Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư & Phát triển Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:95

Thêm vào BST

Báo xấu

18
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài nghiên cứu sâu hơn về các hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân, một lĩnh vực mới xuất hiện tại Việt Nam trong những năm gần đây. Các dịch vụ ngân hàng dành cho khách hàng cá nhân được dự đoán sẽ bùng nổ trong những năm tới, do đó, việc tìm hiểu và cải thiện hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân là một bước đi quan trọng hướng tới việc chuẩn bị cho sự phát triển đầy hứa hẹn của thị trường cho vay cá nhân.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư & Phát triển Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM >>>> oOo
i LỜI CAM ĐOAN >>>> oOo
ii TÓM TẮT Phù hợp với xu hướng chungtrong việc vaytiêu dùngthếgiới, tín dụng cá nhân, một sản phẩmtương đối mớitrongthị trườngtài chínhViệt Nam, đã đạt được một số thành công nhất địnhtrong những năm gần đâyvàhứa hẹntiềm năng phát triểnlớn. Trong tình hình cạnh tranh gay gắt giữa các bên cho vay cùng với sự gia tăng nhu cầu vay từ khách hàng cá nhân, mô hình đánh giátín dụngcá nhânlần đầu tiên đượcáp dụng từcuối năm 2009và đã trở thànhmột công cụhiệuquảđểgiảmthiểurủi ro tín dụngtrong ngắn hạnnhờ độ chính xác caovà đặc biệt là sự hiệu quả trong việc giải quyết tình trạng bất đối xứngthôngtintrên thị trườngchovay. Từ những ý tưởng trên, đề tài"HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠN G TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI N GÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ & PHÁT TRIỂN VIỆT NAM "được thực hiện với mong muốn xây dựngmột mô hìnhthíchhợpđể đánh giákhả năng thanh toáncủakhách hàng cá nhân. Đề tài trình bàymột nghiên cứuở cấp vi môbằngcáchsửdụngnguồn dữ liệuchéotừ ngân hàng BIDVbao gồm128mẫu quan sátvới11biến giải thíchbaogồm tuổi, giới tính, trình độ giáo dục, số người phụ thuộc, tình trạng hôn nhân, tình trạng sở hữu nhà, giá trị khoản vay, thời gian làm việc, thu nhập, tỷ lệ nợ trên tài sản, loại hình khách hàng, loại hình công ty. Thông qua việc xử lý dữ liệuvà sử dụngphần mềmStata, đề tài đưa ra những kết luận sau đây: (1)Các biến Age, House Ownership Status, Loan, Working time and Monthly Income có ảnh hưởng mạnh đếnkhả năng trả nợcủa khách hàngcánhân. (2)Tất cả các biếncònlạikhông ảnh hưởng đếnkhả năng trả nợcủakhách hàng cá nhân. (3)Trong số mười hai biến, tình trạng sở hữu nhà ởcóảnh hưởng biên lớn nhấtđếnbiến phụ thuộc.
iii Từ những mặt hạn chế đã trình bày của mô hình XHTD cũ, đề tài đưa ra những đề xuất thông qua kết quả nghiên cứu được từ mô hình Logit, nhằm hoàn thiện mô hình xếp hạn tín dụng cá nhân cũ để phù hợp với tình hình cho vay tín dụng cá nhân thực tế tại BIDV nhằm hạn chế ở mức thấp nhất rủi ro có thể xảy ra cho Ngân hàng.
iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... i TÓM TẮT ...................................................................................................................... ii PHẦN MỞ ĐẦU ........................................................................................................... xi 1. Đặt vấn đề .................................................................................................................. xi 2. Mục tiêu nghiên cứu.................................................................................................. xii 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................................ xiii 4. Phương pháp nghiên cứu .......................................................................................... xiii 5. Kết cấu đề tài ............................................................................................................ xiii CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠN TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NHTM ...... 1 1.1 Tổng quan về xếp hạng tín dụng. .............................................................................. 1 1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng (XHTD). ................................................................. 1 1.1.2 Đối tượng xếp hạng tín dụng.................................................................................. 1 1.1.3 Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng. ................................................................. 2 1.2 Cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng ........................................................................... 4 1.2.1 Lịch sử phát triển của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân ................................... 4 1.2.2 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng................................................................................ 5 1.2.3 Quy trình xếp hạng tín dụng. ................................................................................. 6 1.2.4 Mô hình xếp hạng tín dụng. ................................................................................... 7 1.2.5 Phương pháp xếp hạng tín dụng theo mô hình điểm số. ........................................ 8 1.2.6 Phương pháp xếp hạng tín dụng cá nhân ............................................................... 8 1.3 Một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan ................................................................ 9 1.3.1 Nghiên cứu của Vương Hoàng Quân ................................................................... 10 1.3.2 Các nghiên cứu của Stefanie Kleimeier về Việt Nam ......................................... 11 1.3.3 Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO và VantageScore .......................... 12 1.3.4 Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của Moody’s và S&P. ........................................... 14 1.4 Kinh nghiệm xếp hạng tín dụng cá nhân của một số ngân hàng thương mại và tổ chức kiểm toán ở Việt nam. .......................................................................................... 16 1.4.1 Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của E&Y. ................................................... 16 1.4.2 Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Vietinbank .......................................... 17
v 1.4.3 Mô hình tính điểm xếp hạng tín dụng của Vietcombank. .................................... 18 1.5 Cơ sở lý luận của Mô hình Logit ............................................................................ 20 1.5.1 Lý thuyết của mô hình.......................................................................................... 20 1.5.1.1 Mô hình nhị phân - Binary Response Model (BRM) ................................................... 20 1.5.1.2 Mô hình xác suất tuyến tính- The linear probability model (LPM)............................. 21 1.5.1.3 Mô hình Logitl : trường hợp đặc biệt của BRM phi tuyến tính .................................... 22 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu – lựa chọn các biến .................................................... 27 Kết luận chương 1 ................................................................................................................... 29 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG XHTD CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ & PHÁT TRIỂN VIỆT NAM..................................................................................................... 30 2.1 Tổng quan về NH TMCP ĐẦU TƯ & PHÁT TRIỂN VIỆT NAM (BIDV) .......... 30 2.2 Thực trạng về rủi ro tín dụng và tín dụng cá nhân tại NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ & PHÁT TRIỂN VIỆT NAM ................................................................................. 31 2.2.1 Rủi ro tín dụng ..................................................................................................... 31 2.2.1.1 Nợ quá hạn .................................................................................................................... 31 2.2.1.2 Quản trị rủi ro tín dụng ................................................................................................. 33 2.2.2 Tín dụng cá nhân .................................................................................................. 36 2.3 Thực trạng XHTD cá nhân tại NH TMCP Đầu tư &Phát triển Việt Nam .............. 38 2.3.1 Mô hình chấm điểm của BIDV ............................................................................ 38 2.3.2 Đánh giá hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của BIDV. ................................... 