Sau khi xây dựng kịch bản, bước tiếp theo là đưa các kết quả ứng với từng kịch bản vào bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập của các tổ chức tài chính. Khi có bất kỳ một sự thay đổi nào xuất hiện, rủi ro của ngân hàng tất yếu cũng biến động theo, đặc biệt là hai rủi ro mà mô hình đang xem xét là rủi ro thị trường và rủi ro tín dụng. Trong đó rủi ro thị trường sẽ chịu tác động trực tiếp khi biến đại diện vĩ mô thay đổi. Rủi ro tín dụng không thay đổi một cách lập tức mà trước tiên các khoản nợ xấu sẽ bị ảnh hưởng, sau đó dẫn tới các khoản lỗ kỳ vọng và các khoản lỗ không
kỳ vọng cũng thay đổi theo. Cụ thể ta có thể được giải thích qua phương trình tổng quát sau:
Để hiểu cụ thể hơn mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và các biến kinh tế, trước tiên ta tìm hiểu các bài nghiên cứu trước đây đã xem xét mối liên hệ giữa hai đại lượng này như thế nào. Đầu tiên, NPLs được chứng minh có mối liên hệ không chỉ với các biến kinh tế vĩ mô mà còn với các biến đặc trưng của ngân hàng. Với bài nghiên cứu của Sukrishnalall Pasha – nhà kinh tế học ở đơn vị ổn định tài chính của ngân hàng Guyana, mô hình xác định mối liên hệ giữa NPLs và các biến đại diện khác được trình bày như sau:
Bảng 3.1: Các biến dùng trong mô hình hồi quy
Biến Định nghĩa Dấu
lnNPL_Ai,t
Logarit tự nhiên của tỷ số NPLs trên tổng nợ của ngân hàng i trong năm t
∆GDPt
Tăng trưởng GDP thực hàng năm thời điểm t
(-)
lnRIRi,t Logarit tự nhiên của lãi suất thực (đo lường bằng sự chênh
Biến Định nghĩa Dấu
lạm phát hàng năm) ngân hàng i vào năm t
lnIFNt
Logarit tự nhiên của tỷ lệ lạm phát hàng năm thời điểm t
(+)
lnREERt Logarit tự nhiên của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực thời điểm t (+)
lnL_Ai,t
Logarit tự nhiên của tỷ số nợ trên tổng tài sản của ngân hàng i thời điểm t
(+)
SIZEi,t
Thị phần tương đối ngân hàng i thời điểm t
∑
(+)/(-)
∆LOANi,t
Tốc độ tăng trưởng nợ ngân hàng i thời điểm t
(+)
Bức tranh dưới đây sẽ mô tả rõ ràng hơn ảnh hưởng của biến vĩ mô và biến đặc trưng của ngân hàng lên NPLs như thế nào, tại sao lại đưa các biến này vào mô hình.
Các biến vĩ mô
Các nghiên cứu trước đây đã đưa ra khá nhiều mối quan hệ giữa NPLs và các biến kinh tế vĩ mô. Trong các biến đại diện đó, hầu như các nghiên cứu đều đề cập đến tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm, ngoài ra các biến đại diện quan trọng khác như tốc độ tăng trưởng tín dụng, lãi suất thực, tỷ lệ lạm phát hàng năm, tỷ giá thực hiệu lực (REER), tỷ lệ thất nghiệp hàng năm, cung tiền (M2)… Bài nghiên cứu đề xuất sử dụng tốc độ tăng trưởng GDP (ΔGDP), lạm phát hàng năm (INF) và tỷ giá thực hiệu lực (REER).
Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và NPLs được chứng minh qua thực nghiệm có mối quan hệ nghịch biến (Salas và Suarina, 2002; Rajan và Dhal, 2003; Fofack, 2005; và Jimenez và Saurina, 2005). Nguyên nhân này được giải thích như sau, khi GDP tăng trưởng mạnh mẽ sẽ dẫn tới sự gia tăng trong thu nhập, làm khả năng trả nợ của người vay tăng lên, kết quả là nợ xấu được giảm xuống.
Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu được chứng minh là có mối quan hệ đồng biến. Theo nhà kinh tế Fofack (2005), sức ép lạm phát sẽ làm suy giảm vốn chủ sở hữu của các ngân hàng, do đó rủi ro tín dụng cũng bị ảnh hưởng tăng lên.
Đối với tỷ giá thực hiệu lực (REER), mối quan hệ được xem là đồng biến. Cũng theo nhà kinh tế Fofack (2005), khi tỷ giá hối đoái tăng lên sẽ có tác động làm gia tăng NPLs của các ngân hàng thương mại đang hoạt động theo chế độ tỷ giá cố định.
Các biến kinh tế được đề cập trong mô hình này sử dụng dữ liệu hiện thời và dữ liệu có độ trễ một năm so với thời điểm xảy ra cú sốc.
Các biến đặc trưng của ngân hàng
Ngoài các biến vĩ mô, các bằng chứng trong lịch sử cũng chứng minh rằng các nhân tố riêng của ngân hàng bao gồm độ lớn của ngân hàng, lợi nhuận biên, các điều kiện cấp tín dụng như kỳ hạn, lãi suất, mức độ và các rủi ro cũng là một thành tố quan trọng để xác định NPLs. Bài nghiên cứu xem xét sử dụng bốn biến thuộc khu vực ngân hàng là lãi suất thực (RIR), độ lớn của ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng hàng năm của nợ (∆LOANS) và tỷ số nợ trên tổng tài sản (L_A).
Đối với lãi suất thực, tác động của nó đến NPLs được chứng minh là đồng biến khi mức lãi suất cao. Lãi suất thực được tính bằng cách lấy lãi suất cho vay theo trung bình tỷ trọng của ngân hàng trừ đi tỷ lệ lạm phát hàng năm, cũng như các biến vĩ mô trên, RIR cũng sử dụng dữ liệu hiện thời và dữ liệu có độ trễ là một năm.
Gia tăng trong các khoản cho vay của ngân hàng luôn được sử dụng để xác định NPLs (Salas và Saurina, 2002; Jimenez và Saurina, 2005; Keeton và Morris, 1987; Sinkey và Greenwalt, 1991; và Keeton, 1999). Phần trăm thay đổi trong danh mục cho vay của ngân hàng (ΔLOANS) được sử dụng đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín
dụng, dữ liệu của biến đưa vào mô hình bao gồm dữ liệu hiện thời và dữ liệu có độ trễ hai năm. Cũng giống như tốc độ tăng trưởng GDP, logarit của ΔLOANS không tính được bởi vì kết quả có thể âm khi các ngân hàng thắt chặt tín dụng hơn so với các năm trước khi xảy ra khủng hoảng.
Với độ lớn của ngân hàng thì mối tương quan vẫn còn khá nhiều tranh luận. Với lập luận là mối tương quan ngược chiều (Rajan và Dhal, 2003; Salas và Saurina, 2002; Hu và các tác giả khác, 2006), cho rằng khi một ngân hàng có quy mô lớn sẽ có nhiều hành động hơn trong việc quản trị rủi ro do đó sẽ giúp giảm thiểu các khoản nợ xấu. Ngoài ra cũng có lập luận giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu là mối quan hệ đồng biến (Rajan và Dhal, 2003), khi một ngân hàng lớn, mức độ cho vay gia tăng sẽ dẫn tới nợ xấu cũng có khả năng gia tăng. Trong bài nghiên cứu này, quy mô của ngân hàng sẽ được xây dựng bằng cách tính tỷ trọng theo giá trị trường của tài sản trên tổng tài sản của hệ thống ngân hàng.
Cuối cùng là tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (L_A), biến đại diện này được nghiên cứu là tương quan thuận với NPLs (Sinkey và Greenwalt, 1991). Lý do là vì lợi nhuận thu được từ các khoản cho vay có giá trị cao hơn chi phí khi rủi ro tăng lên, được biểu hiện trong sự gia tăng của NPLs trong suốt thời kỳ khủng hoảng. Bảng 3.1 dưới đây sẽ trình bày tóm tắt cách tính cũng như mối tương quan của các biến với NPLs.
Với mô hình bài nghiên cứu đang xem xét, tỷ lệ nợ xấu được chia ra làm hai cho hai loại đối tượng là doanh nghiệp và cá nhân, tạo tiền đề trong việc tính toán các khoản lỗ do rủi ro tín dụng xảy ra.
3.2.2.3 Bước thứ ba, đánh giá các khoản lỗ tín dụng và khoản lỗ thị trường
mà ngân hàng gánh chịu
a. Rủi ro thị trường
Rủi ro thị trường là rủi ro xuất hiện các khoản lỗ của tài sản, nợ và các vị thế ngoại bảng khi giá thị trường thay đổi, xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau nhưng chủ yếu là đến từ rủi ro lãi suất và rủi ro tỷ giá. Ngoài ra, rủi ro thị trường được biết là một trong hai rủi ro lớn nhất mà ngân hàng phải đối mặt, do đó ngày
càng được các nhà giám sát và quản lý dành sự quan tâm nhiều hơn khi nền kinh tế các nước hội nhập một cách mau chóng.
