Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Lượng hóa rủi ro danh mục cho vay bằng mô hình Creditmetrics tại Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------------------

NGUYỄN ANH TÚ

LƯỢNG HÓA RỦI RO DANH MỤC CHO VAY BẰNG MÔ HÌNH CREDITMETRICS TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------------------

NGUYỄN ANH TÚ

LƯỢNG HÓA RỦI RO DANH MỤC CHO VAY BẰNG MÔ HÌNH CREDITMETRICS TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á

Chuyên ngành : Tài chính ngân hàng Mã số

: 62340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS., TS. HỒ VIẾT TIẾN

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài “Lượng hóa rủi ro danh mục cho vay bằng mô hình

Creditmetrics tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á” là công trình nghiên

cứu của riêng tôi, không sao chép bất cứ tài liệu nào. Tất cả các số liệu trong

luận văn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau đều có trích dẫn rõ ràng và

ghi chú đầy đủ trong phần tài liệu tham khảo.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng 09 năm 2013

Tác giả

Nguyễn Anh Tú

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ......................................................................... i

DANH MỤC HÌNH ................................................................................................... ii

DANH MỤC BẢNG BIỂU ...................................................................................... iii

MỞ ĐẦU ..................................................................................................................... 1

1. Đặt vấn đề ............................................................................................................. 1

2. Vấn đề nghiên cứu ................................................................................................ 2

3. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................. 2

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ........................................................................ 2

5. Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 2

6. Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam ............................................................... 3

7. Tính mới của đề tài ............................................................................................... 3

8. Kết cấu của đề tài .................................................................................................. 3

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH CREDITMETRICS ........................ 4

1.1

Lượng hóa rủi ro trong danh mục .................................................................... 4

1.1.1 Danh mục cho vay ............................................................................................ 4

1.1.1.1 Khái niệm “cho vay” ..................................................................................... 4

1.1.1.2 Danh mục cho vay ......................................................................................... 5

1.1.2 Rủi ro danh mục cho vay.................................................................................. 9

1.1.2.1 Rủi ro cho vay ............................................................................................... 9

1.1.2.2 Rủi ro danh mục cho vay ............................................................................... 9

1.1.2.3 Nguyên nhân phát sinh rủi ro danh mục cho vay ........................................ 10

1.1.3 Đo lường rủi ro danh mục cho vay................................................................. 12

1.1.3.1 Khái niệm về VaR ....................................................................................... 12

1.1.3.2 Cách tính VaR ............................................................................................. 12

1.1.3.3 Các phương pháp tính VaR danh mục cho vay ........................................... 14

1.2 Mô hình CreditMetrics ................................................................................... 15

1.2.1 Giới thiệu mô hình ......................................................................................... 15

1.2.2 Các yếu tố đầu vào của mô hình .................................................................... 16

1.2.3 Các giả định của mô hình phù hợp với đề tài nghiên cứu .............................. 17

1.2.4 Ưu điểm của mô hình CreditMetrics .............................................................. 19

1.2.5 Cách bước áp dụng CreditMetrics trong đánh giá tổn thất cho vay ............... 20

Kết luận chương 1 ..................................................................................................... 29

CHƯƠNG 2 ĐO LƯỜNG TỔN THẤT DANH MỤC CHO VAY CỦA NGÂN

HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á ............................................................ 30

2.1

Tổng quan về Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á................................... 30

2.1.1 Tình hình hoạt động chung ............................................................................ 30

2.1.2 Cơ cấu tổ chức của VAB ................................................................................ 32

2.1.3 Định hướng phát triển của VAB trong thời gian tới ...................................... 34

2.2 Đo lường tổn thất danh mục cho vay tại VAB theo mô hình Creditmetrics .. 34

2.2.1 Tình hình chung ............................................................................................. 34

2.2.2 Chất lượng các khoản cho vay ....................................................................... 38

2.3 Đo lường tổn thất danh mục cho vay tại VAB ............................................... 39

Kết luận chương 2 ..................................................................................................... 56

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NÂNG CAO TÍNH ỨNG DỤNG MÔ

HÌNH CREDITMETRICS TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á

........................................................................................................................ 57

3.1 Các giải pháp dành cho Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á ................... 57

3.1.1 Hoàn thiện hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng ....................................... 58

3.1.2 Nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin ......................................................... 60

3.1.3 Cải cách quy trình thẩm định cho vay ............................................................ 60

3.1.4 Đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu chuyên môn ................................. 61

3.2 Các kiến nghị với cơ quan quản lý Nhà nước ................................................ 62

3.2.1 Lành mạnh hóa báo cáo tài chính của doanh nghiệp ..................................... 62

3.2.2 Ghi nhận giá trị các khoản vay theo chuẩn mực kế toán quốc tế ................... 63

3.2.3 Xây dựng trung tâm định giá tài sản chung ................................................... 64

3.2.4 Xây dựng hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng chung cho toàn hệ thống

ngân hàng .................................................................................................................. 65

3.2.5 Cơ chế ưu đãi, khuyến khích việc áp dụng phương pháp định lượng mới .... 66

3.2.6 Hình thành và phát triển thị trường mua bán nợ ............................................ 67

KẾT LUẬN ............................................................................................................... 69

TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 70

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Tiếng Việt

: Chi nhánh

DNTN

: Doanh nghiệp tư nhân

: Khách hang

NHNN

: Ngân hàng nhà nước

NHTM

: Ngân hàng thương mại

TNHH

: Trách nhiệm hữu hạn

TSBĐ

: Tài sản bảo đảm

VAB

: Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á

Tiếng nước ngoài

EAD

: Exposure At Default – Giá trị khoản vay tại thời điểm vỡ nợ

: Expected Loss – Lỗ dự kiến

LGD

: Loss Given Default – Tổn thất khi vỡ nợ

: Probability of Default – Xác suất vỡ nợ

: Unexpected Loss – Tổn thất không dự kiến trước

VaR

: Value at Risk – Đo lường rủi ro

DANH MỤC HÌNH

HÌNH 1.1

Khái niệm VaR

HÌNH 1.2 Sơ đồ tổng quan mô hình CreditMetrics

HÌNH 1.3 Phân phối chuẩn của mô hình VaR

HÌNH 1.4 Kiểm định giả thiết H0

iii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1

Xác suất chuyển hạng trong 01 năm của hạng tín dụng BBB

Bảng 1.2 Xác suất vỡ nợ của khoản vay (PD)

Bảng 1.3

Tổn thất của khoản vay khi vỡ nợ (LGD)

Bảng 2.1 Một số chỉ tiêu hoạt động chính của VAB

Bảng 2.2

Chênh lệch lợi nhuận – chi phí đến 30/04/2013 tại VAB

Bảng 2.3

Doanh thu từ hoạt động cho vay và dịch vụ tại VAB

Bảng 2.4

Cơ cấu danh mục cho vay của VAB tại 30/04/2013

Bảng 2.5

Tổng hợp nợ xấu 04 tháng đầu năm 2013 tại VAB

Bảng 2.6

Kết quả chọn mẫu từ danh mục cho vay theo ngành nghề tại VAB

Bảng 2.7

Số lượng KH ứng với các hạng tín dụng qua các thời điểm

Bảng 2.8

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/03/2011 đến 31/10/2011

Bảng 2.9

Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/03/2011 đến 31/10/2011

Bảng 2.10

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/10/2011 đến 31/03/2012

Bảng 2.11 Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/10/2011 đến 31/03/2012

Bảng 2.12

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/03/2012 đến 31/10/2012

Bảng 2.13 Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/03/2012 đến 31/10/2012

Bảng 2.14

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/10/2012 đến 31/03/2013

Bảng 2.15 Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/10/2012 đến 31/03/2013

Bảng 2.16 Ma trận chuyển hạng tín dụng toàn danh mục

Bảng 2.17

Suất chiết khấu ứng với từng hạng tín dụng

Bảng 2.18 Giá trị khoản vay của DNTN kinh doanh vàng Phước Lộc Thọ.

Bảng 2.19 Kỳ vọng và độ lệch chuẩn của khoản vay DNTN vàng Phước Lộc Thọ

MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề

Cho vay là hoạt động chủ yếu và giữ vai trò quan trọng nhất trong việc sử dụng vốn

của hệ thống NHTM Việt Nam nói chung và NHTM Cổ phần Việt Á nói riêng. Tuy

mang lại lợi nhuận chủ yếu nhưng cho vay cũng là hoạt động chứa đựng nhiều rủi

ro tổn thất, ảnh hưởng tới khả năng hoàn trả vốn vay.

NHNN đang tiếp cận với các phương pháp quản trị rủi ro cho vay tiên tiến của thế

giới một cách chủ động, có lộ trình và phù hợp với đặc điểm kinh tế của Việt Nam.

Nhiều nỗ lực đã được đưa ra như ban hành Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và QĐ

18/2007/QĐ-NHNN về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro. Tuy nhiên,

NHNN mới chỉ dừng lại ở việc quy định các NHTM xây dựng hệ thống xếp hạng

tín dụng nội bộ nhằm phân loại nợ định tính mà chưa phát triển được một hệ thống

các phương pháp khoa học nhằm lượng hóa mức độ rủi ro và tổn thất tài chính có

thể xảy ra trong những điều kiện nhất định của thị trường và của nền kinh tế để từ

đó có cơ sở cho việc đánh giá tổn thất và trích lập dự phòng chính xác, đầy đủ với

từng khoản trong danh mục cho vay.

Các Ngân hàng và tổ chức xếp hạng tín dụng quốc tế như J.P Morgan, Bank of

America; Standard&Poor… đã áp dụng và tiếp tục phát triển các công cụ quản trị

rủi ro cho vay hiện đại, nhằm lượng hóa rủi ro – VaR (Value at Risk) bằng nhiều

mô hình khác nhau, trong đó có CreditMetrics. Mô hình này chủ yếu dựa vào xác

suất chuyển hạng của khoản vay (thay đổi chất lượng tín dụng) để ước lượng giá thị

trường tương ứng của khoản vay đó. Tác giả nhận thấy với những điều kiện sẵn có

của mình, các NHTM Việt Nam hoàn toàn có thể áp dụng mô hình này vào thực

tiễn, bởi vì: i) các NHTM đều có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại

chất lượng cho vay, là đầu vào cần thiết của mô hình; ii) thị trường mua bán nợ dần

hình thành và sôi động hơn cũng cần có các mô hình định giá đáng tin cậy. Chính vì

những lý do trên, tác giả đã chọn đề tài “Lượng hóa rủi ro danh mục cho vay

bằng mô hình Creditmetrics tại NHTM Cổ phần Việt Á”

2. Vấn đề nghiên cứu

Tuy mô hình này được phát triển và được ứng dụng kể từ sau năm 1997 tại các

NHTM trên giới nhưng ở Việt Nam, điều đó còn khá mới mẻ và chưa được áp dụng

rộng rãi như là công cụ hữu hiệu đánh giá tổn thất các khoản cho vay. Vì thế tình

hình dự báo và ứng biến của các NHTM thường bị động và kém hiệu quả (do không

dự đoán được tổn thất với độ tin cậy cao để có biện pháp ứng phó phù hợp).

Vấn đề đặt ra là ứng dụng sử dụng mô hình này như thế nào để đánh giá được tổn

thất trong danh mục cho vay của VAB? VAB cần có thêm những điều kiện gì để mô

hình này áp dụng được hoàn thiện hơn nữa trong quản trị rủi ro danh mục cho vay.

3. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của luận văn là dựa trên những dữ liệu thu thập được về các khoản vay

trong danh mục của VAB để tính được tổn thất danh mục theo khung VaR. Qua đó,

gợi ý những giải pháp để VAB có những thay đổi, điều chỉnh kỹ thuật để tiếp cận

với phương pháp quản trị rủi ro hiện đại này nhằm xây dựng một danh mục cho vay

hiệu quả, chủ động.

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu: đề tài nghiên cứu tập trung vào danh mục cho vay bao

gồm các hình thức như cho vay ứng trước, cho thuê tài chính, bao thanh toán

(không kể các hình thức đầu tư khác như kinh doanh chứng khoán, góp vốn đầu

tư dài hạn trên bảng cân đối kế toán của VAB). Đề tài chú trọng về cách thức

hoạt động của mô hình CreditMetrics trong việc đo lường tổn thất danh mục

cho vay.

 Phạm vi nghiên cứu: danh mục cho vay theo ngành nghề của VAB còn dư nợ

tính đến thời điểm 30/04/2013.

5. Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng phương pháp thống kê mô tả để mô tả mẫu nghiên cứu và phân tích kết quả

thu được từ bảng chuyển hạng ma trận danh mục cho vay theo ngành nghề của

VAB. Từ đó dùng phương pháp kiểm định trong thống kê để suy ra tổng thể.

6. Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam

Vấn đề đo lường rủi ro danh mục cho vay đã được đề cập tới tại Việt Nam, song

chưa nhiều, chủ yếu đi vào khung lý thuyết của mô hình chứ chưa có một áp dụng

thực tiễn nào tại các NHTM Việt Nam.

 Đặng Tùng Lâm (2010): Nghiên cứu này tập trung phân tích ước lượng tương

quan giữa thay đổi giá trị tài sản của khách hàng thông qua tương quan thay đổi

chất lượng tín dụng. Tuy nhiên, nghiên cứu không đề cập tới việc tính toán các

giá trị của từng khoản vay, của cả danh mục cho vay ứng với các thời điểm cần

dự báo VaR cho cả danh mục, là phần cốt yếu nhất của CreditMetrics.

 Bùi Diệu Anh (2010): mô tả các bước thực hiện theo mô hình CreditMetrics

nhằm giới thiệu khung lý thuyết định lượng rủi ro trong quản trị danh mục rủi ro

cho vay. Theo đó, yếu tố quan trọng nhất cần được tính toán là tổn thất không kỳ

vọng UL (Unexpexted Loss) của khoản vay dựa trên độ tin cậy cho sẵn. Từ đó,

xác định được mức dự trữ cần thiết cho cả danh mục trong trường hợp xảy ra rủi

ro.

7. Tính mới của đề tài

 Áp dụng khung lý thuyết vào thực tiễn để định lượng rủi ro danh mục cho vay

tại một NHTM cụ thể, trong đó tập trung phân tích nguồn dữ liệu để hình thành

nên ma trận tín dụng, là cơ sở cho cả mô hình.

 Kết quả từ mô hình giúp đưa ra một số gợi ý cho nhà quản trị trong việc tiếp cận

với cách thức quản lý danh mục cho vay hiệu quả, chủ động.

8. Kết cấu của đề tài

Kết cấu đề tài gồm 03 chương và được trình bày theo thứ tự:

Chương 1 Cơ sở lý luận về mô hình CreditMetrics

Chương 2 Đo lường tổn thất danh mục cho vay của NHTM cổ phần Việt Á

Chương 3 Giải pháp và kiến nghị nâng cao tính ứng dụng mô hình CreditMetrics tại

NHTM cổ phần Việt Á.

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH CREDITMETRICS

1.1 Lượng hóa rủi ro trong danh mục

1.1.1 Danh mục cho vay

1.1.1.1 Khái niệm “cho vay”

“Cho vay là hình thức cấp tín dụng, theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho

KH một khoản tiền để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định

theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi” (khoản 16, Điều 4, Luật

các tổ chức tín dụng số 47/2012/QH12 ngày 16/06/2010).

Như vậy, một khoản cho vay có các đặc điểm sau:

+ Một khoản tiền được bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho bên đi vay. Bên cho

vay có thể giao tiền một lần ngay sau khi ký kết hợp đồng tín dụng hoặc có thể là

một cam kết giao tiền nhiều lần trong các hợp đồng giải ngân nhiều lần (cho vay

theo hạn mức).

+ Khoản vay phải có mục đích xác định và thực hiện trong một thời gian nhất định.

Mục đích xác định thể hiện khoản tiền đã giải ngân sử dụng đúng cho đối tượng cần

được tài trợ theo nguyện vọng ban đầu của người đi vay. Xác định đúng mục đích là

yếu tố quan trọng hàng đầu trong tôn chỉ cho vay vì suy cho cùng, bản chất của việc

vay mượn phải hướng đến một mục đích phát triển nhất định thông qua việc sử

dụng vốn. Và khoản vay chỉ được thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định,

nhằm đạt được một vòng quay trong chu trình chu chuyển vốn để nguồn vốn đó có

thể được tiếp tục tái sử dụng cho đối tượng khác.

+ Hoàn trả cả gốc và lãi: đây là đặc trưng tất yếu của việc vay mượn. Về cơ bản,

ngân hàng là định chế trung gian trong chu trình chu chuyển vốn giữa các thành

phần trong nền kinh tế, và nó là định chế thuần dịch vụ về tiền tệ nên lãi suất chính

là khoản thu nhập chủ yếu để bản thân NH có thể tự trang trải tất cả các chi phí hoạt

động (trả lãi huy động vốn; lương nhân viên; đầu tư cơ sở vật chất…). Về phía

người đi vay, lãi suất phải trả chính là động lực lớn nhất để họ có ý thức sử dụng

đúng mục đích và có hiệu quả.

1.1.1.2 Danh mục cho vay

Danh mục cho vay của ngân hàng là tập hợp tất cả các khoản cho vay thuộc sở hữu

của ngân hàng tại một thời điểm nhất định, được sắp xếp theo các tiêu thức khác

nhau, phục vụ cho các mục đích cụ thể của ngân hàng.

Một số tiêu thức phân loại danh mục cho vay của ngân hàng:

 Phân loại theo thời gian

Ngắn hạn: các khoản cho vay có thời hạn đến 12 tháng.

Trung hạn: các khoản cho vay có thời hạn trên 12 tháng đến 60 tháng.

Dài hạn: các khoản cho vay có thời hạn trên 60 tháng.

Việc phân loại này có ý nghĩa giúp nhà quản trị NHTM kiểm soát được tỷ trọng mỗi

loại thời hạn cho vay phù hợp với các nguồn huy động được, đảm bảo khả năng

thanh toán của NHTM.

 Phân loại theo chủ thể vay

 Cá nhân, bao gồm:

Cá nhân có đầy đủ năng lực hành vi dân sự theo quy định của Bộ luật dân sự

2005

Hộ gia đình, hộ kinh doanh, hoặc các đối tượng khác không bắt buộc phải thành

lập doanh nghiệp theo Luật doanh nghiệp 2005

 Doanh nghiệp, bao gồm:

Doanh nghiệp nhà nước

Doanh nghiệp tư nhân

Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài

Doanh nghiệp cổ phần

Doanh nghiệp trách nhiệm hữu hạn

Việc phân loại này giúp NHTM đánh giá được mức độ rủi ro tín dụng theo từng đối

tượng KH, từ đó có những kế hoạch cụ thể nhằm xây dựng các gói sản phẩm đặc

thù cho mỗi loại đối tượng, phù hợp với định hướng phát triển của từng NHTM.

 Phân loại theo loại tiền tệ

 Đồng VN: KH nhận nợ bằng đồng Việt Nam

 Ngoại tệ (*): KH nhận nợ bằng ngoại tệ (USD, GBP, EUR…) phù hợp với quy

định của Luật quản lý ngoại hối và đáp ứng các điều kiện cho vay của từng

NHTM (thường là các doanh nghiệp có doanh thu từ xuất nhập khẩu)

 Vàng: KH nhận nợ bằng vàng. Tuy nhiên, kể từ sau khi NHNN ban hành thông

tư 11/2011/TT-NHNN ngày 29/04/2011 Quy định về chấm dứt huy động và cho

vay vốn bằng vàng của Tổ chức tín dụng thì các NHTM không được cho vay ra

bằng vàng nữa. Đến thời điểm 30/06/2013, các NHTM đã chính thức buộc phải

tất toán trạng thái huy động và cho vay vàng theo công văn 7019/NHNN-QLNH

ngày 26/10/2012 về Chấm dứt huy động và cho vay vốn bằng vàng

Việc phân loại này giúp nhà quản trị có những hoạch định trong việc huy động các

loại tiền tệ, phục vụ nhu cầu cho vay, phù hợp với định hướng phát triển trong từng

phân khúc KH mà mỗi NHTM hướng tới. Ví dụ, các NHTM lựa chọn phân khúc tài

trợ cho ngoại thương thì thường sẽ có mức dự trữ, huy động ngoại tệ cao để đáp

ứng cho phân khúc của họ.

 Phân loại theo khu vực địa lý

Thường các NHTM chia danh mục cho vay theo khu vực hoạt động của hệ thống

như Miền Đông Nam Bộ, Miền Trung, Tây Nguyên, Bắc Trung Bộ, Miền Bắc. Mỗi

khu vực có điều kiện đặc trưng về kinh tế, nhu cầu vay. Việc phân loại này giúp đưa

ra những sản phẩm cho vay, chính sách cho vay khác nhau. Đồng thời, nhà quản trị

dễ theo dõi, định hướng rủi ro cho từng khu vực để có những điều chỉnh phù hợp

với mục tiêu, chiến lược của từng NHTM.

 Phân loại theo tình trạng đảm bảo tiền vay

 Các khoản cho vay có TSBĐ

Các khoản cho vay được bảo đảm một phần hoặc hoàn toàn bằng giá trị TSBĐ theo

giá trị định giá của từng NHTM. Ở đây, nguồnTSBĐ như là nguồn trả nợ thứ hai

của KH bên cạnh dòng tiền của phương án là nguồn trả nợ thứ nhất, là cách thức để

các NHTM hạn chế rủi ro trong suốt quá trình cấp tín dụng. TSBĐ có thể là tài sản

cầm cố, thế chấp, tài sản hình thành trong tương lai hay tài sản được bảo lãnh bởi

bên thứ ba. Cũng cần lưu ý, giá trị tài sản về mặt sổ sách có thể hoàn toàn đảm bảo

cho khoản vay nhưng đó là giá trị định giá riêng của từng NHTM, và giá trị thực khi

thu hồi tài sản (trong trường hợp KH không trả được nợ) có thể thấp hơn vì nó phụ

thuộc vào giá trị thị trường tại thời điểm thanh lý.

 Các khoản cho vay không có TSBĐ

Các khoản cho vay không được bảo đảm bằng nguồn trả nợ dự phòng là tài sản. Ở

đây, dòng tiền của phương án là nguồn trả nợ duy nhất và KH vay thường phải có

uy tín nhất định trong lịch sử quan hệ giao dịch với NHTM.

Việc phân loại này có ý nghĩa giúp nhà quản trị phân tích được mức độ rủi ro trong

danh mục cho vay một cách trực tiếp thông qua giá trị thu hồi từ khoản vay. Từ đó

có những điều chỉnh phù hợp với yêu cầu tính thanh khoản, trích lập dự phòng, lợi

nhuận…

 Phân loại theo Nhóm nợ

Theo cách phân loại nợ hiện nay, quy định tại Điều 10, Thông tư 02/2013/TT-

NHNN nói trên, các NHTM chia danh mục cho vay thành 05 nhóm nợ

 Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn), bao gồm:

Nợ trong hạn và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi

đúng hạn;

Nợ quá hạn dưới 10 ngày và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ nợ gốc

và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi còn lại đúng thời hạn.

 Nhóm 2 (Nợ cần chú ý), bao gồm:

Nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày;

Nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu

 Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), bao gồm:

Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;

Nợ gia hạn nợ lần đầu;

Nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ

theo hợp đồng tín dụng

 Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ), bao gồm:

Nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;

Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ

được cơ cấu lại lần đầu;

Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai

 Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn), bao gồm:

Nợ quá hạn trên 360 ngày;

Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn

trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;

Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ

cấu lại lần thứ hai;

Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã

quá hạn

Việc phân loại này giúp NHTM định danh rủi ro những khoản nợ theo tiêu chí trích

lập dự phòng cụ thể. Trong đó, nhóm nợ thể hiện mức độ rủi ro của từng khoản nợ

và nhà quản trị có cái nhìn bao quát về mức trích lập để có chiến lược phù hợp.

 Phân loại theo ngành kinh tế

 Nông lâm ngư nghiệp: các khoản cho vay phục vụ nhu cầu sản xuất, thương mại

ở các lĩnh vực trồng trọt, chăn nuôi gia súc, nuôi trồng, đánh bắt thủy hải sản

 Thương mại dịch vụ: tập hợp các khoản cho vay phục vụ nhu cầu bổ sung vốn

của các cá nhân/ doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại hàng hóa, dịch vụ đời

sống.

 Xây dựng và bất động sản: tập hợp các khoản cho vay liên quan đến đầu tư, kinh

doanh bất động sản như chuyển nhượng đất, xây dựng, sửa chữa nhà cửa, văn

phòng, đầu tư cơ sở hạ tầng…

 Công nghiệp chế biến khai thác: tập hợp các khoản cho vay liên quan tới trang

trải các chi phí mua nguyên vật liệu, đầu tư máy móc thiết bị, dây chuyền sản

xuất…

Việc phân loại này giúp nhà quản trị đánh giá được lợi ich và rủi ro mà mỗi ngành

kinh tế mang lại, từ đó xây dựng và điều chỉnh danh mục tối ưu nhằm đảm bảo các

mục tiêu chiến lược của NHTM.

1.1.2 Rủi ro danh mục cho vay

1.1.2.1 Rủi ro cho vay

Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 về Quy định phân loại tài sản

có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để

xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

thì rủi ro cho vay “…là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng,

chi nhánh ngân hàng nước ngoài do KH không thực hiện hoặc không có khả năng

thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết”. Như vậy, rủi ro

cho vay có hai đặc điểm:

Một là khả năng: nó là một biến cố, có thể hoặc không xảy ra trong tương lai. Rủi ro

có xảy ra hay không phụ thuộc vào nhiều yếu tố cả chủ quan lẫn khách quan. Yếu tố

chủ quan liên quan tới năng lực quản trị của NHTM, cụ thể ở các khâu thẩm định

trước cho vay; kiểm tra, giám sát lúc cho vay; dự phòng ứng phó với các biến động

bất lợi đến tình hình trả nợ của KH (bao gồm trích lập dự phòng rủi ro cho vay).

Yếu tố khách quan liên quan tới môi trường hoạt động của ngành nghề, lĩnh vực cho

vay, bao gồm môi trường pháp lý (các thay đổi trong điều hành quản lý nhà nước

ảnh hưởng tới tình hình hoạt động của người đi vay), môi trường kinh tế (những

biến động tiêu cực của nền kinh tế ảnh hưởng tài chính của người đi vay).

Hai là tổn thất: đó là hậu quả của việc rủi ro xảy ra. Tổn thất là giá trị bằng tiền mất

đi của khoản cho vay (tổn thất về tài sản) khi giá trị hoàn lại không đạt được sự kỳ

vọng ban đầu của NHTM bao gồm một phần hoặc toàn bộ lãi hoặc gốc của khoản

cho vay.

1.1.2.2 Rủi ro danh mục cho vay

Là sự biến động của toàn danh mục cho vay theo hướng tiêu cực, được phân chia

thành hai loại rủi ro nội tại và rủi ro tập trung (Bùi Diệu Anh, 2010).

 Rủi ro nội tại

Xuất phát từ các yếu tố, đặc điểm riêng biệt bên trong mỗi chủ thể đi vay hoặc mỗi

ngành, lĩnh vực kinh tế. Đây là dạng rủi ro có tính tất yếu, không thể triệt tiêu vì nó

thuộc bản tính vốn có của đối tượng vay vốn, các biện pháp phòng ngừa chỉ dừng

lại ở việc giảm thiểu rủi ro này.

 Rủi ro tập trung

Là rủi ro xảy ra khi danh mục tín dụng của các NH thiếu đa dạng khiến NH phải

gánh chịu nhiều nguy cơ và tổn thất nghiêm trọng khi có những biến động, bất trắc

xảy ra. Việc thiếu đa dạng trong tổ chức cho vay thể hiện ở các mặt sau:

+ Thiếu đa dạng chủ thể cho vay, điển hình là việc tập trung dư nợ quá mức cho

một hoặc một nhóm KH có mối quan hệ ràng buộc lẫn nhau về tài chính. Khi đó,

nếu một KH gặp khó khăn thì bản thân khoản vay và cả nhóm KH liên quan đều

gặp khó khăn, dẫn đến giảm hoặc mất khả năng trả nợ ngân hàng.

+ Thiếu đa dạng ngành kinh tế, điển hình là tập trung cho vay quá mức vào một

ngành hoặc một loại hình kinh tế mà thời gian qua bất động sản, chứng khoán là

những ví dụ. Tất yếu, khi thị trường bất động sản hay chứng khoán bị biến động thi

tất cả các khoản tín dụng này đều có khả năng trở thành nợ xấu và tác động bất lợi

đến hoạt động kinh doanh của NHTM.

1.1.2.3 Nguyên nhân phát sinh rủi ro danh mục cho vay

 Dự đoán xu hướng phát triển kinh tế không chính xác

Việc dự đoán xu hướng thiếu chính xác sẽ dẫn đến đầu tư quá mức cho một số

ngành, lĩnh vực và không lường hết những rủi ro khi nền kinh tế biến động theo

chiều hướng xấu, kéo theo sự giảm sút của các ngành kinh tế đã đầu tư trước đó.

Danh mục cho vay bất động sản ở các NHTM tại Việt Nam là một ví dụ điển hình

của hiện tượng này. Rõ ràng, khi nền kinh tế bước vào thời kỳ suy thoái, kinh tế khó

khăn, giá bất động sản giảm mạnh (đặc biệt là các doanh nghiệp vay tiền ngân hàng

để đầu tư vào bất động sản nhưng không giải phóng được hàng tồn kho) dẫn đến

người đi vay mất khả năng trả nợ. Điều đó tác động tiêu cực đến bảng cân đối tài

sản của NHTM khi các khoản nợ xấu liên tục tăng. Một số NHTM đã phải cầu cứu

thanh khoản từ NHNN vì các khoản cho vay này rơi vào trạng thái không thu hồi

được vốn lãi để đáp ứng tính dự trữ thanh khoản cho NHTM.

Trong một tình huống tương tự khác là các khoản cho vay nhận nợ bằng vàng. Khi

NHNN điều chỉnh cơ chế quản lý vàng, coi vàng như mặt hàng cần có sự quản lý để

điều tiết giá, lập tức các ngân hàng rơi vào tình trạng thiếu vàng vật chất để bù lại

các khoản huy động đã được đem cho vay. Đó là chưa kể để đóng trạng thái theo

quy định, NHTM còn phải tăng lãi suất cho vay bằng vàng lên cao hơn lãi suất đồng

Việt Nam đối với các hợp đồng cho vay hiện tại đang nhận nợ bằng vàng (mục đích

khuyến khích người đi vay chuyển đổi sang nhận nợ bằng đồng Việt Nam) càng

khiến cho tình hình thu hồi các khoản cho vay vàng trở nên khó khăn.

 Điều kiện nội lực của NHTM yếu kém

+ Năng lực quản trị: đây là yếu tố chủ yếu trong việc kiểm soát rủi ro cho vay. Điều

này phải được thực hiện bởi những chuyên gia giỏi về công tác quản trị, có khả

năng phân tích, đánh giá toàn diện môi trường kinh doanh và nội lực của NHTM,

phát hiện và tận dụng thế mạnh của chính ngân hàng mình. Nếu ngay từ đầu, khâu

hoạch định thuộc quản trị không đáp ứng được thì NHTM không tự thiết lập cho

bản thân nó danh mục cho vay phù hợp, hiệu quả, dẫn đến giám sát và điều chỉnh

danh mục sẽ thụ động.

+ Quy mô vốn: quy mô vốn tự có càng nhỏ thì càng ít điều kiện đa dạng hóa danh

mục cho vay của mình, rủi ro tập trung vào một loại hình cho vay càng cao. Đồng

thời, quy mô vốn tự có nhỏ thì khả năng chống đỡ với tổn thất thấp, kiểm soát rủi ro

thấp. Các NHTM sẽ khó chủ động điều chỉnh quy mô và cơ cấu danh mục cho vay

để tối đa hóa lợi nhuận trong phạm vi rủi ro chấp nhận được.

