Đổi mới cách thức đo lường rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong quá trình tái
cấu trúc hệ thống.
Ths. Phạm Thu Thủy- Đỗ Thị Thu Hà
Trong năm 2012, nợ xấu và rủi ro tín dụng tiếp tục là vấn đề lớn cản trở sự phát triển toàn diện của hệ
thống ngân hàng thương mại. Đứng trước tình hình này, để đảm bảo hệ thống ngân hàng Việt Nam hoạt
động ổn định vững chắc, Ngân hàng Nhà nước Việt nam đã định hướng chiến lược phát triển trong lĩnh
vực ngân hàng từ nay đến năm 2020 theo hướng tập trung quản trị rủi ro nói chung và quản trị rủi ro tín
dụng nói riêng. Do đó, việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế trở thành vấn đề cấp thiết tại
các NHTM. Việc lượng hóa rủi ro tín dụng một cách chính xác không chỉ giúp các NHTM chọn lọc khách
hàng, định giá các khoản vay hiệu quả mà còn giúp các NHTM thiết lập dự phòng rủi ro tín dụng và mức
vốn kinh tế cần thiết để chống đỡ rủi ro. Trong khi hiệp ước Basel đã khuyến khích các NHTM xây dựng
các cách thức và mô hình nhằm lượng hóa rủi ro tín dụng theo khung giá trị VAR, thì ở hệ thống ngân
hàng Việt nam, các NHTM chủ yếu vẫn đo lường rủi ro tín dụng dựa trên chỉ tiêu nợ xấu và nợ quá hạn,
việc áp dụng các phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng hiện đại mới chỉ ở giai đoạn đầu thử nghiệm,
chưa có ngân hàng nào chính thức lượng hóa được rủi ro tín dụng cho ngân hàng mình. Xuất phát từ thực
trạng đó, tác giả nhận thấy cần thiết phải nghiên cứu, xây dựng và áp dụng các cách thức lượng hóa rủi ro
tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Bài viết sẽ giới thiệu khái quát về rủi ro tín dụng và một số cách thức
đo lường rủi ro tín dụng, tập trung phân tích thực trạng lượng hóa rủi ro tín dụng tại các ngân hàng
thương mại Việt Nam và đưa ra một số khuyến nghị nhằm giúp các ngân hàng xây dựng thành công mô
hình lượng hóa rủi ro tín dụng.

1. Nợ xấu- thước đo truyền thống của rủi ro tín dụng
Trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, tín dụng là hoạt động kinh doanh đem lại lợi nhuận chủ
yếu của ngân hàng nhưng cũng là nghiệp vụ tiềm ẩn rủi ro rất lớn. Kinh doanh ngân hàng là kinh
doanh rủi ro, theo đuổi lợi nhuận với rủi ro chấp nhận được là bản chất ngân hàng. P. Volker,
cựu chủ tịch Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED) cho rằng: “Nếu ngân hàng không có những khoản
vay tồi thì đó không phải là hoạt động kinh doanh”. Rủi ro tín dụng (RRTD) là một trong những
nguyên nhân chủ yếu gây tổn thất và ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng kinh doanh ngân
hàng. Các định nghĩa về rủi ro tín dụng khá đa dạng nhưng tựu trung lại chúng ta có thể rút ra
các nội dung cơ bản của rủi ro tín dụng như sau:
Rủi ro tín dụng xảy ra khi người vay sai hẹn (defaut) trong thực hiện nghĩa vụ trả nợ theo hợp

gấp nhiều lần so với các năm trước. Thực tế không phải nợ xấu mới phát sinh trong năm nay mà
được tích lũy trong một thời gian dài. Nợ xấu có xu hướng tăng bắt đầu từ năm 2007 và đặc biệt
được quan tâm chú ý từ cuối năm 2011 vì tốc độ tăng rất nhanh.
Hình 1 : Giá trị nợ xấu (1.000 tỷ đồng) và tỷ lệ
nợ xấu toàn hệ thống giai đoạn
2004-9/2012

