Tài Liệu Phương Pháp ước Tính Tổn Thất Tín Dụng Dựa Trên Hệ Thống ...

Tải bản đầy đủ (.pdf) (8 trang)

1. Trang chủ
>>
2. Tài Chính - Ngân Hàng
>>
3. Đầu tư Chứng khoán

Tài liệu Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB và những ứng dụng trong quản trị rủi ro pptx

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (184.67 KB, 8 trang )

Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB và những ứng dụng trong quản trị rủi ro Tháng 6 năm 2004, ủy ban Basel đã xây dựng Hiệp định mới về “Tiêu chuẩn vốn quốc tế” - mà chúng ta vẫn gọi là Basel II. Theo đó, các ngân hàng sẽ sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu của nội bộ để đánh giá vấn đề rủi ro tín dụng, từ đó xác định hệ số an toàn vốn tối thiểu. Như vậy, theo yêu cầu của Basel II, các ngân hàng sẽ sử dụng các mô hình dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng. Các ngân hàng sẽ xác định các biến số như PD - Probability of Default: xác suất khách hàng không trả được nợ; LGD: Loss Given Default - tỷ trọng tổn thất ước tính; EAD: Exposure at Default - tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ. Thông qua các biến số trên, ngân hàng sẽ xác định được EL: Expected Loss - tổn thất có thể ước tính. Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể ước tính được tính toán dựa trên công thức sau: EL = PD x EAD x LGD Chúng ta sẽ xem xét lần lượt ba chỉ tiêu cấu thành công thức trên. Thứ nhất, PD - xác suất không trả được nợ: cơ sở của xác suất này là các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Theo yêu cầu của Basel II, để tính toán được nợ trong vòng một năm của khách hàng, ngân hàng phải căn cứ vào số liệu dư nợ của khách hàng trong vòng ít nhất là 5 năm trước đó. Những dữ liệu được phân theo 3 nhóm sau:  Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như các đánh giá của các tổ chức xếp hạng  Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành,…  Những dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ cho ngân hàng như số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi… Từ những dữ liệu trên, ngân hàng nhập vào một mô hình định sẵn, từ đó tính được xác xuất không trả được nợ của khách hàng. Đó có thể là mô hình tuyến tính, mô hình probit… và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn chuyên nghiệp. Thứ hai, EAD: Exposure at Default - tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ. Đối với khoản vay có kỳ hạn, EAD được xác định không quá khó khăn. Tuy nhiên, đối với khoản vay theo hạn mức tín dụng, tín dụng tuần hoàn thì vấn đề lại khá phức tạp. Theo thống kê của ủy ban Basel, tại thời điểm không trả được nợ, khách hàng thường có xu hướng rút vốn vay tới mức gần xấp xỉ hạn mức được cấp. Do đó, ủy ban Basel II yêu cầu tính EAD như sau: EAD = Dư nợ bình quân + LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân Trong đó, LEQ - Loan Equivalent Exposure là tỷ trọng phần vốn chưa sử dụng có nhiều khả năng sẽ được khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ. “LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân” chính là phần dư nợ khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức dư nợ bình quân. Việc xác định LEQ - tỷ trọng phần vốn rút thêm có ý nghĩa quyết định đối với độ chính xác của ước lượng về dư nợ của khách hàng tại thời điểm không trả được nợ. Cơ sở xác định LEQ là các số liệu quá khứ. Điều này dẫn đến những khó khăn lớn trong tính toán. Ví dụ, khách hàng uy tín, trả nợ đầy đủ thường hiếm khi rơi vào tình trạng này, do đó, không thể tính chính xác được LEQ của một khách hàng tốt. Ngoài ra, một số vấn đề dẫn đến sự phức tạp của LEQ có thể còn gồm: loại hình kinh doanh của khách hàng, khả năng khách hàng tiếp cận với thị trường tài chính, quy mô hạn mức tín dụng, tỷ lệ dư nợ đang sử dụng so với hạn mức,… Thứ ba, LGD: tỷ trọng tổn thất ước tính - đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ. LGD không chỉ bao gồm tổn thất về khoản vay mà còn bao gồm các tổn thất khác phát sinh khi khách hàng không trả được nợ, đó là lãi suất đến hạn nhưng không được thanh toán và các chi phí hành chính có thể phát sinh như: chi phí xử lý tài sản thế chấp, các chi phí cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan. Tỷ trọng tổng thất ước tính có thể tính toán theo công thức sau đây: LGD = (EAD - Số tiền có thể thu hồi)/EAD. Trong đó, số tiền có thể thu hồi bao gồm các khoản tiền mà khách hàng trả và các khoản tiền thu được từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. LGD cũng có thể được coi là 100% - tỷ lệ vốn có thể thu hồi được. Theo thống kê của ủy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thường mang giá trị rất cao (70% - 80%) hoặc rất thấp (20 - 30%). Do đó, chúng ta không nên sử dụng tỷ lệ thu hồi vốn bình quân. Theo nghiên cứu của ủy ban Basel, hai yếu tố giữ vai trò quan trọng nhất quyết định khả năng thu hồi vốn của ngân hàng khi khách hàng không trả được nợ là tài sản bảo đảm của khoản vay và cơ cấu tài sản của khách hàng. Cơ cấu tài sản của khách hàng được nhắc đến ở đây với ý nghĩa thứ tự ưu tiên trả nợ khác nhau của các khoản phải trả trong trường hợp doanh nghiệp phải phá sản. Trên thực tế, khi một doanh nghiệp phá sản, tỷ lệ thu hồi vốn từ các khoản vay của ngân hàng thường cao hơn tỷ lệ thu hồi vốn từ trái phiếu bởi ngân hàng có quyền được ưu tiên trả nợ trước các nhà đầu tư trái phiếu. Bên cạnh đó, khi kinh tế trong tình trạng suy thoái, tỷ lệ thu hồi vốn cũng sụt giảm. Ngành nghề kinh doanh cũng ảnh hưởng nhất định đến tỷ lệ thu hồi vốn: các khách hàng hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp nặng thường cho tỷ lệ thu hồi vốn cao hơn các khách hàng kinh doanh trong lĩnh vực dịch vụ. Hiện nay, tồn tại ba phương pháp chính để tính LGD: Một là, Market LGD - tỷ trọng tổn thất căn cứ vào thị trường. Phương pháp này được sử dụng khi các khoản tín dụng có thể được mua bán trên thị trường. Ngân hàng có thể xác định tỷ trọng tổn thất của một khoản vay căn cứ vào giá của khoản vay đó một thời gian ngắn sau khi nó được xếp vào hạng không trả được nợ. Giá này được tính trên cơ sở ước tính của thị trường bằng phương pháp hiện tại hóa tất cả các dòng tiền có thể thu hồi được của khoản vay trong tương lai. Hai là, Workout LGD - tỷ trọng tổn thất căn cứ vào việc xử lý các khoản tín dụng không trả được nợ. Ngân hàng sẽ ước tính các luồng tiền trong tương lai, khoảng thời gian dự kiến thu hồi được luồng tiền và chiết khấu các luồng tiền này. Việc xác định lãi suất chiết khấu phù hợp là vấn đề mấu chốt và nan giải nhất. Ba là, Implied Market LGD - xác định tỷ trọng tổn thất căn cứ vào giá các trái phiếu rủi ro trên thị trường. Như vậy, thông qua các biến số LGD, PD và EAD, ngân hàng sẽ xác định được EL - tổn thất ước tính của các khoản cho vay. Nếu ngân hàng tính chính xác được tổn thất ước tính của khoản cho vay thì sẽ mang lại cho ngân hàng rất nhiều ứng dụng chứ không chỉ đơn thuần giúp ngân hàng xác định chính xác hơn hệ số an toàn vốn tối thiểu trong mối quan hệ giữa vốn tự có với rủi ro tín dụng1. Trước hết, việc áp dụng phương pháp IRB sẽ xác định đúng thực tế mức độ rủi ro của từng trạng thái rủi ro gồm các khoản cho vay doanh nghiệp, cho vay các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), cho vay bán lẻ, cho vay thế chấp bất động sản, chứng khoán hóa, góp vốn cổ phần và các trạng thái không cân bằng khác2. Điều này có thể được tham khảo thông qua khảo sát của Goo Yong Ahn - Phó Vụ trưởng Vụ ổn định hệ thống tài chính thuộc Ngân hàng Trung ương Hàn Quốc được tiến hành trong lộ trình ứng dụng Basel II của quốc gia này. Hàn Quốc, tính đến tháng 4 năm 2005, đã có 4 ngân hàng áp dụng A-IRB, 6 ngân hàng áp dụng F-IRB và 8 ngân hàng áp dụng SA.

Tài liệu liên quan

• Các phương pháp tính VaR và áp dụng trong quản lí rủi ro tỷ giá hối đoái
  • 14
  • 1
  • 32
• phương pháp ước lượng xác suất thử cáp dựa trên lý thuyết entropy cực đại ứng dụng nền dữ liệu
  • 6
  • 548
  • 0
• Thực trạng về kiểm soát nội bộ và những vấn đề về quản trị rủi ro tại các doanh nghiệp trên thế giới và Việt Nam
  • 117
  • 3
  • 32
• Tài liệu Hiểu đúng về quản trị rủi ro pptx
  • 4
  • 539
  • 2
• Tài liệu Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB và những ứng dụng trong quản trị rủi ro pptx
  • 8
  • 1
  • 5
• Tài liệu Sáu sai lầm trong quản trị rủi ro pdf
  • 13
  • 518
  • 1
• Tài liệu Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB và những ứng dụng trong quản trị ppt
  • 6
  • 904
  • 0
• 6 sai lầm trong quản trị rủi ro pptx
  • 27
  • 508
  • 0
• Ung dung basel trong quan tri rui ro tai NHTM viet nam
  • 117
  • 203
  • 0
• Giải pháp phát triển công cụ phái sinh tín dụng trong quản lý rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại việt nam
  • 87
  • 294
  • 0

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

(184.67 KB - 8 trang) - Tài liệu Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB và những ứng dụng trong quản trị rủi ro pptx Tải bản đầy đủ ngay ×