CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP
5.4.3 Gợi ý hƣớng nghiên cứu tiếp theo
Với những hạn chế đã đƣợc trình bày ở phần trên, học viên đề xuất hƣớng nghiên cứu tiếp theo cho vấn đề ổn định tài chính tại các NHTM tại Việt Nam là cần tăng thêm dữ liệu nghiên cứu về cả số lƣợng ngân hàng và độ dài của thời gian nghiên cứu.
Các nghiên cứu tiếp theo nên tiến hành đo lƣờng thêm sự ảnh hƣởng của các chỉ tiêu về nợ xấu, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, chất lƣợng quản lý…và các yếu tố khác có ảnh hƣởng đến sự ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam nhƣ sự điều hành của Chính phủ, các tác động từ các chính sách của NHNN và một số biến vĩ mô khác của nền kinh tế (nhƣ thất nghiệp, tỷ giá, lãi suất…)
Kết luận chƣơng 5
Dựa trên kết quả mô hình Z-score để nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến sự ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam, bài nghiên cứu đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao sự ổn định tài chính cho các NHTM Việt Nam, bao gồm các nhóm giải pháp nâng cao ổn định tài chính áp dụng cho ngân hàng, và một số các khuyến nghị cho NHNN và Chính phủ Việt Nam nhằm giúp nâng cao sự ổn định tài chính cho các NHTM.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Việt
1. Báo cáo thƣờng niên và thuyết minh báo cáo tài chính từ năm 2006 – 2014 của 21 ngân hàng thƣơng mại Việt Nam
2. Công ty Cổ phần chứng khoán Bảo Việt, 2015. Báo cáo triển vọng ngành ngân hàng năm 2016
3. Công ty cổ phần chứng khoán MB (MBS), 2015. Triển vọng ngành ngân hàng năm 2015
4. Damodar N. Gujarati, 2013. Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Kinh tế lượng cơ sở - 4th
ed, Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright
5. Hiệp hội ngân hàng Việt Nam (VNBA), 2011. Đôi điều cần biết về mô hình CAMELS. [online] Available at:
<http://www.vnba.org.vn/index.php?option=com_content&view=article&id=1562:oi- iu-cn-bit-v-mo-hinh-camels-&catid=43:ao-to&Itemid=90> [Ngày truy cập: 08 tháng 10 năm 2015]
6. Hiệp hội ngân hàng Việt Nam (VNBA), 2011. Ổn định thị trƣờng tài chính và những vấn đề đặt ra. [online] Available at:
<http://www.vnba.org.vn/?option=com_content&view=article&id=1621&catid=43&It emid=90> [Ngày truy cập: 08 tháng 10 năm 2015]
7. Kiều Hữu Thiện, 2011. Thách thức đối với sự phát triển bền vững của hệ thống NHTM Việt Nam
8. KPMG, 2013. Khảo sát về ngành ngân hàng Việt Nam năm 2013
9. Lê Đạt Chí và Lê Tuấn Anh, 2012. Kết hợp phƣơng pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lƣờng rủi ro vỡ nợ: Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam, Tạp chí phát triển và hội nhập (UEF) số 5 (15) tháng 7 – 8 năm 2012
10. Ngân hàng Nhà Nƣớc Việt Nam, 2010. Thông tƣ 13/TT-NHNN ngày 20/05/2010 quy định về các tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng
11. Ngân hàng Nhà Nƣớc Việt Nam, 2014. Thông tƣ 36/TT-NHNN ngày 20/11/2014 quy định các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nƣớc ngoài
12. Nguyễn Thị Minh Huệ, 2012. Đánh giá hệ thống ngân hàng Việt Nam qua một số chỉ số lành mạnh tài chính. Tạp chí Khoa học Đại học quốc gia Hà Nội, Kinh tế và kinh doanh số 28 năm 2012, trang 158-166
13. Nhóm nghiên cứu Vietnam Report, 2015. Báo cáo ngành ngân hàng Việt Nam năm 2015
14. Phạm Chí Khoa và Nguyễn Thị Cành, 2014. Áp dụng mô hình KMV – Merton dự báo rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp và khả năng thiệt hại của ngân hàng, Tạp chí phát triển kinh tế, số 289 tháng 11 năm 2014
15. Phan Thị Hằng Nga, 2013. Năng lực tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận án Tiến sĩ kinh tế. Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
16. Trang thông tin NHNN Việt Nam. Available at: <http://www.sbv.gov.vn.>
Tài liệu tiếng Anh
1. Allen and Gale, 2004. Competition and financial stability. Journal of Money, pp. 433 - 480
2. Altaee, Talo and Adam, 2013. Testing the Financial Stability of Banks in GCC Countries: Pre and Post Financial Crisis
3. Asli Demirgüç-Kunt and Harry Huizinga, 2012. Do we need big banks? Evidence on performance, strategy and market discipline
4. BCBS, 2010. Basel III: International framework for liquidity risk measurement, standards and monitoring. BIS, Basel, December 2010
5. Beck, 2008. Bank Competition and Financial Stability: Friends or Foes. World Bank Policy Research Working Paper
6. Beck, Demirgüç-Kunt and Merrouche, 2010. Islamic vs.Conventional Banking: Business model, Efficiency and Stability. Policy Research Working Paper, No. 5446, 2010. The World Bank. Washington.
7. Beck, Hesse. et al., 2009. Bank Ownership and Stability: Evidence from Germany
8. Beck, Kunt and Levine, 2006. Bank concentration, competition, and crises: First results. Journal of Banking & Finance, 30(5), pp. 1581 – 1603
9. Berger, 1995. The relationship between capital and earnings in banking. Journal of Money, Credit, and Banking, Vol. 27 (2), pp. 432 – 456
10. Bita Shayegani and Mosab Abdollahi Arani, 2012. A Study on the Instability of Banking Sector in Iran Economy. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 6(1), pp. 213-221
11. Boyd, De Nicolò. et al., 2006. Bank Risk-Taking and Competition Revisited: New Theory and New Evidence. IMF Working Papers 297, International Monetary Fund, Washington. D.C
12. Boyd, John and Runkle, 1993. Size and Performance of Banking Firms: Testing the Predictions of Theory. Journal of Monetary Economics 31, pp. 47–67
13. CAMEL Approach to Bank Analysis by AIA, 1996. Credit Risk Management of New York
14. Central Bank of Bahrain, 2007. Financial Stability Report, December.
15. Čihák and Hesse, 2008. Islamic Banks and Financial Stability: An Empirical Analysis, Journal of Financial Services Research, 38, pp. 95 – 113
16. CzechNational Bank, Financial stability. [online] Available at: <https://www.cnb.cz/en/financial_stability/> [Accessed 11 October 2015]
17. European Central Bank, 2005. Assessing Financial Stability: Conceptual Boundaries and Challenges. Financial Stability Review, June, pp. 117 – 125 18. European Central Bank, 2011. Financial Stability Review, December 2011
19. H.Saduman Okumus và Oksan Kibritci Artar, 2012. Islamic banks and financial stability in the GCC: An empirical analysis
20. Heiko Hesse and Martin Čihák, 2007. Cooperative Banks and Financial Stability. IMF Working Paper
21. Ivan Huljak, 2013. Market power and stability of CEE banks. 19th Dubrovnik Economic conference
22. Jakob de Haan and Tigran Poghosyan, 2011. Bank Size, Market Concentration, and Bank Earnings Volatility in the US. De Nederlandsche Bank working paper ,282 - March 2011
23. Kaufmann, Kraay and Mastruzzi, 2005. Governance Matters IV: Governance Indicators for 1996-2004. Wasington: World Bank.
