1.2. Tổng quan về quản trị rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại
1.2.5. Các phương pháp lượng hóa và đánh giá rủi ro tín dụng
Một trong những chìa khóa quan trọng nhất để quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả đó là việc đo lường rủi ro tín dụng . Các ngân hàng thường sử dụng nhiều mơ hình khác nhau để đánh giá đo lường rủi ro tín dụng như chấm điểm tín dụng, xếp hạng tín dụng, hệ thống chuyên gia, phương pháp nơ ron thần kinh (Wang,
2013).
Đo lường rủi ro tín dụng theo Basel II:
tín dụng. Các biến số mà NHTM sử dụng bao gồm:
- Probability of Default (viết tắt là 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, bao gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được.
- Loss Given Default (viết tắt là LGD): tỷ trọng tổn thất ước tính. Tỷ trọng tổn thất ước tính có thể tính tốn theo cơng thức: LGD = (EAD - Số tiền có thể thu hồi)/EAD.
- Exposure At Default (viết tắt là EAD): tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng khơng trả được nợ, được tính theo cơng thức: EAD = Dư nợ bình quân + LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình qn. Trong đó, LEQ (Loan Equivalent Exposure) 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.
Thông qua các biến số trên, NHTM sẽ xác định được tổn thất có thể ước tính (Expected Loss – EL). Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể ước tính được tính tốn dựa trên cơng thức: EL = PD * LGD * EAD
Phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ
Phương pháp này phản ánh mức độ tín nhiệm của khách hàng vay, phản ánh về khả năng tài chính để có thể chi trả nợ của người vay. Các ngân hàng thường dựa trên các tiêu chuẩn xếp hạng do cơ quan xếp hạng tín dụng đưa ra xây dựng nên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ mà họ tự tính tốn. Tùy thuộc vào đặc điểm của sản phẩm cho vay, mỗi ngân hàng thương mại có thể có phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ riêng của mình (theo sách Ngân hàng Thanh tốn Quốc tế, 2000). Tại Mỹ thì hiện nay có trên 50 ngân hàng lớn nhất nước Mỹ sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Theo BIS (2000) đã thực hiện khảo sát với tệp dữ liệu từ 30 tổ chức tài chính trong các nước thuộc khối G10, kết quả nghiên cứu chỉ ra có 96% các khoản cho vay thị trường lớn và trung bình 71% cho vay doanh nghiệp nhỏ, và 54% cho khách hàng bán lẻ rằng sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ.
Hệ thống xếp hạng tín dụng sử dụng để đánh giá về mức độ uy tín và tín nhiệm của khách hàng vay và bên bảo đảm tài sản. Đây cũng là cơ sở cho việc tiếp
cận xếp hạng nội bộ của Hiệp ước mới và có vai trị quan trọng để phân tách rủi ro tín dụng của khoản vay (Bessis, 2002).
Xếp hạng tín dụng tổng quát của người đi vay thì phải kết hợp các yếu tố gồm: (1) Xếp hạng của chính khách hàng vay; (2) Sự liên quan của tổ chức hỗ trợ (Công ty mẹ); (3) Xếp hạng tổ chức hỗ trợ (Công ty mẹ); (4) Đánh giá mức độ liên quan của Công ty mẹ nếu có. Xếp hạng tín dụng cịn đánh giá thêm uy tín của bên bảo đảm, giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về việc đánh giá sự phục hồi của khoản vay.
Chấm điểm tín dụng
Chấm điểm tín dụng được thực hiện trong việc thẩm định trước khi cho vay, từ cho vay đối với cá nhân cho đến các cho vay với khách hàng doanh nghiệp. (Wang, 2003)
Nguyên lý hoạt động của chấm điểm tín dụng là sử dụng một thang đo chuẩn để đánh gía khả năng trả nợ của khách hàng vay, với điểm chấm càng thấp thì khả năng rủi ro mất vốn của ngân hàng càng cao. Theo tác giả Engelmann and Rauhmeier (2006) chấm điểm tín dụng có hai bước, đầu tiên là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng xảy ra nợ xấu của khách hàng vay và bước thứ hai là định lượng cụ thể các nhân tố ảnh hưởng.
Phương pháp chuyên gia
Hệ thống chuyên gia sử dụng các phương pháp định lượng và đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên các phần mềm được thiết lập dựa trên kiến thức, kỹ năng của các chuyên gia liên quan đến đánh giá tín dụng ngân hàng (Wang, 2013; Li, 2015). Theo tác giả Sinkey (2002) cho rằng phương pháp chuyên gia là phương pháp được đa số các nhà quản trị rủi ro tín dụng sử dụng để ước lượng rủi ro tín dụng. Phương pháp chuyên gia sử dụng các thông tin dựa trên hồ sơ cung cấp khi khách hàng đến vay vốn, sau đó chun gia phân tích và đưa ra quyết định về việc cho vay hay không. Yếu tố kinh nghiệm và kiến thức của chun gia đóng vai trị quan trọng trong phương pháp này. Theo Bullivant (2010) các ngân hàng thương mại sử dụng tiêu chuẩn 4C gồm có tính cách của người vay, năng lực của người vay, sự đảm bảo
khoản vay và điều kiện của người vay để đánh giá thông tin của khách hàng vay và quyết định cho khách hàng vay hay không cho vay. Theo Strischeck (2009) thì cho rằng mơ hình 5C mới là hệ thống chuyên gia phổ biến nhất để đánh giá rủi ro tín dụng, mơ hình này khác với mơ hình 4C ở trên ở chỗ bổ sung thêm tiêu chuẩn dòng tiền dự kiến trả nợ cho khoản vay. Theo tiêu chuẩn 5C thì khách hàng được đánh giá dựa trên các tiêu chuẩn gồm có: tính cách của người vay, nguồn vốn, dịng tiền dự kiến trả nợ khoản vay, sự bảo đảm khoản vay, điều kiện của người vay.
Tính cách của người đi vay (Character): được thể hiện qua hồ sơ pháp lý, uy tín của khách hàng trong xã hội. Hồ sơ tín dụng phải thể hiện được mục đích vay vốn vay đúng pháp luật, thiện chí trả nợ, và các số liệu trong hồ sơ cung cấp phải mang tính trung thực, chính xác.
Dịng tiền dự kiến trả nợ (Cash Flow): ngân hàng sẽ yêu cầu khách hàng vay vốn cung cấp các hồ sơ tài chính gần nhất để chứng minh được khả năng trả nợ dựa theo các chỉ số tài chính, kỹ thuật chiết khấu dịng tiền.
Vốn (Capital) là vốn thuộc sở hữu của người vay tham gia vào Phương án vay vốn đề xuất. Mức độ sở hữu vốn của người vay tham gia vào phương án kinh doanh đề xuất thể hiện khả năng tự chủ về tài chính của khách hàng vay đối với phương án kinh doanh đề xuất.
Tài sản thế chấp (Collateral) là sự đảm bảo và là nguồn trả nợ trong trường hợp ngân hàng xảy ra rủi ro mất vốn. Giá trị định giá bảo đảm của tài sản thế chấp phụ thuộc vào tính thanh khoản và tính ổn định của tài sản trên thị trường.
Các điều kiện khác (Conditions) là các vấn đề xung quanh khách hàng cũng được ngân hàng xem xét khi khách hàng nộp đơn xin vay, ví dụ như quan điểm và định hướng kinh doanh và ngành nghề của người vay, cũng như các điều kiện kinh tế…
Phương pháp Neural Network- ANN
Phương pháp Neural Network- ANN là phương pháp được thiết kế giống như mạng lưới nơ-ron thần kinh sử dụng mơ hình tốn học hoặc mơ hình tính tốn. Neural Network- ANN là một hệ thống được thiết lập cấu trúc phụ thuộc vào sự thay đổi của các thông tin bên trong hoặc bên ngoài. Phương pháp này được dùng
để đánh giá rủi ro tín dụng một cách định lượng. Theo Podding (1994) nghiên cứu đã chỉ ra rằng để dự báo phá sản của doanh nghiệp thì phương pháp Neural Network- ANN tốt hơn phương pháp chấm điểm tín dụng vì có số liệu định lượng cụ thể.
Mơ hình protfolio Manager của KMV
Công ty TNHH KMV xây dựng đã xây dựng mơ hình KMV là mơ hình lượng hóa rủi ro tín dụng được xây dựng dựa trên lý thuyết về quyền chọn của Merton (1974). Mơ hình KMV được sử dụng để tính tốn mức độ rủi ro tín dụng xảy ra tại một thời điểm trong tương lai trước ngày đáo. Cơng ty Moody’s sở hữu mơ hình nay và đã phát triển thành phần mềm ứng dụng có tên là Credit Monitor và Pofolio Monitor. Phần mềm Pofolio Monitor được sử dụng để lượng hóa rủi ro của danh mục tín dụng cịn phần mềm Credit Monitor được sử dụng để lượng hóa tỷ lệ vỡ nợ của một cơng ty.