1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Tính toán xác suất chuyển hạng của một số doanh nghiệp được xếp hạng tại trung tâm thông tin tín dụng ngân hàng nhà nước việt nam

134 1 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 134
Dung lượng 236,02 KB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG I. NHỮNG NỘI DUNG CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG (5)
    • I. Giới thiệu chung về xếp hạng tín dụng (5)
      • 2. Mục đích của xếp hạng tín dụng (6)
      • 3. Nhiệm vụ chủ yếu của xếp hạng tín dụng (7)
      • 4. Lịch sử hình thành và phát triển của hệ thống xếp hạng tín dụng trên thế giới (8)
      • 5. Phân loại xếp hạng tín dụng (10)
        • 5.1. Căn cứ vào đối tượng xếp hạng (11)
        • 5.2. Căn cứ vào phương pháp xếp hạng (12)
      • 6. Sự cần thiết của hệ thống xếp hạng tín dụng (13)
        • 6.1. Xét trên góc độ vĩ mô (14)
          • 6.1.1. Vai trò đối với toàn bộ nền kinh tế (14)
          • 6.1.2. Vai trò đối với thị trường tiền tệ (15)
          • 6.1.3. Vai trò đối với thị trường vốn (15)
          • 6.1.4. Vai trò đối với cơ quan quản lí nhà nước về tài chính – tiền tệ (16)
        • 6.2. Xét trên góc độ vi mô (16)
          • 6.2.1. Đối với các doanh nghiệp (17)
          • 6.2.2. Đối với các nhà đầu tư (18)
      • 7. Các tổ chức xếp hạng tín dụng (20)
        • 7.1. Trên thế giới (20)
        • 7.2. Tại Việt Nam (22)
      • 8. Các kí hiệu, biểu tượng được sử dụng trong xếp hạng tín dụng (24)
    • II. Các phương pháp cơ bản được sử dụng để xếp hạng tín dụng (27)
      • 2.1. Chấm điểm tín dụng dựa trên các chỉ tiêu chung, chỉ tiêu tài chình và phi tài chính (28)
        • 2.1.1. Các chỉ tiêu tài chính (29)
        • 2.1.2. Các chỉ tiêu phi tài chính (33)
        • 2.1.3. Các chỉ tiêu chung (35)
      • 2.2. Chấm điểm tín dụng dựa trên độ biến động (rủi ro) tài sản của (36)
    • III. Nghiên cứu phương pháp đánh giá, cho điểm và xếp loại các (38)
      • 1. Giới thiệu những công việc đang thực hiện tại CIC (38)
        • 1.1. Phân tích các chỉ tiêu tài chính (38)
        • 1.2. Phân loại doanh nghiệp theo quy mô và theo ngành (39)
          • 1.2.1. Phân loại doanh nghiệp theo quy mô (39)
          • 1.2.2. Phân loại doanh nghiệp theo ngành (40)
        • 1.3. Phân tích xếp hạng tín dụng (42)
      • 2. Quy trình xếp hạng tín dụng (44)
      • 3. Cấu trúc bảng báo cáo xếp hạng doanh nghiệp (44)
  • CHƯƠNG II. CƠ SỞ LÍ LUẬN: MÔ HÌNH CREDITMETRICS VÀ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN XÁC SUẤT CHUYỂN HẠNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH NÀY (45)
    • I. Tìm hiểu chung về CreditMetrics (46)
      • 1. Khái niệm (5)
      • 2. Phân biệt CreditMetrics với RiskMetrics (0)
    • II. Mô hình CreditMetrics (48)
      • 1. Các giả thiết của mô hình (49)
      • 2. Các đầu vào cần thiết của mô hình (50)
      • 3. Phần phân tích (50)
        • 3.1. Xác định đặc trưng cơ bản của mỗi món cho vay trong danh mục cho vay của ngân hàng đối với các doanh nghiệp (51)
        • 3.2. Xác định bảng lãi suất thoả thuận trước mà ngân hàng đặt ra đối với các khoản cho vay nói chung ứng với các kì hạn và hạng tín dụng khác nhau của con nợ (51)
        • 3.3. Xác định ma trận chuyển hạng tín dụng (52)
        • 3.4. Xác định kì vọng và phương sai của từng món vay cụ thể của (53)
        • 3.5. Xác định kì vọng và phương sai của danh mục cho vay của ngân hàng (54)
        • 3.6. Tương quan giữa các món vay (55)
        • 3.7. Tính toán xác suất chuyển hạng chung của một cặp nợ bất kì (57)
    • III. Ưu, nhược điểm của mô hình (61)
      • 1. Ưu điểm (61)
      • 2. Nhược điểm (62)
  • CHƯƠNG III. ÁP DỤNG MÔ HÌNH CREDITMETRICS VÀO TÍNH TOÁN XÁC SUẤT CHUYỂN HẠNG CỦA MỘT SỐ DOANH NGHIỆP VIỆT NAM (63)
    • I. Dữ liệu đầu vào (64)
    • II. Phần phân tích (65)
      • 1. Xác định đặc trưng cơ bản của danh mục cho vay của ngân hàng (65)
      • 3. Xác định ma trận chuyển hạng tín dụng (67)
        • 3.1. Xây dựng ma trận chuyển hạng tín dụng cho ngành nông, lâm, ngư nghiệp (68)
        • 3.2. Ma trận chuyển hạng tín dụng của các doanh nghiệp ngành công nghiệp (73)
        • 3.3. Ma trận chuyển hạng tín dụng của các doanh nghiệp ngành xây dựng (76)
        • 3.4. Ma trận chuyển hạng tín dụng của các doanh nghiệp ngành thương mại- dịch vụ (76)
      • 4. Xác định kì vọng và phương sai của từng món cho vay cụ thể (78)
        • 4.1. Xét khoản cho vay 1 (79)
        • 4.2. Xét khoản cho vay 2 (81)
        • 4.3. Xét khoản cho vay 3 (82)
        • 4.4. Xét món cho vay 4 (83)
      • 5. Tính tương quan của các biến loga- chuẩn hóa của các tài sản (84)
        • 5.1. Tính toán tác động của các yếu tố ngành tới các doanh nghiệp (84)
        • 5.2. Tính toán tương quan giữa các chỉ số ngành (86)
        • 5.3. Xác định các biến loga- chuẩn hóa của tài sản của từng doanh nghiệp (86)
      • 6. Tính toán các xác suất chuyển hạng chung của từng cặp nợ (cặp (88)
        • 6.1. Xác định các giới hạn chuyển hạng tín dụng (88)
          • 6.1.1. Đối với doanh nghiệp A (88)
          • 6.1.2. Đối với doanh nghiệp B (89)
          • 6.1.3. Đối với doanh nghiệp C (89)
          • 6.1.4. Đối với doanh nghiệp D (90)
        • 6.2. Xác định hàm phân phối xác suất đồng thời của cặp biến loga- chuẩn hóa (R i , R j ) cho từng cặp tài sản của từng cặp doanh nghiệp tương ứng (91)
        • 6.3. Tính xác suất chuyển hạng chung của 1 cặp doanh nghiệp vay nợ (91)
          • 6.3.1. Xét cặp doanh nghiệp A và doanh nghiệp B (92)
          • 6.3.2. Xét cặp doanh nghiệp A và C (94)
          • 6.3.3. Xét cặp doanh nghiệp A và D (95)
          • 6.3.4. Xét cặp doanh nghiệp B và C (95)
          • 6.3.5. Xét cặp doanh nghiệp B và D (95)
          • 6.3.6. Xét cặp doanh nghiệp C và D (96)
  • CHƯƠNG IV. THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO Ở VIỆT (98)
    • I. Tình hình hoạt động quản trị rủi ro ở Việt Nam (98)
    • II. Đánh giá và khuyến nghị (104)
      • 1. Đánh giá (104)
      • 2. Khuyến nghị (108)
        • 2.1. Kiến nghị đối với các cơ quan quản lí Nhà nước để khởi động và thúc đẩy quá trình áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng nói chung và mô hình CreditMetrics nói riêng (109)

Nội dung

NHỮNG NỘI DUNG CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

Giới thiệu chung về xếp hạng tín dụng

1.Khái niệm xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng là một thuật ngữ mới xuất hiện ở Việt Nam trong những năm gần đây, nhưng nó được đưa ra cách đây gần 1000 năm ( từ năm

1909) Tên tiếng anh của thuật ngữ này là CREDIT RATING, trong đó Credit như chúng ta đã biết có nghĩa là tín dụng, còn rating chính là sự đánh giá , xếp hạng Người đầu tiên đưa ra thuật ngữ này chính là Jonh Moody – người có ảnh hưởng lớn đến hoạt động xếp hạng tín dụng trên toàn thế giới, người sáng lập ra tổ chức xếp hạng tín dụng lớn nhất thế giới và từ đó được sử dụng cho đến ngày nay Theo Moody “ Xếp hạng tín dụng là sự đánh giá khả năng thanh toán trong tương lai và sự sẵn sàng thanh toán của một tổ chức phát hành về việc thực hiện thanh toán đúng hạn cả gốc lẫn lãi đối với một khoản nợ nào đó“ Hay nói cách khác, đó chính là đánh giá hiện thời về chất lượng tín dụng được xem xét trong tương lai, phản ánh khả năng và sự sẵn sàng của Nhà phát hành ( người đi vay ) trong việc thanh toán cả lãi và gốc đúng hạn

Sau này với sự xuất hiện của nhiều tổ chức xếp hạng tín dụng như S&P ( Stand & Poor ), hay công ty Duff & Phelps, công ty Fitch ….có nhiều cách hiểu khác nhau về xếp hạng tín dụng , chẳng hạn như theo định nghĩa của công ty Standard & Poor thì “ Xếp hạng tín dụng là sự đánh giá về mức độ tin cậy ( tín nhiệm ) nói chung của khách hàng , hoặc là sự tín nhiệm của một khách hàng có liên quan đến một khoản nợ cụ thể hoặc một nghĩa vụ tài chính khác , dựa trên những yếu tố rủi ro hợp lí “ Ở Việt Nam , xếp hạng tín dụng được Trung tâm Thông tin tín dụng định nghĩa như sau “ xếp hạng tín dụng là sự đánh giá mức độ tin cậy của một thực thể ( cá nhân ,doanh nghiệp hay quốc gia …) dựa trên lịch sử các lần vay, trả nợ cũng như độ sẵn sàng về tài sản và mức độ nợ “

Trong giai đoạn hiện nay , cùng với sự phát triển mạnh mẽ của thị trường chứng khoán thì xếp hạng tín dụng không chỉ bó hẹp trong hoạt động của các ngân hàng mà nó còn được xem như là một căn cứ giúp các nhà đầu tư, các tổ chức tiến hành đầu tư chứng khoán Vì thế xếp hạng tín dụng được hiểu rộng ra là “ sự đánh giá, nhận định về mức độ tín nhiệm của các tổ chức, cá nhân đối với một doanh nghiệp Các tổ chức cá nhân ở đây có thể là các ngân hàng, các nhà đầu tư, các cơ quan quản lí, người tiêu dùng …

2 Mục đích của xếp hạng tín dụng :

Tuy xếp hạng tín dụng phục vụ cho tất cả các tổ chức, các cá nhân yêu cầu nhưng tổ chức cần thông tin xếp hạng tín dụng nhất vẫn là các Ngân hàng thương mại,vì hoạt động tín dụng hàm chứa nhiều rủi ro.Vì thế chúng ta sẽ đứng trên quan điểm những người cần thông tin là ngân hàng thương mại để xem xét mục đích của công tác xếp hạng tín dụng

Mục đích của xếp hạng tín dụng là đưa ra những nhận xét đánh giá về tình hình hoạt động, khả năng sinh lời, khả năng thanh toán trong hiện tại và tương lai của doanh nghiệp nhằm hỗ trợ các ngân hàng thương mại trong việc:

Thứ nhất, ra quyết định cấp tín dụng: xác định hạn mức tín dụng của một khách hàng, số tiền cho vay/ bảo lãnh, thời hạn, mức lãi suất/phí, biện pháp bảo đảm cho khoản tín dụng

Thứ hai, giám sát và đánh giá khách hàng tín dụng khi khoản tín dụng đang còn dư nợ; hạng tín dụng của khách hàng cho phép ngân hàng cho vay lường trước được những dấu hiệu xấu về chất lượng khoản vay, từ đó có những biện pháp đối phó kịp thời

Xét trên góc độ quản lí toàn bộ danh mục cho vay của ngân hàng thương mại thì hệ thống xếp hạng tín dụng còn nhằm mục đích:

Thứ nhất, phát triển chiến lược Marketing nhằm hướng tới khách hàng có ít rủi ro hơn

Thứ hai, ước lượng mức vốn đã cho vay sẽ không thu hồi được để trích lập quỹ dự phòng rủi ro tín dụng một cách hợp lí nhất.

