Monday, October 28, 2013
Document format
Có một vấn đề nhỏ tôi đã định nêu lên vài lần nhưng quên mất. Nhân đang đọc một tài liệu trong nước do một người bạn gửi cho tham khảo tôi thấy cần phải đưa lên đây để các bạn lưu ý. Trước hết các bạn hãy nhìn thử screenshot một đoạn trích trong tài liệu này:
Chỉ bàn về document format, bảng dữ liệu này có mấy vấn đề sau:
1. Bảng bị tràn ra 2 trang, rất bất tiện cho người đọc và rất không chuyên nghiệp.
2. Các cột số liệu quá nhỏ nên nhiều ô bị tràn xuống 2 dòng. Lúc đầu tôi không hiểu dòng số thứ hai có nghĩa là gì, sau mới đoán ra đó là digit cuối cùng ở dòng trên tràn xuống.
3. Cũng vì độ rộng của cột quá nhỏ nên nếu không để ý bạn sẽ không biết cột số đầu tiên là cho giai đoạn 2001-05 chứ không phải cho riêng năm 2001.
4. Lỗi nặng nhất là file số liệu này được gửi bằng định dạng MS Word (.doc).
Khi viết các bài nghiên cứu, đặc biệt những bài có nhiều bảng biểu, đồ thị, các bạn nên chú ý format của tài liệu để tránh những lỗi 1-3 bên trên. Nhưng quan trọng hơn bạn cần save tài liệu dưới dạng pdf (MS Word từ version 2010 đã có chức năng này, còn không có thể sử dụng những công cụ miễn phí như PDF Creator). Việc save dưới định dạng pdf có rất nhiều lợi ích, dạng file này gần như đã thành chuẩn toàn cầu cho các thể loại document (không chỉ tài liệu nghiên cứu mà cả cho business, government...). Thứ nhất, pdf giữ được format file mà bạn tạo ra ban đầu, nếu là file word dù bạn căn chỉnh cẩn thận nhưng khi người đọc mở ra trên một máy tính khác có thể sẽ làm thay đổi format. Thứ hai, pdf an toàn hơn cho người đọc vì không/ít bị các vấn đề virus liên quan đến macro của file .doc. Thứ ba, pdf có thể đọc được trên hầu hết các platform (Windows, Linux, iOS...). Cuối cùng vì pdf gần như là chuẩn nên bạn sẽ có vẻ chuyên nghiệp hơn nếu gửi file dưới định dạng này.
Tôi rất thất vọng khi thấy nhiều website VN (GSO, SBV, nhiều bộ, công ty cả tư nhân lẫn nhà nước) vẫn còn để tài liệu .doc cho mọi người download. Đa số bài của các bạn gửi nhờ tôi góp ý cũng dưới dạng .doc. Mặc dù đây là một vấn đề nhỏ nhưng tôi nghĩ các bạn nên có thói quen sử dụng định dạng pdf cho việc trao đổi tài liệu, chỉ trừ một số trường hợp hãn hữu khi các bạn muốn người nhận sửa trực tiếp lên văn bản của bạn. Tác phong chuyên nghiệp bắt đầu từ những thứ nhỏ nhặt như vậy.
Thursday, October 24, 2013
VAMC
[Tôi vừa viết comment này trên G+ nhưng thấy vấn đề này khá quan trọng có thể có nhiều người quan tâm nên repost lên đây.]
Hôm qua thấy bác +Phu Nguyen Van than phiền về phát biểu của ông Lê Xuân Nghĩa bây giờ mới đọc được bài phỏng vấn ông này, quả thực rất đáng thất vọng. Tôi sẽ không bàn thêm về bài phỏng vấn, ở đây tôi chỉ muốn nêu ra một điểm chưa thấy ai nói đến.
Khi VAMC mua nợ xấu với giá bằng book value (trừ đi phần đã trích lập dự phòng của khoản nợ xấu đó, hôm trước tôi ước lượng vào khoảng 24%), balance sheet của VAMC sẽ ghi vào cột asset giá trị book value của số nợ xấu này. Hiển nhiên khi VAMC bán lại số nợ xấu đã mua cho một bên thứ ba (nhà đầu tư nước ngoài hay trong nước) họ phải có discount thì mới bán được.
Như vậy mỗi khi bán nợ xấu khỏi balance sheet, VAMC sẽ phải ghi nhận một khoản lỗ vào mục owner's equity. Khoản lỗ này phụ thuộc vào tỷ lệ discount mà VAMC sẽ đàm phán với bên thứ ba mua lại nợ xấu, có thể sẽ lên đến 50-70% giá trị khoản nợ (nếu lấy discount cho nợ xấu của Vinashin làm chuẩn). Bản thân ông Nghĩa cũng nói các nhà đầu tư nước ngoài muốn mua nhanh để có lãi nên chắc chắn họ sẽ đòi discount rất cao.
Cứ giả sử tỷ lệ discount trung bình chỉ là 30%, với số nợ xấu 3800 tỷ VAMC đã mua, nếu bán hết thì VAMC sẽ bị lỗ khoảng 1100 tỷ lớn hơn số vốn điều lệ 500 tỷ hiện tại. Nghĩa là VAMC sẽ phá sản nếu họ bán nợ xấu với tỷ lệ discount như vậy, trừ khi chính phủ tiếp tục recapitalize cho VAMC (tăng thêm vốn điều lệ cho VAMC). Trong khi tình hình ngân sách năm nay đang rất căng thẳng, khó có khả năng chính phủ sẽ chi viện tiếp cho VAMC từ ngân sách. Chỉ còn một khả năng là NHNN sẽ "tái cấp vốn" cho VAMC.
Cần nói rõ việc recapitalize cho VAMC sẽ là non-cash vì quá trình mua bán nợ xấu giữa VAMC và các ngân hàng là non-cash, VAMC cũng không có short-term liability nào cả. Trên thực tế VAMC sẽ có positive cashflow nếu bán được nợ xấu cho một bên thứ ba (dù phải hạch toán lỗ). Như vậy nếu các cơ quan quản lý "nhắm mắt làm ngơ" tình trạng phá sản trên sổ sách của VAMC thì cơ quan này vẫn sẽ sống khỏe. Thậm chí họ sẽ có incentive bán càng nhiều nợ xấu càng tốt (vì có cashflow) bất chấp phải discount cao bao nhiêu đi nữa.
Nhưng vấn đề không dừng ở đây. Giả sử nợ xấu được VAMC bán hết cho các nhà đầu tư nước ngoài vơi discount cao rồi họ nhanh chóng thanh lý để kiếm lời như ông Nghĩa nói. Điều này sẽ gây ra biến động dòng vốn FPI vào ra tài khoản vốn của VN, tạo ra sức ép và thanh khoản ngoại tệ cho hệ thống ngân hàng VN. Nếu mục đích kiếm lời nhanh, cách thanh lý chủ yếu sẽ là bán tháo tài sản thế chấp chứ không phải giúp doanh nghiệp nợ tái cấu trúc lại cashflow và sản xuất để biến số nợ xấu đó dần thành nợ không xấu. Trong trường hợp này tác động vào nền kinh tế sẽ rất tiêu cực.
Nếu là tôi, trước thông tin có những vulture funds nước ngoài rục rịch vào mua nợ xấu của VAMC, tôi sẽ rất thận trọng và khuyến cáo VAMC cũng như những policy maker của VN không nên vội vàng bán cho họ dù có thể có positive cashflow trước mắt.
Khi VAMC mua nợ xấu với giá bằng book value (trừ đi phần đã trích lập dự phòng của khoản nợ xấu đó, hôm trước tôi ước lượng vào khoảng 24%), balance sheet của VAMC sẽ ghi vào cột asset giá trị book value của số nợ xấu này. Hiển nhiên khi VAMC bán lại số nợ xấu đã mua cho một bên thứ ba (nhà đầu tư nước ngoài hay trong nước) họ phải có discount thì mới bán được.
Như vậy mỗi khi bán nợ xấu khỏi balance sheet, VAMC sẽ phải ghi nhận một khoản lỗ vào mục owner's equity. Khoản lỗ này phụ thuộc vào tỷ lệ discount mà VAMC sẽ đàm phán với bên thứ ba mua lại nợ xấu, có thể sẽ lên đến 50-70% giá trị khoản nợ (nếu lấy discount cho nợ xấu của Vinashin làm chuẩn). Bản thân ông Nghĩa cũng nói các nhà đầu tư nước ngoài muốn mua nhanh để có lãi nên chắc chắn họ sẽ đòi discount rất cao.
Cứ giả sử tỷ lệ discount trung bình chỉ là 30%, với số nợ xấu 3800 tỷ VAMC đã mua, nếu bán hết thì VAMC sẽ bị lỗ khoảng 1100 tỷ lớn hơn số vốn điều lệ 500 tỷ hiện tại. Nghĩa là VAMC sẽ phá sản nếu họ bán nợ xấu với tỷ lệ discount như vậy, trừ khi chính phủ tiếp tục recapitalize cho VAMC (tăng thêm vốn điều lệ cho VAMC). Trong khi tình hình ngân sách năm nay đang rất căng thẳng, khó có khả năng chính phủ sẽ chi viện tiếp cho VAMC từ ngân sách. Chỉ còn một khả năng là NHNN sẽ "tái cấp vốn" cho VAMC.
Cần nói rõ việc recapitalize cho VAMC sẽ là non-cash vì quá trình mua bán nợ xấu giữa VAMC và các ngân hàng là non-cash, VAMC cũng không có short-term liability nào cả. Trên thực tế VAMC sẽ có positive cashflow nếu bán được nợ xấu cho một bên thứ ba (dù phải hạch toán lỗ). Như vậy nếu các cơ quan quản lý "nhắm mắt làm ngơ" tình trạng phá sản trên sổ sách của VAMC thì cơ quan này vẫn sẽ sống khỏe. Thậm chí họ sẽ có incentive bán càng nhiều nợ xấu càng tốt (vì có cashflow) bất chấp phải discount cao bao nhiêu đi nữa.
Nhưng vấn đề không dừng ở đây. Giả sử nợ xấu được VAMC bán hết cho các nhà đầu tư nước ngoài vơi discount cao rồi họ nhanh chóng thanh lý để kiếm lời như ông Nghĩa nói. Điều này sẽ gây ra biến động dòng vốn FPI vào ra tài khoản vốn của VN, tạo ra sức ép và thanh khoản ngoại tệ cho hệ thống ngân hàng VN. Nếu mục đích kiếm lời nhanh, cách thanh lý chủ yếu sẽ là bán tháo tài sản thế chấp chứ không phải giúp doanh nghiệp nợ tái cấu trúc lại cashflow và sản xuất để biến số nợ xấu đó dần thành nợ không xấu. Trong trường hợp này tác động vào nền kinh tế sẽ rất tiêu cực.
Nếu là tôi, trước thông tin có những vulture funds nước ngoài rục rịch vào mua nợ xấu của VAMC, tôi sẽ rất thận trọng và khuyến cáo VAMC cũng như những policy maker của VN không nên vội vàng bán cho họ dù có thể có positive cashflow trước mắt.
Update: Bạn Ngo Minh Tuan comment trên G+ của tôi đã làm rõ về vấn đề VAMC có thể bị phá sản hay không như tôi phân tích bên trên. Theo Thông tư 19 của NHNN về việc mua bán, xử lý nợ xấu của VAMC, ngay khi VAMC bán được một khoản nợ xấu nào đó số trái phiếu đặc biệt tương đương sẽ đáo hạn ngay lập tức và số tiền bán nợ xấu sẽ được chuyển cho tổ chức tín dụng đã bán số nợ xấu đó cho VAMC trước đó (trừ đi một khoản fee nhỏ cho VAMC). Như vậy VAMC sẽ không phải ghi lỗ vào balance sheet của mình vì khoản discount cho bên thứ ba sẽ được trừ ngay vào liability. Nói cách khác khoản lỗ này ngay lập tức được chuyển cho tổ chức tín dụng đã bán nợ xấu trước đó chứ VAMC không ghi nhận trên balance sheet của mình. Như vậy tôi đã sai khi cho rằng VAMC có thể phá sản.
Thực ra vấn đề VAMC phá sản hay không không quan trọng, bản thân tổ chức này không phải là một doanh nghiệp bình thường và chắc chắn không chịu sự giám sát, điều tiết theo luật doanh nghiệp hay luật các tổ chức tín dụng bình thường. Như tôi đã viết bên trên, NHNN có thể dễ dàng recapitalize VAMC chỉ bằng một cái séc với một con số bất kỳ nên VAMC sẽ không bao giờ phá sản ngay cả nếu không có điều khoản chỉnh lại liability như trong TT 19. Tất cả hoạt động của VAMC đều là non-cash nên tổ chức này không bao giờ có vấn đề solvency. Việc thành lập VAMC chỉ là cách đưa nợ xấu của các tổ chức tín dụng ra khỏi balance sheet của họ (trong thời gian 5 năm) và force các tổ chức tín dụng phải write off số nợ xấu đó (chấp nhận lỗ) khi VAMC bán cho một bên thứ ba. Về bản chất đây là một dạng "accounting manipulation" và "kicking the can down the road".
Liên quan đến việc xử lý nợ xấu tôi luôn cho rằng điều quan trọng nhất là làm sao để các con nợ có thể tái cấu trúc lại cashflow để phục hồi sản xuất, từ đó có cơ sở để trả nợ và phát triển trở lại chứ không phải cứu các ngân hàng. Dùng thủ thuật để loại bỏ nợ xấu ra khỏi balance sheet của các tổ chức tín dụng chỉ là một bước trung gian chứ không phải gốc rễ vấn đề. Những doanh nghiệp đã "lỡ" leverage quá nhiều (vd Mai linh, Trường thành) cần phải có giải pháp tháo gỡ trực tiếp với giới ngân hàng chứ không phải khoản nợ của họ được VAMC mua rồi bán lòng vòng cho những bên thứ ba, thứ tư.
Điều tôi nghi ngại bên trên sau khi đọc bài phỏng vấn ông Lê Xuân Nghĩa là những "nhà đầu tư nước ngoài" mà ông Nghĩa đề cập có động cơ kiếm lời thật nhanh rồi rút. Bởi vậy họ sẽ chẳng quan tâm đến việc các con nợ có còn khả năng phục hồi hay không mà sẽ chăm chăm tìm cách thanh lý tài sản thế chấp để rút vốn nhanh. Chưa kể những hệ luỵ macro của dòng vốn ngắn hạn có tính chất speculative này, việc bán tài sản ồ ạt cùng với một làn sóng các con nợ bị kiện tụng và phá sản sẽ không hề có lợi cho nền kinh tế VN. Ngoài ra VAMC có incentive bán nợ thật nhanh, vì sẽ có cashflow và khoản lỗ do discount được chuyển cho các tổ chức tín dụng, hệ thống ngân hàng sẽ phải hứng chịu một đợt write-off cấp tập. Như vậy mục đích ban đầu "giúp" các ngân hàng sẽ không hiệu quả và giới ngân hàng kiểu gì cũng phải recapitalize mà lại bị động vì không biết lúc nào VAMC sẽ bán nợ của họ. Đó là lý do tại sao tôi khuyến cáo nên thận trong với các vulture fund nếu đó là các "nhà đầu tư nước ngoài" đang xếp hàng đợi mua nợ xấu mà ông Nghĩa nói.
Sunday, October 20, 2013
Nobel prize 2013 (II)
[Dưới đây là bài viết về giải Nobel kinh tế năm nay tôi đã gửi đăng báo. Vì bài báo không thể viết dài và quá chi tiết nên tôi sẽ bổ sung thêm những thứ không thể đăng báo trong entry này. Ngoài ra tôi sẽ đánh giá giải nghiêng về finance năm nay với perspective của một người làm trong lĩnh vực finance. Phần in nghiêng là phần gửi cho báo, chữ thường là các bổ sung sau này, nói theo ngôn ngữ điện ảnh thì đây là "director uncut version" :-). Warning: bài này sẽ dài và lan man, có những đoạn khá techinical, bạn nào không quan tâm chỉ cần đọc những phần in nghiêng.]
Năm 2009 trong khi cả thế giới còn đang loay hoay không biết cuộc khủng hoảng tài chính đã chấm dứt hay chưa, Ủy ban Giải thưởng Nobel có một mối đau đầu khác. Eugene Fama, cha đẻ của lý thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis - EMH), được cả giới kinh tế lẫn tài chính cho rằng rất xứng đáng nhận giải Nobel kinh tế năm đó. Tuy nhiên chính cuộc khủng hoảng mà ngòi nổ là sự sụp đổ của bong bóng bất động sản Mỹ được đa số các nhà bình luận lúc đó cho là bằng chứng không thể chối cãi EMH không đúng trong thực tế. Cuối cùng Ủy ban Giải thưởng Nobel đã trao giải năm 2009 cho Elinor Ostrom và Oliver Williamson, hai nhà kinh tế trong lĩnh vực thể chế xã hội. Có lẽ họ không muốn hứng búa rừu dư luận.
Năm nay, dường như ủy ban này đã tìm được cách “lách dư luận” bằng cách trao giải đồng thời cho Eugene Fama và Robert Shiller, một trong những người đi đầu trong lĩnh vực nghiên cứu tài chính hành vi (Behavioural Finance – BF) và có thể nói là đối thủ trực tiếp của trường phái EMH. Người thứ ba được trao giải Nobel kinh tế năm nay, Lars Hansen, cũng là một điểm rất thú vị bởi công cụ kinh tế lượng mà ông phát minh ra được cả hai phe sử dụng để chứng minh mình đúng. Vậy cụ thể những nghiên cứu và đóng góp của ba nhà kinh tế này là gì và nhất là tại sao dù EMH bị dư luận chê bai dè bửu rất nhiều nhưng Fama vẫn rất xứng đáng nhận giải Nobel?
Có lẽ nhiều bạn đã biết câu nói đùa nhưng vô cùng chính xác: "Kinh tế học là ngành khoa học duy nhất mà giải Nobel có thể trao cho 2 người có quan điểm hoàn toàn trái ngược nhau". Năm 1974 Nobel Prize Committee đã làm nhiều người gãi đầu vì trao giải đồng thời cho Friedrich Hayek và Gunnar Myrdal. Giải năm đó tương tự như trao đồng thời cho Hayek và Keynes nếu Keynes còn sống (giải Nobel qui định chỉ trao cho những nhà khoa học còn sống). Gunnar Myrdal, một nhà kinh tế Thuỵ điển có quan điểm thiên tả, cổ suý cho những biện pháp can thiệp của nhà nước để thúc đẩy phát triển kinh tế và xoá đói giảm nghèo. Trong khi Hayek, lãnh tụ của trường phái kinh tế Áo trong thế kỷ 20, tin tưởng tuyệt đối vào thị trường tự do và từng là cảm hứng cho Thatcher và Reagan thực hiện những chính sách cải tổ kinh tế rất mạnh theo hướng thị trường. Khi Nobel Committee quyết định trao giải cho Hayek và Friedman 2 năm sau đó, chính Myrdal, một người rất có uy tín và ảnh hưởng ở Stockholm lúc đó, đã đòi huỷ bỏ giải thưởng này vì ông không muốn cổ suý cho tư tưởng thị trường tự do của 2 đối thủ của ông.
Trường hợp của Fama và Shiller năm nay có điểm tương đồng với giải năm 1974 vì hai nhà kinh tế này phát triển lý thuyết tài chính theo hai hướng trái ngược nhau. Sự tương đồng còn ở chỗ cả Hayek và Fama đều là những "đại thụ" trong làng kinh tế học và việc được trao giải Nobel kinh tế chỉ còn là "when, not if" (John Cochrane, giáo sư kinh tế của Chicago đồng thời là con rể của Fama đã chuẩn bị một bài về sự nghiệp của Fama từ mấy năm trước để chuẩn bị cho sự kiện Fama được giải Nobel). Có ý kiến cho rằng Nobel Committee năm 1974 đã phải trao giải đồng thời cho Myrdal để xoa dịu dư luận Thụy điển lúc đó, Paul Krugman cũng giải thích vị trí của Shiller bên cạnh Fama năm nay cũng có ý nghĩa tương tự. Nói như vậy không có nghĩa là Myrdal và Shiller chỉ là "chân gỗ", họ cũng rất xứng đáng nhưng sẽ có ít lời "bàn ra tán vào" hơn về giải 1974 và 2013 nếu Myrdal được trao cùng với một Keynesian nào đó, còn Shiller với Thaler hay một behavioral finance khác. Không ít thì nhiều "dư luận" đã có ảnh hưởng nhất định đến quyết định của Nobel Committee trong hai trường hợp này.
Năm 1974 đã quá xa nên tôi chỉ phỏng đoán, còn năm 2009 là lúc blog kinhtetaichinh đã ra đời nên tôi còn nhớ khá rõ sức ép của "dư luận" lúc đó với trường hợp của Fama như thế nào. Tuy EMH của Fama đã bị đem ra bêu riếu từ trước đó rất lâu, sau cuộc khủng hoảng tài chính 2008 tên tuổi của Fama và cả ... Alan Greenspan bị lôi ra liên tục vì tội "bubble denial". Không chỉ giới tài chính và báo chí chỉ trích niềm tin mù quáng vào EMH, giới academic mà điển hình là Krugman cũng công kích liên tục trường phái Chicago của Lucas, Fama, Cochrane, Mulligan. Nói cho công bằng không hẳn Krugman và phe leftish công kích Fama vì EMH mà chủ yếu nhắm vào quan điểm khá hawkish lúc đó của trường phái Chicago, i.e. chống lại QE và fiscal stimulus. Nhưng tôi có cảm giác Krugman đã lợi dụng dư luận đang bất mãn với EMH để gây ảnh hưởng lên giới policy maker ép họ mạnh tay với stimulus đồng thời siết lại banking regulation.
Tuy nhiên vẫn còn một câu hỏi nữa cần đặt ra là tại sao năm 2009 Nobel Prize Committee không trao giải đồng thời cho Fama và Shiller mà phải đợi thêm 4 năm nữa? Ý tưởng trao giải đồng thời cho 2 trường phái ngược nhau như vậy đã có người nêu ra, bạn Đỗ Quốc Anh đã comment ý tưởng này trong bài tôi viết năm 2009. Một lý do khá hiển nhiên là lúc đó dấu ấn của cuộc khủng hoảng còn quá đậm nên Nobel Committee chưa/không muốn đối đầu với dư luận nếu họ trao giải cho Fama năm đó. Nhưng còn thể còn một lý do khác nữa cũng quan trọng không kém là Nobel Prize Committee ở thời điểm 2009 không muốn PR cho trường phái Chicago đang lớn tiếng chống lại fiscal stimulus và banking rescue/banking re-regulation. Như tôi đã nghi ngờ về giải Nobel kinh tế năm 2008 (trao cho Krugman) có hơi hướng chính trị, Fama không được trao giải 2009 có thể cũng vì lý do này.
Một điểm cần lưu ý là Ủy ban Giải thưởng Nobel đã không hề nhắc đến thuật ngữ EMH trong thông cáo báo chí mà tuyên bố rằng giải năm nay trao cho các công trình về lý thuyết xác định giá chứng khoán (Asset Pricing Theory - APT[*]). Mặc dù cái tên của Fama gắn liền với EMH, thực ra rất nhiều nghiên cứu của ông khơi mào cho một cuộc cách mạng trong lý thuyết tài chính từ thập kỷ 1970. Trước đó các mô hình giá chứng khoán chỉ được xây dựng từ một số giả định thiếu tính hệ thống, hoàn tòa tách biệt khỏi những lý thuyết kinh tế vi mô và vĩ mô đã được phát triển trước. Kể từ Fama nhánh APT dựa vào một số hệ quả của EMH dịch chuyển sang những mô hình có cơ sở vĩ mô rất vững chắc, điển hình như mô hình định giá chứng khoán dựa trên tiêu dùng (CCAPM). Lớp mô hình này đã giải quyết được rất nhiều vấn đề lý thuyết và lần đầu tiên đưa ra được một phương pháp định giá tất cả các loại chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu, derivatives…) trong một khuôn khổ thống nhất. Các mô hình xác định đường cong lãi suất hay giá options đều bắt nguồn từ đây, đã và đang là những công cụ phổ biến của giới tài chính và nhiều ngân hàng trung ương.
[*] Lưu ý trong bài này tôi dùng acronym APT cho asset pricing theory, nghĩa là các lý thuyết nói chung về asset pricing, chứ không phải cho Arbitrage Pricing Theory là một lý thuyết cụ thể.
Trước hết cần phân biệt giữa EMH và APT. Như tên gọi của nó EMH là một giả thuyết, hay một "tiên đề", về asset price behavior. Trong khi đó APT là một (số) lý thuyết về cách định giá asset, có thể sử dụng EMH hoặc không cần hypothesis này. Nobel Prize Committe trao giải cho Fama vì ông có công khai phá một hướng mới cho APT chứ không phải vì Fama là cha đẻ của EMH mặc dù nhiều APT hiện đại trực tiếp hoặc gián tiếp thừa nhận hoặc giả định EMH đúng. Vậy cụ thể EMH là gì và tại sao giới tài chính lại "dị ứng" với thuật ngữ này như vậy?
Khái niệm market efficient về cơ bản có nghĩa là giá của một loại chứng khoán ở một thời điểm bất kỳ phản ánh hết tất cả các thông tin liên quan đến nó, cả trong quá khứ, hiện tại, lẫn tương lai. Ít nhất từ đầu thế kỷ 20 một nhà toán học người Pháp (Louis Bachelier) đã phân tích như vậy, rồi Paul Samuelson và Benoit Mandelbrot cũng từng đề cập đến random walk stock price trước Fama. Tuy nhiên Fama là người đã đưa ra ba khái niệm EMH (strong, semi-strong, weak) với định nghĩa cụ thể và chỉ ra những empirical tests có thể kiểm định (falsify) các khái niệm này. Nói cách khác Fama là người đã formulate khái niệm market efficiency thành "information efficiency" với các testable hypothesis. Bản thân Fama đã thực hiện nhiều empirical test để chứng minh EMH đứng vững với giá chứng khoán (cổ phiếu) trong một khoảng thời gian ngắn (vd ngày hay tuần).
Weak-form EMH được hiểu là giá chứng khoán hiện tại đã phản ánh hết những thông tin liên quan đến nó, do vậy một chuỗi số liệu giá sẽ có dạng random walk theo thời gian. Điều đó có nghĩa là bạn không thể dự đoán được diễn biến giá "trong tương lai" dựa vào giá hiện tại và quá khứ. Nói cách khác technical analysis (TA), một trường phái dự báo giá chứng khoán bằng cách phân tích đồ thị giá hiện tại, không có tác dụng. Nếu coi TA là một dạng phân tích time series "informal" thì weak-form EMH cũng phủ nhận khả năng bất kỳ một mô hình time series (không có biến exogenous) nào có khả năng dự báo giá chứng khoán. Những test đầu tiên cho EMH được thực hiện đều nhắm đến auto-correlation structure của time series, cụ thể là serial correlation test. Sau này "run test" và "variance ratio test" được sử dụng rộng rãi hơn, thực tế cũng là các time series technique. Hầu hết các empirical test đều không thể phủ nhận được weak-form EMH, nghĩa là không có bằng chứng gì cho thấy stock price có diễn biến khác với random walk.
Cho đến thời điểm này hầu hết các nhà kinh tế đều tin vào weak-form EMH. Không kể những empirical test sử dụng các kỹ thuật time series như tôi đã liệt kê bên trên, một số lượng lớn test cho các trading rules dựa vào TA đã được giới academic và finance thực hiện. Kết quả khả quan nhất cũng chỉ là một mức lợi nhuận gross of transaction cost rất khiêm tốn, nếu tính đến transaction cost thì không còn một trading rule nào profitable nữa. Nhưng điều đó không ngăn cản những tín đồ của TA tiếp tục đốt tiền trên các thị trường chứng khoán, họ còn bỏ ra những khoản tiền khá lớn để được theo học những khoá TA của các "chuyên gia" nổi tiếng. Đa số những người tin vào TA cho rằng họ thất bại vì họ thiếu discipline, bị các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến quyết định trading. Một số khác phản bác lại các nghiên cứu của giới academic cho rằng các trading rule của họ rất phức tạp nên không thể test được một cách chính xác. Nhiều người lập luận rằng các empirical research có kết quả negative đối với các TA rules vì những nghiên cứu có positive result sẽ không bao giờ được publish, người khám phá ra nó sẽ âm thầm sử dụng để kiếm tiền chứ không dại gì công bố cho mọi người biết. Một thực tế là rất nhiều brokerage firm/investment banks có những TA team lớn và họ luôn profitable, nếu TA vô giá trị thì tại sao những team đó vẫn tồn tại?
Cuộc tranh luận giữa giới academic (tin vào weak-form EMH) và giới tín đồ TA (tin vào khả năng dự báo giá chứng khoán chỉ dựa vào giá trong quá khứ) chưa ngã ngũ. Cá nhân tôi cho rằng cả hai phe đều quá bảo thủ. Giới academic quá tự tin vào các phương pháp test "khoa học" của mình để rồi thỉnh thoảng lại phát hiện ra một số phương pháp test thực ra không chính xác. Lấy ví dụ phương pháp serial correlation test sau này đã bị cho là có "testing power" thấp, do vậy kết quả có thể bị nhiễu bởi các loại noise ngoại lai. Một số unit root test chứng minh giá chứng khoán biến đổi theo qui luật random walk cũng bị phê phán là không chính xác, thực tế có thể là một dạng near-unit-root process, nghĩa là rất gần với random walk nhưng vẫn có thể xác định được qui luật. Ngược lại những tín đồ TA, đặc biệt các nhà đầu tư nhỏ lẻ không biết rằng những brokerage/IB kiếm tiền được với TA trading rules vì họ lớn. Với những market makers phần chênh lệch bid-ask chiếm tỷ lệ lớn trong profit của họ. Ngay cả nếu không tính phần doanh thu này, market makers được market "trả công" vì họ là liquidity provider, nói theo thuật ngữ chuyên môn là những nhà đầu tư lớn kiếm tiền được từ TA vì họ là "liquidity pump". Hầu hết các HFT hiện tại đều có thu nhập từ nguồn "liquidity pump" này.
Khái niệm EMH thứ hai, semi-strong form, cho rằng giá chứng khoán hiện tại đã phản ánh tất cả các publicly available information, nghĩa là cả giá và các loại fundamental information khác như PE, PB, Dividend yield... Những người tin vào semi-strong form EMH cho rằng không chỉ TA mà cả fundamental analysis đều vô nghĩa, trừ khi analyst có insider information. Trong khi weak-form chỉ bị một số ít các tín đồ TA phản đối, semi-strong form gần như bác bỏ hoàn toàn giới analyst Wall Street. Có lẽ vì vậy version này của EMH là điều mà những huyền thoại đầu tư như Warren Buffet hay George Soros đã đem ra chế diễu. Tuy nhiên đa số giới Wall Street hiểu sai khái niệm EMH, cho rằng (semi-strong form) EMH tương đương với thị trường luôn luôn đúng và không ai có thể đánh bại được thị trường (outperform market). Nhiều người còn dẫn chứng chính Fama đã tham gia sáng lập một quĩ đầu tư và quĩ này đã "outperform market" trong một thời gian dài, chứng tỏ (semi-strong form) EMH không đúng. Trước khi phán xét đúng sai các bạn cần hiểu chính xác thế nào là semi-strong form EMH.
Một khái niệm vô cùng quan trọng trong lý thuyết xác suất (được sử dụng trong kinh tế tài chính) là conditional value. Nếu một đại lượng/biến số ngẫu nhiên nào đó có giá trị xác định sau khi một sự kiện đã xảy ra thì giá trị đó là conditional value. Lấy ví dụ số vụ tai nạn giao thông trung bình trong một ngày mưa ở SG là 1000, con số này conditioned với sự kiện trời mưa. Tương tự như vậy khi nói cổ phiếu của một công ty tăng 10% một năm nếu năm đó thị trường tăng 15%, con số đầu cũng là conditional value. Semi-strong form EMH cho rằng conditional expectation của giá cổ phiếu một công ty trong tương lai (gần), conditioned với tất cả publicly available information liên quan đến công ty đó, là một random walk. Nói cách khác, tất cả publicly available information (current information set) liên quan đến một công ty đã được phản ánh hết vào giá hiện tại, do đó những thông tin này không còn giá trị gì cho tương lai.
Các bạn sinh viên đã học qua CAPM có thể bắt bẻ rằng vậy tại sao CAPM lại cho rằng expected return của một cổ phiếu bằng risk-free return cộng với beta nhân với equity risk premium (ERM) là một số khác không? Ở đây cần nói lại cho chính xác rằng conditional expectation của giá chứng khoán là một random walk with drift, phần drift không phụ thuộc vào information set của từng công ty cụ thể mà bao gồm những thông tin chung của cả thị trường như risk-free rate và ERM. Như vậy EMH và CAPM hoàn toàn phù hợp với nhau, expected return của một cổ phiếu chỉ được xác định bởi expected market return (và môt parameter là beta) chứ những thông tin liên quan cụ thể đến cổ phiếu đó không có tác động gì trong tương lai. Cần lưu ý rằng CAPM, và nhiều mô hình APT khác, đưa ra mối liên hệ giữa risk và expected return trong khi EMH không hề đả động gì đến risk. Nhưng EMH chính là nền tảng của quan hệ high risk high return, chỉ có take risk mới có thể có positive (excess) return trong tương lai bởi vì giá đã phản ánh hết information set của thời điểm hiện tại nên nó không còn tác động lên expected return. Nhiều APT không đề cập đến EMH trực tiếp nhưng gián tiếp sử dụng nó qua giả định no-arbitrage opportunity.
Cũng giống như weak form, sau khi đưa ra định nghĩa cụ thể cho semi-strong form EMH, Fama đề xuất cách thức kiểm định giả thuyết này một cách khoa học. Phương pháp mà Fama và một số nhà kinh tế khác đưa ra sau này có tên gọi là event study, theo đó Fama nghiên cứu giá cổ phiếu ngay trước và ngay sau khi công ty có một fundamental event có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của họ. Về mặt lý thuyết đây là một kiểm định conditional stock price trước và sau khi information set thay đổi để xem có phải nó là một random walk hay không. Event mà Fama chọn để kiểm chứng là stock split, sau này các nhà kinh tế khác kiểm chứng nhiều loại event khác nhau như earning announcement, IPO, M&A hay các sự kiện liên quan đến toàn thị trường như economic data release, khủng bố, sự kiện chính trị... Kết quả nghiên cứu của Fama và Fisher, Jensen, Roll (1969) về stock split cho thấy không có thể phủ nhận[**] semi-strong form EMH. Tuy nhiên nhiều event studies khác có kết quả ngược lại, nghĩa là semi-strong form không đứng vững với các số liệu thực tế.
[**]: Trong kinh tế học (và nhiều ngành khoa học khác), việc kiểm chứng một giả thuyết được thực hiện theo nguyên tắc falsification. Nghĩa là các nhà kinh tế đi tìm bằng chứng (số liệu thực tế) trái ngược với giả thuyết lý thuyết ban đầu ở một mức độ (xác suất) tin cậy nhất định. Nếu họ thành công tìm được bằng chứng chống lại giả thuyết thì giả thuyết đó bị bác bỏ. Người ta không bao giờ có thể chứng minh một giả thuyết đúng (bằng số liệu thực tế) mà chỉ có thể không tìm được bằng chứng là nó sai.
Trong khoảng 1 thập kỷ sau khi Fama đưa ra khái niệm semi-strong form EMH và kiểm định bằng event study, một làn sóng kiểm định theo một hướng khác nở rộ mà bản thân Fama cũng có đóng góp không nhỏ. Phương pháp này là cross-section return study, nghĩa là so sánh return của các loại chứng khoán có các đặc tính fundamental khác nhau xem liệu những đặc tính đó có giúp việc dự báo return tốt hơn hay không. Về cơ bản các kiểm định này xoay quanh CAPM, như đã nói bên trên, nếu CAMP đúng (nghĩa là các empirical test không thể phủ nhận nó) thì semi-strong form EMH cũng đúng. Hay nói cách khác đây là cách chứng minh trực tiếp liệu fundamental analysis có thể dự báo được giá chứng khoán hay không.
Rất nhiều kiểm định loại này cho thấy CAPM không đứng vững trước số liệu thực tế và đã có những đề xuất thay thế được đưa ra (như Arbitrage Pricing Theory của Stephen Ross). Bản thân Fama (và Kenneth French) đã đề xuất một mô hình có ba factor: beta, size, và value nhằm khắc phục khiếm khuyết của mô hình CAPM một factor (beta). Tôi đoán có thể ban đầu Fama-French cho rằng conditional return sau khi loại trừ tác động của cả 3 factor sẽ không thể dự đoán được, do đó semi-strong form đúng. Tuy nhiên vì size và value là 2 yếu tố fundamental quan trọng của một cổ phiếu (khác với ERP), do đó nếu 2 yếu tố này ảnh hưởng lên future return thì fundamental analysis có thể dự báo được giá chứng khoán. Nói cách khác nếu mô hình 3 factor của Fama-French đúng thì CAPM sai, mà CAPM là hiện thân của semi-strong form nên suy ra semi-strong form sai. Hầu hết giới academic sau này cho rằng chính mô hình Fama-French là bằng chứng chống lại semi-strong form EMH cho dù Fama chưa bao giờ công nhận điều này[***]. Dẫu sao không ai phủ nhận tinh thần khoa học và công lao mở đường của Fama trong lĩnh vực này. Thật trớ trêu là mặc dù luôn phản đối semi-strong form EMH, giới finance lại sử dụng 3-factor Fama-French rất phổ biến.
[***] Ở đây cần nói thêm là Fama lập luận rằng các kiểm định khả năng dự báo future return thực ra là một joint test của 2 giả thuyết cùng lúc. Giả thuyết thứ nhất là tính dự báo được còn giả thuyết thứ hai là tính đúng đắn của mô hình APT. Ví dụ một kiểm định cho thấy CAPM sai có thể đồng nghĩa với EMH sai nhưng cũng có thể mô hình CAPM sai về mặt lý thuyết. Do đó chỉ có thể kết luận EMH sai nếu chắc chắn CAPM đúng.
Khái niệm EMH thứ ba, strong form, cho rằng giá chứng khoán không chỉ phản ánh tất cả publicly available information liên quan đến một công ty mà cả những thông tin chưa được công bố (private information). Có hai loại kiểm định liên quan đến hai loại private information. Thứ nhất là insider information, nghĩa là các thông tin trong nội bộ công ty chưa được công bố ra ngoài. Nếu strong-form EMH đúng thì ngay cả các insider, bất kể luật có cấm họ trade sử dụng insider information hay không, cũng không thể có lợi nhuận cao hơn thị trường. Một nhóm người khác cũng thường có insider information là những analyst/specialist trên sàn chứng khoán. Nếu những người này cũng có trading profit cao hơn thị trường thì chứng tỏ strong-form EMH sai. Hầu hết các kiểm định theo hướng này phủ nhận strong-form EMH, nghĩa là insider có avantage so với outsider khi trade cổ phiếu một công ty. Loại private information thứ hai là proprietary information của các quĩ đầu tư/hedge fund liên quan đến một loại cổ phiếu. Giả sử một quĩ đầu tư tổng hợp và phân tích nhiều nguồn tin khác nhau hoặc họ phát minh ra một mô hình APT nào đó tốt hơn những gì mọi người biết, trên nguyên tắc đó là private information của họ và họ có thể sử dụng chúng cho trading. Nếu có thể tìm ra được một/vài quĩ đầu tư như vậy thì strong-form EMH cũng bị reject. Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu theo hướng này không tìm ra được một quĩ đầu tư nào có thể outperform thị trường trong một thời gian dài, tương đương với không thể phủ nhận strong-form EMH.
Tóm lại với những gì giới nghiên cứu từ sau Fama đã tìm hiểu về EMH, có thể nói weak-form EMH được đa số xác nhận (chính xác là hiếm có ai phủ nhận được nó). Semi-strong và strong-form có kết quả không rõ ràng, nhìn chung có nhiều bằng chứng chống lại 2 dạng EMH này. Đến đây cần lưu ý hai hiểu nhầm thường gặp về khái niệm EMH. Thứ nhất nhiều người nhầm tưởng EMH đồng nghĩa với việc giá chứng khoán phản ánh tất cả information hiện tại lẫn tương lai (xem comment của Duy Linh-Oct 29 bên dưới). Xin nhắc lại, chí ít theo định nghĩa của Fama, EMH cho rằng conditional expectation của giá chứng khoán không dự đoán được chứ không phải unconditional value. Có 2 điểm khác biệt giữa conditional vs unconditional. Như đã giải thích bên trên về CAPM, giá chứng khoán chỉ không dự đoán được sau khi được conditioned với market risk (cụ thể hơn là ERP). Câu nói high risk, high return nghĩa là unconditional average return phụ thuộc vào rủi ro của từng loại chứng khoán nên có thể dự đoán được ở một mức độ nào đó. Ngoài ra EMH không có nghĩa giá chứng khoán hiện tại phản ánh tất cả unexpected shock trong tương lai (cái này trong kinh tế học gọi là perfect foresight[#]). Vụ 9/11 là unexpected, cho nên giá chứng khoán trước ngày đó không nhất thiết phải phản ánh được future event để có thể coi là EMH đúng mặc dù sự kiện này có tác động rất lớn lên giá ngay sau đó.
[#]: Các bạn cần phân biệt EMH, rational expectation, và perfect foresight. Khái niệm cuối cùng (perfect foresight) đồng nghĩa với giá chứng khoán hiện tại phản ánh tất cả thông tin hiện tại lẫn tương lai. Khái niệm EMH, cả 3 form, đều chỉ cần giá phản ánh tất cả thông tin ở thời điểm hiện tại. EMH thường ngầm định rational expectation, nghĩa là tất cả các player trên thị trường đều hành xử theo đúng qui luật kinh tế.
Nhầm lẫn thứ hai cũng rất phổ biến là đánh đồng EMH với quan điểm cho rằng asset price không bao giờ bị bubble (thực ra điều này cũng do lỗi của chính Fama). Định nghĩa của EMH như đã nói bên trên yêu cầu giá chứng khoán phản ánh tất cả thông tin hiện tại, hoàn toàn không đả động gì đến việc liệu giá ở thời điểm hiện tại có phải là fair value hay không. Nên nhớ khái niệm bubble đồng nghĩa với một loại chứng khoán nào đó có giá khác rất xa fair value trong một thời gian dài. Nếu EMH không đả động gì đến fair value thì bản thân lý thuyết EMH không có định nghĩa cho bubble, đúng như Fama đã trả lời phỏng vấn của một số báo chí (Fama nói không hiểu bubble là gì vì không ai đưa ra định nghĩa chính xác cho khái niệm này). Nhưng một khi đã chấp nhận một APT nào đó thì quan điểm của Fama cho rằng không có định nghĩa bubble chính xác không còn đứng vững nữa. Rất tiếc giới phóng viên phỏng vấn Fama không truy ông đến cùng, vd hỏi nếu giá một cổ phiếu khác xa fair value do 3-factor Fama-French model dự đoán thì đó có phải là bubble hay không.
Ở điểm này Shiller đã chỉ ra một điều vô cùng quan trọng. Shiller lập luận rằng sở dĩ Fama nói không ai đưa ra được định nghĩa chính xác thế nào là bubble vì Fama chỉ nhìn nhận định nghĩa ở dạng một mathematical equation. Đây lâ một góc nhìn rất hẹp, có lẽ chỉ phù hợp với các nghiên cứu empirical của Fama và các finance researchers khác nhìn thế giới dưới lăng kính statistics/econometrics. Chính Fama khẳng định điều này khi cho rằng Shiller dự báo được bubble tech stock năm 1999 và subprime mortgage năm 2007 mới chỉ là 2 observations, như vậy chưa thể nói gì về statistical significance cả. Tuy nhiên nhìn thế giới qua lăng kính statistics chỉ là một cách, nhiều ngành khoa học xã hội khác chấp nhận những phương pháp nghiên cứu (methodology) không gắn quá chặt vào statistics hay mathematics. Shiller lấy ví dụ trong ngành psychology người ta không dùng một định nghĩa cứng nhắc mà dùng một check-list để xác định tình trạng bệnh tâm thần của một cá nhân. Theo Shiller bubble cũng hoàn toàn có thể "định nghĩa" bằng một check-list chứ không nhất thiết bằng một equation như Fama đòi hỏi.
Nhưng chính cái nhìn rất hẹp của Fama như vậy lại là một đóng góp vô cùng lớn của ông cho khoa học kinh tế nói chung và APT nói riêng. Mặc dù được gọi là cha đẻ của EMH, chính Fama thừa nhận rằng ý tưởng EMH không phải của ông mà đã có trước đó khá lâu. Quan trọng là, cùng với một số nhà nghiên cứu khác, Fama đã đặt nền móng cho các empirical research trong lĩnh vực finance, là điều không thể thiếu trong các APT sau này. Vì lý do này mà một số người nhận xét rằng giải Nobel kinh tế năm nay thực ra được trao cho empirical finance nói chung. Trước Fama và trào lưu EMH, khoa học finance hầu như chỉ là những phương pháp stock picking rất ad-hoc, vd fundamental analysis dựa vào PE hay PB ratio. Hầu như toàn bộ ngành finance hiện đại được xây dựng trên cơ sở micro-based và market equilibrium.
Một điều thú vị là cả sự nghiệp của Fama gắn liền với Chicago, nơi mà micro-based macroeconomics được phát triển với những tên tuổi như Lucas. Micro-based macroeconomics ra đời để đối trọng lại với Keynesian IS-LM, một mô hình macro cũng rất ad-hoc. Về cơ bản tất cả các mô hình micro-based đều suất phát từ việc mô hình hành vi của từng cá nhân riêng rẽ trong nền kinh tế rồi aggregate lại cho toàn bộ thị trường. Một mô hình micro-based nền tảng cho nhiều APT sau này là CCAPM, trong đó từng cá nhân maximize lifetime utility thông qua việc điều chỉnh hành vi tiêu dùng và tiết kiệm ở từng thời điểm, do đó ảnh hưởng lên giá chứng khoán. Trong khi CAPM là một mô hình ad-hoc, nghĩa là chỉ tổng kết mối quan hệ giữa giá chứng khoán với một vài biến số của thị trường mà không quan tâm gốc rễ của mối quan hệ đó, CCAPM lần đến tận cùng của khái niệm utility maximization.
Từ cơ sở micro-based này, các mô hình APT sau này dù áp dụng cho những thị trường rất khác nhau, vd Black-Scholes cho options hay term structure cho trái phiếu, đều có cùng gốc gác utility maximization, đều ngầm định EMH thông qua no-arbitrage condition.
Sẽ rất oan cho Fama nếu cho rằng ông quá giáo điều chỉ tin vào EMH và sổ toẹt những gì các nhà đầu tư quan tâm. Trên thực tế sau này Fama đã cùng Kenneth French phát triển một mô hình định giá chứng khoán mới (Three Factor CAPM) chỉ ra vai trò của những yếu tố rủi ro khác bên cạnh rủi ro thị trường có thể ảnh hưởng lên giá cổ phiếu. Tuy nhiên người thứ hai nhận giải Nobel kinh tế năm nay, Rober Shiller, mới thực sự là một nhà kinh tế tiên phong mở ra một hướng mới cho lý thuyết APT hoàn toàn tách biệt khỏi EMH, nếu không muốn nói là trái ngược với EMH.. Xuất phát từ những nghiên cứu thực nghiệm (empirical studies) của mình, Shiller xây dựng một lý thuyết APT trong đó những chủ thể đầu tư không còn duy lý (rational) nữa mà tuân theo một số hành vi có nguồn gốc từ tâm lý học (psychology). Tính không duy lý đó kết hợp với những hạn chế và qui tắc tài chính trên thực tế, ví dụ qui định cấm bán khống, là lý do Shiller và các nhiều nhà nghiên cứu sau này chỉ ra rằng giá chứng khoán không nhất thiêt tuân thủ theo EMH. Kết luận quan trọng nhất của Shiller là với một quảng thời gian đủ dài (vài năm) mức sinh lợi của một cổ phiếu có thể dự đoán được ở một mức độ tương đối chứ không hoàn toàn ngẫu nhiên như Fama kết luận năm 1970.
Khác với những tuyên bố khá giáo điều (vd không tin vào bubble), nhiều nghiên cứu sau này của Fama rất thực tế. Điển hình là 3-factor Fama-French đã trở thành một kinh điển trong giới finance. Như đã nói bên trên, mô hình này cho thấy mô hình CAPM truyền thống không chính xác, và như vậy gián tiếp phủ nhận semi-strong form EMH. Trên thực tế Fama đã tham gia sáng lập một quĩ đầu tư có investment strategy dựa vào mô hình này chứ không phải dựa vào nguyên lý EMH (index fund). Bản thân Fama sau này cũng không còn quan tâm và nghiên cứu nhiều với EMH, ông bị chết tên "cha đẻ của EMH" chỉ vì một số nghiên cứu quá đình đám thời những năm 60-70. Giới academic không ai phủ nhận công lao và đóng góp của ông về methodology trong empirical finance nhưng thế giới chỉ biết đến EMH. Nếu không vì EMH có khi Fama đã được giải Nobel kinh tế sớm hơn và ít controversial hơn.
Nói theo một blogger (sẽ tìm lại reference) chính nhờ có Shiller mà Fama đã vượt qua được cái bóng EMH để được giải Nobel. Các công trình nghiên cứu ban đầu của Shiller về APT đều là empirical và ad-hoc, theo nghĩa không quan tâm đến microeconomic utility maximization. Tất nhiên khi không đi theo lối mòn của các micro-based APT khác, Shiller phải tìm cách giải thích những bằng chứng chống lại EHM mà ông đã tìm ra. Đó là khởi nguồn của behavioral finance/economics, nhánh kinh tế học mới trong đó agent không còn tuân thủ theo những qui luật utility maximization dựa trên rational expectation. Như vậy về mặt methodology, Shiller giống Fama và trường phái micro-based của Chicago ở chỗ từ những kết quả của empirical study ông đã xây dựng một lý thuyết APT mới.
Giới finance industry biết đến Shiller chủ yếu với khái niệm CAPE (cyclical adjusted PE) và phần nào đó qua Case-Shiller index. Shiller là một người cực kỳ thực dụng (pragmatic), không chỉ luôn đi đầu trong empirical finance mà còn rất tích cực hiện thực hóa các ý tưởng academic vào thị trường (mở find, tạo ra sản phẩm tài chính mới). Nhưng Nobel Committee trao giải cho ông lại vì những đóng góp quan trọng về APT từ góc độ behavioral finance.
(còn tiếp)
Tuesday, October 15, 2013
Nobel prize 2013
Treo đầu dê bán thịt chó một tí :-). Tôi định viết về giải Nobel kinh tế năm nay, một giải rất thú vị vì trao đồng thời cho Fama và Shiller, nhưng lại được/bị một người quen đặt hàng viết báo nên phải hoãn không đưa lên blog một thời gian. Trong khi chờ đợi các bạn có thể đọc bài này về giải năm 2009 (nếu bạn chưa đọc), đó là năm giới kinh tế học và cả giới cá cược cho rằng Fama sẽ được giải. Nhớ đọc phần comment của Đỗ Quốc Anh đề xuất trao giải cho 2 người có quan điểm ngược nhau, năm nay Nobel Prize Committee làm đúng như vậy!
