Tiểu luận môn tài chính quốc tế BÀI NGHIÊN CỨU VỀ CUỘC KHỦNG KHOẢNG NỢ TRÊN THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH HOA KỲ

Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
BÀI NGHIÊN CỨU VỀ CUỘC KHỦNG KHOẢNG NỢ TRÊN THỊ
TRƯỜNG TÀI CHÍNH HOA KỲ
Jerome L.Stein
Bài nghiên cứu của CESifo số 2924
Chuyên đề: Tài chính công
Tháng 1 năm 2010
File điện tử có thể tải về từ:
- www.SSRN.com
- www.RePEc.org
- www.CESifo-group.org/wp
Tóm tắt
Một hệ thống tài chính lành mạnh khuyến khích việc phân bổ vốn và các rủi ro một
cách hiệu quả. Sự sụp đổ của bong bóng giá nhà đã dẫn đến cuộc khủng hoảng tài
chính bắt đầu vào năm 2007. Có một nghiên cứu thực nghiệm lớn liên quan đến mối
quan hệ giữa bong bóng giá tài sản và khủng hoảng tài chính. Tôi đánh giá đây là
nghiên cứu quan trọng liên quan đến các câu hỏi sau đây. Đến mức độ nào làm các
mối quan hệ dựa trên kinh nghiệm trong các tài liệu hiện có giúp xác định giá tài
sản trước và sau khi có hiện tượng bong bóng về giá? Có phải các nghiên cứu thực
nghiệm dựa trên cơ sở lý thuyết nền tảng? Trên cơ sở phê bình đó, tôi giải thích tại
sao việc áp dụng các điều khiển tối ưu ngẫu nhiên (SOC) /quản lý rủi ro động là
một cách tiếp cận hiệu quả để xác định mức độ tối ưu của đòn bẩy, rủi ro và xác
suất xảy ra cuộc khủng hoảng nợ. Về mặt lý thuyết, nghiên cứu này sẽ thiết lập các
tín hiệu cảnh báo sớm về các cuộc khủng hoảng đến các cấp thẩm quyền.
JEL-Code: C61, D81, D91, D92, G10, G11, G12, G14.
Từ khóa: điều khiển tối ưu ngẫu nhiên, khủng hoảng tài chính và thế chấp, phương
trình Ito, quản lý rủi ro tối ưu linh hoạt, các tín hiệu cảnh báo cuộc khủng hoảng, tỷ
số nợ và đòn bẩy tối ưu, Ban giám sát Quốc hội, chỉ số Case-Shiller.
Jerome L. Stein
Trang
1

Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
Chuyên ngành Toán học ứng dụng
Đại học Brown
182 George Street / Box F
Hoa Kỳ - Providence RI 02912

Tôi chân thành cám ơn Peter Clark vì những đóng góp và gợi ý của ông.
1. Báo cáo đặc biệt của Ban giám sát Quốc hội (COP) về việc cải cách
các quy định
Báo cáo COP rút ra các bài học từ cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ và thảo
luận các vấn đề hoặc các thiếu sót của hệ thống tài chính: Việc sử dụng đòn bẩy quá
nhiều và hệ thống tài chính ngầm không kiểm soát là nguồn gốc của rủi ro hệ thống.
Nhiều tổ chức tài chính đã sử dụng đòn bẩy quá “nguy hiểm”. Rủi ro hệ thống thì
không được xác định hoặc không được quy định cho đến khi cuộc khủng hoảng sắp
xảy ra. Báo cáo bao gồm các phần sau: Những bài học từ quá khứ; Các thiếu sót của
hệ thống hiện nay; Đòn bẩy, Các yêu cầu về vốn; Hệ thống pháp lý của Nhà nước;
Các vấn đề nguy kịch và những khuyến nghị cần thiết để cải thiện.
Có nhiều tài liệu đã mô tả về cuộc khủng hoảng tài chính. Tôi bỏ qua các
nghiên cứu liên quan đến cải cách và điều chỉnh của thị trường tài chính. Tôi tập
trung vào các vấn đề chính nêu ra trong Báo cáo COP. Những vấn đề này chứa
đựng các mối liên kết với nhau. Các mối liên kết đó là: (i) giá tài sản, tỷ lệ nợ/đòn
bẩy tác động đến các ngành đặc biệt dễ bị tổn thương như nhà ở, các cú sốc, (ii) tính
dễ tổn thương này lại được chuyển đến khu vực tài chính lớn hơn thông qua các đòn
bẩy và mối quan hệ, và (iii) nền kinh tế thực sự là sau đó bị ảnh hưởng. Tôi diễn
giải và đánh giá các nghiên cứu quan trọng này thông qua các câu hỏi sau đây. Đến
mức độ nào thì lý thuyết nghiên cứu giúp cho việc xác định giá của bong bóng tài
sản trước và sau khủng hoảng? Có phải các nghiên cứu thực nghiệm có cơ sở lý
thuyết nền tảng hay không?
Trên cơ sở phê bình đó, tôi giải thích tại sao việc áp dụng các điều khiển tối
ưu ngẫu nhiên (SOC) / quản lý rủi ro động là một cách tiếp cận hiệu quả để xác định

mức độ tối ưu của đòn bẩy, nguy cơ và xác suất xảy ra cuộc khủng hoảng nợ. Về
Trang
2
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
mặt lý thuyết, nghiên cứu này sẽ thiết lập các tín hiệu cảnh báo sớm về các cuộc
khủng hoảng đến các cấp thẩm quyền. Hơn nữa, các phân tích SOC cung cấp cơ sở
lý thuyết hữu ích để giải thích cho các giải pháp này.
1.1. Bối cảnh
Các cuộc khủng hoảng tài chính thì không hề xa lạ. Từ 1792-1933, cứ khoảng 15-20
năm lại xảy ra cuộc khủng hoảng tài chính. Hoa Kỳ sau cuộc đại khủng hoảng đã
đưa ra các quy định tài chính mới như thành lập FDIC (Federal Deposit Insurance
Corporation: Tổ chức bảo hiểm tiền gửi liên bang), các quy định về chứng khoán và
tăng cường giám sát các ngân hàng để bảo vệ hệ thống tài chính hoạt động hiệu quả.
Trong vòng 50 năm sau đó, kinh tế Mỹ tăng trưởng trở lại mà không có một cuộc
khủng hoảng tài chính nào. Mặc dù cũng có những dự báo về các cuộc khủng hoảng
tài chính. Tuy nhiên, các chuyên gia kinh tế tránh đề cập về chúng bởi vì chưa có cơ
sở lý luận để định lượng và kiểm chứng. Những tiếng nói của các thảm họa tài
chính giống như những người đã được dự báo thiên tai động đất. Xem Seth Stein,
"thiên tai hoãn lại", trong chương 2 có một cuộc thảo luận về dự báo động đất đã
gieo hoang mang như thế nào.
Giai đoạn từ năm 1933 đến những năm 1980 được xem là khá yên tĩnh. Cuộc
khủng hoảng tiết kiệm và nợ vay của năm 1980 đã không tạo ra rủi ro hệ thống.
Tình hình thay đổi vào những năm 1980 và 1990. Việc bãi bỏ các quy định cùng với
sự tăng trưởng của thị trường không được kiểm soát, đi kèm với việc tiếp thị gần
như không hạn chế của các công cụ tài chính ngày càng phức tạp. Alan Greenspan
(2002) giải thích quan điểm của ông về các quy định và công bố thông tin trong thị
trường phái sinh như sau:
"Theo thiết kế, thị trường này liên quan đến các giao dịch giữa các chuyên gia và
được miễn phần lớn các quy định của chính phủ. Các quy định, chế tài là không cần
thiết cho các thị trường, và nó có thể gây hại. Bởi vì nếu có sự can thiệp bởi các quy

định sẽ làm giảm đi các sáng kiến trong thị trường tài chính cũng như trong thị
trường bất động sản".
Các nỗ lực của CFTC (Commodity Futures Trading Commission - Ủy ban
giao dịch hàng hóa kỳ hạn) để điều tiết thị trường OTC – giao dịch hàng hóa phái
sinh trong năm 1997-98 đã bị ngăn chặn bởi Greenspan - Chủ tịch Fed và Bộ trưởng
Trang
3
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
Tài chính Rubin. Họ cáo buộc rằng với việc đưa ra các quy định điều tiết thị trường
có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng tài chính. Hơn nữa, Quốc hội trong năm 2000
cũng bị cấm đưa ra quy định liên quan đến thị trường phái sinh.
Cuộc khủng hoảng tài chính bắt đầu trong năm 2007 đã phơi bày những điểm
yếu quan trọng trong kiến trúc tài chính của quốc gia và trong thiết kế của hệ thống
luật pháp để đảm bảo sự ổn định, an toàn và hiệu quả. Lý thuyết được sử dụng chủ
yếu trong hệ thống các quy định của thị trường tài chính Mỹ cho rằng thị trường tư
nhân và các tổ chức tài chính tư nhân có thể tự điều chỉnh đã không giải thích được
hiện tượng tại sao giá tài sản giảm mạnh.
Krugman trong bài viết “Các nhà kinh tế đã gây nên sai lầm như thế nào” đã
lập luận rằng “Rất ít các nhà kinh tế nhìn thấy cuộc khủng hoảng hiện tại của chúng
ta và quan trọng hơn là các chuyên gia giống như là người mù khi không thấy được
khả năng thất bại rất thê thảm của nền kinh tế thị trường. Trong suốt những năm
vàng son, các nhà kinh tế tài chính đều tin rằng cổ phiểu và các tài sản khác luôn
được trả đúng giá. Các nhà kinh tế học vĩ mô đưa ra các quan điểm khác nhau. Có
quan điểm cho rằng nền kinh tế thị trường tự do không bao giờ đi lạc lối. Và cũng
có người tin rằng nền kinh tế có thể đi chệch hướng. Nhưng tất cả đều tin rằng nếu
có sự chệch hướng ra khỏi con đường của sự thịnh vượng thì với sức mạnh của
mình, Fed sẽ sửa chữa các sai lầm ấy”.
Với triết lý chi phối kinh tế vĩ mô của ngành kinh tế học, cuộc khủng hoảng
2007-08 đã làm FED bất ngờ. FED đã không cảm nhận được bong bóng giá nhà ở.
Greenspan (2004) nói rằng việc gia tăng giá trị nhà "chưa đủ là mối bận tâm chính

của chúng tôi ". Bernanke (2005) cho rằng bong bóng nhà đất là "một khả năng rất
khó xảy ra". Hơn nữa, vào năm 2007 FED cho rằng "sự lan toả lớn từ thị trường cho
vay dưới chuẩn với phần còn lại của nền kinh tế là không đáng kể".
Các lý thuyết kinh tế vĩ mô chi phối kinh tế và tài chính không thể giải thích
các hiện tượng trong thực tế. Trong những năm 1980 có một lý thuyết về "bong
bóng hợp lý". Việc không thích hợp của lý thuyết này được chứng thực bởi một
thực tế là nó bị bỏ qua trong bài viết về việc mô tả và phân tích cuộc khủng hoảng
nhà ở và tài chính năm 2007- 2008.
Trang
4
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
Alan Greenspan trong lời khai của mình trước Ủy ban giám sát của thượng
viện vào tháng 10 năm 2008 cho biết: "Tất cả chúng ta, trong đó có tôi nhìn vào lãi
suất của các tổ chức cho vay đều tin rằng chúng ta đang bảo vệ vốn cổ phần của cổ
đông, đang ở trong một trạng thái không thể tin được” Vào Tháng Tư 2008 cho biết,
Paul Volcker đã nói rằng vấn đề là chúng ta đã chuyển từ một hệ thống tài chính
được quy định chặt chẽ, trung tâm là các NHTM, đến một nơi mà ở đó có nhiều các
trung gian tài chính diễn ra ở các thị trường vượt ra ngoài sự giám sát chính thức
của chính phủ. "Sự phức tạp, sự mờ ảo, và rủi ro hệ thống được nhúng tất cả vào
trong các thị trường mới, trong khi những người có trách nhiệm lại không thấy được
sự phức tạp và nguy cơ tiềm ẩn của thị trường là nguồn gốc của tất cả các cuộc
khủng hoảng ".
Bài nghiên cứu của tôi được thiết kế như sau. Phần 1.2 giải thích việc sử dụng
đòn bẩy cao trong lĩnh vực tài chính sẽ chuyển các cú sốc từ khu vực cầm cố nhà
sang khu vực tài chính như thế nào. Phần 1.3 cho một ví dụ cụ thể về cách các
"Quants" đã chọn việc sử dụng đòn bẩy rất cao và giải thích hậu quả của nó. Phần 2
liên quan đến dự đoán giá thực tế của thị trường nhà đất. Phần 3 thảo luận về một
bài nghiên cứu cũ sử dụng phương pháp hoàn nguyên giá trị trung bình để phát hiện
hiện tượng bong bóng trong giá nhà ở. Phần 4 thảo luận về các nghiên cứu của
Ngân hàng Thanh toán Quốc tế và Quỹ tiền tệ quốc tế phát hiện những bong bóng

thị trường tài chính và mối liên hệ giữa giá tài sản và khủng hoảng tài chính. Phần 5
kết luận với một đánh giá những hạn chế của các tài liệu hiện có. Cho nên trong
phần 6 sẽ trình bày về cách tiếp cận của phương pháp SOC. Tôi tập trung vào các
câu hỏi sau đây: cơ sở lý thuyết và hiệu quả thực sự trong việc dự đoán bong bóng
giá nhà so với các thảo luận nghiên cứu trước đây là gì? Người ta nên giải thích mối
liên hệ trong thực tế đến bài nghiên cứu này như thế nào?
1.2. Đòn bẩy
Bây giờ mọi người đều tin rằng việc sử dụng đòn bẩy “quá mức” hay tỉ số nợ
“quá cao” của các tổ chức tài chính đã đẩy những biến động từ việc cho vay dưới
chuẩn vào năm 2007 thành một cuộc khủng hoảng tài chính nghiêm trọng vào năm
2008. Đòn bẩy là tỷ số giữa nợ L(t) với giá trị ròng X(t), hay còn gọi là tỷ lệ nợ, và
được ký hiệu f(t) = L(t)/X(t). Mặc dù đòn bẩy là một công cụ tài chính có giá trị,
Trang
5
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
nhưng việc tận dụng "quá mức" đặt ra một nguy cơ đáng kể cho các hệ thống tài
chính. Đối với một tổ chức mà sử dụng đòn bẩy cao, những thay đổi trong giá trị
tài sản sẽ dẫn đến những thay đổi trong giá trị ròng. Để duy trì tỷ lệ nợ tương tự khi
giá trị tài sản giảm thì tổ chức phải tăng vốn hoặc phải thanh lý tài sản.
Các mối quan hệ được thấy thông qua phương trình (i) – (iii). Trong (i), giá trị
ròng X(t) bằng với giá trị tài sản A(t) trừ đi nợ L(t). Phương trình (ii) chỉ là một
cách thể hiện tỷ lệ nợ. Phương trình (iii) liên quan đến tỷ lệ nợ f (t) = L(t)/X(t) với
tỷ lệ A(t)/X(t) là tỷ lệ giữa tài sản và giá trị ròng. Phương trình (iv) cho thấy sự thay
đổi phần trăm trong giá trị ròng dX(t)/X(t) là bằng đòn bẩy (1 + f(t)) nhân cho
dA(t)/A(t) phần trăm thay đổi trong giá trị tài sản.
(i) X(t) = A(t) – L(t)
(ii) L(t)/X(t) = f(t) = 1/[(A(t)/(L(t)) - 1]
(iii) A(t)/X(t) = 1 + f(t)
(iv) dX(t)/X(t) = (1 + f(t)) dA(t)/A(t)
Trong báo cáo của COP, theo ước tính gần đây ngay trước khi cuộc khủng hoảng,

các ngân hàng đầu tư và công ty chứng khoán, các quỹ đầu cơ, các tổ chức tiền gửi,
và các doanh nghiệp tài trợ thế chấp của chính phủ - chủ yếu là Fanny Mae và
Freddie Mac – mua 1 tài sản thực trị giá 23,000 tỷ USD (A) mà chỉ cần có 1,900 tỷ
USD (X), như vậy tỷ lệ sử dụng đòn bẩy là A / X = 12. Việc sử dụng tỷ lệ đòn bẩy
là rất khác nhau, cụ thể như sau:
- Công ty môi giới và quỹ đầu cơ: 27
- Công ty bảo lãnh của chính phủ: 17
- Các ngân hàng thương mại: 9.8
- Các ngân hàng tiết kiệm: 6.9
- Tỷ lệ đòn bẩy trung bình: 12
Hãy xem xét mức trung bình, trong đó A (t) = 23,000 tỷ USD, X (t) = 1,900 tỷ
USD, L (t) = 21,100 tỷ USD, thì đòn bẩy f = 11.1. Từ phương trình (iv), giảm 3%
trong giá trị tài sản sẽ giảm giá trị ròng X là dX(t)/X(t) = (1 + 11,1)*(0,03) = 36%.
Vậy giá trị ròng sẽ mất đi 1 lượng bằng (0,36)*(1,900 tỷ USD) = 690 tỷ USD. Để
duy trì cùng một đòn bẩy f = 11, các tổ chức phải hoặc huy động vốn để bù đắp sự
Trang
6
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
suy giảm trong giá trị tài sản dX = dA <0, hoặc phải bán đi tài sản giảm nợ của
mình bằng cách cùng một tỷ lệ dL (t) / L (t) = dx (t) / X (t), có nguồn gốc từ phương
trình (ii). Một sự suy giảm 3% về giá trị tài sản sẽ yêu cầu bán (0,03) (21,100) =
630 tỷ USD tài sản để trả nợ.
Cả hai hành động đều gây ra hậu quả xấu cho nền kinh tế. Các công ty trong
lĩnh vực tài chính, các trung gian tài chính, có quan hệ với nhau như người đi vay –
người cho vay. Các ngân hàng cho vay ngắn hạn để các quỹ đầu tư vào tài sản dài
hạn và cũng có thể mua các hợp đồng hoán đổi tín dụng mặc định. Các công ty bị
mất 690 tỷ USD trong giá trị tài sản sẽ gặp khó khăn trong huy động vốn để khôi
phục lại giá trị thực, mà không suy giảm mạnh mẽ trong giá cổ phiếu. Tương tự như
vậy, những nỗ lực của nhóm G
1

bán 630 tỷ USD tài sản để trả nợ các khoản vay sẽ
có hậu quả nghiêm trọng trong thị trường tài chính. Các mức giá của các tài sản này
sẽ giảm, và việc sử dụng đòn bẩy sẽ lặp đi lặp lại cho các khu vực khác. Tổ chức G
J
nắm giữ các tài sản này sẽ thấy rằng giá trị của danh mục đầu tư của họ đã bị giảm,
giá trị thực cũng giảm tương ứng. Trong một số trường hợp, sẽ gây nên hiệu ứng
dây chuyền. Khi giá trị của một quỹ G
J
giảm xuống dưới một mức nhất định ("phá
vỡ buck") các quỹ phải giải chấp và bán tài sản của mình. Đây có thể bao gồm các
tài sản xếp hạng AAA. Lần lượt bán tài sản AAA ảnh hưởng đến nhóm G
k
. Các nhà
đầu tư trong nhóm này đã từng nghĩ rằng họ đang nắm giữ tài sản rất an toàn, nhưng
họ vẫn bị lỗ vốn. Kết luận là trong một hệ thống có mối quan hệ chặt chẽ, "việc sử
dụng đòn bẩy cao" có thể rất nguy hiểm. Những gì có vẻ như một cú sốc nhỏ trong
một thị trường nhưng thông qua đòn bẩy có thể ảnh hưởng đến toàn bộ lĩnh vực tài
chính. FED dường như không biết gì về hiện tượng rủi ro hệ thống này.
1.3. Việc sử dụng nợ khó tin của công ty quản lý quỹ Atlas
Câu chuyện của công ty quản lý quỹ Atlas là một ví dụ điển hình về việc sử
dụng đòn bẩy. Điều này là dựa trên một bài báo của Jichuan Yang, một trong những
giám đốc của Atlas, đưa ra trong hội thảo chuyên đề về Toán học ứng dựng tại Đại
học Brown vào tháng 9 năm 2009. Xem thêm bài báo cáo của Ren Cheng (cựu
Giám đốc Đầu tư của Fidelity) ở buổi hội thảo trên. Một nhóm các kỹ sư tài chính
tài năng: nhà toán học, nhà vật lý học chuyên về toán tài chính, quyết định thành lập
một quỹ trong năm 2003 với tổng tài sản là 12 tỷ USD, 10 triệu USD vốn, do đó
Trang
7
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
đòn bẩy là 1200. Quỹ này được gọi Quỹ đầu tư vốn Atlas, do kích thước quá lớn

của nó. Các danh mục đầu tư quỹ sẽ có hàng ngàn trái phiếu riêng lẻ, khoản vay và
các loại chứng khoán tài chính khác. Đây là các khoản có kỳ hạn dài, thường là 8
năm. Các khoản nợ thường là các thương phiếu và các mid term note với kỳ hạn từ
30 ngày đến 5 năm. Atlas sẽ đi vay ngắn hạn và cho các quỹ đầu cơ vay dài hạn.
Các Quỹ được thành lập không phải để tự phòng ngừa rủi ro, mà là để tìm kiếm lợi
nhuận tối đa và họ chấp nhận các rủi ro xảy ra. Atlas sẽ có lợi nhuận từ chênh lệch
giữa lãi suất cho vay tính cho các quỹ đầu cơ và chi phí phải trả cho các khoản vay
ngắn hạn. Nếu Atlas được xếp hạng là AAA thì lãi suất đi vay của Atlas sẽ ở mức
tối thiểu. Đây là điểm đáng chú ý vì hầu hết các ngân hàng toàn cầu được đánh giá
không cao hơn AA.
Khi danh mục đầu tư có kỳ hạn dài hạn hơn các khoản vay, Atlas sẽ gặp các
rủi ro trong lãi suất cho vay ngắn hạn. Khi các khoản vay 30 ngày đến hạn, Atlas sẽ
phải quay vòng để tiếp tục khoản vay 30 ngày với lãi suất hiện hành. Tuy nhiên, nếu
Atlas gặp khó khăn trong việc thanh toán này, Atlas sẽ được cung cấp các khoản
vay “khẩn cấp” từ các ngân hàng được gọi là “nhà cung cấp tính thanh khoản”.
Các "kỹ sư tài chính" xây dựng một mô hình để đánh giá các rủi ro và họ sử
dụng mô hình này để thuyết phục các tổ chức tín nhiệm xếp hạng AAA cho Altas.
Một đánh giá cao từ tổ chức xếp hạng sẽ làm giảm chi phí vay vốn. Mô hình sẽ mô
phỏng sự biến động của 12 tỷ USD tài sản cá nhân cũng như các hành vi tương
quan của chúng. Những tài sản này là từ trái phiếu, khoản vay vốn, các chứng
khoán có cấu trúc phức tạp được kết hợp bởi tất cả các loại tài sản thế chấp. Các
điểm không phù hợp của dòng tiền từ tài sản và các khoản nợ phải trả, các biến
động giá, sự thay đổi trong xếp hạng tín nhiệm, sẽ được đưa vào mô hình tính toán,
phân tích và mô phỏng lại. Đối với mỗi biến động của giá tài sản trong tương lai,
mô hình sẽ tính toán lại. Sau khoảng hàng chục ngàn mô phỏng như vậy, các kỹ sư
tài chính sẽ tính toán được chi phí kỳ vọng và lợi nhuận kỳ vọng . Những mô phỏng
trên thực tế đã thuyết phục các cơ quan đánh giá xếp hạng AAA cho Atlas và do đó
chi phí vay nợ thấp.
Lúc đầu Atlas có lợi nhuận cực kỳ cao. Các cổ đông nhận được 100% số tiền
của họ trở lại trong năm đầu tiên hoạt động. Điều này là do đòn bẩy của $ 12 tỷ tài

Trang
8
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
sản / $ 10 triệu đô vốn = 1200. FED lại đưa ra chính sách lãi suất thấp. Hơn nữa,
Chủ tịch Alan Greenspan là nhà vô địch của các phát minh mới trong tài chính và
chống lại các quy định can thiệp, cải cách. 3 năm sau khi Atlas bắt đầu hoạt động,
ngành công nghiệp tài chính Mỹ đã rơi vào một trong những cuộc khủng hoảng tồi
tệ nhất. Các hiệu ứng của đòn bẩy sẽ thảo luận ở phần sau. Atlas được xem như là
một trong những thủ phạm chính gây ra cuộc khủng hoảng. Jichuan Yang, một
trong những giám đốc của Atlas, đã viết trong năm 2009: "Hôm nay, nếu ai đó nói
với tôi rằng tất cả những điều này có thể được mô phỏng bởi một mô hình toán học
với bất kỳ độ chính xác thực tế nào, tôi sẽ nói với ông ta rằng ông có thể là một
thằng ngốc quá tự tin".
2. Những tiên liệu từ cuộc khủng hoảng nợ thế chấp nhà
Thị trường cầm cố cho vay dưới chuẩn thường được cho là nguồn gốc của
cuộc khủng hoảng. Tuy nhiên, điều đó không phải là hoàn toàn chính xác, bởi vì
mặc dù thị trường cho vay dưới chuẩn đã kích hoạt cho cuộc khủng hoảng, thì việc
sử dụng đòn bẩy quá cao của các trung gian tài chính đã gây ra cuộc khủng hoảng
ngày càng nghiêm trọng hơn, như được giải thích trong phần (1.2) ở trên. Bây giờ
tôi quay trở lại với những dự đoán thị trường giá nhà đất: các phương pháp được sử
dụng và lý giải tại sao các phương pháp ấy là quá sai lầm.
Gerardi và các cộng sự tìm hiểu xem số lượng những người tham gia thị
trường bị tịch thu nhà xảy ra trong năm 2007. Họ phân tích các thay đổi trong nhà
bị tịch thu vào hai thành phần: độ nhạy của số nhà bị tịch thu với số lần thay đổi của
giá nhà. Các tác giả là các nhà phân tích đầu tư đã có dự cảm về số nhà bị tịch thu
với những thay đổi trong giá nhà đất, nhưng đã bỏ qua sự thay đổi dự kiến giá nhà
đất. Các tác giả không phân tích được rằng nhà ở đã được định giá quá cao trong
giai đoạn 2005-06 hoặc có thể cho rằng những thay đổi giá nhà ở đã được dự đoán.
Các tác giả đã xem xét dữ liệu của những người tham gia thị trường từ năm
2004 đến năm 2006 để hiểu tại sao giới đầu tư đã không dự đoán cuộc khủng hoảng

thế chấp tín dụng dưới chuẩn. Và có 5 vấn đề như sau. Đầu tiên là thị trường cho
vay dưới chuẩn đã được xem như là một câu chuyện thành công lớn trong năm
2005. Thứ hai, thế chấp được xem là có rủi ro thấp hơn vì các khoản thanh toán là
ổn định. Thứ ba, các nhà phân tích sử dụng công cụ tin học phức tạp nhưng tập hợp
Trang
9
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
mẫu thì không bao gồm giá trị các căn nhà giảm giá. Thứ tư, tình cảm và dự đoán
thì chủ quan và không dựa trên phân tích định lượng. Thứ năm, các nhà phân tích
đã khá lạc quan trước các bảng đánh giá tốt đẹp về giá nhà (HPA).
Các nhà phân tích đã xem xét dữ liệu về giá nhà trong quá khứ, chẳng hạn như
giá nhà trong các quý của năm, có thể xem xét ở biểu đồ dưới đây (theo báo cáo của
Stein (2010)). Trong bảng tổng hợp, giá nhà đất không bao giờ giảm từ năm này
sang năm khác trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2007.
Mức tăng trung bình là 5,4% / năm với độ lệch chuẩn là 2,94% / năm. Sự lạc quan
này có thể được hiểu nếu một ai đấy hỏi: Với 111 mẫu quan sát thì xác suất để giá
nhà sẽ giảm là bao nhiêu? Với mức tăng trung bình và độ lệch chuẩn như trên thì
chỉ có 3% khả năng là giá nhà sẽ giảm. Chính điều này đã làm cho các nhà đầu tư
rất lạc quan.
Hình 1: Biểu đồ và số liệu thống kê của CAPGAINS = HPA, các thay đổi trong
giá nhà Mỹ trong các quý từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2007, trục ngang với
đơn vị là %/năm, trục đứng là tần số. Nguồn dữ liệu: Văn phòng giám sát giá
nhà của Liên bang.
Các nhà phân tích cho rằng trong 2005 - 2006 giá nhà tăng từ 10 đến 11% /
năm sẽ không thể được lặp lại và nó sẽ trở lại mức trung bình trong dài hạn (theo
CAPGAIN hay HPA). Một báo cáo của Citi trong tháng 12 năm 2005 nói rằng "
rủi ro giá nhà giảm là rất thấp. Các báo cáo thường niên của HPA không bao giờ
Trang
10
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19

đưa ra các đánh giá tiêu cực về giá nhà ở Mỹ". Vì vậy, cuộc khủng hoảng nợ thế
chấp đã không được dự đoán.
Không có bất kỳ một lý thuyết kinh tế hoặc phân tích nào về vấn đề này. Nó
chỉ đơn giản là nghiên cứu từ một mẫu dựa trên dữ liệu tương đối gần đây. Không
có xem xét về những gì sẽ xảy ra nếu các phân bố xác suất / biểu đồ sẽ thay đổi.
Ngoài ra, cũng không xem xét tác động của các yếu tố kinh tế đến phân phối xác
suất. Đây là một lỗi rất nghiêm trọng.
3. Tỷ lệ quay lại giá trị trung bình được sử dụng trong dự báo: Mô hình
của Moody
Có một phương pháp khác đã được thực hiện để đánh giá và dự báo các thay
đổi trong giá nhà ở. Vấn đề xoay quanh những thách thức trong việc đánh giá nếu
giá trị thị trường thực tế của một biến tài chính phù hợp với giá trị tiềm ẩn hay "cơ
bản" của nó. Nếu giá trị thị trường sai lệch so với giá trị "cơ bản" cơ bản của nó, thì
sẽ chuyển sang dự đoán. Loại phân tích này được sử dụng thành công trong việc
đánh giá tỷ giá hối đoái thực. Đây là mô hình động do sự biến động của tỉ giá hối
đoái thực bình quân trong dài hạn xoay quanh giá trị “cơ bản”, gọi là tỷ giá hối đoái
thực tự nhiên NATREX. Quy trình này sẽ chỉ ra cách tỷ giá hối đoái thực hội tụ về
NATREX. Xem Stein (2006) lý giải về lý thuyết của mô hình NATREX và ứng
dụng nó vào Euro và các đồng tiền của Trung và Đông Âu. Nhiều tác giả áp dụng
thành công mô hình NATREX để giải thích sự biến động của tỷ giá hối đoái thực
của các nước ở Châu Âu, Châu Á, Trung Quốc, Mỹ Latin, Canada, và châu Phi.
Vì vậy, phương pháp là xác định được một phương trình cho giá trị "cân bằng"
của các tài sản dựa trên giá trị “cơ bản” và sau đó là một phương trình cho việc điều
chỉnh giá thực tế của tài sản với giá trị "cân bằng". Trong trường hợp nhà ở, các số
liệu thống kê cơ bản là chỉ số giá nhà P(t) của Fiserv Case-Shiller. Moody's
Economy (2008) đưa ra ví dụ phát triển một mô hình kinh tế của thị trường nhà ở để
xác định giá trị P(t) và đánh giá ở mức độ nào đó có thể được giải thích bởi giá trị
"cơ bản" và là kết quả của yếu tố thời gian. Một số phương pháp được đưa ra. Một
là, biến phụ thuộc là tỷ số giữa giá nhà ở với thu nhập hộ gia đình. Một biến phụ
thuộc khác là tỷ số giữa giá nhà ở với giá cho thuê căn hộ. Về logic thì việc sở hữu

một căn nhà và việc thuê một căn hộ là 2 sản phẩm thay thế cho nhau, mặc dù
Trang
11
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
không hoàn hảo. Phương pháp này đưa ra giả thuyết là giá nhà đất sẽ quay trở lại
giá trị trung bình.
Mô hình Moody có hai phương trình. Một là mối quan hệ giữa giá nhà cân
bằng P*(t) đến giá trị cơ bản Z (t), có thể là thu nhập hộ gia đình, “sức khỏe” của hộ
gia đình, phân bố độ tuổi và các biến khác. Phương trình thứ hai là phương trình chỉ
ra sự thay đổi thực sự trong giá dP(t), trong trong đó có tính đến hệ số tương quan,
giá trị trung bình và các yếu tố khác. Họ thường sử dụng các ước lượng từ hai
phương trình trên để dự báo về những thay đổi trong giá nhà. Phương pháp này là
một tiến bộ đáng kể so với phương pháp VaR được trình bày ở phần 2. Mọi người
sẽ thấy được cảm giác là “giá nhà quá cao” hoặc bong bóng về giá nhà trong phần
trình bày này. Tôi đã xây dựng tỷ số PRICEINC giữa giá nhà P(t) với thu nhập khả
dụng Y(t). Điều này gần như giống hệt với tỷ số của Shiller giửa Giá nhà trung bình
cho với mức thu nhập trung bình.
Mô hình thứ hai đến từ FRED tập hợp dữ liệu của Ngân hàng Dự trữ Liên
bang St Louis. Chỉ số giá nhà ở được dựa trên số liệu 4 quý được công bố bởi Văn
phòng giám sát doanh nghiệp của Liên bang, đường CAPGAIN trong hình số 2. Giá
nhà ở P(t) bắt nguồn từ một phương trình P(t) = P(t-1) [1+ CAPGAIN], với giá trị
ban đầu P(quý 1-1980) = 1. Tỷ số giữa giá nhà ở với thu nhập khả dụng, PRICEINC
= P(t)/Y(t). Trong hình 2, cả hai biến được chuẩn hóa, giá trị trung bình là 0 và độ
lệch chuẩn là 1.
Tỷ số PRICEINC = P(t)/Y(t) rất ổn định, gần như không đổi 1980-2000. Sau
đó khi có hiện tượng bong bóng nhà đất, CAPGAIN tăng vọt từ 2000 đến 2005. Kết
quả là tỷ lệ giá nhà đất trên thu nhập khả dụng đã tăng lên đáng kể. Độ lệch lớn của
giá nhà trên tỷ lệ thu nhập so với giá trị trung bình dài trong dài hạn có thể gợi ý
rằng có hiện tượng bong bóng trong giá nhà và giá nhà đất đã rất cao. Một cuộc
khủng hoảng nhà ở đã được dự báo, trong đó tỷ lệ P(t)/Y(t) sẽ trở lại mức trung

bình trong dài hạn, đó là dòng số 0.
Trang
12
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
Hình 2: Giá nhà/ Thu nhập khả dụng P(t)/Y(t) = PRICEINC, được chuẩn hóa,
CAPGAIN=HPA
4. Nghiên cứu của BIS và IMF
4.1 Nghiên cứu của BIS về giá tài sản và sự bất ổn của thị trường tài chính
Năm 2002, Borio và Lowe thuộc Ngân hàng Thanh toán quốc tế (BIS) đã trình
bày nghiên cứu chứng mình bằng thực nghiệm rằng sự mất cân bằng tài chính và
duy trì tăng trưởng lớn trong tín dụng kết hợp với giá tài sản tăng nhanh sẽ làm tăng
xác suất bất ổn cho thị trường tài chính và khủng hoảng của hệ thống ngân hàng. Họ
viết rằng các tài liệu hiện có cung cấp những câu hỏi quan trọng cho ngân hàng
trung ương và các cơ quan giám sát. (i) Khi nào tăng trưởng tín dụng được đánh giá
là "quá nhanh"? (ii) hậu quả của một thời gian dài tăng trưởng tín dụng mạnh là gì?
(iii) Có phải có nhiều khả năng bùng nổ những khó khăn trong thị trường cho vay
đến cuối năm cho nền kinh tế nếu chúng xảy ra đồng thời với sự mất cân bằng khác
trong lĩnh vực này hoặc là tài chính, trong nền kinh tế thực sự? Có phải nếu xảy ra
đồng thời sự mất cân bằng trong lĩnh vực tài chính và trong nền kinh tế thì việc cho
vay quá mức sẽ kết thúc và gây ra các vấn đề cho nền kinh tế?
Mục đích của bài báo là để điều tra sự hữu dụng của tín dụng, giá tài sản và
đầu tư cũng như dự đoán / đưa ra các Tín hiệu cảnh báo sớm (EWS) các vấn đề của
Trang
13
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
hệ thống tài chính trong tương lai. Cụ thể là họ quan tâm đến hai câu hỏi. (a) Có
phải các thông tin hữu ích này được xây dựng để các nhà hoạch định chính sách sử
dụng trong việc đưa ra các quyết định hay không? (b) Có phải các tín hiệu có thể
được thực hiện chính xác hơn bằng cách kết hợp giá tài sản, tín dụng và đầu tư hay
không?

Công việc của họ được xây dựng dựa trên nghiên cứu trước đó của Kaminsky
và Reinhart (K-R) và của Bordo cùng các cộng sự (2001). Họ cho rằng khi đạt đến
mức độ nhất định, sự xuất hiện của một sự bùng nổ về giá tài sản, tín dụng, đầu tư
cung cấp một tín hiệu hữu ích cho biết rằng một cuộc khủng hoảng tài chính sắp xảy
ra. Giống như K-R, nghiên cứu BIS xác định một giá trị ngưỡng dựa trên một loạt
chỉ số có liên quan. Khi các chỉ số này có một giá trị vượt quá giá trị ngưỡng, họ
xác định đã đến giai đoạn "bùng nổ" và nó được cho là tín hiệu của một cuộc khủng
hoảng. Nghiên cứu BIS khác nghiên cứu của K-R ở ba khía cạnh. Nghiên cứu của
BIS thì: (i) tập trung vào các quá trình tích lũy hơn là chỉ dựa vào số liệu của một
năm, (ii) chỉ sử dụng thông tin trong quá khứ, (iii) xem xét sự kết hợp của các chỉ
số. Mẫu này bao gồm dữ liệu từ năm 1960-1999 ở 34 quốc gia bao gồm tất cả các
nước trong G-10.
Họ xác định giai đoạn bùng nổ tín dụng là giai đoạn mà tỷ lệ tín dụng/GDP
lệch khỏi xu hướng của chính nó bằng một số tiền cụ thể được gọi là "credit gap".
Tương tự họ xác định sự bùng nổ giá tài sản là lúc mà giá tài sản thực sự đi chệch
khỏi xu hướng chung bằng cách quy định số tiền. Điều này được định nghĩa là
"asset price gap". Nghiên cứu của BIS kết luận rằng EWS (Những tín hiệu cảnh báo
sớm) là một sự kết hợp của “credit gap” là 4% và “asset price gap” là 40%.
Nghiên cứu của BIS cũng tương tự như của K-R là tìm kiếm các mối quan hệ
dựa trên kinh nghiệm thực tế chứ không phải là dựa trên một cấu trúc phân tích. Ví
dụ, tại sao là tài sản và “price gap” có liên quan với nhau? Họ sử dụng phân tích từ
thực tế ở mỗi quốc gia, và họ đã sử dụng những biện pháp thực tế nào cho từng
quốc gia cụ thể? Có phải cách tiếp cận của họ có thể làm sáng tỏ cuộc khủng hoảng
nhà ở 2007-08 đã dẫn đến một cuộc khủng hoảng tài chính ra sao?
Họ đưa ra đề nghị cần phải nghiên cứu thêm. (1) Cần chú ý hơn đến những mô
hình khái niệm và cần được thiết kế chặt chẽ hơn với nhu cầu của các nhà hoạch
Trang
14
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
định chính sách: kinh nghiệm trong việc xác định quá trình tích lũy, việc sử dụng

các thông tin trong quá khứ, các lỗi cân bằng loại I / II. (2) Các định nghĩa về các
khuynh hướng tài chính phải được kiểm tra một cách kỹ lưỡng hơn. (3) Các nghiên
cứu phân tích liên quan đến sự tương tác giữa sự mất cân bằng tài chính với nền
kinh tế thực.
4.2 Quỹ tiền tệ quốc tế : Các lỗ hổng cần phải được khắc phục trên thị
trường nhà ở
Trong báo cáo WEO của Quỹ tiền tệ quốc tế vào tháng tư 2008 mục 3.1 có thể
được xem giống như một nghiên cứu của BIS. Nghiên cứu của IMF đưa ra các kiến
thức liên quan đến việc đánh giá các lỗ hổng cần phải khắc phục trên thị trường nhà
ở. Nghiên cứu này đặt ra vấn đề: Những quốc gia nào có nhiều khả năng trải qua
tình trạng giảm nghiêm trọng của thị trường nhà đất và sự đầu tư vào khu dân cư?
Giống như nghiên cứu của BIS, nghiên cứu WEO là một cách tiếp cận dựa trên thực
tế. Các lỗ hổng cần phải khắc phục trên thị trường nhà ở dựa trên 2 tiêu chí khác
nhau. Thứ nhất: mức độ gia tăng của giá nhà trong những năm gần đây không thể
được giải thích bởi nguyên tắc cơ bản. Thứ hai: kích cỡ của sự gia tăng trong tỉ lệ
đầu tư vào khu dân cư trên GDP trong mười năm qua.
Phần đầu tiên là tập trung đánh giá "Định giá nhà quá cao". Mẫu được thu thập
ở các quốc gia. Đối với mỗi quốc gia, giá nhà tăng trưởng được mô hình hóa như là
một chức năng của "tỷ lệ khả năng chi trả" – bao gồm tỷ lệ giá nhà/thu nhập khả
dụng, tăng trưởng trong thu nhập khả dụng bình quân đầu người, lãi suất ngắn hạn,
tăng trưởng tín dụng, thay đổi trong giá vốn chủ sở hữu và dân số trong độ tuổi lao
động. Sự gia tăng không giải thích được về giá nhà ở - “house price gap” có thể
được hiểu như một cách đo lường “định giá quá cao” và vì vậy dùng để xác định
những quốc gia cần phải được điều chỉnh về giá nhà. Các hình trong trang 113 của
WEO đưa ra các “house price gap” ở các nước từ năm 1997-2007. Ireland, Hà Lan,
Anh và Australia đang ở mức cao, và Hoa Kỳ đang ở phạm vi thấp về các lỗ hổng
cần phải khắc phục trên thị trường nhà ở.
Phần thứ hai của nghiên cứu liên quan đến tỷ lệ đầu tư vào khu dân cư/sản
lượng là một thước đo của sự tiếp xúc trực tiếp của nền kinh tế với thị trường nhà
đất suy yếu. Đầu tư vào khu dân cư chiếm một phần lớn của nền kinh tế. Trung bình

Trang
15
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
của các nền kinh tế tiên tiến là 6,5%. Ireland và Tây Ban Nha chiếm tỉ lệ cao hơn và
tại Hoa Kỳ là 4% dưới mức trung bình. Họ sử dụng các biện pháp đặc biệt để đánh
giá lỗ hổng của một quốc gia khi có một sự suy giảm trong xây dựng nhà ở. Có phải
tỉ lệ đầu tư vào khu dân cư/GDP là xu hướng lịch sử không? Từ năm 2006, sự sụt
giảm tỷ lệ này tại Hoa Kỳ. Các nước đặc biệt dễ bị chỉnh hơn nữa giá nhà ở là
Ireland, Anh, Hà Lan và Pháp.
Những hạn chế của nghiên cứu IMF WEO / có thể được nhìn thấy từ những
thuận lợi của năm 2009. Các báo cáo Hội nghị thượng đỉnh London tháng ba năm
2009 đưa ra một kế hoạch phục hồi. Đó là kiến nghị của nó đã được hoàn thành 1
phần với việc thành lập Liên minh châu Âu / Hội đồng quản lý rủi ro có hệ thống
Châu Âu, dành cho việc giám sát các rủi ro hệ thống. Báo cáo nhấn mạnh rằng các
cuộc khủng hoảng và đặc biệt là sự suy thoái từ thị trường bất động sản đã không
được dự đoán từ "các tín hiệu cảnh bảo vĩ mô truyền thống đã vắng mặt", và rằng
“việc thiếu các tín hiệu cảnh báo chính xác dường như có mặt trong tất cả các cuộc
khủng hoảng bao gồm cả trong hiện tại"- (phần in nghiêng).
Tóm lại cả nghiên cứu của BIS và nghiên cứu WEO để lại chưa trả lời các câu
hỏi: (i) Các lý thuyết dựa trên nguyên tắc cơ bản? (Ii) Có phải các quốc gia là các
nhà dự báo tài ba? Có phải lỗ hổng trong giá nhà được giải thích bởi thực tế tại Hoa
Kỳ gần đây?
5. Kết luận
Một số câu hỏi trong tài liệu này là tập trung về cuộc khủng hoảng tài chính ở
Hoa Kỳ. Đến mức độ nào thì tài liệu này có thể giúp xác định giá tài sản trước và
sau khi có hiện tượng bong bóng tài sản? Có phải các nghiên cứu thực nghiệm này
dựa trên các cơ sở lý thuyết hay không? Việc sử dụng đòn bẩy quá mức hoặc tỷ lệ
nợ cao làm tăng khả năng xảy ra một cuộc khủng hoảng nợ hay không?
Các bài nghiên cứu này có những hạn chế. Bong bóng giá nhà đã không được
dự báo trước. Các tín hiệu cảnh báo hữu ích nhất chính là sự gia tăng nhanh chóng

trong tỷ lệ giữa giá nhà ở/thu nhập khả dụng, tỷ lệ giữa giá nhà ở / cho thuê. Ở cấp
độ vĩ mô, đã có nhiều nghiên cứu về việc tăng trưởng “quá mức” của tín dụng hoặc
giá của tài sản. Việc xác định “quá mức” trong giá nhà khá là tùy tiện. Không có 1
tiêu chuẩn nào để đánh giá, đo lường tăng trưởng “quá mức” của giá tài sản. Ở cấp
Trang
16
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
độ vĩ mô cũng như vi mô, không có cơ sở phân tích nền tảng nào cho rằng tỷ số giá
hoặc tốc độ gia tăng của giá tài sản đã đi lệch với giá trị “cơ bản”. Do đó không thể
có những cảnh báo kịp thời đến thị trường.
Trong phần 2, tôi đã chỉ ra cách mà các nhà tài chính “Quants”đã sử dụng để
đánh giá rủi ro. Cách tiếp cận này đã dẫn đến việc đánh giá thấp các rủi ro. Họ giả
định rằng giá của các quan sát hoặc những thay đổi của giá là các mẫu từ một phân
phối với một giá trị trung bình μ và phương sai hữu hạn σ2. Họ sử dụng các định lý
giới hạn trung tâm nói rằng các mẫu này có phân phối chuẩn với giá trị trung bình μ
và phương sai σ2 với n là kích thước mẫu. Do đó họ có thể sử dụng giá trị Var để
ước tính xác suất của việc thua lỗ.
Lỗi nghiêm trọng của họ là giả sử rằng hàm phân phối xác suất của giá hoặc
sự thay đổi giá là tương đối ổn định và độc lập với hành vi của những người tham
gia thị trường. Họ xem các hàm phân phối của những thay đổi giá giống như là
bảng số liệu tỉ lệ tử vong, do đó sẽ không bị ảnh hưởng bởi những người nghiên
cứu chúng.
Các "Quants" đã không cho thấy sự hiểu biết về kinh tế dưới góc độ các cuộc
khủng hoảng tài chính: những gì tạo ra biến động giá, cách thức mà các nhà tham
gia thị trường đã hành động khi có biến động giá dẫn đến biến động giá nào nữa
trong tương lai và những biến động giá nào gây ra hoặc không gây ra sự bất ổn. Các
công nghệ tài chính được thiết kế bởi các "Quants" được một trong những người
lãnh đạo Quỹ Atlas cho rằng các phương pháp tiếp cận này là "ngu ngốc".
Các phương pháp mà tôi đang thảo luận là mối quan tâm gần đây của tôi.
Phương pháp này áp dụng kỹ thuật điều khiển tối ưu ngẫu nhiên để lấy được một tỷ

lệ nợ tối ưu hoặc sử dụng đòn cân nợ “tối ưu” mà cân bằng được rủi ro và tỷ suất
sinh lợi dự kiến trong một thế giới mà tương lai là không thể đoán trước. Tôi giải
thích: Hậu quả của một tỷ lệ nợ lệch hướng với tỷ lệ tối ưu là gì? Tại sao những đòn
bẩy quan sát đi chệch hướng với đòn bẩy tối ưu? Thế nào là tín hiệu cảnh báo sớm
của một cuộc khủng hoảng nợ? Làm thế nào để các nghiên cứu thực nghiệm có thể
thành công hơn và được giải thích về lý thuyết? Những câu trả lời cho những câu
hỏi có ý nghĩa quan trọng cho cả giám sát nội bộ của các công ty và của
"regulation". “Regulation” là chủ đề nghiên cứu chính của một tài liệu khác, nhưng
Trang
17
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
nó không phải là thảo luận trong bài báo này. Các kỹ thuật phân tích được phát triển
bởi Fleming và Stein (2006). Sự trình bày tại văn bản dưới đây là một sự phát triển
của Stein (2010). Tôi cố gắng trình bày trực quan, tập trung vào những ý tưởng và
kết quả liên quan đến kinh tế.
6. Điều khiển tối ưu ngẫu nhiên (SOC) / Quản lý rủi ro động
6.1. Hàm tiêu chuẩn thực hiện:
Cuộc khủng hoảng tài chính đã bị dồn đẩy bởi cuộc khủng hoảng thế chấp và lây
lan qua khu vực tài chính. Đầu tiên của chuỗi tài chính là bên thế chấp / người vay
từ trung gian tài chính - ngân hàng, quỹ đầu tư, doanh nghiệp được chính phủ tài
trợ. Sau đó là chủ nợ của bên thế chấp, nhưng những người cuối cùng là người đầu
tư thể chế. Ví dụ FNMA vay trong thị trường trái phiếu thế giới và sử dụng các quỹ
để mua gói thế chấp. Nếu bên thế chấp không đáp ứng được các khoản thanh toán
nợ của họ, các kết quả đều được cảm nhận như một đường thẳng. Sự ổn định của
trung gian tài chính và giá trị giao dịch của các sản phẩm phái sinh CDO, CDS, phụ
thuộc vào khả năng của bên thế chấp để trả nợ. Vì lý do này, tôi tập trung vào
những người thế chấp.
Một là phải có tiêu chí thực hiện để trả lời câu hỏi: đòn bẩy tối ưu trong một môi
trường ngẫu nhiên là bao nhiêu. Các kỹ thuật phân tích được rút ra từ tài liệu toán
học kiểm soát tối ưu ngẫu nhiên chỉ đơn thuần là quản lý rủi ro tối ưu động. Như

tiêu chí của tôi về việc thực hiện, tôi có thể xem xét tối đa hóa giá trị ròng kỳ vọng
vừa của các bên thế chấp và vừa của kinh doanh hợp nhất giữa bên thế chấp và
trung gian tài chính. Giá trị ròng của một khu vực X bằng tài sản (vốn) K trừ Nợ L,
phương trình (1). Sự khác biệt duy nhất là trong trường hợp đầu tiên, nợ L(t) là của
bên thế chấp và trong trường hợp thứ hai là của các trung gian tài chính.
Toán học sẽ giống nhau ở cả hai trường hợp. Gọi X
1
là giá trị ròng của bên thế chấp
có K vốn và nợ L
1
. Ta có X
1
(t) = K(t) – L
1
(t). Gọi X
2
là giá trị ròng của các trung
gian tài chính. Giá trị ròng của họ là X
2
(t) = L
1
(t) – L
2
(t), vì tài sản của các trung
gian tài chính là nợ của các bên thế chấp. Các giá trị ròng của các bên thế chấp hợp
nhất và các trung gian tài chính là X (t) = X
1
(t) + X
2
(t) = K (t) – L

2
(t).
Trang
18
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
(1) X(t) = K(t) - L(t).
Các tiêu chuẩn thực hiện mà tôi đã lựa chọn W(T) là tối đa hóa kỳ vọng E(.) logarit
của giá trị tài sản ròng sau một thời gian T tính từ thời điểm hiện tại, phương trình
(2). Đây là một tiêu chuẩn nhạy cảm và khách quan không thích rủi ro cao, bởi vì
trong trường hợp quyết định này, nếu giá trị ròng X(T) = 0 thì giá trị của W là -∞.
(2) W (T) = max E ln X(T).
Các vấn đề về kiểm soát tối ưu ngẫu nhiên là chọn tỷ lệ nợ f (t) = L(t)/X (t) trong
khoảng thời gian (0, T) sao cho tối đa hóa W (T) trong phương trình (2). Tỷ lệ này
chính là đòn bẩy tối ưu, và sẽ thay đổi theo thời gian. Các giải pháp của vấn đề
kiểm soát tối ưu ngẫu nhiên /quản lý rủi ro động cho chúng ta biết những gì là tối
ưu và những gì là “Quá nhiều" (lạm dụng) đòn bẩy. Vì W(T) là hàm lồi có độ dốc
dương nên cả thu nhập kỳ vọng và rủi ro đều được quan tâm đến. Sự phá sản X = 0
là hình phạt nghiêm khác. Giá trị ròng thấp gần bằng 0 có thể không thích hợp
nhưng nó có tầm quan trọng lớn về phủ định lợi ich. Do đó hàm mục tiêu phản ánh
tâm lý không thích rủi ro mạnh.
6.2. Tính động của giá trị ròng
Giá trị ròng X (t) thay đổi theo thời gian. Giá trị tối ưu hóa W (T) phụ thuộc vào giá
trị ròng thay đổi như thế nào. Trong khi việc lựa chọn hàm mục tiêu không gây
tranh cãi, có nhiều phương pháp lựa chọn để xử lý động giá trị ròng. Mỗi một cách
dẫn đến những đòn bẩy tối ưu và tỷ lệ nợ khác nhau. Một số quy trình giả định , như
thảo luận trong phần 2 đã dẫn đến bong bóng và không bền vững. Điểm này sẽ được
thảo luận cụ thể dưới đây.
Sự biến đổi của giá trị ròng bắt đầu với phương trình (3). Tôi tập trung vào thị
trường nhà ở như là một ví dụ, nhưng phân tích khá chung chung. Sự thay đổi trong
giá trị ròng là sự thay đổi trong vốn dK(t) trừ đi thay đổi trong nợ dL t). Vốn K(t),

bằng với giá trị của nhà ở, là kết quả của giá P (t) của tài sản (chỉ số giá nhà ở) và
Q(t) là số lượng vật lý. Ta có K(t) = P(t)Q (t).
(3) dX(t) = dK(t) - dL(t).
Trang
19
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
Những thay đổi về vốn trong phương trình (4) là tổng của hai số hạng. Đầu tiên
P(t)dQ(t) đơn giản chỉ là đầu tư I(t) vào nhà ở, thứ hai là tổng số vốn lời hoặc lỗ,
bằng giá trị giá trị của của nhà ở K(t) nhân với thay đổi giá dP(t)/P(t).
(4) dK(t) = d[P(t)Q(t)] = P(t)dQ (t) + Q (t)dP(t) = I(t) + K(t)dP(t )/P(t).
Sự thay đổi trong nợ dL(t) ở phương trình (5) có hai bộ phận. Đầu tiên là i(t)L(t) là
khoản lãi thanh toán trên các khoản nợ hiện tại, trong đó i(t) là lãi suất. Thứ hai là
chi phí trừ đi thu nhập. Thu nhập được giả định có nguồn gốc từ vốn, như trường
hợp tiền được tạo ra từ thuê nhà ra. Đây là phương trình (6), trong đó β(t) là tỷ số
giữa thu nhập Y(t) và vốn K(t). Khoản chi tiêu là bằng đầu tư I(t) cộng với tiêu
dùng C(t).
Nợ sẽ gia tăng khi tiền lãi trên khoản thế chấp hiện tại cộng với khoản chi tiêu vượt
mức trừ đi thu nhập là số dương. Một ví dụ là các hộ gia đình vay mượn và tái cấp
vốn các khoản thế chấp của họ để cho phép họ chi tiêu vượt quá thu nhập của họ.
Việc tiêu dùng trước của họ như vậy vào một ngày T nào đó trong tương lai, giá trị
của căn nhà vượt quá khoản nợ của họ. Nếu ở ngày T , giá trị của vốn K(t) vượt quá
nợ L(t), bên thế chấp đã có một “bữa trưa miễn phí”(”free lunch”). Nếu tại ngày T
giá trị của ngôi nhà nhỏ hơn nợ, bên thế chấp có giá trị tài sản thế chấp sau khi trừ
thuế < 0 và phải đối mặt với việc tịch thu nhà để thế nợ.
(5) dL(t) = [i(t)L(t) + I(t) + C(t) - Y(t)] dt
(6) Y(t) = β(t)K (t).
Sự thay đổi trong giá trị ròng dX là phương trình (7).
(7) dX(t) = K(t) [dP(t)/P(t) + β(t)dt] - i(t)L(t)dt - C(t)dt.
Một giả định đơn giản hóa là tiêu dùng C(t) tỷ lệ thuận với giá trị ròng X (t), trong
đó tỷ lệ là hiệu suất của vốn C(t)=β(t)X(t)

Đặt f (t) = L(t)/X(t) là đòn bẩy hoặc tỷ lệ nợ và k(t) = K(t)/X(t) = (1 + f(t)) là tỷ lệ
vốn (tài sản) trên giá trị ròng. Đó là lý do tại sao tôi gọi f(t) và k(t) là đòn bẩy. Sau
Trang
20
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
đó sự thay đổi trong giá trị ròng có thể được viết trong phương trình (8), phương
trình cơ bản cho tính động của giá trị ròng.
(8) dX(t) = X(t){(1 + f(t))dP(t)/P(t) + [β(t) - i(t)]f(t)dt}
Hiệu suất sử dụng vốn trừ mức lãi suất [β (t) - i (t)] là thay đổi theo thời gian và có
thể quan sát được. Vốn tăng thêm dP(t)/P(t) không quan sát được vì dP(t) bao hàm
cả tương lai.
6.3. Các quá trình ngẫu nhiên
Các biến ngẫu nhiên cơ bản trong phương trình (8) là thay đổi trong giá nhà ở dP(t).
Công thức (9) – (10) chứa đựng 2 quan niệm, xây dựng bởi Bielecki và Pliska và
Platen-Rebolledo, và được thảo luận trong Fleming (1999).
Quan niệm đầu tiên trong phương trình (9)/(9a), là có một khuynh hướng giá ρ. Giá
trị ban đầu của giá là P, có thể được chuẩn hoá bằng một. Biến y(t) trong (9)/(9a) là
độ lệch từ xu hướng. Quan niệm thứ hai, thể hiện trong phương trình (10) - (11), là
độ lệch y(t) là một giới hạn ergodic trung bình đảo ngược trong đó giá nhà hội tụ
theo khuynh hướng. Tốc độ hội tụ của độ lệch y(t) quanh khuynh hướng được diễn
tả qua hệ số α > 0 xác định. Giới hạn ngẫu nhiên là σdw(t). Nghiệm ngẫu nhiên
khác nhau của phương trình (10) là (11).Độ lệch từ xu hướng hội tụ theo phân phối
xác suất với giá trị trung bình là 0 và phương sai là σ
2
/2α.
(9) P(t) = Pexp (ρt + y (t)), P = 1, (9a) y(t) = lnP(t) - lnP - ρt.
(10) dy(t) = -αy(t)dt + σdw(t). ∞> α> 0, E(dw) = 0, E(dw)
2
= dt.
(11) lim y(t) ~ N(0, σ

2
/2α).
Việc lựa chọn khuynh hướng giá ρ là rất quan trọng trong việc xác định đòn bẩy tối
ưu.Tôi đặt một ràng buộc rằng xu hướng giá giả định không được vượt quá tỷ lệ lãi
suất. Nếu hạn chế này là vi phạm, như xảy ra trong suốt bong bóng giá nhà ở,
những người đi vay được cung cấp bữa trưa miễn phí như đã nói ở trên. Vay
mượn/Tái tài trợ nhà ở và phải chịu một khoản nợ làm tăng lãi suất. Chi tiêu tiền
trong bất kỳ cách nào mà một người lựa chọn. Khi nhà đánh giá cao hơn lãi suất, tại
Trang
21
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
ngày đáo hạn (terminal date) T căn nhà có trị giá hơn giá trị của khoản vay, P(T) >
L(T). Khoản nợ L(T) được thanh toán dễ dàng bằng cách bán nhà tại P(T) hoặc tái
tài trợ. Như trên đã có một bữa ăn trưa miễn phí. Trong sự tối ưu hoá, người ta phải
hạn chế xu hướng ρ không vượt quá tỷ lệ lãi suất i(t). Hạn chế đó được thể hiện
trong phương trình (12).
(12) ρ < i (t). Hạn chế không có bữa ăn trưa miễn phí
Một sự biện hộ (chứng minh) thay thế cho phương trình (12) là như sau. Giá trị hiện
tại của tài sản
(12a) PV(T) = P(0) exp[(ρ - i)t],
Trong đó khuynh hướng ρ là tỷ lệ tăng giá trị hoặc vốn tăng thêm và i là lãi suất.
Nếu (ρ - i) > 0, giá trị hiện tại phân kỳ đến dương vô cực (+∞). Giá trị hiện tại
không thể là vô cực.
Thị trường ước lượng khuynh hướng giá từ các kinh nghiệm gần đây, được mô tả
trong hình 2 và biểu đồ hình 1. Từ năm 2000 đến năm 2004, phần vốn tăng thêm
vượt quá lãi suất. Giả định này vi phạm hạn chế "không có bữa ăn trưa miễn phí",
phương trình (12) / (12a). Đó là lý do tại sao tỷ lệ tăng giá từ 10 - 14% / năm là điều
không thể chứng minh được. Điều này giả định là có hậu quả nghiêm trọng, như
được thảo luận dưới đây.
6.4. Tỷ lệ nợ tối ưu - đòn bẩy

Sự tăng trưởng kỳ vọng của giá trị ròng là phương trình (13), vẽ đồ thị như hình 3.
Nó là biến điều khiển của một hàm lõm bậc hai, đòn bẩy hoặc tỷ lệ nợ f(t) = L(t) / X
(t). Tỷ lệ nợ làm tăng tối đa tốc độ tăng trưởng dự kiến giá trị ròng là f * (t), phương
trình (16). Đây là lần thay đổi tỷ lệ tối đa hoá phương trình (1) chịu quy trình ngẫu
nhiên (8), (9) - (10). Ở tỷ lệ nợ tối ưu thì tốc độ tăng trưởng của giá trị ròng dự kiến
là lớn nhất tại W*. Các phương sai sự tăng trưởng của giá trị ròng var d[ln(t)X] là
phương trình (15). Nó là một hàm bậc hai của đòn bẩy nhân với phương sai của giá
trong phương trình (10).
Trang
22
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
Hình 3: Tăng trưởng kỳ vọng của giá trị ròng W(f(t)) phương trình (13), và
phương sai tăng trưởng giá trị ròng, rủi ro, phương trình (15). Tỷ lệ nợ tối ưu
f
*
(t)/đòn bẩy, phương trình (16). Khi f(t) vượt qua f
*
(t) tối ưu, tăng trưởng kỳ
vọng giảm và rủi ro tăng. Ở giá trị f-max, tăng trưởng kỳ vọng bằng 0.
Tỷ lệ nợ tối ưu, đòn bẩy f*(t) trong phương trình (16) là liên quan tỷ lệ thuận đến
hiệu suất vốn β(t) trừ lãi suất thực r(t) = i(t) - ρ, bằng lãi suất danh nghĩa i(t) trừ đi
xu hướng của giá ρ. Hạn chế "không có bữa ăn trưa miễn phí" là lãi suất thực
không được âm.
Tăng trưởng kỳ vọng W(f(t)) và rủi ro
(13) W(f (t)) = E[d ln(X(t)]
= [(1+f(t))(ρ + (1/2)σ
2
- αy(t)] + (β(t) - i(t)) f(t) - (1/2)(1 + f(t))
2
σ

2

(14) r(t) = i(t) - ρ> 0 Khống chế lãi suất thực
(15) var d[ln X(t)] = (1 + f(t))
2
σ
2
dt Rủi ro
Tỷ lệ nợ /giá trị ròng tối ưu, đòn bẩy, f(t) = L(t) / X(t).
(16) f*(t) = {[β(t) - (i(t) - ρ) - (1/2)σ
2
] - αy(t)}/σ
2

Trang
23
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
f*(t) = {[β(t) - r(t)] - (1/2)σ
2
] - αy(t)}/σ
2

Tương ứng với bất kỳ tỷ lệ nợ f(t) là một mức tăng trưởng dự kiến của giá trị ròng
W(f(t)). Đòn bẩy tối ưu, tỉ lệ nợ

f
*
(t) làm tối đa hóa giá trị tăng trưởng kỳ vọng của
giá trị ròng W[f
*

(t)]= W
*
(t). Khi tỷ lệ nợ lệch ra khỏi giá trị tối ưu, tăng trưởng kỳ
vọng của giá trị ròng sẽ giảm.
Không bao giờ có thể chắc chắn là sẽ dự báo chính xác xu hướng giá ρ, ngay cả với
việc khống chế nó không được lớn hơn tỷ lệ lãi suất. Giá trị dương của lãi suất thực
trong phương trình (14) là không biết được. Do đó sự lựa chọn của một đòn bẩy tối
ưu f*(t) tại bất cứ lúc nào là tùy thuộc vào lỗi kỹ thuật.
Hãy xem xét một vài trường hợp. Trong một thị trường những dự đoán về xu hướng
giá cả mô tả trong phần 2 là dựa trên kinh nghiệm tương đối gần đây của vốn tăng
thêm lớn. Từ biểu đồ hình 1 và hình 2, sự tăng vốn trung bình trong toàn bộ khoảng
thời gian từ 1980q1v-2007q4 xấp xỉ bằng mức lãi suất. Nhưng trong khoảng từ năm
1998 đến năm 2004, vốn tăng thêm đến khoảng hai độ lệch chuẩn trên giá trị trung
bình. Điều này có nghĩa vốn tăng 5,4 + 2 (2,9) = 11,2% / năm. Nếu có thể thị trường
ước tính được khuynh hướng từ kinh nghiệm gần đây, khuynh hướng được ước tính
khoảng 11% / năm, cao hơn tỷ lệ lãi suất đáng kể. Việc đánh giá quá cao này dẫn
đến chọn một đòn bẩy f1 hoặc f>f-max. Đối với đòn bẩy cao hơn giá trị f-max thì
tăng trưởng kỳ vọng của giá trị ròng là số âm. Rủi ro, phương trình (15), tăng với tỷ
lệ ngày càng lớn, cho tất cả đòn bẩy (1+f(t)) dương.
Nếu đòn bẩy f1 được chọn, mất mát của sự tăng trưởng của giá trị ròng là W*-W1.
Nợ quá mức Ψ(t) = f(t) - f*(t) = f1 - f* là sự khác biệt giữa các khoản nợ thực tế f(t)
= f1 và các khoản nợ tối ưu f*(t). Sự mất mát của tăng trưởng kỳ vọng là hàm bậc
hai của nợ quá mức. Đây là phương trình (17).
(17) [W* - W(f(t)] = (1/2) σ
2
[f(t) - f*(t)]
2
= (1/2) σ
2
Ψ(t)

2
.
Ψ(t) = f(t) - f*(t) Nợ quá mức
Tỷ lệ nợ vượt mức [f1 - f*(t)]> 0 làm giảm tăng trưởng kỳ vọng từ W* xuống W1
và làm tăng rủi ro. Hàm phân phối của tăng trưởng kỳ vọng dịch chuyển lên phía
Trang
24
Bài thuyết trình môn Tài chính quốc tế Nhóm 4 – Lớp NH Đêm 6 – K19
trên bên trái. Nếu có một khoản nợ quá mức, thì khả năng mất mát của giá trị ròng
gia tăng.
Ngoài ra, giả sử rằng có "quy định" của chính phủ để giảm rủi ro và đặt ra đòn bẩy
f2 <f*(t). Sau đó, rủi ro giảm thực sự, theo phương trình (15), rủi ro là đường cong
lõm ở hình 2. Tuy nhiên, tăng trưởng kỳ vọng sẽ được giảm xuống W1 <W*. Sự
mất mát của tăng trưởng kỳ vọng vẫn giống như lúc trước, nhưng rủi ro bây giờ là
thấp hơn.
Cuối cùng, giả sử rằng một người nào đó cố gắng để ước tính xu hướng theo ràng
buộc của phương trình (14). Có một lỗi h> 0 được thừa nhận, dẫn đến một tỷ lệ đòn
bẩy giữa (f1=f*-h) < f*(t) < (f* + h = f2). Sự mất mát của mức tăng trưởng kỳ vọng
sẽ không đạt trung bình vì sự mất mát trong thu nhập trong phương trình (17) đang
ở dạng bình phương. Khi tỷ lệ đòn bẩy khoảng giữa f1 và f2, sự mất mát trung bình
của giá trị ròng một lần nữa là W1 <W*. Phương trình (17) là một thước đo rõ ràng
cho sự mất mát của tăng trưởng kỳ vọng vì tính không rõ ràng của khuynh hướng.
6.5. Tóm tắt
Đóng góp của các phân tích SOC trên có thể được tóm tắt như sau:
(1) Tỷ lệ nợ tối ưu hoặc đòn bẩy làm tối đa hóa sự tăng trưởng kỳ vọng của giá trị
ròng. (2) Khi tỷ lệ nợ tăng vượt qua giá trị tối ưu, tăng trưởng dự kiến của giá trị
ròng sẽ giảm xuống và rủi ro tăng lên. (3) Xác suất của một cuộc khủng hoảng liên
quan mật thiết đến việc nợ quá mức, bằng chênh lệch giữa tỷ lệ nợ thực tế và tỷ lệ
nợ tối ưu, được đo bằng độ lệch chuẩn. (4) Một tín hiệu cảnh báo sớm EWS của
một cuộc khủng hoảng nợ là đòn bẩy f (t) = L (t) / X (t) vượt quá f-max, khi đó sự

tăng trưởng kỳ vọng của giá trị ròng là số âm và rủi ro ở mức cao.
7. Tín hiệu cảnh báo sớm của cuộc khủng hoảng
Cuộc khủng hoảng tài chính đã xảy ra do bị cuộc khủng hoảng thế chấp dồn đẩy vì
nhiều lý do. Trước tiên, hàng loạt cấu trúc của các sản phẩm tài chính phái sinh dựa
trên những người đi vay cuối cùng – những người cầm cố thế chấp. Khi những
người cầm cố thế chấp không thể trả các khoản nợ của họ, giá trị của các sản phẩm
Trang
25