Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:97

Thêm vào BST

Báo xấu

13
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn nghiên cứu cơ sở lý luận về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân. Tìm hiểu các phương pháp đánh giá và một số nghiên cứu cũng như mô hình về xếp hạng tín dụng cá nhân trên thế giới để rút ra những bài học kinh nghiệm cho Ngân hàng TMCP Sài Gòn.

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 TMCP Sài Gòn

zz BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH DƯƠNG THỊ HỒNG THỦY HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HCM – Năm 2013
z BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH DƯƠNG THỊ HỒNG THỦY HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học PGS. TS NGUYỄN VĂN SĨ TP. HCM – Năm 2013
MỤC LỤC Danh mục các từ viết tắt Danh mục các bảng biểu Danh mục các hình vẽ Lời mở đầu 1. Sự cần thiết của đề tài 2. Mục tiêu nghiên cứu 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4. Phương pháp nghiên cứu 5. Kết cấu luận văn CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1.1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng ..........................................................................1 1.1.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng ...........................................................................1 1.1.2. Đối tượng xếp hạng tín dụng ...........................................................................1 1.1.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng ............................................................2 1.1.4. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng..........................................................................3 1.1.5. Quy trình xếp hạng tín dụng ............................................................................4 1.2. Tổng quan về xếp hạng tín dụng cá nhân.............................................................4 1.2.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng cá nhân ...............................................................5 1.2.2. Lịch sử ra đời và phát triển của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân ...............5 1.2.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín dụng cá nhân....................................6 1.2.4. Phương pháp xếp hạng tín dụng cá nhân ..........................................................7 1.3. Các nghiên cứu về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân ......................................8 1.3.1. Nghiên cứu Stefanie Kleimeiner về mô hình điểm số tín dụng cá nhân áp dụng cho các ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam .......................................................................8
1.3.2. Nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và ctg về Phương pháp thống kê xây dựng mô hình mức tín nhiệm cá nhân ..................................................................................10 1.3.3. Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của Fico .....................................................12 1.2.4. Mô hình điểm số tín dụng VantageScore ..........................................................13 1.4. Kinh nghiệm về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân của một số NHTM và các tổ chức kiểm toán tại Việt Nam ......................................................................................14 1.4.1. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của E & Y ...............................................14 1.4.2. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Vietcombank....................................15 1.4.3. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của BIDV ...............................................16 1.4.4. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Vietinbank .......................................17 1.4.5. Hệ thống xếp hạng tín dụng của CIC ................................................................18 1.4.6. Bài học kinh nghiệm về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân áp dụng cho hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam ...........................................................................19 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1............................................................................................21 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN 22 2.1. Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Sài Gòn ............................................................22 2.1.1. Quá trình hình thành và phát triển ....................................................................22 2.1.2. Kết quả hoạt động kinh doanh ..........................................................................24 2.2. Thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn .29 2.2.1. Hạng khách hàng ...............................................................................................29 2.2.2. Mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng cá nhân của SCB ................................30 2.3. Đánh giá thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn ........................................................................................................................33 2.3.1. Những kết quả đạt được ....................................................................................33 2.3.2. Những hạn chế cần hoàn thiện và nguyên nhân ................................................35 2.3.2.1. Những hạn chế cần hoàn thiện .......................................................................35 2.3.2.2. Nguyên nhân của những hạn chế ...................................................................36 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2............................................................................................38
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN .............................................................................39 3.1. Phương pháp nghiên cứu......................................................................................39 3.1.1. Một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng ..........................................................39 3.1.1.1. Mô hình định tính về rủi ro tín dụng – Mô hình 6C ......................................39 3.1.1.2. Mô hình lượng hoá rủi ro tín dụng – Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng ...40 3.1.2. Lựa chọn mô hình .............................................................................................40 3.1.3. Mô hình hồi quy Binary Logistic ......................................................................41 3.1.3.1. Độ phù hợp của mô hình ................................................................................41 3.1.3.2. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số....................................................................42 3.1.3.3. Kiểm định độ phù hợp tổng quát....................................................................42 3.1.4. Lựa chọn biến số ...............................................................................................42 3.1.4.1. Biến phụ thuộc ...............................................................................................42 3.1.4.2. Biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu ................................................43 3.1.5. Chọn mẫu ..........................................................................................................44 3.2. Kết quả phân tích .................................................................................................45 3.2.1 Phân tích thống kê mô tả ...................................................................................45 3.2.2 Phân tích tương quan .........................................................................................46 3.2.3. Ước lượng mô hình Binary Logistic .................................................................48 3.3. Đề xuất mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn ......49 3.4. So sánh tiêu chuẩn phân bổ cá thể mô hình XHTD cá nhân hiện tại của SCB và mô hình hồi quy Binary Logistic đề xuất ....................................................................54 3.5. Vận dụng mô hình Binary Logistic cho mục đích dự báo ...................................55 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3............................................................................................59 CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN 60 4.1. Định hướng phát triển của Ngân hàng TMCP Sài Gòn giai đoạn 2013–2015 ....60 4.1.1. Mục tiêu định hướng hoạt động ........................................................................60 4.1.2. Mục tiêu định hướng các chỉ tiêu hoạt động .....................................................62
