Trước hết ngân hàng cần phải nhận biết được những rủi ro tín dụng có thể xảy ra khi cho vay. Để làm được việc này, đòi hỏi các nhân viên, cán bộ tín dụng cần phải chú ý xem xét các nguồn thông tin về khách hàng và các phương án cho vay dựa trên một số tiêu thức như sự hợp lệ của hồ sơ khách hàng, hồ sơ vay vốn, khả năng tài chính của khách hàng…
Để nhận biết rủi ro tín dụng khi cho vay, các cán bộ tín dụng cần làm theo các bước sau :
- Tiến hành xem xét, đánh giá hồ sơ vay vốn của khách hàng xem có hợp lệ hay không.
- Xem xét và phân tích khả năng , tình hình tài chính của khách hàng.
- Xem xét tính khả thi của phương án cho vay vốn và khả năng có thể trả nợ của khách hàng.
- Thẩm tra tình hình của tài sản đảm bảo ( nếu có )
- Phân tích các nhân tố phi tài chính khác. 1.2.2. Đo lường rủi ro tín dụng :
Để đánh giá mức rủi ro tín dụng trong các quyết định cho vay và đầu tư, các ngân hàng cần có các phương pháp nhằm xác định khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này phụ thuộc vào khối lượng thông tin về khách hàng mà các ngân hàng có thể thu thập được. Đối với cấp tín dụng bán lẻ, phần lớn nguồn thông tin thu thập được là do sự điều tra của ngân hàng hoặc mua từ các tổ chức phân loại và đánh giá tín dụng
bên ngoài. Đối với tín dụng bán buôn, nguồn thông tin về khách hàng được công bố rộng rãi cho thị trường thông qua các báo cáo kế toán, tài chính, qua giá cổ phiếu và trái phiếu hoặc qua các báo cáo tổng hợp của các nhà phân tích. Khả năng thu thập thông tin dễ dàng, giá bình quân cho việc thu thập thông tin giảm cho phép các ngân hàng sử dụng các biện pháp kiểm soát rủi ro tín dụng thiên về hướng khối lượng và phức tạp hơn cho cấp tín dụng bán buôn. Tuy nhiên, lợi thế của công nghệ thông tin đang làm cho sự đánh giá rủi ro tín dụng về mặt lượng thậm chí của một khách hàng nhỏ cũng trở nên có tính khả thi và chi phí thấp.
Về mặt nguyên tắc, các ngân hàng có thể sử dụng các phương pháp và các mô hình tương tự để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cho cả các khoản tín dụng và trái phiếu. Bởi lẽ, cả hai đều là các hợp đồng mà trong đó người đi vay hứa trả theo định kỳ cho người cho vay một số tiền xác định thông qua lãi suất, cả hai đều được xếp trên vốn cổ phần của công ty trong trật tự thanh toán nếu khách hàng vay bị phá sản, cả tín dụng và trái phiếu đều là đối tượng của các điều khoản hạn chế được ghi trong hợp đồng nhằm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng ( ví dụ, người cho vay đặt điều kiện hạn chế số lượng lợi tức cổ phần mà công ty trả cho các cổ đông ), cuối cùng cả lãi suất tín dụng và tỷ lệ thu nhập của trái phiếu đều phản ánh mức phần thưởng rủi ro ( m), đến lượt nó m thay đổi phụ thuộc vào sự đánh giá của thị trường về khả năng thanh toán của người đi vay, vào chất lượng của tài sản thế chấp và các đảm bảo khác cho các khoản nợ. Với những lý do trên, việc phân tích xác suất của rủi ro tín dụng theo các mô hình sau được áp dụng cho cả các khoản tín dụng và các khoản đầu tư vào trái phiếu.
Các nhà kinh tế, các ngân hàng và các nhà phân tích đã sử dụng nhiều mô hình khác nhau để đánh giá rủi ro tín dụng cho các khoản tín dụng và trái phiếu. Các mô hình đánh giá này rất đa dạng, bao gồm các mô hình phản ánh về mặt số lượng và cả những mô hình phản ánh về mặt chất lượng của rủi ro tín dụng. Hơn nữa, các mô hình này không loại trừ lẫn nhau, nên một tổ chức đầu tư có thể sử dụng nhiều mô hình để phản ánh rủi ro tín dụng từ nhiều góc độ khác nhau.
a. Mô hình chất lượng :
Trong trường hợp các thông tin có liên quan đến chất lượng của người vay vốn không được công bố rộng rãi, các ngân hàng phải thu thập thông tin từ các nguồn
đơn lẻ như các hồ sơ về tín dụng và tiền gửi, hoặc mua thông tin từ các nguồn bên ngoài như các tổ chức phân loại và đánh giá khách hàng. Những thông tin này giúp các ngân hàng đánh giá xác suất rủi ro của người vay và trên cơ sở đó định giá các khoản vay hoặc các khoản nợ một cách chính xác.
Nói chung số lượng thông tin cần thu thập cho mỗi khoản đầu tư phụ thuộc vào quy mô của khoản đầu tư và chi phí thu thập thông tin. Tuy nhiên, các yếu tố chủ yếu liên quan đến các quyết định đầu tư được chia thành 2 nhóm : nhóm yếu tố liên quan đến cá nhân người vay vốn và nhóm yếu tố liên quan đến thị trường ảnh hưởng đến tất cả những người vay vốn vào thời điểm quyết định cho vay.
• Các yếu tố liên quan đến người vay vốn :
Danh tiếng : Danh tiếng của người vay vốn được thể hiện thông qua lịch sử
đi vay và trả nợ của họ. Nếu trong suốt thời gian quan hệ với các ngân hàng, người vay thường xuyên trả nợ đầy đủ và đúng hạn, họ sẽ có sức hấp dẫn lớn đối với các ngân hàng này. Mối quan hệ lâu dài và tin tưởng người đi vay và người cho vay có thể tạo nên các hợp đồng ngầm về vay vốn và trả nợ mà các điều khoản của nó có thể vượt ra khỏi các hợp đồng chuẩn. Tuy nhiên, mức độ quan trọng của yếu tố danh tiếng lại gây nên bất lợi cho các khách hàng nhỏ và mối quan hệ của nó với các ngân hàng. Đó là lý do tại sao các chứng khoán phát hành lần đầu ra công chúng thường đòi hỏi một tỷ lệ thu nhập cao hơn các chứng khoán được phát hành bởi các công ty đã có danh tiếng hoặc đã được niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán.
Cơ cấu vốn : Cơ cấu vốn thể hiện thông tỷ lệ giữa vốn nợ với vốn tự có của
các tổ chức vay vốn. Tỷ lệ này phản ánh xác suất của rủi ro không thu được nợ bởi lẽ tỷ trọng vốn huy động – thể hiện dưới hình thức trái phiếu hay các khoản tín dụng – càng cao, mức lãi suất các tổ chức đi vay phải trả càng lớn, khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ từ các luồng lưu ngân càng giảm, một tỷ lệ thấp giữa vốn huy động và vốn tự có sẽ không gây nên ảnh hưởng đáng kể nào đến xác suất của việc trả nợ. Nhưng khi tỷ lệ này vượt quá một mức nhất định nào đó, thì xác suất của phá sản tăng lên và kéo theo xác suất của rủi ro không thu được nợ tăng lên. Vì thế các công ty có tỷ trọng vốn nợ lớn thường được yêu cầu trả mức phần thưởng rủi ro cao hơn cho các khoản vay của nó nhằm bù đắp rủi ro tiềm năng mang lại từ cơ cấu vốn.
Mức độ biến động của thu nhập : Với bất kỳ cơ cấu vốn nào, sự biến động
của thu nhập cũng sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người đi vay bao gồm gốc và các khoản lãi cố định. Chính vì thế, đối với các tổ chức cho vay, các khách hàng là các công ty mới được tổ chức lại hoặc các công ty kinh doanh trong lĩnh vực công nghệ hiện đại với mức thu nhập không ổn định sẽ ít hấp dẫn hơn các công ty có lịch sử thu nhập ổn định thường xuyên và lâu dài.
Tài sản thế chấp : Một điều kiện chủ yếu trong bất kỳ một quyết định cho
vay nào là mức độ của tài sản thế chấp hoặc tài sản làm đảm bảo cho các khỏan vay. Có những khoản vay ( hoặc trái phiếu ) có đảm bảo bằng các tài sản cụ thể như nhà xưởng, thiết bị nhưng cũng có những khoản vay ( hoặc trái phiếu ) không có đảm bảo. Hiển nhiên, khả năng thu hồi nợ của các khoản vay có đảm bảo chắc chắn hơn các khoản vay không có đảm bảo. Điều đó không có nghĩa là các khoản vay có thế chấp không chứa đựng rủi ro tín dụng tiềm năng, trừ khi giá trị thị trường của tài sản thế chấp luôn vượt một cách đáng kể giá trị khoản vay. Ngay cả trong trường hợp này thì việc siết nợ các tài sản thế chấp cũng mất nhiều thời gian, tốn kém và đôi khi gặp những phiền toái không lường trước được. Vì thế trong mọi trường hợp tài sản thế chấp chỉ được coi là nguồn trả nợ dự phòng.
• Các yếu tố liên quan đến thị trường
Về chu kỳ kinh tế : Vị trí của nền kinh tế trong chu kỳ kinh tế có ảnh hưởng
rất quan trọng đến sự đánh giá của ngân hàng về xác suất rủi ro tín dụng. Chẳng hạn, trong thời kỳ suy thoái kinh tế, các doanh nghiệp trong sản xuất hàng hóa tiêu dung cao cấp với độ bền cao như ô tô, tủ lạnh, nhà ở… thường rơi vào tình trạng bất lợi hơn so với các doanh nghiệp sản xuất các loại hàng hóa cho nhu cầu thiết yếu như thuốc lá, thực phẩm … Trong thời kỳ này người tiêu dung thường cắt giảm các khoản chi tiêu cho những nhu cầu cao cấp và duy trì các nhu cầu chi tiêu thiết yếu như thực phẩm. Vì thế các doanh nghiệp trong khu vực sản xuất hàng tiêu dùng cao cấp thường bị đe dọa bởi rủi ro tín dụng tiềm năng trong thời kỳ kinh tế giảm sút. Và để chống đỡ lại ảnh hưởng tiêu cực của chu kỳ kinh tế, các ngân hàng đưa ra các điều kiện khắt khe trong các hợp đồng tín dụng nhằm giảm bớt rủi ro tín dụng. Điều này, đến lượt nó, lại gây hậu quả cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, những người không có khả năng ( hoặc hạn chế ) tiếp cận với các thị trường tín dụng khác như thị trường thương phiếu.
Mức lãi suất : Mức lãi suất cao là kết quả tất yếu của chính sách thắt chặt
tiền tệ của ngân hàng trung ương. Điều này không chỉ dẫn đến tình trạng khan hiếm nguồn vốn đầu tư, mà nói chung, mức lãi suất cao thường gắn liền với mức rủi ro tín dụng cao hơn. Trong điều kiện giá vốn đắt, người đi vay có thể bị hấp dẫn bởi những dự án đầu tư mạo hiểm nhưng hứa hẹn mang lại mức lợi nhuận cao hoặc chỉ có những khách hàng có mức rủi ro cao mới sẵn sàng vay với mức lãi suất cao.
Trên đây là một số nhân tố cơ bản mà người quản lý ngân hàng phải tính đến khi xác định xác suất rủi ro mất vốn cho bất kỳ một khoản tín dụng hay trái phiếu nào. Điều quan trọng là mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố phải được lượng hóa. Các mô hình số lượng sau đây sẽ giúp để lượng hóa mức độ tác động của từng nhân tố, qua đó mà đo lường mức độ rủi ro tín dụng một cách cụ thể.
b. Mô hình xác suất tuyến tính : (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình xác suất tuyến tính sử dụng số liệu quá khứ, chẳng hạn các số liệu kế toán, làm dữ liệu đầu vào để giải thích quá khứ chi trả cho các khoản đã vay. Mức độ quan trọng tương đối của các yếu tố được sử dụng để giải thích quá trình chi trả trong quá khứ sẽ được sử dụng để dự đoán xác suất chi trả cho các khoản vay mới ( pi). Giả sử các khoản vay cũ ( i ) được chia thành hai nhóm : nhóm có rủi ro mất vốn ( Zi = 1 ) và nhóm không có rủi ro ( Zi = 0 ). Chúng ta thiết lập mối quan hệ giữa các nhóm này với các nhân tố ảnh hưởng tương ứng ( Xij ) phản ánh đặc điểm của người vay thứ I ( như cơ cấu vốn hay thu nhập… ) theo mô hình đường thẳng tuyến tính với công thức như sau :
Zi = ∑ βј Xij + sai số
Trong đó βј phản ánh mức độ quan trọng của chỉ tiêu thứ j ( ví dụ cơ cấu vốn ) trong việc giải thích quá khứ chi trả của người vay. Lấy các giá trị của βј nhân với các nhân tố Xij của một người vay mới chúng ta sẽ dự tính được giá trị của Zi. Giá trị này phản ánh xác suất bình quân rủi ro mất vốn của người vay E(Zi) = ( 1- pi ) ; pi là xác suất trả nợ khoản vay.
Kỹ thuật này được thực hiện một cách đơn giản khi các số liệu phản ánh đặc điểm của người vay được cung cấp. Tuy nhiên điểm yếu của nó là ở chỗ xác suất rủi ro
mất vốn rất dễ nằm ngoài khoảng từ 0 đến 1. Các mô hình logit và probit sau đây sẽ khắc phục được nhược điểm này bằng cách giới hạn phạm vi dự tính xác suất rủi ro nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
c. Mô hình logit :
Mô hình logit giới hạn xác suất lũy kế của rủi ro mất vốn đối với một khoản tín dụng nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và giả sử xác suất này được phân bố theo dạng hàm số :
F( Zi ) = 1/ 1( 1+ e mũ –Zi )
Trong đó e là cơ số tự nhiên, F( Zi ) là xác suất lũy kế của mức rủi ro đối với một khoản vay, và Zi được tính toán theo mô hình đường thẳng tuyến tính tương tự như mô hình trên. Như vậy, chúng ta có thể xác định giá trị dự tính của Zi theo hàm số tuyến tính cho một người vay mới, sau đó thay thế giá trị Zi vào bên phải hàm số logit để xác định giá trị của F ( Zi ) ( xác suất lũy kế của rủi ro tín dụng ). Hạn chế chủ yếu của phương pháp này là giả thiết rằng xác suất lũy kế của rủi ro mất vốn được phân bổ theo một dạng hàm số logit cụ thể.
d. Mô hình probit :
Mô hình probit cũng hạn chế xác suất rủi ro tín dụng dự tính trong khoảng từ 0 đến 1, nhưng nó khác với mô hình trên khi giả thiết rằng xác suất của rủi ro có dạng phân bổ chuẩn ( normal distribution ) chứ không phân bổ theo hàm số logit. Tuy nhiên, khi được nhân với một yếu tố cố định thì giá trị logit có thể trở thành giá trị probit gần đúng.
e. Mô hình phân biệt tuyến tính :
Trong khi các mô hình xác suất tuyến tính, logit và probit đều dự tính mức xác suất của rủi ro tín dụng đối với một khoản tín dụng được cấp, thì mô hình này có tác dụng phân loại những người vay căn cứ vào mức độ rủi ro có liên quan đến các chỉ tiêu ( Xj ) phản ánh các đặc điểm tài chính và kinh doanh của họ.
Thí dụ sau đây xem xét mô hình phân biệt tuyến tính được xây dựng bởi E.I.Altman giành cho các công ty sản xuất của Mỹ. Chỉ số biến động Z đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay. Chỉ số này phụ thuộc vào giá trị của các chỉ số tài chính phản ánh tình trạng tài chính của người vay ( Xj ) và mức độ quan trọng của các chỉ số này trong việc quyết định mức độ rủi ro của người vay. Các giá trị này, đến lượt nó được xác định thông qua kinh nghiệm phân tích và so sánh giữa hai nhóm người vay có rủi ro và không có rủi ro được rút ra từ một mô hình phân biệt. Hàm số phân biệt của Altman có dạng sau :
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5Trong đó : Trong đó :
X1 : Tỷ lệ giữa vốn lưu động và tổng tài sản có X2 : Tỷ lệ giữa lợi nhuận tích lũy và tổng tài sản có
X3 : Tỷ lệ giữa lợi nhuận trước thuế và lãi suất trên tổng tài sản có
X4 : Tỷ lệ giữa giá trị thị trường của cổ phiểu và giá kế toán của các khoản nợ dài hạn.
X5 : Tỷ lệ giữa doanh thu và tổng tài sản có
Giá trị của Z càng lớn thì mức độ rủi ro dự tính của người vay càng nhỏ. Giá trị của Z nhỏ hoặc là âm có thể là căn cứ để xếp loại người vay vào nhóm có rủi ro