Các Yếu Tố Đánh Giá Trong Quá Trình Thẩm Định Tín Dụng

xu hướng rút vốn vay tới mức gần xấp xỉ hạn mức được cấp. Do đó, ủy 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 khách hàng 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 khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức dư nợ bình quân.

Việc xác định LEQ - tỷ trọng phần vốn rút thêm có ý nghĩa quyết định đối với độ chính xác của ước lượng về dư nợ của khách hàng tại thời điểm không trả được nợ. Cơ sở xác định LEQ là các số liệu quá khứ. Điều này dẫn đến những khó khăn lớn trong tính toán.

Thứ ba, LGD: tỷ trọng tổn thất ước tính - đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng 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 khách hàng 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 cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan.Tỷ trọng tổng 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 khách hàng 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 ủy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thường mang giá trị rất cao (70% - 80%) hoặc rất thấp (20 - 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 giữ vai trò quan trọng

nhất quyết định khả năng thu hồi vốn của ngân hàng khi khách hàng không trả được nợ là tài sản bảo đảm của khoản vay và cơ cấu tài sản của khách hàng.

3.2.4.2. Các yếu tố đánh giá trong quá trình thẩm định tín dụng

a. Yếu tố trong chính sách khách hàng

Như đã trình bày ở phần trên, chính sách lựa chọn khách hàng của ngân hàng là một trong những nội dung quan trọng ảnh hưởng tới tình hình cung ứng tín dụng của ngân hàng. Do đó cần thiết phải đánh giá yếu tố này trong dự báo rủi ro tín dụng của Ngân hàng.

Các yếu tố có thể xem xét để đánh giá tác động của chính sách lựa chọn khách hàng tới mức độ rủi ro tín dụng như sau:

Bảng 3.1: Chỉ tiêu đánh giá các yếu tố trong chính sách khách hàng

Chỉ tiêu đánh giá

Đo lường
Ngành nghề	Mã hóa các nhóm ngành nghề theo VSIC 2007: nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản; Khai khoáng; công nghiệp chế biến, chế tạo; sản xuất và phân phối điện, khí đốt; Xây dựng và kinh doanh bất động sản; thương mại; vận tải, kho bãi; dịch vụ lưu trú, ăn uống và vui chơi giải trí; thông tin và truyền thông; dịch vụ y tế, giáo dục, đào tạo, tư vấn và các dịch vụ khác
Qui mô	Vốn chủ sở hữu, doanh thu thuần, tổng tài sản, số lượng lao động
Năm kinh doanh	Số năm kinh doanh từ khi có quyết định thành lập

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 192 trang tài liệu này.

b. Các yếu tố trong thẩm định thông tin khách hàng

Trong quá trình thẩm định hồ sơ tín dụng, NHTM tiến hành đánh giá hồ sơ của khách hàng xin cấp tín dụng. Ngay ở nội dung lựa chọn khách hàng này, NHTM cần phải đánh giá được rủi ro tiềm ẩn của các khách hàng. Nội dung đầu tiên cần đánh giá là đánh giá năng lực của khách hàng về (1) đặc điểm nhóm khách hàng; (2) năng lực phi tài chính và (3) năng lực tài chính.

Đây chính là nhóm yếu tố ảnh hưởng tới mức độ rủi ro tín dụng trong tương lai của Ngân hàng.

(1) Đặc điểm nhóm khách hàng

Các chỉ tiêu sau đây thường được các Ngân hàng sử dụng trong bảng danh mục thông tin cần cung cấp của khách hàng tới xin cấp tín dụng.

Bảng 3.2: Các chỉ tiêu đánh giá đặc điểm nhóm khách hàng

Chỉ tiêu đánh giá

Đo lường
Giới tính	Mã hóa 0/1
Tuổi/ số năm kinh doanh	Mã hóa nhóm tuổi/ năm kinh doanh
Thu nhập/ qui mô của doanh nghiệp	Mã hóa nhóm thu nhập/ qui mô
Nghề nghiệp/ ngành nghề	Mã hóa nhóm nghề nghiệp/ ngành nghề
Trình độ	Mã hóa nhóm trình độ

(2) Đánh giá năng lực phi tài chính

Phương pháp được áp dụng phổ biến ở các nước phát triển hiện này là phương pháp đánh giá hành vi qua hệ thống điểm số - “Behavior Scoring”. Với phương pháp này, các ngân hàng thương mại có thể dự báo được hành vi trong tương lai của người/ chủ thể xin cấp tín dụng. Quan điểm của phương pháp này là có tồn tại tác động có nghĩa giữa lịch sử hành vi sử dụng dịch vụ tín dụng của người/chủ thể xin cấp tín dụng với rủi ro tín dụng trong tương lai của món tín dụng hay của ngân hàng sẽ cấp tín dụng.

Phương pháp này xây dựng một bộ chỉ tiêu đánh giá về hành vi sử dụng dịch vụ tín dụng trong quá khứ trên toàn hệ thống các Ngân hàng thương mại mà khách hàng có quan hệ giao dịch. Cụ thể như sau:

Bảng 3.3: Bảng chỉ tiêu đánh giá năng lực phi tài chính của khách hàng

Chỉ tiêu đánh giá

Đo lường

Nợ quá hạn

Số lượt xẩy ra nợ quá hạn

Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ

Duy trì hạn mức tín dụng

Tỷ lệ số dư tài khoản trên giới hạn tín dụng
Sử dụng khoản vay	Mục đích sử dụng Tần suất sử dụng
Thu hồi khoản vay	Giá trị thu hồi Tần suất thu hồi
Nghiệp vụ tín dụng xoay vòng	Số lượng thực hiện
Tình hình giải ngân	Tỷ lệ giải ngân thực tế so với tỷ lệ giải ngân kế hoạch
Tình hình thu hồi món tín dụng	Tỷ lệ thu hồi thực tế so với tỷ lệ thu hồi kế hoạch

(3) Đánh giá năng lực tài chính

Năng lực tài chính của khách hàng được đánh giá đầu tiên dựa trên mô hình điểm số Z. Đây là chỉ tiêu tổng hợp thể hiện hiện trạng tài chính của chủ thế xin cấp tín dụng.

Bảng 3.4: Chỉ tiêu đánh giá năng lực tài chính

Chỉ tiêu đánh giá

Đo lường
Tình trạng tài chính	Điểm số Z*

Trong đó, mô hình điểm số Z được mô tả như sau: Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5

Trong đó:

X1: Tỷ số “Vốn luân chuyển ròng/tổng tài sản” X2: Tỷ số “Lợi nhuận tích lũy/tổng tài sản”

X3: Tỷ số “Lợi nhuận trước thuế và lãi/tổng tài sản”

X4: Tỷ số “Trị giá cổ phiếu/ giá trị ghi sổ của nợ dài hạn” X5: Tỷ số “ Doanh thu/tổng tài sản”

Trị số Z càng cao, thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Như vậy, khi trị số Z thấp hoặc là một số âm là một căn cứ để xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.

c. Yếu tố trong thẩm định tài sản đảm bảo

Trong bộ hồ sơ xin cấp tín dụng, khách hàng cũng phải cung cấp liên quan tới tài sản đảm bảo dự kiến cho khoản vay. Đây là tài sản được sử dụng để thực hiện trách nhiệm hoàn trả khoản vay trong điều kiện khách hàng không thể thực hiện được các cam kết hoàn trả thông thường trong hợp đồng tín dụng. Rủi ro phát sinh khi tính thanh khoản của tài sản thế chấp giảm, giá trị tài sản thế chấp trên thị trường giao dịch biến động mạnh so với giá trị tại thời điểm thẩm định.

Chính vì vậy để hạn chế rủi ro này, trong dự báo rủi ro, các NHTM cần đưa yếu tố biến động giá trị của tài sản đảm bảo vào để đánh giá. Cụ thể là có thể áp dụng chỉ tiêu sau:

Bảng 3.5: Chỉ tiêu đánh giá tài sản đảm bảo

Chỉ tiêu đánh giá

Đo lường
Tài sản đảm bảo	VAR của giá trị tài sản đảm bảo

3.2.4.3. Mô hình dự báo rủi ro tín dụng của NHTM

Từ các yếu tố sử dụng trong đánh giá món tín dụng; và chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng của NHTM, nghiên cứu đề xuất một mô hình định lượng dự báo rủi ro tín dụng như sau: với biến rủi ro tín dụng là biến phụ thuộc; và biến chính sách khách hàng; đặc điểm khách hàng, năng lực tài chính, năng lực phi tài chính và tài sản đảm bảo là các biến độc lập trong mô hình. Mục đích của mô hình là tìm ra tác động có nghĩa và mức độ tác động giữa biến độc lập tới biến phụ thuộc.

Sơ đồ 3.2: Mô hình dự báo rủi ro tín dụng

ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA MÓN TÍN DỤNG

CHÍNH SÁCH KHÁCH HÀNG

ĐẶC ĐIỂM KHÁCH HÀNG

RỦI RO TÍN DỤNG TỔN THẤT DỰ TÍNH (EL)

NĂNG LỰC PHI TÀI CHÍNH

NĂNG LỰC TÀI CHÍNH

TÀI SẢN ĐẢM BẢO

Mô hình đánh giá tác động của năm nhóm chỉ tiêu này tới chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng của NHTM theo Basel II, cụ thể là (1) mối tương quan giữa chính sách khách hàng và rủi ro tín dụng thể hiện tác động giữa chính sách khách hàng và rủi ro tiềm ẩn của NHTM và (2) mối tương quan giữa từng nội dung đánh giá trong mỗi hợp đồng tín dụng (nhóm đặc điểm khách hàng, năng lực phi tài chính, năng lực tài chính, tài sản đảm bảo) và rủi ro tín dụng dự kiến của Ngân hàng.

3.2.4.4. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu của mô hình

a. Phương pháp thu thập số liệu

Các dữ liệu được thu thập dựa trên các dữ liệu về kết quả hoạt động trong quá khứ của ngân hàng thương mại, cụ thể là:

• Đặc điểm về các nhóm khách hàng đã sử dụng dịch vụ tín dụng

• Các hồ sơ về khách hàng đã sử dụng dịch vụ tín dụng

• Số liệu về kết quả thực hiện tín dụng trong quá khứ: doanh số tín dụng, phân loại các nhóm nợ, tỷ lệ nợ xấu, ...

Số liệu thu thập cần tối thiểu trong 3 kỳ kinh doanh (giá trị của các biến số được tính bình quân trong ít nhất 3 năm).

b. Phương pháp xử lý số liệu

Với các công cụ thống kê, các dữ liệu sẽ được xử lý theo từng bước như

• Tổng hợp các đặc điểm thống kê của các biến (nhóm yếu tố) mô tả

trong phần đo lường theo thời gian;

• Thực hiện hồi qui đa biến để đánh giá tác động có nghĩa của toàn bộ các biến độc lập tới biến phụ thuộc và tác động của từng biến độc lập tới biến phụ thuộc, từ đó đưa ra dự báo, nhận xét về rủi ro tín dụng đối với mỗi khách hàng được xem xét.

3.2.5. Xây dựng mô hình phân loại nợ sử dụng kết quả của việc xếp hạng tín dụng nội bộ

Hiện nay, ngân hàng NNo&PTNT Việt Nam đang thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng theo quy định của Ngân hàng Nhà Nước đang được áp dụng phổ biến trong hệ thống ngân hàng Việt Nam. Trong khi đó, theo quy định này, việc thực hiện phân loại nợ chủ yếu dựa vào thời hạn nợ quá hạn và một số chỉ tiêu khác nhưng việc phân loại nợ như vậy là chưa thực sự phản ánh đúng bản chất của các khoản nợ đó bởi nó các chỉ tiêu sử dụng để phân loại nợ chưa bao quát lên toàn bộ hoạt động, lợi thế và rủi ro của khách hàng vay. Trong khi đó, hiện nay ngân hàng NNo&PTNT Việt Nam đã xây dựng được hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ khá toàn diện nhưng lại chưa khai thác, tận dụng tối đa ưu điểm kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ cho việc lượng hóa rủi ro cũng như cho mục đích phân loại nợ nhằm trích lập dự phòng rủi ro.

Bên cạnh đó, theo thông lệ quốc tế, việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro cần được thực hiện dựa chủ yếu trên các yếu tố định tính. Trong đó, theo mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng NNo&PTNT Việt Nam đã dựa trên rất nhiều chỉ tiêu định tính, đánh giá khá toàn diện, bao quát hầu hết các hoạt động, rủi ro và lợi thế của khách hàng.

Do đó, để phù hợp với thông lệ quốc tế, tằng cường năng lực quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng cũng như tận dụng kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ đã thực hiện. Ngân hàng NNo&PTNT Việt Nam cần xây dựng việc phân loại nợ cho vay và thực hiện trích lập dự phòng dựa trên kết quả của việc xếp hạng tín dụng nội bộ, cụ thể theo điều 11 về phân loại nợ và cam kết ngoại bảng theo phương pháp định tính của thông tư số thông tư 02/2013/TT- NHNH về quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài thì các khoản nợ còn có thể được phân loại theo cách sau:

Bảng 3.6: Bảng phân loại nợ dựa vào hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Xếp hạng	Đánh giá	Nhóm nợ phân loại
1	AAA	Thượng hạng	1
2	AA	Xuất sắc	1
3	A	Rất tốt	1
4	BBB	Tốt	2
5	BB	Khá	2
6	B	Trung bình khá	2
7	CCC	Trung bình	3
8	CC	Dưới trung bình	3
9	C	Rủi ro không thu được nợ cao	4
10	D	Rủi ro không thu được nợ rất cao	5

Sau khi tiến hành phân loại nợ như trên, đối với các khoản cho vay cần thực hiện trích lập dự phòng, Ngân hàng sẽ thực hiện trích lập dự phòng tương tự theo quy định của NHNN hiện nay, cụ thể:

Số tiền dự phòng cụ thể phải trích đối với từng khách hàng được tính theo công thức sau: