Nội Dung Của Công Tác Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng

của mình để giám sát, phòng ngừa, hạn chế và giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng, đầu tư và các hoạt động kinh doanh khác đồng thời nâng cao sức mạnh và uy tín của ngân hàng trên thị trường cạnh tranh gay gắt như hiện nay.

1.3.2. Nội dung của công tác quản trị rủi ro tín dụng

Với cách tiếp cận quản trị rủi ro như phần trên, nội dung chính của hoạt động quản trị rủi ro tín dụng sẽ gồm 4 bước là: nhận diện RRTD, đo lường RRTD, kiểm soát RRTD và tài trợ RRTD. Các hoạt động này được thực hiện liên tiếp nhau tạo thành một quá trình chặt chẽ với khâu trước định hướng cho khâu sau.

1.3.2.1. Nhận diện rủi ro tín dụng

Nhận diện RRTD là quá trình xác định liên tục và có hệ thống. Bất kỳ khoản vay nào cũng có thể có vấn đề, việc sớm nhận biết vấn đề và có những biện pháp theo dõi nhanh chóng, chuyên nghiệp giúp các vấn đề, tổn thất có thể giảm đến mức thấp nhất. Những dấu hiệu cảnh báo sẽ giúp ngân hàng có thể nhận biết và có giải pháp xử lý sớm các vấn đề một cách hiệu quả. Các dấu hiệu nhận biết RRTD phổ biến thường tập trung vào các vấn đề: Dấu hiệu tài chính và dấu hiệu phi tài chính của khách hàng vay.

1.3.2.2. Đo lường rủi ro tín dụng

Đo lường RRTD là việc xây dựng mô hình thích hợp để lượng hóa các mức độ rủi ro cũng như biết được xác suất xảy ra rủi ro, mức độ tổn thất khi rủi ro xảy ra để xem xét khả năng chấp nhận nó của ngân hàng.

a. Lượng hóa rủi ro tín dụng

Mô hình 6C

Trong mô hình này ngân hàng sẽ phân tích 6 yếu tố để đánh giá rủi ro của khách hàng từ đó tiến tới quyết định cấp tín dụng.

 Character – Tư cách người vay: Thể hiện danh tiếng, thiện chí trả nợ và lịch sử trả nợ của khách hàng. Đây là một yếu tố vô hình rất khó phán đoán, đánh giá và nó đòi hỏi kinh nghiệm trong nhìn nhận khách hàng của người phân tích.

 Capacity – Năng lực người vay: Thể hiện tư cách pháp lý, năng lực hành vi dân sự, khả năng trả nợ của khách hàng.

 Cash flow – Dòng tiền của người vay: Thể hiện năng lực tài chính của khách hàng. Phân tích tình hình tài chính trong quá khứ như lợi nhuận hàng năm, khả năng tạo tiền là một dự báo đáng chú ý cho tình hình tài chính tương lai của khách hàng.

 Collateral – Bảo đảm tiền vay: Đây là nguồn trả nợ thứ hai trong trường hợp khách hàng không trả được nợ. Tài sản đảm bảo tốt nhất phải thỏa mãn 3 điều kiện: pháp lý rõ ràng, dễ định giá và có thị trường giao dịch.

 Conditions – Các điều kiện khác: Thể hiện dự đoán về điều kiện kinh tế vĩ mô, xu hướng ngành nghề mà người đi vay hoạt động ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người đi vay như thế nào.

 Control – Kiểm soát: Các luật, quy định, quy chế hiện hành liên quan đến khoản tín dụng đang được xem xét như thế nào, hồ sơ giấy tờ phục vụ cho công việc kiểm soát phải đầy đủ.

Phương pháp xếp hạng

Ở phương pháp xếp hạng, ngân hàng xếp khách hàng vào các hạng tín dụng khác nhau. Mỗi hạng tín dụng thể hiện xác suất vỡ nợ khác nhau của khách hàng từ đó có những yêu cầu về tỷ lệ cho vay, mức dự phòng tương ứng. Căn cứ để ngân hàng xếp hạng khách hàng là dựa vào kết quả chấm điểm các thông tin tài chính và phi tài chính do khách hàng cung cấp và ngân hàng thu thập được. Tầm quan trọng của từng chỉ tiêu được thể hiện bằng trọng số của nó khi tính toán ra điểm số cuối cùng của khách hàng. Điểm số của từng chỉ tiêu được ngân hàng xây dựng từ dữ liệu thống kê trong lịch sử. Sau khi tổng hợp điểm số có trọng số của các chỉ tiêu riêng lẻ, mô hình sẽ đưa ra điểm số cuối cùng của khách hàng và một vị trí trong bảng xếp hạng sẽ được gán ghép tương ứng với mức điểm đó.

Khóa luận tốt nghiệp

Bảng 1.1. Hệ thống Xếp hạng tín dụng Khách hàng Doanh nghiệp của NHTMCP Quân đội Chi nhánh Huế.

Số điểm đạt được

Xếp hạng	Đánh giá xếp hạng doanh nghiệp
>92.3	AAA (Thượng hạng)	Tiềm lực mạnh, năng lực quản trị tốt, hoạt động đạt hiệu quả, triển vọng phát triển lâu dài, 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 TSĐB. Tăng cường mối quan hệ với khách hàng.
84.8-92.3	AA (Rất tốt)	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 có TSĐB. Tăng cường mối quan hệ với khách hàng.
77.2-84.7	A (Tốt)	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.
69.6-77.1	BBB (Khá)	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 kĩ về chu kỳ kinh tế và tính hiệu quả khi cho vay dài hạn.
62-69.5	BB (Trung bình)	Hoạt động hiệu quả thấp, tiềm lực tài chính và năng lực 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.
54.4-61.9	B (Trung bình)	Hiệu quả không cao và dễ bị biến động. Rủi ro trong thu hồi nợ vay.
46.8-54.3	CCC (Dưới trung bình)	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 pháp khắc phục khả thi.
39.2-46.7	CC (Dưới chuẩn)	Hiệu quả hoạt động thấp, tài chính không đảm bảo, trình độ quản lý kém. Rủi ro cao.
31.6-39.1	C (Yếu kém)	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 tòa án kinh tế.
<31.6	D (Yếu kém)	Thua lỗ nhiều năm, tài chính không lành mạnh, quản lý yếu kém. Đặc biệt rất rủi ro. Có nhiều khả năng không thu hồi được nợ vay, Tìm mọi biện pháp để thu hồi nợ, xử lý sớm tài sản đảm bảo. Xem xét đưa ra tòa án kinh tế.

Có thể bạn quan tâm!

• Quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Quân đội Chi nhánh Huế - 1
• Quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Quân đội Chi nhánh Huế - 2
• Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại
• So Sánh Ưu, Nhược Điểm Của Các Phương Pháp Tính Var
• Thực Trạng Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quân Đội
• Tình Hình Tài Sản - Nguồn Vốn Của Mb Huế Giai Đoạn 2012-2014

Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.

(Nguồn: Phòng Khách hàng Doanh nghiệp Ngân hàng Quân đội Chi nhánh Huế)

17

Mô hình điểm số Z

Được xây dựng bởi giáo sư I. Altman (1968), Đại học New York phát minh dựa trên các nghiên cứu trong quá khứ các công ty ở Mỹ. Mặc dù chỉ số Z này phát minh tại Mỹ nhưng nó vẫn được sử dụng tại nhiều nước với độ tin cậy khá cao, là công cụ cảnh báo sớm khả năng phá sản của công ty và khả năng mất vốn trong tương lai của ngân hàng. Điểm số Z là giá trị tổng hợp của các chỉ số với các trọng số của chúng. Các giá trị trọng số không cố định mà có sự thay đổi phụ thuộc vào công ty thuộc ngành nghề sản xuất hay dịch vụ, đã cổ phần hóa hay chưa.

Ví dụ đối với doanh nghiệp đã cổ phần hóa, ngành sản xuất:

Z=1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0.64X4 + 0,999X5

Với X1: Tài sản lưu động thuần/ Tổng tài sản X2: Lãi chưa phân phối/ Tổng tài sản

X3: Lợi nhuận trước thuế và lãi/ Tổng tài sản

X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị bút toán của tổng số nợ X5: Doanh thu/ Tổng tài sản

Nếu doanh nghiệp có điểm số Z lớn hơn 2,99 thì nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản; nhỏ hơn 1,8 thì nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao và từ 1,8 đến 2,99 thì nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Mô hình ước tính tổn thất dự kiến

Basel II là Hiệp ước Quốc tế về tiêu chuẩn an toàn vốn, tăng cường quản trị toàn cầu hóa tài chính cũng như việc khai thác đối đa tiềm năng lợi nhuận và hạn chế rủi ro. Theo đó, Ngân hàng có thể xác định được tổn thất dự kiến đối với mỗi món cho vay:

EL=PD x EAD x LGD

Trong đó:

EL (Expected Loss): Tổn thất có thể ước tính

PD (Probability of Default): Xác suất khách hàng không trả được nợ. Cơ sở của xác suất này là các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm các khoản đã trả, các khoản trong hạn và khoản nợ không thu hồi được.

EAD (Exposure at Default): Tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ.

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 khách hàng không trả được nợ. LGD bao gồm cả 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.

Value at Risk

Khái niệm

Giá trị tới hạn VaR của một tài sản (hoặc một danh mục tài sản) được định nghĩa là khoản lỗ tối đa trong một thời gian nhất định nếu loại trừ các trường hợp hiếm khi xảy ra. Đây là phương pháp đánh giá mức rủi ro của tài sản (hoặc danh mục tài sản) theo hai tiêu chuẩn: giá trị danh mục đầu tư và khả năng chịu đựng rủi ro của nhà đầu tư.

Ví dụ, một ngân hàng dự định cho vay một khách hàng với số tiền là 10 tỷ đồng trong vòng 5 tháng. Ngân hàng tính được VaR (6 tháng, 95%)=50 triệu đồng, tức là nếu không tồn tại sự kiện đặc biệt, điều kiện của khách hàng và thị trường bình thường, tổn thất tối đa trong 95% các trường hợp sẽ không vượt quá 50 triệu đồng.

VaR phụ thuộc vào 3 thông số là độ tin cậy, thời gian đo lường VaR và sự phân bổ lời/ lỗ trong khoảng thời gian này. Trong đó đường phân bổ khoản lời lỗ của danh mục đầu tư thể hiện thông số quan trọng nhất và khó xác định nhất.

Biểu đồ 1.1. Đồ thị biểu diễn mô hình VaR theo phân phối chuẩn

(Nguồn: Phan Thị Thu Hà, 2013, Giáo trình Ngân hàng thương mại,

NXB Đại học Kinh tế Quốc dân)

Các giả thiết của mô hình VaR

Thông thường giá trị rủi ro (VaR) phụ thuộc vào các giả định sau đây (trừ một số phương pháp tiếp cận VaR phi tham số có những điểm khác):

- Tính dừng: Trong mô hình hồi quy cổ điển chúng ta đã giả thiết rằng các yếu tố ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và chúng không có tương quan với nhau. Nếu chúng ta tiến hành ước lượng một mô hình với chuỗi thời gian, khi đó giả thiết của OLS bị vi phạm. Một chuỗi được gọi là dừng nếu kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai không thay đổi theo thời gian. Điều này cũng có nghĩa là phân bố xác suất của chuỗi này là không thay đổi theo thời gian.

- Bước ngẫu nhiên: Một biến Yt được định nghĩa là một bước ngẫu nhiên nếu Yt

= Yt-1 + ut mà trong đó ut là nhiễu trắng ( nghĩa là có trung bình = 0, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng 0)

 Khi đó E(Yt) = E(Yt-1) + E(ut) = E(Yt-1)

 Điều này có nghĩa là kỳ vọng của Yt không đổi.

- Thời gian cố định: Giả thiết này cho rằng, điều gì đúng trong một khoảng thời gian cũng đúng cho nhiều khoảng thời gian. Thí dụ, khoảng thời gian một tuần cũng có thể mở rộng cho một năm.

- Phân phối chuẩn: Trong đa phần các phương pháp tính VaR, thì giả thiết dữ liệu phân tích mang quy luật phân phối chuẩn, trừ một vài phương pháp tiếp cận khác như Monte Carlo – phi tham số.

Các phương pháp thông dụng nhất để tính VaR

- Phương pháp lịch sử

Phương pháp đơn giản này đưa ra giả thuyết rằng sự phân bổ tỷ suất sinh lợi trong quá khứ có thể tái diễn trong tương lai. Cụ thể, VaR được xác định như sau:

 Tính giá trị hiện tại của danh mục đầu tư.

 Tổng hợp tất cả các tỷ suất sinh lời quá khứ của danh mục đầu tư này theo từng hệ số rủi ro (giá trị cổ phiếu, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lãi suất,..)

 Xếp các tỷ suất sinh lời theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất.

 Tính VaR theo độ tin cậy và số liệu tỷ suất sinh lợi quá khứ. Ví dụ: nếu ta có một danh sách bao gồm 1400 dữ liệu quá khứ và nếu độ tin cậy là 95%, thì VaR là giá trị thứ 70 trong danh sách này =(1-0.95) x 1400. Nếu độ tin cậy là 99% thì VaR là giá trị thứ 14.

- Phương pháp sử dụng số liệu quả khứ với giả định dãy số liệu tuân theo phân phối chuẩn

Phương pháp này đưa ra giả thuyết rằng các tỷ suất sinh lợi và rủi ro tuân theo phân bố chuẩn.

VaR được tính cụ thể như sau:

 Tính giá trị hiện tại V0 của danh mục đầu tư.

 Từ những dữ liệu quá khứ, tính tỷ suất sinh lời kỳ vọng m và độ lệch chuẩn suất sinh lợi của danh mục đầu tư.

 VaR được xác định theo biểu thức sau đây:

VaR= V0 x (-m + zq ) σ.

với zq bằng 1,65 nếu mức độ tin cậy là 95% và 2,33 nếu độ tin cậy là 99%.

Ngoài phương pháp này, còn có phương pháp Gauss đơn giản hơn với giả thuyết tỷ suất sinh lợi và rủi ro tuân theo phân phối chuẩn tắc N(0,1) với µ=0, σ=1

Giá trị VaR lúc này: VaR (α= 5%)= 1,96*σ VaR ( α=1%)= 2,33*σ

- RiskMetrics

Nguyên tắc tính VaR của phương pháp này tương tự với nguyên tắc tính VaR của phương pháp sử dụng số liệu quá khứ với phân phối chuẩn, nhưng thay vì tính độ lệch chuẩn cho tất cả các tỷ suất sinh lợi, ta tính theo những suất sinh lợi mới nhất. Phương pháp này cho ta phản ứng nhanh chóng khi thị trường thay đổi đột ngột và đồng thời cho ta quan đến đến những sự kiện cực kỳ quan trọng có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị của danh mục đầu tư, cụ thể thuật toán như sau:

 Tính độ lệch chuẩn quá khứ σ0 của danh mục đầu tư.

2 2 2

 Dùng các tỷ suất sinh lợi xếp theo thứ tự thời gian, tính độ lệch chuẩn bằng công thức sau: σn = λσn-1 + (1-λ) rn-1 .

Với σn-1 là độ lệch chuẩn, rn-1 là tỷ suất sinh lời ở thời điểm n-1 và λ hằng số được cố định là 0,94.

 Dùng giá trị ước tính mới nhất của độ lệch chuẩn, tính VaR theo biểu thức của phương pháp sử dụng số liệu quá khứ tuân theo phân phối chuẩn.

- Phương pháp Monte Carlo: cách tiếp cận để tính VaR

 Mô phỏng một số lượng rất lớn N bước lặp, ví dụ N>10.000.

 Cho mỗi bước lặp i, i<N.

 Tạo ngẫu nhiên một kịch bản được căn cứ trên một phân bố xác suất về những hệ số rủi ro (giá trị cổ phiếu, tỷ giá hối đoái, tỷ suất,v.v…) mà ta nghĩ rằng chúng mô tả những dữ liệu quá khứ. Ví dụ ta giả sử mỗi hệ số rủi ro được phân bố chuẩn với kỳ vọng là giá trị của hệ số rủi ro ngày hôm nay. Và từ một tập hợp số liệu thị trường mới nhất và từ mô hình xác suất trên ta có thể tính mức biến động của mỗi hệ số rủi ro và mối tương quan giữa các hệ số rủi ro.

 Tái đánh giá danh mục đầu tư Vi trong kịch bản thị trường trên.