TRÍCH YẾU LUẬN ÁN TIẾN SỸ
Nghiên cứu sinh: Trần Ngọc Hà
Ngành: Kinh tế Quốc tế
Mã số ngành: 9310106
Đề tài luận án: Nghiên cứu khủng hoảng tiền tệ tại Việt Nam và đề xuất giải pháp phòng ngừa
Người hướng dẫn khoa học: PGS, TS Nguyễn Thị Tường Anh
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Ngoại thương
Nội dung bản trích yếu
1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của luận án là đề xuất một số giải pháp phòng ngừa khủng hoảng tiền tệ (KHTT) tại Việt Nam.
2. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án tập trung vào phân tích KHTT tại Việt Nam.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sinh sử dụng phương pháp Signal Approach để xây dựng mô hình cảnh báo KHTT tại Việt Nam. Dựa vào việc tính toán các tín hiệu cảnh báo của từng chỉ số, mô hình tổng hợp và tính toán xác suất xảy ra KHTT. Kết quả của mô hình được đối chiếu với kết quả của chỉ số áp lực thị trường ngoại hối và thực tiễn tại Việt Nam. Phương pháp này cho thấy sự phù hợp với cơ sở dữ liệu và tình hình kinh tế tại Việt Nam. Với phương pháp này, nghiên cứu sinh vừa tính toán được xác suất xảy ra khủng hoảng, vừa đánh giá được khả năng cảnh báo của từng chỉ số để đề xuất các giải pháp phòng ngừa. Nghiên cứu sinh sử dụng phần mềm Excel để xây dựng mô hình Signal Approach và tạo ra công cụ tính toán hoàn toàn tự động trên Excel để có thể cảnh báo cho các giai đoạn tiếp theo.
4. Các kết quả chính và kết luận
Thứ nhất, trên cơ sở tổng quan tình hình nghiên cứu về các mô hình cảnh báo, luận án đã lựa chọn phương pháp Signal Approach để xây dựng mô hình cảnh báo KHTT tại Việt Nam. Phương pháp này được đánh giá là phù hợp trong bối cảnh nước ta chưa từng công bố chính thức trải qua KHTT. Với 3264 quan sát theo tháng trong giai đoạn 1996-2023, luận án đã đánh giá một cách hệ thống và liên tục rủi ro KHTT tại Việt Nam từ khi hội nhập tới nay. Do đó, mô hình đảm bảo tính khái quát để phân tích câu chuyện quá khứ từ đó hướng tới cảnh báo KHTT cho tương lai.
Thứ hai, sau khi phân tích các mô hình lý thuyết về KHTT, luận án đối chiếu vào thực trạng kinh tế Việt Nam để nhận định rủi ro KHTT từ năm 1996 đến 2023. Thông qua việc phân tích nguyên nhân, nghiên cứu sinh đã chỉ ra rằng các vấn đề nội tại của nền kinh tế như chế độ tỷ giá, thâm hụt ngân sách, thâm hụt cán cân thương mại, tăng trưởng tín dụng nhanh trong điều kiện thiếu cơ chế giám sát chặt chẽ có thể gây ra rủi ro KHTT tại Việt Nam. Đây cũng là những nguyên nhân mà các mô hình lý thuyết khủng hoảng đã chỉ ra.
Thứ ba, kết quả của mô hình cảnh báo phù hợp với tình hình thực tiễn tại Việt Nam. Theo đó, xác suất khủng hoảng cao nhất ở mức 65% vào năm 2008-2009, ở mức 46% vào năm 1997, 2014, 2022-2023. Các mức xác suất này tương ứng với cấp độ cảnh báo bất ổn, chưa chuyển sang giai đoạn nguy hiểm và giai đoạn khủng hoảng. Tuy nhiên những tín hiệu cảnh báo liên tục của giai đoạn 2008-2009 cũng cho thấy những biến động bất thường của nền kinh tế. Đó là các vấn đề nội tại của Việt Nam sau khi hội nhập mạnh mẽ vào nền kinh tế thế giới như lạm phát cao, tăng trưởng tín dụng cao, đầu tư rủi ro và kém hiệu quả kết hợp với những tác động khó tránh khỏi từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008.
Thứ tư, trong 10 chỉ số được lựa chọn đưa vào mô hình, các chỉ số cảnh báo tốt nhất dựa trên tiêu chí về tỷ lệ độ nhiễu/tín hiệu, độ bền và độ nhạy gồm độ lệch tỷ giá thực so với xu hướng, chỉ số chứng khoán, xuất khẩu, M2/dự trữ quốc tế, M2, chênh lệch lãi suất trong và ngoài nước. Đây là cơ sở để nghiên cứu sinh đề xuất các giải pháp phòng ngừa KHTT tại Việt Nam. Việc quan sát diễn biến của 10 chỉ số cảnh báo so với ngưỡng cảnh báo sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách có những biện pháp can thiệp kịp thời để ngăn chặn khủng hoảng xảy ra. Bên cạnh đó, việc kiểm soát và phát triển bền vững nền kinh tế cũng giúp các chỉ số cảnh báo biến động một cách an toàn, tránh những tác động tiêu cực từ bên ngoài. Các giải pháp này được nhóm lại trong ba nhóm giải pháp chính về chính sách tỷ giá, chính sách thương mại và chính sách tiền tệ.
Cuối cùng, nghiên cứu sinh đã xây dựng và hoàn thiện công cụ dự báo KHTT hoàn toàn tự động trên phần mềm Excel. Khi nhập các dữ liệu của từng chỉ số cảnh báo, phần mềm sẽ tự động biến đổi dự liệu ban đầu, tính toán ngưỡng cảnh báo, độ nhiễu, chỉ số tín hiệu St và vẽ biểu đồ diễn biến của từng chỉ số so với ngưỡng. Sau đó, phần mềm tự tổng hợp các chỉ số tín hiệu thành phần để tính toán chỉ số hỗn hợp It, xác suất khủng hoảng và phân loại cấp độ cảnh báo theo màu xanh – vàng – cam đỏ. Đây có thể là công cụ tham khảo cho các nhà hoạch định chính sách để áp dụng dự báo KHTT trong tương lai.