+ Áp lực lợi nhuận: trong một thị trường cạnh tranh với rất nhiều NHTM (tính đến

thời điểm 31/12/2012 có 39 NH nội địa, 14 NH 100% vốn nước ngoài và chi nhánh

ngân hàng nước ngoài, 06 ngân hàng liên doanh) thì không có nhiều thị phần cho tất

cả các NHTM. Áp lực lợi nhuận cao khiến NHTM nghiêng về về một đối tượng vay

vốn nào đó, nhất là các đối tượng có rủi ro cao theo nguyên tắc đánh đổi giữa lợi

nhuận và rủi ro, đặc biệt xảy ra tại các NHTM có trình độ quản trị hạn chế, quy mô

vốn nhỏ (các NHTM này buộc phải tìm kiếm lợi nhuận tại phân khúc KH rủi ro cao

hơn so với các NHTM lớn và phải chấp nhận sự thiếu đa dạng để đạt được chỉ tiêu

lợi nhuận đề ra của cổ đông), điều đó tạo ra sự mất cân đối trong phân tán rủi ro của

toàn danh mục cho vay, xác suất rủi ro xảy ra cũng cao hơn.

1.1.3 Đo lường rủi ro danh mục cho vay

Kể từ năm 1993, khi có đề xuất tiêu chí mới về tiêu chuẩn an toàn vốn do Ủy ban

Basel Giám sát hoạt động ngân hàng công bố, đã có nhiều hướng nghiên cứu và

phát triển các mô hình định lượng rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng ở các

quốc gia phát triển. Các mô hình khác nhau về các biến số đầu vào, phù hợp với đặc

điểm riêng của từng ngân hàng khi áp dụng vào thực tiễn nhưng nhìn chung đều

được xây dựng trên khung VaR (Value at Risk – lượng hóa rủi ro) với các nhân tố

cơ bản của mô hình VaR truyền thống.

1.1.3.1 Khái niệm về VaR

VaR được các định chế tài chính lớn sử dụng đầu tiên vào cuối những năm 1980 để

đo lường rủi ro của danh mục đầu tư. Kể từ thời điểm đó, VaR được dùng rộng rãi, đáng chú ý là nỗ lực của J.P.Morgan trong việc công bố hệ thống RiskMetricsTM

vào năm 1994 nhằm cung cấp sự thúc đẩy lớn lao cho việc phát triển VaR (Thomas

J.Linsmeier & Neil D.Pearson, 1996). VaR thực chất là phương pháp đo lường rủi

ro tổn thất của một danh mục tài sản tài chính bằng cách sử dụng các công cụ toán

học và thống kê. Với một danh mục cho trước, VaR được hiểu như là một ngưỡng

giá trị mà khả năng tổn thất của danh mục đầu tư (tính theo giá thị trường) được

xác định dựa vào độ tin cậy cho trước và khoảng thời gian cho trước (Jorion

Philippe, 2006). Nói cách khác, VaR là phương pháp tính giá trị tổn thất lớn nhất có

thể xảy ra với danh mục đầu tư ở tình huống xấu nhất trong khoảng thời gian xác

định, với độ tin cậy cho trước.

1.1.3.2 Cách tính VaR

Xét tình huống giả định sau để xem xét cách tính VaR: Giả sử giá thị trường (P0)

của một khoản vay hiện nay là $80, và độ lệch chuẩn giá trị ước tính hàng ngày của

khoản vay (σ) là $10. Nhà quản trị có thể hỏi: "Nếu ngày mai có một biến cố xấu

xảy ra cho khoản vay đó, ví dụ như KH không thanh toán được nợ gốc đến hạn thì

VaR của tôi là bao nhiêu?” (tức là độ lớn giá trị mất mát, tại một độ tin cậy nào đó)

Hình 1.1

Khái niệm VaR

Nguồn: Credit risk Measurement – trang 85

Khi biến cố ấy thực sự xảy ra, rõ ràng giá trị của khoản vay sẽ dao động xung quanh

giá trị $80

độ lệch chuẩn. Và như ta đã biết về mặt thống kê nếu phân phối này

dạng chuẩn, sẽ có khoảng 68% các quan sát thuộc [+1σ ; -1σ] từ giá trị trung bình;

95% quan sát cho kết quả thuộc [+1.96σ ; -1.96σ] và 98% thuộc [+2.33σ ; -2.33σ].

Điều đó có nghĩa sẽ có 1% cơ hội để khoản vay nâng lên giá trị $80 + 2.33σ và

cũng 1% khả năng khoản vay sẽ giảm xuống $80 – 2.33σ. Vì ở đây ví dụ cho σ =

$10, nên sẽ chỉ có 1% khả năng khoản vay sẽ nâng lên (hoặc giảm xuống) một

lượng giá trị bằng 2.33x$10 = $23.3. Và $23.3 có thể được coi như là giá trị tổn thất

của khoản vay với độ tin cậy 99%. (Anthony Saunders & Linda Allen, 2002). Như

vậy, giá trị tổn thất phụ thuộc vào 02 nhân tố đặc trưng:

 Khoảng thời gian cho trước

Nhân tố này chi phối giá trị độ lệch chuẩn của khoản vay. Cố nhiên, để quan sát

được độ lệch chuẩn của một khoản vay cần có thời gian đủ dài mới cho kết quả

chính xác được. Và do đó, nếu cùng là khoảng thời gian 01 năm nhưng quan sát

theo ngày sẽ cho kết quả độ lệch chuẩn khác quan sát theo tháng. Qua đó, giá trị

VaR cũng khác biệt với mỗi loại quan sát.

 Độ tin cậy cho trước

Xét ví dụ nêu trên, nếu ta chọn độ tin cậy 95% thì khi đó có 5% xác suất khoản vay

sẽ giảm xuống 1.65σ = $16.5. Rõ ràng, nếu nhà quản trị nhìn nhận khoản vay với độ

tin cậy nào thì sẽ cho kết quả VaR tương ứng như thế

1.1.3.3 Các phương pháp tính VaR danh mục cho vay

Như đã đề cập ở trên, việc ứng dụng VaR cho mỗi NHTM theo mô hình nào là điều

không bắt buộc vì tùy thuộc vào khả năng cung cấp dữ liệu đầu vào sẵn có tại mỗi

NHTM để có lựa chọn thích hợp. Nhìn chung, có một số phương pháp chủ yếu tính

VaR cho danh mục cho vay như sau

 CreditRisk plus

Phương pháp này ứng dụng nguyên tắc của bảo hiểm khi tập trung phân tích khả

năng hoàn trả hoặc không hoàn trả khoản nợ vay khi đến hạn của KH (mô hình vỡ

nợ) mà không cần quan tâm tới khả năng thay đổi chất lượng hạng tín dụng. Phân

phối xác suất của số lượng khoản nợ không hoàn trả được tính theo phân phối

Poison.

p(n) =

Trong đó:

: Số lượng KH không hoàn trả trung bình trong khoảng thời gian

được xác định trước.

n: Số lượng KH không hoàn trả trong khoảng thời gian xác định trước

Tổn thất trong trường hợp KH không hoàn trả được xác định dựa vào tỷ lệ thu hồi

nợ được ấn định trước theo mỗi loại KH và không phụ thuộc vào mô hình. Để tính

được phân phối tổn thất của cả danh mục, KH được chia thành các nhóm theo tổn

thất dự tính (thực chất đây cũng là dạng phân loại KH theo hạng tín dụng trong thực

tế), mỗi nhóm có đặc trưng bởi một số lượng trung bình các khoản nợ không được

hoàn trả. Để tính đến sự tương quan không hoàn trả giữa các KH, mô hình giả thiết

thêm rằng tỷ lệ không hoàn trả trung bình trong mỗi nhóm thay đổi ngẫu nhiên theo

phân phối mũ. Và phân phối tổn thất của cả danh mục cho vay được tính dựa trên

xác suất không hoàn trả của các nhóm (Đặng Tùng Lâm, 2010)

 Credit Portfolio View

Phương pháp này dựa trên sự đánh giá khả năng không hoàn trả và thay đổi chất

lượng tín dụng ảnh hưởng bởi trạng thái kinh tế vĩ mô. Do đó, rủi ro của khoản cho

vay có thể được tính toán thông qua các biến số kinh tế vĩ mô. Đầu tiên, phương

pháp này ước lượng xác suất không hoàn trả bằng cách sử dụng hàm logit

Pj,t =

Trong đó:

Pj,t là xác suất không hoàn trả có điều kiện trong khoảng thời gian t đối với

một phân khúc KH j (phân khúc KH được phân loại theo hạng tín dụng)

Yj,t là chỉ số giá trị tương ứng với phân khúc KH j. Quan hệ giữa chỉ số này

với các biến kinh tế vĩ mô được xác định thông qua mô hình hồi quy:

Yj,t = βj,0 + βj,1 Xj,1,t+ βj,2 Xj,2,t +….+ βj,m Xj,m,t + εj,t

Trong mô hình này, tương quan không hoàn trả giữa các KH được bao hàm trong

xác suất không hoàn trả Pj,t. Sau đó, một ma trận xác suất thay đổi chất lượng tín

dụng (Mt) được ước lượng thông qua hệ số điều chỉnh dựa trên các dữ liệu lịch sử

của Standard&Poor. Cuối cùng dựa vào Mt để tính phân phối giá trị danh mục cho

vay với tỷ lệ tổn thất dự tính được xác định ngẫu nhiên, từ đó tính được VaR cho cả

danh mục (Đặng Tùng Lâm, 2010)

Ngoài ra còn có các phương pháp tính VaR khác như CreditMetrics của JP Morgan

mà tác giả sẽ trình bày dưới đây như phương pháp hữu ích, mang tính ứng dụng cao

với điều kiện sẵn có tại các NHTM tại Việt Nam nói chung và VAB nói riêng.

1.2 Mô hình CreditMetrics

1.2.1 Giới thiệu mô hình

Mô hình này được giới thiệu lần đầu năm 1997 bởi J.P. Morgan và các nhà đồng tài

trợ khác (Bank of America; Union Bank of Switzerland; Deutsche Morgan Grenfell;

Swiss Bank Corporation) như là phương pháp tối ưu tính VaR cho các tài sản không

có thị trường giao dịch, điển hình là các khoản cho vay. Mô hình đánh giá tổn thất

của khoản vay dựa trên nền tảng chủ yếu là sự thay đổi hạng tín dụng (có thể có

trong tương lai – thường là 1 năm) của KH. Sự thay đổi hạng tín dụng không chỉ thể

hiện ở khả năng vỡ nợ có thể xảy ra hay không xảy ra mà còn thể hiện ở sự chuyển

đổi lên hạng tốt hơn, hay chuyển xuống hạng thấp hơn. Từ đó giúp các NHTM có

thể kiểm soát tốt hơn các khoản vay, và xác định lượng dự trữ cần thiết theo hướng

VaR. Đó chính là tinh thần chủ đạo của mô hình CreditMetric

Hình 1.2

Sơ đồ tổng quan mô hình CreditMetrics

Danh mục cho vay

Hạng tín dụng

Thời hạn khoản vay

Khoản chênh lệch công thêm

Số liệu về tương quan

Hiện giá của khoản vay

Mô hình tương quan

Xác suất chuyển hạng

Biến động của thị trường

Tỷ lệ thu hồi khi vỡ nợ

Độ lệch chuẩn của khoản vay tương ứng với thay đổi hạng tín nhiệm của từng khoản vay riêng biệt

Phân phối giá trị của khoản vay

Thay đổi hạng tín nhiệm kết hợp

Rủi ro tín dụng cho cả danh mục

Nguồn: CreditMetricsTM – Technical Document – trang 41

1.2.2 Các yếu tố đầu vào của mô hình

+ Yêu cầu đầu tiên và quan trọng nhất của CreditMetrics phải có hệ thống xếp hạng

tín nhiệm KH. Theo đó, sự thay đổi hạng tín nhiệm của khoản vay là dữ liệu đầu

vào của mô hình (hạng tín nhiệm của một khoản vay có thể giữ nguyên, lên, xuống

hoặc thậm chí vỡ nợ). Khoảng thời gian thích hợp để xác định thay đổi hạng thường

là một năm, phù hợp với điều kiện của hoạt động NHTM tại Việt Nam. Trên

nguyên tắc, bất kì một hệ thống xếp hạng tín dụng nào từ các hệ thống xếp hạng tín

dụng của các tổ chức quốc tế (S&P , Moody’s…) đến hệ thống xếp hạng riêng của

từng quốc gia hay của các NHTM đều có thể dùng được.

+ Yêu cầu tiếp theo là cần có đặc điểm của từng món vay, cụ thể ở đây bao gồm:

dư nợ, kì hạn, lãi suất, cách thức trả lãi, hạng tín dụng ban đầu. Đặc biệt là lãi suất

chiết khấu trong trường hợp không có rủi ro và lãi suất cộng thêm (phần bù rủi ro

tín dụng) ứng với hạng tín nhiệm của khoản vay.

+ Cuối cùng là hệ số tương quan giữa các ngành nghề để xác định rủi ro cho toàn

danh mục. Hiện tại, các NHTM tại Việt Nam nói chung và VAB nói riêng chưa xây

dựng được bộ số liệu về hệ số tương quan giữa các ngành nghề làm căn cứ đầu vào

của mô hình. Vì thế, trong luận văn này, tác giả đưa vào phần giả định các ngành

nghề độc lập với nhau như là tham chiếu cần thiết để có được kết quả theo hướng

nghiên cứu đề ra.

1.2.3 Các giả định của mô hình phù hợp với đề tài nghiên cứu

Giống như nhiều mô hình khác, CreditMetrics cũng được xây dựng dựa trên những

giả định nhất định. Tuy những giả định có khoảng cách với thực tế nhưng trong

phạm vi nghiên cứu của đề tài là rất cần thiết vì nó đảm bảo cho sự vận hành và tính

đúng đắn, hợp lí của mô hình.

+ Giả định đầu tiên phải kể đến đối với mô hình CreditMetrics, đó là các chủ thể đi

vay có thể được phân vào các hạng chất lượng tín dụng khác nhau và tất cả các chủ

thể có cùng hạng tín dụng (cùng mức độ rủi ro) có cùng xác suất chuyển hạng. Giả

định này quan trọng trong bài luận văn này vì tác giả chỉ tính toán danh mục trên

mẫu được chọn (do yếu tố hạn chế về công cụ tính toán) để suy ra tổng thể.

+ Giả định thứ hai, đó là phân phối của xác suất chuyển hạng là phân phối chuẩn

(Diana Diaz and Gordon Gemmill, 2005). Giả định này quan trọng vì trong cách

tính toán của CreditMetrics, các thông số như kỳ vọng, phương sai, độ tin cậy của

mẫu dựa trên phân phối chuẩn

Hình 1.3

Phân phối chuẩn của mô hình VaR

Nguồn: CreditMetrics – Technical document 2007 – trang 37

+ Giả định thứ ba được đề cập đến trong mô hình này đó là mỗi chủ thể chỉ đi vay

tại một NHTM. Theo quy định tại khoản 2, Điều 9, thông tư 02/2013/TT-NHNN

nêu trên thì “khách hàng có từ hai khoản nợ…trở lên tại tổ chức tín dụng, chi

nhánh ngân hàng nước ngoài mà có bất cứ một khoản nợ hoặc cam kết ngoại bảng

nào bị phân loại vào nhóm có mức độ rủi ro cao hơn các khoản nợ khác thì phải

phân loại các khoản nợ còn lại của khách hàng vào nhóm có mức độ rủi ro cao

nhất”. Giả định này nhằm đảm bảo kết quả tính toán lượng hóa rủi ro cho một

khách hàng không bị chi phối bởi các kết quả định lượng tại các NHTM khác trong

trường hợp có sự chênh nhau hạng tín dụng do hệ thống xếp hạng giữa các NHTM

là khác nhau.

+ Giả định cuối cùng là các khoản cho vay thuộc các ngành nghề khác nhau thì độc

lập với nhau (hệ số tương quan giữa các ngành nghề bằng 0). Về cơ bản, giả định

này nhằm làm đơn giản cách tính toán nhưng không làm mất đi ý nghĩa của mô

hình.

1.2.4 Ưu điểm của mô hình CreditMetrics

Hiện nay, tất cả các NHTM tại Việt Nam đều xây dựng hệ thống phân loại nợ theo

hướng dẫn tại Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 (gọi tắt là QĐ

493) và sắp tới đây là Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 (có hiệu lực

từ 01/06/2013) thay thế QĐ 493 về phương pháp trích lập dự phòng rủi ro tại các Tổ

chức tín dụng. Theo đó, các khoản nợ được phân loại theo 01 trong 05 nhóm nợ tùy

thuộc vào cách tiếp cận của mỗi NH trong việc phân loại (đã trình bày tại mục

1.1.1.2 ở trên). Đối với các NHTM chưa xây dựng được hệ thống xếp hạng tín dụng

nội bộ, thực hiện phân loại theo điều 6 của QĐ 493 (phân loại nhóm nợ chủ yếu dựa

vào số ngày quá hạn của khoản nợ đó) và đối với các NHTM đã có hệ thống chấm

điểm xếp hạng tín dụng nội bộ thì phân loại nợ theo điều 7 của QĐ 493 (phân loại

nhóm nợ theo kết quả hạng tín dụng của KH phụ thuộc vào hệ thống đánh giá điểm

số với nhiều tiêu chí như: tình hình tài chính, thu nhập, triển vọng ngành nghề…).

Nhìn chung, cách thức phân loại nợ theo nhóm nợ đã mang lại cách đánh giá rủi ro

của từng khoản nợ, từ đó có những biện pháp ứng phó thích hợp. Tuy nhiên,

phương pháp này cũng bộc lộ nhiều hạn chế mà phương pháp CreditMetrics mới có

cách khắc phục được.

 CreditMetrics có bao hàm nhân tố xác suất vỡ nợ

Điều 8, QĐ 493 quy định công thức tính dự phòng cụ thể như sau:

R = max {0,(A - C)}*r

Trong đó: R là số tiền dự phòng phải trích

A là giá trị khoản nợ

C là giá trị tài sản bảo đảm (được quy đổi theo hệ số)

r là tỷ lệ trích dự phòng cụ thể (nhóm 2: 5%; nhóm 3: 20%; nhóm 4:

50% và nhóm 5: 100%)

Trong công thức trên, phần chênh lệch (A-C) có thể xem như giá trị chịu rủi ro của

khoản nợ. Như vậy, sẽ xảy ra trường hợp hai KH ở cùng nhóm nợ, có cùng giá trị

tài sản sẽ có mức trích dự phòng là như nhau bất kể KH được xếp hạng AAA và

một KH được xếp hạng A. Đây là điều không chính xác vì xác suất vỡ nợ của KH

có hạng AAA phải thấp hơn xác suất vỡ nợ của KH có hạng A nên mức độ tổn thất

là không giống nhau và không thể có cùng mức trích lập dự phòng. CreditMetrics

(như trong bước 4 mục 1.2.5 dưới đây) có tính tới xác suất vỡ nợ và đưa vào công

thức tính suất chiết khấu của mô hình này. Rõ ràng, một KH được xếp hạng A phải

có suất chiết khấu cao hơn, qua đó làm giảm giá trị của khoản nợ khi đưa về hiện tại

so với một KH được xếp hạng AAA.

 CreditMetrics có bao gồm sự dự đoán tiến triển của khoản vay

QĐ 493 chỉ đưa ra câu trả lời hạng tín dụng của KH tại một thời điểm cụ thể mà

không làm được như CreditMetrics: dự đoán hạng tín dụng biến động trong tương

lai. Ví dụ: tại thời điểm 30/04/2013, nếu một NHTM áp dụng theo cách phân loại

nợ của QĐ 493 thì sẽ biết tại thời điểm đó cần trích lập dự phòng cho khoản vay là

bao nhiêu, nhưng không thể có một dự đoán mang tính tương đối được thời điểm

31/10/2013 nên trích lập cho khoản vay bao nhiêu là hợp lý. CreditMetrics làm

được điều này thông qua việc tính xác suất chuyển hạng của KH: một KH có hạng

A tại thời điểm này nhưng có thể sẽ chuyển hạng thấp hơn hoặc cao hơn ở thời điểm

sau đó. Qua đó, giúp nhà quản trị chủ động hơn trong việc dự báo và dự trữ nguồn

lực cần thiết để bù đắp giá trị mất đi một khi hạng tín dụng thay đổi theo chiều

hướng tiêu cực. Việc dự đoán khoa học về hạng tín dụng của KH còn có ý nghĩa

quan trọng hơn là tại bất kỳ thời điểm nào cũng có thể định giá được giá trị khoản

vay đó (theo giá thị trường), tạo ra cơ sở dữ liệu đáng tin cậy phục vụ cho việc trao

đổi, mua bán các khoản vay giữa các NHTM – một thị trường tiềm năng sắp hình

thành tại Việt Nam.

1.2.5 Cách bước áp dụng CreditMetrics trong đánh giá tổn thất cho vay

 Bước 1: Lựa chọn danh mục cho vay

Tùy thuộc quan điểm về danh mục cho vay cần quản lý, nhà quản trị có thể phân

loại danh mục cho vay theo các cách phân loại khác nhau (như đã trình bày ở phần

trên) và do đó có các dữ liệu đầu vào đưa vào mô hình cũng khác nhau. Ví dụ: nhà

quản trị quan tâm đến cách phân loại danh mục cho vay theo chủ thể vay thì phân

danh mục thành hai loại: cho vay cá nhân và cho vay doanh nghiệp. Thông qua kết

quả có được từ việc chạy mô hình, nhà quản trị có được luận cứ xác định danh mục

nào đang chịu rủi ro hơn để có định hướng chiến lược phù hợp với mục tiêu quản trị

là nên hướng vào cho vay cá nhân (tiêu dùng, tài chính cá nhân) hay cho vay doanh

nghiệp. Tương tự, với cách phân loại danh mục theo ngành kinh tế, nhà quản trị sẽ

nắm bắt được mức độ thiệt hại trong trường hợp xấu xảy ra với danh mục cho vay

của ngân hàng mình ở ngành nghề nào, từ đó có những định hướng chiến lược trong

tương lai.

 Bước 2: Thu thập thông tin khách hàng phù hợp với mô hình

 Hạng tín dụng

Như đã trình bày ở trên, hạng tín dụng của KH (căn cứ vào kết quả chấm điểm xếp

hạng tín dụng nội bộ) là cơ sở quan trọng nhất để xác định mức độ chuyển hạng và

rủi ro tiềm ẩn của khoản vay, do đó, thu thập thông tin này là yếu tố không thể thiếu

trong mô hình. Mặt khác, để tính xác suất chuyển hạng của KH được chính xác, yêu

cầu về dữ liệu cũng phải đảm bảo đủ độ lớn để các thông số về giá trị trung bình,

độ lệch chuẩn có sai số nhỏ. Như vậy, chọn giai đoạn đủ dài để có bộ dữ liệu tin cậy

là yêu cầu bắt buộc khi sử dụng mô hình.

 Các thông tin khác

Ứng với mỗi KH trong danh mục cho vay, cần thu thập các thông tin về giá trị

khoản vay, thời hạn khoản vay, lãi suất… làm cơ sở xác định suất chiết khấu để tính

giá trị khoản vay cuối kỳ.

 Bước 3: Xây dựng Ma trận chuyển hạng tín dụng danh mục cho vay

Ma trận chuyển hạng là đặc thù của mô hình CreditMetrics. Ma trận này thể hiện

một hạng tín dụng thời kỳ trước chuyển sang hạng tín dụng khác ở thời kỳ sau có

xác suất là bao nhiêu. Ví dụ:

Bảng 1.1

Xác suất chuyển hạng trong 01 năm của hạng tín dụng BBB

Nguồn: CreditMetricsTM – Technical Document – trang 9

KH đang có hạng BBB, qua Ma trận có thể biết các xác suất chuyển hạng trong 01

năm của KH như sau: thăng hạng AAA là 0.02%; thăng hạng AA là 0.33%; giữ

nguyên hạng BBB là cao nhất với 86.93% và có 0.18% khả năng KH sẽ bị vỡ nợ.

Để tính toán được xác suất như trên, Sử dụng phương pháp thống kê mô tả tính xác

suất chuyển hạng qua từng cặp giai đoạn. Trong đó, mỗi hạng tín dụng của thời

điểm trước sẽ có xác suất chuyển sang các hạng tín dụng khác của thời điểm sau

được tính một cách chính xác.

Ví dụ: số liệu hạng tín dụng tại thời điểm T và T+1 của NHTM X như sau:

Số lượng KH

Hạng

Thời điểm T 1 2 2 5

Thời điểm T+1 1 1 3 5

AAA AA A Tổng cộng

Từ số liệu trên, ta có thể thấy:

+ Với KH hạng AAA: có 01 KH tại thời điểm T và qua thời điểm T+1 có 01 KH

nên xác suất giữ hạng AAA đạt 100%

+ Với KH hạng AA: có 02 KH ở thời điểm T nhưng chuyển sang thời điểm T+1 thì

còn 01 KH giữ hạng và 01 KH xuống hạng A. Như vậy, xác suất giữ hạng của KH

AA là 50% và chuyển hạng A là 50%

+ Với KH hạng A: có 02 KH ở thời điểm T và qua thời điểm T+1 có 02 KH nên xác

suất giữ hạng A đạt 100%

Từ kết quả trên suy ra Ma trận chuyển hạng của toàn danh mục cho vay

T+1

AAA

Tổng

AAA AA A

100% 0 0

0 50% 0

0 50% 100%

100% 100% 100%

 Bước 4: Tính giá trị của khoản vay tương ứng với hạng tín nhiệm khác

nhau tại thời điểm cuối kỳ thứ nhất

Sử dụng công thức chiết khấu dòng tiền từ khoản vay:

V =

(1.1)

Trong đó:

: Giá trị khoản vay ở thời điểm hiện tại

: Giá trị khoản vay ở thời điểm t

CFt

: Lãi suất phi rủi ro (lãi suất trái phiếu chính phủ cùng kỳ hạn)

: Phần bù rủi ro tín dụng (xin xem thêm bảng 2.17)

: Thời hạn của khoản vay.

Nguồn: Credit Risk Measurement - trang 87

Nếu hạng tín dụng càng thấp, rủi ro càng lớn (s càng lớn) thì giá trị thu hồi của dòng

tiền trong tương lai khi quy về hiện tại càng nhỏ, nghĩa là giá trị chiết khấu V của

khoản vay càng nhỏ.

Trong bài nghiên cứu này, s được tính theo công thức:

s = PD * LGD

(1.2)

Trong đó: PD – Probability of Default – xác suất vỡ nợ

LGD – Loss Given Default – mức tổn thất khi vỡ nợ.

Nguồn: Bùi Diệu Anh, luận án tiến sĩ – trang 155

Yếu tố PD (xác suất vỡ nợ) được quyết định từ kết quả của hệ thống xếp hạng tín

dụng nội bộ. PD được thống kê dựa trên tỷ lệ số lượng khoản vay bị vỡ nợ so với tất

cả các khoản vay ứng với từng hạng tín dụng. Ví dụ: tại một NHTM X, trong 1000

khoản cho vay tại được xếp hạng AAA (tại thời điểm bắt đầu vay) thì có 05 khoản

cho vay bị vỡ nợ vào thời điểm một năm sau đó và các năm sau tỷ lệ trên vẫn giữ ổn

định. Điều đó đồng nghĩa là PD của hạng tín dụng AAA tại NHTM X đạt 0.5%.

Tính tương tự cho các hạng khác để có được PD của tất cả các hạng tín dụng.

Yếu tố LGD (tổn thất khi vỡ nợ) phụ thuộc chủ yếu vào hạng TSBĐ của khoản vay.

Hạng TSBĐ được xác định căn cứ vào loại tài sản, tính thanh khoản, chi phí xử lý,

khả năng thu hồi khi buộc phải thanh lý…Nếu TSBĐ có hạng cao thì LGD thấp và

ngược lại. Ví dụ: trong một khoảng thời gian thống kê 10 năm tại NHTM Y, tất cả

khoản vay không có khả năng thu hồi gốc + lãi xếp hạng CCC (tổng trị giá các

khoản vay là 1000 tỷ đồng) và bị buộc phải thanh lý, có giá trị thu hồi từ việc bán

tài sản bảo đảm, mua bán nợ… (sau khi đã trừ các chi phí hình thành nên các giao

dịch này) là 300 tỷ đồng thì LGD của hạng CCC tại NHTM X có tỷ lệ 70%. Cố

nhiên, khi một KH được xếp vào hạng CCC thì cũng có nghĩa các điều kiện tài

chính, hạng tài sản của KH bị giảm trừ đáng kể so với các hạng tín dụng tốt hơn.

Dưới đây là bảng mô tả PD và LGD tại NHTM CP Á Châu (ACB)

Bảng 1.2

Xác suất vỡ nợ của khoản vay (PD)

Hạng tín dụng của KH

Nhận xét

Tốt

Khá

Trung Bình

Dưới Trung bình

1. AAA 2. AA 3. A 4. BBB 5. BB 6. B 7. CCC 8. CC 9. C 10. D

PD - Xác suất vỡ nợ (%) 0.15 0.3 0.6 1.1 2 3 5 8 15 100

Vỡ nợ

Nguồn: Bùi Diệu Anh, luận án tiến sĩ – trang 100

Bảng 1.3

Tổn thất của khoản vay khi vỡ nợ (LGD)

≤ 5% ≤ 10% ≤ 20% ≤ 30% ≤ 40% ≤ 50% ≤ 60% ≤ 70% ≤ 80%

100%

AAA AA

BBB

CCC

LGD - Mức thiệt hại khi vỡ nợ Loại TSBĐ

Nguồn: Bùi Diệu Anh, luận án tiến sĩ – trang 100

Xét ví dụ:

Khoản vay của KH Z, vay 1.000 triệu đồng, thời hạn 5 năm, lãi trả hàng năm, gốc

trả kỳ hạn cuối cùng, lãi suất bình quân là 10%/năm, khi cho vay, KH đạt hạng tín

dụng BBB. Giả sử:

+ Lãi suất tín phiếu kho bạc nhà nước kỳ hạn 52 tuần: 8%/năm ( lấy theo kết quả

đấu thấu tín phiếu kho bạc đợt 05/2013 ngày 04/02/2013)

+ Lãi suất tín phiếu giữ ổn định không đổi trong suốt thời hạn của khoản vay.

+ Cuối năm thứ nhất, KH đạt hạng AA

Kết quả:

Theo bảng 1.1, PD (xác suất vỡ nợ) của KH là 0.3% và theo bảng 1.2, LGD (Mức

thiệt hại trong trường hợp không trả được nợ cho ngân hàng) là 10%

s = PD * LGD = 0.3% * 10% = 0.03%

hiện giá của khoản vay vào cuối năm thứ nhất

V = 100 +

= 1,165.21 triệu đồng.

Tính toán tương tự với các hạng tín dụng khác để hình thành nên giá trị khoản vay

ứng với tất cả các giá trị xếp hạng tín dụng nội bộ có thể có.

 Bước 5: Xác định Trung bình và Độ lệch chuẩn của khoản vay

(1.3)

Giá trị trung bình = ∑Pi * Vi

Trong đó: Pi : xác suất chuyển hạng của khoản vay sau 1 năm

Vi: Giá trị khoản vay ứng với hạng tín nhiệm của khoản vay đó

Giá trị trung bình cho biết bình quân gia quyền giá trị của khoản vay ứng với tất cả

các hạng tín dụng có thể có của khoản vay đó. Ở đây, các xác suất chuyển hạng của

khoản vay (Pi) chính là trọng số gia quyền, nghĩa là: hạng tín dụng nào có xác suất

xảy ra cao nhất thì càng có giá trị chi phối kết quả cuối cùng của khoản vay.

