Xếp hạng của Moody’s và Standard & Poor’s

Một phần của tài liệu CÁC yếu tố ẢNH HƯỞNG đến QUẢN lý rủi RO tín DỤNG tại NGÂN HÀNG THƯƠNG mại cổ PHẦN PHƯƠNG ĐÔNG (Trang 29)

46T

RRTD hay rủi ro không hoàn được vốn trái phiếu của công ty thường được thể hiện bằng việc xếp hạng trái phiếu. Những đánh giá này được chuẩn bị bởi một số dịch vụ xếp hạng

tư nhân trong đó Moody’s và Standard & Poor’s là những dịch vụ tốt nhất. 46T

2.3.3 Mô hình điểm số Z (Z - Credit scoring model):

46T

Đây là mô hình do E.I.Altman xây dựng dùng để cho điểm tín dụng đối với các DN vay vốn. Đại lượng Z dùng làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với người vay và phụ thuộc vào trị số của các chỉ số tài chính của người vay. Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ. Từ đó Altman đã xây dựng mô hình tính điểm như sau:

46T Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5 46T Trong đó: 46T X1 = Hệ số vốn lưu động / tổng tài sản 46T

X2 = Hệ sốlãi chưa phân phối / tổng tài sản 46T

X3 = Hệ số lợi nhuận trước thuế và lãi / tổng tài sản 46T

X4 = Hệ số giá trị thị trường của tổng vốn sở hữu / giá trị hạch toán của tổng nợ

46T

46T

Trị số Z càng cao, người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Vậy khi trị số Z thấp hoặc là một số âm sẽlà căn cứ xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.

46T

Z < 1,81: KH có khảnăng rủi ro cao 46T

1,81 < Z < 3 : khách hàng nằm trong vùng cảnh báo, có nguy cơ vỡ nợ

46T

Z>3: Khách hàng không có khảnăng vỡ nợ

46T

Theo mô hình cho điểm Z của Altman, bất cứcông ty nào có điểm số thấp hơn 1,81 phải

được xếp vào nhóm có nguy cơ RRTD cao.

46T

Ưu điểm: 46T

Kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản. 46T

Nhược điểm: 46T

- Mô hình này chỉ cho phép phân loại nhóm khách hàng vay có rủi ro và không có rủi ro. Tuy nhiên trong thực tế mức độ rủi ro tín dụng tiềm năng của mỗi khách hàng khác nhau từ mức thấp như chậm trảlãi, không được trả lãi cho đến mức mất hoàn toàn cả vốn và lãi của khoản vay.

46T

- Không có lý do thuyết phục để chứng minh rằng các thông số phản ánh tầm quan trọng của các chỉ số trong công thức là bất biến. Tương tự như vậy, bản thân các chỉ số được chọn cũng không phải là bất biến, đặc biệt khi các điều kiện kinh doanh cũng như điều kiện thị trường tài chính đang thay đổi liên tục.

46T

- Mô hình không tính đến một số nhân tố khó định lượng nhưng có thểđóng một vai trò quan trọng ảnh hưởng đến mức độ của các khoản vay (danh tiếng của khách hàng, mối quan hệ lâu dài giữa NH và khách hàng hay các yếu tố vĩ mô như sự biến động của chu kỳ kinh tế).

46T (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

2.3.4 Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng:

46T

Các yếu tố quan trọng trong mô hình cho điểm tín dụng bao gồm: hệ số tín dụng, tuổi đời, trạng thái tài sản, số người phụ thuộc, sở hữu nhà, thu nhập, điện thoại cố định, số tài khoản cá nhân, thời gian công tác.

46T

Khách hàng có điểm số cao nhất theo mô hình với 8 mục nêu trên là 43 điểm, thấp nhất là

9 điểm. Giả sử NH biết mức 28 điểm là ranh giới giữa khách hàng có tín dụng tốt và khách hàng có tín dụng xấu, từ đó NH hình thành khung chính sách tín dụng theo mô

hình điểm số. 46T

2.3.5Lượng hóa rủi ro tín dụng bằng mô hình46TCreditMetrics: 46T

Để đo lường VaR cho một danh mục tín dụng, đầu tiên CreditMetrics xác định một ma trận xác suất thay đổi chất lượng tín dụng (ví dụ: xác suất thay đổi của một khách hàng

được xếp hạng ban đầu là A đến các hạng như AAA, AA, BBB, BB,… sau một năm là

bao nhiêu. Xác suất này phản ánh khảnăng thay đổi chất lượng tín dụng của khách hàng

đó trong khoảng thời gian được xác định trước). Thông thường ma trận này được xác

định dựa trên việc xếp hạng tín dụng từ các tổ chức xếp hạng độc lập như Standard &

