Nghiên cứu phương pháp thống kê xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng tmcp kỹ thương việt nam (luận văn thạc sỹ)
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (20.19 MB, 154 trang )
L V . ThS
4165
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
----------- tb P tb * 0 3
-----------
VŨ THÚY MA
ĐẠI HỌC KTQD
ỊT. THÔNG TIN THƯ VIỆN
PHÒNG LUẬN ÁN-Tư LIỆU
NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ
XÉP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
VÀ ỨNG DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP
KỸ THƯƠNG VIỆT NAM
Chuyên ngành: Thống kê kinh tế
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TÉ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. TRẦN THỊ KIM THU
U
S
J fjK f
Hà Nội, Năm 2010
M Ụ C LỤC
DANH MỤC TỪ NGỮ VIÉT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ
TĨM TẮT LUẬN VĂN
MỞ ĐẦU................................................................................................................... ị
CHƯƠNG 1: TỎNG QUAN VẺ XÉP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG
DOANH NGHIỆP................................................................................................... 4
1.1. Khái niệm và sự cần thiết phải xếp hạng tín dụng........................................ 4
1.1.1. Khái niệm và đối tượng xếp hạng tín dụng.......................................
4
1.1.2. Sự cần thiết phải xếp hạng tín dụng................................................
6
1.2. Phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp trên thế giới .10
1.2.1. Mơ hình tốn học xếp hạng dụng khách hàng doanh nghiệp.................. 11
1.2.2. Phương pháp chuyên gia.........................................................
1.3. Hoạt động xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp trên thế giới và
Việt Nam.......................................................................................
1.3.1. Hoạt động xép hạng túi dụng khách hàng doanh nghiệp của một số tổ chức
trên thế giới................................................................................
1.3.2. Họat động xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ở Việt Nam........................17
1.3.3. Nhận xét chung họat động xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trên thế
giới và Việt Nam............................................................
90
1.4. Yêu cầu hệ thống xếp hạng tín dụng trong giai đoạn hội nhập................. 21
1.4.1. Quản trị rủi ro tín dụng ứng dụng nguyên tắc Basel II về quản lý nợ xấu
21
1.4.2. Yêu cầu của NHNN về xếp hạng tín dụng.........................................
23
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ XẾP HẠNG TÍN DỤNG
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP................................................................. 25
2.1. Chuẩn bị dữ liệu......................................................................
2.1.1. Phương pháp điều tra thu thập dữ liệu.............................................. 25
2.1.2. Quy trình điều tra thu thập dữ liệu............................................
26
2.1.3. Nguyên tắc và phương pháp chọn mẫu..................................
28
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
Vũ Thúy Mai
2.1.4. Làm sạch dữ liệu...............................................................................30
2.2. Phát triển mơ hình.................................................................................... 33
2.2.1. Chuẩn hóa dữ liệu................................................................................33
2.2.2. Phân tích đơn biến :.............................................................................36
2.2.3. Phân tích đa biến : ...............................................................................39
2.2.4. Kiểm định mơ hình..............................................................................42
2.2.5. Xác nhận mơ hình (Validation)........................................................... 43
2.2.6. Hiệu chỉnh đường PD :........................................................................ 47
2.3. Phát triển thang điểm chính..................................................................... 48
CHƯƠNG 3: VẬN DỤNG PHƯƠNG PHÁP THĨNG KÊ XÉP HẠNG TÍN
DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI TECHCOMBANK..............50
3.1. Chuẩn bị dữ liệu........................................................................................ 50
3.1.1. Chọn mẫu thu thập.............................................................................. 50
3.1.2. Yêu cầu thông tin thu thập................................................................... 52
3.1.3. Xây dựng biểu mẫu thu thập thông tin..................................................53
3.1.3. Làm sạch dữ liệu............
54
3.2. Phát triển mơ hình.................................................................................... 62
3.2.1. Lựa chọn phân khúc xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng riêng biệt..... 62
3.2.1. Mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng SME.......................................63
3.2.2. Mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng MSME....................................81
3.3. Những đề xuất phát triển và hồn thiện mơ hình trong tương lai............. 83
KẾT LUẬN...................................................................................................... 86
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................88
PHỤ LỤC.........................................................................................................90
Luận văn Thạc sỹ kinh tê
Vũ Thúy Mai
DANH MỤC TỪ NGỮ VIÉT TẮT
Bad_rate
: Tỷ lệ khách hàng có nợ xâu
BCTC
: Báo cáo tài chính
DN
: Doanh nghiệp
KH
: Khách hàng
KHDN
: Khách hàng doanh nghiệp
IV
: Information value
NH
: Ngân hàng
NHNN
: Ngân hàng nhà nước
NIITM
: Ngân hàng thương mại
PD
: Xác suât có nợ quá hạn
TechcombankrNgân hàng thương mại cổ phần kỹ thương Việt Nam
TMCP
: Thương mại cổ phần
XHTD
: xếp hạng tín dụng
WOE
: Weight of Evident
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
Vũ Thúy Mai
DANH MỤC BẢNG BIẺU, HÌNH VẼ
Bảng 1.1: Các hạng mức của xếp hạng tín dụng........................................
Bảng 3.1 : Phân khúc khách hàng tổng thể mẫu.........................................
Bảng 3.2 : Phân phổi trạng thái KH trong mẫu...........................................
Bảng 3.3 : Phân phối dữ liệu loại do sai thời điểm báo cáo..........................
Bảng 3.3 : Phân phối dữ liệu loại do trùng khách hàng...............................
Bảng 3.4 : Phân phối dữ liệu khơng sử dụng do khơng có thơng tin tài chính
Bảng 3.5 : Percentile mã 30 và mã 270.....................................................
Bảng 3.6 : Thống kê mô tả chỉ tiêu Mã 100 trước điều chỉnh.......................
Bảng 3.7 : Thống kê mô tả chỉ tiêu Mã 100 sau điều chỉnh..........................
Bảng 3.8: Bảng chuyển đổi Logarit các chỉ tiêu tài chính............................
Bảng 3.9: Phân phối mẫu theo quy mô doanh nghiệp..................................
Bảng 3.10: Phân phối trạng thái KH trong mẫu khách hàng SME...............
Bảng 3.11: Bảng cấp độ rủi ro và thang điểm.............................................
Bảng 3.12 : Giá trị chia khoảng Mã 100 và Mã 300....................................
