Những Biểu Hiện Của Một Khoản Nợ Có Vấn Đề Và Một Chính Sách Cho Vay Kém

lượng quản trị rủi ro tại các NHTM là vấn đề quan trọng cả trên lý thuyết và thực tiến. Mục đích của quản trị rủi ro tín dụng là nhằm tối đa hoá lợi nhuân và duy trì rủi ro tín dụng trong phạm vi ngân hàng có thể chấp nhận được.

Quản trị rủi ro tín dụng là quá trình tiếp cận rủi ro tín dụng một cách khoa học, toàn diện và có hệ thống nhằm nhận dạng, kiểm soát, phòng ngừa và giảm thiểu những tổn thất, mất mát và những ảnh hưởng bất lợi của rủi ro tín dụng. Quản trị rủi ro tín dụng bao gồm các bước: nhận dạng rủi ro; phân tích và đo lường rủi ro; kiểm soát và phòng ngừa rủi ro, xử lý rủi ro; đánh giá hoạt động quản trị rủi ro.

Thứ nhất: nhận dạng và phân loại rủi ro

Nhận dạng rủi ro bao gồm các bước: theo dõi, xem xét, nghiên cứu môi trường hoạt động và quy trình cho vay để thống kê các loại rủi ro tín dụng, nguyên nhân từng thời kỳ và dự báo được những nguyên nhân tiềm ẩn có thể gây ra rủi ro tín dụng.

Để nhận dạng rủi ro, nhà quản trị phải lập được bảng liệt kê tất cả các dạng rủi ro đã, đang và sẽ có thể xuất hiện bằng các phương pháp: lập bảng câu hỏi nghiên cứu, tiến hành điều tra, phân tích các hồ sơ tín dụng, đặc biệt quan tâm điều tra các hồ sơ tín dụng có vấn đề. Kết quả phân tích để thấy được những dấu hiệu, biểu hiện, nguyên nhân rủi ro tín dụng, từ đó nhằm tìm ra biện pháp hữu hiệu để phòng ngừa rủi ro.

Bảng 1.1: Những biểu hiện của một khoản nợ có vấn đề và một chính sách cho vay kém hiệu quả

Các biểu hiện của khoản nợ có vấn

đề

Các biểu hiện của chính sách cho vay kém hiệu quả
Trả nợ vay không đúng kỳ hạn hoặc thất thường	Sự lựa chọn khách hàng không đúng với cấp độ rủi ro của họ
Thường xuyên xin sửa đổi thời hạn, gia hạn khoản vay	Chính sách cho vay phụ thuộc vào những sự kiện có thể xảy ra trong tương lai
Có hồ sơ đảo nợ (mỗi lần vay mới thì nợ gốc giảm xuống một ít)	Cho vay trên cơ sở lời hứa của khách hàng duy trì số dư tiền gửi lớn
Lãi suất cho vay cao không bình thường (để bù đắp rủi ro cho vay)	Thiếu kế hoạch rõ ràng để thanh lý từng khoản cho vay
Hệ số đòn bẩy tăng	Tỷ lệ cho vay nội bộ cao
Thất lạc hồ sơ (đặc biệt các báo các	Có xu hướng thái quá trong cạnh tranh

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 128 trang tài liệu này.

tài chính của khách hàng)

(cho vay xấu để giữ chân khách hàng)
Chất lượng đảm bảo khoản vay thấp	Cho vay hỗ trợ các mục đích đầu cơ
Tin vào đánh giá tài sản để tăng vốn chủ sở hữu của khách hang	Không nhạy cảm với sự biến đổi các điều kiện môi trường kinh tế
Thiếu báo cáo lưu chuyển tiền tệ
Khách hàng dựa vào nguồn thu bất thường để trả nợ.

(Nguồn: FDIC, Bank Examination Policies, Washington, D.C, selected yeas)

Thứ hai: tính toán, cân nhắc các mức độ rủi ro và mức độ chịu đựng tổn thất khi rủi ro xảy ra.

Để đo lường rủi ro, cần thu thập số liệu và phân tích đánh giá mức độ rủi ro dựa trên các tiêu chuẩn được đặt ra. Các đối tượng cần đánh giá mức độ rủi ro bao gồm: khách hàng, khoản vay và danh mục cho vay.

* Đánh giá rủi ro theo khách hàng vay:

Hiệp ước Basel II cho phép lựa chọn giữa “đánh giá tiêu chuẩn” và “phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ” hay còn gọi là “xếp loại nội bộ”. Về cơ bản có 2 công cụ là xếp loại tín dụng (Credit rating) đối với khách hàng là doanh nghiệp lớn và chấm điểm tín dụng (credit scoring) đối với doanh nghiệp nhỏ và khách hàng cá nhân.

Về bản chất: cả hai công cụ đều làm nhiệm vụ định hạng (xếp loại) tín dụng, khác nhau cơ bản là chấm điểm tín dụng chỉ áp dụng trong hệ thống ngân hàng để đánh giá mức độ rủi ro tín dụng đối với khoản vay của doanh nghiệp nhỏ và cá nhân. Chấm điểm tín dụng chủ yếu dựa vào thông tin phi tài chính, các thông tin cần thiết trong đơn xin vay cùng với các thông tin khác về khách hàng do ngân hàng thu thập sẽ được nhập vào máy tính, thông qua hệ thống thông tin tín dụng để phân tích, xử lý bằng phần mềm cho điểm. Kết quả sẽ đưa ra một con số - điểm tín dụng - chỉ mức độ rủi ro tín dụng của người vay. Hiệu quả kỹ thuật này cao, giúp ích đắc lực cho quản trị rủi ro đối với khách hàng là doanh nghiệp nhỏ và cá nhân. Vì đối tượng này thường không có báo cáo tài chính, hoặc không đầy đủ, thiếu tài sản thế chấp, thiếu thông tin nên thường khó khăn trong tiếp cận với ngân hàng.

Xếp loại tín dụng áp dụng đối với doanh nghiệp lớn, có đầy đủ báo cáo tài chính, số liệu thống kê tích luỹ nhiều thời kỳ phục vụ cho việc xếp lợi. Áp dụng

rộng rãi hơn, không những trong hoạt động ngân hàng, kinh doanh chứng khoán mà còn trong kinh doanh thương mại, đầu tư,…

Tại các ngân hàng có thể khác nhau về cách thức thực hiện, tên gọi chỉ tiêu đánh giá, nhưng luôn cùng chung một mục đích là xác định khả năng, thành ý của khách hàng trong hoàn trả tiền vay, lãi vay theo hợp đồng tín dụng đã ký kết từ đó xác định phần bù rủi ro và giới hạn tín dụng an toàn tối đa đối với một khách hàng cũng như để trích lập dự phòng rủi ro. Việc phân tích khách hàng là doanh nghiệp bao gồm 2 loại phân tích: phân tích phi tài chính và phân tích tài chính.

(1) Phân tích phi tài chính:

Mô hình chất lượng dựa trên yếu tố 6C: Tư cách người vay (Character); Năng lực của người vay (Capacity); Thu nhập của người vay (Cashflows); Bảo đảm tiền vay (Collateral); Các điều kiện (Conditions); Kiểm soát (Control):

- Tư cách người vay (Character): cán bộ tín dụng phải làm rõ mục đích vay vốn của khách hàng, xem xét tính phù hợp với chính sách tín dụng của ngân hàng, cùng với đó là xem xét về lịch sử tín dụng đối với khách hàng cũ; còn khách hàng mới thì cần thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như Trung tâm phòng ngừa rủi ro …

- Năng lực của người vay (Capacity): dựa trên quy định của pháp luật. Đối với cá nhân, dưới 18 tuổi không đủ tư cách ký hợp đồng tín dụng; đối với doanh nghiệp, phải căn cứ vào giấy phép kinh doanh, quyết định thành lập, quyết định bổ nhiệm người điều hành.

- Thu nhập của người vay (Cashflows): Đầu tiên phải xác định được nguồn trả nợ của khách hàng. Sau đó tiến hành phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp vay vốn thông qua các nhóm chỉ tiêu tài chính: Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng thanh toán, nhóm chỉ tiêu hoạt động, nhóm chỉ tiêu phản ánh cơ cấu tài chính và nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời.

- Bảo đảm tiền vay (Collateral): đây là điều kiện để ngân hàng cấp tín dụng và là “nguồn thanh toán thứ hai” có thể dùng để trả nợ cho ngân hàng.

- Các điều kiện (Conditions): ngân hàng quy định các điều kiện tuỳ theo chính sách tín dụng từng thời kỳ cũng như thực thi chính sách tiền tệ của ngân hàng Nhà nước quy định theo từng thời kỳ.

- Kiểm soát (Control): tập trung vào những vấn đề như các thay đổi trong pháp luật và quy chế có ảnh hưởng xấu đến người vay? Yêu cầu tín dụng của người vay có đáp ứng được tiêu chuẩn của ngân hàng?

Ngoài ra, còn có các mô hình đánh giá như 5P (dựa trên các yếu tố: Purpose, Payment, Protection, Policy, Pricing), hoặc nhóm đánh giá CAMPARI (dựa trên các yếu tố: Character, Ability, Margin, Purpose, Amount, Repayment, Insurance). Tuy tên gọi các tiêu chuẩn khác nhau, nhưng về bản chất, cách xem xét các yếu tố để cấp tín dụng thì cả 3 cách đánh giá trên đều tương đồng nhau.

(2) Phân tích tài chính:

Đối với khoản vay của doanh nghiệp, ngoài các yếu tố phi tài chính, ngân hàng còn sử dụng các chỉ tiêu tài chính để đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Đây là việc phân tích hiện trạng tài chính, khái quát khả năng quản trị vốn và các hoạt động kinh doanh qua số liệu trong các báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Một số chỉ tiêu phân tích tài chính thường áp dụng:

+ Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng thanh toán (Liquidity Ratios)

+ Nhóm chỉ tiêu phản ánh hoạt động (Activity Ratios)

+ Nhóm chỉ tiêu phản ánh cơ cấu tài chính (Leverage Ratios)

+ Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời (Profitability Ratios)

Việc phân tích các chỉ tiêu tài chính nhằm mục đích trả lời câu hỏi “liệu khách hàng vay vốn này có thể tin tưởng được không?”. Trong kinh doanh ngân hàng thì “chữ tín quý hơn vàng”. Ngân hàng chấp nhận cho vay dựa trên niềm tin rằng khách hàng sẽ trả nợ cho mình đúng hạn. Mà sự tin tưởng là một khái niệm trừu tượng vì vậy ngân hàng cố gắng thẩm định khách hàng thông qua những tiêu chí có thể đo lường được để khẳng định được thiện chí trả nợ của người vay.

Khi đánh giá mức độ rủi ro của khách hàng xin vay, các ngân hàng còn có thể sử dụng mô hình điểm số Z

Mô hình điểm số Z của Edward I.Altman - Mỹ (Z – credit scoring model):

Hàm thống kế Z Dự báo Phá sản kết hợp những biến số quan trọng nhất trong chương trình thống kê được tiến sĩ Edward I. Altman công bố lần đầu tiên vào năm 1968.

Tư tưởng của mô hình này là dùng một đại lượng tổng hợp “Z” để đánh giá độ rủi ro của một người vay. Thước đo này được tính toán dựa trên giá trị các chỉ số tài chính của người vay và tầm quan trọng của các chỉ số đó trong việc quyết định xác suất vỡ nợ của người vay vốn.

Hàm số Z phụ thuộc vào:

- Các trị số của các chỉ tiêu tài chính của người vay (Xj)

- Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ.

Các biến số trong hàm thống kê Z của Altman bao gồm:

CA: TÀI SẢN LƯU ĐỘNG TA: TỔNG TÀI SẢN

SL: DOANH THU THUẦN IN: LÃI VAY

TL: TỔNG NỢ

CL: NỢ NGẮN HẠN

VE: GIÁ THỊ TRƯỜNG CỦA VỐN CHỦ SỞ HỮU ET: THU NHẬP TRƯỚC THUẾ

RE: THU NHẬP GIỮ LẠI

X1 = (CA-CL)/TA: đây là tham số có tầm quan trọng thấp nhất, đo lường tỷ trọng tài sản lưu động ròng của doanh nghiệp trong tổng tài sản. (CA-CL) là Vốn lưu động.

X2 = RE/TA: hệ số này có tầm quan trọng lớn hơn, và đo lường khả năng sinh lời. Thu nhập giữ lại có thể bị điều chỉnh và do đó có thể không thể hiện tính khách quan.

X4 = VE/TL: hệ số này quan trọng hơn hai hệ số trên, cho biết kảh năng chịu đựng của công ty đối với những sụt giảm trong giá trị tài sản.

X5 = SL/TA: là hệ số quan trọng tiếp theo, cho biết khả năng tạo doanh thu của tài sản của doanh nghiệp

X3 = (ET+IN)/TA: đây là hệ số quan trọng nhất. Lợi nhuận là mục tiêu hàng đầu và là động lực xác định sự sống còn của doanh nghiệp. Lãi vay được cộng vào thu nhập vì chi phí này cũng thể hiện khả năng tạo thu nhập của doanh nghiệp.

Kết hợp các hệ số sẽ cho thấy con số thể hiện sức mạnh của doanh nghiệp:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999X5

Khi điểm Z - của doanh nghiệp:

>3,0: doanh nghiệp có khả năng an toàn cao dựa trên các số liệu tài chính. 2,7 – 3,0: doanh nghiệp có thể an toàn và tồn tại, nhưng đây là vùng cảnh

báo và nằm dưới ngưỡng an toàn tương đối.

1,8 - 2,7: doanh nghiệp có khả năng phá sản trong vòng 2 năm. Đây là vùng nằm dưới vùng cảnh báo và cần có biện pháp mạnh để cứu vãn doanh nghiệp.

< 1,8: doanh nghiệp rất có khả năng phá sản. Không mấy hy vọng phục hồi được doanh nghiệp từ tình hình tài chính.

Như vậy, trị số Z càng cao thì xác suất vỡ nợ của khách hàng vay vốn càng thấp, như vậy. Khi trị số Z càng nhỏ hoặc âm thì nguy cơ vỡ nợ của khách hàng vay vốn sẽ cao.

Theo mô hình cho điểm của Altman, các công ty có điểm số Z thấp hơn 1,81 được xếp hạng vào nhóm có nguy cơ phá sản cao. Căn cứ vào kết luận này ngân hàng sẽ không phát tiền vay cho khách hàng xin vay khi tính toán thẩm định có điểm số dưới 1,81, khách hàng đã vay vốn khi ra soát đánh giá cho điểm Z mà ở mức thấp hơn 1,81 sẽ áp chế ngay những biện pháp kiểm soát đặc biệt, trong thời gian theo dõi nhất định cho thấy khó cải thiện thì chiến lược “rút lui” tín dụng sẽ được quyết định. Những công ty có hệ số an toàn cao, ít có khả năng xảy ra vỡ nợ, thường được ngân hàng ưu tiên phát tiền vay.

Ưu điểm: mô hình này tính toán đơn giản dựa trên các chỉ tiêu tài chính quen thuộc đánh giá khách hàng và kết quả tính toán rất dễ xử lý, thuận tiện cho ngân hàng ra quyết định.

Nhược điểm:

- Mô hình này chỉ cho phép ngân hàng phân khách hàng thành hai nhóm là vỡ nợ và không vỡ nợ. Trong thực tế, “vỡ nợ” của nhóm các công ty phân theo các loại khác nhau ở mỗi mức độ nhất định, từ mức độ chậm trễ trong trả lãi tiền vay, đến mức độ phải kéo dài thời hạn trả nợ, đến cấp độ không trả được nợ gốc và tiền lãi vay. Điều này cũng có nghĩa cần có mô hình tính điểm ở mức chi tiết hơn, thang điểm ở nhiều mức dễ phân loại khách hàng ở các nhóm tương ứng với mức vỡ nợ khác nhau.

- Những biến số của mô hình tín nhiệm Z bị chi phối bởi sự biến động của thời gian và môi trường kinh doanh, nhưng mô hình không thể giải thích được vấn đề này. Bên cạnh đó, mô hình của E.I.Altman lại giải thiết các biến số Xj là không phụ thuộc lẫn nhau, trong khi các biến kinh tế có tác động, gắn bó mật thiết với nhau.

- Mô hình đã không tính tới một số nhân tố quan trọng mặc dù việc lượng hoá những nhân tố này là khó khăn, ví dụ “danh tiếng”, mối quan hệ truyền thống giữa ngân hàng với khách hàng, hay yếu tố chu kỳ kinh doanh của nền kinh tế ...

Với điều kiện môi trường của Việt Nam hiện tại chúng ta thấy thông tin không minh bạch, hoạt động kiểm toán độc lập gần như rất sơ khai, chắc chắn việc vận dụng mô hình này vào phân tích đánh giá rủi ro khách hàng là rất khó thực hiện.

* Đánh giá rủi ro theo khoản vay

Theo yêu cầu của Basel II, các ngân hàng thương mại sẽ sử dụng các mô hình dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng. Các ngân hàng sẽ xác định các biến số như PD – 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, ngân hàng sẽ xác định được EL: Expected Loss – tổn thất có thể ước tính.

Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể ước tính được tính toán dựa trên công thức sau:

EL = EAD x PD x LGD

Theo công thức này, nếu mỗi món vay được xem là một phép thử, nếu có số liệu thống kê rủi ro đầy đủ, xác suất bị rủi ro của từng loại tài sản của ngân hàng có thể xác định một cách tương đối chính xác hàng trong từng thời kỳ, từng loại hình tín dụng, từng lĩnh vực đầu tư, … Điều này có ý nghĩa rất quan trọng thể hiện ở các góc độ sau:

- Trên cơ sở xác suất rủi ro đã tính toán, ngân hàng có thể xây dựng cơ cấu lãi suất cho phù hợp đảm bảo kinh doanh có lãi. Bởi vì, lợi nhuận ngân hàng thu được trên cơ sở lãi cho vay, lãi suất này phải đảm bảo chi trả phần tiền lãi đi vay, chi phí quản lý ngân hàng, bù đắp được rủi ro và có lãi. Đối với mỗi tài sản có của ngân hàng, nếu mức độ rủi ro cao, độ an toàn thấp thì lãi suất của chúng phải cao hơn.

- Dựa vào xác suất rủi ro của từng loại tài sản có, người ta xây dựng các hệ số rủi ro của từng loại tài sản làm cơ sở tính hệ số an toàn vốn của ngân hàng hoặc làm cơ sở để tính phí bảo hiểm cho từng loại tài sản.

* Đánh giá rủi ro theo danh mục

Mô hình xác định giá trị rủi ro tới hạn – Value at Risk (VaR)

Giá trị tới hạn VaR của một danh mục tài sản được định nghĩa là khoản lỗ tối đa trong một thời gian nhất định nếu loại trừ những trường hợp xấu nhất hiếm khi xảy ra. Đây là phương pháp đánh giá mức rủi ro của một danh mục đầu tư theo 2 tiêu chuẩn: giá trị danh mục đầu tư và khả năng chịu đựng rủi ro của nhà đầu tư.

Có thể hiểu như sau: Nếu không tồn tại sự kiện đặc biệt thì tổn thất tối đa trong X% các trường hợp sẽ không vượt quá V đồng trong vòng N ngày. Biến số V là giá trị rủi ro tới hạn của danh mục tài sản, phụ thuộc vào 3 thông số:

- Độ tin cậy

- Thời gian đo lường VaR

- 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.

Nếu tính vốn của ngân hàng theo mức độ rủi ro của thị trường, thì các nhà quản lý sẽ sử dụng N=10 ngày và X = 99. Điều này có nghĩa là họ tập trung vào mức thu lỗ trong thời gian 10 ngày mà nó được hy vọng rằng không vượt quá