Đề tài Rủi ro hệ thống ngân hàng và các cú sốc kinh tế

Mã số: . 
RỦI RO HỆ THỐNG NGÂN HÀNG 
VÀ CÁC CÚ SỐC KINH TẾ
i 
TÓM TẮT ĐỀ TÀI 
Lý do chọn đề tài 
Hệ thống ngân hàng như là hệ thần kinh của toàn bộ nền kinh tế quốc dân. Việc 
xem xét các biến động của cú sốc nền kinh tế với hành vi của hệ thống ngân hàng 
sẽ cho chúng ta một số gợi ý quan trọng về tầm quan trọng của các yếu tố chính 
của nền kinh tế vĩ mô trong việc hoạch định chính sách 
Mục tiêu nghiên cứu 
Mục tiêu nghiên cứu là xem xét làm thế nào các ngân hàng đối mặt với rủi ro vĩ 
mô và tính bất định; đặc biệt hơn, nó kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống 
ngân hàng với sự thay đổi và sự gián đoạn trong các điều kiện nền kinh tế. 
Phƣơng pháp nghiên cứu 
Bài nghiên cứu của tôi được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu lịch sử và 
nghiên cứu khoa học. Quan trọng nhất bài nghiên cứu chúng tôi sử dụng mô hình 
EGARCH (Mô hình Garch đa biến). 
Nội dung nghiên cứu: 
Chúng tôi tập trung nghiên cứu các hành vi phân nhóm, thông qua việc tất cả các 
ngân hàng đồng thời phản ứng lại cú sốc kinh tế. 
Đóng góp của đề tài : 
Bài nghiên cứu đã chỉ ra ảnh hưởng của cú sốc kinh tế vĩ mô tới hành vi đồng 
nhất của các ngân hàng. 
Hƣớng phát triển của đề tài: 
Chúng tôi xem xét làm thế nào các ngân hàng, cũng như một nhóm ngân hàng, 
đối mặt với rủi ro vĩ mô và tính bất ổn của nền kinh tế. 
ii 
MỤC LỤC 
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................. iii 
DANH MỤC BẢNG ............................................................................................ iv 
DANH MỤC HÌNH ............................................................................................. iv 
TÓM TẮT ............................................................................................................. 1 
1. GIỚI THIỆU .................................................................................................. 2 
1.1. Lý do chọn đề tài ........................................................................... 2 
1.2. Tổng quan các vấn đề nghiên cứu ............................................... 2 
2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY .................................. 3 
3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .............................................................. 10 
3.1. Mô hình ........................................................................................ 10 
3.2. Phƣơng pháp ƣớc tính EGARCH ............................................. 13 
3.3. Dữ liệu .......................................................................................... 17 
4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................... 18 
4.1. Kết quả kiểm định biến trong mô hình EGARCH .................. 18 
4.1.1. Thiết lập độ trễ ............................................................................................ 18 
4.1.2. Kiểm định Unit Root Test ........................................................................... 19 
4.2. Ƣớc lƣợng OLS của disp(lta) và disp(snonin) và những kiểm 
định ARCH ...................................................................................................... 20 
4.3. Ƣớc lƣợng EGARCH của disp(lta) và disp(snonin) ................ 22 
5. KẾT LUẬN ................................................................................................... 26 
TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................. 28 
PHỤ LỤC ............................................................................................................ 29 
iii 
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 
Từ viết tắt Tiếng anh Tiêng việt 
CPI Consumer Price Index Chỉ số giá tiêu dùng (lạm 
phát) 
Disp(lta) the cross-sectional dispersion of 
lta 
Độ phân tán cross-sectional 
của lta (Tỷ lệ cho vay trên tài 
sản) 
Disp(snonin) the cross-sectional dispersion of 
snonin 
Độ phân tán của snonin (Tỷ 
lệ thu nhập ngoài lãi trên thu 
nhập hoạt động) 
Dtl Aggregate measure of the 
degree of total leverage 
Thước đo mức độ đòn bẩy 
EGARCH Exponential general 
autoregressive conditional 
heteroskedastic 
Mô hình dạng EGARCH 
GDP Gross Domestic Product Tốc độ tăng trưởng 
Kalman filter Bộ lọc chuỗi biến thay đổi 
theo thời gian 
Lta loans-to-assets ratio Tỷ lệ cho vay trên tài sản 
Snonin The share of non-interest 
income in bank net operating 
income 
Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên 
thu nhập hoạt động 
iv 
DANH MỤC BẢNG 
Bảng 1: Mô tả các biến ........................................................................................ 15 
Bảng 2: Thống kê mô tả ...................................................................................... 19 
Bảng 3: Ước lượng OLS cho disp(lta) và disp(snonin) ....................................... 20 
Bảng 4: Kiểm định phương sai thay đổi hiệu ứng GARCH ................................. 21 
Bảng 5: Với mỗi biến phụ thuộc – disp(lta) và disp(snonin) ............................... 22 
DANH MỤC HÌNH 
Hình 1: Tính dừng của chuỗi biến CPI ................................................................ 17 
Hình 2: Tính dừng của chuỗi biến GDP .............................................................. 18 
Hình 3: Kalman Filter cho biến dlt ....................................................................... 29 
Hình 4: Thống kê mô tả ........................................................................................ 30 
Hình 5: Ước lượng EGARCH cho biến lta (phương trình 1) ............................... 30 
Hình 6: Ước lượng EGARCH cho biến lta (phương trình 2) ............................... 31 
Hình 7: Ước lượng EGARCH cho biến lta (phương trình 3) ............................... 32 
Hình 8: Ước lượng EGARCH cho biến snonin (phương trình 1) ........................ 33 
Hình 9: Ước lượng EGARCH cho biến snonin (phương trình 2) ........................ 33 
Hình 10: Ước lượng EGARCH cho biến snonin (phương trình 3) ...................... 34 
Hình 11: Hiệu ứng ARCH cho biến lta (phương trình 1) .................................... 35 
Hình 12: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến lta (phương trình 1) ........................ 37 
Hình 13: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến lta (phương trình 2) ........................ 38 
Hình 14: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến lta (phương trình 3) ........................ 39 
Hình 15: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến snonin (phương trình 1) .................. 40 
v 
Hình 16: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến snonin (phương trình 2) .................. 41 
Hình 17: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến snonin (phương trình 3) .................. 42 
1 
TÓM TẮT 
Bài nghiên cứu xem xét làm thế nào các ngân hàng, cũng như một nhóm, đối mặt 
với rủi ro vĩ mô và tính bất định; đặc biệt hơn, nó kiểm tra mối quan hệ giữa rủi 
ro hệ thống ngân hàng với sự thay đổi và sự gián đoạn trong các điều kiện nền 
kinh tế. Theo phương pháp của Beaudry et al. (2001), tác giả giới thiệu quy trình 
ước tính mới dựa trên EGARCH để nâng cao chất lượng khuôn khổ được phát 
triển bởi Baum et al. (2002, 2004, 2009) và Quagliariello (2007, 2009), và tác giả 
phân tích mối quan hệ trong bối cảnh công nghiệp hiện tại, tức là, trong bối cảnh 
hoạt động ngân hàng dựa trên thị trường. Kết quả của tác giả xác nhận rằng các 
ngân hàng có xu hướng vận hành đồng nhất đối với tính bất định của nền kinh tế 
vĩ mô. Đặc biệt, tác giả thấy rằng cả hai sự phân tán của các khoản vay trên tài 
sản và sự phân tán cross-sectional của phần thu nhập ngoài lãi co lại trong giai 
đoạn chậm tăng trưởng, đặc biệt trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính, khi độ 
đàn hồi của hệ thống ngân hàng tại mức thấp nhất. Quan trọng hơn, những phát 
hiện chính của tác giả chỉ ra rằng sự phân tán cross-sectional của các khoản vay 
trên tài sản đã tăng trong mười năm vừa qua, ngược lại sự phân tán cross-
sectional của phần thu nhập ngoài lãi dường như biến động hơn và nhạy cảm với 
các cú sốc vĩ mô. 
2 
1. GIỚI THIỆU 
1.1. Lý do chọn đề tài 
Trong những năm gần đây, Việt Nam gây ấn tượng bởi tốc độ tăng trưởng kinh tế 
cao. Trong đó hoạt động ngân hàng chiếm vai trò quan trọng. Hệ thống ngân 
hàng như là hệ thần kinh của toàn bộ nền kinh tế quốc dân, nền kinh tế chỉ có thể 
phát triển với tốc độ cao nếu có một hệ thống ngân hàng hoạt động ổn định và có 
hiệu quả, ngược lại khi hệ thống yêu kém. Nhưng bên cạnh đó tác động của các 
cú sốc kinh tế vĩ mô như lạm phát, chính sách, . đều có thể tác động tới hành vi 
của toàn bộ hệ thống, gây ảnh hưởng tới nền kinh tế. Sau năm 2007-2008, do ảnh 
hưởng cuộc khủng hoảng tín dụng xấu đến toàn bộ thị trường, hoạt động của 
ngân hàng bị thu hẹp. Trước tình hình này, chính phủ đã đề ra nhiều biện pháp 
nhằm làm giảm các cú sốc kinh tế vĩ mô. Mỗi khi có cú sốc kinh tế xuất hiện, các 
ngân hàng đồng nhất phản ứng lại cú sốc bên ngoài có thể dẫn đến rủi ro hệ 
thống tăng lên. 
Việc xem xét các biến động của cú sốc nền kinh tế với hành vi của hệ thống ngân 
hàng sẽ cho chúng ta một số gợi ý quan trọng về tầm quan trọng của các yếu tố 
chính của nền kinh tế vĩ mô trong việc hoạch định chính sách. Cụ thể xoáy sâu 
vào hoạt động cho vay nhằm giảm rủi ro của hệ thống ngân hàng. Bên cạnh đó, 
hiện nay với sự lớn mạnh của hệ thống ngân hàng, và mức độ ảnh hưởng của 
chúng tới nền kinh tế là rất lớn, nên tìm hiểu về vấn đề ảnh hưởng cú sốc kinh tế 
vĩ mô đến hoạt động ngân hàng là vấn đề cần thiết. 
Nhận thức được vấn đề này, chúng tôi đã chọn chủ đề “Rủi ro hệ thống ngân 
hàng và cú sốc vĩ mô” để làm đề tài nghiên cứu khoa học. 
1.2. Tổng quan các vấn đề nghiên cứu 
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi chủ yếu tập trung xem xét làm thế nào các 
ngân hàng, cũng như một nhóm các ngân hàng, đối mặt với rủi ro vĩ mô và tính 
bất định; đặc biệt hơn, nó kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống ngân hàng 
với sự thay đổi và sự gián đoạn trong các điều kiện nền kinh tế. Và chúng tôi đã 
dùng phương pháp EGARCH để xác định ảnh hưởng của cú sốc kinh tế vĩ mô tới 
hoạt động của ngân hàng. Chủ yếu là sự phân tán cross-sectional của các yếu tố 
3 
ngành như tỷ lệ khoản cho vay trên tài sản (lta) và thu nhập phi lãi trên thu nhập 
hoạt động (snonin). 
Phần còn lại của bài nghiên cứu được tổ chức như sau. Phần 2 trình bày tổng 
quan các nghiên cứu trước đây trên thế giới về lý thuyết cũng như các nghiên cứu 
thực nghiệm. Phần 3 đứa ra mô hình phân tích ảnh hưởng của cú sốc kinh tế vĩ 
mô tới rủi ro hệ thống ngân hàng. Kết quả của mô hình sẽ được trình bày ở phần 
4. Cuối cùng, phần 5 kết luận, tóm lại kết quả nghiên cứu, nêu các đề xuất, hạn 
chế của chuyên đề và hướng nghiên cứu tiếp theo. 
2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 
Nhiều bài nghiên cứu trước đây đã cố gắng tập trung vào loại hành vi phân nhóm, 
thông qua việc tất cả các ngân hàng phản ứng đồng thời với một thay đổi chế độ 
chung và phân bổ tài sản theo cách giống nhau một cách hợp lý. Ngoài ra còn có 
mức độ mà hệ thống ngân hàng hạn chế tác động từ cú sốc bên ngoài như: 
Bài nghiên cứu: “Some  ... để ước lượng. 
4.3. Ƣớc lƣợng EGARCH của disp(lta) và disp(snonin) 
Cột (1) của bảng 4 trình bày lại kết quả ước lượng cho biểu thức (2) và xác nhận 
rằng disp(lta) là một hàm âm của sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô. Hệ số ước 
lượng cv_gdp bằng -0.044 và có ý nghĩa tại mức 5%. Hệ số phương sai có điều 
kiện có trọng số của tốc độ tăng trưởng GDP, cv_gdp_w, cao hơn trong giá trị 
tuyệt đối -0.1924 và có ý nghĩa tại mức 5%. 
Bảng 5: Với mỗi biến phụ thuộc – disp(lta) và disp(snonin) 
 disp(lta) disp(snonin) 
(1) (2) (3) (1) (2) (3) 
constant 3.9762 
0.000 
-4.749 
0.000 
-4.6727 
0.000 
-1.9364 
0.000 
-2.7512 
0.0798 
-2.8566 
0.000 
cv_gdp -0.04425 
0.0347 
- 
- 
- 
- 
-0.3364 
0.0084 
- 
- 
- 
- 
cv_gdp_w - 
- 
-0.1924 
0.0204 
- 
- 
- 
- 
0.36919 
0.0573 
- 
- 
23 
cv_inf - 
- 
- 
- 
-0.4129 
0.0440 
- 
- 
- 
- 
-0.53206 
0.0171 
dln(gdp) 0.03835 
0.0514 
-0.05228 
0.0153 
-0.0425 
0.2066 
- 
- 
- 
- 
- 
- 
output_gap 0.20977 
0.0026 
0.227100 
0.0020 
0.1841 
0.0076 
0.200124 
0.0053 
-0.1297 
0.2601 
-0.0584 
0.6292 
inf - 
- 
- 
- 
-0.9529 
0.000 
- 
- 
- 
- 
- 
- 
dtl -4.57948 
0.000 
-4.32907 
0.000 
5.217339 
0.000 
2.1964 
0.000 
3.11688 
0.0778 
3.22373 
0.000 
 0.23355 
0.0416 
1.4144 
0.0319 
-0.00846 
0.9379 
0.372562 
0.000 
0.18245 
0.4791 
0.08669 
0.2527 
Egarch 
 -0.34532 
0.0456 
-
0.443388 
0.5252 
0.7397 
0.4660 
-0.3691 
0.5082 
-0.51566 
0.3712 
2.654564 
0.000 
 1.491766 
0.2367 
1.585938 
0.2468 
-14.1435 
0.000 
3.18400 
0.0001 
1.790437 
0.0414 
-1.62433 
0.0224 
 -0.75628 
0.000 
-
0.759303 
0.000 
-0.8422 
0.0000 
0.1507 
0.6405 
0.7163 
0.491 
-0.10637 
0.7344 
R-Squared 0.162912 0.178003 0.128443 0.141033 0.31711 0.162575 
Adj.R- -0.19584 -0.17428 -0.30733 -0.17132 0.068788 -0.19632 
24 
Squared 
DW 1.958912 1.99948 1.9772 1.21782 1.5962 1.9953 
Chú ý: cột (1) và (3) là những mô hình với phương sai có điều kiện tương ứng 
của GDP và lạm phát, như những nhân tố của sự bất ổn kinh tế vĩ mô (phương 
trình (2) và (3)). Cột (2) tương tự cột (1) ngoại trừ nhân tố bất ổn kinh tế vĩ mô là 
phương sai có trọng số. Những biến này được miêu tả trong bảng 1. Phương trình 
cho disp(lta) và disp(snonin) được ước lượng bằng việc sử dụng EGARCH(1,1). 
Những biến có mũ được tính toán bằng việc sử dụng các giá trị được xác định 
trước các biến giải thích và momen cao hơn của họ như các công cụ 
Mức độ của tốc độ phát triển tăng cùng với disp(lta), vì vậy việc xác định rằng 
các ngân hàng vận hành đồng nhất hơn với mong đọi lta trong lúc tốc độ phát 
triển chậm đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng. Hơn nữa, hệ số ước lượng của 
dhn(gdp) bằng 0.038 và có ý nghĩa ở mức 10%, trong khi hệ số chênh lệch sản 
lượng bằng 0.20977 và có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%. Theo kết quả này, 
moment bậc 1 đóng vai trò quan trọng trong việc tác động tới hành vi đồng thời 
của các ngân hàng trong các nghiên cứu trước đây. Ví dụ, Quagliariello (2009) 
tìm ra rằng những biến kiểm soát giải thích cho các biến lạm phát hay tăng 
trưởng kinh tế (momen bậc 1) không di chuyển cùng với độ phân tán chép của thị 
phần mà chủ yếu các ngân hàng đầu tư vào những khoản vay đầy rủi ro. Tương 
tự, Baum et al (2002, 2004), những biến kiểm soát đóng vai trò nhỏ trong ước 
lượng OLS. Tuy nhiên, những kết quả mà chúng ta lấy từ khuôn khổ khác với 
những kết quả của các bài nghiên cứu này. Một sự giải thích hợp lý cho việc tại 
sao momen đầu tiên có ý nghĩa hơn trong liên quan đến sự xuất hiện phương sai 
thay đổi gắn vào các lý thuyết thực nghiệm trước đây. 
Phương trình (2) cũng trình bày kết quả phù hợp khi xem xét các biến vĩ mô với 
rủi ro hệ thống ngân hàng. Như dự đoán, một sự tăng lên trong dtl (thước đo mức 
độ đòn bẩy) liên quan đến một sự sụt giảm trong disp(lta) (độ phân tán cross-
sectional). Hệ số ước lượng là -4.579 với mức ý nghĩa 1% (cột (1)). Kết quả này 
chứng thực quan điểm rằng những ngân hàng vận hành đồng nhất đối với tỷ số 
(lta- tỷ số cho vay trên tài sản) khi rủi ro ngân hàng tăng, và nó cũng phù hợp với 
xu hướng tăng lên trong rủi ro kinh tế vĩ mô và sự không chắc chắn. Với hệ số 
25 
biến phụ thuộc độ trễ là 0.2334 tai mức ý nghĩa 5% thì hành vi này là một hiện 
tượng tiếp diễn (Nakagawa and Uchida,2011). 
Cột (3) của bảng 5 trình bày những kết quả cho mô hình 2, mô hình bao gồm 
phương sai có điều kiện của lạm phát như đại diện cho tính bất ổn của nền kinh 
tế vĩ mô (biểu thức (3)). Phù hợp với lý thuyết của chúng tôi về mối quan hệ âm 
giữa độ phân tán cross-sectional của tài sản rủi ro với sự không chắc chắn, hệ số 
ước tính của cv_inf tại mức ý nghĩa 5%. Như mong đợi disp(lta) nghịch biến với 
mức độ lạm phát. Bên cạnh đó, disp(lta) di chuyển ngược với mức độ lạm phát, 
hệ số ước lượng là -0.953 có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 1%. Những kết quả này ủng 
hộ lý thuyết của Beaudry et al (2001) cho rằng lạm phát tạo ra dấu hiệu thị 
trường náo nhiệt và phân nhóm lợi nhuận. Những khía cạnh khác, xem xét lạm 
phát thay cho sự không chắc chắn của tốc độ tăng trưởng kinh tế. 
Sự dự đoán của bài nghiên cứu này, ngân hàng sẽ hành động trong tỷ lệ snonin 
giống nhau (snonin là tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên thu nhập hoạt động). Bảng 5 
thể hiện sự phỏng đoán là thiếu chính xác. Đặc biệt, tính bất ổn nền kinh tế vĩ mô, 
được đo lường bằng phương sai có điều kiện của lạm phát, liên quan đến sự sụt 
giảm trọng disp(snonin). Ví dụ, hệ số của cv_gdp là -0.3364 và có ý nghĩa tại 
mức 5%. Các kết quả này khẳng định này disp(snonin) ít phù hợp so với 
disp(lta). Tính chất biến động phù hợp với cả hai loại biến động của độ phân tán 
cross-sectional của snonin (tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên thu nhập hoạt động) và 
tính thanh khoản của thu nhập ngoài lãi. 
Với tất cả các biến ngoại sinh được xem xét, những biến liên quan đến cả rủi ro 
hệ thống và tính bất ổn, những kết quả thực nghiệm đã có thể chứng minh. Đặc 
biệt, disp(snonin) dường như nhạy cảm về cú sốc kinh tế vĩ mô hơn là disp(lta). 
Trong khi đó hoạt động cho vay có thể chống lại những cú sốc bên ngoài, thu 
nhập ngoài lãi cũng có sự biến đổi và nhạy cảm với các yếu tố kinh tế vĩ mô hơn. 
Quan sát này bổ sung quan điểm cho rằng những tiến bộ trong quản trị rủi ro về 
cơ bản dẫn đến hoạt động tín dụng lớn hơn sẽ làm giảm rủi ro hệ thống của ngân 
hàng (Cebenoyan and Strahan, 2004; Instefjord, 2005). 
Qua kết quả thực nghiệm chúng ta cũng thấy rằng, mức độ tác động của disp(lta) 
với disp(snonin) tới dtl cũng khác nhau, dtl – biến kiểm soát rủi ro của ngân hàng. 
Trái với kết quả disp(lta), một sự tăng trong dtl sẽ dẫn đến một sự tăng tương ững 
26 
trong disp(snonin). Hệ số ước lượng dtl dương và có ý nghĩa tại mức 1%. Bất kể 
các biến đại diện cho sự không chắc chắn của các yếu tố kinh tế vĩ mô được sử 
dụng. Kết quả này liên quan đến thực tế rằng, khi dtl (thước đo mức độ đòn bẩy) 
tăng, các ngân hàng chỉ có một hành động là giảm tỷ số lta (tỷ số cho vay trên tài 
sản), và không cần thiết phải giảm thu nhập ngoài lãi. Điều này dựa vào lý thuyết 
kinh doanh chênh lệch vốn quy định để giải thích những phản ứng ngược với 
mức đòn bẩy (Jones, 2000; Calomiris and Mason, 2004; Ambrose et al., 2005; 
Kling, 2009; Brunnermeier, 2009; Cardone Riportella et al., 2010; Blundell-
Wignall and Atkinson, 2010; Vives, 2010). Khi dtl tăng – tức là rủi ro ngân hàng 
tăng – ngân hàng đứa ra những giảm tải hoạt động trên bảng cân đối sang các 
hoạt động ngoài bảng cân đối (như bảo lãnh phát hành, bảo hiểm,) để tạo ra 
vốn mới hay tăng tính thanh khoản. 
5. KẾT LUẬN 
Bài nghiên cứu có nhiều tác dụng trong việc xem xét hành động đồng nhất của 
các ngân hàng trong giai đoạn tăng trưởng đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng 
tài chính. Đầu tiên, chúng ta áp dụng nguyên tắc của Beaudry et al. (2001) và 
Baum et al.(2002, 2004, 2009) về thu nhập ngoài lãi của ngân hàng không chỉ là 
mỗi thu nhập từ lãi. Thứ hai, không giống như những nghiên cứu khác, chúng ta 
dựa vào thủ tục EGARCH chứ không phải OLS để ước lượng cho mô hình của 
chúng ta. 
Những kết quả thu được, bổ sung cho lý thuyết vững chắc về thu nhập ngoài lãi. 
Đặc biệt khi đối chiếu với các cũ sốc kinh tế vĩ mô, những ngân hàng phản ứng 
một cách đồng nhất hơn với cả danh mục cho vay và thu nhập ngoài lãi. Bên 
cạnh đó, kết quả cũng đề nghị rằng những mẫu hình ngân hàng chung có thể 
quan sát tốc độ phát triển tăng và cả biến di chuyển cùng chiều với disp(lta) và 
disp(snonin). 
Mẫu hình chung này có thể ứng dụng với các hoạt động ngân hàng tạo ra thu 
nhập ngoài lãi. Thật vậy, phù hợp với Baum et al. (2002, 2004, 2009), nếu có cú 
sốc xả ra, hoạt động kinh doanh cho vay của ngân hàng co giãn thì sẽ tránh khỏi 
cú sốc bên ngoài. 
Cuối cùng bài nghiên cứu có nhiều ý nghĩa quan trọng về mặt chính sách của 
Chính phủ. Đầu tiên, vì độ phân tán chép của lta có xu hướng tăng qua thời gian, 
27 
kênh cho vay theo chính sách tiền có thể thấp và ít có hiệu quả. Thứ 2, những 
ngân hàng lớn trong hệ thống có thể tạo ra các ảnh hưởng bên ngoài trong thời 
điểm khủng hoảng kinh tế. Tác động của các ảnh hưởng này sẽ giảm trong độ 
phân tán cross-sectional của snonin mà chúng ta quan sát khi có sự bất ổn kinh tế 
vĩ mô và khủng hoảng tài chính. Chính sách tiền tệ có thể thắt chặt. 
28 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. Baum, C.-F., Caglayan, M., Ozkan, N., 2009 “The second moment matters: 
the impact of macroeconomic uncertainty on the allocation of loanable funds” 
2. Bernanke, B.-S., Gertler, N., 1995 “Inside the black box: the credit 
channel of monetary policy transmission” 
3. Christian Calmes và Raymond Theore 2011 “The procyclicality of Basel 
III leverage: Elasticty-based indicators and the Kalman filter” 
4. Kyotaki, N. Moore, J., 1997 “Credit cycles” 
5. Lucas Jr., R.E., 1973 “Some international evidence on output-inflation 
trade-offs” 
6. Stein, J.C., 2000 “What Do a Million Observations on Banks Say About 
the Transmission of Monetary Policy?” 
29 
PHỤ LỤC 
Hình 3: Kalman Filter cho biến dlt 
30 
Hình 4: Thống kê mô tả 
: 
Hình 5: Ước lượng EGARCH cho biến lta (phương trình 1) 
31 
Hình 6: Ước lượng EGARCH cho biến lta (phương trình 2) 
32 
Hình 7: Ước lượng EGARCH cho biến lta (phương trình 3) 
33 
Hình 8: Ước lượng EGARCH cho biến snonin (phương trình 1) 
Hình 9: Ước lượng EGARCH cho biến snonin (phương trình 2) 
34 
Hình 10: Ước lượng EGARCH cho biến snonin (phương trình 3) 
35 
Hình 11: Hiệu ứng ARCH cho biến lta (phương trình 1) 
36 
37 
Hình 12: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến lta (phương trình 1) 
38 
Hình 13: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến lta (phương trình 2) 
39 
Hình 14: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến lta (phương trình 3) 
40 
Hình 15: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến snonin (phương trình 1) 
41 
Hình 16: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến snonin (phương trình 2) 
42 
Hình 17: Ước tính EGARCH(1,1) cho biến snonin (phương trình 3)