Quy trình Xếp hạng Tín dụng Doanh nghiệp tại VietBank dựa trên Mô hình Logistic
MỤC LỤC
Rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại 1. Khái niệm rủi ro tín dụng
Nguyên nhân xảy ra rủi ro tín dụng
Nền kinh tế nước ta là nền kinh tế thị trường,vậy nên phải tuân thủ theo quy luật của nền kinh tế.Và mỗi khi có sự biến động của nền kinh tế thì những chính sách của chính phủ cũng cần phải thay đổi cho phù hợp với điều kiện thực tế.Tuy nhiên sự thay đổi chính sách cũng gây không ít khó khăn cho các doanh nghiệp trong nước.Ví dụ như biện pháp thắt chặt tiền tệ năm 2008 khiến cho các doanh nghiệp xuất khẩu lao đao vì không có đủ tiền để mua nông thủy sản xuất khẩu.Và trong trường hợp xấu nhất có thể xảy ra,ngân hàng và doang nghiệp sẽ phải cùng san sẻ rủi ro. Nền kinh tế nước ta là nền kinh tế mở,có sự,trao đổi,mua bán,giao lưu và học hỏi với các nước trên thế giới.Chính vì vậy mà sự biến động của thị trường thế giới đôi khi cũng làm thay đổi môi trường xã hội của Việt Nam.Và sự thay đổi này cũng rất có thể gây ra khó khăn cho các doanh nghiệp xuất,nhập khẩu Việt Nam.
Các chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng
- Trường hợp một khách hàng có nợ cơ cấu lại hoặc có nợ quá hạn từ 10 ngày trở lên bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ trung, dài hạn thì chỉ xem xét đưa vào nợ nhóm 1 khi khách hàng đã trả đầy đủ (nợ ngắn hạn và nợ trung dài hạn) cả gốc, lãi của số nợ đã được cơ cấu lại hoặc nơ quá hạn trong thời gian quy định trên, đồng thời các kỳ hạn tiếp theo được đánh giá là có khả năng trả đầy đủ nợ gốc, lãi đúng hạn. - Trường hợp các khoản nợ (kể cả các khoản nợ trong hạn và các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ trong hạn theo thời hạn nợ đã cơ cấu lại) mà tổ chức tín dụng có đủ cơ sở để đánh giá là khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm thì tổ chức tín dụng chủ động tự quyết định phân loại các khoản nợ đó vào các nhóm nợ rủi ro cao hơn tương ứng với mức độ rủi ro.
Hậu quả của rủi ro tín dụng
NGHIỆP VỤ XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG LIÊN VIỆT.
Sơ lược về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 1. Khái niệm xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
Có thể điểm qua một số tổ chức xếp hạng tín dụng tiêu biểu như: Tổ chức xếp hạng trái phiếu Canada (Canada Bond Rating) thành lập vào năm 1972, tổ chức xếp hạng trái phiếu Nhật Bản (Japanese Bond Rating Institue) thành lập vào năm 1975, tổ chức xếp hạng trái phiếu quốc tế (International Bond Credit Agency) tại London thành lập vào năm 1978……. Tuy nhiên, phương pháp xếp hạng của CIC còn thiên về lịch sử vay vốn, quan hệ với các tổ chức tín dụng của doanh nghiệp hơn là phân tích chuyên sâu về khả năng cạnh tranh của ngành, các doanh nghiệp cũng như thay đổi, biến động của nền kinh tế. Các thông tin số liệu của các bản báo cáo hàng năm thường là số liệu khống để qua mắt các cơ quan kiểm tra nhà nước, về phía các cơ quan nhà nước cũng rất khó để xác minh độ tin cậy của các báo cáo này, về phía các tổ chức xếp hạng lại luôn phát hiện những tiêu cực càng làm cho việc xếp hạng mất dần ý nghĩa của nó.
Quy trình chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng VietBank
Đối tượng – Phạm vi áp dụng
-Trường hợp có thay đổi, biến động tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của Khách hàng (do điều kiện chủ quan của Khách hàng hoặc ảnh hưởng khách quan từ chính sách, thị trường chung), CBDG phải cập nhật thông tin và đánh giá lại. * Đối với Khách hàng quan hệ tín dụng lần đầu tiên với Ngân hàng, hoặc Khách hàng tiềm năng, yêu cầu đánh giá xếp hạng trước khi đề xuất cấp tín dụng.Trong trường hợp này, CBDG thu thập và sử dụng thông tin hoạt động trước nó 02 năm gần nhất hoặc từ ngày hoạt động của Khách hàng (nếu chưa đủ 02 năm). -Danh mục và thông tin sản phẩm dịch vụ: vai trò của sản phẩm – dịch vụ đối với xã hội,chất lượng,tình hình tiêu thụ sản phẩm – dịch vụ,khả năng cạnh tranh,giai đoạn hiện tại trong chu kì sống,tiềm năng và triển vọng phát triển của sản phẩm – dịch vụ.
Đánh giá về nghiệp vụ xếp hạng tín dụng của Ngân hàng VietBank
- Việc chấm điểm thực hiện thủ công dẫn đến khó kiểm soát độ chính xác của các bản chấm điểm, dễ bị can thiệp và sửa đổi các thông tin, không khai thác được cơ sở dữ liệu thu thập được từ việc chấm điểm. - Theo dự thảo Quyết định về phân loại nợ và trích lập dự phòng mới thì các Tổ chức tín dụng phải sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ được Ngân hàng Nhà nước phê duyệt để tiến hành phân loại nợ. Từ những nhược điểm trên ta thấy cần phải xây dựng một hệ thống xếp hạng mang tính chính xác cao, phù hợp với VietBank và thể hiện được xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp.Vì xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp chính là yếu tố thể hiện khả năng trả nợ của chính họ.
Phương pháp sử dụng mô hình logistic trong xếp hạng doanh nghiệp
Mô hình logistic sử dụng các dữ liệu trong quá khứ về chỉ tiêu ảnh hưởng tới độ rủi ro của các doanh nghiệp đi vay vốn.Các chỉ tiêu này thường gồm chỉ tiêu tài chính cũng như các chỉ tiêu phi tài chính.Từ các dữ liệu trên bằng phương pháp hồi quy OLS chúng ta sẽ ước lượng được xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp dựa vào các biến độc lập là các chỉ tiêu trên.Ước lượng được ảnh hưởng của các nhân tố đến xác suất vỡ nợ, từ đó dự báo được xác suất vỡ nợ thay đổi thế nào khi các yếu tố ảnh hưởng đến nó thay đổi. - Với dữ liệu thu thập được từ ngân hàng VietBank,em sẽ ước lượng xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp theo 15 biến lần lượt là các chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính.Xác định được xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp sẽ giúp Ngân hàng chủ động trong việc cho vay,xác định mức lãi suất phù hợp và trích lập dự phòng rủi ro khi cho vay. -Sử dụng dữ liệu là các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của 100 doanh nghiệp có quan hệ tín dụng đối với ngân hàng VietBank và các phần mềm có liên quan như SPSS và Eview để đánh giá khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp trên, trong đó có 5 doanh nghiệp là A14, A33, A43, A83 và A89.
Mô hình Logit và phương pháp ước lượng
Mô hình Logit - Phương pháp Berkson
L không chỉ tuyến tính đối với biến số mà còn tuyến tính đối với tham số. Như vậy (1.4) có phương sai của sai số thay đổi và với mỗi Xi ước lượng của.
Mô hình Logit - Phương pháp Goldberger Trong mô hình này, các p i được xác định bằng
Điều này có nghĩa là ta không thể áp dụng trực tiếp phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Square - OLS) để ước lượng. Phương trình trên phi tuyến đối với β, người ta sử dụng phương pháp Newton Raphson để giải hệ phương trình này. Như vậy trong mô hình Logit chúng ta không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biến độc lập Xk đối với Y mà xem xét ảnh hưởng của Xk đến xác suất để Y nhận giá trị bằng 1 hay kỳ vọng của Y.
Áp dụng mô hình Logit vào một số khách hàng doanh nghiệp của Ngân hàng thương mại cổ phần VietBank
Do I(β) là dạng toàn phương xác định dương, nên quá trình trên sẽ cho ước lượng hợp lý cực đại. Sử dụng nguồn số liệu là báo cáo tài chính năm 2010, tình trạng phát sinh nợ xấu của 100 doanh nghiệp hiện đang có quan hệ tín dụng với Ngân hàng TMCP VietBank. Từ đó tính toán cụ thể 15 chỉ tiêu tài chính để chấm điểm tín dụng theo bảng hướng dẫn đã nêu ở chương 2.
Sau đó áp dụng mô hình Logit để xem xét ảnh hưởng của các thông tin đó tới tình trạng phát sinh nợ xấu của khách hàng sau khi quyết định cho vay. Với số lượng biến đầu vào khá lớn, ta phân tích nhân tố bằng phương pháp PCA để rút gọn từ 11 biến xuống còn 8 biến.
Kết quả xếp hạng tín dụng 100 khách hàng doanh nghiệp của VietBank
Mô hình không chỉ giúp xác định được các xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp Các công ty trên đều là các công ty có quy mô vừa và thuộc 5 ngành nghề khác nhau.Từ bảng trên ta thấy các công ty trên đầu có tình hình làm ăn tốt và khẳ năng vỡ nợ thấp.Độ độ sai lệch về dự báo khả năng vỡ nợ của 5 doanh nghiệp trường hợp trong mẫu và ngoài mẫu không khác nhau nhiều (Sai lệch trung bình dưới 5%) chấp nhận được.Hơn nữa hai kết quả dự báo trên đều không làm thay đổi hạng của các doanh nghiệp nên kết quả dự báo trên là khá chính xác.Vậy ta có thể dùng mô hình trên để dự báo cho khả năng vỡ nợ của các DN có quan hệ tín dụng với ngân hàng VietBank. Việc tồn tại một tổ chức đôc lập đứng ra xếp hạng cho tất cả các doanh nghiệp là một điều hết sức cần thiết nó giúp tăng lợi ích cho toàn xã hội không chỉ về mặt hạn chế rủi ro các doanh nghiệp đi vay mà còn giảm bớt chi phí và công sức của các ngân hàng và tổ chức cho vay.Trong vài năm tới Việt Nam nên xây dựng,phát triển và hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng riêng cho mình.Việc xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng đòi hỏi phải tốn rất nhiều công sức nên Ngân hàng Nhà Nước cần có những biện pháp hỗ trợ ,tạo điều kiện cho tổ chức độc lập xếp hạng tín dụng được ra đời. Với dữ liệu 100 quan sát trên, em đã trình bày về mô hình logistic với xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp của Ngân hàng VietBank.Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp cao và khả năng dự báo khá chính xác.Tuy nhiên số lượng 100 mẫu trên là rất ít so với lượng khách hàng doanh nghiệp của VietBank nên độ đại diện của các biến cho toàn thị trường là không cao.Đây là hạn chế của chuyên đề thực tập mà em tự nhận thấy.Do chưa lĩnh hội được hết toàn bộ kiến thức nên chuyên đề của em có thể tồn tại nhiều thiếu sót.Em mong các thầy,cô sẽ giúp em hoàn thành nốt chuyên đề thực tập.