Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kinh tế với đề tài "Kiểm tra sức chịu đựng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam – nghiên cứu điển hình Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam", chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng (mã số 62340201), do nghiên cứu sinh Vũ Trung Thành thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Nguyễn Thị Minh Huệ tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân (Hà Nội, 2017).

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM), tín dụng là nghiệp vụ cơ bản và thường xuyên nhất, đóng góp 70% đến 90% thu nhập của các ngân hàng Việt Nam và danh mục dư nợ tín dụng chiếm trên 50% tổng tài sản. Rủi ro tín dụng (RRTD) xảy ra khi khách hàng không trả được nợ gốc và lãi đầy đủ, đúng hạn. Nếu không kiểm soát chặt chẽ, RRTD có thể gây tổn thất lớn, bào mòn vốn và dẫn đến nguy cơ phá sản hoặc buộc phải sáp nhập. Sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2008, quan điểm quản trị rủi ro đã có sự chuyển biến: các ngân hàng cần chủ động đánh giá khả năng chống đỡ trong các kịch bản tiêu cực có xác suất xảy ra thấp nhưng tổn thất nghiêm trọng. Kiểm tra sức chịu đựng (Stress Testing) trở thành cấu phần bắt buộc tại Trụ cột 2 của Hiệp ước vốn Basel II trong khuôn khổ Quy trình nội bộ đánh giá mức độ an toàn vốn (ICAAP).

Tại Việt Nam, Kiểm tra sức chịu đựng là công cụ còn mới mẻ; việc triển khai gặp nhiều rào cản do đòi hỏi kỹ thuật phức tạp, chi phí cao và hạn chế về kinh nghiệm xử lý xung đột giữa các bên liên quan. Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (Vietinbank) là một trong ba trụ cột của hệ thống ngân hàng Việt Nam với tổng dư nợ tín dụng đạt 720 nghìn tỷ đồng tại thời điểm 31/12/2016 (đứng thứ hai toàn hệ thống), doanh thu từ hoạt động tín dụng chiếm trên 80%. Vietinbank cũng nằm trong nhóm mười NHTM được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) chỉ định thí điểm áp dụng Basel II theo phương pháp chuẩn (Standardized Approach) từ cuối năm 2015 và phương pháp xếp hạng nội bộ (Internal Ratings-Based - IRB) từ cuối năm 2018.

Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định cụ thể như sau:

  • Các công trình nghiên cứu về quản trị RRTD tại Việt Nam chủ yếu dựa trên thước đo truyền thống là tỷ lệ nợ xấu (NPL). Thước đo này có nhiều nhược điểm: mang tính chất thời điểm trong quá khứ, phụ thuộc vào quy định kế toán, trích lập dự phòng và thiếu khả năng dự báo tổn thất tương lai của khoản vay trước khi cấp tín dụng.
  • Chưa có công trình đi sâu nghiên cứu và hoàn thiện mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô (Micro-prudential Stress Testing) phục vụ quản trị rủi ro nội bộ của ngân hàng dựa trên các tham số đo lường hiện đại theo chuẩn mực Basel II, bao gồm: Xác suất vỡ nợ (PD), Tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD), Giá trị danh mục tại thời điểm vỡ nợ (EAD) và Tài sản điều chỉnh rủi ro (RWA).
  • Các nghiên cứu tác động của kinh tế vĩ mô đến rủi ro tín dụng chưa xem xét và điều chỉnh tác động của việc xử lý nợ xấu qua Công ty TNHH một thành viên Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC).

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án là hoàn thiện mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại Vietinbank theo tiêu chuẩn quốc tế, từ đó mở rộng khả năng áp dụng cho các NHTM khác tại Việt Nam.

Các mục tiêu cụ thể gồm:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại các NHTM.
  2. Phân tích thực trạng kinh tế vĩ mô Việt Nam và chính sách điều hành tín dụng của NHNN giai đoạn 2009-2015, xác định các yếu tố vĩ mô tác động tới RRTD để lựa chọn biến số độc lập cho mô hình định lượng.
  3. Phân tích, đánh giá thực trạng triển khai Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại Vietinbank.
  4. Hoàn thiện mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD theo chuẩn mực quốc tế tại Vietinbank.
  5. Đề xuất các nhóm giải pháp nhằm tăng cường ứng dụng mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại Vietinbank và hệ thống NHTM Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Luận án giải quyết 5 câu hỏi nghiên cứu:

  1. Cơ sở lý luận của Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại NHTM là gì?
  2. Môi trường kinh tế vĩ mô Việt Nam và chính sách điều hành tín dụng giai đoạn 2009-2015 có đặc điểm gì, các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động ra sao đến RRTD của các ngân hàng?
  3. Thực trạng ứng dụng Kiểm tra sức chịu đựng tại Vietinbank đã đạt được những thành công và tồn tại những hạn chế gì, nguyên nhân do đâu?
  4. Mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô nào phù hợp để áp dụng cho Vietinbank và các NHTM Việt Nam?
  5. Cần thực hiện các giải pháp nào để tăng cường ứng dụng Kiểm tra sức chịu đựng vi mô tại các NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với rủi ro tín dụng.
  • Phạm vi nội dung: Luận án tập trung vào Kiểm tra sức chịu đựng vi mô (Micro-prudential Stress Testing) phục vụ quản trị nội bộ ngân hàng, phân biệt với Kiểm tra sức chịu đựng vĩ mô (Macro-prudential Stress Testing) do cơ quan quản lý thực hiện để giám sát an toàn hệ thống. Luận án chỉ giới hạn ở rủi ro tín dụng, không nghiên cứu rủi ro thanh khoản hay rủi ro hoạt động.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu điển hình tại Vietinbank, đồng thời sử dụng dữ liệu mở rộng từ 9 NHTM cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Thu thập dữ liệu chuỗi thời gian thứ cấp theo quý trong 7 năm, từ quý 1/2009 đến quý 4/2015 (tổng cộng 28 quan sát theo quý). Khoảng thời gian dự báo kịch bản vĩ mô được xác định là 7 quý tiếp theo.
  • Khung phân tích lý thuyết: Luận án áp dụng cách tiếp cận chuẩn mực vốn Basel II dựa trên phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ (IRB) và Mô hình một nhân tố rủi ro tiệm cận (Asymptotic Single Risk Factor Model - ASRF) của Gordy (2003).

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu quốc tế

Tác giả tổng thuật quá trình hình thành và phát triển của công cụ Kiểm tra sức chịu đựng qua các mốc học thuật:

  • Quản trị rủi ro định lượng và hạn chế của VaR: Bennett và Conan (2009) chỉ ra bối cảnh kinh tế biến động nhanh đòi hỏi ngân hàng phải có kịch bản ứng phó chủ động. Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS, 2000) ban hành các nguyên tắc quản trị rủi ro tín dụng. McNeil và cộng sự (2005) hệ thống hóa lý thuyết lượng hóa rủi ro. Khung lý thuyết Giá trị tổn thất (Value at Risk - VaR) dựa trên nền tảng của Sharpe (1964), Black, Scholes và Merton (1973), Vasicek (1977) trở thành thước đo phổ biến nhưng bộc lộ nhược điểm là không đo lường được tổn thất tại phần đuôi phân bố xác suất ("thiên nga đen" / fat tail). Stress testing được phát triển như công cụ bổ trợ (Pyle, 1997; Blaschke và cs, 2001; Bunn và cs, 2005).
  • Khung kiểm tra sức chịu đựng "macro-to-micro": Theo Foglia (2008), lý thuyết Kiểm tra sức chịu đựng RRTD được hoàn thiện song hành với Chương trình Đánh giá Ổn định Tài chính (FSAP) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới (WB) và Basel II. Quy trình gồm hai cấu phần: Mô hình kinh tế vĩ mô (Macroeconomic Modelling) và Mô hình vệ tinh rủi ro tín dụng (Credit risk Satellite Modelling) theo phương pháp bảng cân đối kế toán hoặc phương pháp giá thị trường.
  • Hạn chế bộc lộ sau khủng hoảng 2007-2008: Drehmann (2008), Alfaro và Drehmann (2009), Borio và cộng sự (2012), Summer (2007) chỉ ra các điểm yếu như kịch bản chưa đủ căng thẳng, thiếu tích hợp vào việc ra quyết định. Sau đó, các nghiên cứu bổ sung hiệu ứng phản hồi (feedback effects) khi ngân hàng thắt chặt tín dụng làm khủng hoảng trầm trọng thêm (Alfaro và Drehmann, 2009; Andreas và cs, 2013), hoặc hành vi bầy đàn rút vốn gây mất thanh khoản (Brunnermeier, 2009; Cont và Wagalath, 2012; Geanakoplos và Fostel, 2013).
  • Minh bạch hóa kết quả Stress Testing: Morgan và cộng sự (2014) đánh giá thành công của stress testing năm 2009 tại 19 ngân hàng Mỹ nhờ tính minh bạch thông tin; ngược lại, Cardinali và Nordmark (2011), Petrella và Resti (2013) nhận thấy đợt kiểm tra năm 2010-2011 tại EU ít giá trị thông tin do thiếu minh bạch; Goldstein và Sapra (2012) phân tích ưu - nhược điểm của việc công bố thông tin.
  • Ứng dụng stress testing vi mô trong quản trị nội bộ: Ayuso và cộng sự (2004), Stolz và Wedow (2011), Cummings và Durrani (2016), Scheurmann (2016) khẳng định vai trò của stress testing trong việc dự báo khả năng chống đỡ; Lelyveld và Iman (2009) dùng stress testing kiểm định mô hình nội bộ; Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed, 2014) và Hirtle và Lehnert (2014) coi kết quả stress testing là căn cứ phân bổ hạn mức tín dụng, lập kế hoạch tăng vốn và chính sách chi trả cổ tức.
  • Tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến RRTD:
    • Tăng trưởng GDP và chu kỳ kinh tế: Tương quan nghịch với tỷ lệ nợ xấu được ghi nhận tại Tây Ban Nha (Salas và Saurina, 2002), Ý (Quagliariello, 2007), Hy Lạp (Louzis và cs, 2010), các nước GCC (Espinoza và Prasad, 2010), GDP bình quân (Fofack, 2005), tỷ lệ thất nghiệp (Aver, 2008; Bucur và Dragomirescu, 2014).
    • Lạm phát: Tác động nghịch chiều tới nợ xấu do chi phí lãi vay cố định trở nên rẻ hơn (Shu, 2002; Waeibrorheem và Suriani, 2015); hoặc tác động thuận chiều do thu nhập thực tế giảm và lãi suất điều hành tăng (Rinaldi và Sanchis-Arellano, 2006; Gunsel, 2011); trong khi Aver (2008), Bofondi và Ropele (2011), Castro (2012) không tìm thấy mối liên hệ rõ rệt.
    • Cung tiền: Tương quan nghịch với RRTD khi nới lỏng tiền tệ giúp người vay dễ tiếp cận vốn (Waeibrorheem và Suriani, 2015; Bofondi và Ropele, 2011; Kalirai và Scheicher, 2002).
    • Giá bất động sản: Giá giảm làm tăng tỷ lệ vỡ nợ các khoản vay thế chấp (Tajik và cs, 2015; Wong và cs, 2006; Davis và Zhu, 2011).
    • Chỉ số chứng khoán: Tương quan nghịch với nợ xấu (Aver, 2008).
    • Lãi suất: Lãi suất tăng đẩy chi phí vay lên cao, làm tăng nợ xấu (Fofack, 2005; Jiménez và Saurina, 2006; Quagliariello, 2007; Castro, 2012).
    • Tăng trưởng tín dụng: Tăng trưởng nóng trong dài hạn làm suy giảm chất lượng tín dụng sau độ trễ khoảng 2 năm (Demirgüç-Kunt và Detragiache, 1998; Cottarelli và cs, 2003; Kattai, 2010; Nkusu, 2011).
    • Tỷ giá: Tác động trái chiều tùy thuộc cấu trúc xuất/nhập khẩu và dư nợ ngoại tệ (Pratap và Urrutia, 2004; Fofack, 2005; Vogiazas và Nikolaidou, 2011; Castro, 2012).

Các nghiên cứu tại Việt Nam và vị trí của luận án

Tại Việt Nam, các công trình trước đó đã tiếp cận vấn đề quản trị rủi ro tín dụng nhưng tồn tại những đặc điểm riêng:

  • Lê Diệu (2010) đề xuất mô hình quản lý RRTD định lượng theo 2 bước (hoàn thiện chấm điểm nội bộ và xếp hạng theo Basel II), tập trung vào giải pháp công nghệ và nhân sự nhưng chưa đi sâu vào phương pháp stress testing.
  • Phạm Thủy và Đỗ Hà (2013) chỉ rõ các bất cập của việc dùng chỉ tiêu nợ xấu truyền thống.
  • Nguyễn Phương (2012) yêu cầu việc đo lường nợ xấu phải tính toán Tổn thất dự kiến (EL) và Tổn thất ngoài dự kiến (UL) thông qua ba tham số PD, LGD, EAD.
  • Nguyễn Đức Tú (2012) và Nguyễn Tuấn Anh (2012) phân tích thực trạng quản trị RRTD tại Vietinbank và Agribank theo hướng định tính.
  • Nguyễn Đông (2012) dùng mô hình hồi quy Logistic phân tích xếp hạng tín dụng cho 115 khách hàng doanh nghiệp tại VCB.

