Nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế tại ngân hàng thương mại Việt Nam - 15

nhằm nhận dạng, đo lường và kiểm tra, kiểm soát rủi ro lãi suất trong sổ sách ngân hàng, bao gồm một chiến lược được Hội đồng quản trị phê duyệt và được thực hiện bởi ban quản lý cấp cao; chiến lược này cũng cần phải phù hợp với quy mô và mức độ phức tạp của tổ chức của loại rủi ro.

Nguyên tắc 17: Kiểm tra và kiểm toán nội bộ: Cơ quan quản lý nhà nước phải đảm bảo rằng ngân hàng phải có hệ thống kiểm tra, kiểm soát và kiểm toán nội bộ phù hợp với quy mô và mức độ phù hợp với loại hình kinh doanh của tổ chức.

Nguyên tắc 18 – Lạm dụng các dịch vụ tài chính: Cơ quan quản lý nhà nước phải đảm bảo được rằng các ngân hàng có chính sách và quy trình, bao gồm các quy tắc nghiêm ngặt về “nhận biết khách hàng”, nâng cao các tiêu chuẩn đạo đức nghề nghiệp trong lĩnh vực tài chính và bảo vệ ngân hàng không bị lợi dụng, một cách vô tình hay cố ý, vào các hoạt động phạm pháp.

Nguyên tắc 19 – Phương pháp giám sát: Một hệ thống giám sát ngân hàng hiệu quả yêu cầu các cơ quan quản lý nhà nước xây dựng và duy trì sự hiểu biết sâu sắc về hoạt động của từng ngân hàng và tập đoàn ngân hàng, đồng thời cả hệ thống ngân hàng, tập trung vào sự an toàn và tính bền vững, cũng như sự ổn định của toàn hệ thống ngân hàng.

Nguyên tắc 20 – Kỹ thuật giám sát: Một hệ thống giám sát ngân hàng hiệu quả phải bao gồm cả thanh tra tại chỗ và kiểm soát từ xa và sự liên hệ mật thiết giữa cơ quan quản lý nhà nước với ban điều hành của ngân hàng.

Nguyên tắc 21 – Thông tin giám sát: Cơ quan quản lý nhà nước phải có các phương tiện thu thập, xem xét và phân tích các báo cáo về an toàn hoạt động và các chỉ số thống kê do các ngân hàng gửi về trên cơ sở đơn lẻ và tổng hợp, đồng thời phải có phương tiện để xác minh tính trung thực của các báo cáo này thông qua hoặc là thanh tra tại chỗ hoặc thuê các chuyên gia độc lập.

Nguyên tắc 22 – Kế toán và công bố công khai: Cơ quan quản lý nhà nước phải đảm bảo được rằng mỗi ngân hàng phải duy trì việc ghi chép sổ sách đầy đủ và theo đúng các chuẩn mực kế toán được quốc tế công nhận, và công bố công khai thường xuyên các thông tin phản ánh đúng tình trạng tài chính và lợi nhuận của ngân hàng.

Nguyên tắc 23- Quyền xử lý vi phạm của cơ quan quản lý nhà nước: Cơ quan quản lý nhà nước phải có công cụ hỗ trợ họ đưa ra các biện pháp xử lý vi

phạm kịp thời. Trong đó bao gồm khả năng thu hồi Giấy phép hoạt động hoặc cảnh báo việc thu hồi Giấy phép hoạt động.

Nguyên tắc 24 – Giám sát hợp nhất: Một yếu tố nhạy cảm của việc giám sát hệ thống ngân hàng là cơ quan quản lý nhà nước giám sát các tập đoàn ngân hàng trên cơ sở hợp nhất, theo dõi sát sao, và áp dụng tất cả các quy tắc đảm bảo an toàn đối với tất cả các khía cạnh kinh doanh mà tập đoàn thực hiện trên toàn cầu.

