CHƢƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.2. Dự báo các chỉ số để thực hiện Stress Testing thơng qua mơ hình satellite
satellite
Như Ďã trình bày tại mục 3.2.1., các mơ hình vĩ mơ dùng Ďể xây dựng kịch bản cho Stress Testing thường khơng có các biến số Ďo lường rủi ro của ngân hàng (như tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ). Do vậy, mơ hình satellite Ďược ứng dụng Ďể liên kết sự thay Ďổi các yếu tố vĩ mô với chất lượng tài sản của ngân hàng (Čihák, 2007).
Để xác Ďịnh mức Ďộ của các cú sốc, cũng như liên kết sự thay Ďổi các yếu tố vĩ mô với chất lượng tài sản của ngân hàng; mơ hình satellite nhằm dự báo tốc Ďộ tăng dư nợ tín dụng và tốc Ďộ tăng tỷ lệ nợ xấu của Fungáčová & Jakubík (2013) Ďược ứng dụng.
gnplt = α + β1 * realGDPt-1 + β2 * realGDPt-2 + … + realGDPk * Bt-k + λ *X + ε1t (1) gLoanst = θ + γ1 * realGDPt-1 + γ2 * realGDPt-2 + … + γk * realGDPt-k + χ *Y + ε2t (2)
Trong Ďó, X và Y là vector của các biến kiểm soát như GDP danh nghĩa, tỷ lệ nợ xấu trên tổng nợ, chỉ số giá nhà, tốc Ďộ tăng cho vay hộ gia Ďình. Tuy nhiên, các dữ liệu về chỉ số giá nhà và tốc Ďộ tăng cho vay hộ gia Ďình khơng Ďược cơng bố rộng rãi tại Việt Nam. Bài nghiên cứu Ďề xuất loại 2 biến này khỏi mơ hình. Số liệu Ďược
lấy từ năm 2002 Ďến 2012. Cũng do dữ liệu không Ďủ dài, luận văn giả Ďịnh Ďộ trễ của mơ hình là t-1, nếu tăng Ďộ trễ sẽ làm giảm số quan sát, dẫn Ďến ước lượng không hiệu quả. Đây là một trong những hạn chế lớn nhất của luận văn.
Phương pháp ước lượng Ďược sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất (OLS). Các biến của mơ hình (1) và (2) gồm:
Biến phụ thuộc:
gnpl: tốc Ďộ tăng tỷ lệ nợ xấu của toàn ngành ngân hàng (%) gLoans: tốc Ďộ tăng dư nợ tín dụng của tồn ngành ngân hàng (%)
Biến Ďộc lập:
realGDP: GDP thực của Việt Nam (tỷ Ďồng)
nominalGDP: DGP danh nghĩa của Việt Nam (tỷ Ďồng) npl: tỷ lệ nợ xấu trên tổng nợ (%)
Trong mơ hình, chuỗi số liệu GDP Ďược biểu diễn dưới dạng logarit cơ số tự nhiên (lognepe).
3.2.3. Đo lƣờng ảnh hƣởng của các rủi ro
Phần tiếp theo, tác giả sử dụng các kịch bản Ďã Ďề xuất tại bước 1, kết quả hồi quy của các mơ hình (1), (2) tại mục 3.2.2. và dữ liệu BCĐKT Ďể Ďo lường rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường (rủi ro lãi suất và tỷ giá hối Ďoái) cho từng ngân hàng trong năm 2013.
3.2.3.1. Đo lƣờng rủi ro lãi suất:
Để Ďo lường rủi ro lãi suất, tác giả sử dụng mơ hình phân tích khe hở Ďịnh giá lại (Prepricing Gap)8 do tính chất Ďơn giản và phổ biến trong việc áp dụng, Ďiều này cũng phù hợp với Việt Nam hiện Ďang trong q trình hiện Ďại hóa ngân hàng. Tuy nhiên, mơ hình này có nhược Ďiểm là chỉ Ďề cập Ďến giá trị ghi sổ của tài sản mà không Ďề cập Ďến giá trị thị trường.
Mơ hình phân tích khe hở Ďịnh giá lại dựa trên sự chênh lệch dòng tiền thu Ďược của tài sản và dòng tiền chi ra của các khoản nợ. Khi lãi suất thay Ďổi một mức Ri,
khe hở Ďịnh giá lại (GAP) Ďược sử dụng Ďể tính tốn thay Ďổi của thu nhập lãi thuần từng nhóm i và tính cho cả danh mục.
Thu nhập lãi thuầni = GAP * Ri
Thu nhập lãi thuần = GAP lũy kế x R
Giá trị rủi ro lãi suất chính là khoản thay Ďổi thu nhập lãi thuần khi lãi suất thay Ďổi. Cùng một mức chênh lệch lãi suất giữa các kỳ hạn Ďược áp dụng trong trường hợp này.
3.2.3.2. Đo lƣờng rủi ro tỷ giá:
Rủi ro tỷ giá Ďược tính dựa trên trạng thái mở rịng tỷ giá hối Ďối và sự thay Ďổi tỷ giá hối Ďoái từ kịch bản kinh tế vĩ mô. Do tỷ lệ nắm giữ USD của các NHTM Việt Nam chiếm tỷ trọng lớn, luận văn chỉ tập trung Ďo lường rủi ro tỷ giá của Ďồng USD.
Giá trị rủi ro tỷ giá = Trạng thái ngoại hối * độ biến động dự tính của tỷ giá * tỷ giá đóng cửa
Trong Ďó, trạng thái của từng ngoại tệ = Tổng tài sản Có của một ngoại tệ - Tổng tài sản Nợ của ngoại tệ Ďó, bao gồm cả các tài khoản ngoại bảng tương ứng, các khoản mua, bán ngoại tệ có kỳ hạn.
3.2.3.3. Đo lƣờng rủi ro tín dụng:
Tháng 6 năm 2004, ủy ban Basel Ďã xây dựng Hiệp Ďịnh mới về “Tiêu chuẩn vốn quốc tế” - mà chúng ta vẫn gọi là Basel II. Theo Ďó, các ngân hàng sẽ sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu của nội bộ Ďể Ďánh giá vấn Ďề rủi ro tín dụng, từ Ďó xác Ďịnh hệ số an toàn vốn tối thiểu. Tổn thất kỳ vọng Ďược tính tốn dựa trên cơng thức sau:
EL = PD x EAD x LGD
Tuy nhiên, từ góc Ďộ thực hiện Stress Testing theo phương pháp Top-down, việc tiếp cận hệ thống xếp hạng nội bộ của từng ngân hàng Ďể Ďánh giá tổn thất kỳ vọng là khơng phù hợp. Fungáčová & Jakubík (2013) Ďã Ďưa ra phương pháp mới Ďể Ďo lường tổn thất kỳ vọng.
EAD là dư nợ tại thời Ďiểm khách hàng không trả Ďược nợ. EAD Ďược xem như khoản chênh lệch giữa dư nợ và nợ xấu.
Dư nợ Ďược tính dựa trên dư nợ năm trước và kết quả dự báo tốc Ďộ tăng dư nợ từ mơ hình hồi quy mô tả tại mục 3.2.2.
Nợ xấu (NPL) năm tiếp theo Ďược tính dựa trên nợ xấu năm hiện hành, các khoản có khả năng trở thành nợ xấu (dựa trên PD ước tính) và các khoản thanh lý nợ xấu. Cụ thể:
NPLt+1 = NPLt + PDt x (Loanst – NPLt) – r x NPLt
Với r là tỷ lệ thanh lý/bán nợ xấu năm trung bình. Luận văn giả Ďịnh tỷ lệ này là 10% cho tất cả các ngân hàng. Cách ước tính PD sẽ Ďược mơ tả cụ thể tại phần bên dưới của mục này.
LGD
LGD hay còn gọi là tỷ trọng tổn thất ước tính. Do khơng có số liệu LGD của từng ngân hàng, tác giả ứng dụng hiệp ước Basel II Ďể ước tính LGD như sau:
LGD của các khoản nợ Ďối với cơng ty, Chính phủ và các ngân hàng khơng có tài sản Ďảm bảo là 45%, khoản phụ thu Ďối với các khoản này là 75%.
LGD của các khoản nợ có tài sản Ďảm bảo: LGD* = LGD x (E* / E) Với E* = max{0, [E(1+He) – C(1 – Hc – Hfx]}
LGD: tỷ lệ tổn thất tối thiểu khi khơng có TSĐB (45%) E: giá trị hiện tại của TS có rủi ro
E*: giá trị tài sản có rủi ro sau khi giảm rủi ro He: tỷ lệ cắt giảm tài sản có rủi ro
C: hiện giá khoản TSĐB Hc: tỷ lệ cắt giảm TSĐB
Hfx: tỷ lệ cắt giảm do chênh lệch tiền tệ giữa TS có rủi ro và TSĐB
Luận văn giả Ďịnh: He và Hfx bằng 0, Hc bằng tỷ lệ cho vay trên giá trị tài sản Ďảm bảo và bằng 70%. Như vậy, C = E/70%
LGD* = 45% x 57% = 25%
Do khơng có thơng tin chi tiết về các khoản vay có/khơng có TSĐB của từng ngân hàng, tác giả tính LGD trung bình cho tồn mẫu chọn. Giả Ďịnh các khoản cho vay có TSĐB chiếm tỷ trọng 90% các tổng dư nợ, LGD trung bình Ďược tính như sau:
LGD = [(LGD x 45%) + (LGD* x 25%)]/2 = 27%
PD
PD là xác suất không trả Ďược nợ của khách hàng. PD thường Ďược tính tốn thơng qua các mơ hình trong Ďó liên kết PD với các biến vĩ mô khác. Tuy nhiên, nếu mơ hình hồi quy Ďể ước lượng tốc Ďộ tăng tỷ lệ nợ xấu Ďược sử dụng thì PD có thể Ďược ước tính thơng qua biến số này. Điều này cũng rất hữu ích trong trường hợp của các nước Ďang phát triển như Việt Nam, thường có sẵn các số liệu tổng hợp về nợ xấu hơn là các số liệu về PD. Dựa trên nghiên cứu của Fungáčová & Jakubík (2013), tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu và giá trị gnpl, gLoans Ďược ước lượng tại các mơ hình mơ tả tại mục 3.2.2 Ďể ước tính PD.
PDt = (gNPLt+1 + r) nplt Với npl: tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
gNPL: tốc Ďộ tăng nợ xấu. Ta có:
gNPLt = (gnplt + 1)(gLoanst + 1) – 1 gnpl: tốc Ďộ tăng tỷ lệ nợ xấu
gLoans: tốc Ďộ tăng dư nợ tín dụng
r: tỷ lệ thanh lý/bán nợ xấu trung bình (10%)