chính sách ứng phó với áp lực tỷ giá bằng cách tăng mạnh lãi suất. Một đặc điểm chung của những cơ chế là các ngân hàng đã "dễ bị tổn thương" vì các khoản nợ nước ngồi lớn và/hoặc sự mất cân đối kỳ hạn giữa tài sản và nợ phải trả. Một cú sốc KHTT có thể dẫn đến bất lợi cho HTNH. Trong khi đó, Yiu, Ho & Jin (2009) cũng cho rằng KHTT xảy ra có thể dẫn đến khủng hoảng ngân hàng vì khi TGHĐ bị định giá cao, sự sụt giảm giá tài sản và chứng khốn, vốn tháo chạy có thể đẩy ngân hàng lâm vào tình trạng mất khả năng thanh tốn, đóng cửa ngân hàng, khủng hoảng ngân hàng mang tính hệ thống nếu khu vực ngân hàng đã có một tỷ lệ cao các khoản nợ bằng ngoại tệ. Glick & Hutchinson (1999) khẳng định rằng một đặc điểm chung là các ngân hàng dễ bị tổn thương vì các khoản nợ nước ngoài lớn và/hoặc sự mất cân đối kỳ hạn giữa tài sản và nợ phải trả và đặc biệt nghiêm trọng khi một cú sốc phát sinh từ thị trường tiền tệ tác động bất lợi trực tiếp đến khu vực ngân hàng bằng cách gây ra một sự suy giảm của bảng cân đối tài sản của ngân hàng nếu tiền tệ mất giá, hoặc gián tiếp bằng cách làm cho các NHTW tăng lãi suất để bảo vệ đồng tiền. Ngược lại, KHHTNH có thể dẫn đến các cuộc tấn công đầu cơ đồng nội tệ nếu các nhà đầu cơ dự đoán sự đánh đổi giữa việc giữ sự mất giá của TGHĐ và giải cứu HTNH đang gặp khó khăn (Yiu, Ho & Jin 2009). Chính vì vậy, các nghiên cứu gần đây có xu hướng bao gồm một giả thuyết cho các cuộc KHHTNH như là một biến giải thích khi phân tích KHTT và ngược lại KHTT cũng được xem như là một biến giải thích khi phân tích KHHTNH (Glick & Hutchison 1999; Yiu, Ho & Jin 2009).
2.2 Hệ thống cảnh báo sớm khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng hệ thống ngân hàng hàng
Theo Gramlich & ctg (2010), hệ thống cảnh báo sớm là phương pháp sử dụng các số liệu được tính tốn để tìm ra các biến số kết hợp với những cuộc khủng hoảng thực tế trong quá khứ để cảnh báo các cơ quan quản lý về những cuộc khủng hoảng có thể xảy ra trong tương lai.
Từ những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới cho thấy hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH là nhũng mơ hình được xây dựng dựa trên các chỉ tiêu (kinh tế vĩ mơ, thể chế, chính trị...) có khả năng cảnh báo sớm về KHTT và KHHTNH trong một quốc gia theo một chuỗi thời gian xác định, từ đó đưa ra ước lượng về xác suất xảy ra một cuộc
KHTT và KHHTNH trong tưong lai, giúp chính phủ và các cơ quan chức năng đưa ra những gợi ý chính sách và hành động nhằm phịng ngừa KHTT cũng như KHHTNH. Yeu tố “sớm” trong thuật ngữ “cảnh báo sớm” theo nghiên cứu của Kaminsky & Reinhart (1999) được xác định trong vòng 24 tháng trước khi một cuộc KHTT hay KHHTNH bắt đầu. Tuy nhiên, tùy thuộc vào quan điểm của các nhà nghiên cứu mà “cửa sổ cảnh báo” có thể thay đổi.
Các nghiên cứu trước cũng cho thấy thiết kế một hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH địi hỏi cần có ba yếu tố chủ yếu là:
(1) Xác định các giai đoạn KHTT và KHHTNH, nhằm tạo cơ sở cho việc xây dựng biến phụ thuộc cho hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH. Biến phụ thuộc này là biến rời rạc nhận hai giá trị 1 hoặc 0, theo đó giai đoạn được xác định có KHTT và KHHTNH sẽ nhận giá trị 1 và ngược lại giai đoạn được xác định không xảy ra KHTT và KHHTNH sẽ nhận giá trị 0.