Nguyên tắc 25 – Quan hệ giữa cơ quan quản lý nhà nước nước sở tại và nước nguyên xứ: Việc giám sát hợp nhất xuyên biên giới đòi hỏi sự hợp tác và trao đổi thông tin giữa cơ quan quản lý nhà nước nước sở tại với các cơ quan quản lý có liên quan, chủ yếu là các cơ quan quản lý nhà nước của nước nguyên xứ. Các cơ quan quản lý nhà nước trong lĩnh vực ngân hàng phải yêu cầu các hoạt động tại nước sở tại của ngân hàng nước ngoài được thực hiện theo cùng một tiêu chuẩn như đối với các tổ chức trong nước.

Phụ lục 2.3b: Kỹ thuật giảm thiểu rủi ro tín dụng theo các cách tiếp cận


Tài sản đảm bảo có thể chấp nhận:

+ Tiền mặt

+ Vàng

+ Chứng chỉ tiền gửi có xếp hạng rủi ro BB/BBB/A-

+ Không xếp hạng, nhưng là các tài sản do ngân hàng phát hành

+ Các loại cổ phiếu, trái phiếu chuyển đổi hoặc các cổ phiếu được niêm yết

+ Một số chứng chỉ quỹ


Cách tiếp cận SA


Cách tiếp cận FIRB


Cách tiếp cận AIRB

Bảo lãnh và công cụ tín dụng phái sinh: do chính phủ, các ngân

hàng, tổ chức có độ tín nhiệm tối thiểu mức A-

Các loại TSĐB được chấp nhận theo cách tiếp cận nâng cao:

+ Nhà ở và nhà thương mại

+ Các khoản phải thu

+Các tài sản đảm bảo khác được quy định bởi cấp thẩm quyền


Các loại khác



Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 129 trang: Nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế tại ngân hàng thương mại Việt Nam

Nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế tại ngân hàng thương mại Việt Nam - 15

Nguồn: Basel II, quy định 145 -146

Phụ lục 2.4: Các chủ đề chính trong công bố thông tin bắt buộc của Basel II


1. Phạm vi áp dụng

7. Giảm thiểu rủi ro tín dụng

2. Vốn

8. Chứng khoán hóa

3. An toàn vốn

9. Rủi ro thị trường

4. Rủi ro tín dụng – thông tin công bố chung

10. Rủi ro hoạt động

5. Rủi ro tín dụng – Cách tiếp cận chuẩn hóa SA

11. Đầu tư vốn cổ phần

6. Rủi ro tín dụng – Tiếp cận nội bộ IRB

12.Rủi ro lãi suất trong sổ ngân hàng

Nguồn: Tổng hợp theo Basel II

Phụ lục 2.5a

Bảng 2.1: Trọng số rủi ro tín dụng theo phương pháp chuẩn hóa



Hệ số rủi ro đối với khoản tín dụng


BASEL I

BASEL II

AAA

đến AAA-

A+

đến A-

BBB+

đến BBB-

BB+

đến BB-

B+

đến B-

Dưới B-

Không xếp hạng

Đối với quốc gia, NHTW


0

20

50

100

100

150

100

Đối với BIS, IMF, ECB, EC,

MDBs

0

0







Đối với NH và nhà bảo hiểm

Lựa chọn 1

0

20

50

100

100

100

150

100

Lựa chọn 2

20

20

50

50

100

100

150

50

Đối với NH và công ty bảo hiểm (cho vay từ 3 tháng trở xuống)-

Lựa chọn 2



20


20


20


50


50


150


20

Đối với doanh nghiệp


20

50

100

100

150

150

100

Nguồn: Tổng hợp từ “Sự thống nhất quốc tế về đo lường và các tiêu chuẩn vốn” [51]

Nhìn vào bảng 2.1 trọng số rủi ro tín dụng theo phương pháp chuẩn hóa, sự khác biệt của Basel II với Basel I ở một số điểm mới như:

(i) Kết quả đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín dụng độc lập được sử dụng để nâng cao mức độ chính xác khi xếp hạng rủi ro cho tài sản có. Cơ quan thanh tra của từng quốc gia sẽ căn cứ vào Hướng dẫn của Ủy ban giám sát để quyết định lựa chọn nguồn dữ liệu của tổ chức xếp hạng độc lập đủ tiêu chuẩn làm cơ sở phân loại tài sản có. Trong trường hợp không có kết quả xếp hạng của tổ chức xếp hạng độc lập thì một khoản mục tài sản có sẽ phải chịu hệ số rủi ro100%;

(ii) Nợ quá hạn phải đưa vào nhóm có hệ số rủi ro 150%, trừ trường hợp ngân hàng đã lập dự phòng đầy đủ;

(iii) Mở rộng hơn nữa phạm vi các hình thức đảm bảo (tài sản thế chấp, cầm cố, bảo lãnh) mà ngân hàng có thể được phép chấp nhận khi tính toán mức vốn tối thiểu theo yêu cầu. Đồng thời, Basel II cũng đưa ra một số phương pháp khác nhau để xác định giá trị thị trường của công cụ được sử dụng là tài sản đảm bảo, từ đó tính toán mức vốn có thể được khấu trừ.


Phụ lục 2.5b: Các bước cơ bản xây dựng mô hình xếp hạng theo Basel

Bước 1 - Thu thập và làm sạch số liệu: Số liệu ở đây có thể từ nhiều nguồn khác nhau, nguồn dữ liệu nội bộ, dữ liệu mua bên ngoài, dữ liệu của các ngân hàng khác. Khi đã đủ dữ liệu thu thập được, các dữ liệu này cần được làm sạch và sắp xếp theo chuẩn nhất định, với những dữ liệu còn thiếu, cần phải gắn cho những biến trung vị phù hợp;

Bước 2 - Phân tích cơ bản các biến: Sau khi đã có một hệ thống dữ liệu phù hợp, cần phối hợp với bộ phận phân tích tín dụng để đánh giá các biến lựa chọn, thông thường các biến liên quan đến các chỉ số tài chính, hoặc có thể là các biến số khác như số năm hoạt động của công ty, thị trường kinh doanh, lịch sử trả nợ của khách hàng. Và khi các biến này được lựa chọn trong các tiêu chí xếp hạng, bắt đầu tiến hành phân tích các biến trong tổng thể và trong khả năng tự thân của biến đó phản ánh độ rủi ro. Kết quả của các đánh giá này sẽ là mối tương quan giữa các chỉ tiêu với rủi ro không trả nợ của khách hàng (có thể đưa ra dưới dạng các biểu đồ). Kết quả đánh giá này có thể dạng điểm số và quy chuẩn ra các thang điểm chữ tương ứng với hạng rủi ro (ví dụ: AAA = 1, AA+ =2);

Bước 3 - Chuyển đổi các tỷ lệ đã chọn trước khi sử dụng các hàm hồi quy (Ratio transformation). Một cách đơn giản nhất là đưa vào giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất cho mỗi tỷ lệ, tuy nhiên để có được độ chuẩn cao hơn, nên sử dụng dạng biểu đồ tại các điểm mà sự biến động của các biến là gần như không có;

Bước 4 - Các tỷ lệ được chọn đã có thể tổng hợp lại và sẵn sàng cho việc đưa vào hàm hồi quy để tính toán (Logistic regression). Cần phải xác định được mối tương quan tốt nhất giữa các biến số. Có thể sử dụng bằng một trong các kỹ thuật sau:

- Kĩ thuật chọn từ trước về sau (Forward selection process): Với kĩ thuậtnày, ta sẽ bắt đầu đánh giá mô hình chỉ bằng một tỷ lệ, sau đó đưa thêm tỷ lệ thứ hai, đánh

giá mô hình, cứ như vậy tỷ lệ thứ 3,4… và quan sát sự phát triển của mô hình. Cho đến khi nhận thấy việc thêm các tỷ lệ này không thấy sự thay đổi trong mô hình đánh giá thì dừng lại. Thông thường chỉ số G-test sẽ dùng để đánh giá, mức độ tự tin tại mức 95% (confidence interval of 95%) thì sẽ dừng quá trình lựa chọn các tiêu chí;

- Kĩ thuật chọn từ sau về trước (Backward selection process): Tương tựnhư kĩ thuật từ trước và sau nhưng theo chiều ngược lại. Ban đầu đánh giá tất cả các chỉ tiêu, sau đó loại dần từng chỉ tiêu một cho đến khi đạt đến một mức nhất định thì dừng lại;

- Kĩ thuật tổng hợp (Stepwise selection process): Đây là kĩ thuật phối hợp cảhai kỹ thuật trên. Đầu tiên sử dụng kĩ thuật chọn từ trước đến sau, nhưng tại sau mỗi bước chọn sử dụng kĩ thuật chọn từ sau về trước để đánh giá xem liệu có nên thêm một tỷ lệ nữa hay nên giảm đi tỷ lệ đó;

- Kĩ thuật lựa chọn nhưng tiêu chí muốn có trong hệ thống xếp hạng (Best sub-set selection): Kĩ thuật này được sử dụng rất nhiều trong một vài năm trước đây, nhưng nhược điểm của nó là thường có một số tiêu chí được chọn nhưng không hề phản ánh độ chính xác của mô hình (thậm chí có thể gây nhiễu dữ liệu cho mô hình). Theo kinh nghiệm về xây dựng mô hình của các tổ chức thì có thể phối hợp đánh giá thủ công một số tiêu chí nhất định thay vì tin tưởng tuyệt đối vào những con số được kiểm định toán học cơ bản.

Bước 5 – Đánh giá mô hình (Model validation): Sau khi xây dựng bộ xếp hạng, bước tiếp theo sẽ là đưa vào sử dụng và đánh giá bộ xếp hạng, đây là một bước rất quan trọng vì tại bước này mô hình sẽ được kiểm định liệu có thể đáp ứng các quy định yêu cầu đề ra khi xây dựng.

Bước 6 - Kiểm định kích cỡ của mô hình (Model calibration): Đây là bước cuối cùng trong mối liên hệ giữa xác xuất không trả được nợ ứng với từng điểm. Trên thực tế, có thể do nhiều lý do, việc kiểm định trên các mẫu chưa phản ánh được hết xác suất không trả được nợ của toàn bộ danh mục cho vay; hoặc định nghĩa về khả năng không trả được nợ trong hệ thống xếp hạng chưa hoàn toàn trùng khớp với định nghĩa theo Basel II. Do đó, kết quả PD xuất ra từ hệ thống cần được điều chỉnh. Một giá trị PD sẽ tương ứng với từng hạng xếp hạng trên hệ thống. Trong trường hợp danh mục này gần giống với danh mục các tổ chức xếp hạng uy tín như S&P, Moody‟s hay Fitch), thì có thể sử dụng ngay xác suất nợ xấu trong quá khứ của các tổ chức này. Vấn đề cuối cùng

cần quan tâm đến khi xây dựng hệ thống xếp hạng khách hàng là nên đưa ra đánh giá xác suất không trả được nợ tại thời điểm PIT (point-in-time) hay theo cả chu kỳ kinh tế TTC (through-the-cycle).

- Xác suất không trả được nợ tính theo thời điểm PIT: Sử dụng các thông tin

cập nhật nhất của khách hàng để xếp hạng (thường trong 1 năm hoặc dưới), và kết quả xếp hạng theo thời điểm thường thay đổi và phản ánh luôn tình hình tài chính của khách hàng;

- Xác suất không trả được nợ tính theo chu kỳ kinh tế TTC: Theo mô hình này

thì kết quả sẽ cho thấy rủi ro trung bình của khách hàng trong toàn bộ chu kỳ kinh tế. Nó tập hợp tất cả số liệu gần đây nhất, số liệu lịch sử cũng như kế hoạch trong thời gian sắp tới của khách hàng. Thường xếp hạng theo cách này thì kết quả xếp hạng sẽ ít biến động.

Thông thường khi hệ thống xếp hạng được xây dựng theo mô hình thời điểm, trong khi các tổ chức xếp hạng bên ngoài thì thường sử dụng mô hình theo chu kỳ kinh tế (dự báo rủi ro không trả nợ của khách hàng từ 3-5 năm).Trên khía cạnh của mô hình đánh giá rủi ro, mô hình theo chu kỳ kinh tế thường không phải là lựa chọn vì khoản lỗ dự kiến hay vốn kinh tế thường được xác định trên 1 năm. Trong khi mô hình đánh giá theo thời điểm đưa ra một kết quả chính xác hơn. Để lựa chọn mô hình đánh giá phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong từng điều kiện và hoàn cảnh phù hợp.

Kỹ thuật thống kê cổ điển

Mô hình suy luận quy nạp

Mô hình hệ thống

Sử dụng các biến lựa chọn (Univariate Analysis)

Theo hệ thống xếp hạng chuyên gia - chuỗi quyết định (decision trees)

Mô hình Merton

Mô hình sử dụng nhiều biến ngẫu nhiên (MDA - hệ thống điểm Z scores)

Theo chuỗi suy luận (Neural Networks)

Gambler‟s ruin

Mô hình xác suất đơn vị (Probit/Logit models)

Căn nguyên trong toán học (Genetic algorithms)


Nguồn: Khái quát lịch sử Phương pháp xếp hạng - The historical overview, do

Falkenstein, Boral & Carty,2000

Phụ lục 2.6: 16 yêu cầu cho hệ thống XHTD của Basel II

(1) Hệ thống xếp hạng cần phải có hai yếu tố: sử dụng tính toán PD của khách hàng vay và xác định LGD đối với từng khoản vay cụ thể;

(2) Phải có những chính sách rõ ràng để miêu tả được mối quan hệ giữa rủi ro và thứ hạng nội bộ, từng tiêu chí sử dụng để xác định các thứ hạng khác nhau này;

(3) Cần phải có ít nhất 7 cấp độ xếp hạng đối với các khách hàng trả nợ và 1 đối với khách hàng không trả nợ;

(4) Các ngân hàng cần phải có các quy trình và các tiêu chí mà cho phép đánh giá xếp hạng một cách ổn định, tức là trong cùng một danh mục rủi ro thì sẽ có cấp độ xếp hạng tương ứng xuyên suốt các bộ phận, doanh nghiệp, vùng địa lý trong hệ thống ngân hàng;

(5) Quy trình xếp hạng cần phải rõ ràng để bên thứ ba (kiểm toán) kiểm tra lại và đánh giá sự chính xác cho khách hàng;

(6) Ngân hàng cần thống nhất tất cả các thông tin sẵn có, các hệ thống xếp hạng bên ngoài 1 có thể sử dụng như một hệ thống XHTD nội bộ;

(7) Mặc dù PD được sử dụng như ước tính về quy định vốn cho trung bình 1 năm cho khoản PD đó, nhưng xếp hạng cần phải xem xét cho một giai đoạn dài;

(8) Xếp hạng cần phải thống nhất giữa khả năng trả nợ của khách hàng trong điều kiện chung của kinh tế;

(9) Một hệ thống XHTD chính là yêu cầu sơ cấp của việc xếp hạng, nhưng tất cả các hệ thống thường phải dựa trên các thông tin có thể thu thập được. Các ngân hàng phải chỉ ra được rằng hệ thống XHTD của mình có đủ khả năng phân tách các nhân tố, phương pháp phân tích và tổng hợp dữ liệu, kết quả xếp hạng cuối cùng đều phải được tài liệu hoá;

(10) Các ngân hàng phải định kỳ thường xuyên đánh giá lại hệ thống XHTD, bao gồm việc điều chỉnh cách đánh giá cũng như sự ổn định của hệ thống;

(11) Nếu mô hình thống kê là một phần trong hệ thống xếp hạng khách hàng, ngân hàng cần phải tài liệu hoá lại các giả thuyết toán học đã được sử dụng, xây dựng một quy trình tập hợp giá trị chính xác (cả về số mẫu cũng như thời gian chọn mẫu). Thêm vào đó, cần chi tiết trong tất cả các tình huống mà mô hình có thể không đạt được yêu cầu cần thiết 2;


1 Hệ thống xếp hạng Moody‟s, Standard& Poor.

2 Hệ thống xếp hạng được mua từ bên ngoài, thì cũng cần phải tài liệu hoá một cách chi tiết

(12) Các trường hợp ngoại lệ (các trường hợp mà bộ phận phân tích tín dụng đưa ra một xếp hạng khác với xếp hạng của hệ thống) đều phải tài liệu hoá lại, đánh giá và theo dõi riêng biệt;

(13) Các ngân hàng bắt buộc phải lưu lại tất cả các dữ liệu đã được sử dụng xếp hạng để thực hiện việc kiểm tra lại. Lỗi bên trong hệ thống bắt buộc phải lưu lại;

(14) Tất cả các dữ liệu, thông tin được sử dụng trong quá trình xếp hạng bắt buộc phải dễ hiểu và được duyệt bởi người có thẩm quyền;

(15) Ngân hàng bắt buộc có một bộ phận hoàn toàn độc lập để duy trì, bảo dưỡng, bổ sung, thực hiện hệ thống xếp hạng. Bộ phận này phải cung cấp định kỳ các báo cáo về chất lượng của hệ thống xếp hạng;

(16) Tối thiểu định kỳ hàng năm, kiểm toán hoặc bộ phận chuyên trách tương ứng kiểm toán phải đánh giá lại hệ thống xếp hạng và có biên bản kết luận.

Phụ lục 3.1: Vốn và tài sản tại một số NHTM Việt Nam sau tái cơ cấu

Đvt: Tỷ đồng


Ngân hàng

Vốn điều lệ

Tổng Tài sản

BIDV

34,000

700,000

Vietcombank

26,650

640,000

Viettinbank

40,234

600,039

Sacombank

18,853

290,861

MB

11,256

200,000

ACB

9,377

187,000

TCB

8,879

179,000

VPBank

8,057

179,000

Maritimebank

11,750

113,000

VIB

4,845

84,000

Nguồn: Thống kê các Ngân hàng triển khai Basel II, 07/2015



Phụ lục 3.2: Tài sản có của các Tổ chức tín dụng Việt Nam




Loại hình TCTD

Tổng tài sản có

Vốn tự có

Vốn điều lệ


ROA


ROE

Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR)

Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và

dài hạn

Tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy

động


Số tuyệt đối

Tốc độ tăng trưởng

Số tuyệt đối

Tốc độ tăng trưởng

Số tuyệt đối

Tốc độ tăng trưởng

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

NHTM Nhà nước

2,802,985

-2.54

168,513

-0.7

134,206

0

0.53

6.92

9.37

27.09

95.06

NHTM Cổ phần

2,707,486

-2.64

204,996

0.91

191,115

0

0.4

4.64

12.36

23.06

75.75

NH Liên doanh,

nước ngoài

711,756

1.39

108,214

2.08

87,215

0.68

0.61

3.79

30.75

0

57.21

Công ty tài chính,

cho thuê

69,045

0.54

16,205

6.55

18,875

0.01

2.33

8.25

30.17

18.13

223.19

TCTD hợp tác

88,129

1.19

2,510

-0.01

4,869

0.78

0.93

10.67

29.16

12.22

100.07

Toàn hệ thống

6,379,401

-2.08

500,438

0.78

436,280

0.14

0.51

5.49

12.93

21.76

84.03

Nguồn: Số liệu báo cáo Ngân hàng nhà nước 01/2015


Phụ lục 3.3: Chi phí dự kiến áp dụng Basel II vào quản trị rủi ro tín dụng (cho một ngân hàng)



STT


Nội dung


Hoạt động

Thời gian (tháng)

Ngân sách dự kiến

(USD)


Quản trị rủi ro tín dụng


1


Thẻ điểm hành vi MSME và bán lẻ

Chuẩn bị dữ liệu cho thẻ điểm hành vi


3


180,000

Thẻ điểm hành vi bán lẻ

Thẻ điểm hành vi MSME

Chạy thử mô hình


2


Mô hình xếp hạng doanh nghiệp &FI (PD)

Chuẩn bị dữ liệu


5


230,000

Mô hình xếp hạng Doanh nghiệp

Mô hình xếp hạng FI

Dự án EWS và xây dựng khung hỗ trợ; khung xếp hạng tổng thể

Chạy thử mô hình

3

Các biện pháp giảm thiểu

RRTD và quản lý TSĐB

Tăng cường kỹ thuật giảm thiểu RRTD bao gồm áp dụng tỷ lệ giảm

trừ và sự khác nhau về đồng tiền

4

190,000


4

Mô hình xếp hạng bán lẻ (PD/LGD/EAD)

Xây dựng PD, LGD, EAD tuân theo Basel II


6


330,000

Xây dựng PD, LGD, EAD cho danh mục bán lẻ




STT


Nội dung


Hoạt động

Thời gian (tháng)

Ngân sách dự kiến

(USD)


Quản trị rủi ro tín dụng

5

Mô hình xếp hạng phi bán

lẻ (LGD/EAD)

Xây dựng mô hình xếp hạng LGD/EAD tuân thủ theo Basel II cho

DN, FI cho vay riêng biệt (SL)

6

320,000


RWA, xây dựng và triển khai khung ICAAP

1

Xây dựng/mua và triển khai hệ thống RWA (Tuỳ theo điều kiện của các NH sẽ quyết định xây dựng/mua)

Tư vấn


5.5

310,000

Mua sản phẩm

4500000

Xây dựng riêng

3,000,000

2


Xây dựng và triển khai ICAAP

Quản trị ICAAP


10


6,000,000

Khẩu vị rủi ro

Quản lý và đánh giá rủi ro trọng yếu ICAAP

Stress testing và tổng hợp rủi ro

Lập kế hoạch vốn và tài chính

Đánh giá tỷ lệ đủ vốn và tài chính bao gồm xác suất vốn nội bộ sẵn có




STT


Nội dung


Hoạt động

Thời gian (tháng)

Ngân sách dự kiến

(USD)


Quản trị rủi ro tín dụng



Kế hoạch dự phòng vốn



Kiểm soát và báo cáo vốn


Kiểm toán nội bộ

1


Tăng cường chức năng kiểm toán nội bộ

Thiết lập chương trình kiểm toán theo Basel II nhằm đáp ứng các

yêu cầu của Basel II


3


1,500,000

Đào tạo nhân sự kiểm toán

Triển khai và chạy thử

Nguồn: Tổng hợp phân tích của các công ty tư vấn

Download pdf, tải về file docx

Bài viết tương tự

Gửi tin nhắn

Danh mục

Bimage 1

Bài viết tương tự

Xem nhiều

Bimage 2

Bài viết mới

Bimage 3

Home | Contact | About | Terms | Privacy policy
© 2022 Tailieuthamkhao.com | all rights reserved

Trang chủ Tài liệu miễn phí Thư viện số