Luận văn Mô hình đánh giá mức độ căng thẳng tài chính hệ thống ngân hàng tại Việt Nam (Stress Test) áp dụng phương pháp VAR

< 1, nghĩa là tỷ giá thực giảm, VNĐ lên giá và sức cạnh tranh thương mại quốc tế của Việt Nam bị xói mòn. Theo thống kê 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 trãi qua hai giai đoạn: Giai đoạn từ 2000 đến 2003, tỷ giá thực có xu hướng tăng, cán cân thương mại được cải thiện và thậm chí có thặng dư chút ít. Tuy nhiên, từ năm 2004 đến nay, tỷ giá thực có xu hướng giảm, đặc biệt vào thời điểm cuối quý 3 năm 2006, REER tính được là 97,573 tức là đã giảm 2,427 % so với năm cơ sở. Khi tỷ giá thực giảm, chứng tỏ giá hàng xuất khẩu trở nên đắt hơn và giá hàng nhập khẩu trở nên rẽ hơn một cách tương đối, điều này sẽ góp phần làm giảm giá trị kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam, nên về lý thuyết, sẽ làm giảm khả năng cạnh tranh thương mại quốc tế. Thực tế thâm hụt cán cân thương mại ngày càng tăng trong giai đoạn này cũng phần nào chứng minh cho mối quan hệ này. 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 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 nhập 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, kể từ năm 2007 cho đến nay, VNĐ đã trải qua 3 giai đoạn biến động 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 31 thị trường ngoại hối là do các nhà đầu tư nước ngoài bán khoản 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 một phần do tín dụng ngoại hối tăng mạnh và đầu năm 2010, kỳ vọng VNĐ giảm giá do đã liên tục bị giảm giá trong thời gian vừa 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 ngân hàng nhà nước. Cho nên sự biến động của tỷ giá sẽ ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng và ngược lại, hoạt động ngân hàng ảnh hưởng rất nhiều đến tỷ giá thực. Mối quan hệ giữa NPL và REER 0 1 2 3 4 5 6 7 8 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Năm N PL 0 20 40 60 80 100 120 R EE R NPL R1 (Nguồn: NHNN và Tổng cục thống kê) Hình 2.6 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ giá thực REER Nhìn vào đồ thị, có một điều nghịch lý là tại sao khi đồng Việt Nam ngày càng bị đánh giá cao hơn tỷ giá thực có nghĩa là nó ngày càng bị mất giá trên thị trường nhưng từ năm 2002 đến năm 2007, tỷ lệ nợ xấu liên tục giảm. Điều này có thể giải 32 thích vì từ năm 2002 đến năm 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 là hầu như rất nhỏ, cộng với tình hình kinh tế 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 nhất 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. 2.2.5 Kim ngạch xuất nhập khẩu 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 tiềm năng, lợi thế so sánh của đất nước. Tuy nhiên xuất nhập khẩu của Việt Nam còn nhiều tồn tại như quy mô, khối 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 gia tăng. Nếu như năm 2001, tỷ lệ nhập siêu chiếm 7,9% so với kim ngạch xuất khẩu thì đến năm 2010, tỷ lệ này đã là 17,47%. Đặc biệt, 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 lên tới gần 30%. 33 Hình 2.7 Giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam giai đoạn từ 2001-2011 Từ năm 2001 đến nay, thâm hụt thương mại của Việt Nam gia tăng mang tính chất hệ thống. Thâm hụt thương mại gia tăng là gánh nặng đối với cán cân thanh toán quốc tế và làm cho tài khoản vãng lai rơi vào tình trạng thâm hụt. Năm 2007, thâm hụt tài khoản vãng lai lên đến 6,9 tỷ USD, năm 2008 là 9 tỷ USD và năm 2010 khoảng 5,5 tỷ USD. Cũng giống như tỷ giá, hoạt động xuất nhập khẩu có mối quan hệ rất 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 đồng thời cũng là rủi ro tiềm ẩn trong bối cảnh hội nhập hiện nay. 34 Mối quan hệ giữa NPL và IM 0 1 2 3 4 5 6 7 8 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Năm N PL -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 IM NPL IM (Nguồn: NHNN và Tổng cục thống kê) Hình 2.8 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và nhập khẩu Hình 2.8 thể hiện mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu ngân hàng và nhập khẩu của Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2002 đến năm 2011. Ta thấy mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ nợ xấu và nhập khẩu, điều này cũng khá phù hợp với một đất nước nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam. Là một nền kinh tế nhỏ, đang dần bước mở cửa và hội nhập, cơ cấu nhập khẩu của Việt Nam với tỷ trọng hàng nhập về gia công và sau đó xuất khẩu trở lại lớn. Giá trị nhập khẩu gia tăng cao không có nghĩa là tình hình sản xuất và tiêu thụ hàng hóa trong nước bị hạn chế so với các nước khác. 35 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 Qua chương 2, tác giả đã khái quát về tình hình hoạt động cũng như những rủi ro tiềm ẩn đang đe dọa thị trường tài chính Việt Nam. Đồng thời, phân tích định tính mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng và các biến số vĩ mô trong nền kinh tế như: độ lệch sản lượng (Output Gap), tỷ giá thực REER, lãi suất ngân hàng nhà nước , chỉ số giá cả và nhập khẩu. Đây cũng là những biến số trong mô hình đánh giá mức độ căng thẳng tài chính ở chương sau. 36 CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH KIỂM TRA ĐỘ CĂNG THẲNG TÀI CHÍNH CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG VIỆT NAM ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP VAR Trong luận văn này, tác giả cũng sử dụng phương pháp VAR (tương tự phương pháp mà Ông Settor Amediku thực hiện trong bài “Kiểm tra độ căng thẳng của hệ thống ngân hàng Gana, sử dụng phương pháp VAR”(2006)) để kiểm tra độ căng thẳng tài chính của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Mô