Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Sử dụng phương pháp stress testing đo lường rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

NGUYỄN THỊ HUY HOÀNG SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP STRESS TESTING ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Chuyên Ngành: Tài chính – ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS TRƯƠNG THỊ HỒNG

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên Nguyễn Thị Huy Hoàng, xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế này là

do chính tôi nghiên cứu và thực hiện. Các thông tin, số liệu được sử dụng trong luận

văn là trung thực và hợp lý.

Học viên

Nguyễn Thị Huy Hoàng

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

LỜI MỞ ĐẦU ........................................................................................................................ 1

1. Vấn đề nghiên cứu ................................................................................................... 1

2. Các nghiên cứu trước đây ........................................................................................ 2

3. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................................. 2

4. Đối tượng nghiên cứu .............................................................................................. 2

5. Phạm vi nghiên cứu .................................................................................................. 3

6. Phương pháp nghiên cứu .......................................................................................... 3

7. Điểm mới của đề tài ................................................................................................. 3

8. Kết cấu của luận văn ................................................................................................ 4

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG

PHƯƠNG PHÁP STRESS TESTING .............................................................................. 5

1.1 Vai trò của hệ thống ngân hàng ............................................................................... 5

1.1.1 Nơi cung cấp vốn cho nền kinh tế ............................................................................ 5

1.1.2 Cầu nối các doanh nghiệp với thị trường. ................................................................ 5

1.1.3 Công cụ để Nhà nước điều tiết vĩ mô nền kinh tế. ................................................... 6

1.1.4 Cầu nối nền tài chính quốc gia với nền tài chính quốc tế. ....................................... 6

1.2 Khái niệm rủi ro tín dụng và mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô. ................................... 6

1.2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng ......................................................................................... 6

1.2.2 Mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô .................................................................................. 7

1.2.2.1 Lạm phát .................................................................................................................. 8

1.2.2.2 Lãi suất tín dụng ngân hàng ..................................................................................... 8

1.2.2.3 Kim ngạch xuất nhập khẩu ....................................................................................... 9

1.2.2.4 Tổng sản phẩm quốc nội GDP ............................................................................... 10

1.2.2.5 Tỷ giá thực hiệu lực REER .................................................................................... 10

1.3 Phương pháp Stress testing .................................................................................... 11

1.3.1 Khái niệm về Stress testing .................................................................................... 11

1.3.2 Phân loại theo rủi ro ............................................................................................... 12

1.3.3 Kinh nghiệm Stress testing của các nước trên thế giới .......................................... 13

1.3.4 Hạn chế của Stress Testing (ST) ............................................................................ 14

1.4 Chất lượng tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại ..................................... 17

1.4.1 Khái niệm chất lượng tín dụng ............................................................................... 17

1.4.2 Các chỉ tiêu đánh giá chất lượng tín dụng .............................................................. 18

1.4.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng ................................................... 19

1.4.3.1 Các yếu tố chủ quan ............................................................................................... 20

1.4.3.2 Các yếu tố khách quan ........................................................................................... 20

1.4.3.3 Nhóm nhân tố thuộc môi trường ............................................................................ 21

1.4.4 Hiệu quả của việc nâng cao chất lượng tín dụng ................................................... 22

CHƯƠNG 2: ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG

TMCP VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP STRESS TESTING .............................. 25

2.1 Thực trạng hoạt động của hệ thống NHTMCP Việt Nam hiện nay ....................... 25

2.1.1 Quy mô hoạt động của hệ thống ngân hàng ........................................................... 25

2.1.2 Vị thế cạnh tranh của hệ thống NHTMCP Việt Nam qua các năm ....................... 26

2.1.3 Thực trạng rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP ............................................... 28

2.2 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến hệ thống ngân hàng ..................... 34

2.2.1 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) ...................................................................................... 34

2.2.2 Lãi suất ngân hàng (IRS) ....................................................................................... 35

2.2.3 Kim ngạch xuất nhập khẩu (IM) ............................................................................ 37

2.2.4 Tốc độ Tăng trưởng (GDP) .................................................................................... 39

2.2.5 Tỷ giá thực hiệu lực (REER) ................................................................................. 40

2.3 Mô hình đo lường rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam bằng phương

pháp Stress testing. .............................................................................................................. 41

2.3.1 Kiểm định các biến của mô hình ............................................................................ 43

2.3.1.1 Kiểm định tính dừng của biến NPL ....................................................................... 43

2.3.1.2 Kiểm định tính dừng của biến CPI ......................................................................... 45

2.3.1.3 Kiểm định tính dừng của biến IRS ......................................................................... 46

2.3.1.4 Kiểm định tính dừng của biến IM .......................................................................... 46

2.3.1.5 Kiểm định tính dừng của biến GDP ....................................................................... 47

2.3.1.6 Kiểm định tính dừng của biến REER ..................................................................... 49

2.3.2 Kiểm định hồi quy đồng liên kết Johansen cho các biến của mô hình .................. 50

2.3.3 Mô hình Stress test áp dụng cho hệ thống NHTMCP tại Việt Nam. ..................... 51

2.3.3.1 Xác định độ trễ tối ưu............................................................................................. 51

2.3.3.2 Tham số thống kê T và ước lượng mô hình VAR .................................................. 51

2.3.3.3 Kiểm định tính dừng phần dư của mô hình ............................................................ 51

2.3.3.4 Phân tích tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến nợ xấu hệ thống NHTMCP

Việt Nam .............................................................................................................................. 51

2.3.3.5 Phân tích mức độ tác động trong ngắn hạn và trung hạn ....................................... 56

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ SỨC CHỊU ĐỰNG VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT

LƯỢNG TÍN DỤNG CỦA HỆ THỐNG NHTMCP VIỆT NAM ................................. 60

3.1 Đánh giá sức chịu đựng của hệ thống TMCP Việt Nam ........................................ 60

3.1.1 Đánh giá sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong ngắn hạn ......... 60

3.1.1.1 Khi xảy ra cú sốc nợ xấu ........................................................................................ 61

3.1.1.2 Khi khi xảy ra cú sốc lạm phát ............................................................................... 62

3.1.2 Đánh giá sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong trung hạn ........ 63

3.1.2.1 Khi xảy ra cú sốc tỷ giá .......................................................................................... 63

3.1.2.2 Khi xảy ra cú sốc lạm phát ..................................................................................... 64

3.1.2.3 Khi xảy ra cú sốc GDP ........................................................................................... 65

3.1.2.4 Khi xảy ra cú sốc kim ngạch xuất nhập khẩu ........................................................ 66

3.1.2.5 Khi xảy ra cú sốc lãi suất ....................................................................................... 67

3.1.2.6 Phân tích các cú sốc kinh tế vĩ mô đến sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP

Việt Nam .............................................................................................................................. 68

3.2 Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam ......... 71

3.2.1 Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong

ngắn hạn ............................................................................................................................... 71

3.2.1.1 Gia tăng nguồn vốn tự có của ngân hàng ............................................................... 71

3.2.1.2 Các NHTMCP phải trích lập dự phòng rủi ro theo đúng quy định của NHNN ..... 71

3.2.1.3 Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng ............................................................................ 72

3.2.1.4 Kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu ............................................................................. 72

3.2.1.5 Điều hành chính sách kinh tế vĩ mô linh hoạt, ổn định .......................................... 73

3.2.2 Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong

trung hạn .............................................................................................................................. 74

3.2.2.1 Tăng nguồn vốn tại các NHTMCP ........................................................................ 74

3.2.2.2 Phá sản các NHTMCP yếu kém ............................................................................. 75

3.2.2.3 Giảm thiểu rủi ro từ chính khâu cho vay, trích lập dự phòng rủi ro ...................... 76

3.2.2.4 Ổn định kinh tế vĩ mô ............................................................................................ 76

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

KẾT LUẬN .......................................................................................................................... 80

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

ADB:

Ngân hàng Phát triển Châu Á

ADF:

Kiểm nghiệm đơn vị Augmentd Dicker Fuller

CAR:

Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (Capital Adequacy Ratios)

CPI:

Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index)

EVT:

Lý thuyết giá trị rất lớn (Extreme Value Theory)

FDI:

Đầu tư trực tiếp nước ngoài

FSAP:

Chương trình đánh giá ổn định tài chính (Financial Stability

Assessment Program)

GDP:

Tổng sản phẩm nội địa (Gross Domestic Product)

ICOR:

Chỉ số hiệu quả sử dụng tổng hợp của vốn đầu tư phát triển

IM:

Kim ngạch xuất nhập khẩu

IMF:

Quỹ tiền tệ quốc tế (International Moneytary Fund)

IRS:

Lãi suất ngân hàng (Interest Rate)

LLP:

Tỷ lệ trích lập dự phòng tổn thất

NHNN:

Ngân hàng nhà nước

NHTM:

Ngân hàng thương mại

NHTMCP:

Ngân hàng thương mại cổ phần

NHTMNN:

Ngân hàng thương mại nhà nước

NHTW:

Ngân hàng Trung ương

NPL:

Tỷ lệ nợ xấu (Non-performing loan)

OLS:

Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất

Xác suất vỡ nợ của người đi vay

PD:

REER:

Tỷ giá thực hiệu lực (Real Effective Exchange Rate)

ST:

Kiểm tra sức chịu đựng (Stress Testing)

TCTD:

Tổ chức tín dụng

United States Dollar

USD:

Hồi quy vecto (Vector Autoregreesive)

VAR:

VECM:

Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số

Viet Nam Dong

VND:

Ngân hàng thế giới (Word Bank)

WB:

WTO:

Tổ chức thương mại thế giới (Word Trade Organization)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 : Quy mô tổng tài sản, vốn điều lệ của các NHTM VN ................................ 25

Bảng 2.2: Thị phần các NHTMCP Việt Nam qua các năm .......................................... 27

Bảng 2.3: Dư nợ tín dụng của hệ thống NHTMCP đối với nền kinh tế qua các năm

(tỷ đồng) ........................................................................................................................ 28

Bảng 2.4: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với NPL và sai phân bậc 1 chuỗi dữ

liệu NPL ........................................................................................................................ 44

Bảng 2.5 : Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu CPI ......................... 45

Bảng 2.6 : Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu IRS ......................... 46

Bảng 2.7: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu IM ........................... 47

Bảng 2.8: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu GDP ........................ 47

Bảng 2.9: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu REER ...................... 59

Bảng 2.10: Tóm tắt Kết quả phân tích phương sai các biến của mô hình .................... 56

Bảng 3.1: Tóm tắt tác động đến NPL từ các cú sốc kinh tế .......................................... 69

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Các yếu tố vĩ mô dẫn đến rủi ro tín dụng ........................................................ 7

Hình 1.2: ST đánh giá các sự kiện, cực độ có khả năng xảy ra .................................... 12

Hình 1.3 : Mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô ...................................................................... 15

Hình 1.4 : Mối liên hệ tài chính vĩ mô .......................................................................... 16

Hình 2.1: Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng so với HT NHTMCP Việt Nam........... 29

Hình 2.2: Tỷ trọng nợ xấu toàn hệ thống Ngân hàng 3/2012 ....................................... 32

Hình 2.3: Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và chỉ số giá tiêu dùng ................................ 35

Hình 2.4: Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và lãi suất cho vay ........................................ 37

Hình 2.5: Mối quan hệ giữa NPL và IM ....................................................................... 38

Hình 2.6: Mối quan hệ giữa NPL và GDP .................................................................... 39

Hình 2.7: Mối quan hệ giữa NPL và REER .................................................................. 41

Hình 2.8: Phản ứng xung lực của các biến trong mô hình

........................................ 52

Hình 2.8a: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về IRS................................................... 53

Hình 2.8.b: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về CPI ................................................. 54

Hình 2.8.c: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về IM ................................................... 55

Hình 2.8.d: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về GDP................................................ 55

Hình 2.8.e: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về REER ............................................. 56

Hình 3.1: Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu tăng và CAR ................................................ 62

Hình 3.2: Ảnh hưởng của CPI đến NPL, CAR, nguồn vốn .......................................... 63

Hình 3.3: Ảnh hưởng của REER đến NPL, CAR, nguồn vốn ...................................... 64

Hình 3.4: Ảnh hưởng của CPI đến NPL, CAR, nguồn vốn .......................................... 65

Hình 3.5: Ảnh hưởng của GDP đến NPL, CAR, nguồn vốn ........................................ 66

Hình 3.6: Ảnh hưởng của IM đến NPL, CAR, nguồn vốn ........................................... 67

Hình 3.7: Ảnh hưởng của IRS đến NPL, CAR, nguồn vốn .......................................... 68

Hình 3.8: Ảnh hưởng của IRS đến NPL, CAR, nguồn vốn .......................................... 70

LỜI MỞ ĐẦU

1. Vấn đề nghiên cứu

Năm 2012 đi qua với đầy những biến động trên thị trường tiền tệ. Việt Nam

cũng không nằm ngoài quỹ đạo của cơn bão tài chính toàn cầu, nền kinh tế chịu ảnh

hưởng không nhỏ, các chỉ số kinh tế vĩ mô không được khả quan nhiều. Điểm qua

vài nét về hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam năm 2012 là tín dụng

tăng thấp, lãi suất vay giảm, chi phí hoạt động và dự phòng rủi ro tăng cao là những

nguyên nhân chính khiến cho lợi nhuận không mấy sáng sủa. Bức tranh toàn cảnh

ngành ngân hàng năm 2013 cũng chưa khả quan khi mà bài toán khó vẫn chưa được

giải quyết. Để hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đi vào ổn định

không chỉ vượt qua những khó khăn trước mắt mà cần xây dựng một chiến lược dài

hơi. Phương pháp Stress testing đối với hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần

Việt Nam không những là một công cụ quản lý rủi ro mà còn là chìa khóa giúp ổn

định hệ thống tài chính trước những biến động kinh tế.

Tính cấp thiết của đề tài

Chính sách tiền tệ của Việt Nam và những khó khăn về kinh tế do ảnh hưởng

từ cuộc suy thoái toàn cầu thời gian gần đây đã làm hệ thống tài chính Việt Nam bất

ổn. Để ổn định được hệ thống tài chính, đặc biệt là hệ thống ngân hàng thương mại

cổ phần Việt Nam thì những nghiên cứu về phương pháp Stress testing (kiểm tra

sức chịu đựng) đối với rủi ro tín dụng là cần thiết.

Bên cạnh đó, trong bối cảnh Việt Nam dự kiến sẽ cho phép IMF/WB thực

hiện chương trình đánh giá ổn định tài chính (Financial Stability Assessment

Program – FSAP) và định hướng phát triển hệ thống ngân hàng theo các chuẩn mực

an toàn của Basel 2 (và tiến tới Basel 3) thì chắc chắn phương pháp Stress testing là

một nội dung không thể không thực hiện.

Trong bài nghiên cứu, sẽ nghiên cứu kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro tín

dụng ngân hàng như thế nào. Từ đó, đánh giá sức chịu đựng trước các cú sốc kinh tế

vĩ mô và đưa ra giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng cho các ngân hàng thương

mại cổ phần Việt Nam.

2. Các nghiên cứu trước đây

Trên thế giới có rất nhiều các quốc gia sử dụng mô hình Stress testing để kiểm

tra sức chịu đựng hệ thống tài chính. Tuy nhiên, ở Việt Nam những nghiên cứu về

phương pháp Stress testing đối với ngành ngân hàng còn hạn chế.

Một số phương pháp đã được sử dụng trong quá khứ để kiểm tra độ căng tín

dụng của ngân hàng. Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất tại các nước IMF/

FSAPs là kiểm tra độ nhạy của 1 yếu tố. Phương pháp này đánh giá mức độ tác

động đến bảng cân đối của ngân hàng khi có 1 yếu tố (biến số) thay đổi đáng kể,

chẳng hạn như tỷ giá hối đoái hoặc chính sách lãi suất.

3. Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài sẽ phân tích

- Cơ sở lý luận về đo lường rủi ro tín dụng bằng phương pháp Stress testing.

- Thực trạng rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam.

- Tình hình kinh tế vĩ mô của Việt Nam tác động như thế nào đến rủi ro tín

dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam.

- Đánh giá sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trước những cú

sốc kinh tế vĩ mô. Qua đó, đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của

các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

4. Đối tượng nghiên cứu

- Cơ sở lý luận về đo lường rủi ro tín dụng bằng phương pháp Stress testing.

- Thực trạng rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam.

- Tình hình kinh tế vĩ mô của Việt Nam và ảnh hưởng của nó đến rủi ro tín

dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam.

- Sức chịu đựng của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trước

những cú sốc kinh tế vĩ mô và giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống

ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

5. Phạm vi nghiên cứu

Tình hình kinh tế vĩ mô Việt Nam từ 2002 đến 2012 thông qua 5 biến số vĩ mô

như: chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá thực hiệu lực, kim ngạch xuất nhập khẩu, tổng sản

phẩm quốc nội, lãi suất ngân hàng (cụ thể lãi suất cho vay trung bình).

Thực trạng rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam từ 2002 đến

2012. Rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng xuất phát từ nhiều

nguyên nhân, bao gồm nguyên nhân khách quan và nguyên nhân chủ quan. Tuy

nhiên, trong bài nghiên cứu, tác giả chỉ xét nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng là

sự thay đổi từ môi trường kinh tế vĩ mô và biến số đo lường rủi ro tín dụng là tỷ lệ

nợ xấu, từ đó thực hiện Stress testing vĩ mô đối với rủi ro tín dụng, sử dụng công cụ

kĩ thuật trong kinh tế lượng là mô hình VAR.

6. Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.

Phương pháp định tính bằng bảng: tình hình rủi ro tín dụng ngân hàng, các chỉ

số kinh tế vĩ mô.

Phương pháp định tính bằng đồ thị: vẽ đồ thị từng biến của mô hình để thấy

được khủng hoảng tài chính ở Việt Nam.

Phương pháp định lượng bằng phần mềm Eviews (chạy hồi quy và kiểm định

VAR).

Nguồn dữ liệu: từ các nguồn Ngân hàng nhà nước, Tổng cục thống kê, Bộ tài chính,

quỹ tiền tệ thế giới, ngân hàng thế giới, ngân hàng phát triển Châu Á…

7. Điểm mới của đề tài

Sử dụng phương pháp Stress testing đo lường rủi ro tín dụng từ đó đánh giá

sức chịu đựng và đưa ra giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống ngân

hàng TMCP Việt Nam, hiện tại chưa có nghiên cứu nào đánh giá sức chịu đựng của

hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam.

8. Kết cấu của luận văn

Luận văn gồm có 5 phần:

GIỚI THIỆU CHUNG

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG

PHƯƠNG PHÁP STRESS TESTING

CHƯƠNG 2: ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA HỆ THỐNG NHTMCP

VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP STRESS TESTING

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ SỨC CHỊU ĐỰNG VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO

CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG CỦA HỆ THỐNG NHTMCP VIỆT NAM

KẾT LUẬN

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN

DỤNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP STRESS TESTING

1.1 Vai trò của hệ thống ngân hàng

Tăng trưởng kinh tế của 1 quốc gia phụ thuộc rất lớn vào sự ổn định bền vững

của hệ thống tài chính. Ngân hàng thương mại ra đời với tính chất là nhận tiền gửi,

sử dụng vào nhiệm vụ cho vay, chứng khoán và các dịch vụ khác của ngân hàng,

ngày càng thể hiện rõ vai trò của nó đối với sự phát triển kinh tế. Với chức năng của

mình, Ngân hàng thương mại giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế thể hiện qua

các nội dung sau:

1.1.1 Nơi cung cấp vốn cho nền kinh tế

Để phát triển kinh tế các đơn vị kinh tế cần phải có một lượng vốn lớn đầu tư

cho hoạt động sản xuất kinh doanh và các hoạt động khác. Nhưng điều khó khăn

hơn lợi ích là cần có người đứng ra tập trung tiền nhàn dỗi ở mọi nơi mọi lúc và kịp

thời cung ứng cho nơi cần vốn. Nhờ có hoạt động của hệ thống Ngân hàng thương

mại và đặc biệt là hoạt động tín dụng, các doanh nghiệp, cá nhân có điều kiện mở

rộng sản xuất, cải tiến máy móc, công nghệ để tăng năng suất lao động, nâng cao

hiệu quả kinh tế và chất lượng sản phẩm cho xã hội.

1.1.2 Cầu nối các doanh nghiệp với thị trường.

Bước sang cơ chế thị trường, đòi hỏi sự phát triển của tín dụng Ngân hàng đã

làm biến đổi hoạt động trong các nhà máy, xí nghiệp khơi dậy sức sống bằng các

dây chuyền sản xuất hiện đại năng suất cao, thực hiện chuyển giao công nghệ từ các

nước tiên tiến. Điều không thể thực hiện bằng vốn tự có của các doanh nghiệp vốn

dĩ đã rất ít ỏi. Bên cạnh đó, tín dụng ngân hàng còn cung cấp một phần vốn không

nhỏ trong việc tăng cường nguồn vốn lưu động của các doanh nghiệp.

1.1.3 Công cụ để Nhà nước điều tiết vĩ mô nền kinh tế.

NHTM được Nhà nước cấp vốn cho hoạt động và sử dụng như công cụ để

quản lý hoạt động tiền tệ, điều tiết chính sách tiền tệ quốc gia. Nhà nước điều tiết

ngân hàng, ngân hàng dẫn dắt thị trường thông qua hoạt động tín dụng và thanh

toán giữa các Ngân hàng thương mại trong hệ thống từ đó góp phần mở rộng khối

lượng tiền cung ứng trong lưu thông và thông qua việc cung ứng tín dụng cho các

ngành trong nền kinh tế, Ngân hàng thương mại thực hiện việc dẫn dắt các luồng

tiền tập hợp và phân chia vốn của thị trường, điều khiển chúng một cách có hiệu

quả.

1.1.4 Cầu nối nền tài chính quốc gia với nền tài chính quốc tế.

Một trong các điều kiện quan trọng góp phần thúc đẩy sự hội nhập nền kinh tế

quốc gia với nền kinh tế thế giới đó là nền tài chính quốc gia. Nền tài chính quốc

gia là cầu nối với nền tài chính quốc tế thông qua hoạt động của Ngân hàng thương

mại trong các lĩnh vực kinh doanh như nhận tiền gửi, cho vay, nghiệp vụ thanh

toán, nghiệp vụ ngoại hối và các nghiệp vụ khác. Đặc biệt là các hoạt động thanh

toán quốc tế, buôn bán ngoại hối, quan hệ tín dụng với các ngân hàng Nhà nước của

Ngân hàng thương mại trực tiếp hoặc gián tiếp tác động góp phần thúc đẩy hoạt

động thanh toán xuất nhập khẩu và thông qua đó Ngân hàng thương mại đã thực

hiện vai trò điều tiết tài chính trong nước phù hợp với sự vận động của nền tài chính

quốc tế.

1.2 Khái niệm rủi ro tín dụng và mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô.

1.2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng khách hàng vay hoặc đối tác của

ngân hàng không thực hiện được nghĩa vụ của mình theo các điều khoản đã thỏa

thuận trước với ngân hàng. Từ đó, dòng tiền của một số tài sản trong danh mục của

ngân hàng sẽ không được thanh toán đầy đủ dẫn đến tình trạng tài sản xấu. Nhìn

chung, có ba nhóm yếu tố có thể dẫn đến rủi ro tín dụng: (1) chu kỳ kinh tế (yếu tố

rủi ro kinh tế vĩ mô); (2) yếu tố rủi ro của từng công ty cụ thể; và (3) chất lượng thể

chế (các yếu tố thể chế/cấu trúc liên quan đến các quy định về tài chính và công tác

giám sát ngành tài chính).

1.2.2 Mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô

Trong mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô thì rủi ro tín dụng được giải thích bằng

những biến động xảy ra đối với điều kiện kinh tế vĩ mô, vì chu kỳ kinh tế có ảnh

hưởng đến chu kỳ tín dụng. Về mặt kỹ thuật, người thực hiện sẽ sử dụng các công

cụ kinh tế lượng để xác định mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và các biến số vĩ mô.

Mô hình này thường được các ngân hàng trung ương sử dụng để đưa ra các dự báo

về rủi ro tín dụng khi có các cú sốc vĩ mô xảy ra. Hình 1.1 đưa ra một số yếu tố kinh

tế vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Tuy nhiên việc lựa chọn các biến vào mô

hình còn tùy thuộc vào mức độ sẵn có dữ liệu của từng quốc gia.

Kim ngạch

Biến động

xuất nhập

phẩm quốc

lãi suất

Tổng sản

Rủi ro

Lạm phát Biến động

tín dụng

tăng cao Tỷ giá

Hình 1.1: Một số yếu tố vĩ mô dẫn đến rủi ro tín dụng

Dưới đây, tôi xin giới thiệu mốt số biến số kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi

ro tín dụng như sau:

1.2.2.1 Lạm phát

Định nghĩa: Trong kinh tế học, thuật ngữ “lạm phát” được dùng để chỉ sự

tăng lên theo thời gian của mức giá chung hầu hết các hàng hoá và dịch vụ so với

thời điểm một năm trước đó. Khi giá trị của hàng hoá và dịch vụ tăng lên, đồng

nghĩa với sức mua của đồng tiền giảm đi, và với cùng một số tiền nhất định, người

ta chỉ có thể mua được số lượng hàng hoá ít hơn so với năm trước. Thước đo lạm

phát phổ biến nhất chính là CPI - Chỉ số giá tiêu dùng (consumer price index) đo giá

cả của một số lượng lớn các loại hàng hoá và dịch vụ khác nhau, bao gồm thực

phẩm, lương thực, chi trả cho các dịch vụ y tế...,

Tác động của lạm phát: Khi lạm phát xảy ra thì hầu hết mọi thành phần của

nền kinh tế đều trở thành nạn nhân của lạm phát, bởi nhìn một cách tổng thể thì mỗi

người đều là người tiêu dùng. Tuy nhiên, 3 thành phần chịu nhiều thiệt thòi nhất

là: người về hưu, những người gửi tiết kiệm, những người cho vay nợ. Như vậy,

lạm phát có mối quan hệ đến khả năng trả nợ của tất cả các đối tượng trong nền

kinh tế. Khi lạm phát tăng cao, thu nhập thực tế của mỗi người đều giảm. Họ phải

chi tiêu nhiều hơn cho các nhu cầu cần thiết của mình, khoản tiền để thanh toán các

khoản nợ giảm xuống, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng tín dụng của các khoản

vay.

1.2.2.2 Lãi suất tín dụng ngân hàng

Khái niệm: Lãi suất tín dụng là tỷ lệ so sánh giữa số lợi tức thu được với số

vốn cho vay phát ra trong một thời kỳ nhất định. Lãi suất tín dụng chính là sự cụ thể

hoá của lợi tức tín dụng, nó là cái giá của quyền được sử dụng vốn trong một thời

gian nhất định, mà người sử dụng phải trả cho người sở hữu nó.

Phân loại: Thông thường hệ thống lãi suất trên thị trường có các loại lãi suất

sau: lãi suất cơ bản, lãi suất sàn và lãi suất trần, lãi suất tái chiết khấu, lãi suất danh

nghĩa và lãi suất thực.

Lãi suất danh nghĩa luôn lớn hơn 0 nhưng lãi suất thực thì không phải lúc nào

cũng dương, khi xảy ra lạm phát mà tỷ lệ lạm phát lại lớn hơn lãi suất danh nghĩa

thì lúc đó lãi suất thực sẽ <0 điều này sẽ gây bất lợi cho người cho vay và người đi

vay lại có lợi hơn. Chính lãi suất thực ảnh hưởng đến đầu tư, đến việc tái phân phối

thu nhập giữa người cho vay và người đi vay, vì vậy ngân hàng chỉ thực sự thúc đẩy

tích luỹ khi đưa ra được chính sách lãi suất thực dương.

Ảnh hưởng của thay đổi lãi suất đến rủi ro tín dụng:

Khi lãi suất tín dụng ngân hàng biến động mạnh, khoản tiền các doanh nghiệp,

hộ dân cư và cá nhân phải dùng để trả lãi vay tăng cao. Đối với doanh nghiệp và các

hộ kinh doanh, khi kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh lại không thể có một sự

bức phá trong thời gian ngắn, sẽ ảnh hưởng đến khả năng thanh toán khoản vay. Lãi

suất tín dụng tăng cao cũng khiến cho doanh nghiệp không mạnh dạn đầu tư, vì mức

lợi nhuận mang lại không đủ bù đắp chi phí. Các nhà máy, xí ngiệp chỉ hoạt động

cầm chừng, các khoản vay cũ với mức lãi suất vay cao ngất ngưởng vẫn còn đó.

Các khoản vay có nguy cơ tiềm ẩn thành nợ xấu ngà càng nhiều. Đối với các khỏan

cho vay tiêu dùng, lãi suất tăng trong điều kiện nguồn thu nhập không tăng, người

tiêu dùng phải trả một khoản tiền nhiều hơn cho khoản vay làm ảnh hưởng đến chất

lượng tín dụng.

1.2.2.3 Kim ngạch xuất nhập khẩu

Định nghĩa: Kim ngạch xuất nhập khẩu là tổng kim ngạch nhập khẩu cộng

tổng kim ngạch xuất khẩu.

Ảnh hưởng của kim ngạch xuất nhập khẩu đến rủi ro tín dụng:

Các doanh nghiệp xuất nhập khẩu thường là những doanh nghiệp có dư nợ tín

dụng cao tai các ngân hàng thương mại. Kim ngạch xuất nhập khẩu hàng hóa phụ

thuộc vào chính sách tỷ giá, hạn ngạch và chính sách thu hút của từng quốc gia. Môi

trường kinh tế vĩ mô không ổn định, làm cho kim ngạch xuất nhập khẩu biến động

bất thường. Các khoản vay của doanh nghiệp xuất nhập khẩu trở nên rủi ro hơn.

Bên cạnh đó, khi tình trạng nhập siêu xảy ra trong thời gian dài, chúng ta sẽ phụ

thuộc quá nhiều vào nguồn cung cấp của nước xuất, dẫn đến tình trạng hàng sản

xuất trong nước không thể tiêu thụ được. Khoản vay của các doanh nghiệp trong

nước cũng vì thế mà rủi ro hơn.

1.2.2.4 Tổng sản phẩm quốc nội GDP

Định nghĩa: Tổng sản phẩm quốc nội GDP dùng để đo lường hoạt động kinh

tế, mức tiến bộ của một quốc gia, là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản phẩm và

dịch vụ cuối cùng được quốc gia sản xuất ra trong một năm tính theo USD dựa vào

tỷ giá hối đoái trên thị trường. GDP là một con số thống kê cho biết tổng mức thu

nhập của toàn nền kinh tế quốc dân và tổng mức chi tiêu trên đầu ra của hàng hóa

và dịch vụ. Nói cách khác, GDP mô tả sự vận hành trơn tru của bộ máy kinh tế một

đất nước.

Ảnh hưởng của GDP đến rủi ro tín dụng:

GDP với vai trò là chỉ số thể hiện sự thịnh vượng của một quốc gia, sự vận

hành trơn tru của bộ máy kinh tế của đất nước nên có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín

dụng của ngân hàng. Khi nền kinh tế phát triển thịnh vượng, các doanh ngiệp sản

xuất kinh doanh có hiệu quả, khả năng trả nợ của cả nền kinh tế tốt hơn. Ngược lại,

khi nền kinh tế rơi vào tình trạng suy thoái, các nhà máy-xí nghiệp đều ngưng trệ,

doanh thu không đủ bù đắp chi phí. Việc duy trì một bộ máy hoạt động cầm chừng

đã khó, việc hoàn trả các khoản nợ vay đúng hạn, đầy đủ lại càng khó khăn. Bởi vì,

nền kinh tế nước ta phụ thuộc nhiều vào ngành ngân hàng, nguồn vốn của doanh

nghiệp chủ yếu là vốn đi vay của ngân hàng.

1.2.2.5 Tỷ giá thực hiệu lực REER

Định nghĩa: Tỷ giá thực hiệu lực REER (Real exchange rate) hay còn gọi là

tỷ giá thực song phương là cơ sở để định ra giá trị thực của đồng tiền trong nước và

một đồng tiền ngoại tệ khác, liên quan đến lạm phát của 1 quốc gia so với chỉ số

lạm phát của quốc gia khác. Tỷ giá thực hiệu lực REER được tính toán nhằm định

giá trị thực của đồng nội tệ so với 1 loại ngoại tệ khác.

Về mặt lý thuyết, khi Tỷ giá thực hiệu lực REER >1, nghĩa là VNĐ tăng giá

và sức cạnh tranh thương mại quốc tế của Việt Nam bị sói mòn. Ngược lại, khi

REER<1, nghĩa VNĐ giảm giá và sức cạnh tranh thương mại quốc tế của Việt Nam

được cải thiện.

Ảnh hưởng của REER đến rủi ro tín dụng:

Khi tỷ giá thực tăng, chứng tỏ giá hàng xuất khẩu trở nên đắt hơn và giá hàng

nhập khẩu trở nên rẻ hơn một cách tương đối, điều này sẽ góp phần làm giảm giá trị

kim nghạch xuất khẩu của Việt Nam, nên về mặt lý thuyết, sẽ làm giảm khả năng

cạnh tranh thương mại quốc tế. Đối với các doanh nghiệp xuất nhập khẩu, khả năng

cạnh tranh thương mại có ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh

nghiệp, nếu doanh nghiệp hoạt động tốt thì có khả năng trả nợ vay tốt, ngược lại, sẽ

biến các khoản nợ vay thành nợ có rủi ro.

1.3 Phương pháp Stress testing

Khái niệm về Stress testing

1.3.1

Stress testing (Kiểm tra sức chịu đựng - ST) sử dụng nhằm mô tả các kỹ thuật

đánh giá mức độ tổn thương của một danh mục đầu tư do những thay đổi của các

yếu tố môi trường kinh tế vĩ mô hoặc do tác động của những sự kiện có tính chất

cực độ, ngoại lệ và bất thường (extreme) nhưng có khả năng xảy ra (plausible) (theo định nghĩa của Basel”).

Hình 1.2: ST đánh giá các sự kiện, cực độ có khả năng xảy ra

Bằng cách thử nghiệm sức chịu đựng của hệ thống khi nó hoạt động vượt mức

bình thường, thường là đến 1 điểm phá vỡ để quan sát kết quả.

Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, nhà quản trị có thể sử dụng phương pháp

Stress testing để đánh giá sức chịu đựng của đơn vị khi gặp một sự cố bất khả

kháng. Chẳng hạn như: Điều gì sẽ xảy ra khi chỉ số giá tiêu dùng tăng 10%, Điều gì

sẽ xảy ra khi lãi suất cho vay tăng 50%?

1.3.2 Phân loại theo rủi ro

Đối với mỗi rủi ro đặc thù trong hoạt động ngân hàng, chúng ta có những kỹ

thuật kiểm tra sức chịu đựng khác nhau. Nhìn chung, những rủi ro dưới đây là

những rủi ro phổ biến mà cơ quan quản lý cũng như các ngân hàng cần đo lường và

đánh giá: Rủi ro tín dụng & rủi ro tập trung tín dụng; Rủi ro lãi suất; Rủi ro tỷ giá;

Rủi ro thanh khoản; Rủi ro lan truyền liên ngân hàng.

Việc lựa chọn cách thực hiện, lựa chọn phương pháp phức tạp hay đơn giản và

kiểm tra với loại rủi ro nào phụ thuộc rất nhiều vào mức độ sẵn có của dữ liệu, khả

năng và nguồn lực thực hiện. Thông thường, với bất cứ phương pháp ST nào thì

chúng ta đều cần chuỗi dữ liệu đủ dài, tối thiểu là một đến hai chu kỳ kinh tế (10-15

năm) để có thể tìm ra mối quan hệ giữa hoạt động ngân hàng với các biến số kinh tế

vĩ mô (trong trường hợp xây dựng kịch bản) hoặc để kiến tạo những cú sốc hợp lý

cho từng loại rủi ro (trong trường hợp thực hiện phương pháp phân tích độ nhạy).

Đây là một trong những thách thức rất lớn đối với các quốc gia đang phát triển như

Việt Nam do thiếu vắng một nền tảng cơ sở dữ liệu vững chắc.

1.3.3 Kinh nghiệm Stress testing của các nước trên thế giới

ST được thực hiện có sự khác biệt giữa các nước về loại sốc đưa vào mô hình

và phương pháp áp dụng. ST do các nước thực hiện có những đặc điểm chung sau:

- Các ST chủ yếu thực hiện cho khu vực ngân hàng; các tổ chức tài chính phi

ngân hàng hầu như không được đề cập trong ST.

- Hầu hết các ST được thực hiện trên cơ sở số liệu của từng ngân hàng; thực tế

này là do ST được thực hiện trên cơ sở số liệu tổng hợp có thể bỏ qua rủi ro có thể

tập trung ở một số tổ chức yếu hơn.

- Tuyệt đại ST đều phân tích rủi ro tín dụng; hầu hết ST phân tích rủi ro lãi

suất; một số ST phân tích rủi ro tỷ giá.

- Hầu hết các ST là các phép tính độ nhạy đơn giản. Một số ST có phân tích

kịch bản trên cơ sở kịch bản lịch sử hoặc giả định. Chỉ có một số ít ST được thực

hiện trên cơ sở mô hình kinh tế lượng. Mô hình kinh tế lượng áp dụng cho ST

thường đơn giản so với mô hình kinh tế lượng sử dụng cho các mục đích khác, ví dụ

như dự báo lạm phát. Rất ít ST phân tích tác động gián tiếp của tỷ giá và tác động

lan tỏa.

- Việc mô hình hóa và đo lường rủi ro tín dụng về lý thuyết cũng như thực tiễn

gặp nhiều khó khăn vì: (i) ít thông tin về giá trị của sản phẩm tín dụng do nhiều sản

phẩm tín dụng không được giao dịch trên thị trường; (ii) rủi ro tín dụng không xảy

thường xuyên và việc theo dõi và ghi chép rủi ro tín dụng không tốt như các sự kiện

khác; (iii) hàm phân phối xác suất lợi nhuận chịu tác động rủi ro tín dụng không đối

xứng: lợi nhuận dương nhỏ có xác suất xảy ra cao, lợi nhuận âm lớn có xác suất xảy

ra thấp. Đo lường rủi ro tín dụng được thực hiện theo các cách tiếp cận sau đây:

Cách tiếp cận trích lập dự phòng: Ưu điểm của các tiếp cận này là không yêu

cầu dữ liệu sẵn có cao như các phương pháp khác.

Cách tiếp cận nợ xấu: Ưu điểm của các tiếp cận này là tính linh hoạt cao. Mô

hình này cho phép người sử dụng xác định mức độ tổng quát phù hợp của nợ xấu;

Quy trình thực hiện Stress Testing

Về cơ bản, quy trình bao gồm 3 giai đoạn: Nhận dạng tổn thương, Xây dựng

kịch bản và áp dụng vào bảng cân đối ngân hàng. Quy trình bắt đầu từ việc xác định

những lĩnh vực quan trọng, những tổn thương đặc thù của đối tượng cần thực hiện

ST. Giai đoạn thứ hai là việc xây dựng các kịch bản dựa trên việc nhận dạng. Bước

cuối cùng là xác định được mối quan hệ của các kịch bản với các khoản mục trên

bảng cân đối và báo cáo thu nhập của ngân hàng (Mathhew et al 2004).

1.3.4 Hạn chế của Stress Testing (ST)

Mặc dù ST được nhìn nhận là một công cụ hữu ích trong công tác thanh tra,

giám sát và quản lý rủi ro, nhưng nếu chúng ta không hiểu đúng và nhìn nhận

những hạn chế của nó thì không thể sử dụng hiệu quả công cụ này.

Trước hết, ST thường nhìn nhận đối tượng ST là đối tượng tĩnh và thụ động,

tức là chúng ta bỏ qua những phản ứng hay cách ứng phó của đối tượng đó trong

thực tế. Đồng thời, kết quả kiểm tra thường không tính đến các chính sách từ cơ

quan quản lý.

ST có thể đưa ra ước tính tổn thất từ một sự kiện cụ thể nhưng không cho

chúng ta biết xác suất xảy ra tại mức tổn thất đó là như thế nào, đây là một trong

những hạn chế lớn nhất. Đây là một nhược điểm cố hữu của kịch bản hay sự kiện

giả định.

Mặc dù ST là những kỹ thuật định lượng và dường như có tính logic rất cao,

nhưng trên thực tế khi vận dụng công cụ này chưa hẳn đã đem lại sự minh bạch

hoặc rõ ràng. Nguyên nhân chính vì thực hiện kiểm tra sức chịu đựng phải dựa trên

nhiều quyết định chủ quan như lựa chọn yếu tố rủi ro để kiểm tra, lựa chọn cách kết

hợp các yếu tố rủi ro, chọn vùng dữ liệu để xác định quy mô cú sốc, khung thời gian

tác động…

Cuối cùng, do kiểm tra sức chịu đựng đòi hỏi khối lượng lớn dữ liệu và các

tính toán, không có một mô hình kiểm tra sức chịu đựng nào có đủ khả năng và dữ

liệu để có thể tính toán toàn diện các mối quan hệ giữa các yếu tố.

1.3.5 Phương pháp Sress testing vĩ mô đối với rủi ro tín dụng

Phương pháp stress testing vĩ mô đối với rủi ro tín dụng kết nối các yếu tố

kinh tế vĩ mô với biến số đo lường rủi ro tín dụng, từ đó đánh giá mức độ tác động

lên bảng cân đối tài sản của ngân hàng về mặt thu nhập, vốn.. khi có sự cố xấu/rất

xấu xảy ra lên một danh mục hay tiểu danh mục tín dụng, vì chu kỳ kinh tế có tác

động đến chu kỳ tín dụng là các khoản vay và xác suất vỡ nợ của người đi vay (PD),

do vậy chúng ta có thể xây dựng hàm số quan hệ giữa PD với những thay đổi của

các biến số kinh tế vĩ mô như GDP, lãi suất, tỷ giá…(hình 1.3)

Sự kiện bất thường

Mô hình kinh tế vĩ mô: kết nối sự kiện bất thường với các biến số kinh tế vĩ mô như GDP, lãi suất, tỷ giá Mô hình rủi ro tín dụng “vệ tinh”: kết nối các biến số kinh tế vĩ mô với các biến đo lường chất lượng tài sản có của ngân hàng

Tác động lên bảng cân đối tài sản của ngân hàng về mặt thu nhập, vốn

Hình 1.3 : Mô hình rủi ro tín dụng vĩ mô

Hình 1.4 dưới đây cho chúng ta thấy, môi trường kinh tế vĩ mô gây tác động

lên bảng cân đối tài sản của người đi vay cũng như khả năng trả nợ của họ. Khi kinh

tế vĩ mô suy yếu, doanh thu và lợi nhuận của các doanh nghiệp, thu nhập của các hộ

gia đình theo đó giảm đi, dẫn đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp, các hộ gia

đình cũng giảm theo, từ đó, nợ xấu ngân hàng tăng lên, có thể dẫn đến mất khả năng

chi trả, vốn bị suy yếu, tiếp tục tác động lên tăng trưởng của nền kinh tế…

Tác

động

Tác động lên

Tỷ lệ vỡ nợ từ phía người đi vay tăng (tăng tỷ lệ nợ xấu), dẫn đến bảng cân đối tài sản của ngân hàng bị suy yếu, tiếp theo là đổ vỡ tín dụng và suy giảm

Kinh tế vĩ mô suy yếu làm giảm doanh thu và lợi nhuận của các doanh nghiệp (kể cả ngân hàng) cũng thu như nhập của người lao động, các hộ gia đình.

lên nhập thu người đi vay. Cú sốc đối với giá trị ròng, giá trị tài sản thế chấp và khả năng trả nợ làm tăng tỷ lệ vỡ nợ.

tăng trưởng.

ời đi

Cú sốc ban dầu Tác động lên ngân hàng

Hình 1.4 : Mối liên hệ tài chính vĩ mô

Quy trình thực hiện đối với Stress testing rủi ro tín dụng

Về mặt kỹ thuật thực tế, quy trình thực hiện phương pháp này như sau :

Bước 1: Lựa chọn các biến số vĩ mô

Nhóm thực hiện ST cần nghiên cứu và lượng hóa mức độ quan trọng của các

biến số vĩ mô để lựa chọn những biến số chủ chốt phù hợp với đặc thù nền kinh tế

và hệ thống ngân hàng. Các biến số vĩ mô được sử dụng là những biến số được

đánh giá là có tác động lớn đến chất lượng tài sản ngân hàng, khả năng trả nợ của

các khách hàng như GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, tỷ giá…

Bước 2: Lựa chọn biến đại diện về xác suất vỡ nợ PD

Do dữ liệu về xác suất vỡ nợ (PD) thường không sẵn có, nhóm thực hiện cần

lựa chọn một biến đại diện cho xác suất vỡ nợ (PD) hoặc các giải pháp thay thế

khác như sử dụng biến số là tỷ lệ Nợ xấu (NPL), tỷ lệ trích lập dự phòng tổn thất

(LLP).

Bước 3: Ước tính xác suất vỡ nợ PD

Ở bước này, người thực hiện lựa chọn các kỹ thuật kinh tế lượng khác nhau để

xác định một hàm số hồi quy biểu thị mối quan hệ của biến phụ thuộc PD hoặc một

biến phụ thuộc khác như NPLs với các biến số giải thích vĩ mô khác.

Lựa chọn kỹ thuật kinh tế lượng nào sẽ tùy thuộc vào mức độ sẵn có và tính

chất, đặc điểm của dữ liệu và cũng phụ thuộc vào những nhận định chuyên môn của

người thực hiện. Một số mô hình ước tính phổ biến như mô hình hồi quy OLS, Mô

hình VAR (Vector autoregression), VECM, …Ở bước này, người thực hiện sẽ phải

thử nghiệm và chạy mô hình, số liệu rất nhiều lần để kiểm định tính hợp lý của hàm

số biểu thị mối quan hệ định lượng.

Bước 4: Thực hiện các cú sốc và tính toán tác động

Sau khi đã có công thức ước tính PD theo các biến số vĩ mô, nhóm thực hiện

sẽ đưa ra các giả định sốc đối với các biến số vĩ mô để đưa ra kết quả của PD trong

các kịch bản căng thẳng này. Những kết quả PD này được sử dụng để tính toán mức

độ tác động vào vốn của các ngân hàng và toàn hệ thống. Ví dụ, người thực hiện có

thể giả định một cú sốc giảm mạnh của GDP hoặc tỷ lệ lạm phát tăng mạnh để có

được dự báo về tỷ lệ Nợ xấu. Trên cơ sở đó tính toán mức độ ảnh hưởng đến hệ

thống ngân hàng theo cách tính toán thông thường.

1.4 Chất lượng tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại

1.4.1 Khái niệm chất lượng tín dụng

Đối với hệ thống ngân hàng, chất lượng tín dụng thể hiện ở phạm vi, mức độ,

giới hạn tín dụng phải phù hợp khả năng thực lực của bản thân ngân hàng và đảm

bảo được tính cạnh tranh trên thị trường với nguyên tắc hoàn trả đúng hạn và có lãi.

1.4.2 Các chỉ tiêu đánh giá chất lượng tín dụng

Tuỳ theo mục đích phân tích mà người ta đưa ra nhiều chỉ tiêu khác nhau, tuy

mỗi chỉ tiêu có nội dung khác nhau nhưng giữa chúng có mối liên hệ mật thiết với

nhau. Ta có thể áp dụng các chỉ tiêu sau để đánh giá tình hình chất lượng tín dụng

của ngân hàng.

* Chỉ tiêu dư nợ: Dư nợ ngắn hạn (hoặc trung-dài hạn) / Tổng dư nợ

Đây là một chỉ tiêu định lượng, xác định cơ cấu tín dụng trong trường hợp dư

nợ được phân theo thời hạn cho vay (ngắn, trung, dài hạn). Chỉ tiêu này còn cho

thấy biến động của tỷ trọng giữa các loại dư nợ tín dụng của một ngân hàng qua các

thời kỳ khác nhau. Tỷ lệ này càng cao chứng tỏ mức độ phát triển của nghiệp vụ tín

dụng càng lớn, mối quan hệ với khách hàng càng có uy tín.

* Chỉ tiêu nợ quá hạn Nợ quá hạn / Tổng dư nợ;

Nợ quá hạn khó đòi / Tổng dư nợ

Nợ quá hạn khó đòi / Tổng nợ quá hạn

Chỉ tiêu nợ quá hạn là một chỉ số quan trọng để đo lường chất lượng nghiệp vụ

tín dụng. Các ngân hàng có chỉ số này thấp đã chứng minh được chất lượng tín dụng

cao của mình và ngược lại.

Thông thường thì tỷ lệ nợ quá hạn tốt nhất là ở mức <= 5%. Tuy nhiên, chỉ

tiêu này đôi khi cũng chưa phản ánh hết chất lượng tín dụng của một ngân hàng.

Bởi vì bên cạnh những ngân hàng có được tỷ lệ nợ quá hạn hợp lý do đã thực hiện

tốt các khâu trong qui trình tín dụng, còn có những ngân hàng có được tỷ lệ nợ quá

hạn thấp thông qua việc cho vay đảo nợ, không chuyển nợ quá hạn theo đúng qui

định,…

* Dự phòng rủi ro tín dụng: Dự phòng rủi ro tín dụng được trích lập và hạch

toán vào chi phí hoạt động để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với các

khoản tín dụng (nợ) của ngân hàng.

Trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, dự phòng là một khoản mục thuộc

tài sản và làm giảm giá trị của tài sản Có, nhằm phản ánh sự suy giảm của tài sản

trước những tổn thất có khả năng xảy ra. Trong khi đó, trong bảng kết quả kinh

doanh, dự phòng là một khoản chi phí phi tiền mặt (non cash), được ghi nhận làm

giảm lợi nhuận/vốn chủ sở hữu của ngân hàng.

Chỉ số này cho biết bao nhiêu dư nợ được trích lập dự phòng. Chỉ số này càng

cao cho thấy chất lượng các khoản tín dụng của ngân hàng đang tiêu cực và khả

năng thu hồi nợ thấp. Nếu chỉ số này thấp thì có thể phản ánh chất lượng cải thiện

của các khoản nợ, hoặc có thể do các khoản dự phòng chưa được trích lập đủ theo

quy định.

*Tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR là một thước đo độ an toàn vốn của ngân

hàng. Nó được tính theo tỉ lệ phần trăm của tổng vốn cấp I và vốn cấp II so với tổng

tài sản đã điều chỉnh rủi ro của ngân hàng.

Tỉ lệ này thường được dùng để bảo vệ những người gửi tiền trước rủi ro của

ngân hàng và tăng tính ổn định cũng như hiệu quả của hệ thống tài chính toàn cầu.

Bằng tỉ lệ này người ta có thể xác định được khả năng của ngân hàng thanh toán

các khoản nợ có thời hạn và đối mặt với các loại rủi ro khác như rủi ro tín dụng, rủi

ro vận hành. Hay nói cách khác, khi ngân hàng đảm bảo được tỉ lệ này tức là nó đã

tự tạo ra một tấm đệm chống lại những cú sốc về tài chính, vừa tự bảo vệ mình, vừa

bảo vệ những người gửi tiền.

1.4.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng

Chất lượng tín dụng là kết quả của cả một quá trình tính từ khi khoản tín dụng

được ngân hàng xét duyệt, phát ra cho đến khi được thu hồi. Trong quá trình đó có

rất nhiều những tác động gây rủi ro dẫn đến việc ngân hàng không thu hồi được vốn

và phải chịu thua thiệt. Để quản lý chất lượng tín dụng đòi hỏi phải hiểu rõ về các

nhân tố gây ảnh hưởng tới nó.

1.4.3.1 Các yếu tố chủ quan

* Chính sách tín dụng: chính sách tín dụng có ý nghĩa quyết định đến sự thành

công hay thất bại của ngân hàng. Để đảm bảo và nâng cao chất lượng tín dụng, ngân

hàng cần phải có chính sách tín dụng phù hợp với đường lối phát triển kinh tế, đồng

thời kết hợp được lợi ích của người gửi tiền, của ngân hàng và người vay tiền.

* Quy trình tín dụng: quy trình tín dụng là trình tự tổ chức thực hiện các bước

kỹ thuật nghiệp vụ cơ bản, chỉ rõ cách làm, trình tự các bước từ khi bắt đầu đến khi

kết thúc một giao dịch thuộc chức năng, nhiệm vụ của cán bộ tín dụng và lãnh đạo

ngân hàng có liên quan.

* Kiểm soát nội bộ: Công tác kiểm tra nội bộ hoạt động kinh doanh của ngân

hàng càng thường xuyên, chặt chẽ sẽ càng làm cho hoạt động tín dụng đúng hướng,

thực hiện đúng các nguyên tắc, yêu cầu thể lệ trong qui chế tín dụng cũng như qui

trình tín dụng.

