Luận văn ứng dụng basel 2 trong xếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam

Tài liệu nghiên cứu Luận văn ứng dụng basel 2 trong xếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu

• Tác giả: Phan Thụy Hoài Phương
• Người hướng dẫn: TS. Lê Đình Hạc
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Ứng Dụng Basel 2 Trong Xếp Hạng Tín Dụng Tại Vietcombank
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ HIỆP ƯỚC BASEL II
• 1.1. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG
• 1.1.1. Khái niệm về xếp hạng tín dụng
• 1.1.2. Vai trò xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng thương mại
• 1.1.3. Các phương pháp xếp hạng tín dụng
• 1.1.3.1. Phương pháp phán đoán
• 1.1.3.2. Phương pháp tính điểm
• 1.1.3.3. Phương pháp kết hợp
• 1.1.4. Các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả XHTD
• 1.1.5. Cách thức tổ chức xếp hạng
• 1.1.6. Mức độ đầy đủ thông tin cho việc xếp hạng
• 1.1.7. Công nghệ thông tin
• 1.1.8. Năng lực nhân viên
• 1.1.9. Hệ thống tiêu chuẩn xếp hạng
• 1.2. ỦY BAN BASEL VÀ CÁC HIỆP ƯỚC BASEL
• 1.2.1. Lịch sử ra đời của ủy ban Basel và các thành viên
• 1.2.2. Các hiệp ước Basel
• 1.2.2.1. Hiệp ước Basel I
• 1.2.2.2. Hiệp ước Basel II
• 1.2.2.3. Hiệp ước Basel III
• 1.2.3. Nội dung – phương pháp xếp hạng tín dụng theo Hiệp ước Basel II
• 1.2.3.1. Phương pháp chuẩn hóa đánh giá rủi ro tín dụng
• 1.2.3.2. Phương pháp đánh giá rủi ro tín dụng – Cách tiếp cận cơ sở đánh giá nội bộ (IRB) và IRB nâng cao
• 1.2.3.3. Một số khuyến nghị của Ủy ban giám sát Basel
• 1.3. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG BASEL II TRONG VIỆC XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM
• 2.1. GIỚI THIỆU NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM
• 2.1.1. Sơ lược quá trình hình thành và phát triển
• 2.1.2. Mạng lưới hoạt động
• 2.1.3. Một số thành tựu
• 2.1.4. Kết quả hoạt động của Vietcombank
• 2.2. THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG BASEL II TRONG VIỆC XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI VIETCOMBANK
• 2.2.1. Cấu trúc hệ thống xếp hạng tín dụng tại Vietcombank
• 2.2.2. Chính sách xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp tại Vietcombank
• 2.2.2.1. Đối với các DN thông thường, DN tiềm năng
• 2.2.2.2. Xếp hạng tín dụng đối với khách hàng là doanh nghiệp mới thành lập
• 2.2.2.3. Xếp hạng tín dụng đối với cá nhân, hộ kinh doanh
• 2.2.2.4. Xếp hạng tín dụng nội bộ đối với các định chế tài chính
• 2.2.3. Qui trình xếp hạng tín dụng tại Vietcombank
• 2.2.3.1. Trách nhiệm thực hiện xếp hạng
• 2.2.3.2. Qui trình xếp hạng tín dụng tại Vietcombank
• 2.3. KẾT QUẢ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI VIETCOMBANK
• 2.3.1. Kết quả xếp hạng với DN thông thường, DN tiềm năng
• 2.3.2. Kết quả xếp hạng tín dụng với DN mới thành lập
• 2.3.3. Kết quả xếp hạng với các Định chế tài chính
• 2.3.4. Kết quả xếp hạng với cá thể hộ kinh doanh
• 2.4. ĐÁNH GIÁ ỨNG DỤNG BASEL II TRONG VIỆC XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI VIETCOMBANK
• 2.4.1. Những mặt đạt được
• 2.4.2. Một số hạn chế ứng dụng Basel II trong xếp hạng tín dụng tại Vietcombank
• 2.4.3. Nguyên nhân hạn chế
• 2.5. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG BASEL II TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM
• 3.1. CƠ SỞ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP
• 3.1.1. Sự cần thiết ứng dụng Basel II trong việc xếp hạng tín dụng
• 3.1.2. Định hướng chiến lược của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (đối với hoạt động quản trị của các NHTM) đến năm 2020
• 3.2. GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG BASEL II TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NHTMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM
• 3.2.1. Nhóm giải pháp dài hạn
• 3.2.1.1. Áp dụng mô hình lượng hóa rủi ro
• 3.2.1.2. Nâng cao khả năng dự báo rủi ro của Hệ thống Xếp hạng tín dụng
• 3.2.2. Nhóm giải pháp ngắn hạn
• 3.2.2.1. Hoàn thiện hệ thống tiêu chuẩn xếp hạng
• 3.2.2.2. Hoàn thiện hệ thống thông tin cho việc xếp hạng
• 3.2.2.2.1. Chỉ đạo tăng cường phối hợp giữa các bộ phận trong việc nhập thông tin
• 3.2.2.2.2. Chỉnh sửa phần mềm hỗ trợ việc nhập số liệu trong quá trình chấm điểm
• 3.2.2.3. Tổ chức kiểm soát tốt việc xếp hạng
• 3.2.2.4. Tuyển dụng, đào tạo nhân lực xếp hạng
• 3.3. MỘT SỐ KIẾN NGHỊ ĐỐI VỚI CÁC CƠ QUAN NHÀ NƯỚC
• 3.3.1. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành hướng dẫn xếp hạng
• 3.3.2. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần nâng cao chất lượng thông tin tín dụng của CIC
• 3.3.3. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần nâng cao khả năng đánh giá và giám sát hệ thống XHTD của các NHTM
• 3.3.4. Nhà nước cần tạo môi trường cho phát triển các tổ chức hoạt động trong lĩnh vực xếp hạng tín dụng
• 3.3.5. Nhà nước sớm ban hành các chỉ tiêu trung bình ngành
• 3.3.6. Hoàn thiện chuẩn mực kế toán Việt Nam
• 3.3.7. Quy định về chế độ kiểm toán đối với doanh nghiệp
• 3.4. Kết luận chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Basel 2 Trong Xếp Hạng Tín Dụng

Hoạt động tín dụng là nguồn thu chính của các ngân hàng thương mại, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Xếp hạng tín dụng là công cụ hiệu quả để quản trị rủi ro này. Trên thế giới, xếp hạng tín dụng đã phát triển hơn 100 năm. Tại Việt Nam, hoạt động này mới phát triển từ năm 2002. Các ngân hàng lớn như Vietcombank đã nhận thức được tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng và chủ động triển khai. Basel 2 là chuẩn mực quốc tế quan trọng trong quản lý rủi ro tín dụng. Việc triển khai Basel 2 giúp ngân hàng hoạt động an toàn và hấp dẫn hơn với các nhà đầu tư. Tuy nhiên, việc áp dụng Basel 2 đòi hỏi sự thay đổi lớn trong quy trình và hệ thống của ngân hàng. Các ngân hàng cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng để đáp ứng các yêu cầu của Basel 2. Việc nghiên cứu và ứng dụng Basel 2 trong xếp hạng tín dụng tại Vietcombank là cần thiết và cấp bách.

1.1. Khái niệm và vai trò của xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng là quá trình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Nó giúp ngân hàng xác định mức độ rủi ro khi cho vay. Xếp hạng tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng, giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn. Theo tài liệu gốc, các tổ chức tín dụng đã xác định tầm quan trọng của việc xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng đáp ứng các yêu cầu Basel 2. Xếp hạng tín dụng cũng là cơ sở để ngân hàng định giá khoản vay và quản lý danh mục tín dụng.

1.2. Giới thiệu về Hiệp ước Basel 2 và tầm quan trọng

Basel 2 là một hiệp ước quốc tế về quản lý rủi ro trong ngành ngân hàng. Nó đưa ra các nguyên tắc và tiêu chuẩn để đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường. Basel 2 khuyến khích các ngân hàng sử dụng các phương pháp đánh giá rủi ro tiên tiến, bao gồm cả phương pháp dựa trên xếp hạng tín dụng nội bộ. Theo tài liệu gốc, Basel 2 cập nhật và sửa đổi một số nội dung so với phiên bản trước đó và có hiệu lực từ 01/01/2007. Việc tuân thủ Basel 2 giúp ngân hàng hoạt động an toàn và hiệu quả hơn.

II. Thách Thức Khi Ứng Dụng Basel 2 Vào Xếp Hạng Tín Dụng

Việc ứng dụng Basel 2 trong xếp hạng tín dụng tại Vietcombank đối mặt với nhiều thách thức. Một trong số đó là sự thiếu hụt dữ liệu lịch sử và thông tin tín dụng đầy đủ. Việc xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng chính xác đòi hỏi lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Ngoài ra, việc đào tạo nhân viên về các phương pháp xếp hạng tín dụng tiên tiến cũng là một thách thức lớn. Vietcombank cần đầu tư vào công nghệ và hệ thống thông tin để hỗ trợ quá trình xếp hạng tín dụng. Theo tài liệu gốc, các tổ chức tín dụng đã và đang phải đương đầu với những thách thức thật sự từ việc suy giảm chất lượng tín dụng. Cuối cùng, sự thay đổi về quy trình và văn hóa tổ chức cũng cần được xem xét để đảm bảo sự thành công của việc triển khai Basel 2.

2.1. Hạn chế về dữ liệu và thông tin tín dụng

Việc thiếu dữ liệu lịch sử và thông tin tín dụng đầy đủ là một trong những rào cản lớn nhất khi ứng dụng Basel 2. Các mô hình xếp hạng tín dụng cần dữ liệu để huấn luyện và kiểm định. Nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác, kết quả xếp hạng tín dụng sẽ không đáng tin cậy. Vietcombank cần cải thiện hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu để đảm bảo chất lượng thông tin xếp hạng tín dụng.

2.2. Yêu cầu về nguồn nhân lực và công nghệ

Việc ứng dụng Basel 2 đòi hỏi đội ngũ nhân viên có kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về xếp hạng tín dụng và quản lý rủi ro. Vietcombank cần đầu tư vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực để đáp ứng yêu cầu này. Ngoài ra, việc sử dụng công nghệ thông tin hiện đại là rất quan trọng để tự động hóa quy trình xếp hạng tín dụng và quản lý dữ liệu hiệu quả.

2.3. Thay đổi quy trình và văn hóa tổ chức

Việc triển khai Basel 2 đòi hỏi sự thay đổi lớn trong quy trình và văn hóa tổ chức của Vietcombank. Các quy trình xếp hạng tín dụng cần được điều chỉnh để phù hợp với các nguyên tắc của Basel 2. Văn hóa tổ chức cần khuyến khích sự minh bạch, trách nhiệm và tuân thủ trong hoạt động xếp hạng tín dụng.

III. Phương Pháp Ứng Dụng Basel 2 Trong Xếp Hạng Tín Dụng

Có nhiều phương pháp để ứng dụng Basel 2 trong xếp hạng tín dụng. Một trong số đó là phương pháp chuẩn hóa, sử dụng các tiêu chí và thang điểm để đánh giá rủi ro tín dụng. Phương pháp này đơn giản và dễ thực hiện, nhưng có thể không phản ánh đầy đủ mức độ rủi ro thực tế. Một phương pháp khác là phương pháp dựa trên đánh giá nội bộ (IRB), cho phép ngân hàng tự xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng riêng. Phương pháp này phức tạp hơn, nhưng có thể mang lại kết quả chính xác hơn. Vietcombank có thể lựa chọn phương pháp phù hợp với điều kiện và năng lực của mình.

3.1. Phương pháp chuẩn hóa đánh giá rủi ro tín dụng

Phương pháp chuẩn hóa sử dụng các tiêu chí và thang điểm cố định để đánh giá rủi ro tín dụng. Các tiêu chí này thường bao gồm các yếu tố tài chính, phi tài chính và ngành nghề của khách hàng. Ngân hàng sẽ chấm điểm cho từng tiêu chí và tổng hợp lại để đưa ra xếp hạng tín dụng cuối cùng. Phương pháp này đơn giản và dễ thực hiện, nhưng có thể không phản ánh đầy đủ mức độ rủi ro thực tế của từng khách hàng.

