suất cho vay mới, chủ yếu từ 13,5% - 16%/năm đối với khách hàng doanh nghiệp, từ 13% - 14%/năm đối với cho vay cá nhân tiêu dùng, hộ kinh doanh cá thể. Theo Nghị quyết 18/NQ- CP ngày 6/4/2010, Chính phủ định hướng các NHTM xem xét hạ lãi suất huy động VNĐ xuống 10%/năm và lãi suất cho vay VNĐ xuống 12%/năm.
2.1.3. Thành công và hạn chế trong công tác quản lý rủi ro lãi suất đang thực hiện tạicác ngân hàng các ngân hàng
Trước tình hình biến động lãi suất, các NHTM Việt Nam đã có sự quan tâm đến công tác quản trị rủi ro và thực hiện tốt ở các mặt sau:
(i) Tuân thủ chặt chẽ những quy định về lãi suất huy động, lãi suất cho vay mà NHNN gửi điện báo.Mặt khác, các ngân hàng luôn chú trọng điều chỉnh lãi suất đầu vào, đầu ra một cách hợp lý theo sự biến động của thị trường.
(ii) Trong những năm qua, các ngân hàng đã không ngừng đầu tư trang thiết bị, các phần mềm tin học hiện đại, chuyên nghiệp phục vụ cho phòng Quản lý Nguồn vốn, phòng Quản lý rủi ro – nơi quản lý rủi ro lãi suất của các ngân hàng – cũng như các đơn vị hỗ trợ khác như Trung tâm điện toán, phòng Kinh doanh đầu tư, phòng Quản lý & Khai thác tài sản…
(iii)Công tác quản trị tài sản Có, tài sản Nợ của các ngân hàng không ngừng được chú trọng. Kết quả là đa phần các ngân hàng luôn duy trì cho mình một cơ cấu hợp lý giữa tài sản
nhạy lãi và Nợ nhạy lãi. Hiện nay, việc hạch toán, quản lý rủi ro lãi suất được thực hiện theo biểu mẫu báo cáo do NHNN Việt Nam ban hành cùng với Quyết định số 16/2007/QĐ-NHNN.
Tuy nhiên, công tác quản trị rủi ro lãi suất nói riêng cũng như hệ thống quản trị rủi ro nói chung của các NHTM Việt Nam mới chỉ được hình thành trong thời gian gần đây. Vì thế đã phát sinh nhiều hạn chế:
(i) Công tác quản lý rủi ro lãi suất chưa được quan tâm toàn diện, thể hiện ở: chính sách và quy trình hướng dẫn cụ thể về quản lý rủi ro lãi suất chưa được xây dựng.
(ii) Nhận thức về rủi ro lãi suất của Ngân hàng mới chỉ dừng lại ở việc nhận biết có rủi ro khi lãi suất thị trường thay đổi mà chưa thể đo lường, đánh giá cụ thể mức độ rủi ro cũng như hướng biến động của lãi suấtcó thể gây thiệt hại cho ngân hàng. Biện pháp đo lường rủi ro lãi suất mà ngân hàng đang áp dụng thuộc về nội dung của mô hình tái định giá; tuy nhiên, việc thực hiện chưa triệt để nên còn nhiều hạn chế.
(iii) Về phòng ngừa rủi ro lãi suất, Ngân hàngchưa có những biện pháp tích cực để duy trì sự cân xứng về kỳ hạn của tài sản và nguồn vốn. Các nghiệp vụ phái sinh ngoại bảng trong phòng ngừa rủi ro lãi suất hoàn toàn chưa được áp dụng.
2
2..22.. ỨỨnnggdụdụnnggccááccmômôhhììnnhhhihiệệnnđạđạiitrtroonnggviviệệccđođolưlườờnnggvàvàphphòònnggnnggừừaarủrủiirroolãlãiisusuấấtttạtạii c
cááccNHNHTTMMViViệệttNaNamm––TrTrưườờnngghhợợppđiđiểểnnhìhìnnhhttạạiiNHNHTTMMCCPPĐôĐônnggÁÁ 2.2.1. Lượng hoá rủi ro lãi suất
2.2.1.1. Đo lường bằng khe hở nhạy cảm lãi suất
Quản lý khe hở nhạy cảm lãi suất được thực hiện trước hết qua việc phân nhóm các khoản mục tài sản Có và tài sản Nợ theo khoảng thời gian tương lai cho tới khi từng khoản mục đáo hạn hoặc được định giá lại. Trên cơ sở này, chúng ta sẽxác định tình trạng nhạy cảm tài sản hoặc nợ và đánh giá tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của Ngân hàng trước biến động lãi suất. Theo quy định của NHNN Việt Nam, tổng tài sản thể hiện giá trị gộp và chưa loại trừ phần dự phòng rủi ro tín dụng và giảm giá chứng khoán. Từ số liệu thu thập, ta có:
tiếp theo. Đây là một mẫu hình tiêu biểu cho các ngân hàng có chiến lược nắm giữ những nguồn vốn kỳ hạn ngắn và đầu tư vào những tài sản kỳ hạn dài hơn. Tương ứng với mỗi trạng thái nhạy cảm lãi suất, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên – NIM sẽ giảm khi lãi suất thay đổi theo những chiều hướng khác nhau. Với mức tăng 2% của lãi suất thì NIM trong từng khoảng thời gian sẽ biến động:
Để có thể phòng ngừa rủi ro lãi suất cũng như tận dụng cơ hội gia tăng thu nhập, Ngân hàng cần kết hợp mô hình tái định giá với mô hình mô phỏng và tối ưu hóa… Phần 2.2.2 sẽ cho thấy khả năng ứng dụng tuyệt vời của sự kết hợp này.
2.2.1.2. Đo lường bằng khe hở kỳ hạn
Để áp dụng mô hình thời lượng trong việc đo lường rủi ro lãi suất, trước hết, ta cần tínhthời lượng của từng khoản mục tài sản Có, tài sản Nợ; tiếp đến xác địnhthời lượng của toàn danh mục tài sản Có, tài sản Nợ; tạo điều kiện cho việcđánh giá sự thay đổi giá trị ròng của Ngân hàng trước biến động lãi suất. Trong danh mục tài sản Có, tài sản Nợ; những khoản mục không chịu lãi hoặc có dòng tiền không cố định trong tương lai sẽ được bỏ qua khi tính thời lượng. Cụ thể đó là:
Tài sản Có: Tiền mặt, vàng bạc, đá quý (không chịu lãi); Chứng khoán kinh doanh
(gồm chứng khoán nợ, chứng khoán vốn hoặc chứng khoán khác)4; Chứng khoán đầu tư sẵn sàng để bán(không thuộc loại chứng khoán mua vào bán ra thường xuyên nhưng có thể bán bất cứ lúc nào xét thấy có lợi)17;Góp vốn, đầu tư dài hạn(không có thời gian và thu nhập xác định);Tài sản cố định, Tài sản Có khác(không chịu lãi).
Tài sản Nợ: Tiền gửi không kỳ hạn; Các khoản Nợ khác (không chịu lãi).
Bản chất các phép đo Duration được áp dụng cho các tài sản tài chính có dòng tiền cố định (biết trước) trong tương lai. Vì thế, việc bỏ qua những khoản mục trên không làm giảm đi tính chính xác của mô hình. Mặt khác, các khoản mục còn lại trong danh mục tài sản Có, tài sản Nợ tương xứng với nhau về đặc điểm nên khi áp dụng mô hình thời lượng sẽ phản ánh trung thực về rủi ro lãi suất của Ngân hàng.
Tỷ lệ chiết khấu để tính thời lượng của danh mục tài sản Có và tài sản Nợ là tỷ lệ thu nhập khi đáo hạn (YTM) của mỗi công cụ tài chính. Để tạo thuận lợi trong quá trình tính toán, chúng ta giả định YTM bằng chính lãi suất danh nghĩa của tài sản đó. Trên thực tế, Ngân hàng có thể chọn YTM theo cách tính ước tính riêng của mình.
Sau khi thống nhất các cách thức xử lý dữ liệu và tiến hành quy trình tính toán5, ta có bảng tổng kết kỳ hạn hoàn vốn trung bình của danh mục tài sản Có và kỳ hạn hoàn trả trung bình của danh mục tài sản Nợ năm 2009 như sau:
Bảng 2.4:KKỳỳhhạạnnhhooàànnvvốốnnttrruunnggbbììnnhhccủủaaddaannhhmmụụccttààiissảảnnCCóóvvààkkỳỳhhạạnnhhooàànnttrrảảttrruunnggbbììnnhh c củủaaddaannhhmmụụccttààiissảảnnNNợợNNHHTTMMCCPPĐĐôônnggÁÁnnăămm22000099 Đơn vị tính: Triệu VNĐ Tài sản Giá trị Kỳ hạn hoàn vốn trung bình Nguồn vốn Giá trị Kỳ hạn hoàn trả trung bình
Tiền gửi tại NHNN 1.230.380 0,08 Tiền gửi của và vaytừ NHNN và các
TCTD khác 4.767.758 0,22
Tiền gửi tại và cho vay các TCTD
khác 939.034 0,38 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tiền gửi của khách
hàng 27.973.540 0,54
Cho vay khách
hàng 34.355.544 1,73
Vốn tài trợ, uỷ thác đầu tư, cho vay mà
TCTD chịu rủi ro 291.047 3,97
4, 17Phân loại theo Công văn hướng dẫn số 2601/NHNN-TCKT ngày 14/04/2009 và số 7459/NHNN-KTTC ngày 30/08/2006 của Ngân hàng Nhà nước về hạch toán nghiệp vụ kinh doanh, đầu tư chứng khoán.