* Tổ chức nhân sự: Muốn nâng cao được hiệu quả trong kinh doanh, chất

lượng trong hoạt động tín dụng, ngân hàng cần phải có một đội ngũ cán bộ tín dụng

giỏi, được đào tạo có hệ thống, am hiểu và có kiến thức phong phú về thị trường đặc

biệt trong lĩnh vực tham gia đầu tư vốn, nắm vững những văn bản pháp luật có liên

quan đến hoạt động tín dụng.

* Thông tin tín dụng: hoạt động tín dụng muốn đạt được hiệu quả cao, an toàn

cần phải có hệ thống thông tin hữu hiệu phục vụ cho công tác này. Ngân hàng cần

xây dựng được hệ thống thông tin đầy đủ và linh hoạt, nhờ đó cung cấp các thông

tin chính xác, kịp thời, tăng cường khả năng phòng ngừa rủi ro tín dụng.

1.4.3.2 Các yếu tố khách quan

* Uy tín, đạo đức của người vay

Trong qui trình tín dụng các ngân hàng thường chỉ đưa ra quyết định cho vay

sau khi đã phân tích cẩn thận các yếu tố có liên quan đến uy tín và khả năng trả nợ

của người vay nhằm hạn chế thấp nhất các rủi ro do chủ quan của người vay có thể

gây nên.

* Năng lực, kinh nghiệm quản lý kinh doanh của khách hàng

Chất lượng tín dụng phụ thuộc rất lớn vào năng lực tổ chức, kinh nghiệm quản

lý kinh doanh của người vay. Đây chính là tiền đề tạo ra khả năng kinh doanh có

hiệu quả của khách hàng, là cơ sở cho khách hàng thực hiện cam kết hoàn trả đúng

hạn nợ ngân hàng cả gốc lẫn lãi.

1.4.3.3 Nhóm nhân tố thuộc môi trường

* Mối trường kinh tế

Tính ổn định hay bất ổn định về kinh tế và chính sách kinh tế của mỗi quốc gia

luôn có tác động trực tiếp đến hoạt động kinh doanh và hiệu quả kinh doanh của

doanh nghiệp trên thị trường. Tính ổn định về kinh tế mà trước hết và chủ yếu là ổn

định về tài chính quốc gia, ổn định tiền tệ, khống chế lạm phát là những điều mà các

doanh nghiệp kinh doanh rất quan tâm và ái ngại vì nó liên quan trực tiếp đến kết

quả kinh doanh của doanh nghiệp. Nền kinh tế ổn định sẽ là điều kiện, môi trường

thuận lợi để các doanh nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh và thu được lợi nhuận

cao, từ đó góp phần tạo nên sự thành công trong kinh doanh của ngân hàng. Trong

trường hợp ngược lại, sự bất ổn tất nhiên cũng bao chùm đến các hoạt động của

ngân hàng, làm ảnh hưởng tới chất lượng tín dụng, gây tổn thất cho ngân hàng.

* Môi trường chính trị

Tính ổn định về chính trị trong nước sẽ là một trong những nhân tố thuận lợi

cho các doanh nghiệp hoạt động kinh doanh có hiệu quả. Nếu xẩy ra các diễn biến

gây bất ổn chính trị như: chiến tranh, xung đột đảng phái, cấm vận, bạo động, biểu

tình, bãi công,…có thể dẫn đến những thiệt hại cho doanh nghiệp và cả nền kinh tế

nói chung (làm tê liệt sản xuất, lưu thông hàng hoá đình trệ,…). Và như vậy, những

món tiền doanh nghiệp vay ngân hàng sẽ khó được hoàn trả đầy đủ và đúng hạn,

ảnh hưởng xấu đến chất lượng tín dụng.

* Môi trường pháp lý

Một trong những bộ phận của môi trường bên ngoài ảnh hưởng đến hoạt động

kinh doanh của doanh nghiệp nói chung và NHTM nói riêng là hệ thống pháp luật.

Với một môi trường pháp lý chưa hoàn chỉnh, thiếu tính đồng bộ, thống nhất giữa

các luật, văn bản dưới luật, đồng thời với nó là sự sắc nhiễu của các có quan hành

chính có liên quan sẽ khiến cho doanh nghiệp gặp phải những khó khăn, thiếu đi

tính linh hoạt cần thiết, vốn đưa vào kinh doanh dễ bị rủi ro.

* Môi trường cạnh tranh

Có thể nói đây là yếu tố tác động mạnh mẽ đến chất lượng tín dụng nói riêng

và hoạt động kinh doanh chung của NHTM. Sự tác động đó diễn ra theo hai chiều

hướng: thứ nhất, để chiếm ưu thế trong cạnh tranh ngân hàng luôn phải quan tâm tới

đầu tư trang thiết bị tốt, tăng cường đội ngũ nhân viên có trình độ, củng cố và

khuyếch trương uy tín và thế mạnh của ngân hàng. Hướng tác động này đã tạo điều

kiện nâng cao chất lượng tín dụng. Tuy nhiên, ở hướng thứ hai, dưới áp lực của

cạnh tranh gay gắt các ngân hàng có thể bỏ qua những điều kiện tín dụng cần thiết

khiến cho độ rủi ro tăng lên, làm giảm chất lượng tín dụng.

* Môi trường tự nhiên

Các yếu tố rủi ro do thiên nhiên gây ra như lũ lụt, hoả hoạn, động đất, dịch

bệnh,… có thể gây ra những thiệt hại không lường trước được cho cả người vay và

ngân hàng.

1.4.4 Hiệu quả của việc nâng cao chất lượng tín dụng

Trong tổng thể các hoạt động kinh doanh của ngân hàng, hoạt động tín dụng

luôn giữ vai trò quan trọng, thường chiếm khoảng 2/3 tổng số các tài sản có và tạo

ra phần lớn lợi nhuận cho ngân hàng. Tuy nhiên, trong hoạt động tín dụng yếu tố rủi

ro luôn thường trực và ở mức tỷ lệ khá cao, do đó mà tại các ngân hàng người ta

luôn dành sự chú ý đặc biệt đến việc kiểm soát cũng như những biện pháp để chống

đỡ, hạn chế rủi ro tín dụng. Xét riêng về phía ngân hàng, nâng cao chất lượng tín

dụng có thể đem lại một số kết quả tích cực sau:

- Việc nâng cao chất lượng tín dụng sẽ góp phần đảm bảo và làm gia tăng lợi

nhuận cho ngân hàng.

- Nâng cao chất lượng tín dụng đồng nghĩa với việc ngân hàng có khả năng

thu hồi nợ đầy đủ và đúng hạn. Nhờ đó, ngân hàng có điều kiện mở rộng khả năng

cung cấp tín dụng cũng như các dịch vụ ngân hàng khác do tạo được thêm nguồn

vốn từ việc tăng vòng quay vốn tín dụng.

- Nâng cao chất lượng tín dụng sẽ giúp cho ngân hàng thu hút được nhiều

khách hàng hơn bằng các hình thức và chất lượng của sản phẩm, dịch vụ, qua đó tạo

ra một hình ảnh tốt về biểu tượng và uy tín của ngân hàng, nâng cao khả năng cạnh

tranh của ngân hàng trên thị trường.

- Nâng cao chất lượng tín dụng cũng sẽ làm tăng khả năng sinh lợi của các sản

phẩm, dịch vụ ngân hàng do giảm được sự chậm trễ, giảm chi phí nghiệp vụ, chi phí

quản lý và các chi phí thiệt hại do không thu hồi được vốn đã cho vay.

Các kết quả thu được từ việc nâng cao chất lượng tín dụng kể trên sẽ góp phần

cải thiện tình hình tài chính của ngân hàng, tạo thế mạnh cho ngân hàng trong quá

trình cạnh tranh. Vì vậy, việc nâng cao chất lượng tín dụng là một tất yếu khách

quan vì sự tồn tại và phát triển lâu dài của bản thân các NHTM.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương 1 giới thiệu cơ sở lý luận về đo lường rủi ro tín dụng bằng phương

pháp Stress testing. Stress testing là một hình thức thử nghiệm để đánh giá tính ổn

định của một hệ thống hoặc một tổ chức nào đó. Bằng cách thử nghiệm sức chịu

đựng của hệ thống khi nó hoạt động vượt mức bình thường, thường đến một điểm

phá vỡ để quan sát kết quả. Trong đó, phương pháp Stress testing vĩ mô đối với rủi

ro tín dụng nhằm đánh giá sức chịu đựng của hệ thống ngân hàng thông qua mức độ

nhạy cảm của các yếu tố kinh tế vĩ mô. Khi một hay nhiều biến số kinh tế vĩ mô

thay đổi, sẽ tác động đến sức chịu đựng của hệ thống ngân hàng như thế nào. Qua

đó, làm cơ sở để Ngân hàng trung ương đưa ra các giải pháp ổn định hệ thống ngân

hàng. Thông qua chương 1, tác giả điểm lại một số lý thuyết cơ bản nhằm làm nền

tảng để tiến hành phân tích ở các chương sau.

CHƯƠNG 2: ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA HỆ

THỐNG NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG

PHÁP STRESS TESTING

2.1 Thực trạng hoạt động của hệ thống NHTMCP Việt Nam hiện nay

2.1.1 Quy mô hoạt động của hệ thống ngân hàng

Về quy mô, tổng tài sản các NHTMCP đạt tăng trưởng khá. Kể từ khi gia

nhập WTO tiềm lực tài chính của các NHTM Việt Nam có sự bức phá rất ngoạn

mục. Nếu như năm 2007, số lượng ngân hàng có vốn điều lệ dưới 3000 tỷ chiếm

91,2% trên tổng số NHTM thì đến cuối năm 2012 toàn bộ các NHTMCP đã đáp

ứng vốn theo quy định.

Bảng 2.1 : Quy mô tổng tài sản, vốn điều lệ của mốt số NHTM VN

NHTMCP Tổng TS Vốn ĐL NHTMCP Tổng TS Vốn ĐL

MDBank 8,596.0 3,750 MHB 47,281.8 3,369

BaoVietBank 12,915.5 3,000 HDBank 50,000.0 5,000

SaigonBank 14,932.2 3,080 LienVietPostBank 60,000.0 6,460

NamABank 17,612.0 3,000 OCeanBank 62,639.0 4,000

VietBank 18,254.9 3,000 VIB 63,783.5 4,250

KienLongBank 18,581.0 3,000 DongABank 65,548.0 5,000

(Nguồn: Báo cáo tài chính các NHTMCP)

Thực tế về năng lực cạnh tranh của hệ thống NHTM Việt nam trong thời gian

qua đã có những chuyển biến đáng ghi nhận trên một số mặt về số lượng, chất

DaiABank 19,227.2 3,100 Southern Bank 72,159.1 4,000

lượng dịch vụ và quản trị điều hành. Nhưng đánh giá một cách toàn diện thị trường

dịch vụ ngân hàng Việt nam, thì thấy những chuyển biến về chất của hệ thống ngân

hàng Việt nam còn hạn chế. Đối với NHTMNN, dù có lợi thế về số lượng khách

hàng truyền thống, nhưng do mô hình tổ chức và bộ máy lớn, chậm chuyển đổi cho

phù hợp với quá trình phát triển của nền kinh tế, nên thị phần từng bước bị chia sẻ

cho các NHTM CP trong nước cũng như NHTM nước ngoài hoạt động trên thị

trường Việt nam. Còn đối với các NHTMCP, mặc dù không có được các lợi thế về

“nền khách hàng” do ra đời sau, nhưng với mô hình gọn nhẹ, công nghệ khá cập

nhật, nên một số NHTMCP này đã nhanh chóng gia tăng thị phần. Tuy nhiên,

khủng hoảng và những yếu kém về quản trị cho thấy năng lực cạnh tranh của khối

này chưa có tính bền vững. Đối với khối ngân hàng nước ngoài và liên doanh, do

mới thành lập và có những giới hạn về phạm vi hoạt động, mạng lưới kinh doanh,

cộng với tác động của khủng hoảng tài chính thế giới tác động tới ngân hàng mẹ,

nên thị phần hoạt động vẫn còn hạn chế so với khu vực NHTM trong nước. Nhưng

nếu so sánh về năng suất lao động, chất lượng sản phẩm, dịch vụ, chất lượng nợ...

thì đây là khối ngân hàng dẫn đầu trên thị trường, đang từng bước chiếm lĩnh thị

trường bán lẻ cho phân khúc khách hàng giàu có và thị trường các sản phẩm, dịch

vụ ngân hàng hiện đại.

2.1.2 Vị thế cạnh tranh của hệ thống NHTMCP Việt Nam qua các năm

Thị phần của hệ thống NHTMCP đã có thay đổi nhiều kể từ năm 2004 đến

nay. Trong giai đoạn trước năm 2004, nhóm các NHTMNN luôn được xem là có vị

thế thống lĩnh với thị phần cho vay và huy động vốn trung bình luôn trên 78%. Đến

năm 2008, đã có sự trỗi dậy mạnh mẽ của nhóm các NHTMCP, từ thị phần cho vay

chỉ chiếm khoảng 6-11%, và 7-11% ở thị phần huy động vốn giai đoạn trước năm

2004, đã vươn lên đạt mức 32% ở thị phần cho vay và 29% thị phần huy động vốn

vào năm 2008. Những biến động lớn xảy ra kể từ năm 2005-2006, thời kỳ mà các

NHTMCP có những tăng trưởng mạnh mẽ về mạng lưới, qui mô vốn, quy mô tổng

tài sản, tăng cường các hình thức huy động vốn, đa dạng hoá sản phẩm và tạo tiện

ích thu hút khách hàng với làn sóng cạnh tranh ngày càng mạnh mẽ, khốc liệt giữa

các ngân hàng trong nước với nhau. Đến T3/2012, thị phần cho vay và huy động

vốn của các NHTMNN đã có sự sụt giảm đáng kể, lần lượt còn 52% và 43%. Có thể

thấy rõ rằng, nhóm các NHTMCP đã lấy đi thị phần bị “đánh mất” của nhóm các

NHTMNN.

Bảng 2.2: Thị phần các NHTMCP Việt Nam qua các năm

Tổng thị phần tiền gửi (%)

Năm 2001 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 3/2012

80 78 75 74 69 59 60 50 45 44 43 NHTM nhà nước

9 11 13 17 22 30 29 42 47 47 47 NHTM cổ phần

11 11 12 9 9 11 11 8 8 9 10 TCTD khác

Tổng thị phần tín dụng (%)

Năm 2001 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 3/2012

79 78 76 73 65 55 52 54 51 51 52 NHTM nhà nước

9 11 12 15 21 28 32 37 35 36 35 NHTM cổ phần

(Nguồn: NHNN và Báo cáo thường niên của các NHTMCP qua các năm)

Bên cạnh đó, đóng góp của hệ thống NHTMCP theo chiều hướng ngày càng

tích cực thể hiện ở tỷ lệ dư nợ của hệ thống NHTMCP/GDP tăng lên nhanh chóng:

từ mức đóng góp không đáng kể chỉ đạt 1,12% ở năm 1993, đến năm 2012 tỷ lệ này

đã đạt 57.04%. Điều này cho thấy hệ thống NHTMCP ngày càng đóng vai trò tích

cực hơn trong việc tạo vốn cho nền kinh tế. Đặc biệt, xu hướng này thể hiện rõ nhất

từ năm 2006 đến nay, sau khi nền kinh tế Việt Nam chính thức gia nhập sân chơi

chung thế giới - WTO. Tuy nhiên, mức đóng góp của hệ thống NHTMCP so với

12 11 12 12 14 16 16 9 14 13 13 TCTD khác

toàn hệ thống NHTM lại không tương xứng. Bảng 4 trình bày đóng góp của toàn hệ

thống NHTM và hệ thống NHTMCP trong giai đoạn 1993-2012. Mặc dù số lượng

các NHTMCP chiếm vị thế áp đảo so với số lượng ngân hàng toàn hệ thống nhưng

mức độ đóng góp vào tăng trưởng kinh tế lại không cao so với mức đóng góp của

toàn hệ thống ngân hàng. Chẳng hạn, năm 2012 tỷ lệ dư nợ/GDP của toàn hệ thống

ngân hàng là 119.25% trong khi của hệ thống NHTMCP chỉ đạt 57.04%.

Bảng 2.3: Dư nợ tín dụng của hệ thống NHTMCP đối với nền kinh tế qua

các năm

Đơn vị: tỷ đồng

Chỉ tiêu nợ theo hiện GDP giá Hành Tổng dư nợ tín dụng nền KT Dư nợ của hệ thống HTMCP Dư NHTMCP so Dư nợ toàn ngành NH so với GDP (%) GDP với (%)

481295 18903 17019 3.93 3.54 2001

613443 296737 32641 48.37 5.32 2003

715307 420335 50440 68.52 8.22 2004

839211 550673 82601 76.98 11.55 2005

974264 690764 145060 82.31 17.29 2006

1143715 1063017 308275 109.11 31.64 2007

1485038 1333342 426669 116.58 37.31 2008

1658389 1833745 583385 123.48 39.28 2009

1980914 2427879 787569 146.40 47.49 2010

2535008 2775794 1071094 140.13 54.07 2011

(Nguồn: NHNN và Báo cáo thường niên của các NHTMCP qua các năm).

2552000 3023117 1445977 119.25 57.04 2012

2.1.3 Thực trạng rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP

Vấn đề tăng trưởng tín dụng quá nóng trong những năm gần đây đã tạo ra sức

ép cho nền kinh tế. Đặc biệt tăng trưởng mạnh vào giai đoạn 2008-2009. Bên cạnh

đó, ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu

từ năm 2008 đến nay, nền kinh tế nước ta đã chịu tác động tiêu cực và kinh tế vĩ mô

có nhiều yếu tố không thuận lợi như sự tụt dốc của thị trường chứng khoán và diễn

biến phức tạp của thị trường bất động sản, giá vàng lên xuống thất thường đã ảnh

hưởng đến chất lượng tín dụng, hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh

nghiệp gặp rất nhiều khó khăn, nợ xấu của hệ thống các TCTD có chiều hướng gia

tăng nhanh trong thời gian gần đây. Trong bối cảnh dư nợ tín dụng không tăng từ

đầu năm 2012 trở lại đây cho thấy nợ xấu phát sinh mới chủ yếu là các khoản tín

dụng đã được cấp trước đây, đặc biệt là trong giai đoạn tăng trưởng tín dụng nhanh.

NPL

%

Ngân hàng

10 8 6 4 2 0

NH TMCP

2 0 0 2

3 0 0 2

4 0 0 2

5 0 0 2

6 0 0 2

7 0 0 2

8 0 0 2

9 0 0 2

0 1 0 2

1 1 0 2

2 1 0 2

Năm

(Nguồn: NHNN)

Hình 2.1: Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng so với hệ thống NHTMCP

Việt Nam

Nhìn chung, Tỷ lệ nợ xấu của khối NHTMCP luôn thấp hơn trung bình toàn

ngành từ năm 2002 đến 2012. Trong thời gian 2006-2009, hệ thống NHTMCP mặc

dù duy trì mức tăng trưởng dư nợ trong năm cao, song các NHTMCP vẫn kiểm soát

được rủi ro ở mức độ an toàn. Tỷ lệ nợ xấu luôn được kiềm chế ở mức thấp hơn so

với trung bình của toàn ngành và thấp hơn khá xa so với chuẩn cho phép 5% của

quốc tế ngay cả trong giai đoạn nền kinh tế Việt Nam phải chịu tác động nặng nề

của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Tuy nhiên, có điều đáng để chúng ta lưu

tâm là nếu so với thành quả đạt được khá cao ở năm 2007, tỷ lệ nợ xấu chưa tới

1,1%, thì tốc độ tăng của tỷ lệ nợ xấu năm 2008 nhanh hơn so với tốc độ tăng của

nợ xấu toàn ngành. Dấu hiệu bất ổn này vẫn tiếp tục kéo dài sang 2011. Trong khi

chất lượng tín dụng của toàn ngành đạt cao nhất từ 2006 đến 2011, thì chất lượng

tín dụng của hệ thống NHTMCP vẫn chưa lấy lại được vạch xuất phát ban đầu của

năm 2006. Điều này cho thấy khả năng quản trị rủi ro tín dụng của hệ thống

NHTMCP chưa theo kịp tốc độ tăng trưởng.

Đã có khá nhiều ý kiến trái chiều xung quanh việc tín dụng năm 2012 chỉ tăng

8,91% - mức thấp nhất kể từ năm 2001 đến nay. Tuy nhiên đây lại là một chuyển

dịch tích cực và đúng hướng. Trong báo cáo thường niên năm 2011 của Ngân hàng

Phát triển châu Á (ADB) đã khuyến cáo rất rõ là: trong đầu tư vào tài sản tài chính

không được lấn át đầu tư cho kinh tế thực. Chính sách tín dụng trong trường hợp

cần thắt chặt thì vẫn phải bảo đảm để các doanh nghiệp chủ đạo trong nền kinh tế

nắm giữ đủ lượng tiền mặt để tránh các tác động tiêu cực từ thắt chặt tín dụng.

Kiểm chứng lại danh mục tín dụng đối với nền kinh tế và danh mục đầu tư trái

phiếu Chính phủ, trái phiếu doanh nghiệp của hệ thống ngân hàng Việt Nam có thể

thấy đây là điểm nổi bật và đáng mừng nhất là tổng dư nợ cho vay và đầu tư đối với

nền kinh tế luôn duy trì được tỷ trọng cho vay kinh tế thực (sản xuất kinh doanh)

chiếm trên 92,6%, đầu tư cho sản phẩm tài chính 7,4%; trong đó dư nợ ngoại tệ

giảm 1,56%, rất đúng yêu cầu chống đô la hóa trong nền kinh tế.

Như vậy, tín dụng cho nền kinh tế tuy tăng trưởng chậm lại, song là sự điều

chỉnh cần thiết và là đáng mừng trong quá trình diễn ra của tái cấu trúc hệ thống

ngân hàng, một trong ba trụ cột của tái cấu trúc nền kinh tế. Sự điều chỉnh và đáng

mừng này hoàn toàn thống nhất với nguyên tắc trong quản trị rủi ro tín dụng là

thường tỷ lệ tăng trưởng dư nợ tín dụng chỉ nên tương đương hoặc cao hơn chút ít

so với tốc độ tăng trưởng GDP. Đương nhiên với Việt Nam là nền kinh tế dựa vào

ngân hàng, thì tỷ lệ này có sự khác biệt lớn, song quan trọng vẫn là tín dụng ngân

hàng hoặc tổng mức đầu tư xã hội có chất lượng hay không cần phải xem đến chỉ số

ICOR.

Sau một thời gian dài tăng trưởng cao bình quân trên 30% về dư nợ cho vay

đối với nền kinh tế, trên danh mục tín dụng đã xuất hiện việc tăng trưởng nóng vào

khu vực bất động sản, chứng khoán cần phải điều chỉnh.

NHNN đã điều chỉnh một cách tích cực thể hiện qua các định hướng chỉnh

sách rất rõ: kiểm soát chặt chẽ, giảm cho vay vào lĩnh vực bất động sản và chứng

khoán, tỷ trọng này đã giảm về mức khoảng 7%; có khung chính sách tín dụng đặc

thù cho ngành lĩnh vực có tầm chiến lược và quan trọng của đất nước như cho vay

sản xuất lúa gạo, thủy sản, chăn nuôi gia súc, nhà ở cho người nghèo góp phần tăng

trưởng kinh tế nông nghiệp, ngành kinh tế làm nên ổn định cho nền kinh tế và bảo

đảm an sinh xã hội nhiều năm qua. Ngoài lĩnh vực nông nghiệp nông thôn, chính

sách tín dụng của NHNN đã hướng rất mạnh vào lĩnh vực xuất khẩu, cho vay công

nghiệp phụ trợ nhằm hỗ trợ mạnh cho thu hút doanh nghiệp lớn từ FDI, cho vay

doanh nghiệp vừa và nhỏ … 4 lĩnh vực ưu tiên, nông nghiệp nông thôn, xuất nhập

khẩu, công nghiệp hỗ trợ, doanh nghiệp vừa và nhỏ có mức trần lãi suất ưu tiên thấp

và cơ bản có tốc độ tăng trưởng cao hơn so tốc độ tăng trưởng chung trong năm

2012 lần lượt là 7%; 13%; 0%; 15%.

Một điểm nhấn trong chính sách tín dụng với nông nghiệp nông thôn cần kể

đến là cho vay thu mua dự trữ lúa gạo xuất khẩu tăng trưởng 47% so năm 2011; cho

vay giảm tổn thất sau thu hoạch gần 1000 tỷ đồng với 34 doanh nghiệp và hợp tác

xã, 170 hộ gia đình và 2666 cá nhân được vay vốn; cho vay thủy sản và cá tra tại

khu vực Đồng bằng sông Cửu Long có dư nợ tăng trên 10%; dư nợ vay của các hộ

dân trong chăn nuôi chế biến thịt lợn gia cầm được xét giãn nợ tối đa đến 24 tháng

với khoản vay cũ để tiếp tục cho vay mới tạo nguồn cung thực phẩm ổn định cho thị

trường…

Bên cạnh đó, dữ liệu cập nhật đến 31/3/2012 cho thấy, khối ngân hàng thương

mại nhà nước chiếm quá nửa miếng bánh nợ xấu, chiếm tỷ trọng tới 50,5%; nhóm

thứ hai là khối thương mại cổ phần với 27,8%; nhóm ngân hàng nước ngoài chiếm

khá nhỏ (do sự hạn chế về quy mô) với 4,2%; nhóm các tổ chức tín dụng khác

chiếm 17,5%.

Tỷ trọng nợ xấu toàn hệ thống

18%

Khối ngân hàng thương mại nhà nước

Khối ngân hàng thương mại cổ phần

50%

Khối ngân hàng nước ngoài

Các tổ chức tín dụng khác

28%

(Nguồn: NHNN)

Hình 2.2: Tỷ trọng nợ xấu toàn hệ thống Ngân hàng 3/2012

Tỷ trọng nợ xấu khối NHTMCP không thể vượt khối ngân hàng thương mại

nhà nước do trong khoảng thời gian tăng trưởng tín dụng nóng 2006-2009, một số

doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp bất động sản có nhu cầu vốn cao đều tìm

đến khối ngân hàng thương mại nhà nước (ví dụ: Vinashin, vinaline…). Khi tình

hình kinh tế khó khăn, thị trường bất động sản đóng băng, các doanh nghiệp này

không có khả năng trả nợ, nợ xấu khối ngân hàng thương mại nhà nước ngày càng

gia tăng.

Bên cạnh những nguyên nhân chủ quan dẫn đến rủi ro tín dụng xuất phát từ

Ngân hàng, từ phía khách hàng thì những nguyên nhân khách quan như: Môi trường

kinh tế không lành mạnh, môi trường pháp lý và sự bất ổn từ chính sách kinh tế vĩ

mô trong thời gian gần đây cũng có ảnh hưởng không nhỏ đến chất lượng tín dụng

của hệ thống NHTMCP Việt Nam, cụ thể:

Môi trường kinh tế không lành mạnh:

Việt Nam đang trong quá trình chuyển đổi nền kinh tế nên có tác động rất lớn

đến hoạt động ngân hàng. Tuy nhiên, việc tác động của môi trường kinh tế chuyển

đổi đối với rủi ro tín dụng còn có những hoạt động đặc thù sau đây:

- Hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp, các tổ chức kinh tế, nhất là

doanh nghiệp nhà nước kém hiệu quả, gây rủi ro vốn cho vay của các Ngân hàng

thương mại.

- Năng lực tài chính của các doanh nghiệp rất yếu, vốn tự có yếu, chủ yếu phải

đi vay ngân hàng. Theo tính toán của Ủy Ban kinh tế thì nợ xấu và nợ cơ cấu lại của

khu vực donh nghiệp nhà nước 2012, bao gồm các khoản của Vinashin sẽ vào

khoảng 44.750 tỷ đồng. Nếu như một phần khu vực doanh ngiệp nhà nước còn lại

(không kể Vinashin) chiếm 15% số nợ đã được cơ cấu lại (ước khoảng 28.300 tỷ

đồng) thì tổng số nợ xấu và nợ cơ cấu lại của khu vực doanh ngiệp Nhà nước sẽ

khoảng hơn 73.000 tỷ đồng.

Môi trường pháp lý:

Các văn bản pháp lý liên quan trực tiếp đến phòng ngừa rủi ro trong hoạt động

tín dụng vẫn còn nhiều bất cập. Các quy định pháp lý về quản lý tín dụng và phòng

ngừa rủi ro không tạo quyền tự chủ cho các NHTM và các chi nhánh trực thuộc,

nhưng cũng không gắn chặt trách nhiệm đến cùng cho họ, tạo điều kiện thực hiện

tùy tiện của cán bộ ngân hàng, các cơ quan pháp luật, sự lẩn tránh, chây lỳ của

người vay. Các quy định pháp lý có hiệu lực pháp lý thấp, chậm sửa đổi những bất

hợp lý.

Sự bất ổn từ nền kinh tế vĩ mô

Những năm gần đây, tình hình lạm phát biến đổi nhanh, giá cả thay đổi liên

tục dễ dẫn đến rủi ro tín dụng vì trong thời kỳ này người gửi tiền có tâm lý lo sợ

đồng tiền bị mất giá khi gửi tiền trong ngân hàng. Điều này làm ảnh hưởng trực tiếp

đến nguồn vốn hoạt động của các ngân hàng cũng như các khoản vay của ngân hàng

trở nên khó thu hồi. Nguy cơ này có thể làm hoạt động cho vay của các ngân hàng

bị phá sản.

Tình hình lãi suất biến động liên tục, các ngân hàng thi nhau đua lãi suất, các

ngân hàng thương mại đứng trước khả năng mất thanh khoản, doanh nghiệp khó

khăn trong việc tiếp nhận vốn vay. Tình hình lãi suất thay đổi ảnh hưởng đến các

ngân hàng nhỏ, gây ra rủi ro lãi suất, rủi ro thanh khoản rồi từ đó dẫn đến rủi ro tín

dụng.

Năm 2008 là năm đen tối của nền kinh tế toàn cầu. Ngay sau tết dương lịch,

nhiều thị trường chứng khoán trên thế giới lần lượt bị trượt dốc. Trong thời gian xảy

ra cơn sốt dầu thô, ngoại trừ các nước được hưởng lợi thì xuất khẩu dầu mỏ, đa số

các nước còn lại, giá nhiên liệu tăng cao vượt ngưỡng Chính phủ có thể bù lỗ cho

người dân. Những biến động to lớn như thế cũng ảnh hưởng đến nền kinh tế Việt

Nam mà ngân hàng là lĩnh vực kinh doanh nhạy cảm cũng bị ảnh hưởng không nhỏ,

nhất là vấn đề giá lương thực và xăng dầu cũng ảnh hưởng không nhỏ đến việc thu

hồi nợ của ngân hàng.

2.2 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến hệ thống ngân hàng

2.2.1 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Hiện nay, Việt Nam đang đối phó với lạm phát ngày càng gia tăng. Giai đoạn

2002-2012, tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam có nhiều biến động mạnh, đặc biệt là năm

2008, tỷ lệ lạm phát lên đến 22.97%, năm 2009-2010 được ghi nhận là năm kiềm

chế lạm phát khá chặt. Tuy nhiên, đến 2011 lạm phát vẫn tăng 18.58%. Năm 2011

là thời điểm hội tụ và bùng nổ nhiều sức ép lạm phát từ nguyên nhân trong nước,

trước hết là tác động từ độ trễ của giai đoạn thực hiện mở rộng cung tín dụng và tiền

tệ, cũng như sự điều chỉnh tỷ giá và giá một số mặt hàng nhạy cảm như giá xăng

dầu, điện và giá vàng.

Chỉ vào đồ thị về diễn biến của lạm phát 2002-2012 cho thấy xu hướng biến

thiên của đường lạm phát rất phức tạp, biến động mạnh, đỉnh nhọn, biên độ lớn.

Điều đó cho thấy kiểm soát lạm phát ở Việt Nam chưa bền vững; sự bất ổn của tiền

tệ và kinh tế vĩ mô còn tiềm ẩn lớn. Việc Việt Nam chỉ nhắm vào các con số tăng

trưởng kinh tế, thâm hụt mậu dịch cao và cơ cấu quản lý yếu kém chính là những

nguyên nhân chính dẫn đến lạm phát tăng vọt trong năm những năm gần đây.

Mối quan hệ giữa NPL và CPI

25.00

20.00

15.00

10.00

NPL

5.00

CPI

Năm

(Nguồn: NHNN)

Hình 2.3: Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và chỉ số giá tiêu dùng

Ở bất kỳ nền kinh tế của quốc gia nào thì lạm phát cũng đi liền với hệ lụy của

nó và ngành ngân hàng cũng không ngoại lệ. Qua đồ thị phân tích mối liên hệ giữa

lạm phát và tình hình nợ xấu của hệ thống NHTMCP ta có thể thấy rằng khi lạm

phát tăng thì tỷ lệ nợ xấu cũng tăng, đó là quan hệ đồng biến. Tuy nhiên, ta có thể

thấy từ năm 2002 đến 2007 có sự nghịch lý, điển hình là trong năm 2003, lạm phát

tăng nhưng tỷ lệ nợ xấu lại giảm. Điều này ta có thể giải thích là do năm 2003 có

lạm phát nhưng mang hàm ý tăng trưởng, kích cầu, hơn nữa, năm 2003, tỷ lệ dư nợ

của NHTMCP cũng tăng lên nên tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm xuống là việc tất yếu. Năm

2008 là đỉnh cao của cuộc khủng hoảng toàn cầu cũng như lạm phát tăng cao, tạo đà

cho tỷ lệ nợ xấu cũng đang tăng cao. Điều này có thể giải thích là do nền kinh tế

đang suy thoái, tỷ lệ nợ xấu hệ thống NHTMCP tăng là đúng quy luật.

2.2.2 Lãi suất ngân hàng (IRS)

Việc điều hành linh hoạt lãi suất, vừa là công cụ điều tiết thị trường, vừa là

động thái phát tín hiệu về chủ trương của Chính phủ và giải pháp điều hành chính

sách tiền tệ của NHNN, đã và đang trở thành một chỉ số kinh tế quan trọng trên thị

trường tài chính tiền tệ được các tổ chức, cá nhân trong và ngoài nước theo dõi, dự

báo và có phản ứng khá nhanh nhạy, tích cực về hoạt động đầu tư, tiết kiệm và tiêu

dùng. Kết quả này có ý nghĩa rất quan trọng, thể hiện được vai trò và những tác

động tích cực của chính sách tiền tệ đối vơi việc kiềm chế lạm phát và điều tiết kinh

tế vĩ mô.

Trên thực tế hiện nay, cách điều hành chính sách lãi suất và cách quản lý lãi

suất của ngân hàng cũng có những thuận lợi, khó khăn cũng như những tồn tại nhất

định tác động đến nền kinh tế đất nước. Chính vì vậy mà cần có những giải pháp tốt

để điều hành chính sách lãi suất một cách khoa học nhằm đảm bảo và phát huy

được công cụ điều hành tiền tệ vĩ mô của nền kinh tế, đồng thời tác động thúc đẩy

hoạt động của các doanh nghiệp cho tốt hơn.

Để chống lạm phát thì một trong các nguyên tắc căn bản là phải thực hiện lãi

suất thực dương (tức lãi suất cho vay ngân hàng phải cao hơn lãi suất huy động và

lãi suất huy động phải cao hơn lạm phát, nhưng thực tế từ năm 2007 đến nay các

Ngân hàng Việt Nam chỉ đảm bảo 1 chiều là lãi suất tiền vay cao hơn lãi suất huy

động còn lãi suất huy động lại thấp hơn hẳn mức lạm phát. Điều này đã dẫn đến

chính sách lãi tiền gửi thực âm, khiến tiền đồng Việt Nam bị mất giá và kéo dài tình

trạng thừa tiền trong lưu thông, tính thanh khoản của ngân hàng yếu, hoạt động cho

vay tắc nghẽn vì lãi suất cao.

Ở Việt Nam chính sách lãi suất đã được cải tiến. Tuy nhiên tình hình kinh tế vĩ

mô chưa được ổn định và các NHTM nhà nước làm chủ thị trường thì chính phủ

không tránh khỏi việc áp dụng chính sách lãi suất tích cực.

Giai đoạn từ t6/2002 đến nay, NHNN điều hành cơ chế lãi suất thỏa thuận trên

cơ sở giải quyết tốt mối quan hệ cung cầu vốn tín dụng giữa ngân hàng và khách

hàng, thể hiện vai trò tác động và sự ảnh hưởng hết sức quan trọng đến nền kinh tế.

MQH giữa NPL và IRS

20.00

15.00

%

10.00

NPL

5.00

IRS

2 0 0 2

3 0 0 2

4 0 0 2

5 0 0 2

6 0 0 2

7 0 0 2

8 0 0 2

9 0 0 2

0 1 0 2

1 1 0 2

2 1 0 2

Năm

(Nguồn: Quỹ tiền tệ thế giới)

Hình 2.4: Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và lãi suất ngân hàng

Ta có thể thấy rằng do Việt Nam áp dụng cơ chế điều hành lãi suất, gần đây là

cơ chế trần lãi suất nên lãi suất luôn nằm trong biên độ mà NHNN đề ra. Năm

2008, khi tỷ lệ lạm phát tăng khá cao, NHNN đã tăng cao lãi suất ngân hàng nhằm

thu hồi đồng tiền vào, hạn chế cho vay. Khi lãi suất tăng cao, các doanh nghiệp đi

vay chịu thêm một khoản chi phí, vì vậy khi tình hình kinh tế khó khăn, các doanh

nghiệp dễ rơi vào tình trạng khủng hoảng nợ. Tỷ lệ nợ xấu 2008 tăng cao là điều dễ

hiểu. Từ đồ thị trên ta thấy có mối liên hệ đồng biến giữa lãi suất và nợ xấu trong

khoảng 2002-2011. Bước sang 2012, có mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất và

nợ xấu là do để giảm áp lực lạm phát, khơi thông nguồn vốn đến doanh nghiệp,

NHNN buộc phải giảm lãi suất, Trong khi nợ xấu vẫn tăng cao là do các khoản cho

vay có nguồn gốc từ thời kỳ tăng trưởng tín dụng nóng. Ta có thể kết luận rằng tình

hình nợ xấu của ngân hàng có thể tăng hay giảm phụ thuộc vào nhiều nguyên nhân

từ nền kinh tế và lãi suất cũng đóng vai trò khá quan trọng.

2.2.3 Kim ngạch xuất nhập khẩu (IM)

Góp phần quan trọng vào thành tựu chung của đất nước, hoạt động thương mại

nói chung và xuất nhập khẩu nói riêng đã giải quyết được những vấn đề kinh tế,

phát huy tiền năng, lợi thế so sánh của đất nước. Tuy nhiên xuất nhập khẩu của Việt

Nam còn nhiều tồn tại như quy mô, chất lượng xuất khẩu thì nhiều nhưng giá trị

thấp, dễ gặp rủi ro. Thị trường xuất khẩu của ta chưa ổn định, nguyên nhân là chất

lượng hàng hóa chưa cao, mẫu mã nghèo nàn, giá thành cao, nhiều trường hợp phải

buôn bán qua trung gian. Về cơ cấu hàng xuất khẩu có những thay đổi nhưng tỷ

trọng hàng chế biến còn thấp hơn hàng thô. Về nhập khẩu, tình trạng nhập siêu lớn

dẫn đến thâm hụt thương mại. Sau khi Việt Nam gia nhập WTO, tỷ lệ nhập siêu

tăng lên rõ rệt nhất là các năm 2007, 2008 tỷ lệ nhập siêu tăng lên đến gần 30%.

Từ năm 2001 đến nay, thâm hụt thương mại của Việt Nam gia tăng mang tính

chất hệ thống. Thâm hụt thương mại là gánh nặng đối với cán cân thanh toán quốc

tế và làm cho tài khoản vãng lai rơi vào tình trạng thâm hụt. Tuy nhiên, thâm hụt

cán cân thương mại từ năm 2009 đến nay đã được cải thiện rõ rệt, năm 2012 cán

cân thương mại hàng hóa của Việt Nam thặng dự 0.78 tỷ USD.

MQH giữa NPL & IM

tỷ USD

% 7

-5

-10

NPL

-15

-20

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

(Nguồn: NHNN và Tổng cục thống kê)

Hình 2.5: Mối quan hệ giữa NPL và IM

Như vậy hoạt động xuất nhập khẩu có mối quan hệ mật thiết đến tình hình

kinh tế vĩ mô và hoạt động của ngân hàng. Tỷ trọng dư nợ cho vay lĩnh vực xuất

nhập khẩu ở các ngân hàng rất lớn, đây cũng là lợi thế của ngành song cũng là rủi ro

tiềm ẩn trong bối cảnh hội nhập hiện nay.

2.2.4 Tốc độ Tăng trưởng (GDP)

Phát triển kinh tế của một đất nước được đo bằng nhiều chỉ tiêu, trong đó tăng

trưởng GDP là một chỉ tiêu quan trọng. GDP được hiểu đơn giản là sự thinh vượng

của 1 quốc gia.

MQH giữa NPL và GDP

10.00

8.00

6.00

%

NPL

4.00

GDP

2.00

(Nguồn: Tổng cục thống kê)

Hình 2.6 Mối quan hệ giữa NPL và GDP

Đồ thị cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu.

Giai đoạn 2002-2007, nền kinh tế tăng trưởng nóng, GDP tăng cao nhất năm 2007

khoảng 8.5% trong khi tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp 1.09%. Tuy nhiên nền kinh tế Việt

Nam hiện vẫn đi theo hướng tăng trưởng về số lượng, chưa chuyển sang tăng

trưởng về chất lượng, vẫn chủ yếu phát triển theo chiều rộng, chưa chuyển mạnh

sang phát triển theo chiều sâu. Từ năm 2008 đến nay, tốc độ tăng trưởng nền kinh tế

có xu hướng giảm trong khi nợ xấu tăng cao. Tính đến cuối năm 2012, nợ xấu toàn

hệ thống NHTMCP đã ở mức 5.8%.

Trong suốt cuộc khủng hoảng, nợ xấu mở rộng nguyên nhân là do sự khó khăn

về tài chính của các hộ gia đình và các công ty. Khi nền kinh tế phát triển một cách

mạnh mẽ, thu nhập của các công ty và hộ gia đình được tăng lên có thể cải thiện khả

năng trả nợ dễ dàng hơn, nợ xấu thấp hơn.

2.2.5 Tỷ giá thực hiệu lực (REER)

Theo thông báo của Quỹ tiền tệ quốc tế IMF, sự biến động về thâm hụt cán

cân thương mại của Việt Nam từ năm 2000 đến nay trải qua 2 giai đoạn:

Giai đoạn 2000-2003, tỷ giá thực có xu hướng giảm, cán cân thương mại

được cải thiện thậm chí có thặng dư chút ít. Tuy nhiên từ năm 2004 đến nay, tỷ giá

thực có xu hướng tăng, đặc biệt vào thời điểm cuối quý 3 năm 2006, REER tính

được là 103.56% tức là đã tăng 3.56% so với cơ sở.

Để góp phần thúc đẩy các hoạt động ngoại thương, ngân hàng với vai trò trung

gian tài chính, cung cấp vốn và các nghiệp vụ xuất nhập khẩu rất quan trọng. Rất

nhiều ngân hàng với lợi thế mạnh về xuất nhập khẩu ngày càng nâng cao năng lực

và đã thu về được những nguồn lợi nhuận từ lĩnh vực này. Tuy nhiên, trong giai

đoạn khủng hoảng thị trường, các doanh nghiệp xuất khẩu gặp khó khăn thì rủi ro

tín dụng của ngân hàng đối với các món nợ này là điều không thể tránh khỏi.

Về công tác điều hành tỷ giá, từ năm 2007 đến nay, VNĐ đã trải qua 3 giai

đoạn biến động tỷ giá lớn. Mỗi một giai đoạn đều do các nhân tố khác nhau trực

tiếp dẫn dắt, do đó việc xử lý trong từng giai đoạn là khác nhau. Năm 2008, biến

động trên thị trường ngoại hối là do các nhà đầu tư nước ngoài bán khoảng 3 tỷ

USD trái phiếu để rút vốn khi lạm phát lên cao. Vào những tháng cuối năm 2009,

biến động tỷ giá là do lượng cung VNĐ quá lớn trên thị trường, đồng thời các hoạt

động buôn lậu trên thị trường vàng khiến USD khan hiếm. Đây cũng là năm mà sai

số trong cán cân thanh toán lên đến 12 tỷ USD. Những tháng cuối năm 2010 và đầu

năm 2011, biến động ngoại hối do một phần tín dụng ngoại hối tăng mạnh và đầu

năm 2010, kỳ vọng VNĐ giảm giá do đã liên tục giảm giá trong thời gian qua, thêm

vào đó là dự trữ ngoại hối thấp và lạm phát cao.

Ta thấy, tỷ giá chịu ảnh hưởng rất nhiều nhân tố trên thị trường, trong đó một

phần do tín dụng ngoại tệ của ngân hàng và công tác quản lý cung tiền của NHNN.

Cho nên sự biến động của tỷ giá sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của NH và ngược lại,

hoạt động của ngân hàng ảnh hưởng rất nhiều đến tỷ giá thực.

Mối quan hệ giữa NPL và REER

8.00

L P N

R E E R

6.00

4.00

2.00

NPL

1.2 1.15 1.1 1.05 1 0.95 0.9 0.85

REER

2 0 0 2

3 0 0 2

4 0 0 2

5 0 0 2

6 0 0 2

7 0 0 2

8 0 0 2

9 0 0 2

0 1 0 2

1 1 0 2

2 1 0 2

(Nguồn: NHNN và Tổng cục thống kê)

Hình 2.7: Mối quan hệ giữa NPL và REER

Nhìn vào đồ thị, có 1 điều nghịch lý là tại sao khi đồng Việt Nam ngày càng bị

đánh giá cao hơn tỷ giá thực nghĩa là nó ngày càng bị mất giá trên thị trường nhưng

từ năm 2002 đến 2007, tỷ lệ nợ xấu liên tục giảm. Điều này có thể giải thích vì giai

đoạn 2002-2007, là những năm phát triển kinh tế cực thịnh của Việt nam, hơn nữa

Việt Nam luôn cố định tỷ giá nên rủi ro về tỷ giá đối với doanh nghiệp Việt nam

hầu như là rất nhỏ, cộng với tình hình kinh tế Việt nam đang trên đà phát triển thịnh

vượng thì tỷ lệ nợ xấu ngày càng giảm. tuy nhiên như đã phân tích ở trên năm 2008

có lẽ là năm mà hầu như phản ánh đúng nền kinh tế Việt nam nhất, khi mà khủng

hoảng tài chính toàn cầu diễn ra, Việt Nam cũng nằm trong cơn bão này, lạm phát

tăng cao, lãi suất tăng cao, Việt Nam không thể giữ cố định đồng Việt Nam hơn nữa

các doanh nghiệp gặp nhiều rủi ro, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng tăng lên khá cao so

với trước đây.

2.3 Mô hình đo lường rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam

bằng phương pháp Stress testing.

Trong luận văn này, tác giả sử dụng Phương pháp Stress Testing vĩ mô để

đánh giá thực nghiệm mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng khối NHTMCP và những

biến số kinh tế vĩ mô tại Việt Nam.

(cid:57) Bước 1: Lựa chọn các biến số vĩ mô

Tác giả sử dụng 5 biến số kinh tế vĩ mô có tác động đến rủi ro tín dụng của hệ

thống NHTMCP Việt Nam bao gồm:

- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI),

- Tỷ giá thực hiệu lực (REER),

- Kim ngạch xuất nhập khẩu (IM),

- Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) ,

- Lãi suất ngân hàng (cụ thể lãi suất cho vay trung bình) (IRS).

(cid:57) Bước 2: Lựa chọn biến đại diện rủi ro tín dụng ngân hàng là tỷ lệ nợ xấu

NPL.

(cid:57) Bước 3: Ước tính xác suất các biến kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín

dụng ngân hàng .

Lựa chọn mô hình kinh tế lượng là mô hình VAR để xác định một hàm số hồi

quy biểu thị mối quan hệ của rủi ro tín dụng với các biến số giải thích vĩ mô khác.

(cid:57) Bước 4: Thực hiện các cú sốc và tính toán tác động

Sau khi đã có công thức ước tính NPL theo các biến số vĩ mô, tác giả sẽ đưa ra

các giả định sốc đối với các biến số vĩ mô để đưa ra kết quả của NPL trong các kịch

bản căng thẳng này. Những kết quả NPL này được sử dụng để tính toán mức độ tác

động vào vốn của hệ thống NHTMCP Việt Nam. Ví dụ, người thực hiện có thể giả

định một cú sốc giảm mạnh của GDP hoặc tỷ lệ lạm phát tăng mạnh để có được dự

báo về tỷ lệ Nợ xấu. Trên cơ sở đó tính toán mức độ ảnh hưởng đến nguồn vốn hệ

thống ngân hàng theo cách tính toán thông thường.

Mô hình bao gồm một số biến sau:

- CPI: Chỉ số giá tiêu dùng

- IRS: Lãi suất ngân hàng

- IM: Kim ngạch xuất nhập khẩu

- GDP: tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội

- REER: tỷ giá thực hiệu lực

2.3.1 Kiểm định các biến của mô hình

Điều kiện tiên quyết khi thực hiện mô hình này là các biến sử dụng trong mô

hình này phải có tính dừng. Nếu tiến hành hồi quy với biến là chuỗi số không dừng,

sẽ cho kết quả với hệ số xác định cao, dù không hề có mối liện hệ có ý nghĩa nào

giữa chúng. Mô hình sẽ xảy ra hiện tượng hồi quy giả, tức hồi quy không xác thực.

Trường hợp, các biến này không dừng thì ta tiến hành sai phân để cho các biến có

tính dừng.

Trong thống kê tính dừng có ý nghĩa rất quan trọng, biến có tính dừng (

stationarity) là biến có giá trị thống kê không thay đổi theo thời gian. Ngược lại,

biến không có tính dừng là biến có giá trị thống kê thay đổi theo thời gian. Một

chuỗi thời gian là dừng thì trung bình, phương sai và tự đồng phương sai (tại các độ

trễ khác nhau) sẽ giữ nguyên không đổi dù cho chúng được xác định vào thời điểm

nào đi nữa.

Trong phần này, tác giả sẽ kiểm định tính dừng của tất cả các biến khi đưa vào

mô hình bằng cách sử dụng kiểm nghiệm đơn vị Augmentd Dicker Fuller (ADF).

Ngoài ra, tác giả cũng tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các biến dựa trên

phương pháp VAR.

2.3.1.1 Kiểm định tính dừng của biến NPL

Ta tiến hành kiểm định ADF đối với chuỗi NPL và sai phân bậc 1 chuỗi NPL.

Theo kết quả chạy kiểm định ADF, chuỗi dữ liệu của biến NPL không có tính dừng.

Ta tiến hành xử lý bằng cách lấy sai phân lần 1 để được chuỗi dừng, với độ trễ bằng

0 (như bảng 2.4),

Bảng 2.4: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với NPL và sai phân bậc 1

chuỗi dữ liệu NPL

Null Hypothesis: NPL has a unit root

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.398410 1.0000

Test critical values: 1% level -4.186481

5% level -3.518090

10% level -3.189732

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(NPL) has a unit root

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic-4.679604 0.0027

Test critical values: 1% level -4.192337

5% level -3.520787

10% level -3.191277

(Nguồn: Kết quả chạy eview)

Đối với chuỗi NPL

Ta có: │tqs│=│1.398410│<│t0.01│=│-4.186481 │

│tqs│=│1.398410│<│t0.05│=│-3.518090│

│tqs│=│1.398410│<│t0.1│=│-3.189732│

─˃ Chuỗi dữ liệu NPL không dừng

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tương tự, ta có sai phân bậc 1 chuỗi NPL dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và

10%. Tức trung bình, phương sai và tự đồng phương sai (tại các độ trễ khác nhau)

của chuỗi sai phân bậc 1 NPL giữ nguyên không đổi dù cho chúng được xác định

vào thời điểm nào đi nữa. Sai phân bậc 1 chuỗi NPL là đường không rõ xu hướng.

2.3.1.2 Kiểm định tính dừng của biến CPI

Ta tiến hành kiểm định ADF đối với chuỗi CPI. Theo kết quả chạy kiểm định

ADF, chuỗi dữ liệu CPI có tính dừng, với độ trễ bằng 9 (như bảng 2.5),

Bảng 2.5 : Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu CPI

Null Hypothesis: CPI has a unit root

Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.470339 0.0000

Test critical values: 1% level -4.192337

5% level -3.520787

10% level -3.191277

(Nguồn: kết quả chạy eview)

Ta có: │tqs│=│-6.470339│>│t0.01│=│-4.192337│

│tqs│=│-6.470339 │>│t0.05│=│-3.520787│

│tqs│=│-6.470339 │>│t0.1│=│-3.191277│

─˃ Chuỗi CPI dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Tức trung bình, phương

sai và tự đồng phương sai (tại các độ trễ khác nhau) của chuỗi CPI giữ nguyên

không đổi dù cho chúng được xác định vào thời điểm nào đi nữa. Chuỗi CPI là

đường không rõ xu hướng.

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

2.3.1.3 Kiểm định tính dừng của biến IRS

Ta tiến hành kiểm định ADF. Theo kết quả chạy kiểm định ADF, chuỗi dữ

liệu của biến IRS có tính dừng, với độ trễ bằng 1 (như bảng 2.6),

Bảng 2.6 : Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu IRS

Null Hypothesis: IRS has a unit root

Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.166481 0.0110

Test critical values: 1% level -4.205004

5% level -3.526609

10% level -3.194611

(Nguồn: kết quả chạy eview)

Ta có: │tqs│=│-4.166481│<│t0.01│=│-4.205004│

│tqs│=│-4.166481│>│t0.05│=│-3.526609│

│tqs│=│-4.166481│>│t0.1│=│-3.194611│

─˃ Chuỗi IRS dừng ở mức ý nghĩa 5% và 10%. Tức trung bình, phương sai

và tự đồng phương sai (tại các độ trễ khác nhau) của chuỗi IRS giữ nguyên không

đổi dù cho chúng được xác định vào thời điểm nào đi nữa. Chuỗi IRS là đường

không rõ xu hướng.

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

2.3.1.4 Kiểm định tính dừng của biến IM

Ta tiến hành kiểm định ADF. Theo kết quả chạy kiểm định ADF, chuỗi dữ

liệu của biến IM có tính dừng, với độ trễ bằng 0 (như bảng 2.7).

Bảng 2.7: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu IM

Null Hypothesis: IM has a unit root

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.212563 0.0260

Test critical values: 1% level -3.592462

5% level -2.931404

10% level -2.603944

(Nguồn: kết quả chạy eview)

Ta có: │tqs│=│-3.212563│<│t0.01│=│-3.592462│

│tqs│=│-3.212563│>│t0.05│=│-2.931404│

│tqs│=│-3.212563│>│t0.1│=│-2.603944│

─˃Chuỗi dữ liệu của biến IM là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 5% và 10%. %.

Tức trung bình, phương sai và tự đồng phương sai (tại các độ trễ khác nhau) của

chuỗi IM giữ nguyên không đổi dù cho chúng được xác định vào thời điểm nào đi

nữa. Chuỗi IM là đường không rõ xu hướng.

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

2.3.1.5 Kiểm định tính dừng của biến GDP

Theo kết quả chạy kiểm định ADF, chuỗi dữ liệu của biến GDP và sai phận

bậc 1 GDP không có tính dừng. Ta tiến hành xử lý bằng cách lấy sai phân lần 2 để

được chuỗi dừng, với độ trễ bằng 2 (như bảng 2.8).

Bảng 2.8: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu GDP

Null Hypothesis: GDP has a unit root

Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.716536 0.9995

Test critical values: 1% level -3.610453

5% level -2.938987

10% level -2.607932

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(GDP) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.471680 0.5372

Test critical values: 1% level -3.610453

5% level -2.938987

10% level -2.607932

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(GDP,2) has a unit root

Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -40.66126 0.0001

Test critical values: 1% level -3.610453

5% level -2.938987

10% level -2.607932

(Nguồn: kết quả chạy eview)

Ta có: │tqs│=│-40.66126│>│t0.01│=│-3.610453│

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

│tqs│=│-40.66126│>│t0.05│=│-2.938987│

│tqs│=│-40.66126│>│t0.1│=│-2.607932│

─˃ Sai phân bậc 2 chuỗi dữ liệu của biến GDP là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa

1%, 5% và 10%. Tức trung bình, phương sai và tự đồng phương sai (tại các độ trễ

khác nhau) của chuỗi GDP giữ nguyên không đổi dù cho chúng được xác định vào

thời điểm nào đi nữa. Sai phân bậc 2 chuỗi GDP là đường không rõ xu hướng.

2.3.1.6 Kiểm định tính dừng của biến REER

Theo kết quả chạy kiểm định ADF, chuỗi dữ liệu của biến REER có tính dừng,

với độ trễ bằng 0 (như bảng 2.9).

Bảng 2.9: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu REER

Null Hypothesis: REER has a unit root

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.572398 0.0443

Test critical values: 1% level -4.186481

5% level -3.518090

10% level -3.189732

(Nguồn: kết quả chạy eview)

Ta có: │tqs│=│-3.572398│<│t0.01│=│-4.186481│

│tqs│=│-3.572398│>│t0.05│=│-3.518090│

│tqs│=│-3.572398│>│t0.1│=│-3.189732│

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

─˃ Chuỗi dữ liệu của biến REER là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 5% và 10%.

Tức ở mức ý nghĩa 5% và 10%, trung bình, phương sai và tự đồng phương sai (tại

các độ trễ khác nhau) của chuỗi REER giữ nguyên không đổi dù cho chúng được

xác định vào thời điểm nào đi nữa. Chuỗi REER là đường không rõ xu hướng.

Như vậy, sau khi kiểm định tính dừng của các biến, ta thu được các chuỗi số

liệu đều dừng ở mức ý nghĩa 5% và 10%. Tức ở mức ý nghĩa 5% và 10%, trung

bình, phương sai và tự đồng phương sai (tại các độ trễ khác nhau) của các chuỗi dữ

liệu dưới đây giữ nguyên không đổi dù cho chúng được xác định vào thời điểm nào

đi nữa.

Mô hình được xây dựng trên Chuỗi sai phân bậc 1 NPL: D1NPL; Chuỗi CPI;

Chuỗi IRS; Chuỗi IM; Sai phân bậc 2 chuỗi GDP: D2GDP; Chuỗi REER. Việc xây

dựng mô hình với các chuỗi dữ liệu dừng sẽ giúp mô hình tránh khỏi hiện tượng hồi

quy không xác thực. Bởi vì nếu như các chuỗi số liệu gốc thể hiện xu hướng mạnh

(xu hướng lên hoặc xuống liên tục) thì hệ số xác định có giá trị cao là do sự hiện

diện của xu hướng loại này chứ không phải do mối quan hệ thực của các chuỗi số

liệu. Mô hình sẽ không có ý nghĩa trong thực tế.

2.3.2 Kiểm định hồi quy đồng liên kết Johansen cho các biến của mô

hình

Trong quá trình hồi quy một biến của chuỗi thời gian đối với một hoặc nhiều

biến khác của chuỗi thời gian thường có thể cho ra các kết quả không có ý nghĩa

hoặc không xác thực. Một cách để tránh khỏi nó là tìm xem liệu chuỗi thời gian có

đồng liên kết hay không.

Ta tiến hành chạy kiểm định đồng liên kết theo phương pháp VAR của

Johasen kết quả chạy theo (Phụ lục 1), ta thấy bác bỏ giả thiết H0 (không có đồng

liên kết) ở mức ý nghĩa 5% và 1%. Có 2 đồng liên kết ở mức ý nghĩa 5% và 2 đồng

liên kết ở mức ý nghĩa 1%. Như vậy có 1 mối quan hệ dài hạn (hoặc cân bằng) giữa

các biến phân tích của mô hình.

2.3.3 Mô hình Stress test áp dụng cho hệ thống NHTMCP tại Việt Nam.

2.3.3.1 Xác định độ trễ tối ưu

Kết quả độ trễ tối ưu được trình bày trong bảng 2.10. Theo đó, độ trễ tối ưu

được xác định dựa vào chỉ tiêu AIC. Với chỉ tiêu AIC càng thấp, mô hình càng có ý

nghĩa. Vì vậy bài nghiên cứu sẽ sử dụng độ trễ là 4 để ước lượng mô hình.

2.3.3.2 Tham số thống kê T và ước lượng mô hình VAR

Theo kết quả ước lượng mô hình VAR (phụ lục 2), mối quan hệ giữa các biến

trong mô hình VAR phù hợp về mặt lý thuyết kinh tế. Với hệ số R-squared từ 75-

99% cho thấy mô hình khá phù hợp, phản ánh được mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ

mô của nền kinh tế và tỷ lệ nợ xấu của khối NHTMCP.

2.3.3.3 Kiểm định tính dừng phần dư của mô hình

Kiểm định phần dư của mô hình đều dừng (phụ lục 3) điều này chứng tỏ mô

hình VAR cơ bản được xây dựng là hoàn toàn phù hợp với chuỗi dữ liệu và các biến

được lựa chọn.

2.3.3.4 Phân tích tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến nợ xấu hệ

thống NHTMCP Việt Nam

Từ kết quả của mô hình VAR, bằng chương trình Eview ta tiến hành phân tích

xung lực để đánh giá mối quan hệ giữa các biến với nhau.

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Res pons e of D1NPL to D1NPL

Res pons e of D1NPL to CPI

Res pons e of D1NPL to IRS

Res pons e of D1NPL to IM

Res pons e of D1NPL to D2GDP

Res pons e of D1NPL to REER

-.4

-.8

Res pons e of CPI to D1NPL

Res pons e of CPI to CPI

Res pons e of CPI to IRS

Res pons e of CPI to IM

Res pons e of CPI to D2GDP

Res pons e of CPI to REER

-10

Res pons e of IRS to D1NPL

Res pons e of IRS to CPI

Res pons e of IRS to IRS

Res pons e of IRS to IM

Res pons e of IRS to D2GDP

Res pons e of IRS to REER

-2

-4

Res pons e of IM to D1NPL

Res pons e of IM to CPI

Res pons e of IM to IRS

Res pons e of IM to IM

Res pons e of IM to D2GDP

Res pons e of IM to REER

-2

-4

Res pons e of D2GDP to D1NPL

Res pons e of D2GDP to CPI

Res pons e of D2GDP to IRS

Res pons e of D2GDP to IM

Res pons e of D2GDP to D2GDP

Res pons e of D2GDP to REER

80,000

40,000

-40,000

-80,000

Res pons e of REER to D1NPL

Res pons e of REER to CPI

Res pons e of REER to IRS

Res pons e of REER to IM

Res pons e of REER to D2GDP

Res pons e of REER to REER

-.1

(Nguồn: Kết quả chạy eview)

Hình 2.8: Phản ứng xung lực của các biến trong mô hình

Theo hình 2.8, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTMCP Việt Nam không chỉ chịu

ảnh hưởng từ cú sốc trễ của chính nó mà còn chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi sự biến

động cuả các biến chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất cho vay trung bình và kim ngạch

xuất nhập khẩu.

Phân tích tác động của các cú sốc đến tình hình nợ xấu của hệ thống NH

TMCP Việt Nam

- Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về IRS

(Nguồn: Kết quả chạy eview)

Hình 2.8.a: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về IRS

Kết quả cho thấy nợ xấu chịu ảnh hưởng từ cú sốc lãi suất mạnh hơn so với

các cú sốc khác. Đồng thời tác động của cú sốc này đến nợ xấu là tức thời và tác

động của nó là dai dẳng và ngày càng kéo dài trong trung hạn.

Cú sốc từ lãi suất tác động lên nợ xấu của hệ thống NHTM VN nói chung và

hệ thống NHTMCP nói riêng thông qua 2 kênh: trực tiếp tác động đến các khoản

vay và gián tiếp tác động lên các biến số kinh tế vĩ mô thông qua hiệu ứng lan

truyền. Điều này cho thấy chính sách lãi suất của ngân hàng nhà nước có ảnh hưởng

lớn đến tình hình nợ xấu và việc ban hành chính sách phải tính toán đến mức độ tác

động đến nợ xấu sau đó. Điều này thấy rõ trong giai đoạn 2008-2012 khi lãi suất

tăng cao, nợ xấu tăng cao do người vay mất khả năng trả nợ. Cuối năm 2012 đến

nay, NHNN đã có động thái cắt giảm lãi suất nhằm mục đích khai thông luồng vốn,

giúp doanh nghiệp tiếp cận được luồng vốn, giảm nợ xấu.

- Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về CPI

(Nguồn: Kết quả chạy eview)

Hình 2.8.b: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về CPI

Cú sốc chỉ số giá tiêu dùng cũng có tác động đến nợ xấu, tác động của cú sốc

này đến nợ xấu tức thời và tác động của nó là dai dẳng và ngày càng kéo dài trong

trung hạn. Cú sốc chỉ số giá tiêu dùng tác động đến nợ xấu không thay đổi nhiều

trong trung hạn, không giống với cú sốc từ lãi suất - tác động đến nợ xấu ngày càng

nhiều trong trung hạn.

Trong giai đoạn 2008-2012, chỉ số giá tiêu dùng tăng cao ảnh hưởng tiêu cực

đến nền kinh tế, làm tăng chi phí sản xuất kinh doanh, ảnh hưởng đến khả năng

cạnh tranh của các doanh nghiệp và toàn bộ nền kinh tế. Lạm phát cao làm giảm giá

trị đồng tiền trong nước. Lạm phát cao khuyến khích các hoạt động đầu tư mang

tính đầu cơ trục lợi hơn là đầu tư vào các hoạt động sản xuất (ví dụ: khi có lạm phát,

nếu ngân hàng không tăng lãi suất tiền gửi thì dân chúng sẽ không gửi tiền ở ngân

hàng mà tìm cách đầu cơ vào đất đai khiến giá cả đất đai tăng cao...). Lạm phát cao

đặc biệt ảnh hưởng xấu đến những người có thu nhập không tăng kịp mức tăng của

giá cả, đặc biệt là những người sống bằng thu nhập cố định như là những người

hưởng lương hưu hay công chức, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của toàn nền kinh

tế.

- Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về IM

(Nguồn: Kết quả chạy eview)

Hình 2.8.c: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về IM

Cú sốc kim ngạch xuất nhập khẩu cũng có tác động đến nợ xấu, tác động của

cú sốc này đến nợ xấu là tác động tức thời và tác động của nó là dai dẳng và ngày

càng kéo dài trong trung hạn. Giống như cú sốc về CPI, cú sốc từ IM cũng không

thay đổi nhiều trong trung hạn.

- Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về GDP

Cú sốc GDP có tác động không nhiều đến nợ xấu, tác động của cú sốc này đến

nợ xấu là tác động có độ trễ, kéo dài trong trung hạn.

(Nguồn: Kết quả chạy eview)

Hình 2.8.d: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về GDP

- Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về REER

Giống như cú sốc từ GDP, cú sốc REER cũng có tác động đến nợ xấu nhưng

không lớn, có độ trễ và kéo dài trong trung hạn. Điều này là do tỷ giá tại Việt Nam

được điều tiết bởi NHNN và thường có xu hướng giữ ổn định trong thời gian dài, do

đó, tỷ giá được cho là hầu như không chịu tác động tức thời bởi các cú sốc khác.

(Nguồn: Kết quả chạy eview)

Hình 2.8.e: Phản ứng của nợ xấu trước cú sốc về REER

2.3.3.5 Phân tích mức độ tác động trong ngắn hạn và trung hạn

Để phân tích mức độ tác động giữa các biến trong ngắn hạn và trung hạn ta sử

dụng phân tích phương sai Variance Decomposition đánh giá mức độ tác động trong

ngắn hạn và trung hạn của các biến NPL, REER, IM, GDP, IRS, CPI cũng như

khẳng định lại các phân tích kết quả thu được từ hàm phản ứng đẩy ta sử dụng thêm

kết quả phân rã phương sai Variance Decomposition.

Bảng 2.10: Tóm tắt kết quả phân tích phương sai các biến của mô hình

(sau 4 quý)

BIẾN

S.E

NPL

CPI

IRS

IM

GDP

REER

0.461587 67.22060

11.69612 6.688525 7.519986

1.533922 5.340840

NPL

7.207963 5.291271

40.56322 13.32508 36.27103

0.760165 3.789238

CPI

2.930038 6.274758

33.09090 15.07020 40.37562

0.848821 4.339706

IRS

2.812861 16.37689

12.51925 37.46386 22.47854

1.752021 9.409432

IM

36653.77 5.744908

8.752816 11.93135 34.72864

16.84435 21.99793

GDP

0.050359 9.896446

33.34464 3.763399 36.06975

0.242111 16.68366

REER

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Ta thấy trong ngắn hạn, nợ xấu chịu ảnh hưởng phần lớn do cú sốc trễ từ chính

nó. Trong 4 quý đầu tiên nợ xấu chịu ảnh hưởng từ cú sốc trễ của chính nó đến hơn

60%. Các cú sốc kinh tế vĩ mô không có ảnh hưởng nhiều đến tỷ lệ nợ xấu. Cú sốc

từ lạm phát có tác động nhiều hơn các cú sốc khác. Hệ số giải thích của cú sốc này

là 11.7%. Trong khi, cú sốc lãi suất, tổng sản phẩm quốc nội và tỷ giá thực hiệu lực,

kim ngạch xuất nhập khẩu là không đáng kể với hệ số giải thích lần lượt là 6.69%,

1.53% , 5.34% và 1.53%.

S.E

NPL

CPI

IRS

IM

GDP

REER

Sau 10 quý

0.601147 45.26133

10.84234 28.01912 9.206906

1.412972 5.257330

NPL

11.05705 31.65727

24.66395 15.90596 22.74554

1.126048 3.901218

CPI

3.691395 28.72981

26.69424 11.98404 27.43010

0.989789 4.172023

IRS

3.297141 16.56636

14.32658 38.43549 18.92152

1.596138 10.15392

IM

89823.45 8.663582

10.47363 21.96357 15.15977

10.21047 33.52898

GDP

0.099049 26.59622

13.13028 13.00282 34.19660

1.254612 11.81947

REER

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Kết quả cho thấy sự biến động của tỷ lệ nợ xấu trong trung hạn chủ yếu do sự

tác động từ cú sốc từ trễ của chính nó. Sự tác động này giảm dần theo thời gian, nếu

như quý 5 là 63.59% thì quý 10 giảm còn 45.26%. Đối với những biến số kinh tế vĩ

mô, sau 5 quý, xếp theo mức độ tác động đến nợ xấu gồm có CPI(11.73%),

IRS(11.09%), IM (7.16%). Sau 10 quý, ngoài cú sốc trễ từ chính nó thì đứng đầu là

IRS (28.02), CPI (10.84), IM (9.2%).

Sự biến động của CPI chủ yếu là do sự ảnh hưởng từ sự biến động của NPL,

CPI, IM, IRS. Sau 10 quý ,Hệ số giải thích của các biến này lần lượt là 31.66%,

24.66%, 22.7%, 15.9%.

Sự biến động của IRS chủ yếu là do sự ảnh hưởng từ sự biến động của NPL,

IM, CPI, IRS . Sau 10 quý ,Hệ số giải thích của các biến này lần lượt là 28.72%,

27.4%, 26.7%, 11.98%.

Sự biến động của IM chủ yếu là do sự ảnh hưởng từ sự biến động của cú sốc

trễ từ chính nó, tiếp theo là IRS, IM, NPL, CPI. Sau 10 quý ,Hệ số giải thích của các

biến này lần lượt là 38.43%, 18.92%, 16.6%, 14.3%.

Sự biến động của GDP chủ yếu là do sự ảnh hưởng từ sự biến động của

REER, IRS, IM. Sau 10 quý ,Hệ số giải thích của các biến này lần lượt là 33.53%,

21.96%, 15.16%.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương 2, tác giả sử dụng phương pháp stress testing để phân tích ảnh hưởng

của các nhân tố trong nền kinh tế Việt Nam đến rủi ro tín dụng của hệ thống

NHTMCP Việt Nam. Với những số liệu định lượng bằng mô hình minh chứng cho

mối quan hệ giữa các biến phân tích trong chương 2, cụ thể xem xét tỷ lệ nợ xấu của

hệ thống NHTMCP Việt Nam có ảnh hưởng như thế nào trước những biến số kinh

tế vĩ mô như tỷ giá thực hiệu dụng, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất ngân hàng, kim

ngạch xuất nhập khẩu, tổng sản phẩm quốc nội. Ta thấy có mối quan hệ khá chặt

chẽ giữa tỷ lệ nợ xấu hệ thống NHTMCP Việt Nam và lãi suất ngân hàng, chỉ số giá

tiêu dùng, kim ngạch xuất nhập khẩu. Đồng thời sự biến động của các biến kinh tế

khác cũng chịu ảnh hưởng ít nhiều từ tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTMCP Việt

Nam.

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ SỨC CHỊU ĐỰNG VÀ GIẢI

PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG CỦA HỆ

THỐNG NHTMCP VIỆT NAM

3.1 Đánh giá sức chịu đựng của hệ thống TMCP Việt Nam

Trong danh mục tài sản của các ngân hàng, chiếm tỷ trọng lớn vẫn là hoạt

động tín dụng, tuy nhiên chất lượng tín dụng lại chưa cao, tỷ lệ nợ xấu lớn, tiềm ẩn

rủi ro tín dụng. Đặc biệt trong vài năm trở lại đây, khi kinh tế thế giới và trong nước

có những biến động, từ phát triển nóng sang trì trệ, bên cạnh đó, sự tụt dốc của thị

trường chứng khoán, diễn biến phức tạp của thị trường bất động sản, giá vàng lên

xuống thất thường, sự đổ vỡ của nhiều chủ nợ tín dụng “đen” làm ảnh hưởng không

nhỏ đến chất lượng tín dụng.

3.1.1 Đánh giá sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong

ngắn hạn

Từ bảng 2.11, ta thấy tác động trong năm đầu tiên của các cú sốc kinh tế vĩ mô

đến nguồn vốn của ngân hàng là rất nhỏ. Những rủi ro mang tính hệ thống là kết

quả là tập hợp của các cú sốc trong nhiều năm và làm suy yếu vốn đệm của ngân

hàng. Do đó, để đo lường tác động của cú sốc kinh tế vĩ mô lên sức chịu đựng của

hệ thống ngân hàng phải đo lường qua một độ trễ nhất định. Đo lường rủi ro và tầm

nhìn của các nhà quản lý rủi ro phải tương ứng, tác động của cú sốc kinh tế lên hệ

thống tài chính phải theo dõi trong một khoảng thời gian nhất định để các cơ quan

quản lý đưa ra các biện pháp khắc phục hậu quả và giảm thiểu rủi ro.

Từ năm 2011 đến nay hệ thống ngân hàng luôn đứng trước nhiều nguy cơ bất

ổn, nguồn vốn bị đe dọa, các chỉ số an toàn vốn có xu hướng giảm, đặc biệt sức chịu

đựng kém là do tình hình tăng trưởng tín dụng nóng, tiềm ẩn nhiều nguy cơ rủi ro

trước đó. Sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong ngắn hạn phụ

thuộc chủ yếu vào nợ xấu. Nếu nợ xấu cao, hệ thống NHTMCP không ổn định, sức

chịu đựng kém. Trong 4 quý đầu tiên, nợ xấu là nguyên nhân chính ảnh hưởng đến

rủi ro tín dụng hơn 67%. Ngược lại, nợ xấu càng thấp, hệ thống NHTMCP có sức

chịu đựng tốt, nguồn vốn ngân hàng được bảo toàn, các chỉ số an toàn được đảm

bảo.

Bên cạnh đó, cú sốc chỉ số giá tiêu dùng cũng có ảnh hưởng đáng kể đến sức

chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam. Các cú sốc kinh tế vĩ mô gồm lãi suất

ngân hàng, kim ngạch xuất nhập khẩu, tổng sản phẩm quốc nội và tỷ giá thực hiệu

lực có ảnh hưởng đến sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP nhưng không nhiều.

Giả định trong ngắn hạn xảy ra 2 cú sốc: nợ xấu và chỉ số giá tiêu dùng, tôi

tiến hành kiểm tra sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam.

3.1.1.1 Khi xảy ra cú sốc nợ xấu

Giả sử nợ xấu của hệ thống NHTMCP tăng từ mức 5,81% theo số liệu của

NHNN tại 30/12/2012 lên 15,81% và giả sử phải lập dự phòng đầy đủ (100% cho

tất cả nợ nhóm 2 đến nhóm 5) thì mức chi phí để trích lập dự phòng rủi ro sẽ tăng

thêm khoảng 228,6 ngàn tỷ đồng. Khi đó, vốn chủ sở hữu của hệ thống NHTMCP

Việt Nam sẽ chỉ còn 1217,4 ngàn tỷ đồng. Và do đó, việc rà soát cụ thể và chính

sách khả năng mất vốn của hệ thống ngân hàng theo chúng tôi là cấp thiết hơn bao

giờ hết. Thực tế cho thấy thời điểm 31/01/2013, so với cuối năm 2012, vốn tự có

của toàn hệ thống ngân hàng giảm hơn 12.400 tỷ đồng, trong đó giảm vốn tự có của

các NHTMCP chiếm đến 99% mức giảm (giảm 12,379 ngàn tỷ).

MQH giữa %NPL tăng/tổng dư nợ và CAR

R A C

%NPL tăng/tổng dư nợ

15 10 5 0

CAR

ΔNPL

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Hình 3.1: Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu tăng trên tổng dư nợ và CAR

Nhìn vào hình vẽ ta thấy, tỷ lệ nợ xấu càng tăng càng làm giảm tỷ lệ an toàn

vốn tối thiểu. Khi nợ xấu tăng thêm khoảng 6.5% trên tổng dư nợ, tức nợ xấu ở

mức 12.31%, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu nhỏ hơn 9%, thấp hơn mức quy định của

NHNN. Như vậy, sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP trong ngắn hạn kém, đặc

biệt trong tình hình nợ xấu có xu hướng tăng cao như hiện nay và các khoản nợ có

nguy cơ tiềm ẩn trở thành nợ xấu vẫn luôn là một ẩn số thì khả năng thanh toán các

khoản nợ đến hạn của hệ thống NHTMCP bị suy giảm.

3.1.1.2 Khi khi xảy ra cú sốc lạm phát

Giả sử cú sốc về chỉ số giá tiêu dùng làm thay đổi từ 10% đến 200% thì sẽ tác

động đồng thời lên các biến số kinh tế vĩ mô, các biến này 1 lần nữa tác động lên

NPL. Cú sốc này sẽ tác động làm thay đổi tỷ lệ nợ xấu khối NHTMCP 1.77% đến

35.35%. Mức chi phí để trích lập dự phòng rủi ro sẽ là tăng từ 1484.92 tỷ đồng đến

26.968,33 tỷ đồng, tương ứng với sự sụt giảm trong vốn chủ sở hữu. Tỷ lệ an toàn

vốn tối thiểu dao động từ 13.93% đến 12.51%, hệ thống NHTMCP đủ sức chống đỡ

với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng nếu CPI tăng đến 200%.

Ảnh hưởng của CPI đến NPL, CAR, nguồn vốn

%

t ỷ

đ ồ n g

Dự phòng rủi ro

Tốc độ tăng CPI

Tốc độ tăng NPL

CAR

40 35 30 25 20 15 10 5 0

35000.00 30000.00 25000.00 20000.00 15000.00 10000.00 5000.00 0.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Hình 3.2: Ảnh hưởng của CPI đến NPL, CAR, nguồn vốn

Như vậy, trong ngắn hạn sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam

trước cú sốc lạm phát có ảnh hưởng nhưng không lớn đến khả năng trả nợ cũng như

tính ổn định của hệ thống NHTMCP Việt Nam. Tuy nhiên, sự gia tăng lạm phát

nhanh chóng cũng làm suy giảm nguồn vốn đệm khối NHTMCP, ảnh hưởng đến

kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của ngân hàng.

3.1.2 Đánh giá sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong

trung hạn

Trong trung hạn, ta lần lượt tạo ra 5 cú sốc dựa trên 5 biến số kinh tế vĩ mô, từ

đó, đo lường mức độ tác động của kinh tế vĩ mô lên nợ xấu ngân hàng, tỷ lệ an toàn

vốn tối thiểu và trích lập dự phòng rủi ro:

3.1.2.1 Khi xảy ra cú sốc tỷ giá

Giả sử cú sốc về tỷ giá làm tỷ giá thực hiệu dụng REER thay đổi từ 10% đến

200% thì sẽ tác động đồng thời lên các biến số kinh tế vĩ mô, các biến này 1 lần nữa

tác động lên NPL, tăng tỷ lệ nợ xấu từ 0.6% đến 12%. Từ đó, rủi ro tín dụng ngày

càng gia tăng ảnh hưởng đến mức độ an toàn vốn của hệ thống NHTMCP, hệ số an

toàn vốn tối thiểu giảm từ 13.98% xuống còn 13.5% và nguồn vốn ngân hàng bị suy

giảm từ 504 tỷ đồng đến 10084 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng rủi ro.

Ảnh hưởng của REER đến NPL, CAR, nguồn vốn

15.00

%

t ỷ 15,000.00 đ ồ n g 10,000.00

10.00

Dự phòng rủi ro

5,000.00

5.00

Tốc độ tăng REER

Tốc độ tăng NPL

9 11

CAR

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Hình 3.3: Ảnh hưởng của REER đến NPL, CAR, nguồn vốn

Nếu tỷ giá thực hiệu dụng thay đổi 100 % theo chiều hướng bất lợi cho nền

kinh tế sẽ làm nợ xấu tăng 6%, tỷ số an toàn vốn tối thiểu giảm còn 13.75% và

nguồn vốn ngân hàng bị suy giảm 5042 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng rủi ro.

Ta thấy, khi có sự biến động mạnh từ tỷ giá thực hiệu dụng thì nguồn vốn ngân

hàng vẫn được đảm bảo, ngân hàng vẫn có khả năng thanh toán các khoản nợ đến

hạn. Hệ thống NHTMCP có sức chịu đựng tốt trước cú sốc tỷ giá thực hiệu dụng.

Tuy nhiên, rủi ro tín dụng tăng cao làm giảm sức chịu đựng của hệ thống

NHTMCP, làm suy yếu nguồn vốn đệm của khối ngân hàng này.

3.1.2.2 Khi xảy ra cú sốc lạm phát

Giả sử cú sốc về chỉ số giá tiêu dùng làm chỉ số này thay đổi từ 10% đến

200% thì sẽ tác động đồng thời lên các biến số kinh tế vĩ mô, các biến này 1 lần nữa

tác động lên NPL, tăng tỷ lệ nợ xấu từ 1.72% đến 34.44%. Từ đó, rủi ro tín dụng

ngày càng gia

tăng ảnh hưởng đến mức độ an toàn vốn của hệ thống NHTMCP, hệ số an

toàn vốn tối thiểu giảm từ 13.93% xuống còn 12.55% và nguồn vốn ngân hàng bị

suy giảm từ 1146.5 tỷ đồng đến 28929.4 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng rủi ro.

Ảnh hưởng của CPI đến NPL, CAR, nguồn vốn

t ỷ

đ ồ n g

%

40.00 35.00 30.00 25.00 20.00 15.00 10.00 5.00 -

35,000.00 30,000.00 25,000.00 20,000.00 15,000.00 10,000.00 5,000.00 -

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Dự phòng rủi ro Tốc độ tăng CPI Tốc độ tăng NPL CAR

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Hình 3.4: Ảnh hưởng của CPI đến NPL, CAR, nguồn vốn

Nếu chỉ số giá tiêu dùng thay đổi 100 % theo chiều hướng bất lợi cho nền

kinh tế sẽ làm nợ xấu tăng 17.22%, tỷ số an toàn vốn tối thiểu giảm còn 13.28% và

nguồn vốn ngân hàng bị suy giảm 14464.7 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng rủi

ro. Ta thấy, khi có sự biến động mạnh từ chỉ số giá tiêu dùng thì nguồn vốn ngân

hàng vẫn được đảm bảo, ngân hàng vẫn có khả năng thanh toán các khoản nợ đến

hạn. Hệ thống NHTMCP có sức chịu đựng tốt trước cú sốc lạm phát. Tuy nhiên, rủi

ro tín dụng tăng cao làm giảm sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP, làm suy yếu

nguồn vốn đệm của khối ngân hàng này.

3.1.2.3 Khi xảy ra cú sốc GDP

Giả sử cú sốc về tổng sản phẩm quốc nội làm chỉ số này thay đổi từ 10% đến

200% thì sẽ tác động đồng thời lên các biến số kinh tế vĩ mô, các biến này 1 lần nữa

tác động lên NPL, tăng tỷ lệ nợ xấu từ 0.14% đến 2.79%. Từ đó, rủi ro tín dụng

ngày càng gia tăng ảnh hưởng đến mức độ an toàn vốn của hệ thống NHTMCP, hệ

số an toàn vốn tối thiểu giảm từ 13.99% xuống còn 13.88% và nguồn vốn ngân

hàng bị suy giảm từ 117.29 tỷ đồng đến 2345.73 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng

rủi ro.

Ảnh hưởng của GDP đến NPL, CAR, nguồn vốn

%

3,000.00

15.00

t ỷ

đ ồ n g

2,000.00

10.00

Dự phòng rủi ro

1,000.00

5.00

Tốc độ tăng GDP

Tốc độ tăng NPL

9 11

CAR

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Hình 3.5: Ảnh hưởng của GDP đến NPL, CAR, nguồn vốn

Nếu tổng sản phẩm quốc nội thay đổi 100 % theo chiều hướng bất lợi cho nền

kinh tế sẽ làm nợ xấu tăng 1.4%, tỷ số an toàn vốn tối thiểu giảm còn 13.94% và

nguồn vốn ngân hàng bị suy giảm 1172.87 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng rủi

ro. Ta thấy, khi có sự biến động mạnh từ tổng sản phẩm quốc nội thì nguồn vốn

ngân hàng vẫn được đảm bảo, ngân hàng vẫn có khả năng thanh toán các khoản nợ

đến hạn. Hệ thống NHTMCP có sức chịu đựng tốt trước cú sốc tổng sản phẩm quốc

nội. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng tăng cao làm giảm sức chịu đựng của hệ thống

NHTMCP, làm suy yếu nguồn vốn đệm của khối ngân hàng này.

3.1.2.4 Khi xảy ra cú sốc kim ngạch xuất nhập khẩu

Giả sử cú sốc về kim ngạch xuất nhập khẩu làm chỉ số này thay đổi từ 10%

đến 200% thì sẽ tác động đồng thời lên các biến số kinh tế vĩ mô, các biến này 1 lần

nữa tác động lên NPL, tăng tỷ lệ nợ xấu từ 1.74% đến 34.8%. Từ đó, rủi ro tín dụng

ngày càng gia tăng ảnh hưởng đến mức độ an toàn vốn của hệ thống NHTMCP, hệ

số an toàn vốn tối thiểu giảm từ 13.93% xuống còn 12.53% và nguồn vốn ngân

hàng bị suy giảm từ 1461.59 tỷ đồng đến 29231.74 tỷ đồng do phải trích lập dự

phòng rủi ro.

Ảnh hưởng của IM đến NPL, CAR, nguồn vốn

%

t ỷ đ ồ n g

Dự phòng rủi ro

Tốc độ tăng IM

Tốc độ tăng NPL

CAR

40.00 35.00 30.00 25.00 20.00 15.00 10.00 5.00 -

35,000.00 30,000.00 25,000.00 20,000.00 15,000.00 10,000.00 5,000.00 -

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Hình 3.6: Ảnh hưởng của IM đến NPL, CAR, nguồn vốn

Nếu chỉ số kim ngạch xuất nhập khẩu thay đổi 100 % theo chiều hướng bất

lợi cho nền kinh tế sẽ làm nợ xấu tăng 17.4%, tỷ số an toàn vốn tối thiểu giảm còn

13.27% và nguồn vốn ngân hàng bị suy giảm 14615.87 tỷ đồng do phải trích lập dự

phòng rủi ro. Ta thấy, khi có sự biến động mạnh từ chỉ số kim ngạch xuất nhập khẩu

thì nguồn vốn ngân hàng vẫn được đảm bảo, ngân hàng vẫn có khả năng thanh toán

các khoản nợ đến hạn. Hệ thống NHTMCP có sức chịu đựng tốt trước cú sốc kim

ngạch xuất nhập khẩu. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng tăng cao làm giảm sức chịu đựng

của hệ thống NHTMCP, làm suy yếu nguồn vốn đệm của khối ngân hàng này.

3.1.2.5 Khi xảy ra cú sốc lãi suất

Giả sử cú sốc về lãi suất làm lãi suất thay đổi từ 10% đến 200% thì sẽ tác động

đồng thời lên các biến số kinh tế vĩ mô, các biến này 1 lần nữa tác động lên NPL,

tăng tỷ lệ nợ xấu từ 2.23% đến 44.59%. Từ đó, rủi ro tín dụng ngày càng gia tăng

ảnh hưởng đến mức độ an toàn vốn của hệ thống NHTMCP, hệ số an toàn vốn tối

thiểu giảm từ 13.91% xuống còn 12.11% và nguồn vốn ngân hàng bị suy giảm từ

1873.11 tỷ đồng đến 37462.39 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng rủi ro.

Ảnh hưởng của IRS đến NPL, CAR, nguồn vốn

50.00

t ỷ

%

đ ồ n g

40.00

Dự phòng rủi ro

30.00

Tốc độ tăng IRS

20.00

Tốc độ tăng NPL

10.00

CAR

40,000.00 35,000.00 30,000.00 25,000.00 20,000.00 15,000.00 10,000.00 5,000.00 -

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011

(Nguồn: theo tính toán của tác giả)

Hình 3.7: Ảnh hưởng của IRS đến NPL, CAR, nguồn vốn

Nếu lãi suất thay đổi 100 % theo chiều hướng bất lợi cho nền kinh tế sẽ làm

nợ xấu tăng 22.3%, tỷ số an toàn vốn tối thiểu giảm còn 13.07% và nguồn vốn ngân

hàng bị suy giảm 18731.15 tỷ đồng do phải trích lập dự phòng rủi ro. Ta thấy, khi

có sự biến động mạnh từ lãi suất thì nguồn vốn ngân hàng vẫn được đảm bảo, ngân

hàng vẫn có khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn. Hệ thống NHTMCP có sức

chịu đựng tốt trước cú sốc lãi suất. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng tăng cao làm giảm sức

chịu đựng của hệ thống NHTMCP, làm suy yếu nguồn vốn đệm của khối ngân hàng

này.

3.1.2.6 Phân tích các cú sốc kinh tế vĩ mô đến sức chịu đựng của hệ

thống NHTMCP Việt Nam

Ta có bảng tóm tắt tác động đến NPL từ các cú kinh tế khi các chỉ số này tăng

100% sẽ tác động đến REER, CPI, GDP, IM và IRS như sau:

Bảng 3.1: Tóm tắt tác động đến NPL từ các cú sốc kinh tế

Biến REER CPI GDP IM IRS

Tác động đến NPL 6.00 17.22 1.40 17.40 22.30

CAR 12.11 13.27 13.94 13.28 13.75

(Nguồn: tính toán từ tác giả)

Từ kết quả trên cho thấy trong trung hạn, rủi ro tín dụng vẫn phát sinh từ bản

thân chính các khoản vay. Tuy nhiên, tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến rủi

ro tín dụng và nguồn vốn của ngân hàng đã thay đổi đáng kể và có xu hướng ngày

càng tăng. Trong đó, biến động lãi suất ngân hàng, chỉ số giá tiêu dùng, kim ngạch

xuất nhập khẩu là nhân tố tác động đến sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP nhiều

hơn các nhân tố còn lại với mức trích lập dự phòng rủi ro 18731.15, 14.615.87 và

14464.87 tỷ đồng. Do đó, để hệ thống NHTMCP không bị tác động nhiều khi xảy ra

bất ổn từ nền kinh tế thì chúng ta cần ổn định được kinh tế vĩ mô, chính sách từ

chính phủ phải tính toán được tác động không chỉ những trong ngắn hạn mà còn

trong trung hạn. Đồng thời, thực hiện đánh giá sức chịu đựng của ngân hàng định

kỳ để theo dõi sức khỏe của hệ thống tài chính, đưa ra giải pháp xử lý khi cú sốc

xảy ra nhằm giảm thiểu xác suất xảy ra một cuộc khủng hoảng tài chính. Trong

trung hạn, sức khỏe của hệ thống NHTMCP Việt Nam có thể chịu đựng trước mỗi

cú sốc riêng lẻ từ nền kinh tế vĩ mô. Nếu các chỉ số kinh tế vĩ mô này thay đổi

100% theo chiều hướng bất lợi thì hệ thống NHTMCP vẫn có khả năng thanh toán

các khoản nợ đến hạn, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu vẫn nằm trong giới hạn cho phép.

Tuy nhiên, biến động từ kinh tế vĩ mô không chỉ làm thay đổi một chỉ số mà tất cả

18,731.15 14,615.87 1,172.87 14,464.69 5,041.77 Mức trích lập dự phòng rủi ro

các chỉ số đều bị ảnh hưởng. Dưới đây, tôi sẽ đưa ra mức độ ảnh hưởng đến rủi ro

tín dụng khi các yếu tố vĩ mô đồng thời thay đổi:

Ảnh hưởng của kinh tế vĩ mô đến CAR, nguồn vốn ngân hàng

120,000.00

t ỷ đ ồ n g

100,000.00

Dự phòng rủi ro

80,000.00

Tốc độ tăng NPL

60,000.00

CAR

40,000.00

20,000.00

% 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 -

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

(Nguồn: tính toán từ tác giả)

Hình 3.8: Ảnh hưởng của IRS đến NPL, CAR, nguồn vốn

Ta thấy, nếu tất cả các yếu tố vĩ mô cùng thay đổi theo một tỷ lệ như nhau,

mức độ tác động tổng hợp lên rủi ro tín dụng cũng lớn hơn nhiều. Sức chịu đựng

của hệ thống NHTMCP có khả năng chịu đựng trước các cú sốc kinh tế vĩ mô. Nếu

các biến số kinh tế vĩ mô đồng thời thay đổi 100% theo chiều hướng bất lợi cho nền

kinh tế, thì hệ số an toàn vốn tối thiểu ở mức 11.25%. Hệ thống NHTMCP đủ

nguồn vốn để thanh toán các khoản nợ đến hạn. Tuy nhiên, nguồn vốn đệm ngân

hàng bị suy giảm mạnh sẽ khiến các ngân hàng thương mại cổ phần lâm vào tình

trạng khó khăn, lợi nhuận bị sụt giảm nhanh chóng.

3.2 Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt

Nam

3.2.1 Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt

Nam trong ngắn hạn

3.2.1.1 Gia tăng nguồn vốn tự có của ngân hàng

Chậm chi trả hoặc không trả cổ tức trong tình hình hệ thống ngân hàng gặp

nhiều khó khăn. Việc giữ lại lợi nhuận để tăng vốn ngân hàng là hình thức tích lũy

vốn để tái đầu tư mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh được tất cả các ngân hàng

thương mại áp dụng. Tuy nhiên việc giữ lại nhiều hay ít, một phần hay toàn bộ lợi

nhuận đòi hỏi các ngân hàng phải có những tính toán sao cho hợp lý, phù hợp với

mục tiêu và kế hoạch của ngân hàng mình. Nếu một ngân hàng có tỷ lệ lợi nhuận

giữ lại ổn định qua các năm tương ứng với tốc độ tăng trưởng tài sản có thì chứng tỏ

ngân hàng đang có sự phát triển ổn định, thể hiện mức độ ủng hộ cao của cổ đông

với chính sách cổ tức của ban lãnh đạo ngân hàng.

Giảm lương thưởng đối với lãnh đạo, nhân viên ngân hàng. Tuy nhiên, đối với

lãnh đạo, nhân viên làm việc hiệu quả, đưa ra sang kiến trong công việc, ban lãnh

đạo ngân hàng đề ra các chính sách khuyến khích như tăng lương thưởng, tăng

chức.

3.2.1.2 Các NHTMCP phải trích lập dự phòng rủi ro theo đúng quy định

của NHNN

Các ngân hàng thương mại phải trích lập dự phòng và sử dụng dự phòng để xử

lý rủi ro theo đúng quy định của NHNN. Rà soát lại khả năng phát mại, giá trị của

tài sản bảo đảm. Qua đó, các ngân hàng sớm xác định giá trị hợp lý và tỷ lệ khấu trừ

của tài sản bảo đảm, trích lập tối đa dự phòng rủi ro. Đánh giá chặt chẽ hơn về tài

sản hay nâng cao tiêu chuẩn đánh giá tài sản: NHNN sử dụng phương pháp chiết

khấu dòng tiền để đánh giá các quỹ dự trữ, rà soát lại khung thời gian của các tài

sản để yêu cầu trích lập dự phòng rủi ro, phân loại hài hòa các khách hàng vay lớn

của hệ thống ngân hàng, đánh giá giá trị hợp lý của các giao dịch hoán đổi vốn chủ

sở hữu… Kết quả là, theo tiêu chí mới , nợ xấu và nợ khó đòi trong hệ thống ngân

hàng tăng cao. NHNN nên có chế tài hợp lý để xử lý các ngân hàng xử lý kĩ thuật

các khoản nợ xấu, làm đẹp số liệu. Số liệu nợ xấu phải được minh bạch, sau khi

Công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng VN (VAMC) ra đời, với những bất

cập trong hoạt động mua bán nợ xấu, tại các NHTM xảy ra tình trạng giấu nợ.

3.2.1.3 Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng

Hiện nay, việc tái cấu trúc hệ thống ngân hàng chủ yếu vẫn là sáp nhập các

ngân hàng yếu kém. Việc tái cơ cấu đã góp phần ổn định hệ thống tài chính ngân

hàng, tạo dựng niềm tin cho khách hàng. Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng là tái cấu

trúc không chỉ giải quyết khó khăn trước mắt, mà còn lành mạnh hóa hệ thống ngân

hàng với hệ thống quản trị mới, cũng như thay đổi cấu trúc sở hữu đặc biệt là khắc

phục vấn đề sở hữu chéo. Tuy nhiên, biện pháp này không giải quyết được tận gốc

những rủi ro, tình trạng sở hữu chéo giữa các ngân hàng còn nhiều nên cần đưa ra

biện pháp cải cách trong trung và dài hạn.

Sở hữu chéo là một trong những nguyên nhân quan trọng dẫn đến tình trạng

yếu kém của hệ thống ngân hàng và nợ xấu hiện nay. Thời điểm năm 2011, có

những ngân hàng yếu kém, mất thanh khoản, đòi hỏi NHNN phải hỗ trợ. Với sự hỗ

trợ của NHNN, tình hình thanh khoản đã được cải thiện, rủi ro đổ vỡ giảm đáng kể.

Tuy nhiên, nhìn vào cơ cấu sở hữu trước và sau khi tái cấu trúc, có những ngân

hàng được hợp nhất, nhưng cơ cấu sở hữu không thay đổi.

3.2.1.4 Kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu

Kiểm soát tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng, không để tăng lên một cách đột

biến. Giải quyết nợ xấu đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam nói chung và hệ

thống NHTMCP nói riêng là vấn đề mấu chốt để tháo gỡ mọi khó khăn hiện nay.

Việc nhận diện, phát hiện sớm những món vay tiềm ẩn rủi ro cao để có biện

pháp ứng phó kịp thời có ý nghĩa quan trọng nhằm giảm thiểu những rủi ro và tác

hại của nợ xấu. Để nhận diện và phát hiện sớm nợ xấu, các ngân hàng thương mai

cần xây dựng đề cương phân tích thực trạng tín dụng đối với tất cả các loại hình đầu

tư, thường xuyên kiểm tra việc sử dụng vốn vay để đảm bảo vốn được sử dụng đúng

mục đích. Để kiểm soát nợ xấu, các Ngân hàng thương mại tích cực triển khai đồng

bộ nhiều giải pháp để kiểm soát nợ xấu mới phát sinh và quyết liệt trong việc xử lý

các khoản nợ quá hạn. Đối với các dự án đã được giải ngân, các ngân hàng thực

hiện cơ cấu, tái cơ cấu nợ vay, miễn giảm lãi vay cho các doanh nghiệp gặp khó

khăn nhưng hoạt động có chiều hướng tích cực sau khi tái cơ cấu, nhằm tạo điều

kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp phục hồi sản xuất, kinh doanh, tồn tại và phát

triển, trả được nợ ngân hàng. Đối với việc cấp tín dụng cho khách hàng, để nâng cao

hiệu quả trong việc kiểm soát nợ xấu, các ngân hàng luôn phải tuân thủ chặt chẽ các

quy định, quy trình của NHNN và của từng ngân hàng cụ thể; không hạ thấp điều

kiện cấp tín dụng đối với khách hàng chưa đủ điều kiện, tăng cường cho vay đối với

khách hàng có đầy đủ tài sản bảo đảm.

3.2.1.5 Điều hành chính sách kinh tế vĩ mô linh hoạt, ổn định

Kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô trong chính sách điều hành. Nền

kinh tế vẫn còn nhiều khó khăn, thách thức, lạm phát tuy được kiềm chế nhưng vẫn

còn tiềm ẩn nhiều nguy cơ tăng trở lại trong những tháng cuối năm 2013; giá một số

mặt hàng tiếp tục được điều hành theo lộ trình thị trường như giá điện (điều chỉnh

từ 1/8/2013), giá xăng dầu thế giới diễn biến thất thường tác động đến giá xăng dầu

trong nước; giá dịch vụ khám bệnh, chữa bệnh; giá dịch vụ giáo dục (học phí)... gây

sức ép lên mặt bằng giá. Tuy nhiên, kiềm chế lạm phát giống như kiểm soát người

tăng huyết áp. Điều quan trọng nhất là phải đảm bảo cho huyết áp giảm từ từ, an

toàn, chứ không phải giảm đột ngột, dễ dẫn đến cái chết trước khi thành công trong

kiểm soát huyết áp. Nếu lạm phát có biểu hiện giật cục như thời gian qua, thì trước

khi thành công trong kiềm chế lạm phát, nền kinh tế đã rơi vào suy kiệt kéo dài, dẫn

đến nhiều hệ lụy mà nền kinh tế đang chứng kiến.

3.2.2 Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt

Nam trong trung hạn

3.2.2.1 Tăng nguồn vốn tại các NHTMCP

Để hệ thống NHTMCP hoạt động hiệu quả, giảm thiểu rủi ro trong điều kiện

kinh tế vĩ mô không ổn định, gây bất lợi cho nền kinh tế thì việc tăng vốn là biện

pháp hết sức quan trọng: Các ngân hàng TMCP có thể phát hành thêm cổ phần cho

nhà đầu tư như cổ đông hiện hữu, cổ đông chiến lược và các nhà đầu tư tư nhân

khác. Ngoài ra, có thể sử dụng các công cụ đặc biệt được thiết kế cho thời khủng

hoảng như trái phiếu chuyển đổi, Hợp đồng bảo hiểm vốn, …

Trái phiếu chuyển đổi là trái phiếu có thể chuyển thành cổ phiếu thường vào

một thời điểm được xác định trước trong tương lai. Ưu điểm của việc phát hành trái

phiếu chuyển đổi

- Chi phí phát hành và lãi suất phải trả thấp hơn so với phát hành trái phiếu

thông thường cũng như so với lãi suất ngân hàng và điều này đồng nghĩa với việc

giảm rủi ro đối với tổ chức phát hành.

-Tăng vốn cổ phần trong tương lai khi chuyển từ trái phiếu nợ thành vốn cổ

phần.

- Giá cổ phiếu thường không bị sụt giảm do tránh được tình trạng tăng số

lượng cổ phiếu một cách nhanh chóng trên thị trường.

- Trước khi trái phiếu được chuyển đổi sẽ không làm giảm thu nhập của các cổ

đông hiện hữu so với phát hành cổ phiếu.

- Dễ dàng hơn trong việc huy động vốn do tính hấp dẫn của việc có thể chuyển

đổi từ trái phiếu sang cổ phiếu.

Hợp đồng bảo hiểm vốn: Các ngân hàng được quyền thụ hưởng bảo hiểm

đối với các khoản vay vốn của cá nhân và hộ gia đình. Trong trường hợp xảy ra

các sự kiện thuộc phạm vi bảo hiểm, Công ty Bảo hiểm sẽ thay mặt người đi vay

(trên cơ sở đã có ủy quyền của người được bảo hiểm) trả cho ngân hàng một khoản

tiền nhất dịnh được quy định trên giấy chứng nhận bảo hiểm.

3.2.2.2 Phá sản các NHTMCP yếu kém

Đối với các ngân hàng TMCP yếu kém, không đảm bảo được khả năng thanh

toán các khoản nợ thì cho các ngân hàng này phá sản, thực hiện bảo hiềm tiền gửi

cho khách hàng và NHNN đóng vai trò là người cho vay cuối cùng và hỗ trợ thang

khoản.

Việc Ngân hàng Nhà nước chấp nhận đưa thêm cụm từ “phá sản” vào Thông

tư 07/2013/TT-NHNN đã tạo ra bất ngờ, bởi chỉ nửa năm trước, sau sự cố Bầu

Kiên, chính Thống đốc Nguyễn Văn Bình đã khẳng định “sẽ không để ngân hàng

nào đổ vỡ”.

Phá sản một ngân hàng thường không đơn giản. Bởi điều khác biệt lớn nhất

giữa một ngân hàng và doanh nghiệp phi tài chính là hệ thống người gửi tiền và sự

liên hệ chặt chẽ giữa các ngân hàng với nhau. Vì thế, phá sản ngân hàng là lựa chọn

cuối cùng, khi những nỗ lực xử lý trước đó của ngân hàng trung ương không thành

công.

Bước đi đầu tiên và dễ dàng nhất là bơm tiền để các ngân hàng yếu kém duy

trì hoạt động với hy vọng chúng sẽ cải thiện được tình hình. Tuy nhiên, đây là biện

pháp tốn kém và khó giải quyết được gốc rễ của vấn đề.

Một phương pháp ưa thích của các ngân hàng trung ương là khuyến khích

hoặc ép buộc các thương vụ mua bán sáp nhập. Theo Tiến sĩ Lê Hồng Giang, quan

trọng nhất là tìm được một ngân hàng khác chịu ôm phần nợ của ngân hàng yếu

kém. Ưu điểm của phương pháp này là tiết kiệm được một khoản tiền mặt khổng lồ.

Biện pháp cuối cùng để xử lý ngân hàng yếu kém chính là quốc hữu hóa. Tuy

nhiên, biện pháp này chỉ được sử dụng khi ngân hàng đó “quá lớn để sụp đổ”, tức

có quá nhiều mối liên kết chằng chịt và to lớn trong hệ thống tài chính. Đây cũng là

biện pháp tốn kém nhất.

3.2.2.3 Giảm thiểu rủi ro từ chính khâu cho vay, trích lập dự phòng rủi

ro

Để hạn chế rủi ro khi cấp tín dụng cho khách hàng, các ngân hàng cần chú

trọng nâng cao chất lượng công tác thẩm định khách hàng, tăng cường kiểm tra,

kiểm soát việc sử dụng vốn vay. Đối với các khoản nợ xấu đã phát sinh, hội đồng

xử lý nợ của từng ngân hàng họp định kỳ hằng tuần để đánh giá, phân tích cụ thể,

đưa ra các phương án xử lý tối ưu. Tích cực phối hợp với khách hàng có nợ xấu

phát sinh để xử lý tài sản bảo đảm thế chấp thanh toán nợ; thực hiện quyết liệt đồng

bộ nhiều giải pháp theo các phương án hội đồng xử lý nợ đưa ra để thu hồi nợ. Đối

với nhân viên thẩm định việc kiểm tra thông tin đầu vào được tiến hành cẩn trọng,

chặt chẽ. Tất cả các món cho vay, nhân viên thẩm định phải dự phòng các trường

hợp sản xuất, kinh doanh của khách hàng có chuyển biến xấu để đề xuất phương án

cho vay phù hợp với khả năng của khách hàng. Ngay khi phát hiện khả năng trả nợ

của khách hàng có chuyển biến xấu, nhân viên tín dụng phải tiến hành đánh giá để

trình cấp quản lý. Đối với cấp quản lý, việc kiểm soát quy trình thẩm định của nhân

viên tín dụng phải được thực hiện đầy đủ, chính xác: kiểm soát được tính trung thực

của thông tin, kiểm tra lại thông tin khách hàng nếu nhận thấy thông tin chưa chắc

chắn, tuyệt đối từ chối tiếp nhận hồ sơ cho vay thông qua “cò” tín dụng, không can

thiệp sai lệch vào quá trình cấp tín dụng, đồng thời là người chịu trách nhiệm trực

tiếp trong công tác theo dõi và đôn đốc nợ xấu…

3.2.2.4 Ổn định kinh tế vĩ mô

Thực tế cho thấy, thị trường hàng hoá, tài chính, tiền tệ, vàng, ngoại hối, bất

động sản, chứng khoán còn chứa đựng những nguy cơ bất ổn do hiện tượng đầu cơ

còn diễn ra khá phổ biến và các biện pháp điều tiết kinh tế vĩ mô của nhà nước chưa

đủ mạnh để có thể ngăn ngừa hoặc hạn chế các hiện tượng này, sẽ kéo theo các rủi

ro cho hệ thống ngân hàng. Nhìn từ bảng 3.1, ta thấy lãi suất ngân hàng tác động

nhiều nhất đến sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP. Do đó, lãi suất thường được

điều hành như một công cụ của chính sách tiền tệ, có tác dụng trong trung hạn.

Ngân hàng nhà nước Việt Nam cần thực hiện điều hành chính sách tiền tệ thận

trọng, linh hoạt nhằm tạo điều kiện hỗ trợ tích cực cho thị trường tiền tệ -tín dụng

hoạt động ổn định, góp phần hỗ trợ tăng trưởng kinh tế và kiềm chế lạm phát gia

tăng một cách hiệu quả.

Kết hợp hài hòa giữa chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa để kiểm soát tốc

độ tăng tổng phương tiện thanh toán, tín dụng và bảo đảm lãi suất tăng một cách

hợp lý; điều hành tỷ giá chủ động linh hoạt theo tín hiệu thị trường, tăng năng lực

phân tích, dự bảo, chủ động điều chỉnh lượng cung tiền để đảm bảo tính thanh

khoản của hệ thống ngân hàng.

Từ đầu năm 2013, NHNN đã có động thái cắt giảm lãi suất, trong khi lực cầu

nền kinh tế đang rất yếu, việc giảm lãi suất đầu vào, tạo điều kiện để các tổ chức tín

dụng bớt chi phí và tiếp tục xem xét hạ lãi suất cho vay, qua đó sẽ đẩy thêm được

một lượng tiền vào lưu thông là cần thiết. Đến t7/2013 một số ngân hàng đã chủ

động kéo giảm lãi suất tiền gửi xuống dưới 7%/năm, nên động thái của NHNN mặc

dù được xem là nới lỏng chính sách nhưng cũng là phù hợp với thực tế. Lãi suất cho

vay đối với các lĩnh vực ưu tiên đã được kéo xuống 9%/năm, tuy nhiên vẫn chưa

nhìn thấy một tác động nào nhanh và trực tiếp. Lý do là không phải doanh nghiệp

nào cũng tiếp cận được với nguồn vốn có lãi suất thấp. Trong khi, một chính sách

đưa ra, lúc nào cũng có độ trễ. Chúng ta không thể kỳ vọng, chính sách lãi suất sẽ

có tác dụng tức thời - lãi suất giảm thì chi phí vốn của doanh nghiệp sẽ hạ, có thể

khuyến khích các doanh nghiệp hoạt động tốt đi vay nhiều hơn, đưa lượng tiền vào

lưu thông lớn hơn, giúp phục hồi nền kinh tế. Tuy nhiên, khó khăn của doanh

nghiệp không nằm ở yếu tố lãi suất cao hay thấp, số doanh nghiệp hoạt động tốt để

có thể vay được hiện không nhiều.

Bên cạnh đó, kiểm soát lạm phát vẫn được xem là mục tiêu của kinh tế vĩ mô

trong trung hạn. Cần có chính sách lâu dài-nhất quán, tính toán tác động của chính

sách đến thị trường chứ không chờ đến khi lạm phát có dấu hiệu gia tăng mới áp

dụng nhiều biện pháp để giảm nóng lạm phát. Tác động trong ngắn hạn sẽ không

theo mục đích của chính sách được ban hành mà sau 1 thời gian, khi các chính sách

đủ thời gian ảnh hưởng đến thị trường, lạm phát được kéo xuống thấp hơn mong

đợi, làm nền kinh tế trở nên trì trệ.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3, tác giả đánh giá về sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP trước

những cú sốc kinh tế vĩ mô. Từ mô hình đo lường rủi ro tín dụng trong chương 2, ta

thấy có mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và sức chịu đựng hệ

thống NHTMCP Việt Nam. Trong ngắn hạn, sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP

không bị ảnh hưởng nhiều bởi các cú sốc kinh tế vĩ mô, mà chủ yếu từ cú sốc nợ

xấu. Mức độ tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến sức chịu đựng của hệ thống

NHTMCP càng tăng theo thời gian. Sau 10 quý, ngoài cú sốc nợ xấu thì cú sốc lãi

suất ngân hàng, chỉ số giá tiêu dùng, kim ngạch xuất nhập khẩu có ảnh hưởng nhiều

nhất đến sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam. Qua đó, làm giảm nguồn

vốn hoạt động của ngân hàng.

KẾT LUẬN

Kinh tế thế giới nói chung và nền kinh tế Việt Nam đang trải qua những năm

tháng khó khăn do cuộc khủng hoảng xuất phát từ huyết mạch của nền kinh tế- hệ

thống các ngân hàng. Hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam cũng

không nằm ngoài vòng xoáy đó. Sức khỏe của hệ thống tài chính còn rất yếu, lại

đang trong giai đoạn phục hồi, chỉ cần 1 cú sốc nhẹ cũng gây khó khăn cho công tác

quản lý, thậm chí có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Có thể nói, chưa bao giờ

công tác quản lý rủi ro tại các ngân hàng lại trở nên cấp thiết và thu hút nhiều sự

quan tâm của các chuyên gia kinh tế, các nhà quản trị ngân hàng và Chính phủ các

nước trên toàn thế giới. Việt Nam cũng không ngoại lệ, liên tục những năm gần đây,

Chính Phủ cũng như Ngân Hàng Nhà Nước ban hành hàng loạt các văn bản pháp

quy chi phối hoạt động của hệ thống ngân hàng, đồng thời thị trường tài chính cũng

luôn trong trạng thái theo dõi động thái tiếp theo của Ngân Hàng Nhà Nước trước

thực trạng kinh tế Việt Nam còn nhiều bất ổn.

Trên cơ sở vận dụng những kiến thức đã học tại trường Đại Học Kinh Tế

Tp.HCM vào điều kiện thực tế tại Việt Nam. Luận văn thực hiện các nội dung sau

đây:

Thứ nhất, phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP

Việt Nam và các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế nhằm đánh giá thực trạng rủi ro tín

dụng từ năm 2002 đến nay.

Thứ hai, sử dụng phương pháp Stress Testing đo lường rủi ro tín dụng của hệ

thống NHTMCP Việt Nam.

Thứ ba, từ mô hình đo lường rủi ro tín dụng bằng phương pháp Stress testing,

đánh giá sức chịu đựng của hệ thống NHTMCP Việt Nam và mức độ ảnh hưởng

đến nguồn vốn của ngân hàng.

Mặc dù đã cố gắng nghiên cứu tài liệu và vận dụng lý thuyết vào từng tình

huống cụ thể, nhưng do trình độ và thời gian có hạn nên không tránh khỏi những sai

sót. Rất mong quý thầy cô trong hội đồng và PGS.TS Trương Thị Hồng cảm thông

và cho ý kiến để bản thân nâng cao được kỹ năng nghiên cứu trong thời gian tới.

Xin chân thành cảm ơn!

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tiếng Việt

1. Báo cáo thường niên các Ngân hàng TMCP Việt Nam và Báo cáo thường

niên của Ngân hàng Nhà nước.

2. Nguyễn Văn Giàu và nhóm đồng tác giả (2013), Giám sát hệ thống tài chính:

Chỉ tiêu và mô hình định lượng, NXB Tri Thức.

3. Nguyễn Đăng Dờn (2007), “Nghiệp vụ ngân hàng thương mại”, NXB thống

kê.

4. Nguyễn Hữu Phước (2011), Luận văn thạc sĩ “Mô hình đánh giá mức độ

căng thẳng tài chính hệ thống ngân hàng Việt Nam (Stress Testing) – Áp

dụng phương pháp Var”, trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

5. Phạm Đỗ Nhất Vinh, 2012, Vài nét về kiểm tra sức chịu đựng của hệ thống

ngân hàng và một số gợi ý đối với Việt Nam.

6. Trần Huy Hoàng (2007), Quản trị ngân hàng, NXB Lao Động Xã Hội.

II. Tiếng Anh

1. Christian Schmieder, Claus Puhr, and Maher Hasan, (April, 2011), Next

Generation Balance Sheet Stress Testing.

2. Cihak, Martin, 2007, Introduction to Applied Stress Testing, IMF Working

Paper WP/07/59.

3. Howard, S. (2008, 4 12). Stress testing with incomplete data: a practical

guide . Barboda.

4. Kabra, M. K. (2010, June ). The Determinants of Non-Performing Assets in

Indian Commercial Bank: An Econometric Study. India : Middle Eastern

Finance and Economics.

5. Matthew T.Jones, Hilbers, P. and Slack, G., 2004, Stress Testing Financial

Systems: What to do when the Governor Calls, IMF Working Paper

WP/04/127.

6. Raphael Espinoza and Ananthakrishnan Prasad

(Octorber, 2010),

Nonperforming Loans

the GCC Banking System and

their

Macroeconomic Effects.

7. Tsend - Ayush Ganbaatara, Oyun-Erdene Selenge, (2012), Bank Specific

Credit Stress Testing: A Case Of Mongolia.

III. Website

1. http://www.sbv.gov.vn

2. http://www.imf.org

3. http://www.gso.gov.vn

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Giới thiệu quá trình hình thành hệ thống ngân hàng thương mại

Việt Nam

Trước 1990, NHNN vừa đóng vai trò Ngân hàng Trung ương vừa là Ngân

hàng thương mại. Ngày 23/05/1990, Hội đồng Nhà Nước ban hành pháp lệnh về

NHNN và pháp lệnh về các tổ chức tín dụng, chính thức chuyển cơ chế hoạt động

của hệ thống ngân hàng Việt Nam từ hệ thống một cấp sang hệ thống hai cấp, xoá

bỏ được tính chất độc quyền nhà nước, góp phần đa dạng hoá hoạt động ngân hàng

về mặt hình thức sở hữu cũng như về số lượng ngân hàng. Cụ thể, số lượng

NHTMCP đã tăng lên nhanh chóng. Từ năm 1991-1993, số lượng NHTMCP nhảy

vọt từ 4 lên 41 và đạt đỉnh điểm là 51 vào năm 1997. Sau cuộc khủng hoảng tài

chính tiền tệ 1997, một số NHTMCP do kinh doanh không hiệu quả, bị phá sản

hoặc rút giấy phép hoạt động nên con số này đã giảm. Đến giai đoạn 2000 – 2007,

đây là giai đoạn các NHTMCP đẩy mạnh tiến trình tái cơ cấu lại toàn diện hệ thống

ngân hàng nhằm củng cố và phát triển theo hướng tăng cường năng lực quản lý về

tài chính, đồng thời giải thể, sáp nhập, hợp nhất hoặc bán lại các NHTMCP yếu kém

về hiệu quả kinh doanh. Thời kỳ này số lượng các NHTMCP đã giảm xuống đôi

chút so với những năm cuối của thập kỷ 1990. Ngoài ra, số lượng các chi nhánh và

đại diện của các ngân hàng nước ngoài có xu hướng gia tăng trong giai đoạn này

theo các cam kết đã ký, trước hết là hiệp định thương mại Việt-Mỹ, hiệp định khung

về thương mại dịch vụ (AFAS) của ASEAN. Kết quả là tỷ trọng về số lượng

NHTMCP giảm xuống so với toàn hệ thống ngân hàng thương mại, từ đỉnh cao

73% ở năm 1993 xuống còn 40% vào năm 2007. Đến năm 2008 và 2009, do hai

ngân hàng thương mại nhà nước là ngân hàng Ngoại thương và ngân hàng Công

thương lần lượt chuyển đổi sang hình thức cổ phần nên tỷ lệ này đã tăng lên chiếm

khoảng 42% năm 2008 và 43% năm 2009 so với toàn ngành. Từ năm 2010 đến

2012, tỷ trọng các NHTMCP giảm dần do các hoạt động mua bán, sáp nhập giải thể

một số ngân hàng yếu kém.

Bảng 1 : Cơ cấu hệ thống NHTMCP qua các năm

Năm 2001 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

5 5 5 5 5 5 4 3 5 5 5 NHTM nhà nước

39 37 36 37 34 34 39 40 37 35 34 NHTM cổ phần

4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 NHTM liên doanh

26 Chi nhánh NHTM 27 28 31 31 41 39 41 48 50 50

nước ngoài

NHTM 100% vốn 0 0 0 0 0 0 5 5 5 5 5

nước ngoài

74 73 73 78 75 85 92 94 100 99 98 Tổng cộng

(Nguồn: Báo cáo thường niên của NHNN)

Phụ lục 2 : Độ trễ tối ưu của mô hình Var

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

Exogenous variables: C

Date: 09/07/13 Time: 15:15

Sample: 2002Q1 2012Q4

Included observations: 38

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

-739.8657 NA 4.51e+09 39.25609 39.51466 39.34809 0

-580.2511 260.4239 6908897. 32.75006 34.56002 33.39403 1

-542.7076 49.39931 7377869. 32.66882 36.03018 33.86477 2

-426.7427 115.9650* 166800.2 28.46014 33.37290 30.20806 3

-359.8140 45.79330 87503.03* 26.83232* 33.29647* 29.13221* 4

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

(Nguồn: kết quả chạy eview)

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Phụ lục 3: Kiểm định đồng liên kết các biến của mô hình

Date: 01/06/14 Time: 14:50

Sample (adjusted): 2003Q1 2012Q4

Included observations: 40 after adjustments

Trend assumption: Linear deterministic trend

Series: D1NPL CPI IRS IM DIF2GDP REER

Lags interval (in first differences): 1 to 1

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None * 0.767967 140.3219 95.75366 0.0000

At most 1 * 0.631015 81.88682 69.81889 0.0040

At most 2 0.397710 42.00681 47.85613 0.1585

At most 3 0.324037 21.72617 29.79707 0.3140

At most 4 0.130627 6.061516 15.49471 0.6883

At most 5 0.011489 0.462213 3.841466 0.4966

Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized Max-Eigen 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None * 0.767967 58.43509 40.07757 0.0002

At most 1 * 0.631015 39.88001 33.87687 0.0085

At most 2 0.397710 20.28064 27.58434 0.3220

At most 3 0.324037 15.66466 21.13162 0.2450

At most 4 0.130627 5.599302 14.26460 0.6650

At most 5 0.011489 0.462213 3.841466 0.4966

Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

D1NPL CPI IRS IM DIF2GDP REER

0.331976 0.250255 -0.568268 0.654212 -1.53E-05 10.40691

2.674747 -0.116855 -0.194408 -0.282441 -8.62E-06 -0.800879

-3.927870 -0.259807 0.423085 0.109747 -8.97E-06 14.99254

-0.187804 -0.125983 0.844388 -0.095386 -1.23E-05 -12.28941

1.032892 -0.043360 -0.133730 0.891904 2.49E-06 6.080976

-0.746392 0.053190 0.232332 -0.494772 -2.16E-06 -26.19513

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(D1NPL) 0.026488 -0.141082 0.090903 0.059781 -0.047241 0.015079

D(CPI) -0.739915 1.080092 0.140566 0.044392 0.044462 0.089532

D(IRS) 0.301234 0.699505 0.071386 -0.259905 -0.237587 0.043554

D(IM) -0.257924 -0.041811 -0.262889 0.370414 -0.305603 -0.071472

D(DIF2GDP) 63179.97 75279.11 7890.394 15726.88 8201.495 -1814.764

D(REER) 0.001091 0.000283 -0.011444 0.006198 -0.001390 0.000462

Cointegrating 1 Equation(s): Log likelihood -608.3461

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

D1NPL CPI IRS IM DIF2GDP REER

1.000000 0.753835 -1.711775 1.970661 -4.62E-05 31.34838

(0.11048) (0.29171) (0.36611) (6.8E-06) (10.0218)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(D1NPL) 0.008794

(0.01860)

D(CPI) -0.245634

(0.09790)

D(IRS) 0.100002

(0.07473)

D(IM) -0.085625

(0.07829)

D(DIF2GDP) 20974.24

(6404.04)

D(REER) 0.000362

(0.00129)

Cointegrating 2 Equation(s): Log likelihood -588.4061

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

D1NPL CPI IRS IM DIF2GDP REER

1.000000 0.000000 -0.162472 0.008142 -5.58E-06 1.434246

(0.03948) (0.06145) (1.2E-06) (1.72438)

0.000000 1.000000 -2.055228 2.603380 -5.39E-05 39.68259

(0.29182) (0.45416) (8.7E-06) (12.7453)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(D1NPL) -0.368566 0.023115

(0.13521) (0.01386)

D(CPI) 2.643340 -0.311382

(0.60572) (0.06207)

D(IRS) 1.971002 -0.006356

(0.50695) (0.05195)

D(IM) -0.197459 -0.059661

(0.63531) (0.06510)

D(DIF2GDP) 222326.8 7014.350

(37641.1) (3857.21)

D(REER) 0.001118 0.000240

(0.01046) (0.00107)

Cointegrating 3 Equation(s): Log likelihood -578.2658

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

D1NPL CPI IRS IM DIF2GDP REER

1.000000 0.000000 0.000000 -0.169309 4.16E-06 -5.275906

(0.05803) (1.2E-06) (1.11567)

0.000000 1.000000 0.000000 0.358674 6.92E-05 -45.19898

(0.90107) (1.9E-05) (17.3234)

0.000000 0.000000 1.000000 -1.092193 5.99E-05 -41.30033

(0.47768) (9.8E-06) (9.18353)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(D1NPL) -0.725622 -0.000502 0.050835

(0.22638) (0.01802) (0.03491)

D(CPI) 2.091213 -0.347902 0.269964

(1.06401) (0.08469) (0.16409)

D(IRS) 1.690609 -0.024902 -0.276969

(0.89397) (0.07116) (0.13787)

D(IM) 0.835135 0.008639 0.043474

(1.10081) (0.08762) (0.16977)

D(DIF2GDP) 191334.4 4964.374 -47199.70

(66195.0) (5269.08) (10208.6)

D(REER) 0.046067 0.003213 -0.005517

(0.01577) (0.00126) (0.00243)

Cointegrating 4 Equation(s): Log likelihood -570.4334

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

D1NPL CPI IRS IM DIF2GDP REER

1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -6.60E-06 -2.072249

(1.5E-06) (1.06173)

0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 9.20E-05 -51.98580

(2.0E-05) (14.4560)

0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 -9.45E-06 -20.63386

(7.8E-06) (5.54600)

0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -6.35E-05 18.92198

(9.8E-06) (6.98926)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(D1NPL) -0.736849 -0.008033 0.101313 0.061450

(0.22089) (0.01851) (0.05186) (0.03370)

D(CPI) 2.082876 -0.353495 0.307447 -0.777931

(1.06418) (0.08919) (0.24984) (0.16234)

D(IRS) 1.739420 0.007842 -0.496430 0.032128

(0.86744) (0.07270) (0.20365) (0.13233)

D(IM) 0.765569 -0.038026 0.356248 -0.221112

(1.05652) (0.08855) (0.24804) (0.16117)

D(DIF2GDP) 188380.8 2983.062 -33920.10 19437.08

(64907.0) (5440.03) (15238.3) (9901.53)

D(REER) 0.044903 0.002432 -0.000283 -0.001213

(0.01489) (0.00125) (0.00350) (0.00227)

Cointegrating 5 Equation(s): Log likelihood -567.6338

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

D1NPL CPI IRS IM DIF2GDP REER

1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -3.385031

(0.98934)

0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -33.67051

(13.4521)

0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 -22.51374

(5.24861)

0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 6.280032

(6.74113)

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -199008.1

(147381.)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(D1NPL) -0.785644 -0.005985 0.107631 0.019316 -8.57E-07

(0.22231) (0.01832) (0.05137) (0.05245) (1.1E-06)

D(CPI) 2.128800 -0.355423 0.301502 -0.738276 3.51E-07

(1.08819) (0.08966) (0.25146) (0.25673) (5.2E-06)

D(IRS) 1.494018 0.018143 -0.464657 -0.179777 -8.69E-06

(0.86359) (0.07115) (0.19956) (0.20374) (4.1E-06)

D(IM) 0.449915 -0.024775 0.397116 -0.493680 1.37E-06

(1.04842) (0.08638) (0.24227) (0.24734) (5.0E-06)

D(DIF2GDP) 196852.1 2627.444 -35016.89 26752.02 -1.862075

(66035.3) (5440.85) (15259.5) (15579.2) (0.31665)

D(REER) 0.043467 0.002493 -9.70E-05 -0.002453 3.93E-09

(0.01519) (0.00125) (0.00351) (0.00358) (7.3E-08)

Phụ lục 4: Kết quả ước lượng mô hình VAR

Vector Autoregression Estimates

Date: 09/07/13 Time: 15:16

Sample (adjusted): 2003Q3 2012Q4

Included observations: 38 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

D1NPL(-1) 0.366903 -1.299543 0.328486 1.340801 -6480.789 0.021136

(0.30177) (1.57718) (0.77811) (1.43937) (11125.8) (0.01661)

[ 1.21584] [-0.82397] [ 0.42216] [ 0.93152] [-0.58250] [ 1.27251]

D1NPL(-2) 0.065023 1.758271 0.417402 0.449544 754.9666 0.023240

(0.28402) (1.48442) (0.73235) (1.35472) (10471.5) (0.01563)

[ 0.22894] [ 1.18448] [ 0.56995] [ 0.33184] [ 0.07210] [ 1.48660]

D1NPL(-3) -0.032662 -0.222684 -0.202717 1.078655 8751.163 -0.000382

(0.31610) (1.65209) (0.81507) (1.50774) (11654.3) (0.01740)

[-0.10333] [-0.13479] [-0.24871] [ 0.71541] [ 0.75090] [-0.02197]

D1NPL(-4) 0.122402 -0.466881 -0.225604 0.501527 2617.088 0.003804

(0.33343) (1.74266) (0.85975) (1.59040) (12293.2) (0.01835)

[ 0.36710] [-0.26791] [-0.26240] [ 0.31535] [ 0.21289] [ 0.20729]

CPI(-1) -0.066866 0.985482 -0.017360 0.087084 893.1999 0.008096

(0.08101) (0.42339) (0.20888) (0.38640) (2986.73) (0.00446)

[-0.82540] [ 2.32758] [-0.08311] [ 0.22537] [ 0.29906] [ 1.81569]

CPI(-2) -0.023720 -0.729439 0.139440 0.161599 9014.948 -0.011216

(0.11490) (0.60050) (0.29626) (0.54803) (4236.06) (0.00632)

[-0.20645] [-1.21472] [ 0.47067] [ 0.29487] [ 2.12814] [-1.77362]

CPI(-3) 0.086967 0.204475 -0.425783 -0.369322 -13435.49 0.003596

(0.12159) (0.63547) (0.31351) (0.57994) (4482.76) (0.00669)

[ 0.71526] [ 0.32177] [-1.35811] [-0.63682] [-2.99715] [ 0.53730]

CPI(-4) -0.074067 -0.117156 0.277523 0.563388 7477.533 0.005905

(0.08302) (0.43392) (0.21408) (0.39600) (3060.96) (0.00457)

[-0.89213] [-0.27000] [ 1.29638] [ 1.42269] [ 2.44287] [ 1.29219]

IRS(-1) 0.074018 0.408177 1.474407 0.382851 5725.379 0.003063

(0.12820) (0.67001) (0.33055) (0.61147) (4726.42) (0.00706)

[ 0.57738] [ 0.60921] [ 4.46042] [ 0.62612] [ 1.21136] [ 0.43405]

IRS(-2) 0.012928 0.211268 -1.023033 0.188267 -8367.024 0.001731

(0.14688) (0.76766) (0.37873) (0.70058) (5415.24) (0.00808)

[ 0.08802] [ 0.27521] [-2.70124] [ 0.26873] [-1.54509] [ 0.21406]

IRS(-3) -0.015999 0.200716 1.051902 -0.178855 16508.63 -0.001335

(0.15534) (0.81185) (0.40053) (0.74091) (5726.99) (0.00855)

[-0.10300] [ 0.24723] [ 2.62627] [-0.24140] [ 2.88260] [-0.15613]

IRS(-4) 0.099384 0.420927 -0.385854 -0.699884 -19789.13 -0.001254

(0.14874) (0.77736) (0.38352) (0.70944) (5483.71) (0.00819)

[ 0.66819] [ 0.54148] [-1.00610] [-0.98653] [-3.60871] [-0.15323]

IM(-1) -0.018060 -1.343693 -0.643786 0.691927 -9461.338 -0.001245

(0.08194) (0.42828) (0.21129) (0.39086) (3021.17) (0.00451)

[-0.22039] [-3.13744] [-3.04689] [ 1.77029] [-3.13168] [-0.27608]

IM(-2) -0.050958 -0.261585 0.079338 0.426472 12230.75 0.002942

(0.11119) (0.58113) (0.28671) (0.53036) (4099.46) (0.00612)

[-0.45829] [-0.45013] [ 0.27672] [ 0.80412] [ 2.98350] [ 0.48075]

IM(-3) -0.057454 0.331070 0.590872 0.186326 5014.926 -0.007695

(0.08911) (0.46573) (0.22977) (0.42504) (3285.39) (0.00490)

[-0.64474] [ 0.71086] [ 2.57156] [ 0.43837] [ 1.52643] [-1.56896]

IM(-4) 0.124300 -0.272795 -0.503784 -0.355506 -1415.534 -0.003132

(0.09071) (0.47408) (0.23389) (0.43266) (3344.29) (0.00499)

[ 1.37032] [-0.57542] [-2.15393] [-0.82168] [-0.42327] [-0.62731]

D2GDP(-1) 7.34E-06 -5.55E-06 1.01E-05 3.10E-05 -1.517436 2.91E-07

(4.1E-06) (2.1E-05) (1.1E-05) (2.0E-05) (0.15166) (2.3E-07)

[ 1.78381] [-0.25809] [ 0.94858] [ 1.58180] [-10.0058] [ 1.28681]

D2GDP(-2) 8.91E-06 -2.51E-06 8.93E-06 2.47E-05 -1.658797 3.56E-07

(4.4E-06) (2.3E-05) (1.1E-05) (2.1E-05) (0.16206) (2.4E-07)

[ 2.02612] [-0.10910] [ 0.78833] [ 1.17963] [-10.2359] [ 1.47292]

D2GDP(-3) 9.67E-06 -4.69E-06 1.19E-05 3.36E-05 -1.884551 3.92E-07

(4.6E-06) (2.4E-05) (1.2E-05) (2.2E-05) (0.16924) (2.5E-07)

[ 2.10654] [-0.19566] [ 1.00194] [ 1.53309] [-11.1354] [ 1.55079]

D2GDP(-4) 9.06E-06 -5.29E-06 1.20E-05 3.77E-05 -0.640250 4.17E-07

(4.9E-06) (2.6E-05) (1.3E-05) (2.3E-05) (0.18023) (2.7E-07)

[ 1.85342] [-0.20711] [ 0.95272] [ 1.61669] [-3.55242] [ 1.55037]

REER(-1) 3.432520 11.79854 -11.29833 -35.85804 -256361.6 0.291234

(5.25984) (27.4902) (13.5625) (25.0883) (193923.) (0.28951)

[ 0.65259] [ 0.42919] [-0.83306] [-1.42928] [-1.32198] [ 1.00597]

REER(-2) 0.729309 -0.108107 8.017855 18.10971 84190.51 0.313172

(5.19619) (27.1575) (13.3983) (24.7847) (191576.) (0.28600)

[ 0.14035] [-0.00398] [ 0.59842] [ 0.73068] [ 0.43946] [ 1.09500]

REER(-3) 1.819691 -35.18212 -7.619433 -8.675941 -162808.8 -0.231314

(4.92137) (25.7212) (12.6897) (23.4738) (181444.) (0.27088)

[ 0.36975] [-1.36783] [-0.60044] [-0.36960] [-0.89730] [-0.85395]

REER(-4) -4.725093 1.553154 1.859932 2.944027 406379.2 -0.053117

(4.69137) (24.5191) (12.0966) (22.3768) (172964.) (0.25822)

[-1.00719] [ 0.06334] [ 0.15376] [ 0.13157] [ 2.34950] [-0.20571]

C -2.621364 11.71601 7.562592 24.28000 -26085.70 0.621397

(3.54398) (18.5224) (9.13813) (16.9040) (130662.) (0.19506)

[-0.73967] [ 0.63253] [ 0.82759] [ 1.43635] [-0.19964] [ 3.18561]

R-squared 0.753628 0.973812 0.964504 0.768551 0.998438 0.978854

R- Adj. squared 0.298786 0.925464 0.898973 0.341261 0.995553 0.939814

sq. Sum resids 1.441207 39.36734 9.582031 32.78853 1.96E+09 0.004366

S.E. equation 0.332960 1.740189 0.858533 1.588142 12275.75 0.018326

F-statistic 1.656902 20.14199 14.71821 1.798664 346.1723 25.07335

8.250338 -54.59132 -27.74343 -51.11702 -391.3240 118.4382 Log likelihood

Akaike AIC 0.881561 4.189017 2.775970 4.006159 21.91179 -4.917802

Schwarz SC 1.958920 5.266376 3.853329 5.083518 22.98915 -3.840443

0.032737 10.54718 12.34550 -2.163336 5876.579 1.078354 Mean dependent

0.397618 6.374040 2.701080 1.956738 184093.5 0.074701 S.D. dependent

resid Determinant covariance (dof adj.) 4213.873

resid Determinant covariance 6.755227

Log likelihood -359.8140

information Akaike criterion 26.83232

Schwarz criterion 33.29647

Phụ lục 5: Kết quả kiểm định phần dư của mô hình

1. Kiểm định tính dừng của phần dư 1

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-6.624730 0.0000

critical

Test values:

1% level

-3.621023

5% level

-2.943427

10% level

-2.610263

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

─˃ Phần dư 1 của mô hình dừng

2. Kiểm định tính dừng của phần dư 2

Null Hypothesis: RESID02 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-6.480872 0.0000

critical

Test values:

1% level

-3.621023

5% level

-2.943427

10% level

-2.610263

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

─˃ Phần dư 1 của mô hình dừng

3. Kiểm định tính dừng của phần dư 3

Null Hypothesis: RESID03 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-5.244721 0.0001

critical

Test values:

1% level

-3.621023

5% level

-2.943427

10% level

-2.610263

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

─˃ Phần dư 3 của mô hình dừng

4. Kiểm định tính dừng của phần dư 4

Null Hypothesis: RESID04 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-6.946657 0.0000

critical

Test values:

1% level

-3.621023

5% level

-2.943427

10% level

-2.610263

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

─˃ Phần dư 4 của mô hình dừng

5. Kiểm định tính dừng của phần dư 5

Null Hypothesis: RESID05 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-8.776159 0.0000

critical

Test values:

1% level

-3.621023

5% level

-2.943427

10% level

-2.610263

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

─˃ Phần dư 5 của mô hình dừng

6. Kiểm định tính dừng của phần dư 6

Null Hypothesis: RESID06 has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-6.570186 0.0000

critical

Test values:

1% level

-4.226815

5% level

-3.536601

10% level

-3.200320

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

─˃ Phần dư 6 của mô hình dừng

Phụ lục 6: Hệ 6 phương trình trong mô hình VAR

Estimation Proc:

===============================

LS 1 4 D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER @ C

VAR Model:

===============================

D1NPL = C(1,1)*D1NPL(-1) + C(1,2)*D1NPL(-2) + C(1,3)*D1NPL(-3) +

C(1,4)*D1NPL(-4) + C(1,5)*CPI(-1) + C(1,6)*CPI(-2) + C(1,7)*CPI(-3) + C(1,8)*CPI(-4)

+ C(1,9)*IRS(-1) + C(1,10)*IRS(-2) + C(1,11)*IRS(-3) + C(1,12)*IRS(-4) + C(1,13)*IM(-

1) + C(1,14)*IM(-2) + C(1,15)*IM(-3) + C(1,16)*IM(-4) + C(1,17)*D2GDP(-1) +

C(1,18)*D2GDP(-2) + C(1,19)*D2GDP(-3) + C(1,20)*D2GDP(-4) + C(1,21)*REER(-1) +

C(1,22)*REER(-2) + C(1,23)*REER(-3) + C(1,24)*REER(-4) + C(1,25)

CPI = C(2,1)*D1NPL(-1) + C(2,2)*D1NPL(-2) + C(2,3)*D1NPL(-3) + C(2,4)*D1NPL(-4)

+ C(2,5)*CPI(-1) + C(2,6)*CPI(-2) + C(2,7)*CPI(-3) + C(2,8)*CPI(-4) + C(2,9)*IRS(-1) +

C(2,10)*IRS(-2) + C(2,11)*IRS(-3) + C(2,12)*IRS(-4) + C(2,13)*IM(-1) + C(2,14)*IM(-

2) + C(2,15)*IM(-3) + C(2,16)*IM(-4) + C(2,17)*D2GDP(-1) + C(2,18)*D2GDP(-2) +

C(2,19)*D2GDP(-3) + C(2,20)*D2GDP(-4) + C(2,21)*REER(-1) + C(2,22)*REER(-2) +

C(2,23)*REER(-3) + C(2,24)*REER(-4) + C(2,25)

IRS = C(3,1)*D1NPL(-1) + C(3,2)*D1NPL(-2) + C(3,3)*D1NPL(-3) + C(3,4)*D1NPL(-4)

+ C(3,5)*CPI(-1) + C(3,6)*CPI(-2) + C(3,7)*CPI(-3) + C(3,8)*CPI(-4) + C(3,9)*IRS(-1) +

C(3,10)*IRS(-2) + C(3,11)*IRS(-3) + C(3,12)*IRS(-4) + C(3,13)*IM(-1) + C(3,14)*IM(-

2) + C(3,15)*IM(-3) + C(3,16)*IM(-4) + C(3,17)*D2GDP(-1) + C(3,18)*D2GDP(-2) +

C(3,19)*D2GDP(-3) + C(3,20)*D2GDP(-4) + C(3,21)*REER(-1) + C(3,22)*REER(-2) +

C(3,23)*REER(-3) + C(3,24)*REER(-4) + C(3,25)

IM = C(4,1)*D1NPL(-1) + C(4,2)*D1NPL(-2) + C(4,3)*D1NPL(-3) + C(4,4)*D1NPL(-4)

+ C(4,5)*CPI(-1) + C(4,6)*CPI(-2) + C(4,7)*CPI(-3) + C(4,8)*CPI(-4) + C(4,9)*IRS(-1) +

C(4,10)*IRS(-2) + C(4,11)*IRS(-3) + C(4,12)*IRS(-4) + C(4,13)*IM(-1) + C(4,14)*IM(-

2) + C(4,15)*IM(-3) + C(4,16)*IM(-4) + C(4,17)*D2GDP(-1) + C(4,18)*D2GDP(-2) +

C(4,19)*D2GDP(-3) + C(4,20)*D2GDP(-4) + C(4,21)*REER(-1) + C(4,22)*REER(-2) +

C(4,23)*REER(-3) + C(4,24)*REER(-4) + C(4,25)

D2GDP = C(5,1)*D1NPL(-1) + C(5,2)*D1NPL(-2) + C(5,3)*D1NPL(-3) +

C(5,4)*D1NPL(-4) + C(5,5)*CPI(-1) + C(5,6)*CPI(-2) + C(5,7)*CPI(-3) + C(5,8)*CPI(-4)

+ C(5,9)*IRS(-1) + C(5,10)*IRS(-2) + C(5,11)*IRS(-3) + C(5,12)*IRS(-4) + C(5,13)*IM(-

1) + C(5,14)*IM(-2) + C(5,15)*IM(-3) + C(5,16)*IM(-4) + C(5,17)*D2GDP(-1) +

C(5,18)*D2GDP(-2) + C(5,19)*D2GDP(-3) + C(5,20)*D2GDP(-4) + C(5,21)*REER(-1) +

C(5,22)*REER(-2) + C(5,23)*REER(-3) + C(5,24)*REER(-4) + C(5,25)

REER = C(6,1)*D1NPL(-1) + C(6,2)*D1NPL(-2) + C(6,3)*D1NPL(-3) +

C(6,4)*D1NPL(-4) + C(6,5)*CPI(-1) + C(6,6)*CPI(-2) + C(6,7)*CPI(-3) + C(6,8)*CPI(-4)

+ C(6,9)*IRS(-1) + C(6,10)*IRS(-2) + C(6,11)*IRS(-3) + C(6,12)*IRS(-4) + C(6,13)*IM(-

1) + C(6,14)*IM(-2) + C(6,15)*IM(-3) + C(6,16)*IM(-4) + C(6,17)*D2GDP(-1) +

C(6,18)*D2GDP(-2) + C(6,19)*D2GDP(-3) + C(6,20)*D2GDP(-4) + C(6,21)*REER(-1) +

C(6,22)*REER(-2) + C(6,23)*REER(-3) + C(6,24)*REER(-4) + C(6,25)

VAR Model - Substituted Coefficients:

===============================

D1NPL = 0.366903211588*D1NPL(-1) + 0.0650233167308*D1NPL(-2) -

0.0326619682414*D1NPL(-3) + 0.122401922705*D1NPL(-4) - 0.0668657689552*CPI(-

1) - 0.0237200177369*CPI(-2) + 0.0869667202624*CPI(-3) - 0.0740673680256*CPI(-4)

+ 0.0740183317164*IRS(-1) + 0.0129278821538*IRS(-2) - 0.0159991392051*IRS(-3) +

0.0993838872203*IRS(-4) - 0.0180598877996*IM(-1) - 0.0509575233173*IM(-2) -

0.0574536795401*IM(-3) + 0.124299775989*IM(-4) + 7.33752158503e-06*D2GDP(-1)

+ 8.90583890998e-06*D2GDP(-2) + 9.66978495733e-06*D2GDP(-3) + 9.0602863466e-

06*D2GDP(-4) + 3.43251985121*REER(-1) + 0.729308703753*REER(-2) +

1.81969093593*REER(-3) - 4.72509333142*REER(-4) - 2.62136379363

CPI = - 1.29954279233*D1NPL(-1) + 1.75827063424*D1NPL(-2) -

0.222684492866*D1NPL(-3) - 0.466881168097*D1NPL(-4) + 0.985481617894*CPI(-1) -

0.729438627701*CPI(-2) + 0.204474717959*CPI(-3) - 0.117155536815*CPI(-4) +

0.408176536586*IRS(-1) + 0.211268441075*IRS(-2) + 0.200715709159*IRS(-3) +

0.420926924242*IRS(-4) - 1.3436929257*IM(-1) - 0.26158462484*IM(-2) +

0.331069865739*IM(-3) - 0.27279531706*IM(-4) - 5.54846770271e-06*D2GDP(-1) -

2.5064084857e-06*D2GDP(-2) - 4.69401206001e-06*D2GDP(-3) - 5.29156064172e-

06*D2GDP(-4) + 11.7985353447*REER(-1) - 0.108106819293*REER(-2) -

35.1821178635*REER(-3) + 1.55315377151*REER(-4) + 11.716013349

IRS = 0.32848601002*D1NPL(-1) + 0.417402195491*D1NPL(-2) -

0.202716612182*D1NPL(-3) - 0.225603660927*D1NPL(-4) - 0.0173604203094*CPI(-1)

+ 0.139439502528*CPI(-2) - 0.425783201498*CPI(-3) + 0.277523152556*CPI(-4) +

1.47440681158*IRS(-1) - 1.02303285546*IRS(-2) + 1.05190198679*IRS(-3) -

0.385853799397*IRS(-4) - 0.643785624616*IM(-1) + 0.0793375661182*IM(-2) +

0.590871869719*IM(-3) - 0.503784422343*IM(-4) + 1.00609449227e-05*D2GDP(-1) +

8.93482715678e-06*D2GDP(-2) + 1.18591494007e-05*D2GDP(-3) + 1.20088594707e-

05*D2GDP(-4) - 11.2983259749*REER(-1) + 8.01785482643*REER(-2) -

7.61943331091*REER(-3) + 1.85993237539*REER(-4) + 7.56259243233

IM = 1.3408005256*D1NPL(-1) + 0.449544263472*D1NPL(-2) +

1.07865462137*D1NPL(-3) + 0.50152707449*D1NPL(-4) + 0.0870843599814*CPI(-1) +

0.161599393761*CPI(-2) - 0.36932243613*CPI(-3) + 0.563388334502*CPI(-4) +

0.38285063749*IRS(-1) + 0.188267465205*IRS(-2) - 0.178854929014*IRS(-3) -

0.699883510309*IRS(-4) + 0.691927256541*IM(-1) + 0.426472070031*IM(-2) +

0.186325839627*IM(-3) - 0.355505929724*IM(-4) + 3.10349485514e-05*D2GDP(-1) +

2.47316538194e-05*D2GDP(-2) + 3.35669393932e-05*D2GDP(-3) + 3.76958845617e-

05*D2GDP(-4) - 35.8580359634*REER(-1) + 18.1097081902*REER(-2) -

8.67594100889*REER(-3) + 2.94402700589*REER(-4) + 24.2799980432

D2GDP = - 6480.78937036*D1NPL(-1) + 754.966628538*D1NPL(-2) +

8751.16256617*D1NPL(-3) + 2617.08797529*D1NPL(-4) + 893.199914837*CPI(-1) +

9014.94811007*CPI(-2) - 13435.4916483*CPI(-3) + 7477.53333076*CPI(-4) +

5725.37854049*IRS(-1) - 8367.02425269*IRS(-2) + 16508.6334172*IRS(-3) -

19789.1343543*IRS(-4) - 9461.33825037*IM(-1) + 12230.7477996*IM(-2) +

5014.92583232*IM(-3) - 1415.53402028*IM(-4) - 1.51743553902*D2GDP(-1) -

1.65879660759*D2GDP(-2) - 1.88455135951*D2GDP(-3) - 0.640250459517*D2GDP(-4)

- 256361.551018*REER(-1) + 84190.5096745*REER(-2) - 162808.753725*REER(-3) +

406379.158455*REER(-4) - 26085.6976769

REER = 0.0211359726099*D1NPL(-1) + 0.0232397796834*D1NPL(-2) -

0.000382186188381*D1NPL(-3) + 0.00380428121143*D1NPL(-4) +

0.00809590240945*CPI(-1) - 0.0112163398638*CPI(-2) + 0.00359578088284*CPI(-3) +

0.00590489809465*CPI(-4) + 0.00306263289241*IRS(-1) + 0.00173054335344*IRS(-2)

- 0.00133488275238*IRS(-3) - 0.00125444505337*IRS(-4) - 0.00124520176592*IM(-1)

+ 0.00294219098614*IM(-2) - 0.00769533936113*IM(-3) - 0.00313194673882*IM(-4) +

2.91338846339e-07*D2GDP(-1) + 3.56348317535e-07*D2GDP(-2) + 3.91818139458e-

07*D2GDP(-3) + 4.17145791748e-07*D2GDP(-4) + 0.291233812633*REER(-1) +

0.31317184503*REER(-2) - 0.231314221926*REER(-3) - 0.0531173906723*REER(-4) +

0.62139663264

Phụ lục 7: Kết quả chạy phân tích Variance Decomposition các biến của mô

hình.

Variance Decomposi tion of D1NPL:

Period S.E. D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

1 0.332960 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

2 0.383009 89.08447 0.164727 6.073711 0.415909 2.040269 2.220916

3 0.413381 80.87277 0.227841 7.633644 7.449692 1.906784 1.909273

4 0.461587 67.22060 11.69612 6.688525 7.519986 1.533922 5.340840

5 0.478511 63.59104 11.73026 11.08899 7.163760 1.434940 4.991018

6 0.528673 55.96913 10.11895 19.59348 7.307629 1.227308 5.783492

7 0.558309 52.01923 11.11210 19.89883 9.354617 1.582663 6.032559

8 0.571665 49.77298 10.87702 22.17321 9.853704 1.521020 5.802065

9 0.583817 47.94760 10.58539 24.70713 9.696319 1.498028 5.565525

10 0.601147 45.26133 10.84234 28.01912 9.206906 1.412972 5.257330

Variance Decomposi tion of

CPI:

Period S.E. D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

1 1.740189 2.602603 97.39740 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

2 3.785397 1.848647 80.70417 2.766291 14.38436 0.027900 0.268631

3 5.813572 3.133170 56.12738 6.800329 30.72823 0.578010 2.632881

4 7.207963 5.291271 40.56322 13.32508 36.27103 0.760165 3.789238

5 8.519272 11.58660 29.43413 19.19677 34.70666 0.858665 4.217184

6 9.687041 20.22982 26.39069 19.49718 28.16727 1.065673 4.649370

7 10.43359 27.03913 25.62506 17.68518 24.38697 1.125276 4.138387

8 10.84161 30.58637 25.09054 16.38801 22.95509 1.147237 3.832759

9 10.98361 31.61965 24.75414 15.96700 22.71712 1.138792 3.803309

10 11.05705 31.65727 24.66395 15.90596 22.74554 1.126048 3.901218

Variance Decomposi tion of IRS:

Period S.E. D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

1 0.858533 4.894417 12.32224 82.78334 0.000000 0.000000 0.000000

2 1.670316 2.239527 42.03629 36.82189 17.28354 0.353567 1.265184

3 2.596939 1.967558 41.28933 16.37454 39.13446 0.340891 0.893230

4 2.930038 6.274758 33.09090 15.07020 40.37562 0.848821 4.339706

5 3.138132 11.53552 31.53382 13.85522 37.30785 0.827908 4.939678

6 3.364579 18.58874 30.56834 12.08816 32.93519 0.912240 4.907334

7 3.529691 24.63437 28.80900 11.15234 29.96027 0.980977 4.463048

8 3.611108 27.13420 27.80642 11.12340 28.62728 0.969380 4.339317

9 3.638658 28.14662 27.41146 10.96738 28.22943 0.960582 4.284531

10 3.691395 28.72981 26.69424 11.98404 27.43010 0.989789 4.172023

Variance Decomposi tion of IM:

Period S.E. D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

1.588142 3.438682 29.30556 21.84680 45.40896 0.000000 0.000000 1

2.107180 11.25809 16.90973 24.09574 37.59395 2.135066 8.007419 2

2.443144 12.57092 12.61427 35.23752 29.36484 1.632547 8.579901 3

2.812861 16.37689 12.51925 37.46386 22.47854 1.752021 9.409432 4

3.008265 17.71692 15.71689 33.48578 21.83066 1.673281 9.576464 5

3.034558 17.93165 15.51888 33.17043 21.47351 1.647952 10.25759 6

3.058155 17.86296 15.44269 33.28671 21.59411 1.641929 10.17159 7

3.157098 16.99800 15.59410 35.63759 20.63334 1.555575 9.581402 8

3.240623 16.64319 14.80076 37.27587 19.58725 1.596085 10.09684 9

10 3.297141 16.56636 14.32658 38.43549 18.92152 1.596138 10.15392

Variance Decomposi tion of D2GDP:

Period S.E. D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

12275.75 2.170105 42.70257 10.56921 0.303120 44.25500 0.000000 1

23567.62 10.71372 11.75599 21.42489 14.88967 37.94385 3.271879 2

32019.96 7.517722 8.215877 15.62709 34.35115 20.71719 13.57098 3

36653.77 5.744908 8.752816 11.93135 34.72864 16.84435 21.99793 4

41483.24 6.231905 7.438922 11.24038 27.50434 16.27750 31.30695 5

54625.71 8.249918 7.634200 19.31280 16.80488 13.25036 34.74784 6

69174.33 5.325014 13.22339 20.24447 19.48254 8.587184 33.13740 7

75145.50 5.674929 12.87895 17.15559 19.92256 8.623715 35.74426 8

78761.00 5.868454 12.96512 15.65579 18.37254 9.383284 37.75481 9

10 89823.45 8.663582 10.47363 21.96357 15.15977 10.21047 33.52898

Variance Decomposi tion of REER:

Period S.E. D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER

0.018326 5.981824 0.170259 10.82439 0.004332 0.686684 82.33251 1

0.029229 17.45041 39.93213 6.507801 0.288255 0.709086 35.11231 2

0.037736 15.11775 37.07995 4.598943 16.82970 0.425732 25.94792 3

0.050359 9.896446 33.34464 3.763399 36.06975 0.242111 16.68366 4

0.060784 7.077221 28.67313 7.700980 42.92006 0.310759 13.31786 5

0.072519 10.15696 22.01155 12.35765 41.53542 0.557830 13.38059 6

0.081942 15.49360 18.31549 13.55064 37.72330 0.892031 14.02495 7

0.088291 20.29604 16.00890 13.11184 35.60347 1.093581 13.88617 8

0.093871 23.54576 14.16568 12.84146 35.42634 1.164836 12.85593 9

10 0.099049 26.59622 13.13028 13.00282 34.19660 1.254612 11.81947

Cholesky Ordering: D1NPL CPI IRS IM D2GDP REER