Economic Capital Ngân Hàng Là Gì? Hướng Dẫn Tính Toán và Ứng Dụng Thực Tế

Bạn đang ngồi trong phòng họp Ban điều hành, CFO vừa thông báo: “CAR của chúng ta đạt 12%, cao hơn quy định 3%, nhưng Economic Capital cho thấy chúng ta đang thiếu vốn 5,000 tỷ cho mảng bán lẻ”. Câu chuyện này không xa lạ với những ai làm trong quản trị rủi ro ngân hàng. Economic Capital (EC) – hay “vốn kinh tế” – là con số thực sự ngân hàng cần có để tồn tại, chứ không phải con số “đẹp” trên báo cáo cho cơ quan quản lý. Trong khi Regulatory Capital (vốn theo quy định) giống như “điểm thi”, thì Economic Capital là “năng lực thực” của ngân hàng. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ EC là gì, cách tính như thế nào, và tại sao nó lại quan trọng hơn cả CAR trong việc ra quyết định kinh doanh tại các ngân hàng hàng đầu như Vietcombank, Techcombank hay VPBank.

1. Economic Capital là gì? Định nghĩa chi tiết

Economic Capital (EC), hay còn gọi là Vốn Kinh tế, là lượng vốn mà ngân hàng tự xác định cần có để:

1. Hấp thụ các tổn thất bất ngờ (unexpected losses) trong khoảng thời gian nhất định
2. Duy trì mức xếp hạng tín nhiệm mong muốn (ví dụ: AA- hoặc A+)
3. Tiếp tục hoạt động bình thường ngay cả khi gặp tình huống xấu

Nguồn gốc và lịch sử

Khái niệm Economic Capital xuất hiện từ những năm 1990, khi các ngân hàng quốc tế như JP Morgan, Deutsche Bank bắt đầu nhận ra rằng:

• Basel I (1988) quá đơn giản: Tất cả khoản vay doanh nghiệp đều tính rủi ro 100%, bất kể đó là Microsoft hay một tiệm tạp hóa
• Quy định pháp lý thường chậm hơn thực tế: NHNN quy định CAR tối thiểu 8%, nhưng liệu con số này có đủ khi khủng hoảng ập đến?
• Nhu cầu quản trị nội bộ: Làm sao phân bổ vốn hiệu quả giữa các mảng kinh doanh?

Năm 2004, Basel II chính thức công nhận mô hình EC thông qua trụ cột 2 (Pillar 2 – Supervisory Review Process), cho phép ngân hàng tự tính vốn dựa trên mô hình nội bộ.

Economic Capital vs. Regulatory Capital – Khác nhau cơ bản

Hãy hình dung như này:

Regulatory Capital (CAR) giống như bằng lái xe: Luật quy định bạn phải có bằng B2 để lái xe tải. Tất cả mọi người có bằng B2 đều được coi là “đủ điều kiện”.

Economic Capital giống như kỹ năng lái xe thực tế: Một người có 10 năm kinh nghiệm lái xe trong điều kiện khắc nghiệt và một người mới thi đỗ có cùng bằng B2, nhưng khả năng xử lý tình huống hoàn toàn khác nhau.

Bảng so sánh chi tiết:

Tiêu chí	Regulatory Capital	Economic Capital
Mục đích	Tuân thủ pháp luật	Quản trị nội bộ
Người quy định	NHNN, Basel	Chính ngân hàng
Mức độ rủi ro	Chuẩn hóa (100%, 50%, 20%…)	Dựa trên dữ liệu thực tế
Confidence level	~95% (implied)	99.9% – 99.97%
Phạm vi	Credit + Market + Operational	Bao gồm cả Strategic, Reputational
Tính động	Thay đổi chậm (3-5 năm)	Cập nhật liên tục
Ví dụ	CAR = 12%	EC = 15.5% tổng tài sản RWA

So sánh Economic Capital và Regulatory Capital trong quản trị ngân hàng hiện đại

2. Các thành phần của Economic Capital

Economic Capital không phải một con số đơn lẻ, mà là tổng hợp vốn cần thiết cho từng loại rủi ro. Hãy cùng phân tích chi tiết:

2.1. EC cho Rủi ro Tín dụng (Credit Risk EC)

Đây là phần lớn nhất, thường chiếm 70-85% tổng EC của ngân hàng bán lẻ.

Credit Risk EC đo lường tổn thất có thể xảy ra khi:

• Khách hàng không trả được nợ
• Giá trị tài sản thế chấp giảm
• Chất lượng tín dụng suy giảm (downgrade)

Ví dụ thực tế:

Techcombank cho Vingroup vay 10,000 tỷ đồng. Dù Vingroup là tập đoàn lớn, vẫn có khả năng (dù rất nhỏ) gặp khó khăn. Ngân hàng cần tính:

• Expected Loss (EL): Tổn thất dự kiến = 50 tỷ (0.5%) → Đã trích lập dự phòng
• Unexpected Loss (UL): Tổn thất bất ngờ = 400 tỷ (4%) → Cần Economic Capital để đỡ

Câu hỏi đặt ra: Nếu tình hình kinh tế xấu đi, Vingroup gặp khủng hoảng thanh khoản, Techcombank có thể mất bao nhiêu? Con số 400 tỷ này được tính từ:

• Xác suất vỡ nợ (PD – Probability of Default)
• Tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD – Loss Given Default)
• Exposure at Default (EAD – Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ)
• Correlation (Mối tương quan giữa các khoản vay)

2.2. EC cho Rủi ro Thị trường (Market Risk EC)

Chiếm 5-15% EC, liên quan đến biến động giá:

• Lãi suất: Nếu lãi suất tăng đột ngột 2%, danh mục trái phiếu 50,000 tỷ của Vietcombank mất giá bao nhiêu?
• Tỷ giá: VPBank có 500 triệu USD exposure, nếu USD/VND tăng từ 24,000 lên 26,000, tác động ra sao?
• Giá vàng: ACB có nghiệp vụ vàng, nếu giá vàng giảm 20%, lỗ bao nhiêu?

Case study Techcombank 2023:

Cuối năm 2022, Techcombank nắm giữ 35,000 tỷ đồng trái phiếu Chính phủ với lãi suất trung bình 2-3%. Đầu năm 2023, NHNN tăng lãi suất điều hành, khiến lãi suất thị trường tăng lên 4-5%.

