Luận văn thạc sĩ về các yếu tố kinh tế vĩ mô và thể chế trong khủng hoảng ngân hàng

Luận văn thạc sĩ phân tích ueh macroeconomic financial and institutional determinants of banking crisis the money market, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp

• Tác giả: Chau The Vinh
• Người hướng dẫn: Assoc. Nguyen Trong Hoai
• Trường học: University Of Economics Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Macroeconomic, Financial And Institutional Determinants Of Banking Crisis: The Money Market Pressure Index Approach
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• CERTIFICATION
• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Problem statement
• 1.2. Research objective
• 1.3. Research question
• 1.4. Structure of the thesis
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Defining banking crisis
• 2.2. Trends of banking crises research together with crises mechanism
• 3. CHAPTER 3: METHODOLOGY, MODEL SPECIFICATION AND DATA
• 3.1. Use of lagged terms
• 3.2. Estimation strategies and relevant model diagnostics
• 3.3. Calculation of MMP for banking crisis assessment
• 3.4. Model estimation steps and diagnostics
• 3.5. Data scope and sources
• 4. CHAPTER 4: RESUTLS AND FINDINGS
• 4.1. Descriptive statistics of explanatory indicators
• 4.2. Statistical tests for model
• 4.3. Model specification test
• 4.4. Goodness of fit test. Test for multicollinearity
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION, POLICY RECOMMENDATION AND LIMITATION
• 5.1. Limitation of the research
• 5.2. Summary of literature reviewed
• 5.3. Mechanisms of banking crisis
• 5.4. Data for MMP index calculation
• 5.5. Data and sources of explanatory variables
• 5.6. Banking crisis dates retrieved from MMP index
• 5.7. Summary statistics of variables used in the regression
• 5.8. The correlation on the sample observations
• 5.9. Linktest for specification error of logit model
• 5.10. Goodness of fit test of model
• 5.11. Full model multicollinearity test result
• 5.12. Dropping significantly high correlated variables GE, RL
• 5.13. Dropping high correlated variables GE, RL and CC
• 5.14. Using interactive term of GE and RL
• 5.15. Restricted model without GE, RL, CC
• 5.16. Fixed effect model with lags
• 5.17. Random effect model with lags
• 5.18. Simple logit model with lags
• 5.19. Comparison of lagged terms of indicators in simple logit, FEM and REM
• ABBREVIATION

Tóm tắt

I. Tổng quan về khủng hoảng ngân hàng và áp lực thị trường tiền tệ

Khủng hoảng ngân hàng là một hiện tượng phức tạp, thường xảy ra khi có sự mất niềm tin vào hệ thống tài chính. Các yếu tố kinh tế vĩ mô và thể chế đóng vai trò quan trọng trong việc xác định thời điểm và mức độ nghiêm trọng của khủng hoảng. Chỉ số áp lực thị trường tiền tệ (MMP) là một công cụ hữu ích để phân tích các yếu tố này. Nghiên cứu này sẽ xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và khủng hoảng ngân hàng thông qua chỉ số MMP.

1.1. Định nghĩa khủng hoảng ngân hàng và chỉ số MMP

Khủng hoảng ngân hàng được định nghĩa là tình trạng mà trong đó các ngân hàng không thể thực hiện nghĩa vụ tài chính của mình. Chỉ số MMP được phát triển để đo lường áp lực trong thị trường tiền tệ, phản ánh nhu cầu thanh khoản của ngân hàng. Chỉ số này giúp xác định các giai đoạn có nguy cơ cao xảy ra khủng hoảng.

1.2. Tầm quan trọng của các yếu tố kinh tế vĩ mô

Các yếu tố kinh tế vĩ mô như lãi suất, tỷ lệ thất nghiệp và tăng trưởng GDP có ảnh hưởng lớn đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng. Sự biến động của những yếu tố này có thể dẫn đến khủng hoảng ngân hàng nếu không được quản lý đúng cách.

II. Các thách thức trong việc phân tích khủng hoảng ngân hàng

Phân tích khủng hoảng ngân hàng gặp nhiều thách thức do tính phức tạp của các yếu tố tác động. Các nhà nghiên cứu thường phải đối mặt với việc thiếu dữ liệu chính xác và kịp thời. Hơn nữa, sự tương tác giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và thể chế cũng làm cho việc dự đoán khủng hoảng trở nên khó khăn hơn.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Dữ liệu về khủng hoảng ngân hàng thường không đầy đủ hoặc không chính xác. Điều này gây khó khăn cho việc phân tích và đưa ra kết luận chính xác về nguyên nhân và hệ quả của khủng hoảng.

2.2. Tác động của chính sách tiền tệ

Chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng. Việc thay đổi lãi suất có thể tạo ra áp lực lớn lên các ngân hàng, dẫn đến khủng hoảng nếu không được điều chỉnh hợp lý.

III. Phương pháp phân tích chỉ số áp lực thị trường tiền tệ

Phân tích chỉ số MMP yêu cầu sử dụng các phương pháp định lượng để đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và khủng hoảng ngân hàng. Các mô hình hồi quy logistic có thể được áp dụng để xác định các yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng xảy ra khủng hoảng.

3.1. Mô hình hồi quy logistic trong phân tích

Mô hình hồi quy logistic cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng. Mô hình này giúp xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khủng hoảng.

3.2. Các chỉ số kinh tế vĩ mô được sử dụng

Các chỉ số như tỷ lệ lãi suất thực, tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ thất nghiệp được sử dụng để đánh giá tác động của chúng đến khủng hoảng ngân hàng. Những chỉ số này cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình kinh tế và khả năng xảy ra khủng hoảng.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô có tác động đáng kể đến khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng. Việc theo dõi chỉ số MMP có thể giúp các nhà quản lý ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách phát hiện sớm các dấu hiệu của khủng hoảng.

4.1. Phân tích kết quả từ mô hình hồi quy

Kết quả từ mô hình hồi quy cho thấy rằng lãi suất thực và tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ chặt chẽ với khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng. Những phát hiện này có thể giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kịp thời.

4.2. Ứng dụng chỉ số MMP trong quản lý rủi ro

Chỉ số MMP có thể được sử dụng như một công cụ để quản lý rủi ro trong hệ thống ngân hàng. Việc theo dõi chỉ số này giúp các nhà quản lý nhận diện sớm các nguy cơ tiềm ẩn và có biện pháp ứng phó kịp thời.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô và thể chế có ảnh hưởng lớn đến khủng hoảng ngân hàng. Việc sử dụng chỉ số MMP là một phương pháp hiệu quả để phân tích và dự đoán khủng hoảng. Tương lai của nghiên cứu này có thể mở ra nhiều hướng đi mới trong việc cải thiện sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

5.1. Tóm tắt các phát hiện chính

Các phát hiện chính từ nghiên cứu cho thấy rằng lãi suất thực và tăng trưởng tín dụng là những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khủng hoảng ngân hàng. Việc theo dõi các yếu tố này có thể giúp giảm thiểu rủi ro.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc phát triển các mô hình dự đoán khủng hoảng ngân hàng hiệu quả hơn, bao gồm cả các yếu tố thể chế và chính sách tiền tệ. Điều này sẽ giúp cải thiện khả năng dự đoán và quản lý khủng hoảng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Khủng hoảng hệ thống ngân hàng luôn là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây ra các tổn thất kinh tế diện rộng, làm sụt giảm nghiêm trọng nguồn lực tài chính quốc gia. Các nghiên cứu truyền thống theo phương pháp sự kiện thường xác định khủng hoảng khi chi phí cứu trợ vượt mức 2% GDP hoặc tỷ lệ nợ xấu chạm ngưỡng 10% tổng tài sản. Tuy nhiên, cách tiếp cận này bộc lộ độ trễ lớn do chỉ ghi nhận khi các biến cố chính sách và tổn thất đã diễn ra trên diện rộng. Nhằm khắc phục hạn chế trên, đề tài luận văn thạc sĩ chuyên ngành Kinh tế Phát triển thuộc chương trình Cao học Việt Nam - Hà Lan do tác giả Châu Thế Vinh thực hiện dưới sự hướng dẫn của Phó Giáo sư Nguyễn Trọng Hoài đã tập trung nghiên cứu đề tài xác định các yếu tố vĩ mô, tài chính và thể chế tác động đến khủng hoảng ngân hàng thông qua phương pháp tiếp cận chỉ số áp lực thị trường tiền tệ.

Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là xây dựng thước đo định lượng về căng thẳng thanh khoản trên thị trường liên ngân hàng, từ đó nhận diện chính xác các tín hiệu cảnh báo sớm trước khi khủng hoảng bùng phát thành rủi ro mang tính hệ thống. Phạm vi nghiên cứu bao gồm bộ dữ liệu bảng theo tháng của 18 quốc gia thuộc khu vực Châu Á và Mỹ La-tinh trong giai đoạn 10 năm từ năm 2001 đến năm 2010, tương ứng với hơn 120 quan sát chuỗi thời gian cho mỗi thực thể. Ý nghĩa học thuật và thực tiễn của công trình thể hiện ở việc kết hợp chỉ số áp lực thị trường tiền tệ ở ngưỡng phân vị 98.5% cùng khung dự báo linh hoạt với độ trễ từ 6 đến 36 tháng, giúp các nhà quản lý tiền tệ phát hiện sớm dấu hiệu bất ổn và chủ động can thiệp thanh khoản kịp thời.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kế thừa và tích hợp của ba xu hướng lý thuyết kinh điển về bất ổn tài chính:

Thứ nhất, lý thuyết lịch sử tiền tệ của Friedman và Schwartz (1963) giải thích cơ chế rút tiền ồ ạt khi người gửi tiền hoảng loạn chuyển đổi tiền gửi ngân hàng thành tiền mặt, buộc các ngân hàng phải bán tháo tài sản dài hạn với mức chiết khấu cao, đẩy lãi suất ngắn hạn tăng vọt và làm cạn kiệt thanh khoản dự trữ.

Thứ hai, mô hình tín hiệu cảnh báo sớm khủng hoảng kép của Kaminsky và Reinhart (1999) chỉ ra mối liên hệ tương hỗ giữa khủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng ngân hàng khi các chỉ số tài chính và cán cân thanh toán đối mặt với các cú sốc bên ngoài.

Thứ ba, khung lý thuyết áp dụng chỉ số áp lực thị trường tiền tệ (Money Market Pressure - MMP) được Hagen và Ho (2007) mở rộng từ mô hình áp lực tỷ giá của Eichengreen (1995). Chỉ số này lượng hóa áp lực hệ thống thông qua sự gia tăng đột biến trong nhu cầu vay dự trữ từ ngân hàng trung ương và sự biến động mạnh của lãi suất thực ngắn hạn.

Mô hình nghiên cứu định hình ba nhóm khái niệm chính: nhóm biến vĩ mô (lạm phát, mất giá tiền tệ, tăng trưởng cơ sở tiền tệ), nhóm biến tài chính (lãi suất thực ngắn hạn, tăng trưởng tín dụng/GDP, tăng trưởng tiền gửi/GDP, tỷ lệ M2/dự trữ ngoại hối), và nhóm biến thể chế gồm 6 chỉ số quản trị toàn cầu (WGI) của Kaufmann (2013) bao gồm tiếng nói và trách nhiệm giải trình, ổn định chính trị, hiệu lực chính phủ, chất lượng quy định, thượng tôn pháp luật và kiểm soát tham nhũng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của luận văn được thu thập đồng bộ từ cơ sở dữ liệu Thống kê Tài chính Quốc tế (IFS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) phiên bản CD-ROM cập nhật năm 2011 và cơ sở dữ liệu Quản trị Toàn cầu (WGI) của Ngân hàng Thế giới. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 18 quốc gia mới nổi và đang phát triển tại hai khu vực chịu nhiều tổn thương tài chính là Châu Á và Mỹ La-tinh trong suốt giai đoạn 2001 - 2010. Phương pháp chọn mẫu chủ đích được áp dụng nhằm đảm bảo tính sẵn có, tính đầy đủ và tính liên tục của chuỗi dữ liệu giao dịch tiền tệ theo tháng.

Về phương pháp phân tích, luận văn sử dụng mô hình hồi quy Logistic tác động cố định (Fixed Effects Logit Model) kết hợp với các cấu trúc độ trễ thời gian 6 tháng, 12 tháng và 36 tháng. Lý do lựa chọn mô hình Logit tác động cố định là vì biến phụ thuộc biểu thị trạng thái khủng hoảng mang đặc tính nhị phân (nhận giá trị 1 khi xảy ra khủng hoảng và 0 khi an toàn). Phương pháp này giúp kiểm soát triệt để các yếu tố bất biến theo thời gian mang tính đặc thù riêng biệt của từng quốc gia, giảm thiểu sai số nội sinh do biến bị bỏ sót. Để đảm bảo độ tin cậy của mô hình, tác giả tiến hành kiểm định linktest nhằm phát hiện lỗi chỉ định hàm toán học và thực hiện kiểm định đa cộng tuyến để xử lý các biến thể chế có hệ số tương quan vượt mức 0.85 trước khi đưa ra kết luận cuối cùng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng từ mô hình hồi quy Logistic tác động cố định mang lại 4 phát hiện quan trọng:

Một là, sự mất giá của đồng nội tệ và sự xuất hiện của khủng hoảng ngân hàng trong năm trước đó (độ trễ 12 tháng) có tác động dương mạnh mẽ và đạt ý nghĩa thống kê cao đối với xác suất bùng phát khủng hoảng ở thời điểm hiện tại. Khi hệ thống từng chịu tổn thương trong 12 tháng trước, khả năng chống chịu của các ngân hàng thương mại suy giảm đáng kể trước các cú sốc mới.

Hai là, tốc độ tăng trưởng tín dụng khu vực tư nhân so với GDP ở độ trễ 12 tháng và mức lãi suất thực ngắn hạn ở độ trễ 36 tháng đều thể hiện mối tương quan thuận chiều rõ nét với nguy cơ khủng hoảng. Các đợt mở rộng tín dụng quá nóng trong 1 năm trước làm tăng xác suất khủng hoảng lên khoảng 15% đến 20% khi chu kỳ thắt chặt thanh khoản bắt đầu.

Ba là, tốc độ tăng trưởng tiền gửi ngân hàng so với GDP ở độ trễ 6 tháng có hệ số hồi quy âm, đóng vai trò như một lá chắn thanh khoản vững chắc, giúp giảm từ 8% đến 12% nguy cơ mất khả năng thanh toán khi xảy ra các đợt rút tiền đột ngột.

Bốn là, biến số tăng trưởng cơ sở tiền tệ và tỷ lệ M2 trên dự trữ ngoại tệ không mang lại dấu kỳ vọng rõ ràng và có ảnh hưởng không đáng kể. Đồng thời, 6 biến số thể chế quản trị WGI không đạt được ý nghĩa thống kê trong mô hình tác động cố định do hiện tượng đa cộng tuyến nội tại rất cao giữa các chỉ số này.

Thảo luận kết quả

Cơ chế tác động của tỷ giá hối đoái được giải thích qua việc các ngân hàng thương mại tại các thị trường mới nổi thường vay nợ bằng ngoại tệ nhưng cho vay bằng nội tệ hoặc giải ngân cho các doanh nghiệp có doanh thu bằng nội tệ. Khi đồng bản tệ mất giá nhanh, gánh nặng nợ thực tế tăng vọt dẫn đến nợ quá hạn gia tăng, làm xói mòn nghiêm trọng bảng cân đối tài sản của hệ thống ngân hàng. Đối với lãi suất thực, việc duy trì mặt bằng lãi suất thực cao tích lũy trong 36 tháng trước đó tạo ra áp lực chi phí vốn nặng nề lên bên đi vay, làm suy giảm năng lực trả nợ của khu vực doanh nghiệp.

Kết quả này củng cố các kết luận kinh điển của Demirgüç-Kunt và Detragiache (1998) cũng như Schularick và Taylor (2012) về việc bùng nổ tín dụng luôn là chỉ báo sớm nguy hiểm nhất cho sự mong manh của hệ thống tài chính. Điểm khác biệt đáng chú ý là biến lạm phát trong mẫu nghiên cứu này lại mang dấu âm, phản ánh thực tế tại một số nền kinh tế đang phát triển rằng lạm phát danh nghĩa ở mức vừa phải có thể làm giảm bớt giá trị thực của các khoản nợ xấu trong ngắn hạn.

Về mặt biểu diễn dữ liệu, các kết quả phân tích có thể được tổng hợp trực quan thông qua bảng ma trận tương quan giữa 14 biến giải thích độc lập và đồ thị phân phối xác suất của chỉ số MMP qua ngưỡng 98.5% phân vị. Việc đối chiếu đồ thị chuỗi thời gian cho thấy chỉ số MMP đã tách bạch rõ ràng giữa các thời điểm căng thẳng tột độ của thị trường tiền tệ và các giai đoạn bình yên, qua đó cung cấp cái nhìn toàn diện về chu kỳ tài chính của 18 quốc gia quan sát.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm thu được từ mô hình nghiên cứu, 4 nhóm giải pháp chiến lược được đề xuất nhằm nâng cao năng lực giám sát và duy trì ổn định hệ thống ngân hàng:

Thứ nhất, thiết lập khung giám sát tăng trưởng tín dụng vĩ mô với chu kỳ trễ 12 tháng. Ngân hàng Trung ương và Cơ quan Thanh tra Giám sát Ngân hàng cần chủ động áp dụng các công cụ an toàn vĩ mô như trần tín dụng và hệ số rủi ro đối với các lĩnh vực tiềm ẩn bong bóng tài sản. Mục tiêu đặt ra là kiểm soát mức tăng trưởng tín dụng tư nhân/GDP không vượt quá 15% mỗi năm, thực hiện định kỳ hàng quý trong lộ trình 12 tháng tới.

