CHUYÊN ĐỀ NGHIÊN CỨU SINH LÝ THUYẾT VỀ KIỂM TRA SỨC CHỊU ĐỰNG (STRESS TESTING)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

CHUYÊN ĐỀ NGHIÊN CỨU SINH

LÝ THUYẾT VỀ KIỂM TRA SỨC CHỊU ĐỰNG
(STRESS TESTING)

Chuyên ngành:

Tài chính ngân hàng

Nghiên cứu sinh:

ThS Vũ Trung Thành

Người hướng dẫn 1:

PGS. TS Trần Thị Thanh Tú

Người hướng dẫn 2:

PGS. TS Nguyễn Thị Minh Huệ

Hà Nội, tháng 11 năm 2015


MỤC LỤC

2.1. Stress Testing là một phương pháp quản lý rủi ro tín dụng định lượng...............3
2.2. Các yếu tố cấu thành của Stress Testing...............................................................5

2.3. Stress Testing theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam......................5
2.4 Stress Testing trong Khuôn khổ quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Công
thương Việt Nam..........................................................................................................6
3.1. Stress Testing giám sát vĩ mô (“macro-level Stress Testing”) ............................9
3.2. Stress Testing quản lý vi mô (“Micro-level Stress Testing”) ............................11
4.1. Mô hình định lượng tác động vĩ mô (“Macro-Econometric Modelling”) .........14
4.2. Mô hình định lượng rủi ro tín dụng (“Credit Risk Satelite Modelling”) ..........15
Phụ lục. Các nghiên cứu chứng minh sự ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô tới chất
lượng tín dụng ngân hàng ..........................................................................................23


CHƯƠNG 1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong những năm gần đây, hoạt động tín dụng của hệ thống ngân hàng thương
mại nước ta đã có nhiều đóng góp quan trọng cho sự phát triển của nền kinh tế như
kiềm chế lạm phát, thúc đẩy tăng trưởng GDP, chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo
hướng công nghiệp hóa, hiện đại hóa... Ngân hàng thương mại cổ phần Công
thương Việt Nam (Vietinbank), với tư cách là ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn
nhất và có vai trò quan trọng luân chuyển vốn giữa các thành phần kinh tế, đã đa
dạng hóa cho vay doanh nghiệp quốc doanh, ngoài quốc doanh, doanh nghiệp vừa
và nhỏ, hộ sản xuất, vay tiêu dùng cá nhân..., đồng thời nâng cao chất lượng và hiệu
quả của hoạt động tín dụng. Tại 31/12/2014, tổng dư nợ tín dụng của Vietinbank là
542.685 tỷ đồng, chỉ số an toàn vốn CAR đạt 10,4% và tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
tín dụng ở mức thấp - 0.90% . Tuy nhiên, do tín dụng chiếm ưu thế tuyệt đối trong
các mảng kinh doanh của ngân hàng, nên nếu rủi ro tín dụng không được kiểm soát
chặt chẽ, lợi nhuận và mức độ an toàn vốn của Vietinbank vẫn bị ảnh hưởng đáng
kể. Vì vậy, trong quá trình hiện đại hóa ngân hàng theo thông lệ quốc tế, Vietinbank
rất quan tâm hoàn thiện hệ thống quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng theo chuẩn
Basel II, trong đó bao gồm việc ứng dụng phương pháp Stress Testing để sẵn sàng
ứng phó với các biến động bất lợi từ môi trường kinh doanh.
Ra đời từ những năm 1980, Stress Testing (tạm dịch là “đánh giá sức chịu

đựng rủi ro”) là một trong những công cụ quản lý rủi ro hữu hiệu nhằm đánh giá
mức độ an toàn vốn của ngân hàng trước cú sốc bất lợi, ít khó khả năng nhưng vẫn
có thể xảy ra. Từ sau cuộc khủng hoảng tài chính thế giới 2007-2009, Ngân hàng
trung ương Mỹ và Cơ quan Ngân hàng châu Âu đã bắt đầu yêu cầu các ngân hàng
có vai trò quan trọng thực hiện Stress Testing hàng năm nhằm đánh giá mức độ an
toàn hệ thống. Các cơ quan như Quỹ tiền tệ quốc tế, Ủy ban giám sát ngân hàng
Basel và các ngân hàng trung ương Mỹ, Anh, Úc, Nhật Bản.., đã nghiên cứu xây
dựng hệ thống lý thuyết về Stress Testing với nhiều mô hình định lượng tiên tiến,
mô tả một lúc nhiều loại rủi ro trong hoạt động ngân hàng, trong phạm vi đa quốc

1


gia, với những sản phẩm tài chính có cấu trúc phức tạp, có tương tác hai chiều giữa
nền kinh tế và hệ thống tài chính. Trong phạm vi từng ngân hàng, Stress Testing
còn được sử dụng như một công cụ quản lý rủi ro nội bộ và cung cấp thông tin cho
lãnh đạo quản lý về khả năng chịu đựng rủi ro của đơn vị trong tình huống xấu nhất
xảy ra. Có thể nói, Stress Testing ngày càng khẳng định được vị thế như một công
cụ quản lý rủi ro quan trọng trong thực tiễn hoạt động ngân hàng.
Tại Việt Nam, Stress Testing đã thu hút được sự quan tâm nghiên cứu trong
vài năm trở lại đây, do có những thời điểm an toàn hệ thống ngân hàng thương mại
bị đe dọa khi GDP Việt Nam tăng trưởng thấp, lạm phát cao, nợ xấu ở mức đáng báo
động, nhiều ngân hàng yếu kém phải phân loại để thực hiện tái cơ cấu. Các bài viết
được công bố tại Việt Nam đều mới chỉ tập trung mô tả và phân tích Stress Testing
trên phương diện là công cụ giám sát an toàn ngành ngân hàng (macro-level Stress
Testing). Đầu tiên là ấn phẩm của các tác giả Võ Trí Thành, Lê Xuân Sang (đồng chủ
biên, 2013) và Dương Quốc Anh (Chủ nhiệm đề tài, 2013), đã tổng hợp những khái
niệm cơ bản, hiểu biết chung và thử nghiệm một số phương pháp Stress Testing đơn
giản với rủi ro tín dụng Việt Nam. Tiếp đó, trong lĩnh vực nghiên cứu thực nghiệm,
đã xuất hiện đề tài “Đánh giá sức chịu đựng của các ngân hàng thương mại lớn ở Việt

Nam” của Phùng Đức Quyền (2013). Trong đó, tác giả chứng minh sức chịu đựng
của một số ngân hàng Việt Nam trước cú sốc bất lợi tại thời điểm cuối năm 2012 là
rất yếu. Một nghiên cứu khác của Nguyễn Hoàng Thụy Bích Trâm (2014) sử dụng kỹ
thuật VECM để mô phỏng kịch bản cú sốc kinh tế vĩ mô và phân tích độ nhạy của
NPLs khi chịu ảnh hưởng của tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng, biến động lãi
suất cơ bản, đã cho thấy, nếu xảy ra rủi ro với 1% xác suất thì tổng giá trị trích lập dự
phòng của các ngân hàng không đủ để chống đỡ tổn thất.
Trong khuôn khổ chuyên đề này, tác giả tập trung làm rõ các vấn đề sau:
- Một số vấn đề khái niệm Stress Testing
- Phân loại Stress Testing theo mục đích thực hiện: Macro-Stress Testing và
Micro-Stress Testing;
- Quy trình thực hiện Stress Testing.

