Mô hình đánh giá mức độ căng thẳng tài chính hệ thống ngân hàng Việt Nam ứng dụng VAR

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH



NGUYỄN HỮU PHƯỚC




MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ
CĂNG THẲNG TÀI CHÍNH HỆ THỐNG
NGÂN HÀNG VIỆT NAM (STRESS TEST)
ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP VAR





LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ







TP. Hồ Chí Minh, Năm 2011
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

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
Mã số: 60.31.12


LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ



NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. NGUYỄN TẤN HOÀNG



TP. Hồ Chí Minh, Năm 2011

LỜI CAM ĐOAN


Tôi tên Nguyễn Hữu Phước, xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế này là do
chính tôi nghiên cứu và thực hiện. Các thông tin, số liệu được sử dụng trong luận văn
là trung thực và hợp lý.

Học viên


Nguyễn Hữu Phước

LỜI CÁM ƠN
Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cám ơn Lãnh đạo Trường Đại học Kinh tế
Thành Phố Hồ Chí Minh, Khoa Tài Chính Doanh Nghiệp và Phòng Quản lý đào tạo
sau đại học.
Tôi xin được gửi lời cảm ơn trân trọng và sâu sắc nhất đến TS. Nguyễn Tấn
Hoàng - thầy đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn cho tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và
thực hiện luận văn này.
Trong quá trình học tập, triển khai nghiên cứu đề tài và những gì đạt được hôm
nay, tôi không thể quên được công lao giảng dạy và hướng dẫn của các thầy, cô giáo
trường Đại học Kinh tế Thành Phố Hồ Chí Minh.
Và xin được cảm ơn, chia sẻ niềm vui này với gia đình, bạn bè cùng các anh chị
đồng nghiệp của tôi tại Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam - những người đã
luôn ở bên tôi, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi để cho tôi được học tập, nghiên cứu,
hoàn thành luận văn.
Dù đã có rất nhiều cố gắng, song luận văn chắc chắn không thể tránh khỏi
những thiếu sót và hạn chế. Kính mong nhận được sự chia sẻ và những ý kiến đóng
góp quý báu của các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp.

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2011

Nguyễn Hữu Phước

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................... i
DANH MỤC CÁC BẢNG ................................................................................... ii
DANH MỤC CÁC HÌNH .................................................................................... iii
LỜI MỞ ĐẦU ..................................................................................................... 1
1.Vấn đề nghiên cứu ............................................................................................. 1
2.Mục tiêu đề tài ................................................................................................... 2
3.Đối tượng nghiên cứu ........................................................................................ 2
4.Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................... 2
5.Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 2
6.Kết cấu của luận văn .......................................................................................... 3
CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ STRESS
TEST CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG ........................................................... 4
1.1 Hệ thống ngân hàng và mối quan hệ tổng thể rủi ro ngân hàng ....................... 4
1.1.1 Rủi ro tín dụng ............................................................................................. 4
1.1.2 Rủi ro thị trường .......................................................................................... 5
1.1.3 Rủi ro thanh khoản ...................................................................................... 6
1.1.4 Rủi ro hoạt động .......................................................................................... 6
1.2 Mô hình kiểm tra độ căng thẳng tài chính trong lĩnh vực ngân hàng (Stress test)
............................................................................................................................. 7
1.2.1 Khái niềm về kiểm tra độ căng thẳng (stress test)........................................ 7
1.2.2 Phương pháp thực hiện Stress test – Mô hình VAR ..................................... 7
1.2.2.1 Lý thuyết về mô hình VAR ....................................................................... 9
1.2.2.2 Ưu điểm và nhược điểm của mô hình VAR .............................................. 10
1.3 Những nghiên cứu thực nghiệm về Stress test trên thế giới ............................. 11
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ..................................................................................... 16
CHƯƠNG 2: TÌNH HÌNH KINH TẾ VĨ MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HOẠT
ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG ......................................................... 17
2.1 Thực trạng hoạt động của hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện nay ................. 17

2.1.1 Quy mô hoạt động của hệ thống ngân hàng ................................................ 17
2.1.2 Thực trạng rủi ro trong hệ thống ngân hàng ................................................ 19
2.2 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến hoạt động ngân hàng ............. 23
2.2.1 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) ........................................................................... 23
2.2.2 Độ lệch sản lượng (Output Gap) .................................................................. 25
2.2.3 Lãi suất ngân hàng trung ương .................................................................... 27
2.2.4 Tỷ giá thực hiệu lực (REER) ....................................................................... 29
2.2.5 Kim ngạch xuất nhập khẩu .......................................................................... 32
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ..................................................................................... 35
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH KIỂM TRA ĐỘ CĂNG THẲNG TÀI CHÍNH CỦA
HỆ THỐNG NGÂN HÀNG VIỆT NAM ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP VAR . 36
3.1 Kiểm định các biến của mô hình ..................................................................... 36
3.2 Mô hình Stress test áp dụng phương pháp VAR cho hệ thống ngân hàng tại
Việt Nam .............................................................................................................. 45
3.3 Phân tích tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến hoạt động ngân hàng ..... 46
3.4 Phân tích mức độ tác động trong ngắn hạn và trung hạn ................................. 47
3.5 Một số khuyến nghị đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam ............................. 48
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ..................................................................................... 50
KẾT LUẬN ......................................................................................................... 51
PHỤ LỤC
TÀI LIỆU THAM KHẢO


i

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

ADB: Ngân hàng Phát triển châu Á (Asian Development Bank)
ALCO: Ủy ban quản lý Tài sản Nợ - Tài sản Có
BĐH: Ban điều hành

CAR: Tỷ lệ an toàn tối thiểu (Capital Adequacy Ratios)
FED: Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ (Federal Reserve System)
GDP: Tổng sản phẩm nội địa (Gross Domestic Product)
HĐQT: Hội đồng quản trị
IM: 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)
SBV: Ngân hàng nhà nước (The State Bank of Viet Nam)
TCTD: Tổ chức tín dụng
TGKH: Tiền gửi khách hàng
TSN – TSC: Tài sản Nợ - Tài sản Có
VAR : Hồi quy vectơ (Vector Autoregressive)
WTO: Tổ chức thương mại thế giới (Word Trade Organization)
ii
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

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 ............................................................................................................ 37
Hình 3.2 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của GAP ............................................................................................................ 38
Hình 3.3 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của LNI ............................................................................................................ 40
Hình 3.4 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của CPI ............................................................................................................ 42
Hình 3.5 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1
của IM ............................................................................................................ 43
Hình 3.6 Phản ứng xung lực của các biến trong mô hình ..................................... 47
1

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.
2

2. Mục tiêu đề tài
Đề tài sẽ đi sâu phân tích về tình hình kinh tế vĩ mô của Việt Nam như là lạm
phát, tỷ giá thực, sản lượng nhập khẩu, chênh lệch sản lượng, lãi suất danh nghĩa tác
động như thế nào đối với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, từ đó phân tích về việc các ngân
hàng sẽ gặp phải những rủi ro nào khi tình hình nợ xấu tăng lên như vậy.
3. Đối tượng nghiên cứu

Tình hình kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng
Tình hình nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Các rủi ro gặp phải khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên.
4. Phạm vi nghiên cứu:
Hệ thống ngân hàng Việt Nam từ năm 2002 - 2011
5. Phương pháp nghiên cứu:
Sử dụng nhiều phương pháp định tính và định lượng:
 Phương pháp định tính bằng bảng: tình hình nợ xấu ngân hàng, các chỉ số
kinh tế vĩ mô.
 Phương pháp định tính bằng đồ thị: vẽ đồ thị về từng biến của mô hình
để thấy được cơn khủng hoảng tài chính ở Việt Nam
 Phương pháp định lượng bằng phần mềm Eviews: (Chạy hồi quy và kiểm
định VAR)
 Nguồn dữ liệu: Từ các nguồn dữ liệu: Ngân hàng nhà nước, Tổng cục
thống kê (GSO), Ngân hàng Ngoại Thương Việt Nam (VCB), Bộ tài chính, Quỹ Tiền
tệ quốc (IMF), ngân hàng thế giới (WB), Ngân hàng phát triển châu Á (ADB), Bộ lao
động Mỹ, Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED), … công bố trong khoảng thời gian 10 năm
từ 2002 đến 2011.
3

6. Kết cấu của luận văn
Luận văn gồm có 5 phần:
GIỚI THIỆU CHUNG.
CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ STRESS TEST
CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG.
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.

