Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động Cho thuê Tài chính - Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại

Chia sẻ: Diệp Nhất Thiên | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:79

Thêm vào BST

Báo xấu

37
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài này tập trung đi vào tính toán các chỉ số đo lường rủi ro, bao gồm: Xác suất vỡ nợ, Tỷ lệ tổn thất và phân loại danh mục đầu tư theo tính chất loại tài sản và thời gian cho thuê tài chính. Dựa trên các kết quả đo lường rủi ro, đề tài xây dựng mô phỏng đo lường rủi ro của các danh mục đầu tư cho thuê bằng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động Cho thuê Tài chính - Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---------------- LÊ NGUYỄN HÒA ĐỒNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH _SỬ DỤNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU CÓ HOÀN LẠI LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2012
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---------------- LÊ NGUYỄN HÒA ĐỒNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH _SỬ DỤNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU CÓ HOÀN LẠI Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng Mã số : 60.34.0201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS. Nguyễn Thị Thúy Vân Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2012
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung trong bài luận văn là do tôi nghiên cứu dưới sự hướng dẫn của người hướng dẫn khoa học TS. Nguyễn Thị Thúy Vân. Các nội dung được đúc kết từ quá trình học tập và các kết quả nghiên cứu trong thực tiễn. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng. TP. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 11 năm 2012 Học viên Lê Nguyễn Hòa Đồng
LỜI CÁM ƠN Để hoàn thành tốt luận văn tốt nghiệp này tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ, hỗ trợ của Thầy cô, gia đình và bạn bè. Không biết nói gì hơn, Tôi xin chân thành cám ơn. Chân thành cám ơn Cô TS. Nguyễn Thị Thúy Vân đã tận tình hướng dẫn, rất cám ơn những ý kiến đóng góp quý báu của Cô đã giúp tôi hoàn thành luận văn này. Cũng xin gởi lời cám ơn các quý thầy, quý cô đã truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt ba năm học cao học vừa qua. Chân thành cám ơn gia đình, bạn bè đã tạo điều kiện thuận lợi nhất và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu. Trân trọng cám ơn. Tác giả luận văn Lê Nguyễn Hòa Đồng
MỤC LỤC TRANG BÌA PHỤ Trang LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH MINH HỌA PHẦN MỞ ĐẦU ........................................................................................................ 1 1. Vấn đề nghiên cứu................................................................................................... 1 2. Mục tiêu nghiên cứu đề tài ...................................................................................... 2 3. Đối tượng nghiên cứu.............................................................................................. 2 4. Phạm vi nghiên cứu ................................................................................................. 2 5. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 3 6. Kết cấu luận văn ...................................................................................................... 3 CHƯƠNG 1 : LÝ THUYẾT MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU HOÀN LẠI TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH ................................................................................................... 4 1.1. Rủi ro tín dụng ..................................................................................................... 4 1.1.1 Khái nhiệm Rủi ro tín dụng ............................................................................... 4 1.1.2 Rủi ro vỡ nợ ....................................................................................................... 4 1.2. Các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng ......................................................... 5 1.2.1 Giới thiệu chung về Giá trị có rủi ro (VaR- Value at Risk) .............................. 5 1.2.2 Các phương pháp tính VaR ............................................................................... 6 1.3 Giới thiệu chung về hoạt động cho thuê tài chính ............................................... 9 1.4 Các rủi ro trong hoạt động CTTC ...................................................................... 10 1.5 Mô phỏng đo lường rủi ro tín dụng bằng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại trong hoạt động Cho thuê Tài chính ................................................................................... 13 1.5.1 Khái niệm về kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại (viết tắt là Re – Sampling method)...................................................................................................................... 13
1.5.2 Đo lường xác suất vỡ nợ (PD) ........................................................................ 13 1.5.3 Xác định tỷ lệ thu hồi và tỷ lệ tổn thất vốn ..................................................... 14 1.5.4 Đo lường mức dư nợ tại thời điểm vỡ nợ ....................................................... 15 1.5.5 Phương pháp tính toán của phân phối tổn thất ................................................ 16 1.5.5.1 Ứng dụng Kỹ thuật Bootstrap method ......................................................... 16 1.5.5.2 Áp dụng kỹ thuật Bootstrap trong đề tài nghiên cứu ................................... 18 1.6 Lý thuyết về các phương pháp tiếp cận đề xuất bởi Ủy ban Basel .................... 19 Kết luận Chương 1 .................................................................................................. 20 CHƯƠNG 2 : KIỂM ĐỊNH MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO VÀ TỔN THẤT TÍN DỤNG TRONG HỌAT ĐỘNG ......................................................... 21 CHO THUÊ TÀI CHÍNH ....................................................................................... 21 2.1 Ứng dụng mô phỏng chọn mẫu có hoàn lại (Re – Sampling) cụ thể tại Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi Nhánh TP.HCM ............. 21 2.1.1 Khái quát chung về Công ty CTTC NH TMCP Ngoại thương VN ................ 21 2.1.1.1 Lý do chọn nghiên cứu VCBL – Chi nhánh TP.HCM ................................. 21 2.1.1.2 Giới thiệu về Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương VN ............ 21 2.1.1.3 Tình hình hoạt động cho thuê tài chính tại VCBL ....................................... 23 2.1.1.4 Bài học kinh nghiệm của VCBL .................................................................. 26 2.1.2 Thiết lập dữ liệu danh mục cho thuê ............................................................... 27 2.1.3 Kết quả chạy mô phỏng (The Results) ............................................................ 30 2.1.3.1 Xác suất vỡ nợ (the Probability of deafault ) ............................................... 30 2.1.3.2 Tỷ lệ thu hồi ( Recovery Rate) ..................................................................... 31 2.1.3.3 Phân phối tổn thất các danh mục thuê (Loss distribution) ........................... 32 Kết luận chương 2 ................................................................................................... 37 CHƯƠNG 3: THẢO LUẬN MÔ PHỎNG VỚI HIỆP ƯỚC BASEL VÀ MỘT SỐ GIẢI PHÁP GÓP PHẦN HOÀN THIỆN ...................................................... 38 HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH ............................................................. 38 3.1 Thảo luận Kỹ thuật Re-Sampling....................................................................... 38 3.1.1 Đánh giá về cách chọn mẫu danh mục nghiên cứu ......................................... 38
3.1.2 Các giả định mô phỏng ................................................................................... 38 3.1.2.1 Sự độc lập của các nhân tố rủi ro có hệ thống ............................................. 38 3.1.2.2 Sự tương quan giữa sự vỡ nợ (default) và tỷ lệ thu hồi (recovery rate)....... 38 3.2 Sự so sánh với Hiệp ước Basel (QIS3). Các ý nghĩa của việc quy định ............ 39 3.2.1 Tác động đa dạng hóa của nhóm dư nợ khách hàng Retail ............................ 39 3.2.2 Sự so sánh giữa các yêu cầu vốn bắt nguồn từ mô phỏng nội bộ đề xuất và sự bắt nguồn khác từ nguyên tắc quy định vốn. ............................................................ 40 3.2.2.1 Không có sự phân biệt hai nhóm khách hàng Retail và Corporate ............... 40 3.2.2.2 Sự phân biệt hai nhóm khách hàng Retail và khách hàng Corporate .......... 44 3.3 Một số giải pháp để hoàn thiện việc đo lường rủi ro và phát triển của hoạt động cho thuê tài chính ...................................................................................................... 45 3.3.1 Giải pháp hoàn thiện cho mô phỏng đo lường rủi ro bằng phương pháp chọn mẫu có hoàn lại ......................................................................................................... 45 3.3.2 Giải pháp thúc đẩy sự phát triển bền vững của hoạt động cho thuê ............... 46 3.3.2.1 Quản trị rủi ro và xử lý nợ nấu : ................................................................... 46 3.3.2.2 Giải pháp nâng cao khả năng cạnh tranh của các Công ty CTTC ............... 48 3.3.2.3 Các chính sách tạo điều kiện hỗ trợ cho hoạt động CTTC phát triển .......... 49 3.4 Kiến nghị đối với cơ quan nhà nước .................................................................. 50 3.4.1. Đối với cơ quan quản lý nhà nước ................................................................. 50 3.4.2. Đối với Công ty CTTC................................................................................... 51 Kết luận chương 3 ................................................................................................... 53 KẾT LUẬN .............................................................................................................. 54 PHỤ LỤC ................................................................................................................. 56 Phụ lục 1. Bảng thống kê kết quả kinh doanh của các Công ty CTTC ..................... 56 Phụ luc 2. Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi 00 -11 ............. 57 Phụ luc 3. Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi 12-23 .............. 57 Phụ luc 4. Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi 24 -35 ............. 57 Phụ luc 5. Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi trên 36 ............ 58 Phụ luc 6. Thống kê phân phối tổn thất cho Equipment thuộc tuổi 00-11 ............... 58
Phụ luc 7. Thống kê phân phối tổn thất cho Equipment thuộc tuổi 12 – 23 ............. 58 Phụ luc 8. Thống kê phân phối tổn thất cho Equipment thuộc tuổi 24 – 35 ............. 59 Phụ luc 9. Thống kê phân phối tổn thất cho Equipment thuộc tuổi trên 36.............. 59 Phục lục 10. Lý thuyết về các phương pháp tiếp cận đề xuất bởi Ủy ban Basel. ..... 60 Phụ lục 11. Tổng quan của ba phương pháp theo khung đề nghị mới của Ủy ban Basel .......................................................................................................................... 62 Phụ lục 12. Công thức xác định sự quy định vốn yêu cầu ........................................ 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 66 A. Tài liệu tiếng việt : ............................................................................................... 66 B. Tài liệu tiếng anh : ............................................................................................... 67
DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT STT VIẾT TẮT NỘI DUNG 1 ALC I Công ty CTTC Ngân hàng Nông nghiệp & PT NT VN I 2 ALC II Công ty CTTC Ngân hàng Nông nghiệp & PT NT VN II 3 ACBL Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Á Châu 4 ANZL Công ty CTTC Ngân hàng ANZ 5 Automotive Tài sàn thuộc nhóm phương tiện 6 BLC 1 Công ty CTTC Ngân hàng Đầu tư Phát triển VN 1 7 BLC 2 Công ty CTTC Ngân hàng Đầu tư Phát triển VN 2 Hiệp ước được đưa ra bởi tổ chức giám sát ngân hàng đại diện thẩm 8 BIS quyền từ nhóm G10 thuộc các ngân hàng trung ương 11 nước. 9 CTTC Cho thuê Tài chính 10 CAR Vốn tự có trên tổng tài sản có rủi ro Tỷ lệ vỡ nợ tích lũy 11 CMR Tiếng anh : Cumulative mortality rate 12 Chailease Công ty CTTC Quốc tế Chailease 13 Corporate Nhóm khách hàng tập đoàn công ty, doanh nghiệp lớn Tổng dư nợ khách hàng tại thời điểm vỡ nợ 15 EAD Tiếng anh : Exposure at Default 16 Equipment Tài sản thuộc nhóm máy móc, thiết bị 17 Kexim VN Công ty TNHH MTV CTTC Kexim Việt Nam 18 ICBL Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Công thương VN Phương pháp đánh giá nội bộ - 19 IRB Tiếng anh : The Internal Rating Based Approach 20 IRBF Phương pháp đánh giá nội bộ cơ bản 21 IRBA Phương pháp đánh giá nội bộ nâng cao 22 LGD Giá trị tổn thất
Tiếng anh : Loss given deafault 23 Loss rate Tỷ lệ tổn thất Tỷ lệ vợ nợ biên tế 24 MMR Tiếng anh : the marginal mortality rate Kỳ hạn hiệu lực hợp đồng 25 M Tiếng anh : Maturity 26 NHTM Ngân hàng Thương mại 27 NHNN Ngân hàng Nhà nước Xác suất vợ nợ 28 PD Tiếng anh : Probability of Default Chỉ số nghiên cứu định lượng thứ ba đưa ra bởi Ủy ban Basel vào 29 QIS3 tháng 10 năm 2002 30 Re-Sampling Phương pháp chọn mẫu có hoàn lại Tỷ lệ thu hồi 31 RR Tiếng anh : Recovery Rate 32 Retail Nhóm khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ 33 SBL Công ty CTTC Ngân hàng Sacombank Tỷ lệ sống sót trong năm t 34 SR(t) Tiếng anh : Survival rate in t 35 VILC Công ty CTTC Quốc tế Việt Nam 36 VCBL Công ty TNHH MTV CTTC NH TMCP Ngoại thương VN Tỷ lệ thu hồi bình quân 37 WRR Tiếng anh : Weighted average Recovery Rate
DANH MỤC BẢNG BIỂU STT VIẾT TẮT NỘI DUNG Trang 1 Bảng 2.1 Doanh số cho thuê của VCBL 23 2 Bảng 2.2 Phân loại dư nợ theo thành phần kinh tế và loại tài sản 25 3 Bảng 2.3 Kết quả hoạt động kinh doanh của VCBL 26 4 Bảng 2.4 Mô tả dữ liệu thống kê mẫu 628 hợp đồng thuê 29 5 Bảng 2.5 Bình quân tỷ trọng và độ lệch chuẩn của xác suất vỡ nợ 31 6 Bảng 2.6 Tỷ lệ thu hồi phân loại theo tài sản và tuổi hợp đồng vỡ nợ 32 Tóm tắt các thống kê trong phân phối tổn thất với không sự phân 7 Bảng 2.7 33 biệc retail và corporate 8 Bảng 2.8 Tần suất phân phối theo phân loại corporate và retail 34 9 Bảng 2.9 Tóm tắt thống kê phân phối tổn thất trong danh mục retail 35 So sánh của sự yêu cầu vốn kết quả từ mô hình nội bộ chọn mẫu hoàn lại và các mô hình đề nghị của Ủy ban Basel cho 2 phân 10 Bảng 3.1 39 khúc tài sản (phương tiện và máy móc thiết bị) với không sự phân biệt Retail và Corporate 11 Phụ lục 1 Bảng thống kê kết quả kinh doanh của các Công ty CTTC 56 12 Phụ lục 11 Tổng quan của ba phương pháp theo khungđề nghị mới của Ủy 62 ban Basel 13 Phụ lục 13 So sánh của sự yêu cầu vốn kết quả từ mô hình nội bộ chọn mẫu hoàn lại và các mô hình đề nghị của Ủy ban Basel cho 2 phân 65 khúc tài sản với sự phân biệt Retail và Corporate
DANH MỤC HÌNH MINH HỌA STT VIẾT TẮT NỘI DUNG Trang 1 Hình 1.1 Ý tưởng xây dựng phân phối mẫu X 17 Yêu cầu/đòi hỏi vốn cho nhóm nợ khách hảng Retail và 2 Hình 3.1 39 khách hàng Corporate Quy định yêu cầu vốn dưới 4 phương pháp (tiêu chuẩn hóa, 3 Hình 3.2 IRBF, IRBA, mô hình nội bộ theo mô phỏng lấy mẫu hoàn 43 lại) cho phân khúc danh mục phương tiện Quy định yêu cầu vốn dưới 4 phương pháp (tiêu chuẩn hóa, 4 Hình 3.3 IRBF, IRBA, mô hình nội bộ) theo mô phỏng lấy mẫu hoàn 43 lại) cho phân khúc danh mục máy móc thiết bị Quy định yêu cầu vốn dưới 4 phương pháp cho nhóm khách 5 Hình 3.4 44 hàng Retail
1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Vấn đề nghiên cứu Dựa trên bài nghiên cứu “Credit Risk in the Leasing Business – Năm 2004 ” của Ông Mathias Schmit về ước lượng tổn thất rủi ro tín dụng bằng kỹ thuật Bootstrap trong lĩnh vực CTTC thông qua các mô hình đo lường rủi ro nội bộ ở khu vực Châu Âu. Ông Mathias Schmit cho rằng đối với lĩnh vực cho thuê sẽ mang lại tổn thất rủi ro tín dụng thấp và đánh giá sự lựa chọn tài sản vật chất bảo đảm tốt hơn bất động sản. Ngoài ra, Ông Mathias Schmit còn đưa các quy định yêu cầu về an toàn vốn tối thiểu thuộc lĩnh vực cho thuê, nhằm mang lại hiệu quả trong hoạt động kinh doanh. Mục tiêu thứ nhất của Ông Mathias Schmit, là cung cấp những kinh nghiệm hiểu biết tốt hơn về rủi ro tín dụng, liên quan đến danh mục cho thuê. Qua đó xác định phương pháp tiếp cận hiểu quả nhất. Mục tiêu thứ hai là ước tính lợi ích tiềm năng của sự phân bổ vốn bằng cách thiết lập sự phân biệt tính rủi ro giữa tập đoàn/doanh nghiệp lớn (viết tắt là Corporate) và cá nhân/doanh nghiệp nhỏ (viết tắt là Retail). Hiện nay trong bối cảnh thị trường tài chính tiền tệ đang diễn biến phức tạp và nảy sinh nhiều rủi ro tiềm ẩn, các tổ chức tín dụng thuộc lĩnh vực cho thuê cũng không tránh khỏi sự ảnh hưởng này. Do đó việc áp dụng các mô phỏng ước lượng rủi ro cần phải tăng cường nhằm phòng ngừa rủi ro hiệu quả. Đặc biệt trong lĩnh vực CTTC còn khá mới mẻ tại nước ta và chưa được quan tâm giám sát nhiều bởi Ngân hàng Nhà nước, luôn có sự tiềm ẩn rủi ro gây tổn thất lớn. Vì vậy Ngân hàng Nhà nước cần phải chú trọng việc giám sát, xây dựng mô phỏng ước lượng rủi ro tổn thất và đưa ra các tiêu chuẩn an toàn vốn. Từ đó, chúng ta sử dụng phương pháp chọn mẫu có hoàn lại để xây dựng mô phỏng mức độ tổn thất tín dụng tại Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương VN – CN Tp.HCM, qua đó xác định mức vốn yêu cầu tối thiểu cho từng danh mục đầu tư.
2 Tính cấp thiết của đề tài: Từ năm 2011 - 2012, tình hình nợ xấu tại các tổ chức tín dụng có xu hướng tăng mạnh, trong đó Công ty CTTC có mức nợ xấu cao nhất bình quân gần 50%, đã bộc lộ nhiều hạn chế, khuyết điểm, đặc biệt trong khâu giám sát và quản lý vốn đầu tư danh mục cho thuê. Theo đó, để đảm bảo cho hoạt động đầu tư cho thuê phát triển bền vững, chúng ta cần xây dựng các quy định an toàn vốn tối thiểu cho mỗi danh mục đầu tư. Vì vậy tôi quyết định chọn đề tài “ Đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động Cho thuê Tài chính_Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại” cho luận văn tốt nghiệp của mình. 2. Mục tiêu nghiên cứu đề tài Mục tiêu đề tài nghiên cứu tập trung các bước sau : Ban đầu, đề tài tập trung đi vào tính toán các chỉ số đo lường rủi ro, bao gồm: Xác suất vỡ nợ, Tỷ lệ tổn thất và phân loại danh mục đầu tư theo tính chất loại tài sản và thời gian cho thuê tài chính. Thứ hai, dựa trên các kết quả đo lường rủi ro, đề tài xây dựng mô phỏng đo lường rủi ro của các danh mục đầu tư cho thuê bằng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại. Thứ ba, đề tài tiếp tục so sánh các kết quả tổn thất với các quy định an toàn vốn đòi hỏi của Hiệp ước Basel trong hoạt động CTTC. Từ đó, đề tài rút ra kết luận về mức độ rủi ro và tiêu chuẩn an toàn vốn cần thiết cho các danh mục đầu tư cho thuê nhằm hạn chế rủi ro. 3. Đối tượng nghiên cứu Xem xét kết quả hoạt động tại thị truờng CTTC Việt Nam và chọn mẫu mô phỏng danh mục đầu tư cho thuê tại Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM 4. Phạm vi nghiên cứu Hệ thống công ty CTTC tại thị trường Việt Nam mà chủ yếu là tại Công ty Cho thuê Tài chính Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam
3 5. Phương pháp nghiên cứu Sử dụng nhiều phương pháp định tính và định lượng : - Phương pháp định tính bằng bảng : Nêu lên kết quả kinh doanh của các công ty CTTC và thống kê số liệu các danh mục cho thuê. - Phương pháp định lượng bằng phần mềm SPSS 20: chạy phân phối tổn thất tín dụng tại mức tin cậy 99.5% dựa trên phương pháp lấy mẫu có hoàn lại bằng kỹ thuật Bootstrap. - Nguồn dữ liệu : Từ các nguồn Hiệp hội CTTC, Ngân hàng Nhà nước cho việc phân tích ngành cho thuê trong khoảng thời gian 8 năm từ 2003 đến 2011. Còn đối với nguồn dữ liệu đáp ứng cho việc nghiên cứu đo lường tại Công ty CTTC NH TMCP Ngoại thương VN – CN HCM trong khoảng thời gian 5 năm từ 2007 đến 30/06/2012. 6. Kết cấu luận văn Luận văn gồm có 3 chương ngoài phần giới thiệu và kết luận GIỚI THIỆU CHUNG CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU CÓ HOÀN LẠI TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH CHƯƠNG 2 : KIỂM ĐỊNH MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH CHƯƠNG 3 : THẢO LUẬN MÔ HÌNH VỚI HIỆP ƯỚC BASEL VÀ MỘT SỐ GIẢI PHÁP GÓP PHẦN HOÀN THIỆN HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH KẾT LUẬN
4 CHƯƠNG 1 : LÝ THUYẾT MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU HOÀN LẠI TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH 1.1. Rủi ro tín dụng 1.1.1 Khái nhiệm Rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng là rủi ro quan trọng nhất trong hoạt động của các tổ chức tín dụng, đó là rủi ro đối tác vi phạm nghĩa vụ trả nợ. Theo các quy định, rủi ro tín dụng được chia ra như sau : Rủi ro vỡ nợ Rủi ro giảm uy tín Rủi ro nguy cơ, tức là sự bất trắc về giá trị tương lai của khoản tiền có thể thua lỗ vào thời điểm vỡ nợ chưa biết. Thua lỗ do vỡ nợ (LGD) thường ít hơn lượng tiền phải trả bởi vì sự phục hồi nhờ đảm bảo hay thế chấp của bên thứ ba. Rủi ro đối tác là một hình thức rủi ro tín dụng cụ thể xuất phát từ phái sinh, có thể chuyển đổi từ đối tác này sang đối tác khác. 1.1.2 Rủi ro vỡ nợ Rủi ro vỡ nợ là khi người đi vay không thể đáp ứng được nghĩa vụ trả nợ. Vỡ nợ gây ra thua lỗ một phần hoặc toàn phần đối với khoản tiền được cho vay. Có nhiều sự kiện vỡ nợ : chậm trễ trong nghĩa vụ trả nợ, tái cấu trúc nghĩa vụ trả nợ do sụt giảm uy tín tín dụng của người đi vay bị phá sản. Chậm trễ trả nợ không giống như vỡ nợ đơn thuần, tức là khả năng không thể đáp ứng nghĩa vụ trả nợ. Sự chậm trễ này có thể được giải quyết trong thời gian ngắn. Riêng tái cấu trúc, nếu bắt nguồn từ sự mất khả năng trả nợ (trừ khi cấu trúc nợ thay đổi), rất giống với vỡ nợ. Vỡ nợ đơn thuần có nghĩa là không trả nợ vĩnh viễn. Về mặt khái niệm, vỡ nợ được coi như một “trạng thái hấp thụ”, khi xác suất tránh được vỡ nợ bằng không. Điều này không thực tế, bởi vì cá nhân có thể vỡ nợ
5 cho khoản vay để tiêu dùng, nhưng có thể đáp ứng nghĩa vụ tài chính của họ vào một thời điểm khác. Ở Mỹ và các nước, luật phá sản được đặt ra để tối đa hóa khả năng sống sót của một công ty vỡ nợ, và đòi hỏi một kế hoạch kinh doanh có khả năng thành công, có thể với các doanh nghiệp khác. Do đó, tình trạng vỡ nợ có thể chỉ tạm thời. Vỡ nợ tùy thuộc vào luật lệ và quy ước. Luật phổ biến là việc không trả nợ kéo dài, ít nhất 90 ngày, tuy nhiên định nghĩa này không áp dụng ở tất cả mọi nơi. Ví dụ, các đơn vị xếp hạng cho các nhà đầu tư vỡ nợ tính từ ngày đầu tiên vi phạm nghĩa vụ trả nợ. Ở đây, rủi ro của người phát hành liên quan rủi ro tín dụng của người phải trả nợ, khác biệt với rủi ro của cổ phần, tùy thuộc vào tính chất của công cụ và đặc tính tín dụng. 1.2. Các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng 1.2.1. Giới thiệu chung về Giá trị có rủi ro (VaR- Value at Risk) Giá trị có rủi ro (ký hiệu là VaR) là một phương pháp đánh giá rủi ro bằng cách sử dụng các công cụ toán học và thống kê. Một cách khái quát, VaR được đo lường như tổn thất tối đa ở tình huống xấu nhất trong một khoảng thời gian xác định với một xác suất cho trước (thường gọi là độ tin cậy), VaR được xác định theo cách này được gọi là VaR tuyệt đối. Trong hoạt động cho thuê tài chính, nhằm mục đích xác định vốn mà tổ chức cho thuê cần nắm giữ, VaR thường được xác định bằng chênh lệch giữa tổn thất ngoài dự tính (Unexpected Loss) và tổn thất dự tính (Expected Loss), trong đó tổn thất dự tính và tổn thất ngoài dự tính được xác định từ phân phối tổn thất trong tương lai của tổ chức cho thuê tài chính. Trong hoạt động tín dụng, tổn thất dự tính được xem như là một chi phí, loại chi phí thể hiện bản chất của kinh doanh tín dụng là kinh doanh rủi ro. Các tổ chức tín dụng thường trích lập dự phòng để bù đắp chi phí này. VaR thường được các giao dịch sử dụng rộng rãi, ngay cả trong những trường hợp mà các chương trình phòng ngừa rủi ro của các nhà giao dịch gần như luôn luôn làm cho họ có độ nhạy cảm rất bé đối với thị trường. Các nhà giao dịch
6 mà còn cảm nhận việc sử dụng VaR có tầm quan trọng đặc biệt như thế, huống hồ gì những người sử dụng cuối cùng. Trong thực tế, các nghiên cứu đã cho thấy rằng, số lượng những người sử dụng cuối cùng dùng VaR để quản trị rủi ro ngày càng nhiều. Ý tưởng đằng sau VaR chính là xác định phân phối xác suất những nguồn gốc cơ bản của rủi ro và tìm cách cô lập tỷ lệ phần trăm xuất hiện các kết quả xấu nhất. Việc tính VaR trong thực tế hoàn toàn không đơn giản. Vấn đề cơ bản là xác định phân phối xác suất gắn liền với giá trị danh mục. Điều này đòi hỏi phải tính giá trị kỳ vọng, độ lệch chuẩn, hệ số tương quan trong số các công cụ tài chính. Cơ chế xây dựng phân phối xác danh mục sẽ tương đối dễ dàng khi có các nhập liệu thích hợp. Giả định danh mục cho thuê tài chính có hai tài sản có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng là E(R1) và E(R2) và độ lệch chuẩn là 1 , 2 .Hệ số tương quan của tỷ suất sinh lợi giữa chúng là . Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục là bình quân gia quyền của tỷ suất sinh lời kỳ vọng của tài sản 1 và tài sản 2. E(Rp) = w1E(R1) + w2E(R2) Trong đó, w1 và w2 là tỷ trọng đầu tư vào tài sản 1 và tài sản 2. Độ lệch chuẩn danh mục là p = w12 2 1 w22 2 2 2w1w2 1 2 Trong đó, 1 2 là hiệp phương sai giữa tài sản 1 và tài sản 2. 1.2.2. Các phương pháp tính VaR Mặc dù hầu như các tổ chức tín dụng ở các nước phát triển đều áp dụng mô hình đo lường rủi ro tín dụng khác nhau phù hợp với đặc điểm riêng của mỗi tổ chức tín dụng, các mô hình tính VaR hiện nay đều dựa trên bốn nhóm mô hình chính : CreditMetrics của JP Morgan, PortfolioManager của KMV, CreditRisk+ của Credit Suisse, và CreditPortfolioView của McKinsey. Để ước lượng phân phối tổn thất của danh mục tín dụng, các thông số cần
7 thiết bao gồm: (1) Xác xuất không hoàn trả của khách hàng, (2) Tổn thất tín dụng trong trường hợp khách hàng không hoàn trả (có tính đến nợ được thu hồi khi khách hàng không hoàn trả, ví dụ như thanh lý tài sản đảm bảo), và (3) Tương quan không hoàn trả giữa các khách hàng. Thông số (1) tương đối phức tạp và thường được ước lượng trực tiếp, xem như là một dữ liệu đầu vào cụ thể của các mô hình rủi ro tín dụng. Thông số (2) được ước lượng bằng cách ấn định từ đầu thông qua đánh giá giá trị tài sản đảm bảo, hoặc có thể được ước lượng bằng cách mô phỏng. Thông số (3) có thể được ước lượng trực tiếp như một dữ liệu đầu vào cụ thể của mô hình, nhưng cũng có thể được ước lượng gián tiếp như một giá trị ẩn trong các thông số khác. Các mô hình sử dụng các cách tiếp cận khác nhau để tìm ra các thông số này. Khi tất cả các thông số trên đã được ước lượng, VaR tín dụng có thể được xác định dễ dàng. Các mô hình tính VaR trên đều phải dựa trên cơ sở tính toán của một trong ba phương pháp tính VaR chủ yếu sau : a. Phương pháp phân tích còn gọi là phương pháp hiệp phương sai – phương sai, phương pháp này sử dụng những hiểu biết về các giá trị nhập liệu và những mô hình định giá có liên quan cùng với việc giả định đây là phân phối chuẩn. Khi sử dụng phương pháp phân tích thực hiện cho danh mục lớn rất phức tạp. Trong các định chế lớn, có hàng ngàn nguồn rủi ro. Các bất ổn và hệ số tương quan của các nguồn rủi ro khác nhau phải được tính toán và kết hợp thành độ bất ổn riêng rẽ của danh mục. Như vậy, thuận lợi và bất lợi chủ yếu của phương pháp phân tích đều chính là độ tin cậy của chúng trên giả định phân phối chuẩn. b. Phương pháp lịch sử ước tính phân phối xác suất về kết quả danh mục bằng việc thu thập số liệu kết quả trong quá khứ của danh mục và sử dụng kết quả này để đánh giá phân phối xác suất trong tương lai. Rõ ràng phương pháp này dựa trên giả định phân phối xác suất quá khứ là một ước tính khá chính xác cho phân phối xác tương lai. Vấn đề lớn nhất ở chỗ là liệu phân phối chuẩn trong quá khứ có được lập lại trong tương lai hay không. Tuy nhiên, vấn đề này có thể giải quyết bằng cách sử dụng tỷ suất lợi nhuận lịch sử nhưng áp dụng trọng số mới chứ không
8 áp dụng trọng số lịch sử cho mỗi tài sản trong danh mục. Một hạn chế khác của phương pháp lịch sử là phương pháp này đòi hỏi lựa chọn một thời kỳ mẫu. Kết quả có thể bị tác động do quy mô của mẫu được chọn lựa lớn như thế nào. Những lợi ích chính của phương pháp lịch sử :  Không cần phải tìm công thức tương quan và độ biến động vì nó ẩn trong dữ liệu lịch sử.  Không cần dựa vào giả định phi thực tế về phân phối chuẩn. Quá trình gồm các bước sau :  Xác định chuỗi dữ liệu giá trị lịch sử của các nhân tố rủi ro.  Biến chuỗi này thành những thay đổi phần trăm.  Áp dụng những thay đổi phần trăm này cho những giá trị nhân tố rủi ro hiện tại để sao chép những thay đổi trong quá khứ vào giá trị hôm nay của các nhân tố rủi ro.  Tính giá trị của hợp đồng đầu tư từ mỗi thay đổi lịch sử của nhân tố rủi ro.  Xây dựng phân phối hàng ngày của danh mục đầu tư  Tím bách phân thua lỗ của mỗi mức tin cậy từ 95% đến 99%. c. Phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Phương pháp này dựa trên ý tưởng là tỷ suất sinh lợi danh mục có thể được mô phỏng khá dễ dàng. Việc mô phỏng đòi hỏi nhập liệu về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, độ lệch chuẩn, và hệ số tương quan cho mỗi công cụ tài chính. Mô phỏng Monte Carlo có lẽ là phương pháp được các công ty chuyên nghiệp sử dụng một cách rộng rãi, là sự kết hợp nhiều đặc điểm tốt nhất của hai phương pháp trên. Bởi vì nó cho phép người sử dụng giả định bất kỳ mức phân phối xác suất nào và có thể nắm giữ các danh mục tương đối phực tạp. Tuy nhiên, càng lưu ý rằng, danh mục càng phức tạp thì cần phải sử dụng đến máy tính càng nhiều. Thực vậy, mô phỏng Monte Carlo là phương pháp đòi hỏi tính toán bằng máy tính nhiều nhất. Có hai dạng mô phỏng Monte Carlo : mô phỏng Monte Carlo lưới và mô phỏng Monte Carlo toàn phần.