SỬ DỤNG MÔ HÌNH ĐA NHÂN TỐ VÀ PHƯƠNG PHÁP THÀNH PHẦN CHÍNH ĐỂ PHÂN LOẠI VÀ ĐÁNH GIÁ HOẠT ĐỘNG TỔ CHỨC TÍN DỤNG

S DNG Mễ HèNH A NHN T V PHNG PHP THNH PHN CHNH PHN LOI V NH GI HOT NG T CHC TN DNG 3.1 Mụ hỡnh a nhõn t 3.1.1 Mô hình Trên thị trờng giả sử có N loại tài sản tài chính Tài sản i có lợi suất ri trong đó ri = (Sit Sit-1)/ Sit-1 E(ri) = ri* Var(ri) = (i)^2 Sit là giá thị trờng của tài sản i tại thời điểm t E(ri) là kỳ vọng lợi suất của tài sản i tại thời điểm t Var(ri) là phơng sai của ri i là độ lệch tiêu chuẩn của ri Các tài sản trên thị trờng đợc giả thiết là có cùng chịu sự tác động của k nhân tố của thị trờng là F1, F2, , Fk và ngoài ra tài sản i còn có chịu những tác động riêng từ rủi ro i - Khi đó ta có mô hình đa nhân tố của N loại tài sản dới tác động của k nhân tố F1, F2, F3, , Fk đối với tài sản: r i = I + ik *F k + I ( Trong đó i = 1,2,3, ,N) Giả sử danh mục P của N tài sản với tỷ trọng tơng ứng (w1, w2, w3, , wN) thì ta có mô hình đa nhân tố đối với danh mục P r P = P + Pj *F j + P trong đó rp = wi * ri P = i *w i (i =1 n) pj = ij * wi (i=1 n) 1 p = i * wi Các giả thiết của mô hình : _Các nhân tố không tơng quan với nhau Cov(Fi,Fj) = 0 với mọi i khác j (i=1 n),(j=1 n) _ Các nhân tố không tơng quan với rủi ro riêng của tài sản Cov(Fi, j) = 0 với mọi i,j (i=1 n),(j=1 n) _ Các rủi ro riêng của các tài sản không tơng quan Cov(i,j) = 0 với mọi i khác j (i=1 n),(j=1 n) _ E( Fi ) = 0 (i=1 n) _ E(i) = 0 (i=1 n) Trên thực tế để ớc lợng mô hình đa nhân tố ngời ta có 2 cách là chỉ định các nhân tố hoặc sử dụng phơng pháp thống kê Trong trờng hợp chỉ định các nhân tố thì ta có thể chỉ định các nhân tố sau: Nhóm các yếu tố kinh tế vĩ mô: -Nhân tố tăng trởng kinh tế. -Nhân tố lạm phát. -Nhân tố lãi suất. -Sự thay đổi chính sách kinh tế, chẳng hạn nh chính sách tiền tệ, chính sách tỷ giá. -Yếu tố chính trị xã hội. Nhóm các yếu tố liên quan tới tài sản: -Ngành nghề, lĩnh vực. -Loại hình tài sản. -Đặc đIểm, đặc trng của các doanh nghiệp phát hành tài sản. Sau đó chọn 1 số biến kinh tế vĩ mô làm nhân tố để phân tích.Rồi - ớc lợng mô hình hồi quy có dạng: r i = I + ik *F k + i Kiểm định lại mô hình bằng các thủ tục trong kinh tế lợng 2 Sử dụng phơng pháp thống kê : Phân tích nhân tố bằng phơng pháp thành phần chính.Đây là 1 ph- ơng pháp khá hữu ích trong xây dựng mô hình đa nhân tố, và sẽ đ ợc trình bày chi tiết ở phần sau. 3.1.2 Mt s ng dng ca mụ hỡnh nhõn t Sử dụng mô hình này để tính ma trận hiệp phơng sai gia các tài sản : - ký hiệu V=( ij ^2) là ma trận hiệp phơng sai giữa các tài sản trong đó ij^2 là hiệp phơng sai của tài sản i với tài sản j ( ij )^2= = K k 1 ik * jk *Var(F k ) (i=1,2, ,N) (j=1,2, N) và I khác j (ij)^2 = (ii)^2 = (i)^2 (là phơng sai của tài sản i) trong tr- ờng hợp i = j Phân tích rủi ro của tài sản hay danh mục : Nếu lợi suất tuân theo mô hình đa nhân tố thì: -Đối với tài sản Var(r i )= 2 i = = K k 1 2 ik *Var (F k ) + Var ( I ) với số hạng thứ nhất đợc gọi là rủi ro của nhân tố và số hạng thứ 2 là rủi ro phi nhân tố hay rủi ro riêng. -Đối với danh mục : Var(r p )= 2 p = = K k 1 2 pk *Var (F k ) + Var ( p ) 3 với số hạng thứ nhất đợc gọi là rủi ro của nhân tố và sô hạng thứ 2 là rủi ro riêng của danh mục. Lập danh mục đáp ứng : -Xét danh mục Q có các Qk cho trớc.Cần xác định danh mục phỏng theo Q, sao cho có cùng hệ số nhân tố. Ta thực hiện nh sau : Lập và giải hệ phơng trình : = N i 1 w i * ik = qk = N i 1 w i = 1 Một điểm chú ý là nếu mô hình có K nhân tố thì ta chỉ cần chọn (K+1) tài sản để tìm danh mục đáp ứng. Lập danh mục nhân tố : có thể nói đây là ứng dụng chính của mô hình nhân tố : -Khái niệm danh mục nhân tố P(j) với j=1,2, ,K Đó là danh mục có Pj = 1 Pk =0 với j # k -Lập danh mục nhân tố +Chọn K+1 tài sản hoặc danh mục chỉ có rủi ro nhân tố +Sử dụng phơng pháp lập danh mục phỏng theo để lập danh mục P(j) + = 1 1 K i w i * ik = e jk + = 1 1 K i w i = 1 với e jk = 1 nếu j=k e jk =0 nếu j # k 4 3.2 Sử dụng các mô hình để phân loại và đánh giá hoạt động của tổ chức tín dụng 3.2.1 Số liệu sử dụng Số liệu được sử dụng là các chỉ tiêu tài chính của 28 ngân hàng thương mại cổ phần trong năm 2005,các chỉ tiêu được sử dụng để đánh giá là các chỉ tiêu được phản ánh trong mô hình CAMELS trong điều kiện Việt Nam mà ta đã trình bày tại mục 2. Cấu phần vốn ta sử dụng chỉ tiêu (C) : Chỉ số vốn đảm bảo được tính bằng tỉ số của vốn điều lệ với tổng nguồn vốn Cấu phần tài sản (A) : Ta sử dụng 2 chỉ tiêu là - Chỉ số tài sản có được tính bằng tỷ số tài sản có với tổng tài sản - Chỉ số đầu tư được tính bằng tỷ số tổng đầu tư trên tổng tài sản Cấu phần quản lý (M) : Ta sử dụng chỉ tiêu là chỉ số chi phí trên thu nhập của tổ chức tín dụng Cấu phần thu nhập (E) ta sử dụng chỉ tiêu chỉ số lợi nhuận ròng được tính bằng tỷ số giữa lợi nhuận trên tổng tài sản Cấu phần thanh khoản ta sử dụng 2 chỉ tiêu : - Chỉ số tiền mặt tại ngân hàng được tính bằng tỷ số giữa tiền mặt tại ngân hàng với tổng lượng tiền gửi của khách hang - Chỉ số tín dụng NHTW được tính bằng tỷ số giữa tín dụng của NHTW cấp cho tổ chức tín dụng trên tổng nguồn vốn. Số liệu được sử dụng để tính toán là báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán của 28 ngân hang thương mại cổ phần trong năm 2005. Dự trên các số liệu của các ngân hang ta tính toán các chỉ số cho từng ngân hang sau đó sẽ sử dụng phần mềm SPSS để phân loại, đánh giá hoạt động cho tổ chức tín dụng đó. 5 Biểu 1 Chỉ số tài chính của 28 ngân hàng thương mại cổ phần ST T Ngân hàng CsVon CsTS CsDT CsQL CsL N CsTK CsTD 1 NhKienLong 7.391 1.96 4 0 70.64 3.864 2.312 0 2 NhQuanDoi 5.478 2.86 1 7.305 71.67 1.863 1.466 2.751 3 NhRachKien 28.81 3.21 0 79.38 2.053 3.594 0 4 SaiGonCongThuong 9.324 3.26 3 5.828 77.25 2.612 1.555 1.352 5 NhVietA 10.61 1.65 5 4.709 79.71 1.782 14.61 1.103 6 NhTanViet 24.17 2.43 2.941 75.82 2.813 5.016 0 7 NhXuatNhapKhau 6.289 1.28 4 10.04 75 1.636 7.723 2.894 8 NhCPNhaHaNoi 5.431 0.76 0.561 63.18 3.892 1.55 6.209 9 NhCpAChau 3.906 2.03 1 20.43 74.07 1.632 7.666 3.984 10 NhcpBacA 5.164 1.11 25.64 86.1 1.059 3.006 0.465 11 NhcpDongNamA 4.082 0.22 9 20.25 84.96 0.833 2.357 0 12 NhNongThonDongThap 39.82 1.99 1 11.95 63.79 0.929 0.39 0 13 NhNongthonHaiDuong 10.95 1.79 6.494 95.63 0.433 2.086 0 6 3 14 NhcpAnBinh 24.3 0.33 11.19 70.11 1.664 3.173 5.155 15 NhcpNongThonDaiA 9.124 2.37 2 1.277 74.69 2.646 1.663 0 16 NhcpGiaDinh 15.94 0.17 9 0.657 82.03 1.833 0.511 5.179 17 NhcpHangHai 4.568 4.40 8 1.697 83.75 1.028 1.365 0.646 18 NhcpKyThuongVN 5.785 1.38 8 18.32 68.36 2.681 2.615 1.406 19 NhDoanhNghiepNgoaiQD 5.074 3.77 7 29.41 83.19 1.281 2.586 0.493 20 NhcpNinhBinh 46.08 12.5 6 3.754 77.45 1.57 16.33 0 21 NhcpPhuongNam 9.048 1.38 8 4.571 82.14 1.56 5.353 1.795 22 NhcpQuocTe 5.688 4.75 1 7.963 82.4 1.082 1.86 0 23 NhcpSaiGonThuongTin 8.647 4.28 2 13.39 72.68 2.276 9.477 1.176 24 NhcpphattrienNhaTPHCM 13.01 1.47 4 3.209 71.01 2.125 9.337 1.214 25 NhDauTu&PhatTrien 3.365 0.88 2 10.7 71.26 1.899 1.004 3.631 26 NhcpPhuongDong 7.463 1.54 2 4.378 80.8 1.667 5.422 0 27 NhCongThuong 2.926 1.01 8 11.96 77.56 1.725 1.439 1.057 28 NhNNghiep&PtNôngThôn 3.318 1.33 1 3.689 69.03 2.844 11.35 11.95 7 3.2.2 Sử dụng SPSS để phân tích số liệu Ta coi 7 chỉ tiêu trên là 7 biến số đại diện cho khả năng hoạt động của tổ chức tín dụng. Ta sử dụng phương pháp phân tích nhân tố, phân tích thành phần chính để đánh giá mối quan hệ giữa chỉ tiêu trong CAMELS cũng như ảnh hưởng của mỗi chỉ tiêu đến khả năng hoạt động chung của Tổ chức tín dụng. Đồng thời phương pháp thành phần chính còn cho phép ta phân loại các tổ chức tín dụng thành các nhóm khác nhau, mà mỗi nhóm có khả năng hoạt động tài chính tương đối giống nhau, qua đó ta có phương pháp giám sát thanh tra hợp lý. Sử dụng phần mềm SPSS Ta chọn Analze/ Data reduction/Factor Nếu ta mặc định chọn 2 thành phần chính, phương pháp phân tích là phương pháp ma trận hệ số tương quan. Ta thấy nếu dùng 2 thành phần chính thì tỷ lệ giải thích chỉ khoảng 58,7% và nếu dùng 3 thành phần chính tỷ lệ giaỉ thích là 72,9% nên trong Factor Analysis : Extraction ta chọn Number of factor : 3. Ta có các kết quả sau : 8 Biểu 2 :Mô tả trung bình và phương sai các biến số. Factor Analysis Descriptive Statistics Mean Std. Deviation Analysis N CsVon 11.6337 11.0843 28 CsTS 2.3666 2.3550 28 CsDT 8.6537 7.9372 28 CsQL 76.5596 7.2193 28 CsLN 1.9029 .8327 28 CsTK 4.5291 4.2710 28 CsTD 1.8736 2.6844 28 Ta có các kết quả : Biến CsVon có trung bình là 11,63 phương sai 11,08 Biến CsTS có trung bình là 2,36 phương sai 2,35 Biến CsDT có trung bình là 8,65 phương sai 7,93 Biến CsQL có trung bình là 76,55 phương sai 7,21 Biến CsLN có trung bình là 1,9 phương sai 0,83 Biến CsTK có trung bình là 4,52 phương sai 4,27 Biến CsTD có trung bình là 1,87 phương sai 2,68 9 Biểu 3:Tỷ lệ giải thích của số thành phần chính (Total Variance Explained) Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.169 30.991 30.991 2.169 30.991 30.991 2.102 30.026 30.026 2 1.944 27.769 58.76 1.944 27.769 58.76 1.8 25.715 55.742 3 0.99 14.138 72.899 0.99 14.138 72.899 1.201 17.157 72.899 4 0.784 11.195 84.093 5 0.598 8.541 92.634 6 0.348 4.975 97.609 7 0.167 2.391 100 Bảng tổng phương sai được giải thích Total Variance Explained cho ta biết 30% quán tính của đám mây số liệu được giải thích bởi thành phần chính thứ nhất, 28% quán tính của đám mây điểm được giải thích bởi thành phần chính 10 [...]... hàng bao gồm các tổ chức, các phuơng pháp, các mô hình, các định hướng thanh tra giám sát tại Việt Nam và trên thế giới - Sử dụng mô hình đa nhân tố và phương pháp thành phần chính để xác định mối quan hệ và tác động qua lại giữa các chỉ tiêu tài chính trong mô hình CAMELS, thông qua đó đưa ra các đánh giá phân tích về khả năng hoạt động của các tổ chức tín dụng theo các chỉ tiêu tài chính đó Do kiến... hơn 1000 ngân hàng TMCP và tổ chức tín dụng Nhà nước và quỹ tín dụng nhân dân cùng với một công cụ đồ họa thích hợp sẽ 24 cho ta nhìn nhận tổng quát, các đánh giá, phân loại chính xác hơn về khả năng hoạt động của từng tổ chức tín dụng 3.2.3 Mở rộng Phương pháp phân tích nhân tố và thành phần chính cho ta gợi ý về việc xác định tỷ lệ cấu thành của mỗi chỉ tiêu trong khả năng hoạt động chung của mỗi ngân... CsVon = (Tổng quán tính ban đầu – tổng quán tính ngoài vốn) Tổng quán tính ban đầu Trọng số của CsTS = (Tổng quán tính ban đầu – tổng quán tính ngoài TS) Tổng quán tính ban đầu 25 Trọng số của CsDT = (Tổng quán tính ban đầu – tổng quán tính ngoài DT) Tổng quán tính ban đầu Trọng số của CsQL = (Tổng quán tính ban đầu – tổng quán tính ngoài QL) tổng quán tính ban đầu Trọng số của CsLN = (Tổng quán tính ban... ngân hàng cổ phần Nông thôn Hải Dương(13) Nhóm 3 bao có ngân hàng như ngân hàng cổ phần Ninh Bình(20) Nhóm 4 bao gồm hầu hết các ngân hàng còn lại Như vậy bằng phương pháp nhân tố và phân tích thành phần chính đã cho ta cái nhìn tổng quát về khả năng hoạt động của mỗi tổ chức tín dụng trong năm 2005 Tuy nhiên, do số liệu không đầy đủ và số lượng các ngân hàng còn ít, các biến mà ta sử dụng chưa phản... (Tổng quán tính ban đầu – tổng quán tính ngoài LN) Tổng quán tính ban đầu Trọng số của CsTK = (Tổng quán tính ban đầu – tổng quán tính ngoài TK) Tổng quán tính ban đầu Trọng số của CsTD = (Tổng quán tính ban đầu – tổng quán tính ngoài TD) Tổng quán tính ban đầu Ví dụ như trong bộ số liệu đã xét ở trên ta có các tính toán như sau : Tổng quán tính của bộ số liệu ban đầu được tính bằng vết (Trace) của... phản ánh đầy đủ tính chất của các cấu phần đồng thời các ngân hàng được sử dụng để phân tích đều là các ngân hàng Thương Mại Cổ Phần hoạt động tương đối tốt trong năm 2005 nên việc đánh giá, phân loại các ngân hàng trên là chưa hoàn toàn chính xác Đồng thời SPSS cho ta tọa độ của các ngân hàng trên 3 trục chính chứ chưa thể minh họa hình ảnh không gian 3 chiều nên việc nhìn nhận đánh giá các ngân hàng... thủ các nguyên tắc cơ bản của Ủy ban Basel 5 Hệ thống giám sát tài chính Việt Nam, thực trạng và giải pháp hoàn thiện 6 Mô hình nào cho hoạt động giám sát tài chính ở Việt Nam 7 Xây dựng hệ thống chỉ số giám sát tài chính ngân hàng hữu hiệu tầm vĩ mô và vi mô 8 Báo cáo tài chính, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của 28 ngân hàng thương mại cổ phần năm 2005 31 MỤC LỤC 32 ... chung và BHTGVN nói riêng ngày càng khó khăn hơn Việc đánh giá xếp loại khả năng hoạt động của các tổ chưc tín dụng cũng vì thế mà ngày càng phức tạp Trên cơ sở thực tiễn tại BHTGVN, vận dụng những kiến thức đã được tiếp thu và các phương pháp nghiên cứu được học tại trường đại học, bản chuyên đề thực tập tốt nghiệp đã hoàn thành các nội dung : - Trình bày thực các thực trạng của hoạt động thanh tra giám... Component Scores Bảng hệ số tổ hợp của các biến cung cấp ba vectơ nhân tố chính với tọa độ là hệ số tổ hợp của các biến ban đầu Mỗi hệ số cho ta biết khi biến tương ứng thay đổi một đơn vị thì mỗi thành phần chính thay đổi bao nhiêu đơn vị Chẳng hạn như khi tăng biến CsTK lên 1 đơn vị thì thành phần chính thứ nhất tăng 0.039 thành phần chính thứ 2 giảm 0.001 còn thành phần chính thứ 3 tăng 0.736 đơn... hoạt động chung của mỗi ngân hàng Tỷ lệ đó có thể được sử dụng trong mức điểm tối đa với mỗi chỉ tiêu, hay trọng số của mỗi chỉ tiêu khi ta tính toán một chỉ số chung cho hoạt động ngân hàng Trong trường hợp ta sử dụng tất cả các chỉ tiêu để xem xét sự phân loại các ngân hàng sẽ cho ta một tổng quán tính của các số liệu Đại lượng này được tính bằng tổng khoảng cách của các điểm đến tâm của đám mây số . 4 3.2 Sử dụng các mô hình để phân loại và đánh giá hoạt động của tổ chức tín dụng 3.2.1 Số liệu sử dụng Số liệu được sử dụng là các chỉ tiêu tài chính. Sử dụng phơng pháp thống kê : Phân tích nhân tố bằng phơng pháp thành phần chính. Đây là 1 ph- ơng pháp khá hữu ích trong xây dựng mô hình đa nhân tố, và