Bảng 3.13 : Bảng chia khoảng các yếu tổ rủi ro .........................................
Bảng 3.14 : Các cách xây dựng thang điểm rủi ro.......................................
Bảng 3.15 : Bảng giá trị chia nhóm chỉ tiêu Doanh thu thuần......................
Bảng 3.16 : Bảng tiêu chuẩn lựa chọn thang điểm _ yếu tố Doanh thu thuần.
Bảng 3.17 : Kết quả tính WOE_nhóm 0 ...................................................
Bảng 3.18 : Bảng tính IV........................................................
Bảng 3.19 : Kết quả chỉ số IV..........................................................
Bảng 3.20: Kết quả tính PD_mơ hình thử........................................
Bảng 3.21: Chia nhóm kết quả PD_mơ hình thử........................................
Bảng 3.22: Tổng hợp giá trị GINI các mơ hình xếp hạng.............................
Bảng 3.23 : Phân phối KH tốưxấu tổng thể mẫu và kiểm định theo nhóm....
Bảng 3.24: Tỷ lệ hiệu chỉnh mơ hình _ SME..............................................
Bảng 3.25: Kết quả mơ hình hiệu chỉnh.....................................................
Bảng 3.26: Kết quả tính PDrnơ hình cuối cùng.........................................
Bảng 3.27: Bảng thang điểm xếp hạng và PD tương ứng............................
Bảng 3.28: Kết quả xếp hạng khách hàng...................................................
Bảng 3.29 : Phân phối mẫu xếp hạng MSME..............................................
Bảng 3.30: Kết quả mơ hình hiệu chỉnhMSME........................................
Bảng 3.31: Bảng thang điểm xếp hạng và PD tương ứngMSME................
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
....5
..52
„54
„55
„55
.56
„57
.60
.60
.61
.62
.63
.64
.64
.65
.66
.67
.67
.70
.70
.71
.73
.74
.74
.76
.78
.78
79
80
81
81
82
83
Vũ Thúy Mai
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hỉnh 2.1: B iếu đồ đ ư ờ n g p e rc e n tile ...................................
32
Hình 2.2 : B iểu đồ đ ư ờ n g co n g L o r e n z ........................
38
Hình 2.3 : B iểu đồ K S .................................................
43
Hình 3.1 : Y êu cầu th ờ i đ iểm th u th ập th ơ n g tin ........................................
53
Hình 3.2: B iểu đ ồ P e rc e n tile m ã 30 từ 0.1 đến 4 0 % ...................................
58
Hình 3.3: B iểu đ ồ P e rc e n tile m ã 30 từ 5 0 % đ ển 9 9 .9 % ......
58
Hình 3.4: B iểu đ ồ P erc e n tile m ã 270 từ 0 .1 % đ ến 4 0 % ..........................
59
Hình 3.5: B iểu đồ P erc e n tile m ã 2 7 0 từ 5 0 % đ ến 9 9 .9 % .......................................
59
Hình 3 .6 : B iểu đồ đ ư ờ n g b a d _ ra te : D o a n h th u th u a n _ 1 5 ................................................68
Hình 3 .7 : B iể u đồ đ ư ờ n g b ad rate : D o a n h th u th u an lO ................................................68
Hình 3.8: B iểu đồ P D tru n g b ìn h th eo 10 th an g đ iể m ..........................
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
80
Vũ Thúy Mai
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TÉ QUỐC DÂN
---------
I .i
---------
VŨ THỦY MAI
NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ
XÉP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
VÀ ỨNG DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP
KỸ THƯƠNG VIỆT NAM
Chuyên ngành: Thống kê kinh tế
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC s ĩ
Hà Nội, Năm 2010
1
TĨM TẮT LUẬN VĂN
Rủi ro tín dụng ln tiềm ẩn trong kinh doanh ngân hàng và đã gây ra những
hậu quả nghiêm trọng, ảnh hưởng nhiều mặt đến đời sống kinh tế - xã hội đối với
mồi quốc gia, thậm chí có thể lan rộng trên phạm vi tồn cầu. Hiện nay, việc nâng
cao chất lượng hoạt động quản trị rủi ro trong Ngân hàng là một vấn đề vô cùng cấp
thiết. Việc đánh giá, thẩm định và quản lý tốt các khoản cho vay, các khoản dự định
giải ngân sẽ hạn chế những rủi ro tín dụng mà ngân hàng sẽ gặp phải, và tất yếu sẽ
giảm bớt nợ xấu cho Ngân hàng. Đẻ thực hiện tốt việc đánh giá, quản lý các khoản
cho vay, nhất thiết phải có hệ thống xếp hạng tín dụng có khả năng dự đốn chính
xác cao. xếp hạng tín dụng là bước cơ sở để quản trị rủi ro tín dụng nhằm hạn chế
và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu, đồng thời cũng hồ trợ ngân hàng trong việc phân
loại nợ và trích lập dự phịng rủi ro, tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ
sự ổn định của hệ thống ngân hàng.
Hệ thống xếp hạng khách hàng doanh nghiệp nội bộ đã được Techcombank
xây dựng và triển khai thực hiện từ năm 2002. Tuy vậy, hệ thống xếp hạng tín dụng
cần được sửa đổi và hồn thiện căn cứ vào dữ liệu lịch sử của thực tế khách hàng có
quan hệ tín dụng, cùng với những đổi mới của nền kinh tế. Thực tế thời gian qua,
tình trạng nợ xấu phải trích dự phịng rủi ro vẫn gia tăng cho thấy hệ thống xếp hạng
tín dụng KHDN vẫn còn nhiều khiếm khuyết và chưa thực sự phân loại khách hàng
hiệu quả. Đó là lý do cần thiết để tác giả lựa chọn đề tài “ Nghiên cứu thống kê
phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp và ứng dụng tại Ngân
hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam »
Đe tài nghiên cứu tập trung vào phương pháp tính điểm và xếp hạng khách
hàng doanh nghiệp để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng. Đề tài trình bày 3
nội dung cơ bản, được trình bày trong 3 chương.
Thứ nhất, đề tài cung cấp những kiến thức chung nhất về phương pháp xếp
hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp được trình bày trong Chương 1 “Tổng quan
về phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp”.
11
xếp hạng tín dụng hay xếp hạng tín nhiệm là những ý kiến đánh giá về rủi ro
tín dụng và chất lượng tín dụng, thể hiện khả năng và thiện ý trả nợ (gốc, lãi hoặc cả
hai) của đối tượng đi vay để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và
đúng hạn thông qua hệ thống xếp hạng theo ký hiệu.
xếp hạng tín dụng là cơng cụ cở sở và quan trọng trong quản trị rủi ro tín
dụng. Bên cạnh đó, xếp hạng tín dụng giúp thị trường tài chính và đầu tư minh bạch
hơn, giúp cho các doanh nghiệp có thể dễ dàng mở rộng thị trường vốn cả trong
nước và quốc tể nếu có chỉ số xếp hạng cao; giúp các nhà đầu tư dễ dàng trong quản
lý danh mục đầu tư của mình.
Có 2 phương pháp xếp hạng tín dụng: Phương pháp tốn học và phương
pháp chuyên gia. Sử dụng phương pháp toán học, các dữ liệu định lượng sẽ được
kết họp chặt chẽ trong một mơ hình tốn học mà thơng qua đó, các tổ chức xếp
hạng có thể đánh giá chất lượng tài sản, khả năng sinh lợi, khả năng trả nợ dựa trên
chủ yếu là các báo cáo tài chính được cơng bố kèm theo những điều chỉnh thích hợp.
Hiện nay trên thế giới, phương pháp toán học được sử dụng rộng rãi nhất là chỉ sổ
Z" của Edward I.Altman được xây dựng dựa trên phương pháp thống kê với cơng cụ
phân tích biệt SỐ đa yểu tố MDA. Cịn đối với phương pháp chuyên gia, về tổng quát
hạng mức tín dụng của một cơng ty sẽ do một đội ngũ các chuyên gia phân tích, đánh
giá và đưa ra kết luận dựa trên các thông tin trong các báo cáo của công ty thông tin
thị trường và cả thông tin từ phỏng vấn hay thảo luận với ban quản trị công ty.
Phương pháp này được sử dụng bởi các tổ chức xếp hạng nổi tiếng trên thế giới :
Moody’s, Fitch, s&p....
Nhiêu tổ chức tín dụng tại Việt Nam đã xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng
khách hàng doanh nghiệp riêng để đánh giá khách hàng của mình : Vietinbank
BIDV, Techcombank... Tuy nhiên, hệ thống xếp hạng của các đơn vị chưa được
xây dựng trên cơ sở dữ liệu thực tể, và chưa được kiểm định sự phù hợp. Thực tế tỷ
lệ nợ xấu của các tổ chức tín dụng này vẫn đang tăng cao cho thấy hệ thống xếp
hạng tín dụng nội bộ chưa phản ánh chính xác thực trạng trả nợ của khách hàng.
Chính vì vậy, cần nghiên cứu để xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng mới phù hợp
Ill
hơn, có khả năng dự đốn rủi ro cao hơn có thể áp dụng trong thực tế.
Thứ hai, một nội dung quan trọng được trình bày chi tiết trong chương 2: các
phương pháp thống kê để xây dựng mơ hình định lượng xếp hạng tín dụng khách
hàng doanh nghiệp, sử dụng các yếu tổ rủi ro định lượng.
về cơ bản, có 3 bước để xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng
- Chuẩn bị dữ liệu
- Phát triển mơ hình
- Phát triển thang điểm chính.
Giai đoạn chuân bị dữ liệu là khâu đâu tiên và vô cùng quan trọng trong xây
dựng mơ hình. Dữ liệu thu thập phải đảm bảo tiêu chuẩn của dữ liệu thu thập, đáp
ứng về mặt chất lượng và sẵn sàng sử dụng cho việc phát triển mơ hình.
Nội dung dữ liệu cần thu thập bao gồm: Thơng tin đầu vào là các hơng tin tài
chính của khách hàng (các chỉ tiêu tính tốn ra từ báo cáo tài chính) và một số thơng
tin doanh nghiệp (loại hình doanh nghiệp, quy mơ doanh nghiệp, ngành...); thơng
tin đầu ra là thơng tin về tình trạng trả nợ của khách hàng cho biết khách hàng có trả
nợ đủ, đúng hạn hay đang có quá hạn và có khả năng cao khơng trả được nợ.
Chương này cũng trình bày chi tiết quá trình thu thập dữ liệu, phương pháp,
cách thức chọn mẫu và các yêu cầu, nguyên tắc chọn mẫu ngẫu nhiên vừa đảm bảo
các yêu cầu thống kê vừa đảm bảo thông tin phù hợp phục vụ mục đích xây dựng
mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp.
Dữ liệu sau khi thu thập chưa được đưa vào phân tích ngay mà cần phải được
làm sạch. Việc làm sạch dữ liệu được thực hiện qua 3 giai đoạn :
- Kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu ( đảm bảo dữ liệu nhập vào là đủ, chính
xác).
- Sử dụng phân tích percentile để xử lý giá trị ngoại lệ
- Xử lý giá trị còn thiếu bàng phương pháp điều quy vơ điều kiện hoặc điều
quy có điều kiện.
IV
Sau khi chuẩn bị dữ liệu, hai phân tích trong giai đoạn phát triển mơ hình
được thực hiện lần lượt là : phân tích đơn biến và phân tích đa biến. Trước khi tiến
hành phân tích đơn biên, dữ liệu sẽ được chuẩn hóa bằng việc xây dựng thang điểm
thơng qua việc phân nhóm các yếu tố và biểu đồ bad rate sao cho đồ thị bad rate
phải có dạng tuyến tính và xu hướng phù hợp, thể hiện đúng mức độ rủi ro của từng
yếu tố.
Phân tích đơn biến là phân tích dựa trên mức độ khác biệt của nhân tố rủi ro
theo cấp độ đơn biến, để lựa chọn ra các yếu tố rủi ro đơn lẻ đưa vào mơ hình hồi
quy. Các phân tích đơn biến được thực hiện đó là: Kiểm định t-test; Kiểm định khả
năng dự đoán yếu tố rủi ro theo Gini; Kiểm định khả năng dự đoán yếu tố rủi ro qua
IV.
- Kiểm định T-test: được thực hiện để kiểm tra xem sự khác biệt trung bình
giữa 2 nhóm khách hàng Tốt và khách hàng xấu của từng yếu tổ rủi ro (x) có ý
nghía thong ke hay khong. Yeu tơ được lựa chọn nêu kiêm định này có ý nghĩa về
mặt thống kê.
- Hệ số GINI: được sử dụng để đo lường sự sai biệt của hệ thống xếp hạng
tin dụng hay nói cách khác chỉ sơ GINI dùng đê đo lường khả năng chính xác của
u tơ rủi ro/mơ hình trong việc từ chối những khách hàng tốt và giảm thiểu sai sót
trong nhận định sai khách hàng tốt. Hệ số này càng cao, khả năng dự đốn của yếu
tố/mơ hình càng chính xác
- Infomation value (IV): có ý nghĩa tương tự chỉ số GINI, là công cụ để đo
lường khả năng phân biệt khách hàng tốư xấu, nếu IV càng cao : khả năng phân biệt
khách hàng tốư xấu càng cao.
Kêt quả phân tích đơn biến sẽ chọn được các yếu tố có khả năng dự đốn rủi
ro cao nhất đưa vào mơ hình hồi quy Logistic (phân tích đa biến).
Hôi quy Logistic, được sử dụng để xây dựng một hàm các yếu tố rủi ro có
khả năng dự đốn cao khả năng có thể xảy ra (Likelihood) hoặc xác suất
(Probability) của một kết quả được lựa chọn nghiên cứu. Trong xây dựng mơ hình
V
xêp hạng, kêt quả lựa chọn nghiên cứu là : khả năng trả nợ của khách hàne. Mơ
hình được chọn là sự kêt hợp của 10-15 yếu tố rủi ro đon biến, thỏa mãn các điều
kiện chung của mơ hình hồi quy và có Hệ số Gini lớn đảm bảo khả năng dự đoán
cao khả năng trả nợ của khách hàng.
Một bước quan trọng nhưng rất hay bị bỏ qua trong xây dựng mơ hình đó là:
Kiểm định mơ hình.
Viẹc kiem đinh mơ hình nhăm mục đích kiểm tra xem ■
Mơ hình được xây dựng chính xác chưa ?
- Các thuật tốn được áp dụng đúng
- Mơ hình khơng chứa lỗi hoặc có sai sót.
Việc kiểm định mơ hình được lặp đi lặp lại và dựa trên nhiều phương pháp
khac nhau. Trên thực tê, khơng có một mơ hình hồn hảo, đảm bảo rằng hồn tồn
khong co lơi, một mơ hình được xác nhận tức là một mơ hình đạt được mức độ cao
về độ tin cậy thống kê.
Mơ hình sau khi đã qua kiêm định sẽ được sử dụng phương pháp hiệu chỉnh
thích họp từ mẫu lên tổng thể, đưa ra mơ hình cuối cùng có thể áp dụng vào thực tế.
Sau đó, một thang điểm chính được xây dựng, dựa trên xác suất không trả được nợ
của khách hàng tính ra từ mơ hình. Thang điểm chính được sử dụng như một ngôn
ngữ chung nhằm xác định mức độ rủi ro không trả nợ đủng hạn giữa các doanh
nghiệp khác nhau, đồng thời cung cấp các mức chuẩn cho mục đích so sánh với các
mức xếp loại bên ngồi.
Nội dung cuối cùng được trình bày trong đề tài là vận dụng các phương pháp
đã nghiên cứu trong chương 2 và số liệu thực tế của khách hàng doanh nghiệp tại
Ngân hàng Thương mại cổ phần kỹ thương Việt Nam để đưa ra một hệ thống xếp
hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp hồn chỉnh.
Trình tự thực hiện xây dựng mơ hình xếp hạng cũng trải qua 3 bước: chuẩn
bị dữ liệu, phát triển mơ hình, phát triển thang điểm chính. Trong mỗi giai đoạn đề
VI
tài trình bày cụ thể cách thức thực hiện cũng như những lưu ý trong khi vận dụng
phương pháp vào trong thực tể.
Dựa trên mẫu thu thập gồm 200 khách hàng, đề tài đưa ra 2 mơ hình xếp
hạng tín dụng hoàn chỉnh theo 2 phân khúc quan trọng nhất của quy mơ doanh
nghiệp:
- Mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp SME ( bao gồm
các khách hàng thuộc phân khúc khách hàng lớn, vừa và nhỏ)
- Mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp MSME ( bao gồm
các khách hàng thuộc phân phúc khách hàng nhỏ).
Nếu như chương II trong quá trình trình bày phương pháp xếp hạng tín dụng
KHDN đã kết họp khơng chỉ là lý thuyết đơn thuần mà còn đưa ra những điểm lưu
ý cùng hướng dẫn thực hiện các bước, là gợi ý tốt cho người tham khảo, thì trong
chương III, qua việc vận dụng các phương pháp vào thực tế tại Ngân hàng thương
mại cổ phần kỹ thương Việt Nam, các phương pháp cùng cách áp dụng đã rõ ràng
và chi tiết. Do yêu cầu về tính bảo mật, các phương pháp được sử dụng để xếp hạng
tín dụng KHDN tác giả đưa ra không phải là mới trên thế giới, nhưng chưa được
nhiều tổ chức ở Việt Nam nghiên cứu và ứng dụng, nên đề tài chỉ trình bày một
cách giới hạn phương thức thực hiện và đưa kết quả cuối cùng tại từng bước. Những
điểm nổi bật và quan trọng trong q trình xây dựng mơ hình xếp hạng đã được tác
giả làm rõ trong chương III bằng việc vận dụng vào thực tế ngân hàng TMCP Kỹ
thương Việt Nam:
-
Chọn mẫu: Đe tài đã trình bày chi tiết phương thức chọn mẫu thu thập
đáp ứng các yêu cầu chọn mẫu theo lý thuyết thống kê và theo yêu cầu thực tế của
nghiên cứu: thời điểm thu thập, các đối tượng khách hàng cần loại bỏ, các phân
khúc chủ yếu cần lựa chọn... Trong quá trình xây dựng mẫu thu thập thông tin đề
tài đã đưa ra những lưu ý trong yêu câu vê bảng mẫu thu thập để xây dựng các cảnh
báo, băt lôi đê xây dựng trong Biểu mẫu và đào tạo cho người nhập thông tin hạn
chế tối đa sai sót trong q trình thu thập dữ liệu, đảm bảo dữ liệu thu được khá
Vll
chính xác và khơng mất nhiều cơng sức vào giai đoạn kiểm tra, xử lý số liệu sau
này.
Xư lý sô liệu: Là khâu vô cùng quan trọng. Với phương pháp
percentile, giá trị của các yểu tổ được xử lý quy về một khoảng giá trị tập trung. Đề
tài cũng nêu rõ những yếu tố cần phải kiểm tra để đảm bảo tính chính xác của thơng
tin thu thập.
-
Chuẩn hóa dữ liệu: Bằng cách xây dựng thang điểm rủi ro, dữ liệu thơ
được chuyển thành dữ liệu theo nhóm thang điểm, thỏa mãn yêu cầu về xu hướng
đường bad-rate và biến thiên liên tục
-
Phân tích đon biến: Đề tài sử dụng nhiều phân tích khác nhau (T-test
WOE, IV, Gini) để lựa chọn được các yếu tố rủi ro có khả năng dự đốn cao nhất
đồng thời gán WOE cho các nhóm thang điểm rủi ro tạo nên dữ liệu chuẩn và tốt
nhât đưa vào chạy mơ hình Hơi quy Logistic.
Lựa chọn mo hình: Mơ hình ci cùng và các u tơ rủi ro được lựa
chọn theo những tiêu chuẩn thống kê và thỏa mãn Gini lớn nhất tức có khả năng dự
đốn cao nhât. Các bước để tính PD, GINI đều đã được trình bày trong đề tài.
-
Kiểm định mơ hình: Một mơ hình chưa thể đưa vào thực tế nếu chưa
qua kiểm định, thực tế đây là bước thường bị bỏ qua trong xây dựng mơ hình. Với
giả thuyết một mơ hình có thể áp dụng trong thực tế thì phải thỏa mãn với bất kỳ
mọt mau sô liệu nào và đảm bảo tính ơn định. Đề tài sử dụng phương pháp
Bootstraping là phương thức chọn mẫu ngẫu nhiên 500 lần, sau đó so sánh kết quả
trung bình của một số chỉ tiêu thống kê, chỉ số PSI đo sự ổn định của mơ hình, chỉ
số GINI đo khả năng dự đốn của mơ hình. Các kết quả thu được sau Bootstraping
nếu thỏa mãn u cầu, mơ hình đạt được độ ổn định và đã qua bước kiểm định có
thể được sử dụng trong thực tế để đưa quyết định cuối cùng.
-
Hiệu chỉnh mơ hình: Mơ hình được lựa chọn từ bước trên mới chỉ thể
hiện kêt quả phân tích mẫu, bằng việc hiệu chỉnh mơ hình qua giả thuyết về PD
cung tỷ lệ suy rộng mâu ( theo vùng, theo phân khúc khách hàng), mơ hình được
V lll
suy rộng cho tổng thể, cho kết quả số intercept để đưa vào mơ hình hiệu chỉnh cuối
cùng
-
Xây dựng thang điểm: Từ kết quả thu được qua mơ hình ( PD) giá trị
được chuyển hóa thành chỉ số xếp hạng tương ứng. Nếu chỉ dựa vào PD rất khó để
tuyên bố khách hàng là tốt hay xấu, việc xây dựng thang điểm giúp cho phân biệt
khách hàng tơí/xâu dễ dàng hơn theo các cấp độ (thông thường là 10 hoặc 12) và dễ
dàng so sánh với các hệ thống xếp hạng khác trên thể giới.
- Ví dụ: Đề tài đã đưa ví dụ xếp hạng, tính ra PD và đưa chỉ số xếp hạng
của 3 khách hàng trong tổng thể mẫu từ số liệu thô của các chỉ số ban đầu để người
đọc có thê hình dung được sử dụng kết quả xếp hạng trong thực tế như thế nào.
Tóm lại, đề tài đã đề xuất chi tiết phương pháp xếp hạng tín dụng KHDN và
vận dụng để xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp hồn
chỉnh tại Techcombank. Một mơ hình khơng bao giờ có thể hồn hảo mà ln cần
được điêu chỉnh và hoàn thiện, đề tài cũng đưa ra một vài đề xuất trong phát triển
xây dựng mơ hình trong các giai đoạn sau, đặc biệt lưu ý việc xây dựng mô hình kết
họp các yếu tố rủi ro định tính và định lượng, do thực tế số liệu báo cáo tài chính tại
Việt Nam khơng phản ánh chính xác thực trạng kinh doanh của doanh nghiệp. Kết
quả của đê tài được sử dụng trong thực tiễn đánh giá khách hàng, để hoạch định các
chính sách liên quan đến cấp tín dụng cho khách hàng, trích lập dự phịng rủi ro...
bên cạnh đó kết quả của mơ hình (PD) có thể được sử dụng để phát triển thêm nhiều
mơ hình quản trị rủi ro tín dụng như: xác định tỷ trọng tổn thất ước tính (LGD) tổn
thât có thê ước tính (EL)...giúp phân loại nợ trung thực hơn, hoàn thiện thêm
phương thức quản trị rủi ro tín dụng theo thơng lệ và chuẩn mực quốc tế, cũng như
đáp ứng theo yêu cầu quản trị rủi ro của NHNN.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
---------£ 0
----------------
VŨ THÚY MAI
NGHIÊN CỨU PHƯ ƠNG PHÁP THỐNG KÊ
XÉP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
VÀ ỨNG DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP
KỸ THƯƠNG VIỆT NAM
Chuyên ngành: Thống kê kinh tế
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TÉ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. TRẰN THỊ KIM THU
Hà Nôi, Năm 2010
1
MỞ ĐẦƯ
1. Lý do chọn đề tài
Ngân hàng là một trong những trung gian tài chính có vai trị quan trọng
trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế, giữ cho “mạch máu” (dòng vốn) của nền
kinh tế được lưu thông. Cùng với sự phát triển của nền kinh tế, hoạt động của ngân
hàng được mở rộng, đi liền theo đó các Ngân hàng phải đối mặt với rất nhiều rủi ro
như : rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi ro thanh khoản, rủi ro hoạt động... Tuy vậy,
hoạt động tín dụng vẫn là nghiệp vụ lớn nhất và chủ yếu của các ngân hàng, đem lại
tv trọng lợi nhuận cao và do đó, rủi ro tín dụng cũng là rủi ro sây tổn thất lớn nhất
cho ngân hàng. Thực tế hoạt động tín dụng của NHTM Việt Nam trong thời gian
vừa qua là minh chứng cho nhận định này : Hiệu quả hoạt động tín dụng chưa cao,
chất lượng tín dụng chưa tốt, thể hiện ở tỷ lệ nợ quá hạn còn cao so với khu vực và
chưa có khuynh hướng giảm vững chắc... Vì vậy, việc nâng cao chất lượng quản trị
rủi ro tại các NHTM Việt Nam đang là vấn đề vô cùng cấp thiết.
Ngân hàng Trung ương các nước dưới sự bảo trợ của Ngân hàng thanh toán
quốc tế, trong các cuộc họp tại Basel đã đưa ra những yêu cầu về quản trị rủi ro
trong đó chú trọng và đề cao vai trị xếp hạng tín dụng nội bộ với NHTM được quy
định trong hiệp ước Basel I (1988) và bổ sung trong Hiệp ước Basel II (2004).
Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang hội nhập quốc tể, việc quản trị rủi ro
theo thông lệ quốc tế luôn là một trong những chủ đề được Chính phủ, Ngân hàng
Nhà nước Việt Nam, các Bộ, ngành và các tổ chức tín dụng chú trọng quan tâm.
Theo chuẩn mực quốc tế Basel về quản trị rủi ro, vai trị xếp hạng tín dụng nội bộ
được đề cao là một phương pháp hiệu quả trong quản trị rủi ro tín dụng. Hiện nay,
hầu hết các NHTM Việt Nam vẫn thực hiện phân loại nợ căn cứ vào thời gian quá
hạn của các khoản vay đang có dư nợ, việc xếp hạng tín dụng khách hàng vẫn chưa
phản ánh chính xác rủi ro. NHNN đã ban hành quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN
ngày 25/4/2007 về việc sửa đổi, bổ sung một số điều của Quyết định 493/2005/QĐNHNN, trong đó, quy định phân loại nợ theo tiêu chuẩn định tính và lộ trình u
Luận văn Thạc sỹ kinh tê
Vũ Thủy Mai
2
cầu tất cả các tổ chức tín dụng Việt Nam phải trình Hệ thống xếp hạng tín dụng nội
bộ để NHNN xem xét và phê duyệt đã thể hiện quyết tâm cao trong việc nâng cao
chất lượng quản lý rủi ro tín dụng của các tổ chức tín dụng theo thông lệ quốc tế.
Hệ thống xếp hạng khách hàng doanh nghiệp nội bộ đã được Techcombank xây
dựng và triển khai thực hiện từ năm 2002. Tuy nhiên, việc xếp hạng chủ yếu dựa vào ý
kiến chủ quan, chưa thực hiện phân tích dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế của khách hàng,
cũng như chưa được kiểm định và xác nhận sử dụng được trong thực tế. Thực tế thời
gian qua, tình trạng nợ xấu phải trích dự phịng rủi ro vẫn gia tăng cho thấy hệ thống
xếp hạng tín dụng KHDN vẫn còn nhiều khiếm khuyết và chưa thực sự phân loại
khách hàng hiệu quả. Chính vì vậy, việc tác siả lựa chọn đề tài “ N ghiên
cứu thống kê
phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp và ứng dụng tại Ngăn
hàng T M C P K ỹ thương Việt N am » có ý nghĩa cả lý luận và thực tiễn.
2. Mục đích nghiên cứu của đề tài
Nghiên cứu này tập trung đạt được các mục tiêu cụ thể sau :
- Trình bày khái quát cơ sở lý luận và hiểu biết về xếp hạng tín dụng
doanh nghiệp
- Nghiên cứu các phương pháp thống kê lựa chọn các yếu tố rủi ro cùng
những phương pháp kiểm định mơ hình để xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng
khách hàng doanh nghiệp có khả năng dự đốn cao, có thể sử dụng trong thực tế.
- ứng dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam, đưa ra mơ hình xếp
hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp hồn chỉnh.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng
doanh nghiệp trong phạm vi nghiên cứu là sử dụng các yếu tố rủi ro định lượng
(báo cáo tài chính) của khách hàng.
4. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng các phương pháp thống kê xây dựng và kiểm định mơ hình
xếp hạng tín dụng KHDN tại Techcombank sử dụng các yếu tố rủi ro định lượng.
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
Vũ Thủy Mai
3
Nghiên cứu sử dụng cơ sở dữ liệu thông tin báo cáo tài chính khách thu thập được
của KHDN trên toàn hệ thống Techcombank.
5. Kết cấu của luận văn
Bố cục của đề tài được chia thành 3 chương :
CHƯƠNG 1: TỎNG QUAN VÈ PHƯƠNG PHÁP XÉP HẠNG TÍN
DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
Chương này trình bày những lý luận chung về xếp hạng tín dụng, hoạt động
xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp trên thế giới và tại Việt Nam
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ XÉP HẠNG TÍN DỤNG
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
Nội dung của chương này trình bày các phương pháp thống kê để xây dựng
mơ hình định lượng xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp.
CHƯƠNG 3: VẬN DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ XÉP HẠNG
TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI TECHCOMBANH
Trong chương này, nội dung chủ yếu là sử dụng các phương pháp thống kê
phân tích các chỉ tiêu và xây dựng, kiểm định để đưa ra hệ thống xếp hạng tín dụng
khách hàng doanh nghiệp hồn thiện dựa trên dữ liệu thực tế của các KHDN tại
Techcombank.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề t à i:
Đe tài nghiên cứu tập trung vào phương pháp tính điểm và xếp hạng khách
hàng doanh nghiệp để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng. Kết quả của đề tài
có thể được vận dụng vào trong thực tiễn, áp dụng để thực hiện chấm điểm và xếp
hạng khách hàng, đồng thời còn được sử dụng để xây dựng các mơ hình quản trị rủi
ro khác (LGD, EL...) giúp NHTM phân loại nợ trung thực hơn, hoàn thiện thêm
phương thức quản trị rủi ro tín dụng theo thông lệ và chuẩn mực quốc tế, cũng như
đáp ứng theo yêu cầu quản trị rủi ro của NHNN.
Luận văn Thạc sỹ kinh tê
Vũ Thúy Mai
4
CHƯƠNG 1: TỎNG QUAN VÈ XÉP HẠNG TÍN DỤNG
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
1.1. Khái niệm và sự cần thiết phải xếp hạng tín dụng
1.1.1. K h á i n iệ m và đ ố i tư ợ n g xế p h ạ n g tín d ụ n g
*** K h á i niệm
xếp hạng tín dụng hay xếp hạng tín nhiệm là những ý kiến đánh giá về rủi ro
tín dụng và chất lượng tín dụng, thể hiện khả năng và thiện ý trả nợ (gốc, lãi hoặc cả
hai) của đổi tượng đi vay để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầv đủ và
đúng hạn thơng qua hệ thống xếp hạng theo ký hiệu.
• Theo Standards & Poor, xêp hạng tín nhiệm là những ý kiến đánh giá
hiện tại về rủi ro tín dụng, chất lượng tín dụng, khả năng và thiện ý của chủ thể đi
vay trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn.
• Theo Moody's, xếp hạng tín nhiệm là những ý kiến đánh giá về chất
lượng tín dụng và khả năng thanh tốn nợ của chủ thể đi vay dựa trên những phân
tích tín dụng cơ bản và biểu hiện thông qua hệ thống ký hiệu Aaa-C
• Định nghĩa của Viện nghiên cứu Nomura: xếp hạng tín nhiệm là đánh giá
hiẹn tại vê mức độ săn sàng và khả năng trả gốc hoặc lãi đối với chứng khoán nợ
của một nhà phát hành trong suốt thời gian tồn tại của chứng khốn đó
Tùy theo từng tổ chức, mà phương pháp đánh giá hệ số tín nhiệm có khác
nhau, tuy vậy vê cơ bản chúng khá giống nhau. Theo đó, cơng ty đối tượng sẽ được
đánh giá từ quôc gia, môi trường, đến ngành kinh doanh mà nó đang hoạt động. Sau
đó, các thơng sơ có tính cách định tính chẳng hạn chất lượng, kỹ năng của ban quản
lý, chiến lược marketing, chính sách quản lý...cũng sẽ được xem xét. Kế đó và
cũng rất quan trọng là tất cả các chỉ số chính phản ánh tình hình tài chính sẽ được
đưa ra phân tích, đánh giá. Tổng họp lại những yếu tố trên, tổ chức đánh giá tín
nhiệm sẽ xếp hạng các cơng ty theo các mức khác nhau đã định sẵn và các hạng
mức được ký hiệu theo một trật tự bằng các chữ cái/chữ số; ví dụ như bảng sau:
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
Vũ Thúy Mai
5
Bảng 1.1: Các hạng mức của xếp hạng tín dụng
Theo s&p
Theo Moody’s
Diễn giải
C h ấ t lu ợ n g cao n h ấ t, ổ n đ ịn h , đ ộ rủi ro
AAA
A aa
th ấ p n h ấ t
C h ấ t lư ợ n g cao , rủ i ro th ấ p , Đ ộ rủi ro chỉ
AA
Aa
cao h ơ n h ạ n g A A A m ộ t bậc.
C h ấ t lư ợ n g k h á, tu y v ậ y có th ể bị ản h
A
A
h u ỡ n g b ở i tìn h h ìn h k in h tế.
C h ấ t lư ợ n g tru n g b ìn h , a n to à n tro n g th ờ i
BBB
B aa
g ian h iệ n tạ i, tu y v ậ y có ẩn c h ứ a m ộ t số
y ế u tố rủi ro.
C h ấ t lư ợ n g tru n g b ìn h th ấ p , có th ế g ặp k h ó
BB
Ba
k h ă n tro n g v iệc trả n ợ , bị ả n h h ư ở n g đối
v ớ i sự th ay đ ổ i c ủ a tìn h h ìn h k in h tế.
B
B
C h ấ t lư ợ n g th ấ p , rủi ro cao , có n g u y cơ
k h ô n g th a n h to á n đ ú n g h ạn
ccc
R ủ i ro cao, ch ỉ có k h ả n ă n g trả n ợ n ếu tìn h
C aa
h ìn h k in h tế k h ả q u an .
cc
Ca
c
c
R ủ i ro rấ t cao, rấ t gần p h á sản,
R ủ i ro rấ t cao , k h ó có k h ả n ă n g th ự c h iệ n
th a n h to á n c á c n g h ĩa v ụ n ợ
xếp h ạ n g th ấ p
D
n h ấ t, đ ã p h á sản h a y h ầu
n h ư sẽ p h á sản
NR
❖
NR
K h ô n g đ á n h g iá
Đ ố i tượng xếp hạng tin dụng
V xế p hang nsười đi vay:
xếp hạng người đi vay chủ yếu dự báo nguy cơ vỡ nợ theo ba cấp độ cơ bản
là nguy hiểm, cảnh báo và an toàn dựa trên xác suất không trả được nợ PD
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
Vũ Thúy Mai
6
(probability of default). Cơ sở của xác suất này là các khoản nợ quá khứ của khách
hàng, gồm cả các khoản nợ đã thu hồi được và cả những khoản khơng thu hồi được.
Dữ liệu được phân theo các nhóm: Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số
tài chính của khách hàng cũng như đánh giá của các tổ chức xếp hạng; nhóm dữ liệu
định tính, phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, hoạt động, ngành kinh tế...
và cịn có nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu
khả năng không trả được nợ như hạn mức thấu chi, số dư tiền gửi. Các nhóm dữ
liệu này được đưa vào mơ hình sẵn để xử lý, từ đó tính được xác suất khơng trả
được nợ của khách hàng, có thể là mơ hình tuyến tính, mơ hình probit...và thường
được xây dựng dựa trên các tổ chức tư vấn chuvên nghiệp.
Có thể chia ra người đi vay theo các đối tượng sau:
+ xếp hạng khách hàng doanh nghiệp
+ xếp hạng khách hàng thể nhân
+ xếp hạng tổ chức tín dụng
+ xếp hạng các cơng ty chứng khốn, cơng ty phi tài chính
V xếp hans khoản vay
xếp hạng khoản vay dựa trên cơ sở xếp hạng người vay và các yếu tố bao
gồm tài sản đảm bảo, thời hạn cho vay, tổng mức dư nợ tại các tổ chức tín dụng,
năng lực tài chính... Rủi ro khoản vay được đo lường bằng tổn thất có thế ước tính
EL (Expeced loss)
EL = PD X EAD X LGD.
Trong đó, 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.
1.1.2. S ự cần th iế t p h ả i xế p h ạ n g tín d ụ n g
♦> Rủi ro tín dụng
Ngân hàng là một trung gian tài chính có chức năng: Nhận tiền gửi của dân
cư, tài chính kinh tế, tài chính tín dụng... và cho các thành phần kinh tế vay lại với
Luận văn Thạc sỹ kinh tê
Vũ Thúy Mai
7
lãi suất thích hợp. Tín dụng ngân hàng là quan hệ tín dụng giữa một bên là : Ngân
hàng (người cho vay) và một bên là đổi tượng đi vay (người dân, các thành phần
trong nền kinh tế...) trên nguyên tắc hồn trả. Khi đáo hạn, khách hàng thanh tốn
cho ngân hàng cả gốc và lãi thì quan hệ tín dụng là thành công. Tuy nhiên, đối với
một khoản vay, trong q trình thực hiện, ngân hàng ln phải trích lập một khoản
dự phịng rủi ro khi có tín hiệu rủi ro từ phía đối tượng đi vay. Rủi ro tín dụng là
khả năng khơng chi trả được nợ của người đi vay đối với người cho vay khi đến hạn
phải thanh tốn.Một trong những hoạt động chính của Ngân hàng thương mại là
hoạt động cho vay nên rủi ro tín dụng là một nhân tố hết sức quan trọng, địi hỏi các
ngân hàng phải có khả năng phân tích, đánh giá và quản trị rủi ro
Hiện nay, công tác quản trị rủi ro tín dụng có vai trị cực kỳ quan trọng đối
với các ngân hàng nói riêng và cả hệ thống tài chính nói chung. Việc đánh giá, thẩm
định và quản lý tốt các khoản cho vay, các khoản dự định giải ngân sẽ hạn chế
những rủi ro tín dụng mà ngân hàng sẽ gặp phải, và tất yểu sẽ giảm bớt nợ xấu cho
Ngân hàng
*** Thiệt h ạ i từ rủ i ro tín dụng
Rủi ro tín dụng luôn tiềm ẩn trong kinh doanh ngân hàng và đã gây ra những
hậu quả nghiêm trọng, ảnh hưởng nhiều mặt đến đời sống kinh tế - xã hội đối với
mỗi quốc gia, thậm chí có thể lan rộng trên phạm vi toàn cầu.
Đ ố i vớ i ngân hàng b ị rủ i ro:
Do không thu hồi được nợ (gốc, lãi và các loại
phí) khiến nguồn vốn của ngân hàng bị thất thoát, trong khi ngân hàng vẫn phải chi
trả tiền lãi cho nguồn vốn huy động làm cho lợi nhuận bị giảm sút. Thậm chí nếu
trâm trọng hơn, ngân hàng mât tính thanh khoản và có thể bị phá sản.
Đ ố i vớ i hệ thống ngân hàng - tà i chín h :
Hoạt động của một ngân hàng
trong một quốc gia có liên quan đến hệ thống ngân hàng và các tổ chức kinh tế, xã
hội và các cá nhân trong nền kinh tế. Do vậy, nếu một ngân hàng có kết quả hoạt
động xấu, có khả năng mất thanh khoản và bị phá sản thì sẽ có tác động dây chuyền
ảnh hưởng xấu đến các ngân hàng và các bộ phận kinh tế khác. Nếu không có sự
can thiệp kịp thời của Chính phủ và NHNN thì tâm lý sợ mất tiền sẽ lây lan đến
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
Vũ Thúy Mai
8
toàn bộ người gửi tiền và họ sẽ đồng loạt rút tiền ở các NHTM làm cho các ngân
hàng khác vơ hình chung cũng rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán.
Đ ố i vớ i nền k in h tế:
Hệ thống ngân hàng là cốt lõi tài chính của nền kinh tế,
là kênh thu hút và bơm tiên cho nên kinh tế. Vì vậy, rủi ro tín dụng gây nên sự phá
sản đối với một ngân hàng sẽ làm cho nền kinh tế bị rối loạn, hoạt động kinh tế bị
mất ổn định và ngưng trệ, gây nên những mất bình ổn trong nền kinh tế như quan hệ
cung cầu, lạm phát, thất nghiệp....
Đ ố i vớ i quan hệ đ ối ngoại:
Sự sụp đổ của một ngân hàng dẫn đến mất uy tín
của quốc gia trên thị trường quốc tế, đồng thời cũng ảnh hưởng đến nền kinh tế các
nước liên quan do hội nhập kinh tế đã gắn chặt mối liên hệ về tiền tệ, đầu tư giữa
các quốc gia.
Tóm lại, rủi ro tín dụng của ngân hàng sẽ gây ra ảnh hưởng ở các mức độ
khác nhau: nhẹ nhất là ngân hàng bị giảm lợi nhuận khi phải trích dự phịng, khơng
thu hồi được vốn cho vay; mức độ nặng hơn có thể dẫn đến mất khả năng thanh
khoản và phá sản, gây hậu quả nghiêm trọng đối với hệ thống ngân hàng và nền
kinh tê. Do vậy, việc xây dựng hệ thông quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả giúp
phịng ngừa và giảm thiểu tối đa rủi ro tín dụng là yêu cầu quan trọng đặt ra đối với
các nhà quản trị ngân hàng.
* •*
V a i trị của xếp hạng tín dụng trong quản trị rủ i ro
V Vai trò đối với thi trường
Xêp hạng tín dụng giúp thị trường tài chính minh bạch hơn, nâng cao hiệu quả
của nền kinh tế và tăng cường khả năng giám sát thị trường của chính phủ.
Thơng qua biện pháp hành chính (các quy định), các nhà phát hành yếu kém sẽ
bị ngăn không cho tham gia thị trường dựa vào những xếp hạng tín nhiệm đã được
xác định.
Qua xếp hạng tín dụng, nhà nước sẽ bảo vệ nhà đầu tư khỏi những rủi ro của
thị trường, đơng thời nâng cao tính cơng khai, lành mạnh, vững chắc của thị trường
vì các thơng sơ đã được công khai để các thành phần tham gia thị trường hoàn toàn
chủ động trong việc lựa chọn mục tiêu của mình.
Luận văn Thạc sỹ kinh tế
Vũ Thúy Mai