Giá trái phiếu giảm khoảng 5-7%, tương đương tổn thất trên giấy ~2,000 tỷ đồng. Market Risk EC giúp ngân hàng dự phòng tình huống này.

2.3. EC cho Rủi ro Hoạt động (Operational Risk EC)

Chiếm 10-20% EC, bao gồm:

Rủi ro công nghệ:

• Hệ thống core banking sập
• Bị tấn công mạng, mất dữ liệu
• Lỗi chuyển tiền (năm 2023, một ngân hàng ở VN chuyển nhầm 200 tỷ)

Rủi ro con người:

• Gian lận nội bộ (nhân viên giả mạo hồ sơ, chiếm đoạt)
• Sai sót trong xử lý nghiệp vụ
• Mất nhân sự chủ chốt

Rủi ro pháp lý:

• Kiện tụng từ khách hàng
• Vi phạm quy định, bị phạt (VD: phạt 500 triệu vì lỗi báo cáo)

Ví dụ 2024:

Một ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam bị phạt 3 tỷ đồng vì vi phạm quy định về chống rửa tiền. Con số nhỏ, nhưng chi phí xử lý hậu quả (thuê luật sư, cải thiện hệ thống, tổn thất uy tín) lên đến 50 tỷ. Operational Risk EC giúp dự phòng những tình huống này.

2.4. EC cho Rủi ro Kinh doanh và Chiến lược

Chiếm 5-10% EC, thường bị bỏ qua nhưng rất quan trọng:

Rủi ro chiến lược:

• Đầu tư sai (VD: mở 100 chi nhánh ở vùng sâu nhưng không hiệu quả)
• Thị phần bị cạnh tranh ăn mòi
• Chuyển đổi số thất bại

Rủi ro uy tín (Reputational Risk):

• Scandal làm mất lòng tin khách hàng
• Sự cố dịch vụ gây phẫn nộ mạng xã hội
• Lãnh đạo có vấn đề đạo đức

Case study thực tế:

Năm 2022-2023, một số ngân hàng Việt Nam liên quan đến vụ trái phiếu doanh nghiệp. Mặc dù họ chỉ là “kênh phân phối”, không phải người phát hành, nhưng uy tín bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Hàng nghìn khách hàng rút tiền, nguồn vốn huy động giảm. Chi phí “cứu” uy tín (tăng lãi suất huy động, chạy quảng cáo, bồi thường…) lên đến hàng nghìn tỷ.

2.5. Công thức tổng hợp

Economic Capital tổng không đơn giản bằng tổng các thành phần, vì các rủi ro có tương quan với nhau:

EC tổng = √(EC_Credit² + EC_Market² + EC_Operational² + 2×ρ×EC_Credit×EC_Market + …)

Trong đó ρ (rho) là hệ số tương quan giữa các rủi ro.

Ví dụ đơn giản:

Giả sử một ngân hàng có:

• EC cho Credit Risk: 10,000 tỷ
• EC cho Market Risk: 2,000 tỷ
• EC cho Operational Risk: 1,500 tỷ

Cách tính SAI (cộng trực tiếp):
10,000 + 2,000 + 1,500 = 13,500 tỷ

Cách tính ĐÚNG (có tính tương quan, giả sử ρ = 0.3):
√(10,000² + 2,000² + 1,500² + 2×0.3×10,000×2,000 + …) ≈ 11,200 tỷ

Tại sao? Vì khi Credit Risk xấu đi (suy thoái kinh tế), Market Risk cũng thường xấu theo (lãi suất tăng, thị trường giảm), chúng không độc lập. Nhưng mức độ tương quan chỉ 30%, không phải 100%.

3. Cách tính Economic Capital

3.1. Cách tính EC cho Rủi ro Tín dụng (Credit Risk)

Công thức cơ bản:

EC_Credit = UL = √(EAD² × PD × (1-PD) × LGD² × (1 + ρ/(1-ρ)))

Nghe phức tạp? Hãy chia nhỏ ra:

Trong đó:

• EAD (Exposure at Default) = Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ
• PD (Probability of Default) = Xác suất vỡ nợ trong 1 năm
• LGD (Loss Given Default) = Tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (sau khi đã xử lý tài sản thế chấp)
• ρ (rho) = Hệ số tương quan giữa các khoản vay

Cách hiểu đơn giản

Bước 1: Tính Expected Loss (EL) – Tổn thất dự kiến

Đây là tổn thất “bình thường” mà ngân hàng đã biết trước và đã trích lập dự phòng.

EL = EAD × PD × LGD

Ví dụ: Ngân hàng cho doanh nghiệp ABC vay 10 tỷ:

• EAD = 10 tỷ
• PD = 2% (trong lịch sử, 2/100 doanh nghiệp loại này vỡ nợ)
• LGD = 40% (sau khi bán tài sản thế chấp, mất 40% giá trị vay)

EL = 10 tỷ × 2% × 40% = 80 triệu

→ Ngân hàng trích lập dự phòng 80 triệu cho khoản vay này.

Bước 2: Tính Unexpected Loss (UL) – Tổn thất bất ngờ

Đây chính là Economic Capital – phần vốn cần có để đối phó với tình huống xấu hơn dự kiến.

UL ≈ EAD × √(PD × (1-PD)) × LGD

(Công thức đơn giản hóa, giả sử các khoản vay độc lập)

Tiếp ví dụ trên:

UL = 10 tỷ × √(0.02 × 0.98) × 0.4
UL = 10 tỷ × 0.14 × 0.4
UL = 560 triệu

→ Ngân hàng cần dự phòng thêm 560 triệu vốn (Economic Capital) cho tình huống tồi tệ.

Ví dụ tính toán thực tế: Danh mục cho vay SME của Techcombank

Bối cảnh:

Techcombank có danh mục cho vay SME (doanh nghiệp vừa và nhỏ) với:

• Tổng dư nợ: 50,000 tỷ đồng
• Số lượng: 5,000 doanh nghiệp
• Dư nợ trung bình mỗi doanh nghiệp: 10 tỷ

Bước 1: Phân loại và xác định tham số

Techcombank phân khách hàng thành 3 nhóm:

Nhóm	Dư nợ (tỷ)	PD	LGD	Số DN
A (Good)	25,000	1%	30%	2,500
B (Standard)	20,000	3%	40%	2,000
C (Watch)	5,000	8%	50%	500

Bước 2: Tính EL (Expected Loss) cho từng nhóm

Nhóm A:
EL_A = 25,000 tỷ × 1% × 30% = 75 tỷ

Nhóm B:
EL_B = 20,000 tỷ × 3% × 40% = 240 tỷ

Nhóm C:
EL_C = 5,000 tỷ × 8% × 50% = 200 tỷ

Tổng EL = 75 + 240 + 200 = 515 tỷ

→ Đây là khoản dự phòng rủi ro tín dụng, được tính vào chi phí và giảm lợi nhuận hàng năm.

Bước 3: Tính UL (Unexpected Loss) – Economic Capital

Dùng công thức đơn giản hóa:

UL_A = 25,000 × √(0.01 × 0.99) × 0.3 = 747 tỷ
UL_B = 20,000 × √(0.03 × 0.97) × 0.4 = 1,365 tỷ
UL_C = 5,000 × √(0.08 × 0.92) × 0.5 = 650 tỷ

Tổng UL (chưa tính correlation) = 2,762 tỷ

Bước 4: Điều chỉnh theo correlation

Các doanh nghiệp SME trong cùng ngành/khu vực có xu hướng vỡ nợ cùng lúc (khi kinh tế suy thoái). Giả sử hệ số tương quan trung bình ρ = 0.25.

EC_Credit = UL × √(1 + ρ/(1-ρ))
EC_Credit = 2,762 × √(1 + 0.25/0.75)
EC_Credit = 2,762 × √(1.33)
EC_Credit = 2,762 × 1.15
EC_Credit = 3,176 tỷ

Kết quả:

Techcombank cần 3,176 tỷ đồng Economic Capital cho danh mục SME 50,000 tỷ.

Điều này có nghĩa là gì?

• EL = 515 tỷ: Tổn thất “bình thường”, đã được tính vào lãi suất và trích dự phòng
• EC = 3,176 tỷ: Vốn thực sự cần có để chịu tổn thất bất ngờ ở mức 99.9% confidence (chỉ 1/1000 năm tình huống vượt quá con số này)
• Tỷ lệ EC/EAD = 6.35%: Cứ cho vay SME 100 đồng, cần dự phòng 6.35 đồng vốn

So với quy định Basel: SME thường có risk weight 75-100%, tức Regulatory Capital = 50,000 × 85% × 8% = 3,400 tỷ. Con số tương đương, nhưng Economic Capital cho phép tinh chỉnh theo từng phân khúc.

Ví dụ tính Economic Capital cho rủi ro tín dụng danh mục SME ngân hàng

3.2. Cách tính EC cho Rủi ro Thị trường (Market Risk)

Market Risk EC thường dùng phương pháp Value at Risk (VaR) kết hợp với stress testing.

Công thức cơ bản:

EC_Market = VaR (99.9%, 1 năm) – Expected Return

Trong đó:

• VaR (99.9%, 1 năm) = Tổn thất tối đa có thể xảy ra trong 1 năm, ở mức tin cậy 99.9%
• Expected Return = Lợi nhuận dự kiến từ hoạt động thị trường

Cách hiểu đơn giản

VaR trả lời câu hỏi: “Trong trường hợp xấu nhất (chỉ xảy ra 1/1000 lần), danh mục của tôi sẽ mất bao nhiêu?”

Ví dụ tính toán cụ thể: Danh mục trái phiếu của Vietcombank

Bối cảnh:

Vietcombank nắm giữ danh mục trái phiếu trị giá 60,000 tỷ đồng:

• Trái phiếu Chính phủ: 50,000 tỷ (duration 5 năm)
• Trái phiếu doanh nghiệp AA: 10,000 tỷ (duration 3 năm)

Bước 1: Xác định biến động lãi suất

Phân tích lịch sử 10 năm, lãi suất VND có:

• Độ lệch chuẩn (volatility) hàng năm: 1.5%
• Ở mức 99.9% confidence → Biến động cực đại: 1.5% × 3.09 = 4.64%

(Ghi chú: 3.09 là hệ số từ phân phối chuẩn tại 99.9%)

Bước 2: Tính tác động lên giá trái phiếu

Công thức Duration:

% Thay đổi giá = -Duration × Thay đổi lãi suất

Trái phiếu Chính phủ:

• % Thay đổi = -5 × 4.64% = -23.2%
• Tổn thất = 50,000 tỷ × 23.2% = 11,600 tỷ

Trái phiếu doanh nghiệp:

• % Thay đổi = -3 × 4.64% = -13.92%
• Tổn thất = 10,000 tỷ × 13.92% = 1,392 tỷ

Tổng tổn thất (VaR) = 11,600 + 1,392 = 12,992 tỷ

Bước 3: Trừ đi Expected Return

Danh mục này kỳ vọng sinh lợi 3%/năm = 60,000 × 3% = 1,800 tỷ

EC_Market = 12,992 – 1,800 = 11,192 tỷ

Kết quả:

Vietcombank cần 11,192 tỷ đồng Economic Capital để chống đỡ rủi ro lãi suất cho danh mục 60,000 tỷ trái phiếu.

Điều này có nghĩa là gì?

Nếu lãi suất tăng đột biến như năm 2008 (khủng hoảng tài chính) hoặc 2011 (lạm phát cao), danh mục có thể mất giá gần 13,000 tỷ. Ngân hàng cần có 11,192 tỷ vốn để hấp thụ cú sốc này mà không phá sản.

So sánh với Regulatory Capital:

Basel quy định Market Risk Capital = Market Risk × 12.5. Giả sử VaR 10 ngày ở mức 99% = 150 tỷ, thì:

• Regulatory Capital = 150 × 12.5 × √(250/10) = 9,375 tỷ

Economic Capital (11,192 tỷ) cao hơn, vì ngân hàng muốn an toàn hơn quy định.

3.3. Cách tính EC cho Rủi ro Hoạt động (Operational Risk)

Operational Risk EC phức tạp nhất vì khó định lượng. Có 3 phương pháp:

A. Basic Indicator Approach (BIA) – Đơn giản

EC_Operational = 15% × Gross Income trung bình 3 năm

Ví dụ ACB:

• Gross Income 2021: 25,000 tỷ
• Gross Income 2022: 28,000 tỷ
• Gross Income 2023: 32,000 tỷ
• Trung bình: (25,000 + 28,000 + 32,000) ÷ 3 = 28,333 tỷ

EC_Operational = 15% × 28,333 = 4,250 tỷ

B. Standardized Approach (TSA) – Trung bình

Chia gross income theo 8 mảng nghiệp vụ, mỗi mảng có hệ số beta khác nhau (12%-18%):

Mảng nghiệp vụ	Gross Income (tỷ)	Beta	EC (tỷ)
Retail Banking	12,000	12%	1,440
Corporate Finance	5,000	18%	900
Trading	3,000	18%	540
Payment	8,333	15%	1,250
Tổng	28,333	–	4,130

C. Advanced Measurement Approach (AMA) – Phức tạp

Dựa trên dữ liệu tổn thất thực tế của ngân hàng + kịch bản stress test.

Ví dụ Techcombank (giả định):

Phân tích 10 năm tổn thất operational:

• Tổn thất trung bình/năm: 200 tỷ
• Tổn thất lớn nhất (2023 – sự cố hệ thống): 1,500 tỷ
• Dùng phân phối cực trị (Extreme Value Theory)

EC_Operational (99.9%) = 3,200 tỷ

Phương pháp AMA cho kết quả thấp hơn BIA/TSA vì phản ánh chính xác rủi ro của từng ngân hàng.

4. Ý nghĩa và vai trò của Economic Capital

4.1. Công cụ phân bổ vốn hiệu quả (Capital Allocation)

Đây là ứng dụng quan trọng nhất của EC trong thực tế ngân hàng.

Tình huống thực tế:

Ban điều hành Techcombank họp đầu năm 2024. Có 10,000 tỷ vốn mới từ phát hành cổ phiếu. 3 mảng kinh doanh đều muốn xin vốn:

• Mảng SME: Muốn 5,000 tỷ, hứa ROE 22%
• Mảng Bán lẻ: Muốn 3,000 tỷ, hứa ROE 20%
• Mảng Corporate: Muốn 2,000 tỷ, hứa ROE 18%

Nếu chỉ nhìn ROE, sẽ ưu tiên SME. Nhưng khi tính theo Risk-Adjusted Return:

Mảng	Vốn xin	ROE	EC cần	RAROC
SME	5,000	22%	6,500	16.9%
Bán lẻ	3,000	20%	3,200	18.8%
Corporate	2,000	18%	1,800	20.0%

RAROC = ROE × Vốn / EC

(Hoặc: RAROC = Lợi nhuận / Economic Capital)

Kết quả:

Mảng Corporate có RAROC cao nhất (20%), nên được ưu tiên phân bổ vốn, mặc dù ROE thấp nhất. Tại sao? Vì rủi ro thấp hơn nhiều (khách hàng lớn, tài sản thế chấp tốt).

4.2. Định giá sản phẩm dựa trên rủi ro (Risk-Based Pricing)

Ví dụ cho vay mua nhà:

Vietcombank có 2 khách hàng xin vay 3 tỷ mua nhà:

Khách hàng A:

• Thu nhập: 50 triệu/tháng
• Credit score: 850/990 (Excellent)
• LTV: 60% (nhà 5 tỷ, vay 3 tỷ)
• PD: 0.5%, LGD: 20%
• EC cần: 3 tỷ × √(0.005 × 0.995) × 0.2 × 1.2 = 50 triệu

Khách hàng B:

• Thu nhập: 30 triệu/tháng
• Credit score: 650/990 (Fair)
• LTV: 80% (nhà 3.75 tỷ, vay 3 tỷ)
• PD: 3%, LGD: 40%
• EC cần: 3 tỷ × √(0.03 × 0.97) × 0.4 × 1.2 = 245 triệu

Tính lãi suất công bằng:

Giả sử:

• Chi phí vốn (Cost of Fund): 6%
• Chi phí hoạt động: 1%
• Mục tiêu ROE: 18%

Lãi suất cho A:
= 6% (CoF) + 1% (OpEx) + 0.5% × 20% (EL) + 18% × (50 triệu / 3 tỷ) (EC charge)
= 6% + 1% + 0.1% + 0.3% = 7.4%

Lãi suất cho B:
= 6% + 1% + 3% × 40% (EL) + 18% × (245 triệu / 3 tỷ)
= 6% + 1% + 1.2% + 1.47% = 9.67%

Kết luận:

Khách hàng B phải trả lãi cao hơn 2.27%, không phải vì ngân hàng “bóc lột”, mà vì rủi ro cao gấp 5 lần (EC: 245 triệu vs 50 triệu).

4.3. Đánh giá hiệu quả kinh doanh (Performance Measurement)

Case study VPBank 2023:

VPBank có 2 chi nhánh:

Chi nhánh Hà Nội:

• Lợi nhuận: 500 tỷ
• Vốn được phân bổ: 3,000 tỷ
• ROE = 500 ÷ 3,000 = 16.7%

Chi nhánh TP.HCM:

• Lợi nhuận: 450 tỷ
• Vốn được phân bổ: 2,500 tỷ
• ROE = 450 ÷ 2,500 = 18%

Nhìn sơ, HCM làm ăn tốt hơn. Nhưng tính theo Economic Capital:

Chi nhánh Hà Nội:

• EC thực tế cần: 2,400 tỷ (khách hàng chất lượng cao, rủi ro thấp)
• RAROC = 500 ÷ 2,400 = 20.8%

Chi nhánh TP.HCM:

• EC thực tế cần: 2,800 tỷ (nhiều khách hàng SME rủi ro cao)
• RAROC = 450 ÷ 2,800 = 16.1%

Kết luận đảo ngược:

Chi nhánh Hà Nội thực chất hiệu quả hơn, vì tạo ra nhiều giá trị hơn trên mỗi đồng rủi ro. Chi nhánh HCM được phân bổ ít vốn hơn mức cần (2,500 vs 2,800), nên ROE cao, nhưng đang “đánh đổi rủi ro”.

4.4. Stress Testing và Kế hoạch Vốn

Ví dụ BIDV – Kế hoạch 3 năm 2024-2026:

BIDV dự báo 3 kịch bản kinh tế:

Kịch bản	Xác suất	GDP growth	NPL	EC cần (nghìn tỷ)
Base (Cơ sở)	60%	6.5%	1.5%	125
Stress (Xấu)	30%	4.0%	3.5%	165
Severe (Rất xấu)	10%	1.0%	6.0%	220

Vốn hiện tại: 130 nghìn tỷ

Kế hoạch:

• Nếu kịch bản Base: Vốn dư 5 nghìn tỷ → Mở rộng cho vay
• Nếu kịch bản Stress: Thiếu 35 nghìn tỷ → Cần phát hành cổ phiếu hoặc giảm tăng trưởng tín dụng
• Nếu kịch bản Severe: Thiếu 90 nghìn tỷ → Kích hoạt kế hoạch khẩn cấp (bán tài sản, xin hỗ trợ NHNN)

Economic Capital giúp BIDV chủ động chuẩn bị thay vì bị động ứng phó.

5. Economic Capital trong thực tế ngân hàng Việt Nam

5.1. Tình hình áp dụng hiện tại

Nhóm dẫn đầu (Advanced):

Các ngân hàng này đã xây dựng mô hình EC đầy đủ:

Vietcombank:

• Áp dụng từ 2018
• Sử dụng AMA cho Operational Risk
• Internal Rating System cho Credit Risk
• Confidence level: 99.95% (tương đương AA rating)
• EC/Total Assets: ~12-13%

Techcombank:

• Đi đầu về công nghệ rủi ro
• Thuê tư vấn McKinsey + KPMG xây dựng mô hình từ 2019
• Real-time EC monitoring dashboard
• Tích hợp EC vào hệ thống core banking
• RAROC là KPI chính của mọi Relationship Manager

BIDV:

• Dự án triển khai EC từ 2020 (hợp tác với Moody’s)
• Ưu tiên Credit Risk (chiếm 80% danh mục)
• Đang chuyển từ Standardized sang Internal Model

Nhóm trung bình (Intermediate):

VPBank, MB, ACB, VIB – đang áp dụng phương pháp Standardized Approach, kết hợp stress testing.

Nhóm mới bắt đầu (Basic):

Các ngân hàng vừa và nhỏ chủ yếu dựa vào CAR, chưa có mô hình EC chính thức.

5.2. Thách thức đặc thù tại Việt Nam

1. Thiếu dữ liệu lịch sử dài:

Hệ thống ngân hàng VN chỉ thực sự hiện đại hóa từ sau 2008. Để tính PD, LGD chính xác, cần ít nhất 10-15 năm dữ liệu xuyên suốt chu kỳ kinh tế. Việt Nam chỉ có:

• 2008-2011: Khủng hoảng tài chính
• 2012-2015: Tái cơ cấu
• 2016-2019: Phục hồi
• 2020-2022: COVID
• 2023-2024: Hậu COVID

Dữ liệu “sạch” và đầy đủ còn hạn chế.

2. Chất lượng dữ liệu:

Nhiều ngân hàng vẫn còn:

• Nhập liệu thủ công
• Thiếu tiêu chuẩn hóa
• Dữ liệu khách hàng không đồng nhất giữa các chi nhánh
• Hệ thống IT cũ, không tích hợp

3. Thiếu nhân lực chuyên môn:

Cần chuyên gia am hiểu cả:

• Lý thuyết tài chính quốc tế
• Thống kê/Toán ứng dụng
• Lập trình (Python, R, SAS)
• Nghiệp vụ ngân hàng VN

Nhóm người này rất khan hiếm và đắt giá.

4. Quy định chưa rõ ràng:

NHNN chưa có văn bản cụ thể về EC. Basel II Pillar 2 (ICAAP – Internal Capital Adequacy Assessment Process) chỉ mới thí điểm tại một số ngân hàng lớn.

5.3. Case Study: Chuyển đổi từ CAR sang EC-based Management tại Techcombank

Giai đoạn 1 (2017-2018): Khảo sát và Thiết kế

Techcombank phát hiện:

• CAR 12% (tốt theo quy định)
• Nhưng mảng Bán lẻ có RAROC chỉ 11% (dưới cost of capital 14%)
• Mảng Corporate có RAROC 28% nhưng bị hạn chế vốn

Quyết định: Xây dựng hệ thống EC để phân bổ vốn khoa học hơn.

Giai đoạn 2 (2019-2020): Xây dựng Mô hình

• Thu thập dữ liệu 10 năm (2009-2018)
• Thuê tư vấn McKinsey xây dựng PD/LGD model
• Phân loại 50,000+ khách hàng doanh nghiệp thành 15 risk segments
• Xây dựng Credit Rating System nội bộ (10 grades)

Giai đoạn 3 (2021): Pilot và Điều chỉnh

• Thí điểm tại 5 chi nhánh lớn
• Đo lường RAROC cho từng Relationship Manager
• Điều chỉnh lãi suất dựa trên EC

Kết quả sau 1 năm pilot:

• RAROC trung bình tăng từ 15% lên 18.5%
• NPL giảm từ 1.8% xuống 1.3%
• Chi nhánh thành phố nhỏ (rủi ro thấp) tăng trưởng 35%
• Mảng SME Hà Nội (rủi ro cao) giảm tăng trưởng, tập trung chất lượng

Giai đoạn 4 (2022-2024): Triển khai Toàn hệ thống

• RAROC trở thành KPI chính
• Hệ thống pricing tự động dựa trên EC
• Dashboard real-time cho C-level
• Tích hợp vào quy trình phê duyệt tín dụng

Thành quả:

Chỉ số	2018	2023	Thay đổi
CAR	12.0%	12.8%	+0.8%
RAROC	15.2%	19.6%	+4.4%
ROE	18.5%	22.3%	+3.8%
NPL	1.8%	1.1%	-0.7%

Bài học rút ra:

1. Cần sự cam kết từ C-level: CEO Jens Lottner ủng hộ mạnh mẽ, đầu tư 300 tỷ cho dự án
2. Đào tạo là then chốt: 2,000+ nhân viên được đào tạo về Risk-based thinking
3. Công nghệ là nền tảng: Không thể làm EC bằng Excel
4. Thay đổi dần dần: Không cắt ngay mảng kinh doanh yếu, mà điều chỉnh trong 3 năm

Dashboard quản trị Economic Capital theo thời gian thực tại ngân hàng hiện đại

6. So sánh Economic Capital với các khái niệm liên quan

6.1. Economic Capital vs. Regulatory Capital (CAR)

Đây là cặp khái niệm dễ nhầm nhất. Hãy phân biệt qua bảng chi tiết:

Tiêu chí	Economic Capital	Regulatory Capital (CAR)
Mục đích	Quản trị rủi ro nội bộ, tối ưu lợi nhuận	Tuân thủ pháp luật, bảo vệ người gửi tiền
Người quy định	Chính ngân hàng	NHNN, Basel Committee
Risk Coverage	Credit + Market + Operational + Strategic + Reputational	Credit + Market + Operational
Risk Weight	Dựa trên dữ liệu thực tế của ngân hàng	Chuẩn hóa (0%, 20%, 50%, 100%, 150%)
Confidence Level	99.9% – 99.97% (tương đương AA/AAA rating)	~95% (implied)
Time Horizon	1 năm (kinh tế)	Không xác định (quy định)
Tính động	Thay đổi liên tục theo thị trường	Thay đổi chậm (3-5 năm một lần)
Cho phép Netting	Có (tính correlation giữa rủi ro)	Hạn chế
Tính Diversification	Có (danh mục đa dạng giảm EC)	Hạn chế hoặc không

Ví dụ minh họa:

Ngân hàng X cho 2 doanh nghiệp vay, mỗi DN 10 tỷ:

Khoản vay 1: Samsung Vietnam (AAA rating)

• PD thực tế: 0.05%
• LGD: 20%
• Economic Capital: 10 tỷ × √(0.0005 × 0.9995) × 0.2 = 44.7 triệu

Khoản vay 2: Công ty Cơ Khí ABC (BB rating)

• PD thực tế: 5%
• LGD: 60%
• Economic Capital: 10 tỷ × √(0.05 × 0.95) × 0.6 = 1,311 triệu

Regulatory Capital (Basel):

• Cả 2 khoản đều xếp loại “Doanh nghiệp không có rating” → Risk Weight 100%
• Vốn cần = (10 tỷ + 10 tỷ) × 100% × 8% = 1,600 triệu cho mỗi khoản

Nhận xét:

• Samsung: EC (45 triệu) << CAR (1,600 triệu) → Bị “lãng phí vốn”
• Công ty ABC: EC (1,311 triệu) < CAR (1,600 triệu) → Cũng bị “charge” thừa

Nếu ngân hàng dùng EC, sẽ định giá chính xác hơn và tăng lợi nhuận.

6.2. Economic Capital vs. RAROC

RAROC (Risk-Adjusted Return on Capital) không phải loại vốn, mà là thước đo hiệu quả.

RAROC = (Lợi nhuận điều chỉnh rủi ro) / Economic Capital

Trong đó:

• Lợi nhuận điều chỉnh rủi ro = Lợi nhuận trước thuế – Expected Loss

Mối quan hệ:

EC là “mẫu số”, RAROC là “chỉ số”. Không có EC chính xác, không tính được RAROC.

Ví dụ 2 khoản vay:

Khoản A: Cho doanh nghiệp lớn vay 100 tỷ, lãi suất 8%

• Lợi nhuận: 100 tỷ × 8% = 8,000 triệu
• Expected Loss: 100 triệu
• Economic Capital: 3,000 triệu
• RAROC = (8,000 – 100) / 3,000 = 263%

Khoản B: Cho SME vay 100 tỷ, lãi suất 12%

• Lợi nhuận: 100 tỷ × 12% = 12,000 triệu
• Expected Loss: 1,000 triệu
• Economic Capital: 6,500 triệu
• RAROC = (12,000 – 1,000) / 6,500 = 169%

Kết luận:

Mặc dù khoản B lãi suất cao hơn, nhưng RAROC thấp hơn. Nếu cost of capital là 15%, chỉ có khoản A xứng đáng được cho vay.

6.3. Economic Capital vs. Stress Testing Capital

Stress Testing Capital là vốn cần có để sống sót qua kịch bản khủng hoảng cực đoan (như 2008).

Điểm khác biệt:

Tiêu chí	Economic Capital	Stress Testing Capital
Phương pháp	Statistical (dựa trên phân phối xác suất)	Scenario-based (kịch bản cụ thể)
Xác suất	99.9% (xảy ra 1/1000 năm)	Không xác định (worst-case)
Giả định	Điều kiện “bình thường”	Điều kiện “bất thường” (khủng hoảng)
Time horizon	1 năm	2-3 năm (kéo dài khủng hoảng)
Mục đích	Quản trị hàng ngày	Kế hoạch dự phòng

Ví dụ VPBank 2023:

Economic Capital tính toán:

• Credit Risk: 15,000 tỷ
• Market Risk: 2,500 tỷ
• Operational Risk: 1,800 tỷ
• Tổng EC = 18,200 tỷ

Stress Testing Scenario: “Suy thoái kinh tế kéo dài 3 năm, tương tự 2008-2011”

• GDP tăng trưởng âm -1% liên tiếp 2 năm
• NPL tăng từ 1.5% lên 8%
• Lãi suất tăng 5%
• Giá bất động sản giảm 30%

Vốn cần trong Stress Test = 32,000 tỷ

Gap = 32,000 – 18,200 = 13,800 tỷ

VPBank cần chuẩn bị:

• Dự phòng thanh khoản 5,000 tỷ
• Kế hoạch phát hành vốn khẩn cấp 8,000 tỷ
• Hoặc thu hẹp tài sản để giảm rủi ro

7. Xu hướng và thách thức hiện nay

7.1. Xu hướng công nghệ: AI và Machine Learning trong tính EC

A. Credit Risk EC với Machine Learning

Thay vì dùng Logistic Regression truyền thống, các ngân hàng tiên tiến đang dùng:

Random Forest / XGBoost để tính PD:

• Input: 200+ biến số (thu nhập, tuổi, ngành nghề, lịch sử giao dịch, hành vi app…)
• Output: PD chính xác hơn 15-20%

Ví dụ Techcombank:

Trước đây (2018):

• Dùng 15 biến số truyền thống
• Accuracy: 72%
• False Negative Rate (bỏ sót khách hàng xấu): 8%

Hiện tại (2024):

• Dùng ML model với 180 biến
• Accuracy: 87%
• False Negative Rate: 3.2%

Kết quả:

• EC giảm 12% (vì phân loại chính xác hơn)
• NPL giảm 0.5%
• Thu nhập tăng 300 tỷ/năm (cho vay đúng khách hàng)

B. Real-time EC Monitoring

Trước đây: Tính EC 1 lần/quý, báo cáo lên HĐQT.

Hiện tại: Dashboard real-time, cập nhật mỗi đêm:

• EC theo từng mảng kinh doanh
• EC theo từng Relationship Manager
• EC Utilization (đã dùng bao nhiêu % hạn mức)
• RAROC real-time

C. Climate Risk và EC

Xu hướng mới: Tích hợp ESG risk vào EC.

