Cơ cấu tổ chức của Ngân Hàng Á Châu bao gồm các bộ phận sau: Đại hội đồng cổ đông, Hội đồng quản trị, Ban kiểm soát, Các hội đồng : Nhân sự, ALCO, Đầu tư và Tín dụng.
Đại hội đồng cổ đông Là cơ quan có thẩm quyền cao nhất của Ngân hàng.
Hội đồng quản trị do ĐHĐCĐ bầu ra, là cơ quan quản trị Ngân hàng, có toàn
quyền nhân danh Ngân hàng để quyết định mọi vấn đề liên quan đến mục đích, quyền lợi của Ngân hàng, trừ những vấn đề thuộc thẩm quyền của ĐHĐCĐ.
Ban kiểm soát do ĐHĐCĐ bầu ra, có nhiệm vụ kiểm tra hoạt động tài chính của Ngân hàng; giám sát việc chấp hành chế độ hạch toán, kế toán; hoạt động của hệ thống kiểm tra và kiểm toán nội bộ của Ngân hàng; thẩm định báo cáo tài chính hàng năm; báo cáo cho ĐHĐCĐ tính chính xác, trung thực, hợp pháp về báo cáo tài chính của Ngân hàng.
Các Hội đồng do HĐQT thành lập, làm tham mưu cho HĐQT trong việc quản
trị ngân hàng, thực hiện chiến lược, kế hoạch kinh doanh; đảm bảo sự phát triển hiệu quả, an toàn và đúng mục tiêu đề ra.
Hiện nay, Ngân hàng có 4 Hội đồng, bao gồm:
o Hội đồng Nhân sự: có chức năng tư vấn cho Ngân hàng các vấn đề về chiến lược quản lý và phát triển nguồn nhân lực để phát huy cao nhất sức mạnh của nguồn nhân lực, phục vụ hiệu quả cho nhu cầu phát triển của Ngân hàng.
o Hội đồng ALCO: có chức năng quản lý cấu trúc bảng tổng kết tài sản của Ngân
hàng, xây dựng và giám sát các chỉ tiêu tài chính, tín dụng phù hợp với chiến lược kinh doanh của Ngân hàng.
o Hội đồng Đầu tư: có chức năng thẩm định các dự án đầu tư và đề xuất ý kiến
cho cấp có thẩm quyền quyết định đầu tư.
o Hội đồng Tín dụng: quyết định về chính sách tín dụng và quản lý rủi ro tín dụng trên toàn hệ thống Ngân hàng, xét cấp tín dụng của Ngân hàng, phê duyệt hạn mức tiền gửi của Ngân hàng tại các tổ chức tín dụng khác, phê duyệt việc áp dụng biện pháp xử lý nợ và miễn giảm lãi theo Quy chế xét miễn giảm lãi.
Chương 4. Phân tích rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Á Châu. 4.1 Phân tích rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Á Châu.
Đầu tiên, ta sử dụng số liệu về Nợ xấu tại Ngân Hàng Á Châu để phân tích rủi ro.
Biểu đồ 1: Nợ xấu tại Ngân Hàng Á Châu từ Quý IV - 2009 đến Quý III - 2012
Với số liệu giới hạn trong khoảng gần 4 năm, dữ liệu “mức lỗ” theo quý, ta kết hợp sử dụng Excel và Add-in Crystal Ball để tính toán Value at Risk và thử áp đặt bộ dữ liệu này theo phân phối chuẩn - Normal Distribution.
Sử dụng Crystal Ball mô phỏng dữ liệu theo phân phối chuẩn chạy vòng lặp 1000 lần thử ra được kết quả ở Hình 3 dưới đây.
0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3
Hình 3
Với kết quả trên ta thấy dữ liệu phù hợp nhất với phân phối Beta. Tuy nhiên khi xem xét dữ liệu theo phân phối chuẩn cũng có thể chấp nhận được.
Hình 4
Theo kết quả từ mô hình này, giá trị VaR tại mức ý nghĩa anpha = 5% là 1.854.048,25 triệu đồng và tại mức ý nghĩa anpha = 1% là 2.240.280,20 triệu đồng.
Hình 5
Bên cạnh đó ta còn thu được một vài kết quả khác. Đó là mức nợ xấu được dự báo trong 1000 lần thử này được xác định trong khoảng từ -1.332.776,65 triệu đồng đến 2.643.926,28 triệu đồng.
Hình 6
Dựa vào kết quả dữ liệu chạy ngẫu nhiên phù hợp nhất với phân phối Beta, ta thử chạy lại mô hình với giá trị từ -1.332.776,65 triệu đồng đến 2.643.926,28 triệu đồng (từ kết quả ở trên) cùng với anpha = 2, beta = 5.
