Đổi Mới Phương Pháp Đo Lường Rủi Ro Lãi Suất Trên Sổ Ngân Hàng

Thứ nhất, đối với việc dự báo lãi suất, MB vẫn dự báo lãi suất trên cơ sở kinh nghiệm cùng với định hướng điều hành lãi suất của NHNN. Hạn chế đã chỉ ra là lãi suất dự báo thường có độ chính xác thấp. Do đó, MB cần chủ động xây dựng các phương pháp dự báo lãi suất mới, có căn cứ khoa học đã được kiểm nghiệm đó là xây dựng đường cong lãi suất và sử dụng các mô hình định lượng.

- Đối với đường cong lãi suất: hiện nay có rất ít các tổ chức công bố được đường cong lãi suất chuẩn ở Việt Nam để làm căn cứ tính toán biến động lãi suất trong tương lai. Do đó, MB cần chủ động, tiên phong xây dựng và công bố đường cong lãi suất chuẩn cho riêng mình. Về mặt lý thuyết, MB có thể nghiên cứu các mô hình để xây dựng như: mô hình một nhân tố, mô hình chênh lệch giá, mô hình đa nhân tố hoặc mô hình sử dụng phương pháp tham số. Với MB và thị trường tiền tệ ở Việt Nam thì lựa chọn mô hình một nhân tố là tối ưu hơn cả:

+ Ý nghĩa của mô hình: mô hình một nhân tố cho phép xây dựng đường cong lãi suất hoàn chỉnh về một loại lãi suất ngắn hạn. Sản phầm đầu ra là một cấu trúc kỳ hạn với đầu vào là các nguồn số liệu trong lịch sử.

+ Điều kiện áp dụng mô hình một nhân tố: phù hợp với các ngân hàng chưa có nguồn số liệu sẵn có và thị trường tài chính chưa phát triển ở mức độ cao như ở Việt Nam.

Mô hình một nhân tố đòi hỏi nguồn số liệu đầu vào là một loại lãi suất ngắn hạn. Với đặc điểm này, MB nên chọn lãi suất liên ngân hàng, vừa thỏa mãn mô hình lại vừa phản ánh tức thời biến động các mức lãi suất thị trường.

- Xây dựng mô hình kinh tế lượng để dự báo lãi suất: trong ứng dụng mô hình kinh tế lượng thì tìm kiếm các nhân tố ảnh hưởng đến lãi suất (biến độc lập) là khó khăn nhất. MB cần lựa chọn các biến có tác động mạnh đến lãi suất bao gồm: cung – cầu tiện tệ, tỷ lệ tăng trưởng GDP dự kiến, tỷ lệ lạm

phát dự kiến, định hướng điều hành CSTT của NHNN, tỷ giá … Bên cạnh đó, việc thống kê số liệu đầu vào đủ lớn để tăng tính hiệu quả của mô hình định lượng cũng rất quan trọng đòi hỏi sự đầu tư đúng mức của ngân hàng.

Thứ hai, xác định các loại RRLS trên sổ ngân hàng khi lãi suất thay đổi, MB cần xác định rõ khi lãi suất thay đổi sẽ tác động đến thị giá của các tài sản được nắm giữ bởi ngân hàng, từ đó ảnh hưởng đến giá trị VCSH (rủi ro về giá). Loại thứ hai là do sự chênh lệch về kỳ hạn giữa các khoản nợ và danh mục tài sản nhạy cảm với lãi suất dẫn đến sụt giảm lợi nhuận. MB mới chỉ quan tâm đến rủi ro tái tài trợ và tái đầu tư mà chưa quan tâm đến rủi ro về giá. Do đó, việc đánh giá hậu quả của RRLS trên sổ ngân hàng là chưa toàn diện. MB cần nhận diện đúng các loại RRLS trên sổ ngân hàng để có phương pháp đo lường cho toàn diện.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 217 trang tài liệu này.

3.2.3.2. Đổi mới phương pháp đo lường rủi ro lãi suất trên sổ ngân hàng

Thực trạng quản trị RRLS trên sổ ngân hàng chỉ ra rằng ngân hàng mới chỉ áp dụng mô hình định giá lại trong lượng hóa RRLS trên sổ ngân hàng. Kỹ thuật này còn tồn tại nhiều khuyết tật đã được phân tích trong Chương 1. Thực tế đòi hòi ngân hàng cần hoàn chỉnh kỹ thuật định giá lại và bổ sung các kỹ thuật đo lường RRLS trên sổ ngân hàng mới.

a. Hoàn chỉnh mô hình định giá lại

- Đối với hạn chế khi phân chia các tài sản và nợ: mặc dù MB đã thực hiện phân chia cả nợ và tài sản quá hạn, các khoản mục này không được tái định giá. Tuy nhiên việc phân loại này chỉ bao gồm các tài sản nội bảng. Để đảm bảo không bỏ sót bất cứ dòng tiền nào để đưa vào mô hình tính toán rủi ro thì cần tính toán khe hở với các khoản mục là tài sản ngoại bảng.

Cần tiếp tục nghiên cứu, tính toán khe hở nhạy cảm lãi suất riêng rẽ đối với các tài sản và nợ được tính toán bởi các ngoại tệ là khác nhau. Bởi lẽ, lãi

suất ngoại tệ của mỗi đồng ngoại tệ sẽ bị tác động bởi những yếu tố khác nhau nên sự thay đổi lãi suất của mỗi loại ngoại tệ là khác nhau.

- Đối với hạn chế về kỳ hạn định giá: việc phân chia các tài sản và các khoản nợ vào các khung kỳ hạn nhất định đánh đồng đặc điểm về cơ cấu của các tài sản và các khoản nợ này mà điều này thường là phi thực tế. Cho dù giá trị của các khoản nợ và các tài sản được phân loại vào cùng một khung thời gian là bằng nhau, tuy nhiên các khoản nợ có thể có thời gian đáo hạn vào đầu kỳ trong khi các khoản mục tài sản lại đáo hạn vào cuối kỳ và ngược lại. Điều này cho thấy nếu khung thời gian dùng để phân loại càng nhỏ thì mức độ chính xách của mô hình càng được đảm bảo.

MB có thể hạn chế tình trạng này bằng cách có thu hẹp về thời gian các kỳ định giá, cần lượng hóa được khe hở nhạy cảm theo từng ngày để đảm bảo độ chính xác.

- Một hạn chế nữa là đồng nhất mức độ nhạy của các tài sản và nợ với lãi suất là như nhau. Mà điều này trên thực tế là không chính xác. Rõ ràng khi lãi suất biến đổi thì mức độ biến đổi của các tài sản và nợ trong cùng một khung định giá lại lãi suất sẽ khác nhau, các tài sản và nợ khác nhau trong cùng một khung định giá cũng khác nhau hoặc cùng là một tài sản hoặc một khoản nợ trong các khung kỳ hạn định giá khác nhau cũng có sự phản ứng với lãi suất là khác nhau. Như vậy nếu không tính độ nhạy cảm trung bình của tài sản và nợ sẽ dẫn đến sự sai lệch, từ đó dẫn tới các quyết định về quản trị RRLS trên sổ ngân hàng sai lệch. MB cần xây dựng được hệ số nhạy cảm của từng tài sản và nợ với lãi suất tại các khung kỳ hạn định giá khác nhau để đảm bảo kết quả cuối cùng của việc tính Gap được chính xác.

b. Áp dụng mô hình VaR (Value at Risk)

VaR là một mô hình định lượng rủi ro được ra đời từ những năm 1993. MB cũng giống như các NHTM ở Việt Nam chưa sử dụng phổ biến kỹ thuật

này để đo lường các loại rủi ro trong kinh doanh. Các điều kiện để áp dụng mô hình này:

Thứ nhất, mô hình VaR chỉ hiệu quả khi đo lường một danh mục tài sản mà giá trị của danh mục có độ nhạy cao vào các yếu tố thị trường. Tại MB thì tỷ lệ các khoản mục các tài sản phái sinh hay là danh mục chứng khoán kinh doanh đang rất thấp, chiếm tỷ lệ nhỏ trên tổng tài sản. Chính vì vậy, có thể nói việc sử dụng VaR để tính toán RRLS là chưa phát huy tác dụng, chưa giúp ích cho ra quyết định liên quan quản trị RRLS. Để có thể đo lường RRLS theo phương pháp này; MB phải tăng cường đầu tư, sử dụng các sản phẩm tài chính như trái phiếu, chứng khoán, sản phẩm tài chính phái sinh trong quản trị RRLS, khi đó phương pháp VaR mới có ý nghĩa thực tiễn và phát huy hiệu quả.

Thứ hai, lựa chọn khoảng tin cậy: độ tin cậy tác động lớn đến việc tính toán của VaR. Mỗi NHTM khác nhau sẽ có nhu cầu về độ tin cậy là khác nhau. Nếu chọn độ tin cậy cao thì VaR sẽ cao hơn và ngược lại. Với vị thế và đặc điểm của MB, ngân hàng nên chọn độ tin cậy là 99% sẽ đảm bảo VaR phù hợp.

Thứ ba, yếu tố quan trọng nữa để sử dụng VaR chính là thời gian áp dụng VaR. Theo The Market Risk Amendment (MRA) thì nên sử dụng VaR trong 10 ngày. Tuy nhiên, việc áp dụng thời gian tính VaR như thế nào sẽ bị ảnh hưởng bởi mục đích kinh tế của VaR. Với ngân hàng thì nên tính VaR theo ngày vì danh mục tài sản có tính “lỏng” cao. Với MB, tác giả đề xuất tính toán VaR 10 ngày và mở rộng thời gian mong muốn bằng cách sử dụng căn bậc 2 của thời gian.

Thứ tư, lựa chọn mô hình VaR phù hợp: VaR không phải là một mô hình mà gồm có 4 mô hình được sử dụng để tính toán. Với MB cũng như các NHTM nói chung ở Việt Nam nên chọn lựa mô hình Phân tích quá khứ

(Historical method). Các phương pháp khác đơn giản nhưng kết quả mang lại chưa chính xác với các danh mục phi tuyến tính như các hợp đồng phái sinh, phương pháp Monte Carlo lại quá phức tạp và không dễ chọn được một phân bổ xác xuất. Trong khi đó, mô hình Historical method phù hợp do MB đã xây dựng được dữ liệu quá khứ đủ lớn và cách làm thì không quá phức tạp.

Thứ năm, công đoạn quan trọng của mô hình VaR là phải kiểm chứng kết quả tính toán (Testing). Để kiểm chứng thì MB cần xây dựng được các kịch bản mô phỏng từ quá khứ để tạo ra các diễn biến ở tương lai.

Thứ sáu, yêu cầu về dữ liệu đầu vào: VaR yêu cầu dữ liệu đầu vào phải có phân phối chuẩn mà hiện nay tại Việt Nam chưa thiết kế được đường cong lãi suất có phân phối chuẩn. Do nhiều nhân tố chủ quan và khách quan mà các lãi suất phổ biến ở Việt Nam đôi khi chưa đạt được tính thị trường. Lãi suất liên ngân hàng chưa thể đại diện được cho lãi suất huy động và cho vay của các tổ chức và cá nhân trong nền kinh tế. Trong khi đó, mỗi ngân hàng có quy mô cung cầu vốn khác nhau nên các ngân hàng cũng thường duy trì biểu lãi suất huy động là khác nhau do đó cũng chưa có một mức lãi suất đại diện cho toàn bộ thị trường. MB nên sử dụng lãi suất ngắn hạn liên ngân hàng và lãi suất trái phiếu chính phủ có kỳ hạn dài để làm dữ liệu đầu vào cho VaR.

Với những điều kiện áp dụng mô hình VaR nêu trên, MB nên nghiên cứu sử dụng VaR ngay trong giai đoạn 2021 – 2025. Bởi vì đây là giai đoạn MB đã áp dụng Basel II nên nguồn số liệu đầu vào để đáp ứng Basel II sẽ thích hợp để triể khai VaR. Thêm nữa, thị trường tài chính Việt Nam giai đoạn này rất phát triển, các công cụ tài chính cơ sở và phái sinh được các NHTM ở Việt Nam sử dụng nhiều hơn nên cũng thích hợp sử dụng VaR.

c. Áp dụng mô hình thời lường để đo lường RRLS trên sổ ngân hàng Trong quá trình đo lường RRLS trên sổ ngân hàng, MB mới chỉ dừng

lại trong việc tính toán khả năng sụt giảm thu nhập lãi thuần trong báo cáo kết

quả hoạt động kinh doanh dựa vào kỹ thuật định giá lại. Trong khi đó, rủi ro về giá làm VCSH bị thay đổi chưa được MB định lượng. Như vậy, áp dụng kỹ thuật của mô hình định lượng để đo lường rủi ro về giá khi lãi suất thay đổi là hết sức cần thiết.

Mục đích của mô hình này là thông qua việc tính toán tác động của lãi suất đến thị giá của các tài sản và nợ để hướng đến tính toán sự thay đổi của giá trị ròng của vốn chủ sở hữu.

Mức biến động giá trị ròng vốn chủ sở hữu:

E = - A xxD

Gap

Với DGap = DA – kDL

Trong quá trình triển khai ứng dụng mô hình thời lượng để lo lường RRLS trên sổ ngân hàng, MB sẽ gặp phải một số những thách thức:

Thứ nhất, nội dung cốt lõi trong tính toán theo mô hình thời lượng là ngân hàng phải tính được DA và DL. Muốn tính toán được DA và DL thì ngân hàng cần tính toán được thời lượng của từng tài sản và nợ cụ thể trong khi việc làm này là rất phức tạp do tài sản và nợ rất đa dạng về quy mô, kết cấu và dòng tiền thường xuyên thay đổi. Muốn thực hiện được, MB cần thiết kế viết một phần mềm riêng để thống kê đầy đủ các dữ liệu kịp thời về dòng tiền trong tương lai của tài sản và nợ và kỳ hạn của mỗi dòng tiền để đảm bảo dữ liệu đầu vào cho quá trình tính toán DA và DL một cách chính xác.

Thứ hai, về mặt lý thuyết, kỳ hạn hoàn vốn của tổng tài sản và kỳ hạn

trả nợ của tổng nợ có thể được thay đổi, tuy nhiên việc tái cơ cấu cả bảng cân đối bao gồm một danh mục tài sản và các khoản nợ khổng lồ là một việc làm tốn kém chi phí về tiền bạc và thời gian. Vậy nên Hội đồng ALCO của MB có thể quy định một giới hạn cho khe hở thời lượng (DGap) cũng như giới hạn mức giảm giá trị VCSH (E). Lãi suất thay đổi ở một mức độ nào đó (Ví dụ

1%) thì mức độ giảm giá trị thị trường VCSH không được vượt quá các hạn mức đã được phê duyệt.

Thị trường vốn đang được ngày càng được hoàn thiện hơn để có thể được nâng hạng theo các tiêu chuẩn quốc tế. Điều đó đòi hỏi các hàng hóa trên các thị trường này ngày càng phải phong phú về chất lượng cũng như chủng loại. Các hàng hóa phái sinh trong thời gian tới sẽ ngày càng đa dạng. MB cần chủ động có các chiến lược dài hạn để sử dụng các công cụ này đối phó với RRLS trên sổ ngân hàng.

Thứ ba, khi xây dựng mô hình thời lượng thì một vấn đề quan trọng cần được giả định là thời điểm thay đổi lãi suất ngay sau khi các NHTM hình thành các tài sản. Trong thực tế, lãi suất trên thị trường có thể biến động bất cứ khi nào trong thời gian tồn tại của một tài sản tài chính. Thêm nữa, kỳ hạn hoàn vốn của tài sản tài chính cũng biến động theo thời gian, tức là càng đến gần ngày đáo hạn thì thời lượng sẽ càng giảm. Để khắc phục vấn đề này, MB cần làm thật tốt công tác dự báo lãi suất, tính toán và xây dựng được các khoản nợ và danh mục các tài sản nhạy cảm với lãi suất chi tiết về luồng tiền, thời gian đáo hạn và có thể quy đổi thời lượng theo biến thời gian một cách hợp lý.

Thứ tư, vấn đề liên quan đến tính lồi. Kỹ thuật thời lượng được tính toán trên cơ sở giả định thị giá của tài sản tài chính và lãi suất có mối quan hệ tuyến tính. Tuy nhiên, trên thực tế thì mối quan hệ này là phi tuyến tính. Khi lãi suất thị trường giảm mạnh thì mô hình này cho kết quả thị giá tài sản tăng chậm hơn so với thực tế. Như vậy, kỹ thuật này sẽ trở nên kém tin cậy khi biên độ biến động của lãi suất ở mức độ lớn (tính lồi). Tính lồi tạo ra lợi thế với những nhà đầu tư nắm giữ các tài sản tài chính có mức thu nhập ổn định. Bởi vì khi lãi suất giảm, độ lồi sẽ khuếch đại độ tăng của thị giá tài sản và làm chậm tốc độ giảm thị giá khi mà lãi suất thị trường tăng.

Giải pháp khắc phục tính lồi của mô hình thời lượng, MB cần bổ sung công thức tính phần lồi trong việc xác định mức thay đổi thị giá của từng tài sản tài chính:

Với:

(

)

: biến động giá của tài sản tài chính

MD: thời lượng có điều chỉnh của tài sản tài chính

∆i: sự thay đổi của lãi suất

K =[∑( )

( ) ] là độ lồi

( )

Thứ năm, cũng giống như mô hình VaR là phải kiểm chứng kết quả tính toán (testing). Để kiểm chứng thì MB cần kết hợp với các phương pháp quản trị hiện đại khác như tối ưu hóa, mô phỏng Monte Carlo để phát huy hết thế mạnh.

3.2.3.3. Nâng cao hiệu quả công tác phòng ngừa rủi ro lãi suất trên sổ ngân hàng

a. Các biện pháp nội bảng

- Duy trì cấu trúc tài sản và nợ hợp lý:

Giải pháp phòng ngừa RRLS trên sổ ngân hàng cơ bản là MB phải thực hiện cân đối kỳ hạn giữa tài sản và nợ, đảm bảo một cơ cấu kỳ hạn giữa nguồn vốn và tài sản an toàn nhất, tức là kỳ hạn của nợ phải tương ứng với kỳ hạn của tài sản, đảm bảo thanh khoản khi các khoản tài sản hoặc nợ khi đáo hạn. Tuy nhiên, MB sẽ rất khó để duy trì trạng thái cân bằng này do phụ thuộc vào nhu cầu vay, gửi đa dạng của rất nhiều đối tượng khách hàng cũng như khẩu vị rủi ro của ngân hàng dẫn đến thực tế kỳ hạn của tài sản thường lớn hơn của nợ.