Mô hình ước lượng tỷ lệ tổn thất cho khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương cổ phần kỹ thương việt nam (tt)

LỜI MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hệ thống ngân hàng có vai trị huyết mạch kinh tế Tuy nhiên, bên cạnh vai trò to lớn đó, mắt xích hệ thống ngân hàng trở nên “trục trặc” tạo hiệu ứng dây chuyền kéo theo sụp đổ hệ thống tạo tổn thất vô nặng nề cho kinh tế Nợ xấu “xử lý nợ xấu” toán đặt trực tiếp tổ chức tín dụng đặc biệt hệ thống ngân hàng toàn kinh tế Do đó, việc đo lường rủi ro tín dụng có ý nghĩa đặc biệt quan trọng với hoạt động phát triển ngân hàng Việt Nam Đứng trước tình hình này, để đảm bảo hệ thống ngân hàng Việt Nam ổn định vững chắc, NHNN Việt nam ban hành hệ thống Quyết định, thông tư quy định tỷ lệ đảm bảo an tồn hoạt động tổ chức tín dụng, quy định PLN, trích lập sử dụng dự phòng xử lý RRTD hoạt động ngân hàng Các quy định bước đầu tiếp cận tới Basel II, nhiên mức hạn chế Theo hiệp ước Basel II Ủy Ban Basel giám sát hoạt động ngân hàng, yêu cầu ngân hàng phải xây dựng mơ hình dựa hệ thống liệu nội để xác định khả tổn thất tín dụng Các ngân hàng phải xác định 04 biến số PD - xác suất vỡ nợ; LGD – tỷ lệ tổn thất vỡ nợ; EAD tổng dư nợ khách hàng thời điểm vỡ nợ; EL (Expected Loss) - tổn thất kỳ vọng theo công thức Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank) xây dựng hệ thống liệu tương đối dài đầy đủ để áp dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II Techcombank xây dựng thành công hệ thống XHTD nội từ ước lượng tham số PD khách hàng Techcombank bước đầu ước lượng tham số LGD, nhiên tỷ lệ thu hồi chưa tính toán số liệu thu hồi thực tế mà sử dụng ý kiến chuyên gia ngân hàng tham khảo tư vấn từ đối tác nước nước Với sở liệu tại, Techcombank hoàn tồn áp dụng phương pháp định lượng để xây dựng mơ hình ước lượng LGD phù hợp mơ hình Xuất phát từ thực trạng trên, tác giả chọn vấn đề “Mơ hình ước lượng tỷ lệ tổn thất cho khách hàng doanh nghiệp Ngân hàng TMCP kỹ thương Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu cho luận văn Mục tiêu nghiên cứu  Mục tiêu tổng qt: Xây dựng mơ hình phù hợp áp dụng Techcombank nhằm tính tỷ lệ tổn thất vỡ nợ (LGD) khách hàng doanh nghiệp, góp phần nâng cao hiệu đo lường rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II Techcombank  Câu hỏi nghiên cứu:  Quản trị rủi ro tín dụng theo hiệp ước Basel II Techcombank triển khai nào?  Mơ hình phù hợp áp dụng Techcombank để ước lượng tỷ lệ tổn thất vỡ nợ khách hàng doanh nghiệp? Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu  Đối tượng nghiên cứu: Khách hàng doanh nghiệp có khoản vay Techcombank có đặc điểm sau: + Phân loại nợ vào nhóm 3-5 theo quy định phân loại nợ NHNN + Có khoản vay cấu nợ + Khách hàng thuộc phân luồng xử lý nợ: chi nhánh tự thu, giải pháp tài chính, AMC  Phạm vi nghiên cứu: Luận văn nghiên cứu đối tượng khách hàng doanh nghiệp Techcombank cho vay xác định vỡ nợ khoảng thời gian từ 2009 – 2014 Luận văn tập trung nghiên cứu dựa danh mục cho vay mà chưa tính đến loại hình cấp tín dụng khác Phƣơng pháp nghiên cứu  Nguồn số liệu:  Báo cáo thường niên ngân hàng Techcombank từ 2009 – 2015  Các kê tín dụng Ngân hàng Techcombank: + Sao kê dư nợ khách hàng doanh nghiệp, kê tài sản đảm bảo khách hàng, kê cấu nợ, kê bán nợ, kê Write-off, báo cáo thu hồi nợ giải ngân từ 01/2009 – 12/2014  Phương pháp nghiên cứu Để thực mục tiêu nghiên cứu, luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu sau:  Phương pháp tổng hợp: kế thừa lý luận quản trị rủi ro tín dụng đo lường rủi ro tín dụng nghiên cứu trước từ thực tiễn tổ chức tín dụng quốc tế áp dụng, từ hình thành sở lý thuyết cho luận văn  Phương pháp so sánh: so sánh khác quan điểm rủi ro tín dụng, nợ xấu, đo lường rủi ro sau chọn lọc rút khái niệm hợp lý áp dụng cho luận văn Phương pháp sử dụng để so sánh kết mơ hình ước lượng LGD để đề xuất mơ hình phù hợp áp dụng Ngân hàng Techcombank  Phương pháp định lượng: + Luận văn sử dụng phương pháp workout LGD Do không thu thập đầy đủ số liệu chi phí nên tác giả xác định tỷ lệ thu hồi dựa giá trị thu hồi (bằng tiền từ xử lý tài sản đảm bảo) chiết khấu thời điểm khách hàng vỡ nợ, LGD = 1- tỷ lệ thu hồi + Phương pháp thống kê mô tả sử dụng để phân tích đặc trưng số liệu thu thập ngân hàng Techcombank + Phương pháp phân tích tương quan để mối quan hệ yếu tố tới LGD + Luận văn sử dụng hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính định để ước lượng LGD Kết cấu luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận danh mục tài liệu tham khảo, danh mục bảng biểu sơ đồ, hình vẽ, nội dung luận văn bao gồm chương sau: Chương Tổng quan quản trị rủi ro tín dụng Chương Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp Techcombank Chương Mơ hình ước lượng tỷ lệ tổn thất khách hàng doanh nghiệp CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG Trong chương tác giả trình bày nội dung chính: (i) Một số sở lý luận chung RRTD quy trình QTRR tín dụng NHTM (ii) Tóm tắt số nội dung liên quan đến QTRR tín dụng nêu hiệp ước Basel, tập trung tới phương pháp đo lường rủi ro theo Basel II (iii) Khung pháp lý QTRR tín dụng hệ thống ngân hàng Việt Nam 1.1 Rủi ro tín dụng 1.1.1 Định nghĩa rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng phát sinh trường hợp khách hàng không thực đầy đủ không hạn nghĩa vụ trả nợ gốc và/hoặc lãi khoản cho vay cho ngân hàng RRTD không phát sinh hoạt động cho vay mà cịn xảy nhiều hình thức khác bảo lãnh, thư tính dụng, cho vay liên ngân hàng … 1.1.2 Các tiêu phản ánh rủi ro tín dụng Để phản ánh rủi ro tín dụng, Ngân hàng thường sử dụng tiêu sau: Tăng trưởng tín dụng “nóng”; Cơ cấu danh mục tín dụng có mức độ rủi ro tập trung cao; Nợ q hạn; Dự phịng RRTD; Nợ xấu 1.2 Quy trình chung QTRR tín dụng NHTM Quy trình QTRR TD NHTM thể tóm tắt qua sơ đồ sau: Sơ đồ 1.1: Quy trình QTRR tín dụng NHTM 1.3 Quản trị rủi ro tín dụng theo hiệp ƣớc Basel 1.3.1 Sơ lược lịch sử hiệp ước Basel Năm 1988, Ủy ban định giới thiệu hệ thống đo lường vốn, thường gọi Basel I Giữa năm 2004 Hiệp ước Basel II ban hành, khắc phục hạn chế Hiệp ước Basel I Rút học từ khủng hoảng tài tồn cầu 2007 – 2009, Basel III ban hành vào cuối năm 2010 với mức độ bao phủ rủi ro rộng nhiều quy định nghiêm ngặt 1.3.2 Đo lường rủi ro tín dụng theo Basel II  Thứ nhất, PD – Xác suất vỡ nợ, đo lường khả xảy RRTD khoảng thời gian PD tính dựa số liệu khứ bao gồm khoản nợ hạn, nợ hạn, nợ xấu  Thứ hai, LGD – tỷ lệ tổn thất khách hàng vỡ nợ LGD tổn thất kinh tế tức bao gồm yếu tố thời gian tiền chi phí trực tiếp gián tiếp trình thu hồi nợ  Thứ ba, dư nợ thời điểm vỡ nợ (EAD): EAD = Dư nợ bình quân + LEQ * HMTD cịn lại bình qn 1.4 Khung pháp lý QTRR tín dụng hệ thống Ngân hàng Việt Nam  Quy định phân loại nợ trích lập dự phịng Sơ đồ 1.3 Q trình ban hành quy định PLN trích lập DPRR  Quy định tỷ lệ bảo đảm an toàn hoạt động TCTD Sơ đồ 1.4 Quá trình ban hành văn quy định tỷ lệ bảo đảm an toàn hoạt động TCTD CHƢƠNG THỰC TRẠNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI TECHCOMBANK Trong chương này, tác giả nêu thực trạng nợ xấu hệ thống NHTM Việt Nam năm gần Sau phân tích danh mục cho vay – danh mục chiếm tỷ trọng lớn tổng danh mục cấp tín dụng Techcombank giai đoạn 2009 – 2015, sau sâu phân tích thực trạng QTRR tín dụng Techcombank 2.1 Tình hình nợ xấu hệ thống NHTM Việt Nam năm gần Trong năm qua, tình hình nợ xấu ngân hàng khơng có biến động lớn Theo số liệu NHNN, từ cuối năm 2011, nợ xấu chiếm 3.07%, năm 2012 tăng lên 4.08%, năm 2013 giảm cịn 3.61% năm 2014 chiếm 3.25%, tình hình nợ xấu 2015 cải thiện hơn, nợ xấu mức 3% 2.2 Giới thiệu Techcombank 2.2.1 Quá trình hình thành phát triển Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) thành lập vào ngày 27/9/1993 Tính đến 31/12/2015, vốn điều lệ Techcombank đạt 8,878 tỷ đồng, tổng tài sản đạt 191,994 tỷ đồng 2.2.2 Kết hoạt động kinh doanh năm 2015  Cân đối hoạt động Cho vay Huy động  Tổng thu nhập hoạt động (TOI) lợi nhuận trước thuế (PBT) tăng cao  Ngân hàng thực QTRR tốt, giảm tỷ lệ nợ xấu xuống mức 1.67% giảm 0.71% so với kỳ năm ngoái  Đạt nhiều giải thưởng từ tổ chức uy tín quốc tế 2.3 Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng Techcombank 2.3.1 Đánh giá danh mục cho vay Techcombank qua số Giai đoạn 2009 – 2015, dư nợ cho vay Techcombank liên tục tăng, tốc độ tăng trưởng trung bình đạt 18% Danh mục cho vay Techcombank có rủi ro tập trung cao thể rõ nét cấu danh mục theo ngành kinh tế theo loại hình doanh nghiệp Techcombank kiểm soát nợ xấu mức 3% theo quy định NHNN Tuy nhiên, chi phí dự phịng mức cao 2.3.2 Mơ hình quản