2.2.3.1. Nhận diện và định giá các trạng thái phát sinh RRTT
a) Nhận diện RRTT
Căn cứ chính s ách và quy định về QLRRTT, BIDV xác định RRTT bao gồm Rủi ro lãi suất sổ kinh doanh, rủi ro ngoại hối toàn hàng, rủi ro giá cổ phiếu sổ kinh doanh, rủi ro giá hàng hóa. Các sản phẩm chịu RRTT gồm trái phiếu, HĐTL TPCP, các giao dịch hoán đổi lãi suất, hoán đổi tiền tệ chéo, giao dịch kỳ hạn, ho án đổi ngoại tệ, hợp đồng quyền chọn ... Các nhân tố ảnh hưởng đến RRTT bao gồm lãi suất, tỷ giá, giá cổ phiếu và giá cả hàng hóa trên thị trường.
b) Định giá
BIDV đã b an hành cẩm nang hướng dẫn đo lường các chỉ tiêu quản lý rủi ro thị trường để có sự thống nhất trong công tác định giá phục vụ QLRRTT.
Về nguồn dữ liệu phục vụ công tác định giá
Đối với rủi ro ngoại hối: BIDV sử dụng tỷ giá giao ngay từ nguồn Kondor (Reuters) và tỷ giá chéo do BIDV tự tính toán trên c ác chương trình theo công thức tính toán tỷ giá chéo, tỷ giá kỳ hạn; sử dụn ểm kỳ hạn nguồn từ Kondor (Reuters) đối với các giao dịch ngoại tệ kỳ hạn.
Loại tiền
L oại sản phẩm
Chi tiết phân nhóm loại sản ___________phẩm___________
Đường cong lãi _______suất_______
VN D
Trái phi ếu Trái phiếu c hính phủ VND-
GOVBOND2 Trái phiếu Chính phủ bảo lãnh VND-GG-BOND
68
Đối với rủi ro lãi suất: BIDV sử dụng C ác đường cong lãi suất từ nguồn Kondor (Reuters, HNX, VBMA, trang web của các NHTM) và số liệu do BIDV tính toán trên C ơ sở xây dựng C ác đường cong lãi suất bao gồm:
- Đường cong lãi suất ho án đổ i (Swap Curve ) được xây dựng từ lãi suất
thị trường đầu tư tiền gửi (MM) đối với các kỳ hạn dưới 1 năm, lãi suất hoán đổi ngắn hạn đối với các kỳ hạn từ 1-5 năm v à lãi suất ho án đổi dài hạn đối với các kỳ hạn trên 5 năm. Ngo ài ra một số đường swap curve được xây dựng từ nguồn lãi suất trái phiếu chính phủ.
- Đường C ong Zero coupon: Là đường cong lãi suất được tính toán từ dữ
liệu lãi suất par rate trên thị trường.
- Đường C ong đại số: được xây dựng trê n C ơ sở tham chiếu lãi suất par
rate hoặc lãi suất zero coupon của một đường cong lãi suất khác.
Rủi ro ngoại hối:
Rủi ro ngoại hố ượ ịnh giá theo giá trị thị trường. Trạng thái rủi ro ngoại hối của đồng tiền X đượC định giá bằng trạng thái nguyên tệ X nhân với tỷ giá tại thời điểm định giá, cụ thể:
- Khi thực hiện tính toán VYC cho RRTT theo phương pháp C huẩn hóa và báo cáo NHNN về tỷ lệ trạng thái ngoại tệ/Vốn tự có
+ USD: sử dụng tỷ giá trung tâm
+ Các loại ngoại tệ khác: sử dụng tỷ giá bán giao ngay chuyển khoản do BIDV niêm yết.
- Khi thực hiện tính VaR và kết quả lãi/lỗ C hưa thực hiện cuối ngày sử dụng tỷ giá giao ngay trên thị trường nhập trên Chương trình Kondor (nguồn từ Reuters).
Tuy nhiên BIDV thực hiện điều chỉnh tỷ giá trên Reuters theo tỷ giá trung bình của 05 giao dịch tự doanh FX giao ngay USD/VND cuối cùng giữa BIDV và đối táC bên ngo ài trong trường hợp chênh lệch giữa hai nguồn dữ
69
liệu này lớn hơn 10 đi ểm . Đ iều này không bảo đảm tiêu chí về tính phù hợp và tính độc l ập theo yêu cầu tại Basel II.
Rủi ro lãi suất
Tại BIDV, các sản phẩm chịu rủi ro lãi suất được định giá theo mô hình gồm trái phiếu, IRS, CCS, giao dịch kỳ hạn, hoán đổi ngoại tệ....
Riêng sản phẩm HĐTL trái phiếu chính phủ được định giá theo hai phương pháp gồm: ( i) phương pháp định giá theo giá trị thị trường sử dụng khi tính trạng thái của danh mục, lãi lỗ thực tế và dự kiến; (i i) phương pháp định giá theo mô hình sử dụng để tính VaR cho rủi ro lãi suất.
Phương pháp định giá cụ thể của từng sản phẩm tại BIDV theo công thức như đã được nêu tại Chương I. C ác đường cong lãi suất để đo lường RRTT cho từng sản phẩm như s au:
Trái phiếu Chính quyền đị a phương____________________ VND-MUN- BOND __________ FX (giao ngay, ho án đổ i, kỳ hạn) Tất c ả c ác gi ao dị c h VND-SWAP CCS Tất c ả c ác gi ao dị c h VND-SWAP
IRS Giao dịch tham chiếu lãi suấtVnibor____________________ VND-SWAP IRS Giao dịch tham chiếu lãi suấttiết kiệm___________________ VND-TK
US D
FX (giao ngay,
o n ổ , kỳ ạn) Tất ả o dị USD-SWAP1
CCS Giao dịch CCS đối với c ặptiền tệ USD/VND USD-SWAPI
CCS Giao dịch CCS giữa USD với
một ngoại tệ khác 3 USD-SWAP2
Loại tiền
L oại sản phẩm
Chi tiết phân nhóm loại sản ___________phẩm___________
Đường cong lãi _______suất_______ Ngoại tệ khác Tất ả loạ sản p ẩm Tất ả o dị Đường cong Swap tương ứng với từng loại ti ền . 70
Bảng 2. 2: Các đường cong lãi suât đê đo lường RRTT cho từng sản phâm
Nguồn: BIDV
Tuy nhi ên cũng cần lưu ý một số đường cong lãi suất sử dụng lãi suất do Ban QLRRHĐ&TT tính to án thủ c ông bên ngoài trước khi nhập vào chương trình tính to án như đường cong lãi suất VND-GOVBOND2 kỳ hạn dưới 1 năm do Ban QLRRHĐ&TT tính thủ công từ nguồn lãi suất HNX trên
Reuters, đường c ong VND-TK do Ban QLRRHĐ&TT tính thủ c ông từ nguồn lãi suất tiết kiệm c ủa 4 ng ân hàng c ho từng kỳ hạn...
2.2.3.2. Đo lường rủi ro bằng độ nhạy (BPV)
BPV được tính toán đổi V ới các sản phẩm chịu rủi ro lãi suất gồm tự doanh trái phiếu, phái sinh tài chính, tự doanh IRS, tự doanh ngoại tệ và theo loại tiền VND/USD để đánh gi á mức độ biến động của danh mục khi lãi suất thị trường thay đổ i 1 điểm c ơ bản lãi suất . Phương pháp tính BPV của từng loại sản phẩm đã được nêu tại Chương 1.
Biểu đồ 2. 1: BPV của toàn bộ danh mục tự doanh theo loại tiền
71
Từ biểu đồ có thể thấy danh mục tự doanh của BIDV t ập trung chủ yếu ở loại tiền VND và có mức độ nhạy cảm với lãi suất cao, BPV (VND) biến động liên tục trong năm 2019 v à c ó g i á trị cao nhất gi ai đoạn tháng 11,12/2019. Danh mục sản phẩm chịu RRLS bằng USD thấp và biến động không nhiều tuy nhi ê n trong năm 2019 c ó 2 ngày BIDV bị vượt hạn mức BPV (USD) tự doanh do lỗi kỹ thuật của c hương trình Kondor khi gi ao dịch viên đã sửa lệnh nhưng chương trình không cập nhật.
—BPV T ự doanh ngoại tệ (trđ)
—BPV tự doanh trái phiếu (trđ)
BPV Phái sinh tài chính (trđ)
Biểu đồ 2. 2: BPV theo danh mục sản phẩm trong năm 2019 của BIDV
Nguồn: báo cáo đánh giá RRTT hàng ngày của BIDV
Từ biểu đồ biến động BPV theo danh mục sản phẩm có thể thấy RRLS tại BIDV tập trung chủ yếu ở sản phẩm tự doanh trái phiếu, đây cũng là danh mục sản phẩm có mức biến động BPV trong năm nhiều nhất. BPV tự doanh trái phiếu âm cho thấy sự biến ộn n ược chiều của lãi suất và giá trị danh mục và BIDV sẽ chịu rủi ro khi lãi suất thị trường tăng.
BPV tự doanh trái phiếu chịu tác động bởi yếu tố thời lượng bình quân và giá trị thị trường của danh mục . Trong năm 2019, thời lượng bình quân của danh mục tăng mạnh, lãi suất trong kỳ biến động theo xu hướng giảm, do đó khoảng biến động của BPV trong năm 2019 khá lớn, cao nhất -6.48 tỷđ, thấp nhất 0 tỷđ, trung bình -2.69 tỷđ, tương đương 24.43% hạn mức theo LCS gần
72
nhất (-11 tỷ đ) . Với xu hướng lãi suất tương đối ổn định theo chiều hướng giảm trong nửa cuối năm 2019, từ cuối tháng 6/2019, BIDV đã C huyển dịch C ơ C ấu danh mục với việc tập trung hơn vào C ác kỳ hạn dài dẫn đến thời đi ểm
cuố i năm BPV luô n duy trì ở mức cao.
Đối với sản phẩm phát sinh tài chính và tự doanh ngoại tệ, chỉ số BPV biến động không nhiều, BIDV giao dịch và duy trì trạng thái cuối ngày ổn ịnh.
2.2.3.3. Đo lường rủi ro bằng mô hình VaR
Hiện tại để đo lường RRTT, BIDV đang sử dụng VaR x ác định theo phương pháp mô phỏng lịch sử, C ài đặt tính toán trên chương trình MGR. Chương trình MGR hiện tại đang tính to án VaR dựa trê n phương pháp mô phỏng lịch sử với độ tin c ậy 99% và khoảng thời gian nắm giữ tố i đa l à 1 ngày trong vòng 250 ngày làm việc liên tiếp. Cụ thể, Chương trình sắp xếp 250 dữ liệu lãi, lỗ theo thứ tự từ bé nhất đến lớn nhất . Như vậy, giá trị VaR sẽ nằm ở quan sát thứ 250*0,01 + 1 = 3,5. Nói cách khác, giá trị VaR được xác định bằng trung bình cộng của tổn thất lớn thứ 3 và tổn thất lớn thứ 4 trong chuỗi 250 dữ liệu lãi/lỗ này.
Tuy nhi ê n phương pháp tính VaR C ho RRTT trên C hương trình MGR hiện tại của BIDV Cũng C ó vấn đề cần lưu ý như phương pháp tính toán dựa trên giả ịnh quá khứ sẽ lặp lạ tron tươn l tron k ều này rất hiếm khi xảy r Đôi khi kết quả tính VaR lại cho kết quả tổng tổn thất thấp ơn tổn thất thực tế xảy ra (điểm breach) . Mô hình VaR đang đo lường 02 loại rủ ro p t s n ối với danh mục hiện tại của BIDV là rủi ro ngoại hối và rủi ro lãi suất.
Rủi ro ngoại hối.
Với danh mục chịu rủi ro ngoại hối BIDV đo lường VaR toàn hàng (không gồm chi nhánh tại nước ngoài) cho 3 loại ngoại tệ chính là USD, EUR và JPY mà C hưa thực hiện tính VaR cho toàn bộ danh mục.
73
VaR USD toàn hàng (tỷđ)
16.000 14.000 12.000 10.000 8.000 6.000 4.000 2.000 0.000 ⅛rw ó’ P1 í, .(á5 ' <N φr φ <9' oɪ'
--- VaR USD toàn hàng (tỷđ)
Biểu đồ 2. 3: VaR USD toàn hàng (không gồm CN Yangon)
Nguồn: báo cáo đánh giá RRTT hàng ngày của BIDV
Biểu đồ 2. 4: VaR EUR, JPY toàn hàng (không gồm CN Yangon)
Nguồn: o o đ nh gi RRTT h ng ng ủa BIDV
Từ 02 biểu đồ trên có thể thấy đối với rủi ro ngoại hối giá trị tổn thất lớn nhất có thể xảy ra với BIDV nằm ở danh mục ngoại tệ USD; giá trị tổn thất của danh mục USD lớn nhất năm 2019 là 14,64 tỷ đồng vào ngày 24/09/2019 khi BIDV có trạng thái USD lớn nhất.
74
Rủi ro lãi suất
Với danh mục chịu RRLS sổ kinh doanh, BIDV thực hiện tính toán VaR theo danh mục sản phẩm gồm VaR tự doanh trái phiếu, VaR tự doanh ngoại tệ, VaR hợp đồng tương lai TPCP và VaR tổng danh mục tự doanh. Tuy nhiên do đối với sản phẩm HĐTL TPCP gần như BIDV không nắm giữ trạng thái cuối ngày nên VaR thường = 0. Trong cả năm 2019 BIDV chỉ có trạng thái nắm giữ HĐTL TPCP trong 2 ngày là ngày giao dịch đầu tiên của sàn
giao dị ch HĐTL TPCP và 1 ngày trong tháng 8/2019 .
VaR tự doanh ngoại tệ (tỷđ) VaR tự doanh trái phiếu (tỷđ) VaR tổng danh mục tự doanh (tỷđ)
Biểu đồ 2. 5: VaR theo loại sản phẩm
Nguồn: báo cáo đánh giá RRTT hàng ngày của BIDV
Từ biểu đồ có thể thấy giá trị tổn thất có thể xảy ra đối với danh mục trái phiếu sổ kinh doanh là lớn nhất và gần bằng với VaR tổng danh mục. Việc tính toán VaR tổng danh mục tự do anh đã cho thấy lợi ích của việc đa dạng hóa danh mục đầu tư. Ví dụ ngày 09/10/2019 khi VaR tự doanh ngoại tệ = 8.57 tỷ đồng; VaR tự doanh trái phiếu = 12.51 tỷ đồng nhưng VaR tổng danh mục = 0 do các trạng thái đã được triệt tiêu cho nhau, tương tự như vậy với ngày 16/08/2019. Như vậy từ việc tính toán và giám sát các chỉ tiêu VaR hàng
Stt Danh mục Số điểmbreach Kết quả backtest theo phương phápTLA
1 Trái phi ếu 2 Vùng xanh - Mô hình dự báo khá chính
75
ngày bộ phận kinh doanh có thể đưa ra C ác quyết định kinh do anh đảm bảo lợi
nhuận đạt được là cao nhất trong đi ều kiện thị trường có biến đổi không thuận lợi bằng C ách điều chỉnh danh mục đầu tư.
2.2.3.4. Kiểm nghiệm giả thuyết
Để thực hiện quản trị RRTT theo thông lệ và đánh giá C ác mô hình đang sử dụng trong quản lý RRTT, BIDV đã bắt đầu nghiên cứu và thực hiện kiểm nghiệm giả thuyết từ năm 2017 . Hi ện tại BIDV đã b an hành C ẩm nang hướng
dẫn thực hiện kiểm nghiệm giả thuyết trong QLRRTT và thực hiện KNGT mô hình VaR theo định kỳ 6 tháng/lần. BIDV áp dụng phương pháp sử dụng lãi/lỗ dựa trên giả định trạng thái của danh mục không thay đổi. Giá trị lãi/lỗ của danh mục sẽ được so sánh với giá trị VaR được tính toán tại cùng một thờ ểm Đ ểm breach (vi phạm) phát sinh nếu giá trị lỗ thực tế lớn ơn trị VaR, tức là mô hình VaR dự báo không chính xác tổn thất xảy r Để n giá kết quả KNGT, BIDV sử dụng phương pháp chính l à phương pháp tiếp c ận đèn giao thông . Đối với các phương pháp KNGT the o phương pháp Kupiec, phương pháp dự báo khoảng của Christoffersen và phương pháp Haas, BIDV thực hiện bổ sun ể kết hợp với kết quả KNGT củ p ươn pháp đèn giao thông khi đưa ra quyết định tiếp tục sử dụng hay thay thế mô hình. Kết quả thực hiện KNGT được báo cáo l ên PTGĐ phụ trách phê duyệt.
