1.3.6.1. Mô hình phân tích truyền thống
Tổng kết từ kinh nghiệm của các NHTM trên thế giới cho thấy rằng khi xem xét một hồ sơ xin vay của khách hàng thì các NHTM thường tiến hành nghiên cứu chi tiết sáu khía cạnh (6"C", chữ cái đầu của tiếng Anh) của hồ sơ xin vay: Năng lực, vốn, tư cách, tài sản bảo đảm, điều kiện và sự kiểm soát. Tất cả phải thỏa mãn các yêu cầu đối với một khoản cho vay tốt theo quan điểm của người cho vay.
Năng lực (Capacity): Cán bộ tín dụng phải chắc chắn rằng khách hàng có đủ tư cách về pháp lý có đủ điều kiện về năng lực pháp luật dân sự hay năng lực hành vi dân sự hay không? Khách hàng có năng lực kinh nghiệm quản lý điều hành để sinh lợi nhuận như mục tiêu của DN hay không? Hay sự ổn định hay nhạy bén về thị trường ngành nghề sản xuất, kinh doanh đến đâu? ...
Vốn (Capital): Cán bộ tín dụng phải nắm được tình hình tài chính của khách hàng khi thẩm định kỹ các khoản mục phải thu, phải trả, hàng tồn kho, dòng tiền ra vào của khách hàng ... bên cạnh phải kiểm tra thường xuyên về tài sản bảo đảm của khách hàng để bảo đảm cho khoản vay tại ngân hàng xem tài sản đó có tăng, giảm hay giữ nguyên được giá trị hay khách hàng mới đầu tư thêm tài sản cố định gì không? . để đánh giá nguồn lực tài chính, dòng vốn của khách hàng có ổn định để đạt được như phương án vay của khách hàng.
Tư cách (Character): Cán bộ tín dụng phải có được những bằng chứng cho thấy rằng khách hàng có mục tiêu rõ ràng khi xin vay và có kế hoạch trả nợ nghiêm túc. Trách nhiệm, tính trung thực, mục đích vay vốn nghiêm túc, kế hoạch trả nợ rõ ràng là những tiêu chuẩn tạo dựng nên tính cách của khách hàng trong cách nhìn nhận của cán bộ tín dụng. Nếu cán bộ tín dụng cảm thấy
khách hàng đó không trung thực trong cam kết sử dụng vốn vay hay kế hoạch trả nợ thì khoản cho vay sẽ không được thực hiện bởi vì nếu cho vay, nó sẽ rất có thể trở thành một khoản nợ khó đòi đối với ngân hàng.
Tài sản thế chấp (Collateral): Trong việc đánh giá tài sản thế chấp dành cho khoản vay, cán bộ tín dụng phải đặt câu hỏi: Người vay có sở hữu một tài sản nào với giá trị ròng tương xứng với khoản vay không? Cán bộ tín dụng phải rất nhạy cảm với những đặc điểm như thời gian sử dụng, tình trạng hiện tại và mức độ chuyên môn hóa thể hiện ở tài sản của khách hàng. Ở đây, công nghệ có một vị trí quan trọng. Nếu tài sản của khách hàng quá lỗi thời về công nghệ, giá trị thế chấp của chúng sẽ bị giảm bởi lý do: ngân hàng có thể gặp nhiều khó khăn trong việc tìm người mua lại những tài sản này nếu khoản cho vay không được hoàn trả.
Các điều kiện môi trường (Conditions): Cán bộ tín dụng và các chuyên gia phân tích tín dụng phải nhận biết được những xu hướng tiến triển gần đây của khách hàng cũng như của ngành mà khách hàng hoạt động, thấy được mức độ tác động của những thay đổi trong nền kinh tế đối với khoản cho vay. Để có thể phân tích nội dung này, NHTM rất cần lưu trữ các dữ liệu thông tin từ các báo, tạp chí, báo cáo nghiên cứu về các ngành mà ngân hàng phục vụ chủ yếu.
Sự kiểm soát (Control): Nhân tố cuối cùng trong việc đánh giá độ tin cậy của một khách hàng là sự kiểm soát, nó tập trung vào các câu hỏi như: Liệu những thay đổi khi chính sách đưa ra quy định mới có ảnh hưởng bất lợi đến người vay không và liệu khách hàng có đáp ứng được tiêu chuẩn chất lượng tín dụng do các cơ quan quản lý ngân hàng đặt ra? ...
Từ phương pháp đánh giá 6C ta có thể đánh giá mặt tổng quan nhất về khách hàng để có những phương hướng cho vay hay từ chối cho vay khách hàng sao cho hợp lý và hạn chế được những rủi ro trong hoạt động tín dụng.
> Mo hình ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB (Internal Ratings Based approach)
Theo yêu cầu của Basel II, 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 . Các ngân hàng sẽ xác định các biến số nhu PD - Probability of Default: xác suất khách hàng không trả đuợc nợ; LGD: Loss Given Default - tỷ trọng tổn thất uớc tính; EAD: Exposure at Default - tổng du nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả đuợc nợ. Thông qua các biến số trên, ngân hàng sẽ xác định đuợc EL: Expected Loss - tổn thất có thể uớc tính.
Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể uớc tính đuợc tính toán dựa trên công thức sau:
EL = PD x EAD x LGD
Thông qua các biến số LGD, PD và EAD, ngân hàng sẽ xác định EL - tổn thất uớc tính của các khoản cho vay. Nếu ngân hàng tính chính xác đuợc tổn thất uớc tính của khoản cho vay thì sẽ mang lại cho ngân hàng rất nhiều ứng dụng chứ không chỉ đơn thuần 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.
Truớc hết, việc áp dụng phuơng pháp IRB sẽ xác định đúng thực tế mức độ rủi ro của từng trạng thái rủi ro gồm các khoản cho vay DN, cho vay các DN vừa và nhỏ (SMEs), cho vay bán lẻ, cho vay thế chấp bất động sản, chứng khoán hóa, góp vốn cổ phần và các trạng thái không cân bằng khác.
Do đó, việc xây dựng hệ thống uớc tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB là xu thế tất yếu của các ngân hàng thuơng mại Việt Nam trong quá trình hội nhập. Tuy nhiên, việc tính toán bất kỳ chỉ tiêu nào trong số 3 chỉ tiêu PD, LGD hay EAD luôn hết sức phức tạp, đòi hỏi ngân hàng phải có một cơ sở dữ liệu đầy đủ, đuợc luu trữ khoa học với những chuơng trình phần mềm xử lý dữ liệu hiện đại. Tất cả những
vấn đề trên đều đòi hỏi các ngân hàng thương mại phải đầu tư nguồn lực về tài chính, con người, thời gian rất khổng lồ và đặc biệt phải có lộ trình khoa học.
> Mo hình điểm số Z (Z- credit scoring model)
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 RRTD 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 kh ứ.
Chỉ số Z bao gồm 5 chỉ số X1,X2,X3,X4,X5.Trong đó:
X1 = tỷ số “ vốn lưu động ròng/ tổng tài sản”. X2 = tỷ số “lợi nhuận 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”.
Trị số Z càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Như vậy, khi trị số Z thấp hoặc âm sẽ là căn cứ để xếp hạng khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao. Từ một chỉ số Z ban đầu, Giáo Sư Edward I. Altman đã phát triển ra Z’ và Z’’ để có thể áp dụng theo từng loại hình và ngành của DN, như sau:
Đối với DN đã cổ phần hoá, ngành sản suất:
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5
• Nếu Z > 2.99 DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
• Nếu 1.8 < Z < 2.99 DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Đối với DN chưa cổ phần hoá, ngành sản xuất: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Z’ = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.42X4 + 0.998X5
• Nếu Z’ > 2.9: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
• Nếu 1.23 < Z’ < 2.9: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
• Nếu Z’ <1.23: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Đối với các DN khác:
Chỉ số Z’’ dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình DN. Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 đã được đưa ra. Công thức tính chỉ số Z’’ được điều chỉnh như sau
Z’’ = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4
• Nếu Z’’ > 2.6 DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
• Nếu 1.2< Z’’< 2.6 DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
• Nếu Z” <1.1 DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản 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.
Ngày nay, nhiều ngân hàng sử dụng phương pháp cho điểm để xử lý các đơn xin vay của người tiêu dùng. Thực tế, nhiều tổ chức thẻ tín dụng đã sử dụng mô hình điểm số để xử lý số lượng đơn yêu cầu ngày một gia tăng. Nhiều khách hàng ưu thích sự thuận tiện và nhanh chóng khi những yêu cầu tín dụng của họ được xử lý bằng hệ thống cho điểm tự động.
Rõ ràng là, mô hình điểm số đã loại bỏ được sự phán xét chủ quan trong quá trình cho vay và gi ảm đáng kể thời gian quyết định tín dụng của ngân hàng. Tuy nhiên, có một số nhược điểm như đã không thể tự điều chỉnh một cách nhanh chóng để thích ứng với những thay đổi trong nền kinh tế. Một mô hình điểm số không linh hoạt có thể đe dọa đến chương trình tín dụng tiêu dùng của ngân hàng, bỏ xót khách hàng lành mạnh, làm giảm lòng tin của cộng đồng vào dịch vụ ngân hàng.
1.4. KINH NGHIỆM QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁCNGÂN HÀNG TRÊN THẾ GIỚI VÀ CỦA VIỆT NAM