3. Các mô hình phân tích đánh giá rủi ro tín dụng
3.2. Các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng
Trước đây hầu hết các ngân hàng chỉ dựa trên duy nhất vào phương pháp định tính song rất mất thời gian, tốn kém,mang tính chủ quan. Ngày nay một số ngân hàng đã sử dụng một số mô hình lượng hóa vừa nhanh chóng bớt tính chủ quan và thỏa mãn với tính phức tạp ngày càng cao của tín dụng. Sau đây là một số mô hình lượng hóa rủi ro cơ bản:
3.2.1. Mô hình điểm số Z:
Mô hình này dùng để cho điểm tín dụng đối với các công ty sản xuất của Mỹ phụ thuộc vào:
Các chỉ tiêu 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 khứ.
Mô hình: Z= 1,2X1 +1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 X1 = vốn lưu động ròng X2= Lợi nhuận giữ lại Tổng tài sản Tổng tài sản
X3= Lợi nhuận trước thuế
Tổng tài sản
X4= Thị giá cổ phiếu X5=Doanh thu Giá trị ghi số của nợ dài hạn Tổng tài sản
Z càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Z thấp hay âm, khách hàng sẽ bị xếp vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao
Các công ty có Z<1,81 được xếp vào nhóm có nguy cơ rủi ro tín dụng cao và ngân hàng sẽ không cấp tín dụng
Hạn chế: Mô hình chỉ cho phép phân loại khách hàng thành vỡ nợ hoặc không vỡ nợ.Tức là các khách hàng chưa được phân chia chính xác theo nhiều mứa độ khác nhau. Không giải thích được sự bất biến về tầm quan trọng của các biến số theo thời gian.Ngoài ra, các biến số Xj cũng không phải là bất biến và không phải là hoàn toàn độc lập với nhau. Không đề cập tới một số nhân tố quan trọng không thể lượng hóa được.
VD: danh tiếng,mối quan hệ truyền thống,…..
3.2.2. Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng:
Mô hình này đang được các NHTM sử dụng để cho điểm tín dụng tiêu dùng đối với khách hàng. Các yếu tố để đánh giá là hệ số tín dụng, tuổi đời, trạng thái tài sản, số người phụ thuộc, sở hữu nhà, thu nhập, điện thoại cố định, số tài khoản cá nhân, thời gian công tác. Sau đây là những hạng mục và điểm thường được sử dụng ở các Ngân hàng Mỹ.
Các hạng mục xác định chất lượng tín dụng
1. Nghề nghiệp của người vay: chuyên gia hay phụ trách kinh doanh-công nhân có kinh nghiệm- nhân viên văn phòng-sinh viên-công nhân không có kinh nghiệm- công nhân bán thất nghiệp: 10 - 8 - 7 - 5 - 4 - 2
2. Trạng thái nhà ở: nhà riêng-nhà thuê hay căn hộ-sống cùng bạn hay người thân: 6-4-2
3. Xếp hạng tín dụng: tốt -trung bình-không có hồ sơ- tồi: 10-5-2-0
4. Kinh nghiệm nghề nghiệp: nhiều hơn 1 năm-từ 1 năm trở xuống:
5-2
5. Thời gian sống tại địa chỉ hiện hành: nhiều hơn 1 năm- từ 1 năm trở
xuống: 2 - 1
6. Điện thoại cố định: có – không có: 2-0
7. Số người sống cùng: không- một- hai- ba-nhiều hơn ba: 3 - 3- 4 - 4 - 2 8. Các tài khoản tại ngân hang: cả tài khoản tiết kiệm và phát hành séc-chỉ tài khoản tiết kiệm - chỉ tài khoản phát hành séc - không có: 4-3-2-0
Khách hàng có điểm số cao nhất là 43 điểm, thấp nhất là 9 điểm. Giả sử Ngân hàng biết mức 28 điểm là ranh giới giữa khách hàng có tín dụng tốt và khách hàng có tín dụng xấu, từ đó ngân hàng hình thành khung chính sách tín dụng theo mô hình điểm như sau:
Tổng số điểm của khách hàng Quyết định tín dụng Từ 28 điểm trở xuống Từ chối tín dụng
29 – 30 điểm Cho vay đến 500$
31 – 33 điểm Cho vay đến 1000$
34 – 36 điểm Cho vay đến 2500$
37 – 38 điểm Cho vay đến 3500$
39 – 40 điểm Cho vay đến 5000$
41 – 43 điểm Cho vay đến 8000$
Ưu điểm: Mô hình được thực hiện nhờ vào phần mềm tin học , vì vậy đã loại bỏ được sự phán xét chủ quan trong quá trình cho vay và giảm đáng kể thời gian quyết định tín dụng cho ngân hàng.
Nhược điểm: Không tự điều chỉnh để thích ứng với thay đổi trên thị trường và trong cuộc sống gia đình.
Trên đây là một số mô hình mà các NHTM hay dùng hiện nay, mỗi ngân hàng phải chọn cho mình những mô hình phù hợp với đăc điểm tình hình hoạt động của ngân hàng sao cho đạt được hiệu quả tối ưu nhất.
Ngược lại, sử dụng những mô hình không phù hợp sẽ đe dọa đến chương trình tín dụng của ngân hàng, bỏ xót những khách hàng tốt, gây mất lòng tin vào ngân hàng.