II. Các phương pháp cơ bản được sử dụng để xếp hạng tín dụng
3.Cấu trúc bảng báo cáo xếp hạng doanh nghiệp:
Một bảng báo cáo xếp hạng tín dụng mà CIC cung cấp thường gồm những nội dung chính sau:
Tóm tắt thông tin doanh nghiệp
Tình hình hoạt động kinh doanh
Quan hệ tín dụng và diễn biến vay nợ Ngân hàng của doanh nghiệp
Báo cáo tài chính doanh nghiệp Bảng kết quả hoạt động kinh doanh
Bảng chỉ tiêu tài chính
Phân tích một số tỷ số tài chính cơ bản Xếp loại doanh nghiệp
CHƯƠNG II
CƠ SỞ LÍ LUẬN: MÔ HÌNH CREDITMETRICS VÀ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN XÁC SUẤT CHUYỂN HẠNG
DỰA TRÊN MÔ HÌNH NÀY
GIỚI THIỆU: Hiện nay khi thị trường tài chính toàn cầu đang phát triển một cách chóng mặt thì yêu cầu đặt ra đối với các phương pháp quản trị rủi ro ngày càng cao. Nếu như trước đây các mô hình chuẩn đoán của chuyên gia hay các mô hình thống kê mang tính thực nghiệm, xây dựng mối quan hệ giữa rủi ro với các biến liên quan dựa trên những số liệu thống kê có sẵn rất được ưa chuộng thì hiện nay hầu như mọi người đều ưa thích những mô hình có cơ sở lí thuyết rõ ràng hơn những mô hình chuyên gia và mô hình “thực nghiệm”. Do đó, nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng xây dựng các mô hình cấu trúc nhằm giải thích nguyên nhân dẫn đến rủi ro của doanh nghiệp, nhất là rủi ro vỡ nợ. Có rất nhiều các mô hình đã ra đời theo hướng tiếp cận này. Trong đó chia ra hai trường phái chính: Đó là trường phái “ default-mode” và trường phái “mark-to-market”, trường phái thứ nhất chỉ xem xét doanh nghiệp ở một trong hai trạng thái vỡ nợ hay không vỡ nợ còn trường phái thứ hai xem xét cả rủi ro của việc con nợ thay đổi hạng tín dụng của mình. Trong số rất nhiều mô hình đã được các nhà nghiên cứu đề xuất, có thể kể đến như: mô hình KMV, mô hình CreditRisk+, CreditPortfolio View,… thì chuyên đề này tập trung nghiên cứu mô hình CreditMetrics nhằm tính toán xác suất chuyển hạng cho các doanh nghiệp ở Việt Nam. Toàn bộ nội dung chương này sẽ trình bày nội dung, phương pháp, cũng như cách sử dụng phương pháp này trong việc tính toán xác suất chuyển hạng tín dụng của các doanh nghiệp nói chung.
I.Tìm hiểu chung về CreditMetrics
1. Khái niệm
CreditMetrics được JP Morgan nghiên cứu và đưa ra nhằm mục đích đánh giá rủi ro của danh mục cho vay của các ngân hàng thương mại, rủi ro này theo ông là do sự thay đổi giá trị các khoản nợ, trong đó sự thay đổi này là do sự thay đổi trong chất lượng tín dụng của các con nợ. Sự thay đổi chất lượng tín dụng không chỉ thể hiện ở khả năng vỡ nợ có thể xảy ra hay không xảy ra mà còn thể hiện ở sự chuyển đổi lên hạng tốt hơn, hay chuyển xuống hạng thấp hơn. Từ đó giúp các ngân hàng thương mại có thể kiểm soát tốt hơn các khoản vay, và xác định lượng dự trữ cần thiết theo hướng VaR. Đó chính là xuất phát điểm của mô hình CreditMetrics.
Trong hai trường phái đã nói đến ở trên thì CreditMetrics thuộc về lớp “market – to – market”, tức là gắn rủi ro với khả năng doanh nghiệp chuyển xuống hạng tín dụng thấp hơn.
Mô hình này gồm hai phần chính, đó là phần phân tích và phần mô phỏng Monte Carlo. Phần phân tích bao gồm việc tính toán rủi ro của các món vay riêng lẻ, kì vọng và phương sai của danh mục cho vay. Phần mô phỏng Monte Carlo xác định phân phối của giá trị danh mục cho vay ở cuối kì xem xét.
Các loại rủi ro mà CreditMetrics xem xét bao gồm cho vay thương mại, trái phiếu, cam kết cho vay, thư tín dụng và các công cụ thị trường như hợp đồng chuyển đổi (swap) hay hợp đồng kì hạn (forward).
Mô hình CreditMetrics được xây dựng dựa chủ yếu trên hệ thống xếp hạng tín dụng. Trên nguyên tắc, bất kì một hệ thống xếp hạng tín dụng nào từ hệ thống xếp hạng phổ biến của S&P, Moody’s … hay hệ thống xếp hạng riêng của các quốc gia hoặc của các ngân hàng đều có thể dùng được.
theo sẽ trình bày cụ thể hơn về mô hình này.
2. Phân biệt CreditMetrics và RiskMetrics
Như chúng ta đã biết, RiskMetrics cũng do JP Morgan đưa ra vào năm 1995, đó là một cách tiếp cận mới về mô hình hóa rủi ro. Mô hình này dựa trên ý tưởng phương sai của lợi suất tại thời điểm t trong mô hình dự báo sử dụng các trọng số trung bình trượt: trọng số α được gán cho dự báo rủi ro kì trước đó (t-1) và (1- α) được gán cho lợi suất tại thời điểm (t-1)- thời điểm mang lại thông tin mới nhất. Sau đó bằng cách sử dụng kinh tế lượng mà cụ thể ở đây là sử dụng phương pháp ước lượng hợp lí tối đa, dựa trên các dữ liệu quan sát được chúng ta sẽ ước lượng được tham số α . Mô hình mà JP Morgan đề xuất có dạng như sau:
σt = α . σt-1+ (1- α) . r 2
t-1
Thực tiễn kiểm nghiệm mô hình RiskMetrics là khá phù hợp với các quan sát.
Đó là RiskMetrics, còn CreditMetrics sẽ được trinh bày cụ thể trong những phần tiếp sau.
Vậy thì CreditMetrics có gì khác so với RiskMetrics? Thực ra về bản chất thì cả hai mô hình này đều hướng tới mục tiêu lượng hóa, mô hình hóa rủi ro trong tái chính. Nhưng điểm khác nhau căn bản giữa hai phương pháp tiếp cận này, đó là sự khác nhau về cơ sở dữ liệu sử dụng để lượng hóa rủi ro: Nếu như ở mô hình RiskMetrics, chúng ta có đầy đủ dữ liệu về giá hàng ngày của tài sẩn để từ đó xây dựng hình thành nên một mô hình miêu tả phương sai có điều kiện như đã nói ở trên, còn ở CreditMetrics, thì chúng ta không có được điều đó mà chúng ta chỉ có những dữ liệu thưa thớt về giá của tài sản của doanh nghiệp mà chúng ta xét, và những dữ liệu đó không được cập nhập thường xuyên liên tục, để từ đó xây dựng nên mô hình tính toán phương sai không điều kiện. Rõ ràng, với sự phát triển một cách bùng nổ và mang tính
chất toàn cầu của thị trường tài chính ngày nay, thì cơ sở dữ liệu đều đặn, liên tục là khó có thể đáp ứng nên việc ra đời một phương pháp như CreditMetrics là khá quan trọng và cần thiết. Đó là điểm khác nhau cơ bản đầu tiên. Điểm khác nhau thứ hai đó là nếu như RiskMetrics được hình thành dựa trên giả thiết quan trọng đó là lợi suất của tài sản có phân bố chuẩn thì ngược lại CreditMetrics lại không phải dựa trên giả thiết này. Cuối cùng, một sự khác nhau nữa, đó là nếu như RiskMetrics tiến hành ước lượng rủi ro dưa trên những số liệu có sẵn để tính toán trực tiếp giá trị của rủi ro thì CreditMetrics tìm cách để xây dựng nên một phương pháp tính toán những cái mà không quan sát một cách trực tiếp được: Độ biến động của giá trị do sự thay đổi chất lượng tín dụng.