Luận án Nghiên cứu hành vi quá tự tin của nhà quản trị trong việc ra quyết định tài chính đối với các doanh nghiệp Việt Nam - Trương Đình Bảo Long

ếp cận tại Việt Nam là dựa trên cơ sở thước đo mua ròng cổ phần Net Buyer. Malmendier và Tate (2005a) định nghĩa CEO quá tự tin là người có vị thế mua ròng vốn cổ phần công ty trong khoảng thời gian cụ thể khảo sát đầu tiên. Vị thế mua ròng (Net Buyer) được hiểu là có số năm mua ròng cổ phiếu nhiều hơn số năm bán ròng cổ phiếu. Cụ thể, mẫu nghiên cứu của các tác giả có thời gian là 15 năm, các CEO quá tự tin là những người mua ròng cổ phần trong nhiều năm hơn là bán ròng suốt 5 năm đầu tiên của họ trong mẫu quan sát. Như vậy khi sử dụng thước đo này, các tác giả đã phải loại bỏ 5 năm đầu tiên trong nhiệm kỳ của các CEO. 71 Với mẫu dữ liệu ở Việt Nam từ 2007-2016 từ nguồn Thomson Reuters và sử dụng 1 năm đầu tiên để tính vị thế ròng, luận án chỉ có thể xác định vị thế theo năm từ năm 2008. Luận án sử dụng 3 năm đầu tiên để xác định vị thế mua hay bán ròng của CEO. CEO có ít nhất 2 năm mua ròng15 cổ phiếu trong 3 năm đầu tiên sẽ được xác định là CEO quá tự tin.16 Ngoài ra, để được bao gồm trong mẫu, CEO phải có nhiệm kỳ kéo dài đến năm 2016. Nghĩa là mẫu dữ liệu chính dùng cho nghiên cứu này là dữ liệu cân đối từ 2011-2016 sau 3 năm xác định vị thế mua ròng 2008-2010. Mẫu quan sát cuối cùng của luận án bao gồm 136 CEO với 816 quan sát.17 Đây là mẫu quan sát khả dĩ nhất tại Việt Nam nếu tiếp cận theo thước đo Net Buyer. Cũng như Malmendier và Tate (2005a), biến quá tự tin của luận án ở đây là một biến không đổi theo thời gian, thể hiện đặc tính bất biến của CEO qua thời gian 6 năm còn lại trong mẫu quan sát. Ngoài ra, việc sử dụng 3 năm đầu để xác định hành vi quá tự tin CEO mặc dù đã khiến cỡ mẫu nghiên cứu của luận án bị cắt giảm đáng kể, nhưng đây là cách để cải thiện vấn đề xuất phát từ tính nội sinh. Khi nghiên cứu về hành vi các nhà quản lý cấp cao tác động lên sự quyết định cấu trúc vốn, Malmendier và Zheng (2012) tìm thấy bằng chứng cho thấy hành vi quá tự tin của người giám đốc tài chính (CFO) có tính quyết định hơn là hành vi quá tự tin của người CEO. Dữ liệu về CFO tại Việt Nam là rất hạn chế, và không đủ để xác định vị thế quá tự tin của người CFO. Luận án ở đây vẫn giả định CEO là người đưa ra quyết định sau cùng đối với việc vay nợ hoặc phát hành vốn cổ phần. 15 Giá trị mua ròng là giá trị chênh lệch giữa khối lượng mua và khối lượng bán. Để tăng hiệu quả của phép thử này, lấy chênh lệch tối thiểu là giá trị của 100 cổ phiếu tại thời điểm đó. 16 Thực tế nếu yêu cầu công ty phải xác định được vị thế mua bán ròng CEO từ năm 2008 thì mẫu tại Việt Nam khó đáp ứng một lượng quan sát đủ lớn để nghiên cứu. Tác giả cho phép những công ty chỉ xác định được vị thế mua bán ròng của CEO từ năm 2008. Do đó, để xếp công ty đó có CEO quá tự tin thì cả 2 năm 2008 và 2009 phải đều thể hiện vị thế mua ròng của CEO. 17 Thực ra tác giả có xem xét trường hợp bảng không cân đối. Đó là chỉ yêu cầu CEO ít nhất còn đương nhiệm đến năm 2013. Tuy vậy, mẫu đạt được chỉ gồm 99 CEO. Mẫu này không lớn hơn đáng kể so với mẫu cân đối 4 năm nhưng lại gặp vấn đề nghiêm trọng hơn khi thực hiện các ước lượng, đặc biệt là trong các ước lượng GMM sử dụng biến công cụ sai phân của tác giả. Bốn năm cũng là số năm tối thiểu để được bao gồm trong mẫu của Malmendier và Tate (2005a). 