CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. KẾT QUẢ CÁC MƠ HÌNH HỒI QUY
4.1.1. Kết quả hồi quy để ƣớc lƣợng gnpl
Để kiểm Ďịnh tính vững và hiệu quả của mơ hình dự báo (1) tại mục 3.2.2., tác giả kiểm tra 5 giả thiết của OLS:
Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến Ďộc lập là tuyến tính, các biến Ďộc lập cho trước và khơng ngẫu nhiên.
Tác giả sử dụng hệ số phóng Ďại (VIF) Ďể phân tích hiện tượng Ďa cộng tuyến của mơ hình. Kết quả: mơ hình có phát sinh hiện tượng Ďa cộng tuyến, nhưng dấu của các biến khơng bị sai lệch, các biến có ý nghĩa và mơ hình này dùng Ďể ước lượng giá trị gnpl nên có thể bỏ qua Ďa cộng tuyến.
Mean VIF 119.12 nplt1 4.54 0.220453 ngdpt1 162.22 0.006164 rgdpt1 190.60 0.005247 Variable VIF 1/VIF
Kiểm Ďịnh White cho thấy p-value > 0.05, do vậy mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay Ďổi.
Total 15.39 13 0.2838 Kurtosis 0.43 1 0.5112 Skewness 4.96 3 0.1750 Heteroskedasticity 10.00 9 0.3505 Source chi2 df p Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Prob > chi2 = 0.3505
chi2(9) = 10.00
against Ha: unrestricted heteroskedasticity White's test for Ho: homoskedasticity
Kiểm Ďịnh Durbin Watson cho thấy p-value > 0.05, do vậy mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
H0: no serial correlation
1 2.024 1 0.1548 lags(p) chi2 df Prob > chi2 Durbin's alternative test for autocorrelation
Về mặt lý thuyết, mơ hình khơng có sự tương quan giữa các biến Ďộc lập và sai số (hiện tượng nội sinh) do các biến Ďộc lập Ďều là biến trễ. Mặt khác, Ďể kiểm Ďịnh hiện tượng nội sinh cần có các biến cơng cụ. Khi tham khảo các nghiên cứu trước Ďây, tác giả chưa tìm thấy các biến cơng cụ thích hợp với mơ hình. Do vậy, Ďây cũng là vấn Ďề cần thực hiện bổ sung trong tương lai.
Do số quan sát nhỏ (< 15 quan sát) nên việc kiểm Ďịnh tính dừng khơng có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, tác giả vẫn dùng kiểm Ďịnh Dickey-Fuller Ďể kiểm Ďịnh tính dừng, kết quả cho thấy chuỗi có tính dừng.
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0186
Z(t) -3.224 -3.750 -3.000 -2.630 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 9
Theo Ďó, kết quả hồi quy mơ hình (1) tại mục 3.2.2. như sau:
_cons 73.69882 24.78942 2.97 0.025 13.04129 134.3564 nplt1 -.4397217 .1211245 -3.63 0.011 -.7361026 -.1433407 ngdpt1 3.825963 1.243314 3.08 0.022 .7836835 6.868243 rgdpt1 -9.678412 3.227026 -3.00 0.024 -17.57466 -1.782165 gnplt Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total .086322404 9 .009591378 Root MSE = .05792 Adj R-squared = 0.6503 Residual .020125258 6 .00335421 R-squared = 0.7669 Model .066197145 3 .022065715 Prob > F = 0.0252 F( 3, 6) = 6.58 Source SS df MS Number of obs = 10
Mơ hình dự báo Ďược viết lại như sau:
gnplt = 73.7 – 9.68 realGDPt + 3.83 nominalGDPt-1 – 0.44 nplt-1
4.1.2. Kết quả hồi quy để ƣớc lƣợng gLoans
Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS của mơ hình (2) tại mục 3.2.2. cho thấy tất cả các biến Ďều khơng có ý nghĩa thống kê
_cons -2339.448 2358.043 -0.99 0.359 -8109.371 3430.476 nplt1 4.072309 6.407775 0.64 0.549 -11.60695 19.75157 ngdpt1 -138.0618 113.9456 -1.21 0.271 -416.8767 140.753 rgdpt1 329.252 301.4006 1.09 0.317 -408.2487 1066.753 gloanst Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 1751.24057 9 194.582285 Root MSE = 13.959 Adj R-squared = -0.0014 Residual 1169.16005 6 194.860008 R-squared = 0.3324 Model 582.080517 3 194.026839 Prob > F = 0.4563 F( 3, 6) = 1.00 Source SS df MS Number of obs = 10
Để kiểm Ďịnh tính vững và hiệu quả của mơ hình dự báo (2) tại mục 3.2.2., tác giả kiểm tra 5 giả thiết của OLS:
Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến Ďộc lập là tuyến tính, các biến Ďộc lập cho trước và không ngẫu nhiên.
Tác giả sử dụng hệ số phóng Ďại (VIF) Ďể phân tích hiện tượng Ďa cộng tuyến của mơ hình. Kết quả: mơ hình có phát sinh hiện tượng Ďa cộng tuyến, nhưng dấu của các biến không bị sai lệch, các biến có ý nghĩa và mơ hình này dùng Ďể ước lượng giá trị gLoans nên có thể bỏ qua Ďa cộng tuyến.
Mean VIF 119.12 nplt1 4.54 0.220453 ngdpt1 162.22 0.006164 rgdpt1 190.60 0.005247 Variable VIF 1/VIF
Kiểm Ďịnh White cho thấy p-value > 0.05, do vậy mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay Ďổi.
Total 13.13 13 0.4377 Kurtosis 2.17 1 0.1403 Skewness 0.96 3 0.8114 Heteroskedasticity 10.00 9 0.3505 Source chi2 df p Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Prob > chi2 = 0.3505
chi2(9) = 10.00
against Ha: unrestricted heteroskedasticity White's test for Ho: homoskedasticity
Kiểm Ďịnh Durbin Watson cho thấy p-value < 0.05, như vậy mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
H0: no serial correlation
1 4.729 1 0.0297 lags(p) chi2 df Prob > chi2 Durbin's alternative test for autocorrelation
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, tác giả chạy mơ hình theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (GLS). Kết quả hồi quy như sau:
Durbin-Watson statistic (transformed) 3.099218 Durbin-Watson statistic (original) 3.119511
rho -.7337144 _cons -3657.801 1323.416 -2.76 0.033 -6896.084 -419.5183 nplt1 7.397941 4.050753 1.83 0.118 -2.513895 17.30978 ngdpt1 -204.7644 64.61285 -3.17 0.019 -362.8663 -46.66242 rgdpt1 501.4572 169.8337 2.95 0.026 85.88913 917.0254 gloans Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 3913.00531 9 434.778368 Root MSE = 10.392 Adj R-squared = 0.7516 Residual 647.960106 6 107.993351 R-squared = 0.8344 Model 3265.0452 3 1088.3484 Prob > F = 0.0093 F( 3, 6) = 10.08 Source SS df MS Number of obs = 10
Về mặt lý thuyết, mơ hình khơng có sự tương quan giữa các biến Ďộc lập và sai số (hiện tượng nội sinh) do các biến Ďộc lập Ďều là biến trễ. Mặt khác, Ďể kiểm Ďịnh hiện tượng nội sinh cần có các biến cơng cụ. Khi tham khảo các nghiên cứu trước Ďây, tác giả chưa tìm thấy các biến cơng cụ thích hợp với mơ hình. Do vậy, Ďây cũng là vấn Ďề cần thực hiện bổ sung trong tương lai.
Do số quan sát nhỏ (< 15 quan sát) nên việc kiểm Ďịnh tính dừng khơng có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, tác giả vẫn dùng kiểm Ďịnh Dickey-Fuller Ďể kiểm Ďịnh tính dừng, kết quả cho thấy chuỗi có tính dừng.
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0233
Z(t) -3.146 -3.750 -3.000 -2.630 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 9
Mơ hình dự báo Ďược viết lại như sau:
gLoanst = -3657.8 + 501.46 realGDPt - 204.76 nominalGDPt-1
4.2. KẾT QUẢ THỰC HIỆN STRESS TESTING 4.2.1. Kết quả đo lƣờng rủi ro lãi suất
Khe hở Ďịnh giá lại của tất cả các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu Ďều dương, Ďiều này cho thấy tài sản nhạy cảm lớn hơn nguồn vốn nhạy cảm, tức là kì hạn huy Ďộng dài hơn sử dụng. Do vậy, lãi suất giảm trong hai kịch bản Ďều có tác Ďộng và làm giảm thu nhập thuần của từng ngân hàng. Trong Ďó, nhóm NHTM nhà nước
(BIDV, VCB, Vietinbank) có rủi ro lãi suất cao nhất. Kết quả tính rủi ro lãi suất Ďược thể hiện tại bảng 4.1:
Bảng 4.1: Kết quả đo lường rủi ro lãi suất
Đvt: trđ
Stt Tên ngân hàng GAP lũy kế Kịch bản chuẩn Kịch bản bất lợi
1 ACB 7,675,328 -153,506 -230,259 2 BIDV 34,928,488 -698,569 -1,047,854 3 Eximbank 16,526,087 -330,521 -495,782 4 HDBank 5,728,567 -114,571 -171,857 5 KienLongBank 3,586,742 -71,734 -107,602 6 MB 12,744,473 -254,889 -382,334 7 NaviBank 3,675,874 -73,517 -110,276 8 OCeanBank 5,456,079 -109,121 -163,682 9 PGBank 3,397,632 -67,952 -101,928 10 SacomBank 16,560,266 -331,205 -496,807 11 SHB 10,970,122 -219,402 -329,103 12 VCB 47,419,214 -948,384 -1,422,576 13 VietCapitalBank 3,378,672 -67,573 -101,360 14 Vietinbank 38,320,876 -766,417 -1,149,626
Nguồn: tính tốn của tác giả
4.2.2. Kết quả đo lƣờng rủi ro tỷ giá
Tại thời Ďiểm 31/12/2012, có 8/14 ngân hàng có trạng thái USD quy Ďổi sang VND lớn hơn hoặc bằng 0. Do vậy, với giả Ďịnh tỷ giá USD/VND tăng ở cả 2 kịch bản thì các ngân hàng này khơng chịu ảnh hưởng của rủi ro tỷ giá. Kết quả Ďo lường rủi ro tỷ giá của các ngân hàng còn lại Ďược thể hiện tại bảng 4.2:
Bảng 4.2: Kết quả đo lường rủi ro tỷ giá
Đvt: trđ
Stt Tên ngân hàng Trạng thái USD quy đổi ngày 31/12/2012 Kịch bản chuẩn Kịch bản bất lợi 1 ACB -4,784,787 -47,848 -143,544
Stt Tên ngân hàng Trạng thái USD quy
đổi ngày 31/12/2012 Kịch bản chuẩn Kịch bản bất lợi
2 BIDV 24,663,694 0 0 3 Eximbank -2,558,676 -25,587 -76,760 4 HDBank -70,673 -707 -2,120 5 KienLongBank 5,037 0 0 6 MB -473,158 -4,732 -14,195 7 NaviBank 1,158,397 0 0 8 OCeanBank -152,259 -1,523 -4,568 9 PGBank 0 0 0 10 SacomBank -109,535 -1,095 -3,286 11 SHB 806,924 0 0 12 VCB 18,813,809 0 0 13 VietCapitalBank 427,755 0 0 14 Vietinbank 24,663,694 0 0
Nguồn: tính tốn của tác giả
Nhìn chung, rủi ro tỷ giá nhỏ và khơng ảnh hưởng nhiều Ďến thu nhập thuần của ngân hàng. Điều này cho thấy thực hiện Stress Testing dựa vào trạng thái ngoại tệ trên BCĐKT trong bối cảnh tại Việt Nam sẽ cho kết quả rủi ro tỷ giá khá thấp. Nguyên nhân do các NHTM phải duy trì trạng thái ngoại tệ cuối ngày khơng q 20% vốn tự có, theo yêu cầu của NHNN tại Thông tư 07/2012/TT-NHNN ngày 20/03/2012. Quy Ďịnh giảm trạng thái ngoại tệ của các ngân hàng từ +/-30% xuống còn +/-20% nhằm hạn chế tình trạng ngân hàng găm giữ ngoại tệ khi thị trường ngoại hối có biến Ďộng. Do vậy, cần có phương pháp Ďo lường rủi ro tỷ giá thích hợp hơn trong Ďiều kiện của Việt Nam.
Ngoài ra, rủi ro tỷ giá thường thay Ďổi nhanh, kết quả Stress Testing sẽ bị lỗi thời nhanh, Ďặc biệt khi phương pháp thực hiện dựa trên các báo cáo Ďược giám sát hoặc các báo cáo thường niên của các ngân hàng. Để có cái nhìn kịp thời về rủi ro tỷ giá, cần có những dữ liệu hiện hành Ďược cung cấp bởi chính các ngân hàng.
4.2.3. Kết quả đo lƣờng rủi ro tín dụng
Một trong những hoạt Ďộng chính của NHTM là hoạt Ďộng cho vay nên rủi ro tín dụng là một yếu tố hết sức quan trọng, nếu ngân hàng gặp rủi ro tín dụng cao thì ngân hàng có khả năng phải Ďối mặt với tình trạng thiếu vốn hay tính thanh khoản thấp. Điều này làm giảm hoạt Ďộng kinh doanh, giảm lợi nhuận của ngân hàng, thậm chí phá sản. Khơng ngồi những nhận Ďịnh trên, kết quả nghiên cứu cho thấy Ďa số các ngân hàng Ďều gặp rủi ro tín dụng trong trường hợp nền kinh tế có biến Ďộng. Kết quả tính tốn thể hiện tại bảng 4.3.
Bảng 4.3: Kết quả đo lường rủi ro tín dụng
Đvt: trđ
Stt Tên ngân hàng Kịch bản chuẩn Kịch bản bất lợi
1 ACB -833,533 -1,237,958 2 BIDV -3,064,649 -4,551,598 3 Eximbank -246,277 -365,769 4 HDBank -157,378 -233,737 5 KienLongBank -98,217 -145,871 6 MB -395,766 -587,789 7 NaviBank -348,644 -517,804 8 OCeanBank -331,979 -493,054 9 PGBank -696,851 -1,034,960 10 SacomBank -587,691 -872,835 11 SHB -3,076,269 -4,568,856 12 VCB -1,846,897 -2,743,000 13 VietCapitalBank -42,982 -63,837 14 Vietinbank -1,309,378 -1,944,680
Nguồn: tính tốn của tác giả
4.2.4. Tổng các ảnh hƣởng của rủi ro đến thu nhập thuần
Sau khi Ďã tính tốn mức Ďộ của từng loại rủi ro, tổng ảnh hưởng của rủi ro tín dụng, tỷ giá và lãi suất Ďược trừ vào thu nhập thuần của từng ngân hàng Ďể Ďánh giá
khả năng kháng cự của ngân hàng với tổng các rủi ro. Thu nhập còn lại của các NHTM sau 2 kịch bản Ďược thể hiện tại Phụ lục 4.
Như vậy, thu nhập thuần của 50% NHTM Việt Nam Ďược chọn Ďể phân tích có khả năng hấp thụ hết các rủi ro (gồm 7 NHTM: ACB, Eximbank, KienLongBank, MB, SacomBank, VietCapitalBank, Vietinbank). Theo Ďó, các rủi ro không ảnh hưởng Ďến nguồn vốn và khơng làm thay Ďổi tỷ lệ an tồn vốn tối thiểu (CAR) của các ngân hàng trên trong cả 2 kịch bản. Ngồi ra, 7 NHTM trên Ďều có CAR tính Ďến 31/12/2012 trên mức tối thiểu (9%) theo quy Ďịnh tại Thông tư 13/2010/TT- NHNN ngày 20/05/2010 của NHNN.
Bảng 4.4: Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu các NHTM tại ngày 31/12/2012
Stt Tên ngân hàng CAR
1 ACB 13.5% 2 BIDV 9.42% (*) 3 Eximbank 15.3% 4 HDBank 16.13% (*) 5 KienLongBank 27.00% (*) 6 MB 11.15%. 7 NaviBank 22.61% (*) 8 OCeanBank 10.49% (*) 9 PGBank 21.12% (*) 10 SacomBank 9.53% 11 SHB 14.99% (*) 12 VCB 16.07% (*) 13 VietCapitalBank 27.48% 14 Vietinbank 10.33%
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo thường niên và (*)tính tốn của tác giả
Tuy nhiên, thu nhập thuần của 50% NHTM Việt Nam cịn lại khơng có khả năng hấp thụ hết các rủi ro trong 1 hoặc 2 kịch bản. Theo Ďó, các NHTM này có nguy cơ suy giảm nguồn vốn khi tình hình kinh tế biến Ďộng trong năm 2013.
Bảng 4.5: Kết quả tính tổn thất chưa được hấp thụ hết Đvt: trđ Stt Tên ngân hàng Tổn thất chƣa đƣợc hấp thụ Kịch bản chuẩn Kịch bản bất lợi 1 ACB - - 2 BIDV - (807,494) 3 Eximbank - - 4 HDBank - (94,049) 5 KienLongBank - - 6 MB - - 7 NaviBank (327,057) (539,518) 8 OCeanBank (55,023) (288,497) 9 PGBank (480,413) (861,144) 10 SacomBank - - 11 SHB (2,350,724) (3,969,643) 12 VCB - (187,393) 13 VietCapitalBank - - 14 Vietinbank - -
Nguồn: tính tốn của tác giả
Kết quả tính CAR sau tổn thất của các NHTM có rủi ro ảnh hưởng Ďến nguồn vốn cho thấy: chỉ có 1/7 NHTM (SHB) có CAR dưới mức 9% Ďối với kịch bản bất lợi, CAR của Ďa số các NHTM cịn lại có giảm nhưng khơng Ďáng kể và vẫn ở trên mức 9% theo quy Ďịnh của Chính phủ trong cả 2 kịch bản.
Bảng 4.6: Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu trước và sau cú sốc
Stt Tên ngân hàng
CAR ban đầu
CAR sau khi trừ tổn thất KB chuẩn KB bất lợi
Stt Tên ngân hàng
CAR ban đầu
CAR sau khi trừ tổn thất KB chuẩn KB bất lợi 2 HDBank 16.13% 16.13% 15.85% 3 NaviBank 22.61% 20.24% 18.70% 4 OCeanBank 10.49% 10.35% 9.79% 5 PGBank 21.12% 17.91% 15.37% 6 SHB 14.99% 11.26% 8.70% 7 VCB 16.07% 16.07% 16.00%
Nguồn: tính tốn của tác giả
Một trong những nguyên nhân khiến NHTM Cổ phần Sài Gòn – Hà Nội (SHB) có CAR thấp hơn mức tối thiểu là do khoản trích lập dự phịng nợ xấu do Habubank chuyển sang (từ cuộc sáp nhập giữa 2 NHTM vào ngày 28/08/2012) khoảng 1.250 tỷ vào cuối năm 2012. Theo Ďó, khơng những lợi nhuận của SHB bị ảnh hưởng mà SHB còn là một trong những NHTM Việt Nam có tỷ lệ nợ xấu trên tổng nợ cao nhất hiện nay (8,8%). Hiện nay, SHB Ďang tiến hành xử lý các khoản nợ xấu này theo chỉ Ďạo của Chính phủ và NHNN; Ďồng thời Ďang rà soát, lên phương án xử lý tài sản Ďảm bảo Ďể thu hồi nợ. Lãnh Ďạo ngân hàng xác Ďịnh xử lý nợ xấu là mục tiêu trong năm 2013 sẽ giảm tỷ lệ nợ xấu thấp hơn 5%. Do vậy, ngay cả trong kịch bản bất lợi, CAR của SHB dưới mức tối thiểu thì Ďây chỉ là tình trạng tạm thời của ngân hàng.
Nhìn chung, thay Ďổi của môi trường vĩ mơ Ďều có những tác Ďộng nhất Ďịnh Ďến các NHTM Việt Nam. Tuy nhiên, với mức vốn Ďiều lệ từ 3.000 tỷ Ďồng trở lên theo yêu cầu của Chính phủ tại Nghị Ďịnh số 141/2006/NĐ-CP và Nghị Ďịnh số 10/2011/NĐ-CP, các NHTM Việt Nam vẫn Ďáp ứng khả năng chịu Ďựng rủi ro từ các kịch bản giả Ďịnh cho năm 2013.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý
Hệ thống tài chính khỏe mạnh là một trong những yếu tố cần thiết Ďể quy trì tăng trưởng kinh tế. Hơn nữa, các phân tích tính dễ tổn thương của khu vực ngân hàng là cần thiết Ďể chỉ ra tính bất ổn tài chính tương lai một cách Ďầy Ďủ và kịp thời. Stress Testing Ďóng vai trị quan trọng trong Ďánh giá tính ổn Ďịnh tài chính, giúp các nhà lãnh Ďạo và nhà chính sách có những phản ứng thích hợp Ďể thay Ďổi