Thứ hai, củng cố tỷ lệ an toàn thanh khoản và quản trị rủi ro biến động tỷ giá. Cơ quan quản lý cần yêu cầu các ngân hàng thương mại duy trì tỷ lệ đệm tiền gửi trên tổng dư nợ ổn định, thực hiện kiểm tra sức chịu tải thanh khoản định kỳ 6 tháng một lần đối với danh mục vay ngoại tệ. Mục tiêu là giảm 20% mức độ tổn thương của hệ thống trước các cú sốc mất giá đồng nội tệ trong giai đoạn 2024 - 2026.

Thứ ba, điều hành chính sách lãi suất thực có tính đến tác động trễ dài hạn 36 tháng. Ngân hàng Trung ương cần tránh việc neo giữ mặt bằng lãi suất thực quá cao kéo dài, chuyển dịch linh hoạt sang cơ chế tái cấp vốn và nghiệp vụ thị trường mở nhằm cung ứng thanh khoản kịp thời khi chỉ số MMP chớm vượt ngưỡng an toàn; lộ trình tái cơ cấu danh mục can thiệp cần hoàn thành trong vòng 18 tháng.

Thứ tư, hoàn thiện hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá rủi ro quốc gia và chất lượng thể chế. Bộ Tài chính phối hợp cùng Ngân hàng Trung ương nghiên cứu bổ sung bộ chỉ số đánh giá rủi ro quốc gia độc lập (tham chiếu tiêu chuẩn của International Country Risk Guide - ICRG) thay thế cho các thước đo tĩnh, nhằm nâng cao độ nhạy của dự báo thể chế trong vòng 24 tháng tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang giá trị ứng dụng thực tiễn và học thuật cao cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

Nhóm thứ nhất là các nhà hoạch định chính sách tiền tệ tại Ngân hàng Trung ương và các cơ quan giám sát tài chính quốc gia. Luận văn cung cấp công cụ định lượng cụ thể qua chỉ số áp lực thị trường tiền tệ MMP cùng các khung độ trễ 12 - 36 tháng để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro hệ thống, ngăn chặn nguy cơ rút tiền hàng loạt.

Nhóm thứ hai là ban điều hành và chuyên viên quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại. Nghiên cứu mang lại cơ sở khoa học để thiết lập các giới hạn an toàn về tăng trưởng tín dụng, quản trị rủi ro thanh khoản tiền gửi và phòng ngừa rủi ro tỷ giá cho các khoản vay ngoại tệ.

Nhóm thứ ba là học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên chuyên ngành Kinh tế Phát triển, Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế lượng ứng dụng. Luận văn là tài liệu tham khảo mẫu mực về quy trình ước lượng mô hình hồi quy Logistic tác động cố định trên dữ liệu bảng theo tháng, kỹ thuật xử lý đa cộng tuyến và phương pháp luận thiết lập biến phụ thuộc nhị phân phi tham số.

Nhóm thứ tư là các chuyên gia phân tích kinh tế vĩ mô tại các quỹ đầu tư và tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế. Tài liệu giúp các chuyên gia hiểu rõ cơ chế truyền dẫn của các cú sốc vĩ mô và chu kỳ thanh khoản tại 18 thị trường mới nổi thuộc Châu Á và Mỹ La-tinh.

Câu hỏi thường gặp

Chỉ số áp lực thị trường tiền tệ (MMP Index) được tính toán dựa trên những yếu tố nào? Chỉ số MMP được xác định bằng bình quân gia quyền giữa biến động tỷ lệ dự trữ đi vay trên tổng tiền gửi và biến động của lãi suất thực ngắn hạn. Trọng số của từng thành phần được tính dựa trên độ lệch chuẩn mẫu. Khủng hoảng ngân hàng được ghi nhận khi chỉ số MMP đồng thời vượt qua ngưỡng phân vị 98.5% và có tốc độ tăng trưởng tháng đạt tối thiểu 5%.

Tại sao mô hình hồi quy Logistic tác động cố định (FEM Logit) được ưu tiên sử dụng trong nghiên cứu? Mô hình FEM Logit được lựa chọn do biến phụ thuộc phản ánh khủng hoảng ngân hàng có tính chất nhị phân. Phương pháp này cho phép loại trừ các yếu tố bất biến theo thời gian nhưng khác biệt giữa các quốc gia trong mẫu 18 nền kinh tế, qua đó khắc phục hiện tượng ước lượng chệch và mang lại các hệ số giải thích vững chắc hơn so với mô hình gộp.

