Bài cuả ThS.Vũ Thị Kim Oanh

68 © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 011X Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 191 Tháng 4 2018 Xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM[.]

Xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính-

kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam

Vũ Thị Kim Oanh

Ngày nhận: 08/01/2018 Ngày nhận bản sửa: 21/01/2018 Ngày duyệt đăng: 23/04/2018

Khu vực tài chính với cấu trúc phức tạp có mối liên kết mật

thiết, tác động qua lại tới nền kinh tế thực của mỗi quốc gia

Các nghiên cứu thực nghiệm đã cho thấy sự ổn định của hệ

thống tài chính không chỉ là điều kiện mà còn là nền tảng

cho phát triển kinh tế bền vững Do đó, các nghiên cứu về

việc xây dựng Chỉ số căng thẳng tài chính (Financial Stress

Index- FSI) để đo lường sự bất ổn của hệ thống tài chính, từ

đó đưa ra những dấu hiệu cảnh báo sớm nhằm ngăn ngừa

căng thẳng tài chính có thể xảy ra có ý nghĩa vô cùng quan

trọng với sự ổn định và bền vững của tăng trưởng kinh tế

Trong bài báo này tác giả đã nghiên cứu kinh nghiệm của

Trung Quốc và Hi Lạp trong việc xây dựng FSI, qua đó rút

ra những bài học kinh nghiệm cần thiết trong việc xây dựng

FSI cho Việt Nam.

Từ khóa: Chỉ số căng thẳng tài chính, bất ổn tài chính, căng

thẳng ngân hàng, căng thẳng thị trường tiền tệ, căng thẳng

thị trường ngoại hối, căng thẳng thị trường chứng khoán

1 Kinh nghiệm xây dựng

chỉ số căng thẳng tài chính

tại một số quốc gia

1.1 Kinh nghiệm của Trung

Quốc

rong những thập kỉ

qua, mặc dù chưa

có một cuộc khủng

hoảng tài chính thật

sự nào diễn ra ở Trung Quốc, nhưng kể từ năm 1978, Trung Quốc đã trải qua nhiều giai đoạn bất ổn tài chính Tình trạng nợ xấu quá cao của khu vực ngân hàng Trung Quốc đã ảnh hưởng đến sự lành mạnh của hệ thống ngân hàng, làm suy giảm sự phát triển kinh tế nhanh và bền vững của Trung Quốc giai đoạn giữa những

năm 1990 Trong phần này, tác giả xem xét phương pháp xây dựng chỉ số căng thẳng của Sun và Huang (2016) FSI của Trung Quốc được thiết kế nhằm xác định mức độ nghiêm trọng của bất ổn khu vực tài chính ở Trung Quốc, bao gồm

8 biến số của 4 thị trường: chênh lệch rủi ro của ngân hàng, tỉ lệ nợ xấu, tỉ lệ cho vay/huy động của ngành ngân hàng; chỉ số chứng khoán Thượng Hải cho thị trường chứng khoán; tỉ giá hối đoái

và dữ trữ ngoại hối cho thị trường ngoại hối; chênh lệch rủi ro và chênh lệch lợi tức trái phiếu chính phủ (TPCP) cho thị trường nợ

(i) Khu vực ngân hàng

Để phản ánh căng thẳng của khu vực ngân hàng, các biến

số sau đã được lựa chọn:

(1) Chênh lệch rủi ro: Chênh

lệch rủi ro khu vực ngân hàng chính là chênh lệch giữa lãi suất có rủi ro và lãi suất phi rủi ro để phản ánh căng thẳng thanh khoản liên ngân hàng và

dự tính về rủi ro vỡ nợ Chênh

lệch rủi ro liên ngân hàng

được xác định bằng chênh

lệch giữa lãi suất cho vay 3

tháng trên thị trường liên ngân

hàng Trung Quốc với lãi suất

TPCP 3 tháng

(2) Tỉ lệ nợ xấu: Tỉ lệ nợ xấu

của các ngân hàng thương

mại (NHTM) nhà nước được

lựa chọn để phản ánh căng

thẳng của khu vực ngân hàng

ở Trung Quốc, do vốn của các

NHTM nhà nước chiếm phần

lớn trong tổng vốn điều lệ

của ngành Ngân hàng Trung

Quốc1

(3) Tỉ lệ cho vay/huy động:

Biến số này phản ánh căng

thẳng và rủi ro vỡ nợ của khu

vực ngân hàng Trung Quốc

FSI cho khu vực ngân hàng:

Sử dụng phương pháp trọng

1 Theo NHTW Trung Quốc, vốn

của các NHTM Nhà nước chiếm

tới hơn 70% tổng vốn điều lệ

ngành ngân hàng.

số phương sai bằng nhau, nghiên cứu đã xây dựng chỉ

số căng thẳng khu vực ngân hàng Trung Quốc từ năm 1997 (Hình 1)

Hình 1 cho thấy căng thẳng trong lĩnh vực ngân hàng đạt đỉnh điểm vào năm 1999, trùng với khủng hoảng ngân hàng được xác định vào cuối năm 1998 bởi Leaven và Valencia (2008), sau đó chỉ số này dần giảm xuống (sự lành mạnh của ngành Ngân hàng Trung Quốc được cải thiện dần sau năm 2000)

(ii) Thị trường chứng khoán

Căng thẳng hệ thống và rủi ro của thị trường chứng khoán (TTCK) được đo lường bởi mức biến động chỉ số cổ phiếu- ước lượng bằng mô hình GARCH (1, 1) (Bollerslev và Chou,1992)

dựa trên dữ liệu về chỉ số chứng khoán Thượng Hải theo tháng

FSI cho TTCK Trung Quốc (SMFSI) xây dựng bởi mô hình GARCH (1,1) được thể hiện trong Hình 2 cho thấy chỉ số này biến động liên tục trong giai đoạn nghiên cứu

(iii) Thị trường ngoại hối

Căng thẳng thị trường ngoại hối Trung Quốc cũng được xác định thông qua mức độ biến động của tỷ giá hối đoái

và dự trữ ngoại hối hàng tháng Theo Balakrishan và các tác giả (2009), chỉ số căng thẳng cho thị trường ngoại hối (EMFSI) được xác định như sau:

EMFSI e

RES e

t e

RES

t RES

t t

t t

v n v n

D D

-D D

D D

Hình 1 FSI khu vực ngân hàng Trung Quốc

(BankFSI) Hình 2 FSI thị trường chứng khoán (SMFSI)

Hình 3 FSI thị trường ngoại hối Trung Quốc

(EMFSI) Hình 4 FSI thị trường nợ Trung Quốc (DMFSI)

Nguồn: Nghiên cứu của Sun và Huang (2016)

Trong đó:

- ∆et phản ánh thay đổi hàng

tháng trong tỉ giá hối đoái;

- ∆RESt là thay đổi hàng tháng

của dự trữ ngoại hối;

- µx, σx phản ánh giá trị trung

bình và phương sai chuẩn của

các biến tương ứng

Hình 3 cho thấy chỉ số EMFSI

đã phản ánh rất nhiều giai

đoạn có biến động trên thị

trường ngoại hối Trung Quốc,

bao gồm sự lên giá đột ngột

vào cuối năm 1994 và mất giá

sau năm 1995 do Chính phủ

Trung Quốc thực hiện khuyến

khích xuất khẩu, tuyên bố của

Chính phủ Trung Quốc về cơ

chế tỷ giá thả nổi năm 2005,

khủng hoảng tài chính năm

2008 và khủng hoảng nợ công

khu vực Châu Âu

(iv) Thị trường nợ

Hai chỉ số được sử dụng để

phản ánh căng thẳng trên

thị trường nợ Trung Quốc là

chênh lệch lợi tức trái phiếu,

là một chỉ báo hữu ích cho suy

thoái2, và chênh lệch TPCP,

phản ánh tình trạng thanh

khoản quốc tế

Chênh lệch lợi tức trái phiếu:

Chênh lệch giữa lợi tức trái

phiếu dài hạn (TPCP 10 năm)

và lợi tức trái phiếu ngắn hạn

(TPCP 1 năm) được xem là

chỉ báo cho suy thoái kinh

tế và là biến đại diện cho

sự không chắc chắn trên thị

trường TPCP

Nghiên cứu không sử dụng lợi

tức tín phiếu kho bạc 3 tháng

do đây là công cụ tài chính

rất ít được phát hành trên thị

trường trái phiếu ngắn hạn

2 Xem Oet và các tác giả (2011),

Estrella và Mishikin (1996),

Habrich và Biano (2011).

của Trung Quốc và lượng phát hành cũng rất nhỏ, TPCP 1 năm phổ biến nhất và có lịch

sử phát hành lâu nhất ở Trung Quốc

Chênh lệch TPCP: Chênh lệch

này được xác định bằng lợi tức TPCP Trung Quốc 10 năm

và lợi tức TPCP Mỹ 10 năm

Kết hợp chênh lệch lợi tức trái phiếu và chênh lệch TPCP, các tác giả xác định chỉ số FSI cho thị trường nợ Trung Quốc bằng phương pháp trọng số phương sai bằng nhau (Hình 4) Căng thẳng tài chính trên thị trường nợ Trung Quốc gia tăng sau năm 2009 do những hiệu ứng lan truyền từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, đặc biệt trên thị trường TPCP

Chỉ số căng thẳng tổng thể cho hệ thống tài chính Trung Quốc

Các tác giả đã sử dụng phương pháp trọng số phương sai bình quân để xây dựng FSI tổng thể (CNFSI) cho hệ thống tài chính Trung Quốc

Do dữ liệu của thị trường nợ quá ngắn (từ 2002 đến năm 2012) và doanh số giao dịch

trên thị trường nợ Trung Quốc quá nhỏ, các tác giả đã xây dựng CNFSI loại trừ DMFSI bằng phương pháp trọng số phương sai bằng nhau từ năm

1994 đến năm 2012

Do trên thực tế, không có cuộc khủng hoảng tài chính nào xảy ra ở Trung Quốc từ năm 1994, theo Lai và Lu (2010), các tác giả xác định giai đoạn căng thẳng tài chính

hệ thống bằng cách đo lường

độ lệch của CNFSI với đường

xu hướng dài hạn Khi chỉ số CNFSI cao hơn mức trung bình dài hạn gấp 2 lần độ lệch chuẩn là chỉ báo cho căng thẳng tài chính hệ thống

CNFSIE CNFSI 2

CNFSI

t CNFSI

t

t

v

n

-Trong đó:

- CNFSIE là chỉ số căng thẳng, là tiêu chuẩn để xác định giai đoạn căng thẳng tài chính

- μCNFSIt và σCNFSIt là giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của CNFSI theo thời gian Khi CNFSIE> 1 là khi có căng thẳng tài chính hệ thống Các giai đoạn được xác định có

Hình 5

Chỉ số CNFSI phản ánh các giai đoạn căng thẳng tài chính

Nguồn: Nghiên cứu của Sun và Huang (2016)

căng thẳng tài chính hệ thống

được thể hiện trong Hình 5

Để cung cấp công cụ thuận

tiện và hữu ích cho cơ quan

giám sát và công chúng, các

tác giả xây dựng hệ thống

cảnh báo phi tham số theo

mức độ độ lệch của mỗi giai

đoạn:

Dấu hiệu cảnh báo căng thẳng

tài chính hệ thống màu xanh:

1 ≤ CNFSIE ≤ 1,5

Dấu hiệu cảnh báo căng thẳng

tài chính hệ thống màu cam:

1,5 ≤ CNFSIE ≤ 2,5

Dấu hiệu cảnh báo căng thẳng

tài chính hệ thống màu đỏ: 2,5

≤ CNFSIE

1.2 Kinh nghiệm của Hi Lạp

FSI của Hi Lạp (FSSI) được

xây dựng dựa trên cách thức

xây dựng chỉ số tổng hợp về

căng thẳng tài chính được

trình bày trong nghiên cứu của

Hollo và các tác giả (2012),

nhằm xem xét bản chất của

căng thẳng tài chính bằng

cách nghiên cứu về mối tương

quan thay đổi giữa các khu

vực thị trường Các tác giả

đã xây dựng chỉ số tổng hợp

từ các biến số đơn lẻ phản

ánh căng thẳng của từng thị

trường Căng thẳng hệ thống

dường như cao hơn khi hệ

thống tài chính ở trong tình

trạng bất ổn mở rộng, tức là

nhiều thành phần của hệ thống

tài chính cùng bị căng thẳng

Kinh nghiệm của Hi Lạp

trong bài viết dựa trên kết

quả nghiên cứu của Louis và

Vouldis (2013) Các tác giả

của nghiên cứu này đã thực

hiện khảo sát tại Ngân hàng

Trung ương Hi Lạp để xác

định những giai đoạn căng thẳng nhất với hệ thống tài chính Hi Lạp và đánh giá xem chỉ số xây dựng có tương ứng với kết quả của khảo sát hay không Theo đó, các biến được lựa chọn phản ánh sự phát triển của những khu vực sau: (i) Cơ sở của nền kinh

tế Hi Lạp (Fundamentals of Greek economy); (ii) khu vực ngân hàng- dữ liệu thị trường;

(iii) khu vực ngân hàng- dữ liệu bảng cân đối; (iv) thị trường vốn; và (v) thị trường tiền tệ

(i) Cơ sở của nền kinh tế Hi Lạp

Môi trường kinh tế được xem

là có những ảnh hưởng nhất định đến căng thẳng tài chính,

nó có thể khuyếch đại hoặc làm giảm những căng thẳng của khu vực tài chính Đôi khi, môi trường kinh tế chính

là nguyên nhân chính dẫn đến khủng hoảng tài chính, ví dụ như khủng hoảng nợ công

Các biến được sử dụng là:

- Chênh lệch lợi tức TPCP

Hi Lạp 10 năm với trái phiếu của Đức: Theo Blix Grimaldi

(2010), chênh lệch lợi tức giữa TPCP Hi Lạp với trái phiếu của Đức (thường được coi là ngưỡng cho mức rủi ro thấp nhất tại Châu Âu) thể hiện đặc điểm cơ bản của thị trường, là khả năng thanh khoản và mức bù rủi ro tương ứng với mức độ tín nhiệm của Chính phủ cũng như là tính không chắc chắn của thị trường

- Biến động lợi tức thực hiện:

Mức biến động lợi tức của TPCP Hi Lạp 10 năm phản

ánh tính không chắc chắn liên quan đến đặc điểm cơ bản của nền kinh tế Hi Lạp Biến động giá tài sản tăng gắn với sự tăng không chắc chắn về giá trị cơ bản của tài sản cũng như sự tăng không chắc chắn về hành

vi của các nhà đầu tư khác

- Tương quan giữa lợi tức của chứng khoán Hi Lạp và trái phiếu Đức: Các nghiên

cứu thực nghiệm đã cho thấy mối tương quan giữa lợi tức từ TTCK và lợi tức của TPCP là âm trong giai đoạn căng thăng tài chính

và có giá trị dương rất nhỏ trong dài hạn Bản chất của mối tương quan là biểu hiện của hiện tượng “chạy theo chất lượng- flight to quality” trong giai đoạn căng thẳng tài chính (Andersson và các tác giả, 2008; Hakkio và Keeton, 2009) Trong nghiên cứu của Louis và Voudis (2013), các tác giả sử dụng lợi tức hàng ngày của chỉ số TTCK Athens (ASE) và trái phiếu của Đức

để tính toán hệ số tương quan thực hiện theo tháng

RCOR

r r

, ,

t ASE Bund

m t ASE m

M

m t Bund m

M

m t ASE m t Bund m

M

2 1

2 1

1

=

=

Trong đó:

RCORtASE-Bund: hệ số tương quan thực hiện theo tháng giữa lợi tức chỉ số chứng khoán ASE và lợi tức trái phiếu của Đức

M là số ngày giao dịch trong tháng t

Các tác giả đã lựa chọn trái phiếu của Đức là đại diện cho trái phiếu an toàn ở các nước EU

(ii) Khu vực ngân hàng- dữ

liệu thị trường

Dữ liệu thị trường về khu vực

ngân hàng phản ánh kỳ vọng

của thị trường về hoạt động

ngân hàng Vì khu vực ngân

hàng là thành phần cơ bản của

hệ thống tài chính, chỉ số căng

thẳng tài chính cần phải bao

gồm cả chỉ số phản ánh căng

thẳng hay khủng hoảng ngân

hàng

- Giá thị trường của cổ phiếu

ngân hàng (chỉ số cổ phiếu

ngân hàng): Chỉ số cổ phiếu

ngành Ngân hàng thường phản

ánh kỳ vọng của thị trường

về viễn cảnh khu vực ngân

hàng Blix Grimaldi (2010)

cho rằng, khi chỉ số này tăng

có thể ám chỉ tình trạng tiềm

ẩn bong bóng (impending

stress- căng thẳng sắp đến)

trong khi tình trạng suy giảm

kéo dài chính là một dấu hiệu

của căng thẳng Phép biến

đổi CMAX được sử dụng

khi xây dựng chỉ số cổ phiếu

ngân hàng Hi Lạp để xác định

những giai đoạn suy giảm

mạnh trên thị trường cổ phiếu

ngân hàng (Patel và Sarkar,

1998, Illing và Liu, 2006)

CMAX được xác định:

: , , max

CMAX

P P j

P

0 12

t

t j t

=

=

Trong đó: Pt là giá của chỉ số

cổ phiếu ngân hàng tại tháng

t

- Rủi ro đặc thù của giá cổ

phiếu ngân hàng: Rủi ro đặc

thù của khu vực ngân hàng,

tức là rủi ro gắn với những

sự kiện của ngành Ngân hàng

được xác định bằng cách sử

dụng phương sai phần dư của

mô hình thị trường

- Chênh lệch CDS các ngân hàng Hi Lạp: Các tác giả

đã sử dụng chênh lệch CDS (Credit Default Swap) trung bình 5 năm của 4 ngân hàng lớn nhất Hi Lạp là đại diện cho rủi ro tín dụng Chênh lệch CDS được định nghĩa là chi phí hàng năm để bảo vệ khỏi tình trạng phá sản của một công ty hay một chính phủ, do đó là một chỉ số phù hợp phản ánh giá trị trường của rủi ro tín dụng Ngoài ra

có thể sử dụng chênh lệch trái phiếu của các ngân hàng để phản ánh rủi ro tín dụng

(iii) Khu vực ngân hàng- dữ liệu bảng cân đối

Căng thẳng trong khu vực ngân hàng hoặc là căng thẳng bên nợ hoặc là do sự suy giảm chất lượng tài sản phản ánh trên bảng cân đối của ngân hàng (Mishkin, 1992) Sự kết hợp giữa dữ liệu thị trường

và dữ liệu bảng cân đối của ngành Ngân hàng giúp đưa

ra một chỉ số phản ánh đầy

đủ hơn về các điều kiện thị trường do bao hàm trong đó các triệu chứng khác nhau của căng thẳng ngân hàng (Hanschel và Monnin, 2005)

Việc đưa các dữ liệu bảng cân đối vào nghiên cứu giúp phản ánh những thay đổi đột ngột trong hoạt động của ngành Ngân hàng- có thể liên quan đến các sự kiện căng thẳng, như tình trạng rút tiền ồ ạt hoặc tăng trưởng tín dụng nóng hoặc cả hai, là dấu hiệu của khủng hoảng ngân hàng

- Gap tiền gửi- được xác định

là thành phần có tính chu kỳ

của tổng tiền gửi, được xác định bằng phép lọc HP với λ=14400 (Hodrick và Prescott, 1997) Gap chính là tích lũy của sự mất cân bằng: Độ lệch

xu hướng lớn có thể xảy ra trong một giai đoạn do sự phát triển quá cao hay quá thấp so với phát triển của xu hướng, hoặc là kết quả của nhiều năm trên hay dưới sự phát triển của xu hướng (Hanschel và Monnin, 2005) Do đó, Gap

có thể là một phép đo phù hợp phản ánh sự mất cân bằng hơn

là tỉ lệ tăng trưởng giản đơn Gap tiền gửi âm cho thấy tiền gửi nằm dưới đường xu hướng

là dấu hiệu của căng thẳng do ngân hàng sẽ gặp khó khăn về thanh khoản và do đó, có thể ngân hàng phải bán các tài sản với mức giá thấp, ảnh hưởng đến bảng cân đối của ngân hàng (Reinhart và Rogoff, 2009) Những vấn đề bên nợ của ngân hàng thường gắn với các cuộc khủng hoảng ngân hàng (Calomiris và Gorton, 1991)

- Gap cho vay: Gap cho vay

cũng được xác định giống như Gap tiền gửi Gap cho vay âm

có thể được hiểu là dấu hiệu của việc không sẵn sàng cho vay của ngân hàng (có thể do vấn đề từ bên nợ của ngân hàng) hoặc do sự suy giảm nhu cầu tín dụng

- Khả năng sinh lời của ngân hàng (Lãi biên): Lãi biên cao cho thấy ngân hàng có thể thu lãi từ hoạt động cho vay

(iv) Thị trường vốn

Những căng thẳng của thị trường vốn chính là một trong những nguyên nhân cơ

bản của căng thẳng tài chính

(Kindleberger và Aliber,

2005; Miskin, 1992; Reinhart

và Rogoff, 2009) Do đó, việc

đưa các dữ liệu thị trường vốn

là cần thiết để xác định những

căng thẳng gắn với TTCK

- Giá thị trường cổ phiếu:

Sự suy giảm đột ngột và kéo

dài trong giá cổ phiếu là

một dấu hiệu của căng thẳng

thị trường Tác giả sử dụng

CMAX của chỉ số chung của

TTCK Athens (ASE) để xác

định những giai đoạn giảm

mạnh trên TTCK Hi Lạp

(Illing và Liu, 2006; Patel và

Sarkar, 1998)

- Biến động của TTCK: Các

tác giả xác định biến động của

TTCK hàng thàng của chỉ số

chung ASE Mức biến động

của TTCK tăng phản ánh tăng

tính không chắc chắn về các

điều kiện cơ sở và hành vi

của các nhà đầu tư (Hakkio và

Keeton, 2009)

- Lợi nhuận trên cổ phiếu

(EPS): EPS được xác định là

biến số phản ánh khả năng

sinh lời của toàn thị trường

Trong giai đoạn khủng hoảng

tài chính, lợi nhuận thường

bị suy giảm, do đó EPS giảm

chính là một dấu hiệu của

căng thẳng (Grimaldi, 2010)

(v) Thị trường tiền tệ

Thị trường tiền tệ chính là

nguồn gốc cơ bản của thanh

khoản khu vực tài chính, do

đó việc kết hợp các biến số

của thị trường tiền tệ cho phép

xây dựng chỉ số phản ánh

được căng thẳng tài chính

Theo Holthausen và Pill

(2010), trước khi cuộc khủng

hoảng tài chính gần đây diễn

ra, thị trường tiền tệ thường được bỏ qua trong các nghiên cứu học thuật vì dường như thị trường này vẫn vận hành rất trôi chảy Tuy nhiên, sự căng thẳng của thị trường tiền

tệ đã được lưu ý trong cuộc khủng hoảng tài chính gần đây, như Taylor và Williams (2009) đã nhận định có “một chú thiên nga đen” trên thị trường tiền tệ3 Để đo lường

sự căng thẳng của thị trường tiền tệ, các tác giả sử dụng các biến sau:

- Chênh lệch Euribor 3 tháng/ T-bill Đức 3 tháng:

Euribor được xem là ngưỡng cho mức lãi suất cho vay ngắn hạn thị trường liên ngân hàng

Chênh lệch giữa Euribor 3 tháng và T-bill 3 tháng phản ánh rủi ro đối tác và rủi ro thanh khoản Hơn nữa, trong giai đoạn căng thẳng tài chính, tình trạng thông tin không cân xứng gia tăng dẫn đến tình trạng lựa chọn đối nghịch cũng tăng lên Do đó chênh lệch giữa Euribor và T-bill phản ánh 3 loại rủi ro: Hướng tới chất lượng, hướng tới thanh khoản và thông tin bất cân xứng (Hakkio và Keeton, 2009) Do giai đoạn trước khi gia nhập Cộng đồng chung Châu Âu năm 2001 và sau cuộc khủng hoảng nợ Hi Lạp, chênh lệch Euribor không được xem là biến đại diện cho chi phí vay nợ của các ngân hàng Hi Lạp Do đó, trong hai giai đoạn này, các tác giả đã

3 Tham khảo ECB Financial Integration Report 2011 để xem một chuỗi các giai đoạn khác nhau

mà thị trường tiền tệ đã trải qua, tiếp nối sự căng thẳng thị trường liên ngân hàng, từ tháng 8/2007.

xây dựng biến đại diện cho chi phí vay nợ bằng cách hồi quy chênh lệch Euribor trên chênh lệch lợi tức TPCP cho giai đoạn tháng 1/2001 đến tháng 12/2009, và sử dụng mô hình để ngoại suy giá trị đại diện của chi phí vay nợ

EuriborSpread t = d 0 +

d 1 SovereignSpread t +e t

Phương pháp xây dựng chỉ

số căng thẳng hệ thống tài chính FSSI

Bước đầu tiên trong xây dựng FSSI là xây dựng 5 chỉ số thành phần tương ứng với 5 nhóm biến số ở trên Phương pháp nhân tố chính được sử dụng để tạo ra nhân tố đại diện cho biến động chung nhất của mỗi nhóm biến số Do đó, các tác giả đã xây dựng các chỉ số thành phần là nhân tố đầu tiên giải thích cho phần lớn những biến động trong mỗi nhóm biến số căng thẳng ban đầu Theo cách này những biến động nhỏ sẽ được coi là

“nhiễu” và bị bỏ qua Sau đó, các chỉ số thành phần được sắp xếp từ 0 đến 100 bằng phép biến đổi logistic được chuẩn hóa (ECB, 2009b), nhờ

đó cho phép tổng hợp các biến

số đơn lẻ thành chỉ số căng thẳng tổng thể

Những vùng màu xám tương ứng với những giai đoạn căng thẳng được xác định từ kết quả khảo sát khu vực tài chính Hi Lap trong giai đoạn 1998- 2010 dựa trên đánh giá của các chuyên gia tài chính

về các sự kiện được coi là

có ảnh hưởng đến hệ thống tài chính Hi Lạp Từ Hình 6

có thể thấy các biến số thành

phần đều đóng góp vào việc

làm gia tăng mức độ căng

thẳng tổng thể của hệ thống

tài chính Điểm đáng chú ý là

chỉ số của thị trường tiền tệ

là nhân tố phổ biến trong gần

như cả 6 giai đoạn căng thẳng

trong giai đoạn nghiên cứu

Trong giai đoạn khủng hoảng

nợ công Hi Lạp, chỉ số của cơ

sở của nền kinh tế là nhân tố

chính dẫn đến căng thẳng tài

chính Đồng thời, chỉ số của

khu vực ngân hàng dựa trên

dữ liệu bảng cân đối không

có nhiều đóng góp cho căng

thẳng trong giai đoạn khủng

hoảng tài chính toàn cầu vào

cuối năm 2008 Điều này có

thể do các ngân hàng Hi Lạp

không có nhiều các tài sản

độc hại (toxics assets), và do

đó không chịu tổn thất nhiều

trong giai đoạn này Hơn nữa,

khu vực ngân hàng Hi Lạp được bảo vệ khỏi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu do lợi nhuận cao và vốn cổ phần lớn Bước thứ 2 trong xây dựng FSSI là tổng hợp 5 chỉ

số thành phần thành một chỉ

số phản ánh rủi ro hệ thống, FSSI Các tác giả đã vận dụng

lý thuyết về danh mục để xây dựng chỉ số này (Hollo và các tác giả, 2012) Theo lý thuyết

về danh mục, khi chúng ta kết hợp các tài sản rủi ro có mối tương quan cao, rủi ro của cả danh mục tăng lên khi tất cả các tài sản cùng thay đổi theo một chiều trước biến động của thị trường Ngược lại khi tương quan giữa các tài sản là thấp, rủi ro phi hệ thống hay rủi ro có thể đa dạng hóa được giảm thiểu, làm giảm mức độ rủi ro của cả danh mục Theo

đó, mối tương quan giữa các chỉ số căng thẳng cơ bản, tức

là các chỉ số thành phần, là một đại diện cho rủi ro hệ thống của từng thị trường Mức độ tương quan càng cao phản ánh tình trạng căng thẳng mở rộng ở nhiều khu vực thị trường, do đó dẫn dến rủi ro hệ thống gia tăng

Để tối đa hóa khả năng chỉ

số có thể phản ánh đúng các giai đoạn căng thẳng, dựa trên đặc điểm của thị trường tài chính Hi Lạp, các tác giả đã đưa thêm trọng số cho các chỉ

số thành phần, trong đó cơ

sở của nền kinh tế Hi Lạp là 24%; khu vực ngân hàng- dữ liệu thị trường: 25%; khu vực ngân hàng- dữ liệu bảng cân đối: 13%, TTCK: 12% và thị trường tiền tệ: 25%

Để xây dựng FSSI, các tác giả

Hình 6 Chỉ số căng thẳng tài chính tại Hi Lạp

Nguồn: Nghiên cứu của Louis và Vouldis (2013)

ước lượng ma trận tương quan

bằng mô hình GARCH đa

biến (Multivarate Garch) Mô

hình MGARCH thường được

sử dụng là mô hình BEKK

do Engle và Kroner xây dựng năm 1995

Chỉ số FSSI trong hình trên

đã phác họa những điểm cao tương đối trong giai đoạn khủng hoảng (vùng màu xám) Một cách tổng thể, có thể thấy FSSI đã

có thể phản ánh tương đối chính xác những giai đoạn khủng hoảng tài chính ở Hi Lạp, trong khi không khuyếch đại mức độ căng thẳng trong những giai đoạn ổn định

2 Bài học kinh nghiệm

về việc xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính cho Việt Nam

Qua nghiên cứu kinh nghiệm của Trung Quốc, Hi Lạp và

Hình 7 Chỉ số căng thẳng hệ thống tài chính (sử dụng mô hình

Garch đa biến BEKK)

Nguồn: Nghiên cứu của Louis và Vouldis (2013)

Bảng 1 Hệ thống các biến số phản ánh căng thẳng trong từng khu vực thị trường tài chính

Chỉ số Diễn giải +/- Nguồn

Khu vực tiền tệ

Chênh lệch TED

(TED spread)

Là chênh lệch giữa lãi suất của một khoản vay liên ngân hàng không có đảm bảo (ví dụ: Stockholm Interbank Offered Rate) với lãi suất của tín phiếu kho bạc cùng kỳ hạn. + Sandahl và các tác giả, 2011 Euribor 3 tháng/

Chênh lệch T-bill

Đức 3 tháng

Euribor được xem là ngưỡng cho mức lãi suất cho vay ngắn hạn thị trường liên ngân hàng Chênh lệch giữa Euribor 3 tháng

và T-bill 3 tháng phản ánh rủi ro đối tác và rủi ro thanh khoản + Hakkio và Keeton, 2009 Chênh lệch rủi ro

liên ngân hàng

Chênh lệch rủi ro liên ngân hàng = Lt 3 tháng – TBRt 3 tháng

Trong đó: Lt 3 tháng là lãi suất cho vay 3 tháng trên thị trường liên ngân hàng Trung Quốc; TBRt 3 tháng là lãi suất TPCP 3 tháng

+ Sun và Huang (2016)

Khu vực ngân hàng

Tín dụng/GDP Tín dụng tăng trưởng quá mức dẫn đến tình trạng tăng trưởng tín dụng nóng, chất lượng tín dụng suy giảm, ảnh hưởng đến

Tỷ lệ cho vay/huy

động Biến số này phản ánh căng thẳng và rủi ro vỡ nợ của khu vực ngân hàng Trung Quốc. + Sun và Huang (2016) Gap tiền gửi

Gap tiền gửi âm cho thấy tiền gửi nằm dưới đường xu hướng

là dấu hiệu của căng thẳng do ngân hàng sẽ gặp khó khăn về thanh khoản và do đó có thể ngân hàng phải bán các tài sản với mức giá thấp, ảnh hưởng đến bảng cân đối của ngân hàng.

+

Reinhart và Rogoff (2009), Sun và Huang (2016)

Gap cho vay Gap cho vay âm có thể được hiểu là dấu hiệu của việc không sẵn sàng cho vay của ngân hàng (có thể do vấn đề từ bên nợ

của ngân hàng) hoặc do sự suy giảm nhu cầu tín dụng. + Sun và Huang (2016)

Nợ xấu/tổng tài

sản Tỉ lệ nợ xấu tăng cao phản ánh chất lượng tài sản của ngân hàng suy giảm. +

Reinhart và Rogoff (2009), Sun và Huang (2016)

Giá thị trường

của cổ phiếu

ngân hàng (Chỉ

số cổ phiếu ngân

hàng)

Chỉ số cổ phiếu ngành Ngân hàng thường phản ánh kỳ vọng của thị trường về viễn cảnh khu vực ngân hàng: khi chỉ số này tăng có thể ám chỉ tình trạng tiềm ẩn bong bóng (impending stress-căng thẳng sắp đến) trong khi tình trạng suy giảm kéo dài chính là một dấu hiệu của căng thẳng.

-Reinhart và Rogoff (2009) Blix Grimaldi (2010) Mức độ biến

động của chỉ số

ngành ngân hàng

Phản ánh sự không chắc chắn của các nhà đầu tư về giá trị

Βeta của hệ

thống ngân hàng Hệ số Beta phản ánh rủi ro của khu vực ngân hàng, hệ số Beta tăng phản ánh khu vực ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro. +

Balakrishman

và đồng sự (2011) Rủi ro đặc thù

của giá cổ phiếu

ngân hàng

Rủi ro đặc thù của ngành ngân hàng, như rủi ro gắn với sự kiện cụ thể ngành ngân hàng, được xác định bằng phương sai của phần dư của mô hình thị trường. + Louis và Vouldis (2016

Thị trường ngoại hối

Giảm giá của

đồng tiền nội tệ Đồng nội tệ giảm giá cho thấy sự gia tăng mức độ không chắc chắn về giá trị của đồng tiền quốc gia. + Eichengreen và đồng sự (2004),

Sụt giảm dữ trữ

ngoại hối

Dự trữ ngoại hối giảm tác động tiêu cực tới khả năng thanh toán quốc tế cũng như an ninh tài chính tiền tệ của nước đó, gia tăng mức độ rủi ro của thị trường ngoại hối. +

Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1998);

Caramazza, Ricci, và Salgado (2000)

Thị trường chứng khoán

Chỉ số giá chứng

khoán

Chỉ số giá chứng khoán giảm cho thấy tổn thất dự tính lớn hơn, rủi ro cao hơn hay tăng mức độ không chắc chắn về lợi nhuận trong tương lai của doanh nghiệp. - Bollerslev và đồng sự (1992) Mức biến động

của chỉ số cổ

phiếu chung

Mức biến động của chỉ số cổ phiếu chung tăng phản ánh tăng tính không chắc chắn về các điều kiện cơ sở và hành vi của

Thị trường nợ

Nợ nước ngoài

Vay nợ quá mức- các khoản nợ tích lũy- chính là một khoản thuế với sản lượng trong tương lai, cản trở các hoạt động đầu

tư tư nhân có hiệu quả và tạo ra rất nhiều gánh nặng lên các

nỗ lực của chính phủ.

+ Erbil và Salman (2006)

Chênh lệch lợi

tức trái phiếu

Chênh lệch giữa lợi tức trái phiếu dài hạn và lợi tức trái phiếu ngắn hạn được xem là chỉ báo cho suy thoái kinh tế và là biến đại diện cho sự không chắc chắc trên thị trường TPCP. + Sun và Huang (2016) Chênh lệch trái

phiếu chính phủ Chênh lệch này được xác định bằng lợi tức TPCP Trung Quốc 10 năm và lợi tức TPCP Mỹ 10 năm. + Sun và Huang (2016)

Dấu +/- phản ánh tác động cùng chiều/ngược chiều của biến số đến căng thẳng tài chính.

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu

một số quốc gia, có thể hệ

thống các biến số phản ánh

căng thẳng trong từng khu vực

thị trường tài chính như sau

(Bảng 1)

Kinh nghiệm của Trung Quốc

và Hi Lạp về xây dựng FSI

cho thấy việc nghiên cứu để

xây dựng FSI cho Việt Nam

là hết sức cấp thiết FSI được

xác định dựa trên các biến

căng thẳng đơn lẻ, phản ánh

mức độ căng thẳng trong

từng khu vực của thị trường

tài chính, bằng các phương

pháp phù hợp, các biến này sẽ

được kết hợp thành một chỉ số

tổng thể, phản ánh căng thẳng

của thị trường tài chính nói

chung Qua nghiên cứu kinh

nghiệm xây dựng FSI của các

quốc gia, có thể rút ra một số

bài học kinh nghiệm cho Việt

Nam như sau:

- Việc xây dựng FSI cho Việt

Nam là hết sức cần thiết, do

đây là một chỉ số biến động

theo thời gian, phản ánh tình

trạng căng thẳng thực tế của

thị trường tài chính, thời điểm

bắt đầu và đỉnh điểm của căng

thẳng tài chính, hay căng

thẳng tài chính đang ở mức

độ nào Do đó đây là một chỉ

báo vĩ mô rất hữu hiệu cho

những bất ổn của thị trường

tài chính, giúp cơ quan quản

lý nhận diện được những rủi

ro tiềm ẩn của nền kinh tế để

đưa ra những giải pháp phù

hợp và kịp thời nhằm ổn định

thị trường tài chính, góp phần

ổn định nền kinh tế Để xây

dựng FSI cho Việt Nam, trước

hết cần xây dựng bộ dữ liệu

về các khu vực của thị trường

tài chính, các dữ liệu được

thu thập càng chi tiết, đầy đủ,

kịp thời thì việc xây dựng FSI càng trở lên thuận lợi, kịp thời phục vụ công tác dự báo những căng thẳng tài chính tiềm ẩn

- FSI phải được xây dựng dựa trên các biến thành phần- là các biến phản ánh căng thẳng của từng khu vực, thị trường trong cả hệ thống tài chính:

thị trường tiền tệ, thị trường ngoại hối, khu vực ngân hàng, thị trường nợ và vốn cổ phần

Việc xây dựng chỉ số dựa trên những biến căng thẳng thành phần như vậy phản ánh những đặc điểm cơ bản của căng thẳng tài chính: sự biến động lớn trong giá tài sản (lợi tức của thị trường nợ và vốn cổ phần); gia tăng mức độ rủi ro/

không chắc chắn (biến động thị trường vốn và thị trường ngoại hối); thay đổi lớn trong khả năng thanh khoản (chênh lệch TED- chênh lệch lãi suất trên thị trường tiền tệ) và sức khỏe của hệ thống ngân hàng (Beta của hệ thống ngân hàng, thay đổi trong tỉ lệ nợ xấu, quy mô tiền gửi/tiền vay của

hệ thống ngân hàng) Nhìn vào các biến số thành phần này có thể thấy được căng thẳng tài chính nào (gắn với ngân hàng, gắn với TTCK, gắn với tiền tệ hay kết hợp các yếu tố đó) dẫn đến suy giảm sản lượng lớn hơn

- Các biến được lựa chọn phải phù hợp với thực tiễn thị trường tài chính tại quốc gia

đó và là biến đại diện, phản ánh được mức độ căng thẳng của từng khu vực/thị trường

Kinh nghiệm của Trung Quốc cho thấy, thị trường tài chính Trung Quốc dựa trên ngân

hàng (bank based system), tuy nhiên đến năm 2006 mới

có những ngân hàng đầu tiên

có cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán Thượng Hải (SSE)- Ngân hàng Trung Quốc (BOC) là NHTM nhà nước đầu tiên có cổ phiếu niêm yết trên thị trường các

cổ phiếu loại A (A-share market) vào năm 2006 nên khi nghiên cứu về căng thẳng khu vực ngân hàng tại Trung Quốc trong giai đoạn 1994- 2012,

dữ liệu bảng cân đối được

sử dụng thay cho dữ liệu thị trường (chỉ số cổ phiếu ngành ngân hàng, biến động chỉ số

cố phiếu) như các nghiên cứu

ở Mỹ hay Canada Đặc điểm này của thị trường tài chính Trung Quốc cũng khá tương đồng với đặc điểm của thị trường tài chính Việt Nam Mặc dù hệ thống tài chính của Việt Nam là hệ thống dựa trên ngân hàng, ngân hàng chiếm

tỷ trọng lớn trong khu vực tài chính với khoảng 75% tổng tài sản tài chính, tín dụng được cung cấp bởi hệ thống ngân hàng trong nước của Việt Nam hiện chiếm tỷ trọng lớn trong tổng số vốn cung ứng cho nền kinh tế, tuy nhiên tính đến năm 2017, mới có 11/35 NHTM có cổ phiếu niêm yết trên các sàn chứng khoán Do

đó, diễn biến giá của các cổ phiếu này chưa phản ánh được diễn biến chung của thị trường ngân hàng Trong điều kiện

đó, dữ liệu bảng cân đối nên được sử dụng để phản ánh đầy

đủ hơn những biến động trên thị trường ngân hàng ■