KIỂM TRA SỨC CHỊU ĐỰNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG TM VIỆT NAM – NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ

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

VŨ TRUNG THÀNH

KIỂM TRA SỨC CHỊU ĐỰNG RỦI RO TÍN DỤNG
CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM –
NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH NGÂN HÀNG TMCP
CƠNG THƯƠNG VIỆT NAM

Chun ngành : Tài chính - Ngân hàng
Mã số
: 62340201

TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ

HÀ NỘI - 2018


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS. TS. Trần Thị Thanh Tú
2. PGS. TS. Nguyễn Thị Minh Huệ

Ph¶n biƯn 1:

PGS.TS. Hồ Đình Bảo
Đại học Kinh tế Quốc dân

Phản biện 2:

TS. Đào Thị Thanh Bình
Đại học Hà Nội

Phản biện 3:

TS. Nguyễn Xuân Bắc
Ngân hàng nhà n-ớc

Lun ỏn c bo v trc Hội đồng chấm luận án cấp
Trường Đại học kinh tế quốc dân
Vào hồi: 14h00 ngày 09 tháng 04 năm 2018

Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Quốc gia
- Thư viện Đại học kinh tế quốc dân


1
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Trong thực tiễn, có rất nhiều ngân hàng đã bị phá sản hoặc bị buộc phải
sáp nhập do không đủ vốn để bù đắp những khoản lỗ do khách hàng không trả
được nợ. Sau hệ quả nghiêm trọng và kéo dài của cuộc khủng khoảng 20072008, các quan điểm về quản trị rủi ro ngân hàng đã phải thay đổi. Ngày nay,
các NHTM cần chủ động đánh giá khả năng chống đỡ được rủi ro trong những
kịch bản tiêu cực, xác suất cực thấp nhưng vẫn có thể xảy ra. Đây là tiền đề để
“Kiểm tra sức chịu đựng” (Stress Testing) trở thành một yêu cầu bắt buộc tại
Trụ Cột 2 của Basel II trong khn khổ Quy trình nội bộ ngân hàng nhằm đánh
giá mức độ an toàn vốn (ICAAP). Theo đó, Kiểm tra sức chịu đựng là một

cơng cụ đo lường, đánh giá và quản lý RRTD hữu hiệu, linh hoạt, có tính ứng
dụng cao, phục vụ cho các mục đích sử dụng khác nhau.
Đối với một nước có hệ thống ngân hàng mới đang ở giai đoạn phát triển
ban đầu như Việt Nam, việc áp dụng Stress Testing, sẽ gặp nhiều khó khăn,
thách thức và mất nhiều thời gian do việc tiếp cận tiêu chuẩn này đòi hỏi kỹ
thuật phức tạp, chi phí khá cao, kinh nghiệm trong việc xử lý các mâu thuẫn
xung đột giữa các bên liên quan. Tuy nhiên, trước xu thế hội nhập, mở cửa thị
trường dịch vụ tài chính - ngân hàng với nhiều loại hình dịch vụ mới, và nhất là
sau cuộc khủng hoảng tài chính và suy thối kinh tế tồn cầu, việc thực hiện
Stress Testing tại các NHTM Việt Nam là yêu cầu cấp thiết.
Là một trong ba trụ cột của hệ thống ngân hàng Việt Nam với quy mô
tổng dư nợ tín dụng 720 nghìn tỷ đồng tại 31/12/2016, đứng thứ hai toàn hệ
thống, cơ cấu danh mục đa dạng theo đối tượng khách hàng và ngành nghề kinh
tế, Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam (Vietinbank) xác
định tín dụng vẫn là hoạt động kinh doanh chủ lực (chiếm trên 80% doanh thu).
Công tác quản trị RRTD, đảm bảo tỷ lệ nợ xấu dưới 3% được ngân hàng hết
sức coi trọng. Vietinbank cũng là một trong mười NHTM được Ngân hàng Nhà
nước Việt Nam chỉ định triển khai thực hiện Hiệp ước vốn Basel II theo
phương pháp chuẩn từ cuối 2015 và theo phương pháp sử dụng xếp hạng tín


2
dụng nội bộ từ cuối 2018. Vietinbank là một trong số ít các ngân hàng đầu tư
nguồn lực để thực hiện chuyển đổi toàn diện, đáp ứng yêu cầu về quy trình thực
hiện Stress Testing của Ủy ban Basel. Chính vì vậy, việc nghiên cứu áp dụng
cơng cụ Kiểm tra sức chịu đựng để quản lý RRTD tại Vietinbank là cần thiết
để. Điều này giúp cho bản thân ngân hàng phát triển được bền vững, và cũng là
bài học để các NHTM khác tại Việt Nam áp dụng.
Xuất phát từ tính mới, sự cấp thiết và khoảng trống nêu trên, đề tài luận án
“Kiểm tra sức chịu đựng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt

Nam – nghiên cứu điển hình Ngân hàng TMCP Cơng thương Việt Nam” là
rất cần thiết.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng qt là hồn thiện mơ hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô
(Micro-prudential Stress Testing) đối với RRTD tại Vietinbank, từ đó, áp dụng
cho các NHTM khác tại Việt Nam.
Các mục tiêu cụ thể gồm có:
-

Hệ thống hóa cơ sở lý luận về Micro-prudential Stress Testing RRTD tại

các NHTM;
-

Phân tích thực trạng kinh tế vĩ mơ Việt Nam, các chính sách điều hành

tín dụng của NHNN, qua đó, xác định yếu tố kinh tế nào có tác động tới RRTD
NHTM để sử dụng làm biến số độc lập của mô hình;
-

Phân tích thực trạng triển khai Micro-prudential Stress Testing RRTD tại

Vietinbank;
-

Hồn thiện mơ hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô Micro-prudential

Stress Testing RRTD tại Vietinbank;
-

Đề xuất giải pháp nhằm tăng cường ứng dụng Micro-prudential Stress

Testing RRTD tại các NHTM Việt Nam.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu:
Mơ hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô (Micro-prudential Stress Testing)
đối với RRTD


3
4.2. Phạm vi nghiên cứu
a. Luận án tập trung nghiên cứu Micro-prudential Stress Testing ứng dụng
trong quản trị RRTD nội bộ của các NHTM. Ngồi Micro-prudenial Stress
Testing, cịn có Macro-prudential Stress Testing kiểm tra sức chịu đựng vĩ mô
được các cơ quan quản lý sử dụng để đánh giá mức độ an toàn của hệ thống
ngân hàng.
b. Luận án chỉ nghiên cứu Stress Testing đối với RRTD, mà không đề cập tới
các loại rủi ro khác như rủi ro thanh khoản, rủi ro hoạt động... Do thu nhập lãi từ
hoạt động cho vay vẫn chiếm đa số trong cơ cấu thu nhập của các ngân hàng Việt
Nam (70-90%), và danh mục dư nợ tín dụng chiếm trên 50% tổng tài sản ngân
hàng, RRTD vẫn là loại rủi ro lớn nhất.
c. Luận án nghiên cứu về ứng dụng mơ hình Stress Testing trong quản trị
RRTD cho mục đích nội bộ ngân hàng, nên việc lựa chọn một ngân hàng làm điển
hình nghiên cứu là phù hợp. Vietinbank là một trong những ngân hàng lớn nhất tại
Việt Nam, đang bước đầu triển khai Stress Testing với những thành công và hạn
chế nhất định. Việc hồn thiện mơ hình Micro-prudential Stress Testing sẽ giúp
Vietinbank quản trị tốt hơn nữa RRTD, cũng như triển khai ứng dựng Stress
Testing tại các NHTM Việt Nam khác.
d. Luận án hồn thiện mơ hình Micro-prudential Stress Testing trên cơ sở
số liệu thứ cấp theo quý giai đoạn 2009-2015. Giới hạn phạm vi thời gian này

được giải thích bởi các ngân hàng lớn như Vietcombank và Vietinbank chỉ
được niêm yết từ năm 2009, với số liệu từ báo cáo tài chính có kiểm tốn theo
q đầy đủ, liên tục. Điều này rất quan trọng để phân tích số liệu cho mơ hình
định lượng trong Chương 4.
4. Câu hỏi nghiên cứu
Luận án nghiên cứu trả lời 5 câu hỏi chính:
-

Cơ sở lý luận của Micro-prudential Stress Testing RRTD là gì?

-

Bối cảnh môi trường hoạt động của các NHTM Việt Nam có đặc điểm

gì? Các yếu tố kinh tế vĩ mơ có tác động ra sao đến RRTD các ngân hàng?
-

Thực trạng ứng dụng Stress Testing tại Vietinbank đã đạt được những

thành cơng, hạn chế gì? Ngun nhân?


4
-

Mơ hình Micro-prudential Stress Testing nào phù hợp cho Vietinbank và

các NHTMViệt Nam?
-

Làm thế nào để tăng cường ứng dụng Stress Testing tại các NHTM

Việt Nam?
5. Phương pháp nghiên cứu
Luận án sử dụng cả phương pháp định tính và định lượng để đạt mục tiêu
nghiên cứu.
Luận án sử dụng các phương pháp định tính để nghiên cứu tổng thể lý
thuyết, xây dựng mơ hình và hệ thống các giả thuyết cần điểm định, các điều
kiện cần có để ứng dụng Stress Testing tại Việt Nam. Stress Testing là một lĩnh
vực được quan tâm nghiên cứu trên thế giới, và bắt đầu thu hút giới học giả
Việt Nam. Vì vậy, việc luận án nghiên cứu tổng hợp, kế thừa kết quả nghiên
cứu đi trước là hoàn toàn hợp lý. Luận án so sánh các phương pháp xây dựng
mơ hình, cách thức lựa chọn yếu tố kinh tế vĩ mơ có tác động tới chất lượng tín
dụng vào mơ hình sao cho phù hợp với đặc điểm của các NHTM Việt Nam.
Ngoài ra, luận án tiến hành đánh giá thực trạng ứng dụng Stress Testing tại
Vietinbank so với các nguyên tắc khuyến nghị bởi Ủy bán Basel để từ đó, đưa
ra những đề xuất đối với các NHTM và cơ quan quản lý nhà nước nhằm tăng
cường ứng dụng Stress Testing tại Việt Nam.
Luận án đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá
khả năng chịu đựng RRTD của Vietinbank. Luận án đã đánh giá tác động của
các yếu tố kinh tế vĩ mô Việt Nam đối với tỷ lệ nợ xấu của Vietinbank dựa trên
dữ liệu của chín NHTM cổ phần niêm yết tại Việt Nam trong 28 quý, từ quý
1/2009 đến quý 4/2015. Phương pháp thu thập số liệu là phương pháp thu thập thứ
cấp từ báo cáo tài chính kiểm tốn của NHTM và số liệu kinh tế vĩ mô do các cơ
quan nhà nước công bố.
Sau khi xây dựng phương trình mơ tả tác động của các yếu tố vĩ mô đến tỷ
lệ nợ xấu ngân hàng, luận án đã dự phóng giá trị của các biến kinh tế vĩ mô
được lựa chọn cho thời gian 7 quý và đánh giá giá trị nợ xấu của Vietinbank
trong ba kịch bản chuẩn, xấu và căng thẳng.

5
6. Những đóng góp của luận án
Thứ nhất, luận án đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về Kiểm tra sức chịu đựng
vi mô (Micro-level Stress Testing), bao gồm đưa ra khái niệm, phân loại, các
bước thực hiện Stress Testing, các mơ hình Stress Testing và khả năng ứng
dụng tại các NHTM Việt Nam. Ngoài ra, luận án sẽ phân tích vai trị của
Micro-prudential Stress Testing trong quản trị RRTD và lập kế hoạch tài chính
tại các NHTM, cũng như các điều kiện cần có để tăng cường ứng dụng Stress
Testing theo tiêu chuẩn quốc tế của Ủy ban Basel. Luận án cũng phân tích thực
trạng, điểm được và chưa được, ngun nhân trong q trình ứng dụng cơng cụ
này tại các NHTM. Điều này rất cần thiết vì để tăng cường ứng dụng Stress
Testing và tích hợp một cách nghiêm túc vào quá trình ra quyết định của ngân
hàng. Từ đó, luận án đưa ra những đề xuất thực tiễn đối với lãnh đạo các
NHTM và các cấp quản lý ngân hàng.
Thứ hai, luận án đã hoàn thiện mơ hình Micro-prudential Stress Testing tại
Vietinbank theo tiêu chuẩn quốc tế Basel II, theo đó, RRTD phải được đo
lường bằng PD, LGD và EAD, chứ không phải là thước đo truyền thống tỷ lệ
nợ xấu NPL như tại Việt Nam. Do đó, luận án đã tiến thêm một bước so với
những nghiên cứu tương tự tại Việt Nam bằng cách ước tính tác động của cú
sốc lên PD, LGD và RWA từ kết quả cú sốc lên NPL. Mơ hình này rất hữu ích
cho các ngân hàng Việt Nam trong quá trình chuyển đổi cách đánh giá RRTD
từ NPL sang PD, LGD, từ đó, chủ động hơn trong các kế hoạch phát triển và
tăng vốn / chia cổ tức trong các năm sau.
Thứ ba, trong quy trình Micro-prudential Stress Testing, luận án đã tiến
hành đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô tới tỷ lệ nợ xấu của các
NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2015. Mặc dù có khơng ít
các nghiên cứu về chủ đề này, nhưng điểm khác biệt của luận án là đã phân tích
tác động của Cơng ty TNHH quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam
(VAMC) đối với tỷ lệ nợ xấu của các NHTM. Kết quả của mơ hình đánh giá

kinh tế vĩ mơ sẽ giúp kiểm định lần nữa những yếu tố ảnh hưởng tới RRTD tại
các NHTM, rút ra những vấn đề cần giải quyết nhằm nâng cao mức độ bền
vững của Vietinbank và các NHTM khác tại Việt Nam trong thời gian tới.
7. Kết cấu của luận án