Đó là lý do vì sao Ủy ban Basel đã đề xuất quy định về nguồn vốn tối thiểu vào năm 1988, giúp các ngân hàng xác định mức vốn tối thiểu để có khả năng chống đỡ các rủi ro mà ngân hàng có thể đối mặt trong tương lai. Vì vậy, để ngân hàng có khả năng trụ vững khi nền kinh tế xảy ra khủng hoảng, mô hình đã đề xuất loại trừ giá trị rủi ro thị trường ra khỏi nguồn vốn của ngân hàng, bao gồm giá trị rủi ro lãi suất và giá trị rủi ro tỷ giá.
Rủi ro lãi suất
Rủi ro lãi suất được hiểu là giá cả tín dụng, là giá mà người đi vay phải trả để đánh đổi lấy quyền sử dụng vốn vay. Rủi ro lãi suất xuất hiện khi có sự thay đổi của lãi suất thị trường dẫn đến tổn thất tài sản và thu nhập của ngân hàng. Thông thường các ngân hàng sẽ đối mặt với hai loại rủi ro lãi suất là “rủi ro về giá” và “rủi ro tái đầu tư”.
Rủi ro về giá: giá trị tài sản Có và Nợ được tính dựa trên khái niệm hiện giá
của tiền tệ, do đó khi lãi suất thay đổi sẽ kéo theo mức chiết khấu thay đổi làm cho giá trị tài sản Có và Nợ xuất hiện chênh lệch so với ban đầu.
Rủi ro tái đầu tư: Rủi ro này xuất hiện khi có sự bất cân xứng về kỳ hạn giữa
tài sản Nợ và tài sản Có, ngoài ra còn do ngân hàng áp dụng các mức lãi suất khác nhau khi huy động vốn và cho vay.
Vì vậy để đo lường giá trị rủi ro lãi suất chúng ta xem xét sự thay đổi giá trị hiện tại của các chứng khoán đầu tư đang thực hiện giao dịch (trading book1
), cụ thể là
1
Trading book thông thường là các danh mục đầu tư của các tổ chức tài chính lớn. Các trading book điển hình chứa các thông tin về tất cả các chứng khoán mà tổ chức đang nắm giữ cũng như lịch sử của tất cả các giao dịch kế toán bao gồm mua và bán chứng khoán trong sổ sách. Do đó tradingbook được xem là nguồn dữ liệu cơ bản được sử dụng để theo dõi một cách nhanh chóng bất kì hoạt động đầu tư nào của tổ chức.
Tất cả các hoạt động đầu tư đều được ghi nhận vào trading book. Mức độ chi tiết được ghi nhận sẽ rất hữu ích khi xem xét bất kì loại hình của các giao dịch mới phát sinh mà các giao dịch đó có tác
trái phiếu doanh nghiệp, Chính phủ nước ngoài, Chính phủ trong nước và địa phương. Các giá trị hiện tại sẽ phụ thuộc vào sự thay đổi của lãi suất ngắn hạn, do đó mô hình đường cong lãi suất được sử dụng để đánh giá. Một lưu ý nữa, dữ liệu về kỳ hạn chứng khoán của từng ngân hàng không được công bố do đó sẽ sử dụng trung bình kỳ hạn của các chứng khoán trên thị trường. Chúng ta chia các chứng khoán ra thành các phần bao gồm: trái phiếu doanh nghiệp, trái phiếu địa phương, cho vay Chính phủ và trái phiếu của Chính phủ nước ngoài. Cuối cùng, tính tổng cộng sự thay đổi của các phân khúc đó, và giá trị này sẽ đại diện cho rủi ro lãi suất của từng ngân hàng.
Giá trị rủi ro lãi suất được đại diện bởi sự thay đổi trong giá trị ròng △NW của ngân hàng. Giá trị ròng này được xác định bởi công thức sau:
NW = Giá trị tổng tài sản ngân hàng - Giá trị tổng vốn huy động và đi vay (1)
Trong các mô hình đo lường rủi ro lãi suất, mô hình thời lượng đơn Macaulay ưu việt hơn trong việc đo lường mức độ nhạy cảm của tài sản Có và tài sản Nợ đối với lãi suất vì đề cập đến yếu tố thời lượng của tất cả dòng tiền cũng như kỳ hạn của tài sản Nợ và tài sản Có. Thời lượng của một tài sản tài chính là thước đo thời gian tồn tại luồng tiền của tài sản này, được tính trên cơ sở giá trị hiện tại của nó. Ta có công thức tổng quát về thời lượng như sau:
∑ ∑ Trong đó:
D – Thời lượng (kỳ hạn hoàn vốn hay kỳ hạn hoàn trả) của tài sản tài chính.
N – Tổng số luồng tiền xảy ra, t – Thời điểm xảy ra luồng tiền (t = 1,2, …).
CFt – Luồng tiền nhận được tại thời điểm cuối kỳ t.
YTM – Tỷ lệ thu nhập khi công cụ tài chính đến hạn.
động lên tài sản hay các tổ chức tài chính. Các thông tin này sẽ giúp ích cho việc nhận biết các rủi ro tiềm ẩn có khả năng xuất hiện khi thực hiện các hoạt động đầu tư.
Để đo mức chênh lệch về thời lượng của tài sản Nợ và tài sản Có trên bảng cân đối kế toán, từ đó xác định sự thay đổi tài sản của ngân hàng, trước hết xác định thời lượng tài sản Nợ và tài sản Có như sau:
∑ ∑ Trong đó:
DA Thời lượng (kỳ hạn hoàn vốn trung bình) của toàn bộ tài sản Có.
DAi Thời lượng của tài sản Có thứ i.
DLi Thời lượng của tài sản Nợ thứ j.
DL Thời lượng (kỳ hạn hoàn vốn trung bình) của toàn bộ tài sản Nợ.
WAi Tỷ trọng tài sản Có thứ i trong tổng tài sản Có.
WLj Tỷ trọng tài sản Nợ thứ j trong tổng tài sản Nợ.
Từ công thức (1), (2), (3), ta xác định được sự thay đổi trong giá trị ròng của ngân hàng khi lãi suất biến động trong mối quan hệ với thời lượng như sau:
Trong đó: (DA – DL × k): khe hở kỳ hạn hiện tại, đo lường bằng công thức sau:
A: Tổng tài sản chịu rủi ro lãi suất
Bảng 3.2: Tác động của lãi suất đối với giá trị của ngân hàng
Trạng thái khe hở kỳ hạn Trạng thái lãi suất thị
trường
Sự thay đổi giá trị ròng Dương (DA> DL × L/A) Tăng Giảm Giảm Tăng Âm (DA< DL × L/A) Tăng Tăng Giảm Giảm Cân bằng (DA = DL × L/A)
Tăng Không đổi
Giảm Không đổi
Rủi ro tỷ giá
Rủi ro tỷ giá là rủi ro phát sinh do sự biến động của tỷ giá làm ảnh hưởng đến giá trị kỳ vọng tương lai, gắn liền với hoạt động kinh doanh mà dòng tiền vào và dòng tiền ra sử dụng các loại đồng tiền khác nhau. Nguyên nhân do sự không cân bằng giữa tài sản có ngoại tệ và tài sản nợ ngoại tệ hoặc chênh lệch giữa doanh số mua vào và bán ra đồng tiền nước ngoài. Cũng như rủi ro lãi suất, kiểm định Stress Test đối với rủi ro tỷ giá để đánh giá tác động của tỷ giá lên giá trị của vốn chủ sở hữu.
Đo lường rủi ro tỷ giá của một ngân hàng, ta có thể dựa vào trạng thái ngoại tệ ròng đối với một ngoại tệ, và nó được tính như sau:
Trạng thái ngoại tệ ròng (i) = Trạng thái nội bảng (i) + Trạng thái ngoại bảng (i) = [Tài sản có ngoại tệ (i) – Tài sản nợ ngoại tệ (i)] + [Doanh số mua vào (i) – Doanh số bán ra (i)]
Giá trị chịu rủi ro = Trạng thái ngoại hối × Độ biến động dự tính của tỷ giá × Tỷ giá đóng cửa
Cuối cùng trong quá trình tính toán giá trị rủi ro thị trường, mô hình giả định phòng ngừa tỷ giá hối đoái sẽ không được tính đến bởi các thông tin là không có sẵn. Do đó trong một số trường hợp rủi ro tỷ giá hối đoái và rủi ro lãi suất có thể bị đánh giá cao hơn thực trạng của từng ngân hàng.
b. Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng luôn được biết đến là rủi ro truyền thống của ngân hàng, mức độ rủi ro càng đặc biệt tăng mạnh sau cuộc khủng hoảng tài chính 2007, kéo theo đó là NPLs cũng tăng theo, vì vậy NPLs được sử dụng để đại diện cho rủi ro tín dụng. Với phương pháp phân tích này, mô hình sẽ tính rủi ro tín dụng cho từng ngân hàng, trong đó chia ra các khoản nợ dưới chuẩn riêng cho khoản vay doanh nghiệp và khoản vay cá nhân. Từ đó giá trị các khoản lỗ tín dụng sẽ được trừ ra khỏi tỷ lệ an