3 Nhiệm vụ chủ yếu của xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng tập trung vào việc đánh giá hai mảng chính, đó là : Thứ nhất, khả năng thực hiện các cam kết tài chính Khả năng này được xem xét thông qua các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính phản ánh tiềm năng trong tương lai của công ty như: khả năng sinh lời, khả năng thanh toán nhanh, khả năng thanh toán ngắn hạn, vòng quay hàng tồn kho, kì thu tiền bình quân, hiệu quả sử dụng tài sản, các chỉ tiêu về thu nhập, hệ số khả năng trả lãi, hệ số khả năng trả gốc,năng lực và kinh nghiệm quản lí… Từ việc đánh giá và cho điểm dựa trên những chỉ tiêu này, một hạng tín dụng sẽ cho ta kết luận tương ứng về khả năng thực hiện các cam kết của khách hàng là các doanh nghiệp.

Thứ hai, đó là mong muốn thực hiện các cam kết tài chính Điều này được thể hiện thông qua một số chỉ tiêu phi tài chính như: Số lần trả nợ đúng hạn, số lần giãn nợ hoặc gia hạn nợ, nợ quá hạn trong quá khứ, số lần cam kết mất khả năng thanh toán, số lần nhận trả lãi vay, các chỉ tiêu về năng lực và kinh nghiệm quản lí, môi trường kinh doanh …

Mặc dù xếp hạng tín dụng được xây dựng dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của các doanh nghiệp nên kết quả của nó có độ tin cậy khá cao và được coi là một cơ sở, căn cứ quan trọng hỗ trợ Ngân hàng trong các quyết định tín dụng, và là một hình thức tư vấn chứng khoán cho các nhà đầu tư nhưng lưu ý rằng xếp hạng tín dụng không phải là một lời đảm bảo về khả năng trả một khoản nợ cụ thể khuyến nghị cho các nhà đầu tư Mà nó đưa ra một ý kiến đáng tin cậy, sau khi đã thực hiện các phân tích định tính và định lượng phù hợp Điều này có nghĩa là các kết quả xếp hạng tín dụng được đưa ra từ các tổ chức xếp hạng tín dụng chỉ mang tính chất tương đối chứ không phải là tuyệt đối.

4 Lịch sử hình thành và phát triển của hệ thống xếp hạng tín dụng trên thế giới

Mặc dù xếp hạng tín dụng mới chính thức ra đời vào đầu thế kỷ

20 ,nhưng trước đó một thời gian khá dài thì việc buôn bán trao đổi của các thương nhân hay chính là các nhà buôn vẫn dựa trên một nguyên tắc khá phổ biến đó là: trước khi thực hiện việc trao đổi buôn bán với đối tác nào đó, các nhà buôn này đều phải tìm hiểu rất kĩ về đối tác đó Việc tìm hiểu này được tiến hành thông qua việc thăm dò ý kiến của những người có quan hệ rộng , quen biết rộng để biết được mức độ tín nhiệm của đối tác đó.Từ đó xúc tiến việc buôn bán ở các mức độ khác nhau Rõ ràng hình thức này tương tự như hình thức xếp loại tín dụng, trong đó chỉ thay thế các nhà buôn bằng các ngân hàng thương mại, các tổ chức và cá nhân khác còn những người có quan hệ rộng ở đây chính là các tổ chức xếp hạng tín dụng, có vai trò cung cấp thông tin tổng quát nhất về tình hình sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp thông qua hạng tín dụng của doanh nghiệp đó.

Vào đầu thế kỉ 20, có một loại chứng khoán mới ra đời, đó là trái phiếu công ty.Việc phát hành trái phiếu công ty được coi là một hiện tượng của thế kỉ 20 Việc phát hành trái phiếu công ty diễn ra cùng khoảng thời gian với các bài báo bài luận đầu tiên được xuất bản có nội dung viết về các chỉ số phân tích tài chính, kế toán của các công ty Các chỉ số này được dùng như là tiêu chuẩn để chuẩn đoán sức mạnh tài chính của một công ty Nhưng những chỉ tiêu đó chỉ xuất hiện trong các bài báo cho đến những năm đầu của thập kỉ

20, thì nó mới chính thức được các tổ chức đưa ra để trao đổi và nghiên cứu một cách chuyên sâu, và nâng cao hơn vai trò của các chỉ số phân tích tài chính. Đó là những nguồn gốc sâu xa cho sự ra đời của hệ thống xếp hạng tin dụng

Cùng thời gian ra đời của trái phiếu công ty, trong quá trình tìm hiểu, nghiên cứu và đánh giá các công ty phát hành trái phiếu thì vào năm 1909, John Moody chính thức đưa ra khái niệm xếp hạng tín dụng (Credit Rating) trong một cuốn sách “Cẩm nang chứng khoán đường sắt “, ở đó ông đã tiến hành nghiên cứu, phân tích và đưa ra Bảng xếp hạng tín nhiệm đầu tiên cho

1500 trái phiếu của 250 công ty đường sắt theo hệ thống kí hiệu hết sức đơn giản và dễ hiểu, với 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt từ Aaa đến C Sự kiện này đánh một dấu mốc quan trọng cho sự ra đời của hệ thống xếp hạng tín dụng trên thế giới, đánh dấu một bước ngoặt vĩ đại trong lịch sử ngành Ngân hàng – Tài chính Cũng từ đó tổ chức xếp hạng tín dụng Moody’s ra đời và sau này trở thành một trong những tổ chức xếp hạng lớn nhất trên thế giới.

Các phương pháp cơ bản được sử dụng để xếp hạng tín dụng

1.Phương pháp truyền thống ( còn gọi là phương pháp chuyên gia )

Hiện nay thì rất nhiều các quốc gia trên thế giới sử dụng loại hình xếp hạng tín dụng này Nội dung cơ bản của hình thức xếp loại này đó là việc đánh giá xếp hạng tín dụng được thực hiện dựa trên những kinh nghiệm đã được đúc kết của các chuyên gia để có thể tìm ra bản chất của mối quan hệ giữa vỡ nợ và các nhân tố tác động đến nó Các tổ chức xếp hạng tín dụng dựa trên lịch sử những lần trả nợ, cho vay để đưa ra những đánh giá về khả năng trả nợ của doanh nghiệp và người đi vay trong tương lai Loại hình xếp hạng tín dụng này mang tính chất chủ quan hơn là khách quan, mang tính chất định tính hơn là định lượng vì không phải các nhân tố liên quan đến khả năng trả nợ mà trọng số của các nhân tố này cũng được xác định bởi các chuyên gia, hơn nữa những nhân tố được sử dụng không trải qua sự kiểm chứng thống kê và xét tính tối ưu nào Nhưng hình thức xếp hạng tín dụng này vẫn rất được ưa chuộng ở nhiều quốc gia, vì sao ? Bởi vì nó được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia làm việc lâu năm trong lĩnh vực tài chính, các kết quả xếp hạng tín dụng minh bạch với người sử dụng, không đi ngược với lí thuyết và các phương pháp khoa học nên làm gia tăng sự chấp nhận cho loại hình xếp hạng tín dụng này.

2.Phương pháp xây dựng thang điểm

2.1.Chấm điểm tín dụng dựa trên các chỉ tiêu chung, chỉ tiêu tài chình và phi tài chính

Các tổ chức xếp hạng tín dụng đã xây dựng một hệ thống bao gồm 11 chỉ tiêu tài chính và 3 chỉ tiêu phi tài chính để tiến hành chấm điểm cho các đối tượng cần xếp hạng là doanh nghiệp Do điều kiện nước ta hiện nay mới chỉ tiến hành xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp nên chúng ta sẽ chủ yếu xét về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp, còn xếp hạng tín dụng cá nhân, xếp hạng tín dụng quốc gia và xếp hạng tín dụng các công cụ đầu tư tạm thời chúng ta sẽ không xem xét tới trong phạm vi chuyên đề này Sau đây, chúng ta sẽ xem xét lần lượt từng loại chỉ tiêu.

2.1.1 Các chỉ tiêu tài chính

11 chỉ tiêu tài chính được phân thành bốn nhóm chỉ tiêu như sau

Các chỉ tiêu này thể hiện khả năng chuyển đổi của các tài sản lưu động thành tiền Nếu doanh nghiệp có các giá trị của các chỉ tiêu này càng lớn thì điểm tín dụng càng cao, bởi vì nó thể hiện khả năng thanh toán đối với ngân hàng càng cao.

Người ta sẽ tính toán 2 chỉ tiêu sau đại diện cho nhóm chỉ tiêu thanh khoản:

 Khả năng thanh toán ngắn hạn:

TSLĐ + Đầu tư ngắn hạn

Khả năng thanh toán ngắn hạn = -

Tài sản nợ ngắn hạn

- Miêu tả chỉ số: chỉ số này cho biết quy mô những khoản phải trả ngắn hạn được bù đắp bởi những tài sản có dự kiến sẽ chuyển đổi thành tiền trong một thời gian ngắn.

- Ý nghĩa: Chỉ tiêu này dùng để kiểm tra trạng thái vốn lưu động và tính thanh khoản, xem xét mức độ bảo vệ người cho vay trong trường hợp doanh nghiệp vay vốn ngắn hạn để tài trợ vốn lưu động, thể hiện sự an toàn của người cho vay ngắn hạn.

- Khoảng giá trị: 1  4 là chấp nhận được

 Khả năng thanh toán nhanh:

TSLĐ và đầu tư NH – hàng tồn kho Khả năng thanh toán nhanh = - Tài sản nợ ngắn hạn

- Miêu tả chỉ số: Tỷ lệ này cho biết khả năng chuyển đổi các tài sản có của doanh nghiệp thành tiền để đáp ứng nhu cầu thanh toán cấp thiết các khoản nợ.

- Khoảng giá trị: 12 là chấp nhận được

Giá trị của tỷ lệ này càng cao thì độ rủi ro về thanh toán của doanh nghiệp càng thấp Tuy nhiên, điều này cũng có ý nghĩa rằng hiệu quả quản lí tài sản lưu động(TSLĐ) của doanh nghiệp chưa tốt vì những tài sản này có tỷ lệ sinh lời thấp đối với doanh nghiệp.

Giá trị của tỷ lệ này nhỏ thì khả năng đáp ứng ngay các nghĩa vụ nợ ngắn hạn kém.

 Vòng quay hàng tồn kho:

Vòng quay hàng tồn kho = -

Hàng tồn kho bình quân

- Ý nghĩa: Giá trị hệ số này thấp chứng tỏ

+ Giá trị của các loại hàng hóa tồn kho quá cao so với doanh thu.

+ Số ngày hàng nằm trong kho càng lâu

+ Hiệu quả quản trị ngân quỹ của doanh nghiệp thấp vì lượng tiền tồn đọng trong hàng hóa quá lâu.

 Kì thu tiền bình quân:

Kì thu tiền bình quân = -

-Ý nghĩa: Cho biết số ngày thu hồi tiền bán hàng bình quân:

+ Giá trị của tỷ lệ này càng cao chứng tỏ hiệu quả thu hồi nợ của doanh nghiệp càng thấp, khả năng có những khoản nợ khó đòi cao.

+ Giá trị có thể chấp nhận được:3060 ngày.

- Ý nghĩa: Thể hiện một đồng vốn đầu tư vào doanh nghiệp tạo ra được bao nhiêu đồng doanh thu trong kì.Giá trị của chỉ tiêu này càng cao càng thể hiện hiệu quả hoạt động nhằm tăng thị phần và sức cạnh tranh.

 Nợ phải trả trên tổng tài sản:

Nợ phải trả trên tổng tài sản = -

-Ý nghĩa: phản ánh cơ cấu đầu tư của doanh nghiệp.

+ Trên phương diện chủ nợ: tỷ lệ này càng cao thì khả năng thu hồi nợ càng thấp, mức độ phá sản của doanh nghiệp càng cao.

+ Trên phương diện doanh nghiệp: tỷ lệ cao chứng tỏ thành tích vay mượn tốt, nếu doanh nghiệp có tỷ suất sinh lợi cao hơn tỷ lệ lãi vay thì tỷ lệ này cao là tốt Ngược lại, nếu tỷ suất sinh lợi nhuận thấp hơn tỷ lệ lãi vay thì doanh nghiệp sẽ bị lỗ nặng,độ phá sản cao.

Nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sỏ hữu:

Nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sở hữu = - Nguồn vốn chủ sở hữu

-Ý nghĩa: Phản ánh mức độ đảm bảo cho các khoản nợ bằng vốn riêng của doanh nghiệp Giá trị của tỷ lệ này càng cao thì chứng tỏ mức độ rủi ro đối với các chủ nợ càng lớn.

Nợ quá hạn trên tổng dư nợ ngân hàng:

Nợ quá hạn trên tổng dư nợ ngân hàng = -

- Ý nghĩa: Tỷ số này thể hiện việc hoàn trả vốn vay ngân hàng đúng hạn của doanh nghiệp Đây là một chỉ tiêu quan trọng khi xét duyệt cho vay.

 Tổng lợi tức sau thuế trên tài sản:

Tổng lợi tức sau thuế trên tài sản = -

- Ý nghĩa: Ý nghĩa quan trọng của tỷ lệ này là dùng để so sánh với chi phí vốn (chi phí sử dụng ngân quỹ của doanh nghiệp):

+ Nếu tỷ lệ này lớn hơn chi phí vốn, doanh nghiệp kinh doanh có lãi + Nếu tỷ lệ này nhỏ hơn chi phí vốn, doanh nghiệp bị thua lỗ.

 Tổng lợi tức sau thuế trên nguồn vốn:

Tổng lợi tức sau thuế trên nguồn vốn = -

- Ý nghĩa: Chỉ tiêu này có ý nghĩa rất quan trọng đối với chủ sở hữu hiện tại và chủ sở hữu tiềm tàng của doanh nghiệp, nó cho biết khả năng thu nhập có thể nhận được khi họ đầu tư vốn vào công ty Tỷ số này thể hiện sức hấp dẫn của doanh nghiệp đối với các nhà đầu tư tiềm tàng, nó rất hấp dẫn khi so sánh với tỷ lệ sinh lời cần thiết trên thị trường (trái phiếu chính phủ).

 Tổng lợi tức sau thuế trên doanh thu:

Tổng lợi tức sau thuế trên doanh thu = -

- Ý nghĩa: Tỷ số này phản ánh khả năng sinh lời của doanh nghiệp Tỷ số này càng cao và doanh thu của doanh nghiệp càng lớn thì tiềm năng sinh lời càng lớn.

Trên đây là 11 chỉ tiêu tài chính quan trọng được xét đến khi tiến hành xếp hàng bất kì một doanh nghiệp nào.

2.1.2 Các chỉ tiêu phi tài chính

Nhóm này xét đến một số chỉ tiêu sau:

Hệ số khả năng trả lãi:

Lợi nhuận trước thuế và lãi vay

Hệ số khả năng trả lãi = -

 Hệ số khả năng trả gốc:

Lợi nhuận trước thuế và lãi vay

Hệ số khả năng trả gốc = -

Xu hướng của lưu chuyển tiền tệ thuần trong quá khứ.

Trạng thái lưu chuyển tiền tệ thuần từ hoạt động.

Tiền và các khoản tiền tương đương / Vốn chủ sở hữu

2.1.2.2.Năng lực và kinh nghiệm quản lí

Kinh nghiệm trong ngành của Ban Giám đốc

Môi trường kiểm soát nội bộ

Các thành tựu đạt được và thất bại trước đó của Ban Giám đốc

Trình độ chuyên môn của ban Giám đốc

2.1.2.3 Tình hình và uy tín giao dịch với các tổ chức tín dụng của doanh nghiệp

Trả nợ đúng hạn (trả nợ gốc).

Số lần giãn nợ hoặc gia hạn nợ.

Nợ quá hạn trong quá khứ.

Số lần cam kết mất khả năng thanh toán (thư tín dụng, bảo lãnh, các cam kết khác,…)

Số lần chậm trả lãi vay.

Thương hiệu của doanh nghiệp

Vị thế cạnh tranh của doanh nghiệp

Số lượng đối thủ cạnh tranh.

2.1.2.5 Các đặc điểm hoạt động khác

Đa dạng hóa các hoạt động theo ngành, thị trường, vị trí.

Thu nhập từ hoạt động xuất nhập khẩu (nếu có)

Sự phụ thuộc vào các đối tác (đầu vào/đầu ra)

Lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp trong những năm gần đây.

Vị thế của công ty

Trên đây là tổng hợp tất cả những chỉ tiêu phi tài chính có thể xét đến. Nhưng những chỉ tiêu này chỉ mang tính chất tham khảo, còn tùy thuộc vào đặc điểm của mỗi quốc gia, mỗi ngành nghề mà sử dụng chỉ tiêu nào cho hợp lí Chẳng hạn như ở Việt Nam, Trung tâm Thông tin tín dụng chỉ xét đến 3 chỉ tiêu cơ bản bao gồm: thời gian hoạt động của doanh nghiệp, số năm kinh nghiệm của Tổng giám đốc (Giám đốc), trình độ Tổng giám đốc (Giám đốc).

Các chỉ tiêu chung được xem xét trong quá trình xếp hạng tín dụng thường là:

Trong đó nguồn vốn kinh doanh và doanh thu thuần được lấy từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh của doanh nghiệp Còn lao động thường được xác định bằng số lao động trung được sử dụng thực tế tại doanh nghiệp trong một số năm nhất định gần thời điểm tiến hành xếp hạng (số năm quy định tùy thuộc vào quy định của mỗi tổ chức xếp hạng, của mỗi quốc gia) Và cuối cùng, khoản nộp ngân sách là giá trị các khoản thuế phải nộp (trừ thuế xuất khẩu và nhập khẩu) và các khoản phí, lệ phí phải nộp ngân sách nhà nước trong năm báo cáo.

Nghiên cứu phương pháp đánh giá, cho điểm và xếp loại các

1 Giới thiệu những công việc đang thực hiện tại CIC

Sau thời gian gần 4 tháng thực tập tại Trung tâm thông tin tín dụng (CIC), em đã tìm hiểu được về một số công việc, một số nghiệp vụ chính đang được tiến hành tại Trung tâm Cụ thể, như sau:

1.1 Phân tích các chỉ tiêu tài chính

Cũng giống như các tổ chức xếp hạng tín dụng trên thế giới, CIC cũng tiến hành phân tích các chỉ tiêu tài chính của các doanh nghiệp dựa trên các bảng báo cáo tài chính mà các doanh nghiệp cung cấp Công việc này đã được thực hiện tại CIC ngay từ những ngày đầu Trung tâm mới đi vào hoạt động. CIC cũng tiến hành phân tích 4 nhóm chỉ tiêu tài chính sau:

Nội dung của từng nhóm chỉ tiêu tương tự như đã trình bày ở phần trên. Để đảm bảo tính minh bạch, rõ ràng của các kết quả phân tích các chỉ tiêu tài chính thì việc phân tích chỉ tiêu tài chính được tiến hành theo quy trình sau:

 Xác định công thức đo lường chỉ tiêu phân tích

 Xác định số liệu từ báo cáo tài chính, đưa vào công thức tính

 Giải thích ý nghĩa của từng chỉ tiêu

 Đánh giá chỉ tiêu vừa tính toán

 Phân tích nguyên nhân, đưa ra biện pháp củng cố, cải thiện hay tiếp tục duy trì chỉ tiêu vừa tính toán

1.2.Phân loại doanh nghiệp theo quy mô và theo ngành Để tăng độ chính xác về điểm số cho các chỉ tiêu tài chính cần phân tích của các doanh nghiệp, CIC tiến hành phân loại doanh nghiệp theo các ngành nghề sản xuất kinh doanh và quy mô khác nhau Cụ thể như sau:

1.2.1 Phân loại doanh nghiệp theo quy mô

CIC chia quy mô doanh nghiệp thành 3 loại, đó là: Quy mô nhỏ, quy mô trung bình và quy mô lớn Các tiêu chí được sử dụng làm căn cứ phân chia quy mô doanh nghiệp, bao gồm 4 tiêu chí sau:

 Nộp ngân sách nhà nước

Việc xác định quy mô doanh nghiệp được tiến hành dựa trên việc chấm điểm các tiêu chí này, hệ thống điểm mà CIC ấn định được minh họa trong bảng dưới đây:

BẢNG 1.4 BẢNG CHẤM ĐIỂM CÁC TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ QUY MÔ DOANH NGHIỆP

Chỉ tiêu Giá trị Điểm

2 Nộp ngân sách nhà nước (Đơn vị: tỷ đồng)

Dựa trên kết quả đạt được về 4 tiêu chí trên của doanh nghiệp, CIC tiến hành cộng tổng điểm của 4 tiêu chí trên Từ đó sẽ có kết luận về quy mô của doanh nghiệp là lớn, trung bình hay nhỏ dựa vào bảng qui ước sau:

BẢNG 1.5 BẢNG MÔ TẢ ĐIỂM QUY MÔ DOANH NGHIỆP THEO QUY ƯỚC CỦA CIC

1.2.2 Phân loại doanh nghiệp theo ngành:

Việc phân loại theo ngành nghề phải căn cứ vào ngành nghề chính đăng kí trên giấy chứng nhận đăng kí kinh doanh của doanh nghiệp Trong trường hợp doanh nghiệp hoạt động đa ngành nghề thì phân loại sẽ dựa theo ngành nghề mang lại tỷ trọng doanh thu lớn nhất cho doanh nghiệp.

Về phía CIC, việc phân loại doanh nghiệp theo ngành được tiến hành theo hai hướng sau:

 Hướng thứ nhất, phân chia các doanh nghiệp vào 4 ngành lớn, đó là:

Cụ thể, các doanh nghiệp sẽ được phân vào các ngành tương ứng dựa trên bảng hướng dẫn sau đây:

BẢNG 1.6 HƯỚNG DẪN PHÂN LOẠI DOANH NGHIỆP THEO NGÀNH KINH TẾ

Nông, lâm ngư nghiệp -Chăn nuôi

-Trồng trọt: Cây lương thực, hoa màu, cây ăn quả, cây công nghiệp,…

-Trồng rừng -Khai thác lâm sản -Đánh bắt, nuôi trồng thủy hải sản

-Làm muối Công nghiệp -Chế biến các loại nông sản, lâm sản, thủy hải sản, thực phẩm, rượu bia, nước giải khát.

-Sản xuất thuốc lá,dược phẩm,thiết bị y tê, mỹ phẩm, văn hóa phẩm, vật liệu xây dựng, hóa chất, hàng tiêu dùng, hàng mỹ thuật, mỹ nghệ,…

-Sản xuất, lắp ráp hàng điện tử, phương tiện giao thông vận tải.

Xây dựng -Hạ tầng giao thông, khu công nghiệp.

-Hạ tầng đô thị và nhà ở.

-Xây lắp, xây dựng cơ bảnThương mại& dịch vụ -Cảng sông, biển

-Khách sạn, nhà hàng, giải trí du lịch -Siêu thị, đại lí phân phối, kinh doanh bán buôn bán lẻ các loại nông sản, lâm sản, thủy hải sản, văn hóa phẩm, mỹ phẩm, phương tiện giao thông vận tải,… -In ấn, xuất bản sách, báo chí.

-Sửa chữa nhà cửa, các loại máy móc, phương tiện giao thông.

-Chăm sóc sức khỏe, làm đẹp.

-Tư vấn môi giới -Thiết kế thời trang, gia công may mặc. -Bưu chính viễn thông

Vận tải đường bộ, đường sông,đường biển, đường sắt, đường hàng không. -Vệ sinh môi trường, văn phòng

 Hướng thứ hai, nhằm giúp cho việc chấm điểm các chỉ tiêu tài chính một cách cụ thể hơn CIC đã chia nhỏ nền kinh tế thành 8 lĩnh vực như sau:

 Chế biến các sản phẩm nông lâm ngư nghiệp

 Công nghiệp năng lượng (điện, than, dầu khí)

 Công nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng

1.3.Phân tích xếp hạng tín dụng: Đây là công việc mới được triển khai bắt đầu từ năm 1998, nhưng đến năm 2003 nó mới chính thức được tiến hành và công bố rộng rãi ra ngoài Và đến nay nó trở thành nghiệp vụ chính, nghiệp vụ mang lại nguồn thu lớn nhất cho Trung tâm thông tin tín dụng.

Hiện nay, tại CIC đang sử dụng mô hình chuẩn đoán để xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp là các khách hàng có quan hệ tín dụng đối với các ngân hàng thương mại trong và ngoài nước Quá trình phân tích, chấm điểm và xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của CIC cũng giống như nhiều tổ chức xếp hạng khác trên thế giới, được tiến hành dựa trên 3 hệ thống chỉ tiêu sau:

 Các chỉ tiêu tài chính: Bao gồm 11 chỉ tiêu được phân vào 4 nhóm chỉ tiêu như đã trình bày ở trên.

 Các chỉ tiêu vay nợ, chi phí trả lãi: Bao gồm 3 chỉ tiêu sau:

- Khả năng thanh toán lãi vay

- Tình hình nợ không đủ tiêu chuẩn

 Các chỉ tiêu thông tin phi tài chính: Liên quan đến các chỉ tiêu loại này có rất nhiều chỉ tiêu đánh giá liên quan nhưng CIC chỉ đánh giá dựa trên 3 chỉ tiêu chính sau:

- Thời gian hoạt động của doanh nghiệp

- Số năm kinh nghiệm của Tổng giám đốc (Giám đốc)

- Trình độ Tổng giám đốc (Giám đốc)

Thông qua ba nhóm chỉ tiêu này doanh nghiệp tiến hành chấm điểm tín dụng dựa trên mẫu quy định sẵn đối với từng doanh nghiệp Đối với những doanh nghiệp thuộc những ngành kinh tế khác nhau, quy mô doanh nghiệp khác nhau thì những quy ước về điểm số tín dụng cũng khác nhau Cụ thể sẽ được đưa ra trong phần phụ lục cuối chương này

Trên đây là một số nội dung cơ bản nhất về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp đang được tiến hành tại CIC trong vòng mấy năm trở lại đây.

2 Quy trình xếp hạng tín dụng:

Nội dung quy trình xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp tại CIC được tiến hành theo 6 bước cơ bản sau:

 Phân loại doanh nghiệp theo ngành

 Phân loại doanh nghiệp theo quy mô

 Xây dựng các chỉ tiêu phân tích

 Tổng hợp kết quả tính điểm

 Đưa ra chỉ số xếp loại

 Nhận xét tình hình hoạt động doanh nghiệp

3 Cấu trúc bảng báo cáo xếp hạng doanh nghiệp:

Một bảng báo cáo xếp hạng tín dụng mà CIC cung cấp thường gồm những nội dung chính sau:

 Tóm tắt thông tin doanh nghiệp

 Tình hình hoạt động kinh doanh

 Quan hệ tín dụng và diễn biến vay nợ Ngân hàng của doanh nghiệp

 Báo cáo tài chính doanh nghiệp

Bảng kết quả hoạt động kinh doanh

 Bảng chỉ tiêu tài chính

 Phân tích một số tỷ số tài chính cơ bản

CƠ SỞ LÍ LUẬN: MÔ HÌNH CREDITMETRICS VÀ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN XÁC SUẤT CHUYỂN HẠNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH NÀY

Tìm hiểu chung về CreditMetrics

CreditMetrics được JP Morgan nghiên cứu và đưa ra nhằm mục đích đánh giá rủi ro của danh mục cho vay của các ngân hàng thương mại, rủi ro này theo ông là do sự thay đổi giá trị các khoản nợ, trong đó sự thay đổi này là do sự thay đổi trong chất lượng tín dụng của các con nợ Sự thay đổi chất lượng tín dụng không chỉ thể hiện ở khả năng vỡ nợ có thể xảy ra hay không xảy ra mà còn thể hiện ở sự chuyển đổi lên hạng tốt hơn, hay chuyển xuống hạng thấp hơn Từ đó giúp các ngân hàng thương mại có thể kiểm soát tốt hơn các khoản vay, và xác định lượng dự trữ cần thiết theo hướng VaR Đó chính là xuất phát điểm của mô hình CreditMetrics

Trong hai trường phái đã nói đến ở trên thì CreditMetrics thuộc về lớp

“market – to – market”, tức là gắn rủi ro với khả năng doanh nghiệp chuyển xuống hạng tín dụng thấp hơn

Mô hình này gồm hai phần chính, đó là phần phân tích và phần mô phỏng Monte Carlo Phần phân tích bao gồm việc tính toán rủi ro của các món vay riêng lẻ, kì vọng và phương sai của danh mục cho vay Phần mô phỏng Monte Carlo xác định phân phối của giá trị danh mục cho vay ở cuối kì xem xét

Các loại rủi ro mà CreditMetrics xem xét bao gồm cho vay thương mại, trái phiếu, cam kết cho vay, thư tín dụng và các công cụ thị trường như hợp đồng chuyển đổi (swap) hay hợp đồng kì hạn (forward).

Mô hình CreditMetrics được xây dựng dựa chủ yếu trên hệ thống xếp hạng tín dụng Trên nguyên tắc, bất kì một hệ thống xếp hạng tín dụng nào từ hệ thống xếp hạng phổ biến của S&P, Moody’s … hay hệ thống xếp hạng riêng của các quốc gia hoặc của các ngân hàng đều có thể dùng được

Trên đây là một số nét khái quát về CreditMetrics Những nội dung tiếp theo sẽ trình bày cụ thể hơn về mô hình này.

2 Phân biệt CreditMetrics và RiskMetrics

Như chúng ta đã biết, RiskMetrics cũng do JP Morgan đưa ra vào năm

1995, đó là một cách tiếp cận mới về mô hình hóa rủi ro Mô hình này dựa trên ý tưởng phương sai của lợi suất tại thời điểm t trong mô hình dự báo sử dụng các trọng số trung bình trượt: trọng số α được gán cho dự báo rủi ro kì trước đó (t-1) và (1- α) được gán cho lợi suất tại thời điểm (t-1)- thời điểm mang lại thông tin mới nhất Sau đó bằng cách sử dụng kinh tế lượng mà cụ thể ở đây là sử dụng phương pháp ước lượng hợp lí tối đa, dựa trên các dữ liệu quan sát được chúng ta sẽ ước lượng được tham số α Mô hình mà JP Morgan đề xuất có dạng như sau: σ t = α σ t-1 + (1- α) r 2 t-1

Thực tiễn kiểm nghiệm mô hình RiskMetrics là khá phù hợp với các quan sát. Đó là RiskMetrics, còn CreditMetrics sẽ được trinh bày cụ thể trong những phần tiếp sau.

Vậy thì CreditMetrics có gì khác so với RiskMetrics? Thực ra về bản chất thì cả hai mô hình này đều hướng tới mục tiêu lượng hóa, mô hình hóa rủi ro trong tái chính Nhưng điểm khác nhau căn bản giữa hai phương pháp tiếp cận này, đó là sự khác nhau về cơ sở dữ liệu sử dụng để lượng hóa rủi ro: Nếu như ở mô hình RiskMetrics, chúng ta có đầy đủ dữ liệu về giá hàng ngày của tài sẩn để từ đó xây dựng hình thành nên một mô hình miêu tả phương sai có điều kiện như đã nói ở trên, còn ở CreditMetrics, thì chúng ta không có được điều đó mà chúng ta chỉ có những dữ liệu thưa thớt về giá của tài sản của doanh nghiệp mà chúng ta xét, và những dữ liệu đó không được cập nhập thường xuyên liên tục, để từ đó xây dựng nên mô hình tính toán phương sai không điều kiện Rõ ràng, với sự phát triển một cách bùng nổ và mang tính chất toàn cầu của thị trường tài chính ngày nay, thì cơ sở dữ liệu đều đặn, liên tục là khó có thể đáp ứng nên việc ra đời một phương pháp như CreditMetrics là khá quan trọng và cần thiết Đó là điểm khác nhau cơ bản đầu tiên Điểm khác nhau thứ hai đó là nếu như RiskMetrics được hình thành dựa trên giả thiết quan trọng đó là lợi suất của tài sản có phân bố chuẩn thì ngược lạiCreditMetrics lại không phải dựa trên giả thiết này Cuối cùng, một sự khác nhau nữa, đó là nếu như RiskMetrics tiến hành ước lượng rủi ro dưa trên những số liệu có sẵn để tính toán trực tiếp giá trị của rủi ro thì CreditMetrics tìm cách để xây dựng nên một phương pháp tính toán những cái mà không quan sát một cách trực tiếp được: Độ biến động của giá trị do sự thay đổi chất lượng tín dụng.

Mô hình CreditMetrics

Trong phần này, em xin phép được trình bày các bước cần thiết để xây dựng và hình thành nên mô hình CreditMetrics Nhưng một lưu ý đáng quan trọng là mặc dù phạm vi áp dụng của CreditMetrics là khá rộng, có thể áp dụng tính toán rủi ro của danh mục cho vay gồm nhiêu tài sản khác nhau, chẳng hạn: Các món cho vay thương mại, các loại trái phiếu công ty, trái phiếu chính phủ, thư tín dụng, các cam kết cho vay hay các công cụ chứng khoán phái sinh như: swap hay forward, …Tuy nhiên, để đáp ứng cơ sở lí luận cho phần thực tiễn sau này sẽ trình bày trong chương III, tức là xét với nền kinh tế Việt Nam thì trong phần này, chúng ta chỉ quan tâm xây dựng khung lí thuyết về CreditMetrics trong quản lí rủi ro của các món cho vay thương mại mà các Ngân hàng thương mại cho doanh nghiệp vay Bởi vì 2 lí do chính sau: Thứ nhất, phương pháp này được xây dựng dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng, mà ở nước ta mới chỉ có hệ thống xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp, chứ chưa có hệ thống xếp hạng các công cụ đầu tư như trái phiếu, hay các chứng khoán phái sinh.Thứ hai, ở Việt Nam, thị trường tài chính nói chung vẫn còn đang ở thời kì sơ khai, nên các sản phẩm tài chính như: trái phiếu công ty, thư tín dụng, các chứng khoán phái sinh, … chưa được quan tâm phát triển nhiều nên sự xuất hiện của những sản phẩm này là không đáng kể trên thị trường tài chính nước ta Như vây, trong phần xây dựng mô hình lí thuyết này, đương nhiên ta chỉ đề cập đến các món cho vay thương mại và con nợ là các doanh nghiệp.

1 Các giả thiết của mô hình

Giống như nhiều mô hình khác, CreditMetrics cũng được xây dựng dựa trên những giả thiết nhất định Những giả thiết này có thể phù hợp hoặc cũng có thể không phù hợp với thực tê, nhưng việc xây dựng những giả thiết này là rất cần thiết vì nó đảm bảo cho sự vận hành và tính đúng đắn, hợp lí của mô hình

Giả thiết đầu tiên phải kể đến đối với mô hình CreditMetrics, đó là các con nợ (mà ở đây chính là các doanh nghiệp tham gia hoạt động tín dụng) có thể được phân vào các hạng chất lượng tín dụng khác nhau và tất cả các doanh nghiệp có cùng hạng tín dụng thì cũng sẽ có cùng xác suất chuyển hạng.

Giả thiết thứ hai, đó là CreditMetrics giải thích sự thay đổi tài sản của doanh nghiệp bằng sự thay đổi của các yếu tố rủi ro hệ thống thể hiện qua các chỉ số cụ thể của từng ngành và bằng các yếu tố rủi ro riêng của từng doanh nghiệp Điều này có nghĩa là rủi ro của doanh nghiệp (mà chính là độ biến động trong tài sản của doanh nghiệp) được xác định thông qua rủi ro hệ thống của toàn ngành mà doanh nghiệp tham gia cộng với rủi ro riêng đặc trưng cho doanh nghiệp (giả thiết này đã được nhắc đến trong một số mô hình như mô hình CAPM, mô hình đa nhân tố MFM).

Giả thiết thứ ba, đó là CreditMetrics giả thiết nguồn vốn chủ sở hữu có thể dùng như ước lượng gần đúng của tài sản Giả thiết này được dùng để tính tương quan giữa các biến loga-chuẩn của tài sản Nhưng một điều đáng lưu ý ở đây là giả thiết này có thể ảnh hưởng lớn tới độ chính xác của mô hình.

Giả thiết thứ tư được đề cập đến trong mô hình này đó là mỗi doanh nghiệp chỉ tham gia hoạt động tín dụng tại một ngân hàng Điều này có thể không hợp lí đối với nhiều doanh nghiệp trong thực tê, vì cùng một lúc họ có thể tham gia hoạt động tín dụng với nhiều ngân hàng Nhưng giả thiết này đảm bảo cho việc tính toán dễ dàng hơn, mà trên thực tế vẫn tồn tại quan hệ làm ăn lâu dài giữa các doanh nghiệp và các ngân hàng.

Giả thiết cuối cùng là kì hạn xem xét rủi ro tín dụng là một năm mặc dù vẫn có thể dùng một kì hạn khác.

2 Các đầu vào cần thiết của mô hình

Yêu cầu đầu tiên và có lẽ là yêu cầu đầu vào quan trọng nhất của CreditMetrics, đó là một hệ thống xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp Trên nguyên tắc, bất kì một hệ thống xếp hạng phổ biến nào (chẳng hạn hệ thống xếp hạng tín dụng của S&P , Moody’s,…) hay hệ thống xếp hạng riêng của từng quốc gia hay của các ngân hàng đều có thể dùng được

Yêu cầu tiếp theo là cần có đặc điểm của từng món vay, cụ thể ở đây bao gồm: dư nợ, kì hạn, lãi suất.

Một bộ số liệu cũng khá quan trọng nữa đó là thu nhập từ nguồn vốn chủ sỡ hữu của mối doanh nghiệp Bộ sô liệu này đặc trưng cho sự thay đổi tài sản theo thời gian của doanh nghiệp.

Cuối cùng cần tính đến, đó là bộ số liệu về các chỉ số phát triển ngành.

3 Phần phân tích Đây được coi là phần trọng tâm, phần then chốt, cốt lõi của mô hìnhCreditMetrics Trong phần này, chúng ta tập trung vào việc tính toán rủi ro cho các món vay, kì vọng và độ lệch chuẩn của danh mục cho vay của ngân hàng.Cụ thể, ta chỉ xét danh mục cho vay là các món cho doanh nghiệp vay của Ngân hàng Phần này bao gồm các bước tính toán sau đây:

3.1 Xác định đặc trưng cơ bản của mỗi món cho vay trong danh mục cho vay của ngân hàng đối với các doanh nghiệp

Trong phần này, chúng ta cần thu thập được các thông tin quan trọng về các món vay mà các doanh nghiệp vay tại các ngân hàng của mình.Công việc này cũng có thể coi là việc tiến hành tổng hợp một danh mục cho vay của một ngân hàng nào đó Việc tổng hợp này được minh họa trong bảng dưới đây.

BẢNG 2.1 MÔ TẢ DANH MỤC CHO VAY CỦA MỘT NGÂN HÀNG

Khoản cho vay Đặc tính Khoản 1 Khoản 2 ……… Khoản n

Hạng ban đầu của con nợ

Giá trị gốc của món vay

Ghi chú: Khoản i ( i=1:n) là một khoản vay của doanh nghiệp i đối với ngân hàng trong năm tính toán.

3.2.Xác định bảng lãi suất thoả thuận trước mà ngân hàng đặt ra đối với các khoản cho vay nói chung ứng với các kì hạn và hạng tín dụng khác nhau của con nợ

Một điều quan trọng trong phần này, đó là lãi suất thoả thuận mà ngân hàng đưa ra đối với các khoản vay có kì hạn khác nhau là khác nhau, và với những doanh nghiệp đi vay có hạng tín dụng khác nhau cũng là khác nhau Cụ thể, lãi suất này sẽ tăng khi chất lượng tín dụng của doanh nghiệp vay món vay đó giảm, tức là hạng tín dụng thấp tương ứng với lãi suất thoả thuận cao.

Vì rõ ràng, hạng tín dụng giảm, tức là khả năng tài chính trong tương lai, khả năng trả nợ của doanh nghiệp giảm, rủi ro tín dụng mà ngân hàng gặp phải tăng nên lãi suất thoả thuận giữa ngân hàng và doanh nghiệp cũng phải tăng để nhằm giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng Tương tự như vây, những khoản vay có kì hạn dài rủi ro hơn những khoản vay có kì hạn ngắn nên lãi suất thoả thuận của những khoản vay của cùng một doanh nghiệp( tức là cùng một hạng tín dụng) sẽ khác nhau khi kì hạn của chúng khác nhau.

Cụ thể, ta có bảng mô tả tổng quát như sau:

BẢNG 2.2 BẢNG LÃI SUẤT THOẢ THUẬN ĐỐI VỚI CÁC KHOẢN VAY

AA A BBB BB B CCC CC C

Bảng này giúp ta có thể chiết khấu được luồng tiền của khoản cho vay trong trường hợp doanh nghiệp nắm giữ khoản vay trên chuyển sang một hạng nào đấy hay giữ hạng Công việc này sẽ được trình bày trong phần sau một cách rõ ràng hơn.

3.3 Xác định ma trận chuyển hạng tín dụng: Để xây dựng được ma trận này chúng ta phải xác định được xác suất chuyển hạng của từng hạng tín dụng sang các hạng tín dụng còn lại.Các xác suất chuyển hạng được tính bằng tần suất trung bình của việc chuyển hạng hàng năm Thông thường để xác định được ma trận chuyển hạng tín dụng , các tổ chức xếp hạng thường dùng các bộ dữ liệu gồm kết quả xếp hạng tín dụng trong khoảng thời gian khá dài ( từ 5 - 20 năm)

Ưu, nhược điểm của mô hình

Trước hết, nhận thấy rằng CreditMetrics là một công cụ khá hữu ích và nhạy để xác định thay đổi của giá trị danh mục cho vay do thay đổi chất lượng tín dụng Trong đó, phần phân tích của mô hình này cho phép chúng ta tính được giá trị kì vọng và phương sai của giá trị danh mục cho vay Việc mô phỏng Monte Carlo xác định phân phối của giá trị tài sản và nhờ đó, dựa trên VaR có thể ước tính một cách tin cậy rủi ro của danh mục cho vay.

Hơn thế nữa, CreditMetrics là một công cụ ước tính rủi ro khá cần thiết trong giai đoạn hiện nay khi khoảng tối thông tin ngày càng nhiều, và nhiều loại rủi ro mới phát sinh Vì rõ ràng phương pháp này tỏ rõ thế mạnh của mình, đó là có thể sử dụng trong những trường hợp số liệu đưa ra không đáp ứng được các yêu cầu số liệu của các phương pháp ước tính rủi ro khác.

Không chỉ có thể, ngoài việc đánh giá rủi ro của danh mục cho vay thì CreditMetrics còn là một công cụ hữu hiệu để tính toán xác suất chuyển hạng của các doanh nghiệp cũng như của các công cụ đầu tư hiện nay.

Vì thế, hiện nay CreditMetrics đang được nhiều tổ chức xếp hạng tín dụng cũng như các ngân hàng lớn trên thế giới triển khai và áp dụng rộng rãi phương pháp này trong việc tính toán xác suất chuyển hạng cũng như tính toán rủi ro của các danh mục cho vay.

Tuy nhiên, mô hình này cũng không tránh khỏi một số hạn chế:

Hạn chế đầu tiên của mô hình là giả thiết các doanh nghiệp trong cùng một hạng tín dụng có cùng xác suất chuyển hạng Giả thiết này và giả thiết xác suất thực tế tình bằng tần suất trung bình tính từ các số liệu thống kê trong quá khứ đã bị nhiều công ty và tổ chức xếp hạng phản đối, mà tiêu biểu là công ty KMV.

Hạn chế thứ hai là giả thiết tất cả các lãi suất là xác định Do đó mô hình không nhạy cảm với những biến động của thị trường tiền tệ Các điều kiện kinh tế chung không được xem xét trực tiếp trong mô hình vì mặc dù thu nhập của tài sản được liên kết với các yếu tố hệ thống nhưng các chỉ số ngành chỉ phản ánh một phần các xu hướng kinh tế.

Hạn chế thứ ba là mô hình cùng tương quan của nguồn vốn chủ sở hữu thay cho tương quan tài sản – điều này có thể làm cho ước lượng không chính xác.

ÁP DỤNG MÔ HÌNH CREDITMETRICS VÀO TÍNH TOÁN XÁC SUẤT CHUYỂN HẠNG CỦA MỘT SỐ DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

Dữ liệu đầu vào

Các dữ liệu đầu vào được cung cấp bởi Trung tâm Thông tín tín dụng- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam kết hợp với những thông tin tham khảo trên mạng và nhiều sách báo tạp chí khác Các dữ liệu thu thập và xử lí được bao gồm:

1 Bảng kết quả xếp hạng tín dụng toàn bộ các doanh nghiệp theo ngành kinh tế được tổng hợp trong 5 năm từ 2001 đến 2005 Bảng này được xây dựng dựa trên các báo cáo tài chính doanh nghiệp được cung cấp bởi phòng Kĩ thuật – Trung tâm thông tin tín dụng, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Qua thời gian thực tập tại CIC, em đã tìm hiểu được phương pháp cũng như cách thức chấm điểm tín dụng tại đây, vì thế bảng xếp hạng tín dụng mà em xây dựng trong chuyên đề này hoàn toàn phù hợp với cách thức xếp hạng tín dụng đang được thực hiện tại CIC.

2 Đặc điểm về kì hạn, lãi suất và giá trị gốc của các món cho vay của ngân hàng đối với 4 doanh nghiệp thuộc 4 ngành kinh tế đã nói ở trên Những thông tin này được cung cấp bởi CIC trong các báo cáo xếp hạng tín dụng của

3 Nguồn vốn chủ sở hữu của bốn doanh nghiệp A, B, C, D Theo giả thiết của mô hình CreditMetrics nguồn vốn chủ sở hữu có thể dùng như ước lượng gần đúng của tài sản, vì thế số liệu về nguồn vốn chủ sở hữu là rất cần thiết trong việc tính toán của mô hình này.

4 Thu nhập từ nguồn vốn chủ sở hữu của các doanh nghiệp Số liệu này được tính toán dựa trên bảng báo cáo kết quả kinh doanh của doanh nghiệp Chỉ tiêu này thể hiện độ biến động của tài sản theo thời gian.

5 Tập hợp một số chỉ số của từng ngành và tương quan về chỉ số giữa các ngành.

Phần phân tích

Với số liệu cụ thể, ta sẽ đi tính toán từng bước theo chỉ dẫn của phần cơ sở lí luận đã trình bày trong chương II

1 Xác định đặc trưng cơ bản của danh mục cho vay của ngân hàng

Như ta đã giả thiết ở trên rằng 4 doanh nghiệp mà chúng ta xem xét đại diện cho 4 ngành kinh tế khác nhau cùng tham gia hoạt động tín dụng tại một ngân hàng Dựa vào kết quả bảng báo cáo xếp hạng 4 doanh nghiệp này của CIC ta có bảng tổng kết đặc trưng của các món vay của doanh nghiệp tại ngân hàng như sau:

BẢNG 3.1 MÔ TẢ CÁC MÓN VAY NGÂN HÀNG CỦA TỪNG DOANH NGHIỆP

Hạng ban đầu BB CCC BB BBB

Giá trị gốc (triệu VNĐ) 500 900 1000 1006

Trong bảng trên, hạng ban đầu của doanh nghiệp là kết quả xếp hạng cuối năm 2004, được tính là hạng ban đầu vào cho thời điểm đầu năm 2005.

Giá trị gốc là giá trị món vay có thể phát sinh vào bất cứ thời gian nào.

Nhưng ở đây trong quá trình lựa chọn doanh nghiệp đại diện cho 4 ngành để đưa vào tính toán, em đã cố tình lựa chọn những doanh nghiệp tham gia vay vốn vào thời điểm đầu năm 2006 để thuận tiện cho việc tính toán Trong thực tế, điều này hoàn toàn phù hợp khi xét danh mục cho vay của một ngân hàng vào thời điểm nào đó thì người ta cũng xét danh mục những món cho vay tại thời điểm đó.

Ta cũng giả thiết rằng phương thức tính lãi và gốc của ngân hàng như sau: lãi trả hàng năm, gốc trả vào cuối kì (tức là trả vào thời điểm đáo hạn của khoản vay).

2.Bảng lãi suất thoả thuận trước mà ngân hàng đặt ra đối với các khoản cho vay nói chung ứng vói các kì hạn và hạng tín dụng khác nhau

Hiện nay, trong hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại thì luôn luôn có một khung lãi suất định trước do ngân hàng lập ra mang tính chất tham chiếu Khung này được lập ra dựa trên sự tổng hợp của nhiều yếu tố, mà trong đó yếu tố quan trọng nhất là sự thoả thuận giữa ngân hàng với khách hàng vay và khung này mang tính chất áp dụng chung cho các khoản vay Đối với những doanh nghiệp đi vay mà có hạng tín dụng khác nhau và cả những món vay có kì hạn khác nhau thì khung lãi suất đặt ra cũng khác nhau. Đó là trường hợp tổng quát, còn trong trường hợp xét duyệt từng món vay cụ thể, cán bộ tín dụng sẽ sử dụng khung lãi suất thoả thuận trước này mang tính chất tham chiếu, kết hợp với một số yếu tố khác nữa sẽ đưa ra mức lãi suất cụ thể, phù hợp.

BẢNG 3.2 CÁC LÃI SUẤT CHO VAY THOả THUẬN TRƯỚC CỦA NGÂN HÀNG ĐỐI

VỚI CÁC KHOẢN VAY NÓI CHUNG Đơn vị: %/ năm Hạng

AAA AA A BBB BB B CCC CC C

3 Xác định ma trận chuyển hạng tín dụng

Như lí thuyết đã trình bày, để xác định được ma trận chuyển hạng tín dụng thì đòi hỏi chúng ta phải tính toán được xác suất chuyển hạng từ một hạng bất kì sang các hạng còn lại Mà xác suất chuyển hạng theo nguyên tắc mà JP Morgan đề ra trong mô hình CreditMetrics thì nó được xác định bằng tần suất trung bình của việc chuyển hạng hàng năm

Dễ nhận thấy một điều rằng đối với các ngành khác nhau thì sẽ có ma trận chuyển hạng tín dụng khác nhau, vì thế chúng ta sẽ tiến hành tính toán ma trận chuyển hạng tín dụng đối với từng ngành riêng biệt Từ bộ số liệu về kết quả xếp hạng tín dụng của tất cả các doanh nghiệp được xếp hạng tại CIC, ta tiến hành Sort số liệu theo ngành kinh tế Và tiến hành xử lí trên bộ số liệu đó.

Lưu ý: Qui ước : 1 là ngành nông, lâm, ngư nghiệp

4 là ngành thương mại dịch vụ

Với bộ số liệu gồm 33 doanh nghiệp ngành 1; 144 doanh nghiệp ngành

2; 113 doanh nghiệp thuộc ngành 3; 81 doanh nghiệp thuộc ngành 4.

Ta sẽ xây dựng ma trận chuyển hạng tín dụng một cách cụ thể, tỷ mỉ đối với ngành nông, lâm, ngư nghiệp để làm mẫu Còn các ngành khác làm tương tự.

3.1 Xây dựng ma trận chuyển hạng tín dụng cho ngành nông, lâm, ngư nghiệp

Ta sẽ xem xét 33 doanh nghiệp thuộc ngành nông, lâm, ngư nghiệp với kết quả xếp hạng trong 5 năm từ năm 2001  2005 như các bảng sau khi xếp hạng được đưa ra trong phần phụ lục.

Từ các bảng này, tất cả những tính toán tiếp theo đều được thực hiện trên phần mềm EXCEL, ta sẽ có các bảng tần suất chuyển hạng tín dụng hàng năm của các doanh nghiệp thuộc ngành này bằng cách từ các bảng trên, sort số liệu theo hạng tín dụng Sau đó xem xét giữa 2 năm liên tiếp để tính tần suất chuyển hạng Ví dụ, ta xét giữa 2 năm 2001 và 2002 làm mẫu, những năm còn lại làm tương tự

Tính toán tần suất chuyển hạng hàng năm từ 2001  2002:

Sau khi sort số liệu trong 2 năm 2001, 2002 từ 2 bảng 3.3.1 và 3.3.2 theo hạng tín dụng, trước hết chúng ta sẽ xác định được số doanh nghiệp trong ngành nông, lâm, ngư nghiệp thuộc các hạng tín dụng tương ứng, tức là ta sẽ xác định trong mỗi hạng có bao nhiêu doanh nghiệp.

BẢNG 3.3 BẢNG KÊ SỐ DOANH NGHIỆP TRONG TỪNG HẠNG TÍN DỤNG NĂM 2001

Hạng tín dụng Số doanh nghiệp

BẢNG 3.4 BẢNG KÊ SỐ DOANH NGHIỆP TRONG TỪNG HẠNG TÍN DỤNG NĂM 2002

Hạng tín dụng Số doanh nghiệp

Cũng từ bảng xếp hạng tín dụng sau khi đã sort số liệu theo hạng tín dụng, ta cũng xác định được doanh nghiệp nào ở lại hạng và doanh nghiệp nào mới vào hạng trong năm 2002 Kết hợp với bảng 3.4, 3.5 ta sẽ tính được tần suất chuyển hạng từ 2001 sang 2002 của các doanh nghiệp trong ngành nông, lâm, ngư nghiệp.

Chẳng hạn, xét tại hạng AAA năm 2001 có một doanh nghiệp ở tại hạng này, đó là công ty xăng dầu khu vực 1 đến năm 2002 thì không có doanh nghiệp nào thuộc hạng này, công ty xăng dầu 1 chuyển xuống hạng BBB, khi đó ta nói tần suất chuyển từ hạng AAA sang hạng BBB là 100% Hoặc xét hạng B, năm 2001 có 10 doanh nghiệp xếp hạng này đến năm 2002 còn 9 doanh nghiệp So sánh, đối chiếu bảng kết quả xếp hạng ta thấy trong 10 doanh nghiệp xếp hạng B năm 2001 thì sang năm 2002 có

- 4 doanh nghiệp giữ hạng  tần suất giữ hạng là 40%,

- 1 doanh nghiệp chuyển lên hạng BBBtần suất chuyển từ hạng B lên hạng BBB là 10%,

- 1 doanh nghiệp chuyển lên hạng BBtần suất chuyển hạn từ B lên hạng BB là 10%,

- 3 doanh nghiệp chuyển xuống hạng CCC tương ứng tần suất chuyển từ hạng B sang hạng CCC là 30%,

-1 doanh nghiệp chuyển xuống hạng CCtần suất chuyển hạng từ hạng B xuống hạng CC là 10% Đối với các hạng khác, tiến hành tính toán tương tự, các thao tác được thực hiện trên EXCEL Cuối cùng ta được bảng tần suất chuyển hạng của các doanh nghiệp ngành này từ 2001 sang 2002 như sau:

BẢNG 3.5 BẢNG TẦN SUẤT CHUYỂN HẠNG TÍN DỤNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NGÀNH NÔNG,LÂM NGƯ NGHIỆP GIỮA 2 NĂM 2001 VÀ 2002 Đơn vị : %

AAA AA A BBB BB B CCC CC C

Tương tự như thế ta cũng thực hiện với các năm: từ 2002 sang 2003; từ

2003 sang 2004 và từ 2004 sang 2005 Các thao tác được thực hiện hoàn toàn trên EXCEL, ta nhận được kết quả ở các bảng dưới đây:

BẢNG 3.6 BẢNG TẦN SUẤT CHUYỂN HẠNG TÍN DỤNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NGÀNH NÔNG,LÂM NGƯ NGHIỆP GIỮA 2 NĂM 2002 VÀ 2003

AAA AA A BBB BB B CCC CC C

BẢNG 3.7 BẢNG TẦN SUẤT CHUYỂN HẠNG TÍN DỤNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NGÀNH NÔNG,LÂM, NGƯ NGHIỆP GIỮA 2 NĂM 2003 VÀ 2004

AA A BBB BB B CCC CC C

BẢNG 3.8 BẢNG TẦN SUẤT CHUYỂN HẠNG TÍN DỤNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NGÀNH NÔNG, LÂM, NGƯ NGHIỆP GIỮA 2 NĂM 2004 VÀ 2005

Hạng AAA AA A BBB BB B CCC CC C

Dựa vào 5 bảng vừa tính toán được ở trên, ta sẽ tính được xác suất chuyển hạng của các doanh nghiệp thuộc ngành nông, lâm, ngư nghiệp bằng cách lấy trung bình của các tần suất chuyển hạng trên Cuối cùng ta nhận được bảng kết quả như sau:

BẢNG 3.9 MA TRẬN CHUYỂN HẠNG TÍN DỤNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP THUỘC

NGÀNH NÔNG, LÂM, NGƯ NGHIỆP Đơn vị: %

AAA AA A BBB BB B CCC CC C

3.2 Ma trận chuyển hạng tín dụng của các doanh nghiệp ngành công nghiệp

THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO Ở VIỆT

Tình hình hoạt động quản trị rủi ro ở Việt Nam

1.Thực trạng quản lí rủi ro nói chung trong các tổ chức tín dụng ngân hàng Việt Nam

Kiểm soát rủi ro luôn luôn là hoạt động trung tâm trong các tổ chức tài chính tín dụng ngân hàng Trong thực tiễn, nội dung của các hoạt động kiểm soát rủi ro phụ thuộc vào một số yếu tố cơ bản như: trình độ phát triển của thị trường tài chính tiền tệ, các nguồn lực mà đặc biệt ở đây là nguồn lực tài chính và nguồn lực con người.

So với các nước đã có thị trường tài chính phát triển hàng trăm năm trước đây thì rõ ràng trình độ phát triển của thị trường tài chính Việt Nam mới đang ở trình độ thấp Nghèo nàn về sản phẩm và dịch vụ tài chính; nhỏ bé về quy mô và nguồn vốn kinh doanh; phạm vi hoạt động của thị trường chủ yếu ở trong nước; trình độ quản lí tài chính hiện đại còn yếu kém và hệ thống tài chính hoạt động chưa minh bạch và cởi mở Đó là những hạn chế chung của thị trường tài chính – tiền tệ tại Việt Nam.

Còn đối với công tác quản lí rủi ro tín dụng tại các ngân hàng Việt Nam thì vẫn còn yếu kém Mặc dù trong vài năm trở lại đây đã có những tiến bộ nhất định trong công tác này tại các ngân hàng, nhưng hiện nay vấn đề quản lí rủi ro tài chính trong các ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn còn bộc lộ một số mặt hạn chế sau:

Thứ nhất, đối với rủi ro tín dụng, việc quản lí còn chưa đồng bộ, chưa có chiến lược rõ ràng Nội dung chủ yếu trong quản lí rủi ro tín dụng là phòng ngừa ở phạm vi từng khoản vay mà chưa có chiến lược quản lí danh mục các khoản vay Đối với từng khoản vay, biện pháp phòng ngừa rủi ro chỉ mang tính định tính Vì thế không thể lượng hóa được mức độ và do đó là giá trị rủi ro tín dụng

Thứ hai, biện pháp phòng ngừa rủi ro tín dụng được áp dụng nhiều nhất hiện nay là yêu cầu về tài sản thế chấp và việc trích lập quỹ dự phòng rủi ro dựa trên cơ sở phân loại các khoản cho vay.

Thứ ba, về cơ cấu tổ chức quản lí rủi ro, nhìn chung các ngân hàng chưa có bộ máy chuyên trách để quản lí rủi ro Nhiệm vụ này đang do bộ phận kiểm soát nội bộ quản lí Tuy nhiên, hoạt động của bộ phận kiểm soát nội bộ về bản chất không phải là thực hiện công tác quản lí rủi ro mà là giám sát việc thực hiện các quy định kinh doanh của ngân hàng.

Thứ tư, trong mỗi ngân hàng có một bộ phận làm nhiệm vụ quản lí rủi ro tín dụng (phòng quản lí tín dụng) Bộ phận này quản lí rủi ro thông qua việc soạn thảo các văn bản chế độ cho vay, trong đó mới chỉ chú trọng các điều kiện cho món vay Các điều kiện này hiện nay chỉ đủ để đảm bảo lựa chọn một khoản cho vay an toàn

Thứ năm, khâu yếu nhất trong quản lí rủi ro, ngay cả rủi ro tín dụng là thông tin Hệ thống thông tin trong ngân hàng hiện nay chưa đầy đủ, thiếu chính xác và không kịp thời Đa phần các thông tin chưa được báo cáo bằng Mẫu biểu nên rất khó sử dụng trong phân tích Thông tin về cơ cấu tài sản hiện chưa cho phép áp dụng các biện pháp quản lí tài sản nợ-có, chưa phân loại được tài sản theo kì hạn.

2.Thực trạng hoạt động đánh giá, xếp hạng rủi ro tín dụng tại Việt Nam

Hiện nay, ở nước ta việc đánh giá rủi ro, xếp hạng tín dụng chỉ được thực hiện bằng phương pháp phân tích truyền thống đối với từng doanh nghiệp cụ thể Hơn nữa đôi khi người ta còn xem nhẹ tầm quan trọng của việc phân tích tình hình hoạt động của các doanh nghiệp đi vay mà chỉ chú ý tới tài sản thế chấp Việc xét duyệt cho vay được giao cho cán bộ tín dụng, các ngân hàng không có một hướng dẫn, chỉ đạo nào về cách xem xét các chỉ tiêu tài chính; việc phân cấp xét duyệt cho vay chỉ dựa trên số tiền vay, loại hình doanh nghiệp Việc theo dõi, quản lí rủi ro tín dụng, phân tích xếp hạng còn chưa được quan tâm thực sự; việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng chỉ thực hiện theo quy định của Ngân hàng Nhà nước mà không dựa vào việc phân tích danh mục cho vay của chính ngân hàng mình Hơn thế nữa do quỹ dự phòng được trích từ lợi nhuận ròng của ngân hàng nên quy mô của quỹ này phụ thuộc vào khả năng sinh lời của ngân hàng chứ không phải là quy mô của các khoản vay và mức độ rủi ro của chúng Mặc dù trong điều 82 của Luật các tổ chức tín dụng có quy định các tổ chức tín dụng phải lập quỹ dự phòng rủi ro tín dụng nhưng không quy định rõ mức dự phòng là bao nhiêu.

Từ năm 1999, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành quy định về việc trích lập và sử dụng dự phòng theo quy mô và mức độ rủi ro của các món vay Tới năm

2000, mức dự phòng được nâng lên và phạm vi được mở rộng thêm, tuy nhiên các quy định này còn mang tính chủ quan và thô sơ Ngoài việc quy định về dự phòng không dựa trên số liệu thống kê hay một mô hình kinh tế lượng nào, thì những quy định cực đoan cho những loại món vay khác nhau đã buộc các ngân hàng thương mại lập các quỹ dự phòng không chính xác (quá ít hoặc quá nhiều), gây bất lợi đến hoạt động chung của ngân hàng

Dấu hiệu đầu tiên của việc hỗ trợ cho đánh giá theo phương pháp đánh giá bằng các hệ thống xếp hạng tín dụng là hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp được triển khai thí điểm tại Trung tâm Thông tin tín dụng – Ngân hàngNhà nước Việt Nam từ năm 2002 Đây được coi là một cố gắng tốt trong việc thu thập dữ liệu, xếp hạng tín dụng nhằm hỗ trợ các ngân hàng thương mại trong công tác đánh giá rủi ro tín dụng của các khách hàng vay vốn Tuy nhiên, theo các thông tin đánh giá nhận xét của các chuyên gia kinh tế thì việc xếp hạng tín dụng còn mang tính chủ quan từ khâu lựa chọn chỉ tiêu phân tích cho tới xác định trọng số và xem xét ý nghĩa của chỉ số tổng hợp.

Những yếu kém trong công tác đánh giá và xếp hạng cũng như quản lí rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam có mối quan hệ tác động qua lại với nhau, cái này là nguyên nhân của các kia và ngược lại.

Cụ thể, mối quan hệ qua lại đó có thể tóm tắt thành các điểm chính sau:

Thứ nhất, thiếu kĩ năng quản lí

Trong những năm qua, các ngân hàng ở Việt Nam hình thành và phát triển với tốc độ chóng mặt với sự mở rộng cả về quy mô cũng như chất lượng hoạt động Tuy nhiên, cho tới nay các ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn còn thiếu kinh nghiệm kinh doanh ngân hàng trong nền kinh tế thị trường. Phần lớn sự quan tâm tập trung vào tổ chức và vận hành nên việc đánh giá rủi ro, tính toán thu nhập và phân tích, xếp hạng tín dụng bị xem nhẹ Vấn đề nợ xấu trong hệ thống ngân hàng được coi là hậu quả của công tác quản lí, đánh giá rủi ro yếu kém, còn nhiều bất cập Các ngân hàng cho vay chủ yếu dựa trên đánh giá về tài sản thế chấp chứ không dựa trên dự đoán về khả năng trả nợ của khách hàng.

Việc quản lí của Ngân hàng Nhà nước đối với các ngân hàng thương mại còn mang tính hành chính mệnh lệnh, chưa sử dụng tốt các công cụ thị trường Sự bất cập trong quản lí còn thể hiện ở việc kiểm soát nội bộ yếu kém và thiếu thông tin Ngân hàng Nhà nước vẫn nhấn mạnh vào cấu trúc thành phần kinh tế của hệ thống ngân hàng hơn là cách thức hoạt động của nó.

Đánh giá và khuyến nghị

Như ta đã trình bày ở trên, rõ ràng hoạt động tài chính- ngân hàng nói chung và hoạt động quản trị rủi ro nói riêng ở nước ta còn rất nhiều điểm bất cập Khi quá trình hội nhập kinh tế thế giới của chúng ta diễn ra càng mạnh mẽ thì dường như những phương pháp đánh giá, xếp hạng và quản lí rủi ro theo phương pháp truyền thống đang ngày càng bộc lộ rõ những hạn chế và kém hiệu quả Vì thế các mô hình quản lí rủi ro tín dụng như CreditMetrics đã bắt đầu thu hút sự chú ý của các nhà quản lí vì chúng cung cấp phương pháp xác định rủi ro tốt và cho phép quản trị rủi ro một cách kịp thời, nhất quán Vì thế, trong phần đánh giá này thay vì trình bày những yếu kém của các phương pháp đánh giá rủi ro truyền thống, em xin được trình bày những ưu điểm của phương pháp mô hình trong quản lí rủi ro và đánh giá tác động của những mô hình đánh giá rủi ro tín dụng này.

