Khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008-2009 đã bộc lộ những sai lầm nghiêm trọng về quan niệm thống kê, đặc biệt là thống kê tiền tệ. Trong thời gian qua, các hoạt động quản lý và điều hành chính sách tiền tệ (CSTT) hầu như chỉ dựa vào dữ liệu thống kê vĩ mô tổng thể với mô hình kinh tế giản đơn, mà không quan tâm đến các dữ liệu thống kê vi mô trong một thế giới liên tục vận động với các hoạt động kinh tế ngày càng đa dạng cả về quy mô và loại hình, rất khó kiểm soát. Chính sự coi nhẹ vai trò của các dữ liệu vi mô đã dẫn đến những nhận định và dự báo thiếu chính xác về tình hình kinh tế và hiệu quả truyền tải các quyết định chính sách, không thể đưa ra được những giải pháp khả thi để có thể ngăn ngừa và xử lý khủng hoảng.
Việc thực thi CSTT thường là nghiệp vụ thiên về các dữ liệu vi mô
Thực tế gần đây cho thấy, nếu chỉ trông chờ vào dữ liệu vĩ mô tổng thể thì chưa đủ, mà các nhà tạo lập chính sách cần nhiều dữ liệu chi tiết và cụ thể hơn, việc sử dụng thống kê vi mô vì thế đang là xu hướng mới và ngày càng có tác dụng hỗ trợ các quyết định của các ngân hàng trung ương (NHTW). Cụ thể là, dữ liệu vi mô giúp NHTW xác định được cơ chế truyền tải của CSTT và cho phép nắm bắt được các dữ liệu tổng thể và nâng cao chất lượng công tác dự báo, dữ liệu vi mô có thể bổ sung dữ liệu tổng thể hiện hành hoặc thay thế dữ liệu tổng thể bằng tập dữ liệu mới với chất lượng cao hơn. Ngoài ra, dữ liệu vi mô có thể làm tăng tính linh hoạt của dữ liệu tổng thể do nó có thể được chỉnh sửa để phục vụ việc đổi mới tài chính, thay đổi các quy định hay phản ứng theo thói quen nhằm thay đổi môi trường kinh tế. Tại các nước phát triển, bên cạnh việc đưa ra mục tiêu cơ bản nhất của CSTT như lạm phát, thất nghiệp, việc tập hợp các dữ liệu vi mô về cơ chế truyền tải và tác động của các biện pháp điều hành CSTT đối với thu nhập và phúc lợi đã làm tăng hiệu quả của CSTT.
Về mặt lý thuyết, kinh tế học vĩ mô về tiền tệ và việc tạo lập các quyết định CSTT truyền thống được hiểu là một hoạt động không cần đến các dữ liệu vi mô: Các dữ liệu kinh tế vĩ mô được thu thập và phân tích theo quan điểm này, và lãi suất ngắn hạn là mục tiêu của CSTT. Quan điểm này cũng phần nào chi phối các hoạt động về thống kê tiền tệ, bất chấp thực tế cuộc sống hàng ngày đều cho thấy, thống kê tiền tệ là tập hợp dữ liệu toàn diện về các dòng vốn, tài sản tài chính và phi tài chính trong nền kinh tế. Hơn nữa, việc thực thi CSTT thường lệ thuộc và tạo ra một lượng đáng kể các dữ liệu vi mô. Nghĩa là, việc thực thi CSTT là NHTW kiểm soát các hoạt động ngân hàng thông qua lãi suất ngắn hạn trên thị trường liên ngân hàng. Trong giai đoạn khủng hoảng, các mục tiêu nghiệp vụ bổ sung được đề ra trên cơ sở lãi suất ngắn hạn như “hàng tháng sẽ mua một lượng chứng khoán nhất định” hoặc ấn định một mức lãi suất nào đó. CSTT được thực hiện và bắt đầu trở thành hiện thực thông qua các nghiệp vụ tài chính của NHTW để quản lý hoạt động của các định chế tài chính. Theo nghiệp vụ trên thị trường tài chính thực tế, CSTT là hoạt động kinh tế vi mô. Trong đó, những loại dữ liệu vi mô sau đây được coi là phù hợp với các nghiệp vụ CSTT:
- Dữ liệu thích hợp: Các nghiệp vụ CSTT được tiến hành với đối tác thích hợp và bao gồm các cam kết hoặc mua những tài sản đủ điều kiện, chủ yếu là chứng khoán. Mức độ phù hợp của các đối tác và tài sản cần được thiết lập dựa trên các tiêu chí khách quan, bao gồm tiêu chí về loại hình thể chế, các chỉ số về chất lượng tín dụng, và những tiêu chí được coi là thích hợp. Các dữ liệu để xây dựng việc áp dụng các tiêu chí cần đảm bảo tính công bằng, có thể tính toán và kiểm toán. Do các tiêu chí có thể thay đổi theo thời gian, cần theo dõi và cập nhật các dữ liệu đầu vào khi cần thiết.
- Dữ liệu về các thông số quản lý rủi ro áp dụng cho các đối tác và tài sản. Trong đó, việc thiết lập dữ liệu tiêu chuẩn là bước đi đầu tiên, nhưng các biện pháp kiểm soát rủi ro thường liên quan đến từng đối tác và tài sản nhất định. Đối với tài sản được mua trực tiếp theo chương trình nới lỏng định lượng, cần áp dụng những giới hạn như giới hạn cổ phần hay giới hạn phát hành, thậm chí áp dụng giới hạn tuyệt đối. Đối với tài sản thích hợp để cam kết, cần cố định những giới hạn nhất định, tùy thuộc vào mối liên hệ giữa tài sản thế chấp và đối tác.
- Các dữ liệu động trên thị trường tài chính hỗ trợ cho việc đánh giá và kiểm soát rủi ro. Giá cả thị trường hay dữ liệu về doanh thu có thể là đầu vào thích hợp cả đối với tiêu chuẩn và các thông số về kiểm soát rủi ro. Hơn nữa, NHTW cần đánh giá tài sản thích hợp để kiểm soát rủi ro và các mục đích tính toán. Vì thế, dữ liệu về giá cả thị trường của tất cả các loại chứng khoán phù hợp cần được thu thập định kỳ theo từng chủng loại. Ngoài ra, các dữ liệu được thu thập theo giá trị lý thuyết của tài sản nếu không thể xác định được giá trị thực của tài sản này trên thị trường.
- Dữ liệu về giao dịch, kể cả sử dụng thế chấp. CSTT được thực hiện thông qua các giao dịch tài chính thực tế. Mỗi giao dịch tài chính được thâu tóm và ghi chép dữ liệu, bao gồm giá cả, đối tác, giá trị, thời gian, địa điểm, và thông tin bổ sung. Đối với nghiệp vụ tín dụng có bảo đảm, cũng cần ghi chép việc áp đặt và thu hồi thế chấp từ các nguồn tài sản thế chấp.
- Dữ liệu về thị trường nhằm xác định tình hình thị trường và kết quả thực thi CSTT. Mục tiêu của CSTT là kiểm soát những giá trị thị trường nhất định như rủi ro ngắn hạn của lãi suất thả nổi. Vì thế, để giám sát hiệu quả của CSTT, giá cả thị trường liên quan cần được xác định, lưu giữ và đánh giá. Tại một số thị trường, việc xác định giá cả thị trường rất rõ ràng, trong khi rất khó xác định tại những thị trường khác như thị trường giao dịch phi chính thức (OTC), thị trường tiền tệ liên ngân hàng truyền thống. Hơn nữa, các dữ liệu thị trường cần được thu thập và phân tích để xác định diễn biến tài chính, nhất là trong trường hợp thị trường hoạt động không lành mạnh.
- Dữ liệu về hoạt động đầu tư. Bên cạnh việc điều hành CSTT, NHTW cũng điều hành các hoạt động trên thị trường, chủ yếu là vì mục tiêu đầu tư (bao gồm quản lý dự trữ ngoại hối) và cung cấp dịch vụ quản lý dự trữ cho chính phủ và các NHTW nước ngoài. Ngoài ra, các hoạt động đầu tư thường tập trung vào việc xác định hiệu quả và mức đóng góp, qua đó hình thành những phạm trù dữ liệu tiếp theo.
Phân tích trên đây cho thấy, việc thực thi CSTT thường là nghiệp vụ thiên về các dữ liệu vi mô. Kết luận này đã góp phần củng cố vai trò và tầm quan trọng của thống kê vi mô trong thời gian gần đây với nhiều lý do khác nhau, bao gồm một số nguyên nhân chủ yếu sau đây: (i) Thị trường tài chính ngày càng phát triển với sự tham gia của nhiều công cụ và đối tác thích hợp; (ii) Các tiêu chí ngày càng tinh tế, quá tham vọng và các biện pháp kiểm soát rủi ro; (iii) Yêu cầu ngày càng cao về kiểm toán; (iv) Dữ liệu chất lượng cao ngày càng cần thiết theo yêu cầu về tính chi tiết và công khai minh bạch của NHTW; (v) Yêu cầu ngày càng cao về dữ liệu phục vụ nghiên cứu ở trong và ngoài nước; (vi) Khủng hoảng tài chính làm phân đoạn thị trường và vì thế cần nhiều dữ liệu chi tiết về triển vọng trên thị trường tài chính; (vii) Hệ thống công nghệ thông tin hiện đại đóng góp tích cực cho việc thu thập và quản lý dữ liệu.
Thông tin góp phần nâng cao chất lượng của các biện pháp chính sách
Thông tin chi tiết đóng vai trò quan trọng đối với việc xác định những thay đổi cơ cấu trong các mối quan hệ kinh tế, hỗ trợ cho việc xây dựng các quyết định chính sách, cho phép các nhà tạo lập chính sách theo dõi những đổi mới tài chính có thể gây bất ổn đến mối quan hệ giữa công cụ và mục tiêu. Nhờ bổ sung thêm thông tin chi tiết, có thể điều chỉnh những sai lệch phát sinh từ đổi mới tài chính.
Việc sử dụng thông tin chi tiết cũng tạo thuận lợi cho các giải pháp chính sách đối với nợ quá hạn, tác động của hoạt động an sinh xã hội, hạn chế tín dụng, thông tin bất cân xứng và những nhược điểm trên thị trường tài chính và tín dụng. Về vấn đề này, dữ liệu vi mô thu được từ các cuộc điều tra tài chính và chi tiêu của các hộ gia đình cho phép đánh giá tốt hơn về cách thức mà chi tiêu của hộ gia đình sẽ phản ứng với các động thái CSTT.
Tương tự, các dữ liệu về phân tích tín dụng cũng đóng góp cho việc xác định các phản ứng đối với các động thái chính sách như mức độ tác động của vỡ nợ, phản ứng đối với việc phối hợp CSTT với chính sách vĩ mô thận trọng.
Trên thị trường vốn, các dữ liệu về nắm giữ chứng khoán đã góp phần xác định và nắm rõ các mối liên hệ giữa người nắm giữ và phát hành chứng khoán. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu thống kê về nắm giữ chứng khoán có thể được sử dụng để tính toán tác động của những thay đổi về lãi suất đối với thị giá của nợ chính phủ nhờ tách các phân đoạn chứng khoán do cư dân nắm giữ. Vì thế, NHTW có thể xác định nhiều cấu phần trong bảng cân đối kế toán và các kênh truyền tải CSTT một cách chi tiết hơn so với trước đây.
Bất chấp những thay đổi nhanh chóng về cơ cấu thị trường liên ngân hàng trong thời kỳ trước khủng hoảng, việc theo dõi và đánh giá thị trường tiền tệ không phải là chủ đề được nghiên cứu thành công. Nguyên nhân có nhiều và rất khác nhau, nhưng lý do cơ bản là sự thiếu các dữ liệu chi tiết chất lượng cao, tổng hợp về cách thức vận hành của CSTT và nguyên lý hoạt động cũng như phản ứng của thị trường tiền tệ.
Cuối cùng, việc sử dụng dữ liệu vi mô để xây dựng và đánh giá hiệu quả của các chương trình nới lỏng định lượng là vấn đề quan tâm từ góc độ triển vọng CSTT. Trong đó, các NHTW cần hiểu rõ những thách thức trong việc thực hiện các chương trình mua tài sản. Điều này cho thấy, các dữ liệu vi mô và sự phát triển kỹ thuật đã phối hợp rất hiệu quả nhằm hỗ trợ cho việc xác định thời điểm thích hợp nhất để mua tài sản và nên mua gì để chương trình thu được kết quả tốt. Đồng thời, nó giúp tránh được những thiệt hại về cơ cấu liên quan đến tính thanh khoản và hiệu quả thị trường.
Trong thời kỳ bất ổn kinh tế, cần tập hợp những dữ liệu vốn dễ bị thay đổi với những quy mô khác nhau. Trong đó, dữ liệu về các tiểu khu vực có thể cần thiết nhằm xác định tiểu khu vực bị sai sót về tài chính. Khi một hoạt động nào đó trong hệ thống tài chính đe dọa toàn bộ hệ thống, nhiều dữ liệu chi tiết bị sai sót có thể cần thu thập để phân tích và kịp thời xác định hội chứng. Theo phương pháp này, việc phân tích dữ liệu vi mô tạo thuận lợi cho các nhà tạo lập chính sách thích ứng với những thay đổi nhanh chóng về điều kiện kinh tế. Thuận lợi khác của việc sử dụng dữ liệu vi mô là kiểm tra tác động của chính sách mới. Hơn nữa, sự phát triển của khung thống kê mới có thể bù đắp “lỗ hổng” thông tin và tạo đủ dữ liệu chi tiết để tiếp tục nghiên cứu những mối liên hệ giữa các định chế tài chính.
Dữ liệu vi mô trên thị trường tiền tệ
Thị trường tiền tệ là điểm khởi đầu truyền tải các mức lãi suất chính sách vào nền kinh tế thực. Việc truyền tải này phát sinh trên thị trường ngắn hạn liên ngân hàng, khi các ngân hàng thiếu hụt thanh khoản tạm thời đi vay từ một số ngân hàng khác. Trước khủng hoảng tài chính, thuật ngữ lợi tức (lãi suất) chủ yếu phản ánh kỳ vọng về lãi suất chính sách trong tương lai, trong khi thanh khoản và chênh lệch lãi suất bù rủi ro dường như bị bỏ qua. Sau khủng hoảng, tình hình đã thay đổi: Chênh lệch lãi suất bù rủi ro ngày càng tăng, gây ra sự khác biệt đáng kể về giá cả giữa các thành viên trên thị trường tiền tệ cho dù thanh khoản ngày càng dư thừa. Vì thế, lãi suất cho vay qua đêm trên thị trường liên ngân hàng thay đổi với biên độ rất lớn, thậm chí vượt giới hạn do NHTW quy định. Bên cạnh sự khác biệt về giá cả, sự phân tán này cũng chứa đựng thông tin về tiếp cận thị trường, những ngân hàng trả lãi suất cao thường là ngân hàng khó tiếp cận thị trường và NHTW có nhiều nguồn lực để thực hiện nghiệp vụ tái cấp vốn. Trong điều kiện đó, cần tìm kiếm một mức lãi suất tham chiếu có ích nhất, có thể cung cấp bức tranh không hoàn hảo về thị trường tiền tệ nhưng được đơn giản hóa. Chỉ có một phần thị trường bảo đảm là đồng nhất, mà việc thế chấp tài sản và việc sử dụng đối tác thanh toán bù trừ cho phép hạn chế tác động của chênh lệch lãi suất bù rủi ro tín dụng về giá cả hoặc trên thị trường kỳ hạn. Tuy nhiên, chỉ những thành viên tham gia hạ tầng thị trường này mới thu được lợi ích thực sự. Vì thế, dữ liệu vi mô về thị trường tiền tệ trở nên quan trọng và là điều kiện cần thiết để xác định chi phí cho vay thực tế và tình hình tiếp cận thị trường, qua đó xác định được điểm khởi đầu truyền tải CSTT.
Dữ liệu vi mô về thế chấp và sử dụng
Kể từ khi xảy ra khủng hoảng tài chính toàn cầu, một khung khổ thế chấp đã được hình thành và quản lý qua hệ thống công nghệ thông tin, góp phần đảm bảo chất lượng và hiệu quả của dữ liệu thống kê, cung cấp thông tin một cách minh bạch và kịp thời trên các phương tiện thông tin. Thách thức cơ bản là việc thích ứng các cơ cấu và dòng dữ liệu hiện hành với các loại tài sản bổ sung làm tài sản thế chấp (và các file dữ liệu tăng thêm hoặc được chỉnh sửa theo yêu cầu thông tin về đặc điểm của tài sản). Thêm vào đó, tác động của việc rà soát định kỳ đối với các biện pháp kiểm soát rủi ro cần phản ánh một cách kịp thời những thay đổi về cơ sở dữ liệu thế chấp. Cuối cùng, cần dành thời gian để mở rộng các giải pháp dữ liệu thích hợp do kỳ vọng về thời điểm thực thi các quyết định CSTT. Trong tương lai, việc triển khai các dữ liệu thế chấp sẽ phụ thuộc đáng kể vào các quyết định CSTT liên quan đến khung thế chấp và các biện pháp kiểm soát rủi ro liên quan.
Dữ liệu vi mô về việc thực hiện các chương trình nới lỏng định lượng
Hiện nay, một số NHTW vẫn đang triển khai chương trình nới lỏng định lượng với nghiệp vụ chủ yếu là mua tài sản và các loại giấy tờ có giá, đây là chương trình có quy mô và giá trị lớn nhất, nhưng cũng phức tạp và đa dạng nhất từ trước đến nay.
Vì thế, dữ liệu vi mô toàn diện về chứng khoán rất cần thiết cho việc lập các chu kỳ của chương trình mua tài sản (APP) này. Trong đó, cần xác định chính xác các hoạt động đầu tư thích hợp. Bên cạnh tính thích hợp của triển vọng mục tiêu CSTT, cần có phương án thích hợp để mua đủ số lượng và đảm bảo thanh khoản thị trường.
Nhìn chung, hệ thống quản lý ngân quỹ (TMS) của NHTW được sử dụng để hỗ trợ giao dịch, xử lý và báo cáo về các dữ liệu vi mô liên quan đến APP, kể cả thanh toán. Trước khi thực hiện một chương trình, TMS tiến hành xác định mọi khía cạnh thích hợp. Sau đó, các dữ liệu giao dịch được tập hợp ngay tại TMS sau khi giao dịch được tiến hành. Đối với mỗi giao dịch, cán bộ quản lý danh mục sẽ ghi chép công cụ, giá trị danh nghĩa, giá cả, đối tác, giao dịch tham chiếu, thời hạn và ngày thành toán. Quy trình tập hợp dữ liệu này được thực hiện tại cấp NHTW và chi nhánh.
Kế hoạch APP được soạn thảo trên cơ sở phối hợp giữa NHTW và các chi nhánh NHTW theo chương trình mua hàng ngày, được điều hành thông qua sàn giao dịch điện tử hoặc điện thoại. Các công đoạn tiến hành APP phát sinh nhiều dữ liệu vi mô quý giá, được NHTW sử dụng để theo dõi việc thực hiện và hiệu quả của chương trình này.
Nhằm thực hiện yêu cầu báo cáo định kỳ và theo dõi môi trường thị trường mà APP sẽ tiến hành, các dữ liệu bổ sung cũng được tập hợp từ bên bán trên bảng giao dịch điện tử và các nhà cung cấp dữ liệu tài chính. Các dữ liệu bao gồm tổng khối lượng giao dịch hợp lệ, các thông số về thanh khoản, chứng khoán có thay đổi thông tin, phân loại chứng khoán và giá cả chứng khoán.
Phân tích trên đây cho thấy, CSTT là hoạt động kinh tế vi mô, tạo ra xu hướng mới và chuyển biến tích cực về quan điểm CSTT, góp phần đánh giá và dự báo chính xác hơn về diễn biến trên các thị trường tài chính, tạo ra triển vọng lạc quan về khả năng ngăn ngừa khủng hoảng trong tương lai.
Xuân Thanh
Nguồn: Các hội nghị của NHTW châu Âu về thống kê tiền tệ