I. Tổng Quan Rủi Ro Hệ Thống Ngân Hàng Việt Nam Khái Niệm Tác Động
Bài nghiên cứu này tập trung vào việc kiểm tra rủi ro hệ thống của các ngân hàng Việt Nam trong mối quan hệ với các cú sốc kinh tế vĩ mô. Ý tưởng chính là xem xét liệu hành vi đồng nhất của các ngân hàng khi đối mặt với các cú sốc này có tạo ra rủi ro hệ thống hay không. Phương pháp tiếp cận chính là sử dụng mô hình EGARCH, một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề về phương sai thay đổi và tác động bất đối xứng mà các mô hình OLS và GMM không thể khắc phục được. Mô hình này ước tính tác động của rủi ro và sự không chắc chắn của các nhân tố vĩ mô lên phương sai của tỷ số dư nợ/tổng tài sản (lta) và tỷ số thu nhập ngoài lãi/thu nhập hoạt động ròng (snonin). Nghiên cứu này được thực hiện trong bối cảnh ngân hàng dựa vào thị trường, sử dụng dữ liệu thu thập hàng quý từ quý 1 năm 2006 đến quý 3 năm 2016. Sự khác biệt so với các nghiên cứu trước là sự phân biệt giữa rủi ro và sự không chắc chắn, yếu tố được cho là tác động đến rủi ro hệ thống của ngân hàng tại Việt Nam. Nghiên cứu này nhằm mục đích cung cấp những hiểu biết sâu sắc cho các nhà hoạch định chính sách về tầm quan trọng của các yếu tố vĩ mô đối với rủi ro của ngân hàng nói riêng và hệ thống tài chính nói chung.
1.1. Định Nghĩa và Phân Loại Rủi Ro Hệ Thống Ngân Hàng
Rủi ro hệ thống (Systemic risk) khác với systematic risk. Rủi ro hệ thống xuất phát từ biến cố nhỏ nhưng có thể kích hoạt bất ổn nghiêm trọng hoặc làm sụp đổ toàn bộ một ngành công nghiệp hay nền kinh tế. Theo Aglietta và Mouto (1993), rủi ro hệ thống là rủi ro mà một nền kinh tế ở trạng thái cân bằng đột nhiên đạt đến một trạng thái cân bằng kém hiệu quả hơn do phản ứng với một cú sốc ngoại sinh. Các nghiên cứu chi tiết của các học giả cho rằng loại rủi ro này là kết quả của rủi ro đạo đức, sự lây lan, thông tin không hoàn hảo và "quá lớn để sụp đổ". Các công ty được coi là "rủi ro hệ thống" khi được gọi là "quá lớn để sụp đổ". Các tổ chức này ảnh hưởng tương đối rất lớn đến ngành của mình hoặc tạo nên một phần quan trọng của nền kinh tế tổng thể.
1.2. Tầm Quan Trọng của Nghiên Cứu Rủi Ro Hệ Thống ở Việt Nam
Trong những năm gần đây ở Việt Nam, hoạt động ngân hàng ngày càng đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế. Hệ thống ngân hàng ổn định và hiệu quả là một yếu tố quan trọng trong sự phát triển kinh tế ở Việt Nam. Do đó việc xem xét rủi ro hệ thống của các ngân hàng là vô cùng quan trọng hay nói cách khác việc nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống với các cú sốc vĩ mô là cần thiết, nó sẽ cho các nhà hoạch định chính sách các gợi ý về tầm quan trọng của các yếu tố vĩ mô trong đối với rủi ro của ngân hàng nói riêng và hệ thống tài chính nói chung. Bài nghiên cứu này sẽ tập trung về xem xét rủi ro hệ thống thông qua việc xem xét hành vi đồng nhất của các ngân hàng Việt Nam phản ứng với các cú sốc vĩ mô trên tất cả các hoạt động của ngân hàng (cho vay và hoạt động đem lại thu nhập ngoài lãi).
II. Thách Thức Đo Lường Rủi Ro Hệ Thống Ngân Hàng Phương Pháp Mô Hình
Việc đo lường rủi ro hệ thống là một thách thức lớn do tính phức tạp và đa chiều của nó. Bài nghiên cứu này sử dụng các biến đại diện như disp(lta) và disp(snonin) để đo lường rủi ro hệ thống ngân hàng. disp(lta) và disp(snonin) là phương sai của tỷ số lta và snonin, khi disp(lta) và disp giảm nghĩa là các ngân hàng hành động đồng nhất hơn trước các cú sốc vĩ mô, do đó làm tăng rủi ro hệ thống. Các nhân tố kinh tế vĩ mô trong mô hình nghiên cứu là tốc độ tăng trưởng kinh tế, lỗ hổng sản lượng (output_gap), lạm phát đại diện cho rủi ro vĩ mô. Ngoài ra, còn có các biến sự không chắc chắn trong tăng trưởng GDP và sự không chắc chắn lạm phát được tính bằng phương sai có điều kiện của tăng trưởng GDP và lạm phát. Mục tiêu của bài nghiên cứu giống với Christian Calmes và Raymond Theoret (2014) là nhằm khẳng định hai vấn đề: Các cú sốc vĩ mô có tác động đến hành vi đồng nhất của các ngân hàng trên các hoạt động ngoài lãi chứ không phải chỉ hoạt động cho vay. Khi có các cú sốc vĩ mô, các ngân hàng sẽ phản ứng theo nhóm (clustering behaviour) hay nói cách khác hành vi của các ngân hàng đồng nhất hơn để phản ứng lại các cú sốc và điều đó làm gia tăng rủi ro hệ thống.
2.1. Các Biến Số Đại Diện Cho Rủi Ro Hệ Thống Ngân Hàng
Biến đại diện để đo lường rủi ro hệ thống ngân hàng là disp(lta) và disp(snonin) là phương sai của tỷ số lta và snonin, khi disp(lta) và disp giảm nghĩa là các ngân hàng hành động đồng nhất hơn trước các cú sốc vĩ mô, do đó làm tăng rủi ro hệ thống. Theo Jain và Gupta (1987) và Barron và Valev (2000) sử dụng kiểm nghiệm nhân quả Granger và tìm thấy rằng các ngân hàng nhỏ ở Mỹ đã phỏng theo các hành vi cho vay của các ngân hàng lớn trong việc cho vay đối với các nước đang phát triển trong những năm 1980 và 1990. Nakagawa (2008) tìm thấy mối quan hệ lãnh đạo về hành vi cho vay của các ngân hàng ở Nhật Bản, các ngân hàng ngân hàng địa phương phỏng theo hành vi cho vay của các ngân hàng lớn ở các thành phố đô thị và các ngân hàng địa phương trong cùng khu vực sẽ theo sau nhau về hành vi cho vay.
2.2. Mô Hình EGARCH và Ưu Điểm Trong Nghiên Cứu Rủi Ro Hệ Thống
Bài nghiên cứu là để xác nhận rằng rủi ro và sự không chắc chắn của các nhân tố vĩ mô có loại tác động đến hành vi đồng nhất của các ngân hàng và làm tăng rủi ro hệ thống. Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu của Christian Calmes và Raymond Theoret (2014), đây là một phương pháp được thiết kế đặc biệt để phát hiện các loại tác động không đối xứng mà những cú sốc kinh tế vĩ mô có thể có đến rủi ro hệ thống ngân hàng (bank systemic risk) và đã được điều chỉnh cho phù hợp với tình hình thực tế thu thập được tại Việt Nam. Dựa trên cách tiếp cận EGARCH(1,1) cung cấp một ước lượng chính xác hơn về các tác động tương đối rủi ro kinh tế vĩ mô (first moment) và không chắc chắn (second moment) với rủi ro có tính hệ thống của ngân hàng Việt Nam.
III. Giải Pháp Ứng Phó Rủi Ro Hệ Thống Phân Tích Tác Động Vĩ Mô
Để giảm thiểu rủi ro hệ thống, cần hiểu rõ tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô. Bài nghiên cứu đã tìm ra mối quan hệ nghịch chiều giữa disp(lta) và disp(snonin) với các sự không chắc chắn trong tăng trưởng, sự không chắc chắn trong lạm phát. Kết quả phù hợp với giả thuyết của bài nghiên cứu và kết quả của các nghiên cứu trước đây. Nhờ kết quả của mô hình EGARCH (1,1), bài nghiên cứu cũng cho thấy có sự tác động của disp(lta) và disp(snonin) trong qua khứ đến hiện tại, do độ trễ của biến phụ thuộc trong mô hình có ý nghĩa thống kê. Bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình EGARCH để ước tính do đó có sự phân biệt được ảnh hưởng của cú sốc âm và cú sốc dương, kết quả cho thấy trong phạm vi các biến vĩ mô trong nghiên cứu cho ta kết quả có tồn tại hiệu ứng đòn bẫy trong thời kỳ nghiên cứu.
3.1. Ảnh Hưởng của Tăng Trưởng GDP và Lạm Phát Đến Rủi Ro Hệ Thống
Qua đó ta thấy đòn bẩy là mạnh nhất, đặc biệt là khi tính cho disp(lta), điều đó cho thấy đòn bẩy có tác động khá lớn với các hoạt động cho vay tại các ngân hàng ở Việt Nam. Để bảo đảm tính vững cho kết quả nghiên cứu trong phần sau của bài sẽ tiến hành ước lượng EGARCH trực tiếp cho biến lta và snonin, với kỳ vọng là cùng có mối quan hệ tương tự giữa lta và snonin như chúng ta thấy giữa disp(lta) và disp(snonin). Kết quả kiểm tra phù hợp với mô hình ước tính ở phần trên của bài nghiên cứu.
3.2. Vai Trò của Đòn Bẩy Tổng Hợp DTL Trong Gia Tăng Rủi Ro Hệ Thống
Tiếp sau các mô hình nghiên cứu, để so sánh sức ảnh hưởng của các yếu tố ngoại sinh chính xác hơn, hệ số co dãn sẽ được tính toán cho từng biến vĩ mô. Bài nghiên cứu đã tìm ra mối quan hệ nghịch chiều giữa disp(lta) và disp(snonin) với các sự không chắc chắn trong tăng trưởng, sự không chắc chắn trong lạm phát. Kết quả phù hợp với giả thuyết của bài nghiên cứu và kết quả của các nghiên cứu trước đây.
IV. Ứng Dụng EGARCH Kiểm Định và Đánh Giá Tính Vững Mô Hình
Để đảm bảo tính vững chắc của kết quả nghiên cứu, EGARCH(1,1) sẽ được ước lượng trực tiếp cho tỷ số lta và snonin, thay vì disp(lta) và disp(snonin). Kết quả kiểm tra này cho thấy sự phù hợp với mô hình ước tính ở phần trước của bài nghiên cứu, củng cố thêm giá trị của các phát hiện. Bằng việc ước lượng trực tiếp cho biến lta và snonin, bài nghiên cứu này đưa ra một kết quả vững chắc hơn trong việc phân tích về tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến rủi ro hệ thống.
4.1. So Sánh Kết Quả Ước Lượng EGARCH Trực Tiếp Với Disp LTA và Disp SNONIN
Kết quả của mô hình EGARCH (1,1), bài nghiên cứu cũng cho thấy có sự tác động của disp(lta) và disp(snonin) trong qua khứ đến hiện tại, do độ trễ của biến phụ thuộc trong mô hình có ý nghĩa thống kê. Kết quả kiểm tra phù hợp với mô hình ước tính ở phần trên của bài nghiên cứu.
4.2. Kiểm Định Tính Vững Của Mô Hình và Ý Nghĩa Thực Tiễn
Để bảo đảm tính vững cho kết quả nghiên cứu trong phần sau của bài sẽ tiến hành ước lượng EGARCH trực tiếp cho biến lta và snonin, với kỳ vọng là cùng có mối quan hệ tương tự giữa lta và snonin như chúng ta thấy giữa disp(lta) và disp(snonin).
V. Kết Luận Rủi Ro Hệ Thống và Hàm Ý Chính Sách Ngân Hàng
Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về rủi ro hệ thống của các ngân hàng Việt Nam và mối liên hệ với các cú sốc kinh tế vĩ mô. Kết quả cho thấy sự cần thiết phải theo dõi chặt chẽ các biến số vĩ mô và sự tương tác giữa chúng để có thể đưa ra các chính sách phù hợp nhằm giảm thiểu rủi ro hệ thống. Hơn nữa, việc hiểu rõ hành vi của các ngân hàng khi đối mặt với các cú sốc vĩ mô là rất quan trọng để có thể đưa ra các biện pháp can thiệp hiệu quả. Rủi ro hệ thống ngân hàng đứng trên khía cạnh việc các ngân hàng phản ứng lại các cú sốc ngoại sinh có thể dẫn đến tạo ra một mẫu hình chung (common pattern) làm tăng rủi ro hệ thống (systemic risk).
5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu và Đóng Góp Về Mặt Học Thuật
Sự khác biệt của bài so với các nghiên cứu trước là có sự phân biệt giữa rủi ro va sự không chắc chắn. Chúng là những nhân tố được cho rằng là tác động đến rủi ro hệ thống của ngân hàng tại Việt Nam, dữ liệu được thu thập hàng quý trong giai đoạn quý 1 năm 2006 đến quý 3 năm 2016.
5.2. Hàm Ý Chính Sách và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo về Rủi Ro Hệ Thống
Do đó việc xem xét rủi ro hệ thống của các ngân hàng là vô cùng quan trọng hay nói cách khác việc nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống với các cú sốc vĩ mô là cần thiết, nó sẽ cho các nhà hoạch định chính sách các gợi ý về tầm quan trọng của các yếu tố vĩ mô trong đối với rủi ro của ngân hàng nói riêng và hệ thống tài chính nói chung.
