Đề tài Xây dựng mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính và khuyến nghị cho Việt Nam

ian mà mỗi chỉ số được trông đợi sẽ thể hiện khả năng dự báo khủng hoảng. Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1998) đặt cửa sổ tín hiệu cho một cuộc khủng hoảng là khoảng 24 tháng trước cuộc khủng hoảng. Khái niệm về cửa sổ tín hiệu có vẻ trừu tượng nhưng nó hoàn toàn thống nhất với những công trình nghiên cứu khác và đã thể hiện vai trò quan trọng trong các nghiên cứu của Kaminsky và Reinhart (1999), Kaminsky, Lizondo và Reinhart (1998) và Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000). Phân tích độ nhạy với Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000) đã thể hiện một kết quả tương tự cho một cửa sổ tín hiệu 18 tháng và chứng minh một cửa sổ tín hiệu 12 tháng là có quá nhiều giới hạn. Trong thực tế, một cửa sổ tín hiệu ngắn hơn thường được thấy trong một vài lĩnh vực riêng biệt, ví dụ như với các NH đầu tư (Berg, Borensztein và Patillo 2004). Tuy nhiên, một cửa sổ tín hiệu dài hơn có ích hơn cho những nhà hoạch định vì nó giúp họ điều chỉnh chính sách và có những bước đi đúng theo thứ tự để tránh xảy ra khủng hoảng – đã được dự báo – từ ban đầu. Giải thích ωj . Với định nghĩa cửa sổ tín hiệu như trên, ta có thể ước tính được sự thể hiện của các chỉ số. Nếu một chỉ số phát ra tín hiệu trong thời gian còn hiệu lực của cửa sổ tín hiệu, thì ta nói rằng, nó đã phát một “tín hiệu tốt”. Nếu không có cuộc khủng hoảng nào xảy ra sau 24 tháng thì nó là một “tín hiệu sai” hay “nhiễu”. Tỷ số của “tín hiệu sai” trên “tín hiệu tốt” gọi là “độ nhiễu” và có vai trò rất quan trọng. Ta có ma trận sau: Khủng hoảng (trong 24 tháng) Không khủng hoảng (trong 24 tháng) Tín hiệu được phát (S=1) A B Không có tín hiệu (S=0) C D Với mỗi chỉ số ta sẽ tính một ma trận. A,B,C,D có ý nghĩa như sau: A = Số tháng mà chỉ số phát ra tín hiệu tốt vượt lên trên hay đi xuống dưới ngưỡng (dự báo khủng hoảng và có khủng hoảng xảy ra trên thực tế ) B = Số tháng chỉ số phát ra tín hiệu sai hay nhiễu (dự báo có khủng hoảng và không xảy ra khủng hoảng trên thực tế) C = Số tháng chỉ số không phát ra được tín hiệu tốt (dự báo không khủng hoảng và có khủng hoảng xảy ra trên thực tế) D = Số tháng mà chỉ số không phát ra tín hiệu xấu ( dự báo không khủng hoảng và không có khủng hoảng xảy ra trên thực tế) Một chỉ số lý tưởng chỉ phát sinh A và D. Vì vậy với ma trận này ta có thể tính sự thể hiện của từng chỉ số. Tư tưởng chính được phát triển bởi Goldstein, Kaminsky và Reinhart (2000) là khả năng xảy ra khủng hoảng không điều kiện: P(khủng hoảng)=(A+C)/(A+B+C+D), khả năng xảy ra khủng hoảng có điều kiện quy định bởi tín hiệu là, P( khủng hoảng/S )=A/(A+B). Độ nhiễu của tín hiệu là:  B /( A B) C /(C D) CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO KHỦNG HOẢNG TÀI CHÍNH CHO VIỆT NAM 2.1 Lựa chọn mô hình cảnh báo khủng hoảng tài chính phù hợp cho Việt Nam Trong ba mô hình chúng tôi đã trình bày, thì việc ứng dụng mô hình probit để cảnh báo khủng hoảng tài chính cho VN hiện nay là không khả thi. Vì hồi quy mô hình probit để cảnh báo