1
0.9 0.4359
0.5 0.1147 0.8584
0.5 0.1147 -0.074 0.8552
B ngă1.8 Các k chăb năng uănhiênăc aăhƠmăNormsinvătheoăphơnătíchăMonteăCarlo 1 2 3 4 1 0.5759 -0.998 -0.51 -0.892 2 0.6676 -1.294 -0.57 -0.168 3 0.9769 -1.438 0.001 0.3842 4 -0.063 -0.97 -1.174 -0.281 5 -0.885 0.2274 0.6262 -1.409 6 -0.713 -0.997 -0.289 0.3716 7 0.8006 0.0244 -1.005 0.2858 8 1.6794 -1.407 -0.901 -1.344 9 -1.042 -0.701 0.548 0.6259 10 -0.835 0.6184 0.5789 0.1391 11 -1.231 -0.453 -1.794 -1.314 12 0.3316 0.2116 2.2681 -0.129 13 1.2681 -0.473 0.944 -0.354 14 -0.64 -0.087 -0.226 -1.299 15 2.1934 0.4756 -0.181 1.0192 16 0.3952 0.8411 0.439 0.2776 17 -0.315 0.8179 1.1158 -1.207
Cu iăcùngătaăt oăcácăk chăb năcóătínhăt ngăquanătheoăcácăh ăs ătrên,ăb ngăcáchănhơnăcácăh ăs ă t ngăquanăđƣătínhăv iăcácăs ăng nănhiênăđƣăt oătrênăđơy,ătaăđ căcácăk chăb nănh ăsau:
B ngă1.9 Các k chăb năcóăt ngăquanătheoăphơnătíchăMonteăCarlo
1 2 3 4 1 -0.55496 -0.01745 -0.53997 -1.69804 2 0.213199 -0.23262 0.333756 0.441168 3 0.55703 0.845846 -0.83419 0.820776 4 0.045652 0.257376 0.407805 -0.90194 5 1.248484 1.329116 1.023034 0.730604 6 0.042063 1.018073 -1.03939 1.726128 7 -0.69824 -0.95212 -0.33597 0.405881 8 0.27953 0.167427 -1.16326 0.325081 9 0.05783 -0.058 0.073167 0.373783 10 -2.10971 -1.78358 -1.12711 -2.00509 11 -2.05851 -2.02258 -0.52411 -1.39619 12 1.413024 1.24628 -0.09392 0.276983 13 1.563596 1.875893 1.649782 1.051212 14 -0.35904 0.389302 -1.08745 -1.42135
15 -0.60928 0.405994 -1.27369 0.942532
16 0.784446 0.300781 0.369302 -1.01345
17 0.386371 0.286364 -0.58837 -0.64445
B că2:ăTínhăgiáătr ădanhăm căchoăvayăt ngă ngăv iăk chăb năx păh ngătínăd ngăm iăc aădanhă m căchoăvay.ăB cănƠyăt oăraăm tăkh iăl ngăl năgiáătr ădanhăm căvayăcóăth ăcó.
B că3:ăK tăqu :ăT ngă ngăv iăgiáătr ădanhăm căkho năvayă ăcácăb cătrên,ăchúngătaătínhătoánă giáătr ăt năth tăc aădanhăm căchoăvay.
Ápăd ngăcôngăth căsauăđ ătínhătoánăgiáătr ătrungăbìnhăvƠăph ngăsaiăc aădanhăm căvay:
E[Vi] = N 1 N i Vi 1 ] [ 2 Vi = 1 1 N 2 1 ]) [ (Vi EVi N i Trongăđó:ă
Vi:ăgiáătr ăkho năvayăc aăt ngăk chăb n N:ăt ngăs ăk chăb n
T ăgiáătr ătrungăbìnhăvƠăph ngăsaiăc aădanhăm cătaătínhăđ căt năth tăc aăc ădanhăm căvay.
u,ănh căđi măc aămôăhình uăđi m:
Th ănh t,ăv ătínhă ngăd ngăsoăv iăcácămôăhìnhăkhác,ămôăhìnhămaătr nătínănhi măđ căxemălƠă thíchăh pănh tăv iăngơnăhƠng,ăb iăvìănóăt pătrungăch ăy uăchoădanhăm căchoăvay.ăS ăd ngămôăhìnhănƠyă s ătr ăl iăchoăcơuăh iă“N uăm tăn măt iălƠăn măkhôngămayăm năthìăngơnăhƠngăs ăm tăbaoănhiêuăti năt ă danhăm căcácăkho năchoăvayăc aămình”.ă
Th ăhai,ămôăhìnhănƠyăđápă ngănhuăc uăđánhăgiáăr iăroăd aătrênădanhăm căch ăkhôngăph iăd aă trênăt ngămónăvayăriêngăl .ă i uănƠyăgiúpăchoăvi cătínhătoánăđ căchínhăxácăh nădoănh ăvƠoăl iăíchăđaă d ngăhóaăc aătoƠnăb ădanhăm căchoăvayăvƠăgi iăquy tăđ cănguyăc ăr iăroăt pătrung.ăL uăỦăr ng,ăr i ro danh m c bao g m r i ro n i t i và r i ro t p trung. Vi c t p trung v n vào nh ng ngành “ nóng ”
nh b t đ ng s n, ch ng khoánă nh ă ă Vi tă Namă trongă nh ngă n mă g nă đơy, m c dù đem l i l i nhu n cao cho ngân hàng nh ng làm cho danh m c cho vay b t n khi phài đ i m t v i r i ro n i t i
và r i ro t pătrungăcao. M t danh m c cho vay thi u s đa d ng và thi u ph ng pháp đo l ng r i
ro làm cho nhà lãnh đ o các ngân hàng khó kh n trong vi cănhìnnh nth u đáo m c đ ăr i ro.ăDoăđó,ă vi căđánhăgiáăr iăroătínăd ngăd aăvƠoătoƠnăb ădanhăm căchoăvayălƠăth tăs ăc năthi t.
m căchoăvayădoăthayăđ iăch tăl ngătínăd ng.ăTrongăđó,ăph năphơnătíchăc aămôăhìnhănƠyăchoăphépă chúngă taă tínhă đ că giáă tr ă kìă v ngă vƠă ph ngă sai c aă giáă tr ă danhă m că choă vay.ă Vìă th ,ă hi nă nayă CreditMetricsăđangăđ cănhi uăt ăch căx păh ngătínăd ngăc ngănh ăcácăngơnăhƠngăl nătrênăth ăgi iă tri năkhaiăvƠăápăd ngăr ngărƣiăph ngăphápănƠyătrongăvi cătínhătoánăxácăsu tăchuy năh ngăc ngănh ă tínhătoánăr iroăc aăcácădanhăm căchoăvay.
Nh căđi m:
Tuyănhiên,ămôăhìnhănƠyăc ngăkhôngătránhăkh iăm tăs ăh năch :
Cácăch ătiêuăc năc ăđ ăđánhăgiáăx păh ngătínăd ngăkho năvayăđaăph năd aătrênăs ăsáchăk ătoánă c aăng iăvay,ădoăđóăcácăch ătiêuănƠyăcóăth ăkhôngăph năánhăđúngătình hìnhăth căt ăm tăkhiăcácănhƠă qu nălỦămu năng yăt oătìnhăhìnhănh măt oăraăm tăb cătranhătƠiăchínhăkh ăquanăchoădoanhănghi p.ăVíă d ,ăcácăkho năn ăch aăthuănh ngăk ătoánăl iăghiănh năđƣăthu,ăl iănhu năkinhădoanhăđ căghiănh năl nă h năsoăv iăth căt …
H năch ăk ăđ nc aămôăhìnhălƠăgi ăthi tăcácădoanhănghi pătrongăcùngăm tăh ngătínăd ngăcóăcùngă xácăsu tăchuy năh ng.ăGi ăthi tănƠyăvƠăgi ăthi tăxácăsu tăth căt ătínhăb ngăt năsu tătrungăbìnhătínhăt ă cácăs ăli uăth ngăkêătrongăquáăkh ăđƣăb ănhi uăcôngătyăvƠ t ăch căx păh ngăph năđ i,ămƠătiêuăbi uălƠă
công ty KMV.
