Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Rủi ro hệ thống của ngân hàng Việt Nam và các cú sốc kinh tế vĩ mô

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:67

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài nghiên cứu này thực hiện kiểm tra rủi ro hệ thống (systemic risk) của ngân hàng Việt Nam trong mối quan hệ với các cú sốc kinh tế vĩ mô. Ý tưởng của bài nghiên cứu là về hành vi đồng nhất của các ngân hàng khi có các cú sốc kinh tế vĩ mô tạo nên rủi ro hệ thống hay nói khác hơn liệu rằng các ngân hàng có hành động giống nhau (như là một nhóm) khi đối mặt với những rủi ro và sự không chắc chắn của kinh tế vĩ mô.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Rủi ro hệ thống của ngân hàng Việt Nam và các cú sốc kinh tế vĩ mô

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---------- THÁI MỸ PHƢƠNG RỦI RO HỆ THỐNG CỦA NGÂN HÀNG VIỆT NAM VÀ CÁC CÚ SỐC KINH TẾ VĨ MÔ LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp.HCM- Năm 2017
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---------- THÁI MỸ PHƢƠNG RỦI RO HỆ THỐNG CỦA NGÂN HÀNG VIỆT NAM VÀ CÁC CÚ SỐC KINH TẾ VĨ MÔ Chuyên ngành: Tài chính- Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. HỒ VIẾT TIẾN Tp.HCM- 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 chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tp. Hồ Chí Minh, năm 2017 Tác giả Thái Mỹ Phương
MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU Chương 1. Giới thiệu ........................................................................................................... 3 Chương 2. Nền tảng lý thuyết của bài nghiên cứu và nội dung các nghiên cứu trước đây. 6 2.1. Nền tảng lý thuyết: ................................................................................................. 6 2.1.1. Rủi ro hệ thống ............................................................................................ 6 2.1.2. Cú sốc vĩ mô ................................................................................................ 9 2.1.3. Vấn đề khai thác tín hiệu , rủi ro, sự không chắc chắn và hành vi có hệ thống của các ngân hàng............................................................................................ 11 2.2. Các nghiên cứu trước đây .................................................................................... 12 Chương 3. Nguồn dữ liệu và phương pháp nghiên cứu .................................................... 18 3.1. Mô tả dữ liệu ........................................................................................................ 18 3.1.1 Các biến đại diện cho hành vi nhất quán (bầy đàn) của của ngân hàng: ...... 18 3.1.2 Đòn bẫy tổng hợp (dtl): ................................................................................. 21 3.1.3. Tăng trưởng GDP đo lường mức sức mạnh tăng trưởng kinh tế............... 22 3.1.4. Lạm phát là nhân tố bóp méo tín hiệu đưa ra bởi giá cả tương đối. .......... 25 3.1.5. Output gap đo lường chu kỳ kinh doanh. .................................................. 26 3.2. Phương pháp nghiên cứu: .................................................................................... 29 3.2.1 Mô hình trong bài nghiên cứu trong bài nghiên cứu của Christian Calmes và Raymond Theoret (2014) .......................................................................................... 29 3.2.2 Mô hình EGARCH của Nelson (1991) ......................................................... 33 3.2.3 Phương pháp nghiên cứu trong bài ............................................................... 34 Chương 4. Kết quả nghiên cứu .......................................................................................... 37
4.1. Kiểm định tính dừng ............................................................................................ 37 4.2. Ước lượng OLS và kiểm định phương sai thay đổi (ARCH test) ....................... 38 4.3. Ước tính EGARCH cho disp(lta) và disp(snonin) ............................................... 40 4.4. Khả năng giải thích của rủi ro và sự không chắc chắn của vĩ mô với rủi ro hệ thống 45 4.5. Kiểm tra tính vững của mô hình bằng cách lượng cho lta và snonin .................. 47 Chương 5. Kết luận............................................................................................................ 51
DANH MỤC VIẾT TẮT ADF: Thống kê kiểm định Dickey-Fuller AIC:Tiêu chuẩn thông tin Akaike AR:Quá trình tự hồi quy ARMA:Quá trình trung bình trượt tự hồi quy EGARCH:Mô hình GARCH dạng mũ GDP:Tổng sản phẩm quốc nội MA:Quá trình trung bình trượt ECB: Ngân hàng Trung ương Châu Âu
DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 3.1: Biểu đồ tỷ số cho vay / tài sản (lta) và tỷ số thu nhập ngoài lãi trên thu nhập hoạt động thuần (snonin) trung bình của các ngân hàng ở Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu ......................................................................................................................... 20 Hình 3.2: Biểu đồ tăng trưởng GDP theo quí 1 năm 2006 đến quí 4 năm 2010. ............. 23 Hình 3.3: Biểu đồ tăng trưởng GDP và phương sai tỷ số dư nợ/ tài sản từ quý 1 năm 2013 đến quý 3 năm 2016.................................................................................................. 24 Hình 3.4: Biểu đồ tăng trưởng GDP và phương sai tỷ số thu nhập ngoài lãi/ thu nhập hoạt động thuần từ quý 1 năm 2013 đến quý 3 năm 2016. ...................................................... 24 Hình 3.5: Biểu đồ của biến inf đại diện cho rủi ro lạm phát từ quý 1 năm 2013 đến quý 3 năm 2016. .......................................................................................................................... 25
DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Kỳ vọng về dấu. ................................................................................................ 15 Bảng 3.1: Thống kê mô tả cho dữ liệu ngân hàng. ............................................................ 19 Bảng 3.2: Thống kê mô tả cho dữ liệu mức đòn bẩy tổng hợp. ........................................ 22 Bảng 3.3: Tóm tắt nguồn dữ liệu. ...................................................................................... 27 Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình. ............................... 37 Bảng 4.2 : Kết quả tính dừng sai phân bậc 1. .................................................................... 37 Bảng 4.3: Kết quả ước tính OLS cho disp(lta) và disp(snonin) ........................................ 38 Bảng 4.4 : Kết quả kiểm định phương sai thay đổi (ARCH-test). .................................... 39 Bảng 4.5 : Kết quả EGARCH(1,1) .................................................................................... 42 Bảng 4.6 : Độ co dãn ngắn và dài hạn của các chỉ số vĩ mô và đòn bẩy tổng hợp. .......... 46 Bảng 4.7 : Kiểm định tính dừng của lta và snonin ............................................................ 48 Bảng 4.8 : Kết quả EGARCH(1,1) cho lta và snonin ....................................................... 49
1 Tóm tắt bài nghiên cứu Đề tài nghiên cứu này thực hiện kiểm tra rủi ro hệ thống (systemic risk) của ngân hàng Việt Nam trong mối quan hệ với các cú sốc kinh tế vĩ mô. Ý tưởng của bài nghiên cứu là về hành vi đồng nhất của các ngân hàng khi có các cú sốc kinh tế vĩ mô tạo nên rủi ro hệ thống hay nói khác hơn liệu rằng các ngân hàng có hành động giống nhau (như là một nhóm) khi đối mặt với những rủi ro và sự không chắc chắn của kinh tế vĩ mô. Phương pháp tiếp cận của bài nghiên cứu là mô hình EGARCH. Mô hình EGARCH được sử dụng trong bài nghiên cứu vì nó có thể giải quyết được các vấn đề được đặt ra trong các bài nghiên cứu trước là về vấn đề phương sai thay đổi và tác động sự bất đối xứng mà mô hình OLS và GMM không thể khắc phục được. Mô hình ước tính tác động rủi ro và sự không chắc chắn của các nhân tố vĩ mô với phương sai của của lta (tỷ số dư nợ /tổng tài sản) và snonin (tỷ số thu nhập ngoài lãi /thu nhập hoạt động ròng) như trong mô hình trong bài nghiên cứu của Baeudry (2001) và được phát triển bởi Baun và các cộng sự (2002,2004, 2009), Quagliariello (2007, 2009) và Christian Calmes, Raymond Theoret (2014) và đã được điều chỉnh để phù hợp với Việt Nam. Mối quan hệ trong bài được nghiên cứu trong bối cảnh ngân hàng dựa vào thị trường. Biến đại diện để đo lường rủi ro hệ thống ngân hàng là disp(lta) và disp(snonin) là phương sai của tỷ số lta và snonin, khi disp(lta) và disp giảm nghĩa là các ngân hàng hành động đồng nhất hơn trước các cú sốc vĩ mô, do đó làm tăng rủi ro hệ thống. Các nhân tố kinh tế vĩ mô trong mô hình nghiên cứu là tốc độ tăng trưởng kinh tế, lỗ hổng sản lượng (output_gap), lạm phát đại diện cho rủi ro vĩ mô. Ngoài ra, còn có các biến sự không chắc chắn trong tăng trưởng GDP và sự không chắc chắn lạm phát được tính bằng phương sai có điều kiện của tăng trưởng GDP và lạm phát. Sự khác biệt của bài so với các nghiên cứu trước là có sự phân biệt giữa rủi ro va sự không chắc chắn. Chúng là những nhân tố được cho rằng là tác động đến rủi ro hệ thống của ngân hàng tại Việt Nam, dữ liệu được thu thập hàng quý trong giai đoạn quý 1 năm 2006 đến quý 3 năm 2016. Bài nghiên cứu đã tìm ra mối quan hệ nghịch chiều giữa disp(lta) và disp(snonin) với các sự không chắc chắn trong tăng trưởng, sự không chắc chắn trong lạm phát. Kết quả phù hợp với giả thuyết của bài nghiên cứu và kết quả của các nghiên cứu trước đây. Nhờ kết quả của mô hình EGARCH (1,1), bài nghiên cứu cũng cho thấy có sự tác động của disp(lta) và disp(snonin) trong qua khứ đến hiện tại, do độ trễ của biến phụ thuộc trong mô hình có ý nghĩa thống kê. Bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình EGARCH để ước tính do đó có sự phân biệt được ảnh hưởng của cú sốc âm và cú sốc
2 dương, kết quả cho thấy trong phạm vi các biến vĩ mô trong nghiên cứu cho ta kết quả có tồn tại hiệu ứng đòn bẫy trong thời kỳ nghiên cứu. Tiếp sau các mô hình nghiên cứu, để so sánh sức ảnh hưởng của các yếu tố ngoại sinh chính xác hơn, hệ số co dãn sẽ được tính toán cho từng biến vĩ mô. Qua đó ta thấy đòn bẩy là mạnh nhất, đặc biệt là khi tính cho disp(lta), điều đó cho thấy đòn bẩy có tác động khá lớn với các hoạt động cho vay tại các ngân hàng ở Việt Nam. Để bảo đảm tính vững cho kết quả nghiên cứu trong phần sau của bài sẽ tiến hành ước lượng EGARCH trực tiếp cho biến lta và snonin, với kỳ vọng là cùng có mối quan hệ tương tự giữa lta và snonin như chúng ta thấy giữa disp(lta) và disp(snonin). Kết quả kiểm tra phù hợp với mô hình ước tính ở phần trên của bài nghiên cứu.
