Ngân hàng Qúy 1/2015 Giai đoạn 2016 – 2020
Thấp nhất Bình quân Cao nhất
BIDV 0,02232068 0,015523473 0,027521092 0,039854784
Vietinbank 0,017964431 0,012493811 0,022149897 0,032076465
Eximbank 0,024725575 0,017196018 0,030486295 0,044148855
Vietcombank 0,026694318 0,018565229 0,032913728 0,047664152
Nguồn: tính tốn của tác giả
Như vậy, kết quả Stress Testing cho thấy với kịch bản bất lợi, các ngân hàng hàng Eximbank, Vietcombank sẽ có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai đoạn 2016 – 2020 vượt quá giới hạn cho phép 3%. Các ngân hàng BIDV, Vietinbank tuy có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai đoạn 2016 – 2020 ở trong giới hạn cho phép nhưng trong trường hợp xấu nhất tỷ lệ này vẫn vượt giới hạn cho phép.
Kịch bản bình thường.
Trong kịch bản này các biến độc lập sẽ có phân phối chuẩn lần lượt là: GDP ~ N(1,27%; 0,3475852)
CRE ~ N(4,68%; 0,15490622) VNI ~ N(3,5%; 0,20034522)
Kết quả phân tích mơ phỏng Monte Carlo như sau:
Hình 4.13. Phân bố xác suất của các biến độc lập trong mơ hình
Nguồn: kết quả tính tốn từ phần mềm Crystal ball
Với 5.000 lần thay đổi các giá trị GDP, CRE, VNI, sự thay đổi của biến phụ thuộc NPL như sau:
Hình 4.14. Biến động của tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
Nguồn: kết quả tính tốn từ phần mềm Crystal ball
Với kịch bản bình thường, tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân của các ngân hàng trong giai đoạn 2016 – 2020 tương đối cao là 23%/quý. Tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ trong giai đoạn này cao nhất được dự báo là 73%/quý, thấp nhất là -38%/quý.
Bảng 4.15. Thống kê phân tích mơ phỏng Monte Carlo
Số lần thử 5,000 Gía trị cơ bản 0.35 Gía trị trung bình 0.23 Gía trị trung vị 0.23 Độ lệch chuẩn 0.16 Phương sai 0.02 GDP VNI CRE
Hệ số nhọn 0.0022
Hệ số bất đối xứng 2.96
Gía trị nhỏ nhất -0.38
Gía trị lớn nhất 0.73
Khoảng biến thiên 1.11
Nguồn: kết quả tính tốn từ phần mềm Crystal ball.
Với kết quả phân tích mơ phỏng, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của 4 ngân hàng Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV trong giai đoạn 2016 – 2020 có thể biến động như sau:
Bảng 4.16. Biến động tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ giai đoạn 2016 – 2020.
Ngân hàng Qúy 1/2015 Giai đoạn 2016 – 2020
Thấp nhất Bình quân Cao nhất
BIDV 0,02232068 0,013936163 0,027462727 0,038684972
Vietinbank 0,017964431 0,011216291 0,022102923 0,031134962
Eximbank 0,024725575 0,015437686 0,030421641 0,042853004
Vietcombank 0,026694318 0,016666893 0,032843926 0,046265121
Nguồn: tính tốn của tác giả
Như vậy, kết quả Stress Testing cho thấy với kịch bản bình thường, các ngân hàng hàng Eximbank, Vietcombank vẫn sẽ có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai đoạn 2016 – 2020 vượt quá giới hạn cho phép 3%. Các ngân hàng BIDV, Vietinbank tuy có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai ðoạn 2016 – 2020 ở trong giới hạn cho phép nhýng trong trýờng hợp xấu nhất tỷ lệ này vẫn výợt giới hạn cho phép.
Kịch bản thuận lợi.
Trong kịch bản này các biến độc lập sẽ có phân phối chuẩn lần lượt là: GDP ~ N(1,38%; 0,3475852)
CRE ~ N(5,43%; 0,15490622) VNI ~ N(3,69%; 0,20034522)
Hình 4.17. Phân bố xác suất của các biến độc lập trong mơ hình
Nguồn: kết quả tính tốn từ phần mềm Crystal ball
Với 5.000 lần thay đổi các giá trị GDP, CRE, VNI, sự thay đổi của biến phụ thuộc NPL như sau:
Hình 4.18. Biến động của tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
Nguồn: kết quả tính tốn từ phần mềm Crystal ball
Với kịch bản bình thường, tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân của các ngân hàng trong giai đoạn 2016 – 2020 tương đối cao là 21%/quý. Tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ trong giai đoạn này cao nhất được dự báo là 69%/quý, thấp nhất là -48%/quý.
Bảng 4.19. Thống kê phân tích mơ phỏng Monte Carlo
Số lần thử 5,000 Gía trị cơ bản 0.35 Gía trị trung bình 0.21 Gía trị trung vị 0.21 Độ lệch chuẩn 0.14 Phương sai 0.03 GDP VNI CRE
Hệ số nhọn -0.0441
Hệ số bất đối xứng 3.01
Gía trị nhỏ nhất -0.48
Gía trị lớn nhất 0.69
Khoảng biến thiên 1.17
Nguồn: kết quả tính tốn từ phần mềm Crystal ball.
Với kết quả phân tích mơ phỏng, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của 4 ngân hàng Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV trong giai đoạn 2016 – 2020 có thể biến động như sau:
Bảng 4.20. Biến động tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ giai đoạn 2016 – 2020. Ngân hàng Qúy 1/2015 Giai đoạn 2016 – 2020 Ngân hàng Qúy 1/2015 Giai đoạn 2016 – 2020
Thấp nhất Bình quân Cao nhất
BIDV 0,02232068 0,011606754 0,027008023 0,037721949
Vietinbank 0,017964431 0,009341504 0,021736962 0,030359889
Eximbank 0,024725575 0,012857299 0,029917946 0,041786222
Vietcombank 0,026694318 0,013881046 0,032300125 0,045113398
Nguồn: tính tốn của tác giả
Như vậy, kết quả Stress Testing cho thấy với kịch bản thuận lợi, chỉ có ngân hàng Vietcombank có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai đoạn 2016 – 2020 vượt quá giới hạn cho phép 3%. Các ngân hàng BIDV, Vietinbank, Eximbank tuy có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai đoạn 2016 – 2020 ở trong giới hạn cho phép nhưng trong trường hợp xấu nhất tỷ lệ này vẫn vượt giới hạn cho phép.
Tóm tắt chương 4.
Trong chương 4, tác giả đã xây dựng mơ hình nghiên cứu phản ánh mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ với các biến kinh tế vĩ mô dựa trên các nghiên cứu Stress Testing đã được thực hiện trên thế giới. Để ước lượng mơ hình này, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng Fixed effects và Random effects. Kiểm định hausman cho thấy mơ hình được ước lượng theo phương pháp fixed effects phù hợp hơn phương pháp Random effects. Tuy nhiên hiện tượng phương sai thay đổi đã xảy ra trong mơ hình ước lượng bằng phương pháp Fixed effects. Tác giả khắc phục hiện tượng này bằng phương pháp pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS). Mơ hình cuối
cùng cho thấy các biến vĩ mô ảnh hưởng đến tốc độ thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ thay đổi chỉ số VN-INDEX, tăng trưởng tín dụng CRE. Stress Testing được thực hiện với 3 kịch bản của nền kinh tế trong giai đoạn 2016 - 2020 là kịch bản bất lợi, kịch bản bình thường và kịch bản thuận lợi. Kết quả cho thấy với kịch bản bất lợi và kịch bản bình thường chỉ có ngân hàng
TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, ngân hàng TMCP Cơng thương Việt Nam là có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong cả giai đoạn trong giới hạn cho phép 3%. Với kịch bản thuận lợi, có 3 ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong cả giai đoạn trong giới hạn cho phép 3% là ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam và ngân hàng TMCP Xuất Nhập khẩu Việt Nam. Tuy nhiên trong trường hợp nền kinh tế diễn biến xấu nhất ở cả 3 kịch bản thì tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của cả 4 ngân hàng đều có thể vượt giới hạn cho phép.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu của chương 4, chương 5 sẽ đề xuất các kiến nghị giảm thiểu rủi ro tín dụng đối với các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu.
CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO SỨC CHỊU ĐỰNG ĐỐI VỚI RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI LỚN TẠI VIỆT NAM
5.1. Tóm tắt các kết quả chính của đề tài.
Bên cạnh việc trình bày cơ sở lý thuyết, tác giả cũng tiến hành lược khảo các nghiên cứu liên quan đến Stress Testing đối với rủi ro tín dụng được thực hiện tại các nước. Các biến vĩ mơ trong mơ hình nghiên cứu, được tác giả đưa vào dựa trên kết quả của các nghiên cứu trước có liên quan.
Trên cơ sở kế thừa kết quả của các nghiên cứu trước, tác giả cũng trình bày những đóng góp mới về dạng dữ liệu là dữ liệu bảng khi thực hiện nghiên cứu và phương pháp thực hiện Stress Testing của nghiên cứu này. Khác với các nghiên cứu trước sử dụng mơ hình vector tự hồi quy VAR trong việc xây dựng mơ hình mối quan hệ giữa các biến vĩ mô và tỷ lệ nợ xấu, tác giả sử dụng ước lượng tác động cố định (fixed effects) và tác động ngẫu nhiên (random effects) để xây dựng mơ hình với dữ liệu bảng, kiểm định Hausman được tác giả sử dụng để lựa chọn mơ hình thích hơp. Các kiểm định cần thiết về tự tương quan trong dữ liệu bảng và phương sai thay đổi qua các thực thể được tác giả thực hiện. Nếu các kiểm định này bị vi phạm, tác giả sẽ tiến hành ước lượng lại mơ hình bằng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS) để khắc phục hiện tượng này. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, thay đổi chỉ số VN-INDEX đều ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu. Ngoài ra, độ trễ một thời đoạn của thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cũng có ảnh hưởng đến thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của 4 ngân hàng Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV.
Stress Testing được thực hiện với 3 kịch bản của nền kinh tế trong giai đoạn 2016 - 2020 là kịch bản bất lợi, kịch bản bình thường và kịch bản thuận lợi. Kết quả Stress Testing với kịch bản bất lợi, các ngân hàng hàng Eximbank, Vietcombank có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai đoạn 2016 – 2020 vượt quá giới
hạn cho phép 3%. Các ngân hàng BIDV, Vietinbank tuy có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong giai đoạn 2016 – 2020 ở trong giới hạn cho phép nhưng trong trường hợp xấu nhất tỷ lệ này vẫn vượt giới hạn cho phép. Kết quả tương tự cũng thu được với kịch bản bình thường chỉ có ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam là có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong cả giai đoạn trong giới hạn cho phép 3%. Với kịch bản thuận lợi, có 3 ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân trong cả giai đoạn trong giới hạn cho phép 3% là ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam và ngân hàng TMCP Xuất Nhập khẩu Việt Nam. Tuy nhiên trong trường hợp nền kinh tế diễn biến xấu nhất ở cả 3 kịch bản thì tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của cả 4 ngân hàng đều có thể vượt giới hạn cho phép.
5.2. Giải pháp nâng cao sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam. hàng thương mại lớn tại Việt Nam.
Với các kịch bản được xây dựng, kết quả Stress Testing cho thấy trong giai đoạn 2016 – 2020, các ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam đều phải đối mặt với rủi ro tín dụng. Do đó để nâng cao sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng, các giải pháp sau được tác giả đề xuất:
5.2.1. Xây dựng khung quản trị rủi ro tín dụng.
Một hệ thống quản trị rủi ro tín dụng tốt phải được đặt trong mơi trường rủi ro thích hợp. Chiến lược rủi ro trong đó xác định rõ mức độ chấp nhận rủi ro chung , và mức độ c hấp nhận rủi ro tín dụng nói riêng là kim chỉ nam cho sự vận hành của hệ thống quản lý rủi ro tín dụng . Chiến lược rủi ro tín dụng của Ngân hàng phải được xây dựng dựa trên những đánh giá tồn diện , kỹ lưỡng tình hình kinh doanh của ngân hàng và tình hình kinh tế vĩ mơ . Hội đồng quản trị là cơ quan chịu trách nhiệm cuối cùng trong việc phê duyệt chiến lược rủi ro tín dụng.
Hình 5.1. Các cấu phần quản trị rủi ro chủ yếu
Nguồn: Theo Basel II
Xây dựng quy trình QTRR tín dụng hợp lý.
Để có được quy trình QTRR tín dụng hợp lý , ngân hàng cần phải thiết lập các tiêu chí QTRR tín dụng hợp lý , cơ chế phân cấp thẩm quyền phù hợp , phản ảnh khẩu vị rủi ro của Ngân hàng . Ngồi ra các chính sách QTRR tín dụng đi đơi với tăng trưởng tín dụng , cho vay các lĩnh vực rủi ro cao như đầu tư chứng khoán , bất động sản cần phải được thường xuyên xem xét , đảm bảo phù hợp với chiến lược r ủi ro trong từng thời kỳ.
Nâng cao chất lượng cơng tác giám sát, kiểm sốt rủi ro tín dụng
Theo Basel II , một trong những nguyên tắc quản trị rủi ro tín dụng là đảm bảo hiệu quả của công tác giám sát , kiểm soát nội bộ. Điều này thể hiện ở việc đánh giá các thước đo rủi ro , chất lượng quản trị rủi ro , mức độ tuân thủ các quy trình , quy định, hạn mức rủi ro thị trường . Công việc này cần thiết phải được thực hiện thường xuyên bởi các bộ phận quản trị rủi ro và bộ phận giám sát độc lập khác.
5.2.2. Sáp nhập với ngân hàng khác.
Khi rủi ro tín dụng xảy ra, các ngân hàng thương mại sẽ bị tổn thất vốn. Điều này ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định của Ngân hàng Nhà nước đối với các ngân hàng thương mại. Do đó, giải pháp thực hiện sáp nhập với ngân hàng khác mặc dù không giải quyết được căn bản những tồn tại của hệ thống
3. Các bước QTRR - Nhận diện rủi ro - Đánh giá rủi ro - Quản trị rủi ro 2. Cơ sở hạ tầng - Nhân sự - Chính sách - Cơng nghệ - Phương pháp luận - Quy trình - Báo cáo Khung QTRR 1.Khung QTRR - Nhận thức và văn hóa QTRR - Chiến lược QTRR - Triết lý QTRR - Mức độ chấp nhận RR - Cơ cấu tổ chức và chức năng nhiệm vụ Các bước QTRR
ngân hàng nhưng nó giúp đáp ứng tạm thời yêu cầu về an tồn vốn tối thiểu trước mắt. Do đó, các ngân hàng thương mại lớn cần chủ động xem xét các đối tác là ngân hàng thương mại trong và ngồi nước có tiềm năng để thực hiện sáp nhập nhằm gia tăng nguồn vốn của ngân hàng đảm bảo ứng phó được với các tổn thất khi rủi ro tín dụng xảy ra trong giai đoạn 2016 – 2020.
Tuy nhiên, những nhân tố rủi ro của hệ thống ngân hàng vẫn cịn đó, chưa hề được giải quyết triệt để. Vì vậy tác giả cho rằng biện pháp này chỉ giải quyết được vấn trong ngắn hạn, về lâu dài phải tiến hành cải cách phương pháp điều hành, quản trị ngân hàng sau sáp nhập, làm thay đổi một cách căn bản những đặc tính rủi ro của các ngân hàng.
5.2.3. Tăng vốn chủ sở hữu cho các ngân hàng.
Bên cạnh việc thực hiện các biện pháp sáp nhập với các ngân hàng khác để gia tăng nguồn vốn, các ngân hàng cần chủ động tăng vốn chủ sở hữu.
Nguồn bổ sung vốn phải kể đến đầu tiên là từ chính các ngân hàng. Những ngân hàng có tỷ lệ CAR thấp (dưới 9%, hoặc thậm chí là trên 9% nhưng dưới 11%) phải được yêu cầu giữ lại tồn bộ lợi nhuận sau thuế, khơng được phép trả cổ tức và không được mua lại cổ phiếu. Biện pháp này là hồn tồn hợp lý vì các cổ đơng phải là người có trách nhiệm trước tiên trong việc đảm bảo an toàn vốn cho ngân hàng của mình, khi ngân hàng đang thiếu vốn thì cổ đơng khơng được phân phối lợi nhuận. Ngồi ra, có thể cần phải bổ sung vốn bằng các nguồn khác như:
Các ngân hàng có thể huy động thêm vốn chủ sở hữu từ các cổ đông hiện hữu, các nhà đầu tư tư nhân trong và ngoài nước. Đây là một trong các biện pháp đã