Hệ thống XHTD nội bộ - HỆ THỐNG XẾP HẠNG TI- 123docz.net

Trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, tín dụng là hoạt động kinh doanh đem lại lợi nhuận chủ yếu của ngân hàng nhưng cũng là nghiệp vụ tiềm ẩn rủi ro rất lớn. Rủi ro là những biến cố không mong đợi khi xảy ra dẫn đến tổn thất về tài sản của ngân hàng, giảm sút lợi nhuận thực tế so với dự kiến hoặc phải bỏ ra thêm một khoản chi phí để có thể hoàn thành được một nghiệp vụ tài chính nhất định. Các thống kê và nghiên cứu cho thấy, RRTD chiếm đến 70% trong tổng rủi ro hoạt động ngân hàng. Kinh doanh ngân hàng là kinh doanh rủi ro, tối đa hóa lợi nhuận với mức độ rủi ro chấp nhận được là chức năng của ngân hàng về công tác quản trị RRTD.

Hệ thống XHTD là việc đưa ra nhận định đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính của một KH đối với ngân hàng nhằm đánh giá, xác định rủi ro trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Mức độ RRTD thay đổi theo từng đối tượng KH và được xác định thông qua việc đánh giá bằng thang điểm, dựa vào các thông tin tài chính và phi tài chính có sẵn của KH tại thời điểm XHTD và quan hệ với đơn vị xếp hạng

Mô hình XHTD đóng vai trò ngày một quan trọng trong việc quản trị RRTD tại các ngân hàng; nhất là trong giai đoạn kinh tế thị trường hiện nay; thông qua việc định lượng hóa RRTD nhờ đó đẩy nhanh thậm chí tự động hóa tiến trình ra quyết định tài trợ. Tại các quốc gia trên thế giới, XHTD đã có từ rất lâu ở các nước phát triển, được ưa chuộng và sử dụng khá rộng rãi. Tùy vào đặc thù yếu tố vĩ mô từng quốc gia (khung pháp lý, quy mô, mục tiêu hoạt động, loại hình ngân hàng, mức độ tin cậy của nguồn thông tin, sự sẵn có của dữ liệu lịch sử, mức độ tiến bộ công nghệ, nguồn lực con người, ngân sách), mô hình XHTD sẽ có những điểm khác biệt. Tuy nhiên ở các nước có nền kinh tế mới nổi như Việt Nam, khái niệm về hệ thống XHTD còn khá mới mẻ và đang ở bước đầu xây dựng và hoàn thiện. Nếu như XHTD đã phát triển ở Mỹ vào những năm 1929-1933 và sau đó mở rộng và phát triển sang nhiều nước khác

vào những năm 1970 cho đến nay thì tại Việt Nam hoạt động này mới được thực hiện qua một số công ty như: Công ty cổ phần XHTD doanh nghiệp Việt Nam (CRV), Công ty TNHH Thông tin tín dụng và Xếp hạng doanh nghiệp Việt Nam (C&R), Trung tâm Thông tin tín dụng (CIC) thuộc NHNN, Công ty Cổ phần báo cáo đánh giá Việt Nam (Vietnam Report)… và qua hệ thống XHTD nội bộ của bản thân một số tổ chức tín dụng. Thông thường, các ngân hàng trước khi XHTD người đi vay sẽ tham khảo thông tin XHTD được công bố bởi các tổ chức kiểm toán trong nước và của các công ty XHTD độc lập như CIC, CRV, C&R...

Đây cũng là cách thức đã được các ngân hàng trên thế giới ứng dụng từ lâu, và ở Việt Nam hiện nay, hầu hết các ngân hàng đều đã có những nghiên cứu được thiết kế phù hợp để tính toán mức độ rủi ro khi cho vay để triển khai mô hình xếp hạng RRTD cho các đối tượng cá nhân và doanh nghiệp. Hầu hết các ngân hàng TMCP lớn tại Việt Nam đã nhận thức được tầm quan trọng của XHTD và chủ động nghiên cứu triển khai trong hoạt động tín dụng. Về cơ bản việc XHTD tại các NHTM đều đã tính đến yếu tố định tính và định lượng, chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của KH. Kết quả xếp hạng tại một số NH đã được sử dụng đề xuất cấp tín dụng và đưa ra chính sách lãi suất với KH (trên cơ sở chấm điểm tín dụng dựa trên tính chất tài sản bảo đảm, hạng RRTD của KH, mức độ rủi ro của ngành hàng). Một số NHTM đã được NHNN phê duyệt XHTD và cho phép thực hiện phân loại nợ theo phương pháp định tính. Nhờ đó việc quản trị RRTD hiệu quả hơn, khả năng phòng ngừa RRTD cũng được cải thiện và dần tiệm cận với thông lệ quốc tế.

Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một số hạn chế trong XHTDNB tại Việt Nam, có thể kể đến hai vấn đề như sau:

Một là hệ thống XHTDNB tại các NHTM Việt Nam hiện nay đều được xây dựng theo phương pháp chuyên gia, nghĩa là việc lựa chọn, quyết định toàn bộ các yếu tố cơ bản của hệ thống xếp hạng (bộ chỉ tiêu, trọng số của từng chỉ tiêu) hoàn toàn phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của các chuyên gia thay vì dựa trên dữ liệu thống kê lịch sử và phân tích mô hình kinh tế lượng. Kết quả XHTDNB mang tính chủ quan và chưa thực sự là căn cứ để làm cơ sở xây dựng các thước đo lượng hóa rủi ro, hỗ trợ ngân hàng tính toán chuẩn xác tổn thất dự tính và vốn yêu cầu vốn tối thiểu bù đắp rủi ro. Điều này dẫn đến hạn chế trong quản trị rủi ro danh mục, định giá tín dụng, xác định khẩu vị rủi ro… của ngân hàng.

Hai là việc xếp hạng nội bộ do mỗi ngân hàng tự xây dựng hệ thống XHTD nội bộ riêng, trong khi thiếu một khung thống nhất, dẫn đến tốn kém nguồn lực và chi phí cho mỗi ngân hàng. Mặc dù NHNN có đưa ra yêu cầu đối với các NHTM về việc xây dựng hệ thống XHTDNB, tuy nhiên vẫn chưa có một hệ thống quy chuẩn cho việc xây dựng hệ thống tại các NHTM, dẫn đến việc xây dựng hệ thống hệ thống XHTDNB tại mỗi ngân hàng theo khẩu vị rủi ro của họ. Điều này đã dẫn đến những bất cập trong việc so sánh, đánh giá cùng một đối tượng KH, nhưng lại có kết quả khác nhau, nhiều khi xung đột khi thực hiện phân loại nợ theo định tính (cùng 1 KH, có NHTM phân loại vào nhóm nợ cao, có NHTM lại phân loại vào nhóm nợ thấp). Hiện tại ở Việt Nam, có quá ít những tổ chức XHTD độc lập chuyên nghiệp, cung cấp kết quả định hạng làm cơ sở tham khảo về hạng tín dụng KH cho các NHTM tham chiếu.

XHTD là một công cụ quản trị ngân hàng tiên tiến và hiệu quả. TCTD có thể tự xây dựng hệ thống XHTD (XHTD nội bộ) hoặc sử dụng kết quả XHTD của hãng xếp hạng độc lập (XHTD độc lập) để đánh giá RRTD, trong đó hệ thống XHTD nội bộ có vai trò rất quan trọng, được khuyến khích thực hiện và là trung tâm của công tác quản trị RRTD. Hệ thống chấm điểm tín dụng và xếp hạng KH là một quy trình đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính của một KH đối với một ngân hàng như việc trả lãi và trả gốc nợ vay khi đến hạn hoặc các điều kiện tín dụng khác nhằm đánh giá và lượng hóa RRTD, giúp các NHTM thực hiện công tác QTRR, kiểm soát mức độ tín nhiệm của KH và thiết lập các chính sách tín dụng và quản lý phù hợp nhằm hạn chế tối thiểu tổn thất có thể xảy ra. NHTM, nhờ đó, có thể đánh giá hiệu quả danh mục cho vay thông qua giám sát sự thay đổi dư nợ và phân loại nợ trong từng nhóm KH đã được xếp hạng, qua đó điều chỉnh danh mục theo hướng ưu tiên nguồn lực vào nhóm những KH an toàn. Hệ thống XHTDNB được xây dựng dựa trên phương pháp chấm điểm các chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính của KH, đồng thời xếp hạng riêng đối với từng nhóm KH, thường được chia thành 2 nhóm: KH cá nhân và KH doanh nghiệp.

Trong bài nghiên cứu này tác giả chỉ phân tích và làm rõ tác động của hệ thống XHTD đối với KH doanh nghiệp vay vốn tại các TCTD nói chung và tại hệ thống ngân hàng VCB nói riêng. Mô hình XHTDNB của VCB sẽ được trình bày cụ thể trong chương 4.

