Trong tuần
qua, một số ngân hàng nhỏ tại Mỹ gặp khó khăn, điển hình là Silicon Valley Bank
(SVB), khi khách hàng rút tiền quy mô lớn, buộc phải bán trái phiếu HTM (loại
trái phiếu được phân loại nắm đến đáo hạn) trước thời hạn, ghi nhận một khoản lỗ
lớn do giá các trái phiếu đã giảm mạnh, dẫn đến âm vốn chủ sở hữu. Trên các diễn
đàn xuất hiện một số luồng quan điểm là SVB đầu tư quá rủi ro, phân bổ quá nhiều
vào trái phiếu, đồng thời giấu lỗ khi phân loại phần lớn trái phiếu này thành
HTM thay vì AFS (loại phải mark – to – market). Liệu có thật sự như vậy?
Ngân
hàng thương mại hoạt động như thế nào?
Trước tiên
ta hãy cùng tìm hiểu một ngân hàng thương mại truyền thống hoạt động như thế
nào.
Ngân hàng
thương mại truyền thống sẽ huy động tiền nhàn rỗi từ các cá nhân, doanh nghiệp
trong nền kinh tế, sau đó dùng nguồn tiền này để cho vay ăn chênh lệch lãi suất.
Và để có thể cho vay với lãi suất cao hơn lãi suất huy động, kỳ hạn các khoản cho
vay thường dài, trong khi các khoản huy động thường có kỳ hạn ngắn.
Chính vì có
sự chênh lệnh kỳ hạn giữa bên phần tài sản (cho vay) và nợ phải trả (huy động),
để đảm bảo nhu cầu thanh khoản, ngân hàng sẽ không cho vay 100% số tiền huy động
được, mà thường để khoảng 10%-15% dự trữ để khi người gửi cần rút tiền thì có
thể trả lại ngay. Các khoản dữ trữ thường để dưới dạng tiền mặt, tiền gửi lại
ngân hàng nhà nước, và đầu tư vào tài sản thanh khoản cao (trái phiếu chính phủ
.v.v.) để kiếm một chút lợi tức bù đắp cho chi phí huy động.
Thông thường
các ngân hàng đều hướng đến xây dựng một nguồn huy động ổn định. Mặc dù kỳ hạn
các khoản huy động là ngắn, nhưng phần lớn khách hàng sẽ tái tục, và luôn có một
lượng khách hàng gửi mới vào bù đắp cho lượng tiền rút ra. Như vậy ngân hàng
nhìn chung ngân hàng sẽ yên tâm mang tiền đi cho vay kỳ hạn dài.
Việc khách
hàng rút vốn quy mô lớn (bank-run) là ác mộng đối với ngân hàng, bởi ngân hàng
không thể thu hồi các khoản cho vay của mình trong thời gian ngắn. Trong trường
hợp này ngân hàng phải nhanh chóng huy động nguồn vốn mới với chi phí rất cao
hoặc phải bán thanh lý tài sản với giá rẻ mạt để có tiền trả cho khách hàng. Trường
hợp xấu nhất, ngân hàng phải cầu cứu đến Ngân hàng Nhà nước đứng ra đảm bảo và
hỗ trợ thanh khoản để nhanh chóng chấm rứt tình trạng rút tiền, nếu không ngân
hàng sẽ phá sản.
SVB phân
bổ tài sản như thế nào
Dưới đây là
bảng cân đối của SVB tại cuối năm 2022 (nguồn Yahoo Finance):
Có thể thấy
phần lớn tài sản của SVB được phân bổ dưới dạng tài sản thanh khoản cao như tiền
(6.5%) và đầu tư trái phiếu (56,6%), trong khi quy mô các khoản cho vay khá thấp.
Nguyên nhân là Ngân hàng này huy động được quá nhiều tiền, chủ yếu là từ các
công ty công nghệ, trong 2 năm Covid nhưng chưa cho vay ra được. 76% các trái
phiếu của SVB được phân loại vào HTM, có tính chất tương tự như các khoản cho
vay, nhằm kiếm một mức lợi suất nhất định bù đắp chi phí huy động.
Như vậy có
thể thấy tài sản thanh khoản ngân hàng này rất dồi dào có thể đáp ứng nhu cầu rút
tiền bình thường của khách. Nhưng khách hàng lại rút tiền một cách “không bình
thường”. Chỉ trong một ngày, quy mô tiền gửi yêu cầu rút ra lên đến 42 tỷ (tương
đương 25% tổng tiền gửi, 20% tổng tài sản), khiến SVB phải thanh lý các trái
phiếu HTM của mình và ghi nhận lỗ (do phần lớn các trái phiếu này đầu tư trong
giai đoạn lợi suất thấp).
Trái phiếu
HTM có phải là cách SVB giấu lỗ?
Giáo sư
Mark Meldrum có một video rất hay về vấn đề này, link video tại đây.
Trước tiên
hãy lấy một ví dụ đơn giản để hiểu 2 định nghĩa: Carrying value và Fair value của
trái phiếu.
+ Đầu tư một
trái phiếu 100 tỷ, lợi suất 2%, thời hạn 1 năm: Nếu bỏ qua rủi ro tín dụng và nắm
đến đáo hạn (nắm giữ 1 năm), thì chắc chắn sẽ nhận được 102 tỷ, không ảnh hưởng
bởi lãi suất thị trường. Đây chính là carrying value của trái phiếu. Các khoản
cho vay cũng là một loại HTM, bởi ngân hàng sẽ nắm giữ các khoản này đến đáo hạn
để thu được carrying value.
+ Vẫn đầu
tư trái phiếu trên, nhưng phải bán thanh lý giữa kỳ, thì sẽ phải bán thanh lý
theo fair value của trái phiếu (chứ không phải carrying value). Trường hợp lãi
suất thị trường tăng, fair value sẽ thấp hơn carrying value và ngược lại.
Đối với các
ngân hàng thương mại, nếu mục đích đầu tư trái phiếu là thu được carrying value
thì sẽ được phân loại HTM, nếu mục đích là để trading/ hoặc bán đi trong ngắn hạn
để đảm bảo thanh khoản thì sẽ được phân loại Trading hoặc AFS.
Trong trường
hợp của SVB, ngân hàng này phân loại 91 tỷ trái phiếu vào HTM cũng dễ hiểu. Bởi
ngân hàng này chưa đẩy cho vay được, nên đầu tư vào trái phiếu để thu được lợi
tức (carrying value) tương tự các khoản cho vay. Do đó không thể khẳng định SVB
phân loại trái phiếu thành HTM để giấu lỗ.
Vấn đề của
SVB là rủi ro tập trung bên phần huy động
Vấn đề của
SVB là có một cơ cấu huy động rủi ro. Cơ cấu huy động quá tập trung vào các
doanh nghiệp công nghệ. Khi ngành này này gặp khó khăn, các doanh nghiệp không huy
động thêm được vốn, đồng loạt rút tiền gửi về, thì SVB phải bán thanh lý các
khoản trái phiếu HTM, ghi nhận lỗ theo fair value, chứ không được ghi nhận theo
carrying value nữa. Trường hợp SVB không đầu tư trái phiếu HTM, mà đổi thành
các khoản cho vay, thì rủi ro cũng vẫn xảy ra.
Nguồn: Báo
cáo phân tích của JP Morgan.
Tại sao
SVB không hedge/quản trị các rủi ro của mình?
- Ngân hàng
kiếm lời dựa trên các rủi ro mà họ hiểu biết và thông thạo. Nếu hedge toàn bộ
các rủi ro thì ngân hàng sẽ không kiếm được lợi nhuận. (No risk – risk free
return). Sẽ chẳng có ngân hàng nào mua bảo hiểm rủi ro tín dụng cho toàn bộ các
khoản cho vay cũng như hedge toàn bộ rủi ro chênh lệnh kỳ hạn giữa tài sản và
nguồn vốn.
- Rủi ro tập
trung rất khó để quản trị. Tỷ lệ rút tiền lên đến 25% tổng huy động vốn trong 1
ngày vượt ngoài mọi kịch bản quản trị rủi ro của các ngân hàng.
Nhà đầu
tư cá nhân học được gì từ câu chuyện SVB
SVB có CAR
lên đến 15% nhưng vẫn bị xóa sổ chỉ trong 1 “nốt nhạc”, giá cổ phiếu công ty mẹ
sụt mạnh trước khi nhà đầu tư biết chuyện gì đã xảy ra. Vì vậy hãy giảm sự quan
tâm đến CAR, thay vào đó hãy xem ngân hàng đó đang “take risk” như thế nào cả ở 2 đầu tài sản và nguồn vốn.
Hãy cẩn trọng
với những ngân hàng có rủi ro tập trung cao, bởi rủi ro này rất khó quản trị. Các
phương thức quản trị rủi ro hiện tại phần lớn dựa trên dữ liệu quá khứ, còn rủi
ro tập trung thì thường tạo ra thiên nga đen (những thứ chưa từng xảy ra bao giờ).