Hình 2 : Tỷ lệ Nợ xấu/GDP giai đoạn
2004-9/2012

Nguồn: NHNN,Tổng cục thống kê, tính toán của tác giả
2


Theo Thống đốc Ngân hàng nhà nước (NHNN), tính tới thời điểm 30/9/2012 nợ xấu toàn
ngành ở mức 8,82% tổng dư nợ tín dụng tương đương 257.000 tỷ đồng, cao hơn nhiều con số
báo cáo của các tổ chức tín dụng (TCTD) là 4,93%. Tuy nhiên, theo đánh giá của các tổ chức xếp
hạng tín nhiệm quốc tế, tình hình nợ xấu của Việt Nam còn tồi tệ hơn nhiều. Theo các chuyên gia
phân tích của Fitch Ratings, con số này vào 9/2012 khoảng 15%. Trong khi đó, theo một báo cáo
trên tờ Wall Street Journal tháng 9/2012, Barclays, tập đoàn ngân hàng lớn của nước Anh, cho
rằng tỷ lệ nợ xấu của Việt Nam đã lên tới 20%. Ngay sau đó trái phiếu phát hành bằng nội tệ và
ngoại tệ của Việt Nam đã bị Moody's hạ bậc tín nhiệm từ B1 xuống mức B2 do liên quan đến các
vấn đề về nợ xấu.
Hình 3: Tốc độ gia tăng nợ xấu giai đoạn 2005 – 2012

Nguồn: NHNN, tính toán của tác giả
Mặc dù, vấn đề nợ xấu đã được đặc biệt quan tâm và cảnh báo từ cuối năm 2011 nhưng
tốc độ gia tăng nợ xấu năm 2012 lại vọt lên cao hơn rất nhiều so với những năm trước đó. Năm
2009 tốc độ tăng nợ xấu chỉ là 27% chiếm 2,1% GDP, còn sang năm 2010 nợ xấu tăng 41%
chiếm 2,5% GDP. Trong năm 2011 khi tổng dư nợ chỉ tăng 13,32% thì giá trị nợ xấu tăng 64%


Khó có thể tính toán được rủi ro của một khoản vay trước khi cấp tín dụng, do vậy,
không giúp ngân hàng trong các quyết định về mức bù rủi ro hay các quyết định tín
dụng.

2. Đo lường rủi ro tín dụng theo khung giá trị VAR
Hiệp ước Basel II khuyến khích các ngân hàng sử dụng các cách tiếp cân và mô hình đo lường
RRTD để có thể lượng hóa giá trị tổn thất tín dụng tối đa dựa trên khung giá trị VaR (Value at
Risk). Một cách tổng quát VaR được đo lường như tổn thất tối đa ở tình huống xấu nhất trong
một khoảng thời gian xác định với mức xác suất cho trước (thường được gọi là độ tin cậy). VAR
xác định theo cách này thường được gọi là VAR tuyệt đối. VAR cho phép chúng ta tổng hợp tất
cả các trạng thái rủi ro và các khoản cho vay khác nhau để tìm ra một con số nhằm trả lời câu
hỏi: “Nếu năm sau là một năm không thuận lợi, tổn thất tín dụng tối đa của ngân hàng là bao
nhiêu với một độ tin cậy cho trước (thường là 99,9%)?, từ đó xác định mức vốn cần thiết để
chống đỡ cho rủi ro này.
Trong khi giá trị VaR cho danh mục đầu tư đã được sử dụng khá phổ biến tại các NHTM, việc
tính toán VaR tín dụng gặp nhiều khó khăn do:
- VaR tín dụng thường được đo lường trong 1 khoảng thời gian dài hơn, thường là 1 năm
(trong khi giá trị VaR của danh mục đầu tư thường được tính cho khoảng thời gian là 1 ngày)
- Các số liệu quan sát (các vụ rủi ro vỡ nợ thực tế) thường nhỏ hơn rất nhiều so với rủi ro thị
trường (các chứng khoán giảm giá)
- Tính lỏng của các công cụ tín dụng thấp, ít được giao dịch trên thị trường nên khó có thể tính
được giá trị thị trường và độ biến động giá trị thị trường của khoản vay.
- Rủi ro thị trường thường được giả định là tuân theo phân phối chuẩn, còn phân phối tín dụng
nghiêng về bên trái và có phần đuôi trải rộng
Theo quy định của Basel II, tổn thất tín dụng của một danh mục tín dụng có thể phân chia thành
02 loại là (i) Khoản tổn thất dự tính được (Tổn thất trong dự tính) – EL và (ii) Khoản tổn thất
không dự tính được (Tổn thất ngoài dự tính) – UL.
2.1.
Tổn thất dự tính được

