Kỹ thuật đo lường rủi ro

Để đối phó với các loại rủi ro khác nhau liên quan đến quản lý tài sản và nợ, chúng ta cần quản lý rủi ro để quản lý ngân hàng hiệu quả. Có nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng để đo lường mức độ tiết lộ của các ngân hàng đối với rủi ro lãi suất -

Mô hình phân tích khoảng cách

Mô hình phân tích khoảng cách phân chia dòng chảy và mức độ nợ phải trả tài sản không phù hợp thông qua khoảng cách tài trợ hoặc kỳ hạn. Nó được tính toán cho các tài sản và nợ có kỳ hạn khác nhau và được tính cho một khoảng thời gian nhất định. Mô hình này kiểm tra khoảng cách định giá lại ở giữa doanh thu lãi thu được trên tài sản của ngân hàng và lãi trả cho các khoản nợ của ngân hàng trong một khoảng thời gian đã đề cập.

Mô hình này đại diện cho việc công bố tổng thu nhập lãi của ngân hàng, đối với các biến thể xảy ra trong lãi suất trong các giới hạn kỳ hạn khác nhau. Khoảng cách định giá lại được ước tính cho các tài sản và nợ có kỳ hạn khác nhau.

Chênh lệch dương phản ánh rằng tài sản được định giá lại trước nợ phải trả. Trong khi đó, một khoảng chênh lệch âm phản ánh rằng các khoản nợ phải trả cần được định giá lại trước tài sản. Ngân hàng giám sát độ nhạy của tỷ giá, đó là thời gian mà người quản lý ngân hàng sẽ phải chờ đợi để có sự thay đổi trong tỷ giá niêm yết trên bất kỳ tài sản hoặc nợ phải trả nào của mọi tài sản và nợ trên bảng cân đối kế toán.

Công thức chung được sử dụng như sau:

ΔNII = ΔR _i × GAP _i

Trong công thức trên -

NII là tổng thu nhập từ lãi.
R là lãi suất ảnh hưởng đến tài sản và nợ trong giới hạn kỳ hạn liên quan.
GAP là chênh lệch giữa giá trị ghi sổ của tài sản nhạy cảm với tỷ giá và nợ phải trả nhạy cảm với tỷ giá.

Do đó, khi có sự biến động của lãi suất, chúng ta có thể dễ dàng phân tích mức độ ảnh hưởng của sự biến động đến tổng thu nhập lãi của ngân hàng. Sự thay đổi trong lãi suất có tác động trực tiếp đến giá trị thị trường của chúng.

Hạn chế chính của mô hình này là phương pháp này chỉ xem xét giá trị ghi sổ của tài sản và nợ phải trả và do đó bỏ qua giá trị thị trường của chúng. Vì vậy, phương pháp này là một thước đo không đầy đủ về mức lãi suất thực của một ngân hàng.

Mô hình thời lượng

Khoảng thời gian hoặc khoảng thời gian là thước đo quan trọng đối với độ nhạy lãi suất của tài sản và nợ phải trả. Điều này là do nó xem xét thời điểm xuất hiện của các dòng tiền và thời gian đáo hạn của tài sản và nợ phải trả. Đây là thời gian trung bình được đo lường đến ngày đáo hạn của tất cả các giá trị đặt trước của các dòng tiền. Mô hình này cho biết tuổi thọ trung bình của tài sản hoặc nợ phải trả.It is denoted by the following formula -

DP_p = D (dR /1+R)

Phương trình trên tóm tắt tỷ lệ phần trăm giảm giá của thỏa thuận đối với một mức tăng lãi suất hoặc lợi tức cần thiết nhất định. Giá trị của khoảng thời gian càng lớn thì chi phí của tài sản hoặc trách nhiệm pháp lý đó càng nhạy cảm hơn đối với sự thay đổi của lãi suất.

Theo phương trình trên, ngân hàng sẽ được bảo vệ khỏi rủi ro lãi suất nếu khoảng cách thời gian giữa tài sản và nợ phải trả bằng không. Ưu điểm chính của mô hình này là nó sử dụng giá trị thị trường của tài sản và nợ phải trả.

Mô hình mô phỏng

Mô hình này hỗ trợ đưa ra một yếu tố động trong việc kiểm tra rủi ro lãi suất. Các mô hình trước đó - phân tích khoảng cách và phân tích thời gian để quản lý tài sản - nợ phải trả từ sự kém hiệu quả của chúng để chuyển sang phân tích tĩnh về rủi ro lãi suất hiện tại. Tóm lại, các mô hình mô phỏng sử dụng sức mạnh máy tính để hỗ trợ các tình huống “nếu xảy ra”. Ví dụ,

Chuyện gì xảy ra nếu

tổng mức lãi suất chuyển đổi
kế hoạch tiếp thị chưa đạt được hoặc đạt được quá mức
bảng cân đối kế toán thu nhỏ hoặc mở rộng

Điều này phát triển thông tin có sẵn cho ban lãnh đạo về đánh giá chính xác mức độ rủi ro tài sản và nợ phải trả hiện tại, danh mục đầu tư đối với rủi ro lãi suất, sự thay đổi của các biến mục tiêu phân bổ như tổng thu nhập lãi đủ vốn và khả năng thanh khoản cũng như khoảng cách trong tương lai.

Có khả năng mô hình mô phỏng này ngăn cản việc sử dụng để xem tất cả các công việc phức tạp trên giấy vì bản chất của các kết quả trên giấy lớn. Trong điều kiện này, điều rất quan trọng là phải hợp nhất chuyên môn kỹ thuật với nhận thức đúng đắn về các vấn đề trong doanh nghiệp.

Có những nhu cầu cụ thể để một mô hình mô phỏng phát triển. Những điều này đề cập đến độ chính xác của dữ liệu và độ tin cậy của các giả định hoặc giả thuyết được đưa ra. Nói một cách đơn giản, người ta phải ở trong tình trạng xem xét các sản phẩm thay thế đề cập đến lãi suất, phân bổ tốc độ tăng trưởng, tái đầu tư, v.v., trong các bối cảnh lãi suất khác nhau. Điều này có thể khó khăn và đôi khi gây tranh cãi.

Một điểm quan trọng cần lưu ý ở đây là các nhà quản lý ngân hàng có thể không muốn ghi lại các giả định của họ và dữ liệu luôn sẵn có cho sự va chạm chênh lệch của lãi suất trên nhiều biến số. Vì vậy, mô hình này cần được áp dụng một cách thận trọng, đặc biệt là trong hệ thống ngân hàng Ấn Độ.

Việc áp dụng các mô hình mô phỏng giải quyết được cam kết về lượng thời gian và nguồn lực đáng kể. Nếu trong trường hợp, người ta không đủ khả năng chi trả hoặc quan trọng hơn là thời gian tham gia vào việc lập mô hình mô phỏng, thì việc gắn bó với các loại phân tích đơn giản hơn là điều hoàn toàn hợp lý.