OCB nên nghiên cứu áp dụng kết hợp cả mô hình thời lượng và giá trị có tổn thất VaR vào việc xác định rủi ro lãi suất, để có thể đánh giá đầy đủ về rủi ro lãi suất, không chỉ là những tác động tiêu cực lên thu nhập lãi ròng hiện tại của ngân hàng mà còn có cả những tác động lên giá trị bảng cân đối tài sản ngân hàng. Đặc biệt, trong thời gian tới, khi tiến trình hội nhập và toàn cầu hoá trong lĩnh vực tài chính diễn ra, để có thể đứng vững trong cạnh tranh và hoạt động kinh doanh có hiệu quả trong điều kiện thị trường thường xuyên có biến động, đòi hỏi các ngân hàng phải nâng cao năng lực và hiệu quả quản lý trên nhiều mặt, nhất là quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng. Muốn thực hiện tốt việc phòng ngừa rủi ro là vấn đề hết sức quan trọng. Trong việc lượng hoá rủi ro lãi suất, để áp dụng có hiệu quả các mô hình nói trên đòi hỏi các ngân hàng phải áp dụng và cải tiến phương pháp kế toán thống kê và ứng dụng công nghệ Ngân hàng trong việc theo dõi thời hạn còn lại của các khoản mục tài sản cũng như các luồng tiền vào ra trên các tài khoản của Ngân hàng.
❖ QTRRLS bằng phương pháp Giá trị có thể tổn thất (VaR):
Như ở phần lý thuyết đã trình bày, phương pháp giá trị có thể tổn thất - Value at Risk là phương pháp hiện đại nhất hiện nay để đo lường và QTRRLS tại các ngân hàng trên thế giới mà ở VN ngân hàng HSBC và Calyon đang sử dụng. Một số giải pháp giúp OCB có thể áp dụng phương pháp này trong tương lai.
• Thứ nhất, một trong những khó khăn khi muốn áp dụng phương pháp này là chưa có mức lãi suất chuẩn trên thị trường để đem vào tính toán RRLS. Lý do là
các mức lãi suất ở thị trường tài chính Việt Nam chưa phản ánh chính xác lãi suất thị trường. Ví dụ lãi suất VNIBOR chỉ phản ánh mức lãi suất trên thị trường liên ngân hàng chứ chưa phản ánh lãi suất huy động của dân cư và tổ chức kinh tế và lãi suất cho vay. Nếu dùng lãi suất huy động của ngân hàng thì cũng chưa phản ánh đúng lãi suất thị trường vì lãi suất huy động của tổ chức kinh tế và dân cư có thể thay đổi theo từng ngân hàng theo cung cầu về vốn của từng ngân hàng.
Các chi nhánh của ngân hàng nước ngoài có thể dùng lãi suất VNIBOR trong việc đo lường, QTRRLS có thể chấp nhận được do hoạt động thị trường 2 (thị trường liên Ngân hàng) chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng tài sản của ngân hàng đó. Tuy nhiên lãi suất này có thể không áp dụng được cho OCB vì trong hoạt động của đa số NHTM Việt Nam, thị trường 2 chỉ chiếm một phần nhỏ, hầu hết các NHTM có các hoạt động thị trường 1 (thị trường tổ chức kinh tế và dân cư) lớn và chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản của NHTM đó. Thứ nữa là các số liệu về lãi suất trong quá khứ (các số liệu lịch sử) tại thị trường Việt Nam khó thu thập và tính chính xác chưa cao.
Tác giả đề xuất sử dụng lãi suất VNIBOR (ngắn hạn = kỳ hạn nhỏ hơn 1 năm) và lãi suất trái phiếu Chính Phủ có kỳ hạn lớn hơn 1 năm làm căn cứ lãi suất thị trường, các tính toán định lượng RRLS đều dựa trên 2 loại lãi suất này.
• Thứ hai, hệ thống ngân hàng lõi (Core Banking) của OCB phải đủ mạnh để có các số liệu chính xác đầu vào tính toán VaR. Hiện nay OCB đang sử dụng T24, nhìn chung có thể tương thích được với các phần mềm tính toán RRLS hiện đại của các ngân hàng trên thế giới.
• Thứ ba, căn cứ vào qui mô hoạt động và đặc thù RRLS của mình OCB có thể cân nhắc giữa việc nghiên cứu viết các phần mềm tính toán giá trị có thể tổn thất hoặc mua các phần mềm QTRR của nước ngoài. Tuy nhiên việc viết phần mềm là rất phức tạp và chưa được kiểm nghiệm nên OCB có thể liên hệ với nhà cung cấp phần mềm của HSBC hoặc Calyon để mua bản quyền do các phần mềm này đã chứng tỏ được độ tương thích với thị trường VN.
65
Theo lý thuyết, chúng ta có 3 phương pháp tính VaR, đó là (1) Phương pháp dựa vào số liệu quá khứ, trong đó giá trị tổn thất được tính toán dựa trên các lãi suất trong quá khứ, (2) Phương pháp thống kê (VCV) trong đó ngân hàng cần xác định được hàm phân phối xác suất, tính toán độ lệch chuẩn của lãi suất trong quá khứ, và (3) Phương pháp mô phỏng Monte Carlo, trong đó xây dựng các qui trình ngẫu nhiên mô tả đặc tính của lãi suất, thực hiện nhiều kịch bản của lãi suất trong tương lai dựa trên qui trình ngẫu nhiên.