6
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Trong chương 1, đề tài đã tổng hợp các tài liệu nghiên cứu về q trình
hình thành và phát triển, các loại mơ hình và hiệu quả ứng dụng Stress Testing
trên thế giới và Việt Nam. Từ đó, tác giả đã đưa ra ba khoảng trống nghiên cứu
sẽ được phân tích làm rõ trong khuôn khổ đề tài.
1.1. Các nghiên cứu về Stress Testing ở nước ngồi
Phần 1.1.1. đã trình bày q trình hình thành và phát triển lý thuyết về
Stress Testing, xuất phát từ nhu cầu đánh giá tổn thất có thể xảy ra ở phân đuôi
bên trái của đường cong phân bổ xác suất tổn thất, còn gọi là hiệu ứng “đi
chng” hay “thiên nga đen”, sau đó được phát triển và hồn thiện cùng với
Chương trình đánh giá Khu vực Tài chính (FSAP) của IMF và WB, cũng như
trong quá trình xây dựng các chuẩn về vốn an tồn tối thiểu của Ủy ban Basel.
Sau hệ quả của cuộc khủng hoảng tài chính thế giới 2007 -2008, các nhà
nghiên cứu được phát triển trọng tâm nhằm tích hợp Stress Testing vào hệ
thống quản trị rủi ro và ra quyết định của ngân hàng, hay còn gọi là Microprudential Stress Testing. Nó có tác dụng đánh giá khả năng ngân hàng có thể
chống đỡ khủng hoảng có thể xảy ra, cũng như giúp ngân hàng quản trị rủi ro
trong “thời bình”: (i) kiểm định tính chính xác của các mơ hình quản trị RRTD
khác; (ii) là cơ sở 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 (iii) kết quả micro-prudential Stress Testing có thể là cơ sở
quyết định ngân hàng có chia cổ tức hay khơng, cần phát hành thêm bao nhiêu
vốn cổ phần để đảm bảo kế hoạch phát triển trung dài hạn bền vững.
Trên cơ sở những nghiên cứu này, Ủy ban Basel đã đưa ra những quy định

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.
Phần 1.1.2. đã tổng hợp các nghiên cứu về sự tác động của kinh tế vĩ mô
đối với RRTD trong xây dựng kịch bản Stress Testing, theo 6 nhóm:


7
1.1.2.1. Chỉ số đại diện cho chu kỳ kinh tế
1.1.2.2. Chỉ số giá bất động sản
1.1.2.3. Chỉ số chứng khoán
1.1.2.4. Các chỉ số thể hiện mặt bằng lãi suất
1.1.2.5. Chỉ số về tăng trưởng tín dụng
1.1.2.6. Tỷ giá
1.2. Các nghiên cứu về Micro-prudential Stress Testing tại Việt Nam
Trong lĩnh vực Stress Testing, tính tới thời điểm hiện nay, tất cả các
nghiên cứu được công bố về Stress Testing đều phân tích macro-prudential
Stress Testing, chưa có nghiên cứu về micro-prudential Stress Testing.
Hạn chế của hai cơng trình nghiên cứu này là vẫn sử dụng chỉ số nợ xấu
làm thước đo RRTD. Hiện nay, thước đo truyền thống tại Việt Nam và một số
nước đang phát triển trên thế giới vẫn là NPL và LLP, ví dụ các nghiên cứu
Phùng Đức Quyền (2013), Nguyễn Hồng Thụy Bích Trâm (2014).
1.3. Khoảng trống nghiên cứu
Thứ nhất, luận án đi sâu nghiên cứu về lý luận về Kiểm tra sức chịu đựng
vi mô (Micro-prudential Stress Testing) đối với RRTD tại các NHTM Việt
Nam. Luận án sẽ tập trung nghiên cứu vai trò của Microprudential Stress
Testing trong quản trị RRTD tại các NHTM Việt Nam theo Basel II.
Thứ hai, luận án nghiên cứu hồn thiện mơ hình Stress Testing phù hợp
với đặc thù của Vietinbank và các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn chuyển
đổi từ NPL sang EL, PD, LGD, EAD.

Thứ ba, luận án bổ sung thêm một nghiên cứu định lượng về mối quan hệ
giữa yếu tố vĩ mô với rủi ro ngân hàng, bóc tách tác động của việc các ngân
hàng được chuyển nợ xấu sang VAMC đổi lấy trái phiếu đặc biệt trong giai
đoạn 2013-2015.


8
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MICRO-PRUDENTIAL STRESS
TESTING RRTD TẠI CÁC NHTM
2.1. Khái niệm Micro-prudential Stress Testing
Luận án xem xét Stress Testing từ góc độ vi mơ (Micro-prudential Stress
Testing), theo tiêu chuẩn quốc tế Basel II, với những đặc trưng sau:
- Stress Testing là một công cụ quản trị rủi ro quan trọng tại mỗi ngân
hàng, và được các cơ quan quản lý khuyến khích sử dụng trong khn khổ về
an toàn vốn của Basel II.
- Stress Testing được xây dựng phù hợp với quy mơ danh mục tín dụng
của một trong những NHTM lớn, có sự phân bổ rủi ro đa dạng, nhưng chịu sự
tác động lớn của chu kỳ kinh tế như Vietinbank. Do vậy, Stress Testing cần
đánh giá được khả năng duy trì được tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định
khi xảy ra những cú sốc kinh tế vĩ mô rất bất lợi, hiếm gặp, nhưng vẫn có khả
năng xảy ra tại Việt Nam.
- Stress Testing có tính tồn diện, được tích hợp và có tính dự báo, phục
vụ cho q trình ra quyết định của ngân hàng. Nó bao gồm (1) mục tiêu xác
định rõ ràng; (2) kịch bản xây dựng phù hợp với đặc thù kinh doanh và rủi ro
của ngân hàng; (3) các giả định và phương pháp, mơ hình phải được văn bản
hóa, có thể đánh giá được tác động đối với tình hình tài chính của tổ chức; (4)
có các báo cáo quản trị có giá trị thơng tin; (5) có quy trình thực hiện hiệu quả
và được đánh giá lại; (6) có những khuyến nghị hành động cần thiết dựa trên
kết quả Stress Testing.
2.2. Phân loại Stress Testing