4.2. Giải pháp để hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại SCB ................62 4.2.1. Các gợi ý từ kết quả nghiên cứu của mô hình Binary Logistic.........................63 4.2.2. Một số giải pháp nhằm hoàn thiện mô hình XHTD cá nhân tại SCB ...............65 4.2.2.1. Xây dựng mô hình XHTD riêng biệt đối với khách hàng cá nhân tại SCB...65 4.2.2.2. Chuẩn hóa nhân sự thực hiện XHTD .............................................................65 4.2.2.3. Tăng cường công tác kiểm tra khách hàng ....................................................65 4.2.2.4. Xây dựng hệ thống thông tin quản trị rủi ro tín dụng ....................................66 4.2.2.5. Xây dựng chính sách khách hàng...................................................................66 4.3. Các kiến nghị........................................................................................................66 4.3.1. Hoàn thiện các văn bản pháp lý ........................................................................67 4.3.2. Hoàn thiện hệ thống cung cấp thông tin từ Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng Nhà nước (CIC) ........................................................................................68 4.3.3. Tổng cục thống kê cần xây dựng các chỉ tiêu tài chính trung bình ngành ........69 4.3.4. Khuyến khích và tạo điều kiện cho các công ty thông tin tín dụng tư nhân phát triển..............................................................................................................................70 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4............................................................................................71 KẾT LUẬN .................................................................................................................72 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Diễn giải 1 SCB Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn 2 Vietcombank Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam 3 BIDV Ngân hàng Đầu tư – Phát triển Việt Nam 4 VAB Ngân hàng TMCP Việt Á 5 Vietinbank Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam 6 NHNN Ngân hàng nhà nước 7 TMCP Thương mại cổ phần 8 XHTD Xếp hạng tín dụng 9 TCTD Tổ chức tín dụng 10 CIC Trung tâm thông tin tín dụng 11 CBTD Cán bộ tín dụng 12 NHTM Ngân hàng thương mại 13 E&Y Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam 14 FICO Fair Isaac Corp 15 TCKT Tổ chức kinh tế
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU STT Ký hiệu Diễn giải Trang 1 Bảng 1.1 Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân theo Stefanie Kleimeier 8 2 Bảng 1.2 Ký hiệu XHTD cá nhân theo Stefanie Kleimeier 9 3 Bảng 1.3 Các đặc trưng của khách hàng 10 4 Bảng 1.4 Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm 12 số tín dụng FICO 5 Bảng 1.5 Hệ thống ký hiệu xếp hạng VantageScore 13 6 Bảng 1.6 Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm 13 số tín dụng VantageScore 7 Bảng 2.1 Các chỉ tiêu tài chính năm 2012 25 8 Bảng 2.2 Cơ cấu dư nợ cho vay theo kỳ hạn tại SCB 26 9 Bảng 2.3 Cơ cấu dư nợ cho vay theo loại khách hàng tại SCB 27 10 Bảng 2.4 Tình hình kiểm soát nợ quá hạn tại SCB 28 11 Bảng 2.5 Cơ cấu chất lượng cho vay tại SCB 28 12 Bảng 2.6 Bảng phân loại khách hàng theo mức độ rủi ro 29 13 Bảng 2.7 Các tiêu chí chấm điểm các thông tin cá nhân cơ 30 bản 14 Bảng 2.8 Các tiêu chí chấm điểm quan hệ với ngân hàng 31 15 Bảng 2.9 Bảng phân loại rủi ro theo điểm xếp hạng 32 16 Bảng 2.10 Ý nghĩa của từng loại rủi ro theo xếp hạng 32 17 Bảng 3.1 Biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu 43 18 Bảng 3.2 Phân loại khách hàng theo khả năng trả nợ 45 19 Bảng 3.3 Số liệu thống kê mô tả của các biến định lượng 45 20 Bảng 3.4 Hệ số tương quan cặp các biến định lượng đưa vào 46 mô hình
21 Bảng 3.5 Kết quả ước lượng hồi quy Binary Logistic của 2 48 mô hình 22 Bảng 3.6 Kiểm tra Omnibus của hệ số mô hình 50 23 Bảng 3.7 Mô hình tóm tắt 50 24 Bảng 3.8 Bảng phân loại 50 25 Bảng 3.9 Kết quả hồi quy mô hình 2 51 26 Bảng 3.10 Tiêu chuẩn phân bổ cá thể theo mức rủi ro 54 27 Bảng 3.11 So sánh tiêu chuẩn phân bổ cá thể của mô hình 54 XHTD cá nhân SCB và mô hình Binary Logistic 28 Bảng 3.12 Thông tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị A 55 29 Bảng 3.12 Thông tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị B 56 30 Bảng 3.13 Thông tin xếp hạng khách hàng Trần Văn C 57 31 Bảng 4.1 Chỉ tiêu kế hoạch hoạt động kinh doanh năm 2013 62 của SCB
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ STT Ký hiệu Diễn giải Trang 1 Hình 2.1 Các chỉ tiêu dư nợ cho vay theo kỳ hạn giai đoạn 2011 27 – 2012 2 Hình 2.2 Các chỉ tiêu nợ quá hạn giai đoạn 2011 – 2012 29 3 Hình 3.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ 52
