(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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

----------------------

NGUYỄN ANH TÚ

LƯỢNG HÓA RỦI RO DANH MỤC
CHO VAY BẰNG MƠ HÌNH
CREDITMETRICS TẠI NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2013


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

----------------------

NGUYỄN ANH TÚ

LƯỢNG HÓA RỦI RO DANH MỤC
CHO VAY BẰNG MƠ HÌNH
CREDITMETRICS TẠI NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á
Chun ngành : Tài chính ngân hàng
Mã số
: 62340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS., TS. HỒ VIẾT TIẾN

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2013


LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đề tài “Lượng hóa rủi ro danh mục cho vay bằng mơ hình
Creditmetrics tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á” là công trình nghiên
cứu của riêng tơi, khơng sao chép bất cứ tài liệu nào. Tất cả các số liệu trong
luận văn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau đều có trích dẫn rõ ràng và
ghi chú đầy đủ trong phần tài liệu tham khảo.
TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng 09 năm 2013
Tác giả

Nguyễn Anh Tú


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ......................................................................... i
DANH MỤC HÌNH ................................................................................................... ii
DANH MỤC BẢNG BIỂU ...................................................................................... iii
MỞ ĐẦU .....................................................................................................................1
1. Đặt vấn đề .............................................................................................................1
2. Vấn đề nghiên cứu ................................................................................................2

3. Mục tiêu nghiên cứu .............................................................................................2
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ........................................................................2
5. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................2
6. Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam ...............................................................3
7. Tính mới của đề tài ...............................................................................................3
8. Kết cấu của đề tài..................................................................................................3
CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MƠ HÌNH CREDITMETRICS ........................4
1.1

Lượng hóa rủi ro trong danh mục ....................................................................4

1.1.1 Danh mục cho vay ............................................................................................4
1.1.1.1 Khái niệm “cho vay” .....................................................................................4
1.1.1.2 Danh mục cho vay .........................................................................................5
1.1.2 Rủi ro danh mục cho vay..................................................................................9
1.1.2.1 Rủi ro cho vay ...............................................................................................9
1.1.2.2 Rủi ro danh mục cho vay...............................................................................9
1.1.2.3 Nguyên nhân phát sinh rủi ro danh mục cho vay ........................................10
1.1.3 Đo lường rủi ro danh mục cho vay.................................................................12
1.1.3.1 Khái niệm về VaR .......................................................................................12
1.1.3.2 Cách tính VaR .............................................................................................12


1.1.3.3 Các phương pháp tính VaR danh mục cho vay ...........................................14
1.2

Mơ hình CreditMetrics ...................................................................................15

1.2.1 Giới thiệu mơ hình .........................................................................................15
1.2.2 Các yếu tố đầu vào của mơ hình ....................................................................16

1.2.3 Các giả định của mơ hình phù hợp với đề tài nghiên cứu ..............................17
1.2.4 Ưu điểm của mơ hình CreditMetrics ..............................................................19
1.2.5 Cách bước áp dụng CreditMetrics trong đánh giá tổn thất cho vay...............20
Kết luận chương 1 .....................................................................................................29
CHƯƠNG 2 ĐO LƯỜNG TỔN THẤT DANH MỤC CHO VAY CỦA NGÂN
HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á ............................................................30
2.1

Tổng quan về Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á...................................30

2.1.1 Tình hình hoạt động chung ............................................................................30
2.1.2 Cơ cấu tổ chức của VAB ................................................................................32
2.1.3 Định hướng phát triển của VAB trong thời gian tới ......................................34
2.2

Đo lường tổn thất danh mục cho vay tại VAB theo mơ hình Creditmetrics ..34

2.2.1 Tình hình chung .............................................................................................34
2.2.2 Chất lượng các khoản cho vay .......................................................................38
2.3

Đo lường tổn thất danh mục cho vay tại VAB ...............................................39

Kết luận chương 2 .....................................................................................................56
CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NÂNG CAO TÍNH ỨNG DỤNG MƠ
HÌNH CREDITMETRICS TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á
........................................................................................................................57
3.1

Các giải pháp dành cho Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á ...................57

3.1.1 Hồn thiện hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng .......................................58
3.1.2 Nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin .........................................................60
3.1.3 Cải cách quy trình thẩm định cho vay ............................................................60
3.1.4 Đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu chuyên môn .................................61
3.2

Các kiến nghị với cơ quan quản lý Nhà nước ................................................62

3.2.1 Lành mạnh hóa báo cáo tài chính của doanh nghiệp .....................................62


3.2.2 Ghi nhận giá trị các khoản vay theo chuẩn mực kế toán quốc tế ...................63
3.2.3 Xây dựng trung tâm định giá tài sản chung ...................................................64
3.2.4 Xây dựng hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng chung cho tồn hệ thống
ngân hàng ..................................................................................................................65
3.2.5 Cơ chế ưu đãi, khuyến khích việc áp dụng phương pháp định lượng mới ....66
3.2.6 Hình thành và phát triển thị trường mua bán nợ ............................................67
KẾT LUẬN ...............................................................................................................69
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................70
PHỤ LỤC


i

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Tiếng Việt
CN

: Chi nhánh

DNTN

: Doanh nghiệp tư nhân

KH

: Khách hang

NHNN

: Ngân hàng nhà nước

NHTM

: Ngân hàng thương mại

TNHH

: Trách nhiệm hữu hạn

TSBĐ

: Tài sản bảo đảm

VAB

: Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á

Tiếng nước ngoài

EAD

: Exposure At Default

– Giá trị khoản vay tại thời điểm vỡ nợ

EL

: Expected Loss

– Lỗ dự kiến

LGD

: Loss Given Default

– Tổn thất khi vỡ nợ

PD

: Probability of Default – Xác suất vỡ nợ

UL

: Unexpected Loss

– Tổn thất không dự kiến trước

VaR

: Value at Risk

– Đo lường rủi ro


ii

DANH MỤC HÌNH
HÌNH 1.1

Khái niệm VaR

HÌNH 1.2

Sơ đồ tổng quan mơ hình CreditMetrics

HÌNH 1.3

Phân phối chuẩn của mơ hình VaR

HÌNH 1.4

Kiểm định giả thiết H0


iii

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1

Xác suất chuyển hạng trong 01 năm của hạng tín dụng BBB

Bảng 1.2

Xác suất vỡ nợ của khoản vay (PD)

Bảng 1.3

Tổn thất của khoản vay khi vỡ nợ (LGD)

Bảng 2.1

Một số chỉ tiêu hoạt động chính của VAB

Bảng 2.2

Chênh lệch lợi nhuận – chi phí đến 30/04/2013 tại VAB

Bảng 2.3

Doanh thu từ hoạt động cho vay và dịch vụ tại VAB

Bảng 2.4

Cơ cấu danh mục cho vay của VAB tại 30/04/2013

Bảng 2.5

Tổng hợp nợ xấu 04 tháng đầu năm 2013 tại VAB

Bảng 2.6

Kết quả chọn mẫu từ danh mục cho vay theo ngành nghề tại VAB

Bảng 2.7

Số lượng KH ứng với các hạng tín dụng qua các thời điểm

Bảng 2.8

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/03/2011 đến 31/10/2011

Bảng 2.9

Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/03/2011 đến 31/10/2011

Bảng 2.10

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/10/2011 đến 31/03/2012

Bảng 2.11

Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/10/2011 đến 31/03/2012

Bảng 2.12

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/03/2012 đến 31/10/2012

Bảng 2.13

Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/03/2012 đến 31/10/2012

Bảng 2.14

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/10/2012 đến 31/03/2013

Bảng 2.15

Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/10/2012 đến 31/03/2013

Bảng 2.16

Ma trận chuyển hạng tín dụng tồn danh mục

Bảng 2.17

Suất chiết khấu ứng với từng hạng tín dụng

Bảng 2.18

Giá trị khoản vay của DNTN kinh doanh vàng Phước Lộc Thọ.

Bảng 2.19

Kỳ vọng và độ lệch chuẩn của khoản vay DNTN vàng Phước Lộc Thọ


1

MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề
Cho vay là hoạt động chủ yếu và giữ vai trò quan trọng nhất trong việc sử dụng vốn
của hệ thống NHTM Việt Nam nói chung và NHTM Cổ phần Việt Á nói riêng. Tuy
mang lại lợi nhuận chủ yếu nhưng cho vay cũng là hoạt động chứa đựng nhiều rủi
ro tổn thất, ảnh hưởng tới khả năng hoàn trả vốn vay.
NHNN đang tiếp cận với các phương pháp quản trị rủi ro cho vay tiên tiến của thế
giới một cách chủ động, có lộ trình và phù hợp với đặc điểm kinh tế của Việt Nam.
Nhiều nỗ lực đã được đưa ra như ban hành Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và QĐ
18/2007/QĐ-NHNN về phân loại nợ và trích lập dự phịng rủi ro. Tuy nhiên,
NHNN mới chỉ dừng lại ở việc quy định các NHTM xây dựng hệ thống xếp hạng
tín dụng nội bộ nhằm phân loại nợ định tính mà chưa phát triển được một hệ thống
các phương pháp khoa học nhằm lượng hóa mức độ rủi ro và tổn thất tài chính có
thể xảy ra trong những điều kiện nhất định của thị trường và của nền kinh tế để từ
đó có cơ sở cho việc đánh giá tổn thất và trích lập dự phịng chính xác, đầy đủ với
từng khoản trong danh mục cho vay.
Các Ngân hàng và tổ chức xếp hạng tín dụng quốc tế như J.P Morgan, Bank of
America; Standard&Poor… đã áp dụng và tiếp tục phát triển các công cụ quản trị
rủi ro cho vay hiện đại, nhằm lượng hóa rủi ro – VaR (Value at Risk) bằng nhiều
mơ hình khác nhau, trong đó có CreditMetrics. Mơ hình này chủ yếu dựa vào xác
suất chuyển hạng của khoản vay (thay đổi chất lượng tín dụng) để ước lượng giá thị
trường tương ứng của khoản vay đó. Tác giả nhận thấy với những điều kiện sẵn có
của mình, các NHTM Việt Nam hồn tồn có thể áp dụng mơ hình này vào thực
tiễn, bởi vì: i) các NHTM đều có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại
chất lượng cho vay, là đầu vào cần thiết của mơ hình; ii) thị trường mua bán nợ dần
hình thành và sơi động hơn cũng cần có các mơ hình định giá đáng tin cậy. Chính vì
những lý do trên, tác giả đã chọn đề tài “Lượng hóa rủi ro danh mục cho vay
bằng mơ hình Creditmetrics tại NHTM Cổ phần Việt Á”


2

2. Vấn đề nghiên cứu
Tuy mơ hình này được phát triển và được ứng dụng kể từ sau năm 1997 tại các
NHTM trên giới nhưng ở Việt Nam, điều đó còn khá mới mẻ và chưa được áp dụng
rộng rãi như là công cụ hữu hiệu đánh giá tổn thất các khoản cho vay. Vì thế tình
hình dự báo và ứng biến của các NHTM thường bị động và kém hiệu quả (do khơng
dự đốn được tổn thất với độ tin cậy cao để có biện pháp ứng phó phù hợp).
Vấn đề đặt ra là ứng dụng sử dụng mô hình này như thế nào để đánh giá được tổn
thất trong danh mục cho vay của VAB? VAB cần có thêm những điều kiện gì để mơ
hình này áp dụng được hoàn thiện hơn nữa trong quản trị rủi ro danh mục cho vay.
3. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của luận văn là dựa trên những dữ liệu thu thập được về các khoản vay
trong danh mục của VAB để tính được tổn thất danh mục theo khung VaR. Qua đó,
gợi ý những giải pháp để VAB có những thay đổi, điều chỉnh kỹ thuật để tiếp cận
với phương pháp quản trị rủi ro hiện đại này nhằm xây dựng một danh mục cho vay
hiệu quả, chủ động.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu: đề tài nghiên cứu tập trung vào danh mục cho vay bao
gồm các hình thức như cho vay ứng trước, cho th tài chính, bao thanh tốn
(khơng kể các hình thức đầu tư khác như kinh doanh chứng khốn, góp vốn đầu
tư dài hạn trên bảng cân đối kế toán của VAB). Đề tài chú trọng về cách thức
hoạt động của mơ hình CreditMetrics trong việc đo lường tổn thất danh mục
cho vay.
 Phạm vi nghiên cứu: danh mục cho vay theo ngành nghề của VAB cịn dư nợ
tính đến thời điểm 30/04/2013.
5. Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng phương pháp thống kê mô tả để mô tả mẫu nghiên cứu và phân tích kết quả
thu được từ bảng chuyển hạng ma trận danh mục cho vay theo ngành nghề của
VAB. Từ đó dùng phương pháp kiểm định trong thống kê để suy ra tổng thể.

3

6. Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam
Vấn đề đo lường rủi ro danh mục cho vay đã được đề cập tới tại Việt Nam, song
chưa nhiều, chủ yếu đi vào khung lý thuyết của mơ hình chứ chưa có một áp dụng
thực tiễn nào tại các NHTM Việt Nam.
 Đặng Tùng Lâm (2010): Nghiên cứu này tập trung phân tích ước lượng tương
quan giữa thay đổi giá trị tài sản của khách hàng thông qua tương quan thay đổi
chất lượng tín dụng. Tuy nhiên, nghiên cứu khơng đề cập tới việc tính tốn các
giá trị của từng khoản vay, của cả danh mục cho vay ứng với các thời điểm cần
dự báo VaR cho cả danh mục, là phần cốt yếu nhất của CreditMetrics.
 Bùi Diệu Anh (2010): mơ tả các bước thực hiện theo mơ hình CreditMetrics
nhằm giới thiệu khung lý thuyết định lượng rủi ro trong quản trị danh mục rủi ro
cho vay. Theo đó, yếu tố quan trọng nhất cần được tính tốn là tổn thất không kỳ
vọng UL (Unexpexted Loss) của khoản vay dựa trên độ tin cậy cho sẵn. Từ đó,
xác định được mức dự trữ cần thiết cho cả danh mục trong trường hợp xảy ra rủi
ro.
7. Tính mới của đề tài
 Áp dụng khung lý thuyết vào thực tiễn để định lượng rủi ro danh mục cho vay
tại một NHTM cụ thể, trong đó tập trung phân tích nguồn dữ liệu để hình thành
nên ma trận tín dụng, là cơ sở cho cả mơ hình.
 Kết quả từ mơ hình giúp đưa ra một số gợi ý cho nhà quản trị trong việc tiếp cận
với cách thức quản lý danh mục cho vay hiệu quả, chủ động.
8. Kết cấu của đề tài
Kết cấu đề tài gồm 03 chương và được trình bày theo thứ tự:
Chương 1 Cơ sở lý luận về mơ hình CreditMetrics
Chương 2 Đo lường tổn thất danh mục cho vay của NHTM cổ phần Việt Á
Chương 3 Giải pháp và kiến nghị nâng cao tính ứng dụng mơ hình CreditMetrics tại
NHTM cổ phần Việt Á.

4

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MƠ HÌNH CREDITMETRICS
1.1

Lượng hóa rủi ro trong danh mục

1.1.1 Danh mục cho vay
1.1.1.1

Khái niệm “cho vay”

“Cho vay là hình thức cấp tín dụng, theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho
KH một khoản tiền để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định
theo thỏa thuận với ngun tắc có hồn trả cả gốc và lãi” (khoản 16, Điều 4, Luật
các tổ chức tín dụng số 47/2012/QH12 ngày 16/06/2010).
Như vậy, một khoản cho vay có các đặc điểm sau:
+ Một khoản tiền được bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho bên đi vay. Bên cho
vay có thể giao tiền một lần ngay sau khi ký kết hợp đồng tín dụng hoặc có thể là
một cam kết giao tiền nhiều lần trong các hợp đồng giải ngân nhiều lần (cho vay
theo hạn mức).
+ Khoản vay phải có mục đích xác định và thực hiện trong một thời gian nhất định.
Mục đích xác định thể hiện khoản tiền đã giải ngân sử dụng đúng cho đối tượng cần
được tài trợ theo nguyện vọng ban đầu của người đi vay. Xác định đúng mục đích là
yếu tố quan trọng hàng đầu trong tơn chỉ cho vay vì suy cho cùng, bản chất của việc
vay mượn phải hướng đến một mục đích phát triển nhất định thơng qua việc sử
dụng vốn. Và khoản vay chỉ được thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định,
nhằm đạt được một vịng quay trong chu trình chu chuyển vốn để nguồn vốn đó có

thể được tiếp tục tái sử dụng cho đối tượng khác.
+ Hoàn trả cả gốc và lãi: đây là đặc trưng tất yếu của việc vay mượn. Về cơ bản,
ngân hàng là định chế trung gian trong chu trình chu chuyển vốn giữa các thành
phần trong nền kinh tế, và nó là định chế thuần dịch vụ về tiền tệ nên lãi suất chính
là khoản thu nhập chủ yếu để bản thân NH có thể tự trang trải tất cả các chi phí hoạt
động (trả lãi huy động vốn; lương nhân viên; đầu tư cơ sở vật chất…). Về phía
người đi vay, lãi suất phải trả chính là động lực lớn nhất để họ có ý thức sử dụng
đúng mục đích và có hiệu quả.


5

1.1.1.2

Danh mục cho vay

Danh mục cho vay của ngân hàng là tập hợp tất cả các khoản cho vay thuộc sở hữu
của ngân hàng tại một thời điểm nhất định, được sắp xếp theo các tiêu thức khác
nhau, phục vụ cho các mục đích cụ thể của ngân hàng.
Một số tiêu thức phân loại danh mục cho vay của ngân hàng:
 Phân loại theo thời gian
Ngắn hạn: các khoản cho vay có thời hạn đến 12 tháng.
Trung hạn: các khoản cho vay có thời hạn trên 12 tháng đến 60 tháng.
Dài hạn: các khoản cho vay có thời hạn trên 60 tháng.
Việc phân loại này có ý nghĩa giúp nhà quản trị NHTM kiểm soát được tỷ trọng mỗi
loại thời hạn cho vay phù hợp với các nguồn huy động được, đảm bảo khả năng
thanh toán của NHTM.
 Phân loại theo chủ thể vay
 Cá nhân, bao gồm:
Cá nhân có đầy đủ năng lực hành vi dân sự theo quy định của Bộ luật dân sự

2005
Hộ gia đình, hộ kinh doanh, hoặc các đối tượng khác không bắt buộc phải thành
lập doanh nghiệp theo Luật doanh nghiệp 2005
 Doanh nghiệp, bao gồm:
Doanh nghiệp nhà nước
Doanh nghiệp tư nhân
Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài
Doanh nghiệp cổ phần
Doanh nghiệp trách nhiệm hữu hạn
Việc phân loại này giúp NHTM đánh giá được mức độ rủi ro tín dụng theo từng đối
tượng KH, từ đó có những kế hoạch cụ thể nhằm xây dựng các gói sản phẩm đặc
thù cho mỗi loại đối tượng, phù hợp với định hướng phát triển của từng NHTM.
 Phân loại theo loại tiền tệ
 Đồng VN: KH nhận nợ bằng đồng Việt Nam


6

 Ngoại tệ (*): KH nhận nợ bằng ngoại tệ (USD, GBP, EUR…) phù hợp với quy
định của Luật quản lý ngoại hối và đáp ứng các điều kiện cho vay của từng
NHTM (thường là các doanh nghiệp có doanh thu từ xuất nhập khẩu)
 Vàng: KH nhận nợ bằng vàng. Tuy nhiên, kể từ sau khi NHNN ban hành thông
tư 11/2011/TT-NHNN ngày 29/04/2011 Quy định về chấm dứt huy động và cho
vay vốn bằng vàng của Tổ chức tín dụng thì các NHTM khơng được cho vay ra
bằng vàng nữa. Đến thời điểm 30/06/2013, các NHTM đã chính thức buộc phải
tất toán trạng thái huy động và cho vay vàng theo công văn 7019/NHNN-QLNH
ngày 26/10/2012 về Chấm dứt huy động và cho vay vốn bằng vàng
Việc phân loại này giúp nhà quản trị có những hoạch định trong việc huy động các
loại tiền tệ, phục vụ nhu cầu cho vay, phù hợp với định hướng phát triển trong từng
phân khúc KH mà mỗi NHTM hướng tới. Ví dụ, các NHTM lựa chọn phân khúc tài

trợ cho ngoại thương thì thường sẽ có mức dự trữ, huy động ngoại tệ cao để đáp
ứng cho phân khúc của họ.
 Phân loại theo khu vực địa lý
Thường các NHTM chia danh mục cho vay theo khu vực hoạt động của hệ thống
như Miền Đông Nam Bộ, Miền Trung, Tây Nguyên, Bắc Trung Bộ, Miền Bắc. Mỗi
khu vực có điều kiện đặc trưng về kinh tế, nhu cầu vay. Việc phân loại này giúp đưa
ra những sản phẩm cho vay, chính sách cho vay khác nhau. Đồng thời, nhà quản trị
dễ theo dõi, định hướng rủi ro cho từng khu vực để có những điều chỉnh phù hợp
với mục tiêu, chiến lược của từng NHTM.
 Phân loại theo tình trạng đảm bảo tiền vay
 Các khoản cho vay có TSBĐ
Các khoản cho vay được bảo đảm một phần hoặc hoàn toàn bằng giá trị TSBĐ theo
giá trị định giá của từng NHTM. Ở đây, nguồnTSBĐ như là nguồn trả nợ thứ hai
của KH bên cạnh dòng tiền của phương án là nguồn trả nợ thứ nhất, là cách thức để
các NHTM hạn chế rủi ro trong suốt q trình cấp tín dụng. TSBĐ có thể là tài sản
cầm cố, thế chấp, tài sản hình thành trong tương lai hay tài sản được bảo lãnh bởi
bên thứ ba. Cũng cần lưu ý, giá trị tài sản về mặt sổ sách có thể hồn tồn đảm bảo


7

cho khoản vay nhưng đó là giá trị định giá riêng của từng NHTM, và giá trị thực khi
thu hồi tài sản (trong trường hợp KH không trả được nợ) có thể thấp hơn vì nó phụ
thuộc vào giá trị thị trường tại thời điểm thanh lý.
 Các khoản cho vay khơng có TSBĐ
Các khoản cho vay khơng được bảo đảm bằng nguồn trả nợ dự phòng là tài sản. Ở
đây, dòng tiền của phương án là nguồn trả nợ duy nhất và KH vay thường phải có
uy tín nhất định trong lịch sử quan hệ giao dịch với NHTM.
Việc phân loại này có ý nghĩa giúp nhà quản trị phân tích được mức độ rủi ro trong
danh mục cho vay một cách trực tiếp thông qua giá trị thu hồi từ khoản vay. Từ đó

có những điều chỉnh phù hợp với yêu cầu tính thanh khoản, trích lập dự phịng, lợi
nhuận…
 Phân loại theo Nhóm nợ
Theo cách phân loại nợ hiện nay, quy định tại Điều 10, Thông tư 02/2013/TTNHNN nói trên, các NHTM chia danh mục cho vay thành 05 nhóm nợ
 Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn), bao gồm:
Nợ trong hạn và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi
đúng hạn;
Nợ quá hạn dưới 10 ngày và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ nợ gốc
và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi cịn lại đúng thời hạn.
 Nhóm 2 (Nợ cần chú ý), bao gồm:
Nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày;
Nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu
 Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), bao gồm:
Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;
Nợ gia hạn nợ lần đầu;
Nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ
theo hợp đồng tín dụng
 Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ), bao gồm:
Nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;


8

Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ
được cơ cấu lại lần đầu;
Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai
 Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn), bao gồm:
Nợ quá hạn trên 360 ngày;
Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn
trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;

Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ
cấu lại lần thứ hai;
Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã
quá hạn
Việc phân loại này giúp NHTM định danh rủi ro những khoản nợ theo tiêu chí trích
lập dự phịng cụ thể. Trong đó, nhóm nợ thể hiện mức độ rủi ro của từng khoản nợ
và nhà quản trị có cái nhìn bao qt về mức trích lập để có chiến lược phù hợp.
 Phân loại theo ngành kinh tế
 Nông lâm ngư nghiệp: các khoản cho vay phục vụ nhu cầu sản xuất, thương mại
ở các lĩnh vực trồng trọt, chăn nuôi gia súc, nuôi trồng, đánh bắt thủy hải sản
 Thương mại dịch vụ: tập hợp các khoản cho vay phục vụ nhu cầu bổ sung vốn
của các cá nhân/ doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại hàng hóa, dịch vụ đời
sống.
 Xây dựng và bất động sản: tập hợp các khoản cho vay liên quan đến đầu tư, kinh
doanh bất động sản như chuyển nhượng đất, xây dựng, sửa chữa nhà cửa, văn
phòng, đầu tư cơ sở hạ tầng…
 Công nghiệp chế biến khai thác: tập hợp các khoản cho vay liên quan tới trang
trải các chi phí mua nguyên vật liệu, đầu tư máy móc thiết bị, dây chuyền sản
xuất…
Việc phân loại này giúp nhà quản trị đánh giá được lợi ich và rủi ro mà mỗi ngành
kinh tế mang lại, từ đó xây dựng và điều chỉnh danh mục tối ưu nhằm đảm bảo các
mục tiêu chiến lược của NHTM.


9

1.1.2 Rủi ro danh mục cho vay
1.1.2.1

Rủi ro cho vay

Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 về Quy định phân loại tài sản
có, mức trích, phương pháp trích lập dự phịng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để
xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngồi
thì rủi ro cho vay “…là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng,
chi nhánh ngân hàng nước ngồi do KH khơng thực hiện hoặc khơng có khả năng
thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết”. Như vậy, rủi ro
cho vay có hai đặc điểm:
Một là khả năng: nó là một biến cố, có thể hoặc khơng xảy ra trong tương lai. Rủi ro
có xảy ra hay khơng phụ thuộc vào nhiều yếu tố cả chủ quan lẫn khách quan. Yếu tố
chủ quan liên quan tới năng lực quản trị của NHTM, cụ thể ở các khâu thẩm định
trước cho vay; kiểm tra, giám sát lúc cho vay; dự phịng ứng phó với các biến động
bất lợi đến tình hình trả nợ của KH (bao gồm trích lập dự phịng rủi ro cho vay).
Yếu tố khách quan liên quan tới môi trường hoạt động của ngành nghề, lĩnh vực cho
vay, bao gồm môi trường pháp lý (các thay đổi trong điều hành quản lý nhà nước
ảnh hưởng tới tình hình hoạt động của người đi vay), môi trường kinh tế (những
biến động tiêu cực của nền kinh tế ảnh hưởng tài chính của người đi vay).
Hai là tổn thất: đó là hậu quả của việc rủi ro xảy ra. Tổn thất là giá trị bằng tiền mất
đi của khoản cho vay (tổn thất về tài sản) khi giá trị hồn lại khơng đạt được sự kỳ
vọng ban đầu của NHTM bao gồm một phần hoặc toàn bộ lãi hoặc gốc của khoản
cho vay.
1.1.2.2

Rủi ro danh mục cho vay

Là sự biến động của toàn danh mục cho vay theo hướng tiêu cực, được phân chia
thành hai loại rủi ro nội tại và rủi ro tập trung (Bùi Diệu Anh, 2010).
 Rủi ro nội tại
Xuất phát từ các yếu tố, đặc điểm riêng biệt bên trong mỗi chủ thể đi vay hoặc mỗi
ngành, lĩnh vực kinh tế. Đây là dạng rủi ro có tính tất yếu, khơng thể triệt tiêu vì nó

10

thuộc bản tính vốn có của đối tượng vay vốn, các biện pháp phòng ngừa chỉ dừng
lại ở việc giảm thiểu rủi ro này.
 Rủi ro tập trung
Là rủi ro xảy ra khi danh mục tín dụng của các NH thiếu đa dạng khiến NH phải
gánh chịu nhiều nguy cơ và tổn thất nghiêm trọng khi có những biến động, bất trắc
xảy ra. Việc thiếu đa dạng trong tổ chức cho vay thể hiện ở các mặt sau:
+ Thiếu đa dạng chủ thể cho vay, điển hình là việc tập trung dư nợ quá mức cho
một hoặc một nhóm KH có mối quan hệ ràng buộc lẫn nhau về tài chính. Khi đó,
nếu một KH gặp khó khăn thì bản thân khoản vay và cả nhóm KH liên quan đều
gặp khó khăn, dẫn đến giảm hoặc mất khả năng trả nợ ngân hàng.
+ Thiếu đa dạng ngành kinh tế, điển hình là tập trung cho vay quá mức vào một
ngành hoặc một loại hình kinh tế mà thời gian qua bất động sản, chứng khốn là
những ví dụ. Tất yếu, khi thị trường bất động sản hay chứng khoán bị biến động thi
tất cả các khoản tín dụng này đều có khả năng trở thành nợ xấu và tác động bất lợi
đến hoạt động kinh doanh của NHTM.
1.1.2.3

Nguyên nhân phát sinh rủi ro danh mục cho vay

 Dự đoán xu hướng phát triển kinh tế khơng chính xác
Việc dự đốn xu hướng thiếu chính xác sẽ dẫn đến đầu tư quá mức cho một số
ngành, lĩnh vực và không lường hết những rủi ro khi nền kinh tế biến động theo
chiều hướng xấu, kéo theo sự giảm sút của các ngành kinh tế đã đầu tư trước đó.
Danh mục cho vay bất động sản ở các NHTM tại Việt Nam là một ví dụ điển hình
của hiện tượng này. Rõ ràng, khi nền kinh tế bước vào thời kỳ suy thối, kinh tế khó
khăn, giá bất động sản giảm mạnh (đặc biệt là các doanh nghiệp vay tiền ngân hàng

để đầu tư vào bất động sản nhưng khơng giải phóng được hàng tồn kho) dẫn đến
người đi vay mất khả năng trả nợ. Điều đó tác động tiêu cực đến bảng cân đối tài
sản của NHTM khi các khoản nợ xấu liên tục tăng. Một số NHTM đã phải cầu cứu
thanh khoản từ NHNN vì các khoản cho vay này rơi vào trạng thái không thu hồi
được vốn lãi để đáp ứng tính dự trữ thanh khoản cho NHTM.


11

Trong một tình huống tương tự khác là các khoản cho vay nhận nợ bằng vàng. Khi
NHNN điều chỉnh cơ chế quản lý vàng, coi vàng như mặt hàng cần có sự quản lý để
điều tiết giá, lập tức các ngân hàng rơi vào tình trạng thiếu vàng vật chất để bù lại
các khoản huy động đã được đem cho vay. Đó là chưa kể để đóng trạng thái theo
quy định, NHTM còn phải tăng lãi suất cho vay bằng vàng lên cao hơn lãi suất đồng
Việt Nam đối với các hợp đồng cho vay hiện tại đang nhận nợ bằng vàng (mục đích
khuyến khích người đi vay chuyển đổi sang nhận nợ bằng đồng Việt Nam) càng
khiến cho tình hình thu hồi các khoản cho vay vàng trở nên khó khăn.
 Điều kiện nội lực của NHTM yếu kém
+ Năng lực quản trị: đây là yếu tố chủ yếu trong việc kiểm soát rủi ro cho vay. Điều
này phải được thực hiện bởi những chuyên gia giỏi về công tác quản trị, có khả
năng phân tích, đánh giá tồn diện môi trường kinh doanh và nội lực của NHTM,
phát hiện và tận dụng thế mạnh của chính ngân hàng mình. Nếu ngay từ đầu, khâu
hoạch định thuộc quản trị khơng đáp ứng được thì NHTM khơng tự thiết lập cho
bản thân nó danh mục cho vay phù hợp, hiệu quả, dẫn đến giám sát và điều chỉnh
danh mục sẽ thụ động.
+ Quy mơ vốn: quy mơ vốn tự có càng nhỏ thì càng ít điều kiện đa dạng hóa danh
mục cho vay của mình, rủi ro tập trung vào một loại hình cho vay càng cao. Đồng
thời, quy mơ vốn tự có nhỏ thì khả năng chống đỡ với tổn thất thấp, kiểm soát rủi ro
thấp. Các NHTM sẽ khó chủ động điều chỉnh quy mơ và cơ cấu danh mục cho vay
để tối đa hóa lợi nhuận trong phạm vi rủi ro chấp nhận được.

+ Áp lực lợi nhuận: trong một thị trường cạnh tranh với rất nhiều NHTM (tính đến
thời điểm 31/12/2012 có 39 NH nội địa, 14 NH 100% vốn nước ngoài và chi nhánh
ngân hàng nước ngồi, 06 ngân hàng liên doanh) thì khơng có nhiều thị phần cho tất
cả các NHTM. Áp lực lợi nhuận cao khiến NHTM nghiêng về về một đối tượng vay
vốn nào đó, nhất là các đối tượng có rủi ro cao theo nguyên tắc đánh đổi giữa lợi
nhuận và rủi ro, đặc biệt xảy ra tại các NHTM có trình độ quản trị hạn chế, quy mơ
vốn nhỏ (các NHTM này buộc phải tìm kiếm lợi nhuận tại phân khúc KH rủi ro cao
hơn so với các NHTM lớn và phải chấp nhận sự thiếu đa dạng để đạt được chỉ tiêu


12

lợi nhuận đề ra của cổ đơng), điều đó tạo ra sự mất cân đối trong phân tán rủi ro của
toàn danh mục cho vay, xác suất rủi ro xảy ra cũng cao hơn.
1.1.3 Đo lường rủi ro danh mục cho vay
Kể từ năm 1993, khi có đề xuất tiêu chí mới về tiêu chuẩn an tồn vốn do Ủy ban
Basel Giám sát hoạt động ngân hàng công bố, đã có nhiều hướng nghiên cứu và
phát triển các mơ hình định lượng rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng ở các
quốc gia phát triển. Các mơ hình khác nhau về các biến số đầu vào, phù hợp với đặc
điểm riêng của từng ngân hàng khi áp dụng vào thực tiễn nhưng nhìn chung đều
được xây dựng trên khung VaR (Value at Risk – lượng hóa rủi ro) với các nhân tố
cơ bản của mơ hình VaR truyền thống.
1.1.3.1

Khái niệm về VaR

VaR được các định chế tài chính lớn sử dụng đầu tiên vào cuối những năm 1980 để
đo lường rủi ro của danh mục đầu tư. Kể từ thời điểm đó, VaR được dùng rộng rãi,
đáng chú ý là nỗ lực của J.P.Morgan trong việc công bố hệ thống RiskMetricsTM
vào năm 1994 nhằm cung cấp sự thúc đẩy lớn lao cho việc phát triển VaR (Thomas

J.Linsmeier & Neil D.Pearson, 1996). VaR thực chất là phương pháp đo lường rủi
ro tổn thất của một danh mục tài sản tài chính bằng cách sử dụng các cơng cụ tốn
học và thống kê. Với một danh mục cho trước, VaR được hiểu như là một ngưỡng
giá trị mà khả năng tổn thất của danh mục đầu tư (tính theo giá thị trường) được
xác định dựa vào độ tin cậy cho trước và khoảng thời gian cho trước (Jorion
Philippe, 2006). Nói cách khác, VaR là phương pháp tính giá trị tổn thất lớn nhất có
thể xảy ra với danh mục đầu tư ở tình huống xấu nhất trong khoảng thời gian xác
định, với độ tin cậy cho trước.
1.1.3.2

Cách tính VaR

Xét tình huống giả định sau để xem xét cách tính VaR: Giả sử giá thị trường (P0)
của một khoản vay hiện nay là $80, và độ lệch chuẩn giá trị ước tính hàng ngày của
khoản vay (σ) là $10. Nhà quản trị có thể hỏi: "Nếu ngày mai có một biến cố xấu
xảy ra cho khoản vay đó, ví dụ như KH khơng thanh tốn được nợ gốc đến hạn thì
VaR của tôi là bao nhiêu?” (tức là độ lớn giá trị mất mát, tại một độ tin cậy nào đó)


13

Hình 1.1

Khái niệm VaR

Nguồn: Credit risk Measurement – trang 85
Khi biến cố ấy thực sự xảy ra, rõ ràng giá trị của khoản vay sẽ dao động xung quanh
giá trị $80

độ lệch chuẩn. Và như ta đã biết về mặt thống kê nếu phân phối này

dạng chuẩn, sẽ có khoảng 68% các quan sát thuộc [+1σ ; -1σ] từ giá trị trung bình;
95% quan sát cho kết quả thuộc [+1.96σ ; -1.96σ] và 98% thuộc [+2.33σ ; -2.33σ].
Điều đó có nghĩa sẽ có 1% cơ hội để khoản vay nâng lên giá trị $80 + 2.33σ và
cũng 1% khả năng khoản vay sẽ giảm xuống $80 – 2.33σ. Vì ở đây ví dụ cho σ =
$10, nên sẽ chỉ có 1% khả năng khoản vay sẽ nâng lên (hoặc giảm xuống) một
lượng giá trị bằng 2.33x$10 = $23.3. Và $23.3 có thể được coi như là giá trị tổn thất
của khoản vay với độ tin cậy 99%. (Anthony Saunders & Linda Allen, 2002). Như
vậy, giá trị tổn thất phụ thuộc vào 02 nhân tố đặc trưng:
 Khoảng thời gian cho trước
Nhân tố này chi phối giá trị độ lệch chuẩn của khoản vay. Cố nhiên, để quan sát
được độ lệch chuẩn của một khoản vay cần có thời gian đủ dài mới cho kết quả
chính xác được. Và do đó, nếu cùng là khoảng thời gian 01 năm nhưng quan sát
theo ngày sẽ cho kết quả độ lệch chuẩn khác quan sát theo tháng. Qua đó, giá trị
VaR cũng khác biệt với mỗi loại quan sát.
 Độ tin cậy cho trước


14

Xét ví dụ nêu trên, nếu ta chọn độ tin cậy 95% thì khi đó có 5% xác suất khoản vay
sẽ giảm xuống 1.65σ = $16.5. Rõ ràng, nếu nhà quản trị nhìn nhận khoản vay với độ
tin cậy nào thì sẽ cho kết quả VaR tương ứng như thế
1.1.3.3

Các phương pháp tính VaR danh mục cho vay

Như đã đề cập ở trên, việc ứng dụng VaR cho mỗi NHTM theo mơ hình nào là điều
khơng bắt buộc vì tùy thuộc vào khả năng cung cấp dữ liệu đầu vào sẵn có tại mỗi
NHTM để có lựa chọn thích hợp. Nhìn chung, có một số phương pháp chủ yếu tính

VaR cho danh mục cho vay như sau
 CreditRisk plus
Phương pháp này ứng dụng nguyên tắc của bảo hiểm khi tập trung phân tích khả
năng hồn trả hoặc khơng hồn trả khoản nợ vay khi đến hạn của KH (mơ hình vỡ
nợ) mà không cần quan tâm tới khả năng thay đổi chất lượng hạng tín dụng. Phân
phối xác suất của số lượng khoản nợ khơng hồn trả được tính theo phân phối
Poison.

n

p(n) =
Trong đó:

e
n!

: Số lượng KH khơng hồn trả trung bình trong khoảng thời gian

được xác định trước.
n: Số lượng KH khơng hồn trả trong khoảng thời gian xác định trước
Tổn thất trong trường hợp KH khơng hồn trả được xác định dựa vào tỷ lệ thu hồi
nợ được ấn định trước theo mỗi loại KH và không phụ thuộc vào mơ hình. Để tính
được phân phối tổn thất của cả danh mục, KH được chia thành các nhóm theo tổn
thất dự tính (thực chất đây cũng là dạng phân loại KH theo hạng tín dụng trong thực
tế), mỗi nhóm có đặc trưng bởi một số lượng trung bình các khoản nợ khơng được
hồn trả. Để tính đến sự tương quan khơng hồn trả giữa các KH, mơ hình giả thiết
thêm rằng tỷ lệ khơng hồn trả trung bình trong mỗi nhóm thay đổi ngẫu nhiên theo
phân phối mũ. Và phân phối tổn thất của cả danh mục cho vay được tính dựa trên
xác suất khơng hồn trả của các nhóm (Đặng Tùng Lâm, 2010)

15

 Credit Portfolio View
Phương pháp này dựa trên sự đánh giá khả năng khơng hồn trả và thay đổi chất
lượng tín dụng ảnh hưởng bởi trạng thái kinh tế vĩ mơ. Do đó, rủi ro của khoản cho
vay có thể được tính tốn thơng qua các biến số kinh tế vĩ mô. Đầu tiên, phương
pháp này ước lượng xác suất khơng hồn trả bằng cách sử dụng hàm logit

1

Pj,t =

1 e

Trong đó:

Y j ,t

Pj,t là xác suất khơng hồn trả có điều kiện trong khoảng thời gian t đối với
một phân khúc KH j (phân khúc KH được phân loại theo hạng tín dụng)
Yj,t là chỉ số giá trị tương ứng với phân khúc KH j. Quan hệ giữa chỉ số này
với các biến kinh tế vĩ mô được xác định thơng qua mơ hình hồi quy:
Yj,t = βj,0 + βj,1 Xj,1,t+ βj,2 Xj,2,t +….+ βj,m Xj,m,t + εj,t
Trong mô hình này, tương quan khơng hồn trả giữa các KH được bao hàm trong
xác suất khơng hồn trả Pj,t. Sau đó, một ma trận xác suất thay đổi chất lượng tín
dụng (Mt) được ước lượng thơng qua hệ số điều chỉnh dựa trên các dữ liệu lịch sử
của Standard&Poor. Cuối cùng dựa vào Mt để tính phân phối giá trị danh mục cho
vay với tỷ lệ tổn thất dự tính được xác định ngẫu nhiên, từ đó tính được VaR cho cả
danh mục (Đặng Tùng Lâm, 2010)

Ngồi ra cịn có các phương pháp tính VaR khác như CreditMetrics của JP Morgan
mà tác giả sẽ trình bày dưới đây như phương pháp hữu ích, mang tính ứng dụng cao
với điều kiện sẵn có tại các NHTM tại Việt Nam nói chung và VAB nói riêng.
1.2

Mơ hình CreditMetrics

1.2.1 Giới thiệu mơ hình
Mơ hình này được giới thiệu lần đầu năm 1997 bởi J.P. Morgan và các nhà đồng tài
trợ khác (Bank of America; Union Bank of Switzerland; Deutsche Morgan Grenfell;
Swiss Bank Corporation) như là phương pháp tối ưu tính VaR cho các tài sản khơng
có thị trường giao dịch, điển hình là các khoản cho vay. Mơ hình đánh giá tổn thất
của khoản vay dựa trên nền tảng chủ yếu là sự thay đổi hạng tín dụng (có thể có


16

trong tương lai – thường là 1 năm) của KH. Sự thay đổi hạng tín dụng khơng chỉ thể
hiện ở khả năng vỡ nợ có thể xảy ra hay khơng xảy ra mà còn thể hiện ở sự chuyển
đổi lên hạng tốt hơn, hay chuyển xuống hạng thấp hơn. Từ đó giúp các NHTM có
thể kiểm sốt tốt hơn các khoản vay, và xác định lượng dự trữ cần thiết theo hướng
VaR. Đó chính là tinh thần chủ đạo của mơ hình CreditMetric
Hình 1.2

Sơ đồ tổng quan mơ hình CreditMetrics

Danh mục
cho vay

Hạng tín

dụng

Thời hạn
khoản vay

Khoản chênh
lệch cơng thêm

Số liệu về
tương quan

Biến động
của thị trường

Xác suất
chuyển hạng

Tỷ lệ thu hồi
khi vỡ nợ

Hiện giá của
khoản vay

Mơ hình
tương quan

Phân phối giá
trị của khoản
vay

Độ lệch chuẩn của khoản vay tương ứng với thay đổi
hạng tín nhiệm của từng khoản vay riêng biệt

Thay đổi hạng
tín nhiệm kết
hợp

Rủi ro tín dụng cho cả danh mục

Nguồn: CreditMetricsTM – Technical Document – trang 41
1.2.2 Các yếu tố đầu vào của mơ hình
+ u cầu đầu tiên và quan trọng nhất của CreditMetrics phải có hệ thống xếp hạng
tín nhiệm KH. Theo đó, sự thay đổi hạng tín nhiệm của khoản vay là dữ liệu đầu
vào của mơ hình (hạng tín nhiệm của một khoản vay có thể giữ nguyên, lên, xuống
hoặc thậm chí vỡ nợ). Khoảng thời gian thích hợp để xác định thay đổi hạng thường
là một năm, phù hợp với điều kiện của hoạt động NHTM tại Việt Nam. Trên
nguyên tắc, bất kì một hệ thống xếp hạng tín dụng nào từ các hệ thống xếp hạng tín
dụng của các tổ chức quốc tế (S&P , Moody’s…) đến hệ thống xếp hạng riêng của
từng quốc gia hay của các NHTM đều có thể dùng được.
+ Yêu cầu tiếp theo là cần có đặc điểm của từng món vay, cụ thể ở đây bao gồm:
dư nợ, kì hạn, lãi suất, cách thức trả lãi, hạng tín dụng ban đầu. Đặc biệt là lãi suất