2.3. Mơ hình Micro-prudential Stress Testing
Stress Testing bao gồm các bước thực hiện mơ hình:
2.3.1. Các mơ hình kinh tế vĩ mơ (Macroeconomic Modeling)
2.3.1.1. Các mơ hình hồi quy chuỗi thời gian phi cấu trúc
2.3.1.2. Các mơ hình cân bằng tổng thể động
2.3.1.3. Các mơ hình dữ liệu bảng
Mơ hình dữ liệu bảng phù hợp với nghiên cứu dữ liệu của các ngân hàng
trong hệ thống theo chuỗi thời gian, với điểm ưu việt là tăng số liệu quan sát,


9
giúp tăng độ chính xác vè dự báo, cũng như đánh giá được tác động của cú sốc
trong cùng một thời điểm đối với các ngân hàng có khác nhau không.
2.3.2. Xây dựng kịch bản Stress Testing
Để xây dựng kịch bản Stress Testing, cần lưu ý hai vấn đề:
2.3.2.1. Lựa chọn yếu tố gây sốc cho ngân hàng
Xác định yếu tố nào có tác động đến chất lượng tín dụng ngân hàng.
Mơ hình đánh giá mức độ an tồn vốn trên cơ sở xếp hạng tín dụng nội bộ
(IRB) của Basel II dựa trên mơ hình giả định một nhân tố rủi ro (Asymptotic
Risk Factor Model) của Gordy (Michael B. Gordy, 2002), chỉ sử dụng mơ hình
kinh tế vĩ mơ để đánh giá xem yếu tố nào đóng vai trị quan trọng nhất đối với
hệ thống ngân hàng.
2.3.2.2. Đo lường quy mơ cú sốc
Có hai cách xây dựng kịch bản và đo lường quy mô cú sốc:
- Kịch bản cú sốc dự phóng theo mơ hình (Structural stress scenario)
- Kịch bản xây dựng trên số liệu quá khứ (Reduced-form stress scenario
hay Historical-based stress scenario)
Về thời gian dự phóng cú sốc, 1 năm thời gian được yêu cầu bởi Ủy ban
Basel, 2 năm bởi SCAP, 3 năm bởi Cơ quan quản lý châu Âu, 5 năm bởi Ngân
hàng Trung ương Anh hoặc 9 quý bởi Cục dự trữ liên bang Mỹ cho CCAR. Các

NHTM thường lựa chọn độ dài thời gian kiểm định là 2 đến 3 năm.
2.3.3. Mơ hình đánh giá RRTD (Credit risk Satellite Modeling)
Dựa trên bảng cân đối tài sản để đánh giá tác động của cú sốc vĩ mô đối
với các chỉ tiêu như NPL, LLP, sau đó liên kết với sự suy giảm của biên lãi suất
thuần (NIM) và lợi nhuận do phải tăng trích lập dự phịng rủi ro.
Tuy nhiên, RWA, thay vì cố định, sẽ tăng nếu kịch bản xấu xảy ra (Basel
II và Basel III theo phương pháp xếp hạng nội bộ). Vì vậy, Schmeider, Puhr và
Hasan (2011) đã đưa ra công thức điều chỉnh RWA theo PD như sau:
∆RWA = 0.006 – 0.050 * ∆PD +0.120 * ∆PD* ∆PD

Biến số

đo lường RRTD
Biến số đo lường RRTD truyền thống là hệ số như tỷ lệ nợ xấu. Tuy có ưu
điểm trực quan, dễ sử dụng và tính tốn, tuy nhiên có nhiều hạn chế.


10
Tại Basel II, các phương pháp dựa trên xếp hạng nội bộ (IRB), đo lường
tổn thất RRTD theo ba yếu tố: PD, LGD và EAD. Tuy nhiên, mơ hình này chưa
áp dụng được cho Việt Nam vì hầu hết các NHTM Việt Nam mới trong giai
đoạn xây dựng thử nghiệm hệ số PD, chưa có đủ độ dài chuỗi thời gian quan
sát cần thiết. Trong giai đoạn chưa có PD chính xác, các NHTM Việt Nam có
thể dự phóng sự thay đổi của NPL trước tác động của kịch bản căng thẳng, sau
đó ước tính sự thay đổi của PD, LGD, và sau cùng là CAR của ngân hàng. Điển
hình là Daniel Buncic, Martin Melecky (2012).
2.4. Điều kiện ứng dụng Micro-prudential Stress Testing RRTD
Theo ICAAP của Basel II, Stress Testing được tích hợp với cấu thành
quản trị và quản lý rủi ro, thể hiện mối quan hệ khăng khít giữa ba khái niệm:
cơng tác tài chính kế hoạch – xác định đúng khẩu vị rủi ro – kiểm tra khả năng

chịu đựng rủi ro trước các cú sốc. Muốn vậy, các điều kiện ứng dụng Microprudential Stress Testing là:
2.1.1. Nhận thức về vai trò của Stress Testing
2.1.2. Xác định đúng mục tiêu thực hiện Stress Testing
2.1.3. Phối hợp giữa các đơn vị chức năng
2.1.4. Xây dựng và văn bản hóa quy trình
2.1.5. Yếu tố hạ tầng cơng nghệ thơng tin
2.1.6. Đánh giá định kỳ việc thực hiện Stress Testing


11
CHƯƠNG 3. THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG VÀ TRIỂN
KHAI MICRO-PRUDENTIAL STRESS TESTING RRTD TẠI
VIETINBANK
Hoạt động tín dụng của Vietinbank có quy mơ lớn và là hoạt động mang
lại lợi nhuận chính cho ngân hàng. Do đó, ngay cả khi chất lượng tín dụng của
Vietinbank cũng được đánh giá là tốt trong hệ thống các NHTM Việt Nam,
Vietinbank vẫn cần có những biện pháp dự đốn và phịng ngừa rủi ro.
Vietinbank đã bước đầu triển khai Stress Testing RRTD trong quản trị
ngân hàng. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một số hạn chế, đặc biệt là chưa có mơ
hình phù hợp. Các yếu tố vĩ mô trong thời gian sắp tới sẽ có nhiều chuyển biến
rất khó để có thể dự báo. Vì vậy, ngân hàng cần xây dựng một mơ hình Kiểm
tra sức chịu đựng RRTD hồn chỉnh, giúp cho ngân hàng có thể sẵn sàng ứng
phó với những cú sốc của thị trường.
Chương 3 gồm các phần:
3.1. Tình hình kinh tế và chính sách của NHNN giai đoạn 2009-2015
3.1.1. Tình hình kinh tế vĩ mơ
3.1.2. Nợ xấu và các chính sách điều hành tín dụng của NHNN
3.2.

