2.2.3 .Ĩ Mơ hình mạng thần kinh nhân tạo ANNs
2.3 Các nghiên cứu trước về cảnh báo khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng hệ thống
2.3.8.1 Các nghiên cứu trước sử dụng kết hợp các cách tiếp cận trong cảnh báo
khủng hoảng tiền tệ
Nguyễn Việt Hùng & Hà Quỳnh Hoa (2011) sử dụng Signal và Logit cảnh báo KHTT ở Việt Nam trong giai đoạn tháng 01/1995 - tháng 03/2010. Ket quả nghiên cứu cho thấy các chỉ số có khả năng cảnh báo KHTT gồm Ml, tỷ giá thực, dự trữ ngoại hối, xuất khẩu và tăng trưởng tín dụng nội địa.
Candelon, Dumitrescu & Hurlin (2012) sử dụng Logit và Markov Switching cảnh báo KHTT tại 12 quốc gia mới nổi trong giai đoạn tháng 01/1985 đến tháng 01/2005. Dựa trên sức mạnh dự đốn của từng mơ hình, các tác giả kết luận rang Logit tốt hơn so vói Markov Switching. Hơn nữa, biến kỳ vọng sẽ cải thiện rõ ràng tính dự báo của hệ thống cảnh báo sớm.
Comelli (2013) so sánh hiệu quả của hệ thống cảnh báo sớm KHTT cho 29 quốc gia mới nổi trong giai đoạn tháng 01/2009 đến tháng 12/2011 bằng hai cách tiếp cận tham số (Logit) và phi tham so (Signal). Ket quả cho thấy mơ hình tham số đạt hiệu quả ngồi mẫu cao hơn so với mơ hình phi tham số. Cả hai hệ thống cảnh báo sớm đều cho thấy rằng việc mở rộng tiền tệ, có thể phản ánh sự gia tăng nhanh chóng trong tín dụng và dự kiến sẽ tăng khả năng khủng hoảng. Bên cạnh đó, các biến vĩ mơ đều có ý nghĩa quan trọng như tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ dự trữ ngoại hối/nợ nước ngoài ngắn hạn, tăng trưởng dự trữ ngoại hối, tỷ lệ vốn hóa/dự trữ ngoại hối.
Modekurti (2015) sử dụng mô hỉnh Signal và Logit cảnh báo KHTT tại Ấn Độ trong giai đoạn tháng 04/1990 - tháng 12/2014. Ket quả nghiên cứu cho thấy các chỉ số cảnh báo sớm KHTT hiệu quả tại Ãn Độ gồm tỷ giá thực, xuất khẩu, giá vàng trong nước, cung tiền rộng, chênh lệch lãi suất (giữa Mỹ và Ân Độ), dự trữ ngoại hối, thừa số thương mại, dịng vốn đầu tư gián tiếp nước ngồi, chỉ số sản xuất công nghiệp.
2.3.8.2 Các nghiên cứu trước sử dụng kết hợp các cách tiếp cận trong cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng khủng hoảng hệ thống ngân hàng
Davis & Karim (2008b) sử dụng Signal và Logit cảnh báo sớm KHHTNH tại 105 quốc gia trong giai đoạn 1979-2003. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tăng trưởng GDP thực và tỷ giá thương mại là các chỉ số mạnh mẽ trong cảnh báo KHHTNH.
Asanovíc (2013) sử dụng Logit và BMA cảnh báo sớm KHHTNH ở Montenegro trong giai đoạn tháng 01/2005 - tháng 09/2012. Kết quả nghiên cứu cho thấy các chỉ số có khả năng cảnh báo sớm KHHTNH gồm tổng tài sản, tổng tiền gửi, tổng dư nợ tín dụng, tổng số tổn thất cho vay, hệ số cho vay/tiền gửi, tổng tiền lãi, tổng các khoản cho vay ròng của HTNH, lãi suất Euribor, lạm phát, chỉ số giá chứng khoán.
Lainà, Nyholm & Sarlin (2014) sử dụng Signal và Logit cảnh báo sớm KHHTNH tại 11 quốc gia Châu Âu trong giai đoạn quý 1/1980 - quý 2/2013. Ket quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ cho vay/tổng tiền gửi, tốc độ tăng giá nhà, tốc độ tăng trưởng kinh tế, giá cổ phiếu là những chỉ số cảnh báo tốt nhất.
2.3.8.3 Các nghiên cứu trước sử dụng kết hợp các cách tiếp cận trong cảnh báo khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng hệ thống ngân hàng khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng hệ thống ngân hàng
ADB (2005) sử dụng mơ hình Signal và Logit/Probit để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tại 6 nước Đông Á (Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Thái Lan, Singapore và Philippines). Ket quả nghiên cứu cho thấy 5 chỉ số quan trọng nhất: (i) Trong cảnh báo KHTT gồm: Thâm hụt cán cân vãng lai/GDP, tỷ giá thực so với USD, tỷ giá thực đa phương, tỷ lệ nợ tài chính/tài sản có nước ngồi, tỷ giá thực giữa USD/JPY và (ii) trong cảnh báo KHHTNH gồm: Tài sản nợ nước ngoài/tài sản có nước ngồi, lãi suất thực của Mỹ, nợ ngan hạn/dự trữ ngoại hối, dự trữ ngoại hối và lãi suất thực.
Giovanis (2012) sử dụng Probit và Neuro-Fuzzy để cảnh báo KHTT và KHHTNH tại Mỹ trong mẫu giai đoạn 1950-2006 và ngoài mẫu giai đoạn 2007-2010. Kết quả nghiên cứu cho thấy Neuro-Fuzzy hoạt động tốt hơn Logit/Probit trong dự báo khủng hoảng. Tóm lại, dựa trên cơ sở lược khảo các nghiên cứu trước liên quan đến hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH, có thể thấy lĩnh vực nghiên cứu này đã phát triển rất mạnh mẽ trong hơn 40 năm qua cùng với một khối lượng nghiên cứu đồ sộ cả về khía cạnh lý thuyết lẫn thực nghiệm. Các cơng trình nghiên cứu thực nghiệm về hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH rất nhiều, đặc biệt kể từ sau cuộc KHTC Châu Á 1997-1998, và cho đến nay vẫn luôn là một chủ đề mang tính học thuật và thời sự nhận được sự quan tâm rộng rãi của các nhà nghiên cứu, các tổ chức tài chính quốc tế và các NHTW
trên thế giới. Điển hình như: Các nghiên cứu về hệ thống cảnh báo sớm KHTT gồm: Kaminsky, Lizondo & Reinhart (1998), Berg & Patillo (1999), Karnin, Schindler & Samuel (2001), Edison (2003), Martinez-Peria (2002), Abiad (2003), Franck & Schmied (2003), Ho (2004), Dreher, Herz & Karb (2005), Lin & ctg (2006), Crespo-Cuaresma & Slacik (2009), Roy (2009), Dapontas (2011), Ari (2012), Cornell! (2013), Lang (2013), Candelon, Dumitrescu & Hurlin (2012), Megersa & Cassimon (2013), Cornell! (2016), Rahman & Hasan (2014), Frost & Saiki (2014), Sekmen & Kurkcu (2014), Modekurti (2015), Nguyen & Nguyen (2017); Các nghiên cứu về hệ thống cảnh báo sớm KHHTNH gồm: Eichengreen & Rose (1998), Eichengreen & Arteta (2000), Borio & Lowe (2002), Borio & Drehman (2009), Singh (2011), Alessi & Detken (2011), Asanovíc (2013), Drehman & Juselius (2013), Hosni (2014), Drehman & Tsatsaronis (2014), Lainà, Nyholm & Sarlin (2014), Hmili & Bouraoui (2015), Tamadonejad & ctg (2016), Papadopoulos, Stavroulias & Sager (2016); Các nghiên cứu về hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH gồm: Kaminsky & Reinhart (1999), Glick & Hutchinson (1999), ADB (2005), Falcetti & Tudela (2008), Yiu, Ho & Jin (2009), Frankel & Saravelos (2012), Giovanis (2012), Babecký & ctg (2014), Sun & Huang (2016).
Tuy nhiên, tất cả các nghiên cứu trên đều chưa tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA và 2SLS trong cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH. Bởi lẽ, việc sử dụng cách tiếp cận nào sẽ quyết định hiệu quả của hệ thống cảnh báo sớm do mỗi cách tiếp cận đều có những thế mạnh và bất cập riêng (ưu điểm của cách tiếp cận này là nhược điểm của cách tiếp cận kia và ngược lại), khơng có cách tiếp cận nào là hồn hảo và nổi trội hcm hẳn nên với việc kết hợp cả bốn cách tiếp cận sẽ đạt được hiệu quả và chất lượng cao nhất trong cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH trên cơ sở phát huy hết lợi thế và khắc phục hạn chế của từng cách tiếp cận. Jung & Jeong (2011) chi ra rằng chất lượng hệ thống cảnh báo sớm sẽ được củng cố và cải thiện trên cơ sở tích hợp các cách tiếp cận khác nhau. Ngoài ra, các nghiên cứu trước về cảnh báo KHTT và KHHTNH đều chưa: Tính đến tác động của KHTC toàn cầu 2008 đến khả năng xảy ra KHTT và KHHTNH; tính đến tác động của hiện tượng đơ la hóa trong nền kinh tế đến khả năng xảy ra KHTT; và tính đến tác động của tính dễ tổn thương của khu vực ngân hàng đến khả năng xảy ra KHTT. Trong khi đó, vấn đề lan truyền KHTC đặc biệt nhấn mạnh trong các nghiên cứu của Baig & Goldfajn (1999), Fratzscher (1999), Goldfajn & Valdes (1997), Fratzscher (1998), Glick & Rose (1999), Clipa & Caraganciu (2009) và Ozkan & Unsal (2012). Honohan & Shi (2002) cho rằng đơ la hóa làm gia tăng rủi ro
cho HTNH và kích hoạt làn sóng đầu cơ tiền tệ mạnh mẽ gây bất ổn kinh tế vĩ mô. Kaminsky & Reinhart (1999), Goldstein, Kaminsky & Reinhart (2000), Glick & Hutchinson (1999) cho thấy tại các quốc gia mới nổi, KHHTNH xảy ra sẽ là nguyên nhân gây ra KHTT, điều này khẳng định những tổn thương trong HTNH sẽ tác động mạnh mẽ đến khả năng KHTT.
Xét trong bối cảnh Việt Nam, từ sau 2008, lĩnh vực nghiên cứu về hệ thống cảnh báo sớm KHTT cũng đã bắt đầu được chú trọng, bao gồm những nghiên cứu thực nghiệm của Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2010), Nguyễn Phi Lân (2011), Nguyễn Việt Hùng & Hà Quỳnh Hoa (2011), Pham (2015), Lê Thị Thùy Vân (2015), Võ Thị Thúy Anh & ctg (2016), Nguyen & Nguyen (2017). Đối với lĩnh vực cảnh báo KHTT và KHHTNH, có các nghiên cứu từ phía NHNN gồm của Nguyễn Thị Kim Thanh (2008) và nghiên cứu mới đây của Ngô Thị Thu Trà & ctg (2016) thuộc Vụ Dự báo Thống kê Tiền tệ nhưng chỉ tập trung về cảnh báo căng thẳng tiền tệ và thanh khoản trong HTNH tại Việt Nam. NHNN là cơ quan quản lý của Nhà nước trong lĩnh vực tiền tệ và hoạt động của hệ thống ngân hàng tại Việt Nam. Mặc dù thời gian qua NHNN ln có những biện pháp can thiệp kịp thời nhằm ổn định thị trường ngoại hối và có những bước đi thích hợp trong lộ trình tái cơ cấu hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, về công tác cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tại NHNN vẫn chưa được quan tâm đúng mức. Cho đến nay, tại NHNN vẫn chưa vận hành các hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH, ttong khi đó cơng tác này rất được chú trọng tại các quốc gia ttong khu vực Đông Á từ sau cuộc KHTC Châu Á như Thái Lan, Hàn Quốc, Philippines...
Xét tổng thể, những nghiên cứu trên tại Việt Nam đều chưa: (i) Tính đến tác động của tỷ giá thực đa phương, chỉ số giá chứng khoán tổng hợp và sự tác động của KHTC toàn cầu 2008 đến khả năng xảy ra KHTT và KHHTNH tại Việt Nam; (ii) Sử dụng phương pháp BMA, 2SLS trong việc xác định các chỉ số cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tại Việt Nam; (iii) Tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA và 2SLS trong cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tại Việt Nam; (iv) Tính đến tác động của tính dễ tổn thương trong khu vực ngân hàng đến khả năng xảy ra KHTT tại Việt Nam; (v) Tính đến tác động của áp lực thị trường ngoại hối đến khả năng xảy ra KHHTNH tại Việt Nam và (vi) Tính đến tác động của hiện tượng đơ la hóa trong nền kinh tế đến khả năng xảy ra KHTT tại Việt Nam. Trong khi đó, Việt Nam ngày càng hội nhập vào nền kinh tế khu vực và thế giới, ngày càng đối mặt với những bất ổn, rủi ro, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính do tác động của q trình tự do hóa. HTNH Việt Nam phát triển với tốc độ rất
nhanh trong khi năng lực quản trị rủi ro cịn nhiều bất cập và đang trong q trình tái cơ cấu, môi trường kinh doanh của ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro, kinh tế vĩ mô kém ổn định. Tất cả những yếu tố trên sẽ làm gia tăng nguy cơ KHTT và KHHTNH tại Việt Nam. Những lý do này tạo nên những khoảng trống trong nghiên cứu mà luận án kỳ vọng lấp đầy. Theo đó, luận án tập trung nghiên cứu về hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tại Việt Nam trên cơ sở tích hợp bốn cách tiếp cận Signal, Logit/Probit, BMA và 2SLS, bổ sung những tranh luận còn thiếu về vai trò của các chỉ số kinh tế vĩ mô trong cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tại Việt Nam.