9. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
1.4 QUẢN LÝ RỦI RO TRONG CHO VAY BẤT ĐỘNG SẢN
1.4.2.2 Đo lường rủi ro
- Bằng phương pháp định tính: đây là phƣơng pháp mà đa số các NHTM hiện nay đang sử dụng khá phổ biến để đo lƣờng rủi ro. Và chỉ tiêu nợ xấu đƣợc coi là thƣớc đo truyền thống của rủi ro tín dụng.
Ƣu điểm của dùng chỉ tiêu nợ xấu để đo lƣờng rủi ro là nó phản ánh đƣợc quy mô và tỷ lệ vốn khó có thể thu hồi của một danh mục cho vay, đồng thời chỉ tiêu này khi sử dụng đơn giản và dễ tính toán. Tuy nhiên, nhƣợc điểm của chỉ tiêu này chỉ thể hiện một mức độ rủi ro của ngân hàng tại một thời điểm trong quá khứ, khó có thể tính toán đƣợc rủi ro của một khoản vay trƣớc khi cấp tín dụng và dự tính đƣợc tại một thời điểm trong tƣơng lai mức độ rủi ro là bao nhiêu.
o Mô hình xác định giá trị rủi ro tới hạn – (VAR)
Giá trị tới hạn (VAR) là một thƣớc đo về tổng mức rủi ro trong một danh mục các tài sản tài chính cho các nhà quản trị cao cấp. VAR đƣợc đo lƣờng nhƣ tổn thất tối đa ở tình huống xấu nhất trong một khoảng thời gian xác định với mức xác suất cho trƣớc (đƣợc gọi là độ tin cậy). VAR xác định theo cách này gọi là VAR tuyệt đối. VAR cho phép chúng ta tổng hợp tất cả các trạng thái rủi ro và các khoản cho vay khác nhau để tìm ra một con số nhằm trả lời cho câu hỏi “Nếu năm sau là một năm không thuận lợi, tổn thất tín dụng tối đa của ngân hàng là bao nhiêu với độ tin cậy cho trƣớc?” từ đó xác định mức vốn cần thiết để chống đỡ cho dạng rủi ro này. Giá trị rủi ro tới hạn là một thƣớc đo về rủi ro thay thế tốt nhất. Một số nhà nghiên cứu đã tranh luận rằng VAR có thể giúp nhà quản trị chọn lựa đƣợc một danh mục các khoản cho vay có phân phối thu nhập nhƣ nhau nhƣng tiềm năng rủi ro cao hơn [27].
o Mô hình điểm số Z
Đây là mô hình do E.I.Altman dùng để cho điểm tín dụng đối với các doanh nghiệp vay vốn. Đại lƣợng Z dùng làm thƣớc đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với ngƣời vay và phụ thuộc vào (i) Trị số của các chỉ số tài chính của ngƣời vay; (ii) Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định suất vỡ nợ của ngƣời vay trong quá khứ. Từ đó Altman đã xây dựng mô hình điểm nhƣ sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5 (1) Trong đó: X1: tỷ số “vốn lƣu động ròng/tổng tài sản”. X2: tỷ số “lợi nhuận tích lũy/tổng tài sản”.
X3: tỷ số “lợi nhuận trƣớc thuế và 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 ngƣời vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Nhƣ 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.
1,8 < Z <3: Không xác định đƣợc.
Z > 3: Khách hàng không có khả năng vỡ nợ.
Bất kỳ công ty nào có điểm số Z < 1.81 phải đƣợc xếp vào nhóm có nguy cơ rủi ro tín dụng cao.
Mô hình này có ƣu điểm là kỹ thuật đo lƣờng rủi ro tín dụng tƣơng đối đơn giản. Nhƣợc điểm của mô hình này chỉ cho phép phân loại nhóm khách hàng vay có rủi ro và không có rủi ro. Tuy nhiên trong thực tế mức độ rủi ro cho vay tiềm năng của mỗi khách hàng khác nhau từ mức thấp nhƣ chậm trả lãi, không đƣợc trả lãi cho đến mức mất hoàn toàn cả vốn và lãi của khoản vay [27].