Ứng dụng mô hình Creditmetrics vào quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Tiên Phong

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM -oOo TRẦN MINH LAM ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CREDITMETRICS VÀO QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP TIÊN PHONG LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh – năm 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM -oOo TRẦN MINH LAM ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CREDITMETRICS VÀO QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP TIÊN PHONG Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh – năm 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu nêu luận văn đƣợc thu thập từ nguồn thực tế, đƣợc công bố báo cáo quan nhà nƣớc; đƣợc đăng tải tạp chí, báo chí, website hợp pháp Những thông tin nội dung nêu đề tài dựa nghiên cứu thực tế hoàn tồn với nguồn trích dẫn Tp.HCM, ngày 07 tháng 10 năm 2013 Tác giả đề tài Trần Minh Lam MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục bảng biểu Lời mở đầu Chƣơng 1: Tổng quan mơ hình đo lƣờng rủi ro tín dụng 1.1 Các mơ hình đo lƣờng rủi ro tín dụng .1 1.1.1 Các mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng truyền thống 1.1.1.1 Mơ hình chun gia 5C (Expert system) 1.1.1.2 Mơ hình điểm số Z (Z – Credit scoring model) 1.1.1.3 Mơ hình xếp hạng tín dụng 1.1.2 Các mơ hình đo lƣờng rủi ro tín dụng đại 1.1.2.1 Mơ hình CreditMetrics J.P Morgan 1.1.2.2 Mơ hình Creditrisk Plus 24 1.1.2.3 Mơ hình Portforlio KMV 29 1.1.2.4 Mơ hình CreditPortforlio View 31 1.2 Kết luận 33 Chƣơng : Thực trạng đo lƣờng rủi ro tín dụng ngân hàng TMCP Tiên Phong năm gần 35 2.1 Giới thiệu khái quát Ngân hàng TMCP Tiên Phong 35 2.2 Thực trạng quản trị rủi ro đo lƣờng rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Tiên Phong .37 2.2.1 Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Tiên Phong 37 2.2.2 Thực trạng đo lƣờng rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Tiên Phong 41 Chƣơng 3: Ứng dụng mơ hình CreditMetrics vào quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Tiên Phong 52 3.1 Vì Ngân hàng TMCP Tiên Phong nên áp dụng mô hình CreditMetrics vào quản trị rủi ro tín dụng 52 3.2 Áp dụng mơ hình CreditMetrics vào quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Tiên Phong .54 3.2.1 Dữ liệu đầu vào .54 3.2.2 Phần phân tích .55 3.2.2.1 Xác suất chuyển hạn tín dụng doanh nghiệp vay 55 3.2.2.2 Tính giá trị danh mục vay cuối năm 2013 59 3.2.2.3 Tƣơng quan vay danh mục 62 3.2.2.4 Tính tổn thất danh mục vay mô Monte Carlo 63 3.3 Tổn thất danh mục vay áp dụng theo mơ hình Ngân hàng TMCP Tiên Phong .73 3.4 Kết luận 75 Kết luận 79 Tài liệu tham khảo Các phụ lục DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Tên bảng Trang BẢNG 1.1 Kí hiệu xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ dài hạn BẢNG 1.2 Kí hiệu xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ ngắn hạn BẢNG 1.3 Bảng phân phối giá trị khoản cho vay 15 BẢNG 1.4 Bảng phân phối giá trị khoản cho vay 16 BẢNG 1.5 Bảng xác suất chuyển hạng chung doanh nghiệp 18 BẢNG 1.6 Hệ số tƣơng quan 20 BẢNG 1.7 Các hệ số phân tích Cholesky 21 BẢNG 1.8 Các kịch ngẫu nhiên hàm Normsinv theo phân tích Monte Carlo 21 BẢNG 1.9 Các kịch có tƣơng quan theo phân tích Monte Carlo 22 BẢNG 1.10 Phân phối xác suất khoản nợ không đƣợc hồn trả nhóm 27 BẢNG 1.11 Phân phối xác suất khoản nợ khơng đƣợc hồn trả nhóm 28 BẢNG 3.1 Các lãi suất cho vay thỏa thuận trƣớc ngân hàng khoản vay55 BẢNG 3.2 Bảng kê số doanh nghiệp hạng tín dụng năm 2009 56 BẢNG 3.3 Bảng kê số doanh nghiệp hạng tín dụng năm 2010 56 BẢNG 3.4 Số doanh nghiệp chuyển hạng từ năm 2009 -> 2010 57 BẢNG 3.5 Bảng tần suất chuyển hạng tín dụng doanh nghiệp năm 2009 2010 58 BẢNG 3.6 Bảng tần suất chuyển hạng tín dụng doanh nghiệp năm 2010 2011 58 BẢNG 3.7 Bảng tần suất chuyển hạng tín dụng doanh nghiệp năm 2011 2012 59 BẢNG 3.8 Ma trận chuyển hạng tín dụng doanh nghiệp 59 BẢNG 3.9 Bảng phân phối giá trị khoản cho vay 61 BẢNG 3.10 Các giới hạn chuyển hạng tín dụng doanh nghiệp số 64 BẢNG 3.11 Các giới hạn chuyển hạng tín dụng danh mục vay tƣơng ứng xếp hạng đầu năm 2013 64 BẢNG 3.12 Hệ số tƣơng quan  = 20% danh mục vay ngành công nghiệp .65 BẢNG 3.13 Hệ số tƣơng quan  = 20% danh mục vay ngành công nghiệp .67 BẢNG 3.14 Hệ số tƣơng quan  = 35% danh mục vay ngành công nghiệp 68 BẢNG 3.15 Kết tính tốn 23 khoản vay ngành cơng nghiệp hàm CholeskyDecomposition với  = 35% .70 BẢNG 3.16 Danh mục khoản vay bị hạn 73 BẢNG 3.17 Bảng tính chi tiết số tiền trích lập dự phòng cụ thể danh mục vay cuối năm 2013 .74 LỜI MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần đây, hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam đứng trƣớc khó khăn, thử thách đầy cam go, khắt nghiệt; tình hình bất ổn liên tục xuất kể ngân hàng đứng hàng đầu Việt Nam nhƣ: cân đối vốn, căng thẳng khoản, đặc biệt khoản nợ xấu, tiêu cực rủi ro tín dụng liên tục tăng cao…Có thể thấy, nguyên nhân gây tình trạng bất ổn, kéo dài liên quan đến tình trạng quản trị rủi ro hoạt động yếu kém, đặc biệt quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng thƣơng mại Việt Nam Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank) ngân hàng trẻ, động, có nhiều cổ đơng có tiềm lực tài mạnh nhƣ Tập đồn vàng bạc đá q DOJI, cơng ty Cổ phần FPT, công ty Thông tin di động VMS (MobiFone), Tổng công ty tái bảo hiểm Việt Nam Vinare Tập đồn tài SBI Ven Holding Pte Ltd Singapore Ngồi ra, với lợi ngân hàng sau nên TPBank học hỏi đƣợc kinh nghiệm quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng anh chị trƣớc, TPBank xây dựng đƣợc máy quản trị rủi ro tín dụng đáng khích lệ Mơ hình quản lý rủi ro tín dụng TPBank chiều dọc chiều ngang nhƣ số ngân hàng khác Theo mơ hình này, hoạt động cấp tín dụng đƣợc quản lý tập trung Hội sở chính, chi nhánh chủ yếu làm chức bán hàng, mơ hình có tính chun mơn hóa cao đảm bảo tách bạch khâu thực giao dịch kiểm soát giao dịch Tuy nhiên, điểm yếu quy trình quản trị rủi ro tín dụng TPBank thiếu vắng mơ hình đo lƣờng rủi ro đại mà ngân hàng giới áp dụng từ lâu Đứng trƣớc thực trạng đó, đề tài dựa vào mơ hình tiên tiến giới, mơ hình CreditMetrics đo lƣờng rủi ro danh mục đầu tƣ tín dụng J.P Morgan, với mong muốn TPBank vận dụng vào quản trị rủi ro tín dụng nhằm giảm thiểu phần tình trạng đo lƣờng rủi ro tín dụng khơng hiệu nhƣ Mơ hình CreditMetrics tính tổn thất tối đa riêng lẻ cho khoản vay toàn danh mục cách tính tốn giá trị tăng giảm vay theo tăng giảm mức tín nhiệm khách hàng khoản thời gian xác định CreditMetrics xác lập ma trận chuyển hạng tín nhiệm khoản vay danh mục, từ tính đƣợc phân phối xác xuất tổn thất kỳ vọng không kỳ vọng toàn danh mục cho vay Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu đề tài ứng dụng mơ hình CreditMetrics J.P Morgan, thiết lập ma trận chuyển hạng tín dụng danh mục vay TPBank, từ tính tốn đƣợc mức tổn thất tối đa khoảng thời gian xác định toàn danh mục cho vay Dựa vào mức tổn thất ngân hàng định lƣợng đƣợc mức trích lập dự phịng cụ thể nhằm quản trị rủi ro tín dụng cách hiệu Tổng quan cơng trình nghiên cứu có liên quan bổ sung Quản trị rủi ro tín dụng mơ hình đo lƣờng rủi ro tín dụng đề tài đƣợc số tác giả, nhà nghiên cứu nƣớc đề cập Cụ thể:  Moody’s KMV RiskCalc Model (Douglas W.Dwyer; Ahmet E.Kocagil; Roger M.Stein): Tác giả nghiên cứu mơ hình Portfolio Manager” Moody’s – KMV, mơ hình cịn gọi mơ hình cấu trúc hay mơ hình “biến đổi tài sản” Đặc điểm mơ hình sâu vào tìm hiểu điều ẩn chứa đằng sau vỡ nợ hay nói khác tìm nguyên nhân làm bùng nổ cố vỡ nợ Nghiên cứu tƣơng quan tài sản hai công ty xác xuất vỡ nợ riêng biệt công ty cho biết xác xuất mà hai công ty vỡ nợ thời điểm điều liên quan tới biến cố vỡ nợ danh mục tài sản  CreditRisk Plus (Credit Suisse Fist Boston): tác giả nghiên cứu mơ hình CreditRisk Plus, mơ hình đơn giản Khác với mơ hình cấu trúc, sâu vào tìm hiểu nguyên nhân vỡ nợ, mơ hình tập trung vào yếu tố biến cố vỡ nợ Các yếu tố kinh tế, chất lƣợng xếp hạng tín dụng đƣợc xem không cần thiết bị bỏ qua  A systematic comparison of two approaches to measuring credit risk: creditmetrics versus creditrisk+ (Diana Diaz, Gordon Gemmill): dựa so sánh hai mơ hình creditmetrics creditrisk+, ngƣời viết kết luận nhà quản lý vĩ mơ sử dụng hai mơ hình hạn chế định, nhà quản trị ngân hàng thƣờng chọn mơ hình creditmetrics nhiều hơn, mơ hình ƣớc tính giá trị tổn thất tin cậy Tuy nhiên, danh mục cho vay nhỏ, chất lƣợng thấp mơ hình creditrisk+ đƣợc đánh giá cao hơn, rõ ràng xác xuất chuyển hạng tín dụng danh mục cho vay biến động thấp  Credit Risk Measurement (Anthony Saunders & Linda Allen): tác giả nhấn mạnh quan trọng đo lƣờng rủi ro đứng dƣới góc độ danh mục tài sản, vay riêng lẻ Đây nội dung nghiên cứu quan trọng nằm quản trị danh mục tài sản ngân hàng thƣơng mại Đặc biệt tác giả tập trung vào phƣơng pháp đo lƣờng rủi ro thông qua mơ hình đo lƣờng rủi ro tín dụng truyền thống đại Tuy nhiên tác giả không bàn luận đến toàn nội dung thuộc quản trị danh mục/ quản trị danh mục cho vay, mà tập trung cho rủi ro đo lƣờng rủi ro, nội dung toàn vấn đề quản trị danh mục  From CreditMetrics to CreditRisk+ and Back Again (Michael B.Gordy): tác giả đề cập đến ƣu nhƣợc điểm hai mơ hình CreditMetrics CreditRisk+, cách vận dụng hai mơ hình CreditMetrics dựa vào xác suất thay đổi hạng tín nhiệm để tính VaR, cịn mơ hình CreditRisk+ khơng đề cập đến, vào khả khách hàng khơng hồn trả khoản vay Mỗi mơ hình có ƣu nhƣợc điểm riêng tùy vào cách vận dụng Dựa vào đặc điểm mơ hình, đặc điểm riêng ngân hàng áp dụng mơ hình cho phù hợp Theo số kết khảo sát, ta nhận thấy ngân hàng giới phần lớn áp dụng mơ hình đo lƣờng rủi ro đại Kết khảo sát Fatemi and Fooladi, Credit Risk Management: a survey of practices, 2006, 21 ngân hàng hàng đầu Mỹ hầu hết ngân hàng sử dụng mơ hình CreditMetrics J.P Morgan hay mơ hình Portfolio Manager KMV, vài ngân hàng sử dụng mơ hình Creditrisk Plus Một kết khảo sát khác Smithson, Result from the 2002 survey of credit portfolio management pratices, 2002 đƣợc thực Rutter Associates với 41 tổ chức tài giới, có 20% sử dụng mơ hình Credit Metrics, 69% sử dụng mơ hình Portfolio Manager, cịn lại sử dụng mơ hình nội họ Ngân hàng ECB, the use of portfolio credit risk models, 2007, cho đa số ngân hàng trung ƣơng dựa vào mô hình CreditMetrics Phƣơng pháp nghiên cứu Để đạt đƣơc mục tiêu nghiên cứu đề tài, luận văn sử dụng hai phƣơng pháp nghiên cứu định tính định lƣợng Phƣơng pháp nghiên cứu định tính: tổng hợp số liệu, phân tích thực trạng quản trị đo lƣờng rủi ro tín dụng TPBank Phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng: dựa vào bảng số liệu xếp hạng tín dụng danh mục vay TPBank để tính tốn ma trận chuyển hạng tín dụng, từ vận dụng tính tốn giá trị kỳ vọng, phƣơng sai tổn thất tối đa toàn danh mục cho vay cụ thể TPBank khoảng thời gian xác định dựa vào phƣơng pháp VaR Kết cấu luận văn Bài nghiên cứu chia thành chƣơng chính: Chƣơng Tổng quan mơ hình đo lƣờng rủi ro tín dụng Chƣơng 2: Thực trạng đo lƣờng rủi ro tín dụng ngân hàng TMCP Tiên Phong Chƣơng 3: Ứng dụng mơ hình CreditMetrics vào quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng TMCP Tiên Phong