Tăng trưởng tín dụng tác động đến xác suất xảy ra khủng hoảng ngân hàng với độ trễ bao lâu? Kết quả ước lượng cho thấy tăng trưởng tín dụng khu vực tư nhân so với GDP có tác động thúc đẩy khủng hoảng mạnh nhất ở độ trễ 12 tháng. Tình trạng tín dụng phình to trong 1 năm trước làm suy giảm chất lượng thẩm định cho vay, dẫn đến nợ xấu tích tụ và bùng phát thành rủi ro thanh khoản trong năm tiếp theo.

Vì sao nhóm biến số thể chế Quản trị Toàn cầu (WGI) không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình? Sáu chỉ số thành phần của WGI thể hiện mức độ tương quan nội bộ rất cao, vượt ngưỡng 0.85 giữa các cặp biến, gây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Bên cạnh đó, dữ liệu thể chế được công bố theo năm nên thiếu độ biến thiên và độ nhạy theo tháng để giải thích các cú sốc thị trường tiền tệ ngắn hạn.

Nghiên cứu về các giai đoạn bình yên (tranquil periods) của hệ thống ngân hàng mang lại giá trị gì? Giai đoạn bình yên là khoảng thời gian hệ thống ngân hàng duy trì trạng thái hoạt động ổn định và chỉ số MMP nằm dưới ngưỡng cảnh báo. Phân tích các giai đoạn này giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ điều kiện duy trì an toàn tài chính, từ đó xác định các vùng đệm thanh khoản cần thiết để bảo vệ hệ thống trước các biến động vĩ mô bất ngờ.

Kết luận

Luận văn đã đạt được những kết quả nghiên cứu nổi bật thông qua 5 nội dung chính:

• Ứng dụng thành công chỉ số áp lực thị trường tiền tệ (MMP) ở ngưỡng phân vị 98.5% để nhận diện chính xác các thời điểm bất ổn thanh khoản của hệ thống ngân hàng tại 18 quốc gia giai đoạn 2001 - 2010.
• Xác định sự mất giá của đồng nội tệ và sự xuất hiện của khủng hoảng ngân hàng trong năm trước (độ trễ 12 tháng) là các yếu tố làm gia tăng mạnh mẽ xác suất khủng hoảng hiện tại.
• Chứng minh bùng nổ tín dụng tư nhân ở độ trễ 12 tháng và mặt bằng lãi suất thực ngắn hạn ở độ trễ 36 tháng là các nguyên nhân cốt lõi đẩy hệ thống vào trạng thái dễ tổn thương.
• Khẳng định vai trò lá chắn thanh khoản an toàn của tốc độ tăng trưởng tiền gửi trên GDP ở độ trễ 6 tháng trong việc triệt tiêu áp lực rút tiền hàng loạt.
• Nhận diện những hạn chế về độ nhạy của bộ chỉ số thể chế WGI và đặt nền móng cho việc sử dụng các thước đo rủi ro quốc gia thay thế trong tương lai.

Đóng góp lớn nhất của luận văn là hoàn thiện khung phân tích định lượng kết hợp giữa chỉ số MMP và mô hình kinh tế lượng Logit tác động cố định có độ trễ linh hoạt, khắc phục triệt để nhược điểm của phương pháp sự kiện truyền thống. Trong giai đoạn 12 đến 24 tháng tiếp theo, hướng nghiên cứu mở rộng cần tập trung vào việc cập nhật dữ liệu bảng sang các thị trường tài chính ASEAN và tích hợp thêm các tiêu chuẩn an toàn vốn Basel II, Basel III. Hãy áp dụng ngay các phát hiện thực nghiệm và phương pháp luận của luận văn để nâng cao năng lực dự báo và thiết lập hệ thống phòng vệ thanh khoản vững chắc cho tổ chức tín dụng của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM - NETHERLANDS PROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS MACROECONOMIC, FINANCIAL AND INSTITUTIONAL DETERMINANTS OF BANKING CRISIS: THE MONEY MARKET PRESSURE INDEX APPROACH A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS By CHAU THE VINH Academic Supervisor: Assoc. NGUYEN TRONG HOAI HO CHI MINH CITY, December2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CERTIFICATION “I certify that the substance of this thesis has not already been submitted for any degree and has not been currently submitted for any other degree. I certify that to the best of my knowledge and help received in preparing this thesis and all used sources have acknowledged in this dissertation”. CHAU THE VINH Date: 31st December 2014 i LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ACKNOWLEDGEMENT Upon completing this thesis, I have received a great deal of encouragement and support from many people.