3 Chƣơng 1. Giới thiệu Bất ổn tài chính và khủng hoảng là hiện tượng định kỳ trong lịch sử, mặc dù không thường xuyên (Kindleberger, 1978; Reinhart và Rogoff, 2009). Cuộc khủng hoảng nổ ra vào tháng 8 năm 2007 và đến tháng 9 năm 2008 với sự sụp đổ của Lehman Brothers kết hợp với một số sự kiện khác đã trở thành sự sụp đổ có hệ thống. Đây là một trong những minh họa rõ ràng nhất trong lịch sử về một thực tế rằng hệ thống tài chính có thể có "rủi ro hệ thống" (systemic risk), trong đó các ngân hàng đóng một vai trò đặc biệt quan trọng. Một ví dụ khác là các cuộc khủng hoảng ngân hàng trong thời kỳ Đại khủng hoảng năm 1930 và của Nhật Bản và các nước Bắc Âu trong những năm 1990. Trong khi các nghiên cứu trước đó đã đưa ra nhiều yếu tố tác động sự bất ổn tài chính, song hiện nay rủi ro hệ thống (systemic risk) đang được chấp nhận rộng rãi như là một khái niệm cơ bản cho các nghiên cứu về những bất ổn tài chính nghiêm trọng. Sau sự sụp đổ của Lehman Brothers năm 2008 gây ra các tác động lan tỏa này dẫn đến hiệu ứng đô-mi-nô và gây ra rủi ro nghiêm trọng đến hệ thống tài chính tại Mỹ. Sau sự kiện sụp đổ của hàng loạt các ngân hàng của Mỹ thì vấn đề rủi ro hệ thống (systemic risk) đặt biệt được quan tâm. Các bài nghiên cứu gần đây đã tập trung vào nghiên cứu những rủi ro hệ thống trong các mạng lưới phức tạp hơn. Rõ ràng, trong cuộc khủng hoảng năm 2008, các hành vi theo nhóm do sự tương tác giữa các công ty không phải là đơn giản và rất khó khăn để dự đoán. Trong thời gian gần đây, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào các vấn đề đo lường và tránh rủi ro hệ thống trong mạng lưới phức tạp. Đã có nhiều bài nghiên cứu về đề tài này, song đến hiện nay chưa có một sự thống nhất về định nghĩa của rủi ro hệ thống trong các bài nghiên cứu. Trong bài này phân tích rủi ro hệ thống ngân hàng đứng trên khía cạnh việc các ngân hàng phản ứng lại các cú sốc ngoại sinh có thể dẫn đến tạo ra một mẫu hình chung (common pattern) làm tăng rủi ro hệ thống (systemic risk) (Jain and Gupta, 1987; Pecchino,1998; Borio và cộng sự, 2001; Hyytinen và cộng sự, 2003). Ví dụ như Jain và Gupta (1987) và Barron và Valev (2000) sử dụng kiểm nghiệm nhân quả Granger và tìm thấy rằng các ngân hàng nhỏ ở Mỹ đã phỏng theo các hành vi cho vay của các ngân hàng lớn trong việc cho vay đối với các nước đang phát triển trong những năm 1980 và 1990. Nakagawa (2008) tìm thấy mối quan hệ lãnh đạo về hành vi cho vay của các ngân hàng ở Nhật Bản, các ngân hàng ngân hàng địa phương phỏng theo hành vi cho vay của các ngân hàng lớn ở các thành phố đô thị và các ngân hàng địa phương trong cùng khu vực sẽ theo sau nhau về hành vi cho vay. Bài nghiên cứu này tập trung
4 vào vấn đề các hành vi theo nhóm này của các ngân hàng, qua đó các ngân hàng phản ứng đồng thời với sự thay đổi chế độ chung và phân bổ tài sản theo cùng một cách. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, càng có nhiều hành vi này xảy ra, nhiều khả năng là hệ thống ngân hàng sẽ thiếu khả năng phục hồi do đó sự ổn định tài chính sẽ có nguy cơ nhiều hơn. Trong những năm gần đây ở Việt Nam, hoạt động ngân hàng ngày càng đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế. Hệ thống ngân hàng ổn định và hiệu quả là một yếu tố quan trọng trong sự phát triển kinh tế ở Việt Nam. Do đó việc xem xét rủi ro hệ thống của các ngân hàng là vô cùng quan trọng hay nói cách khác việc nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống (systemic risk) với các cú sốc vĩ mô là cần thiết, nó sẽ cho các nhà hoạch định chính sách các gợi ý về tầm quan trọng của các yếu tố vĩ mô trong đối với rủi ro của ngân hàng nói riêng và hệ thống tài chính nói chung. Bài nghiên cứu này sẽ tập trung về xem xét rủi ro hệ thống (systemic risk) thông qua việc xem xét hành vi đồng nhất của các ngân hàng Việt Nam phản ứng với các cú sốc vĩ mô trên tất cả các hoạt động của ngân hàng (cho vay và hoạt động đem lại thu nhập ngoài lãi). Bằng sự thay đổi chế độ chung và phân bổ tài sản theo một cách giống nhau khi đối mặt với các cú sốc vĩ mô và làm tăng rủi ro hệ thống ((systemic risk). Sự khác biệt của bài nghiên cứu này so với các bài nghiên cứu trước là mở rộng phạm vi nghiên cứu của bao gồm tất cả các hoạt động kinh doanh ngân hàng, xem xét không chỉ hoạt động cho vay (dư nợ cho vay) mà còn hoạt động thu nhập ngoài lãi. Ngoài ra, trong mô hình bài nghiên cứu này có sự phân biệt rõ ràng giữa tác động của rủi ro và sự không chắc chắn của các biến vĩ mô. Các biến được sử dụng đại diện trong bài là phương sai cross- sectional của tỷ số cho vay trên tổng tài sản (disp(lta)), phương sai cross- sectional của tỷ số thu nhập ngoài lãi trên thu nhập hoạt động thuần (disp(snonin)) là hai biến đại diện cho hành vi có hệ thống của ngân hàng. Các biến được sử dụng để đo lường là tăng trưởng GDP (dln(gdp)), chênh lệch sản lượng (output_gap), lạm phát (inf), mức đòn bẫy tổng hợp (dtl), phương sai có điều kiện của tăng trưởng GDP (cv_gdp), trung bình có trọng số phương sai có điều kiện của tăng trưởng GDP (cv_gdp_w), phương sai có điều kiện của lạm phát (cv_inf). Các biến được chọn trên được đưa vào mô hình để xem xét mối quan hệ giữa hành vi đồng nhất cá ngân hàng là sự phân tán cross-sectional của các tài sản rủi ro của ngân hàng (trên bảng cân đối và ngoài bảng cân đối ). Mục tiêu của bài nghiên cứu
5 giống với Christian Calmes và Raymond Theoret (2014) là nhằm khẳng định hai vấn đề: 1. Các cú sốc vĩ mô có tác động đến hành vi đồng nhất của các ngân hàng trên các hoạt động ngoài lãi chứ không phải chỉ hoạt động cho vay. 2. Khi có các cú sốc vĩ mô, các ngân hàng sẽ phản ứng theo nhóm (clustering behaviour) hay nói cách khác hành vi của các ngân hàng đồng nhất hơn để phản ứng lại các cú sốc và điều đó làm gia tăng rủi ro hệ thống (systemic risk). Bài nghiên cứu là để xác nhận rằng rủi ro và sự không chắc chắn của các nhân tố vĩ mô có loại tác động đến hành vi đồng nhất của các ngân hàng và làm tăng rủi ro hệ thống (systemic risk ). Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu của Christian Calmes và Raymond Theoret (2014), đây là một phương pháp được thiết kế đặc biệt để phát hiện các loại tác động không đối xứng mà những cú sốc kinh tế vĩ mô có thể có đến rủi ro hệ thống ngân hàng (bank systemic risk) và đã được điều chỉnh cho phù hợp với tình hình thực tế thu thập được tại Việt Nam. Dựa trên cách tiếp cận EGARCH(1,1) cung cấp một ước lượng chính xác hơn về các tác động tương đối rủi ro kinh tế vĩ mô (first moment) và không chắc chắn (second moment) với rủi ro có tính hệ thống của ngân hàng Việt Nam. Ngoài ra, phần cuối của bài nghiên cứu,để kiểm tra tính vững của kết quả nghiên cứu, ước lượng EGARCH(1,1) sẽ được thực hiện cho tỷ số lta và snonin thay vì cho disp(lta) và disp(snonin). Bài nghiên cứu thực hiện dựa trên số liệu chuỗi thời gian gồm 43 quan sát cho mỗi biến từ quí 1 năm 2006 đến tháng 3 năm 2016. Kết quả được tóm tắt trong phần kết quả nghiên cứu và phần kết luận. Phần còn lại của bài nghiên cứu bao gồm các phần sau: Phần hai : Trình bày lý thuyết nên và các nghiên cứu trước đây. Phần ba : Mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu. Phần bốn : Kết quả nghiên cứu. Phần năm : Kết luận rút ra từ bài nghiên cứu.
6 Chƣơng 2. Nền tảng lý thuyết của bài nghiên cứu và nội dung các nghiên cứu trƣớc đây 2.1. Nền tảng lý thuyết: 2.1.1. Rủi ro hệ thống Rủi ro hệ thống (Systemic risk khác với systematic risk), là rủi ro xuất phát từ biến cố nhỏ nhưng có thể kích hoạt bất ổn nghiêm trọng hoặc làm sụp đổ toàn bộ một ngành công nghiệp hay nền kinh tế. Rủi ro có hệ thống góp phần trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008. Rủi ro hệ thống (systemic risk) không nên nhầm lẫn với rủi ro hệ thống (systematic risk). Systemic risk chỉ những rủi ro do sự liên kết (interlinkages) và phụ thuộc lẫn nhau (interdependencies) trong một hệ thống hay thị trường. Khi đó, sự đổ vỡ của một tổ chức hay một nhóm các tổ chức có thể gây ra sự đổ vỡ nối tiếp . Theo Aglietta và Mouto (1993), rủi ro hệ thống là rủi ro mà một nền kinh tế ở trạng thái cân bằng đột nhiên đạt đến một trạng thái cân bằng kém hiệu quả hơn do phản ứng với một cú sốc ngoại sinh. Nghiên cứu chi tiết của các học giả, từ Diamond và Dybvig (1983) đến Tirole và Rochet (1996), lại cho rằng loại rủi ro này mà kết quả của rủi ro đạo đức, sự lây lan, thông tin không hoàn hảo và "quá lớn để sụp đổ". Các công ty được coi là một “rủi ro hệ thống” khi được gọi là "quá lớn để sụp đổ". Các tổ chức này ảnh hưởng tương đối rất lớn đến ngành của mình hoặc tạo nên một phần quan trọng của nền kinh tế tổng thể. Một công ty được đánh giá là có mối quan hệ mật thiết với nhiều công ty khác cũng là một nguồn gốc của rủi hệ thống. Dow (2000) chỉ ra rằng trong loại phổ biến nhất của rủi ro hệ thống là rủi ro đạo đức, rủi ro đạo đức đóng một vai trò quan trọng trong việc phá vỡ các động lực của các tổ chức tài chính. Rủi ro hệ thống phát sinh từ: hoạt động quá mức nguy hiểm của một hoặc một nhóm các người giao dịch, một loại của văn hóa tổ chức (hướng về phía lợi nhuận ngắn hạn), một sự thất bại chung của quản lý ngân hàng (hoặc toàn bộ hệ thống tài chính), dẫn đến không có khả năng đáp ứng với hoàn cảnh kinh tế thay đổi. Không có sự đồng thuận về các khái niệm về rủi ro hệ thống. Rủi ro hệ thống tiến hóa cùng với sự phát triển của thị trường tài chính, các quy định và hành vi tập thể của những người tham gia thị trường. Cho đến nay các nghiên cứu so sánh các định nghĩa rủi ro hệ thống nhấn mạnh có nhiều loại rủi ro hệ thống.
7 Một bài nghiên cứu về rủi ro hệ thống của Galati và Moessner (2010) kết luận rằng mặc có nhiều bài nghiên cứu về đề tài này, vẫn chưa có sự thống nhất về định nghĩa của rủi ro hệ thống. Ví dụ như Sheldon và Maurer (1998) đưa ra một định nghĩa phi tiêu chuẩn bằng cách xem xét rủi ro hệ thống đối với những người tham gia thị trường tài chính là Nessie, quái vật Loch Ness. Mọi người đều biết và nhận thức về sự rủi ro. Mọi người có thể mô tả chính xác các mối đe dọa. Nessie được ví như rủi ro hệ thống có mặt ở khắp nơi, nhưng không ai biết khi nào và nơi mà nó có thể tấn công. Không có bằng chứng rằng bất cứ ai đã thực sự gặp phải nó, nhưng không có ai nghi ngờ về tồn tại của nó. Định nghĩa của rủi ro hệ thống cũng được cung cấp bởi ECB (2010). Rủi ro hệ thống là rủi ro xảy ra một chuỗi sự kiện có tính hệ thống. Sự kiện hệ thống có thể được hiểu một cách rộng rãi như những bất ổn tài chính lan rộng đến mức mà các định chế trung gian tài chính bị suy yếu và tăng trưởng kinh tế và phúc lợi vật chất bị thiệt hại đáng kể. Tuy nhiên, việc nghiên cứu sẽ là hữu ích nhất từ khi đứng từ quan điểm của người tiến hành giám sát vĩ mô, nhằm phòng ngừa rủi ro hệ thống. Theo Eijffinger (2012) chỉ ra rằng rủi ro hệ thống, bất kể thình thành từ nguyên nhân gì, cũng sẽ gây mất sự tín nhiệm và tăng sự không chắc chắn về các chức năng của hệ thống tài chính. Khái niệm về rủi ro hệ thống nằm trong hiệu ứng lây lan và tác động tiêu cực đến nền kinh tế. Pawel Smaga (2014) so sánh định nghĩa rủi ro hệ thống trong các nghiên cứu trước đây đã đưa ra kết luận như sau: o Thường nhấn mạnh rằng rủi ro hệ thống liên quan đến một phần lớn của hệ thống tài chính hoặc một số lượng đáng kể của các tổ chức tài chính và được coi là nguyên nhân phá vỡ hiệu suất của hệ thống tài chính và chức năng của mình. Mặt khác, chỉ một phần nhỏ các nhà nghiên cứu kể đến sự mất lòng tin như một tính năng của rủi ro hệ thống và sự tiến triển của nó. o Một yếu tố quan trọng của rủi ro hệ thống là việc truyền tải các cú sốc giữa các yếu tố liên kết với nhau của hệ thống, mà cuối cùng có thể có một tác động tiêu cực đến nền kinh tế. o Trong các nghiên cứu, định nghĩa rủi ro hệ thống bắt đầu xuất hiện vào giữa thập niên 90 của thế kỷ XX, nhưng "sáng tạo" của họ
