CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ -TRƢỜNG HỢPCỦA VIỆT NAMLUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Trong luận văn này, tôi sẽ dùng phương pháp tiếp cận tham số - một phương pháp tiếp cận khác, và nguồn dữ liệu được cập nhật mới nhất để phát triển một mô hình thực nghiệm để nghiên cứu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

LÊ TRẦN HOÀI THƯƠNG

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ - TRƯỜNG HỢP

CỦA VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Đà Nẵng - Năm 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

LÊ TRẦN HOÀI THƯƠNG

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ - TRƯỜNG HỢP

CỦA VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã Số : 60.34.02.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS VÕ THỊ THÚY ANH

Đà Nẵng - Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN



Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng

Đà Nẵng, tháng năm 2017

LÊ TRẦN HOÀI THƯƠNG

LỜI CẢM ƠN



Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Võ Thị Thúy Anh, người đã hướng dẫn, truyền đạt những kinh nghiệm quý báu và tận tình giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này

Xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ, động viên và chỉ bảo rất nhiệt tình của các anh chị đi trước và tất cả bạn bè

Mặc dù đã cố gắng nỗ lực hết sức mình, song chắc chắn luận văn không tránh khỏi những thiếu sót Tôi rất mong nhận được sự thông cảm và chỉ bảo tận tình từ quý Thầy cô và các bạn

Đà Nẵng, tháng năm 2017

DANH MỤC BẢNG, BIỂU

Bảng 1.2: Các dấu hiệu cảnh báo rủi ro 11

Bảng 2.1: Giải thích các biến độc lập 31

Bảng 2.2: Các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ 32

Biểu đồ 3.1 Biến động cán cân thương mại bình quân tháng qua các năm 37

Biểu đồ 3.2 Biến động GDP bình quân tháng qua các năm 38

Biểu đồ 3.3 Biến động cung tiền M2 bình quân tháng qua các năm 39

Biểu đồ 3.4 Biến động dự trữ ngoại hối trung bình tháng qua các năm 40

Biểu đồ 3.5 Biến động tỷ giá hối đoái trung bình tháng qua các năm 40

Biểu đồ 3.6 Biến động lãi suất trung bình tháng qua các năm 41

Biểu đồ 3.7 Chỉ số EMPI của Việt Nam giai đoạn 1995 - 2016 43

Bảng 3.1 Các tháng có EMPI vượt ngưỡng 44

Biểu đồ 3.8 Xác suất dự báo khủng hoảng giai đoạn 06/2006 – 06/2008 59

Biểu đồ 4.1 Xác suất dự báo khủng hoảng tiền tệ khi n = 2 Error! Bookmark not

defined.

Biểu đồ 4.1 Xác suất dự báo khủng hoảng tiền tệ khi n = 3 Error! Bookmark not

defined.7

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 2

3 Câu hỏi nghiên cứu 2

4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 2

5 Phương pháp nghiên cứu 2

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 3

7 Kết cấu luận văn 3

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC NGHIỆM VỀ KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ 4

1.1.CƠSỞLÝLUẬN 4

1.1.1 Khái niệm 4

1.1.2 Các lý thuyết về khủng hoảng tiền tệ 6

1.1.3 Các dạng mô hình nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ 10

1.2.TỔNGQUANNGHIÊNCỨU 13

1.2.1 Các nghiên cứu theo hướng tiếp cận phi tham số 13

1.2.2 Các nghiên cứu theo hướng tiếp cận tham số 16

KẾTLUẬNCHƯƠNG1 18

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ 19

2.1.LỰACHỌNPHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨUKHỦNGHOẢNGTIỀNTỆ PHÙHỢPCHOVIỆTNAM 19

2.2.KHÁINIỆMKHỦNGHOẢNGTIỀNTỆĐƯỢCSỬDỤNGTRONGNGHIÊN CỨU 20

2.3.MÔHÌNHNGHIÊNCỨUVÀGIẢTHUYẾTNGHIÊNCỨU 22

2.3.1 Biến phụ thuộc – biến dự báo khủng hoảng Yt 22

2.3.2 Các biến độc lập trong mô hình 22

2.3.3 Mô hình thực nghiệm 29

2.3.4 Giả thuyết nghiên cứu của đề tài 30

2.4.DỮLIỆUVÀXỬLÝDỮLIỆUTRONGMÔHÌNH 30

2.4.1 Thu thập dữ liệu 30

2.4.2 Xử lý dữ liệu 32

2.5.ƯỚCLƯỢNGVÀKIỂMĐỊNHMÔHÌNH 33

2.5.1 Ước lượng mô hình 33

2.5.2 Kiểm định mô hình 33

KẾTLUẬNCHƯƠNG2 34

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 35

2001–2016VÀDỰBÁONĂM2017 35

3.1.1 Đặc điểm tình hình kinh tế Việt Nam giai đoạn 2001 – 2016 35

3.1.2 Triển vọng kinh tế Việt Nam trong năm 2017 41

3.2.CHỈSỐKHỦNGHOẢNGTIỀNTỆTẠIVIỆTNAM 43

3.3.KẾTQUẢƯỚCLƯỢNGVÀKIỂMĐỊNHMÔHÌNH 45

3.3.1 Khi n = 2: 45

3.3.2 Khi n = 3 52

3.4.THẢOLUẬNKẾTQUẢCỦAMÔHÌNH 58

3.4.1 Khi n = 2 58

3.4.2 Khi n = 3 60

3.4.3 Nhận xét 61

KẾTLUẬNCHƯƠNG3 63

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 64

4.1.KẾTLUẬN 64

4.2.CÁCKHUYẾNNGHỊ 65

4.2.1 Đối với Chính phủ 65

4.2.2 Đối với Ngân hàng nhà nước 67

4.3.ĐÁNHGIÁNGHIÊNCỨU 69

4.1.1 Kết quả đóng góp của đề tài về mặt thực nghiệm 69

4.1.2 Những hạn chế của đề tài 69

KẾTLUẬNCHƯƠNG 4 71

KẾT LUẬN 72

TÀI LIỆU THAM KHẢO 73

PHỤ LỤC 1

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Toàn cầu hoá là một xu thế phát triển tất yếu của lịch sử nhân loại, đem lại nhiều cơ hội thuận lợi trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế của mỗi quốc gia nhưng tất yếu cũng đặt ra nhiều vấn đề tiêu cực Nhờ sự liên kết kinh tế toàn cầu, dòng chu chuyển vốn trên thị trường thế giới vận động nhanh hơn, mạnh hơn, thúc đẩy sự phát triển kinh tế của từng quốc gia nhưng đồng thời cũng đặt nền kinh tế thế giới nói chung và các nước nói riêng đứng trước nguy cơ khủng hoảng tiền tệ trong tương lai Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 bắt nguồn từ nước Mỹ đã lan ra toàn thế giới và ảnh hưởng nghiêm trọng tới hệ thống tài chính – tiền tệ của nhiều quốc gia, nền kinh tế thế giới bị thiệt hại nặng nề và Việt Nam cũng chịu ảnh hưởng không nhỏ

Năm 2007, Việt Nam gia nhập WTO; năm 2015, Việt Nam tham gia cộng đồng kinh tế ASEAN (AEC) và năm 2016, Việt Nam ký kết hiệp định đối tác thương mại xuyên Thái Bình Dương (TPP), ngày càng mở rộng cánh cửa thị trường tài chính – tiền tệ Từ đây, những yếu kém của thị trường ngày càng bộc lộ rõ nét khi việc tự do hóa tài khoản vãng lai và tài khoản vốn trong hệ thống ngân hàng nhà nước gặp phải

sự cạnh tranh khốc liệt của dòng vốn nước ngoài Mặc dù khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam vẫn chưa hoàn toàn xảy ra, nhưng thị trường tài chính – tiền tệ nước ta cũng đã tiềm ẩn nhiều rủi ro Do đó, việc hiểu biết cặn kẽ về những nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ cũng như mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ ở nước ta là hết sức cần thiết để giúp Việt Nam tránh được các cuộc khủng hoảng tiền tệ trong tương lai

Thực tế đã có nhiều nhà nghiên cứu cũng đã tìm hiểu về lý thuyết và vận dụng

mô hình nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam như Lê Thị Thùy Vân (2015); Nguyễn Phi Lân (2011); Ngô Dương Minh (2014), Võ Thị Thúy Anh và cộng

sự (2016) Tuy nhiên các nghiên cứu này hoặc đã được tiến hành khá lâu, kết quả không còn phù hợp trong thực tại, hoặc chủ yếu dùng phương pháp tiếp cận phi tham

số để xây dựng mô hình Trong luận văn này, tôi sẽ dùng phương pháp tiếp cận tham

số - một phương pháp tiếp cận khác, và nguồn dữ liệu được cập nhật mới nhất để phát triển một mô hình thực nghiệm để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ, nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ, từ đó

đưa ra được các khuyến nghị phù hợp để Chính phủ và các chủ thể có liên quan hoạch định các chính sách tiền tệ tốt hơn

Vì những lý do trên, tôi đã chọn đề tài: “Các nhân tố ảnh hưởng đến khủng

hoảng tiền tệ - trường hợp của Việt Nam” làm đề tài tốt nghiệp của mình

2 Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài tập trung nghiên cứu các nội dung cơ bản sau:

- Hệ thống hóa các vấn đề lý thuyết về khủng hoảng tiền tệ và các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ;

- Triển khai mô hình thực nghiệm cho phép nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam;

- Đề xuất các hàm ý chính sách cho các chủ thể có liên quan để hoạch định các chính sách vĩ mô nhằm phát hiện và ngăn ngừa nguy cơ phát sinh khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam

3 Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu trên, đề tài đặt ra một số câu hỏi nghiên cứu sau:

- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ và cơ chế tác động của các nhân tố này đến khủng hoảng tiền tệ như thế nào?

- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam và mức độ ảnh hưởng của chúng đến khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam?

- Chính phủ và các chủ thể liên quan nên lưu ý đến những vấn đề gì khi hoạch định các chính sách liên quan tới khủng hoảng tiền tệ?

