Xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính- Kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam

68
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 191- Tháng 4. 2018
Xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính- 
kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
Vũ Thị Kim Oanh
Ngày nhận: 08/01/2018 Ngày nhận bản sửa: 21/01/2018 Ngày duyệt đăng: 23/04/2018
Khu vực tài chính với cấu trúc phức tạp có mối liên kết mật 
thiết, tác động qua lại tới nền kinh tế thực của mỗi quốc gia. 
Các nghiên cứu thực nghiệm đã cho thấy sự ổn định của hệ 
thống tài chính không chỉ là điều kiện mà còn là nền tảng 
cho phát triển kinh tế bền vững. Do đó, các nghiên cứu về 
việc xây dựng Chỉ số căng thẳng tài chính (Financial Stress 
Index- FSI) để đo lường sự bất ổn của hệ thống tài chính, từ 
đó đưa ra những dấu hiệu cảnh báo sớm nhằm ngăn ngừa 
căng thẳng tài chính có thể xảy ra có ý nghĩa vô cùng quan 
trọng với sự ổn định và bền vững của tăng trưởng kinh tế. 
Trong bài báo này tác giả đã nghiên cứu kinh nghiệm của 
Trung Quốc và Hi Lạp trong việc xây dựng FSI, qua đó rút 
ra những bài học kinh nghiệm cần thiết trong việc xây dựng 
FSI cho Việt Nam.
Từ khóa: Chỉ số căng thẳng tài chính, bất ổn tài chính, căng 
thẳng ngân hàng, căng thẳng thị trường tiền tệ, căng thẳng 
thị trường ngoại hối, căng thẳng thị trường chứng khoán
1. Kinh nghiệm xây dựng 
chỉ số căng thẳng tài chính 
tại một số quốc gia
1.1. Kinh nghiệm của Trung 
Quốc
rong những thập kỉ 
qua, mặc dù chưa 
có một cuộc khủng 
hoảng tài chính thật 
sự nào diễn ra ở Trung Quốc, 
nhưng kể từ năm 1978, Trung 
Quốc đã trải qua nhiều giai 
đoạn bất ổn tài chính. Tình 
trạng nợ xấu quá cao của khu 
vực ngân hàng Trung Quốc đã 
ảnh hưởng đến sự lành mạnh 
của hệ thống ngân hàng, làm 
suy giảm sự phát triển kinh tế 
nhanh và bền vững của Trung 
Quốc giai đoạn giữa những 
năm 1990. Trong phần này, 
tác giả xem xét phương pháp 
xây dựng chỉ số căng thẳng 
của Sun và Huang (2016). FSI 
của Trung Quốc được thiết kế 
nhằm xác định mức độ nghiêm 
trọng của bất ổn khu vực tài 
chính ở Trung Quốc, bao gồm 
8 biến số của 4 thị trường: 
chênh lệch rủi ro của ngân 
hàng, tỉ lệ nợ xấu, tỉ lệ cho 
vay/huy động của ngành ngân 
hàng; chỉ số chứng khoán 
Thượng Hải cho thị trường 
chứng khoán; tỉ giá hối đoái 
và dữ trữ ngoại hối cho thị 
trường ngoại hối; chênh lệch 
rủi ro và chênh lệch lợi tức 
trái phiếu chính phủ (TPCP) 
cho thị trường nợ.
(i) Khu vực ngân hàng
Để phản ánh căng thẳng của 
khu vực ngân hàng, các biến 
số sau đã được lựa chọn: 
(1) Chênh lệch rủi ro: Chênh 
lệch rủi ro khu vực ngân hàng 
chính là chênh lệch giữa lãi 
suất có rủi ro và lãi suất phi 
rủi ro để phản ánh căng thẳng 
thanh khoản liên ngân hàng và 
dự tính về rủi ro vỡ nợ. Chênh 
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
69Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 191- Tháng 4. 2018
lệch rủi ro liên ngân hàng 
được xác định bằng chênh 
lệch giữa lãi suất cho vay 3 
tháng trên thị trường liên ngân 
hàng Trung Quốc với lãi suất 
TPCP 3 tháng.
(2) Tỉ lệ nợ xấu: Tỉ lệ nợ xấu 
của các ngân hàng thương 
mại (NHTM) nhà nước được 
lựa chọn để phản ánh căng 
thẳng của khu vực ngân hàng 
ở Trung Quốc, do vốn của các 
NHTM nhà nước chiếm phần 
lớn trong tổng vốn điều lệ 
của ngành Ngân hàng Trung 
Quốc1. 
(3) Tỉ lệ cho vay/huy động: 
Biến số này phản ánh căng 
thẳng và rủi ro vỡ nợ của khu 
vực ngân hàng Trung Quốc.
FSI cho khu vực ngân hàng: 
Sử dụng phương pháp trọng 
1 Theo NHTW Trung Quốc, vốn 
của các NHTM Nhà nước chiếm 
tới hơn 70% tổng vốn điều lệ 
ngành ngân hàng.
số phương sai bằng nhau, 
nghiên cứu đã xây dựng chỉ 
số căng thẳng khu vực ngân 
hàng Trung Quốc từ năm 1997 
(Hình 1).
Hình 1 cho thấy căng thẳng 
trong lĩnh vực ngân hàng đạt 
đỉnh điểm vào năm 1999, 
trùng với khủng hoảng ngân 
hàng được xác định vào cuối 
năm 1998 bởi Leaven và 
Valencia (2008), sau đó chỉ số 
này dần giảm xuống (sự lành 
mạnh của ngành Ngân hàng 
Trung Quốc được cải thiện 
dần sau năm 2000).
(ii) Thị trường chứng khoán
Căng thẳng hệ thống và 
rủi ro của thị trường chứng 
khoán (TTCK) được đo 
lường bởi mức biến động 
chỉ số cổ phiếu- ước lượng 
bằng mô hình GARCH (1, 1) 
(Bollerslev và Chou,1992) 
dựa trên dữ liệu về chỉ số 
chứng khoán Thượng Hải theo 
tháng.
FSI cho TTCK Trung Quốc 
(SMFSI) xây dựng bởi mô 
hình GARCH (1,1) được thể 
hiện trong Hình 2 cho thấy 
chỉ số này biến động liên tục 
trong giai đoạn nghiên cứu.
(iii) Thị trường ngoại hối
Căng thẳng thị trường ngoại 
hối Trung Quốc cũng được 
xác định thông qua mức độ 
biến động của tỷ giá hối đoái 
và dự trữ ngoại hối hàng 
tháng. Theo Balakrishan và 
các tác giả (2009), chỉ số căng 
thẳng cho thị trường ngoại hối 
(EMFSI) được xác định như 
sau:
EMFSI
e
RES
e
t e
RES
t RES
t
t
t
t
v
n
v
n
D
D
=
-
-
-
-
D
D
D
D
Hình 1. FSI khu vực ngân hàng Trung Quốc 
(BankFSI)
Hình 2. FSI thị trường chứng khoán 
(SMFSI)
Hình 3. FSI thị trường ngoại hối Trung Quốc 
(EMFSI)
Hình 4. FSI thị trường nợ Trung Quốc 
(DMFSI)
Nguồn: Nghiên cứu của Sun và Huang (2016)
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
70 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 191- Tháng 4. 2018
Trong đó: 
- ∆e
t
 phản ánh thay đổi hàng 
tháng trong tỉ giá hối đoái; 
- ∆RES
t
 là thay đổi hàng tháng 
của dự trữ ngoại hối;
- µ
x
, σ
x
 phản ánh giá trị trung 
bình và phương sai chuẩn của 
các biến tương ứng.
Hình 3 cho thấy chỉ số EMFSI 
đã phản ánh rất nhiều giai 
đoạn có biến động trên thị 
trường ngoại hối Trung Quốc, 
bao gồm sự lên giá đột ngột 
vào cuối năm 1994 và mất giá 
sau năm 1995 do Chính phủ 
Trung Quốc thực hiện khuyến 
khích xuất khẩu, tuyên bố của 
Chính phủ Trung Quốc về cơ 
chế tỷ giá thả nổi năm 2005, 
khủng hoảng tài chính năm 
2008 và khủng hoảng nợ công 
khu vực Châu Âu.
(iv) Thị trường nợ
Hai chỉ số được sử dụng để 
phản ánh căng thẳng trên 
thị trường nợ Trung Quốc là 
chênh lệch lợi tức trái phiếu, 
là một chỉ báo hữu ích cho suy 
thoái2, và chênh lệch TPCP, 
phản ánh tình trạng thanh 
khoản quốc tế.
Chênh lệch lợi tức trái phiếu: 
Chênh lệch giữa lợi tức trái 
phiếu dài hạn (TPCP 10 năm) 
và lợi tức trái phiếu ngắn hạn 
(TPCP 1 năm) được xem là 
chỉ báo cho suy thoái kinh 
tế và là biến đại diện cho 
sự không chắc chắn trên thị 
trường TPCP.
Nghiên cứu không sử dụng lợi 
tức tín phiếu kho bạc 3 tháng 
do đây là công cụ tài chính 
rất ít được phát hành trên thị 
trường trái phiếu ngắn hạn 
2 Xem Oet và các tác giả (2011), 
Estrella và Mishikin (1996), 
Habrich và Biano (2011).
của Trung Quốc và lượng phát 
hành cũng rất nhỏ, TPCP 1 
năm phổ biến nhất và có lịch 
sử phát hành lâu nhất ở Trung 
Quốc.
Chênh lệch TPCP: Chênh lệch 
này được xác định bằng lợi 
tức TPCP Trung Quốc 10 năm 
và lợi tức TPCP Mỹ 10 năm. 
Kết hợp chênh lệch lợi tức trái 
phiếu và chênh lệch TPCP, 
các tác giả xác định chỉ số FSI 
cho thị trường nợ Trung Quốc 
bằng phương pháp trọng số 
phương sai bằng nhau (Hình 
4). Căng thẳng tài chính trên 
thị trường nợ Trung Quốc gia 
tăng sau năm 2009 do những 
hiệu ứng lan truyền từ cuộc 
khủng hoảng tài chính toàn 
cầu, đặc biệt trên thị trường 
TPCP.
Chỉ số căng thẳng tổng 
thể cho hệ thống tài chính 
Trung Quốc
Các tác giả đã sử dụng 
phương pháp trọng số phương 
sai bình quân để xây dựng 
FSI tổng thể (CNFSI) cho hệ 
thống tài chính Trung Quốc. 
Do dữ liệu của thị trường nợ 
quá ngắn (từ 2002 đến năm 
2012) và doanh số giao dịch 
trên thị trường nợ Trung Quốc 
quá nhỏ, các tác giả đã xây 
dựng CNFSI loại trừ DMFSI 
bằng phương pháp trọng số 
phương sai bằng nhau từ năm 
1994 đến năm 2012.
Do trên thực tế, không có 
cuộc khủng hoảng tài chính 
nào xảy ra ở Trung Quốc từ 
năm 1994, theo Lai và Lu 
(2010), các tác giả xác định 
giai đoạn căng thẳng tài chính 
hệ thống bằng cách đo lường 
độ lệch của CNFSI với đường 
xu hướng dài hạn. Khi chỉ số 
CNFSI cao hơn mức trung 
bình dài hạn gấp 2 lần độ lệch 
chuẩn là chỉ báo cho căng 
thẳng tài chính hệ thống.
CNFSIE
CNFSI
2 CNFSI
t CNFSI
t
t
v
n
=
-
Trong đó: 
- CNFSIE là chỉ số căng 
thẳng, là tiêu chuẩn để xác 
định giai đoạn căng thẳng tài 
chính.
- μ
CNFSIt
 và σ
CNFSIt
 là giá trị 
trung bình và độ lệch chuẩn 
của CNFSI theo thời gian.
Khi CNFSIE> 1 là khi có căng 
thẳng tài chính hệ thống. Các 
giai đoạn được xác định có 
Hình 5. 
Chỉ số CNFSI phản ánh các giai đoạn căng thẳng tài chính
Nguồn: Nghiên cứu của Sun và Huang (2016)
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
71Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 191- Tháng 4. 2018
căng thẳng tài chính hệ thống 
được thể hiện trong Hình 5.
Để cung cấp công cụ thuận 
tiện và hữu ích cho cơ quan 
giám sát và công chúng, các 
tác giả xây dựng hệ thống 
cảnh báo phi tham số theo 
mức độ độ lệch của mỗi giai 
đoạn:
Dấu hiệu cảnh báo căng thẳng 
tài chính hệ thống màu xanh: 
1 ≤ CNFSIE ≤ 1,5
Dấu hiệu cảnh báo căng thẳng 
tài chính hệ thống màu cam: 
1,5 ≤ CNFSIE ≤ 2,5
Dấu hiệu cảnh báo căng thẳng 
tài chính hệ thống màu đỏ: 2,5 
≤ CNFSIE
1.2. Kinh nghiệm của Hi Lạp
FSI của Hi Lạp (FSSI) được 
xây dựng dựa trên cách thức 
xây dựng chỉ số tổng hợp về 
căng thẳng tài chính được 
trình bày trong nghiên cứu của 
Hollo và các tác giả (2012), 
nhằm xem xét bản chất của 
căng thẳng tài chính bằng 
cách nghiên cứu về mối tương 
quan thay đổi giữa các khu 
vực thị trường. Các tác giả 
đã xây dựng chỉ số tổng hợp 
từ các biến số đơn lẻ phản 
ánh căng thẳng của từng thị 
trường. Căng thẳng hệ thống 
dường như cao hơn khi hệ 
thống tài chính ở trong tình 
trạng bất ổn mở rộng, tức là 
nhiều thành phần của hệ thống 
tài chính cùng bị căng thẳng. 
Kinh nghiệm của Hi Lạp 
trong bài viết dựa trên kết 
quả nghiên cứu của Louis và 
Vouldis (2013). Các tác giả 
của nghiên cứu này đã thực 
hiện khảo sát tại Ngân hàng 
Trung ương Hi Lạp để xác 
định những giai đoạn căng 
thẳng nhất với hệ thống tài 
chính Hi Lạp và đánh giá xem 
chỉ số xây dựng có tương 
ứng với kết quả của khảo sát 
hay không. Theo đó, các biến 
được lựa chọn phản ánh sự 
phát triển của những khu vực 
sau: (i) Cơ sở của nền kinh 
tế Hi Lạp (Fundamentals of 
Greek economy); (ii) khu vực 
ngân hàng- dữ liệu thị trường; 
(iii) khu vực ngân hàng- dữ 
liệu bảng cân đối; (iv) thị 
trường vốn; và (v) thị trường 
tiền tệ. 
(i) Cơ sở của nền kinh tế Hi 
Lạp
Môi trường kinh tế được xem 
là có những ảnh hưởng nhất 
định đến căng thẳng tài chính, 
nó có thể khuyếch đại hoặc 
làm giảm những căng thẳng 
của khu vực tài chính. Đôi 
khi, môi trường kinh tế chính 
là nguyên nhân chính dẫn đến 
khủng hoảng tài chính, ví dụ 
như khủng hoảng nợ công. 
Các biến được sử dụng là:
- Chênh lệch lợi tức TPCP 
Hi Lạp 10 năm với trái phiếu 
của Đức: Theo Blix Grimaldi 
(2010), chênh lệch lợi tức 
giữa TPCP Hi Lạp với trái 
phiếu của Đức (thường được 
coi là ngưỡng cho mức rủi ro 
thấp nhất tại Châu Âu) thể 
hiện đặc điểm cơ bản của thị 
trường, là khả năng thanh 
khoản và mức bù rủi ro tương 
ứng với mức độ tín nhiệm 
của Chính phủ cũng như là 
tính không chắc chắn của thị 
trường.
- Biến động lợi tức thực hiện: 
Mức biến động lợi tức của 
TPCP Hi Lạp 10 năm phản 
ánh tính không chắc chắn liên 
quan đến đặc điểm cơ bản của 
nền kinh tế Hi Lạp. Biến động 
giá tài sản tăng gắn với sự tăng 
không chắc chắn về giá trị cơ 
bản của tài sản cũng như sự 
tăng không chắc chắn về hành 
vi của các nhà đầu tư khác.
- Tương quan giữa lợi tức 
của chứng khoán Hi Lạp và 
trái phiếu Đức: Các nghiên 
cứu thực nghiệm đã cho 
thấy mối tương quan giữa 
lợi tức từ TTCK và lợi tức 
của TPCP là âm trong giai 
đoạn căng thăng tài chính 
và có giá trị dương rất nhỏ 
trong dài hạn. Bản chất của 
mối tương quan là biểu hiện 
của hiện tượng “chạy theo 
chất lượng- flight to quality” 
trong giai đoạn căng thẳng tài 
chính (Andersson và các tác 
giả, 2008; Hakkio và Keeton, 
2009). Trong nghiên cứu của 
Louis và Voudis (2013), các 
tác giả sử dụng lợi tức hàng 
ngày của chỉ số TTCK Athens 
(ASE) và trái phiếu của Đức 
để tính toán hệ số tương quan 
thực hiện theo tháng. 
( ) ( )
RCOR
r r
r r
, ,
, ,
t
ASE Bund
m t
ASE
m
M
m t
Bund
m
M
m t
ASE
m t
Bund
m
M
2
1
2
1
1
=-
= =
=
/ /
/
Trong đó: 
RCOR
t
ASE-Bund: hệ số tương 
quan thực hiện theo tháng 
giữa lợi tức chỉ số chứng 
khoán ASE và lợi tức trái 
phiếu của Đức
M là số ngày giao dịch trong 
tháng t.
Các tác giả đã lựa chọn trái 
phiếu của Đức là đại diện cho 
trái phiếu an toàn ở các nước 
EU.
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
72 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 191- Tháng 4. 2018
(ii) Khu vực ngân hàng- dữ 
liệu thị trường 
Dữ liệu thị trường về khu vực 
ngân hàng phản ánh kỳ vọng 
của thị trường về hoạt động 
ngân hàng. Vì khu vực ngân 
hàng là thành phần cơ bản của 
hệ thống tài chính, chỉ số căng 
thẳng tài chính cần phải bao 
gồm cả chỉ số phản ánh căng 
thẳng hay khủng hoảng ngân 
hàng.
- Giá thị trường của cổ phiếu 
ngân hàng (chỉ số cổ phiếu 
ngân hàng): Chỉ số cổ phiếu 
ngành Ngân hàng thường phản 
ánh kỳ vọng của thị trường 
về viễn cảnh khu vực ngân 
hàng. Blix Grimaldi (2010) 
cho rằng, khi chỉ số này tăng 
có thể ám chỉ tình trạng tiềm 
ẩn bong bóng (impending 
stress- căng thẳng sắp đến) 
trong khi tình trạng suy giảm 
kéo dài chính là một dấu hiệu 
của căng thẳng. Phép biến 
đổi CMAX được sử dụng 
khi xây dựng chỉ số cổ phiếu 
ngân hàng Hi Lạp để xác định 
những giai đoạn suy giảm 
mạnh trên thị trường cổ phiếu 
ngân hàng (Patel và Sarkar, 
1998, Illing và Liu, 2006). 
CMAX được xác định:
: , ...,max
CMAX
P P j
P
0 12
t
t j
t
=
=f -^ h6 @
Trong đó: P
t
 là giá của chỉ số 
cổ phiếu ngân hàng tại tháng 
t.
- Rủi ro đặc thù của giá cổ 
phiếu ngân hàng: Rủi ro đặc 
thù của khu vực ngân hàng, 
tức là rủi ro gắn với những 
sự kiện của ngành Ngân hàng 
được xác định bằng cách sử 
dụng phương sai phần dư của 
mô hình thị trường.
- Chênh lệch CDS các ngân 
hàng Hi Lạp: Các tác giả 
đã sử dụng chênh lệch CDS 
(Credit Default Swap) trung 
bình 5 năm của 4 ngân hàng 
lớn nhất Hi Lạp là đại diện 
cho rủi ro tín dụng. Chênh 
lệch CDS được định nghĩa là 
chi phí hàng năm để bảo vệ 
khỏi tình trạng phá sản của 
một công ty hay một chính 
phủ, do đó là một chỉ số phù 
hợp phản ánh giá trị trường 
của rủi ro tín dụng. Ngoài ra 
có thể sử dụng chênh lệch trái 
phiếu của các ngân hàng để 
phản ánh rủi ro tín dụng. 
(iii) Khu vực ngân hàng- dữ 
liệu bảng cân đối 
Căng thẳng trong khu vực 
ngân hàng hoặc là căng thẳng 
bên nợ hoặc là do sự suy giảm 
chất lượng tài sản phản ánh 
trên bảng cân đối của ngân 
hàng (Mishkin, 1992). Sự kết 
hợp giữa dữ liệu thị trường 
và dữ liệu bảng cân đối của 
ngành Ngân hàng giúp đưa 
ra một chỉ số phản ánh đầy 
đủ hơn về các điều kiện thị 
trường do bao hàm trong đó 
các triệu chứng khác nhau 
của căng thẳng ngân hàn ... i đoạn nghiên cứu. 
Trong giai đoạn khủng hoảng 
nợ công Hi Lạp, chỉ số của cơ 
sở của nền kinh tế là nhân tố 
chính dẫn đến căng thẳng tài 
chính. Đồng thời, chỉ số của 
khu vực ngân hàng dựa trên 
dữ liệu bảng cân đối không 
có nhiều đóng góp cho căng 
thẳng trong giai đoạn khủng 
hoảng tài chính toàn cầu vào 
cuối năm 2008. Điều này có 
thể do các ngân hàng Hi Lạp 
không có nhiều các tài sản 
độc hại (toxics assets), và do 
đó không chịu tổn thất nhiều 
trong giai đoạn này. Hơn nữa, 
khu vực ngân hàng Hi Lạp 
được bảo vệ khỏi cuộc khủng 
hoảng tài chính toàn cầu do 
lợi nhuận cao và vốn cổ phần 
lớn. Bước thứ 2 trong xây 
dựng FSSI là tổng hợp 5 chỉ 
số thành phần thành một chỉ 
số phản ánh rủi ro hệ thống, 
FSSI. Các tác giả đã vận dụng 
lý thuyết về danh mục để xây 
dựng chỉ số này (Hollo và các 
tác giả, 2012). Theo lý thuyết 
về danh mục, khi chúng ta kết 
hợp các tài sản rủi ro có mối 
tương quan cao, rủi ro của cả 
danh mục tăng lên khi tất cả 
các tài sản cùng thay đổi theo 
một chiều trước biến động 
của thị trường. Ngược lại khi 
tương quan giữa các tài sản là 
thấp, rủi ro phi hệ thống hay 
rủi ro có thể đa dạng hóa được 
giảm thiểu, làm giảm mức độ 
rủi ro của cả danh mục. Theo 
đó, mối tương quan giữa các 
chỉ số căng thẳng cơ bản, tức 
là các chỉ số thành phần, là 
một đại diện cho rủi ro hệ 
thống của từng thị trường. 
Mức độ tương quan càng 
cao phản ánh tình trạng căng 
thẳng mở rộng ở nhiều khu 
vực thị trường, do đó dẫn dến 
rủi ro hệ thống gia tăng.
Để tối đa hóa khả năng chỉ 
số có thể phản ánh đúng các 
giai đoạn căng thẳng, dựa trên 
đặc điểm của thị trường tài 
chính Hi Lạp, các tác giả đã 
đưa thêm trọng số cho các chỉ 
số thành phần, trong đó cơ 
sở của nền kinh tế Hi Lạp là 
24%; khu vực ngân hàng- dữ 
liệu thị trường: 25%; khu vực 
ngân hàng- dữ liệu bảng cân 
đối: 13%, TTCK: 12% và thị 
trường tiền tệ: 25%.
Để xây dựng FSSI, các tác giả 
Hình 6. Chỉ số căng thẳng tài chính tại Hi Lạp
Nguồn: Nghiên cứu của Louis và Vouldis (2013)
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
75Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 191- Tháng 4. 2018
ước lượng ma trận tương quan 
bằng mô hình GARCH đa 
biến (Multivarate Garch). Mô 
hình MGARCH thường được 
sử dụng là mô hình BEKK 
do Engle và Kroner xây dựng 
năm 1995.
Chỉ số FSSI trong hình trên 
đã phác họa những điểm 
cao tương đối trong giai 
đoạn khủng hoảng (vùng 
màu xám). Một cách tổng 
thể, có thể thấy FSSI đã 
có thể phản ánh tương 
đối chính xác những giai 
đoạn khủng hoảng tài 
chính ở Hi Lạp, trong 
khi không khuyếch đại 
mức độ căng thẳng trong 
những giai đoạn ổn định.
2. Bài học kinh nghiệm 
về việc xây dựng chỉ số 
căng thẳng tài chính 
cho Việt Nam
Qua nghiên cứu kinh nghiệm 
của Trung Quốc, Hi Lạp và 
Hình 7. Chỉ số căng thẳng hệ thống tài chính (sử dụng mô hình 
Garch đa biến BEKK)
Nguồn: Nghiên cứu của Louis và Vouldis (2013)
Bảng 1. Hệ thống các biến số phản ánh căng thẳng trong từng khu vực thị trường tài chính
Chỉ số Diễn giải +/- Nguồn 
Khu vực tiền tệ
Chênh lệch TED 
(TED spread)
Là chênh lệch giữa lãi suất của một khoản vay liên ngân hàng 
không có đảm bảo (ví dụ: Stockholm Interbank Offered Rate) 
với lãi suất của tín phiếu kho bạc cùng kỳ hạn.
+ Sandahl và các tác giả, 2011
Euribor 3 tháng/ 
Chênh lệch T-bill 
Đức 3 tháng
Euribor được xem là ngưỡng cho mức lãi suất cho vay ngắn 
hạn thị trường liên ngân hàng. Chênh lệch giữa Euribor 3 tháng 
và T-bill 3 tháng phản ánh rủi ro đối tác và rủi ro thanh khoản. 
+ Hakkio và Keeton, 2009
Chênh lệch rủi ro 
liên ngân hàng
Chênh lệch rủi ro liên ngân hàng = Lt 3 tháng – TBRt 3 tháng. 
Trong đó: Lt 3 tháng là lãi suất cho vay 3 tháng trên thị trường 
liên ngân hàng Trung Quốc; TBRt 3 tháng là lãi suất TPCP 3 
tháng. 
+ Sun và Huang (2016)
Khu vực ngân hàng
Tín dụng/GDP
Tín dụng tăng trưởng quá mức dẫn đến tình trạng tăng trưởng 
tín dụng nóng, chất lượng tín dụng suy giảm, ảnh hưởng đến 
hệ số CAR của ngân hàng.
+
Tỷ lệ cho vay/huy 
động
Biến số này phản ánh căng thẳng và rủi ro vỡ nợ của khu vực 
ngân hàng Trung Quốc. +
Sun và Huang 
(2016)
Gap tiền gửi
Gap tiền gửi âm cho thấy tiền gửi nằm dưới đường xu hướng 
là dấu hiệu của căng thẳng do ngân hàng sẽ gặp khó khăn về 
thanh khoản và do đó có thể ngân hàng phải bán các tài sản 
với mức giá thấp, ảnh hưởng đến bảng cân đối của ngân hàng.
+
Reinhart và 
Rogoff (2009), 
Sun và Huang 
(2016)
Gap cho vay
Gap cho vay âm có thể được hiểu là dấu hiệu của việc không 
sẵn sàng cho vay của ngân hàng (có thể do vấn đề từ bên nợ 
của ngân hàng) hoặc do sự suy giảm nhu cầu tín dụng.
+ Sun và Huang (2016)
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
76 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 191- Tháng 4. 2018
Nợ xấu/tổng tài 
sản
Tỉ lệ nợ xấu tăng cao phản ánh chất lượng tài sản của ngân 
hàng suy giảm. +
Reinhart và 
Rogoff (2009), 
Sun và Huang 
(2016)
Giá thị trường 
của cổ phiếu 
ngân hàng (Chỉ 
số cổ phiếu ngân 
hàng)
Chỉ số cổ phiếu ngành Ngân hàng thường phản ánh kỳ vọng 
của thị trường về viễn cảnh khu vực ngân hàng: khi chỉ số này 
tăng có thể ám chỉ tình trạng tiềm ẩn bong bóng (impending 
stress-căng thẳng sắp đến) trong khi tình trạng suy giảm kéo 
dài chính là một dấu hiệu của căng thẳng.
-
Reinhart và 
Rogoff (2009)
Blix Grimaldi 
(2010)
Mức độ biến 
động của chỉ số 
ngành ngân hàng
Phản ánh sự không chắc chắn của các nhà đầu tư về giá trị 
của khu vực ngân hàng.. +
Louis và 
Vouldis (2016)
Βeta của hệ 
thống ngân hàng
Hệ số Beta phản ánh rủi ro của khu vực ngân hàng, hệ số Beta 
tăng phản ánh khu vực ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro. +
Balakrishman 
và đồng sự 
(2011)
Rủi ro đặc thù 
của giá cổ phiếu 
ngân hàng
Rủi ro đặc thù của ngành ngân hàng, như rủi ro gắn với sự 
kiện cụ thể ngành ngân hàng, được xác định bằng phương sai 
của phần dư của mô hình thị trường.
+ Louis và Vouldis (2016
Thị trường ngoại hối
Giảm giá của 
đồng tiền nội tệ
Đồng nội tệ giảm giá cho thấy sự gia tăng mức độ không chắc 
chắn về giá trị của đồng tiền quốc gia. +
Eichengreen và 
đồng sự (2004),
Sụt giảm dữ trữ 
ngoại hối
Dự trữ ngoại hối giảm tác động tiêu cực tới khả năng thanh 
toán quốc tế cũng như an ninh tài chính tiền tệ của nước đó, 
gia tăng mức độ rủi ro của thị trường ngoại hối.
+
Kaminsky, 
Lizondo và 
Reinhart 
(1998); 
Caramazza, 
Ricci, và 
Salgado (2000)
Thị trường chứng khoán
Chỉ số giá chứng 
khoán
Chỉ số giá chứng khoán giảm cho thấy tổn thất dự tính lớn hơn, 
rủi ro cao hơn hay tăng mức độ không chắc chắn về lợi nhuận 
trong tương lai của doanh nghiệp.
- Bollerslev và đồng sự (1992)
Mức biến động 
của chỉ số cổ 
phiếu chung 
Mức biến động của chỉ số cổ phiếu chung tăng phản ánh tăng 
tính không chắc chắn về các điều kiện cơ sở và hành vi của 
các nhà đầu tư.
+ Hakkio và Keeton, 2009
Thị trường nợ
Nợ nước ngoài
Vay nợ quá mức- các khoản nợ tích lũy- chính là một khoản 
thuế với sản lượng trong tương lai, cản trở các hoạt động đầu 
tư tư nhân có hiệu quả và tạo ra rất nhiều gánh nặng lên các 
nỗ lực của chính phủ.
+ Erbil và Salman (2006)
Chênh lệch lợi 
tức trái phiếu
Chênh lệch giữa lợi tức trái phiếu dài hạn và lợi tức trái phiếu 
ngắn hạn được xem là chỉ báo cho suy thoái kinh tế và là biến 
đại diện cho sự không chắc chắc trên thị trường TPCP.
+ Sun và Huang (2016)
Chênh lệch trái 
phiếu chính phủ
Chênh lệch này được xác định bằng lợi tức TPCP Trung Quốc 
10 năm và lợi tức TPCP Mỹ 10 năm. +
Sun và Huang 
(2016)
Dấu +/- phản ánh tác động cùng chiều/ngược chiều của biến số đến căng thẳng tài chính.
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
77Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 191- Tháng 4. 2018
một số quốc gia, có thể hệ 
thống các biến số phản ánh 
căng thẳng trong từng khu vực 
thị trường tài chính như sau 
(Bảng 1).
Kinh nghiệm của Trung Quốc 
và Hi Lạp về xây dựng FSI 
cho thấy việc nghiên cứu để 
xây dựng FSI cho Việt Nam 
là hết sức cấp thiết. FSI được 
xác định dựa trên các biến 
căng thẳng đơn lẻ, phản ánh 
mức độ căng thẳng trong 
từng khu vực của thị trường 
tài chính, bằng các phương 
pháp phù hợp, các biến này sẽ 
được kết hợp thành một chỉ số 
tổng thể, phản ánh căng thẳng 
của thị trường tài chính nói 
chung. Qua nghiên cứu kinh 
nghiệm xây dựng FSI của các 
quốc gia, có thể rút ra một số 
bài học kinh nghiệm cho Việt 
Nam như sau:
- Việc xây dựng FSI cho Việt 
Nam là hết sức cần thiết, do 
đây là một chỉ số biến động 
theo thời gian, phản ánh tình 
trạng căng thẳng thực tế của 
thị trường tài chính, thời điểm 
bắt đầu và đỉnh điểm của căng 
thẳng tài chính, hay căng 
thẳng tài chính đang ở mức 
độ nào. Do đó đây là một chỉ 
báo vĩ mô rất hữu hiệu cho 
những bất ổn của thị trường 
tài chính, giúp cơ quan quản 
lý nhận diện được những rủi 
ro tiềm ẩn của nền kinh tế để 
đưa ra những giải pháp phù 
hợp và kịp thời nhằm ổn định 
thị trường tài chính, góp phần 
ổn định nền kinh tế. Để xây 
dựng FSI cho Việt Nam, trước 
hết cần xây dựng bộ dữ liệu 
về các khu vực của thị trường 
tài chính, các dữ liệu được 
thu thập càng chi tiết, đầy đủ, 
kịp thời thì việc xây dựng FSI 
càng trở lên thuận lợi, kịp 
thời phục vụ công tác dự báo 
những căng thẳng tài chính 
tiềm ẩn
 - FSI phải được xây dựng dựa 
trên các biến thành phần- là 
các biến phản ánh căng thẳng 
của từng khu vực, thị trường 
trong cả hệ thống tài chính: 
thị trường tiền tệ, thị trường 
ngoại hối, khu vực ngân hàng, 
thị trường nợ và vốn cổ phần. 
Việc xây dựng chỉ số dựa trên 
những biến căng thẳng thành 
phần như vậy phản ánh những 
đặc điểm cơ bản của căng 
thẳng tài chính: sự biến động 
lớn trong giá tài sản (lợi tức 
của thị trường nợ và vốn cổ 
phần); gia tăng mức độ rủi ro/ 
không chắc chắn (biến động 
thị trường vốn và thị trường 
ngoại hối); thay đổi lớn trong 
khả năng thanh khoản (chênh 
lệch TED- chênh lệch lãi suất 
trên thị trường tiền tệ) và sức 
khỏe của hệ thống ngân hàng 
(Beta của hệ thống ngân hàng, 
thay đổi trong tỉ lệ nợ xấu, 
quy mô tiền gửi/tiền vay của 
hệ thống ngân hàng). Nhìn 
vào các biến số thành phần 
này có thể thấy được căng 
thẳng tài chính nào (gắn với 
ngân hàng, gắn với TTCK, 
gắn với tiền tệ hay kết hợp các 
yếu tố đó) dẫn đến suy giảm 
sản lượng lớn hơn.
- Các biến được lựa chọn 
phải phù hợp với thực tiễn thị 
trường tài chính tại quốc gia 
đó và là biến đại diện, phản 
ánh được mức độ căng thẳng 
của từng khu vực/thị trường. 
Kinh nghiệm của Trung Quốc 
cho thấy, thị trường tài chính 
Trung Quốc dựa trên ngân 
hàng (bank based system), 
tuy nhiên đến năm 2006 mới 
có những ngân hàng đầu tiên 
có cổ phiếu niêm yết trên 
sàn chứng khoán Thượng 
Hải (SSE)- Ngân hàng Trung 
Quốc (BOC) là NHTM nhà 
nước đầu tiên có cổ phiếu 
niêm yết trên thị trường các 
cổ phiếu loại A (A-share 
market) vào năm 2006 nên khi 
nghiên cứu về căng thẳng khu 
vực ngân hàng tại Trung Quốc 
trong giai đoạn 1994- 2012, 
dữ liệu bảng cân đối được 
sử dụng thay cho dữ liệu thị 
trường (chỉ số cổ phiếu ngành 
ngân hàng, biến động chỉ số 
cố phiếu) như các nghiên cứu 
ở Mỹ hay Canada. Đặc điểm 
này của thị trường tài chính 
Trung Quốc cũng khá tương 
đồng với đặc điểm của thị 
trường tài chính Việt Nam. 
Mặc dù hệ thống tài chính của 
Việt Nam là hệ thống dựa trên 
ngân hàng, ngân hàng chiếm 
tỷ trọng lớn trong khu vực tài 
chính với khoảng 75% tổng tài 
sản tài chính, tín dụng được 
cung cấp bởi hệ thống ngân 
hàng trong nước của Việt 
Nam hiện chiếm tỷ trọng lớn 
trong tổng số vốn cung ứng 
cho nền kinh tế, tuy nhiên tính 
đến năm 2017, mới có 11/35 
NHTM có cổ phiếu niêm yết 
trên các sàn chứng khoán. Do 
đó, diễn biến giá của các cổ 
phiếu này chưa phản ánh được 
diễn biến chung của thị trường 
ngân hàng. Trong điều kiện 
đó, dữ liệu bảng cân đối nên 
được sử dụng để phản ánh đầy 
đủ hơn những biến động trên 
thị trường ngân hàng. ■
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
78 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 191- Tháng 4. 2018
Tài liệu tham khảo
1. Balakrishnan, R., Danninger, S., Elekdag, S., Tytell, I., (2011), “The transmission of financial stress from advanced and 
emerging economies”, Emerging Markets Finance and Trade 47, 40–68.
2. Cardarelli, R., Elekdag, S., Lall, S., (2009), “Financial Stress, Downturns, and Recoveries”, IMF Working Paper, 
WP/09/100.
3. Hollo, D., Kremer, M., Duca, M., (2012). CISS- “A Composite Indicator of Systemic Stress in the Financial System”, ECB, 
Working Paper.
4. Illing, M. and Y. Liu. (2003), “An Index of Finan-cial Stress” Bank of Canada Working Paper No. 2003-14.
5. Kunt, A., Detragiache, E., (1996), “The determinants of banking crises in developed and developing countries”, International 
Monetary Fund Staff Papers 45, 81–109.
6. Louzis, D.P and Vouldis, A.T, (2016), “ A methodology for constructing a financial systemic stress index: An application to 
Greece”, Economic Modelling 29 (2012) 1228-1241.
7. Park, C.Y and Mercado, R.V. (2013), “Determinants of financial stress in emerging market economies”, Journal of Banking 
and Finance, 2013.
8. Sun, L. and Huang, Y., (2016), “Measuring the Instability of China’s Financial System: Indices Construction and an Early 
Warning system”, Economics, 
Thông tin tác giả
Vũ Thị Kim Oanh, Thạc sĩ
Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng
Email: oanhvtk@hvnh.edu.vn
Summary
Constructing financial stress index - International experience and lessons for Vietnam
In the past few years, financial crisis have brought about signifincant adverse impact on the world economy. To 
avoid the crisis, market participants and financial authorities should be fully aware of the stress condition of the 
financial system - the early stage of financial crisis. Therefore, the research on constructing the financial stress 
index to gauge the instability of the financial system to facilitate actions to prevent financial crisis is very important. 
This paper represents the experience in constructing the financial stress index in China and Greece, from that, 
some lessons for Vietnam in constructing financial stress index have been concluded.
Key word: financial stress index, financial vulnerablity, banking stress index, money market stress index, equity 
market stress index, international experience. 
Oanh Thi Kim Vu, M.Ec.
Banking Faculty, Banking Academy
In general, the proposed 
model can overcome the error 
in the internal credit rating 
that commercial banks are 
using. However, the article 
which is not mentioning the 
way to calculate the weight 
set for this model is only 
introducing the general model 
for the composite model in 
the credit rating model. Thus, 
the future research will focus 
on the method of calculating 
composite weight set in 
order to produce an optimal 
tiếp theo trang 57
composite model in the 
internal credit rating model. ■