Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Đánh giá xác suất vỡ nợ của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:64

Thêm vào BST

Báo xấu

14
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài nghiên cứu này thực hiện stress test để xem xét tác động vĩ mô lên rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên phân tích viễn cảnh. Kết quả đã cho thấy rằng có sự tồn tại mối tương quan âm giữa tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tăng trưởng GDP với độ trễ là hai quý.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Đánh giá xác suất vỡ nợ của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---------------------------- NGUYỄN HOÀNG THỤY BÍCH TRÂM ĐÁNH GIÁ XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng Mã số : 60.34.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013
Mục lục Chương 1. Giới thiệu ............................................................................................2 Chương 2. Các nghiên cứu trước đây ...................................................................4 Chương 3. Tổng quan về stress test ....................................................................13 3.1 Khái niệm về stress test .............................................................................13 3.2 Phân loại stress test ....................................................................................14 3.3 Quy trình thực hiện stress test ...................................................................21 3.3.1 Xác định phạm vi phân tích ................................................................. 21 3.3.2 Thiết kế các kịch bản kinh tế vĩ mô trong stress test .......................... 23 3.3.3 Tích hợp các phân tích thị trường và rủi ro tín dụng........................... 24 3.4 Xây dựng khuôn khổ mô hình stress test...................................................26 3.4.1 Các mô hình bảng cân đối kế toán ...................................................... 29 3.4.2 Các mô hình giá trị có rủi ro (VaR)..................................................... 31 Chương 4. Dữ liệu nghiên cứu và lựa chọn các biến kinh tế vĩ mô ...................35 Chương 5. Phương pháp và kết quả nghiên cứu .................................................41 5.1 Tổng quan về phương pháp luận ...............................................................41 5.2 Mô hình vĩ mô xây dựng kịch bản.............................................................41 5.3 Mô hình kinh tế vi mô ...............................................................................49 5.4 Ước tính giá trị tổn thất bằng mô hình CreditRisk+ ..................................54 Chương 6. Kết luận .............................................................................................58 Tài liệu tham khảo ..............................................................................................59 i
Danh mục bảng biểu Bảng 1: Đặc điểm của các loại stress test ...........................................................17 Bảng 2: Phân loại dưới dạng mô hình của các phương pháp stress test vĩ mô ..28 Bảng 3: Các biến kinh tế vĩ mô được xem xét lựa chọn để xây dựng kịch bản .35 Bảng 4: Ma trận tương quan giữa các biến kinh tế vĩ mô và tỷ lệ nợ xấu..........37 Bảng 5: Tóm tắt thống kê mô tả các biến trong mô hình xây dựng kịch bản ....39 Bảng 6: Danh mục các ngân hàng thương mại trong mẫu .................................40 Bảng 7: Kiểm định tính dừng .............................................................................42 Bảng 8: Kiểm định đồng liên kết ........................................................................42 Bảng 9: Kiểm định các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ thích hợp.............................43 Bảng 10: Kết quả mô hình vĩ mô ........................................................................44 Bảng 11: Kiểm định LM về tính tự tương quan của mô hình vĩ mô ..................46 Bảng 12: Kiểm định độ lệch chuẩn.....................................................................47 Bảng 13: Kết quả ước lượng dữ liệu bảng ..........................................................51 Bảng 14: Tóm tắt thống kê của NPL được mô phỏng qua các kịch bản ............53 Bảng 15: Kết quả chạy Creditrisk+ xác định xác xuất vỡ nợ .............................55 ii
Tóm tắt Bài nghiên cứu này thực hiện stress test để xem xét tác động vĩ mô lên rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên phân tích viễn cảnh. Kết quả đã cho thấy rằng có sự tồn tại mối tương quan âm giữa tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tăng trưởng GDP với độ trễ là hai quý. Bài nghiên cứu này còn sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo trong Credit VaR để tính toán khả năng vỡ nợ của khu vực ngân hàng thương mại và nhận thấy rằng các ngân hàng thương mại không thể hấp thụ được các khoản tổn thất tín dụng dưới các kịch bản vĩ mô bất lợi. Điều này có thể đe dọa đến sự ổn định của hệ thống tài chính. Những ước lượng này cũng rất hữu ích cho Ngân Hàng Nhà Nước trong việc xác định mức độ rủi ro tín dụng và tính toán tỷ số an toàn vốn tối thiếu cần thiết khi trường hợp xấu có thể xảy ra. Từ khóa: Ngân hàng thương mại, nợ xấu, tăng trưởng GDP. 1
Chương 1. Giới thiệu Những năm gần đây đã có nhiều nghiên cứu về stress test. Tầm quan trọng của stress test đã được nhấn mạnh trong cuộc khủng hoảng gần đây và những vụ sụp đổ ngân hàng ở nhiều quốc gia. Hiểu biết sâu sắc về khả năng phục hồi của hệ thống ngân hàng trước các kịch bản kinh tế vĩ mô bất lợi là rất quan trọng cho việc đánh giá đúng rủi ro hệ thống và giúp các nhà điều hành đưa ra chính sách quản lý kịp thời bảo đảm an toàn cho hệ thống tài chính quốc gia. Bài nghiên cứu này thực hiện stress test để xem xét tác động vĩ mô lên rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên phân tích kịch bản. Khuôn khổ thực hiện bao gồm ba phần độc lập nhưng bổ sung cho nhau được kết hợp theo thứ tự. Phần đầu tiên sử dụng mô hình kinh tế lượng theo chuỗi thời gian để ước lượng mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô lựa chọn và sử dụng kết quả này để mô phỏng các kịch bản vĩ mô bất lợi trong hai năm tới. Phần thứ hai sử dụng mô hình kinh tế lượng theo dữ liệu bảng để ước tính độ nhạy của tỷ lệ nợ xấu (NPL) đối với tăng trưởng GDP và sử dụng kết quả này để mô phỏng chất lượng tín dụng dưới các kịch bản xấu. Phần này sử dụng bộ dữ liệu về tỷ lệ nợ xấu của tám ngân hàng thương mại được niêm yết trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2013. Phần thứ ba sử dụng tỷ lệ nợ xấu dự báo đại diện cho xác suất vỡ nợ (PD) trong trường hợp bất lợi để ước tính phần tổn thất tín dụng, sử dụng mô hình giá trị tín dụng có rủi ro (Credit VaR). Kết quả cho thấy mối tương quan ngược chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng GDP. Trong đó, tăng trưởng GDP tác động lên tỷ lệ nợ xấu với độ trễ là hai quý. Kết quả thực hiện ở kịch bản cơ sở khi nền kinh tế không có cú sốc đã cho thấy nếu tăng trưởng GDP giảm 2,9 phần trăm sẽ làm gia tăng 1,3 lần nợ xấu trong quý III năm 2013. Như vậy, ở kịch bản cơ sở tỷ lệ nợ xấu có thể vào 2
khoảng 3,7 phần trăm trong quý III năm 2013. Ngoài ra, chất lượng tín dụng thể hiện mức độ quán tính mạnh mẽ với hệ số tự hồi quy là 0,84. Điều này ngụ ý rằng một phần trăm gia tăng trong tỷ lệ nợ xấu của một quý nào đó sẽ gây ra sự gia tăng 0,84 phần trăm trong tỷ lệ nợ xấu ở quý tiếp theo. Bài nghiên cứu này xây dựng bốn kịch bản kinh tế vĩ mô, mỗi kịch bản kéo dài hai năm. Những kịch bản này bao gồm một kịch bản cơ sở phản ánh mức độ tăng trưởng GDP dự kiến khi nền kinh tế không xảy ra các cú sốc và ba kịch bản xấu được coi là cực đoan, nhưng vẫn có khả năng xảy ra trong điều kiện hiện nay. Nhìn chung, kết quả của kịch bản cơ sở chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu sẽ đạt đỉnh vào khoảng hơn 5 phần trăm trong quý thứ ba năm 2015. Ngược lại, một kịch bản xấu sẽ làm tăng tỷ lệ nợ xấu vào khoảng 6,4 phần trăm vào quý 2 năm 2014 của dự báo. Nhìn chung, thực hiện stress test đã cho thấy các ngân hàng thương mại Việt Nam có nguồn lực tài chính chưa đủ tốt để hấp thụ các tổn thất tín dụng dưới tập hợp các kịch bản kinh tế vĩ mô bất lợi. Đây có thể là mầm mống đe dọa đến sự ổn định tài chính cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Cấu trúc của bài nghiên cứu như sau: Phần 2 trình bày ngắn gọn một số nghiên cứu liên quan, phần 3 thảo luận về phương pháp luận. Phần 4 mô tả dữ liệu thu thập và phần 5 là các kết quả thực nghiệm. Cuối cùng, phần 6 là kết luận bài nghiên cứu. 3
Chương 2. Các nghiên cứu trước đây Wilson (1997) và Merton (1974) được biết đến với các bài nghiên cứu về stress test đo lường rủi ro tín dụng dưới tác động kinh tế vĩ mô. Wilson thiết lập mô hình trực tiếp dựa trên tính nhạy cảm của nhiều biến kinh tế vĩ mô đối với xác suất vỡ nợ theo từng khu vực ngành nghề. Mô hình này hồi quy mối liên hệ giữa xác suất vỡ nợ và các nhân tố vĩ mô, sau đó mô phỏng phân phối xác suất vỡ nợ trong tương lai với mức thua lỗ kì vọng dưới ảnh hưởng của biến động kinh tế vĩ mô. Mô hình Merton thì khác biệt ở chỗ kết hợp sự thay đổi giá tài sản vào trong tiến trình xác định xác suất vỡ nợ. Mô hình của Wilson thì mang tính trực giác và ít tính toán trong khi mô hình của Merton cần nhiều dữ liệu và yêu cầu tính toán phức tạp. Kể từ đó thì nhiều bài nghiên cứu đã ứng dụng công cụ này để đánh giá mức độ hồi phục của hệ thống ngân hàng ở những quốc gia khác nhau trước biến động vĩ mô bất lợi như là Berkowitz (1999), Pesola (2001), Froyland và Larsen (tháng 10, 2002), Boss và cộng sự (2002), Hoggarth và Whitley (2003), Gerlach và cộng sự (2003), Virolainen và Sorge (2006), Barnhill và cộng sự (2006), van den End và cộng sự (2006), Missina và Tessier (2007). Mục tiêu chính của những bài nghiên cứu này là đo lường mức độ nhạy cảm của danh mục tín dụng trước kịch bản vĩ mô bất lợi hoặc những sự kiện, biến động ngoan mục. Những thử nghiệm như vậy làm cho rủi ro được minh bạch hơn, giúp đánh giá mức lỗ tiềm năng dưới điều kiện thị trường không bình thường. Trong đó, Boss (2002) sử dụng mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô để phân tích tình hình biến động xấu của thị trường gây áp lực lên xác suất vỡ nợ của ngân hàng Áo và tác giả đã nhận thấy sức sản xuất công nghiệp, tỷ lệ lạm phát, chỉ số chứng khoán, lãi suất ngắn hạn danh nghĩa và giá dầu là các nhân tố quyết định xác suất vỡ nợ. Sorge & Virolainen (2006) ứng dụng hai phương pháp chính trong stress 4
test cho nền kinh tế Phần Lan là kết hợp phân tích kinh tế lượng theo dữ liệu bảng cân đối kế toán (mô hình bảng cân đối kế toán) và mô hình giá trị có rủi ro VaR. Trong mô hình bảng cân đối kế toán, Sorge và Virolainen sử dụng khuôn khổ của Wilson. Theo đó, các biến vĩ mô được liên kết với các khoản mục cho vay trên bảng cân đối kế toán và thông qua phương pháp mô phỏng Monte Carlo để mô phỏng ảnh hưởng của một vài cú sốc đến hệ thống ngân hàng, từ đó xác định giá trị có rủi ro VaR. Mô hình VaR kết hợp phân tích nhân tố rủi ro để ước lượng xác suất mất mát, đưa ra con số cụ thể về mức độ nhạy cảm của danh mục trước nhiều loại rủi ro khác nhau. Thông qua đó, các tác giả còn tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa tỷ lệ vỡ nợ đặc trưng theo ngành và GDP, lãi suất và tổng nợ của khu vực doanh nghiệp. Từ đó cho thấy biến động của môi trường kinh tế có ảnh hưởng lên dự phòng nợ khó đòi của ngân hàng. Một số nhà nghiên cứu đã kết hợp nợ xấu, khoản dự phòng nợ khó đòi và các nhân tố kinh tế vĩ mô vào trong ma trận vector để đo lường tính bất ổn của hệ thống tài chính. Kalirai và Scheicher (2002) xây dựng mô hình ước lượng hồi quy theo dữ liệu chuỗi thời gian giữa biến dự phòng nợ khó đòi tích lũy và một tập hợp lớn các biến kinh tế vĩ mô bao gồm GDP, lỗ hổng sản lượng ngành công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, tốc độ tăng trưởng cung tiền, chỉ số thị trường chứng khoán, tỷ giá hối đoái, xuất khẩu và giá dầu. Bên cạnh đó, stress test cũng được xem là một trong những công cụ đánh giá tính ổn định tài chính và được giới thiệu ở chương trình FSAP 1999 liên kết giữa IMF với WB (IMF&WB 2003). Sau khi giới thiệu FSAP, những nhà điều hành và giám sát tiền tệ quốc gia đã bắt đầu kết hợp công cụ này vào trong các đánh giá ổn định tài chính định kì. Nhiều nghiên cứu đã làm sáng tỏ tính hữu ích của stress test trong phân tích vĩ mô. Ví dụ, Borio, Furfine & Lowe (2001) chỉ ra tầm quan trọng của stress test trong việc nâng cao hiểu biết về rủi ro và mối quan hệ với 5
chu kì kinh doanh. Gần đây EU và Mỹ đã thực hiện cuộc thử nghiệm stress test lớn nhất sau khủng hoảng để đánh giá hệ thống tài chính của họ (Fed 2009a,b và CEBS 2010a,b). Drehmann (2008) đã thảo luận về các mục tiêu, tiến trình lập mô hình và những thách thức trong thực hiện stress test. Cihak (2007) cũng trình bày tỉ mỉ và toàn diện khung lý thuyết liên quan đến việc thiết kế stress test dưới những kịch bản vĩ mô với giả định phạm vi rủi ro rộng lớn. Ông đã mô tả những ứng dụng của stress test trên dữ liệu ngân hàng. Bài nghiên cứu này thảo luận điểm mạnh và điểm yếu của nhiều phương pháp thực hiện stress test và tính hữu ích của nó đối với các nhà điều hành tiền tệ quốc gia. Sorge (2004) cũng cung cấp tổng quát các phương pháp stress test cho hệ thống tài chính và thảo luận về những thách thức trong phương pháp nghiên cứu như là đo lường rủi ro nội sinh hoặc sự tương quan giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường. Berkowitz (2000) thảo luận cụ thể việc lựa chọn kịch bản khi thực hiện stress test. Hầu hết các bài nghiên cứu xem xét rủi ro tín dụng khi thực hiện stress test. Trước khi thực hiện mô phỏng ảnh hưởng của các kịch bản tác động lên bản chất rủi ro tín dụng, các tác giả thường khảo sát mối liên kết giữa các biến vĩ mô (như là tăng trưởng GDP, lãi suất, thất nghiệp, sức sản xuất công nghiệp, lạm phát, v.v) và các biến đo lường rủi ro tín dụng liên quan thông qua mô hình vệ tinh. Có nhiều phương pháp cho việc thiết lập những mô hình như vậy, thường được gọi là mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô. Drehmann (2005) và Cihak (2007) đã làm sáng tỏ mối quan hệ phi tuyến giữa các biến động vĩ mô và rủi ro tín dụng trong mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô. Một vài nghiên cứu đã phát triển mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô theo Merton dựa trên tỷ suất sinh lợi tài sản để ước lượng mức độ vỡ nợ. Merton (1974) là người đầu tiên thiết kế mô hình định giá nhiều loại công cụ tài chính. Ý tưởng của mô hình Merton là xác định vỡ nợ 6
khi sụt giảm tỷ suất sinh lợi tài sản xuống dưới ngưỡng cho trước. Mô hình của Merton được sử dụng trong nghiên cứu của Jakubik (2007) cho nền kinh tế cộng hòa Séc. Mô hình này cũng được sử dụng trong nghiên cứu của Drehmann (2005) đối với các khoản cho vay doanh nghiệp của các ngân hàng Anh. Hamerle, Liebig & Scheule (2004) sử dụng mô hình đa nhân tố để dự báo xác suất vỡ nợ của những khoản cho vay cá nhân ở Đức dựa trên các tiêu chuẩn Basel II . Ngoài ra, nhiều nghiên cứu khác cũng khảo sát mối quan hệ giữa các biến vĩ mô và các khoản mục cho vay trên bảng cân đối kế toán. Baboucek & Jancar (2005) dùng mô hình VAR sử dụng tỷ lệ nợ xấu (NPL) và các nhân tố vĩ mô đại diện cho nền kinh tế cộng hòa Séc để khám phá mối quan hệ này. Evjen và cộng sự (2005) phân tích tác động phản ứng của tiền tệ liên quan đến biến động về phía cung và cầu lên sự thua lỗ của ngân hàng ở Norway. Nghiên cứu xem xét các cú sốc này ảnh hưởng đến sự thay đổi nhanh chóng mức độ dự phòng của ngân hàng, từ đó đưa ra mức thiết lập dự phòng cần thiết để đảm bảo ổn định tài chính và thảo luận làm thế nào để kết hợp stress test trong việc đưa ra quyết định chính sách tiền tệ. Hơn nữa, các tác giả cũng cho thấy điều kiện môi trường kinh tế vĩ mô là rất quan trọng cho khả năng thu hồi nợ. Các chỉ số kinh tế vĩ mô được sử dụng trong bài như các biến độc lập là: GDP, tỷ lệ thất nghiệp, tiền lương và CPI. Một vài nghiên cứu chủ yếu kết hợp nhiều nguồn gốc rủi ro vào trong mô hình. Một trong những nghiên cứu sớm nhất là của Barnhill, Papapanagiotou & Schumacher (2000). Các tác giả này đo lường tương quan thị trường với rủi ro tín dụng và ứng dụng kết quả giả định cho các ngân hàng Bắc Phi, liên kết sự thay đổi trong điều kiện tài chính đối với tỷ số yêu cầu vốn tối thiểu của ngân hàng. Nghiên cứu của Van den End, Hoeberichts & Tabbae (2006) phân tích 7
kịch bản đa nhân tố và thực hiện stress test cho Ngân Hàng Trung Ương Hà Lan. Nghiên cứu này ước lượng xác suất vỡ nợ (PD) và dự phòng nợ khó đòi (LGD) sử dụng mô hình về rủi ro tín dụng và rủi ro lãi suất. Cũng vậy, Drehmann, Sorensen & Stringa (2008) ước lượng ảnh hưởng tổng hợp lên rủi ro tín dụng và rủi ro lãi suất trên danh mục các ngân hàng, đánh giá giá trị kinh tế của các ngân hàng, thu nhập tương lai và đáp ứng yêu cầu về vốn. Họ đã mở rộng phân tích rủi ro lãi suất và rủi ro vỡ nợ trên khoản mục nợ và các khoản mục ngoại bảng. Peura & Jokivuolle (2003) đo lường mức độ tương xứng về vốn bằng cách mô phỏng sự khác biệt giữa mức vốn thực sự của ngân hàng và yêu cầu vốn tối thiểu nhằm xem xét ngân hàng có đủ điều kiện về vốn để vượt qua chu kì kinh doanh. Ngoài ra, ngân hàng Anh thực hiện mô hình đánh giá rủi ro hệ thống được gọi là RAMSI đã kết hợp rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất và phi lãi suất, các tương tác mạng lưới và tác động phản hồi. Mô hình RAMSI cố gắng làm tối thiểu hóa một vài giới hạn của stress test. Nghiên cứu của Aikman et al. (2009) cũng thảo luận giới thiệu những tác động phản hồi về phía bên nợ trong mô hình rủi ro hệ thống và làm thế nào những phản hồi này có thể dẫn đến sự bất ổn hệ thống cao hơn dưới mô hình RAMSI. Liên quan đến việc thiết kế kịch bản vĩ mô bất lợi trước khi mô phỏng xác suất vỡ nợ của ngân hàng, Ali và Daly (2010) đã khảo sát các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động lên mức độ vỡ nợ tổng thể trong nền kinh tế Mỹ và Úc. Các kết quả của nghiên cứu này đã chỉ ra rằng GDP, lãi suất ngắn hạn và tổng nợ là những chỉ tiêu có ý nghĩa kinh tế đối với mức độ vỡ nợ tổng thể. Akhter và Daly (2009) đã kiểm tra sức khỏe của các định chế tài chính trung gian trong nhiều tình huống kinh tế vĩ mô khác nhau. Nghiên cứu này được kiểm soát thông qua năm mươi quốc gia, mô tả sự thay đổi của các chỉ số ổn định tài chính (FSIs) là do sự thay đổi môi trường kinh tế vĩ mô. FSIs bao gồm các chỉ 8
số tài chính liên quan đến vốn và khả năng sinh lời phản ánh tính ổn định của các định chế tài chính trung gian. Các kết quả chỉ ra rằng chu kì kinh doanh, lạm phát, tỷ giá hối đoái thực có hiệu lực và quy mô của ngành công nghiệp có ảnh hưởng đến FSIs. Một nghiên cứu tương tự được thực hiện bởi Babihuga (2007) đã tìm thấy chu kì kinh doanh, lạm phát, lãi suất ngắn hạn và tỷ giá hối đoái thực có mối quan hệ mạnh với hành vi của FSIs. Jacubic và Schmieder (2008) đã thực hiện sự so sánh hai nền kinh tế khác nhau: nền kinh tế quá độ chủ nghĩa cộng hòa Séc và nền kinh tế đã phát triển Đức. Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định biến kinh tế vĩ mô nào có thể tác động lên rủi ro tín dụng. Hơn nữa, họ khảo sát ảnh hưởng của biến động chu kì kinh doanh đến tỷ lệ vỡ nợ tổng thể của khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình. Nghiên cứu của họ bao gồm hai mô hình rủi ro tín dụng cho mỗi quốc gia. Mô hình rủi ro tín dụng đầu tiên được phát triển với mục đích phân tích tỷ lệ vỡ nợ của doanh nghiệp. Mô hình của cộng hòa Séc bao gồm những biến độc lập như tỷ giá hối đoái thực, lạm phát, GDP và tổng nợ trên GDP của khu vực doanh nghiệp có độ trễ. Kết quả đã chứng minh rằng ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái thực là có ý nghĩa thống kê và tác động âm lên lạm phát ở mức độ thấp. Riêng mô hình Đức bao gồm các biến kinh tế vĩ mô: lãi suất danh nghĩa, GDP, sức sản xuất công nghiệp và tỷ lệ nợ trên GDP. Các kết quả cho thấy rằng lãi suất danh nghĩa và GDP ảnh hưởng đến tỷ lệ vỡ nợ. Đối với khu vực hộ gia đình, mô hình rủi ro tín dụng ở cộng hòa Séc bao gồm tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực. Cả hai biến này đều tác động dương đến tỷ lệ vỡ nợ của khu vực hộ gia đình. Mô hình rủi ro tín dụng Đức có thu nhập hộ gia đình ảnh hưởng âm lên tỷ lệ vỡ nợ của hộ gia đình và tỷ lệ nợ hộ gia đình trên GDP thì có tác động dương. Gtogowski (2008) cũng kiểm tra mối liên hệ giữa các nhân tố chu kì kinh doanh và khoản tổn thất nợ của ngân hàng thương mại Ba Lan. Kết quả đã cho 9
thấy rằng tốc độ tăng trưởng GDP, sự thay đổi trong lãi suất thực, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng quan trọng đến tổn thất nợ. Bên cạnh đó, tốc độ cho vay quá nhanh kết hợp với sự gia tăng trong giá tài sản có thể gây ra sự bất ổn tài chính. Dựa trên phân tích VAR, Dovern và cộng sự (2008) đã mô hình hóa sự ảnh hưởng giữa tỷ lệ xóa nợ và tỷ suất sinh lợi (ROE) của hệ thống ngân hàng Đức với sự phát triển kinh tế vĩ mô. Kết quả của họ cho thấy hệ thống ngân hàng Đức bị tác động bởi các biến kinh tế vĩ mô như: GDP, chỉ số giá tiêu dùng (CPI), lãi suất 3 tháng và GDP Mỹ. Louzis và cộng sự (2010) trong nghiên cứu của họ về kinh tế vĩ mô và các nhân tố quyết định tỷ lệ nợ xấu đặc trưng của ngân hàng Hy Lạp đã tìm thấy rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất cho vay có ảnh hưởng lên tỷ lệ nợ xấu. Filosa (2007) cũng đã khảo sát sự nhạy cảm của hệ thống ngân hàng Ý đối với các biến động kinh tế vĩ mô thông qua ứng dụng stress test. Nghiên cứu này mô hình hóa sự tương tác giữa các biến kinh tế vĩ mô với biến tài chính và các chỉ số ổn định ngân hàng. Theo nghiên cứu này, tính ổn định của ngân hàng được mô tả bởi tỷ số của các khoản nợ hiện hành và tỷ lệ vốn hóa đối với các khoản nợ xấu trên tổng nợ hiện hành. Các biến kinh tế vĩ mô và biến tài chính bao gồm lỗ hổng sản lượng, lạm phát và lãi suất ECB ngắn hạn. Jimenez and Saurina (2005) tìm thấy tác động âm của biến GDP trễ và tác động dương của lãi suất thực lên NPL của ngân hàng Tây Ban Nha. Bên cạnh đó, theo kết quả của họ, chất lượng nợ phụ thuộc vào tốc độ tăng trưởng nợ với độ trễ là bốn. Hơn nữa, các tác giả tìm thấy sự tương tác giữa giai đoạn chu kì cho vay và chất lượng của nợ. Ngoài ra, Delgado and Saurina (2004) kiểm tra sự ảnh hưởng của một chuỗi các chỉ số kinh tế vĩ mô lên LLP và NPLs và tìm thấy tốc độ tăng GDP có ảnh hưởng âm và lãi suất có ảnh hưởng dương. Quagliariello (2004) khảo sát ảnh hưởng của môi trường kinh tế vĩ mô lên dự phòng nợ khó đòi, nợ xấu và tỷ suất sinh lợi trên tài sản và xác định dạng chu kì cho một mẫu lớn của các định chế trung 10
gian Ý. Các kết quả cho thấy nợ xấu và dự phòng nợ khó đòi đối với tổn thất nợ càng tăng thì cũng làm giảm giá trị môi trường kinh tế. Pain (2003) đã khảo sát mối liên hệ giữa dự phòng nợ khó đòi của hầu hết các ngân hàng UK và môi trường kinh tế vĩ mô. Đặc biệt, nghiên cứu này cho thấy rằng chu kì kinh doanh và sự biến động giá tài sản tác động đến chi phí dự phòng của ngân hàng bởi vì chúng có liên quan đến khả năng đáp ứng nghĩa vụ của những người đi vay. Hơn nữa, tốc độ tăng trưởng GDP thấp, lãi suất thực cao và tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ có độ trễ nhanh hơn dẫn đến sự gia tăng dự phòng ngân hàng. Bằng chứng stress test sơ bộ khu vực ngân hàng Áo cho thấy mối liên hệ giữa chi phí dự phòng nợ khó đòi của ngân hàng và các biến kinh tế vĩ mô đặc biệt (Kalirai, Scheider, 2002). Các kết quả của nghiên cứu này cho thấy chi phí dự phòng nợ khó đòi có ảnh hưởng âm đến tốc độ tăng trưởng GDP và tương quan dương đến lãi suất. Đặc biệt hơn, gia tăng mức lãi suất ngắn hạn, sụt giảm niềm tin kinh doanh, sụt giảm thị trường cổ phiếu và sức sản xuất ngành công nghiệp đều tác động đến mức độ LLP. Pesola (2001) mô tả mối liên hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô, và tỷ lệ nợ xấu (NPL) cho các quốc gia Bắc Âu trong khoảng thời gian khủng hoảng. Các biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là các tỷ số của các khoản tổn thất nợ ngân hàng trong khủng hoảng cho vay và hoạt động kinh doanh. Các biến độc lập là phần trăm thay đổi GDP có độ trễ, biến thu nhập bất thường kết hợp với tổng dư nợ có độ trễ và biến giả điều chỉnh. Trong bối cảnh tương tự, Pesola (2005) mở rộng nghiên cứu này cho nhiều quốc gia bao gồm Đức, Hy Lạp và Tây Ban Nha, Belgium và UK sử dụng hồi quy dữ liệu bảng trên bộ dữ liệu từ trước những năm 1980 đến năm 2002. Các kết quả chỉ ra rằng tổng dư nợ của khách hàng cao thường đi kèm theo nó là các biến động kinh tế vĩ mô bất lợi. 11
Pesaran và cộng sự (2004) và Alves (2004) sử dụng mô hình VAR để đánh giá ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô lên xác suất vỡ nợ của công ty. Mô hình VAR của Pesaran và cộng sự bao gồm GDP, giá tiêu dùng, cung tiền danh nghĩa, giá cổ phần, tỷ giá hối đoái và lãi suất danh nghĩa cho 11 quốc gia/vùng trong giai đoạn 1979 - 1999. Kết quả của mô hình VAR toàn cầu này được sử dụng như là dữ liệu đầu vào cho việc mô phỏng tỷ suất sinh lợi cho công ty, sau đó tìm ra phân phối tổn thất của danh mục nợ doanh nghiệp. Một thuận lợi của phương pháp này là liên kết rủi ro tín dụng của danh mục nợ được đa dạng hóa quốc tế trong mô hình kinh tế vĩ mô khác biệt giữa quốc gia/ vùng. Alves (2004) xây dựng VECM, sử dụng tần suất vỡ nợ kì vọng doanh nghiệp (EDFs) như là các biến nội sinh và các nhân tố kinh tế vĩ mô (sự thay đổi 12 tháng trong lỗ hổng sản xuất công nghiệp, lãi suất 3 tháng, giá dầu và sự thay đổi 12 tháng trong chỉ số giá thị trường cổ phiếu) như là những biến ngoại sinh. Tần suất vỡ nợ kì vọng (EDFs) của mỗi khu vực công nghiệp EU được mô hình hóa dựa trên các nhân tố kinh tế vĩ mô ngoại sinh cùng với EDFs của những khu vực công nghiệp khác để theo dõi khả năng lây nhiễm. Ngoài ra, mô hình VAR hệ thống cũng được sử dụng để đo lường tính mong manh của ngân hàng một cách trực tiếp thông qua mối liên hệ giữa tỷ lệ xóa nợ và các biến kinh tế vĩ mô. Vì tỷ lệ xóa nợ trên tổng nợ đối với doanh nghiệp phi tài chính (PNFCs) và hộ gia đình có thể liên quan một cách khác nhau đến chu kì kinh doanh, VAR cũng được ước lượng sử dụng dữ liệu khu vực hộ gia đình và PNFCs. Các nghiên cứu về stress test để xem xét tác động vĩ mô lên rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam đang trong giai đoạn sơ khởi. Bài nghiên cứu này được thực hiện để ước lượng mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng GDP và xem xét chất lượng tín dụng dưới tác động bất lợi mô 12
