1.3.2.1. Khái niệm quản lý rủi ro tín dụng
Quản lý rủi ro tín dụng là quá trình nhận dạng, phân tích nhân tố rủi ro, đo
lường mức độ rủi ro, trên cơ sở đó lựa chọn triển khai các biện pháp và quản lý
các hoạt động tín dụng nhằm hạn chế tối đa rủi ro trong quá trình cho vay. Mục đích chính của hoạt động quản lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại là nhằm bảo đảm cho các hoạt động tín dụng của ngân hàng không phải gánh chịu rủi ro có thể làm ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh và
29
tồn tại của ngân hàng. Quản lý rủi ro tín dụng giúp đảm bảo mức độ rủi ro mà ngân hàng gánh chịu không vượt quá khả năng về vốn và tài chính của ngân hàng. Quản lý rủi ro có nghĩa là tất cả các chi tiết rủi ro phải vận hành trong phạm vi được chấp thuận, giới hạn và quản lý, không phải là ngăn cấm mà là biết chấp nhận rủi ro, ý thức được rủi ro với kiến thức đầy đủ và hiểu biết rõ ràng để có thể đo lường, giúp giảm nhẹ nó.
1.3.2.2. Sự cần thiết phải quản lý rủi ro tín dụng
Trong nền kinh tế thị trường, chức năng kinh tế cơ bản của ngân hàng là cung cấp tín dụng. Trong cơ cấu tổng tài sản của phần lớn các ngân hàng thương mại thì dư nợ tín dụng chiếm tới hơn 50%, thu nhập từ tín dụng chiếm khoảng từ 50% đến gần 70% tổng thu nhập của ngân hàng. Bên cạnh đó, rủi ro trong kinh doanh ngân hàng có xu hướng tập trung vào danh mục tín dụng. Bởi vậy, khi ngân hàng lâm vào tình cảnh khó khăn về tài chính thì nguyên nhân thường phát sinh từ hoạt động tín dụng của ngân hàng. Rủi ro tín dụng nếu xảy ra sẽ có thể gây nên các thiệt hại nặng nề cho cả nền kinh tế nói chung và hệ thống ngân hàng nói riêng. Chính vì vậy, trong công tác quản lý ngân hàng thương mại không thể không quan tâm đến quản lý rủi ro đặc biệt là rủi ro trong hoạt động tín dụng.
1.3.2.3. Nội dung quản lý rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại
Để nắm bắt nội dung quản lý rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại, chúng ta cùng nghiên cứu quy trình quản lý RRTD bao gồm các bước sau:
• Bước 1: Nhận diện và phân loại RRTD
Căn cứ vào dấu hiệu tài chính và phi tài chính về RRTD, ngân hàng có thể nhận diện được RRTD. Nhận biết rủi ro qua các bước: theo dõi, xem xét, nghiên cứu môi trường hoạt động và quy trình cho vay để thống kê các dạng RRTD, nguyên nhân từng thời kỳ và dự báo các nguyên nhân tiềm ẩn gây ra RRTD. Trước hết, Ngân hàng phân tích cơ cấu cho vay theo các tiêu thức như
30
thời hạn, khách hàng, phương thức cấp vốn, hình thức tài trợ...và xác định các loại rủi ro có thể có đối với mỗi loại hình và khả năng rủi ro xảy ra của từng loại. Đối với mỗi loại rủi ro thì việc nhận dạng bao gồm theo dõi rủi ro, xem xét rủi ro, nghiên cứu môi trường hoạt động cụ thể nhằm thống kê những rủi ro đã và đang xảy ra đồng thời cố gắng dự báo những rủi ro có thể xảy ra trong tương lai để đề ra những biện pháp kiểm soát và tài trợ phù hợp. Các phương pháp thường được sử dụng là phân tích các báo cáo, phân tích các hợp đồng vay vốn cụ thể và làm việc trực tiếp với các bộ phận có liên quan khi rủi ro xảy ra.
• Bước 2: Phân tích và đánh giá RRTD
Đây là một phương pháp truyền thống và đơn giản nhất để phân tích và đo lường rủi ro tín dụng. Việc phân tích rủi ro tín dụng sử dụng công cụ chính là hệ thống chỉ tiêu tài chính đánh giá khách hàng:
- Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng thanh toán (Liquidity ratios) - Nhóm chỉ tiêu khả năng sinh lời (Profitability ratios)
- Nhóm chỉ tiêu cơ cấu tài chính (Leverage ratios) - Nhóm chỉ tiêu hoạt động (Activity ratios)
Việc phân tích này nhằm mục đích trả lời câu hỏi “Liệu khách hàng vay vốn này có thể tin tưởng được không?”. Trong kinh doanh ngân hàng thì “chữ tín quý hơn vàng”. Ngân hàng chấp nhận cho vay dựa trên niềm tin rằng khách hàng sẽ trả nợ cho mình đúng hạn. Mà sự tin tưởng là một khái niệm trừu tượng, vì vậy ngân hàng cố gắng thẩm định khách hàng thông qua những tiêu chí có thể đo lường được để khẳng định được thiện chí trả nợ của người vay. Việc khách hàng có trả nợ hay không phụ thuộc vào việc người đó có “khả năng trả nợ” và “tính sẵn lòng trả nợ”, trong đó tính sẵn lòng trả nợ là quyết định vì nếu người vay sẵn sàng trả nợ thì dù tài chính có khó khăn anh ta cũng sẽ cố gắng xoay sở để tìm cách trả ngân hàng nhưng nếu anh ta không
31
muốn trả (đúng hạn) thì dù có khả năng trả nợ đi nữa thì ngân hàng cũng gặp khó khăn trong việc đòi được nợ (đúng hạn).
Căn cứ vào các dấu hiệu nhận biết rủi ro như tình hình tài chính, tình hình hoạt động, tình hình quan hệ với các tổ chức tín dụng, ... ngân hàng xác định các khách hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Từ đó ngân hàng thực hiện phân tích những khách hàng để xác định mức độ rủi ro cụ thể dựa vào các thông tin thu thập được. De đánh giá RRTD, ngân hàng có thể sử dụng một SO các mô hình sau:
- Mô hình định tính: Mô hình SWOT, mô hình CAMPARI, mô hình 6C, ... Trong đó mô hình 6C giúp ngân hàng đánh giá khách hàng một cách tốt nhất, cụ thể:
Character - Tính chất, đặc điểm, phân loại Capacity - Năng lực
Cashflow - Tài chính
Collateral - Tài sản bảo đảm Conditions - Điều kiện Control - Kiểm soát
Mô hình này nghiên cứu khía cạnh của người đi vay về thiện chí và khả năng trả nợ cho ngân hàng để từ đó ngân hàng cân đối giữa việc mở rộng tín dụng và chấp nhận rủi ro để có quyết định cho vay phù hợp với mục tiêu, định hướng của ngân hàng.
- Mô hình định lượng: Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ là tổ hợp các quy trình phân loại khách hàng theo ngành nghề, quy mô, tính chất sở hữu, bộ chỉ tiêu tài chính và bộ phi tài chính để chấm điểm khách hàng. Hệ thống XHTD nội bộ giúp NHTM quản trị RRTD bằng phưong pháp tiên tiến, kiểm soát mức độ tín nhiệm khách hàng, thiết lập mức lãi suất cho vay phù họp với dự báo khả năng thất bại của từng nhóm khách hàng. Thông qua XHTD nội
32
bộ ngân hàng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, hỗ trợ việc phân loại nợ và xây dựng quy định nội bộ về quản lý chất luợng tín dụng, đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng.
• Bước 3: Đo lường rủi ro tín dụng
Đây là điều mà các nhà quản lý ngân hàng rất quan tâm, vì rủi ro nếu đo lường được thì việc phòng ngừa sẽ dễ dàng hơn. Các nhà kinh tế, các ngân hàng và các nhà phân tích đã sử dụng nhiều mô hình khác nhau để đo lường rủi ro tín dụng, trong đó có mô hình điểm số Z, mô hình điểm số tín dụng hay dựa vào hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng theo Basel II. Các mô hình lượng hoá rủi ro này có ưu điểm so với phương pháp truyền thống ở chỗ là nó cho phép xử lý nhanh chóng một khối lượng lớn các đơn xin vay, với chi phí thấp, khách quan do đó góp phần tích cực trong việc kiểm soát đo tín dụng ngân hàng.
Đo lường rủi ro được thể hiện ở một số phương diện và mô hình như sau:
Một là, đo lường hay xác định số thiệt hại do rủi ro gây ra: phản ánh hậu quả rủi ro được xác định sau khi rủi ro đã xảy ra rồi. Số này có thể là số tuyệt đối, hoặc số tương đối theo các tiêu thức khác nhau như giá trị thiệt hại, số lần bị rủi ro, tỉ lệ tài sản bị rủi ro ... Sau một thời gian nhất định, các con số phản ánh rủi ro trong kỳ có thể như sau:
Tổng giá trị tài sản bị rủi ro kỳ báo cáo = Tổng giá trị tài sản bị thiệt hại rủi ro mỗi lần trong kỳ
Tỷ lệ tài sản bị rủi ro Tổng giá trị TS rủi ro trong kỳ
■ = ____— ' _____ x 100%
trong kỳ Tổng giá trị các TS có sinh lời trong kỳ
Hai công thức trên dùng để xác định tài sản bị rủi ro đã xảy ra. Theo quan điểm xác suất thống kê, ta có thể lượng hoá được khả năng bị rủi ro của mỗi loại tài sản có của ngân hàng.
33
Hai là, đo lường khả năng bị rủi ro (xác suất bị rủi ro): dựa vào công thức tính xác suất của một biến cố ngẫu nhiên theo quan điểm thống kê, xác định xác suất rủi ro tín dụng ngân hàng như sau:
Số món cho vay bị rủi ro trong kỳ báo cáo
P rủi ro = ---χ---z-7— ---—— x 100% Tông số lân cho vay trong kỳ
báo cáo hoặc
Tông giá trị tài sản bị rủi ro
P rủi ro = Tông giá trị các món cho vay x 100% trong kỳ
Ba là, các ngân hàng có thể sử dụng các mô hình trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tôn thất tín dụng.
Basel II là Hiệp ước quốc tế về tiêu chuẩn an toàn vốn, tăng cường quản lý toàn câu hóa tài chính cũng như việc khai thác tối đa tiềm năng lợi nhuận và hạn chế rủi ro. Theo basel II, các ngân hàng có thể xác định được tôn thất có thể ước tính với mỗi kỳ hạn xác định:
EL: Tôn thất có thể ước tính EL = PD x EAD x LGD Trong đó:
PD - xác suất khách hàng 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 đã trả, các khoản trong hạn và khoản nợ không thu hồi được.
LGD - Tỷ trọng tôn thất ước tính;
EAD - Tông dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ.
EAD = Dư nợ ước tính + LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân
34
Trong đó:
LEQ: là tỷ trọng phần vốn chưa sử dụng có nhiều khả năng sẽ được khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ
LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân: chính là phần dư nợ khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức dư nợ bình quân
Cơ sở xác định LEQ là các số liệu quá khứ do đó không thể tính chính xác được LEQ của một khách hàng tốt
LGD: Tỷ trọng tốn thất ước tính - đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ. LGD bao gồm cả các tổn thất khác phát sinh khi khách hàng không trả được nợ, đó là lãi suất đến hạn nhưng không được thanh toán và các chi phí hành chính có thể phát sinh như: 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
Số tiền thu hồi là các khoản tiền mà khách hàng trả và các khoản tiền thu được từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. LGD cũng có thể coi là 100% tỷ lệ vốn thu hồi được.
Có 3 phương pháp chính để tính LGD:
Một là: Market LGD - Ngân hàng có thể xác định tỷ trọng tổn thất của một khoản vay căn cứ vào giá của khoản vay đó sau một thời gian ngắn sau khi nó bị xếp vào hạng không trả được nợ.
Hai là: Workout LDG - Ngân hàng sẽ ước tính các luồng tiền trong tương lai, khoảng thời gian dự kiến thu hồi được luồng tiền và chiết khấu các luồng tiền này.
Ba là: Implied Market LGD - xác định tỷ trọng tổn thất căn cứ vào giá các trái phiếu rủi ro trên thị trường.
Như vậy ngân hàng sẽ xác định được EL, nếu xác định được chính xác EL thì sẽ mang lại cho ngân hàng rất nhiều ứng dụng không chỉ đơn thuần
35
giúp ngân hàng xác định chính xác hơn hệ số an toàn vốn tối thiểu trong mối quan hệ giữa vốn tự có với rủi ro tín dụng.
Việc xác định được tổn thất ước tính của một khoản cho vay, ngân hàng sẽ thực hiện được cùng lúc các mục tiêu tăng cường quản lý nhân sự chính là đội ngũ cán bộ tín dụng, xây dựng hiệu quả hơn quỹ dự phòng rủi ro tín dụng, xác định được xác suất khả năng vỡ nợ của khách hàng sẽ giúp ngân hàng tái xếp khách hàng sau khi cho vay.
Trên cơ sở xác suất rủi ro đã tính toán, ngân hàng có thể xây dựng cơ cấu lãi suất cho phù hợp đảm bảo kinh doanh có lãi. Bởi vì, lợi nhuận ngân hàng thu được trên cơ sở lãi cho vay, lãi suất này phải đảm bảo chi trả phần tiền lãi đi vay, chi phí quản lý ngân hàng, bù đắp được rủi ro và có lãi. Đối với mỗi tài sản có của ngân hàng, nếu mức độ rủi ro cao, độ an toàn thấp thì lãi suất của chúng phải cao hơn.
Dựa vào xác suất rủi ro của từng loại tài sản có, người 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.
Bốn là: Mô hình điểm số Z
Mô hình điểm số "Z" do E.I.Altman hình thành để cho điểm tín dụng đối với các công ty sản xuất của Mỹ. Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với người vay và phụ thuộc vào:
- Trị số của các chỉ số tài chính của người vay (Xj).
- Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ.
Từ đó, Altman đã đưa ra mô hình cho điểm như sau:
Z = l, 2V1 +1,4.V, + 3,3 X3 + 0,6V4 +1, OV5
Trong đó:
36
X2: là tỷ số "lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản".
X3: Là tỷ số "lợi nhuận trước thuế và tiền lãi/tổng tài sản". X4: là tỷ số "thị giá cổ phiếu/giá trị ghi sổ của nợ dài hạn". X5 : là tỷ số "doanh thu/tổng tài sản".
Trị số Z càng cao, thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Như vậy, khi trị số Z thấp hoặc là một số âm sẽ là căn cứ để xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.
Ưu điểm của mô hình này tính toán đơn giản dựa trên các chỉ tiêu tài chính quen thuộc đánh giá khách hàng và kết quả tính toán rất dễ xử lý, thuận tiện cho ngân hàng ra quyết định. Tuy nhiên mô hình vẫn có một số nhược điểm:
- Chỉ phân chia khách hàng thành 2 loại “vỡ nợ” và “không vỡ nợ” nên tương đối cứng nhắc với thực tế đa dạng và phức tạp.
- Các trọng số của các chỉ tiêu trong công thức chưa được chứng minh rõ ràng, hơn nữa khi điều kiện kinh tế thay đổi thì tầm quan trọng của các chỉ tiêu cũng thay đổi nhưng trong công thức đã không được tính đến.
Không tính đến các yếu tố định tính nhưng khá quan trọng trong thực tế như “mối quan hệ truyền thống” giữa khách hàng và ngân hàng hay “uy tín” đã có của khách hàng trên thị trường.
Năm là: Mô hình chấm điểm tín dụng
Mô hình chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng là một mô hình ưu việt dựa trên toàn bộ thông tin được quản lý tập trung trong hệ thống và