TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
CÔNG TRÌNH THAM GIA XÉT GIẢI
GIẢI THƯỞNG “TÀI NĂNG KHOA HỌC TRẺ VIỆT NAM”
NĂM 2013
----------------

Tên công trình

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG RỦI RO
TÍN DỤNG CỦA HIỆP ƯỚC BASEL II TẠI NGÂN
HÀNG
THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT
NAM

Thuộc nhóm ngành: Khoa học xã hội


HÀ NỘI, 2013


3

MỤC LỤC


4

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

WTO
WB

Settlements)
Quỹ tiền tệ quốc tế (The International Monetary Fund)
Ngân hàng Trung Ương Châu Âu (The European Central Bank)
Hệ số an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio)
Ngân hàng thương mại
Ngân hàng Nhà nước
Thương mại cổ phần
Rủi ro tín dụng
Trung tâm thông tin tín dụng (Credit Information Center)
Hệ thống thông tin quản lý (Management Information System)
NHTHCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
NHTMCP Ngoại thương Việt Nam
NHTMCP Quân đội
Hội đồng quản trị
Tổ chức tín dụng
Dự phòng rủi ro
Xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng nội bộ
Hệ thống xếp hạng tín dụng
Kế toán nội bộ
Quản lý rủi ro
Quản lý rủi ro tín dụng
Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam
Công ty xếp hạng tín dụng Moody’s
Công ty xếp hạng tín dụng Fitch Group
Trung tâm nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (Vietnam Centre
for Economic and Policy Research)


5

13%. Các NHTM Việt Nam hiện nay đang áp dụng phương pháp đo lường
nợ xấu theo Điều 6 hoặc Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN ngày
22/04/2005 của NHNN về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử
lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng (TCTD),
đã dẫn đến không có sự đồng nhất về phương pháp đo lường giữa các ngân
hàng, có sự khác biệt lớn giữa tỷ lệ nợ xấu theo báo cáo của các ngân hàng
và theo sự đánh giá của các tổ chức bên ngoài.


7

Quý IV năm 2006, Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát
triển Việt Nam (BIDV) đã chính thức được NHNN cho phép đo lường nợ
xấu theo Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN. Giai đoạn từ năm
2011 đến hết quý III năm 2012, theo những báo cáo của BIDV, tỷ lệ nợ xấu
của BIDV đã gia tăng lên tới 2,77%. Đối với các NHTM, tỷ lệ nợ xấu được
xác định chính xác sẽ giúp cho chính sách xử lý nợ xấu được thực thi một
cách hiệu quả, đồng thời giúp cho các ngân hàng xác định được đúng mức
độ rủi ro. Vì vậy, để tồn tại và phát triển qua giai đoạn khó khăn này, tăng
cường hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng nói chung và áp dụng một phương
pháp đo lường rủi ro tín dụng chính xác nói riêng là một vấn đề hết sức quan
trọng, mang tính cốt yếu trong chiến lược hoạt động của Ngân hàng Thương
mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam, cũng như của các NHTM Việt
Nam.
Cho tới thời điểm hiện tại, trên thế giới đã có nhiều phương pháp đo
lường rủi ro tín dụng khác nhau. Nhưng những tiêu chuẩn và cách thức của
phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của hiệp ước Basel II đang được coi là
một phương pháp đo lường chính xác hơn cả. BIDV là một ngân hàng
thương mại lớn của Việt Nam, có nền công nghệ tốt, đội ngũ nhân lực chất
lượng cao, hệ thống quản lý, điều hành hiệu quả,… Do vậy, BIDV có khả


thống Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam” , Luận văn thạc sĩ kinh
tế của tác giả Trần Thị San (2010).
Đề tài nghiên cứu và chỉ ra các quan niệm về rủi ro của hệ thống ngân
hàng. Những quy định của Basel II trong công tác quản trị rủi ro của các
ngân hàng thương mại.
Đề tài cũng nghiên cứu và phân tích thực trạng về quản lý rủi ro của
BIDV, thông qua việc đánh giá hiệu quả kinh doanh, quy mô vốn chủ sở
hữu, mức độ rủi ro của các công cụ tín dụng, của thị trường. Từ đó đánh giá
các điều kiện thực hiện hiệp ước Basel II tại BIDV: xây dựng hệ thống xếp
hạng tín dụng nội bộ, phân loại nợ, thực hiện chuẩn mực kế toán quốc tế,
đào tạo nhân lực. Đề tài còn nêu ra kinh nghiệm áp dụng Basel II tại các
quốc gia trên thế giới.
Cuối cùng, đề tài đi sâu vào quy trình áp dụng hiệp ước Basel II vào
BIDV. Bao gồm: xây dựng quy trình quản trị rủi ro tại BIDV, nêu ra các giải
pháp thực thi về hệ thống thông tin, đảm bảo an toàn vốn, hoàn thiện hệ
thống kiểm tra nội bộ, quản lý nhân lực.
 “Ứng dụng hiệp ước Basel II vào hệ thống quản trị rủi ro tại các ngân


9

hàng thương mại Việt Nam”, Luận văn thạc sĩ kinh tế của tác giả Chu Thị
Hương Giang (2009).
Đề tài thực hiện nghiên cứu các chuẩn mực và quy định trong hiệp
ước Basel, đặc biệt là nghiên cứu kỹ hiệp ước Basel II, kinh nghiệm ứng
dụng hiệp ước Basel II của các quốc gia trên thế giới.
Sau khi tìm hiểu và giới thiệu ngắn gọn về hiệp ước Basel II, đề tài tập
trung thực hiện việc đánh giá quy mô, hiệu quả hoạt động của hệ thống
NHTM Việt Nam trong thời gian qua, những vấn đề cần lưu ý trong công tác

BIDV: (i) Phương pháp đo lường nợ xấu tại BIDV (ii) Thực trạng nợ xấu tại
BIDV (iii) Đánh giá phương pháp đo lường nợ xấu tại BIDV.
Thứ ba, xây dựng các giải pháp nhằm hoàn thiện các điều kiện để áp
dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng của hiệp ước Basel II cho BIDV.
Các kiến nghị để áp dụng phương pháp đo lường rủi ro tín dụng này cho hệ
thống ngân hàng thương mại của Việt Nam.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu của đề tài: Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng tại

BIDV.
 Phạm vi nghiên cứu của đề tài

Do còn nhiều khó khăn trong việc thu thập số liệu và thông tin nên
nhóm nghiên cứu lấy Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển
Việt Nam làm điểm nghiên cứu cho việc ứng dụng phương pháp đo lường
rủi ro tín dụng của hiệp ước Basell II vào hệ thống ngân hàng thương mại
Việt Nam. Số liệu tập trung là giai đoạn 2006 – 2012.
5. Phương pháp nghiên cứu
Với một đề tài nghiên cứu về kinh tế và cụ thể là trong lĩnh vực tài
chính ngân hàng thì đề tài sẽ kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu khác
nhau, trong đó các phương pháp nghiên cứu về tài chính, mô hình toán kinh
tế và quản lý học đóng vai trò quan trọng. Cụ thể:
Thứ nhất, đề tài sẽ vận dụng phương pháp tổng quan nhất để nghiên
cứu khoa học đó là lý luận của chủ nghĩa Mác – Lênin, quan điểm duy vật
biện chứng, và nhất là học thuyết kinh tế chính trị của Mác.
Thứ hai, đề tài sẽ vận dụng các phương pháp định tính và định lượng
trong nghiên cứu kinh tế. Về định lượng đó là các phương pháp thu thập và


11

thuận”.
Quan hệ tín dụng đã ra đời từ rất lâu, và được phát triển theo nền kinh
tế thị trường với trình độ ngày càng cao hơn, xuất hiện nhiều hình thức tín
dụng mới như tín dụng thương mại, tín dụng ngân hàng, tín dụng nhà nước,
… Trong đó, tín dụng ngân hàng là hình thức tín dụng chủ yếu và là hình
thức vô cùng quan trọng, cấp phần lớn tín dụng cho các doanh nghiệp và các
chủ thể khác trong nền kinh tế.
Tín dụng ngân hàng có hai đặc trưng cơ bản:
•
•

Một là, sự tin tưởng, tín nhiệm giữa ngân hàng và khách hàng
Hai là, tính thời hạn và hoàn trả.

“Sự tin tưởng” giữa ngân hàng và khách hàng đòi hỏi mức độ tin
tường cao, bởi trong quan hệ tín dụng nếu như không có sự tin tưởng cao thì
độ rủi ro tín dụng sẽ cao và có ảnh hưởng xấu. Khách hàng không chỉ là
người đáng tin cậy theo những tiêu chuẩn đạo đức xã hội mà điều quan trọng
hơn họ phải chứng minh được khả năng trả nợ và ý chí trả nợ của mình.
“Tính thời hạn và hoàn trả” quan hệ tín dụng là sự vận động độc lập
tương đối giữa quyền sở hữu và quyền sử dụng vốn. Khách hàng phải có
trách nhiệm hoàn trả khoản vay theo cam kết: đúng hạn cả gốc và lãi cho
ngân hàng.
Do đó, khi một trong hai đặc trưng trên bị vi phạm sẽ dẫn tới rủi ro tín


