Nghiên cứu này đánh giá và lựa chọn mô hình cảnh báo sớm bất ổn tài chính–tiền tệ ở Việt Nam thông qua cách tiếp cận probit (EWS probit). Mô hình EWS probit tốt nhất cho Việt Nam được xác định dựa trên các kiểm định AIC, BIC và thống kê ROC. 1 Đồng thời, dựa trên chỉ số NSR và TME2, giá trị xác suất ngưỡng tối ưu (cut-off) được xác định trong dự báo xác suất xảy ra thời kỳ bất ổn tài chính– tiền tệ là bằng 0,4. Nghiên cứu cũng đã thực hiện một loạt các kiểm định thống kê như giá trị thống kê ROC; QPS; LPS3 và Pseudo R-Squared để đánh giá mức độ phù hợp và khả năng dự báo của mô hình EWS probit. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng phân tách được thời kỳ bất ổn và thời kỳ không có bất ổn tài chính–tiền tệ. Xác suất xảy ra bất ổn tài chính–tiền tệ ở Việt Nam là rất nhỏ và thấp hơn xác suất ngưỡng tối ưu.
Tải ứng dụng đọc sách
Qr code NEU Book Reader
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng NEU Book Reader để xem đầy đủ tài liệu.
Bạn đọc có thể tải NEU Book Reader từ App Store hoặc Google play
với từ khóa "NEU Book Reader")
Nghiên cứu này đánh giá và lựa chọn mô hình cảnh báo sớm bất ổn tài chính–tiền tệ ở Việt Nam thông qua cách tiếp cận probit (EWS probit). Mô hình EWS probit tốt nhất cho Việt Nam được xác định dựa trên các kiểm định AIC, BIC và thống kê ROC. 1 Đồng thời, dựa trên chỉ số NSR và TME2, giá trị xác suất ngưỡng tối ưu (cut-off) được xác định trong dự báo xác suất xảy ra thời kỳ bất ổn tài chính– tiền tệ là bằng 0,4. Nghiên cứu cũng đã thực hiện một loạt các kiểm định thống kê như giá trị thống kê ROC; QPS; LPS3 và Pseudo R-Squared để đánh giá mức độ phù hợp và khả năng dự báo của mô hình EWS probit. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng phân tách được thời kỳ bất ổn và thời kỳ không có bất ổn tài chính–tiền tệ. Xác suất xảy ra bất ổn tài chính–tiền tệ ở Việt Nam là rất nhỏ và thấp hơn xác suất ngưỡng tối ưu.