hình này bao gồm một số biến sau: NPL, GAP, R1, LNI, CPI, IM. Trong đó, NPL (Non- performing Loan) là tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng; GAP (Output Gap) là chênh lệch sản lượng của nền kinh tế, R1 (Real effective exchange rate) là tỷ giá thực của đồng nội tệ; LNI là logarit của lãi suất danh nghĩa do ngân hàng trung ương công bố từng thời kỳ; CPI là chỉ số giá tiêu dùng được tính theo quý; IM là giá trị nhập khẩu. 3.1 Kiểm định các biến của mô hình Như đã trình bày, tác giả thực hiện stress test hệ thống ngân hàng sử dụng Mô hình VAR (hay còn gọi là mô hình tự hồi quy vector). Điều kiện tiên quyết khi thực hiện mô hình này là các biến được sử dụng trong mô hình phải có tính dừng. Nếu 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 tiến hành kiểm định tính dừng của tất cả các biến khi đưa vào mô hình bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dicker 37 Fuller (ADF). Ngoài ra, tác giả cũng tiến hành kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến dựa trên phương pháp VAR 3.1.1 Kiểm định tính dừng của biến NPL (Nguồn: Kết quả chạy eview) Hình 3.1 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1 của NPL Nhìn vào hình 3.1 bên trái, ta thấy biểu đồ hàm tự tương quan ACF giảm dần một cách từ từ về 0. Chuỗi dữ liệu NPL chưa dừng, ta phải sai phân bậc 1. Kiểm tra đồ thị Correlogram của chuỗi sai phân bậc 1 của NPL (hình 3.1 bên phải) ta thấy ACF tắt nhanh về 0 sau 1 độ trễ, PAC giảm nhanh về 0 sau 1 độ trễ. Ta có chuỗi dữ liệu dừng. Theo kết quả chạy kiểm định ADF, chuỗi dữ liệu của biến NPL không có tính dừng. Ta tiến hành xữ lý bằng cách lấy sai phân một lần để được chuỗi dừng, với độ trễ bằng 0, như (bảng 3.1). τqs= -7.389697>τ0.01= -2.6280 τqs= -7.389697>τ0.05= -1.9504 τqs= -7.389697>τ0.1= -1.6206 Ta thấy giá trị τqs= 7.389697 lớn hơn các giá trị tới hạn mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% 38 ⇒ Chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Bảng 3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu NPL ADF Test Statistic -7.389697 1% Critical Value* -2.6280 5% Critical Value -1.9504 10% Critical Value -1.6206 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(NPL,2) Method: Least Squares Date: 01/15/12 Time: 17:34 Sample(adjusted): 2002:3 2011:2 Included observations: 36 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(NPL(-1)) -1.217368 0.164739 -7.389697 0.0000 R-squared 0.609402 Mean dependent var -0.005278 Adjusted R-squared 0.609402 S.D. dependent var 1.367785 S.E. of regression 0.854836 Akaike info criterion 2.551571 Sum squared resid 25.57607 Schwarz criterion 2.595557 Log likelihood -44.92827 Durbin-Watson stat 2.056651 (Nguồn: Kết quả chạy eview) 3.1.2 Kiểm định tính dừng của biến GAP (Nguồn: Kết quả chạy eview) Hình 3.2 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1 của GAP 39 Nhìn vào hình 3.2 bên trái, ta thấy biểu đồ hàm tự tương quan ACF giảm dần một cách từ từ về 0. Chuỗi dữ liệu GAP chưa dừng, ta phải sai phân bậc 1. Kiểm tra đồ thị Correlogram của chuỗi sai phân bậc 1 của GAP (hình 3.2 bên phải) ta thấy ACF tắt nhanh về 0 sau 1 độ trễ, PAC giảm nhanh về 0 sau 1 độ trễ. Ta có chuỗi dữ liệu dừng. Ta tiến hành kiểm định ADF chuỗi dữ liệu GAP, với độ trễ là 2, ta thấy chuỗi này không có tính dừng. Tiến hành lấy sai phân một lần ta được kết quả như (bảng 3.2), chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 5% và 10%. τqs= -2.333968<τ0.01= -3.1714 τqs= -2.333968>τ0.05= -2.0056 τqs= -2.333968>τ0.1= -1.6458 Bảng 3.2 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu GAP ADF Test Statistic -2.333968 1% Critical Value* -3.1714 5% Critical Value -2.0056 10% Critical Value -1.6458 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GAP,2) Method: Least Squares Date: 01/13/12 Time: 22:02 Sample(adjusted): 2006 2011 Included observations: 6 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(GAP(-1)) -4.527510 1.939834 -2.333968 0.1018 40 D(GAP(-1),2) 2.689263 1.712764 1.570130 0.2144 D(GAP(-2),2) 1.950351 1.417573 1.375838 0.2626 R-squared 0.859478 Mean dependent var -0.333333 Adjusted R-squared 0.765797 S.D. dependent var 35.04093 S.E. of regression 16.95789 Akaike info criterion 8.806197 Sum squared resid 862.7105 Schwarz criterion 8.702076 Log likelihood -23.41859 Durbin-Watson stat 2.481263 (Nguồn: Kết quả chạy eview) 3.1.3 Kiểm định tính dừng của biến LNI (Nguồn: Kết quả chạy eview) Hình 3.3 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1 của LNI Nhìn vào hình 3.3 bên trái, ta thấy biểu đồ hàm tự tương quan ACF giảm dần một cách từ từ về 0. Chuỗi dữ liệu LNI chưa dừng, ta phải sai phân bậc 1. Kiểm tra đồ thị Correlogram của chuỗi sai phân bậc 1 của LNI (hình 3.3 bên phải) ta thấy ACF tắt nhanh về 0 sau 1 độ trễ, PAC giảm nhanh về 0 sau 1 độ trễ. Ta có chuỗi dữ liệu dừng. 41 Kiểm định ADF chuỗi dữ liệu LNI, với độ trễ là 0, ta thấy chuỗi này không có tính dừng. Tiến hành lấy sai phân một lần ta được kết quả như (bảng 3.3), chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. τqs= -5.665602>τ0.01= -2.6280 τqs= -5.665602 >τ0.05= -1.9504 τqs= -5.665602>τ0.1= -1.6206 Bảng 3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu LNI ADF Test Statistic -5.665602 1% Critical Value* -2.6280 5% Critical Value -1.9504 10% Critical Value -1.6206 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNI,2) Method: Least Squares Date: 01/16/12 Time: 20:52 Sample(adjusted): 2002:3 2011:2 Included observations: 36 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNI(-1)) -0.956766 0.168873 -5.665602 0.0000 R-squared 0.478383 Mean dependent var 0.000000 Adjusted R-squared 0.478383 S.D. dependent var 1.242086 S.E. of regression 0.897072 Akaike info criterion 2.648024 Sum squared resid 28.16585 Schwarz criterion 2.692011 Log likelihood -46.66443 Durbin-Watson stat 1.984983 (Nguồn: Kết quả chạy eview) 42 3.1.4 Kiểm định tính dừng của biến CPI (Nguồn: Kết quả chạy eview) Hình 3.4 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1 của CPI Nhìn vào hình 3.4 bên trái, ta thấy biểu đồ hàm tự tương quan ACF giảm dần một cách từ từ về 0. Chuỗi dữ liệu CPI chưa dừng, ta phải sai phân bậc 1. Kiểm tra đồ thị Correlogram của chuỗi sai phân bậc 1 của CPI (hình 3.4 bên phải) ta thấy ACF tắt nhanh về 0 sau 1 độ trễ, PAC giảm nhanh về 0 sau 1 độ trễ. Ta có chuỗi dữ liệu dừng. Tiến hành kiểm định ADF chuỗi dữ liệu CPI, với độ trễ là 1, ta thấy chuỗi này không có tính dừng. Tiến hành lấy sai phân một lần ta được kết quả như, kết quả như (bảng 3.4), chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. τqs= -3.737852>τ0.01= -3.6289 τqs=  -3.737852>τ0.05= -2.9472 τqs=  -3.737852>τ0.1= -2.6118 Bảng 3.4 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu CPI ADF Test Statistic -3.737852 1% Critical Value* -3.6289 5% Critical Value -2.9472 10% Critical Value -2.6118 43 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(CPI,2) Method: Least Squares Date: 01/27/12 Time: 09:04 Sample(adjusted): 2002:4 2011:2 Included observations: 35 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(CPI(-1)) -1.114860 0.298262 -3.737852 0.0007 D(CPI(-1),2) -0.102486 0.202019 -0.507310 0.6154 C 3.263353 1.076366 3.031824 0.0048 R-squared 0.623733 Mean dependent var 0.028000 Adjusted R-squared 0.600217 S.D. dependent var 6.875259 S.E. of regression 4.347118 Akaike info criterion 5.858720 Sum squared resid 604.7178 Schwarz criterion 5.992035 Log likelihood -99.52759 F-statistic 26.52304 Durbin-Watson stat 1.974858 Prob(F-statistic) 0.000000 (Nguồn: Kết quả chạy eview) 3.1.5 Kiểm định tính dừng của biến IM (Nguồn: Kết quả chạy eview) Hình 3.5 Biểu đồ tương quan và tương quan riêng phần của NPL và sai phân bậc 1 của IM 44 Nhìn vào hình 3.5 bên trái, ta thấy biểu đồ hàm tự tương quan ACF giảm dần một cách từ từ về 0. Chuỗi dữ liệu IM chưa dừng, ta phải sai phân bậc 1. Kiểm tra đồ thị Correlogram của chuỗi sai phân bậc 1 của IM (hình 3.5 bên phải) ta thấy ACF tắt nhanh về 0 sau 1 độ trễ, PAC giảm nhanh về 0 sau 1 độ trễ. Ta có chuỗi dữ liệu dừng. Tiến hành kiểm định chuỗi dữ liệu IM, với độ trễ là 0, ta thấy chuỗi này có tính dừng, kết quả như (bảng 3.5), chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. τqs=  -6.181775>τ0.01= -2.6261 τqs=  -6.181775>τ0.05= -1.9501 τqs=  -6.181775>τ0.1= -1.6205 Bảng 3.5 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu IM ADF Test Statistic -5.491645 1% Critical Value* -2.6280 5% Critical Value -1.9504 10% Critical Value -1.6206 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(IM,2) Method: Least Squares Date: 01/26/12 Time: 18:11 Sample(adjusted): 2002:3 2011:2 Included observations: 36 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(IM(-1)) -0.993216 0.180860 -5.491645 0.0000 R-squared 0.462112 Mean dependent var 103.8889 Adjusted R-squared 0.462112 S.D. dependent var 2851.408 S.E. of regression 2091.247 Akaike info criterion 18.15629 Sum squared resid 1.53E+08 Schwarz criterion 18.20028 Log likelihood -325.8133 Durbin-Watson stat 1.871011 (Nguồn: Kết quả chạy eview) 45 3.1.6 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. Hiện tượng này được gọi là hồi quy không xác thực. Một cách để tránh khỏi nó là tìm xem liệu chuỗi thời gian có phải là 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 thuyết H0 (không có đồng liên kết) ở các mức ý nghĩa 1% và 5%. Có 3 đồng liên kết ở mức ý nghĩa 5% và có 02 đồng liên kết ở mức ý nghĩa 1%. Như vậy, có một mối quan hệ dài hạn (hoặc cân bằng) giữa các biến phân tích của mô hình. 3.2 Mô hình Stress test áp dụng phương pháp VAR cho hệ thống ngân hàng tại Việt Nam Theo kết quả ước lượng mô hình VAR (phụ lục 2) ta có các tham số ước lượng và thống kê T được tổng hợp trong (bảng 3.6) Bảng 3.6 Ma trận tham số và thống kê t của mô hình VAR Biến Constant NPL GAP R1 LNI CPI IM NPL -19.73 0.34 0.12 -6.78 0.29 1.41 619.83 [-1.84] [ 1.48] [ 0.51] [-0.11] [ 1.25] [ 1.13] [ 1.29] GAP -17.77 2.33 -1.04 -203.64 -1.86 6.40 1761.22 [-1.63] [ 2.00] [-0.87] [-0.66] [-1.54] [ 1.00] [ 0.71] R1 -456.69 0.00 0.00 -0.42 0.00 -0.01 1.15 [-0.16] [-1.47] [ 1.02] [-0.89] [ 0.99] [-0.61] [ 0.30] LNI -3.57 1.90 0.63 -98.88 1.20 6.68 1698.54 [-0.32] [ 1.88] [ 0.61] [-0.37] [ 1.15] [ 1.21] [ 0.80] CPI 19.88 0.17 0.02 0.69 0.03 0.15 61.07 [ 0.34] [ 2.37] [ 0.21] [ 0.036] [ 0.42] [ 0.38] [ 0.40] IM -6796.18 0.00 0.00 -0.02 0.00 0.00 0.56 [-0.30] [-2.42] [-1.15] [-0.27] [-1.12] [-0.57] [ 1.10] (Nguồn: Kết quả hồi quy) 46 Theo ma trận tham số trong bảng 3.6, mối quan hệ giữa các biến trong mô hình VAR phù hợp về mặt lý thuyết kinh tế. Ta thấy, tỷ lệ nợ xấu NPL có mối quan hệ tỷ lệ thuận với độ lệch sản lượng GAP, lãi suất ngân hàng trung ương LNI, chỉ số giá cả CPI, và nhập khẩu IM; đồng thời, tỷ lệ nghịch với tỷ giá thực REER ( R1). Với hệ số R- squared từ 91%- 99%, hệ số điều chỉnh R- squared từ 68% - 99 % cho thấy mô hình khá phù hợp, phản ánh được các mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. 3.3 Phân tích tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến hoạt động ngân hàng Từ kết quả hồi quy 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. 