6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
1.3.2. Đo lƣờng rủi ro tín dụng
Đo lƣờng rủi ro là đo lƣờng xác suất và mức độ thiệt hại có thể xảy ra của các rủi ro đã đƣợc xác định bằng cách thu thập số liệu và phân tích đánh giá, từ đó xác định xác suất và mức độ thiệt hại có thể xảy ra.
Để đo lƣờng rủi ro tín dụng, ngân hàng dựa vào các thông số sau đây:
Hệ số nợ quá hạn.
Nợ quá hạn là thƣớc đo quan trọng nhất đánh giá sự lành mạnh thể chế. Nợ quá hạn phát sinh khi khoản vay đến hạn mà KH không hoàn trả đƣợc toàn bộ hay một phần tiền gốc hoặc lãi vay. Nợ quá hạn thƣờng là biểu hiện kém về tài chính của KH và là dấu hiệu rủi ro tín dụng cho ngân hàng. Nó tác động đến tất cả các lĩnh vực hoạt động chính của ngân hàng.
Tỷ lệ này cao chứng tỏ chất lƣợng tín dụng thấp do đó rủi ro tín dụng sẽ cao và ngƣợc lại. Tuy nhiên, hạn chế của chỉ tiêu này là nó chỉ phản ánh những số dƣ nợ thực sự đã quá hạn mà không phản ánh toàn bộ quy mô dƣ nợ có nguy cơ quá hạn.
Nợ quá hạn đƣợc xác định bằng các công thức sau:
Tỷ lệ NQH = Số dƣ NQH X 100% Tổng dƣ nợ Tỷ lệ KH có NQH = Số KH có NQH x 100% Tổng số KH có dƣ nợ
Tỷ lệ KH có nợ quá hạn cao, phản ánh chính sách tín dụng của ngân hàng là không hiệu quả.
Tỷ lệ nợ xấu.
Nợ xấu là một trong những vấn đề luôn làm đau đầu các nhà quản trị ngân hàng, phản ánh chất lƣợng tín dụng của ngân hàng. Theo tiêu chuẩn quốc tế, “nợ xấu” là những khoản nợ quá hạn 90 ngày mà không đòi đƣợc và
không đƣợc tái cơ cấu. Tại Việt Nam, nợ xấu bao gồm những khoản nợ quá hạn có hoặc không thể thu hồi, nợ liên quan đến các vụ án chờ xử lý và những khoản nợ quá hạn không đƣợc Chính phủ xử lý rủi ro. Nợ xấu phản ánh khả năng thu hồi vốn khó khăn, vốn của ngân hàng lúc này không còn ở mức độ rủi ro thông thƣờng nữa mà là nguy cơ mất vốn.
Nợ xấu là khoản nợ có các đặc trƣng cơ bản sau đây:
- KH không thực hiện nghĩa vụ trả nợ với ngân hàng khi các cam kết đã hết hạn.
- Tình hình tài chính của KH đang và có chiều hƣớng xấu dẫn đến có khả năng ngân hàng không thu hồi đƣợc cả gốc lẫn lãi.
- Thông thƣờng về thời gian là các khoản nợ quá hạn ít nhất 90 ngày. Nợ xấu đƣợc phân chia thành nhiều nhóm và từng nhóm nợ đƣợc quy định chi tiết, cụ thể, không những giúp các nhà quản trị ngân hàng quản lý chặt chẽ chất lƣợng và rủi ro tín dụng mà còn chủ động có biện pháp xử lý kịp thời những khoản nợ có “vấn đề” góp phần hạn chế tổn thất có thể xảy ra; kiểm soát và đề ra phƣơng pháp xử lý khác nhau cho từng nhóm tƣơng ứng.
Tỷ lệ Nợ xấu = Số dƣ Nợ xấu x 100% Tổng dƣ nợ
Tỷ lệ thu hồi nợ quá hạn, nợ xấu.
Phản ánh khả năng thu hồi nợ quá hạn, nợ xấu của cán bộ tín dụng, nó thể hiện năng lực quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng. Nếu tỷ lệ này cao chứng tỏ ngân hàng đã có những nỗ lực cao trong việc xử lý thu hồi nợ
Tỷ lệ thu hồi NQH/Nợ xấu = NQH/Nợ xấu thu đƣợc x100% Số dƣ NQH/Nợ xấu
Nợ xử lý rủi ro và thu hồi nợ đã xử lý rủi ro.
Thông thƣờng nợ xử lý rủi ro là những khoản nợ đƣợc đánh giá là có khả năng mất vốn (Nợ nhóm 5). Những khoản nợ này sẽ đƣợc đƣa ra hạch
toán ngoại bảng và đƣợc bù đắp bởi quỹ dự phòng RRTD. Một ngân hàng có tỷ lệ nợ xử lý rủi ro cao thể hiện khả năng mất vốn lớn và phản ánh trình độ quản trị RRTD hạn chế.
Nợ đã đƣợc xử lý rủi ro khi hạch toán ngoại bảng cũng phải đƣợc theo dõi và thu hồi nhƣ một khoản nợ trong nội bảng. Nếu thu hồi tốt đánh giá những nỗ lực của ngân hàng trong quản lý các khoản nợ này.
* Tính toán tổn thất tín dụng:
Theo Basel II, các ngân hàng sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu nội bộ để đánh giá RRTD, từ đó xác định hệ số an toàn vốn tối thiểu, khả năng tổn thất tín dụng. Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể đƣợc tính dựa trên công thức sau:
EL = PD * EAD * LGD
EL: Expected Loss: Tổn thất tín dụng ước tính
PD: Probability of Default: Xác xuất không trả được nợ
EAD: Exposure at Default: Tổng dư nợ của KH tại thời điểm không trả được nợ
LGD: Loss Given Default: Tỷ trọng tổn thất ước tính
Xác định tổn thất ước tính, ngân hàng sẽ thực hiện được thêm các mục tiêu sau:
- Tăng cƣờng khả năng quản trị nhân sự, cụ thể là đội ngũ cán bộ tín dụng. Để đánh giá khả năng của cán bộ tín dụng, không những chỉ có chỉ tiêu dƣ nợ, số lƣợng KH mà phải đặc biệt quan tâm đến chất lƣợng của các khoản tín dụng đƣợc cấp.
- Giúp ngân hàng xác định chính xác giá trị khoản vay, phục vụ hiệu quả cho việc chứng khoán hóa các khoản vay sau này. Đây là công cụ hiệu quả nhất để san sẻ rủi ro và tạo tính linh hoạt trong quản lý danh mục đầu tƣ các khoản vay.
- Giúp ngân hàng xây dựng hiệu quả hơn Quỹ dự phòng RRTD.
- Xác định xác suất vỡ nợ (PD) giúp ngân hàng nâng cao đƣợc chất lƣợng của việc giám sát và tái xếp hạng KH sau khi cho vay, hay tái xếp hạng KH.
Các mô hình phân tích đánh giá rủi ro tín dụng:
Mô hình định tính về rủi ro tín dụng: Một trong những mô hình định tính đánh giá RRTD trong quá trình thẩm định cho vay là mô hình chất lƣợng 6C, bao gồm:
- Character (Tư cách người vay): Cán bộ tín dụng phải tìm hiểu tinh thần trách nhiệm, tính trung thực của KH; phải làm rõ mục đích xin vay của KH (mục đích vay của KH có phù hợp với chính sách tín dụng hiện hành của ngân hàng hay không); KH có thiện chí trả nợ khi đến hạn không (xem xét về lịch sử đi vay và trả nợ đối với KH cũ; còn KH mới thì cần thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhƣ Trung tâm phồng ngừa rủi ro, từ NH khác, hoặc các cơ quan thông tin đại chúng…)
- Capacity (năng lực của người vay): Cán bộ tín dụng phải chắc chắn ngƣời xin vay có đủ năng lực hành vi và năng lực pháp lý để ký kết hợp đồng tín dụng.
- Cash (thu nhập của người vay): Cán bộ tín dụng trƣớc hết phải xác định đƣợc nguồn trả nợ của ngƣời vay nhƣ luồng tiền từ doanh thu bán hàng hay từ thu nhập, tiền từ bán thanh lý tài sản, hoặc tiền từ phát hành chứng khoán,… Sau đó cần phân tích tình hình tài chính của DN vay vốn thông qua các tỷ số tài chính.
- Collateral (bảo đảm tiền vay): Cán bộ tín dụng phải trả lời đƣợc câu hỏi: ngƣời vay có sở hữu một giá trị nào hay một tài sản nào có chất lƣợng để hỗ trợ khoản vay không? Đồng thời cũng phải lƣu ý đến những yếu tố nhạy
cảm nhƣ: tuổi thọ, công nghệ, mức độ chuyên dụng, điều kiện, tính lỏng của tài sản ngƣời vay, ...
- Conditions (các điều kiện): Ngân hàng cần phải biết đƣợc xu hƣớng hiện hành về công việc kinh doanh và ngành nghề của ngƣời vay, cũng nhƣ khi điều kiện kinh tế thay đổi sẽ có ảnh hƣởng nhƣ thế nào đến khoản tín dụng, ...
- Control (kiểm soát): Tập trung vào những vấn đề nhƣ: các thay đổi trong luật pháp và quy chế có ảnh hƣởng xấu đến ngƣời vay? Yêu cầu tín dụng của ngƣời vay có đáp ứng đƣợc tiêu chuẩn của ngân hàng và của nhà quản lý về chất lƣợng tín dụng? ...
Mô hình 6C tƣơng đối đơn giản tuy nhiên phụ thuộc quá nhiều vào mức độ chính xác của nguồn tin thu thập đƣợc cũng nhƣ trình độ phân tích, đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng.
Mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng:
- Mô hình điểm số Z do Altman khởi tạo và thƣờng đƣợc sử dụng để xếp hạng tín nhiệm đối với các DN. Mô hình này dùng để đo xác suất vỡ nợ của KH thông qua các đặc điểm cơ bản của KH. Đại lƣợng Z là thƣớc đo tổng hợp để phân loại rủi ro đối với ngƣời vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính của ngƣời vay (Xj ). Từ mô hình này tính đƣợc xác suất vỡ nợ của ngƣời vay trên cơ sở số liệu trong quá khứ. Altman đã xây dựng mô hình cho điểm nhƣ sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5
Trong đó:
X1 = Tỷ số “Vốn lƣu động ròng/Tổng tài sản” X2 = Tỷ số “Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản”
X3 = Tỷ số “Lợi nhuận trƣớc thuế và tiền lãi/ Tổng tài sản” X4 = Tỷ số “Thị giá cổ phiếu/ giá trị ghi sổ của nợ dài hạn”.
X5 = Tỷ số “ Doanh thu/ tổng tài sản”
Nhƣ vậy, với số Z càng cao thì ngƣời vay có xác suất vỡ nợ càng thấp và ngƣợc lại. Điều này là một căn cứ khách quan để qua đó xếp hạng các KH theo mức độ nguy cơ vỡ nợ. Điểm số Z là thƣớc đo khá tổng hợp về xác xuất vỡ nợ của KH. Theo tính toán và thực tế cho thấy:
Nếu Z> 2,99: DN nằm trong vùng an toàn, chƣa có nguy cơ phá sản. Nếu 1,81< Z<2,99: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z< 1,81: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao. Căn cứ vào kết luận này, ngân hàng sẽ không cấp tín dụng cho KH cho đến khi cải thiện đƣợc điểm số Z lớn hơn 1,81.
Theo mô hình điểm số Z thì kỹ thuật đo lƣờng tƣơng đối đơn giản. Tuy nhiên, mô hình này chỉ cho phép phân loại nhóm KH vay có rủi ro và không có rủi ro trong khi thực tế mức độ rủi ro tín dụng tiềm tàng của mỗi KH là khác nhau từ mức thấp nhƣ chậm trả lãi, không trả đƣợc lãi cho đến mức mất hoàn toàn cả vốn và lãi của khoản vay.
- Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng: Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng áp dụng cho cá nhân, dựa vào hệ số tín dụng, tuổi đời, trạng thái tài sản, sở hữu nhà, thu nhập, thời gian công tác,... để cho điểm, từ đó hình thành khung chính sách tín dụng. Mô hình này thƣờng sử dụng 7-12 hạng mục, mỗi hạng mục đƣợc cho điểm từ 1-10. (Xem Phụ lục 4)
Mô hình này với 8 mục tại Phụ lục 4 ta thấy điểm cao nhất mà KH có thể đạt đƣợc là 43 điểm, điểm thấp nhất là 9 điểm. Giả sử 28 điểm là ranh giới giữa KH có tín dụng tốt và KH có tín dụng xấu thì ngân hàng có thể hình thành khung chính sách hạn mức tín dụng theo mô hình điểm số nhƣ sau: (Xem Phụ lục 5)
Mô hình này loại bỏ đƣợc sự phán xét chủ quan trong quá trình cho vay và giảm đáng kể thời gian ra quyết định tín dụng. Tuy nhiên, mô hình này không thể tự điều chỉnh một cách nhanh chóng để thích ứng với những thay đổi trong nền kinh tế và cuộc sống gia đình.
- Mô hình xếp hạng của Moody’s và Standard & Poor’s
Moody’s và Standard & Poor’s là hai trong số những công ty đánh giá tín dụng lớn và uy tín nhất thế giới; xếp hạng tín dụng của Moody’s và Standard & Poor’s nhằm cung cấp cho các nhà đầu tƣ và những ngƣời tham gia thị trƣờng trên toàn thế giới những phân tích độc lập về rủi ro tín dụng; xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về rủi ro tín dụng, thể hiện khả năng và thiện chí trả nợ (gốc, lãi hoặc cả hai) của đối tƣợng đi vay để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn. Xếp hạng này dựa trên những phân tích của các chuyên gia có kinh nghiệm, dựa trên thông tin thu thập từ các tổ chức phát hành và từ các nguồn khác. Ngoài phƣơng pháp chuyên gia, Moody’s và Standard & Poor’s cũng nhƣ các tổ chức xếp hạng khác còn kết hợp sử dụng mô hình toán học trong việc xây dựng và phân tích chỉ số xếp hạng của mình.
Chỉ số xếp hạng tín dụng (credit ratings) thể hiện quan điểm của tổ chức này về khả năng và sự sẵn sàng đáp ứng các điều kiện tài chính một cách đầy đủ và đúng lúc của một DN hay một quốc gia. Chỉ số đƣợc quy thành các xếp hạng bằng chữ, ở Standard & Poor’s cao nhất là AAA và thấp nhất là D trong khi Moody’s cao nhất là Aaa và thấp nhất là C [11]. (Xem Phụ lục 6)