Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Ngân hàng: Đo lường xác suất vỡ nợ trong rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Techcombank

MỞ ĐẦU<br /> 1. Tính cấp thiết của đề tài<br /> Quá trình hội nhập ngày càng sâu rộng của nền kinh tế Việt Nam vào nền kinh tế<br /> thế giới đã tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động tài chính của nước ta, thị trường ngân<br /> hàng cũng đã có nhiều khởi sắc, đánh dấu bước phát triển mới cả về chất lẫn về lượng<br /> của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Tuy nhiên, với đặc thù của một lĩnh vực kinh doanh<br /> đầy nhạy cảm, chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố cả trực tiếp và gián tiếp, rủi ro ngân hàng<br /> lớn là yếu tố không thể tránh khỏi và có khả năng trở thành nguy cơ gây ảnh hưởng<br /> nghiêm trọng đến sự phát triển bền vững của các ngân hàng nói riêng, thị trường tài chính<br /> và nền kinh tế nói chung. Trong các hoạt động của ngân hàng, có thể nói hoạt động tín<br /> dụng là hoạt động cơ bản và quan trọng, mang lại nguồn thu chủ yếu của các ngân hàng<br /> thương mại. Điều tất yếu là đi kèm với lợi nhuận cao luôn là rủi ro cũng rất lớn. Rủi ro<br /> phát sinh không chỉ ảnh hưởng đến bản thân các NHTM mà còn có thể tác động rất lớn<br /> đến toàn bộ nền kinh tế. Trong thời gian gần đây, nợ quá hạn, nợ xấu tại các NHTM Việt<br /> Nam ngày càng trở thành một vấn đề nan giải, cản trở sự phát triển toàn diện của ngành<br /> ngân hàng. Tập trung vào quản trị rủi ro nói chung và quản trị rủi ro tín dụng nói riêng<br /> được xem là định hướng đảm bảo hệ thống ngân hàng hoạt động ổn định vững chắc.Và<br /> quan trọng hơn, đó sẽ là tiền đề để xây dựng một hệ thống ngân hàng Việt Nam đủ sức<br /> hội nhập quốc tế.<br /> Xét trên bối cảnh đó, NHNN đã đưa ra lộ trình chuẩn hóa các nguyên tắc quản trị<br /> rủi ro của ngành ngân hàng theo tiêu chuẩn Basel II mang tính chất nền tảng, lâu dài của<br /> cả hệ thống. Đây cũng là một xu thế tất yếu và bắt buộc khi Việt Nam đang hội nhập sâu<br /> rộng với khu vực và trên thế giới. Cùng với đó, ảnh hưởng của Hiệp định Đối tác Xuyên<br /> Thái Bình Dương (TPP) đối với ngân hàng Việt Nam cũng buộc các ngân hàng phải áp<br /> dụng Basel II nếu muốn tham gia cuộc chơi lớn này vì hầu hết các ngân hàng trong khu<br /> vực đã áp dụng Basel II hoặc Basel III<br /> Theo đuổi Basel II là theo đuổi mục tiêu trở thành một ngân hàng an toàn bởi<br /> Basel gồm các bộ tiêu chuẩn khắt khe về vốn, giúp ngân hàng đảm bảo an toàn trong hoạt<br /> động, sau khi áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn vốn và thanh khoản, ngân hàng<br /> <br /> sẽ thu hút nhiều nhà đầu tư nước ngoài hơn do ngân hàng hoạt động kinh doanh trong<br /> môi trường đạt tiêu chuẩn quốc tế. Thêm vào đó cũng mở ra cơ hội cho ngân hàng trong<br /> quá trình hội nhập kinh tế quốc tế, khẳng định vị thế và chất lượng của mình.<br /> Theo kế hoạch của Ngân hàng nhà nước, từ tháng 02/2016 đến năm 2018, 10 ngân<br /> hàng được chọn thí điểm sẽ bắt đầu áp dụng các chuẩn mực vốn Basel II, bắt đầu với<br /> phương pháp tiêu chuẩn, trong xu hướng chung là tiệm cận với những chuẩn mực quản trị<br /> và an toàn hoạt động của ngân hàng hiện đại trên thế giới. Theo lộ trình áp dụng Basel II<br /> của NHNN, đến cuối năm 2018, những ngân hàng này sẽ phải đáp ứng tuân thủ các<br /> chuẩn mực vốn Basel II theo phương pháp nâng cao, và sau đó Ngân hàng Nhà nước sẽ<br /> triển khai áp dụng cho hệ thống.<br /> Theo tiêu chuẩn Basel II, việc lượng hóa rủi ro tín dụng hoặc ước lượng mức độ<br /> tổn thất tín dụng ước tính (EL) dựa vào 04 nhân tố chính bao gồm (i) Xác suất khách<br /> hàng không trả được nợ một phần hoặc toàn bộ khi đến hạn đã cam kết - PD (Probability<br /> of Default), (ii) Tỷ trọng tổn thất ước tính – LGD (Losses Given Default), (iii) Dư nợ tại<br /> thời điểm khách hàng không trả được nợ– EAD (Exposure of Default) và (iv) Thời hạn<br /> vay thực tế– M (Effective Maturity). Trong đó, khả năng trả nợ của khách hàng là yếu tố<br /> đầu tiên và rất quan trọng để ngân hàng tiếp cận và ước lượng các nhân tố khác trong mô<br /> hình lượng hóa rủi ro tín dụng. Căn cứ vào tính cấp thiết của hoạt động đo lường rủi ro<br /> tín dụng nêu trên, tôi nghiên cứu và thực hiện luận văn Thạc sĩvới đề tài “Đo lường xác<br /> suất vỡ nợ trong rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Techcombank”.<br /> 2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài<br /> Nghiên cứu này thể hiện 03 mục tiêu chính:<br />  Ước lượng xác suất vỡ nợ của các khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng<br /> với ngân hàng Techcombank dựa trên các phương pháp định lượng - thông qua các mô<br /> hình gồm: Mô hình Logistic, Mô hình Merton - KMV với sự hỗ trợ của phần mềm<br /> EVIEWS, EXCEL, VBA, SPSS.<br />  Xây dựng khung xếp hạng khách hàng doanh nghiệp cho Techcombank dựa trên<br /> kết quả ước lượng xác suất vỡ nợ PD và xác xuất trả nợ không tốt<br /> <br />  Căn cứ trên kết quả nghiên cứu đưa ra những khuyến nghị liên quan tới chính sách<br /> Quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Techcombank.<br /> Trong đó, nghiên cứu này sẽ đi sâu vào trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau đây:<br />  Khái niệm cơ bản về rủi ro và quản trị rủi ro theo Basel II? Thực trạng quản trị rủi<br /> ro tín dụng ở Techcombank như thế nào?<br />  Các nhân tố ảnh hưởng đến Rủi ro? Các chỉ số nào được dùng để đo lường rủi ro?<br />  Mô hình Logit, Mô hình Merton - KMV có kết quả ước lượng như thế nào cho<br /> khách hàng?<br />  Các khách hành được xếp hạng như thế nào dựa trên kết quả ước lượng?<br />  Từ kết quả ước lượng có thể rút ra các khuyến nghị gì để Techcombank QTRR tốt<br /> hơn?<br /> 3. Đối tƣợng nghiên cứu<br /> Đối tượng nghiên cứu là các khách hàng doanh nghiệp đang có quan hệ tín dụng tại<br /> ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank).<br /> 4. Phạm vi nghiên cứu<br /> Thời gian nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng<br /> doanh nghiệp được giới hạn trong phạm vi từ năm 2010 đến năm 2015. Phạm vi nghiên<br /> cứu không xem xét đến ảnh hưởng của yếu tốvĩ mô đến khả năng trả nợ của khách hàng<br /> doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam, và không xem xét<br /> đến khả năng trả nợ của nhóm Khách hàng cá nhân.<br /> 5. Phƣơng pháp nghiên cứu, nguồn số liệu<br /> 5.1. Phƣơng pháp nghiên cứu<br /> <br /> <br /> Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng dựa trên hệ<br /> thống QTRR Basel II để đạt được mục tiêu và trả lười được các câu hỏi<br /> nghiên cứu.<br /> <br /> <br /> <br /> Mô hình dự kiến: sử dụng mô hình Logistic, Mô hình Merton - KMV<br /> <br />  Phần mềm sử dụng: eviews, excel<br /> 5.2. Nguồn dữ liệu<br /> <br /> Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tài chính được tính toán từ báo cáo tài chính của các<br /> doanh nghiệp (số liệu tập trung ở Bảng cân đối kế toán và Báo cáo kết quả hoạt động<br /> kinh doanh) và dữ liệu liên quan tới tình trạng tín dụng của khách hàng tại Ngân Hàng<br /> Thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam<br /> 6. Kết cấu của đề tài<br /> LỜI MỞ ĐẦU<br /> Giới thiệu tổng quan thị trường Việt Nam nhu cầu cấp thiết của việc quản trị rủi ro<br /> tín dụng nói chung và đo lường các biến số để xác định khả năng tổn thất tín dụng theo<br /> chuẩn Basel II nói riêng, trong đó có biến số “Xác suất vỡ nợ của Khách hàng – PD”.