7. Kết cấu đề tài
1.2.2.4. Một số phương pháp ước lượng vốn cho các rủi ro theo quy trình
giá an toàn vốn nội bộ ICAAP
Mỗi loại rủi ro sẽ được xác định và đánh giá ở các mức độ khác nhau như (không nghiêm trọng rủi ro thấp rủi ro trung bình rủi ro cao rủi ro cực kỳ nghiêm trọng) và đánh giá trên nhiều khía cạnh, ví dụ như rủi ro tín dụng có thể đánh giá mức độ nghiêm trọng dựa trên các yếu tố như quy mô, sự phức tạp của các công cụ phòng vệ, xếp hạng tín dụng và tài sản đảm bảo…
a) Rủi ro tín dụng
Đây là rủi ro quan trọng và nhìn thấy rõ ràng trong hoạt động ngân hàng. Nhìn chung, các mô hình kinh tế đều đáp ứng được việc phân bổ tổn thất dựa trên những ước lượng theo các thông số rủi ro tín dụng như tỷ lệ vỡ nợ, xác suất vỡ nợ (PD), tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và quy mô vỡ nợ (EAD). Các tham số này lần lượt được ước lượng sử dụng các mô hình tiêu chuẩn. Ví dụ: PD được ước lượng sử dụng các mô hình cấu trúc Merton hay mô hình dạng rút gọn (reduced-form models). Những mô hình này cần được hiệu chỉnh theo dữ liệu lịch sử về sự kiện vỡ nợ, khả năng phục hồi…
b) Rủi ro thị trường
Đây là những rủi ro phát sinh từ những biến động bất lợi của những yếu tố thị trường như lãi suất, giá cổ phiếu, giá cả hàng hóa và tỷ giá hối đoái. Các phương pháp luận của mô hình VAR sử dụng cách tiếp cận theo hướng phân tích hoặc mô phỏng thường được áp dụng để ước lượng rủi ro thị trường. Thách thức trong việc tính toán rủi ro thị trường chính là làm thế nào để bắt kịp được với tốc độ phát triển và sử dụng các công cụ mới.
Tiếp cận theo hướng phân phối tổn thất (LDA) là phương pháp cơ bản cho việc ước lượng mức vốn kinh tế cho rủi ro hoạt động. Phân phối tổn thất được ước lượng thông qua mô hình tần suất, mức độ nghiêm trọng của tổn thất và mô phỏng kết quả phân bổ. Trong khi tần suất tổn thất được mô phỏng bằng các phân bố rời rạc như phân bổ nhị thức Poison thì mức độ nghiêm trọng của tổn thất được mô phỏng sử dụng các phân bố liên tục như logarit chuẩn, pareto tổng quát hayphân phối tích lũy weibull…
Tuy nhiên thách thức chính trong mô hình rủi ro hoạt động chính là vấn đề thiếu dữ liệu. Để giải quyết điều này đòi hỏi phải sử dụng các kịch bản bên ngoài và mô phỏng dữ liệu trong quá trình lập mô hình đi kèm với những thách thức của việc cân đối và hợp nhất với dữ liệu tổn thất. Điều này thường dẫn đến việc đánh giá thấp các sự kiện tổn thất. Trong quá trình mô phỏng phân bổ tổn thất phức hợp cũng cần phải xét đến mối tương quan giữa những lần tổn thất xuất hiện. Phương thức đo sự tương quan như sử dụng hệ số Peason là không phù hợp đối với rủi ro hoạt động vì chúng giả định phân bổ đồng đều. Các hàm Copula cho phép mô hình hóa cấu trúc phụ thuộc của tần số tổn thất rủi ro hoạt động trong khi không có giả định nào liên quan đến sự phân bổ của biến cơ bản… Bên cạnh đó, vốn kinh tế phân bổ cho rủi ro hoạt động cũng cần phải điều chỉnh tổn thất mô phỏng cho phép đối với tác động của bảo hiểm.