Poor hay Moody’s. Tiếp theo, tổn thất tín dụng trong trường hợp khách hàng không hoàn trả được ước lượng bằng cách mô phỏng dựa trên phân phối Beta. Để ước lượng tương

quan không hoàn trả giữa các khách hàng, CreditMetrics ước lượng tương quan giữa thay

đổi giá trị tài sản của các khách hàng, đây là thông số quan trọng nhằm giúp cho việc xác

định xác suất không hoàn trả đồng thời của các khách hàng. Bởi vì giá trị thị trường của tài sản của các công ty thường không quan sát được trên thực tế, CreditMetrics sử dụng giá cổ phiếu của các công ty như là một biến đại diện đểước lượng tương quan giá trị tài sản giữa các công ty. Cuối cùng, tương quan giữa các khoản nợ không được hoàn trả sẽ được ước lượng từ xác suất không hoàn trả đồng thời của các khách hàng. Các thông số

trên được ước lượng dựa trên cách tiếp cận định giá quyền chọn của Merton (1974) và

được CreditMetrics mở rộng đểtính đến khảnăng thay đổi chất lượng tín dụng của khách hàng.

46T

Khi đã xác định được tương quan giữa thay đổi chất lượng tín dụng của các khách hàng, phân phối giá trị của danh mục tín dụng được xác định. VaR tín dụng trong trường hợp này được xác định dựa vào giá trị ngưỡng của phân phối tương ứng với mức tin cậy

cho trước (thường là 99,9%). Đối với một danh mục tín dụng gồm rất nhiều khoản nợ

trong thực tế, CreditMetrics sử dụng mô phỏng Monte Carlo để tìm ra phân phối hoàn toàn giá trị của danh mục, từđó xác định VaR tín dụng.

46T

2.3.6 PortfolioManager của KMV:

46T Trái với CreditMetrics, KMV không sử dụng ma trận xác suất thay đổi chất lượng tín dụng được tính toán bởi các tổ chức xếp hạng độc lập như Standard & Poor hay Moody’s để tìm ra xác suất không hoàn trả của mỗi khách hàng. Thay vì, KMV tính toán trực tiếp xác suất không hoàn trả của mỗi khách hàng dựa trên cách tiếp cận định giá quyền chọn của Merton (1974), xác suất này được gọi là tần suất không hoàn trả kỳ vọng EDF (Expected Default Frequency) – theo như cách gọi của KMV. Xác suất này là một hàm của cấu trúc vốn của công ty vay vốn, độ bất ổn định của giá trị tài sản công ty, và giá trị hiện tại của tài sản công ty.

46T

Theo cách tiếp cận quyền chọn của Merton, việc vay nợ của công ty được xem

như công ty đang sở hữu một quyền chọn bán (Put Option) trên tài sản công ty, với giá thực hiện (Exercise Price) bằng với giá trị của khoản nợ vào ngày đáo hạn. Công ty sẽ

không có khả năng hoàn trả nợ nếu giá trị tài sản của công ty thấp hơn giá trị của khoản nợvào ngày đáo hạn, khi đó tương đương với việc công ty thực hiện quyền chọn bán của mình. Sử dụng các giả thiết thông thường trong lý thuyết định giá quyền chọn, giá quyền chọn bán này có thểđược xác định theo công thức Black-Scholes (1973). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

46T

Để tìm ra EDF dựa trên cách tiếp cận Merton, KMV tiến hành theo ba bước sau: A

46T

- Ước lượng giá trị thị trường của tài sản công ty (V) và độ bất ổn định của giá trị đó (s).

46T

- Tính toán khoảng cách giữa giá trị kỳ vọng tài sản công ty đến giá trị ngưỡng không hoàn trả (khoảng cách này được ký hiệu DD – Distance to Default).

46T

- Chuyển giá trị DD thành EDF dựa trên dữ liệu lịch sử về vay nợ và phát hành trái phiếu của một mẫu rất nhiều công ty.

46T

Tiếp theo, tổn thất tín dụng trong trường hợp khách hàng không hoàn trả cũng được ước lượng bằng cách mô phỏng dựa trên phân phối Beta. Tương quan giữa hai khoản nợ không được hoàn trả đồng thời được xác định tương tự như cách của CreditMetrics. Cuối cùng, KMV cũng sử dụng mô phỏng Monte Carlo để tìm ra phân phối tổn thất tín dụng và từđó xác định VaR tín dụng.

Tóm tắt chương 02

Trong chương 2, tác giả đã hệ thống hóa cơ sở lý luận, những vấn đề cơ bản về rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh của Ngân hàng. Tác giả đã

nghiên cứu bản chất, các hình thức tín dụng, nguyên nhân rủi ro tín dụng, chỉ ra ảnh

hưởng của rủi ro tín dụng đối với ngân hàng và một số phương pháp quản lý rủi ro tín dụng. Những nội dung này là cơ sở lý luận để tác giả nghiên cứu tiếp tục chương 3.

U

CHƯƠNG 3:

THIT K VÀ XÂY DNG MÔ HÌNH NGHIÊN CU

3.1. Quy trình nghiên cứu

Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu

Vấn đề nghiên cứu Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Phân tích yếu tố

Cronbach alpha

Bảng câu hỏi điều tra

Cơ sở lý luận mô hình nghiên cứu Nghiên cứu thực trạng Điều chỉnh Mục tiêu nghiên cứu Thang đo nháp Thang đo chính Thang đo hoàn chỉnh

3.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất:

Hình 3.2: Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quản lý rủi ro tín dụng tại OCB

Giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản lý RRTD với các biến quan sát độc lập:

- Thang đo về mức độ ảnh hưởng của các yếu tốđộc lập: Mô hình nghiên cứu có 06 yếu

tố với 23 biến được mã hóa theo bảng câu hỏi tương ứng như sau:

Bảng 3.1. Bảng câu hỏi và mã hóa biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

CHÍNH SÁCH KINH TẾ YẾU TỐ THUỘC VỀ KHÁCH HÀNG

YẾU TỐ THUỘC VỀ NGÂN HÀNG NGUỒN NHÂN LỰC CỦA NH

KIỂM TRA KIỂM SOÁT NỘI BỘ

QUẢN LÝ RỦI RO TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

STT YẾU TỐ MÃ HÓA BIẾN CÂU HỎI 1

Chính sách kinh tế

CS1 Nội dung các chính sách kinh tế thống nhất, rõ ràng, giúp Ngân hàng hoạch định được định hướng phát triển kinh doanh hiệu quảhơn.

2 CS2 Sự phối hợp đồng bộ của các chính sách kinh tế

tạo điều kiện cho các hoạt động kinh doanh của khách hàng diễn ra thuận tiện, suôn sẽ và an toàn.

3 CS3 Trong điều kiện Ngân hàng nhà nước áp dụng

chính sách tiền tệ mở rộng, Ngân hàng có xu

hướng xét duyệt tín dụng dễ dãi, tăng trưởng Tín dụng nóng.

4 CS4 Chính sách kinh tế ổn định làm cho hoạt động

kinh doanh của khách hàng vay vốn phát triển

ổn định; nguồn thu đảm bảo khả năng thanh

toán nợ cho ngân hàng. 5

Các yếu tố thuộc về

khách hàng

KH1 Khách hàng có kế hoạch và chiến lược kinh doanh tốt thường chủ động được dòng tiền;

đảm bảo khảnăng thanh toán nợđúng hạn

6 KH2 Khách hàng có năng lực tài chánh rõ ràng,

nguồn trả nợ có thể kiểm chứng sẽ hạn chế được rủi ro tín dụng cho Ngân hàng

7 KH3 Khách hàng có uy tín , đạo đức tốt thường có ý

thức trách nhiệm trong việc sử dụng vốn vay

8 KH4 Khách hàng luôn tuân thủ nghiêm ngặt các điều

kết thỏa thuận với Ngân hàng sẽ hạn chế được

tối đa rủi ro tín dụng cho Ngân hàng.

9

Các yếu tố thuộc về

nội bộ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

ngân hàng

NH1 Hệ thống thông tin Tín dụng giúp nhân viên phát triển và thẩm định khách hàng đạt chất lượng.

10 NH2 Quy trình, quy chế, chính sách tín dụng an toàn

và chặt chẽ, hướng dẫn cụ thể rõ ràng giúp nhân viên xử lý công việc cho vay an toàn và hiệu quảhơn.

11 NH3 Tách bạch công tác thẩm định và phát triển

khách hàng nhằm giảm khối lượng công việc và tăng tính chuyên môn.

12 Các yếu tố thuộc về nguồn nhân lực của Ngân hàng

NS1 Ý thức tuân thủ quy trình, quy chế, điều kiện phê duyệt tín dụng hạn chế tối đa rủi ro tín dụng

14 NS2 Chất lượng tín dụng phụ thuộc vào khả năng

khai thác, thu thập và xử lý thông tin

14 NS3 Năng lực CBTD đóng vai trò quan trọng trong

công tác phòng ngừa, phát hiện và đề xuất các biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng

15 NS4 Cơ chế thưởng phạt công bằng tạo động lực để CBTD tăng trưởng tín dụng bền vững và an toàn 16 Thanh tra, giám sát của NHNN

NHNN1 Kỹ năng, trình độ kiểm tra, thanh tra; khả năng đánh giá thực trạng và đưa ra những kiến nghị phù hợp giúp Ngân hàng hạn chế rủi ro tín dụng

xuất nhằm giúp cho NHTM kịp thời đánh giá tình hình hoạt động kinh doanh của mình.

18 NHNN3 Nội dung thanh tra giám sát nên bám sát với

thực tế hoạt động tín dụng tại ngân hàng và

thực trạng tình hình Kinh tế tại thời điểm phát sinh giao dịch

19 NHNN4 Việc nghiêm túc thực hiện những kiến nghị, sửa

đổi bổ sung sau thanh tra của NHNN sẽ giúp ngân hàng cải thiện hiệu quả hoạt động quản trị

rủi ro tín dụng

20 KS1 Thường xuyên thăm hỏi và cập nhật thông tin

tài chánh hoạt động kinh doanh của khách hàng để kịp thời phát hiện và xử lý ngay các khoản nợ có vấn đề 21 Các yếu tố thuộc về kiểm tra, kiểm soát nội bộ của Ngân hàng

KS2 Kiểmsoát nội bộ cần được trao thêm quyền ra các đề xuất xử lý cụ thể và quyết liệt thực hiện

đối với các đơn vị kinh doanh không thực hiện các kiến nghị sửa đổi, bổ sung, điều chỉnh hoặc những giải trình xác đáng cụ thể

22 KS3 Phải lên kế hoạch và tổ chức thực hiện công tác

kiểm tra, kiểm soát một cách cụ thể, khoa học, đảm bảo chất lượng và phù hợp hơn với thực tế.

23 KS4 Việc kiểm soát vốn vay phải được thực hiện nghiêm túc sau giải ngân để kịp thời nhận diện các khoản nợ có vấn đề, từ đó có những biện

pháp kiểm soát, ngăn chặn kịp thời.

- Thang đo về mức độảnh hưởng của các biến phụ thuộc: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

STT BIẾN MÃ HÓA BIẾN CÂU HỎI 1 Quản lý rủi ro tín dụng

RRTD1 Nếu biết kết hợp nhận dạng, đo lường, kiểm soát và đề ra biện pháp loại bỏ rủi ro tín dụng thì sẽ giúp cho hoạt động quản lý rủi ro tín dụng đạt hiệu quả.

2 RRTD2 Nhận biết và xử lý sớm các nguyên nhân rủi

ro tín dụng là một trong những biện pháp quản lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại

3 RRTD3 Các bộ phận có liên quan đến quá trình cấp

Tín dụng (quan hệ khách hàng, thẩm định, giám sát, tác nghiệp,…) phải hoạt động độc lập nhưng vẫn phải thống nhất định hướng; chính sách; tránh mâu thuẫn nội bộ làm ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động quản lý rủi ro tín dụng.

4 RRTD4 Bộ phận quản lý rủi ro phải thường xuyên

giám sát bộ phận quan hệ khách hàng trong quá trình thực hiện các điều kiện cho vay để kịp thời phát hiện và giảm thiểu được những rủi ro sau khi cho vay.

Kì vọng dấu của các yếu tố độc lập

Với mô hình nghiên cứu đề xuất như trên, tác giả đưa ra các giả thuyết là các yếu tố trong mô hình sẽ có quan hệ đồng biến (cùng chiều) với biến phụ thuộc Quản lý rủi ro tín dụng. Cụ thể như sau:

+ Chính sách Kinh tế_CS: Chính sách kinh tế càng ổn định sẽ càng tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động quản lý rủi ro tín dụng có hiệu quả.

+ Thanh tra, giám sát của Ngân hàng nhà nước_TTr_NHNN: NHNN càng đẩy mạnh

công tác thanh tra giám sát hoạt động tín dụng tại ngân hàng thì OCB càng thực hiện tốt quản lý rủi ro tín dụng

+ Kiểm tra kiểm soát nội bộ của Ngân hàng_KS: Ngân hàng càng tăng cường công tác

kiểm tra kiểm soát sau giải ngân, kiểm soát nội bộ thì càng hỗ trợ đắc lực cho công tác quản lý rủi ro tín dụng

+ Các yếu tố thuộc về nội bộ Ngân hàng_NH: các yếu tố như : chính sách tín dụng, quy trình nghiệp vụ, sự phối hợp giữa các bộ phận phòng ban...sẽ góp phần làm cho công tác

Một phần của tài liệu CÁC yếu tố ẢNH HƯỞNG đến QUẢN lý rủi RO tín DỤNG tại NGÂN HÀNG THƯƠNG mại cổ PHẦN PHƯƠNG ĐÔNG (Trang 29)