Ứng dụng Stress Test trong việc đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro kinh tế của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Lý do chọn đề tài Hệ thống ngân hàng giữ vị trí rất quan trọng trong hệ thống tài chính của một quốc gia, do vị trí trung gian của nó trong việc điều hòa vốn của nền kinh tế, đồng thời là một công cụ thực thi chính sách tiền tệ một nước. Vì vậy, việc đảm bảo tính an toàn, ổn định và hiệu quả trong hoạt động ngân hàng là một trong những ưu tiên hàng đầu trong chính sách kinh tế của các quốc gia. Tuy nhiên, chịu ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng toàn cầu và khủng hoảng nợ công Châu Âu, tình hình kinh tế Việt Nam liên tục bất ổn khiến hoạt động của hệ thống ngân hàng gặp phải rất nhiều khó khăn. Một câu hỏi được đặt ra là làm thế nào để các tổ chức tài chính có thể hấp thụ các cú sốc bất ngờ và hồi phục sau những biến động vĩ mô bất lợi đến nay vẫn chưa được giải quyết. Sử dụng công cụ Stress Test, đề tài sẽ tiến hành nghiên cứu vấn đề này cho các định chế tài chính trên thế giới. Đặc biệt, đề tài sẽ vẽ nên một bức tranh tổng thể tình hình hệ thống NHTM Việt Nam hiện nay, từ đó đưa ra các kiến nghị cho từng ngân hàng cụ thể cũng như cho toàn hệ thống. Vì lý do đó, tác giả đã chọn và thực hiện đề tài: “Ứng dụng Stress Test trong việc đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro kinh tế của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam”  Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây Tháng 4 năm 1995, Ủy ban Basel đề xuất phương pháp tiếp cận mô hình nội bộ theo đó các ngân hàng cần phải thực hiện Stress Test để gia tăng vốn cần thiết. Berkowitz (1999), cung cấp cách tiếp cận lý thuyết Stress Test áp dụng cho lĩnh vực tài chính như là một thay thế cho phương pháp tiếp cận VaR khi mà phương pháp này không xét đến tác nhân làm thay đổi rủi ro hiện tại. Mô hình Stress Test được phát triển bởi Berkowitz (1999) gợi ý một cách ước tính rủi ro danh mục tiềm ẩn của các ngân hàng bằng cách kết hợp các biến động lịch sử của các hành vi kinh tế vĩ mô vào mô hình. Lee (2007) xem xét tác động của quy định về vốn lên sự ổn định cấu trúc tài chính ở Hàn Quốc. Cụ thể, Lee (2007) xem xét mối quan hệ thực nghiệm giữa quy định về vốn và các rủi ro kinh tế vĩ mô và thấy rằng mức vốn ngân hàng hiện tại đóng một vai trò hạn chế trong việc hấp thụ các cú sốc kinh tế vĩ mô. Lee chứng minh tầm quan trọng của việc nâng cao các tiêu chuẩn quy định đối với vốn ngân hàng ở cả cấp độ vi mô và vĩ mô.

CÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

“NHÀ KINH TẾ TRẺ – NĂM 2012”

Tên công trình

ỨNG DỤNG STRESS TEST TRONG VIỆC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG CHỊU ĐỰNG RỦI RO KINH TẾ CỦA HỆ THỐNG

NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ

Lý do chọn đề tài

Hệ thống ngân hàng giữ vị trí rất quan trọng trong hệ thống tài chính của một quốc gia, do vị trí trung gian của nó trong việc điều hòa vốn của nền kinh tế, đồng thời là một công cụ thực thi chính sách tiền tệ một nước Vì vậy, việc đảm bảo tính an toàn,

ổn định và hiệu quả trong hoạt động ngân hàng là một trong những ưu tiên hàng đầu trong chính sách kinh tế của các quốc gia Tuy nhiên, chịu ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng toàn cầu và khủng hoảng nợ công Châu Âu, tình hình kinh tế Việt Nam liên tục bất ổn khiến hoạt động của hệ thống ngân hàng gặp phải rất nhiều khó khăn Một câu hỏi được đặt ra là làm thế nào để các tổ chức tài chính có thể hấp thụ các

cú sốc bất ngờ và hồi phục sau những biến động vĩ mô bất lợi đến nay vẫn chưa được giải quyết Sử dụng công cụ Stress Test, đề tài sẽ tiến hành nghiên cứu vấn đề này cho các định chế tài chính trên thế giới Đặc biệt, đề tài sẽ vẽ nên một bức tranh tổng thể tình hình hệ thống NHTM Việt Nam hiện nay, từ đó đưa ra các kiến nghị cho từng ngân hàng cụ thể cũng như cho toàn hệ thống Vì lý do đó, tác giả đã chọn

và thực hiện đề tài:

“Ứng dụng Stress Test trong việc đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro kinh tế của

hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam”

Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Tháng 4 năm 1995, Ủy ban Basel đề xuất phương pháp tiếp cận mô hình nội bộ theo

đó các ngân hàng cần phải thực hiện Stress Test để gia tăng vốn cần thiết

Berkowitz (1999), cung cấp cách tiếp cận lý thuyết Stress Test áp dụng cho lĩnh vực tài chính như là một thay thế cho phương pháp tiếp cận VaR khi mà phương pháp này không xét đến tác nhân làm thay đổi rủi ro hiện tại Mô hình Stress Test được phát triển bởi Berkowitz (1999) gợi ý một cách ước tính rủi ro danh mục tiềm ẩn

Lee (2007) xem xét tác động của quy định về vốn lên sự ổn định cấu trúc tài chính ở Hàn Quốc Cụ thể, Lee (2007) xem xét mối quan hệ thực nghiệm giữa quy định về vốn và các rủi ro kinh tế vĩ mô và thấy rằng mức vốn ngân hàng hiện tại đóng một vai trò hạn chế trong việc hấp thụ các cú sốc kinh tế vĩ mô Lee chứng minh tầm quan trọng của việc nâng cao các tiêu chuẩn quy định đối với vốn ngân hàng ở cả cấp độ vi mô và vĩ mô

Nghiên cứu thực nghiệm của Renzo và các tác giả khác (2006) xem xét rủi ro vỡ nợ của ngân hàng bằng cách dùng CDS (Credit Default Swap) như là một đại diện để

đo lường rủi ro tín dụng Cho thấy rằng các rủi ro kinh tế vĩ mô trong lĩnh vực ngân hàng nên được coi là một trong những rủi ro chính đe dọa khả năng thanh khoản của ngân hàng

Tiếp đó, tháng 1 năm 2009, Ủy ban Basel xuất bản tài liệu tư vấn về Stress Test Tài liệu này nhấn mạnh tầm quan trọng Stress Test trong việc xác định mức vốn cần thiết để hấp thụ các tổn thất khi các cú sốc xảy ra Thêm vào đó, Ủy ban Basel yêu cầu các tính toán về rủi ro thị trường đi kèm với Stress Test chặt chẽ và toàn diện hơn

Mục tiêu nghiên cứu

Thông qua kinh nghiệm từ các nước, Stress Test được chứng minh có khả năng giúp khôi phục lòng tin cho hệ thống tài chính, làm tăng tính minh bạch và giảm thiểu các rủi ro không chắc chắn cho thị trường trong thời kì khủng hoảng Mục tiêu của phương pháp nghiên cứu này là giúp cho các nhà điều hành chính sách và NHNN có thể xác định được nguồn gốc tiềm ẩn của các rủi ro hệ thống, đồng thời đo lường các khoản lỗ có thể phát sinh khi rủi ro xảy ra đối với các tổ chức tài chính nòng cốt Từ đó đưa ra hướng giải quyết thích hợp nhằm nâng cao chất lượng của hệ thống tài chính trong mối quan hệ với các chính sách vĩ mô khác

Phương pháp nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu đề ra, đề tài vận dụng các phương pháp:

Nội dung nghiên cứu

Bài nghiên cứu dưới đây bước đầu sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về công cụ ưu việt này Từ thực tiễn số liệu có được từ các ngân hàng, bài nghiên cứu sẽ đo lường khả năng hấp thụ các giá trị rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt trong mối tương quan với kế hoạch thực hiện của Chính phủ Cuối cùng dựa vào kinh nghiệm của các nước để xây dựng nên một lộ trình thực hiện Stress Test cho tình hình cụ thể Việt Nam

Để trả lời câu hỏi trên, bài nghiên cứu sẽ đi qua các phần sau:

- Chương 1: Khái quát công cụ đánh giá rủi ro - Stress Test cho hệ thống ngân hàng

- Chương 2: Đo lường khả năng chịu đựng rủi ro kinh tế của các ngân hàng thương mại Việt Nam

- Chương 3: Đề xuất lộ trình áp dụng Stress Test vào thực tiễn Việt Nam và giải pháp nhằm nâng cao khả năng chịu đựng rủi ro kinh tế cho các ngân hàng thương mại trong thực tế

Sau đó dựa vào báo cáo tài chính của các ngân hàng được công bố vào thời điểm thực hiện nghiên cứu, đề tài đã vận dụng các phương pháp và bước thực hiện được

đề cập ở trên để tiến hành đo lường các giá trị rủi ro và khả năng chịu đựng của các ngân hàng

Cuối cùng, để chương trình đánh giá kiểm soát vốn thật sự hiệu quả, bài nghiên cứu

đã xây dựng lộ trình áp dụng chương trình Stress Test vào thực tiễn Việt Nam, mô

tả các bước thực hiện và chuẩn bị một cách chi tiết Đồng thời bài nghiên cứu còn

đề xuất các giải pháp giúp nâng cao khả năng chịu đựng các rủi ro và cú sốc kinh tế trong bối cảnh hiện nay

Hướng phát triển của đề tài

Do hạn chế về mặt thời gian và khả năng tiếp cận số liệu, bài nghiên cứu vẫn còn hạn chế trong việc phân tích một cách toàn diện về khả năng chịu đựng của toàn bộ

hệ thống ngân hàng cũng như các rủi ro được đề cập trong phương pháp thực hiện

Vì vậy bài nghiên cứu bước đầu tạo nền tảng về công cụ quản trị rủi ro Stress Test

để các bài nghiên cứu tiếp theo có thể tiến hành phân tích sâu hơn và chi tiết hơn cho từng đối tượng cụ thể

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 - KHÁI QUÁT CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ RỦI RO – STRESS TEST CHO HỆ THỐNG NGÂN HÀNG 3

1.1 Tổng quan về phương pháp Stress Test 3

1.1.1 Khái niệm Stress Test 3

1.1.2 Vai trò của Stress Test 3

1.1.2.1 Nắm bắt được các tác động lên ngân hàng khi các sự kiện không thường xuyên xảy ra và gây nên tổn thất lớn 4

1.1.2.2 Xác định và kiểm soát rủi ro 4

1.1.2.4 Đưa ra quyết định về mức độ chịu đựng rủi ro và phân bổ nguồn lực 5

1.1.3 Phân loại Stress Test 6

1.1.3.1 Theo mức độ kiểm định 6

1.1.3.2 Theo phương pháp kiểm định 7

1.2 Mô hình thực hiện Stress Test vĩ mô cho hệ thống ngân hàng 9

1.2.1 Mô tả thử nghiệm chương trình Stress Test 9

1.2.2 Các bước thực hiện 12

1.2.2.1 Bước thứ nhất, xây dựng kịch bản vĩ mô 12

1.2.2.2 Bước thứ hai, tính tốc độ tăng trưởng NPLs và tổng dư nợ 13

1.2.2.3 Bước thứ ba, đánh giá các khoản lỗ tín dụng và khoản lỗ thị trường mà ngân hàng gánh chịu 17

1.2.2.4 Bước thứ tư, ước tính tác động liên ngân hàng 26

1.2.3 Đặc tính vượt trội của chương trình đánh giá kiểm soát vốn 29

CHƯƠNG 2 - ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG CHỊU ĐỰNG RỦI RO KINH TẾ CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 34

2.1 Mục đích đo lường 34

2.2 Đo lường thực trạng chịu đựng rủi ro kinh tế của các NHTM Việt Nam 35

2.2.1 Xác định và dự báo các biến vĩ mô 36

2.2.1.1 Xác định các biến vĩ mô được dự báo 36

2.2.1.2 Xây dựng kịch bản 38

2.2.2 Đo lường giá trị tổn thất và khả năng hấp thụ của các ngân hàng 46

2.3 Nhận xét kết quả 54

CHƯƠNG 3 - ĐỀ XUẤT LỘ TRÌNH ÁP DỤNG STRESS TEST VÀO THỰC TIỄN VIỆT NAM VÀ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO KHẢ NĂNG CHỊU ĐỰNG RỦI RO KINH TẾ CHO CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG THỰC TẾ 58

3.1 Kiến nghị lộ trình thực hiện Stress Test cho hệ thống ngân hàng Việt Nam 58 3.1.1 Mục đích thực hiện 59

3.1.2 Đối tượng thực hiện 59

3.1.3 Phương pháp thực hiện và cách thức tiến hành Stress Test 60

3.1.3.1 Khái quát về chương trình thực hiện 60

3.1.3.2 Các bước tiến hành Stress Test thường niên 61

3.1.4 Các hành động sau khi có kết quả Stress Test 64

3.2 Khảo sát khả năng đáp ứng tiêu chuẩn an toàn vốn và các phương pháp nâng cao nguồn vốn và chất lượng hoạt động cho các NHTM Việt Nam 65

3.2.2 Các phương pháp nâng cao nguồn vốn và chất lượng hoạt động cho các

NHTM Việt Nam 68

3.2.2.1 Một số giải pháp nâng cao năng lực tài chính của các NHTMCP 69

3.2.2.2 Một số giải pháp nâng cao chất lượng hoạt động của các NHTMCP 73

KẾT LUẬN 78

PHỤ LỤC 1 - KHUYẾN NGHỊ CỦA BASEL NHẰM TĂNG HIỆU QUẢ SỬ DỤNG STRESS TEST i

PHỤ LỤC 2 - GIẢI PHÁP NÂNG CAO HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM iv

PHỤ LỤC 3 - ĐO LƯỜNG TƯƠNG QUAN HỒI QUY CỦA TỶ SỐ NPL VỚI CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ xii

PHỤ LỤC 4 - ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM xvii

TÀI LIỆU THAM KHẢO xix

ALLL Dự phòng cho khoản cho vay và cho thuê

NHTM Ngân hàng thương mại

NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần

NHTMNN Ngân hàng thương mại nhà nước

NPL Nợ xấu của ngân hàng

npl Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng

PD Xác suất khách hàng không trả được nợ

PPNR Doanh thu thuần trước khi được điều chỉnh bởi khoản dự phòng

RR Rủi ro

RWA Tài sản tính theo rủi ro gia quyền

SCAP Chương trình đánh giá kiểm soát vốn

Bảng 1.2: Tác động của lãi suất đối với giá trị của ngân hàng

Bảng 1.3: CAR của ngân hàng tương ứng với PD

Bảng 2.1: Kịch bản vĩ mô

Bảng 2.2: Giá trị rủi ro tỷ giá của các ngân hàng theo từng kịch bản

Bảng 2.3: Giá trị rủi ro tín dụng của các ngân hàng theo từng kịch bản

Bảng 2.4: Giá trị rủi ro còn lại sau khi đã hấp thụ bởi lợi nhuận ròng của các ngân

hàng

Bảng 2.5: Hệ số CAR các ngân hàng theo thống kê gần nhất

Bảng 3.1: Tổng quan về chương trình thực hiện Stress Test định kỳ

Bảng 3.2: Lộ trình thực thi các quy định của hiệp ước Basel III

Bảng 3.3: Chỉ số CAR của BIDV qua các năm 2005 – 2009

Hình 1.2: Sự phân bổ và xác định nguồn lực

Hình 1.3: Bảng tính thu nhập ròng và vốn bắt buộc của ngân hàng

Hình 1.4: Khuôn khổ của Stress Test

Hình 2.1: Biến động chỉ số giá tiêu dùng (trái) và CPI theo các nhóm ngành (phải)

Hình 2.2: Biến động tăng trưởng chỉ số kinh tế chung (trái) và tăng trưởng GDP các

nước (phải)

Hình 2.3: Đường cong lãi suất tiền gửi danh nghĩa khối NHTMNN và khối

NHTMCP (30/06/2007 – 2011)

Hình 2.4: Biến động lãi suất thực và danh nghĩa

Hình 2.5: Tỷ giá VND/USD theo ngày và biên độ (2008 – 2011)

Hình 2.6: Lợi nhuận thuần của một số ngân hàng thương mại năm 2006 - 2011

Để thực hiện được mục tiêu trên, một trong ba trọng tâm cần được giải quyết đó là cải cách hệ thống ngân hàng

Hệ thống ngân hàng giữ vị trí quan trọng trong nền kinh tế của một quốc gia do

vị thế trung gian trong việc kết nối các chủ thể thừa vốn và thiếu vốn Mọi hoạt động của định chế này đều có ảnh hưởng truyền dẫn trực tiếp đến sức khỏe của toàn bộ hệ thống tài chính cũng như là công cụ để thực hiện chính sách tiền tệ của NHNN Từ khi ra đời vào năm 1951 cho đến nay, ngành ngân hàng không ngừng phát triển về quy mô và chất lượng hoạt động Đặc biệt, năm 2007 đánh dấu sự gia tăng vượt bậc về số lượng các ngân hàng mới được thành lập và cũng chính là thời điểm mà những rủi ro tiềm ẩn trong hệ thống bắt đầu được bộc lộ và đi theo chiều hướng mất kiểm soát Để tái cấu trúc hệ thống ngân hàng việc đầu tiên là phải xây dựng các chỉ tiêu để giám sát an toàn, đánh giá mức độ lành mạnh, tính hiệu quả trong hoạt động, từ đó phân loại các ngân hàng thành từng nhóm tương thích để có thể áp dụng chính sách phù hợp cho từng nhóm Tuy nhiên, đây là một thách thức lớn vì trong điều kiện hệ thống ngân hàng chịu tác động liên tục từ môi trường vĩ

mô bên ngoài, chẳng hạn như các chính sách quản lý và giám sát của nhà nước, khủng hoảng tài chính thế giới, khủng hoảng nợ công… thì hệ thống tiêu chuẩn này không thể đo lường được tính hiệu quả và an toàn của các ngân hàng cũng như hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng trong việc ra quyết định Như vậy, đòi hỏi cần phải

có một hệ thống đo lường khác, một mô hình khác ưu việt hơn nhằm đánh giá hợp

lý nhất sức khỏe của hệ thống ngân hàng trong từng điều kiện kinh tế khác nhau, giải pháp này chính là Stress Test - mô hình này từng được Chính phủ Mỹ thực hiện đầu năm 2009 bởi sự dẫn dắt của Bộ trưởng Timothy Geithner

Khái niệm Stress Test đã được đề cập vào đầu năm 1990, nhưng đến năm 2008 sau khi ngân hàng Lehman Bros sụp đổ kéo theo cuộc khủng hoảng toàn cầu thì Stress Test mới được sử dụng hiệu quả để giúp các ngân hàng đưa ra quy định đổi mới và phòng ngừa rủi ro Một trong các đặc tính vượt trội của Stress Test là giúp các nhà điều hành đưa các giả định của mình vào mô hình, thử nghiệm với từng kịch bản, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn với tình hình hiện tại và tiềm lực riêng của mỗi tổ chức Đây không chỉ là công cụ giúp các nhà điều hành chính sách quản lý hệ thống tài chính của mình mà còn là công cụ quản lý rủi ro của từng ngân hàng

Bài nghiên cứu dưới đây bước đầu sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về công cụ ưu việt này Từ thực tiễn số liệu có được từ các ngân hàng, bài nghiên cứu sẽ đo lường khả năng hấp thụ các giá trị rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt trong mối tương quan với kế hoạch thực hiện của Chính phủ Cuối cùng dựa vào kinh nghiệm của các nước để xây dựng nên một lộ trình thực hiện Stress Test cho tình hình cụ thể Việt Nam

CHƯƠNG 1 KHÁI QUÁT CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ RỦI RO – STRESS TEST

CHO HỆ THỐNG NGÂN HÀNG

1.1.1 Khái niệm Stress Test

Theo định nghĩa chung, Stress Test là khái niệm dùng để chỉ công cụ mô tả mức

độ biến động của danh mục khi có sự xuất hiện đột ngột của các biến cố vĩ mô có tầm ảnh hưởng lớn Stress Test được xem là một công cụ hữu dụng bởi nó cung cấp các thông tin về sự thay đổi của thị trường dưới tác động của các sự kiện lớn trong khi hầu hết các tài sản thị trường và các khoản thu nhập trong quá khứ không cho chúng ta biết về các tín hiệu đó

Đối với các tổ chức tài chính, Stress Test được sử dụng rộng rãi hơn với vai trò

là một công cụ quản trị rủi ro đo lường tác động của các rủi ro khác nhau, bao gồm rủi ro thị trường (các khoản lỗ xảy ra khi có sự thay đổi trong giá hay lãi suất), rủi

ro tín dụng (các khoản lỗ xuất hiện khi người đi vay hay người được cấp tín dụng bị phá sản), rủi ro thanh khoản (sự mất thanh khoản của các tài sản và sự rút vốn ồ ạt của người cho vay) Dần dần Stress Test được ứng dụng với quy mô rộng hơn, mục đích để đo lường độ nhạy cảm của một nhóm các tổ chức (như một nhóm các ngân hàng thương mại) hoặc là toàn bộ hệ thống tài chính dưới tác động của một cú sốc nào đó

1.1.2 Vai trò của Stress Test

Stress Test được sử dụng để hỗ trợ các mô hình thống kê như VaR, và chủ yếu là

để bù đắp các khuyết điểm của các phương pháp thống kê khi các phương pháp này không còn hiệu quả trong trường hợp xảy ra các biến cố lớn, đặc biệt là khủng hoảng Mục tiêu của công cụ Stress Test là có thể làm cho các rủi ro được nhận diện

rõ ràng hơn bằng cách đánh giá các khoản lỗ có khả năng xuất hiện của ngân hàng trong điều kiện nền kinh tế không bình thường, từ đó đưa ra các quyết định quản trị

ở các lĩnh vực khác nhau Theo các cuộc khảo sát và thảo luận về Stress Test cho thấy rằng Stress Test có khả năng ứng dụng rất cao, các ứng dụng này sẽ được làm

rõ dưới đây

thường xuyên xảy ra và gây nên tổn thất lớn

Công dụng đầu tiên của Stress Test là mô phỏng lại tình hình của các ngân hàng khi thị trường có các biến động bất thường Với công cụ thống kê VaR được biết trước đó, chúng ta có thể phản ánh được sự biến động của giá cả thị trường hằng ngày do những số liệu trong quá khứ được sử dụng để làm cơ sở dự đoán các biến động trong tương lai, tuy nhiên đó cũng là khuyết điểm bởi các xu hướng trong quá khứ có thể không được lặp lại Với Stress Test chúng ta sẽ có thể đưa các biến động bất ngờ có khả năng xảy ra trong quá khứ để dự đoán các thay đổi đột ngột sẽ xuất hiện trong tương lai vào mô hình, do đó không bị ràng buộc bởi những sự kiện trong quá khứ

Hình 1.1: Stress Test và các sự kiện bất ngờ có tầm ảnh hưởng lớn

Các sự kiện có khả

năng xuất hiện thấp

được nắm bắt bởi

công cụ Stress Test

Rủi ro được thể hiện bởi VaR đã từng xuất hiện trong quá khứ

Nhân tố rủi ro

Công dụng thứ hai của Stress Test là xem xét các rủi ro tiềm tàng mà các ngân hàng có thể đối mặt, với phương pháp kiểm tra độ nhạy chúng ta có thể tính toán được mức độ nhạy cảm của từng khoản mục ứng với mỗi rủi ro cụ thể Từ đó có thể xem xét tổng thể rủi ro và tác động tổng hợp của chúng, bởi tác động riêng rẽ của

mỗi loại rủi ro có thể sẽ không đáng kể nhưng tác động tổng hợp của chúng sẽ có ảnh hưởng rất lớn đến toàn thể ngân hàng Hơn nữa nó còn cho các ngân hàng biết được các vị thế có khả năng bù trừ lẫn nhau nhằm đưa ra các biện pháp giải quyết

có hiệu quả

Ngoài ra với các rủi ro mà công cụ thống kê VaR gặp khó khăn khi xác định thì Stress Test một lần nữa thể hiện tính năng vượt trội của mình trong việc xác định chúng Ví dụ với các thị trường có biến động trong lịch sử là rất thấp (như tỷ giá hối đoái được neo cố định) thì Stress Test sẽ giúp thiết lập các giới hạn có thể làm phá

vỡ cấu trúc ổn định trong quá khứ

Một trong những cải tiến đột phá của công cụ Stress Test là có thể đưa các kế hoạch riêng của ngân hàng vào mô hình kiểm định Ở một số tổ chức, công

cụ Stress Test được xem như là một khung nền, không chỉ bao gồm sự thay đổi giá trị của các khoản mục trong và ngoài báo cáo tài chính của ngân hàng mà còn xem xét đến các tác động có nguồn gốc từ các khoản doanh thu trong tương lai Vì vậy

nó sẽ giúp cho các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định khi phải đối diện với các sự kiện không mong muốn, có thể làm giảm giá trị ngân hàng hay không với các giả định và các mục tiêu mà ngân hàng đang theo đuổi

Ở một số tổ chức, từ các kết quả được tính toán về mức độ thiệt hại có thể

có trong tương lai, các nhà quản lý cấp cao sẽ dùng làm cơ sở đưa ra mức độ chịu đựng rủi ro của từng bộ phận Sau đó chúng được liên kết lại và đưa ra quyết định phân bổ nguồn lực một cách tốt nhất cho toàn ngân hàng Có hai cách phân bổ nguồn lực là trực tiếp và gián tiếp:

Phương pháp phân bổ trực tiếp, có hai cách tiếp cận: cách tiếp cận thứ nhất là xây dựng các kịch bản dựa trên cấu trúc của ngân hàng, sau đó sử dụng các kết quả tính toán được để hình thành nên quyết định phân bổ nguồn lực (được thể hiện phía bên phải của hình 1.2); cách tiếp cận thứ hai sẽ xây dựng các kịch bản bất lợi nhất

mà ngân hàng có thể đối mặt trong tương lai, sau đó tùy thuộc vào khả năng xảy ra

và mức độ thiệt hại của từng trường hợp mà đưa ra các quyết định phân bổ Quy trình này đòi hỏi tính khách quan nhưng rất khó để đạt được bởi sự giới hạn của chu

kỳ cũng như chiều dài của dữ liệu lịch sử

Phương pháp phân bổ gián tiếp, ngân hàng sẽ sử dụng các phương pháp khác như VaR để xác lập các giới hạn và phân bổ nguồn lực từ trước, Stress Test sẽ được

sử dụng ở giai đoạn sau để đánh giá mức độ thích hợp của chúng và đảm bảo rằng việc cân nhắc phân bổ nguồn lực từ trước là đúng (được biểu hiện phía bên phải của hình 1.2)

P/L

kế hoạch

Rủi ro thị trường Rủi ro tín dụng Rủi ro tác nghiệp Rủi ro khác

Lãi suất l

Vốn chủ

sở hữu Ngoại hối Khác

Kết quả của Stress Test được

sử dụng để phân bổ nguồn lực thích hợp

1.1.3 Phân loại Stress Test

Thứ hai, sự khác biệt được thể hiện ở sự phức tạp và mức độ tập hợp Stress Test

hệ thống thường có mức độ tập hợp hay sự so sánh của nhiều danh mục khác nhau

hơn, và thường dựa vào các giả định và các phương pháp tính toán khác nhau Việc

sử dụng Stress Test hệ thống không phải là để thay thế các thử nghiệm Stress Test danh mục được thực hiện bởi từng tổ chức tài chính mà thay vào đó nó được thiết

kế để giúp cung cấp một cái nhìn rộng hơn về độ nhạy cảm của toàn bộ hệ thống khi

có sự xuất hiện của các cú sốc khác nhau Do đó hầu hết các Stress Test hệ thống sử dụng cùng một kịch bản như nhau cho các tổ chức khác nhau Ngoài ra nếu các dữ liệu thu thập được có mức độ đáng tin cậy cao thì các thử nghiệm Stress Test được tạo ra trên các danh mục tổng hợp hay trên từng danh mục riêng lẻ cũng cung cấp các thông tin chính xác về sự biến động của hệ thống

Theo phương pháp này Stress Test sẽ được chia làm hai loại: Phân tích độ nhạy

và phân tích kịch bản

Phân tích độ nhạy

Phân tích độ nhạy là loại kiểm định đơn giản nhất, xem xét sự thay đổi của từng biến rủi ro khi các biến tài chính thay đổi một đơn vị Loại kiểm định này cho ra kết quả tương đối nhanh và thường được sử dụng bởi các nhà quản lý cấp cao để có cái nhìn đầu tiên tương đối khi có sự thay đổi của các biến tài chính Tác dụng thứ hai của phân tích độ nhạy là kiểm định sự di chuyển của thị trường trong quá khứ với nhiều nhân tố khác nhau Có nhiều cách thực hiện trong ứng dụng này, một trong những cách đó là xem xét tác động của các yếu tố rủi ro làm thị trường sụt giảm như thế nào (ví dụ như tác động của lãi suất hay chứng khoán) Tuy nhiên cần phải lưu ý nếu sự kết hợp các rủi ro không đúng với thực tế có thể cho ra kết quả không chính xác Hơn nữa vì sử dụng các dữ liệu trong quá khứ để xác định sự di chuyển của các nhân tố rủi ro trong tương lai có thể dẫn đến các sai lầm như phương pháp VaR

So với phân tích kịch bản dưới đây, phân tích độ nhạy chủ yếu dựa vào sự tương quan của thị trường trong thực tế Ngoài ra, chúng ta còn có thể sử dụng một biến thể của kỹ thuật này: ban đầu xác định sự thay đổi của một nhân tố rủi ro sau đó sẽ thông qua mối tương quan giữa các rủi ro trong từng giai đoạn cụ thể để xác định sự thay đổi của các nhân tố rủi ro đó Phương pháp này sẽ hỗ trợ nhiều trong việc đưa

ra các quyết định nhưng sẽ có sai lệch nhiều khi cấu trúc tài chính trong tương lai xảy ra hiện tượng sụp đổ và không giống với quá khứ

Phân tích kịch bản

Khác với phân tích độ nhạy, phân tích kịch bản phức tạp hơn, nó không xem xét từng nhân tố rủi ro riêng lẻ khi có sự xuất hiện của các biến cố bất thường mà xem xét toàn bộ rủi ro ngân hàng có thể gánh chịu cùng một lúc Có hai cách tiếp cận theo phương pháp này: cách tiếp cận thứ nhất là tập trung vào danh mục và cách tiếp cận thứ hai là tập trung vào các sự kiện bất thường có thể diễn ra trong tương lai

Với cách tiếp cận thứ nhất, ban đầu các nhà quản lý rủi ro sẽ thảo luận và xác lập các khoản lỗ có thể có của danh mục đầu tư được xây dựng bởi ngân hàng Khi các khoản lỗ này đã được thiết lập, bước tiếp theo là các nhà quản trị rủi ro cần phải xây dựng các kịch bản ứng với từng khoản lỗ đó Ví dụ với các ngân hàng xác định các khoản lỗ có khả năng xảy ra là do sự thay đổi của lãi suất thì Stress Test sẽ được sử dụng để xác định các khoản lỗ với từng mức thay đổi đó

Ngược lại, với cách tiếp cận các sự kiện bất thường, thì kịch bản ở đây sẽ dựa vào các sự kiện đặc biệt có khả năng xảy ra và xem xét các sự kiện này sẽ tác động đến giá trị tài sản của ngân hàng như thế nào thông qua các nhân tố rủi ro Các kịch bản này thường được đưa ra bởi các quản lý cấp cao, thông thường là theo các tin tức mới nhất ví dụ như sự tăng lên của lãi suất ngắn hạn sẽ ảnh hưởng như thế nào Ngoài ra khi xem xét cần phải tìm hiểu xem giữa các tài sản, khoản mục đầu tư có các mối tương quan ngầm hay không để đảm bảo kết quả không mang quá nhiều tính chất chủ quan

Ngoài ra các ngân hàng còn có thể sử dụng phân tích độ nhạy với phân tích kịch bản

để tăng khả năng hữu dụng của kiểm định, ví dụ các ngân hàng có thể đánh giá được các khoản lỗ (lãi) hiện tại thông qua mối tương quan với sự di chuyển của thị trường

1.2 Mô hình thực hiện Stress Test vĩ mô cho hệ thống ngân hàng

Như đã đề cập ở trên, Stress Test được chia làm hai loại là Stress Test vi mô cho từng ngân hàng và Stress Test vĩ mô cho toàn hệ thống Bài nghiên cứu này sẽ đi sâu vào Stress Test cho hệ thống ngân hàng trong giai đoạn khủng hoảng tài chính vẫn đang tiếp diễn hiện nay Thông qua kinh nghiệm từ các nước, Stress Test được chứng minh có khả năng giúp khôi phục lòng tin cho hệ thống tài chính, làm tăng tính minh bạch và giảm thiểu các rủi ro không chắc chắn cho thị trường trong thời kì khủng hoảng Mục tiêu của phương pháp nghiên cứu này là giúp cho các nhà điều hành chính sách và NHNN có thể xác định được nguồn gốc tiềm ẩn của các rủi ro

hệ thống, đồng thời đo lường các khoản lỗ có thể phát sinh khi rủi ro xảy ra đối với các tổ chức tài chính nòng cốt Ưu điểm của phương pháp top-down này là dễ thực hiện bởi nó chỉ đòi hỏi các dữ liệu chung và chỉ sử dụng đồng nhất một phương pháp Ngoài ra mô hình này áp dụng loại hình phân tích kịch bản bao gồm kịch bản chuẩn và kịch bản bất lợi hơn để đánh giá

Để thực hiện kiểm định Stress Test cho hệ thống ngân hàng, bài nghiên cứu đề xuất sử dụng phương pháp SCAP hay còn gọi là chương trình đánh giá kiểm soát vốn được thực hiện đầu tiên ở các ngân hàng Mỹ, đây là đánh giá được thực hiện bởi hệ thống Dự trữ Liên bang và các giám sát viên để xác định liệu các tổ chức tài chính Mỹ lớn nhất đã có bộ đệm vốn cần thiết để chịu đựng các suy thoái thị trường

và khủng hoảng tài chính hay không

1.2.1 Mô tả thử nghiệm chương trình Stress Test

Sau khi đã xây dựng được các kịch bản kinh tế vĩ mô bao gồm kịch bản chuẩn

và kịch bản bất lợi hơn Dựa trên mối liên hệ giữa nền kinh tế vĩ mô và báo cáo tài chính, các ngân hàng tham gia Stress Test được chỉ đạo đánh giá các khoản lỗ tiềm năng trên các khoản cho vay, đầu tư, các danh mục chứng khoán giao dịch, bao gồm các ràng buộc ngoại bảng, các khoản nợ dự phòng (là các khoản nợ có thể phát sinh hoặc không phát sinh trong tương lai, bởi nó phụ thuộc vào các sự kiện diễn ra trong tương lai, trường hợp điển hình của khoản nợ này là các vụ kiện thương mại, khoản mục này được ghi nhận trong bảng cân đối kế toán và được đánh giá một cách hợp lý) và các tài sản có trong tương lai kể từ khi bắt đầu thực hiện Stress Test Để đánh

giá một cách hợp lý, các ngân hàng được cung cấp một thiết kế chung về việc xác định mức lỗ dự kiến cho các khoản cho vay cụ thể dưới điều kiện của kịch bản chuẩn và kịch bản bất lợi hơn

Sau đó các ngân hàng được khảo sát cũng được yêu cầu phải đánh giá nguồn lực

có sẵn để hấp thụ các khoản lỗ trong khoản thời gian hai năm sắp tới dưới hai kịch bản Các nguồn lực này bao gồm PPNR (doanh thu thuần trước khi được điều chỉnh bởi khoản dự phòng) và ALLL (các khoản dự trữ được thiết lập cho các khoản lỗ có khả năng xảy ra tại thời điểm trước khi thực hiện Stress Test) Theo đó nguồn lực của ngân hàng bao gồm PPNR và ALLL, kết hợp với nguồn vốn hiện tại cần phải vượt qua mức vốn tối thiểu theo quy định để có thể hấp thụ các khoản lỗ có khả năng xảy ra dưới hai kịch bản Hình dưới đây sẽ mô tả chi tiết các thức xác định thu nhập ròng và quy định về vốn

Hình 1.3: Bảng tính thu nhập ròng và vốn bắt buộc của ngân hàng

Thu nhập lãi ròng + Thu nhập ngoài lãi - Chi

= Thu nhập ròng trước thuế

Thu nhập ròng trước thuế - Thuế + Thuế ròng

cho các lợi nhuận hoặc lỗ từ các khoản mục phát

sinh bất thường

= Thu nhập ròng sau thuế

Thu nhập ròng sau thuế - Chi trả cổ tức cho cổ phiếu thường, cổ phiếu ưu đãi, và các khoản giảm trừ ròng khác liên quan đến vốn chủ sỡ hữu

= Sự thay đổi trong vốn chủ sỡ hữu

Sự thay đổi trong vốn chủ sỡ hữu - Các khoản giảm trừ vốn bắt buộc + Các khoản tăng thêm của vốn bắt buộc

= Sự thay đổi trong quy định của nguồn vốn

Các chuyên gia và nhà phân tích sẽ xem xét và đánh giá báo cáo của các ngân hàng Một số nhóm sẽ chú ý xem xét các loại tài sản, doanh thu, dự trữ và nguồn vốn, nhóm khác sẽ tập trung hơn cho các ngân hàng đặc biệt Các ngân hàng đó bị đòi hỏi cung cấp thêm các thông tin về các rủi ro có thể gánh chịu Các nhóm khảo sát cũng sẽ xem xét chất lượng của các phương pháp mà ngân hàng sử dụng để đánh giá các khoản lỗ và nguồn lực của mình cũng như các giả định được sử dụng Từ đó

sẽ đưa ra các đánh giá về mức thiệt hại dựa trên các thông tin của từng ngân hàng về tính chất rủi ro của danh mục đầu tư, phương pháp quản trị rủi ro và bảo hiểm

Cuối cùng để kết thúc tiến trình cần phải đánh giá các khoản lỗ, doanh thu và sự thay đổi trong dự trữ cùng với việc đánh giá độ lớn và chất lượng của nguồn vốn mà mỗi ngân hàng cần phải đảm bảo có được ở cuối giai đoạn thử nghiệm Stress Test

Tóm lại, quy trình thực hiện chương trình đánh giá kiểm soát vốn của hệ thống ngân hàng gồm năm bước sau đây:

Bước thứ nhất, xây dựng kịch bản kinh tế vĩ mô

Bước thứ hai, tính toán tốc độ tăng trưởng của NPLs và tổng dư nợ tín dụng thông qua các biến số vĩ mô được dự báo

Bước thứ ba, đánh giá giá trị và dữ liệu của báo cáo tài chính để tính toán rủi

ro tín dụng và rủi ro thị trường (là rủi ro tỷ giá hối đoái và rủi ro lãi suất nói chung) cho mỗi ngân hàng trong khoảng thời gian thực hiện Stress Test Sau

đó giá trị rủi ro sẽ được trừ ra khỏi nguồn vốn của ngân hàng

Bước thứ tư, tính các tác động liên ngân hàng

Bước thứ năm, tỷ lệ vốn CAR sau khi đã trừ đi các khoản lỗ từ cú sốc và từ

sự ảnh hưởng liên ngân hàng sẽ được sử dụng để làm mức vốn yêu cầu tối thiểu cho các ngân hàng

Hình 1.4: Khuôn khổ của Stress Test

Cú sốc

ban đầu

Hướng tương tác của các rủi

ro trong kịch bản

Thiết lập khả năng vỡ nợ vào các tổn thất

Quy trình về khả năng vỡ nợ của người đi vay

Thu nhập khu vực tài chính

Tác động lên báo cáo thu nhập và vốn

Các ảnh hưởng tác động lại lên nền kinh tế, thị trường

Để hiểu chi tiết hơn về chương trình và cách thức thực hiện chương trình, phần dưới đây sẽ đi sâu vào từng bước thực hiện như đã nêu

1.2.2 Các bước thực hiện

Bước đầu tiên của Stress Test hệ thống là xác định các rủi ro trọng yếu của hệ thống tài chính có thể bị tác động khi xảy ra các cú sốc và thu hẹp mức độ tập trung của thử nghiệm, bởi vì rất khó để có thể thực hiện các thử nghiệm với mỗi nhân tố rủi ro Để có thể xác định các đối tượng đó đòi hỏi phải có một kiến thức rộng về môi trường vĩ mô, từ đó đưa ra một bức tranh rõ ràng hơn về hệ thống tài chính cũng như dự đoán được nguồn gốc của các cú sốc chính xác hơn

Sau khi đã xác định được các đối tượng chịu tác động chủ yếu, bước tiếp theo là xây dựng các kịch bản trọng tâm của thử nghiệm Stress Test Với mỗi đối tượng được xác định trước, các nhà phân tích sẽ xác định các biến vĩ mô nào sẽ có tác động lớn lên các đối tượng này Các kịch bản có thể được xây dựng dựa trên các dữ liệu lịch sử hoặc là các giả định Sự lựa chọn giữa kịch bản quá khứ hay kịch bản giả định phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, bao gồm các nhân tố liên quan đến danh mục đầu tư bị ảnh hưởng như thế nào với các sự kiện đặc biệt trong lịch sử, cũng như sự khác nhau về các nguồn lực được đưa vào kiểm định

Kịch bản lịch sử chủ yếu dựa vào các biến động mạnh của thị trường trong lịch

sử, phản ánh các tác động của thị trường đã xảy ra, do đó vai trò của các nhà

quản lý rủi ro trong các kịch bản này là không nhiều Nhưng nhược điểm là không phản ánh được sự biến động cũng như xu hướng mới của rủi ro tài chính

có khả năng xảy ra

Kịch bản giả định là đưa vào các sự kiện chưa từng xảy ra trong lịch sử hoặc là những sự kiện không mang tính chu kỳ Các kịch bản này được xây dựng dựa trên quan điểm chủ quan của các nhà quản trị rủi ro, nên sẽ thích hợp với thực trạng của ngân hàng nhiều hơn, tuy nhiên vì đưa khá nhiều ý kiến chủ quan nên đòi hỏi các nhà quản lý phải có nhiều kinh nghiệm về các biến động trong thị trường Bên cạnh đó còn cần sử dụng các mô hình kinh tế khác để hỗ trợ trong việc dự báo và xây dựng kịch bản

Trong thực tế người ta thường sử dụng tổng hợp cả hai loại kịch bản trên, trong

đó kịch bản giả định sẽ được đưa thêm các dữ liệu về sự thay đổi của thị trường trong quá khứ nhưng không nhất thiết có liên hệ với các cuộc khủng hoảng đặc biệt

đã xảy ra Việc đưa các dữ liệu quá khứ có thể giúp hỗ trợ điều chỉnh sự thay đổi của giá và các nhân tố khác khó có thể được thiết lập (như các tác động lên tính thanh khoản của thị trường)

Vì vậy các kịch bản kinh tế vĩ mô thường được xây dựng bởi các chuyên gia kinh tế, đối với chương trình được thực hiện ở Mỹ, các biến vĩ mô bao gồm: GDP thực, tỷ lệ thất nghiệp và giá nhà Tuy nhiên với mỗi quốc gia cụ thể, các nhà phân tích sẽ quyết định các nhân tố nào sẽ được sử dụng để đại điện cho nền kinh tế vĩ

mô của quốc gia đó Thông thường các biến đại diện được lựa chọn là GDP thực, lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất ngắn hạn

Sau khi xây dựng kịch bản, bước tiếp theo là đưa các kết quả ứng với từng kịch bản vào bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập của các tổ chức tài chính Khi có bất kỳ một sự thay đổi nào xuất hiện, rủi ro của ngân hàng tất yếu cũng biến động theo, đặc biệt là hai rủi ro mà mô hình đang xem xét là rủi ro thị trường và rủi ro tín dụng Trong đó rủi ro thị trường sẽ chịu tác động trực tiếp khi biến đại diện vĩ mô thay đổi Rủi ro tín dụng không thay đổi một cách lập tức mà trước tiên các khoản

nợ xấu sẽ bị ảnh hưởng, sau đó dẫn tới các khoản lỗ kỳ vọng và các khoản lỗ không

kỳ vọng cũng thay đổi theo Cụ thể ta có thể được giải thích qua phương trình tổng quát sau:

Để hiểu cụ thể hơn mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và các biến kinh tế, trước tiên ta tìm hiểu các bài nghiên cứu trước đây đã xem xét mối liên hệ giữa hai đại lượng này như thế nào Đầu tiên, NPLs được chứng minh có mối liên hệ không chỉ với các biến kinh tế vĩ mô mà còn với các biến đặc trưng của ngân hàng Với bài nghiên cứu của Sukrishnalall Pasha – nhà kinh tế học ở đơn vị ổn định tài chính của ngân hàng Guyana, mô hình xác định mối liên hệ giữa NPLs và các biến đại diện khác được trình bày như sau:

Bảng 1.1: Các biến dùng trong mô hình hồi quy

lệch giữa lãi suất cho vay trung bình theo tỷ trọng và tỷ lệ (+)

lạm phát hàng năm) ngân hàng i vào năm t

Các biến vĩ mô

Các nghiên cứu trước đây đã đưa ra khá nhiều mối quan hệ giữa NPLs và các biến kinh tế vĩ mô Trong các biến đại diện đó, hầu như các nghiên cứu đều đề cập đến tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm, ngoài ra các biến đại diện quan trọng khác như tốc độ tăng trưởng tín dụng, lãi suất thực, tỷ lệ lạm phát hàng năm, tỷ giá thực hiệu lực (REER), tỷ lệ thất nghiệp hàng năm, cung tiền (M2)… Bài nghiên cứu đề xuất sử dụng tốc độ tăng trưởng GDP (ΔGDP), lạm phát hàng năm (INF) và tỷ giá thực hiệu lực (REER)

Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và NPLs được chứng minh qua thực nghiệm có mối quan hệ nghịch biến (Salas và Suarina, 2002; Rajan và Dhal, 2003; Fofack, 2005; và Jimenez và Saurina, 2005) Nguyên nhân này được giải thích như sau, khi GDP tăng trưởng mạnh mẽ sẽ dẫn tới sự gia tăng trong thu nhập, làm khả năng trả nợ của người vay tăng lên, kết quả là nợ xấu được giảm xuống

Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu được chứng minh là có mối quan hệ đồng biến Theo nhà kinh tế Fofack (2005), sức ép lạm phát sẽ làm suy giảm vốn chủ sở hữu của các ngân hàng, do đó rủi ro tín dụng cũng bị ảnh hưởng tăng lên Đối với tỷ giá thực hiệu lực (REER), mối quan hệ được xem là đồng biến Cũng theo nhà kinh tế Fofack (2005), khi tỷ giá hối đoái tăng lên sẽ có tác động làm gia tăng NPLs của các ngân hàng thương mại đang hoạt động theo chế độ tỷ giá cố định

Các biến kinh tế được đề cập trong mô hình này sử dụng dữ liệu hiện thời và dữ liệu có độ trễ một năm so với thời điểm xảy ra cú sốc

Các biến đặc trưng của ngân hàng

Ngoài các biến vĩ mô, các bằng chứng trong lịch sử cũng chứng minh rằng các nhân tố riêng của ngân hàng bao gồm độ lớn của ngân hàng, lợi nhuận biên, các điều kiện cấp tín dụng như kỳ hạn, lãi suất, mức độ và các rủi ro cũng là một thành

tố quan trọng để xác định NPLs Bài nghiên cứu xem xét sử dụng bốn biến thuộc khu vực ngân hàng là lãi suất thực (RIR), độ lớn của ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng hàng năm của nợ (∆LOANS) và tỷ số nợ trên tổng tài sản (L_A)

Đối với lãi suất thực, tác động của nó đến NPLs được chứng minh là đồng biến khi mức lãi suất cao Lãi suất thực được tính bằng cách lấy lãi suất cho vay theo trung bình tỷ trọng của ngân hàng trừ đi tỷ lệ lạm phát hàng năm, cũng như các biến

vĩ mô trên, RIR cũng sử dụng dữ liệu hiện thời và dữ liệu có độ trễ là một năm Gia tăng trong các khoản cho vay của ngân hàng luôn được sử dụng để xác định NPLs (Salas và Saurina, 2002; Jimenez và Saurina, 2005; Keeton và Morris, 1987; Sinkey và Greenwalt, 1991; và Keeton, 1999) Phần trăm thay đổi trong danh mục cho vay của ngân hàng (ΔLOANS) được sử dụng đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín

dụng, dữ liệu của biến đưa vào mô hình bao gồm dữ liệu hiện thời và dữ liệu có độ trễ hai năm Cũng giống như tốc độ tăng trưởng GDP, logarit của ΔLOANS không tính được bởi vì kết quả có thể âm khi các ngân hàng thắt chặt tín dụng hơn so với các năm trước khi xảy ra khủng hoảng

Với độ lớn của ngân hàng thì mối tương quan vẫn còn khá nhiều tranh luận Với lập luận là mối tương quan ngược chiều (Rajan và Dhal, 2003; Salas và Saurina, 2002; Hu và các tác giả khác, 2006), cho rằng khi một ngân hàng có quy mô lớn sẽ

có nhiều hành động hơn trong việc quản trị rủi ro do đó sẽ giúp giảm thiểu các khoản nợ xấu Ngoài ra cũng có lập luận giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu là mối quan hệ đồng biến (Rajan và Dhal, 2003), khi một ngân hàng lớn, mức độ cho vay gia tăng sẽ dẫn tới nợ xấu cũng có khả năng gia tăng Trong bài nghiên cứu này, quy

mô của ngân hàng sẽ được xây dựng bằng cách tính tỷ trọng theo giá trị trường của tài sản trên tổng tài sản của hệ thống ngân hàng

Cuối cùng là tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (L_A), biến đại diện này được nghiên cứu là tương quan thuận với NPLs (Sinkey và Greenwalt, 1991) Lý do là vì lợi nhuận thu được từ các khoản cho vay có giá trị cao hơn chi phí khi rủi ro tăng lên, được biểu hiện trong sự gia tăng của NPLs trong suốt thời kỳ khủng hoảng Bảng 1.1 trên trình bày tóm tắt cách tính cũng như mối tương quan của các biến với NPLs

Với mô hình bài nghiên cứu đang xem xét, tỷ lệ nợ xấu được chia ra làm hai cho hai loại đối tượng là doanh nghiệp và cá nhân, tạo tiền đề trong việc tính toán các khoản lỗ do rủi ro tín dụng xảy ra

mà ngân hàng gánh chịu

a Rủi ro thị trường

Rủi ro thị trường là rủi ro xuất hiện các khoản lỗ của tài sản, nợ và các vị thế ngoại bảng khi giá thị trường thay đổi, xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau nhưng chủ yếu là đến từ rủi ro lãi suất và rủi ro tỷ giá Ngoài ra, rủi ro thị trường được biết là một trong hai rủi ro lớn nhất mà ngân hàng phải đối mặt, do đó ngày

càng được các nhà giám sát và quản lý dành sự quan tâm nhiều hơn khi nền kinh tế các nước hội nhập một cách mau chóng

Đó là lý do vì sao Ủy ban Basel đã đề xuất quy định về nguồn vốn tối thiểu vào năm 1988, giúp các ngân hàng xác định mức vốn tối thiểu để có khả năng chống đỡ các rủi ro mà ngân hàng có thể đối mặt trong tương lai Vì vậy, để ngân hàng có khả năng trụ vững khi nền kinh tế xảy ra khủng hoảng, mô hình đã đề xuất loại trừ giá trị rủi ro thị trường ra khỏi nguồn vốn của ngân hàng, bao gồm giá trị rủi ro lãi suất

và giá trị rủi ro tỷ giá

Rủi ro lãi suất

Rủi ro lãi suất được hiểu là giá cả tín dụng, là giá mà người đi vay phải trả để đánh đổi lấy quyền sử dụng vốn vay Rủi ro lãi suất xuất hiện khi có sự thay đổi của lãi suất thị trường dẫn đến tổn thất tài sản và thu nhập của ngân hàng Thông thường các ngân hàng sẽ đối mặt với hai loại rủi ro lãi suất là “rủi ro về giá” và “rủi ro tái đầu tư”

Rủi ro về giá: giá trị tài sản Có và Nợ được tính dựa trên khái niệm hiện giá

của tiền tệ, do đó khi lãi suất thay đổi sẽ kéo theo mức chiết khấu thay đổi làm cho giá trị tài sản Có và Nợ xuất hiện chênh lệch so với ban đầu

Rủi ro tái đầu tư: Rủi ro này xuất hiện khi có sự bất cân xứng về kỳ hạn giữa

tài sản Nợ và tài sản Có, ngoài ra còn do ngân hàng áp dụng các mức lãi suất khác nhau khi huy động vốn và cho vay

Vì vậy để đo lường giá trị rủi ro lãi suất chúng ta xem xét sự thay đổi giá trị hiện tại của các chứng khoán đầu tư đang thực hiện giao dịch (trading book1), cụ thể là

1

Trading book thông thường là các danh mục đầu tư của các tổ chức tài chính lớn Các trading

book điển hình chứa các thông tin về tất cả các chứng khoán mà tổ chức đang nắm giữ cũng như lịch sử của tất cả các giao dịch kế toán bao gồm mua và bán chứng khoán trong sổ sách Do đó tradingbook được xem là nguồn dữ liệu cơ bản được sử dụng để theo dõi một cách nhanh chóng bất

kì hoạt động đầu tư nào của tổ chức

Tất cả các hoạt động đầu tư đều được ghi nhận vào trading book Mức độ chi tiết được ghi nhận sẽ rất hữu ích khi xem xét bất kì loại hình của các giao dịch mới phát sinh mà các giao dịch đó có tác

trái phiếu doanh nghiệp, Chính phủ nước ngoài, Chính phủ trong nước và địa phương Các giá trị hiện tại sẽ phụ thuộc vào sự thay đổi của lãi suất ngắn hạn, do

đó mô hình đường cong lãi suất được sử dụng để đánh giá Một lưu ý nữa, dữ liệu

về kỳ hạn chứng khoán của từng ngân hàng không được công bố do đó sẽ sử dụng trung bình kỳ hạn của các chứng khoán trên thị trường Chúng ta chia các chứng khoán ra thành các phần bao gồm: trái phiếu doanh nghiệp, trái phiếu địa phương, cho vay Chính phủ và trái phiếu của Chính phủ nước ngoài Cuối cùng, tính tổng cộng sự thay đổi của các phân khúc đó, và giá trị này sẽ đại diện cho rủi ro lãi suất của từng ngân hàng

Giá trị rủi ro lãi suất được đại diện bởi sự thay đổi trong giá trị ròng △NW của ngân hàng Giá trị ròng này được xác định bởi công thức sau:

NW = Giá trị tổng tài sản ngân hàng - Giá trị tổng vốn huy động và đi vay (1)

Trong các mô hình đo lường rủi ro lãi suất, mô hình thời lượng đơn Macaulay

ưu việt hơn trong việc đo lường mức độ nhạy cảm của tài sản Có và tài sản Nợ đối với lãi suất vì đề cập đến yếu tố thời lượng của tất cả dòng tiền cũng như kỳ hạn của tài sản Nợ và tài sản Có Thời lượng của một tài sản tài chính là thước đo thời gian tồn tại luồng tiền của tài sản này, được tính trên cơ sở giá trị hiện tại của nó Ta có công thức tổng quát về thời lượng như sau:

∑

∑

Trong đó:

D – Thời lượng (kỳ hạn hoàn vốn hay kỳ hạn hoàn trả) của tài sản tài chính

N – Tổng số luồng tiền xảy ra, t – Thời điểm xảy ra luồng tiền (t = 1,2, …)

CFt – Luồng tiền nhận được tại thời điểm cuối kỳ t

YTM – Tỷ lệ thu nhập khi công cụ tài chính đến hạn

động lên tài sản hay các tổ chức tài chính Các thông tin này sẽ giúp ích cho việc nhận biết các rủi

ro tiềm ẩn có khả năng xuất hiện khi thực hiện các hoạt động đầu tư

Để đo mức chênh lệch về thời lượng của tài sản Nợ và tài sản Có trên bảng cân đối kế toán, từ đó xác định sự thay đổi tài sản của ngân hàng, trước hết xác định thời lượng tài sản Nợ và tài sản Có như sau:

DA Thời lượng (kỳ hạn hoàn vốn trung bình) của toàn bộ tài sản Có

DAi Thời lượng của tài sản Có thứ i

DLi Thời lượng của tài sản Nợ thứ j

DL Thời lượng (kỳ hạn hoàn vốn trung bình) của toàn bộ tài sản Nợ

WAi Tỷ trọng tài sản Có thứ i trong tổng tài sản Có

WLj Tỷ trọng tài sản Nợ thứ j trong tổng tài sản Nợ

Từ công thức (1), (2), (3), ta xác định được sự thay đổi trong giá trị ròng của ngân hàng khi lãi suất biến động trong mối quan hệ với thời lượng như sau:

Trong đó: (DA – DL × k): khe hở kỳ hạn hiện tại, đo lường bằng công thức sau:

A: Tổng tài sản chịu rủi ro lãi suất

Tác động của lãi suất đối với giá trị của ngân hàng được tổng kết trong bảng 1.2

Bảng 1.2: Tác động của lãi suất đối với giá trị của ngân hàng

Rủi ro tỷ giá

Rủi ro tỷ giá là rủi ro phát sinh do sự biến động của tỷ giá làm ảnh hưởng đến giá trị kỳ vọng tương lai, gắn liền với hoạt động kinh doanh mà dòng tiền vào và dòng tiền ra sử dụng các loại đồng tiền khác nhau Nguyên nhân do sự không cân bằng giữa tài sản có ngoại tệ và tài sản nợ ngoại tệ hoặc chênh lệch giữa doanh số mua vào và bán ra đồng tiền nước ngoài Cũng như rủi ro lãi suất, kiểm định Stress Test đối với rủi ro tỷ giá để đánh giá tác động của tỷ giá lên giá trị của vốn chủ sở hữu

Đo lường rủi ro tỷ giá của một ngân hàng, ta có thể dựa vào trạng thái ngoại tệ ròng đối với một ngoại tệ, và nó được tính như sau:

Trạng thái ngoại tệ ròng (i) = Trạng thái nội bảng (i) + Trạng thái ngoại bảng (i)

= [Tài sản có ngoại tệ (i) – Tài sản nợ ngoại tệ (i)] + [Doanh số mua vào (i) – Doanh số bán ra (i)]

Giá trị chịu rủi ro = Trạng thái ngoại hối × Độ biến động dự tính của tỷ giá ×

Tỷ giá đóng cửa

Cuối cùng trong quá trình tính toán giá trị rủi ro thị trường, mô hình giả định phòng ngừa tỷ giá hối đoái sẽ không được tính đến bởi các thông tin là không có sẵn Do đó trong một số trường hợp rủi ro tỷ giá hối đoái và rủi ro lãi suất có thể bị đánh giá cao hơn thực trạng của từng ngân hàng

b Rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng luôn được biết đến là rủi ro truyền thống của ngân hàng, mức độ rủi ro càng đặc biệt tăng mạnh sau cuộc khủng hoảng tài chính 2007, kéo theo đó là NPLs cũng tăng theo, vì vậy NPLs được sử dụng để đại diện cho rủi ro tín dụng Với phương pháp phân tích này, mô hình sẽ tính rủi ro tín dụng cho từng ngân hàng, trong đó chia ra các khoản nợ dưới chuẩn riêng cho khoản vay doanh nghiệp và khoản vay cá nhân Từ đó giá trị các khoản lỗ tín dụng sẽ được trừ ra khỏi tỷ lệ an toàn vốn Cách tính dưới đây sẽ chia ra khoản lỗ kỳ vọng và khoản lỗ không kỳ vọng

Khoản lỗ tín dụng kỳ vọng và không kỳ vọng được tính bởi công thức dưới đây không bao gồm các khoản dự phòng được trích lập đối với các khoản nợ xấu của ngân hàng, mà là các khoản lỗ phát sinh từ các khoản nợ xấu có khả năng xuất hiện trong tương lai từ các khoản nợ tiêu chuẩn và nợ cần chú ý hiện tại

EAD tính bằng cách lấy dư nợ tại thời điểm cuối năm trừ đi các khoản nợ xấu

PD là xác suất vỡ nợ của các khoản nợ tiêu chuẩn và cần chú ý hiện tại, là

nguyên nhân làm gia tăng nợ dưới chuẩn trong tương lai Cụ thể được xác định bằng

các phương trình dưới đây:

Đầu tiên, NPLs dự kiến trong tương lai sẽ được xác định bởi công thức:

Trong đó r là tỷ lệ xóa sổ (thanh lý) trung bình của NPLs hiện tại Trong thực tế tỷ

lệ này sẽ không ổn định theo thời gian, do đó rất khó để mô hình hóa tham số này vì

vậy bài nghiên cứu thiết lập một con số không đổi dựa trên các kết quả thực nghiệm

từ hệ thống ngân hàng Mô hình hồi quy về tốc độ tăng trưởng của tỷ số NPLs và

tốc độ tăng trưởng tín dụng được tính toán bởi công thức sau:

