3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Cơ sở dữ liệu
Để đánh giá rủi ro của hệ thống ngân hàng Việt Nam, tác giả sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính của 20 NHTM và các số liệu vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát theo CPI, lãi suất, chỉ số VN-Index… trong khoảng thời gian từ 2005 đến 2014, dữ liệu được lấy theo năm và số liệu năm 2014 được lấy làm năm cơ sở để dự đoán và tính toán tác động của các cuộc khủng hoảng và kịch bản bất lợi đến các ngân hàng này trong hai năm tiếp theo 2015-2016.
Các dữ liệu thứ cấp được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, cả trong nước và ngoài nước. Trong đó dữ liệu chi tiết về từng ngân hàng được thu thập thông qua báo cáo tài chính và báo cáo thường niên được công bố, và qua các trang web chuyên cung cấp thông tin tài chính như Vietstock và Cafef. Các dữ liệu vĩ mô được thu thập từ các nguồn thống kê lớn và đáng tin cậy như IMF, Worldbank và Tổng cục thống kê. Ngoài ra các dự báo về tình hình kinh tế trong tương lai cũng được tác giả thu thập từ Báo cáo triển vọng kinh tế thế giới (WEO) ấn bản gần nhất.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, cụ thể: - Phương pháp nghiên cứu định tính: Sử dụng phương pháp tổng hợp, phân tích các số liệu từ nhiều nguồn thống kê khác nhau, tham khảo nhận định của các chuyên gia trong các báo cáo hàng kỳ đáng tin cậy của IMF, Worldbank như WEO để xây dựng kịch bản cơ sở, là kịch bản dự đoán gần nhất xu hướng biến động bình thường của nền kinh tế những năm tiếp theo. Bên cạnh đó, để xây dựng kịch bản bất lợi, luận văn cũng thống kê, so sánh với dữ liệu lịch sử từ các cuộc suy thoái kinh tế năm 2007-2008 và 2011- 2012 để xây dựng kịch bản bất lợi với quy mô và bất lợi cao hơn so với sự kiện đã xảy ra.
- Phương pháp nghiên cứu định lượng: Tác giả xây dựng mô hình kinh tế lượng để kiểm định mối quan hệ của các biến số vĩ mô đến nợ xấu. Từ đó tính toán kết quả tác động của các kịch bản được xây dựng trước đó đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng trước và sau cú sốc để đánh giá sức chịu đựng rủi ro tín dụng của từng ngân hàng. Cụ thể, quy trình cơ bản để thực hiện stress testing vĩ mô đối với rủi ro tín dụng gồm các bước như sau:
Bước 1: Xác định các tổ chức tài chính sẽ tham gia kiểm tra độ ổn định
Ở bước này, nghiên cứu sẽ đưa ra 20 NHTM tham gia vào kiểm tra độ ổn định, ngoài yêu cầu về số liệu được công bố đầy đủ, quy mô của các ngân hàng này cũng đa dạng và có thể làm đại diện cho hệ thống ngân hàng Việt Nam. Hai mươi ngân hàng với quy mô tổng tài sản và vốn điều lệ được đưa vào phân tích thể hiện trong bảng 3.1:
Bảng 3.1: Quy mô tổng tài sản, vốn điều lệ của 20 NHTM Việt Nam năm 2014 (Đvt:
tỷ đồng) NHTM Tổng Tài sản Vốn điều lệ NHTM Tổng tài sản Vốn điều lệ Vietinbank 661,132 37,234 HDBank 99,524 8,100 BIDV 650,340 28,112 Maritimebank 104,368 8,000 VCB 576,989 26,650 VIB 80,660 6,802 Sacombank 188,678 12,425 VPBank 163,241 6,348 Eximbank 161,094 12,355 Đông Á 87,108 5,000
SCB 242,222 12,294 OCB 39,095 3,547
MB 200,489 11,594 Việt Á 35,590 3,206
ACB 180,000 9,376 NCB 36,837 3,010
Techcombank 175,902 8,878 Kienlongbank 23,103 3,000
SHB 169,036 8,865 Nam Á 37,293 3,000
