Chất lượng công bố số liệu rủi ro thị trường tại các ngân hàng thương mại trên thế giới trước, trong và sau cuộc khủng hoảng tài chính

Sử dụng dữ liệu giá trị chịu rủi ro (VaR) và mức lãi/lỗ trên sổ kinh doanh của các ngân hàng thương mại lớn trên thế giới từ năm 2001 đến năm 2012, nghiên cứu đánh giá chất lượng công bố số liệu rủi ro thị trường của các ngân hàng trong cả giai đoạn bình thường và khủng hoảng. Nghiên cứu tìm thấy bằng chứng cho thấy các ngân hàng cố tình bóp méo số liệu rủi ro thị trường bằng cách phóng đại ước lượng giá trị chịu rủi ro của danh mục đầu tư.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Chất lượng công bố số liệu rủi ro thị trường tại các ngân hàng thương mại trên thế giới trước, trong và sau cuộc khủng hoảng tài chínhKINH TEÁ, TAØI CHÍNH QUOÁC TEÁ Kỳ 2 tháng 12 (số 254) - 2023 CHẤT LƯỢNG CÔNG BỐ SỐ LIỆU RỦI RO THỊ TRƯỜNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRÊN THẾ GIỚI TRƯỚC, TRONG VÀ SAU CUỘC KHỦNG HOẢNG TÀI CHÍNH Trần Mạnh Hà*Sử dụng dữ liệu giá trị chịu rủi ro (VaR) và mức lãi/lỗ trên sổ kinh doanh của các ngân hàng thương mạilớn trên thế giới từ năm 2001 đến năm 2012, nghiên cứu đánh giá chất lượng công bố số liệu rủi ro thịtrường của các ngân hàng trong cả giai đoạn bình thường và khủng hoảng. Nghiên cứu tìm thấy bằngchứng cho thấy các ngân hàng cố tình bóp méo số liệu rủi ro thị trường bằng cách phóng đại ước lượnggiá trị chịu rủi ro của danh mục đầu tư. Nghiên cứu cũng đưa ra quan điểm rằng khung kiểm định rủi rothị trường chỉ dựa trên số lượng vi phạm VaR mà bỏ qua mức độ nghiêm trọng của vi phạm sẽ khôngphản ánh đầy đủ bức tranh rủi ro của ngân hàng.• Từ khóa: giá trị chịu rủi ro, ngân hàng thương mại, khủng hoảng tài chính. Ngày nhận bài: 02/10 /2023 Using unique non-anonymous daily Value- Ngày gửi phản biện: 04/10/2023 at-Risk (VaR) and Profit-and-Loss (P&L) data Ngày nhận kết quả phản biện: 28/11 /2023 of seven commercial banks worldwide from Ngày chấp nhận đăng: 01/12 /2023 2001 to 2012, this study aims to investigate the performance of banks’ VaR under both normal and crisis periods. We find evidences that banks Việc đánh giá tính chính xác của số liệu dự báo intentionally distorted VaR backtesting results rủi ro thị trường tại các ngân hàng, thể hiện qua by overstating their VaR figures. We argue that ước lượng VaR, đã và đang là chủ đề được giới học the Basel backtesting framework, which is only thuật quan tâm. Nghiên cứu của Lucas (2001) chỉ based on the number of VaR exceptions and ra rằng các ngân hàng có động cơ để báo cáo thấp ignores the magnitude of losses beyond VaR, is số liệu VaR để giảm chi phí vốn, mặc dù nó dẫn weakly correlated with the risk profile of a bank. đến sự gia tăng xác suất vi phạm VaR. Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các ngân hàng đã • Key words: value-at-risk, backtesting, financial phóng đại quá mức ước lượng VaR của họ với mục crisis. đích giảm thiểu khả năng có nhiều vi phạm VaR để JEL codes: G21; G28; G32 tránh rủi ro danh tiếng (Berkowitz và O’Brien, 2002; Pollard, 2007; Perignon và cộng sự, 2008). Hơn nữa, mô hình dự báo rủi ro thị trường của ngân hàng cũng 1. Giới thiệu bị chỉ trích vì chúng đưa ra kết quả dự báo VaR kém hiệu quả hơn kết quả được tạo ra bởi các mô hình Trong ngành tài chính, Giá trị chịu rủi ro (Value- kinh tế lượng đơn giản, chẳng hạn như GARCHat-Risk, viết tắt là VaR) đã trở thành một kỹ thuật (Berkowitz, 2011; Perignon và cộng sự, 2008). Tuyđo lường rủi ro tiêu chuẩn trong tài chính, đặc biệt nhiên, điều đáng nhấn mạnh là các nghiên cứu trướcnhằm mục đích đo lường rủi ro thị trường của một đây chỉ đánh giá hiệu suất của các mô hình VaRdanh mục đầu tư. Theo Jorion (2006), VaR được trong điều kiện thị trường bình thường, nơi VaR hoạtđịnh nghĩa là tổn thất tiềm năng tối đa đối với một động hiệu quả và cũng không có nhiều nghiên cứudanh mục đầu tư trong một khoảng thời gian nhất sử dụng dữ liệu không ẩn danh của các ngân hàng.định, thường là trong một ngày, với một độ tin cậycho trước. Nghiên cứu này đóng góp vào nền tảng tri thức bằng cách đánh giá chất lượng công bố thông tin* Học viện Ngân hàng 92 Taïp chí nghieân cöùu Taøi chính keá toaùn Kỳ 2 tháng 12 (số 254) - 2023 KINH TEÁ, TAØI CHÍNH QUOÁC TEÁVaR trên báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mô hình VaR, điều quan trọng là phải thường xuyênmại. Với dữ liệu thực tế về VaR và mức lãi/lỗ (P/L) đánh giá tính hiệu quả của nó thông qua một khunghàng ngày của 7 ngân hàng thương mại trên toàn thế kiểm định gọi là “Backtesting”, một kỹ thuật đượcgiới từ năm 2001 đến năm 2012, đây là một trong sử dụng để đánh giá kết quả dự báo của mô hình VaRcác nghiên cứu đầu tiên điều tra thực nghiệm chất bằng cách so sánh các ước tính rủi ro do mô hình tạolượng của công bố số liệu rủi ro thị trường trong cả ra với P/L hàng ngày trên giá trị danh mục đầu tưđiều kiện bình thường và khủng hoảng. Phát hiện trong một khoảng thời gian. Kết quả backtesting cócủa chúng tôi cho thấy kết quả khác biệt trong các thể là thông tin để tinh chỉnh các mô hình VaR để dựmô hình VaR của các ngân hàng: trong điều kiện thị báo chính xác hơn và giảm nguy cơ tổn thất ngoàitrường bình thường, các ngân hàng có ý định phóng dự kiến.đại ước ...