v1.0015111218

BÀI 3RỦI RO TÍN DỤNG

ThS. Đinh Thị Hồng ThêuTrường Đại học Kinh tế Quốc dân

1

v1.0015111218

TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG: Có nên thắt chặt tín dụng một cách đồng đều?

Tín dụng là nghiệp vụ mang lại nguồn thu nhập chính đồng thời cũng tiềm ẩn nhiều rủi ronhất cho các Ngân hàng thương mại. Trong bối cảnh kinh tế khó khăn, các ngân hàngthương mại thường áp dụng chính sách thắt chặt tín dụng nhằm đảm bảo an toàn vốnhay không? Hay có một phương pháp khác tối ưu hơn?

2

1. Vậy rủi ro tín dụng là gì?2. Những mô hình nào được sử dụng để đo lường loại rủi ro này?

v1.0015111218

MỤC TIÊU

• Sau khi học xong bài này, sinh viên sẽ hiểu cặn kẽ được về rủi ro tín dụngvà vai trò của quản trị rủi ro tín dụng trong toàn bộ quy trình tín dụng theotiêu chuẩn Quốc tế (Basel).

• Sinh viên được hướng dẫn các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng vàưu nhược điểm của mỗi phương pháp đó.

• Một số vấn đề quan trọng đang được các Ngân hàng Thương mại ViệtNam đặc biệt quan tâm như thẻ điểm tín dụng, xác suất vỡ nợ, tổn thấtdự kiến, tổn thất ngoài dự kiến… sẽ được tìm hiểu cặn kẽ trong nội dungbài này.

3

v1.0015111218

NỘI DUNG

4

Rủi ro tín dụng là gì?

Quản trị rủi ro tín dụng

Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ

Mô hình ước tính tổn thất dự kiến (EL)

Mô hình điểm số Z

Kiểm soát rủi ro tín dụng

v1.0015111218

1. RỦI RO TÍN DỤNG LÀ GÌ?

Theo quan điểm Việt Nam:• Quyết định 493 NHNN: Rủi ro tín dụng là khả năng xảy

ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tíndụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khảnăng thực hiện các nghĩa vụ của mình theo cam kết.

• Thông tư 02 NHNN: Rủi ro tín dụng là tổn thất có khảnăng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng do kháchhàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiệnmột phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết.

Theo quan điểm quốc tế: Rủi ro tín dụng là khả năng xảy ratổn thất về thu nhập hoặc vốn của định chế tài chính do kháchhàng không thực hiện đúng các cam kết trên hợp đồng tíndụng ngoài dự kiến.

5

v1.0015111218

2. QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG

• Quản trị rủi ro tín dụng của NHTM là quá trình xâydựng và thực thi các chiến lược, các chính sách quảnlý và kinh doanh tín dụng nhằm đạt được các mụctiêu an toàn, hiệu quả và phát triển bền vững;

• Quản trị rủi ro đối với một khoản tín dụng: Hệthống các hoạt động Ngân hàng đánh giá rủi rocũng như lợi nhuận kỳ vọng khi ngân hàng cấp tíndụng cho khách hàng. Quản trị rủi ro đối với 1 khoản tín dụng là một phầncủa quản trị rủi ro tín dụng chung của cả ngân hàng.

• Quản trị rủi ro tín dụng đối với danh mục tíndụng: Hệ thống các hoạt động Ngân hàng nhậnbiết, đo lường rủi ro của cả danh mục tín dụng Ngân hàng xác định được tương quan giữa rủi ro màNgân hàng có thể chấp nhận và lợi nhuận kỳ vọng chiến lược để giảm thiểu rủi ro.

6

v1.0015111218

2.1. MỤC TIÊU CỦA QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG

• Đánh giá chính xác nguy cơ gây tổn thất của kháchàng trước khi cho vay, làm cơ sở để đưa ra quyếtđịnh phù hợp.

• Sớm phát hiện được những rủi ro từ những kháchhàng đang vay vốn, nhanh chóng xử lý những rủiro khi mới xuất hiện.

• Đảm bảo an toàn cho hoạt động của ngân hàng.• Góp phần gia tăng lợi nhuận từ hoạt động tín dụng

của ngân hàng, giảm thiểu khả năng mất vốn và lãinếu quản lý và đánh giá tốt rủi ro.

Mục tiêu nào quan trọng nhất?

7

v1.0015111218

2.2. ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG

• Phương pháp đo lường: Phương pháp định tính; Phương pháp định lượng.

• Đánh giá rủi ro: Xác định mức độ nghiêmtrọng của rủi ro đối với toàn bộ hoạt động kinhdoanh tín dụng của ngân hàng thông qua: Tỷ lệ mất vốn (ví dụ 1% thì đã nghiêm

trọng chưa?); Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng; Khả năng bù đắp các khoản cho vay bị

mất vốn; Khả năng bù đắp rủi ro tín dụng của tổ

chức tín dụng.

8

v1.0015111218

CÁC MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG

• Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ (credit rating);• Mô hình giá trị chịu rủi ro (Var);• Mô hình ước tính tổn thất dự kiến (EL);• Mô hình điểm số Z.

9

v1.0015111218

3. MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ

• Được xây dựng trên cơ sở xây dựng các bảng chấm điểm: các chỉ tiêu tài chính vàchỉ tiêu phi tài chính của khách hàng nhằm lượng hóa các rủi ro mà ngân hàng cókhả năng phải đối mặt.

• Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ sử dụng phương pháp chấm điểm và xếp hạngriêng đối với từng nhóm khách hàng.

• Thường được chia thành 2 nhóm: Khách hàng Cá nhân; Khách hàng Doanh nghiệp.

10

v1.0015111218

3. MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ (tiếp theo)

11

Vai trò của chấm điểm tín dụng trong quy trình tín dụng cá nhân

Yes

Yes

Yes

Hồ sơ mới Màn hình 1 Đủ thông tin?

No

Nhập dữ liệulần 1

Chấm điểm bước 1

Thẩm địnhNhập dữ liệu lần 2

Đạt hay không?

Danh sáchtừ chối

No

Đạt hay không?

No

Khởi tạo tài khoản

Chấm điểm bước 2

Phê duyệt

v1.0015111218

3. MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ (tiếp theo)

12

Quy trình xếp hạng và ứng dụng mô hình xếp hạng vào hoạt động kinh doanh

T24

CICBCTC

Hệ thống xếp hạng

(Rule engine)

PD vàhạng khách hàng

Hạngkhách hàng sau điều chỉnh

Ứng dụng hạng khách hàng

trong kinh doanh và quản trị

Ưu tiên về thời gian xử lý hồ sơ

Cho vay/Từ chối

Lãi suất

Tài sản bảo đảm

Hạn mức tín dụng

Phân loại nợ và trích lập dự phòng

Điều chỉnh

Data từCore- banking

Thông tin từ bộ phận

kinh doanh

v1.0015111218

ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤT LƯỢNG THẺ ĐIỂM

13

13

Khách hàng tiềm năng

Từ chối Chấp thuận

Lựa chọn khách hàng)

Khách hàng tốtKhách hàng xấu

Tỷ lệ khách hàng xấu trong các khách hàng hiện tại1

Lựa chọn khách hàng2

Điểm cutoff : được xác định thông qua lợi nhuận/rủi ro của ngân hàng3

v1.0015111218

LỰA CHỌN KHÁCH HÀNG

14

14

Tập trung vào lựa chọn khách

hàng mới

8067 64

100

64

Khách hàng Kiểm soát hồ sơ Đánh giá qua thẻ điểm

Tái thẩm định Khách hàng được cấp thẻ

Lựa chọn khách hàng

13320

v1.0015111218

CÁC BƯỚC XÂY DỰNG THẺ ĐIỂM

15

Chuẩn bịdữ liệu

►Xác định thời điểm quan sát;►Xác định khoảng thời gian quan sát; ►Định nghĩa tốt/xấu/chưa xác định;►Xác định nguồn dữ liệu: nội bộ, CIC.

Xác định biến và làm sạch dữ liệu

►Danh sách các biến đầy đủ (long list);►Các giá trị thiếu;►Các giá trị ngoại lai (outliner).

Phân tíchđơn biến

►Nhóm và xác định khoảng giá trị (binning/bucketing);►Tính toán IV, Gini, p-value (hồi quy logistic đơn biến);►Phân tích đơn biến;►Quan điểm của chuyên gia tín dụng;►Lựa chọn biến (shortlist).

v1.0015111218

CÁC BƯỚC XÂY DỰNG THẺ ĐIỂM (tiếp theo)

16

Phân tíchđa biến

►Mô hình logistic đa biến từ shortlist(e.g. AUROC, KS, etc.);►Tính ứng dụng trong thực tế;►Mô hình cuối cùng (Final List).

Thẩm định mô hình

►Hold-out sample validation;►Out-of-time sample validation.

Điểm/Thang điểm

►Score scaling;►Score banding;►Cut-Off.

v1.0015111218

ĐỊNH NGHĨA GOOD/BAD (Default)

• Basel II Paragraph 452 – Định nghĩa bad:“Vỡ nợ” được định nghĩa xảy ra đối với một khách hàng cụ thể khi một trong haihoặc cả hai sự kiện sau xảy ra: Ngân hàng cho rằng khách hàng không thể thanh toán toàn bộ khoản vay; Khách hàng có nợ quá hạn trên 90 ngày.

• Trong thực tế, tùy theo khẩu vị rủi ro của từng ngân hàng hoặc trường hợp tốt/xấukhông đủ dữ liệu. Định nghĩa tốt/xấu có thể được xem xét lại.Ví dự như sau:

17

Ngân hàng Entrofine

Tốt Chưa bao giờ quá hạn trên 30 ngày Chưa bao giờ quá hạn quá 10 ngày

Xấu Đã từng quá hạn trên 60 ngày Đã từng quá hạn trên 90 ngày

Chưa xác định Đã từng quá hạn từ 30 - 59 ngày Đã từng quá hạn từ 10 - 89 ngày

v1.0015111218

XÁC ĐỊNH CÁC BIẾN SỬ DỤNG TRONG MÔ HÌNH

18

Data (Ví dụ) Ý nghĩa

Thông tin chung

▪ Tuổi;▪ Giới tính;▪ Số năm làm việc tại công ty

hiện tại.

▪ Khách hàng trẻ có khả năng vỡ nợ cao hơn;▪ Phụ nữ thường trả nợ tốt hơn;▪ Làm việc lâu tức là có nguồn trả nợ ổn định, vì

vậy khả năng trả nợ cao hơn.

Thông tintín dụng

▪ Loại hàng hóa;▪ Độ lớn khoản vay.

▪ Các tài sản dễ bán có rủi ro cao hơn???▪ Khách hàng có đánh giá quá cao về khả năng

trả nợ khoản vay lớn.

Các thông tin “có thể” khác

▪ Hợp đồng lao động dài hạn;▪ Chênh lệch thu nhập khai báo

và thu nhập thực.

▪ Độ ổn định của công việc;▪ Sự trung thực của khách hàng.

Thông tin hànhvi tín dụng

▪ Ngoại hình khách hàng. ▪ Khách hàng mặc tồi có rủi ro cao hơn.

Quy luật chung: Càng nhiều thông tin, sẽ có thẻ điểm tốt hơn.

Các thông tin nội bộ khác của

khách hàng

▪ Số ngày quá hạn max;▪ Tỷ lệ nợ đã trả của khoản nợ

hiện tại.

▪ Các nhân tố này đại diện cho ý thức trả nợ củakhách hàng.

v1.0015111218

MÔ HÌNH XẾP HẠNG

19

▪ Khả năng trả nợ (PD) của khách hàng sử dụng thẻ tín dụng.

▪ Khả năng thu hồi nợ thàng công.

▪ Khả năng sử dụng thẻ tín dụng.

▪ …

Thông tin đầu vào (ví dụ)

▪ Tuổi▪ Thu nhập▪ Kinh nghiệm

làm việc▪ Tình trạng

hôn nhân▪ …

Scoring model

Đầu ra

▪ Hạng (e.g., AA)▪ Xác suất nợ

quá hạn

Sử dụng dữ liệu đầu vào đã biết để dự đoán một điều chưa biết Ví dụ

v1.0015111218

KẾT HỢP CÁC THÔNG TIN VÀO BẢNG DỮ LIỆU ĐỂ PHÂN TÍCH

20

• Để xây dựng một mô hình xếp hạng,các thông tin quá khứ của danh mụckhách hàng được sử dụng.

• Thông tin về danh mục khách hàng: Mỗi dòng biểu thị thông tin của

khách hàng theo mỗi tiêu chí vàđược đánh dấu 0-1 tùy theo kháchhàng đó là tốt – xấu.

Mỗi cột chứa biến sử dụng miêu tảkhách hàng.

• Danh sách này có thể bao gồm thôngtin của hàng nghìn khách hàng.

Thông tin muốn dự báo

Thông tin dùng để dự báo

Tốt/xấu Giới tính Tuổi Hôn nhân Số con

Thời gian làm cho công ty

gần nhất0 M 20-25 M 0 50 M > 50 S 3 11 F 20-25 S 1 30 F 25-35 M 2 61 M 35-50 M 2 0,51 M 35-50 S 0 20 F > 50 S 2 10 F 25-25 M 1 41 M 20-25 M 0 0,30 F 25-35 S 1 0,51 M M 0 6

v1.0015111218

VÍ DỤ VỀ THẺ ĐIỂM

21

Điểm của khách hàng có liên hệ trực tiếp với khả năng trả nợ của

khách hàng

Ví dụ minh họa

Biến Giá trị Điểm

Giới tính• Nam 0• Nữ 8

Tuổi

• 20 – 25 0• 25 – 35 2• 35 – 50 4• > 50 8

Tình trạng hôn nhân• Độc thân 0• Ly hôn/Góa 0• Đã kết hôn 2

Thời gian làm việc tại công ty hiện tại

• 0 – 6 tháng 0• 6 – 12 tháng 2• 1 – 3 năm 4• Hơn 3 năm 8

Rủi ro công việc• Loại C (rủi ro cao) 0• Loại B (rủi ro trung bình) 3• Loại A (rủi ro thấp) 6

Ví dụ: Điểm của khách hàng mới

Thông tin đăng ký Điểm

• Nam 0

• 25 – 35 2

• Đã kết hôn 2

• Hai năm làm công việc hiện tại 4

• Nghề nghiệp: lái xe (loại B) 3

Total score 11

v1.0015111218

LIÊN HỆ GIỮA ĐIỂM KHÁCH HÀNG VỚI KHẢ NĂNG CÓ NỢ QUÁ HẠN

22

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

40.00

1.00 0.95 0.90 0.85 0.80 0.75 0.70 0.65 0.60 0.55 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00

Xác suất nợ quá hạn%

Điểm

Hạng

ABCDEFGHIJKLMNOPQ

Xác suất quá hạn(12 tháng)4.26%-7.97%7.97%-10.00%10.00%-12.28%12.28%-15.00%15.00%-17.50%17.50%-20.00%20.00%-22.50%22.50%-25.00%25.00%-27.50%27.50%-30.00%30.00%-32.50%32.50%-35.00%35.00%-37.50%37.50%-40.00%40.00%-42.50%42.50%-45.00%45.00%-100.00%

A BC

DE

FG

HI

J

KL

M

N

v1.0015111218

THẨM ĐỊNH LẠI GIÚP VIỆC LỰA CHỌN KHÁCH HÀNG CHÍNH XÁC HƠN

23

Điểm tốt nhất

Khách hàng tốtKhách hàng xấu

Điểm tồi nhất All incoming customers

Mô hình phân biệt tốt

Mô hình phân biệt chưa tốt

Mô hình phân biệt tốt

▪ Trong phần giữa của thang điểm,khách hàng xấu nhiều hơn khi điểmtăng lên.

▪ Vấn đề có thể xảy ra là mô hình cóthể bao gồm khách hàng mà trong đómô hình chưa phân biệt tốt được.

▪ Trong trường hợp này thẩm định lạikhách hàng giúp gia tăng chất lượngcủa việc lựa chọn khách hàng tốt vàloại bỏ khách hàng xấu.

v1.0015111218 24

CHẤT LƯỢNG THẺ ĐIỂM PHỤ THUỘC VÀO KHẢ NĂNG PHÂN BIỆT KHÁCH HÀNG TỐT/XẤU

Thẻ điểm hoàn hảo▪ Khách hàng xấu tập

trung vào khách hàng cóđiểm thấp. ▪ Chất lượng của thẻ

điểm có thể đượcxác định bằng cáchso sánh giữa thẻđiểm hoàn hảo vàthẻ điểm tồi.

▪ Hệ số Gini thườngđược sử dụng đểso sánh.Thẻ điểm tồi

▪ Không có mối liên hệnào giữa chất lượngkhách hàng và điểm.

Thẻ điểm trong thực tế▪ Hầu hết khách hàng xấu

tập trung vào kháchhàng có điểm thấp.

Bestscores

Worstscores

v1.0015111218

4. MÔ HÌNH EL

Dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng:EL = PD EAD LGD

Trong đó:• PD: Probability of Default – xác suất khách hàng không trả được nợ;• LGD: Loss Given Default – tỷ trọng tổn thất ước tính;• EAD: Exposure at Default – tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng

không trả được nợ;• EL: Expected Loss – tổn thất có thể ước tính.

25

v1.0015111218

4. MÔ HÌNH EL (tiếp theo)

26

• PD – dựa trên các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm: Các khoản nợ đã trả; Khoản nợ trong hạn; Các khoản nợ không thu hồi được.

• Theo Basel, để tính được PD trong 1 năm thì phải tính trên dữ liệu dư nợ của kháchhàng trong vòng 5 năm trước đó, gồm:

1. Nhóm dữ liệu tài chính (các hệ số tài chính và đánh giá của các tổ chức xếp hạng).2. Nhóm dữ liệu phi tài chính: năng lực quản lý, khả năng tăng trưởng của ngành…3. Nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo: (khả năng trả nợ) hạn mức thấu chi, số dư

tiền gửi… Tính PD dựa trên mô hình Logistic.

v1.0015111218

4. MÔ HÌNH EL (tiếp theo)

27

• LGD: tỷ trọng phần vốn bị tổn thất/tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng không trảđược nợ.

• LGD gồm: Gốc, lãi chưa trả được, chi phí phát sinh…LGD = (EAD – Số tiền có thể thu hồi)/EAD

• Số tiền có thể thu hồi phụ thuộc: Tài sản bảo đảm + Cơ cấu tài sản của kháchhàng + Yếu tố vĩ mô

• Có 3 phương pháp tính LGD: Market LGD: Sử dụng với các khoản tín dụng được mua bán trên thị trường.

LGD bằng giá của khoản tín dụng đó trên thị trường = hiện tại hoá tất cả cácdòng tiền có thể thu hồi được của khoản tín dụng trong tương lai.

Workout LGD: LGD căn cứ vào việc xử lý các khoản tín dụng không trả đượcnợ. Ngân hàng ước tính các dòng tiền trong tương lai, khoảng thời gian dự kiếnthu hồi được các dòng tiền đó và chiết khấu về hiện tại. Khó khăn: dự tính tínhchính xác CF, t, DR.

Implied Market LGD: căn cứ vào giá các trái phiếu rủi ro trên thị trường.

v1.0015111218

5. MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z

• X1 = Vốn Lưu Động trên Tổng tài sản (Working Capitals/Total Assets).• X2 = Lợi Nhuận Giữ Lại trên Tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets).• X3 = Lợi Nhuận Trước Lãi Vay và Thuế trên Tổng Tài Sản (EBIT/Total Assets).• X4 = Vốn Chủ Sở Hữu trên Tổng Nợ (Total Equity/Total Liabilities).• X5 = Doanh Số trên Tổng Tài Sản (Sales/Total Assets).

28

v1.0015111218

5. MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z

29

Nếu Z > 2,99 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,8 < Z < 2,99 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z < 1,8 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Mô hình 1: Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hóa, ngành sản xuấtZ = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 1,00X5

v1.0015111218

5. MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z (tiếp theo)

Mô hình 2: Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuấtZ’= 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,998X5

30

Nếu Z’ > 2,9 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,23 < Z’ < 2,9 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z’ < 1,23 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

v1.0015111218

5. MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z (tiếp theo)

31

Mô hình 3: Đối với doanh nghiệp khácZ” = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4

Nếu Z” > 2,6 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,2 < Z” < 2,6 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z” < 1,1 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

v1.0015111218

6. KIỂM SOÁT RỦI RO TÍN DỤNG

• Phân tán rủi ro tín dụng;• Thực hiện tốt việc thẩm định khách hàng và khả năng trả nợ; giám sát và hỗ trợ

khách hàng trong quá trình sử dụng vốn đúng mục đích và hiệu quả;• Bảo hiểm tiền vay;• Chính sách tín dụng hợp lý và duy trì các khoản dự phòng để đối phó với rủi ro, chấp

hành tốt trích lập dự phòng để xử lý rủi ro;• Nâng cao trình độ và phẩm chất cán bộ tín dụng.

32

v1.0015111218

GIẢI QUYẾT TÌNH HUỐNG

• Qua bài học này ta thấy rõ ràng việc thắt chặt đồng đều cho mọi đối tượng kháchhàng gây thiệt hại không những cho cả các khách hàng tốt có nhu cầu vay vốn pháttriển kinh doanh mà chính bản thân ngân hàng cũng bị thiệt hại do đã từ chối nhầmkhách hàng tốt.

• Vì thế quản trị rủi ro tín dụng bằng phương pháp định lượng, nhằm phân loại và đánhgiá khách hàng, từ đó có chính sách tín dụng phù hợp là vô cùng quan trọng. Tùythuộc vào điểm số tín dụng mà Ngân hàng sẽ có những chính sách về ưu tiên thờigian xử lý hồ sơ, về lãi suất, về tài sản đảm bảo, về hạn mức tín dụng... phù hợp đểcó thể vừa giữ được những khách hàng tốt vừa tối thiểu hóa rủi ro.

33

v1.0015111218

CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM 1

Quy trình quản trị rủi ro tín dụng gồm các bước theo thứ tự sau:A. Đo lường, nhận diện, kiểm soát và xử lý.B. Kiểm soát, nhận diện, đo lường và xử lý.C. Nhận diện, đo lường, xử lý và kiểm soát.D. Nhận diện, đo lường, kiểm soát và xử lý.

Trả lời:Đáp án đúng là: D. Nhận diện, đo lường, kiểm soát và xử lý.

34

v1.0015111218

CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM 2

Mô hình EL là mô hình tính toán:A. Tổn thất dự kiến.B. Tổn thất ngoài dự kiến.C. Xác suất vỡ nợ.D. Tổn thất chung của ngân hàng.

Trả lời:Đáp án đúng là: A. Tổn thất dự kiến.

35

v1.0015111218

CÂU HỎI TỰ LUẬN

Mục tiêu của quản trị rủi ro tín dụng là gì? Mục tiêu nào là quan trọng nhất?

Trả lời:• Quản trị rủi ro tín dụng tập trung vào những mục tiêu sau: Đánh giá chính xác nguy cơ gây tổn thất của khách hàng trước khi cho vay, làm

cơ sở để đưa ra quyết định phù hợp. Sớm phát hiện được những rủi ro từ những khách hàng đang vay vốn, nhanh

chóng xử lý những rủi ro khi mới xuất hiện. Đảm bảo an toàn cho hoạt động của ngân hàng. Góp phần gia tăng lợi nhuận từ hoạt động tín dụng của ngân hàng, giảm thiểu

khả năng mất vốn và lãi, nếu quản lý và đánh giá tốt rủi ro.• Mục tiêu quan trọng nhất của quản trị rủi ro tín dụng là đánh giá chính xác nguy cơ

gây tổn thất của khách hàng trước khi cho vay, làm cơ sở để đưa ra quyết định phùhợp. Muốn đạt được mục tiêu này, quy trình quản trị rủi ro đòi hỏi phải được đolường bằng cách mô hình định lượng.

36

v1.0015111218

BÀI TẬP

Giả sử có hai yếu tố sau tác động đến hành vi không trả được nợ trong quá khứ của cáckhách hàng vay là tỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) và tỉ số doanh thu trên tổng tài sản(S/A). Dựa trên số liệu vỡ nợ trong quá khứ, người ta ước lượng được mô hình hồi quytuyến tính như sau:

PDi = 0,5 (D/Ei) + 0,1 (S/Ai)Giả thiết rằng 1 khách hàng tiềm năng có D/E = 0,3 và S/A = 2,0. Tính xác suất vỡ nợcủa khách hàng đó.

Lời giải:Xác suất vỡ nợ của khách hàng tiềm năng này được xác định như sau:

PD = 0,5*0,3 + 0,1*2 = 0,35

37

v1.0015111218

TÓM LƯỢC CUỐI BÀI

Toàn bộ bài này, chúng ta hiểu rõ được về rủi ro tín dụng và các mô hình để đo lường rủiro tín dụng trong các tổ chức tài chính theo tiêu chuẩn quốc tế và phù hợp với điều kiệncủa Việt Nam.

38