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

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

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

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

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 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

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

1.2.1 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

2.2 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

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

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)

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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 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

vector-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

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:

Yt= A1Yt-1 + A2Yt-2 + +ApYt-p + St + ut

;

Trong đó At (i= 1,2, ,p): ma trận vuông cấp m*m; St = (S1t,S2t , , Smt)

Y bao gồm m biến ngẫu hiên dừng, u vectơ các nhiễu trắng, St 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

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

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

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

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

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)

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

CHƯƠNG 2: TÌNH HÌNH KINH TẾ VĨ MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG

2.1 Thực trạng hoạt động của hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện nay 2.1.1 Quy mô hoạt động của hệ thống ngân hàng

Hệ thống ngân hàng được xem là ngành giữ vai trò chủ chốt trong hệ thống tài chính, là kênh cung ứng vốn chính cho nền kinh tế Trong những năm qua hệ thống ngân hàng Việt Nam không ngừng lớn mạn về cả số lượng lẫn chất lượng, phát triển đa dạng về hính thức sở hữu và loại hình dịch vụ Quy mô và chất lượng hoạt động của TCTD ngày càng tăng, năng lực tài chính, năng lực quản trị điều hành, năng lực cạnh tranh, trình độ ứng dụng công nghệ thông tin ngày càng được nâng lên Các TCTD đã cơ bản thực hiện tốt vai trò trung gian, huy động và phân bổ nguồn vốn có hiệu quả, cơ bản đáp ứng được nhu cầu vốn và tiện tích của nền kinh tế và xã hội, duy trì sự tăng trưởng kinh tế ổn định

Về quy mô, Theo số liệu cập nhật đến quý II/2011 tổng tài sản có của các ngân hàng đạt tăng trưởng khá

Bảng 2.1 Quy mô tổng tài sản, vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam

(Nguồn: VietstockFinance)

Kể từ khi chính thức trở thành thành viên của WTO, tiềm lực tài chính của các NHTM Việt Nam đã có sự bức phá rất ngoạn mục Nếu như năm 2007, số lượng ngân hàng có vốn điều lệ dưới 3.000 tỷ đồng chiếm 91,2% trên tổng số NHTM, thì đến cuối năm 2010 con số này chỉ còn dưới 20% và tính đến 30/09/2011 chỉ còn vài ngân hàng chưa đáp ứng vốn theo quy định

Hiện nay, Việt Nam đang tiếp tục mở cửa dịch vụ ngân hàng và hình thức pháp lý trong hệ thống ngân hàng cho các tổ chức tín dụng nước ngoài, đối xử bình đẳng như tất cả các ngân hàng thương mại trong nước Theo đánh giá năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại Việt Nam còn yếu, đặc biệt là vốn, nhân lực, công nghệ, quản lý và điều hành, dịch vụ ngân hàng và thị trường.Vì vậy, vấn đề quan trọng đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay không chỉ là vốn, mà còn là trình độ, kinh nghiệm quản lý và quản trị chiến lược Bởi việc quản trị chiến lược giúp cho NHTM thấy rõ mục đích và định hướng kinh doanh, giúp ngân hàng tăng tính chủ động, tăng khả năng thích nghi với những khuynh hướng và biến động mới Quản trị chiến lược cũng sẽ giúp ngân hàng nhìn thấy được các cơ hội, cũng như các nguy cơ để tận dụng tăng khả năng sinh lời và tránh những nguy cơ nảy sinh Bên cạnh đó, cần đẩy mạnh hợp tác, tìm kiếm các nhà đầu tư chiến lược nước ngoài có kinh nghiệm quản trị rủi ro trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng là một lựa chọn ưu tiên

2.1.2 Thực trạng rủi ro trong hệ thống ngân hàng

Sự gia tăng nhanh chóng về mặt số lượng các ngân hàng cùng với sự đa dạng về lại hình sản phẩm dịch vụ trong môi trường cạnh tranh gay gắt dẫn đến rủi ro phát sinh trong lĩnh vực ngân hàng cũng ngày càng phức tạp Mặc dù NHNN và từng NHTM cũng đã chú trọng đến công tác quản trị rủi ro trong hoạt động ngân hàng, điển hình là việc áp dụng các quy định về tỷ lệ an toàn theo thông lệ, hoàn thiện quy trình nghiệp vụ, sắp xếp hệ thống kiểm tra, kiểm soát nội bộ trên cơ sở rủi ro… Thông tư 13/2010/TT- NHNN ngày 20/05/2010 và số 19/2010/TT- NHNN ngày 27/09/2010 quy định về tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng trên cơ sở xem xét áp dụng thông lệ Basel II

Tốc độ tăng trưởng tín dụng của Việt Nam đã từng rất cao hơn rất nhiều so với tốc độ tăng trưởng huy động, dẫn đến sự mất cân bằng khi tiền gửi ngắn hạn được đem cho vay dài hạn Đối với toàn hệ thống ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng luôn được duy trì trên 25% kể từ năm 2007 đến nay

Đến ngày 31/12/2010, tổng dư nợ tín dụng ước tăng 29 % so với cuối năm 2009, trong đó dư nợ tín dụng VND tăng 25,3% và dư nợ tín dụng ngoại tệ, vàng tăng 49,3% Huy động vốn đến cuối năm 2010 ước tăng 27 % so với cuối năm 2009 Nguồn vốn huy động khó khăn đã khiến ngân hàng trên không thể mở rộng mảng cho vay của mình được Trong khi đó, việc giảm nguồn vốn huy động cũng khiến cho ngân hàng này không thể tăng cường vốn bằng cách vay của ngân hàng bạn trên thị trường liên ngân hàng vì Ngân hàng Nhà nước đã quy định các ngân hàng không được huy động vốn trên thị trường liên ngân hàng cao hơn 20% tổng vốn huy động từ tổ chức và cá nhân

(Nguồn: NHNN)

Hình 2.1 Tăng trưởng huy động và tín dụng hệ thống ngân hàng

Tìm nguồn vốn huy động để cho vay không dễ dàng, nhưng tìm đầu ra cho đồng vốn huy động cũng không hề đơn giản đối với ngân hàng trong thời điểm hiện nay

Bên cạnh những cơ hội và phát triển, thì rủi ro thách thức đối với hệ thống ngân hàng cũng ngày càng phức tạp và khó lường hơn:

Rủi ro về chi phí huy động vốn gia tăng: biểu hiện rõ nét là sự xuất hiện của các cuộc chạy đua lãi suất giữa các ngân hàng và tính chất bất bình đẳng trong việc sở hữu các giấy tờ có giá do NHNN phát hành như tín phiếu NHNN qua các phiên đấu thầu Các ngân hàng có thị phần huy động khó lại còn khó khăn hơn khi có quá ít

chứng từ có giá làm đảm bảo cho dự trữ Các ngân hàng này không có cơ hội nhận được sự hỗ trợ thanh khoản từ phía NHNN, đành phải đi vay lại trên thị trường liên ngân hàng với lãi suất cao

Rủi ro từ hoạt động tín dụng: Vấn đề tăng trưởng tín dụng quá nóng trong những năm gần đây đã tạo ra các sức ép cho nền kinh tế Đặc biệt , năm 2008 và 2009 tăng trưởng mạnh với tốc độ tăng là 24,2% và 37,8% Bên cạnh đó, sự tụt dốc của thị trường chứng khoán và diễn biến phức tạp của thị trường bất động sản, giá vàng lên xuống thất thường, sự đỗ vỡ của nhiều chủ nợ tín dụng “ đen” đã và đang diễn ra ở nhiều địa phương trên cả nước sẽ ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng Đã để lại hậu quả là tỷ lệ nợ xấu tích lũy qua các năm

Tình trạng lạm phát cao, đồng tiền nội tệ bị mất giá liên tục trong nhiều năm qua Mặt khác với tâm lý cũng như tập quán của người dân Việt Nam là dự trữ vàng và ngoại tệ mạnh, tâm lý lựa chọn các kỳ hạn ngắn của người gửi tiền trước lo ngại của nền kinh tế Chính vì lẽ đó việc các tổ chức tín dụng huy động nguồn vốn trung và dài hạn là còn hạn chế, dẫn đến các rủi ro tiềm ẩn do chênh lệch về kỳ hạn giữa nguồn vốn và sử dụng vốn Sự mất cân đối trong việc sử dụng nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn là điều hết sức nguy hiểm và mang tiềm ấn nhiều rủi ro về thanh khoản mà Ngân hàng có thể không chủ động được

Việc không huy động được nguồn vốn có kỳ hạn dài sẽ làm cho hệ thống NHTM ở trong tình trạng dễ mất thanh khoản Để huy động được vốn cho vay trung và dài hạn bù đắp phần thiếu hụt do giảm tỉ lệ sử dụng vốn ngắn hạn, chắc các NH phải tính đến tiếp tục tăng lãi suất huy động, lại có thể dẫn đến cạnh tranh không lành mạnh suất giữa các ngân hàng

Nợ xấu ngân hàng

Nợ xấu và xử lý nợ xấu luôn là vấn đề đau đầu của hầu hết các quốc gia, các hệ thống tài chính và các tổ chức tài chính Khi khối lượng nợ xấu của các tổ chức tài chính gia tăng sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển của nền kinh tế nói chung, hệ thống tài

chính nói riêng Điều này đặt ra yêu cầu cho tất cả các nước cần phải có những biện pháp xử lý và ngăn chặn các khoản nợ xấu phát sinh Trong quá trình phát triển, hệ thống tài chính của nhiều quốc gia đã rơi vào khủng hoảng, phát sinh khối lượng nợ xấu rất lớn

Nếu như năm 2010, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM là 2,5%/ tổng dư nợ, nhưng đến 30/09/2011, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống đã lên 3,5%, đặc biệt nợ nhóm 5 chiếm 47% (nợ có khả năng mất trắng) tăng mạnh

Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng Việt Nam

Hình 2.2 Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng

Theo ông Nguyễn Hữu Nghĩa, Vụ chiến lược phát triển (Ngân hàng Nhà nước) đánh giá về tiềm lực vốn và năng lực tài chính, chất lượng tài sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam: "Nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam (theo tiêu chuẩn kế toán và phân loại nợ quốc tế) còn lớn Các ngân hàng thương mại cổ phần hầu hết có quy mô tài chính và hoạt động nhỏ Trong đó ngân hàng thương mại Nhà nước chiếm thị

phần tín dụng đến 80% nhưng tổng vốn tự có cũng chỉ trên 1 tỷ USD, chưa đạt hệ số an toàn vốn tối thiểu (8%), khả năng tăng vốn và xử lý nợ xấu yếu"

Công tác quản lý rủi ro trong hệ thống ngân hàng

Nhằm đảm bảo an toàn hoạt động trong toàn hệ thống NHTM Việt Nam, NHNN cũng đã nghiên cứu và đưa ra nhiều tỷ lệ đánh giá an toàn hoạt động của các ngân hàng theo hướng tiếp cận và áp dụng hệ thống chuẩn mực đánh giá an toàn ngân hàng của Ủy ban Giám sát ngân hàng Basel, tuy nhiên do hoàn cảnh nền kinh tế chưa cho phép nên việc tính toán và quy định các tỷ số được điều chỉnh cho phù hợp với thực tiễn Việt Nam

Với quyết tâm của NHNN trong việc nâng cao hơn nữa khả năng bảo đảm an toàn cho hệ thống ngân hàng theo định hướng của NHNN từng thời kỳ, Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN, Thông tư 15/2009/TT-NHNN và gần đây là Thông tư 13/2010/TT-NHNN, Thông tư 19/2010/TT-NHNN ra đời thay thế QDD457, đang chi

phối rất lớn hoạt hoạt động của hệ thống ngân hàng hiện nay Bao gồm các chỉ tiêu: Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu; Khả năng chi trả; Tỷ lệ cấp tín dụng từ nguồn vốn huy động; Tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn được sử dụng để cho vay trung dài hạn; Giới hạn tín dụng; Giới hạn góp vốn, mua cổ phần

Hiện nay, việc tính toán các chỉ tiêu tại các NHTM được NHNN hướng dẫn và theo dõi rất sâu sát, công tác báo cáo được thực hiện định kỳ hàng tháng, có một số chỉ tiêu được báo cáo mỗi ngày Tuy nhiên việc công bố hệ số này trên các phương tin thông tin đại chúng vẫn chưa là bắt buộc, NHNN cũng chưa bao giờ cho biết thông tin đầy đủ về chỉ số này của cả hệ thống và từng TCTD

2.2 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến hoạt động ngân hàng 2.2.1 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Hiện nay, Việt Nam đang từng bước đối phó với rủi ro lạm phát ngày càng gia tăng Chúng ta có thể thấy rằng con số lạm phát của năm 2008 rất cao, đó là năng Việt

Nam có nhiều biến động nhất, năm 2009 và 2010 Việt Nam được ghi nhận là kiềm chế lạm phát khá chặt, tuy nhiên đến năm 2011 lạm phát vẫn tăng và là 18.58%

Bảng 2.2 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) bình quân qua các năm

Năm 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 CPI 3,9 3,2 7,71 8,29 7,48 8,3 22,97 6,88 9,19 18,58

(Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam)

Năm 2011 là thời điểm hội tụ và bùng nổ nhiều sức ép lạm phát chủ yếu từ nguyên nhân trong nước, trước hết là tác động từ độ trễ của giai đoạn thực hiện cung tín dụng và tiền tệ mở rộng trước đó, cũng như từ sự điều chỉnh tỷ giá và giá một số mặt hàng nhạy cảm, như giá xăng dầu, điện, đồng thời được nhân bội bởi những cú sốc giá vàng thế giới liên tiếp lập những kỷ lục mới

Mối quan hệ giữa NPL và CPI

Hình 2.3 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và chỉ số giá cả

Ở bất kỳ nền kinh tế của một quốc gia nào thì lạm phát cũng đi liền với những hệ lụy của nó là xấu hay tốt thì xét ở khía cạnh khác nhau, và ngành ngân hàng cũng không ngoại lệ Qua đồ thị phân tích mối liên hệ giữa lạm phát và tình hình nợ xấu của ngân hàng, ta có thể thấy rằng khi lạm phát tăng thì nợ xấu của hệ thống ngan hàng

cũng tăng, đó là quan hệ đồng biến Tuy nhiên, ta có thể thấy từ năm 2002 đến năm 2007, thì hầu như có sự nghịch lý ở đây, điển hình là trong năm 2003, lạm phát tăng nhưng tình hình nợ xấu lại giảm, điều này ta có thể giải thích rằng do năm 2003 có thể là lạm phát nhưng đó là lạm phát mang hàm ý tăng trưởng, kích cầu, hơn nữa năm 2003 thì tỷ lệ dư nợ của toàn bộ hệ thống ngân hàng cũng tăng nên tỷ lệ nợ xấu của ngành giảm xuống là việc tất yếu Năm 2008, có lẽ là đỉnh cao của cuộc khủng hoảng toàn cầu cũng như lạm phát tăng cao, tạo đà cho tỷ lệ nợ xấu ngân hàng cũng đang tăng cao Điều này có thể giải thích là nền kinh tế đang trong quá trình thoái trào, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng tăng lên đi theo đúng quy luật từ trước tới nay

2.2.2 Độ lệch sản lượng (Output Gap)

Output gap là độ chênh lệch, thường tính bằng %, giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng của một nền kinh tế (Sản lượng tiềm năng – potential output hoặc natural GDP là mức sản lượng mà nền kinh tế có thể phát triển bền vững trong dài hạn) Cú sốc tổng cầu là nguyên nhân của sai lệch chu kỳ sản lượng thực tế so với tiềm năng

Độ lệch sản lượng: Output gap lớn hơn 0, là mức chênh lệch giữa sản lượng thực tế so với sản lượng tiềm năng, thường được coi là dấu hiệu của dư cầu, nhu cầu nguyên liệu đầu vào và lao động cao sẽ đẩy giá cả và thu nhập lên gây áp lực gia tăng lạm phát, do đó sẽ phải tăng lãi suất nhằm tránh cho nền kinh tế phát triển quá nóng cũng như kiềm chế lạm phát Ngược lại, khi Output Gap nhỏ hơn 0, sản lượng thực tế thấp hơn sản lượng tiềm năng thì sẽ gây áp lực thiểu phát

Đối với lĩnh vực tài chính ngân hàng, Output Gap cũng ảnh hưởng rất nhiều đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Cụ thể, theo nghiên cứu của Pain (2003) tỷ lệ nợ xấu NPL của ngân hàng sẽ tăng khi Output gap tăng Bởivì, khi sản lượng thực tế tăng cao hơn sản lượng tiềm năng tức là nền kinh tế đã trãi qua một giai đoạn tăng trưởng nóng, tín dụng ngân hàng đã tăng cao trong một khoảng thời gian dài Nhưng theo quy luật cân bằng, sản lượng thực tế trong tương lai sẽ giảm lại nhằm giảm đà tăng lạm

phát, sản xuất kinh doanh sẽ bị thu hẹp lại, hàng tồn kho tăng lên, sảnn xuất kinh doanh khó khăn dẫn đến các khoản nợ ngân hàng cũng sẽ chậm thanh toán Do đó, nợ xấu trong lĩnh vực ngân hàng được dự báo sẽ tăng lên theo độ chênh lệch sản lượng Output gap

Output Gap đuợc sử dụng như một chỉ số đánh giá lạm phát trong các báo cáo của các tổ chức tài chính như Goldman Sachs, HSBC Theo các báo cáo này, output gap của Việt Nam đang ở mức dương

Tốc độ tăng trưởng 5,8% GDP cả năm 2011 với Việt Nam là thấp nhưng so với toàn cầu đó là con số khá cao Theo dự báo của WB, mặc dù hiện nay tăng trưởng kinh tế Việt Nam đang chững lại nhưng dự kiến sẽ vẫn cao trong năm 2011 ở mức 5,8% trong đó khu vực công nghiệp và dịch vụ tăng mạnh

Theo số liệu từ Tổng cục Thống kê, tốc độ tăng trưởng trung bình của giai đoạn 2001 – 2010 là 7,25% Trong đó, tăng trưởng trung bình giai đoạn 2001 – 2005 là 7,51% và giai đoạn 2006 – 2010 lại bị tụt lùi, còn 7%

Theo các chuyên gia đều có chung quan điểm rằng chất lượng tăng trưởng kinh tế của Việt Nam còn thấp và chưa đạt được độ bền vững Chất lượng tăng trưởng kinh tế thấp thể hiện ở sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế chậm, tính hiệu quả của kinh tế thấp, đồng thời, sức cạnh tranh của nền kinh tế còn yếu

Cho nên độ lệch sản lượng Output Gap của Việt Nam còn nhiều bất ổn, thiếu

vững chắc

Theo hình 2.3 ta thấy tỷ lệ nợ xấu NPL của hệ thống ngân hàng và độ chênh lệch sản lượng Output Gap của Việt Nam qua các năm từ 2002 đến 2011 tuân theo các nghiên cứu lý thuyết Tỷ lệ nợ xấu và độ chênh lệch sản lượng có mối quan hệ đồng biến, đặc biệt gần đây nhất là khoảng 2008 – 2009 , do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, sản lượng sản xuất suy giảm, độ chênh lệch sản lượng giảm đáng kể và tỷ lệ nợ xấu ngân hàng cũng giảm theo

Mối quan hệ giữa NPL và GAP

Việc điều hành linh hoạt lãi suất, vừa là công cụ điều tiết thị trường, vừa là động thái phát tín hiệu về chủ trương của Chính phủ và giải pháp điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước là thắt chặt hay mở rộng tiền tệ, đã và đang trở thành một chỉ số kinh tế quan trọng trên thị trường tài chính, tiền tệ, được các tổ chức, các nhân trong và ngoài nước quan tâm, theo dõi, dự báo và có phản ứng khá nhanh nhạy, tích cực về hoạt động đầu tư, tiết kiệm và tiêu dùng Kết quả này có ý nghĩa rất quan trọng, thể hiện được vai trò và những tác động tích cực của chính sách tiền tệ đối với việc kiềm chế lạm phát và điều tiết kinh tế vĩ mô

