Ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần đầu tư và phát triển việt nam1

Khám phá ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần đầu tư và phát triển Việt Nam. Tìm hiểu chi tiết và hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Thanh Hùng
• Người hướng dẫn: TS. Trần Trọng Nguyên
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Điều Khiển Học Kinh Tế
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Ước Tính Tổn Thất Tín Dụng Tại BIDV
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG
• 1.1. Quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn của Hiệp ước Basel II
• 1.2. Lịch sử ra đời của Ủy ban Basel và các thành viên
• 1.3. Giới thiệu về Hiệp ước Basel I & II
• 1.4. Sự ra của Hiệp ước Basel III
• 1.5. Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng – Trụ cột I Basel II
• 1.5.1. Phương pháp đánh giá tiêu chuẩn
• 1.5.2. Phương pháp đánh giá dựa trên hệ thống xếp hạng nội bộ (IRB)
• 1.6. Khung pháp lý quản trị rủi ro của hệ thống Ngân hàng Việt Nam
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NHTMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
• 2.1. Tổng quan về NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
• 2.2. Quá trình thành lập và phát triển
• 2.3. Kết quả hoạt động kinh doanh của BIDV giai đoạn 2009-2013
• 2.4. Thực trạng quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV
• 2.5. Mô hình quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV
• 2.6. Quy định nội bộ về quản trị rủi ro tín dụng tại BIDV
• 2.7. Danh mục tín dụng của khách hàng doanh nghiệp giai đoạn 2009-2013
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ƯỚC TÍNH TỔN THẤT TÍN DỤNG TẠI BIDV
• 3.1. Mô hình ước tính tổn thất tín dụng
• 3.2. Ước lượng các tham số của mô hình ước tính tổn thất
• 3.2.1. Mô hình ước lượng PD
• 3.2.2. Mô hình ước lượng LGD
• 3.2.3. Mô hình ước lượng EAD
• 3.3. Ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại BIDV
• 3.3.1. Dữ liệu về khách hàng doanh nghiệp vay tín dụng tại BIDV
• 3.3.2. Kết quả ước lượng từ mô hình
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Mô Hình Ước Tính Tổn Thất Tín Dụng

Rủi ro tín dụng là một vấn đề lớn ảnh hưởng đến sự ổn định và phát triển của các ngân hàng thương mại và toàn bộ hệ thống ngân hàng. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã định hướng chiến lược phát triển ngành ngân hàng đến năm 2020, tập trung vào quản trị rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng. Việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế trở nên cấp thiết. Lượng hóa chính xác rủi ro tín dụng giúp ngân hàng chọn lọc khách hàng, định giá khoản vay hiệu quả, thiết lập dự phòng rủi ro và xác định mức vốn kinh tế cần thiết. Trong khi Basel khuyến khích xây dựng mô hình lượng hóa rủi ro, hệ thống ngân hàng Việt Nam vẫn chủ yếu đo lường rủi ro bằng nợ xấu và nợ quá hạn. Việc áp dụng phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng hiện đại mới ở giai đoạn thử nghiệm. Do đó, việc nghiên cứu, xây dựng và áp dụng các phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng là cần thiết. Luận văn này tập trung vào ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại BIDV.

1.1. Tầm quan trọng của Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng

Quản trị rủi ro tín dụng đóng vai trò then chốt trong việc duy trì sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng. Việc nhận diện, đo lường và kiểm soát rủi ro tín dụng giúp ngân hàng giảm thiểu tổn thất, bảo vệ vốn và nâng cao hiệu quả hoạt động. Quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả còn giúp ngân hàng tuân thủ các quy định pháp luật và chuẩn mực quốc tế, tăng cường uy tín và khả năng cạnh tranh trên thị trường. Ngân hàng cần chủ động xây dựng và hoàn thiện hệ thống quản trị rủi ro tín dụng phù hợp với đặc điểm và quy mô hoạt động của mình.

1.2. Giới thiệu về Mô Hình Ước Tính Tổn Thất Tín Dụng

Mô hình ước tính tổn thất tín dụng là một công cụ quan trọng trong quản trị rủi ro tín dụng, giúp ngân hàng dự báo và đánh giá mức độ tổn thất có thể xảy ra từ các khoản vay. Mô hình này thường dựa trên các yếu tố như xác suất vỡ nợ (PD), tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và quy mô vỡ nợ (EAD). Việc áp dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng giúp ngân hàng đưa ra quyết định tín dụng chính xác hơn, quản lý danh mục tín dụng hiệu quả hơn và trích lập dự phòng rủi ro phù hợp. Mô hình này cũng hỗ trợ ngân hàng tuân thủ các yêu cầu về vốn theo chuẩn mực Basel II và IFRS 9.

II. Thách Thức Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng và Giải Pháp tại BIDV

Mặc dù đã có những tiến bộ nhất định, việc quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng Việt Nam, bao gồm cả BIDV, vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Các thách thức này bao gồm: thiếu dữ liệu lịch sử đầy đủ và tin cậy, hạn chế về nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn cao, và sự phức tạp của các mô hình định lượng rủi ro. Để vượt qua những thách thức này, BIDV cần đầu tư vào việc thu thập và quản lý dữ liệu, nâng cao năng lực phân tích rủi ro, và áp dụng các công nghệ mới như AI và Machine Learning để cải thiện độ chính xác của các mô hình ước tính tổn thất tín dụng.

2.1. Các Thách Thức Trong Đo Lường Rủi Ro Tín Dụng

Việc đo lường rủi ro tín dụng một cách chính xác và hiệu quả là một thách thức lớn đối với các ngân hàng. Một trong những khó khăn chính là việc thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu cần phải đầy đủ, chính xác và kịp thời để đảm bảo tính tin cậy của các mô hình ước tính rủi ro. Ngoài ra, việc lựa chọn mô hình phù hợp và hiệu chỉnh các tham số của mô hình cũng đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu rộng và kinh nghiệm thực tế. Các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc thù ngành nghề cũng có thể ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, gây khó khăn cho việc dự báo và đánh giá.

2.2. Giải Pháp Nâng Cao Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng tại BIDV

Để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng, BIDV cần triển khai một loạt các giải pháp đồng bộ. Đầu tiên, cần tăng cường đầu tư vào hệ thống công nghệ thông tin để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu tín dụng một cách hiệu quả. Thứ hai, cần nâng cao năng lực phân tích rủi ro của đội ngũ cán bộ tín dụng thông qua các khóa đào tạo chuyên sâu. Thứ ba, cần xây dựng và hoàn thiện các quy trình quản lý rủi ro tín dụng, đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật và chuẩn mực quốc tế. Cuối cùng, cần tăng cường kiểm tra, giám sát và đánh giá hiệu quả hoạt động quản trị rủi ro tín dụng.

III. Phương Pháp Ước Tính Tổn Thất Tín Dụng PD LGD và EAD

Mô hình ước tính tổn thất tín dụng dựa trên ba thành phần chính: PD (Probability of Default - Xác suất vỡ nợ), LGD (Loss Given Default - Tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ) và EAD (Exposure at Default - Quy mô vỡ nợ). PD thể hiện khả năng khách hàng không trả được nợ. LGD là tỷ lệ phần trăm tổn thất mà ngân hàng phải chịu khi khách hàng vỡ nợ. EAD là tổng giá trị khoản vay mà ngân hàng có nguy cơ mất khi khách hàng vỡ nợ. Việc ước tính chính xác ba thành phần này là rất quan trọng để xác định mức độ tổn thất dự kiến và đưa ra các quyết định tín dụng phù hợp.

3.1. Ước Tính Xác Suất Vỡ Nợ PD trong Mô Hình

Việc ước tính PD là bước quan trọng nhất trong mô hình ước tính tổn thất tín dụng. Có nhiều phương pháp để ước tính PD, bao gồm phương pháp thống kê (dựa trên dữ liệu lịch sử), phương pháp chuyên gia (dựa trên đánh giá của các chuyên gia tín dụng) và phương pháp mô hình (sử dụng các mô hình kinh tế lượng). Các mô hình thường được sử dụng để ước tính PD bao gồm mô hình Logit, mô hình Probit và mô hình Cox. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào dữ liệu sẵn có và đặc điểm của danh mục tín dụng.

3.2. Xác Định Tỷ Lệ Tổn Thất Khi Vỡ Nợ LGD Hiệu Quả

Tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD) thể hiện phần trăm tổn thất mà ngân hàng phải chịu khi khách hàng vỡ nợ. LGD phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm giá trị tài sản đảm bảo, chi phí thu hồi nợ và thời gian thu hồi nợ. Có nhiều phương pháp để ước tính LGD, bao gồm phương pháp thị trường (dựa trên giá trị thị trường của tài sản đảm bảo), phương pháp chi phí (dựa trên chi phí thu hồi nợ) và phương pháp thống kê (dựa trên dữ liệu lịch sử). Việc ước tính LGD chính xác giúp ngân hàng đánh giá đúng mức độ rủi ro và trích lập dự phòng phù hợp.

3.3. Tính Toán Quy Mô Vỡ Nợ EAD Chính Xác

Quy mô vỡ nợ (EAD) là tổng giá trị khoản vay mà ngân hàng có nguy cơ mất khi khách hàng vỡ nợ. EAD phụ thuộc vào hạn mức tín dụng, dư nợ hiện tại và hệ số chuyển đổi tín dụng (CCF). Việc ước tính EAD chính xác giúp ngân hàng xác định mức độ tổn thất tiềm năng và quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả. Các phương pháp ước tính EAD bao gồm phương pháp hiện hành (dựa trên dư nợ hiện tại) và phương pháp tiềm năng (dựa trên hạn mức tín dụng và CCF).

IV. Ứng Dụng Mô Hình Ước Tính Tổn Thất Tín Dụng Thực Tế tại BIDV

Luận văn này ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại BIDV bằng cách sử dụng dữ liệu về khách hàng doanh nghiệp vay tín dụng. Dữ liệu này bao gồm thông tin về tình hình tài chính, lịch sử tín dụng và các yếu tố khác có liên quan. Kết quả ước lượng từ mô hình cho thấy rằng các yếu tố như quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và lịch sử trả nợ có ảnh hưởng đáng kể đến xác suất vỡ nợ. Dựa trên kết quả này, BIDV có thể cải thiện quy trình đánh giá tín dụng, quản lý danh mục tín dụng và trích lập dự phòng rủi ro.

4.1. Dữ Liệu và Phương Pháp Phân Tích tại BIDV

Việc ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại BIDV đòi hỏi việc thu thập và phân tích dữ liệu một cách cẩn thận. Dữ liệu cần phải đầy đủ, chính xác và được cập nhật thường xuyên. Các phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng bao gồm phân tích thống kê mô tả, phân tích hồi quy và phân tích phân loại. Các phần mềm chuyên dụng như SAS, SPSS và R có thể được sử dụng để hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu.

4.2. Kết Quả Ước Lượng và Đánh Giá Mô Hình tại BIDV

Kết quả ước lượng từ mô hình ước tính tổn thất tín dụng cho phép BIDV đánh giá mức độ rủi ro của từng khách hàng và danh mục tín dụng. Mô hình này cũng giúp BIDV xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng và đưa ra các biện pháp phòng ngừa và giảm thiểu rủi ro. Việc đánh giá hiệu quả của mô hình cần được thực hiện định kỳ để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của mô hình.

4.3. So Sánh và Đối Chiếu với Thông Tư 02 và Basel II

Việc so sánh kết quả ước lượng tổn thất tín dụng theo mô hình với quy định của Thông tư 02/2013/TT-NHNN và chuẩn mực Basel II giúp BIDV đánh giá mức độ tuân thủ và xác định các điểm cần cải thiện. Mô hình ước tính tổn thất tín dụng có thể cung cấp thông tin chi tiết hơn về rủi ro tín dụng so với các quy định hiện hành, giúp BIDV quản lý rủi ro một cách chủ động và hiệu quả hơn.

V. Kết Luận và Triển Vọng Phát Triển Mô Hình tại BIDV

Ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng tại BIDV mang lại nhiều lợi ích, bao gồm cải thiện quy trình đánh giá tín dụng, quản lý danh mục tín dụng hiệu quả hơn và trích lập dự phòng rủi ro phù hợp. Tuy nhiên, việc triển khai mô hình này cũng đòi hỏi sự đầu tư đáng kể về nguồn lực và công nghệ. Trong tương lai, BIDV cần tiếp tục hoàn thiện mô hình, tích hợp các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc thù ngành nghề, và áp dụng các công nghệ mới để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của mô hình.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu và Đóng Góp

Nghiên cứu này đã trình bày một phương pháp tiếp cận toàn diện để ước tính tổn thất tín dụng tại BIDV, dựa trên các thành phần PD, LGD và EAD. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng mô hình ước tính tổn thất tín dụng có thể cung cấp thông tin hữu ích cho việc quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV. Nghiên cứu này cũng đóng góp vào việc nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của việc áp dụng các phương pháp định lượng trong quản trị rủi ro tín dụng.

5.2. Hướng Phát Triển và Ứng Dụng Mô Hình trong Tương Lai

Trong tương lai, mô hình ước tính tổn thất tín dụng có thể được phát triển và ứng dụng rộng rãi hơn tại BIDV. Các hướng phát triển bao gồm tích hợp các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc thù ngành nghề, áp dụng các công nghệ mới như AI và Machine Learning, và mở rộng phạm vi áp dụng cho các loại hình tín dụng khác nhau. Việc phát triển và ứng dụng mô hình ước tính tổn thất tín dụng sẽ giúp BIDV nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương I đã khái quát và hệ thống một số vấn đền liên quan đến việc đánh giá và lượng hóa rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn quốc tế được quy định bởi Hiệp ước Basel II cũng như những quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, cụ thể: - Giới thiệu về lịch sử ra đời của Ủy ban Basel và các thành viên; - Các phương pháp, khái niệm, công thức liên quan đến đánh giá và lượng hóa rủi ro tín dụng theo Basel II: Phương pháp tiêu chuẩn, Phương pháp IBR (cơ bản và nâng cao); Tổn thất dự tính, Tổn thất không dự tính, Xác suất vỡ nợ, Quy mô vỡ nợ, Tỷ lệ tổn thất khi xảy ra vỡ nợ,… - Quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về phân loại nợ và trích lập dự phòng, tỷ lệ đảm bảo an toàn vốn,… ix CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NHTMCPĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM 2. Tổng quan về NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 2. Quá trình thành lập và phát triển Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) được thành lập khi thực hiện cổ phần hóa Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Ngày 28/12/2011, Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam đã thực hiện thành công việc chào bán cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).

Ngày 24/1/2014, BIDV đã niêm yết cổ phiếu tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) số lượng cổ phiếu phổ thông đăng ký niêm yết là 2.644 cổ phiếu với giá 10.000 đồng/cổ phiếu và mã chứng khoán BID. BIDV đã phát triển mạng lưới phủ kín 63 tỉnh thành phố gồm 127 chi nhánh (trong đó có 01 Sở giao dịch), 503 phòng giao dịch, 95 quỹ tiết kiệm, Bên cạnh Khối ngân hàng, BIDV cũng bao gồm Khối công ty con (06 công ty); Khối liên doanh (05 công ty) và Khối góp vốn (02 công ty). Kết quả hoạt động kinh doanh của BIDV giai đoạn 2009-2013 Về tổng tài sản: Tính đến thời điểm 31/12/2013 BIDV cán đính thành công với Tổng tài sản ước đạt 548.386 tỷ đồng, tăng 13,12% so với cùng kỳ năm 2012 (tương đương 63. Tổng tài sản của BIDV liên tục được mở rộng về quy mô với tốc độ tăng trưởng bình quân lên tới 16,6%.

Về Nguồn vốn: Huy động vốn (bao gồm tiền gửi khách hàng và phát hành giấy tờ có giá) đến 31/12/2013 đạt 372.156 tỷ đồng, tăng 23,47% tương đương 41.040 tỷ đồng so năm 2012. Trong đó: (i) Tiền gửi khách hàng đạt 338.902 tỷ, tăng 11,8% so với 2012; (ii) Phát hành giấy tờ có giá là 33.254 tỷ, tăng 18,5% so với 2012. Giai đoạn từ 2009-2013 tăng trưởng tín dụng bình quân tại BIDV ở mức 17,3%. Về lợi nhuận: Kết thúc năm 2013, kết quả hoạt động kinh doanh của BIDV được đánh dấu với lợi nhuận sau thuế đạt 4.051 tỷ đồng tăng 770 tỷ đồng so với x năm 2012.

Trong đó thu dịch vụ ròng đạt 2.461 tỷ, tăng trưởng 15%, tương ứng 325 tỷ so với năm 2012. Về hiệu quả sử dụng vốn và khả năng sinh lợi: Chỉ tiêu đánh hiệu quả sử dụng vốn và khả năng sinh lời của Ngân hàng được thể hiện qua việc tính toán ROA, ROE. Qua đồ thị dưới đây có thể nhận thấy trong cả giai đoạn 2009-2013 chỉ tiêu ROA, ROE của BIDV ở tỷ lệ thấp nhất vào năm 2012 với 0,53% và 9,7%. Thực trạng quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV 2.

Mô hình quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV Mô hình quản lý rủi ro tín được BIDV triển khai và hoàn thiện với mục tiêu hướng đến các chuẩn mực quốc tế trong quản trị rủi ro và phù hợp với môi trường hội nhập. Theo đó, mô hình quản lý rủi ro đã có sự tách biệt một cách độc lập giữa ba chức năng: quản lý rủi ro, kinh doanh và tác nghiệp. Sự tách biệt giữa ba chức năng nhằm mục tiêu hàng đầu là giảm thiểu rủi ro ở mức thấp nhất đồng thời phát huy được tối đa kỹ năng chuyên môn của từng vị trí cán bộ làm công tác tín dụng. Quy định nội bộ về quản trị rủi ro tín dụng tại BIDV 2.

Quy chế cho vay đối với khách hàng Với mục đích cụ thể hóa và áp dụng thống nhất trên toàn hệ thống “Quy chế cho vay của Tổ chức tín dụng đối với khách hàng" kèm Quyết định số 1627/2001/QĐ-NHNN ngày 31/12/2001 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, BIDV đã xây dựng văn bản quy định nội bộ tương ứng. Quyết định số 1722/QĐ-HĐQT ngày 02/10/2013 Ban hành Quy chế cho vay đối với khách hàng áp dụng đối tượng khách hàng không phải là tổ chức tín dụng. Chính sách cấp tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp Ngày 11/11/2013 Chủ tịch Hội đồng quản trị BIDV đã ký quyết định số 1138/QĐ-HĐQT V/v Ban hành Chính sách cấp tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp với mục đích thống nhất cách ứng xử, đảm bảo tính minh bạch, công khai và công bằng trong quan hệ với các khách hàng là doanh nghiệp. BIDV thực hiện phân xi loại khách hàng vào một trong hai nhóm: (i) Khách hàng đủ điều kiện xếp hạng; (ii) Khách hàng chưa đủ điều kiện xếp hạng.

Quy trình cấp tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp Quy trình cấp tín dụng tại BIDV được thực hiện theo quyết định số 379/QĐ- QLTD ngày 24/1/2013 V/v Quy định về trình tự, thủ tục, thẩm quyền cấp tín dụng đối với khách hàng là doanh nghiệp. Quy trình đánh giá rủi ro tín dụng được thực hiện tại cấp Chi nhánh và Trụ sở chính. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (ICRS) Song song với việc phân loại nợ theo Điều 6 (phân loại nợ theo tuổi nợ quá hạn), BIDV đã xây dựng Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (Internal Credit Rating System - ICRS) để xếp hạng khách hàng làm cơ sở phân loại nợ theo thông lệ quốc tế và áp dụng bắt đầu từ quý IV/2006. BIDV cũng xây dựng Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ với chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để đánh giá toàn diện về khách hàng như tình hình tài chính, khả năng trả nợ,.

Chính sách phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro Trên cơ sở kết quả xếp hạng theo ICRS (đối với những khách hàng đủ điều kiện xếp hạng) hoặc tình hình trả nợ của khách hàng (nợ quá hạn, nợ cơ cấu – đối với những khách hàng không đủ điều kiện xếp hạng), BIDV thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro theo Điều 7 Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN sửa đổi bổ sung 2. Danh mục tín dụng của khách hàng doanh nghiệp giai đoạn 2009-2013 2. Cơ cấu dư nợ theo chất lượng nợ vay Với định hướng tăng trưởng tín dụng bền vững, việc nâng cao chất lượng nợ vay luôn được BIDV chú trọng. Trong suốt giai đoạn 2009-2013 Nợ xấu luôn luôn được BIDV kiểm soát chặt chẽ và được duy trì ở tỷ lệ dưới 3% trong tổng dư nợ.

Kết thúc năm 2013, cùng với việc nâng cao chất lượng tín dụng theo thông lệ quốc tế kết hợp với các biện pháp giảm nợ xấu được tăng cường một cách hiệu quả, tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát ở mức 2,37% hoàn thành kế hoạch dự kiến < 3%). Cơ cấu dư nợ theo kỳ hạn xii Giai đoạn 2009 – 2013, cơ cấu cho vay của BIDV hoạt động cho vay ngắn hạn luôn chiếm tỷ trọng hơn 50% trong tổng dư nợ và có xu hướng ngày càng gia tăng. Tỷ trọng nợ dài hạn chiếm tỷ trọng khoảng trên 30% và còn lại là nợ trung hạn. Cơ cấu dư nợ theo đối tượng khách hàng và loại hình doanh nghiệp Cơ cấu dư nợ giai đoạn 2009-2013 có thể nhận thấy, dư nợ loại hình doanh nghiệp là Công ty cổ phần luôn có giá trị lớn nhất, năm 2013 đạt 132.788 tỷ đồng chiếm tỷ trọng 24%.

Tốc độ tăng trưởng dư nợ bình quân của lĩnh vực Công nghiệp chế biến; Xây dựng; Thương nghiệp sửa chữa,… lần lượt ở mức: 35,1%; 9,3% và 28,7%. Tốc độ tăng trưởng bình quân lĩnh vực Xây dựng ở mức thấp do đây là lĩnh vực chịu ảnh hưởng nặng nề nhất do suy thoái kinh tế đẩy lãi suất lên cao, thị trường bất động sản sụt giảm thanh khoản,… 2. Cơ cấu dư nợ theo ngành nghề kinh doanh Chiếm tỷ trọng dư nợ lớn nhất theo Nhóm ngành tại BIDV là Ngành sản xuất, tiếp đến là Ngành dịch vụ và Ngành nghề khác. Trong giai đoạn từ 2009-2013 tỷ trọng Ngành sản xuất luôn chiếm hơn 50%.

tỷ trọng dư nợ Ngành dịch vụ có xu hướng tăng mạnh. Sự dịch chuyển về cơ cấu dư nợ theo hướng giảm dần tỷ trọng Ngành sản xuất, tăng cao Ngành dịch vụ làm cho tỷ trọng của của mỗi ngành, tuy nhiên đây vẫn là 2 ngành cho vay chủ chốt của BIDV nên tổng tỷ trọng không có sự thay đổi nhiều qua các năm từ 2009-2013, luôn ở mức trên 85% trong tổng dư nợ. TÓM TẮT CHƯƠNG II Chương II với nội dung chủ yếu là nghiên cứu về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, cụ thể: - Giới thiệu tổng quan về quá trình thành lập và hoạt động; mô hình tổ chức, quản trị điều hành của BIDV. - Quá trình hoạt động và kết quả kinh doanh trong 5 năm giai đoạn từ 2009- 2013.

- Mô hình tổ chức quản lý rủi ro tín dụng và các văn bản quy định nội bộ có liên quan. - Phân tích cơ cấu danh mục tín dụng của BIDV giai đoạn 2009-2013 theo các chỉ tiêu dư nợ gồm: chất lượng, thời gian, đối tượng KH, ngành nghề. xiii CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ƯỚC TÍNH TỔN THẤT TÍN DỤNG TẠI NHTMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM 3. Mô hình ước tính tổn thất tín dụng Theo Hiệp ước Basel II tổn thất tín dụng của một danh mục tín dụng có thể phân chia thành hai loại là (i) Khoản tổn thất dự tính được (Expected Loss - EL) và (ii) Khoản tổn thất không dự tính được (Unexpected Loss – UL).

Tuy nhiên trong phạm vi của luận văn sẽ chỉ tập trung nghiên cứu tổn thất có thể dự tính được. Theo quy định của Basel II, BIDV sẽ phải xác định các biến số:  PD (Probability of Default): Xác suất vỡ nợ (Xác suất khách hàng không trả được nợ trong 12 tháng tới).  LGD (Loss Given Default): Tỷ lệ tổn thất khi xảy ra vỡ nợ.  M (Maturity): Kỳ hạn hiệu lực.

Thông qua các biến số trên ngân hàng sẽ xác định được EL, với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể ước tính được tính toán dựa trên công thức sau: EL = PD*EAD*LGD 3. Ước lượng các tham số của mô hình ước tính tổn thất 3.