Nguồn: Báo cáo thường niên của 20 NHTM năm 2014 Việc lựa chọn các ngân hàng trên, ngoài dựa vào yếu tố quy mô tổng tài sản còn phải dựa vào mức độ sẵn có của số liệu, bao gồm báo cáo tài chính và thuyết minh báo cáo tài chính đầy đủ. Hai mươi ngân hàng này có tổng tài sản chiếm trên 60% tổng tài sản của toàn hệ thống, tỷ lệ này sẽ cao hơn nếu như tác giả có đầy đủ số liệu của một số ngân hàng lớn như Agribank, Ngân hàng Bưu điện Liên Việt. Có nhiều cách khác nhau để lựa chọn đối tượng nghiên cứu phù hợp tùy theo mục đích của người dùng và số liệu có sẵn. Nghiên cứu của Cihak (2004) cũng lựa chọn 16 ngân hàng đại diện cho khoảng 80% tổng tài sản của hệ thống ngân hàng Cộng hòa Séc, một số nghiên cứu dựa trên mức dư nợ tín dụng ngân hàng để lựa chọn đối tượng nghiên cứu, như nghiên cứu của Vazquez & Tabak (2012) lựa chọn 49 ngân hàng chiếm khoảng 85% tổng dư nợ tín dụng toàn ngành. Mẫu nghiên cứu của luận văn chỉ chiếm 60% tổng tài sản của hệ thống ngân hàn, con số này tuy không cao nhưng cũng đã khái quát được hầu hết tất cả các ngân hàng lớn nhất, nổi bật nhất và có sức ảnh hưởng nhất định đến hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Có ba kịch bản được đưa ra:
- Kịch bản cơ sở: Đây là kịch bản được xây dựng dựa trên trên đánh giá chung về tình hình vĩ mô của Việt Nam những năm gần đây thông qua các số liệu lịch sử, đồng thời kết hợp với dự báo của Quỹ tiền tệ quốc tế IMF trong Báo cáo triển vọng kinh tế thế giới ấn bản tháng 04/2015. Đây là trang Web đáng tin cậy, cập nhật thường xuyên những thông tin và số liệu uy tín, được các nước trên thế giới sử dụng làm nghiên cứu khoa học nhiều. Kịch bản cơ sở chủ yếu để tham khảo, đối chiếu tình hình thực tế của các ngân hàng với trạng thái nền kinh tế dự đoán trong tương lai, xác suất xảy ra kịch bản này cao hơn so với hai kịch bản còn lại.
- Kịch bản bất lợi: Đây là kịch bản được xây dựng sao cho phản ảnh gần đúng với các sự kiện trong quá khứ nhưng hội đủ tiêu chí “bất thường” và “có thể xảy ra”. Tác giả mô phỏng một cú sốc mạnh hơn để kiểm tra mức độ chịu đựng của các ngân hàng như thế nào.
- Kịch bản xây dựng gây sốc trực tiếp cho tỷ lệ nợ xấu, được giả định khi trực tiếp cho tỷ lệ nợ xấu tăng lên với nhiều mức tăng khác nhau.
Xây dựng kịch bản cơ sở
Để xây dựng kịch bản cơ sở, tác giả dựa trên đánh giá chung về tình hình vĩ mô của Việt Nam những năm gần đây thông qua các số liệu lịch sử, đồng thời kết hợp với dự báo của Quỹ tiền tệ quốc tế IMF trong Báo cáo triển vọng kinh tế thế giới ấn bản tháng 04/2015. Đây là trang Web đáng tin cậy, cập nhật thường xuyên những thông tin và số liệu uy tín, được nhiều nước trên thế giới sử dụng làm nghiên cứu khoa học.
Kịch bản cho GDP
Nhìn chung, GDP thực của Việt Nam từ năm 2005-2014 tăng trưởng khá ổn định, nhìn vào biểu đồ 3.1, có thể thấy GDP của Việt Nam giảm sút trong 2 giai đoạn, từ năm
2008-2009, và từ 2012-2013, đây sẽ là cơ sở để tác giả xây dựng kịch bản bất lợi. Theo dự báo của WEO, tăng trưởng GDP của Việt Nam sẽ đạt mức 6.0% năm 2015, tuy nhiên, đến năm 2016, nền kinh tế Việt Nam sẽ tăng trưởng chậm lại, đạt mức 5.8%. IMF cho rằng, các nền kinh tế mới nổi sẽ tăng trưởng chậm lại, chủ yếu do kinh tế Trung Quốc và giá dầu thế giới được dự báo sẽ tăng trở lại, điều kiện tài chính và lãi suất cũng sẽ tăng trong năm này.
Đồ thị 3.1: Kịch bản cơ sở cho GDP
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ WEO
Kịch bản cho lạm phát CPI 8.44 6.98 7.13 5.66 5.40 6.42 6.24 5.25 5.34 5.86 6.00 5.80 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015f 2016f
Đồ thị 3.2: Kịch bản cơ sở cho lạm phát theo CPI
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ WEO. Lạm phát của Việt Nam đang giảm bắt đầu từ năm 2012 trở lại đây, chính phủ đã thành công trong việc kiểm soát lạm phát ở mức thấp và ổn định, WEO dự đoán lạm phát ở Việt Nam sẽ tiếp tục giảm vào năm 2015, đạt mức 2.5% do giá dầu thấp. Tuy nhiên, đến năm 2016, tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam được dự đoán sẽ tăng lên bởi giá dầu thế giới dự kiến sẽ tăng trở lại, WEO dự báo lạm phát sẽ ở mức 3.2%.
Kịch bản cho lãi suất
Do WEO không đưa ra các dự báo cho lãi suất nên tác giả dựa trên những số liệu lịch sử và tình hình thực tế những năm vừa qua, kết hợp với nhận định của các chuyên gia kinh tế. Nhìn chung, mặt bằng lãi suất những năm gần đây giảm đáng kể, NHNN đưa ra chính sách để giảm lãi suất cho vay xuống từ 1%-1.5%. Nhìn chung, biến động của lãi suất cho vay có mối quan hệ với biến động của lạm phát, tác giả giả định mức tăng (giảm) của lãi suất cho vay tương ứng với mức độ tăng (giảm) của lạm phát.
8.281 7.386 8.304 23.116 7.055 8.862 18.677 9.094 6.592 4.086 2.5 3.2 0.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015f 2016f Lạm phát (Theo CPI)
Đồ thị 3.3: Kịch bản cơ sở cho lãi suất
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ WEO. Như vậy, kịch bản cơ sở cho GDP, lạm phát theo CPI và lãi suất được tóm tắt qua bảng 3.2 như sau:
Bảng 3.2: Tóm tắt kịch bản cơ sở
2015 2016
Tăng trưởng GDP (%/năm) 6.00 5.80
Lạm phát CPI (%/năm) 2.50 3.20
Lãi suất cho vay (%/năm) 5.31 6.79
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kịch bản bất lợi
Tác giả đưa ra kịch bản bất lợi dựa trên việc tham khảo dữ liệu lịch sử, một cuộc khủng hoảng kinh tế xảy ra và kéo dài nhiều năm, không chỉ ảnh hưởng đến nền kinh tế của các cường quốc trên thế giới mà Việt Nam cũng bị ảnh hưởng nặng nề. Trải qua
11.03 11.18 11.18 15.78 10.07 13.14 16.95 13.47 10.37 8.67 5.31 6.79 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015f 2016f Lãi suất
nhiều cuộc khủng hoảng kinh tế không có nghĩa là nền kinh tế đó sẵn sàng đối mặt được với những bất lợi xảy ra tiếp theo, kịch bản bất lợi có thể nương theo những số liệu của các sự kiện lịch sử để đưa ra con số hợp lý.
Kịch bản cho GDP
Trong thời gian 5 năm, từ năm 2003-2007 tăng trưởng kinh tế Việt Nam đạt trung bình 7.54%/năm, nhưng khi trải qua cuộc khủng hoảng 2007-2008, trong giai đoạn 2008- 2014, tốc độ tăng trưởng của Việt Nam chỉ đạt 5.66%. So với cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á năm 1997-2001, tốc độ tăng trưởng của Việt Nam cũng diễn biến như cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2007-2008:
Đồ thị 3.4: Tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam 2 giai đoạn 1997-2001, 2007-2014
Nguồn: Tổng cục thống kê. Nhìn vào đồ thị 3.4 thể hiện hai giai đoạn khủng hoảng khác nhau, có thể thấy sau cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á, nền kinh tế Việt Nam đã được phục hồi đáng kể vào những năm sau, tuy nhiên sau giai đoạn khủng hoảng kinh tế 2007-2008, giai đoạn 2012-2014 lại có sự sụt giảm đáng kể trong tăng trưởng GDP, tác giả giả định
8.15 5.76 4.77 6.79 6.89 7.08 7.34 7.79 7.130 5.620 5.390 6.420 6.240 5.25 5.335 5.28 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1997 (2007) 1998 (2008) 1999 (2009) 2000 (2010) 2001 (2011) 2002 (2012) 2003 (2013) 2004 (2014) 1997-2001 2007-2014
rằng, năm 2014 là năm bắt đầu cho cuộc suy thoái kinh tế mới, những năm tiếp theo từ 2015-2016, tốc độc tăng trưởng GDP mỗi năm sẽ giảm trung bình 55%, tác giả lấy cao hơn 2 lần mức trung bình giảm của hai giai đoạn 1997-1998 và 2007-2008 (24.5%) và giai đoạn 1997-1998 (29.32%) để thấy được kịch bản bất lợi hơn nhiều so với sự kiện quá khứ đã xảy ra, nghĩa là tốc độ tăng trưởng GDP năm 2015-2016 lần lượt là 2.376% và 1.069%.
Đồ thị 3.5: Kịch bản bất lợi cho GDP
Nguồn: Tác giả tổng hợp và dự báo
Kịch bản cho lạm phát
Kịch bản cho lạm phát trong 2 năm 2015-2016 được mô phỏng theo tốc độ tăng lạm phát cao nhất vào năm 2007-2008, lạm phát từ mức 8.304% năm 2007 lên đến 23.116% năm 2008, tăng 178.37% chỉ trong một năm. Như vậy trong giai đoạn 2015-2016, tỷ lệ lạm phát được giả định tăng trung bình 73.21%/năm, hay 200% trong hai năm. Năm
8.442 6.978 7.130 5.662 5.398 6.423 6.240 5.247 5.335 5.280 2.376 1.069 0.000 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000 8.000 9.000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015f 2016f
2014 có tỷ lệ lạm phát là 4.086% nên tỷ lệ lạm phát năm 2015 và 2016 lần lượt là 7.08% và 12.26%.
Đồ thị 3.6: Kịch bản bất lợi cho lạm phát theo CPI
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kịch bản cho lãi suất
Trước kịch bản lạm phát tăng cao, tác giả giả định NHNN điều hành chính sách tiền tệ tăng lãi suất để kiềm chế tốc độ tăng của lạm phát. Mức tăng của lãi suất sẽ tương ứng với tốc độ tăng của lạm phát để đảm bảo lạm phát được kiềm chế. Ở đây, với một điểm phần trăm tăng trong lạm phát, lãi suất cho vay sẽ tăng tương ứng một điểm phần trăm.
8.281 7.386 8.304 23.116 7.055 8.862 18.677 9.094 6.592 4.086 7.08 12.26 0.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015f 2016f
Đồ thị 3.7: Kịch bản bất lợi cho lãi suất
Nguồn: Tác giả tổng hợp Như vậy, kịch bản bất lợi cho GDP, lạm phát theo CPI và lãi suất có thể được tóm tắt trong bảng 3.3 như sau:
Bảng 3.3: Tóm tắt kịch bản bất lợi
2015 2016
Tăng trưởng GDP (%/năm) 2.376 1.069
Lạm phát CPI (%/năm) 7.08 12.26
Lãi suất cho vay (%/năm) 21.55 37.32
Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán.
Kịch bản gây sốc trực tiếp cho tỷ lệ nợ xấu
Nghiên cứu giả định xảy ra cú sốc nợ xấu tăng thêm 20%, 30% và 40%. Thay đổi cú sốc nợ xấu tăng lên các mức tăng khác nhau để đánh giá tác động của cú sốc lên tỷ lệ an toàn vốn. 11.03 11.18 11.18 15.78 10.07 13.14 16.95 13.47 10.37 12.44 21.55 37.32 0.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015f 2016f Lạm phát (Theo CPI) Lãi suất
Bước 3: Xác định tiêu chí liên hệ những cú sốc tác động đến các ngân hàng
Tác giả sử dụng hệ số CAR để làm thước đo đánh giá một ngân hàng có chịu đựng được sau cú sốc hay không. So sánh CAR trước và sau cú sốc để xem sự tác động đến ngân hàng thế nào và kiểm tra xem ngân hàng đó có giữ được tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định hay không.
CAR(𝑡) = Vốn tự có(t)
Tổng tài sản Có rủi ro(t)
Hệ số an toàn vốn tối thiểu của các ngân hàng năm 2014 được thể hiện trong đồ thị 3.8 như sau:
Đồ thị 3.8: Hệ số CAR năm 2014 của 20 NHTM Việt Nam
Nguồn: Báo cáo thường niên năm 2014 của các ngân hàng. Có thể thấy, năm 2014 là năm mà các ngân hàng duy trì được hệ số CAR khá tốt khi hầu như tất cả các ngân hàng đều duy trì hệ số này trên tỷ lệ tối thiểu mà quy định đặt ra là 9%. Trong đó, ngân hàng VIB và Kiên Long có hệ số CAR khá cao, trên 17%.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Hệ số CAR 2014
Bên cạnh đó cũng phải chú ý khi có 5 ngân hàng có hệ số CAR xấp xỉ mức an toàn 9% như BIDV, SCB, Đông Á, Sacombank và MB.
Trước tiên, tác giả sẽ đưa ra cách tính toán hệ số CAR sau cú sốc qua 4 giai đoạn như sau:
B1: Tính toán Vốn tự có năm 2014 của các ngân hàng theo hướng dẫn tại Phụ lục
1 của Thông tư 36.
Việc tính toán vốn tự có được quy định rõ ràng và chi tiết trong phụ lục 1 của Thông tư 36, từ hướng dẫn trên, tác giả thực hiện tính toán vốn tự có của 20 NHTM được chọn.