Đổi mới cách thức đo lường rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong quá trình tái cấu trúc hệ thống

Đổi cách thức đo lường rủi ro tín dụng NHTM Việt Nam trình tái cấu trúc hệ thống Ths Phạm Thu Thủy- Đỗ Thị Thu Hà Trong năm 2012, nợ xấu rủi ro tín dụng tiếp tục vấn đề lớn cản trở phát triển toàn diện hệ thống ngân hàng thương mại Đứng trước tình hình này, để đảm bảo hệ thống ngân hàng Việt Nam hoạt động ổn định vững chắc, Ngân hàng Nhà nước Việt nam định hướng chiến lược phát triển lĩnh vực ngân hàng từ đến năm 2020 theo hướng tập trung quản trị rủi ro nói chung quản trị rủi ro tín dụng nói riêng Do đó, việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế trở thành vấn đề cấp thiết NHTM Việc lượng hóa rủi ro tín dụng cách xác không giúp NHTM chọn lọc khách hàng, định giá khoản vay hiệu mà giúp NHTM thiết lập dự phòng rủi ro tín dụng mức vốn kinh tế cần thiết để chống đỡ rủi ro Trong hiệp ước Basel khuyến khích NHTM xây dựng cách thức mô hình nhằm lượng hóa rủi ro tín dụng theo khung giá trị VAR, hệ thống ngân hàng Việt nam, NHTM chủ yếu đo lường rủi ro tín dụng dựa tiêu nợ xấu nợ hạn, việc áp dụng phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng đại giai đoạn đầu thử nghiệm, chưa có ngân hàng thức lượng hóa rủi ro tín dụng cho ngân hàng Xuất phát từ thực trạng đó, tác giả nhận thấy cần thiết phải nghiên cứu, xây dựng áp dụng cách thức lượng hóa rủi ro tín dụng NHTM Việt Nam Bài viết giới thiệu khái quát rủi ro tín dụng số cách thức đo lường rủi ro tín dụng, tập trung phân tích thực trạng lượng hóa rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam đưa số khuyến nghị nhằm giúp ngân hàng xây dựng thành công mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng Nợ xấu- thước đo truyền thống rủi ro tín dụng Trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, tín dụng hoạt động kinh doanh đem lại lợi nhuận chủ yếu ngân hàng nghiệp vụ tiềm ẩn rủi ro lớn Kinh doanh ngân hàng kinh doanh rủi ro, theo đuổi lợi nhuận với rủi ro chấp nhận chất ngân hàng P Volker, cựu chủ tịch Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED) cho rằng: “Nếu ngân hàng khoản vay tồi hoạt động kinh doanh” Rủi ro tín dụng (RRTD) nguyên nhân chủ yếu gây tổn thất ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng kinh doanh ngân hàng Các định nghĩa rủi ro tín dụng đa dạng lại rút nội dung rủi ro tín dụng sau: Rủi ro tín dụng xảy người vay sai hẹn (defaut) thực nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng, bao gồm gốc và/ lãi Sự sai hẹn trễ hạn (delayed payment) không toán (nonpayment) Rủi ro tín dụng dẫn đến tổn thất tài chính, tức giảm thu nhập ròng giảm giá trị thị trường vốn Trong trường hợp nghiêm trọng dẫn đến thua lỗ, mức độ cao dẫn đến phá sản Đối với nước phát triển (như Việt Nam), ngân hàng thiếu đa dạng kinh doanh dịch vụ tài chính, sản phẩm dịch vụ nghèo nàn, tín dụng coi dịch vụ sinh lời chủ yếu chí gần nhất, đặc biệt ngân hàng nhỏ Vì rủi ro tín dụng cao hay thấp định hiệu kinh doanh ngân hàng Mặt khác, rủi ro lợi nhuận kỳ vọng ngân hàng hai đại lượng đồng biến với phạm vi định (lợi nhuận kỳ vọng cao, rủi ro tiềm ẩn lớn) Các cách tiếp cận truyền thống thường đo lường rủi ro thông qua tiêu hệ số nợ hạn, hệ số nợ xấu, hệ số rủi ro vốn, hệ số khả bù đắp rủi ro… đó, sử dụng phổ biến tiêu nợ xấu Quyết định 493/2005/QĐ-Ngân hàng Nhà nước ngày 22/4/2005 Ngân hàng Nhà nước sau: “Nợ xấu khoản nợ phân loại vào nhóm (dưới chuẩn), nhóm (nghi ngờ) nhóm (có khả vốn), đồng thời Điều Quyết định nói quy định ngân hàng thương mại vào khả trả nợ khách hàng để hạch toán khoản vay vào nhóm thích hợp Như nợ xấu xác định theo yếu tố: (i) hạn 90 ngày (ii) khả trả nợ đáng lo ngại Đây coi định nghĩa theo tiêu chuẩn kế toán Việt Nam Theo định nghĩa nợ xấu Phòng Thống kê – Liên hợp quốc, “về khoản nợ coi nợ xấu hạn trả lãi và/hoặc gốc 90 ngày; khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên nhập gốc, tái cấp vốn chậm trả theo thoả thuận; khoản phải toán hạn 90 ngày có lý chắn để nghi ngờ khả khoản vay toán đầy đủ”.Sự khác biệt tiêu chí phân loại nợ xấu lý có chênh lệch tỷ lệ nợ xấu theo tính toán NHNN VIệt nam tỷ lệ nợ xấu theo tính toán tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế Nợ xấu hệ thống ngân hàng năm 2012 tăng cao đột biến số tương đối tuyệt đối, gấp nhiều lần so với năm trước Thực tế nợ xấu phát sinh năm mà tích lũy thời gian dài Nợ xấu có xu hướng tăng năm 2007 đặc biệt quan tâm ý từ cuối năm 2011 tốc độ tăng nhanh Hình : Giá trị nợ xấu (1.000 tỷ đồng) tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống giai đoạn 2004-9/2012 Hình : Tỷ lệ Nợ xấu/GDP giai đoạn 2004-9/2012 Nguồn: NHNN,Tổng cục thống kê, tính toán tác giả Theo Thống đốc Ngân hàng nhà nước (NHNN), tính tới thời điểm 30/9/2012 nợ xấu toàn ngành mức 8,82% tổng dư nợ tín dụng tương đương 257.000 tỷ đồng, cao nhiều số báo cáo tổ chức tín dụng (TCTD) 4,93% Tuy nhiên, theo đánh giá tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế, tình hình nợ xấu Việt Nam tồi tệ nhiều Theo chuyên gia phân tích Fitch Ratings, số vào 9/2012 khoảng 15% Trong đó, theo báo cáo tờ Wall Street Journal tháng 9/2012, Barclays, tập đoàn ngân hàng lớn nước Anh, cho tỷ lệ nợ xấu Việt Nam lên tới 20% Ngay sau trái phiếu phát hành nội tệ ngoại tệ Việt Nam bị Moody's hạ bậc tín nhiệm từ B1 xuống mức B2 liên quan đến vấn đề nợ xấu Hình 3: Tốc độ gia tăng nợ xấu giai đoạn 2005 – 2012 Nguồn: NHNN, tính toán tác giả Mặc dù, vấn đề nợ xấu đặc biệt quan tâm cảnh báo từ cuối năm 2011 tốc độ gia tăng nợ xấu năm 2012 lại vọt lên cao nhiều so với năm trước Năm 2009 tốc độ tăng nợ xấu 27% chiếm 2,1% GDP, sang năm 2010 nợ xấu tăng 41% chiếm 2,5% GDP Trong năm 2011 tổng dư nợ tăng 13,32% giá trị nợ xấu tăng 64% (từ khoảng 50.400 tỷ đồng lên 81.000 tỷ đồng) Tỷ lệ nợ xấu tăng tương ứng từ 2,21% (31/12/2010) lên 3,10% (31/12/2011) Tuy vậy, sang năm 2012, tháng đầu năm nợ xấu tăng tới 211% chiếm đến 12,8% GDP Việc sử dụng tiêu nợ xấu để đo lường rủi ro tín dụng có nhiều ưu điểm như: - Nó cho biết quy mô tỷ lệ vốn khó thu hồi danh mục cho vay, thực tế khoản tổn thất ngân hàng, tùy thuộc vào độ lớn nợ xấu, ngân hàng sử dụng nguồn dự phòng rủi ro, lợi nhuận hay vốn chủ sở hữu để bù đắp - Sử dụng tiêu trực quan, đơn giản dễ tính toán Tuy nhiên, việc đo lường rủi ro tín dụng dựa tiêu nợ xấu có số hạn chế như: - Chỉ tiêu thể mức độ rủi ro ngân hàng thời điểm khứ Ngân hàng khó dự tính thời điểm tương lai, mức độ rủi ro ngân hàng - Ngân hàng làm giảm tỷ lệ nợ xấu cách gia tăng dư nợ tín dụng, nhờ có hệ số tài đẹp mức độ rủi ro thực tế ngân hàng không giảm mà nghiêm trọng - Khó tính toán rủi ro khoản vay trước cấp tín dụng, vậy, không giúp ngân hàng định mức bù rủi ro hay định tín dụng Đo lường rủi ro tín dụng theo khung giá trị VAR Hiệp ước Basel II khuyến khích ngân hàng sử dụng cách tiếp cân mô hình đo lường RRTD để lượng hóa giá trị tổn thất tín dụng tối đa dựa khung giá trị VaR (Value at Risk) Một cách tổng quát VaR đo lường tổn thất tối đa tình xấu khoảng thời gian xác định với mức xác suất cho trước (thường gọi độ tin cậy) VAR xác định theo cách thường gọi VAR tuyệt đối VAR cho phép tổng hợp tất trạng thái rủi ro khoản cho vay khác để tìm số nhằm trả lời câu hỏi: “Nếu năm sau năm không thuận lợi, tổn thất tín dụng tối đa ngân hàng với độ tin cậy cho trước (thường 99,9%)?, từ xác định mức vốn cần thiết để chống đỡ cho rủi ro Trong giá trị VaR cho danh mục đầu tư sử dụng phổ biến NHTM, việc tính toán VaR tín dụng gặp nhiều khó khăn do: - VaR tín dụng thường đo lường khoảng thời gian dài hơn, thường năm (trong giá trị VaR danh mục đầu tư thường tính cho khoảng thời gian ngày) - Các số liệu quan sát (các vụ rủi ro vỡ nợ thực tế) thường nhỏ nhiều so với rủi ro thị trường (các chứng khoán giảm giá) - Tính lỏng công cụ tín dụng thấp, giao dịch thị trường nên khó tính giá trị thị trường độ biến động giá trị thị trường khoản vay - Rủi ro thị trường thường giả định tuân theo phân phối chuẩn, phân phối tín dụng nghiêng bên trái có phần đuôi trải rộng Theo quy định Basel II, tổn thất tín dụng danh mục tín dụng phân chia thành 02 loại (i) Khoản tổn thất dự tính (Tổn thất dự tính) – EL (ii) Khoản tổn thất không dự tính (Tổn thất dự tính) – UL 2.1 Tổn thất dự tính Tổn thất dự tính (EL) mức tổn thất trung bình tính từ số liệu thống kê khứ, mức tổn thất ngân hàng kỳ vọng xảy khoảng thời gian Ngân hàng sử dụng tiêu tổn thất dự tính làm chuẩn để định cho vay, tổn thất dự tính khách hàng vượt tỷ lệ theo quy định ngân hàng, ngân hàng tự động từ chối cho vay với khách hàng Ngoài ra, EL để ngân hàng định mức bù rủi ro lãi suất cho vay với khách hàng, để ngân hàng trích lập dự phòng rủi ro, thực tế, rủi ro dự tính nên xem khoản chi phí hoạt động tín dụng Đối với khoản vay hay khách hàng, tỷ lệ tổn thất dự tính – EL xác định sau: EL: = LGD * PD Giá trị tổn thất dự kiến LGD* PD* EAD - EL: Là tổn thất dự kiến (có thể tính theo tỷ lệ % theo giá trị tiền tệ) - LGD: Là tổn thất ngân hàng trường hợp khách hàng không trả nợ - PD: Xác suất không trả nợ khách hàng - EAD: Dư nợ khách hàng thời điểm khách hàng không trả nợ Các tiêu cấu thành công thức tính toán sau: Thứ nhất, PD - xác suất không trả nợ: sở để tính toán xác suất hạng tín dụng khách hàng, thời hạn quy mô khoản vay, kế hoạch trả nợ khách hàng, chu kỳ kinh tế, đó, quan trọng hạng tín dụng khách hàng Theo yêu cầu Basel II, để tính toán xác xuất không trả nợ vòng năm khách hàng, ngân hàng phải vào số liệu khách hàng vòng năm trước Những liệu phân theo nhóm sau: - Nhóm liệu tài liên quan đến hệ số tài khách hàng đánh giá tổ chức xếp hạng - Nhóm liệu định tính phi tài liên quan đến trình độ quản lý, khả nghiên cứu phát triển sản phẩm mới, liệu khả tăng trưởng ngành… - Những liệu mang tính cảnh báo liên quan đến tượng báo hiệu khả không trả nợ cho ngân hàng số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi… Từ liệu trên, ngân hàng nhập vào mô hình định sẵn, từ tính hạng tín dụng xác xuất không trả nợ khách hàng Đó mô hình tuyến tính, mô hình probit… thường xây dựng tổ chức tư vấn chuyên nghiệp Thứ hai, LGD: tỷ trọng tổn thất trường hợp khách hàng không trả nợ - tỷ trọng phần vốn bị tổn thất tổng dư nợ thời điểm khách hàng không trả nợ LGD không bao gồm tổn thất khoản vay mà bao gồm tổn thất khác phát sinh khách hàng không trả nợ, lãi suất đến hạn không toán chi phí hành phát sinh như: chi phí xử lý tài sản chấp, chi phí cho dịch vụ pháp lý số chi phí liên quan Tỷ trọng tổng thất ước tính tính toán theo công thức sau đây: LGD = (EAD - Số tiền thu hồi)/EAD Trong EAD: Exposure at Default - tổng dư nợ khách hàng thời điểm khách hàng không trả nợ Số tiền thu hồi bao gồm khoản tiền mà khách hàng trả khoản tiền thu từ xử lý tài sản chấp, cầm cố LGD coi 100% - tỷ lệ vốn thu hồi Theo thống kê ủy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thường mang giá trị cao (70% - 80%) thấp (20 - 30%) Do đó, không nên sử dụng tỷ lệ thu hồi vốn bình quân Theo nghiên cứu ủy ban Basel, hai yếu tố giữ vai trò quan trọng định khả thu hồi vốn ngân hàng khách hàng không trả nợ tài sản bảo đảm khoản vay cấu tài sản khách hàng Tổng cộng khoản tổn thất dự tính khách hàng vay vốn danh mục tín dụng ngân hàng tạo thành tổn thất dự tính toàn danh mục tín dụng Trên sở đó, ngân hàng xây dựng sách định giá trích lập dự phòng nhằm bù đắp tổn thất cho khoản vay, khách hàng toàn danh mục cho vay Trong đó: ELp: Giá trị tổn thất dự tính danh mục cho vay ELLi: Giá trị tổn thất dự tính khoản vay i 2.2 Tổn thất không dự tính (UL) Tổn thất không dự tính (UL) khoản vay hiểu giá trị độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình (tổn thất dự tính EL) Nguồn để bù đắp tổn thất dự tính từ vốn chủ sở hữu ngân hàng, ngân hàng cần nắm giữ đủ vốn để bù đắp cho tổn thất Tỷ lệ tổn thất dự tính khoản vay tính công thức: UL = EDF (I – EDF ) x LGD Còn giá trị tổn thất dự tính tính theo công thức sau: UL = EDF (I – EDF ) x LGD xEAD Trong đó: LGD: Tổn thất ngân hàng trường hợp khách hàng không trả nợ EDF: Xác suất vỡ nợ kỳ vọng công ty EAD: Dư nợ khách hàng thời điểm khách hàng không trả nợ Đối với danh mục cho vay UL xác định qua bước: - Bước 1: Xác định UL riêng lẻ khoản vay, chưa xem xét đến hiệu ứng mối tương quan - Bước 2: Ước lượng hệ số tương quan vỡ nợ khoản vay riêng lẻ danh mục Hệ số tương quan vỡ nợ tính toán thông qua số liệu thống kê mô hình - Bước 3: Xác định tổn thất không dự tính UL xem xét mối quan hệ tương quan vỡ nợ khoản vay danh mục ULp: Tổn thất dự tính danh mục cho vay ULi, ULj: Tổn thất dự tính khoản vay thứ i j Xi, Xj: Tỷ trọng khoản vay thứ i j danh mục Cor : Hệ số tương quan vỡ nợ khỏan vay danh mục Hình 6: Mô hình mô tả tổn thất tín dụng theo Basel II VaR tín dụng xác định tổn thất dự tính, sở để xác định vốn kinh tế ngân hàng cần nắm giữ để bù đắp cho rủi ro dự tính Các mô hình lượng hóa VaR tín dụng Việc lượng hóa rủi ro tín dụng thường thực phần mềm để tiện sử dụng cho NHTM Bài viết xin giới thiệu phần mềm sử dụng phổ biến phần mềm Credit Metrics phần mềm KMV 3.1 Mô hình CreditMetrics CreditMetric mô hình giới thiệu từ năm 1997 JP Morgan nhà tài trợ (Bank of America, Union Bank of Switzerland…) khung đo lường giá trị chịu rủi ro (VAR) cho khoản vay tài sản không giao dịch thị trường Để tính toán giá trị thị trường khoản vay, CreditMetrics sử dụng số liệu: (1) Hạng tín dụng khách hàng vay vốn (2) Xác suất thay đổi hạng tín dụng khách hàng năm tới (Ma trận chuyển hạng) (3) Tỷ lệ thu hồi từ khoản vay bị vỡ nợ (4) Mức chênh thu nhập thị trường trái phiếu Việc tính toán VaR tín dụng theo mô hình Credit Metric thực sau: Bước 1: xác định ma trận xác suất thay đổi chất lượng tín dụng Xác xuất chuyển đổi dựa số liệu khứ công ty với lịch sử 20 năm tất ngành công nghiệp cung cấp hãng xếp hạng tín nhiệm S&P, Moody’s ngân hàng tự xây dựng Xác xuất chuyển đổi thực tế xác xuất không hoàn trả thay đổi mạnh mẽ qua năm, phụ thuộc vào tình trạng khủng hoảng hay phát triển kinh tế, dự tính xác suất khách hàng nâng hạng, xuống hạng hay vỡ nợ Rất nhiều ngân hàng muốn dựa vào thống kê riêng họ - thống kê liên quan mật thiết tới thành phần hạng mục nợ trái phiếu Họ phải điều chỉnh giá trị ghi lịch sử cho phù hợp với đánh giá môi trường Bảng 1: Ma trận chuyển dịch, xác xuất tỉ lệ chuyển hạng tín dụng vòng năm Thứ Thứ hạng cuối năm (%) hạng AAA ban đầu AA A BBB BB B CCC Vỡ nợ AAA 90.81 8.33 0.68 0.06 0.12 0 AA 0.70 90.65 7.79 0.64 0.06 0.14 0.02 A 0.09 2.27 91.05 5.52 0.74 0.26 0.01 0.06 BBB 0.02 0.33 5.95 86.93 5.30 1.17 1.12 0.18 BB 0.03 0.14 0.67 7.73 80.53 8.84 1.00 1.06 B 0.11 0.24 0.43 6.48 83.46 4.07 5.20 CCCC 0.22 0.22 1.30 2.38 11.24 64.86 19.79 Nguồn: Standard & Poor’s CreditWeek (April 15, 1996) Dựa vào ma trận chuyển hạng biếtđược xác xuất chuyển hạng tín dụng khách hàng tất khả xảy Ví dụ: xác suất thay đổi khách hàng xếp hạng ban đầu A đến hạng AAA sau năm 0,09%, AA 2,27%, BBB 5,52%, BB 0,74%… Xác suất phản ánh khả thay đổi chất lượng tín dụng khách hàng khoảng thời gian xác định trước Bước 2: Tính toán giá trị khoản vay phân phối xác xuất giá trị khoản vay Trường hợp khách hàng vỡ nợ giá trị khoản vay dựa tỷ lệ thu hồi khoản vay giá trị thu hồi khoản vay Tỷ lệ thu hồi phụ thuộc vào phân hạng tín dụng khách hàng Trường hợp khách hàng nâng xuống hạng tín dụng giá trị khoản vay dựa tỷ lệ lãi suất bù rủi ro khách hàng giá trị khoản vay tăng khách hàng lên hạng giảm khách hàng bị xuống hạng Trường hợp hạng tín nhiệm khách hàng thay đổi, giá trị khoản vay vào thời điểm cuối năm thứ tính theo công thức: C1 C2 C3 D+Cn P = C0 + + - + - + + -(1+r1 +s1) (1+r2 +s2)2 (1+r3 +s3)3 (1+rn +sn)n Trong Ci: lãi suất khoản vay năm I D: Mệnh giá khoản vay ri = lãi suất rủi ro trái phiếu phủ thời hạn i năm si = phần bù lãi suất năm khoản vay thuộc phân hạng tín nhiệm thời hạn i năm Giả sử có bảng ri +si khoản vay với hạng tín nhiệm khác sau Bảng 2: ri +si khoản vay với hạng tín nhiệm khác Loại Năm Năm Năm Năm 3.60 4.17 4.73 5.12 AAA 3.65 4.22 4.78 5.17 AA 3.72 4.32 4.93 5.32 A BBB 4.10 4.67 5.25 5.63 5.55 6.02 6.78 7.27 BB 6.05 7.02 8.03 8.52 B 15.05 15.02 14.03 13.52 CCC Nguồn: Standard & Poor’s CreditWeek (April 15, 1996) Giả sử khoản vay có giá trị 100 USD, thời hạn năm, lãi suất 6%/năm Dựa vào ma trận chuyển hạng tín dụng năm S&P bảng ri +si hạng tín nhiệm khác tính giá trị kỳ vọng khoản vay độ biến động giá trị khoản vay sau (Bảng 3) Bảng 3: Giá trị khoản vay tương ứng với xác xuất chuyển hạng Hạng cuối năm Xác suất chuyển hạng (wi) NPV khoản vay (Pi) (USD) Wi*Pi Độ lệch chuẩn (σ) σ2 AAA 0.02% 109.37 0.02 2.28 0.0010 AA 0.33 109.19 0.36 2.10 0.0046 A 5.95 108.66 6.47 1.57 0.1474 BBB 86.93 107.55 93.49 0.46 0.1853 BB 5.30 102.02 5.41 (5.06) 1.3592 B 1.17 98.10 1.15 (8.99) 0.9446 CCC 1,47 83.64 1.10 (23.45) 0.6598 Default 0.18 51.13 0.09 (55.96) 5.6538 Mean $107.09 Variance $8.95 = = Độ lệch chuẩn =$2.99 Từ bảng xây dựng phân phối giá trị khoản vay sau: Hình 7: Phân phối giá trị khoản vay Sau xây dựng phân phối xác xuất giá trị khỏan vay, CreditMetrics đề xuất cách đo lường VaR tín dụng sau: Từ ma trận chuyển dịch (Bảng 1) ta thấy 6.77% khả giá trị khoản vay thấp $102.02, hàm ý giá trị gần VAR độ tin cậy 95% $107.09 - $102.02 =$5.07 M 1.47% khả giá trị khoản vay nhỏ $98.10, hàm ý giá trị “gần đúng” VAR độ tin cậy 99 % $107.09 - $98.10 = $8.99 M Bước 3: Tương quan khoản vay danh mục ước lượng từ xác suất thay đổi hạng tín nhiệm đồng thời khách hàng Tương quan thay đổi chất lượng tín dụng khách hàng xác định, tương quan hai khoản nợ không hoàn trả đồng thời trường hợp đặc biệt tương thay đổi chất lượng tín dụng Cụ thể, tương quan hai khoản nợ không hoàn trả đồng thời xác định bằng: 10 Corr (def1, def2) = Trong đó: - p(def1,def2): Xác suất hai khoản nợ không hoàn trả đồng thời, trường hợp đặc biệt xác suất thay đổi chất lượng tín dụng đồng thời - P1, P2: Xác suất khách hàng 1, khách hàng không hoàn trả tương ứng Xác suất xác định dựa ma trận xác suất thay đổi chất lượng tín dụng ban đầu Việc ước lượng tương quan chất lượng tín dụng phức tạp khó quan sát trực tiếp từ số liệu thống kê khứ Mô hình CreditMetric cho phép sử dụng phương pháp ước lượng mối tương quan chất lượng tín dụng sau: - Sử dụng tương quan thống bất biến người cho vay khác - Dựa tương quan xếp hạng tín nhiệm vỡ nợ - Dựa tương quan phần bù rủi ro trái phiếu - Dựa tương quan giá cổ phiếu Khi xác định tương quan thay đổi chất lượng tín dụng khách hàng, phân phối giá trị danh mục tín dụng xác định VaR tín dụng trường hợp xác định dựa vào giá trị ngưỡng phân phối tương ứng với mức tin cậy cho trước (thường 99%) Đối với danh mục tín dụng gồm nhiều khoản nợ thực tế, CreditMetrics sử dụng mô Monte Carlo để tìm phân phối hoàn toàn giá trị danh mục, từ xác định VaR tín dụng 3.2 Mô hình KMV Mô hình KMV công ty KMV xây dựng dựa lý thuyết quyền chọn Merton sử dụng phổ biến ngành tài Ngày nay, mô hình thuộc sở hữu công ty Moody phát triển thành phần mềm Credit Monitor để lượng hóa xác xuất vỡ nợ công ty, Porfolio Monitor để lượng hóa rủi ro danh mục tín dụng Cùng với Credit Metric, KMV mô hình thông dụng để lượng hóa rủi ro tín dụng người vay danh mục tín dụng KMV sử dụng số liệu đầu vào bao gồm cấu trúc vốn công ty, độ bất ổn định giá trị tài sản công ty, giá trị tài sản công ty để tính toán trực tiếp xác suất vỡ nợ công ty dựa cách tiếp cận định giá quyền chọn Merton (1974), xác suất gọi xác xuất vỡ nợ kỳ vọng EDF (Expected Default Frequency) Mô hình sử dụng thông tin công bố, đặc biệt phù hợp với công ty niêm yết Mô hình KMV đưa giả định cấu trúc vốn công ty bao gồm vốn cổ phần E, khoản nợ ngắn hạn C, coi tương đương tiền mặt, khoản nợ dài hạn, giả định trả theo niên kim cố định với số tiền phải toán năm K Giá trị thị trường tài sản công ty V Công ty có khả vỡ nợ đến thời điểm tương lai, giá trị thị trường tài sản thấp ngưỡng định Giả sử sau năm, công ty có V > = K tức giá trị thị trường tài sản lớn giá trị khoản nợ đến hạn, công ty không bị vỡ nợ Khi đó, cổ đông công ty, người nắm giữ vốn cổ phần E, nắm giữ phần chênh lệch giá trị thị trường tài sản khỏan nợ đến hạn ( V- K) Ngược lại V < K, 11 tức giá trị thị trường tài sản không đủ để chi trả cho khoản nợ đến hạn công ty, công ty vỡ nợ, trường hợp này, cổ đông không sở hữu Từ giả định này, co thể thấy, trạng thái dòng tiền đồ thị dòng tiền cổ đông (bảng 4, hình 10a) giống với trạng thái mua quyền chọn mua nhà đầu tư Do vậy, cổ đông xem nắm giữ quyền chọn mua giá trị tài sản công ty V với mức giá thực quyền K Trạng thái dòng tiền đồ thị dòng tiền chủ nợ (bảng 4, hình 10b) giống với trạng thái bán quyền chọn bán nhà đầu tư Do vậy, chủ nợ xem bán quyền chọn bán giá trị tài sản công ty V với mức giá thực quyền K Từ giả định này, mô hình KMV sử dụng lý thuyết định giá áp dụng cho quyền chọn Merton để xác định giá trị thị trường vốn cổ phần nợ đến hạn Bảng 4: Dòng tiền cổ đông chủ nợ thời điểm t Thời điểm t Dòng tiền Cổ đông Dòng tiền củaChủ nợ Nếu V >K V–K K Nếu V < K V Hình 10a: Đồ thị dòng tiền cổ đông thời Hình 10b: Đồ thị dòng tiền chủ nợ thời điểm t Đồ thị có hình dạng trùng với đồ thị điểm t Đồ thị có hình dạng tương đồng với lợi nhuận trạng thái mua quyền chọn mua đồ thị lợi nhuận trạng thái bán quyền chọn bán Lợi nhuận Lợi nhuận Dòng tiền cổ đông Dòng tiền chủ nợ K K V K V Quá trình tính toán xác xuất vỡ nợ kỳ vọng EDF trải qua bước: Bước 1:Ước tính giá trị tài sản thời điểm t - Vt độ bất ổn định giá trị tài sản σV Mô hình cần sử dụng giá trị thị trường tài sản công ty Vt độ bất ổn định giá trị thị trường tài sản σV, hai tiêu tương đối khó quan sát trực tiếp giá tài sản công ty không điều chỉnh theo thị trường hàng ngày Thay vào đó, KMV sử dụng mô hình định 12 giá quyền chọn Merton để tính giá trị tài sản Vt thông qua giá trị vốn cổ phần St.(đại lượng quan sát thông qua mức độ vốn hóa thị trường) Vì cổ đông công ty xem nắm giữ quyền chọn mua, nên viết giá trị thị trường vốn cổ phần với giá trị hợp đồng quyền chọn Cụ thể, theo mô hình Merton, ta viết St hàm số: St = CBS (t, T, r, K, Vt, σV); Và σV = σS *S*dV/V*dS Trong CBS công thức Black-Scholes tính giá quyền chọn mua kiểu Âu St giá trị thị trường vốn cổ phần (được tính mức độ vốn hóa thị trường) T: Thời hạn khoản nợ t: Thời điểm r: lãi suất rủi ro khoản nợ có thời hạn K: giá trị sổ sách khoản nợ σV : Độ bất ổn định giá trị tài sản Vt: Giá trị thị trường tài sản σS : Độ bất ổn định giá trị vốn cổ phần, giá trị quan sát trực tiếp thị trường Với công thức trên, Vt σV đại lượng cần tính Vì đại lượng chưa biết nên cần sử dụng phép lặp (interation) Ta bắt đầu đại lượng σ theo đoán, lắp vào công thức tính dãy giá trị Vt dựa dãy giá trị St quan sát thị trường, từ tính σ (= volatility thực nghiệm) theo đại lượng Vt σ so sánh với σ ban đầu điều chỉnh giá trị σ ban đầu trình lặp lại ta phải tìm σ cho V tương ứng có độ lệch chuẩn thực nghiệm (volatility thực nghiệm) σ Bước 2: Tính khoảng cách đến ngưỡng không hoàn trả Sau tính Vt σV, mô hình KMV toán khoảng cách giá trị kỳ vọng tài sản công ty sau năm đến giá trị ngưỡng không hoàn trả Khoảng cách gọi DD (Distant to Default) (Hình 3) DD = ( E(V1) – DPT)/ σV* Vt Trong đó: - E(V1 ): Giá trị kỳ vọng tài sản công ty sau năm, xác định theo giả thiết gia trị tài sản công ty tuân theo phân phối logarit chuẩn 13 - DPT: Điểm ngưỡng không hoàn trả DPT thường toàn số nợ công ty, mà số nợ ảnh hưởng đến khả vỡ nợ công ty sau năm Nếu không trả số nợ công ty vỡ nợ - DD tính số lần độ lệch chuẩn DD nhỏ, khoảng cách đến ngưỡng không hoàn trả nhỏ, hàm ý khả vỡ nợ công ty lớn Hình 11: DD logic mô hình KMV Bước 3: Chuyển khoảng cách đến ngưỡng không hoàn trả (DD) thành xác xuất vỡ nợ (EDF) KMV sử dụng kho liệu lớn để chuyển DD thành EDF theo phương pháp thực nghiệm Ví dụ mẫu 1000 công ty có giá trị DD = 2, sau năm có công ty khả hoàn trả nợ Khi EDF1 năm= 2/1000 = 0,2% Kho liệu lớn KMV sức mạnh mô hình KMV Như vậy, liệu đầu quan trọng phần mềm KMV việc lượng hóa rủi ro công ty xác xuất vỡ nợ công ty Đối với danh mục tín dụng, mô hình KMV tính toán mối tương quan vỡ nợ khỏan vay Tương quan vỡ nợ ước lượng từ tỷ lệ công ty vỡ nợ thời điểm Hình 12: Xác xuất vỡ nợ công ty thời điểm 14 0.20% 0.18% 0.16% Probability 0.14% 0.12% and default 0.10% 3.5 0.08% 0.06% 2.5 1.5 0.04% 0.02% Asset Value 0.5 0.00% -0.5 -1 defaults Asset Value defaults Giá trị tài sản công ty Y Giá trị tài sản công ty X Trục hoành đo lường giá trị tài sản công ty X, DPTX điểm ngưỡng không hoàn trả công ty X, trục tung đo lường giá trị tài sản công ty Y, DPTY điểm ngưỡng không hoàn trả công ty Y Ta thấy hình oval thể xác xuất đồng thời giá trị tài sản công ty Các hình oval nhỏ, thể xác xuất cao Nếu giá trị tài sản công ty mối tương quan với nhau, đường xác xuất chung hình tròn, giá trị tài sản công ty có mối tương quan hoàn hảo, đường xác xuất chung đường thẳng, đường xác xuất hình oval thể mối tương quan giá trị tài sản công ty nằm thái cực Trên hình, ta thấy vùng J vùng có xác xuất giá trị tài sản công ty X nhỏ DPTX xác xuất giá trị tài sản 15 công ty Y nhỏ DPTY (chính vùng xác xuất công ty vỡ nợ) Ta tính mối tương quan vỡ nợ đồng thời công ty theo công thức sau: J- EDFX * EDFY ρX,Y = EDFX(1- EDFX) EDFY(1- EDFY) Mô hình KMV áp dụng lý thuyết danh mục đại MPT để tính toán rủi ro danh mục tín dụng, sử dụng mô Monte Carlo để xây dựng phân phối tổn thất tín dụng, từ tính VAR tín dụng từ phân phối tổn thất Thực trạng lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp đại NHTM Việt nam giải pháp, kiến nghị Hầu hết NHTM nhận thức tầm quan trọng phải lượng hóa rủi ro tín dụng, số ngân hàng giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm lượng hóa rủi ro tín dụng Đa số NHTM xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội làm sở cho việc phân loại khách hàng đánh giá rủi ro tín dụng Hệ thống xếp hạng tín dụng nội xem để ngân hàng tính toán thước đo rủi ro PD, LGD cho đối tượng khách hàng, từ tính toán thông số EL, UL VaR tín dụng Tuy nhiên, đa số NHTM bước đầu ứng dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội để phân loại định tín dụng với khách hàng vay vốn chưa khai thác hệ thống để lượng hóa rủi ro Trong số ngân hàng đầu việc lượng hóa rủi ro tín dụng, số ngân hàng sử dụng hạng khách hàng theo hệ thống xếp hạng tín dụng nội để tính PD (phương pháp thống kê toán học thông thường chưa phải phương pháp mô hình hóa) Chỉ tiêu LGD số ngân hàng tính dựa giá trị khoản vay, giá trị tài sản đảm bảo loại tài sản đảm bảo, số ngân hàng khác đưa giả định LGD theo tỷ lệ % định dựa nhóm nợ Các ngân hàng tính EL nhằm định cho vay làm sở để trích lập dự phòng rủi ro Việc tính UL VaR tín dụng bước đầu ngân hàng thử tính toán chưa mang lại kết đáng tin cậy Tác giả tiến hành khảo sát việc lượng hóa rủi ro tín dụng số NHTM Việt nam thu kết sau: Bảng 5: Khảo sát việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp thống kê NHTM Việt nam Các kết công việc lượng Viet BID hóa rủi ro tín dụng theo comb V phương pháp thống kê ank NHTM Việt Nam VIB Techc Vieti omban nban k k Exim bank ACB Agrib ank 16 Đã xây dựng sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội để phân loại khách hàng Đã xây dựng sử dụng Đã tính toán số PD, LGD, EL Đã tính toán cho nhóm KH Đã tính toán UL VaR tín dụng Chưa tính toán Sử dụng mô hình để tính toán phân phối tổn thất tín dụng VaR tín dụng Chưa sử dụng Đang lộ trình thực Chưa tính toán Nguồn: Khảo sát tác giả Đa số NHTM Việt Nam dừng lại việc tính tổn thất dự tính, chủ yếu dựa phương pháp định tính chưa phải phương pháp định lượng Có thể kể đến nguyên nhân sau: Thứ nhất, hạn chế sở liệu Việc lượng hóa rủi ro tín dụng đòi hỏi NHTM phải có sở liệu đầu vào lớn xác Tuy nhiên, bối cảnh Việt Nam, liệu không dễ dàng thu thập xây dựng Chúng ta chưa có tổ chức chuyên nghiệp lưu giữ khai thác các nguồn liệu khứ doanh nghiệp Việc lưu giữ thông tin khách hàng hệ thống liệu nội NHTM thông qua hệ thống xếp hạng tín dụng nội số NHTM thực số năm gần thân NHTM gặp phải nhiều khó khăn việc thu thập phân loại thông tin xác tạo thông tin đầu có giá trị Cụ thể, để ứng dụng mô hình KMV, cần có thông tin giá cổ phiếu mức độ biến động giá cổ phiếu doanh nghiệp, Việt Nam, số lượng doanh nghiệp niêm yết không nhiều, mức độ biến động giá cổ phiếu bị ảnh hưởng nhiều yếu tố đầu thị trường, không hoàn toàn phản ánh xác thực trạng triển vọng kinh doanh doanh nghiệp Còn với mô hình Credit Metric, thông tin xếp hạng tín dụng xác xuất thay đổi hạng tín dụng coi liệu đầu vào cốt lõi, không nhiều doanh nghiệp Việt nam xếp hạng công ty xếp hạng tín dụng có tên tuổi Hạn chế sở liệu để chạy mô hình xem rào cản lớn hạn chế khả áp dụng mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng NHTM Thứ hai, hạ tầng công nghệ thông tin NHTM không đồng đều, khó khăn cản trở việc xây dựng ứng dụng mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng Chia sẻ nhà lãnh đạo 17 ngân hàng cho biết riêng chi phí đầu tư cho hệ thống công nghệ lên đến hàng chục triệu USD Đây rào cản lớn mà NHTM Việt Nam vượt qua được; Thứ ba, hạn chế nguồn nhân lực Việc lượng hóa rủi ro tín dụng phát triển tảng lý thuyết phức tạp kiến thức ngành kinh doanh ngân hàng Việt Nam Trong NHTM nói riêng thị trường nhân lực nói chung thiếu nhân viên am hiểu kiến thức quản trị rủi ro tín dụng có khả xây dựng sử dụng mô hình lượng hóa Hầu hết tất ngân hàng nghiên cứu việc lượng hóa rủi ro tín dụng thuê chuyên gia tư vấn chuyên nghiệp, chưa am hiểu làm chủ mô hình, nên việc sử dụng mô hình gặp nhiều khó khăn, mà NHTM khó có để đánh giá tính xác kết mô hình tạo Việc rào cản lớn khiến vấn đề lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp thống kê nhiều kế hoạch tương lai NHTM Từ nguyên nhân trên, tác giả xin đề xuất số giải pháp kiến nghị sau: Thứ nhất: Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội Hệ thống xếp hạng tín dụng nội sở giúp NHTM đo lường rủi ro khách hàng Tuy nhiều NHTM Việt nam đầu tư xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội cho ngân hàng mình, thân hệ thống xếp hạng tín dụng nội ngân hàng bộc lộ nhiều điểm hạn chế Kết xếp hạng tín dụng nội mang tính chủ quan chưa thực để làm sở xây dựng thước đo lượng hóa rủi ro, hỗ trợ ngân hàng tính toán chuẩn xác tổn thất dự tính yêu cầu vốn tối thiểu bù đắp rủi ro Do NHTM cần hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, đảm bảo hợp lý tiêu chí trọng số kết chuẩn xác, phù hợp với vị rủi ro ngân hàng Trước mắt NHTM nên hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội theo phương pháp tiếp cận nội nâng cao (FIRB AIRB) theo chuẩn Basel II Việc xếp hạng tín dụng phải (i) số liệu thống kê lịch sử ngân hàng cho đối tượng khách hàng cá nhân, doanh nghiệp, để tính toán thước đo rủi ro PD, LGD, EAD cho đối tượng (hiện số NHTM triển khai theo cách này) đồng thời (ii) áp dụng điều chỉnh cần thiết sở ý kiến chuyên gia (đòi hỏi có cán chuyên sâu, am hiểu nghiệp vụ) Có việc XHTD thực công cụ hạn chế rủi ro hữu dụng hoạt động tín dụng để định giá theo rủi ro (risk based pricing) NHTM Thứ hai, xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin hệ thống liệu đồng Việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế đòi hỏi đồng hạ tầng công nghệ thông tin sở liệu NHTM cần xây dựng hệ thống thông tin khách hàng đồng bộ, có khả lưu trữ liệu đa chiều liên tục Một điểm lưu ý quan trọng chất lượng thông tin/dữ liệu phải tốt Muốn vậy, việc tăng cường quản lý nhà nước minh bạch thông tin doanh nghiệp, công tác nhập liệu phận liên quan (chủ yếu từ Chi nhánh Ngân hàng) phải cập nhật lưu đầy đủ, chuẩn xác Các NHTM nên có phận chuyên trách đảm nhiệm việc thu thập 18 khai thác liệu Các liệu cần thu thập doanh nghiệp/ ngành kinh doanh nên bao gồm thông tin niêm yết thông tin mềm, cần thu thập thời gian đủ dài Việc tạo điều kiện dễ dàng cho ngân hàng việc sử dụng liệu doanh nghiệp để lượng hóa rủi ro Thứ ba, kiện toàn mô hình tổ chức tập trung phát triển nguồn nhân lực Về mô hình tổ chức, NHTM nên có phận chuyên trách đảm nhiệm việc nghiên cứu, xây dựng hay vận dụng mô hình toán để lượng hóa rủi ro Bộ phận cần có chức độc lập, phân tách quyền hạn trách nhiệm với phận kinh doanh nhằm đảm bảo tính khách quan kết đo lường rủi ro Bên cạnh đó, để đáp ứng yêu cầu mới, hướng tới chuẩn mực quản trị rủi ro tín dụng theo Basel 2, cán thực đo lường rủi ro phải chuyên sâu nghiệp vụ am hiểu toán kinh tế để ứng dụng mô hình kinh tế lượng phân tích, quản lý rủi ro Các kiến nghị Thứ nhất, NHNN cần có quy định cụ thể khuyến khích NHTM sử dụng phương pháp thống kê để lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế Việc giúp đảm bảo hoạt động NHTM Việt Nam chuyên nghiệp, an toàn Thứ hai, NHNN quan quản lý nhanh chóng hoàn thiện khung pháp lý đầy đủ để NHTM có thực xếp hạng tín dụng nội hướng theo thông lệ quốc tế; đưa lộ trình rõ ràng đảm bảo tất NHTM phải tuân thủ, qua thúc đẩy công tác hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội ngân hàng Thứ ba, nhà nước nên có sách bắt buộc doanh nghiệp (kể doanh nghiệp chưa niêm yết) công khai hóa thông tin Việc buộc doanh nghiệp phải hoạt động minh bạch mà giúp công tác quản lý hiệu Nhờ NHTM có nguồn thông tin để đảm bảo việc đo lường rủi ro tín dụng xác Thứ tư, nhà nước nên có sách khuyến khích thành lập đơn vị xếp hạng tín dụng độc lập làm sở tham chiếu chung công tác đánh giá rủi ro khách hàng NHTM Các công ty thu thập chào bán kho liệu cho NHTM để NHTM lượng hóa rủi ro tín dụng cách hiệu Thứ năm, nhà nước cần có chế đảm bảo hoạt động hiệu thị trường chứng khoán, từ đó, NHTM sử dụng mức giá cổ phiếu biến động giá cổ phiếu sử dụng việc lượng hóa rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp Kết luận Lượng hóa rủi ro tín dụng dựa khung giá trị VaR nội dung phức tạp, khó thực sớm chiều Tuy nhiên, công việc cần thiết, giúp NHTM có tiêu chuẩn định lượng để sàng lọc khách hàng, định cho vay đắn, có chiến lược định lãi suất cho vay hiệu quả, có đáng tin cậy để thiết lập dự phòng rủi ro, có để xác định mức vốn kinh tế cần thiết nhằm giúp ngân hàng chống đỡ rủi ro tương lại Tất việc đảm bảo hoạt động tín dụng NHTM hiệu 19 an toàn, làm lành mạnh hóa hệ thống rút ngắn dần khoảng cách với ngân hàng thương mại nước phát triển Vì hoạt động tín dụng họat động chủ yếu NHTM Việt nam, việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế nên xây dựng thành lộ trình rõ ràng, có đảm bảo bền vững hoạt động ngân hàng sau trình tái cấu trúc Danh mục tài liệu tham khảo: Charles Smithson, 2002, Credit Porfolio Management, John Wiley & Sons, Inc Basel Committee on Banking Supervision (September 2000), Principal for the Management of Credit Risk Anthony Saunders & Linda Allen (2002), Credit Risk Measurement, John Wiley & Sons, Inc Financial Technology Transfer Agency, Luxembourg (2008), Risk Management Nguyễn Văn Đức ,2012, Phân tích danh mục tín dụng- xác suất không trả nợ PD Ngân hàng toán quốc tế - BIS, Basel II- thống quốc tế đo lường tiêu chuẩn vốn, nhà xuất văn hóa thông tin, dịch Khúc Quang Huy năm 2008 20 [...]... đại tại các NHTM Việt nam và các giải pháp, kiến nghị Hầu hết các NHTM đều đã nhận thức được tầm quan trọng phải lượng hóa rủi ro tín dụng, một số ngân hàng đang trong giai đo n nghiên cứu hoặc thử nghiệm lượng hóa rủi ro tín dụng Đa số các NHTM đều đã và đang xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ làm cơ sở cho việc phân loại khách hàng cũng như đánh giá rủi ro tín dụng Hệ thống xếp hạng tín dụng. .. hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp thống kê vẫn chỉ là một trong nhiều kế hoạch trong tương lai của NHTM Từ các nguyên nhân trên, tác giả xin đề xuất một số giải pháp và kiến nghị như sau: Thứ nhất: Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ là cơ sở đầu tiên giúp các NHTM đo lường rủi ro của một khách hàng Tuy rất nhiều NHTM ở Việt nam đã đầu tư xây dựng hệ thống. .. pháp thống kê tại các NHTM Việt nam Các kết quả công việc lượng Viet BID hóa rủi ro tín dụng theo comb V phương pháp thống kê tại các ank NHTM Việt Nam VIB Techc Vieti omban nban k k Exim bank ACB Agrib ank 16 Đã xây dựng và sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại khách hàng Đã xây dựng và sử dụng Đã tính toán các chỉ số PD, LGD, EL Đã tính toán cho một nhóm KH Đã tính toán UL và VaR tín. .. xem là một trong những căn cứ cơ bản nhất để ngân hàng tính toán các thước đo rủi ro PD, LGD cho từng đối tượng khách hàng, từ đó tính toán các thông số EL, UL và VaR tín dụng Tuy nhiên, đa số các NHTM cũng mới chỉ bước đầu ứng dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại và ra quyết định tín dụng với khách hàng vay vốn chứ chưa khai thác hệ thống này để lượng hóa rủi ro Trong số các ngân hàng... khách quan của các kết quả đo lường rủi ro Bên cạnh đó, để đáp ứng các yêu cầu mới, hướng tới chuẩn mực quản trị rủi ro tín dụng theo Basel 2, các cán bộ thực hiện đo lường rủi ro phải chuyên sâu nghiệp vụ và am hiểu toán kinh tế để ứng dụng các mô hình kinh tế lượng trong phân tích, quản lý rủi ro Các kiến nghị Thứ nhất, NHNN cần có quy định cụ thể khuyến khích các NHTM sử dụng phương pháp thống kê để... tính toán UL và VaR tín dụng Chưa tính toán Sử dụng các mô hình để tính toán phân phối tổn thất tín dụng và VaR tín dụng Chưa sử dụng Đang trong lộ trình thực hiện Chưa tính toán Nguồn: Khảo sát của tác giả Đa số các NHTM Việt Nam mới chỉ dừng lại ở việc tính tổn thất trong dự tính, và chủ yếu mới chỉ dựa trên phương pháp định tính chứ chưa phải phương pháp định lượng Có thể kể đến các nguyên nhân sau:... không nhiều các doanh nghiệp Việt nam được xếp hạng bởi các công ty xếp hạng tín dụng có tên tuổi Hạn chế trong cơ sở dữ liệu để chạy mô hình được xem như rào cản lớn nhất hạn chế khả năng áp dụng các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng tại các NHTM Thứ hai, hạ tầng công nghệ thông tin của các NHTM không đồng đều, khó khăn này đã cản trở việc xây dựng và ứng dụng các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng Chia... thành lập các đơn vị xếp hạng tín dụng độc lập làm cơ sở tham chiếu chung trong công tác đánh giá rủi ro khách hàng của các NHTM Các công ty này cũng có thể thu thập và chào bán các kho dữ liệu cho các NHTM để các NHTM có thể lượng hóa rủi ro tín dụng một cách hiệu quả Thứ năm, nhà nước cần có cơ chế đảm bảo sự hoạt động hiệu quả của thị trường chứng khoán, từ đó, các NHTM có thể sử dụng các mức giá... phòng rủi ro, có căn cứ để xác định mức vốn kinh tế cần thiết nhằm giúp ngân hàng chống đỡ các rủi ro trong tương lại Tất cả những việc đó sẽ đảm bảo hoạt động tín dụng của các NHTM được hiệu quả và 19 an toàn, làm lành mạnh hóa hệ thống và rút ngắn dần khoảng cách với các ngân hàng thương mại tại các nước phát triển Vì hoạt động tín dụng luôn là họat động chủ yếu của các NHTM Việt nam, việc lượng hóa rủi. .. riêng chi phí đầu tư cho hệ thống công nghệ này đã lên đến hàng chục triệu USD Đây là rào cản lớn mà không phải NHTM nào ở Việt Nam cũng có thể vượt qua được; Thứ ba, hạn chế trong nguồn nhân lực Việc lượng hóa rủi ro tín dụng đều được phát triển trên các nền tảng lý thuyết khá phức tạp và là những kiến thức mới đối với ngành kinh doanh ngân hàng tại Việt Nam Trong khi đó tại các NHTM nói riêng cũng như ... hóa rủi ro tín dụng số NHTM Việt nam thu kết sau: Bảng 5: Khảo sát việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp thống kê NHTM Việt nam Các kết công việc lượng Viet BID hóa rủi ro tín dụng. .. kỳ vọng cao, rủi ro tiềm ẩn lớn) Các cách tiếp cận truyền thống thường đo lường rủi ro thông qua tiêu hệ số nợ hạn, hệ số nợ xấu, hệ số rủi ro vốn, hệ số khả bù đắp rủi ro đó, sử dụng phổ biến... đầu ứng dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội để phân loại định tín dụng với khách hàng vay vốn chưa khai thác hệ thống để lượng hóa rủi ro Trong số ngân hàng đầu việc lượng hóa rủi ro tín dụng,