Vị trí học thuật của luận án: Luận án của Vũ Trung Thành định vị là công trình nghiên cứu định lượng đầu tiên tại Việt Nam thiết lập cầu nối chuyển đổi từ cú sốc kinh tế vĩ mô sang tỷ lệ nợ xấu (NPL), và từ NPL liên kết sang các tham số rủi ro chuẩn mực Basel II gồm PD, LGD, RWA và Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) phục vụ quản trị nội bộ tại một NHTM cụ thể (Vietinbank).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình phân tích

Luận án vận dụng hệ thống lý thuyết quản trị rủi ro hiện đại của Ủy ban Basel:

  • Khuôn khổ Hiệp ước Vốn Basel II và Basel III: Tập trung vào Trụ cột 2 (Quy trình đánh giá nội bộ về mức độ an toàn vốn - ICAAP) và 21 nguyên tắc thực hiện Stress Testing do Basel ban hành năm 2009.
  • Mô hình nhân tố rủi ro tiệm cận (ASRF): Dựa trên mô hình của Gordy (2003), giả định danh mục tín dụng của ngân hàng được đa dạng hóa hoàn toàn, loại trừ rủi ro phi hệ thống (rủi ro đặc thù của từng khách hàng), chỉ giữ lại nhân tố rủi ro hệ thống bắt nguồn từ các cú sốc kinh tế vĩ mô.
  • Phương pháp chuyển đổi tham số: Vận dụng công thức ước lượng mối quan hệ giữa biến đổi xác suất vỡ nợ ($\Delta PD$) và tài sản điều chỉnh rủi ro ($\Delta RWA$) của Schmieder và cộng sự (2013) cùng mô hình xác định PD của Buncic và Melecky (2013).

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả kết hợp đồng thời phương pháp định tính và định lượng:

  • Phương pháp định tính:
    • Hệ thống hóa các khái niệm, phân loại các hình thức Kiểm tra sức chịu đựng (phân tích độ nhạy, phân tích kịch bản).
    • So sánh các phương pháp xây dựng kịch bản (kịch bản lịch sử và kịch bản giả định), phương pháp tiếp cận từ dưới lên (Bottom-up) và từ trên xuống (Top-down).
    • Đối chiếu thực trạng quản trị rủi ro tại Vietinbank với 21 nguyên tắc chỉ đạo về stress testing của Ủy ban Basel để nhận diện các điểm yếu về thể chế, quy trình và nhận thức.
  • Phương pháp định lượng:
    • Sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian và dữ liệu bảng (Dynamic Panel Data Analysis - DPDA) để lượng hóa tác động của các biến vĩ mô tới chất lượng tín dụng.
    • Áp dụng kiểm định tính dừng (Stationarity test) cho chuỗi dữ liệu.
    • Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng nhân tử Lagrange (Breusch-Pagan / Lagrange Multiplier test).
    • Sử dụng tiêu chí thông tin Akaike (AIC) và Schwarz (BIC) để lựa chọn mô hình dự báo kinh tế vĩ mô tối ưu.
    • Sử dụng mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (ARIMA) và đồ thị hàm tự tương quan (ACF) để dự báo chỉ số tăng trưởng GDP.

Nguồn tư liệu và dữ liệu nghiên cứu

  • Dữ liệu vi mô ngân hàng: Thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất có kiểm toán theo quý của 9 NHTM cổ phần niêm yết (Vietcombank, Vietinbank, BIDV, MBB, ACB, Sacombank, Eximbank, SHB, NCB) trong giai đoạn 2009-2015 (28 quý). Tác giả thực hiện điều chỉnh số liệu nợ xấu bằng cách cộng lại giá trị nợ xấu đã bán cho VAMC thanh toán bằng trái phiếu đặc biệt.
  • Dữ liệu kinh tế vĩ mô: Thu thập số liệu công bố chính thức theo quý giai đoạn 2009-2015 từ Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Bộ Tài chính, bao gồm: tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát (CPI), tăng trưởng cung tiền M2, tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng, tỷ giá VND/USD, chỉ số VN-Index, và chỉ số giá bất động sản tại TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội.

Nội dung chính theo từng chương

Luận án có tổng dung lượng 142 trang (không kể tài liệu tham khảo và phụ lục), gồm 9 hình vẽ, 15 đồ thị, 22 bảng số liệu và 4 phụ lục; bố cục thành 5 chương.

Kết cấu số trang theo chương trong luận án:
- Phần mở đầu: 8 trang
- Chương 1: 15 trang
- Chương 2: 33 trang
- Chương 3: 30 trang
- Chương 4: 36 trang
- Chương 5: 17 trang
- Kết luận: 3 trang

Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu

Chương 1 khái quát các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến stress testing và rủi ro tín dụng. Tác giả phân chia tổng quan tài liệu thành ba nhóm chính:

  1. Quá trình hình thành và phát triển lý thuyết về Kiểm tra sức chịu đựng tại các tổ chức quốc tế (IMF, WB, BCBS), từ các công cụ phân tích độ nhạy sơ khai đến mô hình macro-to-micro hiện đại.
  2. Tổng thuật các bằng chứng thực nghiệm về tác động của các biến số kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất, tỷ giá, giá chứng khoán, giá bất động sản, cung tiền và tăng trưởng tín dụng) đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng.
  3. Rà soát các nghiên cứu tại Việt Nam về quản trị RRTD và thực tế triển khai stress testing, từ đó khẳng định tính cấp thiết của việc xây dựng mô hình kiểm tra sức chịu đựng liên kết NPL với PD, LGD và CAR theo chuẩn Basel II.

Chương 2: Cơ sở lý luận về Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại các NHTM

Chương này cung cấp khung lý luận nền tảng cho việc thiết kế mô hình:

  • Định nghĩa Kiểm tra sức chịu đựng vi mô là công cụ quản trị rủi ro nội bộ giúp ngân hàng lượng hóa tổn thất và mức độ an toàn vốn khi xảy ra các biến cố bất lợi bất thường nhưng có thể xảy ra.
  • Trình bày kỹ thuật xây dựng kịch bản: lựa chọn yếu tố gây sốc (shock factors), đo lường quy mô cú sốc, xác định các biến số đo lường rủi ro tín dụng.
  • Phân tích các mô hình toán kinh tế ứng dụng: mô hình chuỗi thời gian phi cấu trúc, mô hình dữ liệu bảng.
  • Mô tả phương pháp tích hợp kết quả stress testing vào quy trình quản trị ngân hàng: xác định khẩu vị rủi ro, kiểm tra tính đầy đủ vốn theo ICAAP, lập kế hoạch tài chính và kế hoạch dự phòng vốn.

Chương 3: Thực trạng hoạt động tín dụng và triển khai Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại Vietinbank

Chương 3 tập trung phân tích thực trạng môi trường kinh tế và dữ liệu nội bộ tại Vietinbank trong giai đoạn 2009-2015:

  • Bối cảnh kinh tế và điều hành của NHNN: Giai đoạn 2009-2015 ghi nhận nhiều biến động vĩ mô phức tạp: lạm phát tăng cao các năm 2010-2011, tăng trưởng tín dụng và cung tiền biến động mạnh, nợ xấu toàn hệ thống gia tăng khiến NHNN phải tái cơ cấu ngân hàng và thành lập VAMC năm 2013 để xử lý nợ xấu.
  • Thực trạng tín dụng tại Vietinbank (2009-2015): Quy mô dư nợ tăng trưởng liên tục, tỷ lệ nợ xấu trên sổ sách được kiểm soát dưới 3%. Tỷ trọng thu nhập lãi chiếm trên 80% tổng thu nhập hoạt động.
  • Đánh giá hoạt động Stress Testing tại Vietinbank: Vietinbank đã bước đầu ban hành quy định nội bộ và thực hiện các bài kiểm tra sức chịu đựng. Tuy nhiên, tồn tại các điểm nghẽn:
    • Nhận thức của lãnh đạo và cán bộ chưa đồng bộ, stress testing mới chỉ mang tính đối phó tuân thủ hơn là công cụ ra quyết định kinh doanh.
    • Kịch bản kiểm tra còn đơn giản, chủ yếu dựa trên biến thiên tỷ lệ nợ xấu danh nghĩa, chưa phản ánh đầy đủ tác động cộng hưởng vĩ mô.
    • Thiếu hụt cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian dài hạn và công cụ định lượng hỗ trợ chuyển đổi từ nợ xấu sang xác suất vỡ nợ (PD) và tỷ lệ tổn thất (LGD).

Chương 4: Hoàn thiện mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD theo chuẩn mực quốc tế tại Vietinbank

Đây là chương trọng tâm của luận án, thực hiện quy trình mô hình hóa qua ba bước cụ thể:

  1. Bước 1 - Xây dựng mô hình tác động vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu (NPL): Sử dụng dữ liệu bảng của 9 NHTM niêm yết trong 28 quý (2009-2015). Tác giả tiến hành kiểm định tính dừng, kiểm định phương sai sai số không đổi (nhân tử Lagrange), ước lượng mô hình hồi quy đầy đủ và mô hình rút gọn. Kết quả xác định các biến vĩ mô có ý nghĩa thống kê tác động đến nợ xấu (sau khi đã điều chỉnh phần nợ bán cho VAMC).
  2. Bước 2 - Dự báo biến số vĩ mô và tỷ lệ nợ xấu theo kịch bản: Áp dụng mô hình ARIMA để dự báo tăng trưởng GDP và xây dựng 3 kịch bản kiểm tra cho 7 quý tiếp theo:
    • Kịch bản chuẩn (kịch bản cơ sở): Các biến số kinh tế vĩ mô duy trì xu thế bình thường.
    • Kịch bản xấu: Kinh tế suy giảm nhẹ, các yếu tố vĩ mô chuyển biến bất lợi.
    • Kịch bản căng thẳng: Xuất hiện cú sốc tiêu cực mạnh mẽ tương tự giai đoạn khủng hoảng. Từ các kịch bản này, mô hình đưa ra dự báo tỷ lệ nợ xấu tương ứng của Vietinbank.
  3. Bước 3 - Quy đổi từ NPL sang PD, LGD, RWA và CAR: Kế thừa khung nghiên cứu của Schmieder và cs (2013), Buncic và Melecky (2013) cùng tài liệu khảo sát tác động định lượng lần 5 (QIS 5) của Basel, tác giả tính toán mức độ suy giảm vốn và dự báo tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của Vietinbank dưới từng kịch bản sốc.

Chương 5: Một số đề xuất nhằm tăng cường ứng dụng mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD tại các NHTM Việt Nam

Chương 5 đưa ra hệ thống kiến nghị xuất phát từ kết quả mô hình hóa:

  • Đề xuất quy trình hoàn thiện mô hình Stress Testing áp dụng chung cho hệ thống NHTM Việt Nam.
  • Khuyến nghị đối với các NHTM:
    • Nâng cao nhận thức của Hội đồng quản trị và Ban điều hành về Basel II và Stress Testing.
    • Xây dựng khung quản trị rủi ro doanh nghiệp đồng bộ theo thông lệ quốc tế.
    • Đầu tư phát triển hệ thống công nghệ thông tin và cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian sạch, liên tục.
    • Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực chuyên trách công tác đo lường và lượng hóa rủi ro.
  • Khuyến nghị đối với cơ quan quản lý nhà nước (NHNN và các bộ ngành):
    • Xây dựng lộ trình áp dụng Stress Testing phù hợp với điều kiện thực tế của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
    • Hoàn thiện hệ thống thống kê số liệu kinh tế vĩ mô (bao gồm việc xây dựng và công bố chính thức chỉ số giá bất động sản, chỉ số giá sinh hoạt đồng bộ).

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

  • Hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD trong các NHTM, làm rõ sự khác biệt giữa stress testing vi mô phục vụ quản trị nội bộ và stress testing vĩ mô phục vụ thanh tra giám sát của ngân hàng trung ương.
  • Thiết lập khung phương pháp luận kết hợp ba bước: phân tích kinh tế lượng vĩ mô xác định tác động đến NPL $\rightarrow$ dự báo NPL theo 3 kịch bản $\rightarrow$ chuyển đổi NPL sang các biến số rủi ro tín dụng hiện đại theo chuẩn Basel II (PD, LGD, RWA, CAR) thông qua mô hình nhân tố rủi ro tiệm cận (ASRF).

Đóng góp về mặt thực tiễn

  • Lần đầu tiên tại Việt Nam, luận án xử lý dữ liệu tỷ lệ nợ xấu thực tế của các ngân hàng thương mại niêm yết bằng cách cộng lại nợ xấu đã bán cho VAMC thanh toán bằng trái phiếu đặc biệt trong giai đoạn 2009-2015, giúp phản ánh trung thực chất lượng tín dụng trong mô hình hồi quy.
  • Cung cấp mô hình định lượng cụ thể kiểm tra mức độ suy giảm tỷ lệ an toàn vốn của Vietinbank dưới ba kịch bản (chuẩn, xấu, căng thẳng) trong 7 quý dự báo.
  • Đưa ra khung khuyến nghị có tính khả thi cho Vietinbank và các NHTM Việt Nam trong việc chuẩn bị các điều kiện kỹ thuật, cơ sở dữ liệu, mô hình hóa tham số PD/LGD để chuyển đổi lộ trình quản trị vốn từ phương pháp chuẩn sang phương pháp xếp hạng nội bộ (IRB) của Basel II.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ vào nội dung và phạm vi nghiên cứu được tác giả trình bày trong văn bản:

  • Hạn chế về phạm vi rủi ro: Luận án mới chỉ thực hiện kiểm tra sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng riêng lẻ, chưa kết hợp đồng thời với rủi ro thanh khoản, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động trong một kịch bản sốc tổng thể.
  • Hạn chế về dữ liệu lịch sử: Dữ liệu phân tích định lượng giới hạn trong 28 quý (giai đoạn 2009-2015) của 9 NHTM niêm yết. Nguyên nhân do trước năm 2009, các ngân hàng lớn như Vietcombank và Vietinbank chưa niêm yết nên không có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán theo quý liên tục.
  • Hạn chế về tham số nội bộ: Do các NHTM Việt Nam (bao gồm Vietinbank) tại thời điểm nghiên cứu chưa hoàn thiện đầy đủ hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đáp ứng chuẩn IRB, việc quy đổi từ tác động của nợ xấu (NPL) sang xác suất vỡ nợ (PD) và tỷ lệ tổn thất (LGD) vẫn phải kế thừa công thức ước tính của các nghiên cứu quốc tế (Schmieder và cs, 2013; Buncic và Melecky, 2013).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Khi hệ thống ngân hàng tích lũy đủ chuỗi dữ liệu nội bộ dài hạn và hoàn thiện hệ thống chấm điểm xếp hạng nội bộ theo chuẩn IRB, các nghiên cứu tiếp sau có thể sử dụng trực tiếp chuỗi dữ liệu chu kỳ vỡ nợ (default rates) nội bộ của từng nhóm khách hàng để kiểm tra sức chịu đựng mà không cần quy đổi trung gian qua NPL.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Cán bộ quản trị rủi ro và lãnh đạo các NHTM: Tham khảo Chương 2 và Chương 4 để nắm bắt phương pháp xây dựng kịch bản kiểm tra sức chịu đựng vi mô, cách thức tích hợp stress testing vào quy trình đánh giá an toàn vốn nội bộ (ICAAP) theo yêu cầu Trụ cột 2 của Basel II.
  • Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách (NHNN): Tham khảo Chương 3 và Chương 5 trong việc xây dựng lộ trình quy định bắt buộc về stress testing đối với các tổ chức tín dụng, cũng như nhu cầu hoàn thiện hệ thống dữ liệu kinh tế vĩ mô hỗ trợ công tác giám sát an toàn vi mô và vĩ mô.
  • Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Tài chính - Ngân hàng: Tham khảo Chương 1 về phương pháp tổng quan tài liệu có hệ thống về rủi ro tín dụng, kỹ thuật kinh tế lượng chuỗi thời gian kết hợp dữ liệu bảng (kiểm định tính dừng, kiểm định Lagrange, mô hình ARIMA) phục vụ phân tích định lượng trong tài chính.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao luận án lại chọn nghiên cứu điển hình tại Vietinbank mà không phải ngân hàng khác?

Vietinbank là một trong những ngân hàng lớn nhất hệ thống với dư nợ tín dụng đạt 720 nghìn tỷ đồng tại ngày 31/12/2016 (chiếm vị trí thứ hai toàn ngành), trong đó doanh thu tín dụng chiếm trên 80% tổng thu nhập. Đồng thời, Vietinbank là một trong mười NHTM được NHNN lựa chọn thí điểm áp dụng Basel II từ cuối năm 2015 theo phương pháp chuẩn và cuối năm 2018 theo phương pháp xếp hạng nội bộ (IRB), có đầu tư nguồn lực triển khai stress testing sớm nhưng còn gặp nhiều hạn chế cần tháo gỡ.

2. Sự khác biệt cốt lõi giữa Kiểm tra sức chịu đựng vi mô và vĩ mô trong luận án là gì?

Kiểm tra sức chịu đựng vi mô (Micro-prudential Stress Testing) do chính bản thân ngân hàng thực hiện nhằm đánh giá rủi ro danh mục nội bộ, kiểm tra mức độ an toàn vốn phục vụ việc ra quyết định kinh doanh, phân bổ hạn mức tín dụng và lập kế hoạch vốn (thuộc Trụ cột 2 Basel II). Ngược lại, Kiểm tra sức chịu đựng vĩ mô (Macro-prudential Stress Testing) do ngân hàng trung ương hoặc cơ quan quản lý thực hiện nhằm đánh giá mức độ an toàn và rủi ro lan truyền của toàn bộ hệ thống tài chính.

3. Tại sao tác giả phải điều chỉnh số liệu nợ xấu bằng cách cộng thêm nợ đã bán cho VAMC?

Tại Việt Nam, từ năm 2013, các NHTM được phép bán nợ xấu cho VAMC và nhận lại trái phiếu đặc biệt, giúp giảm tỷ lệ nợ xấu danh nghĩa trên báo cáo tài chính xuống dưới 3%. Nếu chỉ sử dụng số liệu nợ xấu kế toán đơn thuần sẽ làm sai lệch bức tranh rủi ro tín dụng thực tế phát sinh từ tác động của các biến số kinh tế vĩ mô. Việc cộng lại nợ đã bán cho VAMC giúp chuỗi dữ liệu phản ánh chính xác chất lượng tín dụng của hệ thống ngân hàng.

4. Luận án giải quyết mắt xích chuyển đổi từ tỷ lệ nợ xấu (NPL) sang các tham số Basel II như thế nào?

Do ngân hàng chưa hoàn thiện cơ sở dữ liệu chu kỳ vỡ nợ nội bộ theo chuẩn IRB, luận án vận dụng mô hình lý thuyết một nhân tố rủi ro tiệm cận (ASRF) của Gordy (2003) kết hợp phương pháp ước lượng thực nghiệm của Schmieder và cs (2013) cùng Buncic và Melecky (2013). Từ biến động nợ xấu ($\Delta NPL$) dự báo từ các biến vĩ mô, tác giả quy đổi sang mức thay đổi xác suất vỡ nợ ($\Delta PD$), từ đó tính toán mức thay đổi tài sản có rủi ro ($\Delta RWA$) và xác định tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo từng kịch bản.

5. Dữ liệu định lượng trong mô hình hồi quy ở Chương 4 được thu thập trong giai đoạn nào và gồm bao nhiêu quan sát?

Dữ liệu định lượng được thu thập theo tần suất quý trong 7 năm, từ quý 1/2009 đến quý 4/2015, bao gồm 28 quan sát theo quý của 9 NHTM cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Giai đoạn dự báo kịch bản kinh tế vĩ mô và nợ xấu được thiết lập cho 7 quý tiếp theo.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Vũ Trung Thành đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với rủi ro tín dụng theo chuẩn mực Basel II và kinh nghiệm quốc tế. Thông qua việc phân tích thực trạng điều hành tín dụng tại Việt Nam và hoạt động quản trị rủi ro tại Vietinbank giai đoạn 2009-2015, tác giả xây dựng thành công mô hình định lượng ba bước liên kết từ các biến số kinh tế vĩ mô tới tỷ lệ nợ xấu (đã điều chỉnh số liệu nợ bán cho VAMC) và quy đổi sang các tham số an toàn vốn (PD, LGD, RWA, CAR) dưới ba kịch bản giả định. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và bộ giải pháp thực tiễn hỗ trợ Vietinbank cùng các ngân hàng thương mại Việt Nam từng bước áp dụng phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ và đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn vốn quốc tế.