6. Tổng quan về tài liệu nghiên cứu
3.2.2.Hoàn thiện việc đo lƣờng rủi ro cho vay doanh nghiệp
- Công tác chấm điểm và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp:
Nâng cao chất lƣợng nguồn thông tin đầu vào và kỹ thật xử lý thông tin. Cập nhật thƣờng xuyên một số những tiêu chuẩn về tiêu chí xếp loại cho
từng ngành nghề, lĩnh vực…, các trọng số cho các tiêu chí.
Việc chấm điểm khách hàng cần tiến hành khi phát hiện ra những thay đổi về tình hình trả nợ của khách hàng.
- Áp dụng các mô hình lƣợng hóa rủi ro trong công tác cho vay. Tiếp tục áp dụng các mô hình, công cụ đã và đang sử dụng: Hệ thống chấm điểm phục vụ cho phân loại nợ (Scoring phân loại nợ), Mô hình điểm số Z.
- Áp dụng các công cụ phân tích rủi ro theo từng ngành, lĩnh vực, từng đối tƣợng khách hàng và từng loại sản phẩm kinh doanh.
Ngân hàng có thể áp dụng phƣơng pháp đo lƣờng rủi ro tín dụng
theo khung giá trị VAR (Phƣơng pháp Basel II):
Xác suất bị rủi ro = (số món vay bị rủi ro trong kỳ báo cáo / tổng số lần cho vay trong kỳ báo cáo) x 100%
Hoặc:
Xác xuất bị rủi ro = (Tổng giá trị tài sản bị rủi ro / tổng số lần cho vay trong kỳ báo cáo) x 100%
Đồng thời, theo Pastel II còn có thể tính xác suất rủi ro dự kiến, hay tổn thất dự kiến EL (Expected Loss) theo khả năng vỡ nợ PD (Probability of Default) với mức độ tổn thất khi vỡ nợ LGD (Loss Given Default):
EL = Giá trị khoản vay x PD x LGD.
Theo các công thức này, nếu mỗi món cho vay coi nhƣ thực hiện một phép thử và nếu có số liệu thống kê rủi ro đầy đủ, chúng ta có thể xác định đƣợc một cách tƣơng đối chính xác xác suất bị rủi ro của từng loại tài sản của ngân hàng trong từng thời kỳ, từng loại hình tín dụng, từng lĩnh vực đầu tƣ... Điều này có ý nghĩa quan trọng dƣới các góc độ:
- Trên cơ sở xác suất rủi ro đã tính toán, chi nhánh có thể xây dựng cơ cấu lãi suất phù hợp, đảm bảo kinh doanh có lãi. Bởi vì lợi nhuận ngân hàng thu đƣợc trên cơ sở lãi cho vay, lãi suất cho vay phải đảm bảo chi trả phẩn
tiền lãi đi vay, chi phí quản lý ngân hàng, bù đắp đƣợc rủi ro và có lãi.
- Trên cơ sở xác suất rủi ro, ngân hàng có chiến lƣợc quản lý các tài sản có và tài sản nợ thích hợp, đảm bảo khả năng thanh toán. Dựa vào xác suất rủi ro của từng loại tài sản có, ngƣời ta xây dựng các hệ số rủi ro của từng loại tài sản làm cơ sở tính hệ số an toàn vốn của ngân hàng hoặc làm cơ sở để tính phí bảo hiểm cho từng loại tài sản.
- PD: xác suất không trả đƣợc nợ. Cơ sở để tính toán là hạng tín dụng của khách hàng, thời hạn và quy mô của khoản vay, kế hoạch trả nợ của khách hàng, và chu kỳ kinh tế, trong đó quan trọng nhất là hạng tín dụng của khách hàng. Để tính đƣợc PD, căn cứ vào số liệu của khách hàng trong vòng ít nhất 5 năm trƣớc đó. Những dữ liệu đƣợc phân chia ra 3 nhóm sau:
Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng nhƣ các đánh giá của các tổ chức xếp hạng.
Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính: liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trƣởng của ngành...
Những dữ liệu mang tính cảnh báo: liên quan đến các hiện tƣợng báo hiệu khả năng không trả nợ nhƣ số dƣ tiền gửi, hạn mức thấu chi...
Từ những dữ liệu trên, ngân hàng nhập vào một mô hình định sẵn, từ đó tính đƣợc hạng tín dụng và xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng. Đó có thể là mô hình tuyến tính, mô hình probit...
LGD: mức độ tổn thất khi vỡ nợ. 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.
LGD = (EAD – số tiền có thể thu hồi)/EAD
EAD: tổng dƣ nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả đƣợc nợ.