ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA HIỆP ƯỚC BASEL II TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆTNAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
CÔNG TRÌNH THAM GIA XÉT GIẢI
GIẢI THƯỞNG “TÀI NĂNG KHOA HỌC TRẺ VIỆT NAM”
NĂM 2013
----------------

Tên công trình

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO
TÍN DỤNG CỦA HIỆP ƯỚC BASEL II TẠI NGÂN
HÀNG
THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT
NAM

Thuộc nhóm ngành: Khoa học xã hội


HÀ NỘI, 2013


3

MỤC LỤC


4

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

WTO
WB

BIS
IMF
ECB
CAR
NHTM
NHNN
TMCP
RRTD
CIC
MIS
BIDV
VCB
MB
HĐQT
TCTD
DPRR
XHTD
XHTDNB
HTXHTD
KTNB
QLRR
QLRRTD
E&Y
Moody’s
Fitch
VEPR

Tổ chức thương mại thế giới (World Trade Organization)
Ngân hàng thế giới (World Bank)
Ngân hàng thanh toán quốc tế (Bank for International

Settlements)
Quỹ tiền tệ quốc tế (The International Monetary Fund)
Ngân hàng Trung Ương Châu Âu (The European Central Bank)
Hệ số an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio)
Ngân hàng thương mại
Ngân hàng Nhà nước
Thương mại cổ phần
Rủi ro tín dụng
Trung tâm thông tin tín dụng (Credit Information Center)
Hệ thống thông tin quản lý (Management Information System)
NHTHCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
NHTMCP Ngoại thương Việt Nam
NHTMCP Quân đội
Hội đồng quản trị
Tổ chức tín dụng
Dự phòng rủi ro
Xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng nội bộ
Hệ thống xếp hạng tín dụng
Kế toán nội bộ
Quản lý rủi ro
Quản lý rủi ro tín dụng
Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam
Công ty xếp hạng tín dụng Moody’s
Công ty xếp hạng tín dụng Fitch Group
Trung tâm nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (Vietnam Centre
for Economic and Policy Research)


5

DANH MỤC SƠ ĐỒ, BẢNG, BIỂU ĐỒ, HÌNH
1. SƠ ĐỒ


6

LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngân hàng thương mại là một tổ chức tài chính có vai trò vô cùng
quan trọng trong hệ thống tài chính nói riêng và nền kinh tế nói chung, được
coi như là huyết mạch của nền kinh tế mỗi quốc gia. Giống như các tổ chức
kinh tế khác trên thị trường, một ngân hàng thương mại cũng hoạt động vì
mục tiêu tối đa hóa giá trị của chủ sở hữu. Mục tiêu này đòi hỏi các ngân
hàng cần không ngừng tìm kiếm, nâng cao các giải pháp nhằm gia tăng lợi
nhuận, chiếm lĩnh thị phần, đồng thời quản lý rủi ro thật tốt.
Rủi ro trong hoạt động của ngân hàng là hết sức phức tạp, tiềm ẩn
trong mọi nghiệp vụ với mức độ nghiêm trọng cũng như tầm ảnh hưởng
khác nhau. Trong các hoạt động của ngân hàng, hoạt động tín dụng là hoạt
động chiếm tỷ trọng cao nhất, mang lại cho ngân hàng nhiều lợi nhuận nhất,
đồng thời, cũng là lĩnh vực có nhiều rủi ro nhất. Do vậy, lựa chọn một
phương pháp đo lường rủi ro tín dụng chính xác, từ đó có những biện pháp
xử lý, giải quyết kịp thời, hiệu quả đảm bảo cho sự phát triển bền vững,
đang là một vấn đề lớn hiện nay của các NHTM Việt Nam.
Rủi ro tín dụng được phản ánh chủ yếu thông qua tỷ lệ nợ xấu, đó là
các khoản nợ không còn khả năng sinh lời và khả năng được khách hàng
thanh toán thấp. Thời điểm ngày 31/06/2012, Ngân hàng Nhà nước Việt
Nam chính thức công bố tỷ lệ nợ xấu theo tính toán của NHNN lên tới 8.6%,
tương đương 202 nghìn tỷ đồng. Còn tổ chức quốc tế Fitch Rating lại nhận
định con số nợ xấu hiện tại của hệ thống ngân hàng Việt Nam là khoảng

13%. Các NHTM Việt Nam hiện nay đang áp dụng phương pháp đo lường
nợ xấu theo Điều 6 hoặc Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN ngày
22/04/2005 của NHNN về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử
lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng (TCTD),
đã dẫn đến không có sự đồng nhất về phương pháp đo lường giữa các ngân
hàng, có sự khác biệt lớn giữa tỷ lệ nợ xấu theo báo cáo của các ngân hàng
và theo sự đánh giá của các tổ chức bên ngoài.


7

Quý IV năm 2006, Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát
triển Việt Nam (BIDV) đã chính thức được NHNN cho phép đo lường nợ
xấu theo Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN. Giai đoạn từ năm
2011 đến hết quý III năm 2012, theo những báo cáo của BIDV, tỷ lệ nợ xấu
của BIDV đã gia tăng lên tới 2,77%. Đối với các NHTM, tỷ lệ nợ xấu được
xác định chính xác sẽ giúp cho chính sách xử lý nợ xấu được thực thi một
cách hiệu quả, đồng thời giúp cho các ngân hàng xác định được đúng mức
độ rủi ro. Vì vậy, để tồn tại và phát triển qua giai đoạn khó khăn này, tăng
cường hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng nói chung và áp dụng một phương
pháp đo lường rủi ro tín dụng chính xác nói riêng là một vấn đề hết sức quan
trọng, mang tính cốt yếu trong chiến lược hoạt động của Ngân hàng Thương
mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam, cũng như của các NHTM Việt
Nam.
Cho tới thời điểm hiện tại, trên thế giới đã có nhiều phương pháp đo
lường rủi ro tín dụng khác nhau. Nhưng những tiêu chuẩn và cách thức của
phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của hiệp ước Basel II đang được coi là
một phương pháp đo lường chính xác hơn cả. BIDV là một ngân hàng
thương mại lớn của Việt Nam, có nền công nghệ tốt, đội ngũ nhân lực chất
lượng cao, hệ thống quản lý, điều hành hiệu quả,… Do vậy, BIDV có khả

năng áp dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của hiệp ước Basel II
vào việc quản lý hoạt động tín dụng của mình.
Xuất phát từ thực tế trên, nhóm nghiên cứu quyết định chọn đề tài
“Ứng dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của hiệp ước Basel II
tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam” làm
đề tài nghiên cứu.
2. Tổng quan nghiên cứu
Rủi ro tín dụng là một vấn đề đang được cả các cơ quan nhà nước có
thẩm quyền và các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước quan tâm. Vì vậy, đã
có nhiều công trình nghiên cứu về rủi ro tín dụng nói chung và về phương
pháp đo lường rủi ro tín dụng nói riêng. Dưới đây, đề tài xin được nêu ra
một số công trình nghiên cứu xoay quanh vấn đề áp dụng phương pháp đo


8

lường rủi ro tín dụng của Hiệp ước Basel II vào hệ thống NHTM:
 “Ứng dụng hiệp ước Basel II vào quản trị rủi ro tại Ngân hàng Phát

triển nhà Đồng bằng sông Cửu Long trong giai đoạn 2011-2015 ”, Đề tài
nghiên cứu khoa học của tác giả Nguyễn Phương Lam Thy (2011).
Đề tài nghiên cứu các quy định trong hiệp ước Basel II, từ đó thực
hiện việc phân tích và đánh giá tình hình ứng dụng Basel II tại Ngân hàng
Phát triển nhà đồng bằng sông Cửu Long (MHB). Tìm hiểu các nguyên nhân
và khó khăn trong quá trình ứng dụng hiệp ước Basel II vào công tác quản
trị rủi ro của ngân hàng MHB. Đề xuất những giải pháp giúp nâng cao khả
năng ứng dụng hiệp ước Basel II trong việc xây dựng hệ thống quản trị rủi
ro, tính toán nhu cầu vốn tối thiểu cần thiết với những rủi ro cơ bản trong
ngân hàng MHB.
 “Xây dựng quy trình áp dụng Basel II vào quản trị rủi ro trong hệ

thống Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam” , Luận văn thạc sĩ kinh
tế của tác giả Trần Thị San (2010).
Đề tài nghiên cứu và chỉ ra các quan niệm về rủi ro của hệ thống ngân
hàng. Những quy định của Basel II trong công tác quản trị rủi ro của các
ngân hàng thương mại.
Đề tài cũng nghiên cứu và phân tích thực trạng về quản lý rủi ro của
BIDV, thông qua việc đánh giá hiệu quả kinh doanh, quy mô vốn chủ sở
hữu, mức độ rủi ro của các công cụ tín dụng, của thị trường. Từ đó đánh giá
các điều kiện thực hiện hiệp ước Basel II tại BIDV: xây dựng hệ thống xếp
hạng tín dụng nội bộ, phân loại nợ, thực hiện chuẩn mực kế toán quốc tế,
đào tạo nhân lực. Đề tài còn nêu ra kinh nghiệm áp dụng Basel II tại các
quốc gia trên thế giới.
Cuối cùng, đề tài đi sâu vào quy trình áp dụng hiệp ước Basel II vào
BIDV. Bao gồm: xây dựng quy trình quản trị rủi ro tại BIDV, nêu ra các giải
pháp thực thi về hệ thống thông tin, đảm bảo an toàn vốn, hoàn thiện hệ
thống kiểm tra nội bộ, quản lý nhân lực.
 “Ứng dụng hiệp ước Basel II vào hệ thống quản trị rủi ro tại các ngân


9

hàng thương mại Việt Nam”, Luận văn thạc sĩ kinh tế của tác giả Chu Thị
Hương Giang (2009).
Đề tài thực hiện nghiên cứu các chuẩn mực và quy định trong hiệp
ước Basel, đặc biệt là nghiên cứu kỹ hiệp ước Basel II, kinh nghiệm ứng
dụng hiệp ước Basel II của các quốc gia trên thế giới.
Sau khi tìm hiểu và giới thiệu ngắn gọn về hiệp ước Basel II, đề tài tập
trung thực hiện việc đánh giá quy mô, hiệu quả hoạt động của hệ thống
NHTM Việt Nam trong thời gian qua, những vấn đề cần lưu ý trong công tác

quản trị rủi ro của các ngân hàng, để từ đó phân tích những khó khăn,
nguyên nhân mà hệ thống NHTM Việt Nam đã, đang và có thể sẽ gặp phải
khi ứng dụng hiệp ước Basel II. Trên cơ sở đó, đề tài cố gắng xây dựng lộ
trình ứng dụng hiệp ước Basel II vào hệ thống quản trị rủi ro của các NHTM
tại Việt Nam và đồng thời đề xuất những giải pháp nâng cao khả năng ứng
dụng Basel II trong việc xây dựng hệ thống quản trị rủi ro, tính toán nhu cầu
vốn tối thiểu cần thiết đối với những loại rủi ro cơ bản của hệ thống ngân
hàng thương mại Việt Nam.
Các công trình trên đều nghiên cứu ứng dụng hiệp ước Basel trong
quản trị rủi ro nói chung. Trên cơ sở tiếp thu có chọn lọc, đề tài tập trung
nghiên cứu sâu về ứng dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của hiệp
ước Basel II vào hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam (lấy BIDV làm
điểm nghiên cứu).
3. Mục đích nghiên cứu
Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng chính xác có vai trò rất lớn
không chỉ đối với các ngân hàng mà còn cả nền kinh tế. Vì vậy, đề tài
nghiên cứu nhằm xây dựng được các điều kiện để ứng dụng phương pháp đo
lường rủi ro tín dụng tiên tiến của hiệp ước Basel II cho các ngân hàng
thương mại của Việt Nam (lấy BIDV làm điểm nghiên cứu). Và để đạt được
điều này thì đề tài tập trung làm rõ 3 vấn đề sau:
Thứ nhất, đề tài trình bày lý thuyết về phương pháp đo lường rủi ro tín
dụng của hiệp ước Basel II: (i) khái niệm rủi ro tín dụng, (ii) các tiêu chí


10

đánh giá một khoản tín dụng sẽ được xếp vào nợ xấu, (iii) các điều kiện cần
có để một ngân hàng thương mại có thể áp dụng phương pháp đo lường rủi
ro tín dụng của hiệp ước Basel II.
Thứ hai, đề tài nghiên cứu phương pháp đo lường nợ xấu hiện tại của

BIDV: (i) Phương pháp đo lường nợ xấu tại BIDV (ii) Thực trạng nợ xấu tại
BIDV (iii) Đánh giá phương pháp đo lường nợ xấu tại BIDV.
Thứ ba, xây dựng các giải pháp nhằm hoàn thiện các điều kiện để áp
dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của hiệp ước Basel II cho BIDV.
Các kiến nghị để áp dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng này cho hệ
thống ngân hàng thương mại của Việt Nam.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu của đề tài: Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng tại

BIDV.
 Phạm vi nghiên cứu của đề tài

Do còn nhiều khó khăn trong việc thu thập số liệu và thông tin nên
nhóm nghiên cứu lấy Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển
Việt Nam làm điểm nghiên cứu cho việc ứng dụng phương pháp đo lường
rủi ro tín dụng của hiệp ước Basell II vào hệ thống ngân hàng thương mại
Việt Nam. Số liệu tập trung là giai đoạn 2006 – 2012.
5. Phương pháp nghiên cứu
Với một đề tài nghiên cứu về kinh tế và cụ thể là trong lĩnh vực tài
chính ngân hàng thì đề tài sẽ kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu khác
nhau, trong đó các phương pháp nghiên cứu về tài chính, mô hình toán kinh
tế và quản lý học đóng vai trò quan trọng. Cụ thể:
Thứ nhất, đề tài sẽ vận dụng phương pháp tổng quan nhất để nghiên
cứu khoa học đó là lý luận của chủ nghĩa Mác – Lênin, quan điểm duy vật
biện chứng, và nhất là học thuyết kinh tế chính trị của Mác.
Thứ hai, đề tài sẽ vận dụng các phương pháp định tính và định lượng
trong nghiên cứu kinh tế. Về định lượng đó là các phương pháp thu thập và


11

xử lý số liệu thông qua các bảng biểu, mô hình toán kinh tế,… Về định tính,
đề tài sẽ thực hiện đánh giá, phân tích thông qua các nhận định, quan điểm
của các chuyên gia.
Những quan điểm này sẽ là nền tảng phương pháp luận xuyên suốt của
đề tài, làm cơ sở cho việc đánh giá và tìm giải pháp cho đề tài.
6. Kết cấu đề tài nghiên cứu
Ngoài phần mở đầu, kết luận, phụ lục, bảng biểu, các hình vẽ minh
họa và danh mục tài liệu tham khảo, nội dung đề tài nghiên cứu được chia
làm 3 chương như sau:
Chương I: Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của Hiệp ước
Basel II
Chương II: Đo lường rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại
Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)
Chương III: Hoàn thiện các điều kiện ứng dụng phương pháp đo
lường rủi ro tín dụng của Basel II tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần
Đầu tư và Phát triển Việt Nam


12

CHƯƠNG I: PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA
HIỆP ƯỚC BASEL II
1.1. Lý thuyết về rủi ro tín dụng
1.1.1. Rủi ro tín dụng
Thuật ngữ về tín dụng “Credit” xuất phát từ tiếng Latin “Creditium”
hàm nghĩa là tin tưởng, tín nhiệm. Trong kinh tế “Tín dụng là quan hệ giao
dịch giữa hai chủ thể, trong đó có một bên chuyển giao tiền hoặc tài sản
cho bên kia sử dụng trong một khoảng thời gian nhất định, đồng thời bên
nhận tiền hoặc tài sản cam kết hoàn trả theo thời hạn và lãi suất đã thỏa

thuận”.
Quan hệ tín dụng đã ra đời từ rất lâu, và được phát triển theo nền kinh
tế thị trường với trình độ ngày càng cao hơn, xuất hiện nhiều hình thức tín
dụng mới như tín dụng thương mại, tín dụng ngân hàng, tín dụng nhà nước,
… Trong đó, tín dụng ngân hàng là hình thức tín dụng chủ yếu và là hình
thức vô cùng quan trọng, cấp phần lớn tín dụng cho các doanh nghiệp và các
chủ thể khác trong nền kinh tế.
Tín dụng ngân hàng có hai đặc trưng cơ bản:
•
•

Một là, sự tin tưởng, tín nhiệm giữa ngân hàng và khách hàng
Hai là, tính thời hạn và hoàn trả.

“Sự tin tưởng” giữa ngân hàng và khách hàng đòi hỏi mức độ tin
tường cao, bởi trong quan hệ tín dụng nếu như không có sự tin tưởng cao thì
độ rủi ro tín dụng sẽ cao và có ảnh hưởng xấu. Khách hàng không chỉ là
người đáng tin cậy theo những tiêu chuẩn đạo đức xã hội mà điều quan trọng
hơn họ phải chứng minh được khả năng trả nợ và ý chí trả nợ của mình.
“Tính thời hạn và hoàn trả” quan hệ tín dụng là sự vận động độc lập
tương đối giữa quyền sở hữu và quyền sử dụng vốn. Khách hàng phải có
trách nhiệm hoàn trả khoản vay theo cam kết: đúng hạn cả gốc và lãi cho
ngân hàng.
Do đó, khi một trong hai đặc trưng trên bị vi phạm sẽ dẫn tới rủi ro tín


13

dụng (RRTD) cho ngân hàng. “Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong
quá trình cho vay của ngân hàng, biểu hiện thực tế qua việc khách hàng

không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng”.
Như vậy, khi đến hạn mà khách hàng trả chậm, trả không đúng hạn
hoặc không trả có nghĩa là rủi ro tín dụng đã xảy ra.
Ngoài khái niệm trên, theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng thì
RRTD lại được hiểu là rủi ro thất thoát tài sản có thể phát sinh khi một bên
đối tác không thực hiện nghĩa vụ tài chính hoặc nghĩa vụ theo hợp đồng đối
với ngân hàng, bao gồm cả việc không thực hiện thanh toán nợ cho dù đấy là
nợ gốc hay nợ lãi khi khoản nợ đến hạn.
Theo Joel Bessis (Risk management in Banking 2001) rủi ro tín
dụng được hiểu là những tổn thất do khách hàng không trả được nợ hoặc đó
là sự giảm sút chất lượng tín dụng của những khoản vay.
Theo khoản 1 điều 1 Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN của Ngân
hàng Nhà nước Việt Nam quy định “rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân
hàng của tổ chức tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân
hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện được hoặc không
có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết”.
1.1.2. Các chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng
Để phản ánh rủi ro tín dụng, các ngân hàng sử dụng các chỉ tiêu sau:
1.1.2.1. Tăng trưởng tín dụng nóng
Tăng trưởng tín dụng nóng không phải là chỉ tiêu phản ánh trực tiếp
RRTD, nhưng sự tăng trưởng tín dụng quá nhanh, vượt quá khả năng kiểm
soát của Ngân hàng thì lúc đó sẽ phản ánh được RRTD. Tăng trưởng tín
dụng “nóng” thể hiện rõ qua các chỉ tiêu như:
(i) Tốc độ tăng dư nợ tín dụng / tốc độ tăng tài sản.
(ii) Tốc độ tăng dư nợ tín dụng / tốc độ tăng trưởng kinh tế…
1.1.2.2. Phát triển cơ cấu tín dụng vào các ngành và lĩnh vực rủi ro cao


14

Cơ cấu tín dụng phản ánh mức độ tập trung tín dụng vào một ngành
nghề, lĩnh vực, loại tiền,… Do vậy, nếu cơ cấu tín dụng quá thiên lệch vào
lĩnh vực mạo hiểm sẽ phản ánh khả năng RRTD tiềm năng. Cơ cấu tín dụng
có thể được chia theo ngành, loại hình doanh nghiệp, thời hạn tín dụng, loại
tiền tệ hay theo tài sản đảm bảo.
1.1.2.3. Nợ quá hạn
Nợ quá hạn là một trong những chỉ tiêu quan trọng phản ánh RRTD, là
nợ đến hạn mà khách hàng không trả được theo cam kết. Ngân hàng có thể
phân loại nợ quá hạn theo thời gian quá hạn hay theo khả năng thu hồi của
khoản cho vay. Nợ quá hạn được phản ánh qua 2 chỉ tiêu sau:
(i) Tỷ lệ nợ quá hạn = số dư nợ quá hạn / tổng dư nợ
(ii) Tỷ lệ khách hàng có nợ quá hạn trên tổng số khách hàng = số
khách hàng có nợ quá hạn / tổng số khách hàng có dư nợ
Nếu ngân hàng có chỉ tiêu nợ quá hạn và số khách hàng có nợ quá hạn
lớn thì ngân hàng đó đang có mức rủi ro cao và ngược lại.
1.1.2.4. Nợ xấu
Nợ xấu chính là các khoản tiền cho khách hàng vay, mà xuất hiện khả
năng không thu hồi được. Các khoản này phát sinh là do ngân hàng thẩm
định thiếu chính xác, doanh nghiệp làm ăn thua lỗ, phá sản, doanh nghiệp
mất khả năng thanh toán hoặc cố ý không trả nợ… Nợ xấu sẽ phản ánh một
cách rõ nét RRTD của ngân hàng thông qua việc đánh giá cả thời hạn quá
hạn của khoản vay và tiêu chí đánh giá rủi ro của khoản vay. Nợ xấu được
phản ánh rõ nhất qua các chỉ tiêu:
(i) Tỷ lệ nợ xấu = nợ xấu / tổng dư nợ
(ii) Tỷ lệ nợ xấu / vốn chủ sở hữu
(iii) Tỷ lệ nợ xấu / quỹ dự phòng tổn thất
(iv) Tỷ lệ nợ xấu / tổng giá trị tài sản đảm bảo
1.1.2.5. Dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD)
Dự phòng rủi ro (DPRR) đánh giá khả năng chi trả của ngân hàng khi

15

rủi ro xảy ra. Mục đích của việc sử dụng DPRR là nhằm bù đắp những tổn
thất đối với những khoản nợ của ngân hàng xảy ra trong trường hợp khách
hàng không có khả năng chi trả hoặc do giải thể, phá sản, chết, mất tích.
DPRRTD được tính trên số dư nợ gốc của khách hàng bao gồm:
•
•

Dự phòng cụ thể: bảo hiểm rủi ro cụ thể cho từng khoản vay
Dự phòng chung: bảo hiểm rủi ro chung không xác định trong danh
mục tín dụng và toàn bộ dự phòng được tính vào chi phí hoạt động
của ngân hàng. Các chỉ số thể hiện DPRRTD:

(i) Tỷ lệ DPRRTD = DPRRTD được trích lập / tổng dư nợ cho
kì báo cáo
(ii) Hệ số khả năng bù đắp các khoản cho vay bị mất =
DPRRTD được trích lập / dư nợ bị xóa
Trong số các chỉ tiêu phản ánh RRTD được trình bày phần trên, nợ
xấu được coi là chỉ tiêu đánh giá quan trọng nhất, phản ánh được RRTD
đang ở mức cao.
1.2. Nội dung phương pháp đo lường RRTD của Hiệp ước Basel II
1.2.1. Cơ sở của phương pháp tiếp cận chuẩn hóa rủi ro tín dụng
1.2.1.1. Cơ sở lý thuyết của phương pháp đo lường RRTD dựa trên xếp hạng
nội bộ IRB
Phương pháp đo lường RRTD dựa trên xếp hạng nội bộ IRB (Internal
Ratings Based) được coi là một trong những nhân tố rất mới và đặc biệt của
Basel II, cho phép các ngân hàng có thể tự quyết định và ước tính những
thành tố trong công thức tính toán nhu cầu vốn của họ. Từ đó, hệ số rủi ro

hay tỷ lệ vốn sẽ quyết định thông qua sự kết hợp của các yếu tố đầu vào
định lượng do cả ngân hàng và cơ quan giám sát đưa ra cũng như hàm số rủi
ro được chỉ định bởi cơ quan giám sát. Phương pháp này phù hợp cho ngân
hàng với quy mô khác nhau, nhiều cấu trúc doanh nghiệp khác nhau và các
danh mục đầu tư khác nhau.
Cơ sở lý thuyết của phương pháp xếp hạng nội bộ cơ bản là dựa trên


16

mô hình giả định một nhân tố rủi ro (mô hình AFRS) đối với rủi ro tín dụng.
Trong đó, khả năng không trả được nợ vay của khách hàng được đánh giá
dựa vào sự chênh lệch giữa giá trị tài sản thế chấp và giá trị danh nghĩa của
các khoản vay. Giá trị tài sản của các doanh nghiệp sẽ là một biến thay đổi
theo thời gian, chịu một phần tác động của các biến cố ngẫu nhiên như sự
thay đổi theo thị trường hay chính sách. Khả năng vỡ nợ sẽ xuất hiện khi giá
trị tài sản của người đi vay quá thấp so với giá trị tài sản danh nghĩa.
1.2.1.2. Phân loại khoản cho vay đối với phương pháp IRB
Theo cách tiếp cận IRB, các ngân hàng phải phân loại các tài sản có
trong danh mục kinh doanh của mình thành các nhóm tài sản có theo đặc
tính rủi ro cơ bản gồm:
•
•
•
•
•
•
•

Khoản cho vay đối với quốc gia

Khoản cho vay đối với ngân hàng
Khoản cho vay đối với doanh nghiệp
Khoản cho vay đối với danh mục bán lẻ
Khoản cho vay được đảm bảo bằng tài sản nhà ở
Khoản cho vay được đảm bảo bằng bất động sản thương mại
Khoản cho vay được đảm bảo bằng tài sản khác
Việc phân loại các khoản cho vay theo cách nêu trên phù hợp với các
thông lệ đã được phổ biến rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng. Tuy nhiên, một
số ngân hàng có thể sử dụng các định nghĩa khác trong hệ thống quản lý và
đo lường rủi ro của mình. Mặc dù Uỷ ban không bắt buộc các ngân hàng
phải thay đổi cách quản lý hoạt động kinh doanh và cách quản lý rủi ro của
họ, các ngân hàng sẽ buộc phải có cách quản lý phù hợp đối với từng loại
hình tài sản có nhằm đảm bảo rằng họ đáp ứng được yêu cầu về vốn tối
thiểu.
Đối với mỗi nhóm tài sản được quản lý theo IRB, có ba yếu tố chính
là:

Thành tố rủi ro: là các ước lượng của ngân hàng về các yếu tố rủi ro, trong
đó có một số giá trị là ước lượng của các cơ quan quản lý.
• Hàm số rủi ro: là cách thức mà các thành tố rủi ro chuyển hoá thành giá trị
tài sản được điều chỉnh theo rủi ro và cũng như để xác định yêu cầu về vốn.
•


17

•

Các yêu cầu tối thiểu: là các chuẩn mực tối thiểu mà ngân hàng bắt buộc
phải đạt được để có thể áp dụng được IRB cho một loại hình tài sản có nào

đó.
Đối với rất nhiều loại hình tài sản có, Uỷ ban đã đưa ra hai phương
pháp tiếp cận chính là: phương pháp tiếp cận cơ bản và phương pháp tiếp
nâng cao. Theo phương pháp tiếp cận xếp hạng nội bộ cơ bản F – IRB
(Founded – Internal Ratings Based), như một thông lệ chung, ngân hàng
sẽ chủ yếu dùng các ước lượng của mình để xác định PD (xác suất khách
hàng không trả được nợ) và sau đó dựa thêm vào các ước lượng của các cơ
quan chủ quản để xác định các thành tố rủi ro khác. Theo phương pháp tiếp
cận xếp hạng nội bộ nâng cao A – IRB (Advanced Internal Ratings
Based), ngân hàng sẽ thực hiện thêm các ước lượng PD, LGD (tỷ lệ mất vốn
dự kiến), EAD (dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả
được nợ), và M theo các chuẩn mực tối thiểu được quy định. Trong cả hai
phương pháp tiếp cận, ngân hàng đều phải sử dụng các hàm số rủi ro nhằm
xác định yêu cầu về vốn.
1.2.2. Công thức đo lường RRTD theo phương pháp IRB
Phương pháp IRB đưa ra khái niệm tổn thất mất vốn dự tính được do
khách hàng không trả được nợ EL. Theo quy định của Basel II tổn thất tín
dụng của một danh mục tín dụng có thể chia thành 2 loại là (i) khoản tổn
thất dự tính được EL (Expected Losses) và (ii) khoản tổn thất không dự tính
được UL (Unexpected Losses). Đối với mỗi khoản vay hay mỗi khách hàng,
EL được xác định theo công thức:
EL = PD x LGD x EAD
Đối với cách tiếp cận này, để xác định được mức độ rủi ro của tài sản
sẽ dựa vào việc ước lượng được các tham số:

•
•
•

PD (Probability of Default – xác suất khách hàng không trả được nợ)

LGD (Losses Given Default – Tỷ lệ mất vốn dự kiến)
EAD (Exposure of Default – dư nợ của khách hàng tại thời điểm không trả
được nợ)


18

Các ngân hàng dựa vào IRB có thể sử dụng, hoặc được cơ quan chủ
quản yêu cầu sử dụng, mô hình đo lường rủi ro nội bộ để tính yêu cầu về
vốn trên cơ sở rủi ro. Theo lựa chọn này, các ngân hàng phải nắm giữ số vốn
tương đương tổn thất tiềm tàng vốn cổ phần nắm giữ của định chế được xác
định nhờ việc sử dụng mô hình giá trị rủi ro nội bộ (Mô hình VaR nội bộ)
với độ tin cậy là 99% của chênh lệch giữa lợi nhuận hàng quý và hệ số rủi ro
thích đáng được tính trong suốt một giai đoạn thí điểm dài hạn.

Hình 1.1: Đồ thị minh họa tổn thất tín dụng theo Basel II

Trên cơ sở đó, các ngân hàng sẽ xây dựng chính sách định giá và trích
lập dự phòng khắc phục tổn thất cho từng khoản vay, từng khách hàng.
Như vậy để có thể đưa ra một chính sách vốn như thế nào là cần thiết
để đối mặt với rủi ro thì các ngân hàng sẽ phải ước lượng mức độ tổn thất
không dự tính trong một khoảng thời nhất định, từ đó ngân hàng sẽ ước
lượng được mức vốn kinh tế đủ đề bù đắp được mức độ tổn thất không dự
tính được.
1.2.2.1. PD (Probability of Default – xác suất khách hàng không trả được
nợ)


19

PD là tham số đo lường khả năng xảy ra rủi ro tín dụng tương ứng
trong một khoảng thời gian, thường là một năm. Cơ sở của xác suất này là
các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm các khoản
nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Theo yêu
cầu của Basel II, để tính toán được nợ trong vòng một năm của khách hàng,
ngân hàng phải căn cứ vào số liệu dư nợ 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 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.
1.2.2.2. LGD (Losses Given Default – Tỷ lệ mất vốn dự kiến)
LGD là những tốn thất phát sinh trên cơ sở vỡ nợ của khách hàng,
được mô tả bằng tỷ lệ phần trăm phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời
điểm khách hàng không trả được nợ (giá trị danh nghĩa của khoản cho vay).
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 các
chi phí khác có liên quan.

Trong phương pháp F-IRB, các khoản phải đòi chính đối với các
doanh nghiệp, cơ quan chính phủ và các ngân hàng (không có tài sản đảm
bảo) sẽ được chỉ định giá trị LGD là 45%; nếu là các khoản phải đòi phụ đối


20

với các tổ chức trên thì sẽ được chỉ định là 75%. Đối với các khoản phải đòi
(có tài sản đảm bảo) là khoản phái thu, các khoản cầm cố, bất động sản
thương mại (CRE) và bất động sản cư trú (RRE) và các tài sản đảm bảo khác
thỏa mãn điều kiện Ủy ban Basel đưa ra từ đoạn 509 đến đoạn 524, thì sẽ
được áp dụng các giá trị LGD tối thiểu được mô tả trong bảng sau:
Bảng 1.1: Giá trị LGD tối thiểu đối với các khoản phải đòi có tài sản đảm bảo

Loại tài sản đảm bảo
Tài sản tài chính đủ tiêu chuẩn
Khoản phải thu
CRE/RRE
Khoản cầm cố khác

LGD tối thiểu
0%
35%
35%
40%
(Nguồn: HSBC 2005)

1.2.2.3. EAD (Exposure of Default – dư nợ của khách hàng tại thời điểm
không trả được nợ)
Đối với các khoản vay có kỳ hạn, EAD được xác định không quá khó

khăn, song đối với các khoản vay theo hạn mức tín dụng, tín dụng tuần hoàn
thì vấn đề này lại khá phức tạp. Theo thống kê của Ủy ban Basel, tại thời
điểm không trả được nợ, khách hàng thường có xu hướng rút vốn vay tới
mức gần xấp xỉ hạn mức được cấp. Do đó Ủy ban Basel II yêu cầu tính EAD
như sau:
EAD = Dư nợ bình quân + LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng
bình quân
Trong đó, LEQ – Loan Equivalent Exposure là tỷ trọng phần vốn chưa
sử dụng có nhiều khả năng sẽ được khách hàng rút thêm tại thời điểm không
trả được nợ. LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân chính là
phần dư nợ khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức
dư nợ bình quân.
Ngoài 3 cấu thành trong công thức tính xác suất rủi ro thu hồi được
(EL) đã trình bày ở những mục trên, khi đưa vào sử dụng công thức tính EL,
các ngân hàng cần phải tính toán kỳ hạn hiệu lực của các khoản tiền trả theo


21

các hợp đồng tín dụng.
Đối với các ngân hàng sử dụng tiếp cận cơ sở (F-IRB) cho tín dụng
công ty, kỳ hạn hiệu lực (M) là 2,5 năm - ngoại trừ các giao dịch repo thì M
là 6 tháng. Các cơ quan quản lý nhà nước có thể quyết định bắt buộc tất cả
các ngân hàng thuộc thẩm quyền quản lý của mình (tức là các ngân hàng áp
dụng các phương pháp tiếp cận cơ bản và tiếp cận nâng cao) đo lường M cho
mỗi khoản tín dụng sử dụng các định nghĩa được nêu dưới đây.
Kỳ đáo hạn hiệu dụng M được xác định là giá trị lớn hơn giữa một
năm và kỳ hạn có hiệu lực còn lại tính bằng năm. Trong tất cả các trường
hợp, M sẽ không lớn hơn 5 năm.
Đối với một công cụ phụ thuộc vào một lịch trình đã xác định của các

dòng tiền, kỳ hạn hiệu lực M được xác định như sau:
Kỳ hạn hiệu lực M = /
Trong đó CFt chỉ dòng tiền (gốc, lãi và phí) mà bên vay theo hợp đồng
sẽ phải trả vào kỳ thứ t.
1.3. Điều kiện áp dụng phương pháp đo lường RRTD của hiệp ước Basel
II
Đây là phần trình bày các yêu cầu tối thiểu đối với việc bắt đầu và
đang sử dụng phương pháp tiếp cận dựa vào đánh giá nội bộ IRB. Các yêu
cầu này được chia thành 11 nhóm riêng biệt: (a) cấu thành của các yêu cầu
tối thiểu, (b) sự tuân thủ các yêu cầu tối thiểu, (c) thiết kế hệ thống đánh
giá, (d) các nghiệp vụ của hệ thống đánh giá rủi ro, (e) quản trị điều hành
và kiểm soát doanh nghiệp, (f) sử dụng sự đánh giá nội bộ, (g) hạn chế rủi
ro, (h) tính hợp lệ của việc đánh giá nội bộ, (i) kiểm chứng các ước lượng
nội bộ, (j) cân nhắc chi phí vốn đối với rủi ro về vốn, (k) các yêu cầu về tính
minh bạch.
Tuy nhiên trong bài nghiên cứu sẽ tập trung nghiên cứu các điều kiện:
(c) thiết kế hệ thống đánh giá, (e) quản trị điều hành và kiểm soát doanh
nghiệp và (i) kiểm chứng các ước lượng nội bộ.


22

1.3.1. Thiết kế hệ thống đánh giá
Thuật ngữ “hệ thống đánh giá” (rating system) bao gồm tất cả các
phương pháp, quy trình, các biện pháp kiểm soát, việc thu thập số liệu và hệ
thống công nghệ thông tin, nhằm hỗ trợ cho việc đánh giá rủi ro tín dụng,
thực hiện đánh giá rủi ro nội bộ, đánh giá rủi ro và tổn thất dự kiến.
Với mỗi loại tài sản, ngân hàng có thể sử dụng phương pháp luận/hệ
thống đánh giá đa chiều. Nếu ngân hàng lựa chọn hệ thống đánh giá đa
chiều, lý do cơ bản để đánh giá người vay bằng hệ thống này phải được ghi

bằng văn bản và cần phải đánh giá theo cách phản ánh đúng nhất mức độ rủi
ro của người vay. Ngân hàng không thể gán cho người vay một mức đánh
giá không chính xác để giảm thiểu các đòi hỏi về vốn theo quy định. Ngân
hàng cần chứng tỏ được rằng mỗi hệ thống được sử dụng cho mục đích tiếp
cận dựa vào đánh giá nội bộ cần tuân thủ các yêu cầu tối thiểu ngay từ lúc
đầu cũng như trong quá trình triển khai.
1.3.1.1. Tiêu chuẩn đánh giá
Một hệ thống đánh giá nội bộ có chất lượng phải có hai tiêu chuẩn
riêng biệt: (a) rủi ro không trả được nợ của người vay, và (b) các yếu tố đặc
trưng của giao dịch.
Tiêu chuẩn thứ nhất cần được định hướng đến rủi ro không trả được nợ của
người vay. Các rủi ro đối với cùng một người vay sẽ được quy định thành
một mức đánh giá người vay, bất kể sự khác biệt về bản chất của từng giao
dịch cụ thể. Tùy vào từng khoản cho vay như cho vay đối với doanh nghiệp,
ngân hàng, nhà nước hay cho vay bán lẻ mà mỗi một ngân hàng sẽ chia
thành các nhóm riêng biệt ý nghĩa về rủi ro, một nhóm các rủi ro đồng đều
phù hợp và cho phép đánh giá đúng và thống thất về các đặc trưng của tổn
thất ở mức nhóm. Do đó trong chính sách tín dụng, Ngân hàng cần làm rõ
mối quan hệ giữa các cấp độ đánh giá người vay về mặt mức độ rủi ro mà
mỗi cấp độ đánh giá phải miêu tả xác suất không trả được nợ đặc trưng đối
với những người vay đã được đánh giá theo các cấp độ cũng như về mặt các
tiêu chuẩn sử dụng để phân biệt các cấp độ rủi ro tín dụng.
• Tiêu chuẩn thứ hai cần được định hướng đến các yếu tố giao dịch. Đối với
•


23

các ngân hàng bước đầu dựa vào đánh giá nội bộ, yêu cầu này có thể được
thực hiện bằng một tiêu chuẩn tài trợ phản ánh cả người vay lẫn các đặc tính

giao dịch cụ thể như tài sản ký quỹ, sản phẩm, ngành nghề và mục đích. Các
đặc tính của người vay có thể được coi như là tiêu chuẩn đánh giá tổn thất
khi khách hàng không trả được nợ nhưng chỉ khi các đặc tính này có thể
giúp dự đoán được tổn thất khi khách hàng không trả được nợ.
Trên cơ sở sự phụ thuộc lẫn nhau giữa người vay và các đặc trưng của
giao dịch trong các món vay đặc biệt, ngân hàng có thể đáp ứng được các
yêu cầu này thông qua một tiêu chuẩn đánh giá đơn nhất phản ánh tổn thất
dự kiến bằng cách phối hợp cân nhắc năng lực của người vay (PD-xác suất
không trả được nợ) và mức độ nghiêm trọng của tổn thất (LGD-tổn thất khi
khách hàng không trả được nợ).
1.3.1.2. Cấu trúc đánh giá
Ngân hàng cần có một sự phân loại có ý nghĩa về các rủi ro theo các
cấp độ không có sự tập trung vượt quá cả về đánh giá người vay lẫn quy mô
đánh giá mức độ tài trợ. Để thực hiện được các nhiệm vụ này, ngân hàng cần
quy định tối thiểu 7 cấp độ người vay đối với những người vay không bị phá
sản và một cấp độ cho người phá sản. Trong đó, một mức độ đánh giá người
vay là một sự đánh giá về rủi ro của người vay trên cơ sở một tập hợp các
tiêu chuẩn đánh giá rõ ràng mà từ đó có thể ước lượng được xác suất không
trả được nợ. Và nếu như ngân hàng có danh mục cho vay tập trung vào một
đoạn thị trường riêng lẻ và có phạm vi rủi ro nhất định cần phải có đủ các
cấp độ đánh giá trong phạm vi đó để tránh việc tập trung quá mức những
người vay vào các mức đánh giá riêng biệt.
1.3.1.3. Tiêu chí đánh giá
Ngân hàng cần có các khái niệm, quy trình, và tiêu chí đánh giá cụ thể
để chia rủi ro thành các mức độ khác nhau trong một hệ thống đánh giá. Các
tiêu chi và khái niệm đánh giá này cần phải vừa hợp lý vừa theo trực giác và
cũng cần phải đưa ra được sự phân biệt có ý nghĩa của các rủi ro.
•

Các mô tả về mức độ đánh giá và các tiêu chí cần phải đủ chi tiết để giúp

24

cho những người chịu trách nhiệm đánh giá có thể thống nhất trong việc
phân chia người vay hoặc các mức tài trợ tương ứng với từng mức rủi ro.
• Các tiêu chuẩn đánh giá cần được viết một cách đủ rõ ràng và chi tiết để cho
phép bên thứ 3 hiểu được khi quyết định đánh giá, ví dụ như kiểm toán nội
bộ hoặc một phòng ban độc lập khác hay các nhà giám sát; để triển khai việc
quy định đánh giá và ước lượng tính chính xác của các quy định về mức độ
hay nhóm.
• Các tiêu chí cũng cần phải thống nhất với các chính sách và chuẩn mực cho
vay trong nội bộ ngân hàng đối với các khách hàng và khoản tài trợ có vấn
đề.
Ngân hàng cần nắm bắt tất cả các thông tin hữu ích có liên quan về
mặt quy định các đánh giá tương ứng với người vay và loại hình tài trợ.
Ngân hàng càng có ít thông tin thì càng cần thận trọng hơn trong việc xác
định rủi ro đối với các cấp độ người vay và tài trợ hoặc nhóm. Đánh giá bên
ngoài có thể là một nhân tố chủ chốt trong việc quyết định một quy định
đánh giá nội bộ.
1.3.1.4. Phạm vi đánh giá
Mặc dù phạm vi thời gian được sử dụng trong đánh giá xác suất không
trả được nợ là một năm, ngân hàng cần phải sử dụng phạm vi thời gian dài
hơn để quy định việc đánh giá. Một đánh giá về người vay cần có đánh giá
của ngân hàng về khả năng và mong muốn thực hiện hợp đồng cho dù những
điều kiện về kinh tế không thuận lợi do xảy ra những việc không mong
muốn.
Ngân hàng có thể đáp ứng yêu cầu này bằng cách quy định việc đánh
giá dựa vào dự đoán nhấn mạnh cụ thể và thích hợp. Ngoài ra, ngân hàng có
thể đáp ứng yêu cầu này bằng cách cân nhắc một cách phù hợp các đặc trưng

của người vay phản ánh khả năng thích ứng của người vay trước những điều
kiện kinh tế bất lợi do xảy ra các sự việc không dự đoán được mà không cần
đưa ra các dự đoán cụ thể. Các điều kiện kinh tế được cân nhắc khi thực
hiện đánh giá sẽ phải thống nhất với các điều kiện hiện tại và các điều kiện
kinh tế có thể sẽ xuất hiện trong một chu kỳ kinh doanh của ngành công


25

nghiệp/vùng địa lý tương ứng.
Mặc dù có những khó khăn khi dự đoán các sự kiện trong tương lai và
các ảnh hưởng của chúng lên khả năng tài chính của một người vay riêng lẻ,
ngân hàng vẫn cần có một quan điểm chắc chắn về các thông tin được dự
đoán. Hơn nữa, nếu chỉ có lượng giới hạn thông tin, ngân hàng cần thực hiện
phân tích một cách thận trọng.
1.3.1.5. Ứng dụng mô hình
Các yêu cầu trong phần này áp dụng đối với các mô hình thống kê và
các phương pháp kỹ thật khác được sử dụng để quy định các đánh giá người
vay hoặc tài trợ hoặc trong khi ước lượng xác suất không trả được nợ, tổn
thất khi khách hàng không trả được nợ, rủi ro không trả được nợ. Mô hình
chấm điểm tín dụng và các thủ tục đánh giá kỹ thuật khác nói chung chỉ sử
dụng một phần thông tin có sẵn. Mặc dù các thủ tục đánh giá kỹ thuật đôi
khi tránh được các lỗi chủ quan do các hệ thống đánh giá trong đó con người
đóng vai trò quan trọng, việc sử dụng có tính chất kỹ thuật các thông tin có
giới hạn cũng là một nguồn gốc của các lỗi đánh giá. Mô hình chấm điểm tín
dụng và các thủ tục đánh giá kỹ thuật khác có thể được chấp nhận như là cơ
sở duy nhất hoặc một phần của việc quy định các đánh giá, và có thể sẽ đóng
vai trò quan trọng trong việc ước lượng các đặc trưng của tổn thất. Vửa đủ
giám sát và quyết định của con người là cần thiết để đảm bảo rằng tất cả
thông tin có liên quan, bao gồm những thông tin bên ngoài phạm vi của mô

hình mà cũng được xem xét tới, và những thông tin mà mô hình sử dụng một
cách phù hợp.
Các biến số được đưa vào mô hình cần phải tạo nên một bộ số liệu có khả
năng dự báo tốt. Mô hình cần phải chính xác về trung bình đối với một số
lượng người vay và tài trợ nhất định mà tại đó ngân hàng bắt đầu có rủi ro
và cần phải chắc chắn không có các khuynh hướng khác nhau cơ bản
• Ngân hàng cần sẵn sàng một quy trình để đưa dữ liệu vào mô hình thống kê
dự đoán tổn thất hoặc phá sản bao gồm sự đánh giá về tính chính xác, đầy đủ
và thích hợp của dữ liệu, phù hợp với quy định của một việc đánh giá được
chấp thuận.
•