Chứng khoán đầu tư giữ đến ngày
đáo hạn 8.333 4,26 Phát hành giấy tờ có giá 3.682.086 0,73 Các khoản mục không xét thời lượng 5.987.111 Các khoản mục không xét thời lượng 1.605.448 Tổng nợ 38.319.879 Vốn chủ sở hữu 4.200.523 Tổng 42.520.402 1,408 Tổng 42.520.402 0,471
Nguồn:Tính toán từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán của DongA Bank. Khe hở kỳ hạn hiện tại = Kỳ hạn hoàn vốn trung bình của danh mục tài sản Kỳ hạn hoàn trả trung bình của danh mục nợ x Tổng danh mục nợ Tổng danh mục tài sản = 1,408 - 0,471 x 38.319.87942.520.402 = 0,983 năm
Khe hở dương 0.983 năm cho thấy giá trị ròng của Ngân hàng sẽ giảm xuống nếu lãi suất tăng và tăng lên khi lãi suất giảm. Giả sử lãi suất thị trường tăng từ 12% đến 15% thì theo công thức (1.12) ta có:
∆NW = −0,983 × 42.520.402 ×0,031,12 = −1.119.577 (triệu VNĐ)
Giá trị ròng của Ngân hàng sẽ giảm khoảng 1.119.577 triệu VNĐ nếu lãi suất tăng thêm 3% và tăng khoảng 1.119.577 triệu VNĐ nếu lãi suất giảm 3%. Vậy làm thế nào để giảm được thiệt hại xuống mức thấp nhất đồng thời tận dụng cơ hội nâng cao thu nhập cho các cổ đông của Ngân hàng? Phần tiếp theo sẽ cho ta câu trả lời xác đáng nhất.
2.2.2. Phòng ngừa rủi ro lãi suất
2.2.2.1. Chiến lược chủ động
Theo chiến lược này, Ngân hàng có thểdự báo chiều hướng biến động của lãi suất (dựa vào các nhân tố ảnh hưởng đến lãi suất như cung cầu về vốn tín dụng, tỷ suất lợi nhuận bình quân của các doanh nghiệp, tỷ lệ lạm phát dự kiến, chính sách tiền tệ của NHNN trong từng thời kỳ) đểđiều chỉnh khe hở nhạy cảm lãi suất (IS GAP)vàkhe hở kỳ hạn (DGAP)một cách
tối ưu nhất:
Nếu dự báolãi suất tăng: Duy trìIS GAPở trạng tháidương (Tài sản Có nhạy cảm lãi suất > Tài sản Nợ nhạy cảm lãi suất) và DGAP âm (Kỳ hạn hoàn vốn trung bình của tài
sản < Kỳ hạn hoàn trả trung bình của nợ) sẽ làm tăng thu nhập lãi và giá trị ròng của Ngân hàng.
Nếu dự báo lãi suất giảm: Duy trìIS GAP ở trạng thái âm(Tài sản Có nhạy cảm lãi suất < Tài sản Nợ nhạy cảm lãi suất) vàDGAP dương (Kỳ hạn hoàn vốn trung bình của tài sản > Kỳ hạn hoàn trả trung bình của nợ) sẽ làm tăng thu nhập lãi và giá trị ròng của Ngân hàng.
Chiến lược này tuy rất hấp dẫn nhưng cũng buộc các ngân hàng phải đối mặt với rủi ro không nhỏ, bởi khả năng dự đoán đúng về sự vận động của lãi suất là rất thấp. Giữa lợi nhuận và rủi ro luôn có sự đánh đổi. Vậy ngân hàng nên hay không nên thực hiện chiến lược chủ động? Các công cụ máy tính được thiết kế trên nền tảng mô hình mô phỏng sẽ giúp Ngân hàng đưa ra quyết định của mình:
(i) Ứng dụng đầu tiên là ta có thể tiến hành phân tích độ nhạyđể xác định sự thay đổi của NIM (hay NW) trước biến động của lãi suất trong những tình huống khác nhau:
Trở lại với Bảng 2.3 , giả sử muốn biết NIM của Ngân hàng trong 1 tháng nữa (kể từ thời điểm 31/12/2009) sẽ thay đổi cụ thể ở các mức bao nhiêu trước các tình huống biến động lãi suất có thể xảy ra, chúng ta sử dụng cách thức lập bảng dữ liệu Data Table như trong hình 2.4. Đồ thị trong hình cho thấy giữa tỷ lệ NIM và mức thay đổi lãi suất R có quan hệ tuyến tính nếu giữ khe hở nhạy cảm lãi suất không đổi.
