Để phù hợp với thông lệ quốc tế cũng nhƣ không ngừng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng NNo&PTNT Việt Nam thì ngân hàng cũng cần phải có đƣợc mô hình quản trị rủi ro phù hợp với thông lệ quốc
tế. Trong đó phải kể tới việc xây dựng mô hình lƣợng hóa rủi ro, một công cụ hữu hiệu nhằm quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Với mục đích giảm thiểu rủi ro, các nhà quản trị tín dụng cần xác định rõ nguồn phát sinh rủi ro, mức độ tiềm ẩn gây ra rủi ro từ các nguồn. Do đó, cần thiết phải có một mô hình đánh giá mức độ tác động tiềm ẩn có thể xẩy ra rủi ro trong suốt qui trình thẩm định và cung ứng dịch vụ tín dụng. Trong đó phải làm rõ các yếu tố là nguồn có thể phát sinh ra rủi ro tín dụng trong quá trình thẩm định tín dụng, và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố này tới rủi ro tín dụng của NHTM.
3.2.4.1. Đo lường rủi ro tín dụng
Có nhiều phƣơng pháp đƣợc sử dụng để đo lƣờng rủi ro tín dụng, tuy nhiên, để thống nhất với nhiệm vụ áp dụng Basel II trong quản trị rủi ro trong hệ thống ngân hàng thƣơng mại Việt Nam, bài nghiên cứu kiến nghị sử dụng phƣơng pháp lƣợng hóa để đo lƣờng rủi ro tín dụng. Theo phƣơng pháp này, các ngân hàng có thể sử dụng mô hình để ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng (Probability of Default -PD) dựa trên kết quả của công tác xếp hạng tín dụng nội bộ để dự báo tổn thất mất vốn do khách hàng không trả đƣợc nợ. Theo hiệp ƣớc Basel II thì tổn thất tín dụng của một danh mục có thể phân chia thành hai loại là Khoản tổn thất dự tính đƣợc (Expected loss) và khoản tổn thất không dự tính đƣợc (Unexpected loss). Trong đó, Tổn thất dự tính đƣợc (EL) là mức tổn thất trung bình đƣợc tính toán qua các số liệu thống kê trong quá khứ vì ngân hàng không biết chính xác 100% khách hàng nào là khách hàng xấu và khoản vay nào không thể trả đƣợc trong 12 tháng tới. Khi áp dụng phƣơng pháp này, các ngân hàng muốn xác định mức tổn thất dự tính đƣợc (EL) thì cần phải xác định các nhân tố sau: PD – Xác suất khách hàng không trả nợ đƣợc (Probability of Default); Tỷ trọng tổn thất ƣớc tính – LGD
(Loss Given Default) và tổng dƣ nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả nợ đƣợc – EAD (Exposure At Default).
Tổn thất cho mỗi kỳ hạn có thể ƣớc tính đƣợc dựa trên công thức: EL = PD x EAD x LGD
Thứ nhất, PD - xác suất không trả đƣợc nợ: cơ sở của xác suất này là các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi đƣợc. Theo yêu cầu của Basel II, để tính toán đƣợc nợ trong vòng một năm của khách hàng, ngân hàng phải căn cứ vào số liệu dƣ nợ của khách hàng trong vòng ít nhất là 5 năm trƣớc đó. Những dữ liệu đƣợc phân theo 3 nhóm sau:
Nhóm các dữ liệu, chỉ tiêu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng (nhƣ các chỉ tiêu phản ánh về khả năng thanh toán, khả năng sinh lời…) cũng nhƣ các đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín dụng (nhƣ các đánh giá xếp hạng của Moody‟s và S&P);
Nhóm các dữ liệu, chỉ tiêu phi tài chính liên quan đến các chính sách của nhà nƣớc đối với các ngành, lĩnh vực; tình hình nền kinh tế; các dữ liệu về khả năng tăng trƣởng của ngành; trình độ quản lý; khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới;
Nhóm các dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tƣợng báo hiệu khả năng không trả đƣợc nợ cho ngân hàng nhƣ số dƣ tiền gửi, hạn mức thấu chi;
Từ những dữ liệu trên, ngân hàng tính toán đƣợc xác xuất không trả đƣợc nợ của khách hàng.
