Đang tải... (xem toàn văn)
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài: Ước lượng xác suất vỡ nợ của các khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với ngân hàng Techcombank dựa trên các phương pháp định lượng - thông qua các mô hình gồm: Mô hình Logistic, Mô hình Merton - KMV với sự hỗ trợ của phần mềm EVIEWS, EXCEL, VBA, SPSS. Xây dựng khung xếp hạng khách hàng doanh nghiệp cho Techcombank dựa trên kết quả ước lượng xác suất vỡ nợ PD và xác xuất trả nợ không tốt. Mời các bạn tham khảo!
MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Quá trình hội nhập ngày sâu rộng kinh tế Việt Nam vào kinh tế giới tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động tài nước ta, thị trường ngân hàng có nhiều khởi sắc, đánh dấu bước phát triển chất lẫn lượng hệ thống ngân hàng Việt Nam Tuy nhiên, với đặc thù lĩnh vực kinh doanh đầy nhạy cảm, chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố trực tiếp gián tiếp, rủi ro ngân hàng lớn yếu tố tránh khỏi có khả trở thành nguy gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến phát triển bền vững ngân hàng nói riêng, thị trường tài kinh tế nói chung Trong hoạt động ngân hàng, nói hoạt động tín dụng hoạt động quan trọng, mang lại nguồn thu chủ yếu ngân hàng thương mại Điều tất yếu kèm với lợi nhuận cao rủi ro lớn Rủi ro phát sinh không ảnh hưởng đến thân NHTM mà tác động lớn đến tồn kinh tế Trong thời gian gần đây, nợ hạn, nợ xấu NHTM Việt Nam ngày trở thành vấn đề nan giải, cản trở phát triển toàn diện ngành ngân hàng Tập trung vào quản trị rủi ro nói chung quản trị rủi ro tín dụng nói riêng xem định hướng đảm bảo hệ thống ngân hàng hoạt động ổn định vững chắc.Và quan trọng hơn, tiền đề để xây dựng hệ thống ngân hàng Việt Nam đủ sức hội nhập quốc tế Xét bối cảnh đó, NHNN đưa lộ trình chuẩn hóa nguyên tắc quản trị rủi ro ngành ngân hàng theo tiêu chuẩn Basel II mang tính chất tảng, lâu dài hệ thống Đây xu tất yếu bắt buộc Việt Nam hội nhập sâu rộng với khu vực giới Cùng với đó, ảnh hưởng Hiệp định Đối tác Xuyên Thái Bình Dương (TPP) ngân hàng Việt Nam buộc ngân hàng phải áp dụng Basel II muốn tham gia chơi lớn hầu hết ngân hàng khu vực áp dụng Basel II Basel III Theo đuổi Basel II theo đuổi mục tiêu trở thành ngân hàng an toàn Basel gồm tiêu chuẩn khắt khe vốn, giúp ngân hàng đảm bảo an toàn hoạt động, sau áp dụng tiêu chuẩn quốc tế an toàn vốn khoản, ngân hàng thu hút nhiều nhà đầu tư nước ngân hàng hoạt động kinh doanh môi trường đạt tiêu chuẩn quốc tế Thêm vào mở hội cho ngân hàng trình hội nhập kinh tế quốc tế, khẳng định vị chất lượng Theo kế hoạch Ngân hàng nhà nước, từ tháng 02/2016 đến năm 2018, 10 ngân hàng chọn thí điểm bắt đầu áp dụng chuẩn mực vốn Basel II, bắt đầu với phương pháp tiêu chuẩn, xu hướng chung tiệm cận với chuẩn mực quản trị an toàn hoạt động ngân hàng đại giới Theo lộ trình áp dụng Basel II NHNN, đến cuối năm 2018, ngân hàng phải đáp ứng tuân thủ chuẩn mực vốn Basel II theo phương pháp nâng cao, sau Ngân hàng Nhà nước triển khai áp dụng cho hệ thống Theo tiêu chuẩn Basel II, việc lượng hóa rủi ro tín dụng ước lượng mức độ tổn thất tín dụng ước tính (EL) dựa vào 04 nhân tố bao gồm (i) Xác suất khách hàng khơng trả nợ phần tồn đến hạn cam kết - PD (Probability of Default), (ii) Tỷ trọng tổn thất ước tính – LGD (Losses Given Default), (iii) Dư nợ thời điểm khách hàng không trả nợ– EAD (Exposure of Default) (iv) Thời hạn vay thực tế– M (Effective Maturity) Trong đó, khả trả nợ khách hàng yếu tố quan trọng để ngân hàng tiếp cận ước lượng nhân tố khác mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng Căn vào tính cấp thiết hoạt động đo lường rủi ro tín dụng nêu trên, tơi nghiên cứu thực luận văn Thạc sĩvới đề tài “Đo lường xác suất vỡ nợ rủi ro tín dụng Ngân Hàng Techcombank” Mục tiêu nghiên cứu đề tài Nghiên cứu thể 03 mục tiêu chính: Ước lượng xác suất vỡ nợ khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với ngân hàng Techcombank dựa phương pháp định lượng - thông qua mơ hình gồm: Mơ hình Logistic, Mơ hình Merton - KMV với hỗ trợ phần mềm EVIEWS, EXCEL, VBA, SPSS Xây dựng khung xếp hạng khách hàng doanh nghiệp cho Techcombank dựa kết ước lượng xác suất vỡ nợ PD xác xuất trả nợ không tốt Căn kết nghiên cứu đưa khuyến nghị liên quan tới sách Quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng Techcombank Trong đó, nghiên cứu sâu vào trả lời câu hỏi nghiên cứu sau đây: Khái niệm rủi ro quản trị rủi ro theo Basel II? Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng Techcombank nào? Các nhân tố ảnh hưởng đến Rủi ro? Các số dùng để đo lường rủi ro? Mô hình Logit, Mơ hình Merton - KMV có kết ước lượng cho khách hàng? Các khách hành xếp hạng dựa kết ước lượng? Từ kết ước lượng rút khuyến nghị để Techcombank QTRR tốt hơn? Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) Phạm vi nghiên cứu Thời gian nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp giới hạn phạm vi từ năm 2010 đến năm 2015 Phạm vi nghiên cứu không xem xét đến ảnh hưởng yếu tốvĩ mô đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam, không xem xét đến khả trả nợ nhóm Khách hàng cá nhân Phƣơng pháp nghiên cứu, nguồn số liệu 5.1 Phƣơng pháp nghiên cứu Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính định lượng dựa hệ thống QTRR Basel II để đạt mục tiêu trả lười câu hỏi nghiên cứu Mô hình dự kiến: sử dụng mơ hình Logistic, Mơ hình Merton - KMV Phần mềm sử dụng: eviews, excel 5.2 Nguồn liệu Nghiên cứu sử dụng liệu tài tính tốn từ báo cáo tài doanh nghiệp (số liệu tập trung Bảng cân đối kế toán Báo cáo kết hoạt động kinh doanh) liệu liên quan tới tình trạng tín dụng khách hàng Ngân Hàng Thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam Kết cấu đề tài LỜI MỞ ĐẦU Giới thiệu tổng quan thị trường Việt Nam nhu cầu cấp thiết việc quản trị rủi ro tín dụng nói chung đo lường biến số để xác định khả tổn thất tín dụng theo chuẩn Basel II nói riêng, có biến số “Xác suất vỡ nợ Khách hàng – PD” NỘI DUNG Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết Chƣơng 2: Thực trạng công tác quản trị rủi ro tín dụng đo lường xác suất vỡ nợ Ngân hàng Techcombank Chƣơng 3: Ứng dụng mơ hình toán đo lường xác suất vỡ nợ Ngân hàng Techcombank KẾT LUẬN PHỤ LỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO CHƢƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương I tập trung giới thiệu khái niệm rủi ro tín dụng quản trị rủi ro tín dụng dựa tiêu chuẩn Basel II Cũng khái niệm Xác suất vỡ nợ PD theo tiêu chuẩn Basel II nhân tố tác động tới xác suất Đồng thời giới thiệu phương pháp luận mơ hình tốn ứng dụng để đo lường xác suất vỡ nợ PD nêu 1.1 Rủi ro tín dụng quản trị rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II Theo khoản điều Thông tư số 02/2013/TT-NHNN: “Rủi ro tín dụng tổn thất có khả xảy nợ TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngồi khách hàng khơng thực khơng có khả thực phần tồn nghĩa vụ theo cam kết” Quản trị Rủi ro tín dụng q trình ngân hàng tiến hành phân tích, xác định/ đo lường rủi ro, xây dựng quy trình/ sách/ hướng dẫn cho hoạt động tín dụng triển khai thực giám sát hoạt động nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng tối đa hóa lợi nhuận ngân hàng Năm 2004, Hiệp ước Basel II ban hành dựa kế thừa hiệp ước Basel I nhằm xác định tiêu chuẩn vốn để hạn chế rủi ro kinh doanh ngân hàng tăng cường hệ thống tài Basel II giới thiệu chuỗi cách tiếp cận rủi ro tín dụng phức tạp tập trung vào rủi ro vận hành 1.2 Xác suất vỡ nợ khách hàng Cơ sở xác suất thông tin/ số liệu khoản nợ khứ khách hàng khả trả nợ khách hàng … Những liệu phân theo nhóm sau:Nhóm liệu tài chính; Nhóm liệu định tính phi tài chính; Những liệu mang tính cảnh báo Sau thu thập nguồn liệu cần thiết, ngân hàng sử dụng để đo lường, đánh giá khả trả nợ khách hàng thơng qua mơ hình lượng hóa rủi ro Đó mơ hình tuyến tính, mơ hình logit… thường xây dựng tổ chức tư vấn chuyên nghiệp Các nhân tố tác động tới khả trả nợ/ xác suất vỡ nợ khách hàng tới từ khách hàng nhân tố từ phía ngân hàng thị trường vĩ mơ 1.3 Các mơ hình lý thuyết dùng để đo lƣờng xác suất vỡ nợ Nghiên cứu dựa 02 mơ hình gồm: Mơ hình Logit – phương pháp Goldberger (1964) đo lường ảnh hưởng nhân tố từ phía khách hàng, nhân tố từ phía ngân hàng … tác động tới xác suất vỡ nợ PD mơ hình Logit khơng nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp biến độc lập Xk biến Y (Doanh nghiệp vỡ nợ) mà xem xét ảnh hưởng Xk đến xác suất Y để nhận giá trị hay xác suất doanh nghiệp vỡ nợ Mơ hình Merton – KMV đo lường tác động lịch sử kinh doanh doanh nghiệp tới khả vỡ nợ Dựa Mơ hình dự báo xác suất vỡ nợ doanh nghiệp mẫu thời điểm Ý tưởng mơ hình dựa việc tính tốn xác suất mà giá trị doanh nghiệp giảm thấp giá trị nợ doanh nghiệp, coi vốn chủ sở hữu doanh nghiệp quyền chọn giá trị tài sản Doanh nghiệp khoảng thời gian định CHƢƠNG II: THỰC TRẠNG CÔNG TÁC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ ĐO LƢỜNG XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA NGÂN HÀNG TECHCOMBANK Chương II giới thiệu tình hình hoạt động kinh doanh hoạt động quản trị rủi ro Techcombank năm 2015 kế hoạch cho năm 2016 Thực trạng đo lường ước tính xác suất vỡ nợ PD xếp hạng khách hàng Techcombank 2.1 Giới thiệu Techcombank tình hình hoạt động kinh doanh năm 2013 - 2015 Techcombank thành lập ngày 27/09/1993 với số vốn ban đầu 20 tỷ đồng, trải qua 22 năm hoạt động, tính đến 31/12/2015 đến Techcombank trở thành ngân hàng thương mại cổ phần hàng đầu Việt Nam với tổng tài sản đạt 191,994 tỷ đồng, có 312 đơn vị giao dịch 44 tỉnh/ thành phố nước 2.2 Tổng quan công tác quản trị rủi ro nghiệp vụ đo lƣờng PD, xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp Techcombank Năm 2015 đánh dấu nhiều cột mốc quan trọng công tác quản trị rủi ro Techcombank: Là 10 ngân hàng lựa chọn để triển khai áp dụng tiêu chuẩn quản trị rủi ro theo chuẩn mực Basel II, Techcombank hoàn tất yêu cầu Ngân hàng nhà nước (NHNN) việc đánh giá chênh lệch Basel, chênh lệch liệu, tính tốn CAR theo chương trình Đánh giá Tác động Định lượng (Quantitative Impact Study) NHNN Kết thu mức độ đáp ứng vốn Techcombank mức an toàn CHƢƠNG III: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH TỐN TRONG ĐO LƢỜNG XÁC SUẤT VỠ NỢ TẠI NGÂN HÀNG TECHCOMBANK Chương III sâu vào việc xây dựng mơ hình đo lường xác suất vỡ nợ PD cho khách hàng doanh nghiệp Techcombank dựa 02 mơ hình tốn nêu Chương I Từ kết ước lượng thu tiến hành đánh giá, phân tích tác động tới sách hoạt động quản trị rủi ro Techcombank ứng dụng kết nghiên cứu xếp hạng tín dụng khách hàng 3.1 Xác định biến số/ nhân tố đƣa vào mơ hình 3.1.1 Biến phụ thuộc Biến phụ thuộc nghiên cứu “xác suất trả nợ không tốt” (Y) “xác suất vỡ nợ doanh nghiệp” (Y2) Căn xác định Doanh nghiệp thuộc nhóm có khả trả nợ khơng tốt có khả vỡ nợ theo quy định phân loại nợ Ngân hàng nhà nước tiêu chuẩn Basel II 3.1.2 Biến độc lập Nghiên cứu dựa 02 nhóm biến độc lập gồm 35 biến sau: Nhóm biến thể tình hình sức khỏe doanh nghiệp: Dựa thông tin từ báo cáo tài doanh nghiệp, bóc tách theo 05 số chính: Chỉ số tốn; Chỉ số hiệu hoạt động; Chỉ số đòn bẩy tài chính; Chỉ số sinh lời ; Thâm niên doanh nghiệp Nhóm biến số liên quan tới mối quan hệ doanh nghiệp với ngân hàng gồm: Thông tin khách hàng khách hàng cũ hay khách hàng giao dịch với Techcombank, thông tin tín dụng khách hàng (tổng nghĩa vụ, lịch sử tín dụng …), Thơng tin tài sản bảo đảm khách hàng, Ngành nghề/ Quy mô doanh nghiệp… 3.2 Xây dựng chuẩn bị liệu Thu thập liệu nghiên cứu từ thông tin 2,000 khách hàng Doanh nghiệp Techcombank, nguồn liệu thu thập gồm: liệu báo cáo tài có kiểm tốn Doanh nghiệp từ năm 2010 đến năm 2015; thông tin lịch sử giao dịch khách hàng Techcombank; thông tin tài sản bảo đảm thơng tin định tính liên quan; thơng tin tình hình quan hệ với tổ chức tín dụng khác lấy từ báo cáo CIC Số liệu thống kê trước sử dụng để phân tích cần kiểm tra, đánh giá làm Mục đích công việc đảm bảo loại bỏ sai sót thu thập thơng tin, nhập, mã hóa số liệu, sai sót thơng tin ngoại lai…Tập liệu phát triển tổng hợp sau loại bỏ missing value Ouliers chia thành nhóm 70 % mẫu cho việc nghiên cứu, 30 % lại để thực hậu kiểm cho mơ hình nghiên cứu 3.3 Phân tích chuỗi liệu Phân tích tương quan phân tích thống kê mơ tả nhằm loại bỏ biến có hệ số tương quan cao, thu 30 biến độc lập lại đưa vào phân tích mơ hình 3.4 Ƣớc lƣợng Xác suất vỡ nợ khách hàng (PD) theo mơ hình Logistic Merton - KMV 3.4.1 Mơ hình logistic Đối với 30 biến độc lập lại, để xác định biến có ý nghĩa đưa vào mơ hình, thực kiểm định Wald kiểm định thừa biến, sau qúa trình kiểm định phân tích việc loại bỏ/ đưa thêm biến vào mơ hình Có thể thấy biến Chỉ số nợ tài sản; Tỷ số tổng tài sản vốn cổ phần; Trạng thái Doanh nghiệp mới/cũ; Ngành nghề; Quy mô Doanh nghiệp; Nguồn tài sản/ khả khoản tài sản; Tổng nghĩa vụ; Phát sinh nợ hạn… có ý nghĩa thống kê hợp lý mặt kinh tế Từ kết ước lượng PD thu thực xây dựng khung xếp hạng khách hàng, thấy danh mục khách hàng tập trung chủ yếu nhóm xếp hạng B ~ 35% danh mục Đây nhóm khách hàng có rủi ro tín dụng trung bình – khá, ngân hàng tiếp tục phát triển trì quan hệ tín dụng, đồng thời có biện pháp quản trị rủi ro tương ứng 3.4.2 Mơ hình Merton –KMV Từ kết qủa ước lượng PD cho thấy PD ngành cao nhóm ngành Xây dựng/ Kinh doanh Bất động sản (PD ~ 30.33%), ngành thương mại (không sản xuất) (PD ~ 41.17%) ngành Nông – Lâm – Ngư nghiệp – khai khoáng (PD ~ 19.73%) Điều phù hợp với thực tế mơ hình Logistic nghiên cứu Đây nhóm ngành có độ rủi ro cao, thị trường thời gian qua gặp nhiều bất ổn, dẫn đến khả vỡ nợ Doanh nghiệp thuộc nhóm ngành cao Theo liệu nghiên cứu, nhóm ngành có rủi ro cao nêu có tỷ lệ nợ vốn chủ sở hữu cao, ví dụ với nhóm ngành Xây dựng kinh Doanh Bất động sản có tỷ lệ nợ/ vốn chủ sở hữu bình quân cao 70% Từ kết ước lượng PD thu được, ứng dụng để xây dựng khung xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tương ứng KẾT LUẬN Dựa kết phân tích thấy Mơ hình Logistic mơ hình Merton - KMV mơ hình đáng nhà quản trị quan tâm việc đánh giá, ước lượng xác suất vỡ nợ xếp hạng khách hàng Hồn tồn áp dụng mơ hình đo lường xác suất vỡ nợ linh hoạt bổ sung nhân tố tác động vào mơ hình Tuy nhiên, thầy tồn số giới hạn việc xây dựng mơ sau khiến kết ước lượng chưa thực hiệu quả: - Khả trả nợ KHDN xét cho trường hợp KHDN cụ thể, chưa xét đến tương quan xác suất trả nợ khách hàng nhóm khách hàng liên quan để đánh giá chất rủi ro không trả nợ khách hàng - Do hạn chế thời gian liệu nghiên cứu, nghiên cứu loại bỏ yếu tố kinh tế vĩ mô (lạm phát, tăng trưởng kinh tế) xét nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHDN nên có ý nghĩa KHDN xét điều kiện kinh tế từ 2010 – 2015, chưa xác định mức ý nghĩa điều kiện kinh tế vĩ mô khác Do đó, nghiên cứu cần mở rộng phạm vi nghiên cứu xem xét thêm ảnh hưởng biến kinh tế vĩ mơ, điều đòi hỏi liệu nghiên cứu phải trải rộng khoảng thời gian dài tối thiểu chu kỳ kinh tế - Không đảm bảo liệu thu thập từ nguồn Báo cáo tài phản ánh tình hình kết kinh doanh doanh nghiệp Với hạn chế nêu trên, hy vọng thời gian tới có thêm nghiên cứu cho loại hình lĩnh vực kinh doanh; đa dạng nhóm khách hàng; đưa vào nghiên cứu tác động biến số vĩ mô, môi trường pháp lý, môi trường kinh doanh đặc thù doanh nghiệp đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp, tình hình tài q khứ doanh nghiệp (đặc biệt mơ hình Merton - KMV cần liệu khứ lớn để đánh giá giá trị thị trường doanh nghiệp) ... trạng cơng tác quản trị rủi ro tín dụng đo lường xác suất vỡ nợ Ngân hàng Techcombank Chƣơng 3: Ứng dụng mơ hình tốn đo lường xác suất vỡ nợ Ngân hàng Techcombank KẾT LUẬN PHỤ LỤC TÀI LIỆU THAM... Đo lường xác suất vỡ nợ rủi ro tín dụng Ngân Hàng Techcombank Mục tiêu nghiên cứu đề tài Nghiên cứu thể 03 mục tiêu chính: Ước lượng xác suất vỡ nợ khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng. .. hình tốn ứng dụng để đo lường xác suất vỡ nợ PD nêu 1.1 Rủi ro tín dụng quản trị rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II Theo khoản điều Thơng tư số 02/2013/TT-NHNN: Rủi ro tín dụng tổn thất