Khái Quát Về Phương Pháp Đo Lường Hiệu Quả Từng Phần

chỉnh các chi phí và lợi ích tương ứng nhằm lôi kéo sự hợp tác (Bernheim & Whinston, 1990). Mặt khác, giả thiết ES cho thấy cấu trúc của thị trường có thể bị thay đổi bởi HQHĐ của các NH. Theo đó, các NH có hiệu quả cao hơn sẽ có xu hướng mở rộng thị phần khiến thị trường trở nên tập trung hơn. Do đó, các chỉ số về mức độ tập trung không phải là ngoại sinh và có thể khác biệt bởi hiệu quả. Như vậy, mặc dù phương pháp tiếp cận cấu trúc thường được sử dụng trong các nghiên cứu gần đây ở các nước có hệ thống NH kém phát triển hơn, các thước đo này vẫn còn hạn chế. Đặc biệt là khi đã có nghiên cứu kết luận rằng, mối liên hệ giữa tập trung và cạnh tranh rất yếu trong ngành NH (Claessens & Laeven, 2004).

Đối với phương pháp tiếp cận phi cấu trúc, mặc dù chỉ số H-statistics được một số nhà nghiên cứu sử dụng để điều tra mức độ cạnh tranh trong ngành NH, nhưng nó tồn tại hai nhược điểm lớn. Trước hết, chỉ số H-statistics được phát triển dựa trên mô hình tĩnh và không có một giới hạn cụ thể (Leuvensteijn & cộng sự, 2011). Nói cách khác, thước đo này được ước tính trong một mức độ không chắc chắn. Hơn nữa, theo Claessens & Laeven (2004), giả thiết về một thị trường cân bằng là không thực tế do sự gia nhập và rút lui của các NH. Hai nhược điểm này có thể dẫn đến những hạn chế khi giải thích kết quả của chỉ số H-statistics.

Mặt khác, chỉ số Boone khai thác sự tái phân bổ từ đơn vị phi hiệu quả sang đơn vị hiệu quả. Hiệu ứng tái phân bổ là một đặc tính nổi bật của việc tăng cường cạnh tranh. Tuy nhiên, chỉ số Boone cũng có hai nhược điểm. Trước hết, hiệu quả trong ngắn hạn đôi khi không chỉ thể hiện ở chi phí thấp hơn hay lợi nhuận cao hơn. Chẳng hạn, một NH có thể tận dụng sự hiệu quả để phát triển các sản phẩm mới hoặc mở rộng mạng lưới chi nhánh nhằm tăng cường năng lực cạnh tranh trong tương lai, điều này sẽ làm tăng chi phí và giảm lợi nhuận của các NH. Tabak & cộng sự (2012) cho rằng một phần hiệu quả của các NH sẽ được chuyển đến người tiêu dùng. Thứ hai, giống với H-Statistics, chỉ số Boone cũng không có một giới hạn nhất định, nghĩa là không có sự kỳ vọng chắc chắn.

Một số nghiên cứu đã chứng minh chỉ số Lerner có lợi thế hơn so với H-Statistic và chỉ số Boone. Theo Demirguc-Kunt & Peria (2010), chỉ số Lerner không phải là một thước đo cân bằng của cạnh tranh trong dài hạn, thay vào đó, nó có thể được tính toán tại mỗi thời điểm khác nhau. Về cơ bản, chỉ số Lerner được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa giá đầu ra và chi phí biên chia cho giá đầu ra. Quan điểm xây dựng chỉ số này là cạnh tranh thị trường cũng có thể được phản ánh từ hiệu quả. Mức độ hiệu quả của các

NH càng cao phản ánh mức độ cạnh tranh trên thị trường càng thấp. Theo Maudos & Solis (2011), chỉ số Lerner là một chỉ số đo lường cạnh tranh bắt nguồn từ các vấn đề về tối ưu hóa NH và do đó trình bày một cơ sở lý thuyết vững chắc. Chỉ số Lerner đại điện cho quyền lực định giá của các NH trên thị trường. Chỉ số này được phép thay đổi linh hoạt ở cấp độ NH và theo thời gian, do đó, nó có thể nắm bắt tốt hơn sức mạnh thị trường. Coccorese (2009) lập luận rằng, chỉ số Lerner là một sự phản ánh chính xác sức mạnh thị trường của mỗi NH bởi vì nó phản ánh những hành vi bắt nguồn từ sự cạnh tranh độc quyền hoặc hoàn hảo. Mối quan hệ giữa các biến quan trọng có thể được đánh giá tốt hơn bởi sự nhất quán cao trong việc kết hợp giữa sức mạnh thị trường với khả năng sinh lời của NH (Ariss, 2010). Mặc dù phí bảo hiểm rủi ro không được tính vào giá đầu ra của các NH khi ước lượng, chỉ số Lerner đã tránh khỏi sự lệ thuộc tích cực với quy mô đầu ra có thể tăng cao do độc quyền. Hầu hết các phương pháp tiếp cận đều đo lường cạnh tranh tổng thể cho cả ngành, trong khi chỉ số Lerner là phương pháp duy nhất đo lường cạnh tranh cho mỗi NH (Berger & cộng sự, 2009). Như vậy, với những ưu điểm vượt trội, chỉ số Lerner sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này để đánh giá mức độ cạnh tranh của các NHTM Việt Nam. Đồng thời, để đảm bảo tính nhất quán của các kết quả nghiên cứu, tác giả sử dụng thêm chỉ số Lerner được điều chỉnh để đo lường cạnh tranh.

3.2. Các mô hình đo lường hiệu quả

Có rất nhiều cách tiếp cận khác nhau khi nghiên cứu về hiệu quả được các tác giả trước đây sử dụng. Hầu hết các nhà phân tích đều đánh giá hiệu quả thông qua các dữ liệu kế toán về thu nhập, chi phí, lợi nhuận và tài sản trong báo cáo tài chính của các NH. Thông qua việc phân tích báo cáo tài chính có thể phát hiện các mối quan hệ khác nhau giữa các khoản mục khác nhau trong báo cáo (Edmonds & cộng sự, 2011). Tổng quan lại, Liebert & Niemeier (2013) đã chia các cách đo lường hiệu quả thành hai nhóm chính gồm cách tiếp cận đơn hướng và cách tiếp cận đa hướng theo khía cạnh đầu vào và đầu ra. Phương pháp tiếp cận đơn hướng được sử dụng chủ yếu thông qua kỹ thuật đo lường hiệu quả từng phần. Trong khi đó, tiếp cận đa hướng có thể cung cấp một thước đo tổng thể về HQHĐ của NH thông qua hai phương pháp tiếp cận được áp dụng phổ biến là phương pháp biên và phương pháp trung bình. Hình 3.1 trình bày tóm tắt các phương pháp đo lường hiệu quả khác nhau đã được các nhà nghiên cứu sử dụng.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 185 trang tài liệu này.

PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG HIỆU QUẢ

Đa hướng

Phương pháp trung bình

Phương pháp biên

Phi tham số

Tham số

Phi tham số

Tham số

Phân tích hiệu quả từng phần (PP)

Năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP)

Bình phương bé nhất (OLS)

Phân tích bao dữ liệu (DEA)

Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)

Đơn hướng

Hình 3.1. Các phương pháp đo lường hiệu quả phổ biến

Nguồn: Liebert & Niemeier (2013)

Phương pháp trung bình tiến hành ước lượng hiệu quả trung bình cho tất cả các quan sát trong cùng một đơn vị thời gian với hai kỹ thuật phổ biến nhất là hồi quy tuyến tính với bình phương bé nhất (OLS) và kỹ thuật tiếp cận phi tham số dùng để đo lường tổng năng suất của các nhân tố (TFP). Lợi thế của phương pháp hiệu quả trung bình là có thể cung cấp các kết quả có ý nghĩa chỉ với tối thiểu hai quan sát, tuy nhiên, phương pháp này bị giới hạn trong các phân tích chuỗi thời gian. Mặt khác, phương pháp trung bình còn giả định hiệu quả đo lường được là dành chung cho tất cả các quan sát, điều này có thể sẽ không đúng với từng đơn vị quan sát (Liebert & Niemeier, 2013). Do đó, phương pháp trung bình sẽ không được sử dụng trong nghiên cứu này vì mục tiêu của nghiên cứu là muốn đánh giá hiệu quả của từng NH. Phần tiếp theo sẽ trình bày các nội dung liên quan đến phương pháp đo lường hiệu quả từng phần và phương pháp tiếp cận biên, hai phương pháp phổ biến nhất trong việc đo lường HQHĐ của các NH hiện nay.

3.2.1. Phương pháp đo lường hiệu quả từng phần

3.2.1.1. Khái quát về phương pháp đo lường hiệu quả từng phần

Phương pháp hiệu quả từng phần (Partial Performance – PP) là phương pháp đo lường hiệu quả truyền thống thông qua việc tính toán các chỉ số tài chính thể hiện sự so sánh tương đối giữa lợi nhuận và chi phí của NH. Theo Whittington (1980), việc so sánh các chỉ số tài chính được tính toán từ thực tế với các chỉ số tiêu chuẩn có thể xác định được mức độ hiệu quả là cao hay thấp. Các chỉ số tiêu chuẩn có thể được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết hay có thể dựa trên kinh nghiệm quá khứ từ những doanh nghiệp được nghiên cứu hoặc so với các doanh nghiệp cùng ngành.

Salmi & Martikainen (1994) định nghĩa các tỷ số tài chính có dạng X/Y, trong đó X và Y là một yếu tố đầu vào hoặc đầu ra được trích xuất từ báo cáo tài chính hay những nguồn thông tin tài chính khác của doanh nghiệp. Dựa vào cách sử dụng các khoản mục X và Y khác nhau, các chỉ số hiệu quả có thể được tính theo nhiều cách khác nhau. Chẳng hạn, Courtis (1978) đo lường hiệu quả thông qua các chỉ số khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý và nguy cơ phá sản. Bird & McHugh (1977) chia thước đo hiệu quả thành chỉ số thanh khoản, cấu trúc tài chính và HQHĐ. Olson & Zoubi (2011) đã chia các chỉ số tài chính trong ngành NH thành năm nhóm: khả năng sinh lời, hiệu quả, chất lượng tài sản, tính thanh khoản và rủi ro; trong khi Lee & Rose (2010) đã sắp xếp lại thành 5 nhóm chỉ số về khả năng sinh lời, chất lượng quản lý, quản trị thu nhập, chi phí và quản trị rủi ro. Mặt khác, Avkiran (2011) đã phân biệt các chỉ số tài chính thành mức độ an toàn, tăng trưởng, chất lượng tín dụng, khả năng sinh lời và giá trị thị trường.

Do mỗi chỉ số tài chính chỉ phản ánh một khía cạnh nhất định nào đó nên để có thể kiểm tra hiệu quả NH một cách đầy đủ và chính xác, số lượng chỉ tiêu được sử dụng trong phân tích không chỉ có một mà là rất nhiều chỉ tiêu và ngày có xu hướng tăng lên. Courtis (1978) báo cáo rằng các nghiên cứu trước đây đã sử dụng tới 79 chỉ tiêu, trong khi Laurent (1979) sắp xếp chúng thành 45 và Chen & Shimerda (1981) tìm thấy hơn 65 chỉ tiêu. Theo đó, các chỉ số tài chính được sử dụng phổ biến để đánh giá hiệu quả NH bao gồm: Thu nhập lãi ròng cận biên (NIM), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân (ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROE), tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (NPL), tỷ lệ thu nhập trên chi phí (ITC)…

Đã có nhiều cuộc tranh luận về việc lựa chọn chỉ tiêu nào là tốt nhất trong số hàng trăm chỉ tiêu có thể được tính toán từ các báo cáo tài chính do NH công bố. Do đó một số nhà nghiên cứu đã thu hẹp phạm vi các chỉ tiêu được sử dụng thông qua các phương pháp như phân tích phân biệt (Discriminant analysis) (Altman, 1968), phân tích nhân tố (Factor analysis) (Yeh, 1996), hoặc phân tích thành phần chính (Principal component analysis) (Laurent, 1979; Canbas & cộng sự, 2005). Tuy nhiên, các phương pháp này đều đòi hỏi những kiến thức về kinh tế lượng thống kê và mỗi nghiên cứu khác nhau lại cho ra kết quả về các chỉ tiêu chí được tinh gọn khác nhau. Gần đây, các nhà phân tích đã sử dụng một phương pháp lựa chọn các chỉ số cần thiết khác đơn giản hơn đó là thông qua hệ thống xếp hạng CAMELS (Cole & Gunther, 1998; De Young & cộng sự, 2001; Hays & cộng sự, 2009; Männasoo & Mayes, 2009; Salhuteru & Wattimena, 2015).

3.2.1.2. Hệ thống các chỉ số đo lường hiệu quả ngân hàng theo CAMELS

Hệ thống Xếp hạng các Tổ chức tài chính Thống nhất (tên chính thức của CAMELS) được thông qua vào năm 1979 với mục đích cung cấp cho các cơ quan quản lý NH liên bang một khuôn khổ đánh giá các điều kiện tài chính và HQHĐ của các NH (Siems & Barr, 1998). Ban đầu, CAMELS chỉ là một hệ thống giám sát được sử dụng để đánh giá tình trạng tài chính tổng thể của một NH thông qua việc kiểm tra tại chỗ; tuy nhiên sau đó, nó được sử dụng cho cả giám sát tại chỗ và giám xát từ xa. Theo Tổng Công ty Bảo hiểm Tiền gửi Liên bang Mỹ (FDIC, 1997), CAMELS được xem là một công cụ giám sát nội bộ hiệu quả để đánh giá sức khỏe của các tổ chức tài chính dựa trên một cơ sở thống nhất và để xác định các tổ chức nào cần được sự quan tâm hoặc chú ý đặc biệt. Mô hình CAMELS rất phù hợp và chính xác để đánh giá hiệu quả và dự đoán khả năng phá sản của một NH (Salhuteru & Wattimena, 2015). Theo De Young & cộng sự (2001), CAMELS tập trung vào việc kiểm tra các khoản mục trong báo cáo tài chính, do đó quan sát được hiệu quả tài chính của các NH. Mặt khác, Rose & Hudgins (2013), cha đẻ của cuốn sách “Quản trị ngân hàng và dịch vụ tài chính”, các chỉ tiêu trong CAMELS có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả tổng thể của các NHTM.

CAMELS là từ viết tắt cho 6 thành phần đánh giá sự an toàn và ổn định của NH, bao gồm: Mức độ an toàn vốn (Capital adequacy); Chất lượng tài sản (Asset quality); Chất lượng quản lý (Management quality); Khả năng sinh lời (Earnings ability); Thanh khoản (Liquidity); và Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity). Mỗi thành phần

này đều có vai trò và ý nghĩa riêng trong việc đo lường tính ổn định của một NH. Trong hệ thống CAMELS, mức độ an toàn vốn quyết định tính bền vững của một NH trước các cú sốc tài chính. Trong khi đó, chất lượng tài sản đo lường sự suy giảm tài sản do rủi ro tín dụng và danh mục cho vay. Năng lực của ban giám đốc và người quản lý trong việc giám sát và kiểm soát NH được đánh giá bởi chất lượng quản lý. Khả năng sinh lời đo lường hiệu quả tài chính của tổ chức thông qua các chỉ số về khả năng tạo thu nhập; trong khi mức độ thanh khoản ảnh hưởng đến khả năng thanh toán và chi trả các khoản vay của NH. Cuối cùng, độ nhạy cảm với rủi ro thị trường theo dõi mức độ chịu ảnh hưởng của NH đối với các rủi ro thị trường do biến động lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá cổ phiếu và giá cả hàng hóa. Mỗi một trong năm yếu tố đều được tính điểm từ 1 đến 5, với 1 là điểm xếp hạng tốt nhất. Theo đó, điểm xếp hạng CAMELS tổng hợp từ trung bình của sáu thành phần này cũng nằm trong khoảng từ 1 đến 5. Các NH thuộc nhóm NH có vấn đề (xếp hạng 4-5) cần có những giải pháp khắc phục kịp thời nếu không muốn đối mặt với việc phải đóng cửa (Rose & Hudgins, 2013).

Về lý thuyết, hoàn toàn có thể sử dụng điểm xếp hạng CAMELS tổng hợp để đánh giá hiệu quả tổng thể của các NH, tuy nhiên, những đánh giá này thường không được công bố rộng rãi vì lo ngại có thể dẫn đến việc rút tiền gửi quá mức khiến các NH gặp thêm nhiều khó khăn và có thể làm suy yếu niềm tin của công chúng đối với cả hệ thống NH (Lopez, 1999). Tuy nhiên, dựa trên các tiêu chí xếp hạng của CAMELS đã có nhiều ý tưởng khác nhau được các tác giả đề xuất nhằm đo lường mức độ hiệu quả của các NH (Cole & Gunther, 1998; De Young & cộng sự, 2001; Hays & cộng sự, 2009).

3.2.1.3. Nhóm chỉ số đo lường hiệu quả ngân hàng theo CAMELS

i) Độ an toàn về vốn

Nguồn vốn tự có của một tổ chức tài chính có khả năng “hấp thụ” các dạng rủi ro tiềm ẩn khác nhau (như rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường) để đảm bảo sự ổn định của tổ chức tài chính đó và bảo vệ các chủ nợ (Dietrich & Wanzenried, 2009). Độ an toàn vốn đại diện cho sức mạnh nội tại và phản ánh khả năng vượt qua khó khăn của NH. Thành phần này thường được đo lường thông qua hệ số an toàn vốn CAR. Hệ số CAR được tính bằng cách lấy vốn tự có (vốn cấp 1 + vốn cấp 2) chia cho tổng tài sản Có rủi ro của NH; trong đó, vốn cấp 1 được xem như là nguồn vốn chính trong khi vốn cấp 2 là vốn bổ sung (Sangmi & Nazir, 2010). Hệ số CAR phản ánh khả năng bù đắp những tổn thất về mặt giá trị tài sản của NH, hệ số này càng cao thì NH càng an toàn (Hasbi &

Haruman, 2001). Tuy nhiên, hệ số CAR thường được các NH tính toán cho nhu cầu quản trị cũng như theo yêu cầu của cơ quan quản lý và ít được công bố rộng rãi trong các báo cáo tài chính. Do đó, một chỉ số khác được tác giả sử dụng để đại diện cho mức độ an toàn vốn của NH thay thế CAR là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Tỷ lệ này đo lường khả năng đủ vốn của NH để đối mặt với việc rút tiền gửi; tỷ lệ càng cao thì NH càng an toàn (Mendes & Abreu, 2003; Tan, 2016). Vì những hạn chế trong việc tiếp cận dữ liệu nên nghiên cứu này sử dụng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thay cho hệ số CAR để đo lường mức độ an toàn vốn của NH.

ii) Chất lượng tài sản

Phần lớn tài sản của NH là các khoản cho vay đối với khách hàng. Đây là loại tài sản mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho NH. Chất lượng của các khoản cho vay phụ thuộc chủ yếu vào khả năng thu hồi nợ và lãi vay từ khách hàng. Do đó, một trong những nhiệm vụ chính của các nhà quản lý NH là phải kiểm soát và giám sát chặt chẽ rủi ro tín dụng. NH càng hạn chế rủi ro tín dụng thì các khoản cho vay càng có chất lượng. Nhìn chung, rủi ro của NH chủ yếu đến từ danh mục cho vay, do đó, yêu cầu đánh giá sức khỏe và chất lượng tài sản của NH thông qua việc theo dõi sức khỏe tài chính của khách hàng vay cũng như đo lường tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay như một đại diện về chất lượng tài sản là vô cùng cần thiết (Baral, 2005). Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì chất lượng tài sản của NH càng thấp.

iii) Chất lượng quản lý

Chất lượng quản lý về cơ bản là khả năng của ban giám đốc và các nhà quản lý khi xác định, đo lường và kiểm soát rủi ro của một tổ chức nhằm đảm bảo an toàn, hiệu quả trong hoạt động (FDIC, 1997). Chất lượng quản lý góp phần quan trọng trong việc phản ánh HQHĐ tổng thể và là một trong những yếu tố hàng đầu quyết định đến sự thành bại của một NH. NH được quản lý càng tốt thì sẽ càng hiệu quả. Nhiệm vụ của nhà quản lý NH không chỉ dừng ở việc phải đảm bảo hoạt động của NH được trơn tru mà còn phải kiểm soát được chi phí và gia tăng năng suất với mục tiêu cuối cùng là tối đa hóa lợi nhuận. Chất lượng quản lý có thể được đo lường bởi nhiều chỉ số khác nhau, tiêu biểu trong đó có tỷ số lợi nhuận trước thuế trên tổng số nhân viên NH (Dash & Das, 2009; Chandani & cộng sự, 2014).

iv) Khả năng sinh lời

Khả năng sinh lời là một thông số quan trọng được dùng để đo lường HQHĐ của một NH. Nó giải thích sự tăng trưởng và tính bền vững của thu nhập NH trong một

khoản thời gian nhất định. Ngược lại, NH cũng phụ thuộc vào thu nhập của mình để thực hiện các hoạt động như chi trả cổ tức, bổ sung vốn chủ sở hữu, tạo cơ hội tái đầu tư để phát triển, thực hiện chiến lược tham gia vào các hoạt động mới và duy trì triển vọng cạnh tranh. Khả năng sinh lời của các NH có thể được đo bằng nhiều tỷ lệ khác nhau, trong đó phổ biến nhất là tỷ lệ thu nhập ròng trên bình quân tổng tài sản (ROA) (Ayadi & Pujals, 2005; Athanasoglou & cộng sự, 2006). Tỷ lệ này cho thấy mức độ hiệu quả của một NH trong việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận (Sangmi & Nazir, 2010). Neal (2004) cho rằng, ROA phản ánh khả năng sử dụng tài sản của NH để tạo ra thu nhập và do đó, bất kỳ thay đổi nào trong ROA theo thời gian đều là bằng chứng cần thiết để đánh giá hiệu quả NH tăng hay giảm. Theo Athanasoglou & cộng sự (2006), so với ROE, việc sử dụng ROA để đo lường khả năng sinh lời là phù hợp hơn vì có tính đến cả các rủi ro vốn có từ việc sử dụng đòn bẩy tài chính (tài sản Nợ) của các NH.

v) Thanh khoản

Thanh khoản NH đo lường khả năng thanh toán các nghĩa vụ hiện tại của nó (Hazzi & Kilani, 2013). Thiếu hụt thanh khoản có tác động xấu đến hình ảnh của các NH, vì vậy, đảm bảo thanh khoản đầy đủ là mối quan tâm hàng đầu của các NH, đặc biệt là từ sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008. Một NH đang ở trong trạng thái thanh khoản đầy đủ có nghĩa là NH đó có đủ khả năng thanh toán bằng tiền bằng cách tăng nợ hoặc chuyển đổi tài sản thành tiền một cách nhanh chóng với chi phí hợp lý. Thanh khoản NH thường được tính bằng tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản của NH (Laurent, 1979; Canbas & cộng sự, 2005; Vodová, 2013; và Wilbert, 2014).

vi) Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường

Hoạt động của các NH thường rất nhảy cảm với những biến động của điều kiện thị trường. Những thay đổi của thị trường có thể tác động bất lợi đến thu nhập và/hoặc tài sản của NH. Rủi ro thị trường bao gồm các rủi ro liên quan đến thay đổi lãi suất, tỷ giá hối đoái, nhu cầu đầu tư, giá vốn chủ sở hữu… Theo đó, độ nhạy cảm với rủi ro thị trường được đánh giá bởi các thay đổi về lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán của NH… trước biến động của thị trường. Những thay đổi này đều có thể ảnh hưởng đến HQHĐ của NH. Vì vậy, sự nhạy cảm với rủi ro thị trường thể hiện sự bất lợi của NH do bị ảnh hưởng bởi những thay đổi đó.