3.2. Phương pháp đánh giá rủi ro tín dụng nội bộ IRB

Phương pháp IRB cho phép ngân hàng tự xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng riêng, dựa trên dữ liệu lịch sử và kinh nghiệm của mình. Mô hình IRB có thể sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng. Phương pháp này phức tạp hơn phương pháp chuẩn hóa, nhưng có thể mang lại kết quả chính xác hơn và phù hợp hơn với đặc thù của từng ngân hàng. Theo tài liệu gốc, phương pháp IRB là phương pháp đo lường rủi ro tín dụng sử dụng dữ liệu nội bộ ngân hàng.

3.3. Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ tại Vietcombank

Để xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, Vietcombank cần thu thập và phân tích dữ liệu lịch sử về các khoản vay đã được cấp. Dữ liệu này cần bao gồm thông tin về khách hàng, điều khoản vay, tình hình trả nợ và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Sau đó, Vietcombank có thể sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để xây dựng mô hình dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng. Mô hình này cần được kiểm định và điều chỉnh thường xuyên để đảm bảo tính chính xác.

IV. Ứng Dụng Basel 2 Nâng Cao Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Việc ứng dụng Basel 2 không chỉ giúp Vietcombank tuân thủ các chuẩn mực quốc tế, mà còn nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng. Xếp hạng tín dụng chính xác hơn giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay tốt hơn, giảm thiểu rủi ro nợ xấu. Basel 2 cũng khuyến khích ngân hàng quản lý vốn hiệu quả hơn, đảm bảo đủ vốn để bù đắp các khoản lỗ tiềm ẩn. Theo tài liệu gốc, sự chuẩn hoá công tác quản trị rủi ro tín dụng theo những nguyên tắc của Hiệp ước Basel II không những thể hiện sự lành mạnh trong kinh doanh ngân hàng, mà còn tạo sức hấp dẫn mạnh mẽ trong hợp tác với các nhà đầu tư và cộng đồng tài chính quốc tế. Cuối cùng, Basel 2 giúp Vietcombank nâng cao uy tín và vị thế trên thị trường tài chính.

4.1. Cải thiện chất lượng quyết định cho vay

Xếp hạng tín dụng chính xác hơn giúp Vietcombank đánh giá đúng mức độ rủi ro của từng khách hàng. Điều này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay tốt hơn, tránh cho vay vào các dự án rủi ro cao. Ngoài ra, xếp hạng tín dụng cũng giúp ngân hàng định giá khoản vay phù hợp với mức độ rủi ro, đảm bảo lợi nhuận hợp lý.

4.2. Quản lý vốn hiệu quả hơn theo Basel 2

Basel 2 yêu cầu các ngân hàng phải duy trì một lượng vốn tối thiểu để bù đắp các khoản lỗ tiềm ẩn. Lượng vốn này được tính toán dựa trên mức độ rủi ro của các khoản vay. Xếp hạng tín dụng chính xác hơn giúp ngân hàng tính toán lượng vốn cần thiết một cách chính xác hơn, tránh tình trạng thiếu vốn hoặc dư thừa vốn.

4.3. Nâng cao uy tín và vị thế của Vietcombank

Việc tuân thủ Basel 2 giúp Vietcombank chứng minh được năng lực quản lý rủi ro và tuân thủ các chuẩn mực quốc tế. Điều này giúp ngân hàng nâng cao uy tín và vị thế trên thị trường tài chính, thu hút được nhiều khách hàng và đối tác hơn. Theo tài liệu gốc, với mục tiêu chiến lược là Ngân hàng số 1 tại Việt Nam, Vietcombank đã luôn tiên phong áp dụng các thông lệ quốc tế tốt nhất vào hoạt động của Ngân hàng.

V. Giải Pháp Hoàn Thiện Ứng Dụng Basel 2 Tại Vietcombank

Để hoàn thiện việc ứng dụng Basel 2 trong xếp hạng tín dụng, Vietcombank cần thực hiện đồng bộ nhiều giải pháp. Cần hoàn thiện hệ thống tiêu chuẩn xếp hạng tín dụng, đảm bảo phản ánh đầy đủ các yếu tố rủi ro. Cần nâng cao chất lượng dữ liệu và thông tin tín dụng. Cần đào tạo và phát triển nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn cao. Cần tăng cường kiểm soát và giám sát quy trình xếp hạng tín dụng. Theo tài liệu gốc, cần có sự chỉ đạo tăng cường phối hợp giữa các bộ phận trong việc nhập thông tin. Cuối cùng, cần có sự hỗ trợ từ Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lý nhà nước.

5.1. Hoàn thiện hệ thống tiêu chuẩn xếp hạng tín dụng

Hệ thống tiêu chuẩn xếp hạng tín dụng cần được rà soát và cập nhật thường xuyên để phản ánh đầy đủ các yếu tố rủi ro mới. Các tiêu chuẩn này cần được xây dựng dựa trên các nguyên tắc của Basel 2 và phù hợp với đặc thù của thị trường Việt Nam. Ngoài ra, cần có sự phân biệt rõ ràng giữa các tiêu chuẩn áp dụng cho các loại khách hàng khác nhau.

5.2. Nâng cao chất lượng dữ liệu và thông tin tín dụng

Dữ liệu và thông tin tín dụng là yếu tố quan trọng để xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng chính xác. Vietcombank cần cải thiện hệ thống thu thập, quản lý và chia sẻ dữ liệu để đảm bảo chất lượng thông tin. Ngoài ra, cần tăng cường hợp tác với các tổ chức tín dụng khác và Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC) để có được thông tin đầy đủ và chính xác về khách hàng.

5.3. Đào tạo và phát triển nguồn nhân lực

Đội ngũ nhân viên có trình độ chuyên môn cao là yếu tố then chốt để ứng dụng thành công Basel 2. Vietcombank cần đầu tư vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực về xếp hạng tín dụng, quản lý rủi ro và các kỹ năng phân tích dữ liệu. Ngoài ra, cần tạo môi trường làm việc khuyến khích sự sáng tạo và học hỏi.

VI. Kết Luận Và Triển Vọng Ứng Dụng Basel 2 Tại Vietcombank

Việc ứng dụng Basel 2 trong xếp hạng tín dụng tại Vietcombank là một quá trình lâu dài và đòi hỏi sự nỗ lực của toàn hệ thống. Tuy nhiên, những lợi ích mà Basel 2 mang lại là rất lớn, giúp Vietcombank nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro, tăng cường khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững. Trong tương lai, Vietcombank cần tiếp tục hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng, áp dụng các phương pháp đánh giá rủi ro tiên tiến và tuân thủ các chuẩn mực quốc tế. Theo tài liệu gốc, việc nghiên cứu các quy định của Basel II về xếp hạng tín dụng đối với ngân hàng hiện nay là cấp thiết hơn bao giờ hết.

6.1. Tóm tắt những kết quả đạt được và hạn chế

Trong quá trình ứng dụng Basel 2, Vietcombank đã đạt được những kết quả nhất định, như xây dựng được hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, nâng cao nhận thức về quản lý rủi ro và cải thiện chất lượng dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hạn chế cần khắc phục, như hệ thống tiêu chuẩn xếp hạng tín dụng chưa hoàn thiện, chất lượng dữ liệu chưa cao và thiếu nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn cao.

6.2. Triển vọng và định hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, Vietcombank cần tiếp tục hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng, áp dụng các phương pháp đánh giá rủi ro tiên tiến và tuân thủ các chuẩn mực quốc tế. Ngoài ra, cần tăng cường hợp tác với các tổ chức tín dụng khác và các cơ quan quản lý nhà nước để chia sẻ kinh nghiệm và học hỏi các phương pháp tốt nhất. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng hiệu quả, giúp Vietcombank quản lý rủi ro tốt hơn và phát triển bền vững.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hoạt động cấp tín dụng luôn đóng góp từ 70% đến 80% tổng doanh thu và lợi nhuận của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, song đây cũng là mảng nghiệp vụ tiềm ẩn rủi ro cao nhất. Trong bối cảnh chất lượng tín dụng toàn hệ thống đối mặt với áp lực suy giảm và tỷ lệ nợ xấu có thời điểm vượt ngưỡng 3%, việc thiết lập hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ chuẩn mực trở thành yêu cầu sống còn. Kể từ dấu mốc lịch sử khi Ngân hàng Nhà nước ban hành Quyết định số 57/2002/QĐ-NHNN, các tổ chức tín dụng trong nước đã bắt đầu tiếp cận công tác xếp hạng tín dụng, nhưng hầu hết vẫn vận hành theo khẩu vị rủi ro phân tán, thiếu tính đồng nhất.

Nghiên cứu này tập trung phân tích thực trạng hệ thống xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) – một trong 10 ngân hàng thương mại được Ngân hàng Nhà nước chỉ định thí điểm áp dụng Hiệp ước Basel II. Phạm vi không gian nghiên cứu được thực hiện tại Vietcombank với nguồn dữ liệu thứ cấp và sơ cấp thu thập trong giai đoạn 2013 - 2015. Mục tiêu cụ thể của luận văn là làm rõ mức độ tương thích giữa quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ hiện hữu của Vietcombank với các tiêu chuẩn khắt khe của Hiệp ước Basel II, đồng thời đánh giá toàn diện các điều kiện về hạ tầng công nghệ, chất lượng dữ liệu và năng lực nhân sự.

Ý nghĩa của công trình nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp lộ trình thực tiễn giúp Vietcombank tối ưu hóa tỷ lệ an toàn vốn (CAR tối thiểu 8% theo Basel II), lượng hóa chính xác tổn thất dự tính và giảm thiểu chi phí trích lập dự phòng. Đề tài mở ra hướng tiếp cận mang tính chuẩn hóa cao cho các ngân hàng thương mại Việt Nam trên hành trình hội nhập tài chính quốc tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu vận dụng nền tảng lý thuyết quản trị rủi ro tín dụng hiện đại và các nguyên tắc cốt lõi của Hiệp ước Basel II. Khuôn khổ Basel II được cấu trúc dựa trên 3 trụ cột (Pillars) vững chắc: Trụ cột 1 quy định mức an toàn vốn tối thiểu nhằm phòng ngừa rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động; Trụ cột 2 là quy trình giám sát của cơ quan quản lý; Trụ cột 3 yêu cầu tính minh bạch và kỷ luật thị trường.

Để đo lường rủi ro tín dụng, Basel II cung cấp hai nhóm phương pháp tiếp cận chính: Phương pháp chuẩn hóa (Standardized Approach - SA) và Phương pháp dựa trên xếp hạng nội bộ (Internal Ratings-Based - IRB), bao gồm IRB cơ bản (F-IRB) và IRB nâng cao (A-IRB). Mô hình IRB được xây dựng dựa trên cấu chế lượng hóa tổn thất kỳ vọng (Expected Loss - EL) và tổn thất không kỳ vọng (Unexpected Loss - UL), thông qua 4 tham số rủi ro then chốt:

1. Xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD): Ước tính khả năng khách hàng không trả được nợ trong khoảng thời gian 1 năm.
2. Tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (Loss Given Default - LGD): Tỷ lệ phần trăm dư nợ bị mất khi xảy ra biến cố vỡ nợ.
3. Quy mô rủi ro tại thời điểm vỡ nợ (Exposure at Default - EAD): Tổng giá trị dư nợ chịu rủi ro.
4. Kỳ hạn hiệu lực của khoản cấp tín dụng (Effective Maturity - M).

Theo chuẩn mực Basel II, một hệ thống xếp hạng nội bộ chuẩn hóa phải có tối thiểu 7 cấp độ khách hàng thực hiện tốt nghĩa vụ trả nợ và 1 cấp độ khách hàng vỡ nợ, kèm theo chuỗi dữ liệu lịch sử quan sát tối thiểu 5 năm đối với PD và từ 5 đến 7 năm đối với LGD và EAD.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, sử dụng các kỹ thuật thống kê mô tả, so sánh, đối chiếu, tổng hợp và suy luận logic để đánh giá độ bao phủ của hệ thống xếp hạng.