khủng hoảng có hiệu quả cần một lượng mẫu quan sát đủ lớn. Trong khi đó, nền kinh tế VN chỉ mới phát triển trong khoảng thời gian gần đây do đó chúng tôi loại bỏ mô hình này. Trong hai mô hình Neuro Fuzzy và Signal Approach, thực nghiệm đã cho thấy hai mô hình này hoạt động khá tốt tại các quốc gia được xem xét. Tuy nhiên, chúng tôi lựa chọn mô hình Signal Approach để xây dựng mô hình cảnh báo khủng hoảng cho VN vì : Thứ nhất, Mô hình Neuro Fuzzy mới chỉ được kiểm chứng và đưa ra kết quả bời Lin , Khan , Wang , Chang (năm 2006) 16 trên 4 nước Philipin, Thái lan, Indonexia, Malaixia. Đây là những quốc gia có những đặc điểm kinh tế khá giống nhau và trong cùng một khu vực kinh tế chung nên tính độc lập giữa các nước là không cao, khả năng lan truyền khi có khủng hoảng xảy ra là lớn. Trong khi đó mô hình Signal Approach đã được kiểm chứng tại nhiều quốc gia và nhiều khu vực kinh tế khác nhau. Thứ hai, Mô hình Signal Approach được Kaminsky and Reinhart thử nghiệm với một lượng mẫu lớn, bao gồm 5 quốc gia công nghiệp phát triển và 15 quốc gia đang phát triển xuyên suốt từ 1970 đến 1995. Cùng với đó, họ đã phân tích 76 cuộc khủng hoảng (những quốc gia nào không có khủng hoảng đã được loại khỏi mẫu) vì vậy tính đại diện của mô hình này sẽ cao hơn và nó tổng quát hơn mô hình Neuro Fuzzy. Thứ ba, Xét về tính linh hoạt thì mô hình Signal Approach hơn hẳn so với mô hình Neuro Fuzzy do nó có thể đưa ra một dự báo tại bất kỳ thời điểm nào mà không đòi hỏi quá nhiều mẫu số liệu quá khứ và quá trình thao tác phức tạp như Neuro Fuzzy. Như vậy, mô hình Signal Approach sẽ phù hợp hơn với mục đích xây dựng mô hình cảnh báo khủng hoảng để truyền tải thông tin đến những nhà điều hành chính sách vĩ mô của chúng tôi. Từ kết quả có được, chúng ta sẽ biết tình trạng của nền kinh tế VN, để từ đó, các nhà hoạch định có những chính sách điều chỉnh đúng đắn và kịp thời. 16 Chin-Shien Lin, Haider A. Khan, Ying-Chieh Wang, Ruei-Yuan Chang, “A New Approach to Modeling Early Warning Systems for Currency Crises: can a machine-learning fuzzy expert system predict the currency crises effectively”, năm 2006 2.2 Ứng dụng mô hình Signal Approach vào cảnh báo khủng hoảng tài chính cho Việt Nam 2.2.1 Cơ sở dữ liệu Dữ liệu trong nghiên cứu của chúng tôi được tổng hợp, thu thập và tính toán từ nhiều nguồn khác nhau. Tuy nhiên, để đảm bảo sự chính xác cho chuỗi dữ liệu trong quá trình xử lý, chúng tôi lựa chọn số liệu trong các báo cáo của những tổ chức uy tín như: IFS (Tổ chức thống kê tài chính quốc tế thuộc IMF), EIU (Cơ quan tình báo kinh tế Anh), Tổng cục thống kê VN ( TCTK ), US Treasury Department (Cục ngân khố Hoa Kỳ ), BLS ( Cục thống kê lao động Hoa Kỳ). Bảng 2.1: Giải thích cách chọn biến đầu vào và nguồn số liệu sử dụng Biến dự báo (Indicator) Biến đầu vào Giải thích Tỷ giá hối đoái có hiệu lực REER Chúng tôi dung tỷ giá hối đoái thực tính dựa trên chênh lệch lạm phát giữa VN và Mỹ cho việc tính toán ( Nguồn: EIU, IFS ) Xuất khẩu -- Đơn vị tính ( tỷ USD ) ( Nguồn: TCTK , IFS ) Sản lượng thực tế Sản lượng công nghiệp Sản lượng công nghiệp đóng một vai trò quan trọng và hầu hết các nghiên cứu trước đây cũng dùng chỉ số này . Đơn vị tính ( tỷ đồng ) ( Nguồn: EIU , IFS ) Dự trữ ngoại hối -- Đơn vị tính ( tỷ USD ) ( Nguồn: EIU , IFS ) Số nhân tiền M2 -- Đơn vị tính ( tỷ USD ) ( Nguồn: EIU ,IFS ) Term of trade -- Giá trị đơn vị xuất khẩu trên đơn vị nhập khẩu ( Nguồn: EIU , IFS ) Nhập khẩu -- Đơn vị tinh ( tỷ USD ) (Nguồn : EIU , IFS ) Chênh lệch lãi suất trong nước so với nước ngoài Lãi suất trái phiếu CP 1 năm (Lãi suất trái phiếu CP VN 1 năm – lạm phát) – (Lãi suất trái phiếu kho bạc Mỹ 1 năm – lạm phát Mỹ ) Đơn vị tính : % (Nguồn: IFS, TCTK, US Treasury Department, BLS) Chỉ số giá tiêu dung VN Lãi suất trái phiếu kho bạc Mỹ 1 năm Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ Lãi suất cho vay / Lãi suất tiền gửi Lãi suất cho vay Lãi suất cho vay chia lãi suất tiền gửi ( % ) ( Nguồn: EIU , IFS ) Lãi suất tiền gửi Tổng tiền gửi NH -- Đơn vị tính ( tỷ Đồng ) (Nguồn : EIU , IFS ) Lãi suất tiền gửi thực Lãi suất tiền gửi danh nghĩa Lãi suất tiền gửi danh nghĩa trừ lạm phát (Nguồn: EIU,IFS,TCTK) Lạm phát M2/dự trữ ngoại hối M2 M2 chia dự trữ ngoại hối (M2 được chuyển từ tỷ đồng sang tỷ USD theo tỷ giá năm hiện hành) (Nguồn : EIU,IFS) Dự trữ ngoại hối Tín dụng nội địa/GDP Tín dụng nội địa Tín dụng nội địa chia GDP (Nguồn: EIU,IFS,TCTK) GDP 2.2.2 Xây dựng chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng Mục đích chính của phần này là xây dựng một chuỗi chỉ số cảnh báo khả năng khủng hoảng tài chính xảy ra ở các thời kỳ khác nhau tại VN. Khả năng xảy ra khủng hoảng này chính là sự kết hợp những thông tin có được từ các biến số riêng biệt theo cách tốt nhất có thể có. Trên nền tảng lý thuyết, những tín hiệu về một cuộc khủng hoảng được phát đi từ những chỉ số này càng cao thì khả năng xảy ra một cuộc khủng hoảng thực sự là càng lớn. Như vậy, để biết được tính dễ tổn thương của một nên kinh tế thì có thể sử dụng những tín hiệu được phát ra từ những chỉ số dự báo này. Theo Kaminsky (1999) cho rằng có nhiều cách khác nhau để tiến hành việc kết hợp các tín hiệu này. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này chúng tôi tập trung vào chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng bằng cách đưa ra một giá trị bình quân trọng số 17 dựa trên các tín hiệu phát ra của mỗi chỉ số. Đây chính là những biến số hoạt động tốt mà nhiều công trình nghiên cứu thực nghiệm của Kaminsky. Như đã nêu ở trên, chỉ số cảnh báo khủng hoảng được định nghĩa là : 1 n St ∑  St , j j 1 j Một giá trị nhỏ hơn của tỷ số độ nhiễu thì sẽ giúp các biến dự báo hoạt động tốt hơn. Vì vậy, việc sử dụng giá trị ngịch đảo của độ nhiễu mà giá trị càng nhỏ thì kết quả đem lại sẽ càng lớn. Lựa chọn biến số cho mô hình. Như chúng đã biết, VN chưa xảy ra bất kỳ cuộc khủng hoảng tài chính nào nên việc áp dụng các bước để tính độ nhiễu và ngưỡng khả thi (như các nước đã xảy ra khủng hoảng) để dự báo khủng hoảng cho VN là không phù hợp. Một phần vì ma trận trên chỉ xảy ra các tình huống B và D. Do đó, trong bài nghiên cứu này chúng tôi đề xuất sử dụng các ngưỡng dự báo khả thi (Treshold ) và độ nhiễu ( Noise - to - signal ) đã được kiểm nghiệm trong các công trình nghiên cứu của Kaminsky, Reinhart ( KR 1999); Edison (2000); và Goldstein, Kaminsky, Reinhart ( GKR 2000). Những nghiên cứu này thực nghiệm trên nhiều quốc gia công nghiệp và các quốc gia đang phát triển từ năm 1979 – 1995, trong đó những quốc gia nào không xảy ra khủng hoảng đã được loại khỏi mẫu. Qua đó, chúng tôi quyết định chọn một mức trung gian từ những kết quả thực nghiệm của Kaminsky, Reinhart (1999) ; Edison (2000) ; và Goldstein, Kaminsky, Reinhart (2000) để xây dựng một khung chuẩn về ngưỡng dự báo khả thi. Chúng tôi lược ra 13 biến phù hợp nhất đối 17 Trọng số ở đây là giá trị nghịch đảo của độ nhiễu. với VN, đó là : Tỷ giá hối đoái thực; Xuất khẩu; Nhập khẩu; M2 / Dự trữ ngoại hối; Sản lượng thực tế (real output ); Dự trữ ngoại hối; Mức cung tiền M2 ; Tín dụng nội địa / GDP, Giá đơn vị xuất khẩu/nhập khẩu (Term of Trade); Lãi suất tiền gửi thực; Chênh lệch lãi suất tiền gửi trong nước và ngoài nước; Lãi suất cho vay / Lãi suất tiền gửi thực; Tổng tiền gửi NH. Bảng 2.2: Độ nhiễu của biến dự báo Biến dự báo (Indicator) Độ nhiễu ( noise-to-signal ratio ) KLR 1998 EDISION 2000 GKR 2000 Mức Trung Gian Tỷ giá hối đoái thực 0.19 0.22 0.22 0.21 Xuất khẩu 0.42 0.52 0.51 0.48 M2 / Dự trữ ngoại hối 0.48 0.54 0.51 0.51 Sản lượng thực tế ( real output ) 0.52 0.57 0.57 0.55 Dự trữ ngoại hối 0.57 0.57 0.58 0.57 Số nhân tiền M2 0.61 0.89 0.59 0.7 Tín dụng nội địa / GDP 0.62 0.63 0.68 0.64 Giá đơn vị xuất khẩu / nhập khẩu 0.77 n.a 0.74 0.76 Lãi suất tiền gửi thực 0.77 0.69 0.77 0.74 Nhập khẩu 1.16 1.2 0.87 1.08 Chênh lệch lãi suất gửi nội tệ so với ngoại tệ thực 0.99 1.2 1 1.06 Lãi suất cho vay / Lãi suất tiền gửi thực 1.69 2.3 1.32 1.77 Tổng tiền gửi NH 1.2 1.05 1.32 1.19 Nguồn: Michael Heun Torsten Schlink, Early warning systems of financial crises , implementation of acurrency crisis model for Uganda, năm 2004, trang 45. Bảng 2.3: Ngưỡng khả thi cho các biến dự báo Biến dự báo (Indicator) Ngưỡng dự báo khả thi ( Tresthold ) Mức Độ KLR 1998 EDISION 2000 GKR 2000 Mức Trung Gian Tỷ giá hối đoái thực Thấp hơn 0.1 0.1 0.1 0.1 Xuất khẩu Thấp hơn 0.1 0.1 0.1 0.1 M2 / Dự trữ ngoại hối Cao hơn 0.13 0.1 0.1 0.11 Sản lượng thực tế ( real output ) Thấp hơn 0.11 0.12 0.1 0.11 Lượng vượt quá M1 Cao hơn 0.06 0.1 0.11 0.09 Dự trữ ngoại hối Thấp hơn 0.15 0.1 0.1 0.12 Số nhân tiền M2 Cao hơn 0.14 0.15 0.11 0.13 Tín dụng nội địa / GDP Cao hơn 0.1 0.1 0.12 0.11 Giá trị xuất khẩu / nhập khẩu Thấp hơn 0.16 Na 0.1 0.13 Lãi suất tiền gửi thực Cao hơn 0.12 0.15 0.12 0.13 Nhập khẩu Cao hơn 0.1 0.1 0.1 0.1 Chênh lệch lãi suất tiền gửi nội tệ so với ngoại tệ thực Cao hơn 0.11 0.1 0.11 0.11 Lãi suất cho vay / Lãi suất tiền gửi thực Cao hơn 0.2 0.2 0.12 0.17 Tổng tiền gửi NH Thấp hơn 0.1 0.1 0.15 0.12 Nguồn : Early warning systems of financial crises , implementation of acurrency crisis model for Uganda - Michael Heun Torsten Schlink ,năm 2004, trang 34. Giải thích sự tác động của từng biến. Tỷ giá hối đoái. Đánh giá sự thay đổi trong cạnh tranh quốc tế của một quốc gia và việc gia tăng tỷ giá hối đoái quá cao thì khả năng xảy khủng hoảng tài chính được trông đợi cũng cao hơn. Xuất khẩu. Đánh giá tiềm lực cạnh tranh trên thị trường quốc tế của một quốc gia . Một sự sụt giảm trong xuất khẩu có thể do sự định giá quá cao của đồng nội tệ hoặc cũng có thể do một nguyên nhân khác không liên quan đến tỷ giá đó là áp lực phá giá đồng tiền . tóm lại một sự suy sảm trong xuất khẩu là nhân tố hàng đầu dẫn tới một cuộc phá giá mạnh đồng nội tệ. Nhập khẩu. Sự yếu kém của khu vực này cũng là một phần trong những cuộc khủng hoảng tiền tệ . Khi nhập khẩu gia tăng bất thường sẽ làm cho cán cân tài khoản vãng lai trở nên xấu đi và vấn đê này thường lien quan mật thiết đến những cuộc khủng hoảng tiền tệ. M2 / Dự trữ ngoại hối. Tỷ số của M2 trên dự trữ ngoại hối thể hiện quy mô bao nhiêu khoản nợ của hệ thống tài chính được đảm bảo bởi ngoại hối. Trong trường hợp xảy ra một cuộc khủng hoảng tiền tệ, các cá thể có thể chuyển đổi từ tiền nội tệ sang ngoại tệ. Vì vậy, tỷ số này thể hiện khả năng của các ngân hang trung ương đáp ứng nhu cậu ngoại hối. Sản lượng công nghiệp thực tế. Sự sụt giảm nghiêm trọng trong sản lượng công nghiệp cũng báo trước về một cuộc khủng hoảng. Dự trữ ngoại hối. Sự suy giảm trong dự trữ ngoại hối là một trong những nhân tố hàng đầu cho biết đồng tiền của quốc gia đó đang chịu một áp lực phải phá giá .Một sự sụt giảm trong dự trữ ngoại hối không nhất thiết theo sau nó là việc phá giá đồng tiền vì NHTW có thể thành công trong việc bảo vệ tỷ giá bằng cách chi tiêu các khoản dự trữ này . Nhưng mặt khác, hầu hết các cuộc sụp đổ tiền tệ đã xảy ra là do nỗ lực bảo vệ tỷ giá của các quốc gia được theo sau bởi những khoản thâm hụt dự trữ ngoại hối . dự trữ ngoại hối cũng là một nhân tố giúp cho các quốc gia gặp khó khăn về tài chính đáp ứng các nhu cầu về chi trả nợ. Số nhân tiền M2. Liên quan mật thiết đến sự tự do hóa tài chính của một quốc gia . Một sự gia tăng mạnh mẽ của số nhân tiền tệ có thể được giải thích bằng sự sụt giảm nghiêm trọng trong mức dự trữ yêu cầu. Tín dụng nội địa / GDP. Một sự tăng trưởng nhanh trong tín dụng nội địa được coi như là nhân tố chính dẫn đến sự dễ đổ vỡ của hệ thống NH . Tỷ số này thường xuất hiện sớm trong giai đoạn hệ thống NH bị khủng hoảng . khi cuôc khủng hoảng xảy ra thì NHTW buộc phả bơm tiền cho các NH này để cải thiện tình hình tài chính cũa họ. Giá đơn vị xuất khẩu / nhập khẩu. Sự gia tăng trong tỷ số này sẽ giúp cho cán cân thanh toán của một quốc gia sẽ vững mạnh hơn và vì thế cũng sẽ giảm bớt khả năng bị khủng hoảng . Một sự sụt giảm trong tỷ số này có thể dự báo trước cho một cuộc khủng hoảng tiền tệ trong tương lai. Lãi suất tiền gửi thực. Khi lãi suất tiền gửi quá cao báo hiệu một khó khăn trong tính thanh khoản của hệ thống NH sẽ dẫn đến sự suy giảm và dễ đổ bể của hệ thống NH. Chênh lệch lãi suất trong nước và nước ngoài. Lãi suất cao trên thế giới có thể dự báo trước một cuộc khủng hoảng vì chúng có thể dẫn đến sự rút lui của các dòng vốn ra khỏi một quốc gia . Cán cân tài khoản vốn sẽ trở nên ngày càng xấu và các khoản nợ quốc gia ngày càng gia tăng kèm theo đó là sự đảo chiều của các dòng vốn từ đó dẫn đến sự gia tăng các khoản nợ không thể chống đỡ được. Việc gia gia tỷ số này quá ngưỡng cho phép sẽ cho thấy nguy cơ khủng hoảng tín dụng của hệ thống NH trở nên trầm trọng hơn khi mà các NH phải miễn cưỡng cho vay hoặc cắt giảm các khoản cho vay. Tổng tiền gửi NH. Sự đổ vỡ của hệ thống ngân và sự đảo chiều của dòng vốn xảy ra khi khủng hoảng được báo hiệu xảy ra. Khi các khoản tiền gửi được rút ra li ên tục trong 2 quí liên tiếp cần phải cảnh giác vì có thể xảy ra khủng hoảng. Lãi suất cho vay / Lãi suất tiền gửi thực. Việc gia tăng tỷ số này quá ngưỡng cho phép sẽ cho thấy nguy cơ khủng hoảng tín dụng của hệ thống NH trở nên trầm trọng hơn khi mà các NH phải miễn cưỡng cho vay hoặc cắt giảm các khoản cho vay. 2.2.3 Chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng thực nghiệm. Chuỗi chỉ số cảnh báo khủng hoảng tài chính của VN được tính dựa vào 13 chỉ số với các mức giới hạn đã được tính. Như đã nói ở trên, vì VN không có khủng hoảng trong quá khứ nên tính toán trực tiếp cho từng chỉ số theo ma trận ở bảng (ma trận) là không khả thi. Do đó, không thể tính độ nhiễu cho từng chỉ số, cũng như không thể tính trọng số nên chúng tôi sẽ sử dụng mức trung gian của cho ngưỡng khả thi và tính toán hợp lý cho độ nhiễu. Bảng 2.4: Chuỗi chỉ số khủng hoảng thực nghiệm. Năm 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 St13 3.39 4.34 4.88 5.9 2.35 4.65 5.88 3.92 5.27 4.86 5.26 Nguồn : Tính toán của nhóm nghiên cứu18 18 Xem chi tiết trong phụ lục 5 Hình 2.1: Chuỗi chỉ số khủng hoảng thực nghiệm 13 biến giai đoạn 1998 – 2008. 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00  3.39  4.34  4.88  4.33  3.92  6.21 5.88  3.92  5.27 5.26 4.86 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Chuỗi chỉ số khủng hoảng thực nghiệm giai đoạn 1998-2008 Nguồn : Kết quả tính toán của nhóm nghiên cứu. Lưu ý của chuổi chỉ số 13 biến. Qua kết quả chuỗi chỉ số khủng hoảng thực nghiệm 13 biến trong giai đoạn 1998 – 2008, ta thấy, sau giai đoạn khủng hoảng tài chính Đông Á năm 1997, tuy VN không bị “tàn phá” nặng nề như các nước trong khu vực nhưng cũng bị ảnh hưởng tới nhiều mặt trong giai đoạn này. Những năm sau đó, nền kinh tế VN đã phục hồi trở lại cùng đà tăng trưởng nhanh của các nền kinh tế Châu Á. Có thể nói, giai đoạn 2002 - 2004 là giai đoạn phát triển “vàng son” nhất của kinh tế VN sau những năm “mở cửa” với mức tăng trưởng GDP trung bình trên 8%; xuất khẩu , thu hút dòng vốn FDI cùng các chỉ tiêu khác luôn đạt ở mức ấn tượng. Tuy nhiên, điều chúng ta cần lưu ý: giai đoạn này mô hình lại lại đưa ra những cảnh báo liên tục gia tăng (mà không có khủng hoảng xảy ra sau 24 tháng). Xét trong giai đoạn 2005 - 2008, các cảnh báo đưa ra trong bảng là khá phù hợp vì các cảnh báo đưa ra luôn ở mức cao phù hợp với kết quả một cuộc khủng hoảng ngắn hạn trên thị trường tiền tệ VN trong thời gian tháng 4/2008 – 5 / 2008. Hộp 1: Các dấu hiệu khủng hoảng Đông Á và thực trạng VN. Năm 2008, lần đầu tiên nền kinh tế VN phải đối mặt với nguy cơ khủng hoảng tài chính. Các chỉ số kinh tế vĩ mô liên tục xấu đi một cách nhanh chóng và dường như các nhà hoạch định chính sách của chúng ta đã khá lúng túng vì thiếu kinh nghiệm để đối phó trong những tình huống này. Trong mười triệu chứng kinh tế vĩ mô dẫn đến khủng hoảng tài chính của các quốc gia Đông Á năm 1997, VN đã hàm chứa 8 dấu hiệu. Liệu lịch sử có lặp lại? Các triệu chứng Thực trạng VN Thâm hụt tài khoản vãng lai Có Bong bóng tài sản Có Vay ngoại tệ không phòng ngừa Có Hệ số ICOR cao Có Đầu tư công kém hiệu quả Có Kiểm soát bất cẩn đối với hệ thống NH Có Nợ xấu cao Có Vay nợ chéo trong tập đoàn Có Nợ nước ngoài ngắn hạn Không Tự do hóa tài khoản vốn Không (Nguồn: Trích báo cáo “Lựa chọn thành công – Bài học từ Đông Á và Đông Nam Á cho tương lai của Việt Nam”, Chương trình Châu Á, Đại học Havard, Mỹ). Chuổi chỉ báo khủng hoảng 10 biến. Với lưu ý về của mô hình trong giai đoạn 2002 – 2004, sau quá trình nghiên cứu và nhiều lần xem xét, chúng tôi quyết định thử nghiệm tính thích hợp của mô hình tại VN thông qua việc bỏ bớt 3 biến: tín dụng nội địa/GDP, lãi suất tiền gửi thực và M2/dự trữ ngoại hối. Đây là những biến đóng góp tỷ trọng lớn góp phần làm gia tăng độ lớn của chuỗi chỉ số khủng hoảng trong giai đoạn 2002-2004. Dưới đây là chuỗi chỉ số khủng hoảng 10 biến được tính lại : Bảng 2.5: Chuỗi chỉ số khủng hoảng 10 biến và 13 biến. Năm 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 St13 3.39 4.34 4.88 5.90 2.35 6.21 5.88 3.92 5.27 4.86 5.26 St10 1.43 1.43 2.92 2.37 2.35 3.30 2.35 2.35 2.35 3.30 3.30 Để dễ dàng hơn trong việc so sánh xu hướng thay đổi của hai chuỗi chỉ số này chúng tôi làm một phép biến đổi chọn năm 1998 làm năm gốc với giá trị là 100 các năm sau đó được tính toán dựa vào tỷ lệ thay đổi so với năm 1998. Bảng 2.6: Chuỗi chỉ số khủng hoảng cho 10 biến và 13 biến (năm gốc 1998 giá trị là 100) Năm 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 St13 100 128 144 174 69 183 173 116 155 143 155 St10 100 100 204 166 165 231 165 165 165 231 231 Hình 2.2: Biểu đồ so sánh chuỗi chỉ số khủng hoảng cho 10 biến và 13 biến 250 200 150 100 50 0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Chuỗi chỉ số khủng hoả ng 13 biế n Chuỗi chỉ số khủng hoả ng 10 biế n Nguồn : Tính toán của nhóm nghiên cứu. Dựa vào kết quả trên, chúng ta thấy rằng, giai đoạn 1998 - 2000 là những năm hậu khủng hoảng tài chính Châu Á nên ảnh hưởng của nó vẫn còn tác động đến nền kinh tế nước ta. Do đó, cả hai chuỗi chỉ số trong giai đoạn này đều thể hiện xu hướng gia tăng. Tuy nhiên, giai đoạn 2002-2004 như đã nói ở trên là những năm phát triển rực rỡ nhất của VN thì chuỗi chỉ số sau khi điều chỉnh cắt bớt biến cũng như chuỗi chỉ số ban đầu vẫn ở mức cao so với những năm trước đó. Tuy nhiên, đây những năm mà khủng hoảng tài chính Đông Á vẫn đang còn ảnh hưởng đến các nền kinh tế khu vực châu Á cũng như VN. Lý giải cho vấn đề này chúng tôi đưa ra các giả thiết lập luận sau : Thứ nhất, giai đoạn năm 2002-2004 là những năm bản lề của nền kinh tế VN sau khủng hoảng. Việc nền kinh tế bắt đầu khôi phục lấy lại đà tăng trưởng nhanh cùng với đó là việc mở rộng chính sách tền tệ, gia tăng cung tiền, mở rộng tín dụng nội địa , các dòng vốn FDI đổ vào VN gia tăng mạnh mẽ, gia tăng nhập khẩu phục vụ sản xuất … thêm vào đó chúng ta cũng biết rằng giai đoạn này thị trường tài chính VN vẫn còn nhỏ và khiêm tốn về qui mô so với hiện nay, mức độ vốn hóa thị trường của TTCK chỉ chiếm tỷ trọng nhỏ so với GDP và dòng vốn đầu tư gián tiếp cũng không đáng kể. Tất cả những nhân tố trên là một trong những nguyên nhân làm khả năng gây ra khủng hoảng theo sau 24 tháng lúc này là không cao. Sau khi gia nhập WTO thì mức độ tuơng tác giữa các biến vĩ mô trở nên rõ ràng hơn. Thứ hai, có khả năng xuất hiện đỗ trễ về thời gian của các biến dự báo. Như chúng ta đã biết theo lý thuyết của mô hình Signal Approach thì cửa sổ tín hiệu là 24 tháng nhưng chúng tôi không loại trừ khả năng là cửa sổ dự báo của các biến số này xuất hiện đỗ trễ và cửa sổ dự báo lúc này có thể là 48 tháng. Tức là, các tín hiệu phát ra trong năm 2004 có hiệu lực đến hết 2008. Trong các nghiên cứu trước Kasminky cũng đã từng có các nghiên cứu áp dụng cửa sổ 12 tháng, 18 tháng đều không đảm bảo được khả năng cảnh bảo vì vậy cửa sổ tín hiệu được nâng lên là 24 tháng19. Tuy nhiên trong hai giả thiết trên chúng tôi thiên về giả thiết thứ nhất hơn, vì các lý do sau: Thứ nhất, bất kỳ một biến đổi nào trong kinh tế vĩ mô cũng sẽ có độ trễ về thời gian để các biến này tác động đến nền kinh tế nhưng với độ trễ là 24 tháng thì không khả thi lắm vì độ trễ như vậy là quá dài Thứ hai, trong các nghiên cứu trong quá khứ về mô hình này tại những nước được xem xét cũng đã xuất hiện trường hợp trong một giai đoạn nào đó thì mô hình Signal Approach đang xét không hoạt động thật tốt vì những đặc trưng kinh tế riêng hay do mức độ mở của nền kinh tế chưa đủ để các tác động ngoại vi ảnh hưởng dẫn đến khủng hoảng tài chính Vì vậy, theo chúng tôi, mô hình đang xét sẽ hoạt động hiệu quả hơn trong giai đoạn hiện nay và sắp tới khi mà độ mở của thị trường tài chính VN đã và đang được mở rộng. Do đó, bất kỳ những thay đổi nào trong kinh tế vĩ mô cũng sẽ gây tác động đến thị trường tài chính không chỉ bởi các tác động nội vi mà còn các tác động ngoại vi . 19 Xem thêm Kasminky (1998 ) Hình 2.3: Chuỗi chỉ số Tín dụng nội địa/GDP VN giai đoạn 1998-2008 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00  0.12  0.29  0.35  0.40  0.45  0.52  0.61 0.63  0.66  0.71  0.60 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Chuỗi chỉ số Tín dụng nội địa/GDP Việt Nam giai đoạn 1998-2008 Nguồn : Tính toán của nhóm nghiên cứu Hình 2.4: Lãi suất tiền gửi thực tại VN giai đoạn 1998-2008 10.00 8.00  7.27  8.00 6.00 4.00 ðVT: % 2.00 0.00  0.33  4.15 4.60  2.45  3.72  0.10  2.40 -2.00  1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 -4.00  -3.36  -3.40 Lãi suất tiền gửi thực tại Việt Nam giai đoạn 1998-2008 Nguồn : Tính toán của nhóm nghiên cứu Hình 2.5: Chỉ số M2/Dự trữ ngoại hối VN giai đoạn 1998-2008 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00  4.65 4.66  6.09  7.02 6.85  6.07  7.01  6.46  5.11  3.43  4.34 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Chỉ số M2/dự trữ ngoại hối Việt Nam giai đoạn 1998-2008 Nguồ