1.1.2.2 .Các yêu cầu về mô hình đo lường PD theo phương pháp IRB
1.4. Tình hình nghiên cứu
Xây dựng mô hình đo lường PD đã và đang được nhiều ngân hàng ở các quốc gia trên thế giới thực hiện, nhất là ở các nước phát triển. Tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế Standard&Poor đã giới thiệu về kết quả xây dựng mô hình PD cho KHDN vừa và nhỏ tại Thổ Nhĩ Kỳ, trong đó đưa ra định nghĩa khách hàng default, giới thiệu sơ lược một số yêu cầu về dữ liệu, kích thước mẫu, phương pháp xử lý dữ liệu, kết quả lựa chọn biến, biến đổi biến, ước lượng mô hình, phân khúc mô hình theo ngành, kết quả kiểm định mô hình của Standard&Poor áp dụng tại thị trường Thổ Nhĩ Kỳ. Qua ấn phẩm này, tác giả đã hiểu được những bước cơ bản để xây dựng mô hình PD, sự cần thiết và hiệu quả của phân khúc dữ liệu, chọn mẫu và lựa chọn biến, kiểm định mô hình để áp dụng nghiên cứu xây dựng mô hình PD
Naeem Siddiqui đã viết cuốn sách “Credit risk scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring” năm 2006 theo cách tiếp cận gắn liền với thực tế hoạt động kinh doanh, những nguyên tắc xử lý dữ liệu, những kỹ thuật hay được sử dụng, cách thức để xây dựng những mô hình gắn với đúng hoạt động của chính đơn vị xây mô hình, những kinh nghiệm thực tiễn trong xây dựng mô hình, cách thức đáp ứng các yêu cầu của Basel II về mô hình đo lường rủi ro tín dụng. Các nội dung trình bày trong cuốn sách được đúc kết từ kinh nghiệm của tác giả khi phát triển mô hình đo lường rủi ro tín dụng ở những thị trường tài chính phát triển của thế giới nên có những nội dung chưa phù hợp với những thị trường tài chính còn chưa phát triển. Tuy nhiên, qua cuốn sách này, tác giả hiểu sâu hơn về phương pháp luận, những kỹ thuật thống kê thông dụng xây dựng một mô hình đo lường rủi ro tín dụng.
Ấn phẩm “Rating Methodology” của Moody, 2000 cũng nêu các phương pháp luận về mô hình xếp hạng tín dụng song đa phần là chưa thể áp dụng đối với thị trường Việt Nam. Trong đó, các nội về quá trình tạo biến tài chính, các nhóm chỉ tiêu tài chính xây dựng từ BCTC, lựa chọn biến là những nội dung thiết thực nhất có thể sử dụng đối với thị trường Việt Nam. Ấn phẩm “Credit Risk Modelling: Theory and Applications” của David Lando năm 2004 trình bày các phương pháp luận về các mô hình đo lường rủi ro tín dụng. Trong đó, tác giả có đề cập đến xếp hạng tín dụng sử dụng hồi quy logistic dưới khía cạnh tiếp cận học thuyết thống kê toán học. Ngoài ra còn một số những ấn phẩm khác nói về phương pháp xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng, song có thể thấy chưa có một ấn phẩm nào viết sâu về chuyên biệt về ứng dụng mô hình logistic để xây dựng mô hình đo lường PD. Tại việt Nam, vấn đề ứng dụng mô hình Logistic trong đo lường PD không phải là mới. Cho đến nay đã có không ít những nghiên cứu về đề tài này.
Luận án tiến sĩ của Lê Thị Huyền Diệu, Học viện Ngân hàng, năm 2009 về “Luận cứ khoa học về xác định mô hình quản lý rủi ro tín dụng tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam” đã đề cập đến Giải pháp xây dựng mô hình định lượng đo lường rủi ro tín dụng. Luận án đưa ra định hướng cho việc thiết kế mô hình, phát
triển và kiểm định mô hình. Theo đó, đối với việc thiết kê mô hình, việc đầu tiên là phải định nghĩa được các trường hợp vỡ nợ, tiếp theo là sử dụng phương pháp luận xếp hạng tín dụng nội bộ theo Basel II, xây dựng kế hoạch thực hiện, thu thập chuẩn bị thông tin, xác định các thước đo làm sạch dữ liệu. Đối với việc phát triển mô hình: thực hiện phân tích đa biến, lựa chọn biến, phát triển mô hình, chuẩn hóa mô hình. Đối với việc kiểm định mô hình: thực hiện các phép đo hiệu lực dự báo của mô hình, kiểm định mô hình dựa trên mẫu khác, lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Luận án mới chỉ dừng lại ở bước đưa ra định hướng, phương pháp, chưa đi vào thực tiễn thực hiện. Tuy nhiên, những định hướng này giúp tác giả có những định hình đầu tiên về các bước cần thực hiện trong việc xây dựng mô hình đo lường PD để từ đó tìm hiểu sâu hơn từng bước cụ thể.
Luận văn thạc sĩ của Đinh Đức Thịnh, Học viện Ngân hàng, năm 2012 về “Ứng dụng mô hình logit nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng Quốc tế chi nhánh Hoàn Kiếm” đề cập đến sự phù hợp của mô hình thống kê phụ thuộc rất lớn vào chất lượng của bộ dữ liệu thực nghiệm. Phải đảm bảo dữ liệu sử dụng phản ánh chính xác lĩnh vực mà ngân hàng có kế hoạch sử dụng mô hình. Nếu không thỏa mãn, việc phát triển mô hình xếp hạng thống kê sẽ chỉ phân loại chính xác đối với bộ dữ liệu thực nghiệm, nhưng không đưa ra được kết luận đáng tin cậy đối với tổng thể. Luận văn cũng đưa ra giới thiệu sơ lược các bước cơ bản thực hiện xây dựng mô hình PD: lựa chọn mô hình, lựa chọn biến số, chọn mẫu, sử dụng phần mềm thống kê, kiểm định mô hình và minh họa việc chạy thống kê logistic dựa trên mẫu giả định 36 biến, và kết quả kiểm định mô hình độ tin cậy thấp hơn mô hình hiện tại ngân hàng đang sử dụng. Mặc dù chưa đưa ra được những bước thực hiện chi tiết song luận văn đã giúp tác giả hiểu rõ thêm về các bước chính thực hiện xây dựng mô hình PD.
Luận văn thạc sĩ của Nguyễn Anh Đức, Đại học Quốc gia Hà Nội, 2012 về “Phân tích danh mục tín dụng: xác suất không trả được nợ” có đưa ra khái niệm khách hàng không trả được nợ - khách hàng default theo Basel II. Luận văn thạc sĩ của Đoàn Nguyên Hoàng Giang, Đại học kinh tế Quốc dân, 2011 về “Các mô hình phân tích, đánh giá rủi ro tín dụng và ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín
dụng doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng GP.Bank” giới thiệu sơ lược về một số mô hình đánh giá rủi ro tín dụng như mô hình như mô hình tuyến tính, mô hình logistic, mô hình mạng nơ ron thần kinh và minh họa đơn giản sử dụng mô hình logistic vào một mẫu số liệu giả định.
Ngoài ra, không ít những nghiên cứu khác tại Việt Nam có đề cập đến ứng dụng mô hình logistic vào đo lường rủi ro tín dụng, song chỉ dừng lại ở giới thiệu sơ lược các bước xây dựng mô hình và minh họa trên một mẫu giả thiết với kích thước mẫu nhỏ. Tác giả cũng chưa thấy nghiên cứu nào chi tiết về ứng dụng mô hình logistic xây dựng mô hình đo lường PD đáp ứng các yêu cầu theo Basel II.
Kế thừa phương pháp luận và những kinh nghiệm thực tiễn từ các ấn phẩm của nước ngoài, những nội dung lý luận giới thiệu sơ lược từ các nghiên cứu tại Việt Nam, luận văn của tác giả tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về những vấn đề mới mà chưa được đề cập đến, gắn liền với thực tiễn tại Vietinbank đó là:
- Phương pháp luận và cách thức xây dựng mô hình đo lường PD cho KHDN tại Vietinbank ứng dụng mô hình logistic, trong đó chi tiết về phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu, phát triển kiểm định mô hình phù hợp với thực tiễn dữ liệu của Vietinbank.
- Mô hình PD được xây dựng thỏa mãn các yêu cầu của Basel II theo phương pháp IRB.