Monday, October 14, 2013
CFA vs MBA (II)
Gần đây một số bạn hỏi lại tôi về việc nên học CFA hay MBA. Tôi đã có lần viết về topic này mấy năm trước, tuy nhiên Business Insider vừa có ba bài về CFA vs MBA khá hay nên tôi link lên đây cho các bạn tham khảo:
- MBA VS. CFA: Here's How To Decide Which One To Get
- 11 Reasons Why It's Better To Get A CFA Than An MBA
- 11 Reasons Why Getting An MBA Is Better Than Getting A CFA
Cá nhân tôi như đã viết trước đây cho rằng CFA rất phù hợp cho các bạn đang ở VN vì là học từ xa (tự học). Nếu bạn muốn làm việc trong lĩnh vực tài chính CFA là một chìa khoá quan trọng và rất hữu ích. Tuy nhiên đó cũng là điểm dở của CFA, bạn bị bó buộc trong ngành tài chính trong khi MBA có nhiều cơ hội hơn.
Mặc dù số liệu trong link bên trên của BI cho thấy lương trung bình (median) của những người có CFA cao hơn những người có MBA, điều này không hẳn đúng. Nếu bạn được nhận vào top 20 các chương trình MBA của Mỹ thì gần như chắc chắn bạn sẽ có lương khởi điểm cao hơn nhiều con số thống kê trong link bên trên, cao hơn cả những người có CFA và có số năm kinh nghiệm tương tự. Quan sát cá nhân tôi cho thấy hầu như không có hedge funder nổi tiếng nào có CFA trong khi một số có MBA (thường của các trường top). Bởi vậy theo tôi nếu bạn được accept vào một trong các top 20 MBA program thì đó là cơ hội vô cùng tốt cho career sau này và không nên đặt ra lựa chọn CFA hay MBA nữa. Nhưng nếu chỉ vào được các MBA program thấp top 50 thì có thể phải cân nhắc giữa CFA và MBA, rất có thể CFA sẽ giúp bạn tiến nhanh hơn trong lĩnh vực tài chính.
Update (16/10): Ranking 25 trường business school hàng đầu thế giới của The Economist. Hầu hết các trường này có lương trung bình sau khi ra trường trên $100K (trường Queensland ở thành phố Brisbane của tôi có lương cao nhất $155K).
(Nguồn: The Economist)
External links
Bác Lai Tran Mai nhờ tôi giới thiệu với các bạn loạt bài giảng của bác ấy về các quan hệ vĩ mô của một nền kinh tế, cám ơn bác. Tôi đã tạo một menu mới (Links) bên trên dự định sẽ liệt kê links đến các bài viết của các tác giả/blogger (VN) khác mà tôi thấy hữu ích cho các bạn (sinh viên). Nếu các bạn thấy link nào bổ ích hãy giới thiệu cho tôi để tôi share cho mọi người.
Friday, October 11, 2013
Legalizing casinos
Xét trên khía cạnh kinh tế học tôi ủng hộ việc hợp pháp hóa các dạng đánh bạc (gambling) nói chung cũng như sòng bài (casino) nói riêng. Nên nhớ xổ số cũng là một dạng đánh bạc và nó đã được hợp pháp hóa hàng chục năm nay. Nhưng lý do ủng hộ của tôi không phải vì lo ngại người Việt ra nước ngoài đánh bạc sẽ làm chảy máu ngoại tệ, để phát triển du lịch, hay tạo thêm nguồn thu cho chính quyền. Lượng ngoại tệ chảy ra nước ngoài vì bài bạc chắc không quá lớn, hơn nữa không có gì đảm bảo nếu casino được phép hoạt động công khai ở VN thì những người hiện đang bay ra nước ngoài đánh bạc sẽ chuyển sang đốt tiền của họ ở các sòng bạc trong nước. Nếu coi việc ra nước ngoài đánh bạc là một dạng nhập khẩu dịch vụ ngoại đắt tiền như nhập những loại hàng hóa ngoại cao cấp khác (xe Rolls-Royce, túi Louis-Vuitton) thì giải pháp điều chỉnh hành vi này phải là điều chỉnh tỷ giá.
Lý do để phát triển du lịch cũng khá mơ hồ. Du lịch VN không phát triển được không phải vì VN không có casino mà vì chất lượng dịch vụ du lịch quá tệ. Mở một vài casino có thể sẽ thu hút được một số khách du lịch nước ngoài vào đánh bạc nhưng lấy gì đảm bảo những casino đó sẽ cạnh tranh lâu dài được với Macao, Singapore, Malaysia hay thậm chí TQ, Philippines. Cũng giống như ước mơ xây dựng một sân bay quốc tế hay một trung tâm tài chính lớn, kế hoạch biến VN thành một trung tâm du lịch cờ bạc của châu Á không hề đơn giản. Ngay cả nếu cho phép mở casino là chiếc đũa thần cho ngành du lịch, liệu VN có sẵn sàng tự do hóa mại dâm hay hợp pháp hóa ma túy nếu đó là những chiếc đũa thần khác trong tương lai? Cứu cánh không biện minh cho phương tiện.
Cho phép mở casino để tăng thu ngân sách có lẽ là lý do quan trọng và hiện thực nhất với các nhà làm chính sách. Ở đây tạm bỏ qua những lo ngại về việc liệu nguồn thu có được sử dụng hiệu quả không hay vấn đề cứu cánh-phương tiện đã nói ở trên, một điều cần cân nhắc là liệu chi phí xã hội của việc mở casino có lớn hơn số tiền ngân sách thu vào hay không? Một nghiên cứu của Earl Grinols cho biết bài bạc và casino ở Mỹ gây ra chi phí xã hội 289 đô la cho mỗi 46 đô la mà nền kinh tế nhận được. Một nghiên cứu khác của Úc tuy không có kết luận rõ ràng nhưng cảnh báo hiệu quả kinh tế của bài bạc và casino rất thấp, trong phương án xấu có thể gây tổn hại cho xã hội 1.2 tỷ đô la Úc một năm. Bởi vậy nếu chỉ nhìn vào tiền bán đất và tiền thuế hàng năm từ các casino thì đánh giá hiệu quả kinh tế sẽ phiến diện.
Vậy tại sao tôi vẫn ủng hộ hợp pháp hóa các dạng bài bạc và casino bất chấp các phản bác bên trên? Với nhiều nhà kinh tế cấm đoán một sản phẩm hay loại hình kinh doanh nào đó vừa không nên vừa không hiệu quả. Không nên vì việc cấm đoán hạn chế quyền tự do của những công dân đã đến tuổi trưởng thành có thể tự chịu trách nhiệm về hành vi và quyết định của mình. Cấm đoán chỉ được sử dụng trong những trường hợp hãn hữu khi tác hại trực tiếp của một loại sản phẩm, kinh doanh lên những thành viên khác trong xã hội được xác định rõ ràng về mặt kinh tế hay tự do cá nhân. Ví dụ nên cấm sản xuất kinh doanh những thiết bị cho phép bất kỳ ai có thể dễ dàng nghe lén người khác. Bài bạc dù có kéo theo nhiều tệ nạn nhưng không nằm trong phạm trù này để bị cấm.
Cấm đoán thường không hiệu quả trừ khi chính quyền sử dụng một lực lượng lớn nhân viên công vụ thực thi việc chế tài và những người được giao nhiệm vụ thực thi này phải liêm khiết và công tâm. Việc người dân vẫn đánh bạc, đánh đề chui, ra nước ngoài chơi casino, hoặc cá độ bóng đá trên mạng cho thấy chính sách cấm bài bạc của VN đã và đang không hiệu quả. Cho phép công khai bài bạc và casino sẽ giúp chính quyền dễ quản lý hơn, thông qua thuế khóa, các qui định, hệ thống giấy phép. Chưa kể cho phép công khai sẽ giúp bảo vệ người tiêu dùng tốt hơn, ngay cả với những con bạc nghiện ngập cũng sẽ dễ được đưa vào diện theo dõi và có trợ giúp kịp thời hơn. Nhưng tất nhiên một khi sử dụng các biện pháp quản lý nhà nước vẫn cần phải có những cán bộ trong sạch và có nghiệp vụ. Xây dựng một đội ngũ nhân lực như vậy quan trọng hơn nhiều việc cân đông đo đếm lợi ích và thiệt hại của bài bạc hay casino.
[Note: Một version của bài này đã được gửi đăng trên báo Người Đô Thị.]
Sunday, September 22, 2013
Data interpolation
Có một số bạn email hỏi tôi có cách nào nội suy (interpolate) số liệu GDP quí (hoặc một chuỗi macro nào đó) thành số theo tháng không. Hầu hết các bạn có nhu cầu này đều muốn ước lượng (estimate) một mô hình kinh tế lượng (time series) nào đó nhưng chuỗi GDP quí quá ngắn nên muốn sử dụng chuỗi theo tháng để tăng số observation (điểm quan sát?). Đa số các chuyên gia kinh tế lượng sẽ cho rằng không nên làm như vậy ngay cả khi có số liệu GDP tháng. Có rất nhiều lý do để không nên chuyển từ mô hình quí sang tháng nhưng hai lý do chính là noise vs signal và structural rigidity.
Lý do thứ nhất thuần tuý là vấn đề thống kê và không chỉ giới hạn trong kinh tế/tài chính. Hầu hết các chuỗi số liệu time series có đặc tính chung là khi frequency tăng lên thì tỷ lệ noise/signal cũng tăng lên, do vậy information content[*] của số liệu giảm xuống. Vấn đề này càng nghiêm trọng đối với các chuỗi số liệu macro vì sai số đo đạc và tổng hợp (measurement & aggregation errors) lớn hơn nhiều số liệu tài chính hay các ngành khoa học khác. Để giảm noise người ta có thể sử dụng một số statistical filters, vd moving average hay một số smoothing techniques. Tuy nhiên những biện pháp này thường dẫn đến một số vấn đề phức tạp khác như làm thay đổi auto correlation structure của chuỗi số liệu hay làm mất một số observation ở đầu và/hoặc cuối chuỗi. Ngoài ra các giải pháp thuần tuý thống kê như vậy không làm tăng information content nên về bản chất không giúp gì cho việc ước lượng/kiểm định mô hình lý thuyết.
Lý do thứ hai thiên về bản chất kinh tế. Một hệ thống kinh tế có quán tính rất lớn nên trong một khoảng thời gian ngắn (vd tháng, tuần) các biến số macro không thể thay đổi nhiều dẫn đến việc sử dụng high frequency data không có ý nghĩa. Nhiều nhà kinh tế cho rằng với những mô hình sử dụng số liệu macro, annual frequency có lẽ là hợp lý nhất. Tuy nhiên vì các chuỗi số liệu năm thường ngắn nên họ phải chấp nhận sử dụng số liệu quí dù như vậy chưa phải tối ưu. Frequency ngắn hơn quí hầu như chỉ sử dụng cho số liệu tài chính hoặc môt số trường hợp hãn hữu khi mô hình kinh tế liên quan đến số liệu nominal (vd lạm phát, lãi suất, tỷ giá). Mô hình kinh tế phải phản ánh ở một mức độ nhất định thực tế decision making của các economic agents (policy maker, doanh nghiệp, người tiêu dùng) và sự tương tác của họ trong các social/economic institutions. Đa số các doanh nghiệp không thể thay đổi kế hoạch kinh doanh hàng tháng chứ đừng nói hàng tuần, policy maker cũng vậy. Người tiêu dùng có thể có decision making frequency ngắn hơn nhưng họ có nhiều constraint dài hạn như việc làm, gia đình.
Tóm lại nếu bạn cần ước lượng một mô hình macro đừng nghĩ rằng sử dụng số liệu tháng sẽ tốt hơn ngay cả khi cơ quan thống kê cung cấp loại số liệu này. Trong trường hợp những chuỗi số macro chỉ được thống kê theo quí, cố gắng biến đổi chúng thành số liệu tháng còn tệ hơn vì có thể bạn không thêm được information content mà thậm chí còn làm distort chuỗi số liệu gốc bởi các kỹ thuật interpolation. Nếu chẳng may bạn chỉ có thể kiếm được số liệu quí rất ngắn không đủ để ước lượng mô hình quí, đừng cố gắng biến những dữ liệu này thành tháng để có thêm observations. Thà phải chấp nhận nghiên cứu của mình đi vào ngõ cụt còn hơn dựa vào một giải pháp mà ngay từ bản chất đã sai. Nói như thế không có nghĩa là data interpolation vô dụng hoặc không có ý nghĩa. Trong một số trường hợp người ta vẫn cần phải biến các chuỗi số liệu có frequency thấp (vd năm, quí) thành chuỗi có frequency cao (tháng/tuần/ngày). Ở Mỹ có một công ty tư vấn chuyên tính và cung cấp số liệu GDP theo tháng cho khách hàng. Bài viết này giới thiệu với các bạn một số phương pháp interpolation cơ bản đã và đang được áp dụng cho số liệu kinh tế.
[*]: Tôi không biết dịch chữ "information content" như thế nào cho chính xác. Thuật ngữ này có nghĩa là khối lượng thông tin hữu ích cho nhu cầu nghiên cứu mà bạn có thể bóc tách được từ một chuỗi/tập hợp số liệu thô ban đầu. Lấy ví dụ bạn có thể do chiều dài một cái bàn hàng nghìn lần (large data) nhưng information content hầu như không tăng lên bao nhiêu so với nếu chỉ đo một vài lần (small data). Một ví dụ khác là 2 bình luận viên bóng đá có có số lượng câu bình luận như nhau (same size data sets) trong một trận đấu nhưng một người chỉ toàn nói những câu sáo rỗng thì information content rất thấp so với người kia phân tích được chiến thuật của từng đội.
1. Simple interpolation
Phương pháp interpolation đầu tiên và đơn giản nhất chuyển từ số liệu quí sang tháng là gán giá trị của quí trước cho tất cả các tháng trong quí hiện tại. Lấy ví dụ giá nhà trung bình của quí trước là $1000/m2 (giả sử giá nhà chỉ được thống kê hàng quí) thì giá trị nội suy cho mỗi tháng sau đó theo phương pháp này là $1000/m2. Nếu số liệu được cộng dồn theo thời gian (flow value) thì phải hiệu chỉnh cho độ dài của từng giai đoạn. Ví dụ nếu tổng số xe hơi được bán ra trong quí trước là 300 chiếc thì giá trị nội suy cho mỗi tháng trong quí này là 100 chiếc.
Bạn có thể cười cho rằng phương pháp này quá đơn giản và không chính xác nên chẳng ai sử dụng bao giờ. Trên thực tế với những trường hợp không cần độ chính xác cao hoặc khó sử dụng những phương pháp interpolation khác người ta vẫn chấp nhận cách thức này. Ví dụ chúng ta thường xuyên nói dân số VN là 90 triệu, thực ra con số đó là interpolation từ thống kê/ước lượng dân số gần nhất của VN. Nhiều con số thống kê như GDP per capita, employment/population ratio cũng ngầm sử dụng cách thức interpolation dân số này khi tính toán. Trong tài chính có thể kể những ví dụ như PE ratio, dividend yield, price/book ratio...
Một trong những khiếm khuyết quan trọng của cách intepolation đơn giản này là giá trị được interpolated ở các thời điểm ngay trước khi có số thống kê chính thức sẽ bị gián đoạn (non-continuous). Quay lại ví dụ giá nhà bên trên, giả sử quí trước giá nhà là $1000/m2 và quí tiếp theo giá tăng lên $1300/m2. Như vậy trong 3 tháng liên tục giá nhà là $1000/m2 rồi bất ngờ "jump" lên $1300/m2 rồi lại giữ nguyên trong 3 tháng tiếp theo. Điều này có thể gây ra một số khó khăn cho việc ước lượng mô hình và đặc biệt là sai số lớn trong dự báo. Phương pháp thứ hai giải quyết được vấn đề này.
2. Linear interpolation
Đây cũng là một phương pháp khá đơn giản, bạn chỉ cần kẻ một đường thẳng nối giá trị của 2 quí rồi nội suy giá trị của các tháng bên trong khoảng thời gian giữa 2 quí đó. Trong ví dụ giá nhà bên trên, giá nhà của 3 tháng tiếp theo sẽ là $1100, $1200, và $1300. Như vậy thay vì giả định giá nhà không đổi từ quí này sang quí khác chúng ta giả định tốc độ tăng giá không đổi (đạo hàm bậc nhất không đổi). Đây là phương pháp interpolation được sử dụng rất rộng rãi, nhiều phần mềm thống kê (vd Eviews) sử dụng như default option khi phải interpolate số liệu.
Mặc dù phương pháp này giải quyết được vấn đề "jump" ở các điểm nối nó vẫn còn nhược điểm là đạo hàm bậc nhất không liên tục ở các điểm này. Lấy ví dụ ở thời điểm t, t+1, t+2 chuỗi giá trị quí là 0, 1, 0 thì tốc độ thay đổi (đạo hàm bậc nhất) giữa t và t+1 bằng 1, trong khi giữa t+1 và t+2 bằng -1, nghĩa là giá trị này không liên tục (non-continuous) ở các điểm nối (đạo hàm bậc 2 bị jump). Điều này có thể ảnh hưởng đến một số mô hình tài chính (sử dụng lý thuyết continuous time) và cũng ảnh hưởng đến khả năng dự báo của mô hình. Phương pháp tiếp theo giải quyết được vấn đề này.
3. Polynomial splines
Trong phương pháp thứ hai bên trên một đường thẳng nối 2 điểm có thể coi là một polynomial bậc nhất (hàm bậc nhất là một đường thẳng). Nếu thay vì sử dụng bậc nhất chúng ta sử dụng các bậc cao hơn, phổ biến nhất là bậc ba, thì có thể ép các hàm bậc ba này có đạo hàm bậc nhất ở các điểm nối bằng nhau. Phương pháp này thường được biết đến với tên gọi "cubic spline", rất phổ biến trong cách ngành kỹ thuật. Đồ thị dưới đây cho thấy sự khác biệt giữa linear và cubic spline interpolation.
Cả ba phương pháp trên có thể xếp vào nhóm non-stochastic interpolation, tức là quá trình nội suy không có bất kỳ yếu tố ngẫu nhiên (random) nào ảnh hưởng. Một đặc điểm chung nữa của nhóm interpolation này là information content của chuỗi số liệu không tăng (ngoại trừ một số trường hợp đặc biệt) vì chúng ta không đem thêm thông tin gì mới vào mô hình. Phương pháp tiếp theo đi theo một hướng hoàn toàn khác.
4. Related variable regression
Để đưa thêm information content vào chuỗi số liệu được interpolate, vd GDP tháng biến đổi từ GDP quí, nhất thiết bạn phải cung cấp thêm một/vài biến số khác. Cách đơn giản nhất là sử dụng một mô hình regression bình thường cho chuỗi số liệu quí với các biến độc lập là chuỗi số liệu tháng đã được cộng dồn. Ví dụ bạn có số liệu số xe máy được bán ra hàng tháng, X_t, bạn có thể cộng từng 3 tháng lại để có số xe máy bán ra theo quí, X_q. Sau đó regress GDP quí (Y_q) theo X_q để xác định các hệ số alpha và beta: Y_q = alpha + beta*X_q + epsilon.
Với những hệ số của mô hình đã được ước lượng có thể dễ dàng tính ra Y_t dựa vào giá trị tháng của X_t. Tuy nhiên những giá trị Y_t này chưa phải là ước lượng GDP tháng mà bạn cần vì tổng của chúng sẽ khác với Y_q (bằng sai số epsilon). Bạn cần thêm một số giả định để phân bổ sai số epsilon cho từng Y_t trong một quí, vd chia đều epsilon cho mỗi tháng hay chia theo tỷ lệ variance của mỗi X_t. Phương pháp interpolation này dù đưa thêm information content vào chuỗi số liệu được nội suy nhưng có nhược điểm là các giá trị nội suy không phản ánh được dynamic (cấu trúc chuyển động) của các biến X_t trong từng quí. Vấn đề dynamic này được khắc phục bằng cách đưa vào mô hình một số giả định ARMA như trong phương pháp tiếp theo.
5. State-Space interpolation
Nếu chúng ta coi GDP quí (hay một biến vĩ mô nào đó) chỉ đơn thuần là tổng của các hoạt động kinh tế trong một quí thì chỉ số này có thể tính cho bất kỳ một khoảng thời gian ngắn hơn quí, vd tháng, tuần, thậm chí hàng ngày. Tất nhiên trên thực tế vì chi phí quá lớn và không cần thiết (như đã nói bên trên) nên các cơ quan thống kê chỉ tính GDP cho từng quí. Như vậy chúng ta có thể coi GDP quí là một số snapshot cho một chuỗi GDP có frequency cao hơn (quí, tuần, ngày) mà chúng ta không observe được (thuật ngữ chuyên môn gọi là latent variable). Cách hiểu này rất phù hợp với mô hình state-space được sử dụng rộng rãi trong các ngành kỹ thuật và gần đây đã được đưa vào kinh tế lượng.
Về căn bản mô hình state-space có 2 phương trình state và space. Phương trình thứ nhất biểu diễn quan hệ giữa latent variable, hay còn gọi là state variable, (trong trường hợp này là GDP tháng) với observed variable, còn gọi là space variable (GDP quí). Phương trình thứ hai biểu diễn những giả định về dynamic của latent variable, vd AR(p). Cả hai phương trình này có thể bao gồm một số random errors phản ánh tính chất ngẫu nhiên của hệ thống. Mô hình state-space phổ biến nhất có dạng linear, nghĩa là các phương trình đều là bậc nhất của các biến và error terms, và các error terms có phân bổ Gaussian. Mô hình state-space này thường được estimate bằng Kalman filter, một phương pháp iteration cập nhật thông tin sau mỗi bước.
Y_q = A*X_q + B*epsilon (space equation)
X_q = C*X_q-1 + D*theta (state equation), trong đó X_q là một vector của Y_t
Sau khi những hệ số A, B, C, D (và covariance matrix của epsilon và theta) được xác định chúng ta dễ dàng tính được X_q, nghĩa là các latent X_t (GDP tháng) dựa vào một giả định giá trị của X_0 (GDP tháng đầu tiên). Lưu ý phương pháp này đưa yếu tố dynamic vào nhưng loại bỏ các related variables, nghĩa là không thêm information content cho mô hình. Tất nhiên có thể khắc phục điều này dễ dàng bằng một mô hình state-space có exogenous variables.
6. Nowcasting
Nowcasting là thuật ngữ chỉ quá trình ước lượng giá trị của một biến số nào đó ở thời điểm hiện tại (forecast là ước lượng giá trị ở một thời điểm trong tương lai, backcast là một thời điểm trong quá khứ). Mặc dù về mặt lý thuyết nowcasting khác với interpolation nhưng trên thực tế nhiều khi người ta interpolate một chuỗi số liệu quí thành tháng chỉ vì mục đích muốn biết giá trị hiện tại của chuỗi số liệu quí là bao nhiêu mặc dù chưa đến cuối quí hoặc vì cơ quan thống kê chậm công bố số liệu quí. Sau đây là tóm tắt sơ lược 2 phương pháp phổ biến của kỹ thuật nowcasting, cả hai phương pháp này đều sử dụng các related variable nên đều đưa thêm information content vào mô hình.
6.1 MIDAS
MIDAS là viết tắt của Mixed Data Sampling, một kỹ thuật cho phép xây dựng và ước lượng một mô hình với các biến số có frequency khác nhau, vd mô hình bao gồm GDP theo quí và CPI theo tháng, stock price theo ngày. Về cơ bản MIDAS sử dụng distributed lags đê rút gọn các biến có high frequency thành một số nhỏ parameter rồi estimate song song với biến có low frequency. Lấy ví dụ một mô hình có GDP theo quí (Y_q) và CPI theo tháng (P_m) sẽ được viết như sau:
Y_q = alpha + gamma1(theta)*P_q(m=1) + gamma2(theta)*P_q(m=2) + gamma3(theta)*P_q(m=3) + epsilon
trong đó gamma là các hàm số phụ thuộc vào một vài parameter theta. Nếu biến P bên vế phải có daily frequency thì mô hình trên sẽ có khoảng 66 hàm gamma nhưng số paramter theta vẫn không đổi, do vậy bạn có thể mix rất nhiều frequency với nhau mà không làm tăng số lượng parameter phải estimate. Sau khi mô hình trên được ước lượng bạn có thể nowcast giá trị của Y ngay khi có giá trị của P. (Lưu ý: bạn có thể thay đổi index của chuỗi P, vd m=2, m=3, m=4, để các giá trị nowcast có thể tính được khi chưa hết quí).
6.2 MF-Factor VAR
MF viết tắt của mixed frequency, còn factor là thuật ngữ chỉ những biến số không tồn tại trên thực tế (latent) nhưng có ảnh hưởng đến các biến số khác đo đạc được. Ví dụ bạn có một bộ số liệu có 10 biến số có correlation rất cao với nhau bạn có thể sử dụng một số kỹ thuật như PCA để ước lượng một vài factor có ảnh hưởng chung đến 10 chuỗi số liệu đó. Điểm đặc biệt của phương pháp này là kết hơp các biến số có frequency khác nhau (nên gọi là MF) trong một hệ state-space như đã giải thích bên trên để tính ra một số factor chung. Phương pháp Kalman filter được sử dụng để ước lượng hệ state-space này và các chuỗi có low frequency sẽ được coi như có missing value (vd chuỗi GDP quí sẽ được coi là một chuỗi tháng trong đó cứ 3 tháng thì có 2 tháng là missing value). Sau khi các factor đã được ước lượng bạn có thể tính được giá trị của các biến đầu vào dựa vào các factor và factor loading (trọng số của mỗi factor ảnh hưởng vào biến đầu vào).
7. Reference
Bài viết này có mục đích giúp các bạn một cái nhìn tổng quát về các phương pháp interpolation, bạn nào muốn tìm hiểu kỹ hơn, nhất là muốn áp dụng cho số liệu thực tế nên tham khảo các paper dưới đây:
Aruoba, S., F. Diebold, and C. Scotti (2008): \Real-Time measurement of business conditions, Second version," PIER Working Paper, Archive No. 11, Penn Institute for Economic Research, Department of
Economics, University of Pennsylvania.
Banbura M, Giannone D, Modugno, M., Reichlin L. 2012. Now-casting and the real time data flow, CEPR WP 9112
Chow, G., and A. Lin (1971): \Best linear unbiased interpolation, distribution, and extrapolation of time series by related series," The Review of Economics and Statistics, 53(4), 372{375.
Claudia Foroni & Massimiliano Marcellino, 2013. "A survey of econometric methods for mixed frequency data," Working Paper 2013/06, Norges Bank.
Cuche, N., and M. Hess (2000): \Estimating monthly GDP in a general Kalman ¯lter framework: Evidence from Switzerland," Economic & Financial Modelling, 7, 153.
Ghysels, E., P. Santa-Clara, and R. Valkanov (2004): The MIDAS touch: MIxed DAta Sampling regression models," mimeo, Chapel Hill, N.C.
Harvey, A., and R. Pierse (1984): Estimating missing observations in economic time series," Journal of the American Statistical Association, 79(385), 125
Wohlrabe, K. (2009): "Forecasting with Mixed-frequency Time Series Models, Ph.D. dissertation, University Munich
Friday, September 6, 2013
Russia 2013
1.
Tôi quay lại Nga đúng 20 năm sau ngày rời đất nước này. Lúc đó Nga đang rơi vào một trong những giai đoạn đen tối và hỗn loạn nhất thế kỷ 20, khi Boris Yeltsin chuẩn bị nã pháo vào Nhà Trắng, vào những đồng đội mà chỉ 2 năm trước đã cùng ông đập tan cuộc đảo chính của nhóm hardliner cộng sản dẫn đến sự tan rã Liên bang Xô viết. Nước Nga dưới thời Yeltsin đã rơi vào suy thoá nặng nề, GDP giảm hơn 40% từ năm 1990 đến 1999. Thực ra kinh tế Nga đã bắt đầu suy sụp từ mấy năm trước, chế độ tem phiếu đã quay trở lại từ năm 1988 dưới thời Gorbachev. Đến năm 1991-1992 nhiều nhà máy, công xưởng đã đóng cửa hoặc nợ lương công nhân triền miên. Tôi vẫn còn nhớ những bà cụ run rẩy đứng dưới trời tuyết trước cửa các bến metro cố chèo kéo bán những chiếc khăn len, khung ảnh, đôi giày cũ. Tôi cũng không thể quên cảnh một số giáo sư trường tôi phải bày bán sách ở cổng trường để có tiền sống qua những năm tháng khó khăn đó.
Sau này nhìn lại tôi cho rằng sai lầm của Yeltsin không phải đã làm kinh tế Nga sụp đổ, đây là điều không thể hoặc rất khó tránh khỏi trong hoàn cảnh lúc đó. Cái tội lớn nhất của Yeltsin đối với dân tộc Nga là đã để một tầng lớp oligarch tranh thủ lúc hỗn loạn trộm cướp một phần rất lớn tài sản quốc gia đáng ra phải thuộc về nhân dân[*]. Ngược lại với Yeltsin, tôi không nghĩ Putin là người đã phục hồi lại kinh tế của nước này mà công lớn nhất của ông với nước Nga là phá tan tầng lớp oligarch, dù hệ thống chính trị dưới thời Putin không hẳn tốt hơn. Không thể phủ nhận tài năng lãnh đạo của Putin, nhưng vị tổng thống/thủ tướng/tổng thống này đã rất may mắn lên nắm quyền khi giá dầu và khoáng sản thế giới tăng mạnh, dòng vốn rẻ quốc tế đổ về các nước đang phát triển, đặc biệt vào các nước BRIC mà Nga là một thành viên. Hãy đợi xem cặp bài trùng Putin/Medvedev xoay sở thế nào trong vài năm tới khi tình hình kinh tế thế giới không còn nhiều thuận lợi cho Nga.
[*]: Ngay sau khi LX tan rã Yeltsin được những phụ tá như Yavlinski, Chubai, Gaidar ráo riết thực thi những cải cách kinh tế như chương trình 500 ngày nhằm tư hữu hoá và tự do hoá nền kinh tế. Dưới sự tư vấn của các chuyên gia phương Tây như Jeffrey Sachs, quá trình tư hữu hoá đã được thực hiện hết sức vội vàng với một niềm tin ngây thơ vào "vulgar Coaseism". Thuật ngữ này xuất phát từ Coase Theorem của Ronald Coase, một trong những nhà kinh tế lớn nhất thế kỷ 20 vừa qua đời tuần rồi. Coase Theorem cho rằng một khi property right được xác định rõ ràng thì nền kinh tế sẽ đạt được tối ưu bất kể của cải trong xã hội được phân bổ ban đầu như thế nào. Từ tư tưởng này những người đề xướng "shock therapy" ở Nga hi vọng ngay cả nếu của cải trong xã hội Nga rơi hết vào tay một vài oligarch, nền kinh tế sẽ vẫn vận hành hiệu quả. Mặc dù Ronald Coase được biết đến chủ yếu với Coase Theorem, chính ông cho rằng cách hiểu như vậy chứ đừng nói gì áp dụng vào chính sách thực tế là không chính xác.
2.
Rất tiếc chuyến bay của tôi đến Moscow hạ cánh ở sân bay Domodedovo chứ không phải Sheremetyevo, nơi tôi có quá nhiều kỷ niệm buồn vui. Hè năm 1991 khi những chiếc xe tăng của nhóm đảo chính GKChP lăn bánh trên đường phố Moscow, tôi đưa một người bạn ra sân bay Sheremetyevo gần 10 lần cố chen lên máy bay về phép thăm nhà mà không thành. Hứng những trận dùi cui lên đầu và những lời quát mắng, chửi rủa của cảnh sát Nga, lần đầu tiên trong đời tôi cảm thấy nhục nhã khi cầm hộ chiếu VN (tôi đã nhắc lại sự kiện này cho ông Trần Đăng Tuấn, người cũng ở Nga thời điểm đó, khi ông này đả kích Tổng Giám mục Ngô Quang Kiệt). Đến tận năm 1993 khi tôi về nước, người cầm hộ chiếu VN vẫn không được vào Sheremetyevo tiễn bạn trong khi công dân tất cả các nước khác được ra vào thoải mái, kể cả người Lào và Cam-pu-chia. Trong suốt 20 năm sau đó, người Việt ở Nga vẫn bị ác cảm và "look down", bằng chứng là những vụ bố ráp, cướp chợ VN công khai của cảnh sát và đặc nhiệm Nga. Nhưng nước Nga trong suốt thời gian đó vẫn là cục nan châm hút người Việt.
Thời tôi đi học trên toàn Liên xô có khoản 5-10k sinh viên và nghiên cứu sinh, khoảng 100k công nhân hợp tác lao động. Đến năm 2013 thống kê không chính thức chỉ riêng Moscow đã có gần 200k người Việt sinh sống, làm ăn. Trên toàn lãnh thổ LX trước đây con số này có thể lên đến 500-700k, phần lớn sang sau khi LX sụp đổ rồi ở lại bất hợp pháp. Năm 1993, vài ngày trước khi về nước, tôi ở cùng một nhóm khoảng 20 người vừa "vượt biên" sang Moscow. Nhiều người trong số họ khuyên tôi ở lại và nói họ phải tốn hơn "chục vé" mới sang được đến đây trong khi tôi đang ở đây rồi và lại biết tiếng Nga thì về nước làm gì. Tôi không biết những người đó bây giờ ở đâu, có thể có người đã bị mafia hay cảnh sát Nga cướp sạch phải ngậm ngùi vay tiền về nước. Nhưng cũng có thể ai đó đã thành "soái", chủ một khu chợ, nhà hàng, khách sạn nào đó ở Nga hoặc đã quay về VN làm ăn thành đạt giống Phạm Nhật Vượng, Nguyễn Đăng Quang.
Lần này quay lại Nga tôi gặp khá nhiều doanh nhân Việt thành đạt. Dù không đình đám như PNV, NĐQ nhưng họ cũng có tiềm lực kinh tế khá mạnh và đa số đã và đang đầu tư về VN. Không chỉ ở Nga, hầu hết các nước Đông Âu đều có cộng đồng doanh nhân Việt đông đảo. Nếu trước đây khi nhắc đến kiều hối tôi thường nghĩ đến lực lượng Việt kiều ở các nước phương Tây thì sau chuyến đi này tôi đã có cái nhìn khác. Tôi tin một phần không nhỏ lượng kiều hối hàng năm chảy về VN có nguồn gốc từ Nga và các nước Đông Âu. Người Việt ở các nước phương Tây hoà nhập vào xã hội ở nơi họ sinh sống tốt hơn đa số những cộng đồng VN ở Đông Âu. Những người tôi gặp ở Nga (và Hungary, Slovakia) không ai cho rằng mình là "Việt kiều" dù nhiều người đã có quốc tịch nước sở tại. Mặc dù chỉ một số ít có ý định quay về VN sống trong vài năm tới nhưng đa số đều đã chuyển một phần tài sản về để mua nhà cửa, đất đai hay làm ăn, đầu tư đâu đó. Phần đông người Việt ở Đông Âu không coi nơi họ ở là "quê hương thứ hai" mà chỉ là một bến đậu tạm thời.
3.
Ấn tượng đầu tiên của tôi ở sân bay Domodedovo là sự lạnh lùng của cán bộ biên phòng, không một nụ cười và khá chậm chạp khi làm thủ tục, hệt như công an cửa khẩu VN ở Tân Sơn Nhất. Cô nhân viên làm thủ tục cho gia đình tôi còn khá trẻ nhưng hầu như không nói được tiếng Anh. Sau này tôi để ý số người Nga nói được tiếng Anh ở Moscow và St.Petersburg không nhiều, có lẽ ít hơn tỷ lệ người Việt nói tiếng Anh ở HN hay SG. Vì khó tìm được người nói tiếng Anh nên tôi phải cố gắng sử dụng vốn tiếng Nga đã "mốc meo" của mình để giao tiếp. Quả thực tôi rất thất vọng và xấu hổ vì đã gần như không thể nói được tiếng Nga dù từng học ở đây 6 năm trời. Một phần vì hơn 10 năm lại đây tôi phải sử dụng tiếng Anh hàng ngày, nhiều lúc còn lấn át tần suất nói tiếng Việt. Nhưng lý do quan trọng hơn là thời du học ở đó tôi đã không chú trọng học tiếng Nga, cứ nghĩ chỉ cần biết đủ để học xong đại học. Sau này khi đi học ở Úc tôi thường xuyên khuyên các bạn sinh viên người Việt khác phải chú tâm rèn luyện tiếng Anh, một lời khuyên rút ra từ sự tiếc nuối của bản thân đối với tiếng Nga.
Ấn tượng thứ hai với nước Nga trong lần quay lại này là lượng xe hơi quá nhiều chạy trên đường phố Moscow và St. Petersburg. Mặc dù đã đọc tin tức về nạn kẹt xe ở Moscow, tôi vẫn rất kinh ngạc khi người bạn đón chúng tôi ở sân bay nói để đảm bảo ra sân bay kịp chuyến nhiều khi anh ấy phải rời khỏi nhà 5 tiếng trước giờ bay. Mà đó là ra sân bay Domodedovo là sân bay tương đối dễ đi và ít bị kẹt xe hơn so với sân bay truyền thống Sheremetevo (đó cũng là lý do Vietnam Airlines chuyển điểm đến từ Sheremetevo sang Domodedovo). Quan sát xe hơi chạy trên đường phố Moscow tôi nhận thấy một điểm khác biệt với đa số các nước khác, kể cả VN. Rất nhiều xe hiệu sang như Mercedes, BMW, Audi chạy trên đường nhưng đa số những chiếc xe đó (và những hiệu xe rẻ tiền hơn như Fiat, Toyota, Nissan, Hyundai, Kia, Lada) khá bẩn, có lẽ phải hàng tháng không được chủ xe rửa. Điều này chứng tỏ xe hơi ở Nga rất rẻ nên tỷ lệ người sở hữu xe ở Moscow cao hơn ở đa số các thành phố lớn khác trên thế giới (bạn tôi cho biết Moscow có hơn 5 triệu xe hơi trên tổng số 12 triệu dân). Một lý do nữa dẫn đến tình trạng kẹt xe là giá xăng ở Nga rất rẻ, xấp xỉ 1 USD/lít và xe hơi được phép đậu khá thoải mái và miễn phí dọc nhiều trục đường ngay trong trung tâm thành phố. Tất nhiên hạ tầng giao thông cũ kỹ, thiết kế bất hợp lý, và văn hoá lái xe bạt mạng của dân Nga cũng làm trầm trọng thêm nạn kẹt xe.
Nói về hạ tầng giao thông ở Moscow không thể không nhắc đến hệ thống metro của thành phố này, một thời là niềm tự hào của người Nga. Dù lần này sau 20 năm tôi không còn cảm giác thấy các bến metro "hoành tráng" và "long lanh" như trước đây, nhưng quả thực những tuyến metro ở Moscow và St. Petersburg không hổ danh là những kỳ công của thời Xô Viết[**]. Tôi đã dành một buổi chu du dưới các tuyến metro, gặp lại những Mayakovskaya, Komsomolskaya, Park Kultury..., chen chúc với đủ loại tâng lớp dân Nga trong những toa metro đông đúc dù chưa phải giờ cao điểm. Một điều làm tôi khá ngạc nhiên là các bến metro sạch bóng hàng quán và không còn những nghệ sĩ kéo đàn, vẽ tranh như trước đây. Những chú chó hoang một thời lang thang khá nhiều trong các bến metro cũng không còn. Hỏi ra đó là vì tổng thống Putin đã ra lệnh cấm sau một số vụ đánh bom của các nhóm khủng bố Chechnya mấy năm trước. Việc thắt chặt an ninh còn thấy rất rõ qua sự hiện diện của các khung cửa dò vũ khí giống như ở các sân bay quốc tế tại hầu hết các địa điểm công cộng: từ bến tầu, nhà hát, đến ký túc xá sinh viên.
Một đặc điểm an ninh khác tôi thấy khá rõ là số lượng cảnh sát, cả đứng trên đường lẫn xe đi tuần, nhiều hơn đáng kể so với trước kia và so với đa số những thành phố khác trên thế giới mà tôi đã từng tới, kể cả HN và SG. Chỉ có điều không ít nhân viên cảnh sát trên đường nhìn rất uể oải, áo phạch ngực, mũ đội lệch (có thể vì trời quá nóng), không chuyên nghiệp và oai vệ như các đồng nghiệp phương Tây. Nhưng giống như các đồng nghiệp ở VN, các anh cảnh sát Nga rất chịu khó dừng xe tư nhân phạt, có lẽ đó cũng là nguồn thu nhập chính của cảnh sát ở đây. Ngày cuối cùng tôi ở St Petersburg tổng thống Putin về đây làm việc và lực lượng cảnh sát có vẻ tích cực hơn hẳn, anh lái xe người Nga chở chúng tôi đi lỡ lấn vào làn đường ưu tiên lập tức bị nhắc nhở ngay. Giống như ở HN, một chiếc xe cảnh sát có gắn loa cực lớn phóng lên quát tháo yêu cầu xe của tôi phải tránh ra khỏi làn đường ưu tiên. Quan chức Nga vẫn được xếp vào tầng lớp trên trong xã hội với rất nhiều ưu đãi, một đặc điểm chung của các nước (cựu) XHCN.
[**] Vừa nhắc tới metro của Moscow thì Business Insiders có một phóng sự ảnh về hệ thống metro này.
4.
Hệ thống metro của Moscow được xây dựng từ những năm 1930, cực lớn so với nhu cầu giao thông lúc đó của thành phố. Thực ra nhu cầu xây metro của LX khi đó chủ yếu muốn chứng minh sức mạnh của mình và thành quả công nghiệp hoá do Stalin khởi xướng. Tư tưởng xây dựng hoành tráng bất kể hiệu quả kinh tế là đặc trưng của các nước XHCN từ Tây sang Đông. Sau WWII Stalin đã mobilize nguồn lực xây dựng lại thủ đô Moscow bị tàn phá gần như hoàn toàn với những quảng trường, công viên, đại lộ vô cùng lớn so với hầu hết các thành phố khác trên thế giới. Tôi không biết thành phố nào trên thế giới có một đại lộ 12-14 làn đường ngay tại trung tâm thành phố như Moscow. Một "kỳ quan" khác của thành phố này thời hậu chiến là 7 toà nhà có tên lóng Seven Sisters (trụ sở bộ Ngoại giao, trường MGU, khách sạn Ucraina...) được xây lên chỉ trong vài năm bằng công sức và mạng sống của hàng chục ngàn tù binh Đức. Sau thời Stalin LX không còn nhiều công trình xây dựng hoành tráng, có lẽ những lãnh đạo sau này chuyển sang chạy đua vũ trang và công nghệ vũ trụ để phô trương sức mạnh.
Nhiều nhà bình luận cho rằng lý do chính làm cho LX sụp đổ là nền kinh tế của nước này không đủ khả năng tài trợ cho những cuộc chạy đua đắt tiền đó. Với metro hay Seven Sisters Stalin có thể huy động hàng trăm nghìn công nhân và tù nhân như những pharaon Ai cập cổ xưa. Nhưng để phóng được Gagarin vào vũ trụ, rồi sau này là Phạm Tuân và các phi hành gia hữu nghị khác, Brezhnev phải bỏ rất nhiều tiền, crowding out những khoản đầu tư quan trọng cho nền kinh tế. Cũng tương tự như vậy VN có thể huy động hàng vạn thanh niên xây dựng cung đường Hạnh phúc ở Hà giang hay công trình thuỷ lợi Bắc Hưng Hải nhưng với những ngành công nghiệp capital intensive như Vinashin/Vinalines ý chí cộng sản không còn nhiều ý nghĩa. Một khi dòng vốn cạn kiệt những dự án vĩ đại đó phải thu nhỏ lại hoặc chấm dứt hoàn toàn. Nước Nga ngày nay của Putin có lẽ không còn vung tiền cho những dự án chỉ để lấy tiếng nữa, mọi thứ đều qui ra tiền kể cả những suất bay vào vũ trụ hay tàu ngầm Kilo. Dẫu vậy hạ tầng của Nga không thể giấu được sự già nua xuống cấp, từ đường xá, nhà cửa đến những toa tầu điện (tramvai) cũ kỹ, rỉ sét vẫn còn chạy trên đường phố ngoại ô.
Ngày trở về thăm trường cũ tôi thực sự ngậm ngùi vì đã 20 năm qua mà cảnh vật không có gì thay đổi, chỉ xuống cấp và cũ kỹ. Ngôi trường lừng danh một thời, từng là cái nôi của chương trình điện khí hoá LX do Lenin đề xướng năm 1921, có lẽ đã không kịp thức tỉnh chạy theo cơ chế thị trường nên không có tiền dù chỉ để sửa sang lại những bậc tam cấp đã rạn nứt theo năm tháng. Các kí túc xá của trường cũng vậy, những khung cửa sổ không biết bao năm rồi không được sơn lại, sân sau đầy rác và cỏ dại. Mà không chỉ hạ tầng, một người bạn cũ cho biết chất lượng đào tạo của trường tôi cũng xuống cấp rất nhiều, có lẽ là tình trạng chung của hệ thống khoa học, giáo dục của Nga. Tôi không rõ chính phủ Putin chi tiêu bao nhiêu cho nghiên cứu, đào tạo, nhưng với một nền kinh tế bấp bênh như hiện tại không có nhiều hi vọng nền khoa học Nga sẽ quay về thời kỳ đỉnh cao như dưới thời Xô viết. Thêm vào đó nạn chảy máu chất xám từ Nga sang phương Tây có lẽ trầm trọng hơn nhiều nước đang phát triển hoặc emerging khác. Trí thức Nga được chào đón ở các đại học, viện nghiên cứu và cả các công ty tư nhân của các nước phát triển (công ty tôi cũng từng thuê một tiến sĩ gốc Nga). Làn sóng "tị nạn trí thức" từ Nga sẽ còn tiếp tục gia tăng, nhất là nếu môi trường chính trị trở nên ngột ngạt.
5.
Ngày trước không chỉ tôi mà hầu hết những ai đã từng học tập công tác ở Nga đều có nhận xét người Nga rất vui vẻ và tốt bụng. Hai ngày sau khi tới Nga năm 1987 tôi và một người bạn khệ nệ khuân mấy cái vali ra đợi tàu điện về ký túc xá mới. Đợi mãi không thấy tầu tới và trời bắt đầu chập choạng thì một chiếc xe hơi dừng lại hỏi thăm và offer chở chúng tôi về tận nơi miễn phí. Cho đến bây giờ tôi vẫn không thể quên những năm tháng sống trong cái xã hội êm đềm và đầy tình người đó. Một lần tranh luận với một anh bạn người Mỹ về capitalism vs socialism, sau khi anh ấy viện dẫn Darwinism để chứng minh socialism không sustainable tôi nói rằng cuộc sống đúng là một cuộc đấu tranh sinh tồn, "a survival of the fittest", nhưng "the fittest is not necessary the nicest". Nếu được chọn một thời điểm quay về quá khứ, tôi sẽ không ngần ngại chọn lại năm 1987.
Nhưng quá khứ luôn là quá khứ, lần quay lại Nga năm nay ngay từ cửa khẩu Domodedovo tôi đã không còn tìm được nước Nga ngày xưa. Người Nga ít cười hơn, thực dụng hơn và chẳng còn thấy cái tính "добрый" như trước kia nữa. Khó khăn trong cuộc sống và sự khắc nghiệt của kinh tế thị trường có lẽ đã làm chai lì một bộ phận lớn dân Nga, từ những người thu ngân, bán vé, lái taxi đến khách bộ hành trên đường, tất nhiên không phải tất cả. Nước Nga đã đánh mất vị trí cường quốc hàng đầu thế giới về quân sự, kinh tế, khoa học, nhưng điều đáng tiếc nhất với tôi là nó đã đánh mất một nền vãn hoá nhân bản mà không biết đến bao giờ nhân loại mới có lại được lần nữa. Đành rằng những xã hội phương Tây mà tôi được biết đầy đủ hơn về mặt vật chất, tự do hơn về mặt tư tưởng, thậm chí công bằng hơn về cơ hội vươn lên cho từng cá nhân, nền tảng và triết lý sống ở đây luôn là competition chứ không phải solidarity. Vẫn biết rằng competition phù hợp hơn với Darwinism, với natural evolution/selection, nhưng chẳng lẽ nhân loại không bao giờ vượt ra được cái qui luật khắc nghiệt chi phối mọi loài vật vô tri khác hay sao?
Cuộc sống khó khăn cũng là lý do người Nga ít đẻ con hơn. Khi tôi đưa ra nhận xét nước Nga bây giờ ít trẻ con quá, hiếm thấy trẻ con đi ngoài đường như trước đây, ít nhất hai lần câu trả lời là sinh con bây giờ rất tốn kém. Mặc dù giáo dục phổ thông và y tế vẫn gần như miễn phí cũng như nhiều hoạt động ngoại khoá, thể thao cho trẻ em, chi phí sinh hoạt hàng ngày và nhà ở khá đăt đỏ nhất là ở các thành phố lớn như Moscow hay St Petersburg. Dân số Nga đang già đi mà chính sách nhập cư khó khăn, xã hội khá kỳ thị người ngoại quốc, sẽ là lý do quan trọng cản trở sự phát triển của nền kinh tế này trong tương lai. Nhưng ngoài vấn đề kinh tế, sự sụt giảm dân số sẽ có ảnh hưởng sâu rộng về mặt xã hội. Tôi tin rằng trẻ em luôn là một nhân tố quan trọng giúp cho xã hội có tính nhân bản hơn, một xã hội già cỗi sẽ có xu hướng trở nên lạnh lùng và ích kỷ[***].
[***]: Bạn xem hai bộ phim hoạt hình Up và Despicable Me chưa?
6.
Tôi quay lại thăm trường cũ khi sinh viên đã nghỉ hè nên sân trường vắng tanh. Đang bồi hồi đi dạo trong sân thì bất ngờ một người bảo vệ già xuất hiện hỏi tôi đang đi đâu. Không hiểu sao tôi chợt nói tiếng Nga lưu loát một cách lạ thường, giải thích rằng tôi đang "hành hương" về chốn cũ sau 20 năm. Người bảo vệ già mỉm cười vẫy tay nói "погуля́й, мальчик", chắc ông không muốn làm gián đoạn dòng hồi tưởng của một cậu bé đã từng chia sẻ quá khứ vàng son với dân tộc ông. Cám ơn ông đã cho tôi một cuộc dạo chơi về thời tuổi trẻ, cầu mong mọi sự tốt lành cho dân tộc Nga.
Monday, September 2, 2013
New blog designs
Nhờ hướng dẫn của một số bạn và Mr. Google, tôi dự định sẽ chuyển design của blog kinhtetaichinh theo một trong các mẫu sau:
1. Design hiện tại
2. Kinhtetaichinh2
3. Kinhtetaichinh3
4. Kinhtetaichinh4
Tôi vẫn chưa quyết định sẽ chọn design nào, các bạn có góp ý hay prefer phương án nào xin để lại comment bên dưới. Thanks.
Update: Cám ơn các bạn đã nhiệt tình comment và bỏ phiếu. Sau vài ngày đắn đo tôi quyết định tạm giữ nguyên design hiện tại. Một lý do quan trọng cho lựa chọn này là tôi đã mò mẫm ra một số cách chỉnh sửa CSS/HTML codes của template hiện tại, do đó đã tùy chỉnh được blog và fix được một số trục trặc hiện tại. Tôi sẽ thử thêm các chức năng mới như trong các template 2, 3, 4 bên trên, hi vọng sẽ suông sẻ.
Subscribe to:
Posts (Atom)

