Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 3 - ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:38

Thêm vào BST

Báo xấu

15
lượt xem 0
download

Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 3 - ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

Mô tả tài liệu

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Bài giảng Quản trị rủi ro - Bài 3: Rủi ro tín dụng" với các nội dung tìm hiểu rủi ro tín dụng; 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.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Quản trị rủi ro: Bài 3 - ThS. Đinh Thị Hồng Thêu

BÀI 3 RỦI RO TÍN DỤNG ThS. Đinh Thị Hồng Thêu Trường Đại học Kinh tế Quốc dân v1.0015111218 1
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 ro nhất cho các Ngân hàng thương mại. Trong bối cảnh kinh tế khó khăn, các ngân hàng thương mại thường áp dụng chính sách thắt chặt tín dụng nhằm đảm bảo an toàn vốn hay không? Hay có một phương pháp khác tối ưu hơn? 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 2
MỤC TIÊU • Sau khi học xong bài này, sinh viên sẽ hiểu cặn kẽ được về rủi ro tín dụng và vai trò của quản trị rủi ro tín dụng trong toàn bộ quy trình tín dụng theo tiêu chuẩn Quốc tế (Basel). • Sinh viên được hướng dẫn các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng và ưu nhược điểm của mỗi phương pháp đó. • Một số vấn đề quan trọng đang được các Ngân hàng Thương mại Việt Nam đặc biệt quan tâm như thẻ điểm tín dụng, xác suất vỡ nợ, tổn thất dự kiến, tổn thất ngoài dự kiến… sẽ được tìm hiểu cặn kẽ trong nội dung bài này. v1.0015111218 3
NỘI DUNG 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 4
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 tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ của mình theo cam kết. • Thông tư 02 NHNN: Rủi ro tín dụng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết. Theo quan điểm quốc tế: Rủi ro tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất về thu nhập hoặc vốn của định chế tài chính do khách hàng không thực hiện đúng các cam kết trên hợp đồng tín dụng ngoài dự kiến. v1.0015111218 5
2. QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG • Quản trị rủi ro tín dụng của NHTM là quá trình xây dựng và thực thi các chiến lược, các chính sách quản lý và kinh doanh tín dụng nhằm đạt được các mục tiêu an toàn, hiệu quả và phát triển bền vững; • Quản trị rủi ro đối với một khoản tín dụng: Hệ thống các hoạt động  Ngân hàng đánh giá rủi ro cũng như lợi nhuận kỳ vọng khi ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng.  Quản trị rủi ro đối với 1 khoản tín dụng là một phần của quản trị rủi ro tín dụng chung của cả ngân hàng. • Quản trị rủi ro tín dụng đối với danh mục tín dụng: Hệ thống các hoạt động  Ngân hàng nhận biết, đo lường rủi ro của cả danh mục tín dụng  Ngân hàng xác định được tương quan giữa rủi ro mà Ngân hàng có thể chấp nhận và lợi nhuận kỳ vọng  chiến lược để giảm thiểu rủi ro. v1.0015111218 6
2.1. MỤC TIÊU CỦA QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG • Đánh giá chính xác nguy cơ gây tổn thất của khác 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 nào quan trọng nhất? v1.0015111218 7
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 nghiêm trọng của rủi ro đối với toàn bộ hoạt động kinh doanh 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. v1.0015111218 8
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. v1.0015111218 9
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 và chỉ tiêu phi tài chính của khách hàng nhằm lượng hóa các rủi ro mà ngân hàng có khả năng phải đối mặt. • Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ sử dụng phương pháp chấm điểm và xếp hạng riêng đối với từng nhóm khách hàng. • Thường được chia thành 2 nhóm:  Khách hàng Cá nhân;  Khách hàng Doanh nghiệp. v1.0015111218 10
3. MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ (tiếp theo) Vai trò của chấm điểm tín dụng trong quy trình tín dụng cá nhân Đủ thông Yes Nhập dữ liệu Chấm điểm Hồ sơ mới Màn hình 1 tin? lần 1 bước 1 No Danh sách No Đạt hay từ chối không? No Yes Yes Đạt hay Chấm điểm Nhập dữ liệu Phê duyệt không? Thẩm định bước 2 lần 2 Khởi tạo tài khoản v1.0015111218 11
3. MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ (tiếp theo) Quy trình xếp hạng và ứng dụng mô hình xếp hạng vào hoạt động kinh doanh Data từ T24 Core- banking Ưu tiên về thời gian xử lý hồ sơ Ứng dụng Cho vay/Từ chối Hạng Hệ thống hạng PD và khách xếp hạng khách Lãi suất hạng Điều hàng hàng (Rule khách chỉnh sau trong kinh engine) hàng điều Tài sản bảo đảm doanh và chỉnh quản trị Hạn mức tín dụng Thông tin từ CIC Phân loại nợ và bộ phận trích lập dự phòng kinh doanh BCTC v1.0015111218 12
ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤT LƯỢNG THẺ ĐIỂM Khách hàng tốt Khách hàng xấu Điểm cutoff : được xác định thông qua lợi nhuận/rủi ro của ngân hàng 3 Lựa chọn khách hàng) Khách hàng Từ chối Chấp thuận tiềm năng Lựa chọn khách hàng Tỷ lệ khách hàng xấu trong các 2 khách hàng hiện tại 1 1 3 v1.0015111218 13
LỰA CHỌN KHÁCH HÀNG 100 20 3 13 64 80 67 64 Khách hàng Kiểm soát hồ sơ Đánh giá qua Tái thẩm định Khách hàng thẻ điểm được cấp thẻ Tập trung vào lựa chọn khách hàng mới 1 Lựa chọn khách hàng 4 v1.0015111218 14
CÁC BƯỚC XÂY DỰNG THẺ ĐIỂM ► Xác định thời điểm quan sát; Chuẩn bị ► Xác định khoảng thời gian quan sát; dữ liệu ► Định nghĩa tốt/xấu/chưa xác định; ► Xác định nguồn dữ liệu: nội bộ, CIC. Xác định ► Danh sách các biến đầy đủ (long list); biến và làm ► Các giá trị thiếu; sạch dữ liệu ► Các giá trị ngoại lai (outliner). ► Nhóm và xác định khoảng giá trị (binning/bucketing); ► Tính toán IV, Gini, p-value (hồi quy logistic đơn biến); Phân tích ► Phân tích đơn biến; đơn biến ► Quan điểm của chuyên gia tín dụng; ► Lựa chọn biến (shortlist). v1.0015111218 15
CÁC BƯỚC XÂY DỰNG THẺ ĐIỂM (tiếp theo) ► Mô hình logistic đa biến từ shortlist(e.g. AUROC, KS, etc.); Phân tích ► Tính ứng dụng trong thực tế; đa biến ► Mô hình cuối cùng (Final List). Thẩm định ► Hold-out sample validation; mô hình ► Out-of-time sample validation. ► Score scaling; Điểm/ ► Score banding; Thang điểm ► Cut-Off. v1.0015111218 16
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 hai hoặc 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/xấu không đủ dữ liệu. Định nghĩa tốt/xấu có thể được xem xét lại. Ví dự như sau: 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 17
XÁC ĐỊNH CÁC BIẾN SỬ DỤNG TRONG MÔ HÌNH Data (Ví dụ) Ý nghĩa ▪ Tuổi; ▪ Khách hàng trẻ có khả năng vỡ nợ cao hơn; ▪ Giới tính; ▪ Phụ nữ thường trả nợ tốt hơn; Thông tin chung ▪ Số năm làm việc tại công ty ▪ Làm việc lâu tức là có nguồn trả nợ ổn định, vì hiện tại. vậy khả năng trả nợ cao hơn. ▪ Loại hàng hóa; ▪ Các tài sản dễ bán có rủi ro cao hơn??? Thông tin tín dụng ▪ Độ lớn khoản vay. ▪ Khách hàng có đánh giá quá cao về khả năng trả nợ khoản vay lớn. Các thông tin ▪ Hợp đồng lao động dài hạn; ▪ Độ ổn định của công việc; “có thể” khác ▪ Chênh lệch thu nhập khai báo ▪ Sự trung thực của khách hàng. và thu nhập thực. Thông tin hành ▪ Ngoại hình khách hàng. ▪ Khách hàng mặc tồi có rủi ro cao hơn. vi tín dụng Các thông tin ▪ Số ngày quá hạn max; ▪ Các nhân tố này đại diện cho ý thức trả nợ của nội bộ khác của ▪ Tỷ lệ nợ đã trả của khoản nợ khách hàng. khách hàng hiện tại. Quy luật chung: Càng nhiều thông tin, sẽ có thẻ điểm tốt hơn. v1.0015111218 18
MÔ HÌNH XẾP HẠNG Sử dụng dữ liệu đầu vào đã biết để dự đoán một điều chưa biết Ví dụ ▪ Khả năng trả nợ (PD) của khách hàng sử Thông tin đầu vào dụng thẻ tín dụng. (ví dụ) ▪ Khả năng thu hồi nợ ▪ Tuổi Đầu ra thàng công. ▪ Thu nhập ▪ Khả năng sử dụng thẻ ▪ Kinh nghiệm Scoring ▪ Hạng (e.g., AA) tín dụng. làm việc model ▪ Xác suất nợ ▪ … ▪ Tình trạng quá hạn hôn nhân ▪ … v1.0015111218 19
KẾT HỢP CÁC THÔNG TIN VÀO BẢNG DỮ LIỆU ĐỂ PHÂN TÍCH Thời gian làm cho Tốt/xấu Giới tính Tuổi Hôn nhân Số con công ty • Để xây dựng một mô hình xếp hạng, gần nhất các thông tin quá khứ của danh mục 0 M 20-25 M 0 5 khách hàng được sử dụng. 0 M > 50 S 3 1 • Thông tin về danh mục khách hàng: 1 F 20-25 S 1 3  Mỗi dòng biểu thị thông tin của 0 F 25-35 M 2 6 khách hàng theo mỗi tiêu chí và 1 M 35-50 M 2 0,5 được đánh dấu 0-1 tùy theo khách 1 M 35-50 S 0 2 hàng đó là tốt – xấu. 0 F > 50 S 2 1  Mỗi cột chứa biến sử dụng miêu tả 0 F 25-25 M 1 4 khách hàng. 1 M 20-25 M 0 0,3 • Danh sách này có thể bao gồm thông tin của hàng nghìn khách hàng. 0 F 25-35 S 1 0,5 1 M M 0 6 Thông tin Thông tin dùng để dự báo muốn dự báo v1.0015111218 20