4

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
test của hệ thống ngân hàng, ta sơ lược phần lý thuyết về ngân hàng, rủi ro trong hoạt
động ngân hàng và mô hình thử nghiệm độ căng thẳng tài chính.
1.1 Hệ thống ngân hàng và mối quan hệ tổng thể rủi ro ngân hàng
Tăng trưởng kinh tế của một quốc gia phụ thuộc rất lớn vào sự ổn định bền
vững của hệ thống tài chính. Khi nền kinh tế phát triển một cách tốt đẹp thì ít người
nhìn thấy vai trò của hệ thống tài chính, nhưng khi nền kinh tế xấu đi thì người ta lại
quy kết nguyên nhân cho sự thất bại và đổ vỡ của hệ thống ngân hàng.
Được xem là huyết mạch của nền kinh tế, nhưng hoạt động trong lĩnh vực ngân
hàng lại là lĩnh vực khá nhạy cảm. Có rất nhiều rủi ro có thể tác động chi phối và tính
dễ bị tổn thương của ngân hàng ngày càng tăng theo tốc độ phát triển của công nghệ
thông tin và trình độ khoa học kỹ thuật.
Các tài liệu khác nhau có thể trình bày nhiều loại rủi ro khác nhau, và đặt những
tên rủi ro khác nhau. Nhưng về bản chất, ta có thể chia ra 4 nhóm rủi ro chính:
1.1.1 Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng là khả năng xảy
ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực
hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết
Rủi ro tín dụng là khoản lỗ tiềm tàng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách
hàng, nghĩa là khả năng các luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản cho vay của
ngân hàng không thể được thực hiện đầy đủ về cả số lượng và thời hạn
Có thể nói, rủi ro tín dụng chiếm một tỷ trọng rất lớn trong tổng thể rủi ro ngân
hàng. Do truyền thống hoạt động ngân hàng là huy động vốn và cho vay. Cũng từ rủi
ro tín dụng sẽ dẫn đến các rủi ro khác và ngược lại. Mặc khác khi tình hình kinh tế xã

5

hội biến động theo chiều hướng bất lợi, tình hình sản xuất kinh doanh của khách hàng
và các đối tác ngân hàng khác gặp khó khăn, không thể thanh toán các khoản nợ cho
ngân hàng tạo phản ứng dây chuyền ảnh hưởng đến khả năng thanh toán các nghĩa vụ
của ngân hàng đối với ngân hàng bạn cũng như khách hàng của mình. Có thể dẫn đến
phá sản ngân hàng và gây ra cuộc khủng hoảng cho cả nền kinh tế
1.1.2 Rủi ro thị trường
Rủi ro thị trường là rủi ro dẫn đến nguồn thu nhập hay vốn của ngân hàng sụt
giảm do sự thay đổi theo hướng bất lợi của các yếu tố thị trường. Rủi ro thị trường
trong hoạt động của ngân hàng bao gồm rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro giá đầu tư và
rủi ro thanh khoản
Rủi ro lãi suất: rủi ro dẫn đến nguồn thu nhập hay vốn của ngân hàng sụt giảm
do biến động của lãi suất trên thị trường.
Rủi ro tỷ giá: rủi ro hiện tại hay trong tương lai tác động lên thu nhập hay vốn
của ngân hàng do thay đổi bất lợi của tỷ giá hối đoái. Rủi ro này chủ yếu xảy ra trong
thời gian tổ chức tín dụng có trạng thái mở, ở cả nội bảng và ngoại bảng, trên thị
trường giao ngay, thị trường kỳ hạn hoặc thị trường tương lai.
Rủi ro giá đầu tư: rủi ro dẫn đến giá trị đầu tư của ngân hàng sụt giảm do sự
thay đổi bất lợi về giá của các cổ phiếu, trái phiếu, và những khoản đầu tư vốn, chứng
khoán khác;
Rủi ro thị trường ảnh hưởng đến giá trị TSN - TSC, tác động đến khả năng
thanh toán khi đến hạn của ngân hàng. Là huyết mạch của nền kinh tế, có sức lan tỏa
trong toàn hệ thống, bất cứ sự biến động nào của thị trường cũng ít nhiều tác động đến
hoạt động của ngân hàng. Ngược lại, khi ngân hàng gặp rủi ro thị trường, với những
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.
6

1.1.3 Rủi ro thanh khoản
Rủi ro thanh khoản là rủi ro khi ngân hàng không đáp ứng được cam kết khi đến
hạn do thiếu tiền. Ví dụ ngân hàng mất khả năng chi trả khi người gửi tiền rút tiền ồ ạt.
Nguyên nhân chủ yếu dẫn đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng là: Sự mất
cân đối về kỳ hạn giữa tài sản Có và tài sản Nợ do ngân hàng sử dụng quá nhiều nguồn
vốn ngắn hạn để cho vay trung dài hạn hoặc đầu tư vào các tài sản kém thanh khoản.
Rủi ro thanh khoản có thể được xem là sự đánh đổi giữa lợi ích trước mắt của
ngân hàng và rủi ro tiềm ẩn trong tương lai. Xét về tổng thể nền kinh tế, nó là cái giá
phải trả cho một giai đoạn ưu tiên tăng trưởng kinh tế, mà biểu hiện là tình trạng tăng
trưởng nóng tín dụng nhiều năm liền, tập trung nguồn vốn cho sản xuất, lấy ngắn nuôi
dài. Để đến một lúc nào đó, khi mà bong bóng tín dụng nổ ra, ngân hàng mất khả năng
thanh toán các nghĩa vụ nợ đã cam kết thì sự đỗ vỡ hệ thông ngân hàng là điều không
thể tránh khỏi.
1.1.4 Rủi ro hoạt động
Rủi ro hoạt động là rủi ro dẫn đến tổn thất hoặc thiệt hại trực tiếp hay gián tiếp
cho ngân hàng trong hoạt động hàng ngày do lỗi tác nghiệp phát sinh từ những sai sót
hay không phù hợp của quy chế, quy trình nghiệp vụ, do yếu tố con người, do hệ thống
công nghệ thông tin nội bộ hay do những tác động của các sự kiện bên ngoài gây ra.
Đây cũng là một rủi ro khó kiểm soát nhất, bởi nó phụ thuộc rất lớn vào đạo đức
nghề nghiệp của cán bộ nhân viên ngân hàng, ảnh hưởng đến uy tín của ngân hàng.
Đứng trước những khó khăn mà ngành ngân hàng gặp phải đặc biệt là sau cuộc
khủng hoảng tài chính. Các nhà nghiên cứu kinh tế đã đặc biệt quan tâm đến phân tích
tính dễ bị tổn thương của hệ thống ngân hàng trong mối quan hệ tổng thể của nền kinh
tế.

7

1.2 Mô hình kiểm tra độ căng thẳng tài chính trong lĩnh vực ngân hàng (Stress
test)
1.2.1 Khái niềm về kiểm tra độ căng thẳng (stress test)

