Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình phân tích sống sót trong đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam tại Tp.HCM

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:77

Thêm vào BST

Báo xấu

26
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các tổ chức tài chính, và các cá nhân liên quan, đặc biệt là NH TMCP Ngoại Thương Việt Nam trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của mình. Kết quả nghiên cứu còn là tài liệu tham khảo cho các chủ thể tham gia vào quá trình chấm điểm tín dụng cũng như cho những nghiên cứu liên quan đến chấm điểm tín dụng cá nhân.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình phân tích sống sót trong đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam tại Tp.HCM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH PHAN XUÂN VINH ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM TẠI TPHCM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2017
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH PHAN XUÂN VINH ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM TẠI TPHCM Chuyên ngành: Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN: PGS.TS TRẦM THỊ XUÂN HƯƠNG TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2017
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Ứng dụng mô hình phân tích sống sót trong đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam tại TPHCM’’ là công trình nghiên cứu của chính cá nhân tôi. Nội dung được đúc kết từ quá trình học tập và các kết quả nghiên cứu thực tiễn trong thời gian qua. Số liệu sử dụng là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng. Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Trầm Thị Xuân Hương–Giảng viên Trường Đại Học Kinh Tế Thành Phố Hồ Chí Minh. TP Hồ Chí Minh, ngày 29 tháng 9 năm 2017 Học viên i
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Basel: Uỷ ban về giám sát ngân hàng BIDV: Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam NH TMCP: Ngân hàng thương mại cổ phần KM: mô hình Kaplan-Meier Vietinbank: Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam Vietcombank: Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam ii
MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT .................................................. ii Chương 1: GIỚI THIỆU ..........................................................................................1 1.1 Lý do chọn đề tài: ..............................................................................................1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài: ........................................................................2 1.3 Đối tượng nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu: .........................................2 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu .................................................................................2 1.3.2 Phương pháp nghiên cứu ............................................................................2 1.4 Kết cấu đề tài .....................................................................................................2 1.5 Ý nghĩa khoa học của đề tài ..............................................................................3 Chương 2. LÝ THUYẾT MÔ HÌNH PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG..................................................................................4 2.1 Lý thuyết chung về rủi ro tín dụng ngân hàng ..................................................4 2.1.1 Định nghĩa rủi ro .........................................................................................4 2.1.2 Rủi ro tín dụng ............................................................................................4 2.2 Phân tích rủi ro tín dụng ....................................................................................6 2.2.1 Các hệ thống chuyên gia .............................................................................6 2.2.2 Phân tích phần bù rủi ro ..............................................................................7 2.2.3 Phương pháp thống kê và kinh tế lượng .....................................................7 2.2.4 Các hệ thống kết hợp ..................................................................................8 2.2.5 Các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng.................................................8 2.3 Mô hình chấm điểm trong đo lường rủi ro tín dụng ..........................................9 2.3.1 Tổng quan về mô hình chấm điểm tín dụng ...............................................9 iii
2.3.2 .Các mô hình chấm điểm tín dụng ............................................................10 2.4 Mô hình phân tích sống sót .............................................................................14 2.4.1 Giới thiệu ..................................................................................................14 2.4.2 Lý thuyết mô hình phân tích sống sót .......................................................15 2.4.2.1 Dữ liệu bị cắt (censored data) ................................................................16 2.4.2.2 Dữ liệu bị chặn (truncated data) ............................................................18 2.4.3 Các loại mô hình phân tích sống sót .........................................................18 2.4.3.1 Mô hình Kaplan – Meier ....................................................................19 2.4.3.2. Mô hình tham số ...............................................................................21 2.4.3.3. Hàm gia tốc thời gian thất bại (Accelerated failure time) ................22 2.4.3.4. Hàm tỷ lệ nguy cơ đầy đủ tham số (fully parametric proportional hazards model) ...............................................................................................23 2.4.3.5. Mô hình Cox (Cox Proportional hazards model). .............................23 2.5 Các nghiên cứu trước đây ................................................................................24 Chương 3: ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI VIETCOMBANK ...............................................................................30 3.1 Sơ lược Vietcombank và tình hình hoạt động kinh doanh ..............................30 3.1.1 Lịch sử của Vietcombank .........................................................................30 3.1.2 Tình hình hoạt động kinh doanh và cho vay cá nhân tại Vietcombank ...31 3.2. Thực trạng đo lường rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân tại Vietcombank ...............................................................................................................................34 3.3 Nhận xét mô hình chấm điểm tín dụng của Vietcombank ..............................35 3.3.1 Những điểm tích cực.................................................................................35 3.3.2 Những điểm chưa đạt được.......................................................................36 3.3.3 Sự cần thiết của mô hình phân tích sống sót. ...........................................37 iv
Chương 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH SỐNG SÓT ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ..........................................39 4.1 Lựa chọn biến sử dụng trong mô hình.............................................................39 4.5 Xây dựng mô hình phân tích sống sót .............................................................48 4.5.1 Phương pháp nghiên cứu và các bước xây dựng mô hình ........................48 4.5.2 Mô hình ước lượng tổng quát ...................................................................48 4.5.3 Kiểm định giả định của mô hình hồi quy COX ........................................50 4.5.3.1 Kiểm định biến liên tục ......................................................................50 4.5.3.2 Kiểm định các biến phân loại.............................................................51 4.6 Mô hình phân tích sống sót đề xuất .................................................................53 4.6.1 Mô