Xét một cách khái quát, các mô hình quản lí rủi ro tín dụng đem lại các lợi ích sau:

Thứ nhất, xác định rủi ro toàn diện và nhất quán: Các mô hình rủi ro tín dụng là công cụ quản lí và đo lường rủi ro hiệu quả với khả năng nhanh chóng xác định rủi ro, có xem xét tới cơ cấu quản trị rủi ro bên trong tổ chức tài chính, danh mục đầu tư và việc đa dạng hóa cho vay, cấu trúc cho vay theo kì hạn, hỗ trợ kí quỹ.

Thứ hai, xác định rủi ro kịp thời và khách quan hơn các phương pháp khác: Các mô hình rủi ro tín dụng tăng cường sức mạnh của hệ thống quản trị rủi ro bằng cách cung cấp cho các nhà quản lí khả năng xác định rủi ro, kịp thời và chính xác.

Thứ ba, cách tiếp cận linh hoạt hơn đối với quản trị rủi ro: Các mô hình đem lại cho các nhà quản lí sự linh hoạt để thiết kế công cụ đo lường và quản trị rủi ro thích hợp hợp cho các mức độ rủi ro cụ thể của danh mục cho vay của các ngân hàng Các kết quản đó có thể được tổng hợp dễ dàng từ các tổ chức tín dụng khác nhau, từ đó xác định rủi ro một cách chính xác và toàn diện hơn các phương pháp đánh giá khác.

Thứ ba, nâng cao khả năng liên kết giữa các hoạt động quản trị rủi ro:Mặc dù các nhà quản lí sử dụng đồng thời các công cụ kiểm soát và quản lí rủi ro tài chính như các giới hạn, dự phòng tín dụng và phân bổ vốn đầu tư nhưng mối quan hệ giữa các hoạt động đó chưa được thể hiện rõ, vì thế nếu có các mô hình rủi ro tín dụng được tích hợp đầy đủ vào các hoạt động quản lí rủi ro thì mối liên hệ giữa các hoạt động đó sẽ trở nên rõ ràng hơn

Nếu xét riêng trong điều kiện Việt Nam, chúng ta có thể thấy việc áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng có những tác động cụ thể tới nhiều mặt khác nhau Trong một thời gian dài bao cấp và ngay cả trong giai đoạn hiện nay, các ngân hàng Việt Nam đã và đang để cho các doanh nghiệp hoạt động trong một giới hạn ngân sách mềm Điều đó dẫn đến việc tích lũy túi nợ xấu khổng lồ của các ngân hàng thương mại Quá trình cải cách hệ thống ngân hàng cùng với quá trình hội nhập kinh tế quốc tế đã làm tăng mức độ cạnh tranh trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng và đòi hỏi phải nâng cao năng lực và chiến lược cho vay của các ngân hàng Vì những lí do đó, việc áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng nói chung và mô hình CreditMetrics nói chung sẽ đem lại những tác động tích cực cho các ngân hàng thương mại Việt Nam Cụ thể như sau:

Tác động đầu tiên là góp phần thúc đẩy công tác quản lí rủi ro tín dụng và do đó làm giảm tỷ lệ nợ quá hạn và do đó làm giảm tỷ lệ nợ không hoạt động Hỗ trợ cho các phân tích truyền thống về lịch sử quan hệ tín dụng và uy tín của khách hàng, các phương pháp đánh giá rủi ro tín dụng khách quan sẽ giúp đánh giá một cách tốt hơn, phát hiện các dấu hiệu rủi ro sớm hơn đồng thời nhận ra các cơ hội cho vay tốt mà trước đây vẫn bị bỏ qua do định kiến phân biệt thành phần kinh tế Việc góp phần chấm dứt tình trạng doanh nghiệp nhà nước làm ăn thua lỗ nhưng lại nhận được phần lớn tín dụng ngân hàng với lãi suất ưu đãi hoặc không phải thế chấp sẽ làm tăng hiệu hiệu quả sử dụng vốn xã hội Các ngân hàng cũng có thể tăng cường vị thế của mình trong khi đàm phán với khách hàng (do cơ chế lãi suất thoả thuận, định trước được thực hiện), các ngân hàng có thể đòi hỏi lãi suất cao hơn hay số tài sản thế chấp nhiều hơn đối với các khách hàng có độ rủi ro cao Đây là một khía cạnh quan trọng đối với các ngân hàng Việt Nam vì việc giải quyết tài sản thế chấp sau khi vỡ nợ gặp không ít khó khăn về mặt thủ tục trong thời gian qua.

Tác động tích cực thứ hai là việc áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng sẽ là một tín hiệu tốt gửi tới Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tài chính quốc tế Nỗ lực áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng cũng giúp cho việc thích ứng với các yêu cầu quản lí của Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lí khác dễ dàng hơn Với việc áp dụng các phương pháp đánh giá rủi ro đang có xu hướng trở thành chuẩn quốc tế, các ngân hàng Việt Nam có thể có khả năng cạnh tranh cao hơn và gắn bó chặt chẽ hơn với nền kinh tế thế giới Một tác dụng phụ khác là các tổ chức xếp hạng tín dụng lớn trên thế giới sẽ tham gia nhiều hơn vào thị trường Việt Nam và do đó thúc đẩy quá trình thu thập dữ liệu thị trường.

Tác động thứ ba, đó là việc thu thập thông tin đầy đủ hơn, không chỉ hạn chế trong phạm vi danh mục cho vay của từng ngân hàng mà liên quan tới cả các xu thế của nền kinh tế - môi trường kinh doanh của các ngân hàng. Việc sử dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng đòi hỏi việc theo dõi các lãi suất thoả thuận, ấn định trước; việc chuyển hạng tín dụng của các doanh nghiệp và tác động qua lại giữa các ngành trong một nền kinh tế Nhận thức sâu sắc hơn về các yếu tố cơ sở của nền kinh tế có thể làm tăng hiệu quả của việc cho vay, phát hiện các cơ hội tín dụng mới hay dự đoán tốt hơn về hiệu quả hoạt động của con nợ.

Lợi ích thứ tư là việc triển khai các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng đến tất cả các chi nhánh trên toàn quốc của mỗi ngân hàng thương mại và đào tạo tất cả các cán bộ liên quan tới công tác tín dụng sẽ góp phần nâng cao chất lượng của đội ngũ cán bộ - yếu tố quyết định của công tác đánh giá và quản lí rủi ro tín dụng Hơn nữa, việc áp dụng các mô hình mới cũng đòi hỏi phải hoàn thiện, nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin hiện tại và giúp cho hệ thống thông tin phục vụ công tác tín dụng trở nên tốt hơn.

Lợi ích cuối cùng đó là các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng có thể được mở rộng để tính toán hiệu quả kinh doanh có điều chỉnh theo mức độ rủi ro và do đó đóng góp vào việc phân bổ vốn hiệu quả hơn giữa các lĩnh vực kinh doanh khác nhau trong bản thân khu vực tài chính.

Như đã phân tích ở các chương trước và như đã nói ở trên, các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng có ưu thế hơn hẳn so với việc phân tích theo phương pháp truyền thống Với một doanh nghiệp cụ thể, việc sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng đơn giản cũng đem lại kết quả nhanh chóng, nhất quán, tiết kiệm và có thể dùng ngay kết quả đó để rút kinh nghiệm, hoàn thiện mô hình. Mặt khác, việc tranh luận xem nên sử dụng các mô hình hay lấy ý kiến chuyên gia là không có ý nghĩa vì ta luôn có thể áp dụng cả 2 cách để có thể bổ sung cho nhau Với một danh mục cho vay nhỏ hay toàn bộ danh mục cho vay của một ngân hàng, các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng có ưu thế tuyệt đối, đem lại những lợi ích mà không có phân tích định tính mà một chuyên gia hay nhóm chuyên gia nào có được.

Mặc dù có rất nhiều lợi ích nhưng việc áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng trong các ngân hàng thương mại Việt Nam sẽ là một quá trình lâu dài và đầy khó khăn do thiếu kiến thức, thiếu dữ liệu hay chỉ đơn giản là mối quan hệ chặt chẽ với các khách hàng hoặc sự can thiệp của các cấp với quá trình đánh giá, cho vay Quá trình áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng sẽ cần tới sự nỗ lực của mỗi ngân hàng thương mại và cả những biện pháp hỗ trợ từ phía các cơ quan quản lý nhà nước Dưới đây là những kiến nghị cụ thể để thúc đẩy quá trình đó cụ thể để thúc đẩy quá trị đó:

2.1 Kiến nghị đối với các cơ quan quản lí Nhà nước để khởi động và thúc đẩy quá trình áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng nói chung và mô hình CreditMetrics nói riêng

Ngay cả với những ngân hàng lớn thì việc thu thập các dữ liệu đáng tin cậy cũng sẽ là rào cản lớn nhất trong quá trình triển khai các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng Vướng mắc chủ yếu của quá trình thu thập dữ liệu tín dụng ở Việt Nam là sự khan hiếm và không chính xác của dữ liệu Dù mô hình đánh giá rủi ro tín dụng có tinh vi đến mấy nhưng nếu dữ liệu đầu vào là dữ liệu giả, được dựng lên để báo cáo lấy thành tích hay trốn thuế thì chúng ta không thể thu được kết quả có ý nghĩa Để khắc phục hạn chế này, công việc đầu tiên là phải từng bước hoàn thiện hệ thống kế toán Việt Nam và “làm sạch” các báo cáo tài chính: các ngân hàng phải có được các báo cáo tài chính thật của các doanh nghiệp thì mới có thể áp dụng việc đánh giá rủi ro tín dụng một cách khoa học, việc kiểm toán phải trở thành bắt buộc (ít nhất là đối với doanh nghiệp lớn) và phải được kiểm soát chặt chẽ để tránh gian lận Một khó khăn nữa trong quá trình thu thập dữ liệu là thu thập dữ liệu về các vụ vỡ nợ. Mặc dù một phần là các vụ vỡ nợ tương đối hiếm và xảy ra rải rác nên khó thu thập thông tin về chúng nhưng nguyên nhân chính là luật phá sản chưa hợp lí cộng với sự chậm trễ của tiến trình sắp xếp lại doanh nghiệp quốc doanh nên nhiều doanh nghiệp trên sổ sách thì đã phá sản nhưng vẫn tồn tại về mặt pháp lí Để có được các số liệu chính xác về các vụ vỡ nợ và phá sản chúng ta cần sửa đổi luật phá sản cho phù hợp và thực hiện cải cách triệt để đối với doanh nghiệp nhà nước Để tránh trùng lặp trong việc thu thập dữ liệu và xây dựng cơ sở dữ liệu tín dụng giữa các ngân hàng thì Ngân hàng Nhà nước có thể đứng ra xây dựng một cơ sở dữ liệu lớn tập trung cho tất cả các ngân hàng và dựa trên đó phát triển các dịch vụ xếp hạng tín dụng, đánh giá rủi ro tín dụng,…Điều này cho phép mỗi ngân hàng sử dụng thông tin cần thiết và đóng góp vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu chung.

Ngày đăng: 26/07/2023, 11:03

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w