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 hàng (Hanschel và Monnin, 2005). Việc đưa các dữ liệu bảng cân đối vào nghiên cứu giúp phản ánh những thay đổi đột ngột trong hoạt động của ngành Ngân hàng- có thể liên quan đến các sự kiện căng thẳng, như tình trạng rút tiền ồ ạt hoặc tăng trưởng tín dụng nóng hoặc cả hai, là dấu hiệu của khủng hoảng ngân hàng. - Gap tiền gửi- được xác định là thành phần có tính chu kỳ của tổng tiền gửi, được xác định bằng phép lọc HP với λ=14400 (Hodrick và Prescott, 1997). Gap chính là tích lũy của sự mất cân bằng: Độ lệch xu hướng lớn có thể xảy ra trong một giai đoạn do sự phát triển quá cao hay quá thấp so với phát triển của xu hướng, hoặc là kết quả của nhiều năm trên hay dưới sự phát triển của xu hướng (Hanschel và Monnin, 2005). Do đó, Gap có thể là một phép đo phù hợp phản ánh sự mất cân bằng hơn là tỉ lệ tăng trưởng giản đơn. 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). Những vấn đề bên nợ của ngân hàng thường gắn với các cuộc khủng hoảng ngân hàng (Calomiris và Gorton, 1991). - Gap cho vay: Gap cho vay cũng được xác định giống như Gap tiền gửi. 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. - Khả năng sinh lời của ngân hàng (Lãi biên): Lãi biên cao cho thấy ngân hàng có thể thu lãi từ hoạt động cho vay. (iv) Thị trường vốn Những căng thẳng của thị trường vốn chính là một trong những nguyên nhân cơ THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 73Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 191- Tháng 4. 2018 bản của căng thẳng tài chính (Kindleberger và Aliber, 2005; Miskin, 1992; Reinhart và Rogoff, 2009). Do đó, việc đưa các dữ liệu thị trường vốn là cần thiết để xác định những căng thẳng gắn với TTCK. - Giá thị trường cổ phiếu: Sự suy giảm đột ngột và kéo dài trong giá cổ phiếu là một dấu hiệu của căng thẳng thị trường. Tác giả sử dụng CMAX của chỉ số chung của TTCK Athens (ASE) để xác định những giai đoạn giảm mạnh trên TTCK Hi Lạp (Illing và Liu, 2006; Patel và Sarkar, 1998). - Biến động của TTCK: Các tác giả xác định biến động của TTCK hàng thàng của chỉ số chung ASE. Mức biến động của TTCK 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). - Lợi nhuận trên cổ phiếu (EPS): EPS được xác định là biến số phản ánh khả năng sinh lời của toàn thị trường. Trong giai đoạn khủng hoảng tài chính, lợi nhuận thường bị suy giảm, do đó EPS giảm chính là một dấu hiệu của căng thẳng (Grimaldi, 2010). (v) Thị trường tiền tệ Thị trường tiền tệ chính là nguồn gốc cơ bản của thanh khoản khu vực tài chính, do đó việc kết hợp các biến số của thị trường tiền tệ cho phép xây dựng chỉ số phản ánh được căng thẳng tài chính. Theo Holthausen và Pill (2010), trước khi cuộc khủng hoảng tài chính gần đây diễn ra, thị trường tiền tệ thường được bỏ qua trong các nghiên cứu học thuật vì dường như thị trường này vẫn vận hành rất trôi chảy. Tuy nhiên, sự căng thẳng của thị trường tiền tệ đã được lưu ý trong cuộc khủng hoảng tài chính gần đây, như Taylor và Williams (2009) đã nhận định có “một chú thiên nga đen” trên thị trường tiền tệ3. Để đo lường sự căng thẳng của thị trường tiền tệ, các tác giả sử dụng các biến sau: - Chênh lệch Euribor 3 tháng/ 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. Hơn nữa, trong giai đoạn căng thẳng tài chính, tình trạng thông tin không cân xứng gia tăng dẫn đến tình trạng lựa chọn đối nghịch cũng tăng lên. Do đó chênh lệch giữa Euribor và T-bill phản ánh 3 loại rủi ro: Hướng tới chất lượng, hướng tới thanh khoản và thông tin bất cân xứng (Hakkio và Keeton, 2009). Do giai đoạn trước khi gia nhập Cộng đồng chung Châu Âu năm 2001 và sau cuộc khủng hoảng nợ Hi Lạp, chênh lệch Euribor không được xem là biến đại diện cho chi phí vay nợ của các ngân hàng Hi Lạp. Do đó, trong hai giai đoạn này, các tác giả đã 3 Tham khảo ECB Financial Integration Report 2011 để xem một chuỗi các giai đoạn khác nhau mà thị trường tiền tệ đã trải qua, tiếp nối sự căng thẳng thị trường liên ngân hàng, từ tháng 8/2007. xây dựng biến đại diện cho chi phí vay nợ bằng cách hồi quy chênh lệch Euribor trên chênh lệch lợi tức TPCP cho giai đoạn tháng 1/2001 đến tháng 12/2009, và sử dụng mô hình để ngoại suy giá trị đại diện của chi phí vay nợ. EuriborSpread t = d 0 + d 1 SovereignSpr