hình thứ nhất.......................................................................................53 4.6.2 Mô hình thứ hai (mô hình đề nghị):..........................................................53 4.7 Kết quả nghiên cứu:.........................................................................................55 4.7.1 Hàm nguy cơ cơ sở: ..................................................................................55 4.7.2 Đối với các biến có ý nghĩa trong mô hình đề xuất ..................................55 4.7.2.1 Biến số tiền được duyệt vay và thu nhập ...........................................55 4.7.2.2 Biến DTI ............................................................................................56 4.7.2.3 Biến giới tính......................................................................................56 4.7.2.4 Biến Sản phẩm ...................................................................................56 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ......................................................58 5.1 Kết luận ...........................................................................................................58 5.1.1 Kết luận .....................................................................................................58 5.1.2 Minh hoạ ứng dụng mô hình nghiên cứu..................................................58 5.2 Khuyến nghị. ...................................................................................................60 5.3 Hạn chế và hướng các nghiên cứu tiếp theo ....................................................61 Phụ lục 1: Danh mục tài liệu tham khảo ...............................................................63 v
Phụ lục 2 kết quả mô hình nghiên cứu ..................................................................66 vi
DANH MUC BẢNG Bảng 2.1: so sánh các mô hình mô hình chấm điểm .................................................11 Bảng 2.2 : Các nghiên cứu chấm điểm tín dụng .......................................................24 Bảng 4.1: Tên biến và định nghĩa các biến ...............................................................40 Bảng 4.2 : mô tả các biến liên tục .............................................................................44 Bảng 4.3 Thống kê tỷ lệ nợ xấu các nhóm ................................................................46 Bảng 4.4: Tóm tắt các quan sát .................................................................................48 Bảng 4.5: kết qủa mô hình hồi quy COX tổng quát ..................................................49 Bảng 4.6: kết qủa mô hình hồi quy COX thứ nhất ...................................................53 Bảng 4.7: kết qủa mô hình hồi quy COX đề nghị .....................................................54 vii
DANH MỤC HÌNH, BIỂU ĐỒ Hình 2.1: Minh hoạ về các loại quan sát ...................................................................17 Hình 2.2 thể hiện ước lượng hàm Kaplan Meier ......................................................20 Biểu đồ 3.1: Thể hiện tổng tài sản và khoản mục cho vay ứng trước KH qua các năm ............................................................................................................................31 Biểu đồ 3.2: Thể hiện tổng thu nhập và thu nhập từ lãi vay .....................................32 Biểu đồ 3.3: thể hiện Dư nợ vay cá nhân, hộ kinh doanh của các ngân hàng BIDV, Vietinbank và Vietcombank ......................................................................................33 Biểu đồ 4.1: thống kê các biến phân loại ..................................................................45 Biểu đồ 4.2: đồ thị thể hiện phần dư riêng phần của các biến liên tục .....................50 Biểu đồ 4.3: Plot log minus log của biến phân loại theo thời gian ...........................51 Biểu đồ 4.1: Thể hiện hàm nguy cơ cơ sở.................................................................55 Biểu đồ 5.1: hàm nguy cơ đối với người vay thứ nhất..............................................59 Biểu đồ 5.2: hàm nguy cơ đối với người vay thứ hai................................................59 viii
