LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là
trung thực và chưa hề được sử dụng để bảo vệ một học vị nào.
Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã
được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn này đều đã được chỉ rõ
nguồn gốc.
Hà nội, ngày tháng năm 2013
Tác giả luận văn
Lưu Thu Thủy
LỜI CẢM ƠN
Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc nhất, tôi xin chân thành cảm ơn giảng
viên huớng dẫn khoa học TS Trần Trọng Nhân trong thời gian qua, thầy giáo đã
dành nhiều thời gian và công sức, với nhiệt huyết, tấm lòng và trách nhiệm để
hướng dẫn tôi trong quá trình thực hiện luận văn này.
Tôi cũng xin trân trọng cảm ơn các quý Thầy Cô giảng dạy ở khóa Sau Đại
học đã cùng với tri thức và tâm huyết của mình để truyền đạt vốn kiến thức quý báu
cho chúng tôi trong suốt thời gian học tập tại trường. Và tôi xin cảm ơn tới toàn thể
đội ngũ cán bộ chuyên viên trong khoa đã tham gia vào công tác đào tạo, góp phần
tạo điều kiện cho chúng tôi hoàn thành khóa học chất luợng nhất.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè, những người thân thiết đã ủng hộ
tôi trong quá trình hoàn thiện luận văn.
Luận văn được thực hiện trong khoảng thời gian hơn 3 tháng. Do kiến thức
và thời gian nghiên cứu có hạn nên sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất
mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của quý Thầy Cô và các bạn để
kiến thức của tôi trong lĩnh vực này được hoàn thiện hơn.
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
LỜI CAM ĐOAN 1

PTC : Phi tài chính
SME : Small and Medium Enterprise – Khách hàng doanh
nghiệp vừa và nhỏ
TSBĐ : Tài sản bảo đảm
TCTD : Tổ chức tín dụng
TC : Tài chính
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ
LỜI CAM ĐOAN 1
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ 5
TÓM TẮT LUẬN VĂN i
MỞ ĐẦU 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT VÀ CÁC MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRÊN THẾ GIỚI 4
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ 15
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN
KỸ THƯƠNG VIỆT NAM 34
KẾT LUẬN 66
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 67
PHỤ LỤC 68
TÓM TẮT LUẬN VĂN
Tín dụng là nghiệp vụ mang lại nguồn thu nhập chính đồng thời cũng tiềm ẩn
nhiều rủi ro nhất cho các Ngân hàng thương mại. Trong bối cảnh kinh tế khó khăn,
các ngân hàng thương mại thường áp dụng chính sách thắt chặt tín dụng nhằm đảm
bảo an toàn vốn, tuy nhiên việc thắt chặt đồng đều cho mọi đối tượng khách hàng
gây thiệt hại không những cho cả các khách hàng tốt có nhu cầu vay vốn phát triển
kinh doanh và chính bản thân ngân hàng cũng bị thiệt hại do đã từ chối nhầm khách
hàng tốt. Chính vì vậy, công cụ được sử dụng để phân loại khách hàng - xếp hạng
tín dụng - ngày càng được các Ngân hàng quan tâm tới.
Xếp hạng tín dụng được định nghĩa là việc phân loại, đánh giá khả năng chủ
thể đi vay có thể thực hiện hoàn trả các nghĩa vụ đã cam kết một cách đầy đủ và
đúng hạn. Xếp hạng tín dụng là do các chủ thể cho vay thực hiện đối với khách

dựng mô hình xếp hạng cho một phân khúc khách hàng nhỏ tại một ngân hàng
thương mại (Khách hàng doanh nghiệp có doanh thu từ 20 – 200 tỷ/năm tại ngân
hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam) bằng phương pháp toán – thống kê
và sử dụng tối đa các nguồn thông tin có thể có để phân tích khả năng có nợ quá
hạn của khách hàng.
Hiện tại có nhiều phương pháp toán – thống kê được sử dụng để xây dựng mô
hình xếp hạng tín dụng cho khách hàng. Nhằm mục đích lựa chọn được phương
pháp có khả năng dự báo tốt nhất, luận văn sẽ trình bày cách thức xây dựng mô hình
với 3 phương pháp: Phương pháp phân tích khác biệt, Phương pháp Hồi quy
Logistic và Phương pháp phân tích định tính. Hai phương pháp Phân tích khác biệt
và phương pháp hồi quy Logistic là các phương pháp rất nổi tiếng và đã được sử
dụng rộng rãi, tác giả trình bày thêm phương pháp Phân tích định tính. Phương pháp
phân tích định tính thường gây hiểu lầm là phương pháp chuyên gia do có chứa cụm
từ “định tính”, tuy nhiên bản chất của phương pháp phân tích định tính là phân tích
thống kê có sử dụng cả hồi quy logistic, tuy nhiên điểm khác biệt là do quá trình xử
lý dữ liệu và phân tích biến trước khi thực hiện hồi quy.
ii
Với mục đích lựa chọn được phương pháp tốt nhất giữa 3 phương pháp trên,
tác giả trình bày thêm về các công cụ để đánh giá hiệu quả của các mô hình xếp
hạng. Khả năng dự báo của mô hình xếp hạng được đánh giá trên 3 khía cạnh: Khả
năng cảnh báo đúng – được đo bằng tỉ lệ số khách hàng dự báo đúng/Tổng số khách
hàng được phân tích; Khả năng phân biệt khách hàng theo từng hạng – mô hình xếp
hạng tốt không những chỉ dự báo đúng việc khách hàng có nợ quá hạn hay không
mà còn phải phân biệt được các khách hàng, các khách hàng có hạng tốt hơn là
những khách hàng có mức độ rủi ro thấp hơn, khả năng phân biệt khách hàng
tốt/xấu sẽ được đo lường bằng hệ số Gini; Mô hình xếp hạng tốt phải là mô hình
xếp hạng có khả năng phân biệt ổn định theo thời gian và không gian, vì vậy khía
cạnh thứ 3 để đánh giá mô hình xếp hạng là độ ổn định trong khả năng dự báo. Độ
ổn định trong khả năng dự báo sẽ được đo bằng cách tạo ra nhiều mẫu ngẫu nhiên
và kiểm chứng khả năng phân biệt khách hàng của mô hình khi sử dụng mẫu đó.

kiểm soát được mức độ rủi ro của ngân hàng mình. Cơ sở của phương pháp phân
loại nợ định tính chính là đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng hay chính là xếp
hạng tín dụng khách hàng. Vì vậy, khi đã có một hệ thống xếp hạng tín dụng khách
hàng tốt, Ngân hàng thương mại sẽ tăng cường được khả năng quản trị theo thông lệ
quốc tế, đảm bảo an toàn trong hoạt động ngân hàng.
Sau khi trình bày về mặt lý thuyết, luận văn đi sâu vào xây dựng mô hình xếp
hạng tín dụng khách hàng cho khách hàng thuộc phân khúc vừa và nhỏ (SME –
Small and Medium Enterprise – Doanh thu từ 20 đến 200 tỷ đồng/năm) của ngân
hàng Thương mại Cổ phần Kỹ thương Việt Nam – Techcombank. Dữ liệu được sử
dụng trong luận văn gồm 194 khách hàng được lấy trong khoảng thời gian từ năm
2009 đến hết năm 2012. Thông tin của các khách hàng này được chia thành 3 mảng
thông tin chính: Thông tin về tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của khách
hàng - BCTC – được thu thập từ báo cáo tài chính, Thông tin về lịch sử quan hệ
của khách hàng với các tổ chức tín dụng – CIC - được thu thập từ báo cáo Thông tin
tín dụng của trung tâm Thông tin tín dụng Ngân hàng Nhà nước, Thông tin về lịch
sử giao dịch của khách hàng với chính tổ chức tín dụng đang được xếp hạng. Các
iv
thông tin này được phát triển thành bộ 280 chỉ tiêu và là các chỉ tiêu đầu vào chung
cho việc xây dựng các mô hình xếp hạng sau đó. Phần trình bày chi tiết của luận
văn về quá trình xây dựng các mô hình xếp hạng sẽ đi sâu vào các bước cần phải
thực hiện để xây dựng, đánh giá mô hình và kết quả tương ứng. Quy trình cụ thể để
xây dựng mô hình với mỗi loại mỗi loại mô hình là khác nhau, tuy nhiên đều đi theo
một quá trình cơ bản, gồm 5 bước: Bước 1: Xử lý và biến đổi dữ liệu (Loại các
quan sát ngoại lai, Loại các chỉ tiêu có quá nhiều giá trị, Biến đổi dữ liệu), Bước 2:
Phân tích đơn biến (bằng Hồi quy Logistic, bằng việc đánh giá khả năng phân
biệt…), Bước 3: Phân tích tương quan, loại những chỉ tiêu vừa có khả năng phân
biệt yếu vừa có tương quan với chỉ tiêu khác, Bước 4: Thực hiện phân tích đa biến
(Hồi quy Logistic hoặc xây dựng hàm phân tích khác biệt), Bước 5: Đánh giá khả
năng dự báo, khả năng phân biệt và độ ổn định của mô hình. Sau khi đã thu được
các mô hình, nhằm mục đích lựa chọn được mô hình phù hợp nhất, các phân tích so

hình xếp hạng vào hoạt động của ngân hàng thương mại, tuy nhiên đây chỉ là các
giới thiệu ở mức cơ bản nhất và cần có các nghiên cứu, phân tích chuyên sâu hơn
trước khi áp dụng.
vi
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Tín dụng là nghiệp vụ mang lại nguồn thu nhập chính, tuy nhiên đây cũng là
hoạt động tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất cho sự tồn tại và phát triển bên vững của các
ngân hàng. Trong giai đoạn kinh tế khó khăn hiện nay, rủi ro tín dụng tăng lên do
khó khăn chung của nền kinh tế khiến cho các ngân hàng thắt chặt các điều kiện cấp
tín dụng để đảm bảo an toàn vốn. Việc thắt chặt tín dụng này gây ảnh hưởng xấu lên
nền kinh tế đặc biệt là khi việc thắt chặt tín dụng diễn ra đại trà chung với các doanh
nghiệp mà có rất ít sự phân biệt giữa khách hàng tốt và khách hàng xấu do bản thân
chính Ngân hàng thương mại cũng chưa đủ cơ sở để nhận định khách hàng tốt/xấu
một cách chính xác.
Tại các ngân hàng ở Việt Nam hiện nay, mặc dù đã tồn tại sẵn hệ thống đánh
giá và phê duyệt tín dụng dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia, tuy nhiên hệ thống
này không đáp ứng được so với tốc độ gia tăng của số lượng hồ sơ tín dụng, việc
đưa ra kết quả phê duyệt dựa chủ yếu trên yếu tố kinh nghiệm – khó kiểm chứng
được mức độ chính xác, khó đào tạo lại cho người khác và dễ gây lên sự thiếu minh
bạch trong hoạt động phê duyệt tín dụng cho các ngân hàng.
Xuất phát từ nhu cầu thực tế đó, ở Việt Nam, những năm gần đây đã có nhiều
nghiên cứu về hệ thống xếp hạng tín dụng trong cả lĩnh vực ứng dụng và nghiên
cứu. Trong ứng dụng, các mô hình xếp hạng khách hàng đã được bắt đầu xây dựng
và ứng dụng từ đầu những năm 2000 rải rác ở một số ngân hàng lớn tuy nhiên các
hệ thống này chủ yếu dựa trên phương pháp chuyên gia và không đánh giá hay đo
lường được hiệu quả. Một vài năm gần đây, xuất hiện việc tham gia tư vấn của các
công ty nước ngoài như McKinsey, E&Y… tham gia tư vấn xây dựng mô hình xếp
hạng cho một số ngân hàng ở nhiều quy mô khác nhau, mỗi công ty tư vấn tư vấn
cho một ngân hàng một hệ thống xếp hạng tùy theo mức độ mà ngân hàng có thể

trong quá trình vay vốn.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu
Đề tài tập trung vào xây dựng Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ tại ngân hàng
thương mại, trong đó việc xây dựng mô hình bao gồm các nội dung như sau:
- Các lý thuyết và phương pháp xây dựng hệ thống xếp hạng khách hàng
- Ưu nhược điểm và khả năng vận dụng của từng phương pháp
2
- Đánh giá khả năng áp dụng loại mô hình xếp hạng tại một ngân hàng cụ thể
- Xây dựng chi tiết mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng
3.2. Phạm vi nghiên cứu
Với giới hạn của một luận văn thạc sĩ, luận văn xin giới hạn ở việc Xây dựng
mô hình xếp hạng tín dụng cho Khách hàng doanh nghiệp thuộc phân khúc khách
hàng SME (có doanh thu từ 20 tỷ đồng đến dưới 200 tỷ đồng) tại Ngân hàng
Thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam.
4. Phương pháp nghiên cứu
4.1. Phương pháp điều tra chọn mẫu
Dựa trên dữ liệu của hệ thống về các khách hàng doanh nghiệp đã từng có
giao dịch với Techcombank, lựa chọn khách hàng thuộc phân khúc SME dựa theo
tiêu chí doanh thu. Sau đó, thực hiện chọn mẫu nghiên cứu dựa trên các yếu tố sau:
- Tại thời điểm chọn mẫu, khách hàng đã có quan hệ với Techcombank và
đang là khách hàng tốt (khách hàng có số ngày quá hạn dưới 10 ngày).
- Khách hàng có báo cáo tài chính trong năm liền kề trước đó.
- Khách hàng có thông tin quan hệ tín dụng với các tổ chức tín dụng (Thông
tin CIC).
- Tính từ sau thời điểm chọn mẫu, khách hàng phải có tối thiểu 6 tháng có dư nợ
tại TCB. Thông tin này được sử dụng để nhận diện khách hàng là khách hàng (tốt/xấu).
- Thông tin về đặc điểm khách hàng (tốt/xấu) được đánh giá dựa vào -số ngày
quá hạn của khách hàng trong vòng 12 tháng kể từ thời điểm chọn mẫu.
4.2. Phương pháp phân tích thống kê

liệu tham khảo, luận văn với đề tài “Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cho khách
hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam” được
trình bày gồm 3 phần:
Chương I: Tổng quan về lý thuyết và các mô hình xếp hạng tín dụng trên thế giới
Chương II: Phương pháp xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ
Chương III: Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng Thương mại
cổ phần Kỹ Thương Việt Nam.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT VÀ CÁC MÔ HÌNH
XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRÊN THẾ GIỚI
1.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng
Được hình thành từ đầu thế kỷ 20, đến nay khái niệm Xếp hạng tín dụng được
dùng phổ biến trên toàn thế giới bởi nhiều tổ chức khác nhau, mỗi tổ chức tùy thuộc
vào mục đích và đối tượng xếp hạng thường đưa ra định nghĩa riêng.
4
Theo Standards & Poor, xếp hạng tín nhiệm là những ý kiến đánh giá hướng
về tương lai về rủi ro tín dụng. Hạng tín dụng của S&P thể hiện đánh giá về khả
năng và mức sẵn lòng của người đi vay, như là các công ty, bang hay Chính phủ
trong việc hoàn trả các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn. (Theo
http://www.standardandpoors.com/ratings/definitions-and-faqs/en/us).
Theo Moody's, xếp hạng tín nhiệm là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín
dụng và khả năng thanh toán nợ của chủ thể đi vay dựa trên những phân tích tín
dụng cơ bản và biểu hiện thông qua hệ thống ký hiệu Aaa-C
Theo chuyên trang Từ điển về tài chính Investopedia, Xếp hạng tín dụng là việc
đánh giá mức đáng tin cậy trong tín dụng của cá nhân và doanh nghiệp, nó được dựa
trên lịch sử vay và trả tiền cũng như mức độ có sẵn của tài sản bảo đảm và tình trạng
nợ của chủ thể. (Theo http://www.investopedia.com/terms/c/creditrating.aspx )

Như vậy, định nghĩa về Xếp hạng tín dụng khá đa dạng, nhưng tựu chung lại
có thể thấy đặc điểm chung trong định nghĩa về Xếp hạng tín dụng đều nhằm việc
đánh giá khả năng trả nợ đầy đủ và đúng hạn của chủ thể được xếp hạng. Trong

ngân hàng sẽ xây dựng và áp dụng đúng các chính sách về lãi suất, yêu cầu tài sản
bảo đảm, thời gian xử lý hồ sơ… cho từng đối tượng khách hàng khách nhau để vừa
thu hút được những khách hàng tốt (ví dụ như sẵn sàng giảm lãi suất, giảm yêu cầu
về TSBĐ hay xử lý nhanh các hồ sơ cho khách hàng có hạng đặc biệt cao) mà vẫn
có thể tăng doanh thu từ việc đánh phí/lãi suất cao hơn với các khách hàng xấu hơn.
Thứ ba: Hạng khách hàng là công cụ hỗ trợ quản trị rủi ro ngân hàng theo
thông lệ quốc tế. Để đảm bảo an toàn trong hoạt động của ngân hàng thương mại,
các thông lệ quốc tế cũng như theo quy định cụ thể của NHNN, các ngân hàng sẽ
phải thực hiện tính toán mức lỗ kì vọng (Expected Loss – EL) cho danh mục của
ngân hàng và thực hiện trích lập dự phòng theo mức độ rủi ro của khách hàng. Hiện
tại, khi thực hiện trích lập dự phòng rủi ro, các ngân hàng được phép lựa chọn trích
lập theo phương pháp định lượng (dựa trên loại nợ) hoặc phương pháp định tính
(dựa trên đánh giá về khả năng trả nợ theo hệ thống xếp hạng), mặc dù phương
pháp định lượng được sử dụng phổ biến tuy nhiên nó ẩn chứa rủi ro do việc trích lập
dự phòng này xảy ra sau khi khách hàng đã quá hạn, như vậy việc trích lập dự
6
phòng này chỉ mang tính chất “chữa cháy” khi sự kiện đã xảy ra mà không hề tính
toán trước được, các ngân hàng sẽ có khả năng bị động khi phải trích lập dự phòng,
điều này sẽ ảnh hưởng lên kế hoạch kinh doanh của ngân hàng. Khi sử dụng hệ
thống xếp hạng có khả năng dự báo tốt, ngay từ thời điểm cho khách hàng vay,
ngân hàng đã lường trước được mức độ rủi ro của khách hàng, từ đó có thể trích lập
hoặc lên kế hoạch trích lập ngay một cách chủ động, điều này sẽ góp phần vào duy
trì một hoạt động ổn định và có thể lường trước được - đặc biệt về lợi nhuận – cho
các ngân hàng.
1.3. Đặc điểm và đối tượng xếp hạng tín dụng
Việc thực hiện xếp hạng tín dụng có một số đặc điểm sau:
- Xếp hạng tín dụng được thực hiện dựa trên các thông tin thu thập được từ đối
tượng được xếp hạng, các thông tin này có thể do chính đối tượng được xếp hạng
cung cấp hoặc do chủ thể thực hiện xếp hạng điều tra, tổng hợp từ các nguồn thông
tin mà chủ thể xếp hạng có.

thành, sứ mệnh tầm nhìn của doanh nghiệp, cơ cấu và chất lượng ban lãnh đạo,
thông tin về khách hàng của doanh nghiệp được xếp hạng, nguồn cung cấp đầu vào,
tiêu thụ đầu ra…
- Thông tin thể hiện đặc điểm khác của khách hàng như lịch sử giao dịch của
khách hàng với các tổ chức tín dụng cũng như với chính ngân hàng hiện tại
Các thông tin được sử dụng nên bao quát tất cả các đặc điểm của doanh nghiệp
và tận dụng được các nguồn dữ liệu có sẵn trong ngân hàng cũng như giữa các ngân
hàng để kết quả đánh giá phản ánh đầy đủ và chính xác đặc thù của doanh nghiệp.
1.5. Các phương pháp xếp hạng tín dụng
Sau khoảng 1 thế kỷ phát triển, hệ thống các phương pháp được sử dụng để
xếp hạng tín dụng có thể chia thành 2 nhóm:
- Phương pháp chuyên gia: Hệ thống xếp hạng tín dụng được xây dựng dựa
trên kinh nghiệm của một nhóm chuyên gia về một đối tượng được xếp hạng, các
kinh nghiệm này được sử dụng để quyết định các chỉ tiêu nào có khả năng dự báo
được khả năng trả nợ trong tương lai của khách hàng cũng như mức độ quan trọng
8
của các chỉ tiêu này lên điểm khách hàng sau khi xếp hạng. Hệ thống này có ưu
điểm không cần phải có hệ thống dữ liệu lớn, bộ chỉ tiêu đưa ra sẽ dễ được chấp
nhận và rõ ràng, tuy nhiên khả năng dự báo không cao do phân tích hoàn toàn dựa
trên kinh nghiệm, bộ câu hỏi thường lớn gây khó khăn và tốn nhiều thời gian trong
quá trình khách hàng cung cấp thông tin.
- Phương pháp thống kê: Là phương pháp dựa trên dữ liệu, sử dụng toán học
để đánh giá và xác định bộ chỉ tiêu xếp hạng tín dụng. Mô hình xếp hạng tín dụng
theo phương pháp thống kê được chia thành nhiều cấp độ khác nhau tùy thuộc vào
mức độ đầy đủ, chất lượng và đặc điểm của dữ liệu:
 Phân tích khác biệt
 Mô hình hồi quy
 Mô hình Hazard
 Mô hình Mạng nơ ron
 Mô hình Cây quyết định

 Chính sách về tài sản bảo đảm: Khách hàng hạng cao có rủi ro thấp, khả
năng xảy ra hiện tượng không đòi được nợ thấp vì vậy có thể áp dụng chính sách
yêu cầu TSBĐ ở mức thấp để thu hút khách hàng. Các khách hàng ở mức rủi ro cao
hơn nếu theo phương pháp thẩm định thông thường sẽ thường bị từ chối, nhưng khi
có hạng khách hàng, có được khả năng xảy ra nợ quá hạn và có cơ sở để tính được
thông tin về mức lỗ ngân hàng có thể có khi cho khách hàng vay, ngân hàng sẽ tính
toán được mức độ tăng yêu cầu tài sản bảo đảm để khách hàng được vay – vừa thỏa
mãn nhu cầu vốn của khách hàng vừa không có thêm rủi ro do rủi ro đã được TSBĐ
tăng thêm đảm bảo.
 Chính sách về Giá: Tương tự như với TSBĐ, ngân hàng có thể áp dụng chính
sách giá khác nhau có khách hàng có mức độ rủi ro khác nhau, khách hàng có rủi ro
thấp có thể giảm lãi suất và phí để thu hút, phần lãi suất thu được ít đi của mỗi
khách hàng sẽ được bù đắp bởi số lượng khách hàng tăng lên. Khách hàng xấu hơn
vẫn có thể được vay khi chấp nhận trả lãi suất và phí cao hơn, mức thu chênh lệch
này sẽ giúp bù đắp các chi phí có thể phát sinh khi có nợ quá hạn.
- Xây dựng quy trình xếp hạng: Miêu tả các bước cần thực hiện để tính được
hạng khách hàng, các yêu cầu đối với việc thu thập thông tin, kiểm soát chất lượng
dữ liệu đầu vào, đánh giá điều chỉnh hạng khách hàng…
- Xây dựng quy định về hệ thống xếp hạng: Quy định chi tiết về tiêu chuẩn
10
của mô hình xếp hạng, hệ thống báo cáo theo dõi triển khai cũng như kết quả mô
hình, thẩm quyền điều chỉnh, ban hành hệ thống xếp hạng, quy định kiểm định mô
hình… Các văn bản này sẽ quy định và kiểm soát để đảm bảo hệ thống xếp hạng
phải tuân theo những quy tắc thống nhất và có khả năng dự báo ổn định, tránh xảy
ra hiện tượng chất lượng dự báo suy giảm cũng như là việc thay đổi hệ thống xếp
hạng mà không lương trước được ảnh hưởng tiêu cực lên hoạt động kinh doanh
của ngân hàng.
11
Hình 1.1. Quy trình xếp hạng và ứng dụng mô hình xếp hạng vào hoạt động kinh doanh
12

khách hàng nhất định, thường là những khách hàng có doanh số hoặc quy mô nhỏ
13
gây ra khó khăn trong quá trính đánh giá hiệu quả thực sự của chính sách.
- Gặp khó khăn do kết quả xếp hạng thường chặt hơn so với kết quả xếp hạng
bằng mô hình chuyên gia tại các ngân hàng khác
Những khó khăn này xuất phát từ cả chủ quan lẫn khách quan và cần được
khắc phục nhằm tăng hiệu quả của hệ thống xếp hạng tín dụng.
14