Thứ hai, tổng dƣ nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả đƣợc nợ (EAD) đƣợc xác định tƣơng đối đơn giản đối với các khản vay có kỳ hạn. Tuy nhiên đối với khoản vay không kỳ hạn thì khá phức tạp. Theo thống kê của ủy ban Basel, tại thời điểm không trả đƣợc nợ, khách hàng thƣờng có
xu hƣớng rút vốn vay tới mức gần xấp xỉ hạn mức đƣợc cấp. Do đó, ủy ban Basel II yêu cầu tính EAD nhƣ sau:
EAD = Dƣ nợ bình quân + LEQ x Hạn mức tín dụng chƣa sử dụng bình quân
Trong đó, LEQ (Loan Equivalent Exposure) là tỷ trọng phần vốn chƣa sử dụng có nhiều khả năng sẽ đƣợc khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả đƣợc nợ. “LEQ x Hạn mức tín dụng chƣa sử dụng bình quân” chính là phần dƣ nợ khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả đƣợc nợ ngoài mức dƣ nợ bình quân.
Việc xác định LEQ - tỷ trọng phần vốn rút thêm có ý nghĩa quyết định đối với độ chính xác của ƣớc lƣợng về dƣ nợ của khách hàng tại thời điểm không trả đƣợc nợ. Cơ sở xác định LEQ là các số liệu quá khứ. Điều này dẫn đến những khó khăn lớn trong tính toán.
Thứ ba, LGD: tỷ trọng tổn thất ƣớc tính - đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dƣ nợ tại thời điểm khách hàng không trả đƣợc nợ. LGD không chỉ bao gồm tổn thất về khoản vay mà còn bao gồm các tổn thất khác phát sinh khi khách hàng không trả đƣợc nợ, đó là lãi suất đến hạn nhƣng không đƣợc thanh toán và các chi phí hành chính có thể phát sinh nhƣ: chi phí xử lý tài sản thế chấp, các chi phí cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan.Tỷ trọng tổng thất ƣớc tính có thể tính toán theo công thức sau đây:
LGD = (EAD - Số tiền có thể thu hồi)/EAD.
Trong đó, số tiền có thể thu hồi bao gồm các khoản tiền mà khách hàng trả và các khoản tiền thu đƣợc từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. LGD cũng có thể đƣợc coi là 100% - tỷ lệ vốn có thể thu hồi đƣợc. Theo thống kê của ủy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thƣờng mang giá trị rất cao (70% - 80%) hoặc rất thấp (20 - 30%). Do đó, chúng ta không nên sử dụng tỷ lệ thu hồi vốn bình quân. Theo nghiên cứu của ủy ban Basel, hai yếu tố giữ vai trò quan trọng
nhất quyết định khả năng thu hồi vốn của ngân hàng khi khách hàng không trả đƣợc nợ là tài sản bảo đảm của khoản vay và cơ cấu tài sản của khách hàng.
3.2.4.2. Các yếu tố đánh giá trong quá trình thẩm định tín dụng
a. Yếu tố trong chính sách khách hàng
Nhƣ đã trình bày ở phần trên, chính sách lựa chọn khách hàng của ngân hàng là một trong những nội dung quan trọng ảnh hƣởng tới tình hình cung ứng tín dụng của ngân hàng. Do đó cần thiết phải đánh giá yếu tố này trong dự báo rủi ro tín dụng của Ngân hàng.
Các yếu tố có thể xem xét để đánh giá tác động của chính sách lựa chọn khách hàng tới mức độ rủi ro tín dụng nhƣ sau:
Bảng 3.1: Chỉ tiêu đánh giá các yếu tố trong chính sách khách hàng
Chỉ tiêu đánh giá Đo lƣờng
Ngành nghề Mã hóa các nhóm ngành nghề theo VSIC 2007: nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; Khai khoáng; công nghiệp chế biến, chế tạo; sản xuất và phân phối điện, khí đốt; Xây dựng và kinh doanh bất động sản; thƣơng mại; vận tải, kho bãi; dịch vụ lƣu trú, ăn uống và vui chơi giải trí; thông tin và truyền thông; dịch vụ y tế, giáo dục, đào tạo, tƣ vấn và các dịch vụ khác
Qui mô Vốn chủ sở hữu, doanh thu thuần, tổng tài sản, số lƣợng lao động
Năm kinh doanh Số năm kinh doanh từ khi có quyết định thành lập
b. Các yếu tố trong thẩm định thông tin khách hàng
Trong quá trình thẩm định hồ sơ tín dụng, NHTM tiến hành đánh giá hồ sơ của khách hàng xin cấp tín dụng. Ngay ở nội dung lựa chọn khách hàng này, NHTM cần phải đánh giá đƣợc rủi ro tiềm ẩn của các khách hàng. Nội dung đầu tiên cần đánh giá là đánh giá năng lực của khách hàng về (1) đặc điểm nhóm khách hàng; (2) năng lực phi tài chính và (3) năng lực tài chính.
Đây chính là nhóm yếu tố ảnh hƣởng tới mức độ rủi ro tín dụng trong tƣơng lai của Ngân hàng.
(1) Đặc điểm nhóm khách hàng
Các chỉ tiêu sau đây thƣờng đƣợc các Ngân hàng sử dụng trong bảng danh mục thông tin cần cung cấp của khách hàng tới xin cấp tín dụng.
Bảng 3.2: Các chỉ tiêu đánh giá đặc điểm nhóm khách hàng
Chỉ tiêu đánh giá Đo lƣờng
Giới tính Mã hóa 0/1
Tuổi/ số năm kinh doanh Mã hóa nhóm tuổi/ năm kinh doanh Thu nhập/ qui mô của doanh
nghiệp
Mã hóa nhóm thu nhập/ qui mô Nghề nghiệp/ ngành nghề Mã hóa nhóm nghề nghiệp/ ngành
nghề
Trình độ Mã hóa nhóm trình độ
(2) Đánh giá năng lực phi tài chính
Phƣơng pháp đƣợc áp dụng phổ biến ở các nƣớc phát triển hiện này là phƣơng pháp đánh giá hành vi qua hệ thống điểm số - “Behavior Scoring”. Với phƣơng pháp này, các ngân hàng thƣơng mại có thể dự báo đƣợc hành vi trong tƣơng lai của ngƣời/ chủ thể xin cấp tín dụng. Quan điểm của phƣơng pháp này là có tồn tại tác động có nghĩa giữa lịch sử hành vi sử dụng dịch vụ tín dụng của ngƣời/chủ thể xin cấp tín dụng với rủi ro tín dụng trong tƣơng lai của món tín dụng hay của ngân hàng sẽ cấp tín dụng.
Phƣơng pháp này xây dựng một bộ chỉ tiêu đánh giá về hành vi sử dụng dịch vụ tín dụng trong quá khứ trên toàn hệ thống các Ngân hàng thƣơng mại mà khách hàng có quan hệ giao dịch. Cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.3: Bảng chỉ tiêu đánh giá năng lực phi tài chính của khách hàng
Chỉ tiêu đánh giá Đo lƣờng
Nợ quá hạn Số lƣợt xẩy ra nợ quá hạn
Duy trì hạn mức tín dụng Tỷ lệ số dƣ tài khoản trên giới hạn tín dụng
Sử dụng khoản vay Mục đích sử dụng Tần suất sử dụng Thu hồi khoản vay Giá trị thu hồi
Tần suất thu hồi Nghiệp vụ tín dụng xoay vòng Số lƣợng thực hiện
Tình hình giải ngân Tỷ lệ giải ngân thực tế so với tỷ lệ giải ngân kế hoạch
Tình hình thu hồi món tín dụng Tỷ lệ thu hồi thực tế so với tỷ lệ thu hồi kế hoạch
(3) Đánh giá năng lực tài chính
Năng lực tài chính của khách hàng đƣợc đánh giá đầu tiên dựa trên mô hình điểm số Z. Đây là chỉ tiêu tổng hợp thể hiện hiện trạng tài chính của chủ thế xin cấp tín dụng.
Bảng 3.4: Chỉ tiêu đánh giá năng lực tài chính
Chỉ tiêu đánh giá Đo lƣờng
Tình trạng tài chính Điểm số Z*
Trong đó, mô hình điểm số Z đƣợc mô tả nhƣ sau: Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5 Trong đó:
X1: Tỷ số “Vốn luân chuyển ròng/tổng tài sản” X2: Tỷ số “Lợi nhuận tích lũy/tổng tài sản”
X3: Tỷ số “Lợi nhuận trƣớc thuế và lãi/tổng tài sản” X4: Tỷ số “Trị giá cổ phiếu/ giá trị ghi sổ của nợ dài hạn” X5: Tỷ số “ Doanh thu/tổng tài sản”
Trị số Z càng cao, thì ngƣời vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Nhƣ vậy, khi trị số Z thấp hoặc là một số âm là một căn cứ để xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.
c. Yếu tố trong thẩm định tài sản đảm bảo
Trong bộ hồ sơ xin cấp tín dụng, khách hàng cũng phải cung cấp liên quan tới tài sản đảm bảo dự kiến cho khoản vay. Đây là tài sản đƣợc sử dụng để thực hiện trách nhiệm hoàn trả khoản vay trong điều kiện khách hàng không thể thực hiện đƣợc các cam kết hoàn trả thông thƣờng trong hợp đồng tín dụng. Rủi ro phát sinh khi tính thanh khoản của tài sản thế chấp giảm, giá trị tài sản thế chấp trên thị trƣờng giao dịch biến động mạnh so với giá trị tại thời điểm thẩm định.
Chính vì vậy để hạn chế rủi ro này, trong dự báo rủi ro, các NHTM cần đƣa yếu tố biến động giá trị của tài sản đảm bảo vào để đánh giá. Cụ thể là có thể áp dụng chỉ tiêu sau:
Bảng 3.5: Chỉ tiêu đánh giá tài sản đảm bảo
Chỉ tiêu đánh giá Đo lƣờng
Tài sản đảm bảo VAR của giá trị tài sản đảm bảo
3.2.4.3. Mô hình dự báo rủi ro tín dụng của NHTM
Từ các yếu tố sử dụng trong đánh giá món tín dụng; và chỉ tiêu đo lƣờng rủi ro tín dụng của NHTM, nghiên cứu đề xuất một mô hình định lƣợng dự báo rủi ro tín dụng nhƣ sau: với biến rủi ro tín dụng là biến phụ thuộc; và biến chính sách khách hàng; đặc điểm khách hàng, năng lực tài chính, năng lực phi tài chính và tài sản đảm bảo là các biến độc lập trong mô hình. Mục đích của mô hình là tìm ra tác động có nghĩa và mức độ tác động giữa biến độc lập tới biến phụ thuộc.
Mô hình đánh giá tác động của năm nhóm chỉ tiêu này tới chỉ tiêu đo lƣờng rủi ro tín dụng của NHTM theo Basel II, cụ thể là (1) mối tƣơng quan giữa chính sách khách hàng và rủi ro tín dụng thể hiện tác động giữa chính sách khách hàng và rủi ro tiềm ẩn của NHTM và (2) mối tƣơng quan giữa từng nội dung đánh giá trong mỗi hợp đồng tín dụng (nhóm đặc điểm khách hàng, năng lực phi tài chính, năng lực tài chính, tài sản đảm bảo) và rủi ro tín dụng dự kiến của Ngân hàng.
3.2.4.4. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu của mô hình
a. Phương pháp thu thập số liệu
Các dữ liệu đƣợc thu thập dựa trên các dữ liệu về kết quả hoạt động trong quá khứ của ngân hàng thƣơng mại, cụ thể là:
• Đặc điểm về các nhóm khách hàng đã sử dụng dịch vụ tín dụng • Các hồ sơ về khách hàng đã sử dụng dịch vụ tín dụng
• Số liệu về kết quả thực hiện tín dụng trong quá khứ: doanh số tín dụng, phân loại các nhóm nợ, tỷ lệ nợ xấu, ...
Số liệu thu thập cần tối thiểu trong 3 kỳ kinh doanh (giá trị của các biến số đƣợc tính bình quân trong ít nhất 3 năm).
b. Phương pháp xử lý số liệu ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA MÓN TÍN DỤNG RỦI RO TÍN DỤNG TỔN THẤT DỰ TÍNH (EL) ĐẶC ĐIỂM KHÁCH HÀNG NĂNG LỰC PHI TÀI CHÍNH NĂNG LỰC TÀI CHÍNH TÀI SẢN ĐẢM BẢO
Với các công cụ thống kê, các dữ liệu sẽ đƣợc xử lý theo từng bƣớc nhƣ sau:
• Tổng hợp các đặc điểm thống kê của các biến (nhóm yếu tố) mô tả trong phần đo lƣờng theo thời gian;
• Thực hiện hồi qui đa biến để đánh giá tác động có nghĩa của toàn bộ các biến độc lập tới biến phụ thuộc và tác động của từng biến độc lập tới biến phụ thuộc, từ đó đƣa ra dự báo, nhận xét về rủi ro tín dụng đối với mỗi khách hàng đƣợc xem xét.