Phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân

Phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU Chương này sẽ trình bày về lý do đề tài nghiên cứu được thực hiện, xác định mục tiêu, đối tượng và phương pháp làm cơ sở cho toàn bộ quá trình nghiên cứu của đề tài. I. Lý do chọn đề tài Việt Nam có trên 84 triệu dân, với đa số là ở độ tuổi trẻ, có thu nhập, phong cách sống hiện đại và có nhu cầu mua sắm lớn. Xu hướng tiêu dùng trước, trả sau tăng nhanh, nhất là ở 2 thành phố lớn Hà Nội và Hồ Chí Minh. Chính vì thế, các sản phẩm tín dụng bán lẻ của các ngân hàng được triển khai trong thời gian gần đây dù còn mới mẻ nhưng đều được khách hàng rất quan tâm và thu được không ít thành công. Đây là thị trường tiềm năng rất lớn nên sự cạnh tranh giữa các ngân hàng rất gay gắt. Để có thể rút ngắn quá trình xét duyệt cho vay, đồng thời hạn chế rủi ro cho ngân hàng, tăng sức cạnh tranh trong ngành, đề tài mong muốn xây dựng mô hình đánh giá xếp hạng tín dụng phù hợp với thực tế, giảm bớt rủi ro do tính chủ quan của chuyên viên tín dụng trong việc ta quyết định cho vay, đưa ra thêm một phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng mới cho những người quan tâm tham khảo. II. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài - Tìm hiểu các phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân trên thế giới. - Tìm hiểu hệ thống đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam Chi nhánh Nam Sài Gòn. - Ứng dụng mô hình Logit trong việc đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân, đề xuất mô hình phù hợp. - Tìm ra ảnh hưởng biên của các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. III. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu 1. Đối tượng Đối tượng nghiên cứu là hệ thống XHTD cá nhân. Đối tượng khảo sát chính là những KH vay vốn của BIDV. 2. Phương pháp nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ tháng 10/2008 đến tháng 02/2010 về thông tin của 137 KH sử dụng thẻ tín dụng NH. Sau khi lấy bộ dữ liệu về thì dữ liệu sẽ được mã hóa rồi sử dụng phần mềm Eviews sử dụng thống kê mô tả,chạy mô hình Logit để phân tích dữ liệu. IV. Ý nghĩa của đề tài Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các tổ chức tài chính, và các cá nhân liên quan, đặc biệt là BIDV trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của mình. V. Kết cấu của đề tài Ngoài phần kết luận và các danh mục, phụ lục kèm theo, đề tài gồm 4 chương: - Chương 1: Tổng quan, - Chương 2: Cơ sở lý thuyết, Kinh nghiệm trên thế giới và thực tiễn XHTD ở Việt Nam. - Chương 3:, Phân tích, giới thiệu về việc lựa chọn biến, trình bày về mô hình Logit. - Chương 4: Hồi quy mô hình Logit với các biến được chọn, đề xuất mô hình XHTDCN. CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤN G Chương này sẽ đem lại những hiểu biết cơ bản về quá trình hình thành và phát triển của việc xếp hạng tín dụng. Từ những kinh nghiệm thu thập lại trong quá trình làm việc nhiều năm của các cán bộ tín dụng để hình thành nên các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, Ngoài ra, chương này còn cung cấp các nghiên cứu trước đây về việc xếp loại các chỉ tiêu ảnh hưởng lên khả năng trả nợ của khách hàng, cũng như phương pháp xếp hạng tín dụng bằng mô hình hồi quy Logit. I. Tổng quan về xếp hạng tín dụng 1. Lịch sử ra đời và phát triển Mô hình định mức tín nhiệm thể nhân ra đời cách đây hơn 50 năm. Theo các mô hình này các cá nhân có nhu cầu thế chấp mua nhà, vay trả chậm dùng thẻ tín dụng sẽ được đánh giá và lượng hóa khả năng thanh toán của cá nhận đó bằng thang điểm tín dụng. Mức điểm thu được cho biết mức độ rủi ro tương đối của khả năng thanh toán và khả năng gây thiệt hại của khách hàng đối với người cho vay. Mức điểm dựa trên thông tin có được từ các báo cáo về quá trình sử dụng khoản tín dụng của khách hang, đồng thời so sánh với những khách hàng tương tự. 2. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng Xếp hạng tín dụng (credit ratings) là thuật ngữ do Moody đưa ra năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt”, khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng tín dụng đầu tiên cho 1500 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gồm 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt từ (AAA) đến (C). Hiện nay, những ký hiệu này trở thành chuẩn mực quốc tế. Ở Việt Nam thuật ngữ xếp hạng tín dụng đang tồn tại nhiều tên gọi như: xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng doanh nghiệp, định dạng tín dụng, xếp hạng KH. Trong đề tài này tác giả dùng thuật ngữ “xếp hạng tín dụng” (XHTD). Khái niệm về XHTD có thể được khái quát một cách đơn giản như sau XHTD có nghĩa là việc phân loại, sắp xếp một đối tượng vào các nhóm KH trên cơ sở đo lường rủi ro tín dụng. Hệ thống XHTD dùng để đánh giá mức độ tín nhiệm đối với trách nhiệm tài chính của cả 2 nhóm KH doanh nghiệp và KH cá nhân (thể nhân). Trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả tập trung phân tích và nghiên cứu hệ thống XHTD dành cho nhóm KH cá nhân. 3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng cá nhân Thứ nhất, tính chính xác: cung cấp mức độ rủi ro cho người cho vay, tùy thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro của người cho vay mà ra quyết định cho vay hay không. Thứ hai, tốc độ, hiệu quả và chi phí: mô hình xếp hạng tín dụng được hoàn thiện và được mã hóa thành những phần mềm chuyên biệt đã làm cho việc ra quyết định cho vay diễn ra nhanh hơn dẫn đến giảm chi phí khi xem xét cũng như ra quyết định cho vay. Thứ ba, sự công bằng: mô hình xếp hạng tín dụng cho kết quả một cách công bằng hơn là việc ra quyết định phán xét cá nhân của người cho vay (loại bỏ hoàn toàn các yếu tố về giới tính, tôn giáo, quốc tịch…). Thứ tư, mức độ tin cậy: mô hình xếp hạng tín dụng FICO đã được kiểm định và cho thấy rằng việc sử dụng mô hình xếp hạng tín dụng tạo ra sự công bằng, đáng tin cậy đồng thời giảm thiểu rủi ro tín dụng hơn là việc ra quyết định độc lập của người cho vay. Thứ năm, tính kiên định: mô hình được mã hóa với một số biến nhất định, chỉ đưa ra một kết quả duy nhất, với người cho vay khi xem xét ra quyết định cho vay lại bị ảnh hưởng của nhiều yếu tố xung quanh dẫn đến việc ra quyết định sai. II. Một số nghiên cứu và kinh nghiệm xếp hạng tín nhiệm thể nhân trên thực tế 1. Tình huống nghiên cứu của Vương Quân Hoàng Tác giả thực hiện hồi quy nhị phân Logistic trên tập mẫu thu thập được với các biến cho vào mô hình như sau: Bảng 2.1: Các đặc trưng của khách hàng Ký hiệu Ý nghĩa X 01 Tuổi tác X 02 Trình độ học vấn X 03 Loại hình công việc X 04 Thời gian công việc X 05 Mức thu nhập hàng tháng X 06 Tình trạng hôn nhân X 07 Nơi cư trú X 08 Thời gian cư trú X 09 Số người sống phụ thuộc X 10 Phương tiện đi lại X 11 Phương tiện thông tin X 12 Chênh lệch giữa thu nhập và chi tiêu X 13 Giá trị tài sản khách hàng X 14 Giá trị các khoản nợ X 15 Quan hệ với Techcombank X 16 Uy tín trong giao dịch Nguồn: Vương Quân Hoàng, 2006, Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân Dạng mô hình hồi quy Logit: ( ) 1 T T x x e P x e β β = + Trong đó ( )P x là xác suất của quan sát x Mô hình hồi quy Logit có các hệ số hồi quy như sau: T x β = -1.238151X 1 - 0.591102X 2 - 1.371960X 3 + 3.240103X 5 - 1.833702X 6 - 8.070600X 7 - 5.336831X 8 - 1.091686X 9 - 1.508460X 10 - 18.28262X 11 +5.670182X 12 + 3.595030X 13 - 0930329X 14 - 1.482391X 15 Trong đó X 4 và X 16 là những biến không có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mô hình. Dựa vàp tập mẫu gồm 1727 quan sát tác giả đã đưa ra mô hình hồi quy Logit như trên với việc dự đoán chinh xác rất cao 99.25%. 2. Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO Fair Isaac Corp đã xây dựng mô hình điểm số tín dụng FICO thấp nhất là 300 và cao nhất là 850 áp dụng cho cá nhân dựa vào tỷ trọng của 5 chỉ số phân tích dưới đây. Bảng 3.11 : Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm số tín dụng FICO. Tỷ trọng Tiêu chí đánh g i á 35% Lịch sử trả nợ (Payment history) : Thời gian trễ hạn càng dài và số tiền trễ hạn càng cao thì điểm số tín dụng càng thấp. 30% Dư nợ tại các tổ chức tín dụng (Amounts owed) : Nợ quá nhiều so với mức cho phép đặc biệt là đối với thẻ tín dụng sẽ làm giảm điểm số tín dụng. 15% Độ dài của lịch sử tín dụng (Length of credit history) : Thông tin càng nhiều năm càng đáng tin cậy và điểm số tín dụng sẽ càng cao. 10% Số lần vay nợ mới (New credit) : Vay nợ thường xuyên bị xem là dấu hiệu có khó khăn về tài chính nên điểm số tín dụng càng thấp. 10% Các loại tín dụng được sử dụng (Types of credit used) : Các loại nợ khác nhau sẽ được tính điểm số tín dụng khác nhau. (Nguồn h tt p : // e n. wi k i p e d i a.org) Mô hình điểm số tín dụng FICO được áp dụng rộng rãi tại. Theo mô hình của FICO thì người có điểm số tín dụng ở mức 700 được xem là tốt, đối với cá nhân có điểm số tín dụng thấp hơn 620 sẽ có thể bị ngân hàng e ngại khi xét cho vay. III. GIỚI THIỆU BIDV CHI NHÁNH NAM SÀI GÒN 1. Tư cách pháp lý, nội dung và phạm vi hoạt động a. Tư cách pháp lý • Tên tiếng Việt: CHI NHÁNH NGÂN HÀNG ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN NAM SÀI GÒN • Tên giao dịch quốc tế bằng tiếng Anh : Bank for Investerment and Development of Vietnam, South Saigon Branch • Viết tắt bằng tiếng Anh : BIDV, South Saigon Branch Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Nam Sài Gòn là chi nhánh cấp 1 trực thuộc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam, là đại diện pháp nhân của NHĐT&PT VN, có con dấu, có bảng tổng kết tài sản, có nhiệm vụ thực hiện các hoạt động của NHĐT&PT VN theo ủy quyền của Tổng giám đốc NHĐT&PT VN, là đơn vị hạch toán phụ thuộc trong hệ thống NHĐT&PT VN. Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Nam Sài Gòn được thành lập theo Quyết định của Hội đồng quản trị NHĐT&PT VN trên cơ sở chấp thuận của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước. b. Lựa chọn địa điểm Qua khảo sát, Sở giao dịch II đã lựa chọn điểm đặt trụ sở của Chi nhánh Nam Sài Gòn tại số 01 Đinh Lễ - Quận 4 – TP HCM với diện tích: 1.000m 2 . c. Nội dung hoạt động • Huy động vốn Huy động vốn dài hạn, trung hạn, ngắn hạn bằng Đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ từ mọi nguồn vốn trong nước dưới các hình thức: - Nhận tiền gửi tiết kiệm không kỳ hạn và có kỳ hạn, tiền gửi thanh toán của các tổ chức và dân cư ; - Thực hiện các hình thức huy động vốn khác; - Phát hành chứng chỉ tiền gửi, kỳ phiếu, trái phiếu khi được Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao. • Nghiệp vụ tín dụng - Cho vay dài hạn, trung hạn và ngắn hạn bằng Đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ đối với các tổ chức, cá nhân phù hợp với quy định của Pháp luật và Quy định của Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. - Chiết khấu giấy tờ có giá, thực hiện các nghiệp vụ bảo lãnh Ngân hàng. - Thực hiện các loại hình tín dụng khác khi được Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao. • Hoạt động dịch vụ - Thực hiện các nghiệp vụ thanh toán trong nước, quốc tế; dịch vụ thu và chi tiền mặt. - Thực hiện nghiệp vụ mua bán ngoại tệ; dịch vụ ngân hàng đại lý. - Thực hiện các dịch vụ thanh toán khác theo ủy quyền của Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. • Các hoạt động khác: - Quản lý vốn đầu tư cho các dự án theo yêu cầu khách hàng. - Thực hiện dịch vụ giữ hộ các giấy tờ có giá và các tài sản quý của khách hàng. - Kinh doanh vàng bạc, kim khí quý, đá quý. - Các nghiệp vụ Ngân hàng đối ngoại và các nghiệp vụ khác do Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao. 2. Chức năng phòng Quản lý rủi ro: • Công tác quản lý tín dụng: - Tham mưu đề xuất chính sách, biện pháp phát triển và nâng cao hoạt động tín dụng. - Quản lý, giám sát, phân tích, đánh giá rủi ro tiềm ẩn đối với danh mục tín dụng của chi nhánh; duy trì và áp dụng hệ thống đánh giá, xếp hạng tín dụng vào việc quản lý danh mục. - Đầu mối nghiên cứu, đề xuất trình lãnh đạo phê duyệt hạn mức, điều chỉnh hạn mức, cơ cấu, giới hạn tín dụng cho từng ngành, từng nhóm và từng khách hàng. - Đầu mối đề xuất trình Giám đốc kế hoạch giảm nợ xấu của Chi nhánh, của khách hàng và phương án cơ cấu lại các khoản nợ vay của khách hàng theo quy định. - Giám sát việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro; tổng hợp kết quả phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro gửi Phòng tài chính kế toán để lập cân đối kế toán theo quy định. - Thực hiện việc xử lý nợ xấu. • Công tác quản lý rủi ro tín dụng: - Tham mưu, đề xuất xây dựng các quy định, biện pháp quản lý rủi ro tín dụng. - Trình lãnh đạo cấp tín dụng/bảo lãnh cho khách hàng. - Phối hợp, hỗ trợ Phòng Quan hệ khách hàng để phát hiện, xử lý các khoản nợ có vấn đề. - Chịu trách nhiệm hoàn toàn về việc thiết lập, vận hành, thực hiện và kiểm tra, giám sát hệ thống quản lý rủi ro của Chi nhánh. • Công tác quản lý rủi ro tác nghiệp: - Phổ biến các văn bản quy định, quy trình về quản lý rủi ro tác nghiệp của BIDV và đề xuất, hướng dẫn các chương trình, biện pháp triển khai để phòng ngừa. - Hướng dẫn, hỗ trợ các phòng nghiệp vụ trong Chi nhánh tự kiểm tra và phối hợp thực hiện việc đánh giá, rà soát, phát hiện rủi ro tác nghiệp ở các phòng. 3. Mô hình tổ chức Chi nhánh Nam Sài Gòn được triển khai theo mô hình Chi nhánh hỗn hợp gồm 04 khối (8 Phòng /Tổ) và khối Đơn vị trực thuộc: gồm các Phòng giao dịch, Quỹ Tiết kiệm. 4. Hệ thống xếp hạng tín dụng của BIDV: Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam (BIDV) xây dựng hệ thống XHTD theo nguyên tắc hạn chế tối đa ảnh hưởng chủ quan của các chỉ tiêu tài chính bằng cách thiết kế các chỉ tiêu phi tài chính, và cung cấp những hướng dẫn chi tiết cho việc đánh giá chấm điểm. Đây là một trong những NHTM tại Việt nam đi đầu trong áp dụng phân loại nợ theo Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN. Quy trình chấm điểm khách hàng Ban Giám đốc Khối Quan hệ khách hàng Khối QLRR Khối tác nghiệp Khối quản lý nội bộ Phòng QHKH Khối đơn vị trực thuộc Phòng QLRR Phòng DVKH Phòng QL và DV Kho quỹ Phòng Tổ chức Hành chính Phòng Kế hoạch - Tổng hợp PGD Phòng Quản trị tín dụng Máy ATM Phòng Tài chính - Kế toán Quỹ Tiết kiệm Bước 1: Các chỉ tiêu, điểm ban đầu, trọng số từng chỉ tiêu được trình bày trong bảng sau: Bảng: Các chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của BIDV Chỉ tiêu Điểm ban đầu Trọng số 100 75 50 25 0 Phần I: Thông tin về nhân thân 1 Tuổi 36 -55 26-35 56-60 20-25 >60 hoặc 18- 20 10% 2 Trình độ học vấn Trên đại học Đại học Cao đẳng Trung học Dưới trung học 10% 3 Tiền án, tiền sự Không Có 10% 4 Tình trạng cư trú Chủ sở hữu Nhà chung cư Với gia đình Thuê Khác 10% 5 Số người ăn theo <3 người 3 người 4 người 5 người > 5 người 10% 6 Cơ cấu gia đình Hạt nhân Sống với cha mẹ Sống cùng gia đình khác Khác 10% 7 Bảo hiểm nhân mạng >100 triệu 50-100 triệu 30-50 triệu <30 triệu 10% 8 Tính chất công việc hiện tại Quản lí, điều hành chuyên môn Lao động được đào tạo nghề Lao động thời vụ Thất nghiệp 10% 9 Thời gian làm công việc hiện tại >7 năm 5-7 năm 3-5 năm 1-3 năm <1năm 10% Xác định nhân thân Xác định khả năng trả nợ Tổng hợp điểm và quyết định Đánh giá Tài sản đảm bảo Xếp loại khách hàng Bước 1 Bước 3 Bước 2 Bước 4 [...]... nhập 3 4 Các dịch vụ sử dụng gửi và Chỉ sử dụng các dịch vụ dịch vụ thanh toán Không sử dụng 20% 15% khác Nguồn: Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam Bước 2: Căn cứ vào tổng điểm đạt được đã nhân với trọng số để xếp hạng khách hàng cá nhân theo mười mức giảm dần từ AAA đến D Với mỗi mức xếp hạng sẽ có cách đánh giá rủi ro tương ứng Bảng: Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của BIDV Điểm Xếp hạng 95 –... cậy Do đó nếu áp dụng mô hình Logit vào việc xếp hạng tín dụng cá nhân còn rất hạn chế, thiếu chính xác Kiến nghị Do nhu cầu vay vốn của khách hàng cá nhân ngày càng tăng đòi hỏi việc quyết định cho vay cần diễn ra nhanh chóng và giảm thiểu tối đa rủi ro cho ngân hàng nên việc đưa vào sự dụng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân là rất cần thiết Tuy nhiên phải có sự nghiên cứu kỹ lưỡng về các chỉ tiêu ảnh... được ứng dụng với những phương pháp đơn giản và định tính KH cá nhân là đối tượng KH hay thay đổi và khó quản lý, nhất là trong điều kiện thiếu thông tin minh bạch tại Việt Nam Điều này dẫn đến rủi ro khi cho vay tín dụng đối với NH là điều không thể tránh khỏi nếu như vẫn tiếp tục sử dụng các phương pháp chuyên gia, định tính và thiếu phân tích hành vi KH Vậy, việc đổi mới mô hình chấm điểm tín dụng, ... Ðức 2 Vương Quân Hoàng (2006), Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân, Tạp chí khoa học 3 BIDV (2004), “Sổ tay tín dụng , BIDV 4 Đỗ Thị Tươi, (2010), Chính sách tiền lương ở Việt Nam trong quá trình hội nhập, ĐH Lao động Xã hội, Cổng thổng tin tuyển dụng của công đồng Nhân sự 5 Tài liệu hướng dẫn chấm điểm tín dụng và xếp hạng KH cá nhân, phòng Quản lí rủi ro BIDV... nhiên, đảm bảo tính dự báo tốt cho mô hình Vậy, tác giả xin được đề xuất mô hình trên là mô hình XHTD cá nhân của BIDV, mô hình này đảm bảo các yếu tố về thống kê để có thể suy rộng ra tổng thể Ta có thể xây dựng hệ thống đánh giá xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân dựa trên việc dự đoán xác suất này được thực hiện thông qua hàm phân phối Logit ước lượng từ mẫu trên Bảng: Tiêu chuẩn phân bổ cá thể theo... điểm đã chấm cho tài sản đảm bảo để xếp loại A, B, C: Bảng: Hệ thống ký hiệu đánh giá tài sản đảm bảo của BIDV Điểm 225-300 75-224