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm toàn bộ danh mục cấp tín dụng của Vietcombank trong giai đoạn 3 năm (2013 - 2015), bao gồm hàng nghìn hồ sơ khách hàng doanh nghiệp thông thường, doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), doanh nghiệp mới thành lập, định chế tài chính và hộ kinh doanh cá thể. Phương pháp chọn mẫu toàn diện được áp dụng đối với các quy định xếp hạng tín dụng nội bộ, kết hợp phân tích chọn mẫu có chủ đích đối với các bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính tại các chi nhánh trọng điểm.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích so sánh đối chiếu giữa thực trạng Vietcombank và 12 tiêu chí bắt buộc của phương pháp IRB trong Basel II là nhằm phát hiện chính xác các khoảng trống kỹ thuật (gap analysis). Qua đó, tác giả đưa ra những đánh giá khách quan về mức độ sẵn sàng chuyển đổi từ phương pháp tính điểm sang mô hình lượng hóa rủi ro tự động.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, Vietcombank đã xây dựng được hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ chuyên biệt cho từng phân khúc khách hàng, bao gồm: mô hình chấm điểm doanh nghiệp thông thường và tiềm năng, doanh nghiệp mới thành lập, định chế tài chính và cá nhân hộ kinh doanh. Hệ thống phân loại khách hàng thành các hạng từ AAA đến C, tương ứng với mức điểm từ 0 đến 100 điểm. Kết quả thống kê dư nợ giai đoạn 2013 - 2015 cho thấy tỷ trọng dư nợ khách hàng doanh nghiệp tập trung chủ yếu ở các nhóm hạng khá và tốt (từ hạng A đến AAA), chiếm trên 70% tổng dư nợ cho vay của toàn hệ thống.

Thứ hai, cơ cấu điểm số xếp hạng tại Vietcombank vẫn chịu sự chi phối nặng nề bởi các chỉ tiêu tài chính truyền thống (chiếm tỷ trọng 60% - 70% tổng số điểm), trong khi các yếu tố phi tài chính và yếu tố định tính chiếm 30% - 40%. Việc phân tích phi tài chính vẫn mang tính chất chấm điểm chuyên gia phán đoán thay vì chạy mô hình hồi quy thống kê để dự báo xác suất vỡ nợ (PD).

Thứ ba, cơ sở dữ liệu lịch sử của Vietcombank trong giai đoạn 2013 - 2015 chưa tích lũy đủ chuỗi thời gian 5 năm liên tục theo chuẩn Basel II đối với toàn bộ các phân khúc rủi ro bán lẻ và chưa đạt chuỗi 7 năm đối với rủi ro doanh nghiệp. Điều này khiến ngân hàng chưa thể tự động tính toán độc lập các tham số LGD và EAD nội bộ mà phải phụ thuộc vào các tham số giám sát định chuẩn.

Thứ tư, phần mềm hỗ trợ chấm điểm tín dụng tập trung đã rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ khoảng 25% - 30% so với phương pháp chấm điểm thủ công trước năm 2010. Tuy nhiên, mức độ đồng bộ dữ liệu giữa các phòng ban tại hơn 100 chi nhánh vẫn còn tình trạng phân tán và ghi nhận sai lệch khi nhập liệu đầu vào.

Thảo luận kết quả

Thực trạng phân bố xếp hạng tín dụng tại Vietcombank phản ánh tâm lý thận trọng trong chính sách cấp tín dụng của ngân hàng. Dữ liệu từ các bảng phân tích dư nợ theo nhóm hạng (như Bảng 2.9 và Biểu đồ 2.1 trong luận văn) minh chứng rõ nét rằng việc kiểm soát rủi ro của Vietcombank đã giúp ngân hàng duy trì tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp hơn mức bình quân toàn ngành (dưới 2,5% trong suốt giai đoạn 2013 - 2015).

Tuy nhiên, nguyên nhân cốt lõi khiến hệ thống xếp hạng của Vietcombank chưa tương thích hoàn toàn với phương pháp IRB nâng cao của Basel II bắt nguồn từ 3 yếu tố:

1. Thiếu hụt hệ thống dữ liệu kinh tế vĩ mô và chỉ tiêu trung bình ngành chính thống từ các cơ quan quản lý để đối chuẩn.
2. Tính minh bạch trong báo cáo tài chính của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam còn hạn chế, dẫn đến việc ước tính sai lệch các hệ số tài chính đầu vào.
3. Hệ thống phần mềm nghiệp vụ chưa tích hợp hoàn chỉnh thuật toán hồi quy logic (logistic regression) để lượng hóa chính xác mối quan hệ giữa biến số tài chính và xác suất vỡ nợ thực tế.

So sánh với các nghiên cứu tại các ngân hàng thương mại cổ phần khác trong cùng thời kỳ, Vietcombank vượt trội về quy mô vốn và hạ tầng công nghệ thông tin, song vẫn gặp phải rào cản chung của thị trường tài chính Việt Nam là chưa có các tổ chức định mức tín nhiệm độc lập (ECAI) phát triển hoàn thiện để hỗ trợ xác thực mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả phân tích, luận văn đề xuất hệ thống giải pháp phân kỳ cụ thể nhằm đưa Vietcombank từng bước tiếp cận chuẩn mực Basel II:

Nhóm giải pháp ngắn hạn (Giai đoạn 2016 - 2018)

• Hoàn thiện hệ thống tiêu chuẩn và trọng số chỉ tiêu: Tái cấu trúc lại bảng tiêu chí chấm điểm, tăng cường trọng số cho các biến số dự báo dòng tiền tương lai và giảm bớt các chỉ tiêu định tính khó đo lường; mục tiêu nâng cao độ chính xác phân hạng thêm 15%. Chủ thể thực hiện: Khối Quản lý Rủi ro và Phòng Chính sách Tín dụng.
• Nâng cấp phần mềm xếp hạng tín dụng tự động: Hiệu chỉnh hệ thống phần mềm nhằm khóa các trường dữ liệu bắt buộc, tích hợp cơ chế kiểm soát chéo giữa Cán bộ khách hàng và Cán bộ thẩm định, hướng tới triệt tiêu 90% lỗi sai sót do nhập liệu thủ công. Chủ thể thực hiện: Trung tâm Công nghệ Thông tin.
• Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mô hình hóa rủi ro và Basel II cho hơn 1.000 cán bộ tín dụng và cán bộ quản trị rủi ro trên toàn hệ thống trong vòng 12 tháng. Chủ thể thực hiện: Trường Đào tạo và Phát triển Nguồn nhân lực Vietcombank.

Nhóm giải pháp dài hạn (Giai đoạn 2018 - 2020)

• Xây dựng mô hình lượng hóa rủi ro (IRB Framework): Triển khai thu thập dữ liệu vỡ nợ tối thiểu 5 - 7 năm liên tục để ước lượng độc lập 3 chỉ số PD, LGD và EAD. Mục tiêu đưa Vietcombank trở thành ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam áp dụng thành công phương pháp F-IRB và tiến tới A-IRB, duy trì hệ số CAR trên 9%. Chủ thể thực hiện: Ban Lãnh đạo Vietcombank phối hợp cùng các đơn vị tư vấn quốc tế.
• Tích hợp kết quả xếp hạng vào quản trị kinh doanh: Sử dụng trực tiếp kết quả xếp hạng tín dụng để định giá lãi suất cho vay theo rủi ro (Risk-Based Pricing) và phân bổ vốn kinh tế cho từng chi nhánh.

Kiến nghị đối với cơ quan quản lý nhà nước

• Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Sớm hoàn thiện khung pháp lý và ban hành thông tư hướng dẫn chi tiết về triển khai phương pháp IRB cho các ngân hàng thương mại; nâng cao chất lượng kho dữ liệu của Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC) với độ trễ cập nhật dưới 24 giờ.
• Bộ Tài chính và các bộ ngành liên quan: Ban hành định kỳ bộ chỉ số tài chính trung bình ngành cho 20+ lĩnh vực kinh tế trọng điểm; thúc đẩy việc áp dụng chuẩn mực kế toán quốc tế IFRS và nâng cao tính minh bạch trong kiểm toán độc lập đối với doanh nghiệp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho nhiều nhóm đối tượng:

1. Ban Lãnh đạo và Khối Quản lý Rủi ro tại các Ngân hàng Thương mại: Cung cấp bức tranh toàn cảnh về cách thức xây dựng, vận hành và nâng cấp hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tiệm cận tiêu chuẩn Basel II, hỗ trợ tối ưu hóa vốn tự có và lập chính sách trích lập dự phòng rủi ro chính xác.
2. Cán bộ Tín dụng và Cán bộ Thẩm định: Nắm vững phương pháp luận chấm điểm khách hàng, hiểu rõ bản chất của các chỉ số tài chính - phi tài chính và hạn chế tối đa rủi ro đạo đức cũng như sai lệch định tính trong quá trình tác nghiệp cấp tín dụng hàng ngày.
3. Giảng viên, Học viên Cao học và Sinh viên Chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Tài liệu tham khảo học thuật giá trị với hệ thống lý thuyết chuẩn mực về Hiệp ước Basel (Basel I, II, III), các công thức toán tài chính tính toán tổn thất tín dụng (EL, UL, PD, LGD, EAD) và case study thực tế tại Vietcombank.
4. Cơ quan Quản lý và Thanh tra Giám sát Ngân hàng: Nguồn tư liệu thực tế phản ánh các khó khăn, vướng mắc của ngân hàng thương mại đầu ngành, từ đó hoạch định các chính sách quản lý vĩ mô và lộ trình áp dụng chuẩn mực an toàn vốn phù hợp với thị trường Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

Điểm khác biệt căn bản giữa Basel I và Basel II trong quản trị rủi ro tín dụng là gì?

Basel I chỉ tập trung duy nhất vào rủi ro tín dụng với hệ số trọng số rủi ro cố định cho từng loại tài sản. Ngược lại, Basel II mở rộng đo lường cả 3 loại rủi ro (tín dụng, thị trường, hoạt động) và cho phép các ngân hàng tự xây dựng phương pháp xếp hạng nội bộ (IRB) dựa trên dữ liệu tổn thất lịch sử thực tế.

Tại sao ngân hàng cần tối thiểu chuỗi dữ liệu 5 năm đến 7 năm để áp dụng phương pháp IRB?

Chuỗi dữ liệu 5 năm đối với xác suất vỡ nợ (PD) và 7 năm đối với tổn thất khi vỡ nợ (LGD) là điều kiện bắt buộc nhằm đảm bảo mô hình bao quát được trọn vẹn một chu kỳ kinh tế (gồm cả giai đoạn tăng trưởng lẫn suy thoái), tránh hiện tượng ước tính sai lệch tham số rủi ro.

Vietcombank phân loại khách hàng thành những nhóm đối tượng nào trong hệ thống xếp hạng nội bộ?

Vietcombank thiết lập 4 nhóm mô hình xếp hạng chuyên biệt: doanh nghiệp thông thường và tiềm năng; doanh nghiệp mới thành lập; định chế tài chính (ngân hàng, công ty chứng khoán, bảo hiểm); và khách hàng cá nhân cùng hộ kinh doanh cá thể.

Các tham số PD, LGD và EAD tác động như thế nào đến tổn thất kỳ vọng (EL)?

Tổn thất kỳ vọng được tính theo công thức tích phân toán học: EL = PD × LGD × EAD. Trong đó, PD phản ánh xác suất khách hàng không trả nợ, LGD là tỷ lệ tổn thất thực tế sau khi xử lý tài sản bảo đảm, và EAD là tổng dư nợ tại thời điểm vỡ nợ.

Ngân hàng nào tại Việt Nam được thí điểm triển khai Basel II trong giai đoạn 2014 - 2016?

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã tin tưởng lựa chọn 10 ngân hàng thương mại lớn tiên phong triển khai thí điểm Basel II, bao gồm Vietcombank, VietinBank, BIDV, MBBank, Techcombank, VPBank, ACB, Sacombank, VIB và Maritime Bank.

Kết luận

• Luận văn đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và các nguyên tắc cốt lõi của Hiệp ước Basel II, đặc biệt là phương pháp tiếp cận dựa trên đánh giá nội bộ (IRB).
• Phân tích thực chứng giai đoạn 2013 - 2015 cho thấy Vietcombank đã tiên phong sở hữu hệ thống xếp hạng tín dụng phân khúc chi tiết, giúp kiểm soát tốt chất lượng tài sản với tỷ trọng dư nợ khách hàng tốt (từ hạng A đến AAA) đạt trên 70%.
• Điểm hạn chế lớn nhất được luận văn chỉ ra là hệ thống vẫn chủ yếu dựa trên phương pháp tính điểm kết hợp phán đoán chuyên gia, chưa lượng hóa tự động các tham số cốt lõi PD, LGD, EAD do thiếu hụt chuỗi dữ liệu lịch sử từ 5 đến 7 năm.
• Luận văn đã đề xuất lộ trình giải pháp 2 giai đoạn (ngắn hạn 2016 - 2018 và dài hạn 2018 - 2020) mang tính khả thi cao, gắn liền với định hướng chiến lược của Ngân hàng Nhà nước nhằm giúp Vietcombank duy trì hệ số an toàn vốn CAR trên 9%.
• Công trình đóng góp nền tảng tham khảo thực tiễn sâu sắc cho các tổ chức tín dụng tại Việt Nam trong việc nâng cấp hệ thống quản trị rủi ro, đáp ứng yêu cầu hội nhập toàn cầu. Để triển khai thành công, các ngân hàng cần nhanh chóng chuẩn hóa dữ liệu và đầu tư nguồn lực công nghệ ngay từ hôm nay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ HIỆP ƯỚC BASEL II 1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG 1.1 Khái niệm về xếp hạng tín dụng Cho đến nay có nhiều cách định nghĩa về xếp hạng tín dụng, có thể nêu một số cách định nghĩa như sau: John Moody’s đưa ra thuật ngữ xếp hạng tín dụng vào năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt” khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng tín dụng lần đầu tiên cho 1.500 loại trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gồm 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt là AAA đến C (hiện nay những ký hiệu này đã trở thành chuẩn mực quốc tế. Theo Moody’s thì “Xếp hạng tín dụng là ý kiến về khả năng và sự sẵn sàng của một nhà phát hành trong việc thanh toán đúng hạn cho một khoản nợ nhất định trong suốt thời hạn tồn tại của khoản nợ”. Theo Bohn, John A viết trong cuốn “Phân tích rủi ro trên các thị trường đang chuyển đổi” thì “Xếp hạng tín dụng là sự đánh giá về khả năng một nhà phát hành có thể thanh toán đúng hạn cả gốc và lãi đối với một loại chứng khoán trong suốt thời gian tồn tại của nó”. Theo định nghĩa của công ty Merrill Lynch thì “Xếp hạng tín dụng là đánh giá hiện thời của công ty xếp hạng tín dụng về chất lượng tín dụng của một nhà phát hành chứng khoán nợ, về một khoản nợ nhất định.

Nói khác đi, đó là cách đánh giá hiện thời về chất lượng tín dụng đang được xem xét trong hoàn cảnh hướng về tương lai, phản ánh sự sẵn sàng và khả năng phát hành có thể thanh toán gốc và lãi đúng hạn”. Từ các định nghĩa trên, thì có thể khái quát xếp hạng tín dụng như sau: Xếp hạng tín dụng là đánh giá mức độ rủi ro của một khoản nợ thông qua hệ thống tiêu chuẩn đánh giá của tổ chức xếp hạng.2 Vai trò xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng thương mại ƒ Với các ngân hàng thương mại - Đánh giá chính xác mức độ rủi ro của người vay: Việc xếp hạng tín dụng có vai trò quan trọng trong việc đánh giá mức độ rủi ro của người vay vốn. Trước khi cho vay, ngân hàng cũng tiến hành xếp hạng rủi ro của khách hàng. Trên cơ sở kết quả xếp hạng tín dụng, các ngân hàng thương mại (NHTM) sẽ ra quyết định cho vay hay không.

Nếu khách được xếp ở mức quá rủi ro, ngân hàng không thể chấp nhận được, buộc phải từ chối cấp tín dụng cho khách hàng. - Xây dựng chính sách tín dụng phù hợp: Mỗi ngân hàng (NH) có khẩu vị rủi ro khác nhau thể hiện qua chính sách tín dụng. Chính sách khách hàng bao gồm: Chính sách tín dụng; Chính sách lãi suất; Chính sách tài sản đảm bảo; Chính sách các loại phí … Các NHTM có chính sách đó phù hợp với hạng của khách hàng. Khách hàng được xếp ở mức rủi ro khách nhau, sẽ phải có mức phí bù rủi ro cũng như tài sản đảm bảo khác nhau.

- Dự phòng rủi ro phù hợp Dựa trên kết quả xếp hạng tín dụng (XHTD) khách hàng của hệ thống XHTD nội bộ sẽ làm căn cứ để tính toán và trích lập dự phòng rủi ro. Dự phòng rủi ro sẽ giúp NH tránh được nguy cơ phá sản. - Là cơ sở để NH xác định mức độ an toàn vốn: Theo phương pháp quản trị vốn hiện đại, trên cơ sở qui định tại Hiệp ước Basel, từ việc xếp hạng các NH sẽ tính mức độ rủi ro của tài sản (tài sản có rủi ro) và mức vốn tự có, sau đó xác định hệ số vốn tự có/tài sản rủi ro để biết mức độ đủ vốn của NH. ƒ Với các cơ quan quản lý Với các cơ quan quản lý, việc xếp hạng tín dụng có vai trò quan trọng trong việc đánh giá hệ thống tài chính cững như có biện pháp điều tiết vĩ mô phù hợp.

10 - Là cơ sở để cơ quan nhà nước thiết lập chính sách vĩ mô. Đối với ngân hàng trung ương (NHTW), qua thông tin từ XHTD, NHTW có thể đánh giá được chất lượng tài sản của các NHTM và có cơ sở thông tin để so sánh mức độ rủi ro theo từng loại đối tượng, vùng kinh tế, ngành kinh tế, lĩnh vực hoạt động, để từ đó có chính sách tiền tệ, tín dụng thích hợp. - Là cơ sở để cơ quan thanh tra NHTW tiến tới xác định mức độ đủ vốn của NHTM, từ đó có biện pháp yêu cầu các NHTM tăng mức vốn cho đủ với yêu cầu theo chuẩn mực quốc tế.3 Các phương pháp xếp hạng tín dụng Để xếp hạng tín dụng, tại các NH thường sử dụng các phương pháp sau: 1.1 Phương pháp phán đoán Phương pháp phán đoán là phương pháp sử dụng kỹ năng phân tích, đánh giá của các chuyên gia trên cơ sở thu thập thông tin và phán đoán mức độ rủi ro của khách hàng. Việc XHTD theo phương pháp này dựa trên kinh nghiệm đã được đúc kết của các chuyên gia, qua đó có thể tìm ra bản chất của mối quan hệ giữa nguy cơ phá sản và các nhân tố ảnh hưởng đến nó.

