Nghiên cứu cảnh báo sớm nợ rủi ro doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng tmcp hàng hải việt nam(1)

trờng Đại học Kinh tế Quốc dân  NGUYỄN THỊ THÙY AN NGHI£N CøU CảNH BáO SớM Nợ RủI RO DOANH NGHIệP VừA Và NHỏ TạI NGÂN HàNG TMCP HàNG HảI VIệT NAM Chuyên ngµnh: KINH TẾ TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG Ngêi híng dÉn khoa häc: TS BÙI THỊ HỒNG LAN hµ néi, năm 2014 MC LC DANH MC BNG BIU, HèNH V DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TÓM TẮT LUẬN VĂN MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CẢNH BÁO SỚM NỢ RỦI RO 1.1 Vấn đề chung rủi ro quản trị rủi ro 1.1.1 Tổng quan rủi ro .5 1.1.2 Tổng quan quản trị rủi ro tín dụng 15 1.2 Cơ sở lý luận cảnh báo sớm nợ rủi ro 18 1.2.1 Khái niệm 18 1.2.2 Quy trình cảnh báo sớm nợ rủi ro 19 1.2.3 Các phương pháp cảnh báo sớm nợ rủi ro 20 1.2.4 So sánh phương pháp xây dựng mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro 29 1.2.5 Các bước xây dựng hậu kiểm mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro 30 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG CẢNH BÁO SỚM NỢ RỦI RO TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN HÀNG HẢI .33 2.1 Thực trạng rủi ro tín dụng cảnh báo nợ rủi ro Việt Nam .33 2.1.1 Thực trạng rủi ro tín dụng Việt Nam 33 2.1.2 Thực trạng cảnh báo nợ rủi ro Việt Nam 35 2.2 Thực trạng rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam .36 2.2.1 Thực trạng nợ xấu 36 2.2.2 Nguyên nhân gây rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 37 2.3 Mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro áp dụng ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 39 2.3.1 Bộ tiêu chí phương pháp xây dựng mơ hình 39 2.3.2 Quy trình cảnh báo sớm nợ rủi ro 41 2.4 Đánh giá nhược điểm mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro .42 2.4.1 Quy trình giám sát 42 2.4.2 Mơ hình .42 CHƯƠNG 3: ĐỔI MỚI PHƯƠNG PHÁP CẢNH BÁO SỚM NỢ RỦI RO TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN HÀNG HẢI VIỆT NAM .44 3.1 Quan điểm định hướng cảnh báo sớm nợ rủi ro doanh nghiệp vừa nhỏ .44 3.2 Đổi phương pháp cảnh báo sớm nợ rủi ro .44 3.2.1 Dữ liệu phương pháp thu thập, xử lý liệu 44 3.2.2 Xử lý biến định tính để đưa vào mơ hình 48 3.2.3 Lựa chọn phương pháp để xây dựng mơ hình 51 3.2.4 Phân tích biến 52 3.2.5 Kiểm tra tự tương quan biến 56 3.2.6 Các biến có ý nghĩa đưa vào mơ hình 60 3.2.7 Xác định trọng số biến mơ hình .62 3.2.8 Kiểm định mơ hình 65 3.2.9 Hiệu chỉnh Score sang PD 67 3.2.10 Xác định ngưỡng từ chối mô hình .70 3.2.11 Hậu kiểm mơ hình .73 3.3 Nhận xét chung kết mơ hình 77 3.4 Kiến nghị đề xuất hoàn thiện mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro 77 3.4.1 Xác định ngưỡng rủi ro 78 3.4.2 Hệ thống sở liệu lưu trữ thông tin 78 3.4.3 Báo cáo quản trị danh mục 79 3.4.4 Giám sát hoạt động quy trình 79 3.4.5 Định kì đánh giá lại quy trình 79 3.4.6 Con người 79 3.4.7 Chế tài xử lý 80 3.5 Hạn chế mơ hình hướng nghiên cứu .80 3.5.1 Hạn chế mơ hình 80 3.5.2 Hướng nghiên cứu 81 KẾT LUẬN 83 TÀI LIỆU THAM KHẢO 85 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Cụm từ tiếng Việt Cụm từ tiếng anh TMCP Thương mại cổ phần Basel Hiệp ước quản lý giám sát ngân hàng CBNRR Cảnh báo nợ rủi ro PD Xác suất chuyển nhóm nợ Probability of Default WTO Tổ chức thương mại giới World Trade Organization NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại CIC Trung tâm thơng tin tín dụng Credit information center LGD Tỷ trọng tổn thất ước tính Loss given default EAD Dư nợ thời điểm vỡ nợ Exposure at default EL Tổn thất ước tính Expected loss Bad rate Tỷ lệ khách hàng xấu GS Giáo sư TS Tiến sĩ PGS Phó giáo sư TLSD Tỷ lệ sử dụng DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ Danh mục Bảng Bảng 1.1 – Phân chia doanh nghiệp vừa nhỏ 13 Bảng 1.2 - Phân nhóm khách hàng 25 Bảng 1.3 – Giá trị Gini với loại mơ hình 27 Bảng 1.4 - Phân phối mẫu 27 Bảng 2.1 – Bảng nợ xấu khách hàng năm 2012 - 2013 34 Bảng 3.1 – Bad rate ngành nghề kinh doanh 48 Bảng 3.2 – Bad rate loại hình doanh nghiệp 50 Bảng 3.3 – Bad rate quy mô doanh nghiệp 51 Bảng 3.4 – Bad rate loại hình sở hữu doanh nghiệp 51 Bảng 3.5 – Tương quan nhóm biến lịch sử hạn .57 Bảng 3.6 – Tương quan nhóm biến dịng tiền chuyển tài khoản .58 Bảng 3.7 – Tương quan nhóm biến tỷ lệ sử dụng hạn mức 58 Bảng 3.8 – Tương quan nhóm biến tỷ lệ sử dụng hạn mức 59 Bảng 3.9 – Kết lựa chọn biến 60 Bảng 3.10 – Chuẩn hóa biến 64 Bảng 3.11 – Điểm mơ hình tính tốn 65 Bảng 3.12 – Phân nhóm mơ hình 66 Bảng 3.13 – Bảng chia nhóm score .68 Bảng 3.14 – PD sau điều chỉnh 69 Bảng 3.15 – PD dự đoán 70 Bảng 3.16 – Bảng thay đổi nhóm nợ theo thời gian .71 Bảng 3.17 – Bảng dải điểm ngưỡng từ chối 73 Bảng 3.18 – Bảng kết hậu kiểm với mẫu cũ .73 Bảng 3.18 – Chuẩn hóa liệu với mẫu ngồi mơ hình 74 Bảng 3.19 – Điểm mơ hình tính tốn với mẫu ngồi mơ hình 75 Bảng 3.20 – PD dự báo mẫu ngồi mơ hình 76 Bảng 3.21 – Bảng kết hậu kiểm với mẫu 76 Danh mục hình Hình 1.1 - Quy trình quản trị rủi ro Hình 1.2 - Các hình thức rủi ro tín dụng 15 Hình 1.3 - Tăng trưởng tín dụng qua năm từ 2001 – 2012 (đơn vị %) 16 Hình 1.4 - Các bước đánh giá theo dõi khách hàng 18 Hình 1.5 - Quy trình cảnh báo sớm nợ rủi ro 19 Hình 1.6 - Cây định .22 Hình 1.7- Đường cong Lorenz .23 Hình 1.8 – Gini mẫu 26 Hình 1.9 – So sánh phương pháp xây dựng mơ hình .29 Hình 1.10 - Các bước xây dựng mơ hình .30 Hình 2.1 – Tỷ lệ nợ xấu ngành ngân hàng qua năm 33 Hình 2.2 - Tỷ lệ nợ xấu 2013 ngân hàng TMCP Hàng Hải 36 Hình 2.3 – Tỷ lệ nợ xấu qua năm 37 Hình 2.4 – Quy trình cảnh báo sớm nợ rủi ro 41 Hình 3.1 – Thời gian chọn mẫu .44 Hình 3.2 – Xu hướng biến số lần hạn từ 1-3 ngày tháng 56 Hình 3.3 – Gini mơ hình 66 Hình 3.4 – Đường hồi quy bad rate score 68 Hình 3.5 - Chấm điểm khách hàng sau giải ngân (cách 1) .81 Hình 3.6 - Chấm điểm khách hàng sau giải ngân (cách 2) .82 TĨM TẮT LUẬN VĂN Theo cơng bố Ngân hàng nhà nước tỷ lệ nợ xấu Việt Nam từ 2009 đến liên tục tăng cao, dù áp dụng nhiều biện pháp nợ xấu chưa có dấu hiệu suy giảm Nợ xấu thời kì đến từ nhiều nguyên nhân chủ yếu từ việc kinh tế Thế giới Việt Nam rơi vào khủng hoảng, hoạt động sản xuất kinh doanh bị đình trệ, nhu cầu tiêu dùng người dân giảm sút, tỷ lệ thất nghiệp tăng cao làm cho doanh nghiệp sản xuất kinh doanh gặp nhiều khó khăn việc tìm đầu cho sản phẩm, doanh thu sụt giảm khơng có tiền để trả nợ ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu 6.0% 5.4% Tỷ lệ nợ xấu 5.0% 4.1% 4.0% 3.0% 2.9% 3.2% 3.5% 3.8% 3.4% 3.0% 2.6% 2.2% 2.0% 2.0% 1.0% 0.0% 04 20 05 20 20 07 20 20 20 Năm 20 11 20 12 20 20 /2 10 14 Nguồn: Ngân hàng nhà nước Tỷ lệ nợ xấu Việt Nam qua năm Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 12 ngân hàng TMCP lớn Việt Nam với tổng dư nợ năm 2013 đạt 45.971 tỷ đồng, cho vay doanh nghiệp vừa nhỏ đạt 27.409 tỷ đồng, tỷ lệ nợ xấu toàn ngân hàng 2,71% tổng dư nợ Tỷ lệ dư nợ cho vay doanh nghiệp vừa nhỏ chiếm 60% tổng dư nợ tỷ lệ nợ xấu chiếm đến 1,71% tổng 2,71% tỷ lệ nợ xấu Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam Tỷ lệ nợ xấu 70% 60% 60% 50% 40% 40% Dư nợ 30% Nợ xấu 20% 10% 1.7% 1.0% 0% NHDN vừa nhỏ NHCD khác Nguồn: Báo cáo thường niên NH TMCP Hàng hải Tỷ lệ nợ xấu 2013 ngân hàng TMCP Hàng Hải Trong năm gần nợ xấu ngân hàng TMCP Hàng Hải có xu hướng tăng lên liên tiếp 2011 2,27%, 2012 2,65%, 2013 2,708% Tuy mức nợ xấu 3% nhiên thuộc nhóm cao số ngân hàng TMCP 2.80% Tỷ lệ nợ xấu Ngân hàng TMCP Hàng Hải qua năm 2.70% 2.65% Tỷ lệ nợ xấu 2.60% 2.71% 2.50% 2.40% 2.30% 2.20% 2.27% 2.10% 2.00% 2010 2011 2012 Năm 2013 2014 Nguồn: Báo cáo thường niên Tỷ lệ nợ xấu qua năm Chính tỷ lệ dư nợ tỷ lệ nợ xấu cao dẫn đến việc năm 2013, 2014 Ngân hàng TMCP Hàng Hải nhiều chi phí nguồn lực để xử lý khoản nợ xấu hoạt động kinh doanh bị đình trệ chi phí vốn tăng cao, lãi suất tăng cao khiến khách hàng chuyển sang ngân hàng khác có lãi suất thấp để vay Những nguyên nhân quan trọng dẫn đến rủi ro tín dụng Việt Nam Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam đề cập đến sau Thứ nhất, chạy đua tăng trưởng tín dụng, dư nợ tín dụng tăng nhanh cho vay lĩnh vực thị trường truyền thống dựa vào chấp, người bảo lãnh, danh tiếng - nguồn trả nợ thứ yếu - mà khơng đánh giá nguồn trả nợ Đã có thời kì ngành ngân hàng Việt Nam có mức tăng trưởng thần kì, ngân hàng cho vay dễ dàng để chạy đua mức tăng trưởng dẫn đến việc sau thời gian khoản vay không đáp ứng tiêu chuẩn xảy vỡ nợ khơng có khả thu hồi Thứ hai, coi nhẹ tiêu chuẩn an tồn tín dụng cho vay với kỳ vọng tài sản hình thành từ vốn vay có giá trị cao giá bất động sản sụt giảm, trị giá chấp không đủ bù đắp khoản vay, khoản kém, nguy không trả nợ lớn; Tỷ lệ cho vay giá trị tài sản chấp cao; Cho vay đảm bảo chứng khoán, thị trường chứng khoán khủng hoảng khơng thể thu hồi nợ; Cơ cấu khoản vay hiệu quả, cho vay khả chi trả; Khơng văn hố thoả thuận cụ thể mục đích cách sử dụng khoản vay, kế hoạch nguồn trả nợ Rất nhiều ngân hàng Việt Nam coi nhẹ việc chấm điểm tín dụng khách hàng cho vay việc chấm điểm tín dụng có ý nghĩa quan trọng việc xác định khả trả nợ khách hàng Các ngân hàng cho vay dựa vào danh tiếng không quan tâm đến việc thẩm định dòng tiền, khả trả nợ khách hàng Thứ ba, coi nhẹ giám sát sau giải ngân: giám sát sau giải ngân kém; không thực địa kiểm tra khách hàng sau cho vay, kiểm soát tiến độ rút vốn vay, kiểm soát mục đích sử dụng vốn… hồ sơ pháp lý khơng đầy đủ; Khơng thu thập, xác minh phân tích báo cáo tài khách hàng suốt kỳ hạn hiệu lực khoản vay; Không nhận biết dấu hiệu cảnh báo sớm rủi ro khách hàng Việc cảnh Tính tốn Final Score PD dự đốn Bảng 3.19 – Điểm mơ hình tính tốn với mẫu ngồi mơ hình Số Weighte d score Số lần Số lần hạn hạn từ 1-3 từ 4-6 tháng tháng gần gần nhất Số lần Dòng tiền Tỷ lệ sử dụng Ngành Weig nghề ht 1-3 appli ngày cable tháng tài hạn khoản mức kinh quý quý doanh trước trước hạn từ gần lần hạn từ 46 ngày tháng Dòng tiền tài khoả n quý trước Tỷ lệ sử dụng hạn mức quý trước Ngàn h nghề Final kinh Score doan h gần 0.908 0.213 -0.137 0.227 0.409 0.196 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 0.908 0.605 0.213 -0.137 0.083 -0.421 0.867 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 0.605 0.656 0.213 -0.137 0.134 -0.421 0.867 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 0.656 -0.470 -0.142 -0.137 -0.023 -0.421 0.252 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.470 -0.512 -0.053 -0.137 -0.022 -0.421 0.121 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.512 0.977 0.301 -0.137 0.499 0.192 0.121 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 0.977 0.475 -0.230 -0.137 -0.025 0.000 0.867 0.73 0.19 0.20 0.08 0.00 0.25 0.655 -0.170 0.213 -0.137 -0.021 -0.421 0.196 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.170 -0.784 -0.230 -0.137 0.011 -0.421 -0.006 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.784 -0.357 -0.142 -0.137 -0.007 -0.421 0.349 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.357 1.367 0.124 0.201 0.110 0.353 0.579 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 1.367 0.122 0.124 0.539 -0.012 -0.421 -0.108 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 0.122 -0.518 -0.230 -0.137 -0.008 -0.147 0.004 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.518 -0.063 0.390 0.032 -0.008 -0.421 -0.056 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.063 -0.508 -0.230 -0.137 -0.006 -0.386 0.252 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 -0.508 0.547 0.301 -0.137 -0.017 0.278 0.121 1.00 0.19 0.20 0.08 0.27 0.25 0.547 … … … … … … … … … … … … … Nguồn : Dữ liệu thu thập tính tốn từ tác giả Từ phương trình: Xác định Predicted log odd bad rate, PD dựa báo (Calibrated PD) khách hàng tốt xấu mơ hình giá trị ngưỡng từ chối PD 39.61%, so sánh khách hàng tốt xấu mơ hình khách hàng tốt xấu thực tế Bảng 3.20 – PD dự báo mẫu ngồi mơ hình Final Score Predicted log odd Uncalibrate Calibrated Bad_good Bad_good_ d PD PD _mơ hình thực tế bad rate 0.908 1.70035 71.25% 84.56% 0.605 1.170373 64.67% 76.32% 1 0.656 1.260545 65.84% 77.91% -0.470 -0.70967 38.46% 32.97% 0 -0.512 -0.78371 37.46% 31.35% 0 0.977 1.820749 72.64% 86.07% 0.655 1.257898 65.81% 77.87% -0.170 -0.18388 45.77% 45.42% -0.784 -1.25825 31.35% 22.13% 0 -0.357 -0.51127 41.17% 37.49% 1.367 2.504552 79.70% 92.45% 0.122 0.326237 53.05% 58.08% 1 -0.518 -0.7933 37.33% 31.15% 0 -0.063 0.003151 48.43% 50.08% -0.508 -0.77533 37.57% 31.53% 0 0.547 1.069253 63.34% 74.45% … … … … … … Nguồn : Dữ liệu thu thập tính tốn từ tác giả Bảng 3.21 – Bảng kết hậu kiểm với mẫu Thực tế Mơ hình Tốt Xấu Tốt 104 142 Xấu 28 54 Tỷ lệ 34.1% 65.9% Nguồn : Dữ liệu thu thập tính tốn từ tác giả Ta thấy với ngưỡng từ chối PD 39.61% mô hình dự đốn xác 65.9% khách hàng nhóm chuyển nhóm nợ cao sau tháng, tỷ lệ sai lầm loại khách hàng thực tế Tốt lại dự đoán xấu 57.7% 3.3 Nhận xét chung kết mơ hình Để phục vụ cho việc quản trị rủi ro trình theo dõi khách hàng sau cho vay cảnh báo sớm nợ rủi ro mơ hình đưa được:  Các yếu tố tác động đến khả chuyển nhóm nợ khách hàng - Số ngày hạn từ 1-3 ngày tháng gần - Số ngày hạn từ 4-6 ngày tháng gần - Dòng tiền tài khoản quý trước - Tỷ lệ sử dụng hạn mức quý trước - Ngành nghề kinh doanh  PD (xác suất chuyển nhóm nợ) khách hàng  Ngưỡng từ chối khách hàng (cut off point) Từ kết mô hình ta thấy thơng tin liên quan đến báo cáo tài khơng có ý nghĩa việc xác định khách hàng hạn Nguyên nhân từ việc báo cáo tài doanh nghiệp vừa nhỏ phần lớn báo cáo khơng xác, khơng kiểm tốn dẫn đến việc thơng tin có thơng tin sai lệch khơng phản ánh xác tình hình hoạt động kinh doanh khách hàng So với tiêu chí Ngân hàng TMCP Hàng Hải sử dụng để cảnh báo nợ sớm có thêm thơng tin ngành nghề kinh doanh Điều cho thấy ý nghĩa việc đánh giá khách hàng theo ngành sau cho vay cần thiết, không nên bỏ qua điều kiện kinh tế yếu tố ngành ảnh hưởng lớn đến hoạt động doanh nghiệp vừa nhỏ Chỉ cần yếu tố nhỏ tác động sách thị trường tác động đến ngành làm cho doanh nghiệp gặp khó khăn, ảnh hưởng đến khả trả nợ 3.4 Kiến nghị đề xuất hồn thiện mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro Vấn đề quan trọng định thành công hay thất bại việc cảnh báo sớm nợ rủi ro quy trình Quy trình thể việc ứng xử với khách hàng mơ hình xác định rủi ro Để mơ hình hỗ trợ người dùng không đánh giá sai rủi ro ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh khách hàng cần quy định cụ thể kết mơ hình sử dụng để đưa ứng xử khách hàng Bộ phận người quản lý mơ hình, nhận thơng tin phân loại khách hàng nhận định rủi ro, phận thu thập thơng tin bổ sung có dấu hiệu rủi ro để bổ sung vào danh sách khách hàng rủi ro với danh sách mô hình đưa Trong giai đoạn đầu mơ hình đưa vào sử dụng đưa khách hàng ngưỡng từ chối PD đưa vào danh sách theo dõi chuyển sang thu hồi nợ Để đưa định xác cần phải xây dựng mơ hình phục vụ việc định cho khách hàng rủi ro xem nên cấu nợ, thay đổi kì hạn khoản vay hay thu hồi nợ Theo quy trình Hội đồng tín dụng người đưa định cuối cho tất khách hàng, nhiên kết PD khách hàng từ mơ hình sau kiểm định tham chiếu để Hội đồng đưa định xác Từ thực trạng hệ thống cảnh báo sớm xin đưa số đề xuất sau nhằm hồn thiện quy trình cảnh báo sớm nợ rủi ro doanh nghiệp vừa nhỏ Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 3.4.1 Xác định ngưỡng rủi ro Ngân hàng cần xác định ngưỡng rủi ro chấp nhận để lọc khách hàng xấu cần thực xử lý nợ Mô hình chấm điểm sau cho vay đưa ngưỡng PD loại trừ nhiên cần có phận có đủ chun mơn để xem xét, sàng lọc lại khách hàng trước đưa định 3.4.2 Hệ thống sở liệu lưu trữ thông tin Cần xây dựng hệ thống sở liệu lưu trữ tồn thơng tin, hồ sơ đánh giá khách hàng Việc lưu trữ phục vụ cho việc đánh giá lại mơ hình quy trình có nhìn tổng quan theo thời gian khách hàng 3.4.3 Báo cáo quản trị danh mục Khi thực triển khai mơ hình để đánh giá khách hàng có quan hệ tín dụng cần phải thiết lập hệ thống báo cáo quản trị khách hàng dựa tiêu chí liên quan đến dư nợ, hạn mức, quy mơ, nhóm nợ… Việc xây dựng hệ thống báo cáo nhằm cung cấp thông tin cho cấp tình hình hoạt động ngân hàng đồng thời đưa cấu danh mục phù hợp với kế hoạch đề Theo Dự thảo quản trị rủi ro ngân hàng Ngân hàng nhà nước Ngân hàng TMCP Hàng Hải cần phải xây dựng hệ thống báo cáo gồm Báo cáo định kỳ, báo cáo nội bộ, báo cáo đột xuất đáp ứng yêu cầu quản trị rủi ro kịp thời, xác 3.4.4 Giám sát hoạt động quy trình Để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu cần phải có phận độc lập thực giám sát việc thực quy trình Hiện Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam cần quan tâm đến việc giám sát việc thực cảnh báo nợ sớm Ngân hàng chuyên doanh để tránh tình trạng làm sai quy trình, chức nhiệm vụ diễn Việc giám sát nhằm đảm bảo hệ thống hoạt động thiết kế, người hệ thống làm chức nhiệm vụ đảm bảo tuân thủ theo nguyên tắc, quy định mà hệ thống đặt Từ ta đánh giá hiệu hệ thống cách xác 3.4.5 Định kì đánh giá lại quy trình Nền kinh tế ln thay đổi vận động biến ảnh hưởng mà thay đổi theo thời gian Ngân hàng cần định kì rà sốt lại mơ hình để đánh giá ý nghĩa mơ hình, bổ sung thay đổi nhằm mơ hình phù hợp với thực tế 3.4.6 Con người Con người yếu tố định việc cảnh báo nợ rủi ro Mơ hình xác định phần khách hàng rủi ro, lượng khách hàng cịn lại cần có phát từ phía người, người tham gia quy trình cảnh báo nợ sớm Ngân hàng doanh nghiệp Chất lượng đạo đức vấn đề vô quan trọng việc đánh giá khách hàng Ngoài việc đào tạo để nâng cao chất lượng người cần phải có quy định chế tài xử lý đổi với trường hợp người thu thập thông tin kiểm tra thực địa nhận định khách hàng không rủi ro sau khách hàng lại chuyển nhóm nợ dẫn đến rủi ro cho ngân hàng 3.4.7 Chế tài xử lý Xây dựng quy định số đánh giá thực công việc (KPI) cho đối tượng tham gia quy trình Đưa chế tài xử lý trường hợp đánh giá chậm, sai sót để đảm bảo việc mơ hình hoạt động kì vọng xử lý khách hàng kịp thời, xác 3.5 Hạn chế mơ hình hướng nghiên cứu 3.5.1 Hạn chế mơ hình Từ thơng tin hậu kiểm ta nhận thấy mơ hình cịn có hạn chế giá trị sai lầm loại lên đến 57.7% nghĩa khách hàng thực tế Tốt lại mơ hình xác định Xấu Hạn chế mơ hình nằm chỗ thơng tin đưa vào mơ hình, đặc biệt thơng tin báo cáo tài khơng có ý nghĩa Ngun nhân nằm chỗ thơng tin báo cáo tài doanh nghiệp vừa nhỏ phần lớn thơng tin khơng xác, khơng kiểm tốn dẫn đến việc doanh nghiệp đưa báo cáo tài không trung thực để cho vay, yếu tố đạo đức trình độ non mà cán tín dụng khơng phát Ngồi cịn số thơng tin khác nhóm nợ tổ chức tín dụng khác khn khổ luận văn tơi khơng đưa vào mơ hình số liệu khơng đầy đủ khả thu thập khó khăn Mơ hình tồn tỷ lệ sai sót bỏ qua khách hàng rủi