8. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
1.1.4. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng
Hệ thống XHTD là công cụ quan trọng để tăng cường tính khách quan, nâng cao chất lượng và hiệu quả hoạt động tín dụng. Mô hình tính điểm tín dụng sử dụng phương pháp lượng hóa mức độ rủi ro thông qua đánh giá thang điểm, các chỉ tiêu đánh giá trong những mô hình chấm điểm được áp dụng cho từng loại khách hàng.
Khái niệm hiện đại về XHTD được tập trung vào các nguyên tắc chủ yếu bao gồm phân tích tín nhiệm trên cơ sở ý thức và thiện chí trả nợ của người đi vay và từng khoản vay, đánh giá rủi ro dài hạn dựa trên ảnh hưởng của chu kỳ kinh doanh và xu hướng khả năng trả nợ trong tương lai, đánh giá rủi ro toàn diện và thống nhất dựa vào hệ thống ký hiệu xếp hạng.
Trong phân tích XHTD cần thiết sử dụng phân tích định tính để bổ sung cho những phân tích định lượng. Các dữ liệu định lượng là những quan sát được đo lường bằng số, các quan sát không thể đo lường bằng số được xếp vào dữ liệu định tính. Các chỉ tiêu phân tích có thể thay đổi phù hợp với sự thay đổi của trình độ công nghệ và yêu cầu quản trị rủi ro.
Theo các nhà nghiên cứu thì các ngành kinh doanh có tính cạnh tranh cao, thâm dụng vốn và có tính chu kỳ sẽ rủi ro hơn các ngành kinh doanh ít bị cạnh tranh, có nhiều rào cản gia nhập thị trường và có nhu cầu sản phẩm ổn định, dễ ước tính. Mức độ rủi ro của ngành cũng có mối tương quan với sự phát triển của các điều kiện kinh tế, tài chính trong tương lai bởi vì những yếu tố này sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến việc nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp trong cả ngắn hạn lẫn dài hạn.
Việc thu thập số liệu để đưa vào mô hình XHTD cần được thực hiện một cách khách quan, linh động. Sử dụng cùng lúc nhiều nguồn thông tin để có được cái nhìn toàn thể về tình hình tài chính của khách hàng vay.
1.1.5. Các nhân tố ảnh hƣởng đến xếp hạng tín dụng
Trong bối cảnh hội nhập và tốc độ phát triển ngày càng sôi động của nền kinh tế, việc xếp hạng doanh nghiệp sẽ giúp hiểu rõ hơn về doanh nghiệp và dự báo được rủi ro tiềm ẩn mà doanh nghiệp có thể đối mặt. Tuy nhiên, để hoạt động XHTD đạt
chất lượng cao và có ý nghĩa trong công tác dự báo rủi ro và quyết định cấp tín dụng thì có một số yếu tố ảnh hưởng như sau:
1.1.5.1. Chất lƣợng cung cấp thông tin
Thông tin XHTD là các thông tin tài chính, thông tin phi tài chính liên quan đến khách hàng cần chấm điểm XHTD. Thông tin đầy đủ và có độ tin cậy cao thì kết quả XHTD khách hàng phản ánh càng chính xác đối tượng được chấm điểm. Trong thực tế hiện nay thì việc thu thập thông tin còn nhiều bất cập, khai thác thông tin còn gặp nhiều khó khăn, quy chế về công bố thông tin minh bạch hóa trong hoạt động doanh nghiệp chưa được luật hóa.
Chuẩn mực của dữ liệu phân tích định lượng phải phù hợp với chuẩn mực của mô hình XHTD mới đảm bảo phân tích định lượng được chính xác, bất kỳ một sự khác biệt nào cũng có ảnh hưởng nhất định đến kết quả XHTD.
1.1.5.2. Công nghệ tài chính
Để có được kết quả XHTD, các TCTD buộc phải triển khai phần mềm XHTD nội bộ, được thiết kế riêng và phù hợp với dữ liệu thông tin nội bộ và khả năng kết nối phần mềm quản trị ngân hàng.
Để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao, mỗi TCTD phải có những giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin không chỉ đầu tư theo chiều rộng mà còn theo chiều sâu. Công nghệ tài chính ngân hàng là hạ tầng để các TCTD đổi mới dịch vụ, gia tăng tiện ích và mở rộng phạm vi hoạt động, trong đó có công tác XHTD nội bộ.
1.1.5.3. Cơ sở dữ liệu phục vụ đánh giá XHTD
Một hệ thống thông tin đầy đủ về khách hàng như: lịch sử hình thành và quá trình phát triển, năng lực tài chính, mức độ tín nhiệm, đội ngũ điều hành, … là cơ sở hết sức quan trọng trong việc xếp hạng của các TCTD.
1.1.5.4. Năng lực và trình độ của ngƣời thực hiện XHTD
Công nghệ dù có hiện đại, tiên tiến thì vẫn không thể thiếu yếu tố con người, và yếu tố con người liên quan trực tiếp đến hệ thống XHTD đó chính là các CBTD trực
những kinh nghiệm nhạy bén đóng vai trò quan trọng, có ảnh hưởng trực tiếp đến công tác kết quả XHTD.
Phân tích định tính là sự bổ sung cho phân tích định lượng. Trong khi phân tích định lượng phụ thuộc vào số liệu thì năng lực và trình độ của người thực hiện XHTD lại có ý nghĩa quan trọng khi phân tích định tính.
1.1.5.5. Những thay đổi trong thủ tục, cơ chế và chính sách
Mọi hoạt động của các TCTD đều không nằm ngoài khuôn khổ các quy định, cơ chế cũng như chính sách của NHNN và Chính phủ. NHNN thường xuyên ban hành các quy định, quy chế nhằm quản trị rủi ro tín dụng, duy trì tính thanh khoản và phòng ngừa những tổn thất không đáng có cho các TCTD. Tính đến thời điểm hiện nay, khung pháp lý liên quan đến hoạt động XHTD có quy định tại Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 xuất phát từ Hiệp ước Basel II thông qua năm 2004. Các thông tin chung quan trọng mà các TCTD có thể truy cập là CIC, cơ quan thuế, ủy ban giám sát tài chính quốc gia, … Hoạt động của các cơ quan này cùng với những quy định, chính sách phải có sự thay đổi theo từng thời kỳ, từng giai đoạn phù hợp với tình hình thực tế, đặc biệt nền kinh tế Việt Nam, nền kinh tế thế giới có nhiều biến động.
1.2. Ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thƣơng mại
1.2.1. Khái niệm xác suất không trả đƣợc nợ
Theo Hiệp ước Basel II, xác suất không trả được nợ của khách hàng là một thuật ngữ tài chính mô tả khả năng không trả được nợ của khách hàng trong một khoảng thời gian cụ thể, định lượng người đi vay không trả được nợ, cung cấp việc ước tính một khách hàng không thể hoàn thành các nghĩa vụ nợ đối với các TCTD.
Theo VCB, đối với các khách hàng không trả được nợ (bị coi là vỡ nợ) là tại thời điểm chấm điểm XHTD khách hàng bị một trong những hoặc tất cả những trường hợp sau đây:
- Có khoản nợ đang được cơ cấu lại thời hạn trả nợ; - Có khoản nợ đã được sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro;
- Có khoản nợ đã bán cho Công ty Quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam; - Nhóm nợ định lượng của khách hàng từ nhóm 3 đến nhóm 5 theo quy định
của VCB trong từng thời kỳ;
- Nhóm nợ tại các TCTD khác theo thông tin tại CIC của khách hàng từ nhóm 3 đến nhóm 5.
Tháng 6 năm 2004, Ủy ban Basel đã xây dựng Hiệp định mới về “Tiêu chuẩn vốn quốc tế” - gọi là Basel II. Theo đó, các ngân hàng sẽ sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu của nội bộ để đánh giá vấn đề rủi ro tín dụng, từ đó xác định hệ số an toàn vốn tối thiểu. Như vậy, các ngân hàng sẽ sử dụng các mô hình dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng có thể ước tính dựa trên công thức sau với mỗi kỳ hạn xác định:
EL = PD x EAD x LGD. Trong đó:
PD - xác suất không trả được nợ: cơ sở của xác suất này là các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Theo yêu cầu của Basel II, để tính toán được nợ trong vòng một năm của khách hàng, ngân hàng phải căn cứ vào số liệu dư nợ của khách hàng trong vòng ít nhất là 5 năm trước đó;
Những dữ liệu được phân theo 3 nhóm sau:
- Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như 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 trưởng của ngành,…;
- Những dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ cho ngân hàng như số dư tiền gửi, hạn mức thấu
chi…
- Từ những dữ liệu trên, ngân hàng nhập vào một mô hình định sẵn, từ đó tính được xác xuất không trả được nợ của khách hàng. Đó có thể là mô hình tuyến tính, mô hình probit… và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn chuyên nghiệp (Nguyễn Đức Trung 2005)
Hiện tại, tại Việt Nam chưa có khái niệm khách hàng không trả được nợ vì đây là một khái niệm khá mới liên quan đến các phương pháp quản trị rủi ro tín dụng tiên tiến theo Hiệp ước Basel II. NHNN cũng chưa có bất cứ quy định nào liên quan đến khách hàng không trả được nợ mà chỉ có các quy định về việc phân loại nợ trong đó bao gồm nợ quá hạn, nợ xấu. Chính vì thế, việc xây dựng một khái niệm chính xác về khách hàng không trả được nợ là tương đối khó khăn. Đồng thời, định nghĩa về khách hàng không trả được nợ theo Hiệp ước Basel II mang tính chất tham khảo, trong đó, khuyến khích các ngân hàng tự xây dựng định nghĩa khách hàng không trả đươc nợ và xác suất khách hàng không trả được nợ.
Tại NHTM hiện nay dựa theo các tiêu chí về phân loại nợ theo quy định tại Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Thống đốc NHNN Việt Nam bao gồm nợ nhóm 1, 2, 3, 4, 5. Trong đó, nợ quá hạn bao gồm nợ nhóm 2, 3, 4, 5; nợ xấu bao gồm nợ nhóm 3,4,5. Đây là căn cứ để xác định khả năng không trả được nợ của khách hàng.
1.2.2. Mục tiêu của việc xác định xác suất không trả đƣợc nợ
Khi ngân hàng cho vay các khách hàng tốt, hệ số rủi ro giảm xuống, và tất yếu dẫn đến tài sản rủi ro tín dụng giảm. Kết quả là hệ số an toàn vốn tăng, điều này dẫn đến hình ảnh ngân hàng trở nên đẹp hơn đối với thị trường và các cơ quan giám sát.
Với việc xác định được xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp, ngân hàng sẽ thực hiện được thêm các mục tiêu:
Thứ nhất, giúp ngân hàng tăng cường khả năng quản trị nhân sự, cụ thể là quản trị đội ngũ cán bộ tín dụng. Theo lý thuyết quản trị, quản trị nhân sự bao gồm bốn vấn đề chính: tuyển dụng, đào tạo lại, hệ thống lương thưởng, vấn đề thăng tiến.
Trên thực tế, nhiều ngân hàng trên thế giới đã xây dựng hệ thống chấm điểm kết quả công việc của CBTD để xác định mức lương và lộ trình thăng tiến phù hợp. Với CBTD, lương và thưởng thường được dựa vào số dư nợ, số lượng khách hàng và chất lượng tín dụng. Nếu CBTD có dư nợ cao nhưng chất lượng tín dụng thấp thì lương - thưởng vẫn có thể rất thấp, và tất nhiên là không thể thăng tiến. Như vậy, việc xác định mức tổn thất ước tính với từng danh mục cho vay của từng CBTD sẽ định lượng rõ chất lượng tín dụng của từng cán bộ. Điều này buộc CBTD phải luôn nỗ lực tránh rủi ro nếu không sẽ nhận mức lương - thưởng rất thấp cho dù là cán bộ có thâm niên cao.
Thứ hai, xác định tổn thất ước tính sẽ giúp ngân hàng xây dựng hiệu quả hơn Quỹ dự phòng rủi ro tín dụng. Hiện nay, theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của các TCTD, các ngân hàng Việt Nam đa phần vẫn áp dụng việc trích lập dự phòng theo “tuổi nợ”, chỉ có một số ít ngân hàng đã có hệ thống xếp hạng hiệu quả và sử dụng phương pháp định tính để xác định mức độ rủi ro của các khoản tín dụng, từ đó trích lập dự phòng theo tỷ lệ phù hợp. Tuy nhiên, nếu ngân hàng xác định được chính xác tổn thất ước tính thì việc trích lập trở nên đơn giản, hiệu quả và chính xác hơn rất nhiều.
Thứ ba, việc xác định được PD - xác suất khả năng vỡ nợ của khách hàng sẽ giúp ngân hàng nâng cao được chất lượng việc giám sát và tái xếp hạng khách hàng sau khi cho vay. Các NHTM Việt Nam hiện nay đều có hệ thống xếp hạng khách hàng và hệ thống này được sử dụng để làm căn cứ cho thẩm định tín dụng và ra quyết định cho vay. Thực tế, nếu chúng ta coi hạng khách hàng là biến kết quả, thì các biến nguyên nhân để xác định được biến kết quả trên chính là các đánh giá về tính hình tài chính, phi tài chính của doanh nghiệp hoặc cá nhân vay tiền. Như vậy, nó tương tự việc xác định biến kết quả PD. Điểm khác biệt quan trọng là: trong trường hợp thứ nhất, được xác định theo phương pháp “rời rạc”; trường hợp thứ hai, được xác định theo phương pháp “liên tục” dựa trên các mô hình toán. Như vậy, NHTM
có thể dựa luôn vào kết quả của PD để tái xếp hạng khách hàng. Điều này vừa đảm bảo tính logic vừa đảm bảo tính khoa học.
Tuy nhiên, việc tính toán xác suất không trả được nợ của KHDN luôn hết sức phức tạp, đòi hỏi ngân hàng phải có một cơ sở dữ liệu đầy đủ, được lưu trữ khoa học với những chương trình phần mềm xử lý dữ liệu hiện đại. Tất cả những vấn đề trên đều đòi hỏi các NHTM phải đầu tư nguồn lực về tài chính, con người, thời gian rất khổng lồ và đặc biệt phải có lộ trình cụ thể (Nguyễn Đức Trung 2005).
1.3. Các mô hình XHTD/ƣớc lƣợng xác xuất không trả đƣợc nợ của khách hàng doanh nghiệp
Hiện nay trên thế giới đã có nhiều mô hình về XHTD cũng như ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN từ đơn giản đến phức tạp, có mô hình thiên về chỉ tiêu định tính, có mô hình thiên về chỉ tiêu định lượng và mỗi mô hình đều có những ưu điểm và hạn chế nhất định. Do đó, tùy thuộc vào đặc điểm kinh doanh, quy mô và điều kiện thực tiễn mà mỗi NHTM tự chọn một mô hình phù hợp.
1.3.1. Mô hình chấm điểm giản đơn
Đây là mô hình XHTD khách hàng đã có từ lâu nhằm đánh giá khách hàng vay vốn qua các hoạt động phân tích của CBTD thông qua các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Mô hình này là một trong những mô hình hết sức đơn giản và dễ thực hiện để XHTD khách hàng.
Các chỉ tiêu tài chính thƣờng sử dụng để đánh giá bao gồm:
Các tỷ số thanh khoản dùng đo lường khả năng thanh toán nợ ngắn hạn của doanh nghiệp như: khả năng thanh toán hiện thời, khả năng thanh toán nhanh, khả năng thanh toán tiền, …
Các chỉ tiêu về hiệu quả hoạt động để đo lường mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản của doanh nghiệp chẳng hạn như: vòng quay hàng tồn kho, vòng quay khoản phải thu, kỳ thu tiền bình quân, vòng quay tổng tài sản.
Các tỷ số đòn bẩy tài chính để đo lường mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho hoạt động của doanh nghiệp, chẳng hạn như: Hệ số nợ so với vốn chủ sở hữu, hệ số nợ
so với tổng tài sản, hệ số tài trợ vốn chủ sở hữu, hệ số nợ dài hạn, phân tích hệ số khả năng hoàn trả lãi vay, hệ số khả năng trả nợ.