Các nghiên cứu về đo lường rủi ro ngân hàng

Đo lường rủi ro ngân hàng được đề cập nhiều trong các nghiên cứu. Theo Uỷ ban Basel của Ngân hàng Thanh toán quốc tế, để nhận biết rủi ro ngân hàng cần nhận diện dấu hiệu rủi ro, đo lường và dự báo theo quy luật vận động của thị trường (Romain Berry, 2008).

Để hạn chế các rủi ro ngân hàng, các tổ chức quốc tế như Ủy ban Basel đã đưa ra các nguyên tắc về giám sát ngân hàng; Ủy ban Chứng khoán quốc tế (IOSCO) cũng đưa ra các nguyên tắc về giám sát chứng khoán. Các chuẩn mực giám sát tài chính được đưa ra nhằm tăng cường hiệu quả thực hiện giám sát và kịp thời nhận diện rủi ro, tăng cường khả năng chống đỡ rủi ro của hệ thống tài chính (Bank for International Settlements, 2005).

Mô hình giá trị rủi ro (VaR) và mô hình tổn thất kỳ vọng (ES) được ứng dụng trong nhận diện và đo lường rủi ro ngân hàng. Nghiên cứu này ứng dụng mô hình giá trị rủi ro (VaR) để nhận diện và đo lường rủi ro của 17 ngân hàng thương mại (NHTM) cổ phần của Việt Nam đang được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE)…

Cơ sở lý thuyết

Nhận diện rủi ro ngân hàng

Nhận diện rủi ro là quá trình xác định liên tục và có hệ thống các hoạt động kinh doanh của tổ chức có khả năng gây ra rủi ro. Hoạt động nhận diện rủi ro nhằm khai thác các thông tin về nguồn gốc rủi ro, các yếu tố mạo hiểm, hiểm họa, đối tượng rủi ro và các loại tổn thất. Nhận diện rủi ro bao gồm việc theo dõi, nghiên cứu môi trường hoạt động và toàn bộ mọi hoạt động của tổ chức nhằm thống kê tất cả các rủi ro, không chỉ những loại rủi ro đã và đang xảy ra, mà còn dự báo được các rủi ro mới có thể xuất hiện, trên cơ sở đó đề xuất các giải pháp kiểm soát và tài trợ rủi ro thích hợp (John Hull, 2012).

Mô hình độ đo lường rủi ro

Nghiên cứu này sử dụng mô hình độ đo lường rủi ro của tác giả P. Artzner (1999), để đo lường rủi ro khi nhà đầu tư nắm giữ một danh mục.

Mô hình nghiên cứu

Trong quản trị rủi ro ngân hàng hiện đại nếu chỉ sử dụng phương pháp định tính sẽ thể không đo lường được chính xác rủi ro và các tổn thất do rủi ro gây ra. Do đó, cần sử dụng phương pháp định lượng để đo lường mức độ rủi ro và đo lường tổn thất tài chính. Hiện nay, có nhiều phương pháp định lượng được sử dụng đo lường rủi ro ngân hàng, trong đó có mô hình Giá trị rủi ro (VaR) được sử dụng rộng rãi.

Mô hình giá trị rủi ro (VaR)

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình VaR để đo lường mức độ tổn thất đối với danh mục, tài sản tài chính sau sự sụp đổ của thị trường chứng khoán thế giới vào năm 1987 và thuật ngữ VaR đã được biết đến và sử dụng nhiều trong các nghiên cứu liên quan đến đo lường giá trị rủi ro. VaR được hiểu là một giá trị ngưỡng sao cho xác suất để tổn thất danh mục tài sản tài chính xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định không được vượt quá giá trị cụ thể cho trước (Romain Berry, 2008). Trong Basel, mô hình VaR được sử dụng để đo lường rủi ro thị trường nhằm dự báo sớm và đo lường các rủi ro của danh mục tài sản tài chính, giúp cho nhà đầu tư ước tính được mức độ tổn thất và có các giải pháp phù hợp và kịp thời trong phòng ngừa rủi ro (Bank for International Settlements, 2005).

Sử dụng mô hình VaR trong đo lường rủi ro

Khi xuất hiện rủi ro ngân hàng, cần thiết phải có mô hình để đo lường rủi ro và mô hình VaR được lựa chọn sử dụng để đo lường rủi ro cho các danh mục tài sản tài chỉnh với sự trợ giúp của lựa chọn theo mô hình Markowitz (Simone Manganelli, 2001).

Khi sử dụng mô hình VaR, giả thuyết quan trọng nhất liên quan đến chuỗi lợi tức và phân phối chuẩn (Simone Manganelli, 2001). Mô hình VaR được sử dụng để nhận diện, dự báo rủi ro và phòng ngừa rủi ro ngân hàng dựa trên việc xem xét danh mục tài sản tài chính có rủi ro cho danh mục tài sản. Để đánh giá rủi ro từ P cần thiết lập, đo lường rủi ro và phân tích khả năng phá sản của hệ thống ngân hàng qua rủi ro danh mục P (Nguyễn Quang Dong, 2010),

Các bước tính VaR:

Bước 1: Xác định các tài sản tài chính có thể tham gia vào danh mục P.

Bước 2: Giải bài toán Markowitz chọn ra danh mục P.

Bước 3: Ước lượng VaR của danh mục P.

Sử dụng danh mục P để thực hiện điều chỉnh vốn giữa các ngân hàng nhằm hạn chế rủi ro ngân hàng. Theo Ủy ban Basel, cần sử dụng mô hình VaR của danh mục P hàng ngày theo lợi tức thị trường của danh mục tài sản tài chính để tính tỷ lệ dự trữ tối thiểu của ngân hàng. Từ đó biết được khả năng tổn thất, tần suất tổn thất vượt ngưỡng qui định, sử dụng tần suất và biên độ vượt ngưỡng quy định như tín hiệu đổ vỡ từ phía thị trường (Bank for International Settlements, 2005).

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 17 NHTM cổ phần của Việt Nam (ACB, BID, CTG, EIB, HDB, LPB, MBB, MSB, OCB, SHB, STB, TCB, VCB, VIB, VPB, BAB, NVB) có giao dịch trên sàn chứng khoán HNX và HOSE với 450 phiên giao dịch năm 2021 và 500 phiên giao dịch năm 2022. Dữ liệu dùng để thiết lập danh mục đầu tư tối ưu theo mô hình Markowitz, đồng thời có thể tiến hành hậu kiểm VaR.

Kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu lựa chọn dữ liệu giai đoạn 2021-2022 để ước lượng và hậu kiểm. Một số thông tin cơ bản về đặc trưng lợi tức của 17 cổ phiếu NHTM cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2021-2022.

Lợi tức các cổ phiếu đều dao động với biến độ khoảng 7%-11%. Một số cổ phiếu có dao động lợi tức lớn, hàm chứa khả năng rủi ro cao.

Kết quả kiểm tra tính chuẩn của các chuỗi lợi suất trong giai đoạn 2021-2022 được thể hiện trong Bảng 1.