Khuôn khổ stress test vĩ mô có thể được mô tả như sau: Đầu tiên, chúng ta giả định một vài biến động đối với nền kinh tế. Sử dụng mô hình kinh tế vĩ mô để liên kết các biến động kinh tế vĩ mô như là GDP, lãi suất, lạm phát v.v. Đôi khi, các mô hình kinh tế vĩ mô này là không có sẵn. Trong trường hợp đó, chúng ta sử dụng mô hình vecto tự hồi quy (VAR) hoặc mô hình vector tự điều chỉnh (VECM) hoặc đơn giản chúng ta có thể sử dụng các quan sát lịch sử trong suốt quãng thời gian xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính hoặc sử dụng các đánh giá chuyên nghiệp về sự di chuyển của các biến vĩ mô. Các biến kinh tế vĩ mô giả định được liên kết với các dữ liệu bảng cân đối kế toán của ngân hàng thông qua các mô hình vệ tinh. Sau đó, chúng ta mô hình hóa ảnh hưởng của các biến động trong tình hình hoạt động tài chính của ngân hàng và ước lượng biến động liên quan, ví dụ như tỷ số yêu cầu vốn tối thiểu (CAR).
27
Mô hình stress test chính thức có thể được viết như sau (Sorge 2004)
Ω 𝑌 𝑡+1/𝑋 𝑡+1 ≥ 𝑋 = 𝑓 𝑋𝑡, 𝑍𝑡 (1)
Trong đó i là danh mục riêng lẻ, 𝑌 𝑖,𝑡+1 là đo lường mức độ kiệt quệ của
danh mục i trong thời gian t+1 (dự phòng nợ khó đòi, nợ xấu hoặc xóa nợ), 𝑋 𝑡+1 ≥ 𝑋 là điều kiện stress test các viễn cảnh được xảy ra. 𝑌 𝑖,𝑡+1/𝑋 𝑡+1 ≥ 𝑋 là việc thực hiện trong tương lai không chắc chắn đo lường tình trạng kiệt quệ
trong các sự kiện biến động,Ω(.) là tham số rủi ro được sử dụng để dự báo đo
lường tình trạng kiệt quệ (Y) dưới những giả định được cho bởi điều kiện
𝑋 𝑡+1 ≥ 𝑋 và f(.) là hàm số của việc thực hiện trong quá khứ của vector X của
các biến vĩ mô liên quan (GDP, lạm phát, lãi suất hoặc mức độ mắc nợ, v.v) và vecto Z của các biến ngoại sinh đặc trưng cho ngân hàng (kích cỡ của ngân hàng, mức độ vốn hóa và sự hiệu quả về chi phí). Nó liên kết sự thay đổi trong vĩ mô và các biến đặc trưng của ngân hàng và tình trạng kiệt quệ của danh mục.
Sorge (2004) và Sorge & Virolainen (2006) phân biệt giữa hai phương pháp thực hiện stress test vĩ mô. Đầu tiên là cách tiếp cận từng phần xem xét các mô hình bảng cân đối kế toán. Những mô hình này phân tích mối liên kết trực tiếp giữa các khoản mục trên bảng cân đối kế toán (NPLs, LLPs v.v) và chu kì kinh doanh (tăng trưởng GDP, thất nghiệp v.v). Thứ hai là, cách tiếp cận từng phần áp dụng mô hình giá trị có rủi ro (VaR). Trong mô hình VaR, nhiều nhân tố rủi ro được kết hợp trong phân phối xác suất thua lỗ đánh giá theo giá thị trường dưới những viễn cảnh riêng lẻ.
Các mô hình theo bảng cân đối được sử dụng rộng rãi trong stress test. Các hệ số ước lượng có thể được sử dụng để mô phỏng ảnh hưởng của các biến động vĩ mô lên khu vực tài chính. Các mô hình theo bảng cân đối kế toán có thể là mô hình cấu trúc hay mô hình dạng rút gọn. Các mô hình VaR là tương đối
28
phức tạp và kết hợp nhiều nhân tố rủi ro (rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, v.v). Bảng 1 cho thấy sự phân loại dưới dạng biểu đồ của các loại mô hình. Các cách tiếp cận được thảo luận trong phần này là trong nghiên cứu của Sorge (2004) và Sorge & Virolainen (2006).
Bảng 2: Phân loại dưới dạng mô hình của các phương pháp stress test vĩ mô
Mô hình Mô hình bảng cân đối kế
toán
Mô hình giá trị có rủi ro
Hàm số Khám phá mối liên hệ giữa các khoản mục ngân hàng với chu kì kinh doanh.
Kết hợp nhiều nhân tố rủi ro vào phân phối tổn thất danh mục theo giá trị thị trường.
Các lựa chọn mô hình chính
Chuỗi thời gian hoặc dữ
liệu bảng
Dạng rút gọn hoặc các
mô hình cấu trúc
Wilson (1997a,b) các mô hình rủi
ro kinh tế vĩ mô
Merton (1974) các mô hình rủi ro
cấu trúc vi mô.
Thuận lợi Thuộc về trực giác và ít gánh nặng tính toán
Mô tả nhiều đặc điểm của
các viễn cảnh áp lực.
Trao đổi chính sách tiền
tệ
Phân tích chuyển tiếp giữa rủi ro
thị trường và rủi ro tín dụng
Mô phỏng sự thay đổi trong toàn
bộ phân phối lỗ bắt nguồn từ các biến động kinh tế vĩ mô lên các thành phần rủi ro riêng lẻ.
Được áp dụng để nắm bắt tác
động phi tuyến của các biến động vĩ mô lên rủi ro tín dụng.
29
Bất lợi Hầu hết các dạng hàm số phi tuyến được sử dụng.
Sự bất ổn của các tham
số trong thời gian dài.
Dự phòng nợ khó đòi và
nợ xấu có thể là những chỉ số không bao hàm hết rủi ro tín dụng.
Không có tác động ngược
trở lại.
Không được cộng các đo lường
VaR giữa các tổ chức.
Hầu hết các mô hình cho đến bây
giờ đều tập trung vào rủi ro tín dụng và thường giới hạn trong khoảng thời gian ngắn.
Các nghiên cứu sẵn có đều không
xử lý tác động ngược trở lại hoặc sự bất ổn của các tham số trong khoảng thời gian dài.