Đổi mới cách thức đo lường rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong quá trình tái cấu trúc hệ thống

Đổi mới cách thức đo lường rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong quá trình tái
cấu trúc hệ thống.
Ths. Phạm Thu Thủy- Đỗ Thị Thu Hà
Trong năm 2012, nợ xấu và rủi ro tín dụng tiếp tục là vấn đề lớn cản trở sự phát triển toàn diện của hệ
thống ngân hàng thương mại. Đứng trước tình hình này, để đảm bảo hệ thống ngân hàng Việt Nam hoạt
động ổn định vững chắc, Ngân hàng Nhà nước Việt nam đã 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. Do đó, việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế trở thành vấn đề cấp thiết tại
các NHTM. Việc lượng hóa rủi ro tín dụng một cách chính xác không chỉ giúp các NHTM chọn lọc khách
hàng, định giá các khoản vay hiệu quả mà còn giúp các NHTM thiết lập dự phòng rủi ro tín dụng và mức
vốn kinh tế cần thiết để chống đỡ rủi ro. Trong khi hiệp ước Basel đã khuyến khích các NHTM xây dựng
các cách thức và mô hình nhằm lượng hóa rủi ro tín dụng theo khung giá trị VAR, thì ở hệ thống ngân
hàng Việt nam, các NHTM chủ yếu vẫn đo lường rủi ro tín dụng dựa trên chỉ tiêu nợ xấu và nợ quá hạn,
việc áp dụng các phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng hiện đại mới chỉ ở giai đoạn đầu thử nghiệm,
chưa có ngân hàng nào chính thức lượng hóa được rủi ro tín dụng cho ngân hàng mình. Xuất phát từ thực
trạng đó, tác giả nhận thấy cần thiết phải nghiên cứu, xây dựng và áp dụng các cách thức lượng hóa rủi ro
tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Bài viết sẽ giới thiệu khái quát về rủi ro tín dụng và một số cách thức
đo lường rủi ro tín dụng, tập trung phân tích thực trạng lượng hóa rủi ro tín dụng tại các ngân hàng
thương mại Việt Nam và đưa ra một số khuyến nghị nhằm giúp các ngân hàng xây dựng thành công mô
hình lượng hóa rủi ro tín dụng.

1. Nợ xấu- thước đo truyền thống của rủi ro tín dụng
Trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, tín dụng là hoạt động kinh doanh đem lại lợi nhuận chủ
yếu của ngân hàng nhưng cũng là nghiệp vụ tiềm ẩn rủi ro rất lớn. Kinh doanh ngân hàng là kinh
doanh rủi ro, theo đuổi lợi nhuận với rủi ro chấp nhận được là bản chất ngân hàng. P. Volker,
cựu chủ tịch Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED) cho rằng: “Nếu ngân hàng không có những khoản
vay tồi thì đó không phải là hoạt động kinh doanh”. Rủi ro tín dụng (RRTD) là một trong những
nguyên nhân chủ yếu gây tổn thất và ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng kinh doanh ngân
hàng. Các định nghĩa về rủi ro tín dụng khá đa dạng nhưng tựu trung lại chúng ta có thể rút ra
các nội dung cơ bản của rủi ro tín dụng như sau:
Rủi ro tín dụng xảy ra khi người vay sai hẹn (defaut) trong thực hiện nghĩa vụ trả nợ theo hợp

đồng, bao gồm gốc và/ hoặc lãi. Sự sai hẹn có thể là trễ hạn (delayed payment) hoặc không thanh
toán (nonpayment). Rủi ro tín dụng sẽ dẫn đến tổn thất tài chính, tức là giảm thu nhập ròng và
giảm giá trị thị trường của vốn. Trong trường hợp nghiêm trọng có thể dẫn đến thua lỗ, hoặc ở
mức độ cao hơn có thể dẫn đến phá sản. Đối với các nước đang phát triển (như ở Việt Nam), các
ngân hàng thiếu đa dạng trong kinh doanh các dịch vụ tài chính, các sản phẩm dịch vụ còn nghèo
nàn, vì vậy tín dụng được coi là dịch vụ sinh lời chủ yếu và thậm chí gần như là duy nhất, đặc
biệt đối với các ngân hàng nhỏ. Vì vậy rủi ro tín dụng cao hay thấp sẽ quyết định hiệu quả kinh
doanh của ngân hàng. Mặt khác, rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của ngân hàng là hai đại lượng đồng
1


biến với nhau trong một phạm vi nhất định (lợi nhuận kỳ vọng càng cao, thì rủi ro tiềm ẩn càng
lớn).
Các cách tiếp cận truyền thống thường đo lường rủi ro thông qua các chỉ tiêu như hệ số nợ quá
hạn, hệ số nợ xấu, hệ số rủi ro mất vốn, hệ số khả năng bù đắp rủi ro… trong đó, được sử dụng
phổ biến nhất là chỉ tiêu nợ xấu. Quyết định 493/2005/QĐ-Ngân hàng Nhà nước ngày 22/4/2005
của Ngân hàng Nhà nước như sau: “Nợ xấu là những khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 (dưới
chuẩn), nhóm 4 (nghi ngờ) và nhóm 5 (có khả năng mất vốn), đồng thời tại Điều 7 của Quyết
định nói trên cũng quy định các ngân hàng thương mại căn cứ vào khả năng trả nợ của khách
hàng để hạch toán các khoản vay vào các nhóm thích hợp.
Như vậy nợ xấu được xác định theo 2 yếu tố: (i) đã quá hạn trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ
đáng lo ngại. Đây được coi là định nghĩa theo tiêu chuẩn kế toán của Việt Nam
Theo định nghĩa nợ xấu của Phòng Thống kê – Liên hợp quốc, “về cơ bản một khoản nợ được
coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày
trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thoả thuận; hoặc các khoản phải thanh
toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ
được thanh toán đầy đủ”.Sự khác biệt trong tiêu chí phân loại nợ xấu là lý do có sự chênh lệch
giữa tỷ lệ nợ xấu theo tính toán của NHNN VIệt nam và tỷ lệ nợ xấu theo tính toán của các tổ
chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế.
Nợ xấu của hệ thống ngân hàng năm 2012 tăng cao đột biến cả về con số tương đối và tuyệt đối,

gấp nhiều lần so với các năm trước. Thực tế không phải nợ xấu mới phát sinh trong năm nay mà
được tích lũy trong một thời gian dài. Nợ xấu có xu hướng tăng bắt đầu từ năm 2007 và đặc biệt
được quan tâm chú ý từ cuối năm 2011 vì tốc độ tăng rất nhanh.
Hình 1 : Giá trị nợ xấu (1.000 tỷ đồng) và tỷ lệ
nợ xấu toàn hệ thống giai đoạn
2004-9/2012

Hình 2 : Tỷ lệ Nợ xấu/GDP giai đoạn
2004-9/2012

Nguồn: NHNN,Tổng cục thống kê, tính toán của tác giả
2


Theo Thống đốc Ngân hàng nhà nước (NHNN), tính tới thời điểm 30/9/2012 nợ xấu toàn
ngành ở mức 8,82% tổng dư nợ tín dụng tương đương 257.000 tỷ đồng, cao hơn nhiều con số
báo cáo của các tổ chức tín dụng (TCTD) là 4,93%. Tuy nhiên, theo đánh giá của các tổ chức xếp
hạng tín nhiệm quốc tế, tình hình nợ xấu của Việt Nam còn tồi tệ hơn nhiều. Theo các chuyên gia
phân tích của Fitch Ratings, con số này vào 9/2012 khoảng 15%. Trong khi đó, theo một báo cáo
trên tờ Wall Street Journal tháng 9/2012, Barclays, tập đoàn ngân hàng lớn của nước Anh, cho
rằng tỷ lệ nợ xấu của Việt Nam đã lên tới 20%. Ngay sau đó trái phiếu phát hành bằng nội tệ và
ngoại tệ của Việt Nam đã bị Moody's hạ bậc tín nhiệm từ B1 xuống mức B2 do liên quan đến các
vấn đề về nợ xấu.
Hình 3: Tốc độ gia tăng nợ xấu giai đoạn 2005 – 2012

Nguồn: NHNN, tính toán của tác giả
Mặc dù, vấn đề nợ xấu đã được đặc biệt quan tâm và cảnh báo từ cuối năm 2011 nhưng
tốc độ gia tăng nợ xấu năm 2012 lại vọt lên cao hơn rất nhiều so với những năm trước đó. Năm
2009 tốc độ tăng nợ xấu chỉ là 27% chiếm 2,1% GDP, còn sang năm 2010 nợ xấu tăng 41%
chiếm 2,5% GDP. Trong năm 2011 khi tổng dư nợ chỉ tăng 13,32% thì giá trị nợ xấu tăng 64%

(từ khoảng 50.400 tỷ đồng lên 81.000 tỷ đồng). Tỷ lệ nợ xấu tăng tương ứng từ 2,21%
(31/12/2010) lên 3,10% (31/12/2011). Tuy vậy, sang năm 2012, chỉ 9 tháng đầu năm nợ xấu tăng
tới 211% chiếm đến 12,8% GDP.
Việc sử dụng chỉ tiêu nợ xấu để đo lường rủi ro tín dụng có nhiều ưu điểm như:
-

Nó cho biết quy mô và tỷ lệ vốn khó có thể thu hồi của một danh mục cho vay, thực
tế đó là một khoản tổn thất của ngân hàng, tùy thuộc vào độ lớn của nợ xấu, ngân
hàng có thể sử dụng nguồn dự phòng rủi ro, lợi nhuận hay vốn chủ sở hữu để bù đắp.

-

Sử dụng chỉ tiêu này rất trực quan, đơn giản và dễ tính toán.

Tuy nhiên, việc đo lường rủi ro tín dụng dựa trên chỉ tiêu nợ xấu cũng có một số hạn chế như:
-

Chỉ tiêu này chỉ thể hiện được mức độ rủi ro của ngân hàng tại một thời điểm trong
quá khứ. Ngân hàng khó có thể dự tính được tại một thời điểm trong tương lai, mức
độ rủi ro của ngân hàng mình sẽ là bao nhiêu.

-

Ngân hàng có thể làm giảm tỷ lệ nợ xấu bằng cách gia tăng dư nợ tín dụng, nhờ đó có
được các hệ số tài chính rất đẹp trong khi mức độ rủi ro thực tế tại ngân hàng không
giảm đi mà còn có thể nghiêm trọng hơn.
3


-

Khó có thể tính toán được rủi ro của một khoản vay trước khi cấp tín dụng, do vậy,
không giúp ngân hàng trong các quyết định về mức bù rủi ro hay các quyết định tín
dụng.

2. Đo lường rủi ro tín dụng theo khung giá trị VAR
Hiệp ước Basel II khuyến khích các ngân hàng sử dụng các cách tiếp cân và mô hình đo lường
RRTD để có thể lượng hóa giá trị tổn thất tín dụng tối đa dựa trên khung giá trị VaR (Value at
Risk). Một cách tổng quát VaR được đo lường như tổn thất tối đa ở tình huống xấu nhất trong
một khoảng thời gian xác định với mức xác suất cho trước (thường được gọi là độ tin cậy). VAR
xác định theo cách này thường được gọi là VAR tuyệt đối. VAR cho phép chúng ta tổng hợp tất
cả các trạng thái rủi ro và các khoản cho vay khác nhau để tìm ra một con số nhằm trả lời câu
hỏi: “Nếu năm sau là một năm không thuận lợi, tổn thất tín dụng tối đa của ngân hàng là bao
nhiêu với một độ tin cậy cho trước (thường là 99,9%)?, từ đó xác định mức vốn cần thiết để
chống đỡ cho rủi ro này.
Trong khi giá trị VaR cho danh mục đầu tư đã được sử dụng khá phổ biến tại các NHTM, việc
tính toán VaR tín dụng gặp nhiều khó khăn do:
- VaR tín dụng thường được đo lường trong 1 khoảng thời gian dài hơn, thường là 1 năm
(trong khi giá trị VaR của danh mục đầu tư thường được tính cho khoảng thời gian là 1 ngày)
- Các số liệu quan sát (các vụ rủi ro vỡ nợ thực tế) thường nhỏ hơn rất nhiều so với rủi ro thị
trường (các chứng khoán giảm giá)
- Tính lỏng của các công cụ tín dụng thấp, ít được giao dịch trên thị trường nên khó có thể tính
được giá trị thị trường và độ biến động giá trị thị trường của khoản vay.
- Rủi ro thị trường thường được giả định là tuân theo phân phối chuẩn, còn phân phối tín dụng
nghiêng về bên trái và có phần đuôi trải rộng
Theo quy định của Basel II, tổn thất tín dụng của một danh mục tín dụng có thể phân chia thành
02 loại là (i) Khoản tổn thất dự tính được (Tổn thất trong dự tính) – EL và (ii) Khoản tổn thất
không dự tính được (Tổn thất ngoài dự tính) – UL.
2.1.
Tổn thất dự tính được

Tổn thất dự tính được (EL) là mức tổn thất trung bình có thể tính được từ các số liệu thống kê
trong quá khứ, đây là mức tổn thất ngân hàng kỳ vọng sẽ xảy ra trong một khoảng thời gian.
Ngân hàng có thể sử dụng chỉ tiêu tổn thất trong dự tính làm chuẩn để ra quyết định cho vay,
nếu tổn thất trong dự tính của một khách hàng vượt quá một tỷ lệ theo quy định của ngân hàng,
ngân hàng tự động từ chối cho vay với khách hàng đó. Ngoài ra, EL là căn cứ để ngân hàng định
ra mức bù rủi ro trong lãi suất cho vay với khách hàng, và là căn cứ để ngân hàng trích lập dự
phòng rủi ro, bởi thực tế, rủi ro trong dự tính nên được xem là một khoản chi phí của hoạt động
tín dụng.
Đối với mỗi khoản vay hay mỗi khách hàng, tỷ lệ tổn thất dự tính – EL được sẽ xác định như
sau:
EL: = LGD * PD
Giá trị của tổn thất dự kiến sẽ bằng LGD* PD* EAD
4


- EL: Là tổn thất dự kiến (có thể tính theo tỷ lệ % hoặc theo giá trị tiền tệ)
- LGD: Là tổn thất của ngân hàng trong trường hợp khách hàng không trả được nợ
- PD: Xác suất không trả được nợ của khách hàng.
- EAD: Dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ
Các chỉ tiêu cấu thành công thức trên được tính toán như sau:
Thứ nhất, PD - xác suất không trả được nợ: cơ sở để tính toán xác suất này là hạng tín dụng của
khách hàng, thời hạn và quy mô của khoản vay, kế hoạch trả nợ của khách hàng, và chu kỳ kinh
tế, trong đó, quan trọng nhất là hạng tín dụng của khách hàng. Theo yêu cầu của Basel II, để tính
toán được xác xuất không trả được nợ trong vòng một năm của khách hàng, ngân hàng phải căn
cứ vào số liệu của khách hàng trong vòng ít nhất là 5 năm trước đó. Những dữ liệu được phân
theo 3 nhóm sau:

-

Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như các đánh

giá của các tổ chức xếp hạng

-

Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và
phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành…

-

Những dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả
được nợ cho ngân hàng như số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi…
Từ những dữ liệu trên, ngân hàng nhập vào một mô hình định sẵn, từ đó tính được hạng tín
dụng và xác xuất không trả được nợ của khách hàng. Đó có thể là mô hình tuyến tính, mô
hình probit… và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn chuyên nghiệp.
Thứ hai, LGD: tỷ trọng tổn thất trong trường hợp khách hàng không trả được nợ - đây là tỷ
trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ. LGD
không chỉ bao gồm tổn thất về khoản vay mà còn bao gồm các tổn thất khác phát sinh khi khách
hàng không trả được nợ, đó là lãi suất đến hạn nhưng không được thanh toán và các chi phí hành
chính có thể phát sinh như: chi phí xử lý tài sản thế chấp, các chi phí cho dịch vụ pháp lý và một
số chi phí liên quan
Tỷ trọng tổng thất ước tính có thể tính toán theo công thức sau đây:
LGD = (EAD - Số tiền có thể thu hồi)/EAD.
Trong đó EAD: Exposure at Default - tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng
không trả được nợ. Số tiền có thể thu hồi bao gồm các khoản tiền mà khách hàng trả và các
khoản tiền thu được từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. LGD cũng có thể được coi là 100% - tỷ lệ
vốn có thể thu hồi được. Theo thống kê của ủy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thường mang giá trị
rất cao (70% - 80%) hoặc rất thấp (20 - 30%). Do đó, chúng ta không nên sử dụng tỷ lệ thu hồi
vốn bình quân. Theo nghiên cứu của ủy ban Basel, hai yếu tố giữ vai trò quan trọng nhất quyết
định khả năng thu hồi vốn của ngân hàng khi khách hàng không trả được nợ là tài sản bảo đảm
của khoản vay và cơ cấu tài sản của khách hàng.

5


Tổng cộng các khoản tổn thất trong dự tính của từng khách hàng vay vốn trong danh mục tín
dụng của ngân hàng tạo thành tổn thất trong dự tính của toàn bộ danh mục tín dụng. Trên cơ sở
đó, ngân hàng sẽ xây dựng chính sách định giá và trích lập dự phòng nhằm bù đắp tổn thất cho
từng khoản vay, từng khách hàng và toàn bộ danh mục cho vay.

Trong đó: ELp: Giá trị tổn thất trong dự tính của cả danh mục cho vay
ELLi: Giá trị tổn thất trong dự tính của khoản vay i
2.2.
Tổn thất không dự tính được (UL)
Tổn thất không dự tính được (UL) của một khoản vay được hiểu là giá trị của độ lệch chuẩn so
với giá trị trung bình (tổn thất dự tính được EL). Nguồn để bù đắp tổn thất ngoài dự tính chính là
từ vốn chủ sở hữu của ngân hàng, bởi vậy ngân hàng cần nắm giữ đủ vốn để bù đắp cho tổn thất
này. Tỷ lệ tổn thất ngoài dự tính của một khoản vay được tính bằng công thức:

UL =

EDF (I – EDF ) x LGD

Còn giá trị tổn thất ngoài dự tính thì được tính theo công thức sau:

UL = EDF (I – EDF ) x LGD xEAD
Trong đó:
LGD: Tổn thất của ngân hàng trong trường hợp khách hàng không trả được nợ
EDF: Xác suất vỡ nợ kỳ vọng của một công ty
EAD: Dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ
Đối với một danh mục cho vay thì UL được xác định qua 3 bước:

-

Bước 1: Xác định UL riêng lẻ của từng khoản vay, chưa xem xét đến hiệu ứng của mối tương
quan

-

Bước 2: Ước lượng hệ số tương quan vỡ nợ của các khoản vay riêng lẻ trong cùng một danh
mục. Hệ số tương quan vỡ nợ có thể được tính toán thông qua số liệu thống kê hoặc các mô
hình

-

Bước 3: Xác định tổn thất không dự tính được UL trong xem xét mối quan hệ tương quan vỡ
nợ giữa các khoản vay trong danh mục

ULp: Tổn thất ngoài dự tính của cả danh mục cho vay
ULi, ULj: Tổn thất ngoài dự tính của từng khoản vay thứ i và j
Xi, Xj: Tỷ trọng của khoản vay thứ i và j trong danh mục
Cor : Hệ số tương quan vỡ nợ giữa các khỏan vay trong danh mục
Hình 6: Mô hình mô tả tổn thất tín dụng theo Basel II
6


VaR tín dụng được xác định bằng tổn thất ngoài dự tính, đây cũng là cơ sở để xác định vốn kinh
tế ngân hàng cần nắm giữ để bù đắp cho rủi ro ngoài dự tính.
3. Các mô hình lượng hóa VaR tín dụng
Việc lượng hóa rủi ro tín dụng thường được thực hiện bằng các phần mềm để tiện sử dụng cho
các NHTM. Bài viết xin giới thiệu 2 phần mềm được sử dụng phổ biến nhất là phần mềm Credit
Metrics và phần mềm KMV

3.1.
Mô hình CreditMetrics
CreditMetric là mô hình được giới thiệu từ năm 1997 bởi JP Morgan và các nhà tài trợ (Bank of
America, Union Bank of Switzerland…) như một khung đo lường giá trị chịu rủi ro (VAR) cho
các khoản vay và các tài sản không được giao dịch trên thị trường.
Để tính toán giá trị thị trường của một khoản vay, CreditMetrics sử dụng các số liệu:
(1) Hạng tín dụng của khách hàng vay vốn
(2) Xác suất thay đổi hạng tín dụng của khách hàng trong năm tới (Ma trận chuyển
hạng)
(3) Tỷ lệ thu hồi từ các khoản vay bị vỡ nợ
(4) Mức chênh thu nhập trên thị trường trái phiếu
Việc tính toán VaR tín dụng theo mô hình Credit Metric được thực hiện như sau:
Bước 1: xác định một ma trận xác suất thay đổi chất lượng tín dụng
Xác xuất chuyển đổi dựa trên số liệu quá khứ của các công ty với lịch sử hơn 20 năm ở tất cả các
ngành công nghiệp được cung cấp bởi các hãng xếp hạng tín nhiệm như S&P, Moody’s hoặc do
ngân hàng tự xây dựng. Xác xuất chuyển đổi thực tế và xác xuất không hoàn trả thay đổi mạnh
mẽ qua các năm, phụ thuộc vào tình trạng khủng hoảng hay phát triển của nền kinh tế, có thể dự
tính được xác suất một khách hàng được nâng hạng, xuống hạng hay vỡ nợ. Rất nhiều ngân hàng
muốn dựa vào những thống kê riêng của họ - những thống kê liên quan mật thiết hơn tới thành
phần của hạng mục nợ và trái phiếu. Họ sẽ phải điều chỉnh giá trị ghi được trong lịch sử cho phù
hợp với những đánh giá của môi trường hiện tại.
Bảng 1: Ma trận chuyển dịch, xác xuất của tỉ lệ chuyển hạng tín dụng trong vòng một năm
Thứ

Thứ hạng cuối năm (%)

7


hạng

AAA
ban đầu

AA

A

BBB

BB

B

CCC

Vỡ nợ

AAA

90.81

8.33

0.68

0.06

0.12

0

0

0

AA

0.70

90.65

7.79

0.64

0.06

0.14

0.02

0

A

0.09

2.27

91.05

5.52

0.74

0.26

0.01

0.06

BBB

0.02

0.33

5.95

86.93

5.30

1.17

1.12

0.18

BB

0.03

0.14

0.67

7.73

80.53

8.84

1.00

1.06

B

0

0.11

0.24

0.43

6.48

83.46

4.07

5.20

CCCC

0.22

0

0.22

1.30

2.38

11.24

64.86

19.79

Nguồn: Standard & Poor’s CreditWeek (April 15, 1996)
Dựa vào ma trận chuyển hạng này chúng ta có thể biếtđược xác xuất chuyển hạng tín dụng của
khách hàng ở tất cả các khả năng có thể xảy ra. Ví dụ: xác suất thay đổi của một khách hàng
được xếp hạng ban đầu là A đến các hạng như AAA sau một năm là 0,09%, AA là 2,27%, BBB
là 5,52%, BB là 0,74%… Xác suất này phản ánh khả năng thay đổi chất lượng tín dụng của
khách hàng đó trong khoảng thời gian được xác định trước.
Bước 2: Tính toán giá trị hiện tại của khoản vay và phân phối xác xuất giá trị hiện tại của

khoản vay
Trường hợp khách hàng vỡ nợ giá trị hiện tại của khoản vay sẽ dựa trên tỷ lệ thu hồi của khoản
vay đó và đúng bằng giá trị thu hồi của khoản vay. Tỷ lệ thu hồi phụ thuộc vào phân hạng tín
dụng của khách hàng. Trường hợp khách hàng được nâng hoặc xuống hạng tín dụng thì giá trị
hiện tại của khoản vay sẽ dựa trên tỷ lệ lãi suất bù rủi ro của khách hàng do đó giá trị hiện tại của
khoản vay sẽ tăng nếu khách hàng được lên hạng và giảm nếu khách hàng bị xuống hạng.
Trường hợp hạng tín nhiệm của khách hàng thay đổi, giá trị khoản vay vào thời điểm cuối năm
thứ nhất được tính theo công thức:
C1
C2
C3
D+Cn
P = C0 + -------------- + ----------------- + --------------- +...+ -------------(1+r1 +s1)
(1+r2 +s2)2
(1+r3 +s3)3
(1+rn +sn)n
Trong đó
Ci: lãi suất của khoản vay các năm I
D: Mệnh giá khoản vay
ri = lãi suất không có rủi ro của trái phiếu chính phủ thời hạn i năm
si = phần bù lãi suất hằng năm của khoản vay thuộc một phân hạng tín nhiệm thời
hạn i năm
8


Giả sử chúng ta có bảng ri +si của các khoản vay với các hạng tín nhiệm khác nhau như sau
Bảng 2: ri +si của các khoản vay với các hạng tín nhiệm khác nhau
Loại
Năm 2 Năm 3 Năm 4 Năm 5
3.60

4.17
4.73
5.12
AAA
3.65
4.22
4.78
5.17
AA
3.72
4.32
4.93
5.32
A
BBB
4.10
4.67
5.25
5.63
5.55
6.02
6.78
7.27
BB
6.05
7.02
8.03
8.52
B
15.05

15.02
14.03
13.52
CCC
Nguồn: Standard & Poor’s CreditWeek (April 15, 1996)
Giả sử một khoản vay có giá trị 100 USD, thời hạn 5 năm, lãi suất 6%/năm. Dựa vào ma trận
chuyển hạng tín dụng 1 năm của S&P và bảng ri +si của các hạng tín nhiệm khác nhau chúng ta
sẽ tính được giá trị kỳ vọng của khoản vay và độ biến động trong giá trị khoản vay như sau
(Bảng 3)
Bảng 3: Giá trị hiện tại của khoản vay tương ứng với các xác xuất chuyển hạng
Hạng
cuối
năm

Xác
suất
chuyển
hạng
(wi)

NPV
của
khoản
vay (Pi)
(USD)

Wi*Pi

Độ
lệch

chuẩn
(σ)

σ2

AAA

0.02%

109.37

0.02

2.28

0.0010

AA

0.33

109.19

0.36

2.10

0.0046

A

5.95

108.66

6.47

1.57

0.1474

BBB

86.93

107.55

93.49

0.46

0.1853

BB

5.30

102.02

5.41

(5.06)

1.3592

B

1.17

98.10

1.15

(8.99)

0.9446

CCC

1,47

83.64

1.10

(23.45)

0.6598

Default

0.18

51.13

0.09

(55.96)

5.6538

Mean
$107.09
Variance
$8.95

=
=

9


Độ lệch chuẩn
=$2.99

Từ bảng trên chúng ta xây dựng được phân phối giá trị hiện tại của khoản vay như
sau:
Hình 7: Phân phối giá trị hiện tại của khoản vay

Sau khi xây dựng được phân phối xác xuất giá trị khỏan vay, CreditMetrics đề xuất cách đo

lường VaR tín dụng như sau:
Từ ma trận chuyển dịch (Bảng 1) ta thấy
6.77% khả năng giá trị khoản vay sẽ thấp hơn $102.02, hàm ý rằng giá trị gần đúng của
VAR độ tin cậy 95% là $107.09 - $102.02 =$5.07 M.
1.47% khả năng giá trị khoản vay sẽ nhỏ hơn $98.10, hàm ý rằng giá trị “gần đúng” của
VAR độ tin cậy 99 % sẽ là $107.09 - $98.10 = $8.99 M
Bước 3: Tương quan giữa các khoản vay trong danh mục sẽ được ước lượng từ xác suất
thay đổi hạng tín nhiệm đồng thời của các khách hàng
Tương quan giữa thay đổi chất lượng tín dụng của khách hàng sẽ được xác định, trong đó tương
quan giữa hai khoản nợ không được hoàn trả đồng thời là một trường hợp đặc biệt của tương
thay đổi chất lượng tín dụng. Cụ thể, tương quan giữa hai khoản nợ không được hoàn trả đồng
thời được xác định bằng:
10


Corr (def1, def2) =
Trong đó: - p(def1,def2): Xác suất hai khoản nợ không được hoàn trả đồng thời, đây là một
trường hợp đặc biệt của xác suất thay đổi chất lượng tín dụng đồng thời. - P1, P2: Xác suất khách
hàng 1, khách hàng 2 không hoàn trả tương ứng. Xác suất này được xác định dựa trên ma trận
xác suất thay đổi chất lượng tín dụng ban đầu.
Việc ước lượng tương quan chất lượng tín dụng là khá phức tạp do khó có thể quan sát trực tiếp
từ số liệu thống kê trong quá khứ. Mô hình CreditMetric cho phép sử dụng một trong các phương
pháp ước lượng mối tương quan chất lượng tín dụng như sau:
- Sử dụng một tương quan thống nhất bất biến giữa những người cho vay khác nhau
- Dựa trên tương quan xếp hạng tín nhiệm và vỡ nợ
- Dựa trên tương quan phần bù rủi ro của trái phiếu
- Dựa trên tương quan giá cổ phiếu
Khi đã xác định được tương quan giữa thay đổi chất lượng tín dụng của các khách hàng, phân
phối giá trị của danh mục tín dụng được xác định. VaR tín dụng trong trường hợp này được xác
định dựa vào giá trị ngưỡng của phân phối tương ứng với mức tin cậy cho trước (thường là

99%). Đối với một danh mục tín dụng gồm rất nhiều khoản nợ trong thực tế, CreditMetrics sử
dụng mô phỏng Monte Carlo để tìm ra phân phối hoàn toàn giá trị của danh mục, từ đó xác định
VaR tín dụng.
3.2.
Mô hình KMV
Mô hình KMV được công ty KMV xây dựng dựa trên lý thuyết quyền chọn của Merton và được
sử dụng phổ biến trong ngành tài chính. Ngày nay, mô hình này thuộc sở hữu của công ty Moody
và được phát triển thành phần mềm Credit Monitor để lượng hóa xác xuất vỡ nợ của một công
ty, và Porfolio Monitor để lượng hóa rủi ro của danh mục tín dụng. Cùng với Credit Metric,
KMV là một trong những mô hình thông dụng nhất để lượng hóa rủi ro tín dụng của một người
vay và của một danh mục tín dụng.
KMV sử dụng các số liệu đầu vào bao gồm cấu trúc vốn của công ty, độ bất ổn định của giá trị
tài sản công ty, và giá trị hiện tại của tài sản công ty để tính toán trực tiếp xác suất vỡ nợ của
công ty đó dựa trên cách tiếp cận định giá quyền chọn của Merton (1974), xác suất này được gọi
là xác xuất vỡ nợ kỳ vọng EDF (Expected Default Frequency). Mô hình này sử dụng các thông
tin được công bố, do vậy nó đặc biệt phù hợp với các công ty đã niêm yết.
Mô hình KMV đưa ra các giả định rằng cấu trúc vốn của công ty bao gồm vốn cổ phần E, các
khoản nợ ngắn hạn C, được coi tương đương như tiền mặt, các khoản nợ dài hạn, được giả định
là trả theo niên kim cố định với số tiền phải thanh toán mỗi năm là K. Giá trị thị trường tài sản
của công ty là V. Công ty có khả năng vỡ nợ nếu đến một thời điểm trong tương lai, giá trị thị
trường của tài sản thấp hơn một ngưỡng nhất định. Giả sử sau 1 năm, công ty có V > = K tức giá
trị thị trường của tài sản lớn hơn giá trị của các khoản nợ đến hạn, công ty sẽ không bị vỡ nợ.
Khi đó, các cổ đông của công ty, người nắm giữ vốn cổ phần E, sẽ được nắm giữ phần chênh
lệch giữa giá trị thị trường của tài sản và các khỏan nợ đến hạn ( V- K). Ngược lại nếu V < K,
11


tức giá trị thị trường của tài sản không đủ để chi trả cho các khoản nợ đến hạn của công ty, công
ty sẽ vỡ nợ, trong trường hợp này, cổ đông sẽ không được sở hữu gì. Từ giả định này, co thể
thấy, trạng thái dòng tiền và đồ thị dòng tiền của cổ đông (bảng 4, hình 10a) giống với trạng thái

mua quyền chọn mua của nhà đầu tư. Do vậy, các cổ đông được xem như đang nắm giữ một
quyền chọn mua trên giá trị tài sản của công ty V với mức giá thực hiện quyền là K.
Trạng thái dòng tiền và đồ thị dòng tiền của chủ nợ (bảng 4, hình 10b) giống với trạng thái bán
quyền chọn bán của nhà đầu tư. Do vậy, các chủ nợ được xem như đang bán một quyền chọn bán
trên giá trị tài sản của công ty V với mức giá thực hiện quyền là K. Từ giả định này, mô hình
KMV sẽ sử dụng lý thuyết về định giá áp dụng cho quyền chọn của Merton để xác định giá trị thị
trường của vốn cổ phần và của nợ đến hạn
Bảng 4: Dòng tiền của cổ đông và của chủ nợ tại thời điểm t
Thời điểm t

Dòng tiền của Cổ đông

Dòng tiền củaChủ nợ

Nếu V >K

V–K

K

Nếu V < K

0

V

Hình 10a: Đồ thị dòng tiền của cổ đông tại thời

Hình 10b: Đồ thị dòng tiền của chủ nợ tại thời

điểm t. Đồ thị này có hình dạng trùng với đồ thị

điểm t. Đồ thị này có hình dạng tương đồng với

lợi nhuận của trạng thái mua quyền chọn mua

đồ thị lợi nhuận của trạng thái bán quyền chọn
bán
Lợi nhuận

Lợi nhuận

Dòng tiền
của cổ đông

Dòng tiền
của chủ nợ

K

K

V

K

V

.
Quá trình tính toán xác xuất vỡ nợ kỳ vọng EDF trải qua 3 bước:

Bước 1:Ước tính giá trị tài sản tại thời điểm t - Vt và độ bất ổn định trong giá trị tài sản σV
Mô hình cần sử dụng giá trị thị trường của tài sản công ty Vt và độ bất ổn định trong giá trị thị
trường của tài sản σV, hai chỉ tiêu này tương đối khó quan sát trực tiếp vì giá các tài sản của công
ty không được điều chỉnh theo thị trường hàng ngày. Thay vào đó, KMV sử dụng mô hình định
12


giá quyền chọn của Merton để tính giá trị hiện tại của tài sản Vt thông qua giá trị của vốn cổ
phần St.(đại lượng có thể quan sát được thông qua mức độ vốn hóa thị trường) .Vì các cổ đông
của công ty được xem như đang nắm giữ một quyền chọn mua, nên có thể viết giá trị thị trường
của vốn cổ phần bằng với giá trị của hợp đồng quyền chọn. Cụ thể, theo mô hình Merton, ta có
thể viết St như là một hàm số:
St = CBS (t, T, r, K, Vt, σV);
Và σV = σS *S*dV/V*dS
Trong đó CBS là công thức Black-Scholes tính giá cả quyền chọn mua kiểu Âu
St là giá trị thị trường của vốn cổ phần (được tính bằng mức độ vốn hóa thị trường)
T: Thời hạn của khoản nợ
t: Thời điểm hiện tại
r: lãi suất không có rủi ro của các khoản nợ có cùng thời hạn
K: giá trị sổ sách của khoản nợ
σV : Độ bất ổn định trong giá trị tài sản
Vt: Giá trị thị trường của tài sản
σS : Độ bất ổn định trong giá trị vốn cổ phần, giá trị này có thể quan sát trực tiếp trên thị trường.
Với công thức trên, Vt và σV là 2 đại lượng cần tính. Vì cả 2 đại lượng này đều chưa biết nên cần
sử dụng phép lặp (interation) .Ta bắt đầu bằng một đại lượng σ nào đó theo phỏng đoán, lắp vào
công thức trên tính ra được một dãy giá trị của Vt dựa trên dãy giá trị của St quan sát trên thị
trường, rồi từ đó tính ra được σ mới (= volatility thực nghiệm) theo các đại lượng đó của Vt .σ
mới này sẽ được so sánh với σ ban đầu rồi điều chỉnh giá trị σ ban đầu và quá trình trên được lặp
lại cho đến khi ta phải tìm được σ sao cho V tương ứng có độ lệch chuẩn thực nghiệm (volatility
thực nghiệm) đúng bằng σ.

Bước 2: Tính khoảng cách đến ngưỡng không hoàn trả
Sau khi đã tính được Vt và σV, mô hình KMV sẽ toán khoảng cách giữa giá trị kỳ vọng tài sản
của công ty sau 1 năm đến giá trị ngưỡng không hoàn trả. Khoảng cách này được gọi là DD
(Distant to Default) (Hình 3)
DD = ( E(V1) – DPT)/ σV* Vt
Trong đó:
- E(V1 ): Giá trị kỳ vọng của tài sản công ty sau 1 năm, được xác định theo giả thiết gia trị tài
sản công ty tuân theo phân phối logarit chuẩn.
13


- DPT: Điểm ngưỡng không hoàn trả. DPT thường không phải là toàn bộ số nợ của công ty, mà
chỉ là số nợ ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của công ty sau 1 năm. Nếu không trả được số nợ đó
thì công ty vỡ nợ.
- DD sẽ được tính bằng số lần của độ lệch chuẩn. DD càng nhỏ, khoảng cách đến ngưỡng không
hoàn trả càng nhỏ, hàm ý rằng khả năng vỡ nợ của công ty càng lớn.
Hình 11: DD và logic của mô hình KMV

Bước 3: Chuyển khoảng cách đến ngưỡng không hoàn trả (DD) thành xác xuất vỡ nợ (EDF)
KMV sử dụng kho dữ liệu rất lớn của mình để chuyển DD thành EDF theo phương pháp thực
nghiệm. Ví dụ trong một mẫu 1000 công ty có cùng giá trị DD = 2, sau một năm có 2 công ty
không có khả năng hoàn trả nợ. Khi đó EDF1 năm= 2/1000 = 0,2%. Kho dữ liệu rất lớn của KMV
chính là sức mạnh của mô hình KMV.
Như vậy, dữ liệu đầu ra quan trọng nhất của phần mềm KMV trong việc lượng hóa rủi ro của
một công ty chính là xác xuất vỡ nợ của công ty đó. Đối với một danh mục tín dụng, mô hình
KMV sẽ tính toán mối tương quan vỡ nợ giữa các khỏan vay. Tương quan vỡ nợ được ước lượng
từ tỷ lệ cả 2 công ty cùng vỡ nợ tại một thời điểm.
Hình 12: Xác xuất vỡ nợ của 2 công ty tại cùng 1 thời điểm

14

0.20%
0.18%
0.16%

Probability

0.14%
0.12%
1 and 2 default
0.10%
4
3.5
3

0.08%
0.06%

2.5
2
1.5

0.04%
1
0.02%

Asset Value 2

0.5

0

0.00%
-0.5
-1
1 defaults

Asset Value 1

2 defaults

Giá trị tài sản
công ty Y

Giá trị tài sản
công ty X

Trục hoành đo lường giá trị tài sản công ty X, DPTX là điểm ngưỡng không hoàn trả của công ty
X, trục tung đo lường giá trị tài sản công ty Y, DPTY là điểm ngưỡng không hoàn trả của công ty
Y. Ta sẽ thấy các hình oval thể hiện xác xuất đồng thời trong giá trị tài sản của cả 2 công ty. Các
hình oval càng nhỏ, thể hiện xác xuất càng cao. Nếu giá trị tài sản của 2 công ty không có mối
tương quan với nhau, đường xác xuất chung sẽ là hình tròn, còn nếu giá trị tài sản của 2 công ty
có mối tương quan hoàn hảo, đường xác xuất chung sẽ là đường thẳng, đường xác xuất là hình
oval thể hiện mối tương quan giữa giá trị tài sản 2 công ty nằm giữa 2 thái cực trên. Trên hình, ta
thấy vùng J là vùng có xác xuất giá trị tài sản công ty X nhỏ hơn DPTX và xác xuất giá trị tài sản
15


công ty Y nhỏ hơn DPTY (chính là vùng xác xuất cả 2 công ty cùng vỡ nợ). Ta có thể tính được
mối tương quan vỡ nợ đồng thời của 2 công ty theo công thức sau:

J- EDFX * EDFY
ρX,Y

=
EDFX(1- EDFX) EDFY(1- EDFY)

Mô hình KMV áp dụng lý thuyết danh mục hiện đại MPT để tính toán rủi ro của danh mục tín
dụng, và sử dụng mô phỏng Monte Carlo để xây dựng phân phối tổn thất tín dụng, từ đó tính
VAR tín dụng từ phân phối tổn thất này.
4. Thực trạng lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp hiện đại tại các NHTM Việt
nam và các giải pháp, kiến nghị
Hầu hết các NHTM đều đã nhận thức được tầm quan trọng phải lượng hóa rủi ro tín dụng, một
số ngân hàng đang trong giai đoạn nghiên cứu hoặc thử nghiệm lượng hóa rủi ro tín dụng.
Đa số các NHTM đều đã và đang xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ làm cơ sở cho
việc phân loại khách hàng cũng như đánh giá rủi ro tín dụng. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ
được xem là một trong những căn cứ cơ bản nhất để ngân hàng tính toán các thước đo rủi ro PD,
LGD cho từng đối tượng khách hàng, từ đó tính toán các thông số EL, UL và VaR tín dụng. Tuy
nhiên, đa số các NHTM cũng mới chỉ bước đầu ứng dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để
phân loại và ra quyết định tín dụng với khách hàng vay vốn chứ chưa khai thác hệ thống này để
lượng hóa rủi ro. Trong số các ngân hàng đi đầu về việc lượng hóa rủi ro tín dụng, một số ngân
hàng đã sử dụng hạng khách hàng theo hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để tính ra PD (phương
pháp thống kê toán học thông thường chứ chưa phải phương pháp mô hình hóa). Chỉ tiêu LGD
được một số ngân hàng tính dựa trên giá trị khoản vay, giá trị tài sản đảm bảo và loại tài sản đảm
bảo, một số ngân hàng khác đưa ra giả định về LGD theo một tỷ lệ % nhất định dựa trên nhóm
nợ. Các ngân hàng này đã tính được EL nhằm ra quyết định cho vay và làm cơ sở để trích lập dự
phòng rủi ro. Việc tính UL và VaR tín dụng cũng bước đầu được các ngân hàng này thử tính toán
nhưng cũng chưa mang lại kết quả đáng tin cậy. Tác giả đã tiến hành khảo sát việc lượng hóa rủi
ro tín dụng tại một số NHTM Việt nam và thu được các kết quả như sau:
Bảng 5: Khảo sát việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp thống kê tại các NHTM Việt
nam

Các kết quả công việc lượng Viet BID
hóa rủi ro tín dụng theo comb V
phương pháp thống kê tại các ank
NHTM Việt Nam

VIB

Techc Vieti
omban nban
k
k

Exim
bank

ACB

Agrib
ank

16


Đã xây dựng và sử dụng hệ
thống xếp hạng tín dụng nội
bộ để phân loại khách hàng

Đã xây dựng và sử dụng

Đã tính toán các chỉ số PD,

LGD, EL

Đã tính toán cho một nhóm
KH

Đã tính toán UL và VaR tín
dụng

Chưa tính toán

Sử dụng các mô hình để tính
toán phân phối tổn thất tín
dụng và VaR tín dụng

Chưa sử dụng

Đang trong lộ
trình thực hiện

Chưa tính
toán

Nguồn: Khảo sát của tác giả
Đa số các NHTM Việt Nam mới chỉ dừng lại ở việc tính tổn thất trong dự tính, và chủ yếu mới
chỉ dựa trên phương pháp định tính chứ chưa phải phương pháp định lượng. Có thể kể đến các
nguyên nhân sau:
Thứ nhất, do hạn chế trong các cơ sở dữ liệu. Việc lượng hóa rủi ro tín dụng đòi hỏi các NHTM
phải có các cơ sở dữ liệu đầu vào lớn và chính xác. Tuy nhiên, trong bối cảnh ở Việt Nam, các
dữ liệu này không dễ dàng thu thập hoặc xây dựng được. Chúng ta chưa có một tổ chức chuyên
nghiệp nào lưu giữ và khai thác các các nguồn dữ liệu quá khứ của doanh nghiệp. Việc lưu giữ

thông tin về khách hàng trong hệ thống dữ liệu nội bộ của các NHTM thông qua các hệ thống
xếp hạng tín dụng nội bộ cũng mới chỉ được một số NHTM thực hiện trong một số năm gần đây
và bản thân các NHTM cũng đang gặp phải nhiều khó khăn trong việc thu thập và phân loại
thông tin chính xác cũng như tạo thông tin đầu ra có giá trị. Cụ thể, để ứng dụng mô hình KMV,
cần có các thông tin về giá cổ phiếu cũng như mức độ biến động giá cổ phiếu của doanh nghiệp,
trong khi ở Việt Nam, số lượng doanh nghiệp được niêm yết không nhiều, và mức độ biến động
giá cổ phiếu cũng bị ảnh hưởng nhiều bởi các yếu tố đầu cơ trên thị trường, chứ không hoàn toàn
phản ánh chính xác thực trạng cũng như triển vọng kinh doanh của doanh nghiệp. Còn với mô
hình Credit Metric, thông tin về xếp hạng tín dụng và xác xuất thay đổi hạng tín dụng được coi là
dữ liệu đầu vào cốt lõi, nhưng cũng không nhiều các doanh nghiệp Việt nam được xếp hạng bởi
các công ty xếp hạng tín dụng có tên tuổi. Hạn chế trong cơ sở dữ liệu để chạy mô hình được
xem như rào cản lớn nhất hạn chế khả năng áp dụng các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng tại
các NHTM.
Thứ hai, hạ tầng công nghệ thông tin của các NHTM không đồng đều, khó khăn này đã cản trở
việc xây dựng và ứng dụng các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng. Chia sẻ của một nhà lãnh đạo
17


ngân hàng cho biết riêng chi phí đầu tư cho hệ thống công nghệ này đã lên đến hàng chục triệu
USD. Đây là rào cản lớn mà không phải NHTM nào ở Việt Nam cũng có thể vượt qua được;
Thứ ba, hạn chế trong nguồn nhân lực. Việc lượng hóa rủi ro tín dụng đều được phát triển trên
các nền tảng lý thuyết khá phức tạp và là những kiến thức mới đối với ngành kinh doanh ngân
hàng tại Việt Nam. Trong khi đó tại các NHTM nói riêng cũng như trên thị trường nhân lực nói
chung còn rất thiếu những nhân viên am hiểu các kiến thức về quản trị rủi ro tín dụng và có khả
năng xây dựng và sử dụng các mô hình lượng hóa. Hầu hết tất cả các ngân hàng đã hoặc đang
nghiên cứu việc lượng hóa rủi ro tín dụng đều thuê chuyên gia tư vấn chuyên nghiệp, nhưng
chính vì chưa am hiểu và làm chủ được mô hình, nên không những việc sử dụng mô hình gặp
nhiều khó khăn, mà các NHTM cũng khó có căn cứ để đánh giá tính chính xác của các kết quả
do mô hình tạo ra. Việc này cũng là một rào cản lớn khiến vấn đề lượng hóa rủi ro tín dụng theo
phương pháp thống kê vẫn chỉ là một trong nhiều kế hoạch trong tương lai của NHTM.

Từ các nguyên nhân trên, tác giả xin đề xuất một số giải pháp và kiến nghị như sau:
Thứ nhất: Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ là
cơ sở đầu tiên giúp các NHTM đo lường rủi ro của một khách hàng. Tuy rất nhiều NHTM ở Việt
nam đã đầu tư xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ cho ngân hàng mình, nhưng bản thân
hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ ở các ngân hàng cũng đang bộc lộ rất nhiều điểm hạn chế. Kết
quả xếp hạng tín dụng nội bộ mang tính chủ quan và chưa thực sự là căn cứ để làm cơ sở xây
dựng các thước đo lượng hóa rủi ro, hỗ trợ ngân hàng tính toán chuẩn xác tổn thất dự tính và yêu
cầu vốn tối thiểu bù đắp rủi ro. Do vậy các NHTM cần hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng
nội bộ, đảm bảo sự hợp lý giữa các bộ tiêu chí và các trọng số để cho kết quả chuẩn xác, phù hợp
với khẩu vị rủi ro của từng ngân hàng. Trước mắt các NHTM nên hoàn thiện hệ thống xếp hạng
tín dụng nội bộ theo phương pháp tiếp cận nội bộ cơ bản hoặc nâng cao (FIRB hoặc AIRB) theo
chuẩn Basel II. Việc xếp hạng tín dụng phải căn cứ trên (i) các số liệu thống kê lịch sử của chính
ngân hàng cho các đối tượng khách hàng cá nhân, doanh nghiệp, để tính toán các thước đo rủi ro
PD, LGD, EAD cho các đối tượng này (hiện nay một số NHTM đang triển khai theo cách này)
đồng thời (ii) áp dụng các điều chỉnh cần thiết trên cơ sở ý kiến của chuyên gia (đòi hỏi có cán
bộ chuyên sâu, am hiểu về nghiệp vụ). Có như vậy việc XHTD mới thực sự là công cụ hạn chế
rủi ro hữu dụng trong hoạt động tín dụng và là căn cứ để định giá theo rủi ro (risk based pricing)
của NHTM
Thứ hai, xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin và hệ thống dữ liệu đồng bộ. Việc lượng hóa rủi
ro tín dụng theo thông lệ quốc tế đòi hỏi sự đồng bộ về hạ tầng công nghệ thông tin và cơ sở dữ
liệu. NHTM cần xây dựng hệ thống thông tin khách hàng đồng bộ, có khả năng lưu trữ dữ liệu đa
chiều và liên tục. Một điểm lưu ý quan trọng là chất lượng thông tin/dữ liệu phải tốt. Muốn vậy,
ngoài việc tăng cường quản lý nhà nước về minh bạch thông tin doanh nghiệp, công tác nhập dữ
liệu của các bộ phận liên quan (chủ yếu từ các Chi nhánh của Ngân hàng) phải được cập nhật và
lưu dữ đầy đủ, chuẩn xác. Các NHTM nên có bộ phận chuyên trách đảm nhiệm việc thu thập và
18


khai thác dữ liệu. Các dữ liệu cần thu thập về một doanh nghiệp/ ngành kinh doanh nên bao gồm
cả các thông tin niêm yết và các thông tin mềm, và cần thu thập trong một thời gian đủ dài. Việc

này sẽ tạo điều kiện dễ dàng cho ngân hàng trong việc sử dụng các dữ liệu về doanh nghiệp để
lượng hóa rủi ro.
Thứ ba, kiện toàn mô hình tổ chức và tập trung phát triển nguồn nhân lực. Về mô hình tổ chức,
các NHTM nên có bộ phận chuyên trách đảm nhiệm việc nghiên cứu, xây dựng hay vận dụng
các mô hình toán để lượng hóa rủi ro. Bộ phận này cần có chức năng độc lập, phân tách quyền
hạn và trách nhiệm với các bộ phận kinh doanh nhằm đảm bảo tính khách quan của các kết quả
đo lường rủi ro. Bên cạnh đó, để đáp ứng các yêu cầu mới, hướng tới chuẩn mực quản trị rủi ro
tín dụng theo Basel 2, các cán bộ thực hiện đo lường rủi ro phải chuyên sâu nghiệp vụ và am
hiểu toán kinh tế để ứng dụng các mô hình kinh tế lượng trong phân tích, quản lý rủi ro.
Các kiến nghị
Thứ nhất, NHNN cần có quy định cụ thể khuyến khích các NHTM sử dụng phương pháp thống
kê để lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế. Việc này sẽ giúp đảm bảo hoạt động của
các NHTM Việt Nam chuyên nghiệp, an toàn hơn
Thứ hai, NHNN và các cơ quan quản lý nhanh chóng hoàn thiện khung pháp lý đầy đủ hơn để
các NHTM có căn cứ thực hiện xếp hạng tín dụng nội bộ hướng theo thông lệ quốc tế; đưa ra
một lộ trình rõ ràng đảm bảo tất cả các NHTM đều phải tuân thủ, qua đó thúc đẩy công tác hoàn
thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại mỗi ngân hàng.
Thứ ba, nhà nước nên có các chính sách bắt buộc các doanh nghiệp (kể cả doanh nghiệp chưa
niêm yết) công khai hóa thông tin. Việc này không những buộc doanh nghiệp phải hoạt động
minh bạch mà còn giúp công tác quản lý hiệu quả hơn. Nhờ đó các NHTM cũng có được nguồn
thông tin để đảm bảo việc đo lường rủi ro tín dụng được chính xác.
Thứ tư, nhà nước nên có chính sách khuyến khích thành lập các đơn vị xếp hạng tín dụng độc
lập làm cơ sở tham chiếu chung trong công tác đánh giá rủi ro khách hàng của các NHTM. Các
công ty này cũng có thể thu thập và chào bán các kho dữ liệu cho các NHTM để các NHTM có
thể lượng hóa rủi ro tín dụng một cách hiệu quả.
Thứ năm, nhà nước cần có cơ chế đảm bảo sự hoạt động hiệu quả của thị trường chứng khoán,
từ đó, các NHTM có thể sử dụng các mức giá cổ phiếu cũng như biến động giá cổ phiếu có thể
được sử dụng trong việc lượng hóa rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp.
Kết luận
Lượng hóa rủi ro tín dụng dựa trên khung giá trị VaR là một nội dung phức tạp, khó có thể thực

hiện ngay trong một sớm một chiều. Tuy nhiên, đây là công việc cần thiết, bởi nó sẽ giúp các
NHTM có tiêu chuẩn định lượng để sàng lọc khách hàng, ra quyết định cho vay đúng đắn, có
chiến lược định lãi suất cho vay hiệu quả, có căn cứ đáng tin cậy để thiết lập dự phòng rủi ro, có
căn cứ để xác định mức vốn kinh tế cần thiết nhằm giúp ngân hàng chống đỡ các rủi ro trong
tương lại. Tất cả những việc đó sẽ đảm bảo hoạt động tín dụng của các NHTM được hiệu quả và
19


an toàn, làm lành mạnh hóa hệ thống và rút ngắn dần khoảng cách với các ngân hàng thương mại
tại các nước phát triển. Vì hoạt động tín dụng luôn là họat động chủ yếu của các NHTM Việt
nam, việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế nên được xây dựng thành một lộ trình
rõ ràng, có như vậy mới đảm bảo được sự bền vững của hoạt động ngân hàng trong và sau quá
trình tái cấu trúc.
Danh mục tài liệu tham khảo:
1. Charles Smithson, 2002, Credit Porfolio Management, John Wiley & Sons, Inc.
2. Basel Committee on Banking Supervision (September 2000), Principal for the
Management of Credit Risk
3. Anthony Saunders & Linda Allen (2002), Credit Risk Measurement, John Wiley &
Sons, Inc.
4. Financial Technology Transfer Agency, Luxembourg (2008), Risk Management
5. Nguyễn Văn Đức ,2012, Phân tích danh mục tín dụng- xác suất không trả được nợ PD
6. Ngân hàng thanh toán quốc tế - BIS, Basel II- sự thống nhất quốc tế về đo lường và
các tiêu chuẩn vốn, nhà xuất bản văn hóa thông tin, bản dịch của Khúc Quang Huy
năm 2008.

20