- Đầu tư vào chứng khoán
3.2.3.3. Hoàn thiện phương pháp QTRRTT
Quản trị RRTT bằng phương pháp giá trị có thể tổn thất – Value at Risk
Nên nhìn nhận và học hỏi kinh nghiệm QTRRTT bằng phương pháp Var của KDB và Calyon . Việc áp dụng phương pháp QTRRTT bằng phương pháp giá trị có thể tổn thất là phương pháp mới nhất hiện nay trên thế giới, Thực tế đã chứng minh rằng các ngân hàng trên quản lý RRTT khá hiệu quả bằng các phương pháp hiện đại nhất hiện nay.
Giá trị VaR được tính toán trên hệ thống phần mềm và VaR có 5 tác dụng là quản lý rủi ro, quản lý định lượng, quản lý tài chính, báo cáo tài chính và tính toán lượng vốn cần thiết. VaR cực kỳ quan trọng vì nó sẽ giúp tiết kiệm vốn (Economic Capital), kiểm tra mức độ nhạy cảm của thị trường (stress testing), kiểm tra và dự đoán được mức độ cần rút lui (back-testing), dự đoán mức độ thâm hụt (expected shortfall).
Thứ nhất, một trong những khó khăn của Ngân hàng khi muốn áp dụng phương pháp này là chưa có mức lãi suất chuẩn trên thị trường để đem vào tính toán RRTT. Lý do là các mức lãi suất ở thị trường tài chính Việt nam chưa phản ánh chính xác lãi suất thị trường. Ví dụ lãi suất VNIBOR chỉ phản ánh mức lãi suất trên thị trường liên ngân hàng chứ chưa phản ánh lãi suất huy động của dân cư và TCKT và lãi suất cho vay. Nếu dùng lãi suất huy động của ngân hàng thị cũng chưa phản ánh đúng lãi suất thị trường vì lãi suất huy động của TCKT và dân cư có thể thay đổi theo từng ngân hàng theo cung cầu về vốn của từng ngân hàng.
Các chi nhánh của ngân hàng nước ngoài có thể dùng lãi suất VNIBOR trong việc đo lường, QTRRLS có thể chấp nhận được do hoạt động thị trường 2 (thị trường liên ngân hàng) chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng tài sản của ngân hàng đó. Tuy nhiên lãi suất này có thể không áp dụng được cho các NHTM vì trong hoạt động của nhiều NHTM Việt nam, thị trường 2 chỉ chiếm một phần nhỏ, hầu hết các NHTM có các hoạt động thị trường 1 (thị trường TCKT và dân cư) lớn và chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản của NHTM đó.
Thứ nữa là các số liệu về lãi suất trong quá khứ (các số liệu lịch sử) tại thị trường Việt nam khó thu thập và tính chính xác chưa cao.
Đề xuất sử dụng lãi suất VNIBOR (ngắn hạn=kỳ hạn nhỏ hơn 1 năm) và lãi suất trái phiếu Chính Phủ) có kỳ hạn lớn hơn 1 năm làm căn cứ lãi suất thị trường, các tính toán định lượng RRLS đều dựa trên 2 loại lãi suất này.
Thứ hai, hệ thống ngân hàng lõi (Core Banking) của Ngân hàng phải đủ
mạnh để có các số liệu chính xác đầu vào tính toán VaR. Hệ thống các ngân hàng lõi hiện nay của các NHTM như Flexcube và Temenos24, nhìn chung có thể tương thích được với các phần mềm tính toán RRTT hiện đại của các ngân hàng trên thế giới. Hệ thống lõi của Vietinbank do Silverlake – Malaysia còn có nhiều hạn chế. Vietinbank đang tổ chức đấu thầu để tìm một nhà cung cấp hệ thống lõi mới hiện đại nhằm thay thế hệ thống cũ để tương thích được với các Modules.
mình có thể nghiên cứu viết các phần mềm tính toán giá trị có thể tổn thất hoặc mua các phần mềm QTRR của nước ngoài. Phần mềm QTRRTT của nước ngoài tương đối đắt đỏ nên không phải NHTM nào cũng có thể mua được. Chỉ những NHTM nào có qui mô tổng tài sản lớn với mức độ RRTT cao sẽ nhất thiết phải quan tâm tới giải pháp này khi các tổn thất của RRTT nếu có là rất cao.
Chúng ta có 4 phương pháp tính VaR, đó là (1)Phương pháp dựa vào số liệu quá khứ, trong đó giá trị tổn thất được tính toán dựa trên các số liệu trong quá khứ, (2)Phương pháp thống kê – Statistical (Phương sai và Hiệp phương sai- Variance and Co-variance), trong đó ngân hàng cần xác định được hàm phân phối xác suất, tính toán độ lệch chuẩn của số liệu trong quá khứ, (3) Ma trận rủi ro và (4)Phương pháp mô phỏng Monte Carlo, trong đó xây dựng các qui trình ngẫu nhiên mô tả đặc tính của lãi suất, tỷ giá thực hiện nhiều kịch bản của lãi suất, tỷ giá trong tương lai dựa trên qui trình ngẫu nhiên.
Như vậy ngân hàng khi nghiên cứu viết hoặc mua phần mềm tính giá trị có thể tổn thất này, ngân hàng cần xác định tính toán VaR theo phương pháp nào, từ đó sẽ có định hướng mua/ nghiên cứu cho thích hợp.
Thứ tư, các số liệu về VaR tính toán ra cần phải được kiểm chứng (Testing), vấn đề trở nên không đơn giản khi Ngân hàng cần phải kiểm tra con số VaR tính toán ra có đáng tin cậy hay không? Để kiểm chứng được điều này ngân hàng cần có các mô phỏng, kịch bản tính toán để kiểm chứng.
Thứ năm, Ngân hàng cần có đội ngũ cán bộ QTRRTT có đủ trình độ, năng
lực để có thể nhận thức và sử dụng phương pháp này trong thực tế.
Quản trị RRLS bằng phương pháp Duration Gap
Duration Gap cho chúng ta biết độ nhạy cảm của lãi suất đối với giá trị thị trường của TSC, TSN và vốn chủ sở hữu.
Để quản lý theo phương pháp này, Vietinbank cần:
- Định lượng chính xác được giá trị kinh tế của TSC=DA, coi tất cả các TSC như một danh mục đầu tư sau đó tính kỳ hạn kinh tế của danh mục đầu tư này.
- Định lượng chính xác được giá trị kinh tế của TSN=DL, coi tất cả các TSN như một danh mục đầu tư ,sau đó tính kỳ hạn kinh tế của danh mục đầu tư này.
Việc tính DA, DL trên thực tế hoàn toàn không đơn giản vì danh mục TSC và TSN của Vietinbank cực kỳ phức tạp, ngân hàng cần có các phần mềm QLRRLS có thể tính được các giá trị này. Cũng như khi tính toán các giá trị VaR, ngân hàng có các dữ liệu đầu vào tin cậy, chính xác. Ngân hàng cũng có thể tự viết các phầm mềm để tính toán các giá trị này.
Tính ra Duration Gap của toàn bộ ngân hàng theo công thức: Duration Gap= DA ―() x DL
Tính sự thay đổi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu (MVE=Market Value of Equity), khi lãi suất thay đổi 1%, ∆E theo công thức:
∆E= ()* ∆i * Asset Value
Chú ý rằng quan hệ giữa lãi suất và MVE như sau:
- GAP dương (Positive Duration Gap): Khi lãi suất tăng (giảm), MVE sẽ giảm (tăng) tương ứng
- GAP âm (Negative Duration Gap):Khi lãi suất tăng (giảm), MVE sẽ tăng (giảm) tương ứng
Về mặt lý thuyết nếu Ngân hàng muốn tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng TSC=hằng số thì DA=DL. Như vậy các ngân hàng muốn quản lý theo phương pháp này đều cố gắng đạt được cân bằng trên, tuy nhiên DA=DL là điều rất khó xảy ra và việc cân bằng kỳ hạn (Duration Matching) tốn nhiều chi phí cho ngân hàng.
Vậy Ngân hàng có thể đặt cho mình một hạn mức cho Duration Gap, không được phép quá một giới hạn nhất định nào đó và cũng đặt cho mình một hạn mức đối với ∆E, khi lãi suất thay đổi 1% (100 bps), giá trị thị trường vốn chủ sở hữu không được vượt quá một giới hạn cho trước.
Để làm tăng DA, ngân hàng có thể mua TSC với kỳ hạn dài, bán các TSC với kỳ hạn ngắn và ngược lại đối với khi muốn làm giảm DA.
Để làm tăng DL, ngân hàng có thể mua TSN với kỳ hạn dài, bán các TSN với kỳ hạn ngắn và ngược lại đối với khi muốn làm giảm DL.
Khi thực hiện phương pháp này tác giả cho rằng Ngân hàng gặp một số khó khăn như sau:
- Việc tính Duration Gap sẽ không chính xác hoặc cần phải kiểm chứng (testing)
- Việc thay đổi DA và DL là không đơn giản, mất thời gian, mất chi phí. Ngân hàng nhiều khi cần có một khoảng thời gian khá dài mới thay đổi được hai giá trị này.
- Số liệu đầu vào có hay không đảm bảo các yêu cầu với mục đích cuối cùng là phải ra được các báo cáo QTRR chính xác và phải được kiểm chứng.
- Tính chính xác của các số liệu đầu vào.
- Các hạn mức cần phải được đặt ra trên cơ sở khẩu vị rủi ro và trên cơ sở tính chính xác của số liệu báo cáo.