CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG
2.3. Lược khảo các nghiên cứu về Stress Testing đối với rủi ro tín dụng
Một số nghiên cứu liên quan đến kiểm định sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng được thực hiện ở các quốc gia trên thế giới có thể kể đến là:
Nghiên cứu của Pesaran và cộng sự (2004) sử dụng mơ hình VAR để đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên khả năng vỡ nợ của các công ty. Trong mơ hình của Pesaran bao gồm các yếu tố như GDP, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền danh nghĩa, giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái và lãi suất danh nghĩa cho 11 quốc gia trong giai đoạn 1979 - 1999. Mơ hình VAR được sử dụng để mơ phỏng cho tỷ suất lợi nhuận của doanh nghiệp, sau đó được kết nối với sự phân bổ tổn thất danh mục vay vốn của doanh nghiệp. Một lợi thế rõ ràng của phương pháp này là nó liên kết đến rủi ro tín dụng của danh mục cho vay đa dạng hóa tồn cầu trong một mơ hình kinh tế vĩ mô chi tiết cho phép sự khác biệt giữa các quốc gia và khu vực. Alves (2004) xây dựng một mơ hình VAR đồng nhất với các biến được sử dụng là tần suất vỡ nợ dự kiến (EDFs) của công ty và các yếu tố kinh tế vĩ mô (12 tháng thay đổi một lần đối với sản lượng công nghiệp, 3 tháng thay đổi đối với lãi suất, giá dầu, và 12 tháng thay đổi đối với chỉ số thị trường chứng khoán). Các tần suất vỡ nợ dự kiến (EDFs) của mỗi ngành công nghiệp của liên minh châu Âu được mơ hình hóa dựa trên các yếu tố kinh tế vĩ mô ngoại sinh cùng với tần suất vỡ nợ dự kiến (EDFs) của các ngành công nghiệp khác để nắm bắt khả năng lây lan.
Settor Amediku (2006) thực hiện nghiên cứu kiểm tra độ căng thẳng của hệ thống ngân hàng Gana bằng cách sử dụng phương pháp VAR. Settor Amediku đã cho thấy rằng có mối liên hệ khách quan giữa tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng với chỉ số lạm phát và chênh lệch sản lượng của nền kinh tế. Ông cho rằng nền kinh tế ảnh hưởng mạnh mẽ đến hoạt động của ngân hàng mà cụ thể là tình hình nợ xấu
của hệ thống ngân hàng. Điều này tương ứng với các rủi ro mà ngân hàng sẽ phải đối mặt khi tình hình nợ xấu tăng cao, căng thẳng về tín dụng.
Trong một nghiên cứu khác về Stress Testing rủi ro tín dụng tại Đức và Cộng Hịa Séc, Jakubík & Schmieder (2008) xây dựng mơ hình hồi quy với các biến trễ cho 2 khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình của Đức và Cộng Hịa Séc. Nợ xấu là biến phụ thuộc, đại diện cho rủi ro tín dụng; biến độc lập trong mơ hình gồm các biến vĩ mơ khác (như tỷ giá hối đối thực, lạm phát, GDP, tỷ lệ nợ trên GDP, lãi suất, thất nghiệp, thu nhập hộ gia đình, ...). Do đặc điểm của từng quốc gia và từng khu vực, các biến vĩ mơ sẽ khác nhau trong từng mơ hình. Sau đó, các mơ hình này được sử dụng để thực hiện Stress Testing cho các ngân hàng Đức và Cộng Hòa Séc. Tác giả xây dựng kịch bản dựa trên các dữ liệu quá khứ và đánh giá của chuyên gia. Đối với kịch bản dựa trên dữ liệu quá khứ, tác giả giả định các biến vĩ mô đều thay đổi ở cùng một tỷ lệ (10%, 20%). Kết quả Stress Testing được so sánh giữa 2 quốc gia theo từng khu vực. Nhìn chung, ảnh hưởng của các biến vĩ mô đến nợ xấu ở Đức thấp hơn ở Cộng Hòa Séc đối với khu vực doanh nghiệp nhưng ngược lại đối với khu vực hộ gia đình.
Tại Trung Quốc, Lu & Yang (2012) đã thực hiện Stress Testing độ nhạy đối với rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Trung Quốc. Nghiên cứu của tác giả đưa ra mơ hình hồi quy theo biến trễ giữa nợ xấu của ngân hàng với 4 biến vĩ mô: tốc độ tăng GDP, CPI, tốc độ tăng cung tiền M2, giá nhà và biến giả (bằng 1 nếu có thanh lý nợ xấu). Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến vĩ mơ đều tác động có ý nghĩa thống kê với nợ xấu của các ngân hàng thương mại Trung Quốc. Dựa trên mơ hình hồi quy này, tác giả xây dựng 2 kịch bản để thực hiện Stress Testing thơng qua phân tích nợ xấu sau các cú sốc. Kịch bản thứ nhất giả định tốc độ tăng GDP, CPI, tốc độ tăng cung tiền M2 giảm 3%, giá nhà tăng 3%. Kịch bản thứ hai giả định GDP, CPI giảm (dựa trên thông tin về cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á năm 2008-2009); ban đầu các tác giả giữ nguyên cung tiền M2, sau khi GDP và CPI giảm cùng tỷ lệ, cung tiền được bơm vào nền kinh tế - giống như những gì Chính phủ Trung Quốc đã thực hiện trong cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á. Kết quả Stress Testing từ kịch bản thứ nhất cho thấy nợ xấu bị ảnh hưởng bởi giá nhà (trong ngắn hạn) và tốc độ tăng GDP, tốc độ tăng cung tiền M2 (trong dài hạn). Kết quả
Stress Testing từ kịch bản thứ 2 cho rằng nợ xấu sẽ tăng vọt khi xảy ra khủng hoảng, tuy nhiên chính sách nới lỏng tiền tệ sẽ giúp ngăn chặn sự gia tăng nợ xấu.
Gần đây nhất, Fungáčová & Jakubík (2013) đã thực hiện Stress Testing đối với hệ thống Ngân hàng Nga bằng phương pháp Top - down để đánh giá sự kháng cự của hệ thống ngân hàng Nga đối với các cú sốc kinh tế bất lợi. Tác giả xem xét ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô như GDP thực, GDP danh nghĩa, giá nhà và tốc độ tăng trưởng tín dụng hộ gia đình… đến tăng trưởng nợ xấu và tăng trưởng tín dụng thơng qua mơ hình vĩ mơ. Từ đó các kịch bản cho năm tài chính được xây dựng để tính tốn rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá và rủi ro liên ngân hàng (rủi ro lan truyền). Sau cùng, tác giả tính tốn ảnh hưởng của tổng rủi ro đến nguồn vốn từng ngân hàng. Nghiên cứu của tác giả đã chỉ ra rằng ngân hàng Nga hoàn toàn nhạy cảm với thay đổi môi trường vĩ mô. Vào năm đầu tiên (năm 2010), các cú sốc vĩ mô không ảnh hưởng đến nguồn vốn của các ngân hàng. Vào năm thứ 2, kịch bản chuẩn đưa ra dự báo tăng trưởng tín dụng sẽ tăng gấp đơi và điều này gây áp lực suy giảm tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu của tác giả cũng cho thấy khu vực ngân hàng đang quá nhỏ so với quy mô của nền kinh tế và khu vực tư nhân đang đối mặt với khó khăn tài chính bên ngồi khi các điều kiện vĩ mơ trở nên xấu đi.
Bảng 2.3. tóm tác các nghiên cứu có liên quan. TÁC GIẢ VẤN ĐỀ TÁC GIẢ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Pesaran và cộng sự (2004) Tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên khả năng vỡ nợ của các công ty tại 11 quốc gia trong giai đoạn 1979 - 1999
Sử dụng mơ hình VAR để đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô như GDP, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền danh nghĩa, giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái và lãi suất danh nghĩa lên khả năng vỡ nợ của các công ty. Sau đó kết nối với tổn thất mà ngân hàng phải gánh chịu.
Ở hầu hết các công ty chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất danh nghĩa có ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của các công ty Settor Amediku (2006) Kiểm tra độ căng thẳng của hệ thống ngân hàng Gana Sử dụng mơ hình VAR để đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô như chênh lệch sản lượng của nền kinh tế, lạm phát, cung tiền danh nghĩa, lãi suất danh nghĩa lên tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng.
Có ảnh hưởng của chênh lệch sản lượng của nền kinh tế và lạm phát đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng
Jakubík và Schmieder (2008) Stress Testing rủi ro tín dụng tại Đức và Cộng Hòa Séc cho 2 đối tượng doanh nghiệp và hộ gia đình
Sử dụng mơ hình hồi quy OLS với tỷ lệ nợ xấu là biến phụ thuộc, đại diện cho rủi ro tín dụng; biến độc lập trong mơ hình gồm các biến vĩ mơ như tỷ giá hối đoái thực, lạm phát, GDP, tỷ lệ nợ trên GDP, lãi suất, thất nghiệp, thu nhập hộ gia đình, ...)
Hầu hết các biến vĩ mơ đều có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu.
Stress Testing cho thấy đối với doanh nghiệp, các biến vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu ở Đức thấp hơn ở Cộng Hòa Séc, đối với hộ gia đình thì kết quả ngược lại Lu & Yang
(2012)
Stress Testing độ nhạy đối với rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương
mại Trung
Quốc
Nghiên cứu của tác giả đưa ra mơ hình hồi quy OLS theo biến trễ giữa nợ xấu của ngân hàng với 4 biến vĩ mô: tốc độ tăng GDP, CPI, tốc độ tăng cung tiền M2, giá nhà và biến giả (bằng 1 nếu có thanh lý nợ xấu)
Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến vĩ mơ đều tác động có ý nghĩa thống kê với nợ xấu của các ngân hàng thương mại Trung Quốc. Dựa trên mơ hình hồi quy này, tác giả xây dựng 2 kịch bản để thực hiện Stress Testing thơng qua phân tích nợ xấu sau các cú sốc.
Fungáčová và Jakubík (2013)
Stress Testing độ nhạy đối với rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương
mại Trung
Quốc
Stress Testing đối với hệ thống Ngân hàng Nga bằng phương pháp Top – down sử dụng hồi quy FEM và REM cho dữ liệu bảng để đánh giá sự kháng cự của hệ thống ngân hàng Nga đối với các cú sốc kinh tế bất lợi.
Nghiên cứu của tác giả đã chỉ ra rằng ngân hàng Nga hoàn tồn nhạy cảm với thay đổi mơi trường vĩ mô. Vào năm đầu tiên (năm 2010), các cú sốc vĩ mô không ảnh hưởng đến nguồn vốn của các ngân hàng. Vào năm thứ 2, kịch bản chuẩn đưa ra dự báo tăng trưởng tín dụng sẽ tăng gấp đôi và điều này gây áp lực suy giảm tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng
Nguồn: tổng hợp của tác giả từ các nghiên cứu