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 hạng tín
dụng và 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, LGD: tỷ trọng tổn thất trong trường hợp khách hàng không trả được nợ - 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 EAD: Exposure at Default - tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng
không trả được nợ. 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.

-

Bước 1: Xác định UL riêng lẻ của từng khoản vay, chưa xem xét đến hiệu ứng của mối tương
quan

-

Bước 2: Ước lượng hệ số tương quan vỡ nợ của các khoản vay riêng lẻ trong cùng một danh
mục. Hệ số tương quan vỡ nợ có thể được tính toán thông qua số liệu thống kê hoặc các mô
hình

-

Bước 3: Xác định tổn thất không dự tính được UL trong xem xét mối quan hệ tương quan vỡ
nợ giữa các khoản vay trong danh mục

ULp: Tổn thất ngoài dự tính của cả danh mục cho vay
ULi, ULj: Tổn thất ngoài dự tính của từng khoản vay thứ i và j
Xi, Xj: Tỷ trọng của khoản vay thứ i và j trong danh mục
Cor : Hệ số tương quan vỡ nợ giữa các khỏan vay trong danh mục
Hình 6: Mô hình mô tả tổn thất tín dụng theo Basel II
6


VaR tín dụng được xác định bằng tổn thất ngoài dự tính, đây cũng là cơ sở để xác định vốn kinh
tế ngân hàng cần nắm giữ để bù đắp cho rủi ro ngoài dự tính.
3. Các mô hình lượng hóa VaR tín dụng
Việc lượng hóa rủi ro tín dụng thường được thực hiện bằng các phần mềm để tiện sử dụng cho
các NHTM. Bài viết xin giới thiệu 2 phần mềm được sử dụng phổ biến nhất là phần mềm Credit
Metrics và phần mềm KMV

AAA
ban đầu

AA

A

BBB

BB

B

CCC

Vỡ nợ

AAA

90.81

8.33

0.68

0.06

0.12

0


5.52

0.74

0.26

0.01

0.06

BBB

0.02

0.33

5.95

86.93

5.30

1.17

1.12

0.18

BB


4.07

5.20

CCCC

0.22

0

0.22

1.30

2.38

11.24

64.86

19.79

Nguồn: Standard & Poor’s CreditWeek (April 15, 1996)
Dựa vào ma trận chuyển hạng này chúng ta có thể biếtđược xác xuất chuyển hạng tín dụng của
khách hàng ở tất cả các khả năng có thể xảy ra. Ví dụ: xác suất thay đổi của một khách hàng
được xếp hạng ban đầu là A đến các hạng như AAA sau một năm là 0,09%, AA là 2,27%, BBB
là 5,52%, BB là 0,74%… Xác suất này phản ánh khả năng thay đổi chất lượng tín dụng của
khách hàng đó trong khoảng thời gian được xác định trước.
Bước 2: Tính toán giá trị hiện tại của khoản vay và phân phối xác xuất giá trị hiện tại của

4.17
4.73
5.12
AAA
3.65
4.22
4.78
5.17
AA
3.72
4.32
4.93
5.32
A
BBB
4.10
4.67
5.25
5.63
5.55
6.02
6.78
7.27
BB
6.05
7.02
8.03
8.52
B
15.05

chuẩn
(σ)

σ2

AAA

0.02%

109.37

0.02

2.28

0.0010

AA

0.33

109.19

0.36

2.10

0.0046

A


(5.06)

1.3592

B

1.17

98.10

1.15

(8.99)

0.9446

CCC

1,47

83.64

1.10

(23.45)

0.6598

Default

lường VaR tín dụng như sau:
Từ ma trận chuyển dịch (Bảng 1) ta thấy
6.77% khả năng giá trị khoản vay sẽ thấp hơn $102.02, hàm ý rằng giá trị gần đúng của
VAR độ tin cậy 95% là $107.09 - $102.02 =$5.07 M.
1.47% khả năng giá trị khoản vay sẽ nhỏ hơn $98.10, hàm ý rằng giá trị “gần đúng” của
VAR độ tin cậy 99 % sẽ là $107.09 - $98.10 = $8.99 M
Bước 3: Tương quan giữa các khoản vay trong danh mục sẽ được ước lượng từ xác suất
thay đổi hạng tín nhiệm đồng thời của các khách hàng
Tương quan giữa thay đổi chất lượng tín dụng của khách hàng sẽ được xác định, trong đó tương
quan giữa hai khoản nợ không được hoàn trả đồng thời là một trường hợp đặc biệt của tương
thay đổi chất lượng tín dụng. Cụ thể, tương quan giữa hai khoản nợ không được hoàn trả đồng
thời được xác định bằng:
10


Corr (def1, def2) =
Trong đó: - p(def1,def2): Xác suất hai khoản nợ không được hoàn trả đồng thời, đây là một
trường hợp đặc biệt của xác suất thay đổi chất lượng tín dụng đồng thời. - P1, P2: Xác suất khách
hàng 1, khách hàng 2 không hoàn trả tương ứng. Xác suất này được xác định dựa trên ma trận
xác suất thay đổi chất lượng tín dụng ban đầu.
Việc ước lượng tương quan chất lượng tín dụng là khá phức tạp do khó có thể quan sát trực tiếp
từ số liệu thống kê trong quá khứ. Mô hình CreditMetric cho phép sử dụng một trong các phương
pháp ước lượng mối tương quan chất lượng tín dụng như sau:
- Sử dụng một tương quan thống nhất bất biến giữa những người cho vay khác nhau
- Dựa trên tương quan xếp hạng tín nhiệm và vỡ nợ
- Dựa trên tương quan phần bù rủi ro của trái phiếu
- Dựa trên tương quan giá cổ phiếu
Khi đã xác định được tương quan giữa thay đổi chất lượng tín dụng của các khách hàng, phân
phối giá trị của danh mục tín dụng được xác định. VaR tín dụng trong trường hợp này được xác
định dựa vào giá trị ngưỡng của phân phối tương ứng với mức tin cậy cho trước (thường là

mua quyền chọn mua của nhà đầu tư. Do vậy, các cổ đông được xem như đang nắm giữ một
quyền chọn mua trên giá trị tài sản của công ty V với mức giá thực hiện quyền là K.
Trạng thái dòng tiền và đồ thị dòng tiền của chủ nợ (bảng 4, hình 10b) giống với trạng thái bán
quyền chọn bán của nhà đầu tư. Do vậy, các chủ nợ được xem như đang bán một quyền chọn bán
trên giá trị tài sản của công ty V với mức giá thực hiện quyền là K. Từ giả định này, mô hình
KMV sẽ sử dụng lý thuyết về định giá áp dụng cho quyền chọn của Merton để xác định giá trị thị
trường của vốn cổ phần và của nợ đến hạn
Bảng 4: Dòng tiền của cổ đông và của chủ nợ tại thời điểm t
Thời điểm t