Ban QLRRHĐ&TT - bộ phận QLRR độc l ập l à đơn vị thực hiện KNGT mô hình VaR hàng kỳ, kết quả KNGT kỳ cuối năm 2019 như s au:
Ban QLRRHĐ&TT thực hiện backtest 5 mô hình VaR (VaR USD, JPY,EUR toàn hàng (không gồm CN Yangon), VaR danh mục tự doanh USD/VND và VaR trái phiếu Sổ kinh doanh) với g i ai đoạn backtest từ 30/11/2018 - 29/11/2019 (tương ứng với 250 giá trị VaR của 250 ngày làm việc liên tiếp) . Trong đó 03 mô hình VaR (VaR USD, JPY v à EUR to àn hàng không gồm CN Yangon) được tính to án trên chương trình quản lý rủi ro ngoại
76
hối vàng, 02 mô hình VaR trái phiếu và FX tự doanh được tính toán trên C hương trình MGR.
2 USD tự do anh 3 x ác tổn thất ước tính c ủa d anh mục EUR toàn hàng 5 Vùng vàng - Mô hình c ần được cân
nhắc
4 JPY toàn hàng 6 xem c ó nên tiếp tục sử dụng hay không USD toàn hàng 12 Vùng đỏ - Bác bỏ/ thay thế mô hình
Stt anh mục Số điểmbreach ết quả bac test theo phương phápTLA
1 Trái phi ếu 2
Vùng xanh - Mô hình dự báo khá chính xác tổn thất ước tính của danh mục USD tự do anh 3 3 EUR toàn hàng 5 JPY toàn hàng 6 ^ ^ USD toàn hàng 12
Bảng 2. 3: Kết quả bac ktest theo phương pháp đèn giao thông
Nguồn: BIDV
Nguyên nhân chính dẫn đến C ác điểm bre ach như s au:
- Lỗi dữ liệu của chương trình QLRR ngoại hối vàng: cụ thể, chương trình QLRR ngoại hố i vàng đã lấy ít hơn 250 dữ liệu thị trường trong quá khứ để tính VaR. Lỗi này đã dẫn đến 9/12 điểm breach của mô hình VaR USD to àn hàng, 3/5 điểm breach của mô hình VaR USD to àn hàng v à 3/6 điểm breach của mô hình VaR JPY toàn hàng. Nếu loại trừ nguyên nhân lỗi dữ liệu củ ươn tr n , số ểm breach của mỗ m n n ư s u:
STT Danh mục Số điêm breach LRPOF Kết luận
1 Trái phiếu 2 ÕĨ0 Không báC bỏ
2 USD tự do anh 3 0.09 Không báC bỏ
3 EUR toàn hàng 5 196 Không báC bỏ
4 JPY toàn hàng 6 336 Không báC bỏ
5 USD toàn hàng 12 19.02 Bác bỏ
STT Danh mục Số điêm breach LRPOF Kết luận
1 Trái phiếu 2 0.10 Không báC bỏ
2 USD tự do anh 3 0.09 Không báC bỏ
3 EUR toàn hàng 2 0.∣0 Không báC bỏ
Bảng 2. 4: Kết quả bac ktest theo phương pháp TLA (sau điều chỉnh)
Nguồn: BIDV
77
Có thể thấy, sau khi loại bỏ C ác điểm breach do lỗi dữ liệu, các mô hình VaR đều rơi vào vùng xanh - mô hình dự b áo khá C hính xác tổn thất ước tính C ủa danh mục nê n BIDV C hưa C ần phải thay thế mô hình VaR hiện tại .
- Do bi ến động thị trường: Đố i với C áC điểm bre aCh kháC, nguyên nhân