phỏng của các nhân tố kinh tế vĩ mô ở Việt Nam. Từ đó giúp xác định khả năng tổn thất của các ngân hàng thương mại Việt Nam khi điều kiện kinh tế trở nên bất lợi. Bước đầu, cho thấy bức tranh tổng thể về tiềm lực tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Chương 3. Tổng quan về stress test 3.1 Khái niệm về stress test Stress test là một kĩ thuật đo lường biến động của danh mục các tài sản, tổ chức hoặc toàn bộ hệ thống tài chính dưới những kịch bản giả định. Nó sử dụng các mô hình định lượng để ước lượng điều gì sẽ xảy ra đối với phần vốn, lợi nhuận, dòng tiền, v.v của từng tổ chức tài chính hoặc toàn bộ hệ thống nếu rủi ro xảy ra. Kĩ thuật này được các nhà quản lý rủi ro ở ngân hàng, các nhà điều hành khu vực tài chính và cơ quan giám sát tài chính quốc gia sử dụng để đánh giá tính bất ổn của một ngân hàng đặc biệt hoặc toàn bộ hệ thống tài chính dưới các biến động bất lợi của nền kinh tế. Vào năm 1999, chương trình đánh giá khu vực tài chính (FSAP) là một kế hoạch liên kết giữa IMF và World Bank được thực hiện. Trong đó, stress test là một phần của chương trình này và đã được xem như là một công cụ chuẩn trong việc phân tích tính ổn định tài chính. Thực hiện stress test không chỉ đơn thuần là tính toán số học về những ảnh hưởng của các cú sốc có thể xảy ra lên khu vực tài chính. Nó là một quá trình gồm nhiều bước thực hiện bao gồm: lựa chọn những kịch bản kinh tế có thể xảy ra đối với các tổ chức tài chính; ứng dụng khuôn khổ định lượng để liên kết các kịch bản biến động khác nhau trong việc đo lường khả năng thanh toán và tính thanh khoản; đưa ra chiến lược hành động từ thông tin các kết quả vừa tìm được và tiếp tục theo dõi đo lường. Thuật ngữ stress test được sử dụng để chỉ ra toàn bộ quá trình này. 13
Stress test hệ thống tài chính, thông thường được biết đến như là stress test vĩ mô. Các stress test vĩ mô này được thực hiện với nhiều công cụ phục vụ cho việc đánh giá tính ổn định tài chính, tìm ra những mối đe dọa cũng như điểm mạnh của toàn hệ thống. Việc dự báo kinh tế vĩ mô phần lớn dựa trên dữ liệu kinh tế vĩ mô lịch sử để lên kế hoạch cho hầu hết tình huống kinh tế tương lai. Các mô hình dự báo kinh tế vĩ mô cũng được sử dụng trong stress test và nó là một phần của phân tích kịch bản trong stress test. Tất cả những phương pháp này nhằm tạo ra lời cảnh báo dự tính trước về các vấn đề có thể xuất hiện trong tương lai. Hệ thống cảnh báo sớm thì khác biệt với stress test ở chỗ: nó bao gồm các chỉ số có thể giúp ước lượng xác suất có thể xảy ra khủng hoảng. Đầu tiên, nó xác định khủng hoảng bằng cách thiết lập các giá trị ngưỡng cho các biến kinh tế vĩ mô và sau đó ước lượng xác suất phá vỡ của các ngưỡng. Stress test cũng dựa trên dữ liệu lịch sử hay kịch bản giả định, nhưng nó tái tạo một vài tình huống khắc nghiệt khó khăn để đánh giá tính bất ổn của hệ thống tài chính dưới các tình huống này. 3.2 Phân loại stress test Drehmann (2008) đã xác định ba mục tiêu chính của “stress tests”: 1. Đánh giá rủi ro và biến động của danh mục. 2. Đưa ra quyết định – Kết quả thử nghiệm có thể giúp ra quyết định kinh doanh và lên kế hoạch. 3. Thông tin – Kết quả có thể mô tả tình trạng tổng quát của các tổ chức hoặc toàn bộ khu vực tài chính và có thể được công bố ra bên ngoài. Drehmann đã tranh luận rằng, xác định mục đích là điều cần thiết khi thiết kế mô hình. Nếu mục tiêu chính là đánh giá tình hình hoạt động để đưa ra kết luận theo kết quả mô hình thì mô hình này phải có khả năng dự báo tốt (sử dụng các mô hình cấu trúc là thích hợp trong trường hợp này). Nhưng nếu chạy 14
mô hình để trình bày kết quả ra công chúng thì mô hình và kết quả của nó nên minh bạch, dễ hiểu và dễ kiểm soát (các mô hình dạng rút gọn là thích hợp hơn). Dựa trên mục tiêu cuối cùng “stress test” được chia thành bốn loại:  Stress test được xem như là một công cụ quản trị rủi ro nội bộ. Các tổ chức tài chính sử dụng “stress test” để đo lường và quản lý rủi ro trên các khoản đầu tư của họ. Một trong những người sử dụng sớm nhất là J.P Morgan thực hiện vào giữa những năm 1990, sử dụng phương pháp giá trị có rủi ro (VaR) để đo lường rủi ro thị trường. Tuy nhiên, việc thực hiện “stress test” trước đây chỉ giới hạn ở một số nhân tố rủi ro và ít liên kết với quản trị rủi ro tổng thể, kế hoạch kinh doanh và chi tiêu vốn của công ty.  Stress test được xem như là biện pháp đo lường thận trọng ở tầm vi mô hoặc để giám sát các ngân hàng cụ thể. Khuôn khổ Basel II yêu cầu các ngân hàng thực hiện “stress test” đối với rủi ro thị trường và trong một vài trường hợp, sử dụng kết quả “stress test” cho rủi ro tín dụng để đưa ra yêu cầu vốn tối thiểu (trụ cột 1). Khảo sát của BCBS (2012) chỉ ra rằng các “stress test” giám sát được sử dụng ngày càng nhiều để thiết lập yêu cầu vốn cho từng ngân hàng cụ thể, quyết định mức vốn dự trữ rõ ràng hoặc giới hạn phân phối vốn ngân hàng. Các tỷ số thanh toán trong khuôn khổ Basel III và các quy định bảo hiểm ở châu Âu đều sử dụng “stress test” như là một phần không thể thiếu trong khuôn khổ điều chỉnh.  Stress test được xem như là biện pháp đo lường thận trọng ở tầm vĩ mô để theo dõi giám sát hệ thống tài chính. Trong suốt hai thập kỉ vừa qua, nhiều cơ quan quản lý tiền tệ ở các quốc gia bắt đầu thực hiện “stress test” để phân tích rủi ro toàn hệ thống và các rủi ro riêng biệt của từng tổ chức. 15
Những kết quả này thường được công bố trong các báo cáo ổn định tài chính của IMF.  Stress test được xem như là công cụ quản lý rủi ro, ngăn ngừa khủng hoảng. Stress test cũng được sử dụng, đặc biệt sau khủng hoảng gần đây, để đánh giá các tổ chức tài chính quan trọng nào cần tái cấp vốn hoặc hỗ trợ khác từ phía ngân hàng trung ương. Gần đây, các thử nghiệm được thực hiện tại Mỹ và tổ chức CEBS/EBA thực hiện vào năm 2010 và 2011 đã thu hút sự quan tâm bởi vì các ngân hàng được yêu cầu tái cấp vốn dựa trên các kết quả thử nghiệm, phương pháp luận chi tiết và các kết quả của từng ngân hàng cụ thể được công bố. Gần đây các chương trình của IMF áp dụng để hạn chế tính trạng trì trệ của khu vực ngân hàng (bao gồm Ireland, Hy Lạp và Thổ Nhĩ Kì), đã ước lượng nhu cầu tái cấp vốn ngân hàng thông qua stress test. Sử dụng stress test như một công cụ quản lý rủi ro trong khủng hoảng là tương đối mới. Phương pháp luận về quản lý rủi ro đã phát triển theo thời gian và việc sử dụng stress test đã trở nên phổ biến. Bây giờ các tổ chức tài chính kì vọng có thể quản lý cùng một lúc nhiều loại rủi ro hơn và các nhân tố rủi ro trong mối liên hệ lẫn nhau thông qua phân khúc nội bộ của các bộ phận kinh doanh khác nhau. Tương tự, stress test thận trọng vĩ mô đã phát triển từ thử nghiệm một nhân tố đến thử nghiệm các viễn cảnh vĩ mô. Tùy thuộc vào mục tiêu thực hiện stress test, các hành động quản lý hoặc giám sát có thể được thực hiện. Các thử nghiệm thận trọng vĩ mô trong FSAPs không quy định điển hình hành động cụ thể cho từng ngân hàng, mặc dù họ có thể đưa ra các khuyến nghị chính sách thận trọng vĩ mô. Các stress test giám sát được sử dụng ngày càng nhiều để hướng dẫn các hoạt động giám sát, bao gồm việc cải thiện thu thập dữ liệu, kiểm tra mục tiêu và kiểm soát kĩ lưỡng hơn để đưa ra các yêu cầu về hành động quản lý ngân hàng như là gia tăng thêm vốn, 16
giảm rủi ro, không chia cổ tức và cập nhật kế hoạch giải quyết vấn đề đang đối mặt của từng tổ chức riêng lẻ. Stress test trong quản lý khủng hoảng được thiết kế rõ ràng để ước lượng mức độ thiếu hụt vốn. Bảng 1: Đặc điểm của các loại stress test Đặc Thận trọng vĩ mô Thận trọng vi Quản lý rủi Quản lý rủi điểm mô ro trong ro nội bộ khủng hoảng Mục Công bố nguồn gốc Đánh giá sức Thực hiện tái Quản lý rủi tiêu rủi ro hệ thống và khỏe và báo cấp vốn và kế ro cho các chính sự bất ổn để giám cáo sự giám hoạch tái cấu danh mục sát và điều hành sát của từng tổ trúc kinh đầu tư và đưa quản lý toàn hệ chức tài chính doanh. vào kế hoạch thống tài chính. riêng lẻ. kinh doanh nội bộ. Được Ngân hàng trung Cơ quan giám Cơ quan giám Các tổ chức thực ương, các cơ quan sát hệ thống tài sát vĩ mô hoặc tài chính hiện bởi điều hành tiền tệ chính (mang vi mô mang tính thận tính thận trọng trọng vĩ mô như vi mô) IMF Có thể Có thể thực hiện Thực hiện ở Đa dạng, có Các tổ chức được trên tất cả các tổ từng tổ chức thể bao gồm tài chính thực chức tài chính hoặc riêng lẻ cần tất cả các tổ riêng lẻ. hiện ở các tổ chức quan giám sát (các chức đang 17