1.3. Quản trị danh mục cho vay trong nền kinh tế hiện đại
1.3.1. Kinh nghiệm quản trị danh mục cho vay của một số nước trên thế giới
giới
• Kinh nghiệm sử dụng các cơng cụ tài chính trong quản trị danh mục
cho vay
Cơng cụ chứng khốn hóa và cơng cụ phái sinh xuất hiện lần đầu tiên tại Hoa Kỳ vào khoảng thập niên 70. Tuy nhiên, đến những năm 90 các công cụ này mới bắt đầu được sử dụng rộng rãi trong cơng tác phịng ngừa rủi ro và quản trị danh mục cho vay của ngân hàng.
Bảng 1.2
Tỷ lệ trên tổng tài sản (%) 7.57 9.44 13.44
Khóa luận tốt nghiệp 27 Học viện Ngân hàng
Bên cạnh Mỹ, từ sau năm 1990, tại nhiều quốc gia trên thế giới, quản trị danh mục
cho vay đang dần trở thành một phương thức quản trị hiện đại được áp dụng phổ biến tại các ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, bên cạnh đó, các cơng cụ tài chính này cũng tiềm ẩn nhiều nguy cơ rủi ro. Cuộc khủng hoảng nợ dưới chuẩn ở Mỹ năm 2008 bắt nguồn từ tình trạng bong bóng thị trường nhà đất ở Mỹ với những khoản vay dưới chuẩn
có nguy cơ rủi ro cao và các khoản thế chấp có lãi suất điều chỉnh. Các ngân hàng đầu tư Mỹ đã sử dụng nghiệp vụ chứng khốn hóa để biến các khoản cho vay mua bất động sản thành trái phiếu có gốc bất động sản (MBS, CDO) đầy rủi ro cung cấp cho thị trường.
Khi nền kinh tế đi xuống, người vay tiền mua nhà không trả được các khoản vay mua nhà thì rủi ro tín dụng được chuyển sang gói trái phiếu có các danh mục tín dụng bất động sản làm tài sản đảm bảo. Khủng hoảng càng gia tăng thì việc phát mại tài sản càng
tăng làm giá bất động sản càng giảm. Điều này có nghĩa giá trị tài sản đảm bảo của trái phiếu càng giảm và rủi ro tín dụng càng tăng. Như vậy, các cơng cụ tài chính phái sinh và chứng khốn hóa được sử dụng như một cơng cụ hữu hiệu để phịng ngừa rủi ro, kiếm
lời và điều chỉnh danh mục trong ngân hàng, tuy nhiên, nếu lạm dụng các cơng cụ này, nó sẽ trở thành nơi tiềm ẩn rủi ro vỡ nợ đối với ngân hàng trong trường hợp biến cố rủi ro xảy ra.
• Kinh nghiệm đa dạng hóa danh mục cho vay
Vào đầu những năm 90 tại nhiều quốc gia trên thế giới, xuất hiện nhiều bài nghiên
cứu, các cuộc hội thảo khoa học về tác động của chiến lược tập trung hoặc đa dạng hóa trên danh mục cho vay đối với hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại.
Tại Đức, xu hướng phát triển đa dạng hóa danh mục cho vay bắt đầu từ các ngân hàng tiết kiệm, ngân hàng hợp tác, sau đó lan rộng ra các ngân hàng quy mơ nhỏ. Những
quan điểm mới về quản trị rủi ro tín dụng xuất phát từ Hiệp ước Basel 2 cộng thêm những vấn đề về chất lượng nợ xấu của các ngân hàng Đức trong khoảng thời gian này, càng làm cho xu hướng đa dạng háo trên danh mục cho vay trở thành trào lưu mạnh mẽ tại đất nước này. Theo nghiên cứu1 công bố số liệu về danh mục cho vay của hệ thống ngân hàng Đức, danh mục cho vay của lĩnh vực ngân hàng được phân biệt thành hai lĩnh
vực lớn là sản xuất và dịch vụ, trong đó sản xuất gồm 15 ngành, dịch vụ gồm 8 ngành. Tỷ trọng dư nợ mỗi ngành dao động khác nhau nhưng cao nhất không vượt giới hạn
1 Andreas Kamp, Andreas Pfingsten, Danek Prath (2005), “Do banks diversify loan portfolios? A tentative answer based on individual bank loan portfolios”, Deutsche Bundesbank, Series two: Banking and Financial studies, No 03/2005.
Khóa luận tốt nghiệp 28 Học viện Ngân hàng
16.5% trên tổng danh mục cho vay. Bên cạnh việc sử dụng các công cụ phái sinh, các ngân hàng Đức cũng cho rằng thực hiện đa dạng hóa danh mục chính là cách thức tốt nhất để quản trị hiệu quả danh mục cho vay.
• Kinh nghiệm áp dụng các mơ hình đo lường rủi ro
Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng đã ban hành một khung tiêu chuẩn hướng dẫn
về quản lý rủi ro, làm cơ sở để các ngân hàng xây dựng, phát triển các phương pháp đánh giá rủi ro tín dụng của mình, bao gồm: Hiệp ước vốn Basel I (ban hành năm 1988 và cập nhật năm 1998): giới thiệu hệ thống đo lường vốn và một phương pháp chung để
ngân hàng chủ động đối mặt với rủi ro do chất lượng các tài sản có ngân hàng đang nắm
giữ. Hiệp ước vốn Basel II (ban hành 2004): Đưa ra nhiều phương pháp đo lường rủi ro tín dụng như Phương pháp chuẩn hóa đơn giản (SSA); Phương pháp chuẩn hóa (SA); Phương pháp dựa vào hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (IRB) cơ bản và nâng cao giúp
các ngân hàng đo lường chính xác và khách quan hơn tổn thất ước tính của các khoản vay trên cơ sở đánh giá toàn diện mức độ rủi ro của từng khoản cấp tín dụng cụ thể. Theo đó, Basel II đã gợi ý quy trình và cơng cụ quản lý RRTD như: Nhận biết rủi ro thơng qua hệ thống các dấu hiệu tài chính, phi tài chính và hệ thống xếp hạng nội bộ; Đo lường rủi ro thơng qua mơ hình giá trị chịu rủi ro (VaR) tín dụng; quản lý RRTD thơng qua chính sách tín dụng, quản lý danh mục cho vay và phái sinh tín dụng. Kể từ khi có đề xuất mới về tiêu chuẩn an tồn vốn do Ủy ban Basel về giám sát hoạt động ngân hàng công bố (Basel II), đã có nhiều nỗ lực đáng kể trong việc định lượng và quản
trị các danh mục đầu tư tín dụng trong các ngân hàng trên thế giới. Mục đích của Basel II là nhằm đảm bảo các ngân hàng có được một quy trình và văn hóa quản trị rủi ro lành
mạnh, qua đó đảm bảo cho sự ổn định của hệ thống tài chính nói chung. Basel II khuyến
khích các ngân hàng sử dụng các cách tiếp cận và mơ hình đo lường rủi ro tín dụng để đo lường rủi ro danh mục chính xác.
VaR là một phương pháp đánh giá rủi ro bằng cách sử dụng các cơng cụ tốn học và thống kê. Một cách tổng quát, VaR được đo lường nhu tổn thất tối đa ở tình huống xấu nhất trong một khoảng thời gian xác định với một mức xác suất cho trước (độ tin cậy), VaR được xác định theo cách này gọi là VaR tuyệt đối. Tuy nhiên, nhằm mục đích xác định vốn kinh tế mà ngân hàng cần nắm giữ, VaR thường được tính bằng chênh lệch
tổn thất ngồi dự tính và tổn thất dự tính (cách tính đã đề cập trong phần 1.2.3.1). Do mơ hình VaR khá phức tạp khi triển khai thực hiện để đo lường rủi ro tín dụng bởi
Khóa luận tốt nghiệp 29 Học viện Ngân hàng
nguyên nhân khó khăn trong việc đo lường các nhân tố thành phần, một số mơ hình đo lường rủi ro tín dụng dựa trên khung VaR hiện tại đã được phát triển.
(1) CreditMetrics: Để đo lường VaR cho một danh mục tín dụng, đầu tiên
CreditMetrics xác định một ma trận chuyển hạng tín dụng. Xác suất này phản ánh khả năng thay đổi chất lượng tín dụng của khách hàng đó trong khoảng thời gian được xác định trước, thường là một năm. Thông thường, ma trận này được xác định dựa trên việc xếp hạng tín dụng từ các tổ chức xếp hạng độc lập như S&P, Moody’s. Tiếp theo, tính giá trị hiện tại của các khoản vay và độ biến động giá trị khoản vay dựa trên thay đổi chất lượng tín dụng của khoản vay đó. Cuối cùng, tương quan giữa các khoản vay trong
danh mục sẽ được ước lượng từ xác suất thay đổi hạng tín nhiệm đồng thời của các khách hàng.
(2) Mơ hình KMV: Trái với CreditMetrics, KMV không sử dụng ma trận xác
suất
thay đổi chất lượng tín dụng được tính tốn bởi các tổ chức xếp hạng độc lập như S&P hay Moody’s để tìm ra xác suất khơng hồn trả của mỗi khách hàng, mà tính tốn trực tiếp khoảng cách giữa giá trị kỳ vọng của tài sản công ty đến giá trị ngưỡng khơng hồn trả. E(Vl)-DPT DD =------------------ ờ Trong đó:
DD: Khoảng cách giữa giá trị kỳ vọng của cơng ty đến ngưỡng khơng hồn trả E(V1): Giá trị kỳ vọng của tài sản công ty, được xác định theo giả thiết phân phối logarit chuẩn
DPT: Điểm ngưỡng khơng hồn trả
δ: Mức độ biến động giá trị hiện tại của tài sản cơng ty.
DD sau đó được sử dụng để xác định EDF từ thực nghiệm.
Cuối cùng, KMV cũng sử dụng mơ phỏng Monte Carlo để tìm ra phân phối tổn thất tín dụng và từ đó xác định VaR tín dụng.
Có thể nói, việc sử dụng các mơ hình đo lường rủi ro danh mục là một bước tiến mới trong quản trị danh mục cho vay của ngân hàng thương mại, nó giúp ngân hàng lượng hóa chính xác hơn mức độ tổn thất rủi ro danh mục so với các phương pháp trước
Khóa luận tốt nghiệp 30 Học viện Ngân hàng