Quy Trình Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng Trong Ngân Hàng Thương Mại


RRTD luôn gây tổn thất cho các NHTM. Ở mức độ thấp, RRTD làm giảm lợi nhuận, thậm chí còn làm giảm nguồn vốn tự có của các NH. Còn nếu RRTD không được kiểm soát tốt làm cho các khoản cho vay mất vốn tăng lên quá cao, các NHTM sẽ phải đối mặt với nguy cơ phá sản.

Có thể nhận thấy RRTD đe dọa sự tồn tại và phát triển của các NHTM. Đối với các nước đang phát triển, nhất là các nước đang trong quá trình chuyển đổi, môi trường kinh doanh không ổn định, thị trường tài chính kém phát triển, mức độ minh bạch thông tin thấp… làm gia tăng mức độ RRTD đối với hoạt động của NH thì công tác QTRRTD càng cấp thiết hơn nữa.

2.2.3. Quy trình quản trị rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại


Theo khái niệm QTRRTD, mục tiêu của QTRRTD là nhận dạng, đo lường, kiểm soát và tối thiểu hóa những tác động của RRTD vào hoạt động của ngân hàng.

Dựa vào khái niệm, quy trình quản trị RRTD trong ngân hàng được xây dựng bao gồm 4 bước: nhận diện rủi ro tín dụng, đo lường rủi ro tín dụng, kiểm soát rủi ro tín dụng và xử lý rủi ro tín dụng. Các hoạt động này được thực hiện liên tiếp nhau tạo thành một quá trình chặt chẽ, khâu trước sẽ định hướng cho khâu sau (Cấn Văn Lực, 2013).

2.2.3.1. Nhận diện rủi ro tín dụng


Nhận diện rủi ro tín dụng là quá trình xác định liên tục và có hệ thống. Bất kỳ khoản tín dụng nào cũng có thể có vấn đề, việc sớm nhận biết vấn đề và có những biện pháp theo dõi nhanh chóng, chuyên nghiệp giúp các vấn đề, tổn thất có thể giảm đến mức thấp nhất. Những dấu hiệu cảnh báo sẽ giúp ngân hàng có thể nhận biết và có giải pháp xử lý sớm các vấn đề một cách hiệu quả. Các dấu hiệu nhận biết RRTD phổ biến


thường tập trung vào các vấn đề: Dấu hiệu tài chính và dấu hiệu phi tài chính của khách hàng vay.

2.2.3.2. Đo lường rủi ro tín dụng


Đo lường rủi ro tín dụng là việc xây dựng mô hình thích hợp để lượng hóa mức độ các rủi ro cũng như biết được xác suất xảy ra rủi ro, mức độ tổn thất khi rủi ro xảy ra để xem xét khả năng chấp nhận nó của ngân hàng. Các mô hình rủi ro tín dụng được phát triển theo hai hướng: đo lường rủi ro tín dụng riêng biệt và đo lường rủi ro danh mục cho vay.

Đo lường RRTD riêng biệt


Đối với RRTD riêng biệt, các mô hình đo lường đã và đang được sử dụng và phát triển bao gồm:

Mô hình định tính thường sử dụng là mô hình 6C: Character – uy tín; Capacity – năng lực tài chính; Capital –vốn; Collateral – tài sản thế chấp; Conditions – các điều kiện khác; Coverage – bảo hiểm. Trong 06 yếu tố này, yếu tố nào quan trọng hoặc kém quan trọng hơn thì tùy vào chính sách và định hướng kinh doanh của từng ngân hàng.

Các mô hình định lượng (hay mô hình điểm số tín dụng)

Mô hình điểm số Z: Do Altman khởi tạo và thông thường được sử dụng để xếp hạng tín nhiệm đối với các doanh nghiệp. Mô hình này dùng để đo xác suất vỡ nợ của khách hàng thông qua các đặc điểm cơ bản của khách hàng. Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro đối với người vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính của người vay. Từ mô hình này tính được xác suất vỡ nợ của người vay trên cơ sở số liệu trong quá khứ. Altman đã xây dựng mô hình cho điểm sau:

Phương trình 2.1: Phương trình tính điểm mô hình Z


Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5

Trong đó:

X1 = tỷ số “Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản” X2 = tỷ số “Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản”

X3 = tỷ số “Lợi nhuận trước thuế và tiền lãi/Tổng tài sản” X4 = tỷ số “Thị giá cổ phiếu/Giá trị ghi sổ của nợ dài hạn” X5 = tỷ số “Doanh thu/Tổng tài sản”

Như vậy với Z càng cao thì người vay có xác xuất vỡ nợ càng thấp và ngược lại. Điều này là một căn cứ khách quan để qua đó xếp hạng các khách hàng theo mức độ nguy cơ vỡ nợ. Điểm số Z là thước đo khá tổng hợp về xác suất vỡ nợ của khách hàng.

Nếu Z>2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản Nếu 1,81<Z<2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ

phá sản

Nếu Z<1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Altman đã xây dựng thêm các hàm phân biệt Z’ và Z’’ để phù hợp hơn cho hầu hết các ngành.

- Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất:

Z’ = 0,71X1 + 0,84X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,998X5

Nếu Z’ > 2,9: Khách hàng nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,23 < Z’ < 2,9: Khách hàng nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z’ < 1,23: Khách hàng nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

- Đối với các doanh nghiệp ngành thương mại, dịch vụ và khác:

Z’’ = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4

Nếu Z’’ > 2,6: Khách hàng nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,2 < Z’’ < 2,6: Khách hàng nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.


Nếu Z’’ < 1,1: Khách hàng nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Xếp hạng của Moody’s và Standard & Poor’s

RRTD trong cho vay và đầu tư thường được thể hiện bằng việc xếp hạng trái phiếu và khoản cho vay, trong đó Moody’s và Standard & Poor’s là những công ty cung cấp dịch vụ này tốt nhất. Moody’s và Standard & Poor’s xếp hạng trái phiếu và khoản cho vay theo 9 hạng theo chất lượng giảm dần, trong đó 4 hạng đầu ngân hàng nên cho vay, còn các hạng sau thì không nên đầu tư, cho vay.

Bảng 2.1: Mô hình xếp hạng của công ty Moody’s và Standard & Poor’s


Xếp hạng

Tình trạng

Moody’s

Standard & Poor’s


Aaa

AAA

Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp nhất

Aa

AA

Chất lượng cao

A

A

Chất lượng trên trung bình

Baa

BBB

Chất lượng trung bình

Ba

BB

Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu cơ

B

B

Chất lượng dưới trung bình

Caa

CCC

Chất lượng kém

Ca

CC

Mang tính đầu cơ, có thể vỡ nợ

C

C

Chất lượng kém nhất, triển vọng xấu

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 108 trang tài liệu này.

Đánh giá quản trị rủi ro tín dụng theo Hiệp ước Basel II tại ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam - 3

(Nguồn: Wikipedia)

Đo lường rủi ro danh mục cho vay

Trên thực tế có rất nhiều mô hình đo lường rủi ro danh mục cho vay được sử dụng chung cho hoạt động cho vay. Tuy nhiên, có thể phân biệt thành bốn dạng mô hình căn bản đó là các mô hình: cấu trúc, mô hình nhân tố kinh tế, mô hình thống kê bảo hiểm và mô hình ma trận xếp hạng tín nhiệm (Bùi Diệu Anh, 2010).

Mô hình cấu trúc


- Mô hình cấu trúc còn được gọi là mô hình “biến đổi tài sản”. Đặc điểm của mô hình này là đi sâu vào tìm hiểu những điều ẩn chứa ở đằng sau sự vỡ nợ hay nói cách khác là tìm nguyên nhân làm bùng nổ sự cố vỡ nợ. Với mục tiêu này, mô hình cấu trúc thiết lập mối liên quan giữa giá trị thị trường của tài sản và giá trị tới hạn của các khoản nợ công ty. Theo logic của mô hình thì biến cố vỡ nợ công ty sẽ xảy ra khi giá trị tài sản của công ty thấp hơn giá trị các khoản nợ của công ty. Như vậy, biến cố vỡ nợ của một công ty phụ thuộc vào cấu trúc (tỷ trọng giữa nợ và vốn) của công ty và sự biến đổi giá trị tài sản của nó trên thị trường. Mô hình cấu trúc nhấn mạnh tương quan vỡ nợ giữa các tài sản (khoản vay/trái phiếu) trên danh mục. Theo đó tương quan vỡ nợ của hai công ty sẽ phụ thuộc vào tương quan giá trị tài sản của hai công ty đó và xác suất vỡ nợ riêng biệt của chúng. Như vậy nghiên cứu tương quan tài sản giữa hai công ty sẽ cho biết xác suất mà hai công ty cùng vỡ nợ tại một thời điểm và điều này liên quan tới biến cố vỡ nợ của danh mục tài sản.

- Hai sản phẩm đại diện cho mô hình cấu trúc là mô hình “ Quản trị danh mục – Portfolio Manager” của Moody’s –KMV ra đời năm 1993 và mô hình “Quản trị tín dụng – Credit Manager” của Risk Metrics Group ra đời năm 1997. Hai mô hình này có sự khác biệt là mô hình Quản trị danh mục dùng tương quan tài sản còn mô hình Quản trị tín dụng thì dùng tương quan vốn.

Mô hình nhân tố kinh tế

- Đặc điểm của mô hình này là nhấn mạnh mối liên hệ giữa biến cố vỡ nợ và tình trạng hoạt động của nền kinh tế. Mô hình chỉ ra rằng xác suất vỡ nợ của người đi vay sẽ lớn hơn khi nền kinh tế thu hẹp và ngược lại sẽ giảm đi khi nền kinh tế mở rộng.

- Trong mô hình nhân tố kinh tế, tỷ lệ vỡ nợ (xác định cho ngành và quốc gia) được coi là một hàm số của các biến số kinh tế vĩ mô. Người sử dụng sẽ tự quyết định các biến số đưa vào cho thích hợp với các điều kiện cụ thể của mình.


- Bằng việc sử dụng các dữ liệu về đặc điểm chi tiết trong mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô với xác suất vỡ nợ và chuyển hạng tín nhiệm, mô hình nhân tố có thể tính được ma trận chuyển hạng và vỡ nợ biến đổi theo thời gian cho từng ngành kinh tế và cho từng quốc gia.

- Như vậy khác biệt với mô hình cấu trúc, những yếu tố riêng biệt của người vay không được đề cập đến mà thay vào đó là yếu tố chung cho ngành và quốc gia.

- Một hạn chế của mô hình là chỉ xây dựng hàm số duy nhất, mà không có các hướng dẫn cần thiết cho những trường hợp tương tự. Do vậy, khó có thể sử dụng mô hình một cách rộng rãi, ngoại trừ những thị trường có tính thanh khoản cao tại các nước phát triển. Một mô hình nhân tố điển hình là mô hình Credit Portfolio View do McKinsey và công ty giới thiệu năm 1998.

Mô hình thống kê bảo hiểm

- So với các mô hình đo lường RRTD danh mục thì đây là mô hình đơn giản nhất. Mô hình thống kê bảo hiểm chỉ tập trung vào yếu tố duy nhất là biến cố vỡ nợ, khác với mô hình cấu trúc. Các yếu tố của nền kinh tế, giá trị tài sản và những chi tiết đòn bẩy trong tình hình tài chính công ty (chẳng hạn cấu trúc tài sản) được xem làm không cần thiết và bị bỏ qua.

- Xuất phát từ quan niệm về biến cố rủi ro trong bảo hiểm tài sản, mô hình thống kê bảo hiểm chỉ đề cập đến xác suất xảy ra biến cố vỡ nợ. Tỷ lệ vỡ nợ được xác định không đổi cho từng nhóm khoản vay có giá trị đồng nhất trên danh mục. Mô hình bảo hiểm sử dụng phân phối nhị thức để xác định tỷ lệ vỡ nợ trung bình, từ đó tính toán tổn thất kỳ vọng và không kỳ vọng.

- Hạn chế của mô hình là nó không tính toán đầy đủ giá trị tổn thất, bởi lẽ ngoại trừ sự vỡ nợ, thì sự thay đổi giá trị khoản vay đã không được đề cập đến. Một đại diện cho mô hình thống kê bảo hiểm là Credit Risk Plus do Credit Suisse Fist Boston giới thiệu năm 1997.

Mô hình ma trận tín nhiệm


- Mục tiêu của mô hình ma trận tín nhiệm (còn gọi là mô hình VaR – Value at Risk) là sử dụng các phương pháp tính toán để đo lường giá trị chịu rủi ro tối thiểu của từng khoản vay cũng như toàn danh mục. Đặc trưng của mô hình này là xây dựng ma trận chuyển hạng tín nhiệm liên quan trong một khoản thời gian tương lai xác định. Từ giá trị ban đầu, khoản vay sẽ có giá trị tăng giảm theo sự thay đổi hạng tín nhiệm từ phía người vay. Những thay đổi giá trị kỳ vọng cũng như không kỳ vọng của khoản vay được tính toán thông qua các quy luật phân phối trong toán xác suất và là cơ sở cho việc lượng hóa giá trị VaR.

- Về tính ứng dụng so với các mô hình trên, mô hình ma trận tín nhiệm được xem là thích hợp nhất với NH, bởi vì tập trung chủ yếu cho danh mục cho vay. Mô hình tiêu biểu cho mô hình này là Credit Metrict do JP Morgan và các ngân hàng liên minh phát hành lần đầu năm 1997.

2.2.3.3. Kiểm soát rủi ro tín dụng


Các kỹ thuật kiểm soát rủi ro thông thường được sử dụng gồm: né tránh, ngăn ngừa rủi ro, đa dạng hóa sản phẩm nhằm phân tán rủi ro.

Né tránh rủi ro: là chủ động né tránh trước khi rủi ro xảy ra hoặc loại bỏ những nguyên nhân gây rủi ro.

Ngăn ngừa rủi ro: chương trình ngăn ngừa rủi ro tìm cách giảm bớt số lượng các rủi ro xảy ra hoặc loại bỏ chúng hoàn toàn.

Giảm thiểu tổn thất: Các biện pháp giảm thiểu tổn thất tấn công vào các rủi ro bằng cách làm giảm bớt giá trị hư hại khi tổn thất xảy ra (tức giảm nhẹ sự nghiêm trọng của tổn thất).

Đa dạng hóa sản phẩm nhằm phân tán rủi ro: đây là một nỗ lực của tổ chức làm giảm sự tác động của tổn thất lên toàn bộ ngân hàng. Kỹ thuật này thường sử dụng nhiều cho rủi ro suy đoán, đặc biệt là đầu tư chứng khoán.

2.2.3.4. Xử lý rủi ro tín dụng


Xử lý các nguyên nhân chủ quan về phía NHTM:


+ Tổ chức hợp lý và khoa học quy trình tín dụng theo hướng chặt chẽ và có hiệu quả, tập trung vào ba giai đoạn: nghiên cứu khách hàng, giám sát khách hàng vay và thu nợ.

+ Thực hiện đa dạng hoá khách hàng và phương thức cho vay nhằm phân tán rủi ro.


+ Nâng cao trình độ năng lực đội ngũ cán bộ, nhất là năng lực thẩm định dự án, thẩm định khách hàng.

+ Xây dựng chiến lược khách hàng.


Xử lý nợ quá hạn: Khi một khoản cho vay có vấn đề thì không phải NHTM sẽ mất trắng. NHTM cần phải tìm cách thu hồi toàn bộ hoặc một phần khoản vay. Có hai sự lựa chọn đối với xử lý nợ quá hạn: khai thác hoặc thanh lý. Tuy vậy cần nhấn mạnh ở đây ba nguyên tắc xử lý nợ quá hạn là: chống xoá nợ, hạn chế gia nợ, chống đảo nợ.

+ Khai thác là một quá trình làm việc với người vay cho đến khi khoản nợ được trả một phần hay toàn bộ mà không dựa vào các công cụ pháp lý để ép buộc thu nợ.

+ Thanh lý đối với các khoản nợ có vấn đề,nợ khó đòi được thực hiện khi việc tổ chức khai thác tỏ ra không hiệu quả. Các công cụ để thực hiện thanh lý bao gồm: phát mại tài sản thế chấp, kết hợp với cơ quan phap lý để ép buộc thu hồi nợ, sử dụng nghiệp vụ mua bán nợ trên thị trường.

Sử dụng trích lập dự phòng rủi ro: Việc trích lập dự phòng rủi ro được thực hiện đối với các khoản nợ quá hạn, chia theo 5 nhóm, tỷ lệ trích lập khác nhau:

Bảng 2.2: Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro


Nhóm

Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Nhóm 4

Nhóm 5

Tỷ lệ trích

lập

0%

5%

20%

50%

100%

(Nguồn Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN)

Xem tất cả 108 trang.

Ngày đăng: 09/08/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí