Mục tiêu nghiên cứu- Khái quát, hệ thống hóa khung lý thuyết và xây dựng phương pháp luận lượnghóa rủi ro tín dụng đối với các khách hàng doanh nghiệp tại các ngân hàng thương mại tại Vi
TỔNG QUAN VỀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG
Quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn của Hiệp ước Basel II
1.1.1 Lịch sử ra đời của Ủy ban Basel và các thành viên
1.1.1.1 Giới thiệu về Hiệp ước Basel I & II
Vào thập kỷ 80, để ngăn chặn sự sụp đổ hàng loạt của các ngân hàng, các Ngân hàng Trung ương và cơ quan giám sát của 10 nước phát triển (G10) đã họp tại Basel, Thụy Sỹ, và thành lập Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS).
Năm 1988, Ủy ban Basel đã giới thiệu Hiệp ước vốn Basel I nhằm thiết lập hệ thống đo lường vốn Để khắc phục những hạn chế của Basel I, vào tháng 6/1999, Ủy ban đã đề xuất Hiệp ước Basel II, tập trung vào việc định lượng rủi ro để phân bổ vốn hiệu quả hơn Ngày 26/6/2004, Hiệp ước quốc tế về vốn Basel II đã chính thức được ban hành.
1.1.1.2 Sự ra của Hiệp ước Basel III
Cuộc khủng hoảng tài chính 2008 đã chỉ ra rằng việc thiếu chú trọng đến thanh khoản là nguyên nhân chính dẫn đến sự sụp đổ của nhiều ngân hàng Basel II tập trung vào an toàn vốn nhưng chưa đủ chú trọng đến tiêu chuẩn thanh khoản Để đảm bảo sự ổn định cho hệ thống tài chính, Basel III đã đặt ra các quy định nghiêm ngặt hơn về tính thanh khoản và an toàn vốn cho các ngân hàng thương mại.
Theo kế hoạch, Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng thực hiện triển khai Basel III tại các ngân hàng quốc tế từ năm 2012 đến năm 2018
1.1.2 Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng – Trụ cột I Basel II
1.1.2.1 Phương pháp đánh giá tiêu chuẩn
Theo phương pháp của Ủy ban Basel, mỗi khoản tín dụng sẽ được áp dụng trọng số rủi ro tương ứng, và các ngân hàng cần sự hỗ trợ từ các tổ chức định hạng tín dụng độc lập như Moody's, S&P và Fitch để xác định trọng số này Phân loại các khoản tín dụng của ngân hàng được chia thành 13 nhóm chính, bao gồm: Chính quyền, Đơn vị công không thuộc CQTW, Ngân hàng đa phương, Ngân hàng, Công ty chứng khoán, Doanh nghiệp, Danh mục bán lẻ theo quy định, TSBĐ là bất động sản dân sự, TSBĐ là bất động sản thương mại, Nợ quá hạn, Danh mục có rủi ro cao, Các tài sản khác và Các khoản mục ngoại bảng.
1.1.2.2 Phương pháp đánh giá dựa trên hệ thống xếp hạng nội bộ (IRB)
Các ngân hàng, khi đáp ứng các điều kiện tối thiểu, đã được cơ quan giám sát cho phép tự ước lượng nội bộ về các thành tố rủi ro như Xác suất vỡ nợ (PD), Tỷ lệ tổn thất khi xảy ra vỡ nợ (LGD), Quy mô vỡ nợ (EAD) và Kỳ hạn hiệu lực (M).
IRB bao gồm hai phương pháp chính: Phương pháp đánh giá cơ bản (F-IRB) và Phương pháp đánh giá nâng cao (A-IRB) Sự khác biệt chủ yếu giữa hai phương pháp này là cách thức sử dụng thông tin nội bộ của ngân hàng để ước lượng các tham số rủi ro tín dụng Đối với F-IRB, ngân hàng ước lượng xác suất vỡ nợ (PD) của mình và áp dụng các ước lượng về các yếu tố rủi ro từ các cơ quan giám sát Trong khi đó, A-IRB cho phép ngân hàng tự ước lượng các tham số rủi ro tín dụng của mình.
IRB định nghĩa tổn thất mất vốn do khách hàng không trả nợ, phân chia thành hai loại: (i) Khoản tổn thất dự tính được (Expected Loss - EL) và (ii) Khoản tổn thất không dự tính được (Unexpected Loss - UL) EL là mức tổn thất trung bình dự kiến dựa trên số liệu thống kê trong quá khứ, mà ngân hàng kỳ vọng sẽ xảy ra trong khoảng thời gian 12 tháng tới Đối với mỗi khoản vay hoặc khách hàng, EL được xác định dựa trên các yếu tố cụ thể liên quan đến rủi ro tín dụng.
(Nguồn: Hiệp ước Basel II-Bản dịch của BIDV)
Theo quy định của Ủy ban Basel, các ngân hàng cần chứng minh với Cơ quan giám sát rằng họ có khả năng đáp ứng 12 yêu cầu tối thiểu mà Basel đề ra.
Bài viết đề cập đến các yếu tố quan trọng trong việc đánh giá nội bộ, bao gồm các yêu cầu tối thiểu và sự tuân thủ các yêu cầu này Nó cũng trình bày thiết kế và vận hành hệ thống đánh giá rủi ro, cùng với quản trị điều hành và kiểm soát trong tổ chức Mục đích của việc đánh giá nội bộ là để lượng hóa rủi ro, kiểm định các ước tính nội bộ, cũng như ước lượng LGD và EAD của cơ quan giám sát Bài viết còn nêu rõ các yêu cầu đối với việc công nhận tài sản cho thuê và tính toán yêu cầu về vốn đối với các rủi ro từ chứng khoán vốn, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của tính minh bạch trong quá trình này.
Khung pháp lý quản trị rủi ro của hệ thống Ngân hàng Việt Nam
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam là cơ quan quản lý tối cao trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam, chịu trách nhiệm về quản trị rủi ro tín dụng Để nâng cao hiệu quả quản lý, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành nhiều dự thảo và quyết định quan trọng liên quan đến hoạt động này.
Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, ban hành ngày 21/1/2013 bởi Thống đốc NHNN, quy định về việc phân loại tài sản có, mức trích và phương pháp trích lập dự phòng rủi ro Thông tư này cũng hướng dẫn việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng (TCTD) và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Thông tư số 13/2010/TT-NHNN của Thống đốc NHNN ngày 20/5/2010 V/v Quy định về các tỷ lệ đảm bảo an toàn hoạt động của TCTD
Ngoài ra, có một số Thông tư sửa đổi và bổ sung liên quan đến các Thông tư đã đề cập, bao gồm Thông tư số 09/2014/TT-NHNN và Thông tư số 19/2010/TT-NHNN.
Một số thay đổi căn bản của Thông tư 02/2013/TT-NHNN so với Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, ở các mặt sau:
Phạm vi điều chỉnh được mở rộng để bao gồm một số tài sản có như: các khoản cấp tín dụng dưới hình thức thẻ tín dụng, các khoản trả thay theo cam kết ngoại bảng, số tiền mua và ủy thác mua trái phiếu doanh nghiệp chưa niêm yết, ủy thác cấp tín dụng, và tiền gửi (trừ tiền gửi thanh toán) tại các tổ chức tín dụng trong nước cũng như chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam theo quy định của pháp luật.
Thứ hai, về đối tượng áp dụng: đối tượng áp dụng là TCTD chỉ bao gồm:
Ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài là những đối tượng áp dụng theo Thông tư này Tuy nhiên, các ngân hàng hợp tác xã, quỹ tín dụng nhân dân cơ sở, ngân hàng chính sách xã hội và tổ chức tài chính vi mô không nằm trong phạm vi áp dụng của Thông tư.
Trung tâm Thông tin tín dụng (CIC) đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu và thông tin khách hàng, giúp xây dựng hệ thống xếp hạng nội bộ CIC cũng thiết lập các quy định về cấp tín dụng, quản lý khoản vay và chính sách dự phòng rủi ro, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý tài chính.
TCTD cần áp dụng phương pháp định lượng để phân tích chất lượng tín dụng, dựa trên số ngày nợ quá hạn, nhằm đảm bảo nguyên tắc thận trọng trong việc trích lập dự phòng rủi ro Việc phân loại nợ phải dựa trên kết quả thống nhất từ trung tâm CIC Đồng thời, ngay cả khi sử dụng phương pháp định tính dựa trên hệ thống xếp hạng nội bộ, các TCTD cũng cần thực hiện phân loại song song với phương pháp định lượng trong ít nhất 05 năm.
Vào thứ năm, các yêu cầu đối với tài sản bảo đảm được khấu trừ khi tính mức dự phòng cụ thể phải trích lập sẽ trở nên chặt chẽ hơn Cụ thể, tài sản bảo đảm cần phải đáp ứng đầy đủ các điều kiện theo quy định của pháp luật về giao dịch bảo đảm và phải được định giá bởi tổ chức có chức năng thẩm định giá cho những tài sản có giá trị cao.
Vào thứ sáu, trong lĩnh vực quản lý nợ và cam kết ngoại bảng, các tổ chức tín dụng (TCTD) cần thiết lập bộ phận chuyên trách để phân loại nợ và cam kết ngoại bảng Điều này nhằm đảm bảo việc trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro một cách hiệu quả, góp phần xử lý rủi ro tín dụng trong toàn hệ thống.
Ngày 18/3/2014, NHNN tiếp tục ban hành Thông tư 09/2014/TT-NHNN sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư 02, thay đổi cơ bản:
TCTD được giữ nguyên nhóm nợ đã cơ cấu lại thời hạn trả nợ đến 1/4/2015.
TCTD thực hiện trích lập dự phòng rủi ro cho trái phiếu đặc biệt do Công ty quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam (VAMC) phát hành, nhằm đảm bảo tính an toàn và ổn định cho hoạt động tài chính.
TCTD cần thực hiện đánh giá định kỳ tài sản bảo đảm theo quy định pháp luật nhằm đảm bảo giá trị tài sản bảo đảm phù hợp với giá trị thị trường, từ đó xác định chính xác số tiền cần trích lập dự phòng cụ thể.
Các khoản nợ vi phạm pháp luật và nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra được phân loại tối thiểu vào Nhóm 3 Tùy thuộc vào thời gian quá hạn từ ngày ra quyết định thu hồi nợ hoặc từ ngày phải thu hồi theo kết luận thanh tra, các khoản nợ này có thể được phân loại vào Nhóm 4 hoặc Nhóm 5 tương ứng.
Các TCTD sẽ điều chỉnh kết quả phân loại nợ theo quy định của CIC, tuy nhiên, việc thực hiện sẽ được lùi lại đến ngày 31/12/2014.
Chương I đã khái quát và hệ thống một số vấn đền liên quan đến việc đánh giá và lượng hóa rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn quốc tế được quy định bởi Hiệp ước Basel II cũng như những quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, cụ thể:
- Giới thiệu về lịch sử ra đời của Ủy ban Basel và các thành viên;
Đánh giá và lượng hóa rủi ro tín dụng theo Basel II bao gồm các phương pháp và khái niệm quan trọng như phương pháp tiêu chuẩn và phương pháp IBR (cơ bản và nâng cao) Các yếu tố chính trong đánh giá này bao gồm tổn thất dự tính, tổn thất không dự tính, xác suất vỡ nợ, quy mô vỡ nợ và tỷ lệ tổn thất khi xảy ra vỡ nợ Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả.
- Quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về phân loại nợ và trích lập dự phòng, tỷ lệ đảm bảo an toàn vốn,…
THỰC TRẠNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NHTMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
Tổng quan về NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
2.1.1 Quá trình thành lập và phát triển
Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) được thành lập thông qua quá trình cổ phần hóa Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Vào ngày 28/12/2011, BIDV đã thành công trong việc thực hiện chào bán cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
Vào ngày 24/1/2014, Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) đã chính thức niêm yết 2.811.202.644 cổ phiếu phổ thông trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) với mã chứng khoán BID và giá niêm yết là 10.000 đồng/cổ phiếu.
BIDV đã xây dựng một mạng lưới rộng khắp với 127 chi nhánh, 503 phòng giao dịch và 95 quỹ tiết kiệm tại 63 tỉnh thành phố Ngoài hoạt động ngân hàng, BIDV còn sở hữu 06 công ty con, 05 công ty liên doanh và 02 công ty góp vốn.
2.1.2 Kết quả hoạt động kinh doanh của BIDV giai đoạn 2009-2013
Về tổng tài sản: Tính đến thời điểm 31/12/2013 BIDV cán đính thành công với
Tổng tài sản của BIDV ước đạt 548.386 tỷ đồng, tăng 13,12% so với năm 2012, tương đương 63.601 tỷ đồng Quy mô tổng tài sản của BIDV liên tục mở rộng với tốc độ tăng trưởng bình quân đạt 16,6%.
Tính đến ngày 31/12/2013, nguồn vốn huy động của BIDV đạt 372.156 tỷ đồng, tăng 23,47% (tương đương 41.040 tỷ đồng) so với năm 2012 Trong đó, tiền gửi khách hàng đạt 338.902 tỷ đồng, tăng 11,8% so với năm trước, và phát hành giấy tờ có giá đạt 33.254 tỷ đồng, tăng 18,5% Giai đoạn 2009-2013, tăng trưởng tín dụng bình quân của BIDV đạt 17,3%.
Cuối năm 2013, BIDV ghi nhận lợi nhuận sau thuế đạt 4.051 tỷ đồng, tăng 770 tỷ đồng so với năm 2012 Đặc biệt, thu dịch vụ ròng đạt 2.461 tỷ đồng, tăng trưởng 15%, tương ứng với 325 tỷ đồng so với năm trước.
Hiệu quả sử dụng vốn và khả năng sinh lời của Ngân hàng được đánh giá qua các chỉ tiêu ROA và ROE Trong giai đoạn 2009-2013, chỉ tiêu ROA và ROE của BIDV đạt mức thấp nhất vào năm 2012, với tỷ lệ lần lượt là 0,53% và 9,7%.
Thực trạng quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV
2.2.1 Mô hình quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV
Mô hình quản lý rủi ro tín dụng của BIDV được triển khai nhằm đạt chuẩn quốc tế trong quản trị rủi ro và thích ứng với môi trường hội nhập Mô hình này tách biệt rõ ràng ba chức năng: quản lý rủi ro, kinh doanh và tác nghiệp, với mục tiêu chính là giảm thiểu rủi ro ở mức thấp nhất và tối ưu hóa kỹ năng chuyên môn của từng cán bộ tín dụng.
2.2.2 Quy định nội bộ về quản trị rủi ro tín dụng tại BIDV
2.2.2.1 Quy chế cho vay đối với khách hàng
Nhằm cụ thể hóa và áp dụng đồng bộ "Quy chế cho vay của Tổ chức tín dụng đối với khách hàng" trên toàn hệ thống, kèm theo Quyết định số, các tổ chức tín dụng sẽ thực hiện quy trình cho vay một cách nhất quán và hiệu quả.
Theo Quyết định 1627/2001/QĐ-NHNN ngày 31/12/2001 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, BIDV đã xây dựng văn bản quy định nội bộ tương ứng Đồng thời, Quyết định số 1722/QĐ-HĐQT ngày 02/10/2013 đã ban hành Quy chế cho vay đối với khách hàng, áp dụng cho đối tượng khách hàng không phải là tổ chức tín dụng.
2.2.2.2 Chính sách cấp tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp
Vào ngày 11/11/2013, Chủ tịch Hội đồng quản trị BIDV đã ban hành quyết định số 1138/QĐ-HĐQT về chính sách cấp tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp, nhằm thống nhất cách ứng xử và đảm bảo tính minh bạch, công khai và công bằng trong quan hệ với khách hàng BIDV phân loại khách hàng thành hai nhóm: (i) Khách hàng đủ điều kiện xếp hạng và (ii) Khách hàng chưa đủ điều kiện xếp hạng.
2.2.2.3 Quy trình cấp tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp
Quy trình cấp tín dụng tại BIDV tuân theo quyết định số 379/QĐ-QLTD ngày 24/1/2013, quy định về trình tự, thủ tục và thẩm quyền cấp tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp Việc đánh giá rủi ro tín dụng được thực hiện tại các Chi nhánh và Trụ sở chính của ngân hàng.
2.2.2.4 Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (ICRS)
BIDV đã phát triển Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (ICRS) để phân loại nợ theo thông lệ quốc tế, bắt đầu từ quý IV/2006 Hệ thống này không chỉ dựa vào tuổi nợ quá hạn mà còn xem xét các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính nhằm đánh giá toàn diện tình hình tài chính và khả năng trả nợ của khách hàng.
2.2.2.5 Chính sách phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro
BIDV thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro dựa trên kết quả xếp hạng theo ICRS cho khách hàng đủ điều kiện, hoặc tình hình trả nợ của khách hàng không đủ điều kiện, bao gồm nợ quá hạn và nợ cơ cấu Quy trình này tuân thủ Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN sửa đổi bổ sung.
2.2.3 Danh mục tín dụng của khách hàng doanh nghiệp giai đoạn 2009-2013 2.2.3.1 Cơ cấu dư nợ theo chất lượng nợ vay
BIDV luôn chú trọng nâng cao chất lượng nợ vay với định hướng tăng trưởng tín dụng bền vững Từ năm 2009 đến 2013, ngân hàng đã kiểm soát chặt chẽ nợ xấu, duy trì tỷ lệ dưới 3% tổng dư nợ Đến cuối năm 2013, nhờ cải thiện chất lượng tín dụng theo tiêu chuẩn quốc tế và áp dụng hiệu quả các biện pháp giảm nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu đã được kiểm soát ở mức 2,37%, hoàn thành kế hoạch dự kiến dưới 3%.
2.2.3.2 Cơ cấu dư nợ theo kỳ hạn
Trong giai đoạn 2009 – 2013, BIDV duy trì tỷ trọng cho vay ngắn hạn luôn trên 50% tổng dư nợ, với xu hướng gia tăng rõ rệt.
Tỷ trọng nợ dài hạn chiếm tỷ trọng khoảng trên 30% và còn lại là nợ trung hạn
2.2.3.3 Cơ cấu dư nợ theo đối tượng khách hàng và loại hình doanh nghiệp
Trong giai đoạn 2009-2013, cơ cấu dư nợ cho thấy doanh nghiệp loại hình Công ty cổ phần luôn chiếm ưu thế với giá trị cao nhất, đạt 132.788 tỷ đồng vào năm 2013, chiếm 24% tổng dư nợ Tốc độ tăng trưởng bình quân của các lĩnh vực như Công nghiệp chế biến, Xây dựng và Thương nghiệp sửa chữa lần lượt là 35,1%, 9,3% và 28,7% Lĩnh vực Xây dựng ghi nhận tốc độ tăng trưởng thấp nhất do chịu tác động nặng nề từ suy thoái kinh tế, dẫn đến lãi suất cao và thị trường bất động sản giảm thanh khoản.
2.2.3.4 Cơ cấu dư nợ theo ngành nghề kinh doanh
Tại BIDV, Ngành sản xuất chiếm tỷ trọng dư nợ lớn nhất, tiếp theo là Ngành dịch vụ và Ngành nghề khác Từ 2009-2013, tỷ trọng Ngành sản xuất luôn vượt 50%, trong khi tỷ trọng Ngành dịch vụ có xu hướng tăng mạnh Mặc dù có sự dịch chuyển giảm dần tỷ trọng Ngành sản xuất và tăng cao Ngành dịch vụ, tổng tỷ trọng của hai ngành này vẫn giữ ổn định, luôn trên 85% trong tổng dư nợ của BIDV qua các năm.
Chương II với nội dung chủ yếu là nghiên cứu về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, cụ thể:
- Giới thiệu tổng quan về quá trình thành lập và hoạt động; mô hình tổ chức, quản trị điều hành của BIDV
- Quá trình hoạt động và kết quả kinh doanh trong 5 năm giai đoạn từ 2009- 2013.
- Mô hình tổ chức quản lý rủi ro tín dụng và các văn bản quy định nội bộ có liên quan.
- Phân tích cơ cấu danh mục tín dụng của BIDV giai đoạn 2009-2013 theo các chỉ tiêu dư nợ gồm: chất lượng, thời gian, đối tượng KH, ngành nghề.
CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ƯỚC TÍNH TỔN THẤT TÍN DỤNG
TẠI NHTMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
Mô hình ước tính tổn thất tín dụng
Theo Hiệp ước Basel II, tổn thất tín dụng trong một danh mục tín dụng được chia thành hai loại chính: (i) Khoản tổn thất dự tính được (Expected Loss - EL) và (ii) Khoản tổn thất không dự tính được (Unexpected Loss - UL).
Khoản tổn thất không dự tính được (Unexpected Loss – UL) là một khái niệm quan trọng, nhưng trong luận văn này, chúng tôi sẽ chỉ tập trung vào nghiên cứu tổn thất có thể dự tính được Theo quy định của Basel II, BIDV cần xác định các biến số liên quan để quản lý rủi ro hiệu quả.
PD (Probability of Default): Xác suất vỡ nợ (Xác suất khách hàng không trả được nợ trong 12 tháng tới).
LGD (Loss Given Default): Tỷ lệ tổn thất khi xảy ra vỡ nợ.
EAD (Exposure of Default): Quy mô vỡ nợ (Tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ).
M (Maturity): Kỳ hạn hiệu lực.
Thông qua các biến số trong ngân hàng, có thể xác định được EL Đối với mỗi kỳ hạn cụ thể, tổn thất có thể ước tính và tính toán theo công thức sau:
Ước lượng các tham số của mô hình ước tính tổn thất
3.2.1 Mô hình ước lượng PD
3.2.1.1 Giới thiệu một số mô hình ước lượng
Xác suất vỡ nợ (PD) là khả năng khách hàng không thực hiện đầy đủ và đúng hạn nghĩa vụ tín dụng với ngân hàng Theo quy định của Basel II, một khách hàng được xem là vỡ nợ khi xảy ra một trong hai sự kiện nhất định.
Khách hàng có thể gặp khó khăn trong việc thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn, chưa tính đến khả năng ngân hàng bán tài sản (nếu có) để thu hồi nợ.
Khách hàng có các khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày.
Việc ước lượng PD phụ thuộc vào các nhóm dữ liệu có liên quan bao gồm (i)
Nhóm dữ liệu tài chính bao gồm các hệ số tài chính của khách hàng và đánh giá từ các tổ chức xếp hạng Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, cùng với thông tin về khả năng tăng trưởng của ngành Ngoài ra, các dữ liệu cảnh báo cũng rất quan trọng, bao gồm những chỉ số có thể chỉ ra khả năng không trả nợ cho ngân hàng, như số dư tiền gửi và hạn mức thấu chi.
Từ những dữ liệu trên, có thể sử dụng một trong phương pháp kỹ thuật dưới đây để ước lượng PD:
Phương pháp tổng hợp ước lượng xác suất vỡ nợ (PD) dựa trên kinh nghiệm quan sát từ dữ liệu lịch sử của hai nhóm khách hàng: doanh nghiệp bán buôn và cá nhân bán lẻ.
Phương pháp thống kê ước lượng xác suất vỡ nợ (PD) dựa trên dữ liệu lịch sử của khách hàng để xác định PD tương ứng Các mô hình thống kê như Logit, Probit và Hazard mô tả mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, từ đó xác định các tham số dựa trên dữ liệu thu thập được.
Phương pháp cấu trúc là một công cụ quan trọng để tính toán xác suất vỡ nợ của công ty, dựa trên sự so sánh giữa giá trị tài sản và nợ Một công ty được coi là vỡ nợ khi giá trị tài sản thấp hơn giá trị nợ, dẫn đến việc giá trị cổ phiếu của công ty trở nên âm.
Phương pháp rút gọn PD được xác định dựa trên sự chênh lệch lãi suất giữa các trái phiếu rủi ro không có khả năng vỡ nợ đang được giao dịch trên thị trường.
3.2.1.2 Lựa chọn mô hình ước lượng PD
Thiết kế mô hình logit ước lượng PD:
Biến phụ thuộc Y – tình trạng nợ của doanh nghiệp:
Y = 0: Khách hàng không default (Không có RRTD)
Y = 1: Khách hàng default (Có RRTD)
Bảng 3.1 Các biến độc lập trong mô hình Logit
Biến Chỉ tiêu Giả thiết
X01 Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản +/-
X02 Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu +
X03 chỉ số thanh toán hiện hành được tính bằng tài sản lưu động chia cho nợ ngắn hạn X04 chỉ số thanh toán nhanh bao gồm tiền mặt, chứng khoán và các khoản phải thu chia cho nợ ngắn hạn X05 chỉ số thanh toán nợ ngắn hạn được tính bằng giá vốn hàng bán chia cho hàng tồn kho trung bình X06 vòng quay tổng tài sản được xác định bằng doanh thu thuần chia cho tổng tài sản bình quân X07 vòng quay tài sản ngắn hạn là doanh thu thuần chia cho tài sản ngắn hạn bình quân X08 vòng quay vốn chủ sở hữu được tính bằng doanh thu thuần chia cho vốn chủ sở hữu bình quân Cuối cùng, X09 vòng quay hàng tồn kho được tính bằng giá vốn hàng bán chia cho hàng tồn kho bình quân.
X10 Lợi nhuận trước thuế/Doanh thu thuần -
X11 Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần -
X12 Lợi nhuận trước thuế/Tổng tài sản (ROA) -
X13 Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu (ROE) -
X14 Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu -
(+/-: tác động cùng chiều/ngược chiều đến RRTD)
Sau khi ước lượng được ta có thể tính toán được ước lượng xác suất như sau:
Phương trình để kiểm nghiệm lại các :
3.2.2 Mô hình ước lượng LGD
3.2.2.1 Giới thiệu một số mô hình ước lượng
Theo Basel II, việc xác định LGD có thể được thực hiện theo một trong hai cách tiếp cận F-IRB và A-IRB.
F-IRB quy định rằng các khoản nợ ưu tiên, bao gồm khoản nợ đối với Chính phủ, công ty và ngân hàng, nếu không có tài sản đảm bảo hợp lệ, sẽ áp dụng tỷ lệ thiệt hại (LGD) là 45% Đối với các khoản nợ thứ cấp, chỉ được thanh toán sau khi các khoản nợ ưu tiên đã được trả hết, tỷ lệ thiệt hại (LGR) sẽ là 75%.
- A-IRB: LGD sẽ được ước lượng dựa trên trên các mô hình nội bộ, một trong bốn mô hình kỹ thuật dưới đây:
Thị trường LGD (Loss Given Default) là tỷ trọng tổn thất dựa trên giá trị thị trường của các khoản tín dụng có thể giao dịch Ngân hàng xác định tỷ lệ tổn thất của khoản vay khi nó được phân loại là không trả được nợ, dựa trên giá trị của khoản vay đó trong thời gian ngắn sau khi xếp hạng Giá trị này được tính toán bằng cách hiện hóa tất cả các dòng tiền có thể thu hồi trong tương lai của khoản vay, dựa trên ước tính thị trường.
Workout LGD là tỷ trọng tổn thất dựa trên việc xử lý các khoản tín dụng không trả được nợ Ngân hàng sẽ ước tính các dòng tiền tương lai, thời gian thu hồi dự kiến và chiết khấu các dòng tiền này Việc xác định lãi suất chiết khấu phù hợp là thách thức quan trọng nhất trong quá trình này.
Implied Market LGD - xác định tỷ trọng tổn thất căn cứ vào giá các trái phiếu rủi ro trên thị trường
Statistical LGD - xác định tỷ trọng tổn thất căn cứ trên các dữ liệu lịch sử.
LGD có thể được ước lượng bằng cách xây dựng mối quan hệ với các yếu tố ảnh hưởng Dựa trên các mối quan hệ này, chúng ta có thể dự báo LGD cho từng hình thức tín dụng cụ thể.
3.2.2.2 Lựa chọn mô hình ước lượng LGD
Theo quy định Basel II, để tự ước lượng LGD theo Phương pháp đánh giá nâng cao, các ngân hàng cần đáp ứng điều kiện tối thiểu và xây dựng cơ sở dữ liệu trong ít nhất 5 năm gần nhất Hiện nay, BIDV và các ngân hàng thương mại khác tại Việt Nam đang ở giai đoạn nghiên cứu tiền khả thi để triển khai Basel II, do đó chưa đáp ứng đủ các điều kiện tối thiểu Vì vậy, trong luận văn này, LGD sẽ được áp dụng cho các khoản cho vay thứ cấp của Chính phủ, công ty và ngân hàng là 75%.
3.2.3 Mô hình ước lượng EAD
3.2.3.1 Giới thiệu một số mô hình ước lượng
Theo Basel II, việc xác định EAD có thể được thực hiện theo một trong hai cách tiếp cận F-IRB và A-IRB.
F-IRB: EAD sẽ được ước lượng cho các sản phẩm tín dụng thông thường thông qua hệ số chuyển đổi vốn (CCF) Phương pháp CCFs được cung cấp bởi Ủy ban Basel nhằm hướng dẫn thực hiện quy trình này.
A-IRB: EAD sẽ được ước lượng dựa trên trên các mô hình nội bộ, một trong bốn mô hình kỹ thuật dưới đây:
Phương pháp hệ số chuyển đổi vốn (CCF) xác định giá trị khoản vay mà khách hàng còn nợ ngân hàng khi xảy ra vỡ nợ, được gọi là EAD Khoản tín dụng của khách hàng được phân loại thành hai hình thức chính.
+ Khoản tín dụng theo kỳ hạn: EAD được xác định bằng chính giá trị dư nợ trên tài khoản nội bảng.
+ Khoản tín dụng theo hạn mức: EAD được xác định dựa trên giá trị của cả tài khoản nội bảng và tài khoản ngoại bảng
Ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại BIDV
3.3.1 Dữ liệu về khách hàng doanh nghiệp vay tín dụng tại BIDV
Chọn mẫu với mẫu đảm bảo các tiêu chí sau đây:
Khách hàng doanh nghiệp được chọn mẫu phải có quan hệ tín dụng liên tục trong 04 liên tiếp từ năm 2010 đến 2013.
Khách hàng doanh nghiệp được chọn mẫu phải được xếp hạng tín dụng và có đầy đủ thông tin báo cáo tài chính
Sau khi chọn mẫu, mã hóa dữ liệu khách hàng default cụ thể như sau:
0 là khách hàng không default (Không có RRTD)
1 là khách hàng default (Có RRTD)
Trong giai đoạn 2010 – 2013, ta lập được biến Y(0,1) bao gồm 313 quan sát nhận giá trị bằng 0 và 159 quan sát nhận giá trị bằng 1
3.3.2 Kết quả ước lượng từ mô hình
Mô hình Logit được sử dụng để ước lượng xác suất vỡ nợ (PD) cho BIDV, với 14 biến độc lập ban đầu Sau khi áp dụng kỹ thuật loại bỏ biến, tác giả đã thu được kết quả ước lượng các hệ số.
Biến độc lập Ý nghĩa biến độc lập Hệ số ước lượng Giá trị
Vòng quay TTS đạt -0.965693, cho thấy doanh thu thuần so với tổng tài sản bình quân không khả quan Vòng quay VCSH là 0.191393, phản ánh doanh thu thuần trên vốn chủ sở hữu bình quân Lợi nhuận trước thuế trên doanh thu thuần là 7.280349, cho thấy khả năng sinh lời tốt Tuy nhiên, lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần lại là -8.591188, cho thấy vấn đề trong việc giữ lại lợi nhuận ROA đạt 9.340175, cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản cao, trong khi ROE là -12.18753, cho thấy hiệu quả sinh lời trên vốn chủ sở hữu rất thấp.
X14 Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu -8.939179 0.0000
Xác suất khách hàng default tại BIDV được mô tả bởi công thức sau:
3.3.3 Nhận xét, đánh giá các kết quả ước lượng
Mô hình Logit được sử dụng để xác định xác suất khách hàng default (PD) tại BIDV, giúp giải quyết nhiều vấn đề quan trọng trong quản lý rủi ro tín dụng Việc áp dụng mô hình này không chỉ nâng cao khả năng dự đoán mà còn tối ưu hóa quy trình ra quyết định trong cho vay.
Dự báo tình trạng rủi ro tín dụng đối với các doanh nghiệp ngoài mẫu:
Stt CHỈ TIÊU TÀI CHÍNH KHÁCH HÀNG
1 Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản 0.57 0.95 0.76 1.09 0.82 0.81 0.87 0.31 0.43 0.34
2 Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu 6.54 31.7
5 Thanh toán nợ ngắn hạn 0.07 0.03 0.13 0.17 0.18 0.2 0.15 0.06 0.03 0.16
6 Vòng quay Tổng tài sản 0.17 0.47 1.59 0.27 0.27 0.36 0.26 0.06 0.24 0.08
7 Vòng quay tài sản ngắn hạn 0.24 0.03 -0.82 -0.33 0.11 0.26 -0.1 0.13 -0.7 0.27
8 Vòng quay vốn chủ sở hữu 0.57 0.95 0.76 1.09 0.82 0.81 0.87 0.31 0.43 0.34
9 Vòng quay Hàng tồn kho 6.54 31.7
10 Lợi nhuận trước thuế/Doanh thu thuần 0.03 0.02 0.03 0.13 0.32 0.19 0.2 0.34 0.63 0.09
11 Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần 0.03 0.01 0.02 0.1 0.15 0.15 0.16 0.15 0.15 0.05
12 Lợi nhuận trước thuế/Tổng tài sản (ROA) 0.07 0.03 0.13 0.17 0.18 0.2 0.15 0.06 0.03 0.16
13 Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu (ROE) 0.17 0.47 1.59 0.27 0.27 0.36 0.26 0.06 0.24 0.08
14 Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu 0.24 0.03 -0.82 -0.33 0.11 0.26 -0.1 0.13 -0.7 0.27
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG PD 0.17
Dựa trên kết quả tính toán PD của từng khách hàng trong mẫu, chúng ta có thể xác định xếp hạng tương ứng bằng cách sử dụng bảng mô tả xếp hạng dựa trên các khoảng giá trị của PD.
Xếp hạng đề xuất PD tương ứng
Kết quả phân loại nợ tương ứng PD
Khách hàng PD ương ứng Xếp hạng đề xuất Nhóm nợ
Mô hình ước tính tổn thất dự kiến theo quy định của Basel II được áp dụng để tính toán khoản tổn thất dự tính cho một số khách hàng doanh nghiệp, cho thấy những kết quả đáng chú ý.
Khách hàng PD LGD EAD EL=PD*LGD*EAD