ro coi khách hàng tốt khách hàng rủi ro Để mô hình thực mang lại hiệu ngồi PD từ mơ hình đưa cần bổ sung thêm thơng tin bên ngồi mà mơ hình chưa xét đến Các thông tin không phục vụ việc xác định rủi ro khách hàng mà hỗ trợ thu thập thơng tin lịch sử khách hàng để đánh giá ý nghĩa mơ hình cần thiết xây dựng lại mơ hình có ý nghĩa Các thông tin cần thu thập bổ sung: - Thông tin nhóm nợ tổ chức tín dụng khác - Thơng tin báo cáo tài định kì có đánh giá lại cán thẩm định - Thông tin điều tra thực địa khách hàng định kì thông tin rủi ro bất thường để phát dấu hiệu rủi ro mà mơ hình chưa thể xác định đầy đủ 3.5.2 Hướng nghiên cứu Mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro tơi xây dựng dạng mơ hình chấm điểm khách hàng sau cho vay, công cụ để định lượng rủi ro Mơ hình xây dựng dựa thông tin lịch sử khách hàng ngân hàng nguồn thu thập từ bên ngồi Các thơng tin phản ánh hành vi khách hàng theo thời gian giúp cho ngân hàng dự đốn hành vi tương lai khách hàng Mơ hình u cầu Basel nhằm đảm bảo việc khách hàng theo dõi, giám sát định lượng rủi ro thời điểm Theo tài liệu Application and Behavioural statistical scoring models tác giả Laima Dzidzeviciute việc xác định điểm xác suất khách hàng chuyển nợ xấu theo thời gian thơng qua hai cách sau:  Chấm điểm khách hàng sau x tháng kể từ thời điểm giải ngân: Nguồn: Application and Behavioural statistical scoring models Hình 3.5 - Chấm điểm khách hàng sau giải ngân (cách 1)  Kết hợp điểm hành vi điểm phê duyệt Nguồn: Application and Behavioural statistical scoring models Hình 3.6 - Chấm điểm khách hàng sau giải ngân (cách 2) Trong giá trị PD theo thời gian (Individual_PD) xác định: Individual _ PD = x*Behavioural _ PD + (1− x)*Application _ PD x= t/360, t kì hạn khoản vay theo ngày Sau xác định giá trị PD theo thời gian ngân hàng vào để phân loại khách hàng, đưa danh sách khách hàng có vấn đề cần theo dõi xử lý nợ Đây cách để lượng hóa mức độ rủi ro khách hàng cảnh báo sớm khoản nợ rủi ro phát sinh tương lai, giúp ngân hàng chủ động việc cấu thu hồi nợ Ngoài PD cấu phần việc xác định giá trị tổn thất ước tính - Expected loss (EL) danh mục khách hàng thời điểm khác EL = PD * EAD * LGD PD (Probability of Default) : xác suất xảy kiện (vỡ nợ, chuyển nhóm nợ ) EAD (Exposure at default) : Dư nợ thời điểm xảy dự kiện (vỡ nợ, chuyển nhóm nợ…) LGD (Loss given default) : Tỷ trọng tổn thất ước tính KẾT LUẬN Tại hội thảo chuyên đề Quản trị rủi ro ngân hàng khuôn khổ Banking Vietnam 2013, rủi ro tín dụng tiếp tục tái khẳng định rủi ro lớn hoạt động ngân hàng Bở tín dụng nghiệp vụ quan trọng, ngân hàng, chiếm phần lớn hoạt động kinh doanh ngân hàng doanh thu lợi nhuận.Vì vậy, rủi ro lĩnh vực tỷ lệ thuận với tầm quan trọng chiếm phần lớn tổng mức rủi ro hoạt động ngân hàng Tình hình nợ xấu cao ngồi yếu tố khách quan tình hình kinh tế bất ổn sau khủng hoảng tồn cầu vấn đề góp phần khơng nhỏ yếu tố chủ quan phía ngân hàng khiến cho rủi ro tín dụng tăng cao như: hệ thống đánh giá tín dụng nội cịn yếu mang nhiều yếu tố định tính; việc đánh giá giá trị tài sản đảm bảo chưa chuẩn; cơng tác kiểm tốn nội lỏng lẻo; chưa có chưa phát huy tốt vai trị hệ thống cảnh báo sớm… Nội dung đề tài “Nghiên cứu cảnh báo sớm nợ rủi ro doanh nghiệp vừa nhỏ Ngân hàng thương mại cổ phần Hàng Hải Việt Nam” đưa PD khách hàng có quan hệ tín dụng, ngưỡng từ chối đề xuất quy trình hoạt động để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu nhất, đồng thời giải mục tiêu nghiên cứu đề tài: - Các tiêu chí thể khách hàng có dấu hiệu rủi ro: Đề tài đưa nhóm yếu tố gồm dịng tiền, lịch sử q hạn, tỷ lệ sử dụng hạn mức, ngành nghề kinh doanh khách hàng - Lựa chọn tiêu chí ảnh hưởng ngưỡng rủi ro tiêu chí phương pháp nào: Đề xuất phương pháp thống kê kết hợp ý kiến chun gia để xây dựng mơ hình - Ứng dụng mơ hình vào việc Cảnh báo sớm nợ rủi ro nào: Đưa đề xuất sử dụng mơ hình, ngưỡng từ chối đưa vào quy trình cảnh báo sớm nợ rủi ro dựa PD mô hình đưa nhằm xác định khách hàng cấu, thu hồi nợ từ khách hàng xấu - Từ đưa đề xuất kiến nghị nhằm hoàn thiện việc Cảnh báo sớm nợ rủi ro Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam: Đưa kiến nghị quy trình sử dụng, giám sát nhằm hoàn thiện việc Cảnh báo sớm nợ rủi ro ngân hàng Doanh nghiệp vừa nhỏ - Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam Nội dung luận văn tơi cịn nhiều hạn chế số yếu tố thu thập tài sản bảo đảm, sản phẩm… chưa đề cập đến Các yếu tố bao gồm nhiều thông tin liên kết với khoản vay khách hàng việc xử lý liệu để đưa sản phẩm cho khách hàng theo thời gian tương đối phức tạp cần có thời gian Ngồi ra, phương pháp mà tơi lựa chọn cịn nhiều hạn chế, tỷ lệ sai lầm loại cao Một phần nguyên nhân số lượng biến thu thập thơng tin tương đối dẫn đến bỏ sót rủi ro, phần việc xây dựng mơ hình hành vi khách hàng cịn tương đối mẻ Việt Nam, chưa có nhiều phương pháp biến ảnh hưởng để tham khảo áp dụng Vì tơi mong nhận ý kiến đóng góp người quan tâm đến việc Cảnh báo sớm nợ rủi ro ngân hàng TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] PGS.TS.Nguyễn Cao Văn & TS.Trần Thái Ninh (2004), Lý thuyết xác suất thống kê toán, Nhà xuất Thống kê [2] PGS.TS Vũ Duy Hào & PGS.TS Đàm Văn Huệ (2009), Quản trị tài doanh nghiệp, Nhà xuất Giao thơng vận tải [3] IDG Vietnam tổng hợp (2013), Quản trị rủi ro kinh doanh ngân hàng http://banking.org.vn/hn2013/images/stories/atdl/Article%202-%20Risk %20management.pdf [4] Ngân hàng nhà nước (2005), Quyết định 493/2005/QĐ phân loại trích lập dự phịng rủi ro [5] Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (2013), Báo cáo thường niên 2013 [6] PGS.TS Nguyễn Văn Tiến (2010), Quản trị rủi ro kinh doanh ngân hàng, Nhà xuất thống kê [7] Ernst&Young (2012), Cẩm nang quản trị rủi ro Vietcombank https://www.scribd.com/doc/83043721/Cam-Nang-Quan-Ly-Rui-Ro-VietcombankErnst-amp-Young-Soan-Thao [8] TS Nguyễn Hải Quang, Bài giảng quản trị rủi ro http://text.123doc.vn/document/2288662-bai-giang-quan-tri-rui-ro-ts-nguyen-haiquang.htm [9] Ngân hàng nhà nước (2014), Dự thảo Thông tư Quy định yêu cầu hệ thống quản lý rủi ro hoạt động ngân hàng [10] Ths Phan Thị Linh (2012), Kinh nghiệm quản lý rủi ro tín dụng giới, Tạp chí tài [11] Ths Nguyễn Trung Hậu (2010), Xây dựng tiêu chí cảnh báo sớm rủi ro hệ thống tài chính, Tạp chí học viện ngân hàng, số 97 http://tapchi.hvnh.edu.vn/upload/5744/20130831/Hau-so99-2010.pdf [12] Ths Đào Thanh Tú (2014), Xây dựng hệ thống quản trị rủi ro hoạt động ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí tài http://www.tapchitaichinh.vn/Trao-doi-Binh-luan/Xay-dung-he-thong-quan-tri-ruiro-hoat-dong-tai-cac-ngan-hang-thuong-mai-Viet-Nam/51612.tctc Tiếng Anh [1] Deloitte (2012), Risk Early Warning System https://www.deloitte.com/assets/Dcom-UnitedKingdom/Local%20Assets/ Documents/UK_ERS_RiskEWarnSys_April04.pdf [2] Justine Rivero (2011), From Credit scores to “Behavioral Scores”: What Numbers Say About you http://www.forbes.com/sites/moneywisewomen/2011/10/28/from-credit-scores-tobehavioral-scores-what-numbers-say-about-you/ [3] Laima Dzidzeviciute (2010), Application and Behavioural statistical scoring models, Vilnius University http://www.ktu.lt/lt/mokslas/zurnalai/ekovad/15/1822-6515-2010-1046.pdf [4] Ling-Jing Kao & Fengyi Lin & Chun Yuan Yu2 (2013), Bayesian Behavior Scoring Model, Journal of Data Science 11 [5] Cententia (2014), Score card development http://cententia.com/scorecard-development-monitoring/ [6] Nigel Rusby & Stephen Gildert (2007), Original for SME Lending Management of high volume, low ticket value lending http://www.experian.ie/assets/decision-analytics/white-papers/origination-smelending.pdf [7] Benton E.Gup & James W Kolari (2005), Commercial banking: The management of risk, Wiley [8] Elizabeth Mays (2001), Handbook of credit scoring, Glenlake Publishing Company,Ltd [9] Martin Hibbeln (2010), Risk management in credit portfolio, Springer-Verlag Berlin Heidelberg [10] David.R Cox,& E J Snell (1970), Analysis of Binary Data, Chapman & Hall [11] Basel (2006), International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards [12] McKinsey (2010), Tài liệu xây dựng mô hình sàng lọc khách hàng cho vay [12] T&D bank (2013), Tài liệu xây dựng mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro PHỤ LỤC - Phân phối biến Số lần hạn từ 13 ngày tháng gần Số lần hạn từ 46 ngày thán g gần Số lần hạn từ 13 ngày tháng gần Số lần hạn từ 46 ngày tháng gần Số lần hạn từ 13 ngày tháng gần Số lần hạn từ 46 ngày thán g gần Dòng tiền tài khoản quý gần Dòng tiền tài khoản quý trước Dòng tiền tài sản quý gần so với quý trước Tỷ lệ sử dụng hạn mức tháng gần Tỷ lệ sử dụng hạn mức tháng trước Tổng 818 818 818 818 818 818 818 818 818 818 818 Tỷ lệ sử dụng hạn mức thán g trước thán g gần 818 Khách hàng khơng có thơng tin 0 0 0 0 30 486 442 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 4% 59% 0.7 0.5 1.3 0.8 2.2 1.2 3.9E+10 46080.0 0.4 0.2 1.3 0.5 2.6 0.8 1.3E+10 2656.0 Tiêu chí Tỷ lệ thiếu giá trị biến Độ lệch chuẩn Trung bình Tiêu chí Tổng Khách hàng khơng có thơng tin Tỷ lệ thiếu giá trị biến Độ lệch chuẩn Trung bình Tỷ lệ sử dụng hạn mức tháng trước tháng gần Tỷ lệ sử dụng hạn mức quý gần Tỷ lệ sử dụng hạn mức quý trước 818 818 818 Tỷ lệ sử dụng hạn mức quý so với quý trước 818 291 397 275 36% 49% 0.4 0.4 Khả toán hành Khả khoản nhanh 3.6E+1 1.2E+1 Khả tốn tức thời Vịng quay vốn lưu động Tỷ lệ sử dụng hạn mức tháng trước tháng gần th trư th g n 818 404 365 54% 49% 45% 0.3 0.3 0.3 0.3 0.6 0.5 0.6 0.6 Vòng quay khoản phải thu Hiệu suất sử dụng tài sản cố định Tổ phả trả tài (% Vòng quay hàng tồn kho 818 818 818 818 818 818 818 416 208 289 289 289 208 208 289 34% 51% 25% 35% 35% 25% 25% 35% 0.3 0.3 1.1 4.1E+08 3.8E+08 2.5E+08 1.0E+10 3.1E+10 5.3E+10 0.6 0.5 1.1 1.9E+07 1.7E+07 1.1E+07 35% 2.2E+0 9.5E+0 1.4E+09 1.8E+09 4.2E+09 T s dụ h m Tiêu chí Tổng Khách hàng khơng có thơng tin Tỷ lệ thiếu giá trị biến Độ lệch chuẩn Trung bình Nợ dài hạn/ Nguồn vốn chủ sở hữu Vay, nợ ngắn hạn dài hạn/Vốn CSH Lợi nhuận gộp/Doan h thu 818 818 818 818 818 818 818 289 208 289 289 208 289 35% 25% 35% 35% 25% 2.3 36.0 0.5 0.4 0.2 -0.2 0.1 0.0 Lợi nhuận từ HĐKD/ Doanh thu tuần LN sau thuế/Vốn CSH bình quân LN sau thuế/ Tổng tài sản bình quân Ngành nghề kinh doanh Loại doanh nghiệp Quy mô doanh nghiệp 818 818 818 208 0 35% 25% 0% 0% 0% 3.0E+08 3.3E+08 5.0E+09 0.1 0.1 0.1 1.2E+07 1.4E+07 3.8E+08 0.5 0.5 0.5 Phụ lục – Xu hướng biến EBIT/ Chi phí lãi vay L h h d n ... CẢNH BÁO SỚM NỢ RỦI RO DOANH NGHIỆP VỪA VẢ NHỎ TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN HÀNG HẢI VIỆT NAM CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CẢNH BÁO SỚM NỢ RỦI RO 1.1.Vấn đề chung rủi ro. .. TỔNG QUAN VỀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CẢNH BÁO SỚM NỢ RỦI RO CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG CẢNH BÁO SỚM NỢ RỦI RO DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN HÀNG HẢI VIỆT NAM CHƯƠNG 3 :... việc cảnh báo sớm nợ rủi ro để đảm bảo cảnh báo xác, kịp thời khách hàng có dấu hiệu nợ rủi ro 1.2.3 Các phương pháp cảnh báo sớm nợ rủi ro Mục đích việc xây dựng mơ hình cảnh báo sớm nợ rủi ro