H năch ăth ăba lƠăgi ăthi tăt tăc ăcácălƣiăsu tălƠăxácăđ nh.ăDoăđóămôăhìnhăkhôngănh yăc măv iă nh ngăbi năđ ngăc aăth ătr ngăti năt .ăCácăđi uăki năkinhăt ăchungăkhôngăđ căxemăxétătr căti pătrongă
mô hìnhăvìăm cădùăthuănh păc aătƠiăs năđ căliênăk tăv iăcácăy uăt ăh ăth ngănh ngăcácăch ăs ăngƠnhă ch ăph năánhăm tăph năcácăxuăh ngăkinhăt .
H năch ăth ăt ălƠămôăhìnhăcùngăt ngăquanăc aăngu năv năch ăs ăh uăthayăchoăt ngăquanătƠiă s nă–đi uănƠyăcóăth ălƠmăchoă căl ngăkhôngăchínhăxác
C ngăvìămôăhìnhăđánhăgiáăr iăroăd aătrênădanhăm căchoăvayănênăvi căphơnătíchăvƠăth căhƠnhă c ngăkhôngăđ căd ădƠng,ănh tălƠăvi căxácăđ nhăm iăt ngăquanătrongămôăhình.ă iăv iăth ătr ngă ch ngăkhoán,ăm iăt ngăquanănƠyăcóăth ăxácăđ nhăđ căm tăcáchăd ădƠngăthôngăquaăvi căquanăsátăgiáă tr ătr ngăc aănh ngăc ăphi uăcóătínhăthanhăkho năcao.ăTuyănhiên,ăđ iăv iăch tăl ngătínăd ng,ăvi că thi uăd ăli uătínhătoánăđƣăgơyăkhóăkh nătrongăvi căxácăđ nhăm iăt ngăquanănƠy.ă
1.1.2.2 Mô hình Creditrisk Plus
Theo tƠiăli uăCreditRisk Plus c aăSuisse Fist Boston, môăhìnhănƠyădoăt păđoƠnăCredităSuiseăsángă l păn mă1996.ăSoăv iăcácămôăhìnhđoăl ngăr iăroătínăd ngăthì đơyălƠ môăhìnhăđ năgi nănh t,ăkhácăv iă môăhìnhăPortfolioăKMV,ăđiăsơuăvƠoătìmăhi uănguyênănhơnăc aăs ăv ăn ,ămôăhìnhănƠyăch ăt pătrungăvƠoă y uăt ăduyănh tălƠăbi năc ăv ăn .ăMôăhìnhănƠyăđ căápăd ngăchoăcácăkho năvayădoanhănghi p,ăcáănhơn,ă
côngăc ăpháiăsinhăvƠăcácătráiăphi u.ăCácăy uăt ăc aăn năkinhăt ,ăgiáătr ătƠiăs năvƠănh ngăchiăti t đònăb yă trongătìnhăhìnhătƠiăchínhăcôngătyă(ch ngăh năc uătrúcătƠiăs n)ăđ căxemălƠăkhôngăc năthi tăvƠăb ăb ăqua.ă
VƠămôăhìnhănƠyăc ngăkhácăv iămô hìnhăCreditMetricsălƠăđoăl ng kh n ng không hoàn tr c a khách hàng mà không quan tâm đ n vi c đo l ng kh n ng thay đ i h ng tín d ng c a h . Mô hình s d ng các giáătr ăs sách c a khách hàng đ tính toán các giá tr trên mà không s d ng giá
tr th tr ng nênămôăhìnhănƠyăcònăđ căg iălƠămôăhìnhă“defaultămodel”.ă
Nguyênăt căc aămôăhìnhănƠyăd aătrênănguyênălỦăb oăhi m,ăvíăd ă1ăc nănhƠăđ cămuaăb oăhi mă r iăroăcháyăn ,ăc nănhƠăs ăđ căb iăth ngăn uăx yăraătìnhătr ngăcháyăn ătrongăth iăgianăđ căb oă hi m.ăT ngăt ănh ăv yăđ iăv iăkho năvayăvƠoăngƠyăđáoăh năho călƠăkháchăhƠngăhoƠnătr ăv iăxácăsu tă
PA ho călƠăkhôngăhoƠnătr ăv iăxácăsu tă1- PA.ăGi ăđ nhăr ng:
Trongăm tăkho năvay,ăxácăsu tăkhôngăhoƠnătr ăđ căxácăđ nhătrongăm tăth iăgianănh tă đ nh,ăvíăd ă1ătháng,ăthìăgi ngănhauăgi aăcácăthángăkhácănhau.