Hình 2.4:PPhhâânnttíícchhđđộộnnhhạạyyttỷỷllệệNNIIMMttrrưướớccbbiiếếnnđđộộnnggllããiissuuấấtt
(ii) Mặc dù phân tích độ nhạy rất hữu ích, nhưng trong thực tế, biến động lãi suất là một biến liên tục, các giá trị thay đổi của nó không dừng lại ở các con số rời rạc như trên. Để có thể
tổng hợp tất cả các trường hợp ngẫu nhiên có thể xảy ra, ta phải dùng phân tích mô phỏng. Mô hình mô phỏng giúp ta trả lời các các hỏi:
Giá trị mong đợi, giá trị tốt nhất/xấu nhất của NIM (NW) là bao nhiêu?
Xác suất để NIM (NW) có giá trị âm hay đạt một khoảng giá trị bất kỳ?
Tiếp tục với Bảng phân tích khe hở nhạy cảm lãi suất 2.3 sẽ cho ta thấy rõ khả năng tuyệt vời ấy. Để tiến hành mô phỏng với sự trợ giúp của Crystal Ball, đầu tiên, ta phải khai báo
biến giả thiết (mức thay đổi của lãi suất thị trường). Quá trình khảo sát sự biến động của các loại lãi suất định hướng thị trường tại Việt Nam (lãi suất tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu, lãi suất cơ bản) giai đoạn 2003-2010 cho thấy, quy luật phân phối xác suất phù hợp cho biến giả thiết là phân phối chuẩn với giá trị trung bình 0,05% và độ lệch chuẩn 1%... (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biến dự báođang xét là mức thay đổi tỷ lệ NIM. Tiến trình khai báo được thực hiện tương tự cho các tài sản Có – tài sản Nợ nhạy lãi trong từng nhóm thời gian khác nhau:
Thực hiện mô phỏng với 10.000 phép thử, ta có kết quả đại diện của một trong trong các mứcNIM:
Theo hình bên, giá trị trung bình ước tính của NIM nhóm "đến 1 tháng" là -0,013% với độ lệch chuẩn là 0,262%. NIM trong trường hợp tốt nhất và xấu nhất lần lượt là -0,94% và 0,003%. Khả năng đểNIM biến động theo hướng có lợi (≥ 0) là 48%.
Kết quả này khuyến nghị với các nhà quản trị rằng nếu lãi suất thị trường 1 tháng tới biến động nhiều thì Ngân hàng nên điều chỉnh khe hở nhạy cảm lãi suất sang trạng thái "nhạy cảm tài sản". Trên cơ sở thống kê này cùng khả năng dự báo mức thay đổi lãi suất cụ thể, Ngân hàng có thể thu được lợi nhuận cho mình trong một môi trường biến động.
2.2.2.2. Chiến lược thụ động
Trong trường hợp không thể dự báo được chiều hướng biến động của lãi suất, Ngân hàng có thể duy trì khe hở nhạy cảm lãi suất (IS GAP) và khe hở kỳ hạn (DGAP) bằng không. Chiến lược này sẽ giúp thu nhập lãi và giá trị ròng của Ngân hàng không bị ảnh hưởng dù cho lãi suất thị trường tăng hoặc giảm. Phần dưới đây sẽ trình bày ứng dụng chiến lược bằng cách kết hợpmô hình thời lượngvớimô hình tối ưu hóa thông qua sự trợ giúp của công cụSolver
trong Excel:
(i) Trước hết, hàm mục tiêu, các biến số ra quyết định và các điều kiện ràng buộc cần phải được thiết lập từ Bảng tổng kết kỳ hạn hoàn vốn trung bình của danh mục tài sản Có và kỳ hạn hoàn trả trung bình của danh mục tài sản Nợ:
Hàm mục tiêu: DGAP = 0
Các biến ra quyết định: Giá trị các khoản mục trong danh mục tài sản và nguồn vốn
Các điều kiện ràng buộc:
Tổng tỷ trọng các khoản mục trong danh mục tài sản Có bằng 100%:
WA1+ WA2+ WA3+ WA4+ WA5 = 100%
Giới hạn dưới đối với tỷ trọng từng khoản mục trong danh mục tài sản Có:
WA1,WA2, WA4, WA5 ≥ 1% WA3≥ 62%6
Tổng tỷ trọng các khoản mục trong danh mục tài sản Nợ bằng 100%:
WL1+ WL2+ WL3+ WL4+ WL5 = 100%
Giới hạn dưới đối với tỷ trọng từng khoản mục trong danh mục tài sản Nợ:
WL1,WL3, WL4, WL5 ≥ 1% WL2≥ 50%7
Tổng giá trị tài sản bằng Tổng giá trị nguồn vốn: