Luận án Kiểm tra sức chịu đựng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam – Nghiên cứu điển hình Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam

ng như quy mô tổng tài sản, lợi nhuận, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu.... Đối với các ngân hàng trong nhóm NHTM mạnh, việc thực hiện Kiểm tra sức chịu đựng cần được hướng dẫn triển khai và yêu cầu thực hiện ngay lập tức hoặc sau một năm so với thời hạn bắt đầu triển khai áp dụng Basel II theo phương pháp đơn giản nhất. Các ngân hàng trong nhóm còn lại có thể sẽ có hai đến ba năm chuẩn bị cho việc thực hiện Basel II và Kiểm tra sức chịu đựng , hoặc sẽ phải sáp nhập vào các ngân hàng mạnh. Tại Việt Nam, việc áp dụng các chuẩn mực quốc tế về đảm bảo an toàn đã được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam từng bước triển khai thông qua việc sửa đổi và ban hành mới các quy định về các tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động ngân hàng. Hiện nay, NHNN đã chọn 10 NHTM đầu tiên triển khai thí điểm Basel II trong giai đoạn từ cuối năm 2015 đến 2018. Thông qua việc áp dụng Basel II, các ngân hàng Việt Nam sẽ phải tính toán rủi ro một cách chi tiết giúp giảm thiểu vốn pháp định cần có trong hoạt động kinh doanh, giảm thiểu việc lựa chọn những khách hàng không có khả năng trả nợ, do đó sẽ giảm những tổn thất tín dụng, tập trung nhiều hơn vào những sản phẩm đem lại lợi nhuận; đồng thời, tăng tính minh bạch cho lợi nhuận của tài khoản và rủi ro, giảm tổn thất hoạt động nhờ những hiệu quả trong kiểm soát và giám sát. Trong thời kỳ đầu, NHNN chưa yêu cầu các NHTM thực hiện Kiểm tra sức 136 chịu đựng đối với ba loại rủi ro như Basel II, mà đối với RRTD như trong khuôn khổ Luận án nghiên cứu này, do RRTD vẫn là loại rủi ro có tầm quan trọng nhất đối với sự an toàn của các ngân hàng Việt Nam. Về mô hình, trước mắt tập trung áp dụng các mô hình đơn giản, áp dụng đo độ nhạy với một nhân tố vĩ mô (ví dụ GDP). NHNN cần hướng dẫn thống nhất phương pháp tính, cũng như quy định các kịch bản cú sốc ngân hàng nên thực hiện kiểm định để có thể so sánh và rút kinh nghiệm từ kết quả thu được từ các ngân hàng. Ngoài những yếu tố trên, NHNN cần khuyến khích các NHTM tăng cường năng lực thực hiện Kiểm tra sức chịu đựng , tổ chức đào tạo và tuyên truyền về Kiểm tra sức chịu đựng cho các nhà quản lý, chuyên viên quản trị rủi ro và công chúng quan tâm, hỗ trợ về dữ liệu cho các ngân hàng trong quá trình thực hiện kiểm định. Trong quá trình thực hiện và phát huy vai trò trách nhiệm của mình, NHNN nên tập trung hơn vào công tác báo cáo, đánh giá, phân tích và dự báo các rủi ro trong thị trường tài chính để hỗ trợ các ngân hàng xây dựng kịch bản cú sốc phù hợp với từng thời điểm. Các cơ quan nghiên cứu cần bổ sung những đề tài về cấu trúc kinh tế và mối quan hệ tác động qua lại giữa nền kinh tế sản xuất với an toàn hệ thống tài chính ngân hàng. Qua đó, các ngân hàng có thể xác định đúng các chỉ số kinh tế vĩ mô cần đưa vào kịch bản căng thẳng để kiểm định Kiểm tra sức chịu đựng . Tại một thời điểm thích hợp, NHNN có thể xem xét đưa ra những quy định chặt chẽ hơn về vốn và quản trị rủi ro đối với những định chế tài chính có tầm quan đối với hệ thống như ngân hàng Vietinbank. Năm 2012, Ủy ban Basel đưa ra khái niệm về “ngân hàng có vai trò quan trọng quốc gia” (Domestic Systemically Important Bank, D-SIB) và “ngân hàng có vai trò quan trọng quốc tế” (Global Systemically Important Bank, G-SIB) (BCBS, 2012). Các ngân hàng này cần có tỷ lệ an toàn vốn cao hơn các ngân hàng khác trong hệ thống, tương đương với khả năng chịu đựng rủi ro cao hơn và hấp thụ tổn thất tốt hơn. Tỷ lệ vốn an toàn tối thiểu đối với các ngân hàng được xếp vào D-SIB là từ 0 đến 2.5% [Đồ thị 5.1]. Các 137 ngân hàng được đánh giá theo 5 tiêu chí: quy mô tổng tài sản, mức độ liên kết với các ngân hàng khác, khả năng bị thay thế, mức độ phức tạp trong hoạt động. Đồ thị 5.1: Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu đối với ngân hàng D-SIB tại một số nước Nguồn:Ủy ban Basel 5.3.2. Hoàn thiện hệ thống số liệu kinh tế vĩ mô Có thể khẳng định, độ chính xác, tin cậy của số liệu thống kê có ý nghĩa quyết định đối với kết quả Kiểm tra sức chịu đựng . Kết quả phân tích chất lượng số liệu thống kê tại Luận án này cho thấy, hệ thống thống kê Việt Nam đã có lịch sử hoạt động từ năm 1946, nhưng vẫn còn có những điểm cần tiếp tục hoàn thiện. Chúng ta cần nâng cao chất lượng công tác thống kê phải bắt đầu từ việc tuân thủ chặt chẽ năm tiêu chí: đầy đủ, kịp thời, nhất quán, minh bạch và chính xác. Cụ thể: Một là, cần xây dựng hệ thống thống kê có chất lượng cung cấp đủ các chỉ số quan trọng của nền kinh tế. Hiện nay, các thống kê tài chính theo yêu cầu cảnh báo sớm của IMF chúng ta còn thiếu khá nhiều, cụ thể như chưa có chỉ số giá bất động sản. Điều này rất quan trọng khi thị trường bất động sản và các ngành liên quan đóng vai trò lớn trong tỷ trọng tín dụng và được kỳ vọng là yếu tố có thể giúp dự báo RRTD của các NHTM Việt Nam. Hai là, số liệu thống kê cần đảm bảo tính kịp thời. Cần khắc phục tình trạng chậm công bố như số liệu nợ công, dự trữ quốc gia năm 2012 thì phải đến năm 2014 138 mới được công bố. Điều này khiến các nhà nghiên cứu không thể đưa những chỉ số liên quan đến tài khoản quốc gia vào mô hình đánh giá RRTD do thiếu số lương quan sát. Ba là, các cơ quan nhà nước cần đảm bảo sự nhất quán về số liệu công bố. Đây là một yếu điểm thường gặp tại các nước đang phát triển, khi nguyên nhân có thể do phương pháp thống kê thay đổi hoặc do khía cạnh / hoạt động kinh tế mà số liệu đó phản ánh thay đổi, khiến người ta phải thay đổi phương pháp thu thập số liệu. Cần khắc phục tình trạng không trùng khớp giữa số liệu được công bố trên website của Tổng cục Thống kê và cơ quan nhà nước khác như Bộ Tài chính, Ngân hàng Nhà nước, cũng như sự sai lệch về số liệu giữa website và bản in (Niên giám thống kê). Đồng thời, khi có sự điều chỉnh về số liệu thống kê, các cơ quan nhà nước cần có giải thích rõ nguyên nhân thay đổi, và lưu giữ song song cả hai dữ liệu trước và sau khi điều chỉnh để người sử dụng tiện theo dõi. Bốn là cần nâng cao tính minh bạch của số liệu thống kê, thể hiện ở số lượng và mức độ chi tiết của các con số được công bố. Ví dụ, số liệu chuỗi CPI có cấu thành bởi hàng trăm hàng hóa khác nhau, chỉ công bố chỉ số tổng hợp hoặc vài nhóm hàng hóa lớn sẽ khiến người sử dụng chưa kiểm tra chéo được bản chất con số có đúng không. Ngoài ra, các số liệu thống kê nên được cung cấp miễn phí và tạo các công cụ tải về dễ dàng, thuận tiện, giúp cho quá trình nghiên cứu được rút ngắn về thời gian. Năm là số liệu thống kê cần được nâng cao hơn nữa về tính chính xác. Nhiều số liệu về lãi suất, tỷ giá do Ngân hàng Nhà nước công bố chưa phản ánh trung thực nhất diễn biến của thị trường. Vì vậy, khi sử dụng vào mô hình định lượng sẽ trở nên không có giá trị giải thích. Một số chỉ số khác như giá trị xuất nhập khẩu, CPI, và thậm chí là GDP cũng cần được chính xác hơn. Muốn vậy, nhà nước nên xem xét vai trò độc lập của Tổng cục Thống kê bên ngoài Chính phủ, được Quốc hội cấp ngân sách hoạt động hàng năm. Số liệu thống kê cần có sự kiểm tra chéo giữa các nguồn khác nhau bởi các cơ quan nhà nước, cũng như các tổ chức thu thập dữ liệu tư nhân. 139 5.3.3. Lành mạnh hóa hệ thống ngân hàng Từ kết quả mô hình định lượng Chương 4 ta thấy, nợ xấu hiện tại của các NHTM niêm yết Việt Nam phụ thuộc tỷ lệ nợ xấu thời kỳ trước, hay nói cách khác, đang có khối nợ xấu tích tụ trong thời gian dài trong hệ thống ngân hàng mà chưa được giải quyết, khiến các ngân hàng gặp nhiều khó khăn khi lưa chọn giữa tăng trưởng hay thu hẹp quy mô dư nợ. Ngân hàng nhà nước cần phải nhanh chóng tiến hành giải quyết nợ xấu một cách tích cực và hiệu quả hơn để hoạt động hệ thống ngân hàng thực sự lành mạnh, tăng khả năng chịu đựng đối với những thay đổi lớn về chính sách. Nếu muốn áp dụng chuẩn Basel II và thực hiện Kiểm tra sức chịu đựng , các ngân hàng buộc phải tái cơ cấu mạnh mẽ để hoàn thiện cả chất lẫn lượng mới có thể đáp ứng được những yêu cầu về chỉ số an toàn đề ra. Để đáp ứng những chuẩn mực đó, ngân hàng phải xử lý nợ xấu quyết liệt, đồng thời một yêu cầu quan trọng nữa là phải tăng vốn điều lệ. Thứ nhất, do toàn bộ nợ xấu của từng tổ chức tín dụng đã về mức cho phép là 3% nên NHNN không nên tiếp tục yêu cầu các tổ chức tín dụng bán nợ xấu cho VAMC mà cần tự giải quyết, thu hồi triệt để. TS. Trương Văn Phước, Phó Chủ tịch Ủy ban Giám sát tài chính quốc gia cho rằng, cần có các chính sách tiếp tục ổn định kinh tế vĩ mô, tăng trưởng bền vững nhằm giúp hệ thống tổ chức tín dụng có khả năng sinh lời cao hơn, từ đó có nguồn lực xử lý nợ xấu. Trong điều kiện như hiện nay, VAMC chưa có khuôn khổ pháp lý về xử lý nợ xấu, chưa có thị trường mua bán nợ phát triển; sản xuất, kinh doanh chưa có sự phục hồi mạnh mẽ. Do đó, VAMC chưa thể trở thành giải pháp tối ưu để có thể xử lý nợ xấu một cách triệt để. Đối với những khoản nợ xấu VAMC đã mua, VAMC cần đặt mục tiêu hàng đầu trong triển khai công việc từ năm 2016 là tập trung toàn lực vào việc xử lý nợ và mua nợ theo giá thị trường đối với những khoản nợ xấu mới phát sinh. Đồng thời, tham gia góp vốn, chuyển nợ thành vốn góp để tái cấu trúc doanh nghiệp có khả năng phục hồi sản xuất. Thứ hai, NHNN cần xây dựng những chính sách tạo điều kiện thuận lợi cho các tổ chức, cá nhân nước ngoài có thể tham gia mua nợ xấu của các tổ chức tín 140 dụng. Có được nguồn tài chính không phải từ ngân sách nhà nước giải quyết nợ xấu sẽ giảm bớt gánh nặng cho ngân sách nhà nước. Việc người nước ngoài tham gia mua bán nợ xấu cũng làm cho thị trường mua bán nợ xấu được minh bạch hơn, giá trị của các khoản nợ xấu sẽ được xác định chính xác hơn. NHNN cần hoàn thiện khung pháp lý về mua, bán và xử lý nợ xấu, đặc biệt là sửa đổi, bổ sung Thông tư số 19/2013/TT-NHNN phù hợp với Nghị định số 34/2015/NĐ-CP ngày 31/3/2015 của Chính phủ và yêu cầu của thực tiễn; phối hợp với các cơ quan chức năng tháo gỡ khó khăn, vướng mắc về cơ chế, chính sách, quy định của pháp luật về xử lý nợ, tài sản bảo đảm, khuyến khích các nhà đầu tư tham gia mua, bán nợ xấu và tài sản bảo đảm. Tăng cường phối hợp chặt chẽ với các cơ quan chức năng trong việc thu giữ, xử lý tài sản bảo đảm, xét xử, thi hành các vụ án liên quan đến vay vốn ngân hàng. Thứ ba, đối với các ngân hàng sau lộ trình chuẩn bị thực hiện Basel II mà vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu, NHNN cần có những biện pháp yêu cầu các ngân hàng này cần phải sáp nhập vào một ngân hàng khác đã bắt đầu thực hiện Basel II. Trước hết là việc nâng cao tính thị trường trong các thương vụ mua bán, sáp nhập nhằm tạo ra một hệ thống ngân hàng mới lành mạnh hơn. Trong nhóm giải pháp sắp xếp lại hệ thống ngân hàng tại Việt Nam trong thời gian tới, tính thị trường còn cần thể hiện ở khía cạnh chỉ nên yêu cầu sáp nhập các ngân hàng yếu kém với nhau. Đối với nhóm ngân hàng lành mạnh, NHNN nên hạn chế tối đa việc sử dụng biện pháp “định hướng” sáp nhập vì có thể điều đó sẽ làm ảnh hưởng tới hiệu quả hoạt động của nhóm ngân hàng này. Hơn nữa, việc cố gắng sắp xếp các ngân hàng được xếp nhóm “lành mạnh” có thể sẽ tạo ra hành vi tiêu cực đến từ các ngân hàng bị buộc “sáp nhập” như tăng cường tuyển dụng nhân sự để được tiếp nhận như nhân viên của ngân hàng sau sáp nhập chẳng hạn. Ngoài ra, tính thị trường trong các biện pháp sắp xếp lại hệ thống ngân hàng còn nằm ở chỗ NHNN Việt Nam có thể mạnh dạn để một vài ngân hàng nhỏ yếu kém phá sản. Việc mua lại 0 đồng có thể tạo được kỷ luật thị trường đối với cổ đông hiện hữu nhưng chưa có sự cảnh báo đối với công chúng gửi tiền. Do đó, phá sản ngân hàng sẽ là biện pháp trong tương lai mà NHNN có thể sử dụng nhằm tăng cường kỷ cương hoạt động của 141 các ngân hàng. Tuy nhiên, việc công bố sáp nhập các ngân hàng này cần phải được thông báo rõ ràng cho người dân và các bên liên quan để tránh tình trạng bất ổn định trong xã hội. Cuối cùng, NHNN cần nghiên cứu, xây dựng và hoàn thiện khung pháp lý giám sát hoạt động của các ngân hàng. Cụ thể, NHNN cần xây dựng được bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm khủng hoảng đối với các NHTM đang hoạt động, đồng thời bộ chỉ tiêu này cũng là cơ sở để NHNN xếp hạng tín dụng các ngân hàng này. Công tác thanh tra giám sát cũng cần được thực hiện tập trung và có sự phối hợp với các bộ, ban ngành khác, tránh để xảy ra tình trạng nhiều cơ quan liên tục thanh tra, giám sát các ngân hàng, tạo ra sự phiền hà, khó khăn cho hoạt động của ngân hàng. KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 Dựa trên kết quả nghiên cứu từ Chương 1 đến Chương 4, Chương 5 đã khái quát mô hình kiểm định sức chịu đựng RRTD tại Vietinbank để có thể áp dụng cho các NHTM khác tại Việt Nam. Tác giả cũng đưa ra một số vấn đề kỹ thuật cần lưu ý nhằm nâng cao tính chính xác của mô hình và là tiền đề cho những nghiên cứu sau. Ngoài vấn đề hoàn thiện mô hình định lượng, Chương 5 đã chỉ ra bốn đề xuất đối với các ngân hàng và ba khuyến nghị đối với các cơ quan nhà nước trên khía cạnh hệ thống văn bản hướng dẫn, vị trí vai trò của Kiểm tra sức chịu đựng và Basel II, hệ thống số liệu thống kê kinh tế xã hội và nội bộ ngân hàng, chất lượng nhân sự thực hiện nhằm nâng cao hơn nữa ứng dụng Kiểm tra sức chịu đựng RRTD tại các NHTM Việt Nam trong thời gian tới. 142 KẾT LUẬN Mặc dù chưa có những quy định bắt buộc tiến hành Kiểm tra sức chịu đựng , nhưng trong bối cảnh hoạt động ngân hàng có thể chịu tác động xấu và khó lường từ những thay đổi của kinh tế trong và ngoài nước, có thể khẳng định đây là một công cụ quản trị rủi ro hữu hiệu tại các NHTM Việt Nam.Tuy Kiểm tra sức chịu đựng RRTD đã được ứng dụng Kiểm tra sức chịu đựng , nhưng do còn khá mới mở mẻ, nên không thể tránh khỏi những hạn chế nhất định. Qua quá trình hoạt động thực tiễn và nghiên cứu tài liệu có liên quan, tác giả đã lựa chọn đề tài “Kiểm tra sức chịu đựng rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam – Điển hình Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam” là nội dung nghiên cứu Luận án Tiến sỹ nhằm hoàn thiện mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô đối với RRTD, ứng dụng trong hoạt động quản trị nội bộ mỗi ngân hàng. Kết quả Luận án đã hoàn thành những mục tiêu nghiên cứu đặt ra, cụ thể: - Đã hệ thống những vấn đề lý luận cơ bản về Kiểm tra sức chịu đựng RRTD của NHTM: khái niệm, phân loại, mô hình và vai trò của Kiểm tra sức chịu đựng trong quản trị ngân hàng; - Đã phân tích đặc điểm của môi trường kinh tế vĩ mô Việt Nam giai đoạn 2009-2015, và những điểm chính của chính sách điều hành tín dụng của NHNN; từ đó rút ra những yếu tố có tác động đến RRTD ngân hàng, và những điều chỉnh cần thiết đối với số liệu tín dụng ngân hàng, làm cơ sở để xây dựng mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô; - Đã phân tích thực trạng hoạt động tín dụng và triển khai Kiểm tra sức chịu đựng tại Vietinbank. Từ đó, nghiên cứu nhấn mạnh những thành công bước đầu của Vietinbank trong việc triển khai Kiểm tra sức chịu đựng , cũng như một số nguyên nhân dẫn đến những hạn chế trong thực hiện Kiểm tra sức chịu đựng tại các NHTM nói chung, Vietinbank nói riêng; - Đã xây dựng mô hình Kiểm tra sức chịu đựng vi mô nhằm kiểm chứng sức chịu đựng RRTD của Vietinbank ở các kịch bản xấu và căng thẳng. Mô hình định 143 lượng của Luận án có sự khác biệt so với những mô hình Kiểm tra sức chịu đựng khác tại Việt Nam ở chỗ đã ứng dụng cách tính CAR thông qua PD và RWA, thay vì chỉ dừng lại ở NPL. Mặc dù cách tính PD còn khá đơn giản, việc áp dụng mô hình được thiết lập sẽ giúp các NHTM Việt Nam ước lượng mức vốn cần thiết để đáp ứng được Basel II, ngay cả trong điều kiện vĩ mô căng thẳng. - Đã đề xuất được một số khuyến nghị đối với các NHTM và các cơ quan quản lý nhà nước nhằm ứng dụng thành công mô hình Kiểm tra sức chịu đựng để quản trị RRTD nội bộ tại các NHTM. Các kết quả nghiên cứu của Luận án cho phép gợi mở những hướng nghiên cứu tiếp theo về Kiểm tra sức chịu đựng sau: - Phân tích tác động của hiện tượng phản hồi (“feedback effects”) tại Việt Nam. Điều này dựa trên cơ sở hệ quả của chuỗi xoắn ốc này là ngân hàng chịu tác động kép từ cuộc khủng hoảng, và vì vậy, hậu quả của cuộc khủng hoảng đối với ngân hàng thường trầm trọng hơn những tính toán trong trạng thái bình thường. - Khi xây dựng mô hình tác động của kinh tế vĩ mô đối với tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, Luận án chỉ nghiên cứu số liệu của các ngân hàng niêm yết và trong khoảng thời gian từ năm 2009 tới nay. Đồng thời, việc phải sử dụng các công thức chuyển đổi từ NPL sang PD và RWA do không có số liệu chuẩn về PD, LGD và EAD của ngân hàng có thể làm giảm tính chính xác của mô hình. Các nghiên cứu tiếp theo nên tiếp tục mở rộng database về chất lượng nợ xấu của các ngân hàng chưa niêm yết. Đồng thời, trong quá trình bản thân các ngân hàng triển khai mô hình Kiểm tra sức chịu đựng , cần chú trọng xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng theo phương pháp tiếp cận nội bộ, tính toán các thước đo rủi ro PD, LGD và EAD thay vì NPL như truyền thống. Như vậy, kết quả Kiểm tra sức chịu đựng mới thực sự có ý nghĩa và là cơ sở chuẩn xác cho lãnh đạo ngân hàng ra quyết định. - Cần nghiên cứu thêm các mô hình định lượng tính xác suất vỡ nợ PD, LGD và EAD, sự thay đổi của chúng trong các giai đoạn khủng hoảng và mô hình mô tả trực tiếp tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô tới các chỉ số này. Nói tóm lại, khi áp dụng Kiểm tra sức chịu đựng vào hoạt đông quản trị rủi 144 ro và kế hoạch vốn của ngân hàng, nó sẽ giúp ngân hàng hiểu rõ hơn rủi ro tổng thể danh mục tín dụng của mình, kiểm soát tốt hơn các rủi ro tiềm ẩn tại từng đơn vị kinh doanh, cũng như củng cố lòng tin của các cơ quan quản lý cũng như cổ đông về sự bền vững của ngân hàng. Kiểm tra sức chịu đựng cùng với các yêu cầu khác của Basel II với các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn vốn và thanh khoản, các ngân hàng sẽ hoạch định lại hoạt động kinh doanh và các chiến lược kinh doanh một cách tích cực hơn. Kiểm tra sức chịu đựng cùng với các công cụ và phương pháp quản lý rủi ro tiên tiến được triển khai đảm bảo cho những ngân hàng có hệ thống quản trị rủi ro tốt giảm thiểu chi phí, tập trung phát triển các mảng nghiệp vụ kinh doanh mới và hiệu quả hơn trong các quyết định phân bổ nguồn vốn kinh doanh. Hơn nữa, sau khi áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn vốn và thanh khoản, ngân hàng sẽ thu hút nhiều nhà đầu tư nước ngoài hơn do ngân hàng hoạt động kinh doanh trong môi trường đạt tiêu chuẩn quốc tế. 145 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 1. Vũ Trung Thành, Lê Đức Hoàng (2013), “Bàn về kiểm tra sức chịu đựng của hệ thống ngân hàng và một số khuyến nghị đối với Việt Nam’’, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, Số đặc biệt, tháng 3/2013 2. Vũ Trung Thành, Trần Thị Thanh Tú (2015), “Yếu tố tác động tới rủi ro tín dụng: Khảo sát định lượng đối với các Ngân hàng niêm yết Việt nam giai đoạn 2009-2014’’, Hội thảo Đánh giá tái cấu trúc ngân hàng và xử lý nợ xấu, Hà Nội. 3. Vũ Trung Thành, Trần Minh Tuấn (2016), “Quản lý rủi ro tín dụng bằng công cụ kiểm tra sức chịu đựng: Trường hợp Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam’’, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, Số 230(II), tháng 8/2016. 146 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT 1. Chính phủ nước Cộng hòa Xã hội chủ nghĩa Việt Nam (2011), “Nghị quyết số 11/NQ-CP về những giải pháp chủ yếu tập trung kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, bảo đảm an sinh xã hội”, kí ban hành ngày 24/02/2011. 2. Đặng Hữu Mẫn, Hoàng Dương Việt Anh (2014), “Nghiên cứu các yếu tố kinh tế và thể chế ảnh hưởng đến hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam”, Kinh tế & Phát triển, số 209 tháng 11/2014, trang 82-94. 3. Dương Quốc Anh (2013), “Phương pháp luận đánh giá sức chịu đựng của tổ chức tín dụng trước các cú sốc trên thị trường tài chính”, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp ngành, Cơ quan Thanh tra, Giám sát Ngân hàng, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. 4. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS”, NXB Hồng Đức. 5. Lê Quốc Hội (2012), “Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng Việt Nam: Thực trạng năm 2012 và triển vọng năm 2013”, truy cập ngày 1/6/2016 từ quoc hoi.doc. 6. Lê Thị Huyền Diệu (2010), “Luận cứ khoa học về xác định mô hình quản lý RRTD tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam”, Luận án tiến sỹ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. 7. Lê Vân Chi, Hoàng Trung Lai (2014), “Các nhân tố ảnh hưởng tới RRTD của các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Kinh tế & Phát triển, Số 207(II) tháng 9/2014, trang 98-107. 8. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013), “Thông tư số 02/2013/TT-NHNN quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”, kí ban hành ngày 21/01/2013. 9. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013), “Thông tư số 09/2014/TT-NHNN Về 147 việc sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”, kí ban hành ngày 18/03/2014. 10. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Báo cáo thường niên các năm từ 2009 đến 2015. 11. Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (2012), “Quy định về khẩu vị rủi ro tín dụng trong hệ thống Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam”, ban hành kèm Quyết định ngày 29/11/2012 số 1867/2012/QĐ-HĐQT-NHCT35. 12. Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (2013), “Khung quản trị rủi ro tín dụng”, ban hành kèm Quyết định ngày 5/6/2013 số 769/2013/QĐ-HĐQT- NHCT35. 13. Nguyễn Đức Tú (2012), “Quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công thương Việt Nam”, Luận án Tiến sỹ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. 14. Nguyễn Hoàng Thụy Bích Trâm (2014), “Kiểm tra rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam”, Phát triển & hội nhập, số 14 (24), tháng 01-02/2014. 15. Nguyễn Hữu Phước (2011), “Mô hình đánh giá mức độ căng thẳng tài chính hệ thống ngân hàng Việt Nam: Áp dụng phương pháp VAR”, Luận văn Thạc sỹ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. 16. Nguyễn Thị Hoài Phương (2012), “Quản lý nợ xấu tại ngân hàng thương mại Việt Nam”, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. 17. Nguyễn Thị Thu Đông (2012), “Nâng cao chất lượng tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam trong quá trình hội nhập”, Luận án Tiến sỹ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. 18. Nguyễn Tuấn Anh (2012), “Quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp 148 và Phát triển Nông thôn Việt Nam”, Luận án Tiến sỹ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. 19. Phạm Thu Thủy và Đỗ Thị Thu Hà (2013), “Đổi mới cách thức đo lường rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong quá trình tái cấu trúc hệ thống”, truy cập ngày 1/6/2016, từ 20. Phùng Đức Quyền (2013), “Kiểm tra sức chịu đựng của các ngân hàng thương mại lớn ở Việt Nam”, Đề tài nghiên cứu khoa học, Khoa Tài chính Ngân hàng, trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội. 21. Quốc hội nước Cộng hòa Xã Hội Chủ nghĩa Việt Nam (2010), “Luật các tổ chức tín dụng do Quốc hội nước Cộng hòa Xã Hội Chủ nghĩa Việt Nam” ban hành theo quyết định số 47/2010/QH12 ngày 16/6/2010. 22. Trương Đông Lộc, Nguyễn Văn Thép (2015), “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các quỹ tín dụng nhân dân tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long”, Nghiên cứu kinh tế số 444, Tháng 5/2015, trang 61-70. 23. Võ Trí Thành, Lê Xuân Sang (2013), “Giám sát hệ thống tài chính: Chỉ tiêu và mô hình định lượng”, Báo cáo nghiên cứu RS-03, Nhà Xuất bản tri thức. TIẾNG ANH 24. Alessandri P., Gai P., Kapadia S., Puhr C. (2007), “A framework for quantifying systemic stability”, truy cập ngày 1/6/2016, từ workforQuantifyingSystemicStability.pdf. 25. Alfaro R. and Drehmann M. (2009), “Macro Stress Testing and Crisis: What we can learn?”, BIS Quarterly Review. 26. Andreas A., Li L., Christian S. (2013), “A Framework for Macroprudential Bank Solvency Stress Testing: Application to S-25 and Other G-20 Country FSAPs”, IMF Working Paper, WP/13/68. 149 27. Aragonés J.R., Carlos B., Kevin D. (2001), “Incorporating Stress Testing into Market Risk Modeling”, Derivatives Quarterly, Spring 2001, pp. 44-49. 28. Åsberg P. and Shahnazarian H. (2008), “Macroeconomic impact on expected Default Freqency”, Sveriges Riksbank Working Paper Series, No 219. 29. Aver B. (2008), “An Empirical Analysis of Credit Risk Factors of the Slovenian Banking System”, Managing Global Transitions 6(3), pp. 317–334. 30. Ayuso J., Pérez D. and Saurina J. (2004), “Are capital buffers pro-cyclical? Evidence from Spanish panel data”, Journal of Financial Intermediation, 13 (2), 249-64. 31. Ayuso J., Perez D. and Saurina J. (2004), “Are capital buffers pro-cyclical?: Evidence from Spanish panel data”, Journal of Financial Intermediation, vol. 13, issue 2, 249-264. 32. Baltagi B. (2008), “Econometric Analysis of Panel Data”, 4thEd. Chichester, UK. John Wiley & Sons, Ltd. 33. Bank for International Settlement (2006), “Results of the fifth quantitative impact Stress Testing (QIS 5)”, truy cập 1/6/2016, từ https://eiopa.europa.eu/Publications/Reports/QIS5_ Report_Final.pdf. 34. Basel Committee for Banking Supervision (2000), “Principles for the Management of Credit Risk”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.bis.org/publ/bcbs75.pdf. 35. Basel Committee for Banking Supervision (2004), “International convergence of capital measurement an capital standards: A revised framework”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.bis.org/publ/bcbs128.htm. 36. Basel Committee for Banking Supervision (2005), “Stress Testing at Major Financial Institutions: Survey Results and Practice”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.bis.org/publ/cgfs24.pdf. 37. Basel Committee for Banking Supervision (2009), “Principles for sound Stress Testing practices and supervision”, truy cập ngày 1/6/2016, từ 150 www.bis.org/publ/bcbs155.htm. 38. Basel Committee for Banking Supervision (2011), “The transmission channels between the financial and real sectors: a critical survey of the literature”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.bis.org/publ/bcbs_wp18.htm. 39. Basel Committee for Banking Supervision (2012a), “A framework for dealing with domestic systemically important banks”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.bis.org/publ/bcbs224.pdf. 40. Basel Committee for Banking Supervision (2012b), “Peer review of supervisory authorities’ implementation of Stress testing principles”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.bis.org/publ/bcbs218.htm. 41. Berger A., R. De Young (1997), “Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks”, Journal of Banking and Finance, 21, 849–870. 42. Bernanke B.S., Gertler M., Watson M., (2004), “Oil shocks and aggregate macroeconomic behavior: The role of monetary policy”. Journal of Money, Credit, Volume 36, p. 287–291. 43. Blaschke W., M. Jones, G. Majnoni and S. Peria (2001), “Stress testing of financial systems: An overview of issues, methodologies, and FSAP experiences”, IMF Working Papers, 01/88. 44. Bofondi M., Ropele T. (2011), “Macroeconomic Determinants of Bad Loans: Evidence from Italian Banks”, Bank of Italy Occasional Paper, No. 89. 45. Borio C., Drehmann M. and Tsatsaronis K. (2012), “Stress Testing: does it live up to expectations?”, BIS Working Papers, No 369, January 2012. 46. Brunnermeier M. (2009), “Deciphering the liquidity and credit crunch 2007- 2008”, Journal of Economic Prospects, No 230(1). 47. Bucur I. A., Dragomirescu S. E. (2014), “The influence of macroeconomic conditions on credit risk: Case of Romanian banking system”, Studies and Scientific Researches. Economics Edition, No 19. 48. Buncic D. and Melecky M. (2013), “Macroprudential stress testing of credit 151 risk: A practical approach for policy makers”, Journal of Financial Stability, Elsevier, vol. 9(3), pages 347-370. 49. Bunn P, A. Cunningham and M. Drehmann (2005), “Stress Testing as a tool for assessing systemic risk”, Bank of England Financial Stability Review, June. 50. Cardinali A. and Nordmark J. (2016), “How informative are bank stress tests? - Bank opacity in the European Union”, Lund University. 51. Cardinali A., Nordmark J. (2011), “How informative are bank stress tests? Bank opacity in the European Union”, Master’s thesis, Lund University. 52. Castren O., S. Dées, F. Zaher (2008), “Global macro-financial shocks and expected default frequencies in the Euro area”, ECB WP, No 875, February. 53. Castren O., T. Fitzpatrick, M. Sydow (2008), “Assessing portfolio credit risk changes in a sample of EU large and complex banking groups in reaction to macroeconomic shocks”, ECB WP, No 1002, February. 54. Castro V. (2012), “Macroeconomic determinants of the credit risk in the banking system: The case of the GIPSI”, NIPE, WP 11/2012. 55. Ceca K., Shijaku H. (2011), “A credit risk model for Albania, Bank of Greece”, Special Conference Paper, February 2011. 56. Christian B., Ludger O., Christoph W. (2010), “Introduction to Credit Risk Modeling”, Second Edition, CRC Press. 57. Clichici D., Colesnicova T. (2014), “The impact of macroeconomic factors on non-performing loans in the Republic of Moldova”, Journal of Financial and Monetary Economics, No 1, pp. 73 - 78. 58. Committee of the Global Financial Stress Testing (2000), “Stress Testing by large financial institutions: current practice and aggregation issues”, Bank for International Settlements, April. 59. Cont R. and Wagalath L. (2012), “Running for the exit: Distressed selling and endogenous collection in financial markets”, truy cập ngày 1/6/2016, từ onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-9965.2011.00510.../pdf. 152 60. Cottarelli C., Dell’Ariccia G., Vladkova-Hollar I. (2003), “The private sector in Central and Eastern early birds, late risers, and sleeping beauties: bank credit growth to Europe and the Balkans”, IMF WP, WP/03/213. 61. Cummings J. R. and Durrani K. J. (2016), “Effect of the Basel Accord capital requirements on the loan-loss provisioning practices of Australian banks”, Journal of Banking & Finance, vol. 67, issue C, 23-36. 62. Cummings J. R., Durrani K. J. (2016), “Regulatory Capital and Internal Capital Targets: An Examination of the Australian Banking Industry”, CIFR Paper, No. 112/2016 / Project T023. 63. Dash M., Kabra G. (2010), “The determinants of non-performing assets in Indian commercial bank: An econometric study”, Middle Eastern Finance and Economics, 7, 94-106. 64. Davis E. Philip, Zhu H. (2011), “Bank lending and commercial property cycles: Some cross-country evidence”, Journal of International Money and Finance, Elsevier, vol. 30(1), pages 1-21, February. 65. Demirgüç-Kunt A., Detragiache E. (1998), “The determinants of banking crises in developing and developed countries”, IMF Staff Papers, Vol. 45, No. 1. 66. Deutsche Bank Research (2011), “EU Monitor 78: Macroeconomic coordination: What can a scoreboard approach achieve?”, Report on EU integration, January. 67. Dib A. (2009), “Banks, Credit Market Frictions, and Business Cycles”, Bank of Canada Working Paper. 68. Drehmann M. (2008), “Stress Testing: Objectives, challenges and modelling choices”, Economic Review, February. 69. Ernst and Young (EY) (2013), “Remaking financial services: risk management five years after the crisis, A survey of major financial institutions”, truy cập ngày 1/6/2016,từ 153 70. Espinoza R., A. Prasad (2010), “Nonperforming Loans in the GCC Banking Systems and their Macroeconomic Effects”, IMF Working Paper, No 10/224. 71. Federal Reserves System (2012), ‘Guidance on Stress Testing for Banking Organizations with Total Consolidated Assets of More Than $10 Billion’, truy cập ngày 1/6/2016, từ https://www.federalreserve.gov/bankinforeg /srletters/sr1207a1.pdf. 72. Federal Reserves System (2016), “Dodd-Frank Act Stress Test 2016: Supervisory Stress Test Methodology and Results”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.federalreserve.gov/newsevents/press/bcreg/bcreg20160623a1.pdf. 73. Fofack H. (2005), “Non-performing Loans in Sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications”, World Bank Policy Research Working Paper No. 3769. 74. Foglia A. (2008), “Stress Testing credit risk: A survey of authorities' approaches”, Banca d'Italia, No 37. 75. Geanakoplos J., Fostel, A. (2013), ‘Reviewing the leverage cycle’, Cowles Foundation Discussion Paper, No 1918. 76. Geoffrey N. K., Andrea M (2010), “A forward- looking Macro-prudential Stress test for US banks”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.elibrary.imf.org/staticfiles/misc/toolkit/pdf/chap33.pdf . 77. George E. P., Gwilym M. J. (1976), “Time series analysis, forecasting and control”, San Francisco, Holden-Day, c1976, Rev. ed. 78. Glenn H., Steffen S. and Lea Z. (2005), “Stress tests of UK banks using a VAR approach”, Bank of England, Working Paper no. 282. 79. Goldstein A. và Sapra E. (2012), “Should Banks’ Stress Test Results be Disclosed? An Analysis of the Costs and Benefits”, Foundations and Trends in Finance, Vol. 8, No. 1 (2013) 1–54. 80. Goldstein I., Sapra H., (2012), “Should banks’ stress test results be disclosed? 154 An analysis of the costs and benefits”, University of Pennsylvania. 81. Golub, Bennett W., and Conan C. (2010), “Risk Management Lessons Worth Remembering From the Credit Crisis of 2007 – 2009”, truy cập ngày 1/6/2016, từ 82. Goodhart O., Tsomocos (2009), “Analysis of Monetary Policy and Financial Stability: A New Paradigm”, CESIFO Working Paper, No. 2885. 83. Gordy M. (2002), “A Risk-Factor Model Foundation for Ratings-Based Bank Capital Rules”, truy cập ngày 1/6/2016, từ https://www.federalreserve.gov /pubs/feds/2002/.../200255pap.pdf. 84. Gunsel N.(2011), “Micro and macro determinants of bank fragility in North Cyprus Economy”, African Journal of Business Management Vol. 6(4), pp. 1323-1329. 85. Gutiérrez M. (2008), “Modelling extreme but plausible losses for credi risk: A Stress Testing framework for the Argentine financial system”, MRPA paper, June 2008. 86. Hirtle B. and Lehnert A. (2014), “Supervisory Stress Tests”, FRB of New York Staff Report No. 696, truy cập ngày 1/12/2016, từ https://ssrn.com/ abstract=2521612. 87. Hirtle B.J., A. Lehnert (2014), “Supervisory Stress Tests”, FRB of New York Staff Report, No. 696. 88. International Monetary Fund (2008), “Amendments to the Financial Soundness Indicators (FSIs): Compilation Guide”, truy cập ngày 1/6/2016, từ https://www.imf.org/external/pubs/ft/fsi/guide/2008/pdf/071408.pdf. 89. International Monetary Fund (2012), “Macro-financial Stress Testing – Principles and Practices”, truy cập ngày 1/6/2016, từ www.imf.org/external/np/pp/eng/2012/082212.pdf. 90. Jalan B. (2001), “Banking and finance in the new millennium”, Speech Delivered at the 22nd Bank Economists’ Conference, New Delhi. 155 91. Jan W. (2008), “Liquidity Stress-Tester: A Macro Model for Stress-Testing Banks’ Liquidity Risk”, Working Paper No. 175/2008. 92. Jim W., Ka-fai C., Tom F. (2006), “A framework for macro stress testing the credit risk of banks in Hong Kong”, Hong Kong Monetary Authority Quaterly Bulettin, December. 93. Jimenez G., J. Saurina (2006), “Credit Cycles, Credit Risk, and Prudential Regulation”, International Journal of Central Banking, 65-98. 94. Jimenez, G. và Mencıa, J. (2009), “Modeling the distribution of credit losses with observable and latent factors”, Journal of Empirical Finance, 16:235– 253. 95. Jones M., Hilbers P., Slack G. (2004), “Stress Testing Financial Systems: What to Do When the Governor Calls”, IMF WP/04/127. 96. Jose Ramon A., Thiam H. (2012), “Assessing the resilience of ASEAN banking systems: the case of the Phillipines”, ADB WPS on Regional Economic Integration, No. 93, February. 97. Kalirai H., Scheicher M. (2002), “Macroeconomic stress testing: preliminary evidence for Austria”, OeNB. Financial Stability Report, 58−74. 98. Kattai R. (2010), “Credit risk model for the Estonian banking sector”, Working Papers of Eesti Bank, No. 1/2010. 99. Kenneth Y. (2012), “Risk appetite, Stress Testing, Capital planning: The links among the three are evident in recent regulatory trends”, The RMA Journal, September. 100. Lelyveld V. and Iman (2009), “Special Issue on Stress Testing – Introduction”, International Journal of Central Banking, 5(3), 1-7. 101. Louzis D., A. Vouldis, and V. Metaxas (2010), “Macroeconomic and Bank- specific Determinants of Nonperforming Loans in Greece: A Comparative Stress Testing of Mortgage, Business, and Consumer Loan Portfolios”, Bank of Greece Working Paper 118. 156 102. Louzis D., A. Vouldis, and V. Metaxas (2012), “Macroeconomic and bank- specific determinants of NPLs in Greece”, Journal of Banking and Finance, 36. 103. Marcucci J., Quagliariello M. (2009), “Asymmetric effects of the business cycle on bank credit risk”, Journal of Banking and Finance, 33, 1624–1635. 104. McNeil, Rudiger F., P. Embrechts (2005), “Quantitative risk management: concepts, techniques, and tools”, Princeton series in finance. 105. Mishkin F. (2010), “The economics of money, banking and financial markets”, Pearson. 106. Mohammad T., Saeideh, A., Thaana G., Sepideh, K. (2015), “House prices and credit risk: Evidence from the United States”, Economic Modelling, 2015, vol. 51, issue C, pages 123-135. 107. Mohammad-Reza A. et al(2013), “Macroeconomics Shocks and Stability in Malaysian Banking System; A Structural VAR Model”, American Journal of Economics 2013, 3(5C): 22-28. 108. Morgan D., Peristiani S., Savino E. (2014), “The Information Value of the Stress Test”, Journal of Money, Credit and Banking, September. 109. Morgan D., Peristiani S., Savino V., (2014), “The information value of the stress test and bank opacity. Journal of Money”, Credit and Banking 46(7), 1479–1500. 110. Muliaman D., H., Wimboh S., Bagus S., Dwityapoetra S., B., Ita R. (2011), “Macroeconomic Stress Testing for Indonesian Banking System”, truy cập ngày 1/6/2016, từ https://www.researchgate.net/publication/251196711 _Macroeconomic_Stress_Testing_for_Indonesian_Banking_System 111. Nir K. (2013), “Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and Macroeconomic Performance”, IMF Working Paper, WP/13/72, March. 112. Nkusu M. (2011), “Nonperforming Loans and Macrofinancial Vulnerabilities in Advanced Economies”, IMF Working Paper 11/161. 157 113. Petrella G. and Resti A. (2013), “Supervisors as information producers: Do stress tests reduce bank opaqueness?”, Journal of Banking & Finance, vol. 37, issue 12, 5406-5420. 114. Petrella G., Resti A. (2013), “Supervisors as information producers: Do stress tests reduce bank opaqueness?”, Journal of Banking and Finance 37(12), 5406–5420. 115. Pratap S., Urrutia C. (2004), “Firm dynamics, investment and debt portfolio: balance sheet effects of the Mexican crisis of 1994”, Journal of Development Economics, Vol.75, pp. 535-563. 116. Prescott E. C. and Kydland E. (1982), “Time to Build and Aggregate Fluctuations”, Econometrica 50: 1345-1370, 1982. 117. Pyle D. (1997), “Bank Risk Management: Theory”, Conference on risk management and deregulation on banking, Jerusalem. 118. Quagliarello M. (2007), “Banks’ Riskiness Over the Business Cycle: a Panel Analysis on Italian Intermediaries”, Applied Financial Economics17, 119-138. 119. Ricadas M. (2014), “Macroeconomic factors of non-performing loans in commercial banks”, Ekonomika, No 9 (1), pp. 22 - 39. 120. Rinaldi L., Sanchis-Arellano A. (2006), “Household debt sustainability: What explains household non-performing loans? An empirical analysis”, European Central Bank Working Paper Series, No. 570. 121. Rodriguez (2012), “Credit risk Stress Testing: An exercise for Colombian Banks”, Temas de Estingabilidad Financiera, No 73, December. 122. Salas V., J. Saurina (2002), “Credit risk in two institutional settings: Spanish commercial and saving banks”, Journal of Financial Services Research, 22: 3, 203-224. 123. Schmeider, Puhr and Hasan (2011), “Next generation balance sheet Stress Testing”, IMF Working Paper WP/11/83. services_risk_management_five_years_after_the_crisis...pdf. 158 124. Shu C. (2002), “The impact of the macroeconomic environment on the asset quality of Hong Kong’s banking sector”, Hong Kong Monetary Authority Research Memorandum, No.20. 125. Stephanou C., Mendoza J. C. (2005), “Credit Risk Measurement under Basel II: An Overview and Implementation Issues for Developing Countries”, World Bank Policy Research Working Paper Series. 126. Stolz S. and Wedow M. (2011), “Banks’ regulatory capital buffer and the business cycle: Evidence for Germany”, Journal of Financial Stability, 7 (2), 98-110. 127. Stolz S., Wedow M. (2011), “Banks' regulatory capital buffer and the business cycle: Evidence for Germany”, truy cập ngày 1/12/2016, từ 128. Summer M., (2007), “Modelling instability of banking systems and the problem of macro stress testing”, ECB conference on Simulating Financial Instability. 129. The Clearing House (2016), “Comparison between United States and European Union Stress Tests”, truy cập ngày 1/12/2016, từ https://www.theclearinghouse.org/-/media/files/research%20notes/20160518- tch-research-note-ccar-vs-eba-stresstests.pdf. 130. Tian R., Yang J. (2011), “Macro Stress Testing on credit risk of commercial banks in China based on vector autoregression models”, truy cập 1/6/2016, từ https://www.researchgate.net/...Macro_Stress_Testing_on_Credit_Risk_... 131. Til S. (2016), “Stress Testing in Wartime and in Peacetime”, Oliver Wyman and Wharton Financial Institutions Center, March. 132. Til S. (2016), “Stress Testing in Wartime and in Peacetime”, Wharton Financial Institutions Center, March. 133. Van den End J.W., Hoeberichts M., Tabbae M. (2006), “Modelling scenario analysis and Macro Stress Testing”, DNB Working paper, no 119. 159 134. Vasiliki M., Athanasios T., Athanasios B. (2014), “Determinants of Non- Performing Loans: The Case of Eurozone”, Panoeconomicus, 2014, 2, pp.193- 206 135. Vazquez F., Tabak B.M. and Souto M. (2010), “A macro Stress Testing model of credit risk for the Brazilian banking sector”, Banco Central Do Brazil, WP 226, November. 136. Vogiazas S., Nikolaidou E., Mouratidis K.(2011), “Investigating the determinants of nonperforming loans in the Romanian banking system”, Paper presented at the 6th SEE Doctoral Conference, SEERC, September. 137. Waeibrorheem W., Suriani S. (2015), “Bank specific and macroeconomic dynamic determinants of credit risk in Islamic banks and Concentional banks”, International Journal of Economics and Financial Issues, 2015, 5(2), 476-481. 138. Wei L., Zhiwei Y. (2012), “Stress Testing of commercial banks’ exposure to credit risk: A Stress Testing based on the write-off of non-performing loans”, Asian Social Science, Vol. 8, No 10, August. 139. Williams J. (2004), “Determining Management Behaviour in European Banking”, Journal of Banking and Finance 28, 2427–2460. 140. Wong J., Choi K., Fong T. (2008), “A framework for Stress Testing banks’ credit risk”, The Journal of Risk Model Validation 2(1), 3-23. 160 161 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Đánh giá chất lượng dữ liệu về các chỉ tiêu kinh tế xã hội Việt Nam Nhân tố Các chỉ số đại diện Đánh giá chất lượng dữ liệu Tăng trưởng kinh tế Tốc độ tăng GDP so với cùng kỳ năm trước Có: Tổng cục Thống kê Tỷ lệ thất nghiệp Chưa thể hiện đầy đủ tình trạng thị trường lao động do một số lượng lớn lao động Việt Nam trong ngành nông nghiệp mang tính tự cung tự cấp hay dùng để trao đổi hàng hóa không được coi là thất nghiệp. Cán cân vãng lai Cán cân thương mại hàng hóa: Tổng kim ngạch và tốc độ tăng trưởng nhập khẩu, xuất khẩu Có nguồn Tổng cục Thống kê Tuy nhiên, theo Bộ Tài chính, có sự chênh lệch lớn trong số liệu thống kê xuất nhập khẩu giữa Việt Nam và Trung Quốc do lượng hàng hóa nhập lậu, tạm nhập tái xuất Cán cân xuất nhập khẩu dịch vụ Tính chính xác và kịp thời của số liệu chưa cao Dự trữ ngoại hối nhà nước Tỷ lệ dự trữ ngoại hối/Giá trị 1 tuần nhập khẩu, Tỷ lệ dự trữ ngoại hối/Nợ ngắn hạn nước ngoài, Tỷ lệ dự trữ ngoại hối/ cung M2 Có số liệu theo năm tại Báo cáo thường niên của NHNN, Thống kê tài chính quốc tế (IFS) của IMF, Databank của Worldbank, World Gold Council, nhưng tần suất cung cấp thông tin không đủ theo yêu cầu, có độ trễ từ 1-2 năm Luân chuyển ngoại hối Vay nợ nước ngoài Tần suất cung cấp thông tin không đủ theo yêu cầu Cơ cấu luồng vốn quốc tế Tần suất cung cấp thông tin không đủ theo yêu cầu Nợ công Tỷ lệ nợ công trên GDP (%) Tần suất cung cấp thông tin không đủ theo yêu cầu. Theo đánh giá của cơ quan Kiểm toán Nhà nước, cố liệu còn bị lệch do công tác báo cáo số liệu còn phân tán. Có độ trễ từ 1-2 năm. Lạm phát Tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng, lạm phát cơ bản (%) Có nguồn Tổng cục Thống kê 162 Nhân tố Các chỉ số đại diện Đánh giá chất lượng dữ liệu Biến động tỷ giá Tốc độ tăng tỷ giá bình quân liên ngân hàng VNĐ/USD so quý trước (%) Có, nhưng trong một số giai đoạn tỷ giá do NHNN công bố chưa phản ánh tỷ giá giao dịch thực trên thị trường. Lãi suất - Lãi suất tái cấp vốn; - Lãi suất tái chiết khấu; - Lãi suất liên ngân hàng các kỳ hạn; - Lãi suất cho vay, huy động của các NHTM. Một số giai đoạn lãi suất do NHNN công bố chưa phản ánh lãi suất thực trên thị trường. Chuỗi dữ liệu lãi suất liên ngân hàng do NHNN cung cấp phản ánh thị trường tốt hơn, nhưng không có đủ độ dài yêu cầu. Bloomberg cung cấp số liệu lãi suất cho vay và tiền gửi kỳ hạn 12 tháng bình quân 4 ngân hàng Agribank, BID, Vietinbank, VCB . Biến động tiền tệ M2 Tốc độ tăng cung tiền M2 Nguồn NHNN Tăng tín dụng Tốc độ tăng tổng dư nợ nền kinh tế của toàn hệ thống Có, nhưng bao gồm cả dư nợ của các NHTM, liên doanh và nước ngoài, công ty cho thuê tài chính, quỹ tín dụng nhân dân. Nguồn: NHNN Biến động giá bất động sản Chỉ số giá bất động sản, Giá thuê nhà, Giá đất Khối lượng Bất động sản hiện có, Tỷ lệ Bất động sản để không hoặc sử dụng, Số lượng / giá trị các căn hộ mới, các giao dịch mới Chỉ số giá cổ phiếu của các công ty thuộc nhóm ngành bất động sản, xây dựng Chỉ số giá xây dựng theo quý của Bộ Xây dựng, nhưng không phải là biến số đặc trưng. Chỉ số giá bất động sản đang trong quá trình xây dựng của Bộ Xây dựng, nhưng kỳ công bố năm Số liệu hàng tồn kho bất động sản được nhiều đơn vị nhà nước, công ty công bố, nhưng độ chênh lớn. Chỉ số chứng khoán Chỉ số chứng khoán VNIndex, VN30 Index, HNX Index, HNX30 Index, Upcom Index Nguồn: các Sở giao dịch, Trung tâm giao dịch chứng khoán Nguồn: Tác giả tổng hợp 163 164 Phụ lục 2: Kết quả mô hình đánh giá tác động kinh tế vĩ mô tới NPL (đầy đủ) rho 0 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .22681176 sigma_u 0 _cons -.2670753 .182092 -1.47 0.142 -.623969 .0898185 var39 -1.378129 .2276184 -6.05 0.000 -1.824253 -.9320048 var38 -.339413 .2322344 -1.46 0.144 -.794584 .115758 q4d .1000329 .0398407 2.51 0.012 .0219466 .1781192 vamc -.1856778 .0525275 -3.53 0.000 -.2886299 -.0827258 L1. -.4789843 1.105869 -0.43 0.665 -2.646447 1.688479 vndq L1. .1591898 .1613164 0.99 0.324 -.1569845 .475364 vni dexg .564938 .2119128 2.67 0.008 .1495964 .9802795 L2. .0579034 .4590475 0.13 0.900 -.8418131 .9576198 dm2 L2. -.5650946 .6643665 -0.85 0.395 -1.867229 .7370398 dcpi gdp 10.08211 2.967994 3.40 0.001 4.264947 15.89927 L1. .9100124 .0243781 37.33 0.000 .8622321 .9577927 lnNPL lnNPL Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(11) = 1703.44 overall = 0.9025 max = 25 between = 0.9940 avg = 21.8 within = 0.8584 min = 16 R-sq: Obs per group: Group variable: Ten1 Number of groups = 9 Random-effects GLS regression Number of obs = 196 165 Phụ lục 3: Kết quả mô hình đánh giá tác động kinh tế vĩ mô tới NPL (rút gọn) rho 0 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .22863572 sigma_u 0 _cons -.0703564 .1510152 -0.47 0.641 -.3663407 .2256279 var39 -1.375926 .2286894 -6.02 0.000 -1.824149 -.9277027 q4d .0994183 .0389739 2.55 0.011 .0230309 .1758057 vamc -.2079817 .0517595 -4.02 0.000 -.3094284 -.1065349 gdp 6.429691 2.414276 2.66 0.008 1.697797 11.16158 L1. .9155522 .0234781 39.00 0.000 .869536 .9615684 lnNPL lnNPL Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(5) = 1727.54 overall = 0.8958 max = 27 between = 0.9937 avg = 23.0 within = 0.8467 min = 16 R-sq: Obs per group: Group variable: Ten1 Number of groups = 9 Random-effects GLS regression Number of obs = 207 166 Phụ lục 4: Kết quả mô hình dự báo GDP _cons .0084444 .005296 1.59 0.111 -.0019355 .0188244 L3. .4703828 .1110055 4.24 0.000 .2528161 .6879495 L2. -.5220152 .1480743 -3.53 0.000 -.8122354 -.231795 L1. .9255104 .1125556 8.22 0.000 .7049054 1.146115 gdp gdp gdp Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] gdp 4 .007288 0.7065 146.8392 0.0000 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 Det(Sigma_ml) = .0000496 SBIC = -6.803481 FPE = .0000566 HQIC = -6.887651 Log likelihood = 215.7279 AIC = -6.941899 Sample: 2000-Q4 - 2015-Q4 Number of obs = 61 Vector autoregression . var gdp, lags(1 2 3)