24. Keeley, 1990. Deposit insurance, risk and market power in banking. American Economic Review, 80, pp. 1183 – 1200
25. Laeven and Levine, 2007. Is There a Diversification Discount in Financial Conglomerates. Journal of Financial Economics, 85(2), pp. 331-367.
26. Leroy and Lucotte, 2015. Is there a competition-stability trade-off in European banking?
27. Magnus Willesson, 2014. Risk and Efficiency in European Banking Does Corporate Governance Matter?
28. Marcus, 1984. Deregulation and bank financial policy. Journal of Banking and Finance, 8, pp. 557-565
29. Martinez Miera and Repullo, 2010. Does competition reduce the risk of bank failure? Review of Financial Studies, 23(10), pp. 3638–3664
30. Matsuoka, 2013. Sunspot bank runs in competitive versus monopolistic banking systems. Economic Letters, 118(2), pp. 247-249
31. Nadya Jahn and Thomas Kick, 2011. Determinants of Banking System Stability: A Macro-Prudential Analysis
32. Pirre Moooin and Terhi Jokipii, 2010. The Impact of Banking Sector Stability on the Real Economy. The Swiss National Bank (SNB)
33. Quin Song and Wei Zeng, 2014. Basel III, risk aversion and bank performance: evidence from Chinese commercial banks panel data. 2014 International Conference on Social Science (ICSS 2014)
34. Rahim, Hassan and Zakaria, 2012. Islamic Vs. Conventional Bank Stability: „A Case Study Of Malaysia‟. Prosiding Perkem VII, JILID, 2 (2012), pp. 839-850 35. Uyen Dang, 2011. The CAMEL rating system in banking supervision: A case
study. Arcada University of Applied Sciences, International Business.
36. Verandos, 2010. Current Issues in Islamic Banking and Finance: Resilience and Stability in Present System, Singapore. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. 37. Wassim Rajhi and Slim A.Hassairi, 2013. Islamic banks and financial stability: A comparative empirical analysis between MENA and Southeast Asian countries.
38. World bank, 2013. Financial Stability. [online] Available at: <http://econ.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTGLOBALFI NREPORT/0,,contentMDK:23268766~pagePK:64168182~piPK:64168060~the SitePK:8816097,00.html> [Accessed 11 October 2015]
39. Yong Tan and Christos Florosb, 2013. Risk, capital and efficiency in Chinese Banking
PHỤ LỤC 1
DANH SÁCH CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI SỬ DỤNG TRONG BÀI NGHIÊN CỨU
STT TÊN VIẾT TẮT TÊN NGÂN HÀNG
1 BIDV NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƢ VÀ PHÁT TRIỀN VIỆT NAM
2 Vietinbank NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM 3 Vietcombank NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƢƠNG VIỆT NAM 4 Sacombank NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN THƢƠNG TÍN
5 SCB NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN
6 ACB NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
7 Techcombank NGÂN HÀNG TMCP KỸ THƢƠNG VIỆT NAM 8 MB Bank NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI
9 VP Bank NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM THỊNH VƢỢNG 10 Eximbank NGÂN HÀNG TMCP XUẤT NHẬP KHẨU VIỆT NAM 11 Maritimebank NGÂN HÀNG TMCP HÀNG HẢI VIỆT NAM
12 SHB NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN – HÀ NỘI 13 DongA Bank NGÂN HÀNG TMCP ĐÔNG Á
14 LienvietPost Bank NGÂN HÀNG TMCP BƢU ĐIỆN LIÊN VIỆT 15 VIB NGÂN HÀNG TMCP QUỐC TẾ VIỆT NAM 16 Bac A Bank NGÂN HÀNG TMCP BẮC Á
17 SeaBank NGÂN HÀNG TMCP ĐÔNG NAM Á 18 ABBank NGÂN HÀNG TMCP AN BÌNH 19 Viet Capital Bank NGÂN HÀNG TMCP BẢN VIỆT
20 OCB NGÂN HÀNG TMCP PHƢƠNG ĐÔNG
21 Kienlongbank NGÂN HÀNG TMCP KIÊN LONG
22 NCB NGÂN HÀNG TMCP QUỐC DÂN
23 Nam A Bank NGÂN HÀNG TMCP NAM Á 24 TP Bank NGÂN HÀNG TMCP TIÊN PHONG
25 VietBank NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM THƢƠNG TÍN 26 Bao Viet Bank NGÂN HÀNG TMCP BẢO VIỆT
28 VietA Bank NGÂN HÀNG TMCP VIỆT Á
29 Saigonbank NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN CÔNG THƢƠNG 30 HD Bank NGÂN HÀNG TMCP PHÁT TRIỂN THÀNH PHỐ HỒ
CHÍ MINH
31 PG Bank NGÂN HÀNG TMCP XĂNG DẦU PETROLIMEX 32 MDB NGÂN HÀNG TMCP PHÁT TRIỂN MÊ KÔNG
33 MHB NGÂN HÀNG TMCP PHÁT TRIỂN NHÀ ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
PHỤ LỤC 2
Bảng 2.1 Bảng tổng hợp các yếu tố có ảnh hƣởng đến sự ổn định tài chính của ngân hàng sử dụng mô hình Z-score trong các nghiên cứu trên thế giới
Yếu tố Đƣợc sử dụng trong các
nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu
Mô hình sử dụng Mối quan hệ với Zscore Quy mô ngân hàng
Nghiên cứu của Asli Demirgüç-Kunt và Harry Huizinga (2012)(-) Gồm 365 ngân hàng trên thế giới từ năm 1991-2009. FEM +/- Nghiên cứu của Heiko
Hesse and Martin Čihák (2007) (-) Dữ liệu gồm 16.577 ngân hàng từ năm 1994-2004 OLS và FEM Nghiên cứu của Rahim,
Hassan và Zakaria (2012) (+)
38 ngân hàng ở
Malaysia từ 2005-2010 FEM
Nghiên cứu của Čihák and Hesse (2008)(+/-)
474 ngân hàng ở 20
quốc gia từ 1993-2004 OLS
Nghiên cứu của Beck, Hesse và cộng sự (2009)(+/-) 3801 ngân hàng ở Đức từ năm 1995-2007 REM Chi phí hoạt động/thu nhập hoạt
Nghiên cứu của Altaee, Talo và Adam (2013)
30.000 ngân hàng khu vực GCC từ 2003-2010
OLS
- Nghiên cứu của Heiko
Hesse and Martin Čihák (2007) Dữ liệu gồm 16.577 ngân hàng từ năm 1994-2004 OLS và FEM
động(%) Nghiên cứu của Čihák and Hesse (2008)
474 ngân hàng ở 20
quốc gia từ 1993-2004 OLS
Nghiên cứu của Beck, Hesse và cộng sự (2009)
3801 ngân hàng ở Đức
từ năm 1995-2007 REM
Nghiên cứu của Magnus Willesson (2014)
694 ngân hàng từ 28
nƣớc Châu Âu OLS
Nghiên cứu của Okumus và Artar (2012)
70 ngân hàng ở GCC
từ năm 2001-2010 FEM
Nghiên cứu của Haan and Poghosyan (2011) Các ngân hàng ở Mỹ từ 2004-2009 FEM Cho vay/Tổng tài sản (%)
Nghiên cứu của Altaee, Talo và Adam (2013)(+)
30.000 ngân hàng khu vực GCC từ 2003-2010
OLS
+/- Nghiên cứu của Okumus và
Artar (2012)(+)
70 ngân hàng ở GCC
từ năm 2001-2010 FEM
Nghiên cứu của Heiko Hesse and Martin Čihák (2007)(-) Dữ liệu gồm 16.577 ngân hàng từ năm 1994-2004 OLS và FEM Nghiên cứu của Čihák và
Hesse (2008)(-)
474 ngân hàng ở 20
quốc gia từ 1993-2004 OLS
Nghiên cứu của Bita Shayegani and Mosab Abdollahi Arani(2012)(-) 19 ngân hàng tại Iran từ 2001 đến 2008 OLS Đa dạng hóa thu nhập (%)
Nghiên cứu của Čihák và Hesse (2008)(+)
474 ngân hàng ở 20
quốc gia từ 1993-2004 OLS +/-
Nghiên cứu của Beck, Hesse và cộng sự (2009)(+)
3801 ngân hàng ở Đức
Nghiên cứu của Okumus và Artar (2012)(+)
70 ngân hàng ở GCC
từ năm 2001-2010 FEM
Nghiên cứu của Magnus Willesson (2014)(-)
694 ngân hàng từ 28
nƣớc Châu Âu OLS
Nghiên cứu của Haan và Poghosyan (2011)(-)
Các ngân hàng ở Mỹ từ
2004-2009 FEM
Nghiên cứu của Hesse và Martin Čihák (2007)(-) Dữ liệu gồm 16.577 ngân hàng từ năm 1994-2004 OLS và FEM Nghiên cứu của Altaee,
Talo và Adam (2013)(+/-)
30.000 ngân hàng khu
vực GCC từ 2003-2010 OLS
Rủi ro tín dụng (%)
Nghiên cứu của Quin Song và Wei Zeng (2014)
29 NHTM Trung Quốc
từ 2004-2008 REM
_ Nghiên cứu của Wassim
Rajhi và Slim A.Hassairi (2013)
Các ngân hàng ở 16
quốc gia từ 2000-2008 OLS
Thanh khoản(%)
Nghiên cứu của Wassim Rajhi và Slim A.Hassairi (2013)
Các ngân hàng ở 16
quốc gia từ 2000-2008 OLS +
Tỷ suất sinh lợi (%)
Nghiên cứu của Asli Demirgüç-Kunt và Harry Huizinga (2012)(-) Gồm 365 ngân hàng trên thế giới từ năm 1991-2009. FEM +/- Nghiên cứu của Quin Song
và Wei Zeng (2014)(+)
29 NHTM Trung Quốc
Tốc độ tăng GDP(%)
Nghiên cứu của Okumus và Artar (2012)
70 ngân hàng ở GCC từ năm 2001-2010
FEM
+ Nghiên cứu của Leroy và
Lucotte (2015)
54 ngân hàng Châu Âu từ năm 2004-2013
FEM và REM Nghiên cứu của Bita
Shayegani and Mosab Abdollahi Arani (2012)
19 ngân hàng tại Iran
từ 2001 đến 2008 OLS
Tỷ lệ lạm phát
Nghiên cứu của Rahim, Hassan và Zakaria (2012) 38 ngân hàng ở Malaysia từ 2005-2010 FEM - Sự điều hành của chính phủ
Nghiên cứu của Heiko Hesse and Martin Čihák (2007) Dữ liệu gồm 16.577 ngân hàng từ năm 1994-2004 OLS và FEM + Cạnh tranh của ngành
Nghiên cứu của Okumus và Artar (2012)
70 ngân hàng ở GCC từ năm 2001-2010
FEM
- Nghiên cứu của Haan và
Poghosyan (2011) Các ngân hàng ở Mỹ từ 2004-2009 FEM Thị phần của ngân hàng
Nghiên cứu của Rahim, Hassan và Zakaria (2012)
38 ngân hàng ở
Malaysia từ 2005-2010 FEM +
Nguồn: Tổng hợp từ thống kê của tác giả Trong đó: Dấu (+) đại diện cho sự tương quan thuận giữa Z-score và biến độc lập Dấu (-) đại diện sự cho tương quan nghịch giữa Z-score và biến độc lập OLS: mô hình hồi quy tuyến tính giản đơn Ordinary Least Squares FEM: Mô hình hồi quy các ảnh hưởng cố định Fix-effect REM: Mô hình hồi quy các ảnh hưởng ngẫu nhiên Random-effect
PHỤ LỤC 3
CÁC MÔ HÌNH KHÁC ĐƢỢC SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU VỀ SỰ ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH TRÊN THẾ GIỚI
Mô hình Merton
Một phƣơng pháp dùng để đo lƣờng mức độ ổn định tài chính của các NHTM là dựa trên mô hình Merton. Đây là phƣơng pháp thƣờng đƣợc sử dụng để xác định khả năng một NHTM có khả năng trả đƣợc nợ hay không và tính toán khả năng vỡ nợ của ngân hàng này, nếu NHTM có khả năng vỡ nợ quá cao thì sự ổn định tài chính của NHTM đó là thấp, ngƣợc lại, xác suất xảy ra vỡ nợ thấp thì các NHTM này có sự ổn định tài chính cao. Mô hình này định nghĩa một tổ chức kinh tế có thể vỡ nợ khi giá trị các nghĩa vụ nợ cao hơn tài sản, cách thức đo lƣờng rủi ro vỡ nợ của một NHTM nhƣ sau:
Có 6 biến mà có thể xác định đƣợc xác suất vỡ nợ của NHTM phân tích theo chuỗi thời gian, đến thời điểm đáo hạn T (thƣờng là một năm):
1. Giá trị tài sản hiện tại
2. Sự phân phối của giá trị tài sản tại thời điểm T (tài sản ngắn hạn, tài sản dài hạn) 3. Sự biến động của giá trị tƣơng lai của tài sản tại thời điểm T
4. Mức độ điểm vỡ nợ, giá trị sổ sách của nợ
5. Tốc độ tăng trƣởng dự doán của giá trị tài sản trong giai đoạn 6. Độ dài của khoảng thời gian T
Bốn biến đầu tiên: giá trị tài sản, phân phối tài sản tƣơng lai, biến động của tài sản và mức độ của điểm vỡ nợ là những biến quan trọng.
Nếu giá trị của tài sản giảm dƣới điểm vỡ nợ thì NHTM phá sản. Vì thế xác suất vỡ nợ là xác suất mà giá trị tài sản sẽ giảm dƣới điểm vỡ nợ.
Mô hình KMV-Merton đƣợc giới thiệu đầu tiên vào năm 1974 bởi Merton (1974) dựa trên lý thuyết định giá quyền chọn của Black & Scholes (1973) và những giả
thuyết quan trọng do Merton thiết lập. Sau đó, công ty KMV đã phát triển mô hình Merton cổ điển để dự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Mô hình này dựa trên ý tƣởng là vốn chủ sở hữu của một doanh nghiệp có thể xem nhƣ một quyền chọn trên giá trị tài sản của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định. Một khi giá trị tài sản của doanh nghiệp giảm xuống dƣới điểm phá sản (Default Point), tại hoặc trƣớc thời điểm cuối của khoảng thời gian đƣợc xét, doanh nghiệp sẽ phá sản ngay lập tức. Nói một cách đơn giản, mô hình KMV-Merton cho biết khả năng phá sản của mỗi doanh nghiệp trong mẫu đƣợc chọn ở bất kỳ thời điểm nào đƣợc xem xét. Mô hình này có 2 giả định đặc biệt quan trọng.
Giả định đầu tiên đó là tổng giá trị tài sản của doanh nghiệp có thể diễn tả bằng chuyển động hình học Brown ( Geometric Brownian Motion);
dV= μV dt + бVV dW Trong đó:
V: Tổng giá trị tài sản của doanh nghiệp
μ: Tỉ suất lợi nhuận gộp liên tục dự kiến trên giá trị tài sản (V) của doanh nghiệp; бV: Độ biến động giá trị tài sản của doanh nghiệp;
dW: Quá trình Wiener tiêu chuẩn ( Standard Weiner Process) [1]
Giả định quan trọng thứ 2 của mô hình KMV-Merton là doanh nghiệp chỉ có một loại nợ, đó là phát hành một loại trái phiếu không trả lãi theo kỳ (No Coupon) có thời gian đến hạn là T. Từ 2 giả định quan trọng này, giá trị vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp có thể đƣợc xem là một quyền chọn mua trên tài sản chính là tổng giá trị tài sản của doanh nghiệp với giá thực thi là giá trị thị trƣờng khoản nợ của doanh nghiệp với thời gian đến hạn là T. Thêm nữa, từ mối quan hệ giữa quyền chọn mua và quyền chọn bán có thể suy ra giá trị thị trƣờng khoản nợ của doanh nghiệp bằng giá trị của khoản trái phiếu phi rủi ro không trả lãi suất theo kì mà doanh nghiệp phát hành trừ đi giá quyền chọn bán trên giá trị tài sản của doanh nghiệp với giá trị thực hiện là mệnh giá
của khoản nợ và thời gian đến hạn là T. Nhƣ vậy, công thức tính giá trị vốn chủ sở hữu của một doanh nghiệp là:
E = V.N(d1) – e – rT .F.N(d2) (1) Trong đó:
E: Giá trị thị trƣờng của vốn chủ sở hữu – dựa trên giá cổ phiếu và số lƣợng cổ phiếu đang lƣu hành.
F: Mệnh giá khoản nợ của doanh nghiệp – Theo các nghiên cứu của Moody, khoản nợ doanh nghiệp có thể ƣớc lƣợng bằng nợ ngắn hạn cộng với một nửa nợ dài hạn của doanh nghiệp;
r: Lãi suất phi rủi ro tức thời – lãi suất trái phiếu chính phủ có thời hạn 1 năm N(.): Xác suất theo phân phối tích chuẩn
( ) ( ) √
= -
ϭV
√Trong mô hình KMV-Merton, có hai phƣơng trình quan trọng. Đầu tiên là phƣơng trình Black-Scholes-Merton nêu ở trên. Phƣơng trình thứ hai thể hiện sự tƣơng quan giữa biến động giá trị tài sản của doanh nghiệp và biến động giá trị vốn chủ sở hữu của nó. Dựa theo các giả định của Merton và bổ đề Ito [2], chúng ta có:
( )
( ) [ ]
Trong đó, бE là độ lệch chuẩn giá trị vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp
Sau khi đã có đƣợc V và бV từ 2 phƣơng trình phi tuyến tính (1) và (2), khoảng cách phá sản có thể đƣợc tính nhƣ sau:
( ) ( ) √
μ: Tỉ suất lợi nhuận dự kiến hàng năm trên tài sản của công ty; Xác định đƣợc xác suất phá sản của mô hình (πKMV) theo công thức: πKMV = N (-DD)
Nhƣ vậy, khi giá trị thị trƣờng của vốn chủ sở hữu giảm, xác suất phá sản sẽ tăng. Để mô hình làm việc tốt, cả hai giả định quan trọng của Merton phải đƣợc đáp ứng, thị trƣờng hiệu quả và phản ánh đầy đủ thông tin.
Chú thích:
[1] Quá trình Wiener là một quá trình ngẫu nhiên liên tục và có ba đặc điểm: 1/dW0=0; 2/ Hàm số dWt gần nhƣ luôn liên tục với t → W; 3/ dWt có lƣợng gia không đổi với phân phối dWt – dWs ~ N(0,t-s) (với 0 ≤ s ≤ t), N(μ,б2) biểu thị phân phối chuẩn với giá trị trung bình μ và phƣơng sai б2. Điều kiện quá trình có lƣợng gia độc lập có nghĩa là nếu 0 ≤ s1 ≤ t1 ≤ s2 ≤ t2 thì dWt1 – dWs1 và dWt2 – dWs2 là những biến ngẫu nhiên độc lập.
[2] Bổ đề dùng để tính giá trị vi phân hàm số phụ thuộc thời gian của một quá trình ngẫu nhiên.
Mô hình CAMELS
Hệ thống CAMEL phân tích sáu khía cạnh truyền thống đƣợc xem là quan trọng nhất trong hoạt động của một trung gian tài chính, từ đó có thể đánh giá đƣợc sự ổn định tài chính của một ngân hàng. Sáu lĩnh vực phản ánh sự ổn định tài chính và khả năng hoạt động nói chung của một NHTM, đƣợc miêu tả nhƣ sau:
+ C (capital) - Khả năng tự cân đối vốn: Đây là phần vốn chủ sở hữu của NHTM và khả năng của NHTM đáp ứng các món vay ngày càng mở rộng cũng nhƣ các định hƣớng phát triển tài sản tiềm năng mà NHTM cần đạt đƣợc. Hệ thống phân tích CAMEL xem xét khả năng của NHTM trong việc huy động thêm vốn chủ sở hữu trong trƣờng hợp thua lỗ và khả năng cũng nhƣ chính sách để thiết lập dự trữ trong trƣờng hợp có rủi ro hoạt động.
Các chỉ tiêu sử dụng để phân tích vốn - Tốc độ tăng quy mô vốn chủ sở hữu
- Tuân thủ quy định về mức vốn tối thiểu cần thiết (CAR) – (8%) - Hệ số đòn bẩy tài chính L = tổng nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu
- Chỉ số vốn dự trữ = Dự trữ mất vốn thực tế/Dự phòng mất vốn điều chỉnh theo CAMEL
+ A (assets) - Chất lượng tài sản: Chất lƣợng nói chung của các món vay và các tài sản khác, bao gồm các khoản cho vay cơ sở hạ tầng. Điều này đòi hỏi phải xem xét sự phù hợp của hệ thống phân loại các món vay, quá trình thu thập thông tin và các chính sách xoá nợ.
Danh mục cho vay/tổng tài sản = Dƣ nợ tín dụng/Tổng tài sản có (<60%) - Tỷ lệ nợ xấu/tổng dƣ nợ (<1%)
+ M (management) – Quản lý: Các chính sách về quản lý con ngƣời, các chính sách quản lý chung của tổ chức, các hệ thống thông tin, các chế độ kiểm soát và kiểm toán nội bộ, các kế hoạch chiến lƣợc và ngân sách đều đƣợc xem xét một cách riêng rẽ để phản ảnh toàn bộ chất lƣợng của hoạt động quản lý, phân tích nhân sự và phong cách làm việc của: Hội đồng quản trị; Ban quản lý; Mối quan hệ giữa hai bên… Kết quả của chất lƣợng quản lý: Chi phí hoạt động/ tổng tài sản
+ E (earnings) – Lợi nhuận: Đây là nhân tố quan trọng của việc phân tích doanh thu và chi phí, bao gồm cả mức độ hiệu quả của hoạt động và chính sách lãi suất cũng nhƣ các kết quả hoạt động tổng quát đƣợc đo lƣờng bằng các chỉ số. Phân tích khả năng tạo đủ thu nhập để bù đắp chi phí và tăng vốn bền vững Các chỉ tiêu sử dụng: ROA phải đạt lớn hơn 1%; ROE phải đạt từ 15% trở lên.
- Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) = (Thu lãi cho vay và đầu tƣ chứng khoán – Chi trả lãi tiền gửi và nợ khác)/Tổng tài sản sinh lời bình quân (>4.5%)
- Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NNIM) = (Thu ngoài lãi – Chi trả ngoài lãi)/Tổng tài sản sinh lời bình quân.
+ L (liquidity) – Khả năng thanh khoản: Đây là nhân tố đƣợc sử dụng khi phân tích khả năng của tổ chức trong việc xác định nhu cầu tài trợ cho dự án nói chung cũng nhƣ nhu cầu vốn cho vay nói riêng. Cấu trúc nợ và vốn chủ sở hữu của tổ chức, khả