NHỮNG cú sốc GIÁ cả HÀNG hóa và sự bất ổn của hệ THỐNG tài CHÍNH

Sự xuất hiện nhiều các cú sốc giá hàng hóa đã dẫn đến một số lượng lớncác nghiên cứu phân tích các tác động của giá hàng hóa thấp trên nhiềubiến số như tăng trưởng kinh tế Deaton và Mil

COMMODITY PRICE SHOCKS AND FINANCIAL SECTOR

FRAGILITY

1 ABTRACT

This paper investigates the impact of commodity price shocks on

financial sector fragility Using a large sample of 71 commodity

exporters among emerging and developing economies, it shows that

negative shocks to commodity prices tend to weaken the financial sector,

with larger shocks having more pronounced impacts More specifically,

negative commodity price shocks are associated with higher

non-performing loans, bank costs and banking crises, while they reduce bank

profits, liquidity, and provisions to nonperforming loans These adverse

effects tend to occur in countries with poor quality of governance, weak

fiscal space, as well as those that do not have a sovereign wealth fund, do

not implement macro-prudential policies and do not have a diversified

export base

2 INTRODUCTION

The recent decline in commodity prices, especially for oil, has revived

once again interest in their economic impact Most commodities prices

have declined by about 50 percent between mid-2014 and mid-2015,

leading to significant losses in export earnings for commodity exporters

có một quỹ đầu tư quốc gia , không thực hiện các chính sách an toàn vĩ

mô, không có một nền tảng xuất khẩu đa dạng

2 GIỚI THIỆU

Sự suy giảm gần đây của giá cả hàng hóa , đặc biệt là dầu mỏ, đã làmsống dậy một lần nữa mối quan tâm đến tác động kinh tế của chúng Hầuhết giá mặt hàng này đã giảm khoảng 50 % từ giữa năm 2014 và giữanăm 2015 , dẫn đến thiệt hại đáng kể trong kim ngạch xuất khẩu chodoanh nghiệp xuất khẩu hàng hóa ( Hình 1 )

The large occurrence of commodity price shocks has led to a large

number of studies analyzing the impact of lower commodity prices on

various variables such as economic growth (Deaton and Miller 1995,

Dehn 2000), debt (Arezki and Brückner 2000, Arezki and Ismail 2013),

conflict (Brückner and Ciccone 2009), etc

Adverse commodity price shocks can also contribute to

financial fragility through various channels

First, a decline in commodity prices in

commodity-dependent countries results in reduced export income,

which could adversely impact economic activity and

agents’ (including governments) ability to meet their debt

obligations, thereby potentially weakening banks’ balance

sheets

Second, a surge in bank withdrawals following a drop in

commodity prices may significantly reduce banks’ liquidity

and potentially lead to a liquidity mismatch If large

enough, commodity price shocks can also adversely affect

bank balance sheets by weighing on international

reserves and increasing the risk of currency mismatches

Sự xuất hiện nhiều các cú sốc giá hàng hóa đã dẫn đến một số lượng lớncác nghiên cứu phân tích các tác động của giá hàng hóa thấp trên nhiềubiến số như tăng trưởng kinh tế ( Deaton và Miller 1995, Dehn 2000) ,

nợ ( Arezki và Bruckner 2000, Arezki và Ismail 2013 ) , xung đột( Bruckner và Ciccone 2009) , vv

Cú sốc âm cũng góp phần vào sự bất ổn tài chính thông qua các kênhkhác nhau

Đầu tiên, một sự suy giảm trong giá cả hàng hóa ở các nước phụ thuộc

hàng hóa dẫn đến sự suy giảm trong thu nhập từ xuất khẩu, có thể ảnhhưởng xấu đến hoạt động kinh tế và khả năng của các đại lý (bao gồm cảcác chính phủ) đáp ứng các nghĩa vụ nợ của họ, do đó có khả năng làmsuy yếu bảng cân đối của các ngân hàng

Thứ hai, một sự đột biến trong việc rút tiền ngân hàng sau sự sụt giảm

giá hàng hóa có thể làm giảm đáng kể tính thanh khoản của các ngânhàng và có khả năng dẫn đến mất cân bằng thanh khoản Nếu đủ lớn , các

cú sốc giá cả hàng hóa cũng có thể ảnh hưởng xấu đến bảng cân đối củangân hàng ở khoản mục dự trữ ngoại tệ và làm tăng rủi ro mất cân bằng

tỷ giá

Thứ ba, một sự suy giảm trong giá cả hàng hóa có thể làm giảm năng

lực tài chính của các nhà xuất khẩu (giảm doanh thu) , do đó có thể đẩy

Third, a decline in commodity prices can reduce

commodity exporters’ fiscal performance (by lowering

revenue), which in turn may push government to adjust

their budgets to accommodate revenue shortfalls Often

this can happen in a disorderly manner through the

accumulation of payment arrears to suppliers and

contractors, who in turn are unable to adequately service

their bank loans

However, the literature lacks a systematic empirical analysis of the

impact of negative commodity price shocks on the financial sector The

lack of evidence could be due to the lack of data on developing countries

(Navajas and Thegeya, 2013) and the imprecise definition of the

financial fragility, which is difficult to quantify (Francis, 2003)

Financial fragility can be defined as the increased likelihood of a

systemic failure in the financial

system, for which the most obvious indicator would be a systemic

banking crisis A less dramatic definition of financial fragility could

capture the sensitivity of the financial system to relatively small shocks

That said, the corresponding indicator(s) would be relatively more

complex and not obvious to construct The closest existing empirical

analysis in the literature examines the impact of terms of trade shocks on

the occurrence of banking crises (Demirgüç- Kunt and Detragiache,

2000) The lack of empirical evidence is rather surprising given the

growing awareness of financial stability issues in many countries, and the

close link between commodity markets and the financial sector

Using a large sample of commodity exporters among developing

economies, this paper highlights that negative commodity price shocks

tend to weaken the financial sector and can lead to banking crises The

paper attempts to fill a gap in the empirical literature by analyzing the

impact of adverse commodity price shocks on the fragility of the

financial sector and has three main findings

First, negative shocks to commodity prices tend to weaken the financial

sector and increase the probability of banking crises, with larger shocks

chính phủ phải điều chỉnh ngân sách để thích nghi với sự thâm hụt thunhập từ các nhà xuất khẩu Thường thì điều này có thể xảy ra thông quaviệc tích lũy nợ phải trả cho nhà cung cấp và nhà thầu , làm cho họkhông thể thực hiện đầy đủ nghĩa vụ với các khoản vay ngân hàng của họ

Tuy nhiên, các tài liệu còn thiếu một phân tích thực nghiệm có hệ thống

về tác động của các cú sốc âm trên các lĩnh vực tài chính Việc thiếu cácbằng chứng có thể là do sự thiếu dữ liệu về các nước đang phát triển(Navajas và Thegeya, 2013) và định nghĩa mơ hồ về sự bất ổn tài chính,

đó là khó khăn cho việc định lượng (Francis, 2003) Bất ổn tài chính cóthể được định nghĩa là sự gia tăng khả năng sụp đổ mang tính hệ thốngtrong hệ thống tài chính, mà dấu hiệu rõ ràng nhất sẽ là một cuộc khủnghoảng ngân hàng mang tính hệ thống Một định nghĩa ít ấn tượng hơn làbất ổn tài chính có thể được hiểu như là sự nhạy cảm của hệ thống tàichính với các cú sốc tương đối nhỏ Điều đó nói rằng, việc xây dựng cácchỉ báo tương ứng sẽ là tương đối phức tạp và không rõ ràng Đã có cácphân tích gần đây nhất trong các tài liệu nghiên cứu thực nghiệm về tácđộng của các cú sốc thương mại lên sự xuất hiện của các cuộc khủnghoảng ngân hàng (Demirgüç- Kunt và Detragiache, 2000) Việc thiếu cácbằng chứng thực nghiệm khá là đáng ngạc nhiên vì nhận thức ngày càngtăng của các vấn đề ổn định tài chính ở nhiều quốc gia, và liên kết chặtchẽ giữa các thị trường hàng hóa và khu vực tài chính

Sử dụng một mẫu lớn các doanh nghiệp xuất khẩu hàng hóa trong cácnền kinh tế đang phát triển, nghiên cứu này nhấn mạnh rằng các cú sốc

âm có xu hướng làm suy yếu các lĩnh vực tài chính và có thể dẫn đến cáccuộc khủng hoảng ngân hàng Bài viết cố gắng để lấp đầy một khoảngtrống trong nghiên cứu thực nghiệm bằng cách phân tích tác động củacác cú sốc âm lên sự bất ổn của khu vực tài chính và nó có ba vấn đềchính

Đầu tiên, các cú sốc âm có xu hướng làm suy yếu các lĩnh vực tài chính

và tăng xác suất của các cuộc khủng hoảng ngân hàng, với những cú sốclớn có tác động rõ rệt hơn Cụ thể hơn, các cú sốc âm làm gia tăng nợxấu và chi phí ngân hàng, làm giảm các khoản dự phòng nợ xấu và lợinhuận ngân hàng (lợi nhuận trên tài sản và lợi nhuận trên vốn chủ sở

having more pronounced impact More specifically, negative commodity

price shocks increase nonperforming loans and bank costs, reduce the

provisions to non-performing loans and bank profits (return on assets and

return on equity)

Second, these detrimental effects are more common in countries with

poor quality of governance, high public debt, and low financial

development but are less common in countries under IMF-supported

programs, holding sovereign wealth funds (SWF), implementing

macro-prudential policies, and with a diversified export base

Third, GDP growth, fiscal performance (fiscal deficit and government

revenue), savings, and debt in foreign currency are the main transmission

channels of commodity price shocks to the financial sector

The rest of the paper is organized as follows

Section 2 presents the literature review

Section 3 focuses on measurement issues of commodity price shocks and

describes some stylized facts

Section 4 discusses the econometric model while

Section 5 presents the empirical analysis and the results

Section 6 provides concluding remarks, pointing out key policy

implications of the findings

3 FROM COMMODITY PRICE SHOCKS TO FINANCIAL

FRAGILITY

3.1 A Brief Review of Related Literature

The literature analyzing the impact of commodity price shocks on

financial fragility is rather limited This section therefore focuses on

studies related to the two main components of our empirical question,

namely

(i) the effects of commodity price shocks;

(ii) the determinants of financial fragility and banking crises

Commodity price slumps tend to undermine economic performance

hữu)

Thứ hai, những tác động có hại là phổ biến hơn ở các nước có chất

lượng kém về quản trị, nợ công cao, và chậm phát triển về tài chínhnhưng ít phổ biến hơn ở các nước nằm dưới sự hỗ trợ của IMF, nắm giữcác quỹ đầu tư quốc gia (SWF), thực hiện các chính sách an toàn vĩ mô

và với một nền móng xuất khẩu đa dạng

Thứ ba, tăng trưởng GDP, năng lực tài chính (thâm hụt tài chính và

doanh thu của chính phủ), tiết kiệm, và nợ bằng ngoại tệ là các kênhtruyền tải chính của các cú sốc giá hàng hóa cho khu vực tài chính

Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau

Phần 2 trình bày các nghiên cứu tài liệu

Phần 3 tập trung vào vấn đề đo lường của các cú sốc giá cả hàng hóa và

3.1 Tóm lược về các tài liệu có liên quan

Các tài liệu phân tích tác động của các cú sốc giá cả hàng hóa đến sự bất

ổn tài chính là khá hạn chế do đó phần này tập trung vào các nghiên cứuliên quan đến hai thành phần chính của câu hỏi thực nghiệm của chúngtôi, cụ thể là

(i) tác động của các cú sốc giá cả hàng hóa;

(ii) các yếu tố quyết định của sự bất ổn tài chính và khủng hoảng

ngân hàng

Sự sụt giảm giá hàng hóa có xu hướng làm suy yếu năng lực nền kinh tế

Từ nghiên cứu của mình, Deaton và Miller (1995), và Deaton (1999) chothấy suy thoái trong giá hàng hóa quốc tế dẫn đến tăng trưởng kinh tếthấp hơn trong 35 doanh nghiệp xuất khẩu hàng hóa tiểu vùng Sahara

From their seminal papers, Deaton and Miller (1995), and Deaton (1999)

show that downturns in international commodity prices led to lower

economic growth in 35 Sub-Saharan African commodity exporters In

the same vein, Dehn (2000) found that per capita growth rates were

significantly reduced by large negative commodity price shocks in 113

developing countries over the period 1957-1997 The author also

highlighted that ex-ante price uncertainty does not affect growth What

matters for growth is the actual realization of negative shocks, not the

prospect of volatile world prices Bruckner and Ciccone (2010) found

that not only were commodity price shocks negatively associated with

GDP growth, but they also increased the probability of civil war outbreak

in 39 Sub-Saharan African countries during the period 1980-2006

Villafuerte and Lopez-Murphy (2010) show that countries’ responses to

the 2009 decline in commodity prices illustrated pro-cyclical fiscal

policies, with most of the fiscal adjustment coming from reduction in

current expenditures

Macroeconomic factors matter for financial fragility Somewhat closer to

our empirical questions, Babihuga (2007) highlighted that

macroeconomic factors and banking supervision and regulation matter

for financial stability Using a sample of 96 countries over the period

1998-2005, the author showed that economic growth is negatively

correlated with capital adequacy and non-performing loans (NPLs),

while higher inflation, unemployment, and real interest rates as well as

real exchange rate appreciation reduce bank profits and worsen asset

quality Financial development and better quality of regulatory

frameworks and supervision tend to dampen these adverse effects De

Bock and Demyanets (2012) also analyzed the determinants of

non-performing loans in 25 emerging countries during 1996-2010 The

authors found that GDP growth rates, exchange rates, portfolio and bank

flows, and changes in terms of trade are the main determinants of

non-performing loans In 2014, Hà, Triep and Diep studied the

macro-determinants of non-performing loans and stress testing of 8 Vietnamese

Châu phi Trong bối cảnh đó, Dehn (2000) nhận thấy rằng bình quân đầutốc độ tăng trưởng đã giảm đáng kể bởi các cú sốc âm lớn tại 113 quốcgia đang phát triển trong giai đoạn 1957-1997 Tác giả cũng nhấn mạnhrằng giá dự kiến chắc chắn không ảnh hưởng đến tăng trưởng Điều quantrọng cho sự tăng trưởng là diễn biến thực tế của những cú sốc âm, chứkhông phải là viễn cảnh biến động giá thế giới Bruckner và Ciccone(2010) thấy rằng không chỉ là cú sốc giá cả hàng hóa liên quan đến vớitốc độ tăng trưởng GDP, mà chúng cũng làm tăng khả năng bùng nổcuộc nội chiến ở 39 quốc gia tiểu cùng Sahara Châu phi trong thời kỳ1980-2006 Villafuerte và Lopez-Murphy (2010) cho thấy rằng phản ứngcủa các quốc gia với sự suy giảm giá hàng hóa năm 2009 minh họa cácchính sách tài khóa đồng chu kì, với hầu hết các điều chỉnh tài khóa đến

từ việc giảm chi tiêu hiện tại

Các yếu tố kinh tế vĩ mô là nguyên nhân của sự bất ổn tài chính Hơi gầnhơn với câu hỏi thực nghiệm của chúng tôi, Babihuga (2007) nhấn mạnhrằng các yếu tố kinh tế vĩ mô, giám sát ngân hàng và sự điều tiết là cốtyếu sự ổn định tài chính Sử dụng một mẫu của 96 quốc gia trong giaiđoạn 1998-2005, các tác giả cho thấy tăng trưởng kinh tế là tương quan

âm với an toàn vốn và nợ xấu (NPL), trong khi lạm phát cao, thất nghiệp

và lãi suất thực cũng như tỷ giá hối đoái thực cao làm giảm lợi nhuận củangân hàng và xấu đi chất lượng tài sản Phát triển tài chính , khung quản

lý và giám sát tốt hơn làm giảm các tác động bất lợi De Bock vàDemyanets (2012) cũng phân tích các yếu tố quyết định các khoản nợxấu tại 25 quốc gia mới nổi trong thời gian 1996-2010 Các tác giả thấyrằng tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ giá, danh mục đầu tư và dòng vốn, vànhững thay đổi về mặt thương mại là những yếu tố quyết định chính của

nợ xấu Trong năm 2014, Hà, Triep và Diệp đã nghiên cứu các yếu tố vĩ

mô của các khoản nợ xấu và kiểm tra rủi ro tín dụng 8 ngân hàng thươngmại Việt Nam sử dụng cách tiếp cận VAR(value at risk) Họ nhận thấyrằng tốc độ tăng trưởng GDP là tương quan âm với nợ xấu, trong khi lãisuất cho vay là tương quan dương Ngược lại, không tìm những thống kêđáng kể về tác động của lạm phát và tỷ giá lên nợ xấu

commercial banks’ credit risk using a value-at-risk (VaR) approach.

They found that GDP growth rate is negatively related to nonperforming

loans while lending rate is positively related to them In contrast,

inflation and exchange rate were not found to have a statistically

significant impact on nonperforming loans

Earlier studies focused on the role of macroeconomic factors in the

occurrence of banking crises On a sample of 105 developing countries

over 1975-1992, Eichengreen and Rose (1998) found that banking crises

in emerging markets are strongly associated with adverse external

conditions Demirgüç-Kunt and Detragiache (2000) showed that banking

crisis are negatively associated with GDP growth and real GDP per

capita, while real interest rate, inflation, M2/reserves, and credit growth

positively affect the occurrence of banking crises.The authors did not

distinguish positive and negative shocks and found that terms of trade

shocks were not a significant determinant of banking crises In a

follow-up study, Demirgüç- Kunt and Detragiache (2005) confirmed their

previous results

Kaminsky and Reinhart(1999) used a signal approach on a sample of 20

industrial and emerging countries during the period 1970-95 to show that

monetary growth, interest rates (both lending and deposit rates),export

downturn and the real exchange rate appreciation are leading signals of a

banking crisis Using a sample of 100 countries over the period

1994-2004, Čihák and Schaeck (2007) highlighted that high capital to

risk-weighted assets and return on equity as well as higher GDP per capita

reduce the probability of occurrence of systemic banking crisis In

contrast,an increase in non-performing loans to total loans and the ratio

of M2/reserve is conductiveto banking turmoil

All the aforementioned studies do not focus on resource rich-countries

Moreover, they do not explicitly link commodity price downturns to

Nghiên cứu trước đây tập trung vào vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ môtrong sự xuất hiện của các cuộc khủng hoảng ngân hàng Trên một mẫucủa 105 quốc gia đang phát triển trong 1975-1992, Eichengreen và Rose(1998) nhận thấy rằng cuộc khủng hoảng ngân hàng tại các thị trườngmới nổi được gắn liền với các tác động xấu từ bên ngoài Demirgüç-Kunt và Detragiache (2000) cho thấy cuộc khủng hoảng ngân hàng cótương quan nghịch với tốc độ tăng trưởng GDP và GDP thực bình quânđầu người, trong khi lãi suất thực tế, lạm phát, M2 / dự trữ, và tăngtrưởng tín dụng tương quan cùng chiều với sự xuất hiện của các khủnghoảng ngân hàng Các tác giả không phân biệt những cú sốc dương hay

âm và thấy rằng các thuật ngữ đó của cú sốc thương mại không phải làmột yếu tố quyết định quan trọng của cuộc khủng hoảng ngân hàng.Trong các nghiên cứu tiếp theo, Demirgüç- Kunt và Detragiache (2005)

đã xác nhận kết quả trước đó của họ

Kaminsky và Reinhart (1999) được sử dụng một cách tiếp cận tín hiệutrên một mẫu của 20 quốc gia mới nổi và công nghiệp trong giai đoạn1970-1995 cho thấy tốc độ tăng trưởng tiền tệ, lãi suất (cả lãi suất huyđộng cho vay và), xuất khẩu suy giảm và tăng tỷ giá hối đoái thực tế làtín hiệu hàng đầu của một cuộc khủng hoảng ngân hàng Sử dụng mộtmẫu của 100 quốc gia trong giai đoạn 1994-2004, Čihák và Schaeck(2007) nhấn mạnh rằng đầu tư vốn cao vào tài sản đã điều chỉnh rủi ro

và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cũng như GDP bình quân đầu ngườicao hơn làm giảm xác suất xảy ra khủng hoảng ngân hàng có hệ thống.Ngược lại, sự gia tăng các khoản nợ xấu trên tổng dư nợ và tỷ lệ M2 / dựtrữ dẫn đến tình trạng hỗn loạn ngân hàng

Tất cả các nghiên cứu nói trên không tập trung vào những quốc gia giàutài nguyên Hơn nữa, họ không liên kết một cách rõ ràng suy giảm giáhàng hóa với sự bất ổn tài chính Một số các nghiên cứu này chỉ tập trungcác yếu tố kinh tế vĩ mô chủ yêu của sự bất ổn ngành ngân hàng, baogồm các cú sốc thương mại Những nghiên cứu này không thực sự chỉ ranhững cú sốc giá hàng hóa xuất khẩu bởi vì thương mại bao gồm giá cảnhập khẩu và xuất khẩu Hơn nữa, thương mại bao gồm cả cả sản xuất vàhàng hóa Trong khi một số nghiên cứu trên khám phá những hậu quảcủa những cú sốc giá cả hàng hóa, họ không tập trung vào lĩnh vực tài

financial sector fragility A number of these studies only focus on the

macroeconomics determinants of banking fragility, including the terms

of trade shocks Such studies do not really capture commodity exports

price shocks since a terms of trade index takes into account both import

and export prices Furthermore, the terms of trade index includes both

manufacturing and commodity goods While some of papers above

explore the consequences of commodity price shocks, they do not focus

on the financial sector This paper fills this gap by focusing on the effects

of commodity price downturns on financial sector fragility The impact

of commodity price shocks on the financial sector could be either directly

or through a number of transmission channels The next section reviews

several of these transmission channels

3.2 Transmission Channels

Economic growth and unemployment Economic growth and

unemployment tend to transmit commodity price shocks A number of

papers have found that there is a negative relationship between

commodity price shocks and GDP growth (Deaton and Miller 1995,

Deaton 1999, Brückner and Antonio Ciccone 2010, Dehn 2000) This is

particularly the case for negative price shocks Dehn (2000) shows that

growth rates are significantly reduced by large negative commodity price

shocks For instance, economic activity dropped by 6 percent in

Venezuela during the 1998 oil price decline.2 Demirguc-Kunt and

Detragiache (2000), Kaminsky and Reinhart (1999) also showed that

higher GDP growth is negatively correlated with the occurrence of

banking crises Blanchard and Gali (2010) found that negative

commodity price shocks result in a large rise of the unemployment rate

Makri, Tsagkanos and Bellas, (2014) found that a higher unemployment

rate could increase non-performing loans, thereby jeopardizing the health

of the banking sector For instance, unemployment rate increased from

27.7 to 29.3 percent in Algeria during the 1998 oil price decline

Savings and deposits withdrawals A fall in export revenues following

a price decline may lead to a significant withdrawal of deposits from

domestic banks, jeopardizing financial stability Cherif and Hasanov

(2012) show that if productivity of the tradable sector is low, oil

chính Bài viết này lấp đầy khoảng trống này bằng cách tập trung vàonhững ảnh hưởng của suy thoái giá hàng hóa lên sự bất ổn tài chính Cáctác động của các cú sốc giá cả hàng hóa trên lĩnh vực tài chính có thể làtrực tiếp hoặc gián tiếp thông qua một số kênh truyền Phần tiếp theo sẽxem xét một số các kênh truyền dẫn

3.2 Một số kênh truyền dẫn Tăng trưởng kinh tế và thất nghiệp Tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ thất

nghiệp có xu hướng để truyền tải những cú sốc giá cả hàng hóa Một sốnghiên cứu đã phát hiện ra rằng có một mối tương quan nghịch giữa các

cú sốc giá cả hàng hóa và tăng trưởng GDP (Deaton và Miller 1995,Deaton 1999, Bruckner và Antonio Ciccone 2010, Dehn 2000) Điều nàyđặc biệt đúng đối với các cú sốc giá âm Dehn (2000) cho thấy rằng tốc

độ tăng trưởng đang giảm đáng kể bởi các cú sốc âm lớn Ví dụ, hoạtđộng kinh tế giảm 6 % tại Venezuela trong suốt thời kì giá dầu suy giảmnăm 1998 Demirguc-Kunt và Detragiache (2000), Kaminsky vàReinhart (1999) cũng cho thấy tăng trưởng GDP là tương quan nghịchvới sự xuất hiện của các cuộc khủng hoảng ngân hàng Blanchard và Gali(2010) thấy rằng cú sốc âm dẫn đến một sự gia tăng lớn về tỷ lệ thấtnghiệp Makri, Tsaganos và Bella, (2014) cho thấy tỷ lệ thất nghiệp caohơn có thể làm tăng các khoản nợ xấu, do đó gây nguy hiểm cho sứckhỏe của ngành ngân hàng Ví dụ, tỷ lệ thất nghiệp tăng 27,7-29,3 % tạiAlgeria trong sự suy giảm giá dầu năm 1998

Tiết kiệm và tiền gửi Một sự sụt giảm trong doanh thu xuất khẩu theo

sau sự giảm giá có thể dẫn đến việc một lượng tiền gửi khá lớn bị rútkhỏi các ngân hàng trong nước, gây nguy hiểm cho sự ổn định tài chính.Cherif và Hasanov (2012) cho thấy rằng nếu năng lực của khu vựcthương mại ở mức thấp, các nhà sản xuất dầu sẽ tích lũy tiết kiệm và đầu

tư tương đối ít để bảo vệ chống lại biến động doanh thu quá mức Bems

và Carvalho (2011) thêm rằng lời giải thích chính là xuất khẩu hàng hóaxem như tăng giá chỉ là tạm thời, và nên xây dựng khoản tiết kiệm dựphòng để giải quyết sự không chắc chắn trong tương lai này Nếu có sự

cố bất ngờ xảy ra ở các NH trong nước, điều này có thể đe dọa ngành tàichính trong trường hợp của những cú sốc âm có thể dẫn đến việc rút tiền

producers would optimally accumulate high levels of savings and invest

relatively little in order to protect against excessive revenue volatility

Bems and Carvalho (2011) add that the main explanation is that

commodity exporters consider price increases as temporary, and should

then build up precautionary savings to address this future uncertainty If

the windfalls are saved in domestic banks, this could threaten the

financial sector in case of negative shocks that could lead to sizeable

withdrawals For instance, savings were down from 42.6 to 27 percent of

GDP between 1997 and 1998 in Kuwait due to the 1998 price bust, and

from 56.6 to 51.9 percent of GDP between 2013 and 2014 because of the

recent price decline

Fiscal performance It is well-known that changes in commodity prices

translate into shifts in fiscal performance (Alesina and others 2008) In

other words, fiscal performance in commodity exporting countries

depends significantly on commodity prices A decline in international

commodity prices reduces tax revenue and worsens the terms of trade A

negative price shock translates directly into lower revenues, and if there

is no fiscal adjustment (e.g., through cutting of non-essential

expenditures), it increases fiscal deficits However, a fiscal adjustment

forced by a commodity bust can reduce the incomes of companies that

depend on government contracts, and their ability to service their loans,

and thereby weakening banks’ balance sheets Governments with weak

fiscal space often implement disorderly fiscal adjustments through the

accumulation of payment arrears to suppliers and contractors The

combination of loss of tax revenues and competiveness as well as fiscal

deficits poses a threat to the financial sector For instance, government

revenue dropped from 40.4 to 34.2 percent of GDP in Angola between

2013 As a consequence, the overall fiscal balance worsened from a

surplus of 0.3 percent of GDP in 2013 to a deficit of 4.8 percent of GDP

in 2014

Exchange rate and foreign currency debt As outlined above, a

significant decline in commodity price could result in increasing fiscal

deficits and a decline of international reserves In such a vulnerable fiscal

position the government as well as domestic banks may be tempted to

borrow in international markets, increasing foreign

currency-khá lớn Ví dụ, tiết kiệm giảm 42,6% xuống 27 % của GDP từ năm 1997đến năm 1998 tại Kuwait do sự phá giá năm 1998, và 56,6% xuống 51,9

% của GDP từ năm 2013 và năm 2014 do sự suy giảm giá gần đây

Năng lực tài khóa Nó được biết đến những thay đổi trong giá cả hàng

hóa đưa đến thay đổi trong hoạt động tài khóa (Alesina và những ngườikhác 2008) Nói cách khác, năng lực tài khóa ở các nước xuất khẩu hànghóa phụ thuộc đáng kể vào giá hàng hóa Một sự suy giảm trong giá hànghóa quốc tế làm doanh từ thu thuế và thương mại tồi tệ hơn Một cú sốcgiá âm thể hiện trực tiếp thông qua thu nhập thấp hơn, và nếu không có

sự điều chỉnh chính sách tài khóa (ví dụ, thông qua việc cắt giảm cáckhoản chi không cần thiết), nó làm tăng thâm hụt ngân sách Tuy nhiên,một điều chỉnh tài khóa gây ra bởi một sự suy thoái hàng hóa có thể làmgiảm thu nhập của công ty phụ thuộc vào hợp đồng chính phủ, và khảnăng đáp ứng các khoản vay, và do đó làm suy yếu bảng cân đối của cácngân hàng Chính phủ với không gian tài khóa yếu kém thường xuyênthực hiện các điều chỉnh tài khóa một cách vô trật tự thông qua việc tíchlũy nợ phải trả cho nhà cung cấp và nhà thầu Sự kết hợp của thất thuthuế và khả năng cạnh tranh cũng như thâm hụt tài chính đặt ra một mối

đe dọa cho khu vực tài chính Ví dụ, thu ngân sách giảm 40,4% còn 34,2

% của GDP trong Angola giữa năm 2013 Kết quả là, các cân đối tàikhóa tổng thể trở nên tồi tệ , từ thặng dư 0,3 % GDP trong năm 2013thâm hụt 4,8 % GDP trong năm 2014

Tỷ giá hối đoái và nợ ngoại tệ Như đã nêu ở trên, một sự suy giảm

đáng kể trong giá hàng hóa có thể dẫn đến tăng thâm hụt tài khóa và sựsuy giảm của dự trữ ngoại hối Nếu ngân sách dễ bị tổn thương , cácchính phủ cũng như các ngân hàng trong nước có thể bị cám dỗ để vaytại các thị trường quốc tế, tăng các khoản nợ ngoại tệ.Các yếu điểm cũng

sẽ tăng khi các đại lý trong nước có mức độ giao dịch ngoại tệ cao, ví dụ,trong các hình thức nợ Nếu các ngân hàng trong nước có số lượng lớncác khoản nợ ngoại tệ không được bảo vệ, một sự mất giá đột ngột do sựlao dốc giá hàng hóa có thể gây ra sự sụt giảm mạnh giá trị thực của cácngân hàng, do đó làm tăng yếu điểm của khu vực ngân hàng trong nước

Ví dụ, nợ bằng ngoại tệ tăng 23,3% lên 33,7 % so với GDP giữa năm

2013 và 2014 tại Ghana trong của sự suy giảm gần đây của giá dầu

denominated debt Vulnerabilities also increase when domestic agents

have high levels of foreign currency exposures, e.g., in the form of debt

If domestic banks have large amounts of unhedged foreign currency debt,

a sudden depreciation due to a commodity price bust may cause a sharp

fall in the net worth of banks, thereby increasing the vulnerability of the

domestic banking sector For instance, debt in foreign currency increased

from 23.3 to 33.7 percent over GDP between 2013 and 2014 in Ghana

during of the recent decline in oil prices

4 THE IDENTIFICATION STRATEGY

In order to estimate the effect of commodity price shocks on financial

sector fragility, we specify two econometric models This is largely

because of the nature of our data which are binary variables for banking

crisis data and continuous variables for financial soundness indicators

We use the panel fixed effects method to estimate the effect of

commodity price busts on financial soundness indicators More

specifically, we estimate the following equation:

Where FSIi,t is the financial soundness indicator and PriceShocksi,t

represents commodity price shocks Xmi,t–1 denotes control variables of

interest at time, and it stands for the error term including a

country-specific fixed effect and an idiosyncratic term Given that each country in

the sample has its own economic, political, and institutional

characteristics that are likely to be correlated with the explanatory

variables, panel fixed-effects models are more appropriate to estimate the

effects of commodity price shocks on financial soundness variables

These techniques allow us to control for the presence of country-specific

effects and prevent biased estimates

Banking crisis analysis is based on a dependent variable that is a dummy

taking the value of 1 if there is a banking crisis and 0 otherwise The

identification of the causal effect of commodity price shocks on banking

crises is difficult Confounding, measurement errors, selection bias, and

random errors are the main issues Probit and logit models are among the

4 CHIẾN LƯỢC XÁC ĐỊNH

Để ước tính tác động của các cú sốc giá cả hàng hóa lên sự bất ổn củalĩnh vực tài chính, chúng tôi xác định hai mô hình kinh tế lượng Điềunày phần lớn là vì bản chất của dữ liệu của chúng tôi là các biến nhị phâncho các dữ liệu cuộc khủng hoảng ngân hàng và các biến liên tục cho cácchỉ số an toàn tài chính Chúng tôi sử dụng phương pháp mảng cố định

đa nhân tố để ước tính ảnh hưởng của sự suy thoái giá hàng hóa lên cácchỉ số an toàn tài chính Cụ thể hơn, chúng tôi ước tính các phương trìnhsau đây:

Trong đó FSI i,t là chỉ số lành mạnh tài chính và PriceShocks i,t mô tả cho

các cú sốc giá cả hàng hóa X mi,t-1 biểu thị các biến kiểm soát lãi suất tạimột thời điểm, và it đại diện cho sai số bao gồm nhân tố cố định đặc thùquốc gia và một thuật ngữ đặc thù Mỗi nước trong mẫu khảo sát có đặcđiểm kinh tế, chính trị và thể chế riêng của mình mà chúng có mối tươngquan với các biến giải thích, mô hình mảng đa nhân tố cố định là thíchhợp để đánh giá tác động của các cú sốc giá cả hàng hóa lên các biến sốlành mạnh tài chính Những kỹ thuật này cho phép chúng ta kiểm soát sựhiện diện của các ảnh hưởng mang tính đặc thù quốc gia và ngăn chặncác ước lượng chệch

Phân tích khủng hoảng ngân hàng được dựa trên một biến phụ thuộc làmột biến giả lấy giá trị của 1 nếu có một cuộc khủng hoảng ngân hàng và

0 nếu ngược lại Việc xác định các tác động nhân quả của cú sốc giá cảhàng hóa trên các cuộc khủng hoảng ngân hàng là khó khăn Nhiễu, sai

số đo lường, lựa chọn lệch, và các lỗi ngẫu nhiên là những vấn đề chính

Mô hình xác suất thống kê là một trong những mô hình được sử dụngrộng rãi nhất trong nhóm các mô hình tuyến tính tổng quát trong trườnghợp của các biến nhị phân phục thuộc Chúng tôi ước tính các phươngtrình sau đây:

Mô hình thống kê các nhân tố cố định có điều kiện là phù hợp hơn choviệc phân tích cuộc khủng hoảng ngân hàng Bởi vì mô hình xác suất

most widely used members of the family of generalized linear models in

the case of binary dependent variables We estimate the following

equations:

The conditional fixed effects logit model is more suitable for the banking

crisis analysis Because probit models do not allow controlling for fixed

effects, which are important for our analysis as explained above, the

paper will rely on logit model Unconditional models use the least

squares dummy variable estimator (as in a linear panel) to estimate

equation (2) This could lead to inconsistent estimation of y in the logit

model since we have a dummy dependent variable Such issue is known

on the terms “incidental parameters problem” However, Andersen

(1970) and Chamberlain (1980) offer an estimator of the structural

parameters that is consistent even in the presence of incidental

parameters This estimator is obtained by conditioning the likelihood

function on minimal sufficient statistics for the incidental parameters and

then maximizing the conditional likelihood function This is the

conditional fixed effects estimator, which is used in this paper The

conditional fixed effects logit model focuses on the variation in the data

observed within countries To employ the conditional fixed effects logit

model, two conditions should be met:

• The dependent variable must be measured on at least two

occasions for each country

• The independent variables must change across time for some

substantial portion of the countries

Both these two conditions are met in the present paper since our study

period is 1997-2013 and our control variables are not constant over time

Fixed effects estimates use only within- individual differences,

essentially discarding any information about differences between

đã được biết đến với thuật ngữ "vấn đề đối số ngẫu nhiên" Tuy nhiên,Andersen (1970) và Chamberlain (1980) cung cấp một ước lượng cáctham số cấu trúc mà nó nhất quán ngay cả khi có sự hiện hiện của các đối

số ngẫu nhiên This estimator is obtained by conditioning the likelihoodfunction on minimal sufficient statistics for the incidental parameters andthen maximizing the conditional likelihood function This is theconditional fixed effects estimator, which is used in this paper Theconditional fixed effects logit model focuses on the variation in the dataobserved within countries To employ the conditional fixed effects logitmodel, two conditions should be met:

• The dependent variable must be measured on at least twooccasions for each country

• The independent variables must change across time for somesubstantial portion of the countries

Both these two conditions are met in the present paper since our studyperiod is 1997-2013 and our control variables are not constant over time.Fixed effects estimates use only within- individual differences,essentially discarding any information about differences betweenindividuals

Một số biến giải thích có trong 2 phương trình ở trên Theo các tài liệutrước đây về các yếu tố quyết định chính của các cuộc khủng hoảng ngânhàng, chúng ta xem xét các biến đại diện cho chính sách tiền tệ , chínhsách tài chính , các mối lo ngại về sự bền vững và ổn định chính sáchkinh tế vĩ mô, và vị thế của ngành tài chính Cụ thể hơn , chúng tôi baohàm sự thay đổi trong tỷ giá, lãi suất thực, tỷ lệ lạm phát , M2 thông qua

dự trữ ngoại hối , tăng trưởng tín dụng , GDP thực bình quân đầu người,

A number of explanatory variables are included in equations (1) and (2).

Following previous literature on the main determinants of banking crises,

we consider the variables that proxy for monetary policy, fiscal policy,

macroeconomic policy sustainability and stabilization concerns, and

financial sector position More specifically, we include a change in the

exchange rate, real interest rate, and inflation rate, M2 over international

reserves, credit growth, real GDP per capita, and public debt National

currency overvaluation could lead to the vulnerability of the banking

sector since a loss of competitiveness might lead to business failures, and

subsequently a decline in the quality of loans Rising interest rates reduce

the value of bonds held by a bank, and force the bank to pay relatively

more on its deposits than it receives on its assets, while high rates of

credit expansion may finance an asset price bubble that may cause a

crisis when it bursts

Regarding M2/external reserves, the uncertainty about the economic and

financial environment could trigger a significant capital outflows, and

therefore jeopardize the financial sector Finally, we include public debt

and inflation to control for macroeconomic policy sustainability and

stabilization concerns High public debt signals tighter financial

conditions and reduces fiscal space Indebted countries could be shut out

of international financial markets because of recent history of default or

high debt, therefore no external credit is available to face problems

affecting the banking sector High inflation can affect a government’s

ability to adjust to the economic and financial cycle

As for the identification strategy for the transmission channels, we adopt

an approach of two independent steps First, we estimate the effect of

commodity price shocks on each transmission channel This allows us to

state whether the outlined channels hold Second, we estimate the effects

of each transmission channel on the financial soundness indicators

Given that each transmission channel affects the financial sector

differently, this second step clarifies whether a given transmission

variable matters for a given financial soundness indicator

và nợ công Định giá quá cao đồng tiền quốc gia có thể dẫn đến các lỗhổng trong khu vực ngân hàng khi mất khả năng cạnh tranh có thể sẽdẫn đến thất bại kinh doanh , và sau đó là một sự suy giảm về chất lượngcủa các khoản vay Lãi suất tăng làm giảm giá trị của trái phiếu đượcnắm giữ bởi một ngân hàng , và buộc ngân hàng phải trả nhiều hơn trêncác khoản nợ của mình hơn là nhận được từ tài sản của mình , trong khităng trưởng tín dụng nóng có thể tài trợ cho một bong bóng giá tài sản cóthể gây ra một cuộc khủng hoảng khi nó bùng nổ

Liên quan đến dự trữ ngoại hối / M2 , sự không chắc chắn về môi trườngkinh tế và tài chính có thể gây ra một luồng thoái vốn đáng kể, và do đógây nguy hiểm cho khu vực tài chính Cuối cùng , chúng tôi bao hàm cả

nợ công và lạm phát để kiểm soát những mối lo ngại về sự bền vững và

ổn định chính sách kinh tế vĩ mô Nợ công cao báo hiệu điều kiện tàichính thắt chặt hơn và làm giảm không gian tài khóa Các nước mắc nợ

có thể bị đá ra khỏi thị trường tài chính quốc tế vì lịch sử gần đây củaviệc nợ cao, do đó không có nguồn tín dụng từ bên ngoài để đối mặt vớicác vấn đề đang ảnh hưởng lên đến lĩnh vực ngân hàng Lạm phát cao cóthể ảnh hưởng đến khả năng của chính phủ để điều chỉnh chu kỳ kinh tế

và tài chính

Cho chiến lược xác định các kênh truyền dẫn, chúng tôi áp dụng mộtcách tiếp cận gồm hai bước độc lập Đầu tiên , chúng tôi ước lượng tácđộng của các cú sốc giá cả hàng hóa trên mỗi kênh truyền dẫn Điều nàygiúp chúng tôi xác định ra kênh truyền Thứ hai, chúng tôi ước lượng ảnhhưởng của mỗi kênh truyền lên các chỉ số lành mạnh tài chính

Cho rằng ảnh hưởng của mỗi kênh truyền đến lĩnh vực tài chính là khácnhau , bước thứ hai này làm rõ biến truyễn dẫn nào là nguyên nhân củamột chỉ số lành mạnh mạnh tài chính tương ứng

5 DỮ LIỆU , ĐO LƯỜNG VÀ CÁC KẾT QUẢ 5.1 DỮ LIỆU

Chúng tôi xây dựng một tập dữ liệu toàn diện của 71 quốc gia từ

1997-2013 Cơ sở dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm

International Financial Statistics của IMF (IFS) cho chỉ số giá cả hàng

hóa, và World Economic Outlook (WEO) cho các biến điều khiển khác

5 DATA, MEASUREMENT ISSUES AND STYLIZED FACTS

5.1 Data

We construct a comprehensive dataset of 71 countries covering the

period 1997-2013 The database is compiled from various sources,

including the IMF International Financial Statistics (IFS) for

commodity price indices, and the World Economic Outlook (WEO)

for various control variables The United Nation’s Comtrade dataset

serves as a source for data on export and import by commodity and

country during the base year (2005).6 The World Bank’s World

Development Indicators database and various internal IMF datasets

helped in providing additional control variables for our robustness

checks To be included in the sample, each country and commodity

should meet the following conditions: (i) the country should be a net

exporter of the given commodity during the base year (2005); and (ii)

the commodity must represent at least 10 percent of the country’s total

exports during the base year The aim of the latter threshold is to

include a maximum of countries Moreover, we focus on

non-renewable resources including hydrocarbons (oil and gas), and

mineral raw materials Apart from these criteria, only data availability

restricted our sample (see Table A1 in the appendix for a list of

countries and commodities)

The availability of financial soundness indicators only during the

period from 1997 to 2013 constrains our estimation period Data on

financial sector fragility are from the financial soundness indicators of

FinStat (IMF and Bankscope), and systemic banking crisis data are

from Leaven and Valencia (2013) Laeven and Valencia (2013) define

banking crisis by two types of events: (i) there are significant signs of

financial distress in the banking system (as indicated by significant

bank runs, losses in the banking system, and/or bank liquidations); and

(ii) there are significant banking policy intervention measures in

response to significant losses in the banking system They consider the

first year that both criteria are met to be the year when the crisis

became systemic

nhau Cơ sở Thống kê dữ liệu Thương mại tiêu dùng của Liên Hợp Quốcđóng vai trò như một nguồn dữ liệu về xuất khẩu, nhập khẩu của hànghóa và dữ liệu về quốc gia trong năm cơ sở (2005) Cơ sở dữ liệu về cácchỉ số Phát triển Thế giới của WB và nhiều bộ dữ liệu của IMF nội bộNgân hàng Thế giới đã giúp trong việc cung cấp thêm các biến kiểm soát

bổ sung cho các kiểm nghiệm tính bền vững Để được đưa vào mẫu, mỗiquốc gia và hàng hóa phải đáp ứng các điều kiện sau đây: (i) quốc giaphải là một nước xuất khẩu ròng hàng hóa nhất định trong năm cơ sở(năm 2005); và (ii) các mặt hàng phải đại diện cho ít nhất 10 phần trămcủa tổng kim ngạch xuất khẩu của đất nước trong năm cơ sở Mục đíchcủa ngưỡng trên là để bao gồm một số lượng tối đa các nước Hơn nữa,chúng tôi tập trung vào các nguồn tài nguyên không tái tạo bao gồm cáchydrocarbon (dầu khí), và nguyên liệu khoáng sản Ngoài những tiêu chínày, chỉ có sự sẵn có của dữ liệu hạn chế mẫu của chúng tôi (xem BảngA1 trong phụ lục cho một danh sách các nước và hàng hóa)

Sự hiện diện của các chỉ số lành mạnh tài chính chỉ trong khoảng thờigian 1997 đến 2013 ràng buộc khoảng ước lượng của chúng tôi Dữ liệu

về sự bất ổn trong lĩnh vực tài chính là từ các chỉ số lành mạnh tài chínhcủa FinStat ( IMF và Bankscope ) , và dữ liệu khủng hoảng ngân hàng có

hệ thống từ Leaven and Valencia (2013 ) Laeven và Valencia (2013 )xác định cuộc khủng hoảng ngân hàng bằng hai loại sự kiện : (i ) cónhững dấu hiệu quan trọng của khủng hoảng tài chính trong hệ thốngngân hàng ( như được chỉ ra bởi phần lớn ngân hàng hoạt động , phá sảntrong hệ thống ngân hàng , và / hoặc thanh khoản của ngân hàng) ; và( ii ) có những biện pháp can thiệp chính sách ngân hàng đáng kể để phảnhồi với thiệt hại tương đối lớn trong hệ thống ngân hàng Họ xem xétnăm đầu tiên mà cả hai tiêu chuẩn được đáp ứng là năm mà cuộc khủnghoảng đã trở thành hệ thống

Do hạn chế về dữ liệu trên một số chỉ tiêu, chúng tôi sử dụng bảy chỉ số

ổn định tài chính: (i) Nợ xấu (NPL); (ii) dự phòng nợ xấu: (iii) lợi nhuậntrên tài sản: (iv) lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu: (v) tỷ lệ chi phí thu nhập;(vi) Tài sản thanh khoản cho các khoản nợ và phải trả ngắn hạn; và (vii)

tỷ lệ vốn pháp định/điều lệ so với tài sản điều chỉnh theo trọng số rủi ro.IMF (2011) nhấn mạnh rằng nợ xấu ngân hàng trên tổng dư nợ và tỷ lệ

Due to data limitations on some indicators, we use seven financial

stability indicators: (i) bank non-performing loans (NPLs); (ii)

provisions to NPLs: (iii) return on assets: (iv) return on equity: (v)

cost to income ratio; (vi) liquid assets to deposits and short term

funding; and (vii) regulatory capital to risk-weighted assets.9 IMF

(2011) stressed that banks’ non- performing loans to total loans and

the ratio of liquid assets to short term liabilities are the most important

indicators used by policy makers to monitor the stability of the

financial sector Since ex ante it is difficult to establish which

indicators matter more for financial fragility, we also generate a

composite index using the aforementioned indicators To this end, we

first normalize all these indicators between 0 and 1 so that high values

correspond to a sound financial sector and then we compute the mean

of these indicators It is computed so that high values represent the

aggregate index of the stability of the financial sector

Data from additional sources were compiled for further our analysis

Transmission channels such as GDP growth, government revenue,

overall balance, savings and debt in foreign currency are from the WEO

database and unemployment rate is from International Labor

Organization database Governance indicators are from the World Bank’s

Worldwide Governance Indicators; the degree of democracy—Polity2—

from Polity IV project (Marshall and Jaggers 2002) and the investment

risk profile is from International Country Risk Guide (ICRG) 10 They

are by far the most popular measures of countries’ political governance

thanks to their coverage and comprehensiveness Variables capturing

IMF programs and sovereign wealth fund (SWF) are dummy variables

collected from IMF documents and various sources, respectively.11

Public debt over GDP is from the database by Abbas and others (2010)

while credit to the government and public enterprises is from FinStat

(IFS)

The classification of exchange rate regimes is from Ilzetzki, Reinhart and

Rogoff (2008), and information on the use of macro-prudential

instruments are from Cerutti, Claessens and Laeven (2015) We compute

tài sản thanh khoản cho các khoản nợ ngắn hạn là những chỉ số quantrọng nhất được sử dụng bởi các nhà làm chính sách giám sát sự ổn địnhcủa khu vực tài chính Bởi vì là dự tính, rất khó để thiết lập các chỉ sốnào quan trọng hơn cho sự bất ổn tài chính, chúng tôi cũng tạo ra một chỉ

số tổng hợp bằng cách sử dụng các chỉ số nói trên Để làm điều này , đầutiên chúng ta bình thường hóa tất cả các chỉ số giữa 0 và 1 để giá trị caotương ứng với khu vực tài chính vững chắc và sau đó chúng ta tính giá trịtrung bình của chỉ số này Nó được tính toán sao cho giá trị cao đại diệncho chỉ số tổng hợp của sự ổn định của khu vực tài chính

Dữ liệu từ các nguồn bổ sung đã được biên soạn các phân tích xa hơn củachúng tôi Các kênh truyền dẫn như tăng trưởng GDP, thu ngân sách, cáncân tổng thể, tiết kiệm và nợ bằng ngoại tệ từ cơ sở dữ liệu của WEO và

tỷ lệ thất nghiệp là từ cơ sở dữ liệu from International LaborOrganization Chỉ số quản trị từ World Bank’s Worldwide GovernanceIndicators; mức độ dân chủ từ dự án Polity IV (Marshall và Jaggers2002) và hồ sơ rủi ro đầu tư là từ International Country Risk Guide(ICRG) Chúng là thước đo phổ biến nhất của trình độ quản trị quốc giabởi mức bao phủ và toàn diện Các biến ghi nhận chương trình của IMF

và quỹ đầu tư quốc gia (SWF) là các biến giả được lấy từ các tài liệu củaIMF và các nguồn khác nhau,tướng ứng Nợ công trên GDP là từ cơ sở

dữ liệu của Abbas và những người khác (2010) trong khi tín dụng chocác doanh nghiệp của chính phủ và công ích là từ FinStat (IFS)

Việc phân loại các cơ chế tỷ giá hối đoái là từ Ilzetzki, Reinhart vàRogoff (2008), và thông tin về việc sử dụng các công cụ an toàn vĩ mô là

từ Cerutti, Claessens và Laeven (2015) Chúng tôi tính toán sự khác biệttrước tiên là để tập trung vào việc áp dụng các công cụ mới Thông tin

về việc đa dạng hóa nên tảng xuất khẩu là từ IMF Phụ lục A3 tóm tắt các

bộ nguồn dữ liệu được sử dụng trong phân tích

b Đo lường cú shock giá

Các tài liệu đã định lượng các cú sốc giá hàng hóa thông qua hai phươngpháp tiếp cận Các phương pháp tiếp cận đầu tiên sử dụng sự thay đổi

the first difference in order to focus on the adoption of new instruments.

Information on the diversification of export base is from the IMF.12

Appendix A3 summarizes the set of data source used in the analysis

a Price Shock Measures

The literature has quantified commodity price shocks through two

approaches The first approach uses the change in price as a metric

for shocks (Arezki and Brückner 2010, Brückner and Ciccone

2010) This method computes a country specific index by using the

following formula:

PriceShocks i,t = ∑ ceC 8 i,c ∆ log(ComPrice c,t )

Where (ComPricec,t) is the international price of commodity c in year t,

and 8i,c is the average (time-invariant) value of exports of commodity c

in the GDP of country i

A disadvantage of this measure is that it does not account for the

potential trend related to price change This method does not attempt to

isolate the trend and therefore does not ensure that the price index is

stationary Furthermore, policy makers and company owners could make

some forecasts on commodity prices evolution and then act

endogenously to the price shock This means that if they anticipate that

the commodity price will decrease, they may accordingly adjust their

policies and therefore address the anticipated price bust Such policies

could thus increase the endogeneity of the commodity price shock

indices

The second approach uses a regression that explains the price index by

its lags (up to three) and a time trend, and considers the residuals as the

shock indicator This method computes shocks following two steps In

the first stage, a geometrically-weighted price index is computed

following Deaton and Miller (1995):

PI i,t = ∑ j=1 ∏ P j,t

Where PIi,t is the commodity price index in country i for the year t; Pj,t

trong giá cả như một thước đo cho những cú sốc ( Arezki và Bruckner

2010, Bruckner và Ciccone 2010) Phương pháp này tính toán một chỉ

số quốc gia cụ thể bằng cách sử dụng công thức sau :

PriceShocks i,t = ∑ ceC 8 i,c ∆ log(ComPrice c,t )

Trong đó ( ComPricec , t) là giá quốc tế của c hàng hóa trong năm t , và8I , c là trung bình ( thời gian bất biến) giá trị xuất khẩu của mặt hàng ctrong GDP của nước i

Một bất lợi của phương pháp này là nó không tính đến xu hướng tiềmnăng liên quan đến thay đổi giá Phương pháp này không cố gắng để táchbiệt xu hướng và do đó không đảm bảo rằng chỉ số giá là đứng yên Hơnnữa , các nhà hoạch định chính sách và chủ sở hữu công ty có thể thựchiện một số dự báo về sự tăng trưởng giá hàng hóa giá và sau đó tự hànhđộng với cú shock giá Điều này có nghĩa rằng nếu họ dự đoán rằng giá

cả hàng hóa sẽ giảm, họ phù hợp có thể điều chỉnh chính sách của họ và

do đó giải quyết được sự đổ vỡ giá được dự đoán trước Những chínhsách như vậy có thể làm tăng biến nội sinh của các chỉ số đo lường cúsốc giá hàng hóa

Cách tiếp cận thứ hai sử dụng phương pháp hồi qui giải thích các chỉ sốgiá bằng độ trễ của nó (lên đến ba) và một xu hướng thời gian , và xemxét các phần còn lại như chỉ số gây sốc Phương pháp này tính toánnhững cú sốc theo hai bước Trong giai đoạn đầu tiên , một chỉ số giáhình học được tính toán bởi Deaton và Miller (1995 ) :

PI i,t = ∑ j=1 ∏ P j,t

Trường Pi,t là chỉ số giá hàng hóa trong nước cho năm t ; Pj,t là giá thếgiới của hàng j tại thời điểm t và wi, j là các trọng số đặc thù quốc giacủa hàng hóa tại năm cơ sở ( phần của mặt hàng j trong tổng kim ngạchxuất khẩu ) Vì phổ biến trong tài liệu see Combes and others 2014,Musayev 2014), chúng ta lấy điểm giữa của thời kỳ mẫu (2005 ) là năm

cơ sở Sau đó, năm 2005 giá trị xuất khẩu riêng biệt cho từng mặt hàngđược chia cho tổng số này để tính toán tỉ trọng hàng hóa đặc thù quốc gianăm 2005 , wi, j

is the world price of item j at time t and wi,j is the country-specific

weighting of the commodity at the base year (the share of commodity j in

total exports) As is common in the literature (see Combes and others

2014, Musayev 2014), we take the mid-point of the sample period (2005)

as base year Then the individual 2005 export values for each commodity

are divided by this total in order to compute 2005 country-commodity

specific weights, wi,j

Where Qi,j denotes the export volume of commodity j at the base year

These values are held fixed over time and applied to the world price

indices of the same commodities (Pj,t ) to form the country-specific

geometrically-weighted index of commodity export prices (PIi,t)

The second step consists of computing the shock variables More

formally, shocks are measured as the estimated residuals of an

econometric model of the logarithm of commodity price regressed on its

lagged values (up to three) and quadratic time trend as follows:

The residuals from the equations above are the shocks By doing so, one

de facto makes the price shock indices stationary and removes

predictable elements from the stationary process

We build on the second approach in the subsequent empirical analysis

because it is more robust and attempts to isolate the trend Since policy

makers can make forecasts on commodity prices, removing the

predictable elements up to three years ensures the unpredictability of

price shocks.16 Furthermore, because we focus on commodity price

shocks, holding a constant base year deals with shocks from supply

side.17 Musayev (2014) stressed that since the index uses a constant base

year, it does not cope well with shifts in the structure of trade In

particular, the index does not capture resource discoveries and other

Trường Qi , j biểu thị khối lượng xuất khẩu của mặt hàng j tại năm cơ

sở Những giá trị này được giữ cố định theo thời gian và áp dụng chocác chỉ số giá cả thế giới của các mặt hàng tương tự ( Pj , t) để tạo thànhcác chỉ số hình học đặc thù quốc gia của giá xuất khẩu hàng hóa ( PII ,t)

Bước thứ hai bao gồm các tính toán các biến sốc More formally, shocksare measured as the estimated residuals of an econometric model of thelogarithm of commodity price regressed on its lagged values (up to three)and quadratic time trend as follows:

Các residuals từ các phương trình trên đây là những cú sốc By doing so,one de facto makes the price shock indices stationary and removespredictable elements from the stationary process

Chúng tôi dựa trên cách tiếp cận thứ hai trong phân tích thực nghiệm bởi

vì nó là mạnh mẽ hơn và cố gắng để tách biệt xu hướng Kể từ khi cácnhà hoạch định chính sách có thể đưa ra dự báo giá hàng hóa, loại bỏ cácyếu tố có thể dự đoán lên đến ba năm, đảm bảo the unpredictability ofprice shocks Hơn nữa, bởi vì chúng tôi tập trung vào những cú sốc giá

cả hàng hóa, holding a constant base year deals with shocks from supplyside Musayev (2014) nhấn mạnh rằng kể từ khi chỉ số sử dụng năm cơ

sở, nó không đối phó tốt với những thay đổi trong cơ cấu thương mại Cụthể, chỉ số này does not capture resource discoveries and other quantityshocks after the base year Nor does it capture temporary volume shocksother than those which happen to occur in the base year itself Figure 2illustrates well how our estimated price shocks capture well observedprice changes

quantity shocks after the base year Nor does it capture temporary

volume shocks other than those which happen to occur in the base year

itself Figure 2 illustrates well how our estimated price shocks capture

well observed price changes

We then normalize the estimated residuals to re-scale them between 0

and 1 Since price shocks are generated country by country, the

normalization aims to bring all of them into proportion with one another

(see Collier and Dehn, 2001) Furthermore, given the fact that we are

mainly interested in commodity price busts, we set up positive shocks to

zero and then we normalize negative price shocks so that the new

variable increases with the importance of the shock In section V, we do

a robustness check by generating a dummy variable that takes the value

of 1 if there is a negative shock and zero otherwise, following Combes

and others (2014)

5.2 Stylized Facts

We then normalize the estimated residuals to re-scale them between 0and 1 Since price shocks are generated country by country, thenormalization aims to bring all of them into proportion with one another(see Collier and Dehn, 2001) Furthermore, given the fact that we aremainly interested in commodity price busts, we set up positive shocks tozero and then we normalize negative price shocks so that the newvariable increases with the importance of the shock In section V, we do

a robustness check by generating a dummy variable that takes the value

of 1 if there is a negative shock and zero otherwise, following Combesand others (2014)

5.2 Các kết quả

Trong tiểu mục này , chúng tôi mô tả ngắn gọn một số kết quả về mốiquan hệ giữa các cú sốc giá cả hàng hóa và sự bất ổn của khu vực tàichính

Cú sốc giá cả hàng hóa là khá phổ biến ở các nước đang phát triển Từnăm 1997 đến năm 2013, đã có 562 trường hợp của những cú sốc dương

In this sub-section, we briefly describe some stylized facts on the

relationship between commodity price shocks and the fragility of the

financial sector

Commodity price shocks are quite common in developing countries

From 1997 to 2013, there have been 562 country-year cases of positive

shocks and 693 country-year cases of commodity price downturns That

said, negative price shocks occur more frequently than price upturns Do

financial soundness indicators react differently to positive versus

negative price shocks?

Preliminary evidence indicates that negative shocks to commodity prices

tend to worsen financial sector fragility Figure 3 presents the average of

selected financial soundness indicators during negative and positive

shocks It illustrates a more dramatic increase of non- performing loans

and banking crises during adverse commodity price shocks, as opposed

to positive price shocks A similar difference can be observed for bank

profitability where the decline in return on assets (ROA) and return on

equity (ROE) is much larger during price declines

Adverse commodity price shocks impact the financial sector in all

regions and income groups even if the impact varies across groups

Figure 3 shows, however, that the effects vary a great deal across

regions, as well as across income groups Sub-Saharan African countries

experienced an increase in NPLs and banking crises, and a drop in ROE,

while East Asia and Pacific countries experienced in addition a decline in

return on assets Latin America and Caribbean countries experienced

only an increase in NPLs and banking crises Middle Eastern and North

African countries do better since they only suffer a small increase in

NPLs Most of countries of this region are the important oil producers

and hold significant fiscal buffers, allowing them to smooth out

commodity price declines Regarding income groups, the effects seem to

be the same both in developing and high income non-OECD countries,

except for banking crises that seem to be more common in the

developing world

Figure 3 Financial Fragility during Positive and Negative Shocks

và 693 trường hợp suy thoái giá hàng hóa tại các quốc gia Điều đó nóirằng cú sốc giá âm xảy ra thường xuyên hơn so với những đợt gia tănggiá Chỉ số lành mạnh tài chính phản ứng khác nhau với những cú sốcgiá dương và âm không?

Bằng chứng sơ bộ cho thấy rằng những cú sốc âm có xu hướng làm giatăng sự bất ổn ngành tài chính Hình 3 trình bày trung bình của các chỉ sốlành mạnh tài chính được lựa chọn trong trong thời kì xảy ra cú sốc giá

âm và dương Nó minh họa cho một sự gia tăng đột biến về nợ xấu vàkhủng hoảng ngân hàng trong những cú sốc bất lợi, trái ngược với các cúsốc dương Một sự khác biệt tương tự có thể được quan sát ở lợi nhuậnngân hàng với sự suy giảm lợi nhuận trên tài sản (ROA) và lợi nhuậntrên vốn chủ sở hữu (ROE) là lớn hơn nhiều trong thời kì suy giảm giá

Cú sốc bất lợi tác động đến lĩnh vực tài chính ở tất cả các vùng và cácnhóm thu nhập ngay cả khi các tác động khác nhau giữa các nhóm Hình

3 cho thấy, tuy nhiên, các hiệu ứng khác nhau rất nhiều giữa các khu vực,cũng như giữa các nhóm thu nhập Các nước tiểu vùng Sahara Châu phi

bị gia tăng nợ xấu và khủng hoảng ngân hàng, và sụt giảm một trongROE, trong khi đó khu vực Đông Á và Thái Bình Dương có thêm suygiảm lợi nhuận trên tài sản Mỹ Latinh và các nước vùng Caribe chỉ làmột sự gia tăng nợ xấu và khủng hoảng ngân hàng Trung Đông và BắcPhi làm tốt hơn vì họ chỉ phải chịu một sự gia tăng nhỏ trong nợ xấu.Hầu hết các nước trong khu vực này là nhà sản xuất dầu quan trọng vàduy trì một bộ đệm tài chính đáng kể, cho phép họ giả quyết ổn thỏa sựsuy giảm giá hàng hóa Liên quan đến các nhóm thu nhập, các ảnh hưởngdường như là giống nhau ở các nước đang phát triển và các nước có thunhập cao không thuộc OECD, ngoại trừ các cuộc khủng hoảng ngân hàng

mà dường như phổ biến hơn ở các nước đang phát triển

Figure 3 Financial Fragility during Positive and Negative Shocks