Đăng ký Đăng nhập
Trang chủ ứng dụng mô hình logistic trong xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả đượ...

Tài liệu ứng dụng mô hình logistic trong xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng

.PDF
111
74
136

Mô tả:

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ --------o0o--------- NGUYỄN THU HÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG XÁC SUẤT KHÔNG TRẢ ĐƯỢC NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP THEO BASEL II TẠI NHTMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SỸ QUẢN TRỊ KINH DOANH CHƯƠNG TRÌNH ĐỊNH HƯỚNG THỰC HÀNH Hà Nội - Năm 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ ----------------- NGUYỄN THU HÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG XÁC SUẤT KHÔNG TRẢ ĐƯỢC NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP THEO BASEL II TẠI NHTMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh Mã số: 60 34 01 02 LUẬN VĂN THẠC SỸ QUẢN TRỊ KINH DOANH CHƯƠNG TRÌNH ĐỊNH HƯỚNG THỰC HÀNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. LÊ TRUNG THÀNH XÁC NHẬN CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN XÁC NHẬN CỦA CHỦ TỊCH HĐ CHẤM LUẬN VĂN Hà Nội - Năm 2015 CAM KẾT Tôi xin cam kết toàn bộ nội dung luận văn này là do bản thân tự nghiên cứu từ những tài liệu tham khảo, thực tiễn tại NHTMCP Công Thương Việt Nam và tuân thủ theo sự hướng dẫn của Tiến sĩ Lê Trung Thành, với sự hỗ trợ và tạo điều kiện của Ban lãnh đạo cùng với đồng nghiệp tại NHTMCP Công Thương Việt Nam. Tôi xin cam đoan đề tài “Ứng dụng mô hình Logistic trong xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp theo Basel II tại NHTMCP Công Thương Việt Nam” là hoàn toàn không sao chép từ luận văn, luận án của người khác, số liệu và thông tin trích dẫn có nguồn gốc đáng tin cậy. Tôi xin chịu trách nhiệm hoàn toàn về tính xác thực của bài viết. Học viên Nguyễn Thu Hà LỜI CẢM ƠN Trước hết, tác giả xin thể hiện sự cảm ơn sâu sắc đến Tiến sỹ Lê Trung Thành, Trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội đã cho tác giả những lời khuyên xác đáng và hướng dẫn tận tình cho tác giả thực hiện luận văn thạc sỹ này. Đồng thời, tác giả muốn thể hiện sự cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo của NHTMCP Công Thương Việt Nam đã tạo điều kiện cho tác thực hiện nghiên cứu này. Đặc biệt, tác giả chân thành cảm ơn các đồng nghiệp của tác giả tại ngân hàng đã hỗ trợ tác giả trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng doanh nghiệp tại NHTMCP Công Thương Việt Nam. Bên cạnh đó, tác giả xin cảm ơn Khoa Quản trị kinh doanh – Trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức khóa học Thạc sỹ này để tạo điều kiện cho tác giả được học tập, nâng cao kiến thức trong bối cảnh kinh doanh hội nhập hiện nay. Cuối cùng, tác giả xin thể hiện tình cảm trân trọng đến bố mẹ, bạn bè và các thầy (cô) giáo của tác giả trong quá trình học tập chương trình đào tạo Thạc sỹ Quản trị kinh doanh đã khích lệ, động viên tác giả thực hiện luận văn này. TÓM TẮT Trước yêu cầu tiến tới đo lường rủi ro tín dụng theo Basel II, trong đó xác suất không trả được nợ là một trong những cấu phần của rủi ro tín dụng, tác giả đã tiến hành nghiên cứu việc Xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp theo Basel II tại NHTMCP Công Thương Việt Nam sử dụng mô hình Logistic. Qua nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng mô hình Logistic vào đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp theo các yêu cầu của Basel II tại ngân hàng Vietinbank là hoàn toàn khả thi. Nghiên cứu cũng chỉ ra phương pháp luận và cách thức thực hiện xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp ứng dụng mô hình Logistic. Về chất lượng dữ liệu: hiện tại ngân hàng hoàn toàn đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu theo Basel II. Về cách thức thực hiện: từ nguồn dữ liệu hiện tại, thực hiện làm sạch dữ liệu, tạo biến, phân tích đơn biến, phân tích đa biến, chạy hồi quy logistic, kết hợp mô hình đã cho kết quả xây dựng được mô hình logistic đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp từ dữ liệu báo cáo tài chính, phi tài chính và phân loại nợ của Vietinbank. Những lưu ý về kỹ thuật xử lý dữ liệu, phương pháp thu thập và phương pháp phân tích dữ liệu cũng được đúc rút qua quá trình nghiên cứu thực hiện trong thực tiễn, đóng góp vào việc xây dựng phương pháp thực hiện xây mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp cho ngân hàng Vietinbank. Những hạn chế và khó khăn trong quá trình thực hiện giúp tác giả đưa ra những biện pháp để nâng cao chất lượng dữ liệu và chất lượng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Vietinbank. MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ........................................................................... i DANH MỤC BẢNG ................................................................................................... i DANH MỤC HÌNH ...................................................................................................ii DANH MỤC BIỂU ĐỒ .............................................................................................ii MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ............................................................................................................................ 4 1.1. Xác suất không trả được nợ (PD) và đo lường PD theo Basel II ................... 4 1.1.1. Hiệp ước Basel II và tác động của nó tới thực hành quản lý rủi ro tín dụng ........... 4 1.1.1.1. Giới thiệu về hiệp ước Basel II ......................................................................... 4 1.1.1.2. Nội dung tóm tắt của Basel II về rủi ro tín dụng .............................................. 5 1.1.1.3 Tác động của Basel II tới thực hành Quản lý rủi ro tín dụng ........................... 8 1.1.2. PD và các yêu cầu về mô hình đo lường PD theo phương pháp IRB .................... 10 1.1.2.1. Khái niệm PD.................................................................................................. 10 1.1.2.2. Các yêu cầu về mô hình đo lường PD theo phương pháp IRB ....................... 10 1.2. Các bước cơ bản xây dựng mô hình đo lường PD ........................................ 12 1.2.1. Chuẩn bị dữ liệu ..................................................................................................... 13 1.2.1.1. Thời điểm quan sát và kỳ đánh giá ................................................................. 13 1.2.1.2. Xác định khách hàng tốt/xấu .......................................................................... 13 1.2.1.3 Thu thập dữ liệu ............................................................................................... 13 1.2.2. Tạo biến ................................................................................................................. 14 1.2.2.1 Biến tài chính ................................................................................................... 14 1.2.2.2 Biến phi tài chính ............................................................................................. 15 1.2.3. Phân tích đơn biến ................................................................................................. 15 1.2.3.1 Biến tài chính ................................................................................................... 15 1.2.3.2 Biến phi tài chính ............................................................................................. 17 1.2.3.3 Số lượng biến được chọn để sử dụng sau bước phân tích đơn biến ................ 19 1.2.4. Phân tích đa biến .................................................................................................... 19 1.2.4.1 Lựa chọn phương pháp thống kê ..................................................................... 19 1.2.4.2. Phân tích tương quan...................................................................................... 20 1.2.4.3 Các bước phân tích đa biến ............................................................................. 21 1.2.4.4. Khả năng phân biệt mô hình ........................................................................... 23 1.2.5. Kết hợp mô hình và kết quả mô hình ..................................................................... 23 1.3. Mô hình Logistic ............................................................................................... 24 1.3.1. Mô hình hồi quy Logistic cho biến đáp ứng nhị phân ........................................... 24 1.3.2. Ước lượng tham số cho mô hình hồi quy logistic cho biến đáp ứng nhị phân ...... 25 1.3.3. Phương pháp logit biến đổi biến độc lập X ........................................................... 27 1.3.4. Kiểm định mô hình hồi quy logistic ...................................................................... 29 1.3.5. Sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic trong đo lường PD tại Việt Nam .......... 30 1.4. Tình hình nghiên cứu ....................................................................................... 32 CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ LUẬN VĂN ........ 35 2.1. Phương pháp nghiên cứu................................................................................. 35 2.1.1. Phương pháp nghiên cứu định lượng ..................................................................... 35 2.1.2. Địa điểm, thời gian thực hiện nghiên cứu .............................................................. 36 2.1.3. Dữ liệu, công cụ sử dụng ....................................................................................... 37 2.1.4. Quy trình nghiên cứu ............................................................................................. 37 2.2. Phương pháp thu thập dữ liệu ........................................................................ 38 2.2.1. Các phương pháp sử dụng thu thập dữ liệu ........................................................... 38 2.2.1.1. Sử dụng Bảng thu thập thông tin .................................................................... 38 2.2.1.2. Phương pháp làm sạch dữ liệu ....................................................................... 40 2.2.1.3. Phân khúc theo mục đích thu thập dữ liệu và lựa chọn mẫu .......................... 41 2.2.2. Mô tả quá trình thu thập dữ liệu............................................................................. 42 2.2.3. Các giả định, phạm vi hiệu lực và các hạn chế ...................................................... 45 2.2.3.1. Các giả định .................................................................................................... 45 2.2.3.2. Phạm vi hiệu lực ............................................................................................. 45 2.2.3.3. Các tồn tại, hạn chế ........................................................................................ 46 2.3. Phương pháp phân tích dữ liệu....................................................................... 46 2.3.1. Các chỉ tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 46 2.3.2. Phần mềm nhập liệu và phân tích số liệu............................................................... 50 2.3.2.1. Công cụ Microsoft excel ................................................................................. 50 2.3.2.2. Chương trình thống kê SPSS........................................................................... 50 2.3.3. Kỹ thuật phân tích số liệu ...................................................................................... 52 2.3.3.1. Trong phân tích các biến tài chính ................................................................. 52 2.3.3.2. Trong phân tích các biến phi tài chính ........................................................... 53 2.3.3.3. Trong phân tích đa biến .................................................................................. 54 CHƯƠNG 3. ÁP DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC VÀO XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG PD CỦA KHDN THEO BASEL II TẠI VIETINBANK .............. 56 3.1. Thực trạng đo lường rủi ro tín dụng KHDN tại Vietinbank hiện nay........ 56 3.1.1. Tổng quan về ngân hàng Vietinbank ..................................................................... 56 3.1.1.1. Sơ lược quá trình thành lập và mô hình tổ chức của Vietinbank ................... 56 3.1.1.2. Kết quả kinh doanh ......................................................................................... 57 3.1.2. Xếp hạng tín dụng KHDN tại Vietinbank hiện nay ............................................... 59 3.1.2.1. Thước đo rủi ro tín dụng KHDN..................................................................... 59 3.1.2.2. Công cụ đo lường rủi ro tín dụng KHDN ....................................................... 61 3.1.2.3. Mô hình đo lường rủi ro tín dụng KHDN ....................................................... 63 3.1.3. Đánh giá công cụ đo lường rủi ro tín dụng KHDN ............................................... 63 3.1.3.1. Kết quả đạt được ............................................................................................. 63 3.1.3.2. Hạn chế ........................................................................................................... 66 3.1.4. Sự cần thiết xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II ................ 67 3.2. Ứng dụng mô hình logistic vào xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của KHDN theo Basel II .................................................................... 68 3.2.1. Chuẩn bị dữ liệu ..................................................................................................... 68 3.2.1.1. Điểm quan sát và kỳ đánh giá ......................................................................... 68 3.2.1.2. Định nghĩa khách hàng Tốt/Xấu ..................................................................... 68 3.2.1.3. Kết quả thu thập dữ liệu ................................................................................. 68 3.2.2. Tạo biến ................................................................................................................. 71 3.2.2.1. Biến tài chính .................................................................................................. 71 3.2.2.2. Biến phi tài chính ............................................................................................ 72 3.2.3. Làm sạch dữ liệu .................................................................................................... 73 3.2.3.1. Phân tích trường hợp thiếu thông tin.............................................................. 73 3.2.3.2. Dấu kỳ vọng của biến...................................................................................... 74 3.2.4. Phân tích đơn biến ................................................................................................. 74 3.2.5. Phân tích đa biến .................................................................................................... 75 3.2.6. Kết hợp mô hình .................................................................................................... 77 CHƯƠNG 4. ĐÁNH GIÁ VÀ KHUYẾN NGHỊ .................................................. 78 4.1. Đánh giá xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II áp dụng mô hình logistic......................................................................................................................... 78 4.1.1. Những kết quả đạt được ......................................................................................... 78 4.1.1.1. Mô hình logistic sử dụng để xây dựng mô hình do lường PD của KHDN là thực hiện được ............................................................................................................. 78 4.1.1.2. Xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN đáp ứng các yêu cầu của Basel II78 4.1.2. Những hạn chế và nguyên nhân ............................................................................. 82 4.1.2.1. Hạn chế ........................................................................................................... 82 4.1.2.2. Nguyên nhân ................................................................................................... 82 4.2. Một số ý kiến để nâng cao chất lượng đo lường PD của KHDN.................. 84 4.2.1. Hoàn thiện quy định, quy trình quản lý chấm điểm tín dụng và phân loại nợ khách hàng .................................................................................................................................. 84 4.2.2. Tăng cường các công cụ hỗ trợ giúp phát hiện gian lận, chấn chỉnh công tác chấm điểm của chi nhánh .......................................................................................................... 84 4.2.3. Hoàn thiện hệ thống chấm điểm ............................................................................ 84 4.2.4. Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu xây dựng mô hình .......................................................... 84 KẾT LUẬN .............................................................................................................. 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 88 PHỤ LỤC 01 – BẢNG THU THẬP THÔNG TIN KHÁCH HÀNG PHỤ LỤC 02 – MINH HỌA LOGIC KIỂM TRA DỮ LIỆU PHỤ LỤC 03 – NHÓM NGÀNH PHỤ LỤC 04 – MINH HỌA CÁC BIẾN TÀI CHÍNH VÀ PHI TÀI CHÍNH PHỤ LỤC 05 – KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ĐƠN BIẾN PHỤ LỤC 06 – MINH HỌA CÁC BIẾN TÀI CHÍNH VÀ PHI TÀI CHÍNH ĐƯỢC LỰA CHỌN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT 1 Nguyên nghĩa Ký hiệu Basel II International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: A revised framework Comprehensive Version 2 BCTC Báo cáo tài chính 3 KHDN Khách hàng doanh nghiệp 4 NH Ngân hàng 5 NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần 6 PD Probability of Default - Xác suất không trả được nợ 7 PTC Phi tài chính 8 RRTD Rủi ro tín dụng 9 TD Tín dụng 10 Vietinbank Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam 11 XHTD Xếp hạng tín dụng DANH MỤC BẢNG STT Bảng Nội dung Trang 1 Bảng 1.1 Quy luật thể hiện khả năng phân biệt AUROC 17 2 Bảng 1.2 Quy luật khả năng phân biệt của biến theo IV 18 3 Bảng 1.3 Các phương pháp thống kê thông dụng để phát triển 19 mô hình 4 Bảng 1.4 Các bước phân tích đa biến 21 5 Bảng 2.1 Các bước ghép nhóm 54 6 Bảng 3.1 Kết quả kinh doanh của VietinBank giai đoạn 2009 – 58 2013 7 Bảng 3.2 Thang điểm và hạng đối với KHDN 59 8 Bảng 3.3 Bộ chỉ tiêu áp dụng đối với KHDN 61 9 Bảng 3.4 Số lượng khách hàng Xấu và tổng số khách hàng sau 68 khi làm sạch dữ liệu i 10 Bảng 3.5 Phân khúc KHDN Nghị định 56 69 11 Bảng 3.6 Các mức phân khúc doanh nghiệp theo quy mô 70 12 Bảng 3.7 Số lượng khách hàng trong 6 phân khúc 71 13 Bảng 3.8 Số lượng biến tài chính 72 14 Bảng 3.9 Số lượng biến phi tài chính 72 15 Bảng 3.10 Tổng hợp số lượng biến phi tài chính trong mỗi nhóm 73 16 Bảng 3.11 Số biến được lựa chọn trong từng mô hình 75 17 Bảng 3.12 Bảng 3.12 – Minh họa kết quả chạy hồi quy Logistic 76 18 Bảng 3.13 Kết quả ban đầu cho biến tài chính của mô hình 1 khi 76 sử dụng phương pháp Forward stepwise 19 Bảng 3.14 Kết quả kết hợp mô hình cho phân khúc Thương mại 77 và dịch vụ 20 Bảng 4.1 So sánh giữa các định nghĩa 78 DANH MỤC HÌNH STT Hình Nội dung Trang 1 Hình 1.1 Các bước xây dựng mô hình PD 12 2 Hình 1.2 Minh họa về một đường cong ROC 16 3 Hình 1.3 So sánh giữa biến ban đầu và biến được biến đổi 28 4 Hình 2.1 Mô tả phương pháp forward stepwise 55 DANH MỤC BIỂU ĐỒ STT Biểu đồ 1 Biểu đồ 2.1 Nội dung Quy trình nghiên cứu ii Trang 38 MỞ ĐẦU 1. Về tính cấp thiết của đề tài Rủi ro trong hoạt động ngân hàng hết sức đa dạng và phức tạp, tiềm ẩn trong mọi nghiệp vụ từ thẻ, tiền gửi, tài trợ thương mại đến đầu tư, kinh doanh ngoại hối… với nhiều mức độ khác nhau, nhưng có ảnh hưởng sâu rộng và nghiêm trọng nhất vẫn là rủi ro tín dụng, bởi tín dụng là hoạt động căn bản và chủ yếu tạo ra khối lượng lợi nhuận lớn nhất, cũng như tổn thất lớn nhất của ngân hàng. Điều này không chỉ đúng trên phương diện lý thuyết, mà được minh chứng rõ ràng bằng thực tiễn kinh doanh của ngành ngân hàng. Để đảm bảo hệ thống ngân hàng Việt Nam ổn định vững chắc, Ngân hàng Nhà nước Việt nam định hướng chiến lược phát triển trong lĩnh vực ngân hàng từ nay đến năm 2020 theo hướng tập trung quản trị rủi ro nói chung và quản trị rủi ro tín dụng nói riêng. Các nhà lãnh đạo ngân hàng Việt nam cần phải áp dụng các kinh nghiệm quốc tế để xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng theo Công ước Basel của Ủy Ban Basel. Trong đó, nhiệm vụ hàng đầu phải ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng – PD. Thực tế, trong hệ thống ngân hàng Việt nam chưa có bất kỳ ngân hàng nào áp dụng chính thức các mô hình xác định xác suất không trả được nợ của khách hàng vào trong hoạt động để hỗ trợ việc ra quyết định cho vay. Xuất phát từ thực tiễn chất lượng cơ sở dữ liệu tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng Vietinbank, tác giả nhận thấy việc ứng dụng một mô hình thống kê định lượng để ước lượng xác suất không trả được nợ là một vấn đề mang tính tất yếu và chiến lược. Chính vì vậy, tác giả lựa chọn đề tài “Ứng dụng mô hình Logistic trong xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp theo Basel II tại Vietinbank” làm đề tài luận văn tốt nghiệp cao học để xem xét tính khả thi, cách thức ứng dụng và chất lượng kết quả ước lượng xác suất không trả được nợ khi sử dụng mô hình Logistic. 2. Câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu 1 - Câu hỏi nghiên cứu: Mô hình logistic có thể ứng dụng để xây mô hình đo lường PD của KHDN hay không và cách thức áp dụng mô hình Logistic vào xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II tại Vietinbank là như thế nào. - Giả thuyết nghiên cứu: Xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II tại Vietinbank thông qua sử dụng mô hình Logistic là hoàn toàn khả thi và là bước thiết yếu để nâng cao chất lượng quản trị rủi ro tín dụng theo chuẩn mực quốc tế Basel II. 3. Mục đích nghiên cứu - Cách thức sử dụng mô hình Logistic trong xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II tại Vietinbank. 4. Nhiệm vụ nghiên cứu - Tổng quát hóa lý luận về mô hình Logistic, xây dựng mô hình, quy định của Basel II về mô hình đo lường PD của khách hàng. - Tổng hợp các vấn đề lý luận cơ bản về xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ theo Basel II, mô hình Logistic. - Đánh giá thực trạng chất lượng cơ sở dữ liệu tín dụng khách hàng doanh nghiệp và hệ thống đo lường PD của KHDN tại Vietinbank đến nay để xem xét tính khả thi của việc xây dựng mô hình ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN thông qua ứng dụng mô hình Logistic. - Cách thức xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN sử dụng mô hình Logistic. - Đề xuất một số ý kiến nâng cao chất lượng dữ liệu, kết quả đo lường PD của KHDN tại Vietinbank. 5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu của luận văn là mô hình logistic, phương pháp đo lường xác suất không trả được nợ của KHDN theo Basel II, cách thức thực hiện xây dựng mô hình; dữ liệu tín dụng KHDN tại Vietinbank, các báo cáo phân loại nợ, cho vay, xếp hạng tín dụng khách hàng tại Vietinbank - Phạm vi nghiên cứu là dữ liệu tín dụng KHDN của toàn hệ thống ngân hàng Vietinbank từ năm 2008 đến nay 2 6. Những dự kiến đóng góp của luận văn nghiên cứu Luận văn dự kiến đưa ra những phương pháp và cách thức thực hiện về xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của KHDN cho Vietinbank, trong đó sử dụng mô hình logistic, và hướng đến tuân theo những quy định của Basel II. Đây là một vấn đề mới hiện chưa được nghiên cứu tại Việt Nam. 7. Cấu trúc luận văn Cấu trúc của luận văn gồm: Mở đầu Chương 1. Cơ sở lý luận và tổng quan tình hình nghiên cứu Chương 2. Phương pháp nghiên cứu thiết kế luận văn Chương 3. Áp dụng mô hình logistic vào xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II tại Vietinbank Chương 4. Đánh giá và khuyến nghị Kết luận Tài liệu tham khảo Phụ lục 3 CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.1. Xác suất không trả được nợ (PD) và đo lường PD theo Basel II 1.1.1. Hiệp ước Basel II và tác động của nó tới thực hành quản lý rủi ro tín dụng 1.1.1.1. Giới thiệu về hiệp ước Basel II Sau hàng loạt vụ sụp đổ của các ngân hàng vào thập kỷ 80, một nhóm các Ngân hàng Trung ương và cơ quan giám sát của 10 nước phát triển (G10) đã tập hợp tại thành phố Basel, Thụy Sĩ vào năm 1987 tìm cách ngăn chặn xu hướng này. Nhóm các Ngân hàng Trung ương này đã thành lập Ủy ban Basel về giám sát hoạt động ngân hàng. Năm 1988, Công ước Basel I ra đời nhằm mục đích củng cố sự ổn định của hệ thống các ngân hàng quốc tế và thiết lập hệ thống ngân hàng quốc tế bình đẳng cạnh tranh lành mạnh trong hoạt động. Tuy nhiên, thị trường tài chính ngày càng trở nên phức tạp trong đó hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn rủi ro. Công ước Basel I xuất hiện hạn chế khi thiếu sự phân biệt rủi ro giữa khách hàng có mức xếp hạng khác nhau. Đồng thời, Basel I đề cập sơ sài đến rủi ro hoạt động và không yêu cầu trích lập dự phòng đối với loại rủi ro này, trong khi đó rủi ro này ngày càng tăng lên và có nguy cơ xảy ra tổn thất lớn. Chính vì thế, tháng 06/2006 Công ước mới Basel II ra đời để khắc phục các hạn chế của Công ước Basel I. Sự khác biệt lớn nhất của Basel II so với Basel I được thể hiện ở việc cấu trúc của Basel II tập trung vào định lượng rủi ro cho các mục đích phân bổ vốn. Theo đó, Basel II hướng tới 03 mục đích chính sau đây: - Đảm bảo vốn phân bổ theo hướng nhạy cảm rủi ro. - Phân biệt rủi ro hoạt động và rủi ro tín dụng, đồng thời định lượng 02 loại rủi ro này. - Thu hẹp khoảng cách giữa vốn theo quy định và vốn kinh tế. Công ước Basel II được xây dựng dựa trên 03 trụ cột chính bao gồm (i) Trụ cột 1 – Yêu cầu vốn tối thiểu, (ii) Trụ cột 2 – Yêu cầu về quy trình, thanh tra giám sát ngân hàng và (iii) Trụ cột 3 – Yêu cầu quy trình quản lý rủi ro tuân thủ nguyên 4 tắc thị trường. Tất cả trụ cột đều có ý nghĩa rất quan trọng và hỗ trợ lẫn nhau để đảm bảo đạt mục tiêu của Basel II đã đề ra. 1.1.1.2. Nội dung tóm tắt của Basel II về rủi ro tín dụng Để đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng và dự phòng đầy đủ cho các rủi ro tín dụng, thị trường và tác nghiệp, Hiệp ước Basel II quy định, số vốn tự có của ngân hàng tối thiểu phải đạt 8% tổng tài sản “Có” rủi ro (được xác định bằng cách nhân số vốn cần thiết cho rủi ro thị trường và tác nghiệp với 12.5, sau đó cộng với tổng tài sản “Có” rủi ro tín dụng), trong đó, tổng tài sản “Có” rủi ro tín dụng được tính toán theo “phương pháp tiêu chuẩn hóa” hoặc “phương pháp tiếp cận dựa trên xếp hạng nội bộ” như sau: a) Phương pháp tiêu chuẩn hóa Theo phương pháp này, tổng tài sản “Có” rủi ro tín dụng được xác định dựa trên nguyên tắc sau: Tổng tài sản “Có” rủi ro = Tài sản “Có” * Hệ số rủi ro (1) Để tính toán tổng tài sản “Có” rủi ro (không bao gồm dự phòng cụ thể), về cơ bản, ngân hàng cần thực hiện các bước công việc sau: Bước 1: Phân nhóm và xác định giá trị tài sản “Có” (giá trị các khoản cho vay, phải đòi) theo: (a) chiều dọc - loại khách hàng, bao gồm: Chính phủ, cơ quan nhà nước khác, ngân hàng phát triển đa quốc gia, ngân hàng, các công ty chứng khoán, doanh nghiệp, cá nhân, tài sản khác, các khoản ngoại bảng (b) chiều ngang: hạng tín nhiệm của các khoản cho vay, phải đòi. Bước 2: Điều chỉnh giá trị tài sản “Có” theo giá trị tài sản bảo đảm là tài sản tài chính (tiền mặt, vàng, giấy tờ có giá…) cầm cố cho khoản cho vay, phải đòi đó để xác định giá trị tài sản “Có” ròng. Bước 3: Xác định hệ số rủi ro cụ thể cho các khoản cho vay, phải đòi căn cứ vào nhóm và hạng tín nhiệm của các khoản phải đòi, cho vay. Bước 4: Tính toán tổng giá trị tài sản “Có” rủi ro tín dụng theo công thức (1) nêu trên. Phương pháp này sở dĩ được gọi là phương pháp tiêu chuẩn hóa vì toàn bộ các thước đo rủi ro đều được quy định cụ thể, chặt chẽ tại Basel II. 5 b) Phương pháp tiếp cận dựa trên xếp hạng nội bộ (IRB) Khác với phương pháp tiêu chuẩn hóa, khi được phép sử dụng IRB, ngân hàng có thể tự ước lượng giá trị của một số (trường hợp áp dụng IRB cơ bản) hoặc toàn bộ (trường hợp sử dụng IRB tiên tiến) các thước đo rủi ro để tính giá trị tài sản “Có” rủi ro tín dụng và thực hiện các điều chỉnh về vốn tự có. Để đáp ứng quy định tính vốn tối thiểu theo IRB, ngân hàng cần thực hiện hai nội dung công việc chính sau: (i) xác định giá trị tài sản “Có” rủi ro tín dụng. Giá trị này sẽ là căn cứ để tính ra lượng vốn tự có tối thiểu mà ngân hàng cần duy trì để bù đắp cho giá trị tổn thất ngoài dự kiến (UL) của khoản vay khi khách hàng không trả được nợ; (ii) điều chỉnh trực tiếp vốn tự có dựa trên phần chênh lệch giữa giá trị tổn thất dự kiến (EL) khi khách hàng không trả được nợ và tổng dự phòng rủi ro tín dụng. Cụ thể: Xác định giá trị tài sản “Có” rủi ro tín dụng Bước 1: Phân loại tài sản “Có” theo các nhóm khách hàng và tài sản: (a) doanh nghiệp; (b) chính phủ hoặc cơ quan nhà nước khác; (c) ngân hàng; (d) bán lẻ; (e) vốn góp (của ngân hàng tại doanh nghiệp khác). Bước 2: Xác định giá trị của các cấu phần rủi ro, bao gồm: PD – xác suất không trả được nợ của khách hàng, LGD - mức tổn thất nếu khách hàng không trả được nợ (tính theo từng hợp đồng); EAD - tổng số tiền cho vay, phải đòi (bao gồm dự phòng cụ thể); M - kỳ hạn hiệu quả, cho từng khách hàng (đối với trường hợp các nhóm khách hàng doanh nghiệp, chính phủ, ngân hàng) hoặc cả nhóm khách hàng (đối với nhóm khách hàng bán lẻ). Tương tự phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn hóa, ngân hàng có thể ghi nhận tác động giảm thiểu rủi ro của các tài sản bảo đảm bằng cách điều chỉnh ghi giảm giá trị rủi ro LGD hoặc EAD. Tuy nhiên, để tránh trùng lặp, việc điều chỉnh giá trị rủi ro chỉ được thực hiện một lần, hoặc với LGD hoặc với EAD. Bước 3: Tính toán giá trị tài sản “Có” rủi ro theo công thức mà Basel II quy định (các nhóm khách hàng khác nhau áp dụng các công thức khác nhau). Ví dụ: Công thức tính giá trị tài sản “Có” rủi ro tín dụng áp dụng cho nhóm tài sản doanh nghiệp, chính phủ và ngân hàng là: 6 - Đối với các khoản nợ bình thường: Hệ số tương quan (R) = 0.12 x (1 – EXP (-50 x PD)) / (1 – EXP (-50)) + 0.24 x [1 - (1-EXP(-50 x PD))/(1 – EXP(-50))] Kỳ hạn điều chỉnh (b) = (0.11852 – 0.05478 x ln (PD)) ^ 2 Vốn yêu cầu (K) = [LGD x N [(1 – R)^-0.5 x G (PD) + (R/(1-R))^0.5 x G (0.999)] – PD x LGD] x (1 – 1.5 x b)^-1 x (1 + (M – 2.5) x b) Tài sản “Có” rủi ro = K x 12.5 x EAD (RWA) - Đối với các khoản nợ có vấn đề: Mức vốn yêu cầu (K) là số lớn hơn giữa 0 hoặc, số chênh lệch giữa giá trị LGD của nó và ước lượng tốt nhất của ngân hàng về mức tổn thất dự kiến (EL). Tương tự các khoản nợ bình thường, giá trị tài sản “Có” rủi ro là tích của K, 12.5 và EAD. Điều chỉnh giá trị vốn tự có dựa trên phần chênh lệch giữa giá trị tổn thất dự kiến (EL) và tổng dự phòng rủi ro tín dụng Bước 1: Để xác định tổng giá trị tổn thất dự kiến, Ngân hàng phải cộng dồn giá trị tổn thất dự kiến (được định nghĩa như tích số của mức tổn thất dự kiến EL và EAD) của tất cả các khoản cho vay, phải đòi thuộc các nhóm rủi ro khác nhau, trong đó: - Mức tổn thất dự kiến EL (%) của các khoản cho vay, phải đòi đối với doanh nghiệp, chính phủ và ngân hàng (không bao gồm các khoản cho vay đặc biệt), nhóm khác: Đối với các khoản cho vay bình thường, EL là tích số của PD và LGD. Đối với các khoản cho vay có vấn đề, ngân hàng phải sử dụng ước lượng tốt nhất về giá trị tổn thất dự kiến. - Giá trị tổn thất dự kiến EL của các khoản cho vay đặc biệt: Bằng tích số của 8%, hệ số rủi ro tương ứng của khoản vay và EAD. Bước 2: Xác định giá trị dự phòng rủi ro tín dụng bằng tổng của tất cả các loại dự phòng (ví dụ dự phòng cụ thể, xóa nợ một phần, dự phòng chung cho rủi ro quốc gia, dự phòng chung) cho các khoản cho vay, phải đòi. Giá trị các khoản dự phòng cụ thể cho vốn góp cổ phần và các khoản chứng khoán hóa không được tính vào giá trị dự phòng rủi ro tín dụng. 7 Bước 3: So sánh giá trị tổn thất dự kiến EL và giá trị dự phòng rủi ro tín dụng, và điều chỉnh trực tiếp vào giá trị vốn tự có phần chênh lệch của hai giá trị này. 1.1.1.3 Tác động của Basel II tới thực hành Quản lý rủi ro tín dụng Một câu hỏi thường được đặt ra bởi những người quan tâm đến quản lý rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại: Đâu là mối liên kết nào giữa Basel II và quản lý rủi ro tín dụng? Vì sao Basel II, mà xuất phát cơ bản là thay đổi khuôn khổ tính toán vốn tối thiểu, lại được đánh giá như một cột mốc mang tính cách mạng trên phạm vi toàn cầu về tài chính và là nền tảng cho công tác quản lý rủi ro ngân hàng nói chung và quản lý rủi ro tín dụng nói riêng? Theo đánh giá của nhiều nhà lãnh đạo ngân hàng trung ương và các chuyên gia tài chính ngân hàng quốc tế như Bernanke (2006) hay Large (2003), sở dĩ Basel II làm thay đổi căn bản tư duy quản lý rủi ro vì nó gắn kết, ràng buộc quy trình tính toán vốn tối thiểu với các phần việc chuẩn hóa quản lý rủi ro tín dụng, thị trường và tác nghiệp: Các ngân hàng chỉ có thể được thừa nhận đã tuân thủ đúng yêu cầu về xác định vốn tối thiểu nếu họ đã đáp ứng được toàn bộ các quy định, hướng dẫn, chuẩn mực đi kèm của Basel II về xác định, phân loại và quản lý rủi ro. Nói cách khác, tuân thủ Basel II đã cung cấp mục tiêu, động lực và phương tiện tự nhiên để các ngân hàng đào sâu, tích lũy nỗ lực cải tiến thực hành quản lý rủi ro, cải thiện khả năng đánh giá, lượng hóa và công khai hóa rủi ro. Mục tiêu thực sự của Basel II là hướng tới nâng cao thực hành quản lý rủi ro hơn là đơn thuần cung cấp khuôn khổ cho việc tính toán vốn tối thiểu. Một nội dung chủ chốt của Basel II là nó thiết lập các yêu cầu khắt khe về thu thập số liệu và sử dụng có hệ thống các thông tin dữ liệu thu thập được. Các yêu cầu này xuất phát từ những bằng chứng thực nghiệm chứng minh rằng, thách thức lớn nhất, đồng thời lợi ích tiềm năng lớn nhất trong dài hạn của các ngân hàng, liên quan đến việc thu thập và phân loại thông tin chính xác, chi tiết về người vay, về các đặc điểm của các loại hình rủi ro và kết quả của đầu tư tín dụng vào các loại hình rủi ro khác nhau. Đáp ứng các chuẩn mực dữ liệu theo đúng yêu cầu của Basel II sẽ dẫn tới hệ quả tích cực là sự đầu tư lớn về hạ tầng công nghệ từ phía các ngân hàng. Sự đầu tư cải thiện công nghệ này, kết hợp với cơ sở dữ liệu chi tiết đã thu 8 thập được, theo thời gian sẽ phát huy được lợi ích tiềm tàng to lớn của nó trong định giá và quản lý rủi ro nói riêng, cũng như trong điều hành, quản lý ngân hàng nói riêng. Như vậy có thể thấy, sự nhấn mạnh của Hiệp ước về cải thiện tiêu chuẩn dữ liệu không chỉ đơn thuần phục vụ xác định mức vốn tự có tối thiểu, mà còn nhằm cung cấp nền tảng lành mạnh cho thực hành quản lý rủi ro tín dụng, và qua đó làm gia tăng giá trị ngân hàng. Một nhân tố khác của Basel II cũng có tác động đổi mới thực hành quản lý rủi ro tín dụng chính là sự ra đời của phương pháp tiếp cận dựa trên xếp hạng nội bộ (IRB), mà ảnh hưởng của nó đã dẫn đến sự thay đổi rõ rệt về thực hành quản lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại và cả chính sách giám sát của các ngân hàng trung ương. Về phía các ngân hàng thương mại, IRB rõ ràng được ưa chuộng hơn nhiều so với phương pháp tiêu chuẩn hóa vì ưu thế vượt trội về tính linh hoạt và sát với thực tế của nó. IRB cho phép các ngân hàng đo lường các cấu phần rủi ro dựa trên chính thực trạng hoạt động của họ và qua đó tính toán chuẩn xác hơn khối lượng vốn tối thiểu mà họ cần nắm giữ, tối ưu hóa lượng vốn đầu tư trên cơ sở vừa đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng vừa tránh lãng phí vốn, giảm thiểu các chi phí vốn phải trả cho nhà đầu tư. Thế nhưng, để được áp dụng IRB, các ngân hàng buộc phải chuẩn bị và tuân thủ các quy định hết sức khắt khe về việc xây dựng hệ thống xếp hạng nội bộ, về tính toán các giá trị PD, LGD và EAD cũng như các nguyên tắc quản lý rủi ro tín dụng khác. Rõ ràng, việc áp dụng IRB không đơn thuần giúp các ngân hàng tiết kiệm vốn đầu tư, mà chính quá trình triển khai nó đã mang lại cho họ sự tiến bộ vượt bậc về phương thức quản lý rủi ro tín dụng. Về phía các ngân hàng trung ương, IRB cũng đã thay đổi căn bản tư duy quản lý của họ. Chỉ mới gần đây, đa số các ngân hàng trung ương còn đồng nhất phương pháp đánh giá rủi ro tín dụng với phương pháp xác định, phân loại chính xác các khoản vay có vấn đề và đánh đồng giảm thiểu rủi ro tín dụng với yêu cầu ghi nhận đúng lúc, đầy đủ các khoản tổn thất tín dụng. Ngày nay, cùng với sự phát triển và những ưu điểm rõ rệt của hệ thống xếp hạng nội bộ, tư duy quản lý của các ngân hàng trung ương đã được thay đổi. Các nỗ lực của họ đã chuyển sang tập trung đánh giá quá trình quản lý rủi ro tín dụng, mà cụ thể là đánh giá chất lượng hệ thống xếp hạng nội bộ, của 9
- Xem thêm -

Tài liệu liên quan

Tài liệu vừa đăng

Tài liệu xem nhiều nhất