Trên thực tế hiện nay, cách điều hành chính sách lãi suất và cách quản lý lãi suất của ngân hàng cũng có những thuận lợi, khó khăn cũng như những tồn tại nhất định tác

động đến nền kinh tế đất nước Chính vì vậy mà cần phải có những giải pháp tốt để điều hành chính sách lãi suất một cách khoa học nhằm đảm bảo và phát huy được công cụ điều hành tiền tệ vĩ mô của nền kinh tế, đồng thời tác động thúc đẩy hoạt động của các doanh nghiệp cho tốt hơn

Để chống lạm phát thì một trong các nguyên tắc căn bản là phải thực hiện lãi suất thực dương (tức lãi suất cho vay của ngân hàng phải cao hơn lãi suất huy động và lãi suất huy động phải cao hơn lạm phát, trên thực tế từ năm 2007 đến nay các ngân hàng Việt Nam chỉ đảm bảo một chiều là lãi suất tiền cho vay cao hơn lãi suất huy động còn lãi suất huy động lại thấp hơn hẳn so với mức lạm phát Điều nay đã dẫn chính sách lãi tiền gửi ản thực âm, khiến tiền đồng Việt Nam bị mất giá và kéo dài tình trạng thừa tiền trong lưu thông, tính thanh khoản của ngân hàng yếu, hoạt động cho vay tắc nghẽn vì lãi suất huy động cao

Ở Việt Nam, chính sách lãi suất đã được cải tiến Tuy nhiên, khi tình hình kinh tế vĩ mô chưa được ổn định và các NHTM Nhà nước làm chủ thị trường thì Chính phủ không tránh khỏi việc áp dụng chính sách lãi suất tích cực

Giai đoạn từ tháng 6/2002 đến nay, NHNN điều hành theo cơ chế lãi suất thỏa thuận trên cơ sở giải quyết tốt mối quan hệ cung cầu vốn tín dụng giữa ngân hàng vµ khách hàng, thể hiện vai trò tác động và sự ảnh hưởng hết sức quan trọng đến nền kinh tế

Mối quan hệ giữa NPL và LNI

Hình 2.5 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và lãi suất ngân hàng trung ương

Ta có thể thấy rằng do Việt Nam điều hành chính sách tỷ giá cố định nên lãi suất luôn nằm trong biên độ mà NHNN đề ra, hầu như qua các năm lãi suất không thay đổi nhiều trong khi đó tỷ giá thực của Việt Nam biến động khá lớn, dẫn đến ở Việt Nam việc tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng không bị ảnh hưởng nhiều bởi chỉ tiêu này so với ở nước ngoài, khi họ điều hành tỷ giá theo hướng linh hoạt Thấy rõ nhất là năm 2008, khi tỷ lệ lạm phát tăng khá cao, NHNN đã tăng cao lãi suất ngân hàng nhằm thu hồi tiền đồng vào, và hơn nữa lại hạn chế việc cho vay Khi lãi suất tăng cao, các doanh nghiệp sẽ phải chịu một khoảng chi phí thêm nữa, vì vậy khi tình hình kinh tế khó khăn, các doanh nghiệp rất dễ rơi vào tình trạng khủng hoảng nợ Vì vậy, tỷ lệ nợ xấu của năm 2008 tăng cao là điều dễ hiểu Ta có thể kết luận rằng tình hình nợ xấu của ngân hàng có thể tăng hay giảm phụ thuộc vào nhiều nguyên nhân từ nền kinh tế và lãi suất này cũng là một vai trò khá quan trọng

2.2.4 Tỷ giá thực hiệu lực REER

Tỷ giá thực RER (Real Exchange Rate) hay còn gọi là tỷ giá thực song phương là cơ sở để định ra giá trị thực của đồng tiền trong nước và một đồng tiền ngoại tệ