Phương sai: ∂2

(1.4)

Độ lệch chuẩn: ∂i

Độ lệch chuẩn cho biết độ phân tán giá trị của mỗi khoản vay so với giá trị trung

bình của nó, nghĩa là giá trị của mỗi khoản vay cách giá trị kỳ vọng bao xa. Độ lệch

chuẩn càng lớn, biên độ dao động của kỳ vọng càng lớn, giá trị thực tế của khoản

vay sẽ càng xa giá trị trung bình

 Bước 6: Xác định lỗ dự kiến của danh mục

Lỗ dự kiến (EL – Expected Loss) được đo lường bằng phần bù rủi ro tín dụng (s) và

giá trị của khoản vay tại thời điểm vỡ nợ (EAD) theo công thức của Ủy ban Basel

EL = s * EAD = PD * LGD * EAD

(1.5)

Nguồn: Bùi Diệu Anh, luận án tiến sĩ – trang 146

EL cho biết giá trị tổn thất có thể dự kiến được. Qua đó, NHTM tính toán và đưa

vào trong lãi suất ở các hợp đồng cho vay như là sự bù đắp chi phí kinh doanh cần

có. Điển hình cho việc đối phó với dạng tổn thất này chính là các Quỹ dự phòng (dự

phòng cụ thể và dự phòng chung) được trích lập tại các NHTM

Trong mô hình CreditMetrics, EL chính là chênh lệch giữa giá trị thị trường (ứng

với hạng tín dụng có xác suất chuyển tới cao nhất trong Ma trận chuyển hạng) của

khoản vay với giá trị kỳ vọng của nó trong cùng khoảng thời gian. Nếu:

Giá trị thị trường > Giá trị trung bình

EL > 0

khoản vay sẽ xảy ra tổn thất

(Các trường hợp khoản vay có xác suất bị xuống hạng tín dụng ở mức cao).

Giá trị thị trường < Giá trị trung bình

EL < 0

khoản vay đạt “thặng dư”

(Các trường hợp khoản vay có xác suất lên hạng tín dụng ở mức cao).

EL của cả danh mục cho vay:

EL (danh mục) =

(1.6)

Nguồn: Modern Banking – trang 164

i = [(Vi – E(x))2 x Pi]

 Bước 7: Xác định tổn thất không kỳ vọng của danh mục

Tổn thất không kỳ vọng (UL – Unexpected Loss) chỉ độ dao động giá trị khoản vay

quanh giá trị trung bình của nó với độ tin cậy cho trước.

Về cơ bản, nếu phân phối của tổn thất tuân theo giả định là phân phối chuẩn thì UL

của một khoản vay được tính theo công thức:

UL = z * ∂

(1.7)

Nguồn: Credit Risk Measurement – trang 92

Trong đó:

z là giá trị phân phối ứng với độ tin cậy được chọn. (vd: độ tin cậy

99%

z = 2.33; độ tin cậy 95%

z = 1.65…)

∂ là độ lệch chuẩn (lấy căn bậc hai của phương sai ∂2)

UL cho biết giá trị tổn thất có thể xảy ra quanh giá trị tổn thất kỳ vọng EL. Về mặt ý

nghĩa kinh tế, dự đoán UL là cần thiết để các NHTM có tính toán đúng đắn, dự trữ

được nguồn vốn cần thiết một cách hiệu quả nhất trong trường hợp khoản vay xảy

ra rủi ro, đảm bảo tính thanh khoản cho NHTM một cách liên tục.

UL của cả danh mục cho vay:

UL (danh mục) =

(1.8)

Nguồn: Modern Banking – trang 164

Tổn thất toàn danh mục = +

 Bước 8: Tính tổn thất toàn danh mục cho vay của tổng thể

Các bước ở trên mới chỉ dừng lại tính toán EL và UL cho mẫu chọn. Việc tính toán

tổng tổn thất cho toàn bộ danh mục phải trải qua thêm một bước nội suy kết quả từ

kiểm định giả thiết về tỷ lệ.

Cặp giả thiết kiểm định:

H0: p = p0

H1: p ≠ p0

Xác định giá trị

z =

Nguồn: Giáo trình lý thuyết xác suất và thống kê toán học – trang 222

Trong đó:

p0 là Giá trị tổn thất (EL+UL) tổng thể/ Tổng dư nợ.

F là Giá trị tổn thất (EL+UL) mẫu/ Dư nợ mẫu

n là số lượng mẫu

Chọn mức ý nghĩa

, tính giá trị z /2

So sánh z và z /2

Nếu -z /2 < z < z /2

chấp nhận H0

Nếu z > z /2 hoặc z < - z /2

bác bỏ H0

Hình 1.4

Kiểm định giả thiết H0

Nguồn: Các phương pháp định lượng – trang 4

Với F và n đã biết trước, dựa vào kiểm định trên, dùng phương pháp nội suy (với

một mức ý nghĩa được chọn) để tính p0 sao cho giá trị của z thỏa -z /2 < z < z /2

chấp nhận H0

Giá trị tổn thất EL+VL của tổng thể.

Từ p0

Kết luận chương 1

Để phục vụ công tác quản lý, điều hành, các NHTM thường chia tổng dư nợ cho

vay thành các danh mục cho vay khác nhau. Danh mục cho vay có thể được chia

theo thời hạn, theo ngành nghề, theo chủ thể đi vay, theo loại tiền… Mỗi cách phân

loại đều có một ý nghĩa nhất định trong việc đánh giá các khoản vay, từ đó có

những điều chỉnh phù hợp theo định hướng phát triển của từng NHTM.

Trong quá trình cho KH vay vốn, rủi ro KH bị suy giảm khả năng trả nợ là một thực

tế luôn xuất hiện. Vấn đề đặt ra là đánh giá những tổn thất ấy như thế nào để có biện

pháp ứng phó phù hợp là mong muốn hàng đầu của nhà quản trị. Có nhiều phương

pháp đo lường rủi ro nhưng trong điều kiện nguồn lực sẵn có hiện nay tại các

NHTM nói chung thì mô hình CreditMetrics có nhiều khả năng áp dụng hơn hết.

Với mô hình này, một mặt nhà quản trị có thể định giá hợp lý giá trị thị trường của

khoản vay thông qua hạng tín dụng của KH, mặt khác có thể dự báo được sự biến

động trong tương lai với một độ tin cậy nhất định về giá trị đó thông qua xác suất

chuyển hạng tín dụng của toàn danh mục nhằm ứng phó tốt hơn với rủi ro trong

hoạt động cho vay.

CHƯƠNG 2 ĐO LƯỜNG TỔN THẤT DANH MỤC CHO VAY CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á

2.1 Tổng quan về Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á

2.1.1 Tình hình hoạt động chung

VAB được thành lập vào ngày 04/07/2003 trên cơ sở hợp nhất hai tổ chức tín dụng

là công ty tài chính cổ phần Sài Gòn và NHTM cổ phần nông thôn Đà Nẵng với vốn

điều lệ 115 tỷ và chỉ có 02 địa điểm hoạt động là tại Thành phố Hồ Chí Minh

(TPHCM) và tại Đà Nẵng. Sau khi thành lập, trụ sở đặt tại 119-121 Nguyễn Công

Trứ Quận 1, TPHCM

 Mạng lưới hoạt động

Tính đến 26/04/2013, mạng lưới của VAB có 16 Chi nhánh và 01 Sở giao dịch hoạt

động với 84 điểm giao dịch tại 12 tỉnh, thành phố; trong đó, Hội sở chính đặt tại

TPHCM. Phần lớn địa bàn các Chi nhánh tập trung tại các tỉnh phía Nam, chủ yếu

tại các khu vực TPHCM, miền Tây và miền Đông Nam bộ (với 53 điểm giao dịch),

khu vực miền Trung & Tây Nguyên có 04 Chi nhánh (21 điểm giao dịch) và phía

Bắc có 01 Chi nhánh đặt tại Hà Nội.

 Kết quả hoạt động

Bảng 2.1 Một số chỉ tiêu hoạt động chính của VAB

Đơn vị tính: triệu đồng

31/12/10

31/12/12

31/12/09

31/12/11

46,165

Chỉ tiêu I. Tổng Tài sản 1. Tiền gửi tại TCTD khác 2. Chứng khoán kinh doanh 3. Cho vay KH 4. Chứng khoán đầu tư 5. Đầu tư dài hạn 6. Tài sản cố định 7. Tài sản Có khác II. Tổng Nguồn vốn 1. Tiền vay các TCTD khác 114,447 2. Phát hành GTCG 123,705

31/12/03 911,117 15,816,725 24,082,915 22,513,097 24,608,650 1,995,002 615,131 2,223,690 2,062,066 314,127 85,644 328,920 137,072 699,646 11,919,395 13,091,657 11,388,710 12,693,592 2,572,125 172,593 3,351,073 2,870,138 104,400 27,011 149,383 163,201 76,445 337,391 369,700 351,115 291,687 5,769 6,592,013 83,092 2,517,646 4,587,077 5,709,828 911,117 15,816,725 24,082,915 22,513,097 24,608,650 1,889,016 533,285 6,190,238 5,324,557 1,569,653 - 4,073,944 4,471,698

Chỉ tiêu

31/12/09

31/12/11

31/12/10

31/12/12

31/12/03 466,118 10,890,533 9,394,525 7,246,739 14,997,980 3,098,000 115,438 1,522,119 3,045,125 3,098,000

91,409 2,870,788 1,379,083 2,372,103 496,175 47,297 323,596 33,522 248,061 25,072

349,852 274,056 209,995

531,869 347,167 266,462

3,054,001 316,901 211,457 164,082

3. Tiền gửi của KH 4. Vốn điều lệ 5. Vốn khác III. Thu nhập lãi thuần IV. Lợi nhuận trước thuế V. Lợi nhuận sau thuế

Ghi chú: Trong luận văn, số liệu được viết theo kiểu Anh – Mỹ

Nguồn: tác giả tổng hợp từ Báo cáo thường niên của VAB

Nhìn chung, sau 10 năm hình thành và phát triển, VAB đã có những bước tiến mạnh

mẽ và đáng ghi nhận để thích ứng với môi trường hoạt động ngân hàng ngày càng

bị siết chặt hơn bởi cơ quan quản lý và sức cạnh tranh lớn từ các NHTM khác.

Cụ thể, tổng Tài sản và Vốn điều lệ cuối năm 2012 tăng 27 lần so với thời điểm

cuối năm 2003.

Về tài sản: hoạt động cho vay cũng mở rộng hơn 18 lần so với ngày đầu thành lập,

đạt 12,693 tỷ đồng tại thời điểm 31/12/2012, chiếm 51.8% cơ cấu tài sản. Các loại

tài sản khác như chứng khoán đầu tư, đầu tư vốn dài hạn cũng có xu hướng tăng về

các năm sau, giữ tỷ trọng ổn định trong cơ cấu sử dụng vốn của VAB.

Về nguồn vốn, tiền gửi của KH (tổ chức kinh tế và cá nhân) vẫn đóng vai trò chủ

đạo với tỷ lệ hơn 60% cơ cấu nguồn. Các nguồn khác, đặc biệt là nguồn phát hành

giấy tờ có giá cũng là kênh huy động quan trọng của VAB trong điều kiện nguồn

huy động từ KH có biến động giảm, cho thấy VAB cũng đã chủ động cân đối nguồn

để bám sát mục tiêu phát triển của mình.

Tuy nhiên, trong một thị trường mà sự cạnh tranh rất gay gắt như hiện nay, VAB

cũng không nằm ngoài vòng xoáy của nỗ lực tìm kiếm lợi nhuận. Là một NHTM

nhỏ, phân khúc chủ yếu là KH cá nhân nên VAB phải đối diện với nhiều vấn đề

thách thức trong hoạt động kinh doanh. Cụ thể:

+ Lợi nhuận trước thuế của VAB khá thấp khi mà cuối năm 2012, chỉ tiêu này đạt

211 tỷ đồng, chỉ đạt 75.5% kế hoạch đề ra từ đầu năm. Khó khăn tiếp tục đẩy sang

năm 2013 khi mà hầu hết các Đơn vị trong hệ thống VAB hoạt động chưa được

hiệu quả trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt như hiện tại.

Bảng 2.2

Chênh lệch Thu nhập – chi phí đến 30/04/2013

Đơn vị tính: đồng

Thời điểm Chênh lệch thu nhập - chi phí 67,609,567,183 31/01/13 10,419,470,197 28/02/13 16,937,457,206 31/03/13 16,269,139,208 30/04/13

Nguồn: Tổng hợp cân đối kế toán GL024 của VAB

+ Quy mô hoạt động tăng nhưng lợi nhuận không tăng lên theo tỷ lệ tương xứng do

tình hình hoạt động khó khăn, khiến cho ROA và ROE của VAB năm 2012 tương

đối thấp khi đạt lần lượt là 0.67% và 5.3%; điều đó cho thấy hiệu quả sử dụng

nguồn lực của VAB là chưa cao.

+ Doanh thu chủ yếu vẫn đến từ hoạt động cho vay, trong khi mảng hoạt động dịch

vụ chưa tương xứng với nguồn lực và địa điểm hiện có của VAB.

Bảng 2.3 Doanh thu từ hoạt động cho vay và dịch vụ

Đơn vị tính: triệu đồng

Thời điểm

Tổng thu nhập

Doanh thu hoạt động cho vay

Doanh thu hoạt động dịch vụ

Số dư

Số dư/ Tổng thu nhập

31/01/13 3,092,233 28/02/13 1,119,786 31/03/13 1,493,851 30/04/13 2,156,590

1,594,142 666,620 863,783 1,296,619

6,865 1,389 2,079 5,387

51.55% 59.53% 57.82% 60.12%

0.22% 0.12% 0.14% 0.25%

Nguồn: Tổng hợp cân đối kế toán GL024 của VAB

Bảng 2.3 cho thấy doanh thu từ hoạt động cho vay luôn chiếm gần 60% tổng doanh

thu trong khi hoạt động dịch vụ chỉ mang lại tỷ lệ rất nhỏ trong cơ cấu doanh thu.

Điều đó đặt ra thách thức cho VAB trong quá trình hội nhập với sự phát triển và hòa

nhập với hệ thống ngân hàng hiện đại.

2.1.2 Cơ cấu tổ chức của VAB

VAB là doanh nghiệp theo mô hình công ty cổ phần nên về cơ bản các yếu tố đặc

trưng đều thể hiện rõ qua cơ cấu tổ chức. Cũng như nhiều NHTM khác trong nỗ lực

cải cách thể chế hoạt động để phát triển tốt hơn, VAB cũng đang dần chuyển sang

cơ cấu quản lý ngành dọc thay cho quản lý chiều ngang như hiện tại. Theo đó, các

bộ phận kinh doanh tại các CN được tập trung quản lý tại các Phòng – Ban chính

của Hội sở, còn các CN trở thành các Đơn vị kinh doanh thay cho việc quản lý hành

chính như trước đây. Cải cách này hy vọng mang lại cho VAB sự khởi sắc bằng

cách tiết kiệm chi phí quản lý (giảm bớt các khâu trung gian) và chuyên môn hóa

cao trong hoạt động nghiệp vụ.

Nguồn: Báo cáo tài chính 2012 của VAB

2.1.3 Định hướng phát triển của VAB trong thời gian tới

+ Tăng vốn điều lệ lên 3,500 tỷ đồng, tổng tài sản lên 30,500 tỷ đồng để gia nhập

vào nhóm các NHTM có quy mô trung bình.

+ Lựa chọn và tìm kiếm cổ đông chiến lược có thương hiệu, năng lực và kinh

nghiệm về quản trị điều hành để hỗ trợ cho VAB xây dựng và phát triển thành

NHTM đa năng.

+ Tái cấu trúc song song với hoạt động kinh doanh: kiện toàn bộ máy hoạt động;

nâng cấp Core Banking; giải quyết nợ xấu triệt để và nâng tầm thương hiệu VAB

+ Hướng tới phân khúc KH là doanh nghiệp nhỏ và vừa nhằm gia tăng thị phần,

phát triển theo hướng NHTM bán lẻ đa năng và có dịch vụ tốt trên thị trường. Đẩy

mạnh hoạt động kinh doanh vàng miếng, mua bán ngoại tệ, bảo lãnh…nhằm tăng

nguồn thu cho VAB.

+ Nâng tổng số điểm giao dịch lên thành 90 điểm khi được NHNN cấp phép làm

tăng hình ảnh thương hiệu VAB tại các khu vực miền Bắc, Trung, Đông Nam Bộ và

Đồng bằng sông Cửu Long.

2.2 Đo lường tổn thất danh mục cho vay tại VAB theo mô hình Creditmetrics

2.2.1 Tình hình chung

Đến 30/04/2013, dư nợ toàn hệ thống đạt 10,670 tỷ đồng, chiếm 53% tổng tài sản;

trích lập dự phòng rủi ro 149 tỷ đồng, chiếm 1.4% tổng dư nợ

Bảng 2.4

Cơ cấu danh mục cho vay của VAB tại thời điểm 30/04/2013

Đơn vị tính: tỷ đồng

KHOẢN MỤC

DƯ NỢ

NỢ XẤU NỢ XẤU/ DƯ NỢ

658 405 117 136 658 185 38 132 41

6.17% 9.26% 2.46% 8.75% 6.17% 3.94% 3.49% 5.99% 8.64%

1. DMCV THEO THỜI HẠN Cho vay ngắn hạn Cho vay trung hạn Cho vay dài hạn 2. DMCV THEO NGÀNH KINH TỀ Cho vay Bất động sản Công nghiệp chế biến chế tạo Dịch vụ Nông lâm nghiệp, thủy sản

TỶ TRỌNG 100.00% 41.00% 44.42% 14.59% 100.00% 43.92% 10.20% 20.63% 4.40%

10,670 4,374 4,739 1,556 10,670 4,687 1,088 2,201 470

KHOẢN MỤC

DƯ NỢ

NỢ XẤU NỢ XẤU/ DƯ NỢ

21 113 51 511 111 1,416 10,670 5,822 791 1,268 1,127 1,662 10,670 3,586 7,084 225 2,843 2 3,564 7 443 10,670 8,400 523 1,746 10,670 9,656 356 106 235 318

TỶ TRỌNG 0.20% 1.06% 0.48% 4.79% 1.04% 13.27% 100.00% 54.56% 7.42% 11.88% 10.56% 15.58% 100.00% 33.61% 66.39% 2.11% 26.65% 0.01% 33.40% 0.07% 4.15% 100.00% 78.73% 4.91% 16.37% 100.00% 90.49% 3.34% 0.99% 2.20% 2.98%

Thông tin truyền thông Khai khoáng Hoạt động chuyên môn khoa học Sản xuất sản phẩm tại hộ gia đình Sản xuất phân phối điện điều hòa Các ngành khác 3. DMCV THEO KHU VỰC ĐỊA LÝ TPHCM Các tỉnh Đông Nam Bộ Các tỉnh Tây Nam Bộ Các tỉnh miền Trung & Tây Nguyên Hà Nội 4. DMCV THEO CHỦ THỂ VAY Cá nhân Doanh nghiệp. Trong đó: Công ty cổ phần vốn Nhà nước Công ty cổ phần tư nhân Công ty TNHH vốn Nhà nước Công ty TNHH vốn tư nhân HTX và Liên hiệp HTX Doanh nghiệp tư nhân 5. DMCV THEO LOẠI TIỀN TỆ Đồng Việt Nam Ngoại tệ (100% USD) Vàng (Dư nợ chưa tất toán) 6. DMCV THEO NHÓM NỢ Nợ nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) Nợ nhóm 2 (Nợ cần chú ý) Nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) Nợ nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) Nợ nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn)

- 1 135 4 123 658 322 51 58 41 185 658 351 307 - 66 - 195 - 45 658 379 1 278

3.53% 0.00% 1.45% 26.41% 3.15% 8.69% 6.17% 5.54% 6.46% 4.57% 3.65% 11.16% 6.17% 9.80% 4.33% 0.00% 2.32% 0.00% 5.49% 0.00% 10.19% 6.17% 4.52% 0.13% 15.92%

Nguồn: Tổng hợp báo cáo A99 trên phân hệ Báo cáo Flexcube của VAB

+ Danh mục cho vay theo thời hạn: cho vay ngắn hạn và trung hạn chiếm tỷ trọng

lớn với hơn 85% toàn danh mục. Điều đáng chú ý là cho vay ngắn hạn chiếm 41%

tổng số tiền cho vay trong khi huy động ngắn hạn chiếm tới gần 78%, điều đó gây

nên sự mất cân đối trong kỳ hạn cho vay và huy động khi mà tình trạng nguồn vốn

ngắn hạn được sử dụng cho mục đích vay dài hạn diễn ra trong thời gian dài. Có

những thời điểm tháng 12/2012; tháng 02/2013 VAB phải huy động ngắn hạn

(thường là 7 ngày, 14 ngày) từ các tổ chức Tín dụng lần lượt trên 500 và 425 tỷ

đồng để bù đắp lại sự thiếu hụt thanh khoản do các khoản huy động ngắn hạn đến

hạn thanh toán còn các khoản cho vay chưa đáo hạn đúng thời điểm. Việc cân đối

chưa hợp lý dẫn tới kết quả lợi nhuận bị giảm sút (nguyên nhân là vì tại các thời

điểm này, lãi suất liên ngân hàng cao hơn lãi suất huy động cùng kỳ hạn bình quân

1.5%) Như vậy, rủi ro thanh khoản là điểm bất ổn cần được nhìn nhận như một thực

tế đã tồn tại ở VAB nhiều năm qua.

+ Danh mục cho vay theo ngành kinh tế: tập trung nhiều nhất vào cho vay bất động

sản (bao gồm cho vay kinh doanh, chuyển nhượng bất động sản và các hoạt động

cho vay xây dựng) với dư nợ chiếm gần 44% tổng danh mục. Hiện nay, bất động

sản là ngành chịu rủi ro cao và VAB cũng có vấn đề chung như các NHTM khác là

còn tồn tại dư nợ lớn của những khoản cho vay trong quá khứ để lại. Bằng chứng là

nợ xấu (Nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5) của ngành bất động sản là 185 tỷ đồng, chiếm

3.94% dư nợ của ngành này và chiếm 28.04% nợ xấu của VAB. Các ngành khác có

dư nợ nhiều bao gồm dịch vụ (20.6%), công nghiệp chế biến chế tạo (10.2%) và sản

xuất sản phẩm tại hộ gia đình (4.79%).

Trong thời gian sắp tới, định hướng chiến lược của VAB thực hiện theo Quyết định

nội bộ số 14/QĐ-TGĐ/13 ngày 22/01/2013 là “tăng cường tiếp cận KH các ngành

dịch vụ, công nghiệp chế biến chế tạo và sản xuất hộ gia đình nhằm tận dụng lượng

KH có giao dịch tài khoản và tín dụng tại VAB trong nhiều năm qua” và “…tập

trung giải quyết các khoản nợ cho vay ngành bất động sản, các khoản giải ngân

mới phải chuyển về Phòng quản lý tín dụng tại Hội sở thẩm định trước khi trình

Phó Tổng giám đốc phụ trách tín dụng phê duyệt theo thẩm quyền quyết định…”.

Như vậy, thực trạng cho vay hiện nay của VAB là tiềm ẩn nguy cơ hoàn trả của KH

tại ngành bất động sản trong khi các ngành khác chưa được khai thác triệt để theo

lợi thế có sẵn, gây nên tình trạng vừa thừa, vừa thiếu, ảnh hưởng tới tính phát triển

bền vững của hoạt động cho vay.

+ Danh mục cho vay theo khu vực địa lý: khu vực TPHCM và các tỉnh phía Nam đã

chiếm gần 74% tổng dư nợ toàn hệ thống VAB, trong khi đó 02 khu vực còn lại là

Miền Trung - Tây Nguyên và khu vực Hà Nội chia sẻ với nhau 26% tổng dư nợ.

Trong khu vực TPHCM, Đơn vị hoạt động cho vay mạnh nhất là Sở Giao dịch (dư

nợ 3,387 tỷ đồng), trong khi đó Chi nhánh Đà Nẵng (là địa bàn của Ngân hàng

Nông thôn Đà Nẵng – tiền thân của VAB) chỉ có dư nợ 377 tỷ đồng 3.53% dư nợ

toàn hệ thống. Điều đó cho thấy, hoạt động cho vay của VAB chủ yếu diễn ra tại

TPHCM nơi đặt trụ sở chính, các khu vực khác có tiềm năng phát triển, mở rộng

đặc biệt là các tỉnh lân cận Hà Nội.

+ Danh mục cho vay theo chủ thể đi vay: cho vay doanh nghiệp chiếm 2/3 tổng dư

nợ, trong đó tập trung chủ yếu ở các thành phần công ty cổ phần và trách nhiệm hữu

hạn (vốn tư nhân) với gần 60% tổng dư nợ, trong đó, một lần nữa, vẫn tập trung vào

các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực bất động sản với dư nợ gần 3,358 tỷ

đồng. Khu vực doanh nghiệp tư nhân chỉ chiếm tỷ trọng tương đối nhỏ với 4.15%

tổng dư nợ. Cho vay KH cá nhân có số lượng 4,601 KH với gần 3,568 tỷ đồng,

chiếm 1/3 tổng dư nợ. Mảng cho vay các doanh nghiệp có vốn Nhà nước chỉ dừng

lại ở 04 doanh nghiệp là Công ty đầu tư xây dựng đô thị Việt Nam (CN Hà Nội);

Tổng công ty Hàng hải Việt Nam - Vinalines; Công ty vận tải biển Hải Âu (Sở Giao

dịch) và Công ty TNHH Hưng Phước (CN Chợ Lớn) với dư nợ 225 tỷ đồng là quá

ít so với số lượng doanh nghiệp Nhà nước trên địa bàn cả nước. Điều đó cho thấy

rõ phân khúc KH của VAB chỉ tập trung vào KH cá nhân và các doanh nghiệp tư

nhân, còn phân khúc KH là các công ty/ tổng công ty Nhà nước vẫn chưa có điều

kiện khai thác triệt để.

+ Danh mục cho vay theo loại tiền tệ: cho vay bằng đồng Việt Nam vẫn là chủ yếu,

chiếm gần 79% tổng dư nợ; cho vay bằng ngoại tệ (100% là USD) chiếm 4.91%

toàn bộ dành cho các doanh nghiệp có hoạt động xuất nhập khẩu, trong đó khoản

cho vay lớn nhất thuộc về Công ty TNHH Vàng Phước Sơn (5 triệu USD tại CN

Quảng Nam). Đáng chú ý là các khoản cho vay còn dư nợ bằng vàng vẫn chưa tất

toán được theo quy định của cơ quan quản lý lên tới hơn 1,746 tỷ đồng (16,37%

tổng dư nợ). Không giải ngân mới, đồng thời thu hồi các khoản nợ đến hạn và trích

lập dự phòng các khoản nợ xấu bằng vàng (ước tính hơn 277 tỷ đồng) là ưu tiên

hàng đầu và là thách thức không hề nhỏ của VAB đến thời điểm cuối tháng 06/2013

theo quy định.

2.2.2 Chất lượng các khoản cho vay

Cũng như các NHTM khác gặp khó khăn trong giai đoạn này, VAB cũng đang phải

đối diện với vấn đề phải giải quyết các món nợ xấu. Đến thời điểm 30/04/2013,

tổng dư nợ xấu tại VAB là 658 tỷ đồng, chiếm 6.17% tổng dư nợ. Trong đó, một số

CN có phát sinh nợ xấu cao như Hà Nội (182 tỷ); Sở Giao dịch (86 tỷ); Chợ Lớn

(48 tỷ) và Đồng Nai (45 tỷ). Nếu chỉ tính riêng nợ nhóm 5 (có khả năng mất vốn),

dư nợ đã là 317 tỷ đồng gấp đôi lợi nhuận sau thuế cả năm 2012, đó là chưa kể các

nhóm nợ 03 và 04 có thể chuyển thành nhóm 05 một khi tình hình các doanh nghiệp

ngày càng kinh doanh thua lỗ. Kể từ cuối quý I/2013, nợ xấu bắt đầu gia tăng nhanh

chóng (tăng gần gấp đôi) so với cuối tháng 02/2013, và tiếp tục giữ ở mức cao. Đi

đôi với nó là khoản trích lập dự phòng xử lý cũng khá cao, bình quân 04 tháng đầu

năm, cứ 100 đồng cho vay ra thì VAB phải trích lập dự phòng 1.75 đồng (khoản

trích lập này sau khi đã trừ đi giá trị TSBĐ ở mỗi khoản vay)

Bảng 2.5

Tổng hợp nợ xấu 04 tháng đầu năm 2013

Đơn vị tính: triệu đồng

Nợ xấu

Trích lập dự phòng

Thời điểm 31/01/13 28/02/13 31/03/13 30/04/13

Tổng dư nợ 10,883,115 603,018 334,754 10,721,455 669,521 10,647,360 10,669,750 658,073

Tỷ lệ nợ xấu 5.54% 3.12% 6.29% 6.17%

210,698 196,640 196,640 149,092

Nguồn: Tổng hợp cân đối kế toán GL024 của VAB

Bảng 2.5 cho thấy tình hình nợ xấu của VAB: tập trung chủ yếu ở các khoản cho

vay ngắn hạn; các ngành có nợ xấu nhiều là bất động sản, dịch vụ; khu vực phân bố

nợ xấu nhiều trong hệ thống VAB là TPHCM và Hà Nội (02 khu vực cho vay nhiều

nhất). Một thực trạng đáng ngại khác là nợ xấu của các khoản cho vay bằng vàng

đang ở mức rất cao (278 tỷ đồng), điều này sẽ làm cho khả năng đóng trạng thái cho

vay vàng tại VAB còn kéo dài và tiềm ẩn rủi ro mất vốn khi mà riêng nợ nhóm 05

đã gần 116 tỷ đồng.

 Nguyên nhân làm chất lượng các khoản cho vay giảm sút

+ Tình hình kinh tế khó khăn làm suy yếu khả năng trả nợ của KH. Nếu tính bình

quân các năm 2010 và 2011, tỷ lệ nợ xấu tại VAB duy trì ổn định lần lượt là 3.47%

và 3.52% thì sang năm 2013, chỉ 04 tháng đầu năm nợ xấu đã vượt 6% trên nền

chung là sự sa sút trong mức độ đóng lãi của các KH. Một số KH khi mới đặt quan

hệ cho vay, thực hiện rất tốt khả năng trả nợ nhưng qua giai đoạn khó khăn này, bộc

lộ nhiều hạn chế và tình trạng nợ đọng là khá phổ biến trên toàn danh mục cho vay

của VAB.

+ Lãi suất của VAB vẫn còn cao so với mặt bằng lãi suất chung. Bình quân, lãi suất

cho vay ở các hợp đồng còn dư nợ bằng đồng Việt Nam là 18.96%; ngoại tệ là 7.5%

và Vàng là 6.5%. Mức lãi suất cao này khiến việc trả lãi thật sự là gánh nặng rất lớn

cho KH

Tóm lại: Là một NHTM thuộc quy mô nhỏ, VAB đã và đang gặp phải những thách

thức hết sức to lớn về tất cả các mặt hoạt động và đặc biệt là nghiệp vụ cho vay.

Điều đó thể hiện ở quy mô cho vay còn nhỏ; lãi suất cho vay còn cao cộng với tình

hình khó khăn chung của nền kinh tế hiện nay làm cho nợ xấu tăng cao trong 04

tháng đầu năm 2013, gây xói mòn bảng cân đối kế toán của VAB do các khoản nợ

nhóm 05 xuất hiện nhiều và trích lập dự phòng xử lý rủi ro lớn. Tất cả tạo nên

những khó khăn thực sự trong hoạt động cho vay tại VAB. Vấn đề đặt ra tiếp theo

là VAB sẽ dự báo và dùng nguồn lực của mình như thế nào cho tối ưu và hiệu quả

nhất để đối phó với rủi ro suy giảm danh mục cho vay khi các khoản vay có thể còn

diễn biến xấu hơn trong tương lai.