c) Rủi ro lãi suất trong sổ ngân hàng
Nhìn chung rủi ro này thường được ước lượng thông qua kịch bản xấu nhất liên quan đến thay đổi giá trị thị trường của vốn cổ phần (market value of equity – MVE). Giá trị thị trường của vốn cổ phẩn được định nghĩa là giá trị hiện tại của các dòng tiền ròng trong tương lai. Mô phỏng lãi suất cho phép ước lượng sự phân bổ các biến động tiềm tàng của giá trị thị trường vốn cổ phần.
d) Rủi ro thanh khoản
Vốn ước tính cho rủi ro thanh khoản có thể được tính toán dựa trên kịch bản xấu nhất cho sự biến động chênh lệch thanh khoản trong một khoảng thời gian xác định. Cách tiếp cận này đòi hỏi phải ước tính khoảng chênh lệch thanh khoản như một chức năng của yếu tố hệ thống. Các yếu tố hệ thống lần lượt được mô phỏng
bằng cách sử dụng mô hình Monte Carlo để đưa ra sự phân bổ tiềm năng cho các khoảng chênh lệch thanh khoản.
e) Rủi ro kinh doanh
Lượng vốn ước tính cho rủi ro kinh doanh có thể được xác định thông qua việc mô hình hóa doanh thu, chi phí cố định và chi phí biến đổi không liên quan đến rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường hoặc các khoản lãi, lỗ bất thường. Ngân hàng có thể chọn cách tiếp cận dựa trên lịch sử giao dịch hoặc mô phỏng Monte Carlo để lượng hóa vốn kinh tế cho rủi ro kinh doanh.
f) Rủi ro danh tiếng
Đánh giá mức vốn hấp thụ rủi ro danh tiếng liên quan đến việc xác định các
yếu tố rủi ro và thiết kế các kịch bản dự kiến cho sự phát triển của các yếu tố này. Việc phân tích các kịch bản này được sử dụng để ước tính tác động đến các hoạt động của ngân hàng và lượng vốn kinh tế sử dụng cho rủi ro danh tiếng. Bên cạnh đó, rủi ro danh tiếng cũng có thể được ước tính dựa trên sự suy giảm giá trị thị trường của ngân hàng bởi sự cố rủi ro danh tiếng.
Bảng 1.3. Minh họa phương pháp xác định và đánh giá rủi ro Hạng mục
rủi ro Rủi ro thành phần Cấp độ rủi ro Phương pháp đánh giárủi ro
Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng Rất cao Mô hình vốn nội bộ Rủi ro tín dụng đối tác Cao Mô hình nội bộ Rủi ro vốn chủ sở hữu
trong sổ ngân hàng
Không đáng kể Phương pháp tiếp cận trọng số rủi ro đơn giản Rủi ro chứng khoán
hóa
Không đáng kể Rủi ro tập trung tín
dụng
Cao Mô hình vốn kinh tế
Các rủi ro còn lại của
rủi ro tín dụng Trung bình Mô hình vốn kinh tế
Rủi ro thị trường
Rủi ro lãi suất Thấp Phương pháp giám sát cơ bản
Rủi ro vốn chủ sở hữu
trong sổ ngân hàng Cao Mô hình VaR
Rủi ro tỷ giá Thấp Phương pháp vắn tắt Rủi ro hoạt Thấp Phương pháp chỉ số cơ
Hạng mục rủi ro
Rủi ro thành phần Cấp độ rủi ro Phương pháp đánh giá rủi ro động bản Rủi ro lãi suất trong sổ ngân hàng
Cao Mô hình VaR
Các rủi ro còn lại
Rủi ro thanh khoản Thấp Đo lường chất lượng Rủi ro chiến lược Trung bình Đo lường trong rủi ro
kinh doanh
Rủi ro danh tiếng Thấp Đo lường trong rủi ro kinh doanh
Nguồn: Oracle Financial Service, Managing Capital Adequacy with the Internal Capital Adequacy Assessment Process - Challenges and Best Practices, 2009