Cơ sở lý thuyết

Có nhiều định nghĩa về khủng hoảng tiền tệ như định nghĩa của Kaminsky và Reinhart (1999), Ergrungor và Thomson (2005), Demiguc – Kunt và Detragiache (1998), Laeven và Valencia (2012). Tuy nhiên, nhìn chung các định nghĩa đều đề cập đến tình huống trong đó tổn thất thực tế hoặc ước tính trong hoạt động ngân hàng khiến một loạt ngân hàng không còn khả năng thanh toán các khoản nợ cho khách hàng hoặc buộc chính phủ phải can thiệp bằng các biện pháp chính sách nhằm mục đích ngăn không cho tình trạng đó lan ra trên diện rộng, gây thiệt hại cho nền kinh tế, làm tê liệt hệ thống ngân hàng.

Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới cho thấy, để cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng đòi hỏi cần có ba yếu tố chủ yếu như sau: Xác định các giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng; xác định các chỉ số cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng; các mô hình kinh tế lượng sử dụng trong cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm mục tiêu cảnh báo khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam gồm phương pháp chỉ số đổ vỡ khu vực ngân hàng (BSF).

Để xác định các giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam, bài viết sử dụng phương pháp chỉ số BSF theo nghiên cứu của Kibritcioglu (2003). Cụ thể là tiến hành tính toán chỉ số BSF3 và BSF2 cho hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn tháng 1/2002 – tháng 12/2014 dựa trên nguồn số liệu từ Thống kê Tài chính Quốc tế (IFS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF). Một cuộc khủng hoảng hệ thống ngân hàng được xác định, khi xuất hiện liên tiếp nhiều pha xen kẽ nhau phản ánh sự đổ vỡ ở mức trung bình và cao. Theo đó, các giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng H (BC) tại Việt Nam được ghi nhận như sau: BCt = 1 nếu có khủng hoảng hệ thống ngân hàng xảy ra và BCt = 0 nếu ngược lại.

Xác định các chỉ số cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam

Dựa trên nền tảng nguồn dữ liệu sẵn có của Việt Nam theo tần suất tháng và các nghiên cứu trước của Kaminsky và Reinhart (1999), DermirgucKunt và Detragiache (1998), Yiu, Ho và Jin (2009), bài viết đề xuất sử dụng 14 chỉ số cảnh báo sớm cho khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam với nguồn dữ liệu thứ cấp được lấy từ IFS, Tổng cục Thống kê Việt Nam, Datastream của Thomson Reuters, Bloomberg LP trong giai đoạn từ tháng 01/2002 đến tháng 12/2014 (Bảng 1).

Mô hình nghiên cứu

Để thực hiện cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam, bài viết sử dụng mô hình Logit với biến độc lập và biến phụ thuộc được xác định:

- Biến phụ thuộc của mô hình: Với cửa sổ cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng được chọn là 24 tháng, biến khủng hoảng hệ thống ngân hàng BCt được chuyển đổi thành biến phụ thuộc dự đoán khủng hoảng hệ thống ngân hàng Yt được xác định như sau:

Yt =1 nếu k = 1, 2, 3,…24 tương ứng với BCt=1 Yt = 0 nếu khác

- Biến độc lập của mô hình: Các biến độc lập là 14 chỉ số cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng đã được tác giả trình bày tại Bảng 1.

Kết quả nghiên cứu

Các giai đoạn khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam

Kết quả tính toán chỉ số BSF3 và BSF2 cho hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01/2002 đến tháng 12/2014 cho thấy, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã trải qua 10 pha đổ vỡ, trong đó có 6 pha đổ vỡ ở mức trung bình và 4 pha đổ vỡ ở mức cao. Như vậy, cũng có thể nói khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam đã xảy ra trong giai đoạn từ tháng 01/2009 – tháng 05/2009 và từ tháng 05/2011 – tháng 12/2014.

Kết quả cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam theo mô hình Logit

- Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Logit:

Theo bảng 2, mô hình Logit1 với đầy đủ 14 biến ban đầu có hệ số McFadden R-squared là 0,7267. Sau đó, tác giả tiến hành loại bỏ lần lượt các biến không có ý nghĩa thống kê để cho ra kết quả cuối cùng là mô hình Logit2 với 10 biến gồm: DCD, DDEP, DDCGDP, EMP, EX, INF,OUTPUT, RER, RIR, SRI đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% với hệ số McFadden R-squared là 0,7048. Điều này cho thấy, các biến độc lập trong mô hình giải thích được 70,48% khả năng xảy ra khủng hoảng hệ thống ngân hàng tại Việt Nam. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Kaminsky và Reinhart (1999), Dermirguc-Kunt và Detragiache (1998), Yiu, Ho và Jin (2009).

- Kết quả kiểm định tỷ lệ dự báo đúng và mức độ phù hợp của mô hình Logit: Kết quả kiểm định tỷ lệ dự báo đúng cho thấy, tỷ lệ dự báo đúng của mô hình Logit ở mức khá cao, đạt đến 94,87% nên mô hình rất đáng tin cậy và có khả năng dự báo tốt khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình cho thấy, mô hình Logit có giá trị Hosmer-Lemeshow = 4,25 tương ứng với Prob. Chi-Sq(8) = 0,83 là không có ý nghĩa thống kê, nên ước tính của mô hình Logit là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

- Kết quả chuỗi xác suất cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam từ mô hình Logit: Kết quả tính toán chuỗi xác suất cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn tháng 01/2002 – tháng 12/2004 được thể hiện ở hình 1 cho thấy, mô hình Logit đưa ra cảnh báo tương đối chính xác về thời gian dự kiến sẽ xảy ra khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam. Cụ thể là từ tháng 01/2007 đến tháng 10/2008, xác suất cảnh báo ở mức độ khá cao từ 0,7 đến 0,99 và thực tế khủng hoảng hệ thống ngân hàng đã xảy ra trong giai đoạn tháng 01/2009 – tháng 05/2009. Tiếp theo, giai đoạn từ tháng 5/2009 đến tháng 4/2011, xác suất cảnh báo tiếp tục tăng cao và dao động ở mức 0,5 – 0, 7 – 0,99, đặc biệt từ tháng 06/2009 – tháng 04/2010, tháng 03/2011 – tháng 5/2011 xác suất cảnh báo ở mức độ rất cao là 0,99. Kết quả là khủng hoảng hệ thống ngân hàng tiếp tục diễn ra và kéo dài từ tháng 05/2011 đến tháng 12/2014. Giai đoạn 2013 – 2014, xác suất cảnh báo là khá thấp và dự kiến khả năng khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2015 – 2016 cũng ở mức thấp.

Kết luận và khuyến nghị

Kết quả nghiên cứu cho thấy, khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam đã xảy ra trong giai đoạn tháng 1/2009 – tháng 5/2009 và tháng 5/2011 – tháng 12/2014. Thông qua cách tiếp cận Logit, bài viết đã chỉ ra 10 chỉ số kinh tế vĩ mô hiệu quả nhất có khả năng cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam trong thời gian cửa sổ khủng hoảng 24 tháng, gồm: Tỷ lệ cho vay/tổng tiền gửi ngân hàng, tiền gửi ngân hàng, tín dụng nội địa/GDP, chỉ số áp lực thị trường ngoại hối, xuất khẩu, lạm phát, chỉ số sản xuất công nghiệp, độ lệch tỷ giá thực, lãi suất thực và chỉ số giá chứng khoán tổng hợp. Mô hình Logit có năng lực cảnh báo tốt đưa ra xác suất cảnh báo sớm tương đối chính xác về khả năng xảy ra khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam. Giai đoạn 2013 - 2014 xác suất cảnh báo là khá thấp, vì vậy khả năng khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam dự báo trong giai đoạn 2015 – 2016 cũng sẽ ở mức thấp.

Để tăng cường cảnh báo sớm khủng hoảng hệ thống ngân hàng Việt Nam, tác giả khuyến nghị các nhà hoạch định chính sách và các cơ quan chức năng cần tiến hành theo dõi thường xuyên, chặt chẽ diễn biến của 10 chỉ số theo kết quả nghiên cứu nêu trên. Nếu phát hiện chỉ số nào có biến động bất thường, thì cần có sự điều chỉnh về mặt chính sách nhằm giúp giảm thiểu khả năng xảy ra khủng hoảng hệ thống ngân hàng tại Việt Nam trong tương lai.