Các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng rất đa dạng gồm các mô hình phân tích định tính (truyền thống) và các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng. Mô hình lượng hóa có ưu điểm hơn các phương pháp truyền thống ở chỗ nó cho phép xử lý nhanh chóng nhiều hồ sơ vay với chi phí thấp, khách quan, đánh giá khách hàng dựa trên một bộ chỉ tiêu đầy đủ hơn, mang tính chuẩn mực hơn, và không dựa vào ý kiến chủ quan của từng cán bộ tín dụng, do đó góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng ngân hàng.
Mô hình định tính 5C (truyền thống)
Mô hình này sử dụng 5 chỉ tiêu (còn gọi là phương pháp 5C) để đánh giá tình hình khách hàng và xét cấp tín dụng, được sử dụng cho cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệp. 5 chỉ tiêu như sau:
Capacity-Cash flow (Năng lực - Luồng tiền dự tính trả nợ): yếu tố được coi là quan trọng nhất trong số năm yếu tố. Năng lực đề cập đến khả năng điều hành hoạt động sản xuất kinh doanh và hoàn trả khoản vay thành công của khách hàng. Ngân hàng muốn biết chính xác khách hàng sẽ trả nợ bằng cách nào. Đánh giá năng lực được dựa trên việc đánh giá các yếu tố: kinh nghiệm điều hành, báo cáo tài chính quá khứ, sản phẩm, tình hình hoạt động trên thị trường và khả năng cạnh tranh. Từ đó, ngân hàng dự tính được luồng tiền sẽ được sử dụng để trả nợ, thời gian trả nợ và xác suất trả nợ thành công của khách hàng.
Capital (Cấu trúc vốn): là số vốn khách hàng đầu tư vào doanh nghiệp. Ngân hàng sẽ yên tâm hơn nếu khách hàng có vốn chủ sở hữu đủ lớn. Ngân hàng nhìn nhận rằng vốn chủ sở hữu như là chỉ báo của mức độ cam kết cũng như mức rủi ro của khách hàng đối với kinh doanh của mình và sẽ cảm thấy thoải mái hơn nếu biết khách hàng sẽ mất rất nhiều nếu công việc kinh doanh của họ không thành công.
Collateral (Tài sản thế chấp): đối với ngân hàng, đây là sự đảm bảo và là nguồn trả nợ thay thế ngoài dòng tiền trả nợ dự tính. Ngân hàng có thể xử lý tài
sản thế chấp của khách hàng khi khách hàng bị phá sản hoặc mất khả năng chi trả nợ. Ngân hàng được đảm bảo quyền ưu tiên xử lý tài sản thế chấp của khách hàng trước các chủ nợ khác.
Character (Tư cách, thái độ, sự thể hiện của khách hàng): là ấn tượng chung khách hàng để lại đối với ngân hàng. Ấn tượng này có thể là khá chủ quan. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, đối với nhiều ngân hàng, thái độ của khách hàng quyết định liệu một khoản vay nhỏ có được phê duyệt hay không.
Conditions (Các điều kiện khác): Ngân hàng sẽ đánh giá tình hình kinh tế trong và ngoài nước, phân tích ngành kinh doanh doanh nghiệp đang hoạt động cũng như các ngành hoạt động liên quan, và khả năng cạnh tranh dự kiến có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp.
Đôi khi chúng ta cũng có thể xem xét đến chữ C thứ 6 (nguyên tắc 6C) đó là Coverage (Bảo hiểm): Có thể là khoản bảo hiểm trong hoạt động kinh doanh hay bảo hiểm cho những lãnh đạo chủ chốt nếu quyền điều hành được tập trung trong tay một số ít cá nhân. Trong trường hợp, công ty mất khả năng thanh khoản do các khoản phải thu không đòi được, hay một lãnh đạo chủ chốt chết hay mất năng lực hành vi, bảo hiểm sẽ đảm bảo ngân hàng sẽ được thanh toán nếu doanh nghiệp không hoàn thành được nghĩa vụ trả nợ.
Các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng
Mô hình định tính được xem là mô hình cổ điển để đánh giá rủi ro tín dụng. Hiện nay, hầu hết các ngân hàng đều tiếp cận phương pháp đánh giá rủi ro hiện đại hơn, đó là lượng hóa rủi ro tín dụng. Sau đây là một số mố hình lượng hóa rủi ro tín dụng thường được sử dụng nhiều nhất.
Mô hình điểm số Z
Mô hình này được áp dụng đối với đối tượng khách hàng là doanh nghiệp. Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với người vay
và phụ thuộc vào: (i) Trị số của các chỉ số tài chính của người vay (Xj); (ii) tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ. Mô hình được mô tả như sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5 Trong đó:
X1: tỷ số “vốn lưu động ròng/tổng tài sản” X2: tỷ số “lợi nhận giữ lại/tổng tài sản”
X3: tỷ số “lợi nhuận trước 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”
Ý nghĩa của các hệ số:
1,2 (hệ số của X1) cho biết: trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu X1 tăng lên 1% thì chỉ số Z sẽ tăng lên 0,012 đơn vị.
1,4 (hệ số của X2) cho biết: trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu X2 tăng lên 1% thì chỉ số Z sẽ tăng lên 0,014 đơn vị.
3,3 (hệ số của X3) cho biết: trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu X3 tăng lên 1% thì chỉ số Z sẽ tăng lên 0,033 đơn vị.
0,6 (hệ số của X4) cho biết: trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu X4 tăng lên 1% thì chỉ số Z sẽ tăng lên 0,006 đơn vị.
1,0 (hệ số của X5) cho biết: trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu X5 tăng lên 1% thì chỉ số Z sẽ tăng lên 0,001 đơn vị.
Trị số Z càng cao thì nguời vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Như vậy, khi trị số Z thấp sẽ là căn cứ để xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.
- 1,81 < Z < 3: Không xác định được
- Z > 3: Khách hàng không có khả năng vỡ nợ
Bất kỳ khách hàng nào có điểm số Z < 1,81 phải được xếp vào nhóm có nguy cơ rủi ro tín dụng cao và ngân hàng sẽ không cấp tín dụng. Theo mô hình thì bất cứ khách hàng nào có điểm số Z thấp hơn 1,81 phải được xếp vào nhóm có nguy cơ rủi ro tín dụng cao và ngân hàng sẽ không cấp tín dụng cho khách hàng này cho đến khi cải thiện được điểm số Z lớn hơn 1,81.
Ưu điểm của mô hình: kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản. Nhược điểm:
- Mô hình này chỉ cho phép phân biệt khách hàng thành hai nhóm là “vỡ nợ” và “không vỡ nợ”. Tuy nhiên trong thực tế, vỡ nợ được phân thành nhiều loại, từ không trả hay chậm trễ trong việc trả lãi tiền vay, đến việc không hoàn trả nợ gốc và lãi tiền vay.
- Mô hình không tính đến một số nhân tố khó định lượng nhưng có thể đóng một vai trò quan trọng ảnh hưởng đến mức độ của các khoản vay như danh tiếng khách hàng, mối quan hệ lâu dài giữa ngân hàng và khách hàng hay các yếu tố vĩ mô như sự biến động của các chu kỳ kinh tế.
Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng:
Mô hình này được sử dụng để đánh giá đối tượng khách hàng là cá nhân. Hiện nay nhiều ngân hàng còn sử dụng phương pháp cho điểm để xử lý các đơn xin vay của người tiêu dùng như: mua sắm xe hơi, trang thiết bị gia đình, bất động sản và kinh doanh nhỏ. Các yếu tố quan trọng liên quan đến khách hàng sử dụng trong mô hình cho điểm tín dụng tiêu dùng bao gồm: tuổi đời, trạng thái tài sản, số người phụ thuộc, sở hữu nhà, thu nhập, điện thoại cố định, tài khoản cá nhân, thời gian làm việc… Sau đây là những hạng mục và điểm thường được sử dụng ở các ngân hàng Mỹ.
Bảng 1.1: Những hạng mục và điểm số tín dụng trong tín dụng tiêu dùng
STT Các hạng mục xác định chất lượng tín dụng Điểm số Nghề nghiệp của người vay
- Chuyên gia hay phụ trách kinh doanh - Công nhân có kinh nghiệm (tay nghề cao) - Nhân viên văn phòng
- Sinh viên
- Công nhân không có kinh nghiệm - Công nhân bán thất nghiệp
Sffdsfdsfdfd 10 8 7 5 4 2 Trạng thái nhà ở - Nhà riêng
- Nhà thuê hay căn hộ
- Sống cùng bạn hay người thân
6 4 2 Xếp hạng tín dụng - Tốt - Trung bình - Không có hồ sơ - Tồi 10 5 2 0 Kinh nghiệm nghề nghiệp
- Nhiều hơn một năm - Từ một năm trở xuống
5 2 Thời gian sống tại địa chỉ hiện hành
- Nhiều hơn một năm - Từ một năm trở xuống 2 1 Điện thoại cố định - Có - Không có 2 0 Số người sống cùng (phụ thuộc) - Không - Một - Hai - Ba - Nhiều hơn ba 3 3 4 4 2 Các tài khoản tại ngân hàng
- Cả tài khoản tiết kiệm và phát hành séc - Chỉ tài khoản tiết kiệm
- Chỉ tài khoản phát hành séc - Không có 4 3 2 0
Khách hàng có điểm số cao nhất theo mô hình với 8 mục nêu trên là 43 điểm, thấp nhất là 9 điểm. Giả sử ngân hàng biết mức 28 điểm là ranh giới giữa khách hàng có tín dụng tốt và khách hàng có tín dụng xấu, từ đó ngân hàng hình thành khung chính sách tín dụng theo mô hình điểm như sau:
Bảng 1.2: Khung chính sách tín dụng
Tổng số điểm của khách hàng Quyết định tín dụng Từ 28 điểm trở xuống Từ chối tín dụng 29 – 30 điểm Cho vay đến 500 USD 31 – 33 điểm Cho vay đến 1.000 USD 34 – 36 điểm Cho vay đến 2.500 USD 37 – 38 điểm Cho vay đến 3.500 USD 39 – 40 điểm Cho vay đến 5.000 USD 41 – 43 điểm Cho vay đến 8.000 USD
- Ưu điểm: mô hình điểm số đã loại bỏ được sự phán xét chủ quan trong quá trình cho vay và giảm đáng kể thời gian quyết định tín dụng của ngân hàng.
- Nhược điểm: mô hình không tính đến các yếu tố như là những thay đổi trong nền kinh tế và những thay đổi trong cuộc sống gia đình, do đó có thể bỏ sót những khách hàng lành mạnh, làm giảm lòng tin của cộng đồng vào dịch vụ ngân hàng.
Mô hình xếp hạng của Moody’s và Standard & Poor’s:
Rủi ro tín dụng hay rủi ro doanh nghiệp không hoàn được vốn cho vay của ngân hàng, và rủi ro này cần được đo lường để mà quản trị. Và một trong những cách thức để mà đo lường rủi ro này là thông qua việc xếp hạng mức độ tín nhiệm của các doanh nghiệp. Việc xếp hạng tín nhiệm này có thể do chính bản thân ngân hàng làm hay do một số các dịch vụ xếp hạng tư nhân thực hiện, mà trong đó Moody’s và Standard & Poor’s là những dịch vụ tốt nhất.
Bảng 1.3: Xếp hạng của Moody’s và Standard & Poor’s
Xếp hạng Tình trạng
Moody’s Aaa Chất lượng cao nhất Aa Chất lượng cao
A Chất lượng vừa cao hơn Baa Chất lượng vừa
Ba Nhiều yếu tố đầu cơ
B Đầu cơ
Caa Chất lượng kém Ca Đầu cơ có rủi ro cao C Chất lượng kém nhất Standard & Poor’s AAA Chất lượng cao nhất
AA Chất lượng cao
A Chất lượng vừa cao hơn BBB Chất lượng vừa
BB Chất lượng vừa thấp hơn
B Đầu cơ
CCC-CC Đầu cơcó rủi ro cao C Trái phiếu có lợi nhuận DDD-D Không hoàn được vốn
Đối với Moody’s xếp hạng cao nhất từ Aaa nhưng với Standard & Poor’s thì cao nhất là AAA. Việc xếp hạng giảm dần từ Aa (Moody’s) và AA (Standard & Poor’s) sau đó thấp dần để phản ánh rủi ro không được hoàn vốn cao. Trong đó, chứng khoán trong 4 loại đầu được xem như loại chứng khoán nên đầu tư, còn các loại chứng khoán bên dưới được xếp hạng rác rưởi (junk). Nhưng do có mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận nên tuy việc xếp hạng thấp (rủi ro không hoàn vốn cao) nhưng có lợi nhuận cao nên đôi lúc khách hàng chấp nhận đầu tư vào các loại chứng khoán này.
Tóm lại, có nhiều mô hình đo lường rủi ro tín dụng, nhưng phổ biến hiện nay các Ngân hàng thương mại vẫn chủ yếu sử dụng mô hình định tính 6C kết hợp với mô hình chấm điểm dụng và mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ.