Luận văn thạc sĩ Lượng hóa rủi ro danh mục cho vay bằng mô hình Creditmetrics tại Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP.HCM





NGUYN ANH TÚ

LNG HÓA RI RO DANH MC
CHO VAY BNG MÔ HÌNH
CREDITMETRICS TI NGÂN HÀNG
THNG MI C PHN VIT Á


LUN VN THC S KINH T




Thành ph H Chí Minh, nm 2013


B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP.HCM


NGUYN ANH TÚ


LNG HÓA RI RO DANH MC
CHO VAY BNG MÔ HÌNH
CREDITMETRICS TI NGÂN HÀNG
THNG MI C PHN VIT Á
Chuyên ngành : Tài chính ngân hàng
Mã s : 62340201

LUN VN THC S KINH T

NGI HNG DN KHOA HC
PGS., TS. H VIT TIN


Thành ph H Chí Minh, nm 2013


LI CAM OAN
Tôi xin cam đoan đ tƠi ắLng hóa ri ro danh mc cho vay bng mô hình
Creditmetrics ti ngơn hƠng thng mi c phn Vit Á” lƠ công trình nghiên
cu ca riêng tôi, không sao chép bt c tƠi liu nƠo. Tt c các s liu trong
lun vn đc thu thp t nhiu ngun khác nhau đu có trích dn rõ rƠng vƠ
ghi chú đy đ trong phn tƠi liu tham kho.
TP. H Chí Minh, ngƠy tháng 09 nm 2013
Tác gi


Nguyn Anh Tú

MC LC

TRANG PH BỊA
LI CAM OAN
MC LC
DANH MC CÁC CH VIT TT i
DANH MC HỊNH ii
DANH MC BNG BIU iii
M U 1
1. t vn đ 1
2. Vn đ nghiên cu 2
3. Mc tiêu nghiên cu 2
4. i tng vƠ phm vi nghiên cu 2
5. Phng pháp nghiên cu 2
6. Các nghiên cu trc đơy ti Vit Nam 3
7. Tính mi ca đ tƠi 3
8. Kt cu ca đ tƠi 3
CHNG 1 C S Lụ LUN V MÔ HỊNH CREDITMETRICS 4
1.1 Lng hóa ri ro trong danh mc 4
1.1.1 Danh mc cho vay 4
1.1.1.1 Khái nim ắcho vay” 4
1.1.1.2 Danh mc cho vay 5
1.1.2 Ri ro danh mc cho vay 9
1.1.2.1 Ri ro cho vay 9
1.1.2.2 Ri ro danh mc cho vay 9
1.1.2.3 Nguyên nhơn phát sinh ri ro danh mc cho vay 10
1.1.3 o lng ri ro danh mc cho vay 12
1.1.3.1 Khái nim v VaR 12
1.1.3.2 Cách tính VaR 12

1.1.3.3 Các phng pháp tính VaR danh mc cho vay 14
1.2 Mô hình CreditMetrics 15
1.2.1 Gii thiu mô hình 15
1.2.2 Các yu t đu vƠo ca mô hình 16
1.2.3 Các gi đnh ca mô hình phù hp vi đ tƠi nghiên cu 17
1.2.4 u đim ca mô hình CreditMetrics 19
1.2.5 Cách bc áp dng CreditMetrics trong đánh giá tn tht cho vay 20
Kt lun chng 1 29
CHNG 2 O LNG TN THT DANH MC CHO VAY CA NGỂN
HÀNG THNG MI C PHN VIT Á 30
2.1 Tng quan v Ngơn hƠng thng mi c phn Vit Á 30
2.1.1 Tình hình hot đng chung 30
2.1.2 C cu t chc ca VAB 32
2.1.3 nh hng phát trin ca VAB trong thi gian ti 34
2.2 o lng tn tht danh mc cho vay ti VAB theo mô hình Creditmetrics 34
2.2.1 Tình hình chung 34
2.2.2 Cht lng các khon cho vay 38
2.3 o lng tn tht danh mc cho vay ti VAB 39
Kt lun chng 2 56
CHNG 3 GII PHÁP VÀ KIN NGH NỂNG CAO TÍNH NG DNG MÔ
HỊNH CREDITMETRICS TI NGỂN HÀNG THNG MI C PHN VIT Á
57
3.1 Các gii pháp dƠnh cho Ngơn hƠng thng mi c phn Vit Á 57
3.1.1 HoƠn thin h thng chm đim xp hng tín dng 58
3.1.2 Nơng cp h thng công ngh thông tin 60
3.1.3 Ci cách quy trình thm đnh cho vay 60
3.1.4 Ơo to ngun nhơn lc đáp ng yêu cu chuyên môn 61
3.2 Các kin ngh vi c quan qun lỦ NhƠ nc 62
3.2.1 LƠnh mnh hóa báo cáo tƠi chính ca doanh nghip 62

3.2.2 Ghi nhn giá tr các khon vay theo chun mc k toán quc t 63
3.2.3 Xơy dng trung tơm đnh giá tƠi sn chung 64
3.2.4 Xơy dng h thng chm đim xp hng tín dng chung cho toƠn h thng
ngân hàng 65
3.2.5 C ch u đưi, khuyn khích vic áp dng phng pháp đnh lng mi 66
3.2.6 Hình thƠnh vƠ phát trin th trng mua bán n 67
KT LUN 69
TÀI LIU THAM KHO 70
PH LC
i


DANH MC CÁC CH VIT TT
Ting Vit
CN
:
Chi nhánh
DNTN
:
Doanh nghip t nhơn
KH
:
Khách hang
NHNN
:
Ngân hàng nhƠ nc
NHTM
:
Ngân hàng thng mi

TNHH
:
Trách nhim hu hn
TSB
:
TƠi sn bo đm
VAB
:
Ngơn hƠng thng mi c phn Vit Á
Ting nc ngoƠi
EAD
:
Exposure At Default ậ Giá tr khon vay ti thi đim v n
EL
:
Expected Loss ậ L d kin
LGD
:
Loss Given Default ậ Tn tht khi v n
PD
:
Probability of Default ậ Xác sut v n
UL
:
Unexpected Loss ậ Tn tht không d kin trc
VaR
:
Value at Risk ậ o lng ri ro

ii

DANH MC HỊNH
HÌNH 1.1 Khái nim VaR
HÌNH 1.2 S đ tng quan mô hình CreditMetrics
HÌNH 1.3 Phơn phi chun ca mô hình VaR
HÌNH 1.4 Kim đnh gi thit H
0
iii

DANH MC BNG BIU
Bng 1.1 Xác sut chuyn hng trong 01 nm ca hng tín dng BBB
Bng 1.2 Xác sut v n ca khon vay (PD)
Bng 1.3 Tn tht ca khon vay khi v n (LGD)
Bng 2.1 Mt s ch tiêu hot đng chính ca VAB
Bng 2.2 Chênh lch li nhun ậ chi phí đn 30/04/2013 ti VAB
Bng 2.3 Doanh thu t hot đng cho vay vƠ dch v ti VAB
Bng 2.4 C cu danh mc cho vay ca VAB ti 30/04/2013
Bng 2.5 Tng hp n xu 04 tháng đu nm 2013 ti VAB
Bng 2.6 Kt qu chn mu t danh mc cho vay theo ngƠnh ngh ti VAB
Bng 2.7 S lng KH ng vi các hng tín dng qua các thi đim
Bng 2.8 S lng khon vay chuyn hng t 31/03/2011 đn 31/10/2011
Bng 2.9 Xác sut chuyn hng tín dng t 31/03/2011 đn 31/10/2011
Bng 2.10 S lng khon vay chuyn hng t 31/10/2011 đn 31/03/2012
Bng 2.11 Xác sut chuyn hng tín dng t 31/10/2011 đn 31/03/2012
Bng 2.12 S lng khon vay chuyn hng t 31/03/2012 đn 31/10/2012
Bng 2.13 Xác sut chuyn hng tín dng t 31/03/2012 đn 31/10/2012
Bng 2.14 S lng khon vay chuyn hng t 31/10/2012 đn 31/03/2013
Bng 2.15 Xác sut chuyn hng tín dng t 31/10/2012 đn 31/03/2013

Bng 2.16 Ma trn chuyn hng tín dng toƠn danh mc
Bng 2.17 Sut chit khu ng vi tng hng tín dng
Bng 2.18 Giá tr khon vay ca DNTN kinh doanh vƠng Phc Lc Th.
Bng 2.19 K vng vƠ đ lch chun ca khon vay DNTN vƠng Phc Lc Th
1

M U
1. t vn đ
Cho vay lƠ hot đng ch yu vƠ gi vai trò quan trng nht trong vic s dng vn
ca h thng NHTM Vit Nam nói chung vƠ NHTM C phn Vit Á nói riêng. Tuy
mang li li nhun ch yu nhng cho vay cng lƠ hot đng cha đng nhiu ri
ro tn tht, nh hng ti kh nng hoƠn tr vn vay.
NHNN đang tip cn vi các phng pháp qun tr ri ro cho vay tiên tin ca th
gii mt cách ch đng, có l trình vƠ phù hp vi đc đim kinh t ca Vit Nam.
Nhiu n lc đư đc đa ra nh ban hƠnh Quyt đnh 493/2005/Q-NHNN vƠ Q
18/2007/Q-NHNN v phơn loi n vƠ trích lp d phòng ri ro. Tuy nhiên,
NHNN mi ch dng li  vic quy đnh các NHTM xơy dng h thng xp hng
tín dng ni b nhm phơn loi n đnh tính mƠ cha phát trin đc mt h thng
các phng pháp khoa hc nhm lng hóa mc đ ri ro vƠ tn tht tƠi chính có
th xy ra trong nhng điu kin nht đnh ca th trng vƠ ca nn kinh t đ t
đó có c s cho vic đánh giá tn tht vƠ trích lp d phòng chính xác, đy đ vi
tng khon trong danh mc cho vay.
Các Ngơn hƠng vƠ t chc xp hng tín dng quc t nh J.P Morgan, Bank of
America; Standard&Poorầ đư áp dng vƠ tip tc phát trin các công c qun tr
ri ro cho vay hin đi, nhm lng hóa ri ro ậ VaR (Value at Risk) bng nhiu
mô hình khác nhau, trong đó có CreditMetrics. Mô hình nƠy ch yu da vƠo xác
sut chuyn hng ca khon vay (thay đi cht lng tín dng) đ c lng giá th
trng tng ng ca khon vay đó. Tác gi nhn thy vi nhng điu kin sn có
ca mình, các NHTM Vit Nam hoƠn toƠn có th áp dng mô hình nƠy vƠo thc
tin, bi vì: i) các NHTM đu có h thng xp hng tín dng ni b đ phơn loi

cht lng cho vay, lƠ đu vƠo cn thit ca mô hình; ii) th trng mua bán n dn
hình thƠnh vƠ sôi đng hn cng cn có các mô hình đnh giá đáng tin cy. Chính vì
nhng lỦ do trên, tác gi đư chn đ tƠi ắLng hóa ri ro danh mc cho vay
bng mô hình Creditmetrics ti NHTM C phn Vit Á”
2

2. Vn đ nghiên cu
Tuy mô hình nƠy đc phát trin vƠ đc ng dng k t sau nm 1997 ti các
NHTM trên gii nhng  Vit Nam, điu đó còn khá mi m vƠ cha đc áp dng
rng rưi nh lƠ công c hu hiu đánh giá tn tht các khon cho vay. Vì th tình
hình d báo vƠ ng bin ca các NHTM thng b đng vƠ kém hiu qu (do không
d đoán đc tn tht vi đ tin cy cao đ có bin pháp ng phó phù hp).
Vn đ đt ra lƠ ng dng s dng mô hình nƠy nh th nƠo đ đánh giá đc tn
tht trong danh mc cho vay ca VAB? VAB cn có thêm nhng điu kin gì đ mô
hình nƠy áp dng đc hoƠn thin hn na trong qun tr ri ro danh mc cho vay.
3. Mc tiêu nghiên cu
Mc tiêu ca lun vn lƠ da trên nhng d liu thu thp đc v các khon vay
trong danh mc ca VAB đ tính đc tn tht danh mc theo khung VaR. Qua đó,
gi Ủ nhng gii pháp đ VAB có nhng thay đi, điu chnh k thut đ tip cn
vi phng pháp qun tr ri ro hin đi nƠy nhm xơy dng mt danh mc cho vay
hiu qu, ch đng.
4. i tng và phm vi nghiên cu
 i tng nghiên cu: đ tƠi nghiên cu tp trung vƠo danh mc cho vay bao
gm các hình thc nh cho vay ng trc, cho thuê tài chính, bao thanh toán
(không k các hình thc đu t khác nh kinh doanh chng khoán, góp vn đu
t dƠi hn trên bng cơn đi k toán ca VAB).  tƠi chú trng v cách thc
hot đng ca mô hình CreditMetrics trong vic đo lng tn tht danh mc
cho vay.
 Phm vi nghiên cu: danh mc cho vay theo ngƠnh ngh ca VAB còn d n
tính đn thi đim 30/04/2013.

5. Phng pháp nghiên cu
S dng phng pháp thng kê mô t đ mô t mu nghiên cu vƠ phơn tích kt qu
thu đc t bng chuyn hng ma trn danh mc cho vay theo ngƠnh ngh ca
VAB. T đó dùng phng pháp kim đnh trong thng kê đ suy ra tng th.
3

6. Các nghiên cu trc đơy ti Vit Nam
Vn đ đo lng ri ro danh mc cho vay đư đc đ cp ti ti Vit Nam, song
cha nhiu, ch yu đi vƠo khung lỦ thuyt ca mô hình ch cha có mt áp dng
thc tin nƠo ti các NHTM Vit Nam.
 ng Tùng Lơm (2010): Nghiên cu nƠy tp trung phơn tích c lng tng
quan gia thay đi giá tr tƠi sn ca khách hƠng thông qua tng quan thay đi
cht lng tín dng. Tuy nhiên, nghiên cu không đ cp ti vic tính toán các
giá tr ca tng khon vay, ca c danh mc cho vay ng vi các thi đim cn
d báo VaR cho c danh mc, lƠ phn ct yu nht ca CreditMetrics.
 Bùi Diu Anh (2010): mô t các bc thc hin theo mô hình CreditMetrics
nhm gii thiu khung lỦ thuyt đnh lng ri ro trong qun tr danh mc ri ro
cho vay. Theo đó, yu t quan trng nht cn đc tính toán lƠ tn tht không k
vng UL (Unexpexted Loss) ca khon vay da trên đ tin cy cho sn. T đó,
xác đnh đc mc d tr cn thit cho c danh mc trong trng hp xy ra ri
ro.
7. Tính mi ca đ tài
 Áp dng khung lỦ thuyt vƠo thc tin đ đnh lng ri ro danh mc cho vay
ti mt NHTM c th, trong đó tp trung phơn tích ngun d liu đ hình thƠnh
nên ma trn tín dng, lƠ c s cho c mô hình.
 Kt qu t mô hình giúp đa ra mt s gi Ủ cho nhƠ qun tr trong vic tip cn
vi cách thc qun lỦ danh mc cho vay hiu qu, ch đng.
8. Kt cu ca đ tài
Kt cu đ tƠi gm 03 chng vƠ đc trình bƠy theo th t:
Chng 1 C s lỦ lun v mô hình CreditMetrics

Chng 2 o lng tn tht danh mc cho vay ca NHTM c phn Vit Á
Chng 3 Gii pháp vƠ kin ngh nơng cao tính ng dng mô hình CreditMetrics ti
NHTM c phn Vit Á.
4

CHNG 1 C S Lụ LUN V MÔ HÌNH CREDITMETRICS
1.1 Lng hóa ri ro trong danh mc
1.1.1 Danh mc cho vay
1.1.1.1 Khái nim “cho vayẰ
ắCho vay lƠ hình thc cp tín dng, theo đó bên cho vay giao hoc cam kt giao cho
KH mt khon tin đ s dng vƠo mc đích xác đnh trong mt thi gian nht đnh
theo tha thun vi nguyên tc có hoƠn tr c gc vƠ lưi” (khon 16, iu 4, Lut
các t chc tín dng s 47/2012/QH12 ngƠy 16/06/2010).
Nh vy, mt khon cho vay có các đc đim sau:
+ Mt khon tin đc bên cho vay giao hoc cam kt giao cho bên đi vay. Bên cho
vay có th giao tin mt ln ngay sau khi kỦ kt hp đng tín dng hoc có th lƠ
mt cam kt giao tin nhiu ln trong các hp đng gii ngơn nhiu ln (cho vay
theo hn mc).
+ Khon vay phi có mc đích xác đnh vƠ thc hin trong mt thi gian nht đnh.
Mc đích xác đnh th hin khon tin đư gii ngơn s dng đúng cho đi tng cn
đc tƠi tr theo nguyn vng ban đu ca ngi đi vay. Xác đnh đúng mc đích lƠ
yu t quan trng hƠng đu trong tôn ch cho vay vì suy cho cùng, bn cht ca vic
vay mn phi hng đn mt mc đích phát trin nht đnh thông qua vic s
dng vn. VƠ khon vay ch đc thc hin trong mt khong thi gian nht đnh,
nhm đt đc mt vòng quay trong chu trình chu chuyn vn đ ngun vn đó có
th đc tip tc tái s dng cho đi tng khác.
+ HoƠn tr c gc vƠ lưi: đơy lƠ đc trng tt yu ca vic vay mn. V c bn,
ngơn hƠng lƠ đnh ch trung gian trong chu trình chu chuyn vn gia các thƠnh
phn trong nn kinh t, vƠ nó lƠ đnh ch thun dch v v tin t nên lưi sut chính
lƠ khon thu nhp ch yu đ bn thơn NH có th t trang tri tt c các chi phí hot

đng (tr lưi huy đng vn; lng nhơn viên; đu t c s vt chtầ). V phía
ngi đi vay, lưi sut phi tr chính lƠ đng lc ln nht đ h có Ủ thc s dng
đúng mc đích vƠ có hiu qu.
5

1.1.1.2 Danh mc cho vay
Danh mc cho vay ca ngơn hƠng lƠ tp hp tt c các khon cho vay thuc s hu
ca ngơn hƠng ti mt thi đim nht đnh, đc sp xp theo các tiêu thc khác
nhau, phc v cho các mc đích c th ca ngơn hƠng.
Mt s tiêu thc phơn loi danh mc cho vay ca ngơn hƠng:
 Phơn loi theo thi gian
Ngn hn: các khon cho vay có thi hn đn 12 tháng.
Trung hn: các khon cho vay có thi hn trên 12 tháng đn 60 tháng.
DƠi hn: các khon cho vay có thi hn trên 60 tháng.
Vic phơn loi nƠy có Ủ ngha giúp nhƠ qun tr NHTM kim soát đc t trng mi
loi thi hn cho vay phù hp vi các ngun huy đng đc, đm bo kh nng
thanh toán ca NHTM.
 Phơn loi theo ch th vay
 Cá nhơn, bao gm:
Cá nhơn có đy đ nng lc hƠnh vi dơn s theo quy đnh ca B lut dơn s
2005
H gia đình, h kinh doanh, hoc các đi tng khác không bt buc phi thƠnh
lp doanh nghip theo Lut doanh nghip 2005
 Doanh nghip, bao gm:
Doanh nghip nhƠ nc
Doanh nghip t nhơn
Doanh nghip có vn đu t nc ngoƠi
Doanh nghip c phn
Doanh nghip trách nhim hu hn
Vic phơn loi nƠy giúp NHTM đánh giá đc mc đ ri ro tín dng theo tng đi

tng KH, t đó có nhng k hoch c th nhm xơy dng các gói sn phm đc
thù cho mi loi đi tng, phù hp vi đnh hng phát trin ca tng NHTM.
 Phơn loi theo loi tin t
 ng VN: KH nhn n bng đng Vit Nam
6

 Ngoi t (*): KH nhn n bng ngoi t (USD, GBP, EURầ) phù hp vi quy
đnh ca Lut qun lỦ ngoi hi vƠ đáp ng các điu kin cho vay ca tng
NHTM (thng lƠ các doanh nghip có doanh thu t xut nhp khu)
 VƠng: KH nhn n bng vƠng. Tuy nhiên, k t sau khi NHNN ban hƠnh thông
t 11/2011/TT-NHNN ngƠy 29/04/2011 Quy đnh v chm dt huy đng vƠ cho
vay vn bng vƠng ca T chc tín dng thì các NHTM không đc cho vay ra
bng vƠng na. n thi đim 30/06/2013, các NHTM đư chính thc buc phi
tt toán trng thái huy đng vƠ cho vay vƠng theo công vn 7019/NHNN-QLNH
ngƠy 26/10/2012 v Chm dt huy đng và cho vay vn bng vàng
Vic phơn loi nƠy giúp nhƠ qun tr có nhng hoch đnh trong vic huy đng các
loi tin t, phc v nhu cu cho vay, phù hp vi đnh hng phát trin trong tng
phơn khúc KH mƠ mi NHTM hng ti. Ví d, các NHTM la chn phơn khúc tƠi
tr cho ngoi thng thì thng s có mc d tr, huy đng ngoi t cao đ đáp
ng cho phơn khúc ca h.
 Phơn loi theo khu vc đa lỦ
Thng các NHTM chia danh mc cho vay theo khu vc hot đng ca h thng
nh Min ông Nam B, Min Trung, Tơy Nguyên, Bc Trung B, Min Bc. Mi
khu vc có điu kin đc trng v kinh t, nhu cu vay. Vic phơn loi nƠy giúp đa
ra nhng sn phm cho vay, chính sách cho vay khác nhau. ng thi, nhƠ qun tr
d theo dõi, đnh hng ri ro cho tng khu vc đ có nhng điu chnh phù hp
vi mc tiêu, chin lc ca tng NHTM.
 Phơn loi theo tình trng đm bo tin vay
 Các khon cho vay có TSB
Các khon cho vay đc bo đm mt phn hoc hoƠn toƠn bng giá tr TSB theo

giá tr đnh giá ca tng NHTM.  đơy, ngunTSB nh lƠ ngun tr n th hai
ca KH bên cnh dòng tin ca phng án lƠ ngun tr n th nht, lƠ cách thc đ
các NHTM hn ch ri ro trong sut quá trình cp tín dng. TSB có th lƠ tƠi sn
cm c, th chp, tƠi sn hình thƠnh trong tng lai hay tƠi sn đc bo lưnh bi
bên th ba. Cng cn lu Ủ, giá tr tƠi sn v mt s sách có th hoƠn toƠn đm bo
7

cho khon vay nhng đó lƠ giá tr đnh giá riêng ca tng NHTM, vƠ giá tr thc khi
thu hi tƠi sn (trong trng hp KH không tr đc n) có th thp hn vì nó ph
thuc vƠo giá tr th trng ti thi đim thanh lỦ.
 Các khon cho vay không có TSB
Các khon cho vay không đc bo đm bng ngun tr n d phòng lƠ tƠi sn. 
đơy, dòng tin ca phng án lƠ ngun tr n duy nht vƠ KH vay thng phi có
uy tín nht đnh trong lch s quan h giao dch vi NHTM.
Vic phơn loi nƠy có Ủ ngha giúp nhƠ qun tr phơn tích đc mc đ ri ro trong
danh mc cho vay mt cách trc tip thông qua giá tr thu hi t khon vay. T đó
có nhng điu chnh phù hp vi yêu cu tính thanh khon, trích lp d phòng, li
nhunầ
 Phơn loi theo Nhóm n
Theo cách phơn loi n hin nay, quy đnh ti iu 10, Thông t 02/2013/TT-
NHNN nói trên, các NHTM chia danh mc cho vay thƠnh 05 nhóm n
 Nhóm 1 (N đ tiêu chun), bao gm:
N trong hn vƠ đc đánh giá lƠ có kh nng thu hi đy đ c n gc vƠ lưi
đúng hn;
N quá hn di 10 ngƠy vƠ đc đánh giá lƠ có kh nng thu hi đy đ n gc
vƠ lưi b quá hn vƠ thu hi đy đ n gc vƠ lưi còn li đúng thi hn.
 Nhóm 2 (N cn chú Ủ), bao gm:
N quá hn t 10 ngƠy đn 90 ngƠy;
N điu chnh k hn tr n ln đu
 Nhóm 3 (N di tiêu chun), bao gm:

N quá hn t 91 ngƠy đn 180 ngƠy;
N gia hn n ln đu;
N đc min hoc gim lưi do khách hƠng không đ kh nng tr lưi đy đ
theo hp đng tín dng
 Nhóm 4 (N nghi ng), bao gm:
N quá hn t 181 ngƠy đn 360 ngƠy;
8

N c cu li thi hn tr n ln đu quá hn di 90 ngƠy theo thi hn tr n
đc c cu li ln đu;
N c cu li thi hn tr n ln th hai
 Nhóm 5 (N có kh nng mt vn), bao gm:
N quá hn trên 360 ngƠy;
N c cu li thi hn tr n ln đu quá hn t 90 ngƠy tr lên theo thi hn
tr n đc c cu li ln đu;
N c cu li thi hn tr n ln th hai quá hn theo thi hn tr n đc c
cu li ln th hai;
N c cu li thi hn tr n ln th ba tr lên, k c cha b quá hn hoc đư
quá hn
Vic phơn loi nƠy giúp NHTM đnh danh ri ro nhng khon n theo tiêu chí trích
lp d phòng c th. Trong đó, nhóm n th hin mc đ ri ro ca tng khon n
và nhà qun tr có cái nhìn bao quát v mc trích lp đ có chin lc phù hp.
 Phơn loi theo ngƠnh kinh t
 Nông lơm ng nghip: các khon cho vay phc v nhu cu sn xut, thng mi
 các lnh vc trng trt, chn nuôi gia súc, nuôi trng, đánh bt thy hi sn
 Thng mi dch v: tp hp các khon cho vay phc v nhu cu b sung vn
ca các cá nhơn/ doanh nghip trong lnh vc thng mi hƠng hóa, dch v đi
sng.
 Xơy dng vƠ bt đng sn: tp hp các khon cho vay liên quan đn đu t, kinh
doanh bt đng sn nh chuyn nhng đt, xơy dng, sa cha nhƠ ca, vn

phòng, đu t c s h tngầ
 Công nghip ch bin khai thác: tp hp các khon cho vay liên quan ti trang
tri các chi phí mua nguyên vt liu, đu t máy móc thit b, dơy chuyn sn
xutầ
Vic phơn loi nƠy giúp nhƠ qun tr đánh giá đc li ich vƠ ri ro mƠ mi ngƠnh
kinh t mang li, t đó xơy dng vƠ điu chnh danh mc ti u nhm đm bo các
mc tiêu chin lc ca NHTM.
9

1.1.2 Ri ro danh mc cho vay
1.1.2.1 Ri ro cho vay
Theo Thông t 02/2013/TT-NHNN ngƠy 21/01/2013 v Quy đnh phân loi tài sn
có, mc trích, phng pháp trích lp d phòng ri ro và vic s dng d phòng đ
x lý ri ro trong hot đng ca t chc tín dng, chi nhánh ngân hàng nc ngoài
thì ri ro cho vay ắầlà tn tht có kh nng xy ra đi vi n ca t chc tín dng,
chi nhánh ngân hàng nc ngoài do KH không thc hin hoc không có kh nng
thc hin mt phn hoc toàn b ngha v ca mình theo cam kt”. Nh vy, ri ro
cho vay có hai đc đim:
Mt là kh nng: nó lƠ mt bin c, có th hoc không xy ra trong tng lai. Ri ro
có xy ra hay không ph thuc vƠo nhiu yu t c ch quan ln khách quan. Yu t
ch quan liên quan ti nng lc qun tr ca NHTM, c th  các khơu thm đnh
trc cho vay; kim tra, giám sát lúc cho vay; d phòng ng phó vi các bin đng
bt li đn tình hình tr n ca KH (bao gm trích lp d phòng ri ro cho vay).
Yu t khách quan liên quan ti môi trng hot đng ca ngƠnh ngh, lnh vc cho
vay, bao gm môi trng pháp lỦ (các thay đi trong điu hƠnh qun lỦ nhƠ nc
nh hng ti tình hình hot đng ca ngi đi vay), môi trng kinh t (nhng
bin đng tiêu cc ca nn kinh t nh hng tƠi chính ca ngi đi vay).
Hai là tn tht: đó lƠ hu qu ca vic ri ro xy ra. Tn tht lƠ giá tr bng tin mt
đi ca khon cho vay (tn tht v tƠi sn) khi giá tr hoƠn li không đt đc s k
vng ban đu ca NHTM bao gm mt phn hoc toƠn b lưi hoc gc ca khon

cho vay.
1.1.2.2 Ri ro danh mc cho vay
LƠ s bin đng ca toƠn danh mc cho vay theo hng tiêu cc, đc phơn chia
thƠnh hai loi ri ro ni ti và ri ro tp trung (Bùi Diu Anh, 2010).
 Ri ro ni ti
Xut phát t các yu t, đc đim riêng bit bên trong mi ch th đi vay hoc mi
ngƠnh, lnh vc kinh t. ơy lƠ dng ri ro có tính tt yu, không th trit tiêu vì nó
10

thuc bn tính vn có ca đi tng vay vn, các bin pháp phòng nga ch dng
li  vic gim thiu ri ro nƠy.
 Ri ro tp trung
LƠ ri ro xy ra khi danh mc tín dng ca các NH thiu đa dng khin NH phi
gánh chu nhiu nguy c vƠ tn tht nghiêm trng khi có nhng bin đng, bt trc
xy ra. Vic thiu đa dng trong t chc cho vay th hin  các mt sau:
+ Thiu đa dng ch th cho vay, đin hình lƠ vic tp trung d n quá mc cho
mt hoc mt nhóm KH có mi quan h rƠng buc ln nhau v tƠi chính. Khi đó,
nu mt KH gp khó khn thì bn thơn khon vay vƠ c nhóm KH liên quan đu
gp khó khn, dn đn gim hoc mt kh nng tr n ngơn hƠng.
+ Thiu đa dng ngƠnh kinh t, đin hình lƠ tp trung cho vay quá mc vƠo mt
ngành hoc mt loi hình kinh t mƠ thi gian qua bt đng sn, chng khoán lƠ
nhng ví d. Tt yu, khi th trng bt đng sn hay chng khoán b bin đng thi
tt c các khon tín dng nƠy đu có kh nng tr thƠnh n xu vƠ tác đng bt li
đn hot đng kinh doanh ca NHTM.
1.1.2.3 Nguyên nhơn phát sinh ri ro danh mc cho vay
 D đoán xu hng phát trin kinh t không chính xác
Vic d đoán xu hng thiu chính xác s dn đn đu t quá mc cho mt s
ngƠnh, lnh vc vƠ không lng ht nhng ri ro khi nn kinh t bin đng theo
chiu hng xu, kéo theo s gim sút ca các ngƠnh kinh t đư đu t trc đó.
Danh mc cho vay bt đng sn  các NHTM ti Vit Nam lƠ mt ví d đin hình

ca hin tng nƠy. Rõ rƠng, khi nn kinh t bc vƠo thi k suy thoái, kinh t khó
khn, giá bt đng sn gim mnh (đc bit lƠ các doanh nghip vay tin ngơn hƠng
đ đu t vƠo bt đng sn nhng không gii phóng đc hƠng tn kho) dn đn
ngi đi vay mt kh nng tr n. iu đó tác đng tiêu cc đn bng cơn đi tƠi
sn ca NHTM khi các khon n xu liên tc tng. Mt s NHTM đư phi cu cu
thanh khon t NHNN vì các khon cho vay nƠy ri vƠo trng thái không thu hi
đc vn lưi đ đáp ng tính d tr thanh khon cho NHTM.
11

Trong mt tình hung tng t khác lƠ các khon cho vay nhn n bng vƠng. Khi
NHNN điu chnh c ch qun lỦ vƠng, coi vƠng nh mt hƠng cn có s qun lỦ đ
điu tit giá, lp tc các ngơn hƠng ri vƠo tình trng thiu vƠng vt cht đ bù li
các khon huy đng đư đc đem cho vay. ó lƠ cha k đ đóng trng thái theo
quy đnh, NHTM còn phi tng lưi sut cho vay bng vƠng lên cao hn lưi sut đng
Vit Nam đi vi các hp đng cho vay hin ti đang nhn n bng vƠng (mc đích
khuyn khích ngi đi vay chuyn đi sang nhn n bng đng Vit Nam) cƠng
khin cho tình hình thu hi các khon cho vay vƠng tr nên khó khn.
 iu kin ni lc ca NHTM yu kém
+ Nng lc qun tr: đơy lƠ yu t ch yu trong vic kim soát ri ro cho vay. iu
nƠy phi đc thc hin bi nhng chuyên gia gii v công tác qun tr, có kh
nng phơn tích, đánh giá toƠn din môi trng kinh doanh vƠ ni lc ca NHTM,
phát hin vƠ tn dng th mnh ca chính ngơn hƠng mình. Nu ngay t đu, khơu
hoch đnh thuc qun tr không đáp ng đc thì NHTM không t thit lp cho
bn thơn nó danh mc cho vay phù hp, hiu qu, dn đn giám sát vƠ điu chnh
danh mc s th đng.
+ Quy mô vn: quy mô vn t có cƠng nh thì cƠng ít điu kin đa dng hóa danh
mc cho vay ca mình, ri ro tp trung vƠo mt loi hình cho vay cƠng cao. ng
thi, quy mô vn t có nh thì kh nng chng đ vi tn tht thp, kim soát ri ro
thp. Các NHTM s khó ch đng điu chnh quy mô vƠ c cu danh mc cho vay
đ ti đa hóa li nhun trong phm vi ri ro chp nhn đc.

+ Áp lc li nhun: trong mt th trng cnh tranh vi rt nhiu NHTM (tính đn
thi đim 31/12/2012 có 39 NH ni đa, 14 NH 100% vn nc ngoƠi vƠ chi nhánh
ngơn hƠng nc ngoƠi, 06 ngơn hƠng liên doanh) thì không có nhiu th phn cho tt
c các NHTM. Áp lc li nhun cao khin NHTM nghiêng v v mt đi tng vay
vn nƠo đó, nht lƠ các đi tng có ri ro cao theo nguyên tc đánh đi gia li
nhun vƠ ri ro, đc bit xy ra ti các NHTM có trình đ qun tr hn ch, quy mô
vn nh (các NHTM nƠy buc phi tìm kim li nhun ti phơn khúc KH ri ro cao
hn so vi các NHTM ln vƠ phi chp nhn s thiu đa dng đ đt đc ch tiêu
12

li nhun đ ra ca c đông), điu đó to ra s mt cơn đi trong phơn tán ri ro ca
toƠn danh mc cho vay, xác sut ri ro xy ra cng cao hn.
1.1.3 o lng ri ro danh mc cho vay
K t nm 1993, khi có đ xut tiêu chí mi v tiêu chun an toƠn vn do y ban
Basel Giám sát hot đng ngơn hƠng công b, đư có nhiu hng nghiên cu vƠ
phát trin các mô hình đnh lng ri ro danh mc cho vay ti các ngơn hƠng  các
quc gia phát trin. Các mô hình khác nhau v các bin s đu vƠo, phù hp vi đc
đim riêng ca tng ngơn hƠng khi áp dng vƠo thc tin nhng nhìn chung đu
đc xơy dng trên khung VaR (Value at Risk ậ lng hóa ri ro) vi các nhơn t
c bn ca mô hình VaR truyn thng.
1.1.3.1 Khái nim v VaR
VaR đc các đnh ch tƠi chính ln s dng đu tiên vƠo cui nhng nm 1980 đ
đo lng ri ro ca danh mc đu t. K t thi đim đó, VaR đc dùng rng rưi,
đáng chú Ủ lƠ n lc ca J.P.Morgan trong vic công b h thng RiskMetrics
TM

vƠo nm 1994 nhm cung cp s thúc đy ln lao cho vic phát trin VaR (Thomas
J.Linsmeier & Neil D.Pearson, 1996). VaR thc cht lƠ phng pháp đo lng ri
ro tn tht ca mt danh mc tƠi sn tƠi chính bng cách s dng các công c toán
hc vƠ thng kê. Vi mt danh mc cho trc, VaR đc hiu nh là mt ngng

giá tr mà kh nng tn tht ca danh mc đu t (tính theo giá th trng) đc
xác đnh da vào đ tin cy cho trc và khong thi gian cho trc (Jorion
Philippe, 2006). Nói cách khác, VaR lƠ phng pháp tính giá tr tn tht ln nht có
th xy ra vi danh mc đu t  tình hung xu nht trong khong thi gian xác
đnh, vi đ tin cy cho trc.
1.1.3.2 Cách tính VaR
Xét tình hung gi đnh sau đ xem xét cách tính VaR: Gi s giá th trng (P
0
)
ca mt khon vay hin nay lƠ $80, vƠ đ lch chun giá tr c tính hƠng ngƠy ca
khon vay () là $10. NhƠ qun tr có th hi: "Nu ngày mai có mt bin c xu
xy ra cho khon vay đó, ví d nh KH không thanh toán đc n gc đn hn thì
VaR ca tôi lƠ bao nhiêu?” (tc lƠ đ ln giá tr mt mát, ti mt đ tin cy nƠo đó)
13

Hình 1.1 Khái nim VaR







Ngun: Credit risk Measurement ậ trang 85
Khi bin c y thc s xy ra, rõ rƠng giá tr ca khon vay s dao đng xung quanh
giá tr $80
đ lch chun. VƠ nh ta đư bit v mt thng kê nu phơn phi nƠy
dng chun, s có khong 68% các quan sát thuc [+1 ; -1] t giá tr trung bình;
95% quan sát cho kt qu thuc [+1.96 ; -1.96] vƠ 98% thuc [+2.33 ; -2.33].
iu đó có ngha s có 1% c hi đ khon vay nơng lên giá tr $80 + 2.33 và

cng 1% kh nng khon vay s gim xung $80 ậ 2.33. Vì  đơy ví d cho  =
$10, nên s ch có 1% kh nng khon vay s nơng lên (hoc gim xung) mt
lng giá tr bng 2.33x$10 = $23.3. VƠ $23.3 có th đc coi nh lƠ giá tr tn tht
ca khon vay vi đ tin cy 99%. (Anthony Saunders & Linda Allen, 2002). Nh
vy, giá tr tn tht ph thuc vƠo 02 nhơn t đc trng:
 Khong thi gian cho trc
Nhơn t nƠy chi phi giá tr đ lch chun ca khon vay. C nhiên, đ quan sát
đc đ lch chun ca mt khon vay cn có thi gian đ dƠi mi cho kt qu
chính xác đc. VƠ do đó, nu cùng lƠ khong thi gian 01 nm nhng quan sát
theo ngƠy s cho kt qu đ lch chun khác quan sát theo tháng. Qua đó, giá tr
VaR cng khác bit vi mi loi quan sát.
  tin cy cho trc
14

Xét ví d nêu trên, nu ta chn đ tin cy 95% thì khi đó có 5% xác sut khon vay
s gim xung 1.65 = $16.5. Rõ rƠng, nu nhƠ qun tr nhìn nhn khon vay vi đ
tin cy nƠo thì s cho kt qu VaR tng ng nh th
1.1.3.3 Các phng pháp tính VaR danh mc cho vay
Nh đư đ cp  trên, vic ng dng VaR cho mi NHTM theo mô hình nƠo lƠ điu
không bt buc vì tùy thuc vƠo kh nng cung cp d liu đu vƠo sn có ti mi
NHTM đ có la chn thích hp. Nhìn chung, có mt s phng pháp ch yu tính
VaR cho danh mc cho vay nh sau
 CreditRisk plus
Phng pháp nƠy ng dng nguyên tc ca bo him khi tp trung phơn tích kh
nng hoƠn tr hoc không hoƠn tr khon n vay khi đn hn ca KH (mô hình v
n) mƠ không cn quan tơm ti kh nng thay đi cht lng hng tín dng. Phơn
phi xác sut ca s lng khon n không hoƠn tr đc tính theo phơn phi
Poison.
p(n) =
Trong đó:

: S lng KH không hoƠn tr trung bình trong khong thi gian
đc xác đnh trc.
n: S lng KH không hoƠn tr trong khong thi gian xác đnh trc
Tn tht trong trng hp KH không hoƠn tr đc xác đnh da vƠo t l thu hi
n đc n đnh trc theo mi loi KH vƠ không ph thuc vƠo mô hình.  tính
đc phơn phi tn tht ca c danh mc, KH đc chia thƠnh các nhóm theo tn
tht d tính (thc cht đơy cng lƠ dng phơn loi KH theo hng tín dng trong thc
t), mi nhóm có đc trng bi mt s lng trung bình các khon n không đc
hoƠn tr.  tính đn s tng quan không hoƠn tr gia các KH, mô hình gi thit
thêm rng t l không hoƠn tr trung bình trong mi nhóm thay đi ngu nhiên theo
phơn phi m. VƠ phơn phi tn tht ca c danh mc cho vay đc tính da trên
xác sut không hoƠn tr ca các nhóm (ng Tùng Lâm, 2010)

!n
e
n
15

 Credit Portfolio View
Phng pháp nƠy da trên s đánh giá kh nng không hoƠn tr vƠ thay đi cht
lng tín dng nh hng bi trng thái kinh t v mô. Do đó, ri ro ca khon cho
vay có th đc tính toán thông qua các bin s kinh t v mô. u tiên, phng
pháp nƠy c lng xác sut không hoƠn tr bng cách s dng hƠm logit

P
j,t
=
Trong đó:
P
j,t

lƠ xác sut không hoƠn tr có điu kin trong khong thi gian t đi vi
mt phơn khúc KH j (phơn khúc KH đc phơn loi theo hng tín dng)
Y
j,t
lƠ ch s giá tr tng ng vi phơn khúc KH j. Quan h gia ch s nƠy
vi các bin kinh t v mô đc xác đnh thông qua mô hình hi quy:
Y
j,t
= 
j,0
+ 
j,1
X
j,1,t
+ 
j,2
X
j,2,t
+ầ.+ 
j,m
X
j,m,t
+ 
j,t

Trong mô hình nƠy, tng quan không hoƠn tr gia các KH đc bao hƠm trong
xác sut không hoƠn tr P
j,t
. Sau đó, mt ma trn xác sut thay đi cht lng tín
dng (M

t
) đc c lng thông qua h s điu chnh da trên các d liu lch s
ca Standard&Poor. Cui cùng da vƠo M
t
đ tính phơn phi giá tr danh mc cho
vay vi t l tn tht d tính đc xác đnh ngu nhiên, t đó tính đc VaR cho c
danh mc (ng Tùng Lơm, 2010)
NgoƠi ra còn có các phng pháp tính VaR khác nh CreditMetrics ca JP Morgan
mƠ tác gi s trình bƠy di đơy nh phng pháp hu ích, mang tính ng dng cao
vi điu kin sn có ti các NHTM ti Vit Nam nói chung vƠ VAB nói riêng.
1.2 Mô hình CreditMetrics
1.2.1 Gii thiu mô hình
Mô hình nƠy đc gii thiu ln đu nm 1997 bi J.P. Morgan vƠ các nhƠ đng tƠi
tr khác (Bank of America; Union Bank of Switzerland; Deutsche Morgan Grenfell;
Swiss Bank Corporation) nh lƠ phng pháp ti u tính VaR cho các tƠi sn không
có th trng giao dch, đin hình lƠ các khon cho vay. Mô hình đánh giá tn tht
ca khon vay da trên nn tng ch yu lƠ s thay đi hng tín dng (có th có
tj
Y
e
,
1
1
16

trong tng lai ậ thng lƠ 1 nm) ca KH. S thay đi hng tín dng không ch th
hin  kh nng v n có th xy ra hay không xy ra mƠ còn th hin  s chuyn
đi lên hng tt hn, hay chuyn xung hng thp hn. T đó giúp các NHTM có
th kim soát tt hn các khon vay, vƠ xác đnh lng d tr cn thit theo hng
VaR. ó chính lƠ tinh thn ch đo ca mô hình CreditMetric

Hình 1.2 S đ tng quan mô hình CreditMetrics








Ngun: CreditMetrics
TM
ậ Technical Document ậ trang 41
1.2.2 Các yu t đu vào ca mô hình
+ Yêu cu đu tiên vƠ quan trng nht ca CreditMetrics phi có h thng xp hng
tín nhim KH. Theo đó, s thay đi hng tín nhim ca khon vay lƠ d liu đu
vƠo ca mô hình (hng tín nhim ca mt khon vay có th gi nguyên, lên, xung
hoc thm chí v n). Khong thi gian thích hp đ xác đnh thay đi hng thng
lƠ mt nm, phù hp vi điu kin ca hot đng NHTM ti Vit Nam. Trên
nguyên tc, bt kì mt h thng xp hng tín dng nƠo t các h thng xp hng tín
dng ca các t chc quc t (S&P , Moody’sầ) đn h thng xp hng riêng ca
tng quc gia hay ca các NHTM đu có th dùng đc.
+ Yêu cu tip theo lƠ cn có đc đim ca tng món vay, c th  đơy bao gm:
d n, kì hn, lưi sut, cách thc tr lưi, hng tín dng ban đu. c bit lƠ lưi sut
Danh mc
cho vay
Bin đng
ca th trng
S liu v
tng quan
Mô hình

tng quan
Khon chênh
lch công thêm
Xác sut
chuyn hng
Hin giá ca
khon vay
 lch chun ca khon vay tng ng vi thay đi
hng tín nhim ca tng khon vay riêng bit
Thi hn
khon vay
Hng tín
dng
Phơn phi giá
tr ca khon
vay
T l thu hi
khi v n
Thay đi hng
tín nhim kt
hp
Ri ro tín dng cho c danh mc