BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
NGUYỄN HỮU PHƯỚC
MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ
CĂNG THẲNG TÀI CHÍNH HỆ THỐNG
NGÂN HÀNG VIỆT NAM (STRESS TEST)
ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP VAR LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh, Năm 2011
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
Tôi tên Nguyễn Hữu Phước, xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế này là do
chính tôi nghiên cứu và thực hiện. Các thông tin, số liệu được sử dụng trong luận văn
là trung thực và hợp lý.
Học viên Nguyễn Hữu Phước
LỜI CÁM ƠN
Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cám ơn Lãnh đạo Trường Đại học Kinh tế
Thành Phố Hồ Chí Minh, Khoa Tài Chính Doanh Nghiệp và Phòng Quản lý đào tạo
sau đại học.
Tôi xin được gửi lời cảm ơn trân trọng và sâu sắc nhất đến TS. Nguyễn Tấn
Hoàng - thầy đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn cho tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và
thực hiện luận văn này.
Trong quá trình học tập, triển khai nghiên cứu đề tài và những gì đạt được hôm
nay, tôi không thể quên được công lao giảng dạy và hướng dẫn của các thầy, cô giáo
trường Đại học Kinh tế Thành Phố Hồ Chí Minh.
Và xin được cảm ơn, chia sẻ niềm vui này với gia đình, bạn bè cùng các anh chị
đồng nghiệp của tôi tại Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam - những người đã
luôn ở bên tôi, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi để cho tôi được học tập, nghiên cứu,
hoàn thành luận văn.
Dù đã có rất nhiều cố gắng, song luận văn chắc chắn không thể tránh khỏi
những thiếu sót và hạn chế. Kính mong nhận được sự chia sẻ và những ý kiến đóng
góp quý báu của các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2011
Nguyễn Hữu Phước
2.1.1 Quy mô hoạt động của hệ thống ngân hàng 17
2.1.2 Thực trạng rủi ro trong hệ thống ngân hàng 19
2.2 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến hoạt động ngân hàng 23
2.2.1 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) 23
2.2.2 Độ lệch sản lượng (Output Gap) 25
2.2.3 Lãi suất ngân hàng trung ương 27
2.2.4 Tỷ giá thực hiệu lực (REER) 29
2.2.5 Kim ngạch xuất nhập khẩu 32
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 35
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH KIỂM TRA ĐỘ CĂNG THẲNG TÀI CHÍNH CỦA
HỆ THỐNG NGÂN HÀNG VIỆT NAM ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP VAR . 36
3.1 Kiểm định các biến của mô hình 36
3.2 Mô hình Stress test áp dụng phương pháp VAR cho hệ thống ngân hàng tại
Việt Nam 45
3.3 Phân tích tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến hoạt động ngân hàng 46
3.4 Phân tích mức độ tác động trong ngắn hạn và trung hạn 47
3.5 Một số khuyến nghị đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam 48
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 50
KẾT LUẬN 51
PHỤ LỤC
TÀI LIỆU THAM KHẢO i
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
ADB: Ngân hàng Phát triển châu Á (Asian Development Bank)
ALCO: Ủy ban quản lý Tài sản Nợ - Tài sản Có
BĐH: Ban điều hành
Bảng 3.6 Ma trận tham số và thống kê t của mô hình VAR 45
Bảng 3.7 Kết quả phân tích phương sai các biến của mô hình 47
ii
iDANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 2.1 Tăng trưởng huy động và tín dụng hệ thống ngân hàng 20
Hình 2.2 Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng 22
Hình 2.3 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và chỉ số giá cả 24
Hình 2.4 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và độ lệch sản lượng 27
Hình 2.5 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và lãi suất ngân hàng trung ương 29
Hình 2.6 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ giá thực REER 31
Hình 2.7 Giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam giai đoạn từ 2001 – 2011 33
Hình 2.8 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và nhập khẩu 34
Hình 3.1 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của NPL 37
Hình 3.2 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của GAP 38
Hình 3.3 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của LNI 40
Hình 3.4 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của CPI 42
Hình 3.5 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của IM 43
Hình 3.6 Phản ứng xung lực của các biến trong mô hình 47
1
Đề tài sẽ đi sâu phân tích về tình hình kinh tế vĩ mô của Việt Nam như là lạm
phát, tỷ giá thực, sản lượng nhập khẩu, chênh lệch sản lượng, lãi suất danh nghĩa tác
động như thế nào đối với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, từ đó phân tích về việc các ngân
hàng sẽ gặp phải những rủi ro nào khi tình hình nợ xấu tăng lên như vậy.
3. Đối tượng nghiên cứu
Tình hình kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng
Tình hình nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Các rủi ro gặp phải khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên.
4. Phạm vi nghiên cứu:
Hệ thống ngân hàng Việt Nam từ năm 2002 - 2011
5. Phương pháp nghiên cứu:
Sử dụng nhiều phương pháp định tính và định lượng:
Phương pháp định tính bằng bảng: tình hình nợ xấu ngân hàng, các chỉ số
kinh tế vĩ mô.
Phương pháp định tính bằng đồ thị: vẽ đồ thị về từng biến của mô hình
để thấy được cơn khủng hoảng tài chính ở Việt Nam
Phương pháp định lượng bằng phần mềm Eviews: (Chạy hồi quy và kiểm
định VAR)
Nguồn dữ liệu: Từ các nguồn dữ liệu: Ngân hàng nhà nước, Tổng cục
thống kê (GSO), Ngân hàng Ngoại Thương Việt Nam (VCB), Bộ tài chính, Quỹ Tiền
tệ quốc (IMF), ngân hàng thế giới (WB), Ngân hàng phát triển châu Á (ADB), Bộ lao
động Mỹ, Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED), … công bố trong khoảng thời gian 10 năm
từ 2002 đến 2011.
3
6. Kết cấu của luận văn
Luận văn gồm có 5 phần:
GIỚI THIỆU CHUNG.
CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ STRESS TEST
CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG.
hàng, nghĩa là khả năng các luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản cho vay của
ngân hàng không thể được thực hiện đầy đủ về cả số lượng và thời hạn
Có thể nói, rủi ro tín dụng chiếm một tỷ trọng rất lớn trong tổng thể rủi ro ngân
hàng. Do truyền thống hoạt động ngân hàng là huy động vốn và cho vay. Cũng từ rủi
ro tín dụng sẽ dẫn đến các rủi ro khác và ngược lại. Mặc khác khi tình hình kinh tế xã
5
hội biến động theo chiều hướng bất lợi, tình hình sản xuất kinh doanh của khách hàng
và các đối tác ngân hàng khác gặp khó khăn, không thể thanh toán các khoản nợ cho
ngân hàng tạo phản ứng dây chuyền ảnh hưởng đến khả năng thanh toán các nghĩa vụ
của ngân hàng đối với ngân hàng bạn cũng như khách hàng của mình. Có thể dẫn đến
phá sản ngân hàng và gây ra cuộc khủng hoảng cho cả nền kinh tế
1.1.2 Rủi ro thị trường
Rủi ro thị trường là rủi ro dẫn đến nguồn thu nhập hay vốn của ngân hàng sụt
giảm do sự thay đổi theo hướng bất lợi của các yếu tố thị trường. Rủi ro thị trường
trong hoạt động của ngân hàng bao gồm rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro giá đầu tư và
rủi ro thanh khoản
Rủi ro lãi suất: rủi ro dẫn đến nguồn thu nhập hay vốn của ngân hàng sụt giảm
do biến động của lãi suất trên thị trường.
Rủi ro tỷ giá: rủi ro hiện tại hay trong tương lai tác động lên thu nhập hay vốn
của ngân hàng do thay đổi bất lợi của tỷ giá hối đoái. Rủi ro này chủ yếu xảy ra trong
thời gian tổ chức tín dụng có trạng thái mở, ở cả nội bảng và ngoại bảng, trên thị
trường giao ngay, thị trường kỳ hạn hoặc thị trường tương lai.