Kiểm tra độ căng thẳng (Stress test) là một hình thức thử nghiệm để đánh giá
tính ổn định của một hệ thống hoặc một tổ chức nào đó. Bằng cách thử nghiệm sức
chịu đựng của hệ thống khi nó hoạt động vượt mức bình thường, thường là đến một
điểm phá vỡ, để quan sát kết quả.
Kiểm tra độ căng thẳng thường có ý nghĩa rất quan trọng trong các ngành công
nghiệp nhất định, chẳng hạn như thử nghiệm sức chịu đựng của nhà máy đối khi thiếu
hụt về nguyên liệu.
Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, bên cạnh các phương pháp để ước tính khả
năng hoạt động của đơn vị trong tương lai, nhà quản trị có thể sử dụng phương pháp
đánh giá độ căng thẳng thử nghiệm, để đánh giá sức chịu đựng của đơn vị khi gặp một
sự cố bất khả kháng, bằng cách thực hiện phân tích các kịch bản có thể xảy ra. Chẳng
hạn như :
Điều gì sẽ xảy ra khi thị trường vốn sụt giảm hơn 50 % trong năm nay?
Điều gì sẽ xảy ra khi lãi suất tăng 10 %?
Điều gì sẽ xảy ra khi giá dầu tăng 200 %?
Cách phân tích này ngày càng được sử dụng phổ biến trên thế giới, được thực
hiện bởi các cơ quan chính phủ các nước hoặc các tổ chức liên chính phủ như (IMF,
WB, …) để đánh giá tình hình tài chính quốc gia thành viên, xem xét có nên hỗ trợ tài
chính cho quốc gia đó hay không trước một sự cố nguy hiểm đến khả năng hoạt động
của nó. Ngoài ra, stress test còn có thể được sử dụng để kiểm tra sức chịu đựng hiện tại
của các tổ chức, sau một cú sốc kinh tế nào đó.
1.2.2 Phương pháp thực hiện Stress test – Mô hình VAR
Trong luận văn này, tác giả sử dụng phương pháp VAR (tương tự như phương
pháp đánh giá cho ngân hàng Ghana trong nghiên cứu của Settor Amediku) để đánh
8

giá thực nghiệm về mối quan hệ giữa nợ xấu ngân hàng (NPL) và những biến kinh tế vĩ
mô tại Việt Nam.
Mô hình VAR được đề xuất bởi Christopher Albert "Chris" Sims, một nhà khoa
học kinh tế người Mỹ đã được được trao giải Nobel Kinh tế năm 2011 cùng Thomas J.

Sargent. Mô hình này giúp nhận diện và giải thích của cú sốc kinh tế trong dữ liệu lịch
sử, và giúp phân tích xem những cú sốc ấy dần dần tác động ra sao tới các biến số vĩ
mô khác. Phương pháp của ông có tác động rất lớn đối với nghiên cứu. Đó cũng là nền
tảng cho việc ban hành chính sách kinh tế. Phương pháp luận của Sims cũng gồm ba
bước.
Đầu tiên, nhà phân tích dự báo các biến số vĩ mô sử dụng mô hình vector-
autoregression (mô hình VAR). Đây là một mô hình tương đối đơn giản sử dụng dữ
liệu chuỗi thời gian, theo đó các giá trị quan sát trước đó được dùng để đi tới dự báo
chính xác nhất có thể. Khác biệt giữa dự báo và kết quả (lỗi dự báo) đối với một biến
cụ thể được coi là một loại “cú sốc”, nhưng Sims cho thấy những lỗi dự báo ấy không
có ý nghĩa kinh tế rõ ràng.
Ví dụ như lãi suất bất ngờ thay đổi có thể là phản ứng trước một cú sốc khác, ví
dụ như thất nghiệp hay lạm phát, cũng có thể chúng xảy ra hoàn toàn “độc lập”. Sự
thay đổi một cách độc lập ấy được gọi là “cú sốc cơ bản”.
Bước thứ hai là tách “cú sốc cơ bản” ra. Đây là điều kiện tiên quyết để nghiên
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
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:
• Mô hình hồi quy đơn phương trình
• Mô hình hồi quy phương trình đồng thời
• Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy ( ARIMA)
• Mô hình tự hồi quy vectơ (VAR)
Khái niệm về mô hình VAR
Mô hình VAR là mô hình vectơ các biến số tự hồi quy. Mỗi biến số phụ thuộc
tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác.
Mô hình VAR dạng tổng quát:
10

Y
t
= A
1
Y
t-1
+ A
2
Y
t-2
+ ...+A

p
Y
t-p
+ S
t
+ u
t












=
mt
t
t
t
Y
Y
Y
Y
...
2

1
;












=
mt
t
t
t
U
U
U
U
...
2
1

Trong đó A
t
(i= 1,2,...,p): ma trận vuông cấp m*m;

S
t
= (S
1t
,S
2t
,..., S
mt
)
Y bao gồm m biến ngẫu hiên dừng, u vectơ các nhiễu trắng, S
t
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 .