Trước khi nhìn xem kết quả, ta hãy xem hình sau:
Hình 7
Trên đây là đồ thị biểu diễn phân phối Beta với mỗi đường biểu thị cho một sự kết hợp anpha và beta khác nhau.
Sau đây là kết quả từ phần mềm Crystal Ball chạy 1000 lần thử với dữ liệu được áp đặt tuân theo phân phối Beta.
Hình 9
Kết quả ta thu được VaR (anpha = 5%) = 933.471,47 triệu đồng và VaR (anpha = 1%) = 1.560.728,55 triệu đồng.
Với bộ dữ liệu 1000 số đạt được này phù hợp với phân phối Beta chúng ta đã áp đặt ban đầu.
Như đã đề cập ở những phần trên, VaR có rất nhiều hướng tiếp cận để tính toán nó. Đơn giản nhất phải kể đến Phương pháp lịch sử (Historical Method). Nhưng phương pháp này muốn có độ chính xác cao thì đòi hỏi số liệu cực lớn. Trong trường hợp này số mẫu quan sát n = 12. Giả sử bỏ qua yêu cầu đó ta có thể tính toán ra được mức lỗ tối đa hay nói cách khác trong trường hợp này là mức nợ xấu tối đa mà ACB có thể gặp phải ở mức ý nghĩa anpha = 5% chẳng hạn là 1.839.586 triệu đồng.
11 0.4 ( 12 11)
1620049 0.4 (2168892 1620049) 1839586
VaR obs x obs obs x
Còn với mức ý nghĩa anpha = 1% thì VaR (1%) = 1.685.910 triệu đồng
Với cách tiếp cận bằng Phương pháp Gauss
Ta thống kê được các giá trị kỳ vọng =798601, 4 và độ lệch chuẩn 633161.6
ta sử dụng công thức tính ra VaR:
Với độ tin cậy 95% mức ý nghĩa anpha = 5% ta có VaR(5%) = 1,96*633.161,6
= 1.240.997 triệu đồng
Với độ tin cậy 99% mức ý nghĩa anpha = 1% ta có VaR(1%) = 2,33*633.161,6
= 1.475.267 triệu đồng
Với cách tiếp cận bằng Phương sai - Hiệp phương sai (Variance - Covariance
method) thì ta sử dụng thống kê mô tả để xác định các giá trị kỳ vọng =798601, 4 và
độ lệch chuẩn 633161.6 ta sử dụng công thức tính ra VaR:
0 ( ( ) )
VaR V x m z .
Lưu ý do dữ liệu đang xét là dữ liệu về nợ xấu cho nên trước khi tính ta thêm trước các giá trị dấu (-).
Tính ra được VaR (anpha = 5%) = 1.843.318 (triệu đồng).
VaR (anpha = 1%) = 2.273.868 (triệu đồng).
Phương pháp RiskMetrics và Monte Carlo không thể sử dụng trong trường hợp
này bởi vì 2 phương pháp này đều cần phải biết những giá trị thống kê ở hiện tại, hầu hết phù hợp cho việc tính toán rủi ro của các danh mục chứng khoán …
Ta có bảng kết quả sau đây:
Bảng 8 - Bảng kết quả các phương pháp VaR
Phương pháp
Crystal Ball
Historical Gauss Variance - Covariance Normal Beta
VaR (5%) 1.923.046,54 933.471,47 1.839.586 1.240.997 1.843.318
VaR (1%) 2.240.280,20 1.560.728,55 1.685.910 1.475.267 2.273.868
Chúng ta cũng biết rằng những hạn chế của VaR là việc chúng không đưa ra
được ước lượng của tổn thất (lớn hơn VaR về giá trị tuyệt đối) khi xảy ra. CVaR đã khắc phục nhưng yếu điểm đó, và cũng đã có đề cập ở phần cơ sở khoa học 1.2.2
Bình thường thì giá trị CVaR không khác nhiều so với VaR, tuy nhiên trong một số trường hợp đặc biệt như giá trị quan sát có phân bố rời rạc chẳng hạn, giá trị CVaR có thể sẽ rất khác so với VaR.
Kết hợp dữ liệu sử dụng gói Performance Analytics trong R-project ta tính toán các giá trị VaR và ES.
Với phương pháp Historical cùng độ tin cậy 95% tính ra được VaR = 186 triệu đồng và ES = 2.168 triệu đồng.
Giá trị ES này có nghĩa là trường hợp xấu nhất nếu mức lỗ vượt quá giá trị VaR thì giá trị được dự báo sẽ chính là con số ES tính được. Tuy nhiên trong trường hợp này số liệu VaR và ES tính được bằng cách sử dụng phần mềm tích hợp sẵn đã đưa ra các giá trị lệch quá nhiều so với các phương pháp bên trên. Nguyên nhân chính gây nên điều này là do mẫu dữ liệu khá nhỏ.