72 3.2.2.2. Đo lường thâm hụt tài chính Tương tự Malmendier và cộng sự (2011), để đo lường thâm hụt tài chính 𝐹𝐷, luận án trở lại với tiếp cận của Shyam-Sunder và Myers (1999) và Frank và Goyal (2003): 𝐹𝐷𝑖𝑡 = 𝐷𝐼𝑉𝑖𝑡 + 𝐼𝑖𝑡 + ∆𝑊𝑖𝑡 − 𝐶𝑖𝑡 ≡ ∆𝐷𝑖𝑡 + ∆𝐸𝑖𝑡 Trong đó, 𝐷𝐼𝑉 là cổ tức tiền mặt; 𝐼 là đầu tư ròng (bằng chi tiêu vốn cộng tăng trong đầu tư cộng đầu tư vào các doanh nghiệp khác cộng sử dụng các nguồn khác trừ đi tiền thu từ thanh lý, nhượng bán tài sản cố định trừ đi tiền thu từ bán các khoản đầu tư); ∆𝑊 là thay đổi trong vốn lưu động (bằng thay đổi trong vốn lưu động trong hoạt động cộng thay đổi trong tiền và tương đương tiền cộng thay đổi trong nợ vay ngắn hạn), 𝐶 là dòng tiền sau thuế và lãi vay, ∆𝐷 là vay nợ ròng bằng nợ dài hạn đi vay trừ cho nợ dài hạn đã trả trong năm, ∆𝐸 là phát hành vốn cổ phần ròng bằng tiền bán cổ phần trừ cho tiền mua lại cổ phần trong năm. Tất cả các biến trên luận án thu thập trên các báo cáo tài chính từ nguồn cơ sở dữ liệu Thomson Reuters. Lý thuyết trật tự phân hạng xem biến thâm hụt tài chính là biến ngoại sinh.18 Tranh luận này của lý thuyết trật tự phân hạng là dựa trên lập luận cho rằng các công ty đưa ra các lựa chọn tài trợ nhằm để đáp ứng một cách ngoại sinh với các quyết định đầu tư và việc sử dụng dòng tiền được tạo ra. Tuy nhiên, thâm hụt tài chính bao gồm đầu tư và cổ tức. Leary và Roberts (2010) cho rằng thâm hụt tài chính rõ ràng là nội sinh vì nó là một hàm của đầu tư, và ở một phạm vi nhỏ hơn, là hàm của cổ tức. Theo các tác giả, tính ngoại sinh cho thấy bằng chứng chống lại lý thuyết trật tự phân hạng khi mà công ty hành xử theo lý thuyết này.19 Theo Frank và Goyal (2003), việc xem những thành phần của thâm hụt tài chính là ngoại sinh là hoàn toàn không rõ ràng. Nếu chúng thật sự nội sinh thì hồi quy trên 18 Shyam-Sunder và Myers (1999) cho rằng trong mô hình trật tự phân hạng chuẩn tất cả các thành phần của thâm hụt tài chính đều ngoại sinh miễn là nợ an toàn (safe debt) có thể được phát hành. Không hề có động cơ thay đổi trật tự phân hạng và phát hành cổ phần. 19 Điều này do chi phí lựa chọn đảo nghịch (adverse selection premium) gây ra biến tướng trong đầu tư (đầu tư dưới mức – underinvestment). Vấn đề nội sinh sẽ không thích hợp trong trường hợp lựa chọn tài trợ không tác động đến đầu tư, như khi công ty chỉ tài trợ đầu tư bằng nguồn tiền nội bộ - là khi không có chi phí lựa chọn đảo nghịch. 73 mô hình lý thuyết trật tự phân hạng là bị định sai, dẫn đến những thay đổi nhỏ với mô hình có thể làm các hệ số ước lượng thay đổi nhiều. Kayhan và Titman (2007) mở rộng phân tích và cho rằng thâm hụt tài chính là một biến nội sinh có thể bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thị trường nợ và vốn cổ phần. Công ty có thể gia tăng nguồn tài trợ bên ngoài, tức mức thâm hụt tài chính cao, bởi vì thị trường bên ngoài đánh giá tốt đẹp về công ty. Nếu công ty có xu hướng định thời điểm thị trường vốn cổ phần là nhiều hơn thị trường nợ, hành vi đó sẽ làm tạo ra mối quan hệ giữa thay đổi trong tỷ lệ nợ và xu hướng công ty tăng vốn khi tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (M/B, trong bài này của luận án là hệ số Q) cao. 3.2.2.3. Đo lường chỉ số điều kiện tài chính Luận án mở rộng tiếp cận về mô hình cấu trúc vốn hành vi nhà quản trị khi đưa vào xem xét biến chỉ số điều kiện tài chính (FCI). Cơ sở để sử dụng biến chỉ số tài chính xuất phát từ điều kiện kinh tế vĩ mô trong những năm 2009-2016. FCI được xây dựng bằng phương pháp phân tích nhân tố (FA) tổng hợp từ 4 biến tài chính gồm chênh lệch lãi suất cho vay và lãi suất cơ bản (Spread) theo Blejer và Khan (1984), Greene và Villanueva (1991) và Serven và Solimano (1991); tăng trong tỷ giá thực có hiệu lực (REER) theo Musalem (1989), Solimano (1989), Landon và Smith (2009), Kandilov và Leblebicioğlu (2011); tăng trưởng tín dụng ngân hàng cho khu vực tư nhân (Credit) theo Serven và Solimano (1992), Greene và Villanueva (1991) và tăng trưởng chỉ số thị trường chứng khoán (Stock) theo Ratti, Lee, và Seol (2008) và Gochoco-Bautista, Sotocinal, và Wang (2014). Chỉ số FCI là chỉ số tổng hợp, tóm tắt tất cả các thông tin về điều kiện tài chính có liên quan đến triển vọng của nền kinh tế. Việc sử dụng một tập hợp lớn các thông tin từ các biến tài chính có thể cho thấy những thông tin chung nhất, phản ánh chính xác điều kiện tài chính hiện tại cũng như tăng khả năng dự báo hoạt động kinh tế trong tương lai. Do đó, nếu FCI phản ánh gần đúng nhất với các diễn biến của hệ thống tài chính và nền kinh tế thực thì chỉ số này sẽ vô cùng hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, nhà đầu tư lẫn công chúng trong việc nắm bắt 74 và dự báo được triển vọng của nền kinh tế thông qua việc nhận diện được các tín hiệu thắt chặt hay nới lỏng của các điều kiện tài chính để từ đó có thể đưa ra được các chính sách điều tiết cần thiết và kịp thời (đối với Chính phủ) hoặc hoạch định được các quyết định tài trợ, đầu tư, tiêu dùng và tiết kiệm (doanh nghiệp, nhà đầu tư và công chúng). Ngoài ra, FCI còn là một chỉ số quan trọng để phục vụ cho các doanh nghiệp và nhà đầu tư trên thị trường tiền tệ, thị trường vàng, thị trường chứng khoán, thị trường ngoại hối và thị trường bất động sản trong việc thực hiện phân tích cơ bản, phân tích triển vọng, dự báo xu hướng giá và thực hiện quản trị rủi ro danh mục đầu tư năng động và hiệu quả hơn. Đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi trong việc tạo ra các chỉ số nhằm dự báo tốc độ tăng trưởng GDP. Nguyên tắc của phương pháp FA là nhằm trích xuất ra những nhân tố chung (Ft) nắm bắt những thay đổi chung và nhiều nhất có thể trong một nhóm gồm p biến (Xt). Mô hình phân tích nhân tố có thể được thể hiện như sau thông qua hồi quy SVAR: 𝑿𝒕 − 𝝁 = 𝜷𝑭𝒕 + 𝑼𝒕 (2) Trong đó, 𝜇 là một vectơ 𝑝 × 1 gồm các trung bình của các biến, 𝛽 là một ma trận 𝑝 × 𝑚 các hệ số, 𝐹𝑡 là một vectơ gồm 𝑚 × 1 biến không thể quan sát – đây là những nhân tố chung, và 𝑈𝑡 là một vectơ 𝑝 × 1 các sai số (lỗi) được giả định là không trực giao20 với các nhân tố chung. Bảng 3.1. Thống kê mô tả và một số thuộc tính dữ liệu vĩ mô nhằm xây dựng FCI Biến GDP Stock REER Spread Credit Thống kê mô tả Obs. 36 36 36 36 36 Mean 0.0705 0.0664 0.0559 0.0379 0.0511 Std. Dev. 0.075 0.01 0.0459 0.062 0.0044 20 Một khái niệm toán học, ở đây có thể hiểu như tính chất không tương quan với nhau. 75 Min 0.0638 -0.095 -0.032 0 -0.066 Max 0.0727 0.0183 0.0977 0.0974 0.0022 Kiểm định phân phối chuẩn S/K(a) (Prob>χ2) 0.026 0.0901 0.0657 0.041 0.0913 S-W(b) (Prob>z) 0.0616 0.0982 0.071 0.0257 0.0649 S-F(c) (Prob>z) 0.0802 0.0104 0.0121 0.0351 0.0116 Kiểm định tính dừng ADF(d) 0.0829 0.0872 0.0813 0.0773 0.0704 PP(e) 0.0028 0.0548 0.0278 0.0827 0.0519 DF-GLS(f) -2.315 -3.913 -2.485 -2.272 -3.117 1% CV -3.762 -3.77 -3.721 -3.721 -3.69 5% CV -3.223 -3.133 -3.155 -3.122 -3.122 10% CV -2.916 -2.833 -2.855 -2.825 -2.825 KPSS(g) 0.488 0.332 0.136 0.747 0.365 (a) Kiểm định Skewness/Kurtious; (b) Kiểm định Shapiro-Wilk; (c) Kiểm định Shapiro- Francia; (d) Kiểm định Augmented Dickey-Fuller với Ho: chuỗi có nghiệm đơn vị; (e) Kiểm định Phillips-Perron với Ho: chuỗi tích hợp I(1); (f) Kiểm định Dickey-Fuller GLS với Ho: chuỗi có nghiệm đơn vị; (g) Kiểm định Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin với Ho: chuỗi là dừng. (a),(b),(c) Các kiểm định với giả thiết Ho: dữ liệu phân phối chuẩn; (a),(b),(c),(d),(e) Biểu thị bằng giá trị p-value; (f) Biểu thị bằng giá trị Test statistic, so sánh với các giá trị tới hạn (CV) ứng với ba mức ý nghĩa 1%, 5% và 5%; và (g) Biểu thị bằng giá trị Test statistic, các giá trị tới hạn tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5%, 2,5% và 1% lần lượt là 0,119, 0,146, 0,176 và 0,216. Nguồn: Chí và Nam (2015) Từ phương pháp phân tích nhân tố và các hồi quy liên quan được sử dụng trong việc xác định chỉ số FCI của bài này, dữ liệu đầu phải là dừng và chuẩn. Việc chuẩn hóa là tiến trình tự động khi thực hiện phân tích nhân tố trong phần mềm thống kê Stata. Ở đây, luận án trình bày kết quả kiểm định giả thiết nghiệm đơn vị/tính không dừng đối với các chuỗi biến vĩ mô được trình bày trong Bảng 3.1. Đối với mỗi chuỗi 76 biến, luận án thực hiện bốn phương pháp kiểm định chuyên biệt bao gồm kiểm định Dickey–Fuller tăng cường (ADF), Phillips–Perron (PP), kiểm định Dickey Fuller GLS (DF-GLS), và Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS). Đầu tiên, đối với kiểm định ADF, giả thiết không của kiểm định này là chuỗi có nghiệm đơn vị. Kiểm định ADF sử dụng ước lượng Pooled OLS nên vấn đề tương quan chuỗi có thể hiện diện, và có khả năng làm chệch các ước lượng. Để giải quyết vấn đề này, hồi quy kiểm định ADF có bao gồm các độ trễ của sai phân bậc nhất của chuỗi biến. Trước khi kiểm định ADF cần xác định số sai phân trễ cần đưa vào hồi quy ADF đủ để các phần dư của hồi quy không bị tự tương quan. Kiểm định LM của Breusch–Godfrey dùng để xác định liệu các phần dư có tương quan hay không, do đó kiểm định Breusch–Godfrey có thể dùng cho trường hợp này. Ngoài ra, luận án còn sử dụng kiểm định Phillips–Perron (PP) để kiểm tra tính dừng của các chuỗi biến. Kiểm định PP có điều chỉnh sự tương quan chuỗi và hiện tượng phương sai không thuần nhất trong phần dư bằng cách hiệu chỉnh thống kê ADF thông qua ước lượng ma trận hiệp phương sai phù hợp với sự tự tương quan và phương sai không thuần nhất của Newey–West (1987). Kiểm định PP có ưu điểm là không cần chuyên biệt độ trễ cho hồi quy kiểm định. Giả thiết không của kiểm định PP là chuỗi thời gian có liên kết (tích hợp) bậc 1, I(1), tức dừng bậc 1 (không dừng bậc 0). Kết quả từ hai kiểm định cho thấy, ADF bác bỏ giả thiết nghiệm đơn vị (không dừng) đối với các biến tài chính: Stock và REER với mức ý nghĩa 1%, Credit với mức ý nghĩa 5% và Spread với mức ý nghĩa 10%. Kiểm định PP cũng bác bỏ giả thiết không dừng bậc 0 (có tích hợp bậc 1) đối với 4 biến trên những với các mức ý nghĩa khác nhau: Spread có ý nghĩa 1%, REER và Credit có mức ý nghĩa 5% và Stock có 10% mức ý nghĩa. Cả hai kiểm định đều không thể bác bỏ giả thiết không dừng của biến GDP. Vấn đề ở đây là hai biến Stock và Spread có sự khác biệt nhiều ở hai kiểm định tuy đều có độ tin cậy trên 90%. Có một số đánh giá cần lưu ý là, kiểm định ADF có khả năng yếu đối với giả thiết chấp nhận tính dừng của chuỗi thời gian đặc biệt khi chuỗi thời gian có xu hướng. 77 Ngoài ra, Davidson và McKinnon (2004) báo cáo rằng kiểm định PP không tốt bằng kiểm định ADF trong trường hợp mẫu hạn chế. Những vấn đề này có thể là nguyên nhân cho sự không nhất quán trong hai kết quả kiểm định ở trên. Vì vậy, luận án tiếp tục sử dụng một công cụ kiểm định tính dừng khác là kiểm định Dickey Fuller GLS (DF-GLS). Về cơ bản, kiểm định DF-GLS giống kiểm định ADF, ngoại trừ việc các chuỗi thời gian được chuyển đổi qua hồi quy bình phương bé nhất tổng quát (GLS) trước khi thực hiện kiểm định. Kiểm định này được đề xuất bởi Elliott, Rothenberg, and Stock (1996) và các nghiên cứu sau đó của họ đã chỉ ra rằng kiểm định này mạnh về ý nghĩa thống kê hơn các phiên bản khác trước đó của ADF. Giả thiết không của kiểm định này chuỗi là một bước ngẫu nhiên, có thể có độ lệch (drift). Dó đó DF- GLS có hai giả thiết chấp nhận là: chuỗi dừng về một xu hướng thời gian tuyến tính hoặc chuỗi dừng với trung bình có thể không bằng 0 nhưng không có xu hướng thời gian tuyến tính. Luận án lựa chọn kiểm định DF-GLS với lựa chọn có xu hướng. Cuối cùng, luận án thực hiện kiểm định Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) (1992). Giả thiết không của kiểm định là chuỗi thời gian dừng quanh một xu hướng xác định (tất định), hay còn gọi là dừng xu hướng. Về mặt phân tích thống kê chuỗi thời gian, một tiến trình ngẫu nhiên là dừng xu hướng khi một xu hướng cơ sở (hàm duy nhất về thời gian) có thể được loại bỏ thì còn lại một tiến trình dừng. Tuy nhiên, trong một số trường hợp chuỗi dữ liệu gốc là dừng xu hướng mặc dù chuỗi không dừng. Và một số mô hình dạng đó có chuỗi không dừng ngay cả khi đã loại bỏ xu hướng thời gian và đòi hỏi phải lấy sai phân để đạt