iă v iă danhă m că vayă l n,ă xácă su tă khôngă hoƠnă tr ă đ că bi tă c aă m tă kháchă hƠngăthìă chi măt ătr ngănh ,ăvƠăs ăl ngăkháchăhƠngăkhôngăhoƠnătr ăx yăraătrongăm tăth iăgianănh tă đ nhăthìăđ căl păsoăv iăcácăk ăh năkhác.
V iănh ngăgi ăđ nhănh ătrênăthì phân ph i xác su t các kho n n không đ c hoàn tr trong
m tăth iăgiannh tăđ nhă(th ngălƠă1ăn m)ăd a trên phân ph i Poisson: n e-
n!
là s l ng khách hàng không hoàn tr trung bình trong kho n th i gian đ nh tr c (th ng là 1 n m)
n là s l ng khách hàng không hoàn tr trong kho n th i gian xác đ nh tr c.
Víăd :ăs ăl ngăkháchăhƠngăkhôngăhoƠnătr ătrungăbìnhătrongă1ăn mălƠă ă=ă3,ănh ăv yăxácăsu tă khôngăcóăkháchăhƠngăkhôngăhoƠnătr trongăn măt iălƠ:
30 e-3
0!
VƠăxácăsu tăcóă3ăkháchăhƠngăkhôngăhoƠnătr ătrongăn măt iălƠ:
33 e-3 3!
T n th t trong tr ng h p khách hàng không hoàn tr đ c xác đ nh d a trên m t t l thu
h i n đ c n đ nh tr c theo t ng khách hàng mà không ph thu c vào mô hình. xác đ nh
P =
P = = 5%
đ c t n th t trong tr ng h p khách hàng không hoàn tr , Creditrisk Plus chia khách hàng vào các nhóm t n th t d tính, m i nhóm s đ c xác đ nhs ăl ng trung bình các kho n vay không đ c hoàn tr . T đó phân ph i t n th t đ c tính toán d a trên xác su tăkhông hoàn tr gi a m i nhóm.
Víăd :
M tăngơnăhƠngăchiaădanhăm căchoăvayăc aămìnhăthƠnhă2ănhómăv iăcácăm căt năth tăkhácănhau,ă trongăđóăcácăkho năvayăv iăcácăgiáătr ăkhácănhauăs ăcóănh ngăm căt năth tăt ngă ng.ăNhómăt năth tă1ă c aădanhăm căvayăc aăngơnăhƠngăg mă100ăkho năvay,ăm iăkho năvayăt ngă ngăv iăm căt năth tătrungă
bình 20.000 $. Nhóm t năth tă2ăc aăngơnăhƠngăg măg mă100ăkho năvay,ăm iăkho năvayăt ngă ngăv iă m căt năth tătrungăbìnhă40.000ă$.ăTaăcóăcácăb cătínhătoánănh ăsau:
Nhómă1:ăC năc ăvƠoăd ăli uăl chăs ,ăcóăkho ngă3%ăkho năvayăcóăm căt năth tănƠy.ăNh ăv y,ăt ă l ăv ăn ătrungăbình k ăv ngă ă=ă3ă(3%ăxă100).ăTuyănhiên,ăt ăl ăv ăn ăth căt ăch aăxácăđ nhăvƠătuơnă theoăquyălu tăphơnăph iăPoisson.ăD aăvƠoăcôngăth cătrênătaătínhăđ căb ngăsau:
B NGă1.10 Phơnăph iăxácăsu tăcácăkho năn ăkhôngăđ căhoƠnătr ănhómă1ă
N P Pătíchăl y 0 0.0498 0.0498 1 0.1494 0.1992 2 0.2240 0.4232 3 0.2240 0.6472 4 0.168 0.8152 5 0.1008 0.916 6 0.0504 0.9664 7 0.0216 0.988 8 0.0081 0.9961 Trong nhóm này, ta có:
b ngă160.000ă$ă(=ă8ăxă20.000ă)ăv iănă=ă8ăkho năvay.ăNh ăv y,ănhómănƠyăc năcóăm căv năkinhăt ăđ ăbùă đ păt năth tălƠă100.000$ă(=ă160.000ă– 60.000)
Nhómă2:ăC năc ăvƠoăd ăli uăl chăs ,ăcóăkho ngă3%ăkho năvayăcóăm căt năth tănƠy.ăNh ăv y,ăt ă l ăv ăn ătrungăbìnhăk ăv ngă ă=ă3ă(3%ăxă100).ăTuyănhiên,ăt ăl ăv ăn ăth căt ăch aăxácăđ nhăvƠătuơnă theoăquyălu tăphơnăph iăPoisson.ăD aăvƠoăcôngăth cătrênătaătínhăđ căb ngăsau:
B NGă1.11 Phơnăph iăxácăsu tăcácăkho năn ăkhôngăđ căhoƠnătr ănhómă2ă
N P Pătíchăl y 0 0.0498 0.0498 1 0.1494 0.1992 2 0.2240 0.4232 3 0.2240 0.6472 4 0.168 0.8152 5 0.1008 0.916 6 0.0504 0.9664 7 0.0216 0.988 8 0.0081 0.9961 Trong nhóm này, ta có:
T năth tăk ăv ng:ă120.000ă$ă(=ă3ăxă40.000)ăvƠă99.61%ăcóăm căt năth tăt iăđaăkhôngăk ăv ngă b ngă320.000ă$ă(=ă8ăxă40.000ă)ăv iănă=ă8ăkho năvay.ăNh ăv y,ănhómănƠyăc năcóăm căv năkinhăt ăđ ăbùă đ păt năth tălƠă200.000$ă(=ă320.000ă– 120.000)
Và nh ăv y,ătoƠnădanhăm căm căt năth tăk ăv ngăb ngă180.000$,ă99.61%ăcóăm căt năth tăt iăđaă khôngăk v ngăb ngă320.000ă$ăvƠăm căv năkinhăt ăc năbùăđ păt năth tăb ngă300.000$
uăvƠănh căđi măc aămô hình Creditrisk Plus
Môăhìnhăcóă uăđi mălƠ d ădƠngăth căhi năvƠătínhătoán.ăDoămôăhìnhăch ăd aăvƠoăkh ăn ngăkhôngă hoƠnătr ăc aăkháchăhƠngănênăđòiăh iăcácăs ăli uăt ngăđ iăít.
H năch ăc aămôăhìnhăgi ngănh ămôăhìnhăCreditMetrics,ămôăhìnhăKMV,ăcácăgi thuy tăc aămôă hìnhăđ uăkhôngăcóătínhăđ năr iăroăth ătr ng,ăngoƠiăraămôăhìnhăCreditrisk Plusăcònăb ăquaăr iăroăchuy nă h ngătínăd ngăc aăng iăvay.ăXácăsu tăkhôngăhoƠnătr ăc aăkháchăhƠngăv năph ăthu căvƠoăcácăy uăt ă ng uănhiên,ăr iăroăv năkhôngăđ i.ăCu iăcùng,ăgi ngănh ăcácămôăhìnhăkhácămôăhìnhănƠyăkhôngăđ ăc pă đ năcácăs năph mănh ăquy năch n,ăhoánăđ iăngo iăt …ă
1.1.2.3. Mô hình Portforlio KMV
KMVălƠăvi tăt tătênăc aă3ăng i:ăStephenăKealhofer, John McQuown and Oldrich Vasicek. Ba
ôngănƠyăthƠnhăl păraăcôngătyăKMVăvƠoăn mă1989ăv ăqu nălỦăr iăro,ăvƠăphátătri nămôăhìnhăKMVătrongă nh ngăn mă1990.ăHi năt iăKMVădoăcôngătyăMoody’săn măgi .ăMôăhìnhănƠyăcònăđ căg iălƠămôăhìnhă
c uătrúcăhayămôăhìnhă“bi năđ iătƠiăs n”. TheoătƠiăli uăc aăDouglasăW.Dwyer;ăAhmet E.Kocagil;Roger M.Stein -Moody’săKMVăRiskCalcăModelăthìăđ căđi măc aămôăhìnhănƠyălƠăđiăsơuăvƠoătìmăhi uănh ngă đi uă năch aă ăđ ngăsauăs ăv ăn ăhayănóiăkhácălƠătìmănguyênănhơnălƠmăbùngăn ăs ăc ăv ăn .ăNghiênă c uăt ngăquanătƠiăs năgi aăhaiăcôngătyăvƠăxácăxu tăv ăn ăriêngăbi tăc aăt ngăcôngătyăs ăchoăbi tăxácă xu tămƠăhaiăcôngătyăcùngăv ăn ăt iăm tăth iăđi măvƠăđi uănƠyăliênăquanăt iăbi năc ăv ăn ăc aădanhăm că tƠiăs n.ă
Trái v i CreditMetrics, KMV khôngăs d ngăma tr n xác su t thayăđ i ch t l ng tín d ng đ c tính toán b i các t ch c x p h ng đ căl p nh Standard & Poor hay Moody’s đ tìm ra xác su t không hoàn tr c a m i khách hàng. Thay vƠoăđó, KMV tính toánătr căti păxácăsu t không hoàn tr c a m i khách hàngăd a trên cách ti p c n đnh giá quy n ch n c a Merton (1974), xác su t này
đ c g i là t n su t không hoàn tr k v ng EDF (Expected Default Frequency). Xác su t này là m t hàm c a c u trúc v n c a công ty vayăv n, đ b t năđ nhăc a giá tr ătài s n công ty, và giá tră
hi n t i c a tài s n công ty.
Theo cách ti p c n quy n ch n c a Merton, vi c vayăn c a công ty đ c xem nh ăcôngătyă đangăs ăh uăm tăquy năch năbánă(PutăOption)ătrênătƠiăs năcôngăty,ăv iăgiáăth căhi nă(Exercise Price)
b ngăv iăgiáătr ăc aăkho năn ăvƠoăngƠyăđáoăh n.ăVƠoăngƠyăđáoăh n,ăn uăgiáătr ătƠiăs năc aăcôngătyăl nă h năgiáătr ăc aăcácăkho năn ,ăcôngătyăs ăth căhi năquy năch năđ ă“muaăl i”ăgiáătr ătƠiăs năc aăcôngătyă b ngăcáchătr ăn ;ăn uăgiáătr ătƠiăs năc aăcông tyăth păh năgiáătr ăcácăkho năn ,ăcông ty không có kh n ng hoàn tr n khi đó t ng đ ng v i vi c công ty th c hi n quy n ch n bán c a mình. ătìmă raăEDFăd aătrênăcáchăti păc năMerton,ăKMVăti năhƠnhătheoăcác b căsau:
Tính toán kho ng cách gi a giá tr k v ng tài s n công ty đ n giá tr ng ng không hoàn tr (kho ng cách này đ c ký hi u DD – Distance to Default).
DD = E(V1 ) ứDPT
Trong đó:
- E(V1 ): Giá tr k v ng c a tài s n công ty - :ăđ ăbi năđ ngăc aătƠiăs n
- DPT:ă i m ng ng không hoàn tr .
DPTă=ăSTDă+ă½ăLTDăă(Trongăđó:ăSTD:ăn ăng năh n;ăLTD:ăn ădƠiăh n) Víăd :
Giáătr ătƠiăs năhi năt iăc aăcôngăty:ăVoă=ă1000
T căđ ăt ngătr ngăgiáătr ătƠiăs năk ăv ngăhƠngăn m:ă20% Giáătr ătƠiăs năk ăv ngătrongă1ăn m:ă1000ăxă1.2ă%ă=ă1200
ăbi năđ ngătƠiăs n:ă = 100
i m ng ng không hoàn tr :ăDPTă=ă800
Ta có: DD =
100 800 1200
= 4
Chuy n giá tr DD thành EDF d a trên d ăli u l ch s v vay n ăvà phát hành trái phi u c a m tăm u r t nhi u công ty. KMVăs ăd ng DD đ c tính theo công th c trên đ xác đ nh
EDF t th cănghi m. ụăt ngăc aăKMVălƠăcóăth ăcoiăEDFănh ălƠăhƠmăc aăDD:ăn uăDDăcƠngă l năthìăxácăsu tăv ăn ătrongă1ăn măcƠngăth p.ăHƠmănƠyăđ cătínhăt ăth cănghi mă(b ngăs ă hƣngăcóăcùngăDDăb ăv ăn ătrongă1ăn măchiaăchoăt ngăs ăhƣngăcóăcùngăDD) d aătrênăc ăs ăd ă li uăc aăKMV.ăGi ăs ătrongăm tăm uă5000ăcôngătyăcóăcùngăgiáătr ăDD=ă4,ăsau m t n m có 20 công ty không có kh n ng hoàn tr n .ăKhiăđóăEDF 1 n m = 20/5000 = 0,4%.
Môăhìnhăcóă uăđi mălƠăcácăd ăli uăxácăth căvƠăđ căc pănh tăth ngăxuyên doăc năc ă vƠoăd ăli uăc aăth ătr ngăch ngăkhoánăch ăkhôngăc năc ăvƠoăd ăli uăs ăsáchăk ătoánănh ămôă hìnhăc năc ăvƠoăx păh ngătínd ng.ăTuyănhiênăđ iăv iăcácăcôngătyăkhôngăniêmăy tătrênăth ătr ngă ch ngăkhoánăthìă uăđi mănƠyăkhôngăđ căphátăhuy,ădoăđóăcácăd ăli uăv năph iăd aăvƠoăd ăli uă k ătoán,ăs ăsách.ăNh căđi măth ăhaiălƠămôăhìnhăkhôngăphơnăbi tăcácălo iăn ăvayăkhácănhauăc nă c trênătƠiăs năđ măb o,ăđánhăgiáăn ngăl cătƠiăchính…
1.1.2.4. Mô hình CreditPortforlio View
Anthony Saunders and Linda Allen, 2002 thì mô hình CreditPortfolioView do McKinsey và công ty
gi iăthi uăvƠoăn mă1998.ăMôăhìnhănƠyăcònăđ căg iălƠămôăhìnhănhơnăt ăkinhăt .ă căđi măc aămôăhìnhă nhơnăt ăkinhăt ălƠănh năm nhăm i liênăh ăgi aăbi năc ăv ăn ăvƠătìnhătr ngăho tăđ ngăc aăn năkinhăt .ă Môăhìnhăch ăraăr ngăxácăxu tăv ăn ăc aăng iăvayăs ăl năh năkhiăn năkinhăt ăthuăh păvƠăng căl iăs ă gi măđiăkhiăn năkinhăt ăm ăr ng.ă
Mô hình CreditPortfolioView đ c hình thành d a trênăs đánh giá r ng kh n ng không hoàn tr và thay đ i ch t l ng tín d ng ch u nhăh ngăb i tr ng thái n n kinh t v ămô. Do v y, r i ro tín
d ngăcó th tính d aătrên các bi năs kinh t v môă(t ăl ăth tănghi p,ăt ăl ăt ngătr ngăGDP,ăt ăgiáăh iă đoái,ăchiătiêuăchínhăph ...).ă Tr c h t, CreditPortfolioView c l ng xác su t không hoàn tr nh ă
sau:
1
Pj,t = --- 1 + eứY j ,t
Trong đó:
- Pj,tă:ăXácăsu tăkhôngăhoƠnătr ăcóăđi uăki nătrongăkho ngăth iăgianătăđ iăv iăm tăphơnăkhúcă kháchăhƠngăjănƠoăđóă(víăd :ăk tăh păcácăkháchăhƠngătheoăngƠnh,ăkhuăv căđ aălỦ,ălo iăh ngătínăd ng…)ă
.
- Yj,tă:ăCh ăs ăgiáătr ăt ngă ngăv iăphơnăkhúcăkháchăhƠngăj.ăQuanăh ăgi aăch ăs ănƠyăv iăcácă bi năkinhăt ăv ămôăđ căxácăđ nhăquaămôăhìnhănh ăsau:
Y j ,t = j ,0 + j ,1 X j ,1,t + j , 2 X j , 2,t + ... + j ,m X j ,m,t + j ,t
Xj,t = (Xj,1,t , Xj,2,1 ,….Xj,m,t ): Các giá tr c a các bi n s kinh t v mô đ căxác
đ nh là có nh h ngđ n phân khúc khách hàng j trong kho ng th i gian t. j : Các h ăs ăđ că cătínhăt ngă ngăv iăphơnăkhúcăkhách hàng j j ,t : Saiăs ăđ căgi ăđ nhăđ căl păv iăXj,t vƠătuơnătheoăphơnăph iăchu n
M iăbi năkinhăt ăv ămôăđ căxácăđ nhăchoăm iăqu căgia.ăKhiăd ăli uăđƣăcóăs năđ yăđ ,ămôă hìnhăcóăth ăđ căhi uăch nhăt iăt ngăqu căgia.
Trong mô hình CreditPortfolioView, t ng quan không hoàn tr ăgi a các khách hàng đ c bao hàm trong xác su t không hoàn tr Pj,t . Ti p theo, m tăma tr n xác su t thay đ i ch tăl ng tínăd ng có đi u ki n (Mt ) đ c c l ng. căl ng ma tr n này, CreditPortfolioView s d ng m t ma tr n xác su t thayăđ i ch tăl ng tín d ng không đi u ki n d a trên các d li u l ch s c a Standard & Poor (ký hi u M). Mt đ c c l ng b ng cách đi u ch nh M theo t s Pj,t / SDPj (trongăđó:ă
SDPj là xác su t không hoàn tr không đi u ki n c a phân khúc j). Mt = M (Pj,t / SDPj )
Cu i cùng d a vào Mt , mô ph ng Monte Carlo đ c s d ng đ t o ra phânăph i giá tr danh
m c tín d ngăv i t l t n th t d tính đ c xác đ nh ng u nhiên, t đóătínhăVaR tínăd ng.
Môăhìnhăcóă uăđi mălƠăcóăxétăđ nănhơnt ăkinhăt ăkhiătínhăxácăsu tăv ăn ăc aăng iăvay,ă n uătìnhătr ngăn năkinhăt ătr ănênăx uăđiăthìăd ănhiênătìnhătr ngăs căkh eăc aăcácăcôngătyăc ngăb ă nhăh ngăítănhi u,ăt ăđóă nhăh ngăđ nătìnhăhìnhătƠiăchính,ăho tăđ ngăc aăcôngătyăvƠăđ ngă nhiênăxácăsu t v ăn ăc aăcácăcôngătyăc ngăs ăthayăđ i.ă ơyălƠăm tăđi măti năb ăc aămôăhìnhăsoă v iămôăhìnhăCreditMetricsăch ăxétăđ nătìnhătr ngăn iăb ăc aăc aăcôngătyăđ ătínhătoánăxácăsu tă chuy năh ngătínănhi mămƠăb ăquaăcácănhơnăt ăbênăngoƠi,ăcácătácănhơnăkinhăt .ăTuyănhiênănh că đi măc aămôăhìnhălƠăkhóăápăd ng,ătínhătoánăph căt pănh tălƠăđ iăv iăcácăqu căgiaănh ăVi tăNamă v iăcácăs ăli uăkhôngăđ yăđ ăv ăcácănhơnăt ăkinhăt .
1.2 K tălu n
Qu n tr r i ro h p lý là y ut tiên quy t cho s t n t i c a m i ngân hàng nói riêng và s b n
v ng c a h th ng ngân hàng nói chung,ănh tălƠătrongăgiaiăđo năkinhăt ăkhóăkh năhi nănayăthìăvi că qu nătr ăr iăroătínăd ngăhi uăqu ăcƠngăph iăđ căquanătơmăhƠngăđ u. Các c quan qu n lý các qu c