Hoàn Thiện Hệ Thống Xếp Hạng Tín Dụng Theo Thông Lệ Quốc Tế

3.2.2.2. Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng theo thông lệ quốc tế

Để nâng cao chất lượng tín dụng và từng bước chuẩn hoá công tác quản trị rủi ro theo thông lệ quốc tế thì việc xây dựng và áp dụng một quy trình chấm điểm tín dụng và phân loại khách hàng khoa học đóng vai trò quan trọng.

Một số nội dung cần hoàn thiện

Với hệ thống các chỉ tiêu tài chính, phi tài chính khá chi tiết đánh giá năng lực, hoạt động kinh doanh của KH và đánh giá đến từng khoản vay, thì về mặt nguyên tắc xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng của VCB đã đảm bảo theo thông lệ quốc tế. Tuy nhiên so với thông lệ quốc tế cần khắc phục một số vấn đề sau:

- Theo quyết định 493/QĐ-NHNN về hướng dẫn trích dự phòng rủi ro và phân loại nợ, khi thực hiện điều 7, phân loại nợ vẫn phải quy về 5 nhóm nợ. Việc trích lập dự phòng rủi ro vẫn phải dựa trên giá trị tài sản đảm bảo, chưa cải tiến với thông lệ quốc tế.

- Áp dụng hệ thống công nghệ thông tin trong việc hỗ trợ Hệ thống xếp hạng, như phát triển các chỉ tiêu định lượng nhờ sử dụng các chương trình phần mềm kết nối với hệ thống ngân hàng cốt lõi. Tuy nhiên, các chương trình phần mềm kết hợp với các chỉ tiêu định lượng và chỉ tiêu định tính để thực hiện đánh giá tự động chưa hạn chế những sự can thiệp trực tiếp của người sử dụng vào quá trình xếp hạng và phân loại khách hàng.

- Hệ thống đánh giá còn nhiều chỉ tiêu định tính phụ thuộc vào ý chí chủ quan của các cấp độ đánh giá (CBTD tại chi nhánh đánh giá từng khoản vay, cán bộ quản lý đánh giá danh mục khoản vay của chi nhánh, cán bộ quản lý tín dụng tại Hội Sở chính đánh giá cấp độ toàn danh mục..). Hiện nay, việc đánh giá đang được CBTD trực tiếp quan hệ KH thực hiện. Vì vậy, việc đánh giá có những ý chí chủ quan rất lớn, phụ thuộc vào mối quan hệ DN với CBTD. Trong thời gian tới việc thực hiện đánh giá tại chi nhánh phải do bộ phận chuyên trách thực hiện mà không phải là CBTD trực tiếp quan hệ với KH để đảm bảo tính khách quan trong đánh giá.

- Hạn chế lớn nhất đó là việc chấm điểm dựa trên báo cáo tài chính của KH trong khi số liệu trên báo cáo tài chính chỉ mang tính lịch sử, không cón tính kịp thời. Bên cạnh đó các DN Việt Nam chưa thực hiện tốt, tính công khai minh bạch về tình hình tài chính chưa cao; Trung tâm thông tin tín dụng CIC của NHNN nhưng thông tin không được thường xuyên cập nhật hoặc không đầy đủ, đặc biệt là đối với KH quan hệ tín dụng lần đầu. Vì vậy các văn bản pháp luật của Nhà nước cần phải có những quy định cụ thể và chặt chẽ hơn về vấn đề tính minh bạch trong

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 248 trang tài liệu này.

các báo cáo tài chính theo chuẩn mực kế toán, chuẩn mực báo cáo tài chính quốc tế, đồng thời thiết lập các cơ sở pháp lý cho việc trao đổi thông tin giữa NH và các cơ quan nhà nước.

Hiện tại VCB mới chỉ áp dụng một công cụ đo lường RRTD hạn chế RRTD cần nghiên cứu triển khai áp dụng mô hình đo lường RRTD mới theo thông lệ quốc tế. Theo yêu cầu của Basel II, các NHTM cần xây dựng hệ thống ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dự liệu đánh giá nội bộ -IRB. Theo đó NHTM sẽ xác định các biến số như: [38]

DP – Probability of Default: xác suất khách hàng không trả được nợ LGD: Loss Given Default: Tỷ trọng tổn thất ước tính

EAD: Exposure at Default – tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ

Thông qua các biến số trên, NH sẽ xác định được EL: Expected Loss – tổn thất có ước tính. Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể ước tính được tính toán dựa trên công thức sau: EL= DP xEAD x LGD

Xác suất không trả được nợ PD: Cơ sở ước lượng xác suất này là dữ liệu về các khoản nợ quá khứ trong vòng 5 năm trước đó của KH, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Dữ liệu được phân theo ba nhóm:

- Nhóm thông tin tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như các đánh giá của các tổ chức xếp hạng;

- Nhóm thông tin phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành;

- Nhóm thông tin mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ, tình hình số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi.

Các nhóm dữ liệu này được đưa vào một mô hình định sẵn để xử lý, từ đó tính được xác suất không trả được nợ của KH. Đó có thể là mô hình Logistic, mô hình phân lớp, mô hình chỉ số Z và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn chuyên nghiệp.

EAD: Exposure at Default – tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ

Theo thống kê của ủy ban Basel, tại thời điểm không trả được nợ, khách hàng thường có xu hướng rút vốn vay tới mức gần xấp xỉ hạn mức được cấp. Do đó Uỷ ban Basel II yêu cầu tính EAD như sau:

EAD = Dư nợ bình quân +LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân

Trong đó LEQ – Loan Equivalent Exposure là tỷ trọng phần vốn chưa sử dụng có nhiều khả năng sẽ được KH rút thêm tại thời điểm không trả được nợ. “LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân” chính là phần dư nợ KH rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức dư nợ bình quân.

LGD – Loss Given Default: tỷ trọng tổn thất ước tính. Đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm KH không trả được nợ LGD không chỉ bao gồm tổn thất về khoản vay mà còn bao gồm các tổn thất khác phát sinh khi KH không trả được nợ, đó là lãi suất đến hạn nhưng không được thanh toán và các chi phí hành chính có thể phát sinh như: chi phí xử lý tài sản thế chấp, các chi phí dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan.

Tỷ trọng tổn thất ước tính có thể tính toán theo công thức sau đây: LGD =( EAD – số tiền có thể thu hồi)/EAD

Trong đó, số tiền có thể thu hồi bao gồm các khoản tiền mà KH trả và các khoản tiền thu được từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. LGD cũng có thể được coi là 100% - tỷ lệ vốn có thể thu hồi được. Theo thống kê của Uy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thường mang gía trị rất cao (70 -80%) hoặc rất thấp (20 – 30%). Do đó, các NH không nên sử dụng tỷ lệ thu hồi vốn bình quân. Theo nghiên cứu của uỷ ban Basel, hai yếu tố giữ vai trò quan trọng nhất quyết định khả năng thu hồi vốn của NH khi KH không trả được nợ là tài sản bảo đảm của khoản vay và cơ cấu tài sản của KH.

Như vậy: Thông qua các biến số LAD, PD và EAD, NH sẽ xác định được EL

– tổn thất ước tính của các khoản vay. Nếu NH tính chính xác được tổn thất ước tính của khoản cho vay thì sẽ mang lại cho NH nhiều ứng dụng, cụ thể như:

- Việc áp dụng phương pháp IRB sẽ xác định đúng thực tế mức độ rủi ro của từng trạng thái rủi ro gồm khoản cho vay DN, cho vay các DN vừa và nhỏ, cho vay bán lẻ, cho vay thế chấp bất động sản,chứng khoán hoá, góp vốn cổ phần và các trạng thái không cân bằng khác. Như vậy, khi NH cho vay các KH tốt, hệ số rủi ro giảm xuống, và tất yếu dẫn đến tài sản RRTD giảm. Kết quả hệ số an toàn vốn tăng, điều này dẫn đến hình ảnh NH trở nên đẹp hơn đối với thị trường và các cơ quan giám sát.

- Xác định tổn thất ước tính sẽ giúp NH xây dựng hiệu quả hơn quỹ dự phòng RRTD. Hiện nay theo QĐ 493/2005/QĐ –NHNN về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý RRTD trong hoạt động NH của các tổ chức TD, các ngân hàng Việt Nam đa phần vẫn áp dụng việc trích lập dự phòng theo thời gian quá hạn, chỉ có một số ít NH đã có hệ thống xếp hạng hiệu quả và sử dụng phương

pháp định tính để xác định mức độ rủi ro của khoản TD, từ đó trích lập dự phòng theo tỷ lệ phù hợp. Tuy nhiên nếu NH xác định được chính xác tổn thất ước tính thì việc trích lập trở nên đơn giản, hiệu quả và chính xác hơn rất nhiều.

- Việc xác định được tổn thất ước tính, đặc biệt là xác định được DP – xác suất khả năng vỡ nợ của KH sẽ giúp NH nâng cao được chất lượng việc giám sát và tái xếp hạng khách hàng sau khi cho vay.

- Việc xác định chính xác tổn thất có thể dự tính sẽ giúp NH xác định chính xác được giá trị khoản vay. Điều này sẽ giúp phục vụ hiệu quả cho việc thực hiện quy trình Swap tín dụng, hay chứng khoán hoá các khoản vay của các NHTM sau này. Đây là xu hướng tất yếu mà các NHTM Việt Nam sẽ hướng tới phát triển Swap tín dụng và chứng khoán hoá chính là những công cụ hiệu quả nhất để san sẻ rủi ro và tạo tính linh hoạt trong quản lý danh mục các khoản vay của mỗi NHTM.

Như vậy: Việc xây dựng hệ thống ước tính tổn thất TD dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB là xu hướng tất yếu của các NHTM Việt Nam nói chung và VCB nói riêng trong quá trình hội nhập.Trong luận án này tác giả đề nghị hoàn thiện lại hệ thống chấm điểm xếp hạng khách hàng pháp nhân.

Hệ thống xếp hạng TD hiện đang áp dụng chưa tính đến yếu tố về độ tin cậy của các báo cáo tài chính của KH. Vì vậy, cần hoàn thiện lại theo hướng chia nhỏ thang điểm cho phần báo cáo tài chính của KH theo các mức độ tin cậy giảm dần như: kiểm toán đạt tiêu chuẩn; kiểm toán không đạt tiêu chuẩn; báo cáo do giám đốc xác nhận; báo cáo quản lý do kế toán trưởng ký xác nhận..

Xây dựng lại tiêu chí đánh giá cho phù hợp với tương quan hiện tại giữa các thành phần kinh tế trong nền kinh tế, mức độ giao dịch của KH trên cơ sở định hưởng TD của NH là mở rộng TD đối với các thành phần kinh tế khác ngoài kinh tế Nhà nước, các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Xây dựng, hoàn thiện các quy trình, quy chế cấp tín dụng phù hợp với nhu cầu của từng loại đối lượng KH theo lĩnh vực hoạt động, mục đích sử dụng vốn vay và vùng kinh tế nhằm thu hút được nhiều KH, làm tăng tính cạnh trạnh so với các NHTM khác.

Ngoài ra cần phải có quy định về giám sát thường xuyên hạng tín dụng của KH. Các trường hợp đánh giá lại xếp hạng tín dụng KH như sau:

- Rà soát lại giới hạn tín dụng cho khách hàng

- Có nợ quá hạn.

- Vi phạm các điều khoản và điều kiện trong việc vay vốn

- Những thay đổi đáng kế về giá trị thị trường của tài sản đảm bảo sau khi ngân hàng tiến hành định giá lại định kỳ giá trị tài sản đảm bảo.

- Có sự giảm sút rõ rệt trong kết quả hoạt động kinh doanh và tình hình tài chính của khách hàng.

- Thay đổi trong cơ cấu sở hữu và tư cách pháp lý của khách hàng

Để hỗ trợ thực hiện được các yêu cầu trên tác giả đề xuất ứng dụng mô hình định lượng nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín dụng của các khách hàng pháp nhân. Ứng dụng mô hình xếp hạng tín nhiệm đối với khách hàng pháp nhân (khảo sát tại NHTMCPNT Việt Nam – chi nhánh Đà Nẵng)

Đề xuất sử dụng mô hình định lượng

Hiện nay các NHTM Việt Nam cam kết thực theo Basel II, hiệp định này đòi hỏi các quốc gia xếp hạng tín nhiệm các định chế tài chính (trong đó có các NHTM) và xếp hạng tín nhiệm các khách hàng theo các mô hình định lượng. Đó cũng là một yêu cầu hội nhập khu vực và quốc tế đối với hệ thống NH. Luận án đề xuất sử dụng một số mô hình phân tích định lượng (mục 1.5 chương I) để xếp hạng tín dụng các khách hàng pháp nhân.

Trong hoạt động tín dụng NH, nhận biết những dấu hiệu không có khả năng thanh toán của KH là cần thiết cho công tác quản trị RRTD tại ngân hàng. Hiện nay, đã có nhiều mô hình nghiên cứu về vấn đề này cả định tính và định lượng. Tuy nhiên chưa có nhiều mô hình thử nghiệm phân tích ảnh hưởng của các yêu tố đến xếp hạng tín dụng KH pháp nhân tại NHTM ở Việt Nam trên cơ sở tiếp cận mô hình phân lớp và mô hình Logistic.

Căn cứ về các yếu tố xếp hạng của toàn hệ thống VCB thì thấy, thứ hạng tín dụng của một DN chịu tác động của rất nhiều yếu tố gồm: các yếu tố về quy mô; các yếu tố định lượng (các chỉ tiêu tài chính) và các yếu tố định tính (yếu tố phi tài chính), các ngành sản xuất kinh doanh ở địa phương nơi các chi nhánh NH hoạt động kinh doanh là khác nhau. Nên việc tìm ra những yếu tố nào đó có ảnh hưởng ít hay nhiều đến khả năng mà KH pháp nhân rơi vào thứ hạng tín dụng nào đó tại mỗi chi nhánh NH quản lý gắn với đặc thù kinh tế -xã hội ở địa phương là cần thiết. Từ đó, ta có thể cho CBTD có thêm căn cứ đánh giá được thứ hạng tín dụng của KH dựa vào các thông tin thu thập về DN trong thẩm định cho vay một cách nhanh chóng.

Hiện này KH chủ yếu của VCB rất phong phú chủ yếu là KH pháp nhân chiếm 90% (theo bảng 2.13 chương II). Như vậy, RRTD từ KH pháp nhân có thể xem là đại diện cho RRTD của NH từ phía KH. Hơn nữa thông tin về các KH thể nhân không được thu thập một cách hệ thống. Với đặc điểm này, tác giả đã sử dụng dữ liệu về hồ sơ của 115 KH pháp nhân tại VCB chi nhánh Đà Nẵng là minh chứng.

Từ số liệu thực tế của 115 KH pháp nhân dựa trên các yếu tố về quy mô; Các yếu tố tài chính; Các yếu tố phi tài chính tác giả xây dựng mô hình để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến xếp hạng tín dụng KH pháp nhân tại chi nhánh Ngân hàng Ngoại Thương Đà Nẵng.

Sử dụng mô hình hồi quy đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến thứ hạng tín dụng của các KH pháp nhân. Kết quả đó sẽ là một gợi ý ứng dụng mô hình trong quản lý RRTD, góp phần nâng cao CLTD của mỗi chi nhánh ngân hàng của VCB trên phạm vi toàn quốc.

Tác giả hy vọng rằng những vấn đề đặt ra khi sử dụng các mô hình định lượng với dữ liệu nói trên và các kết quả nhận được có thể mở rộng và vận dụng cho các chi nhánh khác của NHNT Việt Nam.

* Cơ sở dữ liệu về khách hàng của NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam – chi nhánh Đà Nẵng

+ Cơ cấu khách hàng pháp nhân: Dựa vào dự liệu của 115 doanh nghiệp và sử dụng phần mềm SPSS, tác giả tổng hợp được:

- 22 DN hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp – xây dựng;

- 21 DN hoạt động lĩnh vực công nghiệp chế biến và

- 69 DN hoạt động trong lĩnh vực thương mại dịch vụ

Điều đó cho thấy khách hàng hoạt động trên địa bàn thành phố Đà Nẵng chủ yếu ngành thương mại dịch vụ còn lại ngành xây dựng chiếm tỷ trọng 19% và công nghệ chế biến 18%. (Phụ luc bảng 3.1)

Trong số 115 doanh nghiệp thì có: (Phụ lục bảng 3.2).

- 75 doanh nghiệp có quy mô nhỏ chiếm tỷ trọng 65%,

- 20 doanh nghiệp có quy mô trung bình và

- 20 DN có quy mô lớn chiếm tỷ trọng 17,4%. Về hình thức sở hữu thì có:

- 21 doanh nghiệp nhà nước chiếm tỷ trọng 18,26%,

- 16 công ty cổ phần đại chúng chiếm tỷ trọng 14% và

- 74 doanh nghiệp loại hình sở hữu khác chiếm tỷ trọng 64,4%.( phụ lục bảng 3.3)

+ Cấu trúc dữ liệu

- Các khoản mục thông tin về khách hàng: Tên khách hàng, địa chỉ và mã thuế về từng khách hàng xin không được tiết lộ. Mẫu số liệu về Thông tin khách hàng doanh nghiệp 3 (trong 115 doanh nghiệp) tiếp cận từ chi nhánh VCB Đà Nẵng (xem phụ lục bảng 2.4). Mô tả thông tin về khách hàng đã khảo sát của 115 khách hàng có những nội dung cơ bản sau:

(1) Thông tin về xếp hạng tín dụng của khách hàng: Kết quả chấm điểm xếp hạng tín dụng của 115 khách hàng bao gồm các chỉ tiêu sau: (1)Tổng điểm tài chính với các chỉ tiêu cơ bản sau: Chỉ tiêu thanh khoản, Chỉ tiêu hoạt động, Chỉ tiêu cân nợ, Chỉ tiêu thu nhập(2) Tổng điểm phi tài chính: Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng; Trình độ quản lý và môi trường nội bộ; Quan hệ với ngân hàng; Các nhân tố ảnh hưởng đến ngành; Các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp; (3)Tổng điểm; (4) Kết quả xếp hạng tín dụng. Qua sử dụng SPSS với bộ số liệu của 115 doanh nghiệp tác giả tổng hợp được khách hàng xếp hạng tín dụng ở các mức sau:

 Từ A -> AA+ có 92 doanh nghiệp hoạt động tốt, chiếm tỷ trọng 80%, trong đó: 37 khách hàng xếp loại A chiếm tỷ trọng 32,2%, 18 khách hàng được xếp loại AA còn lại khách hàng xếp loại A+ và AA+. Theo quy định về xếp loại tín dụng của VCB thì chỉ có 3 mức AAA, AA, A trong khi kết quả phân tích, tổng hợp có 26 khách hàng xếp loại A+ và 11 khách hàng xếp loại AA+ có khác so với quy định của VCB.Theo quy định của VCB khách hàng được xếp ở các mức sau:

+ Mức AAA: Đây là những khách hàng có tiềm lực mạnh, năng lực quản trị tốt, hoạt động hiệu quả, triển vọng phát triển, thiện chí tốt. Rủi ro thấp nhất. Ưu tiên đáp ứng tối đa nhu cầu tín dụng với mức ưu đãi về lãi suất, có thể áp dụng cho vay không có tài sản đảm bảo. Tăng cường mối quan hệ với khách hàng.

+ Mức AA: DN hoạt động hiệu quả, triển vọng tốt, thiện chí tốt. rủi ro thấp. ưu tiên đáp ứng tối đa nhu cầu tín dụng với mức ưu đãi về lãi suất, có thể áp dụng cho vay không tài sản đảm bảo. Tăng cường mối quan hệ với KH

+ Mức A: Hoạt động hiệu quả, tình hình tài chính tương đối tốt khả năng trả nợ đảm bảo, có thiện chí. Rủi ro thấp, ưu tiên đáp ứng nhu cầu tín dụng. Không yêu cầu cao về biện pháp đảm bảo tiền vay.

Vậy những KH xếp loại A+ và AA+ có đủ tiêu chuẩn được xếp vào nhóm AAA đối với AA+ và A+ đã đủ điều kiện được xếp vào nhóm AA hay không.

 Số khách hàng xếp hạng tín dụng từ mức B-> BBB có 21 doanh nghiệp có rủi ro tín dụng, chiếm tỷ trọng 18% trong đó: 10 khách hàng xếp ở mức BBB, 7 khách hàng được xếp ở mức BB, 3 khách hàng được xếp ở mức BB+ và 1 khách hàng được xếp ở mức B. Tại chi nhánh Đà Nẵng khách hàng được xếp ở mức BB+ có khác so với mức quy định của VCB:

+ Mức BBB: KH hoạt động hiệu quả, có triển vọng phát triển, có một số hạn

chế về tài chính và quản lý. Rủi ro trung bình. Có thể mở rộng tín dụng. Hạn chế áp dụng các điều kiện ưu đãi. Đánh giá kỹ về chu kỳ kinh tế và tính hiệu quả khi cho vay dài hạn.

+ Mức BB: DN hoạt động hiệu quả, có triển vọng phát triển, có một số hạn chế về tài chính và quản lý trung bình. Rủi ro trung bình. Có thể gặp khó khăn khi các điều kiện kinh tế bất lợi kéo dài. Hạn chế mở rộng tín dụng, chỉ tập trung tín dụng ngắn hạn và yêu cầu tài sản đảm bảo đầy đủ.

+ Mức B: Doanh nghiệp hoạt động hiệu quả không cao và dễ bị biến động.

Rủi ro. Tập trung thu hồi nợ vay.

 Số khách hàng xếp hạng tín dụng từ mức C-> CCC có 2 doanh nghiệp chiếm tỷ trọng 2%, trong đó: 1 khách hàng xếp loại C và 1 khách hàng xếp loại CCC.

+ Mức CCC: Doanh nghiệp hoạt động hiệu quả thấp, năng lực tài chính không đảm bảo, trình độ quản lý kém; rủi ro có nguy cơ mất vốn;hạn chế cấp tín dụng. Giãn nợ và gia hạn nợ chỉ thực hiện nếu có phương án khắc phục khả thi.

+ Mức CC: Doanh nghiệp hoạt động hiệu quả thấp, tài chính không đảm bảo, trình độ quản lý kém. Rủi ro cao.

+ Mức C: Doanh nghiệp bị thua lỗ và ít có khả năng hồi phục, tình hình tài chính kém, khả năng trả nợ không đảm bảo. Rủi ro cao. Có nhiều khả năng không thu hồi được nợ vay.Tập trung thu hồi nợ, kể cả xử lý sớm tài sản đảm bảo; xem xét đưa ra toà kinh tế.

Qua tổng hợp và phân tích kết quả xếp hạng tín dụng tại VCB – chi nhánh Đà Nẵng ta thấy (phụ lục bảng 3.5 và bảng 3.6)

Có 11 doanh nghiệp đạt mức xếp hạng tín dụng AA+ với tổng điểm giao động ở mức thấp nhất 88,4 cao nhất 96,6 điểm. Cách xếp hạng mức tín dụng khách hàng của chi nhánh có khác so với quy định của VCB, nhóm KH đạt điểm từ > 92,3 thì xếp hạng mức: AAA và Nhóm KH đạt điểm từ 84,8 -> 92,3 thì xếp hạng mức AA. Như vậy có một số KH chỉ đạt mức xếp hạng tín dụng ở mức AA thôi và không có mức hạng AA+ cho 11 khách hàng tổng hợp ở trên.

Có 18 DN đạt mức xếp hạng tín dụng AA với tổng điểm giao động ở mức thấp nhất 83 điểm cao nhất 87,2 điểm. Trường hợp này, xếp hạng mức tín dụng khách hàng của chi nhánh đã hạ thấp mức điểm xếp hạng của nhóm AA so với quy định của VCB là khách hàng phải đạt điểm từ 84,8 -> 92,3 thì xếp hạng mức AA.

Có 26 DN đạt mức xếp hạng tín dụng A+ với tổng điểm giao động ở mức thấp nhất 78.34 điểm cao nhất 82.91điểm. Khách hàng đạt mức xếp hạng TD A có

Xem tất cả 248 trang.

Ngày đăng: 27/11/2022