Tóm tắt: Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.

Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN.BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ VÂN TRÀ BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ KHU VỰC KINH TẾ THỰC TRƯỜNG HỢP CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN KHU VỰC ASEAN T.

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

Lý do nghiên cứu

Nếu trước thế chiến thứ 2, các cuộc khủng hoảng tài chính xảy ra khá ít chủ yếu ở Hoa

Từ giữa thế kỷ 20, xu hướng tự do hóa tài chính đã dẫn đến sự gia tăng tần suất và quy mô của các cuộc khủng hoảng tài chính trên toàn cầu Những cuộc khủng hoảng này không chỉ xảy ra ở Hoa Kỳ như trước đây, mà còn lan rộng ra các nước phát triển ở Châu Âu và Nhật Bản, và sau đó ảnh hưởng đến các quốc gia đang phát triển và thị trường mới nổi.

Thiệt hại từ các cuộc khủng hoảng kinh tế đã gia tăng đáng kể từ giữa thế kỷ 20 Trong khi Đại suy thoái những năm 30 chỉ gây tổn thất khoảng 3% GDP của Hoa Kỳ (Calomiris & Hubbard, 1989), thì các cuộc khủng hoảng gần đây, đặc biệt là khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, đã gây thiệt hại lên tới hơn 80% GDP năm 2007 của Hoa Kỳ (Luttrell, Atkinson, & Rosenblum, 2013) Hệ quả từ khủng hoảng tài chính năm 2008 cũng rất nghiêm trọng, với hơn một nửa số quốc gia trên thế giới trải qua sự suy giảm hoạt động kinh tế (Wenjie, Mrkaic & Nabar, 2018).

Việc giám sát sự ổn định của hệ thống tài chính là rất quan trọng đối với các cơ quan quản lý tiền tệ toàn cầu, giúp ứng phó với khủng hoảng tài chính và giảm thiểu tác động của bất ổn tài chính đến tăng trưởng kinh tế Do đó, nhu cầu về công cụ giám sát hiệu quả tình trạng bất ổn trong hệ thống tài chính ngày càng trở nên cấp thiết.

1.1.2 Tổng quan các nghiên cứu

Để giám sát hiệu quả tình trạng ổn định của hệ thống tài chính, việc xây dựng công cụ đo lường bất ổn tài chính là rất quan trọng Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào chỉ số căng thẳng tài chính (FSI) như một phương pháp đo lường tổng hợp thông tin từ các khu vực khác nhau của hệ thống tài chính Chỉ số này không chỉ đánh giá mức độ căng thẳng tài chính một cách liên tục mà còn giúp xác định nguồn gốc gây ra khủng hoảng Tuy nhiên, để xây dựng chỉ số FSI hiệu quả, cần cân nhắc lựa chọn các khu vực quan trọng, các chỉ số bất ổn tài chính riêng lẻ, phương pháp tổng hợp phù hợp và phương pháp đánh giá chỉ số.

Nhận biết giai đoạn bất ổn tài chính là một thách thức quan trọng, với các nghiên cứu chủ yếu sử dụng phương pháp thống kê đơn giản để xác định giá trị ngưỡng, nhưng thường mang tính chủ quan (Duprey, Klaus và Peltonen, 2017) Gần đây, một số nghiên cứu đã áp dụng mô hình định lượng phi tuyến để xác định các giai đoạn bất ổn tài chính, được coi là khách quan và phản ánh đúng đặc trưng biến động của giai đoạn này (Duprey, Klaus và Peltonen, 2017; Duprey và Klaus, 2017) Tuy nhiên, số lượng nghiên cứu còn hạn chế và chủ yếu tập trung vào các nước phát triển, trong khi chưa có nghiên cứu nào áp dụng phương pháp này cho các nước đang phát triển.

Tác động giữa khu vực tài chính và khu vực kinh tế thực trong bối cảnh bất ổn tài chính đang là chủ đề tranh luận sôi nổi Các nghiên cứu lý thuyết về cơ chế gia tốc tài chính chỉ ra rằng sự tồn tại của ma sát tài chính trên thị trường có thể khuếch đại các cú sốc từ bên ngoài, tạo ra sự tương tác giữa hai khu vực này Một số nghiên cứu, như của Kiyotaki & Moore (1997) và Bernanke & Gilchrist (1999), cho rằng tương tác này sẽ giảm dần, đưa nền kinh tế về trạng thái cân bằng Ngược lại, các lý thuyết khác, như của Brunnermeier và Sannikov (2014), khẳng định rằng có một cơ chế nội sinh tạo ra vòng lặp tương tác, dẫn đến tình trạng suy thoái sâu hơn.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tác động giữa bất ổn khu vực tài chính và khu vực kinh tế thực, đặc biệt ở các quốc gia phát triển Một số nghiên cứu cho thấy có sự tương tác hai chiều giữa hai khu vực này, trong khi các nghiên cứu khác phát hiện tính chất phụ thuộc trạng thái của mối liên kết Trong giai đoạn bình thường, tác động giữa khu vực tài chính và khu vực kinh tế thực thường không đáng kể Tuy nhiên, khi nền kinh tế rơi vào tình trạng bất ổn cao, tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực trở nên mạnh mẽ và kéo dài hơn, cho thấy sự tồn tại của cơ chế gia tốc tài chính dẫn đến vòng xoáy giảm sâu Đối với các nước đang phát triển, nghiên cứu chủ yếu tập trung vào sự tương tác hướng đến trạng thái cân bằng, trong khi tác động phi tuyến trong mối quan hệ này vẫn chưa được khai thác nhiều.

1.1.3 Sự cần thiết nghiên cứu đối với các nước đang phát triển khu vực ASEAN

Trong những thập kỷ qua, hệ thống tài chính của các nước ASEAN đã trải qua nhiều biến động, đặc biệt là cuộc khủng hoảng tiền tệ châu Á năm 1997, ảnh hưởng nặng nề đến các nước thị trường mới nổi như Indonesia, Thái Lan, Malaysia và Philippines Hệ quả là tỷ lệ tăng trưởng GDP của các quốc gia này giảm mạnh từ 8 đến 10% (Park, D., Ramayandi, A., & Shin, K, 2013).

Hệ thống tài chính của các nước đang phát triển trong ASEAN, bao gồm Việt Nam, vẫn bị tác động bởi các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu sau này.

Kể từ khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2011, các biến động trên thị trường tài chính toàn cầu như sự kiện Taper Tantrum năm 2013 và đại dịch Covid-19 đã làm nổi bật sự cần thiết phải giám sát mức độ bất ổn tài chính trong khu vực ASEAN Những bất ổn này không chỉ ảnh hưởng đến chính sách mà còn tác động trực tiếp đến tốc độ tăng trưởng kinh tế Cụ thể, tốc độ tăng trưởng GDP trung bình của ASEAN đã giảm từ 6.4% vào năm 2007 xuống còn 4.3% vào năm 2008, và tiếp tục giảm xuống dưới 1% vào năm 2009 (ADB, 2009).

Xuất phát từ các khoảng trống nghiên cứu về bất ổn tài chính và mối quan hệ với khu vực kinh tế thực, cùng với thực tiễn hệ thống tài chính của các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN, tác giả quyết định chọn đề tài “Bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực: Trường hợp các nước đang phát triển khu vực ASEAN” cho luận án tiến sĩ, nhằm phân tích những biến động từ sau khủng hoảng Châu Á năm 1998 và ảnh hưởng của chúng đến hoạt động kinh tế trong khu vực.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của luận án là đánh giá mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực tại các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN Từ đó, luận án đề xuất một số gợi ý chính sách nhằm đảm bảo sự ổn định của hệ thống tài chính trong khu vực này.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để hoàn thành mục tiêu chung, luận án cần hoàn thành các mục tiêu cụ thể như sau:

Đánh giá sự khác biệt trong mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực là cần thiết, đặc biệt khi so sánh giai đoạn bất ổn tài chính cao với giai đoạn bất ổn tài chính thấp.

▪ Thứ tư, đưa ra các gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý và thực thi chính sách đối với các nước trong khu vực ASEAN.

Câu hỏi nghiên cứu

Từ các mục tiêu trên, các câu hỏi nghiên cứu được đưa ra như sau:

▪ Bất ổn tài chính tại các nước đang phát triển khu vực ASEAN được thể hiện thế nào?

▪ Các nước đang phát triển khu vực ASEAN trải qua các giai đoạn bất ổn tài chính như thế nào?

Sự tương tác giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực ở các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN có sự khác biệt rõ rệt giữa giai đoạn bất ổn tài chính cao và thấp Trong giai đoạn bất ổn tài chính cao, các yếu tố như lạm phát, tỷ giá hối đoái và đầu tư nước ngoài thường bị ảnh hưởng tiêu cực, dẫn đến sự suy giảm trong tăng trưởng kinh tế Ngược lại, trong giai đoạn bất ổn tài chính thấp, các nền kinh tế này có xu hướng ổn định hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển bền vững và thu hút đầu tư Việc hiểu rõ sự tương tác này là rất quan trọng để xây dựng các chính sách kinh tế hiệu quả cho các quốc gia ASEAN.

Các cơ quan quản lý và thực thi chính sách trong khu vực ASEAN cần xem xét một số gợi ý chính sách quan trọng để giám sát và quản lý sự ổn định của hệ thống tài chính Đầu tiên, việc tăng cường hợp tác giữa các quốc gia thành viên là cần thiết để chia sẻ thông tin và kinh nghiệm Thứ hai, cần thiết lập các cơ chế giám sát hiệu quả nhằm phát hiện sớm các rủi ro tài chính Cuối cùng, việc phát triển khung pháp lý đồng bộ và linh hoạt sẽ giúp các quốc gia ứng phó kịp thời với những biến động của thị trường tài chính toàn cầu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Luận án này đánh giá mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực tại các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN, tập trung vào giai đoạn từ tháng 1 năm 2005 đến tháng 6 năm 2020.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu

Luận án nghiên cứu sử dụng các phương pháp thống kê để xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính phù hợp với từng quốc gia Để phân biệt giai đoạn bất ổn tài chính và giai đoạn bình thường, luận án áp dụng mô hình tự hồi quy ngưỡng Markov-switching Cuối cùng, luận án đánh giá tính chất phi tuyến trong mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực thông qua mô hình VAR đa trạng thái.

Cuối cùng dựa trên kết quả nghiên cứu là cơ sở đề xuất các hàm ý chính sách

▪ Thứ nhất, đo lường bất ổn tài chính đối với từng nước đang phát triển khu vực ASEAN

▪ Thứ hai, xác định các giai đoạn bất ổn tài chính đối với từng nước đang phát triển khu vực ASEAN

Đóng góp của nghiên cứu

Thứ nhất, luận án là xây dựng được chỉ số căng thẳng tài chính phù hợp với các nước đang phát triển khu vực ASEAN

Luận án này áp dụng các phương pháp mới để xác định đặc điểm của giai đoạn bất ổn tài chính tại các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các chính sách kinh tế trong khu vực Một trong những đóng góp quan trọng của luận án là khám phá mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực tại các nước đang phát triển trong bối cảnh ASEAN.

1.7 Bố cục của luận án

Luận án được trình bày trong năm chương Trong đó, các chương có bố cục như sau: Chương 1: Giới thiệu tổng quan

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG GIỮA BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ KHU VỰC

Cơ sở lý thuyết về bất ổn tài chính

2.1.1 Các khái niệm về bất ổn tài chính

Bất ổn tài chính được hiểu là sự phá vỡ các liên kết giữa các thành phần trong khu vực tài chính do các cú sốc Phản ứng của hệ thống tài chính trước các cú sốc này phụ thuộc vào độ lớn và loại cú sốc, có thể dẫn đến việc làm tắt dần hoặc phóng đại các tác động của cú sốc.

2.1.2 Các đặc điểm của bất ổn tài chính

Theo Hakkio và Keeton (2009), một giai đoạn bất ổn có thể được xác định bởi ít nhất một trong năm đặc điểm: gia tăng sự không chắc chắn về giá trị thực của tài sản, gia tăng sự không chắc chắn về hành vi của các nhà đầu tư khác, gia tăng tình trạng bất cân xứng thông tin, giảm mức độ sẵn sàng nắm giữ tài sản rủi ro, và giảm mức sẵn lòng nắm giữ tài sản kém thanh khoản.

2.1.3 Các lý thuyết về bất ổn tài chính

Bất ổn tài chính được giải thích qua nhiều lý thuyết khác nhau, trong đó lý thuyết Nợ và suy yếu tài chính cho rằng chu kỳ tín dụng là nguyên nhân dẫn đến bất ổn và khủng hoảng tài chính Lý thuyết rủi ro và sự bất định chỉ ra rằng sự bất ổn này xuất phát từ những yếu tố không chắc chắn trên thị trường tài chính Lý thuyết tài chính hành vi mới kết hợp giữa mô hình hành vi hợp lý và yếu tố tâm lý để phân tích và xác định bất ổn tài chính Cuối cùng, lý thuyết lây lan tài chính mô tả sự vận động của thị trường và cách mà bất ổn có thể lây lan giữa các thị trường tài chính và các hệ thống tài chính quốc gia trước các cú sốc.

Tổng quan nghiên cứu về đo lường bất ổn tài chính

2.2.1 Các nghiên cứu về đo lường bất ổn tài chính

Có hai phương pháp đo lường bất ổn tài chính: phương pháp đơn chỉ số và phương pháp chỉ số tổng hợp Phương pháp đơn chỉ số chỉ phản ánh một phần bất ổn của hệ thống tài chính, bao gồm các chỉ số như chỉ số an toàn tài chính FSI của Quỹ tiền tệ quốc tế và bộ MPIs của ngân hàng trung ương Châu Âu, cùng với các chỉ số cảnh báo sớm và chỉ số dựa vào dữ liệu thị trường như xác suất vỡ nợ và rủi ro hệ thống Trong khi đó, phương pháp chỉ số tổng hợp dựa trên dữ liệu của nhiều thành phần khác nhau trong hệ thống tài chính, bao gồm chỉ số Financial Conditional Index (FCI) và Financial Stress Index (FSI).

2.2.2 Các nghiên cứu đo lường bất ổn tài chính bằng chỉ số căng thẳng tài chính

Nghiên cứu đầu tiên về chỉ số căng thẳng tài chính được thực hiện bởi Illing & Liu (2003 và 2006), tổng hợp từ các chỉ số tài chính ở bốn khu vực quan trọng của Canada bằng nhiều phương pháp khác nhau Chỉ số KCFSI của Hakkio và Keeton (2009) xây dựng cho hệ thống tài chính Hoa Kỳ với phương pháp đánh giá mới Cardarelli và Elekdag (2009) áp dụng cho 17 nước phát triển với 7 chỉ số chọn lọc như TED spread và chênh lệch lợi suất trái phiếu công ty Hollo và cộng sự (2012) giới thiệu phương pháp lý thuyết danh mục mới Chatterjee và cộng sự (2017) xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính cho Anh, bao gồm cả thị trường bất động sản Đối với các nước đang phát triển, Balakrishnan và cộng sự (2011) phát triển chỉ số FSI cho 26 thị trường mới nổi, trong khi Cevik và cộng sự (2013) sử dụng chỉ số BFS cho khu vực ngân hàng Cuối cùng, Ishrakieh, Dagher & El Hariri (2020) bổ sung tỷ lệ tiền gửi bằng ngoại tệ để phản ánh tình trạng đô la hóa trong hệ thống tài chính.

2.2.3 Các nghiên cứu về xác định giai đoạn bất ổn tài chính

Nhiều nghiên cứu hiện nay sử dụng phương pháp thống kê đơn giản để xác định giá trị ngưỡng Gần đây, một phương pháp mới đã được phát triển dựa trên mô hình Markov-switching, trong đó FSI được coi là biến nội sinh trong mô hình (Hollo và cộng sự, 2011; Duprey, Klaus).

Phương pháp này được coi là khách quan vì nó có khả năng phân biệt giữa giai đoạn bất ổn và giai đoạn bình thường dựa vào đặc điểm biến động của biến FSI.

2.2.4 Thảo luận các khoảng trống nghiên cứu

Để xây dựng chỉ số căng thẳng cho từng quốc gia hoặc nhóm quốc gia, cần xem xét nhiều khía cạnh khác nhau nhằm đảm bảo tính hiệu quả của chỉ số này.

Để xác định giai đoạn bất ổn tài chính, nhiều nghiên cứu sử dụng giá trị ngưỡng thông qua phương pháp thống kê đơn giản, mang tính chủ quan Trong khi đó, phương pháp định lượng phi tuyến có tính khách quan nhưng chỉ được áp dụng cho một số nước phát triển trong các nghiên cứu gần đây, và chưa được áp dụng cho các nước đang phát triển.

Cơ sở lý thuyết về khu vực kinh tế thực

2.3.1 Các khái niệm về khu vực kinh tế thực

Nền kinh tế được chia thành hai khu vực chính: khu vực tài chính và khu vực kinh tế thực Khu vực kinh tế thực tập trung vào các hoạt động sản xuất và mua sắm, tạo ra dòng chảy hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế (Batko, 2013).

2.3.2 Các phương pháp đo lường khu vực kinh tế thực

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là thước đo phổ biến và đầy đủ nhất cho nền kinh tế (Callen, 2012) Chỉ số sản xuất (IP) thường được sử dụng với dữ liệu tần suất cao Aruoba & Diebold (2010) đã bổ sung các chỉ số như tỷ lệ có việc làm, thu nhập thực của hộ gia đình, doanh số thương mại và sản xuất Ngoài ra, Hall & Zonzilos (2003) cũng đã đưa ra các chỉ số về doanh số dịch vụ du lịch và doanh số bán lẻ.

Cơ sở lý thuyết về tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực

2.4.1 Lý thuyết quyền chọn thực

Tính không chắc chắn và bất ổn tài chính gia tăng đã dẫn đến việc thu hẹp chi tiêu đầu tư Sự bất ổn này được thể hiện qua biến động trên thị trường tài chính, khiến các công ty cảm thấy không chắc chắn về triển vọng kinh tế trong tương lai và buộc họ phải tạm hoãn các kế hoạch đầu tư mới.

2.4.2 Lý thuyết chu kỳ tín dụng

Chu kỳ tín dụng có ảnh hưởng lớn đến chu kỳ kinh tế, với các lý thuyết cho rằng tình trạng vay mượn quá mức dẫn đến bong bóng tín dụng Khi xảy ra cú sốc, bong bóng này sẽ vỡ, khiến doanh nghiệp phải thu hẹp đầu tư sản xuất.

2.4.3 Lý thuyết cơ chế gia tốc tài chính

Do sự tồn tại các ma sát trên thị trường, các cú sốc được khuếch đại và truyền dẫn giữa khu vực tài chính và nền kinh tế thực

Cơ chế này có thể phát sinh từ khu vực phi tài chính do mối quan hệ ngược chiều giữa phần bù rủi ro tài chính bên ngoài và giá trị tài sản ròng của doanh nghiệp Ngoài ra, nó cũng có thể xuất phát từ khu vực tài chính do sự xói mòn bảng tổng kết tài sản của các trung gian tín dụng.

Các lý thuyết ban đầu cho rằng sự khuếch đại và truyền dẫn sẽ trở về trạng thái cân bằng Tuy nhiên, các lý thuyết gia tốc gần đây đã chỉ ra rằng có rủi ro nội sinh có thể dẫn hệ thống đến hai trạng thái khác nhau (Brunnermeier & Sannikov, 2014; Mittnik & Semmler, 2013 và 2018) Điều này cho thấy mối quan hệ giữa bất ổn tài chính và nền kinh tế thực là phi tuyến.

Tổng quan nghiên cứu về tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực

Các nghiên cứu ban đầu chỉ ra rằng bất ổn tài chính có mối quan hệ ngược chiều với khu vực kinh tế thực theo cách tuyến tính Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu sau này đã khám phá tính phi tuyến của mối quan hệ này Kết quả được tổng hợp trong các bảng 2.1 và 2.2.

Bảng 2.1 tóm tắt các nghiên cứu về tác động của bất ổn tài chính đối với khu vực kinh tế thực tại các nước phát triển Các tác giả đã phân tích mối quan hệ này để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của biến động tài chính đến nền kinh tế thực.

Giai đoạn Mô hình và các biến Kết quả nghiên cứu

Hồi qui OLS Chỉ số KCFSI và CFNAI

Tác động của bất ổn tài chính đến hoạt động kinh tế ngược chiều và có ý nghĩa thống kê

MS-VAR Chỉ số KCFSI và CFNAI

Tác động của bất ổn tài chính đối với kinh tế thực ở giai đoạn bất ổn lớn hơn gấp 4 lần và kéo dài hơn giai đoạn bình thường

Mức giảm của bất ổn trong ở giai đoạn bất ổn chậm hơn so với giai đoạn bình thường

(HP) filter Chỉ số FSI và GDP

Giai đoạn bất ổn do mở rộng tín dụng, giá nhà leo thang và tỷ trọng nợ cao đã ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh tế.

TVAR Chỉ số CISS và IP

Tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực là đáng kể trong trạng thái bất ổn cao, trong khi ở trạng thái bất ổn thấp, tác động này không có ý nghĩa thống kê.

MS-VAR Chỉ số CISS và chỉ số IP

Kết quả tương tự như Hollo và cộng sự (2012)

TVAR Chỉ số FSI và

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng chỉ số IP phản ứng mạnh mẽ hơn với cú sốc tài chính âm so với cú sốc tài chính dương trong giai đoạn bất ổn cao, trong khi phản ứng này lại yếu hơn trong giai đoạn bất ổn thấp, tương tự như kết quả của Hollo và cộng sự (2012).

TVAR Chỉ số FSI và chỉ số IP

Tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực ở trạng thái bất ổn cao lớn hơn so với trạng thái bất ổn thấp

Mức phản ứng của chỉ số IP đối với cú sốc tài chính dương tương đương với mức phản ứng đối với cú sốc tài chính âm trong cả hai giai đoạn bất ổn.

VAR tuyến tính FSI và tỷ lệ tăng GDP

Bất ổn tài chính gia tăng có tác động làm suy giảm mức tăng sản lượng

MS-VAR FSI và chi tiêu hộ gia đình

Phản ứng của khu vực thực trước cú sốc tài chính không đáng kể trong giai đoạn bình thường nhưng rất lớn trong giai đoạn bất ổn cao

TVP-VAR Các biến bất ổn tài chính và GDP

Cú sốc tài chính có ảnh hưởng lớn hơn đến GDP trong giai đoạn suy thoái so với giai đoạn bình thường Mức độ tác động tỷ lệ thuận với qui mô của cú sốc; tức là, cú sốc càng lớn thì ảnh hưởng đến GDP càng mạnh mẽ.

TVAR Các biến bất ổn tài chính riêng lẻ và chỉ số IP

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các biến tài chính về độ lệch có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn so với các biến liên quan đến suất sinh lời và độ biến động, tương tự như những gì được trình bày trong nghiên cứu của Mittnik & Semmler (2013).

Bất ổn tài chính ảnh hưởng đến khu vực kinh tế thực qua hai giai đoạn, với mức tác động mạnh mẽ hơn trong giai đoạn bất ổn tài chính cao.

2.5.2 Thảo luận các khoảng trống nghiên cứu

Bất ổn tài chính có tác động khác nhau đến khu vực kinh tế thực giữa các nước phát triển và đang phát triển, cho thấy sự không thống nhất trong kết quả.

Tác động phi tuyến giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực chủ yếu được nghiên cứu ở các nước phát triển, trong khi các nghiên cứu về nhóm nước đang phát triển vẫn còn hạn chế.

Các nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt trong kết quả về tương tác giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực, với sự phân chia giữa trạng thái bất ổn cao và thấp Hơn nữa, tác động của các loại cú sốc tài chính cũng dẫn đến những phản ứng khác nhau trong khu vực kinh tế thực.

Bảng 2.2 Tóm tắt các nghiên cứu về tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực đối với các nước đang phát triển

Tác giả Nước và giai đoạn Mô hình và các biến Kết quả nghiên cứu

Các nước Trung và Đông Âu, 1995- 2010

VAR tuyến tính FSI và IP, tổng xuất nhập khẩu, đầu tư gộp

Tác động giữa bất ổn tài chính và các biến kinh tế thực không đồng nhất giữa các nước

VAR tuyến tính FSI và IP, tổng xuất nhập khẩu và đầu tư gộp

Tác động của bất ổn tài chính đến các biến kinh tế thực có ý nghĩa thống kê nhưng chiều tác động ngược lại không có ý nghĩa thống kê

VAR tuyến tính Chỉ số FSI và IP

Tác động của bất ổn tài chính đến các biến kinh tế thực có ý nghĩa thống kê, trừ Philippines

Chiều tác động ngược lại không có ý nghĩa thống kê

Từ năm 2005 đến 2016, chỉ số FSI và IP của Thổ Nhĩ Kỳ cho thấy rằng sự bất ổn tài chính đã làm suy giảm chỉ số IP, trong khi việc cải thiện chỉ số lại giúp giảm căng thẳng tài chính.

MS-VAR Chỉ số FSI và tiêu dùng cá nhân

Chi tiêu hộ gia đình giảm khi tình hình tài chính trở nên bất ổn, với phản ứng mạnh mẽ hơn và kéo dài hơn trong giai đoạn bất ổn cao so với giai đoạn bất ổn thấp.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính cho nước đang phát triển khu vực ASEAN 12 Bước 1: Đo lường các chỉ số tài chính đơn lẻ

Bước 1: Đo lường các chỉ số tài chính đơn lẻ

Luận án áp dụng phương pháp của Balakrishnan và cộng sự (2011) cùng với Cevik, Dibooglu và Kutan (2013) để lựa chọn các chỉ số tài chính quan trọng từ bốn khu vực trong hệ thống tài chính: ngân hàng, thị trường cổ phiếu, thị trường ngoại hối và thị trường trái phiếu Các chỉ số được xem xét bao gồm hệ số Beta của khu vực ngân hàng (đối với Việt Nam, sử dụng chỉ số BSF của Kibritỗioglu, A., 2003), tỷ suất sinh lời và mức biến động của thị trường cổ phiếu, chênh lệch lợi suất trái phiếu chính phủ và biến động lợi suất trái phiếu chính phủ, cùng với chỉ số EMPI.

Bước 2: Tổng hợp các chỉ số tài chính đơn lẻ

Trước khi hình thành chỉ số FSI, các chỉ số tài chính đơn lẻ được chuẩn hóa về cùng một cơ sở đơn vị Sau đó, các chỉ số này được tổng hợp theo phương pháp tỷ trọng đều.

Bước 3: Đánh giá hiệu quả của chỉ số căng thẳng tài chính dựa trên phương pháp của Hakkio và Keeton (2009).

Phương pháp đo lường giai đoạn bất ổn tại các nước đang phát triển khu vực ASEAN

Nghiên cứu dựa trên các công trình của Hollo và cộng sự (2011) cùng với Duprey, Klaus và Peltonen (2017) đã áp dụng mô hình tự hồi quy Markov-switching với phương trình hồi quy cụ thể.

Mô hình giả định có từ 2 đến 3 trạng thái, ký hiệu là s={1,2,3} Hành vi của chuỗi FSI ở mỗi trạng thái bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như hệ số chặn $\alpha$, hệ số tự hồi quy $\beta$, và phương sai sai số $\sigma$ Nghiên cứu không xem xét sự khác biệt của $\sigma$ trong phương trình hồi quy.

3.2.2 Trình tự thực hiện mô hình hồi qui Markov-switching

Nghiên cứu bắt đầu bằng việc thực hiện các kiểm định tính dừng cho biến FSI của từng quốc gia, bao gồm Kiểm định ADF của Dickey và Fuller (1979) cùng với kiểm định PP test của Phillips.

Perron (1988) Kiểm định tính phi tuyến của chuỗi FSI bằng kiểm định BDS của Brock và cộng sự (1996) và kiểm định McLeod-Li của Mcleod và Li (1983)

Bước thứ hai là áp dụng phương pháp ước lượng cực đại (MLE) để xác định các tham số hồi quy của mô hình, bao gồm hệ số chặn, các hệ số của quá trình tự hồi quy cho biến phụ thuộc, cũng như các xác suất chuyển dịch giữa các trạng thái và xác suất tại mỗi trạng thái.

Sau khi thực hiện hồi quy mô hình, các mô hình sẽ được kiểm tra phần dư để lựa chọn Tiêu chí lựa chọn bao gồm AIC và tỷ lệ log likelihood Ngoài ra, việc chọn mô hình cũng dựa vào tiêu chí phân loại trạng thái RCM (Regime Classification Measure) do Ang và Bekaert (2002) đề xuất.

Phương pháp đánh giá tác động bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực đối với các nước đang phát triển khu vực ASEAN

Nghiên cứu dựa trên Tsay (1998) áp dụng mô hình VAR ngưỡng với hai biến nội sinh, bao gồm chỉ số FSI và chỉ số khu vực kinh tế thực Trong mô hình này, biến FSI được coi là biến ngưỡng.

Nếu $ \tau_{i-1} < r_{t-d} \leq \tau_{i} $ với $ i = 1, \ldots, M $ và $ d > 0 $, thì $ y $ là vector các biến nội sinh, bao gồm chỉ số FSI và chỉ số phản ánh khu vực kinh tế thực Giá trị của biến ngưỡng tại thời kỳ $ t-d $ được ký hiệu là $ r_{i-d} $ và các trạng thái được xác định bởi giá trị ngưỡng: $ \tau_0 < \tau_1 < \ldots < \tau_M $.

3.3.2 Các giả thuyết nghiên cứu trong mô hình

Bất ổn tài chính ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của khu vực kinh tế thực tại các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN.

Biến động của khu vực kinh tế thực có ảnh hưởng ngược lại đến sự bất ổn của khu vực tài chính tại các nước đang phát triển trong ASEAN.

Bất ổn tài chính có ảnh hưởng tương đồng và có độ trễ đối với sự bất ổn của hệ thống tài chính tại các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN.

Tác động phi tuyến giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực là một vấn đề quan trọng, đặc biệt đối với các nước đang phát triển trong khu vực ASEAN Giả thuyết cho rằng sự phụ thuộc vào trạng thái bất ổn của hệ thống tài chính có thể ảnh hưởng đáng kể đến nền kinh tế thực tại các quốc gia này.

3.3.3 Trình tự thực hiện hồi qui mô hình TVAR

Bước 1: Đo lường các biến trong mô hình

Khu vực kinh tế thực được đánh giá qua tỷ lệ tăng trưởng sản xuất công nghiệp (IP) của Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan, cùng với tổng giá trị thương mại quốc tế của Việt Nam Bên cạnh đó, bất ổn tài chính được đo lường thông qua chỉ số căng thẳng tài chính (FSI).

Bước 2: Kiểm định sự tồn tại tính phi tuyến của bộ dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng kiểm định phi tuyến của Lo và Zivot (2001)

Bước 3: Ước tính mô hình TVAR

Nghiên cứu này chọn chỉ số FSI làm biến ngưỡng và ước tính mô hình TVAR với hai trạng thái Quá trình ước tính các tham số của mô hình được thực hiện bằng phương pháp CLS hai bước.

Bước 4: Phân tích phản ứng đẩy của mô hình

Nghiên cứu sử dụng hàm phản ứng đẩy phi tuyến của Koop, Pesaran và Potter (1996).

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu thu thập theo tháng trong giai đoạn từ tháng 1.2005 đến tháng 6.2020 (Riêng Việt Nam từ 1.2007 – 5.2020) Chi tiết xem tại Bảng 3.1

Bảng 3 1 Dữ liệu nghiên cứu đối với các nước đang phát triển khu vực ASEAN Khu vực Hạng mục chỉ số thành phần Nguồn dữ liệu

- Tổng tiền gửi, tổng tín dụng khu vực tư ngân, tổng nợ nước ngoài

- Chỉ số giá cổ phiếu khu vực ngân hàng

- Thomson reuters Thị trường cổ phiếu - Chỉ số giá thị trường cổ phiếu - Thomson reuters

- Tỷ giá hối đoái chính thức (E) và Dự trữ ngoại hối (RES) - GEM World Bank

Thị trường nợ chính phủ

- Lợi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm - Thomson reuters

Khu vực kinh tế thực

- Chỉ số sản xuất công nghiệp

- Tổng giá trị xuất và nhập khẩu thương mại hàng hóa

Chỉ số vĩ mô - Chỉ số lạm phát - GEM World Bank

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính

Biểu đồ FSI trong Hình 4.1 cho thấy sự biến động của chỉ số FSI ở các quốc gia trong mẫu, với hai giai đoạn nổi bật là khủng hoảng tài chính 2008-2009 và đại dịch COVID-19 bắt đầu từ năm 2020, trong đó tất cả các chỉ số FSI đều tăng lên đồng thời.

Hình 4 1 Biến động của chỉ số FSI của các nước đang phát triển khu vực ASEAN

4.1.2 Kết quả đánh giá hiệu quả chỉ số căng thẳng tài chính

4.1.2.1 Các sự kiện căng thẳng tài chính trong giai đoạn 2005-2020

Trong giai đoạn nghiên cứu từ tháng 1.2005 đến tháng 6.2020, các sự kiện căng thẳng nội bộ và những biến động trên thị trường tài chính toàn cầu đã tác động mạnh mẽ đến hệ thống tài chính của các nước đang phát triển ở khu vực Châu Á Những sự kiện quan trọng bao gồm khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2011, sự kiện Taper Tantrum năm 2013, giai đoạn hoảng loạn thị trường chứng khoán Trung Quốc năm 2015, thương chiến Mỹ - Trung năm 2018, và đại dịch Covid-19 vào đầu năm 2020.

4.1.2.2 Kết quả đánh giá hiệu quả chỉ số FSI của các nước nghiên cứu

Các hình từ 4.2 đến 4.6 minh họa sự biến động của chỉ số FSI ở các nước nghiên cứu trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2005 đến tháng 6 năm 2020, riêng Việt Nam từ tháng 1 năm 2007 đến tháng 5 năm 2007 Các đỉnh biến động của chỉ số FSI của mỗi quốc gia đều xảy ra trong các giai đoạn căng thẳng Đặc biệt, chỉ số FSI của Indonesia tăng mạnh nhất trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 và cũng bị ảnh hưởng bởi sự kiện thương chiến giữa Mỹ và Trung Quốc.

Năm 2018, hệ thống tài chính Indonesia không chịu ảnh hưởng lớn Tại Malaysia, các đỉnh biến động của FSI Malaysia xảy ra trong các sự kiện căng thẳng tương tự như Indonesia Đối với Philippines, đỉnh biến động cao nhất diễn ra trong khủng hoảng tài chính năm 2008.

Indonesia Malaysia PhilippinesThái Lan Việt Nam

Khủng hoảng nợ công tại Châu Âu đã cho thấy chỉ số FSI ít biến động Đặc biệt, sự kiện Taper Tantrum năm 2013 không gây ảnh hưởng lớn đến hệ thống tài chính của Việt Nam.

Hình 4 2 Chỉ số FSI của Indonesia

Hình 4 3 Chỉ số FSI của Malaysia

Hình 4 4 Chỉ số FSI của Philippines

Hình 4 5 Chỉ số FSI của Thái Lan

Hình 4.6 Chỉ số FSI của Việt Nam

Kết quả đo lường giai đoạn bất ổn tài chính

4.2.1 Các kiểm định trước hồi qui mô hình

Luận án áp dụng kiểm định ADF của Dickey và Fuller (1979) cùng với kiểm định PP của Phillips và Perron (1988) để xác định tính dừng của chuỗi FSI Kết quả cho thấy biến FSI của tất cả các quốc gia trong mẫu nghiên cứu đều là chuỗi dừng ở bậc I(0).

Kiểm định tính phi tuyến của biến FSI cho tất cả các nước trong mẫu nghiên cứu được thực hiện thông qua kiểm định BDS test và McLeod–Li test Kết quả cho thấy rằng chuỗi FSI của tất cả các nước đều có tính chất phi tuyến.

4.2.2 Kết quả hồi qui mô hình Makov-switching

Bảng 4.1 trình bày sự so sánh giữa các mô hình Markov-switching Kết quả hồi quy chỉ ra rằng phần dư của các mô hình đều có tính chất nhiễu trắng Dựa trên giá trị AIC và RCM, mô hình 2 trạng thái với hệ số  không đổi được lựa chọn cho trường hợp của Indonesia và Malaysia.

 thay đổi đối với Philippines, mô hình 2 trạng thái với  không đổi đối với Thái Lan, và mô hình 3 trạng thái với  thay đổi đối với Việt Nam

Sau khi lựa chọn mô hình Markov-switching, kết quả ước lượng các tham số của từng quốc gia được trình bày trong Bảng 4.2 Nghiên cứu tiếp tục thực hiện kiểm định ý nghĩa của các tham số hồi quy trong mô hình và phân tích sự khác biệt giữa các trạng thái thông qua kiểm định Wald.

Bảng 4 1 So sánh các mô hình tự hồi qui Markov-switching

Mô hình Hệ số tự hồi qui ()

AIC RCM Kiểm định Ljung-Box

MS(3)-DR(1) Không na na na na na

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.1

Mô hình MS có s trạng thái, trong khi DR(p) biểu thị bậc tự hồi quy p Ký hiệu na đại diện cho phương trình hồi quy không xác định Các trạng thái có thể là "Không" (không thay đổi) hoặc "Có" (thay đổi).

Bảng 4 2 Kết quả hồi qui mô hình Markov-switching

Hệ số hồi qui Indonesia Malaysia Thái Lan Philippines Việt Nam

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.1

Hệ số chặn trạng thái s được ký hiệu là $ \alpha(s) $, trong khi hệ số tự hồi qui bậc p ở trạng thái s được ký hiệu là $ \beta_p(s) $ Độ lệch chuẩn của sai số được ký hiệu là $ \sigma $, và các xác suất chuyển dịch trạng thái được ký hiệu là $ p_{ij} $ với $ i,j = 1,2,3 $ Giá trị trung bình ước tính của FSI ở trạng thái s được ký hiệu là $ est(s) $, với $ s = 1,2,3 $.

4.2.3 Thảo luận kết quả Đối với các nước Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan, mô hình Markov- switching hồi qui đều ở hai trạng thái Dựa vào giá trị trung bình ước tính của FSI và hệ số chặn, trạng thái 1 được xem là trạng thái chỉ giai đoạn bất ổn tài chính thấp và trạng thái 2 chỉ giai đoạn bất ổn tài chính cao Đối với trường hợp của Việt Nam, kết quả hồi qui mô hình Markov-switching với ba trạng thái Trong đó trạng thái 1 chỉ giai đoạn bất ổn thấp Trạng thái

2 chỉ giai đoạn bất ổn vừa Và trạng thái 3 chỉ giai đoạn bất ổn cao

Bảng 4 3 Xác suất chuyển dịch và thời gian duy trì ở các trạng thái

Nước Indonesia Malaysia Philippines Thái Lan Việt Nam

Giai đoạn bất ổn tài chính được đặc trưng bởi mức độ xuất hiện thấp, như thể hiện trong kết quả từ phần mềm Stata 15.1 Trong suốt giai đoạn nghiên cứu, tình trạng bất ổn cao chỉ xảy ra rất ít, theo dữ liệu được trình bày trong Bảng 4.3.

Hình 4.7 cho thấy xác suất duy trì các trạng thái của các nước nghiên cứu trong giai đoạn bất ổn cao, với kết quả cho thấy sự xuất hiện không đồng đều giữa các quốc gia Đối với Việt Nam, trạng thái bất ổn cao chỉ xảy ra trong khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 Sau đó, hệ thống tài chính Việt Nam chuyển sang giai đoạn bất ổn tài chính vừa, với tần suất xuất hiện thường xuyên từ năm 2010 đến 2020, do bất ổn khu vực ngân hàng và nợ xấu gia tăng, cần nhiều năm để giải quyết.

Bảng 4.3 cho thấy rằng Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan có xác suất duy trì giai đoạn bất ổn cao rất thấp, trong khi giai đoạn bất ổn thấp lại có xác suất duy trì cao Đối với Việt Nam, giai đoạn bất ổn thấp có xác suất duy trì tương đối, giai đoạn bất ổn vừa có mức duy trì rất cao, và giai đoạn bất ổn cao có xác suất duy trì rất thấp.

Hình 4.7 Xác suất duy trì các trạng thái

Quan hệ tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực

4.3.1 Mô tả đặc điểm dữ liệu nghiên cứu

Trong giai đoạn nghiên cứu, chỉ số FSI và chỉ số kinh tế thực của từng nước có xu hướng biến động ngược chiều, đặc biệt rõ ràng khi chỉ số FSI đạt đỉnh Mối quan hệ giữa chỉ số FSI và chỉ số kinh tế thực được làm sáng tỏ qua kiểm định nhân quả Granger, cho thấy FSI ảnh hưởng đến chỉ số kinh tế thực ở tất cả các nước trong mẫu nghiên cứu, trong khi tác động ngược lại chỉ xuất hiện ở Việt Nam.

4.3.2 Các kiểm định trước hồi qui

Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy biến FSI và biến kinh tế thực của các nước trong mẫu đều dừng ở bậc I(0).

Bảng 4.4 Kiểm định tính phi tuyến mô hình VAR

Nước Indonesia Malaysia Philippines Thailand Vietnam Độ trễ tối ưu (p) 1 1 1 1 2 2 2 2

Bảng A Kiểm định mô hình VAR tuyến tính so với TVAR 2 trạng thái

Bảng B Kiểm định mô hình VAR tuyến tính so với TVAR 3 trạng thái

Bảng C Kiểm định mô hình TVAR 2 trạng thái so với 3 trạng thái

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm R

Để đánh giá tính phù hợp của bộ dữ liệu với mô hình VAR ngưỡng, nghiên cứu đã tiến hành kiểm định phi tuyến mối quan hệ giữa biến FSI và khu vực kinh tế thực bằng kiểm định của Lo và Zivot (2001) Kết quả cho thấy mô hình TVAR 2 trạng thái với p=1 và d=1 phù hợp cho Indonesia và Malaysia; mô hình TVAR không phù hợp với Philippines; mô hình TVAR 2 trạng thái với p=1 và d=2 phù hợp cho Thái Lan; và mô hình TVAR 2 trạng thái với p=2 và d=2 phù hợp cho Việt Nam.

4.3.3 Kết quả hồi qui mô hình

Bảng 4 5 Kết quả ước tính mô hình TVAR với 2 trạng thái

Phương trình Hệ số chặn FSI(t-1) Y(t-1) FSI(t-2) Y(t-2) Mean

Kết quả kiểm định phần dư mô hình bằng phương pháp Box-Ljung test cho thấy phần dư của hai biến FSI và kinh tế thực đều là nhiễu trắng, như được trình bày trong bảng 4.6.

Ký hiệu của các mức ý nghĩa: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’

Bảng 4.6 Kiểm định Box-Ljung test đối với phần dư mô hình

Phần dư của biến FSI Phần dư biến kinh tế thực chi-squared (10) p-value chi-squared (10) p-value

Kết quả hồi qui mô hình TVAR cho thấy trong giai đoạn bất ổn tài chính cao, sự gia tăng bất ổn có tác động tiêu cực đến hoạt động của khu vực kinh tế thực Ngược lại, trong giai đoạn bất ổn thấp, không có bằng chứng thống kê rõ ràng cho các nước nghiên cứu Hơn nữa, tác động từ chỉ số kinh tế thực đến biến FSI không có ý nghĩa thống kê ở cả hai trạng thái, trong khi tác động của chỉ số FSI đến chính nó lại có ý nghĩa thống kê ở cả hai trạng thái.

4.3.4 Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy

4.3.4.1 Tác động của cú sốc tài chính

Cú sốc gia tăng căng thẳng tài chính ảnh hưởng tiêu cực đến khu vực kinh tế thực và gây ra bất ổn tài chính Kết quả cho thấy, sự gia tăng bất ổn tài chính làm giảm tốc độ tăng trưởng của khu vực kinh tế thực, với mức giảm mạnh hơn trong giai đoạn bất ổn cao, có ý nghĩa thống kê rõ ràng, trong khi giai đoạn bất ổn thấp chỉ có mức giảm yếu và không có ý nghĩa thống kê.

Bất ổn khu vực tài chính gia tăng do tác động của căng thẳng tài chính, với mức độ khác nhau giữa các quốc gia Mặc dù bất ổn đã giảm dần, nhưng tốc độ giảm nhanh hơn ở Indonesia và Malaysia trong giai đoạn bất ổn cao, trong khi các quốc gia khác lại có tốc độ giảm chậm hơn.

4.3.4.2 Tác động của các loại cú sốc tài chính

Hình 4 8 Tác động của cú sốc tài chính

Nguồn: Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm R

Ghi chú: Đường nối liền chỉ trạng thái bất ổn cao và đường đứt nét chỉ trạng thái bất ổn thấp

Kết quả mô phỏng cho thấy chỉ số căng thẳng tài chính và kinh tế thực phản ứng khác nhau trước các cú sốc tài chính Cú sốc dương làm gia tăng bất ổn tài chính, trong khi cú sốc âm lại giảm bất ổn này Đặc biệt, chỉ số kinh tế thực cải thiện trước cú sốc âm nhưng suy giảm trước cú sốc dương, điều này được quan sát ở cả hai trạng thái bất ổn và tất cả các nước nghiên cứu.

Độ lớn phản ứng của chỉ số kinh tế thực đối với cú sốc dương và âm có sự khác biệt rõ rệt Trong trạng thái bất ổn cao, mức phản ứng tích lũy trước cú sốc âm thường lớn hơn hoặc bằng so với cú sốc dương Ngược lại, trong trạng thái bất ổn thấp, mức phản ứng tích lũy trước cú sốc âm lại nhỏ hơn phản ứng trước cú sốc dương.

Phản ứng của bất ổn khu vực tài chính đối với các cú sốc tài chính cho thấy sự tương đồng, với bất ổn tăng lên khi có cú sốc gia tăng căng thẳng tài chính và giảm xuống khi có cú sốc giảm căng thẳng Ở trạng thái bất ổn thấp, mức phản ứng tích lũy trước cú sốc âm nhỏ hơn so với cú sốc dương, trong khi ở trạng thái bất ổn cao, mức phản ứng tích lũy trước cú sốc âm lại lớn hơn Kết quả này phù hợp với hầu hết các quốc gia trong nghiên cứu Đặc biệt, khả năng hồi phục của hệ thống tài chính khi đối mặt với cú sốc tài chính âm cho thấy mức hồi phục ở trạng thái bất ổn cao diễn ra nhanh hơn so với trạng thái bất ổn thấp.

Bảng 4.7 Phản ứng tích lũy của khu vực kinh tế thực sau 25 tháng

Cú sốc tài chính Indonesia Malaysia Philippines Thailand Vietnam

Trạng thái bất ổn thấp

Trạng thái bất ổn cao

Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán từ kết quả phần mềm R

Bảng 4.8 Phản ứng tích lũy của chỉ số FSI sau 25 tháng