Qua phân tích về VaR và các điều kiện của ngành tài chính ngân hàng Việt Nam, tác giả nhận thấy rằng:
• Phương pháp thống kê (VCV) tương đối đơn giản nhưng cho kết quả có độ chính xác không cao, vì giả thuyết rằng mối qua hệ giữa các biến thị trường và VaR là tuyến tính, do đó có những hạn chế nhất định.
• Phương pháp mô phỏng Monte Carlo có độ chính xác cao nhưng tương đối phức tạp, yêu cầu phải xây dựng được chương trình mô phỏng riêng biệt đối với từng ngân hàng.
Do đó, tác giả đề xuất sử dụng phương pháp mô phỏng dựa vào số liệu quá khứ để đo lường, cảnh báo và giám sát RRLS tại OCB, vì các lý do sau:
• OCB đã xây dựng số liệu lịch sử về các giá trị TSN-TSC, các hoạt động tự doanh... khá đầy đủ trong thời gian dài.
• Các tác nhân thị trường, như lãi suất, tỷ giá... đều có thể có được số liệu trong khoảng 10 năm trở lại đây.
• Phương pháp dựa vào số liệu quá khứ cho kết quả tương đối chính xác, dễ thiết lập, và đang được rất nhiều các nước có nền tài chính ngân hàng phát triển áp dụng như Mỹ, Đức, ....
Để đo lường VaR theo phương pháp dựa vào dữ liệu quá khứ, tác giả đề xuất những bước thực hiện tuần tự như sau:
• Xác định những biến thị trường khi biến động sẽ gây ảnh hưởng đến thu nhập hay giá trị ròng của ngân hàng.
hành mô phỏng (vùng dữ liệu càng lớn, ngưỡng VaR sẽ càng chính xác).
• Thực hiện mô phỏng sự biến động của các biến thị trường trong tương lai, với giả định chúng sẽ biến động có xu hướng giống như trong quá khứ.
• Thông qua việc mô phỏng các biến thị trường, ngân hàng sẽ xây dựng được các kịch bản mô phỏng về những rủi ro lãi suất của ngân hàng sẽ gặp phải ứng với từng kịch bản của biến mô phỏng, qua đó xác định được từng mức tổn thất dự kiến.
• Sử dụng hàm thống kê, ngân hàng sẽ xác định được VaR với một độ tin cậy cho trước, được xây dựng trên cơ sở những rủi ro đã được mô phỏng ở trên.
• Áp dụng phép thử Stress-test bằng cách đưa ra những sự biến động vượt xa dự kiến của các biến thị trường, từ đó xây dựng những kịch bản xấu nhất cho danh mục.
• Định kỳ áp dụng phép thử Back-test (tái kiểm định) để xem xét hệ thống VaR đang áp dụng đã cho kết quả chính xác hay chưa, để có thể đưa ra những khuyến nghị hay sửa đổi.
❖ Quản trị RRLS bằng phương pháp khe hở kỳ hạn:
Như đã phân tích rất kỹ tại phần lý thuyết, khe hở kỳ hạn cho chúng ta biết độ nhạy cảm của lãi suất đối với giá trị thị trường của TSC, TSN và vốn chủ sở hữu. Để quản lý theo phương pháp này, ngân hàng cần:
- Định lượng chính xác được giá trị kinh tế của TSC = DA, coi tất cả các TSC như một danh mục đầu tư sau đó tính kỳ hạn kinh tế của danh mục đầu tư này.
- Định lượng chính xác được giá trị kinh tế của TSN = DL, coi tất cả các TSN như một danh mục đầu tư, sau đó tính kỳ hạn kinh tế của danh mục đầu tư này.
Việc tính DA, DL trên thực tế hoàn toàn không đơn giản vì danh mục TSC và TSN của ngân hàng là cực kỳ phức tạp, ngân hàng cần có các phần mềm QTRRLS có thể tính được các giá trị này.
Ngân hàng cần chú ý rằng quan hệ giữa lãi suất và giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu như sau:
• D-Gap dương (Positive Duration Gap): Khi lãi suất tăng (giảm), MVE sẽ giảm (tăng) tương ứng.
67
• D-Gap âm (Negative Duration Gap): Khi lãi suất tăng (giảm), MVE sẽ tăng (giảm) tương ứng.
OCB có thể đặt cho mình một hạn mức cho Duration Gap, không được phép quá một giới hạn nhất định nào đó và cũng đặt cho mình một hạn mức đối với sự thay đổi giá trị thị trường vốn chủ sở hữu ∆E, khi lãi suất thay đổi 1%, giá trị thị trường vốn chủ sở hữu không được vượt quá một giới hạn cho trước.
Để làm tăng DA, ngân hàng có thể mua TSC với kỳ hạn dài, bán các TSC với kỳ hạn ngắn và ngược lại đối với khi muốn làm giảm DA.
Để làm tăng DL, ngân hàng có thể mua TSN với kỳ hạn dài, bán các TSN với kỳ hạn ngắn và ngược lại đối với khi muốn làm giảm DL.