giá nội bộ IRB
Mô hình đánh giá khả năng tổn thất tín dụng của khách hàng vay dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu nội bộ đƣợc đề nghị áp dụng tại Hiệp định về tiêu chuẩn vốn quốc tế của Ủy ban Basel, gọi tắt là Basel II. Hiệp định này đƣợc xây dựng vào tháng 6 năm 2004, theo đó các ngân hàng có thể sử dụng mô hình dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để đánh giá rủi ro tín dụng đối với các khách hàng vay vốn.
Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất ƣớc tính về tín dụng đƣợc tính toán theo công thức:
EL = PD × EAD × LGD
Tổn thất tín dụng phụ thuộc vào 3 biến số: xác suất khách hàng không trả đƣợc nợ PD (Probability of Default), tổng dƣ nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả đƣợc nợ EAD (Exposure at Default) và tỷ trọng tổn thất ƣớc tính LGD (Loss Given Default).
(1). PD - xác suất không trả được nợ:
Cơ sở để xác định PD là dữ liệu về các khoản nợ trong quá khứ trong vòng 5 năm trƣớc đó của khách hàng, bao gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi đƣợc. Dữ liệu đƣợc phân thành 3 nhóm chính:
Dữ liệu tài chính li n quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng nhƣ đánh giá của
các tổ chức xếp hạng.
Dữ liệu phi tài chính (định tính) li n quan đến trình độ quản lý, khả năng nghi n cứu,
phát triển sản phẩm mới và các dữ liệu về khả năng tăng trƣởng của ngành…
Dữ liệu mang tính cảnh báo li n quan đến các hiện tƣợng báo hiệu khả năng không trả
Các dữ liệu này sẽ đƣợc đƣa vào một mô hình định sẵn để tính xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng. Đó có thể là mô hình probit, mô hình tuyến tính…và thƣờng đƣợc các tổ chức tƣ vấn chuyên nghiệp xây dựng.
(2). EAD - tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ:
Việc xác định EAD đối với các khoản vay theo hạn mức tín dụng hoặc tín dụng tuần hoàn phức tạp hơn so với các khoản vay có kỳ hạn. Theo thống kê của Ủy ban Basel, các khách hàng sẽ có xu hƣớng rút vốn vay xấp xỉ bằng hạn mức đƣợc cấp tại thời điểm khách hàng không trả đƣợc nợ. Do đó xác định EAD đƣợc tính theo công thức sau:
EAD = dƣ nợ bình quân + LEQ×HMTD chƣa sử dụng bình quân
LEQ×HMTD chƣa sử dụng bình quân chính là phần dƣ nợ khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả đƣợc nợ ngoài mức dƣ nợ bình quân, trong đó LEQ là tỷ trọng phần vốn chƣa sử dụng có nhiều khả năng sẽ đƣợc khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả đƣợc nợ. LEQ có vai trò quan trọng trong việc xác định chính xác dƣ nợ của khách hàng tại thời điểm không trả đƣợc nợ và đƣợc xác định dựa trên dữ liệu quá khứ. Tuy nhiên trên thực tế việc xác định LEQ thƣờng gặp khó khăn.Ví dụ đối với những khách hàng có uy tín, trả nợ đầy đủ thƣờng hiếm khi rơi vào tình trạng không trả đƣợc nợ do đó, không thể tính chính xác
đƣợc LEQ của một khách hàng tốt.Ngoài ra, một số vấn đề dẫn đến sự phức tạp của LEQ có
thể còn gồm: loại hình kinh doanh của khách hàng, khả năng tiếp cận thị trƣờng tài chính của khách hàng, quy mô hạn mức tín dụng, tỷ lệ dƣ nợ đang sử dụng so với hạn mức,…
(3). LGD – tỷ trọng tổn thất ước tính:
Tỷ trọng tổn thất ƣớc tính là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dƣ nợ tại thời điểm khách hàng không trả đƣợc nợ. Phần vốn bị tổn thất này không chỉ bao gồm khoản vay mà gồm cả các tổn thất khác phát sinh khi khách hàng không trả đƣợc nợ: lãi suất đến hạn nhƣng không đƣợc thanh toán, các chi phí hành chính có thể phát sinh nhƣ chi phí xử lý tài sản thế chấp, các chi phí cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan.
LGD = (EAD – số tiền có thể thu hồi)/EAD
Theo công thức trên, số tiền có thể thu hồi bao gồm các khoản tiền mà khách hàng trả và các khoản tiền thu đƣợc từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. Theo thống kê của Ủy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thƣờng có giá trị hoặc rất cao từ 70% đến 80% hoặc rất thấp từ 20% đến 30%. Do đó chúng ta không nên sử dụng tỷ lệ thu hồi vốn bình quân. Theo nghiên cứu của ủy ban Basel, hai yếu tố ảnh hƣởng quyết định đến khả năng thu hồi vốn của ngân hàng khi khách hàng không trả đƣợc nợ là tài sản đảm bảo của khoản vay và cơ cấu tài sản của khách hàng. Trong đó cơ cấu tài sản của khách hàng đƣợc hiểu là thứ tự ƣu ti n trả nợ khác nhau của các khoản phải trả trong trƣờng hợp doanh nghiệp phá sản.
Nhƣ vậy, thông qua các biến số LGD, PD và EAD, ngân hàng sẽ xác định đƣợc EL - tổn thất ƣớc tính của các khoản cho vay.
Ƣu điểm
Giúp ngân hàng tăng cƣờng khả năng quản trị nhân sự, cụ thể là đội ngũ C TD dựa tr n
tr n việc xác định tổn thất ƣớc tính cho từng danh mục cho vay của từng C TD.
Việc xác định đƣợc tổn thất ƣớc tính sẽ giúp việc trích lập dự phòng tín dụng trở n n đơn
giản, hiệu quả và chính xác hơn rất nhiều
Việc xác định chính xác tổn thất sẽ giúp ngân hàng xác định đƣợc chính xác giá trị khoản
vay điều này sẽ phục vụ hiệu quả cho việc thực hiện mua bán nợ hay chứng khoán hóa các khoản vay của các NHTM sau này.
Nhƣợc điểm
Việc tính toán các chỉ ti u PD, LGD hay EAD đều rất phức tạp đòi hỏi ngân hàng phải
cơ một sơ sở dữ liệu đầy đủ, đƣợc lƣu trữ khoa học và một chƣơng trình xử lý dữ liệu hiện đại.
Cần phải có nguồn lực khổng lồ về tài chính cũng nhƣ vấn đề con ngƣời.