Rủi ro giá đầu tư: rủi ro dẫn đến giá trị đầu tư của ngân hàng sụt giảm do sự
thay đổi bất lợi về giá của các cổ phiếu, trái phiếu, và những khoản đầu tư vốn, chứng
khoán khác;
Rủi ro thị trường ảnh hưởng đến giá trị TSN - TSC, tác động đến khả năng
thanh toán khi đến hạn của ngân hàng. Là huyết mạch của nền kinh tế, có sức lan tỏa
trong toàn hệ thống, bất cứ sự biến động nào của thị trường cũng ít nhiều tác động đến
hoạt động của ngân hàng. Ngược lại, khi ngân hàng gặp rủi ro thị trường, với những
7
1.2 Mô hình kiểm tra độ căng thẳng tài chính trong lĩnh vực ngân hàng (Stress
test)
1.2.1 Khái niềm về kiểm tra độ căng thẳng (stress test)
Kiểm tra độ căng thẳng (Stress test) là một hình thức thử nghiệm để đánh giá
tính ổn định của một hệ thống hoặc một tổ chức nào đó. Bằng cách thử nghiệm sức
chịu đựng của hệ thống khi nó hoạt động vượt mức bình thường, thường là đến một
điểm phá vỡ, để quan sát kết quả.
Kiểm tra độ căng thẳng thường có ý nghĩa rất quan trọng trong các ngành công
nghiệp nhất định, chẳng hạn như thử nghiệm sức chịu đựng của nhà máy đối khi thiếu
hụt về nguyên liệu.
Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, bên cạnh các phương pháp để ước tính khả
năng hoạt động của đơn vị trong tương lai, nhà quản trị có thể sử dụng phương pháp
đánh giá độ căng thẳng thử nghiệm, để đánh giá sức chịu đựng của đơn vị khi gặp một
sự cố bất khả kháng, bằng cách thực hiện phân tích các kịch bản có thể xảy ra. Chẳng
hạn như :
Điều gì sẽ xảy ra khi thị trường vốn sụt giảm hơn 50 % trong năm nay?
Điều gì sẽ xảy ra khi lãi suất tăng 10 %?
Điều gì sẽ xảy ra khi giá dầu tăng 200 %?
Cách phân tích này ngày càng được sử dụng phổ biến trên thế giới, được thực
hiện bởi các cơ quan chính phủ các nước hoặc các tổ chức liên chính phủ như (IMF,
WB, …) để đánh giá tình hình tài chính quốc gia thành viên, xem xét có nên hỗ trợ tài
chính cho quốc gia đó hay không trước một sự cố nguy hiểm đến khả năng hoạt động
của nó. Ngoài ra, stress test còn có thể được sử dụng để kiểm tra sức chịu đựng hiện tại
của các tổ chức, sau một cú sốc kinh tế nào đó.
1.2.2 Phương pháp thực hiện Stress test – Mô hình VAR
Trong luận văn này, tác giả sử dụng phương pháp VAR (tương tự như phương
pháp đánh giá cho ngân hàng Ghana trong nghiên cứu của Settor Amediku) để đánh
8
số vĩ mô qua thời gian.
Phân tích “phản ứng xung lực” giúp chúng ta hiểu thêm về kinh tế vĩ mô và đã
có những ảnh hưởng to lớn tới việc thi hành chính sách tiền tệ. Nay một NHTW có lạm
phát mục tiêu điều chỉnh lãi suất để đạt tới mức mục tiêu đó trong vòng 1-2 năm đã là
chuyện bình thường. Chính sách tiền tệ thắt chặt đồng nghĩa với việc 1-2 năm sau lạm
phát mới thấp còn GDP giảm ngay lập tức. Các phân tích VAR tương tự về chính sách
tài khóa cũng cho thấy tăng chi tiêu công có thể trung hòa được một đợt suy thoái tạm
thời.
Ngày nay, mô hình VAR là công cụ không thể thiếu của các NHTW và Bộ Tài
chính trong phân tích ảnh hưởng của nhiều cú sốc khác nhau đối với nền kinh tế cũng
như ảnh hưởng của nhiều chính sách khác nhau để đối phó với các cú sốc trên.
1.2.2.1 Lý thuyết về mô hình VAR
Mô hình VAR: hay còn gọi là mô hình tự hồi quy véctơ (VAR) là một trong bốn
phương pháp dự báo kinh tế dựa vào chuỗi dữ liệu thời gian, bao gồm:
• Mô hình hồi quy đơn phương trình
• Mô hình hồi quy phương trình đồng thời
• Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy ( ARIMA)
• Mô hình tự hồi quy vectơ (VAR)
Khái niệm về mô hình VAR
Mô hình VAR là mô hình vectơ các biến số tự hồi quy. Mỗi biến số phụ thuộc
tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác.
Mô hình VAR dạng tổng quát:
10
Y
t
= A
1
Y
t-1
Y
Y
Y
2
1
;
=
mt
t
t
t
U
U
U
U
2
tin nào khác ngoài các biến số của mô hình. Vì không có quan hệ đồng thời giữa các
biến số nên người ta có thể sử dụng OLS hoặc phương pháp lượng hợp lý cực đại để
ước lượng từng phương trình của mô hình.
Ưu điểm nổi trội của mô hình VAR là không cần xác định biến nào là biến nội
sinh và biến nào là biến ngoại sinh .
11
Khi dự báo, sử dụng mô hình VAR chỉ sử dụng trong ngắn hạn nay cả trong
trường hợp sử dụng dự báo động.
Nhược điểm của mô hình VAR
Mô hình VAR đòi hỏi các biến số đều là biến dừng
Mô hình VAR(p) với p không cho trước nên không thể biết được độ dài trễ bằng
bao nhiêu?
Mô hình VAR không dùng để phân tích chính sách được.
Khi ước lượng đòi hỏi số quan sát nhiều do mô hình có nhiều phương trình
1.3 Những nghiên cứu thực nghiệm về Stress test trên thế giới
Một số phương pháp đã được sử dụng trong quá khứ để kiểm tra độ căng tín
dụng của ngân hàng. Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất tại các nước IMF
FSAPs là kiểm tra về độ nhạy của 1 yếu tố. Phương pháp này đánh giá mức độ tác
động đến bảng cân đối của ngân hàng khi có một yếu tố (biến số) thay đổi đáng kể,
chẳng hạn như tỷ giá hối đoái hoặc chính sách lãi suất. Tuy nhiên, việc kiểm tra độ
căng không cho phép sự tương tác giữa các yếu tố (biến số) kinh tế vĩ mô (theo kịch
bản) chẳng hạn như các tác động của những thay đổi lãi suất đối với hoạt động thực tế
trên danh mục cho vay của ngân hàng. Các kịch bản có thể được phát triển thông qua
một số phương pháp, trong đó có một cách tiếp cận là sử dụng mô hình cấu trúc kinh tế
vĩ mô. Phương pháp này đã được thực hiện tại một số nước phát triển FSAPs IMF. Một
phương pháp khác là áp dụng phương pháp Boss (2002) để kiểm tra danh mục đầu tư
tín dụng của Áo. Phân tích của ông dựa trên mô hình CreditPortfolioView ®, xây dựng
khả năng vở nợ của các ngành công nghiệp nhất định như là một chức năng hậu cần
của một chỉ số ngành cụ thể, theo đó mô hình phụ thuộc vào giá trị hiện tại của một số
đổi đối với chỉ số thị trường chứng khoán) như là các biến ngoại sinh. Các tần xuất vở
nợ dự kiến (EDFs) của mỗi ngành công nghiệp của EU được mô hình hóa dựa trên các
13
yếu tố kinh tế vĩ mô ngoại sinh cùng với tần xuất vở nợ dự kiến (EDFs) của các ngành
công nghiệp khác để nắm bắt khả năng lây lan.