Trên cơ sở năng lực phán đoán của mình, các chuyên gia xếp hạng sẽ đưa ra một mức độ rủi ro với từng khách hàng thể hiện qua bảng xếp hạng tổng hợp của tất cả các khách hàng. Phương pháp phán đoán có những ưu và nhược điểm sau đây: ƒ Ưu điểm: - Phương pháp này tận dụng được kinh nghiệm và tri thức chuyên sâu của các chuyên gia trong chuyên ngành của họ. Phương pháp có thể xem xét được các yếu tố định tính trên sự phán đoán của chuyên gia mà ở phương pháp khác không thể có được. - Trong trường hợp việc xếp hạng theo hướng chuyên môn hóa, mỗi chuyên gia phân tích một vài nội dung thì kết quả được tập hợp từ nhiều người, nên nó 11 được xem xét trên nhiều phương diện khác nhau, tránh được sự phiến diện, một chiều.

ƒ Nhược điểm: - Phương pháp này không thể loại bỏ hoàn toàn khía cạnh chủ quan của các chuyên gia trong kết quả đánh giá. Yếu tố tâm lý cũng tác động khá nhiều đến kết quả đánh giá của chuyên gia. - Chi phí đánh giá có thể rất cao khi số lượng người tham gia đông và số vòng thu thập ý kiến gồm nhiều lần, làm kéo dài thời gian phân tích.2 Phương pháp tính điểm Phương pháp tính điểm là phương pháp xếp hạng khách hàng dựa trên hệ thống điểm số, điểm số càng cao thì mức độ rủi ro càng thấp. Để có thể xếp hạng theo phương pháp này, các NHTM xây dựng một hệ thống điểm chuẩn với nhiều tiêu chí khác nhau tương ứng với các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ.

Mức độ tác động càng lớn thì trọng số càng cao trong hệ thống xếp hạng. Trên cơ sở hệ thống điểm chuẩn và thực tế dữ liệu của khách hàng mà NH thu thập được, những ngân hàng khi ứng dụng công nghệ thông tin, dùng phương pháp này sẽ tự động quy điểm cụ thể cho từng loại khách hàng. Phương pháp tính điểm có những ưu và nhược điểm sau đây: ƒ Ưu điểm: - Tính toán nhanh, ít tốn thời gian và chi phí, chỉ cần cán bộ tín dụng nhập các số liệu về khách hàng, máy tính sẽ tự động tính điểm và cho kết quả phân hạng. - Khách quan, ít chịu ảnh hưởng năng lực, tâm lý của chuyên gia xếp hạng.

ƒ Nhược điểm - Không loại trừ được trường hợp kết quả sai do có những yếu tố định tính như tiêu chí trả nợ, năng lực pháp lý, dự báo ngành mà không thể dùng máy tính để tính điểm các yếu tố.3 Phương pháp kết hợp Do hai phương pháp trên có những hạn chế nhất định, do vậy, thực tế các NHTM áp dụng phương pháp kết hợp, vừa sử dụng phương pháp phán đoán và phương pháp tính điểm. Phương pháp này được tiến hành như sau: - Trước tiên NH sử dụng phương pháp tính điểm cho từng khách hàng, in kết quả gửi chuyên gia. - Chuyên gia sẽ căn cứ vào kết quả, kiểm tra lại mức độ chính xác của các tiêu chí, đồng thời sử dụng kỹ năng phán đoán của các chuyên gia để phân tích các yếu tố định tính mà phương pháp tính điểm không thể thực hiện được. - Chuyên gia ra quyết định phân hạng và trình cấp có thẩm quyền phê duyệt.

Các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả XHTD Kết quả việc XHTD chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố sau đây: 1. Cách thức tổ chức xếp hạng. Khâu tổ chức cực kỳ quan trọng trong việc xếp hạng tín dụng. Mọi thành bại đều do khâu tổ chức.

Thông thường có 2 cách tổ chức xếp hạng tín dụng tại các NHTM đó là: ƒ Giao cho một người thực hiện với từng khách hàng (nhân viên này thường là cán bộ tín dụng). Theo phương pháp này toàn bộ việc xếp hạng với khách hàng do một người thực hiện, có thể cán bộ tín dụng nào quản lý khách hàng nào thì xếp hạng với chính khách hàng được phân công quản lý. +Người được giao việc xếp hạng sẽ chuyển giao cho bộ phận tổng hợp để tổng hợp lại kết quả của tất cả khách hàng của NH. Theo phương pháp này có những ưu và nhược điểm sau: - Ưu điểm: 13 + Nhanh, bởi tự từng cán bộ tín dụng phải xây dựng kế hoạch cá nhân để đảm bảo việc phân loại, xếp hạng theo đúng tiến độ mà NH phân công.

+ Mặc khác, chính cán bộ tín dụng quản lý khách hàng do vậy am hiểu thực tế tình hình từng khách hàng cho nên có kết quả chính xác. - Nhược điểm: + Kết quả sẽ phụ thuộc vào năng lực, tâm lý của người xếp hạng. Theo cách thức này việc xếp hạng sẽ được phân công cho nhiều bộ phận thực hiện. Mỗi bộ phận sẽ phân tích một hay vài nội dung trong hệ thống xếp hạng sau đó chuyển cho bộ phận tổng hợp.

Phương pháp tổ chức này có ưu và nhược điểm như sau: - Ưu điểm: Kết quả khách quan bởi nó được tổ hợp từ nhiều bộ phận, loại trừ một phần kết quả sai bởi năng lực và tâm lý của người xếp hạng. - Nhược điểm: Trường hợp này, việc xếp hạng được giao nhiều bộ phận nên có thể không nắm rõ tường tận khách hàng hơn so với cán bộ tín dụng là người trực tiếp quản lý. Do vậy, kết quả có thể kém chính xác.2 Mức độ đầy đủ thông tin cho việc xếp hạng.