Cấu Trúc Dữ Liệu Các Biến Trong Mô Hình Logistics

trình để nhận dạng, đo lường, kiểm soát và hạn chế rủi ro tín dụng. Những chính sách và quy trình này cần chỉ rõ rủi ro tín dụng trong toàn bộ hoạt động của ngân hàng ở từng khoản tín dụng cũng như ở cấp độ quản lý danh mục.

Nguyên tắc 3: Ngân hàng cần phải xác định và quản lý rủi ro tín dụng phát sinh trong tất các sản phẩm và các hoạt động. Ngân hàng phải đảm bảo rằng rủi ro của các sản phẩm và hoạt động mới phải được kiểm soát và thực hiện theo quy trình quản lý rủi ro thích hợp trước khi sản phẩm và hoạt động đó được ban hành hoặc triển khai và phải được phê duyệt trước bởi Hội đồng quản trị hoặc một uỷ ban thích hợp.

Các nguyên tắc này quy định ngân hàng cần phải thiết lập một môi trường quản lý rủi ro tín dụng phù hợp hay nói cách khác là phải xác định được mức độ chấp nhận rủi ro hay khẩu vị rủi ro của ngân hàng (Risk appetite)

* Thực hiện theo một quy trình cấp tín dụng hợp lý

Nguyên tắc 4: Ngân hàng phải hoạt động trong phạm vi các tiêu chí cấp tín dụng được xác định rõ ràng và hiệu quả. Những tiêu chí này cần bao gồm những chỉ số rõ ràng về thị trường mục tiêu của ngân hàng và sự hiểu biết thấu đáo của người vay vốn hay đối tác, nguồn trả nợ của khách hàng cũng như mục đích và cơ cấu tín dụng.

Nguyên tắc 5: Ngân hàng phải xây dựng các hạn mức tín dụng tổng thể cho mỗi khách hàng hoặc đối tác vay vốn, hoặc nhóm khách hàng có liên quan được tổng hợp lại theo các loại rủi ro khác nhau theo các phương pháp có nghĩa và có thể so sánh được cả trong sổ ngân hàng và sổ kinh doanh cả trong và ngoài bảng tổng kết tài sản.

Nguyên tắc 6: Ngân hàng cần phải có quy trình rõ ràng cho việc phê duyệt mới, sửa đổi, cấp lại hoặc tái tài trợ các khoản tín dụng hiện tại.

Nguyên tắc 7: Việc cấp tín dụng phải được thực hiện trên nguyên tắc thận trọng và khách quan. Cụ thể là các khoản tín dụng cho các công ty và cá nhân có liên quan phải được giám sát và quan tâm đặc biệt và cần có những biện pháp thích hợp để kiểm soát và giảm thiểu rủi ro trong việc cho vay.

* Duy trì một quy trình đo lường, kiểm soát và quản trị tín dụng phù hợp

Nguyên tắc 8: Ngân hàng cần phải có một hệ thống để thực hiện quản trị và giám sát thường xuyên, liên tục danh mục các khoản cho vay có rủi ro.

Nguyên tắc 9: Ngân hàng cần phải có hệ thống giám sát điều kiện của từng khoản tín dụng, bao gồm cả việc xác định đủ mức dự phòng rủi ro tín dụng.

Nguyên tắc 10: Ngân hàng cần có hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng nội bộ để quản lý rủi ro tín dụng. Hệ thống định hạng cần phải nhất quán với bản chất, quy mô và mức độ phức tạp trong hoạt động của ngân hàng.

Nguyên tắc 11: Ngân hàng phải có hệ thống thông tin và các kỹ thuật phân tích để trợ giúp cán bộ quản lý có thể đo lường rủi ro tín dụng phát sinh trong các hoạt động trong và ngoài Bảng cân đối kế toán. Hệ thống thông tin quản lý cần cung cấp đủ thông tin về cơ cấu của danh mục tín dụng để có thể nhận dạng các rủi ro tín dụng do tập trung vào một ngành, lĩnh vực.

Nguyên tắc 12: Ngân hàng phải có hệ thống giám sát cấu trúc tổng thể và chất lượng danh mục tín dụng.

Nguyên tắc 13: Ngân hàng cần phải đánh giá đầy đủ những biến động về điều kiện kinh tế có thể xảy ra trong tương lai khi xem xét từng khoản tín dụng cũng như danh mục cho vay của mình và cần đánh giá mức độ rủi ro tín dụng trong điều kiện xấu nhất.

* Đảm bảo kiểm soát đầy đủ rủi ro tín dụng

Nguyên tắc 14: Ngân hàng phải xây dựng hệ thống rà soát, đánh giá độc lập và liên tục quy trình quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng, kết quả rà soát phải được báo cáo trực tiếp Hội đồng quản trị và Ban điều hành.

Nguyên tắc 15: Ngân hàng phải đảm bảo rằng chức năng cấp tín dụng được quản lý đúng mức và rủi ro tín dụng được kiểm soát theo các giới hạn và chuẩn mực nội bộ. Ngân hàng cần thiết lập và thực thi hệ thống kiểm tra nội bộ và các thông lệ

khác để đảm bảo rằng các trường hợp ngoại lệ so với chính sách, quy trình và hạn mức được báo cáo một các kịp thời tới cấp quản lý thích hợp để xử lý.

Nguyên tắc 16: Ngân hàng phải có hệ thống cảnh báo sớm đối với các khoản tín dụng có nguy cơ giảm sút, quản lý các khoản cho vay có vấn đề và các trường hợp nợ xấu tương tự.

* Giám sát rủi ro tín dụng

Nguyên tắc 17: Các giám sát viên thực hiện việc đánh giá một cách độc lập các chiến lược, chính sách, quy trình và việc tuân thủ của ngân hàng liên quan đến việc cấp tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng.

1.2.3. Nội dung quản lý rủi ro tín dụng

1.2.3.1. Nhận diện rủi ro tín dụng

Các ngân hàng nhận diện rủi ro bằng việc theo dõi, xem xét, đánh giá, nghiên cứu các ngành hàng, xu hướng biến động tỷ giá, các giao dịch thương mại quốc tế, các yếu tố thị trường và quy trình tín dụng nhằm thống kê các dạng rủi ro tín dụng đã xảy ra (dữ liệu quá khứ), sau đó tiến hành phân thành từng nhóm riêng biệt theo dấu hiệu rủi ro của từng loại. Căn cứ vào đó nhà quản trị ngân hàng có thể nhận diện và xác định được những rủi ro đặc trưng của các ngành hàng, đối tượng khách hàng, loại sản phẩm tín dụng.

Đồng thời, kết hợp với việc phân tích khoản tín dụng mới để nhận diện các loại rủi ro mới có thể phát sinh bằng các phương pháp như: Phân tích báo cáo tài chính, sử dụng bảng liệt kê (check-list) và biến thể, sử dụng lưu đồ (Flow-Chart), giao tiếp với các tổ chức chuyên nghiệp, giao tiếp trong nội bộ tổ chức, giao tiếp với các tổ chức quốc tế, phân tích hợp đồng ngoại thương, nghiên cứu số liệu tổn thất quá khứ, phân tích hiểm họa (Hazard Analysis).

1.2.3.2. Đo lường rủi ro tín dụng

a) Đo lường các yếu tố định tính

Đo lường theo mô hình chất lượng: Ngân hàng thu thập các thông tin có liên quan đến chất lượng của doanh nghiệp và đánh giá xác suất phát sinh rủi ro tín dụng, trên cơ sở đó xác định hạn mức cấp tín dụng hoặc từ chối cấp tín dụng. Thông tin bao gồm 2 nhóm: Các yếu tố liên quan doanh nghiệp như danh tiếng, cơ cấu vốn, mức độ biến động của thu nhập, tài sản bảo đảm; các yếu tố liên quan đến thị trường như: chu kỳ kinh tế, lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái…

Đo lường theo mô hình 6C (6 khía cạnh): Trọng tâm của mô hình này là xem xét liệu người vay có thiện chí và khả năng thanh toán các khoản vay khi đến hạn hay không. Cụ thể bao gồm 6 yếu tố sau:

 Tư cách người vay (Character): Cán bộ tín dụng phải làm rõ mục đích đề nghị vay vốn của khách hàng, mục đích vay của khách hàng có phù hợp với chính sách tín dụng hiện hành của ngân hàng hay không, đồng thời xem xét về lịch sử đi vay và trả nợ của khách hàng; còn khách hàng mới thì cần thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác như từ các ngân hàng khác, các cơ quan chức năng địa phương, thông tin đại chúng,…

 Năng lực của người vay (Capacity): Tùy thuộc vào quy định luật pháp của từng 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 ngân hàng xem xét cấp tín dụng và là nguồn tài sản thứ hai có thể dùng để trả nợ vay cho ngân hàng.

 Các điều kiện (Conditions): Ngân hàng 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 khách hàng đáp ứng các yêu cầu của ngân hàng.

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

b) Đo lường định lượng

Mô hình xác suất tuyến tính: Mô hình xác suất tuyến tính sử dụng số liệu quá khứ làm dữ liệu đầu vào để giải thích quá khứ chi trả cho các khoản tín dụng cũ. Giả sử các khoản vay cũ (i) được chia thành hai nhóm: nhóm có rủi ro mất vốn (Zi

= 1) và nhóm không có rủi ro (Zi = 0). Chúng ta thiết lập mối quan hệ giữa các nhóm này với các nhân tố ảnh hưởng tương ứng (Xij) phản ánh đặc điểm của khách hàng thứ i (như cơ cấu vốn hay thu nhập…), theo mô hình đường thẳng tuyến tính với công thức như sau: Zi = ∑ βј Xij + ε

Mô hình logit: Mô hình Logistic (Maddala[1], 1984) là mô hình định lượng trong đó biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận 2 giá trị là 0 hoặc 1. Mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế nói chung và rủi ro tín dụng nói riêng. Cụ thể hơn, mô hình này có thể giúp ngân hàng xác định khả năng khách hàng sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) trên cơ sở sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến khách hàng (biến độc lập).

Trong mô hình này, cấu trúc dữ liệu như sau:

Bảng 1.1: Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logistics

Biến

Ký hiệu	Loại
Phụ thuộc	Y	Nhị phân
Độc lập	Xi	Liên tục hoặc rời rạc

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.

(Nguồn: Mô hình Maddala, 1984)

Y đóng vai trò là biến phụ thuộc và là biến nhị phân, chỉ có thể nhận hai giá trị là 0 hoặc 1, cụ thể là:

0 nếu không trả được nợ (có rủi ro tín dụng)

1 nếu trả được nợ (không có rủi ro tín dụng)

+ Xi là biến độc lập, thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến khách hàng, ví dụ như giới tính, thu thập, tình trạng nhà,… đối với khách hàng cá nhân, hoặc ROE, ROA, vốn chủ sở hữu,… đối với khách hàng doanh nghiệp.

+ Y^ là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến độc lập . Một điều cần lưu ý là giá trị của chưa chắc đã thỏa mãn điều kiện do là giá trị ước lượng phụ thuộc vào các biến độc lập.

Khi đó, xác suất một khách hàng trả được nợ (tức là xác suất Y = 1) được tính theo công thức sau, trong đó e là hằng số Euler (xấp xỉ 2,718) :

Như vậy, với các nhân tố có ảnh hưởng tới khách hàng được xác định trước (qua tờ kê khai của khách hàng, báo cáo tài chính,…) chúng ta có thể xác định được xác suất khách hàng đó trả được nợ. Với xác suất trả được nợ càng cao thì khách hàng đó càng ít có rủi ro tín dụng và ngược lại. Dựa vào bảng dự báo xác suất của khách hàng, đối chiếu với thực tế trả nợ, Ngân hàng có thể xây dựng các mức xếp hạng rủi ro tín dụng phù hợp.

Mô hình probit: Mô hình probit cũng hạn chế xác suất rủi ro tín dụng dự tính trong khoảng từ 0 đến 1 giống mô hình logit , nhưng để xác định kết quả mô hình thì mô hình probit thông qua biến ẩn, mô hình probit được thể hiện như sau:

Y * = β0 + ∑ βjXij + ui (1) 1

Trong đó Y * chưa biết Nó thường được gọi là biến ẩn. Chúng ta xem xét biến giả Yi được khai báo như sau:

1 nếu trả được nợ ( không có rủi ro tín dụng) nếu Yi* >0

Yi = (2)

0 nếu không trả được nợ ( có rủi ro tín dụng) trường hợp khác Ví dụ, biến giả xem xét là một doanh nghiệp có rủi ro tín dụng hay không có

rủi ro tín dụng thì Yi* sẽ được khai báo là “Tỷ lệ nợ doanh nghiệp”.

Đặc biệt, khi chúng ta nhân Yi* với một hằng số dương bất kỳ sẽ không làm thay đổi Yi. Vì vậy thông thường chúng ta giả sử rằng var(ni) = 1. Điều này cố định phạm vi của Yi*. Từ mối quan hệ giữa hai phương trình (1) và (2) chúng ta có:

Pi =Prob(Yi =1) =Prob Ui > - β0 + ∑kj=1 βjXij

=1-F

β0 + ∑kj=1 βjXij

viết:

trong đó, F là hàm phân phối tích luỹ của U

Bởi vì 1 – F(-Z) = F(Z), nếu phân phối của u là đồng nhất, chúng ta có thể

Pi = F β0 + ∑kj=1 βjXij (3)

Bởi vì Yi thu được từ phân tích nhị phân với xác suất cho bởi phương trình (3) và biến đổi theo mỗi lần thử (phụ thuộc vào Xij ), chúng ta có thể viết hàm gần đúng như sau:

L= ∏ Pi ∏ (1- Pi) Yi Yi=0

Dạng hàm của F trong phương trình (3) sẽ phụ thuộc vào giả định về phần dư

Mô hình Probit được ứng dụng trong trường hợp biến phụ thuộc là biến giả.

nhưng nó khác với mô hình trên khi giả thiết rằng xác suất của rủi ro có dạng phân bổ chuẩn (normal distribution) chứ không phân bổ theo hàm số logit. Tuy nhiên, khi nhân với một yếu tố cố định thì giá trị logit trở thành giá trị probit gần đúng.

Giống như mô hình logit với các nhân tố có ảnh hưởng tới khách hàng được xác định trước (qua tờ kê khai của khách hàng, báo cáo tài chính,…) chúng ta có thể xác định được xác suất khách hàng đó trả được nợ. Với xác suất trả được nợ càng cao thì khách hàng đó càng ít có rủi ro tín dụng và ngược lại. Dựa vào bảng dự báo xác suất của khách hàng, đối chiếu với thực tế trả nợ, Ngân hàng có thể xây dựng các mức xếp hạng rủi ro tín dụng phù hợp.

Mô hình phân biệt tuyến tính (Mô hình điểm số Z): Theo mô hình được xây dựng bởi E.I.Altman, chỉ số biến động Z đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay. Chỉ số này phụ thuộc vào giá trị của các chỉ số các yếu tố tài chính của khách hàng (Xj) tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ.

Hàm số phân biệt của Altman có dạng sau:

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

Trong đó:

X1 là tỷ lệ giữa vốn lưu động và tổng tài sản X2 là tỷ lệ lợi nhuận tích lũy và tổng tài sản

X3 là tỷ lệ giữa lợi nhuận trước thuế và lãi trên tổng tài sản