trị rủi ro tín dụng Techcombank Chiến lược QTRR Techcombank xây dựng hệ thống QTRR phù hợp với yêu cầu phát triển kinh doanh dựa mô hình “3 tuyến phịng thủ” Các hoạt động QTRR cấu trúc theo phân khúc kinh doanh 2.3.3 Đo lường rủi ro tín dụng theo Basel II Techcombank LGD khách hàng doanh nghiệp tính theo cơng thức sau: (2.1) Trong đó: NVTD: Nghĩa vụ tín dụng khách hàng thời điểm tính LGD GTDBmax: Giá trị đảm bảo tối đa tài sản đảm bảo KH Techcombank GTDG: Giá trị định giá tài sản đảm bảo KH Techcombank RR: Tỷ lệ thu hồi ước tính loại TSĐB (theo phương pháp chun gia) CHƢƠNG MƠ HÌNH ƢỚC LƢỢNG TỶ LỆ TỔN THẤT ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP Trong chương này, tác giả áp dụng phương pháp workout LGD để tính LGD khách hàng doanh nghiệp vỡ nợ Techcombank Sau đó, tác giả sử dụng phương pháp mơ hình giai đoạn mơ hình định để ước lượng LGD cho KHDN có dấu hiệu vỡ nợ Techcombank Phần cuối so sánh mô hình đồng thời đưa số khuyến nghị việc lựa chọn mơ hình tính LGD KHDN Techcombank 3.1 Tính LGD thực tế từ số liệu lịch sử theo phƣơng pháp workout LGD 3.1.1 Mô tả nguồn số liệu Số liệu lịch sử làm sở tính tốn LGD thực tế tổng hợp từ nguồn sau: Sao kê dư nợ KHDN; kê cấu nợ; Báo cáo phân luồng nợ có vấn đề KHDN; Báo cáo tổng hợp giá trị thu hồi nợ giải ngân KH 3.1.2 Xác định khách hàng “vỡ nợ” thời điểm vỡ nợ Những KH xác định vỡ nợ có đặc điểm sau:  Được phân vào nhóm nợ – tháng liên tiếp  Khách hàng có nợ cấu lại thời hạn trả nợ  Khách hàng phân luồng nợ có vấn đề vào nhóm sau: Chi nhánh tự thu, giải pháp tài AMC 3.1.3 Xác định thời điểm kết thúc thời gian thu hồi  Số liệu tỷ lệ thu hồi nợ 2,743 KH vỡ nợ Techcombank giai đoạn 2009 – 2014 cho thấy từ tháng thứ 26 trở tỷ lệ thu hồi nợ ~0% Tác giả lựa chọn thời điểm kết thúc trình thu hồi 24 tháng ~2 năm sau KH vỡ nợ 3.1.4 Xác định tỷ lệ chiết khấu  Luận văn sử dụng lãi suất phi rủi ro ước tính từ lãi suất trúng thầu trái phiếu Kho bạc nhà nước phát hành kỳ hạn năm làm tỷ lệ chiết khấu dòng tiền thu hồi dư nợ tăng thêm 3.1.5 Tính LGD thực tế (3.5) Trong đó: NPV(GTTH): Giá trị giá trị thu hồi NPV(GN): Giá trị dư nợ tăng thêm V0: Dư nợ khách hàng thời điểm vỡ nợ 3.2 Ƣớc lƣợng LGD cho khách hàng doanh nghiệp 3.3.1 Các yếu tố có khả tác động tới LGD KHDN  Nhóm yếu tố liên quan tới đặc điểm khách hàng  Nhóm yếu tố liên quan đến đặc điểm khoản vay  Nhóm yếu tố liên quan đến tài sản đảm bảo 3.3.2 Các mơ hình ước lượng LGD 3.3.2.1 Phương pháp ước lượng giai đoạn  Kết phương pháp ước lượng giai đoạn sau:  Mơ hình logit xác định xác suất xảy tổn thất 100% (3.10)  Mơ hình logit xác định xác suất thu hồi 100% (3.11)  Mơ hình hồi quy tuyến tính ước lượng tổn thất khoảng (0;1) (3.12) Suy ta có: (3.13) (3.14) 3.2.2.2 Mơ hình định  Kết mơ hình định tạo nên từ yếu tố là: phần trăm dư nợ đảm bảo (PhanTramDamBao), quy mô doanh nghiệp (Size), tỷ trọng bất động sản TSĐB (BDS), khách hàng có cấu nợ hay khơng (CCN)  Cây định gồm 10 nút, nút (KHDN có tỷ lệ đảm bảo khoảng (1.626; 1.78)) có LGD lớn ~71.36%; nút (KHDN vừa lớn, vay tín chấp) có LGD nhỏ ~20.24% 3.2.2.3 So sánh mơ hình - LGD trung bình ước lượng theo phương pháp giai đoạn ~37.39% thấp LGD trung bình thực tế mẫu liệu (46.83%) - LGD trung bình ước lượng theo mơ hình định sát với LGD trung bình thực tế mẫu liệu (46.83%) - Sai số dự báo phương pháp: sai số dự báo xác định số sau: Phương pháp MAE RMSE giai đoạn 0.3566 0.4073 Cây định 0.3584 0.3968 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Hiện nay, vấn đề “đo lường rủi ro” – mắt xích quy trình QTRR khơng cịn khái niệm xa lạ với NHTM Việt Nam Mỗi ngân hàng có cách tiếp cận với tiêu chuẩn Basel khác nhau, phụ thuộc vào chiến lược, nguồn lực đầu tư ngân hàng Tuy nhiên mục tiêu chung ngân hàng thực phương pháp xếp hạng nội tiên tiến nhằm đo lường rủi ro cách xác Là 10 ngân hàng lựa chọn để triển khai áp dụng tiêu chuẩn QTRR theo chuẩn mực Basel II, Techcombank có lộ trình rõ ràng cho việc tiếp cận mơ hình QTRR tiên tiến Sau xây dựng hệ thống XHTD đủ mạnh nhằm ước lượng tham số PD, ngân hàng tiếp tục phát triển xây dựng mơ hình ước tính tham số rủi ro (LGD, EAD) Techcombank ước lượng LGD dựa tỷ lệ thu hồi TSĐB theo phương pháp chuyên gia Với sở liệu tại, Techcombank chưa thể đáp ứng 100% yêu cầu theo chuẩn mực Basel II, nhiên, Techcombank cải thiện mơ hình LGD số phương pháp định lượng phương pháp workout để tính tổn thất thực tế từ nhóm KH vỡ nợ, đồng thời sử dụng phương pháp giai đoạn mơ hình định để ước tính tổn thất xảy tương lai Để áp dụng phương pháp tiên tiến nhằm đo lường RRTD cách xác, Techcombank cần chuẩn bị nguồn lực bao gồm hệ thống sở liệu, đội ngũ nhân viên có chun mơn phân tích định lượng phần mềm chuyên dụng hỗ trợ lưu trữ, xử lý số liệu lớn phần mềm hỗ trợ phân tích định lượng Hướng nghiên cứu tiếp theo: - Thu thập thêm thông tin yếu tố tác động đến LGD nhằm tăng khả giải thích khả dự báo mơ hình - Áp dụng phương pháp tính LGD thực tế khác (ví dụ market LGD, Implied Market LGD) so sánh với phương pháp workout - Áp dụng phương pháp ước lượng LGD khác ví dụ mơ hình Tobit, hồi quy với phân phối Beta… ... dựng mơ hình ước lượng LGD phù hợp mơ hình Xuất phát từ thực trạng trên, tác giả chọn vấn đề “Mơ hình ước lượng tỷ lệ tổn thất cho khách hàng doanh nghiệp Ngân hàng TMCP kỹ thương Việt Nam? ?? làm... chuyên gia) CHƢƠNG MƠ HÌNH ƢỚC LƢỢNG TỶ LỆ TỔN THẤT ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP Trong chương này, tác giả áp dụng phương pháp workout LGD để tính LGD khách hàng doanh nghiệp vỡ nợ Techcombank... trị rủi ro tín dụng theo hiệp ước Basel II Techcombank triển khai nào?  Mơ hình phù hợp áp dụng Techcombank để ước lượng tỷ lệ tổn thất vỡ nợ khách hàng doanh nghiệp? Đối tƣợng phạm vi nghiên