47 (Nguồn: Kết quả hồi quy) Hình 3.6 Phản ứng xung lực của các biến trong mô hình Theo hình 3.6, tỷ lệ nợ xấu chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi sự biến động của các biến độ lệch sản lượng, tỷ giá thực và lãi suất ngân hàng trung ương với biên độ rộng và kéo dài nhiều độ trễ. 3.4 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. Sử dụng phân tích phương sai Variance Decomposition để đánh giá mức độ tác động trong ngắn hạn và trung hạn của các biến NPL, GAP, R1, LNI, CPI và IM trong thời gian 10 quý tới (tức là 2,5 năm). Bảng 3.7 tóm tắt từ (Phụ lục 3): Bảng 3.7 Kết quả phân tích phương sai các biến của mô hình Biến S.E NPL GAP R1 LNI CPI IM NPL 2.003 21.776 38.181 30.562 6.8271 0.6244 2.0294 GAP 1.774 6.8959 44.333 4.7584 40.617 1.0731 2.3219 R1 984 13.57 26.245 26.666 29.495 1.153 2.8703 LNI 1.889 12.183 46.916 6.7706 30.263 1.9443 1.9232 CPI 9.51 12.159 39.717 24.373 19.085 2.5629 2.1028 IM 20.99 16.221 39.456 12.18 25.182 4.9358 2.0251 (Nguồn: Kết quả hồi quy) Sự biến động của tỷ lệ nợ xấu ngân hàng trong trung hạn chủ yếu do sự tác động của độ chênh lệch sản lượng GAP, tỷ giá thực R1 và lãi suất ngân hàng trung ương . Hệ số giải thích của các biến này lần lược là 38.18%, 30,56% và 6,82% Sự biến động của độ chênh lệch sản lượng chủ yếu là do sự ảnh hưởng từ sự biến động của lãi suất ngân hàng trung ương LNI, tỷ lệ nợ xấu NPL và tỷ giá thực. Hệ số giải thích của các biến này lần lược là 40,61%, 6,89% và 4,75 %. 48 Sự biến động của tỷ giá thực R1 chủ yếu chịu ảnh hưởng do sự biến động của lãi suất ngân hàng nhà nước LNI, độ chênh lệch sản lượng GAP và tỷ lệ nợ xấu NPL. Hệ số giải thích của các biến này lần lượt là 29,49%, 26,24% và 13,57% Sự biến động của lãi suất ngân hàng chịu ảnh hưởng của độ chênh lệch sản lượng, tỷ lệ nợ xấu và tỷ giá thực. Hệ số giải thích của các biến này lần lược là 46,91%, 12,18% và 6,77%. Sự biến động của chỉ số giá tiêu dùng CPI chủ yếu chịu sự ảnh hưởng của độ chênh lệch sản lượng, tỷ giá thực và tỷ lệ nợ xấu. Hệ số giải thích của các biến này lần lượt là 39,71%, 24,37% và 12,15%. Sự biến động của nhập khẩu chịu ảnh hưởng của các biến chênh lệch sản lượng, lãi suất ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu. Hệ số giải thích của các biến này lần lượt là 39,45%, 25,18% và 16,22%. Nhìn chung, tỷ lệ nợ xấu ngân hàng đều có mối quan hệ rất chặc chẽ với các biến vĩ mô trong nền kinh tế, có thể một chiều và hai chiều. 3.5 Một số khuyến nghị đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam Mô hình đáng giá mức độ căng thẳng tài chính cung cấp thêm một bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ chặt chẽ giữa rủi ro trong hoạt động ngân hàng và các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế. Thông qua mô hình, với việc xem tỷ lệ nợ xấu đại diện cho rủi ro trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, thể hiện sức khỏe cũng như khả năng chịu đựng của ngân hàng trước những cú sốc của nền kinh tế, với những kết quả định lượng, ta thấy bất cứ sự biến động nào của nền kinh tế vĩ mô cũng ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu và dẫn đến nguy cơ tiềm ẩn trong hoạt động ngân hàng. Qua phân tích, tác giả khuyến nghị một số vấn đề cho việc hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô nói chung và lĩnh vực tài chính ngân hàng nói riêng như sau: Đảm bảo an toàn hoạt động trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, nâng cao năng lực quản trị, kiểm tra kiểm soát nội bộ, quản lý tốt các rủi ro trong họat động ngân 49 hàng. Đặc biệt là nâng cao chất lượng tín dụng, kiểm soát tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng không để tăng đột biến. Hoàn thiện hệ thống chỉ tiêu đánh giá an toàn và quản lý nội bộ của từng định chế theo xu thế ngày càng tiến gần các chuẩn mực của thế giới. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam 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 ở mức hợp lý; điều hành tỷ giá chủ động, linh hoạt theo tín hiệu thị trường; tăng cường năng lực phân tích, dự báo, chủ động điều chỉnh lượng cung tiền để bảo đảm tính thanh khoản của hệ thống ngân hàng. Nâng cao năng lực thanh tra giám sát ngân hàng của Ngân hàng Nhà nước, phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan chức năng như NHNN, Ủy ban chứng khoán, kiểm toán ... thông qua cơ chế phối hợp cung cấp thông tin cụ thể. Kiểm soát các dòng vốn nước ngoài, giảm thiểu rủi ro gắn với những dòng vốn chu chuyển với khối lượng lớn và bất ngờ, nhầm ngăn ngừa khủng hoảng tài chính. Kiểm soát đầu tư công và tăng cường kỷ luật tài khóa để giảm thâm hụt ngân sách và ổn định nợ công là yếu tố quan trọng để bảo đảm ổn định kinh tế vĩ mô và tăng trưởng bền vững trong trung và dài hạn 50 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 Chương 3, tác giả sử dụng mô hình VAR để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố trong nền kinh tế 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 hệ thống ngân hàng phản ứng ra sao trước sự biến đổi của độ chênh lệch sản lượng, tỷ giá thực, lãi suất ngân hàng , chỉ số giá tiêu dùng và nhập khẩu. Ta thấy được mối quan hệ rất chặt chẽ giữa tỷ lệ nợ xấu ngân hàng và độ chênh lệch sản lượng. Đồng thời, sự biến động của của các biến kinh tế khác cũng chịu ảnh hưởng ít nhiều từ tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. 