(2) Xác định các chỉ số cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tiềm năng. Các chỉ số này được xác định dựa trên nền tảng các mơ hình lý thuyết về KHTT và KHHTNH, cũng như các nghiên cứu trước trong và ngoài nước có liên quan. Đây là cơ sở cho việc lựa chọn các biến giải thích cho hệ thống cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH.
(3) Xác định cách tiếp cận để tạo ra các cảnh báo sớm về KHTT và KHHTNH. Với việc chọn cách tiếp cận phù hợp sẽ chọn ra các chỉ số cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH có ý nghĩa thống kê cao trong tập hợp các chỉ số cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH tiềm năng, đồng thời ước tính xác suất cảnh báo sớm KHTT và KHHTNH nhằm dự báo khả năng KHTT và KHHTNH trong tương lai.
2.2.1 Xác định các giai đoạn khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng hệ thống ngân hàng hàng
2.2.1.1 Xác định các giai đoạn khủng hoảng tiền tệ
Liên quan đến định nghĩa một cuộc KHTT như thế nào sẽ giúp các nhà kinh tế xác định các giai đoạn KHTT và có thể dự báo được thời điểm KHTT. Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới thường dựa trên sự biến động của chỉ số áp lực thị trường ngoại hối EMP để xác định các giai đoạn KHTT.
Khái niệm EMP lần đầu tiên được đưa ra bởi Girton & Roper (1977) và ngày càng được hoàn thiện qua các nghiên cứu của Boyer (1978), Roper & Tumovsky (1980), Kim (1985), Burdekin & Burkett (1990), Weymark (1995) và Eichengreen, Rose & Wysplosz (1995,1996). Có thể nói nghiên cứu của Eichengreen, Rose & Wysplosz (1995, 1996) là
nghiên cứu hoàn thiện nhất về chỉ số EMP được ứng dụng rộng rãi trong việc xác định các giai đoạn KHTT tại các quốc gia trên thế giới. Chỉ so EMP bao gồm những thay đổi tương đối theo trọng số của TGHĐ danh nghĩa, dự trữ ngoại hối và lãi suất. Chỉ so EMP được Eichengreen, Rose & Wysplosz (1995, 1996) xác định là bình quân gia quyền của sự thay đổi TGHĐ danh nghĩa (NER), lãi suất thực (r) và dự trữ ngoại hối (res).
®res
reSi.t-reSj.t-/
resi.t-i
Trong đó cOị là trọng số tính cho thay đổi tương ứng của các chỉ tiêu i (NER, r, res) được tính là giá trị nghịch đảo của độ lệch chuẩn của sự thay đổi chính biến ì.
Theo đó, đồng tiền của một quốc gia sẽ chịu áp lực phá giá (KHTT xảy ra) nếu chỉ số EMP vượt quá 1,5 lần độ lệch chuẩn so với trung bình của mẫu xem xét (một số nghiên cứu khác như Kaminsky, Lizondo & Reinhart (1998) sử dụng 3 độ lệch chuẩn; Herrera & Garcia (1999) sử dụng 1,5 độ lệch chuẩn; Park (2001) sử dụng 1,1 độ lệch chuẩn; Glick và Hutchison (2011) sử dụng 2 độ lệch chuẩn).
Eichengreen, Rose & Wysplosz (1996) nhấn mạnh một cuộc KHTT xảy ra trong bối cảnh áp lực thị trường ngoại hối không chỉ được xác định khi nắm bắt các trường họp của các cuộc tấn công tiền tệ thành công, tức là, khi sự mất giá của tiền tệ xảy ra, mà cịn tính đến trường hợp của các cuộc tấn công tiền tệ không thành công (sụt giảm trong dự trữ ngoại hối và/hoặc tăng lãi suất để chống lại áp lực tiền tệ).
