Tình hình hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại

Một phần của tài liệu Mở rộng ứng dụng mô hình Logistic trong việc xếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại Techcombank (Trang 43)

hàng hóa dự trữ tồn kho vào thời điểm trước Tết Nguyên đán lớn hơn nhiều so với các doanh nghiệp thuộc ngành sản xuất. Hoặc một xí nghiệp chế biến hạt điều, cà phê sẽ có lượng nguyên liệu, thành phẩm dự trữ rất cao khi mùa thu hoạch,...

 Công thức tính:

Tỷ số vòng quay hàng tồn kho = Giá vốn hàng bán/Hàng hóa tồn kho Trong đó:

• Giá vốn hàng bán là giá thành sản xuất của sản phẩm đối với doanh nghiệp sản xuất hay giá vốn của hàng hóa đối với doanh nghiệp thương mại.

• Hàng hóa tồn kho bao gồm toàn bộ các loại nguyên vật liệu, sản phẩm dở dang, thành phẩm, hàng hóa,...

Do đó, khi tính toán tỷ số này phải sử dụng mức tồn kho trung bình năm, dựa trên kết quả trung bình cộng mức tồn kho hàng tháng.

 Ý nghĩa:

Nếu tỷ số này thấp: các loại hàng hóa tồn kho quá cao so với doanh số bán và số ngày hàng nằm trong kho càng cao, tức là hiệu quả quản trị vốn lưu động của doanh nghiệp càng thấp vì vốn lưu động bị tồn đọng trong hàng hóa quá lâu.

2.5 Tình hình hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng thươngmại mại

a) Những ưu điểm đã đạt được

- Techcombank đang ngày càng nỗ lực hoàn thiện bộ máy tổ chức của mình để cải thiện năng lực quản trị điều hành từ đó nâng cao sức cạnh tranh trên thị trường của Techcombank.

- Có sự quan tâm trong công tác nâng cao trình độ nghiệp vụ đối với đội ngũ cán bộ tín dụng của ngân hàng ví dụ như: cử cán bộ đi học các khóa đào tạo do các chuyên gia quốc tế giảng dạy về phân tích tín dụng, quản lý rủi ro tín dụng và đánh giá rủi ro tín dụng.

- Xây dựng chính sách tín dụng có mục tiêu rõ ràng về phát triển tín dụng và tập trung lĩnh vực an toàn cho ngân hàng. Cần có sự đa dạng hóa trong danh mục tín dụng, giảm dần tỷ trọng cho vay các doanh nghiệp có vốn đầu tư từ nhà nước.

- Về hệ thống xét duyệt tín dụng, Techcombank đã xây dựng bộ máy xét duyệt theo các cấp từ Hội sở đến các Chi nhánh và phân bổ hạn mức phán quyết cho từng cấp theo quy mô hoạt động tín dụng và đặc điểm quản lý của mỗi doanh nghiệp.

b) Những hạn chế còn tồn tại

- Vẫn còn tồn tại nhiều cơ cấu tổ chức cũng như bộ máy quản trị điều hành như phân định chưa tách biệt giữa các chức năng, sự phi hợp lý của cơ cấu tổ chức là nguyên nhân dẫn đến việc quản lý và trao đổi thông tin kém hiệu quả.

- Trong chiến lược hoạt động chưa có sự phân tích toàn diện liên quan đến điều kiện kinh tế vĩ mô, tình hình phát triển trong nước cũng như thế giới.

- Đưa ra nhiều sản phẩm dịch vụ mới đặc biệt các sản phẩm dựa trên công nghệ thông tin trong khi trình độ quản trị rủi ro còn chưa bắt kịp xu hướng phát triển, không nhận dạng chỉ rõ trong các hướng dẫn quy chế về sản phẩm dịch vụ mới.

- Các cán bộ tín dụng bị đặt chỉ tiêu tăng trưởng dư nợ cao, dẫn đến tình trạng cán bộ tín dụng vì thành tích ngắn hạn mà bỏ qua các rủi ro dài hạn. Họ đã không phân tích kỹ đến chất lượng tín dụng và không thực hiện đủ các quy trình nghiệp vụ. Từ đó đã xuất hiện các tình trạng xấu như cho khách hàng vay đảo nợ, cấu kết với các khách hàng không đủ tiêu chuẩn tín dụng để cho vay trái phép.

- Có sự thiếu hụt trầm trọng về số lượng cũng như chất lượng nhân lực so với kế hoạch tăng trưởng do Ban điều hành đặt ra. Công việc thì quá tải mà nhân lực thiếu hụt dẫn đến việc đảm bảo các hợp đồng tín dụng không được đảm bảo đầy đủ các khâu cần thực hiện. Hậu quả tất yếu là sẽ phát sinh các rủi ro trong hợp đồng tín dụng.

Chương III. ĐÁNH GIÁ VIỆC ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC VÀO XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁC DOANH

NGHIỆP ĐI VAY TẠI TECHCOMBANK

3.1 Mô hình Logistic trong xếp hạng doanh nghiệp

Trong mô hình Logistic, xác suất vỡ nợ được mô hình hóa. Trong đó, biến phụ thuộc là chỉ số được tính nhờ các số liệu từ trong quá khứ đến hiện tại. Từ các dữ liệu trên bằng phương pháp hồi quy OLS chúng ta sẽ ước lượng được xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp dựa vào biến độc lập là các chỉ tiêu tài chính. Từ đó ước lượng được ảnh hưởng của các nhân tố tới xác suẩ vỡ nợ của doanh nghiệp và có thể dự báo được xác suất đó thay đổi như thế nào khi các chỉ số đó thay đổi. Cụ thể:

Trong đó pi,t là xác suất vỡ nợ có điều kiện trong khoảng thời gian t của doanh nghiệp I và p ϵ (0,1)

Yi,t là chỉ số nền kinh tế nhận được từ mô hình đa nhân tố: Yi,t = βi,0 + βi,1Xi,1,t +…..+ βi,mXi,m,t + vi,t

Trong đó vi,t là sai số ngẫu nhiên giả thiết nó không phụ thuộc vào Xi,t và thuộc phân phối chuẩn.

Xi,m,t là các chỉ số tài chính. Các bước cần thực hiện:

- Đưa biến ngành vào mô hình để thấy sự được ảnh hưởng của ngành tới xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp.

- Đưa chỉ tiêu phi tài chính vào mô hình để thấy ảnh hưởng của xác suất vỡ nợ không chỉ bởi các chỉ tiêu tài chính.

3.2 Áp dụng mô hình logistic để xếp hạng tín dụng 100 doanh nghiệp của ngân hàng Techcombank (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

3.2.1 Mô hình ước lượng

Một phần của tài liệu Mở rộng ứng dụng mô hình Logistic trong việc xếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại Techcombank (Trang 43)