51 KẾT LUẬN Kinh tế thế giới vừa 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. Với tình trạng sức khỏe vẫn còn rất yếu, đang trong giai đoạn phục hồi, chỉ cần một cú sốc nhẹ cũng có thể 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 của các nước trên toàn thế giới. Việt nam cũng không ngoại lệ, liên tục những năm gần đây, Chính phủ cũng như NHNN liên tục 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 NHNN trước thực trạng kinh tế Việt Nam còn quá nhiều bất ổn. Trên cơ sở vận dụng những kiến thức đã học tại Trường Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh vào điều kiện thực tế tại Việt Nam. Luận văn đã thực hiện được các nội dung sau đây: Thứ nhất, phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế nhằm đánh giá thực trạng rủi ro trong khoảng thời gian từ năm 2002 đến nay. Thứ hai, áp dụng mô hình kiểm tra mức độ căng thẳng tài chính của hệ thống ngân hàng bằng phương pháp VAR để đánh giá tác động của các nhân tố trước cú sốc kinh tế vĩ mô. 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 T.S Nguyễn Tấn Hoàng 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! 52 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kiểm định đồng liên kết các biến của mô hình Date: 01/16/12 Time: 19:31 Sample(adjusted): 2002:3 2011:2 Included observations: 36 after adjusting endpoints Trend assumption: Linear deterministic trend Series: NPL GAP R1 LNI CPI IM Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test Hypothesized Trace 5 Percent 1 Percent No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value None ** 0.819561 152.8880 94.15 103.18 At most 1 ** 0.690283 91.24288 68.52 76.07 At most 2 * 0.495492 49.04742 47.21 54.46 At most 3 0.308229 24.41727 29.68 35.65 At most 4 0.259395 11.15124 15.41 20.04 At most 5 0.009424 0.340872 3.76 6.65 *(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level Trace test indicates 3 cointegrating equation(s) at the 5% level Trace test indicates 2 cointegrating equation(s) at the 1% level Hypothesized Max-Eigen 5 Percent 1 Percent No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value None ** 0.819561 61.64511 39.37 45.10 At most 1 ** 0.690283 42.19547 33.46 38.77 At most 2 0.495492 24.63015 27.07 32.24 At most 3 0.308229 13.26603 20.97 25.52 At most 4 0.259395 10.81037 14.07 18.63 At most 5 0.009424 0.340872 3.76 6.65 53 *(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I): NPL GAP R1 LNI CPI IM 0.329387 -1.453552 -0.000783 1.977269 0.025676 0.016171 -0.053958 1.999668 0.001768 -2.711734 -0.015128 -0.213323 0.122900 -0.307291 -0.001492 0.533315 0.025662 -0.040144 0.748971 0.268354 -0.001395 -1.099851 0.093100 -0.017935 -0.099043 1.996673 4.83E-05 -1.687052 0.064075 -0.031992 -0.344366 -1.241910 -0.003117 -0.336956 0.098225 -0.069765 Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(NPL) -0.089729 -0.241067 -0.296300 -0.268544 0.119707 0.030736 D(GAP) -0.393697 0.054114 -0.376769 0.008021 0.015399 -0.008918 D(R1) 208.8839 -47.52984 -76.97920 33.68083 38.00220 -7.321047 D(LNI) -0.488465 -0.044212 -0.411688 0.149537 0.105346 -0.007204 D(CPI) 0.560080 0.665810 -0.417399 -0.496124 1.594632 -0.186975 D(IM) 1.177717 4.849013 0.494574 -2.039267 -0.248145 0.546714 1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood -529.2410 Normalized cointegrating coefficients (std.err. in parentheses) NPL GAP R1 LNI CPI IM 1.000000 -4.412901 -0.002377 6.002875 0.077952 0.049094 (0.92323) (0.00112) (1.06293) (0.03975) (0.06185) Adjustment coefficients (std.err. in parentheses) D(NPL) -0.029556 (0.05029) D(GAP) -0.129679 (0.03600) D(R1) 68.80362 (12.4144) D(LNI) -0.160894 (0.04481) D(CPI) 0.184483 54 (0.24407) D(IM) 0.387925 (0.55784) 2 Cointegrating Equation(s): Log likelihood -508.1432 Normalized cointegrating coefficients (std.err. in parentheses) NPL GAP R1 LNI CPI IM 1.000000 0.000000 0.001731 0.021086 0.050591 -0.478670 (0.00146) (0.89072) (0.06488) (0.08611) 0.000000 1.000000 0.000931 -1.355523 -0.006200 -0.119596 (0.00024) (0.14629) (0.01066) (0.01414) Adjustment coefficients (std.err. in parentheses) D(NPL) -0.016548 -0.351628 (0.04864) (0.36022) D(GAP) -0.132598 0.680469 (0.03632) (0.26899) D(R1) 71.36825 -398.6674 (12.2174) (90.4887) D(LNI) -0.158509 0.621600 (0.04532) (0.33570) D(CPI) 0.148557 0.517294 (0.24374) (1.80524) D(IM) 0.126280 7.984542 (0.47537) (3.52086) 3 Cointegrating Equation(s): Log likelihood -495.8282 Normalized cointegrating coefficients (std.err. in parentheses) NPL GAP R1 LNI CPI IM 1.000000 0.000000 0.000000 0.160445 0.071997 -0.500719 (0.73854) (0.02030) (0.08403) 0.000000 1.000000 0.000000 -1.280575 0.005312 -0.131454 (0.22488) (0.00618) (0.02559) 0.000000 0.000000 1.000000 -80.50238 -12.36527 12.73721 (220.520) (6.06262) (25.0912) Adjustment coefficients (std.err. in parentheses) 55 D(NPL) -0.052963 -0.260577 8.60E-05 (0.04785) (0.33512) (0.00033) D(GAP) -0.178903 0.796246 0.000966 (0.02926) (0.20496) (0.00020) D(R1) 61.90754 -375.0124 -0.132784 (11.9468) (83.6739) (0.08204) D(LNI) -0.209105 0.748108 0.000918 (0.03959) (0.27725) (0.00027) D(CPI) 0.097259 0.645557 0.001361 (0.25821) (1.80849) (0.00177) D(IM) 0.187063 7.832564 0.006915 (0.50548) (3.54030) (0.00347) 4 Cointegrating Equation(s): Log likelihood -489.1951 Normalized cointegrating coefficients (std.err. in parentheses) NPL GAP R1 LNI CPI IM 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.075323 -0.434162 (0.01691) (0.05645) 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 -0.021237 -0.662671 (0.03593) (0.11996) 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 -14.03428 -20.65737 (4.95861) (16.5545) 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -0.020732 -0.414827 (0.02425) (0.08096) Adjustment coefficients (std.err. in parentheses) D(NPL) -0.254095 -0.332642 0.000461 0.613627 (0.10330) (0.31215) (0.00035) (0.44497) D(GAP) -0.172895 0.798399 0.000955 -1.134945 (0.06821) (0.20611) (0.00023) (0.29382) D(R1) 87.13350 -365.9740 -0.179777 463.8098 (27.3447) (82.6331) (0.09277) (117.794) D(LNI) -0.097106 0.788237 0.000710 -1.229963 (0.08925) (0.26972) (0.00030) (0.38448) D(CPI) -0.274324 0.512420 0.002054 -0.375014 (0.59688) (1.80372) (0.00202) (2.57122) D(IM) -1.340289 7.285319 0.009760 -8.313917 (1.13417) (3.42736) (0.00385) (4.88572) 56 5 Cointegrating Equation(s): Log likelihood -483.7900 Normalized cointegrating coefficients (std.err. in parentheses) NPL GAP R1 LNI CPI IM 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.953690 (0.14538) 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.516190 (0.09411) 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 76.14144 (30.7723) 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 -0.271829 (0.05707) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 6.897313 (1.38436) Adjustment coefficients (std.err. in parentheses) D(NPL) -0.265951 -0.093626 0.000466 0.411675 -0.023592 (0.10230) (0.39251) (0.00034) (0.48393) (0.01466) D(GAP) -0.174421 0.829145 0.000956 -1.160923 -0.018862 (0.06865) (0.26339) (0.00023) (0.32474) (0.00984) D(R1) 83.36965 -290.0961 -0.177940 399.6981 9.677628 (26.8782) (103.126) (0.09055) (127.147) (3.85180) D(LNI) -0.107540 0.998579 0.000715 -1.407688 -0.001766 (0.08834) (0.33893) (0.00030) (0.41788) (0.01266) D(CPI) -0.432261 3.696380 0.002131 -3.065242 0.049584 (0.54592) (2.09457) (0.00184) (2.58246) (0.07823) D(IM) -1.315712 6.789853 0.009748 -7.895282 -0.236180 (1.14156) (4.37994) (0.00385) (5.40014) (0.16359) 57 Phụ lục 2: Kết quả ước lượng mô hình VAR Vector Autoregression Estimates Date: 01/26/12 Time: 18:16 Sample(adjusted): 2003:1 2011:2 Included observations: 34 after adjusting endpoints Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] NPL GAP R1 LNI CPI IM NPL(-1) -0.195415 -0.033116 -14.06994 -0.028218 -0.201623 -515.0025 (0.16218) (0.16464) (42.4044) (0.16764) (0.88425) (341.453) [-1.20491] [-0.20114] [-0.33180] [-0.16832] [-0.22802] [-1.50827] NPL(-2) -0.067899 -0.244329 109.6757 -0.146372 0.031057 -183.9569 (0.18315) (0.18592) (47.8862) (0.18932) (0.99856) (385.594) [-0.37073] [-1.31415] [ 2.29034] [-0.77316] [ 0.03110] [-0.47707] NPL(-3) 0.336605 0.118567 -6.777575 0.294929 1.406649 619.8334 (0.22701) (0.23045) (59.3553) (0.23466) (1.23773) (477.947) [ 1.48276] [ 0.51450] [-0.11419] [ 1.25685] [ 1.13648] [ 1.29687] NPL(-4) 0.056059 0.287732 81.40487 0.458761 -1.131426 -257.9220 (0.27077) (0.27487) (70.7971) (0.27989) (1.47632) (570.080) [ 0.20703] [ 1.04677] [ 1.14983] [ 1.63906] [-0.76638] [-0.45243] GAP(-1) 0.817579 0.325346 29.68063 -0.037277 0.823783 1997.234 (0.61404) (0.62334) (160.548) (0.63472) (3.34787) (1292.78) [ 1.33148] [ 0.52194] [ 0.18487] [-0.05873] [ 0.24606] [ 1.54492] GAP(-2) -0.655862 1.599294 -374.7051 1.316787 -1.538903 799.3721 (0.80318) (0.81534) (210.001) (0.83023) (4.37911) (1690.99) [-0.81658] [ 1.96150] [-1.78430] [ 1.58606] [-0.35142] [ 0.47272] GAP(-3) -1.748985 -0.126833 -82.55480 -0.722213 -7.468083 -2089.240 (1.03983) (1.05557) (271.875) (1.07484) (5.66936) (2189.22) [-1.68200] [-0.12016] [-0.30365] [-0.67192] [-1.31727] [-0.95433] GAP(-4) 2.332671 -1.036501 -203.6433 -1.864150 6.401336 1761.215 (1.16482) (1.18246) (304.557) (1.20405) (6.35087) (2452.38) [ 2.00260] [-0.87656] [-0.66865] [-1.54823] [ 1.00795] [ 0.71816] 58 R1(-1) -0.000146 -0.001622 0.326543 -0.002030 0.000843 -0.323418 (0.00124) (0.00126) (0.32331) (0.00128) (0.00674) (2.60337) [-0.11769] [-1.29215] [ 1.01001] [-1.58851] [ 0.12507] [-0.12423] R1(-2) 0.003040 0.000141 -0.001475 0.000338 0.008146 5.206273 (0.00146) (0.00149) (0.38282) (0.00151) (0.00798) (3.08257) [ 2.07610] [ 0.09495] [-0.00385] [ 0.22358] [ 1.02041] [ 1.68894] R1(-3) -0.002661 0.001875 -0.421451 0.001866 -0.006019 1.152079 (0.00181) (0.00184) (0.47294) (0.00187) (0.00986) (3.80829) [-1.47085] [ 1.02104] [-0.89112] [ 0.99785] [-0.61032] [ 0.30252] R1(-4) 0.000663 0.001069 0.700266 7.66E-05 -0.002705 -3.349893 (0.00143) (0.00146) (0.37480) (0.00148) (0.00782) (3.01801) [ 0.46271] [ 0.73463] [ 1.86837] [ 0.05172] [-0.34610] [-1.10997] LNI(-1) -0.407130 -0.423819 4.447139 -0.252544 -2.616862 -2396.695 (0.51903) (0.52689) (135.707) (0.53651) (2.82987) (1092.75) [-0.78440] [-0.80437] [ 0.03277] [-0.47072] [-0.92473] [-2.19326] LNI(-2) 1.238625 -1.283469 491.2334 -1.009774 1.692177 -953.6959 (0.68662) (0.69702) (179.526) (0.70975) (3.74362) (1445.59) [ 1.80394] [-1.84136] [ 2.73628] [-1.42273] [ 0.45202] [-0.65973] LNI(-3) 1.904609 0.630607 -98.88395 1.204553 6.676591 1698.539 (1.00833) (1.02360) (263.640) (1.04229) (5.49763) (2122.91) [ 1.88888] [ 0.61607] [-0.37507] [ 1.15568] [ 1.21445] [ 0.80010] LNI(-4) -2.147414 1.083158 256.8204 1.481205 -4.886146 -1419.498 (0.93926) (0.95349) (245.581) (0.97089) (5.12106) (1977.49) [-2.28628] [ 1.13600] [ 1.04577] [ 1.52561] [-0.95413] [-0.71783] CPI(-1) 0.171513 0.015531 0.694450 0.031948 0.152964 61.06774 (0.07223) (0.07332) (18.8855) (0.07466) (0.39382) (152.072) [ 2.37452] [ 0.21181] [ 0.03677] [ 0.42790] [ 0.38841] [ 0.40157] CPI(-2) 0.073238 0.021392 -9.483422 0.047157 -0.088115 -189.3274 (0.05230) (0.05310) (13.6754) (0.05407) (0.28517) (110.118) 59 [ 1.40026] [ 0.40289] [-0.69347] [ 0.87224] [-0.30899] [-1.71931] CPI(-3) 0.001490 -0.012963 10.51117 -0.052286 0.045431 21.45773 (0.05446) (0.05529) (14.2397) (0.05630) (0.29694) (114.662) [ 0.02736] [-0.23446] [ 0.73816] [-0.92877] [ 0.15300] [ 0.18714] CPI(-4) -0.154222 -0.108430 3.693072 -0.150350 0.342807 -37.88970 (0.05132) (0.05210) (13.4189) (0.05305) (0.27982) (108.053) [-3.00496] [-2.08120] [ 0.27521] [-2.83408] [ 1.22509] [-0.35066] IM(-1) 0.000123 -0.000201 0.091940 -4.98E-05 0.001533 0.708845 (0.00019) (0.00019) (0.04868) (0.00019) (0.00102) (0.39198) [ 0.66254] [-1.06463] [ 1.88869] [-0.25859] [ 1.50977] [ 1.80837] IM(-2) 0.000112 0.000346 -0.064592 0.000543 0.001323 0.571448 (0.00029) (0.00029) (0.07592) (0.00030) (0.00158) (0.61136) [ 0.38405] [ 1.17383] [-0.85075] [ 1.80798] [ 0.83590] [ 0.93472] IM(-3) -0.000503 0.000389 0.053295 0.000438 0.000746 -0.352648 (0.00028) (0.00028) (0.07231) (0.00029) (0.00151) (0.58222) [-1.81753] [ 1.38585] [ 0.73708] [ 1.53327] [ 0.49451] [-0.60569] IM(-4) -0.000580 -0.000281 -0.017218 -0.000280 -0.000748 0.555354 (0.00024) (0.00024) (0.06262) (0.00025) (0.00131) (0.50425) [-2.42317] [-1.15496] [-0.27495] [-1.12948] [-0.57305] [ 1.10134] C -19.73128 -17.76982 -456.6856 -3.574230 19.87800 -6796.180 (10.6970) (10.8590) (2796.86) (11.0572) (58.3224) (22521.2) [-1.84456] [-1.63641] [-0.16329] [-0.32325] [ 0.34083] [-0.30177] R-squared 0.913243 0.963870 0.998492 0.950850 0.998402 0.993749 Adj. R- squared 0.681893 0.867525 0.994470 0.819784 0.994140 0.977080 Sum sq. resids 1.784580 1.839041 121998.0 1.906801 53.04960 7910292. S.E. equation 0.445294 0.452037 116.4274 0.460290 2.427839 937.5080 F-statistic 3.947442 10.00429 248.2611 7.254715 234.2839 59.61547 Log likelihood 1.858112 1.347067 -187.3957 0.731965 -55.80665 -258.3183 Akaike AIC 1.361288 1.391349 12.49386 1.427531 4.753332 16.66578 Schwarz SC 2.483611 2.513673 13.61619 2.549855 5.875656 17.78810 60 Mean dependent 2.716471 -0.376471 16843.74 8.179412 122.7739 13811.56 S.D. dependent 0.789514 1.241958 1565.618 1.084262 31.71663 6192.483 Determinant Residual Covariance 495985.5 Log Likelihood (d.f. adjusted) -512.4066 Akaike Information Criteria 38.96509 Schwarz Criteria 45.69904 61 Phụ lục 3: Kết quả chạy phân tích Variance Decomposition các biến của mô hình Variance Decomposition of NPL: Perio d S.E. NPL GAP R1 LNI CPI IM 1 0.422226 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.549688 72.50927 18.04119 1.847684 4.591303 0.287301 2.723254 3 0.789728 40.40141 13.48274 17.59063 25.93193 0.282442 2.310851 4 0.860811 36.12743 13.12613 16.68123 31.57715 0.241350 2.246709 5 0.931765 31.04131 18.88917 18.25644 29.53451 0.357812 1.920758 6 0.970763 32.74640 19.32212 18.05490 27.21656 0.415505 2.244512 7 1.256045 21.03457 39.81584 20.56209 16.34024 0.486717 1.760543 8 1.352252 25.01411 35.16824 23.19411 14.50324 0.428238 1.692060 9 1.726685 17.84265 43.45573 27.76474 8.907028 0.450707 1.579151 10 2.003378 21.77586 38.18101 30.56221 6.827125 0.624410 2.029386 Variance Decomposition of GAP: Perio d S.E. NPL GAP R1 LNI CPI IM 1 0.433832 19.30317 80.69683 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.512143 17.99860 73.95249 0.720070 1.157419 4.671728 1.499695 3 0.563208 16.73109 64.87683 0.749175 11.97353 4.019360 1.650009 4 0.608897 16.33625 55.57413 4.084654 18.76310 3.824818 1.417042 5 1.072302 12.89343 36.84040 1.346082 45.74469 1.728144 1.447251 6 1.288158 9.329071 33.67324 1.039582 53.15694 1.352236 1.448927 7 1.558375 6.510470 45.05294 0.947545 44.65037 0.930147 1.908528 8 1.696731 6.781707 44.20395 1.997860 44.21462 0.824956 1.976912 9 1.731356 6.952490 44.44914 2.640509 42.62550 0.970744 2.361625 10 1.773699 6.895894 44.33343 4.758437 40.61721 1.073103 2.321930 Variance Decomposition of R1: Perio d S.E. NPL GAP R1 LNI CPI IM 1 126.6049 46.36542 0.050242 53.58434 0.000000 0.000000 0.000000 2 147.3448 36.11783 6.583850 40.45731 12.63675 0.996472 3.207792 3 228.7046 15.25127 18.84461 24.38624 38.56504 1.621068 1.331778 4 300.6136 12.77219 23.15095 14.13747 46.93794 1.584242 1.417208 5 407.5999 7.800243 14.04510 25.26826 50.46343 1.475781 0.947173 6 518.0719 7.330062 24.51776 16.42515 47.74556 1.078003 2.903467 62 7 626.7545 8.668753 19.01007 26.25699 42.97236 1.097074 1.994748 8 737.3975 11.71926 23.39253 20.20021 41.08472 0.810803 2.792475 9 875.2771 9.733554 22.99034 29.48078 34.49440 1.251878 2.049048 10 984.0175 13.57049 26.24512 26.66606 29.49507 1.152962 2.870308 Variance Decomposition of LNI: Perio d S.E. NPL GAP R1 LNI CPI IM 1 0.504397 2.056927 87.06550 0.625034 10.25254 0.000000 0.000000 2 0.653671 6.330878 54.87736 2.021864 30.95844 5.464991 0.346464 3 0.737106 12.14198 44.56885 4.102063 33.12915 5.761013 0.296940 4 0.845281 11.89299 49.09753 3.531842 29.62921 4.457251 1.391180 5 1.085997 23.63552 32.48184 2.590908 36.78559 3.509714 0.996434 6 1.212138 19.79631 28.15756 2.257765 45.42351 3.551678 0.813179 7 1.525583 12.55341 46.59024 1.453919 35.71955 2.275922 1.406959 8 1.734160 12.13711 46.84053 1.879966 35.81714 1.839072 1.486184 9 1.821281 11.03340 49.18052 3.348328 32.51800 1.977110 1.942655 10 1.888902 12.18270 46.91601 6.770591 30.26324 1.944263 1.923188 Variance Decomposition of CPI: Perio d S.E. NPL GAP R1 LNI CPI IM 1 2.682154 11.92594 10.01337 11.56048 59.15440 7.345814 0.000000 2 3.602822 8.872152 22.98509 6.822698 55.67932 4.211401 1.429338 3 4.436475 6.765094 21.35922 12.55990 54.66314 2.982724 1.669923 4 5.190656 5.409521 24.37242 9.418712 56.34270 2.197990 2.258662 5 5.541834 4.868267 21.63600 15.86815 52.65313 2.992297 1.982156 6 5.667534 6.032192 22.49020 15.38853 51.03807 2.895024 2.155987 7 6.706824 5.064729 36.79964 16.72705 37.40959 2.152513 1.846476 8 7.045729 9.507234 33.37194 18.84608 34.41668 2.014599 1.843472 9 9.006935 6.476664 43.21907 24.12020 21.22518 2.855339 2.103550 10 9.509892 12.15913 39.71665 24.37318 19.08527 2.562937 2.102843 Variance Decomposition of IM: Perio d S.E. NPL GAP R1 LNI CPI IM 1 6.634548 7.343891 57.90714 0.127887 24.76737 2.582310 7.271400 2 7.280316 12.78573 48.52259 0.296822 25.84785 5.069951 7.477061 3 9.798503 17.38618 31.61508 4.024816 37.99850 4.780976 4.194457 63 4 11.77670 12.17979 29.04579 10.10153 41.37700 4.056918 3.238970 5 13.47255 10.29653 41.75546 7.764003 34.46499 3.182255 2.536760 6 15.74979 13.22113 31.16345 5.947442 40.76203 6.851524 2.054426 7 16.04122 13.58948 30.13243 8.138687 39.50618 6.605950 2.027275 8 18.63871 10.25078 42.44819 9.952702 29.29119 5.661297 2.395835 9 19.87631 15.44136 38.64317 11.19491 27.35790 5.233665 2.128998 10 20.98918 16.22104 39.45643 12.18012 25.18156 4.935779 2.025066 Cholesky Ordering: NPL GAP R1 LNI CPI IM TÀI LIỆU THAM KHẢO I. Tiếng Việt 1. PGS. TS Nguyễn Đăng Dờn (2007), “Nghiệp vụ ngân hàng thương mại”, NXB Thống kê 2. PGS. TS Nguyễn Đăng Dờn (2009), “Nghiệp vụ ngân hàng trung ương”, NXB Thống kê 3. PGS.TS Trần Huy Hoàng (2007), “Quản trị ngân hàng”, NXB Lao động xã hội. 4. PGS, TS Nguyễn Văn Tiến (2005), “Quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng”, NXB Thống Kê 5. Phạm Thế Anh (2011), “Lạm phát và các quy tắc chính sách tiền tệ” , Trung tâm nghiên cứu Kinh tế và Chính sách, Đại học Quốc gia Hà Nội. 6. Nguyễn Văn Bình (2007), “Một số thách thức đối với hệ thống thanh tra, giám sát ngân hàng trong tình hình mới”, Tạp chí Ngân hàng, tháng 01, Hà Nội. 7. Nguyễn Trung Chính (2010), “Mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát qua kết quả phân tích tại Việt Nam”, Đại học Ngoại thương 8. Hạ Thị Thiều Dao (2009), “Giải pháp giảm sức ép thanh khoản”, Tạp chí công nghệ ngân hàng số 36 Tháng 03/2009. 9. PGS.TS Vũ Thị Minh Hằng và Th.S Nguyễn Anh Tuấn (2010), “Hoàn thiện hoạt động giám sát ngân hàng tại Việt Nam”, Đại học Kinh tế TP.Hồ Chí Minh. 10. Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011), “Nguồn gốc lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000-2010 phát hiện mới từ những bằng chứng mới”, Trung tâm nghiên cứu Kinh Tế và Chính sách, Đại học Quốc gia Hà Nội. 11. PGS.TS Đinh Xuân Hạng (2010), “Giám sát tài chính đối với các trung gian tài chính trong phát triển và hội nhập kinh tế quốc tế”, Học viện tài chính. 12. Học viện tài chính (2003), “Giải pháp phòng ngừa khủng hoảng Tài chính – tiền tệ ở Việt Nam”, NXB Tài chính. 13. Ths. Trịnh Thanh Huyền (2010), “Mô hình cơ quan giám sát tài chính hợp nhất kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam”, Trường ĐT&PTNNL Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam. 14. TS. Nguyễn Thị Loan và TS. Trần Thị Kỳ (2010), “Nâng cao năng lực giám sát tăng vốn tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam”, Đại học Ngân hàng TP.Hồ Chí Minh. 15. Đặng Hữu Mẫn (2010), “Nâng cao năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Đại học kinh tế Đà Nẵng. 16. PGS.TS Trần Hoàng Ngân, ThS. Hoàng Hải Yến và ThS. Vũ Thị Lệ Giang (2011), “Lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam”, Đại Học Kinh Tế TP HCM 17. Phạm Hữu Phương (2010), “Những cải cách về giám sát rủi ro tài chính trên quốc tế và một số kiến nghị đối với Việt Nam”, Ngân hàng Nhà nước chi nhánh TP. Hồ Chí Minh 18. Nguyễn Duy Sinh (2009), Luận văn thạc sĩ “ Nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro thanh khoản trong các ngân hàng thương mại ở Việt Nam”, trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh 19. TS. Nguyễn Trọng Tài (2010), “Quản lý rủi ro thị trường – Những vấn đề lý luận và vấn đề đặt ra đối với công tác giám sát an toàn hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Học viện ngân hàng. 20. Lê Phương Thảo (2010), Luận văn thạc sĩ “Quản trị rủi ro thanh khoản tại Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam”, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh 21. Võ Thị Thanh Tùng (2010), Luận văn thạc sĩ “Quản trị rủi ro thanh khoản trong các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh 22. Báo cáo thường niên các NHTM Việt Nam năm 2009, 2010. II. Tiếng Anh 1. Settor Amediku (2006), “Stress tests of the Ghanaian Banking Sector: a VAR approach”, Bank of Ghana 2. Rudolf Duttweiler (2008), “Managing Liquidity in Banks-A Top Down Approach”, A John Wiley and Sons, Ltd. 3. Moorad Choudhry (2007), “Bank Asset and Liability Management- Strategy, Trading, Analysis”, John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd. 4. Oriol Aspachs, Erlend Nier and Muriel Tiesser (2005) “Liquidity, banking regulation and the macroeconomy- Evidence on bank liquidity holdings from a panel of UK-resident banks”. 5. Glenn Hoggarth, Steffen Sorensen and Lea Zicchino (2005), “Stress test of UK banks using a VAR approach”, Bank of England 6. Bank for international settlments (2010),“Inter national frame work for liquidity risk measurment, standards and monitoring”, Basel Switzerland. 7. Basel Committe on Banking Supervision (2009), “Principles for sound stress testing practices and supervision”, Bank for international settlments, Switzerland. 8. Bank for international settlments (2000), “Stress Testing by Large Financial Institutions: Curent Practice and Aggregation Issues”, Journal of Financial Intermediation, Basel Switzerland. 9. Bank of International settlements (1999), “Bank restructuring in practice” BIS policy paper, Basel Switzerland. 10. European Central Bank, (2008), “EU Banks’s Liquidity Stress Testing and Contingency Funding Plans”, Eurosysterm. 11. Jan Willem van den End, (2009), “Liquidity Stress- Tester A model for stress – testing banks’ liquidity risk”, Netherlands Central Bank. III. Website