1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại việt nam

207 66 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 207
Dung lượng 1,87 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM HỌC VIỆN NGÂN HÀNG ĐỖ THỊ THU HÀ HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Hà Nội, 2020 BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM HỌC VIỆN NGÂN HÀNG ĐỖ THỊ THU HÀ HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 9340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Đỗ Thị Kim Hảo TS Nguyễn Danh Lương Hà Nội, 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập riêng Các số liệu sử dụng phân tích luận án có nguồn gốc rõ ràng, công bố theo quy định Các kết nghiên cứu luận án tơi tự tìm hiểu, phân tích cách trung thực, khách quan phù hợp với thực tiễn Việt Nam Các kết chưa công bố nghiên cứu tác giả khác Nghiên cứu sinh Đỗ Thị Thu Hà MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 24 1.1 Khái quát quản trị rủi ro tín dụng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại 24 1.1.1 Khái quát quản trị rủi ro tín dụng 24 1.1.2 Khái quát hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 27 1.2 Cấu trúc hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 30 1.2.1 Cơ sở liệu đầu vào cho hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng .30 1.2.2 Hệ thống tiêu ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 31 1.2.3 Đo lường rủi ro tín dụng 38 1.2.4 Đánh giá phân loại rủi ro khoản vay 46 1.2.5 Biện pháp ứng xử khoản vay có rủi ro 47 1.3 Quy trình xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 49 1.4 Các điều kiện để xây dựng triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 52 1.4.1 Điều kiện sở pháp lý tổ chức 52 1.4.2 Điều kiện hệ thống công nghệ thông tin sở hạ tầng 54 1.4.3 Điều kiện nguồn lực 55 1.5 Kinh nghiệm quốc tế xây dựng triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng học cho ngân hàng thương mại Việt Nam 56 1.5.1 Kinh nghiệm ngân hàng thương mại Mỹ 56 1.5.2 Kinh nghiệm Ngân hàng thương mại Séc 64 1.5.3 Bài học cho Ngân hàng Việt Nam 66 Kết luận chương 70 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM .71 2.1 Khái quát rủi ro tín dụng quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 71 2.1.1 Khái quát rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 71 2.1.2 Khái quát quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 78 2.1.3 Khái quát hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 81 2.2 Thực trạng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 84 2.2.1 Thực trạng cấu trúc hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng .85 2.2.2 Thực trạng điều kiện xây dựng triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 109 2.3 Đánh giá chung hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 111 2.3.1 Kết đạt .111 2.3.2 Những hạn chế nguyên nhân hạn chế .113 Kết luận chương .116 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH LƯỢNG VÀO HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM .117 3.1 Ứng dụng mơ hình định lượng vào hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng với khách hàng cá nhân Ngân hàng thương mại Việt Nam 117 3.1.1 Phương pháp luận mơ hình 117 3.1.2 Kết qủa mơ hình 122 3.2 Ứng dụng mơ hình định lượng vào hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng với khách hàng doanh nghiệp Ngân hàng thương mại Việt Nam 129 3.2.1 Phương pháp luận mơ hình 129 3.2.2 Kết mô hình 140 Kết luận chương .153 CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 154 4.1 Định hướng quản trị rủi ro tín dụng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam .154 4.1.1 Bối cảnh nước quốc tế tác động tới quản trị rủi ro tín dụng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam .154 4.1.2 Định hướng quản trị rủi ro tín dụng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 155 4.2 Giải pháp hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 156 4.2.1 Nhóm giải pháp hoàn thiện cấu trúc hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 156 4.2.2 Nhóm giải pháp hồn thiện điều kiện để xây dựng triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam 163 4.3 Một số kiến nghị với Ngân hàng nhà nước quan quản lý .167 Kết luận chương .168 KẾT LUẬN CHUNG 169 DANH MỤC VIẾT TẮT Từ viết tắt Nguyên nghĩa tiếng việt Nguyên nghĩa tiếng anh CIC Trung tâm thơng tin tín dụng Credit Information Centre CNTCTD Chi nhánh tổ chức tín dụng DA Phân tích phân biệt DNNN Doanh nghiệp nhà nước DPRR Dự phòng rủi ro EAD Dư nợ thời điểm vỡ nợ Exposure at Default EBIT Lợi nhuận trước thuế lãi vay Earning Before Interest and Taxes EBITDA Lợi nhuận trước thuế, lãi vay, khấu Earning Before Interest, Taxes, hao khấu trừ dân Depreciation and Amortization EL Tổn thất dự kiến Expected Loss EWS Hệ thống cảnh báo sớm Early Warning System FSA Cơ quan dịch vụ tài Financial Services Authority IRB Phương pháp đánh giá nội Internal Rating -Based Approach KH Khách hàng KHDN Khách hàng doanh nghiệp KHCN Khách hàng cá nhân Discriminant Analysis KHDNVVN Khách hàng Doanh nghiệp vừa nhỏ KHDNL Khách hàng Doanh nghiệp lớn LGD Tỷ lệ tổn thất thời điểm vỡ nợ Loss Given of Default LDA Phân tích phân biệt Line Discriminant Analysis Logit phân tích hồi qui Logit Logistic Regression Analysis Logit MDA Phân tích biệt số đa yếu tố NHNN Ngân hàng nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại Multi Discriminant Analysis NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần NHTMNN Ngân hàng thương mại Nhà nước NSD Người sử dụng NN Mạng lưới nơ ron thần kinh Neural Network Noron OECD Tổ chức hợp tác phát triển Kinh tế Organization for Economic Cooperation and Development; PD Xác suất vỡ nợ KH vay vốn Probability of Default QTRRTD Quản trị rủi ro tín dụng RRTD Rủi ro tín dụng TCTD Tổ chức tín dụng UL Tổn thất ngồi dự kiến Unexpected Loss VAMC Công ty quản lý tài sản Việt Nam Vietnam asset management company DANH MỤC BIỂU ĐỒ, HÌNH Hình 1.1: Mơ hình quản trị RRTD NHTM 25 Hình 1.2: Cơ sở liệu hệ thống cảnh báo sớm NHTM 31 Hình 1.3: Hệ thống tiêu cảnh báo sớm RRTD KHCN 33 Hình 1.4: Hệ thống tiêu cảnh báo sớm RRTD KHDN 36 Hình 1.5: Qui trình xây dựng hệ thống cảnh báo sớm RRTD NHTM 49 Hình 1.6: Chỉ tiêu tổng hợp rủi ro 52 Hình 1.7: Biểu đồ tình hình giảm dư nợ rịng đến thời điểm vỡ nợ KH có rủi ro NHTM Mỹ 56 Hình 1.8: Qui trình xây dựng hệ thống cảnh báo sớm NHTM Mỹ .57 Hình 1.9: Cấu trúc hệ thống cảnh báo sớm RRTD NHTM Mỹ 59 Hình 1.10: Mơ tả ví dụ việc chọn lọc tiêu cảnh báo sử dụng 62 Hình 1.11: Minh hoạ thời điểm xuất dấu hiệu cảnh báo sớm thời điểm vỡ nợ KH theo kinh nghiệm NHTM Mỹ 63 Hình 1.12: Quản lý KH danh sách cảnh báo NHTM Mỹ 63 Hình 3.1: Đồ thị phân phối xác suất trả nợ 151 Hình 4.1: Hệ thống tiêu cảnh báo sớm RRTD nhóm KH có liên quan 162 Hình 4.2: Hệ thống phân quyền phần mềm cảnh báo sớm RRTD 165 Biểu đồ 2.1: Tỷ lệ nợ xấu nội bảng Tổng dư nợ NHTM Việt Nam 71 Biểu đồ 2.2: Đánh giá nợ xấu phân loại theo VAS IFRS Fitch đầu năm 2012 73 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Mô tả cấu mẫu khảo sát 85 Bảng 2.2: Chỉ tiêu phân luồng cảnh báo sớm KHCN ngân hàng PVCombank 89 Bảng 2.3: Chỉ tiêu phân luồng cảnh báo sớm KHDN ngân hàng PVCombank 92 Bảng 2.4: Chỉ tiêu cảnh báo tự động hệ thống cảnh báo sớm RRTD ngân hàng Vietinbank KH DN VVN 96 Bảng 2.5: Các ngưỡng cảnh báo sớm RRTD tự động KHDNVVD Vietinbank 96 Bảng 2.6: câu hỏi điều tra hệ thống cảnh báo sớm RRTD ngân hàng Vietinbank KH DNVVN 97 Bảng 2.7: Các ngưỡng cảnh báo sớm RRTD tổng hợp KHDNVVD 98 Vietinbank 98 Bảng 2.8: Ma trận cảnh báo sớm RRTD với KHVVN Vietinbank 98 Bảng 2.9: Khảo sát phương pháp đo lường RRTD NHTM 100 Việt Nam .100 Bảng 2.10: Điểm trung bình đánh giá hệ thống cảnh báo sớm RRTD .104 Bảng 2.11: Điểm trung bình tính tn thủ, minh bạch triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD 105 Bảng 2.12: Điểm trung bình mức độ tuân thủ đầy đủ trách nhiệm đơn vị có liên quan thực hệ thống cảnh báo sớm RRTD NHTM Việt Nam 106 Bảng 2.13: Điểm trung bình điều kiện thuận lợi triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD 110 Bảng 2.14: Điểm trung bình lợi ích ngân hàng triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD 110 Bảng 2.15: Điểm trung bình điều kiện bất lợi triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD 111 Bảng 3.1: Biến sử dụng mô hình 119 Bảng 3.2: Thống kê mô tả 122 11 Võ Thị Quý Bùi Ngọc Toản 2014 , „Các yếu tố ảnh hưởng tới RRTD NHTM Việt Nam‟, Tạp chí khoa học trường Đại học mở TP HCM, số 3, tập 36, tr16-25 12 Lê Tất Thành, 2009 , „Ứng dụng hàm Logit xây dựng mơ hình dự báo hạng mức tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam, ĐH Kinh tế Tp.HCM‟, cơng trình dự thi giải thưởng nghiên cứu khoa học sinh viên “Nhà kinh tế trẻ 2009”; 13 Nguyễn Trường Sinh, 2009 , „Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam‟, luận văn thạc sĩ, ĐH Kinh tế Tp.HCM 14 Nguyễn Thị Cành, Nguyễn Thị Cành & Phạm Chí khoa 2014 ,„ p dụng mơ hình KMV- Merton dự báo RRTD KHDN khả thiệt hại ngân hàng‟,Tạp chí Phát Triển Kinh Tế 15 Nguyễn Thị Yến Nhi 2016 , „Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KH doanh nghiệp NHTM CP Quân Đội‟, luận văn thạc sĩ, trường đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh 16 Nguyễn Thanh Tú Nguyễn Thị Hồng Nhung 2013 , „Thực trạng nợ xấu TCTD Việt Nam – Nguyên nhân số giải pháp từ sách pháp luật‟, Đại học Luật Hà Nội luattaichinh.wordpress.com 17 Nguyễn Trọng Hịa, „Xây dựng mơ hình XHTD doanh nghiệp Việt Nam kinh tế chuyển đổi‟, luận án tiến sĩ Trường ĐH Kinh Tế Quốc Dân Hà Nội 18 Nguyễn Đức Tú 2012 , „Quản lý rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại cổ phần công thương Việt nam‟, Luận án Tiến sĩ kinh tế, Trường đại học kinh tế quốc dân Hà nội 19 Phan Đình Khơi & Nguyễn Việt Thành 2017 ,„Các yếu tố vi mô ảnh hưởng đến RRTD: trường hợp ngân hàng thương mại cổ phần sở hữu nhà nước Hậu Giang‟,Tạp chí Khoa học Trường đại học Cần Thơ, Tập 48, Phần D 2017 : 104111 20 Tô Ngọc Hưng 2012 , „Kinh nghiệm xử lý nợ xấu số quốc gia học cho Việt Nam‟,www.sbv.gov.vn 21 Theo tài liệu tập huấn quản trị RRTD Trường Đào tạo Ngân hàng Thụy SĩChâu năm 2012 22 Tài liệu hướng dẫn quản trị RRTD MAS Singapore 2013 23 Khung quản trị RRTD Ngân hàng Standard Charter (2012) 24 Vương Quân Hoàng, Đào Gia Hưng, Nguyễn Văn Hữu, Trần Minh Ngọc & Lê Hồng Phương, 2006 , „Phương pháp thống kê xây dựng mơ hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân‟, Tạp chí kinh tế, số 324, pp 13-23 Phụ lục số 01 PHIẾU KHẢO SÁT DÀNH CHO CÁN BỘ QUẢN LÝ RRTD TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM Xin chào Anh Chị Tôi nghiên cứu sinh đến từ Học viện Ngân hàng tiến hành nghiên cứu đề tài “Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm RRTD Ngân hàng Thương mại cổ phần Việt Nam” Rất mong muốn quý anh chị bớt chút thời gian cho biết ý kiến thơng qua bảng câu hỏi kèm theo Mỗi ý kiến anh chị đóng góp lớn cho thành công luận án Tôi cam kết “Các ý kiến Anh Chị phục vụ cho mục đích nghiên cứu đề tài khơng sử dụng cho mục đích khác” PHẦN I: THƠNG TIN CHUNG Anh Chị vui lịng cho biết chức danh Anh Chị nắm giữ?  Trưởng Phó Phịng Quản trị rủi ro tín dụng    Trưởng Phó khối Quản rủi ro tín dụng Chuyên viên phận Quản trị rủi ro tín dụng Nhân viên phận Quản trị rủi ro tín dụng Giới tính Anh Chị?  