admin Những nhân tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia: Nghiên cứu tại các nước Asean đang phát triển và các nước phát triển
07/10/2021 6.139 lượt xem
Trong vài thập kỷ trở lại đây, quá trình toàn cầu hóa đã mang đến cho các nhà đầu tư trên thế giới nhiều cơ hội đa dạng hóa và tìm kiếm tỷ suất sinh lời hấp dẫn từ các khoản đầu tư ở nhiều quốc gia khác nhau trên thế giới...
 
Tóm tắt:
 
Mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia có ảnh hưởng rất quan trọng đến chi phí sử dụng vốn và khả năng thu hút vốn đầu tư nước ngoài vào quốc gia đó, đặc biệt là trong bối cảnh các quốc gia trên thế giới đang phải hứng chịu nhiều hệ lụy từ đại dịch Covid-19. Mức xếp hạng tín nhiệm của quốc gia được các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá dựa trên rất nhiều yếu tố như các chỉ tiêu phản ánh tình hình nền kinh tế vĩ mô và các chỉ tiêu đánh giá năng lực điều hành và quản lý của Chính phủ. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Ordered Logit trên dữ liệu bảng nhằm mục đích xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước Asean đang phát triển so với các nước phát triển.
 
Từ khóa: Mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia, mô hình hồi quy Ordered Logit, yếu tố tác động đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia, Asean.
 


Việt Nam là quốc gia duy nhất trên thế giới được nâng mức xếp hạng tín nhiệm từ triển vọng lên tích cực kể từ khi dịch Covid-19 bùng phát đến nay
 
1. Giới thiệu
 
Trong vài thập kỷ trở lại đây, quá trình toàn cầu hóa đã mang đến cho các nhà đầu tư trên thế giới nhiều cơ hội đa dạng hóa và tìm kiếm tỷ suất sinh lời hấp dẫn từ các khoản đầu tư ở nhiều quốc gia khác nhau trên thế giới. Tuy nhiên, song hành cùng những cơ hội đầu tư với tỷ suất sinh lời cao là những rủi ro tiềm ẩn tại các quốc gia khác nhau. Do vậy, các nhà đầu tư quốc tế rất quan tâm đến việc lượng hóa mức độ rủi ro cụ thể của từng quốc gia trước khi triển khai hoạt động đầu tư tại quốc gia này. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế uy tín trên thế giới hiện nay như Standard & Poor's (S&P), Fitch và Moody’s thường xuyên công bố thông tin về mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia để các nhà đầu tư tham khảo trong hoạt động đầu tư quốc tế.  
 
Haque và cộng sự (1996) định nghĩa mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia là sự đánh giá tổng hợp những yếu tố vĩ mô nền kinh tế và năng lực điều hành của Chính phủ nhằm xác định xác suất Chính phủ mất khả năng chi trả đối với những nghĩa vụ trả nợ đến hạn thanh toán. Fitch (2020) đã chỉ ra rằng, mức độ rủi ro của một quốc gia và mức xếp hạng tín nhiệm của quốc gia là hai khái niệm có liên quan nhưng tách biệt nhau. Mức độ rủi ro của quốc gia đề cập đến những rủi ro khi triển khai hoạt động đầu tư ở quốc gia này, chẳng hạn như sự yếu kém trong việc bảo vệ quyền sở hữu tài sản, sự biến động bất thường của các khoản thuế và các quy định pháp luật hay sự xáo trộn trong môi trường kinh doanh. Trong khi đó, mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia tập trung đánh giá rủi ro mất khả năng chi trả của Chính phủ đối với những nghĩa vụ nợ đến hạn thanh toán.
 
Quá trình đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, S&P, Moody’s là quá trình phân tích kết hợp cả đánh giá định tính và định lượng nhằm xác định mức độ sẵn sàng và khả năng chi trả của Chính phủ đối với các khoản nợ đến hạn thanh toán. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia trên các nhóm tiêu chí sau:
 
Các chỉ tiêu tài chính cơ bản phản ánh những đặc điểm vĩ mô hiện tại và triển vọng nền kinh tế bao gồm: GDP, dòng vốn FDI ròng, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp của người lao động.
 
Các chỉ tiêu phản ánh khả năng quản lý, điều hành nền kinh tế của Chính phủ như: tiếng nói và trách nhiệm giải trình, ổn định chính trị và không có bạo lực, hiệu quả của Chính phủ, chất lượng của các quy định, nhà nước pháp quyền, khả năng kiểm soát tham nhũng.
 