Ví dụ:

Vietcombank cho nhà máy nhiệt điện than vay 5,000 tỷ:

• Traditional EC (chỉ tính Credit Risk): 400 tỷ
• Climate-adjusted EC (cộng thêm rủi ro chính sách carbon, chuyển đổi năng lượng): 650 tỷ

Lý do: Trong 10-15 năm tới, nhiệt điện than có thể bị đánh thuế carbon nặng, giảm lợi nhuận, tăng khả năng vỡ nợ.

7.2. Basel IV và tương lai của Economic Capital

Basel IV (officially Basel III Finalization) có hiệu lực từ 2025 (EU) và 2028 (dự kiến VN).

Thay đổi quan trọng:

1. Giới hạn mô hình nội bộ (Output Floor)

EC của ngân hàng không được thấp hơn 72.5% RWA theo Standardized Approach.

Ví dụ:

Techcombank tính EC = 10,000 tỷ cho danh mục 200,000 tỷ.

Nếu dùng Standardized Approach, RWA = 150,000 tỷ.

Output Floor = 150,000 × 72.5% = 108,750 tỷ

Nếu EC < 108,750 tỷ, phải dùng 108,750 tỷ thay vì EC thực tế.

→ Giảm lợi ích của mô hình nội bộ.

2. Tăng Risk Weight cho Bất động sản

• Cho vay mua nhà: Risk Weight từ 35% → 45-55%
• Cho vay BĐS thương mại: 50% → 70-100%

→ EC cho mảng bất động sản tăng 30-50%.

3. Operational Risk: Bỏ AMA, chỉ dùng Standardized

→ Các ngân hàng đầu tư mô hình AMA (như Vietcombank) sẽ mất lợi thế.

Tác động đến ngân hàng VN:

Ngân hàng	CAR hiện tại	CAR sau Basel IV	Cần tăng vốn
Vietcombank	11.3%	9.8%	15,000 tỷ
Techcombank	12.8%	11.2%	8,000 tỷ
BIDV	10.5%	8.9%	22,000 tỷ
VPBank	10.2%	8.3%	18,000 tỷ

→ Toàn ngành cần tăng vốn ~100,000 tỷ trong 3-4 năm tới.

7.3. Thách thức từ Fintech và Open Banking

Vấn đề mới:

Fintech không phải ngân hàng, không bị ràng buộc bởi CAR, nên có thể:

• Cho vay với ít vốn hơn
• Định giá rẻ hơn
• Tăng trưởng nhanh hơn

Ví dụ:

Tiki, Shopee cho vay tiêu dùng với lãi suất 18-24%/năm, trong khi ngân hàng phải tính 22-28% (vì phải tính cả chi phí EC).

Giải pháp:

Ngân hàng hợp tác với Fintech:

• Mô hình BaaS (Banking as a Service): Techcombank cung cấp vốn, Tiki xử lý khách hàng
• Chia sẻ dữ liệu: Dùng dữ liệu hành vi trên Tiki/Shopee để tính PD chính xác hơn
• Co-lending: Fintech gánh 20% rủi ro, ngân hàng 80%, chia sẻ lợi nhuận

Case study VPBank x Tiki (2023):

VPBank và Tiki hợp tác cho vay tiêu dùng:

• Tiki cung cấp dữ liệu 5 triệu khách hàng
• VPBank dùng ML tính PD
• EC giảm 25% so với khách hàng truyền thống
• NPL chỉ 0.8% (vs 2.5% cho vay tiêu dùng thông thường)
• Cả 2 bên đều tăng lợi nhuận

7.4. Quy định ICAAP tại Việt Nam

ICAAP (Internal Capital Adequacy Assessment Process) là yêu cầu Basel II Pillar 2, bắt ngân hàng tự đánh giá vốn cần thiết.

Tình hình VN:

Giai đoạn 1 (2019-2021): NHNN thí điểm ICAAP tại 4 ngân hàng lớn

• Vietcombank
• BIDV
• Techcombank
• VietinBank

Giai đoạn 2 (2022-2024): Mở rộng sang 15 ngân hàng

Giai đoạn 3 (2025+): Áp dụng toàn ngành (dự kiến)

Yêu cầu ICAAP:

1. Tự tính EC cho ít nhất 3 loại rủi ro (Credit, Market, Operational)
2. Stress Testing với 3+ kịch bản
3. Báo cáo hàng năm lên NHNN
4. Capital Plan 3 năm

Điểm đặc biệt:

NHNN không quy định “cách tính” cụ thể, mà để ngân hàng tự quyết định (miễn là hợp lý và có audit).

→ Mở đường cho Economic Capital trở thành công cụ chính thức.

Thách thức:

• Thiếu hướng dẫn chi tiết
• Ngân hàng nhỏ không đủ năng lực
• Chênh lệch chất lượng mô hình giữa các ngân hàng

Kết luận

Economic Capital không chỉ là con số trên giấy hay công thức phức tạp dành cho chuyên gia rủi ro. Đó là triết lý quản trị hiện đại: Mỗi đồng vốn đều có cái giá, mỗi quyết định kinh doanh đều phải đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro.

Những điểm then chốt cần nhớ:

1. EC khác với CAR: CAR là “bằng tốt nghiệp”, EC là “kỹ năng thực chiến”. Ngân hàng có CAR cao vẫn có thể phá sản nếu EC không đủ.

2. EC giúp phân bổ vốn thông minh: Thay vì chia đều hoặc theo quyền lực, EC giúp đưa vốn đến nơi tạo ra RAROC cao nhất.

3. EC là nền tảng của Risk-Based Pricing: Khách hàng rủi ro cao trả lãi cao không phải vì “bóc lột”, mà vì ngân hàng cần bù đắp EC.

4. Công nghệ đang thay đổi EC: AI/ML giúp tính chính xác hơn, real-time monitoring giúp phản ứng nhanh hơn, nhưng cũng đặt ra thách thức về nhân lực và đầu tư.

5. Tương lai thuộc về EC: Basel IV, ICAAP, cạnh tranh Fintech đều đẩy ngân hàng VN phải nghiêm túc với EC. Trong 5 năm tới, ngân hàng nào làm chủ được EC sẽ dẫn đầu.

Lời khuyên cho các stakeholder:

Đối với C-level: Đừng xem EC như chi phí, mà là đòn bẩy cạnh tranh. Đầu tư ngay, kẻo muộn.

Đối với Risk Manager: Học ML, hiểu công nghệ, đừng chỉ dừng ở Logistic Regression.

Đối với Nhà đầu tư: Khi phân tích cổ phiếu ngân hàng, hỏi về RAROC và EC, không chỉ ROE và CAR.

Đối với Sinh viên/Người chuyển ngành: Economic Capital là kỹ năng vàng, nhu cầu tuyển dụng tăng 40%/năm. Học ngay nếu muốn lương 6-8 chữ số.

Trong thế giới ngân hàng ngày càng phức tạp và cạnh tranh, Economic Capital không còn là “nice to have” mà là “must have”. Câu hỏi không phải là “Có nên làm EC không?”, mà là “Làm thế nào để làm tốt hơn đối thủ?”.

Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)

1. Economic Capital có bắt buộc theo pháp luật không?

Ở Việt Nam hiện tại, EC chưa bắt buộc theo luật, chỉ có CAR là bắt buộc (tối thiểu 8%). Tuy nhiên, trong khuôn khổ ICAAP (Basel II Pillar 2), NHNN yêu cầu các ngân hàng lớn phải tự đánh giá vốn cần thiết, thực chất là tính EC. Dự kiến đến 2027-2028, khi Basel IV được áp dụng đầy đủ, EC sẽ trở thành yêu cầu chính thức.

2. Ngân hàng nhỏ có cần tính Economic Capital không?

Cần, nhưng có thể đơn giản hóa. Ngân hàng nhỏ không nhất thiết phải xây dựng mô hình phức tạp như Techcombank hay Vietcombank. Có thể bắt đầu bằng:

• Dùng Standardized Approach (công thức Basel)
• Tăng 20-30% buffer để cover các rủi ro không tính được
• Áp dụng stress testing đơn giản

Quan trọng là có “suy nghĩ EC” – luôn hỏi “Rủi ro này cần bao nhiêu vốn?” trước khi ra quyết định.

3. Tại sao EC thường cao hơn Regulatory Capital?

Vì EC đo lường ở mức độ tin cậy cao hơn (99.9% vs 95%) và bao gồm nhiều loại rủi ro hơn (strategic, reputational risk). Hãy nghĩ như này:

• Regulatory Capital = Tiền dự phòng cho “tình huống xấu” (xảy ra 1/20 năm)
• Economic Capital = Tiền dự phòng cho “tình huống rất xấu” (xảy ra 1/1000 năm)

Ngân hàng muốn giữ rating AA phải có EC cao, còn chỉ cần “không phá sản” thì CAR đủ.

4. RAROC bao nhiêu là tốt?

Tùy thuộc cost of capital, nhưng nguyên tắc chung:

• RAROC < Cost of Equity (14-16%): Dự án/mảng kinh doanh phá hủy giá trị → Cần cắt giảm hoặc cải thiện
• RAROC = 16-20%: Chấp nhận được
• RAROC > 20%: Xuất sắc → Nên mở rộng, phân bổ thêm vốn

Ví dụ: Nếu ngân hàng có ROE mục tiêu 18%, thì tất cả mảng kinh doanh phải đạt RAROC tối thiểu 18%.

5. Làm sao để giảm Economic Capital mà vẫn giữ doanh thu?

5 cách thực tế:

1. Đa dạng hóa (Diversification): Cho vay nhiều ngành khác nhau → Giảm correlation → Giảm EC 10-20%

2. Chuyển rủi ro (Risk Transfer):

• Bán nợ xấu cho VAMC
• Mua bảo hiểm tín dụng
• Securitization (chứng khoán hóa tài sản)

3. Cải thiện chất lượng khách hàng:

• Tập trung khách hàng rating cao hơn
• Yêu cầu tài sản thế chấp tốt hơn (giảm LGD)

4. Hedging (Phòng ngừa rủi ro thị trường):

• Dùng derivatives để hedge rủi ro lãi suất, tỷ giá
• Matching duration giữa tài sản và nợ

5. Nâng cao năng lực mô hình:

• Dùng AI/ML để phân loại chính xác hơn
• PD/LGD chính xác → EC giảm tự nhiên

6. Economic Capital có tính đến rủi ro thanh khoản không?

Theo lý thuyết Basel, không trực tiếp. EC tập trung vào Credit, Market, Operational Risk. Rủi ro thanh khoản được quản lý riêng qua LCR (Liquidity Coverage Ratio) và NSFR (Net Stable Funding Ratio).

Tuy nhiên, trong thực tế, nhiều ngân hàng tính thêm “Liquidity Buffer” vào EC, đặc biệt sau khủng hoảng 2008 và COVID-19.

Ví dụ: Techcombank có thể dự phòng thêm 3,000-5,000 tỷ “vốn thanh khoản khẩn cấp” ngoài EC chuẩn.

7. Có phần mềm nào hỗ trợ tính Economic Capital không?

Các phần mềm chuyên dụng:

Tier 1 (Đắt, phức tạp, cho ngân hàng lớn):

• Moody’s Analytics RiskCalc / CreditEdge
• SAS Risk Management Suite
• Algorithmics (IBM)
• Misys Opics

Tier 2 (Trung bình, cho ngân hàng vừa):

• Wolters Kluwer OneSumX
• Oracle Financial Services OFSAA
• Temenos Triple’A Plus

Open Source / Low-cost:

• R packages: CreditMetrics, QRM (Quantitative Risk Management)
• Python libraries: pyRisk, riskfolio-lib
• Tự build bằng Excel + VBA (cho ngân hàng nhỏ)

Xu hướng: Các ngân hàng VN hàng đầu đang build in-house trên nền tảng Python/Spark để linh hoạt hơn.

8. Economic Capital có áp dụng được cho Credit Union và Fintech không?

Có, và cần thiết hơn bao giờ hết.

Credit Union (Quỹ tín dụng):

• Quy mô nhỏ, không thể “too big to fail”
• EC giúp xác định hạn mức cho vay an toàn
• Dùng phương pháp đơn giản (Basic Indicator Approach)

Fintech:

• Không bị quy định CAR, nhưng nhà đầu tư (VC/PE) yêu cầu EC để đánh giá
• Đặc biệt quan trọng với P2P Lending, BNPL
• Ví dụ: Timo, Cake, Tonik cần tính EC để biết có đủ vốn mở rộng không

Case mini: Một Fintech cho vay BNPL ở VN, tăng trưởng 300%/năm, NPL 8%. Tính EC phát hiện cần 150 tỷ vốn, nhưng chỉ có 80 tỷ. Kết quả: Phải gọi vốn khẩn hoặc giảm tăng trưởng xuống 150%/năm.