỷ lệ này như là biến đại diện cho các hoạt động quản lý yếu kém của chính phủ, chính việc quản lý yếu kém này tác động lên nền kinh tế trên nhiều phương diện khác nhau. Nhưng có lẽ, lý do thuyết phục nhất là tình trạng lạm phát cao kéo dài gây tác động xấu đến tình hình kinh tế của một quốc gia, cũng như tình hình kinh doanh của ngân hàng và của doanh nghiệp. Vì lý do đó, yếu tố lạm phát cũng được kỳ vọng góp phần làm tăng khả năng xảy ra khủng hoảng. Nhân tố này đo lường bằng tỷ lệ thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng của từng quốc gia qua các năm, bài viết sử dụng dữ liệu tại dòng 64.x trong bộ dữ liệu IFS
2.2.2.5 Biến Tỷ lệ giá trị thƣơng mại xuất khẩu (Terms Of Trade)
Như đã đề cập ở trên, Biến động của tỷ giá thương mại phản ánh thay đổi thu nhập của quốc gia tính theo hàng hóa nhập khẩu của nước ngồi. Khi tỷ giá thương mại giảm, đồng nghĩa với thu nhập quốc gia giảm vì cần phải tăng thêm hàng xuất khẩu để mua được một đơn vị hàng nhập khẩu định trước, một cú sốc bất chợt của tỷ giá thương mại đối với các khách hàng của ngân hàng cũng đồng thời làm gia
tăng mối lo ngại đến khả năng khủng hoảng ngân hàng. Khi tỷ lệ giá trị thương mại xuất khẩu thay đổi đáng kể, các khách hàng càng gặp khó khăn hơn trong việc tìm nguồn vốn vay. Chỉ số này đặc biệt cao và có mối tương quan với các cuộc khủng hoảng tài chính tại các nước đang phát triển, nơi mà các ngân hàng chưa quan tâm nhiều đến các lĩnh vực công nghiệp. Biến này đo lường việc thay đổi tỷ lệ thương mại của từng quốc gia qua các năm, dữ liệu được thu thập từ WDI 2012.
2.2.2.6 Biến Tỷ lệ cung tiền trên dự trữ ngoại hối (M2/Reserve) đại diện cho biến các hoạt động tấn công tiền tệ
Trong bài nghiên cứu của Sachs et al (1996) gợi ý rằng việc lo ngại tỷ giá sẽ mất giá có thể bắt nguồn cho việc tháo vốn khỏi ngân hàng. Từ quan điểm này, nếu quốc gia đó có mức dự trữ ngoại hối thấp sẽ tạo động cơ cho những người đang nắm giữ đồng nội tệ có xu hướng chuyển sang nắm giữ đồng ngoại tệ. Hệ thống ngân hàng sẽ đối mặt với khó khăn nếu xu hướng này dẫn đến người gửi tiền đồng loạt rút tiền của họ khỏi ngân hàng. Kết quả có thể dẫn đến các ngân hàng rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán. Trong bài nghiên cứu của Demirguc-Kunt and Detragrache (1998a) đã sử dụng tỷ lệ M2 (tiền cộng với các khoản tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng thương mại) trên lượng dự trữ ngoại hối để đánh giá tác động của cuộc tấn công tiền tệ lên hệ thống ngân hàng. Theo tác giả Calvo (1996) cho rằng tỷ lệ này là một yếu tố quyết định để dự đoán cuộc khủng hoảng ngân hàng có nguồn gốc từ sự mất cân đối của cán cân thanh toán. Dữ liệu trong bài viết của tôi được chiết xuất từ dòng 34-35 của bộ dữ liệu IFS để đo lường cho biến M2 (gồm tiền và các khoản tiền cộng với các khoản tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng thương mại) trên lượng dự trữ ngoại hối của ngân hàng nhà nước (hoặc ngân hàng trung ương) của các quốc gia qua từng năm (dữ liệu thu thập từ dòng 1d.d của IFS)
2.2.2.7 Biến Bảo hiểm tiền gửi (Deposit)
Lựa chọn tiếp theo được đề cập là việc thực hiện bảo hiểm tiền gửi tại các nước. Tác giả Demirguc-Kunt và Detragrache (1998a) cho rằng bảo hiểm có thể tồn
tại ở 2 dạng là rõ ràng hoặc không rõ ràng. Bảo hiểm tiền gửi được xem là rõ ràng nếu như các ngân hàng mua bảo hiểm đầy đủ hoặc một phần cho các khoản tiền gửi của khách hàng hoặc chính phủ cam kết bảo đảm quyền lợi cho người gửi tiền trong trường hợp ngân hàng gặp khó khăn. Trong trường hợp này, người gửi tiền tin tưởng rằng chính phủ sẽ giải quyết các vấn đề khó khăn của ngân hàng trong trường hợp khủng hoảng ngân hàng xảy ra. Trong bài viết này, biến này được xem là một biến giả trong mơ hình nghiên cứu (biến Dummy), biến nhận giá trị là 1 nếu quốc
gia đó có thiết lập hệ thống bảo hiểm tiền gửi một cách rõ ràng và 0 cho trường hợp khác. Chúng ta thường dự đoán rằng việc thực hiện bảo hiểm tiền gửi sẽ góp phần hạn chế việc xảy ra khủng hoảng, nhưng như đã nêu trong phần các nghiên cứu có liên quan, mối quan hệ giữa bảo hiểm tiền gửi và khủng hoảng ngân hàng lại khơng thực sự rõ ràng. Điều này có thể được hiểu như là việc thực hiện bảo hiểm tiền gửi làm giảm đáng kể nổi lo sợ tình trạng hoảng loạn của ngân hàng. Tuy nhiên, hiệu quả của việc bảo hiểm tiền gửi sẽ khơng có tác dụng khi có hiện tượng rủi ro đạo đức, khi ngân hàng (các tổ chức tài chính) sử dụng nguồn vốn vay vào các khoản đầu tư có rủi ro cao. Biến này được chiết xuất từ báo cáo thường niên của tổ chức IADI (2012), tổ chức nghiên cứu về bảo hiểm tiền gửi quốc tế (Internation association of deposit insurance (2012)
2.2.2.8 Biến Tự do hóa tài chính (credit)
Biến cuối cùng được đề xuất trong mơ hình nghiên cứu là Biến đại diện cho việc tự do hóa tài chính tại mỗi quốc gia. Lý thuyết khủng hoảng ngân hàng chỉ ra rằng sau khi thực hiện tự do hóa lĩnh vực tài chính, thị trường tiền gửi trở nên mang tính cạnh tranh cao hơn khi mà các nhà đầu tư nước ngồi sẵn lịng cung cấp lượng lớn các nguồn vốn với chi phí thấp. Điều này khiến các ngân hàng buộc phải tăng chi phí hoạt động nhằm giữ khách hàng của mình. Khi thu nhập giảm, ngân hàng có thể phải đối mặt với tình trạng khó khăn, có khả năng sẽ khơng chi trả đúng hạn các khoản nợ. Thêm vào đó, nếu các nhà đầu tư tháo chạy khỏi ngân hàng, lúc này hệ thống ngân hàng sẽ dễ tổn thương hơn. Theo Allegret et al (2003) đã chỉ ra dường
như có 3 kênh mà tự do hóa tài chính có thể ảnh hưởng đến sự bền vững của ngân hàng bao gồm: mở cửa hệ thống tài chính, bãi bỏ các quy định về lãi suất và bãi bỏ các quy định về các khoảng nợ vay ngân hàng. Điều này có nghĩa là tự do hóa tài chính có thể có thể được đánh giá thơng qua các tác động của những kênh này trên thị trường tài chính. Theo Galbis (1993) đã cho rằng lãi suất thực (lãi suất đã loại bỏ lạm phát) có thể là đại diện tốt nhất cho tự do hóa tài chính bởi vì bãi bỏ các quy định về lãi suất thường dẫn đến việc gia tăng 1 cách nhanh chóng của lãi suất thực. Tuy nhiên, như đã đề cập ở phần lý thuyết trên, lãi suất thực tăng cao có thể là kết quả của các nhân tố khác như: tấn công tiền tệ theo (Kaminsky and Reinhart, 1996) hoặc do chính sách thắt chặt tiền tiền tệ (Ergungor and Thomson, 2005). Vì vậy, lãi suất thực có thể khơng đánh giá tốt cho việc tự do hóa tài chính cũng như các hiện tượng xảy ra. Để đại diện cho tiến trình tự do hóa tài chính, bài viết này đánh giá tác động của hai kênh còn lại bằng việc sử dụng các biến tin cậy liên quan, Pill và Pradhan (1995) đề nghị sử dụng tỷ lệ tín dụng trong nước trên GDP. Demirguc- Kunt and Detragrache (1998a) đưa ra tỷ lệ tín dụng trên GDP và tốc độ tăng trưởng tín dụng trong nước. Do giới hạn về dữ liệu, bài viết này sử dụng tốc độ tăng trưởng tín dụng trong nước trên GDP như là một biến giải thích cho tự do hóa tài chính trong mơ hình. Dữ liệu thu thập từ dịng 32d và dòng 99b của bộ dữ liệu IFS.
2.3 Ƣớc lƣợng và kiểm định mơ hình đề nghị
Trong phần trước, mơ hình từ tổng qt đến đơn giản được xem là phương cách tốt nhất để có được mơ hình phù hợp theo yêu cầu. Cụ thể, mục tiêu này được thực hiện theo bốn bước:
- Đầu tiên, sử dụng các lý thuyết kinh tế, các nghiên cứu từ trước và kể cả kinh nghiệm để xác định mơ hình tổng qt, trong đó bao gồm tất cả các hệ số hồi quy liên quan có thể.
- Ước lượng mơ hình đề xuất.
- Bước tiếp theo là loại bỏ các tham số khơng có ý nghĩa thống kê ra khỏi mơ hình nghiên cứu. Bước này bắt đầu từ các biến ít có ý nghĩa thống kê nhất.
Hiệu quả của việc loại bỏ bớt các biến khơng có ý nghĩa thống kê, có thể cải thiện mức ý nghĩa của các biến cịn lại. Vì vậy, các biến khơng phù hợp được bỏ qua từng biến một.
Mơ hình cuối cùng sau sẽ được dùng để kiểm định các giả thuyết là mục tiêu nghiên cứu được đề cập đến trong các phần trước. Như Demirguc-Kunt và Detragrache (1998a) đã đề cập việc ngân hàng bị khủng hoảng có thể có tác động trở lại đến các yếu tố được đề cập đến trong mơ hình (mà đại diện là các biến giải thích). Đây là điều khó khăn nếu muốn xem xét tác động của các biến độc lập đến khả năng xảy ra khủng hoảng. Để giải quyết các vấn đề này, Demirguc-Kunt và Detragrache (1998a) đề xuất bỏ qua tất cả các quan sát xảy ra sau các cuộc khủng hoảng. Điểm bất lợi của cách tiếp cận này là mẫu nghiên cứu sẽ trở nên nhỏ hơn do nhiều quan sát bị loại bỏ. Một phương cách khác là nhằm hạn chế ảnh hưởng trở ngược lại của các cuộc khủng hoảng, là cần định rõ khoảng thời gian mà cuộc khủng hoảng đó diễn ra, và nhờ đó mơ hình hồi quy sẽ bao gồm tất cả các quan sát đến khi khủng hoảng kết thúc. Tuy nhiên việc xác định ngày kết thúc của cuộc khủng hoảng là không đơn giản và vẫn tiếp tục là vấn đề tranh cãi của giới nghiên cứu.
Trong bài nghiên cứu của mình, Gujarati (2003) nêu ba tiêu chuẩn để đánh giá chất lượng của mơ hình logit bao gồm: thống kê Z (Z-statistic), chỉ số R bình phương (Mac Fadden R square) và kiểm định tỷ số thích hợp (likelihood ratio (LR) statistic). Do mơ hình logit được ước lượng bằng phương pháp hợp lý cực đại (maximum likelihood methol), thay cho việc sử dụng chỉ số thống kê t trong việc đo lường ý nghĩa của một tham số, bài nghiên cứu này sử dụng tỷ số thống kê Z. Một trong những biện pháp phổ biến nhất là chỉ số R bình phương, hệ số xác định, được ước tính từ hai nguồn tổng bình phương. Tuy nhiên, chỉ số này lại khơng hiệu quả trong mơ hình hồi quy biến nhị nguyên. Eviews cung cấp một thông số thay thế, là chỉ số R bình phương (MacFadden R square), để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Cũng giống như chỉ số R bình phương, chỉ số này cũng giao động trong khoảng (0,1)
Chỉ số Log likehood (LL) là khoảng cách giữa giá trị tiên lượng và giá trị quan sát, là một hệ số thể hiện độ phù hợp của mô hình tổng thể, giá trị này càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao.
Một mơ hình được cho là hoàn hảo khi LL=0, nhưng trong thực tế thì khơng có mơ hình hồn hảo (nếu có thì đó khơng cịn là mơ hình nữa). Vì thế, trong mơ hình hồi qui logistic, LL thường có giá trị âm. Một mơ hình tốt hơn sẽ có giá trị LL gần với 0. Chỉ số thống kê hợp lý là bước kiểm định tiếp theo để kiểm tra mức ý nghĩa của tồn bộ mơ hình.
2.4 Nguồn dữ liệu và trích lọc dữ liệu
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 chc thế giới về bảo hiểm tiền gửi IADI (International association of deposit insurance (2012). Trong bài nghiờn cu ca Demirgỹỗ-Kunt et al (2006b) cung cấp chi tiết việc thực 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 thơng 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 mơ hình nghiên cứu về các tác nhân tác động đến khủng hoảng ngân hàng tại các quốc gia đang phát triển 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