11

Khi dự báo, sử dụng mô hình VAR chỉ sử dụng trong ngắn hạn nay cả trong
trường hợp sử dụng dự báo động.
Nhược điểm của mô hình VAR
Mô hình VAR đòi hỏi các biến số đều là biến dừng
Mô hình VAR(p) với p không cho trước nên không thể biết được độ dài trễ bằng
bao nhiêu?
Mô hình VAR không dùng để phân tích chính sách được.
Khi ước lượng đòi hỏi số quan sát nhiều do mô hình có nhiều phương trình
1.3 Những nghiên cứu thực nghiệm về Stress test trên thế giới
Một số phương pháp đã được sử dụng trong quá khứ để kiểm tra độ căng tín
dụng của ngân hàng. Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất tại các nước IMF
FSAPs là kiểm tra về độ nhạy của 1 yếu tố. Phương pháp này đánh giá mức độ tác
động đến bảng cân đối của ngân hàng khi có một yếu tố (biến số) thay đổi đáng kể,
chẳng hạn như tỷ giá hối đoái hoặc chính sách lãi suất. Tuy nhiên, việc kiểm tra độ
căng không cho phép sự tương tác giữa các yếu tố (biến số) kinh tế vĩ mô (theo kịch
bản) chẳng hạn như các tác động của những thay đổi lãi suất đối với hoạt động thực tế
trên danh mục cho vay của ngân hàng. Các kịch bản có thể được phát triển thông qua
một số phương pháp, trong đó có một cách tiếp cận là sử dụng mô hình cấu trúc kinh tế
vĩ mô. Phương pháp này đã được thực hiện tại một số nước phát triển FSAPs IMF. Một
phương pháp khác là áp dụng phương pháp Boss (2002) để kiểm tra danh mục đầu tư
tín dụng của Áo. Phân tích của ông dựa trên mô hình CreditPortfolioView ®, xây dựng
khả năng vở nợ của các ngành công nghiệp nhất định như là một chức năng hậu cần
của một chỉ số ngành cụ thể, theo đó mô hình phụ thuộc vào giá trị hiện tại của một số
biến số kinh tế vĩ mô. Các tham số ước tính có nguồn gốc từ mô hình này sau đó được
sử dụng để đánh giá thiệt hại trong tương lai trên danh mục cho vay của các ngân hàng
Áo.
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
với sản lượng công nghiệp, 3 tháng thay đổi đối với lãi suất, giá dầu, và 12 tháng thay
đổi đối với chỉ số thị trường chứng khoán) như là các biến ngoại sinh. Các tần xuất vở
nợ dự kiến (EDFs) của mỗi ngành công nghiệp của EU được mô hình hóa dựa trên các
13

yếu tố kinh tế vĩ mô ngoại sinh cùng với tần xuất vở nợ dự kiến (EDFs) của các ngành

công nghiệp khác để nắm bắt khả năng lây lan.
Tuy nhiên, không có mô hình VAR nào nói trên tích hợp một cách rõ ràng các
biện pháp đo lường chất lượng của bảng cân đối ngân hàng. Trong tài liệu này hệ thống
VAR cũng được sử dụng nhưng ngoại trừ một hệ thống khác bao gồm việc đo lường
trực tiếp mức độ yếu ớt của ngân hàng - tỷ lệ xóa nợ - cũng như các biến số kinh tế vĩ
mô. Khi xóa nợ các khoản cho vay doanh nghiệp tư nhân phi tài chính (PNFCs) và các
hộ gia đình có liên quan khác nhau đến chu kỳ kinh doanh, VAR cũng được ước tính
bằng cách sử dụng các dữ liệu ngành cho các hộ gia đình và PNFCs.
Trong một nghiên cứu của Fender et al (2001) cho rằng các tổ chức tài chính
phụ thuộc rất nhiều vào các việc kiểm tra độ căng thẳng cho thị trường, các sản phẩm
và các yếu tố rủi ro, những cái mà không đủ thực hiện bằng các phương pháp thống kê,
ví dụ như giá trị rủi ro (VAR). Trong bối cảnh quản lý rủi ro thanh khoản, kiểm tra
căng thẳng có thể đánh giá nhu cầu thanh khoản của ngân hàng trong các sự kiện thị
trường khắc nghiệt và để chuẩn bị quản lý rủi ro thanh khoản cho các điều kiện căng
thẳng.
Một vài nghiên cứu về khuôn khổ cho việc kiểm tra độ căng thẳng, các phác
thảo để thử nghiệm sự căng thẳng thanh khoản. Ví dụ, Neu và Matz (2007) đã minh
họa cho việc kiểm tra độ căng thẳng. Họ phát triển một cách tiếp cận từng bước khôn
ngoan để thiết kế các bài kiểm tra căng thẳng thanh khoản. Đầu tiên, ngân hàng xác
định khả năng chịu rủi ro thanh khoản. Sau đó, nó xác định các biện pháp hiệu quả hơn
sẵn có về năng lực quản trị và dòng tiền mặt dự kiến trong một khoảng thời gian. Kịch
bản thiết kế và định lượng tác động của chúng đến dòng tiền mặt dự kiến là trung tâm
quản lý rủi ro thanh khoản, nhưng vẫn còn có những thử thách đặc biệt. Dựa trên sự
căng thẳng của dòng tiền, ngân hàng xác định giới hạn của cấu trúc và khả năng cân
bằng với khả năng chịu rủi ro thanh khoản.
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
đánh giá các kịch bản sự kiện đặc biệt. Bervas thảo luận về những ứng dụng của lý
thuyết giá trị đặc biệt (EVT) để ước tính sự phân bổ của phần đuôi. Fiedler (2002) lập
luận rằng các biện pháp của tình trạng thiếu thanh khoản có thể được xây dựng trên cơ
sở chi phí bổ sung kinh phí so với điều kiện thị trường bình thường. Trong bối cảnh
này, ông đề xuất việc sử dụng của giá trị thanh khoản có nguy cơ cao (VLaR) dựa trên
các ước tính về chi phí tài trợ (tăng thêm) để bù đắp cho các chi phí khi xảy ra tình
trạng căng thẳng. VLaR được định nghĩa là sự khác biệt giữa chi phí kinh phí theo bình
thường và trong những trường hợp căng thẳng, tương ứng. Một cách tiếp cận thay thế
thuộc về thanh khoản rủi ro (LAR) mô hình đại diện cho một sự thích nghi của VAR
cách tiếp cận thanh khoản tài trợ. Điều này dựa trên dự toán của một phân bố xác suất
của khoảng cách thanh khoản ròng tích lũy theo thời gian. Trên cơ sở khả năng chịu rủi
ro thanh khoản của ngân hàng, quản lý của ngân hàng quyết định những gì mở rộng nó
15

muốn giữ khả năng cân thanh khoản. Tuy nhiên, Matz và Neu làm nổi bật những điểm
yếu dựa trên phương pháp thống kê tiên tiến trong thiết kế kịch bản. Điều quan trọng
nhất hạn chế của EVT thường nằm trong tình trạng thiếu quan sát để ước tính sự phân
bố của các sự kiện đuôi. Tương tự như vậy Lar mô hình bị đo lường và không chắc

chắn mô hình thống trị ở phần trăm nhỏ. Ở một phần trăm 0,01, họ nghĩ rằng quản lý
của ngân hàng rằng các ngân hàng sẽ tránh được trong tương lai Các vấn đề về thanh
khoản so với dự kiến biên độ thời gian với một xác suất 99,99%, nghe có vẻ thích hợp.
Tuy nhiên, các kết quả chủ yếu phụ thuộc vào các mô hình cơ bản, các kịch bản và các
dữ liệu đưa vào các Lar (đặc biệt là ước lượng của phân phối xác suất và khả năng của
mình để bao gồm các sự kiện căng thẳng).
16

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Chương 1 giới thiệu sơ khởi về tổng thể rủi ro trong hoạt động ngân hàng và
một cơ sở lý thuyết cơ bản về Stress test bằng mô hình VAR. Tổng hợp một số nghiên
cứu trước đây trên thế giới về mô hình đánh giá thử nghiệm mức độ căng thẳng tài
chính (stress test). Thông qua chương 1, tác giả điểm lại một số lý thuyết cơ bản nhằm
làm nền tảng để tiến hành phần tích ở các chương sau.