Thực trạng hoạt động tín dụng của Vietinbank

3.2.1. Q trình hình thành và vai trị của Vietinbank
3.2.2. Kết quả hoạt động tín dụng của Vietinbank 2009 - 2015
3.3.

Đánh giá thực trạng triển khai Stress Testing đối với RRTD tại

Vietinbank
3.3.1. Thực trạng triển khai Stress Testing RRTD tại Vietinbank
3.3.2. Thành công và hạn chế trong triển khai Stress Testing RRTD tại
Vietinbank
CHƯƠNG 4. HOÀN THIỆN MƠ HÌNH MICRO-PRUDENTIAL STRESS
TESTING RRTD THEO CHUẨN MỰC QUỐC TẾ TẠI VIETINBANK
Luận án thiết lập và kiểm định mô hình Micro-prudential Stress Testing
RRTD theo chuẩn mực quốc tế tại Vietinbank, bao gồm:
Bước 1: Đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô Việt Nam đối với
tỷ lệ nợ xấu của Vietinbank. Để khắc phục hạn chế về số lượng quan sát (28


12
quý kể từ khi Vietinbank cổ phần hóa đến quý 1/2016), đề tài xây dựng mơ
hình dự đốn nợ xấu của Vietinbank dựa trên dữ liệu của chín NHTM CP niêm
yết tại Việt Nam trong 28 quý từ quý 1/2009 đến quý 4/2015, nâng tổng số quan
sát lên tối đa 252. Việc lựa chọn ngân hàng tham gia nghiên cứu, biến độc lập
và điều chỉnh số liệu công phu, phức tạp, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cấu
trúc, đặc thù số liệu nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam, cũng như số liệu
thống kê các chỉ số kinh tế vĩ mô nước ta.
Bước 2: Sau khi xây dựng được phương trình mơ tả tác động của các yếu
tố vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, đề tài dự phóng giá trị của các biến kinh tế
vĩ mô được lựa chọn. Thời gian kiểm định là 7 quý (từ quý 2 năm 2016 đến quý

4 năm 2017), theo 3 kịch bản chuẩn, kịch bản xấu và kịch bản căng thẳng. Các
kịch bản xấu và căng thẳng được tính trên cơ sở giá trị trung bình của GDP
theo quý của Việt Nam từ quý 1/1990 trở lại đây, giảm trừ 1 lần độ lệch chuẩn
trong 3 và 5 quý liên tiếp, tương đương với giảm 3 lần độ lệch chuẩn cho GDP
theo năm.
Bước 3: Đề tài đánh giá NPL, PD, RWA và mức độ đáp ứng tỷ lệ an toàn vốn
tối thiểu của Vietinbank trong ba kịch bản.
4.1. Mơ hình kinh tế vĩ mơ
4.1.1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu sử dụng trong đề tài là dữ liệu bảng của 9 ngân hàng trong 28 quý,
từ quý 1 năm 2009 đến quý 4 năm 2015.
Mẫu nghiên cứu được xây dựng từ dữ liệu của 9 NHTM niêm yết. Các
ngân hàng này bao gồm 3 NHTM do Nhà nước nắm quyền sở hữu chi phối và
6 NHTM CP, với tổng dư nợ cấp cho nền kinh tế đạt 2,188.5 nghìn tỷ đồng tại
31/12/2015, chiếm 46.99% tổng dư nợ cho vay nền kinh tế; tương đương
51.32% tổng dư nợ được cấp bởi các NHTM, không bao gồm khối ngân hàng
liên doanh và ngân hàng nước ngoài. Về tổng tài sản, 9 NHTM chiếm 54.57%
tổng tài sản toàn hệ thống tại 31/12/2015.
Mơ hình nghiên cứu cũng tính tốn tác động của việc các NHTM bán nợ xấu
cho VAMC kể từ khi công ty này được thành lập từ tháng 7/2013. Tỷ lệ nợ xấu
chính thức của các ngân hàng được điều chỉnh cộng thêm nợ chuyển sang VAMC.


13
4.1.2. Mơ hình nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng kiểu động (Dynamic
Panel Data Regression Analysis - DPDA) nhằm kiểm tra các biến số quan trọng
và có ý nghĩa thống kê để dự đốn tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng.
4.1.3. Biến độc lập
Phương trình hồi quy có dạng:

28

9

lnNPLit
t=1 i=1
28

9

= α + β1

28

t=1 i=1
28

VNDt−2 + β6
t=1
28

+ β9

GDPt + β3
t=1

28

+ β5

28

lnNPLit−1 + β2

t=1
28

Q4Dt + β10

VNIt−1 + β8
t=1
28

SHBt + β11
t=1

M2t−2
t=1

28

EXGt + β7

t=1
28

t=1

28

CPIt−2 + β4

VAMCt
t=1

BIDVt + εit (phương trình 1)
t=1

Trong đó:
NPL

lnNPLit = ln(1−NPLit ) (NPLi,t là tỷ lệ nợ xấu điều chỉnh của ngân hàng i tại thời điểm t.
it

4.1.4. Giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4.5: Các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa kinh tế vĩ mô và
tỷ lệ nợ xấu ngân hàng
Giả thuyết nghiên cứu

Dấu

Nghiên cứu đại diện

H1: Tỷ lệ nợ xấu quý trước

+

Jimenez và Saurina (2006); Das và Gosh

có tác động tiêu cực tới q

(2007); Nguyễn Hồng Thụy Bích Trâm

sau.

(2014)

H2: Mức tăng trưởng kinh

+

Salas và Saurina (2002), Louzis, Vouldis

tế thấp hay giảm dần làm

và Metaxas (2010) chỉ ra mối quan hệ

tăng RRTD và ngược lại.

ngược chiều giữa tốc độ tăng trưởng kinh
tế và tỷ lệ nợ xấu

H3: Lạm phát tăng đột biến

-

sẽ làm tăng tỷ lệ nợ xấu

Rinaldi

và

Sanchis-Arellano

(2006),

Gunsel (2011) đã chứng minh mối quan hệ
thuận chiều giữa lạm phát và tỷ lệ nợ xấu

H4: Tỷ giá biến động mạnh
sẽ làm tăng tỷ lệ nợ xấu

-

Fofack (2005) và Nkusu (2011): khi đồng
nội tệ tăng giá, các doanh nghiệp xuất
khẩu gặp khó khăn do doanh số xuất khẩu


14
Giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu đại diện

Dấu

giảm, và hệ quả là tỷ lệ nợ xấu tăng tại các
ngân hàng.
H5: Tốc độ tăng trưởng

+

Ricardas Mileris (2014) và Clichici và

xuất khẩu tăng sẽ làm giảm

Colesnicova (2014) khi tốc độ tăng trưởng

tỷ lệ nợ xấu

xuất khẩu giảm xuống, tỷ lệ nợ xấu sẽ tăng
lên.