13

dụng (RRTD) cho ngân hàng. “Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong
quá trình cho vay của ngân hàng, biểu hiện thực tế qua việc khách hàng

Cơ cấu tín dụng phản ánh mức độ tập trung tín dụng vào một ngành
nghề, lĩnh vực, loại tiền,… Do vậy, nếu cơ cấu tín dụng quá thiên lệch vào
lĩnh vực mạo hiểm sẽ phản ánh khả năng RRTD tiềm năng. Cơ cấu tín dụng
có thể được chia theo ngành, loại hình doanh nghiệp, thời hạn tín dụng, loại
tiền tệ hay theo tài sản đảm bảo.
1.1.2.3. Nợ quá hạn
Nợ quá hạn là một trong những chỉ tiêu quan trọng phản ánh RRTD, là
nợ đến hạn mà khách hàng không trả được theo cam kết. Ngân hàng có thể
phân loại nợ quá hạn theo thời gian quá hạn hay theo khả năng thu hồi của
khoản cho vay. Nợ quá hạn được phản ánh qua 2 chỉ tiêu sau:
(i) Tỷ lệ nợ quá hạn = số dư nợ quá hạn / tổng dư nợ
(ii) Tỷ lệ khách hàng có nợ quá hạn trên tổng số khách hàng = số
khách hàng có nợ quá hạn / tổng số khách hàng có dư nợ
Nếu ngân hàng có chỉ tiêu nợ quá hạn và số khách hàng có nợ quá hạn
lớn thì ngân hàng đó đang có mức rủi ro cao và ngược lại.
1.1.2.4. Nợ xấu
Nợ xấu chính là các khoản tiền cho khách hàng vay, mà xuất hiện khả
năng không thu hồi được. Các khoản này phát sinh là do ngân hàng thẩm
định thiếu chính xác, doanh nghiệp làm ăn thua lỗ, phá sản, doanh nghiệp
mất khả năng thanh toán hoặc cố ý không trả nợ… Nợ xấu sẽ phản ánh một
cách rõ nét RRTD của ngân hàng thông qua việc đánh giá cả thời hạn quá
hạn của khoản vay và tiêu chí đánh giá rủi ro của khoản vay. Nợ xấu được
phản ánh rõ nhất qua các chỉ tiêu:
(i) Tỷ lệ nợ xấu = nợ xấu / tổng dư nợ
(ii) Tỷ lệ nợ xấu / vốn chủ sở hữu
(iii) Tỷ lệ nợ xấu / quỹ dự phòng tổn thất
(iv) Tỷ lệ nợ xấu / tổng giá trị tài sản đảm bảo
1.1.2.5. Dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD)
Dự phòng rủi ro (DPRR) đánh giá khả năng chi trả của ngân hàng khi


hay tỷ lệ vốn sẽ quyết định thông qua sự kết hợp của các yếu tố đầu vào
định lượng do cả ngân hàng và cơ quan giám sát đưa ra cũng như hàm số rủi
ro được chỉ định bởi cơ quan giám sát. Phương pháp này phù hợp cho ngân
hàng với quy mô khác nhau, nhiều cấu trúc doanh nghiệp khác nhau và các
danh mục đầu tư khác nhau.
Cơ sở lý thuyết của phương pháp xếp hạng nội bộ cơ bản là dựa trên


16

mô hình giả định một nhân tố rủi ro (mô hình AFRS) đối với rủi ro tín dụng.
Trong đó, khả năng không trả được nợ vay của khách hàng được đánh giá
dựa vào sự chênh lệch giữa giá trị tài sản thế chấp và giá trị danh nghĩa của
các khoản vay. Giá trị tài sản của các doanh nghiệp sẽ là một biến thay đổi
theo thời gian, chịu một phần tác động của các biến cố ngẫu nhiên như sự
thay đổi theo thị trường hay chính sách. Khả năng vỡ nợ sẽ xuất hiện khi giá
trị tài sản của người đi vay quá thấp so với giá trị tài sản danh nghĩa.
1.2.1.2. Phân loại khoản cho vay đối với phương pháp IRB
Theo cách tiếp cận IRB, các ngân hàng phải phân loại các tài sản có
trong danh mục kinh doanh của mình thành các nhóm tài sản có theo đặc
tính rủi ro cơ bản gồm:
•
•
•
•
•
•
•

Khoản cho vay đối với quốc gia

đó.
Đối với rất nhiều loại hình tài sản có, Uỷ ban đã đưa ra hai phương
pháp tiếp cận chính là: phương pháp tiếp cận cơ bản và phương pháp tiếp
nâng cao. Theo phương pháp tiếp cận xếp hạng nội bộ cơ bản F – IRB
(Founded – Internal Ratings Based), như một thông lệ chung, ngân hàng
sẽ chủ yếu dùng các ước lượng của mình để xác định PD (xác suất khách
hàng không trả được nợ) và sau đó dựa thêm vào các ước lượng của các cơ
quan chủ quản để xác định các thành tố rủi ro khác. Theo phương pháp tiếp
cận xếp hạng nội bộ nâng cao A – IRB (Advanced Internal Ratings
Based), ngân hàng sẽ thực hiện thêm các ước lượng PD, LGD (tỷ lệ mất vốn
dự kiến), EAD (dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả
được nợ), và M theo các chuẩn mực tối thiểu được quy định. Trong cả hai
phương pháp tiếp cận, ngân hàng đều phải sử dụng các hàm số rủi ro nhằm
xác định yêu cầu về vốn.
1.2.2. Công thức đo lường RRTD theo phương pháp IRB
Phương pháp IRB đưa ra khái niệm tổn thất mất vốn dự tính được do
khách hàng không trả được nợ EL. Theo quy định của Basel II tổn thất tín
dụng của một danh mục tín dụng có thể chia thành 2 loại là (i) khoản tổn
thất dự tính được EL (Expected Losses) và (ii) khoản tổn thất không dự tính
được UL (Unexpected Losses). Đối với mỗi khoản vay hay mỗi khách hàng,
EL được xác định theo công thức:
EL = PD x LGD x EAD
Đối với cách tiếp cận này, để xác định được mức độ rủi ro của tài sản
sẽ dựa vào việc ước lượng được các tham số:

•
•
•

PD (Probability of Default – xác suất khách hàng không trả được nợ)

PD là tham số đo lường khả năng xảy ra rủi ro tín dụng tương ứng
trong một khoảng thời gian, thường là một năm. 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.
1.2.2.2. LGD (Losses Given Default – Tỷ lệ mất vốn dự kiến)
LGD là những tốn thất phát sinh trên cơ sở vỡ nợ của khách hàng,
được mô tả bằng tỷ lệ phần trăm phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời
điểm khách hàng không trả được nợ (giá trị danh nghĩa của khoản cho vay).
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 các
chi phí khác có liên quan.

khăn, song đối với các khoản vay theo hạn mức tín dụng, tín dụng tuần hoàn
thì vấn đề này 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.
Ngoài 3 cấu thành trong công thức tính xác suất rủi ro thu hồi được
(EL) đã trình bày ở những mục trên, khi đưa vào sử dụng công thức tính EL,
các ngân hàng cần phải tính toán kỳ hạn hiệu lực của các khoản tiền trả theo


21

các hợp đồng tín dụng.
Đối với các ngân hàng sử dụng tiếp cận cơ sở (F-IRB) cho tín dụng
công ty, kỳ hạn hiệu lực (M) là 2,5 năm - ngoại trừ các giao dịch repo thì M
là 6 tháng. Các cơ quan quản lý nhà nước có thể quyết định bắt buộc tất cả
các ngân hàng thuộc thẩm quyền quản lý của mình (tức là các ngân hàng áp
dụng các phương pháp tiếp cận cơ bản và tiếp cận nâng cao) đo lường M cho
mỗi khoản tín dụng sử dụng các định nghĩa được nêu dưới đây.
Kỳ đáo hạn hiệu dụng M được xác định là giá trị lớn hơn giữa một
năm và kỳ hạn có hiệu lực còn lại tính bằng năm. Trong tất cả các trường
hợp, M sẽ không lớn hơn 5 năm.
Đối với một công cụ phụ thuộc vào một lịch trình đã xác định của các

bằng văn bản và cần phải đánh giá theo cách phản ánh đúng nhất mức độ rủi
ro của người vay. Ngân hàng không thể gán cho người vay một mức đánh
giá không chính xác để giảm thiểu các đòi hỏi về vốn theo quy định. Ngân
hàng cần chứng tỏ được rằng mỗi hệ thống được sử dụng cho mục đích tiếp
cận dựa vào đánh giá nội bộ cần tuân thủ các yêu cầu tối thiểu ngay từ lúc
đầu cũng như trong quá trình triển khai.
1.3.1.1. Tiêu chuẩn đánh giá
Một hệ thống đánh giá nội bộ có chất lượng phải có hai tiêu chuẩn
riêng biệt: (a) rủi ro không trả được nợ của người vay, và (b) các yếu tố đặc
trưng của giao dịch.
Tiêu chuẩn thứ nhất cần được định hướng đến rủi ro không trả được nợ của
người vay. Các rủi ro đối với cùng một người vay sẽ được quy định thành
một mức đánh giá người vay, bất kể sự khác biệt về bản chất của từng giao
dịch cụ thể. Tùy vào từng khoản cho vay như cho vay đối với doanh nghiệp,
ngân hàng, nhà nước hay cho vay bán lẻ mà mỗi một ngân hàng sẽ chia
thành các nhóm riêng biệt ý nghĩa về rủi ro, một nhóm các rủi ro đồng đều
phù hợp và cho phép đánh giá đúng và thống thất về các đặc trưng của tổn
thất ở mức nhóm. Do đó trong chính sách tín dụng, Ngân hàng cần làm rõ
mối quan hệ giữa các cấp độ đánh giá người vay về mặt mức độ rủi ro mà
mỗi cấp độ đánh giá phải miêu tả xác suất không trả được nợ đặc trưng đối
với những người vay đã được đánh giá theo các cấp độ cũng như về mặt các
tiêu chuẩn sử dụng để phân biệt các cấp độ rủi ro tín dụng.
• Tiêu chuẩn thứ hai cần được định hướng đến các yếu tố giao dịch. Đối với
•


23

các ngân hàng bước đầu dựa vào đánh giá nội bộ, yêu cầu này có thể được
thực hiện bằng một tiêu chuẩn tài trợ phản ánh cả người vay lẫn các đặc tính



24

cho những người chịu trách nhiệm đánh giá có thể thống nhất trong việc
phân chia người vay hoặc các mức tài trợ tương ứng với từng mức rủi ro.
• Các tiêu chuẩn đánh giá cần được viết một cách đủ rõ ràng và chi tiết để cho
phép bên thứ 3 hiểu được khi quyết định đánh giá, ví dụ như kiểm toán nội
bộ hoặc một phòng ban độc lập khác hay các nhà giám sát; để triển khai việc
quy định đánh giá và ước lượng tính chính xác của các quy định về mức độ
hay nhóm.
• Các tiêu chí cũng cần phải thống nhất với các chính sách và chuẩn mực cho
vay trong nội bộ ngân hàng đối với các khách hàng và khoản tài trợ có vấn
đề.
Ngân hàng cần nắm bắt tất cả các thông tin hữu ích có liên quan về
mặt quy định các đánh giá tương ứng với người vay và loại hình tài trợ.
Ngân hàng càng có ít thông tin thì càng cần thận trọng hơn trong việc xác
định rủi ro đối với các cấp độ người vay và tài trợ hoặc nhóm. Đánh giá bên
ngoài có thể là một nhân tố chủ chốt trong việc quyết định một quy định
đánh giá nội bộ.
1.3.1.4. Phạm vi đánh giá
Mặc dù phạm vi thời gian được sử dụng trong đánh giá xác suất không
trả được nợ là một năm, ngân hàng cần phải sử dụng phạm vi thời gian dài
hơn để quy định việc đánh giá. Một đánh giá về người vay cần có đánh giá
của ngân hàng về khả năng và mong muốn thực hiện hợp đồng cho dù những
điều kiện về kinh tế không thuận lợi do xảy ra những việc không mong
muốn.
Ngân hàng có thể đáp ứng yêu cầu này bằng cách quy định việc đánh
giá dựa vào dự đoán nhấn mạnh cụ thể và thích hợp. Ngoài ra, ngân hàng có
thể đáp ứng yêu cầu này bằng cách cân nhắc một cách phù hợp các đặc trưng

hình mà cũng được xem xét tới, và những thông tin mà mô hình sử dụng một
cách phù hợp.
Các biến số được đưa vào mô hình cần phải tạo nên một bộ số liệu có khả
năng dự báo tốt. Mô hình cần phải chính xác về trung bình đối với một số
lượng người vay và tài trợ nhất định mà tại đó ngân hàng bắt đầu có rủi ro
và cần phải chắc chắn không có các khuynh hướng khác nhau cơ bản
• Ngân hàng cần sẵn sàng một quy trình để đưa dữ liệu vào mô hình thống kê
dự đoán tổn thất hoặc phá sản bao gồm sự đánh giá về tính chính xác, đầy đủ
và thích hợp của dữ liệu, phù hợp với quy định của một việc đánh giá được
chấp thuận.
•