Nguồn: Monetary and Economic department, 2007
Theo đó, ngân hàng cho vay doanh nghiệp và ký một hợp đồng CDS với một bên mua bảo vệ cho khoản cho vay doanh nghiệp. Theo đó, ngân hàng nhận một khoản thanh tốn định kỳ từ Bên mua bảo vệ.
Đồng thời, ngân hàng phát hành trái phiếu liên kết rủi ro tín dụng. Nhà đầu tư sẽ trả tiền cho Ngân hàng để mua trái phiếu. Ngân hàng trả nhà đầu tư tiền lãi định kỳ cho đến khi đáo hạn. Khác với trường hợp của CDS ở trên thì bây giờ bên bán bán vệ có một khoản tiền gốc huy động được từ nhà đầu tư. Đó là lý do tại sao CLN còn được gọi là “funded CDS”.
Nếu khơng có sự kiện tín dụng nào xảy ra: nhà đầu tư sẽ nhận lại được khoản tiền gốc vào thời điểm đáo hạn của trái phiếu.
Nếu có sự kiện tín dụng xảy ra: ngân hàng sẽ trả cho bên mua bảo hiểm khoản tiền gốc bằng tiền mặt và nhận tài sản tham chiếu. Nhà đầu tư sẽ chỉ nhận được giá trị thu hồi của tài sản tham chiếu (tiền gốc trừ đi tổn thất rủi ro tín dụng).
5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo.
Cấu trúc và hoạt động của hệ thống tài chính cũng như mối tương tác của nó với nền kinh tế thực là hết sức phức tạp, các mơ hình kinh tế và các nghiên cứu khó có thể hiểu hết được những vấn đề ẩn chứa trong đó. Vì vậy, tác giả cho rằng kiểm định sức chịu đựng nên được coi là một quá trình liên tục, phải được cải tiến và phát triển không ngừng chứ không nên bị dừng lại ở bất kỳ thời điểm nào.
Sau một thời gian nghiêm túc thực hiện, tác giả nhận thấy, mặc dù đã rất cố gắng, đề tài này vẫn còn hạn chế và rất cần được bổ sung, cải thiện trong tương lai.
Thứ nhất, nghiên cứu chỉ tiến hành kiểm tra tại bốn ngân hàng thương mại
lớn tại Việt Nam: BIDV, Vietcombank, Vietinbank và Eximbank. Hơn nữa, luận văn chỉ tập trung vào nghiên cứu thực nghiệm kiểm định sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng được lấy từ báo cáo tài chính được cơng bố theo q từ quý 4 năm 2006 đến quý 1 năm 2015. Chi nhánh ngân hàng nước ngoài, ngân hàng thương mại 100% vốn nước ngồi, ngân hàng Chính sách, ngân hàng nơng nghiệp hay các ngân hàng thương mại khác không thuộc đối tượng nghiên cứu. Tuy nhiên mỗi quy mô và loại hình ngân hàng có những đặc thù về cạnh tranh, về nguồn nhân lực, năng lực quản trị khác nhau nên kiểm định sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng có thể khơng giống nhau. Như vậy, nghiên cứu chỉ kiểm định một bộ phận ở hệ thống ngân hàng Việt Nam nên tính khái qt hố chưa cao. Nghiên cứu tiếp theo có thể thực hiện trên phạm vi rộng hơn, nhiều ngân hàng hơn để kết quả có tính tổng qt cao hơn.
Thứ hai, trên thực tế có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả rủi ro tín
dụng của các Ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam, trong đó có đóng góp khá quan trọng của các yếu tố vi mô của từng ngân hàng, nhưng trong nghiên cứu này chỉ xem xét tác động của sáu yếu tố: GDP, lạm phát, lãi suất, tỷ giá, tăng trưởng tín dụng và chỉ số VN-INDEX. Do đó, các cú sốc vĩ mơ đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng chưa được nghiên cứu đầy đủ. Nghiên cứu tiếp theo có thể thực hiện theo phương pháp Bottom-up đối với từng ngân hàng để xem xét đưa thêm nhiều yếu tố ảnh hưởng hơn bao gồm cả các yếu tố vi mô xuất phát từ bản thân ngân hàng này, đặc điểm khách hàng vay của ngân hàng.
Thứ ba, các nghiên cứu tiếp theo cần cải thiện quá trình thu thập số liệu, qua đó nâng cao cả chất lượng và số lượng của số liệu. Stress Testing là q trình địi hỏi nhiều số liệu, bao gồm cả các số liệu mang tính chất vĩ mơ cho cả nền kinh tế và những số liệu riêng lẻ của từng ngân hàng. Những dãy số thời gian dài sẽ giúp người thực hiện kiểm tra dễ dàng hơn trong việc xác định kịch bản, những dãy số q ngắn thường khơng có nhiều biến động mạnh và do vậy khó hình dung ra một cú sốc thật sự bất lợi. Đối với số liệu về hoạt động của các ngân hàng, số liệu càng chi tiết sẽ càng giúp cho những mô phỏng, giả định sát với thực tế và kết quả càng chính xác hơn. Chẳng hạn, thay vì dùng số liệu nợ xấu chung của tổng dư nợ tín
dụng, việc tính riêng tỷ lệ nợ xấu của từng ngành, từng lĩnh vực kinh doanh sẽ giúp xác định chính xác hơn rủi ro mà các ngân hàng gặp phải.
Thứ tư, ngoài cách tiếp cận từ trên xuống (top-down) như nghiên cứu này, các nghiên cứu sau có thể nghiên cứu để tiến hành thêm cách tiếp cận từ dưới lên (bottom-up). Thực hiện đồng thời các cách tiếp cận này sẽ giúp có được một cái nhìn tồn diện hơn về tình hình sức khỏe của các ngân hàng. Hai cách tiếp cận này cịn có tác dụng kiểm tra chéo lẫn nhau, tránh đưa ra những kết luận phiến diện.
TÀI LIỆU THAM KHẢO. Tiếng Việt
1. Nguyễn Đình Thọ, 2011. Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. Hà Nội: Nhà xuất bản lao động xã hội.
2. Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Thu Trang, 2013. Kiểm định sức chịu đựng rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí cơng nghệ ngân hàng, số 13, trang 10 – 16.
3. Trầm Thị Xuân Hương, 2013. Giáo trình nghiệp vụ ngân hàng thương mại.
TP. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
4. Trần Ngọc Thơ và Vũ Quang Việt, 2007. Lập mơ hình tài chính. Hà Nội: Nhà xuất bản lao động xã hội.
5. Viện nghiên cứu kinh tế và chính sách VEPR, 2015. Dự báo kinh tế - xã hội Việt Nam giai đoạn 2016 – 2020.Hà Nội, tháng 1 năm 2015.
Tiếng Anh
1. Alves, I, 2004. Sectoral fragility: factors and dynamics, mimeo, ECB.
2. Antonella F., 2009. Stress testing credit risk: A survey of authorities’
approaches. International Journal of Central Banking, Vol, 5 No, 3, 9-45.
3. Baltagi B. H., 2006. Econometric Analysis of Panel Data. Wiley.
4. Bangladesh Bank, 2010. Guidelines on stress testing. Bangladesh research publications journal.
5. Bank of Japan, 2007. The Framework for Macro Stress-Testing of Credit
Risk: Incorporating Transition in Borrower Classifications,” Financial
System Report (September).
6. Basel Committe on Banking Supervision, 2009. Principles for sound stress
testing practices and supervision, Bank for international settlments,
Switzerland.
7. Blaschke W, Jones M, Majnoni G, Peria M (2001). Stress Testing of
Financial Systems: An Overview of Issues, Methodologies, and FSAP Experiences. IMF Working Paper, no. 01/88
8. Cihák M., 2007. Introduction to Applied Stress Testing. IMF Working Paper, no, 07/59.
9. Committee on the Global Financial System, 2000. Stress Testing by large
financial institutions: current practice and aggregation issues.
10. Elsinger H., Lehar A., Summer M., 2006. Using Market Information for
Banking System Risk Assessment, International Journal of Central Banking.
11. Fungáčová Z & Jakubík P, 2013. Bank Stress Tests as an Information Device for Emerging Markets: The Case of Russia. IES Working Paper 4/2012. IES
FSV. Charles University.
12. Hansen, L.,P., 1982. Large Sample Properties of Generalized Method of
Moments Estimator. Econometrica, 50, 1029-1054.
13. Hashem Pesaran & Paolo Zaffaroni & Banca d'Italia, 2004. Model Averaging
and Value-at-Risk based Evaluation of Large Multi Asset Volatility Models for Risk Management. Money Macro and Finance (MMF) Research Group
Conference 2004 101.
14. Jakubík P & Schmieder C, 2008. Stress Testing Credit Risk: Is the Czech
Republic Different from Germany?, Czech National Bank, Working Papers,
no, 9.
15. Jones M, Hilbers P, Slack G, 2004. Stress Testing Financial Systems: What
to Do When the Governor Calls. IMF Working Paper, no, 04/127.
16. Lu W & Yang Z., 2012. Stress Testing of Commercial Banks’ Exposure to
Credit Risk: A Study Based on Write-off Nonperforming Loans.
17. Mager F & Schmieder C, 2009. Stress-testing German credit portfolios.
Journal of Risk Model Validation.
18. Monetary and Economic department, 2007. Bank size, credit and the sources
of bank market risk”. BIS working papers No 238.
19. Pesaran, M H, Schuermann, T, Treutler, B J and Weiner, S M, 2004.
Macroeconomic dynamics and credit risk: a global perspective. Wharton
Financial Center Working Paper.
20. Settor Amediku, 2006. Stress Testings of the Ghanaian Banking Sector: a VAR approach. Bank of Ghana.
Các website:
http://www.sbv.gov.vn/ http://cafef.vn/
https://www.gso.gov.vn/
http://www.vietcombank.com.vn/ http://www.vietinbank.vn/
http://bidv.com.vn/
http://eximbank.com.vn/home/
Các báo cáo tài chính hàng quý của 4 ngân hàng Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV được lấy từ website http://cafef.vn/
PHỤ LỤC 1
THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ MA TRẬN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
exr 136 .0031895 .0429818 -.2496505 .0935453 r 136 .013666 .1752101 -.3277311 .7333333 cre 136 .2206832 .1549062 -.0038 .56224 gdp 136 .0907048 .347585 -.5377765 1.204934 vni 136 .01898 .2003452 -.4424608 .5972138 cpi 136 .6705882 .8430103 -.7 2.9 npl 136 .0604397 .537862 -1.3944 3.7083 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
exr 0.0117 0.1879 -0.3360 -0.0750 0.0692 0.1609 1.0000 r -0.0460 0.2478 -0.0181 -0.0537 0.3242 1.0000 cre -0.0779 0.3616 -0.1805 -0.0596 1.0000 gdp -0.3149 0.3112 -0.0654 1.0000 vni -0.0514 -0.2051 1.0000 cpi -0.3004 1.0000 npl 1.0000 npl cpi vni gdp cre r exr
PHỤ LỤC 2
KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH
FIXED EFFECTS MODEL
F test that all u_i=0: F(3, 121) = 1.93 Prob > F = 0.1283 rho .0567986 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .49698054 sigma_u .12195679 _cons .2412594 .0821097 2.94 0.004 .0787015 .4038172 exr -.3012375 2.47051 -0.12 0.903 -5.192264 4.589789 r -.1730323 .2821284 -0.61 0.541 -.7315798 .3855151 cpi -.0987385 .315511 -0.31 0.755 -.7233758 .5258989 gdp -.3696119 .1357356 -2.72 0.007 -.6383362 -.1008875 vni -.4825635 .2409339 -2.00 0.047 -.9595557 -.0055712 cre -.1497519 .0626238 -2.39 0.018 -.2737322 -.0257716 npl1 -.2410883 .0864297 -2.79 0.006 -.4121988 -.0699778 npl Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.0834 Prob > F = 0.0001 F(7,121) = 4.68 overall = 0.1947 max = 33 between = 0.9902 avg = 33.0 R-sq: within = 0.2130 Obs per group: min = 33 Group vari able: id Number of groups = 4 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 132
RANDOM EFFECTS MODEL
rho 0 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .49698054 sigma_u 0 _cons .2395845 .0830256 2.89 0.004 .0768573 .4023117 exr -.3360237 2.498115 -0.13 0.893 -5.232239 4.560191 r -.1430558 .2850056 -0.50 0.616 -.7016565 .415545 cpi -.1008372 .3190407 -0.32 0.752 -.7261456 .5244711 gdp -.3732143 .1372462 -2.72 0.007 -.6422119 -.1042167 vni -.4625704 .2434844 -1.90 0.057 -.9397911 .0146503 cre -.149406 .0633244 -2.36 0.018 -.2735196 -.0252924 npl1 -.2058914 .0861282 -2.39 0.017 -.3746996 -.0370833 npl Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0001 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(7) = 30.13 overall = 0.1955 max = 33 between = 0.9902 avg = 33.0 R-sq: within = 0.2121 Obs per group: min = 33 Group vari able: id Number of groups = 4 Random-effects GLS regression Number of obs = 132
PHỤ LỤC 3 CÁC KIỂM ĐỊNH
HAUSMAN TEST
(V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0012
= 23.81
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
MODIFIED WALD TEST
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (4) = 185.42
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
WOOLDRIDGE TEST
Prob > F = 0.0758 F( 1, 3) = 7.118 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
FEASIBLE GENERAL LEAST SQUARE
_cons .2395845 .0804704 2.98 0.003 .0818655 .3973035 exr -.3360237 2.421231 -0.14 0.890 -5.08155 4.409502 r -.1430558 .2762341 -0.52 0.605 -.6844647 .3983532 cpi -.1008372 .3092217 -0.33 0.744 -.7069007 .5052262 gdp -.3732143 .1330222 -2.81 0.005 -.6339331 -.1124956 vni -.4625704 .2359908 -1.96 0.050 -.9251038 -.000037 cre -.149406 .0613755 -2.43 0.015 -.2696998 -.0291122 npl1 -.2058914 .0834774 -2.47 0.014 -.3695042 -.0422786 npl Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -92.34758 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 32.08 Estimated coefficients = 8 Time periods = 33 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 4 Estimated covariances = 1 Number of obs = 132 Correlatio n: no autocorrelation
Panels: homoskedastic
_cons .2222661 .0553629 4.01 0.000 .1137569 .3307753 gdp -.3519082 .1281077 -2.75 0.006 -.6029946 -.1008218 vni -.4402846 .2293723 -1.92 0.055 -.8898461 .0092769 cre -.1679783 .053614 -3.13 0.002 -.2730599 -.0628968 npl1 -.1920871 .08069 -2.38 0.017 -.3502366 -.0339376 npl Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -92.6314 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(4) = 31.37 Estimated coefficients = 5 Time periods = 33 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 4 Estimated covariances = 1 Number of obs = 132 Correlatio n: no autocorrelation
Panels: homoskedastic
PHỤ LỤC 4
SỐ LIỆU CHẠY MƠ HÌNH
year ID NPL NPL1 CRE VNI GDP CPI R EXR
20064 1 0.12350 0.50000 0.32000 0.20406 0.24700 0.13423 0.00335 20071 1 0.13419 0.12350 -0.20000 0.42508 -0.29462 0.26177 0.00000 -0.00006 20072 1 -0.26958 0.13419 0.90000 -0.04354 0.34000 0.38189 0.00000 0.00199 20073 1 -0.30570 -0.26958 0.50000 0.02165 0.03963 0.44194 0.00000 0.00192 20074 1 0.03776 -0.30570 2.90000 -0.11448 0.21253 0.50200 0.00000 -0.00303 20081 1 -0.19349 0.03776 0.30000 -0.44246 -0.28670 0.56224 0.15385 -0.00956 20082 1 -0.48074 -0.19349 2.10000 -0.22724 0.46270 0.38507 0.00000 0.03471 20083 1 0.00013 -0.48074 0.20000 0.14347 0.05143 0.29649 0.73333 0.00018 20084 1 0.09975 0.00013 -0.70000 -0.30891 0.18279 0.20790 -0.08462 0.02785 20091 1 0.12378 0.09975 -0.17000 -0.11073 -0.32683 0.24170 -0.32773 -0.00135 20092 1 -0.38201 0.12378 0.55000 0.59721 0.35138 0.31110 -0.12500 -0.00006 20093 1 0.37425 -0.38201 0.62000 0.29581 0.01192 0.43610 0.00000 0.00224 20094 1 -0.19398 0.37425 1.38000 -0.14827 0.14790 0.37740 0.00000 0.05591 20101 1 0.23908 -0.19398 0.75000 0.00903 -0.25698 0.34280 0.14286 0.03361 20102 1 -0.29917 0.23908 0.22000 0.01582 0.35660 0.30080 0.00000 0.00000 20103 1 0.33410 -0.29917 1.31000 -0.10376 0.03390 0.28590 0.00000 0.02092 20104 1 -0.02288 0.33410 1.98000 0.06631 0.21164 0.29890 0.12500 0.00000 20111 1 0.00274 -0.02288 2.17000 -0.04855 -0.28378 0.31980 0.44444 0.09355 20112 1 -0.27920 0.00274 1.09000 -0.06200 0.42226 0.23680 0.07692 -0.00411 20113 1 0.45277 -0.27920 0.82000 -0.01142 0.01920 0.17560 0.00000 0.00049 20114 1 -0.24751 0.45277 0.53000 -0.17785 0.28817 0.10900 0.07143 0.00970 20121 1 0.08060 -0.24751 0.16000 0.25453 -0.33830 -0.0038 -0.06667 0.00000 20122 1 0.02861 0.08060 -0.26000 -0.04231 0.29509 0.01510 -0.21429 0.00000 20123 1 0.22294 0.02861 2.20000 -0.07055 0.01895 0.02520 -0.09091 0.00000 20124 1 -0.28256 0.22294 0.27000 0.05390 0.35780 0.08850 -0.10000 0.00000 20131 1 0.02519 -0.28256 -0.19000 0.18686 -0.30088 0.01170 -0.11111 0.00000 20132 1 -0.01073 0.02519 0.05000 -0.02018 0.21468 0.04720 -0.12500 0.00999 20133 1 -0.14172 -0.01073 1.06000 0.02390 0.09193 0.06870 0.00000 0.00000 20134 1 -0.03644 -0.14172 0.51000 0.02436 0.28298 0.12520 0.00000 0.00000 20141 1 -0.10452 -0.03644 -0.44000 0.17228 -0.34968 0.00520 0.00000 0.00000 20142 1 -0.13580 -0.10452 1.38000 -0.02272 1.20493 0.03720 0.00000 0.00998 20143 1 -0.16031 -0.13580 0.40000 0.03575 0.60233 0.07370 0.00000 0.00000 20144 1 0.95254 -0.16031 -0.24000 -0.08884 -0.53778 0.14160 -0.07143 0.00000 20151 1 0.09864 0.95254 0.15000 0.01008 -0.34530 0.14554 0.00000 0.00998 20064 2 -0.10339 0.50000 0.36413 0.20406 0.24700 0.00000 -0.24965 20071 2 0.17778 -0.10339 -0.20000 0.42508 -0.29462 0.26177 0.00000 -0.00006 20072 2 -0.17135 0.17778 0.90000 -0.04354 0.34000 0.38189 0.00000 0.00199 20073 2 0.03369 -0.17135 0.50000 0.02165 0.03963 0.44194 0.00000 0.00192 20074 2 0.30779 0.03369 2.90000 -0.11448 0.21253 0.50200 0.00000 -0.00303 20081 2 -0.11299 0.30779 0.30000 -0.44246 -0.28670 0.56224 0.15385 -0.00956 20082 2 -0.57251 -0.11299 2.10000 -0.22724 0.46270 0.38507 0.00000 0.03471
20083 2 0.25858 -0.57251 0.20000 0.14347 0.05143 0.29649 0.73333 0.00018 20084 2 0.11993 0.25858 -0.70000 -0.30891 0.18279 0.20790 -0.08462 0.02785 20091 2 -0.24270 0.11993 -0.17000 -0.11073 -0.32683 0.24170 -0.32773 -0.00135 20092 2 -0.11533 -0.24270 0.55000 0.59721 0.35138 0.31110 -0.12500 -0.00006 20093 2 -0.24379 -0.11533 0.62000 0.29581 0.01192 0.43610 0.00000 0.00224 20094 2 -0.58321 -0.24379 1.38000 -0.14827 0.14790 0.37740 0.00000 0.05591 20101 2 0.14526 -0.58321 0.75000 0.00903 -0.25698 0.34280 0.14286 0.03361 20102 2 0.55354 0.14526 0.22000 0.01582 0.35660 0.30080 0.00000 0.00000 20103 2 -0.00079 0.55354 1.31000 -0.10376 0.03390 0.28590 0.00000 0.02092