H6: Tổng giá trị các

+

Các nghiên cứu của Waeibrorheem và

phương tiện thanh toán tăng

Suriani (2015) và Bofondi và Ropele

làm giảm nợ xấu

(2011) đã chỉ ra mối quan hệ nghịch giữa
cung tiền và RRTD.

H7: Tăng trưởng chứng

+

Aver (2008) chứng minh giá trị của chỉ số

khốn có tác động làm

chứng khốn là yếu tố vĩ mô tác động

giảm tỷ lệ nợ xấu

quan trọng tới tỷ lệ nợ xấu của các ngân
hàng.

H8:NHTM có tỷ lệ nợ xấu

+

Chưa có

-

Chưa có

cuối quý 4 thấp hơn các
quý khác
H9: Việc bán nợ xấu cho
VAMC có tác động tới tỷ lệ
nợ xấu
4.1.5. Mô tả và thống kê mẫu nghiên cứu
Bảng 4.6: Mô tả thống kê các biến trong mơ hình

Biến
GDP
CPI
M2
EXG
VNI
VND

Số lượng
Giá trị
Độ lệch
Giá trị
Giá trị
quan sát trung bình
chuẩn
nhỏ nhất
lớn nhất
252
0.055
0.009
0.031
0.072
252
0.079
0.057
0.000
0.224
252
0.213
0.067

0.121
0.367
252
0.157
0.136
-0.263
0.372
252
0.032
0.146
-0.166
0.548
252
0.009
0.017
-0.016
0.072
Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính tốn bằng phần mềm STATA


15
Bảng 4.7: Hệ số tương quan giữa các biến số độc lập trong mơ hình
GDP

CPI (-2)

DM2 (-2)

EXG

VNI (-1)

GDP

1

CPI (-2)

-0.318

1

DM2 (-2)

-0.206

-0.417

1

EXG

0.113

-0.195

0.228

1

VNI (-1)

-0.312

-0.084

0.232

0.150

1

VND (-1)

0.300

-0.129

0.117

0.162

-0.331

VND (-1)

1

4.1.6. Kiểm định mơ hình
4.1.6.1. Kiểm định tính dừng

Thực hiện phương pháp sử dụng kiểm định Dickey và Fuller mở rộng
(ADF) đối với lần lượt sáu biến độc lập, ta có kết quả:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định tính dừng
Biến

Sử dụng trong mơ hình

Tính dừng

GDP

Chuỗi gốc

√

DCPI

Sai phân bậc 1

√

DVND

Chuỗi gốc

√

DEXG

Sai phân bậc 1

√

DM2

Sai phân bậc 1

√

VNI

Chuỗi gốc

√

4.1.6.2. Kiểm định phương sai của sai số không đổi (nhân tử Lagrange)
Giả thuyết H0: Var(u) =0, chibar2(01) = 0.00, Prob > chibar2 = 1.0000.
Giả thuyết H0 không bị bác bỏ. Mô hình có phương sai sai số khơng đổi.
4.1.6.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả VIF bình qn của mơ hình là 1.23, và khơng có hệ số nào lớn 2.
Kết luận hiện tượng đa cộng tuyến không tồn tại trong mẫu sử dụng.
4.1.6.4. Kiểm định Hausmann
Kết quả chạy kiểm định Hausman p-value > 5%, nên giả thuyết Ho không
được bác bỏ, sự khác biệt giữa các hệ số khơng có tính hệ thống. Vì vậy,
phương pháp ước lượng ngẫu nhiên phù hợp với số liệu của mơ hình.


16
4.1.7. Kết quả mơ hình
4.1.7.1. Mơ hình đầy đủ

Khi xem xét tác động của các nhân tố khác nhau đến tỷ lệ nợ xấu NHTM
theo phương trình 1 (“Mơ hình đầy đủ”), giá trị thống kê R2 cao, đạt 86,84%, xác
nhận ý nghĩa thống kê và độ tin cậy của mơ hình thực nghiệm. Cụ thể:
Bảng 4.10: Kết quả mơ hình hồi quy mơ hình đầy đủ
Biến số

Hệ số

Constant

-0.2671 (0.142)

Lag1.Ln(NPL)

0.9100* (0.000)

GDP

10.0821*(0.001)

Lag2.DCPI

-0.5651(0.395)

Lag2.DM2

0.0579(0.900)

DEXG

0.5649*(0.008)

Lag1.VNI

0.1592(0.324)

Lag1.VND

-0.4790(0.665)

VAMC

-0.1857*(0.000)

Q4D

0.1000**(0.012)

BIDV

-0.3394(0.144)

SHB

-1.3781*(0.000)

Kiểm định Wald chi 2(11)

1703.44*(0.000)

R-squared

86.84%

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê STATA
Thứ nhất, hệ số hồi quy của biến Lag1.lnNPL mang dấu dương (hệ số
0,904) với xác suất 0,0000 cho thấy tỷ lệ nợ xấu của q trước ln có tác động
cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu quý sau. Điều này phù hợp với diễn biến số liệu tỷ
lệ nợ ln có xu hướng tăng trong thời kỳ nghiên cứu 2009-2015, ngay cả đối
với cả những NHTM lớn như BID, VCB và Vietinbank. Ba vấn đề cần đặt ra
là: (i) nợ nhóm 1 và nhóm 2 vẫn đang dịch chuyển rất nhanh qua nhóm 3; (ii)
nợ nhóm 4 xu hướng giảm bởi chuyển dần sang nợ nhóm 5; (iii) các ngân hàng


17
vẫn loay hoay trong giải quyết nợ xấu và chỉ tập trung hoạt động bán nợ tạm
thời cho công ty VAMC.
Thứ hai, GDP có hệ số dương (10,325) và p-value 0,005 với lnNPL, phù hợp
với kết quả tại các nghiên cứu nước ngoài như Salas và Saurina (2002), Jimenez
và Saurina (2005), Fofack (2005) và các nghiên cứu trong nước như Trương Đơng
Lộc, Nguyễn Văn Thép (2015) tại các quỹ tín dụng Đồng Bằng Sơng Cửu Long,
Nguyễn Hồng Thụy Bích Trâm (2014) cho các NHTM niêm yết.
Thứ ba, giả thuyết về tỷ lệ nợ xấu quý 4 thường thấp hơn các quý khác
được chứng minh đối với các NHTM trong mẫu nghiên cứu với hệ số tương
quan 0,174 và p-value = 0,001. Diễn biến này mang tính quy luật, khi nợ xấu
thường tăng vào những tháng đầu năm và được xử lý tích cực vào cuối năm.
Thứ tư, giả thuyết tỷ lệ nợ xấu (sau khi cộng lại giá trị đã bán cho VAMC)
tăng mỗi khi ngân hàng bán nợ cho VAMC được chứng minh với xác suất ý
nghĩa thống kê p-value = 0,0000, hệ số -0,257.Mặc dù hệ số không lớn, nhưng
kết quả này nói lên phần tích cực của VAMC là động lực để các NHTM phân

loại đúng nhóm nợ xấu hơn, giảm bớt những hành vi tái cơ cấu khoản vay
nhằm giữ nguyên nhóm nợ tốt.
Thứ năm, mối quan hệ giữa chỉ số chứng khoán với độ trễ 1 quý và tỷ lệ nợ
xấu ngân hàng thể hiện chiều dấu như mong đợi, nhưng với p-value khơng có ý
nghĩa thống kê (0,174). Tương tự, gia tốc tăng trưởng tổng kim ngạch xuất khẩu
cũng có tác dụng tốt, làm giảm tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, nhưng với p-value = 0,18.
Những giả thuyết khác về tác động của biến động tỷ giá, tăng tổng phương
tiện thanh toán M2 và CPI đối với RRTD ngân hàng không được chứng minh vì
có p-value q cao. Tuy nhiên, dấu của các hệ số này đều phù hợp với các lý
thuyết kinh tế. Việc p-value cao có thể được giải thích bởi tác động quá lớn của tỷ
lệ nợ xấu quý trước đối với NPL quý sau của các NHTM trong mẫu nghiên cứu.
4.1.7.2. Mơ hình rút gọn
Mục tiêu cơ bản của đề tài nghiên cứu là khám phá khả năng tác động
của các nhân tố kinh tế vĩ mô đối với RRTD NHTM, để từ đó lựa chọn một vài


18
biến số cơ bản xây dựng giả định về kịch bản cú sốc kiểm định. Mơ hình rút
gọn có dạng:
lnNPLt = -0.0704 + 0.9156 lnNPLt-1 + 6.4297 GDPt + 0.0994Q4Dt (phương
trình 3)
4.2. Xây dựng kịch bản Stress Testing
4.2.1. Mơ hình ARIMA dự phóng GDP
Để dự đốn được tỷ lệ tăng trưởng GDP của Việt Nam, sử dụng mơ hình
tự hồi quy ARIMA (3 0 0). Số liệu tăng trưởng GDP của Việt Nam từ quý 1
năm 2000 tới quý 1 năm 2016, bao gồm 65 quan sát. Kết quả mô hình có R2
đạt 70,65%:
Phương trình sau đây sẽ được sử dụng để dự phóng GDP:
GDPt = 0.0084 + 0.9255 GDPt-1 - 0.5220 GDP t-2 + 0.4704 GDPt-3 (phương
trình 4)

4.3. Mơ hình Kiểm tra sức chịu đựng RRTD tại Vietinbank
4.3.1. Tỷ lệ nợ xấu của Vietinbank
Kết quả trình bày tại Bảng 4.14 cho thấy, trong kịch bản chuẩn, tỷ lệ nợ
xấu bao gồm nợ chuyển VAMC dao động trong khoảng 2,17% đến 2,91%, vẫn
đảm bảo mục tiêu giữ ổn định dưới 3% của ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu sau khi
loại trừ nợ chuyển VAMC đạt mức rất thấp và hầu hết các quý dưới 1%.
Trong kịch bản xấu, tỷ lệ nợ xấu bao gồm nợ xấu cũ đã chuyển đổi sang
trái phiếu VAMC sẽ tăng trên 3%, và đạt mức cao nhất là 4.4%. Tỷ lệ nợ xấu
không bao gồm nợ đã chuyển VAMC dao động ở mức từ 0.92% đến 2.78%.
Cuối cùng, trong kịch bản căng thẳng (chưa xảy ra bao giờ, tỷ lệ tăng
trưởng GDP dao động chính trong khoảng 2.0% - 3.7%), tỷ lệ nợ xấu của
Vietinbank có thể đạt ngưỡng 5.93% (bao gồm nợ xấu cũ đã chuyển đổi sang
trái phiếu VAMC) hay 4.31% (không bao gồm nợ chuyển VAMC).


19
Bảng 4.15: Kết quả các kịch bản dự phóng tỷ lệ nợ xấu của Vietinbank
Kịch bản chuẩn

Kịch bản xấu

Kịch bản căng thẳng

GDP

NPL có
VAMC

NPL
khơng

gồm
VAMC

GDP

NPL có NPL khơng
VAMC
VAMC

GDP

NPL
NPL khơng
có
VAMC
VAMC

1/2016 5.46%

2.86%

0.92%

5.46%

2.86%

0.92%

5.46%

2.86%

0.92%

T+1

5.44%

2.91%

1.03%

4.16%

3.15%

1.27%

4.16%

3.14%

1.26%

T+2

6.17%

2.83%

1.00%

3.70%

3.55%

1.72%

3.70%

3.53%

1.70%

T+3

6.26%

2.49%

0.71%

3.37%

3.66%

1.88%

3.37%

3.65%

1.87%

T+4

5.95%

2.48%

0.76%

3.96%

4.00%

2.28%

2.68%

4.31%

2.59%

T+5

5.97%

2.47%

0.80%

4.47%

4.20%

2.53%

2.00%

5.24%

3.57%

T+6

6.19%

2.43%

0.81%

4.46%

4.40%

2.78%

2.86%

5.93%

4.31%

T+7

6.23%

2.17%

0.59%

4.48%

4.16%

2.58%

3.68%

5.75%

4.17%

Nguồn: Tính tốn của tác giả
4.3.2. Tỷ lệ an toàn vốn của Vietinbank
Áp dụng cơng thức tính PD trong trạng thái căng thẳng của Daniel Buncic
và Martin Melecky (2013) và tính RWA của Schmeider, Puhr và Hasan (2011),
ta có tỷ lệ thay đổi của RWA trong hai kịch bản xấu và căng thẳng như sau:

Bảng 4.18: Ước lượng ∆PD và ∆RWA trong kịch bản xấu và căng thẳng
Kịch bản căng thẳng