Chương 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý do chọn đề tài: Hoạt động tín dụng là hoạt động truyền thống và đem lại lợi nhuận cao nhất cho ngân hàng. Tại Việt Nam, nguồn thu từ hoạt động tín dụng luôn chiếm hơn 80% nguồn thu của ngân hàng thương mại. Lợi nhuận cao thì sẽ có rủi ro lớn, đặc biệt hơn khi ngân hàng chủ yếu là cho vay. Rủi ro này không những chỉ ảnh hưởng đến ngân hàng cho vay mà còn có thể ảnh hưởng xấu đến toàn bộ nên kinh tế đang phát triển tại Việt Nam. Trong nghiệp vụ tín dụng hiện tại, các ngân hàng đều chia thành hai mảng là tín dụng bán buôn và tín dụng bán lẻ. Theo quy định tại Vietcombank, tín dụng bán buôn là việc cấp tín dụng cho các tổ chức, doanh nghiệp lớn có doanh thu hơn 100 tỷ trong năm. Tín dụng bán lẻ là việc ngân hàng tập trung cho vay đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa và các cá nhân vay vốn. Trong những năm gần đây, tất cả các ngân hàng thương mại đều bắt đầu tập trung chuyển dịch dòng vốn vay về thị trường bán lẻ. Bởi vì, thị trường bán lẻ có biên độ lợi nhuận cao, có tính an toàn cao hơn cho vay bán buôn. Trong việc cho vay giữa doanh nghiệp nhỏ và vừa và cá nhân, thì cho vay cá nhân lại có nhiều ưu điểm hơn. Mục đích cho vay bán lẻ thì tương đối đơn giản, không phức tạp kiểm soát sau vay. Thêm nữa, rủi ro trong cho vay tiêu dùng cá nhân không tập trung, đồng thời nhờ số lượng người vay lớn, theo quy luật số đông ngân hàng dễ dàng tính toán phần bù rủi ro lãi suất khi áp lãi suất vay. Như đã đề cập, với sự phát triển trong cho vay cá nhân, việc cần có một mô hình chấm điểm tín dụng, xếp hạng tín dụng phù hợp là cần thiết. Nó hỗ trợ việc đảm bảo an toàn cho ngân hàng đồng thời giúp ngân hàng quyết định cho vay nhanh chóng để phục vụ khách hàng. Trước những yêu cầu đó, có rất nhiều bài viết khoa học nghiên cứu để tìm ra mô hình phù hợp, trong đó mô hình được sử dụng rộng rãi nhất là mô hình hồi quy Logistic. Mô hình Logistic có nhiều ưu điểm, tuy nhiên mô hình có sự khuyết điểm là không xem xét các dữ liệu bị cắt. Các dữ liệu bị cắt, bản thân dữ liệu vẫn mang những thông tin tác động đến kết quả nghiên cứu. Với sự phát triển của kỹ thuật thống kê, mô hình phân tích sống sót được Giáo Sư Cox phát triển vào năm 1972, trước đây được sử dụng chủ yếu trong y khoa. Đến năm 1992, Narian đã được sử dụng mô hình Cox trong việc xây dựng mô hình chấm điểm tín 1
dụng, mà nó bổ sung được điểm thiếu sót của mô hình Logistic. Đến năm 2000 Thomas và Stepanova đã được kiểm chứng so sánh với các mô hình truyền thống và chứng minh rằng mô hình Cox dự báo xác suất vỡ nợ tốt hơn so với mình Logistic. Tuy nhiên, ở Việt Nam mô hình phân tích sống sót vẫn thật sự chưa được phổ biến trong việc xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng. Luận văn này được nghiên cứu với mục đích là ứng dụng mô hình phân tích sống sót trong việc xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam tại TPHCM. 1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài: Đề tài tập trung nghiên cứu hai mục tiêu chính đó là: 1-Xây dựng mô hình phân tích sống sót 2- Ứng dụng mô hình phân tích sống sót trong đo lường rủi ro tín dụng. 1.3 Đối tượng nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu: 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là mô hình phân tích sống sót trong vay tiêu dùng cá nhân, cụ thể là xác suất vỡ nợ của khách hàng cá nhân. Đối tượng khảo sát chính là những khách hàng vay tiêu dùng tại TPHCM. 1.3.2 Phương pháp nghiên cứu Tác giả sử dụng nghiên cứu định lượng, thống kê mô tả các biến và sử dụng mô hình phân tích sống sót để ước lượng mô hình. Tổng số mẫu được thu thập là 2756 người vay vốn khác nhau tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam tại thành phố Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ 7/2012 đến tháng 8/2015. 1.4 Kết cấu đề tài Đề tài bao gồm 5 chương chính được thể hiện như sau: Chương 1: Giới Thiệu Chương 2: Lý thuyết mô hình phân tích sống sót trong đo lường rủi ro tín dụng Chương 3: Đo lường rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân tại vietcombank Chương 4: Xây dựng mô hình phân tích sống sót đo lường rủi ro tín dụng và kết quả nghiên cứu. 2
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị 1.5 Ý nghĩa khoa học của đề tài Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các tổ chức tài chính, và các cá nhân liên quan, đặc biệt là NH TMCP Ngoại Thương Việt Nam trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của mình. Kết quả nghiên cứu còn là tài liệu tham khảo cho các chủ thể tham gia vào quá trình chấm điểm tín dụng cũng như cho những nghiên cứu liên quan đến chấm điểm tín dụng cá nhân. Tóm tắt chương Trong chương này, tác giả giới thiệu về đề tài nghiên cứu và nguyên nhân sử dụng mô hình phân tích sống sót trong việc ước lượng xác suất vỡ nợ của một khách hàng cá nhân. Tác giả cũng chỉ ra được hai mục tiêu trọng tâm của bài là: Xây dựng mô hình phân tích sống sót và ứng dụng mô hình phân tích sống sót trong đo lường rủi ro tín dụng, thông qua các dữ liệu được thu thập trong thực tiễn. 3
Chương 2. LÝ THUYẾT MÔ HÌNH PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG 2.1 Lý thuyết chung về rủi ro tín dụng ngân hàng 2.1.1 Định nghĩa rủi ro Theo định nghĩa truyền thống rủi ro là những sự kiện xảy ra có thể làm cho mất mát tài sản hay làm phát sinh một khoản nợ. Định nghĩa về rủi ro hiện đại bao hàm nghĩa rộng hơn và không chỉ tính đến rủi ro tài chính và còn bao gồm cả những rủi ro liên quan đến những mục tiêu hoạt động và mục tiêu chiến lược. Rủi ro là khả năng những sự kiện chưa chắc chắn trong tương lai sẽ làm cho chủ thể không đạt được những mục tiêu chiến lược và mục tiêu hoạt động, cũng như chi phí cơ hội của việc làm mất những cơ hội thị trường. Chấp nhận rủi ro là trung tâm của hoạt động ngân hàng. Các ngân hàng cần phải đánh giá các cơ hội kinh doanh dựa trên mối quan hệ rủi ro-lợi ích nhằm tìm ra những cơ hội đạt được những lợi ích xứng đáng với mức rủi ro chấp nhận. Ngân hàng sẽ hoạt động tốt nếu mức rủi ro mà ngân hàng gánh chịu là hợp lý và kiểm soát được và nằm trong phạm vi khả năng các nguồn lực tài chính và năng lực tín dụng của ngân hàng. Đối với ngân hàng, các tài sản chủ yếu là các khoản tiền gửi tại các ngân hàng nước ngoài và các khoản cho vay khách hàng cần phải có mức độ thanh khoản cần thiết để bảo đảm thanh toán cho các khoản tiền gửi của khách hàng, chi phí hoạt động, và các khoản lỗ, đồng thời vẫn tạo ra một khoản lợi nhuận đủ lớn đẻ có được tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu hợp lý (cẩm nang quản lý rủi ro của Vietcombank). 2.1.2 Rủi ro tín dụng Bất chấp tầm quan trọng của những nguồn rủi ro khác trong ngân hàng, rủi ro lớn nhất đối mặt với hầu hết các ngân hàng và các định chế tài chính là rủi ro tín dụng. Rủi ro tín dụng là vấn đề trọng yếu đối với người cho vay (Brian và Collen, 1997). Thật ra, rủi ro tín dụng là nguyên nhân đầu tiên cho sự phá sản của đa số các định chế tài chính trong thập kỷ qua. Do vậy, có rất nhiều nghiên cứu từ các phân tích trong 2 thập kỷ qua với sự phát triển những kỹ thuật phân tích rủi ro tín dụng. 4
Rủi ro tín dụng cũng là một trong những rủi ro lâu đời mà các ngân hàng cũng như các định chế tài chính phải đối mặt trước đó, ít nhất từ năm 1800 trước công nguyên. Rủi ro vỡ nợ của người đi vay – đối với lãi suất và/hoặc nợ gốc- có thể gây ra tổn thất vốn cho ngân hàng dẫn đến phá sản. Quản trị loại rủi ro này bằng cách chọn và quan sát người đi vay và bằng cách tạo ra một danh mục các tiền cho vay đa dạng luôn luôn là một trong những thách thức trong vận hành một định chế tài chính. Rủi ro tín dụng phát sinh bất cứ lúc nào khi ngân hàng mở rộng, cam kết, đầu tư hoặc những phát sinh khác mà ngân hàng tài trợ thông qua những thỏa thuận bằng hợp đồng tiềm ẩn hoặc thực sự, thể hiện trên hoặc ngoài bảng cân đối kế toán (Cục kiểm soát tiền tệ của ngân hàng Quốc Gia Hoa Kỳ, 1999). Theo Ủy ban Basel (Basel,2000), rủi ro tín dụng có thể được định nghĩa là: Khả năng mà người đi vay ngân hàng hoặc đối tác sẽ không trả được nợ theo các điều khoản đã thỏa thuận. Mục tiêu của quản trị rủi ro là là tăng tỷ lệ thu hồi nợ của ngân hàng bằng cách duy trì phát sinh rủi ro tín dụng trong giới hạn phù hợp. Quản trị rủi ro tín dụng cũng cần xử lý cho toàn bộ các danh mục. Quan hệ giữa rủi ro tín dụng và các rủi ro khác cũng nên được xem xét song song. Quản trị hiệu quả của rủi ro tín dụng là một phần quan trọng của phương pháp toàn diện đối với quản trị rủi ro và là điều quan trọng đối với thành công dài hạn của bất kỳ ngân hàng nào. Đối với hầu hết ngân hàng, và bất chấp các nguồn phát sinh rủi ro tín dụng có tồn tại ở nhiều hoạt động ở ngân hàng, có thể hiện trên hoặc ngoài bảng cân đối kế toán hoặc không, các khoản tiền cho vay được xem là nguồn rủi ro tín dụng chính, dù cho đâu đó các nguồn rủi ro tín dụng khác vẫn tồn tại. Mức độ rủi ro tín dụng được phát hiện tăng dần trong nhiều công cụ tài chính chẳng hạn các giao dịch ngoại hối, các hợp đồng tương lai tài chính, hoán đổi, trái phiếu, cổ phần, quyền chọn, và sự mở rộng các cam kết và đảm bảo, và thanh toán các giao dịch (Basel, 2000). Phấn lớn các nhà nghiên cứu đề cập đến rủi ro tín dụng và rủi ro vỡ nợ thường có ý nghĩa tương tự nhau nhưng có một khác biệt nhỏ trong định nghĩa. Ở đây, rủi ro tín dụng là: rủi ro của các tổn thất thông qua sự không thanh toán được 5
các nghĩa vụ tài chính. Trong khi đó rủi ro vỡ nợ là: rủi ro mà chủ thể phát hành sẽ không thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ tài chính của mình đối với nhà đầu tư/chủ nợ theo các điều khỏan bắt buộc. Trong thuật ngữ này, rủi ro tín dụng thường ám chỉ đến người đi vay là người có khả năng hoàn trả một tiền cho vay có một mức độ tổn thất tiềm ẩn, trong khi đó rủi ro vỡ nợ thường liên quan đến người cho vay là người có thể không thanh toán. Vì thế, người ta có thể nói rằng không có sự khác biệt lớn giữa hai loại rủi ro này, chúng có thể cùng được định nghĩa như sau: rủi ro tín dụng/vỡ nợ là rủi ro mà các nghĩa vụ tài chính của người đi vay trong một thỏa thuận sẽ không được thực hiện thỏa đáng. 2.2 Phân tích rủi ro tín dụng Nhiều định chế tài chính sử dụng một số công cụ để xác định rủi ro tín dụng. Theo Sathye và các cộng sự (2003) thì những công cụ này có thề được chia thành 4 nhóm chính: (i) các hệ thống chuyên gia; (ii) phân tích phần bù rủi ro; (iii) Phương pháp thống kê kinh tế lượng; (iv) các hệ thống kết hợp. Trong đó, phương pháp phân tích phần bù, phương pháp thống kê và hệ thống kết hợp sẽ lượng hoá độ rủi ro tín dụng. 2.2.1 Các hệ thống chuyên gia Các hệ thống chuyên gia (hoặc hệ thống truyền thống) là một hình thức kinh điển của phân tích tín dụng phụ thuộc và sự phán xét chủ quan của người thẩm định tín dụng. Trong hệ thống này, đối với một số lý do kinh nghiệm của người làm công tác thẩm định lâu năm (hay còn gọi là các chuyên gia phê duyệt) là quan trọng: (i) Người chuyên gia phê duyệt tín dụng tuân theo các giới hạn của quy định ngân hàng; (ii) Người phê duyệt tín dụng là điểm gốc của quy luật ngón tay cái; (iii) ngân hàng dựa vào những chuyên gia phê duyệt kinh nghiệm để thực hiện phần lớn các vấn đề quan trọng như hiểu xu hướng ngành, đánh giá sự độ đáng tin cậy về khả năng trả nợ của người đi vay, hoặc thiết kế cấu trúc tín dụng mà theo đó ngân hàng sẽ cho vay. Người cho vay nhận đơn đề nghị vay theo mẫu đã được thiết kễ sẵn và một danh sách kiểm tra/ chứng từ cần cung cấp do ngân hàng đưa ra. Sau đó, đơn đề nghị và chứng từ được phân tích và đánh giá bởi người phê duyệt. Nếu tiền cho vay 6
được chấp nhận bởi một chuyên gia hay hệ thống hội đồng tín dụng (tuỳ theo từng hạn mức phê duyệt cụ thể của từng tổ chức tín dụng) thì số tiền cho vay được giải ngân thông qua các bộ phận khác tại ngân hàng. Kỹ thuật thông thường nhất của loại này là phân tích 6Cs. Tuy nhiên, hệ thống chuyên gia dĩ nhiên có điểm yếu. Trước hết, đó là sự chủ quan; ra quyết định phụ thuộc và người thẩm định có thể dễ bị ảnh hưởng bên ngoài như các quan hệ xã hội và quan hệ cá nhân. Thứ hai, sự thi hành những hệ thống này thì không công bằng, vì thế sự thành công hay thất bại của hệ thống phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự thực hiện của người thẩm định tín dụng. Ví dụ, một số người thẩm định có tài phân tích rủi ro tín dụng hiệu quả và những người khác thì không có. Ngoài ra, các hệ thống chuyên gia thì khá tốn chi phí. Ví dụ, việc chuẩn bị và thực hiện của những hệ thống này yêu cầu nhân viên/cấp lãnh đạo có năng lực và kinh nghiệm. Thêm vào đó, các hệ thống chuyên gia có liên quan đến hệ thống quan liêu của hoạt động kinh doanh và nó gây ra lãng phí thời gian ra quyết định. Vì thế, để khắc phục những bất lợi này, nhìn chung các nhà kinh tế tranh luận rằng tốt nhất nên áp dụng các hệ thống khách quan không phụ thuộc vào phán quyết chủ quan của người cho vay. 2.2.2 Phân tích phần bù rủi ro Phần bù rủi ro trong phân tích tín dụng được định nghĩa là phần chênh lệch giữa lợi tức lãi suất từ khoản vay của ngân hàng cho khách hàng vay và khoảng lãi suất phi rủi ro. Phương pháp này có thể thực hiện tốt đối với các khách hàng mà chúng được đánh giá bởi một đơn vị xếp hạng tín dụng. Cách tính phần bù là xác suất của việc hoàn trả nợ có thể đạt được bằng cách so sánh giữa lãi suất ngân hàng và lãi suất của chính phủ ‘phi rủi ro’ theo sau: (1+r) P= 1 + i Trong đó; P là xác suất hoàn trả nợ, i là lãi suất cho vay, và r = lãi suất phi rủi ro. 2.2.3 Phương pháp thống kê và kinh tế lượng Kinh tế lượng là bộ phận của kinh tế học nghiên cứu quan hệ toán học giữa các biến số tài chính và kinh tế để dự báo hành vi của các biến số kinh tế. Kinh tế lượng cung cấp một cơ sở khoa học cho phân tích tín dụng, mặc dù không có cơ sở 7
lý thuyết về tín dụng. Công cụ quan trọng nhất của kinh tế lượng là phân tích hồi quy và phân tích rời rạc. Kỹ thuật kinh tế lượng chủ yếu đòi hỏi việc lập mô hình xác suất vỡ nợ, có thể hiểu là làm lượng hoá rủi ro tín dụng. Xác suất này được sử dụng như là một biến phụ thuộc mà biến đổi của nó được giải thích bởi một bộ các biến độc lập. Các kỹ thuật kinh tế lượng khác gồm phân tích rời rạc tuyến tính và phức hợp, hồi quy đa biến, phân tích logit và phân tích probit. Các kỹ thuật này sẽ được sử dụng để thiết kế các mô hình đo lường rủi ro tín dụng, và được giới thiệu phần sau trong chương này. 2.2.4 Các hệ thống kết hợp Như đã đề cập phần trước đây, kinh tế lượng chịu đựng một cơ sở lý thuyết không hoàn thiện đối với việc phân tích rủi ro tín dụng vì các giải pháp kinh tế lượng chỉ cung cấp một quan hệ thống kê giữa biến phụ thuộc và một số biến giải thích. Quan hệ này xảy ra như là kết quả trong các mô hình không bao gồm các lý thuyết tài chính đã biết như lý thuyết quyền chọn và bảo hiểm. Vì thế, các hệ thống kết hợp khắc phục sự thiếu hụt này bằng cách kết hợp lý thuyết tài chính và thống kê kinh tế. Ngoài ra, có một sự phê bình các mô hình đa biến sử dụng dữ liệu liệu quá khứ từ các báo cáo tài chính để tính toán xác suất vỡ nợ. Ví dụ của những hệ thống này là các mô hình tử suất và tần số vỡ nợ kỳ vọng. Thông thường các hệ thống kết hợp sẽ được sử dụng để thẩm định đối với các khách hàng là tổ chức lớn, số tiền vay nhiều, cần phải có một sự cẩn trọng và xem xét kỹ càng. 2.2.5 Các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng Đo lường rủi ro tín dụng là một thuật ngữ để chỉ việc xác định mức độ rủi ro tín dụng của một người vay cụ thể thông qua việc xác định các biến số (hay còn gọi là các nhân tố) ảnh hưởng đến mức độ rủi ro tín dụng. Có 2 phương pháp đo lường rủi ro tín dụng đã được nghiên cứu là: Các phương pháp định tính trong đó mô hình phổ biến nhất là 6Cs (Character; Capacity; Cash; Collateral; Condition; Control); Các phương pháp định lượng thông thường là các mô hình chấm điểm tín dụng (Credit Score Models). Trong bài viết này, tác giả chú trọng vào các mô hình định lượng, vốn được sử dụng rất nhiều trong các các khoản vay cá nhân. 8
2.3 Mô hình chấm điểm trong đo lường rủi ro tín dụng 2.3.1 Tổng quan về mô hình chấm điểm tín dụng Mô hình chấm điểm tín dụng là một trong những mô hình đo lường tín dụng (de Vaney và Lytton 2005). Theo BIS (BIS, 2000), chấm điểm tín dụng được định nghĩa như là : Một mô hình ước lượng rủi ro tín dụng của người vay, dựa vào dữ liệu lịch sử và kỹ thuật thống kê. Nó là một quá trình quy ra định lượng cho từng đơn vị đo lường, để chấm điểm, làm đại diện cho kết quả hành vi của người vay có thể xảy ra trong tương lai. Khi đó, mô hình chấm điểm tín dụng là kỹ thuật thống kê và hệ thống toán học được sử dụng để hỗ trợ quyết định cấp tín dụng, mục tiêu chính của các mô hình này là tối đa hoá việc đo lường rủi ro (Papanyan, 2003). Thomas và các cộng sự (2002) chỉ ra rằng mô hình chấm điểm tín dụng thật sự không ước lượng khả năng thanh toán nợ của người đề nghị vay, bởi vì nó không phải là thuộc tính của người vay, đúng hơn đó là sự đo lường của người cho vay, và do vậy mô hình chấm điểm tín dụng phản ánh các tình huống của người vay và góc nhìn của người cho vay về các mong muốn của tình huống kinh tế xảy ra trong tương lai. Có 2 loại chính trong kỹ thuật chấm điểm tín dụng. Đầu tiên là chấm điểm người vay, được dùng cho việc chấm điểm người vay mới. Thứ hai, là chấm điểm hành vi được dùng để đo lường người cho vay hiện tại (Banasik và Crook , 2005). Không kể đến hình thức nào được sử dụng, một lượng lớn mẫu trong quá khứ thường được thu thập để xác định ra các đặc tính mà mẫu này đại diện cho khoản tín dụng tốt hay xấu. Thoạt đầu, các mô hình thống kê chấm điểm được giới thiệu bởi Fisher (1936) trong việc cố gắng phân biệt giữa hai quần thể cây irít bằng việc đo lường kích cỡ của cây. David Durand (1941) là người đầu tiên ứng dụng phương pháp đó trong vào việc phân biệt khoản nợ tốt và nợ xấu. Sau đó nhiều công ty tín dụng đã xây dựng hình thức sơ khai của việc chấm điểm tín dụng bằng nguyên lý thống kê, và chính các mô hình này đã hỗ trợ các tổ chức tín dụng ra quyết định cấp tín dụng. Sự kiện đánh dấu tầm quan trọng của mô hình chấm điểm tín dụng là việc thông qua 9
đạo luật Cơ Hội Tín Dụng Ngang Bằng ở Mỹ năm 1975-1976, nội dung chủ yếu là cấm sự phân biệt đối xử trong việc cấp tín dụng trừ khi được chứng minh dựa trên cơ sở Thống kê. Qua đó, việc quan trọng để xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng là phải có một cơ số mẫu lớn để tiến hành các kỹ thuật thống kê. Nên mô hình chấm điểm tín dụng thường được áp dụng trong việc đánh giá các khoản vay cá nhân và các khoản vay dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ. 2.3.2 .Các mô hình chấm điểm tín dụng Khi sử dụng phương pháp chấm điểm tín dụng, điều chắc chắn rằng tổ chức tín dụng phải hiểu phương pháp và kết quả cuối cùng của mô hình áp dụng. Tính đến thời điểm hiện tại, mô hình chấm điểm tín dụng được chia làm ba phương pháp: (1) phương pháp tham số (parametric Statistical Approaches), (2) phương pháp phi tham số (Non Parametric Statistical approaches), (3) Cách tiếp cận mới (new Approaches). (1) Phương pháp tham số: là phương pháp dùng kỹ thuật phân tích hồi quy để phân biệt giữa khoản vay tốt và khoản vay xấu bằng cách sư dụng mẫu trong tổng thể những người vay (Bramma, 1999). Đây là phương pháp xây dựng mô hình chấm điểm đầu tiên và đến giờ vẫn được xem là phương pháp hiệu quả nhất. Cách tiếp cận này có thể nhận ra và loại trừ các biến không có tác động, và đảm bảo rằng các biến quan trọng vẫn được giữ lại trong mô hình (Thomas và cộng sự 2002). Có bốn phương pháp chủ yếu được sử dụng: Mô hình hồi quy tuyến tính, mô hình logit, mô hình probit, và mô hình biệt thức. Trong bốn phương pháp thì mô hình logit và probit được xem là thông dụng và được sử dụng rất rộng rãi trong việc xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng. Với các mô hình biệt thức thì nổi tiếng đó là phương pháp Altman (1968) với mô hình chỉ số Z. (2) Phương pháp phi tham số: Các phương pháp tham số được nêu trên thì sẽ đặt ra giả định về hàm phân phối của các biến tham số trong mô hình theo các lý thuyết phân phối xác suất tham số. Tuy nhiên, cách tiếp cận phi tham số không dựa hoàn toàn vào các lý thuyết phân phối xác suất. Có thể coi cách tiếp cận phi tham số 10