41 2.3.2.1 Những kết quả đạt được. ............................................................................................... 42 2.3.2.2 Những hạn chế tồn tại cần khắc phục. .......................................................................... 43 2.3.2.3 Nguyên nhân của những hạn chế .................................................................................. 46 2.4 Xây dựng mô hình Logit xếp hạng tín dụng cá nhân tại BIDV .............................. 47 2.4.1 Kiểm định qua các số liệu khảo sát ..................................................................... 47 2.4.1.1 Kiểm định hệ số từng phần – Z test .............................................................................. 47 2.4.1.2 Kiểm định độ phù hợp tổng quát – Wald test (LR test) ................................................ 47 2.4.2 Kết quả xếp hạng tín dụng cá nhân theo mô hình Logit ...................................... 48 2.4.2.1 Thống kê mô tả ............................................................................................................. 48 2.4.2.2 Kết quả hồi qui .............................................................................................................. 49 2.4.3 Một số kết quả khác ............................................................................................. 52
vi 2.4.4 Kết quả nghiên cứu .............................................................................................. 54 2.4.5 Hạn chế trong nghiên cứu của đề tài .................................................................... 54 Kết luận của chương 2 ............................................................................................................ 55 CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỂ HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI BIDV ............................................................................ 56 3.1 Định hướng phát triển hoạt động kinh doanh của BIDV giai đoạn 2009-2012, tầm nhìn đến 2015 ................................................................................................................ 56 3.1.1 Mục tiêu đến 2012 ................................................................................................ 56 3.1.2 Tầm nhìn đến 2015............................................................................................... 56 3.1.3 Giá trị cốt lỗi ........................................................................................................ 56 3.1.4 Kế hoạch truyền thông cho hoạt động Ngân hàng bán lẻ .................................... 57 3.1.4.1 Giai đoạn 2009 -2012 – Giai đoạn xây dựng thương hiệu ngân hàng bán lẻ ............... 57 3.1.4.2 Giai đoạn 2012 – 2015 – Giai đoạn tái định vị thương hiệu ......................................... 58 3.2 Một số giải pháp để hoàn thiện mô hình XHTD cá nhân tại BIDV........................ 59 3.2.1 Một số giải pháp từ kết quả nghiên cứu của mô hình Logit ................................ 59 3.2.2Một số giải pháp có liên quan ............................................................................... 61 3.2.2.1. Xây dựng một mô hình XHTD riêng biệt đối với khách hàng cá nhân tại BIDV ....... 61 3.2.2.2. Kiện toàn đối với nguồn số liệu để phân tích đánh giá ................................................ 61 3.2.2.3 Hoàn thiện các vấn đề liên quan đến nguồn nhân lực và tài liệu hướng dẫn xác định điểm khách hàng ....................................................................................................................... 62 3.2.2.4 Xây dựng chính sách tín dụng hợp lý ........................................................................... 65 3.2.2.5 Xây dựng chiến lược khách hàng đúng đắn .................................................................. 66 Kết luận chương 3 ................................................................................................................... 66 KẾT LUẬN .................................................................................................................. 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................... 68 PHỤ LỤC ..................................................................................................................... 70
vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ACB Ngân hàng TMCP Á Châu BIDV Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam BRM Binary Response Model (Mô hình nhị phân) CBTD Cán bộ tín dụng CIC Trung tâm thông tin tín dụng CNTT Công nghệ thông tin DN Doanh nghiệp E&Y Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam LPM Linear Probability Model (Mô hình xác suất tuyến tính) NH Ngân hàng NHTM Ngân hàng thương mại VAB Ngân hàng TMCP Việt Á VietcombankNgân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam Vietinbank Ngân hàng TMCP Công thương Việt nam XHTD Xếp hạng tín dụng
viii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1. Đặc tính của khách hàng .................................................................................... 10 Bảng 2. Phân loại đánh giá tín dụng cá nhân .................................................................. 11 Bảng 3. Bảng xếp hạng tín dụng cá nhân của Stefanie Kleimeier .................................. 12 Bảng 4. Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm số tín dụng FICO .............. 13 Bảng 5. Hệ thống xếp hạng của VantageScore ............................................................... 14 Bảng 6. Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm số tín dụng VantageScore 14 Bảng 7. Hệ thống ký hiệu xếp hạng công cụ nợ dài hạn của Moody's ........................... 15 Bảng 8. Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của E&Y ...................................................... 17 Bảng 9. Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của Vietinbank ............................................. 18 Bảng 10. Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của Vietcombank ....................................... 19 Bảng 11. Đặc tính khách hàng ........................................................................................ 28 Bảng 12. Cơ cấu chất lượng nợ cho vay giai đoạn 2009- 2011 ...................................... 31 Bảng 13. Các chỉ tiêu nợ phải trích dự phòng giai đoạn 2009-2011 .............................. 32 Bảng 14. Nợ quá hạn của BIDV giai đoạn 2009-2011 ................................................... 33 Bảng 15. Dự phòng dư nợ qua các năm 2009-2011 của BIDV ...................................... 34 Bảng 16. Giá trị sổ sách và cơ cấu tài sản thế chấp tại BIDV giai đoạn 2009-2011 ...... 35 Bảng 17. Cơ cấu nợ theo loại khách hàng giai đoạn 2009-2011 .................................... 37 Bảng 18. Các chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của BIDV ..................................................... 38 Bảng 19. Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của BIDV ................................................... 39 Bảng 20. Các chỉ tiêu chấm điểm tài sản đảm bảo của BIDV ........................................ 40 Bảng 21. Ma trận kết hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh giá tài sản đảm bảo của BIDV ......................................................................................................................... 41 Bảng 22. Hệ thống ký hiệu đánh giá tài sản đảm bảo của BIDV ................................... 41 Bảng 23. Phân loại khách hàng theo khả năng trả nợ ..................................................... 48 Bảng 24. Thống kê mô tả của các biến định lượng ......................................................... 49 Bảng 25. Kết quả hồi qui của 2 mô hình Logit ............................................................... 49
ix Bảng 26. Xếp hạng tín dụng cá nhân cho dữ liệu mẫu ................................................... 50 Bảng 27. Xếp hạng tín dụng cá nhân theo nhóm ............................................................ 50 Bảng 28. Tác động biên của các biến giải thích.............................................................. 51
x DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1. Mối quan hệ giữa Biến tiềm ẩn y* và Pr(y=1) trong BRM ............................... 21 Hình 2. Mối quan hệ giữa Odds và P .............................................................................. 22 Hình 3. Mối quan hệ giữa P và Odds ............................................................................. 23 Hình 4. Chỉ tiêu nợ đủ tiêu chuẩn giai đoạn 2009-2011 ................................................. 32 Hình 5. Các chỉ tiêu nợ phải trích dự phòng giai đoạn 2009-2011 ................................. 33 Hình 6. Tỷ lệ trích dự phòng dư nợ giai đoạn 2009-2011 .............................................. 34 Hình 7. Cơ cấu tài sản thế chấp tại NH BIDV giai đoạn 2009-2011 .............................. 35 Hình 8. Cơ cấu cho vay theo loại khách hàng giai đoạn 2009-2011 .............................. 37 Hình 9. Đồ thị thể hiện khả năng trả nợ với khoản vay theo thu nhập ........................... 52 Hình 10. Đồ thị thể hiện khả năng trả nợ với độ tuổi theo thu nhập............................... 52 Hình 11. Đồ thị thể hiện khả năng trả nợ với độ tuổi theo khoản vay ............................ 53 Hình 12. Đồ thị thể hiện khả năng trả nợ với độ tuổi và sở hữu nhà .............................. 53 Hình 13. Đồ thị thể hiện khả năng trả nợ với thu nhập và sở hữu nhà ........................... 54
xi PHẦN MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Theo Hollis Fishelson - Holstine (2004), các mô hình đánh giá tín dụng đã được thiết lập để đáp ứng nhu cầu vay tăng nhanh chóng của khách hàng và giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng và đánh giá khách hàng một cách khách quan. Mô hình đánh giá tín dụng mang lại lợi ích cho cả bên vay và cho vay theo nhiều cách: Đầu tiên, ở một mức độ nào đó, các mô hình đánh giá tín dụng sẽ giúp bên cho vay đánh giá mức độ rủi ro của khách hàng vay đề từ đó đưa ra quyết định. Bên cạnh đó, với việc ứng dụng các mô hình xếp hạng tín dụng, đặc điểm của khách hàng cá nhân được phân tích và mã hóa vào phần mềm riêng biệt, sẽ giúp đẩy nhanh quá trình quyết định và tiết kiệm chi phí. Hơn nữa, việc ứng dụng các mô hình đánh giá tín dụng mang lại kết quả khách quan, trái ngược với những phán đoán chủ quan của các nhân viên tín dụng (loại bỏ sự phân biệt giới tính, tôn giáo, quốc tịch ... ). Cuối cùng, các mô hình được mã hóa với các biến cụ thể và đưa ra một kết quả duy nhất trong khi quyết định của nhân viên tín dụng bị chi phối bởi nhiều yếu tố chủ quan khác. Do đó, việc sử dụng mô hình có độ tin cậy cao hơn. Lợi thế lớn nhất của các mô hình xếp hạng tín dụng so với các phương pháp truyền thống là việc giúp giảm thiểu đáng kể rủi ro tín dụng phát sinh chủ yếu từ việc bất cân xứng thông tin. Chỉ có các khách hàng vay tiềm năng mới biết rõ tình trạng tài chính của bản thân, đặc biệt là khả năng thanh toán trong khi sự đánh giá của các nhân viên tín dụng có thể bị ảnh hưởng đáng kể bởi các yếu tố chủ quan dẫn đến việc đưa ra những quyết định sai lầm trong một số trường hợp. Ngược lại, với việc ứng dụng các mô hình xếp hạng tín dụng theo đó các dữ liệu khách hàng được thu thập từ các nguồn chính thức và đáng tin cậy, mã hóa và xử lý một cách khách quan với mô hình Logit, nguy cơ cấp vốn cho một khách hàng có khả năng thanh toán xấu có thể được giảm nhẹ hoặc loại bỏ .
xii Mặc dù xuất hiện rất sớm từ năm 1950 (Hollis Fishelson - Holstine 2004), các mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân không được áp dụng rộng rãi tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Tại ngân hàng BIDV, mô hình đã không được phát triển và ứng dụng cho đến nay. Việt Nam là một quốc gia đông dân với hơn tám mươi triệu người, phần lớn trong số đó là giới trẻ với phong cách sống năng động. Xu hướng thanh toán trả sau ngày càng phổ biến tại 2 thành phố lớn Hà Nội và Hồ Chí Minh. Do đó, các ngân hàng đã cung cấp dịch vụ tín dụng bán lẻ và thu hút được sự tham gia của số đông giới trẻ. Đây là một thị trường tiềm năng rộng lớn với sự cạnh tranh khắc nghiệt, nơi mà sự sống còn của một nhà cung cấp dịch vụ sẽ phụ thuộc rất nhiều vào khả năng đưa ra những quyết định chính xác với chi phí và rủi ro ít hơn. Vì vậy, việc ứng dụng mô hình đánh giá tín dụng cá nhân trở nên cấp thiết và quan trọng hơn bao giờ hết. Đề tài nghiên cứu sâu hơn về các hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân, một lĩnh vực mới xuất hiện tại Việt Nam trong những năm gần đây. Các dịch vụ ngân hàng dành cho khách hàng cá nhân được dự đoán sẽ bùng nổ trong những năm tới, do đó, việc tìm hiểu và cải thiện hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân là một bước đi quan trọng hướng tới việc chuẩn bị cho sự phát triển đầy hứa hẹn của thị trường cho vay cá nhân. 2. Mục tiêu nghiên cứu Các mục tiêu nghiên cứu bao gồm: • Phân tích thực trạng việc xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam. • Thông qua mô hình Logit xác định các biến số tác động đáng kể đến khả năng thanh toán của khách hàng cá nhân, từ đó phân biệt giữa các khách hàng có khả năng thanh toán tốt và xấu. • Kiểm định mô hình Logit, từ đó đề xuất các giải pháp để hoàn thiện mô hình chấm điểm cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
xiii 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hoạt động xếp hạng tín dụng cá nhân và việc ứng dụng một số kết quả nghiên cứu của mô hình logit để hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại BIDV. Phạm vi nghiên cứu: • Đề tài được áp dụng nghiên cứu trong toàn hệ thống của BIDV • Thông tin và số liệu phục vụ cho nghiên cứu được tác giả thu thập trong gian đoạn 2009-2011. Đặc biệt, đề tài sửdụngcác dữ liệuvề khách hàngcánhântại BIDVvào năm 2012, bao gồm 128mẫu quan sát được tổng hợp từhệ thống thông tin nội bộcủa ngân hàng. Nhữngdữ liệu này được thu thập thôngquaviệc điều tra cácthông tin về khách hàngtrongquátrìnhquyết định cho vay, và sau đó đượcnhập vàocơ sở dữ liệusau khi khoản vay được chấp thuận. Saukhiđược mã hóa, dữ liệu đượcchạy trênphần mềmStatavới một ứng dụngcủa mô hìnhLogitđểđolườngkhả năng trả nợcủakhách hàng cá nhân. 4. Phương pháp nghiên cứu Trong quá trình nghiên cứu luận văn , tác giả đã thu thập số liệu cần thiết từ BIDV trong năm 2012, từ đó tác giả sử dụn g phương pháp định lượng để chạy mô hình và đưa ra những kết luận cần thiết cho đề tài . Bên cạnh đó, đề tài sử dụng phương pháp phân tích định tính như thống kê mô tả, tổng hợp, so sánh số liệu. 5. Kết cấu đề tài Đề tài có kết cấu gồm 3 chương như sau: • Chương 1: Cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng cá nhân tại NHTM • Chương 2: Thực trạng xếp hạng tín dụng cá nhân tại NGÂN HÀNGTMCP ĐẦU TƯ & PHÁT TRIỂN VIỆT NAM. • Chương 3: Một số giảipháp để hoàn thiện mô hìnhXếp hạng tín dụng cá nhântại BIDV.
1 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠN TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NHTM 1.1 Tổng quan về xếp hạng tín dụng. 1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng (XHTD). XHTD là việc đưa ra nhận định về mức độ tín nhiệm đối với trách nhiệm tài chính; hoặc đánh giá mức độ rủi ro tín dụng phụ thuộc các yếu tố bao gồm năng lực đáp ứng các cam kết tài chính, khả năng dễ bị vỡ nợ khi các điều kiện kinh doanh thay đổi, ý thức và thiện chí trả nợ của người đi vay. 1.1.2 Đối tượng xếp hạng tín dụng. Hệ thống XHTD tiếp cận đến tất cả các yếu tố có liên quan đến rủi ro tín dụng, các Ngân hàng thương mại (NHTM) không sử dụng kết quả XHTD nhằm thể hiện giá trị của người đi vay mà đơn thuần là đưa ra ý kiến hiện tại dựa trên các nhân tố rủi ro, từ đó có chính sách tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp. Một sự xếp hạng cao của một khách hàng đi vay chưa phải là chắc chắn trong việc thu hồi đầy đủ các khoản nợ gốc và lãi vay, mà chỉ là cơ sở để đưa ra quyết định đúng đắn về tín dụng đã được điều chỉnh theo dự kiến mức độ rủi ro tín dụng có liên quan đến khách hàng là người đi vay và tất cả các khoản vay của khách hàng đó. Xếp hạng người đi vay chủ yếu dự báo nguy cơ vỡ nợ theo ba cấp độ cơ bản là nguy hiểm, cảnh báo và an toàn dựa trên xác suất không trả được nợ PD (Probability of Default). Cơ sở của xác suất này là dữ liệu về các khoản nợ quá khứ trong vòng 5 năm trước đó của khách hàng, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Dữ liệu được phân theo ba nhóm: Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như các đánh giá của các tổ chức xếp hạng; nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành; Và nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ, tình hình số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi. Các nhóm dữ liệu
2 này được đưa vào một mô hình định sẵn để xử lý, từ đó tính được xác xuất không trả được nợ của khách hàng. Đó có thể là mô hình tuyến tính, mô hình probit... và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn chuyên nghiệp. Xếp hạng khoản vay dựa trên cơ sở xếp hạng người vay và các yếu tố bao gồm tài sản đảm bảo, thời hạn cho vay, tổng mức dư nợ tại các tổ chức tín dụng, năng lực tài chính. Rủi ro của khoản vay được đo lường bằng xác suất rủi ro dự kiến EL (Expected Loss). Xác xuất này được tính theo công thức EL = PD x EAD x LGD. Trong đó, EAD (Exposure at Default) là tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ ), LGD (Loss Given Default) là tỷ trọng tổn thất ước tính. Theo thống kê của ủy ban Basel, tại thời điểm không trả được nợ, khách hàng thường có xu hướng rút vốn vay tới mức gần xấp xỉ hạn mức được cấp. Hiệp ước Basel II yêu cầu tính EAD = Dư nợ bình quân + LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân. Trong đó, LEQ (Loan Equyvalent Exposure) là tỷ trọng phần vốn chưa sử dụng có nhiều khả năng sẽ được khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ. LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân đó chính là dư nợ khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức dư nợ bình quân.Tổn thất ước tín bao gồm tổn thất về khoản vay và các tổn thất khác phát sinh như lãi suất đến hạn nhưng không được thanh toán, chi phí xử lý tài sản đảm bảo, chi phí cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan. LGD là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ được tính theo công thức LGD = (EAD - Số tiền có thể thu hồi)/EAD. 1.1.3 Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng. Hệ thống ngân hàng chiếm một vị trí quan trọng như là huyết mạch của nền kinh tế với vai trò cung cấp các sản phẩm dịch vụ chủ yếu trong quá trình hoạt động của các doanh nghiệp. Trong đó, tín dụng là một phần quan trọng nhất của hoạt động ngân hàng. Tuy nhiên hoạt động tín dụng luôn tiềm ẩn rất nhiều rủi ro, đặc biệt là ở các nước có nền kinh tế mới nổi như Việt Nam bởi hệ thống thông tin thiếu minh bạch và không đầy đủ, trình độ quản trị rủi ro còn nhiều hạn chế, tính chuyên
3 nghiệp của cán bộ ngân hàng chưa cao,… Nợ xấu luôn tồn tại ở bất cứ ngân hàng nào từ ngân hàng nhỏ đến những ngân hàng hàng đầu thế giới vì nó là một phần tất yếu của hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Hiệu quả của quản trị rủi ro tín dụng là kiểm soát được nợ xấu ở một mức độ nhất định đảm bảo cho sự hoạt động bền vững của ngân hàng. Quản trị rủi ro tín dụng được thể hiện thông qua cơ chế, chính sách, mô hình tổ chức và mô hình quản trị rủi ro phù hợp với điều kiện kinh doanh, cơ sở hạ tầng, chính sách quản lý của Việt Nam nhằm hạn chế những rủi ro tín dụng có thể xảy ra. Trong những năm gần đây, hệ thống ngân hàng đã bộc lộ nhiều điểm yếu kém trong hoạt động tín dụng, nợ xấu tăng cao, nguyên nhân xuất phát từ phía khách quan do tác động của cuộc khủng khoảng tài chính, tiền tệ toàn cầu và cũng một phần không nhỏ xuất phát từ phía chủ quan do việc quản lý tín dụng còn chưa chặt chẽ và một bộ phận cán bộ tín dụng trình độ và đạo đức nghề nghiệp yếu kém. Trước thực trạng trên, Ngân hàng Nhà nước những năm gần đây đã tập trung định hướng quản lý rủi ro trong lĩnh vực ngân hàng theo yêu cầu của Basel II thông qua các qui định về quản lý rủi ro và các buổi tập huấn, đào tạo cho các cán bộ ngân hàng. Một trong các yêu cầu cho định hướng trên là xây dựng và phát triển hệ thống xếp hạng tín dụng. Xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng giảm chi phí và thời gian ra quyết định cho vay thông qua thực hiện chính sách khách hàng như hạn mức cho vay, thời hạn chovay, giá trị tài sản bảo đảm cần cho khoản vay, lãi suất cho vay. Xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng quản lý tốt hơn danh mục cho vay: giám sát và đánh giá các khoản tín dụng cho biết khoản vay có chất lượng tốt hay đang có xu hướng xấu đi từ đó đưa ra những giải pháp kịp thời. Xếp hạng tín dụng giúp phát triển chiến lược hướng tới các khách hàng tốt và rủi ro ít hơn. Và đặc biệt xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng quản trị rủi ro tín dụng tốt hơn. Hệ thống xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng thương mại quản trị rủi ro, kiểm soát mức độ tín nhiệm của khách hàng và thiết lập các chính sách tín dụng, quản trị phù hợp nhằm hạn chế tối thiểu rủi ro tín dụng có thể xảy ra. Ngân hàng thương
4 mại, 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 khách hàng đã được xếp hạng, qua đó điều chỉnh danh mục theo hướng ưu tiên nguồn lực vào nhóm những khách hàng an toàn. 1.2 Cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng 1.2.1 Lịch sử phát triển của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân Các mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân đã xuất hiện cách đây hơn 50 năm. Theo mô hình này, khả năng thanh toán nợ của các cá nhân có các khoản vay thế chấp nhà ở, các khoản vay giáo dục, vay nâng cấp nhà ... sẽ được lượng hóa bằng một điểm số tín dụng. Với việc sử dụng điểm số này, bên cho vay có thể đánh giá mức độ rủi ro của khách hàng về khả năng trả nợ quá hạn hoặc mất khả năng thanh toán. Kể từ khi xuất hiện, với tính chính xác cao trong việc đánh giá khả năng thanh toán nợ, mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân đã trở thành một công cụ quản lý hiệu quả các rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại và các tổ chức tài chính khác. Lợi thế đáng kể nhất của mô hình này là việc lượng hóa khả năng thanh toán nợ của bên vay thành một điểm số, tạo điều kiện cho những người cho vay đưa ra quyết định nhanh hơn, nhất quán hơn và hiệu quả hơn, từ đó dẫn đến việc giảm đáng kể chi phí. Xếp hạng tín dụng chủ yếu dựa trên sự khác biệt nhóm dân số nơi mà đặc điểm của từng thành viên trong cùng một nhóm không thể quan sát trong khi sự khác biệt tương đối giữa các nhóm được xác định. Phương pháp này lần đầu tiên được đưa ra bởi RA Fisher vào năm 1936 khi ông tiến hành phân biệt các khoản nợ xấu và tốt bằng phương pháp thống kê đa biến. Năm 1941, David Durand công nhận phương pháp này có thể được sử dụng để phân biệt giữa các khoản vay tốt và xấu. Nghiên cứu của ông dựa trên các dữ liệu được cung cấp bởi các ngân hàng và công ty tài chính , các khoản cho vay được phân loại theo các đặc điểm khác nhau của khách hàng vay mà người cho vay nắm được và so sánh kinh nghiệm thu hồi khoản vay giữa các nhóm.
5 Các hệ thống chấm điểm đầu tiên được phát triển bởi Bill Fair và Earl Isaac vào năm 1958. Dự án ban đầu của họ chứng minh thành công giá trị của điểm số tín dụng. Hệ thống chấm điểm giúp giảm 20-30% khoản nợ quá hạn trong khi vẫn duy trì khối lượng cho vay, hệ thống này cũng có thể được sử dụng để tăng khối lượng cho vay 20-30% ở cùng một số lượng các khoản nợ quá hạn (Hollis Fishelson). Trong những năm 1960, sự ra đời của thẻ tín dụng đánh dấu một bước tiến mới cho hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân. Phương pháp truyền thống dựa vào đánh giá của nhân viên tín dụng không thể đáp ứng đủ nhu cầu đăng ký thẻ tín dụng ngày càng gia tăng một cách nhanh chóng. Từ đó, nhu cầu xây dựng một hệ thống xếp hạng tính dụng cá nhân trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Tiếp theo đó, việc ban hành "Cơ hội tín dụng bình đẳng" ở Mỹ và các điều luật sửa đổi trong năm 1975- 1976 đánh dấu sự chấp nhận rộng rãi việc tính điểm tín dụng. Theo đạo luật này, sẽ là bất hợp pháp nếu phân biệt đối xử các khách hàng vay dựa trên cơ sở giới tính, tôn giáo hay chủng tộc... trừ khi sự phân biệt ấy được chứng minh trên cơ sở khoa học. Vì vậy, việc đánh giá khách hàng vay dựa trên số liệu thống kê và điểm số tín dụng đã trở thành một yếu tố chính yếu trong quy trình đánh giá tín dụng. Trong cuối những năm 1980, mô hình xếp hạng tín dụng cho thẻ tín dụng đã trở nên phổ biến trong các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng như tín dụng cá nhân, vay mua nhà, vay vốn kinh doanh ... Đó cũng là những năm mà mô hình Logit và hồi qui tuyến tính được ứng dụng rộng rãi trong các tổ chức kinh doanh. Ngày nay, điểm số tín dụng vẫn được sử dụng rộng rãi trong các ngân hàng và các tổ chức tài chính để chấp thuận hạn mức cho thẻ tín dụng và các khoản vay tự động. 1.2.2 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng. Hệ thống XHTD là công cụ quan trọng để tăng cường tính khách quan, nâng cao chất lượng và hiệu qủa hoạt động tín dụng. Mô hình tính điểm tín dụng là phương pháp lượng hóa mức độ rủi ro thông qua đánh giá thang điểm, các chỉ tiêu đánh giá trong những mô hình chấm điểm được áp dụng khác nhau đối với từng loại khách hàng.
6 Khái niệm hiện đại về XHTD được tập trung vào các nguyên tắc chủ yếu bao gồm phân tích tín nhiệm trên cơ sở ý thức và thiện chí trả nợ của người đi vay và từng khoản vay; đánh giá rủi ro dài hạn dựa trên ảnh hưởng của chu kỳ kinh doanh và xu hướng khả năng trả nợ trong tương lai; đánh giá rủi ro toàn diện và thống nhất dựa vào hệ thống ký hiệu xếp hạng. Trong phân tích XHTD cần thiết sử dụng phân tích định tính để bổ sung cho những phân tích định lượng. Các dữ liệu định lượng là những quan sát được đo lường bằng số, các quan sát không thể đo lường bằng số được xếp vào dữ liệu định tính. Các chỉ tiêu phân tích có thể thay đổi phù hợp với sự thay đổi của trình độ công nghệ và yêu cầu quản trị rủi ro. Theo các nhà nghiên cứu thì các ngành kinh doanh có tính cạnh tranh cao, thâm dụng vốn và có tính chu kỳ sẽ rủi ro hơn các ngành kinh doanh ít bị cạnh tranh, có nhiều rào cản gia nhập thị trường và có nhu cầu sản phẩm ổn định, dễ ước tính. Mức độ rủi ro của ngành cũng có mối tương quan với sự phát triển của các điều kiện kinh tế, tài chính trong tương lai bởi vì nhưng yếu tố này sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến việc nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp trong cả ngắn hạn lẫn dài hạn Việc thu thập số liệu để đưa vào mô hình XHTD cần được thực hiện một cách khách quan, linh động. Sử dụng cùng lúc nhiều nguôn thông tin để có được cái nhìn toàn diện về tình hình tài chính của khách hàng vay 1.2.3 Quy trình xếp hạng tín dụng. Căn cứ vào chính sách tín dụng và các quy định có liên quan của từng ngân hàng nhằm xác lập quy trình XHTD. Một quy trình XHTD bao gồm các bước cơ bản như sau: (1) Thu thập thông tin liên quan đến các chỉ tiêu sử dụng trong phân tích đánh giá, thông tin xếp hạng của các tổ chức tín nhiệm khác liên quan đến đối tượng xếp hạng. Trong quá trình thu thập thông tin, ngoài những thông tin do chính khách hàng cung cấp, cán bộ thẩm định phải sử dụng nhiều nguồn thông tin khác từ các phương tiện thông tin đại chúng, thông tin từ trung tâm tín dụng của VCB, thông tin từ CIC…