D. gIÁM sÁT THị TRưỜNg bấT ĐộNg sảN
28 Joseph Stiglitz (2005), “Syposium on bubbles”, Standford University, USA.
dưới dạng tổ chức tài chính bảo lãnh quá mức và điều tiết lỏng lẻo, dẫn tới hành vi rủi ro, mức đầu tư cao và giá tài sản cao; (v) gia tăng cạnh tranh trong việc tài trợ các dự án BĐS rủi ro là hệ quả của quá rình tự do hóa tài chính; (vi) tăng giá bất động sản dẫn tới tăng đầu tư vào lĩnh vực BĐS.
Các lập luận trên cho thấy, các ngân hàng càng cho vay nhiều BĐS các ngân hàng càng đối diện với nhiều rủi ro. Các ngân hàng có thể đánh giá thấp rủi ro cho vay bất động sản, do một số nguyên nhân như lúc trong thời kỳ giá BĐS tăng (thường kéo dài khá lâu, đôi khi là cả thể hệ), mức lợi nhuận thường được kỳ vọng rất cao và rủi ro thì bị đánh giá thấp; rất khó đánh giá chính xác giá trị hiện tại của dự án BĐS; vấn đề bất đối xứng về thơng tin và mức địn bẩy tài chính cao. Điều này đã xảy ra ở Thái Lan, Nhật Bản, Thụy Điển, Hoa Kỳ và nhiều nước khác. Điều này đôi khi dẫn tới sự sụp đổ của ngân hàng liên quan song lại dễ bị lãng quên.29
Các chỉ tiêu giám sát TTbĐs
Cần phân tích nhiều chỉ tiêu để hiểu sâu về tiến triển của thị trường bất động sản (cầu, cung, giá cả và các liên kết với chu kỳ kinh tế) và đánh giá sự tiếp xúc của khu vực tài chính với khu vực bất động sản.
Để xác định sự tiếp xúc của khu vực ngân hàng với khu vực bất động sản, cần có thơng tin về quy mơ của tín dụng bất động sản và rủi ro của khối tín dụng đó. Để đánh giá rủi ro, cần phải phân biệt các loại cho vay bất động sản khác nhau, bao gồm (i) cho vay với mục đích đầu tư vào bất động sản thương mại; (ii) cho vay với mục đích đầu tư vào bất động sản dân cư, bao gồm cho vay thế chấp; (iii) cho vay với mục đích xây dựng bất động sản, hoặc nói chung hơn là cho các công ty xây dựng; và (iv) cho vay thế chấp bởi bất động sản.
Độ rủi ro liên quan có thể được ước tính bởi khả năng phá sản trung bình cũng như khả năng thu hồi sau phá sản trung bình của các loại nợ khác nhau. Một khía cạnh quan trọng của việc này là phân tích tỷ lệ nợ trên giá trị (với giá trị tương đương với giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu đối với doanh nghiệp, và giá trị tương đương với giá trị ngôi nhà đối với các khoản cho vay thế chấp mua nhà và thế chấp bất động sản). Phá sản có nhiều khả năng xảy ra khi tỷ lệ nợ trên giá trị vượt q một ngưỡng có thể ước tính từ các số liệu lịch sử. Một cách khác là sử dụng tỷ lệ nợ xấu (NPL) để ước tính khả năng vỡ nợ của các loại cho vay khác nhau.
Một trở ngại quan trọng đối với việc phân tích thị trường bất động sản là sự không đầy đủ của dữ liệu.
bảng 1.10: Các chỉ số về thị trường bất động sản
Chỉ số Định nghĩa và các vấn đề đo lường
Giá
Chỉ số giá bất động sản
Khi cân bằng, giá sẽ bằng chi phí, do vậy, chỉ tiêu giá có thể so với chỉ tiêu xây dựng để đánh giá về nhu cầu xây dựng. Các chỉ tiêu phụ phản ánh sự phát triển của các phân ngành (thương mại, công nghiệp hoặc dân dụng) hoặc các khu vực địa lý có thể là cần thiết để đánh giá quan hệ ngân hàng và bất động sản.
Chỉ số chi phí xây dựng
Có thể là chỉ tiêu đại diện cho giá cá cơ bản trong một số điều kiện nhất định; tuy nhiên, sự khơng hồn hảo của thị trường và việc loại bỏ chi phí phi xây dựng trong chỉ tiêu này có thể khiến chi phí xây dựng cách xa giá cơ bản.
Giá thuê nhà
Về nguyên tắc, giá trị chiết khấu hiện hành của các khoản phí thuê nhà trong tương lai cần ngang bằng với giá bất động sản. Tuy nhiên, khó có thể dự đốn được phí thuế nhà trong tương lai và giá thuê nhà có thể bao gồm các dịch vụ khác, như giá điện, do vậy có thể khiến giá trị chiết khầu hiện hành này khác biệt xa với giá cơ bản của bất động sản.
Giá đất
Do nguồn cung đất là cố định, đầu cơ có thể phản ánh bằng việc giá đất tăng nhanh hơn chi phí xây dựng. Do vậy, giá đất có thể là chỉ tiêu cho thấy sự hình thành bong bóng.
Cung và cầu
Khối lượng bất động sản hiện có Cung bất động sản
Tỷ lệ BĐS để không hoặc sử dụng Khoảng cách giữa cung và cầu
Số lượng / giá trị các căn hộ mới Bổ sung cho cung bất động sản
Số lượng / giá trị của các giao dịch mới
Chỉ số về cầu hiện tại. Đặc biệt, số lượng và giá trị của các thương vụ trong một giai đoạn nhất định chia cho khối lượng nhà ở ở đầu mỗi giai đoạn.
Chỉ số giá cổ phiếu
Giá cổ phiếu của các công ty bất động sản cho thấy giá trị chiết khấu hiện hành của lợi nhuận; thay đổi của chỉ tiêu này có thể là tín hiệu cho thấy quan điểm về khả năng sinh lợi của khu vực này đang thay đổi.
Rủi ro phơi nhiễm tài chính với khu vực bất động sản
Tổng nợ Các loại cho vay bất động sản khác nhau có các tính
chất khác nhau
Nợ trên giá trị Tỷ lệ này là chỉ số quan trọng về khả năng vỡ nợ
NPLs Chỉ số này có thể là chỉ tiêu trung gian cho thấy tỷ lệ
vỡ nợ dự kiến
Nguồn: Chọn lọc từ IMF (2001a).
Có nhiều cách tính các chỉ số có liên quan tới sự phát triển thị trường bất động sản. Chẳng hạn, Charles A.Calhoun (1996) (thuộc Cơ quan Giám sát doanh nghiệp nhà ở Liên bang (Mỹ) - OFHEO) đã phát triển Chỉ tiêu Giá nhà ở (HPI). Cách tính này tương đối phức tạp, phù hợp với có thị trường BĐS lâu đời và có hệ thống dữ liệu đã phát triển.
Vì mục tiêu nghiên cứu, dưới đây giới thiệu cách tính chỉ số bất động sản REI (Real Estate Index) đơn giản, có thể nghiên cứu áp dụng cho Việt Nam.
Căn cứ vào kinh nghiệm trên thị trường hàng hóa dịch vụ, vào đặc điểm của hàng hóa BĐS, của thị trường BĐS cũng như đặc điểm thông tin và giao dịch BĐS thời gian tới, có thể thực hiện các cơng đoạn đánh giá chỉ số REI như sau:
Chọn chỉ số giá thị trường BĐS làm chỉ số chủ chốt mô tả và
khu vực (nông thôn, thành thị, miền Bắc, miền Trung, miền Nam v.v…) chỉ số từng tỉnh thành phố; chỉ số từng sàn giao dịch BĐS v.v…
Bên cạnh đó sử dụng các chỉ số phụ, tuyệt đối và tương đối:
-
tổng số giao dịch (hợp đồng mua bán BĐS thành công); tổng khối lượng giao dịch thành công (tổng số m2 BĐS giao dịch thành công); tổng giá trị giao dịch (tổng giá trị tính bằng VND của các giao dịch thành công) v.v… và các chỉ số này cũng được phân tổ theo các tiêu chí phân đoạn thị trường BĐS nêu trên;
Nguồn thông tin sử dụng tính REI từ các sàn giao dịch BĐS
-
– tập trung tất cả các giao dịch BĐS chính thức (thu hẹp đến mức tối thiểu các giao dịch BĐS phi chính thức ngồi Sàn bằng hệ thống quản lý và pháp luật); Cơng thức tính REI: - 100 * * * 1 1 ∑ ∑ = = = n i n i Pio Qit Pit Qit REI Trong đó:
REI: Chỉ số giá (chỉ số phát triển) thị trường BĐS. Năm gốc •
(tháng gốc) nên là giá cả tháng 1 (hoặc tháng 2) và được coi là bằng 100;
Qit: tổng khối lượng giao dịch BĐS của một hàng hóa BĐS •
thứ i tính bằng m2;
Pio : Giá 01 m2 của hàng hóa BĐS thứ i được giao dịch •
trong kỳ gốc;
Pit : Giá 01 m2 của hàng hóa BĐS thứ i được giao dịch •
Các mơ hình định lượng phục vụ giám sát thị trường tài chính
A. Mơ hình kiểm tra khả năng chịu đựng các cú sốc tài chính – tiền tệ
Khái niệm và phương pháp kiểm tra
Phương pháp ST được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Theo nghĩa chung nhất, ST được hiểu là cách thức kiểm tra tính ổn định của một hệ thống hoặc một đơn vị trong điều kiện bất thường. Trong lĩnh vực tài chính, có hai dạng ST thường được thực hiện, bao gồm: (i) ST cho từng danh mục đầu tư của từng tổ chức tài chính; và (ii) ST cho danh mục đầu tư tổng hợp của toàn bộ hoặc một bộ phận hệ thống tài chính.
Kiểm tra sức chịu đựng của danh mục đầu tư
ST là tập hợp các kỹ thuật được sử dụng đánh giá mức độ tổn thương của một danh mục đầu tư trước những thay đổi mạnh trong môi trường kinh tế vĩ mô hoặc trước những hiện tượng bất thường. Mục đích của ST là ước tính tổn thất có thể đối với một danh mục đầu tư trong điều kiện thị trường bất thường. ST bổ sung cho các mơ hình và hệ thống quản lý nội bộ được các tổ chức tài chính sử dụng để ra quyết định phân bổ vốn đầu tư.
Các kỹ thuật ST cho danh mục đầu tư được áp dụng rộng rãi bởi các ngân hàng hoạt động trên thị trường quốc tế vào đầu những năm 90 của thế kỷ trước và hiện nay đã mở rộng cho các tổ chức tài chính lớn. Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng đã nhấn mạnh yêu cầu thực hiện ST và đưa ra một loạt nguyên tắc. Ví dụ như các ngân hàng sử dụng các mơ hình nội bộ để đáp ứng yêu cầu về vốn phải sử dụng chương trình ST tồn diện và chặt chẽ. ST xác định những sự kiện hoặc tác động có thể tác động mạnh tới ngân hàng là thành tố quan trọng hàng đầu để đánh giá vốn của các ngân hàng. Các cơ quan giám sát ngân hàng các nước đã ban hành hướng dẫn về ST phù hợp
ST cho danh mục đầu tư có một số hạn chế. Nếu mơ hình được sử dụng khơng được định dạng đúng hoặc ước lượng đúng thì các kết luận từ ST có thể sai. ST khơng tính đến tác động lan tỏa giữa các thị trường và các loại rủi ro có thể đưa ra thơng tin sai lệch. ST khơng được định dạng tốt có thể đưa ra cảnh báo sai về mức độ an toàn đối với người quản lý rủi ro và điều này có thể làm cho người quản lý rủi ro đánh giá thấp mức độ rủi ro và thậm chí là thực hiện các hoạt động đầu tư rủi ro hơn.
Kiểm tra sức chịu đựng danh mục đầu tư tổng hợp của nhiều định chế tài chính
Khủng hoảng tài chính những năm 90 của thế kỷ trước đặt ra yêu cầu xây dựng các khung khổ phân tích, cơng cụ và kỹ thuật mới để đánh giá ổn định của tồn hệ thống tài chính. Các cách tiếp cận mới về đánh giá ổn định tài chính kết hợp phân tích các số liệu kinh tế vĩ mô, thông tin về cấu trúc hệ thống tài chính, những phát triển thị trường, các chỉ số lành mạnh tài chính và mức độ tuân thủ các chuẩn mực quốc tế để đánh giá mức độ dễ tổn thương của hệ thống tài chính. ST là một trong những kỹ thuật chủ chốt để đánh giá mức độ tổn thương. ST giúp giải đáp câu hỏi: điều gì xảy ra nếu hệ thống tài chính chịu đựng một cú sốc tài chính – tiền tệ (tỷ giá, lãi suất, thanh khoản v.v…) và lúc đó hệ thống tài chính sẽ vận hành như thế nào?
Trong những năm gần đây, ST bắt đầu được áp dụng trong phạm vi rộng hơn với mục đích đo lường độ nhạy của nhóm các tổ chức tài chính hoặc thậm chí là tồn bộ hệ thống tài chính trước các sốc tác động đồng thời tới tồn bộ hệ thống. Trên thực tế, hầu hết các ST áp dụng cho hệ thống thường chỉ được thực hiện cho một nhóm các tổ chức và khơng tính đến nhiều mối quan hệ phức tạp giữa các tổ chức trong hệ thống tài chính. Do vậy, ST này cịn được gọi với tên là ST tập trung vào hệ thống để phản ánh những hạn chế khi thực hiện việc đánh giá hệ thống. ST sử dụng cho hệ thống được thực hiện trên cơ sở khai thác các số liệu kinh tế vĩ mô để đánh giá mức
độ tổn thường và do vậy đôi khi được gọi là ST an tồn vĩ mơ. Tuy nhiên, để đơn giản hóa trong cách gọi, nghiên cứu này vẫn gọi ST nhấn mạnh tới hệ thống hay ST an tồn vĩ mơ với tên chung là ST hệ thống. Trong khung khổ phân tích khu vực tài chính, ST hệ thống được hiểu là tập hợp các kỹ thuật được sử dụng để đánh giá mức độ tổn thương của nhóm các tổ chức tài chính hoặc của tồn bộ hệ thống tài chính trước các tình huống bất thường có thể xảy ra.
ST hệ thống và ST danh mục đầu tư có một số điểm khác biệt cơ bản sau:
Mục tiêu của ST hệ thống giúp cơ quan giám sát và điều •
tiết xác định những điểm dễ tổn thương về cấu trúc và mức độ rủi ro chung của hệ thống tài chính. Ngược lại, mục tiêu của ST danh mục đầu tư giúp quản lý rủi ro của một tổ chức tài chính và bảo đảm phân bổ tối ưu nguồn vốn cho các hoạt động đầu tư rủi ro. Trọng tâm của ST hệ thống là tác động của các yếu tố bên ngoài hệ thống và những khiếm khuyết/thất bại của thị trường. Trọng tâm của ST danh mục tài chính là phân tích những đổ vỡ thị trường nhưng từ góc độ tác động của sự đổ vỡ này đối với giá trị của danh mục đầu tư.
ST hệ thống có phạm vi rộng hơn ST danh mục đầu tư. ST •
hệ thống áp dụng cho tồn bộ hệ thống tài chính hoặc một phần của hệ thống tài chính. ST danh mục đầu tư chỉ áp dụng cho một tổ chức tài chính cụ thể.
ST hệ thống có tính chất kinh tế vĩ mơ nhiều hơn ST danh •
mục đầu tư. Cơ quan giám sát và người phân tích thường quan tâm đến cách thức những biến động lớn trong môi trường kinh tế tác động như thế nào tới hệ thống tài chính. ST hệ thống tập trung nhiều hơn vào tác động lan truyền •
ST hệ thống có tính đồng nhất thấp hơn ST danh mục đầu •
tư. ST hệ thống tổng hợp và so sánh các danh mục đầu tư không đồng nhất trên cơ sở các giả định và phương pháp tính tốn khác nhau. Việc tổng hợp như vậy thường không có được tính đồng nhất cao như ST danh mục đầu tư.
Ưu điểm và hạn chế của ST hệ thống:
ST hệ thống có ưu điểm là cung cấp thơng tin về tác động tổng hợp của các sốc cũng như phân phối tác động của sốc trong toàn bộ hệ thống. Các thông tin này giúp hiểu được tác động lan tỏa và tác động niềm tin đối với tính ổn định của hệ thống. Trong trường hợp số liệu cho phép, việc thực hiện ST toàn bộ hệ thống và đối với từng tổ chức tài chính sẽ cung cấp thơng tin đầy đủ nhất có thể về mức độ tổn thương của hệ thống tài chính. ST hệ thống bổ sung ST được thực hiện bởi từng tổ chức tài chính và các cơng cụ phân tích khác. Thơng tin từ ST hệ thống cũng giúp xác định điểm yếu trong thu thập số liệu, hệ thống báo cáo và quản lý rủi ro. Việc thực hiện tồn bộ quy trình cũng giúp cơ quan giám sát và các tổ chức liên quan tăng kiến thức về quản lý rủi ro cũng như thúc đẩy sự hợp tác và hiểu biết rộng hơn về rủi ro. Điều này tiếp đến có thể tăng cường hiều biết về sự liên kết giữa khu vực tài chính và kinh tế vĩ mơ. Các ưu điểm của ST hệ thống có được là nhờ: xây dựng từ quy trình tham vấn, phản ánh triển vọng kinh tế vĩ mơ; nhấn mạnh tới tồn bộ hệ thống; áp dụng các tiếp cận chung để đánh giá mức độ rủi ro của các tổ chức.
ST hệ thống cũng có những thách thức nhất định về phương pháp luận. Thứ nhất, khó xác định phạm vi của ST. Xuất phát từ quan