Hệ THốNG xếp lọai từ xa dựa TRêN CAMELS

Hệ THốNG xếp lọai từ xa dựa TRêN CAMELS tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận án, đồ án, bài tập lớn về tất cả c...

TÌM HIỂU VỀ HỆ THỐNG XẾP LOẠI TỪ XA DỰA TRÊN CAMELS

THEO PHƯƠNG THỨC THỐNG KÊ Phòng Nghiệp vụ 1 CN DIV khu vực Nam Trung Bộ và Tây Nguyên

Tổng công ty BHTG Liên bang Hoa Kỳ (FDIC) và những cơ quan giám sát hoạt ñộng ngân hàng khác ñã phát triển một số công cụ nhằm giám sát tình trạng sức khỏe của mỗi ngân hàng cũng như là sức khỏe của cả hệ thống ngân hàng Theo quy ñịnh của pháp luật, thông thường việc kiểm tra tại chỗ tại mỗi ngân hàng ñược kiểm tra sau 12 ñến 18 tháng và ñược ñánh giá theo các chỉ tiêu CAMELS Các cuộc kiểm tra cung cấp hầu hết các thông tin hoàn chỉnh và ñáng tin cậy về sức khỏe tài chính ngân hàng, các cơ quan giám sát chỉ việc dựa trên ñánh giá của CAMELS như là công cụ chỉ dẫn tốt nhất ñể ñánh giá trình trạng tài chính và hoạt ñộng của các ngân hàng Tuy nhiên, giữa các cuộc kiểm tra tình trạng tài chính của ngân hàng có thể thay ñổi, vì thế ñánh giá CAMELS qua kiểm tra không còn chính xác nữa Vì vậy, FDIC và những cơ quan giám sát khác ñã triển khai các công cụ khác: hệ thống giám sát từ xa các ñịnh chế giữa các ñợt kiểm tra

Công cụ giám sát từ xa chính của FDIC là hệ thống xếp loại từ xa dựa trên CAMELS theo phương thức thống kê (Statistical CAMELS Off-site Rating - SCOR) Hệ thống ñược thiết kế nhằm giúp FDIC nhận diện các ñịnh chế có vấn ñề xấu về tài chính cần phải lưu ý

1- Mục tiêu của SCOR

Hệ thống SCOR ñược phát triển vào cuối những năm 1990 nhằm phát hiện ra các ngân hàng có ñiều kiện về tài chính yếu kém cơ bản kể từ sau ñợt kiểm tra tại chỗ lần cuối Như cái tên ñã chỉ ra, mô hình là một hệ thống từ xa có ý nghĩa bổ sung thêm cho hệ thống kiểm tra tại chỗ hiện tại

Sau một cuộc kiểm tra, nhân viên giám sát sẽ ñánh giá xếp hạng theo CAMELS – thứ tự xếp hạng phản ánh tình trạng tài chính tổng quát của ngân hàng Thứ tự sắp xếp từ 1 ñến 5, với 1 là tốt nhất và 5 là xấu nhất (ý nghĩa của xếp hạng ñược tóm tắt trong bảng 1) Các ngân hàng xếp hạng 4 hoặc 5 ñược xem là các ngân hàng có vấn ñề Nhân viên kiểm tra cũng ñánh giá mỗi trong 6 thành phần của CAMELS, một lần nữa ñược xếp loại từ 1 ñến 5 Ý nghĩa của mỗi thành phần ñánh giá song song với ñánh giá hỗn hợp

FDIC nỗ lực thực hiện giám sát từ xa nhằm nhận ra các ñịnh chế ñược xếp loại

1 hoặc 2 trong lần kiểm tra gần nhất nhưng có thể bị xếp hạng 3 hoặc tệ hơn thế trong lần kiểm tra tới

Bảng 1: Giải thích các chỉ tiêu CAMELS

3 Có biểu hiện một vài mức ñộ cần quan

tâm giám sát

4 Có biểu hiện chung về tình trạng và thực

tế thiếu an toàn, lành mạnh

5 Hoạt ñộng cực kỳ thiếu an toàn và không

lành mạnh

Theo các khái niệm trong bảng 1, các ñịnh chế ñược xếp hạng 1 hoặc 2 là an toàn trong khi hạng 3, hoặc thấp hơn là có vấn ñề nổi cộm phải ñược theo dõi và FDIC cần giám sát một cách chặt chẽ hơn Vì vậy, việc một ñịnh chế trượt từ xếp hạng 1 ñến 2 xuống 3 hoặc xấu hơn thì ñược chú ý nhiều hơn trong giám sát từ xa và kiểm tra tại chỗ

ðiểm khác biệt giữa ñịnh chế tài chính xếp hạng loại 2 và loại 3 là các con số liên quan thực tế Các ñịnh chế xếp hạng 3 hoặc kém hơn ñược kiểm tra thường xuyên hơn, nhận sự giám sát chặt chẽ một cách ñều ñặn, trả phí bảo hiểm tiền gửi cao hơn và có thể phải ñối mặt với một số giới hạn của luật pháp trong hoạt ñộng (Cơ quan giám sát thường thực hiện các ràng buộc chính thức lẫn không chính thức ñể chấn chỉnh hoạt ñộng các ngân hàng này, và các hoạt ñộng bắt buộc thường hạn chế hoạt ñộng của ñịnh chế hoặc thực hiện các phương thức sửa chữa vấn ñề ñã ñược nhận diện trong hoạt ñộng)

Do vậy, mục tiêu chính của Hệ thống SCOR là nhận diện chính xác các ñịnh chế xếp loại 1 và 2 ñang trong nguy cơ xuống hạng 3 hoặc kém hơn Sự chính xác của hệ thống ñưa ra ñược phân tích cả 2 kiểu sai lầm, thông thường ñược gọi là sai lầm loại 1 và sai lầm loại 2 Sai lầm loại 1 là lỗi tiêu cực hay thông thường hơn là

“phóng thích cho tội phạm” Trong trường hợp này, một lỗi tiêu cực là không phát hiện ra ñược trường hợp xuống hạng nào ñó trước khi nó xảy ra, vì vậy mức sai lầm loại 1 là tỷ lệ phần trăm các ngân hàng xuống hạng mà mô hình không xác ñịnh ñược Ngược lại, sai lầm loại 2 là sai lầm tích cực, hay “buộc tội kẻ vô tội” Mức ñộ sai lầm loại 2 là tỷ lệ các ngân hàng ñược mô hình xác ñịnh xuống hạng nhưng khi kiểm tra thì lại ñược xác ñịnh là lành mạnh

Tại FDIC, sau khi xác ñịnh bằng mô hình SCOR, ngân hàng có khả năng xuống hạng thì nhà quản lý này xem xét các thông tin sẵn có về ngân hàng và xác ñịnh xem các bước hoạt ñộng tiếp theo có bảo ñảm hay không Nếu việc xem xét lại ñưa ñến các vấn ñề liên quan có ñủ thẩm quyền, FDIC có thể sắp lịch cho một cuộc kiểm tra

và chỉ ñịnh nguồn lực giám sát ngân hàng một cách chặt chẽ Trong trường hợp giám sát từ xa, giá trị mức ñộ sai lầm loại 1 thì có phản ứng chậm ñối với các vấn ñề của ngân hàng - ví dụ như sự trì hoãn trong việc giám sát ngân hàng ñó Mặt khác, giá trị mức ñộ của sai lầm loại 2 là việc phí phạm thời gian của ñội ngũ nhân viên trong việc xem xét ñi xem xét lại những ñiều không cần thiết Thêm vào ñó, sai lầm loại 2 làm suy yếu sự tin cậy ñối với hệ thống (mô hình xếp hạng)

ðối với những nhà thiết kế SCOR, sự chính xác là mục tiêu chính yếu, và ñiểm chuẩn cho sự chính xác là CAEL, hệ thống giám sát từ xa ñã phát triển tại FDIC trong suốt những năm giữa thập kỷ 1980 CAEL là hệ thống sử dụng các tỷ lệ cơ bản

từ báo cáo theo yêu cầu (các báo cáo tài chính hàng quý ñược ngân hàng báo cáo) ñể ñánh giá Vốn (C), Chất lượng tài sản có (A), Thu nhập (E), và Tính thanh khoản (L) (vì vậy ñược gọi là CAEL); CAEL không tính ñến xếp loại quản lý, bởi chất lượng quản lý không thể dễ dàng ñược ñánh giá bằng một vài tỷ lệ tài chính Xếp loại của 4 thành phần trên ñược kết nối bằng hệ thống phức tạp các trọng số ñể ñưa ra kết quả xếp loại chung, kết quả này ñược sử dụng ñể nhận diện các ñịnh chế khi xem xét lại

từ xa

CAEL ñánh giá các ñịnh chế tài chính từ thang ñiểm 0,5 tới 5,5 Dựa trên các khái niệm ñó, CAEL ñánh giá giữa 0,5 ñến 1,5 ñối chiếu với tỷ lệ CAMELS là xếp loại 1, từ 1,5-2,5 là xếp loại 2 và tương tự cho các mức ñiểm khác

SCOR ñược dự ñịnh ñể ñưa ra xếp loại có thể so sánh ñược với CAEL nhưng cũng dễ ñể phân tích hơn Việc sử dụng hệ thống các trọng số phức tạp của CAEL ñể cho ra xếp loại tổng hợp cuối cùng làm cho nhân viên kiểm tra khó hiểu tỷ lệ tài chính nào gây ảnh hưởng lớn ñối với tỷ lệ xếp loại xấu của ñịnh chế Mặc dù CAEL cung cấp thông tin cho nhân viên kiểm tra biết ngân hàng nào gặp vấn ñề, nhưng không cung cấp thêm thông tin về tình trạng của vấn ñề Vì vậy, mục tiêu thứ 2 ñối với những nhà thiết kế SCOR là phát triển các phương thức phân tích xếp loại dựa trên các tỷ số cơ bản

2- Sự phát triển và hoạt ñộng của SCOR

ðối ngược với hệ thống chuyên gia theo phương cách CAEL, SCOR sử dụng

mô hình thống kê Nó so sánh các kết quả ñánh giá của cuộc kiểm tra với các tỷ lệ tài chính của năm trước ñó SCOR xác ñịnh tỷ lệ tài chính nào gần với kết quả ñánh giá kiểm tra và sử dụng mối quan hệ ñó ñể dự báo các tỷ lệ tương lai Bằng cách xác ñịnh

tỷ lệ nào là có mối liên hệ ñối với kết quả ñánh giá kiểm tra, phương pháp SCOR cố gắng nhận diện tỷ lệ nào mà người kiểm tra xem là có ý nghĩa nhất và vì thế có thể ñược giải thích như là một nỗ lực ñể hiểu ñược ý ñịnh của kiểm tra viên

Nếu mối quan hệ giữa ñánh giá của kiểm tra và tỷ lệ tài chính thay ñổi, và sự thay ñổi ñó sẽ ñược phản ánh trong mô hình, thông thường là thông qua một sự thay ñổi của các hệ số, nhưng phải sau một sự trì hoãn Ví dụ như, nếu nhân viên kiểm tra phát hiện ra rằng các nhân tố vô hình (như nghiệp vụ bao tiêu chứng khoán) làm giảm giá trị trung bình thì các kiểm tra viên ñưa ra một tỷ lệ ñánh giá kém, sau ñó tỷ lệ ñánh giá SCOR trung bình sẽ xấu ñi, ngay cả nếu các yếu tố làm giảm giá trị chưa ảnh hưởng gì ñến tỷ lệ tài chính cơ bản Nhưng do bởi mô hình ñược ñánh giá bằng

các tỷ lệ đánh giá kiểm tra trong năm trước, sự thay đổi trong mối quan hệ giữa sự đánh giá và tỷ lệ sẽ khơng được kết hợp vào trong mơ hình cho đến năm sau

SCOR sử dụng tiến trình phân tích theo mơ hình bậc thang để loại trừ các tỷ lệ

mà mối quan hệ của nĩ với đánh giá xếp loại của kiểm tra khơng nhất quán (cĩ nghĩa

là, các tỷ lệ này khơng cĩ ý nghĩa quan trọng về thống kê) Tĩm lại, các tiến trình bậc thang loại bỏ từng bước các biến tương quan

Mơ hình được phát triển với độ dốc thấp nhằm tránh các vấn đề khai thác dữ liệu quá mức Vấn đề này xuất hiện do người ta cĩ thể tìm thấy một sự trùng khớp ngẫu nhiên nào đĩ cĩ ý nghĩa thống kê nếu người đĩ được xem đầy đủ các dữ liệu

ðể lựa chọn những biến như vậy cần phải sử dụng các đánh giá am tường Các đặc tính nguyên thủy của SCOR được chọn sau khi xem xét tài liệu về các thất bại của ngân hàng và thảo luận với các nhân viên kiểm tra ngân hàng Các cuộc thảo luận với nhân viên kiểm tra đặc biệt thích hợp bởi vì nhân viên kiểm tra đánh giá mơ hình

đĩ cĩ phù hợp với việc dự đốn hay khơng Các kỹ thuật tính lần lượt được thử nghiệm, và nếu việc kiểm nghiệm cho ra kết quả là một kỹ thuật cải tiến khả năng của

mơ hình trong việc tìm ra trường hợp xuống hạng của các định chế xếp hạng 1 hoặc 2 xuống loại 3 hoặc thấp hơn thì các đặc tính đĩ sẽ được cập nhật

Mơ hình SCOR cuối cùng sử dụng 12 biến, tất cả là các dữ liệu tài chính từ các báo cáo theo yêu cầu, được trình bày theo tỷ trọng so với tổng tài sản Bảng 2 liệt kê các biến và một số tỷ lệ cho một ngân hàng giả thuyết hồn chỉnh

Bảng 2: Các biến của SCOR và các tỷ lệ của một ngân hàng giả thuyết

8 Chi dự phịng các khoản vay khơng trả được nợ và rủi

ro trong thanh tốn*

1.28

9 Lợi nhuận trước thuế và các khoản chi phí bất thường 0.10

11 Tài sản lưu hoạt 28.16

* Các biến lưu lượng: Những biến này trễ với tổng số của tháng 12 và ñược ñiều chỉnh cho các

sự sáp nhập

Bảng 3: Các mức ñánh giá SCOR của các ngân hàng giả thuyết

1

2

3

4

5

3.20 % 55.00 % 36.5 0%

4.90%

0.40 % Khả năng xuống hạng

Xếp loại SCOR

41.80 % 2.44

Mô hình SCOR cũng ñịnh lượng ñược xác suất xảy ra việc xuống hạng Nếu ngân hàng giả thuyết ñược xếp hạng 2 hoặc tốt hơn, xác suất xuống hạng ñược xác ñịnh như là xác suất bị xếp loại 3 hoặc thấp hơn (36.5% + 4.9% + 0.4% = 41.8%) Tính liên kết với các xác suất này là xếp loại SCOR bằng với xếp loại theo mong ñợi [(1 x 3.2%) + (2 x 55.0%) + (3 x 36.5%) + (4 x 4.9%) + (5 x 0.4%)]

FDIC quan tâm (ñánh dấu) ñến bất kỳ ngân hàng nào có xác suất xuống hạng

là 35% hoặc cao hơn Việc ñánh dấu có nghĩa là một ngân hàng phải bị xem xét lại bởi người quản lý trực tiếp, và 35% ñược lựa chọn bởi vì các nhà quản lý trực tiếp chỉ

có hạn về thời gian ñể xem xét lại các ngân hàng thuộc loại này Theo số liệu thống

kê, SCOR ñánh dấu xấp xỉ chừng ñó ngân hàng như CAEL, nhưng trong suốt thời kỳ suy thoái 1991-1992, hệ thống SCOR ñã ñánh dấu nhiều ngân hàng hơn CAEL Nếu SCOR ñánh dấu nhiều ngân hàng thì quy trình giám sát chiếm nhiều thời gian ñể phân tích hơn

Sự tin cậy về dữ liệu tài chính có một số ảnh hưởng lớn trong báo cáo của SCOR ðiều này có nghĩa là SCOR hoàn toàn phụ thuộc vào các thông tin tài chính ñược báo cáo Kinh nghiệm của FDIC cho thấy, SCOR ñã xếp loại rất tốt cho cả hai ngân hàng: NH Best và First National Bank of Keystone vì tình trạng của ngân hàng

ñã ñược báo cáo sai về cơ bản

Các vấn ñề với SCOR cũng chứng minh rằng không gì có thể thay thế cho các cuộc kiểm tra tại chỗ Các cuộc kiểm tra có thể phát hiện ra các hoạt ñộng không an toàn trước khi nó ảnh hưởng ñến ñiều kiện tài chính của ngân hàng; các cuộc kiểm tra cũng có thể tìm ra các báo cáo tài chính ñược sửa chữa, phản ánh không ñúng thực

trạng của ñịnh chế Như ñã nói trước ñó và cần nhắc lại lần nữa, SCOR chỉ là một phần bổ trợ cho các kiểm tra ngân hàng chứ không phải là thay thế cho chúng

Mục tiêu thứ hai của SCOR là ñưa ra ñánh giá xếp hạng sao cho dễ hiểu và dễ phân tích hơn xếp hạng CAEL Một vài ñiểm ñược thêm vào mô hình nhằm giúp người dùng xếp hạng hiểu lý do SCOR xác ñịnh các ñịnh chế ñặc biệt ðầu tiên, hệ thống SCOR ñưa ra các ñiểm xếp hạng có thể xác ñịnh cụ thể các lĩnh vực yếu kém của một ngân hàng Gây tranh cãi nhất trong xếp hạng các thành phần là xếp hạng quản lý vì theo hiểu biết thông thường mô hình ñó sử dụng các tỷ lệ tài chính thì không thể xác ñịnh sự yếu kém trong quản lý Dù sao, việc xếp hạng quản lý SCOR còn chỉ ra ngân hàng nào có rủi ro xuống hạng

Ngoài việc ñưa ra xếp hạng, SCOR còn giúp cho việc phân tích dễ hơn so với xếp hạng CAEL, SCOR còn cải thiện việc theo dõi xu hướng ngành Khả năng này là

sự mở rộng hơn của giám sát từ xa truyền thống

Kết luận

SCOR cho phép FDIC theo dõi khuynh hướng ngành và giúp xác ñịnh ñược các ñịnh chế ñặc biệt yếu kém Kết quả có ñược từ SCOR còn giúp FDIC xác ñịnh ñược các tỷ lệ tài chính nào gây ảnh hưởng ñến kết quả xếp loại của ñịnh chế Tuy nhiên, trong thời kỳ kinh tế hưng thịnh, dự báo của SCOR thường sai nhiều hơn ñúng, từ năm 1993 mô hình ñã dự báo thiếu 80% các trường hợp xuống hạng Ngược lại, khi dữ liệu ñược sử dụng là trong những năm 1990 – thời kỳ khủng hoảng kinh tế ngắn kỳ ñã gây không ít khó khăn cho ngành ngân hàng thì mô hình SCOR ñã cho những dự báo chính xác Vì vậy, SCOR sẽ ngày càng hữu dụng khi nền kinh tế có vấn ñề gây ảnh hưởng xấu ñến hệ thống ngân hàng Khi ñó SCOR sẽ giúp FDIC tập trung các nguồn tài nguyên hạn chế của mình ñối với các ngân hàng thực sự cần giám sát chặt chẽ

Mô hình có thể xác ñịnh ñược mức ñộ mạnh, yếu về tài chính theo hệ thống nhưng lại không quan tâm ñến các yếu tố mang tính vô hình Tuy nhiên, những yếu tố này khó có thể bỏ qua vì trong thời kỳ hưng thịnh của nền kinh tế, các xếp hạng yếu kém thường là do chính sách và các thủ tục - là các nhân tố vô hình chứ không phải

do yếu kém về tài chính Do vậy, ñộ chính xác của SCOR sẽ thấp trong thời kỳ hưng thịnh của nền kinh tế hơn so với thời kỳ khác Như vậy việc giám sát từ xa, do phụ thuộc vào các tỷ lệ tài chính nên không thể thay thế cho việc kiểm tra tại chỗ Mô hình SCOR và các mô hình khác về giám sát từ xa là phần hỗ trợ cho các kiểm tra viên chứ không thể thay thế các cuộc kiểm tra ñịnh kỳ

Tài liệu tham khảo: Theo Charles Collier, Sean Forbush, Daniel A Nuxoll, and John O’Keefe

Ghi chú: Các tác giả ñều là nhân viên của TCT BHTG Liên Bang Charles Collier và Sean Forbussh ở trong

bộ phận giám sát và bảo vệ khách hàng,Collier là lãnh ñạo của phòng quản lý thông tin, Forbush là nhà phân tích tài chính cấp cao, và Daniel Nuxoll là nhà kinh tế học cấp cao ở Phòng nghiên cứu và O’Keefe là lãnh ñạo của phòng ño lường rủi ro tài chính