Fitch và S&P đưa ra 22 mức xếp hạng tín nhiệm của quốc gia từ AAA đến RD/D. Moody’s cũng đưa ra 21 mức xếp hạng tín nhiệm của quốc gia từ Aaa đến C.  
 
Mặc dù các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế có trình bày các tiêu chí và quy trình đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia khá đầy đủ, tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng, có sự khác biệt trong các yếu tố tác động hay mức độ tác động của các yếu tố này đến mức xếp hạng tín nhiệm của các nước phát triển so với các nước đang phát triển. 
 
Cụ thể, nghiên cứu của Ferri (2004) đã chỉ ra rằng, chi phí thu thập thông tin và số liệu phục vụ cho quá trình đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm tại các nước đang phát triển thường cao hơn rất nhiều so với các nước phát triển. Bên cạnh đó, các số liệu vĩ mô của các nền kinh tế đang phát triển cũng không mang tính chính xác cao. Do vậy, các cơ quan xếp hạng tín nhiệm khi đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia đang phát triển thường căn cứ trên các đánh giá chủ quan của các chuyên gia hơn so với việc phân tích các số liệu vĩ mô nền kinh tế của các quốc gia này. 
 
Mặt khác, nghiên cứu của Gultekin - Karakas và cộng sự (2011) cũng đã chỉ ra rằng, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế đã đánh giá cao mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia phát triển mà không quan tâm đến các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô quan trọng của các quốc gia này. 
 
Nghiên cứu của Mora (2006); Kiff và cộng sự (2012) cũng chỉ ra rằng, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm áp dụng các trọng số khác nhau trong quá trình đánh giá các chỉ tiêu phản ánh mức xếp hạng tín nhiệm tại các quốc gia khác nhau và đôi khi áp dụng các đánh giá của các chuyên gia trong quá trình xếp hạng tín nhiệm.
 
Tennant và Tracey (2016) cũng đã chỉ ra rằng, ngưỡng nâng mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước đang phát triển thường cao hơn so với các nước phát triển. 
 
Tuy vậy, nghiên cứu của Ozturk (2014) lại cho rằng, sự sai lệch trong việc đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước đang phát triển có thể được giải thích bởi sự khác biệt trong khả năng điều hành nền kinh tế của Chính phủ các nước đang phát triển so với các nước phát triển.
 
Tóm lại, nhóm tác giả nhận thấy, các nghiên cứu trước đây về mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia chưa đề cập chi tiết đến sự khác biệt trong ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia đang phát triển so với các quốc gia phát triển. Mặt khác, cũng chưa có nghiên cứu nào phân tích chi tiết các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước đang phát triển trong khu vực Asean. Do vậy, nghiên cứu này nhằm mục đích xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước Asean đang phát triển so với các nền kinh tế phát triển. Trên cơ sở đó, Chính phủ các quốc gia Asean đang phát triển có thể đề ra các biện pháp phù hợp nhằm nâng cao mức xếp hạng tín nhiệm của quốc gia mình.
 
2. Mô hình, dữ liệu nghiên cứu và phương pháp phân tích dữ liệu
 
2.1. Mô hình nghiên cứu
 
Mô hình nghiên cứu được nhóm tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu này là mô hình hồi quy Ordered Logit trên dữ liệu bảng. Mô hình Ordered Logit được xây dựng trên cơ sở mô hình hồi quy với biến phụ thuộc dạng ẩn số. Mô hình hồi quy có dạng như sau:

 
Trong đó: y* là biến phụ thuộc nhưng không quan sát được trên thực tế. Chúng ta chỉ có thể quan sát:
 
Y = 1 nếu y*  ≤  1
    = 2 nếu 1  < y* ≤ µ1
    = 3 nếu µ1 < y* ≤ µ2
   …
    = J nếu µj-1 < y*
 
Trong đó: µ1, µ2,… µj-1 là những ngưỡng giới hạn được tính toán từ mô hình.
 
β là hệ số hồi quy thể hiện sự tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc.
 
Ɛ là hệ số thể hiện sai số ngẫu nhiên. Ɛ có phân phối chuẩn, và có giá trị trung bình bằng 0, phương sai bằng 1. 
 
Mô hình Ordered Logit được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu về mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia và mức xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại như nghiên cứu của Gultekin và cộng sự (2011), Matousek & Stewart (2009), Iannotta và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012). Mô hình Ordered Logit khắc phục được hạn chế của mô hình hồi quy tuyến tính OLS trong trường hợp biến phụ thuộc là các đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm. Hạn chế của mô hình OLS đó là đồng nhất sự khác biệt về mức độ rủi ro giữa 2 đơn vị có mức xếp hạng tín nhiệm AAA và AA với sự khác biệt về mức độ rủi ro giữa 2 đơn vị có mức xếp hạng tín nhiệm BBB và BB. Điều này không phù hợp với đặc điểm không đồng nhất sự khác biệt về mức độ rủi ro giữa các mức xếp hạng (Manzoni, 2004). Mặt khác, Jones và cộng sự (2015) cũng cho rằng, mô hình Ordered Logit rất phù hợp với các nghiên cứu về mức xếp hạng tín nhiệm.
 
Mặc dù khả năng dự đoán của mô hình Ordered Logit bị hạn chế khi mô tả các mối quan hệ phi tuyến tính hay tồn tại những biến động bất thường không quan sát được trong dữ liệu. Tuy nhiên, mô hình Ordered Logit rất phù hợp với mục đích diễn giải mối quan hệ và tác động của biến giải thích đối với biến phụ thuộc (Greene, 2012).
 
Mô hình nghiên cứu của nhóm tác giả sử dụng trong nghiên cứu này chi tiết như sau:
 
 
 
Trong đó:
 
Yi,t là mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia tại năm t.
 
xi,t-1 là tập hợp các chỉ số tài chính thể hiện tình hình vĩ mô nền kinh tế của các quốc gia tại năm t-1.
 
xj,t-1 là tập hợp các chỉ tiêu phản ánh khả năng điều hành nền kinh tế của Chính phủ tại năm t-1.
 
Asean là biến giả, biến này có giá trị 1 cho trường hợp quan sát là các quốc gia đang phát triển trong khu vực Asean, có giá trị 0 trong trường hợp quan sát là các quốc gia phát triển trên thế giới.
 
2.2. Dữ liệu nghiên cứu
 
Với mục đích xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của các nước đang phát triển trong khu vực Asean và các nền kinh tế phát triển, nhóm tác giả chọn mẫu quan sát các nước đang phát triển trong khu vực Asean bao gồm 5 quốc gia là Việt Nam, Indonesia, Philippines, Thái Lan, Malaysia. Các quốc gia đang phát triển còn lại trong khu vực Asean không được đưa vào mẫu dữ liệu quan sát do không đầy đủ về dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu. Các nước phát triển trong mẫu dữ liệu nghiên cứu bao gồm Anh, Mỹ, Canada, Italia, Úc, Pháp, Đức, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Nhật Bản, Hàn Quốc và Singapore.
 
Biến phụ thuộc trong mô hình là mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia đang phát triển trong khu vực Asean và các quốc gia phát triển kể trên. Các mức xếp hạng tín nhiệm này được lấy từ các công bố xếp hạng tín nhiệm quốc gia hằng năm của S&P. Các biến giải thích trong mô hình bao gồm 2 nhóm biến. Nhóm các biến giải thích là các chỉ tiêu tài chính phản ánh tình hình vĩ mô nền kinh tế của các quốc gia được thu thập từ nguồn dữ liệu của World Bank. Nhóm biến giải thích còn lại là các chỉ tiêu phản ánh chất lượng quản lý của Chính phủ được thu thập từ nguồn chỉ số quản trị toàn cầu (Worldwide Governance Indicators - WGI).
 
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu bảng không đồng nhất trong giai đoạn từ năm 1997 đến năm 2020. Biến phụ thuộc được lấy tại thời điểm t-1 so với biến giải thích vì các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm của một quốc gia dựa trên các thông tin sẵn có về tình hình vĩ mô nền kinh tế và các chỉ tiêu phản ánh khả năng điều hành của Chính phủ. 
 
Tập hợp 4 chỉ tiêu vĩ mô nền kinh tế được nhóm tác giả lựa chọn để làm biến giải thích trong mô hình nghiên cứu bao gồm: quy mô GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ trọng FDI ròng/GDP, quy mô tín dụng quốc nội, tỷ lệ thất nghiệp. Các chỉ tiêu này được sử dụng trong quy trình đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của S&P, Fitch và Moody’s. Đồng thời, đây cũng là các chỉ tiêu vĩ mô có ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia trong các nghiên cứu thực nghiệm về mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia như: Cantor và Packer (1996), Mellios và Paget-Blanc (2006), Afonso và cộng sự (2007), Jaramillo (2010), Gultekin-Karakas và cộng sự (2011), Tennant và cộng sự (2020), Ivans (2020).
 
Bên cạnh đó, nhóm tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu 6 chỉ tiêu phản ánh chất lượng quản lý và khả năng điều hành nền kinh tế của chính phủ các quốc gia. Các chỉ tiêu này gồm có: Tiếng nói và trách nhiệm giải trình của chính phủ, ổn định chính trị và không có bạo lực, hiệu quả của chính phủ, chất lượng các quy định, nhà nước pháp quyền, kiểm soát tham nhũng. Đây cũng là các chỉ tiêu được sử dụng trong các nghiên cứu về mức xếp hạng tín nhiệm của chính phủ như: Bultler và Fauver (2006), Tennant và cộng sự (2020). (Bảng 1)

 
2.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
 
Trước tiên, tác giả thực hiện hồi quy mô hình nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy Maxium Likehood trên dữ liệu bảng với tác động cố định (fixed effect) và tác động ngẫu nhiên (random effect) để xác định các biến giải thích có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Để xác định sự khác biệt trong tác động của các biến giải thích đến mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia phát triển so với các quốc gia đang phát triển trong khu vực Asean, tác giả lựa chọn các biến giải thích có ý nghĩa thống kê trong mô hình vừa xây dựng kể trên và cho biến này tương tác với biến Asean. Tiếp theo, tác giả thực hiện hồi quy các mô hình nghiên cứu có bổ sung thêm biến tương tác. Nếu hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê thì ta có thể kết luận rằng, có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích đang xem xét đến mức xếp hạng tín nhiệm của các nước phát triển so với các nước đang phát triển trong khu vực Asean. Cụ thể là, nếu hệ số hồi quy của biến tương tác cùng chiều với hệ số hồi quy của biến giải thích đang xem xét, thì tác động của biến giải thích này đến biến phụ thuộc được tăng cường và quan trọng hơn tại các nước Asean đang phát triển. Ngược lại, nếu hệ số hồi quy của biến tương tác trái chiều với hệ số hồi quy của biến giải thích đang xem xét, thì tác động của biến giải thích này đến biến phụ thuộc giảm sút trong trường hợp quan sát là quốc gia đang phát triển khu vực Asean. Phương pháp phân tích này đã được sử dụng trong các nghiên cứu của Berger và cộng sự (2010), Shen và cộng sự (2012), Mirzaei và cộng sự (2014). (Hình 1)
 

 
3. Kết quả hồi quy mô hình và thảo luận kết quả nghiên cứu
 
3.1. Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu
 


Tổng số quan sát dữ liệu bảng không cân xứng: 342
 
* thể hiện mức ý nghĩa 10% 
 
** thể hiện mức ý nghĩa 5% 
 
*** thể hiện mức ý nghĩa 1% 
 
Sai số chuẩn được thể hiện trong dấu ngoặc
 
Căn cứ kết quả hồi quy của mô hình nghiên cứu (Bảng 2) ta thấy, một số biến thể hiện các chỉ tiêu vĩ mô của nền kinh tế có tác động đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Cụ thể, quy mô GDP có tác động cùng chiều đến mức tín nhiệm của các quốc gia. Điều này cho thấy rằng, các nền kinh tế có quy mô GDP lớn thường được đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm cao hơn. Kết quả này hoàn toàn tương đồng với kết quả trong các nghiên cứu về mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia như Cantor & Packer (1996), Eliasson (2002), Gultekin-Karakas và cộng sự (2011), Ivan (2020) và tiêu chuẩn đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm như S&P, Fitch hay Moody’s. Mặt khác, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp của các quốc gia có tác động tiêu cực đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Mellios và Paget-Blanc (2006), Gultekin-Karakas và cộng sự (2011), Tennant và cộng sự (2020). Ngoài ra, kết quả hồi quy cho thấy, quy mô tín dụng nội địa có ảnh hưởng tiêu cực đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Nguyên nhân của vấn đề này là tại các quốc gia đang phát triển, tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại vẫn được xem là kênh dẫn vốn chủ đạo trong nền kinh tế do sự phát triển còn hạn chế của thị trường chứng khoán tại các quốc gia này. Các quốc gia đang phát triển vẫn thường xuyên nới lỏng hoạt động cho vay của các ngân hàng thương mại để tạo động lực phát triển nền kinh tế. Tuy nhiên, việc áp dụng quá mức chính sách này sẽ tạo nhiều rủi ro tiềm ẩn cho nền kinh tế và sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Trái lại, tại các nước phát triển, sự phát triển của thị trường chứng khoán đã tạo ra thêm nhiều kênh huy động vốn hiệu quả cho chính phủ và doanh nghiệp.
 