Dòng tiền của Cổ đông

Dòng tiền củaChủ nợ

Nếu V >K

V–K

K

Nếu V < K

0

V

Hình 10a: Đồ thị dòng tiền của cổ đông tại thời

Hình 10b: Đồ thị dòng tiền của chủ nợ tại thời


Bước 1:Ước tính giá trị tài sản tại thời điểm t - Vt và độ bất ổn định trong giá trị tài sản σV
Mô hình cần sử dụng giá trị thị trường của tài sản công ty Vt và độ bất ổn định trong giá trị thị
trường của tài sản σV, hai chỉ tiêu này tương đối khó quan sát trực tiếp vì giá các tài sản của công
ty không được điều chỉnh theo thị trường hàng ngày. Thay vào đó, KMV sử dụng mô hình định
12


giá quyền chọn của Merton để tính giá trị hiện tại của tài sản Vt thông qua giá trị của vốn cổ
phần St.(đại lượng có thể quan sát được thông qua mức độ vốn hóa thị trường) .Vì các cổ đông
của công ty được xem như đang nắm giữ một quyền chọn mua, nên có thể viết giá trị thị trường
của vốn cổ phần bằng với giá trị của hợp đồng quyền chọn. Cụ thể, theo mô hình Merton, ta có
thể viết St như là một hàm số:
St = CBS (t, T, r, K, Vt, σV);
Và σV = σS *S*dV/V*dS
Trong đó CBS là công thức Black-Scholes tính giá cả quyền chọn mua kiểu Âu
St là giá trị thị trường của vốn cổ phần (được tính bằng mức độ vốn hóa thị trường)
T: Thời hạn của khoản nợ
t: Thời điểm hiện tại
r: lãi suất không có rủi ro của các khoản nợ có cùng thời hạn
K: giá trị sổ sách của khoản nợ
σV : Độ bất ổn định trong giá trị tài sản
Vt: Giá trị thị trường của tài sản
σS : Độ bất ổn định trong giá trị vốn cổ phần, giá trị này có thể quan sát trực tiếp trên thị trường.
Với công thức trên, Vt và σV là 2 đại lượng cần tính. Vì cả 2 đại lượng này đều chưa biết nên cần
sử dụng phép lặp (interation) .Ta bắt đầu bằng một đại lượng σ nào đó theo phỏng đoán, lắp vào
công thức trên tính ra được một dãy giá trị của Vt dựa trên dãy giá trị của St quan sát trên thị
trường, rồi từ đó tính ra được σ mới (= volatility thực nghiệm) theo các đại lượng đó của Vt .σ
mới này sẽ được so sánh với σ ban đầu rồi điều chỉnh giá trị σ ban đầu và quá trình trên được lặp
lại cho đến khi ta phải tìm được σ sao cho V tương ứng có độ lệch chuẩn thực nghiệm (volatility
thực nghiệm) đúng bằng σ.



0.20%
0.18%
0.16%

Probability

0.14%
0.12%
1 and 2 default
0.10%
4
3.5
3

0.08%
0.06%

2.5
2
1.5

0.04%
1
0.02%

Asset Value 2

0.5

J- EDFX * EDFY
ρX,Y

=
EDFX(1- EDFX) EDFY(1- EDFY)

Mô hình KMV áp dụng lý thuyết danh mục hiện đại MPT để tính toán rủi ro của danh mục tín
dụng, và sử dụng mô phỏng Monte Carlo để xây dựng phân phối tổn thất tín dụng, từ đó tính
VAR tín dụng từ phân phối tổn thất này.
4. Thực trạng lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp hiện đại tại các NHTM Việt
nam và các giải pháp, kiến nghị
Hầu hết các NHTM đều đã nhận thức được tầm quan trọng phải lượng hóa rủi ro tín dụng, một
số ngân hàng đang trong giai đoạn nghiên cứu hoặc thử nghiệm lượng hóa rủi ro tín dụng.
Đa số các NHTM đều đã và đang xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ làm cơ sở cho
việc phân loại khách hàng cũng như đánh giá rủi ro tín dụng. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ
được xem là một trong những căn cứ cơ bản nhất để ngân hàng tính toán các thước đo rủi ro PD,
LGD cho từng đối tượng khách hàng, từ đó tính toán các thông số EL, UL và VaR tín dụng. Tuy
nhiên, đa số các NHTM cũng mới chỉ bước đầu ứng dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để
phân loại và ra quyết định tín dụng với khách hàng vay vốn chứ chưa khai thác hệ thống này để
lượng hóa rủi ro. Trong số các ngân hàng đi đầu về việc lượng hóa rủi ro tín dụng, một số ngân
hàng đã sử dụng hạng khách hàng theo hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để tính ra PD (phương
pháp thống kê toán học thông thường chứ chưa phải phương pháp mô hình hóa). Chỉ tiêu LGD
được một số ngân hàng tính dựa trên giá trị khoản vay, giá trị tài sản đảm bảo và loại tài sản đảm
bảo, một số ngân hàng khác đưa ra giả định về LGD theo một tỷ lệ % nhất định dựa trên nhóm
nợ. Các ngân hàng này đã tính được EL nhằm ra quyết định cho vay và làm cơ sở để trích lập dự
phòng rủi ro. Việc tính UL và VaR tín dụng cũng bước đầu được các ngân hàng này thử tính toán
nhưng cũng chưa mang lại kết quả đáng tin cậy. Tác giả đã tiến hành khảo sát việc lượng hóa rủi
ro tín dụng tại một số NHTM Việt nam và thu được các kết quả như sau:
Bảng 5: Khảo sát việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo phương pháp thống kê tại các NHTM Việt
nam

LGD, EL

Đã tính toán cho một nhóm
KH

Đã tính toán UL và VaR tín
dụng

Chưa tính toán

Sử dụng các mô hình để tính
toán phân phối tổn thất tín
dụng và VaR tín dụng

Chưa sử dụng

Đang trong lộ
trình thực hiện

Chưa tính
toán

Nguồn: Khảo sát của tác giả
Đa số các NHTM Việt Nam mới chỉ dừng lại ở việc tính tổn thất trong dự tính, và chủ yếu mới
chỉ dựa trên phương pháp định tính chứ chưa phải phương pháp định lượng. Có thể kể đến các
nguyên nhân sau:
Thứ nhất, do hạn chế trong các cơ sở dữ liệu. Việc lượng hóa rủi ro tín dụng đòi hỏi các NHTM
phải có các cơ sở dữ liệu đầu vào lớn và chính xác. Tuy nhiên, trong bối cảnh ở Việt Nam, các
dữ liệu này không dễ dàng thu thập hoặc xây dựng được. Chúng ta chưa có một tổ chức chuyên
nghiệp nào lưu giữ và khai thác các các nguồn dữ liệu quá khứ của doanh nghiệp. Việc lưu giữ

Từ các nguyên nhân trên, tác giả xin đề xuất một số giải pháp và kiến nghị như sau:
Thứ nhất: Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ là
cơ sở đầu tiên giúp các NHTM đo lường rủi ro của một khách hàng. Tuy rất nhiều NHTM ở Việt
nam đã đầu tư xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ cho ngân hàng mình, nhưng bản thân
hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ ở các ngân hàng cũng đang bộc lộ rất nhiều điểm hạn chế. Kết
quả xếp hạng tín dụng nội bộ mang tính chủ quan và chưa thực sự là căn cứ để làm cơ sở xây
dựng các thước đo lượng hóa rủi ro, hỗ trợ ngân hàng tính toán chuẩn xác tổn thất dự tính và yêu
cầu vốn tối thiểu bù đắp rủi ro. Do vậy các NHTM cần hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng
nội bộ, đảm bảo sự hợp lý giữa các bộ tiêu chí và các trọng số để cho kết quả chuẩn xác, phù hợp
với khẩu vị rủi ro của từng ngân hàng. Trước mắt các NHTM nên hoàn thiện hệ thống xếp hạng
tín dụng nội bộ theo phương pháp tiếp cận nội bộ cơ bản hoặc nâng cao (FIRB hoặc AIRB) theo
chuẩn Basel II. Việc xếp hạng tín dụng phải căn cứ trên (i) các số liệu thống kê lịch sử của chính
ngân hàng cho các đối tượng khách hàng cá nhân, doanh nghiệp, để tính toán các thước đo rủi ro
PD, LGD, EAD cho các đối tượng này (hiện nay một số NHTM đang triển khai theo cách này)
đồng thời (ii) áp dụng các điều chỉnh cần thiết trên cơ sở ý kiến của chuyên gia (đòi hỏi có cán
bộ chuyên sâu, am hiểu về nghiệp vụ). Có như vậy việc XHTD mới thực sự là công cụ hạn chế
rủi ro hữu dụng trong hoạt động tín dụng và là căn cứ để định giá theo rủi ro (risk based pricing)
của NHTM
Thứ hai, xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin và hệ thống dữ liệu đồng bộ. Việc lượng hóa rủi
ro tín dụng theo thông lệ quốc tế đòi hỏi sự đồng bộ về hạ tầng công nghệ thông tin và cơ sở dữ
liệu. NHTM cần xây dựng hệ thống thông tin khách hàng đồng bộ, có khả năng lưu trữ dữ liệu đa
chiều và liên tục. Một điểm lưu ý quan trọng là chất lượng thông tin/dữ liệu phải tốt. Muốn vậy,
ngoài việc tăng cường quản lý nhà nước về minh bạch thông tin doanh nghiệp, công tác nhập dữ
liệu của các bộ phận liên quan (chủ yếu từ các Chi nhánh của Ngân hàng) phải được cập nhật và
lưu dữ đầy đủ, chuẩn xác. Các NHTM nên có bộ phận chuyên trách đảm nhiệm việc thu thập và
18


khai thác dữ liệu. Các dữ liệu cần thu thập về một doanh nghiệp/ ngành kinh doanh nên bao gồm
cả các thông tin niêm yết và các thông tin mềm, và cần thu thập trong một thời gian đủ dài. Việc

hiện ngay trong một sớm một chiều. Tuy nhiên, đây là công việc cần thiết, bởi nó sẽ giúp các
NHTM có tiêu chuẩn định lượng để sàng lọc khách hàng, ra quyết định cho vay đúng đắn, có
chiến lược định lãi suất cho vay hiệu quả, có căn cứ đáng tin cậy để thiết lập dự phòng rủi ro, có
căn cứ để xác định mức vốn kinh tế cần thiết nhằm giúp ngân hàng chống đỡ các rủi ro trong
tương lại. Tất cả những việc đó sẽ đảm bảo hoạt động tín dụng của các NHTM được hiệu quả và
19


an toàn, làm lành mạnh hóa hệ thống và rút ngắn dần khoảng cách với các ngân hàng thương mại
tại các nước phát triển. Vì hoạt động tín dụng luôn là họat động chủ yếu của các NHTM Việt
nam, việc lượng hóa rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế nên được xây dựng thành một lộ trình
rõ ràng, có như vậy mới đảm bảo được sự bền vững của hoạt động ngân hàng trong và sau quá
trình tái cấu trúc.
Danh mục tài liệu tham khảo:
1. Charles Smithson, 2002, Credit Porfolio Management, John Wiley & Sons, Inc.
2. Basel Committee on Banking Supervision (September 2000), Principal for the
Management of Credit Risk
3. Anthony Saunders & Linda Allen (2002), Credit Risk Measurement, John Wiley &
Sons, Inc.
4. Financial Technology Transfer Agency, Luxembourg (2008), Risk Management
5. Nguyễn Văn Đức ,2012, Phân tích danh mục tín dụng- xác suất không trả được nợ PD
6. Ngân hàng thanh toán quốc tế - BIS, Basel II- sự thống nhất quốc tế về đo lường và
các tiêu chuẩn vốn, nhà xuất bản văn hóa thông tin, bản dịch của Khúc Quang Huy
năm 2008.

20