phân tích và đánh giá danh mục cho vay
a, Xây dựng mô hình cảnh báo giới hạn tín dụng
Khi hình thành nên một danh mục cho vay, NCB cần phải chú trọng đến rủi ro tập trung có thể xảy ra ở danh mục. Rủi ro này sẽ được khắc phục nếu ngân hàng thực hiện đa dạng hóa danh mục cho vay và có sự cảnh báo kịp thời khi một lĩnh vực cho vay, hình thức cho vay nào đó sắp đạt đến giới hạn tín dụng đã đề ra.
Trong thực tế, các ngành nghề mà ngân hàng NCB cung ứng các sản phẩm tín dụng chưa thể hiện tính đa dạng điều này sẽ dẫn đến khi nhu cầu về một lĩnh vực tăng cao, giới hạn tín dụng của nó sẽ nhanh chóng chạm tới ngưỡng cảnh báo, điển hình là lĩnh vực mua nhà và mua xe đang được ngân hàng tích cực triển khai, trở thành sản phẩm chiến lược, để giảm thiểu rủi ro, ngân hàng cần có cơ chế cảnh báo giới hạn tín dụng, cơ chế này cần phải đạt được những yêu cầu sau:
- Tự động tính toán hạn mức đối với một nhóm khách hàng và một ngành kinh tế, từ đó đối chiếu và kiểm tra mức độ an toàn của số dư nợ hiện tại để đưa ra cảnh báo kịp thời.
- Cung cấp thông tin về dư nợ và chất lượng của tập hợp các khoản vay được ngân hàng cung ứng cho một ngành, nhóm khách hàng khi khoản vay này đang trong thời gian thẩm định chờ phê duyệt.
b, Xây dựng mô hình phân tích ngành và lĩnh vực kinh doanh
Ngành và lĩnh vực kinh doanh là hai yếu tố chính quyết định nên sản phẩm chiến lược và thị trường mục tiêu của ngân hàng. Tuy rằng ngân hàng đã có hệ thống xếp hạng tín dụng và chấm điểm nội bộ cho các doanh nghiệp, cá nhân đến vay vốn, trong đó có các tiêu chí chấm điểm dành cho ngành và lĩnh vực kinh doanh, nghề nghiệp, thiết nghĩ NCB vẫn nên xây dựng cho mình mô hình đánh giá hiệu quả hoạt động và tiềm năng của ngành và lĩnh vực kinh doanh vì nếu chỉ dựa vào hệ thống xếp hạng tín dụng, kết quả còn thể hiện sự chủ quan của những chuyên gia đưa ra tiêu chí đánh giá. Mô hình phân tích ngành, lĩnh vực kinh doanh sẽ tổng hợp các yếu tố đầu vào, thực trạng hoạt động của ngành đó để đưa ra những phân tích, dự đoán về tiềm năng phát triển trong tương lai. Bên cạnh đó, mô hình còn thể hiện khả năng chống đỡ của ngành, lĩnh vực đó trước những biến động của thị trường và sự thay đổi, tác động của luật pháp. Từ đó, ngân hàng sẽ đưa ra hạn mức tín dụng cho ngành, lĩnh vực kinh doanh đó một cách chính xác, phù hợp với thực tế và tiềm năng trong tương lai nhằm đảm bảo lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Mô hình đó sẽ đánh giá những tính chất cơ bản của ngành và lĩnh vực như sau:
- Áp lực cạnh tranh của nhà cung cấp - Áp lực cạnh tranh về thị trường tiêu thụ - Áp lực cạnh tranh từ đối thủ
- Áp lực cạnh tranh từ sản phẩm thay thế - Mức độ ảnh hưởng từ các quy định pháp lý
c, Xây dựng mô hình theo dõi, giám sát các khoản cho vay
Một trong những giai đoạn quan trọng của quy trình tín dụng đó là giám sát và theo dõi các khoản cho vay nhằm phát hiện những vấn đề xảy ra trong trường hợp khách hàng thực hiện không đúng mục đích sử dụng vốn, ngân hàng sẽ có những biện pháp kịp thời tránh để khoản tín dụng trở thành nợ khó đòi. Để phục vụ cho công tác giám sát và theo dõi này, ngân hàng cần xây dựng mô hình để giúp cán
bộ tín dụng đưa ra quyết định đối với khoản tín dụng đã cấp, mô hình này phải cung cấp được những thông tin như sau:
- Tình hình và hiệu quả sử dụng vốn vào hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng.
- Mọi thông tin liên quan đến thời hạn còn lại của khoản vay, dư nợ cho vay, lãi suất, cam kết giải ngân và tình hình thanh khoản của từng khách hàng.
- Tài sản đảm bảo, tình trạng của tài sản đảm bảo và giá trị thị trường của nó.
d, Xây dựng mô hình đo lường rủi ro danh mục cho vay của NCB
Để có thể tính toán một cách chính xác nhất mức độ tổn thất mà ngân hàng có thể gặp phải dưới góc độ khoản vay riêng lẻ và cả danh mục cho vay, một mô hình đo lường rủi ro cần phải được xây dựng để lượng hóa rủi ro tín dụng và rủi ro danh mục.
Đối với NCB, trước khi lựa chọn cho mình một mô hình lượng hóa rủi ro phù hợp với tính chất hoạt động của mình, ngân hàng cần trang bị một hệ thống thông tin dữ liệu đầu vào đủ lớn để có thể đưa mô hình vào hoạt động. Vì vậy, ngân hàng cần xác định rõ loại dữ liệu nào mình có thể thu thập một cách đầy đủ và chính xác trước đi đưa ra quyết định lựa chọn sử dụng mô hình nào vì mỗi mô hình yêu cầu loại dữ liệu khác nhau. Phần lớn các dữ liệu sử dụng để chạy mô hình là thông tin từ phía khách hàng và các khoản tín dụng mà ngân hàng cung cấp. Từ đây, em đề xuất bước đầu tiên trong quá trình xây dựng mô hình đo lường rủi ro mà NCB cần phải làm đó là liệt kê dữ liệu về các khách hàng của mình theo tỷ trọng đối tượng khách hàng mà ngân hàng cung ứng vốn. Căn cứ vào đặc thù kinh doanh của NCB, ngân hàng được khuyến khích chọn mô hình Credit Metrics vì đây là mô hình được thiết kế chủ yếu nhằm tính toán và đo lường rủi ro của danh mục cho vay, hơn thế những yếu tố đầu vào mà mô hình yêu cầu phù hợp với đặc điểm của phần lớn đối tượng khách hàng của NCB, qua đó ngân hàng cần đảm bảo cung cấp đầy đủ những loại dữ liệu đầu vào bao gồm:
- Điểm xếp hạng dụng của người đi vay được ngân hàng phân tích lần đầu tiên khi khách hàng đến vay vốn và không thay đổi trong khoảng thời gian ngân hàng đánh giá rủi ro, thông thường, các ngân hàng sẽ giữ xếp hạng tín dụng trong
vòng ít nhất là 1 năm tại Việt Nam. Đây là khoảng thời gian để mô hình tính toán xác suất thay đổi chất lượng tín dụng.
- Dữ liệu về các khoản tín dụng đã cấp cho khách hàng và xác suất các khoản vay này trở thành nợ xấu.
- Dữ liệu thể hiện sự thay đổi về khả năng tài chính, giá cổ phiếu và thu nhập ròng của khách hàng để tính toán sự tương quan không hoàn trả giữa các khoản nợ.
Việc áp dụng mô hình Credit Metrics trên thực thế sẽ nảy sinh nhiều vấn đề do khả năng quản trị của NCB còn bộc lộ những hạn chế, do đó ngân hàng cần có sự cố vấn từ các chuyên gia về tài chính và quản lý rủi ro danh mục nhằm đưa ra những phương hướng áp dụng mô hình một cách tốt nhất từ góc nhìn quản trị.