Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngân hàng thương mại là định chế tài chính đặc thù, giữ vai trò huyết mạch trong việc chu chuyển vốn của nền kinh tế. Mọi biến động tiêu cực trong hệ thống ngân hàng đều có khả năng lây lan và tạo ra tác động dây chuyền đối với toàn bộ thị trường tài chính cũng như nền kinh tế thực. Trong các loại rủi ro hoạt động, rủi ro thanh khoản được đánh giá là loại rủi ro khó đối phó và tiềm ẩn mức độ nguy hại cao nhất, có thể đẩy ngân hàng vào tình trạng mất khả năng chi trả và dẫn đến nguy cơ đổ vỡ hệ thống nếu không được kiểm soát kịp thời.

Trong giai đoạn nghiên cứu, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam chịu nhiều sức ép lớn:

  • Tăng trưởng tín dụng duy trì ở mức cao trong khi tốc độ tăng trưởng huy động vốn thấp hơn, tạo ra khe hở thanh khoản lớn.
  • Sự cạnh tranh lãi suất huy động diễn biến phức tạp giữa các khối ngân hàng, đặc biệt là cuộc đua lãi suất kỳ hạn ngắn và dài, đẩy chi phí vốn lên cao.
  • Áp lực từ việc thực thi các quy định an toàn vốn và quản trị rủi ro mới, tiêu biểu là định hướng áp dụng chuẩn mực Basel II thông qua Thông tư 41/2016/TT-NHNN và Thông tư 13/2018/TT-NHNN.
  • Khối lượng nợ xấu tồn đọng chưa được giải quyết dứt điểm trong quá trình tái cấu trúc toàn diện hệ thống các tổ chức tín dụng.

Trước thực trạng đó, việc chuyển đổi từ phương thức quản trị thanh khoản thụ động sang chủ động ước tính sức chịu đựng trước các cú sốc dòng tiền cực đoan trở nên cấp thiết. Đề tài "Đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro thanh khoản của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam" được thực hiện nhằm lượng hóa khả năng chống chịu của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (VietinBank) và hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần trước các kịch bản rút tiền hàng loạt.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro thanh khoản và kỹ thuật kiểm tra sức chịu đựng (Stress Test) rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại.
  2. Thực hiện kiểm tra sức chịu đựng rủi ro thanh khoản thông qua việc đánh giá khả năng đáp ứng cú sốc rút tiền hàng loạt của người gửi tiền tại VietinBank và 24 ngân hàng thương mại cổ phần khác trong điều kiện không có sự hỗ trợ dòng vốn từ Ngân hàng Nhà nước và thị trường liên ngân hàng.
  3. Ứng dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo Multi-layer Perceptron để dự đoán số ngày thanh khoản trong 2 năm tiếp theo cho nhóm ngân hàng thương mại nhà nước theo kịch bản căng thẳng.
  4. Đề xuất hệ thống các giải pháp và lộ trình triển khai Stress Test nhằm nâng cao năng lực phòng ngừa, kiểm soát rủi ro thanh khoản cho VietinBank và hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Đối tượng nghiên cứu là khả năng chịu đựng rủi ro thanh khoản của VietinBank. Phạm vi nghiên cứu sử dụng dữ liệu Báo cáo tài chính riêng lẻ hằng năm, trọng tâm là Bảng cân đối kế toán của VietinBank và 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2017, đo lường khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền trong khoảng thời gian căng thẳng chuẩn là 5 ngày làm việc liên tiếp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Khóa luận tổng hợp các quan điểm học thuật về rủi ro thanh khoản từ các nghiên cứu quốc tế và trong nước:

  • Duttweiler (2009) và Joel Bessis (2012) xác định rủi ro thanh khoản là tình trạng ngân hàng không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán hoặc chỉ có thể đáp ứng với mức chi phí quá cao trong một khung thời gian nhất định.
  • Tại Việt Nam, Trần Huy Hoàng (2011), Nguyễn Đăng Dờn (2010) và Nguyễn Văn Tiến (2010) đồng thuận rằng rủi ro thanh khoản phát sinh khi ngân hàng thiếu hụt nguồn tiền mặt tức thời để thực hiện nghĩa vụ chi trả hoặc phải bán tài sản với giá thấp và chịu chi phí huy động bổ sung đắt đỏ.
  • Về phân loại, theo Ủy ban Basel (BCBS, 2006) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2010), rủi ro thanh khoản được chia thành hai nhóm chính:
    • Rủi ro thanh khoản nguồn vốn (Funding Liquidity Risk): Ngân hàng không thể đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn mà không gây tổn thất tài chính nghiêm trọng.
    • Rủi ro thanh khoản thị trường (Market Liquidity Risk): Ngân hàng không thể thanh lý hoặc chuyển đổi một vị thế tài sản sang tiền mặt kịp thời do thị trường rối loạn hoặc giá trị tài sản bị chiết khấu sâu.
  • Về khái niệm Stress Test: Theo định nghĩa của Ủy ban Hệ thống Tài chính Toàn cầu (CGFS, 2000), Basel (BCBS, 2009) và Thông tư 13/2018/TT-NHNN, kiểm tra sức chịu đựng là tập hợp các phương pháp định lượng dùng để đánh giá mức độ tổn thương của tổ chức tài chính trước những biến cố cực đoan, rất ngoại lệ nhưng có khả năng xảy ra trong thực tế.

Phương pháp nghiên cứu và mô hình tính toán

Tác giả áp dụng phương pháp tiếp cận thời điểm (Stock-based Approach) dựa trên Bảng cân đối kế toán do Martin Čihák (2007) thuộc IMF phát triển, có tích hợp hiệu chỉnh theo các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam của Dương Quốc Anh cùng nhóm nghiên cứu (2012), Nguyễn Minh Sáng và cộng sự (2013), và Trần Ngọc Trà Mi (2014).

Công thức xác định trạng thái tài sản phục vụ mô hình Stress Test:

  • Tài sản thanh khoản ($C$): $$C = (1) + (2) + (3) - (4) + (5) - (7)$$ Trong đó:
    • $(1)$: Tiền mặt và tín phiếu kho bạc
    • $(2)$: Trái phiếu chính phủ dài hạn
    • $(3)$: Tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước
    • $(4)$: Dự trữ bắt buộc (tính bằng $3% \times \text{Tiền gửi có kỳ hạn}$)
    • $(5)$: Tiền gửi không kỳ hạn tại tổ chức tín dụng khác (Tài sản có)
    • $(7)$: Tiền gửi không kỳ hạn của tổ chức tín dụng khác (Tài sản nợ)
  • Tài sản kém thanh khoản ($D$): $$D = \text{Tổng tài sản } (A) - \text{Tài sản thanh khoản } (C)$$

Mô hình kiểm tra sức chịu đựng mô phỏng trạng thái dòng tiền vào (từ việc chuyển đổi tài sản thanh khoản và tài sản kém thanh khoản sang tiền mặt) và dòng tiền ra (từ áp lực rút tiền gửi không kỳ hạn và có kỳ hạn bằng nội tệ và ngoại tệ) trong 5 ngày làm việc liên tiếp mà không có sự tài trợ thanh khoản từ bên ngoài.

Tiêu chí giả định kịch bản Kịch bản 1 (Nguyễn Minh Sáng và CS, 2013) Kịch bản 2 (Dương Quốc Anh và CS, 2012)
Tỷ lệ rút tiền gửi không kỳ hạn VND/ngày 8,4% 15,0%
Tỷ lệ rút tiền gửi không kỳ hạn ngoại tệ/ngày 7,4% 10,0%
Tỷ lệ rút tiền gửi có kỳ hạn VND/ngày 6,5% 3,0%
Tỷ lệ rút tiền gửi có kỳ hạn ngoại tệ/ngày 5,9% 1,0%
Khả năng chuyển đổi tài sản thanh khoản/ngày 95,0% 95,0%
Khả năng chuyển đổi tài sản kém thanh khoản/ngày 1,0% 1,0%

Bên cạnh đó, tác giả sử dụng phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo Multi-layer Perceptron (MLP) thực hiện trên phần mềm Weka để dự báo số ngày duy trì thanh khoản cho nhóm ngân hàng thương mại nhà nước trong 2 năm kế tiếp dựa trên kết quả kịch bản 1. Dữ liệu tính toán được xử lý trên phần mềm Microsoft Excel.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về Stress Test đo lường rủi ro thanh khoản

Chương này tập trung xây dựng nền tảng lý thuyết toàn diện về rủi ro thanh khoản và các công cụ đo lường:

  • Cơ chế phát sinh và hậu quả rủi ro thanh khoản: Phân tích 4 nguyên nhân cốt lõi dẫn đến mất cân đối thanh khoản (mất cân đối kỳ hạn giữa nguồn vốn và sử dụng vốn; sự biến động của lãi suất thị trường; hạn chế trong quản trị thanh khoản nội bộ; hiệu quả kinh doanh sụt giảm kéo dài). Đánh giá mức độ tổn thất đối với ngân hàng, khách hàng và toàn bộ hệ thống kinh tế vĩ mô.
  • Bài học từ các sự cố thanh khoản thực tế tại Việt Nam:
    • Sự cố tại Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) tháng 10/2003: Tin đồn thất thiệt liên quan đến lãnh đạo khiến người gửi tiền rút 700 tỷ đồng (trong đó có 16 triệu USD) trong 3 ngày; xử lý thành công nhờ can thiệp cấp hạn mức tái chiết khấu 950 tỷ đồng từ Ngân hàng Nhà nước và công khai thông tin tài chính.
    • Sự cố tại Ngân hàng TMCP Phương Nam tháng 7/2005: Vụ việc gian lận hồ sơ vay vốn 47 giáo viên huyện Sóc Sơn dẫn đến làn sóng rút tiền cục bộ tại Hà Nội; được kiểm soát nhanh nhờ quỹ dự phòng rủi ro 30 tỷ đồng, vốn điều lệ 326 tỷ đồng và kịp thời rút 200 tỷ đồng từ tài khoản tại Ngân hàng Nhà nước.
    • Sự cố tại Ngân hàng TMCP Nông thôn Ninh Bình tháng 7/2005: Tin đồn liên quan đến vụ án lừa đảo dự án lớn khiến người dân rút 20 tỷ đồng trên tổng huy động 80 tỷ đồng; được Bảo hiểm Tiền gửi Việt Nam hỗ trợ ngăn chặn kịp thời.
  • Thực trạng và nguy cơ tiềm ẩn rủi ro thanh khoản giai đoạn 2008 – 2014:
    • Áp lực thanh khoản nội tệ gắn liền với chu kỳ chính sách tiền tệ thắt chặt, kiểm soát tăng trưởng tín dụng và sự ra đời của Thông tư 02/2011/TT-NHNN, Thông tư 30/2011/TT-NHNN về trần lãi suất huy động 14% và 6% đối với tiền gửi dưới 1 tháng.
    • Áp lực thanh khoản ngoại tệ do chênh lệch lãi suất VND - USD, việc khống chế trần lãi suất tiền gửi USD ở mức 1% (Thông tư 03/2010/TT-NHNN), kéo theo tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) ngoại tệ chạm mức 95,5% vào tháng 5/2014.
    • Tổn thất thanh khoản từ việc sụt giảm thị trường chứng khoán năm 2010 – 2011 (VN-Index giảm 27,46%, HNX-Index giảm 48,6%), buộc các ngân hàng phải bán lỗ danh mục chứng khoán kinh doanh để bổ sung thanh khoản.
  • Cơ sở kỹ thuật Stress Test: Trình bày chi tiết hai phương pháp đo lường thanh khoản chuẩn hóa là Phương pháp tiếp cận thời điểm (Stock-based Approach) và Phương pháp tiếp cận thời kỳ (Flow-based Approach), phân tích ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp. Lược khảo các nghiên cứu tiêu biểu của Martin Čihák (2004, 2007), Philip Bunn (2005), Henrik Andersen (2008), Mizuho Kida (2008), Antonella Foglia (2009), Christian Schmieder (2011), Van Den End (2009, 2010), Dương Quốc Anh (2012), Bùi Đình Phương Dung (2012), Nguyễn Thị Thu Phương (2013), và Trần Ngọc Trà Mi (2014).

Chương 2: Đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro thanh khoản của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

Chương 2 phản ánh bức tranh thực trạng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam và trình bày kết quả kiểm tra sức chịu đựng thanh khoản thực nghiệm:

  • Cơ cấu hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2012 – 2017: Phân loại hệ thống thành 5 nhóm tổ chức tín dụng. Thống kê biến động số lượng qua các năm (trong đó nhóm NHTM Nhà nước tăng lên 7 ngân hàng từ năm 2015 do bao gồm 3 ngân hàng được mua lại bắt buộc 0 đồng gồm CBBank, GPBank, OceanBank; khối NHTMCP giảm từ 34 xuống 28 ngân hàng thông qua quá trình sáp nhập, hợp nhất).
Loại hình tổ chức tín dụng 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Ngân hàng TM Nhà nước (gồm NH mua lại 0 đồng) 5 5 5 7 7 7
Ngân hàng TMCP 34 33 33 28 28 28
Ngân hàng liên doanh 4 4 4 3 2 2
Ngân hàng 100% vốn nước ngoài 5 5 5 5 6 9
Chi nhánh ngân hàng nước ngoài 49 53 47 50 51 49
  • Đánh giá hoạt động kinh doanh và khả năng thanh khoản tại VietinBank: Thu thập dữ liệu Bảng cân đối kế toán riêng lẻ giai đoạn 2012 – 2017, bóc tách các chỉ tiêu tiền mặt, tín phiếu kho bạc, trái phiếu chính phủ, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước và tiền gửi của khách hàng (phân loại chi tiết VND, ngoại tệ, không kỳ hạn và có kỳ hạn).
  • Kết quả kiểm tra sức chịu đựng Stress Test:
    • Mô phỏng diễn biến dòng tiền thuần qua từng ngày (từ Ngày 1 đến Ngày 5) trong cả hai kịch bản căng thẳng.
    • So sánh khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền của VietinBank với 24 ngân hàng thương mại cổ phần khác trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2012 – 2017.
    • Lập biểu đồ và bảng tổng hợp số lượng các ngân hàng không đảm bảo duy trì thanh khoản đủ 5 ngày làm việc dưới áp lực rút tiền đột biến.
  • Kết quả dự báo bằng Weka: Ứng dụng mô hình Multi-layer Perceptron chạy trên nền dữ liệu Stress Test kịch bản 1 để dự báo số ngày thanh khoản tối đa cho 3 ngân hàng thuộc nhóm thương mại nhà nước trong 2 năm tiếp theo.

Chương 3: Giải pháp phòng tránh rủi ro thanh khoản đối với các NHTM Việt Nam

Trên cơ sở kết quả tính toán định lượng, chương 3 tập trung xây dựng các đề xuất mang tính thực tiễn:

  • Đề xuất lộ trình áp dụng Stress Test rủi ro thanh khoản: Thiết lập quy trình chuẩn hóa gồm các bước: chuẩn bị dữ liệu Bảng cân đối kế toán định kỳ; xác định các biến số gây sốc; chạy mô hình kiểm tra định kỳ; đưa kết quả thử nghiệm căng thẳng vào quy trình lập kế hoạch vốn và xác định khẩu vị rủi ro của ban điều hành.
  • Hệ thống 6 nhóm giải pháp kiểm soát và phòng ngừa rủi ro thanh khoản:
    1. Tăng vốn điều lệ: Củng cố bộ đệm an toàn vốn, nâng cao vị thế và uy tín thương hiệu nhằm giữ vững niềm tin của người gửi tiền.
    2. Quy định chính sách lãi suất rút trước hạn: Áp dụng chính sách không trả lãi hoặc áp dụng mức lãi suất không kỳ hạn tối thiểu đối với các khoản tiền gửi có kỳ hạn bị rút trước hạn nhằm hạn chế áp lực rút vốn ồ ạt.
    3. Phát triển thị trường mua bán các khoản cho vay (nợ): Tăng tính thanh khoản cho danh mục tài sản có, tạo cơ chế linh hoạt chuyển hóa các khoản nợ dài hạn thành tiền mặt khi phát sinh căng thẳng thanh khoản.
    4. Đa dạng hóa hoạt động huy động vốn: Giảm mức độ tập trung nguồn vốn vào một số ít khách hàng lớn; gia tăng tỷ trọng tiền gửi dân cư có tính ổn định cao và phát hành các giấy tờ có giá dài hạn.
    5. Nâng cao chất lượng cấp tín dụng: Thẩm định chặt chẽ hồ sơ vay vốn, kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng phù hợp với tốc độ huy động, kiểm soát nợ xấu để bảo đảm tính tuần hoàn của dòng tiền thu hồi nợ gốc và lãi.
    6. Nâng cao hiệu quả hoạt động của Khối nguồn vốn và kinh doanh ngoại tệ: Cân bằng trạng thái ngoại hối, chủ động quản trị danh mục chứng khoán thanh khoản cao và thiết lập các hạn mức giao dịch an toàn trên thị trường liên ngân hàng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  • Khóa luận đã đo lường thành công mức độ tổn thương thanh khoản của VietinBank và 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong suốt giai đoạn 2012 – 2017 theo chuẩn khung kỹ thuật IMF (ngưỡng an toàn 5 ngày làm việc liên tiếp).
  • Phản ánh sự khác biệt rõ rệt giữa hai kịch bản căng thẳng: Kịch bản 1 (tỷ lệ rút tiền tập trung vào cả tiền gửi có kỳ hạn và không kỳ hạn) và Kịch bản 2 (tập trung cú sốc mạnh vào tiền gửi không kỳ hạn).
  • Nhận diện các điểm yếu thanh khoản tiềm ẩn của các ngân hàng thương mại cổ phần quy mô nhỏ khi tỷ lệ tài sản thanh khoản cao mỏng và khả năng thanh lý tài sản kém thanh khoản trong ngắn hạn bị hạn chế.
  • Đưa ra kết quả dự báo định lượng về số ngày duy trì thanh khoản cho 3 ngân hàng thương mại nhà nước trong 2 năm tiếp theo bằng mô hình học máy Multi-layer Perceptron.

Đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn

  • Đóng góp học thuật: Hệ thống hóa cơ sở lý luận về Stress Test thanh khoản; chuẩn hóa quy trình phân tách tài sản và nguồn vốn từ Bảng cân đối kế toán theo chuẩn mực kế toán ngân hàng Việt Nam để đưa vào mô hình Stress Test thời điểm. Kết hợp thành công kỹ thuật mô phỏng tài chính truyền thống với công cụ trí tuệ nhân tạo (mạng nơ-ron MLP trên phần mềm Weka).
  • Đóng góp thực tiễn: Cung cấp bộ công cụ tính toán tham khảo bằng Excel và Weka, hỗ trợ các nhà quản trị rủi ro ngân hàng và cơ quan thanh tra giám sát lượng hóa rủi ro thanh khoản mà không phụ thuộc hoàn toàn vào các hệ thống phần mềm ngoại nhập đắt tiền.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ rõ các hạn chế nội tại và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Hạn chế về dữ liệu: Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu tĩnh từ Báo cáo tài chính riêng lẻ công bố hằng năm (BCĐKT kết thúc tại thời điểm 31/12), chưa phản ánh được biến động thanh khoản liên tục trong năm và thiếu dữ liệu dòng tiền chi tiết theo từng ngày đáo hạn thực tế.
  • Hạn chế về phương pháp: Phương pháp tiếp cận thời điểm (Stock-based) dựa trên các giả định cố định về tỷ lệ rút tiền và tỷ lệ bán tài sản, chưa mô hình hóa đầy đủ các yếu tố hành vi của khách hàng trên thị trường tiền tệ khi có biến cố lây lan phức tạp.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Cải thiện công tác thu thập số liệu, mở rộng sang việc tiếp cận dữ liệu dòng tiền kỳ hạn thực tế của ngân hàng.
    • Mở rộng phạm vi phân tích cho toàn bộ các ngân hàng trong hệ thống với chuỗi thời gian dài hơn.
    • Ứng dụng đa dạng hóa các phương pháp tiếp cận Stress Test tiên tiến, đặc biệt là chuyển dịch sang Phương pháp tiếp cận theo thời kỳ (Flow-based Approach) và xây dựng mô hình Stress Test vĩ mô liên kết giữa kinh tế thực và khu vực tài chính.

Giá trị tham khảo

Tài liệu này hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Quản trị rủi ro tài chính tham khảo phương pháp luận và cách thức triển khai đề tài kiểm tra sức chịu đựng Stress Test.
  • Cán bộ làm công tác quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại trong việc tham khảo bảng biểu phân loại tài sản thanh khoản/kém thanh khoản và thiết kế các kịch bản rút tiền nội tệ, ngoại tệ.
  • Những nghiên cứu tiếp theo mong muốn ứng dụng phần mềm Weka và thuật toán Multi-layer Perceptron để mô hình hóa và dự báo các chỉ tiêu an toàn hoạt động ngân hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình Stress Test nào để đo lường rủi ro thanh khoản?
Khóa luận sử dụng mô hình kiểm tra sức chịu đựng thanh khoản theo phương pháp tiếp cận thời điểm (Stock-based Approach) do Martin Čihák (2007) thuộc Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) xây dựng, kết hợp các kịch bản rút tiền thực nghiệm của Dương Quốc Anh cùng nhóm nghiên cứu (2012) và Nguyễn Minh Sáng và cộng sự (2013).

2. Công thức bóc tách Tài sản thanh khoản từ Bảng cân đối kế toán được tác giả xác định như thế nào?
Tài sản thanh khoản ($C$) được tính bằng: Tiền mặt và tín phiếu kho bạc + Trái phiếu chính phủ dài hạn + Tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước - Dự trữ bắt buộc ($3% \times \text{Tiền gửi có kỳ hạn}$) + Tiền gửi không kỳ hạn tại các TCTD khác (tài sản) - Tiền gửi không kỳ hạn của các TCTD khác (nợ). Tài sản kém thanh khoản ($D$) là phần còn lại của Tổng tài sản trừ đi Tài sản thanh khoản.

3. Sự khác biệt cơ bản giữa hai kịch bản rút tiền được sử dụng trong mô hình là gì?
Kịch bản 1 (theo Nguyễn Minh Sáng và CS, 2013) giả định tỷ lệ rút tiền gửi không kỳ hạn là 8,4% (VND) và 7,4% (ngoại tệ), tiền gửi có kỳ hạn là 6,5% (VND) và 5,9% (ngoại tệ). Kịch bản 2 (theo Dương Quốc Anh và CS, 2012) giả định cú sốc mạnh hơn ở tiền gửi không kỳ hạn với tỷ lệ rút 15% (VND) và 10% (ngoại tệ), trong khi tiền gửi có kỳ hạn rút 3% (VND) và 1% (ngoại tệ). Cả hai kịch bản đều giả định khả năng chuyển đổi tài sản thanh khoản là 95%/ngày và tài sản kém thanh khoản là 1%/ngày.

4. Khóa luận sử dụng công cụ nào để dự báo số ngày thanh khoản cho các ngân hàng thương mại nhà nước?
Tác giả sử dụng phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo Multi-layer Perceptron (MLP) được thực thi trên phần mềm khai phá dữ liệu Weka để dự báo số ngày thanh khoản trong 2 năm tiếp theo cho 3 ngân hàng thương mại nhà nước dựa trên chuỗi dữ liệu kết quả của kịch bản 1.

5. Những vụ việc rủi ro thanh khoản thực tế nào tại Việt Nam được tác giả phân tích làm bài học kinh nghiệm?
Khóa luận phân tích 3 vụ việc điển hình do tin đồn thất thiệt gây ra hiện tượng rút tiền hàng loạt trong lịch sử ngành ngân hàng Việt Nam: sự cố tại Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) tháng 10/2003, sự cố tại Ngân hàng TMCP Phương Nam tháng 7/2005, và sự cố tại Ngân hàng TMCP Nông thôn Ninh Bình tháng 7/2005.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Võ Thị Thanh Tuyền đã hoàn thành việc hệ thống hóa khung lý thuyết chuẩn tắc về Stress Test rủi ro thanh khoản và áp dụng thực nghiệm thành công mô hình IMF của Martin Čihák cho VietinBank cùng 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012 – 2017. Thông qua việc mô phỏng hai kịch bản căng thẳng trong 5 ngày làm việc liên tiếp và ứng dụng thuật toán Multi-layer Perceptron trên phần mềm Weka để dự báo, nghiên cứu đã lượng hóa rõ nét năng lực chống chịu của các ngân hàng trước các cú sốc rút tiền cực đoan. Các kết quả định lượng thu được là cơ sở thực chứng vững chắc để tác giả đề xuất 6 nhóm giải pháp nghiệp vụ và lộ trình triển khai Stress Test khả thi nhằm tăng cường an toàn thanh khoản cho VietinBank và toàn hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.