Tương tự, Kaminsky, Lizondo & Reinhart (1998) và Kaminsky & Reinhart (1999) cũng đề xuất chỉ số EMP theo nghiên cứu của Eichengreen, Rose & Wysplosz (1995, 1996), nhưng loại trừ yếu tố lãi suất do bị thiếu nguồn số liệu này.
Có nhiều chỉ trích liên quan đến cách tính chỉ so EMP của Eichengreen, Rose & Wysplosz (1995, 1996) hay Kaminsky, Lizondo & Reinhart (1998) và Kaminsky & Reinhart (1999). Tuy nhiên, trong thực te khơng có mơ hình nào là hồn hảo và mơ hình EMP cũng vậy. Bởi vì, cuộc KHTT xảy ra khơng chỉ bắt nguồn từ sự thay đổi của TGHĐ, lãi suất hay dự trữ ngoại hối mà còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như chất lượng thể chế, sự ổn định chính trị và những dấu hiệu bất ổn như sai lầm trong điều hành chính sách, lạm phát tăng cao, thâm hụt ngân sách, thâm hụt cán cân vãng lai...
2.2.1.2 Xác định các giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng
Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã chỉ ra có hai phương pháp thường được áp dụng để xác định các giai đoạn KHHTNH là phương pháp sự kiện và phương pháp chỉ số. Hai phương pháp này đều dựa trên định nghĩa KHHTNH.
Phương pháp sự kiện xác định một cuộc KHHTNH chỉ sau khi xảy ra các sự kiện nhất
định như tháo chạy ngân hàng (rút tiền gửi đột biến), đóng cửa, sáp nhập, ngày lễ ngân hàng, tái cấp vốn, nợ xấu khổng lồ... (Calomiris & Gorton 1991; Kaminsky & Reinhart 1999; Demiguc-Kunt & Detragiache 1998; Ergrungor & Thomson 2005; Laeven & Valencia, 2012). Tuy nhiên, phương pháp này có một số hạn chế. Việc xác định các cuộc khủng hoảng chỉ khi nó hở nên nghiêm trọng đủ để kích hoạt các sự kiện nhất định có thể dẫn đến sự chậm hễ trong việc thừa nhận một cuộc khủng hoảng (Hagen & Ho 2003), ví dụ như các ngân hàng có thể được quốc hữu hóa hoặc ngày lễ ngân hàng có thể chỉ xảy ra khi cuộc khủng hoảng đã lan sang tồn bộ, và chi phí cứu trợ tài chính chỉ phát sinh trong thời kỳ hậu khủng hoảng sau một độ trễ thời gian nhất định. Hơn nữa, các sự kiện trên được xem như sự ngẫu nhiên vốn có trong định nghĩa KHHTNH. Chẳng hạn như khơng có lý do được nêu ra là tại sao chi phí cứu trợ tài chính tối thiểu được ấn định ở mức 2% GDP hoặc lý do tại sao các mức ngưỡng cho nợ xấu/tổng số vốn cho vay phải vượt quá 10% như trong định nghĩa KHHTNH của Demirguc-Kunt & Detragiache (1998). Ngoài ra, Ahmed (1998) cho rằng phương pháp sự kiện không xem xét bất kỳ mức ngưỡng rõ ràng và do đó tất cả các sự kiện bất ổn trong HTNH đều được gọi là các cuộc KHHTNH. Phương pháp này, do đó khơng xác định được mức độ khác nhau của một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng. Ngồi ra khơng có dữ liệu đáng tin cậy về 'sự kiện' như tỷ lệ nợ xấu, những dữ liệu như vậy thường được che tác. Hon nữa, dựa trên phương pháp sự kiện khó xác định chính xác thời điểm khởi đầu và kết thúc của một cuộc KHHTNH. Cuối cùng, các nghiên cứu dựa trên phương pháp sự kiện đều sử dụng dữ liệu hàng năm nên thường áp đặt toàn bộ một năm khủng hoảng, mặc dù có thể khủng hoảng có thể chỉ xảy ra chỉ trong một vài tháng của năm đó (Hagen & Ho, 2003).
Phương pháp chỉ so được sử dụng cho việc xác định các giai đoạn KHHTNH, được
xây dựng dựa trên dòng nghiên cứu chỉ số EMP cho việc xác định các giai đoạn KHTT, có nhiều lợi thế hơn so với phương pháp sự kiện. Phương pháp chỉ số khơng địi hỏi các sự kiện xác định một cuộc KHHTNH và do đó có một xác suất thấp hơn để nhận biết được cuộc khủng hoảng quá muộn. Tính năng hấp dẫn của phương pháp chl số là dựa trên chuỗi thời gian hàng tháng hay hàng quý với hàm ý chỉ rõ thời gian khủng hoảng cụ thể hơn. Một số nhà kinh tế đã phát triển chỉ số riêng của họ để xác định các giai đoạn KHHTNH như Kibritcioglu (2003), Hagen & Ho (2003).
Kibritcioglu (2003) đã xây dựng chỉ số dễ tổn thương của khu vực ngân hàng BSF áp dụng cho 22 quốc gia (Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Indonesia, Israel, Japan, Jordan,
Kenya, Malaysia, Malta, Mexico, Pakistan, Peru, Philippines, Poland, South Korea, Sweden, Thailand, Trinidad, Turkey, Venuezuela) đã từng trải qua KHHTNH trong vòng ba thập kỷ. Ket quả nghiên cứu của ông cho thấy phương pháp chỉ so BSF rất đơn giản nhưng hữu ích trong việc giám sát những thăng trầm trong HTNH, cụ thể là ông đã cung cấp một bằng chứng thông qua sự so sánh những cuộc KHHTNH thực tế đã xảy ra tại các quốc gia này với những giai đoạn dễ tổn thương trong HTNH theo tính tốn chỉ số BSF cho thấy rất tương đồng.
rCPS t — ụcps I FLt — I F)EP t—fj.DEp BSF3 = ƠCPS ) k ƠFL ) V ƠDEP
3 Trong đó:
LCPSt — LCPSf_12 LFLt — LFLỵ2 ____ TDFP — Ĩ.DE.P -- CPS, =-------- —------ — : FL, =------ * *------ -—f— : nrp = ^^1-12
* LCPSỊ2 ' f LFL12 ’ ' LDEP ,2
Chỉ số BSF3 được xác định là giá trị trung bình được chuẩn hóa của CPS, FL và DEP, trong đó p và ơ là trung bình số học và độ lệch chuẩn của ba biến tương ứng. LCPS là tổng tín dụng thực của HTNH đối với khu vực tư nhân; LFL là nợ nước ngoài thực của HTNH; LDEP là tổng tiền gửi ngân hàng thực; CPS là phần trăm thay đổi 12 tháng của tổng tín dụng thực của HTNH đối với khu vực tư nhân (phản ánh rủi ro tín dụng); FL là phần trăm thay đổi 12 tháng của nợ nước ngoài thực của HTNH (phản ánh rủi ro tỷ giá); DEP là phần trăm thay đổi 12 tháng của tổng tiền gửi thực của HTNH (phản ánh rủi ro thanh khoản). Việc sử dụng dạng dữ liệu phần trăm thay đổi 12 tháng nhằm tránh tác động của yếu tố mùa vụ trong dữ liệu theo tần suất tháng (Kaminsky & Reinhart, 1999). Chỉ số BSF3 được đề xuất để đo lường những bất ổn tài chính trong HTNH của một quốc gia. Chừng nào BSF3 khơng lệch đáng kể so với 0 thì trong ngắn hạn sẽ khơng có vấn đề nghiêm trọng trong HTNH. Giai đoạn cảnh báo sớm KHHTNH được theo sau bởi một sự sụt giảm nhanh chóng trong giá trị của BSF3, do đó có thể được liên kết với sự giảm đáng kể trong (ĩ) tiền gửi ngân hàng (rút tiền gửi ngân hàng); (ii) trong tín dụng đối với khu vực tư nhân (như một phản ứng đáng kể làm tăng nợ xấu); và/hoặc (iii) nợ nước ngoài của HTNH (đặc biệt là khi đối mặt với sự sụt giảm thực tế hoặc tiềm năng trong giá trị đồng nội tệ). Do đó, Kibritcioglu (2003) đã phân biệt giữa giai đoạn dễ tổn thương ở mức trung bình và giai đoạn dễ tổn thương ở mức cao bằng cách xác định hai ngưỡng tùy ý. Theo đó, HTNH một quốc gia được coi là trong giai đoạn dễ tổn thương ở mức trung bình nếu: 0 > BSF3t > -0,5 và HTNH dễ tổn thương ở mức cao khi: -0,5 >
BSF3. Một HTNH chỉ được chấp nhận là phục hồi hoàn toàn từ cuộc khủng hoảng khi chỉ số BSF3 đạt trung bình thời kỳ mẫu của nó (bằng 0). Mơ hình chu kỳ thời gian của một cuộc KHNH và năm giai đoạn giả định của nó được mơ tả tóm tắt tại Bảng 2.4.
