Impact of macroeconomic volatility and economic policy uncertainty on credit growth and risk in vietnamese commercial banking sector

Nghiên cứu tác động của biến động kinh tế vĩ mô và bất ổn chính sách lên tăng trưởng tín dụng, rủi ro ngân hàng tại Việt Nam. Phân tích chuyên sâu 2010-2022.

• Trường học: Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Tác động của Biến động Kinh tế Vĩ mô và Bất ổn Chính sách Kinh tế lên Tăng trưởng Tín dụng và Rủi ro Ngân hàng tại Việt Nam
• Loại tài liệu: Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LIST OF ACRONYMS
• LIST OF TABLES
• 1. CHAPTER 1: RESEARCH QUESTIONS AND OBJECTIVES
• 2. CHAPTER 2: RESEARCH DATA AND METHOD
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH CONTRIBUTIONS
• 4. CHAPTER 4: RESEARCH RESULTS
• 4.1. Effects of Economic Policy Uncertainty on the Credit Growth and Risks of Banks
• 4.2. Effects of Macroeconomic Volatility on the Credit Growth and Risks of Banks
• 5. CHAPTER 5: LIMITATIONS AND FUTURE RESEARCH DIRECTIONS
• 5.1. Implications from Economic Policy Uncertainty
• 5.2. Implications from Macroeconomic Volatility
• 5.2.1. For economic growth
• 5.2.2. For money supply

Tóm tắt

I. Tổng Quan Tác Động Kinh Tế Vĩ Mô Lên Tín Dụng VN 55

Bài viết này tập trung phân tích tác động của biến động kinh tế vĩ mô và bất ổn chính sách kinh tế lên tăng trưởng tín dụng và rủi ro ngân hàng tại Việt Nam. Bối cảnh kinh tế toàn cầu hiện nay đối mặt với nhiều thách thức, từ biến đổi khí hậu gây ra các hiện tượng thời tiết cực đoan, đến đại dịch COVID-19 và xung đột Nga-Ukraine. Những sự kiện này làm gia tăng sự biến động kinh tế vĩ mô, ảnh hưởng trực tiếp đến hệ thống tài chính, đặc biệt là ngành ngân hàng. Theo Schnabel (2022), tần suất và mức độ nghiêm trọng của các cú sốc kinh tế đang gia tăng. Mục tiêu của nghiên cứu là làm rõ mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến sự ổn định và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, từ đó đưa ra những khuyến nghị chính sách phù hợp.

1.1. Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Biến Động GDP Đến Tín Dụng

Nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá tác động của biến động GDP lên tăng trưởng tín dụng ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Sự bất ổn kinh tế ảnh hưởng đến khả năng tăng trưởng tín dụng, đặc biệt khi có sự dao động mạnh trong GDP. Dữ liệu từ các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2010 đến 2022 sẽ được phân tích để hiểu rõ hơn về mối quan hệ này. Một GDP ổn định là tiền đề quan trọng cho một hệ thống ngân hàng khỏe mạnh.

1.2. Phân Tích Tác Động Bất Ổn Chính Sách Kinh Tế Lên Rủi Ro

Bên cạnh yếu tố GDP, sự bất ổn chính sách kinh tế cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro ngân hàng. Nghiên cứu này sẽ xem xét cách các thay đổi đột ngột trong chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa, và các quy định khác tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp và cá nhân, từ đó ảnh hưởng đến nợ xấu và rủi ro tín dụng. Baker et al. (2016) chỉ ra rằng sự không chắc chắn về chính sách kinh tế có thể làm tăng chi phí vốn và giảm hoạt động cho vay, ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng.

II. Thách Thức Biến Động Kinh Tế Vĩ Mô Rủi Ro Ngân Hàng 58

Hệ thống ngân hàng đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp vốn cho nền kinh tế, thúc đẩy đầu tư và tăng trưởng. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng luôn là một thách thức lớn, đặc biệt trong bối cảnh biến động kinh tế vĩ mô gia tăng. Các cuộc khủng hoảng kinh tế trước đây, như cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ những năm 1980, khủng hoảng châu Á những năm 1990, và khủng hoảng tín dụng châu Âu, đều cho thấy tác động tàn phá của rủi ro tín dụng. Naili & Lahrichi (2022) nhấn mạnh rằng không quốc gia nào miễn nhiễm với sự bất ổn do các sự kiện này gây ra, làm nổi bật tầm quan trọng của việc nghiên cứu toàn diện để ngăn chặn sự tái diễn của chúng. Hiểu rõ mối liên hệ giữa biến động kinh tế và rủi ro ngân hàng là vô cùng quan trọng để xây dựng các biện pháp phòng ngừa và ứng phó hiệu quả.

2.1. Ảnh Hưởng Của Lạm Phát Và Lãi Suất Lên Tín Dụng

Sự gia tăng của lạm phát và lãi suất có thể làm giảm tăng trưởng tín dụng do chi phí vay vốn tăng cao, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp và người dân. Ngân hàng trung ương cần có những chính sách điều hành tiền tệ linh hoạt để kiểm soát lạm phát, đồng thời duy trì mức lãi suất hợp lý để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa, những đối tượng dễ bị tổn thương nhất trước biến động kinh tế.

2.2. Tác Động Của Biến Động Tỷ Giá Hối Đoái Đến Nợ Xấu

Biến động tỷ giá hối đoái cũng có thể làm gia tăng nợ xấu, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có vay nợ bằng ngoại tệ. Khi đồng nội tệ mất giá, gánh nặng nợ nần của các doanh nghiệp này sẽ tăng lên, làm tăng nguy cơ vỡ nợ. Chính phủ cần có chính sách ổn định tỷ giá để giảm thiểu rủi ro cho các doanh nghiệp. Đồng thời, các ngân hàng cũng cần quản lý rủi ro tỷ giá một cách chặt chẽ.