Trong đó:

Cuối cùng, PD sẽ được tính từ tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ số NPLs:

Phương trình cho thấy PD phụ thuộc vào r, tỷ số npl và tốc độ tăng trưởng NPLs

Trong đó tốc độ tăng trưởng NPLs sẽ được tính bởi công thức sau:

Khoản lỗ tín dụng không kỳ vọng

Để tính các khoản lỗ không mong đợi, bài nghiên cứu sẽ sử dụng công thức của

hiệp ước Basel II để xem xét sự thay đổi tỷ số RWA Điều này cho phép ta tính toán

RWA khi tăng trưởng tín dụng ở các ngân hàng có sự biến động cao RWA thay đổi

sẽ tác động đến các rủi ro của ngân hàng

Trong việc tính toán rủi ro tín dụng, bài nghiên cứu giả định rằng tất cả các ngân hàng tuân theo quy định của hiệp ước Basel II, mặc dù điều này có thể không hoàn toàn đúng với tất cả các ngân hàng Do đó các danh mục cho vay sẽ được chia ra là các khoản vay doanh nghiệp, khoản vay cá nhân và các khoản vay khác Rủi ro tín dụng được tính theo quy định của hiệp ước Basel II

] Trong trường hợp tính vốn yêu cầu cho các khoản vay cá nhân, chúng ta sử dụng công thức sau:

— ] Trong đó, N là phân phối chuẩn còn G là ngược lại N(x) chỉ hàm phân phối lũy

kế của một biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn chuẩn hoá (tức là xác suất mà một biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai nhỏ hơn hoặc bằng x) G(z) chỉ hàm ngược của hàm phân phối chuẩn lũy kế của một biến

ngẫu nhiên phân phối chuẩn chuẩn hoá (tức là với giá trị biến số là x thì sẽ cho giá trị N(x) = z) Hàm phân phối chuẩn lũy kế và hàm ngược của nó có trong Excel

dưới dạng các hàm NORMSDIST và NORMSINV Với các khoản cho vay khác, công thức được sử dụng sẽ giống với công thức cho khoản vay doanh nghiệp

Khoản lỗ không kỳ vọng đươc tính theo công thức của Basel II ở trên được sử dụng để tính sự thay đổi của RWA theo công thức sau:

Trong đó MCAR là tỷ lệ vốn tối thiểu bắt buộc

Theo trụ cột thứ ba của Hiệp định Basel về “vốn tính theo rủi ro gia quyền”, tài sản tính theo rủi ro gia quyền được tính bởi công thức sau:

Tài sản tính theo rủi ro gia quyền (RWA) = Tổng (Tài sản × Mức rủi ro phân

định cho từng tài sản trong bảng cân đối kế toán) + Tổng (Nợ tương đương × Mức rủi ro ngoại bảng)

Mục đích của RWA là được sử dụng để tính tỷ lệ an toàn vốn:

Vốn bắt buộc >= 8% × Tài sản tính theo độ rủi ro gia quyền

Tỉ lệ thoả đáng về vốn (CAR) = Vốn bắt buộc/Tài sản tính theo độ rủi ro gia quyền

Vì vậy khi tài sản tính theo độ rủi ro gia quyền thay đổi vì khoản lỗ không mong đợi, sẽ dẫn tới tỷ lệ vốn thỏa đáng thay đổi, hoặc cũng có nghĩa là vốn bắt buộc thay đổi Tùy theo mức độ của rủi ro tín dụng không mong đợi mà ngân hàng sẽ cần gia tăng nguồn vốn theo công thức để đảm bảo rủi ro của mình được đảm bảo

Các khoản lỗ được tính ra từ công thức rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường có thể một phần nào đó được bù đắp bởi thu nhập ròng hiện tại Do đó, thu nhập của ngân hàng được xem là khoản mục đầu tiên được dùng để phòng ngừa các khoản lỗ Cụ thể bài nghiên cứu giả định các ngân hàng sẽ sử dụng tất cả các thu nhập có sẵn để giúp gia tăng mức vốn cần thiết khi xảy ra khủng hoảng tài chính Nếu như thu nhập của các ngân hàng cũng không đủ để hấp thụ hết các khoản lỗ phát sinh trong các giả định được xem xét trong Stress Test thì nguồn vốn của ngân hàng sẽ bị trừ đi một khoản đúng bằng các khoản lỗ còn lại Thu nhập ròng được tính bằng tổng thu nhập từ các hoạt động tín dụng và phi tín dụng Sự thay đổi của lãi suất dựa vào các

kịch bản đang xem xét và trung bình thu nhập từ lãi vay trong ba năm qua được sử dụng để tính tổng thu nhập lãi vay ròng Còn khoản thu nhập không từ lãi vay sẽ được xác định bằng cách lấy trung bình của ba năm trước

Chúng ta tính các tác động liên ngân hàng, sau khi các khoản lỗ được trừ ra khỏi nguồn vốn của ngân hàng Các tác động dây chuyền của thị trường liên ngân hàng được thể hiện dưới ba dạng cơ bản sau:

Khi tính thanh khoản tổng hợp của các ngân hàng trong hệ thống là không đủ

Xét về tính thanh khoản thì thị trường liên ngân hàng chỉ tái phân phối lại tính thanh khoản giữa các ngân hàng với nhau chứ không tạo ra tính thanh khoản Do

đó sự thiếu hụt tính thanh khoản tổng hợp có thể xuất hiện do một ngân hàng nếu quá tự tin vào hệ thống liên ngân hàng có khả năng hấp thụ được các cú sốc

về thanh khoản thì ngân hàng này sẽ đầu tư rất ít cho tài sản có tính thanh khoản cao (thậm chí dưới mức tiêu chuẩn), kết hợp với sự thiếu hụt về dự phòng rủi ro thanh khoản đã tạo ra các tổn thất liên ngân hàng

Khi các kỳ vọng của thị trường tạo ra có hiệu ứng có khả năng lan tỏa Về khía

cạnh kỳ vọng thị trường, sự lan tỏa ở đây được thấy ở các kênh thứ cấp Khi một

cá nhân hay tổ chức gửi tiền vào ngân hàng nhận thấy các khách hàng khác đang rút tiền gửi ra khỏi ngân hàng sẽ có hành động tương tự là rút tiền ra khỏi ngân hàng, và tác động này sẽ rất lớn nếu hiệu ứng rút tiền của các khách hàng đang gửi tiền tại ngân hàng bị lan tỏa rộng rãi

Khi sự sụp đổ của một ngân hàng nào đó trong hệ thống gây ra hiệu ứng lan truyền (domino) Một sự khó khăn của ngân hàng tư nhân nào đó sẽ bước đầu

gây ra hiệu ứng domino nếu như nghĩa vụ chi trả của ngân hàng này không được thực hiện gây ảnh hưởng lớn (thậm chí nghiêm trọng) đến ngân hàng cho vay khoản tín dụng này cũng như các ngân hàng cho vay khác

Tùy theo ngân hàng, mức độ liên ngân hàng và quy định của các nhà điều hành

sẽ quyết định tầm ảnh hưởng của các cú sốc lên rủi ro thanh khoản liên ngân hàng

Phương pháp đo lường rủi ro liên ngân hàng dựa trên nghiên cứu của Upper và Worms (2002), phương pháp này được sử dụng với mục đích nhằm đánh giá tác

động sự sụp đổ đột ngột của từng ngân hàng lên toàn hệ thống tài chính Thử nghiệm này sử dụng ma trận tác động song phương của các ngân hàng trong hệ thống (N×(N+M)) Ma trận song phương này tóm tắt các tổn thất liên ngân hàng của một ngân hàng với (N – 1) các ngân hàng khác trong hệ thống và M ngân hàng nước ngoài:

| [ ] Với

∑ ∑ ∑

Trong đó:

x ịj – Tổn thất tổng giữa ngân hàng trong nước i so với ngân hàng trong nước j

w ij – Tổn thất tổng giữa ngân hàng trong nước i so với ngân hàng nước ngoài j

a i – Tài sản liên ngân hàng nội địa của ngân hàng i

l j – Nợ liên ngân hàng nội địa của ngân hàng j

Mô hình trên có thể được xem là đánh giá thành công tỷ lệ tổn thất ước tính (LGD) dựa trên tác động sự sụp đổ của mỗi ngân hàng trong hệ thống N ngân hàng trong nước và M ngân hàng nước ngoài Với giả định là sự đổ vỡ đầu tiên của một ngân hàng nào đó có thể gây ra sự sụp đổ tiếp theo khi tổn thất của ngân hàng bị gây

ra bởi sự sụp đổ đó lớn hơn vốn cấp 1 Công thức sau đây sẽ thể hiện cụ thể hơn trường hợp đang xem xét:

∑ ∑