Dự kiến kết quả mang lại của giải pháp: Khi thực hiện giải pháp này sẽ
giúp ngân hàng nâng cao được hiệu quả quản trị rủi ro lãi suất góp phần hạn
chế rủi ro và gia tăng lợi nhuận cho ngân hằng.
3.2.3. Giải pháp 3: Áp dụng mô hình dự báo lãi suất hiện đại và phù hợp
Căn cứ đề xuất giải pháp
Nội dung giải pháp:
Thứ nhất: Xây dựng bộ dữ liệu phục vụ dự báo.
Thứ hai: Áp dụng các công cụ dự báo, cảnh báo và chấm điểm rủi ro
theo chuẩn mực của Basel II và vận hành hiệu quả như: Hệ thống xếp hạng
tín dụng (XHTD) nội bộ CSR. Bên cạnh đó ngân hàng nên xét trang bị phần
mềm cao cấp SAS (Statistical Analysis System) - là phần mềm được phát
triển bởi Viện SAS để phân tích nâng cao, phân tích đa biến, kinh doanh
thông minh, quản lý dữ liệu và phân tích dự đoán. SAS là bộ phần mềm có
thể khai thác, thay đổi, quản lý và truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác
nhau và thực hiện phân tích thống kê về nó.
Thứ ba: Áp dụng mô hình Var để dự báo rủi ro lãi suất kết hợp đường
cong lãi suất để dự báo được chính xác hơn. Người sử dụng mô hình phải
đánh giá được các yếu tố này là các yếu tố có tính chất liên hệ về mặt kinh tế
(có thể test từng yếu tố có liên quan).
Dự kiến kết quả mang lại của giải pháp: khi thực hiện giải pháp này, sẽ
giúp ngân hàng dự báo được mức độ rủi ro lãi suất chính xác và căn cứ trên
mức dự báo ngân hàng sẽ xây dựng chính sách lãi suất phù hợp trong quá
trình hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
3.2.4. Giải pháp 4: Tăng độ chính xác trong đo lường rủi ro lãi suất
Căn cứ đề xuất giải pháp
Nội dung của giải pháp: Để đo lường chính xác rủi ro lãi suất, ngân
hàng cần phải:
Thứ nhất, hoàn thiện mô hình định giá lại mà ngân hàng đang áp dụng
Thứ hai, ngân hàng nên xem xét áp dụng mô hình thời lượng để đo
lường rủi ro giảm giá trị tài sản, đo lường mức độ biến động của giá trị ròng
khi lãi suất thị trường biến động. Tiến tới áp dụng mô hình giá trị chịu rủi ro
(VAR) và thu nhập chịu rủi ro (EAR) trong đo lường rủi ro lãi suất trong sổ
ngân hàng.
Chia sẻ với bạn bè của bạn: |
