Das, Abhiman & Ghosh, Saibal. 2007. Determinants Of Credit Risk In Indian State-Owned Banks: An

61. Cinzia Baldan, Eric Geretto & Francesco Zen.2016,“A quantitaive model to articulate the banking risk appetive framework”, http://mpra.ub.uni- muenchen.de/59504/ (30/09/2018);

62.Couto, G. and Bulhões, K.2008. Basel II: Operational Risk Measurement in the Portuguese Banking Sector and an Evaluation of the Quantitive Impacts, Universidade dos Açores;

63. Chrinko R.S Guill. 2000. A framework for asenssing credit risk in depostory institution;

64.David Martens.2009.Credit rating prediction using Ant Colony Optimization, Journal of the Operational Research Society 61(4);

65.Dimitris N. Chorafas.2004. Operational Risk Control Business Opportunity and Challenges for the Insurance Industry, The Geneva Papers on Risk and Insurance. Issues and Practice, Vol 29, No1, page 87-101;

66. Dam Dan Luy. 2010. Evaluation of credit risk management policies and practices in a Vietnamese jointstock commericial banks transcation office, Vassan Ammattikorkeakoulu Vasa Yrrkeshogskola University of applied sciences;

67.David Martens. 2009. Credit rating prediction using Ant Colony Optimization, Journal of the Operational Research Society 61(4);

68. Davide Furceri & Georgios Karras. 2008. Business-cycle synchronization in the EMU, Applied Economics;

69. Das, Abhiman & Ghosh, Saibal. 2007. Determinants of Credit Risk in Indian State-owned Banks: An Empirical Investigation, Reserve Bank of India;

70.Edward I. Altman và Gabriele Sabato.2008. Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market, Wiley;

71.Florenti Butaru và cộng sự. 2016. Risk and Risk Management in the Credit Card Industry, Journal of Banking & Finance, Pages 218-239;

72. Gang Wang & Jian Ma . 2012. A Hybrid Ensemble Approach for Enterprise Credit Risk Assessment Based on Support Vector Machine, Expert Systems with Applications, vol. 39 Anthony, p. 5325–5331;

73. Gottschalk, Ricardo.2007. Basel II implementation in developing countries and effects on SME development, Middlesex University London;

74. Gualter Couto & Kevin Bulhões. 2009. Basel II: operation risk measurement in the Portuguese banking sector, University of the Azores;

75. Hailu Endeshaw. 2018. Factor affecting credit risk manangment practice of private commercial banks of Ethiopia, Addis Ababa University College of Business and Enconomics department of accounting and finance;

76. Hair, J.F. Jr. , Anderson, R.E., Tatham, R.L., & Black, W.C..1998.

Multivariate Data Analysis, (5 th Edition), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall;

77. Heffernan, S. 2005. Modern banking in theory and practice, (pp 97- 106).John Wiley and Sons, Chichester institute for Research in Economic History, Stockholm Economies;

78. Hussain Ali Bekhet.2014. Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: Neural scoring approach, Review of development finance;

79. Idowu Abiola & Awoyemi Samuel Olausi..2014. The Impact of Credit Risk Management on the Commercial Banks Performance in Nigeria, International Journal of Management and Sustainability, Conscientia Beam, vol. 3(5), pages 295-306.

80. Kenji Nishiguchi, Hiroshi Kawai & Takanori Sazaki.10/1998.Capital allocation and bank management based on the quantification of credit risk; Federal Reserve Bank of New York;

81. Kalyan Chakravarthy Bondugula và cộng sự. 2006. Basel II challenges – managing credit risk exposures, Risk International;

82.Jason A Colquitt. 2007. Trust, Trustworthiness, and Trust Propensity: A Meta-Analytic Test of Their Unique Relationships With Risk Taking and Job Performance, Journal of Applied Psychology 92(4):909-27;

83.Jeffrey R. Bohn & Roger M. Stein. 2009, “Active Credit Portfolio Management in Practice”, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781118266830;

84. Jiajia Jin, Ziwen Ya & Chuamin Mi. 2012. “Commerical bank credit risk management based on grey incidence anaslysis”, https://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?PaperID=74636 (30/09/2018);

85. Joel Bessis. 2015. 4th Edition, Risk Management in Banking, Wiley Publisher;

86. Kurt R. Jesswein. 2008. The use of standradized accounting packages in assessing credit risk: The case of cash, Proceedings of the Academy of Commercial Banking and Finance, Volume 8, Number 1;

87.Laurent Balthazar.2006.From Basel 1 to Basel 3, The Integration of State- of-the-Art Risk Modeling in Banking Regulation, Palgrave Macnillan;

88.Leen Paape, Roland F. Spekle. 2010. The Adoption and Design of Enterprise Risk Management Practices: An Empirical Study, European Accounting Review, Forthcoming;

89.Manuel Ammann.2001. Credit Risk Valuation: Methods, Models, and Applications;

90. Martens David và Tony Van Gestel.2009. Credit rating prediction using Ant Colony Optimization, Journal of the Operational Research Society, 61(4);

91. MAS. 2007. Notice 637, http://www.mas.gov.sg/ (30/09/2018);

92.MAS. 2013. “Guidelines on risk management practices- credit risk”, http://www.mas.gov.sg/ (30/09/2018);

93. Michel Crouhy và các cộng sự. 2001. Risk Management, Journal of Central Banking Theory and Practice ;

94. Morgan, Donald, P. 2002. Rating Banks: Risk and Uncertainty in an Opaque Industry, American Economic Review, 2. Norlida Abdul Manab, Ng Yen Theng, Rohani Md-Rus.2015.The Determinants of Credit Risk in Malaysia, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 172 [2015, tr 301-308];

95. Muninarayanappa, Nirmala.2004. Credit Risk Management in Banks, Journal of Accounting and Finance, Vol 18.1;

96. Nelson, L. 2002. “Solving Credit Problem”, http://www.cfo.com (15/11/2019);

97. Ngwa Eveline. 2010. Credit Risk Management In Banks As Participants In Financial Markets, Umeå School of Business;

98. Patrick Van Roy. 2005. The Impact of the 1988 Basel Accord on Banks' Capital Ratios and Credit Risk-Taking: An International Study, National Bank of Belgium;

99.Radoica Luburić.2017. Strengthening the Three Lines of Defence in Terms of More Efficient Operational Risk Management in Central Banks, Journal of Central Banking Theory and Practice;

100. Rasa Kanapickiene, Renatas Spicas, Radoica Luburic. 2019. Credit Risk Assessment Model for Small and Micro-Enterprises: The Case of Lithuania, Central Bank of Montenegro;

101.Rauhmeier B. 2006.The Basel 2 risk parameters, Springer;

102. Robert J. Powell & David E. Allen. 2010. Credit risk and real capital : an examination of Swiss Banking sector default risk using CVaR, Edith Cowan University;

103.Vilma Deltuvaite.2012.The importance of systemic risk management in the banking sector, Economic and Management, Kanus University of Techology;

104.Rüdiger Frey.2018. Corporate security prices in structural credit risk models with incomplete information, Wiley;

105. William F. Treacy & Mark Carey. 2000. Credit risk rating systems at large US banks, Journal of Banking & Finance, 2000, vol. 24, issue 1-2, 167-201;

106. Rudiger Frey and Thorsten Schmidt. 2010, “Filtering and Incomplete Information in Credit Risk”, https://www.semanticscholar.org/paper/Filtering-and- IncompleteInformation-in-Credit-Risk Frey Schmidt/ 7e04885f4f296a5196bd9374530e0e868d6df455 (15/11/2019);

107.Saeed Fathi, Fatemeh Zarei.2012. Studying the Role of Financial Risk Management on Return on Equity, International Journal of Business and Management Vol. 7, No. 9;

108. Samuel Hymore Boahene, Julius Dasah, Samuel Kwaku Agyei. 2012. Credit Risk and Profitability of Selected Banks in Ghana, Vol3, no7, Journal of Banking & Finance;

109.Shahzad Karim. 2019. The Influence of Credit Risk Management Strategies on the Performance of Commercial Banks: A Comparative Case Study of UAE and UK Commercial Banks, University of Liverpool, UK;

110. Saunders & Linda Allen. 2010. Credit risk measurement in and out of the financial crisis, Wiley Finance;

111. Shelagh Heffernan.2005. Modern Banking (Paperback);

112. Smita Kashiramka & Shveta Singh. 2018. Basel I to Basel III: Impact of Credit Risk and Interest Rate Risk of Banks in India, Noor Ulain Rizvi;

113. Steven Finley.2012. Credit scoring, response modeling, and insurance rating, Palgrave Macmillian;

114.Tor Jacobson, Jesper Lindé and Kasper Roszbach.2006. Internal ratings systems, implied credit risk and the consistency of banks' risk classification policies, Journal of Banking & Finance, vol. 30, issue 7;

115.Vytautas Boguslauskas và Ricardas Mileris. 2009. Estimation of Credit Risk by Artificial Neural Networks Model's, Engineering Economics 4(64);

116. Xin Zhang, Bernd Schwaab, Andre Lucas .2014. Measure credit risk in a Large banking system: Econometric Modeling and Empirics, Duisenberg school of Finance, Netherlands;

117.Young-Chan Lee. 2008. A practical approach to credit scoring, Dongguk University Gyeongju.

118.Yiping Huang ; Longmei Zhang ; Zhenhua Li ; Han Qiu ; Tao Sun ; Xue Wang. 2020. Fintech Credit Risk Assessment for SMEs: Evidence from China, International monetary fund.

PHỤ LỤC 01

TRỌNG SỐ RỦI RO (K) THEO CÁCH TIẾP CẬN IRB

- Các khoản nợ của Doanh nghiệp, ngân hàng và cơ quan nhà nước được xác định:

p 1p

G(PD) 1 (M 2,5)b

K LGD x NG(0,999) PDxLGDx

1p

11,5b



Trong đó:

+ ρ là hệ số tương quan cặp đôi các khoản nợ trong danh mục;

0,12x 1EPX(50xPD)0,24 11EPX(50xPD)

1EPX(50)

1EPX(50) 



+ b: kỳ hạn điều chỉnh: b = (0,11852- 0,05478xln(PD))2 ;

+ N(.) là hàm phân bổ tích lũy phân phối chuẩn;

+ G(.) là hàm ngược của hàm N(.);

+ G(0,999) là hàm thống kê với độ tin cậy 99,9%;

- Các khoản nợ của công ty nhỏ và vừa, nợ bất động sản thương mại có độ biến động lớn tính K theo công thức trên nhưng có hiệu chỉnh hệ số ρ.

+ Với khoản nợ các công ty nhỏ và vừa:

0,12x 1EXP(50xPD)0,24 11EXP(50xPD)0,04x(1(1s 5))

1EXP(50)

1EXP(50) 45



S là tổng doanh số bán hàng/năm (triệu EUR)

+ Với các khoản nợ bất động sản thương mại:

0,12x 1EXP(50xPD)0,3 11EXP(50xPD)

1EXP(50)

1EXP(50) 



- Các khoản nợ bán lẻ K được xác định:

G(PD)



p 

K LGDxN xG(0,999) PDxLGD

1p

1p 



Trong đó:

+ Nợ bán lẻ thế chấp nhà ở: ρ = 0.15;

+ Nợ bán lẻ tuần hoàn: ρ= 0,04

- Trường hợp bán lẻ khác:

0,03x 1EXP(35xPD)0,16 11EXP(35xPD)

1EXP(35)

1EXP(35) 



PHỤ LỤC SỐ 02

BẢNG HỎI VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUẢN TRỊ RRTD TẠI NGÂN HÀNG VPBANK (DÙNG CHO CBNV NGÂN HÀNG)

Kính chào quí anh/chị. Tôi là NCS thuộc Học viện Khoa học Xã hội Việt Nam. Hiện nay, tôi đang nghiên cứu đề tài đánh giá rủi ro tín dụng tại VPbank. Rất mong quí anh/chị giúp tôi trong quá trình nghiên cứu bằng cách trả lời những câu hỏi sau đây. Mọi thông tin thu được chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Xin trân trọng cám ơn quý anh/chị.

Câu hỏi

Mức độ
Nhóm nhân tố	Nhân tố	Anh/chị đồng ý như thế nào đối với các nhân định sau đây?		1=Hoàn toàn không đồng ý =>5=Hoàn toàn đồng ý)
Bên ngoài	Kinh tế xã hội	KTXH1	Tôi tin tưởng vào sự phát triển kinh tế hiện nay của đất nước	1	2	3	4	5
		KTXH2	Khu vực tôi làm việc có sự phát triển mạnh mẽ	1	2	3	4	5
		KTXH3	Sự phát triển môi trường tự nhiên, kinh tế, xã hội khu tạo điều kiện tốt cho khách hàng phát triển kinh tế	1	2	3	4	5
		KTXH4	Như tình hình kinh tế hiện nay ngân hàng có thể giảm bớt những điều kiện để cấp tín dụng	1	2	3	4	5
	Chính sách	CSNN1	Tôi tin rằng trong trường hợp ngân hàng không thể chịu đựng được rủi ro thì Nhà nước sẽ có những phương án hợp lý	1	2	3	4	5

Mức độ
Nhóm nhân tố	Nhân tố	Anh/chị đồng ý như thế nào đối với các nhân định sau đây?		1=Hoàn toàn không đồng ý =>5=Hoàn toàn đồng ý)
	Nhà nước	CSNN2	Luật phá sản ngân hàng ra đời giúp cho hoạt động tín dụng phát triển	1	2	3	4	5
		CSNN3	Quá trình sát nhập/mua lại các ngân hàng thua lỗ không có ảnh hưởng đến công việc của nhân viên ngân hàng	1	2	3	4	5
		CSNN4	Nhân viên các ngân hàng thua lỗ sau quá trình sát nhập/được mua lại vẫn làm việc bình thường	1	2	3	4	5
		CSNN5	Các chính sách của nhà nước đảm bảo cho những rủi ro tín dụng của VPbank	1	2	3	4	5
	Uy tín khách hàng	KH1	Khách hàng sử dụng khoản vay đúng mục đích đăng ký	1	2	3	4	5
		KH2	Mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng được kiểm soát chặt chẽ	1	2	3	4	5
		KH3	Tôi tin tưởng khách hàng của tôi có khả năng kinh doanh/sử dụng khoản vay một cách có hiệu quả	1	2	3	4	5
		KH4	Tôi tin tưởng vào uy tín của các khách hàng của tôi	1	2	3	4	5
		KH5	Khách hàng của tôi chắc chắn sẽ tìm mọi cách để trả nợ cho ngân hàng	1	2	3	4	5