Với một lượng mẫu như thế này thì khó mà có thể dự báo chính xác bằng các phần mềm tích hợp sẵn hay các phương pháp tiếp cận đến nó.
4.2 Đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng tại Ngân Hàng Á Châu trong thời gian gần đây. gian gần đây.
Biểu đồ 2: Tổng cho vay (tổng nợ) tại Ngân Hàng Á Châu
Qua biểu đồ trên, nhận xét tổng lượng cho vay tại ACB giai đoạn cuối năm 2009 đến đầu năm 2010 giảm mạnh. Cụ thể giảm từ 62.357.978 triệu đồng chỉ còn 58.436.400 triệu đồng. Giai đoạn tiếp theo đến giữa năm 2011, tổng lượng cho vay tăng rất nhanh và đạt mức cao nhất trong những năm trở lại đây 102.422.423 triệu đồng. Trên đà tăng trưởng cao như vậy giai đoạn cuối năm 2011 đến đầu 2012 tăng thêm chút nữa và giữ số lượng cho vay xoay quanh mức 103.000.000 triệu đồng.
Nhìn chung sau giai đoạn kinh tế suy thoái cuối năm 2007 - đầu năm 2008 thì kinh tế thế giới dần phục hồi và ngân hàng trên đà phục hồi và phát triển.
Và ta cũng biết cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới đó bắt nguồn từ khủng hoảng tín dụng và nhà đất tại Mỹ. Cho vay dưới chuẩn tăng mạnh là khởi điểm cho quả bong bóng tại thị trường nhà đất. Các ngân hàng cho vay cầm cố bất động sản mà không quan tâm tới khả năng chi trả của khách hàng.
Ta có thể xem qua biểu đồ về thu nhập lãi thuần kết hợp nợ xấu tại Ngân hàng Á Châu dưới đây :
0 20000000 40000000 60000000 80000000 100000000 120000000 Tổng Nợ
Biểu đồ 3: Thu nhập lãi thuần và nợ xấu tại Ngân Hàng Á Châu
Ta thấy thu nhập lãi thuần có sự tương quan với tổng lượng cho vay. Cũng giống như những gì đã nhận xét ở trên, thì thu nhập lãi thuần tại Ngân hàng Á Châu trong 4 năm trở lại đây trải qua giai đoạn đầu tăng trưởng và dần ổn định. Cụ thể thu nhập lãi thuần của ACB vào Quý III Năm 2012 vừa rồi đạt mức 1.604.740 triệu đồng.
Nếu xét về tổng lượng cho vay tại ACB Quý III đó là 102.855.419 triệu đồng nhưng thu nhập lãi thuần của ACB chỉ đạt 1.604.740 triệu đồng mà thôi. Tình hình kinh tế thế giới nói chung hay Việt Nam nói riêng đều như vậy. Cá nhân hay các doanh nghiệp có nhu cầu vay vốn để thực hiện các công trình, dự án rất nhiều. Tuy nhiên số lượng trả đúng cả nợ lẫn gốc đúng hạn không nhiều, chưa kể đến tình trạng mà các Ngân hàng hiện nay phải chuyển một lượng vốn đã cho vay sang Nợ loại V - Nợ có khả năng mất vốn. 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000 3500000 4000000 Nợ xấu
Biểu đồ 4: Nợ có khả năng mất vốn tại Ngân Hàng Á Châu
Biểu đồ trên cho ta thấy con số nợ có khả năng mất vốn tăng rất nhanh và với tốc độ cao trong năm 2012. Cụ thể con số tính đến Quý III - Năm 2012 là 829.141 triệu đồng trong khi Quý IV Năm 2009 chỉ là 141.402 triệu đồng, Quý I - Năm 2012 là 421.150 triệu đồng và Quý II - Năm 2012 là 607.077 triệu đồng.
Với tình hình kinh tế đang giai đoạn phục hồi như vậy, cùng với khả năng mất vốn như hiện tại, Ngân Hàng Á Châu đã tốn một lượng chi phí cũng không nhỏ trong việc dự phòng rủi ro tín dụng.
Bảng 9: Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Á Châu Đơn vị: Triệu đồng Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng 2011Q2 137.214 2010Q1 17.059 2011Q3 91.767 2010Q2 90.894 2011Q4 (10.190) 2010Q3 74.795 2012Q1 119.466 2010Q4 44.655 2012Q2 183.835 2011Q1 76.004 2012Q3 274.103
Để có thể hình dung một cách rõ ràng những con số trên, hãy xem biểu đồ sau đây
0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 900000 Nợ có khả năng mất vốn
Biểu đồ 5: Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Á Châu
Từ cuối năm 2011 đến Quý III Năm 2012, chi phí dự phòng cho rủi ro tín dụng tăng rất nhanh, dựa vào biểu đồ có thể thấy độ dốc rất cao và hình biểu diễn của nó như 1 đường thẳng hướng lên.
Để hiểu rõ hơn phần nào các khoản cho vay tại Ngân Hàng Á Châu, hãy theo dõi nhưng biểu đồ tình hình cho vay phân loại theo khoảng thời gian: ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.
Biểu đồ 6: Tình hình cho vay ngắn hạn tại Ngân Hàng Á Châu
-50000 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng 0 20000000 40000000 60000000 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3 Cho vay ngắn hạn
Biểu đồ 7: Tình hình cho vay trung hạn tại Ngân Hàng Á Châu
Biểu đồ 8: Tình hình cho vay dài hạn tại Ngân Hàng Á Châu
Nhìn vào 3 biểu đồ về những con số cho vay: ngắn hạn, trung hạn và dài hạn ta có thể thấy rằng để dự phòng rủi ro tín dụng, ACB đã giảm mức cho vay trung và dài hạn xuống và cho vay ngắn hạn đang giữ ở mức tầm trung. Nhìn chung, tình hình về hoạt động cho vay tín dụng có thể xem như đang trong giai đoạn ổn định.
0 10000000 20000000 30000000 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3
Cho vay trung hạn
0 10000000 20000000 30000000 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3
Để xác minh rõ ràng, cụ thể hơn hãy xem bảng tổng hợp về tỉ lệ Dư nợ ngắn hạn, Dư nợ trung hạn và Dư nợ dài hạn / Tổng dư nợ dưới đây.
Bảng 10: Bảng tống hợp các chỉ tiêu DNNH/TDN, DNTH/TDN, và DNDH/TDN
Thời gian Dư nợ ngắn hạn
/ Tổng dư nợ Dư nợ trung hạn / Tổng dư nợ Dư nợ dài hạn / Tổng dư nợ
2009Q4 0.57 0.17 0.26 2010Q1 0.50 0.22 0.28 2010Q2 0.53 0.22 0.25 2010Q3 0.53 0.22 0.26 2010Q4 0.50 0.23 0.27 2011Q1 0.50 0.22 0.28 2011Q2 0.48 0.25 0.27 2011Q3 0.50 0.22 0.28 2011Q4 0.52 0.27 0.21 2012Q1 0.52 0.21 0.27 2012Q2 0.52 0.21 0.27 2012Q3 0.51 0.22 0.28
4.3 Các chính sách về quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Á Châu.
Bên cạnh số liệu về những con số như dư nợ, nợ xấu, lợi nhuận …hãy xem các chính sách và một vài thống kê cuối năm 2011 như thế nào.
Ngân Hàng Á Châu xác định “Rủi ro tín dụng là rủi ro lớn nhất cho hoạt động kinh doanh của Ngân hàng; do đó Ban lãnh đạo quản lý rủi ro tín dụng cho Ngân hàng một cách rất cẩn trọng. Việc quản lý và kiểm soát rủi ro tín dụng được tập trung vào một bộ phận quản lý rủi ro tín dụng chịu trách nhiệm báo cáo thường xuyên cho Ban Tổng Giám Đốc và người đứng đầu mỗi đơn vị kinh doanh.” - Trích BCTC Năm 2011.
4.3.1 Đo lường rủi ro tín dụng xác định tổn thất và lập dự phòng. 4.3.1.1 Cho vay và bão lãnh. 4.3.1.1 Cho vay và bão lãnh.
Việc đo lường rủi ro tín dụng được thực hiện trước và trong thời gian cho vay, Ngân hàng đã xây dựng các mô hình hỗ trợ việc định lượng rủi ro tín dụng. Các mô hình xếp hạng và chấm điểm này được sử dụng cho mọi danh mục tín dụng trọng yếu và hình thành cơ sở cho việc đo lường các rủi ro vi phạm thanh toán trước và trong khi
cho vay. Dựa trên việc đo lường trên, Ngân hàng phân loại các khoản vay và trích lập dự phòng theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 tháng 04 năm 2005 và Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25 tháng 04 năm 2007 của Ngân hàng nhà nước để đo lường và phân loại các khoản cho vay và bảo lãnh như đã trình bày trong Thuyết minh 2.7 và 2.8 ở BCTC Năm 2011.
4.3.1.2 Chứng khoán nợ.
Các khoản đầu tư của Ngân hàng vào chứng khoán nợ là các công cụ nợ do Chính phủ và các tổ chức tín dụng và kinh tế có uy tín phát hành. Rủi ro tín dụng được ước tính theo từng khoản nợ cụ thể khi Ngân hàng đánh giá có sự thay đổi về rủi ro tín dụng của bên đối tác. Các khoản đầu tư vào các chứng khoán này được xem là cách để đảm bảo hoạch định chất lượng tín dụng tốt hơn và đồng thời duy trì nguồn tín dụng sẵn sàng để đáp ứng yêu cầu cấp vốn.