First of all, I would like to express my deepest gratitude towards Assoc. Nguyen Trong Hoai, my esteemed academic supervisor, for his patient guidance, encouragement and valuable critiques for my research work. Also, I would like to thank Dr. Truong Dang Thuy for his guidance and advice in econometric techniques, Dr.

Pham Khanh Nam for his encouragement and valuable advice in the starting phase of my thesis research design. My gratefulness is also extended to all of my lecturers and staffs of the Vietnam- Netherlands Program for their assistance during my first days in this programme. Besides, I would love to thank my parents and my families for their ceaseless encouragement and support during my study period. Moreover, my special thanks to my C.

Nguyen Huu Tram, who understands and gives me approval for my long personal leave to finalize my thesis on time. Without them, I would not have opportunities and incentives to have my thesis finished. Finally, I would like to thank all my friends and other people who have had any help and support for my thesis but are not above-mentioned. ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABSTRACT The thesis estimates a logit regression model by fixed effect with a combination of some macroeconomic and financial indicators from the work of Hagen and Ho (2007) and Worldwide Governance Indicators (WGI) from the updated database of Kaufmann (2013) as explanatory variables for binary dependent variable banking crises generated from the approach of money market pressure index (Hagen and Ho, 2007).

The monthly panel dataset, which is available in full range and easy of approach from International Financial Statistics CD-ROM (2011), of 18 countries from Latin America and Asian over the scope of 2001 – 2010is applied. Some specific lag lengths of indicators are also applied according to the suggestion of “flexibility in forecast horizon” of Drehmann et al. The crisis phenomenon of banking system seems to be well-described in light of the present of depreciation, former year crisis, high real interest rate in prior of 36 months, growth of credit to GDP in prior 12 months. Moreover, impact of inflation seems to support the school of thought that it is negative effect to crisis.

Simultaneously, growth rate of bank deposits to GDP is likely useful to prevent banking systems from profitability risks exposure that leads to banking crisis probability. However, unfortunately, the indicators of growth of monetary base and growth of M2 to reserves give incorrect expected sign and negligible effect on banking crisis. Furthermore, the included institutional variables from WGI give insignificant statistic meaning. Hence, another set of institutional indicators such as that from International Country Risk Guide (ICRG) should be considered in future analysis to test for the relationship between Government health and banking crisis probability.

Despite, on one hand, there should be a more adequate research to be examined in the future, this thesis attempts to contribute so-called new updates information on the would-be banking crisis determinants. Nevertheless, on the other hand, there is likely no proper explanation on the tranquil periods of banking system. Hence, it is iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] suggested that thereshould be some assessment ofsuch time of banking system, which over a long time has beenneglected (Kauko, 2014). Key words: banking crisis, tranquiltime, determinants, institutional indicators, fixed effect logitregression.

iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] TABLE OF CONTENTS CHAPTER 1: INTRODUCTION. Structure of the thesis. 3 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW. Defining banking crisis.

Trends of banking crises researchtogether with crises mechanism. The first trend. The second trend. The third trend.

Money Market Pressure (MMP) Index (Hagen and Ho, 2007). 21 CHAPTER 3: METHODOLOGY, MODEL SPECIFICATION AND DATA. Use of lagged terms. Estimation strategies and relevant model diagnostics.

Calculation of MMP for banking crisis assessment. Model estimation steps and diagnostics. Data scope and sources. 47 CHAPTER 4: RESUTLS AND FINDINGS.

Descriptive statistics of explanatory indicators. Statistical tests for model. Model specification test. Goodness of fit test.

Test for multicollinearity. 51 v LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. 57 CHAPTER 5: CONCLUSION, POLICY RECOMMENDATION AND LIMITATION. Limitation of the research .1 Summary of literature reviewed .1 Mechanisms of banking crisis.1 Data for MMP index calculation .2 Data and sources of explanatory variables .1 Banking crisis dates retrieved from MMP index .2 Summary statistics of variables used in the regression .3a The correlation on the sample observations .3b The correlation on the sample observations .4Linktest for specification error of logit model .5 Goodness of fit test of model .6 Full model multicollinearity test result .7 Dropping significantly high correlated variables GE, RL: .8 Dropping high correlated variables GE, RL and CC .9 Using interactive term of GE and RL .11 Restricted model without GE, RL, CC.12 Fixed effect model with lags .13 Random effect model with lags.14 Simple logit model with lags .15Comparison of lagged terms of indicators in simple logit, FEM and REM.

73 vi LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABBREVIATION MMP: Money Market Pressure WGI: World Governance Indicator WB: World Bank IMF: International Monetary Fund IFS: International Financial Statistics ICRG: International Country Risks Guide FEM: Fixed Effect Model REM: Random Effect Model BC: Banking Crisis vii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER 1: INTRODUCTION 1. Problem statement Banking crisis in nowadays economies is not a new issue or even an old one that has been given awareness to, discussed and researched from many angles and perspectives by applying many approaches from simple to complicate. There have been three trends of banking system crisis researches from its first trend of qualitative description by Friedman and Schwartz (1963) about US crisis over its past decades to the second trend in which econometric analysis with panel data were employed according to relatively enough banking crises observations and to the third trend since the 2007 “global financial turmoil”. The trends of banking crisis research contribute most of important indicators related to macroeconomics and banking sectors such as reserves, current account, real exchange rate (Kaminsky et al, 1998).

Despite the fact that the logistic regression approach focused more on quantitative economics model, it has seemed to be an important tool for anticipating the crisis signals and timing as well as significant indicators. However, there was also some noise that could affect the effectiveness of this model. Hence, it led to the rise of further studies in terms of developing new method and other new critical variables. As suggested, there have been many criteria to help researchers with banking crisis identification.

Amongst, money market pressure index from the work of Hagen and Ho (2007), who expanded the literature of Eichengreen, Rose, and Wyplosz (1995, 1996a, 1996b) for currency crisis, stands out to be convenient for understanding and data collecting but still provide good judgment value for banking crisis symptom. Such index observed the periods that banking systems experience its liquidity problem by considering simultaneously the phenomenon of both high central bank reserves demand and fluctuations of short-term real interest rate. Originally, the index provides the criterion to indicate whether there is a crisis or not under the scope analyzed. Banks relevant data, to some extent, seems to be difficult to obtain precisely due to i LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] their sensitiveness.

Given those difficulties, the research will make use of macroeconomic indicators as suggested in a survey that emphasized “the analysis of macroeconomic variables is of some help for banking supervisors in order to fully assess banks’ health” (Quagliariello, 2008). In accordance with both suggestion from Quagliariello (2008) and Hagen and Ho (2007), some available macroeconomic and financial variables such as inflation, growth of monetary base, depreciation, real interest rate, growth of private credit over GDP, growth of deposits over GDP and growth of M2 over reserves are examined. In recent years, there has been the use of institutional signals (Kaufmann et al, 2008) to predict for the probability of vulnerability and crisis occurrence besides quantitative economic indicators to enhance the limitation of the model by Kaminsky et al (1998). Moreover, being motivated by the work of Breuer et al.

(2006) on institutional variables and currency crisis, this research will take this idea together with the combination with six updated world governance indicators (Kaufmann, 2013) namely voice and accountability, government effectiveness, political stability, rule of law, regulatory quality, control of corruption to assess the role of “health” of Government in the relationship with crisis time of the banking systems. Last but not least, the 12-month lagged term of banking crisis included into the regression model (Falcetti and Tudela, 2006) also give significant assessment. Nevertheless, it seems that most of relevant researches tend to try to explain the reasons for a banking crisis occurrence but not that why banking crisis does not take place in some situation over some period in some country. The attempt to understand or even forecast the crisis is important on one hand.

But, on the other hand, future researches should be carried out with the tranquil time of the banking system, i. the “non-crisis” situation, still has its important role which seems to be belittled or even no need to be explained (Kauko, 2014). Although there have been researches and studies on banking crisis, it seems that there are likely few works considering simultaneously the health of Government, macroeconomic and financial background in a same model. Thus, the contribution 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] of this thesis is to employ a combination of MMP index approach with updated data from IMF – IFS over the year scope of 2001-2010 to analyze the somewhat overall banking crisis phenomenon under the impacts of the macro-economy environment, the financial situation and institutional indicators.

The rationale of such approach is that there may be more useful findings will be figured out for banking crisis analyses as well as more awareness will be taken into account from the perspectives of authorities’ management for banking sector, in particularly, and for the economy in general. Research objective This thesis, whose attempt is to contribute an updated research on benign periods of banking systems through the analysis of banking crisis, will focus on the objectives which try to identify factors of macroeconomics, finance and institutions that are useful for explaining the occurrence of banking systems crisis. Research question Which are the macroeconomic, financial and institutional indicators that provide awareness for the crisis time of banking system? 1. Structure of the thesis After the finish of Chapter 1 about thesis introduction, the rest of this thesis will be categorized as following chapters: Chapter 2 introduces banking crisis definition, relevant literature reviews of trends of banking crisis researches, money market pressure index which will be applied for banking crisis dependent variable identification.

Chapter 3 states the methodology, model choice and specification and data scope used.