2.3 Đo lường tổn thất danh mục cho vay tại VAB

 Bước 1: Lựa chọn danh mục cho vay

Như đã phân tích về thực trạng hoạt động cho vay của VAB ở trên, hiện tại VAB

đang đối diện với rủi ro rủi ro tập trung ở việc thu hồi vốn của các ngành bất động

sản; buôn bán/ sửa chữa ôtô, xe máy, các loại động cơ; công nghiệp chế biến chế

tạo; dịch vụ khi mà dư nợ của các ngành này lớn nhất và nợ xấu lần lượt là 185 tỷ;

154 tỷ; 38 tỷ và 132 tỷ đồng. Do đó, để lượng hóa được rủi ro danh mục cho vay

của VAB, tác giả chọn phân tích danh mục theo ngành kinh tế, nhằm làm sáng tỏ

vấn đề cần nghiên cứu là tại thời điểm 31/10/2013, VAB nên trích lập dự phòng rủi

ro cho cả danh mục bao nhiêu là hợp lý.

 Bước 2: Chọn mẫu và thu thập thông tin của các khoản vay

 Tiêu chí mẫu

Thu thập mẫu: chọn mỗi ngành kinh tế 35 KH có dư nợ lớn nhất. Trong đó phân

thành 05 ngành chính: Bất động sản; Dịch vụ; Bán buôn bán lẻ; Công nghiệp chế

biến chế tạo; Các ngành khác. Các thông tin chính cần thu thập bao gồm: tên KH,

thời hạn khoản vay; lãi suất cho vay; dư nợ và hạng tín dụng tại thời điểm

30/04/2013.

 Hạng tín dụng

Thực hiện theo hướng dẫn tại công văn 3638/TB-VAB/08 ngày 09/12/2008 và công

văn 141/QĐ-TGĐ/09 ngày 19/02/2009 về Chính sách Khách hàng của VAB. Theo

đó, có 10 hạng tín dụng lần lượt theo thứ tự rủi ro tăng dần với tiêu chí hạng như

KH Doanh nghiệp

Hạng AAA Tình hình tài chính lành mạnh

Kinh doanh có hiệu quả cao Triển vọng phát triển lâu dài bền vững Khả năng trả nợ đặc biệt tốt Có uy tín trong quan hệ với VAB

AA Tình hình tài chính mạnh

Kinh doanh hiệu quả Năng lực quản trị tốt. Tình hình tài chính lành mạnh nhưng có một số hạn chế Triển vọng phát triển nhưng có thể bị ảnh hưởng bởi môi trường kinh doanh BBB Tình hình tài chính có một số hạn chế Hiệu quả kinh doanh khá nhưng có thể bị môi trường tác động.

KH Cá nhân Thu nhập cao, ổn định Địa vị xã hội tốt/ Có nhiều kinh nghiệm trong quản lý. Khả năng trả nợ rất tốt. Có uy tín trong quan hệ với VAB Tài chính tốt, thu nhập cao Có kinh nghiệm quản lý Khả năng trả nợ tốt Thu nhập tương đối tốt Có uy tín trong quan hệ với VAB và các TCTD Khả năng trả nợ tương đối tốt Thu nhập trung bình khá Có khả năng vài lần trễ hạn nợ Bảo đảm khả năng trả nợ trong

ngắn hạn

Có khả năng hoàn trả đầy đủ các khoản nợ

BB Tình hình tài chính có nguy cơ tiềm

Thu nhập trung bình Có ít kinh nghiệm quản lý, điều hành Có khả năng trả nợ nhưng dễ bị ảnh hưởng bởi các biến động.

ẩn Hiệu quả kinh doanh trung bình khá, dễ bị tác động bởi môi trường kinh doanh Có khả năng trả nợ đúng hạn Tình hình tài chính trung bình, có nhiều nguy cơ tiềm ẩn, dòng tiển dễ bị biến động Hiện tại vẫn có khả năng hoàn trả nợ

Thu nhập trung bình thấp Đã vài lần trả nợ trễ hạn Mất khả năng trả nợ nếu có biến động Tình hình tài chính, thu nhập kém Khả năng trả nợ không bảo đảm

CCC Tình hình tài chính trung bình yếu, đang vật lộn để duy trì hoạt động Hiệu quả kinh doanh thấp, nhiều biến động Có thể mất một phần vốn

CC Tình hình tài chính yếu, đã phát sinh

nợ quá hạn Hiệu quả kinh doanh thấp, có thua lỗ Có khả năng mất vốn Tình hình tài chính rất yếu kém, đã có nợ quá hạn Không có khả năng trả nợ đầy đủ Thua lỗ kéo dài Mất khả năng trả nợ

Tình hình tài chính, thu nhập kém Khả năng trả nợ không bảo đảm, có khả năng mất một phần vốn Tình hình tài chính, thu nhập kém Đã có nợ quá hạn Không có khả năng trả nợ đầy đủ Không có nguồn thu nhập để trả nợ

 Thời hạn của các khoản vay

Thời điểm bắt đầu của khoản vay phải sau ngày 09/12/2008 (là thời điểm chính thức

bắt đầu áp dụng hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ tại VAB theo công

văn số 3638/TB-VAB/08). Hiện tại, VAB định kỳ đánh giá lại điểm xếp hạng tín

dụng của KH vào các thời điểm 31/03 và 31/10 hàng năm nên trong 01 năm sẽ có ít

nhất 02 hạng tín dụng cho mỗi KH.

Đối với các KH có nhiều hợp đồng tín dụng: hạng tín dụng của KH chỉ có một

nhưng nếu thời hạn khoản vay khác nhau thì vẫn được thống kê riêng như là những

khoản vay của các KH khác nhau (do giá trị chiết khấu nhận được từ khoản vay phụ

thuộc vào thời hạn của khoản vay)

Bảng 2.6 Kết quả chọn mẫu từ danh mục cho vay theo ngành nghề tại VAB

Đơn vị tính: triệu đồng

Dư nợ

STT

Ngành

Tổng thể

Tỷ lệ Mẫu/ Tổng thể

1 2

Bất động sản Công nghiệp chế biến chế tạo

Mẫu (178 khoản vay) 3,520,944 641,270

4,686,650 1,088,457

75.13% 58.92%

3 Dịch vụ

967,067

2,201,159

43.93%

237,082

1,375,409

17.24%

Bán buôn, bán lẻ, sửa chữa xe cơ giới Các ngành khác

345,661

1,318,072

26.22%

Tổng

5,712,026

10,669,750

53.53%

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo A99 tại thời điểm 30/04/2013

Các số liệu về tên KH, thời hạn các khoản vay, dư nợ tại thời điểm 30/04/2013, lãi

suất mỗi khoản vay, hạng tín dụng của KH tại các thời điểm chấm điểm trong mẫu

được thống kê chi tiết ở phụ lục 01.

 Bước 3: Xây dựng Ma trận chuyển hạng tín dụng của danh mục cho vay

theo ngành nghề tại VAB

Đối chiếu với bảng kết quả thu thập được từ mẫu, tiếp tục chọn 93/178 khoản cho

vay trong mẫu (thuộc toàn bộ danh mục cho vay theo ngành nghề) có hạng tín dụng

biến động trải dài qua các giai đoạn từ 31/03/2011 đến 31/03/2013 làm căn cứ xây

dựng Ma trận chuyển hạng. Kết quả thu được như sau

Bảng 2.7

Số lượng KH ứng với các hạng tín dụng trong Ma trận chuyển hạng

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D Tổng

31/03/11 31/10/11 31/03/12 31/10/12 31/03/13 0 16 40 5 3 4 4 7 7 7 93

0 11 43 4 6 1 3 4 9 12 93

1 25 39 9 3 1 6 1 3 5 93

2 15 38 7 5 4 7 3 5 7 93

0 14 37 1 5 4 4 6 7 15 93

Nguồn: Thống kê của tác giả từ dữ liệu của VAB

Kết quả chi tiết về 93 khoản cho vay, xin xem phụ lục 02.

Dựa vào thống kê số lượng hạng tín dụng tại mỗi cặp giai đoạn, tiến hành tính xác

suất chuyển hạng tín dụng qua từng cặp giai đoạn đó. Trong đó, hạng tín dụng của

năm trước được trình bày ở cột, hạng năm sau ở hàng trong bảng.

 Giai đoạn từ 31/03/2011 đến 31/10/2011

Bảng 2.8

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/03/2011 đến 31/10/2011

31/10/11

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D Tổng

31/03/11

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D Tổng

1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2

0 0 12 8 21 7 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 38

0 2 4 1 0 0 0 0 0 0 7

0 1 2 2 3 0 0 0 0 0 8

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1

0 1 1 0 0 0 5 0 0 0 7

0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 3

0 0 0 1 0 1 0 0 3 0 5

0 0 2 0 0 0 0 0 0 5 7

1 25 39 9 3 1 6 1 3 5 93

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của VAB

Diễn giải số liệu:

Hạng AAA: Tại thời điểm 31/03/2011, có 1 khoản vay đạt hạng AAA (DNTN Kinh

doanh vàng Kim Phước Lộc Thọ). Tới thời điểm 31/10/2011, khoản vay này vẫn

giữ nguyên hạng AAA, suy ra xác suất giữ hạng AAA giữa 02 thời điểm này đạt

100%.

Hạng AA: Tại thời điểm 31/03/2011, có 25 khoản vay đạt hạng AA. Tới thời điểm

31/10/2011, có 01 khoản vay tăng lên hạng AAA (xác suất chuyển hạng là 1/25,

tương đương 4%), có 08 khoản vay giữ nguyên hạng AA (xác suất giữ hạng là 8/25,

tương đương 32%), có 12 khoản vay xuống hạng A (xác suất chuyển hạng là 12/25,

tương đương 48%), có 02 khoản vay chuyển hạng BBB (xác suất chuyển hạng 2/25,

tương đương 8%), hạng BB và CCC đều có 1 khoản vay từ hạng AA chuyển xuống

(xác suất cùng bằng 1/25, tương đương 4%).

Hạng CCC: Tại thời điểm 31/03/2011, có 06 khoản vay đạt hạng CCC. Tới thời

điểm 31/10/2011, có 05 khoản vay giữ nguyên hạng CCC (xác suất giữ hạng là 5/6,

tương đương 83.33%), có 01 khoản vay xuống hạng CC (xác suất chuyển hạng là

1/6, tương đương 16.67%).

Các quá trình chuyển hạng khác diễn đạt tương tự.

Từ kết quả trên, suy ra xác suất chuyển hạng tín dụng trong giai đoạn này như sau

Bảng 2.9

Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/03/2011 đến 31/10/2011

Đơn vị tính: %

AAA AA - - 100 4.00 32.00 48.00

CC - - 2.56

CCC BBB BB - - - - 4.00 4.00 - 8.00 2.56 5.13 2.56 - 17.95 53.85 10.26 - 11.11 - - - - - - - - 100 - - - - - - 83.33 16.67 - - - - - - 100 - - - - - - - - -

- 55.56 11.11 22.22 100 - - - - - - - - - - -

- - - - - -

- - - - - 5.13 - - - - - - 100

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bảng 2.8

 Giai đoạn từ 31/10/2011 đến 31/03/2012

Bảng 2.10

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/10/2011 đến 31/03/2012

31/03/12

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D Tổng

31/10/12

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 1 4 10 11 23 3 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 1 3 1 0 0 0 0 0

0 0 0 0 1 1 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0 2 1 0 0

0 1 1 0 0 0 4 1 0 0

0 0 1 0 1 0 0 0 5 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 7

0 0 0 1 1 1 0 1 0 0

Tổng

16 40

2 15 38 7 5 4 7 3 5 7 93

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của VAB

Bảng 2.11 Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/10/2011 đến 31/03/2012

Đơn vị tính: %

AAA

AAA AA 50 -

BBB BB - -

CCC -

CC -

D -

- 26.67 66.67

6.67

- 28.95 60.53

2.63

2.63 2.63

BBB

- 42.86 42.86

- 14.29

- 25.00

CCC

- 14.29

- 28.57 57.14

- 33.33 33.33 33.33

100

- 100

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bảng 2.10

 Giai đoạn từ 31/03/2012 đến 31/10/2012

Bảng 2.12

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/03/2012 đến 31/10/2012

31/10/11

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D Tổng

31/03/11

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D

0 3 8 0 0 0 0 0 0 0

0 12 28 1 0 2 0 0 0 0

0 0 2 2 0 0 0 0 0 0

0 1 0 2 3 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

0 0 2 0 0 0 2 2 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1 6 0

0 0 0 0 0 1 0 3 1 7

0 16 40 5 3 4 4 7 7 7

0 0 0 0 0 0 2 1 0 0

Tổng

11 43

7 12

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của VAB

Bảng 2.13 Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/03/2012 đến 31/10/2012

Đơn vị tính: %

AAA AA

BBB BB B

CCC

AAA

- 5

- -

AA A

- 18.75 - 20.00

75 70

- 6.25 - 5

- -

BBB

- -

- 25

- -

BB B

- -

- 50

- 100 - -

- 25

CCC

- 14.29 28.57 14.29 42.86

- 85.71 14.29

100

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bảng 2.12

 Giai đoạn từ 31/10/2012 đến 31/03/2013

Bảng 2.14

Số lượng khoản vay chuyển hạng từ 31/10/2012 đến 31/03/2013

31/03/13

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D Tổng

31/10/12 AAA AA A

0 0 0

0 7 7

0 4 31

0 0 0

0 0 1

0 0 0

0 0 2

0 0 1

0 0 0

0 0 1

0 11 43

BBB

CCC

Tổng

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của VAB

Bảng 2.15 Xác suất chuyển hạng tín dụng từ 31/10/2012 đến 31/03/2013

Đơn vị tính: %

AAA AA

BBB BB

CCC CC

- - - 25

- - - - 50 100

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D

- - - - 63.64 36.36 - 16.28 72.09 - - 25 - 16.67 - - - - - - - - - - - - - - - -

- - 2.33 50 - 33.33 - - - - - - - - - -

- - - - 2.33 4.65 - - - - - - - 33.33 66.67 25 - 75 - - - -

- - - - 2.33 - - - - - - - - - - - - 77.78 22.22 100 - -

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bảng 2.14

Từ kết quả chuyển hạng tín dụng của 04 giai đoạn trên, lấy bình quân xác suất

chuyển hạng để được Ma trận chuyển hạng tín dụng của toàn danh mục

Bảng 2.16 Ma trận chuyển hạng tín dụng toàn danh mục

Đơn vị tính: %

B

A

C

D

- - 0.66 2.78 5 25 -

CCC CC - - 1.67 1 3.13 2.46 - - - - - - - 48.81 47.62 8.33 18.15 59.23

AAA AA 25 25 50 1 35.26 56.51 - 20.79 64.12 - - - - - - -

BBB BB - - 2.56 2 1.86 4.47 - 35.85 29.74 28.06 - - - - - -

- - 0.64 3.57 5 63.33 17.50 6.25 37.50 - 3.57 - - - - - - -

9.17 25 - - - -

- -

- - 1.86 - - 6.25 - 3.57 10.71 9.13 100

- 90.87 - -

AAA AA A BBB BB B CCC CC C D

Nguồn: Tính toán của tác giả từ các bảng xác suất chuyển hạng

Từ kết quả trên có thể thấy, với 1 khoản vay có hạng AAA thì xác suất khoản vay

giữ được hạng đạt 50%, chuyển xuống hạng AA và A cùng bằng 25%. Tương tự

như vậy, hạng A có xác suất giữ hạng cao nhất là 64.12%, chuyển lên hạng cao hơn

AA là 20.79%, chuyển xuống hạng thấp hơn phân phối đều ở tất cả các hạng tín

dụng từ 4.47% đến 0.64%. Ở chiều ngược lại, nếu 01 khoản vay đã xếp hạng D ở

thời điểm trước thì chắc chắn sẽ không chuyển hạng khác ở các thời điểm sau. Mỗi

khoản vay có hạng từ AA tới CC có sự phân bố rộng khả năng chuyển tới tất cả các

hạng còn lại.

 Bước 4: Tính giá trị của khoản vay tương ứng với hạng tín nhiệm khác

nhau tại thời điểm 31/10/2013

Với công thức tính V (xin xem lại công thức 1.1), các yếu tố đầu vào cần thiết được

thống kê lại như trong bảng 2.17.

Lưu ý rằng: trong luận văn, tác giả chọn khoảng thời gian 06 tháng để tính toán

VaR nên lãi suất phi rủi ro (lãi suất trái phiếu Chính phủ) cũng phải lấy lãi suất

cùng kỳ hạn 06 tháng.

Bảng 2.17

Suất chiết khấu ứng với từng hạng tín dụng

Hạng

PD

LGD

s = PD * LGD

AAA

0.15%

0.000075

LS trái phiếu 06 tháng (i) 0.0824

Suất chiết khấu (1+s+i) 1.082475

AA A

0.30% 0.60%

10% 20%

0.000300 0.001200

0.0824 0.0824

1.082700 1.083600

BBB

1.10%

30%

0.003300

0.0824

1.085700

40%

0.008000

0.0824

1.090400

50%

0.015000

0.0824

1.097400

CCC

60%

0.030000

0.0824

1.112400

8% 15%

CC C

70% 80%

0.056000 0.120000

0.0824 0.0824

1.138400 1.202400

100%

1.000000

0.0824

2.082400

Nguồn: Tổng hợp dữ liệu từ bảng 1.1 và 1.2

Hiện tại, hệ thống xếp hạng tín dụng của VAB chưa có phần đánh giá PD và LGD

nên trong luận văn, tác giả lấy chuẩn của NHTMCP Á Châu với các giá trị tương

ứng (xin xem lại bảng 1.2 và bảng 1.3).

Lãi suất trái phiếu chính phủ 06 tháng là 0.0824 được lấy từ kết quả đấu thầu trái

phiếu ngày 22/11/2012 tại Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.

Cách tính toán chi tiết được trình bày như sau:

Khoản vay của DNTN Kinh doanh vàng Phước Lộc Thọ có thời hạn 04 năm từ

15/08/2010 đến 15/08/2014, dư nợ hiện tại là 19,320trđ, lãi suất 9%/06 tháng, hạng

tín dụng tại thời điểm 30/04/2013 là A.

Tại các thời điểm 31/10/2013, 30/04/2014, KH sẽ trả lãi:

19,320trđ*9% = 1,738.8trđ

Từ thời điểm 30/04/2014 đến lúc đáo hạn, KH trả lãi:

19,320trđ * 107 (ngày) * 9%/180 = 1,033.62trđ

Lần lượt tính giá trị khoản vay này tại thời điểm 31/10/2013 với các hạng tín dụng

từ AAA đến D.

+ Với hạng AAA, suất chiết khấu là 1.08247 (xem Bảng 2.17). Giá trị khoản vay là:

VAAA = 1,738.8 + + = 20,715.36trđ

+ Với các hạng khác, tính tương tự, chỉ thay đổi suất chiết khấu.

Tổng hợp các kết quả tính toán, ta được:

Bảng 2.18 Giá trị khoản vay của DNTN kinh doanh vàng Phước Lộc Thọ

Đơn vị tính: triệu đồng

Hạng

Giá trị

AAA

20,715.3

20,707.8

20,677.6

BBB

20,607.5

20,452.1

20,224.2

CCC

19,750.1

18,971.7

17,262.9

7,267.4

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của VAB

Nhận xét: Tại thời điểm 31/10/2013, với dư nợ 19,320trđ, khoản vay sẽ có các giá

trị tương ứng với các hạng tín dụng như bảng trên. Giữa các hạng, giá trị chênh lệch

không nhiều (do suất chiết khấu giữa các hạng chênh lệch không lớn). Tuy nhiên,

nếu khoản vay chuyển sang hạng D thì giá trị thị trường của nó giảm gần 2/3 giá trị

và thị trường định giá khoản vay chỉ còn 7.2 tỷ đồng.

Đối với các khoản vay đáo hạn vào ngày 31/10/2013 như của Công ty TNHH ôtô

Cang Kim Long; công ty TNHH Khải Duyên; CTY CP TM DV xây dựng Thiên

Tân…, giá trị của các khoản vay này không phụ thuộc vào suất chiết khấu ứng với

từng hạng tín dụng nên giá trị của khoản vay là như nhau tại tất cả các hạng tín

dụng.

Tính tương tự với các khoản vay khác để ra được giá trị của từng khoản vay ứng với

từng hạng tín dụng. (Chi tiết xin xem phụ lục 03)

 Bước 5: Xác định giá trị kỳ vọng, độ lệch chuẩn của các khoản vay

Dựa vào công thức 1.3 và 1.4, tính toán lần lượt Giá trị kỳ vọng (trung bình) và độ

lệch chuẩn của từng khoản vay trong danh mục ứng với các xác suất chuyển hạng Pi

đã có được trong bảng 2.16

Bảng 2.19 Trung bình và độ lệch chuẩn của khoản vay DNTN Kinh doanh vàng

Phước Lộc Thọ

Hạng

Trung bình E(x)

Độ lệch chuẩn (∂)

Pi

Vi

AAA

0.00%

20,715.3

20.79%

20,707.8

64.12%

20,677.6

BBB

4.47%

20,607.5

1.86%

20,452.1

0.64%

20,224.2

CCC

2.46%

19,750.1

3.13%

18,971.7

0.66%

17,262.9

1.86%

7,267.4

E(x) =

20,325.1

1,848.9

Nguồn: Tính toán của tác giả từ việc tổng hợp bảng 2.16 và bảng 2.18

Lưu ý: vì hạng tín dụng của khoản vay này đang là A nên xác suất chuyển hạng (Pi)

cũng phải ứng với xác suất chuyển hạng từ hạng A tới các hạng khác trong Bảng

Ma trận chuyển hạng toàn danh mục cho vay tại bước 3 (bảng 2.16)

Như vậy, giá trị trung bình của khoản vay 19,320trđ là 20,325trđ. Nguyên nhân của

việc tăng giá trị kỳ vọng so với giá trị ban đầu là do triển vọng khoản vay giữ

nguyên hạng và tăng hạng là cao hơn (thể hiện ở giá trị xác suất các hạng AA, A) so

với khả năng khoản vay chuyển xuống hạng thấp hơn (từ BBB trở xuống). Điều đó

làm cho suất chiết khấu nhỏ hơn, qua đó là tăng giá trị của khoản vay cao hơn dư nợ

thực tế tại 30/04/2013.

Chi tiết tính toàn bộ danh mục, xin xem phụ lục 04

 Bước 6: Tính Giá trị lỗ dự kiến EL của danh mục

EL = Giá trị thị trường của khoản vay (Pmax) – Giá trị trung bình của khoản vay đó

Ví dụ: đối với khoản vay của DNTN Kinh doanh vàng Phước Lộc Thọ, vì hiện tại

KH đang được xếp hạng A, xác suất KH giữ được hạng A là cao nhất (64.12%) nên

giá trị thị trường của khoản vay sẽ ứng với giá trị VA = 20,677.6 trđ

EL = 20,677.6 – 20,325.1 = 352.5 trđ

Đây chính là giá trị mất đi do sự thay đổi hạng tín dụng của khoản vay.

Đối với các khoản vay đáo hạn vào ngày 31/10/2013, vì các giá trị tại các hạng tín

dụng là như nhau nên giá trị thị trường của khoản vay (ứng với hạng tín dụng có xác

suất cao nhất) bằng với giá trị trung bình của khoản vay. Do đó, EL = 0 (nghĩa là

các khoản vay đáo hạn vào đúng ngày 31/10/2013 sẽ không xảy ra giá trị tổn thất)

Tương tự với các khoản vay có hạng D, vì các khoản vay này có 100% xác suất

không chuyển hạng khác nên giá trị thị trường của khoản vay bằng với giá trị trung

bình của khoản vay đó. Do đó, EL = 0 (nghĩa là các khoản vay có hạng tín dụng

không đổi qua các thời điểm sẽ không phát sinh giá trị tổn thất do sự chuyển hạng

mang lại)

Từ kết quả của các khoản vay riêng biệt, tính được EL của cả danh mục như sau:

ELdanh mục =

= 81,270 triệu đồng

Chi tiết tính của toàn bộ danh mục, xin xem phụ lục 04

 Bước 7: Tính giá trị tổn thất không kỳ vọng UL của toàn danh mục

ULkhoản vay = z * ∂

Chọn độ tin cậy 95%

= 0.05

z = 1.65 (tra bảng phân phối chuẩn với

P(Z>z )= )

Với khoản vay của DNTN Kinh doanh vàng Phước Lộc Thọ, độ lệch chuẩn có được

là 1,848.9trđ

ULkhoản vay = 1.65 * 1,848.9 = 3,050.7 triệu đồng

Tính tương tự cho toàn bộ các khoản vay trong danh mục (xem phụ lục 04)

ULdanh mục = = 597,315 triệu đồng

Như vậy, lỗ dự kiến (EL) và tổn thất không kỳ vọng (UL) của toàn bộ danh mục

trong mẫu là: 81,270 + 597,315 = 678,585 triệu đồng.

 Bước 8: Tính tổn thất toàn danh mục cho vay của tổng thể

Xét cặp kiểm định

H0: p = p0

H1: p ≠ p0

Để chấp nhận H0

-z /2 < z < z /2 với z =

Với F = (EL+UL)mẫu / Dư nợ mẫu = = 11.88%

n = 178 (số lượng khoản vay trong mẫu chọn)

Chọn mức ý nghĩa

= 5%

z /2 = 1.96

Với cận phải: Nội suy được cặp p0 thỏa mãn điều kiện:

p0 = 0.0792

z = 1.95641 < z /2

p0 = 0.0791

z = 1.96248 > z /2

p0 ~ 0.0792 thỏa mãn z nhỏ nhất và z < z /2 (1)

Với cận trái: Nội suy được cặp p0 thỏa mãn điều kiện:

p0 = 0.1745

z = -1.95798 > -z /2

p0 = 0.1746

z = -1.96106 < -z /2

p0 ~ 0.1745 thỏa mãn z nhỏ nhất và z > -z /2 (2)

Từ (1) và (2)

0.0792 ≤ p0 ≤ 0.1745 thỏa mãn kiểm định H0 đúng

Về mặt ý nghĩa kinh tế, p0 càng nhỏ thì giá trị trích lập tổn thất càng nhỏ. Do đó,

chọn p0 = 0.0792

Từ đây suy ra:

Giá trị tổn thất (EL+VL) của tổng thể = p0 * Tổng dư nợ = 0.0792 * 10,669,750 =

845,044 triệu đồng.

Như vậy, tại thời điểm 31/10/2013 (sau 06 tháng), với độ tin cậy 95%, tổng giá trị

tổn thất tối đa của toàn bộ danh mục cho vay theo ngành nghề tại VAB là 845,044

triệu đồng (chiếm 7.92% tổng dư nợ của VAB). Đó là giá trị mất đi do sự thay đổi

hạng tín dụng của KH theo xác suất chuyển hạng của Ma trận mang lại.

Điều này dẫn đến một số gợi ý quan trọng cho nhà quản trị:

 Hiểu đúng bản chất giá trị tổn thất của danh mục cho vay

Thứ nhất, một KH có hạng tín dụng tốt ở hiện tại không có nghĩa là khoản vay của

KH đó không có tổn thất. Rõ ràng, sự suy giảm giá trị của khoản vay phụ thuộc rất

nhiều vào ma trận chuyển hạng được xây dựng tại VAB. Đơn cử như KH Công ty

trách nhiệm hữu hạn Sông Trà (KH số 37 trong phục lục 03), hạng tín dụng AA tại

thời điểm 30/04/2013 nhưng khoản vay vẫn tiềm ẩn rủi ro tổn thất lên tới 12.8 tỷ

đồng. Nguyên nhân là do trong bảng ma trận chuyển hạng được xây dựng tại VAB

(bảng 2.16) cho thấy hạng AA có xác suất chuyển xuống hạng A lên tới 56.51%,

qua đó, làm xuất hiện giá trị tổn thất của khoản vay đó.

Thứ hai, một khoản vay luôn tồn tại 02 loại tổn thất là lỗ dự kiến được (EL) và tổn

thất chưa biết trước (UL). UL sẽ dao động quanh giá trị độ lệch chuẩn của khoản

vay. Do đó, các quỹ trích lập dự phòng cụ thể cho EL là chưa đủ để bù đắp rủi ro

giảm giá trị, mà nhà quản trị phải tính tới việc bù đắp cả giá trị tổn thất không thể

lường trước UL. Đơn cử như KH Công ty trách nhiệm hữu hạn 01 thành viên Phú

An Thạnh (KH số 79, phụ lục 04) có dư nợ tại thời điểm 30/04/2013 là 463 tỷ đồng,

lớn nhất tại VAB. Lỗ dự kiến EL của khoản cho vay KH này là 1.22 tỷ đồng, chiếm

0.26% dư nợ nhưng tổn thất không kỳ vọng UL là 14.37 tỷ đồng, chiếm 3.1% dư

nợ. Nếu trong hoạt động thực tiễn, nhà quản trị VAB chỉ chú tâm đến EL thông qua

việc trích lập dự phòng đủ 1.22 tỷ đồng thì khi biến cố bất lợi xảy ra sẽ không có đủ

nguồn bù đắp cho tổn thất thật sự (EL + UL) là 15.59 tỷ đồng. Tương tự, xét trên

tổng thể toàn danh mục, tổn thất 845 tỷ đồng nêu trên cho biết VAB đang phải đối

mặt với sự suy giảm giá trị mà sự suy giảm này xuất phát từ nguyên nhân chính là

sự chuyển hạng tín dụng của KH mang lại.

Thứ ba, tổn thất toàn danh mục 845 tỷ đồng này không phải là con số bất biến mà

nó còn phụ thuộc vào độ tin cậy trong cách tính VaR. Nó sẽ thay đổi tùy thuộc vào

mức độ đánh giá rủi ro của nhà quản trị tại VAB. Đơn cử, nhà quản trị muốn tăng

độ tin cậy trong dự đoán thì giá trị tổn thất UL cũng tăng theo (xin xem lại bước 7,

mục 1.2.5) dẫn tới tổn thất toàn danh mục cũng tăng.

 Để ra kế hoạch ứng phó phù hợp với tổn thất

Tại thời điểm 31/10/2013, các khoản vay trong danh mục sẽ biến động với các giá

trị tương ứng với hạng tín dụng của nó nên ngay từ bây giờ, nhà quản trị tại VAB sẽ

có chiến lược lựa chọn phù hợp như:

Thứ nhất, có thể bán trên thị trường mua bán nợ giữa các tổ chức tín dụng với giá

bán hợp lý đối với các khoản vay có xác suất giảm giá trị lớn và khó cơ cấu. Lưu ý:

giá bán hợp lý có thể cao hơn hoặc thấp hơn giá trị thực của khoản vay. Giá trị thực

không phải là dư nợ hiện tại (giá trị sổ sách) của khoản vay mà là giá trị ứng với

hạng tín dụng mà khoản vay có xác suất chuyển đến nhiều nhất cộng với phần bù lỗ

dự kiến (EL) của chính khoản vay đó. Nếu nhà quản trị VAB có thể bán được cho

đối tác với giá cao hơn giá trị thực thì chính khoản vay đó lại mang đến một nguồn

lợi nhuận cho VAB, còn nếu ngược lại bán với giá thấp hơn giá trị thực thì đó là

cách giảm lỗ danh mục cho vay.

Thứ hai, với các khoản vay không có người mua hoặc nhà quản trị tại VAB không

muốn bán vì chờ đợi triển vọng tăng trưởng tốt hơn của nó thì ngay tại thời điểm

này, nên cân nhắc các nguồn huy động vốn cần thiết và có tính thanh khoản cao sao

cho có thể bù đắp được phần tổn thất 845 tỷ đồng khi biến cố tiêu cực xảy ra cho

danh mục. Mục đích của việc bù đắp này là để tránh biến động sụt giảm tạm thời

khoản mục tài sản trên bảng cân đối, giúp VAB ổn định tình hình tài chính.

Kết luận chương 2

Hoạt động nghiệp vụ nói chung và hoạt động cho vay nói riêng của VAB trong

những năm gần đây còn gặp nhiều khó khăn. Điều đó thể hiện trên nhiều mặt, từ lợi

nhuận đến doanh số các mảng nghiệp vụ đều giảm. Đặc biệt, doanh số cho vay

không mở rộng được trong 04 tháng đầu năm 2013. Cộng thêm vào đó, chất lượng

tín dụng cũng bị suy giảm càng làm tăng nguy cơ giảm giá trị danh mục cho vay tại

VAB. Theo mô hình Ma trận chuyển hạng tín dụng CreditMetrics, rủi ro danh mục

cho vay của VAB được lượng hóa đạt giá trị 845 tỷ đồng với độ tin cậy 95%.

Chưa có con số chính thức dự phòng rủi ro tín dụng phân loại theo QĐ 493 tại VAB

ở thời điểm 31/10/2013 nhưng dự đoán theo mô hình CreditMetrics nói trên đã cho

thấy một tỷ lệ giảm giá khá lớn trong danh mục cho vay theo ngành nghề của VAB.

Từ đây, nhà quản trị có thể đưa ra những chiến lược cụ thể như bán bớt các khoản

cho vay đang có dấu hiệu suy giảm ngay tại thời điểm này nhằm giảm rủi ro và có

điều kiện cơ cấu lại danh mục hoặc có phương án dữ trự các nguồn tài chính cần

thiết đối phó với sự suy giảm giá trị danh mục cho vay.

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NÂNG CAO TÍNH ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CREDITMETRICS TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT Á

3.1 Các giải pháp dành cho Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á

Thực tế là các mô hình định lượng nói chung và CreditMetrics nói riêng đang còn

khá lạ lẫm với các NHTM Việt Nam, trong đó có VAB. Ngoài nguyên nhân chính

là mô hình tính toán phức tạp, số liệu không chuẩn dẫn đến kết quả từ mô hình

mang tính sai lệch cao thì còn thêm nguyên nhân khác là VAB đang quản trị danh

mục còn mang tính thụ động. Trong đó, VAB sẽ phản ứng thay đổi danh mục sau

khi thực hiện giám sát và phát hiện các bất thường, hầu như không có hành động đi

trước đón đầu. Và hành động điều chỉnh danh mục sau giám sát được coi như là nội

dung chủ yếu, thường trực trong các thời kỳ hoạt động của VAB. Cội nguồn của

vấn đề nằm ở chỗ việc quản lý các khoản vay hoàn toàn theo cách phân loại nợ của

QĐ 493. Cách quản lý này bộc lộ điểm yếu nhất là theo dõi khoản vay ở trạng thái

tĩnh, tức là đến một thời điểm nhất định, nhà quản trị mới biết được hiện nay danh

mục cho vay phân loại theo các nhóm nợ nào, trích lập bao nhiêu; hoàn toàn không

thể dự đoán được xu hướng tương lai các khoản vay sẽ tiến triển như thế nào. Như

vậy, VAB dễ rơi vào khó khăn nếu nền kinh tế biến động theo chiều hướng bất lợi

khi mà những ngành như bất động sản, dịch vụ, công nghiệp nhẹ nơi VAB tập trung

cho vay có dấu hiệu giảm sút hoạt động. Và thực tế đã chứng minh điều đó đúng khi

nợ xấu của các nhóm ngành này tăng trong 04 tháng đầu năm (như chương 2 đã

phân tích) khi tình hình kinh tế có biến động bất lợi.

Chính vì thế, muốn có một danh mục cho vay an toàn cần thay đổi tư duy về

phương pháp quản trị, từ quản trị thụ động sang quản trị chủ động mà cốt lõi là đẩy

mạnh áp dụng mô hình định lượng trong cách thức quản trị. Việc này, ngay lúc này

sẽ có những khó khăn nhất định vì điều kiện nguồn lực hạn chế (nhân lực, công

nghệ), hệ thống văn bản pháp lý hướng dẫn chưa có và chưa có kinh nghiệm nào tại

Việt Nam. Nhưng khó không phải là không làm được, mới không hẳn là đã thiếu

kinh nghiệm vì thực chất mô hình định lượng trong quản trị rủi ro danh mục đã

được các nước phát triển tiến hành thực hiện gần 20 năm nay, VAB hoàn toàn có

thể học hỏi và áp dụng. Trong thời gian tới, VAB cần tập trung thực hiện những

việc sau.

3.1.1 Hoàn thiện hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng

Như đã trình bày trong chương 1 và tính toán VaR danh mục cho vay của VAB tại

chương 2, có thể thấy rằng xếp hạng tín dụng nội bộ của các khoản vay là điều kiện

tiên quyết của mô hình CreditMetrics bởi vì thông tin hạng tín dụng của KH là đầu

vào quan trọng nhất của Ma trận chuyển hạng, từ đó dự báo về giá trị các khoản

vay. VAB đang áp dụng hệ thống chấm điểm và phân loại nợ theo điều 7 của QĐ

493 với ưu điểm lớn nhất là đánh giá được nhóm nợ của khoản vay không chỉ dựa

vào các chỉ tiêu định lượng mà còn phụ thuộc các chỉ tiêu định tính, làm cho kết quả

phân loại KH được phản ánh tốt hơn. Tuy nhiên, để mô hình mang tính dự đoán

chính xác hơn, VAB cần triển khai thực hiện ngay những yêu cầu sau:

Một là, hiện tại, hạng tín dụng của KH tại VAB được chấm định kỳ vào các thời

điểm 31/03 và 31/10 nên bộ dữ liệu về KH trong 01 năm là khá thưa thớt. Để tính

Ma trận chuyển hạng cho toàn bộ danh mục, rất cần có dữ liệu hạng tín dụng của tất

cả các khoản vay ở tất cả các thời hạn để mẫu mang tính đại diện cao cho tổng thể.

Để phục vụ cho mục đích quản trị, thiết nghĩ VAB nên quy định chấm điểm xếp

hạng tín dụng định kỳ hàng quý nhằm nâng tần suất thu thập dữ liệu về KH. Ở đây

cần hiểu là chấm điểm hàng quý, không phải là sự duy trì hạng tín dụng qua các

tháng vì xác suất xảy ra biến động hạng tín dụng của KH trong thời điểm này ở

VAB (đặc biệt đối với các khoản vay ngắn hạn) là khá cao. Nếu thực hiện được, ít

nhất với KH cho vay ngắn hạn sẽ có 04 thời điểm cập nhật hạng tín dụng, từ đó tính

các xác suất chuyển hạng bình quân với sai số nhỏ hơn, dữ liệu sẽ có độ tin cậy cao

hơn. Sau khi hệ thống công nghệ thông tin được nâng cấp, trợ giúp đắc lực cho việc

chấm điểm xếp hạng của nhân viên tín dụng bằng cách giảm khối lượng công việc

và thời gian chấm điểm KH xuống thì tiến tới chấm điểm hàng tháng nhằm tạo bộ

dữ liệu đồng nhất và cập nhật cho từng KH.

Hai là, kiểm soát chặt chẽ các thông số tài chính và phi tài chính của KH do nhân

viên tín dụng nhập vào hệ thống bởi vì điểm số hạng tín dụng của KH là căn cứ

quan trọng nhất của mô hình CreditMetrics. Nếu thông số nhập vào là không trung

thực thì coi như toàn bộ các ước lượng từ mô hình đều không có ý nghĩa. Thực tế

hiện nay, tuy có phần kiểm soát duyệt (Trưởng phòng tín dụng) trên mỗi bảng chấm

điểm của KH do nhân viên tín dụng thực hiện nhưng xét cho cùng cũng chỉ là hình

thức vì kiểm soát đầu vào thuộc về nhân viên tín dụng. Do đó, kiểm soát các dữ liệu

nhập vào phân hệ chấm điểm là yêu cầu đầu tiên cần thực hiện nghiêm túc. Theo

đó, các bộ phận giám sát phải kiểm tra số liệu có khớp với tất cả các thông tin trên

Đơn yêu cầu vay vốn của KH và Tờ trình xét duyệt cho vay của nhân viên tín dụng

hay không. Việc này hoàn toàn có thể thực hiện được dựa vào việc kiểm soát phân

hệ chấm điểm trên hệ thống Flexcube của VAB

Ba là, bổ sung đánh giá thêm các nhân tố phù hợp với mô hình CreditMetrics

Đầu tiên, cần có phân tích và đưa thêm nhân tố xác suất vỡ nợ (PD) vào hệ thống

chấm điểm hiện tại. Như đã phân tích ở trên, mỗi hạng tín dụng có một xác suất vỡ

nợ khác nhau, việc “đánh đồng” các hạng trong cùng một nhóm có rủi ro như nhau

là chưa thật sự chính xác (ví dụ cùng là nhóm 01 nhưng KH hạng AAA có xác suất

vỡ nợ thấp hơn KH hạng A). Mô hình CreditMetrics sẽ sắp xếp từng hạng tín dụng

có mức độ rủi ro khác nhau nên nó cũng yêu cầu các mức độ xác suất vỡ nợ tương

ứng. Để có được dữ liệu này, VAB cần có những thống kê mang tính lịch sử với

khoảng thời gian đủ dài ghi nhận lại tất cả các trường hợp khoản vay bị vỡ nợ với

hạng tín dụng của các khoản vay đó khi xảy ra vỡ nợ. Từ đó, tập hợp các kết quả và

hình thành cơ sở dữ liệu để tính PD.

Tương tự với PD, cần có những thống kê mang tính hệ thống để có được cơ sở dữ

liệu về tổn thất xảy ra khi vỡ nợ (LGD). Để làm được điều này, VAB cần phải thu

thập bộ dữ liệu về TSBĐ của khoản vay ứng với các hạng tín dụng của từng khoản

vay đó. Sau đó, tiến hành thống kê giá trị thu hồi được từ khoản vay khi xảy ra vỡ

nợ bằng các biện pháp như bán tài sản, bán nợ ứng với từng hạng tín dụng. Giá trị

thu hồi phải là giá trị còn lại sau khi đã trừ đi các chi phí cho việc thu hồi (chi thuê

định giá, chi cho tòa án, thi hành án, môi giới bán nợ…) và đem so sánh với dư nợ

thời điểm cuối cùng của khoản vay để biết được tỷ lệ tổn thất.

Việc xây dựng hệ thống dữ liệu về PD và LGD là rất cần thiết vì nó phản ánh chính

xác thực trạng đang diễn ra tại VAB từ chính lịch sử của các KH vay vốn tại đây.

Từ đó, tính chính xác suất chiết khấu làm cơ sở đánh giá giá trị của khoản vay ứng

với các hạng tín dụng khác nhau.

3.1.2 Nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin

Trong bài viết này, tác giả lấy mẫu 178 KH để suy ra tổng thể vì việc tính toán thủ

công chi tiết cho từng KH trong một danh mục 6.696 khoản vay là rất khó khăn.

Nguyên nhân là việc xử lý dữ liệu đầu vào (thời hạn vay, lãi suất, dư nợ quy đổi,

hạng tín dụng, lãi suất trái phiếu…) và dữ liệu đầu ra (giá trị khoản vay ứng với

từng hạng tín dụng, ma trận chuyển hạng…) là khá phức tạp. Đó là chưa kể còn

phải tính VaR theo từng khoảng thời gian (01 tháng; 03 tháng; 06 tháng…) theo yêu

cầu quản lý của nhà quản trị. Do đó, VAB cần phải có một hệ thống công nghệ

thông tin đủ mạnh, đủ kết nối và xử lý tập trung dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phân

tán từ khắp các chi nhánh, phòng giao dịch trên toàn hệ thống. Về cách thức thực

hiện, thực chất, VAB có thể tận dụng nguồn tài nguyên còn trống trên phân hệ

chương trình Flexcube để ghép thêm mảng tính toán định lượng. Nhưng vấn đề

quan trọng ở chỗ hệ thống công nghệ thông tin phải được thiết kế phù hợp với cách

thức tiếp cận, công thức tính toán VaR theo mô hình này. Do đó việc xây dựng hệ

thống định lượng này cũng cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa đội ngũ nhân viên

nghiệp vụ và nhân viên công nghệ thông tin. Nếu được nâng cấp, hiện đại hóa hệ

thống công nghệ thông tin có thể hỗ trợ cho công tác quản lý tín dụng rất nhiều, tiến

tới theo dõi rủi ro tín dụng một cách tức thời theo các yếu tố đầu vào được thiết lập

trước.

3.1.3 Cải cách quy trình thẩm định cho vay

Điểm hay nhất của mô hình CreditMetrics là có thể dự đoán được giá trị của khoản

vay trong một khoảng thời gian xác định trong tương lai với độ tin cậy nhất định.

Khi đã có một hệ thống công nghệ thông tin đủ sức để kết hợp nhiều kịch bản khác

nhau của danh mục cho vay (dựa vào các thông số khai báo đầu vào khác nhau) thì

việc đánh giá một khoản cho vay ngay từ giai đoạn đầu tiên là thẩm định thì nhà

quản trị đã có thể dự đoán về triển vọng của khoản vay đó. Đó là sự khác biệt cơ

bản giữa một mô hình mang tính dự đoán chủ động và một mô hình tĩnh theo cách

phân loại nợ của QĐ 943. Từ đây, một quy trình cho vay mới có thể được cải cách

theo hướng sau:

Đầu tiên, dựa vào Đơn yêu cầu vay vốn của KH (trong đó có các yếu tố như số tiền

xin vay; thời hạn xin vay, tài sản thế chấp cho khoản vay), nhân viên tín dụng dựa

vào các dữ liệu lịch sử về KH như trong quy trình cũ để tiến hành chấm điểm hạng

tín dụng ngay cho KH.

Sau đó, dựa vào hạng tín dụng này, cộng với dữ liệu về Ma trận chuyển hạng tín

dụng đã được xây dựng từ mô hình này, khai báo vào hệ thống định lượng

CreditMetrics những thông số khác như lãi suất mà VAB muốn áp dụng cho KH, lãi

suất trái phiếu chính phủ cùng kỳ hạn…tính được triển vọng phát triển của khoản

vay trong tương lai. Từ đó, nhà quản trị có những cơ sở khoa học để tính toán mức

lãi suất, thời hạn cho vay đối với KH hoặc đơn giản là từ chối giải ngân nếu thật sự

có rủi ro xuất hiện. Việc cải cách này (thêm quy trình tham khảo hệ thống định

lượng CreditMetrics trong quy trình thẩm định cho vay hiện hành) sẽ cung cấp cho

VAB công cụ mới trong việc hỗ trợ tích cực cho quá trình ra quyết định, góp phần

quản lý danh mục cho vay được lành mạnh.

3.1.4 Đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu chuyên môn

CreditMetrics nói riêng hay bất kỳ mô hình định lượng nào khác nói chung cũng

đều cần một đội ngũ nhân viên am hiểu về mô hình để có thể xử lý và vận hành

thông suốt. Do đó, VAB cần chú trọng đào tạo cán bộ tín dụng, đầu tư một cách

nghiêm túc, lâu dài về kiến thức, công nghệ và từng bước chuyên nghiệp đội ngũ

nhân viên nghiệp vụ. Đối với các NHTM tại Việt Nam nói chung và VAB nói riêng,

những mô hình định lượng còn khá xa lạ nhưng đối với các tổ chức tài chính quốc

tế thì việc tư vấn các mô hình này đã được lồng ghép trong các dịch vụ cung cấp

của họ. VAB có thể thuê các gói tư vấn tại các tổ chức tài chính như các công ty

kiểm toán, các NHTM vốn nước ngoài để triển khai đào tạo nghiệp vụ cho nhân

viên tín dụng. Nếu làm rốt ráo và có chiều sâu thì nguồn nhân lực sẽ đáp ứng được

yêu cầu ứng dụng mô hình.

Một yêu cầu khác của quá trình đào tạo nguồn nhân lực là phải nâng cao đạo đức

nghề nghiệp của nhân viên tín dụng. Nếu chỉ có hệ thống với công nghệ hiện đại mà

không có con người thực thi trung thực thì (như đã phân tích ở trên) mọi phương

pháp tốt đều khó đạt được mục đích. Cơ chế kiểm soát, bản thân nó cũng chỉ dừng

lại ở những quy định của văn bản VAB ban hành và văn bản luật của Nhà nước, còn

lại phần lớn đều nằm ở ý thức của người thực thi nghiệp vụ. Do đó, bên cạnh chế tài

thích đáng đối với nhân viên cố tình làm sai quy trình, cũng nên có cơ chế khuyến

khích, khen thưởng đối với nhân viên có ý thức tốt trong hoạt động nghiệp vụ, có

những khóa học ngắn hạn thường xuyên hơn để trau dồi kiến thức cho bộ phận tác

nghiệp.

3.2 Các kiến nghị với cơ quan quản lý Nhà nước

Bản thân những nỗ lực, cố gắng của VAB thôi sẽ không đủ để có thể áp dụng thành

công mô hình CreditMetrics trong thực tế, bởi vì những dữ liệu đầu vào của mô

hình này còn nhiều bất cập tại Việt Nam. Để có thể ứng dụng rộng rãi mô hình và

có những luận cứ mang tính chính xác cao, đòi hỏi cơ quan quản lý cũng phải vào

cuộc nhằm tạo ra các tiền đề tốt cho việc phát triển mô hình định lượng trong quản

trị rủi ro cho vay trên toàn hệ thống NHTM.

3.2.1 Lành mạnh hóa báo cáo tài chính của doanh nghiệp

Việc thu thập các dữ liệu đáng tin cậy đối với VAB hay bất kỳ NHTM nào khác

cũng đều là rào cản lớn nhất trong quá trình triển khai mô hình CreditMetrics.

Vướng mắc chủ yếu của quá trình thu thập dữ liệu tín dụng ở Việt Nam là sự khan

hiếm và không chính xác của dữ liệu. Dù mô hình CreditMetrics có hiệu quả đến

mấy nhưng nếu dữ liệu đầu vào không chuẩn thì kết quả thu được cũng không có ý

nghĩa. Trên báo cáo tài chính của KH, rất khó để kiểm chứng tính trung thực của

các thông tin được cung cấp. Mặt khác, khi các NHTM phải cạnh tranh giải ngân

vốn để đảm bảo chỉ tiêu lợi nhuận thì việc cho vay dưới chuẩn sẽ là việc khó tránh

khỏi và các mô hình định lượng rủi ro khó được áp dụng trong thực tế. Hệ quả là

cho đến hiện nay, chưa có một mô hình định lượng rủi ro nào được triển khai tại các

NHTM Việt Nam. Muốn khắc phục, thiết nghĩ cơ quan quản lý cần siết chặt hơn

những quy định về chuẩn cho vay. Cụ thể:

Một là, với các doanh nghiệp nhỏ và vừa được quy định tại Điều 3, Nghị định

56/2009/NĐ-CP ngày 30/06/2009 thì tại khoản 4, Điều 7 Quy chế cho vay

1627/2001/QĐ-NHNN ngày 31/12/2001 cần quy định thêm báo cáo tài chính doanh

nghiệp nộp để xin vay vốn ngân hàng phải là báo cáo quyết toán thuế với cơ quan

thuế vụ (ngoại trừ các doanh nghiệp nộp thuế khoán). Điều này nếu thực hiện được,

sẽ chấm dứt tình trạng một doanh nghiệp có nhiều báo cáo tài chính khi mà doanh

nghiệp phải cân nhắc lợi ích của việc tránh nộp thuế với lợi ích của việc tiếp cận

được vốn ngân hàng.

Hai là, đối với doanh nghiệp lớn, cần bổ sung vào Luật kiểm toán độc lập

(67/2011/QH12 ngày 29/03/2011) và Nghị định hướng dẫn hiện hành (17/2012/NĐ-

CP ngày 13/03/2012) quy định về kiểm toán độc lập báo cáo tài chính với tất cả các

doanh nghiệp này. Một mặt, báo cáo tài chính được kiểm toán sẽ giúp các cơ quan

quản lý như thuế vụ, thị trường bớt thời gian và công sức kiểm chứng; qua đó, tính

chính xác tương đối cao hơn, khả năng thất thoát ngân sách cũng được giảm thiểu

hơn. Mặt khác là cơ sở pháp lý bắt buộc để các NHTM có căn cứ hình thành dữ liệu

cho mô hình định lượng, đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp được chính

xác hơn, hỗ trợ ra quyết định cho vay tốt hơn.

3.2.2 Ghi nhận giá trị các khoản vay theo chuẩn mực kế toán quốc tế

Các mô hình như CreditMetrics thuộc lớp “mark to market”, nghĩa là giá trị khoản

vay tính toán theo giá thị trường (xin xem lại bước 4, mục 2.3 Đo lường tổn thất cho

vay tại VAB, chương 2). Điều này phù hợp với chuẩn mực kế toán quốc tế số 39 (IAS 39– 39th International Accounting Standard), mà theo chuẩn mực này thì tất cả

các tài sản tài chính phải được ghi nhận theo giá trị hợp lý (là giá trị mà một tài sản

có thể được trao đổi hoặc một khoản nợ có thể được tất toán giữa các bên có đầy đủ

hiểu biết trong sự trao đổi ngang giá) (Brian & Laura Friedrich and Stephen

Spector, 2003). Chuẩn mực kế toán Việt Nam chưa có quy định này nên dẫn đến

việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo giá trị sổ sách của khoản vay mà bỏ qua

lãi suất thực tế tính dòng tiền chiết khấu, qua đó bỏ qua sự suy giảm giá trị của món

vay theo thời gian (chưa tính tới sự thay đổi giá trị theo giá thị trường). Do đó, để

chính xác và đúng với ý nghĩa thực tế của mô hình, các NHTM cũng phải tính giá

trị thị trường của khoản vay như IAS 39. Muốn định hướng cho các NHTM áp dụng

mô hình CreditMetrics, cơ quan quản lý phải đồng thời ban hành sửa đổi chuẩn mực

kế toán Việt Nam về trình bày, ghi nhận và đo lường công cụ tài chính phù hợp như

IAS 39. Như vậy, các NHTM mới có đủ căn cứ pháp lý để hạch toán, ghi nhận các

giá trị thị trường, phản ánh đúng bản chất của khoản vay, tạo điều kiện thực hiện mô

hình đo lường rủi ro như trên .

3.2.3 Xây dựng trung tâm định giá tài sản chung

Một yếu tố khá quan trọng trong mô hình CreditMetrics là tính giá trị mất mát của

khoản vay khi vỡ nợ (LGD). Như đã phân tích ở chương 1, LGD phụ thuộc rất

nhiều vào giá trị tài sản, hạng tài sản, khả năng thanh khoản của tài sản. Hiện nay,

mô hình phổ biến tại các NHTM là thành lập một công ty con quản lý tài sản (gọi

tắt là AMC – Assets Management Company), trong đó có chức năng định giá tài

sản, sau đó dùng kết quả định giá tài sản của AMC như là tham chiếu quyết định

mức cho vay. Do đó cùng một tài sản nhưng giá trị có thể khác nhau tại mỗi NHTM

cho vay. Tất nhiên, đây là quyền lợi hợp lý của các NHTM khi họ tự chịu trách

nhiệm về lợi nhuận kinh doanh tùy theo “khẩu vị rủi ro” của họ. Tuy nhiên, khi mà

nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng hiện nay cũng có nguyên nhân vì cho vay vượt quá

giá trị thực của tài sản thì việc hình thành nên một trung tâm định giá mang tầm

quốc gia là điều cần thiết. Theo đó, kết quả định giá của trung tâm này có giá trị

tham chiếu hợp pháp duy nhất cho giá trị tài sản đó, làm căn cứ cho việc ra quyết

định cho vay. Trung tâm này ra đời sẽ giải quyết được rất nhiều lợi ích:

Một là, định giá đúng giá trị thực của tài sản bảo đảm vì suy cho cùng một tài sản

tại một thời điểm không thể có hai giá khác nhau. Có chăng, các NHTM muốn cho

KH vay nhiều hơn thì nới rộng tỷ lệ cho vay/ tài sản bảo đảm tùy theo nhìn nhận

riêng của mỗi NHTM về KH. Việc này sẽ đảm bảo hài hòa lợi ích kinh doanh của

NHTM và lợi ích quản lý đối với TSĐB trên bình diện toàn quốc.

Hai là, hình thành được bộ cơ sở dữ liệu nhất quán và chuẩn về LGD tại tất cả các

NHTM. Từ đây, về cơ bản cơ quan quản lý đã có số liệu về LGD với độ tin cậy cao

hơn, là bước khá quan trọng trong việc hướng dẫn áp dụng các mô hình định lượng

như CreditMetrics với các NHTM.

3.2.4 Xây dựng hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng chung cho toàn hệ

thống ngân hàng

Hiện nay, các NHTM đều xây dựng riêng cho mình một hệ thống chấm điểm xếp

hạng tín dụng phù hợp với quy định tại Điều 7, QĐ 493 của NHNN. Việc này đáng

khuyến khích một khi các NHTM có đầy đủ nguồn lực và sự thận trọng nhất định

về quản trị rủi ro, cộng với những chế tài đủ mạnh từ cơ quan Nhà nước. Thực tế

cho thấy, trong điều kiện hiện nay, các NHTM vì chịu áp lực cạnh tranh (nhất là các

NHTM nhỏ) nên luôn tìm cách duy trì một hệ thống chấm điểm có lợi nhất cho KH

và bỏ qua các nguyên tắc quản trị rủi ro cần thiết. Dẫn đến hình thành nên những hệ

thống chấm điểm để tránh nợ xấu. Đơn cử, một khoản vay về thực chất đã nằm

trong nhóm nợ xấu nhưng vẫn điều chỉnh kỹ thuật chấm điểm và điều chỉnh hạng

tín dụng theo quyền tự quyết được quy định tại Điều 7, QĐ 493 để khoản nợ đó

không còn nằm trong nhóm nợ xấu, không phải trích lập dự phòng ảnh hưởng tới lợi

nhuận nữa, còn NHNN thì coi đó như là việc nội bộ của NHTM, không cần can

thiệp. Dường như, cơ quan quản lý chỉ chăm chú vào con số dư nợ xấu tại các

NHTM mà không có biện pháp quản lý nào triệt để nguyên nhân phát sinh nợ xấu,

tức là chỉ chú ý đến phần ngọn mà bỏ qua căn nguyên hình thành nên nợ xấu, dẫn

đến xử lý nợ xấu cũ thì cứ xử lý còn nợ xấu mới thì vẫn cứ phát sinh thêm vì bản

chất nợ xấu đã được che giấu bởi các hạng tín dụng. Vấn đề hạng tín dụng không

thống nhất tại các NHTM không chỉ còn là vấn đề nội bộ nữa mà đã là vấn đề thuộc

về quản lý của NHNN. Chúng ta chưa có những tổ chức xếp hạng tín nhiệm tư nhân

có tầm vóc lớn nên tạm thời giao cho cơ quan quản lý đảm trách là hợp lý. Về lộ

trình thực hiện, NHNN tiếp quản cơ sở dữ liệu chấm điểm của các NHTM, sau đó

tiến hành sắp xếp trên nền dữ liệu đó bởi một bộ phân chuyên trách thực hiện (bộ

phận này có thể nằm trong trung tâm thông tin tín dụng), kết quả hàng quý về KH sẽ

được cập nhật cho các NHTM làm căn cứ để phân loại KH. Tất nhiên, với dữ liệu

khổng lồ hiện tại từ tất cả các NHTM sẽ cần đội ngũ nhân sự lớn và mất thời gian

nhưng lợi ích thu được thì rất đáng kể:

Thứ nhất, hình thành nên hệ thống chấm điểm chung trung thực, công bằng cho tất

cả các NHTM. Các NHTM có thêm thông tin về KH để tham khảo và ra quyết định

cấp tín dụng dựa vào nguồn dữ liệu tin cậy. Từ đây, hạng tín dụng của KH là thống

nhất, là cơ sở để NHNN có chế tài quản lý đối với các NHTM cố tình làm sai để

xảy ra nợ xấu.

Thứ hai, hình thành nên bộ cơ sở dữ liệu rất quý giá cho việc xây dựng mô hình

định lượng CreditMetrics. Trong đó, các thông số về KH được chuẩn hóa và có độ

tin cậy cao. Từ đó, tạo điều kiện áp dụng mô hình định lượng này trên phạm vi toàn

hệ thống.

3.2.5 Cơ chế ưu đãi, khuyến khích việc áp dụng phương pháp định lượng mới

Trong thời gian đầu, để khuyến khích thay đổi phương pháp quản trị danh mục cho

vay theo hướng chủ động như đã phân tích ở trên, thiết nghĩ NHNN và Chính phủ

cần tạo điều kiện để hỗ trợ tối đa cho các NHTM trong việc nghiên cứu, ứng dụng

mô hình định lượng rủi ro nói chung và CreditMetrics nói riêng. Một số cơ chế ưu

đãi cần cân nhắc trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu bao gồm:

Một là, cần thiết đưa vào văn bản quản lý nhà nước về hoạt động tín dụng quy định

chấp thuận cho NHTM được sử dụng mô hình định lượng rủi ro chạy song song với

cách phân loại nợ hiện hành và cho NHTM quyền chọn kết quả trích lập dự phòng

từ mô hình nào có lợi cho NHTM nhất. Sự công nhận về mặt pháp lý này là sự kiện

quan trọng đầu tiên để hướng sự tập trung của các NHTM vào mô hình định lượng.

NHTM sẽ cân nhắc sự đánh đổi giữa chi phí trích lập dự phòng và mức độ rủi ro có

thể chấp nhận được từ danh mục cho vay, từ đó có sự lựa chọn mô hình tối ưu sử

dụng để định lượng rủi ro.

Hai là, NHNN cần có những hỗ trợ mang tính dài hạn như giới thiệu nhà tư vấn cho

các NHTM để xây dựng hệ thống định lượng chuẩn, hỗ trợ về mặt công nghệ, đào

tạo nguồn nhân lực.

3.2.6 Hình thành và phát triển thị trường mua bán nợ

Đo lường rủi ro là bước quan trọng để các NHTM lượng hóa được giá trị tổn thất

một cách trực quan nhất. Nó là cơ sở để NHTM quyết định kiểm soát rủi ro bằng

cách điều chỉnh danh mục cho vay theo hướng bán bớt các tài sản rủi ro. Mà muốn

thực hiện được thì nhất thiết phải có thị trường. Ở các quốc gia tiên tiến, đặc biệt là

Mỹ (nơi sản sinh ra mô hình này), thị trường tài chính phát triển mạnh mẽ, tạo nên

hoạt động mua bán nợ diễn ra sôi động thì tính thanh khoản của các khoản cho vay

mới được đảm bảo, khi đó, việc áp dụng mô hình định lượng như CreditMetrics mới

thực sự mang lại hiểu quả thực tế. Còn ở Việt Nam, thị trường tài chính mới thời kỳ

manh nha phát triển hơn chục năm gần đây, chưa có điều kiện đảm nhận thêm một

kênh phân phối các khoản nợ giữa các NHTM với nhau. Mặc dù chúng ta đã có

Quyết định 59/2006/QĐ-NHNN ngày 21/12/2006 hướng dẫn hoạt động mua bán nợ

giữa các tổ chức tín dụng nhưng xem ra thị trường này vẫn im ắng vì niềm tin vào

một thị trường này còn thấp và chưa được sự hỗ trợ đủ sức thuyết phục từ cơ quan

quản lý Nhà nước. Thật khó để các NHTM bỏ tiền ra mua những khoản nợ vay mà

chính các NHTM khác đã không thể cơ cấu, đặc biệt trong thị trường cho vay còn

nhiều bất cập như Việt Nam. Sự ra đời của Công ty quản lý tài sản của các Tổ chức

tín dụng Việt Nam - VAMC vào ngày 27/06/2013 theo quyết định 1459/QĐ-NHNN

mới thực sự là cú hích đầu tiên khởi động cho một thị trường mua bán nợ còn sơ

khai. Trong thời gian tới, NHNN cần tiếp tục các hỗ trợ về mặt pháp lý, nghiệp vụ

để khuyến khích các NHTM mạnh dạn mua bán nợ trên thị trường. Một khi có

nguyên tắc hoạt động của thị trường thì một khoản vay được mua bán đôi khi sẽ

không còn được bán với giá trị sổ sách nữa mà phải là giá thị trường nơi hai bên

cùng chấp thuận. Từ đó, các phương pháp xác định giá trị khoản vay theo giá thị

trường (trong đó có mô hình CreditMetrics) mới có cơ hội phát triển bởi lẽ chính

yêu cầu định giá đúng giá trị thực của khoản vay khi mua bán sẽ tự thân thúc đẩy

việc phát triển các mô hình định lượng rủi ro mà về lâu dài không cần nhiều khuyến

khích hay ưu đãi từ cơ quan quản lý.

KẾT LUẬN

Dựa trên hạng tín dụng của KH tại mỗi thời điểm cho trước (các hạng này được cập

nhật định kỳ trên hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng của VAB), tác giả tổng

hợp và tính toán xác suất chuyển hạng của các KH để xây dựng được Ma trận

chuyển hạng tín dụng danh mục cho vay của VAB. Thông qua đó, tính được kết quả

định lượng rủi ro theo khung VaR với độ tin cậy 95%, khoảng thời gian 06 tháng

đối với danh mục cho vay theo ngành nghề là 7.92%/tổng dư nợ tại VAB, chưa có

số liệu chính thức nợ xấu tại thời điểm 31/10/2013 để đối chiếu với kết quả này, tuy

nhiên nếu xảy ra chênh lệch là do mô hình CreditMetrics tính luôn cả khả năng

chuyển hạng nợ của tất cả các khoản vay trong danh mục và tính luôn cả tổn thất

của các khoản vay đang có hạng tín dụng tốt. Tính hữu dụng của mô hình này là dự

báo trước được tiến triển của khoản vay thông qua hạng tín dụng của khoản vay đó,

tốt hơn cách phân loại nợ theo trạng thái tĩnh như hiện nay theo QĐ 493. Mô hình

định lượng rủi ro theo khung VaR dựa vào Ma trận chuyển hạng tín dụng -

CreditMetrics đã và đang gặp nhiều khó khăn trên con đường phát triển tại VAB nói

riêng và trên toàn hệ thống ngân hàng tại Việt Nam nói chung. Nguyên nhân chủ

yếu là cơ sở pháp lý hỗ trợ cho các mô hình định lượng còn chưa có; phương pháp

tính toán và ước lượng khá phức tạp đòi hỏi một trình độ hạ tầng phát triển tương

ứng (công nghệ thông tin, nhân lực) trong khi các NHTM, đặc biệt là các NHTM

nhỏ như VAB chưa có những nguồn lực đầu tư ban đầu cần thiết. Do đó, để mô

hình định lượng CreditMetrics được áp dụng rộng rãi, NHNN cần có những hỗ trợ

thiết thực như hỗ trợ về tư vấn, mảng công nghệ thông tin, đào tạo nguồn nhân lực

cho các NHTM. Về phía VAB, cần có những cải cách tích cực từ tư duy quản trị

danh mục đến các cải cách nhỏ hơn như điều chỉnh quy trình thẩm định, sửa đổi hệ

thống chấm điểm xếp hạng tín dụng để hình thành nên cơ sỡ dữ liệu tốt nhất – là

đầu vào – cho mô hình CreditMetrics.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Bảng cân đối kế toán quy đổi GL024 của VAB tại các thời điểm đã trích dẫn

trong luận văn

2. Báo cáo cho vay A99 của VAB tại thời điểm 30/04/2013.

3. Bùi Diệu Anh, 2010. Quản trị danh mục cho vay tại các Ngân hàng thương

mại cổ phần Việt Nam. Luận án Tiến sỹ. Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ

Chí Minh.

4. Đặng Tùng Lâm, 2010. Sử dụng các mô hình đo lường rủi ro danh mục đầu

tư tín dụng dựa trên khung Value at Risk (VaR). Tạp chí khoa học và công

nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 1, trang 36

5. Đinh Công Khải, 2011. Các phương pháp định lượng. Chương trình

Fulbright

6. Trần Gia Tùng, 2008. Lý thuyết xác suất và thống kê toán học. Hồ Chí Minh:

Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh.

7. Văn bản của Quốc Hội, Chính phủ, NHNN đã trích dẫn trong luận văn

8. Văn bản nội bộ của VAB đã trích dẫn trong luận văn.

Tiếng Anh

9. Anthony Saunders & Linda Allen, 2002. CreditRisk measurement: New

approaches to value at risk and other paradigms. John Wiley & Sons, Inc.

10. Brian & Laura Friedrich and Stephen Spector, 2003. International

Accounting Standard 39 (IAS 39), Financial Instruments: Recognition and

Measurement. PD Net

11. Diana Diaz and Gordon Gemmill, 2005. A systematic comparison of two

approaches to measuring credit risk: CreditMetrics versus CreditRisk+.

12. Jorion Philippe, 2006. Value at Risk: The new Benchmark for Managing

Financial Risk. 3rd ed

13. J.P.Morgan & Co, 1997. CreditMetricsTM – Technical Document: the

benchmark for understanding credit risk. 1st ed

14. Heffernan, 2005. Modern banking. John Wiley & Sons, Inc.

15. RiskMetrics Group, Inc, 2007. CreditMetrics – Technical Document. 2nd ed

16. Thomas J.Linsmeier & Neil D.Pearson, 1996. Risk Measurement: An

introduction to Value at Risk.

PHỤ LỤC 1 DANH SÁCH CHI TIẾT 178 KHÁCH HÀNG

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

Bán buôn, bán lẻ

3/31/2009 ######### 3/31/2010 10/31/2010 3/31/2011 ####### 3/31/2012 ######## 3/31/2013

15/08/2010 8/15/2014 9 19,320,000,000 AAA AA AAA AA AA 1 A DNTN KDV KIM PHUOC LOC THO

21/11/2010 11/21/2013 8.9 18,606,000,000 2 A A A A AA DNTN KD VANG TAN CONG KHANH

3 DO NGOC QUANG 24/12/2008 12/25/2013 9.1 14,700,000,000 BBB BB CCC CCC C C C C C

18/03/2011 3/18/2013 9.3 12,390,000,000 4 AA A AA AA AA CTY TNHH TM NHAT THAI

5 DNTN KDV THIEN THANH 6/9/2010 6/9/2014 8.8 10,500,000,000 AA AA A A A AA

6 DNTN VAN PHONG 25/04/2012 25/10/2013 8.8 8,000,000,000 AA AA

7 20/06/2012 20/12/2013 8.8 8,000,000,000 A AA CTY CP XD VA TM VAN PHAT 8,000,000,000 8 DNTN DT TM NGOC TIEN 5/4/2011 5/4/2014 10.25 AA C BB A

9 12/7/2011 12/7/2013 11.5 7,000,000,000 A A A DNTN KD VBDQ KHANH HUNG

10 NGUYEN THI HOI 26/12/2011 26/12/2013 8.8 6,920,000,000 AA A AA

11 CTY TNHH VO MINH DUC 7/13/2010 7/13/2014 3.8 6,300,000,000 A CCC CCC CC CC CC

12 16/04/2012 12/13/2013 10.5 6,000,000,000 BBB A NGUYEN THI HANG- PHAM VAN LON

13 PHUNG THI NGA 8/4/2011 8/4/2014 10.5 6,000,000,000 AA A C C

14 DOAI NGOC NGUYEN 22/05/2012 5/22/2014 9.5 5,900,000,000 AA AA

15 LE THI BICH HIEN 30/12/2011 30/12/2018 10.25 4,930,556,000 AA A AA 2,500,000,000 16 CTY CPTB DIEN TAM SON 23/11/2011 11/23/2013 12 CC CCC A

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

17 13/12/2010 8/12/2015 10 4,876,200,000.00 A AA A A A CTY TNHH VBDQ KIM HAO

18 DUONG THI TUYET NGA 13/07/2011 7/13/2013 10.5 4,500,000,000 AA AA A

19 8/7/2010 8/7/2011 10.5 4,470,000,000 AA A A A A A CTY TNHH 1TV VIET HANG

20 8/11/2011 8/8/2014 10.25 3,000,000,000 BBB BB C D CONG TY TNHH HUY HIEU

21 26/04/2011 10/26/2013 11.5 35,129,560,600 AAA AAA AA AA CTY TNHH TM DV OTO CANG KIM LONG

22 CONG TY TNHH BO BA 22/04/2011 10/22/2013 9.3 4,200,000,000 AA AA AA A

23 NGUYEN THI THU HA 12/1/2009 13/01/2010 9.8 2,940,000,000 A BBB A D D D D

A A AA A 24 KHA NAM TIEN 16/06/2011 6/15/2014 10.5 4,000,000,000

2,500,000,000 C C A 25 23/11/2011 11/23/2013 12 CT TNHH TMDV TIN HOC VIET MY

AA AA AA 26 NGUYEN THI BICH NGOC 29/06/2011 12/29/2012 7.5 3,500,000,000

A A AA 27 23/11/2011 11/23/2012 8.75 3,500,000,000 TRAN VAN THANH- HUYNH THI TUYET VAN 2,500,000,000 BB CC A A 28 MAI THI THU HANG 7/7/2011 7/7/2012 10.25

A A BBB A A 29 DNTN NGAN HA 15/11/2010 11/15/2012 10.8 3,100,000,000

2,400,000,000 D D BB C A AA 30 VO QUANG THANH 27/06/2010 27/06/2011 10.5

31 TONG HUU DUC 26/06/2012 12/26/2013 10 3,000,000,000 AA AA

2,000,000,000 B C A A 32 NGUYEN VIET PHAN 7/13/2011 7/13/2014 10.25

2,000,000,000 C D BBB 33 NGUYEN BA DANG 18/01/2012 1/18/2014 10.25

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

34 LE VAN NANG 24/11/2011 11/24/2013 9.75 2,900,000,000 AA A A

1,500,000,000 35 NGUYEN THI HANH 20/05/2012 5/20/2014 9.75 C BBB

237,082,316,600 Tổng

Dịch vụ

CTY TNHH A VA B 6/4/2009 6/4/2017 10.4 187,795,000,000 AA AA A AA AA 1 AA A AA

CTY CP SON TRA 29/12/2011 29/12/2020 7.5 159,000,000,000 2 AA AA AA

CTY CP SON TRA 15/01/2012 27/12/2015 7.5 5,506,717,744 3 AA AA AA

31/05/2011 30/05/2016 9.25 108,276,000,000.00 4 A A A AA

12/5/2009 12/5/2016 9.7 93,660,000,000.00 AAA A A 5 A A A AA

17/06/2012 30/12/2015 9.3 71,549,100,000.00 6 A AAA

3/17/2012 1/6/2017 8.8 48,732,600,000.00 AA AA 7 AA

30/06/2010 30/06/2015 10.75 90,000,000,000 AAA AA AA 8 AA A A

9 14/04/2011 14/04/2016 11.5 2,240,000,000 D C A A CTY CP VAN TAI BIEN DINH GIANG CTY CP VAN TAI BIEN HAI AU TONG CTY HANG HAI VIET NAM CTY CP DU LICH SAI GON- SUOI NHUM CTY TNHH SX DV TM PHU MY PHUONG CTY TNHH DV VT HOANG AN

10 BUI VAN NAM 11/7/2010 11/7/2013 10.5 1,100,000,000 C C CC A A

11 19/10/2011 16/10/2018 7.5 29,864,000,000 AA A A A

12 14/01/2008 14/01/2015 10.5 24,400,000,000 A A A A AA CTY CP BVDK FORTIS- HOAN MY DN CTY CP KT CONG NGHE SAI GON

13 DNTN BACH THUY 31/05/2010 31/05/2015 9.7 18,000,000,000 BB A A A AA AA

14 A A A A A A 26/03/2007 26/03/2017 10 17,692,000,000 AA A AA

15 A A A A A A 8/6/2010 8/6/2015 7.5 6,000,000,000 CONG TY TNHH DV-DL HUY HOANG CONG TY TNHH DV-DL HUY HOANG

A A 16 NGUYEN THI THUY LOAN 5/10/2010 5/10/2015 10.8 253,000,000 AA CC CCC CC

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

10/10/2008 11/10/2013 10.2 1575000000 A BBB CC 17 C D D D D D DOANH NGHIEP TU NHAN GIA NGUYEN

18 CTY TNHH DV TM T VA C 31/08/2010 31/08/2011 11.4 1,000,000,000 A CC CC CC D D

11/11/2010 11/11/2015 10.75 12,950,000,000 19 AA AA A A A

1/4/2010 1/4/2014 9.3 7,993,797,000.00 AA AA 20 AA BB B D D CTY TNHH MTV TAN PHU THO - LONG AN CTY TNHH MTV DVNHKS PHUC NGUYEN

21 NGUYEN DONG HOA 4/10/2010 4/12/2014 10.25 8,000,000,000 A BBB A A AA A

22 19/10/2008 19/09/2017 10.5 6,304,000,000 A A BBB C C C C C C

23 9/12/2007 9/12/2017 7.8 7,477,000,000 AA A A A AA AA A A A CONG TY TNHH 01 TV PHUONG NGA CONG TY TNHH MY TRUONG

24 CTY TNHH HOANG TRIEU 27/04/2009 27/04/2017 10.75 7,428,400,000 A BBB A AA A A A A

25 CTY TNHH KHAI DUYEN 29/10/2012 29/10/2013 10.5 7,000,000,000 AA AA

AA A A A AA A A 26 VO THANH TUNG 2/7/2010 2/7/2015 10.5 6,200,000,000

A BB BB B C C C C 27 LAM QUANG NHA 30/09/2010 9/30/2014 10.2 800,000,000

A BBB C C C C 28 DINH VAN KHOE 6/7/2010 6/7/2014 10.8 750,000,000

A A A A AA AA 29 PHAN THI HOP 24/06/2010 24/06/2015 10.5 6,000,000,000

AA AA 30 29/10/2012 25/07/2015 10.5 6,000,000,000 TRAN HUYNH HOANG HAI

A A B BB BB B 31 PHAN VAN SAU 26/05/2010 5/26/2014 9.3 640,000,000

A A 32 TRAN NGOC TA 29/10/2012 17/05/2014 10.5 6,000,000,000

A BBB A AA A A 33 NGUYEN THI NHU MAI 4/10/2010 4/12/2014 10.25 5,880,983,698

AA A 34 NGUYEN THANH THUAN 29/10/2012 14/07/2015 10.5 5,500,000,000

AA AA 35 NGUYEN THI KIEU CHINH 29/10/2012 11/11/2015 10.5 5,500,000,000

Tổng 967,067,598,442

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

Bất động sản

4/3/2012 8/1/2015 9 428,107,294,436 1 AAA AA AAA

25/05/2010 29/09/2014 9.3 331,797,194,400 2 AA BBB A AA A A

10/9/2012 10/12/2013 8.75 279,200,000,000 3 BBB BBB AA A

7/12/2010 7/12/2015 9 270,000,000,000 4 BBB BB A A AA CTCP DTPT DO THI&KCN SONG DA CT TNHH DA XAY DUNG BINH DUONG CT TNHH MTV DT PTHT HOANG LONG CTY TNHH DT PT VINH AN

5 NGUYEN THI LAN 31/10/2012 30/10/2019 7.5 258,750,000,000 AA A

8/1/2012 30/12/2015 10.75 210,454,000,000 6 A BB A CTY CP XAY DUNG CONG TRINH 585

7 HOANG NHU LUAN 23/05/2010 23/05/2015 10.25 184,800,000,000 AA AA CCC BB BB A

LUONG THI LINH 31/10/2012 30/10/2019 7.5 168,750,000,000 8 AA AA

26/4/2010 26/4/2015 10.75 463,614,130,435 9 AAA AA BBB B A AA

28/09/2012 28/09/2015 7.75 124,800,000,000 10 A A CTY TNHH MTV PHU AN THANH CONG TY CO PHAN DAI DUONG

11 TRAN VAN THONG 6/9/2010 6/9/2015 9.3 78,204,000,000 AA A CC B A A

22/05/2010 3/1/2014 10.25 74,133,900,000 12 BBB BBB A A A A CTY CP DT VA PT NHA DAT COTEC

13 NGUYEN BINH DONG 30/10/2011 30/10/2016 11 72,000,000,000 AA BBB A A

12/1/2010 12/1/2015 10.75 60,000,000,000 14 B A A C BB AA AA

13/10/2010 13/10/2015 10.75 40,000,000,000 15 B A A C BB AA AA CTY CP DONG PHUONG HONG CTY CP DONG PHUONG HONG

16 CTY TNHH LAN ANH 8/3/2010 8/3/2015 54,670,467,000 11 B B B B AA BBB BB

17 CTY TNHH LAN ANH 17/11/2010 17/08/2015 37,500,000,000 11 B B B

4/12/2012 4/12/2013 10.25 60,000,000,000 18 A A

28/10/2012 28/10/2013 11 50,175,000,000 19 A AA CT CP DT XD DO THI VIET NAM CTY CP TM DV XAY DUNG THIEN TAN

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

20 22/05/2010 3/10/2014 10.25 35,310,000,000 AA A AA AA A A CTY CP KTXD VA VLXD (COTEC)

21 CONG TY CP QUAN NHAN 30/08/2011 30/08/2012 11 35,000,000,000 AA AA A AA

22 MAI RAN 30/09/2009 30/09/2015 10.2 21,966,000,000 BBB BB A BBB A AA A A

23 NGUYEN THANH THU 28/6/2009 28/6/2014 10 21,798,000,000 A BBB A A BBB BBB BB A

24 LE QUANG HIEU 8/7/2009 8/7/2014 9.3 13,440,000,000 A CCC A B CCC CCC CC CC

25 HAN DUC MINH 18/03/2010 18/03/2015 9 13,398,000,000 A A A CCC CC D D

26 NGUYEN TRUONG VINH 3/8/2010 6/10/2015 9.8 12,734,400,000 AA A A BBB A A AA A

16/6/2008 16/6/2014 10.85 46,945,537,999 27 AA A AA AA A A A A A

6/3/2010 6/3/2011 8.5 11,970,000,000 28 BBB BBB AA A A A A A CC

21/4/2011 21/04/2016 10.5 6,000,000,000 29 AA AA C C

27/10/2012 11/7/2017 8.9 11,474,400,000 30 AA AA A A A A

15/09/2011 15/09/2015 10.5 3,636,000,000 31 A BB CC C CTY CP XD VAN TAI HOANG NGAN CTY TNHH TM DV HOANG HONG SON CTY CP XAY DUNG VA DV HOANG HA CTY CP DT XAY DUNG BACH HAC CT CP TU VAN VA DV KY THUAT DIEN

32 TRAN VIET HA 31/10/2012 30/10/2019 7.5 22,500,000,000 AA AA

18/03/2010 3/18/2014 9.8 5,880,000,000 33 A AA A AA AA A D

18/05/2010 5/18/2014 9.54 3,200,000,000 34 AA AA A A A CCC CTY TNHH TM DV DU LICH KIM NAM CTY TNHH TM DV DIA OC NHAT TIN

35 LE VAN SON 22/02/2009 22/02/2014 8.64 8,736,000,000 A CC CCC CCC CC CC

Tổng 3,520,944,324,270

Công nghiệp chế biến chế tạo

CTY CP VI CO DIEN TU 29/11/2011 29/11/2016 12 450,000,000,000 AAA AAA AAA 1

5/8/2011 5/8/2015 10.5 68,399,328,413 AAA AA AA AA 2 CTY TNHH SX TM NGUYEN HOANG

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

3 19/12/2010 12/19/2013 7.5 32,000,000,000 AA AAA A A A

4 12/12/2010 12/12/2017 9.12 18,020,000,000 AA A A AA AA

5 11 13/05/2011 5/13/2014 10,000,000,000 AA AA A BB CTY CO PHAN THAI DUONG CTY TNHH SX TM DIEM THANH CTY TNHH LIEN BINH PHAT

11 6 NGUYEN XUAN AN 29/10/2012 29/10/2013 3,500,000,000 A A

CTY CP GOSACO 8/14/2011 29/12/2013 20,405,869,380 AAA AAA AAA 7 11 AA

1/17/2008 1/17/2014 3,000,000,000 A B CC CC 8 11 D D D D D

9 7/7/2011 7/7/2016 7.5 2,700,000,000 AA A A CTY TNHH DET MAY DIEM KHANH CT TNHH SX,LAPRAP TUAN NGHIA

10 NGUYEN THI BICH TRO 28/10/2010 10/28/2013 8.5 2,500,000,000 A A AA BB B

11 HAU TAC BINH 29/10/2012 29/10/2013 10.5 2,200,000,000 A A

12 NGUYEN HUY DONG 26/07/2011 7/26/2014 10.25 2,000,000,000 A BB C D

13 28/10/2012 28/10/2013 8.5 2,000,000,000 A AA CTY TNHH BAO BI TAN VIET TAN

14 NGUYEN CONG LOC 10/11/2011 10/11/2014 10.25 2,000,000,000 AA A CCC C

15 NGUYEN THI HIEN 2/7/2010 2/7/2014 10.5 90,000,000 AA A BB BB BB B

16 CTY TNHH MAI SANG VN 29/10/2012 28/10/2013 9.12 6,164,224,000 AA AA

17 CHAU VAN TUAN 24/05/2011 5/24/2014 11.7 120,000,000 A BB B BB

18 CTY CP IN SAO VIET 30/08/2011 30/08/2014 9.75 1,400,000,000 A A A A

19 DNTN BAKO 4/3/2009 5/3/2014 10.25 1,700,000,000 A BBB BB CCC CCC CCC CC CC

29/10/2012 29/10/2013 10.5 1,250,000,000 20 AA AA CTY TNHH TMDV VAN TAI CO KHI DANG LOI

21 NGUYEN HUY TRANH 19/12/2011 12/19/2013 10.25 1,500,000,000 BB C D

22 8/8/2010 8/8/2015 10.5 1,090,000,000 AA A BBB BBB A AA CTY TNHH SX VA TM HOANG GIA

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

23 CTY TNHH NAM CHIEN 21/02/2012 8/21/2014 10.25 1,200,000,000 AA BBB BB

24 11/8/2011 23/11/2013 10.25 963,600,000 AA AA AA CONG TY TNHH IN VA PTTM THANH PHAT

25 TA TUONG THANH 8/9/2011 8/9/2014 10.25 1,000,000,000 A AA BB C

26 PHAM NGOC PHUONG 23/10/2012 23/10/2013 8.8 200,000,000 A A

27 26/12/2011 26/12/2012 10.25 2,000,000,000 A C D CT TNHH MOT THANH VIEN DAI CAT

28 HUYNH THI THANH MY 30/10/2012 30/10/2014 10.5 158,000,000 AA AA

29 HA THU NGUYET 1/22/2009 1/23/2014 9.3 800,000,000 A A AA AA A D D D D

30 21/04/2011 21/04/2014 10.5 275,000,000 AA AA BB C

31 12/1/2011 12/1/2014 8.55 100,000,000 AA AA A CTY TNHH SX VA THUONG MAI THE MY CTY TNHH SXTMDV VIT BAT ANH MINH

32 LE THI MONG THUY 1/11/2007 1/11/2017 9.5 95,000,000 A BBB A AA AA A BBB A A

33 DNTN HUNG MAI 6/2/2007 6/30/2014 10.5 239,750,000 D D D D D D D D D

34 NGUYEN THI LIEN 27/09/2011 9/27/2014 10.25 1,000,000,000 A A BBB

35 BUI VIET DUNG 23/05/2012 11/23/2013 10.25 1,200,000,000 BB CCC

641,270,771,793 Tổng

Ngành khác

TRAN VIET ANH 10/29/2012 10/29/2015 7.5 50,000,000,000 1 AA AA

2 PHAM THI NGUOI 4/9/2007 4/9/2017 5.196 49,308,000,000 BB BB BB C C C B C C

3 NGUYEN VAN VANG 10/26/2012 10/18/2017 9.08 32,718,000,000 AA A

4 HUYNH HONG PHONG 12/4/2007 12/4/2013 9 22,638,000,000 AA BBB BBB AA AA A A A A

5 15/09/2008 6/30/2020 8.55 19,950,000,000 AAA AA AA A A AA A A AA CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

6 29/06/2009 30/06/2020 8.5 37,206,504,480 AA AA A A A AA A AA CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI

7 LE THI KIM LINH 26/10/2008 10/27/2013 9.8 5,880,000,000 BB B C C D D D D D

8 TRAN THI ANH DAO 20/10/2009 13/02/2015 10.25 16,400,000,000 BBB BBB BBB BBB AA A A A

9 PHAN NGOC DUYEN 18/12/2008 18/12/2013 9.25 14,700,000,000 AA BBB AA A A A A A A

10 TRAN VAN DINH 29/03/2010 15/04/2017 9.08 12,819,534,000 CCC CCC A B CC D D

11 DO THONG 18/12/2011 18/12/2013 8 6,700,000,000 AA AA AA

12 CTY TNHH TM DO NA 28/10/2012 22/09/2014 11 9,851,125,000 A A

8/3/2010 8/3/2015 9.1 5,433,750,000 AA AA 13 A A A A A

23/05/2010 23/05/2015 8.55 5,000,000,000 14 A A A AA AA A

15 21/04/2010 21/04/2015 8.7 4,915,835,400 AA AA AA A A AA NGUYEN DANG NGOC TRINH CONG TY TNHH SX-TM- DV HIEP PHAT TRUONG QUANG LONG TRIEU

16 VUONG VAN KHA 24/03/2011 18/03/2016 12 4,087,000,000 A A A C D

17 NGUYEN VAN KIET 15/06/2009 6/16/2014 9.22 5,124,000,000 A BB CCC D D D D D

18 NGUYEN VAN NHUT 26/07/2010 7/26/2014 10.5 6,850,000,000 A AA A A A CCC

19 TRINH THI TUYET TAM 28/10/2012 28/10/2013 7.8 3,000,000,000 AA AA

20 BANH THI LINH 20/09/2012 20/09/2015 8.5 3,000,000,000 AA AA

21 TRAN THI LOAN 8/12/10 8/12/13 11.1 5,000,000,000 AA A C C C

22 NGUYEN THI NGOC MAI 25/08/2009 25/08/2014 11.5 2,453,240,000 A AA AA A A A A A

23 TRAN NGOC TUYEN 28/10/2012 28/03/2014 7.5 2,442,000,000 A A

24 DNTN HANH NGUYEN 30/10/2012 29/10/2013 9.42 2,300,000,000 AA A

25 VUONG VAN KHA 24/03/2011 18/03/2016 12 4,087,000,000 AA AA A C D

Hạng tín dụng STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY H.H Dư nợ NGÀY VAY LS (06 tháng)

26 PHAM THI BICH THAO 31/10/2010 31/10/2011 10.8 800,000,000 BBB BBB BBB BB A

27 5/5/2010 5/5/2015 8.6 1,766,100,000 A AA AA AA A A NGUYEN DANG TRUONG VU

28 HUYNH TAN BAO 17/03/2011 17/03/2012 10.5 400,000,000 BB BBB A A A

29 NGUYEN THI HUNG 7/4/2010 7/10/2017 8.75 1,628,424,000 AA AA A A A A

30 LUU THI MAN 15/11/2010 11/15/2013 10.8 370,000,000 BB BB A BBB A

31 NGUYEN MY HAN 2/3/2011 1/3/2012 11.1 980,000,000 BB BB A BBB BBB

32 DANG THANH SON 5/4/2011 5/4/2014 10.75 950,221,907 C BBB A A

33 DINH HOANG DONG 19/10/2009 12/3/2014 9.725 1,500,000,000 A AA A A A A A A

34 LU VAN NAM 20/05/2010 20/05/2015 10.1 1,500,000,000 A A AA A AA A

35 NGUYEN VAN KHAI 23/09/2012 23/09/2015 8.5 1,400,000,000 AA AA

36 DUONG VAN THUOT 25/03/2010 3/25/2014 10.2 600,000,000 A BBB CCC CCC CCC CCC CC

37 NGUYEN VAN COP 24/03/2011 24/03/2012 10.5 1,700,000,000 A A CCC CCC CCC

38 NGUYEN DINH DUNG 20/07/2010 20/07/2015 11.4 202,500,000 A AA AA A A A

Tổng 345,661,234,787

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo A99 và báo cáo xếp hạng tín dụng của VAB tại thời điểm 30/04/2013

PHỤ LỤC 2 DANH SÁCH CHI TIẾT 93 KHÁCH HÀNG XÂY DỰNG MA TRẬN CHUYỂN HẠNG TÍN DỤNG

HẠNG TÍN DỤNG

STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY VAY NGÀY H.H Dư nợ Ngành nghề 3/31/2011 10/31/2011 3/31/2012 10/31/2012 3/31/2013

1 15/08/2010 8/15/2014 19,320,000,000.00 Bán buôn, bán lẻ AAA AAA AA AA A DNTN KDV KIM PHUOC LOC THO

2 21/11/2010 11/21/2013 18,606,000,000.00 Bán buôn, bán lẻ A AA A A A DNTN KD VANG TAN CONG KHANH

3 DO NGOC QUANG 24/12/2008 12/25/2013 14,700,000,000.00 Bán buôn, bán lẻ C C C C C

4 CTY TNHH TM NHAT THAI 18/03/2011 3/18/2013 12,390,000,000.00 Bán buôn, bán lẻ AA AA AA AA A

5 DNTN KDV THIEN THANH 6/9/2010 6/9/2014 10,500,000,000.00 Bán buôn, bán lẻ AA AA A A A

6 CTY TNHH VO MINH DUC 7/13/2010 7/13/2014 6,300,000,000 Bán buôn, bán lẻ CCC CCC CC CC CC

7 CTY TNHH VBDQ KIM HAO 13/12/2010 8/12/2015 4,876,200,000.00 Bán buôn, bán lẻ A A A A AA

8 CTY TNHH 1TV VIET HANG 8/7/2010 8/7/2011 4,470,000,000 Bán buôn, bán lẻ A A A A A

9 NGUYEN THI THU HA 12/1/2009 13/01/2010 2,940,000,000 Bán buôn, bán lẻ A D D D D

10 DNTN NGAN HA 15/11/2010 11/15/2012 3,100,000,000 Bán buôn, bán lẻ BBB A A A A

2,400,000,000 11 VO QUANG THANH 27/06/2010 27/06/2011 Bán buôn, bán lẻ A C D D BB

12 CTY TNHH A VA B 6/4/2009 6/4/2017 187,795,000,000 Dịch vụ AA AA A AA AA

13 12/5/2009 12/5/2016 93,660,000,000.00 Dịch vụ A A A A AA CTY CP VAN TAI BIEN HAI AU

14 30/06/2010 30/06/2015 90,000,000,000 Dịch vụ AA A A AA AA CTY TNHH SX DV TM PHU MY PHUONG

15 BUI VAN NAM 11/7/2010 11/7/2013 1,100,000,000 Dịch vụ A CC C C A

16 14/01/2008 14/01/2015 24,400,000,000 Dịch vụ AA A A A A CTY CP KT CONG NGHE SAI GON

STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY VAY NGÀY H.H Dư nợ Ngành nghề 3/31/2011 10/31/2011 3/31/2012 10/31/2012 3/31/2013

17 DNTN BACH THUY 31/05/2010 31/05/2015 18,000,000,000 Dịch vụ AA BB A A A

18 26/03/2007 26/03/2017 17,692,000,000 Dịch vụ A A A A A CONG TY TNHH DV-DL HUY HOANG

19 8/6/2010 8/6/2015 6,000,000,000 Dịch vụ A A A A A CONG TY TNHH DV-DL HUY HOANG

20 NGUYEN THI THUY LOAN 5/10/2010 5/10/2015 253,000,000 CCC CC Dịch vụ A AA CC

21 10/10/2008 11/10/2013 1575000000 Dịch vụ D D D D D DOANH NGHIEP TU NHAN GIA NGUYEN

22 CTY TNHH DV TM T VA C 31/08/2010 31/08/2011 1,000,000,000 Dịch vụ CC CC CC D D

11/11/2010 11/11/2015 12,950,000,000 Dịch vụ AA 23 AA A A A CTY TNHH MTV TAN PHU THO - LONG AN

1/4/2010 1/4/2014 7,993,797,000.00 Dịch vụ AA 24 BB B D D CTY TNHH MTV DVNHKS PHUC NGUYEN

25 NGUYEN DONG HOA 4/10/2010 4/12/2014 8,000,000,000 Dịch vụ BBB AA A A A

26 19/10/2008 19/09/2017 6,304,000,000 Dịch vụ C C C C C CONG TY TNHH 01 TV PHUONG NGA

27 9/12/2007 9/12/2017 7,477,000,000 Dịch vụ AA AA A A A CONG TY TNHH MY TRUONG

A A A A 28 CTY TNHH HOANG TRIEU 27/04/2009 27/04/2017 7,428,400,000 Dịch vụ AA

Dịch vụ A A AA A A 29 VO THANH TUNG 2/7/2010 2/7/2015 6,200,000,000

Dịch vụ B C C C C 30 LAM QUANG NHA 30/09/2010 9/30/2014 800,000,000

C C C C 31 DINH VAN KHOE 6/7/2010 6/7/2014 750,000,000 Dịch vụ BBB

Dịch vụ A A A AA AA 32 PHAN THI HOP 24/06/2010 24/06/2015 6,000,000,000

Dịch vụ A B BB BB B 33 PHAN VAN SAU 26/05/2010 5/26/2014 640,000,000

A AA A A 34 NGUYEN THI NHU MAI 4/10/2010 4/12/2014 5,880,983,698 Dịch vụ BBB

STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY VAY NGÀY H.H Dư nợ Ngành nghề 3/31/2011 10/31/2011 3/31/2012 10/31/2012 3/31/2013

35 25/05/2010 29/09/2014 331,797,194,400 Bất động sản BBB A AA A A CT TNHH DA XAY DUNG BINH DUONG

36 CTY TNHH DT PT VINH AN 7/12/2010 7/12/2015 270,000,000,000 Bất động sản BBB BB A A AA

37 HOANG NHU LUAN 23/05/2010 23/05/2015 184,800,000,000 Bất động sản AA CCC BB BB A

38 26/4/2010 26/4/2015 463,614,130,435 Bất động sản AA BBB B A AA CTY TNHH MTV PHU AN THANH

39 TRAN VAN THONG 6/9/2010 6/9/2015 78,204,000,000 Bất động sản A CC B A A

40 22/05/2010 3/1/2014 74,133,900,000 Bất động sản BBB A A A A CTY CP DT VA PT NHA DAT COTEC

41 12/1/2010 12/1/2015 60,000,000,000 Bất động sản BB B A AA AA CTY CP DONG PHUONG HONG

42 13/10/2010 13/10/2015 40,000,000,000 Bất động sản BB B A AA AA CTY CP DONG PHUONG HONG

43 CTY TNHH LAN ANH 8/3/2010 8/3/2015 54,670,467,000 Bất động sản BB B B B B

44 22/05/2010 3/10/2014 35,310,000,000 Bất động sản A AA AA A A CTY CP KTXD VA VLXD (COTEC)

45 MAI RAN 30/09/2009 30/09/2015 21,966,000,000 Bất động sản BBB A AA A A

46 NGUYEN THANH THU 28/6/2009 28/6/2014 21,798,000,000 Bất động sản BBB BBB BBB BB A

47 LE QUANG HIEU 8/7/2009 8/7/2014 13,440,000,000 Bất động sản CCC CCC CCC CC CC

48 HAN DUC MINH 18/03/2010 18/03/2015 13,398,000,000 Bất động sản CCC CC A D D

49 NGUYEN TRUONG VINH 3/8/2010 6/10/2015 12,734,400,000 Bất động sản A A A AA A

50 16/6/2008 16/6/2014 46,945,537,999 Bất động sản AA A A A A CTY CP XD VAN TAI HOANG NGAN

51 6/3/2010 6/3/2011 11,970,000,000 Bất động sản A A A A CC CTY TNHH TM DV HOANG HONG SON

52 27/10/2012 11/7/2017 11,474,400,000 Bất động sản AA A A A A CTY CP DT XAY DUNG BACH HAC

STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY VAY NGÀY H.H Dư nợ Ngành nghề 3/31/2011 10/31/2011 3/31/2012 10/31/2012 3/31/2013

53 18/03/2010 3/18/2014 5,880,000,000 Bất động sản A AA AA A D CTY TNHH TM DV DU LICH KIM NAM

54 18/05/2010 5/18/2014 3,200,000,000 Bất động sản AA A A A CCC CTY TNHH TM DV DIA OC NHAT TIN

55 LE VAN SON 22/02/2009 22/02/2014 8,736,000,000 Bất động sản CCC CCC CC CC CC

56 19/12/2010 12/19/2013 32,000,000,000 CN chế biến chế tạo AA AAA A A A CTY CO PHAN THAI DUONG

57 12/12/2010 12/12/2017 18,020,000,000 CN chế biến chế tạo AA A A AA AA CTY TNHH SX TM DIEM THANH

58 1/17/2008 1/17/2014 3,000,000,000 CN chế biến chế tạo D D D D D CTY TNHH DET MAY DIEM KHANH

59 NGUYEN THI BICH TRO 28/10/2010 10/28/2013 2,500,000,000 CN chế biến chế tạo A AA A BB B

60 NGUYEN THI HIEN 2/7/2010 2/7/2014 90,000,000 CN chế biến chế tạo A BB BB BB B

61 DNTN BAKO 4/3/2009 5/3/2014 1,700,000,000 CN chế biến chế tạo CCC CCC CCC CC CC

62 8/8/2010 8/8/2015 1,090,000,000 CN chế biến chế tạo BBB BBB A A AA CTY TNHH SX VA TM HOANG GIA

63 HA THU NGUYET 1/22/2009 1/23/2014 800,000,000 CN chế biến chế tạo A D D D D

64 LE THI MONG THUY 1/11/2007 1/11/2017 95,000,000 CN chế biến chế tạo AA BBB A A A

65 DNTN HUNG MAI 6/2/2007 6/30/2014 239,750,000 CN chế biến chế tạo D D D D D

66 PHAM THI NGUOI 4/9/2007 4/9/2017 49,308,000,000 Ngành khác C C C C C

67 HUYNH HONG PHONG 12/4/2007 12/4/2013 22,638,000,000 Ngành khác AA AA A A A

68 15/09/2008 6/30/2020 19,950,000,000 Ngành khác A AA A A AA CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI

69 29/06/2009 30/06/2020 37,206,504,480 Ngành khác A AA A A AA CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI

70 LE THI KIM LINH 26/10/2008 10/27/2013 5,880,000,000 Ngành khác D D D D D

STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY VAY NGÀY H.H Dư nợ Ngành nghề 3/31/2011 10/31/2011 3/31/2012 10/31/2012 3/31/2013

71 TRAN THI ANH DAO 20/10/2009 13/02/2015 16,400,000,000 Ngành khác BBB BBB BBB BBB A

72 PHAN NGOC DUYEN 18/12/2008 18/12/2013 14,700,000,000 Ngành khác A A A A A

73 TRAN VAN DINH 29/03/2010 15/04/2017 12,819,534,000 Ngành khác CCC CCC CC D D

74 8/3/2010 8/3/2015 5,433,750,000 Ngành khác A A A A A NGUYEN DANG NGOC TRINH

75 23/05/2010 23/05/2015 5,000,000,000 Ngành khác AA A AA A A CONG TY TNHH SX-TM-DV HIEP PHAT

76 21/04/2010 21/04/2015 4,915,835,400 Ngành khác AA AA AA A AA TRUONG QUANG LONG TRIEU

77 VUONG VAN KHA 24/03/2011 18/03/2016 4,087,000,000 Ngành khác A A C D A

78 NGUYEN VAN KIET 15/06/2009 6/16/2014 5,124,000,000 Ngành khác D D D D D

79 NGUYEN VAN NHUT 26/07/2010 7/26/2014 6,850,000,000 Ngành khác AA CCC A A A

80 TRAN THI LOAN 8/12/10 8/12/13 5,000,000,000 Ngành khác AA C A C C

81 NGUYEN THI NGOC MAI 25/08/2009 25/08/2014 2,453,240,000 Ngành khác A A A A A

82 VUONG VAN KHA 24/03/2011 18/03/2016 4,087,000,000 Ngành khác AA AA A C D

83 PHAM THI BICH THAO 31/10/2010 31/10/2011 800,000,000 Ngành khác BBB BBB BBB BB A

84 5/5/2010 5/5/2015 1,766,100,000 Ngành khác A AA AA AA A NGUYEN DANG TRUONG VU

85 HUYNH TAN BAO 17/03/2011 17/03/2012 400,000,000 Ngành khác A A BBB BB A

86 NGUYEN THI HUNG 7/4/2010 7/10/2017 1,628,424,000 Ngành khác AA A A A A

87 LUU THI MAN 15/11/2010 11/15/2013 370,000,000 Ngành khác BBB A BB BB A

88 NGUYEN MY HAN 2/3/2011 1/3/2012 980,000,000 Ngành khác BBB BBB BB BB A

STT TÊN KHÁCH HÀNG NGÀY VAY NGÀY H.H Dư nợ Ngành nghề 3/31/2011 10/31/2011 3/31/2012 10/31/2012 3/31/2013

89 DINH HOANG DONG 19/10/2009 12/3/2014 1,500,000,000 Ngành khác A A A A A

90 LU VAN NAM 20/05/2010 20/05/2015 1,500,000,000 Ngành khác AA AA A A A

91 DUONG VAN THUOT 25/03/2010 3/25/2014 600,000,000 Ngành khác CCC CCC CCC CC CCC

92 NGUYEN VAN COP 24/03/2011 24/03/2012 1,700,000,000 Ngành khác CCC CCC CCC A A

93 NGUYEN DINH DUNG 20/07/2010 20/07/2015 202,500,000 Ngành khác AA AA A A A

93 93 93 93 93

Nguồn: Tác giả tập hợp dữ liệu từ Phụ lục 01

PHỤ LỤC 3: GIÁ TRỊ KHOẢN VAY TƯƠNG ỨNG VỚI CÁC HẠNG TÍN DỤNG Đơn vị tính: triệu đồng

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ 3/31/2013 Tổng giá trị CK (V-AA) Tổng giá trị CK (V-BBB) Tổng giá trị CK (V-BB) Tổng giá trị CK (V-B) Tổng giá trị CK (V-CC) Tổng giá trị CK (V-C) Tổng giá trị CK (V-D) Tổng giá trị CK (V- AAA) Tổng giá trị CK (V- A) Tổng giá trị CK (V- CCC)

1 19,320,000,000 20,715 20,708 20,678 20,608 20,452 20,224 19,750 18,972 17,263 7,267 A

2 18,606,000,000 19,023 19,019 19,005 18,971 18,897 18,787 18,556 18,170 17,291 10,684 A DNTN KDV KIM PHUOC LOC THO DNTN KD VANG TAN CONG KHANH

3 DO NGOC QUANG 14,700,000,000 15,295 15,292 15,281 15,254 15,194 15,105 14,920 14,610 13,903 8,593 C

4 12,390,000,000 AA 13,414 13,412 13,402 13,378 13,325 13,248 13,084 12,812 12,191 7,526

5 10,500,000,000 A 10,914 10,910 10,894 10,857 10,775 10,655 10,406 9,996 9,097 3,836 CTY TNHH TM NHAT THAI DNTN KDV THIEN THANH

6 DNTN VAN PHONG 8,000,000,000 AA 8,704 8,704 8,704 8,704 8,704 8,704 8,704 8,704 8,704 8,704

7 8,000,000,000 8,275 8,274 8,267 8,253 8,220 8,172 8,071 7,903 7,520 4,640 A

8,000,000,000 8 8,420 8,417 8,405 8,378 8,316 8,225 8,037 7,727 7,048 3,063 C

9 7,000,000,000 7,425 7,423 7,418 7,405 7,376 7,334 7,246 7,099 6,764 4,246 A CTY CP XD VA TM VAN PHAT DNTN DT TM NGOC TIEN DNTN KD VBDQ KHANH HUNG

10 NGUYEN THI HOI 6,920,000,000 AA 7,177 7,175 7,170 7,157 7,129 7,087 7,000 6,854 6,522 4,023

11 6,300,000,000 CC 6,881 6,879 6,869 6,846 6,796 6,721 6,567 6,314 5,757 2,495

12 6,000,000,000 BBB 6,312 6,311 6,306 6,295 6,271 6,235 6,159 6,033 5,745 3,584 CTY TNHH VO MINH DUC NGUYEN THI HANG- PHAM VAN LON

13 PHUNG THI NGA 6,000,000,000 C 6,619 6,617 6,607 6,585 6,537 6,465 6,317 6,072 5,536 2,394

14 DOAI NGOC NGUYEN 5,900,000,000 AA 6,172 6,170 6,161 6,140 6,094 6,027 5,888 5,658 5,155 2,206

15 LE THI BICH HIEN 4,930,556,000 AA 4,990 4,982 4,951 4,880 4,728 4,518 4,126 3,592 2,761 972

2,500,000,000 16 CC 2,645 2,644 2,643 2,638 2,628 2,613 2,582 2,530 2,411 1,519

17 4,876,200,000.00 5,495 5,492 5,477 5,444 5,370 5,262 5,043 4,694 3,979 1,163 A

18 4,500,000,000 4,915 4,913 4,906 4,890 4,854 4,801 4,691 4,510 4,112 1,782 A CTY CPTB DIEN TAM SON CTY TNHH VBDQ KIM HAO DUONG THI TUYET NGA

19 4,470,000,000 4,938 4,936 4,929 4,913 4,876 4,823 4,712 4,530 4,130 1,785 A

20 3,000,000,000 3,298 3,296 3,292 3,281 3,256 3,221 3,146 3,024 2,756 1,186 D

21 35,129,560,600 AA 39,169 39,169 39,169 39,169 39,169 39,169 39,169 39,169 39,169 39,169

22 4,200,000,000 AA 4,591 4,591 4,591 4,591 4,591 4,591 4,591 4,591 4,591 4,591 CTY TNHH 1TV VIET HANG CONG TY TNHH HUY HIEU CTY TNHH TM DV OTO CANG KIM LONG CONG TY TNHH BO BA

23 NGUYEN THI THU HA 2,940,000,000 3,114 3,113 3,111 3,105 3,093 3,075 3,038 2,975 2,832 1,757 D

24 KHA NAM TIEN 4,313 4,312 4,306 4,291 4,260 4,213 4,117 3,958 3,610 1,569 A 4,000,000,000

2,500,000,000 25 2,645 2,644 2,643 2,638 2,628 2,613 2,582 2,530 2,411 1,519 C

26 3,500,000,000 AA 3,575 3,575 3,572 3,565 3,551 3,530 3,486 3,413 3,245 1,985

27 3,500,000,000 A 3,576 3,575 3,572 3,566 3,552 3,531 3,488 3,415 3,250 2,006 CT TNHH TMDV TIN HOC VIET MY NGUYEN THI BICH NGOC TRAN VAN THANH- HUYNH THI TUYET VAN 2,500,000,000 28 MAI THI THU HANG CC 2,709 2,708 2,704 2,695 2,675 2,646 2,585 2,485 2,266 978

29 DNTN NGAN HA 3,224 3,224 3,221 3,216 3,203 3,185 3,147 3,082 2,936 1,837 A 3,100,000,000

2,400,000,000 30 VO QUANG THANH 2,602 2,601 2,598 2,589 2,570 2,542 2,484 2,388 2,178 945 D

31 TONG HUU DUC 3,000,000,000 AA 3,158 3,157 3,155 3,149 3,137 3,119 3,081 3,017 2,873 1,785

2,000,000,000 32 NGUYEN VIET PHAN 2,173 2,172 2,169 2,162 2,146 2,123 2,074 1,993 1,817 784 C

2,000,000,000 33 NGUYEN BA DANG 2,136 2,135 2,134 2,130 2,122 2,109 2,084 2,041 1,943 1,209 D

34 LE VAN NANG 2,997 2,996 2,994 2,989 2,977 2,960 2,924 2,863 2,726 1,693 A 2,900,000,000

1,500,000,000 35 NGUYEN THI HANH 1,575 1,575 1,573 1,567 1,556 1,539 1,503 1,445 1,317 566 C

36 CTY TNHH A VA B 187,795,000,000 AA 221,993 221,747 220,767 218,505 213,568 206,521 192,567 171,619 133,322 38,010

37 CTY CP SON TRA 159,000,000,000 AA 158,462 158,182 157,070 154,521 149,045 141,440 127,102 107,363 76,642 22,945

38 CTY CP SON TRA 5,506,717,744 AA 5,567 5,562 5,544 5,501 5,407 5,272 4,997 4,569 3,720 918

108,276,000,000 118,084 117,976 117,543 116,541 114,345 111,184 104,834 95,046 76,192 20,381 39 A

93,660,000,000 105,566 105,458 105,028 104,034 101,859 98,743 92,529 83,082 65,380 17,937 40 A

71,549,100,000 78,206 78,143 77,894 77,317 76,048 74,215 70,500 64,688 53,152 14,358 41 A

48,732,600,000 AA 52,865 52,810 52,589 52,079 50,964 49,367 46,184 41,350 32,316 8,498 42

90,000,000,000 AA 102,435 102,369 102,103 101,488 100,132 98,162 94,137 87,737 74,605 22,584 43

2,240,000,000 2,773 2,771 2,762 2,742 2,699 2,635 2,507 2,306 1,907 546 44 D CTY CP VAN TAI BIEN DINH GIANG CTY CP VAN TAI BIEN HAI AU TONG CTY HANG HAI VIET NAM CTY CP DU LICH SAI GON-SUOI NHUM CTY TNHH SX DV TM PHU MY PHUONG CTY TNHH DV VT HOANG AN

45 BUI VAN NAM 1,100,000,000 1,136 1,136 1,135 1,133 1,128 1,122 1,108 1,086 1,034 646 C

29,864,000,000 AA 30,560 30,518 30,347 29,954 29,100 27,893 25,545 22,128 16,260 4,327 46

24,400,000,000 A 27,194 27,180 27,124 26,995 26,710 26,294 25,437 24,052 21,115 7,203 47 CTY CP BVDK FORTIS- HOAN MY DN CTY CP KT CONG NGHE SAI GON

48 DNTN BACH THUY 18,000,000,000 BB 19,555 19,542 19,490 19,371 19,108 18,727 17,947 16,707 14,165 4,154

17,692,000,000 20,870 20,848 20,763 20,565 20,133 19,513 18,277 16,399 12,882 3,496 49 A

6,000,000,000 6,153 6,149 6,132 6,092 6,006 5,880 5,623 5,216 4,382 1,152 50 A

253,000,000 CC 283 283 282 280 276 271 260 242 206 63 51

1,575,000,000 1,624 1,624 1,622 1,620 1,613 1,604 1,585 1,552 1,478 921 52 D

1,000,000,000 1,139 1,139 1,137 1,133 1,125 1,113 1,088 1,046 954 417 53 D

12,950,000,000 14,748 14,737 14,691 14,586 14,355 14,020 13,342 12,279 10,166 2,943 54 A

7,993,797,000.00 8,376 8,375 8,368 8,353 8,321 8,272 8,171 8,001 7,615 4,711 55 D CONG TY TNHH DV- DL HUY HOANG CONG TY TNHH DV- DL HUY HOANG NGUYEN THI THUY LOAN DOANH NGHIEP TU NHAN GIA NGUYEN CTY TNHH DV TM T VA C CTY TNHH MTV TAN PHU THO - LONG AN CTY TNHH MTV DVNHKS PHUC NGUYEN 56 NGUYEN DONG HOA 8,000,000,000 8,896 8,895 8,888 8,872 8,838 8,787 8,679 8,500 8,091 5,018 A

57 6,304,000,000 7,700 7,692 7,657 7,578 7,405 7,158 6,668 5,934 4,595 1,289 C

58 7,477,000,000 7,792 7,783 7,746 7,661 7,475 7,210 6,686 5,902 4,483 1,141 A

59 7,428,400,000 9,182 9,172 9,135 9,049 8,861 8,591 8,053 7,234 5,700 1,576 A

60 7,000,000,000 AA 7,735 7,735 7,735 7,735 7,735 7,735 7,735 7,735 7,735 7,735 CONG TY TNHH 01 TV PHUONG NGA CONG TY TNHH MY TRUONG CTY TNHH HOANG TRIEU CTY TNHH KHAI DUYEN

61 VO THANH TUNG 6,200,000,000 6,978 6,975 6,960 6,927 6,854 6,747 6,527 6,170 5,415 1,840 A

62 LAM QUANG NHA 800,000,000 899 899 897 894 888 878 858 824 751 321 C

63 DINH VAN KHOE 750,000,000 810 810 809 806 800 792 774 744 679 297 C

64 PHAN THI HOP 6,000,000,000 AA 6,757 6,752 6,735 6,694 6,604 6,474 6,207 5,784 4,915 1,477

6,000,000,000 AA 6,836 6,831 6,813 6,772 6,681 6,549 6,278 5,848 4,967 1,483 65 TRAN HUYNH HOANG HAI

66 PHAN VAN SAU 640,000,000 668 668 667 665 660 652 637 612 558 238 B

67 TRAN NGOC TA 6,000,000,000 6,383 6,381 6,372 6,351 6,304 6,236 6,093 5,859 5,345 2,330 A

5,880,983,698 6,540 6,539 6,534 6,522 6,497 6,459 6,380 6,248 5,948 3,689 68 A

5,500,000,000 6,240 6,236 6,220 6,182 6,099 5,978 5,732 5,340 4,536 1,357 69 A

5,500,000,000 AA 6,204 6,199 6,180 6,136 6,038 5,896 5,610 5,161 4,268 1,224 70

428,107,294,436 456,170 455,931 454,978 452,767 447,877 440,744 426,039 71 402,297 351,987 114,962 AAA

331,797,194,400 364,764 364,631 364,101 362,868 360,134 356,126 347,787 72 334,095 304,039 128,199 A

279,200,000,000 287,373 287,318 287,100 286,592 285,462 283,797 280,299 73 274,455 261,147 161,113 A

270,000,000,000 289,370 289,138 288,213 286,069 281,356 274,546 260,748 74 239,166 196,337 52,579 AA NGUYEN THI NHU MAI NGUYEN THANH THUAN NGUYEN THI KIEU CHINH CTCP DTPT DO THI&KCN SONG DA CT TNHH DA XAY DUNG BINH DUONG CT TNHH MTV DT PTHT HOANG LONG CTY TNHH DT PT VINH AN

75 NGUYEN THI LAN 258,750,000,000 263,765 263,349 261,695 257,894 249,680 238,156 216,040 184,645 133,121 37,371 A

76 210,454,000,000 243,821 243,632 242,876 241,126 237,277 231,713 220,435 A 202,778 167,662 47,981 CTY CP XAY DUNG CONG TRINH 585

77 HOANG NHU LUAN 184,800,000,000 203,898 203,766 203,235 202,005 199,293 195,355 187,305 A 174,511 148,262 44,460

78 LUONG THI LINH 168,750,000,000 172,021 171,750 170,671 168,192 162,835 155,319 140,896 AA 120,421 86,818 24,373

79 463,614,130,435 543,219 542,939 541,823 539,233 533,506 525,151 507,924 AA 480,104 421,121 142,125

80 124,800,000,000 131,292 131,201 130,840 130,004 128,159 125,481 120,011 A 111,326 93,557 24,686 CTY TNHH MTV PHU AN THANH CONG TY CO PHAN DAI DUONG

81 TRAN VAN THONG 78,204,000,000 86,687 86,629 86,398 85,861 84,677 82,959 79,448 A 73,871 62,444 17,684

82 74,133,900,000 78,580 78,565 78,507 78,369 78,064 77,615 76,671 A 75,093 71,501 44,496 CTY CP DT VA PT NHA DAT COTEC

83 NGUYEN BINH DONG 72,000,000,000 89,013 88,933 88,612 87,870 86,243 83,901 79,194 A 71,933 57,927 16,030

60,000,000,000 67,279 67,245 67,108 66,790 66,088 65,063 62,949 84 AA 59,535 52,295 17,969

40,000,000,000 47,354 47,323 47,199 46,911 46,277 45,357 43,477 85 AA 40,488 34,358 10,171 CTY CP DONG PHUONG HONG CTY CP DONG PHUONG HONG

86 CTY TNHH LAN ANH 54,670,467,000 63,175 63,143 63,014 62,715 62,055 61,091 59,103 B 55,892 49,084 16,816

87 CTY TNHH LAN ANH 37,500,000,000 43,840 43,811 43,698 43,434 42,853 42,009 40,285 B 37,543 31,917 9,641

60,000,000,000 66,723 66,711 66,660 66,543 66,283 65,900 65,094 88 A 63,748 60,682 37,637

50,175,000,000 55,694 55,694 55,694 55,694 55,694 55,694 55,694 89 AA 55,694 55,694 55,694

35,310,000,000 39,774 39,760 39,703 39,570 39,275 38,842 37,943 90 A 36,465 33,222 14,223

35,000,000,000 39,503 39,489 39,433 39,302 39,013 38,588 37,704 91 AA 36,253 33,065 14,372 CT CP DT XD DO THI VIET NAM CTY CP TM DV XAY DUNG THIEN TAN CTY CP KTXD VA VLXD (COTEC) CONG TY CP QUAN NHAN

92 MAI RAN 21,966,000,000 25,374 25,358 25,291 25,136 24,794 24,297 23,282 A 21,669 18,362 5,351

93 NGUYEN THANH THU 21,798,000,000 23,406 23,398 23,364 23,286 23,113 22,860 22,332 A 21,466 19,564 8,418

94 LE QUANG HIEU 13,440,000,000 14,284 14,278 14,258 14,210 14,103 13,947 13,622 CC 13,088 11,917 5,060

95 HAN DUC MINH 13,398,000,000 14,641 14,633 14,602 14,531 14,373 14,143 13,669 D 12,904 11,282 3,649

12,734,400,000 14,528 14,518 14,479 14,390 14,193 13,906 13,321 96 A 12,392 10,487 3,009

46,945,537,999 50,999 50,980 50,908 50,740 50,368 49,822 48,685 97 A 46,819 42,721 18,672

11,970,000,000 12,733 12,731 12,721 12,699 12,648 12,574 12,418 98 CC 12,158 11,565 7,108

6,000,000,000 9,093 9,091 9,084 9,067 9,031 8,977 8,865 99 C 8,677 8,249 5,029

11,474,400,000 12,597 12,582 12,525 12,391 12,100 11,685 10,864 100 A 9,635 7,398 1,993

3,636,000,000 4,223 4,220 4,209 4,183 4,127 4,044 3,877 101 C 3,610 3,063 904 NGUYEN TRUONG VINH CTY CP XD VAN TAI HOANG NGAN CTY TNHH TM DV HOANG HONG SON CTY CP XAY DUNG VA DV HOANG HA CTY CP DT XAY DUNG BACH HAC CT CP TU VAN VA DV KY THUAT DIEN

102 TRAN VIET HA 22,500,000,000 22,274 22,238 22,094 21,763 21,051 20,055 18,153 AA 15,479 11,161 3,248

5,880,000,000 6,416 6,415 6,410 6,399 6,374 6,337 6,259 103 D 6,129 5,834 3,612

3,200,000,000 3,344 3,343 3,338 3,327 3,302 3,266 3,190 104 CCC 3,066 2,794 1,197 CTY TNHH TM DV DU LICH KIM NAM CTY TNHH TM DV DIA OC NHAT TIN

105 LE VAN SON 8,736,000,000 9,267 9,265 9,258 9,242 9,205 9,151 9,038 CC 8,849 8,418 5,180

450,000,000,000 AAA 565,165 564,614 562,417 557,341 546,232 530,304 498,500 450,036 358,750 105,979 106

68,399,328,413 AA 75,658 75,609 75,413 74,960 73,959 72,506 69,537 64,817 55,130 16,737 107

32,000,000,000 A 32,565 32,559 32,534 32,476 32,346 32,155 31,754 31,084 29,557 18,081 108

18,020,000,000 AA 20,018 19,993 19,895 19,667 19,172 18,467 17,085 15,039 11,408 3,182 109

10,000,000,000 BB 10,718 10,714 10,699 10,664 10,586 10,472 10,234 9,844 8,987 3,953 110 CTY CP VI CO DIEN TU CTY TNHH SX TM NGUYEN HOANG CTY CO PHAN THAI DUONG CTY TNHH SX TM DIEM THANH CTY TNHH LIEN BINH PHAT

111 NGUYEN XUAN AN 3,500,000,000 A 3,885 3,885 3,885 3,885 3,885 3,885 3,885 3,885 3,885 3,885

112 CTY CP GOSACO 20,405,869,380 AA 21,775 21,771 21,755 21,717 21,634 21,510 21,250 20,816 19,827 12,397

113 3,000,000,000 D 3,234 3,233 3,231 3,225 3,212 3,194 3,155 3,091 2,944 1,839 CTY TNHH DET MAY DIEM KHANH

2,700,000,000 2,732 2,729 2,718 2,694 2,641 2,565 2,412 2,176 1,724 419 114 A

2,500,000,000 2,713 2,713 2,713 2,713 2,713 2,713 2,713 2,713 2,713 2,713 115 B CT TNHH SX,LAPRAP TUAN NGHIA NGUYEN THI BICH TRO

116 HAU TAC BINH 2,200,000,000 2,431 2,431 2,431 2,431 2,431 2,431 2,431 2,431 2,431 2,431 A

117 NGUYEN HUY DONG 2,000,000,000 2,186 2,185 2,182 2,175 2,158 2,135 2,086 2,005 1,827 788 D

2,000,000,000 AA 2,170 2,170 2,170 2,170 2,170 2,170 2,170 2,170 2,170 2,170 118 CTY TNHH BAO BI TAN VIET TAN

119 NGUYEN CONG LOC 2,000,000,000 2,261 2,260 2,257 2,249 2,232 2,208 2,156 2,072 1,888 808 C

120 NGUYEN THI HIEN 90,000,000 97 97 97 97 97 96 95 93 89 55 B

6,164,224,000 AA 6,726 6,726 6,726 6,726 6,726 6,726 6,726 6,726 6,726 6,726 121 CTY TNHH MAI SANG VN

122 CHAU VAN TUAN 120,000,000 BB 131 131 131 130 129 128 125 120 110 49

123 CTY CP IN SAO VIET 1,400,000,000 A 1,536 1,536 1,534 1,528 1,517 1,500 1,465 1,408 1,282 546

124 DNTN BAKO 1,700,000,000 CC 1,789 1,788 1,785 1,779 1,766 1,747 1,707 1,641 1,497 651

1,250,000,000 AA 1,381 1,381 1,381 1,381 1,381 1,381 1,381 1,381 1,381 1,381 125 CTY TNHH TMDV VAN TAI CO KHI DANG LOI 126 NGUYEN HUY TRANH 1,500,000,000 D 1,578 1,578 1,577 1,574 1,568 1,559 1,540 1,508 1,436 894

1,090,000,000 AA 1,248 1,247 1,244 1,237 1,220 1,196 1,146 1,068 907 270 127

1,200,000,000 BB 1,327 1,326 1,324 1,320 1,310 1,296 1,266 1,217 1,109 477 128

963,600,000 AA 1,001 1,000 1,000 998 994 988 976 956 911 568 129 CTY TNHH SX VA TM HOANG GIA CTY TNHH NAM CHIEN CONG TY TNHH IN VA PTTM THANH PHAT 130 TA TUONG THANH 1,000,000,000 1,100 1,099 1,098 1,094 1,086 1,074 1,049 1,009 919 396 C

200,000,000 218 218 218 218 218 218 218 218 218 218 131 A

2,000,000,000 2,112 2,111 2,110 2,106 2,098 2,086 2,060 2,018 1,921 1,196 132 D PHAM NGOC PHUONG CT TNHH MOT THANH VIEN DAI CAT

133 158,000,000 AA 181 181 181 180 179 177 173 166 151 65 HUYNH THI THANH MY

800,000,000 846 845 845 843 840 835 825 808 769 475 D

135 275,000,000 308 308 308 308 306 305 301 295 281 174 C

136 100,000,000 104 104 103 103 102 100 97 91 80 26 A 134 HA THU NGUYET CTY TNHH SX VA THUONG MAI THE MY CTY TNHH SXTMDV VIT BAT ANH MINH

137 LE THI MONG THUY 95,000,000 107 107 107 105 103 100 94 84 66 18 A

138 DNTN HUNG MAI 239,750,000 260 260 260 259 257 254 248 239 218 95 D

139 NGUYEN THI LIEN 1,000,000,000 BBB 1,124 1,123 1,121 1,118 1,109 1,097 1,072 1,030 939 402

140 BUI VIET DUNG 1,200,000,000 CCC 1,246 1,246 1,245 1,243 1,238 1,231 1,216 1,191 1,134 707

141 TRAN VIET ANH 50,000,000,000 AA 52,549 52,513 52,367 52,030 51,287 50,208 48,005 44,508 37,354 9,691

142 PHAM THI NGUOI 49,308,000,000 43,939 43,888 43,684 43,215 42,188 40,720 37,800 33,388 25,228 5,204 C

143 NGUYEN VAN VANG 32,718,000,000 37,161 37,118 36,946 36,550 35,687 34,455 32,020 28,373 21,744 5,800 A

144 22,638,000,000 23,306 23,302 23,284 23,243 23,152 23,017 22,734 22,261 21,185 13,093 A

145 19,950,000,000 AA 21,774 21,738 21,595 21,267 20,561 19,575 17,702 15,089 10,921 3,282

146 37,206,504,480 AA 40,443 40,376 40,110 39,500 38,186 36,353 32,870 28,011 20,264 6,085 HUYNH HONG PHONG CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI

147 LE THI KIM LINH 5,880,000,000 D 6,456 6,456 6,456 6,456 6,456 6,456 6,456 6,456 6,456 6,456

148 TRAN THI ANH DAO 16,400,000,000 BBB 18,371 18,362 18,324 18,236 18,043 17,760 17,177 16,236 14,240 4,801

149 PHAN NGOC DUYEN 14,700,000,000 15,275 15,272 15,260 15,233 15,174 15,085 14,900 14,591 13,887 8,593 A

150 TRAN VAN DINH 12,819,534,000 14,483 14,467 14,407 14,266 13,960 13,521 12,646 11,317 8,835 2,308 D

151 DO THONG 6,700,000,000 AA 6,858 6,856 6,851 6,839 6,812 6,772 6,688 6,547 6,227 3,822

152 CTY TNHH TM DO NA 9,851,125,000 11,237 11,233 11,217 11,180 11,097 10,976 10,724 10,311 9,402 4,077 A

153 5,433,750,000 5,911 5,907 5,891 5,854 5,774 5,656 5,417 5,036 4,257 1,204 A

154 5,000,000,000 5,206 5,202 5,188 5,156 5,084 4,981 4,769 4,432 3,743 1,048 A

155 4,915,835,400 AA 5,386 5,383 5,371 5,345 5,287 5,201 5,026 4,742 4,142 1,321 NGUYEN DANG NGOC TRINH CONG TY TNHH SX- TM-DV HIEP PHAT TRUONG QUANG LONG TRIEU

156 VUONG VAN KHA 4,087,000,000 5,111 5,107 5,091 5,055 4,975 4,860 4,626 4,260 3,531 1,033 D

157 NGUYEN VAN KIET 5,124,000,000 5,387 5,385 5,377 5,359 5,319 5,260 5,138 4,936 4,495 1,909 D

158 NGUYEN VAN NHUT 6,850,000,000 CCC 7,526 7,524 7,513 7,488 7,433 7,351 7,182 6,905 6,296 2,724

159 3,000,000,000 AA 3,234 3,234 3,234 3,234 3,234 3,234 3,234 3,234 3,234 3,234 TRINH THI TUYET TAM

160 BANH THI LINH 3,000,000,000 AA 3,242 3,240 3,231 3,210 3,165 3,100 2,967 2,755 2,322 635

161 TRAN THI LOAN 5,000,000,000 5,282 5,281 5,277 5,268 5,248 5,218 5,155 5,050 4,811 3,012 C

162 2,453,240,000 2,793 2,792 2,788 2,779 2,758 2,729 2,666 2,564 2,340 1,026 A NGUYEN THI NGOC MAI

163 TRAN NGOC TUYEN 2,442,000,000 2,578 2,578 2,576 2,571 2,561 2,546 2,514 2,461 2,339 1,428 A

164 DNTN HANH NGUYEN 2,300,000,000 2,517 2,517 2,517 2,517 2,517 2,517 2,517 2,517 2,517 2,517 A

165 VUONG VAN KHA 4,087,000,000 5,111 5,107 5,091 5,055 4,975 4,860 4,626 4,260 3,531 1,033 D

166 800,000,000 BB 886 886 886 886 886 886 886 886 886 886

167 1,766,100,000 AA 1,831 1,830 1,825 1,813 1,788 1,752 1,678 1,560 1,318 371 PHAM THI BICH THAO NGUYEN DANG TRUONG VU

168 HUYNH TAN BAO 400,000,000 BB 441 441 441 440 438 436 430 421 401 249

169 NGUYEN THI HUNG 1,628,424,000 A 1,846 1,844 1,836 1,818 1,778 1,721 1,608 1,437 1,117 283

170 LUU THI MAN 370,000,000 BB 385 385 384 384 382 380 376 368 350 219

171 NGUYEN MY HAN 980,000,000 BB 1,050 1,050 1,049 1,047 1,043 1,037 1,025 1,004 956 598

172 DANG THANH SON 950,221,907 1,009 1,009 1,008 1,004 997 986 964 927 846 371 C

173 DINH HOANG DONG 1,500,000,000 1,609 1,608 1,605 1,597 1,580 1,555 1,504 1,421 1,246 419 A

174 LU VAN NAM 1,500,000,000 1,645 1,644 1,640 1,630 1,608 1,576 1,511 1,407 1,195 357 A

175 NGUYEN VAN KHAI 1,400,000,000 AA 1,514 1,513 1,509 1,500 1,479 1,448 1,386 1,287 1,085 296

176 DUONG VAN THUOT 600,000,000 CCC 661 661 660 659 657 653 645 632 601 373

177 NGUYEN VAN COP 1,700,000,000 CCC 1,881 1,881 1,879 1,876 1,869 1,858 1,835 1,797 1,711 1,063

178 NGUYEN DINH DUNG 202,500,000 A 237 237 237 235 232 228 218 204 173 53

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của VAB

PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ TỔN THẤT DANH MỤC CHO VAY Đơn vị tính: đồng

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

1 19,320,000,000 20,325,084,940 1,848,903,802 352,560,883 3,050,691,274 3,403,252,157

2 18,606,000,000 18,799,310,612 1,137,901,905 205,453,492 1,877,538,143 2,082,991,635 DNTN KDV KIM PHUOC LOC THO DNTN KD VANG TAN CONG KHANH

3 DO NGOC QUANG 14,700,000,000 13,418,540,515 1,529,251,670 484,646,566 2,523,265,256 3,007,911,822

4 CTY TNHH TM NHAT THAI 12,390,000,000 13,389,918,077 82,839,752 11,712,388 136,685,590 148,397,978

5 DNTN KDV THIEN THANH 10,500,000,000 10,708,389,626 973,033,760 185,538,667 1,605,505,704 1,791,044,371

6 DNTN VAN PHONG 8,000,000,000 8,704,000,000 - - - -

7 8,000,000,000 8,177,698,507 496,071,221 89,567,971 818,517,515 908,085,486 CTY CP XD VA TM VAN PHAT 8,000,000,000 8 DNTN DT TM NGOC TIEN 6,684,249,806 1,147,690,815 363,723,267 1,893,689,845 2,257,413,112

9 7,000,000,000 7,339,343,973 433,721,000 78,310,348 715,639,651 793,949,999 DNTN KD VBDQ KHANH HUNG

10 NGUYEN THI HOI 6,920,000,000 7,163,644,776 44,370,328 6,273,347 73,211,041 79,484,388

11 CTY TNHH VO MINH DUC 6,300,000,000 5,964,635,882 1,215,474,066 349,069,702 2,005,532,208 2,354,601,910

12 6,000,000,000 6,274,664,405 91,237,262 31,323,044 150,541,482 181,864,527 NGUYEN THI HANG-PHAM VAN LON

13 PHUNG THI NGA 6,000,000,000 5,249,566,832 905,087,138 286,837,924 1,493,393,778 1,780,231,701

14 DOAI NGOC NGUYEN 5,900,000,000 6,150,867,089 70,751,731 9,977,983 116,740,356 126,718,338

15 LE THI BICH HIEN 4,930,556,000 4,924,579,295 196,499,440 26,687,233 324,224,077 350,911,309

2,500,000,000 16 CTY CPTB DIEN TAM SON 2,433,603,443 319,061,871 96,134,200 526,452,087 622,586,288

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

17 CTY TNHH VBDQ KIM HAO 4,876,200,000.00 5,349,896,932 608,224,622 127,354,285 1,003,570,626 1,130,924,912

18 DUONG THI TUYET NGA 4,500,000,000 4,824,318,542 430,742,831 82,093,867 710,725,670 792,819,538

19 4,470,000,000 4,846,605,161 433,456,056 82,614,876 715,202,492 797,817,368 CTY TNHH 1TV VIET HANG

20 CONG TY TNHH HUY HIEU 3,000,000,000 1,186,381,176 - - - -

21 35,129,560,600 39,169,460,069 - - - - CTY TNHH TM DV OTO CANG KIM LONG

22 CONG TY TNHH BO BA 4,200,000,000 4,590,600,000 - - - -

23 NGUYEN THI THU HA 2,940,000,000 1,756,833,664 - - - -

24 KHA NAM TIEN 4,000,000,000 4,233,712,596 377,285,178 71,901,635 622,520,544 694,422,180

2,500,000,000 25 2,329,632,967 256,920,833 81,422,700 423,919,374 505,342,073 CT TNHH TMDV TIN HOC VIET MY

26 NGUYEN THI BICH NGOC 3,500,000,000 3,568,713,386 22,380,599 3,164,305 36,927,989 40,092,294

27 3,500,000,000 3,533,658,435 214,221,171 38,678,631 353,464,932 392,143,562 TRAN VAN THANH- HUYNH THI TUYET VAN 2,500,000,000 28 MAI THI THU HANG 2,347,389,667 479,631,274 137,735,206 791,391,603 929,126,809

29 DNTN NGAN HA 3,100,000,000 3,187,197,425 189,329,590 34,184,340 312,393,823 346,578,163

2,400,000,000 30 VO QUANG THANH 945,195,254 - - - -

31 TONG HUU DUC 3,000,000,000 3,151,952,383 19,305,591 2,729,542 31,854,225 34,583,767

2,000,000,000 32 NGUYEN VIET PHAN 1,722,849,476 297,508,557 94,285,659 490,889,119 585,174,778

2,000,000,000 33 NGUYEN BA DANG 1,208,636,296 - - - -

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

34 LE VAN NANG 2,900,000,000 2,961,700,067 177,816,918 32,105,673 293,397,914 325,503,587

1,500,000,000 35 NGUYEN THI HANH 1,248,136,341 216,136,969 68,497,581 356,626,000 425,123,581

36 CTY TNHH A VA B 187,795,000,000 219,793,781,983 7,003,468,018 972,992,907 11,555,722,230 12,528,715,137

37 CTY CP SON TRA 159,000,000,000 156,091,155,427 7,172,039,441 978,548,302 11,833,865,077 12,812,413,379

38 CTY CP SON TRA 5,506,717,744 5,524,185,636 138,120,386 19,326,440 227,898,637 247,225,076

39 108,276,000,000 114,387,805,367 14,055,827,655 3,154,760,992 23,192,115,630 26,346,876,622

40 93,660,000,000 102,094,919,157 12,748,437,533 2,932,696,342 21,034,921,930 23,967,618,272

41 71,549,100,000 75,919,848,418 9,073,922,223 1,974,095,455 14,971,971,669 16,946,067,124

42 48,732,600,000 52,366,497,047 1,598,971,963 222,619,375 2,638,303,739 2,860,923,114

43 90,000,000,000 101,818,355,959 2,031,373,739 285,042,908 3,351,766,669 3,636,809,578

44 2,240,000,000 546,204,432 - - - - CTY CP VAN TAI BIEN DINH GIANG CTY CP VAN TAI BIEN HAI AU TONG CTY HANG HAI VIET NAM CTY CP DU LICH SAI GON- SUOI NHUM CTY TNHH SX DV TM PHU MY PHUONG CTY TNHH DV VT HOANG AN

45 BUI VAN NAM 1,100,000,000 998,643,545 111,792,614 35,429,032 184,457,813 219,886,845

46 29,864,000,000 30,184,319,213 1,176,275,352 162,439,052 1,940,854,331 2,103,293,383

47 24,400,000,000 26,568,644,722 2,774,590,110 555,721,683 4,578,073,682 5,133,795,365 CTY CP BVDK FORTIS- HOAN MY DN CTY CP KT CONG NGHE SAI GON

48 DNTN BACH THUY 18,000,000,000 18,842,398,033 1,092,343,781 265,757,632 1,802,367,239 2,068,124,872

49 17,692,000,000 20,180,676,968 2,528,695,664 582,220,722 4,172,347,846 4,754,568,568

50 6,000,000,000 5,984,083,865 702,788,202 147,682,323 1,159,600,533 1,307,282,857 CONG TY TNHH DV-DL HUY HOANG CONG TY TNHH DV-DL HUY HOANG

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

51 NGUYEN THI THUY LOAN 253,000,000 227,562,907 58,202,981 14,912,140 96,034,919 110,947,060

52 1,575,000,000 921,274,760 - - - - DOANH NGHIEP TU NHAN GIA NGUYEN

53 CTY TNHH DV TM T VA C 1,000,000,000 417,315,355 - - - -

54 12,950,000,000 14,328,112,762 1,675,636,771 363,261,042 2,764,800,672 3,128,061,714

55 7,993,797,000.00 4,711,083,200 - - - - CTY TNHH MTV TAN PHU THO - LONG AN CTY TNHH MTV DVNHKS PHUC NGUYEN

56 NGUYEN DONG HOA 8,000,000,000 8,792,519,247 529,180,747 95,546,050 873,148,232 968,694,282

57 6,304,000,000 4,292,942,829 951,953,363 301,690,649 1,570,723,049 1,872,413,698

58 7,477,000,000 7,513,143,705 983,171,568 232,993,798 1,622,233,086 1,855,226,884 CONG TY TNHH 01 TV PHUONG NGA CONG TY TNHH MY TRUONG

59 CTY TNHH HOANG TRIEU 7,428,400,000 8,880,645,523 1,106,178,460 254,309,772 1,825,194,458 2,079,504,230

60 CTY TNHH KHAI DUYEN 7,000,000,000 7,735,000,000 0 (0) 0 0

61 VO THANH TUNG 6,200,000,000 6,817,613,713 713,201,609 142,863,484 1,176,782,655 1,319,646,140

62 LAM QUANG NHA 800,000,000 711,577,234 123,696,546 39,201,596 204,099,301 243,300,898

63 DINH VAN KHOE 750,000,000 644,070,064 110,057,302 34,879,081 181,594,548 216,473,629

64 PHAN THI HOP 6,000,000,000 6,715,701,635 134,453,997 18,866,386 221,849,095 240,715,480

65 TRAN HUYNH HOANG HAI 6,000,000,000 6,794,118,240 136,448,068 19,145,979 225,139,312 244,285,291

66 PHAN VAN SAU 640,000,000 606,821,415 104,750,484 45,509,704 172,838,299 218,348,003

67 TRAN NGOC TA 6,000,000,000 6,265,789,644 557,231,905 106,189,057 919,432,644 1,025,621,701

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

68 NGUYEN THI NHU MAI 5,880,983,698 6,463,582,794 389,012,918 70,238,095 641,871,315 712,109,410

69 NGUYEN THANH THUAN 5,500,000,000 6,076,539,279 685,270,116 143,355,502 1,130,695,692 1,274,051,194

70 NGUYEN THI KIEU CHINH 5,500,000,000 6,159,874,640 144,412,604 20,213,345 238,280,796 258,494,142

71 428,107,294,436 455,812,243,074 491,277,383 357,569,859 810,607,682 1,168,177,540

72 331,797,194,400 357,899,090,264 32,524,434,465 6,201,796,885 53,665,316,867 59,867,113,752

73 279,200,000,000 283,989,036,308 17,228,386,716 3,110,665,509 28,426,838,082 31,537,503,591 CTCP DTPT DO THI&KCN SONG DA CT TNHH DA XAY DUNG BINH DUONG CT TNHH MTV DT PTHT HOANG LONG

74 CTY TNHH DT PT VINH AN 270,000,000,000 287,239,958,848 6,949,909,466 972,619,592 11,467,350,619 12,439,970,211

75 NGUYEN THI LAN 258,750,000,000 252,932,375,310 34,846,608,644 8,762,563,489 57,496,904,262 66,259,467,751

76 210,454,000,000 236,844,669,876 27,803,285,380 6,031,217,306 45,875,420,878 51,906,638,184 CTY CP XAY DUNG CONG TRINH 585

77 HOANG NHU LUAN 184,800,000,000 198,554,628,743 22,374,714,412 4,680,290,422 36,918,278,780 41,598,569,201

78 LUONG THI LINH 168,750,000,000 169,678,977,642 7,217,424,714 991,634,618 11,908,750,777 12,900,385,395

79 463,614,130,435 540,598,298,642 8,708,835,951 1,225,081,647 14,369,579,319 15,594,660,966

80 124,800,000,000 127,692,848,339 14,980,239,837 3,147,542,071 24,717,395,732 27,864,937,803 CTY TNHH MTV PHU AN THANH CONG TY CO PHAN DAI DUONG

81 TRAN VAN THONG 78,204,000,000 84,366,572,503 9,689,628,474 2,031,188,775 15,987,886,983 18,019,075,758

82 74,133,900,000 77,666,778,016 4,650,809,062 839,725,250 7,673,834,952 8,513,560,202 CTY CP DT VA PT NHA DAT COTEC

83 NGUYEN BINH DONG 72,000,000,000 86,262,873,761 10,489,439,150 2,349,148,664 17,307,574,597 19,656,723,261

84 60,000,000,000 66,957,913,244 1,068,563,470 150,319,114 1,763,129,726 1,913,448,840 CTY CP DONG PHUONG HONG

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

85 40,000,000,000 47,065,459,648 948,932,264 133,149,451 1,565,738,236 1,698,887,687 CTY CP DONG PHUONG HONG

86 CTY TNHH LAN ANH 54,670,467,000 55,862,900,444 11,498,226,445 5,227,689,272 18,972,073,633 24,199,762,906

87 CTY TNHH LAN ANH 37,500,000,000 37,938,141,406 8,667,574,817 4,071,199,559 14,301,498,448 18,372,698,006

88 60,000,000,000 65,943,894,351 3,968,855,601 716,595,374 6,548,611,742 7,265,207,117

89 50,175,000,000 55,694,250,000 - - - -

90 35,310,000,000 39,032,898,790 3,512,705,641 669,624,165 5,795,964,308 6,465,588,474 CT CP DT XD DO THI VIET NAM CTY CP TM DV XAY DUNG THIEN TAN CTY CP KTXD VA VLXD (COTEC)

91 CONG TY CP QUAN NHAN 35,000,000,000 39,369,962,978 447,814,393 63,155,129 738,893,748 802,048,877

92 MAI RAN 21,966,000,000 24,702,153,566 2,810,944,143 588,635,697 4,638,057,836 5,226,693,533

93 NGUYEN THANH THU 21,798,000,000 22,971,467,478 2,060,526,809 392,760,350 3,399,869,235 3,792,629,585

94 LE QUANG HIEU 13,440,000,000 12,354,739,611 2,555,342,014 733,593,094 4,216,314,323 4,949,907,417

95 HAN DUC MINH 13,398,000,000 3,649,023,493 - - - -

96 NGUYEN TRUONG VINH 12,734,400,000 14,140,441,901 1,617,232,358 338,853,676 2,668,433,391 3,007,287,067

97 46,945,537,999 50,061,334,361 4,443,920,778 846,812,835 7,332,469,284 8,179,282,119

98 11,970,000,000 11,677,522,590 1,594,121,306 480,313,039 2,630,300,154 3,110,613,193

99 6,000,000,000 7,954,669,518 927,192,365 293,843,456 1,529,867,403 1,823,710,859

100 11,474,400,000 12,155,991,191 1,562,885,313 368,545,016 2,578,760,766 2,947,305,781

101 3,636,000,000 2,865,549,804 621,534,703 196,975,204 1,025,532,261 1,222,507,465 CTY CP XD VAN TAI HOANG NGAN CTY TNHH TM DV HOANG HONG SON CTY CP XAY DUNG VA DV HOANG HA CTY CP DT XAY DUNG BACH HAC CT CP TU VAN VA DV KY THUAT DIEN

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

102 TRAN VIET HA 22,500,000,000 21,963,277,397 951,453,320 130,447,676 1,569,897,977 1,700,345,654

103 5,880,000,000 3,612,056,366 - - - -

104 3,200,000,000 3,135,257,012 68,915,158 55,124,064 113,710,010 168,834,074 CTY TNHH TM DV DU LICH KIM NAM CTY TNHH TM DV DIA OC NHAT TIN

105 LE VAN SON 8,736,000,000 8,499,673,327 1,158,180,001 348,962,751 1,910,997,002 2,259,959,753

106 CTY CP VI CO DIEN TU 450,000,000,000 564,340,014,772 1,132,917,923 824,797,953 1,869,314,573 2,694,112,525

107 68,399,328,413 75,202,917,762 1,498,295,586 210,242,279 2,472,187,717 2,682,429,996

108 32,000,000,000 32,177,257,556 1,976,483,330 356,863,276 3,261,197,495 3,618,060,771

109 18,020,000,000 19,798,541,895 693,286,450 96,049,898 1,143,922,643 1,239,972,541

110 10,000,000,000 10,500,530,386 352,655,121 85,717,336 581,880,950 667,598,285 CTY TNHH SX TM NGUYEN HOANG CTY CO PHAN THAI DUONG CTY TNHH SX TM DIEM THANH CTY TNHH LIEN BINH PHAT

111 NGUYEN XUAN AN 3,500,000,000 3,885,000,000 0 0 0 0

112 CTY CP GOSACO 20,405,869,380 21,736,524,095 131,945,482 18,655,255 217,710,045 236,365,300

113 3,000,000,000 1,839,316,174 - - - -

114 2,700,000,000 2,643,227,990 333,512,742 75,259,345 550,296,024 625,555,369 CTY TNHH DET MAY DIEM KHANH CT TNHH SX,LAPRAP TUAN NGHIA

115 NGUYEN THI BICH TRO 2,500,000,000 2,712,500,000 - - - -

116 HAU TAC BINH 2,200,000,000 2,431,000,000 0 0 0 0

117 NGUYEN HUY DONG 2,000,000,000 787,506,526 - - - -

118 2,000,000,000 2,170,000,000 - - - - CTY TNHH BAO BI TAN VIET TAN

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

119 NGUYEN CONG LOC 2,000,000,000 1,789,432,793 311,118,940 98,599,027 513,346,251 611,945,278

120 NGUYEN THI HIEN 90,000,000 92,050,832 10,134,171 4,147,391 16,721,382 20,868,773

121 CTY TNHH MAI SANG VN 6,164,224,000 6,726,401,229 0 (0) 0 0

122 CHAU VAN TUAN 120,000,000 128,378,188 4,277,917 1,039,800 7,058,564 8,098,364

123 CTY CP IN SAO VIET 1,400,000,000 1,507,621,971 136,122,694 25,951,347 224,602,445 250,553,792

124 DNTN BAKO 1,700,000,000 1,550,773,424 315,307,352 90,557,618 520,257,130 610,814,748

1,250,000,000 1,381,250,000 - - - - 125 CTY TNHH TMDV VAN TAI CO KHI DANG LOI

126 NGUYEN HUY TRANH 1,500,000,000 894,171,709 - - - -

1,090,000,000 1,240,698,348 24,951,665 3,501,125 41,170,248 44,671,372 127 CTY TNHH SX VA TM HOANG GIA

128 CTY TNHH NAM CHIEN 1,200,000,000 1,299,234,991 44,378,472 10,786,803 73,224,479 84,011,281

963,600,000 998,812,427 6,092,623 861,412 10,052,828 10,914,240 129 CONG TY TNHH IN VA PTTM THANH PHAT

130 TA TUONG THANH 1,000,000,000 871,412,236 150,795,836 47,789,834 248,813,129 296,602,964

131 PHAM NGOC PHUONG 200,000,000 217,600,000 0 (0) 0 0

2,000,000,000 1,196,057,327 - - - - 132 CT TNHH MOT THANH VIEN DAI CAT

133 HUYNH THI THANH MY 158,000,000 180,297,898 2,070,834 292,046 3,416,876 3,708,922

134 HA THU NGUYET 800,000,000 475,245,179 - - - -

135 275,000,000 270,825,107 30,627,224 9,706,302 50,534,919 60,241,221 CTY TNHH SX VA THUONG MAI THE MY

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

136 100,000,000 101,305,027 10,813,211 2,168,921 17,841,798 20,010,719 CTY TNHH SXTMDV VIT BAT ANH MINH

137 LE THI MONG THUY 95,000,000 103,516,632 12,987,439 2,991,256 21,429,274 24,420,531

138 DNTN HUNG MAI 239,750,000 94,517,821 - - - -

139 NGUYEN THI LIEN 1,000,000,000 1,111,031,414 29,782,437 10,457,613 49,141,021 59,598,634

140 BUI VIET DUNG 1,200,000,000 1,204,778,903 13,815,404 11,098,359 22,795,417 33,893,776

141 TRAN VIET ANH 50,000,000,000 52,211,414,336 1,111,498,526 155,930,752 1,833,972,568 1,989,903,320

142 PHAM THI NGUOI 49,308,000,000 23,400,591,501 5,766,877,478 1,827,624,206 9,515,347,838 11,342,972,044

143 NGUYEN VAN VANG 32,718,000,000 35,854,557,069 4,624,606,423 1,091,527,467 7,630,600,598 8,722,128,066

144 HUYNH HONG PHONG 22,638,000,000 23,032,434,751 1,393,556,697 251,613,156 2,299,368,550 2,550,981,705

145 19,950,000,000 21,467,113,618 936,946,404 128,226,889 1,545,961,567 1,674,188,456

146 37,206,504,480 39,871,787,970 1,742,292,367 238,435,821 2,874,782,406 3,113,218,227 CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI CTY CP D.TU VA PT DIEN DAI HAI

147 LE THI KIM LINH 5,880,000,000 6,456,240,000 - - - -

148 TRAN THI ANH DAO 16,400,000,000 18,085,514,435 665,061,701 238,631,962 1,097,351,807 1,335,983,770

149 PHAN NGOC DUYEN 14,700,000,000 15,095,649,949 911,728,598 164,616,847 1,504,352,186 1,668,969,033

150 TRAN VAN DINH 12,819,534,000 2,308,043,882 - - - -

151 DO THONG 6,700,000,000 6,844,961,214 42,706,963 6,038,170 70,466,488 76,504,659

152 CTY TNHH TM DO NA 9,851,125,000 11,029,206,060 984,288,370 187,589,805 1,624,075,810 1,811,665,616

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

153 5,433,750,000 5,752,408,811 661,008,399 138,571,722 1,090,663,859 1,229,235,581

154 5,000,000,000 5,065,796,955 583,981,520 122,467,568 963,569,509 1,086,037,076

155 4,915,835,400 5,358,885,020 88,749,786 12,483,788 146,437,147 158,920,935 NGUYEN DANG NGOC TRINH CONG TY TNHH SX-TM-DV HIEP PHAT TRUONG QUANG LONG TRIEU

156 VUONG VAN KHA 4,087,000,000 1,033,492,173 - - - -

157 NGUYEN VAN KIET 5,124,000,000 1,909,377,323 - - - -

158 NGUYEN VAN NHUT 6,850,000,000 7,059,235,470 153,987,568 123,173,576 254,079,487 377,253,063

159 TRINH THI TUYET TAM 3,000,000,000 3,234,000,000 - - - -

160 BANH THI LINH 3,000,000,000 3,221,351,664 67,215,069 9,430,159 110,904,863 120,335,022

161 TRAN THI LOAN 5,000,000,000 4,646,649,441 517,940,927 164,144,527 854,602,530 1,018,747,057

162 NGUYEN THI NGOC MAI 2,453,240,000 2,741,668,416 242,947,151 46,292,545 400,862,800 447,155,345

163 TRAN NGOC TUYEN 2,442,000,000 2,547,387,041 156,927,652 28,334,019 258,930,625 287,264,644

164 DNTN HANH NGUYEN 2,300,000,000 2,516,660,000 - - - -

165 VUONG VAN KHA 4,087,000,000 1,033,492,173 - - - -

166 PHAM THI BICH THAO 800,000,000 886,400,000 0 (0) 0 0

167 1,766,100,000 1,819,545,099 37,513,085 5,263,239 61,896,591 67,159,829 NGUYEN DANG TRUONG VU

168 HUYNH TAN BAO 400,000,000 436,180,702 8,125,184 1,973,614 13,406,553 15,380,167

169 NGUYEN THI HUNG 1,628,424,000 1,783,298,221 228,022,426 52,764,762 376,237,002 429,001,764

STT TÊN KHÁCH HÀNG Dư nợ GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH Độ lệch chuẩn EL UL với độ tin cậy 95% EL+UL

170 LUU THI MAN 370,000,000 380,633,234 7,022,243 1,705,709 11,586,701 13,292,410

171 NGUYEN MY HAN 980,000,000 1,038,349,287 19,161,063 4,654,240 31,615,753 36,269,993

172 DANG THANH SON 950,221,907 802,558,721 136,815,029 43,359,072 225,744,797 269,103,870

173 DINH HOANG DONG 1,500,000,000 1,571,565,292 165,207,929 33,104,085 272,593,083 305,697,168

174 LU VAN NAM 1,500,000,000 1,601,755,256 180,805,988 37,827,885 298,329,881 336,157,766

175 NGUYEN VAN KHAI 1,400,000,000 1,504,730,865 31,403,483 4,405,852 51,815,747 56,221,598

176 DUONG VAN THUOT 600,000,000 638,965,413 7,378,645 5,927,503 12,174,765 18,102,268

177 NGUYEN VAN COP 1,700,000,000 1,818,275,301 20,941,579 16,823,045 34,553,606 51,376,651

178 NGUYEN DINH DUNG 202,500,000 231,209,364 25,812,668 5,393,679 42,590,902 47,984,580

Tổng cộng 5,712,026,245,892 6,121,345,842,772 362,009,180,397 81,270,607,033 597,315,147,655 678,585,754,688

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của VAB