III. Phương Pháp Mô Hình GMM Đánh Giá Ảnh Hưởng Kinh Tế VN 59

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng, cụ thể là phân tích hồi quy trên dữ liệu bảng, để đánh giá tác động của biến động kinh tế vĩ mô và bất ổn chính sách kinh tế lên tăng trưởng tín dụng và rủi ro ngân hàng. Mô hình Generalized Method of Moments (GMM) được sử dụng để giải quyết các vấn đề nội sinh và đảm bảo tính ổn định của mô hình. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của các ngân hàng thương mại và Tổng cục Thống kê. Phạm vi nghiên cứu bao gồm 26 ngân hàng thương mại Việt Nam niêm yết trên các sàn HOSE, HNX, và Upcom trong giai đoạn từ 2012 đến 2022.

3.1. Sử Dụng Dữ Liệu Bảng Từ Ngân Hàng Thương Mại

Việc sử dụng dữ liệu bảng từ các ngân hàng thương mại cho phép phân tích sự thay đổi của các biến số theo thời gian và giữa các ngân hàng khác nhau. Điều này giúp tăng cường độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Dữ liệu bao gồm các chỉ số tài chính như tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu, hệ số an toàn vốn (CAR), và lợi nhuận trên tài sản (ROA).

3.2. Phân Tích Hồi Quy Để Xác Định Mối Quan Hệ

Phân tích hồi quy được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập (biến động kinh tế vĩ mô, bất ổn chính sách kinh tế) và các biến phụ thuộc (tăng trưởng tín dụng, rủi ro ngân hàng). Các biến kiểm soát được sử dụng để loại bỏ các yếu tố gây nhiễu, đảm bảo kết quả phân tích chính xác hơn.

3.3. Ứng Dụng Mô Hình GMM Để Kiểm Tra Tính Bền Vững

Mô hình GMM được sử dụng để kiểm tra tính bền vững của kết quả phân tích. Mô hình GMM cho phép kiểm soát các vấn đề nội sinh và tự tương quan trong dữ liệu, đảm bảo kết quả nghiên cứu đáng tin cậy. Đồng thời, mô hình này cũng cho phép ước lượng các tác động ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.

IV. Kết Quả Tác Động Của Bất Ổn Đến Tăng Trưởng VN 52

Kết quả nghiên cứu cho thấy biến động kinh tế vĩ mô có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng và ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Cụ thể, sự biến động của GDP Việt Nam có ảnh hưởng lớn nhất và tiêu cực nhất đến tăng trưởng tín dụng trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Tác động của các yếu tố bất ổn kinh tế đến tăng trưởng tín dụng rõ rệt nhất trong ngắn hạn và trung hạn, sau đó giảm dần trong dài hạn. Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì ổn định tăng trưởng kinh tế để đảm bảo khả năng phục hồi của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

4.1. Biến Động GDP Tác Động Mạnh Đến Tăng Trưởng Tín Dụng

Nghiên cứu chỉ ra rằng sự biến động của GDP Việt Nam có tác động tiêu cực đáng kể đến tăng trưởng tín dụng. Khi GDP biến động mạnh, các ngân hàng trở nên thận trọng hơn trong việc cho vay, dẫn đến giảm tăng trưởng tín dụng. Điều này đặc biệt đúng trong ngắn hạn và trung hạn, khi các ngân hàng chưa kịp thích ứng với sự thay đổi của môi trường kinh tế.

4.2. Ảnh Hưởng Của Bất Ổn Chính Sách Lên Rủi Ro Ngân Hàng

Sự bất ổn chính sách kinh tế cũng có tác động tiêu cực đến rủi ro ngân hàng. Khi chính sách kinh tế thay đổi đột ngột, các ngân hàng gặp khó khăn trong việc dự đoán và quản lý rủi ro, dẫn đến tăng nợ xấu và giảm lợi nhuận. Các chính sách liên quan đến lãi suất ngân hàng và tỷ giá hối đoái Việt Nam cần được điều chỉnh một cách thận trọng để giảm thiểu tác động tiêu cực đến hệ thống ngân hàng.

V. Giải Pháp Ổn Định Kinh Tế Vĩ Mô Để Giảm Rủi Ro NH 58

Để giảm thiểu tác động tiêu cực của biến động kinh tế vĩ mô và bất ổn chính sách kinh tế lên tăng trưởng tín dụng và rủi ro ngân hàng, cần có những giải pháp đồng bộ từ phía chính phủ và ngân hàng nhà nước. Việc duy trì ổn định kinh tế vĩ mô là yếu tố then chốt. Điều này đòi hỏi chính phủ phải có chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ hợp lý, đồng thời tăng cường quản lý rủi ro trong hệ thống ngân hàng. Huy et al. nhấn mạnh sự ảnh hưởng của các điều kiện vĩ mô đến tăng trưởng tín dụng, khẳng định cần thiết lập chính sách để điều chỉnh và quản lý biến động nhằm đảm bảo tăng trưởng tín dụng ổn định, hỗ trợ các quyết định chính sách kinh tế.

5.1. Chính Sách Tiền Tệ Linh Hoạt Để Ổn Định Lạm Phát

Ngân hàng Nhà nước cần điều hành chính sách tiền tệ Việt Nam một cách linh hoạt để kiểm soát lạm phát Việt Nam và ổn định tỷ giá hối đoái Việt Nam. Việc sử dụng các công cụ như lãi suất, tỷ giá hối đoái và dự trữ bắt buộc cần được thực hiện một cách thận trọng để tránh gây ra những cú sốc cho nền kinh tế. Đồng thời, cần tăng cường phối hợp giữa chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa để đạt được mục tiêu chung là ổn định kinh tế vĩ mô.

5.2. Tăng Cường Quản Trị Rủi Ro Trong Hệ Thống Ngân Hàng

Các ngân hàng thương mại cần tăng cường quản trị rủi ro ngân hàng theo chuẩn mực quốc tế (ví dụ: Basel III). Điều này bao gồm việc xây dựng hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng hiệu quả, quản lý rủi ro thanh khoản chặt chẽ, và tăng cường hệ số CAR. Đồng thời, cần tăng cường kiểm tra, giám sát hoạt động của các ngân hàng để phát hiện và xử lý kịp thời các sai phạm.

5.3. Thúc Đẩy Tái Cơ Cấu Ngân Hàng Để Nâng Cao Sức Mạnh

Chính phủ cần tiếp tục đẩy mạnh tái cơ cấu ngân hàng để nâng cao sức mạnh và khả năng cạnh tranh của hệ thống ngân hàng. Việc sáp nhập, hợp nhất các ngân hàng yếu kém cần được thực hiện một cách minh bạch và hiệu quả. Đồng thời, cần thu hút vốn đầu tư nước ngoài vào ngành ngân hàng để tăng cường nguồn lực và kinh nghiệm quản lý.

VI. Tương Lai Nghiên Cứu Biến Động Tác Động COVID 55

Nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc đánh giá tác động của các sự kiện kinh tế toàn cầu (ví dụ: tác động của COVID-19, xung đột Nga-Ukraine, biến động giá dầu) đến tăng trưởng tín dụng và rủi ro ngân hàng tại Việt Nam. Đồng thời, cần nghiên cứu sâu hơn về tác động của các yếu tố chính trị và thể chế đến chính sách kinh tế và hệ thống ngân hàng. Nghiên cứu cũng cần mở rộng phạm vi, bao gồm cả các ngân hàng phi thương mại và các tổ chức tài chính vi mô.

6.1. Đánh Giá Ảnh Hưởng COVID 19 Đến Hệ Thống Ngân Hàng

Đại dịch COVID-19 đã gây ra những tác động tiêu cực đến nền kinh tế toàn cầu, trong đó có Việt Nam. Nghiên cứu cần đánh giá mức độ ảnh hưởng của đại dịch đến tăng trưởng tín dụng, nợ xấu, và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại. Đồng thời, cần đánh giá hiệu quả của các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp và người dân trong giai đoạn dịch bệnh.

6.2. Phân Tích Tác Động Biến Động Giá Dầu Lên Tăng Trưởng

Biến động giá dầu có thể ảnh hưởng đến lạm phát, tỷ giá hối đoái, và hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. Nghiên cứu cần đánh giá tác động của biến động giá dầu đến tăng trưởng tín dụng và rủi ro ngân hàng tại Việt Nam. Đồng thời, cần đề xuất các biện pháp ứng phó với biến động giá dầu để giảm thiểu tác động tiêu cực đến nền kinh tế.

6.3. Nghiên Cứu Tác Động Của Fintech Lên Ngành Ngân Hàng VN

Sự phát triển của công nghệ tài chính (fintech) đang tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho ngành ngân hàng. Nghiên cứu cần đánh giá tác động của fintech đến tăng trưởng tín dụng, rủi ro ngân hàng, và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại. Đồng thời, cần đề xuất các giải pháp để ngân hàng có thể tận dụng lợi thế của fintech và đối phó với các rủi ro tiềm ẩn.

Nội dung chính

Tác Động Của Biến Động Kinh Tế Vĩ Mô Và Bất Ổn Chính Sách Kinh Tế Đến Tăng Trưởng Và Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng Việt Nam

---

Tóm tắt nghiên cứu (Research Summary)

Nghiên cứu "Tác động của biến động kinh tế vĩ mô và bất ổn chính sách kinh tế đến tăng trưởng tín dụng và rủi ro trong ngành ngân hàng thương mại Việt Nam" tập trung giải quyết câu hỏi cốt lõi: Làm thế nào mà sự bất định trong chính sách kinh tế (EPU) cùng các cú sốc biến động vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, cung tiền M2) định hình quy mô tăng trưởng tín dụng theo từng kỳ hạn và mức độ an toàn tài chính của hệ thống ngân hàng?

Sử dụng phương pháp ước lượng Hồi quy Men Momen Tổng quát dạng Hệ thống (Two-step System GMM) kết hợp hiệu chỉnh sai số chuẩn theo Windmeijer (2005), nghiên cứu phân tích bộ dữ liệu bảng gồm 26 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTM) niêm yết trên các sàn HOSE, HNX và UPCoM trong giai đoạn 2012–2022.

Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng:

1. Bất ổn chính sách kinh tế (EPU) làm suy giảm đáng kể chỉ số Z-score (gia tăng xác suất phá sản và nợ xấu) đồng thời kìm hãm mạnh mẽ tăng trưởng tín dụng ở cả ba kỳ hạn: ngắn hạn, trung hạn và dài hạn với mức ý nghĩa thống kê 1%.
2. Biến động tăng trưởng GDP (GDPV) là nhân tố rủi ro vĩ mô có tác động tiêu cực và sâu rộng nhất, làm sụt giảm nghiêm trọng mức độ an toàn vốn và quy mô cho vay của các ngân hàng.
3. Các cú sốc vĩ mô tác động mạnh nhất trong ngắn và trung hạn, sau đó có xu hướng giảm dần trong dài hạn.

Từ đó, nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị then chốt về việc duy trì ổn định tăng trưởng kinh tế, gia tăng tính minh bạch trong hoạch định chính sách tiền tệ và nâng cao năng lực quản trị rủi ro ngược chu kỳ cho các tổ chức tín dụng.

---

Bối cảnh và tầm quan trọng (Research Context & Significance)

Trong thập kỷ qua, kinh tế toàn cầu liên tục đối mặt với chuỗi biến động khó lường: từ hậu quả kéo dài của cuộc khủng hoảng tài chính, đại dịch COVID-19, xung đột địa chính trị Nga – Ukraine, đến các hiện tượng thời tiết cực đoan do biến đổi khí hậu. Những cú sốc này khiến biên độ dao động của lạm phát và tăng trưởng kinh tế tại nhiều khu vực chạm ngưỡng kỷ lục kể từ thập niên 1970 (Schnabel, 2022).

Đối với một nền kinh tế đang phát triển có độ mở thương mại lớn như Việt Nam, hệ thống tài chính – ngân hàng đóng vai trò là huyết mạch dẫn vốn cho toàn bộ hoạt động sản xuất kinh doanh. Bất kỳ sự xáo trộn nào từ môi trường vĩ mô hay sự thiếu nhất quán trong chính sách kinh tế đều truyền dẫn trực tiếp vào bảng cân đối kế toán của các ngân hàng thương mại.

Mặc dù lý thuyết bất định Knightian (Knightian Uncertainty Theory) và lý thuyết chu kỳ tín dụng (Credit Cycle Theory) đã lý giải phần nào phản ứng phòng thủ của định chế tài chính trước rủi ro, phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế trước đây chỉ tập trung vào các thị trường phát triển (Mỹ, Châu Âu) hoặc chỉ xem xét tác động đơn lẻ của chính sách tiền tệ. Khoảng trống nghiên cứu lớn vẫn tồn tại đối với thị trường mới nổi:

• Chưa phân tách rõ ràng ảnh hưởng của bất ổn chính sách (EPU) và biến động kinh tế vĩ mô đa chiều (GDP, CPI, M2) lên từng kỳ hạn tín dụng cụ thể (1 năm, 3 năm, 5 năm).
• Thiếu các bằng chứng định lượng kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh trong mối quan hệ giữa rủi ro ngân hàng và tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam sau giai đoạn tái cơ cấu 2012–2020.

Đề tài mang tính thời sự cao, cung cấp cơ sở khoa học để Ngân hàng Nhà nước (NHNN) điều hành chính sách tiền tệ chủ động, đồng thời hỗ trợ các ngân hàng xây dựng kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (stress testing) trước các biến động vĩ mô.

---

Phương pháp tiếp cận và mô hình nghiên cứu (Methodology & Approach)

Nghiên cứu ứng dụng quy trình phân tích kinh tế lượng chuẩn mực trên dữ liệu bảng động (Dynamic Panel Data) nhằm đảm bảo tính chuẩn xác và độ tin cậy của các ước lượng.

1. Dữ liệu và phạm vi mẫu

• Mẫu nghiên cứu: 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam niêm yết trên ba sàn chứng khoán (HOSE, HNX, UPCoM), chiếm phần lớn thị phần tín dụng toàn ngành.
• Thời gian quan sát: 11 năm (từ 2012 đến 2022), tạo ra 257–283 quan sát sau khi đã làm sạch và loại trừ các quan sát khuyết thiếu.
• Nguồn dữ liệu: Báo cáo tài chính đã kiểm toán của các NHTM, Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV), Ngân hàng Thế giới (World Bank), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Chỉ số Bất ổn Chính sách Kinh tế (EPU Index) của Baker et al. (2016).
• Xử lý số liệu: Ứng dụng kỹ thuật Winsorization ở mức phân vị 5/95% nhằm loại bỏ hoàn toàn các giá trị ngoại lai (outliers) gây sai lệch mô hình.

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    CẤU TRÚC BIẾN SỐ TRONG MÔ HÌNH                                  |
+----------------------+--------------------+--------------------------------------------------------+
| Nhóm biến            | Ký hiệu biến       | Định nghĩa & Cách đo lường                             |
+----------------------+--------------------+--------------------------------------------------------+
| Biến phụ thuộc       | Z-score (Zs)       | (ROA + Vốn CSH/Tổng TS) / Độ lệch chuẩn ROA            |
|                      | CGS                | Tăng trưởng tín dụng ngắn hạn (1 năm)                  |
|                      | CGM                | Tăng trưởng tín dụng trung hạn (3 năm)                 |
|                      | CGL                | Tăng trưởng tín dụng dài hạn (5 năm)                   |
+----------------------+--------------------+--------------------------------------------------------+
| Biến độc lập chính   | LNEPU              | Logarithm tự nhiên của chỉ số Economic Policy          |
|                      |                    | Uncertainty (Baker et al., 2016)                       |
|                      | GDPV               | Độ lệch chuẩn 3 năm của Tỷ lệ tăng trưởng GDP          |
|                      | INFV               | Độ lệch chuẩn 3 năm của Tỷ lệ lạm phát CPI             |
|                      | M2V                | Độ lệch chuẩn 3 năm của Tốc độ tăng cung tiền M2       |
+----------------------+--------------------+--------------------------------------------------------+
| Biến kiểm soát       | CAP                | Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản                 |
|                      | SIZE               | Logarit tự nhiên tổng tài sản của ngân hàng            |
|                      | UNEMPLOYMENT       | Tỷ lệ thất nghiệp quốc gia hàng năm                    |
|                      | STOCK              | Tốc độ tăng trưởng chỉ số VN-Index                     |
|                      | GDP                | Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế                         |
+----------------------+--------------------+--------------------------------------------------------+

2. Mô hình kinh tế lượng

Tác giả thiết lập hai phương trình hồi quy động tổng quát:

$$\text{CREDIT}{i,t} = \beta_0 + \beta_1 \text{CREDIT}{i,t-1} + \beta_2 \text{EPU}{i,t-1} + \beta_3 \text{VOLATILITY}{i,t-1} + \sum \beta_k \text{CONTROL}{i,t-1} + \varepsilon{i,t}$$

$$\text{Z-Score}{i,t} = \alpha_0 + \alpha_1 \text{Z-Score}{i,t-1} + \alpha_2 \text{EPU}{i,t-1} + \alpha_3 \text{VOLATILITY}{i,t-1} + \sum \alpha_k \text{CONTROL}{i,t-1} + u{i,t}$$

3. Kỹ thuật ước lượng và kiểm định

• Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF (kết quả VIF cao nhất chỉ đạt 7.71 < 10, chứng minh mô hình không bị đa cộng tuyến nghiêm trọng).
• Thực hiện lần lượt các kiểm định F-test, Breusch-Pagan Lagrange Multiplier test và Hausman test để so sánh giữa Pooled OLS, FEM và REM.
• Phát hiện hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test) và phương sai sai số thay đổi (Breusch-Pagan test), nhóm tác giả quyết định áp dụng mô hình Two-step System GMM (Blundell-Bond) với hiệu chỉnh Windmeijer (2005).
• Tính vững của mô hình được xác thực thông qua:
  • Kiểm định Arellano-Bond: Có tự tương quan bậc 1 ($p < 0.05$) nhưng không có tự tương quan chuỗi bậc 2 ($AR(2) > 0.05$).
  • Kiểm định Hansen J-test ($p > 0.10$ và $p > 0.25$ theo chuẩn Roodman, 2009): Xác nhận các biến công cụ ngoại sinh hoàn toàn hợp lệ và không bị suy yếu bởi số lượng công cụ ($Instrument \le 24 < N$).

---

Phát hiện nghiên cứu chính (Key Research Findings)

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                         TỔNG HỢP KẾT QUẢ HỒI QUY SYSTEM GMM NỔI BẬT                                |
+-------------------------------+---------------------+--------------------+-------------------------+
| Biến số độc lập               | Biến phụ thuộc      | Chiều tác động     | Mức ý nghĩa thống kê    |
+-------------------------------+---------------------+--------------------+-------------------------+
| Bất ổn chính sách (LNEPU)     | Z-score (Độ an toàn)| Âm (-)             | 10% (p < 0.10)          |
| Bất ổn chính sách (LNEPU)     | CGS, CGM, CGL       | Âm (-)             | 1% (p < 0.01)           |
| Biến động GDP (GDPV)          | Z-score             | Âm (-) cực mạnh    | 5% (p < 0.05)           |
| Biến động GDP (GDPV)          | CGS / CGM / CGL     | Âm (-1.5% / -4.8%) | 5% (p < 0.05)           |
| Biến động lạm phát (INFV)     | Z-score             | Âm (-)             | 5% (p < 0.05)           |
| Biến động lạm phát (INFV)     | CGS / CGM           | Dương (+0.027%)    | 5% (p < 0.05)           |
| Biến động cung tiền (M2V)     | Z-score             | Dương (+0.544)     | 5% (p < 0.05)           |
| Biến động cung tiền (M2V)     | CGM                 | Âm (-0.0549%)      | 10% (p < 0.10)          |
+-------------------------------+---------------------+--------------------+-------------------------+

1. Bất ổn chính sách kinh tế (EPU) làm suy giảm ổn định và bóp nghẹt tín dụng dài hạn

Chỉ số EPU mang hệ số âm đối với Z-score (mức ý nghĩa 10%), chứng minh rằng khi chính sách vĩ mô thiếu nhất quán, ngân hàng đối mặt với tình trạng bất cân xứng thông tin trầm trọng trong việc lựa chọn dự án đầu tư. Đồng thời, EPU tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng ở toàn bộ các kỳ hạn CGS, CGM, CGL ở mức ý nghĩa cao nhất 1%. Doanh nghiệp có xu hướng hoãn kế hoạch mở rộng kinh doanh, tạo ra hiệu ứng suy thoái tín dụng tích lũy từ ngắn hạn sang dài hạn.

2. Biến động tăng trưởng GDP là "cú sốc" có sức tàn phá lớn nhất

Dao động trong tốc độ tăng trưởng GDP (GDPV) tạo ra tác động tiêu cực mạnh nhất đến hệ thống ngân hàng:

• Một đơn vị gia tăng trong biến động GDP làm giảm chỉ số an toàn tài chính Z-score tới 36 điểm.
• Cứ 1% gia tăng trong biến động GDP làm sụt giảm 1.5% tăng trưởng tín dụng ngắn hạn, 4.8% tín dụng trung hạn, và 1.0% tín dụng dài hạn. Sự bất ổn trong thu nhập và doanh thu khiến người vay mất khả năng trả nợ đúng hạn, buộc ngân hàng phải siết chặt quy trình cấp tín dụng để hạn chế nợ xấu phát sinh.

3. Nghịch lý biến động lạm phát kích thích tăng trưởng tín dụng ngắn - trung hạn

Mặc dù biến động lạm phát (INFV) bào mòn mức độ an toàn Z-score của ngân hàng (hệ số âm, $p < 0.05$), nhưng lại tác động dương đến tăng trưởng tín dụng ngắn hạn (+0.027%) và trung hạn (+0.115%).

• Giải thích thực tế: Khi lạm phát biến động mạnh, giá trị thực của đồng tiền sụt giảm và chi phí đầu vào tăng vọt. Doanh nghiệp và người tiêu dùng có nhu cầu vay vốn danh nghĩa lớn hơn để bù đắp chi phí vận hành và tích trữ hàng tồn kho, biến việc vay nợ trở thành công cụ phòng vệ trượt giá ngắn hạn.

4. Bất ổn cung tiền (M2V) kích hoạt cơ chế tự vệ phòng thủ

Ngược lại với dự đoán ban đầu, biến động cung tiền M2 (M2V) có tác động dương tới Z-score (+0.544 điểm ở mức ý nghĩa 5%). Khi các tín hiệu cung tiền từ ngân hàng trung ương trở nên khó đoán, các NHTM Việt Nam phản ứng bằng cách chủ động tái cơ cấu danh mục tài sản, tăng cường dự trữ thanh khoản và thẩm định khắt khe hơn. Điều này khiến tín dụng trung hạn (CGM) giảm 0.0549%, nhưng gián tiếp bảo vệ ngân hàng trước rủi ro phá sản hệ thống.

5. Cường độ tác động suy giảm theo thời gian

Nghiên cứu chỉ ra quy luật rõ nét: Cú sốc vĩ mô gây xáo trộn mạnh nhất ở kỳ hạn ngắn và trung hạn (đặc biệt là kỳ hạn 3 năm - CGM), sau đó giảm dần biên độ ảnh hưởng ở kỳ hạn dài 5 năm (CGL). Điều này chứng minh khả năng thích nghi và hấp thụ các cú sốc vĩ mô của hệ thống ngân hàng Việt Nam sau chu kỳ từ 3 đến 5 năm.

---

Đóng góp khoa học và giá trị học thuật (Scientific Contributions)

Nghiên cứu mang lại những giá trị đóng góp toàn diện trên cả phương diện lý thuyết lẫn thực tiễn:

Đóng góp về mặt lý thuyết (Theoretical Contributions)

• Bổ sung lý thuyết Knightian Uncertainty trong bối cảnh thị trường mới nổi: Nghiên cứu minh chứng rằng sự bất định chính sách kinh tế đẩy các ngân hàng vào trạng thái phòng thủ cực đoan (risk-averse), hạn chế dòng vốn chảy vào nền kinh tế thực.
• Hoàn thiện lý thuyết chu kỳ tín dụng (Credit Cycles): Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tính chất phi đối xứng của các cú sốc vĩ mô lên cấu trúc kỳ hạn tín dụng (ngắn - trung - dài hạn), lấp đầy khoảng trống dữ liệu kinh tế học tài chính tại Việt Nam.

Đổi mới về mặt phương pháp (Methodological Rigor)

• Áp dụng thành công mô hình Two-step System GMM với hiệu chỉnh Windmeijer (2005) trên mẫu 26 ngân hàng niêm yết, giải quyết triệt để vấn đề nội sinh vốn là rào cản lớn nhất trong các nghiên cứu tài chính ngân hàng trước đây.
• Kết hợp đa biến động vĩ mô (GDPV, INFV, M2V tính theo độ lệch chuẩn trượt 3 năm) cùng chỉ số EPU tiêu chuẩn quốc tế thay vì chỉ dùng các biến số tĩnh đơn lẻ.

Ý nghĩa thực tiễn và chính sách (Practical & Policy Value)

• Là cẩm nang định lượng giúp Ngân hàng Nhà nước cân nhắc liều lượng và độ trễ chính sách, duy trì định hướng tiền tệ ổn định, tránh các cú sốc giật cục gây bất ổn thị trường tín dụng.
• Định hướng cho các NHTM phương pháp xây dựng đệm an toàn vốn ngược chu kỳ (Countercyclical Capital Buffers) theo định chuẩn Basel II/Basel III.

---

Đối tượng thụ hưởng và ứng dụng thực tiễn (Target Audience)

Báo cáo nghiên cứu đem lại giá trị ứng dụng cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

---

Câu hỏi thường gặp (Frequently Asked Questions - FAQ)

1. Phát hiện quan trọng nhất và bất ngờ nhất của đề tài là gì?

Trả lời: Phát hiện then chốt nhất là biến động tăng trưởng GDP (GDPV) có sức tàn phá mạnh nhất tới Z-score và làm giảm mạnh tín dụng trung hạn (-4.8%). Phát hiện bất ngờ nhất là biến động lạm phát (INFV) lại kích thích tăng trưởng tín dụng ngắn và trung hạn, còn biến động cung tiền (M2V) thúc đẩy ngân hàng tăng cường phòng thủ, giúp cải thiện chỉ số Z-score.

2. Phương pháp nghiên cứu (System GMM) có ưu điểm gì vượt trội so với OLS hay Fixed Effects thông thường?

Trả lời: Các mô hình Pooled OLS hay FEM/REM truyền thống sẽ bị sai lệch và không nhất quán khi có biến phụ thuộc trễ ($CREDIT_{t-1}$ hoặc $Z\text{-score}_{t-1}$) và biến nội sinh. Phương pháp Two-step System GMM sử dụng các biến trễ làm công cụ (instruments), kết hợp hiệu chỉnh sai số chuẩn Windmeijer (2005) giúp triệt tiêu hoàn toàn nội sinh và tự tương quan bậc 1.

3. Kết quả nghiên cứu có thể tổng quát hóa (generalize) cho toàn bộ hệ thống ngân hàng không?

Trả lời: Mẫu nghiên cứu gồm 26 NHTM niêm yết chiếm trên 80% tổng tài sản và dư nợ tín dụng của toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam. Do đó, các kết luận có tính đại diện cao cho thị trường Việt Nam và là bài học giá trị cho các nền kinh tế mới nổi (Emerging Markets) có đặc thù tài chính dựa vào ngân hàng (bank-based financial system).

4. Hướng nghiên cứu tiếp theo (Next Steps) có thể mở rộng những khía cạnh nào?

Trả lời: Cần mở rộng chuỗi dữ liệu thời gian lên 20–30 năm để kiểm tra qua nhiều chu kỳ kinh tế hoàn chỉnh; bổ sung các biến tương tác giữa mô hình kinh doanh ngân hàng (thu nhập ngoài lãi, tỷ lệ an toàn vốn CAR) với biến động vĩ mô; và mở rộng khảo sát các ngân hàng số, công ty fintech.

5. Ứng dụng thực tiễn cụ thể nhất cho các ngân hàng thương mại là gì?

Trả lời: Các NHTM cần xây dựng cơ chế định giá khoản vay linh hoạt theo mức độ biến động lạm phát; thắt chặt tỷ lệ cấp tín dụng trung - dài hạn khi GDP biến động; và chủ động trích lập dự phòng rủi ro sớm dựa trên các chỉ báo EPU thay vì chỉ chờ đợi nợ xấu phát sinh trên sổ sách.

---

Kết luận (Conclusion)

Công trình nghiên cứu đã khẳng định rõ nét: Sự ổn định kinh tế vĩ mô và tính minh bạch, nhất quán trong điều hành chính sách kinh tế là điều kiện tiên quyết để bảo vệ sức khỏe hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Các cú sốc bất định không chỉ bào mòn đệm an toàn vốn mà còn bóp nghẹt nguồn cung tín dụng trung - dài hạn của nền kinh tế.

Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu tiếp tục đối mặt với nhiều bất định phức tạp, Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tín dụng cần triển khai đồng bộ các giải pháp: điều hành chính sách tiền tệ chủ động, duy trì kỷ luật cung tiền, củng cố tỷ lệ an toàn vốn và ứng dụng chuyển đổi số trong thẩm định rủi ro.

[!TIP] Khuyến nghị hành động: Hãy chủ động theo dõi chỉ số Bất ổn Chính sách Kinh tế (EPU) và xây dựng kịch bản ứng phó biến động vĩ mô định kỳ để tối ưu hóa danh mục tín dụng và nâng cao năng lực cạnh tranh bền vững cho ngân hàng của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TÉ TP. HÒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỐNG KÉT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC THAM GIA XÉT GIẢI THUÒNG "NHÀ NGHIÊN CỨU TRẺ UEH" NĂM 2024 IMPACT OF MACROECONOMIC VOLATILITY AND ECONOMIC POLICY UNCERTAINTY ON CREDIT GROWTH AND RISK IN VIETNAMESE COMMERCIAL BANKING SECTOR Thuộc nhóm chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Ho Chi Minh, February 2024 1 CONTENTS LIST OF ACRONYMS.3 LIST OF TABLES. Research questions and objectives. Overview of Vietnam banking system.

Economic Policy Uncertainty (EPU). Knightian’s Uncertainty Theory. Bank’s Credit Growth. Bank's Credit Cycles.

Effects of Economic Policy Uncertainty on the Credit Riskof Banks. Effects of Macroeconomic Volatility on the Credit Risk of Banks. Effects of Economic Policy Uncertainly on the Credit Growth of Banks. Effects of Macroeconomic Volatility on the Credit Growth of Banks.

RESEARCH DATA AND METHOD. 24 CHAPTER 4: RESEARCH RESULTS. Effects of Economic Policy Uncertainty on the Credit Growth and Risks of Banks 31 4. Effects of Macroeconomic Volatility on the Credit Growth and Risks of Banks.

Limitations and future research directions. Implications from Economic Policy Uncertainty. Implications from Macroeconomic Volatility. For economic growth.

For money supply. 47 3 LIST OF ACRONYMS Acronyms Explain GDP Gross Domestic Product GMM Generalized Method of Moment HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange HNX Ha Noi Stock Exchange Upcom Unlisted Public Company Market NHNN State Bank EPƯ Economic Policy Uncertainty 4 LIST OF TABLES Table 3. Variables operationalization 19 Table 4. Descriptive statistics 25 Table 4.

CoiTelation matrix 28 Table 4. Multicollinearity checks 30 Table 4. Effects of Economic Policy Uncertainty on the Credit Growth and Risks 31 of Banks Table 4. Effects of Macroeconomic Volatility on the Credit Growth and Risks of 34 Banks Figure 4.

Total credit and inflation 37 fluctuations 5 ABSTRACT This study investigates the impacts of macroeconomic volatility, economic policy uncertainty on short-term, medium-term, and long-term credit growth, as well as the overall financial stability of Vietnam's commercial banking sector. Analyzing data from 26 commercial banks in Vietnam from 2010 to 2022, this research endeavors to explain how volatilities in macroeconomic conditions, particularly heightened during periods of economic policy uncertainty, adversely influence credit expansion and financial stability. The study reveals that macroeconomic instabilities exert a detrimental effect on the financial robustness of commercial banks. Notably, fluctuations in GDP growth emerge as the most substantial and negatively impactful factor.

This instability in GDP growth profoundly affects credit growth in short-term, medium-term, and long-term periods. The impact of macroeconomic instability factors on credit growth is pronounced in the short and medium term and ten0064 s to diminish over the long term. Consequently, this research underscores the criticality of maintaining economic growth stability for ensuring the resilience of the commercial banking system in Vietnam. Keywords: Credit growth, financial stability, macroeconomic volatility, economic policy uncertainty.

Research context The current global macroeconomic environment is notably unfavorable, experiencing an upsurge in frequency, duration, and likelihood of economic shocks (Schnabel, 2022). One of the key factors exacerbating this situation is climate change, which has led to an increase in extreme weather events. These events have significantly disrupted various sectors, including finance and banking (Schnabel. The ongoing pandemic and the Russo-Ukrainian War arc expected to further heighten this instability.

These events have caused a remarkable rise in macroeconomic volatility, with the Eurozone experiencing output growth volatility about five times higher than during the peak of the 2009 Great Recession, and a surge in inflation volatility surpassing levels seen in the 1970s. Moreover, recent years have seen rapid global changes and unintended political and economic shifts, adding to the global uncertainty. The Russia-Ukraine conflict escalated on February 24, 2022, with Russia initiating a military operation against Ukraine. This prompted sanctions from various countries and organizations like the EU and the U.

(Funakoshi et al. These developments have notably impacted the global economy and financial markets (Umar et al., 2022), leading to increased interest in research on the effects of Economic Policy Uncertainly (EPU) on the financial system, particularly the banking sector (All et al. 2023; Han et al. Various studies have explored EPU's impact on numerous variables, such as stock market returns, gold, commodities, Bitcoin, corporate decisions (Danisman et al., 2020), and macroeconomic variables.

Macroeconomic variables have a significant impact on the broader economy and the banking sector, both positively and negatively. One major negative consequence is the emergence of banking credit risk. The banking system plays a crucial role in the economy by providing credit, fostering business investments, and supporting economic growth. Credit risk, therefore, is a significant threat to the banking sector, as evidenced by various economic recessions like the U.

financial decline in the 1980s, the Asian crisis in the 7 1990s and 2000s, and the European credit crunch (Naili & Lahrichi, 2022). No country is immune to the instability caused by these events, emphasizing the importance of credit risk and the need for comprehensive research to prevent its recurrence. Conversely, credit growth, the opposite of credit risk, depends on internal bank factors and the prevailing macroeconomic conditions. These factors constantly influence the growth and risk of credit in commercial banks (Huy et al.

Understanding the impact of macroeconomic instability on credit growth is essential for central banks to develop effective policies and make informed economic regulatory decisions. This understanding helps manage economic condition fluctuations and macroeconomic variables, ensuring stable credit growth and guiding the central bank's policy-making and economic regulation strategies. Research questions and objectives Based on the proposed research rationales, this study poses the following research questions (RQ), aiming to provide a comprehensive insight into the studied subjects: - RQ1: How does macroeconomic volatility affect the credit growth of commercial banks in Vietnam? - RQ2: How does macroeconomic volatility affect the credit risk of commercial banks in Vietnam? - RQ3: How docs economic policy uncertainty affect the credit growth of commercial banks in Vietnam? - RQ4: How does economic policy uncertainty affect the credit risk of commercial banks in Vietnam? The primary aim of this research, guided by the formulated RQs, is to empirically investigate how fluctuations and uncertainties in the macroeconomic landscape influence the short-term, medium-term, and long-term expansion of credit, along with the financial risk, of publicly traded commercial banks in Vietnam during the time frame from 2012 to 2022. Research Scope Research Focus: The study concentrates on short-term credit growth, medium-term credit growth, long-term credit growth, financial stability index, economic policy uncertainty, and macroeconomic volatility.

Geographical Scope: The research encompasses financial indicators of commercial banks that are publicly traded on the Vietnam stock market. Temporal Scope: The study covers a time frame extending from 2012 to 2022. Research method This study utilizes quantitative methodologies, specifically regression analysis on panel data, to empirically assess the influence of business models on the impacts of monetary policy and economic policy uncertainty on banking performance. The analysis employs the Generalized Method of Moments (GMM) to address potential endogenous variables and verify the stability of the model.

The research sample is compiled from the audited financial statements of commercial banks and data obtained from the General Statistics Office. It encompasses data from 26 Vietnamese commercial banks that are listed on the HOSE, HNX, and upcom stock exchanges for the period from 2012 to 2022. To summarize, the dataset for this study includes information from 26 Vietnamese commercial banks listed on these stock exchanges over the aforementioned period, utilizing data extracted from their audited financial reports and the General Statistics Office. Research contributions This investigation into the effects of macroeconomic volatility and economic policy uncertainty on credit growth and banking risk makes substantial contributions in both theoretical and practical aspects within the banking industry.

On a theoretical level, it delves deeply into a range of theories and concepts pertinent to the study’s focus. It establishes a theoretical framework that highlights the interplay between macroeconomic policies, uncertainty, credit growth, and banking risk, specifically in the context of Vietnamese 9 banks. The research's findings elucidate the varied impacts that macroeconomic instability and policy uncertainty have on commercial banks during different economic cycles, thereby augmenting the existing body of literature. Practically, the study leverages the GMM model to conduct an extensive analysis of the effects of macroeconomic instability and economic policy uncertainly on the short-term, medium-term, and long-term credit growth, and on the financial stability of commercial banks.

This provides crucial insights for policymakers and financial professionals on how to effectively manage macroeconomic and monetary policies, as well as economic policy uncertainties, with the aim of enhancing credit growth and reducing potential risks in the financial sector. In summary, this research makes a significant contribution to the understanding of how macroeconomic factors influence the operational efficiency of commercial banks. Overview of Vietnam banking system As reported by the State Bank of Vietnam (SBV), there have been substantial transformations and enhancements in the Vietnam banking sector over recent decades. Prior to the 1990s, the banking system in Vietnam was predominantly slate-owned, with the central bank exerting centralized control and holding a monopoly over financial services.

During the 1990s, Vietnam embarked on a series of banking reforms, which included allowing the formation of new domestic and international banks. The government also initialed the privatization of state-owned banks and welcomed foreign investments into the sector. This period marked a significant expansion in the banking industry, with the number of operational banks in Vietnam growing from just 2 in 1990 to over 40 by the early 2000s. However, this rapid growth was not without its challenges, as many banks faced issues 10 related to poor management, inadequate capitalization, and a high prevalence of non­ performing loans.

In response to these challenges, the mid-2000s saw the government undertaking a major overhaul of the banking sector. This restructuring aimed at enhancing transparency, strengthening supervision, and reducing the prevalence of financially weak banks. Actions taken included mergers and acquisitions, recapitalization, and reforms targeted at improving management and risk governance. These initiatives have yielded positive results, with the Vietnamese banking sector showing marked improvements in recent times.

The ratio of non-performing loans has significantly reduced, dropping from over 17% in 2012 to approximately 2% in 2020. Additionally, the sector has witnessed improvements in profitability and operational efficiency. Furthermore, the government has implemented strategies to promote a more diverse financial sector. This includes the establishment of stock and insurance markets.

Overall, the Vietnamese banking sector has experienced a remarkable journey of development and progress over the past few decades, with continued governmental reforms anticipated to further strengthen the sector in the forthcoming years. Economic Policy Uncertainty (EPU) Economic Policy Uncertainty (EPU) is a paramount concern in the current global context. EPU arises from uncertainties due to changes in governmental policies, laws, regulations, and actions, which can disrupt the transparent functioning of economic activities and the business climate. These uncertainties can profoundly affect businesses and economies, particularly in the banking sector, influencing decisions related to investment, employment, and production (Bordo, M.

EPU essentially represents a policy environment where economic agents are unable to predict the outcomes of fiscal, regulatory, monetary, and trade policies. The EPU Index, as described by Knight (1921) and Bloom (2014), is a measurable, aggregate-level indicator that encapsulates both risk and uncertainty, making it a suitable gauge for uncertainty in research studies. Baker et al. (2016) conceptualize EPU as a measure of uncertainty that businesses, investors, and consumers face regarding the future state of the economy, attributable to 11 changes or potential changes in economic policy.

The quantification of EPƯ typically involves monitoring news and other indicators pertaining to economic policy areas like taxation, monetary policy, trade policy, and regulation. Tracking and understanding economic policy uncertainty is essential for policymakers and researchers to grasp the impact of economic policy on the economy and to make well-informed future policy decisions. Baker et al. (2016) drew inspiration from previous attempts to create an indicator representing economic policy uncertainty, integrating and evaluating key factors highlighted in earlier research.