3.1.3. Mô hình xác suất vỡ nợ

PD là xác suất vỡ nợ hay xác suất không trả được nợ của KH – tham số đầu tiên quan trọng khi nghiên cứu về RRTD theo tiêu chuẩn Basel.

Theo Basel II định nghĩa một khoản vay cụ thể được coi là vỡ nợ khi một trong hai sự kiện hoặc cả hai sự kiện sau xảy ra:

- Ngân hàng cho rằng KH vay có nhiều khả năng không thanh toán được đầy đủ nghĩa vụ tín dụng của mình cho ngân hàng, ngân hàng có thể xử lý tài sản bảo đảm (nếu có) mà không cần truy đòi KH. Cách xác định có thể dựa vào: (i) có dấu hiệu phá sản; (ii) Vốn lưu động ròng bị âm; (iii) Giá trị thị trường của doanh nghiệp < Nợ phải trả

- KH có khoản vay lớn đã quá hạn trả nợ 90 ngày mà chưa thanh toán.

+ Các khoản thấu chi sẽ được coi là quá hạn khi KH sử dụng vượt quá hạn mức cho phép hoặc khi khoản tiền hiện đang thấu chi lớn hơn mức giới hạn được cấp. + Đối với một số loại tài sản như khoản vay của các đơn vị công có thể sẽ do cơ quan giám sát xác định là vỡ nợ sau khi quá hạn 180 ngày thay vì 90 ngày.

Với định nghĩa về vỡ nợ của Basel II, toàn thế giới đã có thể áp dụng một định nghĩa thống nhất và mang tính khách quan hơn.

Mô hình xác suất vỡ nợ được xây dựng từ việc đáp ứng các tiêu chuẩn của Basel II, PD được tính theo mô hình hồi quy Logistic, dựa trên các số liệu lịch sử về các quan sát vỡ nợ trong quá khứ của KH, gồm: Các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và các khoản nợ không thu hồi được để tinh toán xác suất vỡ nợ của KH.

Theo Basel, để tính được PD trong 1 năm thì phải tính trên dữ liệu dư nợ của KH trong vòng ít nhất 5 năm trước đó, gồm:

• Nhóm dữ liệu tài chính (các hệ số tài chính và đánh giá của các tổ chức xếp hạng);

• Nhóm dữ liệu phi tài chính: Năng lực quản lý, khả năng tăng trưởng của ngành; • Nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo: Khả năng trả nợ của KH.

Vào đầu những năm 1970, các công ty xếp hạng quốc tế như S&P, Moody’s bắt đầu đưa ra các xếp hạng đối với đối tượng đi vay là những đối tượng phát hành các công cụ nợ. Việc sử dụng những hạng bậc này trở nên phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng vào đầu những năm 1990, mặc dù nhiều ngân hàng vẫn chưa có hệ thống xếp hạng nội bộ cho rất nhiều loại tài sản của mình. Khi việc sử dụng các xếp hạng

này ngày càng trở nên phổ biến, tham số rủi ro đầu tiên được ước lượng là PD. Bằng cách nhìn vào dữ liệu lịch sử của KH và xác định tỷ lệ vỡ nợ bình quân của các hạng bậc khác nhau, ngân hàng có thể xác định tỷ lệ vỡ nợ của KH ấy là bao nhiêu trong những năm sắp tới.

3.1.4. Ưu nhược điểm của các phương pháp đo lường RRTD

Bài nghiên cứu của tác giả chủ yếu nêu một số phương pháp đo lường rủi ro tín dụng thông qua thang đo của các Tổ chức xếp hạng uy tín trên thế giới và các mô hình lượng hóa RRTD: Mô hình điểm số Z, mô hình Xếp hạng tín dụng nội bộ, mô hình xác suất vỡ nợ và mô hình ước tính tổn thất dự kiến. Tuy nhiên, dù sử dụng phương pháp nào, mô hình toán học hay phương pháp chuyên gia, mỗi phương pháp đều có các ưu điểm khi áp dụng cũng như các nhược điểm được khắc phục bởi mô hình sau. Nhìn chung, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm hàng đầu trên thế giới gồm Fitch, S&P, Moody's sử dụng chủ yếu phương pháp chuyên gia, đánh giá một cách toàn diện về nền kinh tế, ngành và công ty. Với chỉ tiêu phi tài chính được nỗ lực lượng hóa tối đa, chỉ tiêu tài chính được tính toán sau khi dữ liệu đă điều chỉnh để có thể so sánh với các doanh nghiệp tương đồng hoặc các doanh nghiệp trong ngành. Họ cũng chú trọng xem xét các nhóm tỷ số hơn bất kỳ tỷ số riêng lẻ nào và thiên về đánh giá dòng tiền thực chất mà doanh nghiệp tạo ra được với dòng tiền mà doanh nghiệp phải chi trả. Nếu như phương pháp định lượng cần sự hỗ trợ của các nhân tố mềm thì phương pháp chuyên gia, tự thân đă chứa đựng rủi ro do yếu tố chủ quan trong xếp hạng, chắc chắn 100% về khả năng trả nợ của doanh nghiệp là điều không thể làm được. Phương pháp xây dựng mô hình xếp hạng tín nhiệm hay RRTD dựa trên hàm Logistic là phương pháp phù hợp đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam vì yêu cầu mẫu không quá cao, ít ràng buộc về mặt giả thiết, hiện đang được sử dụng rộng rãi trên thế giới.

Mô hình điểm số Z có được ưu điểm là sử dụng đơn giản và nhanh chóng. Tại ngân hàng các cán bộ tín dụng có thể sử dụng excel để tính toán chỉ số Z, từ đó dự báo được nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Việc tính toán chỉ số Z theo mô hình hoàn toàn được dựa vào các báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Tuy nhiên, hạn chế của mô hình điểm số Z được nghiên cứu dựa trên tình hình của các doanh nghiệp ở Mỹ, và chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam trong việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp. Do đó, để khai thác được hết tính ưu việt của mô hình điểm số Z trong trường

hợp doanh nghiệp Việt Nam, trước hết phải đáp ứng được điều kiện quan trọng và cần thiết nhất là tính minh bạch và công khai của cơ sở dữ liệu trong báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, mô hình không tính đến một số nhân tố khó định lượng nhưng có thể đóng một vai trò quan trọng ảnh hưởng đến mức độ của các khoản vay, đó

chính là mô hình này cố định hệ số của các chỉ số tài chính trong công thức, có thể

không phù hợp với phân tích, đánh giá các doanh nghiệp ở những môi trường khác nhau do tính chất của các chỉ số tài chính cũng có thể khác nhau. Ngoài ra, mô hình điểm số Z chỉ cho phép xác định doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, vùng cảnh báo hoặc vùng có nguy cơ cao. Với các doanh nghiệp được xác định nằm trong cùng một vùng rủi ro thì việc so sánh tương quan giữa các doanh nghiệp phải kết hợp với nhiều phương pháp xếp hạng khác. Cuối cùng là, ngoài những yếu tố trong chỉ số tài chính trong mô hình điểm số Z, còn có những yếu tố thực sự có ảnh hưởng tới hoạt động của doanh nghiệp như những rủi ro trong hoạt động có thể tăng cao do các nguyên nhân khách quan như sự thay đổi về chính sách, khủng hoảng kinh tế, khả năng quản trị doanh nghiệp.

Để khắc phục những hạn chế của mô hình điểm số Z trước đó và phù hợp hơn với điều kiện của hệ thống ngân hàng thương mại thì mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ được sử dụng để chấm điểm tín dụng cho các khách hàng vay vốn đã bổ sung thêm vào mô hình cấu phần phi tài chính điều chỉnh định tính, hệ thống XHTDNB được xây dựng để phù hợp hơn với hệ thống các Ngân hàng TMCP và loại hình quy mô doanh nghiệp tại Việt Nam. Hệ thống chấm điểm tín dụng được xây dựng thành các chương trình tự động, cán bộ tín dụng chỉ việc điền các thông tin cần thiết và kết quả sẽ được xử lý theo chương trình. Hệ thống chấm điểm tín dụng đưa ra các chỉ tiêu rõ ràng và thống nhất, đồng thời điểm của mỗi chỉ tiêu được xác định thông qua các trọng số nên tạo điều kiện dễ dàng cho cán bộ tín dụng trong việc đưa ra các đánh giá tổng hợp về mức độ rủi ro của từng khách hàng, giảm đáng kể yếu tố chủ quan, cảm tính của cán bộ tín dụng trong quá trình đánh giá. Hệ thống được áp dụng chung cho tất cả các khách hàng nên giúp ngân hàng có thể so sánh mức độ rủi ro giữa các khách hàng doanh nghiệp khác nhau, từ đó hỗ trợ rất nhiều cho ngân hàng trong việc lựa