2


CHƯƠNG 2. KHÁI NIỆM VỀ STRESS TESTING
2.1. Stress Testing là một phương pháp quản lý rủi ro tín dụng định lượng
Hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại có vai trò đặc biệt quan trọng
trong việc dẫn truyền dòng vốn giữa các thành phần kinh tế quốc dân. Rủi ro tín
dụng thường được định nghĩa là khả năng bên vay không thực hiện được một phần
hoặc toàn bộ các trách nhiệm của mình theo hợp đồng tín dụng đã ký kết. Đối với
ngân hàng, với tư cách trung gian lưu chuyển vốn, rủi ro tín dụng có mối đe dọa
trực tiếp tới lợi nhuận và khả năng an toàn vốn và là nguyên nhân lớn nhất dẫn tới
sự sụp đổ của các định chế tài chính (Basel, 2001).
Trong 20 năm trở lại đây, lý thuyết về quản lý rủi ro tín dụng đã trải qua một
cuộc cách mạng thực sự khi các mô hình định lượng ngày càng được sử dụng rộng
rãi. Người ta nhận ra rằng, mô hình định lượng rất hữu ích, cho phép xây dựng một
khung quản lý rủi ro tín dụng tổng thể, bao gồm nhận diện, phân tích đánh giá và
truyền tải thông điệp về chính sách rủi ro của ngân hàng. Đã có hẳn một nhánh lý

thuyết được phát triển, Quantitative Risk Management (QRM), tiêu biểu nhất là
cuốn sách của tác giả McNeil và cộng sự (2005).
Trong một thời gian khá dài, phương pháp định lượng rủi ro rất phổ biến là
VaR (Value at Risk). Được xây dựng trên những cơ sở lý thuyết về xác suất thống
kê, VaR được định nghĩa là số tiền lớn nhất một danh mục có thể bị tổn thất với một
độ tin cậy xác định (95% theo thông lệ quy định RiskMetric, 99% - Basel), trong
một khoảng thời gian nhất định (1 ngày - RiskMetric, 10 ngày – Basel). Từ khi ra
đời vào năm 1994, cùng với RiskMetric - một gói sản phẩm ứng dụng VaR
mang thương hiệu của một công ty tách ra từ JP Morgan Chase, VaR đã được
áp dụng rộng rãi và trở thành một tiêu chuẩn trong việc đo lường và giám sát rủi ro
(xem JP Morgan, 1997). Sự cuốn hút lớn nhất của VaR, đó là nó biểu diễn rủi ro
dưới dạng một con số duy nhất. Tuy nhiên, VaR vẫn bao hàm hạn chế nhất định,
nổi bật nhất là hiệu ứng “đuôi chuông”1, trên cơ sở giả định rằng các tổn thất tuân
1

“Ứng dụng Value at Risk trong việc cảnh báo và giám sát rủi ro thị trường đối với hệ thống
NHTM Việt Nam” - tác giả Trần Mạnh Hà

3


theo quy luật phân phối chuẩn (loss normal distribution). Như chúng ta đã biết, hàm
mật độ phân phối của danh mục có hình dạng quả chuông, và những mức tổn thất
lớn nhất, ngoài dự đoán, thường nằm ở phần đuôi bên trái của đồ thị hình chuông
này. VaR hoàn toàn không phân tích, đánh giá phần đuôi trái của quả chuông, nên
nếu giá mức tổn thất của ngân hàng phần đuôi chuông quá cao (tổn thất nằm ngoài
dự đoán), thì có ngân hàng có thể bị phá sản. Trên thực tiễn lịch sử, khi những sự
kiện xấu nằm ngoài bất lợi xảy ra như khủng hoảng châu Á năm 1997, Nga vỡ nợ
năm 1998, khủng bổ 11/9 năm 2001 tại Mỹ, khủng hoảng tài chính thế giới 20072008, thì vẫn có những ngân hàng nằm trên ngưỡng phá sản do quá tin tưởng vào
cảnh báo rủi ro của VaR.

Để khắc phục nhược điểm đó, người ta đã nghiên cứu phát triển Stress Testing
như một công cụ quản trị rủi ro bổ sung cho VaR (xem Basel, 2009). Đánh giá sức
chịu đựng rủi ro (“Stress Testing”), theo nghĩa chung nhất, được hiểu là tập hợp các
công cụ định lượng đánh giá sự lành mạnh về tài chính của ngân hàng trước tác
động của cú sốc mạnh bất thường, nhưng có thể xảy ra. Stress Testing ra đời từ
những năm 1980, với mục đích ban đầu là đánh giá mức độ rủi ro thị trường
(“market risk”) của các trạng thái giao dịch (“trading position”) bằng các kỹ thuật
đơn giản như phân tích độ nhạy giá trị danh mục (xem Blaschke và cộng sự (2001),
Bunn và cộng sự (2001)). Trong một nghiên cứu của BIS (2005), kết quả khảo sát
64 ngân hàng và công ty chứng khoán tại 16 quốc gia tại thời điểm đó, cho thấy hơn
80% các tổ chức sử dụng Stress Testing để đánh giá rủi ro thị trường. Ngược lại,
Stress Testing lại hầu như chưa được ứng dụng đối với các loại rủi ro liên quan đến
non-trading position như danh mục cho vay doanh nghiệp, cá nhân .. Tại thời điểm
đó, Stress Testing từng được đánh giá là kỹ thuật đơn giản, có thể giúp phần nào
ước tính mức độ tổn thất lớn nhất, nhưng không có giá trị trong quản trị rủi ro hàng
ngày tại ngân hàng thương mại. Ngay cả các cơ quan quản lý nhà nước cũng coi
Stress Testing chỉ là “Maginot line” phòng ngừa những trường hợp khủng hoảng
(xem David H. Pyle (1997)). Tuy nhiên, khi cuộc khủng hoảng 2007-2009 xảy ra có
một phần nguyên nhân do các ngân hàng hạ chuẩn cấp tín dụng, Stress Testing đã
được quan tâm nghiên cứu phát triển trở thành một công cụ đo lường, đánh giá và
quản lý rủi ro tín dụng hữu hiệu, linh hoạt, có tính ứng dụng cao, phục vụ cho các
4


mục đích sử dụng khác nhau hơn (giám sát an toàn hệ thống, quản trị rủi ro nội bộ,
kiểm định mô hình rủi ro khác, truyền tải thông tin tới công chúng..).

2.2. Các yếu tố cấu thành của Stress Testing
Theo Borio C. và cộng sự (2012), Stress Testing bao gồm 4 yếu tố sau:
• Nhân tố rủi ro (Risk Exposure) là đối tượng cần thực hiện Stress Testing. Có

thể thực hiện Stress Testing đối với từng nhân tố đơn lẻ (ví dụ ST rủi ro tín dụng
như đề tài nghiên cứu này, hoặc ST rủi to thanh khoản, ST rủi ro thị trường, ST rủi
ro hoạt động), hoặc một nhóm các loại rủi ro (ví dụ hệ thống RAMSI của Ngân
hàng TW Anh cho phép đánh giá tác động của tất cả các loại rủi ro trên).
• Kịch bản bất lợi (Scenarios) – các cú sốc xảy ra khi các yếu tố kinh tế vĩ mô
(systematic risk factor) thay đổi, tác động tiêu cực tới hoạt động và an toàn của hệ
thống ngân hàng / ngân hàng.
• Mô hình định lượng (Models) là một chuỗi các tính toán (data generating
proccess) sẽ mô tả sự tương tác giữa các yếu tổ rủi ro hệ thống đối với các chỉ tiêu
tài chính của ngân hàng như chất lượng tài sản, lợi nhuận, chỉ số an toàn vốn..
• Thước đo kết quả (Measurement of Outcomes) chính là các chỉ tiêu tài chính
được lựa chọn, ví dụ chất lượng tài sản, lợi nhuận, chỉ số an toàn vốn... nhằm so sánh
kết quả tính toán trong các kịch bản bất lợi với giá trị mục tiêu. Ví dụ: nếu chọn chỉ số
an toàn vốn làm thước đo kết quả thì có thể so sánh kết quả thu được với mức an toàn
vốn tối thiểu được quy định, để từ đó, đưa ra khuyến nghị về việc ngân hàng có cần
điều chỉnh giảm khẩu vị rủi ro hay tăng vốn chủ sở hữu hay không.

2.3. Stress Testing theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Trụ cột 2 của Hiệp ước vốn Basel II quy định rõ:
• Các Ngân hàng cần chú ý tới những thay đổi trong tương lai của các điều kiện
kinh tế khi đánh giá từng khoản tín dụng cũng như đánh giá toàn thể danh mục tín dụng,
và đánh giá các khoản tín dụng trong tình huống chịu sức ép (nguyên tắc số 13).
• Một ngân hàng phải thực hiện một chương trình kiểm định sức ép:
o Thúc đẩy kiếm soát và xác định các rủi ro.
o Cung cấp các khía cạnh rủi ro bổ sung cho các công cụ quản lý rủi ro khác.
o Cải thiện năng lực quản lý vốn và thanh khoản.
o Thúc đẩy liên lạc nội bộ và liên lạc bên ngoài
• Chương trình kiểm định sức ép phải tính tới các quan điểm khác nhau trong
doanh nghiệp và bao hàm nhiều khía cạnh và kỹ thuật.

5


• Một Ngân hàng nên xây dựng các chính sách và quy trình dưới dạng văn
bản để quản ý chương trình kiểm định sức ép. Hoạt động của chương trình này cần
được ghi chép một cách hợp lý.
• Một Ngân hàng phải có cơ sở hạ tầng vững mạnh, đủ linh hoạt để thích ứng
với các kiểm định sức ép khác nhau và liên tục được thay đổi.
• Một Ngân hàng cần thường xuyên duy trì và cập nhật khung kiểm định sức ép.
(Nguyên tắc số 155)
Trên tinh thần đó, theo Điều 15, Khả năng chịu đựng rủi ro (Khoản 4) của bản
Dự thảo gần nhất của Thông tư Quy định về hệ thống quản lý rủi ro trong hoạt động
ngân hàng2, Ngân hàng Nhà nước quy định: “Định kỳ tổ chức tín dụng, chi nhánh
ngân hàng nước ngoài thực hiện các biện pháp kiểm tra sức chịu đựng đối với các
rủi ro trọng yếu. Việc này được thực hiện đối với các yếu tố rủi ro chính được nhận
dạng cho từng loại rủi ro. Kiểm tra sức chịu đựng cũng phải được thực hiện đối với
vấn đề tập trung rủi ro. Kết quả của kiểm tra sức chịu đựng phải được xem xét, sử
dụng khi xác định khả năng chịu đựng rủi ro của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân
hàng nước ngoài. Các kịch bản thích hợp phải được thử nghiệm định kỳ để đánh giá
mức độ rủi ro và khả năng chịu đựng rủi ro của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân
hàng nước ngoài.”
Các kịch bản thích hợp có thể là các kịch bản sau:
• Một vài tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài mất khả năng
thanh toán
• Khách hàng có dư nợ lớn nhất mất khả năng thanh toán
• Thay đổi tỷ giá
• Thay đổi lãi suất
• Giá cả hàng hóa biến động
• Biến động giảm giá mạnh trên thị trường bất động sản
• Biến động tỷ lệ nợ xấu…

2.4 Stress Testing trong Khuôn khổ quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng
TMCP Công thương Việt Nam
Theo quy định của Khung quản trị rủi ro tín dụng ban hành năm 2012 của
Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam, kiểm tra sức chịu đựng đối với danh
2

Xem tại />
6


mục tín dụng được thực hiện thường xuyên để phát hiện những rủi ro mới phát sinh
gây ảnh hưởng bất lợi đối với danh mục tín dụng của ngân hàng và để đảnh giá khả
năng ngân hàng trụ vững trong những điều kiện bất lợi. Những rủi ro mới phát sinh
có thể bắt nguồn từ sự đổ vỡ của thị trường, sự cạnh tranh, biển động tình hình kinh
tế vĩ mô và thay đổi quy định từ các cơ quan quản lý.
Quy trình Stress Testing tại Vietinbank được thực hiện như sau:
• Nhận diện, mô phỏng tình trạng căng thẳng, các nhân tố rủi ro hoặc kịch bản
căng thẳng, đề ra mục tiêu của việc kiểm tra sức chịu đựng được xây dựng bởi khối
kinh doanh và bộ phận quản lý rủi ro tín dụng, sau đó được ban lãnh đạo và Ủy ban
rủi ro thuộc HĐQT phê duyệt.
• Phòng ban Khối QLRR chịu trách nhiệm về kỹ thuật thực hiện, giả định được
sử dụng, kết quả định tính và định lượng của Kiểm tra sức chịu đựng, phân tích tác
động tới tình hình tài chính của ngân hàng và kế hoạch hành động đối phó.
• Kết quả Kiểm tra sức chịu đựng phải được ghi nhận và nếu cần thiết, ngân
hàng sẽ điều chỉnh chiến lược rủi ro và các giới hạn rủi ro tín dụng để đảm bảo
rủi ro tín dụng nằm trong khẩu vị rủi ro của ngân hàng, Ban điều hành phải xem
xét kểt quả Kiểm tra sức chịu đựng và hoạch định các chiến lược ứng phó phù
hợp để trình Ủy ban rủi ro thuộc HĐQT phê duyệt. Giám đốc QLRR có trách
nhiệm đảm bảo các kế hoạch ứng phó đã được phê duyệt được triển khai trong

phạm vi thời gian cho phép.

7


CHƯƠNG 3. PHÂN LOẠI STRESS TESTING
Stress Testing là một tập hợp công cụ mà người sử dụng có thể tự do lựa chọn
mô hình cho phù hợp với mục đích thực hiện Stress Testing, chứ không phải là một
khuôn mẫu mô hình cố định. Nhiệm vụ của người thực hiện là thiết kế, lựa chọn mô
hình trên cơ sở 4 yếu tố nội dung trên, sao cho phù hợp với mục đích thực hiện,
quản trị rủi ro nội bộ hay giám sát an toàn hệ thống. Do đó, Stress Testing có thể
chia làm hai nhóm như sau:

ST thuộc hướng chính của đề tài nghiên cứu
ST không thuộc hướng chính của đề tài nghiên cứu
Hình 1: Phân loại Stress Testing theo nhân tố rủi ro và mục đích thực
hiện (Tổng hợp NCS)

8


3.1. Stress Testing giám sát vĩ mô (“macro-level Stress Testing”)
Macro-level Stress Testing được thực hiện theo yêu cầu của các tổ chức như
cơ quan có chức năng giám sát hệ thống tài chính toàn cầu / khu vực / quốc giá, các
ngân hàng trung ương... đối với tất cả hoặc một nhóm các tổ chức tín dụng nhằm
đánh giá mức độ ổn định, an toàn của hệ thống tài chính quốc gia trong trường hợp
xảy ra cú sốc kinh tế vĩ mô. Theo đó, Stress Testing, cùng với Hệ thống cảnh báo
sớm (EWS), bộ chỉ số chuẩn tham chiếu vĩ mô và vi mô, là cấu thành của hệ thống
giám sát an toàn vĩ mô quốc gia (xem Jones, M và cộng sự, 2004; IMF, 2008;
Deutsche Bank Research, 2011; Võ Trí Thành, Lê Xuân Sang (đồng chủ biên),

2013, trang 165).
Lý thuyết về Stress Testing giám sát vĩ mô được đặc biệt chú trọng xây dựng
từ khi IMF và WB bắt đầu tiến hành Chương trình đánh giá Khu vực Tài chính
(FSAP) vào cuối những năm 1990 tại các nước thành viên (xem tổng quan FSAP tại
Foglia (2008), bảng 1, trang 21-22). Đến nay, Stress Testing giám sát vĩ mô đã được
nhân rộng sử dụng trên nhiều cấp độ, bao gồm: (1) giám sát tài chính toàn cầu, thực
hiện hàng năm với một số nước do IMF lựa chọn, kết quả có thể được công bố tại
các Global Financial Stability Report xuất bản 6 tháng/lần của IMF; (2) giám sát tài
chính khu vực, điển hình là các Stress Test hàng năm do Cơ quan quản lý ngân
hàng châu Âu (European Banking Authority) tiến hành tại 124 ngân hàng, chiếm ít
nhất 50% hệ thống ngân hàng tại mỗi quốc gia thành viên; (3) giám sát an toàn tài
chính mỗi quốc gia (điển hình là các Stress Test tại Mỹ tiến hành hàng năm theo
khuôn khổ Dodd-Frank Act).
Điểm mạnh của các nghiên cứu thuộc lĩnh vực này là tập trung phát triển các
mô hình kinh tế lượng để đánh giá một cách chính xác nhất ảnh hưởng của các yếu
tố kinh tế vĩ mô tới các biến số được chọn làm thước đo chất lượng tín dụng ngân
hàng, như tỷ lệ nợ xấu, trích lập dự phòng.. Điển hình như Alessandri và cộng sự
(2007), nhận thấy sự tương tác chặt chẽ giữa nền kinh tế Anh và Mỹ, đã sử dụng
GVAR - 2 quốc gia (“Global VAR”) để mô phỏng tác động của GDP, CPI, lãi suất
qua đêm, giá cổ phiếu tại Anh và GDP, CPI, giá dầu, giá cổ phiếu tại Mỹ tới các

9


ngân hàng Anh cho hệ thống giám sát RAMSI (“Risk Assessment Model for
Systemic Institutions”, RAMSI) của ngân hàng trung ương Anh. Còn Ngân hàng
Trung ương Nhật (xem Bank of Japan, 2007) thì sử dụng VAR để mô phỏng mối
quan hệ của năm biến số (GDP, CPI, dư nợ tín dụng, tỷ giá và tỷ lệ thực hiện quyền
chọn mua (“Call rate”)) với hai kịch bản (GDP tăng trưởng âm (với xác suất 1%) và
xảy ra khủng hoảng 1997) trong FSAP nước này. Đối với EU, Castren và cộng sự

(2008) đã sử dụng GVAR và VECM để xây dựng mô hình kinh tế lượng mô tả mối
quan hệ vĩ mô tại 33 nền kinh tế khu vực đồng tiền chung châu Âu. Ngoài những
mô hình phức tạp, cũng có những phương pháp đơn giản, phù hợp với các môi
trường hạn chế về số liệu như nghiên cứu của Ong và cộng sự (2010) về Reverse
Stress Testing.
Tuy nhiên, Macro-level Stress Testing vẫn còn có những vấn đề cần tiếp tục
nghiên cứu phát triển sau:
• Thứ nhất, theo Drehmann (2008), các Stress Testing trong khuôn khổ giám
sát hệ thống tài chính thường do yêu cầu của ngân hàng trung ương đối với các
ngân hàng thương mại thực hiện trong một thời gian nhất định để có kết quả đánh
giá toàn hệ thống tại một thời điểm. Do hạn chế về mức độ chi tiết của số liệu,
người thực hiện Stress Testing thường phải đặt ra giả định rằng tác động của kinh tế
vĩ mô đối với các ngân hàng trong hệ thống là như nhau. Việc lượng hóa tổn thất
ngân hàng (lợi nhuận hoặc chỉ tiêu an toàn vốn) khá đơn giản, chưa mô tả được
những đặc trưng hoạt động tín dụng của từng ngân hàng nói chung, cũng như đặc
thù của từng loại sản phẩm tín dụng nói riêng.
• Thứ hai, theo Andreas và cộng sự (2013), các nhà nghiên cứu cần tiếp tục
hoàn thiện tác động của hiện tượng phản hồi (“feedback effects”), tức là sau khi bị
ảnh hưởng của cú sốc kinh tế vĩ mô, các ngân hàng bị thua lỗ nên có hành vi thu
hẹp tín dụng đối với các thành phần kinh tế như doanh nghiệp, người tiêu dùng.
Những đối tượng này chính là chính là khách hàng của ngân hàng, và như vậy, sẽ
rút vốn ngân hàng hoặc suy giảm khả năng trả nợ. Hệ quả của chuỗi xoắn ốc này là
ngân hàng chịu tác động kép từ cuộc khủng hoảng, và vì vậy, hậu quả của cuộc
10


khủng hoảng đối với ngân hàng thường trầm trọng hơn những tính toán trong trong
trạng thái hoạt động bình thường. Theo Basel (2012), hầu hết các nghiên cứu kiểm
định tới nay đều bỏ qua hiện tượng phản hồi này, và giả định rằng sự tương tác
giữa các biến độc lập (yếu tố vĩ mô bị thay đổi) với biến phụ thuộc (chỉ số tài

chính của ngân hàng) là không đổi (exogenuos). Đây là một trong những hạn chế
cần khắc phục nhất của Stress Testing bộc lộ từ cuộc khủng hoảng tài chính
2007-2009. Vì tại thời điểm mà trước đó, Stress Testing đã được áp dụng khá
phổ biến nhưng vẫn chưa có tác dụng hạn chế hậu quả lâu dài và trầm trọng của
cuộc khủng hoảng này. Hiện nay, đa số kết quả các nghiên cứu chuyên sâu trên
thế giới theo hướng này mới dừng lại ở mức chỉ ra sự cần thiết phải lồng ghép
hiện tượng phản hồi, điển hình là: (i) bài viết của Alfaro, R. & Drehmann, M.
(2009) phân tích cách thức xây dựng một kịch bản cú sốc đủ mạnh, có tính tới
feedback effects; (ii) các nỗ lực của Basel (Basel (2011)) tổng quan tình hình
nghiên cứu lý thuyết về các kênh tác động giữa hệ thống ngân hàng và nền kinh
tế sản xuất; (iii) các tác giả Brunnermeier, M. (2009), Cont, R. & Wagalath, L.
(2012) và Geanakoplos, J. & Fostel, A. (2013) phân tích tâm lý đám đông tháo
chạy khỏi thị trường tài chính khi có khủng hoảng xảy ra, dẫn tới ngân hàng mất
thanh khoản, đổ vỡ dây chuyền, lãi suất tăng, tín dụng thu hẹp..
Để có thể tính toán “the feedback effects”, Ủy ban Basel giới thiệu mô hình Hồi
quy phân vị (Quantile Regression) của Koenker and Xiao (2002), ví dụ như trong
Stress Testing tại các ngân hàng Brazil của các tác giả Schechtman, R and W
Gaglianone (2011) (xem Basel, 2012),. Theo đó, các tác giả chứng minh rằng, QR là
mô hình phù hợp hơn vì có thể lựa chọn phân vị (khoảng giá trị) của rủi ro cần nghiên
cứu (cụ thể là các giá trị nằm ngoài cùng bên phải), thay vì đánh giá trên cơ sở giá trị
rủi ro trung bình trong phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, khi thực hiện QR,
người ta cần đưa ra nhiều giả định hơn (xác định phân vị nào cần nghiên cứu), nên
vẫn có ý kiến hoài nghi về mức độ khách quan của kỹ thuật Stress Testing này.

3.2. Stress Testing quản lý vi mô (“Micro-level Stress Testing”)

11


Micro-level Stress Testing là các Stress Test do tổ chức tín dụng tự thực hiện

cho mục đích quản lý rủi ro nội bộ. Tuy ra đời trước Stress Testing giám sát vĩ mô,
nhưng vì có tính chất nội bộ ngân hàng nên có rất ít các tài liệu được công bố.
Lý thuyết về Micro-ST được nghiên cứu phát triển theo 2 hướng:
• xây dựng các nguyên tắc cơ bản nhằm ứng dụng Stress Testing có hiệu quả
tại các ngân hàng, điển hình là “Principles for Sound Stress Testing” của Ủy ban
giám sát ngân hàng Basel ra đời năm 2009 và “Guidance on Stress Testing for
Banking Organizations with Total Consolidated Assets of More Than $10 Billion”
của Fed (Mỹ) năm 2012;
• phát triển các mô hình định lượng rủi ro tín dụng như Hayden, E. (2011) và
Porath, D. (2011) để tính xác suất đổ vỡ (PD); Peter, C. (2011) để tính tỷ lệ thu hồi
nợ khi đổ vỡ (LGD); Hahn, R. & Reitz, S. (2011) để tính giá trị danh mục khi xảy
ra đổ vỡ (EAD).
Việc các cơ quan quản lý tiên phong trong nghiên cứu hệ thống các nguyên
tắc, giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả của Stress Testing nội bộ ngân hàng có vai
trò quan trọng, lâu dài đối với sự phát triển của mô hình quản trị rủi ro ngân hàng
nói chung. Theo quan điểm của Borio và cộng sự (2012), ngoài những vấn đề về kỹ
thuật còn tồn tại, việc phát triển “khung nguyên tắc về quy trình thực hiện và cách
thức quản lý” (process and governance) rất quan trọng. Các kịch bản bất lợi cần
tăng mức độ nghiêm trọng của tình huống để ngân hàng có chính sách tín dụng an
toàn, cẩn trọng hơn. Ngoài ra, các nguyên tắc xây dựng Stress Testing trong mô
hình quản trị rủi ro của ngân hàng cần được chuẩn hóa theo thông lệ chung quốc tế,
không nên mỗi quốc gia có một quy định riêng. Ủy ban Giám sát ngân hàng (Basel)
đã đưa ra những quy định cụ thể về Stress Testing trong khuôn khổ Basel II (năm
2006) và Basel III (năm 2011), cũng như 21 nguyên tắc trong thực hiện Stress
Testing nội bộ đối với lãnh đạo ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước vào năm
2009. Cùng với việc áp dụng theo lộ trình các thông lệ về an toàn vốn của Basel II
và III, các quốc gia và ngân hàng đều có thể áp dụng các quy chuẩn về Stress
Testing của Basel.
12

Stress Testing quản lý vi mô thường được sử dụng để đánh giá mức độ an toàn
vốn trong thời điểm khó khăn, kinh tế suy thoái (xem Basel, 2009), kiểm định tính
chính xác của các mô hình quản lý rủi ro khác (xem Van Lelyveld and Iman, 2006),
hoặc sử dụng trong quá trình ra quyết định tăng trưởng, mở rộng kinh doanh để có
phân bổ hợp lý nguồn lực tài chính, hạn mức tín dụng vào các sản phẩm mới, có cấu
trúc rủi ro phức tạp (xem Fed, 2014). Nếu mô hình của Macro-level Stress Testing
thường phải minh bạch, dễ truyền tải nội dung tới công chúng bên ngoài, thì các mô
hình trong Micro-level Stress Testing cần chính xác và có tính dự báo cao.

13


CHƯƠNG 4. QUY TRÌNH THỰC HIỆN STRESS TESTING ĐỐI
VỚI RỦI RO TÍN DỤNG
Về quy trình, Stress Testing bao gồm hai bước: Macro-Econometric
Modelling (xác định các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng tới chất lượng tín dụng của
ngân hàng / hệ thống ngân hàng và mức độ ảnh hưởng) và Satelitte Credit Risk
Modelling (tính toán tác động của kịch bản khi các yếu tố kinh tế vĩ mô có tác động
tiêu cực tới lợi nhuận / mức độ an toàn vốn của ngân hàng) (xem Drehmann (2008),
Cihak (2007) và Foglia (2008)), cụ thể:

Hình 2: Quy trình Stress Testing

4.1. Mô hình định lượng tác động vĩ mô (“Macro-Econometric Modelling”)
Xác định yếu tố có tác động đến hoạt động ngân hàng là bước đầu tiên của quy
trình Stress Testing. Nền kinh tế là một hệ thống bao gồm các hoạt động kinh tế có
quan hệ biện chứng, ràng buộc lẫn nhau nên bất kỳ một sự biến động của một hoạt
động kinh tế nào đó cũng sẽ gây ảnh hưởng đến việc sản xuất kinh doanh của các
lĩnh vực còn lại. Sự ổn định hay mất ổn định của nền kinh tế sẽ có tác động mạnh

mẽ đến hoạt động của ngân hàng, đặc biệt là hoạt động tín dụng. Khi tăng trưởng
kinh tế yếu đi, doanh thu và lợi nhuận của các doanh nghiệp suy giảm, dẫn tới tài
sản và khả năng trả nợ của pháp nhân và thể nhân vay vốn bị suy giảm, xác suất vỡ
nợ tăng, và cuối cùng, thì chất lượng tín dụng của ngân hàng xấu đi. Nhiều tác giả
đã tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa kinh tế - ngân hàng và thu được các kết
quả tương đối khác nhau (Phụ lục 1).

14


Thống kê các nghiên cứu thuộc Phụ lục 1 cho thấy, các yếu tố như tăng trưởng
kinh tế và chính sách tiền tệ (lãi suất, tốc độ tăng cung tiền M2) luôn ảnh hưởng đến
chất lượng tín dụng. Khi kinh tế tăng trưởng tốt, lợi nhuận của doanh nghiệp và hệ
quả là khả năng trả nợ được cải thiện. Ngược lại, khi kinh tế tăng trưởng chậm lại, tỷ
lệ nợ xấu thường tăng do thất nghiệp tăng và doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn trả nợ
ngân hàng hơn. Tiếp theo là các yếu tố như lạm phát, thị trường bất động sản (chỉ số
giá nhà đất) có mức độ thường xuyên thứ hai, gần 50% số nghiên cứu đã tham khảo.
Những nghiên cứu tại Việt Nam chưa chứng minh được mối quan hệ giữa thị trường
bất động sản và chất lượng tín dụng ngân hàng, tuy nhiên, có thể do chưa có cơ sở dữ
liệu về giá nhà đất để kiểm định. Yếu tố kinh tế vĩ mô ít được tìm thấy sự tác động tới
chất lượng tín dụng nhất là tỷ giá và các chỉ số kinh tế nước ngoài. Điều này có thể
được giải thích là do các ngân hàng được phân tích tại các nghiên cứu này có tỷ trọng
tín dụng ra nước ngoài hoặc bằng ngoại tệ không lớn. Tại Việt Nam, luận văn Thạc
sỹ của tác giả Nguyễn Hữu Phước (2011) đã phân tích ảnh hưởng của 5 biến kinh tế
vĩ mô, trong đó có yếu tố “ngoại” là tỷ giá, kim ngạch xuất nhập khẩu trên cơ sở số
liệu của hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2002-2011, nhưng cũng không
tìm thấy mối quan hệ chặt chẽ với tỷ lệ nợ xấu ngân hàng.
Như vậy, danh sách các yếu tố vĩ mô có tác động phụ thuộc những đặc điểm
riêng của từng ngân hàng như cơ cấu dư nợ theo nhóm khách hàng, ngành, tuổi nợ,
chính sách tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dư nợ bằng ngoại tệ hoặc cho vay nước

ngoài...Việc lựa chọn yếu tố vĩ mô nào cần đưa vào mô hình kiểm định tại Việt
Nam sẽ khác với các nước khác trên thế giới, cũng như Vietinbank khác với các
ngân hàng thương mại khác tại Việt Nam. Danh sách các yếu tố vĩ mô có tác động
phụ thuộc những đặc điểm riêng của từng ngân hàng như cơ cấu dư nợ theo nhóm
khách hàng, ngành, tuổi nợ, chính sách tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dư nợ bằng ngoại
tệ hoặc cho vay nước ngoài...

4.2. Mô hình định lượng rủi ro tín dụng (“Credit Risk Satelite Modelling”)
Do những hạn chế trong việc tiếp cận số liệu, các Stress Testing giám sát vĩ
mô thường sử dụng những công thức đơn giản hoặc các bảng tính excel với
nhiều giả định để tính toán mức độ tổn thất của ngân hàng. Còn đối với Stress

15


Testing quản lý vi mô, người thực hiện Stress Testing chính là ngân hàng và cho
chính bản thân ngân hàng, nên không còn hạn chế về mặt số liệu. Việc quản lý,
thu thập, xử lý thông tin được thực hiện theo các thông lệ quốc tế, ví dụ như
Hiệp ước Basel để phản ánh đúng bản chất rủi ro tín dụng xảy ra khi người vay
không thực hiện được nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng. Hiện nay, thước đo truyền
thống tại Việt Nam và một số nước đang phát triển trên thế giới vẫn là Tỷ lệ Nợ
xấu (NPLs) và Trích lập dự phòng (LLPs), ví dụ các nghiên cứu của Tian, R. và
Yang, J. (2011), Muliaman và cộng sự (2011), Phùng Đức Quyền (2013),
Nguyễn Hoàng Thụy Bích Trâm (2014) tại Trung Quốc, Indonesia và Việt Nam.
Các tác giả đã nâng cao tính chính xác của mô hình dự báo trong kịch bản cú sốc
bằng cách chuyển từ hàm tuyến tính sang hàm logarit. Tuy nhiên, kết quả nghiên
cứu vẫn phụ thuộc vào chất lượng số liệu NPLs trong quá khứ và chưa phản ánh
được đúng bản chất của rủi ro tín dụng.
Theo Basel (2001), rủi ro tín dụng xảy ra khi người vay không thực hiện được
nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng. Sự không thực hiện cam kết này (default) có thể là

trễ hẹn hoặc không thanh toán đối với toàn bộ/một phần giá trị khoản vay. Vì vậy,
ngân hàng trung ương các nước đã thống nhất rằng, tổn thất tín dụng của ngân hàng
sẽ phải được đo lường bằng chính vào 3 yếu tố chính là PD (xác suất vỡ nợ), LGD
(tỷ lệ tổn thất không thu hồi khi xảy ra vỡ nợ) và EAD (giá trị khoản vay khi xảy ra
vỡ nợ). Và khi đó, các Stress Test, như một cấu thành của mô hình quản lý rủi ro
thống nhất, sẽ sử dụng các yếu tố này làm biến phụ thuộc trong mô hình kinh tế
lượng vĩ mô. Điển hình là:
• Nghiên cứu của Asberg-Sommar, P. & Shahnazarian, H. (2008) phân tích PD
bình quân của các công ty niêm yết tại Thuỵ Điển dựa trên ba yếu tố (chỉ số sản
xuất công nghiệp, chỉ số tiêu dùng và lãi suất ngắn hạn); Nghiên cứu của Castren &
Fitzpatrick (2008) phân tích PD của các nước khu vực đồng euro (chia làm 8 nhóm
ngành). Tuy nhiên, những nghiên cứu chưa phù hợp với các nước không có hệ
thống số liệu thống kê phát triển như Việt Nam;
• Đề xuất sử dụng số liệu thống kê của BIS công bố, rồi điều chỉnh cho phù

16


hợp với đặc điểm riêng của ngân hàng cụ thể của Buncic, D & Melecky, M. (2012).
Đây là phương pháp có thể áp dụng tại Việt Nam trong điều kiện các ngân hàng
chưa xây dựng được hệ thống số liệu về cấu thành rủi ro tín dụng. Hạn chế của
phương pháp này là độ chính xác của phương pháp này có thể không cao, nếu ngân
hàng tại các nước tham gia QIS5 khác biệt lớn so với ngân hàng Việt Nam.

17


DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1.

Dương Quốc Anh (Chủ nhiệm đề tài, 2013): Phương pháp luận đánh giá sức
chịu đựng của tổ chức tín dụng trước các cú sốc trên thị trường tài chính
(Stress Testing), Đề tài nghiên cứu khoa học cấp ngành, Cơ quan Thanh tra,

2.

Giám sát Ngân hàng, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
Nguyễn Hoàng Thụy Bích Trâm (2014), Kiểm định rủi ro tín dụng cho các
ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam, Phát triển & hội nhập, số 14

3.

(24), Tháng 01-02/2014.
Nguyễn Hữu Phước (2011), Mô hình đánh giá mức độ căng thẳng tài chính hệ
thống ngân hàng Việt Nam (Stress Test): Áp dụng phương pháp VAR, Luận

4.

văn Thạc sỹ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Phạm Thu Thủy và Đỗ Thị Thu Hà (2013), Đổi mới cách thức đo lường rủi ro

5.

tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong quá trình tái cấu trúc hệ thống.
Phùng Đức Quyền (2013), Kiểm tra sức chịu đựng của các ngân hàng thương
mại lớn ở Việt Nam, Đề tài nghiên cứu khoa học, Khoa Tài chính Ngân hàng,

6.

trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Trần Mạnh Hà (-), Ứng dụng Value at Risk trong việc cảnh báo và giám sát
rủi ro thị trường đối với hệ thống NHTM Việt Nam, Khoa Ngân hàng, Học

7.

viện Ngân hàng.
Võ Trí Thành, Lê Xuân Sang (đồng chủ biên) (2013), Giám sát hệ thống tài
chính: Chỉ tiêu và mô hình định lượng, Báo cáo nghiên cứu RS-03, Nhà Xuất
bản tri thức.

Tiếng Anh
8.

Alessandri, P., Gai, P., Kapadia, S., Puhr C. (2007), A framework for

9.

quantifying systemic stability.
Alfaro, R. và Drehmann, M. (2009), Macro Stress Tests and Crisis: What we

can learn?, BIS Quarterly Review.
10. Andreas, A. Jobst, Ong, L. and Schmieder, C. (2013), A framework for macro
prudential bank solvency Stress Testing: Application to S-25 and other G-20
country FSAPs, IMF WP No 13/68.
18


11. Asberg-Sommar, P., Shahnazarian, H. (2008), Macroeconomic impact on
expected default frequency, Sveriges Riksbank, WP No 219.

12. Bank of Japan (2007), The Framework for macro stress testing of credit risk:
Incorporating transition in borrower classifications, Financial System Report,
September.
13. Basel Committee on Banking Supervision, Basel (2001), The New Basel
Capital Accord.
14. ------------- (2005), Stress Testing at Major Financial Institutions: Survey
Results and Practice.
15. ------------- (2009), Principles for sound stress testing practices and
supervision.
16. ------------- (2011a), The transmission channels between the financial and real
actors: A critical survey of the literature, WP No 18.
17. ------------- (2011b), Basel III: A global regulatory framework for more
resilient banks and banking systems, June (revision).
18. ------------- (2012), Models and tools for macroprudential analysis, WP No 21.
19. Bank for International Settlements, BIS (2006), Results of the fifth quantitative
impact study (QIS 5).
20. Blaschke, W, M Jones, G Majnoni and S Peria (2001), Stress testing of
financial systems: An overview of issues, methodologies, and FSAP
experiences, IMF Working Papers, 01/88.
21. Borio, C., Drehmann, M. and Tsatsaronis, K (2012), Stress-testing macro
stress testing: does it live up to expectations?, BIS Working Papers, No 369,
January.
22. Brunnermeier, M. (2009), Deciphering the liquidity and credit crunch 20072008, Journal of Economic Prospects, No 230(1).
23. Buncic, D and Melecky, M. (2012): Macroprudential Stress Testing of credit
risk: A practical approach for policy makers, WPS5936, January.
24. Bunn, P, A Cunningham and M Drehmann (2005), Stress testing as a tool for
assessing systemic risk, Bank of England Financial Stability Review, June.
25. Castren, O., S. Dées, F. Zaher (2008): Global macro-financial shocks and
expected default frequencies in the Euro area, ECB WP No 875, February.
26. Castren, O., T. Fitzpatrick, M. Sydow (2008): Assessing portfolio credit risk

changes in a sample of EU large and complex banking groups in reaction to

19


macroeconomic shocks, ECB WP No 1002, February.
27. Ceca, K. & Shijaku H. (2011): A credit risk model for Albania, Bank of
Greece, Special Conference Paper, February 2011.
28. Cihak, M (2007), Introduction to applied Stress Testing, IMF WP/07/59.
29. Cont, R. và Wagalath, L. (2012), Running for the exit: Distressed selling and
endogenous collection in financial markets.
30. David H. Pyle (1997), Bank Risk Management: Theory, Conference on risk
management and deregulaton on banking, Jerusalem, May.
31. Deutsche Bank Research (2011), EU Monitor 78: Macroeconomic
coordination: What can a scoreboard approach achieve? , Report on EU
integration, January.
32. Drehmann, M. (2008), Stress tests: Objectives, challenges and modelling
choices, Economic Review, February.
33. European Banking Authority, EBA (2014): Methodological note EU-wide
Stress Test 2014, Version 2.0, May.
34. Federal Reserves System, Fed (2012): Guidance on Stress Testing for Banking
Organizations with Total Consolidated Assets of More Than $10 Billion, May.
35. ---------------- (2014a): Dodd-Frank Act Stress Test 2014: Supervisory Stress
Test methodology and results, March.
36. ---------------- (2014b): Comprehensive Capital Analysis and Review 2015:
Summary Introduction and Guidance, October.
37. Foglia, A. (2008), Stress Testing credit risk: A survey of authorities'
approaches, Banca d'Italia, No 37.
38. Jones, M, Hilbers, P., Slack, G. (2004): Stress Testing Financial Systems:
What to Do Whenthe Governor Calls, IMF WP/04/127.

39. Geanakoplos, J. & Fostel, A. (2013), Reviewing the leverage cycle, Cowles
Foundation Discussion Paper, No 1918.
40. Gutiérrez, M. (2008): Modelling extreme but plausible losses for credi risk: A
Stress Testing framework for the Argentine financial system, June 2008.
41. Hahn, R. & Reitz, S. (2011): Possibilities of Estimating Exposures, The Basel
II Risk Parameters edition, pp. 185 – 200.
42. Hayden, E. (2011): Estimation of a Rating Model for Corporate Exposures,
The Basel II Risk Parameters edition, pp. 13-24.
43. International Monetary Fund, IMF (2008), Amendments to the Financial
Soundness Indicators (FSIs): Compilation Guide.

20


44. Laeven, L. & Fabian, V. (2012): Systemic Banking Crises: An Update, IMF
WP/12/163.
45. Louzis, D. P., A.T. Vouldis, and V.L. Metaxas. (2010): Macroeconomic and
Bank-specific Determinants of Nonperforming Loans in Greece: A
Comparative Study of Mortgage, Business, and Consumer Loan Portfolios,
Bank of Greece Working Paper 118.
46. Nir Klein (2013): Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and
Macroeconomic Performance, IMF Working Paper WP/13/72, March 2013.
47. Nkusu, M. (2011): Nonperforming Loans and Macrofinancial Vulnerabilities
in Advanced Economies, IMF Working Paper 11/161.
48. McNeil, Rudiger F., P. Embrechts (2005): Quantitative risk management:
concepts, techniques, and tools, Princeton series in finance.
49. Muliaman D., H., Wimboh, S., Bagus, S., Dwityapoetra S., B., Ita, R. (2011),
Macroeconomic Stress Testing for Indonesian Banking System.
50. Ong, L, R Maino and N Duma (2010): Into the great unknown: Stress testing
in weak data, IMF Working Paper, WP/10/282.

51. Peter, C. (2011): Estimating Loss Given Default: Experience from Banking
Practice, The Basel II Risk Parameters Edition, pp. 151 – 183.
52. Rodriguez et al (2012), Credit risk Stress testing: An exercise for Colombian
Banks, Temas de Estabilidad Financiera, December 2012, no 73.
53. Rosch, D. & Scheule, H. (2005): A Multi-factor Approach for Systematic
Default and Recovery Risk, Journal of Fixed Income, September.
54. Schechtman, R and W Gaglianone (2011): “Macro stress testing of credit risk
focused on the tails”, Central Bank of Brazil Working Paperno 241.
55. Stephanou, C. & Mendoza, J. (2005), Credit Risk Measurement under Basel
II: An overview and implementation issues for developing countries, WPS
3556, April.
56. Summer, M., (2007), Modelling instability of banking systems and the
problem of macro stress testing, ECB conference on Simulating Financial
Instability.
57. Van den End, J.W., Hoeberichts, M. & Tabbae, M. (2006): Modelling
scenario analysis and Macro Stress testing, DNB Working paper, no 119.
58. Van Lelyveld, Iman P.P. (2006), Economic Capital Modelling: Conceptual
Issues, Measurement and Implementation, London: Risk Publishing.

21


59. Vazquez, F., Tabak, B.M. and Souto M. (2010): A macro Stress Test model of
credit risk for the Brazilian banking sector, Banco Central Do Brazil, WP 226,
November.
60. Tian, R., Yang, J. (2011), Macro Stress testing on credit risk of commercial
banks in China based on vector autoregression models.
61. Wei Lu & Zhiwei Yang (2012): Stress Testing of commercial banks’ exposure
to credit risk: A study based on the write-off of non-performing loans, Asian
Social Science, Vol. 8, No 10, August.

62. Wong, J., Choi, K. & Fong, T. (2008), A framework for Stress Testing banks’
credit risk, The Journal of Risk Model Validation 2(1), 3-23.

22


Phụ lục. Các nghiên cứu chứng minh sự ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô
tới chất lượng tín dụng ngân hàng

Nghiên cứu

Van den End
et al (2006)

Phạm vi
quốc gia
nghiên cứu

GDP
nội
địa

Tăng
trưởn
g tín
dụng

Thất
nghiệp

Lạm
phát

Hà Lan

Y3

Hong
Kong

Y

Gutiérrez M.
(2008)

Argentina

Y

Vazquez et al
(2010)

Brazil

Y

Louzis et al
(2010)

Hy Lạp

Y

Ceca &
Shijaku
(2011)

Albania

Y

Y

26 nước
phát triển

Y

Y

Rodriguez et
al (2012)

Colombia

Y

Wei & Yang
(2012)

Trung
Quốc

Y

Nguyễn Hữu
Phước (2011)

Việt Nam

Y

Nguyễn B.
Trâm (2012)

Việt Nam

Y

Nir Klein
(2013)

Châu Âu

Y

Wong et al
(2008)

Nkusu (2011)

Thị
trường
bất
động
sản

Lãi
suất /
M2
trong
nước

Lãi
suất,
GDP
nước
ngoài

Tỷ giá

Y
Y

Y

Y

Y
Y

Y
Y

Y
Y

Y

Y

Y
Y

Y
Y

Y

Y

Y

Y
Y

Y

3

“Y” là yếu tố được tác giả chứng minh có tác động tới chất lượng tín dụng của ngân hàng
thuộc đối tượng nghiên cứu

23