LỜI MỞ ĐẦU 1. Sự cần thiết của đề tài Trong điều kiện nền kinh tế Việt Nam hiện nay, sự cạnh tranh giữa các ngân hàng trong và ngoài nước, giữa các ngân hàng với các định chế tài chính càng ngày càng trở nên gay gắt. Các ngân hàng muốn tồn tại và phát triển phải không ngừng nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, phải luôn tìm kiếm hướng đi mới phù hợp với điều kiện và nhu cầu của người dân. Các ngân hàng đã không ngừng nghiên cứu và cung cấp dịch vụ tín dụng bán lẻ đa dạng thỏa mãn những nhu cầu cấp thiết của nền kinh tế. Trong những năm gần đây, tăng trưởng kinh tế và mức thu nhập người dân ngày một tăng đã góp phần tăng cao nhu cầu sử dụng dịch vụ ngân hàng, điều này hứa hẹn khả năng phát triển cho loại hình tín dụng cá nhân. Tín dụng cá nhân được xem là một trong những khoản mục tài sản mang lại nhiều lợi nhuận nhất và rủi ro cao nhất trong danh mục cho vay của Ngân hàng. Do đó, nhiệm vụ quản trị rủi ro các khoản tín dụng đối với khách hàng cá nhân trong điều kiện hiện nay rất phức tạp và khó khăn. Vì vậy, việc ứng dụng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân trở nên cấp thiết và quan trọng hơn bao giờ hết. Ứng dụng mô hình xếp hạng tín dụng sẽ giúp cho ngân hàng đo lường mức độ rủi ro của khách hàng vay từ đó đưa quyết định, giúp đẩy nhanh quá trình quyết định và tiết kiệm chi phí. Việc ứng dụng mô hình xếp hạng tín dụng mang lại kết quả khách quan tránh được những phán đoán cảm tính chủ quan của cán bộ tín dụng. Mô hình xếp hạng tín dụng sử dụng các số liệu phản ánh những đặc điểm của người vay để lượng hoá xác suất vỡ nợ cũng như phân loại người vay thành các nhóm có mức độ rủi ro khác nhau. Do đó, việc sử dụng mô hình có độ tin cậy cao hơn. Xuất phát từ những vấn đề trên, tác giả đã chọn đề tài “ Hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn” làm đề tài nghiên cứu trong luận văn của mình. 2. Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu cơ sở lý luận về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân. Tìm hiểu các phương pháp đánh giá và một số nghiên cứu cũng như mô hình về xếp hạng tín
dụng cá nhân trên thế giới để rút ra những bài học kinh nghiệm cho Ngân hàng TMCP Sài Gòn. Phân tích, đánh giá thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân đang áp dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn cho thấy được những kết quả đạt được cũng như những hạn chế cần hoàn thiện của mô hình, từ đó đề tài đưa ra những đề xuất thông qua kết quả nghiên cứu từ mô hình Binary Logistic nhằm hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn. Thông qua việc vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistics xác định các biến số ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân giúp Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn có thể ra quyết định cho vay một cách tốt nhất, giảm thiểu rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng tín dụng cá nhân. Đề xuất các giải pháp hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn. 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 kết quả nghiên cứu của mô hình Binary Logistic để hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn. Phạm vi nghiên cứu của đề tài là ứng dụng mô hình Binary Logistic được chạy trên phần mềm SPSS để đo lường khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Dữ liệu nghiên cứu là khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn trong giai đoạn từ năm 2010 – 2012, bao gồm 160 mẫu quan sát được tổng hợp và thu thập thông qua việc điều tra các thông tin về khách hàng trong quá trình quyết định cho vay từ hệ thống thông tin nội bộ của ngân hàng. 4. Phương pháp nghiên cứu Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp với phương pháp định tính như thống kê mô tả, phân tích và tổng hợp dữ liệu nhằm đưa ra nhận định, đề xuất giải pháp hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân của Ngân hàng TMCP Sài Gòn. 5. Kết cấu luận văn
Nội dung chính của luận văn được kết cấu gồm 4 chương như sau: - Chương 1: Tổng quan về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại. - Chương 2: Thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn. - Chương 3: Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Chương 4: Giải pháp hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn.
1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1.1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng 1.1.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng Xếp hạng tín dụng (XHTD) là việc đưa ra nhận định về mức độ tín nhiệm đối với trách nhiệm tài chính; hoặc đánh giá 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 tất cả các yếu tố có liên quan đến rủi ro tín dụng, các ngân hàng thương mại không sử dụng kết quả XHTD nhằm thể hiện giá trị của người đi vay mà đơn thuần 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 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 nợ (Probability of Default). Cơ sở của xác suất này là dữ liệu các khoản nợ quá khứ trong vòng 5 năm trước đó của khách hàng, gồm các khoản đã trả, khoản nợ trong hạn, khoản nợ không thu hồi được. Dữ liệu phân theo ba nhóm: nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng; nhóm dữ liệu định tính phi tài chính thì tuỳ vào mỗi ngân hàng, có thể có liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu và khả năng tăng trưởng của ngành và nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các dấu hiệu không trả được nợ, tình hình số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi.
2 Xếp hạng khoản vay dựa trên cơ sở xếp hạng người vay và các yếu tố bao gồm tài sản đảm bảo, thời hạn 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. 1.1.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng Đối với hoạt động của các ngân hàng thương mại. Rủi ro tín dụng phát sinh trong trường hợp ngân hàng không thu được đầy đủ hoặc thu không đúng kỳ hạn cả gốc lẫn lãi của khoản vay. Rủi ro tín dụng không chỉ giới hạn ở hoạt động kinh doanh cho vay, mà còn bao gồm nhiều hoạt động mang tính chất tín dụng khác của NHTM như bảo lãnh, cam kết, bao thanh toán, chấp nhận tài trợ thương mại, cho vay ở thị trường liên ngân hàng, tín dụng thuê mua, cho vay đồng tài trợ. Trong quan hệ tín dụng có hai đối tượng tham gia là người cho vay và người đi vay. Những người đi vay sử dụng tiền vay trong một thời gian, không gian cụ thể tuân theo sự chi phối của những điều kiện cụ thể nhất định gọi là môi trường kinh doanh, và đây là đối tượng thứ ba có trong quan hệ tín dụng. Rủi ro tín dụng xuất phát từ môi trường kinh doanh gọi là rủi ro do nguyên nhân khách quan, bao gồm ảnh hưởng biến động quá nhanh và khó dự đoán của nền kinh tế, môi trường pháp lý chưa thuận lợi. Rủi ro xuất phát từ người vay và ngân hàng cho vay gọi là rủi ro do nguyên nhân chủ quan, bao gồm sử dụng vốn sai mục đích, không có thiện chí trong việc trả nợ vay, năng lực tài chính của người đi vay yếu kém, thiếu minh bạch, khả năng quản trị kém; bất cân xứng thông tin; việc xác định hạn mức tín dụng cho khách hàng còn quá đơn giản. Rủi ro tín dụng ảnh hưởng nặng nề đến hoạt động kinh doanh của NHTM sẽ gây tâm lý hoang mang lo sợ cho người gửi tiền và có thể những người gửi tiền sẽ ồ ạt rút tiền làm cho hệ thống ngân hàng gặp khó khăn. Sự hoảng loạn này ảnh hưởng rất lớn đến toàn bộ nền kinh tế, làm cho sức mua giảm, giá cả tăng, xã hội mất ổn định. Rủi ro tín dụng của NHTM trong nước cũng như ảnh hưởng đến nền kinh tế các nước có liên quan do sự hội nhập đã gắn chặt mối liên hệ về tiền tệ, đầu tư giữa các quốc gia.
3 NHTM gặp rủi ro tín dụng sẽ khó thu được vốn tín dụng đã cấp và lãi cho vay, nhưng ngân hàng phải trả vốn và lãi cho khoản tiền huy động khi đến hạn, điều này làm cho ngân hàng mất cân đối thu chi, mất khả năng thanh khoản, làm mất lòng tin người gửi tiền, ảnh hưởng đến uy tín của ngân hàng. Xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng giảm chi phí và thời gian ra quyết dịnh cho vay thông qua thực hiện chính sách khách hàng như: hạn mức cho vay, thời hạn cho vay, giá trị tài sản đảm bảo 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 đến các khách hàng tốt và rủi ro ít hơn. Hệ thống xếp hạng tín dụng giúp NHTM 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 đa rủi ro tín dụng có thể xảy ra. Ngân hàng thương 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. 1.1.4. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng Hệ thống XHTD là một công cụ quan trọng để tăng cường tính khách quan, nâng cao chất lượng và hiệu quả của hoạt động tín dụng. Mô hình tính điểm tín dụng là phương pháp lượng hoá 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. Xếp hạng tín dụng hiện đại tập trung vào các nguyên tắc chủ yếu 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.
4 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. Việc thu nhập số liệu để đưa vào mô hình xếp hạng tín dụng cần được thực hiện một cách khách quan, linh động. Sử dụng cùng lúc nhiều nguồn thông tin để có được cái nhìn toàn diện về tình hình tài chính của khách hàng vay. 1.1.5. 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. Hầu hết các ngân hàng thương mại đều tự thiết kế và xây dựng cho mình một quy trình XHTD riêng. Tuy nhiên, trình tự cơ bản của quy trình XHTD thường được tiến hành như sau: Bước 1: Thu thập thông tin liên quan đến chỉ tiêu sử dụng trong phân tích đánh giá, thông tin xếp hạng tín nhiệm khác liên quan đến đối tượng xếp hạng. Trong quá trình thu thập thông tin, ngoài những thông tin do khách hàng cung cấp, cán bộ tín dụng phải sử dụng những thông tin khác thông tin đại chúng, thông tin từ CIC… Bước 2: Nhập các dữ liệu đầu vào để xử lý thông qua các mô hình để có thể đưa ra kết luận về mức xếp hạng. Sử dụng đồng thời chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính. Đặc biệt đối với chỉ tiêu phi tài chính phải được sử dụng hết sức linh hoạt, khách quan, phù hợp với từng loại khách hàng, từng mặt hàng kinh doanh. Mức xếp hạng cuối cùng được quyết định sau khi tham khảo ý kiến Hội đồng xếp hạng. Trong XHTD của các NHTM thì kết quả xếp hạng không được công bố rộng rãi. Bước 3: Theo dõi tình trạng tín dụng của đối tượng được xếp hạng để điều chỉnh mức xếp hạng. Các thông tin điều chỉnh được lưu giữ. Tổng hợp kết quả xếp hạng so sánh với thực tế rủi ro xảy ra, và dựa trên tần suất phải điều chỉnh mức xếp hạng đã thực hiện đối với khách hàng để xem xét điều chỉnh mô hình xếp hạng. 1.2. Tổng quan về xếp hạng tín dụng cá nhân
5 1.2.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng cá nhân Xếp hạng tín dụng cá nhân đứng dưới góc độ ngân hàng có thể được định nghĩa một cách ngắn gọn là việc đánh giá hiện tại và dự đoán tương lai về khả năng, tính sẵn sàng của một thể nhân đi vay trong việc thực hiện nghĩa vụ đã cam kết với ngân hàng. 1.2.2. Lịch sử ra đời và phát triển của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân Mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân ra đời cách đây hơn 50 năm. Theo các mô hình này các cá nhân có nhu cầu thế chấp mua nhà, vay chậm trả dùng thẻ tín dụng sẽ được đánh giá và lượng hóa bằng một điểm số tín dụng. Mức điểm thu được cho biết mức độ rủi ro tương đối của khả năng thanh toán và khả năng gây ra thiệt hại của khách hàng đối với người cho vay. Xếp hạng tín dụng chủ yếu dựa trên cơ sở nhận biết những nhóm khách hàng khác nhau trong một tổng thể, trong đó người ta không thể nhận diện được những đặc điểm của các cá thể trong cùng một nhóm, mà chỉ có thể nhận biết sự khác nhau tương đối giữa các nhóm. Phương pháp phân nhóm trong một tập hợp đầu tiên được Fisher giới thiệu vào năm 1936, khi ông tiến hành phân loại đặc tính của cây Irit dựa trên số liệu về kích thước bên ngoài của cây. Năm 1941, David Duran người đầu tiên ứng dụng phương pháp đó vào việc phân biệt các khoản nợ xấu và tốt. Sau đó nhiều công ty tín dụng đã xây dựng các hình thức sơ khai của hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân dựa trên các nguyên lý thống kê và các hệ thống này đã nhanh chóng chứng tỏ sức mạnh của nó trong việc giúp các tổ chức tín dụng ra quyết định. Trong những năm 1960, sự ra đời của thẻ tín dụng đã mở ra một bước tiến mới cho hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân. Phương pháp truyền thống dựa trên 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 tín dụng cá nhân trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Khi các tổ chức kinh tế này sử dụng các hệ thống xếp hạng tín dụng dự báo chính xác hơn bất cứ một phương pháp đánh giá nào khác, tỷ lệ phá sản đã giảm xuống dưới 50% hoặc thấp hơn. Sự kiện đánh dấu cột mốc quan trọng của việc chấp nhận hệ thống này một
6 cách rộng rãi là thông qua đạo luật Cơ hội Tín Dụng Ngang Bằng ở Mỹ năm 1975 – 1976. Nội dung chủ yếu của đạo luật là cấm phân biệt đối xử tín dụng trong việc cấp tín dụng trừ khi sự phân biệt đó đã được chứng minh trên cơ sở thống kê. 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 vốn kinh doanh, vay mua nhà…Đó cũng là những năm mà mô hình Logit và mô hình hồi quy tuyến tính được ứng dụng rộng rãi trong các tổ chức kinh tế. Ngày nay, điểm số tín dụng vẫn sử dụng rộng rãi trong các ngân hàng và các tổ chức tài chính để chấp nhận hạn mức cho thẻ tín dụng và các khoản vay tự động. 1.2.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín dụng cá nhân Hiện nay, để việc đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân được thực hiện một cách khoa học, một cách khách quan và được đánh giá đa chiều bởi nhiều đặc điểm, đặc tính liên quan đến khoản vay, tư cách pháp lý, năng lực hoàn trả nợ vay của khách hàng và tài sản đảm bảo cho khoản vay thì chúng ta cần phải chú trọng đến các nhân tố sau: - Đặc điểm của khách hàng: như tuổi tác, trình độ học vấn, lý lịch tư cách, tình trạng hôn nhân, cơ cấu gia đình, mối quan hệ gia đình, mối quan hệ với cộng đồng, tình trạng sức khỏe, tình trạng sở hữu nhà ở/ bất động sản, gia cảnh, nghề nghiệp. - Năng lực trả nợ: là khả năng tài chính, nguồn thu nhập tích lũy mà khách hàng có thể sử dụng để trả nợ cho khoản vay. Nguồn thu nhập tích lũy này phải được đánh giá một cách toàn diện bởi các yếu tố khách quan và chủ quan tác động trực tiếp đến nghề nghiệp, hoạt động kinh doanh tạo ra thu nhập cho khách hàng. - Số tiền xin vay: là số tiền khách hàng vay của ngân hàng để phục vụ cho mục đích tiêu dùng như mua nhà, xây dựng, sửa chữa nhà, mua xe, du học…và phục vụ cho mục đích kinh doanh. Số tiền mà khách hàng có nhu cầu vay phải phù hợp với khả năng tài chính của khách hàng để đảm bảo khả năng hoàn trả nợ vay (gốc và lãi vay) cho ngân hàng đúng hạn và đầy đủ, đồng thời số tiền vay phải được kiểm soát đúng mục đích hợp pháp, hợp lệ theo quy định của ngân hàng và pháp
7 luật Việt Nam nhằm tránh việc thất thoát tiền vay ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực trả nợ của khách hàng. - Tài sản đảm bảo: là tài sản của khách hàng hoặc của bên bảo lãnh cho khách hàng như bất động sản (nhà/đất), động sản (xe ôtô, tàu biển…), máy móc thiết bị, các loại giấy tờ có giá…nhằm đảm bảo cho khoản vay của khách hàng tại ngân hàng. Trị giá của tài sảm đảm bảo và tỷ lệ cho vay phải được xác định chính xác sao cho có thể bù đắp được rủi ro khi khách hàng mất khả năng chi trả khoản vay. - Các nhân tố khác: như lịch sử quan hệ tín dụng của khách hàng tại ngân hàng xem xét cho vay cũng như trong hệ thống tổ chức tín dụng nói chung; cơ cấu nợ của khách hàng trong hệ thống so với khả năng tài chính và tài sản tích lũy của khách hàng có đủ để đảm bảo khả năng xử lý rủi ro; các yếu tố thị trường ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh doanh của khách hàng… 1.2.4. Phương pháp xếp hạng tín dụng cá nhân Điểm khác biệt cơ bản của các mô hình tính điểm tín dụng hiện nay là các mô hình này dựa trên những phân tích thống kê đầy đủ để xác định các yếu tố cần được xem xét trong quyết định tín dụng, và trọng số của mỗi yếu tố được đưa vào mô hình. Người cho vay có thể đưa ra quyết định bằng cách sử dụng nhất quán một tập hợp thông tin và phương pháp đo lường mức độ rủi ro. Mô hình được xây dựng thông qua các bước cơ bản sau: - Thứ nhất: một mẫu dữ liệu với quy mô từ hàng ngàn cho đến hàng trăm ngàn khách hàng được thu thập. Một mẫu bao gồm thông tin cá nhân và lịch sử tín dụng trên 12 tháng đến 18 tháng của khách hàng. - Thứ hai: cán bộ tín dụng thẩm định nguy cơ của mỗi khách hàng cá nhân và xác định xem đơn xin vay có thể được phê duyệt với một mức độ chấp nhận rủi ro như thế nào. Cán bộ tín dụng loại bỏ khách hàng “xấu” các khách hàng có khoản nợ quá hạn ba tháng liên tiếp, khách hàng có lịch sử tín dụng không đủ dài hoặc thông tin không rõ ràng sẽ bị loại khỏi mẫu. Vấn đề cần được xem xét ở đây là giới hạn thời gian thích hợp để có thể phân loại chính xác khách hàng. Về mặt thống kê, thời gian phù hợp nhất là từ 12 – 18 tháng vì hoạt động kinh doanh thường đi vào ổn