Để có thể duy trì được mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia, cần có những biện pháp quyết liệt và đồng bộ nhằm giảm thiểu tỷ lệ thất nghiệp do tác động của dịch Covid-19
 
Trong nhóm biến thể hiện hiệu quả hoạt động quản lý của Nhà nước, nhóm tác giả nhận thấy rằng, biến giải thích thể hiện chất lượng quy định của chính phủ, đo lường cảm nhận về khả năng của chính phủ trong việc xây dựng các chính sách khuyến khích sự phát triển của khu vực tư nhân và biến thể hiện khả năng kiểm soát tham nhũng có tác động tích cực đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Kết quả này tương đồng với kết quả của Hammer và cộng sự (2006). Đặc biệt, trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 đang tàn phá nền kinh tế nhiều quốc gia trên thế giới, thì các quốc gia có những biện pháp, chính sách kiểm soát tốt dịch bệnh, hỗ trợ kinh tế tư nhân và ổn định đời sống người dân sẽ luôn được đánh giá cao và có tác động tích cực đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia.
 
3.2. Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia tại các nước Asean đang phát triển so với các nước phát triển
 
Như đã trình bày trong mục 2.3, nhóm tác giả bổ sung biến giả Asean vào mô hình và cho biến Asean tương tác với các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu đã trình bày trong mục 3.1. Sau đó, tác giả thực hiện hồi quy lại mô hình nghiên cứu để xác định sự khác biệt trong tác động của từng yếu tố cụ thể đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia tại các nước Asean đang phát triển so với các nước phát triển. Kết quả hồi quy chi tiết từng mô hình được trình bày trong Bảng 3.
 
 

 
Căn cứ vào kết quả ước lượng các mô hình với các biến tương tác, ta thấy rằng hệ số hồi quy của biến tương tác Asean_GDP và Asean_Infla đều có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, dấu hệ số hồi quy của 2 biến này đều trái chiều so với dấu hệ số hồi quy của 2 biến GDP và Inflation. Điều này chứng tỏ rằng, có sự khác biệt trong tác động của chỉ tiêu quy mô GDP và mức độ lạm phát đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia tại các nước Asean đang phát triển và các nước phát triển. Cụ thể, tác động của chỉ tiêu quy mô GDP và mức độ lạm phát đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước Asean đang phát triển giảm sút so với tác động của 2 yếu tố này đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước phát triển. Nguyên nhân của vấn đề này được Ferri (2004) giải thích rằng, do chi phí thu thập dữ liệu tại các nước đang phát triển thường cao hơn so với các nước phát triển và chất lượng các dữ liệu của các quốc gia đang phát triển thường không đảm bảo mức độ tin cậy. Do vậy, khi thực hiện đánh giá xếp hạng tại các quốc gia đang phát triển, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đầu tư ít hơn vào việc khai thác và phân tích dữ liệu mà chủ yếu dựa vào các đánh giá của các chuyên gia. Mặt khác, sự tổn hại về mặt danh tiếng của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm trong trường hợp một quốc gia có mức xếp hạng tín nhiệm cao bị mất khả năng chi trả sẽ lớn hơn so với trường hợp một quốc gia có mức xếp hạng tín nhiệm thấp bị mất khả năng thanh toán. Do vậy, mức độ tác động của các chỉ số vĩ mô nền kinh tế đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia tại các nước đang phát triển thường thấp hơn mức độ tác động của các chỉ số này tại các quốc gia phát triển. 
 
Đối với các biến thể hiện hiệu quả trong hoạt động quản lý của Nhà nước, kết quả mô hình hồi quy cho thấy, hệ số hồi quy của các biến tương tác đều không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy rằng, không có sự khác biệt trong tác động của các yếu tố thể hiện hiệu quả hoạt động quản lý Nhà nước đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia của các nước Asean đang phát triển so với các nước phát triển.
 
4. Kết luận
 
Nâng cao mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia luôn được coi là một trong những nhiệm vụ trọng tâm của chính phủ không chỉ bởi nó đóng vai trò quan trọng trong ổn định kinh tế vĩ mô, thu hút mạnh mẽ đầu tư nước ngoài mà còn góp phần cải thiện vị thế của quốc gia trong bối cảnh toàn cầu hóa. Chỉ số tín nhiệm quốc gia cao cũng phần nào phản ánh sức mạnh của thể chế, năng lực của chính phủ trong việc điều hành và quản lý ngân sách, nợ công.
 
Bài nghiên cứu đã chứng minh được tác động của các chỉ tiêu vĩ mô nền kinh tế đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia tại các nước Asean đang phát triển có phần nào giảm sút so với tác động của các yếu tố tại các nước phát triển. Nguyên nhân có thể xuất phát từ chất lượng số liệu thống kê còn nhiều hạn chế và chi phí thu thập các dữ liệu này tại các nước Asean đang phát triển thường cao hơn các nước phát triển. Do vậy, các nước Asean đang phát triển muốn cải thiện mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia cần phải phối hợp nhịp nhàng và đồng bộ chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ; tập trung nhiều hơn vào việc đổi mới mô hình tăng trưởng, chú trọng đẩy mạnh phát triển các ngành nghề có hàm lượng khoa học, đề cao yếu tố sáng tạo và hàm lượng chất xám. 
 
Đặc biệt, trong bối cảnh đại dịch Covid-19 ảnh hưởng nghiêm trọng đến mọi mặt của nền kinh tế như hiện nay, thì việc giữ vững mức xếp hạng tín nhiệm đối với một quốc gia đang phát triển sẽ là một nhiệm vụ rất khó khăn. Bài nghiên cứu đã giúp chỉ ra rằng, để có thể duy trì được mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia, Chính phủ cần có những biện pháp quyết liệt và đồng bộ giảm thiểu tỷ lệ thất nghiệp do tác động của dịch bệnh. Để làm được điều này, Chính phủ nên tiếp tục có những chính sách hỗ trợ thiết thực, kịp thời và ưu tiên hàng đầu cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực ngành, nghề sử dụng nhiều lao động như: giày da, may mặc, dịch vụ, du lịch,... đang bị dịch bệnh tàn phá nặng nề.
 
Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng cho thấy, năng lực quản lý điều hành của Chính phủ có tác động rất tích cực đến mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Cụ thể, trong bối cảnh nền kinh tế các quốc gia bị tàn phá nặng nề bởi đại dịch Covid-19 và cần thời gian để khống chế triệt để dịch bệnh, thì việc tăng cường tính hiệu quả các chính sách quản lý của Chính phủ trong việc tổ chức công tác phòng, chống dịch bệnh, thực hiện tiêm chủng vắc-xin và nâng cao ý thức người dân trong công tác phòng, chống dịch sẽ tác động rất lớn đến mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia trong thời gian sắp tới.

Tài liệu tham khảo:
 
1. Afonso, Antonio, Pedro Gomes, and Philipp Rother, 2007. “What Hides Behind Sovereign Debt Ratings?”. European Central Bank Working Paper Series No 711.
 
2. Berger, N.A. et al., 2010. The effects of focus versus diversification on bank performance: Evidence from Chinese banks. Journal of Banking & Finance, 34: 1417-1435.
 
3. Bultler, A. W., & Fauver, L. (2006). Institutional environment and sovereign credit ratings. Financial Management Autumn, 2006, 53–79.
 
4. Cantor,  R.  and  Packer,  F.  (1996).  Determinants  and  impact  of  sovereign  credit  ratings. Economic Policy Review, 2(2), 5–96.
 
5. Eliasson, A.C. (2002). Sovereign credit ratings. Deutsche Bank Research No. 02-1
 
6. Fitch, 2020. Sovereign rating criteria. Truy cập tại <Fitchratings.com>. Ngày truy cập <05/07/2020>
 
7. Ferri, G. (2004). More analysts, better ratings: do rating agencies invest enough in less developed countries? Journal of Applied Economics, 6(1), 77–98.
 
8. Greene, W. H., 2012. Econometric analysis (Vol. 7). Prentice Hall, Pearson.
 
9. Jaramillo, Laura. 2010. “Determinants of Investment Grade Status in Emerging Markets.” IMF Working Paper WP/10/117. Washington, DC:International Monetary Fund.
 
10. P.L. Hammer , A. Kogan, M.A. Lejeune, 2006. Modeling country risk ratings using partial orders. European Journal of Operational Research 175 (2006) 836–859.
 
11. Một số tài liệu tham khảo khác.


TS. Lâm Thanh Phi Quỳnh (Giám đốc chương trình Ngành Kinh doanh quốc tế Đại học Hoa Sen)
 
ThS. Nguyễn Đăng Khoa, ThS. Nguyễn Thị Lệ Huyền Giảng viên Trường Cao đẳng Kinh tế Công nghệ TP. HCM



 

 
 

Bình luận Ý kiến của bạn sẽ được kiểm duyệt trước khi đăng. Vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
Đóng lại ok
Bình luận của bạn chờ kiểm duyệt từ Ban biên tập
Thủ tướng: Không bao giờ quên những người làm nên cột mốc vàng lịch sử Điện Biên Phủ
Thủ tướng: Không bao giờ quên những người làm nên "cột mốc vàng" lịch sử Điện Biên Phủ
17/04/2024 146 lượt xem
Sáng 17/4, tại thành phố Điện Biên Phủ, tỉnh Điện Biên, Thủ tướng Chính phủ Phạm Minh Chính dự cuộc gặp mặt, tri ân đầy ý nghĩa và xúc động với các chiến sĩ Điện Biên, thanh niên xung phong, dân công hỏa tuyến trực tiếp tham gia Chiến dịch Điện Biên Phủ.
BIDV, ADB và NFSC đồng tổ chức Hội thảo “Thị trường tài chính Việt Nam 2023 và triển vọng 2024”
BIDV, ADB và NFSC đồng tổ chức Hội thảo “Thị trường tài chính Việt Nam 2023 và triển vọng 2024”
17/04/2024 81 lượt xem
Ngày 16/4/2024, tại Hà Nội, Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), Ngân hàng Phát triển châu Á (ADB) và Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia (NFSC) đồng tổ chức Hội thảo tham vấn ý kiến đối với Báo cáo “Thị trường tài chính Việt Nam 2023 và triển vọng 2024”.
Đảng ủy Cơ quan Ngân hàng Trung ương tổ chức Hội nghị Ban Chấp hành Đảng bộ lần thứ 16
Đảng ủy Cơ quan Ngân hàng Trung ương tổ chức Hội nghị Ban Chấp hành Đảng bộ lần thứ 16
17/04/2024 123 lượt xem
Ngày 16/4/2024 tại trụ sở Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), Đảng ủy Cơ quan Ngân hàng Trung ương (NHTW) đã tổ chức Hội nghị Ban Chấp hành Đảng bộ lần thứ 16 (mở rộng), nhiệm kỳ 2020-2025, dưới sự chủ trì của Thống đốc NHNN Nguyễn Thị Hồng - Ủy viên Ban Chấp hành Trung ương Đảng, Bí thư Ban Cán sự Đảng, Bí thư Đảng ủy Cơ quan NHTW.
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam tăng cường các biện pháp phối hợp quản lý thị trường vàng
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam tăng cường các biện pháp phối hợp quản lý thị trường vàng
16/04/2024 160 lượt xem
Ngày 15/4/2024, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã có văn bản gửi các bộ, ngành chức năng đề nghị phối hợp triển khai chỉ đạo của Thủ tướng Chính phủ trong công tác quản lý thị trường vàng; đồng thời, có văn bản chỉ đạo NHNN chi nhánh tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương, các tổ chức tín dụng, doanh nghiệp được cấp Giấy phép kinh doanh mua, bán vàng miếng thực hiện các nhiệm vụ.
Ba giải pháp số của Vietcombank nhận giải thưởng Sao Khuê 2024
Ba giải pháp số của Vietcombank nhận giải thưởng Sao Khuê 2024
15/04/2024 201 lượt xem
Ba giải pháp số của Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam là VCB CashUp, Host to Host/API Intergration và VCB i-School được đánh giá cao và vinh danh tại lễ trao giải thưởng Sao Khuê 2024.
Lễ phát động phong trào thi đua “xóa nhà tạm, nhà dột nát” trong cả nước tại tỉnh Hòa Bình
Lễ phát động phong trào thi đua “xóa nhà tạm, nhà dột nát” trong cả nước tại tỉnh Hòa Bình
14/04/2024 300 lượt xem
Sáng 13/4/2024, tại huyện Đà Bắc, tỉnh Hòa Bình, Ủy viên Bộ Chính trị, Thủ tướng Chính phủ Phạm Minh Chính, Chủ tịch Hội đồng Thi đua-Khen thưởng Trung ương đã phát động phong trào thi đua cả nước chung tay xóa nhà tạm, nhà dột nát trên địa bàn cả nước trong năm 2025.
Hội thảo “Tín dụng hỗ trợ lâm, thủy sản giữ vững vị thế ngành xuất khẩu tỷ USD”
Hội thảo “Tín dụng hỗ trợ lâm, thủy sản giữ vững vị thế ngành xuất khẩu tỷ USD”
14/04/2024 223 lượt xem
Chiều 12/4/2024, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) phối hợp với Báo Lao động tổ chức Hội thảo “Tín dụng hỗ trợ lâm, thủy sản giữ vững vị thế ngành xuất khẩu tỷ USD”. Phó Thống đốc Thường trực NHNN Đào Minh Tú, tham dự và phát biểu tại Hội thảo.
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đẩy mạnh các giải pháp quản lý thị trường vàng
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đẩy mạnh các giải pháp quản lý thị trường vàng
12/04/2024 377 lượt xem
Trong thời gian qua, trước diễn biến phức tạp của thị trường vàng thế giới và trong nước, giá vàng trong nước đã biến động mạnh, tăng nhanh, chênh lệch cao với giá quốc tế. Để ổn định thị trường, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã chuẩn bị sẵn sàng các phương án can thiệp…
Đảng bộ Khối các cơ quan Trung ương tiếp tục đóng góp xứng đáng vào công cuộc đổi mới, xây dựng và bảo vệ Tổ quốc
Đảng bộ Khối các cơ quan Trung ương tiếp tục đóng góp xứng đáng vào công cuộc đổi mới, xây dựng và bảo vệ Tổ quốc
11/04/2024 359 lượt xem
Ngày 11/4/2007 đã đánh dấu một mốc lịch sử quan trọng đối với Đảng bộ Khối các cơ quan Trung ương khi Bộ Chính trị ban hành Quyết định số 47-QĐ/TW thành lập Đảng bộ Khối các cơ quan Trung ương trên cơ sở hợp nhất 7 Đảng bộ...
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