8 đã tăng cường rõ ràng sau khi sự bùng nổ của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. o Trước khi cuộc khủng hoảng, các định nghĩa nhấn mạnh hơn về hiệu ứng lan truyền và quy mô lớn của hiện tượng này. Tuy nhiên, sau sự bùng nổ của cuộc khủng hoảng, ngoài quy mô lớn của các hiện tượng, các nhà nghiên cứu chú ý nhiều hơn tới những rối loạn về chức năng hệ thống tài chính. Theo Rasmus Rüffer (1999) về nguyên tắc, bản chất của các cuộc khủng hoảng hệ thống ngân hàng có thể có thể do ba nguyên nhân không nhất thiết phải loại trừ lẫn nhau: không may mắn, hiệu ứng lan truyền hay một cú sốc tiêu cực chung. Mặc dù sự có thể xuất hiện vấn đề đồng thời tại các ngân hàng do sự không may mắn của một nhóm các ngân hàng, nhưng tần số của các cuộc khủng hoảng hệ thống gần đây cho thấy rằng không may mắn không thể giải thích cho khủng hoảng hệ thống ngân hàng . Ông cho rằng mặc dù về lý thuyết các tác giả đã đưa ra các giải thích khác nhau cho khủng hoảng hệ thống của ngân hàng nhưng lại không đưa ra được lý do tại sao các ngân hàng nên hành động giống nhau và phải hứng chịu đồng thời cho cùng một loại rủi ro để thông qua đó tạo khả năng một cuộc khủng hoảng mang tính hệ thống. Để giải thích khía cạnh hệ thống này, đa số các các bài nghiên cứu gần đây thường giải thiên về giải thích bằng hành vi bầy đàn của các ngân hàng. Hành vi bầy đàn dưới tác động lan truyền sẽ chuyển thành khủng hoảng ngân hàng có tính hệ thống khi có tác động một cú sốc vĩ mô. Tuy nhiên, các cú sốc nên được xem là nhân tố kích hoạt khủng hoảng chứ không phải là biến độc lập gây ra khủng hoảng. Trong bài nghiên cứu này, rủi ro hệ thống được xem xét dưới góc độ tài chính hành vi, nó được định nghĩa như là mức độ mà các ngân hàng hoạt động theo nhóm (bầy đàn) trước các cú sốc vĩ mô. Được đo lường bằng disp(lta) và disp(snonin) là phương sai của tỷ số lta (tỷ số cho vay/tổng tài sản) và snonin (tỷ số thu nhập ngoài lãi trên thu nhập ròng), khi phương sai của hai tỷ số này giảm nghĩa là các ngân hàng hành động đồng nhất hơn trước các cú sốc vĩ mô, do đó làm tăng rủi ro hệ thống. Bisias et al. (2012) và Oosterloo và de Haan (2003) kết luận rằng định nghĩa về rủi ro hệ thống tập trung vào các khía cạnh khác nhau của hiện tượng này, như là sự mất cân bằng, sự sụp đổ của sự tín nhiệm, sự tiếp xúc tương quan của các tổ chức tài chính, tác động tiêu cực của nền kinh tế, sự bất đối xứng thông tin, hiệu ứng phản hồi, bong bóng tài sản, sựu lây lan và ngoại tác tiêu cực. Một sự thiếu sự đồng thuận về
9 định nghĩa và tính chất phức tạp của rủi ro hệ thống ám chỉ có các biện pháp và nguyên tắc để đo lường rủi ro hệ thống khác nhau. Theo Chan-Lau (2013), việc xây dựng các biện pháp đo lường rủi ro hệ thống có thể làm theo một trong hai phương pháp: từ trên xuống (top-down) hoặc từ dưới lên (bottom-up). Trong cách tiếp cận từ trên xuống, rủi ro hệ thống có thể được suy ra từ việc xem xét các lịch sử của dữ liệu chuỗi thời gian của các biến kinh tế được xem là có liên quan đến rủi ro hệ thống. Trong cách tiếp cận từ dưới lên, ước tính về rủi ro của các công ty riêng lẻ được từ các số liệu kế toán và giá cả thị trường và rủi ro của các công ty riêng lẻ đó được xem là số liệu đầu vào trong việc ước tính rủi ro hệ thống (systemic risk). Trong bài nghiên cứu này phương pháp đo lường được sử dụng là từ trên xuống (bottom-up). Rủi ro hệ thống được xem xét trong mối quan hệ với các cú sốc vĩ mô, cụ thể là rủi ro và sự không chắc chắn của tăng trưởng GDP, rủi ro và sự không chắc chắn của lạm phát và chênh lệch sản lượng (ouput_gap) và cả đòn bẫy tổng hợp của ngành. 2.1.2. Cú sốc vĩ mô Theo Thomas Sargent, nền kinh tế liên tục chịu tác động của những sự kiện không thể lường trước. Giá dầu bất ngờ tăng, Ngân hàng Trung ương thay đổi lãi suất, hay tiêu dùng đột ngột giảm. Những sự kiện không lường trước ấy thường được gọi là những "cú sốc". Nền kinh tế cũng chịu tác động của những thay đổi dài hạn hơn, ví dụ như thay đổi chính sách tiền tệ theo hướng kiềm chế lạm phát hay thay đổi chính sách tài khóa theo hướng thắt chắt ngân sách. Theo thời gian thì cú sốc được phân thành hai loại là cú sốc tạm thời (temporary shock) là những cú sốc có tác động nhất thời và đột ngột đến nền kinh tế trong ngắn hạn và cú sốc dài hạn (dai dẳng) là cú sốc có tác động đến nền kinh tế trong thời gian dài hạn, ví dụ như những thay đổi của công nghệ, phát minh,… Những cú sốc kinh tế vĩ mô ám chỉ bất kỳ xáo trộn nào trong nền kinh tế. Những cú sốc hầu hết là không thể đoán trước được và không có bất kỳ tín hiệu nào nhưng nó lại ảnh hưởng đến nền kinh tế vĩ mô. Những cú sốc này có thể xảy ra do các nguyên nhân khác nhau như giá dầu tăng vọt, sự sụt giảm đột ngột về nhu cầu đối với bất kỳ hàng hóa nào, sự sụt giảm khó lường trong việc cung cấp bất kỳ hàng hóa, việc áp đặt các hàng rào thuế quan mới ở các nước xuất khẩu và nhiều yếu tố khác như thế này. Trong lĩnh vực kinh tế, „những cú sốc‟ như khủng hoảng tài chính, các giai đoạn
10 lạm phát và mất giá đồng tiền, suy thoái, và những thay đổi đột ngột về điều kiện thị trường thế giới đối với các loại hàng hóa cơ bản (commodities) nhìn chung là không thể dự đoán được. Nhưng những cú sốc trước đó có thể làm kim chỉ nam cho những rủi ro sắp xảy ra trong lương lai. Việc lên danh mục những cú sốc như thế mang lại cái nhìn rõ nét về các khuynh hướng dài hạn được báo trước bởi các cuộc khủng hoảng tài chính hoặc kinh tế trước đó, đồng thời cho thấy tác động của mối tương tác giữa các yếu tố chính về kinh tế và địa chính trị đối với chiến lược quốc tế. Tóm lại, các cú sốc vĩ mô là sự thay đổi một cách ngẫu nhiên, không thể đoán được của các biến vĩ mô. Đó là một trong những lý do giải thích cho việc sử dụng phương pháp EGARCH trong bài nghiên cứu. Hiện tượng phương sai thay đổi xuất hiện trong kết quả nghiên cứu khi sử dụng phương pháp OLS có thể được giải thích do chuỗi dữ liệu thu thập được của bài nghiên cứu còn tồn tại những yếu tố mang tính quy luật, chứ không phải chỉ có tính ngẫu nhiên, việc sử dụng mô hình EGARCH là để giải quyết vấn đề này. Trong bài nghiên cứu, cú sốc vĩ mô được đại diện bởi hai biến là rủi ro và sự không chắc chắn của các nhân tố vĩ mô (như tăng trưởng GDP, lạm phát). Trong bài nghiên cứu có sự phân biệt rõ ràng giữa rủi ro và sự không chắc chắn của các nhân tố vĩ mô. Rủi ro được định nghĩa là ẩn số có xác suất đo lường được, trong khi không chắc chắn liên quan đến ẩn số không có khả năng đo lường được kết quả. Sự không chắc chắn và rủi ro là những khái niệm có liên quan nhiều trong kinh tế và thị trường chứng khoán. Các định nghĩa về rủi ro và sự không chắc chắn đã được thành lập bởi Frank H. Knight trong cuốn sách năm 1921 của mình, "Rủi ro, không chắc chắn, và lợi nhuận", trong đó, ông định nghĩa rủi ro là một xác suất đo lường liên quan đến các sự kiện trong tương lai, và ông lập luận rằng rủi ro sẽ không tạo ra lợi nhuận. Rủi ro được tính toán sử dụng mô hình lý thuyết, hoặc bằng cách tính toán tần số quan sát các sự kiện để suy luận xác suất. Sự không chắc chắn là không thể định lượng được, vì các sự kiện trong tương lai là quá không thể đoán trước, và thông tin là không đủ. Sự không chắc chắn về sự kiện này không phải là một cái gì đó mà có thể được tính toán bằng mô hình trước. Mặc dù ngẫu nhiên của các sự kiện nền tảng cho cả hai nguyên tắc, điều quan trọng là phải phân biệt sự khác nhau có liên quan đến đầu tư. Một nhà đầu tư có cơ hội để tính toán rủi ro bằng cách suy luận xác suất qua để bảo vệ danh mục đầu tư của mình. Sự không chắc chắn là không thể định lượng được và do đó không cung cấp các cơ hội như nhau để bảo vệ đầu tư. Cả hai nguyên tắc làm việc song song và áp dụng trong tình huống đầu tư, hoặc thậm chí triển vọng của việc đầu tư vào thị trường chứng khoán.
11 2.1.3. Vấn đề khai thác tín hiệu , rủi ro, sự không chắc chắn và hành vi có hệ thống của các ngân hàng Để phân tích tác động của cú sốc vĩ mô đến rủi ro có tính hệ thống của ngân hàng trong bài nghiên cứu dựa lý thuyết nền “vấn đề khai thác tín hiệu” (a signal extraction problem) được phát triển bởi Lucas(1973). Với giả thuyết là có sự hiện diện của các vấn đề thông tin, các cú sốc tổng hợp có thể gây nhiễu chất lượng tín hiệu của giá cả và làm méo mó phân bổ nguồn lực ngân hàng một cách có hệ thống (Bernanke và Gertler, 1989; Kyotaki và Moore, 1997;. Beaudry et al, 2001; Vives, 2010). Có nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của rủi ro trong kinh tế vĩ mô dẫn đến các ngân hàng phản ứng giống nhau (tạo ra mẫu hình chung) (ví dụ, Barth et al, 1999;. Borio et al, 2001;. Bikker và Hu, 2002; Bikker và Metzemakers, 2005; Baele et al, 2007 Wagner, 2007;. Somoye và Ilo, 2009; Nijskens và Wagner, 2011). Tuy nhiên, dù rằng tất cả những rủi ro và sự không chắc chắn đều có khả năng ảnh hưởng đến hành vi của hệ thống ngân hàng, song vài tác giả cho rằng vai trò của sự không chắc chắn của các nhân tố vĩ mô cao hơn khi đưa vào các nghiên cứu hành vi bầy đàn của các ngân hàng do việc sử dụng mô hình ước lượng OLS và GMM không có tính đến hiện tượng phương sai thay đổi, sự phân biệt giữa cú sốc âm và cú sốc dương, làm cho một số biến không có ý nghĩa thống kê. Các nhà nghiên cứu đều nhận thấy rằng trong điều kiện tuyệt đối, tính đồng nhất về hành vi của ngân hàng sẽ tăng lên để phản ứng với sự gia tăng rủi ro và sự không chắc chắn của các biến kinh tế vĩ mô, và sẽ dẫn đến làm giảm sự phân tán cross-section danh mục đầu tư của ngân hàng. Khi nghiên cứu mức độ đồng nhất khi ngân hàng điều chỉnh để đối mặt với các cú sốc kinh tế vĩ mô trong các bài nghiên cứu trước đây thường áp dụng một chiến lược nghiên cứu dựa trên các mô hình đảo (island paradigm) phát triển bởi Lucas (1973). Cách tiếp cận này đã được áp dụng thành công, bao gồm các phân tích của sự phân tán cross-sectional của công ty, thị trường tài chính, và danh mục (Beaudry 2001;. Baum et al, 2002, 2004;. Hwang và Salmon, 2004; Quagliariello, 2007; Vives, 2010). Trong các nghiên cứu trước đây về lĩnh vực ngân hàng, Baum và cộng sự (2004, 2009) và Quagliariello (2009) nghiên cứu cụ thể những cú sốc kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến tín hiệu về lợi nhuận kỳ vọng của ngân hàng như thế nào. Tình trạng khó khăn về mặt lý thuyết chính của họ là bất ổn kinh tế lớn gây cản trở khả năng của các
12 ngân hàng thấy trước những cơ hội đầu tư. Từ kết quả nghiên cứu ông đã đưa ra kết luận là suy giảm chất lượng thông tin nên dẫn đến sự thu hẹp của sự phân tán cross- section của các thành phần của danh mục đầu tư ngân hàng, các ngân hàng phân bổ tài sản trong danh mục đầu tư của họ đồng nhất hơn khi bất ổn kinh tế vĩ mô tăng. Hay nói khác hơn khi có rủi ro hay sự không chắc chắn cao trong các nhân tố vĩ mô sẽ làm cho hành vi của các ngân hàng đồng nhất hơn. 2.2. Các nghiên cứu trƣớc đây Trong hai thập kỷ qua, đã có nhiều bài nghiên cứu về tác động của các cú sốc vĩ mô đến hành vi đồng nhất của các ngân hàng và dẫn đến tăng rủi ro hệ thống (systemic risk). Nhiều bài nghiên cứu trong đó đã thất bại khi chỉ rõ rằng rủi ro của các nhân tố vĩ mô không có tác động đến hành vi đồng nhất của các ngân hàng khi sử dụng phương pháp OLS, bên cạnh đó các nghiên cứu chứng minh rằng khi có cú sốc vĩ mô (đa số trong các bài nghiên cứu sử dụng sự không chắc chắn đại diện cho cú sốc vĩ mô), các ngân hàng sẽ phản ứng đồng nhất hơn, làm tăng rủi ro hệ thống (systemic risk). Pecchino(1998) với bài nghiên cứu “Risk averse bank managers: Exogenous shocks, portfolio reallocations and market spillovers”, sử dụng dữ liệu của Mỹ. Ông kết luận là ảnh hưởng của một cú sốc với chi phí của ngân hàng hoặc lợi nhuận cho vay không chỉ giới hạn ở ngân hàng mà còn có tsc động lan tràn đến ngân hàng khác. Các cú sốc theo ngành có thể gây ra hậu quả toàn cầu, và các cú sốc toàn cầu được tăng cường bởi sự lan tỏa. Theo Barth và Caprio (1999), sử dụng dữ liệu của 45 nước, kiểm tra mối liên hệ giữa những hạn chế về quy định đối với hoạt động của các ngân hàng, khả năng của các chính phủ và các hệ thống quan liêu hoạt động có hiệu quả, mức độ phát triển và hiệu quả của ngành ngân hàng và sự mỏng manh của hệ thống ngân hàng, ông đã kết luận rằng khi có các cú sốc vĩ mô, các ngân hàng sẽ có phản ứng như nhau (common pattern). Beaudry, Caglayan và Schiantarelli (2001) nghiên cứu “Monetary Instability, the Predictability of Prices, and the Allocation of Investment: An Empirical Investigation Using U.K. Panel Data” bằng cách sử dụng dữ liệu theo thời gian từ năm 1970 đến 1990, với các nhân tố vĩ mô được sử dụng trong mô hình là sự không chắc chắn liên quan đến lạm phát và cung tiền. Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp ARCH, bài nghiên cứu đã trình bày một phân tích mà ông tranh luận rằng sự gia tăng