<br /> NỘI DUNG<br /> Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết<br /> Chƣơng 2: Thực trạng công tác quản trị rủi ro tín dụng và đo lường xác suất vỡ<br /> nợ của Ngân hàng Techcombank<br /> Chƣơng 3: Ứng dụng mô hình toán trong đo lường xác suất vỡ nợ của Ngân hàng<br /> Techcombank<br /> KẾT LUẬN<br /> PHỤ LỤC<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> CHƢƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT<br /> Chương I sẽ tập trung giới thiệu các khái niệm cơ bản về rủi ro tín dụng và quản<br /> trị rủi ro tín dụng dựa trên tiêu chuẩn Basel II. Cũng như khái niệm về Xác suất vỡ nợ PD<br /> theo tiêu chuẩn Basel II và các nhân tố tác động tới xác suất này. Đồng thời giới thiệu<br /> phương pháp luận của các mô hình toán ứng dụng để đo lường xác suất vỡ nợ PD nêu<br /> trên.<br /> 1.1. Rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II<br /> Theo khoản 1 điều 3 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN: “Rủi ro tín dụng là tổn<br /> thất có khả năng xảy ra đối với nợ của TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách<br /> hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ<br /> <br /> của mình theo cam kết”. Quản trị Rủi ro tín dụng là quá trình các ngân hàng tiến hành<br /> phân tích, xác định/ đo lường rủi ro, xây dựng quy trình/ chính sách/ hướng dẫn cho hoạt<br /> động tín dụng cũng như triển khai thực hiện giám sát các hoạt động này nhằm giảm thiểu<br /> rủi ro tín dụng và tối đa hóa lợi nhuận của ngân hàng. Năm 2004, Hiệp ước Basel II được<br /> ban hành dựa trên sự kế thừa hiệp ước Basel I nhằm xác định các tiêu chuẩn về vốn để<br /> hạn chế rủi ro kinh doanh của các ngân hàng và tăng cường hệ thống tài chính. Basel II<br /> giới thiệu một chuỗi các cách tiếp cận rủi ro tín dụng phức tạp và tập trung mới vào rủi ro<br /> vận hành.<br /> 1.2. Xác suất vỡ nợ của khách hàng<br /> Cơ sở của xác suất này là các thông tin/ số liệu về các khoản nợ trong quá khứ<br /> của khách hàng cũng như khả năng trả nợ của khách hàng … Những dữ liệu được phân<br /> theo 3 nhóm sau:Nhóm dữ liệu tài chính; Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính;<br /> Những dữ liệu mang tính cảnh báo<br /> Sau khi thu thập các nguồn dữ liệu cần thiết, ngân hàng sử dụng để đo lường, đánh<br /> giá khả năng trả nợ của khách hàng thông qua các mô hình lượng hóa rủi ro. Đó có thể là<br /> mô hình tuyến tính, mô hình logit… và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn<br /> chuyên nghiệp.<br /> Các nhân tố tác động tới khả năng trả nợ/ xác suất vỡ nợ của khách hàng có thể tới<br /> từ chính khách hàng hoặc các nhân tố từ phía ngân hàng và thị trường vĩ mô.<br /> 1.3. Các mô hình lý thuyết dùng để đo lƣờng xác suất vỡ nợ<br /> Nghiên cứu dựa trên 02 mô hình gồm:<br /> Mô hình Logit – phương pháp Goldberger (1964) đo lường ảnh hưởng của các<br /> nhân tố từ phía khách hàng, nhân tố từ phía ngân hàng … tác động tới xác suất vỡ nợ PD.<br /> trong mô hình Logit chúng ta không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biến độc lập Xk<br /> đối với biến Y (Doanh nghiệp vỡ nợ) mà là xem xét ảnh hưởng của Xk đến xác suất Y để<br /> nhận giá trị bằng 1 hay xác suất doanh nghiệp vỡ nợ.<br /> Mô hình Merton – KMV đo lường tác động của lịch sử kinh doanh của doanh<br /> nghiệp tới khả năng vỡ nợ của nó. Dựa trên Mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của mỗi<br /> doanh nghiệp trong mẫu ở bất cứ một thời điểm nào. Ý tưởng mô hình dựa trên việc tính<br /> <br />