Kiểm định sức chịu đựng đối với quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHẠM THỊ HÀ AN KIỂM ĐỊNH SỨC CHỊU ĐỰNG ĐỐI VỚI RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHẠM THỊ HÀ AN KIỂM ĐỊNH SỨC CHỊU ĐỰNG ĐỐI VỚI RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Phạm Văn Năng TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan luận văn thạc sĩ "Kiểm định sức chịu đựng (Stress Testing) rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam " kết trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập cá nhân hướng dẫn PGS TS Phạm Văn Năng Các số liệu nêu luận văn trích dẫn nguồn rõ ràng thu thập từ thực tế, đáng tin cậy, xử lý trung thực khách quan Kết nghiên cứu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác TPHCM, ngày tháng năm 2015 Tác giả Phạm Thị Hà An MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Giới thiệu vấn đề nghiên cứu 1.2 Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Câu hỏi nghiên cứu 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.6 Phương pháp nghiên cứu 1.7 Ý nghĩa khoa học đề tài nghiên cứu 1.8 Kết cấu dự kiến luận văn CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KIỂM ĐỊNH SỨC CHỊU ĐỰNG ĐỐI VỚI RỦI RO TÍN DỤNG Giới thiệu chương 2.1 Lý thuyết rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại 2.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng 2.1.2 Đo lường rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại 2.1.3 Các yếu tố vĩ mơ ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại 11 2.2 Kiểm định sức chịu đựng 16 2.2.1 Khái niệm 16 2.2.2 Vai trò Stress Testing 17 2.2.3 Các phương pháp thực Stress Testing 19 2.2.3.1 Phương pháp phân tích độ nhạy phân tích kịch .19 2.2.3.2 Phương pháp Top-down Bottom-up 20 2.2.3.3 Phương pháp thực Stress Testing theo loại rủi ro 20 2.3 Lược khảo nghiên cứu Stress Testing rủi ro tín dụng 22 2.4 Đóng góp đề tài 27 Tóm tắt chương 28 CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI LỚN TẠI VIỆT NAM 30 Giới thiệu chương 30 3.1 Tình hình kinh tế vĩ mơ Việt Nam 30 3.1.1 Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội 30 3.1.2 Chỉ số giá tiêu dùng 32 3.1.3 Thị trường chứng khoán 35 3.1.4 Tăng trưởng tín dụng lãi suất 37 3.1.5 Tỷ giá 39 3.2 Thực trạng rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại lớn 41 Tóm tắt chương 44 CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 45 Giới thiệu chương 45 4.1 Mơ hình nghiên cứu 45 4.2 Phương pháp nghiên cứu 48 4.3 Thu thập xử lý liệu 51 4.4 Thống kê mô tả 52 4.5 Kết ước lượng mơ hình 53 4.6 Xây dựng kịch kinh tế vĩ mô cho giai đoạn 2016 – 2020 58 4.7 Kiểm định sức chịu đựng rủi ro tín dụng 60 Tóm tắt chương 66 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO SỨC CHỊU ĐỰNG ĐỐI VỚI RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI LỚN TẠI VIỆT NAM 68 5.1 Tóm tắt kết đề tài 68 5.2 Giải pháp nâng cao sức chịu đựng rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại lớn Việt Nam 69 5.2.1 Xây dựng khung quan tri rui ro tín dụng 69 5.2.2 Sáp nhập với ngân hàng khác 70 5.2.3 Tăng vốn chủ sở hữu cho ngân hàng 71 5.2.4 Sử dụng công cụ phái sinh để phịng ngừa rủi ro tín dụng trước biến động kinh tế vĩ mô 72 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC 1: THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ MA TRẬN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH PHỤ LỤC 3: CÁC KIỂM ĐỊNH PHỤ LỤC 4: SỐ LIỆU CHẠY MÔ HÌNH DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ký hi STT viết t TMC CPI NHN NPL VaR VAR Eximb Vietinb Vietcom 10 BIDV 11 FSA 12 QTR 13 PD 14 LGD 15 EAD 16 EL 17 GDP 18 Stres Testin DANH MỤC BẢNG BIỂU Hình 2.1 Các yếu tố vĩ mơ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng 12 Hình 2.2 Ứng dụng Stress Testing vào việc phân bổ vốn ngân hàng 18 Bảng 2.3 tóm tác nghiên cứu có liên quan 25 Biểu đồ 3.1 Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội theo quý 31 Biểu đồ 3.2 Thay đổi số giá tiêu dùng theo quý 33 Biểu đồ 3.3 Chỉ số VN – Index 35 Biểu đồ 3.4 tăng trưởng tín dụng lãi suất tái cấp vốn 38 Biểu đồ 3.5 Biến động tỷ giá hối đoái 40 Biểu đồ 3.6 Tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ theo quý ngân hàng 41 Biểu đồ 3.7 Cơ cấu nợ xấu giai đoạn 2007 – 2012 42 Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến mơ hình 53 Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan 53 Bảng 4.3 Kết ước lượng mơ hình (1) phương pháp fixed effects 54 Bảng 4.4 Kết ước lượng mơ hình (1) phương pháp random effects 54 Bảng 4.5 Kết ước lượng mơ hình (1) phương pháp Feasible General Least Square – FGLS 56 Bảng 4.6 Kết ước lượng lần mơ hình (1) phương pháp Feasible General Least Square – FGLS 57 Bảng 4.7 Tóm tắt kịch cho giai đoạn 2016 – 2020 60 Bảng 4.8 Kiểm định phân bố xác suất biến mơ hình 60 Hình 4.9 Phân bố xác suất biến độc lập mô hình 61 Hình 4.10 Biến động tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ 61 Bảng 4.11 Thống kê phân tích mơ Monte Carlo 62 Bảng 4.12 Biến động tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ giai đoạn 2016 – 2020 .62 Hình 4.13 Phân bố xác suất biến độc lập mơ hình 63 Hình 4.14 Biến động tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ 63 Bảng 4.15 Thống kê phân tích mơ Monte Carlo 63 Bảng 4.16 Biến động tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ giai đoạn 2016 – 2020 .64 76 Sau thời gian nghiêm túc thực hiện, tác giả nhận thấy, cố gắng, đề tài hạn chế cần bổ sung, cải thiện tương lai Thứ nhất, nghiên cứu tiến hành kiểm tra bốn ngân hàng thương mại lớn Việt Nam: BIDV, Vietcombank, Vietinbank Eximbank Hơn nữa, luận văn tập trung vào nghiên cứu thực nghiệm kiểm định sức chịu đựng rủi ro tín dụng lấy từ báo cáo tài cơng bố theo quý từ quý năm 2006 đến quý năm 2015 Chi nhánh ngân hàng nước ngoài, ngân hàng thương mại 100% vốn nước ngồi, ngân hàng Chính sách, ngân hàng nông nghiệp hay ngân hàng thương mại khác không thuộc đối tượng nghiên cứu Tuy nhiên quy mơ loại hình ngân hàng có đặc thù cạnh tranh, nguồn nhân lực, lực quản trị khác nên kiểm định sức chịu đựng rủi ro tín dụng khơng giống Như vậy, nghiên cứu kiểm định phận hệ thống ngân hàng Việt Nam nên tính khái qt hố chưa cao Nghiên cứu thực phạm vi rộng hơn, nhiều ngân hàng để kết có tính tổng qt cao Thứ hai, thực tế có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại lớn Việt Nam, có đóng góp quan trọng yếu tố vi mô ngân hàng, nghiên cứu xem xét tác động sáu yếu tố: GDP, lạm phát, lãi suất, tỷ giá, tăng trưởng tín dụng số VN-INDEX Do đó, cú sốc vĩ mơ đến rủi ro tín dụng ngân hàng chưa nghiên cứu đầy đủ Nghiên cứu thực theo phương pháp Bottom-up ngân hàng để xem xét đưa thêm nhiều yếu tố ảnh hưởng bao gồm yếu tố vi mô xuất phát từ thân ngân hàng này, đặc điểm khách hàng vay ngân hàng Thứ ba, nghiên cứu cần cải thiện q trình thu thập số liệu, qua nâng cao chất lượng số lượng số liệu Stress Testing q trình địi hỏi nhiều số liệu, bao gồm số liệu mang tính chất vĩ mô cho kinh tế số liệu riêng lẻ ngân hàng Những dãy số thời gian dài giúp người thực kiểm tra dễ dàng việc xác định kịch bản, dãy số q ngắn thường khơng có nhiều biến động mạnh khó hình dung cú sốc thật bất lợi Đối với số liệu hoạt động ngân hàng, số liệu chi tiết giúp cho mô phỏng, giả định sát với thực tế kết xác Chẳng hạn, thay dùng số liệu nợ xấu chung tổng dư nợ tín 77 dụng, việc tính riêng tỷ lệ nợ xấu ngành, lĩnh vực kinh doanh giúp xác định xác rủi ro mà ngân hàng gặp phải Thứ tư, cách tiếp cận từ xuống (top-down) nghiên cứu này, nghiên cứu sau nghiên cứu để tiến hành thêm cách tiếp cận từ lên (bottom-up) Thực đồng thời cách tiếp cận giúp có nhìn tồn diện tình hình sức khỏe ngân hàng Hai cách tiếp cận cịn có tác dụng kiểm tra chéo lẫn nhau, tránh đưa kết luận phiến diện TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nguyễn Đình Thọ, 2011 Phương pháp nghiên cứu khoa học kinh doanh Hà Nội: Nhà xuất lao động xã hội Nguyễn Minh Sáng Nguyễn Thị Thu Trang, 2013 Kiểm định sức chịu đựng rủi ro khoản ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí công nghệ ngân hàng, số 13, trang 10 – 16 Trầm Thị Xuân Hương, 2013 Giáo trình nghiệp vụ ngân hàng thương mại TP Hồ Chí Minh: Nhà xuất kinh tế TP Hồ Chí Minh Trần Ngọc Thơ Vũ Quang Việt, 2007 Lập mơ hình tài Hà Nội: Nhà xuất lao động xã hội Viện nghiên cứu kinh tế sách VEPR, 2015 Dự báo kinh tế - xã hội Việt Nam giai đoạn 2016 – 2020 Hà Nội, tháng năm 2015 Tiếng Anh ECB Alves, I, 2004 Sectoral fragility: factors and dynamics, mimeo, Antonella F., 2009 Stress testing credit risk: A survey of authorities’ approaches International Journal of Central Banking, Vol, No, 3, 9-45 Baltagi B H., 2006 Econometric Analysis of Panel Data Wiley Bangladesh Bank, 2010 Guidelines on stress testing Bangladesh research publications journal Bank of Japan, 2007 The Framework for Macro Stress-Testing of Credit Risk: Incorporating Transition in Borrower Classifications,” Financial System Report (September) Basel Committe on Banking Supervision, 2009 Principles for sound stress testing practices and supervision, Bank for international settlments, Switzerland Blaschke W, Jones M, Majnoni G, Peria M (2001) Stress Testing of Financial Systems: An Overview of Issues, Methodologies, and FSAP Experiences IMF Working Paper, no 01/88 Cihák M., 2007 Introduction to Applied Stress Testing IMF Working Paper, no, 07/59 Committee on the Global Financial System, 2000 Stress Testing by large financial institutions: current practice and aggregation issues 10 Elsinger H., Lehar A., Summer M., 2006 Using Market Information for Banking System Risk Assessment, International Journal of Central Banking 11 Fungáčová Z & Jakubík P, 2013 Bank Stress Tests as an Information Device for Emerging Markets: The Case of Russia IES Working Paper 4/2012 IES FSV Charles University 12 Hansen, L.,P., 1982 Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimator Econometrica, 50, 1029-1054 13 Hashem Pesaran & Paolo Zaffaroni & Banca d'Italia, 2004 Model Averaging and Value-at-Risk based Evaluation of Large Multi Asset Volatility Models for Risk Management Money Macro and Finance (MMF) Research Group Conference 2004 101 14 Jakubík P & Schmieder C, 2008 Stress Testing Credit Risk: Is the Czech Republic Different from Germany?, Czech National Bank, Working Papers, no, 15 Jones M, Hilbers P, Slack G, 2004 Stress Testing Financial Systems: What to Do When the Governor Calls IMF Working Paper, no, 04/127 16 Lu W & Yang Z., 2012 Stress Testing of Commercial Banks’ Exposure to Credit Risk: A Study Based on Write-off Nonperforming Loans 17 Mager F & Schmieder C, 2009 Stress-testing German credit portfolios Journal of Risk Model Validation 18 Monetary and Economic department, 2007 Bank size, credit and the sources of bank market risk” BIS working papers No 238 19 Pesaran, M H, Schuermann, T, Treutler, B J and Weiner, S M, 2004 Macroeconomic dynamics and credit risk: a global perspective Wharton Financial Center Working Paper 20 Settor Amediku, 2006 Stress Testings of the Ghanaian Banking Sector: a VAR approach Bank of Ghana Các website: http://www.sbv.gov.vn/ http://cafef.vn/ https://www.gso.gov.vn/ http://www.vietcombank.com.vn/ http://www.vietinbank.vn/ http://bidv.com.vn/ http://eximbank.com.vn/home/ Các báo cáo tài hàng quý ngân hàng Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV lấy từ website http://cafef.vn/ PHỤ LỤC THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ MA TRẬN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN PHỤ LỤC KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH FIXED EFFECTS MODEL Fixed-effects (within) regression Group vari able: id R-sq: within corr(u_i, Xb) F test that all u_i=0: RANDOM EFFECTS MODEL Random-effects GLS regression Group vari able: id R-sq: within Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) PHỤ LỤC CÁC KIỂM ĐỊNH HAUSMAN TEST Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = Prob>chi2 = (V_b-V_B is not positive definite) MODIFIED WALD TEST Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (4) = Prob>chi2 = WOOLDRIDGE TEST Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 3) = 7.118 Prob > F = 0.0758 FEASIBLE GENERAL LEAST SQUARE Coefficients: Panels: Correlatio n: generalized least squares homoskedastic no autocorrelation Estimated covariances Estimated autocorrelations = Estimated coefficients Log likelihood Coefficients: Panels: Correlatio n: generalized least squares homoskedastic no autocorrelation Estimated covariances Estimated autocorrelations = Estimated coefficients Log likelihood PHỤ LỤC SỐ LIỆU CHẠY MƠ HÌNH year 20064 20071 20072 20073 20074 20081 20082 20083 20084 20091 20092 20093 20094 20101 20102 20103 20104 20111 20112 20113 20114 20121 20122 20123 20124 20131 20132 20133 20134 20141 20142 20143 20144 20151 20064 20071 20072 20073 20074 20081 20082 20083 20084 20091 20092 20093 20094 20101 20102 20103 20104 20111 20112 20113 20114 20121 20122 20123 20124 20131 20132 20133 20134 20141 20142 20143 20144 20151 20064 20071 20072 20073 20074 20081 20082 20083 20084 20091 20092 20093 20094 20101 20102 20103 20104 20111 20112 20113 20114 20121 20122 20123 20124 20131 20132 20133 20134 20141 20142 20143 20144 20151 20064 20071 20072 20073 20074 20081 20082 20083 20084 20091 20092 20093 20094 20101 20102 20103 20104 20111 20112 20113 20114 20121 20122 20123 20124 20131 20132 20133 20134 20141 20142 20143 20144 20151 ... nâng cao sức chịu đựng rủi ro tín dụng cho ngân hàng lớn Việt Nam? 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: sức chịu đựng rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại lớn Việt Nam Phạm... tài ? ?Kiểm định sức chịu đựng rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam? ?? cần thiết thực 1.3 Mục tiêu nghiên cứu Đề tài tập trung vào nghiên cứu mục tiêu sau: Kiểm định sức chịu đựng rủi ro tín. .. 4.7 Kiểm định sức chịu đựng rủi ro tín dụng 60 Tóm tắt chương 66 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO SỨC CHỊU ĐỰNG ĐỐI VỚI RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI LỚN