được chuỗi dừng (chuỗi dừng sai phân) (Burke, 2011). Kết quả kiểm định KPSS đối với dữ liệu vĩ mô trong bài này đều bác bỏ giả thiết dừng xu hướng ở mức ý nghĩa 1% ngoại trừ chuỗi REER với mức ý nghĩa 10%. Kết quả kiểm định DF-GLS cho thấy chỉ có biến Stock (DF-GLS kiểm tra ở độ trễ tối ưu là 3 quý theo tiêu chuẩn SC - Schwarz Criterion) dừng về một xu hướng tuyến tính (chính xác hơn là bác bỏ giả thiết không về bước ngẫu nhiên có thể có độ chệch) ở mức ý nghĩa 5%. Các chuỗi còn lại không thể bác bỏ giả thiết không ở mức 78 5%.21 Như vậy, từ nhiều kiểm định khác nhau, có thể kết luận rằng bốn chuỗi Stock, REER, Spread, Credit đều có tính dừng: chuỗi REER dừng với độ tin cậy cao nhất là 99%, tiếp đó là Credit với 95 độ tin cậy, biến Stock và Spread dừng với ý nghĩa thống kê 1% tương ứng lần lượt với hai kiểm định ADF và PP, và hai biến đó có ý nghĩa 10% ở chiều ngược lại, tức là tương ứng lần lượt với hai kiểm định PP và ADF.22 Biến còn lại duy nhất, tăng trưởng thực GDP, là không dừng ở tất cả các kiểm định, đặc biệt là không cho thấy khả năng dừng xu hướng.23 Luận án mở rộng tiếp cận về mô hình cấu trúc vốn hành vi nhà quản trị khi đưa vào xem xét biến chỉ số điều kiện tài chính (FCI). Cơ sở để sử dụng biến chỉ số tài chính xuất phát từ điều kiện kinh tế vĩ mô trong những năm 2009-2016. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước năm 2016, trong khoảng thời gian đó lãi suất cơ bản điều chỉnh giảm, làm tiền đề để lãi suất liên ngân hàng và các lãi suất khác giảm theo. Cho đến nay thì các loại lãi suất thị trường liên ngân hàng vẫn giảm mạnh. 21 Credit bác bỏ giả thiết không với mức ý nghĩa 10%. 22 Về biến Stock, luận án có sử dụng kiểm định DF-GLS với giả thiết chấp nhận là chuỗi dừng quanh một trung bình thay vì dừng quanh một xu hướng, và kết quả (không chỉ ra trong bài này – sẽ cung cấp nếu được yêu cầu) vẫn là bác bỏ giả thiết không. Kết hợp với kết quả kiểm định KPSS là không dừng xu hướng, nhiều khả năng kết luận của kiểm định PP là mạnh hơn do điều chỉnh sự tự tương quan và phương sai không thuần nhất trong kiểm định ADF. Với lý do tương tự, ưu thế của kiểm định PP cũng rơi vào trường hợp của biến Spread. 23Luận án thực hiện kỹ thuật xử lý (demean) bằng hồi quy biến GDP theo thời gian để loại bỏ xu hướng thời gian nhưng các kiểm định tính dừng sau đó (không chỉ ra trong bài này – sẽ cung cấp nếu được yêu cầu) đều không thể bác bỏ giả thiết có nghiệm đơn vị/không dừng của chuỗi biến ở mức ý nghĩa 5%. Kiểm định ADF và PP bác bỏ giả thiết không ở mức ý nghĩa 10%. Kiểm định DF-GLS với xu hướng không thể bác bỏ giả thiết không trong khi DF-GDS không xu hướng lại bác bỏ giả thiết không ở mức 10%. Đặc biệt giả thiết dừng xu hướng của kiểm định KPSS cũng bị bác bỏ rất mạnh ở tất cả các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Như vậy khả năng rất cao là biến tăng trưởng GDP không dừng xu hướng. Bản thân chuỗi gốc này lại không dừng nên cách để làm chuỗi này dừng là lấy sai phân bậc nhất. 79 Hình 3.1 Lãi suất liên ngân hàng trong các năm 2011-2016 Nguồn: Ngân hàng Nhà nước (2016) Kết quả từ việc phân tích chính sách của Ngân Hàng Nhà Nước (NHNN) cộng với tình hình thực tiễn, có thể thấy đây là một trong những công cụ điều hành chính sách tiền tệ chính yếu ở Việt Nam. Theo đó, NHNN có thể thay đổi cung tiền và/hoặc lãi suất chính sách để tác động đến lãi suất thực, từ đó tác động đến chi phí sử dụng vốn, đầu tư, tổng cầu và sản lượng. Thông thường, lãi suất chính sách của NHNN sẽ được sử dụng như một biến tài chính thành phần. Nhưng chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy ở Việt Nam, cả ba loại lãi suất chính sách (lãi suất cơ bản, lãi suất tái cấp vốn và lãi suất chiết khấu) đều khá cứng nhắc và không bám sát được biến động thị trường nên nếu sử dụng sẽ không phản ánh đúng tác động của nhóm yếu tố lãi suất lên điều kiện tài chính. Thay vào đó, tác giả sử dụng lãi suất liên ngân hàng qua đêm đại diện cho nhóm các yếu tố về lãi suất. Bởi đây vừa là một trong các công cụ điều hành chính sách tiền tệ của NHNN Việt Nam vừa có những biến động gắn liền với tình hình thị trường nên sẽ phản ánh sát hơn các điều kiện tài chính. Bên cạnh lãi suất, tỷ giá cũng được xem là một yếu tố quan trọng trong điều hành chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Không chỉ tác động đến giá cả hàng hóa xuất nhập khẩu và hoạt động đầu tư, tỷ giá hối đoái còn truyền dẫn các cú sốc ngoại sinh lên nền kinh tế. Để phản ánh chính xác sức mua của VND so với rổ đồng tiền của các quốc gia là đối tác thương mại của Việt Nam, tác giả sử dụng chỉ số tỷ giá hối đoái 0 5 10 15 20 25 30 35 1 4 /0 1 /2 0 1 1 3 /5 /2 0 1 2 2 4 /0 7 /2 0 1 2 2 4 /0 9 /2 0 1 2 1 3 /1 2 /2 0 1 2 1 3 /0 3 /2 0 1 3 2 4 /0 5 /2 0 1 3 1 7 /0 7 /2 0 1 3 1 1 /9 /2 0 1 3 5 /1 1 /2 0 1 3 3 0 /1 2 /2 0 1 3 3 /3 /2 0 1 4 2 8 /0 4 /2 0 1 4 2 5 /0 6 /2 0 1 4 2 0 /0 8 /2 0 1 4 2 1 /1 0 /2 0 1 4 1 5 /1 2 /2 0 1 4 9 /2 /2 0 1 5 2 7 /0 8 /2 0 1 5 1 6 /1 0 /2 0 1 5 4 /1 2 /2 0 1 5 2 5 /0 1 /2 0 1 6 2 5 /0 3 /2 0 1 6 2 4 /0 5 /2 0 1 6 1 8 /0 7 /2 0 1 6 9 /9 /2 0 1 6 1 0 /1 1 /2 0 1 6 Lãi suất qua đêm (%) 80 thực đa phương (REER) làm đại diện cho nhóm các yếu tố tỷ giá hối đoái trong việc xây dựng chỉ số FCI. Ngoài ra, biến động tỷ giá cũng được sử dụng như một chỉ số quan trọng phản ảnh tình trạng căng thẳng tài chính, đặc biệt ở các lĩnh vực liên quan đến xuất nhập khẩu do những biến động giá theo cả hai hướng đều có thể ảnh hưởng không tốt đến hoạt động thương mại quốc tế. Tỷ giá cũng được giữ ổn định và điều chỉnh tăng. Điều này giúp cho xuất khẩu tăng nhẹ và giảm cạnh tranh với hàng nhập khẩu. Thị trường cổ phiếu cũng trở nên ổn định sau đợt lao dốc 2007-2008, trong khoảng thời gian được xét từ 2009-2014, chứng khoán có dấu hiệu phục hồi nhẹ, không đáng kể. Tuy nhiên, qua đó ta thấy được rằng, chứng khoán cũng đã đóng góp một phần nhỏ trong việc cải thiện tốt hơn thị trường vốn và có thể là kênh kêu gọi vốn cho đầu tư. Từ năm 2014-2016, tỷ giá có xu hướng tăng, nhưng luôn được Ngân hàng Nhà nước cùng Bộ Tài chính ra sức kìm hãm trong biên độ +/- 3%24. Hình 3.2 Biến động chứng khoán trên sàn thành phố Hồ Chí Minh qua các năm Nguồn: Thị trường chứng khoán (2016) Trong quá trình hội nhập và phát triển kinh tế ở Việt Nam, khu vực tài chính đã trải qua những giai đoạn phát triển mạnh mẽ nhưng cũng có những diễn biến hết sức 24 Mức biên độ này được nới lỏng hơn so với mức biên độ +/- 1% trước đây. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Điểm VN-Index (2000 - 2017) 81 phức tạp. Tăng trưởng quá nóng của thị trường chứng khoán trong giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2008 rồi sau đó là sự lao dốc không phanh của chỉ số VN-index đã kéo theo rất nhiều hệ lụy cho nền kinh tế. Tình hình tiếp tục tồi tệ hơn khi nền kinh tế Việt Nam tiếp tục gánh chịu những tác động tiêu cực từ các cú sốc của khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 – 2009. Sau đó là giai đoạn Chính phủ nỗ lực thực hiện các chương trình kích cầu bằng việc bơm hơn 225 ngàn tỷ đồng ra lưu thông để vực dậy khu vực tài chính lẫn các doanh nghiệp đang gặp khó khăn về đầu ra lẫn nguồn tài trợ. Những chính sách này tuy có những tác động tích cực tức thời nhưng về lâu dài cũng đã để lại nhiều hậu quả cho khu vực tài chính – ngân hàng nói riêng và nền kinh tế nói chung. Có hai cơ chế chế phản ánh tác động của các yếu tố thị trường, chẳng hạn như giá cả tài sản, lên các điều kiện tài chính. Cả hai cơ chế này đều liên quan đến mối quan hệ giữa giá tài sản, hoạt động đầu tư và tiêu dùng. Một trong những thị trường có thể đầu tư dễ dàng và phổ biến nhất ở Việt Nam hiện nay là thị trường chứng khoán và thị trường bất động sản. Tuy nhiên, dữ liệu về giá bất động sản rất hạn chế nên tác giả sử dụng chỉ số VN-index để đại diện cho giá cổ phiếu. Và tương tự như tỷ giá, biến động của chỉ số thị trường chứng khoán cũng được sử dụng để đại diện cho yếu tố rủi ro trong việc đo lường và tính toán FCI. Tăng trưởng tín dụng ở mức cao do trong năm 2013 đã có 8 trên 9 ngân hàng thương mại cổ phần thực hiện đề án tái cấu trúc, VACM được thành lập để tiến hành thu mua 38.900 tỷ đồng nợ gốc với với giá trị trái phiếu khoảng 32.400 tỷ đồng. Điều này làm giảm áp lực nợ xấu trong các ngân hàng. Theo ước tính của Ngân hàng Nhà nước, cuối năm 2013 nợ xấu trong toàn hệ thống ngân giảm còn 3,79%. Cùng với việc áp dụng các quy chế điều hành thị trường mở sao cho hợp lý hơn, (hỗ trợ thanh khoản chủ động), việc quy định chặt chẽ hơn yêu cầu trích lập dự phòng cũng làm cho thị trường liên ngân hàng có một năm tương đối ổn định. Lãi suất trên thị trường mở giảm còn 5,5% từ tháng 7/2013, tiến trình này cùng với quyết định giảm lãi suất điều hành trong tháng 5 cũng làm cho lãi suất liên ngân hàng không leo thang nhiều trong nửa cuối năm đó. Tình trạng chung của cả năm là dồi dào thanh khoản, những căng thẳng tài chính không kéo dài lâu và không lan sang thị trường vốn vay (huy 82 động từ dân cư và tổ chức kinh tế) như một số năm trước. Giao dịch liên ngân hàng tập trung ở kỳ hạn qua đêm và một tuần. Nhóm chỉ số tín dụng (Credit) có tác dụng phản ánh tác động của chính sách tiền tệ lên tín dụng của các ngân hàng thương mại và bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp và