Phân Bổ Nguồn Cho Vay Của Ngân Hàng Và Những Ảnh Hưởng Từ Bất Ổn Vĩ Mô:

Tất cả những lập luận này chỉ ra rằng sự không chắc chắn về lạm phát trong tương lai có thể gây ra những hậu quả kinh tế bất lợi. Mặc dù sự không chắc chắn không thể được loại bỏ hoàn toàn, có thể trường hợp việc thông qua một chính sách cụ thể có thể giảm thiểu sự không chắc chắn của lạm phát và giảm thiểu các chi phí do nó gây ra. Đặc biệt, vì một số mô hình lý thuyết dự đoán rằng sự không chắc chắn về lạm phát sẽ tăng theo mức độ lạm phát, theo đuổi một chính sách ổn định mức giá có thể giảm thiểu chi phí của sự không chắc chắn về lạm phát.

Friedman (1977) đề xuất một khung lý thuyết cho mối quan hệ giữa lạm phát và sự không chắc chắn của lạm phát. Ông đưa ra hai tác động thực sự của lạm phát. Trong phần thứ nhất, khi lạm phát tăng, sẽ có áp lực chính trị từ phía công chúng và các cử tri buộc các nhà hoạch định chính sách phải giảm lạm phát. Tuy nhiên, các nhà hoạch định chính sách có thể không thực hiện chính sách tiền tệ nới lỏng để giảm lạm phát vì sợ các tác động suy thoái. Do đó, chính sách tiền tệ trong tương lai là không thể đoán trước được, dẫn đến sự không chắc chắn về lạm phát tăng lên trong tương lai. Trong phần thứ hai, Friedman lập luận rằng sự bất ổn về lạm phát ngày càng tăng ảnh hưởng tiêu cực đến sự tăng trưởng kinh tế của đất nước.

2.2.3 Cách đo tính biến động của lạm phát‌

Mặc dù có thể có một số cách để ước tính sự biến động của lạm. Tuy nhiên, phổ biến nhất là ước tính biến động lạm phát bằng cách áp dụng phương pháp ARCH/GARCH đề xuất bởi Engle (1983), Bollerslev (1986). Dựa trên phương pháp ước lượng GARCH của Bollerslev (1986), một số nghiên cứu mô phỏng sự biến động của lạm phát thông qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI) chẳng hạn như Brunner và Hess (1993) áp dụng tại Mỹ, Joyce (1995) và Kontonikas (2004) cho Vương quốc Anh, Della Mea và Perna (1996) cho Uruguay…. Tất cả những nghiên cứu này đều mô hình hoá biến động lạm phát thông qua mô hình GARCH.

Fountas và Karanasos (2007) và Bordes và Maveyraud (2008) đo sự biến động của lạm phát bằng cách sử dụng GJR-GARCH (TGARCH) của Glosten, Jagannathan, và Runkle (1993) và Zakoian (1994) và mô hình GARCH mũ (EGARCH) của Nelson (1991).

Hầu hết các nghiên cứu sử dụng mô hình chuẩn GARCH (1,1) để ước tính độ biến động của lạm phát. Tuy nhiên, mô hình này làm hạn chế các giả định về hành vi của sự không chắc chắn về lạm phát không tương xứng với quan niệm không chắc chắn của Friedman. Những vấn đề sau đây được đưa ra là khả năng liên kết này có thể phụ thuộc vào mức độ lạm phát, chính sách tiền tệ và phát triển kinh tế, tất cả đều khác nhau giữa các nước và theo thời gian.

2.3 Phân bổ nguồn cho vay của ngân hàng và những ảnh hưởng từ bất ổn vĩ mô: Mô hình của Baum, Caglayan và Ozkan‌

Beaudry và cộng sự (2001), Baum và cộng sự (2005) đã đề xuất một mô hình để mô tả cách thiết lập danh mục đầu tư tối ưu. Trong nghiên cứu của họ, các nhà quản lý ngân hàng hoạt động trong một môi trường rủi ro và trong từng thời kỳ có thể đầu tư tiền gửi vào hai tài sản khác nhau: cho vay và đầu tư trái phiếu. Việc đầu tư vào trái phiếu là giả định đơn giản cho sự đầu tư không có rủi ro phá sản, nhưng nó mang rủi ro thị trường vì giá trị của chứng khoán có thể thay đổi do điều kiện thị trường thay đổi. Tuy nhiên, rủi ro này có thể dự đoán được và quan trọng hơn nó có thể được quản lý và phòng ngừa. Tỷ suất sinh lợi của khoản đầu tư này bằng với lãi suất phi rủi ro (rf).

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 74 trang tài liệu này.

Mặt khác, các khoản cho vay đối với khách hàng bao gồm hai loại rủi ro khác nhau: rủi ro thị trường và rủi ro vỡ nợ. Rủi ro vỡ nợ là kết quả của một kết hợp xác suất khách hàng không trả được nợ trong tương lai và các yếu tố hệ thống, tương quan tình trạng của nền kinh tế. Trên thực tế, trong những thời điểm kinh tế vĩ mô đi xuống, rủi ro của danh mục đầu tư ngân hàng càng có xu hướng gia tăng.

Đối với ngân hàng i vào thời điểm t, việc đầu tư vào các khoản cho vay rủi ro mang lại lãi suất (ri) bằng lãi suất phi rủi ro cộng với phần bù rủi ro (rpi), bằng với tất cả các khoản cho vay, giả định là đồng nhất và không phụ thuộc vào rủi ro của người vay nhất định:

ri = rf + rpi (1)

Giá trị kỳ vọng và phương sai của phần bù rủi ro lần lượt là E(rpi) = q và Var(rpi) =

Var(rpi) = o2. Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của khoản vay có thể được viết lại là:

ri = rf + q + si (2)

trong đó si là một thành phần ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N (0, o2). Baum và cộng sự cũng giả định rằng mỗi ngân hàng có một danh mục đầu tư cụ thể với cấu trúc rủi ro khác nhau và do đó các thành phần ngẫu nhiên của tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng

không tương quan với nhau E( sisj) = 0.

Trong khuôn khổ này, các nhà quản lý ngân hàng giải quyết vấn đề tối ưu hóa danh mục đầu tư. Họ cân bằng lại thành phần của tài sản để có được sự kết hợp tối ưu giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Theo nguyên tắc tối đa hoá hữu dụng, họ phải chọn cổ phần αi và (1 - αi) tài sản tương ứng để đầu tư vào các khoản vay và trái phiếu. Tuy nhiên, trước khi ra quyết định, các ngân hàng không quan tâm đến phần bù rủi ro thực tế cũng như yếu tố ngẫu nhiên si , họ chỉ quan tâm đến tín hiệu nhiễu của chúng:

Si = si + u (3)

trong đó u là một biến ngẫu nhiên độc lập với si có phân phối chuẩn N (0, o2). Giả định, yếu tố nhiễu (u) của các tín hiệu ngân hàng nhận được giống hệt nhau, trong khi các tín hiệu chung còn lại si vẫn khác nhau. Trên thực tế, mặc dù tất cả các ngân hàng đều có khả năng không đối mặt với vấn đề bất cân xứng thông tin, nhưng vẫn tồn tại các thông tin riêng khác biệt. Về nguyên tắc, u có thể được quan sát và sự không chắc chắn có thể được loại bỏ nếu tất cả các ngân hàng chia sẻ thông tin riêng của họ. Tuy nhiên, chia sẻ thông tin dường như là điều không thể trên thị trường tín dụng cạnh tranh.

Yếu tố nhiễu u có thể được hiểu là mức độ không chắc chắn về các điều kiện kinh tế vĩ mô trong tương lai. Tác động của nó lên các ngân hàng là đồng nhất, bất kể khả năng dự đoán của các nhà quản lý về thành phần ngẫu nhiên si của tỷ suất sinh lợi khoản cho vay. Khi sự bất định của kinh tế vĩ mô tăng thì phương sai của u cũng tăng làm cho các ước tính về tỷ suất sinh lợi của các khoản vay không chính xác. Giả thiết về sự độc lập giữa u và si bây giờ rò ràng hơn, thực tế là cú sốc kinh tế vĩ mô tổng thể không tương quan với thành phần của tỷ suất sinh lợi từ khoản cho vay.

Để xác định tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của khoản vay, các nhà quản lý ngân hàng phải dự đoán giá trị của si. Khi không có tín hiệu nhiễu, dự báo của ngân hàng (không

điều kiện) si sẽ là giá trị trung bình trong phân phối của nó, bằng không. Tuy nhiên, các ngân hàng quan sát tín hiệu và có thể dự đoán thêm thông tin từ nó. Giá trị kỳ vọng của tỷ suất sinh lợi thu được từ các khoản vay dựa trên điều kiện Si, E [si| Si] được giả định là một hằng số (ß) của tín hiệu, trong đó ß đại diện cho một hệ số hồi quy tuyến tính của si trên Si:

E [si| Si] = ßSi = ß (si + u), trong đó ß =

o2+ o2

(4)

s r

Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng có điều kiện Si của danh mục đầu tư E [Ri| Si] của ngân hàng i là:

E [Ri| Si] = αi(rƒ + q + E [si|Si]] + (1 − α)rƒ

= αi(rƒ + q + ß (si + u) + (1 − α)rƒ (5) và phương sai có điều kiện Var[Ri| Si] = α2ßo2(6)

i r

Các ngân hàng e ngại rủi ro giả định có mức hữu dụng như sau:

E [Ui| Si] = E [Ri| Si] - m Var[Ri| Si] (7) Hữu dụng gia tăng khi tỷ suất sinh lợi kỳ vọng tăng và sự biến động tỷ suất sinh lợi giảm (m là hệ số e ngại rủi ro).

Sử dụng phương trình trung bình và phương sai của danh mục đầu tư, để đạt được tỷ lệ

cho vay trên tài sản tối ưu (αi) đối với ngân hàng i và độ phân tán chéo là:

mßo2

αi = q+ßSi

σ2

(8)

Var(αi) =

E (9)

4ω2σ

Phương sai của của tỷ lệ cho vay trên tài sản có mối tương quan âm với mức độ bất ổn

về kinh tế vĩ mô σ2. Thật vậy, lấy đạo hàm của phương sai của αi

đối với σ2:

&Var(αi) &σ2

2o2

= − < 0 (10)

m2o6

Điều này có hàm ý rằng phương của tỷ lệ cho vay trên tài sản thu hẹp do sự bất định về kinh tế vĩ mô gia tăng.

Phương sai của αi tăng khi phương sai của thành phần ngẫu nhiên tăng lên:

&Var(αi) = 1

> 0 (11)

&σ2

m2o4

Dựa trên công thức xây dựng, họ đưa ra giả thiết:

Giả thuyết: Khi sự không chắc chắn về kinh tế vĩ mô tăng lên, các ngân hàng có khuynh hướng phân bổ tài sản trong danh mục đầu tư của họ một cách đồng nhất hơn (phương sai của tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản chéo giảm);

Lạm phát là một trong những vấn đề quan trọng trong kinh tế vĩ mô và biến động lạm phát làm môi trường kinh tế vĩ mô bất ổn. Cụ thể hơn khi sự không chắc chắn lạm phát tăng lên làm bóp méo sự phân bổ tối ưu nguồn lực ngân hàng. Một sự tăng lên trong bất ổn lạm phát làm độ phân tán của tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản giảm xuống, hàm ý các nhà quản lý ngân hàng hành xử theo một cách đồng nhất hơn do hệ thống giá cả bị nhiễu quá mức, các nhà quản lý ngân hàng sẽ hành động thận trọng hơn trong việc phát hành các khoản vay mới vì họ không thể đánh giá chính xác mức tỷ suất sinh lợi mong đợi từ khoản cho vay. Ngược lại, chất lượng thông tin tốt hơn sẽ dẫn đến sự phân bổ các khoản vay không đồng đều giữa các ngân hàng vì các nhà quản lý khác nhau có thể tận dụng dự đoán chính xác hơn của mình về các cơ hội cho vay khác nhau.

2.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài‌

Một trong những vấn đề chính trong kinh tế là việc phân bổ nguồn lực khan hiếm để sử dụng hiệu quả nhất. Mặc dù hệ thống giá cả sẽ dẫn đến việc phân bổ nguồn lực hiệu quả, nhưng trong điều không chắc chắn, điều này khó có thể thực hiện được.

Các nhà nghiên cứu trước đây đã dành nhiều nỗ lực để chứng minh rằng sự không chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến chi phí đầu tư cố định của các doanh nghiệp. Ví dụ, dưới tác động hoàn toàn hoặc một phần, một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự gia tăng chêch lệch về tỷ suất sinh lợi trong tương lai từ dự án đầu tư sẽ làm tăng giá trị thời gian và gây ra sự trì hoãn trong chi tiêu đầu tư cố định (Bernanke, 1983). Hartman (1972) và Abel (1983) dự đoán mối quan hệ giữa sự không chắc chắn và đầu tư, một sự gia tăng bất ổn về giá trong tương lai làm tăng tỷ suất sinh lợi dự kiến trong tương lai trên một đơn vị vốn cận biên làm tăng tính hấp dẫn của đầu tư.

Một số nhà nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng sự không chắc chắn có tác động ngược chiều đến mức chi phí đầu tư cố định của một công ty, trong khi một số nghiên cứu khác lại cho thấy một mối quan hệ cùng chiều hoặc không tuyến tính giữa sự không chắc chắn và đầu tư. Beaudry và cộng sự (2001) dựa trên nền tảng nghiên cứu của Lucas (1973), nhấn mạnh những hàm ý của sự không chắc chắn về chi phí đầu tư cố định của các doanh nghiệp. Dựa trên mô hình phân tích của họ, họ cho rằng những thay đổi trong sự không chắc chắn về lạm phát sẽ bóp méo sự phân bổ hiệu quả nguồn lực khan hiếm của các công ty. Bài nghiên cứu sử dụng một bảng dữ liệu các doanh nghiệp sản xuất ở Anh trong giai đoạn từ năm 1970 đến năm 1990 và mô hình của họ ngụ ý rằng sự không chắc chắn cao sẽ dẫn đến sự phân bố tỷ lệ đầu tư cố định hẹp hơn do các nhà quản lý doanh nghiệp sử dụng ít kiến thức chính xác hơn về các cơ hội đầu tư khác nhau.

Ngược lại khi sự bất ổn thấp sẽ dẫn đến sự phân bố tỷ lệ đầu tư cố định nới rộng do các nhà quản lý có nhiều thông tin chính xác hơn về các cơ hội đầu tư của họ. Caglayan và Xu (2014) sử dụng bảng dữ liệu của các công ty sản xuất Nhật Bản, họ cũng kết luận rằng sự không chắc chắn bóp méo sự phân bổ hiệu quả chi phí đầu tư cố định của các công ty.

Baum và cộng sự (2009) là nghiên cứu đầu tiên nghiên cứu tác động của sự không chắc chắn đến sự phân bổ nguồn lực khan hiếm của các ngân hàng. Khác với Beaudry và cộng sự (2001), họ nhấn mạnh tầm quan trọng của sự ổn định về kinh tế vĩ mô đối với việc phân bổ các khoản cho vay của các ngân hàng và cho rằng sự ổn định của môi trường kinh tế vĩ mô sẽ giúp phân bổ tài sản cho vay hiệu quả hơn. Để chứng minh các giải thiết của họ, họ đã sử dụng một bảng dữ liệu lớn các ngân hàng Mỹ và cho thấy sự bất định về kinh tế vĩ mô (đo lường bởi sự biến động của tăng trưởng GDP hoặc lạm phát) có tương quan âm với độ phân tán của tổng tỷ lệ cho vay đến tài sản.

Sau đó, Baum và cộng sự (2009), Quagliariello (2009) và Calmès and Théoret (2014) đã kiểm tra vai trò của sự không chắc chắn về kinh tế vĩ mô đối với sự phân tán các nguồn tài chính của ngân hàng cụ thể. Nghiên cứu đầu tiên đã kiểm tra vai trò của sự ổn định về kinh tế vĩ mô đối với hiệu quả phân bổ các khoản cho vay của ngân hàng

cho một nhóm lớn các ngân hàng ở Ý và nghiên cứu sau đã kiểm tra 6 ngân hàng hàng đầu của Canada và 20 ngân hàng hàng đầu của Mỹ. Cả hai nghiên cứu đều đưa ra những kết luận tương tự. Các ngân hàng có khuynh hướng ứng xử đồng nhất hơn trong những thời điểm bất ổn kinh tế vĩ mô cao. Cả ba nghiên cứu đều sử dụng dữ liệu hàng quý và kiểm tra từng quốc gia.

Một số nhà nghiên cứu cũng xem xét tầm quan trọng của tình trạng nền kinh tế đối với cho vay ngân hàng trong chu kỳ kinh tế. Ví dụ như Gambacorta và Marques- Ibanez (2011), Brei và Schclarek (2013), Brei và cộng sự (2013) đã tìm thấy bằng chứng cho thấy các ngân hàng nhà nước tăng mức cho vay trong giai đoạn khủng hoảng, các ngân hàng tư nhân lại giảm mức cho vay. Bài nghiên cứu hàm ý Chính phủ đóng vai trò tương phản trong chu kỳ của hệ thống ngân hàng.

Một khía cạnh khác của các nghiên cứu trước đây đã khảo sát vai trò của rủi ro đối với các khoản vay ngân hàng. Ví dụ, Altunbas và cộng sự (2010) nhận thấy rằng các ngân hàng với xác suất vỡ nợ thấp hơn có thể cung cấp một khoản tín dụng lớn hơn để bảo vệ nguồn cấp vốn của họ khỏi những thay đổi về chính sách tiền tệ. Tiếp đến, Kosak và cộng sự (2015) đã sử dụng bảng dữ liệu ngân hàng nước ngoài và thấy rằng sự sẵn có của các quỹ chất lượng cao (vốn cấp 1 và tiền gửi cá nhân) và hỗ trợ của chính phủ là rất quan trọng trong việc cho vay liên tục của ngân hàng trong giai đoạn khủng hoảng. Một nghiên cứu tương tự, Delis và cộng sự (2014) cho thấy khi người tiêu dùng và các nhà phân tích thận trọng, nguồn cung của tổng số khoản vay ngân hàng ở Mỹ sụt giảm. Caglayan và Xu (2016) nhận thấy rằng những thay đổi vĩ mô có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Họ cũng nhấn mạnh rằng các ngân hàng tiếp tục giảm mức tăng trưởng tín dụng của họ khi mức độ biến động đạt quá mức.

Giống như Beaudry và cộng sự (2001), Caglayan và Xu (2016) tập trung chú ý vào những ảnh hưởng của sự biến động của lạm phát đối với việc phân bổ khoản cho vay của các ngân hàng. Điều này khác với Baum và cộng sự (2009) đã kiểm tra xem sự ổn định kinh tế vĩ mô có giúp phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn hay không. Tuy nhiên, điểm khác so với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây là bài nghiên cứu sử dụng bộ

dữ liệu từ các ngân hàng từ 15 quốc gia, áp dụng các phương pháp dữ liệu bảng để đưa ra một cái nhìn rộng hơn về mối liên hệ giữa sự biến động về tỷ lệ lạm phát và vấn đề phân bổ nguồn lực của các ngân hàng so với các nghiên cứu trước đây. Ngoài ra, bài nghiên cứu còn đưa ra so sánh và tương phản ảnh hưởng của sự không chắc chắn đến các khoản vay ngân hàng giữa EU và các nhóm nước ngoài của EU và cuối cùng là điều tra mối tương quan này có thay đổi sau cuộc khủng hoảng tài chính hay không.

Nhìn chung các nghiên cứu thực nghiệm trước đây dù sử dụng bảng dữ liệu với nhiều doanh nghiệp, ngân hàng trong nước hay dữ liệu bảng các ngân hàng từ nhiều nước để kiểm tra những tác động của sự không chắc chắn, bất ổn, biến động kinh tế vĩ mô hay cụ thể hơn là lạm phát đều cho thấy kết tương tự. Sự không chắc chắn trong kinh tế vĩ mô làm hệ thống giá không phát huy tác dụng trong việc phân bổ nguồn lực. Một sự biến động làm bóp méo hiệu quả phân bổ nguồn lực tối ưu. Cụ thể đối với sự phân bổ khoản cho vay của ngân hàng, khi sự biến động càng lớn thì độ phân tán của tỷ lệ cho vay trên tài sản càng nhỏ và ngược lại sự ổn định, biến động thấp giúp các ngân hàng phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả hơn.

Khi môi trường vĩ mô ổn định, ít biến động, các nhà quản lý ngân hàng sẽ có thể dự đoán lợi nhuận từ mỗi dự án tiềm năng một cách dễ dàng hơn và tài trợ cho các dự án có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn. Ngược lại, khi môi trường kinh tế đang bất ổn, khả năng dự đoán của các nhà quản lý ngân hàng sẽ không còn chính xác nữa, điều này sẽ gây trở ngại, giải thích hành vi cho vay khá bảo thủ ở tất cả các ngân hàng. Lập luận này hàm ý rằng trong thời gian kinh tế vĩ mô biến động mạnh, các ngân hàng sẽ hành xử đồng nhất hơn, làm cho tỷ lệ cho vay trên tài sản của các ngân hàng giảm. Trong những khoảng thời gian ổn định hơn, các ngân hàng sẽ có nhiều cơ hội hành xử theo cách riêng, họ tận dụng được thông tin riêng, dẫn đến việc mở rộng hệ số phân bổ của các khoản cho vay đối với tài sản của các ngân hàng. Theo quan điểm này, sự ổn định của môi trường kinh tế vĩ mô sẽ giúp phân bổ các khoản vay có hiệu quả hơn.