Tuy nhiên, không có mô hình VAR nào nói trên tích hợp một cách rõ ràng các
biện pháp đo lường chất lượng của bảng cân đối ngân hàng. Trong tài liệu này hệ thống
VAR cũng được sử dụng nhưng ngoại trừ một hệ thống khác bao gồm việc đo lường
trực tiếp mức độ yếu ớt của ngân hàng - tỷ lệ xóa nợ - cũng như các biến số kinh tế vĩ
mô. Khi xóa nợ các khoản cho vay doanh nghiệp tư nhân phi tài chính (PNFCs) và các
hộ gia đình có liên quan khác nhau đến chu kỳ kinh doanh, VAR cũng được ước tính
bằng cách sử dụng các dữ liệu ngành cho các hộ gia đình và PNFCs.
Trong một nghiên cứu của Fender et al (2001) cho rằng các tổ chức tài chính
phụ thuộc rất nhiều vào các việc kiểm tra độ căng thẳng cho thị trường, các sản phẩm
và các yếu tố rủi ro, những cái mà không đủ thực hiện bằng các phương pháp thống kê,
ví dụ như giá trị rủi ro (VAR). Trong bối cảnh quản lý rủi ro thanh khoản, kiểm tra
căng thẳng có thể đánh giá nhu cầu thanh khoản của ngân hàng trong các sự kiện thị
trường khắc nghiệt và để chuẩn bị quản lý rủi ro thanh khoản cho các điều kiện căng
thẳng.
Một vài nghiên cứu về khuôn khổ cho việc kiểm tra độ căng thẳng, các phác
thảo để thử nghiệm sự căng thẳng thanh khoản. Ví dụ, Neu và Matz (2007) đã minh
họa cho việc kiểm tra độ căng thẳng. Họ phát triển một cách tiếp cận từng bước khôn
ngoan để thiết kế các bài kiểm tra căng thẳng thanh khoản. Đầu tiên, ngân hàng xác
định khả năng chịu rủi ro thanh khoản. Sau đó, nó xác định các biện pháp hiệu quả hơn
sẵn có về năng lực quản trị và dòng tiền mặt dự kiến trong một khoảng thời gian. Kịch
bản thiết kế và định lượng tác động của chúng đến dòng tiền mặt dự kiến là trung tâm
quản lý rủi ro thanh khoản, nhưng vẫn còn có những thử thách đặc biệt. Dựa trên sự
căng thẳng của dòng tiền, ngân hàng xác định giới hạn của cấu trúc và khả năng cân
bằng với khả năng chịu rủi ro thanh khoản.
muốn giữ khả năng cân thanh khoản. Tuy nhiên, Matz và Neu làm nổi bật những điểm
yếu dựa trên phương pháp thống kê tiên tiến trong thiết kế kịch bản. Điều quan trọng
nhất hạn chế của EVT thường nằm trong tình trạng thiếu quan sát để ước tính sự phân
bố của các sự kiện đuôi. Tương tự như vậy Lar mô hình bị đo lường và không chắc
chắn mô hình thống trị ở phần trăm nhỏ. Ở một phần trăm 0,01, họ nghĩ rằng quản lý
của ngân hàng rằng các ngân hàng sẽ tránh được trong tương lai Các vấn đề về thanh
khoản so với dự kiến biên độ thời gian với một xác suất 99,99%, nghe có vẻ thích hợp.
Tuy nhiên, các kết quả chủ yếu phụ thuộc vào các mô hình cơ bản, các kịch bản và các
dữ liệu đưa vào các Lar (đặc biệt là ước lượng của phân phối xác suất và khả năng của
mình để bao gồm các sự kiện căng thẳng).
16
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Chương 1 giới thiệu sơ khởi về tổng thể rủi ro trong hoạt động ngân hàng và
một cơ sở lý thuyết cơ bản về Stress test bằng mô hình VAR. Tổng hợp một số nghiên
cứu trước đây trên thế giới về mô hình đánh giá thử nghiệm mức độ căng thẳng tài
chính (stress test). Thông qua chương 1, tác giả điểm lại một số lý thuyết cơ bản nhằm
làm nền tảng để tiến hành phần tích ở các chương sau.
Copyright: Tài liệu đại học ©