Bảng 2.4: Những thay đổi trong chỉ số BSF và 5 giai đoạn của một cuộc KHHTNH
* Mặc dù sự gia tăng chỉ số BSF hàm ý một sự sụt giảm khà năng dễ bị tổn thương trong ngắn hạn, điều này thực sự phải được hiểu như là một chỉ số đáng báo động cho cuộc khùng hoảng sắp xảy ra, nếu sự gia tăng trong chi số là đáng kể và tiếp tục trong một thời gian. Do đó, xác suẫt khủng hoảng bắt đầu tăng trong giai đoạn ban đầu, bởi vì xuất hiện nhiều rủi ro của các ngân hàng trong khoảng thời gian đó.
Hành vi của các ngân hàng Hướng thay đổi trong chỉ số BSF Tính dễ tổn thương trong HTNH Xác suất KHHTNH Giai đoạn 1 Chấp nhận rủi ro quá mức Tăng đáng kể trênO Giảm * (Giai đoạn lạc quan, hay bùng nổ)
Xác suất bắt đầu tăng*
Giai đoạn 2 Thường hạn chế rủi ro Bắt đầu giảm đột ngột Bắt đàu tăng
Xác suất tăng hơn nữa (có thể là phát sinh sự hoảng loạn) Giai đoạn 3 Hạn chế rủi ro Giảm xuống dưới 0 (nhưng vẫn còn lớn hơn -0,5) Tăng một cách đáng kể (dễ tổn thương ở mức trung bình) HTNH đang đến gần ranh giới khủng hoảng
Giai đoạn
4 Hạn chế rủi ro Giảm xuống dưới -0,5
Tiếp tục gia tăng (dễ tổn thương ở mức cao)
Thông thường, một cuộc
khủng hoảng xảy ra trong giai đoạn này
Giai đoạn 5 Dần dần các ngân hàng bắt đầu có rủi ro trở lại Tăng về hướng 0 Bắt đầu giảm trở lại (thời kỳ phục hồi) Cuộc khủng hoảng đã qua nếu BSF là rất gần hoặc bằng 0 trở lại Nguồn: Kỉbritcioglu (2003)
Ngoài ra, để thử nghiệm ý tưởng mà sự đột biến rút tiền gửi ngân hàng (bank runs) khơng đóng một vai trị quan trọng trong các cuộc KHHTNH, Kibritcioglu (2003) đã xây dựng chỉ số BSF2 bằng cách bỏ qua vai trò của những thay đổi trong các khoản tiền gửi ngân hàng thực lên sự mong manh về tài chính trong HTNH, và do đó bất kỳ độ lệch của BSF2 so với BSF3 sẽ giúp chúng ta hiểu thêm về tầm quan trọng tương đối của hiện tượng đột biến rút tiền gửi trong các cuộc KHHTNH.
( CPS t Mcps 'ì I ( ppf Pfl BSF2=k_ ƠCPS______ J V ƠFL
2
Theo Kibritcioglu (2003), phương pháp chỉ số BSF có những ưu điểm như: (i) Chỉ số BSF rất hữu ích trong việc giám sát những thăng trầm trong HTNH bằng cách sử dụng dữ liệu ngân hàng hàng tháng; (ii) các chỉ số BSF hàng tháng có thể dễ dàng được xác