LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KINH TẾ HỌC đề tài PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH RỦI RO - TIẾP CẬN HỒI QUY THAM SỐ VÀ PHI THAM SỐ

Để giải quyếtđiều này, phân tích sống sót được một số nhà nghiên cứu đề xuất áp dụng để đạt đượcnhững ước lượng điểm một cách chính xác hơn so với các phương pháp truyền thốngPhương pháp

ĐOÀN TRỌNG TUYẾN

PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ƯỚC LƯỢNG

VÀ PHÂN TÍCH RỦI RO - TIẾP CẬN HỒI QUY

THAM SỐ VÀ PHI THAM SỐ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KINH TẾ HỌC

HÀ NỘI - 2022

PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ƯỚC LƯỢNG

VÀ PHÂN TÍCH RỦI RO - TIẾP CẬN HỒI QUY

THAM SỐ VÀ PHI THAM SỐ

Chuyên ngành: TOÁN KINH TẾ

Mã số: 9310101

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGUYỄN THỊ MINH

HÀ NỘI - 2022

LỜI CAM ĐOAN

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật Tôi cam

kết bằng danh dự cá nhân rằng, luận án: “Phân tích sống sót trong ước lượng và phân

tích rủi ro - tiếp cận hồi quy tham số và phi tham số” là do tôi tự thực hiện và không vi

phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật

Nghiên cứu sinh

Đoàn Trọng Tuyến

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Thị Minh,người hướng dẫn khoa học, đã luôn tận tình hướng dẫn tác giả trong suốt thời gian họctập, nghiên cứu và hoàn thành luận án

Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong Khoa Toán kinh tế và cácđồng nghiệp thuộc Bộ môn Toán cơ bản - Trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã tạo mọiđiều kiện và giúp đỡ tác giả trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu

Tác giả xin chân thành cảm ơn các nhà khoa học, các thầy cô giáo công tác trong

và ngoài trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã đóng góp nhiều ý kiến quý báu để giúptác giả hoàn thiện luận án

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các thầy, cô giáo và cán bộ Viện Sau đại học Trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã nhiệt tình giúp đỡ tác giả trong quá trình học tập

-và nghiên cứu tại trường

Cuối cùng, tác giả xin được bày tỏ lòng biết ơn đến những người thân trong giađình, bạn bè và đồng nghiệp đã chia sẻ, động viên và khích lệ tác giả trong suốt quátrình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án

1.1.2 Một số thước đo rủi ro tín dụng 11

1.2 Một số chính sách về rủi ro tín dụng và thực trạng việc đo lường rủi ro tín

1.2.1 Một số chính sách về rủi ro tín dụng tại Việt Nam 141.2.2 Thực trạng việc đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại các NHTM ở

1.3.3 Mục tiêu của phân tích sống sót 221.3.4 Số liệu trong phân tích sống sót 22

1.4 Cơ sở lý luận về các yếu tố ảnh hưởng tới thời gian sống sót của khoản vay 27

1.4.1 Các yếu tố liên quan tới khách hàng 27

1.4.2 Các yếu tố liên quan tới khoản vay 301.4.3 Các yếu tố liên quan tới tình hình kinh tế vĩ mô 30

1.5.1 Các nghiên cứu nước ngoài sử dụng mô hình phân tích sống sót 311.5.2 Các nghiên cứu sử dụng mô hình phân tích sống sót trong quản trị rủi ro tại

2.1.1 Các mô hình AFT trong phân tích sống sót 452.1.2 Hồi quy phân vị trong phân tích sống sót 49

2.3.1 Ước lượng phi tham số Kaplan-Meier 57

2.4.2 Thuật toán đo lường khả năng dự báo của biến 67

2.5.1 Đánh giá chất lượng của mô hình dự báo xác suất vỡ nợ 682.5.2 Đánh giá chất lượng của mô hình dự báo thời gian sống sót 71

2.5.3 Đánh giá hiệu quả ước lượng tổn thất tín dụng dự kiến 71

3.1.2 Kết quả phân nhóm các biến trên tập dữ liệu NHTM ở Việt Nam 81

3.2 Các mô hình đánh giá tác động của các yếu tố lên thời gian sống sót của

3.4.1 Ước lượng PD trọn đời của các khoản vay 1113.4.2 Ước lượng ECL trọn đời của các khoản vay 115

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CÓ NỘI DUNG

TÀI LIỆU THAM KHẢO 125

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

AFT (Model) Accelerated Failure Time (Model)

AUC Area Under the Curve

CIC Credit Information Center

C-index Concordance index

Cox PH (Model) Cox Proportional Hazard (Model)

EAD Exposure at Default

ECL Expected Credit Loss

GDP Gross Domestic Product

KHCN Khách hàng cá nhân

LGD Loss Given Default

NHNN Ngân hàng nhà nước

NHTM Ngân hàng thương mại

PD Probability of Default

PH (Assumption) Proportional Hazards

(Assumption)QTRR Quản trị rủi ro

ROC Receiver Operating Characteristic

RSF (model) Random Survival Forest (Model)

TCTD Tổ chức tín dụng

VIMP Variable Importance

XHTD Xếp hạng tín dụng

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Các yếu tố tác động tới thời gian sống sót của khoản vay 42Bảng 3.1: Thống kê mô tả biến phụ thuộc và một số biến liên tục trong tập số liệu 77Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến nhóm trong tập số liệu 78Bảng 3.3: Thống kê mô tả một số biến trong tập số liệu Mortgage 80Bảng 3.4 Kết quả kiểm tra giả thiết tỷ lệ nguy cơ hằng đối với các biến 90Bảng 3.5 Kết quả ước lượng các hệ số của mô hình 3.1’ trên tập Train 93Bảng 3.6: Kết quả ước lượng các hệ số của mô hình 3.2 98Bảng 3.7: Thống kê chỉ số AUC của các mô hình Cox PH mở rộng 105Bảng 3.8: Mô hình RSF trên tập dữ liệu Train 108Bảng 3.9: Mô hình RSF trên tập dữ liệu Test 109Bảng 3.10: Chỉ số C-index của các mô hình RSF và Cox PH mở rộng 109Bảng 3.11: Hệ số ước lượng của mô hình Cox PH 3.3 112Bảng 3.12: Hệ số ước lượng của mô hình Logit 3.4 113Bảng 3.13: Kết quả ước lượng ECL trọn đời sử dụng mô hình Logit và Cox PH 115Bảng 3.14: Kết quả tính toán thiệt hại do dự báo ECL sai lệch bằng mô hình Logit và

Phụ lục 3.2 Kết quả kiểm tra giả thiết tỷ lệ nguy cơ hằng đối với các biến trong mô hình

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Mối liên hệ giữa ECL, UL và vốn kinh tế EC 13Hình 1.2: Minh họa các trường hợp bị kiểm duyệt của khoản vay trong phân tích sống sót

23Hình 1.3: Minh họa các trường hợp bị cắt cụt của các khoản vay trong phân tích sống sót

24Hình 1.4: Minh họa một số tình huống về thời gian sống sót và tình trạng của khoản vay

25Hình 1.5: Số liệu thời gian sống sót và tình trạng của các khoản vay sau khi bị cắt cụt

trái tại 𝑳, cắt cụt phải tại 𝑹 và “kéo lùi” thời điểm bắt đầu các khoản vay về 𝑳

26Hình 2.1: Minh họa thuật toán Random Survival Forest 61Hình 2.2: Mối liên hệ giữa tuổi của khách hàng và tỷ lệ vỡ nợ 65

Hình 3.1: Hàm sống sót tương ứng với 5 nhóm tuổi 82Hình 3.2: Hàm sống sót tương ứng với thời gian làm việc ở lĩnh vực chuyên môn hiện tại

83Hình 3.3: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm vị trí công việc của khách hàng 84Hình 3.4: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm học vấn của khách hàng 85Hình 3.5: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm học vấn của khách hàng 86Hình 3.6: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm hình thức trả lương của khách hàng 87Hình 3.7: Biểu đồ tần suất dạng cột của biến LoanPerIncome 88Hình 3.8: Đồ thị hàm sống sót của một số khoản vay 104Hình 3.9: Giá trị AUC theo thời gian của các mô hình Cox PH mở rộng 105Hình 3.10: Tỷ lệ dự đoán sai trên tập OOB theo số cây trong rừng 107Hình 3.11: Tầm quan trọng của các biến trong mô hình RSF 107Hình 3.12: Tỷ lệ vỡ nợ thực tế và tỷ lệ vỡ nợ được dự báo bởi mô hình RSF trên tập

Train và trên tập Test 110Hình 3.13: Tỷ lệ vỡ nợ thực tế và dự báo bởi mô hình Cox PH, mô hình Logit trên tập

Hình 3.14: Tỷ lệ vỡ nợ thực tế và dự báo bởi mô hình Cox PH, mô hình Logit trên tập

LỜI MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Trong những năm gần đây, hoạt động tín dụng giữa các ngân hàng thương mại(NHTM) với doanh nghiệp hoặc khách hàng cá nhân ngày càng được phát triển rộng rãi.Điều này xuất phát từ nhu cầu về vốn sản xuất, vốn đầu tư ngày càng tăng lên trong bốicảnh nền kinh tế Việt Nam đang ở giai đoạn phát triển một cách nhanh chóng Các hoạtđộng tín dụng được thực hiện để đáp ứng: (1) Nhu cầu vay vốn để sản xuất đối vớidoanh nghiệp, hộ gia đình, hoặc đầu tư cá nhân, chẳng hạn như đầu tư cho con họcnghề, vay tiêu dùng, hoặc tham gia các kênh đầu tư khác như chứng khoán, bất động sảnđang ngày càng tăng mạnh; (2) Nhu cầu cho vay của các NHTM để mở rộng mạng lưới

và hiệu quả sản xuất kinh doanh, trong đó việc tiếp cận các phân khúc khách hàng khácnhau, từ khách hàng cá nhân đến khách hàng doanh nghiệp cũng ngày một lớn

Một trong những vấn đề mà các NHTM thường xuyên phải đối mặt đó là rủi rotín dụng Hiểu một cách đơn giản, rủi ro tín dụng là những tổn thất xảy ra đối với cáckhoản nợ, khi các ngân hàng không thu hồi được nợ từ các khoản vay đến hạn do ngườivay không thực hiện đúng cam kết theo hợp đồng Rủi ro tín dụng gây ra những tổn thất

về tài chính, làm giảm giá trị thị trường của vốn ngân hàng, tăng nợ xấu và nghiêmtrọng hơn có thể dẫn đến thua lỗ hoặc thậm chí là phá sản Tuy nhiên, cho vay tín dụng

là một trong những hoạt động kinh doanh chủ yếu của các ngân hàng, do đó rủi ro tíndụng là một trong những loại rủi ro có xác xuất xảy ra khá lớn, và là mối đe dọa đối vớisức khỏe tài chính của các ngân hàng nếu như không có biện pháp phòng ngừa và xử lýhiệu quả

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến hình thành và phát sinh rủi ro tài chính trong cáchoạt động tín dụng của các ngân hàng, và một trong số đó đến từ phía môi trường kinhdoanh Cũng giống như các hoạt động sản xuất và kinh doanh trong các lĩnh vực khác,hoạt động tín dụng chịu tác động đáng kể của những biến động vĩ mô, chẳng hạn nhưlạm phát, sự thay đổi về pháp lý, hoặc biến động về tỷ giá,… và điều này tác động trựctiếp tới sức khỏe doanh nghiệp nói chung cũng như tới các ngân hàng nói riêng Nguyênnhân quan trọng khác đến từ phía khách hàng, chẳng hạn như khách hàng sử dụng vốnvay không đúng mục đích, hoặc sử dụng vốn vay vào các dự án kinh doanh kém hiệuquả, thậm chí là thua lỗ dẫn đến mất khả năng trả nợ Trong trường hợp này, đánh giáđược khả năng sống sót của các khoản vay để sàng lọc khách hàng trước khi ký hợp

mang tính đặc thù và xảy ra thường xuyên trong quá trình hoạt động Cuối cùng, nguyên

nhân khác cũng không kém quan trọng được đến từ phía ngân hàng, chẳng hạn như sựyếu kém về quản lý và nghiệp vụ, hoặc quy trình tín dụng không được tuân thủ chặt chẽ

do áp lực mở rộng tín dụng quá mức cũng có thể dẫn đến sai lầm khi đánh giá sai về rủi

ro của các khoản vốn vay

Khác với các tổ chức tín dụng được nhà nước bảo hộ, chẳng hạn như các ngânhàng quốc doanh hoặc ngân hàng có vốn nhà nước chi phối, các NHTM phải đối mặtvới nhiều khó khăn hơn trong tiếp cận khách hàng, định giá khoản vay bởi nhóm kháchhàng thường xuyên của các NHTM thường khá đa dạng, do đó mức độ rủi ro và cácdạng rủi ro cũng lớn hơn Thực tế cho thấy, người gửi tiền và người vay tiền thường ưutiên các ngân hàng có yếu tố nhà nước hơn, đối với người gửi tiền thì yếu tố tâm lý antoàn cho khoản tiền gửi là quan trọng, còn đối với người vay thì thường lãi suất từ cácngân hàng này thường nhỏ hơn đáng kể so với các NHTM Do đó, chỉ khi không đápứng được các điều kiện xin vay từ các ngân hàng có yếu tố nhà nước thì khách hàng mớilựa chọn vay vốn ở các NHTM, vì thế các đối tượng khách hàng của NHTM thường đadạng, có độ rủi ro cao hơn Do vậy, đánh giá rủi ro tín dụng là một nhiệm vụ đặc biệtquan trọng đối với các NHTM, bởi việc đánh giá sai rủi ro tín dụng sẽ phát sinh nhiều

nợ xấu, làm ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu quả hoạt động và giảm lợi nhuận của NHTM.Việc đánh giá được mức độ rủi ro của một khách hàng sẽ cho phép các ngân hàng đưa racác tính toán hợp lý trong việc quyết định cho vay hay không cho vay, và nếu cho vaythì với mức lãi suất nào là phù hợp để nhằm tối đa hóa lợi nhuận của ngân hàng và đồngthời đảm bảo an toàn vốn của chủ sở hữu

Rủi ro tín dụng không chỉ là mối quan tâm của các NHTM mà còn là mối quantâm của cả hệ thống chính trị, các tổ chức xã hội và người dân, bởi tính chất đặc biệt của

nó đối với sự ổn định của nền kinh tế Chẳng hạn, nếu xảy ra vỡ nợ ở một ngân hàng cóthể dẫn đến sự đổ vỡ mang tính dây chuyền tới các ngân hàng trong hệ thống, và tácđộng tiêu cực đến toàn bộ các doanh nghiệp do mất đi nguồn vốn vay Do tính chất đặcbiệt này, NHNN đã áp đặt các quy định dành riêng cho các hoạt động tín dụng Trong

đó, quy định về bảo đảm an toàn vốn, bao gồm tính toán và trích lập quỹ dự phòng đốivới các khoản vay rủi ro là một trong những quy định mang tính bắt buộc mà cácNHTM phải tuân thủ Khi mức nợ xấu vượt qua một ngưỡng cho phép thì lượng tiềntrích lập dự phòng của các ngân hàng sẽ được sử dụng để đảm bảo hoạt động bìnhthường của các ngân hàng, giảm thiểu tổn thất, do đó có thể kiểm soát được nợ xấu vàloại trừ nguy cơ dẫn tới vỡ nợ

Basel, trong đó đưa ra các nguyên tắc, quy định chung và các luật ngân hàng của Ủy ban

Basel về Giám sát ngân hàng Hiệp ước Basel II được ban hành vào tháng 6 năm 2004nhằm xác định các tiêu chuẩn về vốn để hạn chế rủi ro kinh doanh của các ngân hàng vàtăng cường hệ thống tài chính Với mục tiêu áp dụng tiêu chuẩn Basel II càng sớm càngtốt, ngày 17/3/2014 NHNN đã đưa ra lộ trình tiến tới thực hiện trích lập dự phòng vàbảo đảm an toàn vốn theo chuẩn Basel II trên toàn hệ thống đến năm 2020 Đầu tháng2/2016, NHNN đã yêu cầu triển khai thí điểm Basel II tại một số ngân hàng, theo đó đặtmục đích đến năm 2018 sẽ có 10 ngân hàng, bao gồm: BIDV, VietinBank,Vietcombank, Techcombank, ACB, VPBank, MB, Maritime Bank, Sacombank và VIBhoàn thành việc thí điểm thực hiện phương pháp quản trị vốn và rủi ro theo tiêu chuẩnBasel II Sau giai đoạn này, Basel II sẽ được áp dụng rộng rãi tại các NHTM còn lại.Tuy nhiên, tính đến cuối năm 2018, chỉ có hai ngân hàng đạt chuẩn Basel II làVietcombank và VIB, tính đến cuối năm 2020 mới chỉ có 18/34 ngân hàng được côngnhận áp dụng chuẩn Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN Trong số này vẫn cònnhiều ngân hàng chưa đáp ứng cả 3 trụ cột của Basel II Điều này cho thấy việc áp dụngtiêu chuẩn Basel II trong thực tế gặp nhiều khó khăn, cả về cơ sở lý thuyết cũng nhưthực tiễn.

Mặc dù có nhiều biện pháp để phòng ngừa rủi ro, chẳng hạn như việc xúc tiến lộtrình áp dụng các tiêu chuẩn cao như Basel II, song rủi ro tín dụng vẫn là một trongnhững mối lo ngại thường trực đối với hệ thống các NHTM nói chung Do đó việc nhậnbiết và đo lường rủi ro tín dụng được đặt lên hàng đầu đối với công tác quản trị tại cácNHTM, với nhiều phương pháp khác nhau Trong đó, đo lường dựa vào xác suất vỡ nợcủa các khoản vay là một trong những phương pháp truyền thống, có nhiều ưu điểm vàđược sử dụng khá phổ biến Phương pháp này sử dụng các mô hình Logit, Probit,phương pháp phân tích tách biệt hoặc các mô hình học máy ước lượng xác suất mộtkhoản vay bị vỡ nợ trong một khoảng thời gian nhất định Trong đó, mô hình Logit làmột trong những phương pháp chuẩn mực trong ước lượng xác suất vỡ nợ (PD) và được

sử dụng phổ biến tại các NHTM ở VN hiện nay Từ kết quả này có thể giúp tính toánđược các thước đo rủi ro khác trong rủi ro tín dụng, như tổn thất tín dụng dự kiến (ECL),thâm hụt kỳ vọng (ES), ngưỡng rủi ro điều kiện (CVaR) và ngưỡng rủi ro trung bình(AVaR)

Các phương pháp truyền thống nêu trên có nhiều ưu điểm trong tính toán cácthước đo rủi ro Tuy nhiên, trong bối cảnh vòng quay của các hoạt động tín dụng ngàycàng gia tăng, cũng như sức ép về việc sử dụng một cách có hiệu quả và an toàn đồng

bộc lộ một sốhạn chế nhất định Chẳng hạn, việc ước lượng các thước đo rủi ro chonhững khoản vay có kỳ hạn ngắn, hay bài toán ước lượng thời gian từ khi khách hàngđược trả lương hàng tháng đến khi khách hàng rút tiền trong tài khoản được trả lương

của khách hàng thường không được giải quyết một cách hiệu quả khi sử dụng cácphương pháp truyền thống, trong khi nhu cầu đo lường rủi ro đối với các loại giao dịchnày ngày càng tăng lên theo thời gian Gần đây, người ta đang quan tâm đến việc tínhtoán xác suất vỡ nợ tại mỗi thời điểm trong vòng đời dự kiến của khoản vay thay vì ướclượng xác suất vỡ nợ trong một khoảng thời gian, điều này đồng nghĩa với việc người taquan tâm thêm đến khi nào khoản vay mới bị vỡ nợ chứ không chỉ là có bị vỡ nợ trongmột khoảng thời nào đó hay không Ngoài ra, các yếu tố tác động đến thời gian cho đếnkhi vỡ nợ của các khoản vay cũng ngày càng được quan tâm nhiều hơn, song điều nàykhông thể giải quyết chỉ bằng các mô hình truyền thống như đã đề cập Để giải quyếtđiều này, phân tích sống sót được một số nhà nghiên cứu đề xuất áp dụng để đạt đượcnhững ước lượng điểm một cách chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống

Phương pháp phân tích sống sót là phương pháp cho phép ước tính được thờigian sống sót của một đối tượng, nghĩa là thời gian từ khi đối tượng được hình thành chotới khi xảy ra một loại sự kiện nào đó Điều khác biệt và tiến bộ hơn so với các phươngpháp truyền thống là, trong khi phương pháp truyền thống chỉ cho biết liệu đối tượng cóxảy ra sự kiện trong một khoảng thời gian cụ thể hay không (cụ thể là xác suất để đốitượng xảy ra sự kiện trong khoảng thời gian đó) thì phương pháp phân tích sống sót còncho biết khi nào sự kiện đó mới xảy ra Phương pháp phân tích sống sót được đề xuấtlần đầu tiên bởi Cox (1972) trong nghiên cứu có tên ‘Regression models and life- tables(with discussion)’, kể từ đó có rất nhiều các nghiên cứu ứng dụng phương pháp phântích sống sót trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đây được coi là một trong số những nghiêncứu có nhiều trích dẫn nhất trong giới khoa học cho đến hiện nay Trong lĩnh vực QTRRtrong ngân hàng - tài chính, phương pháp phân tích sống sót đã được nghiên cứu ở nhiềunước tiên tiến trên thế giới như ở Anh, Mỹ , Ở Việt Nam, các nghiên cứu ứng dụngphân tích sống sót trong QTRR còn khá ít, đa phần chỉ dừng lại ở các mô hình tĩnh đơngiản và chỉ dừng lại ở các đánh giá tác động của một số yếu tố tới thời gian sống sót của

các khoản vay Vì vậy NCS lựa chọn đề tài nghiên cứu “Phân tích sống sót trong ước

lượng và phân tích rủi ro - tiếp cận hồi quy tham số và phi tham số” làm luận án Tiến sỹ

của mình với mong muốn và hy vọng nghiên cứu này sẽ cần thiết và hữu ích trong việc

bổ sung thêm một công cụ định lượng hữu hiệu vào công việc QTRR của các NHTM ởViệt Nam

2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung: Mục tiêu nghiên cứu của luận án là sử dụng các mô hình tham

số, bán tham số và phi tham số trong phân tích sống sót để nghiên cứu bài toán về thờigian sống sót của các khoản vay của khách hàng cá nhân (KHCN), trong đó quan tâmđến tác động của các yếu tố lên thời gian sống sót của các khoản vay của KHCN, ướclượng thời gian sống sót cũng như xác suất vỡ nợ theo thời điểm của các khoản vay củaKHCN Từ đó đề xuất các khuyến nghị cho các NHTM trong việc tăng cường các biệnpháp nhằm giảm thiểu rủi ro, cung cấp các công cụ mới giúp các NHTM xây dựng, tínhtoán lượng trích lập dự phòng rủi ro phù hợp

Các mục tiêu cụ thể:

▪ Hệ thống hóa cơ sở lý luận về tác động của các yếu tố tới thời gian sống sót củacác khoản vay của KHCN

▪ Sử dụng các mô hình Cox PH mở rộng, hồi quy phân vị trong phân tích sống sót

để đánh giá tác động của các yếu tố đến thời gian sống sót của các khoản vay củaKHCN

▪ Sử dụng các mô hình Cox PH, Cox PH mở rộng và mô hình Random SurvivalForest (RSF) để ước lượng thời gian sống sót của các khoản vay cũng như xácsuất vỡ nợ theo thời điểm của các khoản vay của KHCN

▪ Sử dụng mô hình Cox PH để ước lượng tổn thất tín dụng dự kiến trọn đời

3 Câu hỏi nghiên cứu

Luận án nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:

1) Các yếu tố nhân khẩu học, kinh tế - tài chính, mối quan hệ với ngân hàng và đặc điểm của khoản vay có tác động lên thời gian sống sót của khoản vay cá nhân như thế nào?

2) Ước lượng thời gian sống sót của các khoản vay hay xác suất vỡ nợ theo thời điểm của các khoản vay như thế nào?

3) Rủi ro tín dụng được tính bởi phương pháp phân tích sống sót có cải thiện so với

sử dụng phương pháp truyền thống hay không?

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

4.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án là thời gian sống sót của khoản vay của khách

hàng cá nhân tại NHTM, các mô hình tham số và phi tham số trong phân tích sống sót.

4.2 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vị nội dung: Bài toán QTRR trong lĩnh vực ngân hàng - tài chính có nhiều

khía cạnh, luận án chỉ tập trung vào các vấn đề sau:

1) Nghiên cứu vai trò của một số yếu tố có tác động lên thời gian sống sót của cáckhoản vay cá nhân, từ đó có thể giúp các NHTM có thêm thông tin để xây dựngchính sách về rủi ro

2) Đo lường rủi ro theo một số thước đo là: Thứ nhất là xác suất vỡ nợ theo thờiđiểm (PD trọn đời), thứ hai là thời gian sống sót của các khoản vay cá nhân, thứ

ba là tổn thất tín dụng dự kiến (ECL) trọn đời của toàn bộ các khoản vay

Phạm vi không gian: Luận án thực hiện nghiên cứu tại Việt Nam, bộ số liệu

nghiên cứu từ một NHTM ở Việt Nam

5 Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

Phương pháp tổng hợp, so sánh và thống kê mô tả để: (i) phân tích thực trạngviệc đo lường rủi ro tín dụng KHCN tại các NHTM ở Việt Nam; (ii) mô tả tương quanthống kê giữa các biến số trong các mô hình định lượng

Phương pháp phân tích định lượng: Luận án sử dụng các mô hình tham số (mô

hình hồi quy phân vị trong phân tích sống sót), mô hình bán tham số (mô hình Cox PH

mở rộng) và mô hình phi tham số (mô hình RSF) để dự báo thời gian sống sót của khoảnvay, xác suất vỡ nợ của khoản vay trong một khoảng thời gian, xác suất vỡ nợ trọn đời

và ECL trọn đời

Phần mềm hỗ trợ xử lý số liệu: STATA 16 và R

Nguồn dữ liệu: Có 2 bộ số liệu được sử dụng trong luận án, bộ số liệu thứ nhất là

số liệu của các khoản vay của khách hàng cá nhân từ một NHTM tại Việt Nam, bộ sốliệu thứ hai là số liệu từ các khoản cho vay thế chấp tại Hoa Kỳ, bộ số liệu này đượccung cấp trên trang web: www.internationalfinancialresearch.org Ở bộ số liệu thứ nhấtNCS không có thông tin về dư nợ theo từng kỳ trả nợ (do yêu cầu bảo mật từ phía ngânhàng cung cấp dữ liệu) nên NCS sử dụng bộ số liệu thứ hai để minh họa việc ước lượngECL trọn đời của các khoản vay

6 Những đóng góp mới của luận án

6.1 Những đóng góp mới

(1) Đây là nghiên cứu định lượng đầu tiên ở Việt Nam về thời gian sống sót của các khoản vay tại NHTM ở Việt Nam, luận án đã ước lượng được thời gian sống sót của

các khoản vay cũng như ước lượng được xác suất vỡ nợ theo thời điểm của các khoảnvay bằng phương pháp phân tích sống sót Việc ước lượng xác suất vỡ nợ theo thời điểmthay vì theo một khoảng thời gian của các khoản vay giúp các ngân hàng định lượngchính xác hơn được các thước đo rủi ro trọn đời của khoản vay như xác suất vỡ nợ trọnđời hay tổn thất tín dụng dự kiến trọn đời Điều này giúp ngân hàng điều chỉnh dựphòng rủi ro một cách hiệu quả, an toàn, tiết kiệm hơn.

(2) Luận án sử dụng đồng thời các phương pháp tham số, phi tham số (trong đó

có sử dụng phương pháp học máy) trong phân tích sống sót để ước lượng và phân tíchrủi ro Việc sử dụng đồng thời các phương pháp này giúp đảm bảo tính vững của kết quảnghiên cứu cũng như giúp nghiên cứu được các khía cạnh khác nhau của bài toán sốngsót của khoản vay như đánh giá được vai trò của các yếu tố lên thời gian sống sót củakhoản vay, ước lượng được thời gian sống sót của khoản vay Từ đó, luận án đề xuấtđược các chính sách phù hợp (đối với các khoản vay đang xin vay, đối với các khoảnvay đang trong kỳ hạn của hợp đồng và đối với các nhóm khách hàng tiềm năng) đểnâng cao lợi nhuận, đảm bảo an toàn vốn của ngân hàng

6.2 Những kết luận, đề xuất mới rút ra từ các kết quả nghiên cứu

(1) Phân tích sống sót là phương pháp có ưu điểm so với các phương pháptruyền thống khác trong phân tích và tính toán rủi ro tín dụng Kết quả nghiên cứu chothấy tổn thất tín dụng dự kiến trọn đời của các khoản vay được tính bởi phương phápphân tích sống sót có giá trị sát với tổn thất thực tế hơn so với tổn thất tín dụng dự kiếntrọn đời được tính bằng phương pháp truyền thống Do đó phương pháp phân tích sốngsót cần được quan tâm nhiều hơn bởi các nhà nghiên cứu về QTRR cũng như các bộphận QTRR tại các NHTM, các NHTM có thể sử dụng phương pháp phân tích sống sót

để có thể ước lượng một cách chính xác hơn các thước đo rủi ro, từ đó có thể dự phòngrủi ro một cách tốt hơn

(2) Các phương pháp trong phân tích sống sót có thể được sử dụng để ước lượngxác suất vỡ nợ của các khoản vay theo thời điểm cũng như dự báo được thời gian sốngsót của các khoản vay, nên kiến nghị các ngân hàng có thể sử dụng các ước lượng này

để ra các quyết định đối với khoản vay đang được đề xuất của khách hàng, tư vấn chokhách hàng để điều chỉnh đơn xin cấp vốn của khách hàng (về lượng tiền xin được vay,thời hạn của khoản vay), chấp nhận đơn vay hoặc từ chối đơn xin vay tùy thuộc vào dựbáo thời gian sống sót của khoản vay đang đề nghị có hợp lý với các chính sách rủi rocủa ngân hàng hay không Ngoài ra, các ngân hàng cũng nên xem xét để sử dụng

phương pháp phân tích sống sót trong các bài toán khác, ví dụ để kiểm soát thời gian

lượng tiền còn lưu trong tài khoản được trả lương hàng tháng trước khi khách hàng rúthay kiểm soát thời gian sống sót của các khoản vay thấu chi…

(3) Các khoản vay của các khách hàng với các đặc trưng khác nhau có thời giansống sót khá khác nhau, nên đối với các khoản vay đã được ngân hàng giải ngân mà vẫncòn thời gian trong kỳ hạn, kiến nghị ngân hàng tiếp tục theo dõi khả năng sống sóttrong thời gian còn lại trong kỳ hạn của khoản vay, đánh giá xác suất vỡ nợ và nguy cơ

vỡ nợ tại từng thời điểm Tại các thời điểm mà nguy cơ vỡ nợ của khoản vay cao, ngânhàng có thể kích hoạt các biện pháp tự vệ trước, ví dụ có thể cảnh báo vỡ nợ sớm đối vớikhoản vay, để từ đó có các biện pháp xử lý kịp thời nếu khoản vay thực sự xảy ra vỡ nợ

(4) Các yếu tố nhân khẩu học như giới tính, tuổi, thời gian làm việc, tình trạngnhà ở, vị trí công việc, trình độ đào tạo, các yếu tố về mối quan hệ với ngân hàng như có

là khách hàng cũ không, hình thức trả lương, yếu tố về độ lớn của số tiền vay so vớitổng thu nhập có ảnh hưởng tới thời gian sống sót của khoản vay Do đó kiến nghị ngânhàng cần có chiến lược phát triển làm đa dạng nguồn khách hàng, tương ứng với mỗinhóm khách hàng khác nhau ngân hàng cần đưa ra các gói vay phù hợp (ưu đãi về lãisuất, về số tiền vay và đơn giản thủ tục với nhóm khách hàng có thời gian sống sót củakhoản vay dài và có các chính sách bù rủi ro vào lãi suất, kỳ hạn hay lượng tiền vay đốivới các nhóm có nhiều rủi ro hơn), đồng thời cũng phương án tiếp cận khách hàng tiềmnăng phù hợp (thông qua các chiến lược quảng cáo, phương án thiết lập hội nhóm cáckhách hàng thân quen trên mạng xã hội…) với các nhóm khách hàng cụ thể

(5) Do tác động của các yếu tố lên phân vị khác nhau của thời gian sống sót củakhoản vay là khác nhau, nên kiến nghị các ngân hàng khi tính toán một số thước đo rủi

ro, chẳng hạn như tính toán tổn thất tín dụng dự kiến của các khoản vay chẳng hạn, cóthể xem xét tính riêng đối với các khoản vay theo các phân vị khác nhau, việc tính riêngnày sẽ giúp ước lượng các thước đo rủi ro chính xác hơn, từ đó có thể đưa ra lượng tiền

dự phòng cho rủi ro theo các kịch bản sát với thực tế hơn

7 Bố cục của luận án

Ngoài các phần mở đầu, tài liệu tham khảo và phần phụ lục, luận án được cấu trúc thành 4 chương, bao gồm:

Chương 1: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3: Mô hình và kết quả phân tích thực nghiệm

Chương 4: Kết luận và kiến nghị

CHƯƠNG 1

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Nội dung chính của chương 1 trình bày về cơ sở lý thuyết mô hình phân tích sốngsót, cơ sở lý luận về các yếu tố ảnh hưởng tới thời gian sống sót của khoản vay và tổngquan các nghiên cứu ở trong và ngoài nước sử dụng phương pháp phân tích sống sóttrong lĩnh vực QTRR trong ngân hàng – tài chính Cấu trúc của chương 1 được bố trínhư sau: Mục 1.1 trình bày về rủi ro tín dụng và một số thước đo rủi ro tín dụng như tổnthất tín dụng dự kiến, tổn thất ngoài dự kiến, vốn kinh tế; Mục 1.2 trình bày về một sốchính sách về rủi ro tín dụng và thực trạng việc đo lường rủi ro tín dụng KHCN tại cácNHTM ở Việt Nam; Mục 1.3 trình bày về cơ sở lý thuyết mô hình phân tích sống sót;Mục 1.4 trình bày về cơ sở lý luận về các yếu tố có ảnh hưởng tới thời gian sống sót củakhoản vay; Mục 1.5 trình bày tổng quan các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tíchsống sót trong QTRR; Mục 1.6 là khoảng trống nghiên cứu và Mục 1.7 là khung phântích của luận án

1.1 Rủi ro tín dụng và một số thước đo rủi ro tín dụng

Ngoài định nghĩa trên về rủi ro tín dụng, ta có thêm một số định nghĩa về rủi rotín dụng khác Thomas P Fitch (1997) cho rằng rủi ro tín dụng là loại rủi ro xảy ra khingười vay không thanh toán được nợ theo thỏa thuận hợp đồng dẫn đến sai hẹn trongnghĩa vụ trả nợ Trong khi đó, Timothy W Koch (1995) khẳng định rằng một khi ngânhàng nắm giữ tài sản sinh lợi, rủi ro xảy ra khi khách hàng sai hẹn - có nghĩa là kháchhàng không thanh toán vốn gốc và lãi theo thỏa thuận Rủi ro tín dụng là sự thay đổitiềm ẩn của thu nhập thuần và giá trị của vốn xuất phát từ việc khách hàng không thanhtoán hay thanh toán trễ hạn

Theo Basel II, rủi ro tín dụng được hiểu một cách đơn giản nhất là khả năng bên

điều khoản đã thỏa thuận Từ đó NHNN đã đưa ra khái niệm về rủi ro tín dụng tại

Chương I, Điều 3, Khoản 1 trong Thông tư 02/2013/TT-NHNN như sau: “Rủi ro tíndụng trong hoạt động ngân hàng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chứctín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không thực hiện hoặc không

có năng lực thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết”

Từ các định nghĩa trên ta có thể rút ra các nội dung cơ bản về rủi ro tín dụng nhưsau: Rủi ro tín dụng là khả năng không chi trả được nợ của người đi vay đối với ngườicho vay khi đến hạn phải thanh toán Rủi ro tín dụng trong ngân hàng là rủi ro phát sinhtrong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàngkhông trả được nợ hoặc trả không đúng hạn theo cam kết cho ngân hàng Rủi ro tín dụngcòn được gọi là rủi ro mất khả năng chi trả và rủi ro sai hẹn, là rủi ro liên quan trực tiếpđến chất lượng tín dụng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng

Trong luận án này, rủi ro tín dụng được giới hạn phạm vi là rủi ro cho vay kháchhàng cá nhân trong các NHTM

Các thành phần quan trọng cấu thành nên một số thước đo rủi ro là: Dư nợ tạithời điểm vỡ nợ; Tỷ lệ tổn thất; và Xác suất vỡ nợ

Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (Exposure at Default, EAD): Với các khoản vay tín

dụng thông thường, số tiền trả lãi và vốn gốc định kỳ có sẵn trong thỏa thuận ban đầu thì

dư nợ tại thời điểm vỡ nợ là tường minh, nhưng vấn đề nảy sinh với các loại sản phẩmcho vay mà không có cam kết như khoản vay tín dụng thông thường (chẳng hạn như sảnphẩm vay thấu chi, trong đó khách hàng được vay trước một khoản nào đó tùy ý trongngưỡng đã giới hạn trước) Mặt khác, trong trường hợp khoản vay có thời hạn dài, cácsai lệch so với kế hoạch hoàn trả đã thỏa thuận ban đầu cũng có thể xảy ra

Tỷ lệ tổn thất của ngân hàng trong trường hợp khách hàng không trả được nợ (Loss Given Default, LGD): LGD đại diện cho một phần của khoản tín dụng không thu

hồi được trong trường hợp vỡ nợ Trong trường hợp thu hồi nợ hoàn toàn thì tỷ lệ LGD

là 0%, ngược lại nếu số tiền thu hồi về bằng 0 thì tỷ lệ LGD là 100%, các khả năng thuhồi một phần cũng có thể xảy ra, do đó LGD thường được giới hạn trong khoảng từ 0%đến 100% Ta cần xem xét tất cả các lần thu hồi nợ xảy ra sau khi vỡ nợ mà không ápđặt giới hạn thời gian, do đó LGD có thể được coi là thước đo trọn đời

Xác suất vỡ nợ (Probability of Default, PD): Sự kiện vỡ nợ có thể được hiểu là

sự hiện thực hóa của một biến ngẫu nhiên, PD đại diện cho kỳ vọng của những lần xuấthiện sự kiện vỡ nợ trong một khung thời gian nhất định Khi được áp dụng cho một

một thời hạn nhất định Có hai loại PD là PD một năm và PD trọn đời, trong đó PD một

năm là xác suất vỡ nợ của khoản vay xảy ra trong vòng một năm sau ngày báo cáo, PD trọn đời là xác suất vỡ nợ khi được đánh giá trong suốt thời gian tồn tại của khoản vay.

1.1.2 Một số thước đo rủi ro tín dụng

Có hai thước đo rủi ro tín dụng cơ bản là tổn thất tín dụng dự kiến (ExpectedCredit Loss, ECL) và tổn thất ngoài dự kiến (Unexpected Loss, UL)

1.1.2.1 Tổn thất tín dụng dự kiến

Công thức tính tổn thất tín dụng dự kiến

Bất cứ một khoản vay nào cũng đều có khả năng vỡ nợ và gây ra tổn thất chongân hàng, kể cả khoản vay tốt nhất thì vẫn tồn tại khả năng bị vỡ nợ Ngân hàng cầnước lượng tổn thất này, tổn thất của một khoản vay được xác định bởi biến tổn thất:

𝐿˜ = 𝐸𝐴𝐷 × 𝑆𝐸𝑉 × 𝐿 (1.1)với 𝐿 = 1D là biến chỉ tình trạng vỡ nợ (𝐷) trong một khoảng thời gian (thường là

1 năm), 𝑃𝐷 = 𝑃(𝐷) là xác suất xảy ra vỡ nợ trong khoảng thời gian đó, 𝑆𝐸𝑉 (Severity)

là biến ngẫu nhiên thể hiện mức độ tổn thất trong trường hợp xảy ra vỡ nợ và đặt𝐸(𝑆𝐸𝑉) = 𝐿𝐺𝐷, 𝐸𝐴𝐷 là dư nợ tại thời điểm vỡ nợ

Khi đó, tổn thất của tất cả 𝑁 khoản vay được xác định là biến ngẫu nhiên có dạng

𝐿˜PF = Σ 𝐿˜i = Σ𝐸𝐴𝐷i × 𝑆𝐸𝑉i

nợ (EAD), tỷ lệ tổn thất của ngân hàng trong trường hợp khách hàng không trả được nợ(LGD) và xác suất vỡ nợ (PD)

Phân loại tổn thất tín dụng dự kiến

Có hai loại tổn thất tín dụng dự kiến bao gồm: (i) ECL một năm là khoản tổn thất

dự kiến do các sự kiện vỡ nợ có thể xảy ra trong vòng một năm sau ngày báo cáo, (ii)

đời dự kiến của khoản vay.

Từ công thức tính tổn thất 𝐿˜PF cho toàn bộ các khoản vay trong (1.2), ta lấy kỳ vọng 2 vế sẽ thu được công thức tính ECL một năm cho toàn bộ các khoản vay dưới dạng

N

ECL1 năm = Σ 𝐸𝐴𝐷 (𝑋 ) × 𝐿𝐺𝐷 (𝑋 ) (1.4) × 𝑃𝐷 (𝑋 )

PF i i=1

Và công thức tính ECL trọn đời cho toàn bộ các khoản vay dưới dạng

N T i

ECL

rọn

đời

=

Σ [Σ

𝑃

𝑉 (𝐸

𝐴𝐷

Trong đó, 𝑁 là tổng số tất cả các khoản vay của ngân hàng, 𝑃𝑉t(⋅) là toán tử thểhiện giá trị hiện tại của lượng tiền tại thời điểm thứ 𝑡, 𝑇i là kỳ hạn của khoản vay thứ 𝑖,

𝑋i và 𝑋i,t là vectơ các biến giải thích của các mô hình ước tính rủi ro tín dụng (EAD,LGD và PD), các vectơ này có thể chứa các thông tin liên quan tới các yếu tố nhân khẩuhọc, tình hình kinh tế - tài chính của người vay, các yếu tố liên quan tới khoản vay vàcác kịch bản kinh tế vĩ mô có thể xảy ra

1.1.2.2 Tổn thất ngoài dự kiến

Công thức (1.2) cho ước lượng tổn thất tín dụng dự kiến của mỗi khoản vay, đây

là khoản tiền mà các ngân hàng cần phải để dành ra để bù đắp cho các tổn thất mà ngânhàng dự tính được từ các dữ liệu lịch sử (kèm theo dự báo một số kịch bản kinh tế trongtương lai) Nếu chỉ nắm giữ khoản tổn thất tín dụng dự kiến này là không đủ, ngân hàngcũng như các tổ chức tín dụng còn phải dành tiền để bù đắp các khoản tổn thất đột xuấtvượt quá mức tổn thất bình quân đã trải qua trong quá khứ Những tổn thất này được gọi

dự phòng cho các trường hợp rủi ro không phải là lựa chọn tốt nhất vì rất có thể tổn thất

sẽ vượt quá ECL của toàn bộ các khoản vay một lượng nhiều hơn độ lệch chuẩn củaECL Trong trường hợp này, người ta sử dụng khái niệm vốn kinh tế (Economic Capital,EC), hay còn có tên khác là vốn chịu rủi ro (Capital at Risk, CaR) hoặc giá trị chịu rủi ro(Value-at-Risk, VaR)

Vốn kinh tế với độ tin cậy mức 𝛼 là hiệu của phân vị thứ 𝛼 của tổn thất toàn bộcác khoản vay 𝐿˜PF và tổn thất dự kiến của các khoản vay đó 𝐸𝐶𝐿PF, nghĩa là

𝐸𝐶α = 𝑄α(𝐿˜PF) − 𝐸𝐶𝐿PF

Trong đó 𝑄α(𝐿˜PF) = inf{𝑞 > 0|𝑃(𝐿˜PF ≤ 𝑞) ≥ 𝛼} là phân vị thứ 𝛼 của 𝐿˜PF.Hình 1.1 mình họa mối liên hệ giữa 𝐸𝐶𝐿PF, 𝑈𝐿, 𝐸𝐶α và 𝑄α(𝐿˜PF )

Hình 1.1: Mối liên hệ giữa ECL, UL và vốn kinh tế EC

Nguồn: An Introduction to credit risk modeling, Christian Bluhm et al (2003)

Sau khi ước lượng được vốn kinh tế, nghĩa là vốn chịu rủi ro, với việc gán thêmtrọng số người ta sẽ tính được tổng tài sản có trọng số rủi ro, theo yêu cầu của Basel IIthì số vốn dự phòng rủi ro tín dụng bỏ ra phải chiếm ít nhất là 8% tổng số tài sản cótrọng số rủi ro tín dụng

Phương pháp truyền thống để đo lường các thước đo trong QTRR là sử dụng môhình Logit, mô hình Logit có thể được sử dụng để ước lượng xác suất vỡ nợ trong mộtkhoảng thời gian, thường khoảng thời gian này là một năm (hoặc có thể ngắn hơn, theoquý hoặc theo tháng), hoặc PD trọn đời Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình Logit để ướclượng PD trọn đời thường phải có sự xuất hiện của ít nhất một biến giải thích phụ thuộcthời gian Thêm vào đó, gần đây người ta không những chỉ dừng lại ở mức quan tâm

liệu khoản vay đó bao giờ thì mới bị vỡ nợ Mô hình Logit cũng không thể giải quyết

được bài toán dự báo thời điểm một khoản vay bị vỡ nợ Để giải quyết các hạn chế môhình Logit gặp phải ở trên, người ta sẽ sử dụng phương pháp phân tích sống sót, phươngpháp phân tích sống sót sẽ ước lượng được PD trọn đời của khoản vay bất kể tập biếngiải thích có sự xuất hiện của biến thay đổi theo thời gian hay không, đồng thời cũng dựbáo được thời điểm mà khoản vay bị vỡ nợ.

1.2 Một số chính sách về rủi ro tín dụng và thực trạng việc đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại các NHTM ở Việt Nam

1.2.1 Một số chính sách về rủi ro tín dụng tại Việt Nam

Quy định về phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro

NHNN vừa ban hành Thông tư số 11/2021/TT-NHNN về phân loại tài sản có,mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi

ro trong hoạt động của các tổ chức tín dụng (TCTD), chi nhánh ngân hàng nước ngoài.Thông tư này có hiệu lực thi hành kể từ ngày 1/10/2021

Thông tư yêu cầu TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải có biện pháp vàthường xuyên thực hiện việc thu thập, khai thác thông tin, số liệu về khách hàng, baogồm cả thông tin từ Trung tâm Thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC), công tythông tin tín dụng theo quy định của pháp luật để theo dõi, đánh giá tình hình tài chính,khả năng trả nợ của khách hàng sau khi đã xếp hạng theo hệ thống xếp hạng tín dụngnội bộ, có biện pháp quản lý rủi ro, quản lý chất lượng tín dụng phù hợp; thực hiện tựphân loại nợ, cam kết ngoại bảng, trích lập dự phòng rủi ro và sử dụng dự phòng rủi rotheo quy định

Ít nhất mỗi tháng một lần, trong 7 ngày đầu tiên của tháng, TCTD, chi nhánhngân hàng nước ngoài tự thực hiện phân loại nợ, cam kết ngoại bảng đến thời điểm cuốingày cuối cùng của tháng trước liền kề, trích lập dự phòng rủi ro theo kết quả tự phânloại nợ, cam kết ngoại bảng và gửi kết quả tự phân loại nợ, cam kết ngoại bảng cho CIC

Trong thời hạn 3 ngày kể từ ngày nhận được kết quả tự phân loại nợ, cam kếtngoại bảng của TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, CIC tổng hợp danh sách kháchhàng theo nhóm nợ có mức độ rủi ro cao nhất mà các TCTD, chi nhánh ngân hàng nướcngoài đã tự phân loại và cung cấp cho TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Trong thời hạn 3 ngày kể từ ngày nhận được danh sách khách hàng do CIC cungcấp, TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài điều chỉnh nhóm nợ theo danh sách này vàđiều chỉnh số tiền trích lập dự phòng rủi ro của tháng cuối cùng của quý.

Thông tư nêu rõ, toàn bộ dư nợ của một khách hàng tại một TCTD, chi nhánhngân hàng nước ngoài phải được phân loại vào cùng một nhóm nợ

Thông tư quy định: TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài thực hiện phân loại

nợ theo 5 nhóm: Nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ

có khả năng mất vốn

Thông tư quy định cụ thể tỷ lệ trích lập dự phòng đối với từng nhóm nợ như sau:

Nợ đủ tiêu chuẩn: 0%, nợ cần chú ý: trích lập 5%, nợ dưới tiêu chuẩn: trích lập 20%, nợnghi ngờ: trích lập 50% và nợ có khả năng mất vốn: trích lập 100%

Thông tư cũng quy định điều kiện đối với tài sản bảo đảm để khấu trừ khi tính sốtiền dự phòng cụ thể TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài xác định tỷ lệ khấu trừ cụthể của từng loại tài sản bảo đảm theo nguyên tắc tài sản bảo đảm có khả năng thanhkhoản càng thấp, mức biến động giá càng lớn thì tỷ lệ khấu trừ tài sản bảo đảm càngthấp

Về sử dụng dự phòng rủi ro, Thông tư nêu rõ: TCTD, chi nhánh ngân hàng nướcngoài được sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong trường hợp khách hàng là tổ chức bịgiải thể, phá sản; cá nhân bị chết, mất tích, hoặc các khoản nợ được phân loại vào nhóm

nợ có khả năng mất vốn

Quy định các giới hạn, tỷ lệ đảm bảo an toàn

Ngày 15/11/2019 Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành Thông tư 22/2019/TT-NHNN quy định các giới hạn, tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động của ngân hàng,chi nhánh ngân hàng nước ngoài Thông tư 22/2019/TT-NHNN sẽ chính thức có hiệulực thi hành từ 01/01/2020

Thông tư này quy định về các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động màcác ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải thường xuyên duy trì, bao gồm tỷ

lệ an toàn vốn tối thiểu; hạn chế, giới hạn cấp tín dụng; tỷ lệ khả năng chi trả; tỷ lệ tối đacủa nguồn vốn ngắn hạn được sử dụng để cho vay trung hạn và dài hạn; tỷ lệ mua, đầu

tư trái phiếu Chính phủ, trái phiếu được Chính phủ bảo lãnh; giới hạn góp vốn, mua cổphần; tỷ lệ dư nợ cho vay so với tổng tiền gửi

Lộ trình để từng bước siết chặt tỷ lệ tối đa của nguồn vốn ngắn hạn được sử dụngcho vay trung và dài hạn cụ thể như sau: từ ngày 01/01 đến hết tháng 9/2020, tỷ lệ vốn

ngắn hạn được dùng cho vay dài hạn là 40%; từ tháng 10/2020 đến hết tháng 9/2021, tỷ

lệ này còn là 37%; từ tháng 10/2021 đến hết tháng 9/2022 là 34% và từ tháng 10/2022giảm xuống còn 30%

Bên cạnh việc giảm tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn, Thông tư cũngquy định việc cho vay bất động sản, áp dụng từ năm 2020 Theo đó, tăng hệ số rủi ro khikinh doanh bất động sản từ 150% lên 200% so với hiện nay Đặc biệt các khoản phải đòiđược đảm bảo toàn bộ bằng nhà ở bao gồm cả nhà ở hình thành trong tương lai; quyền

sử dụng đất; công trình xây dựng gắn với quyền sử dụng đất của bên vay và đáp ứngmột trong các điều kiện sau sẽ có hệ số rủi ro 50%

Đối với các khoản phải đòi khác như đối với cá nhân phục vụ đời sống mà tổng

số tiền thỏa thuận cho vay, mức cho vay tại các hợp đồng tín dụng của khách hàng đó từ

4 tỷ đồng trở lên sau khi trừ đi khoản phải đòi của khách hàng đó đã áp dụng hệ số rủi ro50% sẽ bị áp hệ số rủi ro 120%, có hiệu lực từ ngày 01/01 đến hết 31/12/2020; sau đó sẽnâng lên 150% kể từ ngày 01/01/2021

Thông tư trên cũng nêu rõ: tỷ lệ tối đa dư nợ cho vay so với tổng tiền gửi là 85%đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Thông tư Số 08/2020/TT-NHNN nhằm điều chỉnh Khoản 5 Điều 16 của Thông

tư 22/2019/TT-NHNN, trong đó điều chỉnh lộ trình siết chặt tỷ lệ tối đa của nguồn vốnngắn hạn được sử dụng cho vay trung và dài hạn cụ thể như sau: Ngân hàng, chi nhánhngân hàng nước ngoài phải tuân thủ tỷ lệ tối đa của nguồn vốn ngắn hạn được sử dụng

để cho vay trung hạn và dài hạn theo lộ trình sau đây: Từ ngày 1/1/2020 đến hết ngày30/9/2021: 40%; Từ ngày 1/10/2021 đến hết ngày 30/9/2022: 37%; Từ ngày 1/10/2022đến hết ngày 30/9/2023: 34%; Từ ngày 1/10/2023: 30%

Quy định về áp dụng tiêu chuẩn Basel II tại Việt Nam

Basel II có ba trụ cột chính: Trụ cột 1: Yêu cầu về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu; trụcột 2: Rà soát giám sát; và trụ cột 3: Thực hiện các nguyên tắc thị trường

Theo đó, trụ cột 1 quy định mức an toàn vốn tối thiểu theo phương pháp tiêuchuẩn và phương pháp nâng cao cho rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thịtrường

Trụ cột 2 là đánh giá nội bộ về mức độ đủ vốn Ở đó, các ngân hàng phải chuẩnhóa quy trình, phương pháp, công cụ đo lường rủi ro, đồng thời phải kiểm tra sức chịuđựng về vốn, lập kế hoạch vốn theo các kịch bản thị trường và kinh doanh, giám sát về