Mô Hình Xếp Hạng Của Công Ty Moody’S Và Standard & Poor’S

KH cũ; còn KH mới thì cần thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác như Trung tâm phòng ngừa rủi ro, từ NH khác, hoặc các cơ quan thông tin đại chúng …

+ Năng lực của người vay (Capacity): Tùy thuộc vào qui định luật pháp của quốc gia. Người vay phải có năng lực pháp luật dân sự và năng lực hành vi dân sự.

+ Thu nhập của người vay (Cash): Trước hết phải xác định được nguồn trả nợ của người vay như luồng tiền từ doanh thu bán hàng hay từ thu nhập, tiền từ bán thanh lý tài sản, hoặc tiền từ phát hành chứng khoán … Sau đó cần phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp vay vốn thông qua các tỷ số tài chính.

+ Bảo đảm tiền vay (Collateral): Đây là điều kiện để NH cấp tín dụng và là nguồn tài sản thứ hai có thể dùng để trả nợ vay cho NH.

+ Các điều kiện (Conditions): NH quy định các điều kiện tùy theo chính sách tín dụng theo từng thời kỳ.

+ Kiểm soát (Control): Đánh giá những ảnh hưởng do sự thay đổi của luật pháp, quy chế hoạt động đến khả năng KH đáp ứng các tiêu chuẩn của NH.

Mô hình 6C tương đối đơn giản, tuy nhiên lại phụ thuộc quá nhiều vào mức độ chính xác của nguồn thông tin thu thập được, khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích, đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng.

 Chỉ tiêu CAMELS

Phân tích theo chỉ tiêu CAMELS là một phương pháp hoặc một công cụ dùng để phân tích tình hình hoạt động và rủi ro của một ngân hàng. Phân tích theo chỉ tiêu CAMELS dựa trên 6 yếu tố cơ bản là: Mức độ an toàn vốn, Chất lượng tài sản có, Quản lý, Lợi nhuận, Thanh khoản và Mức độ nhạy cảm thị trường.

+ Capital Adequacy (Mức độ an toàn vốn): Mức độ an toàn vốn thể hiện số vốn tự có để hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Ngân hàng càng chấp nhận nhiều rủi ro (ví dụ như trong phạm vi một danh mục cho vay) thì càng đòi hỏi phải có nhiều vốn tự có để hỗ trợ hoạt động của ngân hàng và bù đắp tổn thất tiềm năng liên quan đến mức độ rủi ro cao hơn.

+ Chất lượng tài sản có (Asset Quality): Chất lượng tài sản có là nguyên nhân cơ bản dẫn đến các vụ đổ vỡ ngân hàng. Thông thường điều này xuất phát từ việc quản lý không đầy đủ trong chính sách cho vay – cả trước kia cũng như hiện nay. Nếu thị trường biết rằng chất lượng tài sản kém thì sẽ tạo áp lực lên trạng thái nguồn vốn ngắn hạn của ngân hàng, và điều này có thể dẫn đến khủng hoảng thanh khoản, hoặc dẫn đến tình trạng đổ xô đi rút tiền ở ngân hàng.

+ Quản lý (Management): Nhiều nhà phân tích chuyên nghiệp coi quản lý là yếu tố quan trọng nhất trong hệ thống phân tích CAMELS, bởi vì quản lý đóng vai trò quyết định đến thành công trong hoạt động của ngân hàng. Đặc biệt, các quyết định của người quản lý sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến những yếu tố như: Chất lượng tài sản có, mức độ tăng trưởng của tài sản có, mức độ thu nhập.

+ Lợi nhuận (Earnings): Lợi nhuận là chỉ số quan trọng nhất để đánh giá công tác quản lý và các hoạt động chiến lược của nhà quản lý thành công hay thất bại. Lợi nhuận sẽ dẫn đến hình thành thêm vốn, đây là điều hết sức cần thiết để thu hút thêm vốn và sự hỗ trợ phát triển trong tương lai từ phía các nhà đầu tư. Lợi nhuận còn cần thiết để bù đắp các khoản vay bị tổn thất và trích dự phòng đầy đủ.

+ Thanh khoản (Liquidity): Có hai nguyên nhân giải thích tại sao thanh khoản lại có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với ngân hàng. Thứ nhất, cần phải có thanh khoản để đáp ứng yêu cầu vay mới mà không cần phải thu hồi những khoản cho vay đang trong hạn hoặc thanh lý các khoản đầu tư có kỳ hạn. Thứ hai, cần có thanh khoản để đáp ứng tất cả các biến động hàng ngày hay theo mùa vụ về nhu cầu rút tiền một cách kịp thời và có trật tự. Do ngân hàng thường xuyên huy động tiền gửi ngắn hạn (với lãi suất thấp) và cho vay số tiền đó với thời hạn dài hạn (lãi suất cao hơn) nên ngân hàng về cơ bản luôn có nhu cầu thanh khoản rất lớn.

+ Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity to Market Risk): Phân tích mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của thay đổi về lãi suất và/hoặc tỷ giá đến giá trị của lợi nhuận hay vốn cổ phần. Phân tích mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường quan tâm đến khả năng của Ban lãnh đạo

NH trong việc xác định, giám sát, quản lý và kiểm soát rủi ro thị trường, đồng thời đưa ra dấu hiệu chỉ dẫn định hướng rõ ràng và tập trung.

Hệ thống phân tích CAMELS được áp dụng nhằm đánh giá độ an toàn, khả năng sinh lời và thanh khoản của NH. An toàn được hiểu là khả năng của NH bù đắp được mọi chi phí và thực hiện được các nghĩa vụ của mình. Tiêu chí an toàn được đánh giá thông qua đánh giá mức độ đủ vốn, chất lượng tín dụng (tài sản có) và chất lượng quản lý. Khả năng sinh lời là việc NH có thể đạt được một tỷ lệ thu nhập từ số tiền đầu tư của chủ sở hữu hay không. Thanh khoản là khả năng đáp ứng được mọi nhu cầu về vốn theo kế hoạch hoặc bất thường. Cần luôn luôn lưu ý là các báo cáo tài chính không thể cung cấp đầy đủ mọi thông tin mà người phân tích muốn có để đánh giá mức độ an toàn, khả năng sinh lời và thanh khoản của NH. Do đó, cần kết hợp việc phân tích theo CAMELS với những đánh giá định tính của NH để có thể thu được kết quả phân tích ngân hàng kỹ lưỡng và hữu ích.

- Phương pháp định lượng: là phương pháp mà ngân hàng xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng thông qua việc chấm điểm hai nhóm chỉ tiêu: nhóm chỉ tiêu tài chính và nhóm chỉ tiêu phi tài chính. Kết quả cho thấy ngân hàng phân khách hàng ra thành nhiều nhóm với mức độ rủi ro khác nhau từ đó áp dụng các chính sách khách hàng phù hợp với mức độ rủi ro được đo lường, cụ thể qua một số mô hình sau:

 Mô hình xếp hạng của Moody’s và Standard & Poor’s

Rủi ro tín dụng trong cho vay và đầu tư thường được thể hiện bằng việc xếp hạng trái phiếu và khoản cho vay. Việc xếp hạng này được thực hiện bởi một số dịch vụ xếp hạng tư nhân trong đó có Moody’s và Standard & Poor’s là những dịch vụ tốt nhất.

Đối với Moody’s xếp hạng cao nhất là Aaa nhưng với Standard & Poor’s cao nhất là AAA. Việc xếp hạng giảm từ Aa (Moody’s) và AA (Standard & Poor’s) sau đó thấp dần để phản ánh rủi ro không hoản vốn cao. Trong đó chứng khoán (khoản cho vay) trong 4 loại đầu được xem như loại chứng khoán (cho vay) mà ngân hàng nên đầu tư, còn các loại chứng khoán (khoản cho vay) bên dưới được xếp hạng thấp

hơn thì ngân hàng không đầu tư (không cho vay). Nhưng thực tế vì phải xem xét mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa rủi ro và lợi nhuận nên những chứng khoán (khoản cho vay) tuy được xếp hạng thấp (rủi ro không hoàn vốn cao) nhưng lại có lợi nhuận cao nên đôi lúc ngân hàng vẫn chấp nhận đầu tư vào các loại chứng khoán (cho vay) này.

Bảng 1.1 Mô hình xếp hạng của công ty Moody’s và Standard & Poor’s

Nguồn

Xếp hạng	Tình trạng
Moody’s
	Aaa	Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp nhất
	Aa	Chất lượng cao
	A	Chất lượng trên trung bình
	Baa	Chất lượng trung bình
	Ba	Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu cơ
	B	Chất lượng dưới trung bình
	Caa	Chất lượng kém
	Ca	Mang tính đầu cơ, có thể vỡ nợ
	C	Chất lượng kém nhất, triển vọng xấu
Standard & Poor’s
	AAA	Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp nhất
	AA	Chất lượng cao
	A	Chất lượng trên trung bình
	BBB	Chất lượng trung bình
	BB	Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu cơ
	B	Chất lượng dưới trung bình
	CCC	Chất lượng kém
	CC	Mang tính đầu cơ, có thể vỡ nợ
	C	Chất lượng kém nhất, triển vọng xấu

Có thể bạn quan tâm!

• Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam - 1
• Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam - 2
• Ảnh Hưởng Của Rủi Ro Trong Kinh Doanh Ngân Hàng
• Các Tiêu Chí Để Đánh Giá Kết Quả Mang Lại Từ Hạn Chế Rủi Ro Tín
• Các Quy Định Về Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Theo Hiệp Ước Basel
• Kết Quả Hoạt Động Tín Dụng Tại Ngân Hàng Tmcp Kỹ Thương Việt

Xem toàn bộ 101 trang tài liệu này.

(Nguồn: Trần Huy Hoàng (chủ biên) (2011), Quản trị ngân hàng, NXB Lao động Xã hội, TP.HCM)

 Mô hình điểm số Z (Z score – Credit scoring model)

Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự phá sản của khách hàng vay luôn là một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu về rủi ro. Có nhiều công cụ đã được phát triển để làm việc này, trong đó chỉ số Z là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành công nhận và sử dụng rộng rãi trên thế giới. Chỉ số này được phát minh bởi Giáo sư Edward I. Altman, Trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc Trường Đại Học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số lượng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ và được phát triển độc lập bởi giáo sư Richard Taffler và những nhà nghiên cứu khác. Đến nay, hầu hết các nước vẫn còn sử dụng vì nó có độ tin cậy khá cao.

Chỉ số Z bao gồm 5 chỉ số X1, X2, X3, X4, X5

X1 = Vốn lưu động/ Tổng tài sản (Working Capital/ Total Assets)

X2 = Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản (Retaining earnings/ Total Assets)

X3 = Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/ Tổng tài sản (EBIT/ Total Assets)

X4 = Giá trị thị trường của Vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của tổng nợ (Market Value of Total Equity/ Book values of total Liabilities)

X5 = Doanh số/Tổng tài sản (Sales/ Total Assets)

Đại lượng Z dùng làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với người đi vay và phụ thuộc vào:

- Trị số của các chỉ số tài chính người đi vay

- Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ.

- Trị số Z càng cao, thì xác suất vỡ nợ của người đi vay càng thấp. Ngược lại, khi trị số Z thấp hoặc là một số âm thì đó là căn cứ xếp khách hàng vào nhóm nguy cơ vỡ nợ cao.

Từ đó Altman đã xây dựng mô hình điểm trong các trường hợp cụ thể như

sau:

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

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,999X5

+ 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 bị phá sản.

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

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

Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,998X5

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

+ Nếu 1,23 < Z’ < 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ bị phá sản.

+ Nếu Z’ < 1,23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Đối với các doanh nghiệp ngành thương mại, dịch vụ và khác: Do có sự khác biệt khá lớn giữa các ngành nên X5 được bỏ qua

Z” = 6,56X1 + 3,62X2 + 6,72X3 + 1,05X4

+ Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

+ Nếu 1,2 < Z” < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ bị phá sản.

+ Nếu Z” < 1,2: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao. (Nguồn: Trần Huy Hoàng (chủ biên) (2011), Quản trị ngân hàng, NXB Lao động Xã hội, TP.HCM)

Những hạn chế của mô hình Altman

- Được xây dựng dựa trên mẫu tương đối nhỏ

- Chỉ dựa trên các công ty tại Mỹ. Các mô hình chỉ số Z là phù hợp với Mỹ hoặc đối với một số ngành cụ thể, nó không nhất thiết phù hợp tại các nước khác nhau và các ngành khác nhau

 Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng

Các yếu tố quan trọng liên quan đến khách hàng sử dụng trong mô hình cho điểm tín dụng tiêu dùng bao gồm: 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. Bảng dưới đây là những hạng mục và mức điểm được sử dụng các ngân hàng ở Mỹ.

Bảng 1.2 Mô hình cho điểm tín dụng tiêu dùng

STT

Các hạng mục xác định chất lượng tín dụng	Điểm
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	2 0

STT

Các hạng mục xác định chất lượng tín dụng	Điểm
7	Số người sống cùng (phụ thuộc) - Không - Một - Hai - Ba - Nhiều hơn ba	3 3 4 4 2
8	Các tài khoản tại ngân hàng - 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

(Nguồn: Trần Huy Hoàng (chủ biên) (2011), Quản trị ngân hàng, NXB Lao động Xã hội, TP.HCM)

Khách hàng có điểm số cao nhất theo mô hình với 8 mục tiêu trên 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 tố và khách hàng có tín dụng xấu, từ đó ngân hàng hình thành khung chính sách tín dụng theo mô hình điểm số như sau:

Bảng 1.3 Khung chính sách tín dụng theo mô hình điểm số

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 USD
31 – 33 điểm	Cho vay đến 1.000 USD
34 – 36 điểm	Cho vay đến 2.500 USD
37 – 38 điểm	Cho vay đến 3.500 USD
39 – 40 điểm	Cho vay đến 5.000 USD
41 – 43 điểm	Cho vay đến 8.000 USD

(Nguồn: Trần Huy Hoàng (chủ biên) (2011), Quản trị ngân hàng, NXB Lao động Xã hội, TP.HCM)