Chương 1 trình bày động lực và mục tiêu của đề tài và các nội dung cơ bản, bao gồm: Giới thiệu tổng quan về vấn đề nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và đóng góp của đề tài. Chương 2 tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước. Chương này trình bày các khái niệm, cơ sở lý thuyết của rủi ro hệ thống và phương pháp đo lường. Đồng thời điểm qua các nghiên cứu trước có liên quan đến đề tài.
Chương 3 trình bày các giả thuyết, mô hình nghiên cứu, mô tả phương pháp nghiên cứu và giải thích cụ thể về dữ liệu được áp dụng. Chương 4 mô tả các kết quả thu được sau khi thực hiện phương pháp nghiên cứu, phân tích kết quả thống kê mô tả, kết quả hồi quy và đưa ra các thảo luận của kết quả nghiên cứu. Chương 5 trình bày tóm tắt các kết quả đã đạt được, đề ra các kiến nghị và hạn chế cũng như hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 16 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO HỆ THỐNG VÀ CÁCH ĐO LƢỜNG RỦI RO HỆ THỐNG GIỚI THIỆU CHƢƠNG Sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, các khái niệm rủi ro hệ thống, ổn định khu vực ngân hàng và cách đo lường rủi ro được quan tâm đặc biệt và có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để làm rõ hơn vị trí của cách quản trị mang tính hệ thống.
Trong phần này, tác giả tóm lược lại những nghiên cứu trước đó và đưa ra một số đề xuất về phương pháp đo lường rủi ro hệ thống phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam. KHÁI NIỆM RỦI RO HỆ THỐNG Khái niệm rủi ro hệ thống được đề cập lần đầu vào thập niên 1990, tuy nhiên chỉ mới được quan tâm nhiều hơn sau khi xảy ra khủng hoảng tài chính thế giới (Borio và Drehmann, 2009). Theo Smaga (2014), hiện tại vẫn chưa có sự thống nhất hoàn toàn về khái niệm rủi ro hệ thống vì các định nghĩa nhấn mạnh đến các khía cạnh khác nhau. Một trong các định nghĩa về rủi ro hệ thống theo Engle (2009) là rủi ro gia tăng khi một (hoặc một nhóm) tổ chức đổ vỡ có thể gây ra phản ứng dây chuyền kéo theo sự sụp đổ của cả hệ thống tài chính bởi quy mô và tính liên kết của các tổ chức này.
Nói cách khác, rủi ro gia tăng tạo ra hiệu ứng lây nhiễm, theo đó sự phá sản của một tổ chức tài chính sẽ dẫn đến phá sản của tổ chức khác và lần lượt các tổ chức còn lại (Brunnermeier, 2009). Sự nối tiếp của các sự kiện phá sản có thể nhanh chóng lan ra rộng hơn, mạnh hơn, kết quả là một sự kiện mang tính hệ thống về cơ bản lại được gây ra ban đầu bởi sự phá sản của một tổ chức riêng lẻ. Galati và Moessner (2010) cho rằng rủi ro hệ thống gia tăng từ các hoạt động chịu rủi ro quá mức của một hoặc một nhóm giao dịch; văn hóa tổ chức hướng về những lợi nhuận ngắn hạn; sự tích lũy các sai lầm trong quản trị của các ngân hàng dẫn đến sự trì trệ, bất ổn định khi phản ứng với sự thay đổi các điều kiện bên ngoài. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 17 Ở khía cạnh khác, Kaufman và Scott (2003) lại cho rằng rủi ro hệ thống là rủi ro hoặc xác suất phá sản của toàn bộ hệ thống, được chứng minh do tính đồng tương quan của hầu hết các bộ phận.
Ngoài ra, rủi ro hệ thống còn được giải thích là sự lan truyền kiệt quệ kinh tế của nhóm tổ chức này tới nhóm tổ chức khác thông qua các giao dịch tài chính (Rochet và Tirole, 1996). Đồng quan điểm với Kaufman và Scott (2003), Jobst và Gray (2013) cho rằng rủi ro hệ thống không phải từ những loại rủi ro riêng lẻ của một tổ chức như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro tác nghiệp,… có tác động trực tiếp đến tổ chức đó mà là sự tác động gián tiếp. Trước giai đoạn khủng hoảng, các loại rủi ro trên (rủi ro tín dụng, thanh khoản,…) thường được xem xét một cách riêng lẻ. Tuy nhiên, sự tương tác giữa chúng khi kết hợp thành rủi ro hệ thống sẽ dẫn đến những kết quả khó lường.
Nghiên cứu của Smaga (2014) đưa ra một số kết luận về rủi ro hệ thống: (1) Các nghiên cứu thường nhấn mạnh rằng rủi ro hệ thống có sự liên quan với phần lớn hệ thống tài chính và gây ra sự đổ vỡ trong cách hoạt động, vận hành hệ thống đó; (2) Trước khi khủng hoảng tài chính xảy ra, các định nghĩa tập trung vào hiệu ứng lan truyền của từng tổ chức. Sau khủng hoảng, các nghiên cứu quan tâm nhiều hơn đến sự rối loạn chức năng, khả năng vỡ nợ chung của hệ thống tài chính và các tác động tiêu cực đến nền kinh tế; (3) Yếu tố cơ bản của rủi ro hệ thống là sự truyền dẫn các cú sốc giữa các thành tố liên kết trong hệ thống, từ đó có thể gây ra tác động tiêu cực nghiêm trọng đến nền kinh tế thực. Từ các phân tích trên, có thể kết luận rằng: Rủi ro hệ thống, bất kể được giải thích bằng định nghĩa nào, về cơ bản nó sẽ dẫn đến tính không chắc chắn trong cách vận hành hệ thống tài chính và các thành phần của nó. Điểm cốt lõi trong khái niệm rủi ro hệ thống dựa trên hiệu ứng lan truyền giữa các thành phần trong hệ thống và tác động tiêu cực đến nền kinh tế thực.
Dù các nghiên cứu có trọng tâm phân tích khác nhau nhưng tổng hợp lại có tác dụng bổ trợ lẫn nhau như nhiều mặt của một vấn đề, và hầu hết các nghiên cứu đều đồng thuận tăng cần có cách đánh giá chung về rủi ro hệ thống dựa trên cơ sở định lượng. Vì vậy, nhu cầu về phương pháp đo lường mức độ rủi ro của cả hệ thống hiện tại như thế nào là cần thiết. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. PHƢƠNG PHÁP ĐO LƢỜNG RỦI RO HỆ THỐNG 2.
Các phƣơng pháp đo lƣờng Tính phức tạp của các liên kết, mạng lưới tài chính khiến việc đo lường rủi ro hệ thống là một công việc khó khăn (Engle, 2009). Theo Smaga (2014), hiện tại các phương pháp đo lường rủi ro hệ thống có thể chia thành ba trường phái chính. Trường phái thứ nhất tập trung phân tích phân phối đuôi thống kê của suất sinh lợi từ đó tính toán tổn thất kỳ vọng, đây là trường phái phổ biến nhất khi ước lượng rủi ro hệ thống. Các đại diện tiêu biểu của trường phái này là CoVaR (Adrian và Brunnermeier, 2008), Tổn thất hệ thống kỳ vọng (Systemic Expected Shortfall – SES) (Acharya và cộng sự, 2009),….
Tuy nhiên nhược điểm chung của các phương pháp này là sự phụ thuộc vào mức độ tin cậy và các giả định thống kê ban đầu. Khi thay đổi mức tin cậy kỳ vọng và các giả định, các kết quả thu được có thể biến động, không thống nhất với nhau. Trường phái thứ hai mô phỏng cách nắm giữ các tài sản đa liên kết ảnh hưởng thế nào trong việc tạo ra và lan truyền rủi ro hệ thống. Các đại diện của trường phái này là mô hình mạng của Allen và Gale (2000), sau đó được phát triển thành các mô hình phức tạp hơn của Battiston và cộng sự (2009).
Hạn chế lớn nhất của trường phái này là người thực hiện cần có dữ liệu về mức tương tác giữa các thành phần trong hệ thống. Các dữ liệu này thường không được công bố, gây khó khăn trong việc thu thập. Bổ sung cho hai trường phái trên, trường phái thứ ba ứng dụng cách tiếp cận cấu trúc với đại diện là phương pháp CCA. Phương pháp CCA mở rộng phương pháp sử dụng báo cáo tài chính có điều chỉnh theo rủi ro để tạo ra những ước tính về xác suất phá sản chung của một hoặc nhiều tổ chức như một thước đo rủi ro hệ thống.
Theo Lehar (2005), CCA giải quyết các hạn chế cơ bản của các phương pháp hiện có, nó không dựa trên những giả định thống kê có thể ảnh hưởng đến kết quả, và tạo ra các ước lượng điểm của rủi ro hệ thống mà không phụ thuộc các mức kỳ vọng, các dữ liệu thể hiện diễn biến thực tế của đối tượng nghiên cứu và có thể thu thập dễ dàng. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Phƣơng pháp CCA Theo Lehar (2005), phá sản (hay vỡ nợ) sẽ xảy ra khi giá trị tài sản của một (hoặc một nhóm) công ty nhỏ hơn giá trị của nợ và xác suất phá sản (hay còn gọi là “xác suất vỡ nợ”, Probability of Default – PD) có thể được xem là một thước đo rủi ro hệ thống, xác suất phá sản càng lớn thì rủi ro càng cao. Trước phương pháp CCA, Altman (1968) đã sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính để giải thích xác suất phá sản.
Cụ thể, mô hình Z-score của Altman là mô hình biệt số theo đó người đi vay được phân loại thành các mức rủi ro phá sản khác nhau. Mặc dù lý thuyết của Altman không đề cập một cách trực tiếp về xác suất phá sản, nhưng các kết quả có thể định hướng cho hệ thống xếp hạng tín dụng, người vay có hạng tín dụng càng thấp thì rủi ro phá sản càng lớn. Tương tự với Altman, Ohlson (1980) cũng sử dụng phân tích biệt số để dẫn xuất ra xác suất phá sản của một doanh nghiệp, theo đó Ohlson sử dụng các kỹ thuật tính toán để xây dựng mô hình về xác suất phá sản của nhiều doanh nghiệp. Theo Utari và Arimurti (2012), có nhiều lý do cho thấy các phương pháp dựa trên số liệu kế toán có thể không hợp lý trong việc ước tính xác suất phá sản.
Trong khi việc ước tính xác suất phá sản là phạm trù thuộc về các sự kiện trong tương lai, các báo cáo tài chính lại được thiết kế để đo lường hiệu quả hoạt động trong quá khứ, và do đó các số liệu này trở nên ít mang thông tin hữu ích để xác định tình trạng một công ty trong tương lai. Đồng thời, các báo cáo tài chính được công thức hóa theo chuẩn mực kế toán hoạt động liên tục, làm hạn chế việc đánh giá khả năng phá sản. Nguyên tắc thận trọng áp dụng khi lập báo cáo tài chính thường gây ra việc định giá tài sản dưới giá trị thị trường của chúng, điều này đặc biệt đúng đối với các tài sản cố định (Lehar, 2005).