Kịch bản xấu
Quý

NPL

∆PD

∆RWA

NPL

∆PD

∆RWA

T+1

3.15%

10.37%

0.21%

3.14%

10.01%

0.22%

T+2

3.55%

24.67%

0.10%

3.53%

23.96%

0.09%

T+3

3.66%

28.61%

0.15%

3.65%

28.25%

0.15%

T+4

4.00%

40.77%

0.56%

4.31%

51.85%

1.23%

T+5

4.20%

47.92%

0.96%

5.24%

85.11%

5.04%

T+6

4.40%

55.07%

1.49%

5.93%

109.78%

9.57%

T+7

4.16%

46.49%

0.87%

5.75%

103.35%

8.25%

Nguồn: Tính tốn của tác giả


20

Tại 31/12/2015, tổng dư nợ của Vietinbank là 676,688 tỷ đồng, với nợ
xấu là 4,924 tỷ đồng. Nếu tổng dư nợ không đổi, nhưng tỷ lệ nợ xấu tăng lên
5.93% (đã bao gồm nợ VAMC) hoặc 4.31% (chưa bao gồm nợ VAMC) giá trị
tổng dư nợ, thì giá trị nợ xấu của Vietinbank trong kịch bản căng thẳng dự kiến
tăng lên 29,165 tỷ đồng, so với mức 4,903 tỷ đồng theo báo cáo tài chính tháng
12/2015. Nếu tính tổng số nợ xấu đã bán cho VAMC tại 31/12/2015, thì nợ xấu
của Vietinbank trong kịch bản căng thẳng nhất có thể lên tới xấp xỉ 40,000 tỷ
đồng, tăng thêm so với 31/3/2016 khoảng 25,000 tỷ đồng.
Hơn nữa, khi tỷ lệ nợ xấu của Vietinbank tăng trên mức 4% thì RWA tăng
thêm khoảng 1%, trên mức 5.2% thì RWA tăng thêm khoảng 5%. Nếu tỷ lệ nợ
xấu của Vietinbank tăng lên xấp xỉ 6% thì RWA tăng thêm gần 10%. Nếu kịch
bản xấu và căng thẳng xảy ra, tỷ lệ an toàn vốn CAR của Vietinbank sẽ giảm
tối thiểu bằng mức tăng của RWA, khi giả định lợi nhuận hoạt động của ngân
hàng bù đắp được phần trích lập dự phịng bổ sung và ngân hàng khơng chịu lỗ
trong kỳ đó. Khi đó, Vietinbank sẽ phải tăng vốn điều lệ thêm 5% hoặc 10%
tương ứng.


21
CHƯƠNG 5. MỘT SỐ ĐỀ XUẤT NHẰM TĂNG CƯỜNG ỨNG DỤNG
MƠ HÌNH MICRO-PRUDENTIAL STRESS TESTING RRTD TẠI CÁC
NHTM VIỆT NAM
5.1. Hồn thiện mơ hình Micro-prudential Stress Testing RRTD tại các
NHTM Việt Nam
Luận án đã hồn thiện mơ hình Stress Testing cho Vietinbank bao gồm
ba bước:
Bước 1: Đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô Việt Nam đối với
tỷ lệ nợ xấu của Vietinbank trên dữ liệu của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.
Bước 2: Dự phóng giá trị của các biến kinh tế vĩ mơ cho quãng thời
gian tiến hành kiểm định theo 3 kịch bản chuẩn, kịch bản xấu và kịch bản

căng thẳng.
Bước 3: Đánh giá giá trị nợ xấu, sau đó là PD, RWA và mức độ đáp ứng tỷ lệ
an toàn vốn CAR của Vietinbank trong ba kịch bản.
Những kết quả của mơ hình tại Chương 4 chứng tỏ tính khả thi tại
Vietinbank. Mơ hình có thể mở rộng ứng dụng với các NHTM khác tại Việt
Nam, do kết quả định lượng của bước 1 và 2 có thể áp dụng đối với các ngân
hàng khác tại Việt Nam. Tuy nhiên, các ngân hàng có thể bổ sung các mẫu
quan sát dài hơn theo thời gian, hoặc lựa chọn thêm / bớt ngân hàng khỏi mẫu
nghiên cứu nhằm làm tăng tính chính xác của mơ hình.
5.2. Một số đề xuất khác đối với các NHTM
Ngồi hồn thiện mơ hình định lượng, luận án đề xuất một số vấn đề sau
giúp NHTM nâng cao ứng dụng Stress Testing trong quản trị RRTD:
5.2.1. Nâng cao nhận thức về Basel II và Stress Testing
5.2.2. Xây dựng khung quản trị doanh nghiệp, QTRR tiên tiến
5.2.3. Đầu tư phát triển công nghệ và hệ thống dữ liệu
5.2.4. Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực về QTRR


22
5.3. Khuyến nghị đối với các cơ quan nhà nước
Để có thể triển khai Stress Testing tại tồn bộ các NHTM Việt Nam, luận
án đưa ra ba khuyến nghị đối với các cơ quan nhà nước:
5.3.1. Xây dựng lộ trình Stress Testing phù hợp với điều kiện Việt Nam
5.3.2. Hoàn thiện hệ thống số liệu kinh tế xã hội
5.3.3. Lành mạnh hóa hệ thống ngân hàng


23
KẾT LUẬN
Kết quả Luận án đã hoàn thành những mục tiêu nghiên cứu, cụ thể:

Đã hệ thống những vấn đề lý luận cơ bản về Kiểm tra sức chịu đựng

-

RRTD của NHTM: khái niệm, phân loại, mơ hình và vai trị của Stress Testing
trong quản trị ngân hàng;
Đã phân tích đặc điểm của môi trường kinh tế vĩ mô Việt Nam giai đoạn

-

2009-2015, và những điểm chính của chính sách điều hành tín dụng của
NHNN; từ đó rút ra những yếu tố có tác động đến RRTD ngân hàng, và những
điều chỉnh cần thiết đối với số liệu tín dụng ngân hàng, làm cơ sở để xây dựng
mơ hình Micro-prudential Stress Testing;
Đã phân tích thực trạng hoạt động tín dụng và triển khai Stress Testing

-

tại Vietinbank. Từ đó, nghiên cứu nhấn mạnh những thành công bước đầu của
Vietinbank trong việc triển khai Stress Testing, cũng như một số nguyên nhân
dẫn đến những hạn chế trong thực hiện Stress Testing tại các NHTM nói
chung, Vietinbank nói riêng;
Đã xây dựng mơ hình Micro-prudential Stress Testing nhằm kiểm chứng

-

sức chịu đựng RRTD của Vietinbank ở các kịch bản xấu và căng thẳng. Mơ
hình định lượng của đề tài có sự khác biệt so với những mơ hình Stress Testing
khác tại Việt Nam ở chỗ đã ứng dụng cách tính CAR thơng qua PD và RWA,
thay vì chỉ dừng lại ở NPL. Mặc dù cách tính PD cịn khá đơn giản, việc áp

dụng mơ hình được thiết lập sẽ giúp các NHTM Việt Nam ước lượng mức vốn
cần thiết để đáp ứng được Basel II, ngay cả trong điều kiện vĩ mô căng thẳng.
Đã đề xuất được một số khuyến nghị đối với các NHTM và các cơ quan

-

quản lý nhà nước nhằm ứng dụng thành cơng mơ hình Kiểm tra sức chịu đựng
để quản trị RRTD nội bộ tại các NHTM.
Các kết quả nghiên cứu của đề tài cho phép gợi mở những hướng nghiên
cứu tiếp theo về Stress Testing sau:
-

Phân tích tác động của hiện tượng phản hồi (“feedback effects”) tại Việt