Header Page 1 of 16.

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

Footer Page 1 of 16.


Header Page 2 of 16.

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
Chuyên ngành: Kinh tế tài chính – ngân hàng

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

Footer Page 4 of 16.


Header Page 5 of 16.

MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................... i
DANH MỤC CÁC BẢNG ................................................................................... ii
DANH MỤC CÁC HÌNH .................................................................................... iii
LỜI MỞ ĐẦU ..................................................................................................... 1

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

Footer Page 6 of 16.


i

Header Page 7 of 16.

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

Nhập khẩu

IMF:

Quỹ tiền tệ quốc tế (International Monetary Fund)

NHNN:

Ngân hàng nhà nước

NHTM:

Ngân hàng thương mại

NHTMCP:

Ngân hàng thương mại cổ phần

NHTW:

Ngân hàng trung ương

NPL:

Tỷ lệ nợ xấu (Non-performing loan)

REER :

Tỷ giá thực hiệu lực (Real Effective Exchange Rate)



DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1 Quy mô tổng tài sản, vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam..................... 18
Bảng 2.2 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) bình quân qua các năm ................................... 24
Bảng 3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu NPL ...................... 38
Bảng 3.2 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu GAP ..................... 39
Bảng 3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu LNI ....................... 41
Bảng 3.4 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu CPI ....................... 42
Bảng 3.5 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu IM......................... 44
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

Footer Page 8 of 16.


Header Page 9 of 16.

iii

DANH 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

Header Page 10 of 16.

LỜI MỞ ĐẦU
1. Vấn đề nghiên cứu
Trong các nghiên cứu gần đây của Ông Settor Amediku “Kiểm tra độ căng
thẳng của hệ thống ngân hàng Gana, sử dụng phương pháp VAR”(2006). Setttor
Amediku đã cho rằng có mối liên hệ khách quan giữa tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân
hàng với chỉ số lạm phát và chỉ số độ chênh lệch sản lượng. Ông cũng cho rằng nền
kinh tế ảnh hưởng mạnh mẽ đến hoạt động của ngân hàng mà cụ thể hơn là tình hình
nợ xấu của hệ thống ngân hàng. Điều này tương ứng với các rủi ro mà các ngân hàng
sẽ phải đối mặt khi tình hình nợ xấu tăng cao, căng thẳng về tín dụng, rủi ro về thanh
khoản,…
Áp dụng cho Việt Nam, hiện nay Việt Nam cũng không nằm ngoài quỹ đạo của
cơn bão tài chính toàn cầu, nền kinh tế Việt Nam cũng chịu ảnh hưởng không nhỏ, các
chỉ số vĩ mô không được khả quan nhiều, vì vậy câu hỏi đặt ra hiện nay là liệu các
ngân hàng ở Việt Nam có thể trụ vững được trong hoàn cảnh và bối cảnh hiện nay hay
không.
Trong bài nghiên cứu này, sẽ đi nghiên cứu về sức chịu đựng của hệ thống ngân
hàng Việt Nam, để tìm hiểu rõ hơn về tình hình kinh tế hiện nay sẽ ảnh hưởng đến tình
hình nợ xấu của hệ thống ngân hàng.
Tính cấp thiết của đề tài
Năm 2009 là năm con số lạm phát của Việt Nam tăng cao so với các nước khu vực
nói riêng và thế giới nói chung, mọi vấn đề dồn lên nền kinh tế Việt Nam lúc này là
làm sao có thể kìm hãm được lạm phát mà vẫn duy trì được mức tăng trưởng, nhiều chỉ
tiêu kế hoạch được đặt ra. Theo nhận định thì hiện Việt Nam đang có những dấu hiệu
của cuộc khủng hoảng tài chính như cuộc khủng hoảng tài chính châu Á vào những
năm 1997. Bài nghiên cứu sẽ đi tìm hiểu về sức chịu đựng của hệ thống ngân hàng đối
vói cơn bão tài chính này mà đi kèm theo nó là những rủi ro có thể gặp phải. Đó là tính
cấp thiết của đề tài.


từ 2002 đến 2011.

Footer Page 11 of 16.


Header Page 12 of 16.

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.
CHƯƠNG 2: TÌNH HÌNH KINH TẾ VĨ MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HOẠT ĐỘNG
CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH KIỂM TRA ĐỘ CĂNG THẲNG TÀI CHÍNH CỦA HỆ
THỐNG NGÂN HÀNG VIỆT NAM ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP VAR
KẾT LUẬN.

Footer Page 12 of 16.


4

Header Page 13 of 16.

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
VỀ STRESS TEST CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG
Trước khi đi vào nghiên cứu về mô thử nghiệm độ căng thăng tài chính Stress


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
động thái nhằm cải thiện tình hình hoạt động thông qua lãi suất, tỷ giá… của ngân hàng
đều gây sức ép lên thị trường, ảnh hưởng ngược trở lại thị trường. Tạo nên một mối
quan hệ tổng thể không thể tách rời của ngân hàng và nền kinh tế.

Footer Page 14 of 16.


Footer Page 15 of 16.


Header Page 16 of 16.

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

cứu tác động của việc lãi suất thay đổi “độc lập”. Thực tế, một trong những đóng góp
lớn của Sims là chứng minh việc đi từ hiểu biết toàn diện cách thức vận hành của nền
kinh tế có thể đi tới nhận diện được các “cú sốc cơ bản”. Sims và các nhà nghiên cứu
tiếp bước ông đã phát triển các phương pháp khác nhau để nhận diện của “có sốc cơ
bản” trong mô hình VAR.
Một khi đã nhận diện được các “cú sốc cơ bản” từ dữ liệu lịch sử, bước thứ ba
trong phương pháp của Sims là phân tích impulse-response [tạm dịch: phân tích phản

Footer Page 17 of 16.


Header Page 18 of 16.

9

ứng xung lực]. Phân tích này minh họa tác động của các cú sốc cơ bản đối với các biến
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:

Ymt 
U mt 

Trong đó At (i= 1,2,...,p): ma trận vuông cấp m*m;
St = (S1t,S2t ,..., Smt)
Y bao gồm m biến ngẫu hiên dừng, u vectơ các nhiễu trắng, St vec tơ các biến xác
định, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hoặc đa thức.
Phương pháp ước lượng mô hình VAR
Xét tính dừng của các biến trong mô hình. Nếu chưa dừng thì sử lý kỹ thuật lấy
sai phân để đưa về các chuỗi dừng
Lựa chọn khoảng trễ phù hợp
Xem xét mức độ phù hợp của mô hình chạy ra (bằng việc kiểm định tính dừng
của phần dư. Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình nhận được phù hợp với chuỗi
thời gian và ngược lại
So sánh các mô hình phù hợp và lựa chọn mô hình hợp nhất
1.2.2.2 Ưu điểm và nhược điểm của mô hình VAR
Ưu điểm của mô hình VAR
Giá trị của một biến số trong mô hình VAR chỉ phụ thuộc vào giá trị trong quá
khứ của các biến số. Do đó, việc ước lượng các phương trình không đòi hỏi các thông
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 .

Footer Page 19 of 16.


11




Header Page 21 of 16.

12

Một phương pháp luận khác để đánh giá tác động của rủi ro thị trường và rủi ro
tín dụng đối với ngành ngân hàng của Áo là phương pháp của Elsinger, Lehar và
Summer (2002). Trong bài viết của mình, họ phân tích ảnh hưởng của những cú sốc
kinh tế vĩ mô trên một ma trận của những trạng thái trên liên ngân hàng Áo. Cụ thể,
các tác giả có thể đánh giá khả năng thất bại của từng ngân hàng trước tác động của các
yếu tố kinh tế vĩ mô, đồng thời có tính đến mức độ ảnh hưởng của những thất bại này
đối với phần còn lại của hệ thống ngân hàng. Mô hình này do đó phân tích sự vở nợ
của ngân hàng từ những yếu tố phát sinh trực tiếp và những yếu tố tạo nên từ hệ quả
của sự lây lan. Sự tương tác giữa điều kiện tài chính ngân hàng và kinh tế vĩ mô được
mô hình hóa bằng cách giả định rằng các kịch bản kinh tế vĩ mô được rút ra từ một
phân bổ xác suất chung của các cú sốc về lãi suất, tỷ giá hối đoái và các biến động của
thị trường chứng khoán, cũng như những cú sốc liên quan đến chu kỳ kinh doanh.
Trong một nghiên cứu khác của Pesaran et al (2004) và Alves (2004) sử dụng
một mô hình VAR để đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô trên khả năng vở
nợ của các công ty. Trong mô hình của Pesaran et al VAR có bao gồm các yếu tố như
GDP, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền danh nghĩa, giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái và lãi
suất danh nghĩa cho mười một quốc gia/khu vực trong giai đoạn 1979-1999. VAR toàn
cầu được sử dụng như một dữ liệu đầu vào để mô phỏng cho tỷ suất lợi nhuận của
doanh nghiệp, sau đó được kết nối với sự phân bổ tổn thất danh mục vay vốn của
doanh nghiệp. Một lợi thế rõ ràng của phương pháp này là nó liên kết đến rủi ro tín
dụng của danh mục cho vay đa dạng hóa toàn cầu trong một mô hình kinh tế vĩ mô chi
tiết cho phép sự khác biệt giữa các quốc gia và khu vực. Alves (2004) xây dựng một
mô hình VAR đồng nhất, sử dụng tần xuất vở nợ dự kiến (EDFs) của công ty KMV
như là các biến số nội sinh và các yếu tố kinh tế vĩ mô (12 tháng thay đổi một lần đối

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.

Footer Page 22 of 16.


Header Page 23 of 16.

14

Chorofas (2002) đã đề ra các vấn đề chung trong việc xây dựng các mô hình bài
kiểm tra căng thẳng, bao gồm cả mô hình phi tuyến tính và các mô hình tuyến tính, và
liên kết các giả định để quản lý ngân hàng, đặc biệt là những định mức độ nghiêm
trọng của cú sốc. Hiệu ứng ngược trong các bài kiểm tra căng thẳng thanh khoản là một
thách thức đặc biệt. Hiệu ứng ngược bao gồm, ví dụ, hiệu ứng lan tỏa của vấn đề thanh
khoản tại một ngân hàng cá nhân trên tính thanh khoản của tài sản thị trường hoặc các
phản ứng hành vi của các ngân hàng khác. Tuy nhiên hiệu ứng ngược trong các thử
nghiệm căng thẳng thanh khoản là gần như không tồn tại trong các bài nghiên cứu
trước đây. Sau này, Pedersen và Brunnermeier (2007) và Adrian et al. (2007 ) cũng
đã nỗ lực để nắm bắt những hiện tượng này trong các mô hình lý thuyết của họ.
Một số ấn phẩm tập trung vào các công cụ thống kê toán học để thực hiện các bài
kiểm tra căng thẳng. Zeransky (2006) trình bày một phương pháp thống kê để ước tính
sự kiện đặc biệt, phương pháp Peaks-trên-ngưỡng. Bervas (2006) xem xét rủi ro thanh
khoản thị trường và lập luận rằng các VAR của một vị trí thị trường của một ngân hàng
nên được điều. VAR của giá cả có thể được áp dụng trực tiếp trong cuộc kiểm tra để


Footer Page 24 of 16.


Header Page 25 of 16.

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.

Footer Page 25 of 16.