Nam Tuổi Anh Chị? Nữ  40tuổi Tên ngân hàng anh chị công tác? ………………………………………………………………………………………… Anh Chị làm việc phận Quản trị rủi ro tín dụng bao lâu?  năm PHẦN II: NHẬN ĐỊNH CỦA NGƯỜI THAM GIA KHẢO SÁT Xin Anh/Chị vui lòng đánh dấu vào ô vuông tương ứng với mức độ đồng ý Anh Chị yếu tố quy ước: 1: Hồn tồn khơng cần thiết Khơng chọn Phủ nhận Không hợp lý đến 5: Rất cần thiết Chọn Khẳng định Rất hợp lý Những phát biểu I Mức độ nhận định THỰC TRẠNG VỀ CẤU TRÚC HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM Ngân hàng anh chị làm việc triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD chưa? 1 Đã hoàn thành Đang triển khai Chưa triển khai NH anh chị làm việc triển hệ thống cảnh 2014 2015 2016 2017 2018 báo sớm RRTD từ năm nào? Hệ thống cảnh báo sớm RRTD NH anh chị áp dụng đối tượng KH nào? Lưu ý: mục từ 3a đến 3f đánh vào ô 1 5 ô aKH doanh nghiệp lớn b KH doanh nghiệp vừa nhỏ c KH hộ kinh doanh tiểu thương d KH cá nhân eKH định chế tài f Nhóm KH có liên quan Hệ thống cảnh báo sớm RRTD NH anh chị áp dụng sử dụng thông tin đầu vào gồm nhóm thơng tin sau đây? Lưu ý: mục từ 4a đến 4e đánh vào ô ô a b c d e Thơng tin phi tài KH độ tuổi, giới tính, số người phụ thuộc, uy tín… Thơng tin tài KH thu nhập, nguồn trả nợ, báo cáo tài chính… Thơng tin quan hệ tín dụng giá trị khoản vay, thời hạn vay, giá trị TSBĐ… Thông tin lịch sử tín dụng số ngày hạn, tần suất có nợ hạn, nợ hạn TCTD khác… Thông tin vĩ mô khác GDP, lạm phát, lãi suất… Phương pháp thu thập thông tin đầu vào cho hệ thống cảnh báo sớm RRTD Ngân hàng anh chị? Lưu ý: mục từ 5a đến 5c 5 đánh vào ô ô a Tự động hồn tồn b Thủ cơng hồn tồn c Bán tự động kết hợp tự động thủ công Phương pháp đo lường RRTD phục vụ cảnh báo sớm RRTD Ngân hàng nơi Anh chị làm việc? Lưu ý: mục từ 5a đến 5e đánh vào ô 1(chưa thực hiện), ô (đang triển khai) ô (đã thực hiện) a Đã xây dựng sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội để phân loại KH b Đã tính tốn số PD, LGD, EL c Đã tính tốn UL VaR tín dụng d Sử dụng mơ hình định lượng để tính tốn phân phối tổn thất tín dụng VaR tín dụng THỰC TRẠNG VỀ ĐIỀU KIỆN XÂY DỰNG VÀ II TRIỂN KHAI HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM Tính hợp lý việc áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD a Các tiêu cảnh báo sớm đầy đủ toàn diện b Phương pháp cảnh báo sớm đại phù hợp c Các ngưỡng rủi ro thiết lập hợp lý d Hệ thống cảnh báo sớm có khả cảnh báo sớm KH có nguy rủi ro với xác suất lớn Sự cần thiết việc áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD Anh Chị có nghĩ phương pháp đo lường rủi ro Ngân hàng Anh chị thay đổi vòng 02 năm tới? (Lưu ý: Chỉ chọn vào ô ô 5) III 10 ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG TRIỂN KHAI HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM Lý Ngân hàng Anh Chị thực áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD a NHNN b t buộc thực b Lợi ích cho thân ngân hàng thực c 11 5 Tiếp cận chuẩn mực quốc tế hoạt động ngân hàng Tiến tới chuẩn Basel II Đánh giá điều kiện thuận lợi thực áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD a Khung pháp lý rõ ràng từ Chính phủ tới Các Bộ b Được hỗ trợ từ NHNN tổ chức quốc tế c Được ủng hộ từ cổ đông Hội đồng quản trị d Chi phí đầu tư thời điểm thấp Đánh giá lợi ích ngân hàng Anh Chị nhận 12 thực áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD a Đảm bảo an toàn vốn trước rủi ro b Tăng lợi nhuận c Hệ thống xếp hạng định giá hiệu d Nâng cao danh tiếng, qua tăng sức cạnh tranh e Hội nhập theo tiêu chuẩn quốc tế 13 a b c d e f 14 Đánh giá điều kiện bất lợi thực áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD 5 Chi phí đầu tư ban đầu chi phí vận hành cao Thiếu liệu lịch sử cho phương pháp đo lường rủi ro Thiếu tổ chức xếp hạng tín dụng chuyên nghiệp để tham chiếu kết Thiếu nhân am hiểu để xây dựng vận hành mơ hình cảnh báo sớm Thiếu nguồn vốn kinh doanh tỷ lệ trích lập dự phòng cao Giảm sức cạnh tranh Giảm lợi nhuận Áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD, ngân hàng phải thực thêm nhiều báo cáo nhiều số Tất thông tin đầu vào hệ thống cảnh báo sớm 15 RRTD yêu cầu có sẵn hệ thống thông tin KH 16 Khi thời hạn nộp báo cáo, NH nhắc nhở có chế tài xử phạt Ngân hàng định kỳ tổ chức lớp tập huấn, nghiệp 17 vụ hệ thống cảnh báo sớm RRTD tới đơn vị Anh Chị Anh chị đánh giá mức độ tuân thủ đầy đủ trách nhiệm đơn vị có liên quan thực hệ thống cảnh báo sớm RRTD 18 (Lưu ý: Riêng câu 17 đánh dấu vào ô từ 1-5 tương ứng với mức độ: 5-Tuân thủ hoàn toàn, 4-Tuân thủ mức độ khá, 3-Tuân thủ mức độ trung bình, 2-Tn thủ mực độ yếu , 1-Hồn tồn chưa tn thủ) a Phịng giám sát tín dụng Thực đánh giá dấu hiệu cảnh báo rủi ro thuộc a1 phân quyền, tổng hợp kết đánh giá đơn vị kinh doanh, báo cáo giám đốc khối quản trị rủi ro Ban lãnh đạo ngân hàng a2 Là đầu mối xây dựng qui định, hướng dẫn liên quan đến việc sử dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD Là đơn vị đầu mối tiếp nhận yêu cầu hỗ trợ cấp, điều chuyển, đóng tài khoản vào phần mềm cảnh báo a3 sớm RRTD, quản lý tài khoản truy cập vào phần mềm, điều chỉnh số thơng tin q trình sử dụng phần mềm Định kỳ đánh giá hiệu suất, hiệu công tác cảnh a4 báo sớm RRTD, điều chỉnh dấu hiệu cảnh báo sớm RRTD, đưa đề xuất cải tiến nhằm đạt hiệu cao a5 Nhóm KH có liên quan b Đơn vị kinh doanh Thực kiểm tra, đánh giá KH sau cho vay, tìm b1 hiểu, thẩm định qua nhiều nguồn thơng tin khác để thu thập thông tin trả lời xác dấu hiệu cảnh báo sớm RRTD Chịu trách nhiệm đảm bảo thông tin trả lời câu b2 hỏi điều tra cảnh báo sớm RRTD đầy đủ, xác, trung thực, khách quan, thời hạn qui định Cung cấp đầy đủ tài liệu liên quan phối hợp với b3 phịng giám sát tín dụng kiểm tra, đánh giá KH xác, thống Chịu trách nhiệm trường hợp không thực b4 kiểm tra, đánh giá KH, không báo cáo kịp thời thơng tin khơng xác, dẫn đến khoản nợ hạn mà không cảnh báo trước Phối hợp với đơn vị đầu mối xử lý trung tâm quản b5 lý thu hồi nợ phòng cấu trúc nợ thực biện pháp ứng xử khoản vay KH Đề xuất yêu cầu phòng GSTD trường hợp b6 phát sinh nhu cầu cấp, điều chuyển, đóng tài khoản truy cập phần mềm cảnh báo sớm RRTD vấn đề phát sinh trình sử dụng c Trung tâm quản lý thu hồi nợ, phòng cấu trúc nợkhối quản trị rủi ro Tiếp nhận danh sách KH theo phân luồng hệ thống c1 cảnh báo sớm RRTD, phân tích tình hình thực biện pháp thu hồi nợ phù hợp nhằm ngăn chặn khả chuyển nợ hạn c2 d d1 d2 Cập nhật tình hình xử lý KH gửi tới phịng giám sát tín dụng Khối công nghệ thông tin Hỗ trợ xây dựng hệ thống tin học, đại hoá cảnh báo sớm RRTD Thực phân quyền cho đơn vị hệ thống hỗ trợ đơn vị trình triển khai Thực vận hành hệ thống cảnh báo sớm RRTD, định d3 kỳ xác định danh sách KH cần thực cảnh báo sớm RRTD PHẦN III: Ý KIẾN KHÁC Anh Chị có ý kiến đóng góp, kiến nghị cho việc áp dụng hệ thống cảnh báo sớm RRTD ngân hàng Anh Chị nay? Xin chân thành cảm ơn Anh Chị! Phụ lục số 02 BẢNG TỔNG HỢP THÔNG TIN VỀ KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI CÁC NHTMVIỆT NAM Xin chào Anh Chị Tôi nghiên cứu sinh đến từ Học viện Ngân hàng tiến hành nghiên cứu đề tài “Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm RRTD Ngân hàng Thương mại cổ phần Việt Nam” Rất mong muốn quý anh chị bớt chút thời gian cho xin thông tin KH cá nhân vay tiêu dùng Ngân hàng anh chị công tác giai đoạn 2015-2018 chi tiết theo bảng kèm theo Mỗi ý kiến anh chị đóng góp lớn cho thành công luận án Tôi cam kết “Các thông tin Anh Chị cung cấp phục vụ cho mục đích nghiên cứu đề tài khơng sử dụng cho mục đích khác” Phụ lục số 03 BẢNG TỔNG HỢP THÔNG TIN VỀ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VAY VỐN TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM Xin chào Anh Chị Tôi nghiên cứu sinh đến từ Học viện Ngân hàng tiến hành nghiên cứu đề tài “Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm RRTD Ngân hàng Thương mại cổ phần Việt Nam” Rất mong muốn quý anh chị bớt chút thời gian cho xin thông tin KH doanh nghiệp vay vốn Ngân hàng anh chị giai đoạn 2015-2018 chi tiết theo bảng kèm theo Mỗi ý kiến anh chị đóng góp lớn cho thành cơng luận án Tôi cam kết “Các thông tin Anh Chị cung cấp phục vụ cho mục đích nghiên cứu đề tài khơng sử dụng cho mục đích khác” Phụ lục số 04 DANH SÁCH CÁC NGÂN HÀNG THỰC HIỆN KHẢO SÁT VÀ MỨC ĐỘ HOÀN THÀNH HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG STT Tên Ngân hàng Công Thương Việt Nam Đầu Tư Phát Triển Việt Nam Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt Nam Ngoại thương Việt Nam Sài Gịn thương tín Xuất nhập Việt Nam Qn đội Tiên Phong Đông Nam Quốc tế Việt Bc Bảo Việt Á Châu Hàng Hải Sài Gòn Hà Nội Việt Nam Thịnh Vượng Kỹ Thương Sài Gòn Quốc Dân Phát Triển Thành Phố Hồ Chí Minh Nam Á Sài Gịn Cơng Thương An Bình Đơng Bản Việt Đại Dương Xăng Dầu Petrolimex Kiên Long Liên Việt Việt Nam Thương Tín Xây dựng Dầu khí tồn cầu Đại chúng Việt Nam Phương Đông 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Tên giao dịch Vietinbank BIDV Agribank Vietcombank Sacombank Eximbank MB Tpbank Seabank VIB Vietabank Bacabank Baovietbank ACB Maritimebank SHB Vpbank Teckcombank SCB NVB Hdbank Nam Á Saigonbank Anbinhbank Dongabank Vietcapital Oceanbank PGbank Kienlongbank Lienvietbank Vietbank Cbbank GPBank Pvcombank OCB Đã hoàn thành hệ thống cảnh báo sớm RRTD x Đã hoàn thành phần tiếp tục triển khai Chưa triển khai x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Phụ lục số 05 DANH SÁCH CÁC NGÂN HÀNG CUNG CẤP THÔNG TIN KHÁCH HÀNG VAY VỐN GIAI ĐOẠN 2015-2018 ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU STT Tên Ngân hàng Dữ liệu KHCN Dữ liệu KHDN sử dụng sử dụng nghiên cứu nghiên cứu Ngân hàng TMCP Đầu Tư Phát Triển Việt Nam BIDV 50 45 Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) 50 25 Ngân hàng TMCP Quân Đội MB 50 33 Ngân hàng TMCP Hàng Hải MSB 50 35 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam Teckcombank 50 26 Ngân hàng TMCP Tiên Phong (Tpbank) 50 31 Ngân hàng TMCP An Bình (AnbinhBank) 50 12 Ngân hàng TMCP Liên Việt LienvietBank) 50 15 Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam (PVComBank) 50 20 10 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng Pvbank 50 15 Tổng 500 257 Phụ lục số 06 DANH MỤC SẢN PHẨM CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG DO CIC CUNG CẤP Tên sản Nội dung đặc điểm phẩm Sản phẩm Định kỳ hàng tháng, CIC tạo lập danh sách 100 chi nhánh TCTD có tỷ lệ Nợ xấu Tổng dư S33 nợ lớn tổng dư nợ 100 tỷ VNĐ trở lên phạm vi toàn hệ thống ngân hàng Sản phẩm nhằm hỗ trợ người sử dụng NSD biết nợ xấu nhóm 3+4+5 KH tất CNTCTD vùng hay tỉnh (2) Sản phẩm S34-35 Định kỳ hàng tháng CIC tạo lập danh sách 200 KH Pháp nhân 200 KH thể nhân có nợ xấu lớn thuộc phạm vi: Toàn hệ thống, vùng kinh tế, tỉnh-thành phố TCTD Mỗi KH danh sách kèm theo báo cáo chi tiết thân KH S31 S32 , bao gồm: thơng tin dư nợ, nợ xấu, diễn biến nợ xấu tháng gần nhất, số TCTD có quan hệ, số TCTD có nợ xấu, quan hệ tín dụng chủ DN… Qua NSD n m thông tin cụ thể sau: - Phạm vi tồn hệ thống: DS 200 KH có nợ xấu lớn toàn hệ thống ngân hàng, bao gồm tổng dư nợ nhóm 3+4+5, KH tất TCTD tồn hệ thống, khơng phân biệt TCTD thuộc vùng nào, tỉnh - Phạm vi vùng kinh tế vùng : DS 200 KH có nợ xấu lớn vùng, bao gồm tổng nợ nhóm 3+4+5 KH tất TCTD, CNTCTD địa bàn vùng - Phạm vi tỉnh, thành phố 63 tỉnh :DS 200 KH có nợ xấu lớn tỉnh- thành phố, bao gồm tổng nợ nhóm 3+4+5 KH TCTD, CNTCTD triên địa bàn tỉnh thành phố - Phạm vi TCTD: DS 200 KH TCTD có nợ xấu lớn toàn hệ thống ngân hàng, bao gồm tổng nợ nhóm 3+4+5 KH tất TCTD, không phân biệt TCTD vùng nào, tỉnh Thơng qua danh sách này, người sử dụng biết được: - Nợ xấu hệ thống ngân hàng thời điểm tra cứu đang: + Tập trung chủ yếu đối tượng doanh nghiệp quốc doanh hay quốc doanh) + Tập trung chủ yếu địa bàn tỉnh, thành phố 63 tỉnh, thành phố + Tập trung chủ yếu khu vực kinh tế trong6 vùng kinh tế nước Đông B c? Tây B c? Duyên hải miền trung hay Đông Nam Bộ? - Mức độ nợ xấu KH danh sách cảnh báo Những thông tin hỗ trợ TCTD việc xây dựng xác định cấu danh mục đầu tư Không đầu tư giảm tỷ trọng cho vay vào KH nhóm KH tỉnh thành phố có mức độ rủi ro cao Sản phẩm S36 Định kỳ hàng tháng tạo lập danh sách KH: i Toàn KH CNTCTD có dư nợ nhóm 3, 4, CNTCTD khác ii Tồn KH CNTCTD vừa có nợ nhóm 3, 4, CNTCTD khai thác, vừa có nợ nhóm 3, 4, CNTCTD khác Sản phẩm giúp TCTD chủ động việc quản lý KH, phân loại nợ, kiểm sốt, trích lập dự phịng lên kế hoạch phòng ngừa rủi ro Sản phẩm S37 Cho phép NSD tra cứu nhận trả lời tin tức thời KH vay Nội dung trả lời tin gồm tronng tình sau: i KH không thuộc diện cảnh báo thời điểm xx KH khơng có nợ xấu ii KH thuộc mức cảnh báo hoặc tương ứng với mức cảnh báo có nội dung giải thích báo cáo trả lời - Sản phẩm nhằm hỗ trợ TCTD định nhanh việc có cho KH vay hay khơng đặc biệt hữu ích trường hợp cho KH vay lần đầu , giúp TCTD tiết kiệm thời gian, chi phí Trong trường hợp khơng cho vay KH diện cảnh báo khơng thời gian, chi phí tìm kiếm thơng tin bổ sung Sản phẩm S38 Định kỳ hàng tháng, tạo lập DS 100 KH pháp nhân 100 KH thể nhân có nợ xấu có dư nợ lớn nhất; quan hệ nhiều TCTD nhất, nợ nhóm lớn nhất, nợ nhóm lớn nhất, nợ nhóm lớn thuộc phạm vi: Toàn hệ thống, Vùng kinh tế, Tỉnh thành phố, TCTD - Sản phẩm giúp cán tín dụng có thêm thơng tin KH để phịng ngừa rủi ro cho đơn vị việc vay vốn, biết nợ xấu tập trung vào nhóm nào, lĩnh vực thận trọng định tín dụng với KH Sản phẩm S39 Định kỳ hàng tháng, CIC tạo lập danh sách toàn KH CNTCTD, KH có dư nợ đủ tiêu chuẩn nhóm CNTCTD, b t đầu có nợ cần ý nợ nhóm CNTCTD khác kỳ Các tiêu chí liệu bao gồm: Tên KH, Mã CIF, Số ĐKKD CMT, Tổng nợ cần ý TCTD, Tên CNTCTD phát sinh nợ cần ý, ngày phát sinh nợ cần ý CNTCTD ... quản trị rủi ro tín dụng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam .154 4.1.2 Định hướng quản trị rủi ro tín dụng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam ... BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 154 4.1 Định hướng quản trị rủi ro tín dụng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam .154 4.1.1 Bối cảnh. .. 2: THỰC TRẠNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM .71 2.1 Khái quát rủi ro tín dụng quản trị rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam

Ngày đăng: 21/10/2020, 19:08

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
14. Bartolozzi, E., Garc a-Ergu n, L., Deocon, C., Vasquez, O., & Plaza, F. 2008 ,„Credit Scoring Modelling for Retail Banking Sector. Oscar Ivan Vasquez &Fransico Javier Plaza, II Modeling Week‟, Universidad Complutense de Madrid, 16th–24th June Sách, tạp chí
Tiêu đề: Universidad Complutense deMadrid
15. Beaver, W. (1966), „Financial ratios as predictors of failure, Empirical Research in Accounting: Selected Studies‟, Supplement to Vol.4, Journal of Accounting Research, pp. 71-111 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of AccountingResearch
Tác giả: Beaver, W
Năm: 1966
16. Blum, M. (1974), „Failing company discriminant analysis‟, Journal of Accounting Research, 12(1), 1-25 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Accounting Research
Tác giả: Blum, M
Năm: 1974
17. Black, Fischer and Myron Scholes (1973), „The pricing of options and corporate liabilities‟, Journal of Political Economy, 637-659 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Political Economy
Tác giả: Black, Fischer and Myron Scholes
Năm: 1973
18. Bernhardsen, E. (2001), „A Model of Bankruptcy Prediction‟, Norges Bank’s Working Papers Sách, tạp chí
Tiêu đề: Bernhardsen, E. (2001), „A Model of Bankruptcy Prediction‟
Tác giả: Bernhardsen, E
Năm: 2001
21. Casey, J., Mcgee, E.& Stickney, P. (1986), „Discriminating Between Recognized and Liquidated Firms in Bankruptcy‟, The Accounting Review, Vol.LXI, No.2 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The Accounting Review
Tác giả: Casey, J., Mcgee, E.& Stickney, P
Năm: 1986
25. Desai, V. S., Crook, J. N.& Overstreet, G. A. (1996),„A Comparison of Neural Networks and Linear Scoring Models in the Credit Union Environment‟,European Journal of Operational Research, 95 (1): 24-37.http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(95)00246-4 Sách, tạp chí
Tiêu đề: European Journal of Operational Research
Tác giả: Desai, V. S., Crook, J. N.& Overstreet, G. A
Năm: 1996
26. Deakin, E., 1972, „A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure‟, Journal of Accounting Research, Spring, pp. 167-179 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Accounting Research
27. Dambolena, Ismael and Joel Shulman (1988), „A primary rule for detecting bankruptcy: Watch the cash‟, Financial Analysts Journal, 44(5): 74-78 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Financial Analysts Journal
Tác giả: Dambolena, Ismael and Joel Shulman
Năm: 1988
28. Dmytro, G. & Katerina, V. (2007), „Loan default prediction in Ukrainia Retail Banking‟, Economic Education and Research Consortium, Working paper No 13/2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Economic Education and Research Consortium
Tác giả: Dmytro, G. & Katerina, V
Năm: 2007
31. Edmister, O. (1972), „An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure‟, Accounting Research, Spring, pp. 167-179 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Accounting Research
Tác giả: Edmister, O
Năm: 1972
32. Elam, R. 1975, „The effect of lease data on the predictive ability of financial ratios‟, The Accounting Review, January 1975, pp. 25-43 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The Accounting Review
33. Eisenbeis, R. (1977), „Pitfalls in the application of discriminant analysis in business, finance, and economics‟, Journal of Finance, pp.55-75 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Finance
Tác giả: Eisenbeis, R
Năm: 1977
36. Funda.Y, (2014), „Macroeconomic Modelling of Credit Risk for Banks, 2nd World Conference on Business‟, Economics and Management, Issues 109, Volume 8, pp.784–793 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Economics and Management
Tác giả: Funda.Y
Năm: 2014
19. Brossard, O., Ducrozet, F.& Rocher, A. (2007), „An Early Warning Model for EU banks with Detection of the Adverse Selection Effect‟, https://econpapers.repec.org/paper/grswpegrs/2007-08.htm Link
30. Detragiache, E. (1999), „Monitoring Banking Sector Fragility: A Multivariate Logit Approach‟, IMF working paper,https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/1999/wp99147.pdf Link
44. Halling, M., Hayden, E. (2006), „Bank Failure Prediction: A Two-Step Survival Time Approach‟, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=904255 Link
55. Luo, Y. (2013), „An analysis of Credit for Commercial Banks In China‟, http://springerlink.com.library2.smu.ca/handle/01/25223#.XtSyEy09fs0 Link
58. Michael Strumpf, Christian Schaefle, 2015,„Detecting loan defaults at an early stage using models of machine intelligence‟,https://www.analyticsindiamag.com/detecting-loan-defaults-at-an-early-stage-using-models-of-machine-intelligence/ Link
59. McKinsey & Company 2012 , „First Mover Matters – Building credit monitoring for competitive advantage‟.http://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/dotcom/client_service/Risk/Wor king%20 papers/37Credit_Monitoring_for_Competitive_Advantage.ashx Link

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w