81.800

83.800

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

81.800

83.800

Vàng SJC 5c

81.800

83.820

Vàng nhẫn 9999

74.800

76.700

Vàng nữ trang 9999

74.700

76.000


Ngoại tệXem chi tiết
TỶ GIÁ - XEM THEO NGÀY 
Ngân Hàng USD EUR GBP JPY
Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra
Vietcombank 25,100 25,440 26,252 27,714 30,724 32,055 157.77 167.11
BIDV 25,130 25,440 26,393 27,618 30,763 32,067 158.12 166.59
VietinBank 25,090 25,443 26,504 27,799 31,154 32,164 160.64 168.59
Agribank 25,100 25,440 26,325 27,607 30,757 31,897 159.58 167.50
Eximbank 25,040 25,440 26,425 27,239 30,914 31,866 160.82 165.77
ACB 25,110 25,442 26,596 27,279 31,230 31,905 161.07 166.37
Sacombank 25,170 25,420 26,701 27,261 31,332 31,835 162.03 167.05
Techcombank 25,192 25,442 26,362 27,707 30,760 32,094 157.36 169.78
LPBank 24,960 25,440 26,088 27,611 30,970 31,913 158.36 169.76
DongA Bank 25,170 25,440 26,570 27,260 31,080 31,940 159.20 166.40
(Cập nhật trong ngày)
Lãi SuấtXem chi tiết
(Cập nhật trong ngày)
Ngân hàng
KKH
1 tuần
2 tuần
3 tuần
1 tháng
2 tháng
3 tháng
6 tháng
9 tháng
12 tháng
24 tháng
Vietcombank
0,10
0,20
0,20
-
1,60
1,60
1,90
2,90
2,90
4,60
4,70
BIDV
0,10
-
-
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,70
VietinBank
0,10
0,20
0,20
0,20
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,80
ACB
0,01
0,50
0,50
0,50
2,30
2,40
2,60
3,50
3,70
4,50
4,50
Sacombank
-
0,50
0,50
0,50
2,10
2,30
2,50
3,50
3,60
4,50
4,80
Techcombank
0,10
-
-
-
2,20
2,20
2,30
3,40
3,45
4,40
4,40
LPBank
0.20
0,20
0,20
0,20
1,80
1,80
2,10
3,20
3,20
5,00
5,30
DongA Bank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,30
3,30
3,30
4,30
4,50
4,80
5,00
Agribank
0,20
-
-
-
1,60
1,60
1,90
3,00
3,00
4,70
4,70
Eximbank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,00
3,20
3,30
3,80
3,80
4,80
5,10

Liên kết website
Bình chọn trực tuyến
Nội dung website có hữu ích với bạn không?