Ứng Dụng Mô Hình Logistic Trong Đo Lường Xác Suất Không Trả Nợ Của Khách Hàng Doanh Nghiệp Theo Basel II Tại Vietinbank

• Tác giả: Nguyễn Thu Hà
• Người hướng dẫn: TS. Lê Trung Thành
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Logistic Đo Lường Xác Suất Không Trả Nợ Doanh Nghiệp Theo Basel II Tại Vietinbank
• Loại tài liệu: luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• 1.1. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• 1.2. DANH MỤC BẢNG
• 1.3. DANH MỤC HÌNH
• 1.4. DANH MỤC BIỂU ĐỒ
• 1. MỞ ĐẦU
• 1.1. Về tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu
• 1.3. Mục đích nghiên cứu
• 1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Những dự kiến đóng góp của luận văn nghiên cứu
• 1.7. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.1. Xác suất không trả được nợ (PD) và đo lường PD theo Basel II
• 2.1.1. Hiệp ước Basel II và tác động của nó tới thực hành quản lý rủi ro tín dụng
• 2.1.1.1. Giới thiệu về hiệp ước Basel II
• 2.1.2. Nội dung tóm tắt của Basel II về rủi ro tín dụng
• 2.1.2.1. Phương pháp tiêu chuẩn hóa
• 2.1.2.2. Phương pháp tiếp cận dựa trên xếp hạng nội bộ (IRB)
• 3. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ LUẬN VĂN
• 3.1. Phương pháp nghiên cứu
• 3.1.1. Phương pháp nghiên cứu định lượng
• 3.2. Địa điểm, thời gian thực hiện nghiên cứu
• 3.3. Dữ liệu, công cụ sử dụng
• 3.4. Quy trình nghiên cứu
• 3.5. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.5.1. Các phương pháp sử dụng thu thập dữ liệu
• 3.5.2. Sử dụng Bảng thu thập thông tin
• 3.6. Phương pháp làm sạch dữ liệu
• 3.7. Phân khúc theo mục đích thu thập dữ liệu và lựa chọn mẫu
• 3.8. Mô tả quá trình thu thập dữ liệu
• 3.9. Các giả định, phạm vi hiệu lực và các hạn chế
• 3.9.1. Phạm vi hiệu lực
• 3.9.2. Các tồn tại, hạn chế
• 3.10. Phương pháp phân tích dữ liệu
• 3.10.1. Các chỉ tiêu nghiên cứu
• 3.11. Phần mềm nhập liệu và phân tích số liệu
• 3.11.1. Công cụ Microsoft excel
• 3.11.2. Chương trình thống kê SPSS
• 3.12. Kỹ thuật phân tích số liệu
• 3.12.1. Trong phân tích các biến tài chính
• 3.12.2. Trong phân tích các biến phi tài chính
• 3.12.3. Trong phân tích đa biến
• 4. CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC VÀO XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG PD CỦA KHDN THEO BASEL II TẠI VIETINBANK
• 4.1. Thực trạng đo lường rủi ro tín dụng KHDN tại Vietinbank hiện nay
• 4.2. Tổng quan về ngân hàng Vietinbank
• 4.2.1. Sơ lược quá trình thành lập và mô hình tổ chức của Vietinbank
• 4.2.2. Kết quả kinh doanh
• 4.2.3. Xếp hạng tín dụng KHDN tại Vietinbank hiện nay
• 4.2.4. Thước đo rủi ro tín dụng KHDN
• 4.2.5. Công cụ đo lường rủi ro tín dụng KHDN
• 4.2.6. Mô hình đo lường rủi ro tín dụng KHDN
• 4.2.7. Đánh giá công cụ đo lường rủi ro tín dụng KHDN
• 4.2.8. Kết quả đạt được
• 4.3. Sự cần thiết xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II
• 4.4. Ứng dụng mô hình logistic vào xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả được nợ của KHDN theo Basel II
• 4.4.1. Chuẩn bị dữ liệu
• 4.4.2. Điểm quan sát và kỳ đánh giá
• 4.4.3. Định nghĩa khách hàng Tốt/Xấu
• 4.4.4. Kết quả thu thập dữ liệu
• 4.4.5. Biến tài chính
• 4.4.6. Biến phi tài chính
• 4.4.7. Làm sạch dữ liệu
• 4.4.8. Phân tích trường hợp thiếu thông tin
• 4.4.9. Dấu kỳ vọng của biến
• 4.4.10. Phân tích đơn biến
• 4.4.11. Phân tích đa biến
• 4.4.12. Kết hợp mô hình
• 5. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Đánh giá xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN theo Basel II áp dụng mô hình logistic
• 5.1.1. Những kết quả đạt được
• 5.1.2. Mô hình logistic sử dụng để xây dựng mô hình đo lường PD của KHDN là thực hiện được
• 5.2. Những hạn chế và nguyên nhân
• 5.3. Một số ý kiến để nâng cao chất lượng đo lường PD của KHDN
• 5.3.1. Hoàn thiện quy định, quy trình quản lý chấm điểm tín dụng và phân loại nợ khách hàng
• 5.3.2. Tăng cường các công cụ hỗ trợ giúp phát hiện gian lận, chấn chỉnh công tác chấm điểm của chi nhánh
• 5.3.3. Hoàn thiện hệ thống chấm điểm
• 5.3.4. Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu xây dựng mô hình
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 01 – BẢNG THU THẬP THÔNG TIN KHÁCH HÀNG
• PHỤ LỤC 02 – MINH HỌA LOGIC KIỂM TRA DỮ LIỆU
• PHỤ LỤC 03 – NHÓM NGÀNH
• PHỤ LỤC 04 – MINH HỌA CÁC BIẾN TÀI CHÍNH VÀ PHI TÀI CHÍNH
• PHỤ LỤC 05 – KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ĐƠN BIẾN
• PHỤ LỤC 06 – MINH HỌA CÁC BIẾN TÀI CHÍNH VÀ PHI TÀI CHÍNH ĐƯỢC LỰA CHỌN

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Mô Hình Logistic Trong Đo Lường PD

Mô hình Logistic đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc đo lường xác suất không trả được nợ (PD) của khách hàng doanh nghiệp. Việc áp dụng mô hình này tại ngân hàng Vietinbank không chỉ giúp nâng cao chất lượng quản lý rủi ro tín dụng mà còn đáp ứng các yêu cầu của Basel II. Mô hình Logistic cho phép phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác về khả năng trả nợ của khách hàng.

1.1. Mô Hình Logistic Là Gì Và Tại Sao Quan Trọng

Mô hình Logistic là một phương pháp thống kê dùng để dự đoán xác suất xảy ra của một sự kiện nhị phân. Trong bối cảnh ngân hàng, mô hình này giúp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, từ đó hỗ trợ quyết định cho vay.

1.2. Lợi Ích Của Việc Ứng Dụng Mô Hình Logistic Tại Vietinbank

Việc ứng dụng mô hình Logistic tại Vietinbank giúp cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá rủi ro tín dụng. Mô hình này cho phép ngân hàng phân tích dữ liệu tài chính và phi tài chính, từ đó đưa ra quyết định cho vay hợp lý hơn.

II. Thách Thức Trong Đo Lường Xác Suất Không Trả Nợ Doanh Nghiệp

Đo lường xác suất không trả nợ doanh nghiệp theo Basel II gặp nhiều thách thức. Các vấn đề như chất lượng dữ liệu, sự phân loại khách hàng và các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ cần được xem xét kỹ lưỡng. Những thách thức này không chỉ ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình mà còn đến quyết định cho vay của ngân hàng.

2.1. Chất Lượng Dữ Liệu Và Tác Động Đến Mô Hình

Chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định đến độ tin cậy của mô hình Logistic. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến những dự đoán sai lệch về khả năng trả nợ của khách hàng.

2.2. Phân Loại Khách Hàng Và Ảnh Hưởng Đến PD

Việc phân loại khách hàng thành nhóm tốt và xấu là rất quan trọng. Sự phân loại không chính xác có thể làm giảm hiệu quả của mô hình và dẫn đến quyết định cho vay không hợp lý.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Đo Lường PD Theo Basel II

Xây dựng mô hình đo lường xác suất không trả nợ theo Basel II yêu cầu một quy trình chặt chẽ. Các bước từ thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu đến phân tích đơn biến và đa biến đều cần được thực hiện một cách cẩn thận. Mô hình Logistic sẽ được áp dụng để ước lượng PD từ dữ liệu đã được xử lý.

3.1. Quy Trình Thu Thập Và Làm Sạch Dữ Liệu

Quy trình thu thập dữ liệu bao gồm việc xác định các biến tài chính và phi tài chính cần thiết. Sau đó, dữ liệu sẽ được làm sạch để loại bỏ những thông tin không chính xác hoặc thiếu sót.

3.2. Phân Tích Đơn Biến Và Đa Biến Trong Mô Hình

Phân tích đơn biến giúp xác định mối quan hệ giữa từng biến và khả năng trả nợ. Phân tích đa biến sẽ kết hợp nhiều biến để xây dựng mô hình Logistic chính xác hơn.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình Logistic Tại Vietinbank

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Logistic có thể được áp dụng hiệu quả trong việc đo lường xác suất không trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Vietinbank. Mô hình này không chỉ đáp ứng các yêu cầu của Basel II mà còn giúp ngân hàng nâng cao khả năng quản lý rủi ro tín dụng.

4.1. Kết Quả Phân Tích Dữ Liệu Tại Vietinbank

Kết quả phân tích cho thấy mô hình Logistic đã cung cấp những dự đoán chính xác về khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hợp lý hơn.

4.2. Những Hạn Chế Cần Khắc Phục Trong Mô Hình

Mặc dù mô hình Logistic đã cho kết quả khả quan, nhưng vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục. Việc cải thiện chất lượng dữ liệu và quy trình phân loại khách hàng là rất cần thiết.

V. Kết Luận Và Hướng Tương Lai Của Mô Hình Đo Lường PD

Mô hình Logistic đã chứng minh tính khả thi trong việc đo lường xác suất không trả nợ doanh nghiệp theo Basel II tại Vietinbank. Hướng tới tương lai, việc cải tiến mô hình và áp dụng công nghệ mới sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong quản lý rủi ro tín dụng.

5.1. Đề Xuất Cải Tiến Mô Hình Đo Lường

Đề xuất cải tiến mô hình bao gồm việc tích hợp thêm các yếu tố phi tài chính và sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu hiện đại để nâng cao độ chính xác.

5.2. Tương Lai Của Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Tại Vietinbank

Tương lai của quản lý rủi ro tín dụng tại Vietinbank sẽ phụ thuộc vào khả năng áp dụng các mô hình tiên tiến và cải thiện quy trình quản lý dữ liệu.