4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Lý thuyết và thực trạng của khủng hoảng tiền tệ, các

nhân tố ảnh hưởng đến khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ của Việt Nam

- Phạm vi nghiên cứu

+ Phạm vi nội dung đề tài: Các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ

+ Phạm vi về không gian: Đề tài nghiên cứu những vấn đề liên quan đến khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam

+ Phạm vi về thời gian: Nghiên cứu trong giai đoạn từ năm 2001-2015

5 Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện đề tài này tác giả đã kết hợp phương pháp định tính và định lượng

- Phương pháp định tính: Qua việc thu thập thông tin, dùng phương pháp thống

kê mô tả, so sánh để phân tích, đánh giá thực trạng biến động của các chỉ số tài chính – tiền tệ

- Phương pháp định lượng: Sử dụng mô hình Logit và Probit trong nghiên cứu tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ, thực hiện các ước lượng

và kiểm định phù hợp nhằm ước tính được xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ của Việt Nam trong tương lai gần từ 12 – 24 tháng

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

- Ý nghĩa khoa học: Hệ thống hóa cơ sở lý luận, các kết quả nghiên cứu trên thế giới cũng như trong nước về khủng hoảng tiền tệ và các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ, bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm cho các nghiên cứu về mô hình nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ

- Ý nghĩa thực tiễn: Đề tài giúp xác định sự ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam; và tạo cơ sở để các nhà hoạch định chính sách đưa ra các chính sách tài chính - tiền tệ phù hợp

7 Kết cấu luận văn

Ngoài phần mở đầu và kết luận, kết cấu đề tài gồm có 4 chương:

Chương 1: Cơ sở lý luận và thực nghiệm về khủng hoảng tiền tệ;

Chương 2: Thiết kế mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ

Chương 3: Kết quả thực nghiệm các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam;

Chương 4: Các kết luận và hàm ý chính sách rút ra từ kết quả nghiên cứu

sự sụp đổ của thị trường cổ phiếu và sự nổ tùng của bong bóng giá tài sản tài chính, khủng hoảng tiền tệ hay sự vỡ nợ quốc gia

Một số dạng khủng hoảng tài chính đặc thù như:

- Khủng hoảng ngân hàng (Banking Crisis);

- Khủng hoảng nợ quốc gia (National Debt Crisis);

- Khủng hoảng tiền tệ (Money Crisis);

- Khủng hoảng thị trường chứng khoán (Crisis of Security Market);

- Khủng hoảng cán cân thanh toán/ Cán cân vãng lai/ Cán cân vốn (Crisis of Balance of Payment/ Crisis of Current Account/ Crisis of Capital Account);

- Khủng hoảng khả năng/ tính thanh khoản (Crisis of Liquidity);

- Khủng hoảng ngân sách (Budget Crisis)

Đây là những dạng khủng hoảng tài chính cơ bản và trong tương lai có thể xuất hiện thêm nhiều dạng nữa cùng với sự phát triển của thị trường tài chính trong tiến

tranh phát triển và hội nhập kinh tế quốc tế

b Khủng hoảng tiền tệ

Khủng hoảng tiền tệ là tình trạng một nước mất kiểm soát trong lĩnh vực tiền tệ

và thường được xác định dựa trên mức độ biến động của các biến số tỷ giá hối đoái danh nghĩa, lãi suất và dự trữ ngoại hối

Paul Krugman (1979) định nghĩa khủng hoảng tiền tệ là khủng hoảng trong cán cân thanh toán khi Chính phủ không còn khả năng giữ cho tỷ giá hối đoái nằm ở một mức cố định hoặc giữ cho đồng nội tệ ít trượt giá do sự tấn công của các nhà đầu cơ tiền tệ

Frankel và Rose (1996) đưa ra định nghĩa khủng hoảng tiền tệ là “một sự giảm giá danh nghĩa đồng nội tệ ít nhất 25% tương ứng với sự gia tăng tỷ lệ khấu hao ít nhất

10%” Khái niệm này cũng được Deutsche Bank - Garber, Lumsdaine, Leij ((2000) trích trong Lê Thị Thùy Vân (2015)) ủng hộ và giải thích lại là “Tỷ giá danh nghĩa đồng nội tệ mất giá trên 10% và lãi suất tăng trên 25%

Kaminsky, Lizondo, Reinhart (1997) định nghĩa khủng hoảng tiền tệ khủng hoảng tiền tệ là “tình huống có một sự tấn công vào tiền tệ dẫn đến sự phá giá tiền tệ, sụt giảm mạnh dự trữ ngoại hối hoặc là kết hợp cả hai”

Như vậy, ta có thể thấy khủng hoảng tiền tệ xảy ra khi mức trượt giá của đồng nội tệ vượt qua một ngưỡng giới hạn xác định nào đó

c Khủng hoảng ngân hàng

Khủng hoảng ngân hàng là khủng hoảng tài chính ảnh hưởng tới các hoạt động ngân hàng Khủng hoảng ngân hàng bao gồm rút tiền gửi hàng loạt ảnh hưởng tới từng ngân hàng đơn lẻ; hoảng loạn ngân hàng ảnh hưởng tới nhiều ngân hàng; và khủng hoảng ngân hàng hệ thống là sự đổ vỡ ngân hàng mang tính hệ thống, các tổ chức tài chính và doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thanh lý hợp đồng đúng thời hạn

Định nghĩa về khủng hoảng ngân hàng tương đối ít chính xác hơn so với khủng hoảng tiền tệ Các nghiên cứu gần đây về khủng hoảng ngân hàng cho thấy người ta có thể xác định một quốc gia đang lâm vào khủng hoảng ngân hàng như sau: Caprio và Klingebiel (1996) cho rằng khủng hoảng ngân hàng xảy ra ở một quốc gia nếu quốc gia đó đang đối mặt với việc vốn ngân hàng suy giảm nhanh chóng và chi phí của việc giải quyết khủng hoảng là khá cao

Kaminsky và Reinhart (1999) cho rằng khủng hoảng ngân hàng bắt đầu khi (i) người dân rút tiền đồng loạt ra khỏi ngân hàng dẫn đến việc Chính phủ phải đóng cửa, thâu tóm hoặc sáp nhập các ngân hàng hoặc (ii) Chính phủ phải can thiệp với qui mô lớn để giúp đỡ một hoặc nhiều tổ chức tài chính, nhưng sau đó lại phải can thiệp giúp

đỡ càng nhiều hơn

Theo Luc Laeven và Fabian (2008), trong khủng hoảng ngân hàng hệ thống, các doanh nghiệp và tổ chức tài chính xảy ra đổ vỡ và không thanh lý hợp đồng đúng hạn Hậu quả, nợ xấu tăng đột biến và tất cả hoặc hầu hết toàn bộ vốn của hệ thống ngân hàng bị cạn kiệt Tình huống này có thể đi kèm với giá tài sản (như giá cổ phiếu

và bất động sản) bị đẩy lên đỉnh điểm trước khi xuất hiện khủng hoảng, tăng đột ngột

về lãi xuất thực và giảm tốc độ lưu chuyển hoặc đảo chiều dòng vốn Trong một số trường hợp, đột biến rút tiền gửi lan truyền có thể dẫn tới khủng hoảng ngân hàng hệ

thống, mặc dù vậy trong hầu hết các trường hợp nguyên ngân gây ra khủng hoảng ngân hàng là các tổ chức tài chính chủ chốt của hệ thống bị suy yếu

Demirguc - Kunt và Detragiache (1998) lại cho rằng một giai đoạn được coi là khủng hoảng ngân hàng hệ thống khi:

- Nợ xấu chiếm ít nhất 10% tổng tài sản của toàn hệ thống ngân hàng;

- Chi phí giải cứu các ngân hàng lớn hơn 2% GDP;

- Nhiều vấn đề khó khăn của ngân hàng dẫn tới cần được quốc hữu hóa trên diện rộng;

- Các biện pháp khẩn cấp như đóng băng tiền gửi, kéo dài ngày lễ ngân hàng, bảo đảm tiền gửi toàn bộ được áp dụng

Tóm lại, khủng hoảng ngân hàng là tình trạng mà các tổ chức tài chính và các ngân hàng thương mại: (1) không đủ tiền mặt phục vụ cho nhu cầu rút tiền hàng loạt của người dân; và/ hoặc (2) tỷ lệ nợ xấu cao hơn 10%; và/ hoặc (3) có sự can thiệp của

Chính phủ trong việc thâu tóm, sáp nhập hoặc phá sản ngân hàng

d Khủng hoảng nợ

Nhìn chung, đa số các nghiên cứu về khủng hoảng nợ đều có cùng định nghĩa

về khủng hoảng nợ là tình trạng một quốc gia phải đề nghị thương thảo lại về các thỏa thuận vay nợ, hoãn trả lãi và vốn gốc, và phải nhận một khoản tài trợ chính thức lớn từ IMF Một nghiên cứu gần đây của IMF đã định nghĩa một quốc gia được xem là lâm vào khủng hoảng nợ khi nó bị Standard & Poor xếp vào hạng “không thể chi trả” hoặc nhận được một khoản cho vay lớn, vượt quá 100% hạn mức ấn định trước từ IMF Như vậy, định nghĩa này bao gồm cả những trường hợp “gần khủng hoảng” tức là không có khả năng chi trả nhưng nhờ vay IMF nên vẫn có thể trả nợ

1.1.2 Các lý thuyết về khủng hoảng tiền tệ

a Mô hình khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ nhất của Paul Krugman (còn được gọi là khủng hoảng cán cân vãng lai)

Mô hình khủng hoảng tiền tệ thế hệ đầu tiên được Paul Krugman (1979) thiết lập và được Flood và Garber (1984) cải biến sau đó Mô hình này dựa trên việc quan sát các cuộc khủng hoảng tiền tệ ở các nước Mỹ Latinh giai đoạn 1960 – 1970 của thế

kỷ 20 Đặc trưng của những cuộc khủng hoảng này là xảy ra ở các quốc gia có nền kinh tế vĩ mô yếu kém, có sự thâm hụt tổng ngân sách trầm trọng buộc Chính phủ phải

tăng cung tiền quá mức để bù đắp thâm hụt này khiến lạm phát gia tăng; những điều này dẫn đến sự mất cân bằng trầm trọng của cán cân vãng lai (balance of payment)

Theo Krugman (1979), mô hình này giải thích cơ chế gây nên khủng hoảng tiền tệ như sau: Khi các nhà đầu tư nhận thấy nguy cơ mất giá của đồng nội tệ trong tương lai gần, họ tiến hành một cuộc tấn công đầu cơ vào dự trữ ngoại hối của Chính phủ bằng cách thay đổi cơ cấu danh mục đầu tư : giảm tỷ lệ vốn bằng đồng nội tệ và tăng tỷ lệ vốn bằng ngoại tệ Sự thay đổi này buộc Chính phủ phải bán nhiều ngoại tệ hơn ra thị trường nhằm đảm bảo duy trì được tỷ giá hối đoái cố định Tuy nhiên, khi quá trình này diễn ra lâu dài, nguồn dự trữ ngoại hối của Chính phủ bị cạn kiệt không còn khả năng để bảo vệ tỷ giá hối đoái thì Chính phủ bắt buộc phải thả nổi tỷ giá làm cho đồng nội tệ bị mất giá liên tục và khủng hoảng tiền tệ xảy ra

Mô hình này chỉ ra rằng sự mất cân đối kinh tế vĩ mô là nguyên nhân của khủng hoảng tiền tệ Cung tiền tệ quốc gia tăng lên do sự gia tăng chi tiêu trực tiếp của Chính phủ hoặc được mở rộng thông qua số nhân tiền tệ của hệ thống ngân hàng làm cho đồng nội tệ mất giá, thâm hụt tài khoản vãng lai với quy mô lớn và giảm hiệu quả đầu tư dự án Sự yếu kém trong công tác quản lý vĩ mô về tài chính và ngân hàng của Chính phủ làm suy giảm độ tin cậy của công chúng vào công tác điều hành chính sách tiền tệ của Chính phủ Tất cả các yếu tố trên có thể gây ra một cuộc khủng hoảng tiền

giai đoạn 1992 – 1993, Obstfeld nhận thấy rằng, khi các chính phủ Châu Âu áp dụng

một chính sách tỷ giá hối đoái linh hoạt hơn, với tần số dao động được nâng lên từ 2.25% lên đến 15% thì không dẫn đến hiện tượng phá giá nội tệ đáng kể trong nền kinh tế Tuy nhiên, ngay cả khi các nước này tiến vào giai đoạn khôi phục, khủng hoảng tài chính vẫn xảy ra, biểu hiện qua việc tỷ lệ thất nghiệp vẫn ở mức hai con số

và nợ công vẫn vượt qua GDP Lúc này, những ghi chép về diễn biến tỷ giá hối đoái

đã đưa ra những bằng chứng xác thực cho thấy lý thuyết cổ điển về sự tấn công đầu cơ của Krugman (1979) hay Flood và Garber (1984) không còn phù hợp để giải thích

nguyên nhân khủng hoảng tiền tệ Nghiên cứu thực nghiệm của Obstfeld tại ba nước Pháp, Đức, Bỉ đã một lần nữa chứng minh cho nhận định này

Một mô hình khủng hoảng mới đã được Obstfeld đưa ra trên cơ chế “tự phát sinh” (self-fulfilling crisis) Mô hình này nói lên rằng: ngay cả khi tỷ giá được ghìm giữ ở mức dao động bền vững thì chính sách tiền tệ cũng có thể bị tấn công và phá vỡ Trọng tâm là do các Chính phủ so sánh lợi ích ròng giữa việc thay đổi tỷ giá hối đoái với việc giữ một mức tỷ giá hối đoái cố định Điều này được giải thích như sau: Khi các biện pháp bảo vệ tỷ giá quá tốn kém (ví dụ thắt chặt tiền tệ làm tăng lãi suất, giảm tăng trưởng và tăng tỷ lệ thất nghiệp) làm cho các cam kết về duy trì chế độ tỷ giá hối đoái cố định của Chính phủ bị suy yếu, kỳ vọng các nhà đầu tư và của người dân về một cuộc khủng hoảng trong tương lai trở nên mạnh hơn, buộc họ thực hiện hành vi đầu cơ ngoại tệ, gây sức ép lên Chính phủ, buộc Chính phủ phải thực thi các chính sách tiền tệ mở rộng thay vì thực hiện các biện pháp bảo vệ tỷ giá cố định Khi hành động tấn công đầu cơ này xảy ra ở quy mô lớn, khủng hoảng bùng phát

c Mô hình khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ ba của Kaminsky và Reinhart (1999) – Mô hình khủng hoảng kép

Các mô hình khủng hoảng thế hệ thứ ba được xây dựng sau khi nghiên cứu các cuộc khủng hoảng của các nước châu Mỹ Latinh giai đoạn giữa thập kỷ 80, cuộc khủng hoảng của các nước Bắc Âu năm 1992 và đặc biệt là cuộc khủng hoảng tài chính – tiền tệ Châu Á trong hai năm 1997 – 1998 Trong năm 1996, các nước Châu

Á như Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia và Thái Lan vẫn là “những con hổ” về kinh tế, nhưng đến năm 1997, các nước này rơi vào tình trạng vỡ nợ ngân hàng, và trước sự ngạc nhiên của dư luận, nền kinh tế lại một lần nữa rơi vào tình trạng khốn khó Các

mô hình khủng hoảng tiền tệ trước đây đều nhấn mạnh nguyên nhân khủng hoảng là

do chính sách tỷ giá hối đoái cố định và sự yếu kém, dễ bị tổn thương của các nền kinh

tế Tuy nhiên, trước khủng hoảng, các nước châu Á có nền tảng kinh tế vĩ mô tương đối tốt như tăng trưởng GDP cao, lạm phát và chi tiêu ngân sách được kiểm soát tốt, tỷ

lệ thất nghiệp thấp và mức độ thâm hụt tài khoản vãng lai thấp Điều này nói lên rằng, nguyên nhân phát sinh của khủng hoảng tiền tệ còn nằm ở nhiều lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế, ví dụ như nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Nợ xấu trong hệ thống ngân hàng là nguyên nhân chính gây ra khủng hoảng ngân hàng, và khủng hoảng ngân hàng thường diễn ra trước khủng hoảng tiền tệ Khi khủng hoảng tiền tệ xảy ra thì lại

càng làm trầm trọng hóa thêm khủng hoảng ngân hàng, kết quả là nền kinh tế rơi vào

“khủng hoảng kép” Các liên kết về mặt thời gian và nguyên nhân phát sinh của khủng hoảng ngân hàng và khủng hoảng tiền tệ đều chỉ ra rằng một điểm quan trọng để đánh giá những yếu điểm của lĩnh vực ngân hàng là thông qua việc đánh giá những nguy cơ của một cuộc khủng hoảng tiền tệ

Một cách giải thích khác của mô hình khủng hoảng thế hệ thứ ba là xuất phát từ tình trạng thông tin bất cân xứng và vấn đề rủi ro đạo đức của lĩnh vực ngân hàng Theo Kaminsky (2003) trích dẫn của McKinnon và Pill (1994), khi nền kinh tế rơi vào tình trạng bùng nổ tiêu thụ và thâm hụt tài khoản vãng lai sẽ gây ra cơn sốt vốn “ảo” trên thị trường Các ngân hàng sẽ cho vay quá nhiều vào các lĩnh vực có tính bất ổn cao như chứng khoán, bất động sản; đồng thời gia tăng huy động vốn quá mức gây ra tình trạng tỷ giá thực tăng, thiệt hại về cạnh trang và giảm tăng trưởng kinh tế Khi cơn sốt vốn hạ nhiệt, các ngân hàng rơi vào tình trạng bất ổn và suy thoái Dưới sự ảnh hưởng của thông tin bất đối xứng và vấn đề rủi ro đạo đức, các nhà đầu tư có thể thực hiện hành vi rút tiền ồ ạt ra khỏi hệ thống ngân hàng theo tâm lý “bầy đàn” khi một hay một số ngân hàng gặp vấn đề, dẫn đến khủng hoảng tiền tệ

d Mô hình khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ tư bao gồm các yếu tố thể chế

Trên cơ sở đánh giá các nghiên cứu trước đó về khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng ngân hàng, Breuer nhận thấy rằng các mô hình lý thuyết và thực nghiệm chỉ mới nhắc đến vai trò của các biến kinh tế như GDP, tỷ giá hối đoái thực, nhập khẩu, xuất khẩu và các chỉ số phi kinh tế như rủi ro đạo đức, hành vi bầy đàn, kỳ vọng của nhà đầu tư mà chưa xem xét kỹ vai trò của nhà cầm quyền Bà cho rằng những nghiên cứu về khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng ngân hàng đều cho thấy chúng có

sự phát triển song song nhau Mô hình khủng hoảng tiền tệ thế hệ đầu tiên được dựa trên các nguyên lý cơ bản của kinh tế vĩ mô và đầu cơ Điều này cũng đúng với khủng hoảng ngân hàng Mô hình khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng ngân hàng thế hệ thứ hai là cũng dựa trên sự kỳ vọng và bổ sung thêm yếu tố đầu cơ, không hoàn toàn gắn liền những nguyên lý kinh tế cơ bản Thế hệ thứ ba của khủng hoảng tiền tệ lại dựa trên mô thức overborrowing / overlending (huy động vượt mức/cho vay vượt mức) mà

ở đó có sự liên hệ giữa các hoạt động tiền tệ và hoạt động ngân hàng Đây là mô hình nhấn mạnh đến các yếu tố là sự khuyến khích hoặc là cơ hội để ngân hàng gia tăng huy động hoặc cho vay các dự án mạo hiểm hoặc không hiệu quả Mô hình thế hệ thứ ba

của khủng hoảng ngân hàng cũng được phát triển dựa trên mô thức tương tự, ngoại trừ mối liên hệ với các hoạt động trong thị trường tiền tệ Mô hình thế hệ thứ ba đưa ra quan điểm “khủng hoảng kép”, trái ngược với những quan điểm cho rằng khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng ngân hàng diễn ra độc lập nhau

Breuer (2004) đã xem xét các yếu tố thuộc về thể chế trong nghiên cứu về khủng hoảng tiền tệ, cùng hướng nghiên cứu này còn có Johnson và cộng sự (2000), Acemoglu và cộng sự (2002) và gọi đây là mô hình khủng hoảng tiền tệ thế hệ thứ tư, còn được gọi là mô hình “thể chế” – “instituational” models Trong nghiên cứu này, Breuer đưa ra các chỉ số như chính trị (bầu cử, cân bằng quyền lực ); trật tự xã hội bao gồm luật pháp, lòng tin, mâu thuẫn sắc tộc, văn hóa, chuẩn mực xã hội; quyền sở hữu; kiểu quản lý của Chính phủ trong lĩnh vực tài chính hoặc thương mại; là những yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả kinh tế Các biến này quan trọng bởi vì chúng ảnh hưởng đến thông tin, sự không chắc chắn, chi phí giao dịch và có thể tác động đến hiệu quả của việc ra quyết định

1.1.3 Các dạng mô hình nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ

Mô hình nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ được xây dựng với mục đích phát hiện ra các biến động bất thường trong lĩnh vực tài chính – tiền tệ khi nó mới

ở giai đoạn đầu và giúp phòng ngừa các khủng hoảng đó một cách đúng lúc nhằm tránh việc suy giảm lòng tin của công chúng và nhà đầu tư vào hệ thống tài chính – tiền tệ cũng như sự quản lý điều hành của chính quyền Thực chất, mô hình nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ cũng chính là mô hình dự báo sớm khủng hoảng tiền tệ

Việc phát hiện sớm những nguy cơ tiềm tàng của một cuộc khủng hoảng tài chính – tiền tệ là vô cùng cần thiết đối với những người làm công tác hoạch định chính sách Do đó, việc nghiên cứu các mô hình nhân tố ảnh hưởng đã nhận được sự quan tâm của các nhà kinh tế học cũng như các nhà quản lý tài chính vĩ mô

Tùy theo hướng tiếp cận là tham số hay phi tham số mà các nhà kinh tế học trong nước và ngoài nước nghiên cứu và vận dụng các mô hình nhân tố ảnh hưởng khác nhau Mỗi hướng tiếp cận đều cho ra được kết quả là xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ ở quốc gia được nghiên cứu trong khoảng thời gian từ 12 – 24 tháng tiếp

theo

a Phương pháp tiếp cận phi tham số

Phương pháp tiếp cận phi tham số trong nghiên cứu dự báo khủng hoảng tiền tệ

là phương pháp mà các nhà nghiên cứu dựa trên sự biến động bất thường của các chỉ

số kinh tế vĩ mô được cho là có ảnh hưởng đến khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ, từ

đó xác định xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ Trong phương pháp này, mô hình Signal Approach do Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1997) đưa ra là mô hình được nhiều nhà nghiên cứu vận dụng nhất

Mô hình Signal Approach được xây dựng dựa trên sự biến động của các biến kinh tế với các mục tiêu là xem xét việc thay đổi bất thường của các biến chỉ số này tác động như thế nào đến nền kinh tế và khả năng của nó góp phần gây ra khủng hoảng tiền tệ

Chỉ số khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ được tính dựa theo công thức:

j là độ nhiễu của biến dự báo thứ j Độ nhiễu của tín hiệu chính là tỷ số của

“tín hiệu sai” trên “tín hiệu tốt”:

Khi các biến số khác không thay đổi, chỉ số này càng thấp thì biến này càng có giá trị cao trong dự báo

A, B, C, D được xác định dựa trên ma trận sau:

Bảng 1.2: Các dấu hiệu cảnh báo rủi ro

Khủng hoảng xảy ra trong vòng 24 tháng

Không có khủng hoảng trong vòng 24 tháng

)/(

)/(

D C C

B A B







Với : A là số tháng chỉ số phát ra tín hiệu tốt ( dự báo có khủng hoảng và thực

tế có khủng hoảng); B là số tháng chỉ số phát ra tín hiệu sai hay nhiễu (dự báo có khủng hoảng và không xảy ra trên thực tế); C là số tháng chỉ số không phát ra được tín hiệu tốt (dự báo không có khủng hoảng nhưng trên thực tế có khủng hoảng xảy ra); D

là số tháng mà chỉ số không phát ra tín hiệu xấu (Dự báo không có khủng hoảng và thực tế không có khủng hoảng) Một chỉ số dự báo lý tưởng là khi nó chỉ đưa ra các tín hiệu tốt tức là chỉ phát sinh ở A & D mà không phát sinh ở B &C Tuy nhiên trên thực

tế nghiên cứu thì không có biến chỉ số nào đạt được độ lý tưởng này

Gọi Xt,j là giá trị biến động của biến thứ j tại thời kỳ t Tín hiệu của biến chỉ số j

ở thời kỳ t được quy ước như sau:

Stj = 1 (có khủng hoảng) nếu Xtj vượt qua ngưỡng cho phép

Stj = 0 (không khủng hoảng) nếu Xtj không vượt qua ngưỡng

Xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ được tính như sau:

= Tổng số tháng có Slower < St < Supper màkhủng hoảng xảy ra trong h tháng

Tổng số tháng có Slower < St < Supper

b Phương pháp tiếp cận tham số

Phương pháp tiếp cận tham số dựa trên cơ sở hồi quy tuyến tính hoặc phi tuyến tính các biến giải thích (là các chỉ số kinh tế vĩ mô được cho là ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ) và biến phụ thuộc là xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ, từ đó ước lượng được biên độ ảnh hưởng của các chỉ số này (nếu có) đến khủng hoảng tiền tệ và tính được xác suất khủng hoảng tiền tệ tại quốc gia được nghiên cứu Trong phương pháp này, 2 mô hình thường được ứng dụng là mô hình Logit hiệu ứng cố định và mô hình Probit

Mô hình Logit và Probit được xây dựng dựa trên việc tính toán mức độ ảnh hưởng của các biến số kinh tế vĩ mô (được đại diện bằng một ma trận X đóng vai trò biến giải thích trong mô hình) lên xác xuất xảy ra khủng hoảng tiền tệ

Trong mô hình khủng hoảng tiền tệ, biến số phụ thuộc là một biến số nhị phân binary logistic, nhận một trong hai giá trị 0 khi không có khủng hoảng hoặc 1 khi có khủng hoảng Mối liên hệ giữa biến này với các nhân tố ảnh hưởng là một hàm số dạng CCt = α + β X với X là một ma trận biến số giải thích

Theo phương pháp hồi quy, thực hiện hồi quy với biến phụ thuộc là CCt và các biến độc lập X (ở đây X là 1 tập hợp gồm các biến X1, X2 , ) ta sẽ xác định được ma trận hệ số α và β Khi tìm được α và β, mô hình sẽ cho ta biết ứng với một mức giá trị X nào đó, xác suất xảy ra khủng hoảng sẽ là bao nhiêu, cũng như cho ta biết ứng với một thay đổi của X sẽ đem lại thay đổi trong xác suất khủng hoảng Pt là bao nhiêu thông qua

hàm số F (α + β X) Lưu ý là các giá trị X phải ứng với thời điểm t-1, nghĩa là dùng

biến số kinh tế thời điểm t-1 để dự báo cho xác suất khủng hoảng tại thời điểm t

1.2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Cho tới hiện nay, các nhà kinh tế học đã đề xuất bốn mô hình lý thuyết về khủng hoảng tiền tệ, các mô hình này giải thích cho những cơ chế xuất hiện khủng hoảng tiền tệ của thế giới trong nhiều giai đoạn kinh tế Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm lại cho thấy, ở mỗi quốc gia khác nhau thì cơ chế phát sinh khủng hoảng tiền tệ là khác nhau Các mô hình khủng hoảng này có thể được giải thích bằng các nhân tố thuộc về khối kinh tế tài chính vĩ mô (như ở mô hình thế hệ thứ nhất và thứ hai) hoặc bằng cả các nhân tố phi kinh tế như kỳ vọng của nhà đầu tư hoặc rủi ro đạo đức hoặc tâm lý bầy đàn (trong mô hình thế hệ thứ ba), và cả các nhân tố thuộc về môi trường thể chế như bầu cử chính trị hay quyết định của nhà hoạch định chính sách (trong mô hình thế hệ thứ tư) Trong các nghiên cứu thực nghiệm, các tác giả thường kết hợp các mô hình ở nhiều thế hệ và xác định nhân tố nào có thể là nguyên nhân chính gây ra khủng hoảng

Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới để đưa ra một mô hình cảnh báo sớm được thực hiện theo nhiều phương pháp khác nhau, và được hệ thống theo mô hình ba phương pháp tiếp cận theo các hướng sau: i) Phương pháp tiếp cận các chỉ số dẫn đầu, ii) Phương pháp biến tuyến tính phụ thuộc và iii) Phương pháp biến rời rạc Ngoài ra, còn có một số phương pháp tiếp cận khác như mạng nơron nhân tạo hoặc mô hình tự hồi quy hoặc mô hình Markov Abiad có giới thiệu tổng quan về những hướng tiếp cận này trong nghiên cứu được xuất bản năm 2003 của ông

Các phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trong các tài liệu thực nghiệm về khủng hoảng tiền tệ là hai hướng tiếp cận đầu tiên, nghĩa là hai nhóm tiếp cận theo

hướng: Tiếp cận tham số và phi tham số

1.2.1 Các nghiên cứu theo hướng tiếp cận phi tham số

Trong cách tiếp cận phi tham số, đa số các học giả trong và ngoài nước đều sử dụng mô hình tiếp cận tín hiệu (Signal approach) để dự đoán khả năng xảy ra khủng hoảng trong tương lai Những nghiên cứu điển hình theo phương pháp này ở nước ngoài là Kaminsky và Reinhart (1996), tiếp theo là Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1997), Kaminsky và Reinhart (1999), Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000), Edison (2000) và Heun và Schlink (2004)

Kaminsky và Reinhart có thể được xem là những người tiên phong trong việc sử dụng mô hình Signal Approach để dự báo khả năng xảy ra khủng hoảng tiền tệ Trong Kaminsky et al (1996, 1997, 1999), nhóm tác giả đã nghiên cứu 76 cuộc khủng hoảng tiền tệ - ngân hàng ở 20 quốc gia (15 nước phát triển và 5 nước công nghiệp), đưa ra

hệ thống cảnh báo – “mô hình tiếp cận tín hiệu” Về căn bản, hệ thống này liên quan đến việc theo dõi sự tiến triển của một số chỉ số kinh tế có xu hướng biến động có hệ thống trước một cuộc khủng hoảng Thời điểm một chỉ số này biến động khỏi một giá trị ngưỡng xác định, nó phát ra một tín hiệu cảnh báo rằng một cuộc khủng hoảng tiền

tệ có thể xảy ra trong vòng 24 tháng tiếp theo Các giá trị ngưỡng được tính toán để có

sự cân bằng giữa rủi ro có nhiều tín hiệu sai (tín hiệu được phát ra khi khả năng xảy ra khủng hoảng thấp) và rủi ro bỏ lỡ nhiều cuộc khủng hoảng (tín hiệu chỉ được phát ra khi có bằng chứng rõ ràng) Ngoài ra, việc xác định nhóm chỉ số phát tín hiệu giúp cung cấp thông tin về nguồn gốc của những vấn đề làm cơ sở cho việc tính xác suất xảy ra một cuộc khủng hoảng

Các biến số được xem là theo dõi tốt nhất trong dự đoán khủng hoảng theo mô hình tiếp cận tín hiệu gồm có: sản lượng, xuất khẩu, biến động tỷ giá thực, giá cổ phiếu, tỷ lệ tiền M2/dự trữ ngoại hối Hơn nữa, về mặt trung bình, các chỉ số này và những chỉ số khác cung cấp những tín hiệu đầy đủ để cho phép các biện pháp chính sách dự phòng Các nghiên cứu thực chứng không cung cấp sự ủng hộ cho vài chỉ số được xem xét khác như: nhập khẩu, chênh lệch lãi suất huy động trong và ngoài nước,

tỷ lệ Lãi suất cho vay/ lãi suất huy động, và tiền gửi ngân hàng Nghiên cứu này cũng cho biết mối liên hệ giữa khủng hoảng ngân hàng và khủng hoảng tiền tệ: nếu như biết được các vấn đề liên quan đến hệ thống ngân hàng sẽ giúp cho việc dự đoán khủng hoảng tiền tệ, mà cụ thể hơn là khủng hoảng cán cân thanh toán dễ dàng hơn

Edison (2000) vận dụng các điểm chính trong nghiên cứu của Kaminsky, Lizondo, Reinhart (1997) để xây dựng một mô hình nhằm phát hiện sớm những dấu

hiệu của khủng hoảng tiền tệ nói riêng và khủng hoảng tài chính nói chung Trong nghiên cứu của mình, Edison đã mở rộng phạm vi nghiên cứu bằng cách tăng thêm quốc gia (Hàn Quốc, ) và thêm một số biến giải thích thể hiện mối quan hệ quốc tế giữa các quốc gia như sản lượng đầu ra (output) của Mỹ và các nước G-7, giá dầu thế giới Sau đó, ông kiểm tra sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu được tạo ra bởi sự khác biệt do khu vực và do việc thay đổi trong cách định nghĩa khủng hoảng ở từng quốc gia Ông đã áp dụng một thuật toán để ước tính khả năng xảy ra khủng hoảng trong trường hợp nghiên cứu ở nhiều quốc gia và kết hợp với thử nghiệm cho một khu vực kinh tế cụ thể riêng biệt là Mexico Ông sử dụng một mô hình hỗn hợp và cho ra kết luận rằng có nhiều tín hiệu phát ra sai, nhưng ông cũng thừa nhận giới hạn trong nghiên cứu của mình như trong mẫu nghiên cứu có quá ít cuộc khủng hoảng, do đó để

có kết quả chính xác hơn thì cần tiếp tục nghiên cứu

Uganda là một quốc gia mà khủng hoảng tiền tệ chưa xuất hiện một cách rõ nét Tuy nhiên, nền kinh tế, tài chính của quốc gia này, theo nhận định của Heun và Schlink (2004), cũng chứa đựng nhiều nguy cơ và dễ xuất hiện khủng hoảng Các tác giả đã sử dụng mô hình Signal Approach với 14 chỉ số là tỷ giá hối đoái thực, xuất khẩu, sản lượng kinh tế thực, nhập khẩu, cán cân thương mại, số nhân cung tiền M2,

dư thừa cung tiền M1 thực, tiền gửi ngân hàng, tỷ lệ lãi suất thực trong nước và nước ngoài, lãi suất tiền gửi thực, tỷ lệ M2/dự trữ ngoại hối, tổng dự trữ ngoại hối và tỷ lệ tín dụng nội địa và GDP danh nghĩa để đưa ra đánh giá về khả năng phát sinh khủng hoảng tiền tệ Khi so sánh sự biến động của các chỉ số với ngưỡng giá trị được trích ra

từ nghiên cứu của Kaminsky et al (1997), nhóm tác giả nhận thấy mô hình đã đưa ra được những kết quả phù hơp và có giá trị thực tiễn về nguy cơ xảy ra khủng hoảng tiền

tệ tại Uganda

Phương pháp tiếp cận tín hiệu cũng được đa số các nhà nghiên cứu trong nước vận dụng để ước tính xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam, như nghiên cứu của Lê Thị Thùy Vân (2013) hay Võ Thị Thúy Anh, Trần Nguyễn Trâm Anh và Hà Xuân Thùy (2016) Các tác giả này ước lượng một chỉ số tổng hợp, từ đó tính xác suất khủng hoảng Chỉ số tổng hợp được xây dựng dựa trên giả định số lượng các chỉ số phát tín hiệu cảnh báo khủng hoảng càng nhiều thì xác suất để cuộc khủng hoảng đó xảy ra trên thực tế càng cao Một chỉ số tổng hợp có thể là tổng thuần túy hoặc tổng có trọng số của các giá trị nhị phân của tất cả các chỉ số cảnh báo được chọn (1 biểu thị

một tín hiệu cảnh báo và 0 biểu thị không có tín hiệu cảnh báo) Theo Võ Thị Thúy Anh et al (2016), nhóm các biến số mà tác giả sử dụng trong nghiên cứu này là nhân tố thuộc cán cân vãng lai (Current Account Indicators), nhân tố thuộc cán cân vốn (Capital Account Indicators), nhân tố thuộc lĩnh vực thực (Real Sector Indicators) và nhân tố thuộc lĩnh vực tài chính (Financial Sector Indicators) Các nhân tố thuộc về môi trường thể chế được bỏ qua do những nhân tố này thường có tính ổn định cao, không phù hợp với cách tiếp cận phi tham số Còn trong Lê Thị Thùy Vân (2013), tác giả cho rằng xuất khẩu, nhập khẩu, cán cân vãng lai/dự trữ, cung tiền M2, tỷ giá hối đoái thực giữa VNĐ/USD là những nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ Kết quả nghiên cứu của các tác giả trong nước đều dự báo Việt Nam vẫn nằm trong vùng

rủi ro thấp của khủng hoảng tiền tệ trong vòng 24 tháng tiếp theo của kỳ xem xét

1.2.2 Các nghiên cứu theo hướng tiếp cận tham số

Phương pháp tiếp cận tham số là việc các nhà nghiên cứu sử dụng những mô hình hồi qui tuyến tính hoặc phi tuyến để ước lượng xác suất như mô hình Logit & Probit Điển hình cho xu hướng nghiên cứu này là Sachs, Tornell and Velasco (1996); Eichengreen, Rose and Wyplosz (1995); Berg, Borensztein, Milesi-Feretti, Patillo (1999); Bussiere và Frantzscher (2002); Fabio Comeli (2013, 2014)

Sachs, Tornell và Velasco (1996) sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính Trong nghiên cứu của mình, họ phân tích cuộc khủng hoảng Mexico giai đoạn 1994-

1995 (còn được biết với tên gọi khủng hoảng Tequila) Trong mô hình, họ sử dụng ba biến giải thích để xác định xem khả năng một quốc gia dễ bị tổn thương như thế nào khi có khủng hoảng: phần trăm thay đổi của i) tỷ giá hối đoái thực, ii) tỷ lệ đóng góp của ngành ngân hàng trên khu vực tư nhân vào GDP như là đại diện cho khả năng phục hồi và yếu kém của lĩnh vực ngân hàng, và iii) dự trữ ngoại hối Biến phụ thuộc

là chỉ số khủng hoảng, là bình quân gia quyền của phần trăm thay đổi tỷ giá nội tệ so với USD và phần trăm thay đổi dự trữ ngoại hối Mô hình hồi quy tuyến tính cho ra kết quả là một biến phụ thuộc bền vững và thậm chí những sự thay đổi rất nhỏ trong các biến độc lập đều được phản ánh Tuy nhiên, những tính chất phi tuyến thì không phản ánh được Các tác giả kết luận là sự kết hợp của tỷ giá hối đoái bị định giá cao, sự bùng nổ cho vay và dự trữ ngoại hối thấp so với cam kết ngắn hạn của ngân hàng trung ương dẫn đến khủng hoảng Tuy nhiên, nhóm tác giả cũng nhận thấy là các dữ liệu tài

khoản hiện tại, dòng chảy vốn và chính sách tài khóa không cung cấp được nhiều thông tin trong việc giải thích nguyên nhân khủng hoảng

Frankel và Rose (1996) đưa ra định nghĩa khủng hoảng tiền tệ là “một sự giảm giá danh nghĩa đồng nội tệ ít nhất 25% tương ứng với sự gia tăng tỷ lệ khấu hao ít nhất 10%” Phương pháp được nhóm tác giả sử dụng để dự báo là mô hình Probit kết hợp với hồi quy nhị phân để đo lường 16 biến như sau: bảy biến hồi qui nợ, được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm trong tổng nợ, gồm có: (1) nợ ngân hàng thương mại; (2) nợ vay

ưu đãi; (3) nợ lãi suất; (4) các khoản nợ ngắn hạn; (5) FDI; (6) nợ công; (7) nợ khác; các biến do tác động bên ngoài gồm có:(1) tỷ lệ dự trữ quốc tế/ nhập khẩu hàng tháng; (2) tỷ lệ phần trăm của tài khoản hiện hành so với GDP, (3) tỷ lệ phần trăm của nợ bên ngoài so với GDP, (4) Tỷ lệ biến động tỷ giá; nhóm biến kinh tế vĩ mô trong nước thì bao gồm (1) Tỷ lệ phần trăm ngân sách chính phủ so với GDP và (2) Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trong nước và (3) Tốc độ tăng trưởng sản lượng thực tế bình quân đầu người Ngoài ra, còn có biến lãi suất nước ngoài; tuy nhiên chỉ có bảy biến trong số mười sáu biến có ý nghĩa thống kê, đa số các biến nợ đều không có ý nghĩa trong dự báo khủng hoảng

Fabio Comeli (2013) đã thu thập dữ liệu tháng của 29 nền kinh tế mở (emerging market economies) trong thời gian từ tháng 01/1995 đến tháng 12/2012 (có cả Việt Nam) nhằm ước tính xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ ở 29 quốc gia này Các biến giải thích mà tác giả sử dụng là tỷ lệ dự trữ ngoại hối/nợ ngắn hạn; tỷ lệ phần trăm của cán cân vãng lai trong GDP; tăng trưởng GDP thực; biến động tỷ giá hối đoái thực; tỷ

lệ tài sản ròng ngoại tệ/ GDP danh nghĩa và tỷ lệ tín dụng cá nhân/GDP danh nghĩa Kết quả thực nghiệm cho thấy khi so sánh các mô hình dự báo theo hướng tiếp cận tham số và phi tham số ( xem F.Comeli (2013)) đã đưa ra kết luận là tổng lỗi sai (total misclassification error) của mô hình EWS tham số ít hơn ở mô hình EWS phi tham số,

và khi so sánh kết quả dự báo bằng mô hình Logit và mô hình Probit (xem F.Comeli (2014)) thì cho kết quả dự báo cuối cùng là như nhau Đồng thời, tác giả cũng nhận thấy, tốc độ tăng trưởng GDP thực tế cao hơn và tổng dự trữ ngoại hối ròng cao làm giảm đáng kể xác suất xảy ra một cuộc khủng hoảng tiền tệ, trong khi mức tín dụng cho khu vực tư nhân cao làm tăng nguy cơ này

Trong nước, dựa trên dữ liệu thu thập theo tháng từ tháng 01/1996 đến tháng 12/2009 và sử dụng mô hình hàm Logarit, Nguyễn Phi Lân (2011) cũng đã thiết lập

mô hình cảnh báo sớm rủi ro khủng hoảng tiền tệ với thời gian cảnh báo trong vòng 12 đến 24 tháng Việc lựa chọn các biến độc lập (chỉ số cảnh báo tiền tệ) dựa trên các chỉ

số của Kaminsky và các cộng sự, các biến này phản ánh các yếu tố kinh tế gây ra rủi ro khủng hoảng tiền tệ, bao gồm: tỷ giá hối đoái thực, tốc độ tăng trưởng tín dụng nội địa, thâm hụt tài khoảng vãng lai, dự trữ ngoại hối, tỷ lệ M2/Dự trữ ngoại hối, tỷ lệ xuất khẩu, tỷ lệ Nợ nước ngoài ngắn hạn/Dự trữ ngoại hối, tăng trưởng kinh tế trong nước, tăng trưởng kinh tế Mỹ và tốc độ tăng giá dầu thế giới Biến phụ thuộc là chỉ số cảnh báo khủng hoảng tiền tệ Crisis Kết quả ước lượng thực nghiệm cho thấy các chỉ số cảnh báo được lựa chọn trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1, 5 và 10% Từ kết quả này, tác giả đưa ra nhận xét là những biến được sử dụng trong mô hình là những nhân tố chính dẫn đến nguy cơ khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam và đồng thời cũng nêu lên một số kiến nghị về chính sách để ngăn ngừa nguy cơ này trong bối cảnh tình hình kinh tế tài chính – tiền tệ của Việt Nam còn nhiều yếu điểm

Tóm lại, dựa trên cơ sở tham khảo các nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước ở cả hai phương pháp tiếp cận trên, tôi nhận thấy có thể phát triển mô hình để nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ dựa trên cơ sở vận dụng

mô hình tham số và chọn lựa, điều chỉnh các biến kinh tế vĩ mô gồm tỷ giá hối đoái thực, xuất khẩu, tổng sản phẩm quốc nội GDP đại diện cho sản lượng thực trong nước, nhập khẩu, cán cân thương mại, số nhân cung tiền M2, dư thừa cung tiền M1 thực, tiền gửi ngân hàng, tỷ lệ lãi suất thực trong nước và nước ngoài, lãi suất tiền gửi thực, tỷ lệ M2/dự trữ ngoại hối, tổng dự trữ ngoại hối và tỷ lệ tín dụng nội địa và GDP danh nghĩa để tiến hành nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Trong chương 1, luận văn đã hệ thống hóa những vấn đề lý thuyết về khủng hoảng tiền tệ Trọng tâm của chương là giới thiệu các mô hình lý thuyết cũng như mô hình thực nghiệm về khủng hoảng tiền tệ đã được nghiên cứu trên thế giới và được vận dụng ở Việt Nam Trong chương này, tác giả cũng đã giới thiệu tổng quan nghiên cứu thực nghiệm về khủng hoảng đã được thực hiện trên thế giới cũng như tại Việt Nam, giới thiệu các biến số và các mô hình đã được sử dụng để nghiên cứu khủng hoảng Những nội dung được đề cập ở chương này là cơ sở để tác giả thiết kế mô hình nghiên cứu, phân tích kết quả và rút ra được các khuyến nghị hợp lý cho các chủ thể có liên quan

CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN

KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ 2.1 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ

PHÙ HỢP CHO VIỆT NAM

Trong hai phương pháp nghiên cứu khủng hoảng tiền tệ mà tôi đã giới thiệu ở trên, đối với phương pháp tiếp cận phi tham số (mô hình Signal Approach), mục đích của phương pháp này là theo dõi xem một số biến số quan trọng có xu hướng biến động bất thường vào thời điểm trước khi diễn ra khủng hoảng hay không Sau đó, tiến hành chuyển đổi các chỉ số cảnh báo sớm của mô hình về các dữ liệu nhị phân bằng cách xác định một ngưỡng “tối ưu” cho các chỉ số: khi chỉ số vượt quá một ngưỡng nhất định (được gọi là ngưỡng “phát nổ”), nó phát ra một tín hiệu cảnh báo rằng một cuộc khủng hoảng tiền tệ có thể diễn ra trong một khoảng thời gian xác định, thường là

có xu hướng biến động bất thường, bởi vì nó nằm dưới ngưỡng Tuy nhiên, phương pháp này cũng thể hiện một ưu điểm đó là giúp cho các nhà hoạch định chính sách dễ dàng nhận diện các vấn đề của nền kinh tế bằng cách hiển thị rõ ràng các chỉ số vượt quá ngưỡng khủng hoảng

Phương pháp tham số trực tiếp đánh giá xác suất khủng hoảng xảy ra cho một tập hợp các chỉ số cảnh báo sớm (không được chuyển đổi thành các tín hiệu nhị phân), trái ngược với phương pháp tiếp cận phi tham số (tập trung quan sát những biến động bất thường của chỉ số, được chuyển đổi thành các tín hiệu nhị phân) Mặt khác,

phương pháp tiếp cận này có ưu điểm là tóm tắt thông tin về khả năng xảy ra khủng hoảng về một thông số dễ giải thích (0 trong trường hợp không xảy ra khủng hoảng và

1 trong trường hợp xảy ra khủng hoảng) Ngoài ra, nó còn xem xét tất cả các chỉ số cảnh báo sớm cùng một lúc trong khuôn khổ đa biến, quan sát đóng góp biên của mỗi chỉ số, và do đó, cho phép loại bỏ những chỉ số không đáng kể trong quá trình nghiên cứu Phương pháp này tự nó cũng có thể đưa ra những kiểm tra thống kê tiêu chuẩn để

đo lường mức độ chắc chắn của các kết quả ước lượng Trước đây, phương pháp này ít được áp dụng ở Việt Nam vì để chạy mô hình hồi qui probit hiệu quả cần có một lượng mẫu quan sát đủ lớn mà cở sở dữ liệu của Việt Nam khá khó tìm, tuy nhiên, hiện nay, nhờ sự phát triển của hệ thống công nghệ và mạng Internet, việc thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng hơn Do đó tôi lựa chọn hai mô hình Logit & Probit để giải thích tốt hơn sự tác động của các chỉ số kinh tế đến nguy cơ xảy ra khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam, làm cơ sở để đưa ra các khuyến nghị giúp các nhà hoạch định chính sách nhận diện các vấn đề cần ưu tiên khi ngăn ngừa khủng hoảng tiền tệ

2.2 KHÁI NIỆM KHỦNG HOẢNG TIỀN TỆ ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU

Khủng hoảng tiền tệ được định nghĩa là “tình huống có một sự tấn công vào tiền tệ dẫn đến sự phá giá tiền tệ, sụt giảm mạnh dự trữ ngoại hối hoặc là kết hợp cả hai” Trong các mô hình nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ, biến số phụ thuộc là một biến số nhị phân binary logistic đại diện cho khủng hoảng tiền tệ, nhận giá trị 0 nếu không có khủng hoảng và nhận giá trị 1 nếu có khủng hoảng tiền tệ tại thời điểm nghiên cứu Gọi CCt là biến khủng hoảng tiền tệ, ta có hàm hồi quy của CCt như sau:

CC t = α + β X

Trong đó: - X là một ma trận biến số giải thích gồm các biến X1 , X2 Xn

- Và biến phụ thuộc CCt được xác định là:

CCt = { 1 nếu có khủng hoảng tiền tệ trong vòng 24 tháng

0 nếu không có khủng hoảng tiền tệ trong vòng 24 tháng Tuy nhiên, khủng hoảng tiền tệ ở Việt Nam được nhận định là chưa xuất hiện một cách rõ nét, nếu ta sử dụng mô hình với biến CCt được định nghĩa như trên thì biến CCt sẽ luôn nhận giá trị 0, vì thế ta không thể ước lượng được xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ là bao nhiêu Để có thể nghiên cứu được mức độ tác động của các

nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ, tôi đã sử dụng một khái niệm khác về khủng hoảng tiền tệ được trích dẫn trong nghiên cứu của Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1997)

Kaminsky et al (1997) đưa ra khái niệm về ““chỉ số áp lực thị trường ngoại hối” (EMPI) để nhận dạng khủng hoảng tiền tệ Trong mô hình nghiên cứu khủng hoảng tiền

tệ của mình, nhóm tác giả đã đưa ra nhận định “một quốc gia đang có khủng hoảng tiền tệ khi chỉ số áp lực thị trường ngoại hối EMPI lớn hơn n lần độ lệch chuẩn cộng với giá trị trung bình của nước đó” EMPI tại thời điểm t được định nghĩa là trung bình của tỷ lệ thay đổi tỷ giá hối đoái , δet , và tỷ lệ thay đổi dữ trữ ngoại hối, δRt

t R

e t

CC t = { 1 nếu EMPIt  EMPI  n  EMPI t

(2)

0 nếu ngược lại Trong đó, EMPI là giá trị trung bình của chỉ số áp lực thị trường ngoại hối, EMPI

là sai số chuẩn của nó và 2  n  3 Trong các nghiên cứu thực nghiệm, n thường được giả định nhận giá trị 3 ở những quốc gia có nền kinh tế ổn định, thể chế và luật pháp được thiết lập hoàn chỉnh, còn n nhận giá trị 2 ở các quốc gia có độ bất ổn cao Việc chọn giá trị gác cho n xác định giá trị của ngưỡng chỉ số EMPI: nếu n = 3 thì ngưỡng EMPI xác định ở (2) sẽ cao hơn, do đó số lần xảy ra khủng hoảng tiền tệ, hay

t t

t t

t

R

R R

R và e

e e



nói một cách khác, số lần CCt = 1 sẽ ít hơn Sự lựa chọn giá trị n liên quan đến sự đánh đổi: với một ngưỡng khủng hoảng thấp (n = 2), mô hình sẽ bỏ lỡ ít giai đoạn khủng hoảng, nhưng đồng thời phát ra nhiều báo động sai Ngược lại, với ngưỡng khủng hoảng cao (n = 3), mô hình có thể loại bỏ được những giai đoạn báo động giả, nhưng cũng có thể bỏ lỡ vài giai đoạn có khủng hoảng tiền tệ Trong nghiên cứu của mình, tôi lựa chọn cả hai giá trị n = 2 và n = 3 để tiến hành ước lượng xác suất

2.3 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

2.3.1 Biến phụ thuộc – biến dự báo khủng hoảng Yt

Biến phụ thuộc Yt của mô hình là một biến cho biết trong vòng 24 tháng tiếp theo kể từ thời điểm quan sát có khả năng xảy ra một cuộc khủng hoảng tiền tệ hay không Biến dự báo khủng hoảng Yt được biến đổi từ biến CCt như sau:

Y t = { 1 nếu ∃ k = 1, , 24 với CCt+k = 1 (3)

0 nếu ngược lại

Nếu trong vòng 24 tháng tiếp theo có xuất hiện khủng hoảng tiền tệ thì biến Yt nhận giá trị 1, và biến Yt nhận giá trị 0 trong trường hợp ngược lại

2.3.2 Các biến độc lập trong mô hình

Theo Kaminsky et al (1997), các tác giả đã thống kê có tới 103 chỉ số được sử dụng trong các cuộc nghiên cứu khủng hoảng tiền tệ và các chỉ số này được chia vào 6 nhóm cơ bản sau: (1) nhóm khu vực kinh tế đối ngoại (the external sector); (2) nhóm lĩnh vực tài chính (the financial sector); (3) nhóm lĩnh vực kinh tế thực (the real sector); (4) nhóm tài chính công (the public finances); (5) nhóm các yếu tố thuộc về cấu trúc và thể chế (institutional and structural varaibles) và (6) nhóm các yếu tố chính trị (polictical varaiables) Tuy nhiên, trong 103 chỉ số này, có rất nhiều chỉ số được tính toán dựa trên một chỉ số gốc, ví dụ như như chỉ số “tỷ lệ dự trữ quốc gia/lượng tiền cơ sở” và chỉ số “tỷ lệ tỷ lệ dự trữ quốc gia/GDP” đều là các dạng khác của chỉ số

“dự trữ quốc gia”, do đó nhóm tác giả đã tổng hợp 103 chỉ số này lại thành các chỉ số gốc và phân loại vào 8 nhóm Trong số các chỉ số này, nhóm tác giả đã liệt kê được nhóm 14 các nhân tố ảnh hưởng rõ nhất đến khủng hoảng tiền tệ và đây là các biến độc lập được sử dụng trong mô hình nghiên cứu này

Việc lựa chọn các biến độc lập (chỉ số ảnh hưởng khủng hoảng tiền tệ) được dựa trên các nghiên cứu bằng cả phương pháp tham số và phi tham số Các biến được

đưa vào mô hình đã được sử dụng ở nhiều nghiên cứu khác nhau và được chứng minh

là có ý nghĩa thống kê theo như liệt kê trong phần phụ lục số 4 của Kaminsky và cộng

sự (1997)

a Nhóm chỉ tiêu tài khoản vãng lai

a1 Tỷ giá thực (Real exchange rate)

Tỷ giá thực đo lường sự thay đổi của khả năng cạnh tranh quốc tế của một quốc gia vì nó phản ánh sức mua tương quan của đồng tiền Tỷ giá này xét đến cả tương quan giá cả và tương quan lạm phát của hai nước

Tỷ giá hối đoái thực = Tỷ giá hối đoái danh nghĩa x (Giá HH nội địa/Giá HH nước ngoài) = Tỷ giá hối đoái danh nghĩa x (1+ tỷ lệ lạm phát nội địa)/(1+ tỷ lệ lạm phát nước ngoài)

Việc áp dụng tỷ giá thực được định giá cao được cho là sẽ có khả năng gây ra khủng hoảng tiền tệ cao hơn

Trong mô hình, giá trị được sử dụng của biến là độ lệch từ khuynh hướng theo thời gian

Biến tỷ giá thực được xem là một biến tốt trong việc dự báo khủng hoảng tiền

tệ, nó xuất hiện rất sớm trong các nghiên cứu thực nghiệm ở trong và ngoài nước như

“Currency Crises and Collapses” của Goldfajn và Valdes (1995), Frankel và Rose (19996), Sachs và cộng sự (1995), Kaminsky và cộng sự (1996, 1997, 1999) hay Nguyễn Phi Lân (2010) Trong tống kê của Kaminsky et al (1997), biến tỷ giá hối đoái thực

có ý nghĩa thống kê trong 10 nghiên cứu trong số 12 nghiên cứu có xem xét biến này

a2 Tăng trưởng xuất khẩu (Exports)

Xuất khẩu là việc một quốc gia đem hàng hóa hoặc dịch vụ do mình sản xuất ra bán cho một quốc gia hoặc vùng lãnh thổ khác và thu ngoại tệ Xuất khẩu là nguồn cung ngoại tệ lớn nhất của một quốc gia Nếu một nước xuất siêu lớn và thường xuyên thì chứng tỏ nước đó có nguồn dự trữ ngoại hối dồi dào và sẽ phục vụ tốt cho nhu cầu điều tiết tỷ giá của Chính phủ

Tăng trưởng xuất khẩu cũng là chỉ số đo lường việc mất đi khả năng cạnh tranh trên thị trường quốc tế Sự giảm sút của việc xuất khẩu có thể là kết quả của việc đánh giá cao đồng nội tệ làm tăng giá tương đối của hàng hóa đó ở thị trường nước ngoài Mặt khác, nếu tốc độ tăng trưởng xuất khẩu giảm sút vì những lý do liên quan đến tỷ giá thì điều này có thể gây ra áp lực phá giá đồng nội tệ

Trong cả hai trường hợp, sự giảm sút xuất khẩu có thể là một chỉ số tốt đối với việc dự đoán khủng hoảng tiền tệ

Trong mô hình, giá trị biến tăng trưởng xuất khẩu được tính là mức biến động xuất khẩu của tháng so sánh với thời điểm trước đó 12 tháng như sau: (sau đây sẽ gọi đây là tỷ lệ thay đổi 12 tháng)

Mức tăng trưởng xuất

khẩu tháng i năm (t) =

Giá trị xuất khẩu tháng i năm (t) – giá trị xuất khẩu tháng i

năm (t-1) Giá trị xuất khẩu tháng i năm (t-1)

Biến số xuất khẩu được xem xét trong “Exchange Market Mayhem: The ntecedents and aftermath of speculative attacks” của Eichengreen, Rose và Wyplosz (1995), Kaminsky và cộng sự (1996) Trong nghiên cứu này, dữ liệu tháng về xuất khẩu được lấy từ tổng cục thống kê Việt Nam và IFS theo giá FOB bằng nội tệ

a3 Tăng trưởng nhập khẩu (Imports)

Nhập khẩu là việc một quốc gia mua hàng hóa hoặc dịch vụ từ một quốc gia hoặc vùng lãnh thổ khác và trả bằng ngoại tệ Tăng trưởng nhập khẩu đòi hỏi quốc gia phải có nguồn cung ngoại tệ lớn hoặc phải sử dụng nguồn ngoại tệ dự trữ, làm giảm đi

dự trữ ngoại tệ của quốc gia đó Nếu như một nước thường xuyên nằm trong tình trạng nhập siêu, cầu ngoại tệ trong thị trường nội địa cao sẽ làm phá giá đồng nội tệ, dễ gây

a4 Tỷ lệ cán cân thương mại (term of trade)

Cán cân thương mại là một mục trong tài khoản vãng lai của cán cân thanh toán quốc tế Cán cân thương mại ghi lại những thay đổi trong xuất khẩu và nhập khẩu của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định (quý hoặc năm) cũng như mức chênh lệch giữa chúng (xuất khẩu trừ đi nhập khẩu) Khi mức chênh lệch là lớn hơn 0,

thì cán cân thương mại có thặng dư Ngược lại, khi mức chênh lệch nhỏ hơn 0, thì cán cân thương mại có thâm hụt Khi mức chênh lệch đúng bằng 0, cán cân thương mại ở trạng thái cân bằng

Cán cân thương mại còn được gọi là xuất khẩu ròng hoặc thặng dư thương mại Khi tỷ giá tăng lên thì giá cả của hàng hóa nhập khẩu sẽ trở nên rẻ hơn trong khi giá hàng xuất khẩu lại trở nên đắt đỏ hơn đối với người nước ngoài Vì thế khi tỷ giá tăng thì có lợi cho nhập khẩu nhưng xuất khẩu sẽ gặp khó khăn, làm cho thặng dư thương mại giảm Ngược lại, xuất khẩu ròng sẽ tăng khi tỷ giá giảm xuống vì xuất khẩu sẽ có lợi trong khi nhập khẩu gặp bất Thông qua quan sát cán cân thương mại, ta cũng có thể xác định được đồng nội tệ đang được định giá đúng hay định giá thấp hoặc định giá cao so với ngoại tệ

Tương tự như biến tăng trưởng xuất khẩu và tăng trưởng nhập khẩu, biến tỷ lệ cán cân thương mại được sử dụng trong mô hình cũng là tỷ lệ thay đổi trong 12 tháng của giá trị cán cân thương mại

b Nhóm nhân tố tài khoản vốn

b1 Dự trữ ngoại hối

Dự trữ ngoại hối là toàn bộ tài sản bằng ngoại hối sẵn sàng được sử dụng để can thiệp vào thị trường tiền tệ, được thể hiện trên bảng cân đối tiền tệ của ngân hàng trung ương

Khi nền kinh tế xảy ra hiện tượng cầu ngoại tệ tăng làm giảm giá đồng nội tệ, Ngân hàng trung ương của một quốc gia sẽ dùng đến nguồn dự trữ ngoại tệ này để bình ổn tỷ giá Nếu lượng dự trữ ngoại tệ càng lớn, thì việc bình ổn tỷ giá càng được kéo dài, làm giảm nguy cơ xảy ra khủng hoảng tiền tệ và ngược lại

Mặt khác, hầu hết các cuộc phá giá tiền tệ được bắt đầu bởi những nỗ lực không ngừng nhằm duy trì tỷ giá khiến cho dự trữ ngoại tệ giảm sút Tổng mức dự trữ ngoại

tệ cũng được coi là một chỉ số nói lên tình trạng khó khăn tài chính của một nước trong việc hoàn trả các khoản nợ

Tương tự như tỷ giá thực, biến số dự trữ ngoại hối cũng được xem là một biến

số tốt trong dự báo khủng hoảng tiền tệ Biến số được cho là có ý nghĩa thống kê trong rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm như Goldstein (1996), Frank và Rose (1996), Võ Thị Thúy Anh và cộng sự (2016)

Số liệu về biến dự trữ ngoại hối được lấy từ IFS theo đơn vị tính là triệu USD Trong nghiên cứu, tôi sử dụng giá trị tăng trưởng dự trữ ngoại hối (DTNH) trong 12 tháng làm cơ sở để đánh giá tác động của biến đến khủng hoảng tiền tệ Chỉ số này được tính như sau:

Mức tăng trưởng

DTNH tháng i năm (t) =

Giá trị DTNH tháng i năm (t) – giá trị DTNH tháng i năm

(t-1) Giá trị DTNH tháng i năm (t-1)

Chỉ số này được tính bằng cách lấy thương số của M2 (tính theo VNĐ) và dự trữ ngoại hối (tính theo VNĐ) Nguồn dữ liệu của M2 và dự trữ ngoại hối được thu thập từ tổng cục thống kê Việt Nam và IFS Trong mô hình, giá trị biến được sử dụng

là tỷ lệ thay đổi 12 tháng

b3 Tỷ lệ lãi suất huy động thực trong nước so với nước ngoài

Lãi suất huy động thực trong nước được xem xét ở đây là lãi suất huy động đã loại bỏ tác động của lạm phát Các nhà đầu tư có xu hướng đi vay ở nước có lãi suất thực thấp để đầu tư ở nước có lãi suất thực cao Do đó, nếu sự chênh lệch lãi suất thực trong nước so với nước ngoài càng lớn thì tất yếu sẽ dẫn đến dòng chảy vốn từ quốc gia có lãi suất thấp sang quốc gia có lãi suất cao, về lâu dài sẽ có những tác động tiêu cực đến thị trường tiền tệ quốc tế và ảnh hưởng đến dự trữ ngoại hối của quốc gia có lãi suất thực thấp hơn, do đó làm tăng nguy cơ khủng hoảng tiền tệ

Trong mô hình, đối với lãi suất thực trong nước, tôi lấy lãi suất huy động đã giải phóng lạm phát Đối với lãi suất nước ngoài được dùng để so sánh, dựa theo giải thích biến của Kaminsky (2003), tôi chọn lãi suất do cục dự trữ liên bang Mỹ US FED FUND RATES và cũng loại bỏ đi tác động của lạm phát tại Mỹ Tỷ lệ này thể hiện cho

số lần chênh lệch lãi suất thực của hai quốc gia

c Tổng sản phẩm quốc nội GDP

GDP (Gross Domestic Production) là tổng sản phẩm quốc nội, thể hiện giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ quốc gia trong một thời kỳ nhất định (thường là 1 năm)

Giá trị của GDP có liên quan đến nhu cầu tiền trong lưu thông của một quốc gia Khi giá trị GDP càng lớn thì càng đòi hỏi nhiều tiền trong lưu thông, vì vậy, nếu

có sự thay đổi bất thường về GDP sẽ gây ra sự thay đổi bất thường về cầu tiền, từ đó tạo áp lực về cung tiền trong nền kinh tế Dữ liệu về GDP được lấy theo quý theo đồng nội tệ và được nội suy về dữ liệu tháng với giả định tốc độ biến động đều qua các tháng Tỷ lệ biến động của các tháng trong cùng quý được xác định là tỷ lệ biến động của quý đó so với quý liền trước

d Nhóm nhân tố tài chính

Cung tiền M2 bao gồm cung tiền hẹp M1 cộng với tiền gửi định kỳ và tiền gửi tiết kiệm Số nhân cung tiền M2 phụ thuộc rất nhiều vào tỷ lệ dự trữ bắt buộc mà

NHTW quy định đối với hệ thống ngân hàng thương mại và các tổ chức tài chính Chỉ

số này nói lên mức độ tự do hóa tài chính Mức tăng cao của số nhân tiền tệ có thể được giải thích bởi sự giảm mạnh của tỷ lệ dự trữ bắt buộc

Dữ liệu M2 của Việt Nam được lấy từ IFS và theo tháng, là tổng của tiền hẹp

M1 (tiền gửi không kỳ hạn và tiền mặt và tương đương tiền) và tiền Quasi-Money (gồm tiền gửi có kỳ hạn trong hệ thống ngân hàng) Số nhân cung tiền M2 là thương số của cung tiền M2 với lượng tiền cơ sở (cũng được lấy từ IFS theo tháng)

Trong nghiên cứu, giá trị sử dụng của biến này cũng là tỷ lệ thay đổi 12 tháng

d2 Tỷ lệ Tín dụng nội địa/ GDP danh nghĩa

Tổng sản phẩm quốc nội GDP được hình thành từ nhiều nguồn khác nhau, trong đó có nguồn đầu tư, bao gồm đầu tư trong nước và đầu tư nước ngoài Dòng vốn đầu tư trong nước hoặc dòng vốn đầu tư từ nước ngoài chảy vào đều làm tăng tổng sản phẩm quốc nội Tín dụng nội địa chủ yếu được hình thành từ hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại và phụ thuộc rất lớn vào tình hình lãi suất trong nước, mà lãi suất thực là yếu tố chính để nhà đầu tư quyết định đầu tư vốn ở trong nước hay ngoài nước Do đó, hai chỉ tiêu GDP và tín dụng nội địa có mối quan hệ mật thiết

Mức tăng trưởng rất cao tín dụng nội địa có thể là một chỉ số nói lên sự yếu kém – mong manh (fragility) của hệ thống ngân hàng Tỷ lệ Tín dụng nội địa / GDP

thường tăng trong giai đoạn đầu của các cuộc khủng hoảng ngân hàng, do các ngân hàng trung ương phát hành thêm tiền qua kênh ngân hàng nhằm cải thiện tình trạng tài chính tiền tệ của quốc gia Trong nghiên cứu, giá trị sử dụng của biến này cũng là tỷ lệ thay đổi 12 tháng

d3 Lãi suất tiền gửi thực

Lãi suất tiền gửi thực là mức lãi suất tiền gửi mà người gửi tiền thực nhận sau khi đã loại trừ tác động của lạm phát

Lãi suất thực là chỉ số đo lường tự do hóa tài chính, theo đó quá trình tự do hóa

có xu hướng sẽ dẫn đến một mức lãi suất thực cao Lãi suất thực cao chính là một chỉ

số cảnh báo về khủng hoảng thanh khoản hoặc là để chống đỡ việc tấn công tiền tệ Trong mô hình, biến lãi suất huy động thực được tính là tỷ lệ %/năm, và dữ liệu được thu thập từ IFS

d4 Tỷ lệ Lãi suất cho vay/Lãi suất huy động

Tỷ lệ này cho biết chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động của ngân hàng thương mại Chênh lệch này thể hiện chi phí hoạt động và lợi nhuận của các ngân hàng khi cung cấp dịch vụ cho vay và nhận tiền gửi Tỷ lệ này càng lớn cho thấy ngân hàng đang có được vốn giá rẻ và cho vay với giá cao nên lợi nhuận cao, và ngược lại Nếu tỷ số này quá cao thể hiện ngân hàng đang giảm chất lượng các khoản vay vì những khoản cho vay nhiều rủi ro cần có một mức lãi suất cho vay cao để bù đắp, và nếu tỷ lệ này quá thấp thể hiện lợi nhuận của ngân hàng đang ở mức báo động, có nguy cơ xảy ra khủng hoảng ngân hàng

Cung tiền M1 còn được gọi là khối tiền hẹp, bao gồm những loại tiền có tính lỏng cao nhất như tiền mặt pháp định và tiền gửi thanh toán tại Ngân hàng

Khi cung tiền tệ M1 vượt quá cầu tiền tệ trong nước sẽ dẫn đến giá đồng tiền nội tệ bị giảm Nếu số dư vượt mức cung tiền M1 càng lớn thì đồng nội tệ bị phá giá càng mạnh và làm gia tăng nguy cơ khủng hoảng tiền tệ

Trong nghiên cứu này, số dư cung tiền M1 được xác định là phần trăm chênh lệch giữa cung tiền M1 trong thực tế với cầu tiền dự tính cho M1; cầu tiền dự tính cho M1 là một hàm số giữa GDP thực, lạm phát nội địa và xu hướng thời gian

d6 Tiền gửi ngân hàng

Tiền gửi ngân hàng là nguồn cung vốn đầu vào chủ yếu của các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay Khi có sự sụt giảm về tiền gửi, buộc ngân hàng phải tăng mức lãi suất huy động và tăng cả lãi suất cho vay để đảm bảo bù đắp được chi phí

và có lãi Lãi suất trong nền kinh tế tăng cao sẽ dẫn đến nguy cơ xảy ra khủng hoảng tiền tệ

Bên cạnh đó, khi nền kinh tế bất ổn, người dân có xu hướng dự trữ của cải bằng vàng hoặc ngoại tệ mạnh, do đó họ sẽ giảm gửi nội tệ vào ngân hàng Sự rút tiền ồ ạt

ra khỏi hệ thống ngân hàng sẽ gây ra khủng hoảng ngân hàng và sự tháo chạy vốn của các nhà đầu tư quốc tế ra khỏi quốc gia làm tăng nguy cơ khủng hoảng tiền tệ hoặc đẩy nhanh tốc độ xảy ra khủng hoảng tiền tệ

Trong nghiên cứu, giá trị sử dụng của biến này là tỷ lệ thay đổi trong 12 tháng

2.3.3 Mô hình thực nghiệm

Nếu ta gọi P(Yt = 1) là xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ tại thời điểm t thì ta

có thể ước tính xác suất này theo hai mô hình tham số như sau:

a Mô hình Logit:

Ta ước tính xác suất dựa theo một mô hình logit hiệu ứng cố định, trong đó xác suất của một cuộc khủng hoảng tiền tệ là một hàm phi tuyến tính của các chỉ số kinh tế vĩ mô X:

Trong đó, P(Yt=1) = Pt là xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ tại tháng t;

Với P(Yt= 0) = 1 – Pt là xác suất không xảy ra khủng hoảng tiền tệ tại tháng t thì ta có thể biến đổi lại (4) như sau:

i

X X

X Y

P

Y P

) 1 (

Để có được các ước tính của β, chúng ta hồi qui biến nhị phân dự báo khủng hoảng Yt với các chỉ số kinh tế vĩ mô trong giai đoạn từ tháng 12/2000 đến tháng 09/2016 Sau đó, dựa trên (4), chúng ta lấy được xác xuất xảy ra khủng hoảng tiền tệ

b Mô hình Probit

- Ta cũng có thể ước tính xác suất dựa trên mô hình Probit, trong đó xác suất của một cuộc khủng hoảng tiền tệ là một hàm phân phối tích lũy chuẩn Cumulative distribution functioncủa các chỉ số kinh tế vĩ mô X được xác định như sau:

X

e

e X

F Y

) 1

2.3.4 Giả thuyết nghiên cứu của đề tài

Từ việc lựa chọn và đo lường các biến trong mô hình, các giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng và biến phụ thuộc trong nghiên cứu được hình thành như sau:

H1: Tỷ giá thực tương quan thuận với xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ H2: Xuất khẩu và xác suất xảy ra khủng hoảng có quan hệ ngược chiều

H3: Nhập khẩu tương quan thuận với xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ H4: Cán cân thương mại càng thặng dư thì xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ càng thấp

H5: Dự trữ ngoại hối càng nhiều thì khả năng xảy ra khủng hoảng càng thấp H6: Tỷ lệ M2/Dự trữ ngoại hối và xác suất xảy ra khủng hoảng có sự biến động cùng chiều

H7: Tỷ lệ lãi suất thực trong nước/ nước ngoài càng cao thì xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ càng lớn

H8: GDP và xác suất khủng hoảng tiền tệ tương quan nghịch với nhau

H9: Cung tiền M2 và xác suất khủng hoảng tiền tệ có quan hệ ngược chiều hoặc thuận chiều

H10: Tỷ lệ Tín dụng nội địa/ GDP danh nghĩa càng lớn thì khả năng xảy ra khủng hoảng càng cao

H11: Lãi suất tiền gửi thực tăng lên thể hiện cho khả năng thanh khoản kém của thị trường tiền tệ, nghĩa là nguy cơ xảy ra khủng hoảng cao

H12: Tỷ lệ Lãi suất cho vay/ Lãi suất huy động và xác suất xảy ra khủng hoảng tiền tệ ngược chiều biến động

H13: Dư thừa cung tiền M1 thực càng có quan hệ thuận chiều với xác suất xảy

uy tín như: Tổ chức thống kê tài chính quốc tế International Financial Statistics (IFS), Quỹ tiền tệ quốc tế International Monetary Fund (IMF); Ngân hàng thế giới World Bank (WB); Ngân hàng Bank for International Settlements (BIS); Ngân hàng phát triển châu Á Asian Development Bank (ADB), Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV) Dữ liệu gồm 183 quan sát theo tháng trong giai đoạn từ tháng 12/2000 đến tháng 09/2016

Các dữ liệu được thu thập theo tháng (trừ GDP được thu thập theo quý và nội suy về dữ liệu tháng)

Bảng 2.1: Giải thích các biến độc lập

1 Tỷ giá hối đoái

IFS, GSO

USD, CIF

Tổng sản lượng nhập khẩu của Việt Nam

IFS, GSO

4 Cán cân thương

Xuất khẩu, nhập khẩu

5 Dự trữ ngoại hối

Triệu USD

Tổng tài sản bằng ngoại hối của NHNN Việt Nam

SBV, IFS, ADB

- CPI Việt Nam

- Lãi suất trái phiếu kho bạc Mỹ

- CPI Mỹ

IFS

8 Tỷ lệ Lãi suất cho

vay/Lãi suất tiền

gửi

Lần

- Lãi suất cho vay

- Lãi suất huy động

IFS, ADB

9 Dư thừa cung tiền

11 Tổng sản phẩm

GDP tháng được nội suy từ GDP quý

ADB, GSO, IFS

13 Tiền gửi ngân hàng

Triệu VNĐ

Tổng tiền gửi trong các ngân hàng và tổ chức tài chính

Dữ liệu được sử dụng để so sánh của một chỉ số trong các năm khác nhau là kết quả bình quân 12 tháng của năm đó

Bảng 2.2: Các nhân tố ảnh hưởng đến khủng hoảng tiền tệ

tác động

Xử lý dữ liệu

1 Tỷ giá hối đoái thực RER + Độ lệch từ khuynh hướng

4 Cán cân thương mại TOT - Tỷ lệ thay đổi 12 tháng

8 Tỷ lệ Lãi suất cho

vay/Lãi suất tiền gửi

9 Dư thừa cung tiền M1 M1 + Cung tiền M1 sau khi giải phóng lạm

phát trừ đi cầu tiền ước tính

10 Số nhân cung tiền M2 M2 +/- Tỷ lệ thay đổi 12 tháng

13 Tiền gửi ngân hàng DB - Tỷ lệ thay đổi 12 tháng

14 Lãi suất tiền gửi thực RDR + Tỷ lệ %/năm

a Kiểm định ý nghĩa của các hệ số:

Ta dùng kiểm định Wald để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể, để xem xét một biến độc lâp nào đó trong mô hình có tương quan với biến phụ thuộc hay không Khi mức ý nghĩa của từng hệ số của các biến độc lập có mức độ tin cậy ít nhất là 95% (sig ≤ 0.05), ta kết luận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê

b Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

Mục tiêu của kiểm định này là xem xét có quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc hay không Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, và được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không

Giả thuyết H0: Biến độc lập Xi có tương quan với biến phụ thuộc

H1: Biến độc lập Xi không có tương quan với biến phụ thuộc

Giả thuyết H0: Các hệ số hồi quy đều bằng 0