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 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 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. HỒ VIẾT TIẾN Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2013 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 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. Hồ Chí Minh, ngày tháng 09 năm 2013 Tác giả Nguyễn Anh Tú TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 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 . Vấn đề nghiên cứu . Mục tiêu nghiên cứu . Đối tượng và phạm vi nghiên cứu . Phương pháp nghiên cứu . Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam . Tính mới của đề tài . Kết cấu của đề tài.3 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH CREDITMETRICS .1 Lượng hóa rủi ro trong danh mục .1 Danh mục cho vay .1 Khái niệm “cho vay” .2 Danh mục cho vay .2 Rủi ro danh mục cho vay.1 Rủi ro cho vay .2 Rủi ro danh mục cho vay.3 Nguyên nhân phát sinh rủi ro danh mục cho vay .3 Đo lường rủi ro danh mục cho vay.1 Khái niệm về VaR .2 Cách tính VaR .12 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3 Các phương pháp tính VaR danh mục cho vay .2 Mô hình CreditMetrics .1 Giới thiệu mô hình .2 Các yếu tố đầu vào của mô hình .3 Các giả định của mô hình phù hợp với đề tài nghiên cứu .4 Ưu điểm của mô hình CreditMetrics .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 .1 Tổng quan về Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á.1 Tình hình hoạt động chung .2 Cơ cấu tổ chức của VAB .3 Định hướng phát triển của VAB trong thời gian tới .2 Đo lường tổn thất danh mục cho vay tại VAB theo mô hình Creditmetrics .1 Tình hình chung .2 Chất lượng các khoản cho vay .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 .1 Các giải pháp dành cho Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á .1 Hoàn thiện hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng .2 Nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin .3 Cải cách quy trình thẩm định cho vay .4 Đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu chuyên môn .2 Các kiến nghị với cơ quan quản lý Nhà nước .1 Lành mạnh hóa báo cáo tài chính của doanh nghiệp .62 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.2 Ghi nhận giá trị các khoản vay theo chuẩn mực kế toán quốc tế .3 Xây dựng trung tâm định giá tài sản chung .4 Xây dựng hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng chung cho toàn hệ thống ngân hàng .5 Cơ chế ưu đãi, khuyến khích việc áp dụng phương pháp định lượng mới .6 Hình thành và phát triển thị trường mua bán nợ .69 TÀI LIỆU THAM KHẢO .70 PHỤ LỤC TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com i DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Tiếng Việt CN : Chi nhánh DNTN : Doanh nghiệp tư nhân KH : 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 EL : Expected Loss – Lỗ dự kiến LGD : Loss Given Default – Tổn thất khi vỡ nợ PD : Probability of Default – Xác suất vỡ nợ UL : Unexpected Loss – Tổn thất không dự kiến trước VaR : Value at Risk – Đo lường rủi ro TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ii 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 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.19 Kỳ vọng và độ lệch chuẩn của khoản vay DNTN vàng Phước Lộc Thọ TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 1 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” TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. 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. 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. 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.
Nghiên cứu lượng hóa rủi ro danh mục cho vay bằng mô hình CreditMetrics tại ngân hàng thương mại ...
Luận văn thạc sĩ nghiên cứu lượng hóa rủi ro danh mục cho vay bằng mô hình creditmetrics tại ngân hàng thương mại cổ phần việt á, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất
Trường đại học
Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCMChuyên ngành
Tài Chính Ngân HàngNgười đăng
Ẩn danhThể loại
Luận Văn Thạc Sĩ Kinh TếPhí lưu trữ
35 PointMục lục chi tiết
THÔNG TIN CHI TIẾT
Tác giả: Nguyễn Anh Tú
Người hướng dẫn: PGS. Hồ Viết Tiến
Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
Đề tài: Lượng Hóa Rủi Ro Cho Vay Bằng Mô Hình CreditMetrics
Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế
Năm xuất bản: 2013
Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh
Trích đoạn nội dung tài liệu
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