Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Hệ thống XHTD nội bộ và mô hình xác suất vỡ nợ tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN THANH NHÃ

HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ VÀ MÔ HÌNH

XÁC SUẤT VỠ NỢ TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI

THƯƠNG VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN THANH NHÃ

HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ VÀ MÔ HÌNH

XÁC SUẤT VỠ NỢ TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI

THƯƠNG VIỆT NAM

Chuyên ngành Tài Chính- Ngân Hàng

( Hướng ứng dụng)

Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Hồ Viết Tiến

TP. Hồ Chí Minh - 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng luận văn: “Hệ thống XHTD nội bộ và mô hình xác suất

vỡ nợ tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại Thương Việt Nam” là công trình

nghiên cứu độc lập của tôi.

Các số liệu sử dụng trong bài nghiên cứu là trung thực và có nguồn gốc trích

dẫn rõ ràng; các phân tích đánh giá là của tôi và chưa được công bố trong bất cứ công

trình nào.

TP. HCM, ngày … tháng …. năm 2020

Tác giả

Trần Thanh Nhã

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT SỬ DỤNG TÓM TẮT ABSTRACT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 1 1.1. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu .................................................................. 1 1.2. Xác định vấn đề nghiên cứu ............................................................................. 3 1.3. Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 4 1.4. Phương pháp nghiên cứu định tính .................................................................. 4 1.5. Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu .......................................................................... 5 1.6. Kết cấu bài nghiên cứu ..................................................................................... 5 CHƯƠNG 2: XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ............................................. 7 2.1. Giới thiệu về VCB ............................................................................................ 7 2.1.1. Giới thiệu sơ lược về VCB ................................................................................ 7 2.1.2. Khái quát tình hình hoạt động kinh doanh của VCB ....................................... 8 2.1.3. Thành tựu của VCB về hoạt động QTRRTD trong những năm gần đây: ...... 10 2.2. Biểu hiện của vấn đề ...................................................................................... 11 2.3. Xác định vấn đề .............................................................................................. 13 CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..... 15 3.1. Cơ sở lý thuyết ............................................................................................... 15 3.1.1. Các phương pháp đo lường RRTD ................................................................. 15 3.1.1.1. Mô hình của các tổ chức xếp hạng Moodys, S&P & Fitch ......................... 15 3.1.1.2. Mô hình lượng hóa RRTD ............................................................................ 18 3.1.2. Hệ thống XHTD nội bộ .................................................................................. 20 3.1.3. Mô hình xác suất vỡ nợ .................................................................................. 23 3.1.4. Ưu nhược điểm của các phương pháp đo lường RRTD ................................. 24 3.2. Quy định về Hiệp ước vốn Basel II về quản trị RRTD .................................. 26 3.2.1. Phương pháp tiêu chuẩn ................................................................................ 27 3.2.2. Phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ (IRB) ............................................... 27 3.2.3. Phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ nâng cao (AIRB) ............................. 28 3.2.4. Tiêu chuẩn Basel II về XHTD ........................................................................ 29 3.3. Tổng quan các công trình nghiên cứu trước đây ............................................ 30 3.3.1. Một số nghiên cứu nước ngoài ....................................................................... 30 3.3.2. Nghiên cứu trong nước về hệ thống XHTDNB và mô hình xác suất vỡ nợ ... 31 3.3.3. Khoảng trống nghiên cứu ............................................................................... 33 3.4. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 34 3.4.1. Phương pháp phân tích định tính ................................................................... 34 3.4.2. Phương pháp khảo sát phỏng vấn .................................................................. 34

3.4.3. Các phương pháp khác .................................................................................. 35 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG VỀ HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ THEO MÔ HÌNH XÁC SUẤT VỠ NỢ TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM ................................................................ 36 4.1. Các quy định về XHTD của VCB .................................................................. 36 4.1.1. Quy trình XHTD KHDN tại VCB ................................................................... 36 4.1.1.1. Xác định bộ chỉ tiêu của đối tượng chấm điểm ........................................... 36 4.1.1.2. Đánh giá các chỉ tiêu tài chính .................................................................... 36 4.1.1.3. Đánh giá các chỉ tiêu phi tài chính .............................................................. 37 4.1.1.4. Thực hiện đánh giá các yếu tố điều chỉnh ................................................... 37 4.1.1.5. Tổng hợp điểm và xếp loại ........................................................................... 37 4.1.2. Hệ thống XHTD của VCB .............................................................................. 38 4.1.2.1. Cấu trúc chung của hệ thống chấm điểm XHTD ......................................... 38 4.1.2.2. Sơ lược về Hệ thống XHTDNB (Credit Rating – CR) .................................. 38 4.1.2.3. Mô hình xác suất vỡ nợ (Probability of default – PD) ................................ 40 Trong đó: ................................................................................................................... 49 4.1.2.4. So sánh kết quả chấm điểm phân loại nợ giữa hai mô hình CR – PD ........ 51 4.1.2.5. Phân tích về sự khác biệt giữa hai mô hình CR – PD ................................. 56 4.1.2.6. Ảnh hưởng của kết quả mô hình XHTD đến hoạt động kinh doanh của VCB 4.2. Tổng hợp ý kiến phản hồi về thực tiễn áp dụng mô hình XHTD tại VCB .... 59 4.2.1. Ý kiến phản hồi của các cán bộ thẩm định tại Chi nhánh ............................. 60 4.2.2. Nhận định của Chuyên gia Phê duyệt tín dụng Trụ sở chính ........................ 66 4.2.3. Phỏng vấn các Chuyên viên cấp cao trong Nhóm định lượng – Quant Team tại Trụ sở chính .............................................................................................. 67 5.1. Tiến trình áp dụng MH XHTD của VCB đáp ứng chuẩn mực Basel II ........ 70 5.1.1. VCB đáp ứng chuẩn mực Basel II theo phương pháp tiêu chuẩn .................. 73 5.1.2. VCB đáp ứng chuẩn mực Basel II theo phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ cơ bản – FIRB ................................................................................................ 73 5.2. Đề xuất áp dụng hệ thống XHTDNB theo mô hình PD ................................. 74 5.3. Kiến nghị cho việc nâng cao hiệu quả của mô hình XHTD theo PD tại VCB ........................................................................................................................ 75 5.4. Giải pháp nâng cao hiệu quả mô hình PD ...................................................... 77 5.4.1. Đề xuất phương án phân loại nợ và trích lập DPRR theo PD....................... 77 5.4.2. Đề xuất giải pháp đưa vào mô hình PD cấu phần điều kiện thương mại ...... 79 5.5. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo ........................................ 84 KẾT LUẬN .............................................................................................................. 86 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1. Chỉ số tài chính của VCB (2012 – 2018) ................................................... 8

Bảng 3.1. Xếp hạng dài hạn của Moody’s ................................................................ 16

Bảng 3.2. Ý nghĩa xếp hạng của S&P ....................................................................... 17

Bảng 4.1. Phân hạng CR theo nhóm nợ .................................................................... 39

Bảng 4.2. Phân loại rủi ro theo các mức điểm và xếp hạng tại VCB theo mô hình CR .. 39

Bảng 4.3. Phân hạng PD theo nhóm nợ .................................................................... 41

Bảng 4.4. Kết quả XHTD PD theo phân hạng .......................................................... 50

Bảng 4.5. Cơ cấu nhóm nợ của VCB (2013 – 2018) ................................................ 56

Bảng 5.1. Kết quả đáp án khảo sát phỏng vấn đề xuất giải pháp .............................. 75

Bảng 5.2. Tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể đối với các nhóm nợ ............................... 77

Bảng 5.3. Kết quả phân loại nợ và giá trị trích lập DPRR theo CR - PD ................. 78

Bảng 5.4. Thống kê số quan sát vỡ nợ với tỷ lệ doanh số tiền về tương ứng tại VCB .... 76

Bảng 5.5. Thống kê số quan sát vỡ nợ tương ứng với tỷ trọng số dư tiền gửi có kỳ

hạn bình quân tại VCB/tỷ trọng dư nợ bình quân tại VCB ....................................... 77

DANH MỤC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ

Hình 2.1. Cơ cấu cổ đông của VCB (2018) ................................................................ 7

Hình 2.2. Mô hình quản trị của VCB (2018) .............................................................. 8

Hình 2.3. Tăng trưởng quy mô tổng tài sản 2012 – 2018 ........................................... 9

Hình 2.4. Tăng trưởng quy mô vốn CSH và vốn điều lệ 2012 – 2018 ....................... 9

Hình 2. 5. Kết quả kinh doanh ROA và ROE giai đoạn 2012 - 2018 ....................... 10

Biểu đồ 4.1. Kết quả vỡ nợ PD trong quá khứ (2008-2016) ..................................... 41

Biểu đồ 4.2. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD CR kỳ 2/2018 .............................. 51

Biểu đồ 4.3. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD PD kỳ 2/2018 ............................... 51

Biểu đồ 4.4. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD CR kỳ 1/2019 .............................. 52

Biểu đồ 4.5. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD PD kỳ 1/2019 ............................... 52

Biểu đồ 4.6. Biểu đồ phân bổ KH theo xếp hạng PD: .............................................. 53

Biểu đồ 4.7. Biểu đồ phân bổ dư nợ theo xếp hạng PD: ........................................... 54

Biểu đồ 4.8. Biểu đồ phân bổ dư nợ theo xếp hạng CR:........................................... 54

Biểu đồ 4.9. Biểu đồ tần số XHTD PD qua thời gian ............................................... 55

Biểu đồ 5.1. Mối liên hệ giữa số quan sát vỡ nợ và doanh số chuyển tiền về

VCB/Doanh số tiền về (ghi nhận trên Báo cáo lưu chuyển tiền tệ). ......................... 81

Biểu đồ 5.2. Tỷ lệ vỡ nợ và mối quan hệ với tỷ trọng tiền gửi có kỳ hạn bình quân/dư

nợ bình quân .............................................................................................................. 82

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT SỬ DỤNG

CN NHNN : Chi nhánh Ngân hàng nước ngoài

CR DN DPRR HĐQT KH KHDN NH NHNN NHTM NHTMCP PD PDTD QĐ QLRRTD QTRRTD ROA : Hệ thống Xếp hạng tín dụng nội bộ : Doanh nghiệp : Dự phòng rủi ro : Hội đồng quản trị : Khách hàng : Khách hàng doanh nghiệp : Ngân hàng : Ngân hàng Nhà nước : Ngân hàng thương mại : Ngân hàng thương mại cổ phần : Mô hình xác suất vỡ nợ : Phê duyệt tín dụng : Quyết định : Quản lý rủi ro tín dụng : Quản trị rủi ro tín dụng : Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản

ROE : Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu

RRTD TCTD TMCP TSC : Rủi ro tín dụng : Tổ chức tín dụng : Thương mại cổ phần : Trụ sở chính

TT NHNN : Thông tư Ngân hàng Nhà nước

VCB : Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam.

: Xếp hạng tín dụng : Xếp hạng tín dụng nội bộ

XHTD XHTDNB

TÓM TẮT

Một trong những biện pháp quản trị RRTD của NHTM là sử dụng các mô hình

phân tích để chấm điểm về tình hình tài chính, uy tín và chất lượng tín dụng của KH,

từ đó có thể chọn lọc KH tốt và có chính sách ưu đãi, cho vay phù hợp đối với từng

đối tượng KH nhằm hạn chế tổn thất và phòng ngừa RRTD là rủi ro chiếm tỷ trọng

lớn nhất trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng. XHTDNB đóng vai trò quan

trọng đối với các cấp quản trị NH trong việc định giá cấp hạn mức cho vay và các

quyết định về QTRRTD về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro của khoản cấp

tín dụng, do đó việc hiểu rõ về cách thức xây dựng và chấm điểm mô hình XHTD

thực sự có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh đặt việc kiểm soát chất lượng tín dụng

lên hàng đầu trong công tác QTRR đối với các TCTD như hiện nay.

Với quá trình hình thành và phát triển của một trong bốn ngân hàng TMCP

được thành lập đầu tiên tại Việt Nam, trong vòng 10 năm trở lại đây, VCB đã xây

dựng và từng bước hoàn thiện mô hình XHTDNB trên cơ sở tuân thủ theo các Thông

tư của NHNN và đáp ứng chuẩn mực của Basel II.

Đề tài nghiên cứu thực hiện phân tích chi tiết trên mô hình xác suất vỡ nợ áp

dụng đối với doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại VCB, bằng phương pháp nghiên

cứu định tính và khảo sát phỏng vấn các chuyên gia phê duyệt tín dụng trụ sở chính

và các cán bộ tín dụng trong hệ thống, một vài câu hỏi phỏng vấn trực tiếp các chuyên

viên cao cấp trong Nhóm định lượng – Quant team. Sau khi tổng hợp ý kiến phản

hồi, đề tài cũng đánh giá những điểm hạn chế của mô hình XHTD đang áp dụng, từ

đó đưa ra các kiến nghị và đề xuất giải pháp góp phần cải thiện mô hình XHTDNB

của VCB.

Chính vì vậy, xuất phát từ lý luận và thực tiễn, tác giả chọn đề tài “HỆ

THỐNG XHTD NỘI BỘ VÀ MÔ HÌNH XÁC SUẤT VỠ NỢ TẠI NGÂN HÀNG

TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM” làm luận văn nghiên cứu. Đề tài của tác

giả nhằm đóng góp một số ý kiến vào mục đích hoàn thiện Hệ thống XHTD nội bộ

dựa trên mô hình xác suất vỡ nợ tại VCB, tiến tới bổ sung và cải tiến hệ thống nhằm

phù hợp hơn với chính sách tín dụng của VCB trong thời gian qua, tuân thủ theo

thông tư của NHNN và đáp ứng chuẩn mực Basel II.

Từ khóa: Hệ thống XHTD nội bộ, Mô hình xác suất vỡ nợ - PD, Quản trị

RRTD, Phân loại nợ, Basel II

ABSTRACT

One of the management measures of commercial banks is to use analytical

models to score customers' credit quality so that they can select good customers and

have appropriate policies for each. Credit Rating plays an important role for bank

administrators in loan pricing and credit risk management decisions as well as debt

classification and loan provisioning.

With the experience of one of the first four joint stock commercial banks in

Vietnam, VCB has now completed the Internal Credit Rating Model based on

compliance with the Circulars of the State Bank and meeting Basel II standards. .

The project has conducted detailed studies on the probability of default model

applicable to businesses with credit relationships at VCB, by qualitative research

methods and interviews with credit officers, and credit approval experts at

headquarters, some directly interviews of senior experts in Quantitative Team - Quant

team. After summarizing the feedback, the thesis also assessed some limitations of

the current credit rating model, thereby making recommendations and proposing

solutions to improve the Internal Credit Rating model of VCB.

Therefore, based on the theory and practice, the author chose the topic

"INTERNAL CREDIT RATING SYSTEM AND PROBABILITY OF DEFAULT

MODEL AT JOINT STOCK COMMERCIAL BANK FOR FOREIGN TRADE OF

VIETNAM" as research dissertation. The author's thesis aims to contribute some

ideas for the purpose of completing the internal credit rating system based on the

default probability model at VCB, proceeding to supplement and improve the system

better that suit the VCB's credit policies over the past time, comply with the SBV's

circular and meet Basel II standards.

Keywords: Internal credit rating system, Probability of default model - PD,

Credit risk management, Debt classification, Basel II

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu

Trong những năm qua, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã đề ra chiến lược dài

hạn và các chính sách tiền tệ linh hoạt để điều hành hoạt động của ngành ngân hàng

và hỗ trợ tích cực cho sự tăng trưởng nhanh và bền vững của nền kinh tế. Tiến trình

xây dựng một ngành NH VN lành mạnh đã đánh dấu được những bước tiến đáng kể

trong việc tái cấu trúc ngành ngân hàng, giảm số lượng ngân hàng yếu kém, nâng cao

năng lực của các NHTM đặc biệt là về chất lượng tài sản, khả năng sinh lời, hệ số an

toàn vốn và năng lực quản trị, đặc biệt là trong công tác QTRRTD. Trong khuôn khổ

đó, NHNN đã chủ động xây dựng lộ trình triển khai và áp dụng Basel II đối với hệ

thống các NHTM từ năm 2014.

Basel II là phiên bản thứ hai của Hiệp ước Basel, trong đó đưa ra các nguyên

tắc chung và các chuẩn mực của ủy ban Basel về giám sát ngân hàng, được ban hành

từ tháng 6/2004. Ngân hàng trung ương Singapore, ngay trong năm 2005 đã ra dự

thảo để triển khai Basel II trên toàn hệ thống, với thông cáo “Mục tiêu của Basel II là

giúp tăng cường thực tiễn quản trị rủi ro cho các ngân hàng Singapore, từ đó đóng

góp vào một hệ thống tài chính an toàn và lành mạnh và tăng cường năng lực cạnh

tranh dài hạn cho các ngân hàng Singapore”, và với thông cáo ngày 14/12/2007,

Basel II chính thức áp dụng tại Singapore từ 1/1/2008. Tương tự Singapore, tháng

9/2005 Ngân hàng trung ương Hồng Kông cũng đánh giá “Với những lợi ích thiết

thực của việc áp dụng Basel II đối với sự an toàn và ổn định của hệ thống ngân hàng

và đối với uy tín của Hồng Kông với vai trò là một trung tâm tài chính quốc tế, Hồng

Kông đã nhanh chóng và chủ động đưa các yêu cầu của Basel II vào hệ thống quy

định của ngành ngân hàng”.

Sau khi đã đánh giá được năng lực thực tế của các ngân hàng Việt Nam, NHNN

đã quyết định chọn 10 ngân hàng để thí điểm chuẩn mực tính toán vốn theo phương

pháp tiêu chuẩn của Basel II. Các ngân hàng chủ động thực hiện, triển khai và đến

năm 2018 đã có ngân hàng thành công trong việc hoàn tất triển khai Basel II theo

phương pháp tiêu chuẩn, là động lực để các ngân hàng còn lại trong danh sách thí

điểm Basel II và tất cả các ngân hàng còn lại nhanh chóng thực hiện các hành động

để tuân thủ Basel II. Các ngân hàng thành công trong việc hoàn tất triển khai Basel II

cũng là các ngân hàng hàng đầu trong quản trị rủi ro và hiệu quả hoạt động, với chất

lượng tài sản hàng đầu, không còn dư nợ trái phiếu tại VAMC, các hệ số an toàn và

thanh khoản lành mạnh, hệ số sinh lời thuộc nhóm cao nhất ngành và đang tăng trưởng

rất năng động.

Để triển khai đề án Basel II, NHNN đã ban hành thông tư số 41/2016/TT-

NHNN quy định tỷ lệ an toàn vốn đối với TCTD (theo phương pháp tiêu chuẩn của

Basel II) và Thông tư số 13/2018/TT-NHNN quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ

của NHTM nhằm tạo khung pháp lý để các ngân hàng thực hiện ba trụ cột của Basel

II. TT13/2018/TT-NHNN có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01 tháng 01 năm 2019 là

thông tư sửa đổi bổ sung một số nội dung của Thông tư 44/2011/TT-NHNN ngày

29/12/2011 của Thống đốc NHNN Việt Nam quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ

và kiểm toán nội bộ của TCTD, CN NHNN. Ngoài ra còn có TT36/2014/TT-NHNN

quy định về các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của các TCTD, thông

tư 06 sửa đổi một số điều của TT36 nhằm đưa các ngân hàng vào quỹ đạo hoạt động

ngày càng an toàn hơn theo chuẩn mực quốc tế.

VCB là một trong những ngân hàng đáp ứng được tiêu chuẩn Basel II theo

cách tiếp cận tiêu chuẩn bằng cách ban hành những chính sách, quy định, quy chế,

mô hình, hệ thống kiểm soát nội bộ tuân thủ theo hai thông tư do Ngân hàng nhà nước

ban hành là TT13 và TT41 (VCB được áp dụng thông tư này trước thời hạn, sớm 01

năm so với yêu cầu, vào đầu tháng 1/2020). Tuy nhiên, VCB chỉ mới áp dụng theo

phương pháp tiêu chuẩn và phương pháp XHTD nội bộ cơ bản. Việc đạt chuẩn Basel

II theo phương pháp tiếp cận nâng cao hiện tại vẫn còn một khoảng cách khá xa.

Nghiên cứu này sẽ phân tích và làm rõ những Quy định về Hệ thống XHTD nội bộ

theo mô hình xác suất vỡ nợ của Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam đáp

ứng được một số nội dung cơ bản của TT13/2018/TT-NHNN liên quan đến việc quản

lý RRTD trong hệ thống kiểm soát nội bộ của Ngân hàng.

Quy trình XHTD nội bộ thông qua Mô hình xác suất vỡ nợ được áp dụng để

chấm điểm KH doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, từ thực

trạng kết quả XHTD nội bộ của VCB trong các kỳ, kết quả nhóm nợ trước và sau khi

chấm điểm PD cho đến việc đưa ra kiến nghị, giải pháp để hoàn thiện hệ thống XHTD

nội bộ tại VCB để khoảng cách giữa việc đáp ứng Basell II theo phương pháp nâng

cao ngày càng gần hơn. Tuy nhiên, việc tiếp cận dự án xây dựng các mô hình xếp

hạng RRTD dựa trên Xác suất vỡ nợ (PD) từ những tháng cuối năm 2017 chấm điểm

đối với KH tín dụng bán buôn của Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam vẫn tồn tại

nhiều vướng mắc và khó khăn.

Với các lý do trên, tác giả chọn nghiên cứu đề tài “Hệ thống Xếp hạng tín

dụng nội bộ và Mô hình xác suất vỡ nợ tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại

thương Việt Nam”, nhằm phân tích làm rõ về Hệ thống XHTD đang được dùng để

chấm điểm Khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại VCB bao gồm hai mô

hình XHTDNB – Credit Rating và Mô hình xác suất vỡ nợ - Probability of Default,

đánh giá về thực trạng thông qua việc lập bảng câu hỏi khảo sát và phỏng vấn trực

tiếp qua điện thoại và phản hồi email của 100 cán bộ tín dụng KH của các Chi nhánh

trên toàn hệ thống VCB và 10 chuyên gia phê duyệt tín dụng có nhiều năm kinh

nghiệm tại Trụ sở chính. Đây là nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập nội bộ tại VCB,

có tính chính xác, chân thật, khách quan và tính bảo mật cao. Kết quả tổng hợp ý kiến

khảo sát thu được trong quá trình thực hiện dùng để đề xuất đưa ra các giải pháp, kiến

nghị về cách thức cải thiện mô hình XHTD hiện tại trong hoạt động quản trị RRTD

của VCB.

1.2. Xác định vấn đề nghiên cứu

1.2.1. Phạm vi nghiên cứu:

Về nội dung: Nghiên cứu về hệ thống XHTD theo mô hình PD và thực trạng

chấm điểm đối với doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại

thương Việt Nam; Tác giả tiến hành phân tích, so sánh kết quả nhóm nợ trước và sau

chấm điểm PD, đánh giá các ý kiến phản hồi khảo sát phỏng vấn các chuyên gia và

cán bộ tín dụng; Từ đó đề xuất giải pháp góp phần hoàn thiện Hệ thống XHTD theo

mô hình PD.

Về không gian: Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (VCB)

Về thời gian: Dữ liệu tài chính thứ cấp được tổng hợp và phân tích trong khoảng

thời gian 7 năm (2012 – 2018). Dữ liệu sơ cấp khảo sát phỏng vấn từ các cán bộ thẩm

định và chuyên gia phê duyệt tín dụng hiện đang công tác tại VCB được thực hiện

trong năm 2019.

1.2.2. Đối tượng nghiên cứu:

Hệ thống XHTD nội bộ theo mô hình xác suất vỡ nợ PD.

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát: Phân tích, đánh giá thực trạng hệ thống XHTDNB và Mô

hình xác suất vỡ nợ tại VCB. Đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện hệ thống

XHTDNB theo mô hình xác suất vỡ nợ tại VCB.

Mục tiêu cụ thể

Làm rõ cơ sở lý luận về Hệ thống XHTDNB thông qua Mô hình đo lường

RRTD dựa trên xác suất vỡ nợ PD (Probability of Default) tại VCB;

Đánh giá thực trạng áp dụng Hệ thống XHTDNB – Mô hình PD;

Đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện hệ thống XHTDNB – Mô hình PD,

nâng cao năng lực quản trị RRTD trong việc phân loại nợ theo mô hình PD tại Ngân

hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.

1.4. Phương pháp nghiên cứu định tính

Để thực hiện nghiên cứu luận văn này, tác giả sử dụng hai phương pháp chính

là phân tích nghiên cứu định tính và khảo sát phỏng vấn, cụ thể:

Thứ nhất, tác giả sử dụng phương pháp phân tích nghiên cứu định tính để phân

tích kết quả nhóm nợ trước và sau khi chấm điểm PD, kết quả XHTD nội bộ của VCB

trong các kỳ, tổng hợp kết quả phân tích định tính để nghiên cứu so sánh về thực trạng

áp dụng của hệ thống XHTDNB và mô hình xác suất vỡ nợ tại VCB.

Thứ hai, lập câu hỏi khảo sát, phỏng vấn trực tiếp qua điện thoại và email của

100 cán bộ tín dụng có kinh nghiệm đang công tác phòng KH doanh nghiệp của các

Chi nhánh trong hệ thống, 10 chuyên gia phê duyệt tín dụng tại Trụ sở chính, và các

chuyên viên cao cấp trong nhóm phân tích định lượng – Quant team để đưa ra nhận

định thực tiễn khi triển khai áp dụng mô hình PD. Bảng câu hỏi khảo sát được thể

hiện tại phần phụ lục; nội dung bộ câu hỏi được tổng hợp lấy ý kiến từ Phòng Quản

lý RRTD và Phòng Chính sách sản phẩm bán buôn và kinh nghiệm thực tế của tác giả

đang công tác tại ngân hàng VCB để đảm bảo tính khoa học, khách quan và phù hợp

với các chính sách tín dụng nói riêng và các chính sách chung của VCB trong thời

gian qua; từ các nhận định trên, tác giả đề xuất giải pháp hoàn thiện hệ thống

XHTDNB theo mô hình PD.

Ngoài ra, với nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ thông tin nội bộ của VCB,

tác giả đã dùng phương pháp tổng hợp và phân tích số liệu để làm rõ tình hình hoạt

động của ngân hàng cũng như hỗ trợ cho việc nghiên cứu định tính về mô hình xác

suất vỡ nợ trong bài nghiên cứu.

1.5. Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu

Ý nghĩa khoa học của đề tài:

Hướng nghiên cứu của đề tài đã hệ thống hóa được những vấn đề lý luận cơ

bản RRTD trong hoạt động ngân hàng và hệ thống XHTDNB theo mô hình PD của

VCB;

Thứ hai, đề tài nghiên cứu thực trạng áp dụng mô hình PD – hệ thống

XHTDNB đối với doanh nghiệp vay vốn thông qua các số liệu có thực, phát sinh

trong quá trình hoạt động của VCB thời gian qua; các khảo sát phỏng vấn thông qua

cán bộ trực tiếp và chuyên viên cấp cao phản ánh tính trung thực của đề tài và góp

phần làm rõ được những tồn tại và hạn chế của hệ thống XHTD bên cạnh những thành

tựu đạt được của VCB.

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài:

Kết quả nghiên cứu nhằm đề xuất các giải pháp tương ứng với thực trạng có

tính khả thi cho Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam để hoàn thiện công tác

XHTDNB, có thể được áp dụng vào công tác thực tiễn nhằm hỗ trợ VCB ứng dụng

kết quả mô hình PD vào hoạt động kinh doanh và quản trị rủi ro nhằm tối đa hóa lợi

nhuận, phù hợp với chính sách tín dụng của VCB và tái cấu trúc hệ thống ngân hàng

sau cổ phần hóa. Đồng thời, kết quả nghiên cứu này là tiền đề cho việc chuẩn bị các

điều kiện sẵn sàng ứng dụng các giải pháp ngày càng tiến đến gần hơn với phương

pháp tiếp cận nâng cao theo tiêu chuẩn Basell II.

1.6. Kết cấu bài nghiên cứu

Chương 1: Giới thiệu chung về đề tài: Trình bày về sự cần thiết của vấn đề

nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, giới thiệu phương pháp nghiên cứu,

mục tiêu nghiên cứu; ý nghĩa của đề tài nghiên cứu.

Chương 2: Xác định vấn đề nghiên cứu: Giới thiệu khái quát về ngân hàng

VCB, một số thành tựu của VCB trong những năm gần đây; và xác định vấn đề nghiên

cứu của đề tài.

Chương 3: Cơ sở lý thuyết và Phương pháp nghiên cứu: Tổng hợp cơ sở lý

thuyết về hệ thống XHTDNB, Mô hình xác suất vỡ nợ và các phương pháp đo lường

RRTD khác; Tổng quan về Hiệp ước vốn Basel II về XHTD; Tổng quan các công

trình nghiên cứu trước đây. Hai phương pháp nghiên cứu chính của đề tài là phương

pháp phân tích định tính và khảo sát phỏng vấn.

Chương 4: Thực trạng XHTDNB và mô hình xác suất vỡ nợ (PD) trong hoạt

động kiểm soát RRTD về phân loại nợ tại hệ thống VCB.

Chương 5: Đưa ra những kết luận cho nội dung và đề xuất giải pháp hoàn thiện

Hệ thống XHTDNB theo mô hình PD đối với doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại

Hệ thống Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam.

CHƯƠNG 2: XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

2.1. Giới thiệu về VCB

2.1.1. Giới thiệu sơ lược về VCB

VCB được thành lập từ ngày 01/04/1963 với tổ chức tiền thân là Cục Ngoại

hối/Sở Quản lý Ngoại hối (Trực thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam). Sau hơn 50

hoạt động trên thị trường, VCB hiện là một trong những NHTM lớn nhất Việt Nam.

Là NHTM nhà nước đầu tiên được Chính phủ lựa chọn để thực hiện cổ phần hóa, sau

khi thực hiện thành công việc phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng ngày

26/12/2007, Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB) chính thức hoạt động

ngày 2/6/2008. Cấu trúc hệ thống của VCB được tổ chức theo mô hình công ty cổ phần,

do nhà nước nắm cổ phần chi phối (Năm 2018, Nhà nước nắm giữ tỷ lệ cao nhất 77.11%;

Mizuho Bank Ltd nắm giữ 15.00% và các cổ đông khác nắm giữ 7.89%) và đang được

tiếp tục đổi mới theo mô hình tập đoàn tài chính phù hợp với chuẩn mực và thông lệ

quốc tế.

Nguồn: BCTC kiểm toán của VCB

Hình 2.1. Cơ cấu cổ đông của VCB (2018)

Mô hình quản trị của VCB bao gồm: Các công ty con, liên doanh, liên kết cung

cấp dịch vụ tài chính (Ngân hàng thương mại, ngân hàng đầu tư, dịch vụ tài chính khác

và bảo hiểm); Các công ty con, liên doanh, liên kết cung cấp dịch vụ phi tài chính (bất

động sản).

Nguồn: BCTC kiểm toán của VCB

Hình 2.2. Mô hình quản trị của VCB (2018)

13 tỷ USD 3,2 tỷ USD 50,1 tỷ USD

30,5 tỷ USD 43,0 tỷ USD 740 triệu USD 16,04% 37,42 tỷ USD

•Giá trị thị trường •Vốn chủ sở hữu •Tổng tài sản •Dư nợ cho vay •Tiền gửi KH •Lợi nhuận trước thuế •Thị phần TTQT - TTTM •Doanh số Kinh doanh ngoại tệ

VCB là Ngân hàng dẫn đầu tại thị trường Việt Nam trong năm 2018 về:

2.1.2. Khái quát tình hình hoạt động kinh doanh của VCB

Bảng 2.1. Chỉ số tài chính của VCB (2012 – 2018)

Chỉ tiêu

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Tổng tài sản có

414,670 468,994 576,989 674,395 787,907 1,035,293 1,072,983

Vốn chủ sở hữu

42,489

42,536

43,498

45,172

48,101

52,558

63,889

Vốn điều lệ

23,174

32,421

36,003

36,322

36,332

Huy động KH

284,415 332,245 422,204 500,528 590,451 708,520

802,223

Dư nợ cho vay

235,989 267,863 316,289 378,542 460,808 543,434

632,633

Lợi nhuận trước thuế 5,761

5,743

5,876

6,827

8,523

11,341

18,300

Lợi nhuận sau thuế

4,425

4,377

4,611

5,332

6,851

9,111

14,658

1.13%

0.99%

0.88%

0.85%

0.88%

1.37%

ROA

12.61% 12.61% 10.33% 10.76% 12.03%

17.33%

22.94%

ROE

2.40%

2.73%

2.31%

1.84%

1.45%

1.11%

0.97%

Tỷ lệ nợ xấu

Đơn vị: %/ Tỷ đồng Nguồn: BCTC kiểm toán của VCB

1.13%

Nguồn: BCTC KT của VCB

Đơn vị: Triệu đồng

Hình 2.3. Tăng trưởng quy mô tổng tài sản

VCB luôn duy trì tốc độ tăng trưởng cũng như kết quả kinh doanh ấn tượng

trong nhóm các NHTM Việt Nam. Trong giai đoạn 2012 – 2018, tổng tài sản của

VCB đã tăng trưởng gần 2.59 lần từ 414.7 ngàn tỷ đồng lên đạt 1,072.9 ngàn tỷ đồng.

Xét về quy mô tổng tài sản, VCB hiện đang xếp vị trí thứ 2 trong hệ thống NHTM

Đơn vị: Triệu đồng Nguồn: BCTC KT của VCB

sau Vietinbank.

Hình 2.4. Tăng trưởng quy mô vốn CSH và vốn điều lệ

Chỉ tiêu vốn điều lệ tăng 1.57 lần từ 23.2 ngàn tỷ đồng và đạt 36.3 ngàn tỷ

đồng; vốn chủ sở hữu tăng trưởng 1.5 lần từ 42.5 ngàn tỷ đồng đến 63.9 ngàn tỷ đồng.

Hiện VCB đang xếp thứ 1 trong hệ thống các NHTM về quy mô vốn chủ sở hữu.

Đơn vị: Triệu đồng

Nguồn: BCTC kiểm toán VCB

Hình 2. 5. Kết quả kinh doanh ROA và ROE giai đoạn 2012 - 2018

Mức độ tăng trưởng về kinh doanh của VCB được thể hiện thông qua hai kênh

huy động và cho vay KH. Trong đó, huy động tiền gửi KH tăng 2.82 lần từ khoảng

284.4 ngàn tỷ đồng lên đạt khoảng 802.2 ngàn tỷ đồng; dư nợ cho vay KH tăng 2.68

lần từ khoảng 235.9 ngàn tỷ đồng lên đạt 632.6 ngàn tỷ đồng.

VCB giữ kỷ lục về lợi nhuận trong hệ thống ngân hàng năm 2018, lợi nhuận hợp

nhất của VCB đạt 18.269 tỷ đồng tăng 61,1% so với năm 2017 và gấp 3 lần so với

năm 2015 – năm đầu tiên VCB bước vào tái cơ cấu giai đoạn 2016- 2020.

Đến năm 2020, VCB đặt mục tiêu trở thành ngân hàng số 1 Việt Nam, là một

trong 300 tập đoàn tài chính lớn nhất thế giới, được quản trị theo các thông lệ quốc tế

tốt nhất. Bên cạnh đó, VCB chú trọng phát triển hoạt động NHBL với tỷ trọng huy

động tiền gửi 60% từ bán lẻ và 40% từ bán buôn; tín dụng với 50% từ bán lẻ và 50%

từ bán buôn trong tổng dư nợ tín dụng của cả hệ thống.

2.1.3. Thành tựu của VCB về hoạt động QTRRTD trong những năm gần đây:

Là ngân hàng có chất lượng quản trị rủi ro tốt nhất: Năm 2019, nợ xấu của

Vietcombank được kiểm soát một cách thực chất và hiện chỉ ở mức dưới 0,8%.

Như vậy, so với bình quân của ngành ngân hàng là 1,89%, nợ xấu của

Vietcombank thấp hơn rất nhiều. Nợ xấu năm thứ hai liên tiếp về dưới 1%,

mức thấp nhất trong 10 năm trở lại đây và về đích trước 2 năm so với đề án tái

cơ cấu VCB. Tỷ lệ nợ xấu đến cuối năm 2018 giảm xuống còn 0,97%, là

NHTM đầu tiên của Việt Nam đưa tỷ lệ nợ xấu thực chất xuống còn dưới 1%,

phân loại theo chuẩn mực quốc tế, tỷ lệ trích lập dự phòng bao nợ xấu của

VCB tính đến cuối năm 2018 đã lên tới 170%, là ngân hàng có tỷ lệ trích lập

dự phòng bao nợ xấu cao nhất trong các tổ chức tín dụng tại Việt Nam

(DPRR/Nợ xấu 192%).

Là 1 trong 2 ngân hàng Việt Nam đầu tiên chính thức được NHNN công nhận

đáp ứng chuẩn Basel II theo phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn. Ngày

28/11/2018, VCB đã chính thức được Thống đốc NHNN Việt Nam chấp thuận

là ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam đáp ứng các chuẩn mực an toàn theo Basel

II, được áp dụng thông tư 41 sớm 01 năm so với yêu cầu.

Duy trì mức xếp hạng tốt nhất trên thị trường, được các tổ chức xếp hạng quốc

tế uy tín đánh giá như sau:

Hãng đánh giá Moody’s S&P Fitch Rating

BB-/bb- BB-/b Ba3/b1 Xếp hạng

Stable Positive Stable Triển vọng

2.2. Biểu hiện của vấn đề

RRTD là khả năng xảy ra ngoài dự kiến khi KH không trả nợ cho ngân hàng

hoặc trả nợ không đúng hạn. Tổn thất dự kiến (EL) là những tổn thất có khả năng xảy

ra nhưng được ngân hàng dự tính trước. Tổn thất ngoài dự kiến (UL) là những tổn

thất có khả năng xảy ra nhưng không/chưa được ngân hàng dự tính được trước. Tổn

thất dự kiến hay còn được gọi là phần bù rủi ro không phải là bộ phận của RRTD vì

được ngân hàng dự tính được nên đã được ngân hàng chuyển vào lãi suất cấp tín dụng.

Ngân hàng tính được tổn thất dự kiến càng chính xác thì khả năng xảy ra tổn thất

ngoài dự kiến càng nhỏ.

Một trong những biện pháp và kỹ thuật QTRRTD của VCB là sử dụng các mô

hình phân tích để chấm điểm về tình hình tài chính, uy tín và chất lượng tín dụng của

KH, từ đó có thể chọn lọc KH tốt và có chính sách cho vay, ưu đãi phù hợp đối với

từng đối tượng KH nhằm hạn chế tổn thất và phòng ngừa rủi ro trong hoạt động tín

dụng. Kiểm soát RRTD là hoạt động thường xuyên và liên tục tại VCB hiện nay.

XHTDNB là cơ sở để QTRRTD nhằm hạn chế và giới hạn rủi ro ở các mức mục tiêu;

đồng thời cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro,

tiến tới mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống ngân hàng

nói chung. Do vậy, việc nghiên cứu xây dựng và hoàn thiện hệ thống XHTDNB thông

qua mô hình xếp hạng đo lường RRTD dựa trên xác suất vỡ nợ là cần thiết và đang

được VCB quan tâm nhằm phòng ngừa và hạn chế RRTD, giảm bớt tỷ lệ nợ xấu phải

trích lập dự phòng rủi ro, đáp ứng các yêu cầu của Basel II và NHNN.

Các ngân hàng khi cho vay luôn hạn chế ở mức thấp nhất các rủi ro có thể xảy

ra khi KH không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn. Vì hoạt động tín dụng

mang lại lợi nhuận lớn nhất cho ngân hàng nên việc kiểm soát RRTD luôn được các

ngân hàng đặt lên hàng đầu. Với KHDN thường vay các khoản vay có giá trị lớn, thời

gian dài, nếu không kiểm tra, giám sát trước, trong và sau cho vay để xảy ra rủi ro thì

thiệt hại cho các ngân hàng là rất lớn. Tại VCB thường có chính sách quản lý và kiểm

soát rủi ro tín dụng thường xuyên và liên tục đối với nhóm khách hàng doanh nghiệp

này nhằm phòng ngừa tổn thất có thể xảy ra vì bất kỳ khoản vay nào cũng có thể có

vấn đề, việc sớm nhận biết vấn đề và có những biện pháp theo dõi nhanh chóng và

chuyên nghiệp nhằm giúp các tổn thất giảm đến mức thấp nhất. Những dấu hiệu cảnh

báo sẽ giúp NH có thể nhận biết và có giải pháp xử lý sớm các vấn đề một cách hiệu

quả. Biểu hiện nhận diện vấn đề RRTD xảy ra tại VCB bao gồm hai vấn đề chính sau:

Thứ nhất, các dấu hiệu vỡ nợ của khách hàng thể hiện qua 05 nhóm sau:

Nhóm 1: Dấu hiệu liên quan đến quan hệ với ngân hàng: Khách hàng

không thanh toán, thanh toán chậm hoặc thanh toán không đầy đủ các

khoản lãi và nợ gốc khi đến hạn; Xin ngân hàng kéo dài kỳ hạn nợ, xin gia

hạn nợ; Chu kỳ vay thường xuyên gia tăng; Có quan hệ tín dụng với nhiều

ngân hàng, có hiện tượng đảo nợ từ ngân hàng này sang ngân hàng khác…

Nhóm 2: Nhóm các dấu hiệu liên quan đến quản lý và tổ chức của khách

hàng: Doanh nghiệp không có sự thống nhất trong hội đồng quản trị hay

ban điều hành về quan điểm, mục đích, cách thức quản lý; Nội bộ không

đoàn kết, có sự mâu thuẫn tranh giành quyền lực; Quản lý nhân sự yếu

kém, cơ cấu tổ chức không hợp lý;

Phát sinh những khoản phí không rõ ràng, không hợp lý…

Nhóm 3: Các dấu hiệu về hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp

như doanh thu, lợi nhuận không đạt được như dự kiến, hệ số quay vòng

vốn thấp, khả năng thanh toán giảm, các khoản nợ gia tăng một cách bất

thường…14

Nhóm 4: Dấu hiệu về xử lý thông tin tài chính kế toám: Khách hàng có

các biểu hiện như chậm trễ hay trì hoãn nộp báo cáo tài chính, hoặc các số

liệu trong báo cáo tài chính có dấu hiệu bị làm giả.

Nhóm 5: Nhóm dấu hiệu thuộc về thương mại: Doanh nghiệp mở rộng đầu

tư vào các lĩnh vực không thuộc ngành nghề chuyên môn của mình đặc

biệt là các ngành nghề kinh doanh có độ rủi ro cao; Các yếu tố thị trường

không thuận lợi (nguyên vật liệu đầu vào thuộc loại đặc chủng, giá cả đầu

ra bị thao túng…); Cơ cấu vốn không hợp lý, sử dụng vốn không đúng

mục đích…

Nhóm 6: Nhóm các dấu hiệu về pháp luật: Khách hàng vi phạm pháp luật,

chính sách cơ quan quản lý nhà nước hoặc các quy định pháp lý thay đổi

theo hướng bất lợi cho khách hàng.

Đứng trước thực tế này, các giải pháp mà VCB đưa ra để thu hồi khoản vay

khi có RRTD xảy ra là cần phải quản lý khoản cấp tín dụng có vấn đề: Phân loại nợ,

tăng cường đánh giá khả năng trả nợ của KH, tích cực thu hồi nợ từ các biện pháp bảo

đảm; cấp thêm vốn hoặc cơ cấu lại thời hạn trả nợ đối với các khoản cấp tín dụng có

vấn đề, kế hoạch nhắc nợ và thu hồi nợ; phát mại tài sản bảo đảm, khởi kiện ra tòa

nhằm kiểm soát chặt chẽ chất lượng tín dụng, đẩy mạnh công tác thu hồi nợ xấu và

nợ đã xử lý dự phòng rủi ro.

Thứ hai, đó chính là hệ thống XHTD nội bộ theo mô hình PD của VCB cho

kết quả chấm điểm sai dẫn đến việc phân loại nợ về nhóm nợ đủ tiêu chuẩn cho vay

sau khi thu thập và tiến hành chấm điểm các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của

doanh nghiệp. Do đó, bài khóa luận muốn nghiên cứu thực trạng hệ thống XHTDNB

theo mô hình PD nhằm tìm ra các hạn chế còn tồn tại để đưa ra các giải pháp khả thi

để hoàn thiện mô hình cũng như kiểm định tính hiệu quả của mô hình PD tại VCB.

2.3. Xác định vấn đề

Như vậy, RRTD không loại trừ một ngân hàng nào dù là ngân hàng mạnh hay

ngân hàng yếu, VCB trong thời gian qua có hoạt động kinh doanh rất thành công

nhưng vẫn còn những tồn tại trong quá trình quản lý RRTD doanh nghiệp trong hoạt

động kiểm soát RRTD của toàn hệ thống. Một trong những biện pháp quản lý RRTD

của VCB đó chính là xây dựng các mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng. Do đó,

luận văn sẽ đi vào phân tích và đánh giá thực trạng về việc áp dụng Hệ thống

XHTDNB – Mô hình xếp hạng RRTD dựa trên xác suất vỡ nợ PD (Probability of

Default) đối với các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại

Thương Việt Nam: Kết quả XHTDNB của VCB trong các kỳ; Kết quả nhóm nợ trước

và sau PD và bảng ghi nhận ý kiến phản hồi về việc áp dụng mô hình vào thực tiễn

các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với VCB trong quá trình thực hiện khảo sát; từ

đó đề xuất các giải pháp để hoàn thiện hệ thống XHTDNB của VCB.

Kết luận chương 2

Trong chương 2, luận văn giới thiệu sơ lược về VCB với các thông tin trọng

tâm, đặc biệt các thành tựu nổi bật mà VCB đã đạt đươc trong thời gian vừa qua. Các

thông tin về VCB trong luận văn gồm: Quá trình phát triển, cơ cấu tổ chức và mô

hình quản trị, tình hình kinh doanh và kết quả hoạt động của VCB trong giai đoạn

2012 – 2018, một số thành tựu của VCB trong thời gian gần đây. Đặc biệt, luận văn

chỉ ra các dấu hiệu cảnh báo RRTD, biểu hiện của vấn đề và từ đó xác định vấn đề

nghiên cứu.

CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP

NGHIÊN CỨU

3.1. Cơ sở lý thuyết

3.1.1. Các phương pháp đo lường RRTD

3.1.1.1. Mô hình của các tổ chức xếp hạng Moodys, S&P & Fitch

Moody’s Investors Service (Moody’s), Standard & Poor's (S&P) cùng với

Fitch Investors Service (Fitch) là 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm được đánh giá cao trên

thế giới. Thị trường Mỹ - vốn được biết đến như trung tâm tài chính của thế giới – và

hầu hết các thị trường tài chính lớn và thị trường mới nổi đều xem XHTD của 3 tổ

chức này như là một điều kiện cần cho quyết định đầu tư.

Các tổ chức xếp hạng này sử dụng hệ thống thang đo phân loại tín dụng với

các chữ cái làm biểu tượng chính, nhằm cung cấp một bảng tiêu chuẩn phục vụ cho

việc đánh giá và so sánh RRTD tương đối của các đối tượng xếp hạng trên toàn cầu.

Đồng thời, nó cũng nhằm truyền đạt thông tin xếp hạng đến người sử dụng một cách

đơn giản và dễ hiểu nhất. Mặc dù các ký hiệu cụ thể khác nhau, nhưng nhìn chung hệ

thống xếp hạng của các tổ chức này đều mô tả khả năng trả nợ từ mức cao nhất (cực

kỳ mạnh mẽ) đến mức thấp nhất (vỡ nợ các nghĩa vụ tài chính).

Các hệ thống xếp hạng này cũng được biến thể bằng cách thêm số “1”, “2”,

“3” như Moody’s hoặc thêm dấu “+” và “-” như S&P và Fitch để thể hiện các phân

loại chi tiết hơn.

Hệ thống thang đo phân loại tín dụng gồm phổ biến là thang đo phân loại dài

hạn, thang đo phân loại ngắn hạn, phản ánh ý kiến của tổ chức xếp hạng về RRTD

của đối tượng xếp hạng trong dài hạn và ngắn hạn. Bên cạnh hệ thống XHTD dài hạn

dùng để XHTD các doanh nghiệp thời gian trên 1 năm, các tổ chức xếp hạng cũng

xây dựng hệ thống thang đo chất lượng tín dụng trong ngắn hạn (thời gian từ 1 năm

trở xuống) với phương pháp xếp hạng tập trung nhiều hơn vào tính thanh khoản.

Thuật ngữ “Cấp độ đầu tư” mô tả các đối tượng xếp hạng có khả năng thanh

toán tốt và chất lượng tín dụng cao. Ngược lại, “Cấp độ đầu cơ” mô tả các đối tượng

xếp hạng có thể hoàn trả nợ vay nhưng RRTD gia tăng dần khi phải đối mặt với các

điều kiện kinh doanh và tài chính bất lợi.

a) Thang đo XHTD Moody’s: phân tích tập trung vào 4 lĩnh vực chính

Đánh giá môi trường ngành;

Đánh giá tình hình tài chính;

Đánh giá hoạt động sản xuất kinh doanh;

Đánh giá khả năng quản trị doanh nghiệp;

Cơ sở xếp hạng là hậu quả (mức lỗ) nếu đối tượng xếp hạng phá sản.

Bảng 3.1. Xếp hạng dài hạn của Moody’s

Xếp hạng Diễn giải Quyết định đầu tư

Aaa Chất lượng cao nhất RRTD thấp nhất

Chất lượng cao RRTD rất thấp

ĐẦU TƯ

Chất lượng vừa RRTD thấp

RRTD vừa phải

RRTD lớn

ĐẦU CƠ

RRTD cao

RRTD rất cao Khả năng phá sản

Nguồn: Moody’s

Phá sản hoàn toàn Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2 A3 Baa1 Baa2 Baa3 Ba1 Ba2 Ba3 B1 B2 B3 Caa1 Caa2 Caa3 Ca C Đầu cơ có rủi ro cao Chất lượng kém nhất

b) Đánh giá tín dụng Standard & Poor:

Cơ sở xếp hạng là khả năng phá sản. Phương pháp gồm phân tích định tính và

định lượng; tập trung nhiều vào dòng tiền và uy tín khả năng thanh toán trong quá

khứ; không phân loại theo tính chất của dữ liệu mà phân loại theo rủi ro, cụ thể:

Rủi ro kinh doanh gồm rủi ro ngành, khả năng cạnh tranh/ vị thế doanh

nghiệp trong ngành/ lợi thế kinh tế, khả năng sinh lợi so sánh với các doanh

nghiệp trong nhóm tương đồng; nhấn mạnh nhân tố chính trong rủi ro kinh

doanh là khả năng cạnh tranh.

Rủi ro tài chính gồm phân tích chính sách tài chính, chính sách và thông

tin kế toán, khả năng đáp ứng của dòng tiền, cấu trúc vốn, khả năng thanh

toán ngắn hạn.

Bảng 3.2. Ý nghĩa xếp hạng của S&P

Diễn giải Quyết định đầu tư

Khả năng đáp ứng các cam kết tài chính mạnh ĐẦU TƯ

Xếp hạng AAA AA A BBB BBB-

BB+

BB ĐẦU CƠ

B Khả năng đáp ứng các cam kết tài chính trung bình, còn phụ thuộc vào điều kiện nền kinh tế Khả năng thanh toán hiện hành bình thường Khả năng thanh toán dài hạn không chắc chắn

Khả năng phá sản Khả năng thanh toán hiện hành không chắc chắn

Nguồn: S&P

CCC CC C D Mất khả năng thanh toán Phá sản

c) Thang đo phân loại tín dụng dài hạn của Fitch:

Phương pháp phân tích tương tự S&P là phân tích định tính và định lượng,

trong đó dữ liệu tài chính & hoạt động kinh doanh trong khoảng thời gian tối thiểu là

5 năm. Trên cơ sở so sánh với nhóm doanh nghiệp tương đồng để đánh giá sức mạnh

của đối tượng xếp hạng. Ngoài ra, phân tích độ nhạy trong một số kịch bản để đánh

giá sức chịu đựng của doanh nghiệp khi thay đổi mổi trường kinh doanh. Một nhân

tố xếp hạng then chốt theo quan điểm của Fitch là tính linh hoạt tài chính mà chủ yếu

dựa vào khả năng tạo ra dòng tiền từ hoạt động kinh doanh.

Phân tích định tính gồm có phân tích rủi ro ngành, môi trường kinh doanh,

vị thế của doanh nghiệp trong ngành, năng lực của ban quản trị, phân tích kế

toán.

Phân tích định lượng: chú trọng đo lường dòng tiền của thu nhập, các khoản

bảo đảm và đòn bẩy.

Tóm lại, Moody's, S&P, Fitch sử dụng chủ yếu phương pháp chuyên gia, đánh

giá một cách toàn diện về nền kinh tế, ngành và công ty. Với chỉ tiêu phi tài chính

được nỗ lực lượng hóa tối đa, chỉ tiêu tài chính được tính toán sau khi dữ liệu đă điều

chỉnh để có thể so sánh với các doanh nghiệp tương đồng hoặc các doanh nghiệp trong

ngành. Họ cũng chú trọng xem xét các nhóm tỷ số hơn bất kỳ tỷ số riêng lẻ nào và

thiên về đánh giá dòng tiền thực chất mà doanh nghiệp tạo ra được với dòng tiền mà

doanh nghiệp phải chi trả. Tuy nhiên, dù sử dụng phương pháp nào, mô hình toán học

hay phương pháp chuyên gia, mỗi hệ thống XHTD đều có một số khuyết điểm nhất

định. Nếu như phương pháp định lượng cần sự hỗ trợ của các nhân tố mềm thì phương

pháp chuyên gia, tự thân đă chứa đựng rủi ro do yếu tố chủ quan trong xếp hạng, chắc

chắn 100% về khả năng trả nợ của doanh nghiệp là điều không thể làm được.

3.1.1.2. Mô hình lượng hóa RRTD

a) Mô hình toán học chấm điểm tín dụng – Mô hình điểm số Z

Mô hình Altman Z-score được công bố năm 1968 bởi Edward I.Altman, dựa

vào việc nghiên cứu khá công phu trên số lượng lớn các công ty khác nhau tại Mỹ,

được sử dụng để tính toán ngưỡng phá sản và dự báo khả năng vỡ nợ của doanh

nghiệp trong vòng 02 năm.

Chỉ số Z là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành, công nhận và

sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Mặc dù chỉ số Z được phát minh tại Mỹ, nhưng

hầu hết các nuớc vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy khá cao như Mexico, Ấn Độ...

Chỉ số này dựa trên phương pháp thống kê với công cụ phân tích biệt số đa yếu tố

MDA (Multiple Disciminant Analysis).

Nhìn chung đa số các mô hình của các quốc gia đều đã được phát triển nên

từ mô hình của Edward I.Altman.

Chỉ số Z bao gồm 5 tỷ số X1, X2, X3, X4, X5, trong đó:

 X1 = Vốn lưu động ròng trên Tổng tài sản (Working Capitals/Total Asets)

 X2 = Lợi nhuận giữ lại trên Tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets)

 X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên Tổng tài sản (EBIT/Total Assets)

 X4 = Vốn chủ sở hữu trên Tổng nợ (Total Equity/Total Liabilities)

 X5 = Doanh thu trên Tổng tài sản (Sales/Total Assets)

Trị số Z càng cao, thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Như vậy, khi trị

số Z thấp hoặc là một số âm sẽ là căn cứ để xếp KH vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao,

tức có RRTD cao.

Mô hình được mô tả đối với DN đã cổ phần hóa, ngành sản xuất như sau:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 1,00X5

 Z < 1,8: Khách hàng có khả năng rủi ro cao, nguy cơ phá sản cao.

 1,8 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá

sản.

 Z > 2,99: Khách hàng không có khả năng vỡ nợ, chưa có nguy cơ phá sản.

Bất kỳ công ty nào có điểm số Z < 1,81 phải được xếp vào nhóm có nguy cơ

rủi ro tín dụng cao.

b) Mô hình ước tính tổn thất dự kiến (EL)

Dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng:

EL = PD x EDA x LGD

* PD: Probability of Default: xác suất KH không trả được nợ;

* LGD: Loss Given Default – tỷ trọng tổn thất ước tính;

* EAD: Exposure at Default – tổng dư nợ của KH tại thời điểm KH không trả

Trong đó:

* EL: Expected Loss – tổn thất có thể ước tính

được nợ;

Tổn thất dự kiến (EL): là những tổn thất có khả năng xảy ra nhưng

được ngân hàng dự tính được trước.

Tổn thất ngoài dự kiến: (UL – Unexpected Loss): là những tổn thất

có khả năng xảy ra nhưng không/chưa được ngân hàng chuyển vào

lãi suất cấp tín dụng.

Lãi suất cấp tín dụng = Lãi suất đầu vào + Chi phí hoạt động ngân

hàng + Phần bù rủi ro + Lợi nhuận ngân hàng

Phần bù rủi ro = EL

Ngân hàng tính được tổn thất dự kiến (EL) càng chính xác thì khả

năng xảy ra tổn thất ngoài dự kiến (UL) càng nhỏ.

Trong các phương pháp đo lường RRTD, ngoài hai mô hình lượng hóa RRTD

đã được đề cập như trên, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu hai mô hình được áp dụng khá

phổ biến tại các NH TMCP hiện nay, đó chính là Hệ thống xếp hạn tín dụng nội bộ

và Mô hình xác suất vỡ nợ. Cơ sở lý thuyết của chương 3 sẽ giới thiệu tổng quát về

nội dung của hai mô hình, bao gồm khái niệm và nguồn gốc, ưu nhược điểm của mô

hình. Kế tiếp là, VCB đã áp dụng Hệ thống XHTDNB từ năm 2009 và đang triển khai

Mô hình xác suất vỡ nợ từ năm 2017, cách thức xây dựng hai mô hình về cơ bản là

khác nhau, Hệ thống XHTDNB xây dựng bộ chỉ tiêu dựa trên sự hướng dẫn của đơn

vị tư vấn có uy tín, còn Mô hình xác suất vỡ nợ dựa trên các dữ liệu thực lịch sử là

các quan sát vỡ nợ của VCB trong quá khứ (trong giai đoạn 10 năm từ 2008-2016) để

đưa ra bộ chỉ tiêu phù hợp, chương 4 sẽ trình bày rõ hơn về cách thức xây dựng mô

hình và thực tiễn áp dụng cả hai mô hình để chấm điểm đối với các khách hàng doanh

nghiệp vay vốn tại VCB.

3.1.2. Hệ thống XHTD nội bộ

Trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, tín dụng là hoạt động kinh doanh đem

lại lợi nhuận chủ yếu của ngân hàng nhưng cũng là nghiệp vụ tiềm ẩn rủi ro rất lớn.

Rủi ro là những biến cố không mong đợi khi xảy ra dẫn đến tổn thất về tài sản của

ngân hàng, giảm sút lợi nhuận thực tế so với dự kiến hoặc phải bỏ ra thêm một khoản

chi phí để có thể hoàn thành được một nghiệp vụ tài chính nhất định. Các thống kê và

nghiên cứu cho thấy, RRTD chiếm đến 70% trong tổng rủi ro hoạt động ngân hàng.

Kinh doanh ngân hàng là kinh doanh rủi ro, tối đa hóa lợi nhuận với mức độ rủi ro

chấp nhận được là chức năng của ngân hàng về công tác quản trị RRTD.

Hệ thống XHTD là việc đưa ra nhận định đánh giá khả năng thực hiện các

nghĩa vụ tài chính của một KH đối với ngân hàng nhằm đánh giá, xác định rủi ro trong

hoạt động tín dụng của ngân hàng. Mức độ RRTD thay đổi theo từng đối tượng KH

và được xác định thông qua việc đánh giá bằng thang điểm, dựa vào các thông tin tài

chính và phi tài chính có sẵn của KH tại thời điểm XHTD và quan hệ với đơn vị xếp

hạng

Mô hình XHTD đóng vai trò ngày một quan trọng trong việc quản trị RRTD

tại các ngân hàng; nhất là trong giai đoạn kinh tế thị trường hiện nay; thông qua việc

định lượng hóa RRTD nhờ đó đẩy nhanh thậm chí tự động hóa tiến trình ra quyết định

tài trợ. Tại các quốc gia trên thế giới, XHTD đã có từ rất lâu ở các nước phát triển,

được ưa chuộng và sử dụng khá rộng rãi. Tùy vào đặc thù yếu tố vĩ mô từng quốc gia

(khung pháp lý, quy mô, mục tiêu hoạt động, loại hình ngân hàng, mức độ tin cậy của

nguồn thông tin, sự sẵn có của dữ liệu lịch sử, mức độ tiến bộ công nghệ, nguồn lực

con người, ngân sách), mô hình XHTD sẽ có những điểm khác biệt. Tuy nhiên ở các

nước có nền kinh tế mới nổi như Việt Nam, khái niệm về hệ thống XHTD còn khá

mới mẻ và đang ở bước đầu xây dựng và hoàn thiện. Nếu như XHTD đã phát triển ở

Mỹ vào những năm 1929-1933 và sau đó mở rộng và phát triển sang nhiều nước khác

vào những năm 1970 cho đến nay thì tại Việt Nam hoạt động này mới được thực hiện

qua một số công ty như: Công ty cổ phần XHTD doanh nghiệp Việt Nam (CRV),

Công ty TNHH Thông tin tín dụng và Xếp hạng doanh nghiệp Việt Nam (C&R),

Trung tâm Thông tin tín dụng (CIC) thuộc NHNN, Công ty Cổ phần báo cáo đánh

giá Việt Nam (Vietnam Report)… và qua hệ thống XHTD nội bộ của bản thân một

số tổ chức tín dụng. Thông thường, các ngân hàng trước khi XHTD người đi vay sẽ

tham khảo thông tin XHTD được công bố bởi các tổ chức kiểm toán trong nước và

của các công ty XHTD độc lập như CIC, CRV, C&R...

Đây cũng là cách thức đã được các ngân hàng trên thế giới ứng dụng từ lâu, và

ở Việt Nam hiện nay, hầu hết các ngân hàng đều đã có những nghiên cứu được thiết

kế phù hợp để tính toán mức độ rủi ro khi cho vay để triển khai mô hình xếp hạng

RRTD cho các đối tượng cá nhân và doanh nghiệp. Hầu hết các ngân hàng TMCP lớn

tại Việt Nam đã nhận thức được tầm quan trọng của XHTD và chủ động nghiên cứu

triển khai trong hoạt động tín dụng. Về cơ bản việc XHTD tại các NHTM đều đã tính

đến yếu tố định tính và định lượng, chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của KH. Kết quả

xếp hạng tại một số NH đã được sử dụng đề xuất cấp tín dụng và đưa ra chính sách

lãi suất với KH (trên cơ sở chấm điểm tín dụng dựa trên tính chất tài sản bảo đảm,

hạng RRTD của KH, mức độ rủi ro của ngành hàng). Một số NHTM đã được NHNN

phê duyệt XHTD và cho phép thực hiện phân loại nợ theo phương pháp định tính.

Nhờ đó việc quản trị RRTD hiệu quả hơn, khả năng phòng ngừa RRTD cũng được

cải thiện và dần tiệm cận với thông lệ quốc tế.

Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một số hạn chế trong XHTDNB tại Việt Nam, có

thể kể đến hai vấn đề như sau:

Một là hệ thống XHTDNB tại các NHTM Việt Nam hiện nay đều được xây

dựng theo phương pháp chuyên gia, nghĩa là việc lựa chọn, quyết định toàn bộ các

yếu tố cơ bản của hệ thống xếp hạng (bộ chỉ tiêu, trọng số của từng chỉ tiêu) hoàn

toàn phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của các chuyên gia thay vì dựa trên dữ liệu

thống kê lịch sử và phân tích mô hình kinh tế lượng. Kết quả XHTDNB mang tính

chủ quan và chưa thực sự là căn cứ để làm cơ sở xây dựng các thước đo lượng hóa

rủi ro, hỗ trợ ngân hàng tính toán chuẩn xác tổn thất dự tính và vốn yêu cầu vốn tối

thiểu bù đắp rủi ro. Điều này dẫn đến hạn chế trong quản trị rủi ro danh mục, định giá

tín dụng, xác định khẩu vị rủi ro… của ngân hàng.

Hai là việc xếp hạng nội bộ do mỗi ngân hàng tự xây dựng hệ thống XHTD

nội bộ riêng, trong khi thiếu một khung thống nhất, dẫn đến tốn kém nguồn lực và chi

phí cho mỗi ngân hàng. Mặc dù NHNN có đưa ra yêu cầu đối với các NHTM về việc

xây dựng hệ thống XHTDNB, tuy nhiên vẫn chưa có một hệ thống quy chuẩn cho

việc xây dựng hệ thống tại các NHTM, dẫn đến việc xây dựng hệ thống hệ thống

XHTDNB tại mỗi ngân hàng theo khẩu vị rủi ro của họ. Điều này đã dẫn đến những

bất cập trong việc so sánh, đánh giá cùng một đối tượng KH, nhưng lại có kết quả

khác nhau, nhiều khi xung đột khi thực hiện phân loại nợ theo định tính (cùng 1 KH,

có NHTM phân loại vào nhóm nợ cao, có NHTM lại phân loại vào nhóm nợ thấp).

Hiện tại ở Việt Nam, có quá ít những tổ chức XHTD độc lập chuyên nghiệp, cung cấp

kết quả định hạng làm cơ sở tham khảo về hạng tín dụng KH cho các NHTM tham

chiếu.

XHTD là một công cụ quản trị ngân hàng tiên tiến và hiệu quả. TCTD có thể

tự xây dựng hệ thống XHTD (XHTD nội bộ) hoặc sử dụng kết quả XHTD của hãng

xếp hạng độc lập (XHTD độc lập) để đánh giá RRTD, trong đó hệ thống XHTD nội

bộ có vai trò rất quan trọng, được khuyến khích thực hiện và là trung tâm của công

tác quản trị RRTD. Hệ thống chấm điểm tín dụng và xếp hạng KH là một quy trình

đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính của một KH đối với một ngân

hàng như việc trả lãi và trả gốc nợ vay khi đến hạn hoặc các điều kiện tín dụng khác

nhằm đánh giá và lượng hóa RRTD, giúp các NHTM thực hiện công tác QTRR, kiểm

soát mức độ tín nhiệm của KH và thiết lập các chính sách tín dụng và quản lý phù

hợp nhằm hạn chế tối thiểu tổn thất có thể xảy ra. NHTM, nhờ đó, có thể đánh giá

hiệu quả danh mục cho vay thông qua giám sát sự thay đổi dư nợ và phân loại nợ

trong từng nhóm KH đã được xếp hạng, qua đó điều chỉnh danh mục theo hướng ưu

tiên nguồn lực vào nhóm những KH an toàn. Hệ thống XHTDNB được xây dựng dựa

trên phương pháp chấm điểm các chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính của KH,

đồng thời xếp hạng riêng đối với từng nhóm KH, thường được chia thành 2 nhóm:

KH cá nhân và KH doanh nghiệp.

Trong bài nghiên cứu này tác giả chỉ phân tích và làm rõ tác động của hệ thống

XHTD đối với KH doanh nghiệp vay vốn tại các TCTD nói chung và tại hệ thống

ngân hàng VCB nói riêng. Mô hình XHTDNB của VCB sẽ được trình bày cụ thể

trong chương 4.

3.1.3. Mô hình xác suất vỡ nợ

PD là xác suất vỡ nợ hay xác suất không trả được nợ của KH – tham số đầu

tiên quan trọng khi nghiên cứu về RRTD theo tiêu chuẩn Basel.

Theo Basel II định nghĩa một khoản vay cụ thể được coi là vỡ nợ khi một trong

hai sự kiện hoặc cả hai sự kiện sau xảy ra:

- Ngân hàng cho rằng KH vay có nhiều khả năng không thanh toán được đầy

đủ nghĩa vụ tín dụng của mình cho ngân hàng, ngân hàng có thể xử lý tài sản bảo đảm

(nếu có) mà không cần truy đòi KH. Cách xác định có thể dựa vào: (i) có dấu hiệu

phá sản; (ii) Vốn lưu động ròng bị âm; (iii) Giá trị thị trường của doanh nghiệp < Nợ

phải trả

- KH có khoản vay lớn đã quá hạn trả nợ 90 ngày mà chưa thanh toán.

+ Các khoản thấu chi sẽ được coi là quá hạn khi KH sử dụng vượt quá hạn

mức cho phép hoặc khi khoản tiền hiện đang thấu chi lớn hơn mức giới hạn được cấp.

+ Đối với một số loại tài sản như khoản vay của các đơn vị công có thể sẽ do

cơ quan giám sát xác định là vỡ nợ sau khi quá hạn 180 ngày thay vì 90 ngày.

Với định nghĩa về vỡ nợ của Basel II, toàn thế giới đã có thể áp dụng một định

nghĩa thống nhất và mang tính khách quan hơn.

Mô hình xác suất vỡ nợ được xây dựng từ việc đáp ứng các tiêu chuẩn của

Basel II, PD được tính theo mô hình hồi quy Logistic, dựa trên các số liệu lịch sử về

các quan sát vỡ nợ trong quá khứ của KH, gồm: Các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong

hạn và các khoản nợ không thu hồi được để tinh toán xác suất vỡ nợ của KH.

Theo Basel, để tính được PD trong 1 năm thì phải tính trên dữ liệu dư nợ của KH

trong vòng ít nhất 5 năm trước đó, gồm:

• Nhóm dữ liệu tài chính (các hệ số tài chính và đánh giá của các tổ chức xếp

hạng);

• Nhóm dữ liệu phi tài chính: Năng lực quản lý, khả năng tăng trưởng của ngành;

• Nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo: Khả năng trả nợ của KH.

Vào đầu những năm 1970, các công ty xếp hạng quốc tế như S&P, Moody’s

bắt đầu đưa ra các xếp hạng đối với đối tượng đi vay là những đối tượng phát hành

các công cụ nợ. Việc sử dụng những hạng bậc này trở nên phổ biến trong lĩnh vực

ngân hàng vào đầu những năm 1990, mặc dù nhiều ngân hàng vẫn chưa có hệ thống

xếp hạng nội bộ cho rất nhiều loại tài sản của mình. Khi việc sử dụng các xếp hạng

này ngày càng trở nên phổ biến, tham số rủi ro đầu tiên được ước lượng là PD. Bằng

cách nhìn vào dữ liệu lịch sử của KH và xác định tỷ lệ vỡ nợ bình quân của các hạng

bậc khác nhau, ngân hàng có thể xác định tỷ lệ vỡ nợ của KH ấy là bao nhiêu trong

những năm sắp tới.

3.1.4. Ưu nhược điểm của các phương pháp đo lường RRTD

Bài nghiên cứu của tác giả chủ yếu nêu một số phương pháp đo lường rủi ro

tín dụng thông qua thang đo của các Tổ chức xếp hạng uy tín trên thế giới và các mô

hình lượng hóa RRTD: Mô hình điểm số Z, mô hình Xếp hạng tín dụng nội bộ, mô

hình xác suất vỡ nợ và mô hình ước tính tổn thất dự kiến. Tuy nhiên, dù sử dụng

phương pháp nào, mô hình toán học hay phương pháp chuyên gia, mỗi phương pháp

đều có các ưu điểm khi áp dụng cũng như các nhược điểm được khắc phục bởi mô

hình sau. Nhìn chung, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm hàng đầu trên thế giới gồm

Fitch, S&P, Moody's sử dụng chủ yếu phương pháp chuyên gia, đánh giá một cách

toàn diện về nền kinh tế, ngành và công ty. Với chỉ tiêu phi tài chính được nỗ lực

lượng hóa tối đa, chỉ tiêu tài chính được tính toán sau khi dữ liệu đă điều chỉnh để có

thể so sánh với các doanh nghiệp tương đồng hoặc các doanh nghiệp trong ngành. Họ

cũng chú trọng xem xét các nhóm tỷ số hơn bất kỳ tỷ số riêng lẻ nào và thiên về đánh

giá dòng tiền thực chất mà doanh nghiệp tạo ra được với dòng tiền mà doanh nghiệp

phải chi trả. Nếu như phương pháp định lượng cần sự hỗ trợ của các nhân tố mềm thì

phương pháp chuyên gia, tự thân đă chứa đựng rủi ro do yếu tố chủ quan trong xếp

hạng, chắc chắn 100% về khả năng trả nợ của doanh nghiệp là điều không thể làm

được. Phương pháp xây dựng mô hình xếp hạng tín nhiệm hay RRTD dựa trên hàm

Logistic là phương pháp phù hợp đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam vì yêu

cầu mẫu không quá cao, ít ràng buộc về mặt giả thiết, hiện đang được sử dụng rộng

rãi trên thế giới.

Mô hình điểm số Z có được ưu điểm là sử dụng đơn giản và nhanh chóng. Tại

ngân hàng các cán bộ tín dụng có thể sử dụng excel để tính toán chỉ số Z, từ đó dự

báo được nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Việc tính toán chỉ số Z theo mô hình

hoàn toàn được dựa vào các báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Tuy nhiên, hạn chế

của mô hình điểm số Z được nghiên cứu dựa trên tình hình của các doanh nghiệp ở

Mỹ, và chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam trong việc xếp hạng tín dụng doanh

nghiệp. Do đó, để khai thác được hết tính ưu việt của mô hình điểm số Z trong trường

hợp doanh nghiệp Việt Nam, trước hết phải đáp ứng được điều kiện quan trọng và

cần thiết nhất là tính minh bạch và công khai của cơ sở dữ liệu trong báo cáo tài chính

nhưng có thể đóng một vai trò quan trọng ảnh hưởng đến mức độ của các khoản vay, đó

chính là mô hình này cố định hệ số của các chỉ số tài chính trong công thức, có thể

của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, mô hình không tính đến một số nhân tố khó định lượng

không phù hợp với phân tích, đánh giá các doanh nghiệp ở những môi trường khác

nhau do tính chất của các chỉ số tài chính cũng có thể khác nhau. Ngoài ra, mô hình

điểm số Z chỉ cho phép xác định doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, vùng cảnh

báo hoặc vùng có nguy cơ cao. Với các doanh nghiệp được xác định nằm trong cùng

một vùng rủi ro thì việc so sánh tương quan giữa các doanh nghiệp phải kết hợp với

nhiều phương pháp xếp hạng khác. Cuối cùng là, ngoài những yếu tố trong chỉ số tài

chính trong mô hình điểm số Z, còn có những yếu tố thực sự có ảnh hưởng tới hoạt

động của doanh nghiệp như những rủi ro trong hoạt động có thể tăng cao do các

nguyên nhân khách quan như sự thay đổi về chính sách, khủng hoảng kinh tế, khả

năng quản trị doanh nghiệp.

Để khắc phục những hạn chế của mô hình điểm số Z trước đó và phù hợp hơn

với điều kiện của hệ thống ngân hàng thương mại thì mô hình xếp hạng tín dụng nội

bộ được sử dụng để chấm điểm tín dụng cho các khách hàng vay vốn đã bổ sung thêm

vào mô hình cấu phần phi tài chính điều chỉnh định tính, hệ thống XHTDNB được

xây dựng để phù hợp hơn với hệ thống các Ngân hàng TMCP và loại hình quy mô

doanh nghiệp tại Việt Nam. Hệ thống chấm điểm tín dụng được xây dựng thành các

chương trình tự động, cán bộ tín dụng chỉ việc điền các thông tin cần thiết và kết quả

sẽ được xử lý theo chương trình. Hệ thống chấm điểm tín dụng đưa ra các chỉ tiêu rõ

ràng và thống nhất, đồng thời điểm của mỗi chỉ tiêu được xác định thông qua các

trọng số nên tạo điều kiện dễ dàng cho cán bộ tín dụng trong việc đưa ra các đánh giá

tổng hợp về mức độ rủi ro của từng khách hàng, giảm đáng kể yếu tố chủ quan, cảm

tính của cán bộ tín dụng trong quá trình đánh giá. Hệ thống được áp dụng chung cho

tất cả các khách hàng nên giúp ngân hàng có thể so sánh mức độ rủi ro giữa các khách

hàng doanh nghiệp khác nhau, từ đó hỗ trợ rất nhiều cho ngân hàng trong việc lựa

chọn, cân nhắc đối tượng khách hàng trong việc ra quyết định cấp tín dụng. Tuy nhiên,

cho đến nay vẫn còn tồn tại một số hạn chế đối với mô hình XHTDNB như sau: Hệ

thống XHTDNB với bộ chỉ tiêu được xây dựng bằng phương pháp chuyên gia, phần

chấm điểm tài chính chỉ xem xét, đánh giá và phân loại khách hàng tại thời điểm hiện

tại, sử dụng báo cáo tài chính của hai năm gần nhất mà không tiến hành phân tích tình

hình của khách hàng trong quá khứ. Phần chấm điểm phi tài chính chỉ mang tính ước

lượng, không có công thức tính cụ thể, do đó vẫn phải dựa váo đánh giá chủ quan,

theo cảm tính của cán bộ tín dụng. Chẳng hạn như tiêu chí về năng lực và kinh nghiệm

của ban quản lý, triển vọng ngành nghề… Do đó, mô hình xác suất vỡ nợ được áp

dụng tại một số ngân hàng đã khắc phục được hạn chế của mô hình XHTDNB, ngoài

bộ chỉ tiêu bao gồm phần tài chính và phi tài chính, mô hình đã được thêm vào cấu

phần điều chỉnh định tính nhằm hạn chế sự đánh giá cảm tính của cán bộ chấm điểm.

Ngoài việc sử dụng số liệu báo cáo tài chính 2 năm gần nhất để chấm điểm xếp hạng

tín dụng đối với doanh nghiệp, mô hình xác suất vỡ nợ PD được thiết lập trên phương

pháp thống kê lịch sử là các quan sát vỡ nợ trong quá khứ để xây dựng bộ chỉ tiêu

phù hợp và ước lượng xác suất vỡ nợ trong vòng 1 năm tiếp theo dựa trên dữ liệu quá

khứ ít nhất trong vòng 5 năm. Ngoài ra, nếu mô hình XHTDNB chỉ quyết định việc

cấp hạn mức tín dụng cho một khách hàng, thì các hạng chấm điểm xếp hạng tín dụng

trong mô hình PD sẽ dính sâu hơn vào tài sản bảo đảm, quy định tỷ lệ tài sản bảo đảm

tối thiểu và có tỷ lệ xác suất vỡ nợ cụ thể cho các đối tượng khách hàng.

Mô hình ước tính tổn thất dự kiến đang được nghiên cứu, xây dựng mô hình

và áp dụng triển khai sáng kiến đối với các ngân hàng thương mại điển hình đã và

đang áp dụng mô hình một tham số ước lượng tổn thất là xác suất vỡ nợ. Đây là mô

hình ưu việt nhất, lượng hóa được ba tham số rủi ro chủ chốt xác suất vỡ nợ - PD, tổn

thất khi vỡ nợ - LGD và du nợ tại thời điểm vỡ nợ - EAD, là nền tảng quan trọng để

các ngân hàng hướng tới đáp ứng chuẩn mực Basel II theo phương pháp đo lường rủi

ro tiên tiến nhất là phương pháp xếp hạng dựa trên đánh giá nội bộ nâng cao, tuy

nhiên, việc ước tính tính chính xác của các dòng tiền trong tương lai, khoảng thời gian

dự kiến thu hồi được các dòng tiền đó là khá khó khăn, ngoài ra, mô hình dựa trên hệ

thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng nên mẫu dùng để xây

dựng các yếu tố của mô hình khá lớn và thu thập dữ liệu khá phức tạp nên cần nhiều

thời gian để xây dựng và hoàn thiện mô hình trong thời gian tới.

3.2. Quy định về Hiệp ước vốn Basel II về quản trị RRTD

Để triển khai đề án Basel II, NHNN đã ban hành thông tư số 41/2016/TT-NHNN

quy định tỷ lệ an toàn vốn đối với TCTD (theo phương pháp tiêu chuẩn của Basel II)

và thông tư số 13/2018/TT-NHNN quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ của NHTM

nhằm tạo khung pháp lý để các ngân hàng đáp ứng tiêu chuẩn của Basel II. Quy định

của Basel II được thể hiện qua ba trụ cột: an toàn vốn tối thiểu, giám sát tuân thủ và

kỷ luật thị trường. Tinh thần của Basel II là hỗ trợ các TCTD khai thác và nâng cao

hệ thống quản lý rủi ro theo nguyên tắc: quy định phức tạp hơn và định hướng quản

trị rủi ro, ứng phó khác nhau với các rủi ro dựa trên đặc tính của từng loại rủi ro, ứng

xử khác biệt với các TCTD dựa trên độ phức tạp của hệ thống quản trị rủi ro đang áp

dụng.

Như vậy, việc ban hành các thông tư hướng dẫn triển khai Basel II là định hướng

đúng đắn của NHNN trong việc nâng cao năng lực quản lý rủi ro và chuẩn mực an

toàn trong hoạt động ngân hàng theo thông lệ quốc tế. Với sự tiên phong của VCB là

ngân hàng đầu tiên đã được NHNN áp dụng chuẩn Basel II theo thông tư 41 ngay từ

đầu năm 2019, sớm 01 năm so với yêu cầu sẽ là động lực mạnh mẽ để quá trình triển

khai và tuân thủ Basel II của các ngân hàng còn lại được thực hiện một cách nghiêm

túc và nhanh chóng. Basel II gồm khá nhiều nội dung. Trong giới hạn của bài nghiên

cứu, luận văn chủ yếu phân tích các phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn được hỗ trợ bởi

đánh giá của các tổ chức xếp hạng bên ngoài và phương pháp XHTD dựa trên đánh

giá nội bộ bao gồm cơ bản và nâng cao. Hiện tại, VCB tuân thủ theo Thông tư của

NHNN và đáp ứng chuẩn mực Basel II theo phương pháp tiếp cận cơ bản dựa trên

đánh giá nội bộ, việc tiến đến tiếp cận Basel II theo phương pháp nâng cao cần thời

gian để xây dựng mô hình và triển khai còn là một khoảng cách khá xa.

3.2.1. Phương pháp tiêu chuẩn

Đối với XHTD độc lập (còn gọi là phương pháp chuẩn), các TCTD cần lượng

hóa mức độ RRTD tương ứng với mức xếp hạng của các hãng XHTD độc lập. Phương

pháp tiêu chuẩn là phương pháp đơn giản nhất trong ba phương pháp quản trị RRTD.

Theo phương pháp tiêu chuẩn, hệ số rủi ro được xác định theo quy định và được hỗ

trợ bởi đánh giá của các tổ chức xếp hạng bên ngoài (Ví dụ: Standard & Poor, Moody

và Fitch) để tính vốn cần thiết cho RRTD. Ở nhiều quốc gia, cơ quan thanh tra, giám

sát chỉ dùng phương pháp này để phê duyệt trong giai đoạn đầu triển khai Basel II.

3.2.2. Phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ (IRB)

Đối với XHTD nội bộ, Basel II nêu hai phương pháp: phương pháp XHTD cơ

bản (Foundation Internal Rating Based Approach, FIRB) và phương pháp XHTD tiên

tiến/nâng cao (Advanced Internal Rating Based Approach, AIRB).

Theo cả hai phương pháp FIRB và AIRB, các ngân hàng cung cấp cho cơ quan

thanh tra, giám sát ước tính nội bộ về xác suất vỡ nợ PD. Đối với các ngân hàng áp

dụng FIRB (ngân hàng FIRB), các thông số khác sẽ được xác định bởi cơ quan thanh

tra, giám sát. Các ngân hàng sử dụng phương pháp AIRB (ngân hàng AIRB) sẽ tính

toán tất cả các thông số rủi ro (PD, LGD, EAD và thời hạn hiệu lực (M)) bằng cách

sử dụng mô hình nội bộ của họ. Khi tính PD, LGD, EAD và M, một ngân hàng IRB

có thể dựa vào dữ liệu dài hạn có được từ kinh nghiệm của họ, hoặc từ các nguồn

khác bên ngoài nếu ngân hàng có thể chứng minh nguồn dữ liệu đó phù hợp với hoạt

động của mình.

Các tổn thất dự kiến và tổn thất ngoài dự kiến là hai cấu phần quan trọng trong

phương pháp IRB. Ngân hàng IRB phải đánh giá tổn thất dự kiến (EL) và sử dụng EL

khi định giá các khoản cho vay, xác định dự phòng và xử lý rủi ro. Bất kỳ chênh lệch

âm giữa số dự phòng thực tế của ngân hàng và EL phải được trừ đều vào vốn cấp 1

(phần lớn là vốn chủ sở hữu) và vốn cấp 2 (phần lớn là các khoản nợ thứ cấp) và nếu

chênh lệch dương sẽ được tính vào vốn cấp 2 theo một giới hạn nhất định được quy

định bởi cơ quan thanh tra, giám sát. Các tổn thất ngoài dự kiến (UL) cũng được yêu

cầu trong các quy định về vốn.

Theo phương pháp XHTD cơ bản với KH tổ chức, các TCTD ước lượng xác

suất vỡ nợ (Probability of Default - PD) cho mỗi mức XHTD của KH, các tham số

tổn thất vỡ nợ (Loss Given at Default - LGD), rủi ro vỡ nợ (Exposure at Default -

EAD) và kỳ đáo hạn hiệu dụng (M) được ước lượng bởi cơ quan quản lý, giám sát

(Ngân hàng Trung ương).

3.2.3. Phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ nâng cao (AIRB)

Các ngân hàng chỉ có thể sử dụng phương pháp này bằng cách đánh giá, phân

tích từ số liệu lịch sử của ngân hàng khi có sự chấp thuận từ cơ quan thanh tra, giám

sát của NHNN. Theo phương pháp phân tích AIRB, ngân hàng tự xác định LGD và

EAD phù hợp cho mỗi loại tài sản. Tuy nhiên, việc này chỉ được thực hiện trên cơ sở

phân tích dữ liệu chi tiết, cẩn thận và được xác thực nội bộ và bởi cơ quan thanh tra,

giám sát. Các ngân hàng AIRB sẽ phải đáp ứng những yêu cầu về tính nhất quán mức

độ tin cậy của các ước tính chặt chẽ hơn so với những yêu cầu đối với các ngân hàng

FIRB.

Theo phương pháp XHTD tiên tiến với KH tổ chức, các TCTD ước lượng các

tham số PD cho mỗi mức XHTD của KH, LGD cho mỗi mức xếp hạng của hợp đồng,

EAD cho mỗi loại hợp đồng vay và tính toán M theo hướng dẫn của cơ quan quản lý,

giám sát và các tham số rủi ro PD, LGD và EAD này sẽ được các TCTD tự ước tính.

3.2.4. Tiêu chuẩn Basel II về XHTD

Là một công cụ đo lường, hệ thống XHTD cần phải được kiểm định và phê

duyệt định kỳ trong quá trình sử dụng, nhằm đảm bảo các mức xếp hạng đã phân biệt

rủi ro đầy đủ và việc ước lượng các yếu tố rủi ro dựa trên những đặc điểm của rủi ro.

Basel II quy định, XHTD nội bộ và các kết quả ước lượng xác suất vỡ nợ, mức

độ tổn thất là những yếu tố quan trọng trong quá trình phê duyệt tín dụng, quản lý

RRTD, phân bổ nguồn vốn cho vay và quản trị ngân hàng. Cụ thể hơn, kết quả XHTD

và các ước lượng về xác suất vỡ nợ và mức độ tổn thất được ứng dụng vào:

- Hỗ trợ phê duyệt tín dụng: cải thiện tính chính xác và hiệu lực của việc ra quyết định

cấp tín dụng, cung cấp phương tiện hỗ trợ để quá trình này trở nên hiệu quả, tiết kiệm

thời gian, chi phí và giảm bớt sự can thiệp từ con người.

- Thực hiện quản trị RRTD: XHTD nội bộ là một công cụ để đánh giá mức rủi ro của

KH. Nhờ tích hợp các nguyên tắc, khung chính sách và tiêu chuẩn tín dụng căn bản

của ngân hàng, hệ thống XHTD là căn cứ độc lập để TCTD đánh giá hiệu quả quá

trình quản trị rủi ro của các bộ phận liên quan, bảo đảm việc cấp tín dụng được quản

lý phù hợp, các tài sản có RRTD nằm trong các giới hạn, thống nhất với các tiêu chuẩn

thận trọng và khả năng phát hiện rủi ro sớm.

- Hỗ trợ xác định giá khoản tín dụng: mức giá chào cho khoản tín dụng phải phù hợp

và đủ để bồi hoàn tổn thất tín dụng. XHTD phân loại các mức độ rủi ro và là một

trong những căn cứ tin cậy để xác định giá cho các khoản tín dụng, theo nguyên tắc

mức XHTD thấp (rủi ro cao) có mức giá cao và ngược lại.

- Hỗ trợ quản lý và quản trị KH: quan hệ KH của các TCTD phụ thuộc vào mức độ

XHTD của KH đó. Những khoản vay có mức rủi ro cao cần phải kiểm soát, đánh giá

thường xuyên, những KH vay có mức XHTD thấp cũng cần phải được chú trọng theo

dõi. Ngược lại, những KH tốt với mức XHTD cao sẽ được ưu ái hơn trong các quan

hệ giao dịch.

- Làm căn cứ để lập dự phòng tín dụng: mức dự phòng các khoản cấp tín dụng phụ

thuộc vào mức độ rủi ro của khoản tín dụng đó. XHTD nội bộ cho phép tính toán, ước

lượng các yếu tố rủi ro PD, LGD và EAD.

3.3. Tổng quan các công trình nghiên cứu trước đây

3.3.1. Một số nghiên cứu nước ngoài

Ngoài những công trình nghiên cứu của Việt Nam trên đây còn có rất nhiều

bài viết phân tích chuyên sâu về phương pháp luận đã được công bố trên các tạp chí

cũng như các bài nghiên cứu ngoài nước chuyên đề nghiên cứu về phương pháp tiếp

cận định lượng, chủ yếu là phân tích mô hình logistics. Phương pháp tiếp cận định

lượng này đã được sử dụng để dự báo khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp – xác suất

vỡ nợ PD. Như hầu hết các phương pháp định lượng dùng để xây dựng các mô hình

dự báo, thì mô hình hồi quy Logistics là phương pháp phổ biến thường được sử dụng

để đánh giá RRTD (được ước lượng qua tham số PD) và xây dựng mô hình XHTD

khi các biến – yếu tố rủi ro đã được sắp xếp thành các thang điểm, thành một hàm các

yếu tố rủi ro có khả năng đự đoán cao khả năng có thể xảy ra (Likelihood) hoặc xác

suất (Probability) của một kết quả được lựa chọn nghiên cứu.

Các công trình chuyên đề trong lĩnh vực này là Beaver (1967.) và Altman

(1968.), người đã phát triển đơn biến và mô hình đa biến để dự đoán thất bại kinh

doanh sử dụng một tập hợp các chỉ tiêu tài chính. Beaver (1967.) ban đầu sử dụng

phân tích đơn biến, ông đã sử dụng thử nghiệm phân loại lưỡng phân để xác định tỷ

lệ không thu hồi được nợ của chủ nợ tiềm năng có thể xảy ra. Ông sử dụng một mẫu

phù hợp bao gồm 158 các công ty (79 thất bại và 79 không thất bại) và đề xuất 14 chỉ

tiêu tài chính. Trong nhiều năm sau đó, phân tích đa biệt đã trở thành kỹ thuật thống

kê phổ biến ứng dụng cho nhiều mô hình dự đoán khả năng vỡ nợ. Trong bài viết của

Alman trên tạp chí JBF tháng 6 năm 1967 đã phát triển mô hình phân biệt là cơ sở

cho mô hình tiếp cận theo phương pháp này. Altman (1968) đã sử dụng kỹ thuật phân

tích phân biệt đa dạng (MDA) – là kỹ thuật thống kê phổ biến áp dụng cho các mô

hình dự báo vỡ nợ, để giải quyết mâu thuẫn với phân tích Beaver và để đánh giá một

hồ sơ tài chính đầy đủ hơn về công ty. Ông đã sử dụng một mẫu phù hợp có 66 doanh

nghiệp sản xuất (33 thất bại và 33 không thất bại) đã phải nộp đơn xin phá sản trong

giai đoạn 1946-1965. Altman thử nghiệm 22 biến được xây dựng từ các chỉ tiêu tài

chính và cuối cùng chọn ra 05 biến dự báo tổng thể tốt nhất khả năng phá sản của

doanh nghiệp. Các biến được phân thành 05 loại bao gồm cả thanh khoản, lợi nhuận,

đòn bẩy tài chính , khả năng thanh toán và tỷ lệ hoạt động. Các kết quả này đã được

sử dụng làm cơ sở cho việc phát triển các mô hình ở hơn 25 quốc gia.

Ohlson (1980.) lần đầu tiên ứng dụng hồi quy logistics có điều kiện vào nghiên

cứu dự báo khả năng vỡ nợ. Khi nghiên cứu kiểm tra khả năng phá sản, nhiều học giả

(Ohlson, 1980; Aziz và cộng sự, 1988) đã ủng hộ hồi quy logistic có điều kiện hơn

phân tích đa biệt vì cả lý do lý thuyết và thực nghiệm. Mô hình hồi quy logistic có

điều kiện yêu cầu ít hơn giả định thống kê và cung cấp nhiều hơn các thực nghiệm

phân biệt (Zavgren, 1983). Hơn nữa, hệ số ước tính có thể giải thích tách biệt như là

sự quan trọng và vai trò của mỗi biến độc lập trong việc giải thích ước tính PD.

Sau công trình của Ohlson (1980.), hầu hết nghiên cứu của các tác giả khác

đều sử dụng mô hình logistics để dự đoán khả năng vỡ nợ. Mặc dù có sự khác biệt

giữa lý thuyết MDA và phân tích logit nhưng các nghiên cứu cho thấy kết quả thực

nghiệm khá giống nhau. Những nhà nghiên cứu khác cũng sử dụng mô hình hồi quy

logistic có điều kiện để kiểm tra các doanh nghiệp có khả năng vỡ nợ (Keasey và

Watson, (1987.); Ooghe và cộng sự, (1995.); và Becchetti và Sierra, (2003.). Họ cho

rằng, sử dụng dữ liệu trả nợ trong quá khứ là quan trọng nhất trong dự báo vỡ nợ.

Những mô hình đo lường rủi ro tín dụng mới với cơ sở lý thuyết chắc chắn

được gọi là mô hình “rủi ro của phá sản”. Ở đó, phá sản được hiểu một cách đơn giản

nhất, doanh nghiệp đi đến phá sản khi giá trị thị trường của tài sản nhỏ hơn giá trị của

các khoản nợ phải trả. Những mô hình này được đưa ra bởi Wicox (1973.) và Scott

(1981.). Theo nhận định của Scott mô hình rủi ro phá sản là một trường hợp đặc biệt

của mô hình định giá quyền chọn của Black và Scholes, Merton (1974) cũng như của

Hull và White (1995.).

3.3.2. Nghiên cứu trong nước về hệ thống XHTDNB và mô hình xác suất vỡ nợ

Nguyễn Trọng Hòa (2009) đã nghiên cứu sâu về các mô hình XHTD trên thế

giới và tại Việt Nam. Tác giả đã xây dựng mô hình XHTD cho các doanh nghiệp Việt

Nam. Tuy nhiên, việc áp dụng mô hình này vào các NHTM vẫn còn gặp nhiều khó

khăn do sự phức tạp của mô hình và sự thiếu phù hợp đối với một số doanh nghiệp

sản xuất kinh doanh ở các khu vực nông thôn.

Trên cơ sở hệ thống hóa về lý luận và thực tiễn của XHTD, luận văn vận dụng

và tiến hành phân tích và đánh giá các kết quả đã được nghiên cứu trước đây cũng

như thực trạng ở Việt Nam hiện nay. Tác giả khẳng định: không có một phương pháp

hay mô hình nào là toàn năng mà phải xây dựng mô hình riêng phù hợp với đặc điểm

của từng ngân hàng…”. Việc XHTD cần phải đảm bảo tính khách quan, khoa học,

phù hợp với từng chủ thể trong nền kinh tế đặc biệt trong một nền kinh tế còn nhiều

bất cập: thiếu cơ sở pháp lý, thông tin bất cân xứng…

Lê Thị Huyền Diệu (2010.), tập trung nghiên cứu về RRTD, các chỉ tiêu phản

ánh RRTD trong hoạt động kinh doanh của NHTM. Đưa ra các mô hình quản lý rủi

ro và điều kiện áp dụng thích hợp với Việt Nam. Tuy nhiên, mỗi ngân hàng có đặc

điểm riêng về cơ cấu tổ chức, quy mô vốn, lĩnh vực ưu tiên, hình thức sở hữu, trình

độ công nghệ và nhân lực… Do đó, các giải pháp trong luận án có thể chưa phù hợp

với một ngân hàng cụ thể.

Lê Thị Hiệp Thương (2012.), khẳng định rủi ro tín dụng là rủi ro cơ bản trong

hoạt động cho vay. Qua đó, luận án đã đưa ra một số giải pháp nhằm phòng ngừa và

hạn chế rủi ro tín dụng trong cho vay đối với doanh nghiệp như công tác quản trị,

kiểm soát cho vay… đồng thời tác giả cũng đề cập đến một trong những phương pháp

phòng ngừa rủi ro tín dụng là XHTDNB.

Tại Việt Nam, Hoàng Tùng (2011.) là người đầu tiên giới thiệu mô hình

logistic trong phân tích RRTD của các doanh nghiệp. Trong nghiên cứu của mình, tác

giả cũng sử dụng dấu hiệu phá sản “Vốn lưu động ròng bị âm” theo định nghĩa vỡ nợ

của Basel II để phân loại các doanh nghiệp. Việc áp dụng mô hình này trong công tác

quản trị RRTD tại các NHTM Việt Nam mang tính khả thi và chính xác cao. Có một

mô hình có khả năng dự đoán tốt sẽ mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng trong việc

quản trị rủi ro nói chung và quản trị RRTD nói riêng bởi nó cho phép giảm tổn thất

mà không phải giảm nhiều số lượng KH vay; Giảm khả năng lựa chọn đối nghịch khi

sử dụng mô hình làm công cụ để đánh giá KH vay vốn; Tăng lợi thế cạnh tranh trên

thị trường.

Trong bối cảnh hệ thống ngân hàng đang nỗ lực chuẩn mực hóa chính sách

QTRR theo thông lệ quốc tế, tạo tiền đề hội nhập với nền tài chính quốc tế và khu

vực, việc nghiên cứu chuyên sâu các mô hình, công cụ quản trị rủi ro hiện đại để áp

dụng vào thực tiễn đang được nhiều NHTM Việt Nam quan tâm triển khai trong thời

gian qua. Xuất phát từ thực tiễn trên, bài nghiên cứu của tác giả Đặng Thị Thu Hằng

(2015.) đã tiến hành một khảo sát thực tế được thực hiện trong năm 2015 về lộ trình

nghiên cứu xây dựng mô hình ước tính tổn thất tín dụng bao gồm tổn thất dự kiến

(Expected Loss), tổn thất ngoài dự kiến (Unexpected Loss) và các tham số rủi ro như

xác suất vỡ nợ (PD), dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD), tổn thất khi vỡ nợ (LGD) theo

tiêu chuẩn Basel 2, kết quả khảo sát cho thấy: “Hiện có 18% ngân hàng đã chủ động

nghiên cứu xác định xác suất vỡ nợ PD của KH vay vốn; có 7% ngân hàng đã thực

hiện xác định tổn thất tín dụng dự kiến – EL; có 71% ngân hàng đang nghiên cứu xác

định xác suất vỡ nợ PD của KH vay vốn; có 81% ngân hàng đang nghiên cứu xác

định tổn thất tín dụng dự kiến – EL; và có 5 ngân hàng chưa triển khai nghiên cứu PD

và EL do năng lực tài chính còn hạn chế, chưa thể triển khai trong ngắn hạn”.

3.3.3. Khoảng trống nghiên cứu

Nghiên cứu tổng quan về thực hiện XHTD hiện nay tại Việt Nam cho thấy còn

tồn tại một số khoảng trống sau:

Một là, việc sử dụng phương pháp XHTD và xây dựng hệ thống chỉ tiêu, thang

điểm, cách tính điểm sổ ở mỗi NHTM có sự khác biệt, dẫn đến kết quả xếp hạng của

cùng 01 đối tượng được xếp hạng có thể khác nhau.

Hai là, hệ thống chỉ tiêu xếp hạng không được xây dựng riêng cho từng nhóm

đối tượng có những đặc điểm kinh tế, sinh sống khác nhau, dẫn đến việc đánh giá xếp

hạng chưa thực sự sát với khả năng sử dụng vốn, khả năng trả nợ của đối tượng được

chấm điểm.

Ba là, các bộ chỉ tiêu ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng chưa có cách tính điểm cụ

thể mà thường được xác định bằng phương pháp chuyên gia, dẫn đến kết quả chấm

điểm còn hạn chế.

Xuất phát từ thực tiễn trên, nhằm để làm rõ các khoảng trống nghiên cứu trên

tại VCB ra sao, bài nghiên cứu trình bày việc Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt

Nam hiện đã và đang áp dụng hệ thống XHTDNB từ năm 2009 và mô hình xác suất

vỡ nợ PD từ năm 2017 đến nay, dựa trên phương pháp hồi quy logistics từ các dữ liệu

thực lịch sử - các quan sát vỡ nợ trong quá khứ tại VCB để ước lượng tham số PD

trong vòng 01 năm tiếp theo, trên cơ sở đó đưa ra một số ý kiến phân tích và khuyến

nghị nhằm nâng cao hiệu quả trong việc triển khai hệ thống XHTDNB theo mô hình

xác suất vỡ nợ PD tại VCB. Mô hình xác suất vỡ nợ PD dự báo khả năng vỡ nợ của

KH doanh nghiệp xây dựng trên đây dựa trên những phương pháp thống kê khoa học,

đã tiến hành kiểm định sự đúng đắn và phù hợp trong thực tế. Tuy nhiên, trong quá

trình áp dụng và triển khai mô hình vào thực tế, phải thường xuyên có sự kiểm định

để kịp thời có động thái hiệu chỉnh cho phù hợp.

3.4. Phương pháp nghiên cứu

3.4.1. Phương pháp phân tích định tính

Dựa trên kết quả chấm điểm XHTD hai mô hình CR và PD cho hơn 11.000

khách hàng doanh nghiệp trong giai đoạn 2008 – 2019 có sẵn từ nguồn dữ liệu thứ

cấp được thu thập từ Phòng Quản lý RRTD Trụ sở chính, tác giả sử dụng phương

pháp định tính để phân tích:

• Kết quả nhóm nợ trước và sau khi áp dụng mô hình PD

• Tỷ lệ số lượng KH và phân bổ dư nợ tín dụng trước và sau khi áp dụng PD

• Kể từ khi áp dụng chấm điểm XHTDNB theo mô hình PD, chất lượng tín

dụng của VCB được kiểm soát chặt chẽ hơn, tỷ lệ nợ xấu về dưới mức 1%.

3.4.2. Phương pháp khảo sát phỏng vấn

Lập bảng câu hỏi khảo sát:

• Bảng câu hỏi phỏng vấn được xây dựng trên cơ sở phân tích định tính ở

trên, chủ yếu dựa vào ý kiến của chuyên gia để giải thích các vấn đề phát

sinh từ dữ liệu;

• Bao gồm bộ câu hỏi gồm 04 câu hỏi tổng quát và đơn giản, được tổng hợp

trong phần phụ lục;

• Cơ sở xây dựng Bộ câu hỏi: Nội dung bộ câu hỏi chủ yếu được dựa trên

Phiếu xếp hạng chấm điểm của Khách hàng doanh nghiệp. Ngoài ra, Bộ

câu hỏi còn được tổng hợp lấy ý kiến từ Phòng Quản lý RRTD và Phòng

Chính sách sản phẩm bán buôn và kinh nghiệm thực tế của tác giả đang

công tác tại ngân hàng VCB để đảm bảo tính khách quan và phù hợp với

các chính sách tín dụng nói riêng và các chính sách chung của VCB.

Chọn mẫu phỏng vấn và địa bàn khảo sát:

• 100 cán bộ thẩm định tín dụng đang công tác tại phòng KH doanh nghiệp

của các Chi nhánh trong hệ thống, trong đó:

58 Chi nhánh trên địa bàn khu vực phía Nam: Lấy chọn 01-02 cán

bộ tín dụng có kinh nghiệm từ 5 năm trở lên, đối với các Chi nhánh

trong các khu vực Tây Nam Bộ, Đông Nam Bộ, Nam Trung Bộ và

Tây Nguyên: chọn 01 cán bộ; đối với các Chi nhánh tại khu vực Tp.

Hồ Chí Minh: chọn 02 cán bộ, tổng cộng 76 cán bộ;

24 cán bộ tín dụng còn lại thuộc 24 Chi nhánh điển hình tại khu vực

Phía Bắc.

• 10 chuyên gia Phê duyệt tín dụng tại Trụ sở chính quản lý 05 nhóm ngành

chính, mỗi nhóm ngành chọn ra 02 chuyên gia để phỏng vấn lấy ý kiến

(Trong 52 ngành nghề kinh tế theo định hướng mở rộng, duy trì và hạn chế

của VCB, Bộ phận Phê duyệt tín dụng phân làm 05 nhóm ngành chính:

Nhóm ngành công nghiệp và nguyên vật liệu; Nhóm ngành tiêu dùng thông

thường; Nhóm ngành tiêu dùng thiết yếu; Nhóm ngành bất động sản và các

Nhóm ngành khác);

• 02 chuyên viên cấp cao trong Nhóm phân tích định lượng – Quant team.

Cách thức phỏng vấn: Trực tiếp, gián tiếp qua điện thoại và phản hồi qua email.

3.4.3. Các phương pháp khác

Ngoài ra, với nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ thông tin nội bộ của VCB,

tác giả đã dùng phương pháp tổng hợp và phân tích số liệu để làm rõ tình hình hoạt

động của ngân hàng cũng như hỗ trợ cho việc nghiên cứu định tính về mô hình xác

suất vỡ nợ.

Kết luận chương 3

Phần cơ sở lý thuyết của bài nghiên cứu chủ yếu tập trung vào hai phương

pháp XHTD dùng để đo lường RRTD, là Hệ thống XHTDNB và Mô hình xác suất vỡ

nợ. Tại hệ thống ngân hàng VCB đã và đang áp dụng chấm điểm tín dụng KHDN

song song cả hai phương pháp này. Tiếp đến là phần lược khảo một công trình nghiên

cứu trong và ngoài nước có liên quan trước đây. Hai phương pháp nghiên cứu chính

được sử dụng trong bài nghiên cứu là phương pháp phân tích định tính từ nguồn dữ

liệu thứ cấp và khảo sát phỏng vấn.

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG VỀ HỆ THỐNG XẾP

HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ THEO MÔ HÌNH XÁC SUẤT VỠ

NỢ TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM

4.1. Các quy định về XHTD của VCB

4.1.1. Quy trình XHTD KHDN tại VCB

Căn cứ theo Quyết định số 2553/QĐ-HĐQT-QLRRTD ngày 28/12/2018 v/v

Ban hành Quy định về hệ thống XHTD nội bộ theo mô hình xác suất vỡ nợ của Ngân

hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, tác giả tóm tắt quá trình chấm điểm XHTD

KHDN về cơ bản được thực hiện theo quy trình gồm 5 bước sau:

4.1.1.1. Xác định bộ chỉ tiêu của đối tượng chấm điểm

Doanh nghiệp có thể được xếp loại vào các phân khúc cụ thể như sau:

- KH doanh nghiệp lớn:

- KH doanh nghiệp trung bình;

- KH doanh nghiệp vừa và nhỏ;

- KH doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài (FDI);

- KH doanh nghiệp mới thành lập;

- Các khoản cho vay tài trợ dự án (Project finance)/Các khoản cấp tín

dụng chuyên biệt

Chấm điểm quy mô:

Quy mô hoạt động của KH phụ thuộc vào ngành kinh tế mà KH đang hoạt

động. Hệ thống chấm điểm xác định quy mô của KH dựa trên các tiêu chí về Vốn

đầu tư chủ sở hữu, số lượng lao động bình quân, Doanh thu thuần và Tổng tài sản,

 Vốn điều lệ: thu thập số liệu vốn thực góp trên Bảng cân đối kế toán năm gần nhất;

 Số lượng lao động bình quân năm: Căn cứ trên bảng trả lương tại thời điểm

trong đó lưu ý:

 Doanh thu thuần: lấy số liệu trên Báo cáo Kết quả hoạt động kinh doanh năm

cuối năm hoặc trong thuyết minh Báo cáo tài chính năm gần nhất;

 Tổng tài sản: căn cứ trên Bảng cân đối kế toán năm gần nhất.

gần nhất;

4.1.1.2. Đánh giá các chỉ tiêu tài chính

Có 4 loại chỉ tiêu tài chính được đánh giá và xem xét gồm:

- Chỉ tiêu đánh giá khả năng thanh khoản

- Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động

- Chỉ tiêu đánh giá khả năng trả nợ

- Chỉ tiêu đánh giá thu nhập

Việc chấm điểm các chỉ tiêu tài chính của DN dựa trên tỷ trọng sẽ bị ảnh

hưởng nhiều bởi mô hình đánh giá của DN.

4.1.1.3. Đánh giá các chỉ tiêu phi tài chính

Việc đánh giá, chấm điểm các chỉ tiêu phi tài chính của KH ở mỗi ngân hàng

là khác nhau vì hệ thống XHTD của mỗi ngân hàng được xây dựng bởi các tổ chức

tài chính khác nhau. Tuy nhiên, đánh giá các chỉ tiêu phi tài chính của KH DN theo

tỷ trọng cǜng tương tự như đánh giá các chỉ tiêu tài chính theo tỷ trọng, đều bị phụ

thuộc vào mô hình áp dụng XHTD đối với Doanh nghiệp.

4.1.1.4. Thực hiện đánh giá các yếu tố điều chỉnh

Các yếu tố điều chỉnh bao gồm 2 loại chính: các yếu tố cảnh báo, các yếu tố

hỗ trợ. CB chấm điểm căn cứ vào miêu tả và yêu cầu của từng yếu tố cụ thể để chọn

yếu tố phù hợp.

4.1.1.5. Tổng hợp điểm và xếp loại

Điểm tổng là tổng điểm có được sau khi nhân trọng số điểm của từng nhóm

chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Dựa trên điểm tổng mà ngân hàng xếp KH vào từng

nhóm như AAA/aaa,…, D Các yếu tố điều chỉnh sẽ tác động trực tiếp làm tăng/giảm

hạng của KH. Trong trường hợp đối với các KH/khoản cấp tín dụng thuộc thẩm quyền

của Trụ sở chính: Quy trình trên sẽ được thực hiện 2 lần tại Chi nhánh và Phòng Phê

duyệt tín dụng tại Trụ sở chính.

Xác định tổng điểm cuối cùng để xếp hạng doanh nghiệp. Trong chấm điểm

XHTD, phần mềm xác định tỷ trọng của các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính là khác

nhau đối với mức độ tin cậy của số liệu (BCTC có được kiểm toán hay không) dựa

theo bảng sau:

Chỉ tiêu Chỉ tiêu tài chính Được kiểm toán 35% Không được kiểm toán 30%

Chỉ tiêu phi tài chính 65% 70%

4.1.2. Hệ thống XHTD của VCB

4.1.2.1. Cấu trúc chung của hệ thống chấm điểm XHTD

Từ năm 2009 đến nay, VCB đã áp dụng hai mô hình chấm điểm dùng làm cơ

sở để cấp hạn mức cho vay cho các KH:

(i) Hệ thống XHTDNB CR – Credit Rating

(ii) Hệ thống XHTD theo xác suất vỡ nợ PD – Probability of default

Chỉ tiêu tài chính Chỉ tiêu phi tài chính

Core

model

Yếu tố điều

chỉnh

Final

ranking

Nhìn chung cấu trúc hệ thống XHTD của VCB (CR và PD) tương đối giống

với các mô hình mà các ngân hàng trong khu vực đang áp dụng như May bank –

Malaysia, BTMU – Japan, và cũng là mô hình được các tổ chức tư vấn hàng đầu thế

giới khuyến nghị (Oliver Wyman, Mac Kenzy, E&Y, PwC…).

4.1.2.2. Sơ lược về Hệ thống XHTDNB (Credit Rating – CR)

Từ năm 2009 đến cuối năm 2017, VCB sử dụng thống XHTDNB (Credit

rating), với các hạng được phân loại theo nhóm nợ như sau:

Bảng 4.1. Phân hạng CR theo nhóm nợ

Nhóm nợ Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Nhóm 4

Nguồn: QĐ418-VCB

Hạng AAA AA+ AA A+ A BBB BB+ BB B+ B CCC CC+ CC C+ C D Nhóm 5

Cụ thể, căn cứ tổng điểm đạt được cuối cùng đã nhân với trọng số, các doanh

nghiệp được xếp hạng theo 16 hạng tương ứng với mức độ rủi ro từ thấp đến cao

theo bảng sau:

Bảng 4.2. Phân loại rủi ro theo các mức điểm và xếp hạng tại VCB theo mô hình CR

Phân loại rủi ro Phân nhóm nợ

Xếp hạng AAA Rủi ro rất thấp Tổng điểm Từ 95 đến 100

Nợ nhóm 1

AA+ AA A+ Rủi ro rất thấp Rủi ro tương đối thấp Rủi ro tương đối thấp Từ 89 đến dưới 95 Từ 84 đến dưới 89 Từ 78 đến dưới 84

A BBB BB+ Rủi ro tương đối thấp Rủi ro thấp Rủi ro thấp Từ 73 đến dưới 78 Từ 70 đến dưới 73 Từ 67 đến dưới 70 Nợ nhóm 2

BB B+ Rủi ro thấp Rủi ro thấp Từ 64 đến dưới 67 Từ 62 đến dưới 64

Nợ nhóm 3

B CCC CC+ Rủi ro trung bình Rủi ro trung bình Rủi ro trung bình Từ 60 đến dưới 62 Từ 57 đến dưới 60 Từ 54 đến dưới 57 Nợ nhóm 4

Từ 51 đến dưới 54 CC Rủi rot rung bình

Từ 48 đến dưới 51 C+ Rủi ro cao

Từ 45 đến dưới 48 Dưới 45 C D Rủi ro cao Rủi ro rất cao

Nợ nhóm 5 Nguồn: QĐ418-VCB

Các mô hình mà hệ thống XHTDNB xây dựng gồm:

KH doanh nghiệp thông thường;

KH doanh nghiệp mới thành lập;

KH doanh nghiệp tiềm năng;

KH doanh nghiệp quy mô siêu nhỏ;

Đối với các KH doanh nghiệp thuộc ngành nghề khác nhau, có chung bộ chỉ

tiêu tài chính nhưng khác nhau ở bộ chỉ tiêu phi tài chính.

4.1.2.3. Mô hình xác suất vỡ nợ (Probability of default – PD)

Mô hình XHTD dựa trên xác suất vỡ nợ PD được VCB thực hiện phát triển từ

năm 2015 và hoàn thành vào cuối năm 2017, phương pháp chủ yếu là dựa trên dữ liệu

lịch sử trong 10 năm để đưa ra xác suất vỡ nợ.

Về sự khác biệt của hai mô hình XHTDNB - CR và mô hình xác suất vỡ nợ -

PD, ngoài điểm giống nhau về việc chấm điểm cả hai mô hình tại VCB là sử dụng dữ

liệu trong Báo cáo tài chính 2 năm gần nhất của Doanh nghiệp để chấm điểm XHTD

cho KHDN. Tuy nhiên, điểm khác biệt nổi bật nhất trong quá trình xây dựng hai mô

hình đó chính mô hình CR được hướng dẫn bởi các Đơn vị tư vấn để đưa ra bộ chỉ

tiêu tài chính và phi tài chính dùng để chấm điểm khi đã xây dựng mô hình và bắt đầu

triển khai mô hình để chấm điểm; đối với mô hình PD, VCB đưa ra bộ chỉ tiêu dựa

trên dữ liệu lịch sử về kết quả vỡ nợ của các quan sát trong quá khứ trong vòng 10

năm (2008-2016) để đưa ra xác suất vỡ nợ và mức nhóm nợ tương ứng với xếp hạng,

từ đó dự báo khả năng vỡ nợ của KH trong vòng 1 năm tiếp theo. Nếu so với mô hình

CR chỉ quyết định hạn mức cấp tín dụng cho một KH, thì các hạng trong mô hình PD

có nhiều thay đổi, dính sâu hơn vào tài sản bảo đảm, quy định tỷ lệ tài sản bảo đảm

tối thiểu và có trường nhập thông tin xác suất vỡ nợ cụ thể dao động từ 0 (chắc chắn

không vỡ nợ) đến 1 (chắc chắn vỡ nợ) cho từng đối tượng KH doanh nghiệp.

Từ đầu năm 2018, VCB bắt đầu thực hiện chấm điểm song song CR và PD

mới. Các hạng PD được chia như sau:

Bảng 4.3. Phân hạng PD theo nhóm nợ

Nhóm nợ 1

Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Nguồn: QĐ2553-VCB

Hạng Aaa aa+ Aa a+ A Bbb bb+ Bb b+ B Ccc cc+ Cc c+ C d1 d2 d3 d4 Nhóm 4 Nhóm 5

Để có được nhóm nợ này, VCB thực hiện khảo sát kết quả vỡ nợ của các quan

sát trong quá khứ (historical) trong vòng 10 năm (2008-2016) nhằm đưa ra mức nhóm

nợ tương ứng với xếp hạng.

Biểu đồ 4.1. Kết quả vỡ nợ PD trong quá khứ (2008-2016)

1 Đây là bảng nhóm nợ dự kiến, VCB đang xem xét chọn các ngưỡng hạng giữa các nhóm nợ.

100.000%

90.000%

80.000%

70.000%

60.000%

50.000%

ợ n ỡ v t ấ u s c á X

40.000%

30.000%

20.000%

10.000%

0.000%

Phân hạng nợ

Default rate (historical)

Default rate (smoothened - exponential function)

Default rate (smoothened - loess function)

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Mô hình PD chia KH doanh nghiệp thành các bộ chỉ tiêu:

 KH doanh nghiệp lớn:

 KH doanh nghiệp trung bình;

 KH doanh nghiệp vừa và nhỏ;

 KH doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài (FDI);

 KH doanh nghiệp mới thành lập;

 Các khoản cho vay tài trợ dự án (Project finance);

a) Quá trình xây dựng mô hình XHTD theo PD:

 Sơ đồ vòng đời mô hình:

Xây dựng mô hình

2

1

3

Lập kế hoạch xây dựng mô hình

Kiểm định mô hình trước triển khai

Thực hiện đánh giá, rà soát độc lập

10/2016-10/2017

07/2016-09/2016

theo TT13 tháng 11/2018

4

Vòng đời mô hình

0 2 / 2 0 1 8 - 0 7 / 2 0 1 8

Triển khai mô hình

Định kỳ hàng năm

04/2018 - nay

Thực hiện định kỳ

7

6

5

Giám sát mô hình

Sử dụng mô hình

Kiểm định mô hình định kỳ

 Các mốc chính trong việc triển khai mô hình XHTDNB theo PD

- HĐQT ban hành Nghị quyết 37/NQ-VCB-HĐQT ngày 17/01/2018 v/v phê

duyệt kết quả mô hình PD cho 9 phân khúc KH;

- Tháng 3/2018, BĐH phê duyệt kết quả thực hiện và nghiệm thu chương trình

XHTDNB theo mô hình PD;

- Tháng 4/2018, triển khai tập huấn các Chi nhánh về hệ thống chấm điểm

XHTDNB theo mô hình PD;

- HĐQT ban hành Nghị quyết 581/NQ-VCB-HĐQT ngày 14/12/2018 v/v phê

duyệt ban hành Quy định về hệ thống XHTDNB theo mô hình PD;

- Tháng 12/2018, BĐH phê duyệt Quy trình chấm điểm XHTDNB theo mô

hình PD, đồng thời ban hành Sổ tay hướng dẫn chấm điểm theo các văn bản

nội bộ

Mô hình xác suất vỡ nợ PD bao gồm các chỉ tiêu đánh giá xác suất vỡ nợ của

KH trong thời gian 12 tháng sắp tới, khoảng thời gian để thực hiện chấm điểm XHTD

với tần suất đánh giá 6 tháng/lần, chia làm 02 kỳ đánh giá:

Kỳ đánh giá 01 Từ ngày 01/04 đến ngày 30/09

Kỳ đánh giá 02 Từ ngày 01/10 đến ngày 31/03

Từ khi áp dụng mô hình chấm điểm XHTD nội bộ - xác suất vỡ nợ PD, Ngân

hàng VCB đã thực hiện 03 kỳ chấm điểm.

b) Quy định về Hệ thống XHTD theo mô hình xác suất vỡ nợ của VCB

Theo Quyết định số 2553/QĐ-HĐQT-QLRRTD được ban hành ngày

28/12/2018 của Hội đồng quản trị Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam quy

định về Hệ thống XHTD theo mô hình XSVN của VCB, kết quả XHTD theo mô hình

Xác định cấp thẩm quyền phê duyệt tín dụng

Quản lý chất lượng tín dụng

Xây dựng Chính sách giá dựa trên rủi ro

Xây dựng các chính sách, quy định, quy trình, hướng dẫn, sản phẩm

xác suất vỡ nợ được sử dụng để làm căn cứ trong việc:

tín dụng của VCB

Về cấu trúc hệ thống xếp hạng PD: Hệ thống XHTDNB theo mô hình PD được

- KH là doanh nghiệp

- KH là Định chế tài chính

- Khoản cấp tín dụng chuyên biệt

xây dựng cho các đối tượng, bao gồm:

Trong bài nghiên cứu này, tác giả tập trung phân tích việc áp dụng mô hình

PD đối với KH bán buôn là các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại hệ thống VCB,

bỏ qua nhóm KH là Định chế tài chính và các khoản cấp tín dụng chuyên biệt.

Mỗi đối tượng được chấm điểm XHTD theo mô hình PD tại từng bộ chỉ tiêu

phù hợp, đối với KH Doanh nghiệp, bao gồm:

• Bộ chỉ tiêu Doanh nghiệp mới thành lập (New Corporate)

• Bộ chỉ tiêu Doanh nghiệp FDI (FDI)

• Bộ chỉ tiêu Doanh nghiệp bán lẻ nhỏ và vừa (R-SME)

• Bộ chỉ tiêu Doanh nghiệp quy mô trung bình (Mid Corporate)

• Bộ chỉ tiêu Doanh nghiệp quy mô lớn (Large Corporate)

Kết cấu và nội dung của Bộ chỉ tiêu KH là Doanh nghiệp XHTD theo mô hình

- Cấu phần tài chính đánh giá yếu tố tài chính của doanh nghiệp dựa trên phương

PD, bao gồm 3 cấu phần sau:

pháp định lượng qua việc phân tích báo cáo tài chính năm gần nhất

- Cấu phần phi tài chính: đánh giá bằng cả phương pháp định tính và phương

- Cấu phần điều chỉnh định tính: bao gồm 03 nhóm thành phần là Dấu hiệu cảnh

pháp định lượng tại thời điểm chấm điểm.

báo, Hỗ trợ tập đoàn/nhóm và Cơ chế ghi đè, phản ánh những thông tin, sự kiện

bất thường có ảnh hưởng trọng yếu tới năng lực, khả năng trả nợ của KH; các

phân tích đặc thù về KH và khoản vay mà mô hình gốc chưa đề cập.

Mô hình lõi (Core Model)

Mô hình gốc/Mô hình lõi của bộ chỉ tiêu bao gồm cấu phần tài chính và cấu

phần phi tài chính. Trọng số giữa cấu phần tài chính và phi tài chính là khác nhau đối

với từng đối tượng chấm điểm XHTD. Mỗi chỉ tiêu trong cấu phần tài chính và cấu

phần phi tài chính có trọng số riêng, tổng trọng số của các chỉ tiêu bằng 100% trọng

số của cấu phần. Tổng điểm của KH là trung bình có trọng số giữa điểm cấu phần tài

chính và điểm cấu phần phi tài chính. Tổng điểm sẽ được phân loại tương ứng với

môt hạng PD ban đầu của KH (hạng PD tuyệt đối).

Thống kê số lượng chỉ tiêu mô hình lõi:

Số lượng chỉ tiêu trong mô hình lõi Mô hình Cấu phần tài chính Cấu phần phi tài chính

6 Doanh nghiệp lớn 8

6 Doanh nghiệp quy mô trung bình 8

5 Doanh nghiệp SME bán lẻ 10

6 Doanh nghiệp FDI 6

7 Doanh nghiệp mới thành lập

Cấu phần tài chính:

(i) Bao gồm các nhóm chỉ tiêu sau:

- Hoạt động và doanh thu

- Đòn bẩy

- Tăng trưởng

- Thanh khoản

- Lợi nhuận

- Mức vay nợ và dòng tiền

- Hiệu quả vốn

- Quy mô

(ii) Số lượng các chỉ tiêu phân bố tùy thuộc vào từng bộ chỉ tiêu.

Tổng điểm Tài chính = ∑ (điểm chỉ tiêu tài chính) x (trọng số của chỉ tiêu)

Cấu phần phi tài chính:

- Đánh giá về rủi ro kinh doanh

- Phản ánh mối quan hệ với ngân hàng

- Phản ánh chất lượng báo cáo tài chính

- Đánh giá chiến lược và việc lập kế hoạch

- Đánh giá cấu trúc sở hữu của doanh nghiệp

- Phản ánh lịch sử hoạt động và vị thế thị trường của doanh nghiệp

- Đánh giá về trình độ quản lý và điều hành doanh nghiệp của Ban điều

(i) Bao gồm các nhóm chỉ tiêu sau:

hành và Hội đồng Quản trị của doanh nghiệp

(ii) Số lượng chỉ tiêu phân bố tùy thuộc vào từng bộ chỉ tiêu.

Tổng điểm Phi tài chính = ∑ (điểm chỉ tiêu phi tài chính) x (trọng số của chỉ tiêu)

Tổng điểm và xếp hạng ban đầu

(i) Tổng điểm:

Tổng điểm = ∑ [(Tổng điểm Tài chính) x (trọng số cấu phần Tài chính) + (Tổng

điểm Phi tài chính) x (trọng số cấu phần Phi tài chính)]

Trong đó, trọng số của cấu phần tài chính và cấu phần phi tài chính như sau:

Bộ chỉ tiêu/Nhóm Cấu phần tài chính Cấu phần phi tài chính

DN mới thành lập DN FDI DN bán lẻ vừa và nhỏ DN quy mô trung bình DN quy mô lớn 0% 50% 45% 50% 60% 100% 50% 55% 50% 40%

(ii) Xếp hạng ban đầu: Tổng điểm của KH sẽ được quy đổi ra PD và từ đó, đối

chiếu để đưa ra xếp hạng ban đầu.

Cấu phần điều chỉnh định tính: bao gồm 03 nhóm thành phần là Dấu hiệu cảnh

báo, Hỗ trợ tập đoàn/nhóm và Cơ chế ghi đè, phản ánh những thông tin, sự kiện bất

thường có ảnh hưởng trọng yếu tới năng lực, khả năng trả nợ của KH; các phân tích

đặc thù về KH và khoản vay mà mô hình gốc chưa đề cập. Khi sử dụng cấu phần điều

chỉnh định tính, kết quả XHTD của KH sẽ được điều chỉnh tăng, giảm với số hạng

xác định tương ứng với mức độ thay đổi RRTD của KH.

(i) Dấu hiệu cảnh báo (Warning Signals): là một trong những thành phần điều

chỉnh định tính, bao gồm 26 tiêu chí do VCB ban hành từng thời kỳ, nhằm

cảnh báo việc mất khả năng thanh toán của KH. Dấu hiệu cảnh báo xem

xét đến các sự kiện bất thường dẫn đến tình trạng vỡ nợ, giảm thứ hạng

hoặc phải xếp hạng lại.

(ii) Hỗ trợ tập đoàn/nhóm (Group Logic): là một trong những thành phần điều

chỉnh định tính, nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của công ty mẹ/tập đoàn

đến hạng của KH, bao gồm ba tiêu chí: xác định KH thỏa mãn áp dụng yếu

tố hỗ trợ nhóm (6 tiêu chí) và Đánh giá về nghĩa vụ hỗ trợ của Công ty

mẹ/Nhóm công ty (3 tiêu chí) và Đánh giá về sự sẵn sàng hỗ trợ của công

ty mẹ/nhóm công ty (3 tiêu chí). Trong trường hợp KH có quan hệ chặt chẽ

với công ty mẹ/tập đoàn, được bảo lãnh bởi chính phủ và/hoặc công ty mẹ

có chỉ số rủi ro thấp, xếp hạng của KH sẽ được tăng lên.

(iii) Cơ chế ghi đè (Overrides): bao gồm 22 tiêu chí do VCB ban hành từng thời

kỳ, nhằm đánh giá các thông tin đặc thù của KH mà mô hình gốc/mô hình

lõi chưa đề cập.

Mô hình gốc

Cấu phần tài chính

Cấu phần phi tài chính

Điểm tài chính

Điểm phi tài chính

• Xếp hạng ban đầu

Dấu hiệu cảnh báo

• Xếp hạng đơn lẻ

Hỗ trợ Tập đoàn/Nhóm

• Xếp hạng đã được hỗ trợ

Cơ chế ghi đè

• Kết quả XHTD của KH

Mô hình gốc + Cấu phần điều chỉnh định tính

Hạng ban đầu

Cơ sở tính xác suất vỡ nợ trong mô hình PD:

Xác suất vỡ nợ PD được lượng hóa dựa trên mô hình hồi quy đa biến, bao gồm

biến định tính – biến phụ thuộc xác suất vỡ nợ và hàm hồi quy của nhiều loại biến

độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc tương ứng với tỷ trọng khác nhau, có thể phân

thành 03 nhóm biến độc lập chính, bao gồm biến độc lập số quan sát vỡ nợ của đối

tượng khách hàng doanh nghiệp trong vòng 10 năm (2008-2016), biến độc lập quy

định về điều kiện tỷ lệ tài sản bảo đảm, biến độc lập nhận định khả năng vỡ nợ của

các cán bộ tín dụng đối với từng đối tượng khách hàng. Với các thông tin đầu vào

được từ các số quan sát vỡ nợ trong quá khứ theo phương pháp thống kê lịch sử, hệ

thống tính toán của VCB đưa ra số trung vị của tỷ lệ vỡ nợ tương ứng với từng nhóm

khách hàng doanh nghiệp (Nhóm khách hàng có khả năng vỡ nợ rất thấp, nhóm khách

hàng có khả năng vỡ nợ thấp, nhóm khách hàng có khả năng vỡ nợ trung bình, nhóm

khách hàng có khả năng vỡ nợ cao, nhóm khách hàng có khả năng vỡ nợ rất cao gần

với nguy cơ phá sản). Sau đó,VCB sử dụng thang master scale (tương tự nhu thang

đo định hạng hay thứ bậc – Ordinal scale là một loại thang định danh trong đó các lớp

khác nhau được sắp xếp theo thứ hạng giảm dần hoặc tăng dần) để lắp ghép hạng

tương ứng với xác suất vỡ nợ đã được tính. Chẳng hạn AAA – 0.03% xác suất vỡ nợ,

cụ thể như sau:

Rating grade Midpoint PD (grade PD)

No Type 1 2 Performing Performing Aaa Aa+ 0.030% 0.045%

Aa a+ A Bbb bb+ Bb b+ B Ccc cc+ Cc c+ C c-

Performing 3 Performing 4 Performing 5 Performing 6 Performing 7 Performing 8 9 Performing 10 Performing 11 Performing 12 Performing 13 Performing 14 Performing 15 Performing 16 Performing 17 Non-performing d1 (LG < 3) 18 Non-performing d2 (LG = 3) 19 Non-performing d3 (LG = 4) 20 Non-performing d4 (LG = 5) 0.090% 0.180% 0.360% 0.600% 0.900% 1.350% 2.025% 3.038% 4.556% 6.834% 10.252% 18.453% 36.906% 74.604% 100.000% 100.000% 100.000% 100.000%

Trong đó:

Performing: Nợ nhóm 1 và nhóm 2

Non-performing: Nợ xấu (Nợ nhóm 3-5)

Rating grade: Kết quả XHTDNB theo PD của VCB

Midpoint PD (grade PD): Số trung vị quan sát được của xác suất vỡ nợ PD, sở

dĩ tính trung vị mà không tính số trung bình là do dữ liệu vỡ nợ trong quá khứ

của VCB thu thập được trong giai đoạn 10 năm trong quá khứ không tương

đồng nhau và bị phân tán, có các giá trị (tỷ lệ vỡ nợ của các doanh nghiệp) làm

nhiễu mẫu thu thập hay còn gọi là giá trị ngoại biên, khi đó sử dụng số trung

vị sẽ cho ra kết quả chính xác hơn số trung bình do số trung vị không phụ thuộc

vào giá trị nhiễu.

Với số liệu đầu vào được khách hàng doanh nghiệp cung cấp là Báo cáo tài

chính 02 năm gần nhất của khách hàng, VCB sử dụng mô hình Logistic để mô tả mối

quan hệ giữa các biến độc lập đến xác suất vỡ nợ của khách hàng. Mô hình hồi quy

Logistic được hình thành như sau:

Giả sử Y là biến phụ thuộc (biến định tính) là xác suất vỡ nợ của khách hàng;

X1, X2, X3,…, Xn : là các biến độc lập thuộc về cấu phần tài chính, cấu phần phi

tài chính và yếu tố điều chỉnh định tính được xây dựng thành bộ chỉ tiêu để đưa vào

mô hình.

Khi đó, ta có thể lượng hóa các biến định tính như sau:

Y=1: Tài khoản xấu (Default)

Y=0: Tài khoản tốt (Non – default)

 Quan tâm đến xác suất p = P(Y=1/ X1, X2, X3,…, Xn) và tác động của các biến

X1, X2, X3,…, Xn lên xác suất này thông qua các trọng số của mô hình.

Sau đó, hệ thống XHTDNB theo mô hình PD sẽ thực hiện chấm điểm từng

tiêu chí để đưa ra điểm tổng, sau đó thực hiện đánh giá các yếu tố điều chỉnh (dấu

hiệu cảnh báo, hỗ trợ tập đoàn/nhóm và cơ chế ghi đè) để đưa ra số điểm và hạng cuối

cùng.

Cụ thể, kết quả XHTD của KH cuối cùng sẽ được xác định trên cơ sở hạng PD

ban đầu và sau khi áp dụng nhóm chỉ tiêu điều chỉnh định tính, KH doanh nghiệp

được xếp vào một trong 20 hạng tương ứng với mức độ rủi ro từ thấp đến cao:

Bảng 4.4. Kết quả XHTD PD theo phân hạng Hạng Kết quả xếp hạng của VCB

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Aaa aa+ Aa a+ A Bbb bb+ Bb b+ B Ccc cc+ Cc c+ C c- d1 (Nhóm nợ định lượng <3) d2 (Nhóm nợ định lượng = 3) d3 (Nhóm nợ định lượng = 4) d4 (Nhóm nợ định lượng = 5)

* Nhóm nợ định lượng là nhóm nợ được xác định theo phương pháp định lượng theo quy định của NHNN về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng. 4.1.2.4. So sánh kết quả chấm điểm phân loại nợ giữa hai mô hình CR – PD

Dựa trên nguồn dữ liệu thứ cấp thu thập được từ Phòng QLRRTD, tác giả sử

dụng phương pháp phân tích định tính để phân tích các kết quả sau:

• Tỷ lệ nhóm nợ trước và sau khi áp dụng mô hình PD

• Tỷ lệ số lượng KHDN và phân bổ dư nợ trước và sau khi áp dụng PD.

• Tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn 2013-2018

Trong kỳ chấm điểm kỳ 2/2018: dựa theo kết quả chấm CR, tỷ lệ nhóm nợ của

VCB như sau:

Biểu đồ 4.2. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD CR kỳ 2/2018

Số lượng KH - CR

Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Nhóm 4

Nhom 5

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Đối với kết quả chấm điểm PD, tỷ lệ nhóm nợ như sau:

Biểu đồ 4.3. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD PD kỳ 2/2018

Số lượng KH - PD

Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Nhóm 4

Nhom 5

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Trong kỳ chấm điểm kỳ 1/2019: kết quả chấm điểm theo CR và PD:

Biểu đồ 4.4. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD CR kỳ 1/2019

Số lượng KH - CR

Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Nhóm 4

Nhom 5

Biểu đồ 4.5. Tỷ lệ nhóm nợ theo kết quả XHTD PD kỳ 1/2019

Số lượng KH theo PD

Nhóm 1

Nhóm 2

Nhóm 3

Nhóm 4

Nhóm 5

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Biểu đồ 4.6. Biểu đồ phân bổ KH theo xếp hạng PD:

Số lượng KH PD

2,500

2,182

2,000

1,997

1,971

1,500

1,389

1,000

1,110

719

712

500

371

18 52 141 287

154 38 12

10 32 13 63

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Biểu đồ 4.7. Biểu đồ phân bổ dư nợ theo xếp hạng PD:

DƯ NỢ PD

6 5 7 8 5 4

9 2 1 4 5 9

5 8 0 4 8 7

7 5 5 4 4 4

6 6 3

3 6 6

3 5 9

3 8 4

8 4 8

3 9 6

9 2 0 9 3 8

2 7 6

6 3 4

9 5

4 6

4 5

3 9 9

6 8 6 3 2 0

4 0 7

4 7 8 0 2 4

7 0 5

5 4

4 4 8

8 6 0

7 3

5 0 4

3 3

4 6 0 9 4 1

8 4 3

1 2 8

3 3 1 3 2 5

9 0 5 8 4 0

8 1

2 9 3 8 1 1

8 9 6

2 2 3

1 7 2 7 8 8

8 3 4

7 5 2

1 1 3

4 4 2

2 7 5

4 8 8

6 4 4 2 3 7

5 8 5 8 0 4

6 7 8

1 0 9

2 7 5

1 7 4

1 5 6

4 8 6

8 2 9

9 9 7 8

3 0 1

2 9 2

4 6 3

8 3 3 7

5 8 1

0 8 7 5

5 7 9

5 2 2

6 7 5

5 6 7

5 6 4

3 0 5 3

2 9 4 1

5 0 4 1

4 0 9

7 0 5

3 4 1

3 1 1

6 1 1

2 5

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Biểu đồ 4.8. Biểu đồ phân bổ dư nợ theo xếp hạng CR:

DƯ NỢ CR

2 9 7 7 1 6

1 8 1 9 7 9

4 4 9

4 4 6

6 0 9

0 9 7

9 2 2 6 9 5

9 2 1

9 0 1

4 3 9

2 7 2

2 8

8 3 5 6 8 8

4 6 0

1 6 7 8 4 9

3 1 6

9 3

8 8 1

7 7 5

2 2 4

0 4 5

1 0 2

7 4 1

8 5 7

3 9 8 0 8 5

5 0 8

4 9 5

8 6 5

7 7 1

4 3 0

6 6 0

3 8 2

8 2 6

4 9 6

2 9 7

9 1

9 2 6

8 9 6

3 9 7

1 4 5

4 6 7

5 2 9 7 0 4 0 7 3 7 5 2 1 1

0 4 5

5 9 4

6 2 0

0 0 3

8 7 2

1 3 7

2 2 7

4 8 7 3

1 5 9

8 9 4

7 9 2

8 9 2

0 5 2

6 0 1

2 9

7 0 8 2 8 9 0 0 6 5 5

7 5

7 1 1 8

( B L A N K )A A

A +

A A A A A +

B +

B B B B B +

B B

C C

C C +

C +

C C C

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Biểu đồ 4.9. Biểu đồ tần số XHTD PD qua thời gian

Biểu đồ tần số XHTD PD qua thời gian

2500

2000

1500

1000

500

aaa aa+ aa

bbb bb+ bb

ccc cc+

31/03/2019

30/06/2019

30/09/2019

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Nhận xét: Qua kết quả chấm điểm 3 kỳ, ta rút ra một số điểm sau:

Sự khác biệt rõ nét nhất ở kết quả phân loại nợ đó là tỷ lệ số lượng KH bị phân

loại nợ nhóm 2 tăng vọt nếu áp dụng phân loại nợ theo PD.

Nếu xét theo tiêu chí dư nợ, dư nợ thuộc các dải hạng theo PD tương đối đồng

đều, không bị quá tập trung như dải hạng của CR.

Việc sử dụng phân loại theo PD có thể giúp VCB áp dụng mức ưu đãi, ưu tiên

khác nhau đối với các KH nhóm nợ 1 tốt hơn so với phân loại theo CR.

Nhìn chung kết quả phân loại nợ theo PD sẽ tương đồng đối với các nhóm nợ

từ 3 đến 5 nhưng khác biệt ở nhóm nợ 1-2.

Việc Nợ nhóm 2 tăng dẫn tới chi phí dự phòng của VCB tăng vọt, tăng giá trị

trích lập dự phòng rủi ro làm làm lợi nhuận hoạt động tín dụng bán buôn giảm

cũng như hạ chỉ tiêu KPI đối với từng cá nhân VCB.

Do đó, VCB sẽ cần phải tìm ra giải pháp để đạt được mục tiêu khi xây dựng

hệ thống chấm điểm XHTD theo phương pháp xác suất vỡ nợ đó là phản ánh chính

xác khả năng vỡ nợ của KH nhằm đưa ra chính sách lãi, phí, dự phòng phù hợp, đồng

thời không làm mất đi các KH tốt, truyền thống khi áp dụng phân loại nợ.

Ngoài ra, để làm rõ tác động của mô hình XHTD theo PD làm giảm tỷ lệ nợ

xấu trong giai đoạn 2013-2018, tác giả đã tổng hợp số liệu từ nguồn dữ liệu thứ cấp

được thể hiện trong báo cáo tài chính qua các năm, kết quả thu được ở bảng sau:

Bảng 4.5. Cơ cấu nhóm nợ của VCB (2013 – 2019)

Chỉ tiêu 2018 2019 2014 2017 2015

+19% +21% +18% +17%

Đơn vị: Tỷ đồng Nguồn: VCB, BCTC & BCTN từ 2013 đến 2019

Tổng dư nợ Tăng trưởng tín dụng Nợ đủ tiêu chuẩn Tỷ trọng (%) Nợ nhóm 2 Tỷ lệ (%) Nợ xấu Tỷ trọng (%) 89.0% 22,759 8.3% 7,475 2.73% 92.3% 17,347 5.4% 7,459 2.31% 2013 2016 274,314 323,332 387,723 460,808 543,434 632,633 733,854 +18% +16% +22% 244,080 298,526 371,208 445,948 532,442 623,252 725,855 98.9% 96.8% 2,348 7,923 0.32% 1.7% 5.651 6,936 0.77% 1.45% 98.0% 4,783 0.9% 6,209 1.11% 95.7% 9,377 2.4% 7,137 1.84% 98.5% 3,165 0.5% 6,215 0.97%

Nhận xét: Tình hình hoạt động tín dụng tại VCB trong giai đoạn từ 2013 –

2019 nhìn chung tăng trưởng ổn định và đều đặn qua các năm. Chỉ tiêu phản ánh chất

lượng tín dụng của VCB trong những năm qua đang có sự biến động lớn, đã có những

cải thiện mang tính tích cực khi tỷ lệ nợ nhóm 2 và nợ xấu giảm mạnh so với các

TCTD khác. Cụ thể, tỷ lệ dư nợ nhóm 1 từ mức 89.0% năm 2013 lên mức 98.9% năm

2019; trong khi tỷ lệ dư nợ nhóm 2 và nợ xấu (Từ nhóm 3 -5) giảm mạnh xuống dưới

2%. Đến năm 2019, tỷ lệ nợ nhóm 2 chiếm 0.32% và tỷ lệ nợ xấu chiếm dưới 1% trên

tổng dư nợ. Chất lượng tín dụng được cải thiện mạnh mẽ, tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ

giảm và được kiểm soát ở mức thấp, đến năm 2018 là năm đầu tiên VCB đưa tỷ lệ nợ

xấu về dưới 1%. Việc áp dụng mô hình XHTD dựa trên xác suất vỡ nợ PD từ năm

2015 cho đến nay góp phần kiểm soát chất lượng tín dụng của VCB một cách chặt

chẽ trong công tác QTRRTD của VCB.

4.1.2.5. Phân tích về sự khác biệt giữa hai mô hình CR – PD

a) Xét về so sánh phân bố dải hạng:

Nhóm nợ 1 2 3 4 5 Hệ thống CR 5 hạng từ AAA đến A 3 hạng từ BBB đến BB 3 hạng từ B+ đến CCC 4 hạng từ CC+ đến C 1 hạng D Hệ thống PD 11 hạng từ aaa đến ccc 4 hạng từ cc+ đến c 2 hạng d1, d2 1 hạng d3 1 hạng d4

Như vậy với dải hạng nhiều hơn, hệ thống PD cho ta khả năng phân loại KH

nhiều hơn đặc biệt là nhóm nợ 1 và 2; đối với nhóm KH thuộc nợ nhóm 1 – nợ đủ

tiêu chuẩn cần được tập trung phát triển nhiều hơn trong việc đưa ra chính sách lãi,

phí và trích lập dự phòng phù hợp mà vẫn đảm bảo nguồn lợi nhuận tổng thể từ việc

thu hút giao dịch dòng tiền về, dư nợ bình quân và doanh số thanh toán trong nước và

xuất nhập khẩu – tài trợ thương mại; đối với các KH thuộc các nhóm nợ dưới tiêu

chuẩn (nhóm 3, 4, 5), việc phân dải hạng ít hơn là hợp lý, và việc mô hình PD phản

ảnh chính xác khả năng vỡ nợ của KH, do đó, nhóm KH này cần có một chính sách

bảo đảm tín dụng chung để nhằm kiểm soát chất lượng tín dụng của các chi nhánh

trong hệ thống VCB khi có các dấu hiệu cảnh báo xảy ra.

b) Số lượng chỉ tiêu trong trong hệ thống XHTD:

Hệ thống CR

Cấu phần tài chính Cấu phần phi tài chính Yếu tố điều chỉnh Hệ thống PD Trung bình 12 -15 chỉ tiêu Trung bình 5-6 chỉ tiêu Trung bình 5-6 chỉ tiêu Trung bình 30-35 chỉ tiêu Trung bình khoảng 10 chỉ tiêu 3 chỉ tiêu

Như vậy, hệ thống PD có ít chỉ tiêu hơn, và có trọng số trung bình cao hơn đối

với mỗi câu hỏi, có sự thay đổi và cải tiến so với mô hình CR cũ.

c) Tỷ trọng phi tài chính/tài chính trong mô hình gốc:

Trong khi mô hình CR giữ nguyên tỷ trọng phi tài chính/tài chính ở mô hình

gốc thì mô hình PD có sự tăng lên tỷ trọng phi tài chính/tài chính theo chiều Doanh

nghiệp lớn – doanh nghiệp trung bình – doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Điều này được lý giải do tính tin cậy của các chỉ tiêu tài chính tăng dần cùng

với quy mô của KH. Thực tế cho thấy các doanh nghiệp lớn thường có báo cáo tài

chính đầy đủ và chi tiết hơn so với doanh nghiệp nhỏ hơn, đồng thời báo cáo tài chính

của doanh nghiệp lớn thường được kiểm toán.

4.1.2.6. Ảnh hưởng của kết quả mô hình XHTD đến hoạt động kinh doanh của VCB

Chính sách XHTD là một trong những chính sách cốt lõi trong hệ thống hoạt

động của ngân hàng, đây cũng là một yêu cầu bắt buộc của Thông tư 13/NHNN. Ảnh

hưởng của Chính sách XHTD được phân tích theo 4 nhóm chính sau:

Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro

Chính sách tài sản bảo đảm

Hệ thống XHTD

Công tác lựa chọn KH, chính sách giá, phí, lãi suất

Định hướng tăng trưởng tín dụng ngành kinh tế

a) Ảnh hưởng đến phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro

VCB hiện đang ứng dụng kết quả chấm điểm XHTD theo CR hiện hành để

phân loại nợ trong hệ thống và trích lập dự phòng rủi ro. Vấn đề phân loại nợ từ lâu

đã là vấn đề “nhạy cảm” đối với hoạt động kinh doanh của mỗi ngân hàng, ảnh hưởng

trực tiếp đến lợi nhuận, chỉ tiêu kế hoạch của các tổ chức tín dụng. Kết quả phân loại

nợ cũng ảnh hưởng trực tiếp đến chỉ tiêu đánh giá kế hoạch của từng cán bộ/bộ phận

kinh doanh trong hệ thống ngân hàng. Việc phân loại nợ chặt chẽ giúp cho VCB có

được góc nhìn thận trọng hơn với chất lượng tài sản có của ngân hàng, đồng thời hạn

chế được rủi ro trong định hướng phát triển tín dụng.

b) Ảnh hưởng đến chính sách tài sản bảo đảm

Chính sách tài sản bảo đảm cũng là một trong những chính sách quan trọng

của mỗi tổ chức tín dụng, thể hiện quan điểm rủi ro, mục tiêu kinh doanh của tổ chức

tín dụng. Thông thường VCB quy định tỷ lệ bảo đảm tối thiểu bằng tài sản được yêu

cầu sẽ tỷ lệ thuận với xác suất vỡ nợ (tức là xác suất vỡ nợ cao đi kèm với yêu cầu

đảm bảo cao hơn).

Một chính sách XHTD nội bộ khắt khe sẽ dẫn đến một chính sách tài sản đảm

bảo khắt khe, đồng thời yêu cầu KH đưa nhiều tài sản đảm bảo hơn để đảm bảo cho

khoản cấp tín dụng tại tổ chức tín dụng. Điều này một mặt làm tăng tính an toàn cho

phương án dự phòng nhưng cũng gây khó khăn trong việc đàm phán, giảm tính cạnh

tranh trong thị trường ngân hàng.

c) Ảnh hưởng đến hạn mức cấp tín dụng, chính sách giá, phí, lãi suất và công tác

lựa chọn KH

Cũng giống như chính sách tài sản đảm bảo, mức cấp tín dụng, giá, lãi suất có

xu hướng thận trọng hơn đối với các doanh nghiệp có XHTD nội bộ thấp (xác suất

vỡ nợ cao hơn).

Việc phân loại nhóm nợ theo PD, theo biểu đồ trên cho thấy mô hình có tính

phân biệt cao đối với các KH phân loại nợ nhóm 1, điều này hỗ trợ cho VCB trong

việc phân loại KH theo từng mức độ ưu tiên.

Điểm quan trọng là Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013,

quy định mỗi KH chỉ có duy nhất một nhóm nợ tại các TCTD, và đó là nhóm nợ được

phân loại cao nhất.

VCB từ lâu được coi là TCTD có phân loại nợ “khắt khe” tại thị trường. Việc

phân loại nợ chặt chẽ cho thấy chân hàng hiện hữu của VCB có chất lượng tốt, tuy

nhiên cũng gây khó khăn trong việc duy trì quan hệ giữa VCB và KH. Hiển nhiên

không có KH muốn có phân loại nợ từ nhóm 2 trở lên tại các TCTD. Chính vì thế

việc áp dụng phân loại nợ theo mô hình xác suất vỡ nợ PD (dự kiến sẽ làm tăng nợ

nhóm 2 và nợ xấu) là một bước đi cần được tính toán thận trọng.

d) Ảnh hưởng đến định hướng tăng trưởng tín dụng ngành kinh tế

Theo định hướng 52 ngành kinh tế trong hệ thống VCB, gồm các nhóm ngành

trong đó có các tiểu ngành khác nhau, khi xây dựng các điều kiện tín dụng (termsheet)

cho ngành và quyết định danh mục cho vay của các chân hàng hiện hữu và chân hàng

mới, VCB sẽ căn cứ dựa trên kết quả XHTD CR – PD để đưa ra định hướng giao dịch

với nhóm ngành trong thời gian tới: mở rộng, duy trì, duy trì có chọn lọc hoặc hạn

chế, từ đó quy định giới hạn tín dụng (room) cho nhóm ngành trong năm tiếp theo.

4.2. Tổng hợp ý kiến phản hồi về thực tiễn áp dụng mô hình XHTD tại VCB

Từ những phân tích định tính về kết quả XHTD theo mô hình PD sẽ phản ánh

chính xác khả năng vỡ nợ của KH dựa trên số quan sát vỡ nợ trong quá khứ hơn Hệ

thống CR, tác giả nhận thấy chưa có đủ cơ sở để đưa ra kết luận rằng Mô hình XHTD

PD cho kết quả tương đồng với đánh giá của cán bộ tín dụng. Bên cạnh đó, trong giai

đoạn đầu triển khai mô hình qua 3 kỳ chấm điểm, việc áp dụng mô hình vào thực tiễn

vẫn còn tồn tại nhiều bất cập và khó khăn. Để làm rõ thực trạng công tác XHTD tại

VCB, tác giả đã tiến hành lập bộ câu hỏi lấy ý kiến, địa bàn khảo sát tại hệ thống Ngân

hàng VCB và chon mẫu là các cán bộ tín dụng và chuyên gia phê duyệt tại Trụ sở

chính để thu thập thêm thông tin và kinh nghiệm thực tế khi triển khai mô hình.

4.2.1. Ý kiến phản hồi của các cán bộ thẩm định tại Chi nhánh

Thông qua việc điều tra chọn mẫu tại các Chi nhánh và Trụ sở chính, tác giả

đã tiến hành lập kế hoạch phỏng vấn các cán bộ thẩm định tín dụng tại các Chi nhánh,

việc thu thập ý kiến khảo sát được thực hiện trong vòng 6 tháng từ đầu tháng 1/2019

đến cuối tháng 06/2019, kể từ khi có Quyết định số 2553/QĐ-HĐQT-QLRRTD Quy

định về Hệ thống XHTD nội bộ theo mô hình xác suất vỡ nợ của VCB được ban hành

ngày 28/12/2018 của HĐQT VCB.

Về đối tượng khảo sát, việc chọn mẫu thực hiện phỏng vấn bao gồm 100 cán

bộ thẩm định đang công tác tại Phòng KH doanh nghiệp và có ít nhất 5 năm kinh

nghiệm làm công tác tín dụng, điển hình tại một Chi nhánh, cụ thể:

58 Chi nhánh trên địa bàn khu vực phía Nam: Lấy chọn 01-02 cán bộ, đối với

các Chi nhánh trong các khu vực Tây Nam Bộ, Đông Nam Bộ, Nam Trung Bộ

và Tây Nguyên: chọn 01 cán bộ; đối với các Chi nhánh tại khu vực Tp. Hồ Chí

Minh: chọn 02 cán bộ (do thị phần KH tập trung phần lớn tại các Chi nhánh

trong Khu vực Hồ Chí Minh) tổng cộng 76 cán bộ.

24 cán bộ tín dụng còn lại thuộc 24 Chi nhánh điển hình tại khu vực Phía Bắc

Tính đến hết Quý 3/2019, kể cả các Chi nhánh hiện hữu và các Chi nhánh

thành lập mới, tổng cộng có 58 Chi nhánh trên địa bàn khu vực phía Nam được tiếp

cận trong quá trình khảo sát lấy ý kiến và một số Chi nhánh ngoài khu vực Phía Bắc

điển hình, cụ thể:

Khu vực Tây Nam Bộ (15 Chi nhánh), bao gồm: Kiên Giang, Cần Thơ,

An Giang, Cà Mau, Bến Tre, Sóc Trăng, Tây Cần Thơ, Châu Đốc, Đồng

Tháp, Long An, Tiền Giang, Trà Vinh, Vĩnh Long, Bạc Liêu, Phú Quốc.

Khu vực Tp. Hồ Chí Minh (18 Chi nhánh), bao gồm: Hồ Chí Minh, Tây

Sài Gòn, Nam Sài Gòn, Bình Tây, Thủ Thiêm, Sài Gòn, Tân Định, Thủ

Đức, Hùng Vương, Tân Bình, Bắc Sài Gòn, Sài Thành, Đông Sài Gòn, Kỳ

Đồng, Gia Định, Tân Sơn Nhất, Phú Nhuận, Tân Sài Gòn.

Khu vực Đông Nam Bộ (13 Chi nhánh), bao gồm: Vũng Tàu, Đồng Nai,

Bình Dương, Nhơn Trạch, Nam Bình Dương, Tân Bình Dương, Biên Hòa,

Bình Thuận, Tây Ninh, Bắc Bình Dương, Long Khánh, Bình Phước, Đông

Bình Dương.

Khu vực Nam Trung Bộ và Tây Nguyên (12 Chi nhánh), bao gồm: Bình

Định, Khánh Hòa, DakLak, Gia Lai, Quy Nhơn, Lâm Đồng, Nha Trang,

Phú Yên, Kon Tum, Ninh Thuận, Bắc Gia Lai, Bảo Lộc.

24 Chi nhánh tại khu vực Phía Bắc: Sở giao dịch, Hà Nội, Thanh Xuân,

Hoàn Kiếm, Thành Công, Thăng Long, Đà Nẵng, Hải Phòng, Hoàng Mai,

Quảng Nam, Vinh, Huế, Nghệ An, Ba Đình, Quảng Bình, Hải Dương,

Hưng Yên, Quảng Trị, Thanh Hóa, Phú Thọ, Thái Nguyên, Nam Định,

Đông Anh, Tây Hồ.

Cách thức phỏng vấn: Trực tiếp, gián tiếp qua điện thoại và phản hồi qua email.

Bảng câu hỏi khảo sát được tóm tắt thông qua các câu hỏi như sau: (Mẫu về

bảng câu hỏi khảo sát chi tiết được nêu trong phần Phụ lục)

1. Công cụ tác nghiệp khi thực hiện chấm điểm XHTDNB CRPD?

2. Các văn bản, quy định nội bộ về thực hiện chấm, sử dụng kết quả của hệ thống

XHTDNB CRPD?

3. Anh/chị đánh giá thế nào về kết quả XHTD PD?

4. Các khó khăn, vướng mắc khác (nếu có)

Tác giả đã rút ra một số nội dung chính tóm tắt ghi nhận các ý kiến phản hồi như sau:

Câu hỏi 1: Công cụ tác nghiệp khi thực hiện chấm điểm XHTDNB CRPD:

Hệ thống chấm điểm giao diện có cải tiến so với xếp hạng cũ, nhưng chiết xuất

dữ liệu còn hạn chế, chi nhánh chỉ có thể lấy số liệu trung bình ngành của chi

nhánh mà không có được dữ liệu của toàn hệ thống.

Thỉnh thoảng có phát sinh lỗi trong quá trình nhập liệu, tính điểm, chiết xuất

báo cáo, dữ liệu nhập nhưng không lưu được (lỗi time-out); các trường hợp

niên độ báo cáo tài chính KH khác ngày 31/12 hàng năm thì hệ thống không

hiểu và tự hạ bậc xếp hạng của KH. Hệ thống chưa hỗ trợ tốt cho các báo cáo.

Đôi khi phát sinh lỗi nhập liệu hay bị treo khi nhập và báo cáo Lưu chuyển tiền

tệ tự tính số liệu có sự sai lệch lớn so với số liệu Bảng cân đối kế toán.

Ngoài ra, hệ thống đang bị lỗi đối với các KH chấm điểm thuộc PDTD. Trong

quá trình nhập dữ liệu hay xảy ra lỗi mất dữ liệu, không lưu được dữ liệu nếu

chưa nhập hết báo cáo tài chính.Hệ thống hay bị treo vào những ngày gần hạn

chấm CR. Chỉ có user lãnh đạo phòng mới chiết xuất được báo cáo tác nghiệp-

điểm xếp hạng CR, user của cán bộ không chiết xuất được. Tại chi nhánh duyệt

điểm đẩy lên PDTD sau đó PDTD hoàn tất chấm điểm và xếp hạng có khác

biệt so với Chi nhánh, tuy nhiên hệ thống ko cập nhật xếp hạng cuối cùng của

PDTD cho chi nhánh biết. Dẫn đến những quyết định phí của Khách hàng bị

sai do Chi nhánh chỉ thấy được xếp hạng do mình chấm. Một số trường hợp

được Trung ương sửa lỗi thì chi nhánh xem được kết quả xếp hạng. Như vậy

đối với KH thuộc thẩm quyền Trụ sở chính phê duyệt chấm điểm, cán bộ chi

nhánh không xem lại được kết quả chấm điểm của KH.

Chiết xuất điểm PD chưa tách điểm tài chính và phí tài chính. CN đề xuất trong

báo cáo thông tin tác nghiệp KH doanh nghiệp PD thể hiện thêm điểm tài chính

và phi tài chính để phục vụ số liệu trong báo cáo thẩm định. Hiện trong báo

cáo thẩm định đề xuất của cán bộ tín dụng gửi lên cho Phê duyệt chỉ có kết quả

XHTD cuối cùng theo CR và PD kỳ chấm điểm gần nhất. Đối với KH mới

thành lập T12/2017, doanh nghiệp chưa có BCTC năm 2017, hệ thống yêu cầu

nhập đầy đủ màn hình thông tin định vị và không chấp nhận các thông tin ở

màn hình thông tin định vị có giá trị bằng 0.

Câu hỏi 2: Các văn bản, quy định nội bộ về thực hiện chấm, sử dụng kết quả của hệ

thống XHTDNB CRPD

Các văn bản, quy định nội bộ tương đối đầy đủ và hợp lý; cán bộ và lãnh đạo

Chi nhánh có đầy đủ hướng dẫn thông tin chi tiết tác nghiệp;

Tuy nhiên, chưa có hướng dẫn, quy định cụ thể về cách tính điểm PD, vì điểm

PD ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ lệ tài sản và thẩm quyền phê duyệt;

Nên có hướng dẫn trực tiếp tại màn hình chấm điểm XHTD, đào tạo cụ thể về

hệ thống XHTDNB mới;

Cần có văn bản tổng hợp hướng dẫn các văn bản, quy định còn hiệu lực về

XHTDNB CRPD để các chi nhánh có căn cứ chính xác áp dụng.

Câu hỏi 3: Anh/chị đánh giá thế nào về kết quả XHTD PD?

Phản ánh được tương đối khả năng vỡ nợ của Khách hàng, tuy nhiên khác với

hệ thống XHTD CR, hệ thống XHTD PD tự động xuất thông tin kết quả XHTD

cuối cùng cũng như chưa có quy định rõ về khoảng điểm bao nhiêu là có kết

quả PD tương ứng, cán bộ chỉ xem được kết quả nhưng chưa xem được điểm

của kết quả XHTD PD;

Kết quả XHTD PD tương đối khách quan và cho ra kết quả chính xác và chặt

chẽ hơn kết quả mô hình CR, tuy nhiên cũng phát sinh một số trường hợp cho

ra kết quả thấp hơn khá nhiều so với đánh giá của cán bộ tín dụng và năng lực

của KH:

- Một số kết quả xếp hạng tương đồng với đánh giá của cán bộ tín dụng,

tuy nhiên có một số trường hợp cho ra kết quả xếp hạng chưa phù hợp

với đánh giá thực tế, Kết quả XH chưa tương đồng với đánh giá của cán

bộ tín dụng, kết quả XH PD thường thấp hơn mức đánh giá của cán bộ;

- Kết quả XHTD PD chưa phản ánh thực tế và chưa phản ánh đúng bản

chất của từng công ty, cụ thể:

• Một số KH có tình hình tài chính tốt và lành mạnh qua các năm

vẫn bị đánh giá thấp về khả năng tự chủ tài chính qua kết quả PD,

dẫn tới Chi nhánh phải trình cấp thẩm quyền cao hơn để xem xét

cấp tín dụng.

• Thực tế doanh nghiệp hoạt động lâu năm, cán bộ nhìn nhận và

đánh giá KH tốt, nhưng thông qua các chỉ số tài chính/phi tài

chính (đôi khi không phản ánh đúng bản chất 100% thực tế hoạt

động của Doanh nghiệp) thì điểm PD của Doanh nghiệp rất thấp.

- Thông thường mức độ tương đồng khoảng 70%. Vì tùy theo từng trường

hợp KH, có thể do BCTC nội bộ của công ty tại từng thời điểm nên chưa

phản ánh toàn thể được KH.

- Trường hợp kết quả XHTD không tương đồng với đánh giá của cán bộ

tín dụng liên quan đến một số câu hỏi mang tính định tính nhưng không

có thông tin hoặc báo cáo ngành hướng dẫn cụ thể để Cán bộ thẩm định

có thể lựa chọn cho phù hợp.

- Về cơ bản, kết quả XHTD PD là phù hợp, tương đồng với đánh giá của

cán bộ tín dụng. Tuy nhiên, có một số trường hợp KH có xếp hạng CR

cao nhưng xếp hạng PD lại thấp. Điều này khiến Chi nhánh cũng lúng

túng trong việc đánh giá KH.

- Một số trường hợp kết quả xếp hạng không tương đồng với đánh giá của

Cán bộ KH. Có những KH có bộ chỉ tiêu phi tài chính và cơ chế ghi đè

tương đương nhau nhưng điểm xếp hạng PD lại khác biệt. Việc áp dụng

hệ thống xếp hạng PD để phân quyền phê duyệt dẫn tới một số KH tốt

nhưng quy mô nhỏ trước đây thuộc thẩm quyền chi nhánh nhưng sau khi

áp dụng PD thì sẽ thuộc thẩm quyền Phê duyệt Trụ sở chính.

Kết quả chấm điểm chưa phản ánh đúng thực tế hoạt động doanh nghiệp, các

yếu tố giảm hạng quá cứng nhắc mà không xét đến nguyên nhân (như giảm

doanh thu 3 kỳ liên tiếp….) khiến cho một số trường hợp giảm quy mô hoạt

động hợp lý bị giảm hạng.

XHTD PD theo chuẩn mực quốc tế bắt buộc phải áp dụng, tuy nhiên hệ thống

này đánh giá chặt chẽ hơn nhiều so với hệ thống XHTD CR cũ. Tuy nhiên, cán

bộ tín dụng chưa cảm nhận được mối tương quan giữa PD và CR. Nhiều KH

cùng CR nhưng PD khác nhau nên chưa đánh giá được mức độ phù hợp; Kết

quả xếp hạng PD thường thấp hơn nhiều so với xếp hạng CR, hiện nay, xếp

hạng PD là kết quả để xác định thẩm quyền phê duyệt và rà soát phân loại nợ,

nên sự chênh lệch lớn cũng ảnh hưởng đến hạn mức tín dụng cấp cho KH

Bộ chỉ tiêu PD cho thấy phù hợp với các Công ty lớn. Bên cạnh đó, các câu

hỏi phi tài chính còn khá chung chung, khó hiểu làm cho việc đánh giá giữa

các KH là gần như giống nhau nhưng kết quả XHTD lại có sự phân hóa lớn;

làm khó xác định được sự tương đồng của kết quả xếp hạng so với đánh giá

của từng KH

Câu hỏi 4: Các khó khăn, vướng mắc khác (nếu có)

Cần có chương trình có thể liên kết giữa hệ thống chấm điểm và dòng tiền về

tài khoản, dòng tiền nhận nợ vay, dư nợ bình quân để CBKH không phải tự

tính tay như hiện nay. Không thể hiện điểm tài chính và điểm phi tài chính của

mô hình PD trong file excel.

Chưa hiểu rõ cách tính điểm của các thành phần câu hỏi.

Việc dùng kết quả PD theo chương trình mới để làm kết quả phê duyệt GHTD

cho KH hiện đang gặp rất nhiều khó khăn:

- Nhiều KH có kết quả PD thấp không đủ cấp GHTD duy trì như mức cũ;

Chi nhánh sẽ gặp khó khăn trong việc rà soát GHTD trong kỳ tới cho

KH.

- Nhiều KH theo kết quả PD mới (phải bổ sung thêm TSBĐ đáp ứng được

theo quy định) nếu không cũng phải trình tăng cấp;

Đề nghị điều chỉnh nới lỏng thang điểm chấm PD

Hiện nay kết quả chấm PD đang được sử dụng để xét thẩm quyền phê duyệt

tín dụng, tỷ lệ tài sản bảo đảm tối thiểu. Đề nghị các Phòng ban Trụ sở chính

đưa ra cách thức tính điểm phù hợp để vừa phân loại được KH, vừa đảm bảo

tỷ lệ an toàn vốn, song cũng tạo điều kiện cho chi nhánh phát triển thêm KH

mới.

So với hệ thống CR cũ, Hệ thống CR PD mới có nhiều chỉ tiêu và yếu tố mới

yêu cầu cán bộ Quản lý nợ phải đánh giá nhiều yếu tố định tính về công ty

(đánh giá khả năng vỡ nợ của công ty, khả năng đình công của công nhân và

các yếu tố định tính khác).

Tiêu chuẩn PD cao nhiều so với CR, ảnh hưởng đến thẩm quyền PD, đặc biệt

những KHBB nhưng vay số tiền nhỏ, TSBĐ đầy đủ nhưng XH PD thấp trình

TSC thời gian giải quyết lâu, khó phát triển.

Với mã chấm điểm của cán bộ - không xem được kết quả chi tiết điểm tài chính

và phi tài chính (chỉ xem được kết quả loại xếp hạng)

Đối với các KH chỉ phát sinh có Bảo lãnh, Thư tín dụng L/C, không có dư nợ

vay thì hệ thống vẫn ghi nhận là doanh nghiệp tiềm năng, không phải doanh

nghiệp thông thường, nếu là KH siêu nhỏ thì không có bộ chỉ tiêu chấm điểm

→ Đề nghị đối với các KH phát sinh bảo lãnh, LC thì được định danh là KH

thông thường, không phải là KH tiềm năng để có bộ chỉ tiêu chấm điểm chính

xác.

Kết quả PD thấp khiến cho thẩm quyền phê duyệt của chi nhánh giảm mạnh

so với trước đây trong khi các KH này vẫn đang hoạt động rất tốt, tỷ lệ TSBĐ

tăng cao, gây khó khăn trong việc phát triển KH. Với hệ thống chấm PD hiện

tại, 80% các hồ sơ, KH bán buôn tại Chi nhánh đều vượt thẩm quyền.

4.2.2. Nhận định của Chuyên gia Phê duyệt tín dụng Trụ sở chính

Việc lấy ý kiến phản hồi của các chuyên gia phê duyệt TSC quản lý 05 nhóm

ngành, mỗi nhóm ngành chọn ra 02 chuyên gia để phỏng vấn lấy ý kiến. Cụ thể, trong

52 ngành nghề kinh tế theo định hướng mở rộng, duy trì và hạn chế của VCB, Bộ

phận Phê duyệt tín dụng trụ sở chính tại VCB phân làm 05 nhóm ngành quản lý chính:

Nhóm ngành công nghiệp và nguyên vật liệu; Nhóm ngành tiêu dùng thông thường;

Nhóm ngành tiêu dùng thiết yếu; Nhóm ngành bất động sản và các Nhóm ngành khác.

(Thông tin cụ thể của 10 chuyên gia Phê duyệt Trụ sở chính sẽ được nêu rõ trong phần

Phụ lục).

Nhìn chung, trong vòng hai năm trở lại đây, VCB triển khai đồng thời nhiều

chủ trương, chính sách tín dụng nhằm cơ cấu lại danh mục tín dụng bán buôn theo

hướng tăng cường an toàn và hiệu quả. Trong đó có công văn 742/VCB-QLRRTD

ngày 01/04/2018 về việc áp dụng hệ thống xếp hạng PD thay thế CR, làm cơ sở xác

định thẩm quyền phê duyệt cấp tín dụng và các chính sách tín dụng với KH. Trong

quá trình thu thập ý kiến, các chuyên gia phê duyệt nhận định rằng việc đánh giá kết

quả chấm điểm PD của 3 kỳ vừa qua còn một số bất cập, cụ thể:

Sổ tay hướng dẫn chấm điểm: Nhiều tiêu chí chấm điểm Phi tài chính hướng

dẫn chung, khó thống nhất giữa đánh giá của Chi nhánh và Phòng PDTD.

Nhiều trường hợp Chi nhánh chọn điểm tối đa nhưng TSC đánh giá không có

đủ thông tin nên chọn “Không có thông tin”, dẫn đến kết quả chấm điểm cấp

phòng PDTD thường thấp hơn Chi nhánh, KH thường bị đánh giá thấp hơn

thực tế.

Do chưa hiểu rõ về tác động của xếp hạng PD đối với việc áp dụng các điều

kiện tài sản bảo đảm, ngưỡng phân loại nợ… nên về mặt chủ quan, trong 3 kỳ

chấm điểm vừa qua, TSC đang thực hiện chấm chặt chẽ hơn do không có đủ

thông tin bổ sung thêm từ Chi nhánh, điều này dẫn đến việc thay đổi phân loại

nợ giữa XHTD PD PDTD và XHTD PD Chi nhánh.

Để làm rõ nhận định trên, tác giả đã thu thập số liệu thứ cấp từ Phòng PDTD

TSC về việc thống kê phân loại nợ của 304 trường hợp KH doanh nghiệp có quy mô

trung bình có kết quả XHTD PD tại Chi nhánh sẽ bị thay đổi khi thực hiện chấm điểm

lần 2 tại Phòng PDTD TSC:

Lưu ý: Chỉ thống kê các trường hợp Nhóm nợ theo XHTD PD của Chi nhánh khác Nhóm nợ theo XHTD PD của PDTD.

Nguồn: Phòng PDTD TSC-VCB

4.2.3. Phỏng vấn các Chuyên viên cấp cao trong Nhóm định lượng – Quant

Team tại Trụ sở chính

Số lượng KH Tổng dư nợ (VNĐ) Nhóm nợ theo XHTD PD PDTD Nhóm nợ theo XHTD PD Chi nhánh

1 2 225 6.568.878.571.893

2 3 56 537.803.353.215

2 1 23 593.457.688.584

Sau khi tổng hợp từ ý kiến phản hồi của các cán bộ thẩm định đến các chuyên

gia PTD TSC, nhằm để đưa ra kết luận chính xác và khách quan hơn, tác giả đã thực

hiện phỏng vấn bổ sung thêm 2 chuyên viên cấp cao trong lĩnh vực định lượng:

 Người được phỏng vấn:

Một chuyên gia cao cấp trong Nhóm định lượng Quant team VCB, có kinh

nghiệm 12 năm công tác trong lĩnh vực định lượng, từng công tác tại các tổ

chức World Quant, Ngân hàng TMCP Quân Đội, VCB. (gọi tắt là Anh T)

Và Một chuyên gia cao cấp tại World Quant, đã từng có thời gian công tác tại

Quant team VCB (gọi tắt là Anh H)

 Chi tiết cuộc phỏng vấn trực tiếp từ kinh nghiệm thực tiễn của hai chuyên gia

cao cấp trong Nhóm Quant team về các khía cạnh khi xây dựng và áp dụng mô hình:

Thứ nhất, VCB mới áp dụng hệ thống chấm điểm XHTD theo xác suất vỡ nợ PD, sự

khác biệt lớn nhất trong 02 bộ hệ thống chấm điểm XHTDNB và mô hình xác suất vỡ

nợ PD

Theo Anh H, sự khác biệt lớn nhất là phương pháp xây dựng hệ thống chấm

điểm, thời điểm xây dựng hệ thống chấm điểm XHTDNB CR, VCB chưa có đủ cơ sở

dữ liệu để đánh giá về tính hợp lý và khả năng phản ánh chất lượng của KH qua các

chỉ tiêu, mà chủ yếu nhờ vào tư vấn của EY. Đối với việc xây dựng hệ thống chấm

điểm XHTDNB theo PD, việc có đủ cơ sở dữ liệu để thực hiện phương pháp lịch sử

đã giúp VCB có cái nhìn toàn diện và tốt hơn các chỉ tiêu.

Thứ hai, lý do mô hình PD có ít chỉ tiêu hơn so với mô hình CR, và việc có ít chỉ tiêu

hơn có làm giảm khả năng phản ánh chính xác tình hình hoạt động của KH.

Theo Anh T, việc số lượng chỉ tiêu của một mô hình phụ thuộc vào đánh giá

tính hiệu quả một mô hình. Số lượng chỉ tiêu của một mô hình không tỷ lệ thuận với

hiệu quả của mô hình, mà nó phụ thuộc vào tính tương quan (correlated), nếu mô hình

có nhiều chỉ tiêu tương quan với nhau sẽ khó phản ánh toàn diện (bị biased) hoạt động

của KH. Mô hình PD hiện tại được xây dựng riêng cho từng đối tượng KH, và sử

dụng hồi quy dữ liệu vỡ nợ trong 10 năm KH của VCB, kết hợp với sự đánh giá của

các chuyên gia tín dụng VCB, có thể nói đội ngũ xây dựng mô hình khá tin tưởng vào

khả năng phản ánh toàn diện của mô hình PD đối với hoạt động của KH.

Theo Anh H cho rằng số lượng chỉ tiêu của một mô hình được đánh giá thông

qua khả năng phản ánh của mô hình là cao nhất, ngoài ra tính tương quan giữa các

chỉ tiêu cũng là yếu tố quan trọng (có 2 loại tương quan: tương quan thuận và tương

quan nghịch). Do đó việc một mô hình có ít chỉ tiêu hơn hoàn toàn không có nghĩa là

sự phản ánh từ mô hình sẽ ít toàn diện hơn mô hình có nhiều chỉ tiêu.

Thứ ba, cách thức VCB thực hiện để mô hình PD có thể phản ánh chính xác hơn khi

mới được đưa vào chính thức chấm điểm cho KH từ năm 2018.

Theo Anh T: trước khi mô hình PD được đưa vào áp dụng, bộ phận kiểm toán

nội bộ VCB đã thực hiện kiểm định mô hình để đánh giá về quá trình xây dựng mô

hình. Trong thời gian sắp tới, dựa vào kết quả phân loại của mô hình và dữ liệu vỡ nợ

cập nhật sẽ có sự điều chỉnh mô hình làm sao để mô hình có khả năng dự báo sát nhất.

ý kiến của Anh H cho rằng thông thường sau khi mô hình được áp dụng, hàng năm

vẫn sẽ thu thập dữ liệu để backtest chất lượng của mô hình, thực hiện những điều

chỉnh cần thiết.

Thứ tư, về việc điều chỉnh nhằm hoàn thiện mô hình trong thời gian sắp tới

Theo Anh T, việc điều chỉnh nói rõ thuộc phạm vi nghiệp vụ không tiện kể chi

tiết. Tuy nhiên việc điều chỉnh sẽ bao gồm việc thay đổi tỷ trọng, thay đổi chỉ tiêu,

những tham số trong mô hình dựa trên những dữ liệu thực tế hoặc ý kiến chuyên gia

nhằm làm mô hình có khả năng phản ánh sát với thực tế. Việc điều chỉnh mô hình

nhìn chung là điều chỉnh những tham số trong mô hình để mô hình có phản ánh phù

hợp với dữ liệu cập nhật.

Như vậy sau buổi phỏng vấn, tác giả tóm tắt những ý chính sau:

 Mô hình PD được đánh giá là có tính thuyết phục và dự báo cao hơn do

được phát triển dựa trên dữ liệu thực của VCB.

 Việc số lượng chỉ tiêu của một mô hình phụ thuộc vào khả năng hiệu quả

của mô hình đó, không có tỷ lệ thuận giữa số lượng chỉ tiêu và khả năng

phản ánh.

 Việc điều chỉnh mô hình sau khi áp dụng là việc làm cần thiết và cũng là

phù hợp với quy trình vận hành mô hình.

Kết luận chương 4

Phần này tác giả đã thực hiện phân tích thực trạng về công tác XHTDNB theo

mô hình xác suất vỡ nợ PD thông qua việc phân tích số liệu định tính và khảo sát

phỏng vấn 100 cán bộ thẩm định, 10 chuyên gia PDTD tại TSC và 02 chuyên viên

cấp cao trong lĩnh vực định lượng Quant Team. Kết quả phân tích định tính cho thấy

rằng việc sử dụng phân loại nhóm nợ theo PD có thể gúp VCB áp dụng mức ưu đãi

và chính sách lãi phí khác nhau đối vớ các KH nợ nhóm 1 tốt hơn so với phân loại

theo CR hiện hành. Kết quả phỏng vấn thực nghiệm của 100 cán bộ tín dụng cho ý

kiến kết quả XHTD PD tương đối khách quan, cho ra kết quả chính xác và chặt chẽ

hơn hệ thống CR, phản ánh được tương đối khả năng vỡ nợ của KH; đồng thời, mức

độ tương đổng so với đánh giá của các bộ tín dụng về KH khoảng 70%. Việc điều

chỉnh mô hình sau khi áp dụng là cần thiết để khắc phục những hạn chế tồn tại là

nhận định từ buổi phỏng vấn với các chuyên viên cấp cao trong Nhóm Định lượng

Quant Team. Trên cơ sở đó, bài nghiên cứu rút kết và đề xuất các giải pháp nhằm

nâng cao hiệu quả mô hình XHTD cho VCB trong chương tiếp theo.

CHƯƠNG 5: ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI HỆ THỐNG XẾP

HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ THEO MÔ HÌNH XÁC SUẤT VỠ

NỢ TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM

5.1. Tiến trình áp dụng MH XHTD của VCB đáp ứng chuẩn mực Basel II

Tháng 6 năm 2004, ủy ban Basel đã xây dựng Hiệp định mới về “Tiêu chuẩn

vốn quốc tế” - Basel II. Theo đó, các ngân hàng sẽ sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu của

nội bộ để đánh giá vấn đề RRTD. Như vậy, theo yêu cầu của Basel II, các ngân hàng

sẽ sử dụng các mô hình dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn

thất tín dụng. Các ngân hàng sẽ xác định các biến số như PD - Probability of Default:

xác suất KH không trả được nợ; LGD: Loss Given Default - tỷ trọng tổn thất ước tính;

EAD: Exposure at Default - tổng dư nợ của KH tại thời điểm không trả được nợ.

Thông qua các biến số trên, ngân hàng sẽ xác định được EL: Expected Loss - tổn thất

có thể ước tính.

Theo Basel như đã được phân tích ở mục trên, có hai phương pháp tiếp cận là

phương pháp tiêu chuẩn và phương pháp xếp hạng nội bộ (Internal Rating Based

Approach – IRB bao gồm FIRB – xếp hạng nội bộ cơ bản và AIRB – xếp hạng nội

bộ nâng cao). Theo cách tiếp cận IRB, các ngân hàng phải xây dựng các công cụ đo

lường PD, LGD và EAD để tính toán tổn thất dự kiến và ngoài dự kiến cho mỗi khoản

vay.

PD được sử dụng để đo lường khả năng KH không trả được nợ của khách hàng

trong một khoảng thời gian thường là một năm. Để ước lượng PD trong 1 năm, ngân

hàng phải căn cứ vào số liệu 5 năm về tài chính, phi tài chính và các thông tin mang

tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ của

các KH. LGD là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm KH không

trả được nợ. LGD không chỉ bao gồm các tổn thất về khoản vay mà còn tính đến các

tổn thất khác phát sinh khi KH không trả được nợ như lãi đến hạn không trả được,

các khoản chi phí hành chính như chi phí xử lý tài sản thế chấp, chi phí cho dịch vụ

pháp lý. EAD là tổng dư nợ tại thời điểm KH không trả được nợ. EAD được xác định

căn cứ trên dư nợ của KH tại thời điểm đánh giá và cam kết chưa giải ngân của KH.

Ủy ban Basel đã ban hành 17 nguyên tắc về quản lý nợ xấu mà thực chất là

đưa ra các nguyên tắc trong quản trị RRTD, đảm bảo tính hiệu quả và an toàn trong

hoạt động cấp tín dụng. Các nguyên tắc này tập trung vào các nội dung cơ bản sau

đây:

(i) Xây dựng môi trường tín dụng thích hợp (3 nguyên tắc)

(ii) Thực hiện cấp tín dụng lành mạnh (4 nguyên tắc)

(iii) Duy trì một quá trình quản lý, đo lường và theo dõi tín dụng phù hợp (10

nguyên tắc): điểm nổi bật trong nội dung này liên quan đến bài viết là Ủy

ban Basel cũng khuyến khích các ngân hàng phát triển và xây dựng hệ

thống XHTDNB trong QLRRTD, giúp phân biệt các mức độ RRTD trong

các tài sản có tiềm năng rủi ro của ngân hàng.

Để triển khai đề án Basel II, NHNN đã ban hành thông tư số 41/2016/TT-

NHNN quy định tỷ lệ an toàn vốn đối với TCTD (theo phương pháp tiêu chuẩn của

Basel II) và Thông tư số 13/2018/TT-NHNN quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ

của NHTM, Chi nhánh ngân hàng nước ngoài ban hành ngày 18/05/2018, hiệu lực thi

hành từ ngày 01/01/2019, nhằm tạo khung pháp lý của Basel II.

Trích TT13/2018/TT-NHNN – Điều 30 quy định: NHTM, CN NHNN phải có

hệ thống XHTD nội bộ theo quy định của NHNN về phân loại tài sản có, mức trích,

phương pháp trích lập DPRR và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt

động cuả TCTD, CN NHNN. Hệ thống XHTDNB phải đảm bảo các yêu cầu sau đây:

- Mô hình xếp hạng phải lượng hóa các tiêu chí để đánh giá khả năng (xác suất)

KH không thực hiện được nghĩa vụ trả nợ theo thỏa thuận (bao gồm cả các yếu

tố kinh tế - xã hội vĩ mô, môi trường kinh doanh ảnh hưởng đến khả năng trả

nợ cảu KH);

- Có cơ sở dữ liệu và các phương pháp quản lý dữ liệu để lượng hóa RRTD theo

yêu cầu;

- Kết quả của hệ thống XHTDNB phải được đánh giá độc lập;

- Có đầy đủ thông tin về hệ thống XHTDNB để cung cấp theo yêu cầu của kiểm

toán nội bộ, tổ chức kiểm toán độc lập và các cơ quan chức năng khác khi thực

hiện kiểm toán nội bộ, thanh tra, giám sát, kiểm toán độc lập.

Trong thời gian vừa qua VCB đã xây dựng được khung quản lý RRTD bao

gồm cơ cấu tổ chức, các chính sách, quy trình, mô hình lượng hóa RRTD, hạn mức

và báo cáo RRTD. Một số kết quả quản lý RRTD chính trong thời gian qua có thể kể

đến như sau:

(i) Chuyển đổi mô hình tín dụng bán buôn phù hợp với thông lệ quốc tế, điều

kiện thị trường Việt Nam và chiến lược phát triển của VCB. Thành công

của quá trình chuyển đổi mô hình là bước thay đổi lớn trong hoạt động tín

dụng của VCB trên tất cả các khía cạnh – mô hình tổ chức, quản trị, con

người và hệ thống công nghệ.

(ii) Xây dựng và hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm đối với KHDN. Hệ thống

cảnh báo sớm là một công cụ hiệu quả nhằm phát hiện sớm các KH tiềm

ẩn rủi ro, hỗ trợ các bộ phận phê duyệt tín dụng, quản lý rủi ro, kiểm tra,

kiểm toán nội bộ cập nhật, quản lý danh mục tín dụng của ngân hàng từ xa,

từ sớm. Để tối đa hóa hiệu quả hệ thống này, VCB cũng đã xây dựng khung

chính sách về cảnh báo sớm trong đó xác định rõ chức năng, nhiệm vụ của

từng bộ phận, quy trình thực hiện và cơ chế vận hành, đảm bảo sự trao đổi,

cập nhật thường xuyên giữa các bộ phận nghiệp vụ về dấu hiệu rủi ro, các

thuật toán phù hợp với tình hình thực tế biến đổi liên tục và phức tạp.

(iii) Xây dựng các mô hình lượng hóa “Tổn thất khi vỡ nợ” (LGD) và “Dư nợ

tại thời điểm vỡ nợ” (EAD) đối với danh mục KH bán lẻ cùng với mô hình

“Xác suất vỡ nợ”. Mô hình được xây dựng theo chuẩn mực của thông lê

quốc tế và được phát triển cho các phân khúc sản phẩm cho vay cá nhân

sản xuất kinh doanh, cho vay bất động sản cá nhân và cho vay tiêu dùng,

với mức độ bao phủ hầu hết danh mục tín dụng bán lẻ của VCB.

Tiếp nối thành công của dự án xây dựng các mô hình xếp hạng RRTD dựa trên

Xác suất vỡ nợ (PD) trong năm 2017 và được đưa vào áp dụng hệ thống thông qua

việc ban hành các quy định, quy trình về hệ thống XHTD nội bộ theo mô hình xác

suất vỡ nợ của Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam vào cuối tháng 12/2018

đến nay, ngân hàng VCB vẫn còn một số tồn tại hạn chế và bất cập trong việc thực

thi mô hình, vừa qua VCB công bố việc hoàn thành xây dựng các mô hình lượng hóa

Tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD) chỉ riêng đối với danh

mục KH bán lẻ. Kết quả của các mô hình lượng hóa ba tham số rủi ro chủ chốt PD,

LGD và EAD là nền tảng quan trọng để VCB hướng tới áp dụng phương pháp xếp

hạng nội bộ nâng cao (Advanced IRB) – đây là phương pháp đo lường rủi ro tiên tiến

nhất theo Hiệp ước vốn Basel II. Do hiện nay VCB chỉ mới xây dựng được mô hình

PD và vẫn còn những bất cập, bên cạnh đó, mô hình lượng hóa tổn thất LGD/EAD áp

dụng đối với danh mục KH bán buôn vẫn còn đang trong quá trình triển khai sáng

kiến, hoàn thiện dự án và chưa ban hành công văn, quy trình đối với danh mục KH

doanh nghiệp.

VCB là ngân hàng tiên phong về đáp ứng chuẩn mực Basel II. Tuy nhiên, Basel

II có nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau. Từ khi Thông tư của Ngân hàng Nhà

nước ban hành để xây dựng theo lộ trình triển khai Basel II, VCB đã đáp ứng chuẩn

mực Basel II và được áp dụng Thông tư 41 sớm hơn 1 năm so với yêu cầu, ở hai cách

tiếp cận theo phương pháp tiêu chuẩn và tiếp cận một phần theo phương pháp dựa

trên đánh giá nội bộ cơ bản – FIRB.

5.1.1. VCB đáp ứng chuẩn mực Basel II theo phương pháp tiêu chuẩn

Hiện VCB đang đáp ứng toàn phần chuẩn mực Basel II theo phương pháp tiêu

chuẩn được hỗ trợ bởi đánh giá của các tổ chức xếp hạng bên ngoài. Phương pháp

này được phê duyệt trong giai đoạn đầu triển khai Basel II, bảng xác định kết quả

XHTD PD từ kết quả xếp hạng tín nhiệm quốc tế của tổ chức lớn nhất (Moody’s,

S&P, Fitch’s) được thể hiện chi tiết trong phần phụ lục.

Trong trường hợp KH có nhiều XHTD quốc tế, kết quả XHTD theo mô hình

PD của KH được xác định theo kết quả của XHTD quốc tế có mức độ rủi ro cao nhất

trong vòng 06 tháng gần nhất.

5.1.2. VCB đáp ứng chuẩn mực Basel II theo phương pháp dựa trên đánh giá

nội bộ cơ bản – FIRB

Như đã trình bày trong chương 3, theo mô hình ước tính tổn thất dự kiến (EL

* PD: Probability of Default: xác suất KH không trả được nợ;

* LGD: Loss Given Default – tỷ trọng tổn thất ước tính;

* EAD: Exposure at Default – tổng dư nợ của KH tại thời điểm KH không trả

- Expected Loss), sẽ có ba tham số được ước lượng trong mô hình, là:

được nợ;

Theo cả hai phương pháp FIRB và AIRB, các ngân hàng cung cấp cho cơ quan

thanh tra, giám sát ước tính nội bộ về xác suất vỡ nợ PD. Đối với các ngân hàng áp

dụng FIRB (ngân hàng FIRB), các thông số khác sẽ được xác định bởi cơ quan thanh

tra, giám sát. Các ngân hàng sử dụng phương pháp AIRB (ngân hàng AIRB) sẽ tính

toán tất cả các thông số rủi ro (PD, LGD, EAD) bằng cách sử dụng mô hình nội bộ

của họ.

Theo phương pháp XHTD cơ bản với KH tổ chức, các TCTD ước lượng xác

suất vỡ nợ (Probability of Default - PD) cho mỗi mức XHTD của KH, các tham số

tổn thất vỡ nợ (Loss Given at Default - LGD), rủi ro vỡ nợ (Exposure at Default -

EAD) được ước lượng bởi cơ quan quản lý, giám sát (Ngân hàng Trung ương).

Theo phương pháp XHTD tiên tiến với KH tổ chức, các TCTD ước lượng các

tham số PD cho mỗi mức XHTD của KH, LGD cho mỗi mức xếp hạng của hợp đồng,

EAD cho mỗi loại hợp đồng vay và tính toán M theo hướng dẫn của cơ quan quản lý,

giám sát và các tham số rủi ro PD, LGD và EAD này sẽ được các TCTD ước lượng

theo từng nhóm KH.

Khung quản lý RRTD của VCB hiện tại đã xây dựng và đang trong giai đoạn

hoàn thiện các mô hình lượng hóa “Tổn thất khi vỡ nợ” (LGD) và “Dư nợ tại thời

điểm vỡ nợ” (EAD) đối với danh mục KH bán lẻ cùng với mô hình “Xác suất vỡ nợ”.

Mô hình được xây dựng theo chuẩn mực của thông lê quốc tế và được phát triển cho

các phân khúc sản phẩm cho vay cá nhân sản xuất kinh doanh, cho vay bất động sản

cá nhân và cho vay tiêu dùng, với mức độ bao phủ hầu hết danh mục tín dụng bán lẻ

của VCB. Đối với đối tượng KH doanh nghiệp, VCB chỉ mới áp dụng mô hình

XHTDNB dựa trên việc ước lượng xác suất vỡ nợ PD, do đó, VCB là một trong 10

ngân hàng thí điểm đầu tiên đáp ứng chuẩn mực Basel II, tuy nhiên chỉ mới đáp ứng

theo phương pháp XHTD dựa trên đánh giá nội bộ cơ bản. Ba mô hình lượng hóa ba

tham số rủi ro chủ chốt (PD, LGD và EAD) là nền tảng quan trọng để VCB hướng tới

áp dụng phương pháp XHTDNB theo phương pháp nâng cao – phương pháp đo lường

rủi ro tiên tiến nhất theo Basel II.

5.2. Đề xuất áp dụng hệ thống XHTDNB theo mô hình PD

Tác giả đã đưa ra bộ 8 câu hỏi cụ thể chi tiết nhằm tìm hiểu kỹ hơn về các

vướng mắc, khó khăn trong quá trình chấm điểm, kết quả chấm điểm PD và các ý

kiến đưa ra từ phía 100 cán bộ thẩm định tín dụng doanh nghiệp và 10 chuyên gia

PDTD TSC. (Bộ 08 câu hỏi đề xuất áp dụng hệ thống XHTDNB theo mô hình PD

được trình bày cụ thể trong Phần Phụ lục).

Tác giả đã thực hiện khảo sát các câu hỏi trên đối với 100 cán bộ thẩm định

KH trực tiếp và 10 cán bộ phê duyệt tín dụng tại TSC VCB thu được kết quả như sau:

(Mẫu khảo sát phỏng vấn được thu thập lấy ý kiến phản hồi tương tự như phần

Thực trạng trong Chương 4)

Bảng 5.1. Kết quả đáp án khảo sát phỏng vấn đề xuất giải pháp

Câu hỏi Đáp án A Đáp án B Đáp án C Đáp án D

100% 1

2 60% 40%

3 20% 80%

4 40% 60%

5 80% 4% 16%

6 70% 14% 16%

7 80% 10% 10%

Nguồn: Khảo sát phỏng vấn của tác giả

8 10% 10% 40% 40%

Từ các ý kiến khảo sát, tác giả tập hợp thành các ý kiến đại diện như sau:

1) Các cán bộ tham gia chấm điểm PD tương đối hiểu biết rõ về danh mục mà

mình đang quản lý.

2) Kết quả PD là tương đối chính xác, tuy nhiên vẫn có phản ánh rằng kết quả

XHTD PD thấp hơn (xác suất vỡ nợ cao hơn) so với đánh giá của người

chấm đặc biệt là của cán bộ.

3) Phần lớn (80%) người chấm muốn có thêm chỉ tiêu thuộc yếu tố điều chỉnh

và yếu tố khác vào mô hình, cho rằng trong bộ core chỉ tiêu chưa thể hiện hết

các yếu tố trong hoạt động kinh doanh và tình hình giao dịch tổng thể của

KH tại VCB.

5.3. Kiến nghị cho việc nâng cao hiệu quả của mô hình XHTD theo PD tại VCB

Qua bài nghiên cứu, đánh giá thực tế, thu thập ý kiến phản hồi, phỏng vấn ý

kiến chuyên gia, tác giả đưa ra một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả của mô hình

XHTD nội bộ theo PD như sau:

Đầu tiên, để phát huy hiệu quả của mô hình, các KH cần được chấm điểm đúng

với bản chất của KH tại mô hình phù hợp. Điều này yêu cầu cán bộ tín dụng nắm rõ

về các phân khúc KH, xác định đúng phân khúc mà KH mình chấm. Việc chấm điểm

KH không chỉ dựa vào cảm quan mà cần dựa trên những tài liệu chứng minh cụ thể.

Thứ hai, đối với một mô hình đang được áp dụng trong thời gian đầu (được

một năm rưỡi với 3 kỳ chấm điểm), việc thực hiện cập nhật dữ liệu đánh giá về tính

hiệu quả của mô hình cần được thực hiện qua từng kỳ chấm điểm. Thực tế, tình hình

vỡ nợ của danh mục thường biến động theo những chính sách về khẩu vị rủi ro của

ngân hàng, tính chu kỳ của nền kinh tế. Dữ liệu lịch sử về xác suất vỡ nợ của VCB bị

hạn chế do được thu thập trong khoảng thời gian chủ yếu từ 2008 -2016, thời điểm

VCB có chính sách cho vay rất thận trọng (2008 – 2013), do đó chưa thực sự phản

ánh được khả năng vỡ nợ thực tế. Để hạn chế nhược điểm này, việc thường xuyên cập

nhật dữ liệu, thực hiện backtest kiểm định mô hình là điều cần làm hằng năm.

Thứ ba, việc bổ sung yếu tố điều chỉnh cần được xem xét đến, yếu tố điều

chỉnh bổ sung có thể là yếu tố đánh giá dành cho các KH có thiện chí trong việc

chuyển dòng tiền hoạt động về VCB, VCB có khả năng kiểm soát phần lớn dòng tiền

từ hoạt động, có lịch sử quan hệ tín dụng, tiền gửi, sử dụng dịch vụ tốt tại VCB. Việc

xem xét đưa vào đương nhiên cần được có ý kiến của Ban chuyên gia và nhóm định

lượng để có thêm cơ sở.

Thứ tư, thực hiện stress test để kiểm tra khả năng chịu đựng của mô hình đánh

giá, tính toán mức xác thực của mô hình đối trong điều kiện cực điểm nhằm đưa ra

những điều chỉnh phù hợp.

Thứ năm, rõ ràng việc nâng cao hiệu quả của mô hình XHTDNB theo xác suất

vỡ nợ là cần thiết và cần có thời gian, công sức để cải thiện dần dần. Tuy nhiên cần

lưu ý rằng, hoạt động tín dụng của bất kỳ TCTD nào cũng cần phải được nhìn theo

hướng động, cụ thể là danh mục tín dụng của mỗi ngân hàng luôn có sự tương tác với

nhau trong bản thân danh mục đó. Một doanh nghiệp có thể là tốt trong các kỳ đánh

giá nhưng sự đổ vỡ hay khó khăn đối với các nhà cung cấp/nhà tiêu thụ chính hoặc

các bên liên quan có thể làm doanh nghiệp đó trở nên mong manh. Việc xem xét đến

rủi ro hệ thống, rủi ro chuỗi cần được đưa vào hệ thống XHTD nội bộ. Đồng thời với

đó là sự đánh giá về các khoản giá trị “đệm – buffer” trong khả năng tài chính của

doanh nghiệp. Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam với một bề dày phát triển

hơn 55 năm, nên sớm sử dụng bản đồ KH (customer map) để từ đó đưa ra được những

chính sách, quyết định phù hợp với portfolio của mình.

Bên cạnh đó là việc lưu ý về vấn đề rủi ro hệ thống – rủi ro nhóm KH liên quan

trong việc đánh giá XHTD nội bộ theo xác suất vỡ nợ PD trong bối cảnh nền kinh tế

Việt Nam cũng như trên toàn thế giới là nền kinh tế động. Mỗi doanh nghiệp đều có

tác động qua lại với nhà cung cấp và người tiêu thụ. Việc đánh giá mô hình XHTDNB

chỉ bản thân đối tượng KH doanh nghiệp mà không xem xét đến các yếu tố ảnh hưởng

từ rủi ro chuỗi sẽ là thiếu sót. Đặc trưng của kinh tế hiện đại đó là có rất nhiều các

công ty, tập đoàn lớn… có mối quan hệ về vốn sở hữu phức tạp thuộc các ngành nghề

tương tự hoặc thậm chí không liên quan đến nhau. Việc đánh giá, định ra mức tác

động để đưa ra các chỉ tiêu điều chỉnh đối với nhóm KH liên quan này là cần thiết.

Thứ sáu, sớm đưa vào áp dụng các mô hình LGD, EAD để có được đánh giá

tổng quan về KH theo EL (expected loss). Việc có cái nhìn tổng quan về tình hình

hoạt động kinh doanh, quan hệ tín dụng, tiền gửi của doanh nghiệp với tổ chức tín

dụng sẽ đưa ra những góc nhìn rõ ràng hơn để từ đó đưa ra các chỉ tiêu xếp hạng có

tính xác thực hơn.

Cuối cùng, việc cập nhật thông tin từ các TCTD khác là điều hết sức quan trọng.

Việc đưa thêm chỉ tiêu về thông tin tín dụng/thông tin khoản vay tại các TCTD khác là

một giải pháp có thể xem xét. ở đây vai trò của Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia

CIC cần được xem xét. Bình quân hàng năm CIC cung cấp hơn 30.000 báo cáo XHTD

doanh nghiệp phục vụ cho công tác quản lý của NHNN cũng như hoạt động kinh doanh

của các TCTD. Kết quả trên đã góp phần không nhỏ đối với hoạt động quản trị rủi ro

của các TCTD, góp phần đảm bảo an toàn hoạt động ngân hàng và phát triển kinh tế -

xã hộị. Việc điều phối thông tin CIC đến các TCTD, và từ đó xem xét đưa vào yếu tố

điều chỉnh trong quá trình XHTD là điều cần thiết.

5.4. Giải pháp nâng cao hiệu quả mô hình PD

5.4.1. Đề xuất phương án phân loại nợ và trích lập DPRR theo PD

Tính đến hết Quý 3/2019, mặc dù chấm điểm XHTD CR và PD song song, hệ

thống ngân hàng VCB vẫn đang sử dụng kết quả chấm điểm XHTD KH Doanh nghiệp

theo CR hiện hành để phân loại nợ và trích lập DPRR để xử lý nợ xấu với tỷ lệ trích

lập dự phòng cụ thể đối với từng nhóm nợ như sau:

Bảng 5.2. Tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể đối với các nhóm nợ

Nguồn: TT02/NHNN

Nhóm nợ Tỷ lệ trích lập dự phòng Nhóm 1 Nhóm 2 Nhóm 3 Nhóm 4 Nhóm 5 0% 5% 20% 50% 100%

Để làm căn cứ đề xuất phương án phân loại nợ và trích lập DPRR theo PD, tác

Đơn vị: tỷ VND

giả đã tiến hành thu thập nguồn dữ liệu thứ cấp của VCB, kết quả thu được như sau:

Bảng 5.3. Kết quả phân loại nợ và giá trị trích lập DPRR theo CR - PD

Thời điểm 31/03/2019

Thời điểm 30/06/2019

Thời điểm 30/09/2019

Chỉ tiêu

PLN theo CR

PLN theo PD

PLN theo CR

PLN theo PD

Chênh lệch PD và CR

PLN theo CR

PLN theo PD

Chênh lệch PD và CR

8.176

10.050

1.874

7.778

8.714

936

7.925

8.751

826

Giá trị trích lập DPRR (DP chung và cụ thể)

34.738

15.048

14.159

1.719 (0,33%)

36.457 (7,08%)

1.693 (0,31%)

16.741 (3,11%)

1.871 (0,36%)

16.030 (3,09%)

Dư nợ nhóm 2 và Tỷ lệ nợ nhóm 2

1.871

818

968

5.784 (1,12%)

7.655 (1,49%)

5.490 (1,02%)

6.308 (1,17%)

5.547 (1,07%)

6.515 (1,26%)

Dư nợ xấu và Tỷ lệ nợ xấu (N3,4,5)

Nguồn: Phòng QLRRTD-VCB

Dựa vào phương pháp phân tích định tính, tác giả đánh giá Phương án phân

loại nợ, trích lập DPRR theo PD thông qua bảng số liệu như sau:

• Trường hợp phân loại nợ sử dụng XHTD theo PD, tổng dư nợ nhóm 2 và nợ

xấu của toàn hệ thống VCB tại 30/09/2019 lần lượt là 16.030 tỷ đồng (chiếm

tỷ lệ 3,09%) và 6.515 tỷ đồng (chiếm tỷ lệ 1,26%).

• Kết quả XHTD theo PD kỳ 1/2019 (sử dụng để tính phân loại nợ và trích lập

DPRR tại 30/09/2019) có xu hướng tốt hơn so với 2 kỳ chấm điểm của năm

2018. Do đó, kết quả phân loại nợ tại 30/09/2019 có sự thay đổi lớn so với

thời điểm 31/03/2019 - sử dụng kết quả XHTD theo PD của kỳ 2/2018, đặc

biệt ở nợ nhóm 2 (dư nợ nhóm 2 giảm 20.427 tỷ đồng).

• So với kết quả PLN và trích lập DPRR theo hệ thống XHTD CR hiện hành,

nợ nhóm 2 đến nhóm 5 và giá trị trích lập DPRR theo PD đều tăng thêm, thể

hiện nguyên tắc phân loại nợ chặt chẽ hơn theo định hướng kiểm soát chất

lượng tín dụng trong hoạt động quản trị RRTD của VCB.

Do đó, tác giả đề xuất ứng dụng kết quả XHTD theo PD trong chính sách phân

loại nợ, trích lập DPRR thay thế cho XHTD theo CR hiện hành, và cần phải có lộ

trình triển khai phù hợp với kỳ chấm điểm XHTD PD như sau:

Tháng 01 – 03/2020: Ban hành các văn bản dự thảo

Tháng 05 – 08/2020: Giai đoạn triển khai thử nghiệm

Tháng 09/2020: Triển khai chính thức

5.4.2. Đề xuất giải pháp đưa vào mô hình PD cấu phần điều kiện thương mại

Trong thời gian qua, VCB luôn chú trọng công tác tăng trưởng tín dụng trên

cơ sở an toàn, hiệu quả, chất lượng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát chặt chẽ

nhờ chỉ đạo thống nhất, quyết liệt từ Trụ sở chính và nỗ lực của các chi nhánh trong

toàn hệ thống. Tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát dưới mức 2% liên tiếp từ năm 2015 đến

nay. Ngoài ra, VCB là TCTD đầu tiên xử lý toàn bộ nợ xấu bán cho VAMC trong

năm 2016 sớm trước 3 năm so với đề án. Kết quả thu hồi nợ ngoại bảng của VCB

trong 5 năm (2013 – 2017) đạt trên 9.700 tỷ đồng. Bên cạnh việc xử lý nợ xấu và quản

lý chất lượng RRTD khá tốt, thì VCB luôn tăng cường phát triển công tác bán với vai

trò là một ngân hàng bán buôn lớn trên toàn ngành, đối với các KH doanh nghiệp

truyền thống và có quan hệ giao dịch tổng thể lâu năm tại VCB, thì việc xem xét bổ

sung thêm các điều kiện thương mại vào mô hình tăng tính khách quan của mô hình

khi chấm điểm XHTD đối với các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại VCB, đồng

thời, là một bước cải tiến mới trong giai đoạn triển khai mô hình một số bất cập và

kết quả chấm điểm XHTD PD chưa tương đồng với đánh giá của cán bộ nguồn có

kinh nghiệm công tác tín dụng lâu năm tại VCB.

Từ các ý kiến được rút ra thông qua bộ 8 câu hỏi chi tiết được thực hiện trong

phần 5.2:

Việc điều chỉnh mô hình sau khi áp dụng là việc làm cần thiết và cũng là phù

hợp với quy trình vận hành mô hình.

Kết quả PD là tương đối chính xác, tuy nhiên vẫn có phản ánh rằng kết quả

XHTD PD thấp hơn (xác suất vỡ nợ cao hơn) so với đánh giá của người chấm

đặc biệt là của cán bộ.

Phần lớn (80%) người chấm muốn có thêm chỉ tiêu thuộc yếu tố điều chỉnh và

yếu tố khác vào mô hình, cho rằng trong bộ core chỉ tiêu chưa thể hiện hết các

yếu tố trong hoạt động kinh doanh, tình hình tài chính, sự phối hợp trong quan

hệ với TCTD của KH và tình hình giao dịch tổng thể của KH tại VCB.

Để hỗ trợ cho mô hình lõi bao gồm bộ chỉ tiêu tài chính và bộ chỉ tiêu phi tài

chính và cấu phần điều chỉnh định tính, để khắc phục kết quả chấm điểm XHTD PD

thường thấp hơn so với đánh giá thực tế của cán bộ thẩm định tín dụng về tình hình

sản xuất kinh doanh của công ty ổn định và tăng trưởng, công ty có quan hệ giao dịch

tổng thể tại VCB (về Doanh số tiền vay/ tiền gửi; số dư tiền gửi bình quân có kỳ hạn

và không kỳ hạn; dư nợ ngắn hạn và dài hạn bình quân, doanh số thanh toán quốc tế

- tài trợ thương mại), tác giả đề xuất đưa thêm vào mô hình yếu tố điều kiện thương

mại, thông qua việc lấy ý kiến khảo sát một câu hỏi và phân tích định tính để làm rõ

nhận định điều kiện thương mại có hỗ trợ tốt hơn cho kết quả XHTD PD hay là không,

có khắc phục được Doanh nghiệp có quan hệ tổng thể khi vay vốn tại VCB và tương

đồng với đánh giá của cán bộ nhưng kết quả PD lại bị chấm điểm thấp.

Câu hỏi phụ có nội dung như sau:

1) Theo anh chị, chỉ tiêu nào trong cấu phần điều kiện thương mại dùng để đưa vào

mô hình PD có thể phản ánh về khả năng tài chính và khả năng trả nợ của KH:

a) Tỷ trọng tiền gửi/tiền vay

b) Tỷ trọng doanh số tiền về/doanh thu

c) Tỷ trọng doanh số thanh toán xuất nhập khẩu/doanh số giải ngân

d) Tỷ trọng số dư tiền gửi có kỳ hạn bình quân tại VCB/dư nợ bình quân của

KH tại VCB

Tác giả đã thực hiện khảo sát các câu hỏi trên đối với 50 cán bộ thẩm định KH

trực tiếp có kinh nghiệm từ 07 năm trở lên và 10 cán bộ phê duyệt tín dụng tại TSC

ngân hàng VCB và thu được kết quả như sau:

Câu hỏi Đáp án A Đáp án B Đáp án C Đáp án D

9 10% 60% 5% 25%

Từ các ý kiến khảo sát, tác giả rút ra kết luận đa số cho rằng chỉ tiêu doanh số

tiền về/doanh thu có ý nghĩa quan trọng trong việc dự báo KH có quan hệ tín dụng tốt

với VCB hay không.

Tác giả sẽ chọn khảo sát 2 chỉ tiêu:

 Chỉ tiêu thứ nhất: Tỷ trọng doanh số tiền về/doanh thu

Để thống nhất về quy mô, tác giả sử dụng chi tiêu doanh số tiền về Công ty

căn cứ theo ghi nhận tại Báo cáo lưu chuyển tiền tệ.

Tác giả thực hiện khảo sát 100 KH bán buôn truyền thống trong khoảng thời

gian 5 năm để xem xét mối liên hệ giữa tỷ lệ vỡ nợ và tỷ lệ doanh số chuyển tiền

/doanh số tiền về (ghi nhận trên Báo cáo lưu chuyển tiền tệ) (500 quan sát, số liệu

thống kê được chiết xuất từ hệ thống báo cáo DA Report của Ngân hàng):

Tổng hợp kết quả như sau:

Bảng 5.4. Thống kê số quan sát vỡ nợ với tỷ lệ doanh số tiền về tương

ứng tại VCB

Tỷ lệ doanh số tiền về tại VCB Số quan sát vỡ nợ Số quan sát Tỷ lệ (%)

<20% 8 250 3.2%

20%-40% 4 160 2.5%

40%-50% 2 60 3.3%

Nguồn: Kiến nghị của tác giả từ dữ liệu của VCB

>50% 0 30 0.0%

Biểu đồ 5.1. Mối liên hệ giữa số quan sát vỡ nợ và doanh số chuyển tiền

về VCB/Doanh số tiền về (ghi nhận trên Báo cáo lưu chuyển tiền tệ).

Số quan sát vỡ nợ

ợ n ỡ v

t á s n a u q ố S

9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

<20%

20%-40%

40%-50%

>50%

Số quan sátvỡ nợ

Tỷ lệ doanh số tiền về tại VCB/Doanh thu của công ty

Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả

Như vậy, có thể thấy với mức chuyển trên 50% doanh số tiền về của Công ty,

khả năng Công ty vỡ nợ của Công ty tại VCB là rất thấp. Ngoài ra, nhìn chung doanh

số chuyển tiền về/doanh số tiền về theo Báo cáo lưu chuyển tiền tệ càng cao thì số

lượng quan sát vỡ nợ càng thấp.

Tác giả cũng thực hiện việc đánh giá tự tương quan của biến mới đối với các

biến trong core model, kết quả cho thấy rằng mức độ tự tương quan có giá trị nhỏ hơn

0 hoặc rất thấp (<0.05), do đó tác giả đề xuất đưa chỉ tiêu Tỷ lệ doanh số chuyển tiền

về VCB/Doanh số tiền về Công ty (theo báo cáo lưu chuyển tiền tiền tệ) làm chỉ tiêu

overlay (chỉ tiêu điều chỉnh hạng trực tiếp) cụ thể như sau:

a) Tỷ lệ doanh số >50%

b) Tỷ lệ doanh số ≤50%

Đối với mỗi đáp án chọn a) KH sẽ được tăng 1 một bậc trong kết quả XHTD

nội bộ.

 Chỉ tiêu thứ 2: Tỷ trọng số dư tiền gửi có kỳ hạn bình quân tại VCB/tỷ trọng

dư nợ bình quân tại VCB

Khảo sát 100 KH, trong vòng 5 năm (Số liệu được lấy trong phần chỉ tiêu 1)

Bảng 5.5. Thống kê số quan sát vỡ nợ tương ứng với tỷ trọng số dư tiền gửi có

kỳ hạn bình quân tại VCB/tỷ trọng dư nợ bình quân tại VCB

Tỷ lệ Số quan sát vỡ nợ Số quan sát Tỷ lệ vỡ nợ (%)

<5% 5 180 2.78%

5%-20% 5 210 2.38%

20%-30% 3 90 3.33%

Nguồn: Kiến nghị của tác giả từ dữ liệu của VCB

>30% 1 20 5.00%

Biểu đồ 5.2. Tỷ lệ vỡ nợ và mối quan hệ với tỷ trọng tiền gửi có kỳ hạn

bình quân/dư nợ bình quân

Tỷ lệ vỡ nợ

5.0%

3.3%

ợ n ỡ v

2.8%

2.4%

t á u s c á X

0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0

>30%

<5%

5%-20%

20%-30%

Tỷ lệ vỡ nợ

0.05

0.027777778

0.023809524

0.033333333

Tỷ trọng tiền gửi có kỳ hạn bình quân/dư nợ bình quân tại VCB

Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả

Như vậy, có thể thấy tỷ lệ này chưa có mối quan hệ rõ ràng trong quá trình

xem xét khả năng vỡ nợ, điều này có thể được giải thích một phần bởi VCB là ngân

hàng tương đối có nguồn vốn dồi dào và không có mức lãi suất tiền gửi có kỳ hạn

thực sự hấp dẫn đối với KH.

Kết luận:

Để không làm ảnh hưởng đến độ phản ánh xác vỡ nợ của mô hình PD, và có

thể là chỉ tiêu trái chiều làm giảm hiệu quả của mô hình lõi/Core model, nên tỷ lệ

doanh số chuyển tiền về VCB/Doanh thu của công ty chưa thể đưa vào mô hình lõi

ngay mà cần phải có một khoảng thời gian nhất định để xây dụng và kiểm định mô

hình. Do đó, việc đưa tỷ trọng này làm chỉ tiêu overlay trong bài nghiên cứu là hoàn

toàn hợp lý và đảm bảo tính an toàn cho kết quả mô hình PD hiện tại. Do đó, tác giả

đề xuất đưa chỉ tiêu Tỷ lệ doanh số chuyển tiền về VCB/Doanh thu của công ty làm

yếu tố điều chỉnh hạng trực tiếp (chỉ tiêu overlay) khi thực hiện chấm điểm mô hình,

cụ thể đối với KH Doanh nghiệp có tỷ lệ doanh số tiền về VCB >50%, KH sẽ được

tăng 01 bậc trong kết quả XHTDNNB theo phương pháp định tính.

5.5. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo

Thứ nhất, đề tài chưa nghiên cứu làm rõ cơ sở về cách tính PD là biến phụ

thuộc và các biến độc lập để xây dựng mô hình xác suất vỡ nợ tại VCB. Vì thực chất

về cơ sở xây dựng mô hình này được dựa trên phương pháp hồi quy lịch sử từ các dữ

liệu khảo sát về số quan sát vỡ nợ trong quá khứ trong khoảng thời gian 10 năm. Kết

quả chấm điểm PD là hệ thống tự xuất ra kết quả xếp hạng, và các cán bộ thẩm định

tín dụng khách hàng doanh nghiệp cũng ko thấy được mức điểm tương ứng với xếp

hạng.

Thứ hai, bộ câu hỏi xây dựng để khảo sát phỏng vấn mẫu được chọn dựa trên

cơ sở còn hạn chế, chưa đa đạng và thiếu kinh nghiệm của tác giả cũng như dựa trên

việc VCB mới áp dụng mô hình PD chính thức vào năm 2018, đáp ứng một phần

phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ IRB – Basel II, vẫn còn gặp nhiều khó khăn và

tồn tài vướng mắc khi áp dụng triển khai mô hình, trên thực tế VCB vẫn còn phải thu

thập ý kiến và kết quả chấm điểm các khách hàng doanh nghiệp để đưa ra dự báo về

tỷ lệ xác suất vỡ nợ, và các dữ liệu này cần phải được cập nhật định kỳ, điều chỉnh

cần thiết.

Thứ ba, việc đề xuất kiến nghị và giải pháp của tác giả đối với mô hình xác

suất vỡ nợ PD còn chưa sát với phần phân tích thực trạng ở chương 4. Và việc đưa ra

kiến nghị đối với chính VCB Trụ sở chính là chưa hợp lý với các chính sách của VCB

đưa ra trong thời gian qua kèm các Quy trình, quy định được ban hành. Do vậy hướng

nghiên cứu mở rộng tiếp theo của đề tài là ngoài việc đề xuất kiến nghị đối với chính

VCB Trụ sở chính về việc ban hành chính sách và điều chỉnh mô hình phù hợp, cần

được nghiên cứu ở khía cạnh đề xuất kiến nghị đối với các cấp Ban ngành thuộc Ngân

hàng Nhà nước ban hành các thông tư để đáp ứng tiêu chuẩn Basel II về những khó

khăn của bất kỳ ngân hàng thương mại nào khi xây dựng, triển khai áp dụng mô hình

XHTDNB để đáp ứng các thông tư nói trên.

Kết luận chương 5

Phần này dựa trên kết quả khảo sát phỏng vấn về thực trạng áp dụng mô hình

PD tring chương 4 để đề xuất các giải pháp mang tính lý luận và khả thi cho hệ thống

XHTDNB tại VCB. Các giải pháp cụ thể bao gồm phương án đề xuất phân loại nợ và

trích lập giá trị dự phòng rủi ro theo kết quả XHTD PD và thêm chỉ tiêu điều chỉnh

hạng trực tiếp là Tỷ lệ doanh số chuyển tiền về VCB/Doanh thu của công ty vào mô

hình PD, nhằm cải thiện các hạn chế của mô hình XHTD PD hiện tại, đồng thời bám

sát định hướng chiến lược trong trung dài hạn của VCB về công tác quản trị RRTD,

ngày càng tiến đến việc đáp ứng chuẩn mực Basel II theo phương pháp nâng cao.

KẾT LUẬN

Đề tài thực hiện một nghiên cứu so sánh tại NH TMCP Ngoại thương Việt

Nam về Hệ thống XHTDNB và Mô hình xác suất vỡ nợ khá cụ thể và đưa ra được

một số kết quả đáng lưu ý. Thứ nhất, về sự khác biệt của hai mô hình CR và PD,

ngoài điểm giống nhau là sử dụng dữ liệu trong Báo cáo tài chính 2 năm gần nhất

của Doanh nghiệp để chấm điểm XHTD cho KH doanh nghiệp, bài nghiên cứu

còn làm rõ về các điểm khác biệt trong quá trình xây dựng hai mô hình. Điểm

khác biệt nổi bật đó chính là, mô hình CR được hướng dẫn bởi các Đơn vị tư vấn

để đưa ra bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính dùng để chấm điểm khi đã xây dựng

mô hình và bắt đầu triển khai mô hình để chấm điểm; đối với mô hình PD, VCB

đưa ra bộ chỉ tiêu dựa trên dữ liệu lịch sử về kết quả vỡ nợ của các quan sát trong

quá khứ trong vòng 10 năm (2008-2016) để đưa ra xác suất vỡ nợ và mức nhóm

nợ tương ứng với xếp hạng. Thứ hai, Kết quả khảo sát phỏng vấn cho thấy kết quả

XHTD PD tương đối khách quan và cho ra kết quả chính xác hơn kết quả mô hình

CR, phản ánh được tương đối khả năng vỡ nợ của KH, tuy nhiên cũng có một số

trường hợp chưa tương đồng, cho ra hạng PD thấp hơn (xác suất vỡ nợ cao hơn)

so với đánh giá của cán bộ tín dụng. Thứ ba, việc điều chỉnh mô hình PD trong

thời gian tới là cần thiết vì phần lớn người chấm điểm muốn có thêm chỉ tiêu thuộc

yếu tố điều chỉnh và yếu tố khác vào mô hình. Theo hướng và giới hạn của đề tài

nghiên cứu, tác giả chỉ đề xuất đưa thêm yếu tố Tỷ lệ doanh số chuyển tiền về

VCB/Doanh thu của công ty làm yếu tố điều chỉnh hạng trực tiếp (chỉ tiêu overlay)

khi thực hiện chấm điểm mô hình, cụ thể đối với KH Doanh nghiệp có tỷ lệ doanh

số tiền về VCB >50%, KH sẽ được tăng 01 bậc trong kết quả XHTDNNB theo

phương pháp định tính. Việc đề xuất ứng dụng kết quả XHTD PD trong chính

sách phân loại nợ và trích lập DPRR thay thế cho XHTD theo CR hiện hành cũng

cần có lộ trình triển khai phù hợp trong năm 2020. Ngoài ra, hạn chế của bài

nghiên cứu là đối với một mô hình đang được triển khai áp dụng trong thời gian

đầu (3 kỳ chấm điểm trong vòng 1,5 năm) cần phải được cập nhật dữ liệu đánh

giá và được VCB kiểm định thường xuyên về tính hiệu quả của mô hình. Dữ liệu

lịch sử về xác suất vỡ nợ của VCB trong 10 năm 2008-2016 có phần bị hạn chế

do được thu thập từ 2008-2013 là thời điểm VCB có chính sách cho vay rất thận

trọng, vì vậy chưa phản ánh được khả năng vỡ nợ thực tế. Cuối cùng, VCB cần

sớm đưa vào áp dụng các mô hình lượng hóa rủi ro tham số LGD, EAD đối với

KH doanh nghiệp để có được đánh giá tổng quan về KH theo EL – là nền tảng

quan trọng để VCB hướng tới chuẩn mực Basel II theo phương pháp dựa trên đánh

giá nội bộ nâng cao.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tiếng Việt

1. Đặng Thị Thu Hằng, 2015. Ứng dụng mô hình logistic trong quản trị RRTD, Tạp

chí Thị trường Tài chính Tiền tệ số 11/2015.

2. Hiệp ước Basel I, II, III; 3. Hoàng Tùng, 2011. Mô hình định lượng phân tích RRTD doanh nghiệp, Tạp chí

Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 6/2011, tr 37- 41.

4. Ngân hàng Nhà nước, 2016. Thông tư 41/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016, Quy định tỷ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. 5. Ngân hàng Nhà nước, 2018. Thông tư 13/2018/TT-NHNN ngày 18/05/2018, Quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ của ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

6. Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Hội đồng quản trị, 2014. Quyết định số 418/QĐ-HĐQT-CSTD, ngày 30/05/2014 của Hội đồng quản trị Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, v/v Hệ thống XHTD nội bộ.

7. Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, 2017. Sổ tay hướng dẫn chấm

điểm XHTDNB KH doanh nghiệp 2017.

8. Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, 2018. Quyết định số 2553/QĐ- HĐQT-QLRRTD, ngày 28/12/2018, v/v Ban hành Quy định về hệ thống XHTD nội bộ theo mô hình xác suất vỡ nợ của Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam.

9. Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, 2018. Quyết định số 2585/QĐ- VCB-QLRRTD, ngày 28/12/2018, v/v Ban hành Quy trình chấm điểm XHTD nội bộ theo mô hình xác suất vỡ nợ.

10. Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, 2019. Sổ tay hướng dẫn chấm

điểm XHTD theo mô hình PD cho KH doanh nghiệp.

11. VCB - Báo cáo tài chính các năm. 12. VCB – Báo cáo thường niên các năm. 13. Website:

http://www.Vietcombank.com.vn/ http://sbv.gov.vn

Tài liệu tiếng Anh

1. Altman, E.I.; Sabato, 2007. G. Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence

from US Market, ABACUS, Vol. 43 (3), 332-357.

2. Altman, Edward I., 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the

Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of The American Finance

Association, No.4 September 1968.

3. Altman, Edward I.; Gabriele Sabato, 2005. Effects of the new Basel Capital Accord on Bank Capital Requirements for SMEs, Journal of Financial Services

Research, Vol. 28.

4. Ang, J., 1991. Small Business Uniqueness and the Theory of Financial Management, The Journal of Small Business Finance, vol. 1, (1), pp. 1-13. 5. Aziz, A.; Emanuel, David C.; Lawson, Gerald H., 1988. Bankruptcy Preiction

– An Investigation of Cash Flow Based Models, Journal of Management

Studies, 25:5 September 1988 0022-2380.

6. Beaver, W., 1966. Financial ratios as predictors of failure, empirical research in

accounting: Selected studied, Journal of Accounting Research, 71–111.

7. Beaver, W., 1967. Financial Ratio as Predictors of Failure, Empirical Research

in Accounting: Selected Studies 1966, Journal of Accounting Research, 4, 71-

111.

8. Becchetti, L. & Sierra, J., 2003. Bankruptcy risk and productive efficiency in

manufacturing firms, Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 27(11),

pages 2099-2120, November.

9. Black, F. and Scholes, M., 1974. The Effects of Dividend Policy on Common Stock Prices and Returns, Journal of Financial Economics, 2, 1-22.

10. Hull, John C. and White, Alan D., 1995. A Note on the Models of Hull and

White for Pricing Options on the Term Structure, The Journal of Fixed Income

Fall 1995, Vol. 5, Issue 2, 97 – 102.

11. Keasey, K. and Watson, R., 1987. Non-Financial Symptoms and the Prediction

of Small Company Failure, Journal of Business Finance and Accounting, Vol.

14 Pp. 30-40.

12. Merton, Robert C., 1974. On the Pricing of Corporate Debt: The risk structure

of Interest rates, The Journal of Finance, Citations 2243

13. Ohlson, J.A., 1980. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of

Bankruptcy, Journal of Accounting Research, 18, 109-131.

14. Ooghe, H.; Joos, P.; Carl De Bourdeaudhuij, 1995. Financial Distress Models

in Belgium The Results of a Decade of Empirical Research, The International

Journal of Accounting, pp. 245 – 274.

15. Scott and Watier, F., 2012. Bounds for Goal Achieving Probabilities of Mean-

Variance Strategies with a No Bankruptcy Constraint, Applied Mathematics,

Vol. 3 No. 12A, 2012, pp. 2022-2025.

16. Scott, A., and Watier, F., 2011. Goal Achieving Probabilities of Constrained

Mean-Variance Strategies, Statistics & Probability Letters, Vol. 81, No. 8,

2011, pp. 1021-1026.

17. Wilcox, Allen R., 1973. Indices of Qualitative Variation and Political

Measurement, Western Political Quarterly, Volume: 26 issue: 2, page(s): 325-

343 Issue published: June 1, 1973

18. Zavgren, C., 1983. The Prediction of Corporate Failure: The State of the Art,

Journal of Accounting Literature.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Tổng hợp XHTDNB theo PD của các KH

STT Hạng Số lượng KH

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Aaa aa+ Aa a+ A Bbb bb+ Bb b+ b Ccc cc+ cc c+ c c- d1 d2 d3 d4

TỔNG CỘNG 31/03/2019 18 52 141 287 719 1.110 1.997 2.182 1.971 1.389 712 371 154 38 12 8 10 32 13 63 11.279 Số lượng KH 30/06/2019 13 35 90 336 875 1.282 2.250 2.301 2.038 1.260 794 207 76 40 5 4 25 8 6 12 11.657 Số lượng KH 30/09/2019 13 37 101 352 943 1.404 2.456 2.441 2.141 1.324 843 213 78 40 5 4 25 8 5 13 12.446

Phụ lục 2: Bảng đánh giá, thống kê tỷ lệ vỡ nợ lịch sử theo hệ thống XHTD

PD doanh nghiệp trong giai đoạn 07 năm (T3/2010-T12/2016)

Hạng PD Điểm PD Hạng CR Tỷ lệ vỡ nợ PLN Định tính (loess)

0,030% 0,045% 0,090% 0,180% 0,360% 0,600% 0,900% 1,350% 2,025% 3,038% 4,556% 6,834% AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AA A A BBB 1,781% 1,781% 1,781% 1,781% 1,781% 1,781% 1,781% 1,781% 2,169% 4,630% 4,630% 7,492% 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 Aaa aa+ Aa a+ A Bbb bb+ Bb b+ B Ccc cc+

Cc c+ C c-

BB+ BB B C D D D D 11,911% 19,589% 40,319% 77,518% 100,000% 100,000% 100,000% 100,000% 2 2 3 3 3 3 4 5 10,252% 18,453% 36,906% 74,604% d1 (LG < 3) 100,000% d2 (LG = 3) 100,000% d3 (LG = 4) 100,000% d4 (LG = 5) 100,000%

Phụ lục 3: Thang đo XHTD Moody’s

Thang đo XHTD Moody's

Cấp độ đầu tư

Hạng Theo dài hạn Theo ngắn hạn

Aaa Các nghĩa vụ đươc phân loại Aaa được đánh giá có chất lượng cao nhất với RRTD thấp nhất

Aa1

Aa2 Hạng 1 Khả năng trả nợ ngắn hạn tốt nhất Các nghĩa vụ đươc phân loại Aa được đánh giá có chất lượng cao và RRTD rất thấp. Aa3

Các nghĩa vụ đươc phân loại A được đánh giá có chất lượng trên trung bình và mức RRTD thấp. A3 Hạng 1/Hạng 2 Khả năng trả nợ ngắn hạn tốt hoặc tốt nhất

Baa1

Hạng 2 Khả năng trả nợ ngắn hạn tốt

Baa2

Hạng 2/ Hạng 3 Khả năng trả nợ ngắn hạn tốt hoặc ở mức chấp nhận Các nghĩa vụ đươc phân loại Baa được đánh giá có chất lượng trung bình, và RRTD khá/đáng kể. Có thể gồm một vài đặc điểm đầu cơ.

Baa3

Hạng 3 Khả năng trả nợ ngắn hạn ở mức chấp nhận

Cấp độ đầu cơ

Theo dài hạn Theo ngắn hạn Hạng

Ba1

Ba2 Các nghĩa vụ được phân loại Ba có các yếu tố đầu cơ, và chịu RRTD đáng kể Ba3

B2 Các nghĩa vụ được phân loại B được xem là đầu cơ và có RRTD cao. B3

Caa1

Không có hạng nào Caa2 Các nghĩa vụ được phân loại Caa có chất lượng tín dụng kém và RRTD rất cao Caa3

Các nghĩa vụ được phân loại Ca có tính chất đầu cơ rất cao, gần như vỡ nợ và có khả năng gần như thiếu hụt, nhưng còn có khả năng thu hồi gốc và lãi

Các nghĩa vụ được phân loại C có chất lượng tín dụng thấp nhất, đang trong tình trạng vỡ nợ, thường thiếu hụt và khả năng hoàn lại vốn và lãi thấp.

Phụ lục 4: Đánh giá tín dụng Standard & Poor

Đánh giá dài hạn: gồm cấp độ đầu tư và cấp độ đầu cơ

Ý nghĩa

Với một vài người vay, S&P có thể đưa ra các hướng tư liệu người vay đó có khả năng được nâng bậc nâng bậc (tích cực), hạ bậc (tiêu cực) hoặc không chắc chắn (trung gian).

Hạng S&P đánh giá người vay từ từ mức AAA cho tới D. Các mức ở giữa có từ AA và CCC (ví dụ BBB+, BBB và BBB-)

Cấp độ đầu tư

AAA Khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính cực kỳ mạnh mẽ. Người vay tốt nhất và được phân loại cao nhất.

AA, bao gồm: Khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính rất mạnh

Những người vay tốt, có độ rủi ro cao hơn AAA một chút

tương ứng với bậc Aa1 của Moody's và Fitch AA+

tương ứng bậc Aa2 AA

tương ứng bậc Aa3 AA-

A, bao gồm:

Khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính mạnh, nhưng có thể bị tổn thương một chút khi đối diện với các điều kiện kinh tế bất lợi và các thay đổi trong môi trường hoạt động

tương ứng bậc A1 A+

tương ứng bậc A2 A

BBB

Đủ khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính, nhưng phụ thuộc nhiều hơn vào các điều kiện kinh tế bất lợi

BBB-

Được xem là cấp độ đầu tư thấp nhất đối với các thành phần tham gia thị trường.

Cấp độ đầu cơ

BB+

Được xem là cấp độ đầu cơ tốt nhất đối với các thành phần tham gia thị trường.

Ít tổn thương trong ngắn hạn, nhưng phải đối diện với các bất ổn đang phát triển ngày càng xấu hơn trước những điều kiện kinh tế, tài chính và kinh doanh bất lợi.

Bị tổn thương nhiều hơn trước các điều kiện kinh tế, kinh doanh và tài chính bất lợi, nhưng hiện tại vẫn có khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính

CCC

Hiện tại đang bị tổn thương và phụ thuộc vào các điều kiện kinh tế, tài chính và kinh doanh thuận lợi để thanh toán các nghĩa vụ tài chính.

Hiện tại đang bị tổn thương ở mức độ cao, trái phiếu đầu cơ CC

Độ tổn thương cao, có khả năng bị vỡ nợ hoặc đang bị truy thu nhưng vẫn trả tiền theo giao ước. Đơn đề nghị phá sản hoặc một hoạt động tương tự đang diễn ra, nhưng việc thanh toán các nghĩa vụ tài chính vẫn tiếp tục. Phân loại C cũng được sử dụng đối với các cổ phẩn ưu đãi có cổ tức chậm trả cũng như các khoản nợ riêng lẻ cấp thấp của các chủ thể phát hành được phân loại CCC- và CC.

Quá hạn chưa trả CI

Chịu sự kiểm soát theo quy định do hoàn cảnh tài chính R

Vỡ nợ/ vỡ nợ có chọn lọc12 các nghĩa vụ tài chính. Không D/SD

giống như các phân loại khác, phân loại D và SD không áp dụng ở tương lai. Chúng được sử dụng chỉ khi vỡ nợ thực sự đã xảy ra. S&P thay đổi các phân loại đến mức D:

 Vào ngày đáo hạn, các khoản lãi và/hoặc nợ gốc không được hoàn trả. Ngoại trừ trường hợp chủ thể được gia hạn và S&P tin rằng chủ thể sẽ hoàn trả được trong thời gian đó thì các phân loại được duy trì;

 Trường hợp các cổ phiếu ưu đãi hoặc các chứng khoán khác có lợi tức (cổ tức hoặc lãi vay) chậm thanh toán.

 Dựa trên đơn phá sản tự nguyện hoặc các hoạt động tương tự (trừ trường hợp một khoản phát hành cụ thể mà S&P mong đợi việc hoàn trả sẽ tiếp tục được thực hiện). Trong trường hợp chủ thể không vỡ nợ thanh toán hoặc đệ trình phá sản, vỡ nợ kỹ thuật13 (ví dụ do vi phạm hợp đồng) không đủ để phân loại mức D;  Dựa trên hoạt động hoán đổi kiệt quệ14. Qua đó, một phần hoặc toàn bộ khoản phát hành được mua lại hoặc được thay thế bởi các chứng khoán khác có tổng giá trị rõ ràng thấp hơn mệnh giá (thậm chí giá bán có thể cao hơn giá thị trường hiện tại); hoặc

Không đánh giá NR

Đánh giá ngắn hạn

Khả năng đáp ứng cam kết tài chính của người vay là tốt nhất A-1

A-2

Nhạy cảm với các hoàn cảnh tài chính bất lợi nhưng khả năng đáp ứng các giao ước tài chính của người vay vẫn ở mức hài lòng

A-3

Những hoàn cảnh tài chính bất lợi có thể làm yếu khả năng đáp ứng cam kết tài chính của người vay

Có những đặc điểm đầu cơ rõ nét. Người vay hiện vẫn có khả năng đáp ứng nghĩa vụ tài chính nhưng đối mặt với những vấn đề không chắc chắn có thể ảnh hưởng tới cam kết tài chính theo giao ước Hiện có khả năng không thanh toán và người vay phải phu thuộc vào những yếu tố kinh tế, tài chính, kinh doanh thuận lợi để đáp ứng cam kết tài chính theo giao ước

Không có khả năng trả nợ (vỡ nợ với các khoản phải trả). Giao ước không được thực thi đúng thời hạn and grace period may not have expired. The rating is also used upon the filing of a bankruptcy petition

Phụ lục 5: Thang đo phân loại tín dụng dài hạn của Fitch

Thang đo phân loại tín dụng dài hạn của Fitch

Hạng Ý nghĩa

Cấp độ đầu tư

AAA

BBB

Chất lượng tín dụng cao nhất. Phân loại AAA biểu hiện RRTD được mong đợi thấp nhất, khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính cực kỳ mạnh mẽ. Hầu như không bị tác động bất lợi bởi các sự kiện bất thường. Chất lượng tín dụng rất cao. Phân loại AA biểu hiện RRTD được mong đợi rất thấp, khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính rất mạnh. Không bị tổn thương đáng kể trước các sự kiện bất thường. Chất lượng tín dụng cao. Phân loại A biểu hiện RRTD được mong đợi thấp, khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính mạnh. Không bị tổn thương đáng kể trước các sự kiện bất thường. Chất lượng tín dụng tốt. Phân loại BBB biểu hiện RRTD được mong đợi thấp, khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính đầy đủ nhưng các điều kiện kinh tế hoặc môi trường kinh doanh bất lợi nhiều khả năng có thể làm suy yếu khả năng này.

Cấp độ đầu cơ

Đầu cơ. Phân loại BB biểu hiện tính dễ bị tổn thương đối với RRTD, đặc bệt trước những thay đổi bất lợi trong các điều kiện kinh tế hoặc môi trường kinh doanh; tuy nhiên, sự linh hoạt trong kinh doanh hoặc tài chính hỗ trợ cho khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính. Đầu cơ cao. Phân loại B chỉ ra rằng RRTD đang hiện diện, nhưng một biên an toàn giới hạn vẫn được duy trì. Các nghĩa vụ tài chính vẫn đang được thanh toán, tuy nhiên, khả năng tiếp tục hoàn trả dễ bị tổn thương trước sự suy yếu của điều kiện kinh tế và môi trường kinh doanh RRTD đáng kể. Vỡ nợ có khả năng xảy ra. CCC

RRTD rất cao. Khả năng xuất hiện một vài khoản vay vỡ nợ. RRTD cao bất thường. Vỡ nợ sắp xảy ra hoặc không thể tránh khỏi, hoặc chủ thể phát hành đang bế tắc. Các điều kiện để phân loại một chủ thể hạng C gồm: a. Chủ thể được gia hạn nợ hoặc trong giai đoạn phục hồi hoạt động kinh doanh, sau khi không hoàn trả đúng hạn các nghĩa vụ tài chính ban đầu.

b. Chủ thể miễn thương lượng tạm thời hoặc thỏa thuận đi vào bế tắc sau khi vỡ nợ trên một nghĩa vụ nợ ban đầu;

hoặc

c. Fitch tin rằng RD hoặc D sắp xảy ra hoặc không thể

tránh khỏi, bao gồm thông báo chính thức về việc đảo nợ. Vỡ nợ giới hạn15. Phân loại RD của Fitch chỉ ra rằng một chủ thể phát hành (đã không thể phục hồi) vỡ nợ trên một trái phiếu, một khoản vay, hoặc một nghĩa vụ tài chính khác nhưng chưa phải nộp đơn phá sản, thi hành, quản lý, thanh lý tài sản để đi đến phá sản hoặc thực hiện các thủ tục giải thể hoặc các biện pháp ngừng hoạt động kinh doanh khác. Phân loại RD bao gồm: a. Vỡ nợ có chọn lọc trên một lớp nợ cụ thể. b. Vẫn không trả được nợ sau thời gian gia hạn, giãn nợ, sau khi vỡ nợ trên một khoản vay ngân hàng, thị trường tài chính hoặc các nghĩa vụ tài chính khác;

c. Gia hạn hoặc giãn nợ nhiều lần liên tiếp nhau hoặc cùng lúc trên một hoặc nhiều nghĩa vụ tài chính; hoặc d. Hoán đổi kiệt quệ một hoặc nhiều nghĩa vụ tài chính.

Vỡ nợ. Phân loại D chỉ ra các chủ thể bắt đầu nộp đơn phá sản, thi hành các quy định phá sản, lập tổ quản lý tài sản, thanh lý tài sản, hoặc thực hiện các thủ tục giải thể hoặc các biện pháp ngừng hoạt động kinh doanh khác.

Phụ lục 6: Bảng tổng kết phương pháp XHTD theo Basel II

Phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ (IRB)

Tiêu chí

Phương pháp tiêu chuẩn

Phương pháp cơ bản (FIRB) Nội bộ Ngân hàng tự ước tính

Phương pháp nâng cao (AIRB) Nội bộ Ngân hàng tự ước tính

Xếp hạng PD – khả năng người vay sẽ không trả được nợ trong một khoảng thời gian

Bên ngoài Được quy định hoàn toàn bởi ủy ban Basel: gắn với hệ số rủi ro dựa trên xếp hạng độc lập Giá trị được quy định bởi Ủy ban Basel

Ngân hàng được ước tính

EAD – đối với khoản vay, là số tiền có khả nằng được rút nếu KH không trả được nợ LGD – tỷ lệ tổn thất nếu KH không trả được nợ

trị được quy Giá định bởi Ủy ban Basel trị được quy Giá định bởi Ủy ban Basel

Ngân hàng tự ước tính, yêu cầu về kiểm soát nội bộ và quy trình chặt chẽ

Được quy định hoàn toàn bởi ủy ban Basel: gắn với hệ số rủi ro dựa trên xếp hạng độc lập

Yêu cầu về dữ liệu

Dữ liệu xếp hạng Sự kiện không trả được nợ Dữ liệu lịch sử để ước tính PD (5 năm) Dữ liệu tài sản bảo đảm

Giống như FIRB, và thêm: Dữ liệu lịch sử để ước tính LGD (7 năm) Dữ liệu lịch sử để ước tính EAD (7 năm)

Yêu cầu quy trình (việc tuân thủ với yêu cầu tối thiểu phải được soát xét theo Trụ cột II)

Ngày lập dự phòng Sự kiện không trả được nợ Số liệu tài sản có rủi ro Phân loại KH Phân loại dữ liệu tài sản bảo đảm Xếp hạng độc lập Dữ liệu tài sản bảo đảm Các yêu cầu tối thiểu đối với quản lý tài sản bảo đảm (quản lý/đính giá) Quy trình dự phòng

Giống như phương pháp IRB cơ bản, và thêm các yêu cầu tối thiểu để đảm bảo chất lượng của tất các các tham số

Tất cả các loại tài sản bảo đảm nếu ngân hàng có ước tính nội bộ về biện pháp giảm thiểu RRTD

Biện pháp giảm thiểu RRTD Được xác định bởi cơ quan thanh tra, giám sát; bao gồm cả tài sản bảo đảm tài chính, bảo lãnh, phái sinh tín dụng, “cấn trừ”, (trong và ngoại bảng cân đối) và bất động sản

Giống phương pháp tiêu chuẩn; và thêm các yêu cầu tối thiểu để bảo đảm chất lượng của ước lượng xếp hạng và PD nội bộ và việc áp dụng trong quá trình quản lý rủi ro Tất cả các tài sản bảo đảm trong phương pháp tiêu chuẩn, các khoản phải thu từ bán hàng và cung cấp dịch vụ, các chứng khoán khác nếu đáp ứng được tiêu chí nhất định

Phụ lục 7: Các văn bản nội bộ về hệ thống XHTDNB theo mô hình PD

Ngày ban Cấp thẩm quyền Số văn bản Tên văn bản hành phê duyệt

2553/QĐ-HĐQT- Quy định về Hệ thống XHTDNB 28/12/2018 HĐQT theo PD QLRRTD

Quy trình chấm điểm XHTDNB theo 2585/QĐ-VCB- 28/12/2018 Tổng Giám đốc PD QLRRTD

779/QĐ-VCB- Sửa đổi, bổ sung Quy trình chấm 14/05/2019 QLRRTD điểm XHTDNB theo PD

• Sổ tay hướng dẫn chấm điểm

XHTDNB theo mô hình PD cho KH

Doanh nghiệp

• Sổ tay hướng dẫn chấm điểm 24/10/2019 3020/VCB- XHTDNB theo mô hình PD cho KH (update 04 Tổng Giám đốc QLRRTD Ngân hàng nội địa lần)

• Sổ tay hướng dẫn chấm điểm

XHTDNB theo mô hình PD cho

Khoản Cấp tín dụng chuyên biệt

Phụ lục 8: Bảng xác định kết quả XHTD PD từ kết quả xếp hạng tín nhiệm

quốc tế

Xếp hạng Moody’s Xếp hạng PD

Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2 A3 Baa1 Baa2 Baa3 Ba1 Ba2 Ba3 B1 B2 B3 Caa1 Caa2 Caa3 aaa aaa aaa aaa aa+ Aa Aaa a+ A A bbb bb+ bb b+ B ccc cc+ c+ c+

Ca C Vỡ nợ C C d1

Xếp hạng S&P Xếp hạng Fitch’s

AAA AA+ AA AA- A+ A A- BBB+ BBB BBB- BB+ BB BB- B+ B B- CCC+ CCC CCC- CC C RD SD D AAA AA+ AA AA- A+ A A- BBB+ BBB BBB- BB+ BB BB- B+ B B- CCC+ CCC CCC- CC C DDD DD D Xếp hạng PD aaa aaa aaa aaa Aa Aa Aa a+ A A Bbb bb+ Bb B cc+ Cc C C C C C d1 d1 d1

Phụ lục 9: Bảng quy đổi thang xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức xếp hạng

tín nhiệm quốc tế với thang xếp hạng tín nhiệm nội bộ của VCB

VCB 1

2 3 4 5 Moody’s Aaa, Aa1, Aa2, Aa3 A1 A2 A3, Baa1 Baa2, Baa3 Standard & Poor AAA, AA+, AA, AA- A+, A, A- BBB+ BBB, BBB- Fitch rating AAA, AA+, AA, AA- A+, A, A- BBB+ BBB, BBB-

Ba1 Ba2 Ba3 B1 B2 B3 Caa1 Caa2, Caa3 Ca-C 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

BB+ BB BB- B+ B B- CCC+, CCC, CCC-, CC, C RD, SD, D Default BB+ BB BB- B+ B B- CCC+, CCC, CCC-, CC, C DDD, DD, D 16

Phụ lục 10: Phê duyệt của HĐQT đối với việc ứng dụng

kết quả XHTD theo PD

Ứng dụng Chi tiết Tiến độ

Đã hoàn thành • Ma trận thẩm quyền phê duyệt tín dụng: XHTD theo PD và Giới hạn tín dụng. Xác định thẩm quyền phê duyệt tín dụng

• Cập nhật số liệu phân loại nợ và trích lập

DPRR thep XHTD PD thời điểm 30/09/2019. Chưa thực hiện

• Đề xuất phê duyệt chính sách phân loại nợ Phân loại nợ và dự lập trích phòng rủi ro

định tính theo mô hình PD

Đang thực hiện (thời hạn 31/12/2019) Ứng dụng trong các chính sách, sản phẩm tín dụng

• HĐQT đã có Nghị quyết giao các Phòng/Ban tại TSC khi rà soát, ban hành văn bản về sản phẩm tín dụng mới cần tham chiếu tới kết quả XHTD theo PD và thời gian chuyển đổi tối đa 01 năm kể từ khi ban hành Quy định về hệ thống XHTDNB theo PD.

• Khối bán buôn, bán lẻ nghiên cứu và đề xuất xây dựng chính sách định giá khoản vay dựa trên cấu phần (EL, PD, LGD, EAD) cho các đối tượng KH. Đang thực hiện

Xây dựng chính sách giá dựa trên rủi ro

• Hiện tại chỉ đang hoàn tất việc xây dựng mô hình dựa trên xác suất vỡ nợ PD dành cho đối tượng KH doanh nghiệp

Phụ lục 11: Kết quả phân loại nợ và giá trị trích lập DPRR của đối tượng

KH Doanh nghiệp được chấm điểm XHTD theo PD

Thời điểm 31/03/2019

Thời điểm 30/06/2019

Đơn vị: tỷ VND Thời điểm 30/09/2019

Chỉ tiêu

PLN theo CR

PLN theo PD

PLN theo CR

PLN theo PD

Chênh lệch PD và CR

PLN theo CR

PLN theo PD

Chênh lệch PD và CR

Giá trị trích lập DPRR

8.176

10.050

1.874

7.778

8.714

936

7.925

8.751

826

(DP chung và cụ thể)

1.719

36.457

1.693

16.741

1.871

16.030

Dư nợ nhóm 2 và

34.738

15.048

14.159

(0,33%)

(7,08%)

(0,31%)

(3,11%)

(0,36%)

(3,09%)

Tỷ lệ nợ nhóm 2

Dư nợ xấu và

5.784

7.655

5.490

6.308

5.547

6.515

1.871

818

968

(1,12%)

(1,49%)

(1,02%)

(1,17%)

(1,07%)

(1,26%)

Tỷ lệ nợ xấu (N3,4,5)

Phụ lục 12: Mẫu biểu bảng câu hỏi khảo sát ý kiến

BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT

Ý KIẾN ĐỐI VỚI HỆ THỐNG XHTD THEO MÔ HÌNH XÁC SUẤT VỠ NỢ

Xin chào Anh (Chị)!

Tôi đang làm nghiên cứu về: “Hệ thống XHTD nội bộ và mô hình xác suất vỡ

nợ - Một nghiên cứu so sánh tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam” đưa ra

các nhận định khách quan nhằm đề xuất giải pháp hoàn thiện mô hình XHTD tại VCB

trong thời gian tới. Nghiên cứu này cần sự hợp tác của anh (chị) trong cung cấp thông

tin áp dụng thực tế mô hình và tôi xin cam đoan những thông tin này sẽ được giữ bí

mật và chỉ phục vụ cho mục đích nghiên cứu. Rất mong sự hợp tác của anh (chị) để

Tên Phòng/Ban/Chi nhánh: Mã Chi nhánh Thông tin cán bộ đầu mối Họ tên: Email:

tôi có thể hoàn thành tốt nghiên cứu này. Tôi xin chân thành cảm ơn!

Câu hỏi

1. Anh/chị có những khó khăn/vướng mắc gì trong quá trình thực hiện chấm điểm XHTD PD?

có thể bao gồm: + Có phát sinh lỗi trong quá trình nhập liệu, tính điểm, chiết xuất báo cáo v.v? + Ý kiến khác (nếu có)

1.1 Công cụ tác nghiệp khi thực hiện chấm điểm XHTDNB CRPD 1.2 Các văn bản, quy định nội bộ về thực hiện chấm, sử dụng kết quả của hệ thống

XHTDNB CRPD có thể bao gồm: +Các văn bản, quy định nội bộ chưa đầy đủ/ chưa hợp lý; cán bộ chấm điểm và lãnh đạo phê duyệt chưa có đầy đủ hướng dẫn chi tiết tác nghiệp? + Ý kiến khác (nếu có)

2. Anh/chị đánh giá thế nào về kết quả XHTD PD? (Ví dụ: Kết quả xếp hạng có phù hợp/ tương đồng với đánh giá của cán bộ tín dụng ko? V.v)

3. Các khó khăn, vướng mắc khác (nếu có) Hướng dẫn: Cán bộ điền thông tin và ý kiến vào các ô bôi màu

KHDN2 7 Trần Phan Lệ Thu

Tên Phòng/Ban/Chi nhánh: Mã Chi nhánh Thông tin cán bộ đầu mối Họ tên: Email:

thutpl.hcm@vietcombank.com.vn

Ý KIẾN ĐỐI VỚI HỆ THỐNG XHTD PD

Trả lời

1. Câu hỏi Anh/chị có những khó khăn/vướng mắc gì trong quá trình thực hiện chấm điểm XHTD PD?

Chấm điểm Tài trợ dự án PF : xuất hiện lỗi hệ thống trong quá trình chấm điểm.

1.1 Công cụ tác nghiệp khi thực hiện chấm điểm XHTDNB CRPD có thể bao gồm: + Có phát sinh lỗi trong quá trình nhập liệu, tính điểm, chiết xuất báo cáo v.v? + Ý kiến khác (nếu có)

Chấm điểm Tài trợ dự án PF : chưa có hướng dẫn cụ thể

1.2 Các văn bản, quy định nội bộ về thực hiện chấm, sử dụng kết quả của hệ thống XHTDNB CRPD có thể bao gồm: +Các văn bản, quy định nội bộ chưa đầy đủ/ chưa hợp lý; cán bộ chấm điểm và lãnh đạo phê duyệt chưa có đầy đủ hướng dẫn chi tiết tác nghiệp? + Ý kiến khác (nếu có)

2

XHTD PD tương đối phù hợp với mục tiêu kiểm soát rủi ro KH

Anh/chị đánh giá thế nào về kết quả XHTD PD? (Ví dụ: Kết quả xếp hạng có phù hợp/ tương đồng với đánh giá của cán bộ tín dụng ko? V.v)

3 Các khó khăn, vướng mắc khác (nếu có)

Khó khăn : Khi thay đổi XHTD PD thì các KH, đặc biệt KH tư nhân sẽ gặp vướng mắc về việc bồ sung TSĐB theo đúng tỷ lệ, hoặc phải giảm GHTD, ảnh hưởng đáng kể đến công tác KH

Trân trọng cảm ơn các ý kiến đóng góp từ Quý Phòng/Ban/Chi nhánh!

Phụ lục 13: Bộ 08 câu hỏi chi tiết đề xuất áp dụng hệ thống XHTDNB theo

mô hình xác suất vỡ nợ PD

1) Các anh chị đã thực hiện chấm điểm XHTD nội bộ KH doanh nghiệp theo

phương pháp Xác suất vỡ nợ - PD và phương pháp CR chưa?

Đáp án:

a) Chỉ chấm CR;

b) Chỉ chấm PD;

c) Đã chấm theo cả 2 phương pháp;

d) Chưa từng chấm theo phương pháp nào.

2) Thời gian các anh chị quản lý danh mục hiện tại là bao lâu?

Đáp án:

a) Dưới 1 năm;

b) Từ 1 -3 năm;

c) Từ >3 đến 5 năm:

d) Trên 5 năm:

3) Các anh chị cảm thấy mô hình xếp hạng KH doanh nghiệp theo xác suất vỡ nợ

có cho điểm số và hạng KH phản ánh đúng tình hình hoạt động sản xuất kinh

doanh, tài chính và mức độ rủi ro của KH trong so sánh tương quan với danh

mục của anh chị:

Đáp án:

a) Hoàn toàn không chính xác;

b) Chỉ chính xác khoảng 50%;

c) Chính xác phần lớn;

d) Chính xác với toàn bộ danh mục.

4) Các anh chị nhận thấy kết quả trả ra của hệ thống XHTD theo xác suất vỡ nợ so

với ước lượng dự kiến của các anh chị thế nào:

Đáp án:

a) kết quả trả ra là tốt hơn so với ước lượng dự kiến;

b) kết quả trả ra là tương đương so với ước lượng dự kiến;

c) Kết quả trả là kém hơn so với ước lượng dự kiến;

d) Kết quả trả ra hoàn toàn khác hẳn so với ước lượng dự kiến (nếu có, đề nghị nói

rõ).

5) Các anh chị có nhận xét gì về những chỉ tiêu tài chính trong hệ thống XHTD

theo xác suất vỡ nợ PD:

a) Hoàn toàn không phản ánh được tình hình tài chính, kết quả sản xuất kinh doanh

của KH;

b) Phản ánh một phần nhưng chưa đầy đủ tình hình tài chính, kết quả sản xuất kinh

doanh của KH;

c) Phản ánh sai tình hình tài chính, kết quả sản xuất kinh doanh của KH.

d) Ý kiến khác.

6) Các anh chị có nhận xét gì về những chỉ tiêu phi tài chính trong hệ thống XHTD

theo xác suất vỡ nợ PD:

a) Hoàn toàn không phản ánh được hoạt động sản xuất kinh doanh của KH;

b) Phản ánh một phần nhưng chưa đầy đủ hoạt động sản xuất kinh doanh của KH;

c) Phản ánh sai tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của KH.

d) Ý kiến khác.

7) Các anh chị có nhận xét gì về những yếu tố điều chỉnh trong hệ thống XHTD

theo xác suất vỡ nợ PD:

a) Không có tác dụng nêu lên những lợi thế/điểm yếu của KH đã không được thể

hiện tại mô hình lõi;

b) Có vài chỉ tiêu hữu ích nhưng còn lại là không có ứng dụng trong thực tế do chỉ

tiêu rất hiếm gặp hoặc điều kiện áp dụng không thực tế;

c) Không áp dụng được chỉ tiêu nào vì điều kiện để áp dụng chỉ tiêu không thực tế;

d) Ý kiến khác.

8) Các anh chị có đề xuất nên thêm vào những chỉ tiêu nào tại hệ thống XHTD theo

xác suất vỡ nợ PD:

a) Thêm chỉ tiêu tài chính;

b) Thêm chỉ tiêu phi tài chính;

c) Thêm yếu tố điều chỉnh;

d) Ý kiến khác.

Phụ lục 14: Thông tin của 10 Chuyên gia Phê duyệt Trụ sở chính VCB

Số lượng mẫu phỏng vấn: 10 Chuyên gia

Số năm công tác tại Bộ phận Phê duyệt tín dụng Trụ sở chính: từ 5 năm trở lên

Định hướng ngành: được nghiên cứu theo chủ trương của Ban điều hành VCB

trong thời gian đầu năm 2019.

Nhóm ngành Công nghiệp và Nguyên vật liệu: (định hướng ngành mở rộng có chọn lọc)

1. Anh Đặng Quang Huy – kinh nghiệm 8 năm công tác

2. Chị Nguyễn Nữ Minh Tuệ - kinh nghiệm 5 năm công tác

Nhóm ngành Tiêu dùng thông thường: (định hướng ngành duy trì)

1. Anh Đinh Hồng Tuyến – kinh nghiệm 9 năm công tác

2. Chị Thân Thị Tường Vân – kinh nghiệm 6 năm công tác

Nhóm ngành Tiêu dùng thiết yếu: (định hướng ngành mở rộng)

1. Anh Đào Duy Anh – kinh nghiệm 12 năm công tác

2. Anh Diệp Nhật Tuấn – kinh nghiệm 5 năm công tác

Nhóm ngành Bất động sản: (định hướng ngành hạn chế)

1. Anh Đoàn Nhật Nam – kinh nghiệm 15 năm công tác

2. Anh Nguyễn Trọng Thảo – kinh nghiệm 7 năm công tác

Các nhóm ngành khác: (định hướng ngành mở rộng, duy trì và hạn chế tùy tiểu ngành)

1. Anh Phan Thanh Tùng – kinh nghiệm 11 năm công tác

2. Chị Nguyễn Thị Thùy Ngân – kinh nghiệm 9 năm công tác